JP2014181966A - 検査方法および検査装置 - Google Patents

検査方法および検査装置 Download PDF

Info

Publication number
JP2014181966A
JP2014181966A JP2013055500A JP2013055500A JP2014181966A JP 2014181966 A JP2014181966 A JP 2014181966A JP 2013055500 A JP2013055500 A JP 2013055500A JP 2013055500 A JP2013055500 A JP 2013055500A JP 2014181966 A JP2014181966 A JP 2014181966A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
pattern
dimensional
die
location
difference
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
JP2013055500A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6043662B2 (ja
Inventor
Hideo Tsuchiya
英雄 土屋
Manabu Isobe
学 礒部
Hiroaki Akiyama
裕照 秋山
Makoto Yabe
誠 矢部
Takafumi Inoue
貴文 井上
Nobutaka Kikuiri
信孝 菊入
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nuflare Technology Inc
Original Assignee
Nuflare Technology Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nuflare Technology Inc filed Critical Nuflare Technology Inc
Priority to JP2013055500A priority Critical patent/JP6043662B2/ja
Priority to TW103104888A priority patent/TWI515425B/zh
Priority to US14/208,757 priority patent/US9165355B1/en
Priority to KR1020140030558A priority patent/KR101604005B1/ko
Priority to DE102014204876.1A priority patent/DE102014204876A1/de
Publication of JP2014181966A publication Critical patent/JP2014181966A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6043662B2 publication Critical patent/JP6043662B2/ja
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F1/00—Originals for photomechanical production of textured or patterned surfaces, e.g., masks, photo-masks, reticles; Mask blanks or pellicles therefor; Containers specially adapted therefor; Preparation thereof
    • G03F1/68—Preparation processes not covered by groups G03F1/20 - G03F1/50
    • G03F1/82—Auxiliary processes, e.g. cleaning or inspecting
    • G03F1/84—Inspecting
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
    • G01N21/95607—Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method
    • G—PHYSICS
    • G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
    • G03F—PHOTOMECHANICAL PRODUCTION OF TEXTURED OR PATTERNED SURFACES, e.g. FOR PRINTING, FOR PROCESSING OF SEMICONDUCTOR DEVICES; MATERIALS THEREFOR; ORIGINALS THEREFOR; APPARATUS SPECIALLY ADAPTED THEREFOR
    • G03F7/00—Photomechanical, e.g. photolithographic, production of textured or patterned surfaces, e.g. printing surfaces; Materials therefor, e.g. comprising photoresists; Apparatus specially adapted therefor
    • G03F7/70—Microphotolithographic exposure; Apparatus therefor
    • G03F7/70483—Information management; Active and passive control; Testing; Wafer monitoring, e.g. pattern monitoring
    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/70616—Monitoring the printed patterns
    • G03F7/7065—Defects, e.g. optical inspection of patterned layer for defects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0008—Industrial image inspection checking presence/absence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
    • G01N21/95607—Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method
    • G01N2021/95615—Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method with stored comparision signal
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2200/00—Indexing scheme for image data processing or generation, in general
    • G06T2200/24—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving graphical user interfaces [GUIs]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30168—Image quality inspection

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)

Abstract

【課題】本来検出されるべき欠陥を検出する一方、不必要な欠陥検出を低減することのできる検査方法および検査装置を提供する。
【解決手段】ダイ−トゥ−データベース方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測されるチップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、ダイ−トゥ−データベース方式による結果を保存する一方、所定の範囲を超えていれば、ダイ−トゥ−データベース方式による結果に代えてセル方式による結果を保存する。
【選択図】図４

Description

本発明は、検査方法および検査装置に関する。
大規模集積回路（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Iｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ；ＬＳＩ）の高集積化および大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路寸法は狭小化の一途を辿っている。例えば、最近の代表的なロジックデバイスでは、数十ｎｍの線幅のパターン形成が要求される状況となってきている。
多大な製造コストのかかるＬＳＩにとって、製造工程における歩留まりの向上は欠かせない。ここで、半導体素子は、その製造工程において、ステッパまたはスキャナと呼ばれる縮小投影露光装置により、回路パターンが形成された原画パターン（マスクまたはレチクルを指す。以下では、マスクと総称する。）がウェハ上に露光転写される。そして、半導体素子の歩留まりを低下させる大きな要因として、マスクパターンの形状欠陥が挙げられる。
ウェハ上に形成されるＬＳＩパターンの寸法が微細化していることに伴って、マスクパターンの形状欠陥も微細化している。また、マスクの寸法精度を高めることで、プロセス諸条件の変動を吸収しようとしてきたこともあり、マスク検査においては、極めて小さなパターンの欠陥を検出することが必要になっている。また、その際に、マスク面内におけるパターンの線幅寸法や位置ずれ量の変動も考慮して欠陥判定を行うことも求められている。例えば、特許文献１には、マスク上における微細な欠陥を検出できる検査装置が開示されている。
欠陥検出をする手法には、ダイ−トゥ−データベース（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ）比較方式と、ダイ−トゥ−ダイ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ）比較方式とがある。ダイ−トゥ−データベース比較方式は、マスク製造に使用された設計パターンデータから生成される参照画像と、マスク上の実際のパターンの光学画像とを比較する検査方法である。一方、ダイ−トゥ−ダイ比較方式は、同一のマスク内であって、その一部分または全体に同一のパターン構成を有する複数のチップが配置されている場合に、マスクの異なるチップにおける同一パターンの光学画像同士を比較する検査方法である。
また、欠陥検出の他の手法として、セル（Ｃｅｌｌ）比較方式もある。これは、マスク上にセルと称される繰り返しパターンがある場合に有効な手法である。ダイ−トゥ−ダイ比較方式では、マスク上に繰り返し形成されたチップ同士が比較されるが、セル比較方式では、１つのチップ内にあるメモリマット部のような繰り返しパターン、すなわち、セル同士が比較される。例えば、繰り返しパターンが形成されたＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）素子のメモリセル群に対しては、セル比較方式を用いた欠陥検査が行われる。一方、繰り返しパターンのないロジック素子に対しては、マスクの所定位置に設けられた検査用ダミーパターン内におけるダミーロジック素子のパターンと比較する、ダイ−トゥ−ダイ比較方式が用いられる。近年では、メモリ混載ロジックへの需要が高まっていることから、１回の検査工程でダイ−トゥ−ダイ比較方式とセル比較方式の両方が行われることもある（例えば、特許文献２参照。）。
特許第４２３６８２５号公報 特許第４５６４７６８号公報 特許第３８２４５４２号公報
従来のマスク検査では、もっぱらパターンの形状欠陥を検出することを目的としており、それに適した欠陥判定のアルゴリズムや、欠陥の記録方法が工夫されてきた。また、マスク検査装置においては、パターンの線幅変動に起因するＬＳＩの製造マージン不足が課題とされていることに対応して、線幅変動による欠陥を検出する機能が充実してきている。しかし、最近のマスクパターンにおいては、形状欠陥や線幅変動として指摘されるべき欠陥の寸法が、マスク全面での線幅変動（線幅分布）と同等程度になってきている。このため、検出される欠陥の数が膨大になるという問題があった。
また、ダイ−トゥ−データベース比較方式では、参照画像を生成する工程において、設計パターンデータに対し、マスクの典型的なパターン箇所の光学画像を手本とするフィルタ処理、すなわち、フィルタ係数の学習を行う。これにより、参照画像は、学習を行った領域のパターン線幅に倣った線幅傾向を持つパターン像となる。このため、ダイ−トゥ−データベース比較方式であっても、マスク内で線幅寸法に分布があり、学習を行った領域のパターン線幅とは異なるパターン線幅の領域を検査しようとすると、パターンの線幅バイアス（偏差）を有した状態で光学画像と参照画像とが比較されることになる。その結果、本来検出されるべき形状欠陥や線幅変動を検出できなかったり、欠陥として検出する必要のない形状や線幅を欠陥として検出してしまったりするという問題があった。
さらに、ダイ−トゥ−ダイ比較方式においても、線幅の異なる領域のチップ同士を比較しようとすると、線幅バイアス（偏差）を有したパターン同士が比較されることになる。したがって、上記と同様に、検出されるべき欠陥を検出できなかったり、欠陥として検出する必要のない形状や線幅を欠陥として検出してしまったりするという問題が生じる。
本発明は、こうした問題に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明の目的は、本来検出されるべき欠陥を検出する一方、不必要な欠陥検出を低減することのできる検査方法および検査装置を提供することにある。
本発明の他の目的および利点は、以下の記載から明らかとなるであろう。
本発明の第１の態様は、複数のチップパターンが形成された試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記チップパターンの光学画像を取得する工程と、
前記チップパターンの設計データを基にフィルタ処理を施して、前記光学画像に対応する参照画像を作成する工程と、
前記チップパターンをダイ−トゥ−データベース方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
前記ダイ−トゥ−データベース方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法に関する。
本発明の第２の態様は、複数のチップパターンが形成された試料の光学画像を取得する工程と、
前記チップパターンの設計データを基にフィルタ処理を施して、前記光学画像に対応する参照画像を作成する工程と、
前記チップパターンをダイ−トゥ−データベース方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
前記ダイ−トゥ−データベース方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法に関する。
本発明の第１の態様または第２の態様において、前記ダイ−トゥ−データベース方式による比較で欠陥とされた箇所に前記繰り返しパターン部がないために前記セル比較による結果がない場合には、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布に関わらず、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果を保存することが好ましい。
本発明の第１の態様または第２の態様において、光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程は、前記光学画像を所定数取得する毎に、前記所定数目の光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程とすることが好ましい。
本発明の第１の態様または第２の態様において、前記寸法差は、前記光学画像のパターンの線幅と前記参照画像のパターンの線幅との差、または、前記光学画像のパターン間の距離と前記参照画像のパターン間の距離との差であることが好ましい。
本発明の第１の態様または第２の態様において、前記寸法比率は、前記光学画像のパターンの線幅と前記参照画像のパターンの線幅との比率、または、前記光学画像のパターン間の距離と前記参照画像のパターン間の距離との比率であることが好ましい。
本発明の第３の態様は、複数のチップパターンが形成された試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記チップパターンの光学画像を取得する工程と、
前記チップパターンをダイ−トゥ−ダイ方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
前記ダイ−トゥ−ダイ方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法に関する。
本発明の第４の態様は、複数のチップパターンが形成された試料の光学画像を取得する工程と、
前記チップパターンをダイ−トゥ−ダイ方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
前記ダイ−トゥ−ダイ方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法に関する。
本発明の第３の態様または第４の態様において、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による比較で欠陥とされた箇所に前記繰り返しパターン部がないために前記セル比較による結果がない場合には、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布に関わらず、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を保存することが好ましい。
本発明の第３の態様または第４の態様において、前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程は、前記光学画像を所定数取得する毎に、前記所定数目の光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程とすることが好ましい。
本発明の第３の態様または第４の態様において、前記寸法差は、前記光学画像同士のパターンの線幅の差、または、前記光学画像同士のパターン間の距離の差であることが好ましい。
本発明の第３の態様または第４の態様において、前記寸法比率は、前記光学画像同士のパターンの線幅の比率、または、前記光学画像同士のパターン間の距離の比率であることが好ましい。
本発明の第５の態様は、試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記試料に形成されたチップパターンの設計データを基にフィルタ処理を施して、前記光学画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンと、前記参照画像作成部から出力された該チップパターンの参照画像とを、ダイ−トゥ−データベース方式によって比較する第１の比較部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンについて、該チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する第２の比較部と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める寸法差／寸法比率取得部と、
前記寸法差／寸法比率取得部から出力された、前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から、前記複数のチップパターンの寸法分布を求める寸法分布取得部と、
前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所について、該箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記第１の比較部による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記第１の比較部による結果に代えて前記第２の比較部による結果を保存する制御部とを有することを特徴とする検査装置に関する。
本発明の第６の態様は、試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記試料に形成されたチップパターンの設計データを基にフィルタ処理を施して、前記光学画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンと、前記参照画像作成部から出力された該チップパターンの参照画像とを、ダイ−トゥ−データベース方式によって比較する第１の比較部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンについて、該チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する第２の比較部と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める寸法差／寸法比率取得部と、
前記寸法差／寸法比率取得部から出力された、前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から、前記複数のチップパターンの寸法分布を求める寸法分布取得部と、
前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記第１の比較部による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記第１の比較部による結果に代えて前記第２の比較部による結果を保存する制御部とを有することを特徴とする検査装置に関する。
本発明の第５の態様または第６の態様において、前記制御部は、前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所に前記繰り返しパターン部がないために前記第２の比較部による結果がない場合には、前記欠陥と判定された箇所から、前記寸法差／寸法比率取得部によって該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布に関わらず、前記第１の比較部による結果を保存することが好ましい。
本発明の第５の態様または第６の態様において、前記寸法差／寸法比率取得部は、前記光学画像取得部が前記光学画像を所定数取得する毎に、前記所定数目の光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めるものであることが好ましい。
本発明の第７の態様は、試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンを、ダイ−トゥ−ダイ方式によって比較する第１の比較部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンについて、該チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する第２の比較部と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める寸法差／寸法比率取得部と、
前記寸法差／寸法比率取得部から出力された、前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から、前記複数のチップパターンの寸法分布を求める寸法分布取得部と、
前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所について、該箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記第１の比較部による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記第１の比較部による結果に代えて前記第２の比較部による結果を保存する制御部とを有することを特徴とする検査装置に関する。
本発明の第８の態様は、試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンを、ダイ−トゥ−ダイ方式によって比較する第１の比較部と、
前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンについて、該チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する第２の比較部と、
前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める寸法差／寸法比率取得部と、
前記寸法差／寸法比率取得部から出力された、前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から、前記複数のチップパターンの寸法分布を求める寸法分布取得部と、
前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記第１の比較部による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記第１の比較部による結果に代えて前記第２の比較部による結果を保存する制御部とを有することを特徴とする検査装置に関する。
本発明の第７の態様または第８の態様において、前記制御部は、前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所に前記繰り返しパターン部がないために前記第２の比較部による結果がない場合には、前記欠陥と判定された箇所から、前記寸法差／寸法比率取得部によって該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布に関わらず、前記第１の比較部による結果を保存することが好ましい。
本発明の第７の態様または第８の態様において、前記寸法差／寸法比率取得部は、前記光学画像取得部が前記光学画像を所定数取得する毎に、前記所定数目の光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めるものであることが好ましい。
本発明によれば、本来検出されるべき欠陥を検出する一方、不必要な欠陥検出を低減することのできる検査方法および検査装置が提供される。
実施の形態１および２における検査装置の概略構成図である。 図１の検査装置におけるデータの流れを示す図である。 マスクに形成されたパターンの欠陥を検出するための光学画像の取得手順を説明する図である。 実施の形態１による検査方法のフローチャートの一例である。 実施の形態２による検査方法のフローチャートの一例である。 マスクの寸法差マップの一例である。 図６のマップに対応する寸法分布を表す図である。 寸法測定回路で測定されたパターンの寸法分布を表す図である。 寸法分布の影響が除かれた状態で、測定した部分における線幅の基準値からの寸法差を表す図である。 マスク上のチップパターンの模式図の一例である。 マスク上のチップパターンの模式図の他の例である。 線幅測定方法の説明図であり、（ａ）は、マスクに形成されたパターンの光学画像の模式図、（ｂ）は、（ａ）の破線に沿う画素毎の輝度値を示す図である。
実施の形態１．
図１は、本実施の形態における検査装置の概略構成図である。また、図２は、図１の検査装置におけるデータの流れを示す図である。尚、これらの図では、本実施の形態で必要な構成部を記載しているが、検査に必要な他の公知の構成部が含まれていてもよい。また、本明細書において、「〜部」または「〜回路」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が、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やファームウェアとの組合せによって実施されるものであってもよい。プログラムにより構成される場合、プログラムは、磁気ディスク装置等の記録装置に記録される。
本実施の形態においては、フォトリソグラフィ法などで使用されるマスクを検査対象としているが、これに限られるものではなく、例えば、ウェハを検査対象としてもよい。
図１に示すように、検査装置１００は、光学画像取得部を構成する構成部Ａと、構成部Ａで取得された光学画像を用いて検査に必要な処理等を行う構成部Ｂとを有する。
構成部Ａは、光源１０３と、水平方向（Ｘ方向、Ｙ方向）および回転方向（θ方向）に移動可能なＸＹθテーブル１０２と、透過照明系を構成する照明光学系１７０と、拡大光学系１０４と、フォトダイオードアレイ１０５と、センサ回路１０６と、レーザ測長システム１２２と、オートローダ１３０とを有する。
構成部Ａでは、検査対象となるマスク１０１の光学画像、すなわち、マスク採取データ２０４が取得される。マスク採取データ２０４は、マスク１０１の設計パターンデータに含まれる図形データに基づく図形が描画されたマスクの画像である。例えば、マスク採取データ２０４は、８ビットの符号なしデータであって、各画素の明るさの階調を表現する。
マスク１０１には、複数のチップパターンが形成されている。図１０は、チップパターンを一部拡大して示した模式図である。この図に示すように、マスク１０１の一部領域には、２ｎ個のチップパターンが形成されおり、さらに、各チップパターンには、繰り返しパターンからなるセルＡとセルＢとが形成されている。
マスク１０１は、オートローダ１３０により、ＸＹθテーブル１０２上に載置される。尚、オートローダ１３０はオートローダ制御回路１１３によって駆動され、オートローダ制御回路１１３は制御計算機１１０によって制御される。マスク１０１がＸＹθテーブル１０２の上に載置されると、マスク１０１に形成されたパターンに対し、ＸＹθテーブル１０２の上方に配置された光源１０３から光が照射される。より詳しくは、光源１０３から照射される光束が、照明光学系１７０を介してマスク１０１に照射される。マスク１０１の下方には、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５およびセンサ回路１０６が配置されている。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する。
拡大光学系１０４は、図示しない自動焦点機構によって自動的に焦点調整がなされるように構成されていてもよい。さらに、図示しないが、検査装置１００は、マスク１０１の下方から光を照射し、反射光を拡大光学系を介してフォトダイオードアレイに導く構成としてもよい。この構成によれば、透過光と反射光による各光学画像を同時に取得することが可能である。
フォトダイオードアレイ１０５上に結像したマスク１０１のパターン像は、フォトダイオードアレイ１０５によって光電変換され、さらにセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログデジタル）変換される。フォトダイオードアレイ１０５には、センサ（図示せず）が配置されている。このセンサの例としては、ＴＤＩ（Ｔｉｍｅ Ｄｅｌａｙ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）センサなどが挙げられる。この場合、ＸＹθテーブル１０２が連続的に移動しながら、ＴＤＩセンサによってマスク１０１のパターンが撮像される。ここで、光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５およびセンサ回路１０６により高倍率の検査光学系が構成される。
構成部Ｂでは、検査装置１００全体の制御を司る制御部としての制御計算機１１０が、データ伝送路となるバス１２０を介して、位置回路１０７、第１の比較部１０８ａと第２の比較部１０８ｂとを有する比較回路１０８、参照画像作成部の一例となる参照回路１１２、展開回路１１１、寸法差／寸法比率取得部の一例となる寸法測定回路１２５、寸法分布取得部の一例となるマップ作成回路１２６、オートローダ制御部１１３、テーブル制御回路１１４、記憶装置の一例となる磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレキシブルディスク装置１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８およびプリンタ１１９に接続されている。ＸＹθテーブル１０２は、テーブル制御回路１１４によって制御されたＸ軸モータ、Ｙ軸モータおよびθ軸モータによって駆動される。これらの駆動機構には、例えば、エアスライダと、リニアモータやステップモータなどとを組み合わせて用いることができる。
図１で「〜部」または「〜回路」と記載したものは、既に述べたように、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が、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やファームウェアとの組合せによって実施されるものであってもよい。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１０９に記録されることができる。例えば、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、比較回路１０８および位置回路１０７内の各回路は、電気的回路で構成されてもよく、制御計算機１１０によって処理することのできるソフトウェアとして実現されてもよい。また、電気的回路とソフトウェアの組み合わせによって実現されてもよい。
制御計算機１１０は、テーブル制御回路１１４を制御して、ＸＹθテーブル１０２を駆動する。ＸＹθテーブル１０２の移動位置は、レーザ測長システム１２２により測定されて位置回路１０７に送られる。
また、制御計算機１１０は、オートローダ制御回路１１３を制御して、オートローダ１３０を駆動する。オートローダ１３０は、マスク１０１を自動的に搬送し、検査終了後には、オペレータに通知して必要に応じて欠陥をレビューしたり、自動的にマスク１０１を搬出したりする。
データベース方式の基準データとなる設計パターンデータは、磁気ディスク装置１０９に格納されており、検査の進行に合わせて読み出されて展開回路１１１に送られる。ここで、設計パターンデータについて、図２を参照しながら説明する。
図２に示すように、設計者（ユーザ）が作成したＣＡＤデータ２０１は、ＯＡＳＩＳなどの階層化されたフォーマットの設計中間データ２０２に変換される。設計中間データ２０２には、レイヤ（層）毎に作成されて各マスクに形成される設計パターンデータが格納される。ここで、一般に、検査装置は、ＯＡＳＩＳデータを直接読み込めるようには構成されていない。すなわち、検査装置の製造メーカー毎に、独自のフォーマットデータが用いられている。このため、ＯＡＳＩＳデータは、レイヤ毎に各検査装置に固有のフォーマットデータ２０３に変換された後に検査装置１００に入力される。この場合、フォーマットデータ２０３は、検査装置１００に固有のデータとすることができるが、描画装置と互換性のあるデータとすることもできる。
フォーマットデータ２０３は、図１の磁気ディスク装置１０９に入力される。すなわち、マスク１０１のパターン形成時に用いた設計パターンデータは、磁気ディスク装置１０９に記憶される。
設計パターンに含まれる図形は、長方形や三角形を基本図形としたものである。磁気ディスク装置１０９には、例えば、図形の基準位置における座標（ｘ、ｙ）、辺の長さ、長方形や三角形等の図形種を区別する識別子となる図形コードといった情報であって、各パターン図形の形、大きさ、位置等を定義した図形データが格納される。
さらに、数十μｍ程度の範囲に存在する図形の集合を一般にクラスタまたはセルと称するが、これを用いてデータを階層化することが行われている。クラスタまたはセルには、各種図形を単独で配置したり、ある間隔で繰り返し配置したりする場合の配置座標や繰り返し記述も定義される。クラスタまたはセルデータは、さらにストライプと称される、幅が数百μｍであって、長さがマスク１０１のＸ方向またはＹ方向の全長に対応する１００ｍｍ程度の短冊状領域に配置される。
入力された設計パターンデータは、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して展開回路１１１によって読み出される。
展開回路１１１では、設計パターンデータがイメージデータ（ビットパターンデータ）に変換される。すなわち、展開回路１１１は、設計パターンデータを図形毎のデータにまで展開し、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、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして、２値ないしは多値のイメージデータに展開される。さらに、センサ画素に相当する領域（マス目）毎に設計パターンにおける図形が占める占有率が演算され、各画素内の図形占有率が画素値となる。
展開回路１１１で変換されたイメージデータは、参照画像作成部としての参照回路１１２に送られて、参照画像（参照データとも称する。）の生成に用いられる。
センサ回路１０６から出力されたマスク採取データ２０４は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上でのマスク１０１の位置を示すデータとともに、比較回路１０８に送られる。また、上述した参照画像も比較回路１０８に送られる。
比較回路１０８では、マスク採取データ２０４と参照データとが、適切な比較判定アルゴリズムを用いて比較される。図１の構成であれば、透過画像同士での比較となるが、反射光学系を用いた構成であれば、反射画像同士での比較、あるいは、透過と反射を組み合わせた比較判定アルゴリズムが用いられる。比較の結果、両者の差異が所定の閾値を超えた場合には、その箇所が欠陥と判定される。
例えば、線幅欠陥として登録される場合の判定閾値は、マスク採取データ２０４と参照データとの線幅の寸法差（ｎｍ）および寸法比率（％）単位で指定される。例えば、線幅の寸法差が１６ｎｍ、寸法比率が８％というように２通りの閾値を指定する。マスク採取データ２０４のパターンが２００ｎｍの線幅を有するとき、参照データとの寸法差が２０ｎｍであれば、寸法差の閾値と寸法比率の閾値のいずれよりも大きいため、このパターンには欠陥があるとして登録される。
尚、欠陥判定の閾値は、線幅が参照データよりも太い場合と細い場合とについて、それぞれ別々に指定することも可能である。また、線幅でなく、線間のスペース幅（パターン間の距離）が、参照データよりも太い場合と細い場合とについて閾値を指定してもよい。さらに、ホール形状のパターンに対しては、ホールの直径の寸法や直径の寸法比率の閾値を指定することができる。この場合、閾値は、ホールのＸ方向の断面とＹ方向の断面のそれぞれについて指定できる。
比較回路１０８では、（後述するストライプ状の）マスク採取データ２０４に対応する参照画像が、検査フレームと称される数十μｍ程度の矩形小領域に分割される。そして、マスク採取データ２０４から切り出されたセンサフレーム画像と、参照画像から切り出された参照フレーム画像とが比較ユニットに投入される。比較ユニットでこれらの画像が比較されて欠陥が検出される。比較回路１０８には、複数の検査フレームが同時に並列して処理されるよう、数十個の比較ユニットが装備されている。各比較ユニットは、１つの検査フレームの処理が終わり次第、未処理のフレーム画像を取り込む。これにより、多数の検査フレームが順次処理されていく。
比較ユニットでの処理は、具体的には次のようにして行われる。まず、センサフレーム画像と、参照フレーム画像とを位置合わせする。このとき、パターンのエッジ位置や、輝度のピークの位置が揃うように、センサ画素単位で平行シフトさせる他、近隣の画素の輝度値を比例配分するなどして、センサ画素未満の合わせ込みも行う。位置合わせを終えた後は、センサフレーム画像と参照フレーム画像との画素毎のレベル差を評価したり、パターンエッジ方向の画素の微分値同士を比較したりするなどして、適切な比較アルゴリズムにしたがって欠陥を検出していく。尚、本明細書においては、センサフレーム画像と参照フレーム画像との比較を、単に光学画像と参照画像との比較と称することがある。また、ダイ−トゥ−ダイ方式による比較では、センサフレーム画像同士が比較されることになるが、この場合にも、単に光学画像同士の比較と称することがある。
また、比較回路１０８では、マスク採取データ２０４における繰り返しパターンを探索し、適当な寸法範囲で切り出した後にセル比較を行う処理も並行して行われる。繰り返しパターンは、設計データの階層構造に含まれる図形やセルの繰り返し配置コマンド、取得したマスク採取データ２０４などについて、パターンの特徴を抽出するなどの方法で探索される。例えば、光学画像の検査フレーム内で、所定の繰り返しパターンの１単位となるサブフレームを定義する。そして、１つの検査フレーム内でサブフレーム同士を比較し、これらのパターンに差異が確認されれば、繰り返しパターンには欠陥があると判別される。
本実施の形態において、マスク採取データ２０４は、寸法測定回路１２５へも送られる。寸法測定回路１２５では、マスク採取データ２０４から、例えば、マスク１０１に描画されたラインパターンの線幅が測定される。また、寸法測定回路１２５へは、参照回路１１２から参照データが送られ、位置回路１０７からＸＹθテーブル１０２上でのマスク１０１の位置を示すデータが送られる。そして、寸法測定回路１２５において、参照データから、例えば、上記のラインパターンに対応するパターンの線幅が測定される。測定した値を基に、光学画像におけるパターン線幅と参照画像におけるパターン線幅との寸法差または寸法比率が求められる。
寸法測定回路１２５におけるパターンの寸法測定は、マスク１０１の光学画像を取得するのと並行して行われる。但し、これに限られるものではなく、例えば、比較回路１０８で検査を行うのと並行して、寸法測定回路１２５でパターンの寸法測定を行ってもよい。
尚、寸法測定回路１２５は、本発明の寸法差／寸法比率取得部の一例である。つまり、本実施の形態では、線幅に代えてラインパターン間のスペース幅、すなわち、線間距離を測定し、この値から線間距離の差または比率を求めてもよい。さらに、線幅または線間距離の寸法差と寸法比率の両方を求めてもよい。
寸法差または寸法比率は、例えば、マスク１０１のパターンを分割して複数の検査領域を形成し、各検査領域の光学画像について画素毎の線幅を求める。次いで、得られた線幅の度数を集計して、その度数分布の集計結果から線幅の平均値を計算する。そして、この平均値と参照画像から求めた線幅とから、線幅の寸法差または寸法比率を求める。具体的には、特許文献３（特許第３８２４５４２号公報）に記載の方法が適用可能である。
寸法測定回路１２５で得られた寸法差または寸法比率のデータは、寸法分布取得部としてのマップ作成回路１２６へ送られる。マップ作成回路１２６では、送られたデータを基に、例えば、マスク１０１の面内におけるパターン線幅の寸法差または寸法比率のマップが作成される。作成されたマップは、磁気ディスク装置１０９に保存される。尚、検査装置１００は、必ずしもマップ作成回路１２６を有している必要はなく、寸法測定回路１２５がマップ作成機能を有していてもよく、あるいは、外部の計算機などによってマップを作成してもよい。さらに、マップを作成せずに、寸法測定回路１２５で得られた寸法差または寸法比率のデータによって、後述する欠陥判定を行うことも可能である。
比較回路１０８において欠陥と判定されると、欠陥の座標、欠陥判定の根拠となった光学画像や参照画像などが、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存される。マスク検査結果２０５は、図２に示すように、レビュー装置５００に送られる。レビューは、オペレータによって、検出された欠陥が実用上問題となるものであるかどうかを判断する動作である。オペレータは、例えば、欠陥判定の根拠となった参照画像と、欠陥が含まれる光学画像とを見比べて、修正の必要な欠陥であるか否かを判断する。
レビュー工程を経て判別された欠陥情報も、図１の磁気ディスク装置１０９に保存される。図２に示すように、レビュー装置５００で１つでも修正すべき欠陥が確認されると、マスク１０１は、欠陥情報リスト２０７とともに、検査装置１００の外部装置である修正装置６００に送られる。修正方法は、欠陥のタイプが凸系の欠陥か凹系の欠陥かによって異なるので、欠陥情報リスト２０７には、凹凸の区別を含む欠陥の種別と欠陥の座標が添付される。
次に、図１の検査装置１００を用いてマスク１０１を検査する方法の一例を述べる。
図４は、本実施の形態による検査方法のフローチャートの一例である。この図に示すように、検査工程は、マスク１０１の光学画像を取得する工程（光学画像取得工程；Ｓ１）と、マスク１０１に形成されたパターンの設計パターンデータを記憶する工程（記憶工程；Ｓ２）と、参照画像を生成する工程の一例となる展開工程（Ｓ３）およびフィルタ処理工程（Ｓ４）と、光学画像を基準となる画像と比較する工程（比較工程；Ｓ５，Ｓ６）と、光学画像と参照画像からパターンの寸法差を測定する工程（寸法測定工程；Ｓ７）と、測定した寸法差を基にマスク１０１面内における寸法差マップを作成する工程（マップ作成工程；Ｓ８）と、欠陥検出箇所近傍での寸法分布を他の領域の寸法分布と比較する工程（Ｓ９）と、欠陥検出箇所近傍での寸法分布が所定範囲内であるか否かを判定する工程（Ｓ１０）とを有する。
＜光学画像取得工程＞
まず、ＸＹθテーブル１０２上にマスク１０１が載置される。正確な検査結果を得るためには、マスク１０１がＸＹθテーブル１０２上で所定の位置に載置される必要がある。そこで、通常は、マスク１０１にアライメントマークを形成し、このアライメントマークを用いて、ＸＹθテーブル１０２上でマスク１０１の位置合わせを行う。
図１１を用い、マスク１０１の位置合わせ（プレートアライメント）について説明する。図１１の例では、マスク１０１の四隅に、十字形状のマスクアライメントマークＭＡが形成されている。マスク１０１には、複数のチップパターン（Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，・・・）が形成されており、各チップにもチップアライメントマークＣＡが形成されている。また、マスク１０１は、ＸＹθテーブル１０２上に載置されており、ＸＹθテーブル１０２は、水平方向に移動するＸＹステージと、このＸＹステージ上に配置されて回転方向に移動するθステージとを有するものとする。
位置合わせ工程は、具体的には、マスク１０１をＸＹθテーブル１０２上に載置した状態で、検査対象となるパターンのＸ軸およびＹ軸と、ＸＹステージの走行軸とを合わせる工程になる。
まず、４箇所に設けられたマスクアライメントマークＭＡのうちで、Ｙ座標の数値が小さい２点のマスクアライメントマークＭＡを撮影し、両マークが正確に同じＹ座標となるように、θステージを回転させてマスク１０１の回転方向の微調整を行う。このとき、マスクアライメントマークＭＡ間の距離も正確に測定しておく。次に、Ｙ座標の数値が大きい２点のマスクアライメントマークＭＡを撮影する。これによって、４点すべてのマスクアライメントマークＭＡの座標が正確に測定される。
上記の測定から、Ｙ座標の数値が小さい２点のマスクアライメントマークＭＡを底辺の両端に有する台形の頂点に、他の２点のマスクアライメントマークＭＡが位置することが分かる。ここで、本来マスク１０１の形状は長方形であるため、他の２点のマスクアライメントマークＭＡは、長方形の頂点に位置するはずである。しかしながら、測定結果は台形の頂点に位置することを示しており、これらを考え合わせると、マスク１０１の形状には歪みがあることが分かる。したがって、検査対象となるパターンの領域も、上記の台形と相似する台形歪みと、マスクアライメントマークＭＡ間の距離の伸縮を帯びていると推測され、これを仮定した補正が、参照回路１１２で参照データを生成する際に行われる。
尚、マスク１０１には、マスクアライメントマークＭＡがなくてもよい。その場合は、検査対象となるパターンのうちで、なるべくマスク１０１の外周に近くてＸＹ座標が同一と分かっているコーナーの頂点やエッジパターンの辺を使って、位置合わせを行うことができる。
本実施の形態の光学画像取得工程では、図１の構成部Ａが、マスク１０１の光学画像を取得する。図３は、マスク１０１に形成されたパターンの欠陥を検出するための光学画像の取得手順を説明する図である。尚、既に述べたように、光学画像は、図２のマスク採取データ２０４に対応する。
図３でマスク１０１は、図１のＸＹθテーブル１０２の上に載置されているものとする。また、マスク１０１上の検査領域は、図３に示すように、短冊状の複数の検査領域、すなわち、ストライプ２０１，２０２，２０３，２０４，・・・に仮想的に分割されている。各ストライプは、例えば、幅が数百μｍであって、長さがマスク１０１のＸ方向またはＹ方向の全長に対応する１００ｍｍ程度の領域とすることができる。
光学画像は、ストライプ毎に取得される。すなわち、図３で光学画像を取得する際には、各ストライプ２０１，２０２，２０３，２０４，・・・が連続的に走査されるように、ＸＹθテーブル１０２の動作が制御される。具体的には、ＸＹθテーブル１０２が図３の−Ｘ方向に移動しながら、マスク１０１の光学画像が取得される。そして、図１のフォトダイオードアレイ１０５に、図３に示されるような走査幅Ｗの画像が連続的に入力される。すなわち、第１のストライプ２０１における画像を取得した後、第２のストライプ２０２における画像を取得する。この場合、ＸＹθテーブル１０２が−Ｙ方向にステップ移動した後、第１のストライプ２０１における画像の取得時の方向（−Ｘ方向）とは逆方向（Ｘ方向）に移動しながら光学画像を取得して、走査幅Ｗの画像がフォトダイオードアレイ１０５に連続的に入力される。第３のストライプ２０３における画像を取得する場合には、ＸＹθテーブル１０２が−Ｙ方向にステップ移動した後、第２のストライプ２０２における画像を取得する方向（Ｘ方向）とは逆方向、すなわち、第１のストライプ２０１における画像を取得した方向（−Ｘ方向）に、ＸＹθテーブル１０２が移動する。尚、図３の矢印は、光学画像が取得される方向と順序を示しており、斜線部分は、光学画像の取得が済んだ領域を表している。
光学画像が取得されていく様子は、図１０によっても説明される。図１０において、マスク１０１の所定領域には、２ｎ個のチップパターンが形成されおり、さらに、各チップパターンには、繰り返しパターンからなるセルＡとセルＢとが形成されている。センサは、１チップ目、２チップ目、３チップ目、・・・、ｎチップ目の順に、ストライプに沿ってパターンを撮像していく。
図１のフォトダイオードアレイ１０５上に結像したパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５によって光電変換され、さらにセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログデジタル）変換される。その後、光学画像は、センサ回路１０６から図１の比較回路１０８へ送られる。
尚、Ａ／Ｄ変換されたセンサデータは、画素毎にオフセット・ゲイン調整可能なデジタルアンプ（図示せず）に入力される。デジタルアンプの各画素用のゲインは、キャリブレーション工程で決定される。例えば、透過光用のキャリブレーション工程においては、センサが撮像する面積に対して十分に広いマスク１０１の遮光領域を撮影中に、黒レベルを決定する。次いで、センサが撮像する面積に対して十分に広いマスク１０１の透過光領域を撮影中に、白レベルを決定する。このとき、検査中の光量変動を見越して、例えば、白レベルと黒レベルの振幅が８ビット階調データの約４％から約９４％に相当する１０〜２４０に分布するよう、画素毎にオフセットとゲインを調整する。
＜記憶工程＞
ダイ−トゥ−データベース比較方式による検査の場合、欠陥判定の基準となるのは、設計パターンデータから生成する参照画像である。検査装置１００では、マスク１０１のパターン形成時に用いた設計パターンデータが磁気ディスク装置１０９に記憶される。
＜展開工程＞
展開工程においては、図１の展開回路１１１が、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して設計パターンデータを読み出し、読み出されたマスク１０１の設計パターンデータを２値ないしは多値のイメージデータ（設計画像データ）に変換する。このイメージデータは参照回路１１２に送られる。
＜フィルタ処理工程＞
フィルタ処理工程では、図１の参照回路１１２によって、図形のイメージデータである設計パターンデータに適切なフィルタ処理が施される。その理由は、次の通りである。
マスク１０１のパターンは、その製造工程でコーナーの丸まりや線幅の仕上がり寸法などが加減されており、設計パターンと厳密には一致しない。また、図１のセンサ回路１０６から得られた光学画像としてのマスク採取データ２０４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のアパーチャ効果などによってぼやけた状態、言い換えれば、空間的なローパスフィルタが作用した状態にある。
そこで、検査に先だって検査対象となるマスクを観察し、その製造プロセスや検査装置の光学系による変化を模擬したフィルタ係数を学習して、設計パターンデータに２次元のデジタルフィルタをかける。このようにして、参照画像に対し光学画像に似せる処理を行う。
フィルタ係数の学習は、製造工程で決められた基準となるマスクのパターンを用いて行ってもよく、また、検査対象となるマスク（本実施の形態ではマスク１０１）のパターンの一部を用いて行ってもよい。後者であれば、学習に用いられた領域のパターン線幅やコーナーの丸まりの仕上がり具合を踏まえたフィルタ係数が取得され、マスク全体の欠陥判定基準に反映されることになる。
尚、検査対象となるマスクを使用する場合、製造ロットのばらつきや、検査装置のコンディション変動といった影響を排除したフィルタ係数の学習ができるという利点がある。しかし、マスク面内で寸法変動があると、学習に用いた箇所に対しては最適なフィルタ係数になるが、他の領域に対しては必ずしも最適な係数とはならないため、疑似欠陥を生じる原因になり得る。そこで、面内での寸法変動の影響を受け難いマスクの中央付近で学習することが好ましい。あるいは、マスク面内の複数の箇所で学習を行い、得られた複数のフィルタ係数の平均値を用いてもよい。
＜寸法測定工程＞
寸法測定工程では、光学画像と参照画像からパターンの寸法差が測定される。図１の検査装置１００では、寸法測定回路１２５が、センサ回路１０６から出力されたマスク採取データ２０４と、参照回路１１２から出力された参照データとを用いて、これらの画像におけるパターン線幅の寸法差を測定する。尚、パターン線幅の寸法差に代えて、若しくは、パターン線幅の寸法差と併せて、パターン線幅の寸法比率を測定してもよく、または、パターン線幅に代えて、若しくは、パターン線幅と併せて、パターン間距離の差やパターン間距離の比率を求めてもよい。
検査が行われている間に、寸法測定回路１２５で寸法差を測定する頻度は、例えば、図３のストライプ（２０１，２０２，２０３，２０４，・・・）の長さ方向（Ｘ方向）に適当数（例えば、１０００点程度）のサンプル採取を行う毎とし、ストライプの幅方向（Ｙ方向）にも、Ｘ方向と同程度の数のサンプルが採取される毎とすることができる。寸法差の測定が行われる候補点付近においては、エッジペアの間隔の測定が可能な適当なラインパターンを用いる。この場合、エッジペアは１つとしてもよいが、複数箇所のエッジペアを用いて寸法差を測定し、得られた値の度数を集計して、その度数分布の集計結果から最も頻度の高い値（最頻値）を代表値として用いることが好ましい。尚、候補点付近にエッジペアが見つからなかったり、エッジペアの数が少なかったりする場合には、寸法差を測定しなくてもよく、あるいは、限られたサンプル数から最頻値を求めてもよい。
＜マップ作成工程＞
検査装置１００では、マスク１０１の光学画像を取得するのと並行して、寸法測定回路１２５において、光学画像と参照画像とのパターンの寸法差が測定され、得られた寸法差のデータはマップ作成回路１２６へ送られる。マップ作成回路１２６では、蓄積された寸法差のデータから、マスク面内での寸法分布を表すマップが作成される。このマップによれば、検査中のストライプにおける寸法分布や、同じマスクで既に検査を終えたストライプの寸法分布などを把握できる。
＜ダイ−トゥ−データベース比較工程とセル比較工程＞
図２に示すように、光学画像取得工程で取得されたマスク採取データ２０４は、比較回路１０８へ送られる。また、参照回路１１２からは、参照データが比較回路１０８へ送られる。比較回路１０８は、第１の比較部１０８ａと第２の比較部１０８ｂとを有しており、第１の比較部１０８ａにおいて、マスク採取データ２０４と参照データとが、ダイ−トゥ−データベース方式によって比較される。また、第２の比較部１０８ｂでは、ダイ−トゥ−データベース比較方式による処理と並行して、マスク採取データ２０４における繰り返しパターンを探索し、適当な寸法範囲で切り出した後にセル比較を行う処理も行われる。但し、検査対象となるセルの近くに繰り返しパターンがなく、基準となるセルがない場合には、ダイ−トゥ−データベース比較方式による処理のみが行われる。
上記いずれの方式においても、検査対象となるデータと、欠陥判定の基準となるデータとが、適切な比較判定アルゴリズムを用いて比較される。そして、両者の差が所定の閾値を超える場合に欠陥と判定される。
例えば、マスク１０１に格子状のチップパターンが形成されているとする。検査対象としてｎ番目のチップを考えると、ダイ−トゥ−データベース比較方式においては、ｎ番目のチップの光学画像におけるパターンと、ｎ番目のチップの参照画像におけるパターンとの差が所定の閾値を超える場合に欠陥と判定される。一方、セル比較方式においては、１つのチップ内のメモリマット部のような繰り返しパターン（セル）について、その繰り返しのピッチ分離れたパターン同士を比較し、両者の差が所定の閾値を超える場合に欠陥と判定される。この場合、ｎ番目のチップ内の特定セルが検査対象であるとすると、その１つ前のセルの光学画像が比較すべき基準画像となる。例えば、図１０のセルＡにおいて、２セル目が検査対象であるとすると、１セル目の光学画像が基準画像となる。
欠陥判定は、より具体的には、次の２種類の方法により行うことができる。１つは、参照画像における輪郭線の位置と、光学画像における輪郭線の位置との間に、所定の閾値寸法を超える差が認められる場合に欠陥と判定する方法である。他の１つは、参照画像におけるパターンの線幅と、光学画像におけるパターンの線幅との比率が所定の閾値を超える場合に欠陥と判定する方法である。この方法では、参照画像におけるパターン間の距離と、光学画像におけるパターン間の距離との比率を対象としてもよい。
＜欠陥検出箇所近傍での寸法分布を他の領域の寸法分布に照らし、欠陥検出箇所近傍での寸法分布が所定範囲内であるか否かを判定する工程＞
寸法測定回路１２５におけるパターンの寸法測定が、マスク１０１の光学画像を取得するのと並行して行われる場合、ダイ−トゥ−データベース比較方式による欠陥が検出されると、寸法測定回路１２５で測定された寸法差のデータの中から直近直前のデータが参照される。そして、欠陥が検出された箇所から、その直前で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果、すなわち、欠陥の座標と、欠陥判定の根拠となった光学画像および参照画像とを、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存する。
尚、寸法測定回路１２５におけるパターンの寸法測定が、比較回路１０８で検査を行うのと並行して行われる場合、ダイ−トゥ−データベース比較方式による欠陥が検出された時点では、比較を終えたパターンの寸法測定は行われているが、比較を終えていないパターンの寸法測定は行われていない。そこで、この場合は、寸法測定回路１２５で測定された寸法差のデータの中から直前のデータが参照される。
一方、ダイ−トゥ−データベース比較方式によって欠陥が検出され、次いで、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲を超えている場合には、この箇所について、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果は採用せず、並行して行われているセル比較方式による結果を採用する。この場合、セル比較方式による結果が欠陥であるか否かは問わない。つまり、ダイ−トゥ−データベース比較方式によって欠陥と判定された箇所であっても、セル比較方式によって欠陥と判定されていなければ、その箇所は欠陥として登録されないことになる。
但し、検査対象となるセルの近くに繰り返しパターンがなく、基準となるセルがない場合には、ダイ−トゥ−データベース比較方式しか行われない。その場合は、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲を超えていると認められても、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果を採用することが好ましい。すなわち、ダイ−トゥ−データベース比較方式によって検出された欠陥の座標と、欠陥判定の根拠となった光学画像および参照画像とが、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存される。
上記は、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布と、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布とを比較した例であるが、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布を、チップピッチよりも離れた領域の寸法分布と比較してもよい。
例えば、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、（１）欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、（２）欠陥と判定された箇所を含むストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測されるチップパターンの寸法分布に照らして適切な範囲であれば、欠陥の座標と、欠陥判定の根拠となった光学画像および参照画像とを磁気ディスク装置１０９に保存するとしてもよい。ここで、（１）や（２）の寸法分布は、マップ作成回路１２６で作成されたマップから導かれる。尚、マップでなく、寸法測定回路１２５で得られた寸法差のデータから直接導き出すことも可能である。
上記変形例においては、ダイ−トゥ−データベース比較方式によって欠陥が検出され、次いで、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布を、上記の（１）および（２）に照らしたところ、逸脱していると認められた場合には、この箇所について、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果は採用せず、並行して行われているセル比較方式による結果を採用する。この場合、セル比較方式による結果が欠陥であるか否かは問わない。つまり、ダイ−トゥ−データベース比較方式によって欠陥と判定された箇所であっても、セル比較方式によって欠陥と判定されていなければ、その箇所は欠陥として登録されないことになる。
但し、検査対象となるセルの近くに繰り返しパターンがなく、基準となるセルがない場合には、ダイ−トゥ−データベース比較方式しか行われない。その場合は、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、上記の（１）および（２）に照らして逸脱していると認められても、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果が採用される。すなわち、ダイ−トゥ−データベース比較方式で検出された欠陥の座標と、欠陥判定の根拠となった光学画像および参照画像とが、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存される。
ダイ−トゥ−データベース比較方式によって欠陥検出された場合において、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲を超えているということは、参照データを生成する際に、２次元デジタルフィルタの学習を行った領域における線幅の傾向と、欠陥が検出された箇所の線幅の傾向とが異なっていることを意味する。尚、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、（１）欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、（２）欠陥と判定された箇所を含むストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測されるチップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲を超えている場合も同様である。
そこで、本実施の形態では、チップ内での寸法差の傾向やチップ間での寸法の傾向、あるいは、同じストライプ内での寸法差の傾向やマスク面内での寸法差の傾向を、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法差の傾向と比較して、参照データが欠陥判定の基準として好ましいか否かを判定する。尚、この判定は、図１の制御計算機１１０で行うことができる。また、制御計算機１１０は、セル比較方式による結果があるか否かも判定し、セル比較方式による結果がなく、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果しかない場合には、上記の比較結果に関わらず、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果をマスク検査結果２０５とする。
上記比較の結果、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、所定の範囲を超えている場合には、マスク面内で寸法変動があることによって、欠陥検出箇所のフィルタ係数が最適値ではなく、欠陥判定の基準として好ましい参照データではないと判定する。そして、セル比較による結果を採用する。セル比較によっても欠陥と判定されれば、この箇所を欠陥として登録する。例えば、制御計算機１１０が、欠陥の座標と、欠陥判定の根拠となった光学画像および参照画像とを、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存する。しかし、セル比較による結果が欠陥でなければ、ダイ−トゥ−データベース比較方式によって検出された欠陥は許容範囲内のものであるとして、この箇所を欠陥として登録することはしない。但し、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果を保存するか否かを選択できるようにしてもよい。
寸法測定回路１２５で求められた寸法差の度合いが大きければ、比較回路１０８において欠陥と判定されていなくても欠陥として登録することが可能である。そこで、本実施の形態では、次のようにして欠陥判定することができる。
例えば、比較回路１０８で線幅欠陥と判定されるか否かの閾値が、線幅の寸法差について１６ｎｍ、寸法比率について８％であるとする。寸法測定回路１２５での測定結果に対する欠陥判定の閾値は、これよりやや緩和して、例えば、線幅の寸法差について２０ｎｍ、寸法比率について１０％とされる。また、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果とセル比較方式による結果のいずれを採用するかを判断する基準となる所定の範囲を、線幅の寸法差について１２ｎｍ以上、寸法比率について６％以上とする。
寸法測定回路１２５で求められた寸法差が１２ｎｍ未満であり、寸法比率が６％未満であれば、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果が採用される。一方、寸法測定回路１２５で求められた寸法差が１２ｎｍ以上２０ｎｍ未満であり、寸法比率が６％以上１０％未満であれば、セル比較方式による結果が採用される。そして、寸法測定回路１２５で求められた寸法差が２０ｎｍ以上であり、寸法比率が１０％以上であれば、欠陥として登録される。
ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果とセル比較方式による結果のいずれを採用するかの判断基準となる所定の範囲は、検査対象となるマスク毎に設定される。但し、所定範囲は、寸法測定回路１２５での測定値から欠陥と判定する場合の閾値を超えない範囲で設定される。設定の方法は、比較回路１０８における閾値の設定方法と同様である。すなわち、線幅が参照データよりも太い場合と細い場合とについて、それぞれ別々に所定範囲を指定することができ、また、線幅でなく、線間のスペース幅（パターン間の距離）が、参照データよりも太い場合と細い場合とについて所定範囲を指定してもよい。さらに、ホール形状のパターンに対しては、ホールの直径の寸法や直径の寸法比率について所定範囲を指定することができる。この場合、所定範囲は、ホールのＸ方向の断面とＹ方向の断面のそれぞれについて指定できる。
従来の検査方法においては、ダイ−トゥ−データベース比較方式によって検出された欠陥の情報は全て登録されていた。このため、本来は検出する必要のない欠陥情報まで登録される場合があった。これに対して、本実施の形態では、取得されたデータからマスク面内での線幅分布による影響を排除するべく、場合に応じて、ダイ−トゥ−データベース比較方式による結果をセル比較による結果と置き換える。これにより、本来検出する必要のない欠陥がマスク検査結果から除かれるので、オペレータがレビューする欠陥数が低減され、検査時間の短縮化に繋がる。また、欠陥情報リストに挙がる欠陥数を低減することにもなるので、マスクの製造歩留まりを向上させることができる。さらに、マスク面内での線幅分布による影響を排除することで、この変動に埋もれて検出できなかった形状欠陥や局所的な線幅の変動による欠陥を検出することが可能となる。
本実施の形態のマップ作成回路１２６で作成されたマップは、ウェハなどにマスク１０１のパターンを転写する際に利用することができる。例えば、マスク１０１のパターンをウェハへ転写する露光装置が、照射エネルギー量（ドーズ量）をマップとして入力可能なものであれば、マップ作成回路１２６で作成されたマップを露光装置に入力して、これを照射エネルギー量のマップに換算することで、ウェハに均一な線幅を転写することが可能となる。例えば、マスク１０１で寸法差がマイナス、すなわち、線幅が細くなっている箇所では、ウェハ上に転写されるパターンが太くなるように照射エネルギー量を調整する。一方、マスク１０１で寸法差がプラス、すなわち、線幅が太くなっている箇所では、ウェハ上に転写されるパターンが細くなるように照射エネルギー量を調整する。このようにすることで、パターンに寸法分布を有するマスクであっても、ウェハ上に転写されたパターンの線幅が均一となるようにすることができる。
実施の形態２．
実施の形態１では、ダイ−トゥ−データベース比較方式とセル比較方式とを組み合わせた検査方法の例について述べた。本実施の形態では、ダイ−トゥ−ダイ比較方式とセル比較方式とを組み合わせて検査することも可能である。この場合にも、図１の検査装置１００を用いることができる。
ここで、ダイ−トゥ−ダイ比較方式は、同一のマスク内であって、その一部分または全体に同一のパターン構成を有する複数のチップが配置されている場合に、マスクの異なるチップにおける同一パターンの光学画像同士を比較する検査方法である。すなわち、ダイ−トゥ−ダイ比較方式では、マスク上に繰り返し形成されたチップ同士が比較されるが、セル比較方式では、１つのチップ内にあるメモリマット部のような繰り返しパターン、すなわち、セル同士が比較される。図１０の例であれば、ダイ−トゥ−ダイ比較方式では、１チップ目と２チップ目が比較される。一方、セル比較方式では、セルＡの１セル目と２セル目が比較される。
ダイ−トゥ−ダイ比較方式とセル比較方式について、図１１を用いてさらに詳細に説明する。図１１に示すように、センサは、ストライプ２０に沿って、チップＣ１、チップＣ２、チップＣ３の順にパターンを撮像していく。比較回路１０８では、撮像されたストライプデータが検査フレーム単位に分割され、チップＣ１から切り出された検査フレーム１と、チップＣ２から切り出された検査フレーム２とが比較される。尚、この比較は、比較回路１０８内に設けられて検査フレームを処理単位とする比較ユニットで行われる。
比較ユニットは、複数の検査フレームを同時並列に処理できるよう数十個装備されており、各比較ユニットは、１つの検査フレームの処理が終わり次第、未処理のフレーム画像を取り込んで順次処理していく。具体的には、まず、比較ユニットは、検査フレーム１の画像と検査フレーム２の画像とを位置合わせする。このとき、パターンのエッジ位置や、輝度のピークの位置が揃うようにセンサ画素単位で平行シフトさせる。また、近隣の画素の輝度値を比例配分するなどして、センサ画素未満の合わせ込みも行う．次いで、検査フレーム１の画像と検査フレーム２の画像は、第１の比較部１０８ａにおいて、ダイ−トゥ−ダイ比較される。同様に、検査フレーム２と検査フレーム３も、ダイ−トゥ−ダイ比較される。
また、図１１に示すように、各検査フレームでは、繰り返しパターンの１単位となるサブフレームが定義される。例えば、検査フレーム１において、サブフレーム１の画像とサブフレーム２の画像が、第２の比較部１０８ｂでセル比較される。
尚、ダイ−トゥ−ダイ比較およびセル比較のいずれであっても、比較される２つの画像について、画素毎のレベル差を評価したり、パターンエッジ方向の画素の微分値同士を比較したりするなどして、適切な比較アルゴリズムにしたがって欠陥が検出されていく。
図５は、本実施の形態による検査方法のフローチャートの一例である。すなわち、この図では、ダイ−トゥ−ダイ比較方式とセル比較方式とを組み合わせた検査方法が示されている。
図５に示すように、検査工程は、マスク１０１の光学画像を取得する工程（光学画像取得工程；Ｓ１１）と、検査対象となる光学画像と、基準となる光学画像（以下、基準画像とも言う。）とを比較する工程（比較工程；Ｓ１２，Ｓ１３）と、光学画像と基準画像からパターンの寸法差を測定する工程（寸法測定工程；Ｓ１４）と、測定した寸法差を基にマスク１０１面内における寸法差マップを作成する工程（マップ作成工程；Ｓ１５）と、欠陥検出箇所近傍での寸法分布を他の領域の寸法分布と比較する工程（Ｓ１６）と、欠陥検出箇所近傍での寸法分布が所定範囲内であるか否かを判定する工程（Ｓ１７）とを有する。
＜光学画像取得工程＞
図５の光学画像取得工程（Ｓ１１）は、実施の形態１で図１〜図４を用いて述べた通りであるので、説明を省略する。
＜寸法測定工程＞
検査装置１００では、マスク１０１の光学画像を取得するのと並行して、寸法測定回路１２５において、光学画像同士のパターンの寸法差が測定される。寸法測定工程（Ｓ１４）では、ダイ−トゥ−ダイ比較方式で検査対象となる光学画像と基準となる光学画像とにおけるパターンの寸法差が測定される。図１の検査装置１００では、寸法測定回路１２５が、センサ回路１０６から出力されたマスク採取データを用いて、これらの光学画像におけるパターン線幅の寸法差を測定する。
具体的な線幅測定方法の一例を図１２を用いて説明する。図１２（ａ）は、マスク１０１に形成されたパターンの光学画像を模式的に示した図である。また、図１２（ｂ）は、図１２（ａ）の破線に沿う画素毎の輝度値を示したものである。例えば、図１２のようなライン・アンド・スペースパターンを検査するのであれば、光学画像の白黒振幅の中間の閾値を線幅判定の閾値とし、光学画像の輝度値がこの閾値を横切る画素位置からパターンエッジの位置を求める。次いで、この値をエッジペアの距離に換算することで線幅が求められる。
尚、寸法測定工程においては、センサ回路１０６からのマスク採取データに、位置回路１０７から送られた、ＸＹθテーブル１０２上でのマスク１０１の位置情報が加味される。尚、パターン線幅の寸法差に代えて、若しくは、パターン線幅の寸法差と併せて、パターン線幅の寸法比率を測定してもよく、または、パターン線幅に代えて、若しくは、パターン線幅と併せて、パターン間距離の差やパターン間距離の比率を求めてもよい。
検査が行われている間に、寸法測定回路１２５で寸法差を測定する頻度は、例えば、図３のストライプ（２０１，２０２，２０３，２０４，・・・）の長さ方向（Ｘ方向）に適当数（例えば、１０００点程度）のサンプル採取を行う毎とし、ストライプの幅方向（Ｙ方向）にも、Ｘ方向と同程度の数のサンプルが採取される毎とすることができる。寸法差の測定が行われる候補点付近においては、エッジペアの間隔の測定が可能な適当なラインパターンを用いる。この場合、エッジペアは１つとしてもよいが、複数箇所のエッジペアを用いて寸法差を測定し、得られた値の度数を集計して、その度数分布の集計結果から最も頻度の高い値（最頻値）を代表値として用いることが好ましい。尚、候補点付近にエッジペアが見つからなかったり、エッジペアの数が少なかったりする場合には、寸法差を測定しなくてもよく、あるいは、限られたサンプル数から最頻値を求めてもよい。
＜マップ作成工程＞
寸法測定回路１２５で得られた寸法差のデータは、マップ作成回路１２６へ送られる。マップ作成回路１２６では、蓄積された寸法差のデータから、マスク面内での寸法分布を表すマップが作成される（マップ作成工程；Ｓ１５）。このマップによれば、検査中のストライプにおける寸法分布や、同じマスクで既に検査を終えたストライプの寸法分布などを把握できる。
＜ダイ−トゥ−ダイ比較工程とセル比較工程＞
光学画像取得工程で取得されたマスク採取データ２０４は、図１の比較回路１０８へ送られる。比較回路１０８は、第１の比較部１０８ａと第２の比較部１０８ｂとを有している。本実施の形態では、第１の比較部１０８ａにおいて、マスク採取データ同士が、ダイ−トゥ−ダイ方式によって比較される（ダイ−トゥ−ダイ比較工程；Ｓ１２）。また、第２の比較部１０８ｂでは、これと並行して、マスク採取データ２０４における繰り返しパターンを探索し、適当な寸法範囲で切り出した後にセル比較を行う処理も行われる（セル比較工程；Ｓ１３）。但し、検査対象となるセルの近くに繰り返しパターンがなく、基準となるセルがない場合には、ダイ−トゥ−ダイ方式による比較のみが行われる。
上記いずれの方式においても、検査対象となるデータと、欠陥判定の基準となるデータとが、適切な比較判定アルゴリズムを用いて比較される。そして、両者の差が所定の閾値を超える場合に欠陥と判定される。
例えば、マスク１０１に格子状のチップパターンが形成されているとする。検査対象としてｎ番目のチップを考えると、ダイ−トゥ−ダイ比較方式においては、ｎ番目のチップの光学画像におけるパターンと、（ｎ−１）番目のチップの光学画像におけるパターンとの差が所定の閾値を超える場合に欠陥と判定される。一方、セル比較方式においては、１つのチップ内のメモリマット部のような繰り返しパターン（セル）について、その繰り返しのピッチ分離れたパターン同士が比較され、両者の差が所定の閾値を超える場合に欠陥と判定される。この場合、ｎ番目のチップ内の特定セルが検査対象であるとすると、その１つ前のセルの光学画像が比較すべき基準画像となる。例えば、図１０のセルＡにおいて、２セル目が検査対象であるとすると、１セル目の光学画像が基準画像となる。
また、例えば、線幅欠陥として登録される場合の判定閾値は、線幅の寸法差（ｎｍ）および寸法比率（％）単位で指定される。例えば、線幅の寸法差が１６ｎｍ、寸法比率が８％というように２通りの閾値を指定する。検査対象となるマスク採取データ２０４のパターンが２００ｎｍの線幅を有するとき、比較されるマスク採取データ２０４のパターンとの寸法差が２０ｎｍであれば、寸法差の閾値と寸法比率の閾値のいずれよりも大きいため、このパターンには欠陥があるとして登録される。
尚、欠陥判定の閾値は、線幅が基準値よりも太い場合と細い場合とについて、それぞれ別々に指定することも可能である。また、線幅でなく、線間のスペース幅（パターン間の距離）が、基準値よりも太い場合と細い場合とについて閾値を指定してもよい。さらに、ホール形状のパターンに対しては、ホールの直径の寸法や直径の寸法比率の閾値を指定することができる。この場合、閾値は、ホールのＸ方向の断面とＹ方向の断面のそれぞれについて指定できる。
セル比較方式に対して、ダイ−トゥ−ダイ比較方式は、基本的にチップ全体を検査範囲としており、パターンが繰り返されている部分であるか否かに関わらず検査をすることが可能である。しかし、セルとセルの距離より大きく離れたダイ同士を比較するため、マスク面内での寸法分布の影響を受けやすくなる。つまり、寸法の異なる領域のチップ同士が比較されると、寸法バイアス（偏差）を有したパターン同士が比較されることとなって、検出されるべき欠陥を検出できなかったり、欠陥として検出する必要のない形状や線幅を欠陥として検出してしまったりするという問題が生じる。そこで、取得されたデータからマスク面内での寸法分布による影響を排除するべく、場合に応じて、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果をセル比較による結果と置き換える。以下では、その具体的手法について説明する。
＜欠陥検出箇所近傍での寸法分布を他の領域の寸法分布に照らし、欠陥検出箇所近傍での寸法分布が所定範囲内であるか否かを判定する工程＞
図６は、マスクの寸法差マップの一例である。この例において、領域Ａおよび領域Ｃは、線幅が基準値より太くなっている領域である。一方、領域Ｂおよび領域Ｄは、線幅が基準値より細くなっている領域である。図７〜図９は、図６のＸ−Ｘ'線に沿う断面に対応する寸法分布を示す図である。尚、図７〜図９の横軸はいずれも同じスケールであり、原点の位置も全て同じである。
図７は、図６のマップに対応する寸法分布を表している。また、図８は、寸法測定回路で測定されたパターンの寸法分布を表している。図８において、破線で囲んだ部分の寸法差の絶対値は、他の４点における寸法差の絶対値よりも小さい。したがって、一見すると、欠陥ではないように思われる。一方、１点破線で囲んだ部分の寸法差の絶対値は、他の２点における寸法差の絶対値よりも大きい。したがって、これらは欠陥と判定されるべきであるように思われる。
しかしながら、破線で囲んだ部分の周囲は、図７から分かるように、寸法差がマイナスとなっている領域である。つまり、周囲の線幅は、基準値より細くなっている。それにも関わらず、破線で囲んだ部分の寸法差はプラスの値となっていることから、破線で囲んだ部分は、周囲に比較して特異的に太い線幅を有すると言える。これを図示したものが図９である。すなわち、図９では、寸法分布の影響が除かれた状態で、測定した部分における線幅の基準値からの寸法差が表されている。図９によれば、破線で囲まれた部分の寸法差はプラスとなっており、その値から周囲より特異的に太く、欠陥として検出されるべきであることが分かる。
一方、図８において、１点破線で囲んだ部分の周囲は、図７から分かるように、寸法差がプラスとなっている領域である。したがって、図８において、この部分は寸法差が大きなプラスの値を示しているが、これは、この領域における線幅分布の傾向が加味された結果であると言える。そこで、図９を見ると、１点破線で囲んだ部分の寸法差はプラスの値ではあるものの、その値は許容範囲内と言えるものであり、欠陥として検出されるべきではないことが分かる。
ダイ−トゥ−ダイ比較方式によれば、図６の領域Ａにおけるチップと領域Ｂにおけるチップとが比較される。領域Ａと領域Ｂとは、図７に示すように、相反する線幅傾向を有するので、図８に示すような寸法分布の結果から欠陥判定をすると、検出されるべき欠陥を検出できなかったり、欠陥として検出する必要のないものを欠陥として検出してしまったりするおそれがある。
つまり、線幅が全体に太くなっている領域Ａにあって、さらに線幅が太くなっている箇所の寸法差は、実際には許容できる寸法差であっても大きな値を示すようになる。これに対して、線幅が全体に細くなっている領域Ｂにあって、線幅が太くなっている箇所の寸法差は、実際には許容できない寸法差であっても小さな値を示すようになる。このため、領域Ａと領域Ｂを比較すると、大きな寸法差を示す領域Ａに欠陥があり、寸法差の小さい領域Ｂには欠陥がないと判定されてしまう。
そこで、こうした場合には、領域Ａと領域Ｂとを比較するのではなく、領域Ａ内でのセル同士を比較し、また、領域Ｂ内でのセル同士を比較するのがよい。つまり、ダイ−トゥ−ダイ比較方式に代えて、セル比較方式を採用するのがよい。セル比較方式によれば、同じ線幅傾向を有する領域内で比較をするので、寸法分布の影響が排除され、図９に示すような状態での比較が可能となる。したがって、検出する必要のない欠陥がマスク検査結果から除かれるので、オペレータがレビューする欠陥数が低減され、検査時間の短縮化に繋がる。また、欠陥情報リストに挙がる欠陥数を低減することにもなるので、マスクの製造歩留まりを向上させることができる。さらに、寸法分布に影響されて検出できなかった欠陥を検出することが可能となる。
ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果と、セル比較方式による結果のいずれを採用するかは、図５に示すフローチャートにしたがって判断される。
寸法測定回路１２５におけるパターンの寸法測定が、マスク１０１の光学画像を取得するのと並行して行われる場合、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による欠陥が検出されると、寸法測定回路１２５で測定された寸法差のデータの中から直近のデータが参照される。そして、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布と比較される（Ｓ１６）。比較の結果、図５のＳ１７で所定の範囲内と判定されれば、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果、すなわち、欠陥の座標と、欠陥判定の根拠となった光学画像および参照画像とを、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存する。
尚、寸法測定回路１２５におけるパターンの寸法測定が、比較回路１０８で検査を行うのと並行して行われる場合、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による欠陥が検出された時点では、比較を終えたパターンの寸法測定は行われているが、比較を終えていないパターンの寸法測定は行われていない。そこで、この場合は、寸法測定回路１２５で測定された寸法差のデータの中から直前のデータが参照される。
一方、ダイ−トゥ−ダイ比較方式によって欠陥が検出され、次いで、図５のＳ１７において、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲を超えていると判定された場合には、この箇所について、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果は採用せず、並行して行われているセル比較方式による結果を採用する。この場合、セル比較方式による結果が欠陥であるか否かは問わない。つまり、ダイ−トゥ−ダイ比較方式によって欠陥と判定された箇所であっても、セル比較方式によって欠陥と判定されていなければ、その箇所は欠陥として登録されないことになる。
但し、検査対象となるセルの近くに繰り返しパターンがなく、基準となるセルがない場合には、ダイ−トゥ−ダイ比較方式しか行われない。その場合は、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲を超えていると認められても、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果を採用することが好ましい。すなわち、検出された欠陥の座標と、欠陥判定の根拠となった光学画像および参照画像とが、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存される。
上記は、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布と、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布とを比較した例であるが、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布を、チップピッチよりも離れた領域の寸法分布と比較してもよい。
例えば、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布を、（１）欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、（２）欠陥と判定された箇所を含むストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測されるチップパターンの寸法分布と比較してもよい。そして、寸法測定回路１２５で測定された寸法差から得られる寸法分布が、上記の（１）や（２）に照らして適切な範囲であるか否かを判定し、適切な範囲であれば、ダイ−トゥ−ダイ比較方式で検出された欠陥の座標と、その欠陥判定の根拠となった光学画像および基準画像とを、マスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存してもよい。（１）や（２）の寸法分布は、マップ作成回路１２６で作成されたマップから導かれる。この場合、マップでなく、寸法測定回路１２５で得られた寸法差のデータから直接導き出すことも可能である。
上記変形例においては、ダイ−トゥ−ダイ比較方式によって欠陥が検出され、次いで、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布を、上記の（１）または（２）に照らしたところ、逸脱した傾向と判定された場合には、この箇所について、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果は採用せず、並行して行われているセル比較方式による結果を採用する。この場合、セル比較方式による結果が欠陥であるか否かは問わない。つまり、ダイ−トゥ−ダイ比較方式によって欠陥と判定された箇所であっても、セル比較方式によって欠陥と判定されていなければ、その箇所は欠陥として登録されない。但し、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果を保存するか否かを選択できるようにしてもよい。
検査対象となるセルの近くに繰り返しパターンがなく、基準となるセルがない場合には、ダイ−トゥ−ダイ比較方式しか行われない。その場合は、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布が、上記の（１）または（２）に照らして逸脱していると認められても、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果が採用される。しかし、このようにしても、マスク全体としてみれば、検出する必要のない欠陥がマスク検査結果に加えられるのが低減され、また、寸法分布に影響されて検出できなかった欠陥を検出することが可能となる。
本実施の形態では、図１の制御計算機１１０が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布と、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布とを比較して、ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を採用することが好ましいか否かを判定することができる。また、制御計算機１１０は、欠陥が検出された箇所から、その直近で寸法差を求めた箇所までの寸法分布を、上記の（１）または（２）と比較し、ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を採用することが好ましいか否かを判定してもよい。さらに、制御計算機１１０は、セル比較方式による結果があるか否かも判定することができる。セル比較方式による結果がなく、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果しかない場合には、上記の比較結果に関わらず、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果をマスク検査結果２０５として磁気ディスク装置１０９に保存することが好ましい。
ところで、寸法測定回路１２５で求められた寸法差の度合いが大きければ、比較回路１０８において欠陥と判定されていなくても欠陥として登録することが可能である。そこで、本実施の形態では、次のようにして欠陥判定することができる。
例えば、比較回路１０８で線幅欠陥と判定されるか否かの閾値が、線幅の寸法差について１６ｎｍ、寸法比率について８％であるとする。寸法測定回路１２５での測定結果に対する欠陥判定の閾値は、これよりやや緩和して、例えば、線幅の寸法差について２０ｎｍ、寸法比率について１０％とされる。また、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果とセル比較方式による結果のいずれを採用するかを判断する基準となる所定の範囲を、線幅の寸法差について１２ｎｍ以上、寸法比率について６％以上とする。
寸法測定回路１２５で求められた寸法差が１２ｎｍ未満であり、寸法比率が６％未満であれば、ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果が採用される。一方、寸法測定回路１２５で求められた寸法差が１２ｎｍ以上２０ｎｍ未満であり、寸法比率が６％以上１０％未満であれば、セル比較方式による結果が採用される。そして、寸法測定回路１２５で求められた寸法差が２０ｎｍ以上であり、寸法比率が１０％以上であれば、欠陥として登録される。
ダイ−トゥ−ダイ比較方式による結果とセル比較方式による結果のいずれを採用するかの判断基準となる所定の範囲は、検査対象となるマスク毎に設定される。但し、所定範囲は、寸法測定回路１２５での測定値から欠陥と判定する場合の閾値を超えない範囲で設定される。設定の方法は、比較回路１０８における閾値の設定方法と同様である。すなわち、線幅が参照データよりも太い場合と細い場合とについて、それぞれ別々に所定範囲を指定することができ、また、線幅でなく、線間のスペース幅（パターン間の距離）が、参照データよりも太い場合と細い場合とについて所定範囲を指定してもよい。さらに、ホール形状のパターンに対しては、ホールの直径の寸法や直径の寸法比率について所定範囲を指定することができる。この場合、所定範囲は、ホールのＸ方向の断面とＹ方向の断面のそれぞれについて指定できる。
本実施の形態においても、マップ作成回路１２６で作成されたマップは、ウェハなどにマスク１０１のパターンを転写する際に利用することができる。例えば、マスク１０１のパターンをウェハへ転写する露光装置が、照射エネルギー量（ドーズ量）をマップとして入力可能なものであれば、マップ作成回路１２６で作成されたマップを露光装置に入力して、これを照射エネルギー量のマップに換算することで、ウェハに均一な線幅を転写することが可能となる。例えば、マスク１０１で寸法差がマイナス、すなわち、線幅が細くなっている箇所では、ウェハ上に転写されるパターンが太くなるように照射エネルギー量を調整する。一方、マスク１０１で寸法差がプラス、すなわち、線幅が太くなっている箇所では、ウェハ上に転写されるパターンが細くなるように照射エネルギー量を調整する。このようにすることで、パターンに寸法分布を有するマスクであっても、ウェハ上に転写されたパターンの線幅が均一となるようにすることができる。
本発明は上記各実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々変形して実施することができる。
また、上記各実施の形態では、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要としない部分についての記載を省略したが、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ことは言うまでもない。その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更し得る全ての検査方法または検査装置は、本発明の範囲に包含される。
２０ ストライプ
１００ 検査装置
１０１ 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
１０７ 位置回路
１０８ 比較回路
１０８ａ 第１の比較部
１０８ｂ 第２の比較部
１０９ 磁気ディスク装置
１１０ 制御計算機
１１１ 展開回路
１１２ 参照回路
１１３ オートローダ制御回路
１１４ テーブル制御回路
１１５ 磁気テープ装置
１１６ フレキシブルディスク装置
１１７ ＣＲＴ
１１８ パターンモニタ
１１９ プリンタ
１２０ バス
１２２ レーザ測長システム
１２５ 寸法測定回路
１２６ マップ作成回路
１３０ オートローダ
１７０ 照明光学系
２０１ ＣＡＤデータ
２０２ 設計中間データ
２０３ フォーマットデータ
２０４ マスク採取データ
２０５ マスク検査結果
２０７ 欠陥情報リスト
５００ レビュー装置
６００ 修正装置

Claims (13)

  1. 複数のチップパターンが形成された試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記チップパターンの光学画像を取得する工程と、
    前記チップパターンの設計データを基にフィルタ処理を施して、前記光学画像に対応する参照画像を作成する工程と、
    前記チップパターンをダイ−トゥ−データベース方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
    前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
    前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
    前記ダイ−トゥ−データベース方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法。
  2. 複数のチップパターンが形成された試料の光学画像を取得する工程と、
    前記チップパターンの設計データを基にフィルタ処理を施して、前記光学画像に対応する参照画像を作成する工程と、
    前記チップパターンをダイ−トゥ−データベース方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
    前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
    前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
    前記ダイ−トゥ−データベース方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法。
  3. 前記ダイ−トゥ−データベース方式による比較で欠陥とされた箇所に前記繰り返しパターン部がないために前記セル比較による結果がない場合には、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布に関わらず、前記ダイ−トゥ−データベース方式による結果を保存することを特徴とする請求項１または２に記載の検査方法。
  4. 前記寸法差は、前記光学画像のパターンの線幅と前記参照画像のパターンの線幅との差、または、前記光学画像のパターン間の距離と前記参照画像のパターン間の距離との差であることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の検査方法。
  5. 前記寸法比率は、前記光学画像のパターンの線幅と前記参照画像のパターンの線幅との比率、または、前記光学画像のパターン間の距離と前記参照画像のパターン間の距離との比率であることを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の検査方法。
  6. 複数のチップパターンが形成された試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記チップパターンの光学画像を取得する工程と、
    前記チップパターンをダイ−トゥ−ダイ方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
    前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
    前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
    前記ダイ−トゥ−ダイ方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法。
  7. 複数のチップパターンが形成された試料の光学画像を取得する工程と、
    前記チップパターンをダイ−トゥ−ダイ方式によって比較するとともに、前記チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する工程と、
    前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める工程と、
    前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から前記複数のチップパターンの寸法分布を求める工程とを有し、
    前記ダイ−トゥ−ダイ方式による比較で欠陥とされた箇所について、該箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、チップ内での寸法分布およびチップ間での寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果に代えて前記セル方式による結果を保存することを特徴とする検査方法。
  8. 前記ダイ−トゥ−ダイ方式による比較で欠陥とされた箇所に前記繰り返しパターン部がないために前記セル比較による結果がない場合には、前記欠陥と判定された箇所から該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布に関わらず、前記ダイ−トゥ−ダイ方式による結果を保存することを特徴とする請求項６または７に記載の検査方法。
  9. 前記寸法差は、前記光学画像同士のパターンの線幅の差、または、前記光学画像同士のパターン間の距離の差であることを特徴とする請求項６〜８のいずれか１項に記載の検査方法。
  10. 前記寸法比率は、前記光学画像同士のパターンの線幅の比率、または、前記光学画像同士のパターン間の距離の比率であることを特徴とする請求項６〜９のいずれか１項に記載の検査方法。
  11. 試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
    前記試料に形成されたチップパターンの設計データを基にフィルタ処理を施して、前記光学画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成部と、
    前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンと、前記参照画像作成部から出力された該チップパターンの参照画像とを、ダイ−トゥ−データベース方式によって比較する第１の比較部と、
    前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンについて、該チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する第２の比較部と、
    前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−データベース方式によって比較された参照画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める寸法差／寸法比率取得部と、
    前記寸法差／寸法比率取得部から出力された、前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から、前記複数のチップパターンの寸法分布を求める寸法分布取得部と、
    前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所について、該箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記第１の比較部による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記第１の比較部による結果に代えて前記第２の比較部による結果を保存する制御部とを有することを特徴とする検査装置。
  12. 試料を所定の方向に沿って短冊状に複数のストライプで仮想分割し、前記ストライプ毎に前記試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
    前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンを、ダイ−トゥ−ダイ方式によって比較する第１の比較部と、
    前記光学画像取得部から出力された光学画像の前記チップパターンについて、該チップパターン内の繰り返しパターン部をセル方式によって比較する第２の比較部と、
    前記光学画像のパターンと、該パターンとダイ−トゥ−ダイ方式によって比較された光学画像のパターンとの寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求める寸法差／寸法比率取得部と、
    前記寸法差／寸法比率取得部から出力された、前記寸法差および寸法比率の少なくとも一方から、前記複数のチップパターンの寸法分布を求める寸法分布取得部と、
    前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所について、該箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして所定の範囲内であれば、前記第１の比較部による結果を保存し、前記欠陥と判定された箇所から、該箇所の直近で前記寸法差／寸法比率取得部によって寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布が、前記欠陥と判定された箇所を含むストライプ内での寸法分布、または、該ストライプより前に寸法差が取得されたストライプから推測される前記チップパターンの寸法分布に照らして前記所定の範囲を超えていれば、前記第１の比較部による結果に代えて前記第２の比較部による結果を保存する制御部とを有することを特徴とする検査装置。
  13. 前記制御部は、前記第１の比較部における比較によって欠陥とされた箇所に前記繰り返しパターン部がないために前記第２の比較部による結果がない場合には、前記欠陥と判定された箇所から、前記寸法差／寸法比率取得部によって該箇所の直近で寸法差および寸法比率の少なくとも一方を求めた箇所までの寸法分布に関わらず、前記第１の比較部による結果を保存することを特徴とする請求項１１または１２に記載の検査装置。

JP2013055500A 2013-03-18 2013-03-18 検査方法および検査装置 Expired - Fee Related JP6043662B2 (ja)

Priority Applications (5)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013055500A JP6043662B2 (ja) 2013-03-18 2013-03-18 検査方法および検査装置
TW103104888A TWI515425B (zh) 2013-03-18 2014-02-14 Mask of the defect inspection method
US14/208,757 US9165355B1 (en) 2013-03-18 2014-03-13 Inspection method
KR1020140030558A KR101604005B1 (ko) 2013-03-18 2014-03-14 검사 방법
DE102014204876.1A DE102014204876A1 (de) 2013-03-18 2014-03-17 Inspektionsverfahren und Inspektionsvorrichtung

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2013055500A JP6043662B2 (ja) 2013-03-18 2013-03-18 検査方法および検査装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2014181966A true JP2014181966A (ja) 2014-09-29
JP6043662B2 JP6043662B2 (ja) 2016-12-14

Family

ID=51520017

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013055500A Expired - Fee Related JP6043662B2 (ja) 2013-03-18 2013-03-18 検査方法および検査装置

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9165355B1 (ja)
JP (1) JP6043662B2 (ja)
KR (1) KR101604005B1 (ja)
DE (1) DE102014204876A1 (ja)
TW (1) TWI515425B (ja)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016092640A1 (ja) * 2014-12-10 2016-06-16 株式会社 日立ハイテクノロジーズ 欠陥観察装置および欠陥観察方法
JP2016166789A (ja) * 2015-03-09 2016-09-15 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査装置および検査方法
US9626755B2 (en) 2014-08-08 2017-04-18 Nuflare Technology, Inc. Mask inspection apparatus and mask inspection method
JP2017090133A (ja) * 2015-11-05 2017-05-25 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査装置および検査方法
JPWO2016153051A1 (ja) * 2015-03-25 2018-02-15 大日本印刷株式会社 検査装置
JP2018116022A (ja) * 2017-01-20 2018-07-26 三菱重工機械システム株式会社 寸法計測システム、寸法計測システム用のサーバ及び寸法計測方法
US10192304B2 (en) 2015-09-08 2019-01-29 Nuflare Technology, Inc. Method for measuring pattern width deviation, and pattern inspection apparatus
US10600176B2 (en) 2016-06-03 2020-03-24 Nuflare Technology, Inc. Inspection method and inspection apparatus
JP2020085454A (ja) * 2018-11-15 2020-06-04 株式会社ニューフレアテクノロジー パターン検査装置及びパターン検査方法
JP2021057821A (ja) * 2019-09-30 2021-04-08 ブラザー工業株式会社 画像処理フィルタの生成方法、および、画像処理方法
CN112927194A (zh) * 2021-02-02 2021-06-08 武汉光谷信息技术股份有限公司 设计图纸与实物的自动核对方法及系统

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6537332B2 (ja) * 2014-04-28 2019-07-03 キヤノン株式会社 画像処理方法および撮影装置
JP6486050B2 (ja) * 2014-09-29 2019-03-20 株式会社Ｓｃｒｅｅｎホールディングス 検査装置および検査方法
JP6513982B2 (ja) * 2015-03-16 2019-05-15 株式会社東芝 欠陥検査装置並びに欠陥検査装置の管理方法及び管理装置
WO2017124074A1 (en) * 2016-01-15 2017-07-20 Mecha Industries, Inc. Methods for automatically generating a common measurement across multiple assembly units
US10902576B2 (en) * 2016-08-12 2021-01-26 Texas Instruments Incorporated System and method for electronic die inking after automatic visual defect inspection
JP2018060141A (ja) * 2016-10-07 2018-04-12 株式会社ニューフレアテクノロジー 参照画像確認方法、マスク検査方法およびマスク検査装置
DE102017203879B4 (de) 2017-03-09 2023-06-07 Carl Zeiss Smt Gmbh Verfahren zum Analysieren einer defekten Stelle einer photolithographischen Maske
JP2018151202A (ja) * 2017-03-10 2018-09-27 株式会社ニューフレアテクノロジー 電子ビーム検査装置および電子ビーム検査方法
EP3454128B1 (en) * 2017-09-12 2020-01-29 IMEC vzw A method and system for detecting defects of a lithographic pattern
JP6788291B1 (ja) * 2019-06-03 2020-11-25 株式会社イクシス 点検支援システム
CN110931378B (zh) * 2019-11-28 2022-05-10 武汉新芯集成电路制造有限公司 缺陷检测方法
JP7440354B2 (ja) * 2020-06-26 2024-02-28 株式会社ニューフレアテクノロジー パターン検査装置及びパターン検査方法
JP7411594B2 (ja) * 2021-02-15 2024-01-11 株式会社ニューフレアテクノロジー 欠陥検査装置及び欠陥検査方法
CN114202544B (zh) * 2022-02-21 2022-07-05 聚时科技(江苏)有限公司 一种基于自编码器的复杂工件缺陷检测方法
US20240112326A1 (en) * 2022-09-30 2024-04-04 Kla Corporation Inspection of adaptive patterned workpieces with dynamic design and deep learning-based rendering

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002313861A (ja) * 2001-04-11 2002-10-25 Dainippon Screen Mfg Co Ltd パターン検査装置およびパターン検査方法
JP2003279319A (ja) * 2002-03-20 2003-10-02 Toshiba Corp 寸法検査方法及びその装置並びにマスクの製造方法
JP2004077390A (ja) * 2002-08-21 2004-03-11 Toshiba Corp パターン検査装置
JP2005274172A (ja) * 2004-03-23 2005-10-06 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及びその装置
JP2011039012A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Nuflare Technology Inc 検査装置
JP2012002731A (ja) * 2010-06-18 2012-01-05 Nuflare Technology Inc 検査装置および検査方法
JP2012173072A (ja) * 2011-02-18 2012-09-10 Nuflare Technology Inc 検査装置および検査方法

Family Cites Families (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0444768A (ja) 1990-06-11 1992-02-14 Matsushita Electric Ind Co Ltd 厨芥収納器
JP2808895B2 (ja) 1991-01-17 1998-10-08 松下電器産業株式会社 電磁クラッチ
JP4236825B2 (ja) 2001-03-30 2009-03-11 ライトロン株式会社 フォトマスク検査装置及びフォトマスク検査方法
JP3824542B2 (ja) 2002-01-25 2006-09-20 株式会社東芝 線幅検査方法とその装置
JP2005331250A (ja) 2004-05-18 2005-12-02 Toppan Printing Co Ltd フォトマスクの外観検査方法
US8041103B2 (en) * 2005-11-18 2011-10-18 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for determining a position of inspection data in design data space
US7570796B2 (en) * 2005-11-18 2009-08-04 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
US7676077B2 (en) * 2005-11-18 2010-03-09 Kla-Tencor Technologies Corp. Methods and systems for utilizing design data in combination with inspection data
JP4909729B2 (ja) 2006-12-13 2012-04-04 株式会社東芝 検査データ作成方法および検査方法
JP5543872B2 (ja) 2010-07-27 2014-07-09 株式会社東芝 パターン検査方法およびパターン検査装置
US9208552B2 (en) * 2011-04-26 2015-12-08 Kla-Tencor Corporation Method and system for hybrid reticle inspection
JP2013055500A (ja) 2011-09-02 2013-03-21 Sony Corp 固体撮像素子およびカメラシステム
WO2013106101A1 (en) * 2012-01-13 2013-07-18 Kla-Tencor Corporation Method and appparatus for database-assisted requalification reticle inspection
JP6170707B2 (ja) * 2013-04-01 2017-07-26 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査方法および検査装置
JP6236216B2 (ja) * 2013-04-16 2017-11-22 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査装置および検査方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002313861A (ja) * 2001-04-11 2002-10-25 Dainippon Screen Mfg Co Ltd パターン検査装置およびパターン検査方法
JP2003279319A (ja) * 2002-03-20 2003-10-02 Toshiba Corp 寸法検査方法及びその装置並びにマスクの製造方法
JP2004077390A (ja) * 2002-08-21 2004-03-11 Toshiba Corp パターン検査装置
JP2005274172A (ja) * 2004-03-23 2005-10-06 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及びその装置
JP2011039012A (ja) * 2009-08-18 2011-02-24 Nuflare Technology Inc 検査装置
JP2012002731A (ja) * 2010-06-18 2012-01-05 Nuflare Technology Inc 検査装置および検査方法
JP2012173072A (ja) * 2011-02-18 2012-09-10 Nuflare Technology Inc 検査装置および検査方法

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9626755B2 (en) 2014-08-08 2017-04-18 Nuflare Technology, Inc. Mask inspection apparatus and mask inspection method
WO2016092640A1 (ja) * 2014-12-10 2016-06-16 株式会社 日立ハイテクノロジーズ 欠陥観察装置および欠陥観察方法
US10168286B2 (en) 2014-12-10 2019-01-01 Hitachi High-Technologies Corporation Defect observation device and defect observation method
JP2016166789A (ja) * 2015-03-09 2016-09-15 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査装置および検査方法
US10488180B2 (en) 2015-03-09 2019-11-26 Nuflare Technology, Inc. Mask inspection apparatus and mask inspection method
JPWO2016153051A1 (ja) * 2015-03-25 2018-02-15 大日本印刷株式会社 検査装置
US10192304B2 (en) 2015-09-08 2019-01-29 Nuflare Technology, Inc. Method for measuring pattern width deviation, and pattern inspection apparatus
JP2017090133A (ja) * 2015-11-05 2017-05-25 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査装置および検査方法
US10600176B2 (en) 2016-06-03 2020-03-24 Nuflare Technology, Inc. Inspection method and inspection apparatus
JP2018116022A (ja) * 2017-01-20 2018-07-26 三菱重工機械システム株式会社 寸法計測システム、寸法計測システム用のサーバ及び寸法計測方法
JP2020085454A (ja) * 2018-11-15 2020-06-04 株式会社ニューフレアテクノロジー パターン検査装置及びパターン検査方法
JP7215882B2 (ja) 2018-11-15 2023-01-31 株式会社ニューフレアテクノロジー パターン検査装置及びパターン検査方法
JP2021057821A (ja) * 2019-09-30 2021-04-08 ブラザー工業株式会社 画像処理フィルタの生成方法、および、画像処理方法
JP7303490B2 (ja) 2019-09-30 2023-07-05 ブラザー工業株式会社 画像処理フィルタの生成方法、および、画像処理方法
CN112927194A (zh) * 2021-02-02 2021-06-08 武汉光谷信息技术股份有限公司 设计图纸与实物的自动核对方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
US20150279024A1 (en) 2015-10-01
TWI515425B (zh) 2016-01-01
KR101604005B1 (ko) 2016-03-16
KR20140115256A (ko) 2014-09-30
DE102014204876A1 (de) 2014-10-02
TW201506386A (zh) 2015-02-16
US9165355B1 (en) 2015-10-20
JP6043662B2 (ja) 2016-12-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6043662B2 (ja) 検査方法および検査装置
JP5832345B2 (ja) 検査装置および検査方法
JP6134565B2 (ja) 検査方法および検査装置
JP5254270B2 (ja) 検査方法および検査装置
JP4336672B2 (ja) 試料検査装置、試料検査方法及びプログラム
JP4933601B2 (ja) 検査装置および検査方法
US8861832B2 (en) Inspection system and method
US9196033B2 (en) Inspection sensitivity evaluation method
JP6236216B2 (ja) 検査装置および検査方法
US10192304B2 (en) Method for measuring pattern width deviation, and pattern inspection apparatus
JP6170707B2 (ja) 検査方法および検査装置
JP6263358B2 (ja) 検査方法および検査装置
JP5514754B2 (ja) 検査装置および検査方法
JP2016145887A (ja) 検査装置および検査方法
US9626755B2 (en) Mask inspection apparatus and mask inspection method
JP4970569B2 (ja) パターン検査装置およびパターン検査方法
JP5010701B2 (ja) 検査装置および検査方法
JP6255191B2 (ja) 検査装置および検査方法
JP2015105897A (ja) マスクパターンの検査方法
JP4977123B2 (ja) 試料検査装置、試料検査方法及びプログラム
JP2016035539A (ja) 位置測定方法、位置ずれマップの作成方法および検査システム
JP4131728B2 (ja) 画像作成方法、画像作成装置及びパターン検査装置
JP2014232071A (ja) パターン検査方法及びパターン検査装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20160120

RD03 Notification of appointment of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7423

Effective date: 20160712

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20160729

TRDD Decision of grant or rejection written
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20161012

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20161018

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20161114

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6043662

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees