JP2006284377A - パターン検査方法および画像生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】パターン欠陥を短時間で精度良く検出できるパターン検査方法を提供すること。
【解決手段】フォトマスクのパターンを撮像して得られたセンサデータと、パターンの設計データを展開して得られた参照データとを比較して、パターンの欠陥を検査するパターン検査方法において、設計データから画素単位の二値または多値の諧調データを生成し、その諧調データに複数の演算を逐次実行することで、諧調データ上におけるパターンの角部が丸められ、且つパターンの頂部および底部の傾きが調整された第１処理データを生成する工程と、第１処理データに１つのカーネルフィルタを使用してフィルタ演算を１回実行することで、パターンが位相シフトパターンであるときにセンサデータ上に形成されるアンダーシュートが表現された第２処理データを一括生成する工程と、第２処理データに複数の演算を逐次実行することで、参照データを生成する工程とを具備する。
【選択図】 図２

Description

本発明は、フォトマスクやウエハ等に形成されたパターンを撮像して得られたセンサデータと、パターンの設計データを展開して得られた参照データとを比較して、パターン欠陥を検査するパターン検査方法に関する。

また、本発明は、フォトマスクやウェア等に形成されたパターンを撮像して得られたセンサデータと比較するための参照画像を生成する画像生成方法に関する。

従来、半導体製造に使用するフォトマスク上に形成されたパターンの欠陥検査を行う場合、水銀ランプやレーザ発振光源等の適当な光源でフォトマスクを照射して撮像されたパターン画像データ（センサデータ）と、パターンの設計データを展開して得られた参照データとを比較して、その不一致箇所を欠陥として検出している。近年のフォトマスクのパターンは益々微細化しており、検出すべき欠陥の大きさが１００ｎｍ以下と微小なものになっている。また、位相シフト等の高解像技術を用いたマスクについても高感度な検査結果を行う必要がある。

欠陥検出感度を高めるには、パターンを撮像して得られたセンサデータと、設計データから展開して得られた参照データとを、正確に一致させることが必要である。従来の参照データの発生方法では、被検査パターンの特徴を幾何学的に計算し、更に光学計算を行うようにしている（例えば、特許文献１参照。）。

しかしながら、この種の方法では、計算モデルに対する依存が強く、設定画素以下の大きさの図形に関しては任意性が残るため、パターンを撮像して得られたセンサデータに対する一致度が低かった。特に、位相シフトマスクでは、ガラスと膜の干渉効果により、パターンに近い部分が凹む、いわゆるアンダーシュートが生成されるため、正確な参照データを求めることが困難となってきている。加えて、幾何学的及び光学的な算術計算を行うために演算に多大な時間を要した。
特開２００２−１０７３０９号公報

このように従来、試料上に形成されたパターンを検査するパターン検査工程においては、パターンの設計データから参照データを生成する必要があるが、この参照データを生成するのに多大な時間がかかるとともに、センサデータとの一致度が高い正確な参照データを生成するのが困難であった。

本発明は、前記事情に鑑みてなされたものであって、その目的とするところは、パターンの欠陥を短時間で精度良く検出できるパターン検査方法および画像生成方法。

前記課題を解決し目的を達成するために、本発明のパターン検査方法および画像生成方法は次のように構成されている。

（１）被検査試料上に形成されたパターンを撮像して得られたセンサデータと、前記パターンの設計データを展開して得られた参照データとを比較して、前記パターンの欠陥を検査するパターン検査方法において、前記設計データから画素単位の二値または多値の諧調データを生成し、その諧調データに複数の演算を逐次実行することで、前記諧調データ上におけるパターンの角部が丸められ、且つ前記パターンの頂部および底部の傾きが調整された第１処理データを生成する工程と、前記第１処理データに１つのカーネルフィルタを使用してフィルタ演算を１回実行することで、前記パターンが位相シフトパターンであるときに前記センサデータ上に形成されるアンダーシュートが表現された第２処理データを一括で生成する工程と、前記第２処理データに複数の演算を逐次実行することで、前記参照データを生成する工程とを具備する。

（２）（１）に記載されたパターン検査方法において、前記フィルタ演算は、前記カーネルフィルタの中心画素と着目する画素との距離をｄ、前記アンダーシュートの位置を調整するためのパラメータをｐ１、前記アンダーシュートの深さを調整するためのパラメータをｐ２、前記カーネルフィルタの重み分布を調整するためのパラメータをｐ３としたとき、前記第１処理データに対する、

のコンボリュ−ション演算である。

（３）被検査試料上に形成されたパターンを撮像して得られたセンサデータと比較するための参照画像を前記パターンの設計データから生成する画像生成方法において、前記設計データから画素単位の二値または多値の諧調データを生成し、その諧調データに複数の演算を逐次実行することで、前記諧調データ上におけるパターンの角部が丸められ、且つ前記パターンの頂部および底部の傾きが調整された第１処理データを生成する工程と、前記第１処理データに１つのカーネルフィルタを使用してフィルタ演算を１回実行することで、前記パターンが位相シフトパターンであるときに前記センサデータ上に形成されるアンダーシュートが表現された第２処理データを一括で生成する工程と、前記第２処理データに複数の演算を逐次実行することで、参照データを生成する工程と、前記参照データに基づいて前記参照画像を生成する工程とを具備する。

（４）（３）に記載された画像生成方法において、前記フィルタ演算は、前記カーネルフィルタの中心画素と着目する画素との距離をｄ、前記アンダーシュートの位置を調整するためのパラメータをｐ１、前記アンダーシュートの深さを調整するためのパラメータをｐ２、前記カーネルフィルタの重み分布を調整するためのパラメータをｐ３としたとき、前記第１処理データに対する、

のコンボリュ−ション演算である。

本発明によれば、パターンの欠陥を短時間で精度良く検査することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の一実施形態について説明する。

（パターン検査装置）
図１は本発明の一実施形態に係るパターン検査装置の構成図である。図１に示すように、ＬＳＩ等のパターンが形成されたフォトマスク１１は、ＸＹステージ１２上に載置されている。光源１３によりフォトマスク１１を照射することによりフォトマスク１１を透過した光は、対物レンズ１４を介して撮像装置１５にパターンの光学像として結像され、センサ回路１６にて当該パターンの像がセンサデータとして生成される。こうして測定されたセンサデータは、Ａ／Ｄ変換器１７によりデジタル信号に変換されて欠陥判定回路１８に送られる。このセンサデータは、図９に示すように、パターン端部に丸みとアンダーシュートＵを備えた形状をしている。なお、検査対象マスクの特性によっては透過光ではなく、反射光や透過・反射光を混合した状態でセンサに結像させることも可能である。

一方、パターンの設計データは、計算機２１よりパターン展開回路２２に送られ、画素単位の二値または多値の諧調データに展開される。この展開データは、パターン展開回路２２より参照データ発生回路２３に送られる。そして、参照データ発生回路２３では、フォトマスク１１上に形成されるパターンのエッチングプロセス等によって生じる形状変化等に対応した参照データが発生され、参照画像として欠陥判定回路１８に送られる。

欠陥判定回路１８では、Ａ／Ｄ変換器１７より送られるセンサ画像と、参照データ発生回路２３から送られる参照画像とが比較され、フォトマスク１１上の欠陥が判定される。なお、ＸＹステージ１２は計算機２１からの指令により動作するステージ制御回路２４によりＸＹ方向に移動されるようになっている。

（パターン検査工程）
図２は同実施形態に係るパターン検査方法を説明するためのフローチャートである。図２に示すように、まずパターン展開回路２２により設計データをパターン展開して、画素単位の二値または多値の諧調データを発生させる（ステップＳ０）。この諧調データは、設計データをパターン展開しただけのものであるため、図７に示すように、角張った形状をしている。そして、参照データ発生回路２３では、この諧調データに対し、次の演算処理［１］〜［７］を順に行う。なお、以下の処理は参照データ発生回路２３のハードウェアで行ってもよいし、プログラムに従って計算機２１で行うようにしてもよい。

［１］まず、諧調データに対して、

なる演算を実行する。この演算は、いわゆる畳み込み積分である。これによって、パターン端部におけるプロファイルの角部が滑らかになった第１処理データが生成される（ステップＳ１）。なお、（１）式におけるパラメータは“４”であり、“８”は“４×２”で規定されたものである。このパラメータは、センサデータに最も近づくように最適化したものである。従って、フォトマスクのパターンによって、この数値は変化する。

［２］［１］の演算に引き続いて、第１処理データに対し、

なる演算を実行する。この演算は、第１処理データの画素の諧調値を第１の閾値“０”で切り上げることを意味する。これにより、パターン境界線の位置（特に、底部の傾き）が変更された第２処理データが生成される（ステップＳ２）。なお、（２）式におけるパラメータは“０．１”であり、“０．９”は“１−０．１”で規定されたものである。このパタメータも（１）式の場合と同様に、センサデータに最も近づくように最適化したものであり、フォトマスクのパターンによって変化するものである。

［３］［２］の演算に引き続いて、第２処理データに対し、

なる演算を実行する。この演算は、第２処理データの画素の諧調値を第２の閾値“１”で切り捨てることを意味する。これにより、パターン端部のプロファイルと位置（特に、頂部の傾き）が変更された第３処理データが生成される（ステップＳ３）。なお、（３）式におけるパラメータは“０．９”であり、このパラメータもセンサデータに最も近づくように最適化したものであり、マスクのパターンによって変化するものである。

［４］［３］の演算に引き続いて、第３処理データに対し、

なる演算を実行する。この演算は、第３処理データの画素の諧調値をパラメータ“１．２”でべき乗することを意味する。これにより、パターン端部のプロファイル（特に、頂底部の傾き）が調整され第４処理データが生成される（ステップＳ４）。

なお、第２、第３、第４処理工程は何れもプロファイル位置や傾きを変更するものであり、第２、第３処理工程で大きく変更し（リサイズ）、第４処理工程で小さく変更（微調整）するものとなっている。

［５］［４］の演算に引き続いて、第４処理データに対し、

なる演算を実行する。

なお、（５）式において、

である。

（６）（７）式において、ｐ１はフォトマスク１１を照射する光の波長であり、Ｐ２は画素サイズであり、ｐ３はフォトマスク１１の膜種に依存した定数である。

この演算は、（５）式で表されるラージカーネルフィルタのコンボリュ−ション演算である。これにより、位相シフトマスク等を用いたときにセンサデータ上に形成されるアンダーシュートが反映された第５処理データが生成される（ステップＳ５）。ここで重要なのは、前記ラージカーネルフィルタのコンボリュ−ション演算を用いることで、第４処理データに対してアンダーシュートＵを一括で反映させる点である。

図３は同実施形態に係るラージカーネルフィルタＫ１の重み分布図、図４は同実施形態に係るラージカーネルフィルタＫ２の重み分布図である。ラージカーネルフィルタＫ１、Ｋ２の重み分布は、パラメータｐ１、ｐ２、ｐ３の設定により、自由に変えることができる。従って、光源１３やフォトマスク１１の膜種を変えた場合でも、パラメータｐ１、ｐ２、ｐ３を調整するだけで対応することができる。

［６］［５］の演算に引き続いて、第５処理データに対し、

なる演算を実行する。この演算は、第５処理データの画素の諧調値をパラメータ“２１０”で積算することを意味する。これによって、プロファイルの強度が調整され、処理データのダイナミックレンジがセンサデータにマッチした第６処理データが生成される（ステップＳ６）。

［７］［６］の演算に引き続いて、第６処理データに対し、

なる演算を実行する。この演算は、第６処理データの画素の諧調値をパラメータ“１０”で加算することを意味する。これによって、ベースのレベルが調整され、処理データに対するバイアス値が調整された参照データが生成される（ステップＳ７）。この参照データは、前記演算［１］〜［７］によって、図８に示すような、センサデータ（図９を参照）に近い形状となっている。

次に、得られた参照データを前記欠陥判定回路１８にてセンサデータと比較照合することにより、パターンの欠陥を判定する（ステップＳ８）。

（参照データ比較）
図５は同実施形態に係る手法を用いて生成した参照データとセンサデータの差分データを示し、（ａ）は参照データの諧調分布図、（ｂ）はセンサデータの諧調分布図、（ｃ）は差分データの諧調分布図であり、図６は特許文献１の手法を用いて生成した参照データとセンサデータの差分データとを示し、（ａ）は参照データの諧調分布図、（ｂ）はセンサデータの諧調分布図、（ｃ）は差分データの諧調分布図である。なお、図５と図６における多数の曲線は、諧調値が等しい多点を結んだものである。

図５（ｃ）と図６（ｃ）を見ると、本実施形態に係る手法を用いて参照データを生成した場合、参照データとセンサデータの誤差が約１１％であるのに対し、特許文献１に係る手法を用いて参照データを生成した場合、参照データとセンサデータの誤差は約３７％となっている。すなわち、本実施形態の手法を用いると、参照データのノイズレベルを特許文献１の手法を用いた場合の１／３以下に低減することができる。

（本実施形態による作用）
本実施形態によれば、パターンの設計データから参照データを得るための演算に多段演算方式を採用している。しかも、演算［１］〜［４］と演算［６］、［７］に用いるパラメータを単一にすることで独立に調整を可能とし、センサデータとの差が最小となるパラメータを算出するようにしている。このため、演算に要する時間を大幅に短縮でき、またセンサデータとの一致度が高い参照データを生成することができる。

また、位相シフトマスク等を用いたときに生じるアンダーシュートをラージカーネルフィルタにより一括形成している。このことによっても、センサデータとの一致度が高い正確な参照データを短時間で生成でき、誤認識の無い正確なパターン検査を行うことができる。

図１０は同実施形態に係るパターンとパターンとが近接した部分における第４処理データと参照データのプロファイルである。なお、図１０において、［１］は第４処理データのプロファイル、［２］はセンサデータのプロファイル、［３］は参照データのプロファイルを示している。

図１０に示すように、パターンとパターンとが接近した部分においても、参照データのプロファイルがセンサデータのプロファイルに正確に一致していることがわかる。このシミュレーションから、本実施形態のように、アンダーシュートをラージカーネルフィルタにより一括形成すると、一般に検査が困難とされるパターンとパターンが近接した部分（突き当て部）であっても、センサデータとの差の少ない正確な参照データを生成できることが確認された。

なお、本実施形態は、フォトマスク１１のパターンを検査対象としているが、これに限定されるものではなく、光学系を通して得られた画像と設計データとを比較するようなものであれば、検査対象としてウエハ等を用いてもよい。

本発明は、前記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。

本発明の一実施形態に係るパターン検査装置の構成図。 同実施形態に係るパターン検査方法を説明するためのフローチャート。 同実施形態に係るラージカーネルフィルタの重み分布図。 同実施形態に係るラージカーネルフィルタの重み分布図。 同実施形態に係る手法を用いて生成した参照データとセンサデータの差分データを示し、（ａ）は参照データの諧調分布図、（ｂ）はセンサデータの諧調分布図、（ｃ）は差分データの諧調分布図。 特許文献１の手法を用いて生成した参照データとセンサデータの差分データとを示し、（ａ）は参照データの諧調分布図、（ｂ）はセンサデータの諧調分布図、（ｃ）は差分データの諧調分布図。 諧調データの一部を拡大した模式図であり（ａ）は図形データ、（ｂ）は（ａ）の点線部分におけるプロファイル。 参照データの一部を拡大した模式図であり、（ａ）は図形データ、（ｂ）は（ａ）の点線部分におけるプロファイル。 センサデータの一部を拡大した模式図であり、（ａ）は図形データ、（ｂ）は（ａ）の点線部分におけるプロファイル。 同実施形態に係るパターンとパターンとが近接した部分における第４処理データと参照データのプロファイル。

符号の説明

１１…フォトマスク、１２…ＸＹステージ、１３…光源、１４…対物レンズ、１５…撮像装置、１６…センサ回路、１７…Ａ／Ｄ変換器、１８…欠陥判定回路、２１…計算機、２２…パターン展開回路、２３…参照データ発生回路、２４…ステージ制御回路、ｐ１〜ｐ３…パラメータ。

Claims (4)

1. 被検査試料上に形成されたパターンを撮像して得られたセンサデータと、前記パターンの設計データを展開して得られた参照データとを比較して、前記パターンの欠陥を検査するパターン検査方法において、
   前記設計データから画素単位の二値または多値の諧調データを生成し、その諧調データに複数の演算を逐次実行することで、前記諧調データ上におけるパターンの角部が丸められ、且つ前記パターンの頂部および底部の傾きが調整された第１処理データを生成する工程と、
   前記第１処理データに１つのカーネルフィルタを使用してフィルタ演算を１回実行することで、前記パターンが位相シフトパターンであるときに前記センサデータ上に形成されるアンダーシュートが表現された第２処理データを一括で生成する工程と、
   前記第２処理データに複数の演算を逐次実行することで、前記参照データを生成する工程と、
   を具備することを特徴とするパターン検査方法。
2. 前記フィルタ演算は、
   前記カーネルフィルタの中心画素と着目する画素との距離をｄ、前記アンダーシュートの位置を調整するためのパラメータをｐ１、前記アンダーシュートの深さを調整するためのパラメータをｐ２、前記カーネルフィルタの重み分布を調整するためのパラメータをｐ３としたとき、
   前記第１処理データに対する、
   

   

   のコンボリュ−ション演算であることを特徴とする請求項１記載のパターン検査方法。
3. 被検査試料上に形成されたパターンを撮像して得られたセンサデータと比較するための参照画像を前記パターンの設計データから生成する画像生成方法において、
   前記設計データから画素単位の二値または多値の諧調データを生成し、その諧調データに複数の演算を逐次実行することで、前記諧調データ上におけるパターンの角部が丸められ、且つ前記パターンの頂部および底部の傾きが調整された第１処理データを生成する工程と、
   前記第１処理データに１つのカーネルフィルタを使用してフィルタ演算を１回実行することで、前記パターンが位相シフトパターンであるときに前記センサデータ上に形成されるアンダーシュートが表現された第２処理データを一括で生成する工程と、
   前記第２処理データに複数の演算を逐次実行することで、参照データを生成する工程と、
   前記参照データに基づいて前記参照画像を生成する工程と、
   を具備することを特徴とする画像生成方法。
4. 前記フィルタ演算は、
   前記カーネルフィルタの中心画素と着目する画素との距離をｄ、前記アンダーシュートの位置を調整するためのパラメータをｐ１、前記アンダーシュートの深さを調整するためのパラメータをｐ２、前記カーネルフィルタの重み分布を調整するためのパラメータをｐ３としたとき、
   前記第１処理データに対する、
   

   

   のコンボリュ−ション演算であることを特徴とする請求項３記載の画像生成方法。

Images