JP2010169661A - パターン検査装置および方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】検査対象パターン画像と検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する生成部11と、検査対象パターン画像を生成する画像生成装置7と、検査対象パターン画像のエッジを検出し、検査対象パターン画像のエッジと線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、検査対象パターンを検査する検査部12とを備え、データに基づいて製造された半導体デバイスから欠陥情報を得て、得られた欠陥情報から、データを構成する同じ幾何学情報に関連する繰り返し発生する欠陥を認識する繰り返し欠陥認識部25を備えた。
【選択図】図17
Description
(1)検査対象パターンの線幅の1つの測定値の誤差が、プロセス条件の管理値の許容誤差に近づいてきた。検査対象パターンの線幅の測定値の平均値を使って、検査対象パターンの線幅の測定値の精度を向上する必要がある。
(1)一辺が1μm以上の検査領域に存在する検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が自動的に設定できる。検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が非常に多いので、本実施例を現実に実行するためには、検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所を自動的に設定しなければならない。検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値の平均値は、一ヶ所から得られる1つの検査対象パターンの線幅の測定値より高い精度である。得られた検査対象パターンの線幅の測定値の平均値は、より精度のよいプロセス条件の管理値になる。さらに、検査対象パターンの線幅の測定値の標準偏差、最大値、最小値を使えば、プロセス条件の原因がより特定しやすくなる。
1.概要
2.ハードウェア構成
2.1 画像生成装置の基本構成
2.2 画像生成装置の走査方法
2.3 パターン検査装置の基本構成
2.4 機能ブロック図
3.用語の説明
3.1 エッジ
3.2 基準パターン
3.3 レシピデータ
3.4 検査単位領域
3.5 検査結果
4.基本検査処理
4.1 第1のエッジ検出
4.1.1 第1のエッジ検出方法1
4.1.2 第1のエッジ検出方法2
4.2 直線形状パターンのマッチング方法
4.2.1 ユニークパターンを使うマッチング方法
4.2.2 ネガティブパターンを使うマッチング方法
4.2.3 エッジの水平軸垂直軸への射影データを使ったマッチング方法
4.3 幾何学情報を使う孤立パターンのマッチング方法
4.4 統計量を使う孤立パターンのマッチング方法
4.5 マッチング後の処理
4.6 第1の検査
4.6.1 異常パターン変形量を持った欠陥の認識方法
4.6.2 ピクセルの輝度分布を使う欠陥の認識方法
4.7 検査対象パターン画像から得られる特徴量を使った欠陥種の判定方法
4.8 検査単位領域全体から得られるパターン変形量
4.9 基準パターンの属性の抽出ルール
4.10 パターンの属性を使って欠陥を検出する方法
4.10.1 終端のエッジプレイスメントエラーを持った欠陥
4.10.2 直線部分、コーナーのエッジプレイスメントエラーを持った欠陥
4.10.3 孤立パターンのプレイスメントエラーを持った欠陥
4.10.4 孤立パターンの他の欠陥
4.10.5 コーナーの曲率異常欠陥
4.11 第2のエッジ検出
4.12 第2の検査
5.応用検査処理
5.1 繰り返し発生する欠陥の認識方法
5.1.1 第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法
5.1.2 第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法
5.1.3 第3の繰り返し発生する欠陥の認識方法
5.1.4 第4の繰り返し発生する欠陥の認識方法
5.2 領域検査方法
5.2.1 直線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、および平均スペース幅検査方法
5.2.2 曲線形状パターンの線幅検査方法、平均線幅検査方法、スペース幅検査方法、および平均スペース幅検査方法
5.2.3 切断もしくは短絡しやすい部分の検査方法
5.3 基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法
5.3.1 ゲート線幅検査方法
5.3.2 エンドキャップ検査方法
5.3.3 コンタクトホール/ビアホールに接する配線パターンの終端に対する許容パターン変形量の適応設定方法
5.3.4 接触面積の検査方法
5.4 検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法
5.5 検査対象パターンの個々の線幅の変化の管理方法
5.6 プロセス条件の管理に使用する孤立パターンから得られる測定値
5.7 設計データの類似度を使って検査結果を分類する方法
本発明の実施形態に係るパターン検査装置は、図1に示す画像生成装置7により得られた検査対象パターン画像を、基準パターンと比較して検査する。
図1は、本発明の実施形態におけるパターン検査装置の画像生成装置の基本構成を示す模式図である。図1に示すように、本発明のパターン検査装置における画像生成装置7は、照射系装置310と試料室320と2次電子検出器330とから構成されている。
図5は、図1で示す画像生成装置の2次電子検出器330で検出した2次電子の強度を示す模式図である。図5は、検査対象パターンPについて1本の電子線をX方向に走査した場合の2次電子検出器330によって得られた2次電子の強度を示している。図5に示すように、エッジ効果により、検査対象パターンPのエッジから発生する2次電子の強度が、検査対象パターンPの中心部から発生する2次電子の強度より強い。また、検査対象パターンの左側から発生する2次電子の強度と右側から発生する2次電子の強度では2次電子の強度は対称ではない。例えば、電子線が検査対象パターンPに進入する側である図5の左側のエッジから発生する2次電子の強度より、電子線がパターンから進出する側である図5の右側のエッジ(反対側のエッジ)から発生する2次電子の強度が弱い。
(1)走査方法1
0度、90度、45度あるいは−45度方向の1方向の走査
(2)走査方法2
0度と180度方向の交互の走査
(3)走査方法3
0度および90度方向の2方向の走査もしくは45度と−45度方向の2方向の走査
前記走査方法2である0度、180度交互の走査では右側のエッジ(180度から360度のエッジ)を得るプロファイルを0度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から、左側のエッジ(0度から180度のエッジ)を得るプロファイルを180度方向の走査で得られた検査対象パターン画像から求める。
本実施例を使用すれば、検査対象パターン画像を得るために、最小限度の電子線(荷電粒子線)を走査すればよく、したがって最小の時間で検査対象パターン画像を得ることができる。また、内挿による画質低下を伴わない検査対象パターンの回転画像を取得することができ、エッジの検出精度の低下を避けられる。
図15は、本実施形態におけるパターン検査装置の基本構成を示す模式図である。本実施形態におけるパターン検査装置は、主制御部1、記憶装置2、入出力制御部3、入力装置4、表示装置5、印刷装置6および、図1に示す画像生成装置7を備える。
図16は、本実施形態におけるパターン検査装置の機能ブロック図を示す模式図である。基準パターン生成部11、検査部12、出力部13および欠陥種認識部14はプログラムにより実現されている。基幹データベース21、レシピデータベース22および欠陥種参照データベース23は記憶装置2内に設けられている。
基幹データベース21を外部に設け、パターン検査装置がLAN(Local Area Network)を経由して基幹データベース21にアクセスするようにしても良い。
エッジは、検査対象パターンの内部と下地の境を意味する。エッジとして、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジが使用される。検査対象パターン画像のエッジは、エッジ検出方法で検出され、基準パターンのエッジは直線もしくは曲線で表現された基準パターンをピクセル単位で分割して得られる。後述の4.6 第1の検査の図60で示されるように、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとを対応づけて検査が行われる。
基準パターンとは線分もしくは曲線で表現されたもので、検査対象パターン画像と比較されるものである。基準パターンにもっとも適したものとして設計データが使われる。この設計データとして、たとえばGDSII(Graphic Design System II)データストリ−ム形式のレイアウトデータに、レイアの融合やフラクチャリングを行ったものが使える。
本実施形態においては、基準パターンとして設計データを使う方法を説明する。
検査の前に、以下のレシピデータと称される検査パラメータの組を設定する。レシピデータの内でオペレータ入力パラメータとして、設計データ検索用パラメータ、画像取得パラメータ、およびにエッジ検出および検査のためのパラメータがある。また、レシピデータの内で出力データとして、基準パターン生成部11が生成する基準パターンがある。
(1)検査すべきパターン変形量
エッジプレイスメントエラー
線幅の変形量
最小線幅
スペース幅の変形量
最小スペース幅
接触面積検査比
孤立パターンの場合の検査対象パターンの重心のプレイスメントエラーと直径変形量
ウェーハに形成されてはならない補正パターンの欠陥判断係数
これらのパターン変形量は、基準パターンの属性ごとに設定される。
第1のエッジ検出方法
エッジ膨張用のフィルタ係数
検査対象パターン画像のエッジの2値化しきい値
検査対象パターン画像のエッジの2値化で使われるpタイル法の係数p
基準パターンの属性は、基準パターンの一部もしくは全部を区別するために使用される。典型的な基準パターンの一部を区別するために使用する属性は3種類ある。1つ目は、直線部分(基準パターンの終端に対応しない直線部分)である。2つ目はコーナー(終端の属性を持つ直線部分に接触しない頂点の部分)である。3つ目は終端(基準パターンの終端に対応する直線部分)である。基準パターンの全部を区別するために使用する属性として、孤立パターン(他のパターンから孤立しているパターン)がある。
線幅検査用に適した基準パターンの最大線幅、最小線長、終端非使用長
スペース検査用に適した基準パターンの最大線幅、最小線長、終端非使用長
切断しやすい部分の最大線幅
切断しやすい部分の最大線長
短絡しやすい部分の最大スペース幅
短絡しやすい部分の最大スペース長
プロファイル取得区間の長さ
プロファイル取得区間の間隔
プロファイル取得区間内のサンプリングポイントの間隔
プロファイルからエッジを認識する方法(しきい値法を使うかなど)
プロファイル取得区間をレシピデータ設定時に設定するか第1のエッジを検出してから設定するかのフラグ
(8)大域的変形量を求めるために使用する検査単位領域の数
(9)欠陥画像の最大登録数
(11)自動コントラスト・ブライトネス調整、自動フォーカス調整、および自動非点収差調整に適した領域
(12)歪補正回路が持つ代表歪ベクトルの間隔
検査は、入力された検査領域を、視野で分割して得られる検査単位領域ごとに行われるので、基準パターンは検査単位領域ごとに生成される。検査には、逐次検査およびランダム検査がある。
検査結果として、以下の種類の基本情報がある。
(1)異常パターン変形量を持った欠陥の情報
(2)ピクセルの輝度分布から検出される欠陥の情報
(3)検査単位領域全体から得られるパターン変形量
基準パターンの属性に関するパターン変形量を使用して得られる以下の情報がある。
(4)基準パターンの属性を使って検出される欠陥の情報
対向するエッジを使用して得られる以下の情報がある。
(5)領域検査方法で検出される欠陥の情報
図25は、本実施形態における基本検査処理の例を示すフローチャートである。図26および図27は、本実施形態における検査処理の他の例を示すフローチャートであり、繰り返し発生する欠陥を認識する場合の検査処理の例を示すフローチャートである。図27のブロックAは図26のブロックAと同じものであり、検査の前に準備する工程を示している。図27のブロックBは図26のブロックBと同じものであり、各検査領域の検査の工程を示している。
画像生成装置7は、検査単位領域ごとに、検査対象パターン画像および画像の中心位置を検査部12に出力する(ステップS308)。
次に、検査部12は、検査対象パターン画像から第1のエッジを検出する(ステップS310)。第1のエッジ検出として次の2つのエッジ検出方法が使用できる。第1のエッジ検出方法は、前述の3.3 レシピデータ「(3)第1のエッジ検出方法」によって選択される。
1つは、検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像に適した方法である。このような画像の多くは2値化処理でエッジを検出できるが、コントラストが比較的明瞭でない場合は明確にエッジを検出できない。このときに、[文献1]:R.M.Haralick, “Digital step edges from ZERO crossing of second directional derivatives”, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. PAMI-6,No.1,pp.58-68,1984に開示の方法を応用してエッジを検出することができる。この方法を応用すれば、エッジ部分の変曲点をサブピクセル精度で検出することができる。
もう1つは、エッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない画像からエッジを検出する方法である。例えば、[文献2]:“Cartan Steger. An unbiased detector of curvilinear structures”, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 20(2), February 1998に開示の方法が使用できる。この方法によれば、エッジ部分の峰をサブピクセル精度で検出することができる。ただし、この方法では検査対象パターンの内部と下地を区別できないのでエッジの方向は0度から180度の値のみをもつ。
次に、検査部12は、検査対象パターン画像のエッジを膨張させる。以降、得られた結果を膨張エッジと呼ぶ(ステップS312)。本実施形態においては、エッジは、電気特性的に影響しない許容パターン変形量分膨張させている。この段階では許容パターン変形量は正の整数である。この値は、前述の3.3 レシピデータ「(2)許容パターン変形量の−側の限界値および+側の限界値」の値の最大値を整数化した値である。エッジを、許容パターン変形量分膨張させることにより、電気特性的に影響を与えないパターン変形を許容してマッチングすることができる。
スムージングフィルタの係数を決めた後、係数は、前述の3.3 レシピデータ「(3)エッジ膨張用のフィルタ係数」に登録されて使用される。
本実施形態においては、検査対象パターン画像のエッジを膨張してマッチングを行っているが、代わりに基準パターンのエッジを膨張してマッチングを行うこともできる。
前述のマッチング方法では全ての基準パターンのエッジの強度を同等に扱って処理を実施した。前述の3.1 エッジで説明したように、強度はベクトルの長さとマッチングに寄与する度合を乗じた値である。前述の方法とは別の方法として、基準パターンのエッジの強度に異なる値を与えてマッチングがより堅牢になるマッチング方法が使用できる。この方法は図51を用いて以下の手順で実施される。
ユニークパターンをより効率的に使う方法として、ユニークパターンの対であるネガティブパターンを使うマッチング方法が使用できる。図52(a)および図52(b)は長方形パターンが周期的に並んでいる基準パターンのマッチング評価値の計算方法を示す模式図である。図52(a)および図52(b)に示された検査対象パターンの右側にも長方形パターンが周期的に並んでいるが、画像が限定されているので、右側の長方形パターンの終わりがどこか分からない。このような場合に、前述の4.2.1 ユニークパターンを使うマッチング方法を使ってマッチングを施すと図52の(a)と(b)とではマッチング評価値がほぼ同じになり、マッチング位置が一意的に決まらない。
図53(a)、図53(b)および図53(c)はユニークパターンの対であるネガティブパターンを使ってマッチング評価値を計算する方法を示す模式図である。もとの基準パターンから左方向に一周期ずれた部分に基準パターンが無い場合に、もとの基準パターンの位置はユニークパターン(点線で示された長方形)とする。ユニークパターンを左側に一周期ずらした部分をネガティブパターン(実線で示された長方形)とする。同様に、右方向、上方向、下方向などの他の方向についても実施する。
以上のマッチング方法は十分高速であるが、より高速に実行できる方法が求められる。高速化するために、ステップS314の中の「ピクセルごとにマッチングを行う」部分を改良する。
前述のマッチング方法は、直線形状パターンには最適である。しかし、孤立パターンであるホールパターン、島パターンのマッチングには別の方法が使用可能である。ホールパターン、島パターンとは、長方形であって、長辺と短辺とも最小線幅の2,3倍以下のパターンである。ホールパターン、島パターンは直線形状パターンより小さく、かつ、より多いので、マッチングにはより計算時間が必要とされる。この課題を解決するために、前述の4.2 直線形状パターンのマッチング方法に比べて計算量が減らせて高速化が可能な以下の方法が使用できる。
(1)予め、前述の3.3 レシピデータ「(7)孤立パターンの大きさの最小値Shmaxと最大値Shminおよび安全係数khmin、khmax」を決めて登録しておく。
(5)検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがある画像の場合は、上記の(4)のリング状の内部がホールか島の判定ができる。もしリング状の内部がホールでない場合は、エッジをホールパターンのエッジとは見なさない。
(2)図58(c)の第2列のように基準パターン内に重心が存在すれば値は1になる。
(4)ネガティブパターンに重心が存在すれば、値は前述のマッチングに寄与する度合×(−1)になる。
ホールパターンのマッチングの第2の方法は基準パターンの内部に相当する検査対象パターン画像の統計量と、基準パターンの外部に相当する検査対象パターン画像の統計量とを比較する方法である。図59はホールパターンのマッチングの第2の方法を示す模式図である。図59(a)は、本実施例で使用する基準パターンを表している。これらの基準パターンは、設計データにサイズ処理を実施して得られる。サイズ処理で大きくする量は、3.3 レシピデータ「(2)孤立パターンの場合の許容直径変形量」の+側の限界値の半分未満の量である。図59(b)は、典型的なホールパターンの検査対象パターン画像である。ホールパターンのエッジは下地より明るく、ホールパターンの内部は下地より暗い。
マッチングを行い、最大の評価値をとるシフト量S1=(xs,ys)が求まったら、シフト量S1の分だけ基準パターンをシフトさせる。以後の処理は、このシフトを行った状態で行う。シフト量S1は検査結果として、表示装置5および印刷装置6に出力することができる。
次に、検査部12は、第1の検査を行う。具体的には、パターン変形量の計算、欠陥検出、および欠陥種の認識を行う。検査部12は、まず、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの対応づけを行う(ステップS318)。エッジ位置は、サブピクセル精度で扱われる。したがって、エッジ間の距離もサブピクセル精度で得られる。エッジの方向は、右方向を0度として0度から360度の値として決定される。
欠陥検出の第1の方法として以下の手順で、異常パターン変形量を持つ欠陥を認識する。図63は、異常パターン変形量を持った欠陥を認識する方法を示す模式図である。検査部12は、基準パターンと対応づけができなかった検査対象パターン画像のエッジ(例えば、図61(b)のエッジ61から67、69および75)を、欠陥ピクセルとして認識する。上記の欠陥ピクセルを表現する2値化ビットマップを得る。
欠陥検出の第2の方法として以下の手順で、ピクセルの輝度分布を使い欠陥を認識する。まず、基準パターンとの対応づけが行われた検査対象パターン画像のエッジを連結して領域を求める。得られた領域の内側と外側の部分に存在するピクセルの輝度値を求める。各々の輝度値の分布は欠陥が無ければ正規分布をなす。よって、正規分布ではない輝度値を持つピクセルを欠陥ピクセルとして認識することが可能である。
欠陥種認識部14は、欠陥情報および欠陥種参照データベース23の情報を使用して欠陥種を判定する(ステップS326)。具体的には、欠陥に対応する検査対象パターン画像の部分から特徴量を得て、基準となる特徴量と比較して欠陥種を判定する。基準となる特徴量は、典型的な各種の欠陥に対応する検査対象パターン画像の部分から得られた特徴量であり、欠陥種参照データベース23に蓄積されている。欠陥種認識部14は、欠陥情報(欠陥位置、欠陥サイズ、および、欠陥を含む画像)および欠陥種を、出力部13を介して表示装置5および印刷装置6に出力する(ステップS328)。欠陥種参照データベース23は、既に取得された画像を欠陥種ごとに登録したデータベースである。
欠陥と認識された連結したピクセルの幾何学情報を得る。幾何学情報は特徴量の一種である。得られた幾何学情報から、丸い、細長いなど欠陥の形状的特徴を認識することができ、丸ければ異物など、細長ければスクラッチなどと認識できる。欠陥と認識されたピクセルを検査対象パタ−ンの内側、外側、境界の3部分に区分する。これらの各部分ごとに、検査対象パターン画像のピクセルの輝度値を使ったピクセルの特徴量を得る。ここで得られる特徴量により、異物が金属片であるか有機物(例えば人間のあか)であるかなどの判断をつけることができる。すなわち、異物が金属であれば明るく、有機物であれば暗いということで種類を判別することができる。
次に、検査部12は、対応づけを行った検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの関係からパターン変形量を求める(ステップS330)。パターン変形量は、欠陥が検出されなかった部分から求める。そして、パターン変形量を、出力部13を介して表示装置5および印刷装置6に出力する(ステップS332)。
前述の3.3 レシピデータ「(4)基準パターンの属性(直線部分、コーナー、終端、孤立パターン等)を認識するための抽出ルールが使用するパラメータ」の例を図68に従い説明する。直線部分171は、所定長L以上の長さをもつ線分として抽出される。コーナー172は、所定角度(90度、135度や270度など)で接触する2線分の接点近傍にある部分として抽出される。終端173は、所定長L以下の長さをもつ線分で、直線部分171,171と90度の角度をもって接する両端173t,173tをもつ線分として抽出される。終端173と二つの直線部分171,171はコの字型の形状をなす。孤立パターンは、所定面積以下の閉図形として抽出される。
図68で示したように、基準パターンの属性として、直線部分171、コーナー172、終端173、孤立パターン174などを使用する。基準パターンに基準パターンの属性を自動的に付加して検査時に使用する。
図69(a)および(b)は、終端のエッジプレイスメントエラーを示す模式図である。終端のエッジプレイスメントエラーは、図69(a)に示すように、基準パターンの終端を構成するエッジ164と検査対象パターン画像のエッジ163の間の最小距離である。
図69(a)および(b)では、終端のエッジプレイスメントエラーについて説明したが、直線部分、コーナーも同様にエッジプレイスメントエラーを測定できる。直線部分については直線部分に対応する区間について得たエッジプレイスメントエラーから欠陥を検出する。コーナーについては、コーナーの成す角度の半分の角度もしくは指定した角度を持つ方向でのエッジプレイスメントエラーを求めて欠陥を検出する。
図70は、孤立パターンのプレイスメントエラーを示す模式図である。プレイスメントエラーは、(孤立パターンを構成する)基準パターンのエッジ160の重心162と、(孤立パターンを構成する)検査対象パターン画像のエッジ159の重心161との距離である。
また、孤立パターンから得られる特徴量の変形量を検査することができる。特徴量として、直径、面積、周囲長、円形度、モーメントなどが使用できる。図70で示すように、基準パターンのエッジ160と検査対象パターン画像のエッジ159から前記の特徴量を計算して、両者の特徴量の差異を検査して欠陥を検出することができる。
図71において、(a)は基準パターンのコーナーのエッジの例を示し、(b)は検査対象パターン画像のコーナーのエッジの例を示す。図71(a)に示す基準パターンのエッジ166のコーナーには半径R1の丸みをつける処理がなされている。検査対象パターン画像のエッジ165の曲率半径として、最小自乗近似して得られた半径R2が得られる。半径R2の代わりに、コーナーの曲線を楕円で最小自乗近似して得られた長径、短径を用いても良い。半径R1と半径R2の差異を検査して欠陥を検出することができる。
検査部12は、検査対象パターン画像から再度エッジ(第2のエッジ)を検出する(ステップS334)。第2のエッジは、検査対象パターン画像から得られたプロファイルから検出される。第2の基準パターンとしては、図76の点Qがエッジになる基準パターンを用いる。これに対し、前述の4.1.2 第1のエッジ検出方法2で説明したエッジが明るく検査対象パターン内部と下地との間にコントラストがない画像の場合、第1の基準パターンとしては、点Pがエッジになる基準パターンが用いられる。したがって、第2の基準パターンと第1の基準パターンは一般に異なる。
なお、以上のような曲線近似は、第1のエッジ検出を行った後に行っても良い。
第2のエッジ検出の後、検査部12は、第2の検査を行う(ステップS336)。この検査は、4.6 前述の第1の検査のS320からS332と同じ処理であるが第1のエッジのかわりに第2のエッジを使用することが異なっている。ステップS318では、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの対応づけを行うが、第2の検査ではプロファイル取得区間によって対応づけられている。
以上は図25に示されたフローチャートに基づく基本検査処理の説明である。この章では、この基本検査処理を発展させた応用検査処理を説明する。
5.1 繰り返し発生する欠陥の認識方法
前述の4.基本処理で説明したように、繰り返し発生する欠陥を認識する場合の検査処理の例が図27に示されている。この検査処理は図25に示された検査処理を拡張したものである。
第1の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、以下の手順を実行する。
まず検査の前に準備する工程を示すブロックAが実行される。次に、各半導体デバイスの検査領域の検査の工程であるブロックBで欠陥を検出した後に、検出された欠陥を融合する(ステップS402)。図27のブロックAおよびブロックBは、それぞれ図26のブロックAおよびブロックBと同一である。ブロックAにおけるステップS302からS306は、図25におけるステップS302からS306とそれぞれ同一である。またブロックBにおけるステップS308からS336はそれぞれ図25のステップS308からS336と同一である。
第2の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、複数の半導体デバイスから得られた欠陥情報のうち、少なくとも一つの半導体デバイスについては検査領域の全体から欠陥情報を得て、それ以外の半導体デバイスについては前記欠陥情報中の欠陥位置の近傍に対応する部分のみを検査して欠陥情報を得ることにより、繰り返し発生する欠陥として認識する。
第3の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、一つの半導体デバイス全体から欠陥情報を得てOPCパターンが起因して発生する繰り返し発生する欠陥を認識する方法が使用できる。この方法は、同じOPCパターンをもったマスクデータに関連する基準パターンを、設計データのセル名を使って分類できる場合に使用できる。
図83は、設計データに基づいて製造された同じホトマスクパターンを複数もつホトマスクから製造された半導体デバイスの例を示す模式図である。この場合は、ホトマスクを使った一度の露光で同時に複数の半導体デバイスが製造される。図83に示されるように、設計データのエラーは全ての半導体デバイスに繰返し発生する欠陥を発生させるが、ホトマスク上の欠陥はホトマスク座標で記述された同じ位置に繰返し発生する欠陥を発生させる。このような半導体デバイスには、第4の繰り返し発生する欠陥の認識方法として、以下の手順が使用できる。
前述の4.6 第1の検査と4.12 第2の検査では設計データを単純に基準パターンに変換している。他の検査方法として、領域検査方法に適した基準パターンを、設計データを成す線分の幾何学情報もしくは接するか近接する設計データを成す線分同士の関係を使用して抽出する検査方法が使用できる。領域検査方法とは対向するエッジを使用する検査方法を意味している。
線幅、平均線幅、スペース幅、および平均スペース幅のモニタリングによって半導体デバイスのプロセスを管理する方法がある。本実施例によれば、線幅、平均線幅、スペース幅、もしくは平均スペース幅の検査に適した基準パターンを、設計データから抽出し、抽出された基準パターンごとに、線幅、平均線幅、スペース幅、もしくは平均スペース幅の許容パターン変形量を設定する検査方法が実現できる。これらの検査方法は以下の手順で実施される。
得られた基準パターンの線分であって設計データに存在していた線分に対応する検査対象パターン画像のエッジの平均エッジ位置を計算する。この平均エッジ位置間の距離を計算し、得られた距離と設計データの線幅もしくはスペース幅Wとの差が3.3 レシピデータ「(2)線幅の許容パターン変形量」もしくは「(2)スペース幅の許容パターン変形量」を超えた場合にこの基準パターンに対応する部分が欠陥をもつと認識する。
別の方法として、線分Ld上の各プロファイルを取得してこれらのプロファイルを平均して平均エッジ位置を求める方法が使用できる。
なお、後述するように、5.3.1 ゲート線幅検査方法は直線形状パターンの線幅検査方法と直線形状パターンの平均線幅検査方法の一種である。5.3.1 ゲート線幅検査方法では、線幅検査に適した基準パターンとしてゲートパターンを抽出する方法が追加されている。
前述の領域検査方法では実施できない曲線形状パターンの線幅、平均線幅、スペース幅、および、平均スペース幅検査方法が使用できる。曲線形状パターンとして設計データのコーナー部分が典型である。曲線形状パターン検査方法には複雑な計算を必要とするが、直線形状パターンと同様にこれらの検査方法が半導体デバイスのプロセスを管理する方法として重要である。
(1)左下側の曲線に対応する1つの検出された第2のエッジと右上側の曲線に対応する全ての検出された第2のエッジとの距離を求める。
(2)得られた距離の中で最小のものを得る。
得られたそれぞれの距離の最小値が前述の3.3 レシピデータ「(2)許容される最小線幅」未満なら、この基準パターンに対応する部分に欠陥が存在していると判断する。ここで、最小距離の代わりに、平均線幅を計算して、平均線幅を検査する方法を実行しても良い。
(2)得られた多角形を2値化ビットマップに変換する。(図90の格子状の部分)
(3)多角形CP2を作成したときに付加された線分Lcに、Erosion演算で使用される構造要素の半径の幅を持った長方形を付加する。(図90のドットで示す2つの長方形部分)
(5)もし線分Lcに対応するビットマップの部分ILcが上記の領域Meで連結していれば、この基準パターンに対応する部分に欠陥がないと判断される。しかしこの場合、線分Lcに対応するビットマップの部分ILcが上記の領域Meで連結していないので、この部分に欠陥が存在すると判断される。
以上の処理は線幅検査であったが、スペース幅についても同様に検査される。
前述の5.2.2 直線形状パターンの線幅もしくはスペース幅検査方法の一種に、切断もしくは短絡しやすい部分の検査方法が使用できる。図91は、切断もしくは短絡しやすい部分の抽出方法を模式的に示す図である。図91の左側に示すように、線幅が前述の3.3 レシピデータ「(5)切断しやすい部分の最大線幅Bw」より狭く、かつ、前述の3.3 レシピデータ「(5)切断しやすい部分の最大線長Bl」より短い、設計データの直線形状パターンの部分である長方形γによって示される部分が抽出される。
図92の左側は切断しやすい部分の検査方法を模式的に示しており、図92の右側は短絡しやすい部分の検査方法を模式的に示している。図92の太い黒枠で示された長方形パターンは、図91の長方形γ,長方形ζと同じである。また、図92の格子状の部分に対応する画像部分には明確に下地とコントラストがあるが、ドットで示す部分に対応する画像部分には下地に薄いコントラストがある。図92の左側のドットで示す部分は、切断している状態が示されている。また、図92の右側のドットで示す部分は、短絡している状態が示されている。
本実施例によれば、薄いコントラストで観察される切断もしくは短絡した欠陥を検出できる。また、切断もしくは短絡したという情報を持つ欠陥種を設定できる。
前述の4.6 第1の検査と4.12 第2の検査では検査時の工程に関する基準パターンを使って検査される。しかし、検査時の工程に関する基準パターンと検査時の工程に関連する工程に関する基準パターンとの論理演算の結果を使用する検査方法によって、より高度な検査が実現可能である。
基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法の第1の方法として、論理演算を使用して領域検査に適した基準パターンを抽出して検査する方法が使用できる。この方法としてゲート線幅検査方法とエンドキャップ検査方法が実施される。
終端の検査方法として、ゲート部分のエンドキャップの検査がある。まず、エンドキャップの認識方法を説明する。図93のポリシリコン工程に関する基準パターンから基準パターンCを取り除いてできる多角形を求める。図93のポリゴンFとポリゴンGがこれにあたる。これらのパターンであって以下の条件を満たすものをエンドキャップと認識する。
(1)線幅W(図93)が指定値以下の長方形であること
(2)終端である線分と相対する線分までの長さD(図93)が指定値以下であること
本実施例を用いれば、ゲートのエンドキャップに単純な終端より小さい許容パターン変形量を自動的に設定することができるので、ゲートのエンドキャップをより厳密に検査することが可能になる。
基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法の第2の方法として、コンタクトホール/ビアホールに接する配線パターンの終端に対する許容パターン変形量の適応設定方法が使用できる。この方法では、コンタクトホール/ビアホールとの接続に使用する終端で一定値以上のマージンが無いものを識別して、認識された終端に許容パターン変形量を適応的に設定して終端を検査する。図94では、この方法が模式的に示されている。
(1)配線パターンの終端である線分Leaを含み、配線パターンの内側方向に許容パターン変形量の長さをもつ図94の左上の枠内の実線で示す長方形を作る。以降、これらの長方形を終端近傍パターンと呼ぶ。
基準パターンの論理演算の結果を使用する検査方法の第3の方法として、コンタクトホール/ビアホールと配線パタ-ンの終端との接触面積を検査する方法が使用できる。図95(a)および図95(b)はこの方法を示す図である。
CD―SEMを使って得られたウェーハ上の数ショットの数ヶ所の検査対象パターンの線幅の測定値を使った、プロセス条件を管理する方法が使用されている。図96は、CD―SEMを使って検査対象パターンの線幅の測定値を得る位置の例を示す模式図である。図96の黒丸(●)は、検査対象パターンの線幅の測定値を得る位置を示している。各検査対象パターンの線幅の測定値を得る位置は、平均エッジ位置を求めるために使用するプロファイル取得区間の中心位置である。プロファイル取得区間は、長方形を成し、この長方形の各辺の長さは、検査対象パターンの線幅程度である。各位置から検査対象パターンの線幅の1つの測定値が得られる。図96で示された例では、5ショットの5箇所の位置から25個の検査対象パターンの線幅の測定値を得てプロセス条件を管理している。
(A)全ての検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る。図98(a)は、全ての検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る例を示す模式図である。
(B)各ショット内の検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る。図98(b)は、各ショット内の検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る例を示す模式図である。
(C)各検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る。図98(c)は、各検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値を使って統計量を得る例を示す模式図である。
前記の(B)の方法を使えばウェーハ内での線幅変動の傾向が解析できる。(C)の方法を使えば各ショット内での線幅変動の傾向が解析できる。
(近傍領域内のパターンの面積)/(近傍領域面積)
(1)一辺が1μm以上の検査領域に存在する検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が自動的に設定できる。検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所が非常に多いので、本実施例を現実に実行するためには、検査対象パターンの線幅の測定値を得る場所を自動的に設定しなければならない。検査領域から得られた検査対象パターンの線幅の測定値の平均値は、一ヶ所から得られる1つの検査対象パターンの線幅の測定値より高い精度である。得られた検査対象パターンの線幅の測定値の平均値は、より精度のよいプロセス条件の管理値になる。さらに、検査対象パターンの線幅の測定値の標準偏差、最大値、最小値を使えば、プロセス条件の原因がより特定しやすくなる。
エッチングプロセス前に半導体デバイスから得られた測定値から統計量を得て、エッチングプロセス後に同じ半導体デバイスから得られた測定値から統計量を得て、得られた統計量を使って、エッチングプロセスが管理される。統計量は、前述の5.4 検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法で説明した方法で得られる。
前述の4.10.4 孤立パターンの他の欠陥では、孤立パターンから得られる特徴量として、直径、面積、周囲長、円形度、モーメントなどを説明した。これら以外の特徴量として、孤立パターンから得られた外形から得られる最大空円の測定値と最小包含長方形の測定値が使用できる。これらの測定値は、プロセス条件の管理に使用する測定値に適している。
前述の5.4 検査対象パターンの線幅の測定値から得られた統計量を使ったプロセス条件の管理方法では、検査対象パターンの線幅の測定値を、検査対象パターンの線幅、方向、種類、検査対象パターンと近接するパターン間のスペ−スもしくは、前記検査対象パターンの近傍に存在するパターンの密度の少なくとも一つを使って分類している。
(B)図108の八角形の一辺から長方形の全ての辺までの距離の中の最小距離を得る。この最小距離をすべての八角形の辺から得る。
(C)前述の(A)(B)で得られた最小距離の中の最大距離を、クリッピングされた設計データ間の距離として得る。
2 記憶装置
3 入出力制御部
4 入力装置
5 表示装置
6 印刷装置
7 画像生成装置
11 基準パターン生成部
12 検査部
13 出力部
14 欠陥種認識部
21 基幹データベース
22 レシピデータベース
23 欠陥種参照データベース
24 欠陥情報記憶部
25 欠陥認識部
33A、33B、41、42 外接長方形
34 外接長方形
35、43 共通外接長方形
61〜70、75、81〜84 エッジ
101〜103 部分
111、113 線幅
112、114 スペース幅
121〜126 直線形状パターン
157 区間
159、163、165 検査対象パターン画像のエッジ
160、166 基準パターンのエッジ
164 基準パターンの終端を構成するエッジ
161 検査対象パターン画像のエッジの重心
162 基準パターンのエッジの重心
171 直線部分
172 コーナー
173 終端
174 孤立パターン
181 検査対象パターン画像のパターン
182、183 位置
184、185 高倍画像
186 検査対象パターン画像のパターンの幅
187 低倍画像
201 破線
202、203 実線
204 下地
205 パターン内部
206、207 ピクセルの固まり
251〜255 ピクセル
261 ピクセルの中心
262 ピクセルの中心に最も近い基準パターン上の点
263 接線
301〜304 検査単位領域
310 照射系装置
311 電子銃
312 集束レンズ
313 X偏向器
314 Y偏向器
315 対物レンズ
316 レンズ制御装置
317 画像取得装置
318 偏向制御装置
320 試料室
321 XYステージ
322 XYステージ制御装置
330 2次電子検出器
340 ウェーハ搬送装置
350 制御コンピュータ
360 操作コンピュータ
Claims (15)
- 検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、
前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する生成手段と、
前記検査対象パターン画像を生成する生成手段と、
前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、
前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査する検査手段とを備え、
前記検査対象パターンを検査する検査手段は、指定された領域に存在する検査対象パターンから得られた測定値から得られる統計量を使って検査することを特徴とするパターン検査装置。 - 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記得られた統計量を使って、前記検査対象パターンを製造するときに使用する条件を最適化することを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記測定値として、検査対象パターンの線幅もしくはスペース幅の測定値、検査対象パターンから得られる最大空円の測定値、最小包含長方形の測定値うち、少なくとも一つを使うことを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記測定値と前記測定値に対応する前記データから得られる値の差を使って統計量を得ることを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記得られた統計量として、平均値、標準偏差、最大値と、最小値のうち少なくとも一つを使うことを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記指定された領域として、ウェーハ上のショット、前記ウェーハ上のダイ、前記ショットの一部分もしくは、前記ダイの一部分のうち少なくとも一つを使うことを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項6に記載のパターン検査装置において、前記指定された領域として、一辺が1μm以上の領域を使うことを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記測定値を、前記検査対象パターンに関する情報を使って分類し、前記分類した測定値から統計量を得ることを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項8に記載のパターン検査装置において、前記検査対象パターンに関する前記情報として、前記検査対象パターンに対応する前記データのパターンの線幅もしくはスペース幅、前記検査対象パターンに対応する前記データのパターンの方向、前記検査対象パターンに対応する前記データのパターンの種類、前記検査対象パターンに対応する前記データのパターンの近傍に存在するパターンから得られる情報のうち少なくとも一つを使うことを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項9に記載のパターン検査装置において、前記検査対象パターンに対応する前記データのパターンの近傍に存在するパターンから得られる情報として、前記近傍から得られるスペ−ス幅もしくは線幅、前記近傍に存在するパターンの密度のうち少なくとも一つを使うことを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記検査手段は、前記検査対象パターンを製造するプロセスの前後で前記検査対象パターンから測定値を得て、同じ検査対象パターンから得られた測定値の差分値を得て、前記得られた差分値から統計量を得ることを特徴とするパターン検査装置。
- 請求項1に記載のパターン検査装置において、前記検査手段は、前記データを用いて製造された複数のダイもしくはショットの検査対象パターンから得られた測定値を得て、ダイもしくはショットの同じ場所に存在する検査対象パターンから得られた測定値の差分値を得て、前記得られた差分値から統計量を得ることを特徴とするパターン検査装置。
- 検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、
前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する生成手段と、
前記検査対象パターン画像を生成する生成手段と、
前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、
前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査する検査手段とを備え、
前記検査対象パターンを検査する検査手段は、検査対象パターンの最大空円の測定値、最小包含長方形の測定値のうち少なくとも一つを使用して検査することを特徴とするパターン検査装置。 - 検査対象パターン画像と前記検査対象パターンを製造するために使用するデータを用いて検査するパターン検査装置であって、
前記データから線分もしくは曲線で表現された基準パターンを生成する生成手段と、
前記検査対象パターン画像を生成する生成手段と、
前記検査対象パターン画像のエッジを検出する手段と、
前記検査対象パターン画像のエッジと前記線分もしくは曲線で表現された基準パターンとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査する検査手段とを備え、
前記検査対象パターンを検査する検査手段は、前記検査手段で得られた結果に対応する前記データ、もしくは前記結果に対応する前記データを使って得られたシミュレーションパターンのうち少なくとも一つを使って得られた類似度を使って前記結果を分類することを特徴とするパターン検査装置。 - 検査対象パターン画像を用いて検査するパターン検査方法であって、
前記検査対象パターン画像を生成し、
指定された領域に存在する検査対象パターンから測定値を得て、
前記得られた測定値を前記検査対象パターンに関する情報を使って分類し、
前記分類された測定値から統計量を得て検査することを特徴とするパターン検査方法。
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