JP2008112178A - マスク検査装置 - Google Patents

Abstract

【目的】パターンへの追従性を向上させながらフォーカスボケを起こさないで光学画像を取得する手法を提供することを目的とする。
【構成】パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とを入力し、前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて、所定の領域の平均膜厚を演算する平均膜厚演算回路２５０と、前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて作成されたマスクパターンを用いて、前記所定の領域に対応するマスクパターンの領域の光学画像を取得する場合に、前記平均膜厚に合焦位置を合わせて光学画像を取得する光学画像取得部１５０と、を備えたことを特徴とする。
【選択図】図２

Description

本発明は、光学画像取得装置、光学画像取得方法、或いはマスク検査装置に係り、例えば、半導体製造に用いるマスクの検査装置及びそのマスクの検査装置に用いる光学画像を取得する手法に関する。

近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）の製造プロセスにおいて、ＬＳＩの高集積化及び大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路線幅はますます狭くなってきている。これらの半導体素子は、４〜５倍に拡大した回路パターンが形成された原画パターン（フォトマスク或いはレチクルともいう。以下、マスクと総称する）を用いて、いわゆるステッパと呼ばれる回路パターン転写用光縮小露光装置でウェハ上にパターンを露光転写して回路形成することにより製造される。よって、かかる微細な回路パターンをウェハに転写するためのマスクの製造には、微細な回路パターンを描画することができるパターン描画装置を用いる。かかるパターン描画装置を用いてウェハに直接パターン回路を描画することもある。電子ビーム描画装置については、文献にも記載されている（例えば、特許文献１参照）。或いは、電子ビーム以外にもレーザビームを用いて描画するレーザビーム描画装置の開発が試みられており、文献に開示されている（例えば、特許文献２参照）。

しかし、１ギガビット級のＤＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に代表されるように、大規模集積回路（ＬＳＩ）を構成するパターンは、サブミクロンからナノメータのオーダーになろうとしている。そして、マスクへの完全性（パターン精度および無欠陥など）への要求は年々極めて高くなっている。近年、超微細化・高集積化によってステッパの限界解像度近傍でパターン転写が行なわれるようになり、高精度フォトマスクがデバイス製造のキーとなってきた。すなわち、このＬＳＩの製造における歩留まりの低下の大きな原因の一つとして、半導体ウェハ上に超微細パターンをフォトリソグラフィ技術で露光、転写する際に使用されるマスクの欠陥があげられる。特に、半導体ウェハ上に形成されるＬＳＩのパターン寸法の微細化に伴って、パターン欠陥として検出しなければならない寸法も極めて小さいものとなっている。よって、超微細パターンの欠陥を検出するマスク欠陥検査装置が必要であり、マスク欠陥検査装置の性能向上が先端半導体デバイスの短期開発・製造歩留まり向上には必須となる。

一方、マルチメディア化の進展に伴い、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ：液晶ディスプレイ）は、５００ｍｍ×６００ｍｍ、またはこれ以上への液晶基板サイズの大型化と、液晶基板上に形成されるＴＦＴ（Ｔｈｉｎ Ｆｉｌｍ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ：薄膜トランジスタ）等のパターンの微細化が進んでいる。従って、極めて小さいパターン欠陥を広範囲に検査することが要求されるようになってきている。このため、このような大面積ＬＣＤのパターン及び大面積ＬＣＤを製作する時に用いられるフォトマスクの欠陥を高精度に検査するマスク欠陥検査装置の開発も急務となってきている。

ここで、マスクの欠陥検査方法としては、同一マスク上の異なる場所の同一パターンを比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄｉｅ（ダイツーダイ）検査」や、マスクパターンを描画する時に使用したＣＡＤデータ（設計データ）と比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ（ダイツーデータベース）検査」がある。かかる検査装置における検査方法では、細い短冊状のストライプに分割し、このストライプを連続的（実際はテーブルが連続的に動く）に走査することによって検査している。

例えば、まず、ＸＹθテーブル上にマスクを載置して適切な光源によってマスクに形成されているパターンを照明する。マスクを透過した光は拡大光学系を介してフォトダイオードアレイに入射する。従って、フォトダイオードアレイ上にパターンの光学像が結像される。そして、その光学画像は、参照画像と適切なアルゴリズムに従って比較され、一致しない場合は欠陥ありと判定される。かかる手法により欠陥検出が行われる（例えば、特許文献３参照）。
ここで，参照画像は，ｄｉｅ ｔｏ ｄｉｅ（ダイツーダイ）検査の場合には，検査するダイ領域とは別のダイの対応する光学画像のことであり，ｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ（ダイツーデータベース）検査の場合には，検査する領域の設計データから求めた光学画像の期待値のことである．

ところで、最近はさらに集積度の高いＬＳＩの出現が望まれ、これに伴って光転写装置の解像度をさらに向上させることが望まれている。この要望を実現する手段として、フォトマスクに光の干渉を利用する位相シフトパターンを設けることが提案されている。すなわち、フォトマスクに形成されるパターンの特に微細パターンの形成が要求される部分に位相シフトパターンを形成することが必要となっている。例えば、ハーフトーン方式は現在広く使われているが、マスクの遮光膜の透過率は様々で高い位相シフト効果を期待して、ハーフトーンの遮光膜として、透過率の高い遮光膜が用いられることもある。この場合に比較的広い面積を遮光するためにはクロム膜を併用した方式が用いられる場合がある。その部分は、ガラス基板上にハーフトーンの遮光膜とクロムの遮光膜が重なって存在することになる。

ここで、パターン欠陥検査装置には、位相シフトパターンを含むパターン欠陥を正確に検出できる機能が要求される。しかしながら、クロムパターンを撮像する場合の信号振幅やクロムパターン上に生じる欠陥による検出信号の挙動と、位相シフトパターン部分の信号振幅や欠陥による検出信号の挙動とは異なるため、両者を同じ欠陥判定方法・欠陥判定閾値で欠陥検出することは困難である。

また、マスク欠陥検査装置では、マスクのたわみやステージのＺ方向への変動を吸収するため、オートフォーカス機構を装備してマスクへの焦点合わせを行なう必要がある。そして、近年の微細パターンに対応するため、光学系のレンズ開口数を大きくすることに伴い、焦点深度も極めて浅くなり、高精度なオートフォーカス機構が求められている。しかし、従来の装置では、微細パターンにおいて、オートフォーカス機構の応答特性とパターンの特定の周期との組み合わせで発振したり、干渉して合焦点位置にオフセットを生じ、結果として像が不鮮明となってしまう。そこで、従来の装置では、オートフォーカス機構の応答特性とパターンの周期とが干渉しないように、オートフォーカス機構の応答速度を下げていたが、これでは、パターンへの追従が遅れてしまう。すなわち、ある焦点高さで固定され動けなくなってしまう。よって、結果として像が不鮮明となってしまう。同様に、従来の装置では、クロムパターンと位相シフトパターンが混在したフォトマスクの場合にも焦点深度が浅い光学系で合焦点位置が定まらず、結果として像が不鮮明となってしまう。したがって、従来の装置では、充分な感度の欠陥検出を行えなかった。
特開２００２−２３７４４５号公報 米国特許５３８６２２１号公報 特許第３１５４８０２号公報

以上のように、従来のマスク欠陥検査装置では、遮光パターンを撮像する場合の信号振幅や遮光パターン上に生じる欠陥による検出信号の挙動と、位相シフトパターン部分の信号振幅や欠陥による検出信号の挙動とが異なるため、両者を同じ欠陥判定方法・欠陥判定閾値で欠陥検出することは困難であるといった課題があった。

また、従来のマスク欠陥検査装置では、微細パターンにおいて、一方で、オートフォーカス機構の応答特性とパターンの周期とが干渉して発振したり、合焦点位置にオフセットを生じてしまい、結果として像が不鮮明となってしまうといった課題があった。さらに、従来の装置では、微細パターンにおいて、他方で、低い周波数でオートフォーカス機構を制御することにより、パターンへの追従が遅れてしまい、結果として像が不鮮明となってしまうといった課題があった。そして、同様に、従来の装置では、クロムパターンと位相シフトパターンが混在したフォトマスクの場合にも焦点深度が浅い光学系で合焦点位置が定まらず、結果として像が不鮮明となってしまうといった課題があった。

本発明は、上述した問題点を克服し、信号振幅や欠陥による検出信号の挙動が異なる複数の膜が存在するマスクでも欠陥検査が可能な検査手法を提供することを目的とする。また、本発明は、パターンへの追従性を向上させながら上述の干渉によるフォーカスオフセットを生じないで光学画像を取得する手法を提供することを目的とする。

本発明の一態様の光学画像取得装置は、
ガラスマスク上のパターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とを入力し、前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて、所定の領域を細分化した各領域について、パターン面上、前記パターンが占める面積比に前記パターンの膜厚を乗じた値を演算する第１の演算部と、
前記所定の領域を細分化した各領域について計算された合計値を前記各領域の領域数で除した値を演算する第２の演算部と、
を有し、
前記第２の演算部で演算された値を前記平均膜厚とする平均膜厚演算部と、
前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて作成されたマスクパターンを用いて、前記所定の領域に対応するマスクパターンの領域の光学画像を取得する場合に、前記平均膜厚に合焦位置を合わせて光学画像を取得する光学画像取得部と、
を備えたことを特徴とする。

また、本発明の他の態様の光学画像取得装置は、
ガラスマスク上の第１と第２のパターンの設計形状データと第１と第２のパターンの膜厚情報とを入力し、前記第１と第２のパターンの設計形状データと第１と第２のパターンの膜厚情報とに基づいて、所定の領域を細分化した各領域について、パターン面上、前記第１のパターンが全面に占める面積比に前記第１のパターンの膜厚を乗じた値と、パターン面上、前記第２のパターンが全面に占める面積比に前記第１と第２のパターンの膜厚の和を乗じた値との合計値を演算する第１の演算部と、
前記所定の領域を細分化した各領域について計算された合計値の総和を前記各領域の領域数で除した値を演算する第２の演算部と、
を有し、
前記第２の演算部で演算された値を前記平均膜厚とする平均膜厚演算部と、
前記第１と第２のパターンの設計形状データと第１と第２のパターンの膜厚情報とに基づいて作成されたマスクパターンの光学画像を取得する場合に、前記所定の領域に対応するマスクパターンの領域の光学画像を前記平均膜厚に合焦位置を合わせて取得する光学画像取得部と、
を備えたことを特徴とする。

そして、本発明の一態様の光学画像取得方法は、
パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とを入力し、前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて、所定の領域の平均膜厚を演算する平均膜厚演算工程と、
前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて作成されたマスクパターンを用いて、前記所定の領域に対応するマスクパターンの領域の光学画像を取得する場合に、前記平均膜厚に合焦位置を合わせて光学画像を取得する光学画像取得工程と、
を備えたことを特徴とする。

また、本発明の一態様のマスク検査装置は、
第１と第２のパターンの設計形状データに基づいて作成されたマスクパターンの光学画像を取得する光学画像取得部と、
変更可能な比較判定閾値のいずれかを用いて、前記マスクパターンの光学画像と参照画像とを比較する比較部と、
前記第１と第２のパターンの設計形状データに基づいて、前記変更可能な比較判定閾値のうち、いずれの比較判定閾値を用いるかを判定し、判定された結果を前記比較部に出力する判定部と、
を備えたことを特徴とする。

本発明の一態様によれば、平均膜厚に合焦位置を合わせることができ、所定の領域の光学画像を取得する場合に、発振や干渉によるフォーカスオフセットを生じないで光学画像を取得することができる。その結果、従来よりも高い応答性でオートフォーカス機構を制御することができ、パターンへの追従性を向上させることができる。また、本発明の他の態様によれば、前記第１と第２のパターンの設計形状データに基づいて、取得画像の膜種別を事前に知ることができる。そして、判定対象(膜種別)によって複数の比較判定閾値を使い分けることができる。その結果、信号振幅や欠陥による検出信号の挙動が異なる複数の膜が存在するマスクでも欠陥検査を行なうことができる。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるマスク検査装置の構成を示す概念図である。
図１において、光学画像取得装置の一例となる、マスクの欠陥を検査するマスク検査装置１００は、光学画像取得部と制御系回路を備えている。光学画像取得部は、ＸＹθテーブル１０２、光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６、レーザ測長システム１２２、オートローダ１３０、ピエゾ素子１４２を備えている。制御系回路では、コンピュータとなる制御計算機１１０が、バス１２０を介して、位置回路１０７、比較回路１０８、展開回路１１１、参照回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレシキブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、プリンタ１１９、オートフォーカス制御回路１４０に接続されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータにより駆動される。

被検査試料となるフォトマスク１０１（ガラスマスクの一例）は、ＸＹθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能に設けられたＸＹθテーブル１０２上に載置され、フォトマスク１０１に形成されたパターンには適切な光源１０３によって光が照射される。フォトマスク１０１を透過した光は拡大光学系１０４を介して、フォトダイオードアレイ１０５に光学像として結像し、入射する。フォトマスク１０１のたわみやＸＹθテーブル１０２のＺ方向への変動を吸収するため，オートフォーカス制御回路１４０により制御されるピエゾ素子１４２を用いてフォトマスク１０１への焦点合わせを行なう。

図２は、展開回路の内部構成を示すブロック図である。
図２において、展開回路１１１は、バスと接続されるＩ／Ｆ（インターフェース）２１２、データメモリ２２２、図形解釈回路２３２、パターン発生回路２４２、Ｉ／Ｆ２１４、データメモリ２２４、図形解釈回路２３４、パターン発生回路２４４、平均膜厚演算回路２５０、パターン合成回路２６０を備えている。そして、平均膜厚演算回路２５０は、重み付け演算回路２５２、平均化演算回路２５４、パターン重なり状況判定回路２５６を有している。平均膜厚演算回路２５０からの出力は、比較回路１０８やオートフォーカス制御回路１４０に送信される。パターン合成回路２６０からの出力は、参照回路１１２に送信される。また、比較回路１０８には、光学画像取得部１５０から光学画像データが送信される。光学画像取得部１５０には、上述したように、ＸＹθテーブル１０２、光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６、レーザ測長システム１２２、オートローダ１３０、ピエゾ素子１４２を備えている。図２では、このうち、ＸＹθテーブル１０２、光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６が記載され、残りの構成は省略している。

図３は、フォトマスクの一例を示す図である。
フォトマスク１０１に形成されるパターンは、例えば、周辺パターン２１と回路パターン２２とに分けられる。回路パターン２２は、さらにロジック・コントローラ部２３とメモリ部２４とに分けられる。これら回路パターン２２の特に微細パターンの形成が要求される部分に、光の干渉を利用する位相シフトパターンを形成することにより、光転写装置の解像度をさらに向上させることができる。

図４は、位相シフトの構造の一例を示す図である。
位相シフトの構造には種々の方式が考えられており、図４（ａ）に示すレベンソン方式、図４（ｂ）に示す補助パターン方式、図４（ｃ）に示すエッジ強調方式、図４（ｄ）に示すクロムレス方式、図４（ｅ）に示すハーフトーン方式などがある。なお、フォトマスク１０１は、ガラス基板２５に遮光パターン２６や位相シフトパターン２７を用いて形成される。例えば、遮光パターン２６には、ガラス基板２５の表面に遮光機能のあるクロム層を所定の形状（以後、クロムパターンと呼ぶ）に設けたものが用いられる。そして、位相シフトパターン２７は、例えば、ＳｉＯ_２やＭｏＳｉなどの半透光性材料で形成される。

図５は、パターン設計データの一例を示す図である。
パターン設計データは長方形や三角形を基本図形としたもので、例えば、図５に示すように図形のＸ寸法Ｌ１、Ｙ高さＬ２、図形の配置座標（ｘ、ｙ）を組み合わせて記述されている。データファイルには、かかる図形のＸ寸法Ｌ１、Ｙ高さＬ２、図形の配置座標（ｘ、ｙ）や、この他に遮光パターンと位相シフトパターンを区別する識別子となる膜種別コード、長方形や三角形を区別する識別子となる図形コードや、描画時や検査時の設定条件が含まれている。ここでは、１つの膜種別コードごとに１つのデータファイルを作成している。よって、遮光パターン（クロムパターン）設計データと位相シフトパターン設計データとの２つのデータファイルを使用する。

図６は、ハーフトーン膜とクロム膜とで形成されるフォトマスクの一例を示す図である。
図６において、フォトマスクは、ガラス基板上にハーフトーン膜によるパターンが形成され、比較的広い面積を遮光するために、ハーフトーン膜上にクロム膜を形成している。ハーフトーン膜上にクロム膜を形成することにより、比較的広い面積での十分な遮光を行なうことができる。

図７は、光学画像の取得手順を説明するための図である。
被検査領域は、図７に示すように、Ｙ方向に向かって、例えば、２００μｍ程度のスキャン幅Ｗでの細い短冊状の複数の検査ストライプに仮想的に分割され、更にその分割された各検査ストライプが連続的に走査されるようにＸＹθテーブル１０２の動作が制御され、Ｘ方向に移動しながら光学画像が取得される。フォトダイオードアレイ１０５では、図７に示されるようなスキャン幅Ｗの画像を連続的に入力する。そして、第１の検査ストライプにおける画像を取得した後、第２の検査ストライプにおける画像を今度は逆方向に移動しながら同様にスキャン幅Ｗの画像を連続的に入力する。そして、第３の検査ストライプにおける画像を取得する場合には、第２の検査ストライプにおける画像を取得する方向とは逆方向、すなわち、第１の検査ストライプにおける画像を取得した方向に移動しながら画像を取得する。このように、連続的に画像を取得していくことで、無駄な処理時間を短縮することができる。

フォトダイオードアレイ１０５上に結像されたパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５によって光電変換され、更にセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログデジタル）変換される。これらの光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６により高倍率の検査光学系が構成されている。

ＸＹθテーブル１０２は、制御計算機１１０の制御の下にテーブル制御回路１１４により駆動される。そして、ＸＹθテーブル１０２の移動位置はレーザ測長システム１２２により測定され、位置回路１０７に供給される。また、ＸＹθテーブル１０２上のフォトマスク１０１はオートローダ制御回路１１３により駆動されるオートローダ１３０から搬送されるものとなっている。

センサ回路１０６から出力された測定パターンデータは、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上におけるフォトマスク１０１の位置を示すデータとともに比較回路１０８に送られる。

一方、磁気ディスク装置１０９には、被検査マスクとなるフォトマスク１０１にパターンを形成するときに用いられた位相シフトパターンの描画データと、クロム遮光膜の描画データとが格納されている。そして、これらを検査に使用する。フォトマスク１０１を載置したＸＹθテーブル１０２は連続移動方向（Ｘ）とステップ移動方向（Ｙ）の動作でマスク全面を走査するが，これらのデータは、例えば、一度のステージ連続移動（Ｘ方向）検査に必要な量を単位（検査ストライプ）として位相シフトパターンの描画データとクロム遮光膜の描画データとを制御計算機１１０に取り込み、検査基準データを作成していく。言い換えれば、フォトマスク１０１のパターン形成時に用いた設計データは、図７に示す検査ストライプと呼ぶ短冊状の領域を単位として記憶装置の一例である磁気ディスク１０９から制御計算機１１０を通して展開回路１１１に読み出される。ここでは、遮光パターン（クロムパターン）と位相シフトパターン（ハーフトーンパターン）の設計データとがそれぞれ読み出される。

マスク検査装置１００は、このデータを読み込んで、遮光パターン（クロムパターン）設計データのみの場合、位相シフトパターン設計データのみの場合、両者が混在している場合に応じて、検査に必要な各回路の動作モードの設定を行う。ここでは、両者が混在している場合について説明する。
展開回路１１１内では、遮光パターン（クロムパターン）の設計データをＩ／Ｆ２１２において入力すると、メモリ部となるデータメモリ２２２に、一時的に蓄積される。そして、送られた図形データはデータメモリ２２２から図形解釈回路２３２に送られ、図５に示したようなその図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、パターン発生回路２４２において、所定の量子化寸法のグリッドのパターンとして２値ないしは多値の図形パターンデータを展開する。同様に、位相シフトパターン（ハーフトーンパターン）の設計データをＩ／Ｆ２１４において入力すると、メモリ部となるデータメモリ２２４に、一時的に蓄積される。そして、送られた図形データはデータメモリ２２４から図形解釈回路２３４に送られ、図５に示したようなその図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、パターン発生回路２４４において、所定の量子化寸法のグリッドのパターンとして２値ないしは多値の図形パターンデータを展開する。展開された各グリッドのパターンデータは、パターン発生回路２４２，２４４に設けた図示していない大容量のストライプパターンメモリに一時的に蓄積する。その容量は検査ストライプ１本分のグリッドのパターンデータを格納するのに充分な大きさにしておくのが望ましい。或いは、データメモリ２２２，２２４や磁気ディスク装置１０９に記憶させても構わない。

ここでは、遮光パターンと位相シフトパターンの設計データの識別は計算機１１０で行われるものとする。このため、展開回路１１１はデータメモリからパターン発生回路までを２式用意して、遮光パターン、位相シフトパターンそれぞれのパターンデータを発生させる。

パターン合成回路２６０では、ハーフトーン図形パターンデータとクロム図形パターンデータとをそれぞれ展開された所定のグリッドのパターンとして取り扱い、同一位置のパターン同士を重ね合わせて合成する。この際に、発生したパターンデータは、ガラス面を透過する透過率と、ハーフトーン遮光膜の検査に用いる光源波長での透過率と、遮光パターン（クロムパターン）の透過率とを考慮した信号振幅の重み付け加算などの合成処理を行い、参照データを発生させる参照回路１１２に送られる。例えば、被検査マスクに光を照射して透過してくる光をセンサで受光して検査する際に、遮光パターン（クロムパターン）膜の検査光波長での透過率はほぼゼロとなり、位相シフトパターン（ハーフトーン）膜の検査光波長での透過率は数パーセントから数十パーセントになる。そして、グリッドパターンの各升目について、ガラス面（Ｑｚ）が占める面積比×ガラス面を透過する透過率（例えば、「１」）と、ハーフトーン膜（ＨＴ）が占める面積比×ハーフトーン膜を透過する透過率（例えば、「１５〜２０」）と、Ｃｒ膜が占める面積比と×Ｃｒ膜を透過する透過率（例えば、「０」）との和を求め、求めた値をその升目の多値データとする。各升目が１画素である場合には、その多値データをその画素の階調値とする。

図１では、透過像を用いた検査を行なう構成としているため、発生したパターンデータは、ガラス面を透過する透過率とハーフトーン遮光膜の検査に用いる光源波長での透過率と遮光パターン（クロムパターン）の透過率とを考慮した信号振幅の重み付け加算などの合成処理を行うが、反射像を用いた検査を行なう構成にしてももちろん構わない。かかる場合には、発生したパターンデータは、ガラス面での反射率とハーフトーン遮光膜の検査に用いる光源波長での反射率と遮光パターン（クロムパターン）の反射率とを考慮した信号振幅の重み付け加算などの合成処理を行なえばよい。反射光を使用して検査する場合には、ガラスパターン領域はほとんど光を反射しないため暗く撮影され、遮光パターン（クロムパターン）はよく反射するため明るく撮影される。位相シフトパターン（ハーフトーン）膜はその中間となる。そして、グリッドパターンの各升目について、ガラス面（Ｑｚ）が占める面積比×ガラス面を反射する反射率（例えば、「０」）と、ハーフトーン膜（ＨＴ）が占める面積比×ハーフトーン膜を反射する反射率（例えば、「８０〜８５」）と、Ｃｒ膜が占める面積比と×Ｃｒ膜を反射する反射率（例えば、「１」）との和を求め、求めた値をその升目の多値データとする。各升目が１画素である場合には、その多値データをその画素の階調値とする。

参照回路１１２は、送られてきた図形のイメージデータに適切なフィルタ処理を施し、参照画像を生成する。

図８は、フィルタ処理を説明するための図である。
センサ回路１０６から得られた測定パターンデータは、拡大光学系１０４の解像特性やフォトダイオードアレイ１０５のアパーチャ効果、隣接画素間の干渉などによってぼやけが生じた状態、すなわちフィルタが作用した状態、言い換えれば連続変化するアナログ状態にあるため、画像強度（濃淡値）がデジタル値の設計側のイメージデータにもフィルタ処理を施して、測定パターンデータに合わせるためである。

そして、比較回路１０８において、実画像となる測定パターンデータと、参照画像とを所定の領域（エリア）の画像として切り出す。そして、測定パターンデータと参照画像との位置合わせ（エリアアライメント）を行い、エリアアライメントされた測定パターンデータと参照画像とを比較し、例えば、その差分が設定された閾値以上であれば欠陥として判定する。比較回路１０８で欠陥を検出する方法は様々な手段が考えられる。例えば、撮影されたパターン像の信号レベルと参照パターンの信号レベル同士を比較するレベル比較方式や双方の微分値同士を比較する方式など様々な手段がある。さらに、透過画像のほか反射画像を使用する事も考えられる。

ここで、ガラス基板上にハーフトーン膜による所定の周期でラインアンドスペースの微細パターンが形成されたフォトマスクを検査する場合、通常、連続移動の検査走査中のマスク像を撮影する光学系のオートフォーカス機構は、膜面に焦点が合うようにオートフォーカス制御回路１４０によりピエゾ素子１４２がサーボ制御されている。すなわち、ガラス面では、ガラス面に焦点が合うようにサーボ制御され、ハーフトーン膜が形成された領域では、ハーフトーン膜上面に焦点が合うようにサーボ制御される。しかし、上述したように、サーボの応答特性とパターンの特定の周期が干渉して発振してしまうと本来の制御量よりも過剰に反応してしまう。かかる現象を起こさないように、ピエゾ素子１４２の駆動およびサーボの応答特性を，発振を起こす周波数よりも十分低く（例えば２０Ｈｚ）すると、微細パターンでは追従遅れが生じ、ある焦点高さで固定され動けなくなってしまう。そこで、本実施の形態では、所定の領域ごとに平均膜厚分布を求め、フォーカスオフセットをパターンに応じて補正する。

すなわち、平均膜厚演算工程として、平均膜厚演算部の一例となる平均膜厚演算回路２５０は、パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とを入力し、前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて、所定の領域の平均膜厚を演算する。例えば、所定の領域として、２００μｍ×２００μｍの領域とする。

図９は、平均膜厚を演算する手法を説明するための図である。
図９（ａ）には、所定の領域として、ガラス基板２０２上に膜厚ｔ１のハーフトーン膜２０４による所定の周期でラインアンドスペースの微細パターンが形成された領域が記載されている。その領域内の上述した所定の量子化寸法で細分化されたグリッドのパターンごとに平均膜厚を演算して、さらに、前記所定の領域としての平均膜厚を演算する。所定の量子化寸法のグリッドのパターンとして、例えば、画素単位に分割すると好適である。図９（ａ）では、かかる所定の領域内の画素Ｘ１を示している。

図９（ｂ）に示すように、画素Ｘ１を上面から見ると、画素Ｘ１の領域は、ハーフトーン膜２０４の領域（ＨＴ）とガラス面の領域（Ｑｚ）とが混在した領域となる。平均膜厚演算回路２５０内では、演算部の一例である重み付け演算回路２５２が、前記所定の領域を細分化した各領域である各画素について、パターン面上、前記パターンが占める面積比に前記パターンの膜厚を乗算器により乗じた値を演算する。言い換えれば、画素Ｘ１の領域のうち、領域（ＨＴ）の面積比をａ１、Ｃｒ膜２０６の領域（Ｃｒ）の面積比をｂ１、領域（Ｑｚ）の面積比をｃ１（ただし、ａ１＋ｂ１＋ｃ１＝１）とすると、ｂ１＝０なので、画素Ｘ１での平均膜厚Ｔ１は、Ｔ１＝ａ１・ｔ１となる。

そして、画素Ｘ１を含むハーフトーン膜２０４とガラス面とのラインアンドスペースパターンが形成された所定の領域全体での平均膜厚を演算する。演算部の一例である平均化演算回路２５４が、前記所定の領域を細分化した各領域である各画素について計算された合計値を前記各領域の領域数で除した値を演算する。そして、平均化演算回路２５４で演算された値をかかる所定の領域における平均膜厚とする。

図１０は、所定の領域を細分化した状態を示す図である。
図１０に示すように、画素Ｘ１を含むかかる所定の領域を２００μｍ×２００μｍのエリアＸとすると、エリアＸでの平均膜厚Ｔは、エリアＸ内の画素数ｎの各画素の平均膜厚Ｔｎの和を画素数ｎで割った値となる。

光学画像取得工程として、平均膜厚演算回路２５０で演算されたエリアＸの平均膜厚Ｔは、オートフォーカス制御回路１４０に出力され、オートフォーカス制御回路１４０は、光学画像取得部１５０が、前記パターンの設計形状データと前記パターンの膜厚情報とに基づいて作成されたマスクパターンが形成されたフォトマスク１０１を用いて、エリアＸに対応するマスクパターンの領域の光学画像を取得する場合に、ピエゾ素子１４２を制御する。そして、光学画像取得部１５０は、前記平均膜厚Ｔに合焦位置を合わせて光学画像を取得する。

以上のように、平均膜厚に合焦位置をオフセットすることにより、所定の周期のラインアンドスペースの微細パターンが形成された領域の光学画像を取得する場合に、サーボの応答特性とパターンの周期が干渉して発振してしまうことを防止することができる。よって、応答周波数を例えば２０Ｈｚから１００Ｈｚに上げ、発振周波数に当たらない他の領域を走査する際のパターンへの追従性を向上させることができる。

同様に、図９（ａ）には、広い面積に膜厚ｔ１のハーフトーン膜２０４が形成され、その上に遮光膜となるクロム（Ｃｒ）膜２０６が形成されたフォトマスク１０１が記載されている。ここでは、ハーフトーン膜２０４とＣｒ膜２０６との合計膜厚がｔ２で示される。所定の領域内に、さらに、Ｃｒ膜２０６が混在する場合には、以下のように平均膜厚を演算する。

平均膜厚演算工程として、平均膜厚演算回路２５０は、ハーフトーン膜２０４のパターンの設計形状データとハーフトーン膜２０４の膜厚情報と、Ｃｒ膜２０６のパターンの設計形状データとＣｒ膜２０６の膜厚情報とを入力し、かかる設計形状データと膜厚情報とに基づいて、所定の領域の平均膜厚を演算する。

例えば、所定の領域内に、画素Ｘ２を含む場合、図９（ｂ）に示すように、画素Ｘ２を上面から見ると、画素Ｘ２の領域は、ハーフトーン膜２０４の領域（ＨＴ）とＣｒ膜２０６の領域（Ｃｒ）とガラス面の領域（Ｑｚ）とが混在した領域となる。平均膜厚演算回路２５０内では、演算部の一例である重み付け演算回路２５２が、所定の領域を細分化した各領域となる各画素について、パターン面上、ハーフトーン膜２０４が全面に占める面積比に前記ハーフトーン膜２０４の膜厚を乗じた値と、パターン面上、前記Ｃｒ膜２０６が全面に占める面積比にハーフトーン膜２０４とＣｒ膜２０６の膜厚の和ｔ２を乗じた値との合計値を演算する。言い換えれば、画素Ｘ２の領域のうち、領域（ＨＴ）の面積比をａ２、領域（Ｃｒ）の面積比をｂ２、領域（Ｑｚ）の面積比をｃ２（ただし、ａ２＋ｂ２＋ｃ２＝１）とすると、画素Ｘ２での平均膜厚Ｔ２は、Ｔ２＝ａ１・ｔ１＋ｂ１・ｔ２で示すことができる。

そして、画素Ｘ２を含む所定の領域全体での平均膜厚を演算する。演算部の一例である平均化演算回路２５４が、前記所定の領域を細分化した各領域となる各画素について計算された合計値の総和を前記各領域の領域数で除した値を演算する。そして、平均化演算回路２５４で演算された値をかかる所定の領域における平均膜厚とする。

平均膜厚演算回路２５０で演算された所定の領域の平均膜厚Ｔは、オートフォーカス制御回路１４０に出力され、光学画像取得工程として、オートフォーカス制御回路１４０は、光学画像取得部１５０が、ハーフトーン膜２０４のパターンの設計形状データとハーフトーン膜２０４の膜厚情報と、Ｃｒ膜２０６のパターンの設計形状データとＣｒ膜２０６の膜厚情報とに基づいて作成されたマスクパターンが形成されたフォトマスク１０１を用いて、所定の領域に対応するマスクパターンの領域の光学画像を取得する場合に、ピエゾ素子１４２を制御する。そして、光学画像取得部１５０は、前記平均膜厚Ｔに合焦位置を合わせて光学画像を取得する。

以上のように、所定の領域ごとに平均膜厚分布を求めることで、フォーカスオフセットをパターンに応じて補正することができる。

図１１は、フォーカス制御における従来技術との比較を説明するための図である。
実際の検査装置では、光学系を固定してステージに載置されたマスクが連続およびステップ移動を行うものであるが、本図ではマスクを固定してレンズが移動するごとく表示している。従来のオートフォーカス制御では、上述したように、追従遅れが生じてしまいガラスからハーフトーンへの変化部分などではフォーカスが合わない区間が存在するなどの課題がある。区間（１）ではパターンが微細なためガラスとハーフトーン膜厚の中間のいずれかの高さで推移する。また、区間（２）で示すように、従来のフォーカス制御ではサーボの応答特性とパターンの周期が干渉して本来の制御量よりも過剰に反応する現象も考えられる。本実施の形態によれば、ステージが走行する先のパターン情報を予め演算して合焦位置に制御できるので、安定してガラスとハーフトーン膜厚の中間の高さに制御することができるようになる。また、図１１の例の区間（１）だけでなく、区間（２）も同様にパターンの膜厚の平均化計算を行なうことができる。そのため、区間（２）でも安定してガラスとハーフトーン膜厚の中間の適切な高さに制御することができるようになる。さらに、応答周波数を上げることができるので、パターンへの追従性も向上させることができる。

以上のように、本実施の形態の平均膜厚演算回路２５０では、遮光パターン、位相シフトパターンそれぞれのパターンデータに膜厚相当の重み付けをしてそれらを加算することで、被検査マスク上の膜厚分布を求めることができる。そして、求めた膜厚分布マップは、オートフォーカス制御回路１４０に伝達される。膜厚分布の演算方法は、上述したように、予め遮光パターン、位相シフトパターンそれぞれの膜厚データを入力しておき、両方ともパターンが存在しない場所を基準として、それぞれのパターンマップのパターンありの領域にそれぞれの膜厚相当の重み付けをして加算する。求まった膜厚分布マップは、微細なパターン変化でオートフォーカス回路が誤反応せぬように、所定の空間領域分をオートフォーカス制御回路１４０に伝達することが望ましい。

以上の説明では、グリットパターンとして、画素単位に分割した例について説明したが、グリットパターンとして、２値のビットパターンとして分割しても構わない。かかる場合には、遮光パターンの各升目において、パターンありを論理１、パターンなしを論理０として、各升目に遮光パターンの膜厚ｔ３（ここでは、ｔ３とする）を乗じた値を所定の領域内で合計する。同様に、位相シフトパターンの各升目において、パターンありを論理１、パターンなしを論理０として、各升目に位相シフトパターンの膜厚ｔ１を乗じた値を所定の領域内で合計する。遮光パターンでの合計値と位相シフトパターンでの合計値との和を所定の領域内の升目数で除した値をかかる所定の領域における平均膜厚とすればよい。すなわち、重み付け演算回路２５２が、各升目に遮光パターンの膜厚ｔ３を乗じた値を演算し、演算された値を所定の領域内で合計する。そして、同様に、重み付け演算回路２５２が、各升目に位相シフトパターンの膜厚ｔ１を乗じた値を演算し、所定の領域内で合計する。そして、平均化演算回路２５４が、遮光パターンでの合計値と位相シフトパターンでの合計値との和を所定の領域内の升目数で除した値を演算すればよい。

次に、位相シフトパターン（ハーフトーンパターン）は、図６や図９や図１１に示したように、１枚のマスク内でも微細なパターンを形成したいメインパターン部分に用いられることが多く、これに対して、広いパターンには、補助的に遮光パターン（クロムパターン）が使用される場合がある。位相シフトパターン（ハーフトーンパターン）に求められる欠陥検出感度に対して、補助的に用いられる遮光パターン（クロムパターン）の欠陥判定を緩くすることで、本来考慮しなくても良い欠陥を誤検出しなくて済ますことができる。

すなわち、光学画像取得工程として、光学画像取得部１５０が、ハーフトーンのパターンの設計形状データとクロムパターンの設計形状データに基づいて作成されたマスクパターンが形成されたフォトマスク１０１の光学画像を取得する場合、判定工程として、判定部の一例であるパターン重なり状況判定回路２５６が、ハーフトーンのパターンの設計形状データとクロムパターンの設計形状データに基づいて、変更可能な比較判定閾値のうち、いずれの比較判定閾値を用いるかを判定し、判定された結果（しきい値補正信号）を比較回路１０８に出力する。そして、比較工程として、比較回路１０８は、入力したパターン重なり状況判定回路２５６の判定結果に従って、変更可能な比較判定閾値のいずれかを用いて、前記マスクパターンの光学画像と参照画像とを比較する。そして、判定工程として、パターン重なり状況判定回路２５６は、は、ハーフトーンパターン上にクロムパターンが形成される場合に、前記比較回路１０８が、クロムパターンが在る前記マスクパターンの光学画像と参照画像とを比較する場合に、相対的に感度の緩い比較判定閾値を用いるように判定する。クロムパターンは、広い面積に補助的に用いられる遮光パターンなので、相対的に感度の緩い比較判定閾値で十分である。これにより、本来考慮しなくても良い欠陥を誤検出しなくて済ますことができる。

以上のように、本実施の形態では、パターン重なり状況判定回路２５６で位相シフトパターン（ハーフトーンパターン）の領域と遮光パターン（クロムパターン）の領域を識別して、判定しきい値補正信号として検査中の領域の情報を比較回路１０８に伝達すればよい。よって、比較回路１０８では、比較判定の判定閾値を動的に変化させることができる。

ここで、パターン重なり状況判定回路２５６では、パターン発生回路２４４において、所定の量子化寸法のグリッドのパターンとして２値ないしは多値で展開された図形パターンデータの各升目に少しでもクロムパターンが含まれていれば、相対的に感度の緩い比較判定閾値を用いるように判定することが望ましい。例えば、各升目が図９に示したように画素単位である場合には、領域（Ｃｒ）の面積比ｂが少しでも在れば相対的に感度の緩い比較判定閾値を用いるように判定する。クロムパターンは、もともと面積の広い寸法精度の緩いパターンで用いられる。よって、比較判定閾値が緩くても構わないからである。

ここで、所定の量子化寸法のグリッドパターンは、２値のビットパターンでも構わない。
図１２は、２値のビットパターンの一例を示す図である。
図１２（ａ）には、パターンＡとして、クロムパターンの一部を示している。図１２（ｂ）には、パターンＢとして、ハーフトーンパターンの一部を示している。そして、ハーフトーンパターンとクロムパターンとをそれぞれ所定のグリッドのビットパターンとして取り扱い、同一位置のパターン同士を重ね合わせて合成する。合成方法は、それぞれのパターンありを論理１、パターンなしを論理０とみなして図１２（ｃ）に示すように論理積を採るなどの方法が考えられる。そして、パターン重なり状況判定回路２５６は、合成後に論理１となったビット領域を相対的に感度の緩い比較判定閾値を用いるように判定する。グリッドが一致せず異なる場合には、一方に合わせて他方を再サンプリングするなどして合成すればよい。

ここで、遮光パターン（クロムパターン）の領域だけ欠陥判定閾値を緩和するには、クロムパターンのビットマップを求めて、その論理１の領域は感度緩和、論理０の領域を感度通常として取り扱うよう比較回路に通知すればよい。

さらに、同様の考慮は位相シフトパターン（ハーフトーンパターン）と遮光パターン（クロムパターン）のパターン境界においても有効である。よって、クロムパターンのエッジ位置から所定の寸法幅の境界領域を定義してその領域は欠陥判定閾値を緩和することが考えられる。かかる場合には、パターン重なり状況判定回路２５６は、合成後に論理１となったビット領域を相対的に感度の緩い比較判定閾値を用いるように判定するとともに、論理０となったビット領域でも論理１となったビット領域から所定のビット数分、相対的に感度の緩い比較判定閾値を用いるように判定するとよい。かかる境界領域として、位相シフトパターン（ハーフトーンパターン）と遮光パターン（クロムパターン）のパターン境界位置から位相シフトパターン側に位相シフトパターンだけの幅の１／２０以内の幅を緩和領域とすると好適である。例えば、位相シフトパターンだけの幅が１０μｍである場合、境界から０．５μｍ以内を緩和領域とするとよい。

以上のように、比較判定閾値を緩める領域を判定し、比較回路１０８に通知することにより、本来考慮しなくても良い欠陥を誤検出しなくて済ますことができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、グリットパターンを「１」或いは「０」のビットパターンで表す場合についても説明したが、かかる「１」或いは「０」の代わりに、位相シフトパターン（ハーフトーン）膜の検査光波長での透過率あるいは反射率と遮光パターン（クロムパターン）膜の検査光波長での透過率あるいは反射率とを使用してもよい。言い換えれば、透過率あるいは反射率を識別子として用いても構わない。その他の構成は、実施の形態１或いは２と同様で構わないため、説明を省略する。

平均膜厚演算を行なう場合、遮光パターンの各升目において、パターンありを透過率値（例えば、「０」）或いは反射率値（例えば、「１」）、パターンなしをその他の値として、所定の領域内で、各升目のうち、パターンありの升目数だけ遮光パターンの膜厚ｔ３を加算した値を演算する。同様に、位相シフトパターンの各升目において、パターンありを透過率値（例えば、「１５〜２０」）或いは反射率値（例えば、「８０〜８５」）、パターンなしをその他の値として、所定の領域内で、各升目のうち、パターンありの升目数だけ位相シフトパターンの膜厚ｔ１を加算した値を演算する。そして、遮光パターンでの加算合計値と位相シフトパターンでの加算合計値との和を所定の領域内の升目数で除した値をかかる所定の領域における平均膜厚とすればよい。すなわち、重み付け演算回路２５２が、パターンありの升目数だけ遮光パターンの膜厚ｔ３を加算した値を演算する。そして、同様に、重み付け演算回路２５２が、パターンありの升目数だけ位相シフトパターンの膜厚ｔ１を加算した値を演算する。そして、平均化演算回路２５４が、遮光パターンでの合計値と位相シフトパターンでの合計値との和を所定の領域内の升目数で除した値を演算すればよい。

パターン重なり状況判定を行なう場合、パターン重なり状況判定回路２５６は、遮光パターンの各升目において、パターンありを透過率値（例えば、「０」）或いは反射率値（例えば、「１」）、パターンなしをその他の値として、所定の領域内で、各升目のうち、パターンありの升目の位置で、判定閾値を緩和するようにすればよい。

以上のように、透過率あるいは反射率を識別子として用いても実施の形態１と同等の効果を得ることができる。

実施の形態３．
上述した各実施の形態では、パターン発生回路２４２，２４４で発生させたハーフトーン図形パターンデータとクロム図形パターンデータをそれぞれ所定のグリッドのパターンとして取り扱い、同一位置のパターン同士を重ね合わせて合成する場合について説明した。実施の形態３では、ハーフトーン図形パターンデータを展開する量子化寸法は微細パターンを表現するために比較的細かな寸法にして、クロム図形パターンデータを展開する量子化寸法は比較的大きな量子化寸法とする組み合わせとする場合について説明する。その他の構成は、実施の形態１或いは２と同様で構わないため、説明を省略する。

図１３は、展開量子化寸法の異なるグリッドパターンの一例を示す図である。
図１３において、ハーフトーン（ＨＴ）図形パターンデータの一部が、図１３（ａ）に、クロム（Ｃｒ）図形パターンデータの一部が、図１３（ｂ）に示されている。ここでは、ハーフトーン（ＨＴ）パターンは、クロム（Ｃｒ）パターンの１／２（面積で１／４）の量子化寸法で展開されている。かかるグリッドが異なる場合には、一方に合わせて他方を再サンプリングする。かかる場合、ハーフトーン（ＨＴ）パターンの量子化寸法を、クロム（Ｃｒ）パターンの量子化寸法に合わせると好適である。パターン重なり状況判定を行なう場合、クロム領域が少しでも在る領域は、判定閾値を緩和することが望ましいからである。
パターン発生回路２４４は、４倍の量子化寸法でハーフトーン図形パターンデータを再サンプリングする。再サンプリングする場合、もとのビットパターンのパターンありを論理１、パターンなしを論理０とみなして、４倍の量子化寸法の升目内に位置するもとの４つの升目の論理和を演算して、その結果を再サンプリングする４倍の量子化寸法の升目の値とするとよい。少しでもハーフトーン領域が在る領域は、パターンありとすることにより、合成した場合に、Ｃｒ領域でありながらＨＴ領域でないという誤判定を避けることができる。そして、グリッドが一致したところで、２つのパターンを合成すればよい。

ここで、展開する量子化寸法によっては、合成に際して量子化誤差を生じる。
図１４は、展開量子化寸法の異なるグリッドパターンの別の一例を示す図である。
例えば、ある所定の領域を見た場合に、図１４（ａ）に示すハーフトーン（ＨＴ）パターンのビットパターンと、図１４（ｂ）に示すクロム（Ｃｒ）パターンのビットパターンとがそれぞれ展開されていた場合、かかる２つを合成すると図１４（ｃ）に示すようにグリット位置が一致しなくなってしまう。さらに、量子化誤差は、本来のパターン設計データからビットパターンデータに変換する際にも生じているため、一方に合わせて他方を再サンプリングすると誤差が累積することになり、例えばハーフトーンとクロムのエッジ位置が正確な位置からずれてしまう恐れがある。

そこで、パターン発生回路２４２，２４４は、遮光パターン（クロムパターン）の量子化寸法とグリッド位置と位相シフトパターン（ハーフトーン）の量子化寸法とグリッド位置とを一致させること、あるいは、両者の量子化寸法（グリッドサイズ）を整数倍の関係にすることで、平均膜厚演算回路２５０内で、平均膜厚の演算やパターン重なり状況を判定する場合の合成に伴う量子化誤差を避けることができる。

図１５は、展開量子化寸法の異なるグリッドパターンの別の一例を示す図である。
例えば、ある所定の領域を見た場合に、図１５（ａ）に示すハーフトーン（ＨＴ）パターンのビットパターンと、図１５（ｂ）に示すクロム（Ｃｒ）パターンのビットパターンとがそれぞれ展開されていた場合、図１５（ｂ）に示すクロム（Ｃｒ）パターンのビットパターンの量子化寸法を図１５（ａ）に示すハーフトーン（ＨＴ）パターンのビットパターンの量子化寸法の整数倍（図では２倍）にすることにより、かかる２つを合成すると図１５（ｃ）に示すようにグリット位置が一致し、量子化誤差を避けることができる。

１グリッドの寸法は、例えば、１００ｎｍや１０ｎｍなどの設計データ側で設計ルールと呼ばれている所定の基準寸法に合わせることも考えられるが、上述したようにセンサで測定パターンを取得する際の１画素寸法に揃えることも好適である。

実施の形態４．
上述した各実施の形態では、遮光パターン（クロムパターン）設計データ、位相シフトパターン設計データの識別は制御計算機１１０で行う例を示したが、実施の形態４では、制御計算機１１０では識別せずに、展開回路１１１で処理する場合について説明する。

上述した各実施の形態において、図５に示したデータファイルでは、膜種別ごとにデータファイルが磁気ディスク装置１０９に記憶されているため、制御計算機１１０は、膜種別ごとに識別して、展開回路１１１に送信していた。よって、展開回路１１１でも図２に示したように、膜種別ごとに、Ｉ／Ｆ２１２、データメモリ２２２、図形解釈回路２３２、パターン発生回路２４２の１セットと、Ｉ／Ｆ２１４、データメモリ２２４、図形解釈回路２３４、パターン発生回路２４４の１セットとを備えていた。

図１６は、データファイルの一例を示す図である。
図１６では、１つのデータファイルに膜種別の異なる設計データが混在している場合を示している。かかる場合のように、両者を混在させる場合には、図形単位あるいはある程度の図形をまとめたグループの単位、あるいはさらに複数のグループをまとめた単位ごとに、膜種を示す識別情報を付加しておく。

図１７は、実施の形態４における展開回路の内部構成を示すブロック図である。
図１７において、展開回路１１１は、バスと接続されるＩ／Ｆ（インターフェース）２１２、データメモリ２２２、図形解釈回路２３２、パターン発生回路２４２、パターン発生回路２４４、平均膜厚演算回路２５０、パターン合成回路２６０を備えている。図２の構成から、Ｉ／Ｆ２１４、データメモリ２２４、図形解釈回路２３４が無くなった構成となる。その他は、図２と同様である。

実施の形態４では、図形解釈回路２３２で、膜種別を識別して、パターン発生回路２４２とパターン発生回路２４４とで、遮光パターン（クロムパターン）と位相シフトパターン（ハーフトーン）それぞれのパターン発生を行わせる。その他は、上述した各実施の形態と同様で構わないため説明を省略する。

以上のように、設計上のデータファイルに膜種別の異なる設計データが混在している場合でも、上述した各実施の形態と同等な効果を得ることができる。

実施の形態５．
上述した各実施の形態では、ダイツーデータベース検査を想定しているが、ダイツーダイ検査であっても、遮光パターン（クロムパターン）設計データ、位相シフトパターン設計データが入手できている場合には、そのデータを使って、遮光パターンの位置を判定して欠陥判定閾値の変更を行なうことができる。同様に、平均膜厚分布を演算して、合焦位置のオフセットを行ないフォーカスの補正を行うことができる。

以上のように、上記各実施の形態を適用すると、一枚のマスクのパターンの重要度に応じた欠陥検出感度を設定し、また、フォーカスオフセットを遮光膜の膜厚に応じて補正できるため、簡易な構成でマスク欠陥検査装置の欠陥検出性能を向上することができる。その結果、露光用マスクや半導体素子、ＬＣＤ生産歩留まりが向上すると共に製品の手戻りが減少し、総生産コストを削減することができる。

以上の説明において、「〜回路」或いは「〜工程」と記載したものは、コンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。或いは、ソフトウェアとなるプログラムだけではなく、ハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実施させても構わない。或いは、ファームウェアとの組合せでも構わない。また、プログラムにより構成される場合、プログラムは、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、或いはＲＯＭ（リードオンリメモリ）等の記録媒体に記録される。

以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。

また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。

その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全ての光学画像取得装置、光学画像取得方法、マスク検査装置、及びマスク検査方法は、本発明の範囲に包含される。

実施の形態１におけるマスク検査装置の構成を示す概念図である。 展開回路の内部構成を示すブロック図である。 フォトマスクの一例を示す図である。 位相シフトの構造の一例を示す図である。 パターン設計データの一例を示す図である。 ハーフトーン膜とクロム膜とで形成されるフォトマスクの一例を示す図である。 光学画像の取得手順を説明するための図である。 フィルタ処理を説明するための図である。 平均膜厚を演算する手法を説明するための図である。 所定の領域を細分化した状態を示す図である。 フォーカス制御における従来技術との比較を説明するための図である。 ２値のビットパターンの一例を示す図である。 展開量子化寸法の異なるグリッドパターンの一例を示す図である。 展開量子化寸法の異なるグリッドパターンの別の一例を示す図である。 展開量子化寸法の異なるグリッドパターンの別の一例を示す図である。 データファイルの一例を示す図である。 実施の形態４における展開回路の内部構成を示すブロック図である。

符号の説明

１００ マスク検査装置
１０１ フォトマスク
１０２ ＸＹθテーブル
１０３ 光源
１０４ 拡大光学系
１０５ フォトダイオードアレイ
１０６ センサ回路
１０８ 比較回路
１０９ 磁気ディスク装置
１１１ 展開回路
１４０ オートフォーカス制御回路
１４２ ピエゾ素子
１５０ 光学画像取得部
２５０ 平均膜厚演算回路
２５２ 重み付け演算回路
２５４ 平均化演算回路
２５６ パターン重なり状況判定回路

Claims (2)

1. 第１と第２のパターンの設計形状データに基づいて作成されたマスクパターンの光学画像を取得する光学画像取得部と、
   変更可能な比較判定閾値のいずれかを用いて、前記マスクパターンの光学画像と参照画像とを比較する比較部と、
   前記第１と第２のパターンの設計形状データに基づいて、前記変更可能な比較判定閾値のうち、いずれの比較判定閾値を用いるかを判定し、判定された結果を前記比較部に出力する判定部と、
   を備えたことを特徴とするマスク検査装置。
2. 前記判定部は、前記第１のパターン上に前記第２のパターンが形成される場合に、前記比較部が前記第２のパターンが在る前記マスクパターンの光学画像と参照画像とを比較する場合に、相対的に感度の緩い比較判定閾値を用いるように判定することを特徴とする請求項１記載のマスク検査装置。

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