JP2014206446A - パターン検査方法 - Google Patents

Abstract

【目的】判定閾値を厳しくしながら高精度にＣＤエラー検査を行うことが可能な方法を提供する。
【構成】本発明の一態様のパターン検査方法は、被検査試料のフレーム領域毎に、光学画像を取得する工程と、フレーム領域毎に、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法を測定する工程と、フレーム領域毎に、当該フレーム領域に対応する参照画像内の複数の図形パターンの線幅寸法に対する、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法の各線幅寸法ずれの平均値を演算する工程と、平均値を用いて、それぞれ当該フレーム領域の周辺のフレーム領域と比較することによって、複数のフレーム領域の中から特異フレームを抽出する工程と、特異フレームに対して、特異フレーム内の複数の図形パターンの線幅寸法の寸法欠陥を検査する工程と、を備えたことを特徴とする。
【選択図】図３

Description

本発明は、パターン検査方法に関する。例えば、レーザ光や電子ビームを照射してパターン像の光学画像を取得してパターンを検査する検査装置及び方法に関する。

近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）の高集積化及び大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路線幅はますます狭くなってきている。これらの半導体素子は、回路パターンが形成された原画パターン（マスク或いはレチクルともいう。以下、マスクと総称する）を用いて、いわゆるステッパと呼ばれる縮小投影露光装置でウェハ上にパターンを露光転写して回路形成することにより製造される。よって、かかる微細な回路パターンをウェハに転写するためのマスクの製造には、微細な回路パターンを描画することができる電子ビームを用いたパターン描画装置を用いる。かかるパターン描画装置を用いてウェハに直接パターン回路を描画することもある。或いは、電子ビーム以外にもレーザビームを用いて描画するレーザビーム描画装置の開発が試みられている。

そして、多大な製造コストのかかるＬＳＩの製造にとって、歩留まりの向上は欠かせない。しかし、１ギガビット級のＤＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に代表されるように、ＬＳＩを構成するパターンは、サブミクロンからナノメータのオーダーになろうとしている。歩留まりを低下させる大きな要因の一つとして、半導体ウェハ上に超微細パターンをフォトリソグラフィ技術で露光、転写する際に使用されるマスクのパターン欠陥があげられる。近年、半導体ウェハ上に形成されるＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、パターン欠陥として検出しなければならない寸法も極めて小さいものとなっている。そのため、ＬＳＩ製造に使用される転写用マスクの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要とされている。

検査手法としては、拡大光学系を用いてリソグラフィマスク等の試料上に形成されているパターンを所定の倍率で撮像した光学画像と、設計データ、あるいは試料上の同一パターンを撮像した光学画像と比較することにより検査を行う方法が知られている。例えば、パターン検査方法として、同一マスク上の異なる場所の同一パターンを撮像した光学画像データ同士を比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄｉｅ（ダイ−ダイ）検査」や、パターン設計されたＣＡＤデータをマスクにパターンを描画する時に描画装置が入力するための装置入力フォーマットに変換した描画データ（設計パターンデータ）を検査装置に入力して、これをベースに設計画像データ（参照画像）を生成して、それとパターンを撮像した測定データとなる光学画像とを比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ（ダイ−データベース）検査」がある。かかる検査装置における検査方法では、試料はステージ上に載置され、ステージが動くことによって光束が試料上を走査し、検査が行われる。試料には、光源及び照明光学系によって光束が照射される。試料を透過あるいは反射した光は光学系を介して、センサ上に結像される。センサで撮像された画像は測定データとして比較回路へ送られる。比較回路では、画像同士の位置合わせの後、測定データと参照データとを適切なアルゴリズムに従って比較し、一致しない場合には、パターン欠陥有りと判定する。

かかるパターン欠陥（形状欠陥）検査ではパターンの線幅（ＣＤ）不良の検出（ＣＤエラー検査）も要求されている。ＣＤエラー検査では、得られた画像内のパターンの線幅を測定し、設計データとの差を求め、線幅の差が許容値内かどうかを検査する。また、マスク全面について、各パターンのＣＤエラー検査を行うのではなく、設定された領域毎に得られた画像内のパターンの線幅を測定し、設計データとの差を求め、領域内のすべての線幅の差の平均値と閾値とを比較して、ＣＤエラー（寸法欠陥）として線幅異常領域を見つけ出す検査手法も提案されている（例えば、特許文献１参照）。

昨今のパターンの微細化に伴い、マスクを用いたパターン転写において微細化技術が進んでいる。例えば、ダブルパターニング、さらには、３倍、４倍・・・と多重パターニングによる微細化プロセスが用いられるようになってきた。重ね合わせによる微細化プロセスでは、転写された最終的なパターンは微細化されても、マスクに形成されるパターン自体の線幅（ＣＤ）は狭くならないのでパターンの凹凸等の形状欠陥については微細化に比例して小さくなるわけではない。一方、線幅（ＣＤ）の精度については、重ね合わせ精度に影響するため、ＣＤエラーの許容値については微細化、多重化に比例して小さくなる。よって、ＣＤエラー検査への要求は、微細化に比例して厳しくなっていく。しかしながら、検査光として使用する深紫外（ＤＵＶ）光によるＣＤエラーの検出限界は、画素サイズ、光学的分解能から限界に近くなっている。

特許第３８２４５４２号公報

上述したように、ＣＤエラーの許容値については微細化に比例して小さくなる。しかしながら、上述したように、検査光として使用する深紫外（ＤＵＶ）光によるＣＤエラーの検出限界は、限界に近づいている。従来の検査装置で、判定閾値を厳しく（小さく）して、マスク全面のパターンのＣＤを検査するとＣＤエラーと誤って判定されてしまうパターン数が膨大となり検査手法として現実的ではない。また、ＣＤエラーとして線幅異常領域を見つけ出す検査手法においても、判定閾値を小さくすると、誤って線幅異常領域と判定されてしまう領域数が膨大となる。ＣＤエラーと判定されたすべての領域について、その内部のパターンのチェックを行うとなるとチェック量、及びそれにかかる時間は膨大なものとなり検査手法として現実的ではない。よって、いずれの手法においても、判定閾値を小さくするにも限界がある。よって、パターンの微細化に伴った高精度なＣＤエラー検査することが困難であるといった問題があった。

そこで、本発明は、かかる問題点を克服し、判定閾値を厳しくしながら高精度にＣＤエラー検査を行うことが可能な方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様のパターン検査方法は、
被検査試料の検査領域が仮想分割された複数のフレーム領域のフレーム領域毎に、当該フレーム領域に配置される複数の図形パターンの光学画像を取得する工程と、
フレーム領域毎に、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法を測定する工程と、
フレーム領域毎に、当該フレーム領域に対応する参照画像内の複数の図形パターンの線幅寸法に対する、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法の各線幅寸法ずれの平均値を演算する工程と、
平均値を用いて、それぞれ当該フレーム領域の周辺のフレーム領域と比較することによって、複数のフレーム領域の中から特異フレームを抽出する工程と、
特異フレームに対して、特異フレーム内の複数の図形パターンの線幅寸法の寸法欠陥を検査する工程と、
を備えたことを特徴とする。

また、当該フレーム領域から隣接するフレーム領域への平均値の変化率が閾値以上のフレーム領域を、特異フレームとして抽出すると好適である。

また、当該フレーム領域を取り囲む少なくとも８つの周辺フレームと当該フレーム領域とを比較することによって、特異フレームを抽出すると好適である。

或いは、当該フレーム領域と当該フレーム領域の周辺の複数のフレーム領域との全体での各線幅寸法ずれの平均値を演算する工程をさらに備え、
当該フレーム領域の平均値が、全体での各線幅寸法ずれの平均値に比べて閾値以上であるフレーム領域を、特異フレームとして抽出すると好適である。

本発明の一態様のパターン検査方法は、
被検査試料の検査領域が仮想分割された複数のフレーム領域のフレーム領域毎に、当該フレーム領域に配置される複数の図形パターンの光学画像を取得する工程と、
フレーム領域毎に、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法を測定する工程と、
フレーム領域毎に、当該フレーム領域に対応する参照画像内の複数の図形パターンの線幅寸法に対する、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法の各線幅寸法ずれについてのヒストグラムを作成する工程と、
正規分布から外れた線幅寸法ずれ量を有するヒストグラムが作成されたフレーム領域を、複数のフレーム領域の中から特異フレームとして抽出する工程と、
特異フレームに対して、特異フレーム内の複数の図形パターンの線幅寸法の寸法欠陥を検査する工程と、
を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、統計的処理により、ＣＤエラーとなるパターンが配置されている可能性が高い特異フレーム領域に検査領域を絞ることができる。よって、判定閾値を厳しくしながら高精度にＣＤエラー検査を行うことができる。

実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。 実施の形態１における比較回路の内部構成を示す図である。 実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態１における検査領域を説明するための概念図である。 実施の形態１におけるフィルタ処理を説明するための図である。 実施の形態１におけるフレーム領域を説明するための図である。 実施の形態１におけるＣＤを測定する手法を説明するための図である。 実施の形態１におけるフレーム領域と平均ΔＣＤの変化の一例を示す図である。 実施の形態１における特異フレーム抽出手法を説明するための図である。 実施の形態２における比較回路の内部構成を示す図である。 実施の形態２におけるパターン検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態３における比較回路の内部構成を示す図である。 実施の形態３におけるパターン検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態３におけるヒストグラムの一例を示す図である。 実施の形態３におけるヒストグラムの他の一例を示す図である。 実施の形態３におけるヒストグラムの他の一例を示す図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。図１において、試料、例えばマスクに形成されたパターンの欠陥を検査する検査装置１００は、光学画像取得部１５０、及び制御系回路１６０（制御部）を備えている。

光学画像取得部１５０は、光源１０３、照明光学系１７０、移動可能に配置されたＸＹθテーブル１０２、拡大光学系１０４、及びフォトダイオードアレイ１０５（センサの一例）、センサ回路１０６、ストライプパターンメモリ１２３、及びレーザ測長システム１２２を有している。ＸＹθテーブル１０２上には、試料１０１が配置されている。試料１０１として、例えば、ウェハにパターンを転写する露光用のフォトマスクが含まれる。また、このフォトマスクには、検査対象となる複数の図形によって構成されたパターンが形成されている。試料１０１は、例えば、パターン形成面を下側に向けてＸＹθテーブル１０２に配置される。

制御系回路１６０では、コンピュータとなる制御計算機１１０が、バス１２０を介して、位置回路１０７、比較回路１０８、展開回路１１１、参照回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレシキブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、及びプリンタ１１９に接続されている。また、センサ回路１０６は、ストライプパターンメモリ１２３に接続され、ストライプパターンメモリ１２３は、比較回路１０８に接続されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータにより駆動される。ＸＹθテーブル１０２は、ステージの一例となる。

検査装置１００では、光源１０３、ＸＹθテーブル１０２、照明光学系１７０、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、及びセンサ回路１０６により高倍率の検査光学系が構成されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、制御計算機１１０の制御の下にテーブル制御回路１１４により駆動される。Ｘ方向、Ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータの様な駆動系によって移動可能となっている。これらの、Ｘモータ、Ｙモータ、θモータは、例えばステップモータを用いることができる。ＸＹθテーブル１０２は、ＸＹθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能である。そして、ＸＹθテーブル１０２の移動位置はレーザ測長システム１２２により測定され、位置回路１０７に供給される。

ここで、図１では、実施の形態１を説明する上で必要な構成部分について記載している。検査装置１００にとって、通常、必要なその他の構成が含まれても構わないことは言うまでもない。

図２は、実施の形態１における比較回路の内部構成を示す図である。図２において、比較回路１０８内には、フレーム分割部５０、エッジペア検出部５２、ＣＤ測定部５４、平均ΔＣＤ演算部５６、ΔＣＤ演算部５８、傾き演算部６０、抽出部６２、ＣＤ比較部６４、及びメモリ６３，６６，６８が配置される。フレーム分割部５０、エッジペア検出部５２、ＣＤ測定部５４、ΔＣＤ演算部５８、平均ΔＣＤ演算部５６、傾き演算部６０、抽出部６２、及びＣＤ比較部６４といった機能は、プログラムといったソフトウェアで構成されても良い。或いは、電子回路等のハードウェアで構成されてもよい。或いは、これらの組み合わせであってもよい。比較回路１０８内に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度、メモリ６３に記憶される。

図３は、実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。図３において、実施の形態１におけるパターン検査方法は、スキャン工程（Ｓ１０２）と、参照画像作成工程（Ｓ１０４）と、フレーム分割工程（Ｓ１０６）と、エッジペア検出工程（Ｓ１０８）と、ＣＤ測定工程（Ｓ１１０）と、ΔＣＤ演算工程（Ｓ１１２）と、平均ΔＣＤ演算工程（Ｓ１１４）と、傾き演算工程（Ｓ１１６）と、特異フレーム抽出工程（Ｓ１２０）と、ＣＤ検査工程（Ｓ１２２）という一連の工程を実施する。

スキャン工程（Ｓ１０２）（光学画像取得工程）として、光学画像取得部１５０は、パターンが形成された被検査試料１０１の光学画像を取得する。具体的には、以下のように動作する。

試料１０１に形成されたパターンには、適切な光源１０３から、検査光となる紫外域以下の波長のレーザ光（例えば、ＤＵＶ光）が照明光学系１７０を介して照射される。フォトマスク１０１を透過した光は拡大光学系１０４を介して、フォトダイオードアレイ１０５（センサの一例）に光学像として結像し、入射する。フォトダイオードアレイ１０５として、例えば、ＴＤＩ（タイム・ディレイ・インテグレーション）センサ等を用いると好適である。

図４は、実施の形態１における検査領域を説明するための概念図である。試料１０１の検査領域１０（検査領域全体）は、図４に示すように、例えばＹ方向に向かって、スキャン幅Ｗの短冊状の複数の検査ストライプ２０に仮想的に分割される。そして、検査装置１００では、検査ストライプ２０毎に画像（ストライプ領域画像）を取得していく。検査ストライプ２０の各々に対して、レーザ光を用いて、当該ストライプ領域の長手方向（Ｘ方向）に向かって当該ストライプ領域内に配置される図形パターンの画像を撮像する。ＸＹθテーブル１０２の移動によってフォトダイオードアレイ１０５が相対的にＸ方向に連続移動しながら光学画像が取得される。フォトダイオードアレイ１０５では、図４に示されるようなスキャン幅Ｗの光学画像を連続的に撮像する。言い換えれば、センサの一例となるフォトダイオードアレイ１０５は、ＸＹθテーブル１０２（ステージ）と相対移動しながら、検査光を用いて試料１０１に形成されたパターンの光学画像を撮像する。実施の形態１では、１つの検査ストライプ２０における光学画像を撮像した後、Ｙ方向に次の検査ストライプ２０の位置まで移動して今度は逆方向に移動しながら同様にスキャン幅Ｗの光学画像を連続的に撮像する。すなわち、往路と復路で逆方向に向かうフォワード（ＦＷＤ）−バックフォワード（ＢＷＤ）の方向で撮像を繰り返す。

ここで、撮像の方向は、フォワード（ＦＷＤ）−バックフォワード（ＢＷＤ）の繰り返しに限るものではない。一方の方向から撮像してもよい。例えば、ＦＷＤ−ＦＷＤの繰り返しでもよい。或いは、ＢＷＤ−ＢＷＤの繰り返しでもよい。

フォトダイオードアレイ１０５上に結像されたパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５の各受光素子によって光電変換され、更にセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログ・デジタル）変換される。そして、検査ストライプ２０毎にストライプパターンメモリ１２３に画素データが格納される。かかる画素データ（ストライプ領域画像）を撮像する際、フォトダイオードアレイ１０５のダイナミックレンジは、照明光の光量が１００％入射する場合を最大階調とするダイナミックレンジを用いる。その後、ストライプ領域画像は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上におけるフォトマスク１０１の位置を示すデータと共に比較回路１０８に送られる。測定データ（画素データ）は例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさの階調（光量）を表現している。比較回路１０８内に出力されたストライプ領域画像は、メモリ６６に格納される。

参照画像作成工程（Ｓ１０４）として、後述するフレーム画像に対応する参照画像を作成する。具体的には以下のように動作する。まず、展開回路１１１は、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して試料１０１に形成されたパターンの設計パターンの情報を読み出し、読み出された設計パターンを２値ないしは多値のイメージデータに変換して、このイメージデータが参照回路１１２に送られる。

ここで、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、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ている。
かかる図形データとなる設計パターンの情報が展開回路１１１に入力されると図形ごと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値ないしは多値の設計画像データを展開し、出力する。言い換えれば、設計パターンデータを読み込み、検査領域を所定の寸法を単位とするマス目として仮想分割してできたマス目毎に設計パターンにおける図形が占める占有率を演算し、ｎビットの占有率データを出力する。例えば、１つのマス目を１画素として設定すると好適である。そして、１画素に１／２^８（＝１／２５６）の分解能を持たせるとすると、画素内に配置されている図形の領域分だけ１／２５６の小領域を割り付けて画素内の占有率を演算する。そして、８ビットの占有率データとして参照回路１１２に出力する。

次に、参照回路１１２は、送られてきた図形のイメージデータである設計画像データに適切なフィルタ処理を施す。

図５は、実施の形態１におけるフィルタ処理を説明するための図である。センサ回路１０６から得られた光学画像としての測定データは、拡大光学系１０４の解像特性やフォトダイオードアレイ１０５のアパーチャ効果等によってフィルタが作用した状態、言い換えれば連続変化するアナログ状態にあるため、画像強度（濃淡値）がデジタル値の設計側のイメージデータである設計画像データにもフィルタ処理を施すことにより、測定データに合わせることができる。このようにして光学画像と比較する参照画像を作成する。作成された参照画像は比較回路１０８に出力され、比較回路１０８内に出力された参照画像は、メモリ６８に格納される。

フレーム分割工程（Ｓ１０６）として、フレーム分割部５０は、メモリ５６からストライプ領域画像を読み出し、ｘ方向に所定のサイズ（例えば、スキャン幅Ｗと同じ幅）で、ストライプ領域画像を複数のフレーム画像に分割する。例えば、５１２×５１２画素のフレーム画像に分割する。

図６は、実施の形態１におけるフレーム領域を説明するための図である。図６において、被検査試料１０１の検査領域１０がｙ方向に短冊状に仮想分割された各検査ストライプ２０は、ｘ方向に例えばスキャン幅Ｗと同じ幅で、複数のフレーム領域２２に分割される。言い換えれば、被検査試料１０１の検査領域１０が複数のフレーム領域２２に仮想分割される。よって、各検査ストライプ２０のストライプ領域画像をｘ方向に例えばスキャン幅Ｗと同じ幅で分割することで、フレーム領域２２毎に、当該フレーム領域２２に配置される複数の図形パターンのフレーム画像（光学画像）が取得される。

エッジペア検出工程（Ｓ１０８）として、エッジペア検出部５２は、フレーム画像毎に、対応する参照画像からパターンのエッジ部（外周辺）の位置を認識して、参照画像のパターンエッジ部とペアとなるフレーム画像内のエッジ部を検出する。そして、パターンのＣＤを構成する両端（両外周辺）のエッジで構成されるエッジペアは、例えば、画素単位で検出される。よって、例えば、ｙ方向に外周辺が延びるパターンでは、かかる外周辺上の各画素についてペアが検出される。ここでは、ｘ方向に外周辺が延びるパターンについてもエッジペアを検出する。

ＣＤ測定工程（Ｓ１１０）として、ＣＤ測定部５４は、フレーム領域毎に、当該フレーム領域のフレーム画像（光学画像）内の複数の図形パターンの線幅寸法ＣＤを測定する。

図７は、実施の形態１におけるＣＤを測定する手法を説明するための図である。図７では、フレーム画像の一部を示している。フレーム画像に撮像されている複数のパターンとして、図７（ａ）の例では、ｘ方向に並ぶラインアンドスペースパターンを示している。ここでは、ライン部分（黒部）を斜線で示している。測定するＣＤには、かかるライン部分の線幅の他に、スペース部（白部）の線幅が存在する。ここでは、黒部と白部についてそれぞれ測定する。図７（ａ）では、ライン部分（黒部）の線幅として、ｙ方向に同じ位置において、ｘ方向に向かって、Ｌ_１１、Ｌ_１２、・・・と測定する。同様に、スペース部（白部）の線幅として、ｘ方向に向かって、Ｌ’_１１、Ｌ’_１２、・・・と測定する。そして、１画素分−ｙ方向にずれた位置で、ライン部分（黒部）の線幅として、ｙ方向に同じ位置において、ｘ方向に向かって、Ｌ_２１、Ｌ_２２、・・・と測定する。同様に、スペース部（白部）の線幅として、ｘ方向に向かって、Ｌ’_２１、Ｌ’_２２、・・・と測定する。そして、１画素分−ｙ方向にずれた位置で、ライン部分（黒部）の線幅として、ｙ方向に同じ位置において、ｘ方向に向かって、Ｌ_３１、Ｌ_３２、・・・と測定する。同様に、スペース部（白部）の線幅として、ｘ方向に向かって、Ｌ’_３１、Ｌ’_３２、・・・と測定する。このように、画素単位で検出されたエッジペアについて線幅を測定する。

図７（ｂ）の例では、ｙ方向に並ぶラインアンドスペースパターンを示している。ここでは、ライン部分（黒部）を斜線で示している。測定するＣＤには、かかるライン部分の線幅の他に、スペース部（白部）の線幅が存在する。ここでは、黒部と白部についてそれぞれ測定する。図７（ｂ）では、ライン部分（黒部）の線幅として、ｘ方向に同じ位置において、ｙ方向に向かって、Ｈ_１１、Ｈ_１２、・・・と測定する。同様に、スペース部（白部）の線幅として、ｙ方向に向かって、Ｈ’_１１、Ｈ’_１２、・・・と測定する。そして、１画素分ｘ方向にずれた位置で、ライン部分（黒部）の線幅として、ｘ方向に同じ位置において、ｙ方向に向かって、Ｈ_２１、Ｈ_２２、・・・と測定する。同様に、スペース部（白部）の線幅として、ｙ方向に向かって、Ｈ’_２１、Ｈ’_２２、・・・と測定する。そして、１画素分ｘ方向にずれた位置で、ライン部分（黒部）の線幅として、ｘ方向に同じ位置において、ｙ方向に向かって、Ｈ_３１、Ｈ_３２、・・・と測定する。同様に、スペース部（白部）の線幅として、ｙ方向に向かって、Ｈ’_３１、Ｈ’_３２、・・・と測定する。このように、画素単位で検出されたエッジペアについて線幅を測定する。

図７の例では、ラインアンドスペースパターンを示したがこれに限るものではない。他の複数のパターンであっても同様である。各パターン部分を黒部、隣り合うパターン間を白部としてＣＤ測定を行えばよい。

以上のようにして、フレーム画像毎に、黒部について、ｘ方向のＣＤ、ｙ方向のＣＤが測定され、白部について、ｘ方向のＣＤ、ｙ方向のＣＤが測定される。

ΔＣＤ演算工程（Ｓ１１２）として、ΔＣＤ演算部５８は、フレーム領域毎に、当該フレーム領域に対応する参照画像内の複数の図形パターンの線幅寸法に対する、当該フレーム領域のフレーム画像内の複数の図形パターンの線幅寸法の各線幅寸法ずれΔＣＤ（線幅の差）を演算する。よって、フレーム画像毎に、黒部について、ｘ方向のΔＣＤ、ｙ方向のΔＣＤが演算され、白部について、ｘ方向のΔＣＤ、ｙ方向のΔＣＤが演算される。

平均ΔＣＤ演算工程（Ｓ１１４）として、平均ΔＣＤ演算部５６は、フレーム領域毎に、フレーム画像内の複数の図形パターンの各線幅寸法ずれΔＣＤ（線幅の差）の平均値（平均ΔＣＤ）を演算する。黒部のｘ方向の全ΔＣＤを加算して平均値を求める。同様に、黒部のｙ方向の全ΔＣＤを加算して平均値を求める。同様に、白部のｘ方向の全ΔＣＤを加算して平均値を求める。同様に、白部のｙ方向の全ΔＣＤを加算して平均値を求める。以上のように、フレーム領域毎の平均ΔＣＤを求める。

図８は、実施の形態１におけるフレーム領域と平均ΔＣＤの変化の一例を示す図である。図８（ａ）では、試料１０１の検査領域１０全体の画像の一例が示されている。そして、図８（ｂ）では、検査領域１０の一部を示している。図８（ｃ）では、図８（ｂ）に示す画像内に位置する、例えば５２８番目の検査ストライプにおける複数のフレーム画像の平均ΔＣＤ値をｘ方向に向かってプロットしたグラフを示している。図８（ｃ）では、図８（ｂ）に示す画像の左端をｘ＝０として横軸を示している。図８（ｃ）に示すように、平均ΔＣＤ値は、隣り合うフレーム画像間で多少の変化（ずれ）はあってもそれほど急激には変化しないことがわかる。しかし、ｘ＝１９程度の位置のフレーム画像の平均ΔＣＤ値は、隣り合うフレーム画像と比べて急激に変化していることがわかる。このような周囲のフレーム画像に比べて急激に平均ΔＣＤ値が変化するフレーム領域内には、周辺フレームに比べてＣＤエラーとなるパターンのエッジペアが多く存在するか、大きなＣＤエラーのエッジペアがあることを示す。逆に、平均ΔＣＤ値が隣り合うフレーム画像間で少しずつ変化する分には、ＣＤエラーとなるパターンが存在する可能性が低いことを示している。そこで、実施の形態１では、かかる平均ΔＣＤ値が隣り合うフレーム画像と比べて急激に変化するフレーム領域を特異フレームとして抽出する。

傾き演算工程（Ｓ１１６）として、傾き演算部６０は、当該フレーム領域から隣接するフレーム領域への平均値の変化率（傾き）を演算する。傾きは、例えば、当該フレーム領域を取り囲む８つの周辺フレームについて演算すると好適である。具体的には、ｘ方向に前後する２つのフレーム領域に対するそれぞれの傾きと、ｙ方向に前後する２つのフレーム領域に対するそれぞれの傾きとを求める。ｘ方向についての傾きは、黒部のｘ方向の平均値（平均ΔＣＤ）を用いる。同様に、白部のｘ方向の平均値（平均ΔＣＤ）を用いる。ｙ方向についての傾きは、黒部のｙ方向の平均値（平均ΔＣＤ）を用いる。同様に、白部のｙ方向の平均値（平均ΔＣＤ）を用いる。

特異フレーム抽出工程（Ｓ１２０）として、抽出部６２は、平均値（平均ΔＣＤ値）を用いて、それぞれ当該フレーム領域の周辺のフレーム領域と比較することによって、複数のフレーム領域の中から特異フレームを抽出する。

図９は、実施の形態１における特異フレーム抽出手法を説明するための図である。特異フレーム抽出は、具体的には、図９に示すように、当該フレーム領域２２を取り囲む８つの周辺フレーム２３と当該フレーム領域２２とを比較することによって、特異フレームを抽出する。より具体的には、フレーム領域から隣接するフレーム領域への平均値の変化率（傾き）が閾値以上のフレーム領域を、特異フレームとして抽出する。当該フレーム領域を取り囲む８つの周辺フレームとの比較のうち、例えば、１つでも傾きが閾値以上であれば、特異フレームとして抽出すると好適である。隣り合う２つのフレーム領域が共に特異フレームである可能性もあるので、当該フレーム領域を取り囲む８つの周辺フレームとの比較により見落とし（抽出漏れ）を回避或いは低減できる。また、黒部と白部の両方について比較することで、さらに、見落とし（抽出漏れ）を回避或いは低減できる。例えば、上述した図８（ｃ）に示した急激に平均ΔＣＤ値が変化するようなフレーム領域を抽出することになる。

ＣＤ検査工程（Ｓ１２２）として、ＣＤ比較部６４は、特異フレームに対して、特異フレーム内の複数の図形パターンの線幅寸法のＣＤエラー（寸法欠陥）を検査する。検査対象が、試料１０１の検査領域１０全体から特異フレームに限定されたので、対象範囲を絞ることができる。よって、ＣＤ比較部６４は、検査閾値を従来よりも厳しく（小さく）して、エッジペア毎に、ΔＣＤと検査閾値とを比較し、閾値を超えているエッジペアのＣＤをＣＤエラーとして判定する。従来、例えば、１０ｎｍ以上に設定されていた閾値を、フレーム数を絞ることで、例えば、３ｎｍ或いは５ｎｍといった１０ｎｍ未満の値に設定できる。判定結果はメモリ６３に格納される。検査結果は、例えば、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、ＦＤ１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、或いはプリンタ１１９に出力される。或いは、外部に出力されても構わない。

なお、フレーム領域毎の平均ΔＣＤは、検査領域１０全体を複数のフレーム領域に分割した平均ΔＣＤマップに定義され、例えば、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、ＦＤ１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、或いはプリンタ１１９に出力されるようにすると好適である。或いは、外部に出力されても構わない。これにより、黒部のｘ方向平均ΔＣＤマップ、黒部のｙ方向平均ΔＣＤマップ、白部のｘ方向平均ΔＣＤマップ、及び白部のｙ方向平均ΔＣＤマップがそれぞれ作成され、出力される。かかるマップにより、ユーザ等は、平均ΔＣＤの変化を目視的に確認できる。

以上のように、実施の形態１によれば、統計的処理により、ＣＤエラーとなるパターンが配置されている可能性が高い特異フレーム領域に検査領域を絞ることができる。よって、判定閾値を厳しくしながら高精度にＣＤエラー検査を行うことができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、フレーム領域から隣接するフレーム領域への平均値の変化率（傾き）を用いて特異フレームを抽出したが、抽出手法はこれに限るものではない。実施の形態２では、他の手法で特異フレームを抽出する構成について説明する。実施の形態２において検査装置１００の構成は、図１と同様である。

図１０は、実施の形態２における比較回路の内部構成を示す図である。図１０において、比較回路１０８内に、傾き演算部６０の代わりに、周囲平均ΔＣＤ演算部６１が配置される点以外は、図２と同様である。また、周囲平均ΔＣＤ演算部６１といった機能は、プログラムといったソフトウェアで構成されても良い。或いは、電子回路等のハードウェアで構成されてもよい。或いは、これらの組み合わせであってもよい。

図１１は、実施の形態２におけるパターン検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。図１１において、実施の形態２におけるパターン検査方法では、傾き演算工程（Ｓ１１６）の代わりに、周囲平均ΔＣＤ演算工程（Ｓ１１８）が実施される点以外は、図３と同様である。また、以下、特に説明する点以外の内容は、実施の形態１と同様である。

周囲平均ΔＣＤ演算工程（Ｓ１１８）において、周囲平均ΔＣＤ演算部６１は、当該フレーム領域と当該フレーム領域の周辺の複数のフレーム領域との全体での各線幅寸法ずれΔＣＤ（線幅の差）の平均値（平均ΔＣＤ）を演算する。具体的には、既に、フレーム領域毎の平均値（平均ΔＣＤ）が求められているので、当該フレーム領域と当該フレーム領域の周辺の複数のフレーム領域との全体について、平均ΔＣＤを加算し、その平均値を演算する。例えば、当該フレーム領域を中心或いは中心付近（中心部）とする、例えば１００×１００個（ｘ，ｙ方向）のフレーム領域の合計１万個のフレーム領域についてそれぞれの平均ΔＣＤを加算し、その平均値を演算する。加算対象となるフレーム領域の範囲は、上述した１万個に限るものではない。少なくとも、当該フレーム領域と当該フレーム領域を取り囲む隣接する８つの周辺フレーム領域を用いる。周囲平均ΔＣＤは、黒部のｘ方向の周囲平均ΔＣＤを求める。同様に、黒部のｙ方向の周囲平均ΔＣＤを求める。同様に、白部のｘ方向の周囲平均ΔＣＤを求める。同様に、白部のｙ方向の周囲平均ΔＣＤを求める。以上のように、フレーム領域毎に、当該フレーム領域と当該フレーム領域の周辺の複数のフレーム領域との全体での周囲平均ΔＣＤを求める。

特異フレーム抽出工程（Ｓ１２０）として、抽出部６２は、当該フレーム領域の平均値（平均ΔＣＤ）が、周囲全体での各線幅寸法ずれの平均値（周囲平均ΔＣＤ）に比べて閾値以上であるフレーム領域を、特異フレームとして抽出する。

以上のように、実施の形態２によれば、平均値を用いた統計的処理により、ＣＤエラーとなるパターンが配置されている可能性が高い特異フレーム領域に検査領域を絞ることができる。よって、判定閾値を厳しくしながら高精度にＣＤエラー検査を行うことができる。

実施の形態３．
実施の形態１，２では、対象フレーム領域を周辺のフレーム領域と比べることで、特異フレームを抽出したが、抽出方法はこれに限るものではない。実施の形態３では、それぞれ自己のフレーム領域内の統計的処理データを用いて、当該フレーム領域が特異フレームかどうかを判断する構成について説明する。実施の形態３において検査装置１００の構成は、図１と同様である。

図１２は、実施の形態３における比較回路の内部構成を示す図である。図１２において、比較回路１０８内に、傾き演算部６０及び平均ΔＣＤ演算部５６の代わりに、ヒストグラム作成部５７が配置される点以外は、図２と同様である。また、ヒストグラム作成部５７といった機能は、プログラムといったソフトウェアで構成されても良い。或いは、電子回路等のハードウェアで構成されてもよい。或いは、これらの組み合わせであってもよい。

図１３は、実施の形態３におけるパターン検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。図１３において、実施の形態３におけるパターン検査方法では、平均ΔＣＤ演算工程（Ｓ１１４）と傾き演算工程（Ｓ１１６）との代わりに、ヒストグラム作成工程（Ｓ１１５）が実施される点以外は、図３と同様である。また、以下、特に説明する点以外の内容は、実施の形態１と同様である。

ヒストグラム作成工程（Ｓ１１５）として、ヒストグラム作成部５７は、フレーム領域毎に、当該フレーム領域に対応する参照画像内の複数の図形パターンの線幅寸法に対する、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法の各線幅寸法ずれΔＣＤ（線幅の差）についてのヒストグラムを作成する。言い換えれば、ヒストグラム作成部５７は、フレーム領域毎に、フレーム画像内の複数の図形パターンの各線幅寸法ずれΔＣＤ（線幅の差）についてのヒストグラムを作成する。

図１４は、実施の形態３におけるヒストグラムの一例を示す図である。ヒストグラムでは、度数（個数）が最も多い階級を中央にして、ヒストグラムを構成する複数の縦棒１４が、通常、図１４に示すように正規分布１２を表す。図１４では、縦軸にΔＣＤ値の個数（度数）を示し、横軸にΔＣＤ値（階級）を示す。通常、ΔＣＤ値は、０となる場合が多く、ΔＣＤ値が±それぞれ大きくなるにしたがってその個数が少なくなる場合が多い。よって、図１４に示すように、例えば、ΔＣＤ＝０を中央として、±それぞれΔＣＤ＝１ｎｍ，２ｎｍ，３ｎｍ，・・・と横に広がっていく。或いは、かかる正規分布を示すヒストグラムが全体的に左右どちらかにシフトした構成になる。例えば、ΔＣＤ＝１ｎｍを中央として、＋側にΔＣＤ＝２ｎｍ，３ｎｍ，・・・と、−側にΔＣＤ＝１ｎｍ，０ｎｍ，−１ｎｍ，−２ｎｍと、それぞれ横に広がっていく。かかるヒストグラムについて、黒部のｘ方向のヒストグラムを作成する。同様に、黒部のｙ方向のヒストグラムを作成する。同様に、白部のｘ方向のヒストグラムを作成する。同様に、白部のｙ方向のヒストグラムを作成する。以上のように、フレーム領域毎のヒストグラムを作成する。

特異フレーム抽出工程（Ｓ１２０）として、抽出部６２は、正規分布から外れた線幅寸法ずれ量ΔＣＤ（線幅の差）を有するヒストグラムが作成されたフレーム領域を、複数のフレーム領域の中から特異フレームとして抽出する。

図１５は、実施の形態３におけるヒストグラムの他の一例を示す図である。図１５のヒストグラムでは、ヒストグラムを構成する複数の縦棒１４のうち、ΔＣＤ＝−２ｎｍにおける縦棒１６が特出している場合を示している。図１５では、正規分布の裾（端部）の内側に縦棒１６が特出している場合を示している。

図１６は、実施の形態３におけるヒストグラムの他の一例を示す図である。図１６のヒストグラムでは、ヒストグラムを構成する複数の縦棒１４のうち、ΔＣＤ＝−５ｎｍにおける縦棒１６が特出している場合を示している。図１６では、正規分布の裾（端部）の外側に縦棒１６が特出している場合を示している。

ΔＣＤの値が大きい場合があってもヒストグラムが正規分布を示す場合には、統計的に測定誤差を示すと解釈できる。逆に、正規分布から外れた特出する縦棒１６が生じるヒストグラムでは、単なる測定誤差ではなく、ＣＤエラーとなるパターンのエッジペアが多く存在することを示すと解釈できる。よって、例えば、図１５、或いは図１６に示すような正規分布から外れた特出する縦棒１６が生じるヒストグラムを構成するフレーム領域では、統計的見地からＣＤエラーとなるパターンのエッジペアが多く存在することを示す。よって、ＣＤエラーとなるパターンが存在することを示す。逆に、正規分布を示すヒストグラムを構成するフレーム領域には、中央値をΔＣＤ＝０とせずに全体的に左右どちらかにシフトする正規分布を示すヒストグラムを構成する場合を含めて、統計的見地からＣＤエラーとなるパターンが存在する可能性が低いことを示している。そこで、実施の形態１では、正規分布から外れたΔＣＤを有するヒストグラムが作成されたフレーム領域を特異フレームとして抽出する。

以上のように、実施の形態３では、それぞれ自己のフレーム領域内の統計的処理データを用いて、当該フレーム領域が特異フレームかどうかを判断する。

また、以上のように、実施の形態３によれば、ヒストグラムを用いた統計的処理により、ＣＤエラーとなるパターンが配置されている可能性が高い特異フレーム領域に検査領域を絞ることができる。よって、判定閾値を厳しくしながら高精度にＣＤエラー検査を行うことができる。例えば、図１６の例では、従来、検査領域１０全体でのＣＤ検査を想定して、閾値を１０ｎｍに設定していた場合には、図１６に示す「−５ｎｍ」はＣＤエラーとして検出されないことになる。しかし、ここでは、特異フレームとして、「−５ｎｍ」という正規分布から外れたΔＣＤを有することが分かっているので、閾値を４ｎｍに設定すれば、ＣＤエラーとして検出できる。

ここで、マスクからウェハへの縮小率が４倍の光学系を用いて、ハーフピッチＨＰが１２ｎｍの１：１ラインアンドスペースパターンをダブルパターニングで転写する場合を想定する。画素サイズを例えば５０ｎｍとして、フレーム領域を５１２×５１２画素で構成する。フレーム領域内全体がラインアンドスペースパターンとする。また、検出したい欠陥パターンの長さが５００ｎｍでその長さのＣＤエラーを３．５ｎｍとして、パターンの描画ノイズ（エッジラフネス）が±２ｎｍ（３σ）とする。かかる場合に、ＨＰが１２ｎｍでダブルパターンニングによる４倍縮小なので、１２ｎｍ×４×２×２＝１９２ｎｍとなる。フレーム（５１２×５１２画素）の画像の縦横の大きさは、（５０×５１２）ｎｍ、白黒のラインアンドスペースの数は、（５０×５１２）／１９２、これをライン毎に計測するので、黒部と白部の位置ずれ算出個数は、それぞれ、概略６８２６７個（６８２６７≒５１２×（５１２×５０）／１９２となる。また、長さが５００ｎｍの欠陥パターン（ΔＣＤ＝３ｎｍ）では、黒部と白部でそれぞれエッジペアが５００／５０≒１０個存在することになる。ヒストグラムを１ｎｍ刻みで作成した場合、エッジラフネスが３σで±２ｎｍとするとき、正規分布に従った場合、０〜１ｎｍに入るデータ個数は、２９５７３個（１．５σ）、１〜２ｎｍに入るデータ個数は、４４７２個（１．５σ〜３σ）、２〜３ｎｍに入るデータ個数は、８６個（３σ〜４．５σ）、３ｎｍ以上に入るデータ個数は、２個となる。よって、黒部の＋３〜４ｎｍに入るデータ個数は、欠陥が無く正規分布に従った場合２個前後となる。検出したいＣＤエラーのエッジペアは約１０個存在するので、十分に特徴点として検出可能となる。

以上の説明において、「〜回路」或いは「〜工程」と記載したものは、電子回路等のハードウェアで構成することができる。或いは、コンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。或いは、ソフトウェアとなるプログラムだけではなく、ハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実施させても構わない。或いは、ファームウェアとの組合せでも構わない。また、プログラムにより構成される場合、プログラムは、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、或いはＲＯＭ（リードオンリメモリ）等の記録媒体に記録される。例えば、演算制御部を構成するテーブル制御回路１１４、展開回路１１１、参照回路１１２、比較回路１０８等は、電気的回路で構成されていても良いし、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してもよい。また電気的回路とソフトウェアの組み合わせで実現しても良い。

以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、実施の形態では、照明光学系１７０として、透過光を用いた透過照明光学系を示したが、これに限るものではない。例えば、反射光を用いた反射照明光学系であってもよい。或いは、透過照明光学系と反射照明光学系とを組み合わせて、透過光と反射光を同時に用いてもよい。

また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。例えば、検査装置１００を制御する制御部構成については、記載を省略したが、必要とされる制御部構成を適宜選択して用い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うる全てのパターン検査装置及びパターン検査方法は、本発明の範囲に包含される。

１０ 検査領域
２０ 検査ストライプ
２２ フレーム画像
２３ 周辺フレーム
５０ フレーム分割部
５２ エッジペア検出部
５４ ＣＤ測定部
５６ 平均ΔＣＤ演算部
５８ ΔＣＤ演算部
６０ 傾き演算部
６１ 周囲平均ΔＣＤ演算部
６２ 抽出部
６３，６６，６８ メモリ
６４ ＣＤ比較部
１００ 検査装置
１０１ 試料
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
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 ＦＤ
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
１２３ ストライプパターンメモリ
１５０ 光学画像取得部
１６０ 制御系回路
１７０ 照明光学系

Claims (5)

1. 被検査試料の検査領域が仮想分割された複数のフレーム領域のフレーム領域毎に、当該フレーム領域に配置される複数の図形パターンの光学画像を取得する工程と、
   フレーム領域毎に、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法を測定する工程と、
   フレーム領域毎に、当該フレーム領域に対応する参照画像内の複数の図形パターンの線幅寸法に対する、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法の各線幅寸法ずれの平均値を演算する工程と、
   前記平均値を用いて、それぞれ当該フレーム領域の周辺のフレーム領域と比較することによって、前記複数のフレーム領域の中から特異フレームを抽出する工程と、
   前記特異フレームに対して、特異フレーム内の複数の図形パターンの線幅寸法の寸法欠陥を検査する工程と、
   を備えたことを特徴とするパターン検査方法。
2. 当該フレーム領域から隣接するフレーム領域への平均値の変化率が閾値以上のフレーム領域を、前記特異フレームとして抽出することを特徴とする請求項１記載のパターン検査方法。
3. 当該フレーム領域を取り囲む８つの周辺フレームと当該フレーム領域とを比較することによって、前記特異フレームを抽出することを特徴とする請求項１又は２記載のパターン検査方法。
4. 当該フレーム領域と当該フレーム領域の周辺の複数のフレーム領域との全体での各線幅寸法ずれの平均値を演算する工程をさらに備え、
   当該フレーム領域の平均値が、前記全体での各線幅寸法ずれの平均値に比べて閾値以上であるフレーム領域を、前記特異フレームとして抽出することを特徴とする請求項１記載のパターン検査方法。
5. 被検査試料の検査領域が仮想分割された複数のフレーム領域のフレーム領域毎に、当該フレーム領域に配置される複数の図形パターンの光学画像を取得する工程と、
   フレーム領域毎に、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法を測定する工程と、
   フレーム領域毎に、当該フレーム領域に対応する参照画像内の複数の図形パターンの線幅寸法に対する、当該フレーム領域の光学画像内の複数の図形パターンの線幅寸法の各線幅寸法ずれについてのヒストグラムを作成する工程と、
   正規分布から外れた線幅寸法ずれ量を有するヒストグラムが作成されたフレーム領域を、前記複数のフレーム領域の中から特異フレームとして抽出する工程と、
   前記特異フレームに対して、特異フレーム内の複数の図形パターンの線幅寸法の寸法欠陥を検査する工程と、
   を備えたことを特徴とするパターン検査方法。