JP2015036719A - 超高速レビュー装置および超高速レビュー方法 - Google Patents

Abstract

【目的】本発明は、超高速レビュー装置および超高速レビュー方法に関し、サンプル上の測定点の画像を超高速に取得および測定点あるいは近傍の微小領域の異物などの物質の特定をトータルのスループットを低下させることなく推定することを目的とする。【構成】サンプル上の複数の測定対象の座標を設定した測定対象座標データをもとにサンプル上の複数の測定対象についてまとめて走査する測定対象をグループ化して測定対象群を生成するグループ化手段と、グループ化手段によってグループ化された各測定対象群毎に、測定対象群間は可及的に高速移動し、測定対象群内ではサンプルを一定速度で移動させつつ、かつ電子線でサンプルの移動方向と直角方向に繰り返えして走査し、画像を取得する走査画像取得手段とを備え、走査画像取得手段によって取得された各測定対象群の画像から複数の測定対象の測長をそれぞれ行なわせる。【選択図】 図１

Description

本発明は、サンプル上の複数の測定対象の画像を超高速かつ自動的に取得する超高速レビュー装置および超高速レビュー方法に関するものである。

半導体デバイスはムーアの法則に従って、毎年縮小が進み、最先端デバイスでは最小フィーチャーサイズが２０ｎｍを切ろうとしている。小さなフィーチャーサイズを実現するためには、より小さなパターンを露光できる技術が必要である。従来は１９３ｎｍのレーザー光線が露光に使用されてきたが、光学限度を既に超えているため、近年では波長が１３．５ｎｍのＥＵＶ光を利用する露光技術が精力的に進められている。

この技術は日本発で１０年以上昔からＡＳＭＬ等で実用化に向けて研究開発されており、光学系はほぼ完成しているが、現状のＥＵＶ露光装置は経済的量産に必要とされる１００Ｗから２００Ｗの光源パワーを得ることが出来ないため、２０ｎｍ世代の露光に使用することはスキップされた。その代わりに１９３ｎｍ露光を複数回繰り返して用いてさらに小さなフィーチャーサイズを実現することができる、ダブルあるいはトリプル露光が実際の生産現場では用いられている。原理上は１９３ｎｍのリソグラフィーを複数回繰り返すことにより幾らでも小さなパターンを作ることが可能であるが、ｎｍオーダーのアライメント精度やレジストの分子構造から来るラフネス等が制限になる。比較的構造の簡単なメモリーデバイスでは、２０ｎｍから１６ｎｍを実現するために利用されている。

一方、ロジックデバイスも機能拡充や消費電力低減のためにパターン縮小を行うことが必要である。ロジックデバイスをダブルあるいはトリプル露光で作るためには相当複雑なパターンが必要である。１枚のマスクに形成されるパターンを複数のマスクパターンに分割するためには非常に複雑な計算が必要であるが、パターンによっては分割計算が発散するなどして必要な結果が得られない場合がある。これらの複雑さを回避する目的で、コンプリメンタリーリソグラフィーと呼ばれる、リソグラフィー容易化技術が使われようとしている。この露光方法では、複雑なロジック回路をＬ＆Ｓの簡単なパターンに還元したパターンを利用することに特徴がある。このようにすることで、複雑なロジックデバイスのパターンを最も露光しやすいＬ＆Ｓパターンとそのラインをカットするプロセスのみにしているため、複雑な計算が必要なく、プロセスは簡単で、計算上は８ｎｍ程度の露光まで実現出来るとされている。

このように１９３ｎｍ露光技術が延命されると、それに利用されるフォトマスクは急激に増加し、さらには１枚のマスクに対して従来以上に多くの測定要求が生じる。例えば、複数のマスクを順次重ねて用いるため、マスク上に形成されているラインの絶対位置精度やアライメント精度が今まで以上に重要である。より細かいパターンを露光するための光学補正も複雑かつ、精密になる。マスクの生産に当たっては、従来は無視できていた欠陥が露光歩留まりに影響するなど、従来以上に欠陥密度を下げる必要があるし、細かいパーティクルも観察の対象になる。

以上の要求のため、フォトマスクには従来以上に多くの緻密な欠陥検査が要求されている。しかしながら、フォトマスク欠陥検査装置は従来通り１９３ｎｍのレーザー光を用いて行うため、波長以下の細かい欠陥を確実に探し出すことは非常にむつかしく、感度を無理やり上げて、沢山の欠陥候補を検出した上で、欠陥でないものを後から分類して取り除く方法が行われている。このために利用されるのがレビューＳＥＭである。レビューＳＥＭで取得された画像は長さや面積の測定、無欠陥画像との精密比較、光学シミュレーションによるプリンタビリティーチェックを行い、欠陥の自動分類に利用される。

欠陥検出装置で見つかった欠陥候補は欠陥位置座標をＫＬＡＲＦの形に収めてその情報がレビューＳＥＭに送られ、再度当該マスクを高倍率観察して欠陥判別に必要な画像を取得しプリンタビリティー判別を行っている。

従来のレビューＳＥＭはステップ・アンド・リピート方式のステージ移動を行うため１点の画像を取得するために３秒以上時間が掛かり、１時間辺り１０００点程度が精一杯であった。区別すべき欠陥の数は膨大であるため、１時間辺り１００００点以上のレビュー能力が求められている。

また、レビューＳＥＭには材料分析機能も求められている。画像で分類した欠陥の内、細かいパーティクルなど，どの装置のどの場所から混入したのかを分析したい。従来からＥＤＸと呼ばれる電子ビーム照射時に得れる固有Ｘ線を検出することで、材料分析を行う方法が行われてきている。

フォトマスクが複雑化したため、フォトマスクには従来以上に多くの緻密な欠陥検査が要求されている。しかしながら、欠陥検査装置は従来通り１９３ｎｍのレーザー光を用いて行うため、波長以下の細かい欠陥を確実に探し出すことは非常にむつかしく、感度を無理やり上げて、沢山の欠陥候補を検出した上で、欠陥でないものを後から分類して取り除く方法が行われている。このために利用されるのがレビューＳＥＭである。

欠陥検出装置で見つかった欠陥候補は欠陥位置座標をＫＬＡＲＦ等の形に収めてその情報がレビューＳＥＭに送られ、再度当該マスクを高倍率観察して欠陥判別に必要な画像を取得しプリンタビリティー判別を行っている。

この従来のレビューＳＥＭはステップ・アンド・リピート方式のステージ移動を行うため１点の画像を取得するために３秒以上時間が掛かり、１時間辺り１０００点程度が精一杯であった。区別すべき欠陥の数は膨大であるため、１時間辺り１００００点以上のレビュー能力が求められているという問題があった。

また、上述した後者については、分析対象の微細化により、ｎｍオーダーの分析分解能を必要としてきているが、ＥＤＸはその原理からｎｍオーダー分析分解能が得られないという大きな問題点があった。更に、異物などのパーティクルの分析速度が１点辺り、１分から１時間のオーダもかかり、トータルのスループットが材料分析時間で決定されてしまうため、沢山のパーティクルの元素などの分析を必要とする半導体業界では全く実用的でなかったという問題があった。

本発明は、前記問題点を解決するために案出されたものであって、サンプル上の複数の測定対象の画像を超高速かつ自動的に取得する超高速レビュー装置において、サンプル上の複数の測定対象の座標を設定した測定対象座標データと、測定対象座標データをもとにサンプル上の複数の測定対象についてまとめて走査する測定対象をグループ化して測定対象群を生成するグループ化手段と、グループ化手段によってグループ化された各測定対象群毎に、測定対象群間は可及的に高速移動し、測定対象群内ではサンプルを一定速度で移動させつつ、かつ電子線でサンプルの移動方向と直角方向に繰り返えして走査し、画像を取得する走査画像取得手段とを備え、走査画像取得手段によって取得された各測定対象群の画像から複数の測定対象の測定をそれぞれ行なわせるようにしている。

この際、グループ化手段は、サンプル上を電子線で走査する走査幅の四辺形（矩形）でサンプル上の全領域をメッシュ状に分割し、測定対象座標データに設定された測定対象の座標が存在するメッシュにマークを付与した後、サンプル上の電子線の走査と直角方向のステージ走査幅内に含まれるマークを付与したメッシュについて、隣接するメッシュ、あるいは更に予め設定した所定メッシュ数Ｎ（Ｎは１以上の整数）以内離れて隣接するメッシュを、まとめてグループ化して測定対象群をそれぞれ生成するようにしている。

また、走査画像取得手段は、測定対象群内の各測定対象の座標をもとに座標を中心に所定走査領域四辺形を設定して走査の開始点、終了点、および中心を測定点として算出し、ある測定対象群の終了点から他の測定対象群の開始点までサンプルを高速移動し、開始点から終了点までサンプルを一定速度移動して画像を取得するようにしている。

また、測定対象座標データ中に、測定対象の座標に加えて、測定対象のサイズを設定しておき、走査画像取得手段は、グループ化手段によってグループ化された各測定対象群毎に、順次走査する際に、測定対象のサイズに対応して電子線走査する所定走査領域四辺形の幅を決定して走査するようにしている。

また、走査画像取得手段は、所定走査領域四辺形を電子線で走査する走査線数をＮ倍にして走査して画像を取得（オーバーサンプリング）した後、走査線数をＮ分の１にした画像を生成させるようにしている。

また、サンプルあるいは基準試料上の複数の異なる元素番号の物質を電子線で走査した際の２次電子あるいは反射電子の強度を検出して複数の異なる元素番号とその強度との較正曲線を予め算出してテーブルに設定しておき、所定走査四辺形領域を電子線で走査したときの２次電子あるいは反射電子の強度を検出してテーブル内の較正曲線を参照して所定走査四辺形領域内の測定点の物質を推定する物質推定手段を備えるようにしている。

本発明は、測定対象座標データをもとにサンプル上の複数の測定対象についてまとめた測定対象群を生成し、生成した各測定対象群毎に測定対象群間は可及的に高速移動し、測定対象群内ではサンプルを一定速度で移動させつつ、かつ電子線でサンプルの移動方向と直角方向に繰り返えして走査し、画像を取得することにより、サンプル上の多数の測定点の画像を超高速に取得することが可能となる。

また、本発明は、元素番号と２次電子あるいは反射電子の強度との較正曲線を予めテーブルに設定し、所定走査四辺形領域を電子線で走査したときの２次電子あるいは反射電子の強度を検出してテーブル内の較正曲線を参照して所定走査四辺形領域内の測定点の物質を推定することにより、サンプル上の測定点あるいはその近傍の微小領域の異物などの物質の特定をトータルのスループットを低下させることなく推定することが可能となる。

個々に詳述すれば、下記のようになる。

（１）高速でレビュー画像を取得でき、半導体製造生産性が上がる。蓄積画像と同様なＳＮＲを持つレビュー画像を超高速で得ることが出来るようになる。欠陥がある場所のみを選択的にステージ移動させて画像取得することで、トータルのレビュー時間を非常に短くできる。ステージを停止させないので、振動や、磁場等画像揺れを起こす外乱に対して強くなる。ステージを停止させないので、ステージに高度な静止精度が不要であり、コストダウンを行うことが出来る。ステージを出来るだけ一方向に動かすため、ステージに対する過負荷が無くなりステージの寿命が長くなる。

（２）従来のＥＤＸ分析器では時間が掛かっていた面分析を瞬時に行うことが出来る。
分析時に使用する照射電流はｐＡオーダーと非常に小さく、加速電圧も数ＫＶと低いのでサンプルにダメージを与えたり、汚染したりするのを防止できる。ＥＤＸを用いて２次電子あるいは反射電子発生効率をその場で較正するので、測定条件、コラムに関わらず、２次電子あるいは反射電子発生効率と元素を１対１に結びつけることが可能となる。反射電子は２次電子と同様非常に高い空間分解能を持っており、ｎｍオーダーの分析を行うことが出来るようになる。

本発明は、測定対象座標データをもとにサンプル上の複数の測定対象についてまとめた測定対象群を生成し、生成した各測定対象群毎に測定対象群間は可及的に高速移動し、測定対象群内ではサンプルを一定速度で移動させつつ、かつ電子線でサンプルの移動方向と直角方向に繰り返えして走査し、画像を取得することにより、サンプル上の測定点の画像を超高速に取得することを実現した。

また、本発明は、元素番号と２次電子あるいは反射電子の強度との較正曲線を予めテーブルに設定し、所定走査四辺形領域を電子線で走査したときの２次電子あるいは反射電子の強度を検出してテーブル内の較正曲線を参照して所定走査四辺形領域内の測定点の物質を推定し、サンプル上の測定点あるいはその近傍の微小領域の異物などの物質の特定をトータルのスループットを低下させることなく推定することを実現した。

図１は、本発明の１実施例構成図を示す。図１は電子ビーム３をサンプル１１に照射し、発生した２次電子、反射電子を電子検出器４で検出して画像を取得するものである。

図１において、電子銃１は、電子ビーム３を発生するものであって、例えばＷ, ＬａＢ６などで作成した陰極を加熱したいわゆる熱エミッターや、ＺｒＯ／Ｗ ＴＦＥエミッター，あるいはＷ、ＣＮＴなどの冷陰極エミッターなど世の中で知られている色々なエミッターを用いたものである。電子銃１に高圧を加えるための高圧電源９があり、所望のエネルギー（加速電圧に対応するエネルギー）をもった電子ビーム３を取り出すことができる。

高圧電源９は、電子銃１から放出された電子を加速する高電圧を発生して印加する公知のものである。

電子ビームコラム２は、電子銃１から放出された電子ビーム３を当該電子ビームコラムを構成する図示外の集束レンズで集束し、更にサンプル１１の面上に対物レンズ１０で細く絞った状態で偏向器（走査コイル）６により当該絞った電子ビーム３を面走査する公知のものである。

電子ビーム３は、電子銃１から放出された電子ビームである。

電子検出器４は、サンプル１１の面上を細く絞った電子ビーム３で平面走査しつつ走査したときに放出される２次電子や反射した反射電子を検出・増幅するものであって、例えば公知のＭＣＰなどの電子検出装置である。

増幅器５は、電子検出器４で検出された信号を増幅（前置増幅）するものである。

偏向器６は、電子ビーム３を、サンプル１１上で面走査するためのものである。

電子ビーム偏向手段７は、偏向器６に所定走査電流を供給し、偏向器６によって電子ビーム３をサンプル１１上で面走査するように制御するものである。

電子ビームコラム制御手段８は、電子ビーム偏向手段７、高圧電源９などを制御するものである。

高圧電源９は、電子銃１に高電圧を供給などするものである。

対物レンズ１０は、電子ビーム３をサンプル１１上で細く絞るものである。

サンプル１１は、電子ビーム３を細く絞って面走査し、放出された２次電子、反射電子などを検出して拡大画像を取得する対象の試料であって、例えばフォトマスク、半導体ウェハー、ガラス基板などである。

ステージ１２は、サンプル１１を固定し、図示外のレーザ干渉計によりその移動（Ｘ方向およびＹ方向）を精密に制御可能な公知のものである。

真空チャンバー１３は、サンプル１１、ステージ１２などを真空中に配置する部屋（密閉空間）である。

ステージ制御手段１４は、ステージ１２を制御するものであって、ここでは、図示外のレーザ干渉計からの信号をもとに精密に所定座標位置（例えばＣＡＤデータの座標系上の所定座標、あるいはステージ座標系上の所定座標の位置）に移動制御などするものである。サンプルは１１ステージ１２上に乗せられており、ステージ１２の移動はサンプル１１の移動を意味する。

検査装置３１は、サンプル（フォトマスク）１１上の欠陥を検査し、ここでは、欠陥座標ファイル３２（後述する図９の（ｂ）のＫＬＡＲＦデータ）を出力する公知のものである。

欠陥座標ファイル３２は、サンプル（フォトマスク）１１上のパターンの欠陥の座標を設定したファイル、例えば後述する図９の（ｂ）のＫＬＡＲＦデータである。

ＰＣ２１は、パソコンであって、ここでは、プログラムに従い、各種制御、計算、処理などを行なうものであり、欠陥座標取り込み手段２２、グループ化手段２３、走査順決定手段２４、走査画像取得手段２５、および物質推定手段２６などから構成されるものである。

欠陥座標取り込み手段２２は、検査装置３１でサンプル（フォトマスク）１１上のパターンを検査（例えば光学顕微鏡、電子顕微鏡などにより取得した画像と、ＣＡＤデータ上のパターンとを比較して欠陥を検査）し、欠陥座標を欠陥座標ファイル３２に出力するものである（後述する図９の（ｂ）のＫＬＡＲＦデータ参照）。

グループ化手段２３は、欠陥座標取り込み手段２２によって取り込んだ欠陥座標ファイル（例えば図９の（ｂ）のＫＬＡＲＦデータ）をもとに、欠陥点（測定点）の座標をグループ化するものである（図２、図３などを用いて後述する）。

走査順決定手段２４は、グループ化手段２３によってグループ化された座標群（測定対象群）の走査順を決定するものである（例えば図９から図１１などを用いて後述する）。

物質推定手段２６は、走査領域中の測定点あるいは近傍の異物の物質を推定するものである（図１４から図１８を用いて後述する）。

ここで、図１の構成の概略動作を以下に説明する。

（１）図１の構成は、通常の走査型電子顕微鏡に見られるように、真空チャンバー１３、電子ビーム３を照射するための電子ビームコラム２、高圧電源９、電子検出器４、サンプル１１を移動させるためのステージ（ＸＹステージ）１２とステージ制御手段１４、ステージ位置をリアルタイム測定するための図示外のミラーおよびレーザー干渉計が備えられている。ステージ１２の駆動方式としては超音波モーターやＤＣ、ＡＣサーボモータ、ステッピングモーター、リニアモーター等が利用できる。必要に応じて微動を行うための圧電素子を内蔵することもある。

（２）本発明で開示する超高速画像取得はステージ１２の定速走行とそれにほぼ直交する方向に行われる電子ビーム３の走査の組み合わせによって行われる。

例えばＸＹステージ１２がＹ軸方向に一定速度で移動する際に電子ビーム３はステージ１２の進行方向とは直交方向のＸ軸方向に一定の速度で走査される。実際は一定方向に走査された後、急速に元の位置に戻るようなランプ波形走査を行う。戻る際には電子ビーム３がサンプル１１び表面に照射されないように、図示外のブランキング偏向器によりブランキングを行う。ステージ１２の移動と電子ビーム３の走査は同期するように構成されており、この２つの連続動作によってサンプル１１の表面は隈なく２次元的に電子ビーム３で走査する。電子ビーム３のスポットサイズは目的とするピクセルサイズに合わせて最適化する。走査する前には、光学的、あるいは画像情報から、所望のスポットサイズで電子ビーム３がサンプル１１の表面に照射されるように、対物レンズ１０の強さを調整する。走査期間中は電子ビーム３の照射電流は一定になるように制御されている。照射電流量は図示外のファラデーカップ等で照射電流を全て集め、精密電流計等で測定をすることで、確定できる。

サンプル１１の表面を走査する際に発生する２次電子あるいは反射電子はシンチレーター、電子増倍管、ＭＣＰや半導体検出装置などの電子検出器４で検出し、電流電圧変換後、画像処理装置にて画像の輝度に変換することでサンプル１１の表面の画像を得る。

（３）画像取得中のステージ１２の移動速度は電子ビーム３の走査速度との間に比例関係が成り立つようにする。例えばＸ軸方向に１０００ピクセルの画像を取得する際には、Ｘ軸を走査する速度の１０００分の１の速度でステージ１２をＹ軸方向に移動させる。このように動作すると、Ｘ，Ｙ同じ大きさのピクセルが実現される。この比例係数を変えることで、Ｘ、Ｙピクセルサイズを変えることも出来る。ステージ１２の速度や電子ビーム３の走査速度の絶対値は１ピクセルを取得する速度よって決定され、ピクセルクロックによって決められる。例えば１０００Ｘ１０００ピクセルの画像を１秒間で取得する場合は１ＭＨｚのクロックを用いれば良い。

画像取得するためには電子ビーム３をサンプル表面で細く絞る必要があるためオートフォーカスが必要である。連続画像取得を中断させないため、予めマスク表面の複数の代表点に対してジャストフォーカスする値をサンプルをチャンバーに導入する際に、取得して記録しておき（プリフォーカス、マッピング）、その値を用いて、測定点のフォーカス値を推定するなどしてオートフォーカスを掛けることが望ましい。例えば、１回のステージ移動を行う範囲の始点と終点におけるジャストフォーカス値を用いて中間座標のフォーカス値を線形近似して求めても良い。

次に、図２および図３を用いて欠陥座標データをもとに走査領域の算出について詳細に説明する。

図２は、本発明の動作説明フローチャート（走査領域算出）を示す。

図２において、Ｓ１は、全マスク領域を電子ビーム走査幅でメッシュ分割する。これは、後述する図３に示すように、全マスク領域（サンプル（フォトマスク）１１の測定対象の全領域）を電子ビームの走査幅、例えば１０ミクロンの四角形（矩形）でメッシュ分割する。

Ｓ２は、測定点が存在するメッシュをマークする。これは、欠陥座標ファイル３２、例えば後述する図９の（ｂ）の欠陥座標ファイル（ＫＬＡＲＦデータ）３２の欠陥座標（測定点）が存在する図３のメッシュにマーク（図では、○印）を設定する。

Ｓ３は、ステージ走査幅に含まれるマーク領域（例えば内接四辺形領域）を求める。これは、例えば図３の○印のマークした部分（メッシュ）を含む四辺形を図示のように求める。ここでは、マークしたメッシュが隣接する場合，および所定メッシュ数Ｎ（Ｎは１以上の整数）、ここではＮ＝２以内離れてメッシュが隣接する場合をまとめ、これらまとめたメッシュ群に内接する内接四辺形をマーク領域として算出し、グループ化を図る。

以上によって、サンプル（フォトマスク）１１の測定領域の全領域について図３に示すように電子ビーム３の走査幅の四辺形（例えば１０ミクロン）でメッシュ分割し、図９の（ｂ）の欠陥座標データ中の欠陥座標（測定点）が存在するメッシュにマーク（図３の○印）を付与し、次に、ステージ走査幅（例えば１００ミクロン）幅内で、かつこれらマークされたメッシュが隣接するメッシュ、および更に、所定メッシュ数Ｎ（図３の場合にはＮ＝２）だけ離れて隣接するメッシュをまとめ、これらまとめたメッシュに内接する内接四辺形をマーク領域として算出し、欠陥座標（測定点）のグループ化を図ることが可能となる。尚、Ｎを任意の整数に設定することにより、更に離れたメッシュ（欠陥座標の存在するメッシュ）をまとめてグループ化を行ない、グループ数を少なくすることが可能となる。あまりＮを大きくすると、欠陥座標（測定点）の無い部分を電子ビームで走査することとなるので、スループットが最大となるＮの値を実験的に求めて設定する。

図３は、本発明の説明図（測定点（欠陥座標）のグループ化）を示す。

図３は、図１のサンプル（フォトマスク）１１の測定領域の一部を示す。小さなメッシュは、電子ビーム３で走査する走査幅（例えば１０ミクロン）の四辺形で、測定領域をメッシュ分割した様子を示す。図３の横幅は、ステージ１２で走査する走査幅を示し、例えば１００ミクロンである。

図３において、図９の（ｂ）の欠陥座標が図示の○印のメッシュであった場合、既述したように、○印のメッシュに隣接するメッシュ、およびここではＮ＝２以内だけ離れて隣接するメッシュもまとめ、これらまとめたメッシュ群に内接する内接四辺形を算出すると、図示のグループ化したメッシュ群（欠陥座標群、測定対象群）が得られることとなる。そして、後述するように、内接四辺形内のみをステージ１２を移動させつつ電子ビーム３で走査を行い、図示のグループ化した四辺形領域内の画像をまとめて取得することが可能となる。それ以外の部分は高速移動し、次のグループ化した内接四辺形に移動することにより、超高速に必要な多数の欠陥座標（測定点）の画像を取得することが可能となる。

図４は、本発明の高速測定フローチャートを示す。

図４において、Ｓ１１は、ＫＬＡＲＦを受け取る。これは、図１の欠陥座標取り込み手段２２が、後述する図９の（ｂ）のＫＲＡＲＦデータ（欠陥座標ファイル３２）を取り込む（受け取る）。

Ｓ１２は、目標座標を計算する。これは、Ｓ１１で受け取ったＫＬＡＲＦデータの例えば１番目の、図９の（ｂ）の欠陥番号Ａの欠陥座標（測定点の座標）（Ｘ１１，Ｙ１１）をもとに、図５および図６の
・第１目標座標のＰ０１（Ｘ０１，Ｙ０１），Ｐ０２（Ｘ０２，Ｙ０２）
・第２目標座標のＰ１１（Ｘ１１，Ｙ１１），Ｐ１２（Ｘ１２，Ｙ１２）
をそれぞれ算出する（詳細は、図５、図６で後述する）。

Ｓ１３は、第１目標座標に到達する。これは、高速走行により図６の第１目標座標に到達する。

Ｓ１４は、定速走行する。これは、Ｓ１３で図６の第１目標座標（走査領域）に到達したので、一定速度でステージ１２を移動させる。

Ｓ１５は、第２目標座標に到達する。これは、Ｓ１４でステージを定速走行で移動させ、走査領域の終端の第２目標座標に到達し、走査領域の走査が終了したと判明する。

Ｓ１６は、次の場所へ高速移動する。これは、Ｓ１５で第２目標座標（図６の第２目標座標）に到達し、走査領域の走査が終了したので、次の走査領域に向けて高速移動を行なう。

以上によって、図６に示すように、高速走行で走査領域の始点（正確には図５の（ａ）のｏｆｆｓｅｔ１，２の分だけ速い（走査領域の外側）座標であって、第１目標座標）に到達したときに（Ｓ１３）、定速走行で走査領域を走査し（Ｓ１４）、当該走査領域の終点に到達したときに（Ｓ１５）、高速走行に移行して次の場所（走査領域）に向かうことが可能となる。これにより、走査領域内は定速走行し、走査領域間は高速走行し、必要な測定点（欠陥座標）を中心とした走行領域内の画像を高速に取得することが可能となる。

図５は、本発明の説明図（走査領域の座標）を示す。これは、既述した図４のＳ１２で目標座標（測定点の座標）をもとに走査領域の第１目標、第１目標の座標をそれぞれ計算する計算式を示したものである（図６に模式的に示す）。

図５の（ａ）は、走査領域のＸ幅、Ｙ幅（図６参照）は、図示の下式で求める。

・Ｘ幅：Ｌ１＝√Ｓ＋ｏｆｆｓｅｔ１
・Ｙ幅：Ｌ２＝√Ｓ＋ｏｆｆｓｅｔ２
ここで、走査領域のＸ幅、Ｙ幅は、図６に示すように、測定点座標（Ｘ１１，Ｙ１１）を中心にした当該走査領域のＸ方向の幅（Ｌ１）およびＹ方向の幅（Ｌ２）を表す。Ｘ方向は電子ビームを偏向することを繰り返して走査する幅であり、Ｙ方向はステージを機械的に一定方向に一定速度で移動させて走査する幅である。ｏｆｆｓｅｔ１，２は、ステージ１２の慣性や電子ビーム３の開始点の直線性などを考慮し、走行領域内で一定速度で走行（走査）させるための幅（助走領域）である。

図５の（ｂ）は、第１目標の座標Ｐ０１，Ｐ０２を計算した例を示す。ここでは、
・始点座標Ｐ０１：Ｘ０１＝Ｘ１１−（Ｌ１／２）
Ｙ０１＝Ｙ１１−（Ｌ２／２）
・終点座標Ｐ０２：Ｘ０２＝Ｘ１１＋（Ｌ１／２）
Ｙ０２＝Ｙ１１−（Ｌ２／２）
となる。ここで、（Ｘ１１、Ｙ１１）は測定点（欠陥点）の座標である（図９の（ｂ）参照）。Ｌ１，Ｌ２は図５の（ａ）で算出したＬ１，Ｌ２である。始点座標Ｐ０１，終点座標Ｐ０２は、図６に示す第１目標座標の始点座標Ｐ０１および第１目標座標の終点座標，Ｐ０２である。

図５の（ｃ）は、第２目標の座標Ｐ１１，Ｐ１２を計算した例を示す。ここでは、
・始点座標Ｐ１１：Ｘ１１＝Ｘ１１−（Ｌ１／２）
Ｙ１１＝Ｙ１１＋（Ｌ２／２）
・終点座標Ｐ１２：Ｘ１２＝Ｘ１１＋（Ｌ１／２）
Ｙ１２＝Ｙ１１＋（Ｌ２／２）
となる。ここで、（Ｘ１１、Ｙ１１）は測定点（欠陥点）の座標である（図９の（ｂ）参照）。Ｌ１，Ｌ２は図５の（ａ）で算出したＬ１，Ｌ２である。始点座標Ｐ１１，終点座標Ｐ１２は、図６に示す第２目標座標の始点座標Ｐ１１および第２目標座標の終点座標，Ｐ１２である。

図６は、本発明の説明図（走査領域の走査）を示す。図６は、高速移動で走査領域の第１目標まで移動し、走査領域内で一定の定速走行して第２目標に到達したときに、高速移動する様子を模式的に示したものである。ここで、走行領域、第１目標（座標）、第２目標（座標）は図５の（ａ）の走行領域、図５の（ｂ）の第１目標、図５の（ｃ）の第２目標にそれぞれ対応する。また、各記号は、図５の各記号にそれぞれ対応する。

図７は、本発明の説明図（ステージ移動）を示す。これは、ステージ移動について、図４から図６で既述した高速移動（速度）、第１目標、測定点、第２目標、高速移動（速度）を時間順に模式的にわかり易く表示したものである。

・スタート：停止位置（ホームポジション）である。

・高速移動（速度）は、スタートの停止位置から高速移動に移行した状態を示す。

・第１目標は、高速移動の状態で目的とする走査領域の第１目標（図６の第１目標）に到達した状態を示す。この第１目標の状態から急速に減速開始する。

・定速移動は、第１目標から急速に減速開始して一定の速度でステージを移動させる状態を示す。

・測定点は、走査領域の中心の点（測定点）であって、欠陥座標などの測定のために画像を取得して測定する点である。

・第２目標は、図６の第２目標であって、定速移動して終点に到達したとき（あるいは所定オフセット前の状態のとき）に高速移動に移行する状態を示す。

・高速移動は、走査領域の第２目標に到達したので高速移動に移行し、次の走査領域の第１目標に到達するまでの状態を示す。

図８は、本発明の説明図（ステージ速度制御）を示す。これは、既述した図７のステージの速度制御するために設定されたパラメータの例を示す。ここでは、図示の下記のように設定する。

・スタート時点で：最高加速度でＶ０まで加速する。

・第１目標で、定速度Ｖ１に減速する。

・第２目標で、最高加速度でＶ０まで加速する。

・次の第１目標で、Ｖ０まで加速する。

以上のパラメータ設定により、既述した図６のステージ移動時に、既述した図７に示すようにステージが移動制御されることとなる。

図９は、本発明の説明図（走査領域の走査２）を示す。

図９の（ａ）は４個の走査領域を図示の矢印の方向、ここでは、ステージの移動方向に順番に走査する様子を模式的に示し、図９の（ｂ）は欠陥座標データの例を示す。

図９の（ｂ）に示すように、欠陥番号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの４つの欠陥座標データが図示のように設定されていた場合、図９の（ａ）のＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄの順番に、走査領域間は高速移動、走査領域内は一定の定速移動をステージが行なう。

以上のように、図９の（ｂ）の欠陥座標データである欠陥番号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの欠陥座標を中心とした各走査領域について、図９の（ａ）の矢印に示すようにステージを高速移動、一定速度移動を繰り返すことにより、全欠陥番号Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄの走査領域の画像を高速に取得することが可能となる。

尚、検査装置（欠陥検査装置）３１が出力する欠陥位置座標は複数点からなり、ウエハーやマスク表面の至る場所に散らばっている。ある場所には欠陥が集中し、ある場所には欠陥が存在しない。あるいは特定のプロセスで異常が発生した場合などは全体としてマクロパターンを呈することもある。ある方向に連続移動しているステージ１２には慣性力が働いているため、ステージ１２の移動方向を大きく変えるためには、大きなエネルギーと時間がかかる。これではステージ１２を停止させるよりも時間がかかる可能性がある。

従って、ステージ１２は出来るだけ真っ直ぐ長い時間一定方向に進むように使用した場合が、トータルの測定時間を短くできる可能性が高い。このため、欠陥検査装置３１からＫＬＡＲＦファイルとして出力される大量の欠陥座標をそのままの順番で測定するのではなく、出来るだけステージ１２が一方向の運動で沢山の測定点を通過するようにした上で、連続測定することが望ましい。

このため、図９に示すように、Ｙ軸方向にステージが移動する場合，先ずＫＬＡＲＦデータに記されている欠陥位置座標のうちＹ軸座標（ステージ１２の進行軸）に関して、大きさの順番になるように並べ、次にＸ軸座標がある決められた範囲（例えば１００ミクロン範囲）にあるものをＫＬＡＲＦデータ全体から選択してリストを作成し、図示のような順番で測定する。

図１０は、本発明の説明図（走査領域の走査３）を示す。この図１０は、マスク全体を高速自動レビュー（画像取得）するために、測定対象範囲を複数の帯状に分割した例を示す。

図１０において、ステージ１２の移動回数を出来るだけ減らし、早くレビュー（画像取得）が出来るようになするためには、Ｘ軸方向の走査範囲は、欠陥密度に依存するが、典型的には例えば１００ミクロン程度の範囲が選択される。この値は、ステージ１２が急激な移動速度変化を行わずに直進できる限界を考慮して決める。欠陥座標間隔が非常に長い場合は、１００ミクロンを超えるさらに広い範囲としても良い。

先ず、パターンが存在するマスク全体領域をＸ軸方向に例えば１００ミクロン単位で分割して帯状の領域にし、それぞれの帯状の領域に対してＫＬＡＲＦデータ（図９の（ｂ）参照）に含まれる欠陥座標をＹ座標の大きさでソーティングを行ったリストを作成することでマスクに存在する欠陥座標を例えば１００ミクロン幅ごとに分けたリストを作成できる。

例えば典型的なフォトマスクの大きさは１５ｃｍ角であるが、実際にパターンが書かれている領域サイズは１０ｃｍ角なので、最大１０００回のステージ１２のスキャンを行なえばマスク全体の画像を取得することができる。１つのステージスキャン走査当り１秒程度の時間なので最大１０００秒＝約１７分程度で１枚のマスク（フォトマスク）の全体の画像取得が完了することとなる。

上記では、簡便にステージ移動時間を短くするための方法を開示したが、最小の時間で全欠陥画像を取得するための軌跡を求める方法としては、上記の方法の他に、パラメータとしてステージの速度や慣性力、停止時間、加速時間、グループの数等を考慮してダイクストラ法、ベルマンフォード法、あるいはワーシャルフロイド法等の最短経路問題を解くための方法を用いることが出来る。

図１１は、本発明の説明図（走査領域の走査４）を示す。ここで、観察すべき欠陥個数が例えば１０００個よりも小さい時は、欠陥が存在しない帯状の領域も存在する。その場合にはマスク１１の全体を均一にステージ走査するのは効率が悪い。

このような場合には欠陥を含まない帯状の領域に関してはスキップを行う（画像取得しない）。例えばマスク全体に３００個しか欠陥が無い場合は、最大必要な帯状の領域数は３００本である。一般的には１本の帯状の領域に複数の欠陥が含まれる可能性があるので、欠陥を含む帯状の領域数は３００本よりも小さくなる。例えば、欠陥を含む３００の帯状の領域のみをステージ１２で走査したとすれば、１本の帯状の領域を１秒程度でスキャン出来るので、３００個の欠陥を５分程度でその画像取得が完了する。これは１個の欠陥あたり１秒とかなり早いレビュー（画像取得）が実現できる。

さらに高速に画像取得を行うためには、１本の帯状の領域において欠陥を含まない場所をステージ１２が移動するのを回避すればよい。例えば、ステージ１２を移動する際には予め欠陥の座標を並び直すが、その際に最大のＹ軸の値を持つ欠陥や最小のＹ軸の値を持つ欠陥座標を抽出することができる。この値はマスク上に存在するパターンの端を表す最大及び最小Ｙ座標よりも必ず小さい値になる。この座標を超えた場所には欠陥が存在しないので、それ以上あるいはそれ以下の座標に対するステージ１２の移動を行うことは無駄である。そこで、１本の帯状の領域に含まれる欠陥座標の一番端の座標をステージ１２の位置が超えた場合、ステージ１２の移動方向を変えて、次の帯状の領域に含まれる一番端の欠陥座標に向かうことによって無駄なステージ移動を防止できる。露光に影響を与える欠陥総数が少ない場合は、１つの帯状の領域に１点あるいは数点しか画像取得する点がない場合も存在する。そのような場合は、欠陥の存在する場所の最上部からステージ１２の移動を開始し、最下部でステージの移動方向を変える。次の最下部にステージ１２を移動させ、最上部までステージ１２を移動させる。このように欠陥の存在する場所だけ選択してステージ１２を移動することで画像取得時間を短くすることができる。
の
ここで、走行モードとしては、下記があり、適宜指定する。

モード１：折り返しの少ないモード
モード２：走行距離が最短
モード３：最短時間
モード１では図１１のグループ（測定対象群）間を高速移動する場合にステージの走査方向の折り返しが少ないモードである。モード２では図１１のグループ（測定対象群）間の高速移動距離が最短のモードである。モード３では図１１のグループ（測定対象群）間の高速移動時間が最短のモードである。いずれかのモードを指定するか、組み合わせて指定するあるいは実測して決めればよい。

図１２は、本発明の説明図（オーバサンプリングスキャン）を示す。画像取得では例えば１９３ｎｍの波長を利用した露光用マスクの場合、波長の２０分の１以下は無視できるので、視野１０ミクロンで１ピクセルあたり１０ｎｍの分解能があれば十分にレビュー画像取得としての役割を果たすことが出来る。しかしながら、サンプルによっては連続移動しているステージから得られる画像のＳＮＲが画像取得に必要な値に達しないこともありうる。そのような場合は、単位面積あたりのピクセル数をＮ倍に増やして画像取得を行うオーバーサンプリング技術を用いてＳＮＲを高めることが可能である。例えば、１０ｎｍのサイズの画像を最終的に得ることを目標とした場合、１回のＸ軸走査期間中にＹ方向にはピクセルの５分の１の長さである２ｎｍだけ進むようにステージ１２を制御する。このようにして得られた画像は縦方向と横方向の画素密度が異なる画像となるが、最終的に平均化処理等の画像処理を行ってＹ軸に沿って５つのピクセルが１つのピクセルになる様にする。この画像処理によって最終的にＸ軸、Ｙ軸のピクセルサイズが等しい画像が得られる。このようにすることで、例えば５回蓄積を行った画像と同等の画像を得ることが可能となり、レビュー画像のＳＮＲをあげることが出来る。つまり、１回のＸ軸電子ビーム走査を行う際に、Ｙ軸はＮ分の１ピクセルサイズだけ移動するように速度調整を行い、最終的に得られた画像をＹ軸方向にＮ個のピクセルが１つのピクセルになる様に平均化処理を行うと、ステージを移動しながら画像取得しているのにも関わらず、Ｎ回蓄積を行って得た画像と同じ品質の画像が得られるようになる。

図１３は、本発明の説明図（ビームサイズ）を示す。

図１３の（ａ）はモード１の例を模式的に示し、図１３の（ｂ）はモード２の例を模式的に示す。

図１３の（ａ）のモード１の場合にはビームサイズは変えずにＮ倍微細スキャンし、図１３の（ｂ）のモード２の場合にはビームサイズをＮ分の１微細にスキャンする。これらモード１、２で得られた画像を図１２で説明したように、Ｎ個のピクセルが１つのピクセルになるように平均化処理を行うことにより、ステージ１２を移動しながら画像取得しているのにも関わらず、Ｎ回蓄積を行って得た画像と同じ品質の画像が得ることが可能となり、ＳＮＲ改善を行なうことができる。

図１４は、本発明の他の説明図（２次電子と反射電子の発生効率と原子番号との較正曲線）を示す。図１４中で横軸は原子番号であり、縦軸は２次電位、反射電子の発生効率（反射効率）である。実線は２次電子のものであり、点線は反射電子のものである。図１４の曲線（較正曲線）から判明するように、原子番号が大きくなるに従い、２次電子、反射電子の発生効率（反射効率）は図示の曲線のようにそれぞれ増加する特性を持っている。従って、予め図示の２次電子、反射電子について、複数の原子番号の基準試料を準備してこれらからそれぞれ発生効率（反射効率）を実測して図示の曲線（較正曲線）を較正することにより、試料中の異物などの物質（原子番号）を推移することが可能となる。以下順次詳細に説明する。

図１５は、本発明の他の説明図（未知物質の推定）を示す。

図１５の（ａ）はフォトマスクの例を示し、図１５の（ｂ）は未知物質の推定例を示す。

図１５の（ａ）のフォトマスク上には、図示のようにＣｒの縦方向に帯状のパターンが２本あり、これはＥＤＸで特性Ｘ線を測定して当該特性Ｘ線からＣｒの帯状のパターンであることを特定、更にベースとなる部分について同様にＥＤＸでシリコンＳｉと特定する。また、別の方法として、フォトマスクの横に予め測定した既知の物質の基準試料（ここでは、Ｓｉ，Ｆｅ，Ｃｒなどを左側に記載したように設置しておく。

図１５の（ｂ）において、図示の表は、横軸が原子番号、縦軸が反射（２次）電子発生効率（反射効率）を表すものである。ここで、図１５の（ａ）のＥＤＸで特定された縦方向に帯状のＣｒのＡの矩形領域、ベースのシリコンのＢの矩形領域、更に、未知の異物のＣの矩形領域の反射（２次）電子発生効率をそれぞれ測定し、Ａ，Ｂを表中にプロットしてここでは直線（３つ以上のときは曲線となる）で結び、較正曲線を求める。次に、未知の異物Ｃについて、較正曲線上の反射（２次）電子発生効率に該当する図示の位置に対応する原子番号の位置はここではＦｅに相当した場合には、図１５の（ａ）のＣの矩形領域は鉄Ｆｅと推定することが可能となる。

また、他の較正方法として、図１５の（ａ）の基準試料（Ｓｉ，Ｆｅ，Ｃｒなど）について、矩形領域の反射（２次）電子発生効率をそれぞれ実測し、図１５の（ｂ）のようにＳｉ，Ｆｅ．Ｃｒの点をプロットして図示のような較正曲線を作成し、この作成した較正曲線をもとに、図１５の（ａ）のＣの矩形領域の反射（２次）電子発生効率を実測し、この実測値をもとに図１５の（ｂ）の基準試料から作成した較正曲線上で該当する位置の原子番号（ここでは、鉄）を求め、Ｃの矩形領域の異物の物質を推定するようにしてもよい。

次に、図１６のフローチャートの順番に従い、較正曲線を算出する手順を詳細に説明する。

図１６は、本発明の他の動作説明フローチャートを示す。

図１６において、Ｓ２１は、マスクローディングする。これは、既述した図１５の（ａ）のフォトマスクを図１のステージ２上にローディングして固定する。

Ｓ２２は、マスク上の複数種類の既知材料のＥＤＸ測定する。これは、図１のステージ１２に固定したフォトマスク、例えば図１５の（ａ）のフォトマスク上の複数種類の既知材料のＥＤＸ測定、即ち、図１５の（ａ）のＣｒで作成された縦方向に帯状のパターン上のＡの矩形領域、シリコンで作成されたベースの部分のＢの矩形領域について、図示外のＥＤＸで特性Ｘ線を測定（エネルギー分析）してＡの矩形領域がＣｒ、Ｂの矩形領域がＳｉと特定する。尚、Ａ，Ｂの矩形領域について既知の物質である必要はなく、ＥＤＸで特性Ｘ線を測定して物質を特定してもよい。

Ｓ２３は、同じ場所の反射（２次）電子強度を測定する。これは、Ｓ２２で特性Ｘ線を測定したと同じ場所、図１５の（ａ）の例では、Ａの矩形領域、Ｂの矩形領域について当該各矩形領域の反射（２次）電子強度をそれぞれ実測する。

Ｓ２４は、較正曲線を得る。これは、例えば図１５の（ａ）のフォトマスク上のＡの矩形領域についてＥＤＸで物質がＣｒ、Ｂの矩形領域についてＥＤＸで物質がＳｉと特定され、かつそれぞれのＡ，Ｂの矩形領域の反射（２次）電子強度を測定したので、既述した図１５の（ｂ）の表（横軸は原子番号、縦軸が反射（２次）電子強度とした表）中にプロットして線分（３つ以上のときは曲線）で結び図示の較正曲線を作成する。

以上によって、例えば図１５の（ａ）のフォトマスク上で複数の物質（Ｓｉ，Ｃｒなど）の矩形領域の反射（２次）電子強度をそれぞれ実測し、これらをもとに図１５の（ｂ）の較正曲線を算出することが可能となる。ここでは強度測定をしているが、強度は照射電流量やエネルギー等によって変化するので、照射電流等で規格化した値を用いるとさらに良い。

尚、Ｓ２２ではフォトマスク上のＡ，Ｂの矩形領域の物質が既知あるいはＥＤＸで特定（確認）したが、これに限らず、図１５の（ａ）のフォトマスクの横に基準試料としてＳｉ，Ｆｅ，Ｃｒなどから構成される試料を予め配置（あるいは必要に応じてローディング）すれば、較正曲線を必要に応じて作成でき、精度を向上させることができる。特に、未知の物質である異物を特定する場合に、同じ条件（電子ビームの強度、サイズ、画像取得倍率などが同じ条件）で同じサイズの矩形領域について基準試料（複数の物質についての矩形領域）とフォトマスク上の未知の物質である異物上の同一サイズの矩形領域との反射（２次）電子強度をそれぞれ実測し、基準試料のものから較正曲線を作成し、この較正曲線をもとに、異物のものからいずれの物質（原子番号）かを推定することにより、より精度を向上させることが可能となる。

図１７は、本発明の他の動作説明フローチャート（その２）を示す。

図１７において、Ｓ３１は、標準試料をローディングする。これは、既述した図１のステージ１２上に、図１５の（ａ）の基準試料をローディングする。

Ｓ３２は、マスク上の複数種類の既知材料の反射（２次）電子強度測定する。これは、既述した図１５の（ａ）に示すフォトマス上の既知の材料について、Ａの矩形領域（Ｃｒ上の矩形領域）、Ｂの矩形領域（Ｓｉ上の矩形領域）の反射（２次）電子強度を実測する。

Ｓ３３は、標準試料をアンローディングする。

Ｓ３４は、サンプルをローディングする。これは、図１のステージ１２に、元素を特定しようとする例えば図１５の（ａ）の未知の異物が存在するフォトマスクをローディングする。

Ｓ３５は、サンプルの反射（２次）電子強度測定する。これは、Ｓ３４でローディングした例えば図１５の（ａ）のフォトマスク上で未知の異物上の矩形領域Ｃについて、反射（２次）電子強度を実測する。

Ｓ３６は、元素分析する。これは、Ｓ３２で既知試料（あるいは図１５の（ａ）の基準試料）上の矩形領域について実測した反射（２次）電子強度をもとに図１５の（ｂ）の較正曲線を作成し、次に、Ｓ３５で未知の異物上の矩形領域で実測した反射（２次）電子強度をもとに当該較正曲線上の該当する反射（２次）電子発生効率の位置に対応する原子番号を求め、当該原子番号の物質（例えば鉄）と元素分析して推定する。

以上によって、標準試料（あるいは図１５の（ａ）の基準試料）をもとに図１５の（ｂ）の較正曲線を作成し、マスクの未知の異物上の矩形領域の反射（２次）電子強度をもとに当該較正曲線により異物の原子番号（物質）を推定することが可能となる。この際、異物として存在し得る原子番号（物質）を予め選択して決めておくことにより、異物上の矩形領域の反射（２次）電子強度をもとに予め選択された物質のうちのいずれの物質かを的確に決め、より正確に異物の物質を推定することが可能となる。

図１８は、本発明の他の説明図（高速分析機能）を示す。ここで、反射電子画像や２次電子画像は，ＥＤＸによる異物の元素特定の場合とは異なり、ｎｍオーダーの空間分解能を持っている。更に、２次電子画像や反射電子画像の取得に必要な電流量はｐＡオーダーとＥＤＸと比較して非常に少なく、サンプルを傷めないし、汚さない。それにもまして画像取得速度が極めて高速であり、１画面の取得に１秒も必要としない。これはＥＤＸがｎＡ以上の大電流を必要とし、数百ピクセル角の面分析を行うのに数十分から１時間も必要となるのとは大きな違いである。既述した図１７の方法によって較正された較正曲線は、反射電子および２次電子発生効率により直接原子番号の推定が可能なため、２次電子画像や反射電子画像から瞬間的に元素面分析（推定）を行うことが可能となる。異なる元素に対応する発生効率領域は異なる色を対応させてディスプレイ上に表示することにより、元素を区別して表現することが可能であり、例えば図１８に示したようにカラー表示の面分析（推定）をｎｍオーダーの分解能で行うことが可能となる。

図１８に示す画像は、反射（２次）電子画像であって、そのサイズは図示するように縦横が５００ｎｍ角である。この画像上でＣｒ．Ｍｏ，Ｆｅと表示した領域は、図１７のフローチャートに従い、較正曲線をもとに当該図１８の反射（２次）電子画像上で、各部分の矩形領域について反射（２次）電子強度を実測（あるいは画像上で異物の矩形領域内の強度を平均測定）し、較正曲線をもとに元素を推定したものである。尚、既述したように、異物として存在し得る元素を予め決めておくことにより、いずれの元素に最も近いかを反射（２次）電子強度で選択（推定）することにより、精度を確保することが可能となる。

以上によって、マスク上などに存在する微小な異物などについて、その物質を精度良好に推定することが可能となる。

本発明の１実施例構成図である。 本発明の動作説明フローチャート（走査領域算出）である。 本発明の説明図（測定点のグループ化）である。 本発明の高速測定フローチャートである。 本発明の説明図（走査領域の座標）である。 本発明の説明図（走査領域の走査）である。 本発明の説明図（ステージ移動）である。 本発明の説明図（ステージ速度制御）である。 本発明の説明図（走査領域の走査２）である。 本発明の説明図（走査領域の走査３）である。 本発明の説明図（走査領域の走査４）である。 本発明の説明図（オーバサンプリングスキャン）である。 本発明の説明図（ビームサイズ）である。 本発明の説明図（２次電子と反射電子の発生効率と原子番号との関係曲線）である。 本発明の他の説明図（未知物質の推定）である。 本発明の他の動作説明フローチャートである。 本発明の他の動作説明フローチャート（その２）である。 本発明の他の説明図（高速分析機能）である。

１：電子銃
２：電子ビームコラム
３：電子ビーム
４：電子検出器
５：増幅器
６：偏向器
７：電子ビーム偏向手段
８：電子ビームコラム制御手段
９：高圧電源
１０：対物レンズ
１１：サンプル（フォトマスク）
１２：ステージ
１３：真空チャンバー
１４：ステージ制御手段
２１：ＰＣ（パソコン）
２２：欠陥座標取り込み手段
２３：グループ化手段
２４：走査順決定手段
２５：走査画像取得手段
２６：物質推定手段
３１：検査装置（欠陥検査装置）
３２：欠陥座標ファイル

Claims (7)

1. サンプル上の複数の測定対象の画像を超高速かつ自動的に取得する超高速レビュー装置において、
   前記サンプル上の複数の測定対象の座標を設定した測定対象座標データと、
   前記測定対象座標データをもとに前記サンプル上の複数の測定対象についてまとめて走査する当該測定対象をグループ化して測定対象群を生成するグループ化手段と、
   前記グループ化手段によってグループ化された各測定対象群毎に、測定対象間は可及的に高速移動し、走査領域内では前記サンプルを一定速度で移動させつつ、かつ前記電子線でサンプルの移動方向と直角方向に繰り返えして走査し、画像を取得する走査画像取得手段とを備え、
   前記走査画像取得手段によって取得された前記各測定対象群の画像から前記複数の測定対象の測定をそれぞれ行なわせることを特徴とする超高速レビュー装置。
2. 前記グループ化手段は、前記サンプル上を電子線で走査する走査幅の四辺形で当該サンプル上の全領域を仮想的にメッシュ状に分割し、前記測定対象座標データに設定された測定対象の座標が存在するメッシュにマークを付与した後、当該サンプル上の前記電子線の走査と直角方向のステージ走査幅内に含まれる前記マークを付与したメッシュについて、隣接するメッシュ、あるいは更に予め設定したメッシュ距離Ｎ（Ｎは１以上の整数）以内離れて隣接するメッシュを、まとめてグループ化して測定対象群をそれぞれ生成することを特徴とする請求項１記載の超高速レビュー装置。
3. 前記走査画像取得手段は、前記測定対象群内の各測定対象の座標をもとに当該座標を中心に所定走査領域四辺形を設定して電子ビーム走査の開始点、終了点、および中心を測定点として算出し、ある測定対象群の終了点から他の測定対象群の開始点までサンプルを高速移動し、開始点から終了点までサンプルを一定速度移動して画像を取得することを特徴とする請求項１あるいは請求項２記載の超高速レビュー装置。
4. 前記測定対象座標データ中に、前記測定対象の座標に加えて、当該測定対象のサイズを設定しておき、
   前記走査画像取得手段は、前記グループ化手段によってグループ化された各測定対象群毎に、順次走査する際に、前記測定対象のサイズに対応して電子線走査する所定走査領域四辺形の幅を決定して走査することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の超高速レビュー装置。
5. 前記走査画像取得手段は、前記所定走査領域四辺形を電子線で走査する走査線数をＮ倍にして走査して画像を取得した後、走査線数をＮ分の１にした画像を生成させることを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の超高速レビュー装置。
6. サンプルあるいは基準試料上の複数の異なる元素番号の物質を電子線で走査した際に発生する２次電子あるいは反射電子の強度を検出して複数の異なる元素番号とその強度との較正曲線を予め算出してテーブルに設定しておき、
   前記所定走査四辺形領域を電子線で走査したときに発生する２次電子あるいは反射電子の強度を検出して前記テーブル内の較正曲線を参照して当該所定走査四辺形領域内の測定点の物質を推定する物質推定手段を備えたことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の超高速レビュー装置。
7. サンプル上の複数の測定対象の画像を超高速かつ自動的に取得する超高速レビュー方法において、
   前記サンプル上の複数の測定対象の座標を設定した測定対象座標データをもとに当該サンプル上の複数の測定対象についてまとめて走査する当該測定対象をグループ化して測定対象群を生成するグループ化ステップと、
   前記グループ化手段によってグループ化された各測定対象群毎に、測定対象群間は可及的に高速移動し、測定対象群内では前記サンプルを一定速度で移動させつつ、かつ前記電子線でサンプルの移動方向と直角方向に繰り返えして走査し、画像を取得する走査画像取得ステップとを備え、
   前記走査画像取得ステップによって取得された前記各測定対象群の画像から前記複数の測定対象の測定をそれぞれ行なわせることを特徴とする超高速レビュー方法。