JP2003218181A - 欠陥撮像装置 - Google Patents
欠陥撮像装置Info
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Abstract
像対象とした場合においても、セル比較方式により欠陥
が検出できるようにした欠陥撮像装置を提供すること。 【解決手段】 長周期パターン混在参照画像と一定周期
基本パターン参照画像から長周期パターン部に関する特
徴量を求めて、登録することで、検出用欠陥画像と参照
画像と比較したときの相違部分から長周期パターンに該
当する部分を欠陥抽出の対象から消去して、欠陥部を抽
出させることにより、長周期パターン混在セルに対応で
きるようにしたもの。
Description
像装置に係り、特に半導体デバイスや液晶デバイスの製
造過程における検査のための欠陥撮像装置に関する。
製造過程での欠陥の検査に、荷電粒子線照射による走査
電子顕微鏡が用いらるようになっているが、このときの
欠陥の識別には、一般に次の方法が採られている。
の外観検査装置により検査対象の欠陥の位置を検査して
欠陥の位置情報を求め、次に、この位置情報に基づいて
走査電子顕微鏡の視野を移動させ、欠陥を含む試料の画
像を得、それを欠陥の無い正常な部分の試料から取得し
た参照となる画像(参照画像)と比較し、相違部分が欠陥
であるとするのである。
陥部分が正常である場合のパターンと同等の画像が取得
できる位置、例えば同じパターンを持つ隣接するチップ
内の同じ座標位置などから取得する、いわゆるダイ(Di
e)比較方式が主として用いられる。
ンの場合は、事前に参照画像を登録しておき、その参照
画像を欠陥番号ごとに毎回取得した検出用欠陥画像と比
較して欠陥位置を特定し、欠陥点を中心とする所望倍率
の欠陥像を撮像する、いわゆるセル(Cell)比較方式が用
いられている。このとき参照画像として、回路のシミュ
レーション画像を用いる方法等も考えられている。
以下になるような高い倍率にした場合、従来の単一画像
登録のセル比較方式では、欠陥検出に際して位置合わせ
が通用しないので、長周期のパターンが混在したセルを
有するデバイスに対しては、適用できない。
ることは、ダイ比較方式でも一応は可能であるが、試料
の移動回数や撮像回数が多くなってしまうので、その
分、スループットの低下が免れない。
い場合や欠陥周囲の細かいパターンも詳細に撮像できる
点で有利だが、欠陥が視野に入らないとか、パターンの
極く一部しか撮像できないなどの問題があり、更に長周
期パターンを含む場合には、位置合わせ可能なセル部参
照画像の登録ができなくなってしまうという問題が生じ
ていた。
たまま視野を広くして参照画像を登録し、セル部の長周
期パターンをも含めて位置合わせができるようにした、
いわゆる視野拡大方法が従来から採られていた。
ば画像サイズを512画素から1024画素に変えた
り、1024画素から2024画素にしたりする方法が
あり、単一のセルパターンに比較的長周期のパターンが
混在している試料については、この画素数を拡大する方
法により、欠陥位置検出の際に位置合わせが可能になる
機会を増やしてきた。
るデバイスの微細化について配慮がされているとはいえ
ず、この場合、欠陥検出が困難になってしまうという問
題があり、以下、この点について説明する。
法により対処しているが、しかし、配線ルールが更に細
いデバイスになると、益々高倍率の参照画像が必要とな
り、画素数拡大による視野拡大効果が充分に発揮されな
くなってしまう。
っても、1ウエーハの1工程の単位チップ内には、パタ
ーンとして複数の種類のセルパターンが存在し、従って
セルパターンの登録自体にも、複数の種類のセルについ
ての登録が必要になってきている。
期が長い、いわゆる長周期パターンがセル部に混在した
場合には、たとえ画素を多くし、検出視野を広くしたと
しても、従来通りの単一登録画像を使っただけではセル
比較ができなくなってしまうことが多い。
置合わせができないからで、この結果、検出用倍率を上
げただけではセル比較方式が適用できないデバイスに遭
遇してしまう機会が更に増大することになる。
ルパターン部分を撮像対象とした場合においても、セル
比較方式により欠陥が検出できるようにした欠陥撮像装
置を提供することにある。
を対象とするセル比較方式において欠陥検出の障害とな
る長周期パターン部分の特徴を登録し、欠陥抽出時に長
周期パターン部分に該当する欠陥候補を消去して検出す
る。
し、参照画像の1つを長周期パターンを排除した一定周
期基本パターン参照画像とし、その他を長周期パターン
を画像視野中に含む長周期パターン混在参照画像とし、
一定周期基本パターン参照画像と種類により登録される
長周期パターン混在参照画像の両者から、長周期パター
ン部分の特徴量を予め計算させる。そして検出用欠陥画
像と参照画像と比較したときの相違部分から、長周期パ
ターンに該当する部分を欠陥抽出の対象から消去して、
欠陥部を抽出させる方法である。
特徴量を長周期パターン混在参照画像と一定周期基本パ
ターン参照画像から計算させるのではなく、形状、寸
法、長周期ピッチ、ピッチ方向など直接特徴を選択また
は、直接入力させ、その特徴量に該当する部分を、前記
相違部分から非欠陥候補として消去し、欠陥部分を抽出
する方法である。
について、図示の実施の形態により詳細に説明する。ま
ず、図1は、本発明の一実施形態が適用された走査電子
顕微鏡(SEM)と、その周辺装置の一例である。
顕微鏡の本体で、この本体1は、電子源2、引き出し電
極3、第1収束レンズ4、第2収束レンズ5、電子ビー
ム絞り6、対物レンズ7、スキャン用コイル14a、二
次電子検出用電極13、二次電子検出器9b、試料ステ
ージ18aなどで構成され、これらは電子線制御部1
5、ステージ制御部18b、システム制御部16により
制御される。
記した種々のレンズより細く絞られた状態でスキャンさ
れ、試料17の表面に照射されるが、このとき、上部ア
ライメントコイル11と、軸補正及び非点補正アライメ
ント用コイル12によって軸補正と非点補正が施され
る。
試料17から2次電子9aと反射電子10aが発生し、
それぞれ2次電子検出器9aと反射電子検出器10bに
より検出される。
と、まず、検査装置28a〜28cで代表して示したよ
うに、複数台の事前検査装置28から出力される試料の
検査結果データを欠陥情報ファイルとし、これを欠陥撮
像装置のコンピュータ24で読み込む。
び可能な記憶媒体に納め、これからコンピュータ24に
読み込むようにしても良いし、予め事前検査装置28か
ら通信ネットワーク29を介して製造データ管理システ
ム30の特定格納場所に欠陥情報ファイルを格納してお
き、これを再び通信ネットワーク29を介してコンピュ
ータ24に読み込むようにしても良い。
チップ単位ごとに区切られたパターン付きウエーハを試
料としたとすると、この場合、コンピュータ24は、欠
陥情報ファイルから欠陥位置を現わすチップ位置とチッ
プ内座標の情報を得る。
ては、実行レシピの選択と実行のためのレシピ作成が必
要になるが、この処理は、コンピュータ24によるレシ
ピの管理のもとで、文字入力装置であるキーボード25
とポインティング装置であるマウス26、それに画像表
示器27を使って行う。
象の欠陥を絞り込むためのサンプリング指定や、ウエー
ハアライメントの方法、位置合わせ誤差をとるための方
法をはじめとして、撮像時の倍率、欠陥抽出方法、焦点
(Focus)合わせ動作方法などが指定される。
ージ18aをステージ制御部18bで制御し、試料の欠
陥位置が電子線照射位置にくるように移動させ、ここで
画像を取り込む前に、対物レンズの焦点高さを対物レン
ズ7のコイルに流す電流を制御して、対物レンズの焦点
高さを合わせる。このとき、光学顕微鏡を用いて像を取
得する場合もあるが、この場合は、光学顕微鏡で試料表
面の欠陥に焦点位置を合わせる。
とスキャン回数で試料17に照射電子線8が照射され、
試料17から発生された二次電子9aと反射電子10a
による電気信号が二次電子検出器9bと反射電子検出器
10bから取り込まれ、増幅器19で増幅されてから画
像処理部23に入力される。
像メモリ20、画像演算部21、画像データベース22
で構成され、これにより、画像メモリ20では、入力さ
れた信号をA/Dコンバータでデジタルデータに変換
し、走査信号に同期して入力される検出器の信号からメ
モリ上に画像データを形成する。
の欠陥抽出にも対応するように構成されている画像演算
部21では、生成した画像データから欠陥抽出等の画像
の演算を行い、演算された画像データは画像データベー
ス22に蓄積され、画像表示器27に表示される。
た点を視野の中心に新たに設定し、更に画像を取得す
る。このときの欠陥点への視野移動は、電気的視野移動
コイルであるスキャン用コイル14bにより、試料11
上に照射する照射電子線8の位置を変化させて行ない、
移動量が照射電子線8の照射位置変化では対応できない
程大きい場合には、ステージ制御部18bにより試料ス
テージ18aを駆動することにより補う。
ジ制御部18bにより試料ステージ18を傾斜させるこ
とよって得ることができ、倍率を上げ微細な部分を拡大
して撮像する場合には、照射電子線のスキャン中心を欠
陥点に設定して、その状態で所定倍率にして撮像する。
20に蓄積する。そして、蓄積した画像データは、ネッ
トワーク通信29を使って製造データ管理システム30
に転送させるかしないかの設定を持つ。
イズを付与して転送したり、蓄積画像データを利用し
て、欠陥分類装置を経由することにより、欠陥種類コー
ド付与して転送したりできる。
周辺装置により実行される本発明の一実施形態による欠
陥抽出処理について説明する。まず、この実施形態によ
る欠陥検出動作について、従来技術による場合と対比し
ながら説明する。
なるセルパターン部分に存在する欠陥を抽出する様子を
示し、次に図2(b)は、不規則パターン部分に存在する
欠陥を抽出する様子を示したもので、このときの様子は
従来技術も同様である。
ターン部分を含むセルパターン部分に存在する欠陥を抽
出する様子を示したもので、この実施形態では、この図
6の欠陥抽出方法を新たに備えることにより、全てのセ
ルに対してセルパターン対応欠陥検出モードで、欠陥検
出を可能にしている。
像である参照画像31a、31bに相当する画像を必要
とし、このため、図1の画像メモリ20に画像データを
予め形成する。そして、欠陥検出用の欠陥画像32a、
32bを取得し、画像メモリ20に画像データが格納さ
れた段階で、図1の画像演算部21により欠陥部33
a、33bの位置を検出する。
陥点に設定して、その状態で所定倍率にして撮像する
と、欠陥画像34a、34bが取得できる。但し、通常
欠陥検出用の欠陥画像32a、32bを取得する際に
は、参照画像31a、31bに合わせた位置合わせが必
要になる。
と、重ならない部分が欠陥抽出の際に欠陥候補となって
しまうので、誤検出し易くなってしまうからであり、こ
のときの位置合わせには正規化相関を用いる。
画像サイズに占める1〜2割程の一定割合をカットした
ものをモデルとし、そのモデルに相当する部分の中心位
置を最も類似度が高い点とする。そして、正規化相関式
(後述の(1)式)を用いて中心位置を求めるのである。
閾値を用いて2値化し、図2(c)に示すマスク画像を求
める。ここで、ときとしては閾値を設定しても欠陥以外
の欠陥候補が現れてしまう場合が生じる。そのため、こ
の図2(c)に示すマスク画像において、各画素にラベリ
ングを付ける。この場合、閾値以上で、周囲の画素と一
定数以上連結しているものにラベリングする。
を1とし、次から1ずつ増やして識別するが、このとき
ラベリング同士で互いに近い距離にあるものは統合す
る。そして各々ラベリングしたものを欠陥候補とし、ラ
ベリングした画素数が最も多いものを欠陥とし、その重
心を欠陥点として抽出するのである。
2(a)に相当するセルパターンの場合はセル比較方式を
採り、図2(b)に相当する不規則パターンの場合は、ダ
イ比較方式を採る。
合は、レシピ中で予め参照画像31aを登録しておき、
それを用いる。また、ダイ比較方式の場合は、参照画像
31bが、欠陥が存在する場所に依存していて特定でき
ないため、各欠陥点と同等の条件の場所へ毎回移動して
画像取得を行うようにする。
陥抽出において、一見したところでは、図2(a)と同様
のセル比較で検出できそうでいて、実際には検出できな
かった図3(a)に示す長周期パターン混在のセル部分に
対しては、新たにセル比較方式で対応するようにしたも
のである。
もしも参照画像を考えられるケース毎に複数登録する方
法を採ったとすると、例えば図4に示すように、長周期
パターンが含まれるセルに対して、単一周期パターンの
みの参照画像37と、長周期パターン部分が含まれる複
数の参照画像38a〜38jの登録が必要になり、ほと
んど対応できなくなってしまう。
種類が増えると、更に参照画像登録の手間が膨大になる
ばかりでなく、欠陥抽出用の欠陥画像と組み合わせるべ
き参照画像として、何れを選択するかの判断ができなく
なる。これは、存在する欠陥によって参照画像選択結果
が左右されるためである。
した長周期混在セルパターンに対して、図5(b)に示す
簡略化した参照画像だけで対応可能にしたもので、この
ため図6に示す欠陥抽出方法を採ったものである。
に示すように、長周期パターンを含むセルパターン39
と、それを含まないセルパターン40を対にして、最低
1組登録するようになっている。
取得しても良く、コンピュータ24の所定の格納場所
に、チップ原点からのパターン配置、形状寸法及び倍率
対比情報から作成されているナビゲーション用模擬画像
を予め登録しておき、後述するレシピの作成に際して、
前記所定の格納場所から模擬画像を取得するようにして
も良い。
外観異物検査装置から欠陥位置データを読み込んで、チ
ップ内座標に置き換えた後に、長周期パターンを含むセ
ル部分と、単一周期のパターンからなるセル部分と、セ
ル部分では定義できない不規則なパターンからなる部分
のチップ内座標を、夫々レシピ中に設定することによ
り、各種デバイスの各工程での欠陥撮像に夫々1つのレ
シピで対応することができる。
録し、各欠陥の撮像前に欠陥位置の区分を照合して、欠
陥抽出のために用いるモードを変化させて撮像を行う必
要がある。例えば、単一周期セルパターン部に存在する
欠陥を撮像するときは、従来技術と同じくセル比較方式
を用いて、セルパターンの種類に応じた1つの参照画像
を事前登録しておき、それを用いて欠陥抽出して欠陥部
を所望の倍率で撮像するのである。また、長周期パター
ン部に存在する欠陥を撮像するときは、長周期パターン
部を含む参照画像と含まない参照画像をそれぞれ事前登
録しておき、長周期パターン部の特徴量を登録し、それ
を用いて欠陥抽出して欠陥部を撮像する。そして、これ
以外でセル部に属さない部分に存在する欠陥を撮像する
ときは、各欠陥部の位置に対応した参照画像を毎回取得
しそれを用いて欠陥抽出するのである。
更に具体的に説明すると、いま、図1に示す試料17
が、図3の(a)に示すように、単一周期パターンと長周
期パターンの混成からなるパターン35aを有する半導
体ウエハの場合、この実施形態では、まず、図6の(a)
に示すように、単一周期パターンに相当するパターン4
0と共に、長周期パターンに相当するパターン39の参
照画像を各々1種以上登録する。
17をセットして画像を取得し、取得した画像をコンピ
ュータ24で管理するレシピ上に単一周期パターン用の
参照画像と長周期パターン用の参照画像としてそれぞれ
格納する。
て、差画像演算を用い、単一周期パターン参照画像と長
周期パターン参照画像から、周期の異なるパターン部分
を抽出して長周期パターン部分の特徴量を求める。この
ためには画像処理部23にある画像演算部21を用い
る。一部にマニュアル操作による長周期パターン部分の
特徴量設定を用いることもできる。
像する欠陥撮像シーケンスを実行するためのレシピ作成
において、以下の表1に示す通りの長周期パターン部分
の特徴量をレシピ上に格納させる。
ン部分の特徴量をレシピ中に設定する方法に相当する
が、別途、所定の操作によって直接特徴量がレシピ中に
設定できるようにしても良い。
は、パターンの設計寸法又は実測寸法が既知であるとき
は、形状寸法、面積、ピッチ情報などから直接レシピに
入力することができる。また、画像表示器27により直
接長周期パターン部をモニターしながら寸法や明るさを
測定してレシピに登録することもできる。
項目毎に有効無効を識別させるON/OFFフラグを設
ける。但し、画像登録から求める特徴量設定と、直接入
力による特徴量設定のどちらもフラグがONの場合に
は、不都合がない限りにおいて画像登録から求めた特徴
量の設定を優先して用いる。
シピに取り込み、この登録画像から表1に該当する長周
期パターン部の特徴量を求めるときは、図6の(a)に示
す長周期パターンを含むセル部の参照画像39と、長周
期パターンを含まないセル部の参照画像40の差画像
を、ある閾値を設けて2値化し、2値化差画像41とし
て用いる。この場合、長周期パターン部分が2値化画像
となって現れる。
グループ毎にラベリングし、識別することによりノイズ
のような小さいものをカットする。この場合、広範囲に
連続したパターンエッジの明るさ違いによるノイズや、
若干の形状変化によるノイズをカットするため、一番面
積が大きいグループ、又はX方向とY方向の双方の寸法
が大きなグループを長周期パターンに相当するものと見
なし、その長周期パターンに相当するグループの面積や
寸法、形状をレシピに登録する。
接入力設定が有効になっていて、直接入力された値があ
る場合、その直接入力値と画像登録から算出した値が誤
登録防止閾値を超えて異なっていた場合には、レシピ保
存前に警告メッセージを表示させる。
したり、2値化差画像41となって現われる一番面積が
大きいグループ、又はX方向とY方向の双方の寸法が大
きなグループを長周期パターンと見なしていたのを改
め、2番目に面積が大きいグループ、又はX方向とY方
向の双方の寸法が2番目に大きなグループに置き換えた
り、或いは長周期パターンを含むセル部の画像と長周期
パターンを含まないセル部の画像を登録し直したりし、
何れにしても長周期パターンの誤った登録が回避される
ようにする。
である明るさについては、長周期パターンを含むセル部
の画像をレシピ上に登録する際、長周期パターン部とそ
れ以外の点をマニュアル指定して情報を取り込むように
する。このとき、レシピ上に登録した長周期パターンに
おいて、長周期パターン位置を確定した後に長周期パタ
ーン部分の明るさを取り込んでもよい。
は、必ずしも特徴量を各項目に細分化し数値化して用い
る必要はなく、長周期パターン部分に相当する画像自体
をモデルとして用いてもよい。この場合、図6(a)に示
す2値化差画像41中に示す長周期パターンモデルのよ
うに、長周期パターン部分だけを囲う範囲をモデルとし
てレシピに登録しておく。
ケンスが実行されたら、欠陥位置に移動する。そして、
欠陥が視野内に収まり、且つ欠陥の存在が確認できる倍
率のもとで欠陥検出用欠陥画像を取得する。
像と長周期パターンを含まない参照画像の両者の差分に
よる2値化差画像43において、前記長周期パターンに
相当する部分を除外するのであるが、このためには、図
6の(b)の欠陥抽出方法に示すように、長周期パターン
部分の位置を前記長周期パターンモデルとの正規化相関
を用いて相関の高い場所として探す。
とし、モデル中心に位置合わせするための位置を(X,
Y)とすると、この位置合わせの位置は、次の(1)式に示
す相関係数r(X,Y)を用い、この相関係数が最大とな
る画像中の位置として求められる。
置を求める。このとき長周期パターン部分の位置を求め
る他の方法として、図6の(a)に示す長周期パターン相
当部分の特徴量を、表1における特徴量の種別2〜5の
組み合わせとして、2値化差画像43中の同一ラベリン
グ欠陥候補から該当するもの消去して求めてもよい。
期パターン部分の位置を求める方法は、レシピで選択で
きるようにする。ここで、長周期パターン部分の特徴量
を用いるようにした理由は、各欠陥毎に撮像する欠陥検
出用の欠陥画像と、予めレシピに登録してある、長周期
パターン部分を含まないセル部の参照画像との差画像に
おいて、どの部分が長周期パターンに該当する部分か識
別することである。
部分を除外すると、図6の欠陥抽出方法に示すように、
残った欠陥候補から欠陥に最も相応しいもの、例えば面
積が一番大きいものを欠陥として抽出することができ
る。
顕微鏡により本発明を実施した場合について説明した
が、本発明は光学顕微鏡を用いて実施することもでき
る。この場合は、光学顕微鏡にテレビジョンカメラを装
着し、試料の画像を生成させるようにしてやれば良い。
ルを対象とする欠陥撮像において、長周期パターン部分
の特徴量を登録して利用するようにしたので、セル比較
方式のまま高速に欠陥画像を取得することができる。
必ずしも登録参照画像及び検出用欠陥画像で視野に収め
る必要がないので、欠陥検出の際、位置合わせのための
低倍率化が不要になり、単一セルパターンを対象とした
セル比較方式に劣ることなく微細欠陥が検出できる。
された走査電子顕微鏡の全体構成図である。
ルの説明図である。
のための参照画像の一例を示す説明図である。
抽出方法の説明図である。
ーンのみの参照画像 38a〜38j 長周期パターンを含むセルにおいて長
周期パターン部分が含まれる参照画像 39 長周期パターンを含むセル部参照画像 40 長周期パターンを含まないセル部参照画像 41 位置合わせされた状態における長周期パターンを
含むセル部参照画像と長周期パターンを含まないセル部
参照画像との差分による2値化差画像 42 欠陥検出用欠陥画像 43 欠陥検出用欠陥画像と長周期パターンを含まない
セル部参照画像の差分による2値化差画像
Claims (5)
- 【請求項1】 試料の画像を作成する画像生成手段と、
前記画像を記憶する画像記憶手段と、前記試料を保持す
る試料台と、前記試料を観察表面に平行なXY方向に移
動させる試料移動機構と、前記試料の欠陥位置データに
基づいて当該欠陥位置を中心に倍率を上げて欠陥画像を
取得する顕微鏡を備え、予め取得してある参照画像と当
該欠陥画像の差画像演算を行い、当該欠陥位置を検出
し、所望の倍率設定をして欠陥画像を取得する欠陥撮像
装置において、 単一周期パターンと長周期パターンの混成からなるパタ
ーンに対して該単一周期パターン及び長周期パターンの
参照画像を各々1つ以上登録する手段と、 当該登録した参照画像の単一周期パターン参照画像と長
周期パターン参照画像の差画像演算により、周期の異な
るパターン部分を抽出して長周期パターン部分の特徴量
を求める演算手段と、 当該欠陥位置に移動して画像を取得した際、前記単一周
期からなる参照画像との差画像を演算して欠陥候補を抽
出する手段と、 前記長周期パターン部分の特徴量に該当する欠陥候補を
消去して欠陥部分を抽出する手段とを具備させたことを
特徴とする欠陥撮像装置。 - 【請求項2】 請求項1に記載の発明において、 前記単一周期パターンと長周期パターンの混成からなる
パターンに対して該単一周期パターン及び長周期パター
ンの参照画像を各々1つ以上登録する手段が、欠陥検出
時可変倍率の場合において前記参照画像をそれぞれ可変
倍率に対応して登録する手段を含むことを特徴とする欠
陥撮像装置。 - 【請求項3】 請求項1に記載の発明において、 前記長周期パターン部分の特徴量が、当該長周期パター
ン部分の面積、形状、明るさ、ピッチ情報であることを
特徴とする欠陥撮像装置。 - 【請求項4】 請求項1に記載の発明において、 前記単一周期パターンと長周期パターンの混成からなる
パターンに対して該単一周期パターン及び長周期パター
ンの参照画像を各々1つ以上登録する手段を、模擬パタ
ーンからは、単一周期パターンと長周期パターンの参照
画像を登録し、実デバイスパターンからは、単一周期パ
ターンのみ参照画像を登録する手段で構成し、 長周期パターン部分の特徴量の算出は、前記模擬パター
ンで登録した長周期パターンの参照画像と前記模擬パタ
ーンで登録した単一周期パターンの参照画像の差分演算
を用いて行い、 欠陥抽出は、実デバイスパターンからの欠陥画像と前記
実デバイスパターン単一周期基本パターン参照画像の差
分を用いた欠陥部判定用2値化画像中の欠陥候補から、
前記模擬長周期パターンの特徴量に該当する候補を抽出
対象から消去して残った欠陥候補を欠陥として抽出する
ことを特徴とする欠陥撮像装置。 - 【請求項5】 請求項1に記載の発明において、 前記顕微鏡が、走査電子顕微鏡と光学顕微鏡の何れかで
あることを特徴とする欠陥撮像装置。
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