JP2003085558A - パターン検査方法及び検査装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 キラー欠陥は欠陥候補として検出されるが、
欠陥候補として検出される非キラー欠陥の個数は大幅に
低減できるパターン検査方法及び装置の実現。 【解決手段】 同一パターンの複数のパターンユニット
の多値画像を生成する画像生成部１と、２つのパターン
ユニットを比較して不一致部を欠陥候補として検出する
欠陥候補検出部２と、欠陥候補について解析する解析部
３とを備えるパターン検査装置であって、欠陥候補検出
部は、２つのパターンユニットの差画像を極性を含めて
生成する差画像生成回路と、差画像の絶対値を第１のし
きい値と比較して、第１のしきい値より大きな部分を第
１候補として検出する第１比較回路と、第１候補の部分
の差画像の極性を調べ、一方の極性の部分を欠陥候補と
して検出する欠陥極性判定回路とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、本来同一パターン
であるべきパターン同士を比較して不一致部を欠陥とし
て判定することにより、パターンの欠陥を検出するパタ
ーン検査方法及び検査装置に関し、特に半導体ウエハ、
フォトマスク、液晶表示パネルなどにおける繰返しパタ
ーンの欠陥検出のための検査方法及び検査装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】半導体ウエハ、半導体メモリ用フォトマ
スク、液晶表示パネルなどにおいては、所定のパターン
が繰返し形成される。そこで、このパターンの光学像を
捕らえ、隣接するパターン同士を比較することによりパ
ターンの欠陥を検出することが行われている。比較の結
果、２つのパターン間に差異がなければ欠陥のないパタ
ーンであり、差異があればいずれか一方のパターンに欠
陥が存在すると判定する。このような装置を一般に外観
検査装置と呼んでいるので、ここでもこの語を使用す
る。また、以下の説明では、半導体ウエハ上に形成され
たパターンの欠陥を検査する半導体ウエハ用外観検査装
置を例として説明する。しかし、本発明はこれに限定さ
れるものではなく、半導体メモリ用フォトマスクや液晶
表示パネルなどの外観検査装置にも適用可能であり、更
に本来同一であるべきパターン同士を比較して欠陥を検
査する構成であれば、どのようなものにも適用可能であ
る。

【０００３】半導体装置の製造は非常に多数の工程から
なっており、最終及び途中の工程での欠陥の発生具合を
検査して製造工程にフィードバックすることが歩留まり
向上の上からも重要であり、このような欠陥を検出する
ために外観検査装置が広く使用されている。図１は、半
導体ウエハ用外観検査装置の概略構成を示す図である。
半導体ウエハ用外観検査装置は、図１に示すように、半
導体ウエハの表面の画像信号を生成する画像生成部１
と、画像信号をデジタル変換して同一パターン同士を比
較して欠陥の可能性がある部分（欠陥候補）を検出する
欠陥候補検出部２と、欠陥候補を解析して歩留まりに影
響する致命的な欠陥（キラー欠陥）であるか、無視する
ことができる非キラー欠陥であるかを分類する自動欠陥
分類部（Automatic Defect Classification:ADC)３で構
成される。

【０００４】画像生成部１は、半導体ウエハ１９を保持
するステージ１８と、半導体ウエハ１９の表面画像を生
成する光学系１１と、制御ユニット２０とを有する。光
学系１１は、光源１２と、光源１２からの照明光を収束
する照明用レンズ１３と１４と、照明光を反射するビー
ムスプリッタ１５と、照明光を半導体ウエハ１９の表面
に照射すると共に半導体ウエハ１９の表面の光学像を投
影する対物レンズ１６と、投影された半導体ウエハ１９
の表面の光学像を電気的な画像信号に変換する撮像装置
１７とを有する。撮像装置１７としては、２次元ＣＣＤ
素子を使用したＴＶカメラなどを使用することも可能で
あるが、高精細の画像信号を得るため１次元ＣＣＤなど
のラインセンサを使用し、ステージ１８により半導体ウ
エハ１９を相対移動して（走査して）画像を捕らえるこ
とが多い。従って、半導体ウエハ１９をパターンの繰返
し配列方向に移動しながらラインセンサで光学像を捕ら
えると、所定の周期でパターンの同一部分の画像信号が
生成されることになる。画像生成部１１の構成について
は広く知られているので、ここではこれ以上の説明を省
略する。

【０００５】欠陥候補検出部２は、撮像装置１７から出
力された画像信号を多値のデジタル画像データに変換す
るアナログ−デジタル変換器（Ａ／Ｄ）２１と、デジタ
ル画像データを処理してパターンの同一部分を比較し、
欠陥候補を検出するダブルディテクション回路２２とを
有する。欠陥候補検出部２における処理については、後
述する。

【０００６】ＡＤＣ３は、欠陥候補検出部２から報告さ
れた欠陥候補の部分のデジタル画像データを解析して欠
陥候補を分類する。

【０００７】次にダブルディテクション回路２２におけ
る処理について更に説明する。上記のように半導体ウエ
ハ上には複数の半導体チップ（ダイ）が規則的に配列さ
れるように形成される。各ダイのパターンは同一のマス
クパターンを露光したもので同じである。従って、図２
の（Ａ）に示すように、ダイの配列ピッチで同じパター
ンが繰り返されるので、隣接したダイの同じ部分を比較
する。このような比較をダイ−ダイ比較と呼ぶ。欠陥の
ない場合にはパターンが一致するが、欠陥がある場合に
は比較結果に差異が生じる。しかし、差異が生じた場
合、１回の比較では比較した２つのダイのどちらに欠陥
が存在するか判定できない。そこで、図２の（Ａ）に示
すように、各ダイについて両側のダイと２回の比較を行
い、２回の比較で差異が生じなかった部分は欠陥がな
く、２回の比較とも差異が生じた部分は欠陥であると判
定する。このような２回比較による判定方法をダブルデ
ィテクションと呼んでいる。なお、１回だけの比較によ
る判定をシングルディテクションと呼んでいる。いずれ
にしろ、このような隣接するパターンと比較する欠陥判
定方法は、欠陥の発生頻度は比較的小さく、比較するパ
ターンの同一部分に同時に欠陥が発生することはほとん
どないという前提に基づいており、実際の製造工程で半
導体ウエハ上に形成するパターンにおける致命的な欠陥
の発生頻度は小さく、このような前提でも特に問題は生
じない。

【０００８】上記のように、ラインセンサ１７を有する
光学系１１で半導体ウエハ１９を走査しており、走査幅
に相当する画像データが走査時間に従って順次生成され
る。従って、ダブルディテクションを行う場合には、図
２の（Ａ）に示すように、ダイＡの画像を１繰返し周期
遅延させてダイＢの画像と順次比較し、同様にダイＢの
画像を１繰返し周期遅延させてダイＣの画像と順次比較
し、ダイＢのダブルディテクション処理が終了する。こ
れをダイＣ，Ｄ，…という具合に繰り返してすべてのダ
イについてダブルディテクション処理を行う。最初のダ
イＡは１回だけのシングルディテクション処理である
が、ダイＢについては欠陥が検出されており、ダイＡの
ダイＢとの不一致部分が欠陥であるかは判明するのでシ
ングルディテクション処理でもよいが、更に別のダイと
比較してもよい。２回比較の済んだダイの画像データは
順次消去することが可能であり、メモリの消去した部分
に次のダイの画像データを記憶するようにすれば、メモ
リは１ダイ分の画像データを記憶できる容量があればよ
い。すなわち、この場合のメモリは、画像データを１繰
返し周期分遅延させる遅延メモリとして動作する。な
お、１枚の半導体ウエハの全ダイの画像データを記憶で
きる容量のメモリを設けてもよい。その場合にはメモリ
の容量が膨大になるが、ＡＤＣ３で欠陥部分を解析する
ときに再度半導体ウエハを走査して画像データを生成す
る必要がない。

【０００９】半導体メモリのメモリセルの配列部分で
は、セルと呼ばれる単位パターンが所定の周期で繰返し
配列される。そのような部分ではセル間で比較を行うこ
とも可能であり、セル−セル比較と呼ばれる。図２の
（Ｂ）はセル−セル比較を示す図であり、セルＰ−Ｓを
ダイ−ダイ比較の場合と同様に順次隣接するセル間でダ
ブルディテクション処理を行う。

【００１０】ダブルディテクション処理は、画像データ
の生成に同期して行う必要があり、非常に高速な処理能
力が必要である。このような処理を行う回路は、遅延メ
モリと比較回路を組み合わせた構成で実現できるが、比
較位置を合わせたり、繰返し周期を可変にするのが難し
いので、通常はパイプライン処理データプロセッサとワ
ーキングメモリを組み合わせた構成で実現される。

【００１１】図３は、欠陥候補検出部２における欠陥候
補検出処理を示すフローチャートである。Ａ／Ｄ２１か
ら順次出力されるデジタル化された多値（グレイレベ
ル）画像データ１００を、ステップ１０１で、１繰返し
周期（ダイ−ダイ比較の場合はダイ配列ピッチ、セル−
セル比較の場合はセル配列ピッチ）に相当する時間遅延
させる。この処理は、順次ワーキングメモリに記憶され
た１繰返し周期前のグレイレベル画像データをアクセス
して読み出すことに相当する。ステップ１０２では、グ
レイレベル画像データと１周期遅延させたグレイレベル
画像データ、すなわち１配列ピッチずれた２つのグレイ
レベル画像データの差を演算して差画像を生成する。こ
の場合の演算は、極性に関係しないグレイレベル画像デ
ータの差の絶対値を算出する演算であり、得られる差画
像は極性に関係しないデータである。

【００１２】ステップ１０３では、差画像を所定のしき
い値と比較し、差画像の値がしきい値より大きい部分を
求める。すなわち、この処理では、２つのグレイレベル
画像データの間の差異が大きな部分を求める。このよう
にして、２値の１回判定画像１０４が得られる。すなわ
ち、１回判定画像１０４は、シングルディテクション処
理した結果である。

【００１３】ステップ１０５では、１回判定画像１０４
を更に１周期遅延させる。この間に上記のステップを行
い、次の１回判定画像１０４を求め、ステップ１０６で
１周期遅延した１回判定画像と遅延していない１回判定
画像１０４の間でＡＮＤ処理を行う。これにより、２回
の比較で共に差異が大きいと判定された部分を示す２回
判定画像１０７が求まる。すなわち、２回判定画像１０
７は、ダブルディテクション処理した結果であり、欠陥
候補画像である。

【００１４】

【発明が解決しようとする課題】半導体ウエハ用外観検
査装置としては、差異がある部分は漏らさず検出するこ
とが重要であり、上記のように２つの画像の差が所定の
しきい値を越えた部分は欠陥として認識するように作ら
れている。そのため、設定したしきい値によって欠陥候
補と判定される部分の個数が大きく変化する。上記のよ
うに、欠陥候補と判定された部分はＡＤＣ３に報告さ
れ、再度半導体装置の歩留まりに影響する致命的な欠陥
（キラー欠陥）であるかが解析されるが、この部分はパ
イプライン処理することが難しく、１つの部分の解析に
かなりの時間を必要とするため、欠陥候補の個数が増大
するとその分解析に要する時間が増大し、スループット
を低下させるという問題を発生する。そのため、ダブル
ディテクション回路２２は、キラー欠陥は漏れなく欠陥
候補として検出するが、キラー欠陥でない部分はできる
だけ欠陥候補として検出しないことが望ましい。

【００１５】しかし、２つの画像の差が大きい部分がか
ならずしもキラー欠陥とは限らないため、しきい値の設
定だけではこの要求を満たすのが難しいという問題があ
る。例えば、半導体装置のメタル工程においては、ユー
ザが検出したいキラー欠陥はパターン間のショートなど
であり、メタルグレインなどの非キラー欠陥は欠陥候補
から除くことが望ましい。しかし、一般的には、パター
ン間のショート部分で生じるグレイレベルの差よりも、
メタルグレインにより生じるグレイレベルの差の方が圧
倒的に大きくなってしまう場合が多い。そのため、メタ
ルグレインが完全に欠陥候補として検出されないような
しきい値を設定すると、本来検出する必要のあるパター
ン間のショートがほとんど検出できないことになる。そ
こで、パターン間のショートが確実に検出できるしきい
値を設定して、一旦ショートとメタルグレインを含めて
欠陥候補として検出し、ＡＤＣ３がキラー欠陥であるか
分類している。

【００１６】従来はＡＤＣ３が設けられておらず、この
分類作業は外観検査装置を使用したりあるいはレビュー
ステーションと呼ばれる別の装置を使用して、各欠陥候
補を再度顕微鏡下に移動して目視により分類していたた
め、メタルグレインが多数発生していた場合には、分類
のために膨大な時間が必要であった。近年、ＡＤＣ３を
設けてこの分類作業を自動化することが徐々に行われて
いる段階であるが、自動化するためには検出された欠陥
候補が含まれるダイの画像と、その比較に用いられた少
なくとも一方のダイの画像が必要であり、それらを再度
取得してＡＤＣ３に送り、欠陥候補の再検出を行った上
で、欠陥分類処理を行う必要がある。なお、上記のよう
に、１枚の半導体ウエハの全ダイの画像データを記憶で
きる大容量のメモリを設ければ、ＡＤＣ３で欠陥部分を
解析するときに再度半導体ウエハの画像データを取得す
る必要はないが、全ダイの画像データを記憶できメモリ
容量は膨大であり、非常なコスト増になるという問題が
ある。

【００１７】上記のように、ダブルディテクション回路
は高いスループットを実現するために、例えば１Ｇ画素
／秒というような高速で比較処理を行っており、外観検
査装置でこの部分の占めるコストの割合はかなり大き
い。従って、装置コストとスループットはトレードオフ
の関係にあり、各種の要因を考慮してダブルディテクシ
ョン回路（パイプライン処理データプロセッサとメモ
リ）の処理性能を設定していた。そのため、例えば、単
位処理画像当りに報告可能な欠陥候補数の上限が設定さ
れており、検出された欠陥候補の個数がこの上限を超え
てしまった場合には、単位処理画像中に１つの大きな欠
陥が存在するものと報告するようにしていた。このよう
に、検出されたすべての欠陥候補に関係する２つの画像
データを自動欠陥分類装置（ＡＤＣ）に送り、更にＡＤ
Ｃ内ですべての欠陥候補について再度欠陥候補を検出し
て分類を行うには膨大なコストや処理時間を要するとい
う問題があった。

【００１８】本発明は、このような問題を解決した、キ
ラー欠陥は欠陥候補として検出されるが、欠陥候補とし
て検出される非キラー欠陥の個数は大幅に低減できるパ
ターン検査方法及び検査装置の実現を目的とする。

【００１９】

【課題を解決するための手段】上記目的を実現するた
め、本発明のパターン検査方法及び検査装置は、比較す
る２つのパターンの差画像を極性も含めて算出し、差画
像の絶対値を第１のしきい値と比較して欠陥候補として
検出した後、欠陥候補の部分の差画像の極性を調べ、一
方の極性の部分を欠陥と判定することを特徴とする。

【００２０】明視野顕微鏡を用いた半導体ウエハ上の半
導体装置、特徴的にはメタル工程でのパターン欠陥検査
においては、検出する必要のあるパターンショートのよ
うなキラー欠陥は対応する正常な部分よりグレイレベル
が高く、一方検出する必要のないグレインのような非キ
ラー欠陥は対応する正常な部分よりグレイレベルが低い
場合がほとんどである。従って、差画像の絶対値が第１
のしきい値より大きい部分を欠陥候補として検出した
後、検出された欠陥候補の部分の差画像の極性を調べれ
ばキラー欠陥であるか非キラー欠陥であるかが判定でき
る。そこで、キラー欠陥に対応する一方の極性の欠陥候
補を欠陥候補として残す。極性を含めた差画像の演算
は、各画素に対して連続して行われるので、パイプライ
ン処理プロッセサで行うのに適している。また、極性の
判定は欠陥候補のみに対して行われるので、この処理を
行っても、欠陥候補検出処理のスループットの低下は小
さい。

【００２１】他方の極性の欠陥候補については、その部
分の差画像の絶対値を、第１のしきい値より大きな第２
のしきい値と比較し、第２のしきい値より大きい場合に
は、その部分を欠陥候補に加えるようにする。これによ
り、検出した欠陥候補の極性に応じて、異なるしきい値
で判定することになる。

【００２２】ここで、半導体装置のメタル層の画像を明
視野顕微鏡で捕らえた場合を例として本発明の原理を詳
しく説明する。図４の（Ａ）は、半導体装置のメタル層
のパターン例であり、図４の（Ｂ）はそれを明視野顕微
鏡で捕らえた場合のグレイレベル画像を示す。

【００２３】図４の（Ａ）に示すように、メタル配線５
１と配線間のスペース５２が所定の間隔で配置されてい
る。参照番号５３はキラー欠陥のパターンショートであ
り、参照番号５４は非キラー欠陥の大きなメタルグレイ
ンであり、参照番号５５は非キラー欠陥の小さなメタル
グレインである。図４の（Ｂ）に示すように、メタル配
線５１の部分は反射率が高くグレイレベルが２００であ
り、スペース５２は反射率が低くグレイレベルが３０で
ある。パターンショートによる欠陥が存在する部分は必
ずスペース部にあたるため、比較の対象となる正常な参
照(reference)部のグレイレベルと比較すると、パター
ンショート部のグレイレベルの方が高くなっている。具
体的には、参照部であるスペース部のグレイレベルが３
０であるのに対して、パターンショート部のグレイレベ
ルは６０である。

【００２４】メタルグレインの断面構造は、一般に図５
のようになっており、対物レンズを通して入射される照
明光はグレイン上で散乱されるためグレイレベルが低く
なる。つまり、参照部であるグレインのない正常なメタ
ル配線部のグレイレベルと比較すると、グレイン部のグ
レイレベルの方が低くなっている。具体的には、参照部
であるメタル配線部のグレイレベルが２００であるのに
対して、大きなグレイン部５４のグレイレベル６０はで
あり、小さなグレイン部５５のグレイレベル１５０はで
ある。

【００２５】この例では、従来のようなサ画像の絶対値
と単一しきい値を比較する判定方法では、メタル配線間
のパターンショートを検出しながら、且つメタル配線上
のグレインを非検出とすることはできない。なぜなら
ば、パターンショート部と正常なスペース部のグレイレ
ベルの差は３０しかないが、小さなグレイン部のグレイ
レベル差は５０であるからである。

【００２６】これに対して、本発明では更に差画像の極
性も判定の要素とする。上記のように、パターンショー
ト部のグレイレベルは６０であり、参照部である正常な
スペース部のグレイレベルは３０なので、参照部を基準
とするとその差は＋３０である。これに対して、小さな
グレイン部のグレイレベルは１５０であり、参照部であ
る正常なメタル配線部のグレイレベルは２００であり、
参照部を基準とするとその差は−５０である。従って、
差画像の極性を判定すれば、キラー欠陥のパターンショ
ートであるか、非キラー欠陥のメタルグレインであるか
が判定できる。

【００２７】本発明は、シングルディテクション処理と
ダブルディテクション処理の両方に適用できる。ダブル
ディテクション処理の場合には、差画像の絶対値が第１
のしきい値より大きな部分が２つの差画像で一致した部
分を欠陥候補とし、その上で欠陥候補の差画像の極性を
調べる。

【００２８】グレインの発生頻度は比較的高く、稀では
あるが２繰返し周期離れてグレインが発生する場合があ
り得る。その場合、２繰返し周期離れた２つのグレイン
の中間に、パターンショートと同じ極性の欠陥候補が現
れ、パターンショートもグレインもない部分が欠陥候補
として検出される場合がある。このような擬似欠陥の検
出を防止するには、欠陥候補として残された部分のグレ
イレベル画像と、ダブルディテクション処理で２つの差
画像を生成するために使用した２つのパターン以外の別
の３番目のパターンとの間で更に第３の差画像を生成
し、第３の差画像の絶対値が第４のしきい値より大きい
場合に欠陥候補として残し、小さい場合には欠陥候補か
ら除くようにする。例えば、２繰返し周期離れてグレイ
ンが発生して擬似欠陥候補として検出される確率を１／
１０とすれば、これによりその確率を１／１００にでき
る。なお、この方法を繰り返すことで擬似欠陥候補を検
出する確率を更に低下させることができる。例えば、こ
の方法を行った後でなお欠陥候補として残された部分の
グレイレベル画像と、更に別の４番目のパターンとの間
で更に第４の差画像を生成し、第４の差画像の絶対値が
第４のしきい値より大きい場合に欠陥候補として残し、
小さい場合には欠陥候補から除くようにすれば、２繰返
し周期離れてグレインが発生して擬似欠陥候補として検
出される確率は１／１０００になる。これらの処理は欠
陥候補として検出された部分についてのみ行うので、対
象となる処理数が少なく、スループットの低下はほとん
ど問題にならない。

【００２９】

【発明の実施の形態】図６は、本発明の実施例の半導体
ウエハ用外観検査装置の概略構成を示す図であり、図１
の従来の構成とは、ダブルディテクション回路２２が符
号付ダブルディテクション回路３１である点が異なる。
従って、符号付ダブルディテクション回路３１以外の部
分については説明を省略する。

【００３０】符号付ダブルディテクション回路３１は、
ワーキングメモリ３２とパイプライン処理プロッセサ３
３で構成される。なお、ワーキングメモリ３２は、ダブ
ルディテクションを実行できるだけのメモリ容量が必要
である。更に、第２実施例を実行する場合には、４繰返
し周期以上のグレイレベル画像データを記憶できるメモ
リ容量が必要である。また、パイプライン処理プロッセ
サ３３に加えて、パイプライン処理以外の処理を行う補
助プロッセサを設けることも可能である。

【００３１】図７は、第１実施例における欠陥候補検出
処理を示すフローチャートであり、図８はこの処理に対
応した画像データの例を示す図である。第１実施例にお
いては、セル−セル比較を例として説明する。第１実施
例における処理を図７及び図８を参照しながら説明す
る。

【００３２】Ａ／Ｄ変換器２１から出力されるグレイレ
ベル画像データ２０１は従来と同様に生成される。グレ
イレベル画像データ２０１には、図８の（Ａ）に示すよ
うに、パターンショート６１と、メタルグレイン６２，
６３が存在する。また、パターンは図８の（Ａ）に示す
周期で繰り返されるとする。

【００３３】スッテプ２０２で、図８の（Ｂ）に示すよ
うに、グレイレベル画像データ２０１は１繰返し周期遅
延される。ステップ２０３では、グレイレベル画像デー
タ２０１から1周期遅延されたグレイレベル画像データ
を減算して符号付差画像が生成される。ステップ２０４
では、符号付差画像の絶対値を第１しきい値と比較して
大きい部分を求め、大きいと判定された部分については
差画像の符号を付加し、符号付き１回判定欠陥候補マッ
プ２０５が生成される。この１回判定欠陥候補マップ
は、例えば２ビットのデータで構成し、上位１ビットは
符号を、下位１ビットは第１のしきい値以上であるかを
表す。図８の（Ａ）のようなグレイレベル画像であれ
ば、１回判定欠陥候補マップは、図８の（Ｃ）に示すよ
うに、パターンショート６１の部分が＋に、1周期遅延
したパターンショート６１Ａの部分が−に、グレイン６
２，６３の部分が−に、1周期遅延したグレイン６２，
６３の部分が＋になる。１回判定欠陥候補マップは、い
わゆるシングルディテクションの結果であり、どちらに
欠陥があるのか特定されないので、更にステップ２０６
と２０７でダブルディテクションを行う。

【００３４】ステップ２０６では、１回判定欠陥候補マ
ップを更に１繰返し周期遅延させ、図８の（Ｄ）のよう
な１周期遅延１回判定マップが得られる。ステップ２０
７では、１回判定欠陥候補マップと１周期遅延１回判定
マップの下位１ビットの第１のしきい値以上であるかを
表すデータのＡＮＤを演算し、２回判定欠陥候補マップ
が作られる。これにより従来のダブルディテクションが
行われたことになる。本実施例では、更に、１周期遅延
１回判定マップの上位１ビットを２回判定欠陥候補マッ
プに符号として付加して符号付２回判定欠陥候補マップ
２０８が得られる。図８の（Ｅ）の符号付２回判定欠陥
候補マップ２０８では、パターンショートの欠陥候補６
１Ｆが＋で、グレインの欠陥候補６２Ｆ，６３Ｆが−で
ある。

【００３５】続いて、スッテプ２０９で符号付２回判定
欠陥候補マップ２０８のすべての欠陥候補の符号を判定
し、一方の符号（この場合は＋）の欠陥候補６１Ｆを欠
陥候補として残す。他方の符号（この場合は−）の欠陥
候補６２Ｆ，６３Ｆについては、更にステップ２１０
で、他方の符号の欠陥候補６２Ｆ，６３Ｆの部分の符号
付き差画像の絶対値について、第１のしきい値より大き
な第２のしきい値と比較し、第２のしきい値より大きい
場合に欠陥候補に加える。このようにして最終的な１ビ
ットの欠陥候補マップが得られる。欠陥候補６２Ｆ，６
３Ｆの符号付き差画像の絶対値が第２のしきい値より小
さい場合には、図８の（Ｆ）のような欠陥候補マップに
なる。

【００３６】メタルグレインはパターンショートに比べ
て発生頻度が高い。そのため、メタルグレインが１繰返
し周期や２繰返し周期離れて発生する場合が起こりえ
る。１繰返し周期離れてメタルグレインが発生した場合
には差画像に差を生じないため欠陥候補として検出され
ないが、もともとキラー欠陥でないので問題はない。し
かし、メタルグレインが２繰返し周期離れて発生した場
合中間に最終的な欠陥候補として残される擬似欠陥候補
が検出されるという問題が生じる。以下，図９を参照し
てこの擬似欠陥候補の検出を説明する。

【００３７】図９の（Ａ）に示すように、グレイレベル
画像データにパターンショート６１とグレイン６２−６
４が存在し、グレイン６２とグレイン６４は２繰返し周
期離れているとする。図７の処理に従って、図９の
（Ｂ）から（Ｅ）の画像を生成、図９の（Ｅ）のような
符号付２回判定マップが得られる。符号付２回判定マッ
プでは、パターンショート６１とグレイン６２−６４に
対応する欠陥候補６１Ｆ，６２Ｆ，６３Ｆ，６４Ｆに加
えて、パターンショートもグレインも存在しない部分に
＋の符号の欠陥候補が検出される。この欠陥候補は符号
が＋なので最終的な欠陥候補として残される。このよう
にして、本来パターンショートもグレインも存在しない
部分に、擬似欠陥候補が検出されることになる。このよ
うな擬似欠陥候補はグレインが２繰返し周期離れて発生
した場合に発生するので、その検出頻度はグレインの発
生頻度に比べて大幅に小さい。しかし、グレインの発生
頻度が非常に多い場合には、最終的な欠陥候補に占める
擬似欠陥候補の割合は無視できなくなり、その分ＡＤＣ
３での処理時間が長くなり、スループットを低下させ
る。第２実施例では、このような擬似欠陥候補を最終的
な欠陥候補から除く処理を行う。

【００３８】図１０は、擬似欠陥候補を判定する方法を
説明する図である。図９の（Ａ）のようなグレイレベル
画像から図１０の（Ａ）に示すような符号付２回判定マ
ップが得られる。このうち符号が＋の欠陥候補６１Ｆと
６５Ｆについて、２繰返し周期離れた部分と差画像を生
成する。具体的には、図１０の（Ｂ）に示すように、グ
レイレベル画像において、パターンショート６１とその
左側に２周期離れた部分６１Ｈと右側に２周期離れた部
分（図示せず）との差算出し、同様に擬似欠陥候補の部
分６５Ｇとその左側に２周期離れた部分６５Ｈと右側に
２周期離れた部分６５Ｉとの差算出し、差が第３のしき
い値以上であるか判定する。第３のしきい値は、パター
ンショートの場合の差が十分に検出できればよく、例え
ば第１のしきい値を使用できるが、それには限定されな
い。パターンショート６１の場合は、２周期離れた部分
に同じパターンショートが存在する可能性は非常に少な
いので、ある程度の差があり、差は第３のしきい値以上
である。これに対して、擬似欠陥候補の場合は、グレイ
ンが存在しておらず、２周期離れた部分にグレインが存
在する可能性も小さいので、差は生じないので、第３の
しきい値以下である。このようにして擬似欠陥であるこ
とが判定できる。なお、２周期離れた部分との比較は、
一方のみを行えば大部分の擬似欠陥候補を除けるが、グ
レイン発生の頻度が高い場合には、一方に２周期離れた
部分との比較のみでは、まだかなりの個数の擬似欠陥が
残る可能性があるので、その場合には一方に２周期離れ
た部分との比較で差が第３のしきい値以上であると判定
された場合のみ、他方に２周期離れた部分との比較を行
う。なお、この比較は１回又は２回に限定されず、必要
に応じて１周期の整数倍離れた部分と更に比較してもよ
い。また、１回目と２回目の比較を、２周期以外の１周
期の整数倍離れた部分と行ってもよい。

【００３９】図１１は第２実施例における欠陥候補検出
処理を示すフローチャートである。第２実施例では、第
１実施例の図７のステップ２０９で符号付２回判定欠陥
候補マップの符号が＋で、最終的な欠陥候補マップに残
すと判定された欠陥候補について、図１０のステップ２
２１から２２９を行い、図７のステップ２１１へ進む。
なお、第２実施例では、ワーキングメモリは４繰返し周
期以上のグレイレベル画像データを記憶できるものとす
る。

【００４０】ステップ２２１では、ステップ２０９で符
号が＋であると判定された欠陥候補の部分のグレイレベ
ル画像を読み出す。ステップ２２２では、２周期前（−
２周期）のグレイレベル画像を読み出す。ステップ２２
３で、２つの差を算出する。ステップ２２４で、差が第
３のしきい値より大きいかを判定し、小さければ擬似欠
陥候補であるので、ステップ２２５で欠陥候補マップか
ら削除し、図７のステプ２１１へ進む。

【００４１】ステップ２２４で差が第３のしきい値より
大きいと判定された時には、ステップ２２６では、２周
期後（＋２周期）のグレイレベル画像を読み出す。ステ
ップ２２７で、２つの差を算出する。ステップ２２８
で、差が第３のしきい値より大きいかを判定し、小さけ
れば擬似欠陥候補であるので、ステップ２２５で欠陥候
補マップから削除し、図７のステプ２１１へ進み、大き
ければステップ２２９でそのまま欠陥候補マップに保持
し、ステプ２１１へ進む。なお、この比較を１回のみ行
う場合には、ステップ２２４で差が第３のしきい値より
大きいと判定された時に、ステップ２１１へ進む。

【００４２】第２実施例における処理は、最終的に欠陥
候補として検出された部分についてのみ行うため、アク
セスするメモリのアドレスが連続しておらず、パイプラ
イン処理には適していない。しかし、最終的に欠陥候補
として検出される部分の個数は多くないので、パイプラ
イン処理プロセッサで第２実施例の処理を行っても特に
問題は生じない。なお、第２実施例の処理にパイプライ
ン処理プロセッサを使用するのが全体として非効率であ
る場合には、例えば、別に処理能力の小さなプロセッサ
を付加して第２実施例の処理を行うことも可能である。

【００４３】また、欠陥候補検出部２で検出した欠陥候
補をＡＤＣ３で更に解析するとしたが、本発明により欠
陥候補として検出されるのがパターンショートのみであ
れば、ＡＤＣで欠陥の分類を行う必要がない場合もあり
得る。

【００４４】以上、半導体装置のメタル配線層のパター
ンをダブルディテクションでセル−セル比較する場合を
例として説明したが、本発明はこれに限定されず、ダイ
−ダイ比較でも、シングルディテクションでも、メタル
配線層以外のパターンでも、半導体装置以外のパターン
でも適用可能である。また、実施例では各種の演算処理
をパイプライン処理プロセッサで行なう例を示したが、
それらを演算回路で行なうことも可能である。例えば、
比較処理は比較回路で、遅延処理は遅延回路で行なえ
る。また、パイプライン処理プロセッサでなく通常のプ
ロセッサを使用してもよい。

【００４５】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
一方の極性を有する欠陥候補の検出感度を低下させるこ
となく、他方の極性を有する欠陥候補の検出を抑制する
ことが可能になるので、検出が必要な欠陥候補は漏らさ
ず検出し、検出が不要な欠陥候補の検出個数を低減でき
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来の半導体ウエハ用外観検査装置の概略構成
を示す図である。

【図２】半導体ウエハ用外観検査装置におけるダイ−ダ
イ比較とセル−セル比較を説明する図である。

【図３】従来の半導体ウエハ用外観検査装置における欠
陥候補検出処理を示すフローチャートである。

【図４】半導体装置のメタル配線層を例として本発明の
原理を説明する図である。

【図５】メタルグレインによる反射率の低下を説明する
図である。

【図６】本発明の実施例の半導体ウエハ用外観検査装置
の概略構成を示す図である。

【図７】本発明の第１実施例における欠陥候補検出処理
を示すフローチャートである。

【図８】第１実施例における欠陥候補検出処理を説明す
る図である。

【図９】第１実施例における欠陥候補検出処理での擬似
欠陥候補の発生を説明する図である。

【図１０】本発明の第２実施例における擬似欠陥候補の
判定処理を説明する図である。

【図１１】本発明の第２実施例における欠陥候補検出処
理を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１…画像生成部 ２…欠陥候補検出部 ３…自動欠陥分類部（ＡＤＣ） １１…光学系 １８…ステージ ２１…Ａ／Ｄ変換器 ３１…符号付ダブルディテクション回路 ３２…ワーキングメモリ ３３…パイプライン制御プロセッサ

─────────────────────────────────────────────────────

【手続補正書】

【提出日】平成１４年２月２５日（２００２．２．２
５）

【手続補正１】

【補正対象書類名】図面

【補正対象項目名】図７

【補正方法】変更

【補正内容】

【図７】

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2G051 AA51 AC21 DA05 EA08 EA11 EB01 EB02 4M106 AA01 AA02 BA04 CA39 DB21 DJ18 DJ20 DJ27 DJ28 5B057 AA03 BA02 CH05 CH11 DB02 DB09 DC32 5L096 AA06 BA03 CA14 DA02 GA08 GA22 GA51 LA14

Claims (24)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 同一パターン同士を比較して不一致部を
   欠陥と判定するパターン検査方法であって、 比較する２つのパターンの差を極性も含めて算出して差
   画像を生成し、 前記差画像の絶対値を第１のしきい値と比較して、前記
   第１のしきい値より大きな部分を欠陥候補として検出
   し、 前記欠陥候補の部分の前記差画像の極性を調べ、一方の
   極性の部分を欠陥と判定することを特徴とするパターン
   検査方法。
2. 【請求項２】 請求項１に記載のパターン検査方法であ
   って、 前記欠陥候補の他方の極性の部分の前記差画像の絶対値
   を、前記第１のしきい値より大きな第２のしきい値と比
   較し、前記第２のしきい値より大きい場合には、その部
   分を前記最終欠陥候補に加えるパターン検査方法。
3. 【請求項３】 請求項１に記載のパターン検査方法であ
   って、 前記差画像は異なる２つのパターンとの間で２つ生成さ
   れ、２つの差画像の絶対値の前記第１のしきい値より大
   きな部分が一致した部分を欠陥候補とするパターン検査
   方法。
4. 【請求項４】 請求項３に記載のパターン検査方法であ
   って、 前記欠陥の部分について、前記異なる２つのパターン以
   外の異なる３番目のパターンとの間で更に第３の差画像
   を生成し、前記第３の差画像の絶対値が第４のしきい値
   より大きい場合に欠陥として残し、小さい場合には欠陥
   から除くパターン検査方法。
5. 【請求項５】 請求項４に記載のパターン検査方法であ
   って、 前記欠陥の部分について、前記異なる３つのパターン以
   外の異なる４番目のパターンとの間で更に第４の差画像
   を生成し、前記第４の差画像の絶対値が前記第４のしき
   い値より大きい場合に欠陥として残し、小さい場合には
   欠陥から除くパターン検査方法。
6. 【請求項６】 同一パターンを有する複数のパターンユ
   ニットの多値画像を生成する画像生成ステップと、 ２つの前記パターンユニットを比較して不一致部を欠陥
   候補として検出する欠陥候補検出ステップと、 前記欠陥候補について解析する解析ステップとを備える
   パターン検査方法であって、 前記欠陥候補検出ステップは、 比較する２つのパターンユニットの差を極性も含めて算
   出して差画像を生成し、 前記差画像の絶対値を第１のしきい値と比較して、前記
   第１のしきい値より大きな部分を第１候補として検出
   し、 前記第１候補の部分の前記差画像の極性を調べ、一方の
   極性の部分を欠陥候補として検出することを特徴とする
   パターン検査方法。
7. 【請求項７】 請求項６に記載のパターン検査方法であ
   って、 前記第１候補の他方の極性の部分の前記差画像の絶対値
   を、前記第１のしきい値より大きな第２のしきい値と比
   較し、前記第２のしきい値より大きい場合には、その部
   分を前記欠陥候補に加えるパターン検査方法。
8. 【請求項８】 請求項６に記載のパターン検査方法であ
   って、 前記差画像は異なる２つのパターンユニットとの間で２
   つ生成され、２つの差画像の絶対値の前記第１のしきい
   値より大きな部分が一致した部分を第１候補とするパタ
   ーン検査方法。
9. 【請求項９】 請求項８に記載のパターン検査方法であ
   って、 前記欠陥候補検出ステップは、 前記欠陥候補の部分について、前記異なる２つのパター
   ンユニット以外の異なる３番目のパターンユニットとの
   間で更に第３の差画像を生成し、前記第３の差画像の絶
   対値が第４のしきい値より大きい場合に欠陥候補として
   残し、小さい場合には欠陥候補から除くパターン検査方
   法。
10. 【請求項１０】 請求項９に記載のパターン検査方法で
    あって、 前記欠陥候補検出ステップは、 前記欠陥候補の部分について、前記異なる３つのパター
    ンユニット以外の異なる４番目のパターンユニットとの
    間で更に第４の差画像を生成し、前記第４の差画像の絶
    対値が前記第４のしきい値より大きい場合に欠陥候補と
    して残し、小さい場合には欠陥候補から除くパターン検
    査方法。
11. 【請求項１１】 請求項６に記載のパターン検査方法で
    あって、 前記複数のパターンユニットは所定のピッチで配列さ
    れ、 前記画像生成ステップは、１次元の撮像装置を前記複数
    のパターンユニットに対して配列方向に相対移動しなが
    ら、順次多値画像を生成するように行われ、 前記欠陥候補検出ステップにおける、前記差画像の生
    成、前記第１候補の検出、及び一方の極性の部分の欠陥
    候補としての検出は、パイプラインデータ処理により連
    続して行われるパターン検査方法。
12. 【請求項１２】 請求項１１に記載のパターン検査方法
    であって、 前記差画像は相対移動する方向に隣接する２つのパター
    ンユニットの間で順次生成され、 前記第１候補の検出では、各パターンユニットについ
    て、両側に隣接する２つのパターンユニットとの差画像
    の前記第１のしきい値より大きな部分が一致した部分を
    前記第１候補とするパターン検査方法。
13. 【請求項１３】 同一パターン同士を比較して不一致部
    を欠陥と判定するパターン検査装置であって、 前記パターンの多値画像を生成する画像生成装置と、 比較する２つのパターンの差を極性も含めて算出して差
    画像を生成する差画像生成回路と、 前記差画像の絶対値を第１のしきい値と比較して、前記
    第１のしきい値より大きな部分を欠陥候補として検出す
    る第１比較回路と、 前記欠陥候補の部分の前記差画像の極性を調べ、一方の
    極性の部分を欠陥と判定する欠陥極性判定回路とを備え
    ることを特徴とするパターン検査装置。
14. 【請求項１４】 請求項１３に記載のパターン検査装置
    であって、 前記欠陥候補の他方の極性の部分の前記差画像の絶対値
    を、前記第１のしきい値より大きな第２のしきい値と比
    較し、前記第２のしきい値より大きい場合には、その部
    分を前記欠陥に加える第２比較回路を更に備えるパター
    ン検査装置。
15. 【請求項１５】 請求項１３記載のパターン検査装置で
    あって、 前記差画像生成回路は、異なる２つのパターンとの間で
    ２つの差画像を生成し、 前記第１比較回路は、前記２つの差画像の絶対値の前記
    第１のしきい値より大きな部分が一致した部分を欠陥候
    補とするパターン検査装置。
16. 【請求項１６】 請求項１５に記載のパターン検査装置
    であって、 前記欠陥の部分について、前記異なる２つのパターン以
    外の異なる３番目のパターンとの間で更に第３の差画像
    を生成する第１欠陥差画像生成回路と、前記第３の差画
    像の絶対値が第４のしきい値より大きい場合に欠陥とし
    て残し、小さい場合には欠陥から除く第３比較回路とを
    更に備えるパターン検査装置。
17. 【請求項１７】 請求項１６に記載のパターン検査装置
    であって、 前記欠陥の部分について、前記異なる３つのパターン以
    外の異なる４番目のパターンとの間で更に第４の差画像
    を生成する第２欠陥差画像生成回路と、前記第４の差画
    像の絶対値が前記第４のしきい値より大きい場合に欠陥
    として残し、小さい場合には欠陥から除く第４比較回路
    とを更に備えるパターン検査装置。
18. 【請求項１８】 同一パターンを有する複数のパターン
    ユニットの多値画像を生成する画像生成部と、 ２つの前記パターンユニットを比較して不一致部を欠陥
    候補として検出する欠陥候補検出部と、 前記欠陥候補について解析する解析部とを備えるパター
    ン検査装置であって、 前記欠陥候補検出部は、 比較する２つのパターンユニットの差を算出して極性を
    含めて差画像を生成する差画像生成回路と、 前記差画像の絶対値を第１のしきい値と比較して、前記
    第１のしきい値より大きな部分を第１候補として検出す
    る第１比較回路と、 前記第１候補の部分の前記差画像の極性を調べ、一方の
    極性の部分を欠陥候補として検出する欠陥極性判定回路
    とを備えることを特徴とするパターン検査装置。
19. 【請求項１９】 請求項１８に記載のパターン検査装置
    であって、 前記欠陥候補検出部は、 前記第１候補の他方の極性の部分の前記差画像の絶対値
    を、前記第１のしきい値より大きな第２のしきい値と比
    較し、前記第２のしきい値より大きい場合には、その部
    分を前記欠陥候補に加える第２比較回路を備えるパター
    ン検査装置。
20. 【請求項２０】 請求項１８に記載のパターン検査装置
    であって、 前記差画像生成回路は、異なる２つのパターンユニット
    との間で２つの差画像を生成し、 前記第１比較回路は、前記２つの差画像の絶対値の前記
    第１のしきい値より大きな部分が一致した部分を欠陥候
    補とするパターン検査装置。
21. 【請求項２１】 請求項２０に記載のパターン検査装置
    であって、 前記欠陥候補検出部は、 前記欠陥候補の部分について、前記異なる２つのパター
    ンユニット以外の異なる３番目のパターンユニットとの
    間で更に第３の差画像を生成し、前記第３の差画像の絶
    対値が第４のしきい値より大きい場合に欠陥候補として
    残し、小さい場合には欠陥候補から除く第３比較回路を
    更に備えるパターン検査装置。
22. 【請求項２２】 請求項２１に記載のパターン検査方法
    であって、 前記欠陥候補検出部は、 前記欠陥候補の部分について、前記異なる３つのパター
    ンユニット以外の異なる４番目のパターンユニットとの
    間で更に第４の差画像を生成し、前記第４の差画像の絶
    対値が前記第４のしきい値より大きい場合に欠陥候補と
    して残し、小さい場合には欠陥候補から除く第４比較回
    路を更に備えるパターン検査装置。
23. 【請求項２３】 請求項１８に記載のパターン検査装置
    であって、 前記複数のパターンユニットは所定のピッチで配列さ
    れ、 前記画像生成部は、１次元の撮像装置を前記複数のパタ
    ーンユニットに対して配列方向に相対移動しながら、順
    次多値画像を生成し、 前記欠陥候補検出部は、メモリとパイプラインデータ処
    理プロセッサとを備え、前記差画像生成回路と前記第１
    比較回路と前記欠陥極性判定回路は、前記メモリと前記
    パイプラインデータ処理プロセッサとで構成されるパタ
    ーン検査装置。
24. 【請求項２４】 請求項２３に記載のパターン検査装置
    であって、 前記差画像生成回路は、相対移動する方向に隣接する２
    つのパターンユニットの間で順次前記差画像を生成し、 前記第１比較回路は、各パターンユニットについて、両
    側に隣接する２つのパターンユニットとの差画像の前記
    第１のしきい値より大きな部分が一致した部分を前記第
    １候補とするパターン検査装置。