JP2012026988A - 欠陥検出装置及びコンピュータプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、適正なマスク領域を設定し、簡易な手法にて欠陥の検出を行う欠陥検出装置の提供を目的とする。
【解決手段】上記目的を達成するために、半導体回路のシミュレーション画像データのパターン線分を膨張させ、当該シミュレーション画像データのパターン内側領域、及び外側領域の一方にマスクを施し、当該マスクが施されたシミュレーション画像データと、当該マスクが施された領域以外の領域について、ＳＥＭ画像の輝度信号を検出し、当該輝度変化が所定値を超えた部分の有無の判定、或いは当該所定値を超えた部分の位置情報を抽出する欠陥検査装置を提案する。
【選択図】 図３

Description

本発明は、欠陥検査装置及び取得された画像から欠陥情報を抽出するためのコンピュータプログラムに係り、特に画像の輝度情報に基づいて、欠陥を検査する欠陥検査装置、及びコンピュータプログラムに関する。

半導体ウェーハに、デバイスまたは配線パターンを形成する際は、半導体ウェーハ上にレジストと呼ばれる塗布材を塗布し、レジストの上にパターン形状の露光用マスク（レチクル）を重ね、その上から可視光線・紫外線などを露光し、レジストを感光することによってパターンを形成する方法が採用されている。このようにして得られたパターンは照射する電子線の強度や絞りによってパターンの形状が変化するため、高精度のパターンを形成するにはパターンの出来栄えを検査する必要がある。

この検査には、従来から測長走査型電子顕微鏡（Critical Dimension Scanning Electron Microscope：ＣＤ−ＳＥＭ）が広く用いられている。検査を要する半導体パターン上の任意の評価ポイントをＣＤ−ＳＥＭにて観察しその観察画像からパターンの幅の寸法や形状データを取得し、パターンの出来栄えを評価している。

パターン形状の欠陥、例えば短絡や断線を発見する場合、欠陥のない比較元の画像（参照画像）を作成し、それと検査したい場所の画像を比較することで行っている。

一方で、参照画像を作成することなく、欠陥や異物等の判定等を行う手法が知られている。特許文献１には、パターンの境界部分，内側，外側の３つの部分に区分し、各部分ごとの輝度値の特徴量に基づいて、異物の有無を判定する手法が説明されている。特許文献２には、パターンの内部を選択的に評価対象とすべく、パターンの外部を覆うマスク画像を用意し、パターン内部の輝度情報を選択的に抽出する手法が説明されている。更に、パターン内部を評価するに当たり、パターン内部の大きさより小さい検査領域となるように、マスク画像を形成することが説明されている。

特許文献３には、測定装置を自動制御するプログラムであるレシピの作成方法に関し、レシピ条件の１つとして登録されるアライメントパターンを、シミュレーションに基づいて形成することが説明されている。

特開２００８−１６４９５３号公報 特開２０００−１６３５７９号公報 USP 7,457,736

特許文献１，２に説明されているような輝度情報を用いた欠陥判定法によれば、参照画像を作成し、当該参照画像と試料画像との比較に基づいて欠陥抽出を行う手法に比べて、参照画像を形成する必要がない分、簡易な検査を行うことが可能となるが、領域区分やマスク画像の適用が正確に行われていないと、エッジ部分の情報を欠陥と誤認識する可能性がある。ＳＥＭ画像上では、エッジ部分は他の部分と比べると、エッジ効果により、放出される電子の量が多くなるため、明るく表示される。このように他の部分より明るく表示されるエッジ部分が、検査領域内に含まれると、検査領域内に輝度変化の大きな部分が存在することになり、結果として当該輝度変化を欠陥として判定する可能性がある。

また、実際の製造プロセスを経て形成されたパターンは、設計データ（レイアウトデータ）と、乖離のあることが多く、設計データをベースとした測定や検査を行う場合には、適正にマスク画像を形成できない場合がある。

一方、このような誤認識の発生確率を下げるために、検査領域を小さくする（マスク領域を大きくする）ことが考えられるが、検査領域を過度に狭めてしまうことになり、結果として、検出されるべき欠陥が検出されなくなる可能性がある。

以下に、適正なマスク領域を設定し、簡易な手法にて欠陥の検出を行うことを目的とする欠陥検出装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。

上記目的を達成するための一態様として、以下に、半導体回路のレイアウトデータに対し、シミュレーションを施したシミュレーション画像データのパターン線分を膨張させ、当該膨張処理が施されたシミュレーション画像データのパターン内側領域、及び外側領域の一方にマスクを施し、当該マスクが施されたシミュレーション画像データと、荷電粒子線装置によって得られた画像を重畳させ、当該マスクが施された領域以外の領域について、輝度信号を検出し、当該輝度変化が所定値を超えた部分の有無の判定、或いは当該所定値を超えた部分の位置情報を抽出する欠陥検査装置、及び上記処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを提案する。

上記構成によれば、実際のパターン形状に近い輪郭形状に基づいて、輝度変化を検出する領域を選択することが可能となるため、検査領域の大きさを最大限確保しつつ、輝度変化の検出に基づく欠陥検査にとってノイズとなり得るエッジ部分、及び他の輝度を持つ領域を検査の対象から除外することが可能となる。

欠陥検査システムの概略構成図。 設計データに基づいて、マスク画像を作成する工程を説明する図。 欠陥検査工程を説明する図。 複数のＳＥＭが接続された欠陥検査システムの概略構成図。 走査電子顕微鏡の概略構成図。 マスク画像を形成するプロセッサの概要を説明する図。 レシピ作成工程を示すフローチャート。

荷電粒子線装置等にて取得された画像を用いて、試料上の欠陥検出を行う場合、予め当該領域と同じパターン形状を持つ領域の画像を用意し、当該画像と取得された画像との比較を行うことによって、欠陥抽出を行う手法が知られている。しかし、欠陥のない比較元の画像（参照画像）を作成するには、複数箇所同パターンの画像を撮影して平均化する必要があり、作成に時間がかかる。またその間、装置を占有するため、装置稼働率が低下する。

また、半導体パターンの光学近接効果補正（Optical Proximity Correction：ＯＰＣ）モデルの検証は、１チップのパターンに対し約１０００箇所の検査箇所があり、検査画像と参照画像との比較にも多くの時間がかかっている。

以下に説明する本実施例では、半導体素子の設計データを用い、検査箇所を撮影したＳＥＭ画像の一部を部分的にマスキングすることで、参照画像を作成せずに、高精度、高速にパターン欠陥を発見する欠陥検査装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。

参照画像の作成を不要とすると共に、設計データ（レイアウトデータ）を用いてマスク画像を形成可能とすることによって、測長走査型電子顕微鏡の稼働率が向上する。また、自動的に欠陥を検出し、欠陥検出時間を短縮することが可能となる。

以下の説明では、主に半導体素子の設計データが格納されているサーバ、走査型電子顕微鏡、及び後述する欠陥検出処理を行う欠陥検査装置がネットワークで接続された欠陥検出システムによる欠陥検出法について詳述する。欠陥検査装置は、オフラインで欠陥検出を行うようにしても良い。
（１）欠陥検査システムの全体構成
図１は、欠陥検査システムの概略構成を示す図である。図１に例示するように、欠陥検査システムは、半導体素子の設計データを格納した設計データ格納部１０１と、欠陥検査装置１０２と、検査画像を撮影する走査型電子顕微鏡１０３と、を備えている。欠陥検査装置１０２では、設計データ１０１を利用して、シミュレーション設計データ１０２１を作成し、走査型電子顕微鏡１０３から取得した、検査画像１０２２が格納される。

図４は、データ管理装置４０１を中心として、複数のＳＥＭが接続されたシステムを例示している。特に本実施例の場合、ＳＥＭ４０２は主に半導体露光プロセスに用いられるフォトマスクやレチクルのパターンの測定や検査を行うためのものであり、ＳＥＭ４０３は主に、上記フォトマスク等を用いた露光によって半導体ウェーハ上に転写されたパターンを測定，検査するためのものである。ＳＥＭ４０２とＳＥＭ４０３は、電子顕微鏡としての基本構造に大きな違いはないものの、それぞれ半導体ウェーハとフォトマスクの大きさの違いや、帯電に対する耐性の違いに対応した構成となっている。

各ＳＥＭ４０２，ＳＥＭ４０３にはそれぞれの制御装置４０４，４０５が接続され、ＳＥＭに必要な制御が行われる。各ＳＥＭでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。

電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子（Secondary Electron：ＳＥ）或いは後方散乱電子（Backscattered Electron：ＢＳＥ）は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。

以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置４０４，４０５にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線４０６，４０７を介してデータ管理装置４０１に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、ＳＥＭによって得られた信号に基づいて測定を行うデータ管理装置を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、データ管理装置にて装置の制御と検査処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、ＳＥＭの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。

また、上記データ管理装置或いは制御装置には、検査処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って検査、或いは演算が行われる。更にデータ管理装置には、半導体製造工程に用いられるフォトマスク（以下単にマスクと称することもある）やウェーハの設計データが記憶されている。この設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、データ管理装置とは別に設けられた記憶媒体にデザインデータを記憶させておいても良い。

また、データ管理装置４０１には、シミュレータ４０８が接続されている。シミュレータ４０８には、外部の記憶媒体、或いはデータ管理装置４０１に記憶された設計データと、半導体製造プロセス条件等に基づいて、パターンレイアウトを作成するプログラムと、それを実行する演算装置が内蔵されており、当該シミュレーション後のレイアウトデータを、データ管理装置に伝送可能に構成されている。なお、本実施例では、シミュレーションをシミュレータ４０８内にて行う例について説明するが、これに限られることはなく、例えばデータ管理装置４０８内にて、上記プログラムを実行することにより、シミュレーションを行うようにしても良い。

また、データ管理装置４０１は、ＳＥＭの動作を制御するプログラム（レシピ）を、半導体の設計データに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部としても機能する。具体的には、設計データ，パターンの輪郭線データ、或いはシミュレーションが施された設計データ上で所望の測定点，オートフォーカス，オートスティグマ，アドレッシング点等のＳＥＭにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、ＳＥＭの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。

また、後述するように、データ管理装置４０１は、半導体デバイスの設計データが登録されたデータベースを記憶、或いは外部の記憶媒体に記憶された設計データにアクセス可能に構成されており、任意の設定に応じてデータベースより必要なデータが読み出すように構成されている。

図５は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子源５０１から引出電極５０２によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビーム５０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ５０４によって、絞られた後に、走査偏向器５０５により、試料５０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム５０３は試料台５０８に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ５０６のレンズ作用によって集束されて試料５０９上に照射される。

電子ビーム５０３が試料５０９に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子５１０が放出される。放出された電子５１０は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極５１２に衝突し、二次電子５１１を生じさせる。変換電極５１２から放出された二次電子５１１は、検出器５１３によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器５１３の出力Ｉが変化する。この出力Ｉに応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器５０５への偏向信号と、検出器５１３の出力Ｉとの同期をとることで、走査領域の画像を形成する。

なお、図５の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。

制御装置４０４は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布（輝度分布）情報を形成するようにプログラムされている。

制御装置４０４、或いはデータ管理装置４０１は、シミュレータ４０８から得られるシミュレーション結果を用いて、欠陥検査に供されるマスク画像を形成するプロセッサ（演算装置）が内蔵されている。図６はマスク画像を形成するプロセッサの概要を説明する図である。図６に例示するプロセッサには、シミュレータ４０８によって形成されたシミュレーション画像の線分を膨張させる膨張処理部が含まれている。膨張処理部では、条件設定部にて設定された膨張条件に従って、線分を膨張する。条件設定部によって設定される条件とは、例えば膨張量（例えば膨張分の画素数）や、部分的な膨張の程度の差に関する情報である。例えば、パターンの角部（インナーコーナー、或いはアウターコーナー）は、近接効果補正の影響により角部の丸まり、この丸まりも他のパターンの影響等によって変化する可能性がある。よって、角部を他の部分（例えば直線部分）と比較して、膨張量を大きく設定することによって、近接補正効果の影響に依らず、安定してパターンの断線の存在判定を行うことが可能となる。また、シミュレーション結果に基づいて、膨張処理を行うことによって、実パターンに近い形状に基づいた膨張パターンを形成することができるため、余分な領域を検査対象から除外したり、検査対象から除外すべきエッジ領域を、検査対象領域として残すというような事態の発生を抑制することが可能となる。

マスク処理実行部では、シミュレーション画像内に含まれるパターンの内部、及び／又は外部について、マスク処理を施す処理を実行する。具体的には、膨張処理部によって形成された膨張処理が施された画像について、パターンの内側、及び／又は外側の輝度変化を無くすために、当該領域を低い階調値（例えばゼロ階調）の画素に置換する処理を行う。または、検査装置において検査対象外であることを認識可能な画素情報に置換する。一例として、階調変化のない均一な画素情報を、パターンの内側領域、及び／又は外側領域の画素情報として適用する。

レシピ作成部では、上述のように膨張処理、及びマスク処理が施されたシミュレーション画像を、欠陥検査用の比較画像として記憶部に登録する。レシピ実行時には、取得された画像と上記処理が施された画像（マスク画像）を重畳し、当該重畳画像を、後述する輝度信号抽出部による信号抽出処理に供する処理が実行される。

輝度信号抽出部では、上記重畳画像の一次元的な輝度信号の抽出処理が行われる。このような処理はマスクが施された領域以外の領域を選択的に行うようにしても良い。即ち、Ｙ方向（紙面上下方向）の各輝度情報抽出位置において、輝度変化を検出するに当たり、マスクが施された領域しか存在しないような場合には、その位置における輝度情報抽出を行わないようにしても良い。

また、後述する実施例では、Ｘ方向（紙面左右方向）に選択的に輝度信号の変化を検出する例を説明するが、これに限られることなく、例えばＹ方向の輝度信号変化を検出するようにしても良い。更に、Ｘ方向の一次元信号をＹ方向に積算した積算信号を形成し、閾値判定に基づいて、欠陥の有無のみを検出結果として出力するようにしても良い。

欠陥抽出部では、輝度信号抽出部にて得られた輝度信号に基づいて、欠陥情報を抽出する。具体的には、所定の閾値を設定しておき、輝度が当該閾値を超えた場合に、欠陥が存在すると判定する。または、当該閾値を超えた部分の位置情報を抽出する。本実施例においては、このような処理をパターンの内側領域と外側領域に分けて実行することができる。このように、分割処理を行うことのメリットとして、パターンの内側領域と外側領域のそれぞれに固有の閾値の設定が可能であることが挙げられる。

パターンの内側領域と外側領域とでは、輝度が異なることがあり、それぞれの領域に沿った閾値を設定することが望まれる。本実施例のように、内側と外側のそれぞれの領域に対する検査を行い得る手法によれば、個々の領域に合った適切な閾値を設定することができる。当該閾値は、条件設定部によって設定され、例えば、外側領域に対する閾値を第１の閾値として、内側領域に対する閾値を第２の閾値として設定し、当該閾値に基づいて、上記欠陥判定等を実行する。

記憶部には、シミュレーション画像や上記処理等の条件が記憶される。
（２）設計データに基づくマスク画像作成処理
図６に例示するプロセッサを用いて、マスク画像を作成する工程を、図２を用いて説明する。

半導体素子の設計データ２０１（レイアウトデータ）に対しシミュレーション処理を行い、シミュレーション処理後、設計データ２０２（シミュレーション画像データ）を作成する。シミュレーション処理後、設計データ２０２に膨張処理を行い、膨張処理後、設計データ２０３（膨張処理が施されたシミュレーション画像データ）を作成する。膨張処理後、設計データ２０３に、パターンの内側領域に対して塗りつぶし処理を行い、Ｍａｓｋ画像Ａ２０４を作成する。膨張処理後設計データ２０３に、パターンの外側領域に対して塗りつぶし処理を行い、Ｍａｓｋ画像Ｂ２０５を作成する。
（３）マスク処理が施されたシミュレーション画像を用いた欠陥検出処理
図３は、マスク処理が施されたシミュレーション画像を用いた欠陥検出処理の一例を示す図である。

ＳＥＭによって取得された検査画像３０１に対し、マスキング処理１、マスキング処理２を行う。マスキング処理１では、検査画像３０１からＭａｓｋ画像Ａ２０４を差し引き、その結果画像の輝度をヒストグラム化（ヒスグラム３０５）する。

マスキング処理２では、検査画像３０１からＭａｓｋ画像Ｂ２０５を差し引き、その結果画像の輝度をヒストグラム化（ヒスグラム３０５）する。これら２つの輝度分布情報を用いて２つの閾値に基づく閾値判定を行い、これら閾値より高い輝度を示す場合には、当該領域に欠陥があると判定、或いはその位置情報を抽出する。
（４）レシピ作成工程
図７は、検査位置の指定に基づいて自動的にＳＥＭのレシピを作成する工程を説明する図である。まず、検査位置となる位置情報を入力する（ステップ７０１）。この入力情報に基づいて、シミュレータに記憶されたシミュレーション画像を読み出す（ステップ７０２）。なお、シミュレーションによって、ホットスポット抽出を行い、当該ホットスポット情報に基づいて、検査位置を決定するような場合には、ステップ７０１の処理は不要となる。ステップ７０２にて読み出されたシミュレーション画像に基づいて、上記膨張処理、及びマスク処理を実行し、マスク画像を作成する（ステップ７０３）。作成されたマスク画像は、検査位置情報と共にレシピに登録する（ステップ７０４）。

以上のような構成によれば、既に存在するシミュレーション情報を用いて、適切なレシピ設定を行うことができるため、パターンの出来栄えに応じてマスク形状を調整することなく、簡易にＳＥＭの動作条件の設定を行うことが可能となる。

１０１ 設計データ格納部
１０２ 欠陥検査装置
１０３ 走査型電子顕微鏡
２０１ 半導体素子の設計データ
２０２ シミュレーション処理後設計データ
２０３ 膨張処理後設計データ
２０４ Ｍａｓｋ画像１
２０５ Ｍａｓｋ画像２
３０１ 検査画像
３０２ マスキング処理１後画像
３０３ マスキング処理２後画像
３０４ 閾値
３０５ ヒストグラム
１０２１ シミュレーション設計データ
１０２２ 検査画像

Claims (6)

1. 半導体回路のレイアウトデータに対し、シミュレーションを施したシミュレーション画像データのパターン線分を膨張する膨張処理部と、当該膨張処理が施されたシミュレーション画像データのパターン内側領域、及び外側領域の一方にマスクを施すマスク処理実行部と、当該マスクが施されたシミュレーション画像データと、荷電粒子線装置によって得られた画像を重畳させ、当該マスクが施された領域以外の領域について、輝度信号を検出する輝度信号抽出部と、当該輝度変化が所定値を超えた部分の有無の判定、或いは当該所定値を超えた部分の位置情報を抽出する欠陥抽出部を備えたことを特徴とする欠陥検査装置。
2. 請求項１において、
   前記欠陥抽出部は、前記内側領域と外側領域について、それぞれ異なる前記所定値を用いて、前記輝度変化が所定値を超えた部分の有無の判定、或いは当該所定値を超えた部分の位置情報を抽出することを特徴とする欠陥検査装置。
3. 請求項１において、
   前記マスク処理部は、前記内側領域にマスクを施した第１のマスク画像と、前記外側領域にマスクを施した第２のマスク画像を作成することを特徴とする欠陥検査装置。
4. 演算装置に、画像データに含まれる欠陥の有無の判定、或いは欠陥の位置情報を抽出させるコンピュータプログラムにおいて、
   当該プログラムは、前記演算装置に、半導体回路のレイアウトデータに対し、シミュレーションを施したシミュレーション画像データのパターン線分を膨張させ、当該膨張処理が施されたシミュレーション画像データのパターン内側領域、及び外側領域の一方にマスクを施させ、当該マスクが施されたシミュレーション画像データと、荷電粒子線装置によって得られた画像を重畳させ、当該マスクが施された領域以外の領域について、輝度信号を検出させ、当該輝度変化が所定値を超えた部分の有無の判定、或いは当該所定値を超えた部分の位置情報を抽出させることを特徴とするコンピュータプログラム。
5. 請求項４において、
   前記プログラムは、前記演算装置に、前記内側領域と外側領域について、それぞれ異なる前記所定値を用いて、前記輝度変化が所定値を超えた部分の有無の判定、或いは当該所定値を超えた部分の位置情報を抽出させることを特徴とするコンピュータプログラム。
6. 請求項４において、
   前記プログラムは、前記演算装置に、前記内側領域にマスクを施した第１のマスク画像と、前記外側領域にマスクを施した第２のマスク画像を作成させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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