JP2007255959A - 検査装置及び検査方法とその検査装置及び検査方法を用いたパターン基板の製造方法 - Google Patents

検査装置及び検査方法とその検査装置及び検査方法を用いたパターン基板の製造方法 Download PDF

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Abstract

【課題】ウエハに転写されたパターンに線幅の誤差が発生する線幅欠陥を高感度に検出するパターン検査装置及びパターン検査方法を提供する。
【解決手段】 照明光源11と、照明光源11からの光を集光して試料10に出射する照明光源系と、試料10の像を撮像するため、照明光源系から試料10に出射された光のうち試料10を透過又は反射した光の輝度を検出する検出器18と、検出器18から出力される輝度データに基づいて、第1の像に対して、第1の像に設けられたパターンの輪郭に対応する輪郭画素を抽出する輪郭画素抽出部233と、輪郭画素抽出部233で抽出された複数の輪郭画素の輝度データと、複数の輪郭画素に対応する第2の像の複数の画素との輝度データとに基づいて線幅欠陥を検出する欠陥検出部238とを備える検査装置。
【選択図】 図1

Description

本発明は、検査装置及び検査方法とその検査装置及び検査方法を用いたパターン基板の製造方法に関する。特にマスク上の線幅欠陥を欠陥領域として高感度に検出する検査装置及び検査方法とその検査装置及び検査方法を用いたパターン基板の製造方法である。
半導体の微細化に伴い、露光用のフォトマスク上に形成されるパターンサイズの縮小化が要求されている。近年はマスクパターンのデザインルールの微細化がさらに加速し、各種半導体装置の開発スピードも加速している。そこで、半導体製造工程においてパターンに欠陥があることによる、配線の絶縁不良や短絡などの不良原因が生じ歩留まりが低下するという問題点が起こりやすくなっている。
このような問題点が生じないようにするために高精度で無欠陥なマスクが必要とされており、半導体基板やその製造工程で使用するフォトマスクなどのパターン基板に欠陥が生じているか否かを検査する検査装置が利用されている。マスク欠陥検査においては、さらなる欠陥検出感度の向上が必要となっている。
また、フォトマスクの検査装置には、主にダイツーデータベース(Die to Database)方式とダイツーダイ(Die to Die)方式の2種類がある。ダイツーデータベース方式では、実際に検出したパターンイメージとコンピュータなどの処理装置に記憶されているCADデータとを比較して欠陥の検出を行っている。それに対して、ダイツーダイ方式では、異なる位置に配置された同じパターンのパターンイメージを検出して、それらを比較することによって欠陥の検出を行っている。
また、パターンの輪郭処理を行うことを用いて、フォトマスクの比較検査を行っている(例えば、特許文献1)。例えば、特許文献1における欠陥検査装置においては、被検査マスクを透過したマスクイメージとマスク設計データから輪郭線を抽出して、その輪郭線の長さをマスクイメージとマスク設計データとで比較することによって、欠陥検出を行っている。
特開2004−219597号公報
しかしながら、従来の欠陥検査装置においては、ウエハに転写されたパターンに線幅の誤差が発生するような欠陥として問題になるマスク上の欠陥(線幅欠陥)の検出には向かなかった。これは、画素ごとの比較検査においては、線幅が変化したとしても、異物が付着したときのように急峻な変化ではなく画素一つ一つの変化はそれほど大きくないために検出することが難しいためである。また、線幅欠陥は、部分的なパターンエッジの位置ずれとしてみた場合、ずれ量が画素サイズよりも小さくなるので、画素毎に輝度比較を行う場合は大きいダイナミックレンジが必要となり、高い検出感度を実現することが困難であった。
さらに、上述の線幅欠陥は複数の画素を含む広い領域に及ぶため、縦横方向の寸法が欠陥検査装置における画素サイズ程度の微小領域の欠陥(微小欠陥)よりも影響が大きい。また、急峻な変化がひきおこす微小欠陥はウエハへの転写性がそれほど高くはないのに対して、線幅欠陥の場合はウエハへの転写性が高い。このことから、線幅欠陥を検査することはパターンの欠陥認識において重要なことであり、線幅欠陥を顕著に検出することができる欠陥検出装置が必要となる。
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、マスク上の線幅欠陥を高感度に検出することができる検査装置及び検査方法とその検査装置及び検査方法を用いたパターン基板の製造方法を提供することを目的とする。
本発明の第1の態様に係る検査装置は、照明光を透過する透過パターンと、照明光を遮光する遮光パターンとが設けられている試料に基づく第1の像と第2の像とを比較して、前記試料に設けられているパターンの線幅欠陥を検出して検査を行う検査装置であって、照明光源と、前記照明光源からの光を集光して前記試料に出射する照明光源系と、前記試料の像を撮像するため、前記照明光源系から前記試料に出射された光のうち前記試料を透過又は反射した光の輝度を検出する検出器と、前記検出器から出力される輝度データに基づいて、前記第1の像に対して、前記第1の像に設けられたパターンの輪郭に対応する輪郭画素を抽出する輪郭画素抽出部と、前記輪郭画素抽出部で抽出された複数の輪郭画素の輝度データと、前記複数の輪郭画素に対応する前記第2の像の複数の画素との輝度データとに基づいて線幅欠陥を検出する欠陥検出部とを備えるものである。これにより、パターンの欠陥認識において重要な線幅欠陥を顕著に検出することが可能となる。
本発明の第2の態様に係る検査装置は、上述の検査装置において、前記輪郭抽出部で抽出された輪郭画素に基づいて輪郭処理フィルタを生成し、前記輪郭処理フィルタを用いて前記第1の像及び前記第2の像に輪郭処理を行う輪郭処理部と、前記輪郭処理部において前記輪郭処理が行われた前記第1の像の複数の画素と、前記輪郭処理部において前記輪郭処理が行われた前記第2の像の複数の画素との輝度データを比較する比較部とをさらに備えるものである。これにより、線幅欠陥検出を容易に行うことができるようになる。
本発明の第3の態様に係る検査装置は、第2の態様に係る検査装置において、前記比較部が行う比較に用いられる前記複数の画素の画素数は、検査を行う試料に応じて可変であるものである。このことによって、試料の大きさや試料のパターンによって、無駄のない検査を行うことが可能となる。
本発明の第4の態様に係る検査装置は、第2の態様又は第3の態様に係る検査装置において、前記遮光パターンが主パターンと解像限界以下の補助パターンを有し、収縮処理を行うことによって、前記補助パターンに対応する輪郭画素にかける前記輪郭処理フィルタの値を0とし、前記主パターンの輪郭画素のみを抽出する主パターン抽出部をさらに有するものである。これによって転写に影響のない欠陥を検出しないようにすることができる。
本発明の第5の態様に係る検査装置は、上述の検査装置において、複数の画素を1ユニットとし、mユニット×nユニット(m:1以上の整数、n:2以上の整数)を設定領域とし、1ユニット毎に移動させて前記設定領域の移動平均を行うことによって欠陥判定を行うものである。このことによって、より顕著に線幅欠陥を検出できるようになる。
本発明の第6の態様に係る検査方法は、照明光を透過する透過パターンと、照明光を遮光する遮光パターンとが設けられている試料に基づく第1の像と第2の像とを比較して、前記試料に設けられているパターンの線幅欠陥を検出して検査を行う検査方法であって、前記試料を透過又は反射した光を検出して撮像する撮像ステップと、前記第1の像において、前記第1の像に設けられた輪郭に対応する輪郭画素を抽出する抽出ステップと、前記第1の像の前記抽出された複数の輪郭画素の輝度データと、前記複数の輪郭画素に対応する前記第2の像の複数の画素との輝度データとに基づいて線幅欠陥を検出する欠陥検出ステップとを有する検査方法である。この方法を用いることによって、パターンの欠陥認識において重要な線幅欠陥を顕著に検出することが可能となる。
本発明の第7の態様に係る検査方法は、上述の検査方法において、前記欠陥検出ステップは、前記輪郭画素に基づいて輪郭処理フィルタを生成するフィルタ生成ステップと、前記輪郭処理フィルタを用いて前記第1の像及び前記第2の像に輪郭処理を行う輪郭処理ステップと、前記輪郭処理が行われた前記第1の像の複数の画素と、前記輪郭処理が行われた前記第2の像の複数の画素との輝度データを比較する比較ステップとを有する検査方法である。これにより、線幅欠陥検出を容易に行うことができるようになる。
本発明の第8の態様に係る検査方法は、第7の態様に係る検査方法における前記比較ステップにおいて、前記比較を行う複数の画素の画素数を、検査を行う試料に応じて変化させる検査方法である。このことによって、試料の大きさや試料のパターンによって、無駄のない検査を行うことが可能となる。
本発明の第9の態様に係る検査方法は、上述の検査方法における前記欠陥検出ステップにおいて、複数の画素を1ユニットとし、mユニット×nユニット(m:1以上の整数、n:2以上の整数)を設定領域とし、輝度データとの前記設定領域の移動平均を1ユニット毎に移動させて行うステップを有する検査方法である。このことによって、より顕著に線幅欠陥を検出できるようになる。
本発明の第10の態様に係る検査方法は、上述の検査方法において、前記遮光パターンが主パターンと解像限界以下の補助パターンを有し、前記抽出ステップにおいて、収縮処理を行うことによって、前記補助パターンに対応する輪郭画素にかけるフィルタの値を0とし、前記主パターンの像のみを抽出する主パターン抽出ステップを有する検査方法である。これによって転写に影響のない欠陥を検出しないようにすることができる。
本発明の第11の態様に係るパターン基板の製造方法において、上述の検査方法により、フォトマスクを検査する検査ステップと、前記検査ステップによって検査されたフォトマスクの欠陥を修正する欠陥修正ステップと、前記欠陥修正ステップで修正されたフォトマスクを介して基板を露光する露光ステップと、前記露光された基板を現像する現像ステップを有するパターン基板の製造方法である。これにより、パターン基板の生産性を向上することができる。
本発明に係るパターン検査装置及びパターン検査方法によれば、ウエハに転写されたパターンに線幅の誤差が発生するような欠陥として問題になるマスク上の欠陥である線幅欠陥を欠陥領域として高感度に検出することが可能となる。
以下に、本発明を適用可能な実施の形態が説明される。以下の説明は、本発明の実施形態を説明するものであり、本発明が以下の実施形態に限定されるものではない。説明の明確化のため、以下の記載は、適宜、省略及び簡略化がなされている。又、当業者であれば、以下の実施形態の各要素を、本発明の範囲において容易に変更、追加、変換することが可能である。
実施の形態1.
本実施の形態に係るパターン検査方法及びパターン検査装置においては、被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとの輪郭抽出作業を行う。そして、輪郭抽出された被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとの比較作業を行う。この比較作業においては、パターンイメージにおいて複数画素を有するユニット内に含まれる画素の輝度の信号の総和によって比較される。このユニット内に含まれる画素数は被検査ダイに応じて選択され、可変とすることができるようにしている。
これらのことによって、単画素によって検出することができない線幅欠陥であっても、複数の画素の信号の総和を用いることによって比較的大きな変化として捉えることが可能となるため、線幅欠陥を高感度に検出することが可能となる。
まず、本実施の形態に係る検査装置の構成図を図1に示し、図1を用いて本実施の形態に係る検査装置について説明する。本実施の形態に係る検査装置1は、ダイツーダイ方式を用いている。11は照明光源、12、13はレンズ、14は開口絞り、15はレンズであり、これらは、フォトマスク10のパターンイメージを検出するために、フォトマスク10の背面側から光を照射するための照明光学系である。16、17はレンズ、18は受光センサである。
照明光源11からの出射された光をフォトマスク10に入射させるための透過照明用光学系について説明する。照明光源11は、例えば、小さい光源である1本のマルチモード光ファイバを用いることができる。光ファイバを照明光源11として用いた場合、光ファイバの一端の近傍に光源を配置し、他端を光軸上に配置する。ここで光源側の一端が光源からの光の入射端であり、多端が出射端となる。光源から光ファイバの入射端に入射した光は光ファイバ内を伝播し出射端から出射される。これにより、各光ファイバのNA(開口数)で決定される出射角以下で出射された光をフォトマスク10に照射することができる。なお、照明光源11には1本の光ファイバの他、複数本の光ファイバを束ねたバンドルファイバを用いても良い。
照明光源11から出射した光はレンズ12により屈折され、レンズ13に入射される。レンズ13に入射された光はレンズ13により屈折され、略平行な光となり開口絞り14に入射する。開口絞り14には光軸を中心に所定の大きさの開口部が設けられている。このとき、開口絞り14によって迷光を遮断している。図1においては、円形状に設けられている。開口絞り14を通過した光はレンズ15に入射する。レンズ15は対物レンズであり、フォトマスク10のパターン形成面の表面で視野絞りの像が結像するよう光を集光する。このような光学系を利用し、照明光源11からの光によりフォトマスク10を照明する。
フォトマスク10は駆動機構に接続されたX−Yステージ(図示せず)に載置されており、図1中の矢印の方向に走査可能に設けられている。もちろん、走査方向は矢印の方向と反対でも良い。そして、フォトマスク10をラスタ走査することにより、フォトマスク全面を照明する。これにより、フォトマスク10の全面の検査を行うことができる。
このように照明光源11からフォトマスク10を照明した光は、フォトマスク10に形成されているパターンに基づいて透過される。照明光源11から出射した光はフォトマスク10上の遮光パターン以外の透過パターンを通過してレンズ16に入射する。一方、照明光源11から出射した光は遮光パターンに入射すると、反射される。
このように、照明光源11からフォトマスク10を透過した光はレンズ16に入射する。この光はレンズ16で屈折され、レンズ17に入射する。レンズ17に入射された光はレンズ17で屈折され受光センサ18に入射される。受光センサ18は、例えばCCDなどの光検出器であり、入射した光の輝度に基づく信号を処理装置20に出力する。処理装置20はパーソナルコンピュータ等を有する情報処理装置である。処理装置20にはA/D変換器21が設けられており、受光センサ18からの出力信号をアナログ信号からデジタル信号に変換する。このデジタル信号はメモリ22に記憶される。また、処理装置20にはフォトマスク10を駆動させる駆動機構からの出力信号が入力される。この駆動機構からの出力信号に基づいて、検出箇所のフォトマスク上の位置(座標)が特定される。
メモリ22はそれぞれの画素における光の輝度に基づく輝度データを記憶する。さらにメモリ22はフォトマスクのある一定の領域に対応する輝度データを記憶することができる。また、処理装置20はLCDやCRTなどの表示装置を備え、パターンイメージを表示できるようになっている。また、処理装置20は演算処理部23を有している。演算処理部23では、後述するパターンイメージの輪郭領域抽出処理及び比較処理が行われる。
以上のような検査装置によって、被検査ダイと基準ダイの透過像によるパターンイメージが得られる。本実施の形態に係るパターン検査装置及び検査方法においては、被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとのどちらかにおいて輪郭領域抽出処理を行う。輪郭領域抽出処理においては、以下に説明する。
そして、輪郭領域に相当する輝度の画素をパターンの輪郭画素として抽出する。輪郭領域に相当する輝度とは、予め設定された輪郭領域輝度範囲に含まれる輝度を言う。すなわち、各々の画素の輝度が予め設定された輪郭領域輝度範囲に含まれるか否かを判定して、輪郭領域輝度範囲に含まれる輝度を有する画素がパターンの輪郭に対応する輪郭画素として抽出される。ここで輪郭領域輝度範囲は、図2に示されるように設定される。
例えば、透過パターンと遮光パターンとが形成されているバイナリマスクでは、図2(a)に示すように、透過パターンに対応する画素において、輝度レベルが約100%となり、遮光パターンに対応する画素において、輝度レベルが約0%となる。従って、パターンの輪郭、すなわち、透過パターンと遮光パターンとの境界線では、一部の照明光が透過して、一部の照明光が反射される。そのため、パターンの輪郭では、輝度レベルが傾斜している。すなわち、パターンの輪郭に対応する画素では、輝度レベルが0%から100%の間になり、例えば約50%となる。
従って、図2(a)に示すように透過パターンの輝度レベルと、遮光パターンの輝度レベルとの間に、輪郭領域輝度範囲が設定される。そして、輝度レベルがこの輪郭領域輝度範囲内となる画素をパターンの輪郭に対応する輪郭画素として抽出する。もちろん、輪郭領域輝度範囲は、透過パターン、及び遮光パターンに対応する画素が輪郭画素として抽出されないよう、ノイズ等による影響を考慮して設定される。
また、透過パターンと半透明パターンとが形成されているハーフトーンマスクの場合には、図2(b)、図2(c)に示されるように、透過パターンに対応する画素において、輝度レベルが約100%となり、半透明パターンに対応する画素において、輝度レベルが約30%となる。また、透過パターンに対応する画素と半透明パターンに対応する画素の境界線においては、0%に近い値をとる。
この場合においてもパターンの輪郭では輝度レベルが傾斜している。しかしながら、この場合においては、パターンの輪郭における輪郭領域輝度範囲を二通り設定することができる。すなわち、パターンの輪郭における輪郭領域輝度範囲を半透明パターンの輝度レベルと0%との間に設定する場合(図2(b)参照)と、半透明パターンの輝度レベルと透過パターンの輝度レベルの間に設定する場合(図2(c)参照)である。そして、輝度レベルがこの輪郭領域輝度範囲内となる画素をパターンの輪郭に対応する輪郭画素として抽出する。
さらに、Cr遮光パターン、MoSi半透明パターン、及び石英透過パターンが形成されているトライトーンマスクの場合には、図2(d)に示されるように、石英透過パターンに対応する画素において、輝度レベルが約100%となり、Cr遮光パターンに対応する画素において、輝度レベルが約0%となり、MoSi半透明パターンに対応する画素において、輝度レベルが約30%となる。
この場合においてもパターンの輪郭では輝度レベルが傾斜している。また、パターンの輪郭は、石英透過パターンとMoSi半透明パターンとの間に位置するので、パターンの輪郭における輪郭領域輝度範囲をMoSi半透明パターンの輝度レベルと石英透過パターンの輝度レベルとの間に設定する。そして、輝度レベルがこの輪郭領域輝度範囲内となる画素をパターンの輪郭に対応する輪郭画素として抽出する。一方、輪郭領域抽出処理においては、ソーベルオペレータを用いて輝度変化の大きな部分を抽出する方法を用いても良い。
また、OPC(光学近接効果補正)マスクを用いている場合、上述の輪郭領域抽出処理において、スキャタリングバー等の微小な補助パターンの欠陥は主パターンの欠陥に比べて転写性が低いため高感度で検出する必要がない。そのため、露光装置の解像限界以下のスキャッタリングバー等の補助パターンを選択しないようにするとよい。補助パターンを選択しないようにするのは、収縮処理を適用して微小パターンのみ消去し、主パターンのみ輪郭を抽出する。この場合の収縮幅は除去したい補助パターン幅よりわずかに大きな幅とする。このようにすることによって、露光装置の解像限界以下のサイズのパターンの輪郭を抽出せず、クリティカルなパターンの輪郭のみ抽出するフィルタ処理を加えることで、影響の大きい欠陥を選択的に処理することができる。
以上のようにして被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとのどちらかの輪郭画素を求める。輪郭画素を求めたダイのパターンイメージにおいては、輪郭画素のみの輝度データを抽出して、その他の画素は輝度を0にすることによってパターン輪郭イメージを作成し、輪郭画素を求めたダイと異なるダイのパターンイメージにおいては、被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとの位置合わせを行い、輪郭画素を求めたダイのパターンイメージにおける輪郭画素と同じ座標の画素の輝度データのみを残し、その他の画素は輝度を0にすることによって、このダイのパターン輪郭イメージを作成する。
被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとのパターン輪郭イメージ作成方法の一例を、図3を用いて説明する。ここでは、基準ダイのパターンイメージを第1のパターンイメージ100とし、被検査ダイのパターンイメージを第2のパターンイメージ110とし、基準ダイのパターンイメージに輪郭画素抽出処理を行う場合を例にして説明する。
図3における第1のパターンイメージと第2のパターンイメージにおいては、説明の明確化のため、明るい画素ほど薄い(白に近い)パターンで、暗い画素ほど濃い(黒に近い)パターンで輝度を示している。従って、透過パターンでは白になり、遮光パターンでは黒になり、輪郭画素においてはその中間の濃さのパターンとなる。図3の第1のパターンイメージ100においては、透過パターン101を囲むようにして輪郭画素102が形成されている。また、輪郭画素102の周りには遮光パターン103が位置している。また、図3の第2のパターンイメージ110においても、透過パターン111を囲むように輪郭画素112が形成されているが、図3の第2のパターンイメージ110における透過パターン111の左下に線幅欠陥113が位置している。
それぞれのパターンは、画素毎の輝度を示す関数としてメモリに記憶されている。すなわち、第1のパターンイメージにおいてはI(x,y)、第2のパターンイメージにおいてはI(x,y)として、それぞれの関数は、それぞれのパターンイメージにおける座標(x,y)における輝度を示すようにしている。
まず、基準ダイのパターンイメージである第1のパターンイメージに輪郭画素抽出処理を行う。第1のパターンイメージに輪郭画素抽出処理を行い、輪郭画素121をハッチングしたパターンで、他の部分122をハッチングなしのパターンで示すことによって輪郭画素抽出ビットマップ120を作成している。輪郭領域抽出ビットマップ120における関数M(x,y)の値は、輪郭画素121のときは1とし、それ以外の画素122のときは0としている。このように輪郭画素121であるか否かに応じて二値化されたビットマップをフィルタとして使用する。なお、収縮処理を行う場合はフィルタの補助パターンに対応するところを0とする。
ここで、基準ダイのパターンイメージと、被検査ダイのパターンイメージとは、位置合わせされている。したがって、欠陥が存在しない箇所では、基準ダイの透過パターンに対応する画素には、被検査ダイの透過パターンが存在する。すなわち、基準ダイのパターンと被検査ダイのパターンとは、同じ座標の画素に存在している。このように、第1のパターンイメージと、第2のパターンイメージとは、パターンの位置が対応している。
ここで、第1のパターンイメージと、第2のパターンイメージとに対して輪郭処理を行う。輪郭処理では、輪郭領域抽出ビットマップ120を用いて、輪郭画素を強調してパターン輪郭イメージを生成する。具体的には、M(x,y)とI(x,y)又はI(x,y)とを積算する。すなわち、M(x,y)とI(x,y)とを画素毎に積算して第1のパターンイメージに対応する第1のパターン輪郭イメージ130を生成する。また、M(x,y)とI(x,y)とを画素毎に積算して第2のパターンイメージに対応する第2のパターン輪郭イメージ140を生成する。これにより、輪郭画素では、第1のパターンイメージと、輪郭処理が行われたパターンイメージとの輝度データが変化しない。一方、輪郭画素以外の画素では、輪郭処理が行われたパターンイメージの輝度データが0となる。すなわち、輪郭画素抽出ビットマップ120は、輪郭領域を抽出するフィルタとなっている。このようにすることによって、基準ダイのパターンイメージにおいては第1のパターン輪郭イメージ130を、被検査ダイのパターンイメージにおいては第2のパターン輪郭イメージ140を作成する。
以上のようにパターン輪郭イメージを作成したのち、上記の2つのパターン輪郭イメージを用いて比較作業を行う。このようにすることによって、パターンイメージの比較を行うときに、線幅欠陥が生じる輪郭領域を抽出して、この部分を比較することによって、線幅欠陥が生じない領域における比較作業を行うことなくすむため、データ量を減少させることができる。
パターン輪郭イメージの比較作業は、まず、2つのパターン輪郭イメージをユニット毎に分割する。このユニットは、i画素×j画素(i:1以上の整数、j:2以上の整数)の長方形の領域である。なお、縦横いずれかの画素が2以上であればよい。また、マスクのパターンサイズに応じて縦と横の画素数を変化させることができるようにする。その後、パターン輪郭イメージにおけるそれぞれのユニット内に含まれる画素の輝度の総和を求める。そして、ユニット毎に基準ダイのパターン輪郭イメージにおける総和と被検査ダイのパターン輪郭イメージにおける総和との差を求め、その差が閾値以上であれば欠陥とみなし、閾値以下であれば欠陥なしとして欠陥処理をおこなっている。
このようにすることによって、複数の画素の信号の和を利用するので、ノイズが平均化されて小さくすることができる。また、欠陥領域の複数の画素の輝度データが足されるので、欠陥領域と正常領域との差を大きくすることができる。線幅欠陥の場合1画素ではノイズに埋もれてしまったりするために認識することができないことが多い。しかしながら、本実施の形態においては複数の画素の輝度データの総和を比較することによって、欠陥領域と正常領域との差を顕著にすることが可能となる。これは、線幅欠陥となる画素では隣接する複数の画素にわたって欠陥が生じているために、複数の画素の輝度データの総和を用いる事によって欠陥領域と正常領域との差が大きくすることができるからである。以上のことから、複数の画素の輝度データの和を用いることによって、S/N比(信号/ノイズ比)を向上させ、線幅欠陥を顕著に検出することが可能となる。また、比較作業の処理量を減少させることが可能となるため、高速な比較作業を行うことができる。
例えば、図3に示すような一定の範囲の透過パターン幅が細くなっている線幅欠陥が存在する場合、第1のパターンイメージ100と第2のパターンイメージ110とで隣接する複数の画素の輝度が変化する。したがって、輪郭画素を含む複数の画素の輝度データの和を比較することによって、S/N比を向上させることができる。これにより、精度よく線幅欠陥を検出することができる。
また、ユニットによる比較において、複数のユニットを含む設定領域ごとの比較を行い、移動平均を用いて比較作業を行うことが望ましい。このときの設定領域は、mユニット×nユニット(m:1以上の整数、n:2以上の整数)にしている。なお、縦横いずれかのユニットが2以上であればよい。例えば、2ユニット×2ユニットの領域や2ユニット×4ユニットの領域のことである。具体的には設定領域が2ユニット×2ユニットで、1ユニットが2画素×2画素の場合、設定領域は4画素×4画素に対応する。すなわち、設定領域は16画素に基づくものとなる。これは、複数のユニットごとの比較を行うと、上述のような効果が大きくなるため、ノイズはより平均化されて小さくすることが可能となり、線幅欠陥を顕著に検出することができる。
また、転写すべきマスクがメモリを作成するときに用いられている場合、設定領域をセルサイズと同程度とするとよい(例えば1〜2ミクロン角)。厳密に言えば線幅欠陥が生じている線幅方向のセルサイズと同程度が望ましい。また、CPU等のロジック系の場合は一個のトランジスタの領域程度が望ましい。このようにすることによって、ターゲットとするパターンサイズと同程度の領域の単位で比較するので、ターゲットパターンサイズにおいて転写しやすい欠陥に対する感度を高くすることができる。さらに、転写すべきマスクがメモリを作成するときに用いられている場合、メモリのセルよりも大きい領域をユニットとしてしまった場合、どのセルの線幅が欠陥を持っているのかが識別できなくなってしまうために、複数のユニットをメモリのセルのサイズ以下とすることが好ましい。
移動平均を行うために、設定領域ごとの比較を行った後に、設定領域を1ユニット横にずらして再度比較を行う。これを繰り返してマスクの端にまで到達した後に、縦に1ユニットずらす。同じように比較作業を行っていく。すなわち、1ユニット毎に移動して設定領域の移動平均をとる。この移動平均値を第1のパターン輪郭イメージ130と第2のパターン輪郭イメージ140とで比較する。
この比較作業の一例として、複数のトランジスタが並んだ半導体素子を作成するためのマスクを用いたときの比較作業を、図4を用いて説明する。図4は複数のトランジスタが並んだ半導体素子を作成するためのマスクのパターンイメージ200である。201はトランジスタにおけるゲートのパターンである。図4における実線はユニットに分割したときの線であり、実線に囲まれた領域が1ユニット202に相当する。例えば、検出器の1画素は、試料上において62.5nm×62.5nmの領域に対応する。トランジスタ1個の大きさは1μm×2μmである。このような場合、ユニットを8画素×8画素とし、ユニットの領域を0.5μm×0.5μmとする。このような場合、2ユニット×4ユニットの領域を設定領域203とし、移動平均によって、比較作業を行う。これによりトランジスタ1個の大きさに対応する1μm×2μmの領域を設定領域として比較作業を行うことができる。
このようにすることによって、2ユニット×4ユニットの設定領域を積算しダイ間で比較されるために、ノイズを平均化し欠陥領域と正常領域との差を大きくすることができる。また、移動平均を採用することによって、微細な線幅を有するパターンの両側の輪郭が加算される比較作業が確実に行われる。これは、ゲートとそれ以外の領域の間において線幅欠陥が生じている場合、ゲートの両側で発生している可能性が高く、ゲートの両側の線幅を含む設定領域を比較することによって、正常領域と欠陥領域との差を大きく検出することが可能となる。例えば、図4に示すユニット202a、202bでは1つのゲート201aの片側の輪郭しか含まれていない。しかしながら、複数のユニットからなる設定領域203aでは、ゲート201bの両側の輪郭が含まれることになる。このように設定領域の移動平均に基づいて線幅欠陥を検出することにより確実に線幅欠陥を検出することができる。
上述の演算処理を行う演算処理部23の構成について図5を用いて説明する。図5は演算処理部23の構成を示すブロック図である。演算処理部23は、フレア除去部231、シェーディング補正部232、輪郭画素抽出部233、主パターン抽出部234、輪郭処理部235、設定部236、比較部237、及び欠陥判定部238を備えている。
フレア除去部231及びシェーディング補正部232は上述の処理を行うための前処理を行う。すなわち、フレア除去部231は受光センサ18に入射する光量に応じてフレアを除去するための処理を行う。またシェーディング補正部232は、照明系の輝度分布や受光センサ18における感度分布に応じて輝度のデータをシェーディング補正する。
輪郭画素抽出部233は、上述の通り、パターンエッジ近傍の位置における像から輪郭画素を抽出する。また、被検査ダイと基準ダイのうち、輪郭抽出を行ったダイとは異なるダイにおいて、輪郭抽出を行ったダイの輪郭画素と同じ座標に位置する画素の輝度を抽出する。これにより被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとに輪郭処理を行っている。なお、基準ダイの第1の像は処理装置に記憶された設計データに基づいて生成してもよい。あるいは、第1のパターンと同一のダイと異なる箇所の像であってもよい。すなわち第1のパターンと第2のパターンが対応するものであればよい。従ってダイツーダイ方式とダイツーデータベース方式のいずれの検査装置としても利用することができる。主パターン抽出部234は、上述の通り、遮光パターンが主パターンと解像限界以下の補助パターンを有している場合に、パターンイメージにおいて収縮処理を行い、前記補助パターンに対応する輪郭画素にかけるフィルタの値を0とし、主パターンの輪郭画素のみを抽出する。
輪郭処理部235は、輪郭抽出部233で抽出された輪郭画素に基づいて輪郭処理フィルタを生成し、この輪郭処理フィルタを用いてパターンイメージに輪郭処理を行う。この輪郭処理を行うことによって、パターン輪郭イメージを作成する。すなわち、図3に示すようにフィルタとなる輪郭画素抽出ビットマップを生成する。設定部236は、比較を行う際に用いるユニットと設定領域において、ユニット内の画素の数と設定領域におけるユニットの数を検査するパターンサイズに応じて所望の数に設定する。これにより試料に応じて異なる数を設定できる。もちろん作業者が1ユニットに含まれる画素数及び設定領域に含まれるユニット数を入力してもよい。比較部237は、設定部236で設定されたユニット又は設定領域における比較を行っている。このときの比較は輪郭処理された複数の画素の輝度データに基づいて行われる。
輪郭処理欠陥判定部238は、上述の通り、輪郭抽出された被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとを、複数の画素からなるユニット内に含まれる画素における輝度の総和を比較することによって、被検査ダイにおけるパターンイメージの欠陥判定を行っている。また、複数のユニットを用いて、その移動平均を用いることにより効率的に検出することが可能になる。
なお、処理装置20は、物理的に単一な装置にかぎるものではない。例えば、A/D変換器21、メモリ22及び演算処理部23はそれぞれ異なる装置に組み込まれていても良い。さらに、複数のCPUを備えた演算処理部23を用いて、並列処理を行うようにしてもよい。また、受光センサ18は1次元のラインセンサ又は2次元のエリアセンサであればよい。例えば、CCDセンサ、CMOSセンサ、フォトダイオードアレイなどを用いることができる。さらには、遅延積算(Time-Delay Integration:TDI)方式の撮像装置であってもよい。この場合、ステージの走査方向と信号電荷の垂直転送方向とを一致させるとともに、走査速度と転送速度とを同期させる。これにより、検出感度を向上することができる。また、上述の検査装置はフォトマスクの検査に限らず、透明パターンと遮光パターンを有する基板であれば利用することができる。例えば、検査の対象となる試料としては、フォトマスクの他、カラーフィルタ基板などを挙げることができる。なお、遮光パターンは、照明光の一部を透過するハーフトーンパターン等であってもよい。
なお、照明光源11は光ファイバに限らず、この他の光源を用いることができる。例えば、レーザ光源やランプ光源、バンドルファイバを用いることができる。上述のように本発明にかかる検査装置は、被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとの輪郭抽出作業を行う。そして、輪郭抽出された被検査ダイのパターンイメージと基準ダイのパターンイメージとの比較作業を行う。この比較作業においては、パターンイメージにおいて複数画素を有するユニット内に含まれる画素の輝度の信号の総和によって比較される。このユニット内に含まれる画素数は被検査ダイに応じて選択され、可変とすることができるようにしている。このようにすることによって、単画素では検出することができなかった線幅欠陥を高感度で検出することが可能である。
また、ユニット内に含まれる画素数を可変にすることによって、それぞれの試料に応じた欠陥処理を行うことができる。この場合、図1に示した光学系に限らず、試料に光を透過させる光学系ではなく、試料に光を反射させる光学系を用いてもよい。もちろん、反射光学系と透過光学系の両方を用いても良い。
なお、本発明は上述した実施の形態のみに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能であることは勿論である。
本実施の形態に係る検査装置の構成図である。 輪郭抽出方法における輪郭画素の輝度範囲を示す図である。(a)はバイナリマスクの場合、(b)、(c)はハーフトーンマスクの場合、(d)はトライトーンマスクの場合である。 輪郭抽出方法の一例のフローを示す図である。 積算領域の一例を示す図である。 本発明に係る検査装置に用いられる処理装置の演算処理部の構成を示すブロック図である。
符号の説明
1 検査装置
10 フォトマスク
11 照明光源 12、13、15、16、17 レンズ 14 開口絞り
18 受光センサ 20 処理装置 21 A/D変換器 22 メモリ
23 演算処理部
100 第1のパターンイメージ 101 透過パターン 102 輪郭画素
103 遮光パターン 110 第2のパターンイメージ 111 透過パターン
112 輪郭画素 113 線幅欠陥
120 輪郭画素抽出ビットマップ 121 輪郭画素 122 輪郭画素以外の画素
130 第1のパターン輪郭イメージ 140 第2のパターン輪郭イメージ
200 マスクのパターンイメージ
201 ゲートのパターン 202 ユニット 203 設定領域
231 フレア除去部 232 シェーディング補正部
233 輪郭画素抽出部 234 主パターン抽出部 235 輪郭処理部
236 設定部 237 比較部 238 欠陥判定部

Claims (11)

  1. 照明光を透過する透過パターンと、照明光を遮光する遮光パターンとが設けられている試料に基づく第1の像と第2の像とを比較して、前記試料に設けられているパターンの線幅欠陥を検出して検査を行う検査装置であって、
    照明光源と、
    前記照明光源からの光を集光して前記試料に出射する照明光源系と、
    前記試料の像を撮像するため、前記照明光源系から前記試料に出射された光のうち前記試料を透過又は反射した光の輝度を検出する検出器と、
    前記検出器から出力される輝度データに基づいて、前記第1の像に対して、前記第1の像に設けられたパターンの輪郭に対応する輪郭画素を抽出する輪郭画素抽出部と、
    前記輪郭画素抽出部で抽出された複数の輪郭画素の輝度データと、前記複数の輪郭画素に対応する前記第2の像の複数の画素との輝度データとに基づいて線幅欠陥を検出する欠陥検出部とを備える検査装置。
  2. 前記輪郭抽出部で抽出された輪郭画素に基づいて輪郭処理フィルタを生成し、前記輪郭処理フィルタを用いて前記第1の像及び前記第2の像に輪郭処理を行う輪郭処理部と、
    前記輪郭処理部において前記輪郭処理が行われた前記第1の像の複数の画素と、前記輪郭処理部において前記輪郭処理が行われた前記第2の像の複数の画素との輝度データを比較する比較部とをさらに備える請求項1に記載の検査装置。
  3. 前記比較部が行う比較に用いられる前記複数の画素の画素数は、検査を行う試料に応じて可変である、請求項2に記載の検査装置。
  4. 前記遮光パターンが主パターンと解像限界以下の補助パターンを有し、
    収縮処理を行うことによって、前記補助パターンに対応する輪郭画素にかける前記輪郭処理フィルタの値を0とし、前記主パターンの輪郭画素のみを抽出する主パターン抽出部をさらに有する、請求項2又は請求項3に記載の検査装置。
  5. 複数の画素を1ユニットとし、
    mユニット×nユニット(m:1以上の整数、n:2以上の整数)を設定領域とし、1ユニット毎に移動させて前記設定領域の移動平均を行うことによって線幅欠陥を検出する、請求項1乃至請求項4のいずれか一項に記載の検査装置。
  6. 照明光を透過する透過パターンと、照明光を遮光する遮光パターンとが設けられている試料に基づく第1の像と第2の像とを比較して、前記試料に設けられているパターンの線幅欠陥を検出して検査を行う検査方法であって、
    前記試料を透過又は反射した光を検出して撮像する撮像ステップと、
    前記第1の像において、前記第1の像に設けられた輪郭に対応する輪郭画素を抽出する抽出ステップと、
    前記第1の像の前記抽出された複数の輪郭画素の輝度データと、前記複数の輪郭画素に対応する前記第2の像の複数の画素との輝度データとに基づいて線幅欠陥を検出する欠陥検出ステップとを有する検査方法。
  7. 前記欠陥検出ステップは、
    前記輪郭画素に基づいて輪郭処理フィルタを生成するフィルタ生成ステップと、
    前記輪郭処理フィルタを用いて前記第1の像及び前記第2の像に輪郭処理を行う輪郭処理ステップと、
    前記輪郭処理が行われた前記第1の像の複数の画素と、前記輪郭処理が行われた前記第2の像の複数の画素との輝度データを比較する比較ステップとを有する請求項6に記載の検査方法。
  8. 前記比較ステップにおいて、前記比較を行う複数の画素の画素数を、検査を行う試料に応じて変化させる、請求項7に記載の検査方法。
  9. 前記欠陥検出ステップにおいて、複数の画素を1ユニットとし、mユニット×nユニット(m:1以上の整数、n:2以上の整数)を設定領域とし、前記設定領域の移動平均を1ユニット毎に移動させて行うステップを有する、請求項6乃至請求項8のいずれか一項に記載の検査方法。
  10. 前記遮光パターンが主パターンと解像限界以下の補助パターンを有し、
    前記抽出ステップにおいて、収縮処理を行うことによって、前記補助パターンに対応する輪郭画素にかけるフィルタの値を0とし、前記補助パターンの像を削除し、前記主パターンの像のみを抽出する主パターン抽出ステップを有する、請求項6乃至請求項9のいずれか一項に記載の検査方法。
  11. 請求項6乃至請求項10のいずれか一項に記載の検査方法により、フォトマスクを検査する検査ステップと、
    前記検査ステップによって検査されたフォトマスクの欠陥を修正する欠陥修正ステップと、
    前記欠陥修正ステップで修正されたフォトマスクを介して基板を露光する露光ステップと、
    前記露光された基板を現像する現像ステップを有するパターン基板の製造方法。
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