JP2005017159A

JP2005017159A - 欠陥検査装置における検査レシピ設定方法および欠陥検査方法

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Publication number: JP2005017159A
Application number: JP2003183933A
Authority: JP
Inventors: Takashi Okabe; 隆史岡部; Shunji Maeda; 俊二前田; Yukihiro Shibata; 行広芝田; Hidetoshi Nishiyama; 英利西山
Original assignee: Hitachi High Technologies Corp; Hitachi High Tech Corp
Current assignee: Hitachi High Tech Corp
Priority date: 2003-06-27
Filing date: 2003-06-27
Publication date: 2005-01-20
Anticipated expiration: 2023-06-27
Also published as: JP4230838B2

Abstract

【課題】欠陥検査装置において、検査時の画像取得パラメータや検査パラメータなどの検査レシピの設定は労力が多大であり、時間もかかるため、装置稼働率を低下させる一因ともなっており、これを軽減する必要がある。
【解決手段】複数の画像取得条件等を設定し、設定条件毎に検査を実行し、検出した欠陥全てを欠陥自動分類機能を用いて真の欠陥と虚報とに分類することにより、複数条件の中から最も検出に適した条件を自動選別する方式。また、複数検査の結果を重複の無い欠陥ＯＲファイルを作成すれば更に効率向上する。また、同機能を用いて特定の欠陥が最も多く検出できるような条件を選択する事も可能である。
【選択図】図３

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、被検査パターンの欠陥（ショートや断線など）や異物を検出するパターン検査、異物検査等の欠陥検査装置に係り、特に、半導体ウエハや液晶ディスプレイ、ホトマスクなどの被検査パターンの欠陥検査を行う欠陥検査装置に用いる検査レシピの設定を支援するための技術、及び検出された欠陥の分類技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体製品寿命の短縮化と、システムＬＳＩを中心とする多品種生産体制への移行が進むなか、量産プロセス条件の早期確立への要求が一層強まっている。半導体製造の各工程において、外観を検査し、欠陥の発生状態に関する情報を取得し、プロセス条件の調整の指針を得る、あるいはプロセス状態の不具合を検知するためのツールとして検査装置は極めて重要である。既に実用化されている半導体外観検査装置としては、光学式異物検査装置、光学式、あるいは電子線式のパターン検査装置や欠陥レビュー装置がある。
【０００３】
以下、検査装置におけるパラメータ設定の手順を説明する。パラメータは画像の取得条件を設定するパラメータ（以下、画像取得パラメータ）と、画像処理条件（検査条件）を設定するパラメータ（以下、検査パラメータ）に大別される。画像取得パラメータは、適正な画像を検出するためのパラメータであり、例えば、光学式の外観検査装置であれば、検出倍率（画素サイズ）、焦点位置のオフセット量、照明波長および光量、各種フィルタ設定条件、開口絞り等の光学条件がこれに相当する。検査パラメータは、検出した画像を適正に処理するために、設定が必要なパラメータである。例えば、検出した画像から、欠陥部のみを２値化抽出するための２値化しきい値や、欠陥とは関係ない微小な面積の領域をノイズとして除去するノイズ除去サイズしきい値、エッジにおける感度低下パラメータなどがこれに相当する。
【０００４】
従来、この種の検査装置は、図２２に示すような検査パラメータ設定手順を実施していた。以下説明する。
【０００５】
始めに検査対象ウエハを準備、セットする（Ｓ２１０１）。暫定的に画像取得パラメータを設定し（Ｓ２１０２）、被検査パターンの適当な場所の画像を撮像し、画質の確認を行う（Ｓ２１０３）。例えば、画像が暗ければ光量を上げ、画像のコントラストが低ければ、フィルタや絞りなどの光学条件を変え、あるいはフォーカスの調整などを行う。以上のパラメータの設定と画質の確認を所望の画像が得られるまで繰り返し、得られた段階で、画像取得パラメータを登録する（Ｓ２１０４）。続いて暫定的に設定した検査パラメータを用いて（Ｓ２１０５）、仮検査（試し検査）を実行する（Ｓ２１０６）。検査実行後、検出欠陥位置を確認（レビュー）し（Ｓ２１０７）、検査パラメータの設定状態を検証する（Ｓ２１０８）。例えば、虚報が想定以上に多数検出されるような場合は、感度が高すぎるようであれば２値化しきい値を上げる、必要以上に微小な欠陥が多い場合はノイズ除去サイズを大きくする、などの対応が考えられる。
【０００６】
以上述べた、検査パラメータの再設定、試し検査再実行、検査結果再確認の各操作を、所望の検出感度が得られるまで繰り返し実行することによって、検査パラメータの設定が完了、パラメータを登録する（Ｓ２１０９）。
【０００７】
また、特開２００１−３３７０４７号公報公報においては、所望の検出感度を得るための模擬欠陥ウエハを作成し、作業者の熟練度に依存しない最適なレシピ作成方法について提案している。
【０００８】
また、欠陥分類に関しては、特許第３１３９９９８号公報において、検出した欠陥から分類を行う要解析部を選択（サンプリング）し、欠陥検出処理と欠陥分類の一部を並行して行う方法について提案している。
【０００９】
【特許文献１】
特開２００１−３３７０４７号公報
【特許文献２】
特許第３１３９９９８号公報
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術においては、いずれも検査条件を設定する毎に検査を実行し、その結果を観察（レビュー）するという手順を、所望の画像、検査感度が得られるまで繰り返さなければならず、しかも試し検査以外の全てのステップを作業者が手動で行う必要があるため、レシピが決定されるまでに多大な労力と時間を要するという課題があった。レビュー作業においては、同一欠陥（あるいは虚報）を、条件を変える度にレビューするという無駄が発生していた。また設定作業において、検査条件同士の結果比較が容易でなく、最適条件の選択が困難であるという課題があった。特に濃淡しきい値などの設定は作業者の経験に頼っており、しかも試行錯誤を必要とした。
【００１１】
また、欠陥分類において分類対象とする欠陥を選択（サンプリング）する方法は、分類解析処理部の能力が低く、分類に時間を要するために、検査処理と分類処理を並列に行っても解析時間が検査時間を大幅に上回るような場合には有効であるが、全ての欠陥を分類できないため、ユーザが本来注目したい欠陥（ターゲット欠陥）の分類漏れが発生するという課題があった。また、ウエハ全体の欠陥分布状態の正確な把握ができず、推定になってしまうという課題があった。
【００１２】
本発明の目的は、上記課題を解決すべく、検査レシピ設定において、労力および時間を削減できるようにした欠陥検出方法およびその装置を提供することにある。
【００１３】
また、本発明の他の目的は、選択設定された検査レシピに従って高精度に欠陥検出できる欠陥検出方法およびその装置を提供することにある。
【００１４】
また、本発明の他の目的は、検出された全ての欠陥を、検査処理が終わるとほぼ同時に分類し終えるようにした欠陥検出方法およびその装置を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明は、欠陥検査装置において所定の試料から互いに異なる複数の画像取得条件を変えて順次各画像取得条件毎の画像信号を取得する画像信号取得ステップと、該画像信号取得ステップにより順次取得された各画像取得条件毎の画像信号から各画像取得条件毎の欠陥候補（装置が判定した欠陥部であり、真の欠陥と虚報（擬似欠陥）とを含む）を検出する欠陥検出ステップと、該欠陥検出ステップにより検出された各画像取得条件毎の欠陥候補の前記試料上の位置座標を基に各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを作成するＯＲファイル作成ステップと、該ＯＲファイル作成ステップにより作成された各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを基に同一欠陥候補については重複することなくレビューするレビューステップとを有することを特徴とする検査レシピ設定方法である。尚、以上の処理の対象は、全ての欠陥候補とする。全ての欠陥候補に対する分類処理を、検査処理が終わるとほぼ同時に終えるためには、分類解析部に充分処理能力の高いプロセッサを使用する、あるいはプロセッサを複数台並列に動作させる、などの構成を考慮する必要がある。
【００１６】
また、本発明は、欠陥検査装置において所定の試料から互いに異なる複数の画像取得条件を変えて順次各画像取得条件毎の画像信号を取得する画像信号取得ステップと、該画像信号取得ステップにより順次取得された各画像取得条件毎の画像信号から各画像取得条件毎の欠陥候補を検出する欠陥検出ステップと、該欠陥検出ステップにより検出された各画像取得条件毎の欠陥候補の前記試料上の位置座標を基に各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを作成するＯＲファイル作成ステップと、該ＯＲファイル作成ステップにより作成された各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを基に同一欠陥候補については重複することなく各画像取得条件毎の欠陥候補について異なる種類（欠陥（真の欠陥及びその種類）、虚報、不明等）に分類する分類ステップと、該分類ステップにより分類された各画像取得条件毎の分類結果に基いて条件選択基準に従って前記欠陥検査装置における検査レシピとしての画像取得条件を選択して設定する選択ステップとを有することを特徴とする検査レシピ設定方法である。
【００１７】
また、本発明は、前記分類ステップにおいて、少なくとも欠陥（真の欠陥）と虚報とに分類することを特徴とする。
【００１８】
また、本発明は、前記欠陥検出ステップにおいて、前記各画像取得条件毎の欠陥候補を、前記順次取得された各画像取得条件毎の画像信号から、設定された検査条件に基いて検出することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明は、前記分類ステップにおいて、前記分類を、試料上での発生分布を解析することによって行うステップも含むことを特徴とする。また、本発明は、前記分類ステップにおいて、前記分類を、致命か非致命かを判定することによって行うステップも含むことを特徴とする。また、本発明は、前記分類ステップにおいて、前記分類によって真の欠陥（特に異物）と分類された欠陥を、ＥＤＸ（ＥｎｅｒｇｙＤｉｓｐｅｒｓｉｖｅＸ−ｒａｙＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙ：エネルギ分散Ｘ線分光）、ＥＰＭＡ（ＥｌｅｃｔｒｏｎＰｒｏｂｅＭｉｃｒｏａｎａｌｙｚｅｒ：電子線マイクロアナライザ）等の欠陥組成分析の結果を用いて行うステップも含むことを特徴とする。また、本発明は、更に、前記分類ステップにおいて分類された欠陥のカテゴリに応じてレビューサンプリング率を提示する提示ステップを有することを特徴とする。また、本発明は、前記画像信号取得ステップ、前記欠陥検出ステップ及び前記分類ステップを同じ画像取得条件で複数回繰り返すことを特徴とする。
【００２０】
また、本発明は、欠陥検査装置において所定の試料から画像信号を取得する画像信号取得ステップと、該画像信号取得ステップにより取得された画像信号から所望の検査条件に基いて欠陥候補を検出する欠陥検出ステップと、該欠陥検出ステップにより検出された欠陥候補について異なる種類に分類する分類ステップと、該分類ステップにより分類された分類結果に基いて条件選択基準に従って前記欠陥検査装置における検査レシピとしての検査条件を選択若しくは調整して設定する選択ステップとを有することを特徴とする検査レシピ設定方法である。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）の実施の形態について図面を用いて説明する。本実施の形態では、欠陥検査装置における被検査パターンの画像取得パラメータ（画像取得条件：光学条件）、および検査パラメータ（検査条件）からなる検査レシピの設定を容易化する。
【００２２】
図１には、本発明に係る検査レシピなどの検査条件を設定する方式を適用する欠陥検査装置（外観検査装置）のシステム構成例を示す。図１は光学式の欠陥検査装置の一実施例を示す図である。光学系７は、対物レンズ８、光学条件変更部（各種フィルタなど）９、光学条件変更部（各種フィルタなど）１０及びビームスプリッタ１１などを備えて構成される。光源１２から照射された光は、ビームスプリッタ１１で反射し、対物レンズ８を透過し、被検査対象物の試料１（半導体ウエハなど）を照明する。照明光としては、ランプ光もしくはレーザ光などがあり、波長としては、可視光、ＵＶ、ＤＵＶ、ＶＵＶ、ＥＵＶなどいずれを用いてもよい。ウエハ１上のパターンで反射・回折・散乱した光のうち、対物レンズ８のＮＡ（ＮｕｍｅｒｉｃａｌＡｐｅｒｔｕｒｅ）内に伝搬した光は、再び対物レンズ８に捕捉され、像面に光学像を結像する。ＴＤＩなどの検出器１３で検出した画像信号は、Ａ／Ｄ変換回路１５でデジタル信号に変換され、前処理部１６にてシェーディング補正、暗レベル補正等の画像補正が行われた後、画像メモリ１７Ａおよび１７Ｂに一時格納される。欠陥検出部１８は、画像メモリ１７Ａに格納されたウエハパターン画像を処理し、欠陥の検出処理（例えば、ダイ比較による不一致処理、セル比較による不一致処理、或いはこれらの混合比較による不一致処理）を行い、欠陥の座標、サイズなどの欠陥情報を抽出する。なお、この欠陥の検出処理は、検出画像のダイ比較、セル比較、混合比較に基く欠陥、検出画像間の差の判定２値化しきい値に基くものであっても良い。これらの欠陥情報は、欠陥画像抽出部１９に専用インタフェース、あるいはネットワーク２１を介して送られる。欠陥画像抽出部１９ではこの欠陥情報を元に、画像メモリ１７Ｂのウエハパターン画像から、欠陥候補部画像、及び比較対象の参照部画像を抽出し、欠陥画像処理部２０に専用インタフェース、あるいはネットワーク２１を介して送る。欠陥候補情報も同様に欠陥検出部１８からネットワーク１８を介して、または欠陥画像抽出部１９から専用インタフェース、あるいはネットワーク２１を介して欠陥画像処理部２０に送られる。欠陥画像処理部２０では、欠陥部画像、参照部画像を処理して詳細な欠陥特徴量を演算する。欠陥候補特徴量としては、欠陥部のサイズ（面積、Ｘ，Ｙ軸方向の長さなど）、明るさ情報（濃淡値情報）、欠陥の背景パターンの情報（線幅、パターン密度、明るさなど）などさまざま考えられる。欠陥画像処理部２０では、取得した特徴量を元にして、欠陥の分類処理が行われる。全ての欠陥候補に対する特徴量演算、分類処理を検査時間内に行うためには、前述のように欠陥画像処理部２０に充分処理能力の高いプロセッサを使用する、あるいはプロセッサを複数台並列に動作させる、などの構成を考慮する必要がある。図２は欠陥画像処理部２０としてプロセッサをＮ台並列化した実施例であり、欠陥画像処理部１９から専用インタフェース、あるいはネットワーク２１を介して、順次欠陥画像処理部１（２０１）、処理部２（２０２）・・・処理部Ｎ（２０Ｎ）に必要なデータが送られ、各処理部で並列に処理が実行され、処理結果はネットワーク２１を介して転送される。
【００２３】
一方、全ての欠陥候補から特徴量演算、分類処理を行う対象を選択（サンプリング）する場合には、上記プロセッサの能力を下げたり、並列台数を減らしたりすることができ、ユニットの構成が簡単化し、コスト削減の効果がある。逆に、欠陥画像処理部２０の構成に制限があるような場合には、その能力に見合った処理対象数になるようなサンプリング率にする必要がある。
【００２４】
以上の処理結果であって欠陥画像処理部２０から得られる欠陥候補部画像と、座標、特徴量、分類処理結果などの欠陥情報は、ネットワーク２１を介して、検査情報管理部２３に転送され、記憶装置２４に格納、保存されると同時に、操作制御部２６に転送される。操作制御部２６では、入力した欠陥情報を処理し、ディスプレイ２７に表示されたウエハマップに欠陥位置を打点したり、欠陥画像などを表示したりする。試料１を搭載しているθステージ５、Ｚステージ４、Ｙステージ３、Ｘステージ２は、機構制御部２２でコントロールされる。機構制御部２２では、この他に光源１２の光量制御（例えばＮＤフィルタによる）やウエハ高さ計測器６、各種フィルタ（空間フィルタ、波長フィルタ、絞りなど）９、１０などの光学系７の制御も行う。高さ計測器６の信号を元に、Ｚステージ４を制御、高さ方向に試料１を移動することによって、ウエハなどの試料１上のパターンに対して所定フォーカスの画像を取得することができる。
【００２５】
操作制御部２６は、本パターン検査システムの制御を指令するためのユーザインターフェースを備えている。ユーザは、キーボード、マウス、ジョイスティックなどの入力装置２５を使用し、画像処理条件（検査条件）を設定するための検査パラメータ設定画面、あるいは画像取得条件（光学条件）を設定するためのパラメータ（光学条件）設定画面を介して、検査対象ウエハの品種、工程などの基本データや、光学条件、画像処理パラメータ、検査領域の設定などを行う。検査パラメータ（検査条件）としては、例えば、図８（ａ）、（ｂ）に示すような、検出（取得）した画像から、欠陥部のみを２値化抽出するための判定２値化しきい値や、欠陥とは関係ない微小な面積の領域をノイズとして除去するノイズ除去サイズしきい値や、エッジにおける感度低下パラメータ、欠陥の特徴量を基に欠陥、虚報を判別するしきい値などが相当する。画像取得パラメータ（光学条件）としては、適正な画像を取得するためのパラメータであり、例えば、図５及び図６に示すような、光学式の外観検査装置（欠陥検査装置）であれば、検出倍率（画素サイズ）、焦点位置のオフセット量、照明波長および光量、各種フィルタの設定条件、開口絞り等の光学条件が相当する。外観検査装置として、ＳＥＭ式の場合には、光学条件としては、加速電圧、ビーム電流、ビームスポット、走査速度等が関係してくることになる。
【００２６】
更に、分布識別部２８は、検出されて情報管理部２３に転送されて記憶装置２４に格納された欠陥座標情報（チップアドレス及びチップ内欠陥座標）、分類情報（カテゴリ情報）を用いて、ウエハ内、ダイ内の個別欠陥カテゴリ毎のあるいは全欠陥の分布状態を解析し、該解析された個別欠陥カテゴリ毎の分布、あるいは全欠陥の分布の様子が既知のパターンと類似しているかどうかを判定することにより不良原因工程、装置の特定を行うことも可能となる。例えば、分布識別部２８は、欠陥（キズ）が円弧上に分布しているような場合には、ＣＭＰ工程にて発生したと推測できる。
【００２７】
更に、レイアウト変換演算部２９は、レイアウトＣＡＤ３０から試料１の回路レイアウトデータをネットワーク２１を介して取得し、該取得された試料の回路レイアウトデータからチップ内のパターンレイアウトを生成することにより、記憶装置２４に格納された欠陥検出位置におけるチップのパターン情報（パターン密度、線幅など）を得ることができ、その欠陥が致命欠陥（断線若しくは短絡）か、非致命欠陥（断線若しくは短絡に直接関係しない単なる孤立欠陥）かの判断が可能になり、場合によっては欠陥発生原因の特定が可能である。この際、参照するレイアウトデータとしては、主に当該レイヤであるが、それ以前の工程のレイヤ情報を複数必要とする場合もある。例えば、欠陥発生原因特定は、通常当該レイヤを対象とするため、欠陥が存在するレイヤを調べて、当該レイヤであるもののみを抽出し、それ以前の工程のレイヤに発生した欠陥は除去する、若しくは解析対象外欠陥と設定する、というような使い方が考えられる。
【００２８】
更に、組成分析装置（質量分析装置や分光分析装置などのＥＤＸ）３１は、各欠陥の欠陥組成情報を取得し、記憶装置２４から得られる本検査装置の欠陥分類情報とあわせて解析することによって、より正確に欠陥発生原因の特定を行うことができる。例えば、発生した異物の組成を分析することによって、どの工程で使用した材料、あるいはガスの成分が含まれているか、またはどの装置のどの部品で発生したものか、まで判明できる可能性もある。
【００２９】
なお、以上の説明では、欠陥の分類処理を欠陥画像処理部２０で、欠陥発生原因の工程、装置の特定の解析を、分布識別部２８、レイアウト変換演算部２９及び組成分析装置３１の各々で行うようにしたが、いずれの処理も、情報管理部２３または操作制御部２６で行なってもよい。
【００３０】
以上システム構成の一実施例を図１により述べたが、もちろんこれに限定されるものではなく、図２０に示すように光学系７（７Ａ，７Ｂ）、照明光源１２（１２Ａ，１２Ｂ）や検出器１３（１３Ａ，１３Ｂ）を複数個切り替えて使用する方式も考えられる。照明光源１２としては、光の波長を切り替えるように、例えば、ＵＶ若しくはＤＵＶ光源と白色光源（ブロードバンド）とを切り替え、倍率も白色光源の場合では数１０ｎｍの微細な欠陥を検出するためには高倍率にする必要がある。このように、光源の波長が異なることによって、検出器１３も異なる光の波長に適する検出器に切り替えることが必要となる。
【００３１】
なお、検出器１３Ａ及び検出器１３Ｂはビームスプリッタ１１Ｃとレンズ１４を組み合わせることにより、検出器を切り替えることなく、異なる照明光源１２Ａ，１２Ｂによる画像を取得することも可能である。
【００３２】
また、図２１に示すように、光学系７で検出されて画像メモリ１７に格納されたウエハパターン画像を基に、欠陥検出部１８で欠陥候補の検出処理を行い、欠陥候補の座標、サイズなどの欠陥候補の情報を抽出すると同時に欠陥候補部画像、参照部画像を切り出して欠陥画像処理部２０に送るようにすれば、画像メモリ１７は複数必要なく、また欠陥画像抽出部１９も不要となる。
【００３３】
次に、図１に示すような外観検査装置における検査レシピの自動生成方法の実施の形態について図２〜図１９を用いて説明する。前述したように、外観検査装置は、被検査パターンの超微細化（０．１μｍ以下、更には８０ｎｍ以下）に伴って、５０ｎｍ程度以下の欠陥までも検出できるように高感度で、高速に検査することが要求されてきている。反面、高感度の検査をしようとすると、自ずから、虚報とか不明の欠陥が多く検出されることになって、被検査パターンに対して不良品だと誤った判断を下す可能性が増大されることになる。
【００３４】
また、半導体ウエハなどの場合、多数の製造プロセスを経て製造される関係で、致命欠陥が半導体素子の動作特性に大きく影響を及ぼす工程においては感度を優先して検査して不良品を製造しないようにする必要があり、致命欠陥が半導体素子の動作特性にあまり影響を及ぼさない工程においては虚報とか不明とかの誤答を減らすことを優先して良品が製造されているにも拘わらず不良品が製造されていると誤った判断を下すのを防止し、その中間の工程においては感度及び誤答を中間にすることが要求される。いずれにしても、被検査パターンの密度や線幅などの種類や製造プロセス工程に応じて光学条件（画像取得パラメータ）や検査条件（検査パラメータ）を最適に設定する必要がある。
【００３５】
従って、次に説明する外観検査装置における検査レシピは、被検査パターンの密度や線幅などの種類毎や製造プロセス工程毎に設定することになる。
【００３６】
そこで、実際検査を行う前に、操作制御部２６において入力装置２５を用いて行われる、光学条件設定基準に基づき光学条件を選択して設定する処理フローの第１の実施例について図３を用いて説明する。
【００３７】
まず、操作制御部２６は図５に示す画面をディスプレイ２７に表示させ、入力装置２５を用いてＮ個（複数個）の光学条件を設定登録し、記憶装置２４に記憶する（Ｓ３０１）。図５には、設定光学条件Ｎｏ．３の場合を示す。設定する光学条件としては、検出器１３の種類（カメラ）、画素サイズ（検出倍率に依存することになる。）、波長フィルタ、空間フィルタ、ＮＤフィルタ、絞り、光源の種類（ランプ）、フォーカスオフセット量などがある。当然、ＳＥＭ式になれば、設定される光学条件も変わることになる。
【００３８】
次に、上記設定した光学条件を順次変更し、さらに欠陥検出部１８における欠陥判定２値化しきい値、前処理部１６におけるノイズ除去フィルタサイズ及びエッジにおける感度低下パラメータ、並びに欠陥画像処理部２０における特徴量を基に欠陥、虚報の判定を行なう判定しきい値などの検査パラメータ（検査条件）を設定し（Ｓ３０２）、欠陥検出部１８によって検査処理が行われる（Ｓ３０３）。処理回数がＮに達したかどうか判定し（Ｓ３０４）、満たない場合は回数をインクリメントし（Ｓ３０５）、次の条件（光学条件／検査パラメータ）で更に検査処理を続ける。処理回数がＮ回になった時点で欠陥ＯＲファイルの作成を行う（Ｓ３０６）。ＯＲファイルの詳細は後で示す。この欠陥ＯＲファイルを用いて、重複のない全ての欠陥候補に対して、欠陥画像抽出部１９においてその欠陥候補部画像／参照部画像から欠陥候補の特徴量の演算を行い、欠陥画像処理部２０においてその特徴量を基に欠陥か、虚報かの判定を行う（Ｓ３０７）。分類に用いる特徴量の種類は、画像より演算した欠陥候補部の面積、Ｘ、Ｙ投影長などの欠陥候補サイズ、欠陥候補部の明るさ、欠陥候補部画像と参照部画像との濃淡差、欠陥部背景のパターン密度などがある。欠陥画像処理部２０における欠陥、虚報の判定は、これら特徴量を使用して予め人手で設定したルール、あるいは欠陥、虚報をそれぞれ集めたデータベースから生成した判定ルールにより自動分類する。この分類結果と、予め設定した条件選択基準に基づき、条件選択を行う（Ｓ３０８）。ここで言う条件選択基準とは、例えば、最も欠陥を多く検出する、即ち感度の高い条件とか、逆に欠陥を多少見逃してもよいから虚報を最も少なくする条件など様々考えられる。即ち、上記条件選択基準としては、少なくとも感度を優先する基準（モード）と虚報を最も少なくする基準（モード）とを有することになる。さらに、これらの中間の基準（モード）を有してもよい。以上の方式を実行することにより、製造管理者が最も望む所望の結果を得ることのできる条件を自動的に選択することができる。
【００３９】
欠陥ＯＲファイルの関係を示す一実施例を、図４（ａ）に示す。欠陥ＯＲファイルは、複数回（Ｎ回；図４では３回）の欠陥検出結果に対して、欠陥座標、サイズなどから、異なる条件で検出した欠陥候補が同一かどうかを判定し、Ｎ回の検査処理で検出した、重複のない全ての欠陥候補を表すファイルである。図４に示す実施例では、光学条件の異なる３回の検査結果で、それぞれ１３０個（４０１）、５２個（４０２）、１００個（４０３）の欠陥が検出されているが、図４に示されているように、欠陥（真の欠陥）にはそれぞれ重複して検出されたものが存在する。従って、操作制御部２６は欠陥ＯＲファイルを基に重複のない全ての欠陥候補をディスプレイ２７に表示して一括レビューすることが可能となる。その後のレビューで欠陥／虚報の判定を行った結果、それぞれの検査での欠陥数（α）は図４（ｂ）に示すように、１００個（４０４）、５０個（４０５）、９０個（４０６）あり、重複を除いた総欠陥数は全部で１２０個（４０７）である。この総数を試料１上の全欠陥だと仮定すると、光学条件１では全欠陥１２０個のうち、２０個と見逃し（β）が最も少なく、１００個も検出できて感度が最大となる。このように感度を上げた結果、虚報（γ）が３０個と増大し、誤答数（β＋γ）は５０個になる（４０８）。光学条件２では、全欠陥１２０個のうち、７０個と見逃し（β）が最も多く、５０個しか検出できず感度が最小となる。このように感度を最も下げた結果、虚報（γ）が２個しか検出されず、誤答数（β＋γ）は殆どが見逃しで７２個になる（４０９）。光学条件３では、全欠陥１２０個のうち、３０個と見逃し（β）が割合少なく、９０個と検出できて感度が中程度となる。このように感度が中程度の結果、虚報（γ）が１０個と検出され、誤答数（β＋γ）は見逃しを含めて４０個になる（４１０）。
【００４０】
なお、誤答数としては、光学条件１を基準（見逃しを０とする。）にすれば、検査条件１は３０、検査条件２を５２、検査条件３を２０とすることも可能となる。
【００４１】
予め、光学条件選択のための基準を、例えば、感度最大「実欠陥検出数最大」と設定していれば、見逃しが最も少なく欠陥数が最も多いと共に虚報数が最も多い光学条件１が、感度最小「虚報数最小」と設定していれば、見逃しが多い反面虚報数が最小の光学条件２が、感度中程度「誤答数最小」と設定していれば、見逃しが中程度で虚報数も中程度の光学条件３がそれぞれ選択される。このように超微細な欠陥を見逃してはならない被検査対象パターンに対しては光学条件１を選択し、超微細な欠陥の多少の見逃しは許容するが虚報（誤検出）を嫌う被検査対象パターンに対しては光学条件２を選択し、これらの中間に位置する被検査対象パターンに対しては光学条件３を選択することになる。
【００４２】
条件選択のための基準設定画面の例を図４（ｃ）に示す。表示された設定基準一覧（４１１）に対し、この例では「感度最小」のチェック（ラジオ）ボタン（４１２）を選択している。
【００４３】
図５に光学条件設定画面の一実施例を示す。
【００４４】
まず、設定する光学条件のナンバーをボックス（５０１）に入力する。図２０に示すように、装置が複数の撮像手段（検出器１３Ａ，１３Ｂ）を持つ場合は、その条件で使用するカメラの種類の選択を、プルダウンメニューなどを用いて行う（５０２）。続いて、使用する画素サイズ（５０３）、フィルタを持つ場合は、それらの選択（５０４、５０５、５０６、）、絞りの選択（５０７）、照明種類の選択（５０８）、及び検査に最適なフォーカス位置を設定するためのフォーカスオフセット量などを選択し（５０９）、よければ「ＯＫ」ボタンを押し（５１０）、設定データを保存する。保存しない場合は「キャンセル」ボタンを押す（５１１）。以上の手順を設定条件毎に行い、複数個の光学条件が設定される。光学条件には、手動で選択しなくても、例えば照明光量を調整するためのＮＤフィルタは、取得画像の明るさに応じて、所望の明るさが得られるように自動選択する方法も考えられる。
【００４５】
図６に光学条件選定の確認画面の一実施例を示す。図３の処理の結果、最終的に自動選択された光学条件が一覧表示される（６０１）。確認してその設定でよい場合、「ＯＫ」ボタン（６０２）を押すと、その設定で決定となる。その設定を選択しない場合は「キャンセル」ボタンを押す（６０３）。「標準」ボタンを押すと（６０４）、装置にデフォールト登録されたデータが設定される。設定をやり直したい場合は「再設定」ボタンを押すと（６０５）、図５の処理に戻り、再度図３のフローを繰り返す。
【００４６】
次に、上記の如く、光学条件を選択設定した後、検査に用いる検査パラメータ（検査条件）を設定することによって光学条件及び検査条件からなる検査レシピを設定する手順について図７を用いて説明する。まず、検査パラメータの初期値を設定する（Ｓ７０１）。初期値は、例えば、図８（ａ）に検査しきい値８０３で示されるような、検査結果になるべく虚報が含まれるように、高い感度を設定する。この検査パラメータを用いて検査を実行し（Ｓ７０２）、検出した欠陥に対し、真の欠陥か虚報かの分類を行う（Ｓ７０３）。この分類は、欠陥部画像等をディスプレイ２７等に表示して目視で手動設定してもよいし、欠陥画像処理部２０における上述特徴量を使用して判定ルールにより自動分類する自動欠陥分類機能を用いて自動設定してもよい。この分類結果を用いて、後述の方法で自動パラメータ調整を行う（Ｓ７０４）。設定結果が適正かどうか確認を行う場合は、得られたパラメータを使用して再度検査処理（テスト検査）を行い（Ｓ７０５）、検出した欠陥を目視レビューして欠陥／虚報の確認を行うことにより（Ｓ７０６）、検査レシピが設定されることになる（Ｓ７０７）。初期値設定（Ｓ７０１）を固定値、あるいは自動設定とし、欠陥／虚報分類（Ｓ７０３）を自動で行い、目視レビュー（Ｓ７０６）を実施しなければ一連の設定が自動化できる。
【００４７】
自動パラメータ調整の一実施例を図８（ａ）に示す。図８（ａ）は欠陥検出部１８において判定２値化しきい値を設定する場合に使用するグラフの一実施例である。横軸にしきい値を、縦軸にそのしきい値で検出される欠陥数をとり、分類結果を基に欠陥（８０１）と虚報（８０２）に分けてプロットしたものである。即ち、各しきい値で検出される欠陥数は、欠陥数と虚報数とを加算したものとなる。操作制御部２６は、検査時に、欠陥画像抽出部１９からその欠陥検査の濃淡差の最大値などの情報を残すことによりこのグラフを作成することができる。例えば欠陥部画像と参照部画像との差画像に対してしきい値が低いほど欠陥、虚報共に検出数が多くなり、図７に初期値として設定される検査実行時のしきい値８０３で総検出数が最大となる。しきい値の選択は、光学条件設定時と同様、図４（ｃ）に示したような設定画面を用いて予め設定された基準に基づいて行う。つまり、虚報を検出したくない場合には感度を下げた高いしきい値Ａ（８０４）を、欠陥数を最大検出したい場合には（その中でできるだけ虚報が少ない）感度を高めた低いしきい値Ｃ（８０６）を、（欠陥数＋虚報数）を中間にしたい場合は中間のしきい値Ｂ（８０５）を、それぞれ選択する。
【００４８】
更に、複数のパラメータを同時に設定する方式も考えられる。図８（ｂ）には欠陥画像処理部２０における欠陥と虚報とを弁別するしきい値を設定する場合に使用するグラフの一実施例を示す。グラフは、横軸に欠陥の濃淡差最大値を、縦軸に欠陥面積をとり、検出欠陥毎にプロットしたものである。最大濃淡差、あるいは面積単体で欠陥と虚報の境界線（しきい値）をひくことは、図８（ｂ）に示すしきい値直線（８０７、８０８）のように困難であるが、例えば虚報を含まない境界線（８０９）や、欠陥を最大検出する境界線（８１０）を引くことができる。あるいは、欠陥、虚報を分離する２次曲線など（８１１）が引ける可能性がある。境界がうまくひけるようなパラメータを縦軸、横軸にとることにより実現できる。
【００４９】
図９に検査条件選定の確認画面の一実施例を示す。図７の処理の結果、最終的に自動選択された検査条件が一覧表示される（９０１）。確認してその設定でよい場合、「ＯＫ」ボタン（９０２）を押すと、その設定で決定となる。その設定を選択しない場合は「キャンセル」ボタンを押す（９０３）。「標準」ボタンを押すと（９０４）、装置にデフォールト登録されたデータが設定される。設定をやり直したい場合は「再設定」ボタンを押すと（９０５）、図４（ｃ）の設定処理に戻り、再度図７のフローを繰り返す。あるいは数値を直接入力ボックス（９０６）に入力してもよい。
【００５０】
以上、欠陥、虚報の２分類による検査条件設定方法について述べてきたが、更に分類数を増やした場合の設定についても考えられる。
【００５１】
次に、実際検査を行う前に、操作制御部２６において入力装置２５を用いて行われる、光学条件設定基準に基づき光学条件を選択して設定する処理フローの第２の実施例について図１０を用いて説明する。該第２の実施例は、基本的な処理は図３に示す第１の実施例と同じであるが、欠陥の分類を行う処理（Ｓ３０７’）が異なっており、ここで、より詳細な欠陥分類を行う。以下、操作制御部２６において、細かく分類した場合の条件設定方法について説明する。
【００５２】
図１１に、操作制御部２６において、本方式における検出結果の一実施例を示す。前述と同様の方法で事前に設定した複数の光学条件（１１０１）に対して、カテゴリ毎の欠陥検出数を表示したものである。欠陥、虚報の分類以外に、ここでは欠陥１（例えば異物欠陥）、欠陥２（例えばショート欠陥）、欠陥３（例えばスクラッチ欠陥）、不明の分類を行っている（１１０２）。この欄には具体的な欠陥名称を表示してもよい。欠陥の下に示すＯＮ／ＯＦＦの記述は、図１２に示すようなウエハ上の欠陥分布マップ（１２０１）に打点するかどうか、即ちユーザにとって必要な欠陥かどうかを示している。更に右の欄にはＯＮ表示された欠陥数の合計値（１１０３）と、ＯＦＦ欠陥の合計値（１１０４）も示している。予め光学条件選定の基準を設定しておき、その基準に合った光学条件を選定する。基準として例えば必要な欠陥数の総計、即ちＯＮ合計が最も多い条件と設定された場合には、ＯＮ合計最大（欠陥１、２、３に対して最も感度が高い）の光学条件２が、ＯＦＦ合計最小の条件（不良品と誤判定となる虚報および不明なものが最小）と設定された場合には光学条件５が、あるいは特定の欠陥２（例えば致命欠陥であるショート欠陥のカテゴリ）を最も多く検出する条件（特定のカテゴリを優先する基準）と設定された場合には、光学条件１が、それぞれ選択される。
【００５３】
図１３には、操作制御部２６に対して設定する、欠陥分類条件の一覧の一実施例を示す。各欠陥カテゴリに対して、その欠陥の名称（１３０１）、結果表示のＯＮ／ＯＦＦの設定（１３０２）などを予め実施しておく。結果表示ＯＮ／ＯＦＦ設定は、前述の通りウエハマップ上に打点するかどうか、あるいは、図１４に示すように、ウエハマップ（１４０１）への打点の形状や色を変えるために用いる。図１４には、同時に、検査レシピを含む検査条件（１４０２）、検査状況（１４０３）、及びウエハマップへの表示条件（１４０４）も表示する。この表示条件（１４０４）上で結果表示ＯＮ／ＯＦＦ設定を行えるようにしてもよい。この表示画面上には、更に、検査した装置のＩＤ番号（１４０５）や、表示画面のステータス（１４０６）、検査対象ウエハのロット番号（１４０７）、ウエハの処理時刻又は検査時刻の情報（１４０８）も表示する。検出された全ての欠陥について分類処理を行っているため、分類漏れの欠陥に対する推定の必要がなく、欠陥の分布状況を正確に把握することが可能である。
【００５４】
図１５には操作制御部２６等において欠陥分類された欠陥分類結果のディスプレイ２７への表示画面の一実施例を示す。
【００５５】
この実施例では、カテゴリ毎に分類した欠陥の画像（１５０１〜１５０３）を、カテゴリ毎の欠陥の種類（異物１５０４、孤立欠陥１５０５、致命欠陥である短絡欠陥（パターンショート）１５０６）と検出数（１５０７〜１５０９）の情報、総検出欠陥数（１５１０）と共に画面上に表示する。更に、欠陥を検査した検査装置のＩＤ番号（１５１１）や、表示画面のステータス（１５１２）、検査対象ウエハのロット番号（１５１３）、ウエハの処理時刻又は検査時刻の情報（１５１４）も表示する。
【００５６】
次に、欠陥と装置に起因する虚報とを識別する別の実施例について、図１６〜図１８に示す処理フローを用いて説明する。この実施例の方法は、同一条件で複数回検査を実行し、その欠陥の検出に再現性があるかどうか、つまり何回検出されるかを判定することによって、検出した欠陥候補が実欠陥か虚報かを判断するものである。真に欠陥であれば、毎回、あるいは複数回検出されるはずであり、逆に例えば照明の変動やステージの走行不良など、何らかの画像撮像時の不具合によって生じた虚報の場合は撮像条件に毎度同様の不備がなければ何度も検出されることはない。
【００５７】
例えば操作制御部２６において、図１６に示すように、まず、光学条件を１つ設定する（Ｓ１７０１）。このとき、検査回数（Ｎ）と、そのうち何回以上検出したものを欠陥とするかを判定するための回数（Ｍ）を同時に設定する。検査処理を実行（Ｓ１７０２）、処理回数がＮに達したかどうか判定する（Ｓ１７０３）。満たない場合は回数をインクリメントし（Ｓ１７０４）、同一条件で更に検査処理を続ける。処理回数がＮ回になった時点で前述と同様、欠陥ＯＲファイルの作成を行う（Ｓ３０６）。欠陥候補に対し、その候補がＮ回の検査で何回検出されたかチェックし（Ｓ１７０６）、Ｍ回を超えていれば真の欠陥と判定（Ｓ１７０７）、超えていなければ虚報と判定する（Ｓ１７０８）。全欠陥候補終了したかチェックし（Ｓ１７０９）、終了するまで順次欠陥候補（Ｓ１７１０）に対して判定を行う。
【００５８】
誤検出の原因が、例えばレンズ収差など、光学的に誤って検出してしまう場合も考えられる。特にレンズ周辺は収差が出易く、虚報の発生が多い傾向にある。このような場合は、視野の位置をずらすことによって、光学条件を変えることができる。図１７に処理フローを示すが、図１６のフローとの違いは、検査を行い（Ｓ１８０２）、再検査時に視野位置を変更して画像を取り直し（Ｓ１８０３）、複数の検査（Ｓ１８０４）を行い、その結果によって図１６と同様、欠陥か虚報かの判定を行う（Ｓ１７０６）点である。この他にも、視野位置を光学的条件の最もよい位置（例えば視野中心）に移動して再検査し、それでも欠陥が検出された場合にのみ欠陥と判定し、検出されない場合は虚報と判定するものである。更に、例えば欠陥検出部１８において欠陥候補を検出する時における視野位置を例えば記憶装置２４に記憶しておき、視野周辺で検出した欠陥候補についてのみ、機構制御部２２でステージ２、３の移動（走行）を制御して光学系７及び検出器１３により再度視野中央で画像を取り直して再検査するような方法も考えられる。このように、選択して設定される検査レシピとしての光学条件には、レンズ収差に関係する視野内の検出位置がある。
【００５９】
次に、薄膜干渉などによる明るさムラ（色ムラ）の影響を除去する方法について説明する。この方法も基本的には上述の方式と同様であり、図１８にそのフローを示す。ＵＶ、ＤＵＶなどの短波長照明（Ｓ１９０１）で検査を行う（Ｓ１９０２）場合、これら波長は、感度は高くなるが薄膜干渉による虚報が起き易い。真に欠陥かどうかを確認するため、検出した欠陥に対して、今度は白色のブロードバンド照明など、異なる照明系を使用（Ｓ１９０３）して何度か検査を実行（Ｓ１９０４）する。白色照明は明るさムラの影響は受けにくいが、欠陥検出感度が短波長照明に対して低くなると思われるので、高い倍率を設定するなど、高感度検出が維持できるように工夫する必要がある。なお、照明系を変更する代わりに、光学系を変更しても同様になる。このように、選択して設定される検査レシピとしての光学条件には、照明波長および結像倍率がある。
【００６０】
以上説明したように何度かの検査を繰り返し行うことによって、光学条件および検査条件からなる検査レシピを求める場合は勿論のこと、実際の検査時においても欠陥検出の精度を高めると同時に欠陥検出の信頼性を向上することができる。
【００６１】
次に、外観検査装置等の検査装置において、上述したように検査レシピが設定された後で、自動欠陥分類を行う場合の検査フローについて図１９を用いて説明する。まず、検査装置本体に対して、検査を行う為の光学条件及び検査パラメータ（検査条件）などからなる検査レシピの設定を行う（Ｓ１６０１）。自動欠陥分類（ＡＤＣ）ユニットに対しては、分類条件の設定を行う（Ｓ１６０２）。
【００６２】
検査装置本体は、検査レシピを設定した試料と同類の被検査対象物に対して検査を実施し（Ｓ１６０３）、例えば欠陥画像抽出部１９で欠陥を検出した場合には（Ｓ１６０４）、検査の結果得られた欠陥部座標、欠陥面積、欠陥サイズなどの欠陥データ（１６２０）をＡＤＣユニットに転送する。例えば欠陥画像処理部２０が、その欠陥部の画像、及び比較検査の場合には、比較対象となる参照部の画像を（適当なサイズで）取得し（Ｓ１６０５）、ＡＤＣユニットに転送する（Ｓ１６０６）。ＡＤＣユニットでは、転送された欠陥データ、画像（１６２１）を基に、特徴量の演算などを行い、その結果と予め設定した分類条件とから欠陥の自動分類を行い（Ｓ１６０６）、分類結果を検査装置本体に転送する（１６２２）。この手順を、検査が終了するまで繰り返し、検査が終了したら（Ｓ１６０７、Ｓ１６０８）、例えば分布識別部２８において、得られた全欠陥の座標を基に、あるいは欠陥カテゴリ毎に欠陥の分布を識別する（Ｓ１６０９）。この処理は、検査装置本体で行っても、ＡＤＣユニットで行ってもよい。以上の処理により得られた結果を、図１２、図１４、図１５に示したように検査装置本体、あるいはＡＤＣユニットのディスプレイ画面上に表示する（Ｓ１６１０）。
【００６３】
以上、本発明を、光学式半導体パターン検査装置に適用した場合について説明したが、それに限定されるものではなく、異物検査装置、電子式パターン検査装置などを組み合わせたり、あるいは他にも液晶ディスプレイ検査装置、ホトマスク検査装置など様々な検査装置の条件設定に適用可能である。
【００６４】
【発明の効果】
本発明によれば、検査レシピ設定時に作業者の条件設定作業の支援を行うことができ、設定労力、時間の削減が実現できる。
また、本発明によれば、全ての欠陥に対して欠陥分類を行うため、分類漏れは発生せず、欠陥分布の正確な把握が可能である。
また、本発明によれば、ひいては装置の条件設定に要する占有時間の削減による稼働率向上の効果も期待できる。
【００６５】
また同様に、本発明によれば、検査終了とほぼ同時に全ての欠陥の分類が終了するので、欠陥分類時間の削減による稼働率向上の効果も期待できる。
また、本発明によれば、検出した欠陥の信頼性を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）のシステム構成の一実施例を示す図である。
【図２】本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）のシステム構成の一部分の一実施例を示す図である。
【図３】本発明に係る検査レシピとしての画像取得パラメータ（画像取得条件：光学条件）の設定フローの一実施例を示す図である。
【図４】本発明に係る光学条件毎の欠陥検出結果の一実施例を示す図であり、（ａ）は欠陥ＯＲファイルの関係を示す図で、（ｂ）は光学条件毎の欠陥内訳を示す図で、（ｃ）は光学条件選択の基準設定画面を示す図である。
【図５】本発明に係る光学条件設定画面の一実施例を示す図である。
【図６】本発明に係る光学条件選定結果確認画面の一実施例を示す図である。
【図７】本発明に係る検査レシピとしての検査パラメータ（検査条件）の設定フローの一実施例を示す図である。
【図８】本発明に係る検査パラメータ（例えば判定しきい値，特徴量に対する判定しきい値）の設定基準の一実施例を示す図である。
【図９】本発明に係る検査パラメータ（例えば判定しきい値）の設定結果表示画面の一実施例を示す図である。
【図１０】本発明に係る検査レシピとしての画像取得パラメータの設定フローの他の実施例を示す図である。
【図１１】本発明に係る光学条件毎の欠陥検出結果の他の実施例を示す図である。
【図１２】本発明に係る欠陥分類結果表示画面の一実施例を示す図である。
【図１３】本発明に係る欠陥分類条件の一実施例を示す図である。
【図１４】本発明に係る欠陥分類結果表示画面の一実施例を示す図である。
【図１５】本発明に係る欠陥分類結果表示画面の一実施例を示す図である。
【図１６】本発明に係る欠陥判定を実行する場合の処理フローの一実施例を示す図である。
【図１７】本発明に係る欠陥判定を実行する場合の処理フローの一実施例を示す図である。
【図１８】本発明に係る欠陥判定を実行する場合の処理フローの一実施例を示す図である。
【図１９】本発明に係る欠陥分類を実行する場合の処理フローの一実施例を示す図である。
【図２０】本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）のシステム構成の他の実施例を示す図である。
【図２１】本発明に係る欠陥検査装置（外観検査装置）のシステム構成の更に他の実施例を示す図である。
【図２２】従来の検査条件設定方法を示すフロー図である。
【符号の説明】
１…試料（被検査対象物）、２…Ｘステージ、３…Ｙステージ、４…Ｚステージ、５…θステージ、６…高さ計測器、７、７Ａ、７Ｂ…光学系、８…対物レンズ、９…光学条件変更部（各種フィルタなど）、１０…光学条件変更部（各種フィルタなど）、１１…ビームスプリッタ、１２、１２Ａ、１２Ｂ…光源、１３、１３Ａ、１３Ｂ…検出器、１４…レンズ、１５、１５Ａ、１５Ｂ…Ａ／Ｄ変換回路、１６…前処理部、１７、１７Ａ、１７Ｂ…画像メモリ、１８…欠陥検出部、１９…欠陥画像抽出部、２０…欠陥画像処理部、２１…ネットワーク、２２…機構制御部、２３…情報管理部、２４…記憶装置、２５…入力装置（キーボード、マウス、ジョイスティックなど）、２６…操作制御部、２７…ディスプレイ、２８…分布識別部、２９…レイアウト変換演算部、３０…レイアウトＣＡＤ、３１…欠陥組成分析装置（ＥＤＸ）。

Claims

欠陥検査装置において所定の試料から互いに異なる複数の画像取得条件を変えて順次各画像取得条件毎の画像信号を取得する画像信号取得ステップと、
該画像信号取得ステップにより順次取得された各画像取得条件毎の画像信号から各画像取得条件毎の欠陥候補を検出する欠陥検出ステップと、
該欠陥検出ステップにより検出された各画像取得条件毎の欠陥候補の前記試料上の位置座標を基に各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを作成するＯＲファイル作成ステップと、
該ＯＲファイル作成ステップにより作成された各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを基に同一欠陥候補については重複することなくレビューするレビューステップとを有することを特徴とする欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
欠陥検査装置において所定の試料から互いに異なる複数の画像取得条件を変えて順次各画像取得条件毎の画像信号を取得する画像信号取得ステップと、
該画像信号取得ステップにより順次取得された各画像取得条件毎の画像信号から各画像取得条件毎の欠陥候補を検出する欠陥検出ステップと、
該欠陥検出ステップにより検出された各画像取得条件毎の欠陥候補の前記試料上の位置座標を基に各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを作成するＯＲファイル作成ステップと、
該ＯＲファイル作成ステップにより作成された各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを基に同一欠陥候補については重複することなく各画像取得条件毎の欠陥候補について異なる種類に分類する分類ステップと、
該分類ステップにより分類された各画像取得条件毎の分類結果に基いて条件選択基準に従って前記欠陥検査装置における検査レシピとしての画像取得条件を選択して設定する選択ステップとを有することを特徴とする欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
欠陥検査装置において所定の試料から互いに異なる複数の画像取得条件を変えて順次各画像取得条件毎の画像信号を取得する画像信号取得ステップと、
該画像信号取得ステップにより順次取得された各画像取得条件毎の画像信号から各画像取得条件毎の欠陥候補を検出する欠陥検出ステップと、
該欠陥検出ステップにより検出された各画像取得条件毎の欠陥候補の前記試料上の位置座標を基に各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを作成するＯＲファイル作成ステップと、
該ＯＲファイル作成ステップにより作成された各画像取得条件毎の欠陥候補のＯＲファイルを基に同一欠陥候補については重複することなく各画像取得条件毎の欠陥候補について少なくとも欠陥と虚報とに分類する分類ステップと、
該分類ステップにより分類された各画像取得条件毎の分類結果に基いて条件選択基準に従って前記欠陥検査装置における検査レシピとしての画像取得条件を選択して設定する選択ステップとを有することを特徴とする欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記欠陥検出ステップにおいて、前記各画像取得条件毎の欠陥候補を、前記順次取得された各画像取得条件毎の画像信号から、設定された検査条件に基いて検出することを特徴とする請求項１、２又は３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記分類ステップにおいて、前記各画像取得条件毎の欠陥候補についての前記分類を、レビューに基いて行うことを特徴とする請求項２又は３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記分類ステップにおいて、前記各画像取得条件毎の欠陥候補についての前記分類を、前記各画像取得条件毎の欠陥候補についての特徴量を基に自動的に行うことを特徴とする請求項２又は３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記選択ステップにおいて、前記条件選択基準として、少なくとも感度を優先する基準と虚報を最も少なくする基準とを有することを特徴とする請求項３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記選択ステップにおいて、前記条件選択基準として、少なくとも感度を優先する基準と虚報を最も少なくする基準とこれらの中間の基準とを有することを特徴とする請求項３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記分類ステップにおいて、前記分類される欠陥のカテゴリを複数有することを特徴とする請求項３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記分類ステップにおいて、前記各画像取得条件毎の欠陥候補についての前記分類を、試料上での発生分布を解析することによって行うステップも含むことを特徴とする請求項２又は３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記分類ステップにおいて、前記各画像取得条件毎の欠陥候補についての前記分類を、致命か非致命かを判定することによって行うステップも含むことを特徴とする請求項２又は３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記分類ステップにおいて、前記各画像取得条件毎の欠陥候補についての前記分類を、欠陥組成分析の結果を用いて行うステップも含むことを特徴とする請求項２又は３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記選択ステップにおいて、前記条件選択基準として、前記分類される特定のカテゴリを優先する基準を有することを特徴とする請求項９記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
更に、前記分類ステップにより分類された分類結果を欠陥マップとして画面に提示する提示ステップを有することを特徴とする請求項２、３又は９記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
更に、前記分類ステップにおいて分類された欠陥のカテゴリに応じてレビューサンプリング率を提示する提示ステップを有することを特徴とする請求項９記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
前記画像信号取得ステップ、前記欠陥検出ステップ及び前記分類ステップを同じ画像取得条件で複数回繰り返すことを特徴とする請求項１、２又は３記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
欠陥検査装置において所定の試料から画像信号を取得する画像信号取得ステップと、
該画像信号取得ステップにより取得された画像信号から所望の検査条件に基いて欠陥候補を検出する欠陥検出ステップと、
該欠陥検出ステップにより検出された欠陥候補について異なる種類に分類する分類ステップと、
該分類ステップにより分類された分類結果に基いて条件選択基準に従って前記欠陥検査装置における検査レシピとしての検査条件を選択若しくは調整して設定する選択ステップとを有することを特徴とする欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
欠陥検査装置において所定の試料から画像信号を取得する画像信号取得ステップと、
該画像信号取得ステップにより取得された画像信号から所望の検査条件に基いて欠陥候補を検出する欠陥検出ステップと、
該欠陥検出ステップにより検出された欠陥候補について少なくとも欠陥と虚報に分類する分類ステップと、
該分類ステップにより分類された分類結果に基いて条件選択基準に従って前記欠陥検査装置における検査レシピとしての検査条件を選択若しくは調整して設定する選択ステップとを有することを特徴とする欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
更に、前記試料を再度検査して前記欠陥検出ステップにより検出された欠陥候補を目視レビューして欠陥／虚報の確認を行なうレビューステップを有することを特徴とする請求項１８記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法。
請求項１乃至１９の何れか一つに記載の欠陥検査装置における検査レシピ設定方法によって設定された検査レシピに従って前記試料と同類の被検査対象物に対して欠陥検査を実行することを特徴とする欠陥検査装置における欠陥検査方法。