JP2009133729A - 周期性パターンのムラ検査方法及び検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】フォトマスクなどの周期性パターンを有する製品において、製品に影響を与えるムラを安定的、高精度に検出できる検査方法を提供する。
【解決手段】被検査体のパターン形状を測定する測定工程と、測定工程により得られた測定データを基に、エラー種類に応じて分類されたエラー特性データを作成する工程と、測定工程において測定した被検査体の測定領域を、撮像機能を有する検査装置によって撮像条件を任意の変数で変化させて撮像する撮像工程と、撮像工程において撮像した画像データを基に、被検査体の被検査体特徴データを作成する工程と、特性データと、被検査体特徴データとを比較することで、エラー種類と検査条件との相関を求め、得点付けする工程と、得点付けする工程から、所定の検査条件を決定する工程と、を有し、この検査条件に従って被検査体を検査する。
【選択図】図１

Description

本発明は周期性パターンを有する製品におけるムラ検査方法に関するものである。

周期性パターンとは、一定の間隔を有するパターンの集合体を称し、例えば、パターンが所定のピッチで配列したストライプ状の周期性パターン、または開口部のパターンが所定の周期で２次元的に配列したマトリクス状のパターン等が該当する。周期性パターンを有する被検査体としては特に、半導体装置、撮像デバイスおよび表示デバイス等を製造する際にフォトリソグラフィー処理の露光工程で用いられるフォトマスクが挙げられる。

フォトマスクにおいて、周期性パターン（以下、ＰＭパターンと呼ぶ）上に現れるムラは、フォトマスクを用いて作製される製品の性能に関わる重要な問題である。特にイメージャーマスクと呼ばれる映像機器の作製に用いられるフォトマスクでは、ＰＭパターン上のムラが最終製品における映像上にそのまま現れてしまうため、重要な検査項目とされている。

ＰＭパターン上のムラは主に、パターンの周期的ないしは連続的な、相対的な寸法ズレに起因しているが、これらの寸法ズレのオーダーは非常に小さく、一般的な外観検査では検出不可ないしは過検出により実質的に検査する事が不可能である。また、設計そのものがムラを発生させるパターンとなっている場合も有り、外観検査ではエラーが検出されない事も有る。そのため、ＰＭパターンのムラ検査は熟練者による官能検査が主体であった。

近年になり、例えば特許文献１の様な、ＰＭパターンに検査光を当て、その回折画像を撮像し、各々の画像での光の強度（明るさ）を比べてムラ部と正常部とを視認するムラ検査装置が考案されている。

しかしながら、撮像された画像の中で現れるムラは、その見え易さは対象となるＰＭパターンと撮像条件に非常に強く依存し、加えて撮像条件とムラの見え易さの関係が異なる複数のムラが一つのＰＭパターンに同時に存在する事も有る。これらの複数種類のムラに対してはムラの種類毎に個別に検査条件を設定する事が望ましいが、全ての種類のＰＭパターンにおいて、全種類のムラを感度良く検出する検査条件を見出すには多大な労力を費やし、上記の様な装置においても安定的にムラを検査する事は難しい。

またムラ欠陥の判定手法として、検査対象の反復パターンを相互に比較するＤｉｅ−Ｔｏ−Ｄｉｅ比較や、基本となるデータと比較するＤｉｅ−Ｔｏ−Ｄａｔａｂａｓｅ比較があるが、ＰＭパターンのムラは、フォトマスク製造の特性のためにパターン全面にまたがって発生する事から、同一フォトマスク内でのＤｉｅ−Ｔｏ−Ｄｉｅ比較や、設計データそのものがムラの発生起因になりうる事と設計データから参照画像を作製する事が困難である事から、Ｄｉｅ−Ｔｏ−Ｄａｔａｂａｓｅ比較が難しい。この様に、ＰＭパターンの検査では比較対象となる参照画像が存在しない事が検査条件の決定を困難にしている。

さらには仮に全ての種類のムラに対する検査条件を決定し、全ての種類のムラを視認できる画像を得たとしても、画像中で視認されるムラが連続的なＣＤエラーに起因するのか、連続的な位置エラーに起因するのかといった、ムラの発生原因の特定は画像のみからでは不可能であり、検査装置単体では製造工程改善への寄与に繋がり難い事も問題として挙げられる。

特開２００７−１２１２６９

上述のような従来技術の問題点を鑑みて、フォトマスクのように比較対象となる参照画像が存在しない周期性パターン被検査体のムラ検査において、検査対象に存在する全種類のムラの検査条件を決定する方法を実現し、製造工程を効率的に改善するムラ検査方法を実現することを課題とした。

上記課題を達成するために為された請求項１に係る発明は、周期性パターンを有する被検査体のムラ検査方法であって、被検査体のパターン形状を測定する測定工程と、前記測定工程により得られた測定データを基に、エラー種類に応じて分類されたエラー特性データを作成する工程と、前記測定工程において測定した被検査体の測定領域を、撮像機能を有する検査装置によって撮像条件を任意の変数で変化させて撮像する撮像工程と、前記撮像工程において撮像した画像データを基に、被検査体の被検査体特徴データを作成する工程と、前記特性データと、前記被検査体特徴データとを比較することで、前記エラー種類と検査条件との相関を求め、得点付けする工程と、前記得点付けする工程から、所定の検査条件を決定する工程と、を有し、該検査条件に従って、被検査体を検査することを特徴とする周期性パターンを有する被検査体のムラ検査方法である。

また請求項２に係る発明は、前記被検査体の被検査体特徴データは、前記エラー特性データに応じて演算処理して作成することを特徴とする請求項１に記載の周期性パターンのムラ検査方法である。

また請求項３に係る発明は、周期性パターンに応じて被検査体を群分類し、群ごとに代表的な一の被検査体について請求項１に記載の検査方法を適用し、前記検査条件を選択し、同一群の他の被検査体に適用することを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法である。

また請求項４に係る発明は、任意の検査条件に従って周期性パターンを有する被検査体を撮像する撮像手段と、前記撮像手段により得られた画像データから撮像条件及び演算処理の組み合わせ毎に被検査体特徴データを作成する演算処理部と、エラー種類に応じて分類されたエラー特性データと、前記被検査体特徴データとの比較処理によって検査条件を決定する検査条件決定手段と、を有する周期性パターンのムラ検査装置である。

本発明によれば、フォトマスクなどの周期性パターンを有する製品において、製品に影響を与えるムラを安定的、高精度に検出できる。また効率の良い製造工程改善に寄与する事ができる。

具体的には、周期性パターンのムラの発生原因となる寸法エラー等の測定データから作成したエラー種類に応じて分類したエラー特性データと、撮像機能を有するムラ検査装置から得られる撮像画像から作成した被検査体特徴データの比較評価により、様々なエラー種類に起因する全種類のムラ検出のための正確な検査条件によるムラ検査を実現できる。また、エラー種類とムラ検出画像の撮像条件を関連付ける事で、被検査体のムラと、原因となるエラーの因果関係が明らかとなるため、効率的な製造工程改善が実現できる。

本発明の検査方法のフローを、図１を用いて説明する。

まず、検査対象となる周期性パターンを有する被検査体に対して、パターン形状の測定を行う（Ｓ１１）。測定では、ムラの発生起因となる寸法エラー量より十分に小さい分解能を有する測定手段により測定を行なうことが好ましい。例えばパターン間隔１０μｍ以下のＰＭパターンで上記測定を行う場合、１０ｎｍ以下の分解能を有する測定装置を用いることが好ましい。上記測定はムラの発生起因となる寸法エラーなどを数値データとして捉える事を目的とし、測定範囲としては単位パターン２０周期以上の範囲であることが望ましく、被検査体の全面で測定することがより好ましい。具体的測定手段としては、単位パターン間の寸法測長やＳＥＭ撮像などを用いることができる。

次に、図２に示すように得られた測定データを基に、エラー種類ごとに測定データを演算処理あるいはデータ整形し、エラー種類に応じて分類された特性データを作成する（Ｓ１２）。エラー種類としては、ある製造工程に由来するパターン形成エラーや位置ズレ等であり、具体的には例えば被検査対象がフォトマスクの場合では、ムラ発生原因となりうる周期的ないしは連続的な微小ＣＤエラー、位置エラー、電子ビーム由来の段差（ＥＢ段差）などの分布が挙げられる。これらを表現するための作成する特性データとしては、Ｘ−Ｙ平面内の二次元分布の数値テーブルや、分布軸を特定の一方向に固定した一次元分布の数値テーブルなどが挙げられる。さらに測定データに対する演算処理として、これらの数値テーブルに微分処理や、一次元分布の場合には分布軸に直行する方向の値を積算する事による強調処理を施すことができる。このような演算処理により、例えば微小ＣＤエラーの描画機の描画方向に沿った強度分布といった、エラー種類ごとのエラー特性を強調することができ、検査精度が向上する。

上述のようにエラー種類に応じて分類された特性データを用意し、このエラー特性データを用いて被検査体の検査を行う。図２に、本発明の検査方法に用いることができる検査装置の一例を示した。該検査装置は検査対象の周期性パターン４１をＸ−Ｙ方向に自由に移動するステージ４２に搭載し、周期性パターンに対して任意の方向及び任意の角度で検査光を投光できる機構を有した投光手段４３を備えている。光源及びレンズを含んで構成される前記投光手段を用いて検査光を周期性パターンに投光し、周期性パターンによって発生した透過回折光をカメラとレンズから構成される撮像手段４４にて受光し、周期性パターンの透過回折画像を撮像し、画像データを入出力手段４５に送信する。このような装置において、周期性パターンへの投光方向４６、投光角度４７、撮像系の焦点位置４８などの撮像条件により、得られる撮像画像と画像中に確認できるムラは大きく変化する。また、これらの撮像条件の設定は、表示装置、及び入力装置等からなる入出力手段４５を介して操作できる。つまり撮像位置、撮像手段の焦点距離、投光位置・角度等、所定の検査条件に従って被検査体を撮像することができる。

なお、説明に用いる検査装置は一例であり、これに限られるものではない。例えば、反射回折像を用いた撮像手段、正反射光を撮像する撮像手段、または直接透過光を撮像する撮像手段でも良く、あるいはこれら複数の投光手段や撮像手段を備えていても良い。また、実際に用いる検査装置においては、上記の機構の他に検査光の波長選択機構や、反射回折撮像のための選択使用が可能な第二の投光手段ないしは撮像系の機構などを追加する事も有効である。その場合は、それらの追加機構もまた撮像条件に含むことができる。

また、本発明に係る検査装置は、前記撮像手段により得られた画像データから撮像条件−演算処理種類毎に被検査体特徴データを作成する演算処理手段と、エラー特性データと被検査体特徴データとの比較処理によって検査条件を決定する検査条件決定手段とを演算処理部４９において備えている。後述するように、エラー特性データ及び被検査体特徴データに基づいて検査条件を決定し、このような検査条件により検査する機構を備えることにより、検査の最適化を図ることができ、検査効率の高い検査装置とすることができる。

上述の検査装置を用いた検査工程として、まず対象となる被検査体の周期性パターンを撮像する（Ｓ１３〜Ｓ１５）。

検査装置による撮像工程のフローにおいては、まず周期性パターンの情報と前述のフローＳ１２で作成したエラー特性データを検査装置の入出力手段４５を通じて演算処理部４９に入力する（Ｓ１３）。

次に検査装置の撮像条件の範囲を設定し（Ｓ１４）、前述のフローＳ１１での測定工程での測定領域を検査領域（撮像領域）として、撮像条件を任意の変数で変化させて撮像する（Ｓ１５）。この時の撮像条件とは検査光の投光方向、投光角度、撮像系の焦点距離等、撮像に関わる変数及び条件の組み合わせを指す。これら全ての撮像条件の撮像は電機的、機械的工夫により自動的に行なわれる事が望ましい。撮像された画像データは、撮像条件のデータと関連付けられて演算処理部４９に蓄積される。

次に、上記フローＳ１３からＳ１５によって得られた全画像に対して、所定の演算処理を行ない、撮像画像の被検査体特徴データを作成する（Ｓ１６）。ここで所定の演算処理とは、上記工程Ｓ１２で作成したエラー種類に応じて分類されたエラー特性データに対応して被検査対象の特徴を分類及び表現するための処理である。具体的に行なわれる演算処理としては、特定方向のスジムラを表現する事を目的として特定方向の分布軸として直行する方向の画素値の積算処理を行った一次元分布数値テーブルの作成処理や、画像内の局所的な標準偏差の二次元分布数値テーブルの作成処理などが挙げられる。行なわれる演算処理は、複数の特徴を個別に分けて表現するために、図３に示すように一つの画像に対して複数種類の処理を個別に実行しても良く、その場合は一つの画像に対して演算処理種類毎の被検査体特徴データが作成される。この工程での処理結果は、演算処理部４９に蓄積される。

次に、フローＳ１３で入力したエラー種類に応じて分類されたエラー特性データと、フローＳ１６で作成した画像データを基にした被検査体特徴データを比較し、エラー種類と＋撮像条件−演算処理種類間で得点付けを行なう（Ｓ１７）。得点付けのための評価は、各々のデータにおいてピーク位置、平均ピーク間隔、平均ピーク幅、平均値、標準偏差などの項目で数値を計算し、各項目の一致度を比較する事で算出することができる。つまり、エラー特性データと、被検査体特徴データの相関が大小によって撮像条件及び演算処理を評価し、得点付けすることができる。ある撮像条件及び演算処理の組み合わせが所定のエラー種類に対して大きな相関がある場合に、この組み合わせは当該エラー種類に対して最適な検査条件であると言える。例えば、ある撮像条件及び演算処理の組み合わせにおける描画機の描画方向を分布軸として直行する方向の画素値の積算処理を行った一次元分布数値テーブルとして求めた被検査体特徴データが、フローＳ１３で入力された微小ＣＤエラーの描画機の描画方向に沿った強度分布と比較して大きな相関が有る場合（例えば、ピーク位置や平均ピーク幅などが一致するといった場合）には、そのある撮像条件及び演算処理の組み合わせは描画機の描画方向に沿った微小ＣＤエラーを検査するのに最適な条件であると言える。この工程で得られたエラー種類と撮像条件−演算処理種類間の得点は、演算処理部４９に蓄積される。

次に、以上のフローによって作成されたエラー種類と撮像条件−演算処理種類間の得点より、エラー種類毎に最も高い得点の撮像条件−演算処理種類、ないしは設定した閾値以上の得点を持つ撮像条件−演算処理種類を、その周期性パターンにおけるエラー種類の検査条件として演算処理部４９に登録する（Ｓ１８）。

最後に、以上のような工程によって決定された検査条件に従って被検査体である周期性パターンの検査を行う。ムラの発生原因となる寸法エラー等の測定データから作成したエラー種類に応じて分類したエラー特性データと、撮像機能を有するムラ検査装置から得られる画像データから作成した被検査体特徴データとの比較評価により、周期性パターン毎に全てのムラ種類に応じて最適化された検査条件を作成する事ができるため、様々なエラー種類に起因するムラ検出のための正確な検査条件を導き出すことができ、効率的な検査を行うことができる。

またさらに、周期性パターンの形状や製造工程に応じて被検査体を群分類し、各群の代表的な一枚に対して本発明を実施することで、代表的な一枚により作成された検査条件を同群の他の周期性パターンに展開する事で検査時間削減の効果も可能となる。群の分類基準としては、周期性パターンを作成するための描画機種類やプロセス手順種類、パターンの形状や単位パターンピッチオーダーなどが挙げられる。この場合、前述したフローＳ１３において入力した周期性パターンの情報を基にする事で、周期性パターンの群分類情報を検査装置に反映する事ができる。なお、本発明を実施する各群の代表的な一枚は、エラーを意図的に設計して作製したプログラムマスクであることが望ましい。

また、本発明を実施して得られた検査条件は、各エラー種類と対応付けられて、演算処理部４９に蓄積されている事から、得られた検査画像を検査条件毎に評価する事で、エラー種類毎のエラーの程度を評価する事が可能となり、製造工程に効率的に改善項目を伝える事が可能となる。

本発明に係る周期性パターンムラ検査の検査条件を決定する工程を逐次処理するフロー図である。 エラー種類に応じて分類されたエラー特性データの説明図である。 撮像された画像データから作成された被検査体特徴データの説明図である。 本発明に係る周期性パターンムラ検査装置の機能構成を示す概念図である。

符号の説明

４１…周期性パターンを有する被検査体
４２…ＸＹステージ
４３…検査光投光手段
４４…検査画像撮像手段
４５…入出力手段
４６…検査光投光方向
４７…検査光投光角度
４８…焦点距離
４９…演算処理部

Claims (4)

1. 周期性パターンを有する被検査体のムラ検査方法であって、
   被検査体のパターン形状を測定する測定工程と、
   前記測定工程により得られた測定データを基に、エラー種類に応じて分類されたエラー特性データを作成する工程と、
   前記測定工程において測定した被検査体の測定領域を、撮像機能を有する検査装置によって撮像条件を任意の変数で変化させて撮像する撮像工程と、
   前記撮像工程において撮像した画像データを基に、被検査体の被検査体特徴データを作成する工程と、
   前記特性データと、前記被検査体特徴データとを比較することで、前記エラー種類と検査条件との相関を求め、得点付けする工程と、
   前記得点付けする工程から、所定の検査条件を決定する工程と、
   を有し、
   該検査条件に従って、被検査体を検査することを特徴とする周期性パターンを有する被検査体のムラ検査方法。
2. 前記被検査体の被検査体特徴データは、前記エラー特性データに応じて演算処理して作成することを特徴とする請求項１に記載の周期性パターンのムラ検査方法。
3. 周期性パターンに応じて被検査体を群分類し、群ごとに代表的な一の被検査体について請求項１に記載の検査方法を適用し、前記検査条件を選択し、同一群の他の被検査体に適用することを特徴とする周期性パターンのムラ検査方法。
4. 任意の検査条件に従って周期性パターンを有する被検査体を撮像する撮像手段と、
   前記撮像手段により得られた画像データから撮像条件及び演算処理の組み合わせ毎に被検査体特徴データを作成する演算処理手段と、
   エラー種類に応じて分類されたエラー特性データと、前記被検査体特徴データとの比較処理によって検査条件を決定する検査条件決定手段と、
   を有する周期性パターンのムラ検査装置。

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