JP2016194482A - 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
JP2016194482A
JP2016194482A JP2015075259A JP2015075259A JP2016194482A JP 2016194482 A JP2016194482 A JP 2016194482A JP 2015075259 A JP2015075259 A JP 2015075259A JP 2015075259 A JP2015075259 A JP 2015075259A JP 2016194482 A JP2016194482 A JP 2016194482A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
defect
determination threshold
optical image
threshold value
defect determination
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
JP2015075259A
Other languages
English (en)
Other versions
JP6543070B2 (ja
Inventor
貴文 井上
Takafumi Inoue
貴文 井上
菊入 信孝
Nobutaka Kikuiri
信孝 菊入
裕照 秋山
Hiroaki Akiyama
裕照 秋山
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 JP2015075259A priority Critical patent/JP6543070B2/ja
Priority to US15/071,339 priority patent/US9922415B2/en
Publication of JP2016194482A publication Critical patent/JP2016194482A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6543070B2 publication Critical patent/JP6543070B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/0002Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004Industrial image inspection
    • G06T7/001Industrial image inspection using an image reference approach
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956Inspecting patterns on the surface of objects
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01NINVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956Inspecting patterns on the surface of objects
    • G01N21/95607Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108Industrial image inspection
    • G06T2207/30148Semiconductor; IC; Wafer

Landscapes

  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
  • Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
  • Preparing Plates And Mask In Photomechanical Process (AREA)
  • Exposure And Positioning Against Photoresist Photosensitive Materials (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)

Abstract

【課題】検出欠陥の数、検査時間の増加を抑える検査法を提供する。
【解決手段】試料の第1の部分に照明光を照射し、第1の部分の透過光の第1の光学画像または第1の部分の反射光の第2の光学画像を取得し、第1の参照画像と第1の光学画像の第1の比較または第2の参照画像と第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値により行い、第1の部分の第1の欠陥の有無を判断し、第1の部分に第1の欠陥を有りと判断した場合には、第1の欠陥の第1の座標と、第1の欠陥判断閾値と、第1の光学画像または第2の光学画像と、第1の参照画像または第2の参照画像と、を保存し、第1の部分の第1の欠陥数を欠陥合計数として計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加の第2の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合は、第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくする。
【選択図】図3

Description

本発明は、検査装置および検査方法に関する。たとえば、半導体素子の製造等に用いられるマスクなどの被検査試料にレーザー光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、および検査方法に関する。
近年、半導体素子に要求される回路線幅の精度管理の要求はますます高くなっている。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(フォトリソグラフィ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。
そして、多大な製造コストのかかるCPU(Central Processing Unit)やFPGA(Field Programmable Gate Array)などのLSIの製造にとって、歩留まりの向上は欠かせない。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望ましいとされている。
検査手法としては、拡大光学系を用いてフォト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(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、光検出器上に結像される。光検出器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。
特許文献1には、検査閾値を可変にして、厳しい閾値で検査するフォトリソグラフィマスク上の箇所と、不必要に厳しい閾値で検査しないようにする箇所を設けることにより、擬似欠陥を多発させないようにすることができる旨が開示されている。
特開2009−229230号公報
本発明が解決しようとする課題は、過剰に検出する欠陥の数および検査時間の増加を抑制することができる検査方法および検査装置を提供することである。
実施形態の検査方法は、被検査試料の第1の部分に照明光を照射し、第1の部分を透過した照明光を結像した第1の光学画像または第1の部分によって反射された照明光を結像した第2の光学画像を取得し、第1の光学画像の参照となる第1の参照画像と第1の光学画像の第1の比較または第2の光学画像の参照となる第2の参照画像と第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値に基づきおこない、第1の部分の第1の欠陥の有無を判断し、第1の部分は第1の欠陥を有すると判断された場合には、第1の欠陥の第1の座標と、第1の欠陥判断閾値と、第1の光学画像または第2の光学画像と、第1の参照画像または第2の参照画像と、を保存し、第1の部分の第1の欠陥数を欠陥合計数として計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくする。
上記態様の検査方法において、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算する場合において、さらに第2の欠陥判断閾値が限界欠陥判断閾値より大きい場合には、第2の欠陥判断閾値を限界欠陥判断閾値と等しくすることが好ましい。
上記態様の検査方法において、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくする後に、被検査試料の第2の部分に照明光を照射し、第2の部分を透過した照明光を結像した第3の光学画像または第2の部分によって反射された照明光を結像した第4の光学画像を取得し、第3の光学画像の参照となる第3の参照画像と第3の光学画像の第3の比較または第4の光学画像の参照となる第4の参照画像と第4の光学画像の第4の比較を、第2の欠陥判断閾値に基づきおこない、第2の部分の第2の欠陥の有無を判断し、第2の部分は第2の欠陥を有すると判断された場合には、第2の欠陥の第2の座標と、第2の欠陥判断閾値と、第3の光学画像または第4の光学画像と、第3の参照画像または第4の参照画像と、を保存し、第2の部分の第2の欠陥数を計算し、第1の欠陥数と第2の欠陥数を加算して欠陥合計数を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第2の欠陥判断閾値を所定量増加させた第3の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第3の欠陥判断閾値を第2の欠陥判断閾値と等しくすることが好ましい。
上記態様の検査方法において、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくする後に、第1の光学画像または第2の光学画像に基づいて空間転写像を作成し、第1の参照画像または第2の参照画像に基づいて参照転写像を作成し、空間転写像と参照転写像の第3の比較をおこない、第3の比較に基づいて第1の欠陥の補正の要否を判断することが好ましい。
実施形態の検査装置は、被検査試料の第1の部分に照明光を照射する照明部と、第1の部分を透過した照明光を結像した第1の光学画像または第1の部分によって反射された照明光を結像した第2の光学画像を取得する結像部と、第1の光学画像の参照となる第1の参照画像と第1の光学画像の第1の比較または第2の光学画像の参照となる第2の参照画像と第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値に基づきおこなう比較部と、第1の部分の第1の欠陥の有無を判断する判断部と、第1の欠陥判断閾値を保存する欠陥判断閾値記憶部と、第1の欠陥の第1の座標と、第1の欠陥判断閾値と、第1の光学画像または第2の光学画像と、第1の参照画像または第2の参照画像と、を保存する欠陥情報記憶部と、第1の部分における第1の欠陥数を欠陥合計数として保存する欠陥合計数記憶部と、欠陥数閾値を保存する欠陥数閾値記憶部と、を備える。
本発明の一態様によれば、過剰に検出する欠陥の数および検査時間の増加を抑制することができる検査装置および検査方法の提供が可能となる。
本実施形態における検査装置とリソグラフィシミュレータの要部の模式図。 本実施形態において検査されるマスクの模式図。 本実施形態における検査方法のフローチャート。 本実施形態におけるリソグラフィシミュレータを用いた検査方法のフローチャート。
以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。
なお、以下の記載においては、フォトリソグラフィマスク(被検査試料)を単にマスクと表記する。
(実施形態)
実施形態の検査方法は、被検査試料の第1の部分に照明光を照射し、第1の部分を透過した照明光を結像した第1の光学画像または第1の部分によって反射された照明光を結像した第2の光学画像を取得し、第1の光学画像の参照となる第1の参照画像と第1の光学画像の第1の比較または第2の光学画像の参照となる第2の参照画像と第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値に基づきおこない、第1の部分の第1の欠陥の有無を判断し、第1の部分は第1の欠陥を有すると判断された場合には、第1の欠陥の第1の座標と、第1の欠陥判断閾値と、第1の光学画像または第2の光学画像と、第1の参照画像または第2の参照画像と、を保存し、第1の部分の第1の欠陥数を欠陥合計数として計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくする。
図1は、第1の実施形態における検査装置1000とリソグラフィシミュレータ2000の模式図である。本実施形態の検査装置は、マスクの欠陥検査を行うパターン検査装置である。
保持部100には、マスクMが載置される。
ステージ200は保持部100の下に配置され、保持部100を支持する。ステージ200は、互いに直交する横方向であるX方向およびY方向に、それぞれ第1のモーター210aおよび第2のモーター210bによって移動される。また、ステージ200は、鉛直方向に垂直な面内で、第3のモーター210cによって回転される。レーザー測長計220は、ステージ200のX方向における位置およびY方向における位置を測定する。
移動制御部300は、後述する制御計算機650にバスライン670を介して接続される走査範囲設定機構310と、走査範囲設定機構310で設定される走査範囲内でステージ200が移動されるように第1のモーター210a、第2のモーター210bおよび第3のモーター210cを制御するモーター制御機構320と、を備える。
照明部400は、光源410と、第1の照明部用レンズ420と、第2の照明部用レンズ430と、第1の照明部用ミラー440と、コンデンサレンズ450と、第1の照明部用光束分配手段460と、第2の照明部用ミラー470と、第2の照明部用光束分配手段480と、対物レンズ490と、を備える。
光源410から出射されたレーザー光などの照明光は、第1の照明部用レンズ420および第2の照明部用レンズ430により平行な光束に拡径される。拡径された光束は、第1の照明部用ミラー440とコンデンサレンズ450によりマスクMの上面に照射される。第1の照明部用レンズ420と、第2の照明部用レンズ430と、第1の照明部用ミラー440と、コンデンサレンズ450は、透過照明系を構成する。なお、光源410の波長は、マスクMを用いて露光が行われた場合に近い状態でマスクMの検査をすることができるため、マスクMが用いられる露光装置が有する光源の波長と同程度であることが望ましい。
また、光源410から出射されたレーザー光などの照明光は、第1の照明部用レンズ420および第2の照明部用レンズ430により平行な光束に拡径された後、第2の照明部用レンズ430と第1の照明部用ミラー440との間に配置された第1の照明部用光束分配手段460により反射される。第1の照明部用光束分配手段460により反射された照明光は、第2の照明部用ミラー470と第2の照明部用光束分配手段480によりマスクMの下面に照射される。第1の照明部用光束分配手段460と第2の照明部用ミラー470と第2の照明部用光束分配手段480は反射照明系を構成する。なお、第1の照明部用光束分配手段460および第2の照明部用光束分配手段480としては、具体的には、ハーフミラー、スリット、偏光ビームスプリッタなどを好ましく用いることができる。
結像部500は、第1の光検出器510と、第1の結像部用レンズ520と、第2の光検出器530と、第2の結像部用レンズ540と、分離ミラー550と、を備える。
透過照明系によりマスクMの上面に照射されマスクMを透過した照明光は、透過光と呼ばれる。また、反射照明系によりマスクMの下面に照射された後、マスクMにより反射された照明光は、反射光と呼ばれる。透過光と反射光は、対物レンズ490と第2の照明部用光束分配手段480を通して分離ミラー550に入射される。透過光は、分離ミラー550から第1の結像部用レンズ520を通して第1の光検出器510に結像される。また、反射光は、分離ミラー550から第2の結像部用レンズ540を通して第2の光検出器530に結像される。
制御部600は、比較部610と、参照部620と、展開部622と、パターンデータ記憶部630と、欠陥判断閾値記憶部631と、限界欠陥判断閾値記憶部633と、欠陥数閾値記憶部635と、欠陥情報記憶部637と、欠陥合計数記憶部638と、欠陥判断アルゴリズム記憶部639と、位置検出部640と、制御計算機650と、判断部660と、バスライン670と、レビュー部680と、を備える。
オートフォーカス部700は、オートフォーカス光束分配手段710と、フォーカスずれ検出機構720と、フォーカス制御機構730と、オートフォーカス部用モーター740と、を備える。
オートフォーカス光束分配手段710は、反射光をフォーカスずれ検出機構720に入射する。フォーカスずれ検出機構720は、入射された反射光からフォーカスずれの程度を検出し、フォーカス制御機構730にフォーカスずれの程度を入力する。フォーカス制御機構730は、入力されたフォーカスずれの程度に基づいて、オートフォーカス手段用モーター740を制御して対物レンズ490を高さ方向に動かし、対物レンズ490の焦点をマスクM上にあわせる。なお、ステージ200を鉛直方向に動かしてもよい。なお、オートフォーカス光束分配手段710としては、具体的には、ハーフミラー、スリット、偏光ビームスプリッタなどを好ましく用いることができる。
リソグラフィシミュレータ2000は、転写像作成部2010と、転写像比較部2020と、転写像判断部2030と、を備える。リソグラフィシミュレータは、露光装置によってマスクからウェハに転写される露光イメージを推定し、この露光イメージ上でパターンの良否を判断する。リソグラフィシミュレータ2000は、検査装置1000が備えるインターフェース800を介して検査装置1000と接続されている。なおリソグラフィシミュレータ2000と検査装置1000との接続のされ方はこれに限定されず、たとえばリソグラフィシミュレータ2000は検査装置1000に内蔵されていて、バスライン670とリソグラフィシミュレータ2000がインターフェース800を介さず直接接続されていても良い。
図2は、本実施形態において検査されるマスクMの模式図である。
マスクMは、基板S上に設けられた第1の部分10、第2の部分20、第3の部分30、第4の部分40、第5の部分50および第6の部分60を有する。ここで基板Sはたとえば石英からなる。第1の部分10は、パターン10a、パターン10b、パターン10c、パターン10d、パターン10e、パターン10f、パターン10g、パターン10hおよびパターン10iを有する。第2の部分20は、パターン20a、パターン20b、パターン20c、パターン20d、パターン20e、パターン20f、パターン20g、パターン20hおよびパターン20iを有する。第3の部分30は、パターン30a、パターン30b、パターン30c、パターン30d、パターン30e、パターン30f、パターン30g、パターン30hおよびパターン30iを有する。第4の部分40は、パターン40a、パターン40b、パターン40c、パターン40d、パターン40e、パターン40f、パターン40g、パターン40hおよびパターン40iを有する。第5の部分50は、パターン50a、パターン50b、パターン50c、パターン50d、パターン50e、パターン50f、パターン50g、パターン50hおよびパターン50iを有する。第6の部分60は、パターン60a、パターン60b、パターン60c、パターン60d、パターン60e、パターン60f、パターン60g、パターン60hおよびパターン60iを有する。ここでパターンはたとえばクロムを含む金属薄膜等からなる。
欠陥を有しない各パターンの形状は、基板Sに平行な面内において一辺の長さがLの正方形である。しかし、パターン10dのy方向での一辺の長さL10dはL/4である。パターン10eのx方向での一辺の長さL10eはL/4である。パターン10fのx方向での一辺の長さL10fは3L/4である。パターン20bのx方向での一辺の長さL20bは3L/4である。パターン40cのy方向での一辺の長さL40cは3L/4である。パターン40gのx方向での一辺の長さL40gはL/4である。パターン40hのy方向での一辺の長さL40hはL/4である。パターン50aのy方向での一辺の長さL50aは3L/4である。パターン60fのx方向での一辺の長さL60fはL/4である。パターン60iのy方向での一辺の長さL60iはL/4である。
マスクMの検査方法としては、たとえばX軸方向を主走査方向、Y軸方向を副走査方向として、ステージ200のX軸方向の移動により照明光をX軸方向に走査し、ステージ200のY軸方向の移動により走査位置をY軸方向に所定のピッチで移動させる。図2に示したマスクMの場合は、まずステージ200をX軸方向に移動させることにより照明光をX軸方向に走査し、順に、第1の部分10、第2の部分20、第3の部分30を検査する。次に、ステージ200をY軸方向に移動させ、第4の部分40を検査する。次に、ステージ200のX軸方向の移動により照明光をX軸方向に走査し、順に、第5の部分50、第6の部分60を検査する。なお、マスクMの検査方法は、上記の記載に限定されない。
図3は、本実施形態における検査方法のフローチャートである。
まず、制御計算機650は、照明部400を用いて、マスクMの第1の部分10に照明光を照射し(S10)、結像部500を用いて第1の部分10を透過した照明光を結像した透過光学画像(以下、第1の光学画像という)または第1の部分10によって反射された照明光を結像した反射光学画像(以下、第2の光学画像という)を取得する(S12)。取得された第1の光学画像と第2の光学画像は、比較部610に入力される。
次に、制御計算機650は、パターンデータ記憶部630に保存されているパターンデータを、展開部622に入力して、各層ごとに展開する。パターンデータは設計者によってあらかじめ作成されている。ここで、パターンデータは通常検査装置1000によって直接読みこめるように設計されていない。そのため、パターンデータは、まず各層(レイヤ)ごとに作成された中間データに変換された後に、各検査装置1000によって直接読み込める形式のデータに変換され、その後展開部622に入力される。
次に、制御計算機650は、参照部620を用いて、展開部622で各層ごとに展開されたパターンデータから、第1の光学画像の参照となる透過用参照画像(以下、第1の参照画像という)または第2の光学画像の参照となる反射用参照画像(以下、第2の参照画像という)を作成する。作成された第1の参照画像または第2の参照画像は、比較部610に入力される。
次に、制御計算機650は、比較部610を用いて、第1の参照画像と第1の光学画像の第1の比較または第2の参照画像と第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値に基づきおこなう(S14)。ここで第1の比較の一例としては、第1の光学画像のパターンの箇所の透過光量と、対応する第1の参照画像のパターンの箇所の透過光量を比較する手法が挙げられる。また、第2の比較の一例としては、第2の光学画像のパターンの箇所の反射光量と、対応する第2の参照画像のパターンの箇所の反射光量を比較する手法が挙げられる。
なお、第1の光学画像と第1の参照画像または第2の光学画像と第2の参照画像と、第1の比較の結果と第2の比較の結果、欠陥と判断された箇所は、レビュー部680に送られ、オペレータによるレビューがおこなわれる。ここでレビューとは、検査装置が検出した欠陥箇所をオペレータが光学画像と参照画像を視認し再確認する作業のことをいう。
次に、制御計算機650は、判断部660を用いて、第1の部分10の第1の欠陥の有無を判断する(S16)。
ここで欠陥判断閾値とは、検査対象であるパターンの欠陥の有無を判断するための閾値である。なお、欠陥判断閾値は、欠陥判断閾値記憶部631に保存されている。
次に、第1の欠陥判断アルゴリズムについて述べる。すなわち、欠陥を有しない参照画像における正方形パターンの一辺の長さはL、検査対象であるパターンの一辺の長さをl、また第1の欠陥判断閾値をεとしたとき、|L−l|/L<=εである場合には、欠陥はないと判断する。一方、|L−l|/L>εである場合には、欠陥はあると判断する。なお、本実施形態の欠陥判断アルゴリズムは、欠陥判断アルゴリズム記憶部639に保存されている。
ここで第1の欠陥判断閾値εを20/100とすると、パターン10dのy方向では|L−l|/L=|L−L/4|/L=3/4>20/100である。また、パターン10eのx方向では|L−l|/L=|L−L/4|=3/4>20/100である。また、パターン10fのx方向では|L−l|/L=|L−3L/4|=1/4>20/100である。したがって、パターン10d、パターン10e、パターン10fは欠陥を有すると判断される。すなわち、第1の部分10は、第1の欠陥を有すると判断される。
一方、パターン10a、パターン10b、パターン10c、パターン10g、パターン10h、パターン10iでは、x方向y方向共に、|L−l|/L=|L−L|/L=0<20/100である。したがって、第1の部分10で、パターン10a、パターン10b、パターン10c、パターン10g、パターン10h、パターン10iは欠陥を有しないと判断される。
なお本実施形態の欠陥判断閾値は、たとえば上記の第1の欠陥判断閾値20/100を100倍して20として、欠陥判断に用いる等といったことも可能である。
本実施形態のように、第1の部分10は第1の欠陥を有すると判断された場合は、制御計算機650は、第1の部分10における第1の欠陥の第1の座標と、第1の欠陥判断閾値と、第1の光学画像または第2の光学画像と、第1の参照画像または第2の参照画像と、を欠陥情報記憶部637に保存する(S20)。なお、ここでさらに欠陥を有するパターンの線幅や形状等の、欠陥関連情報をあわせて保存しても良い。
ここで欠陥の座標の計測方法について記載する。比較部610には、位置検出部640から、その時点で比較処理を行っているパターン領域の座標が入力される。判断部660で欠陥を検出した場合には、その欠陥箇所の位置座標を算出し、マスクMの光学画像で基準となるマークと欠陥の場所との相対的な座標として表す。ここで、基準となるマークとしては、たとえば、マスクM上の検査領域の四隅に配置されてプレート回転アラインメントに使用するアラインメントマークA、A、AおよびAの一つを定義することが好ましく用いられる。なお、レビュー部680によるレビュー画面では,この基準となるマークからの相対的な座標も表示される。本実施形態では、たとえば、パターン10d、パターン10e、パターン10fの座標が保存される。なお、第1の光学画像または第2の光学画像、または第1の参照画像または第2の参照画像のマスクM内における位置を座標として保存しても良く、特に限定されるものではない。
一方、第1の部分10は第1の欠陥を有しないと判断された場合は、制御計算機650は、第2の欠陥判断閾値εを第1の欠陥判断閾値ε=20/100と等しくする(S18)。
次に、制御計算機650は、第1の部分10の第1の欠陥数を欠陥合計数として計算する(S22)。本実施形態では、パターン10d、パターン10eおよびパターン10fが欠陥を有する。したがって第1の欠陥数は3であり、欠陥合計数は3である。なお、欠陥合計数は、欠陥合計数記憶部638に保存される。
次に、制御計算機650は、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きいか否かを判断する(S24)。本実施形態では、欠陥数閾値は2であるものとする。この場合、欠陥合計数は3であるので欠陥数閾値より大きいと判断される。なお、欠陥数閾値は、欠陥数閾値記憶部635に保存される。
欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、制御計算機650は、第1の欠陥判断閾値εより所定量大きい第2の欠陥判断閾値εを計算する(S26)。本実施形態では上記所定量を10/100として、第2の欠陥判断閾値εは20/100+10/100=30/100と計算される。上記所定量と第2の欠陥判断閾値は、欠陥判断閾値記憶部631に保存される。さらに、制御計算機650は、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断アルゴリズムよりも検出される欠陥の数を減少させることの出来る欠陥判断アルゴリズムを第2の欠陥判断アルゴリズムとして第2の部分20の検査に用いることを決定しても良い。ここで本実施形態の欠陥判断アルゴリズムには、公知の欠陥判断アルゴリズムをいずれも好ましく用いることができる。
一方、制御計算機650は、欠陥合計数が欠陥数閾値以下であると判断した場合は、第2の欠陥判断閾値εを第1の欠陥判断閾値εと等しくする(S18)。
次に、制御計算機650は、第2の欠陥判断閾値εは限界欠陥判断閾値より大きいかを判断する(S28)。第2の欠陥判断閾値εが限界欠陥判断閾値より大きければ、第2の欠陥判断閾値を限界欠陥判断閾値と等しくする(S30)。第2の欠陥判断閾値εは限界欠陥判断閾値以下であれば、S32に移る。本実施形態では、限界欠陥判断閾値は30/100としている。すると、第2の欠陥判断閾値εは30/100であり限界欠陥判断閾値と等しいため、S32に移る。一方、なお、限界欠陥判断閾値は限界欠陥判断閾値記憶部633に保存されている。
なお、欠陥判断アルゴリズムは、たとえば欠陥判断閾値をεとしてL/|L−l|>εである場合には欠陥はないと判断し、L/|L−l|<=εである場合には欠陥はあると判断しても良い。その際には、たとえば、S24で、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、S26で第1の欠陥判断閾値より所定量小さい第2の欠陥判断閾値を計算し、S24で欠陥合計数が欠陥数閾値より小さい場合には、S18で第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくする。また、たとえば、S28で第2の欠陥判断閾値が限界欠陥判断閾値以下である場合には、S30で第2の欠陥判断閾値を前記限界欠陥判断閾値と等しくする。
以降のS32からS52の記載において、S10からS30についての記載と重複する記載は省略する。
次に、制御計算機650は、照明部400を用いて、マスクMの第2の部分20に照明光を照射し(S32)、結像部500を用いて第2の部分20を透過した照明光を結像した透過光学像(以下、第3の光学画像という)または第2の部分20によって反射された照明光を結像した反射光学像(以下、第4の光学画像という)を取得する(S34)。取得された第3の光学画像と第4の光学画像は、比較部610に入力される。
次に、制御計算機650は、参照部620を用いて、展開部622で各層ごとに展開されたパターンデータから、第3の光学画像の参照となる透過用参照画像(以下、第3の参照画像)または第4の光学画像の参照となる反射用参照画像(以下、第4の参照画像)を作成する。作成された第3の参照画像または第4の参照画像は、比較部610に入力される。なお第3の参照画像と第4の参照画像がそれぞれ第1の参照画像と第2の参照画像と同じである場合には、第3の参照画像と第4の参照画像の作成をしなくともよい。
次に、制御計算機650は、比較部610を用いて、第3の参照画像と第3の光学画像の第3の比較または第4の参照画像と第4の光学画像の第4の比較を、第2の欠陥判断閾値に基づきおこなう(S36)。
次に、制御計算機650は、判断部660を用いて、第2の部分20の第2の欠陥の有無を判断する(S38)。
本実施形態では、第2の欠陥判断閾値εは、30/100である。また、第2の欠陥判断アルゴリズムと第1の欠陥判断アルゴリズムは同一であるものとする。パターン20bのX方向においてl=3L/4であるが、|L−l|/L=|L−3L/4|=1/4<30/100である。そのため、パターン20bはX方向において欠陥を有しないと判断される。同様にして、第2の部分20は欠陥を有しないと判断される。
なお、たとえば第1の部分10と第2の部分20で設けられるパターンが異なっている、たとえば第1の部分10にはラインアンドスペースパターンが設けられており、第2の部分20にはホールパターンが設けられているような場合には、第1の欠陥判断アルゴリズムと第2の欠陥判断アルゴリズムを異なるものとすることができる。ここでそれぞれの欠陥判断アルゴリズムには、公知のマスクの欠陥判断に用いられる欠陥判断アルゴリズムをいずれも好ましく用いることができる。たとえば、ラインアンドスペースパターンにおいては、真のライン線幅または真のライン間隔との誤差量を基準にして欠陥の有無を判断することが出来る。また、ホールパターンにおいては、真のホールの大きさとの誤差量を基準にして欠陥の有無を判断することが出来る。
第2の部分20は第2の欠陥を有すると判断された場合は、制御計算機650は、第2の部分20における第2の欠陥の第2の座標と、第2の欠陥判断閾値と、第3の光学画像または第4の光学画像と、第3の参照画像または第4の参照画像と、を欠陥情報記憶部637に保存する(S42)。一方、本実施形態のように第2の部分20は第2の欠陥を有しないと判断された場合は、制御計算機650は、第3の欠陥判断閾値εを第2の欠陥判断閾値ε=30/100と等しくする(S40)。
次に、制御計算機650は、第2の部分20の第2の欠陥数を計算する。次に、第1の欠陥数と第2の欠陥数を加算して欠陥合計数を計算する(S44)。次に、制御計算機650は、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きいかを判断する(S46)。欠陥合計数が欠陥数閾値より大きいと判断された場合には、制御計算機650は、第2の欠陥判断閾値εを所定量増加させた第3の欠陥判断閾値εを計算する(S48)。一方、欠陥合計数は欠陥数閾値より大きくないと判断された場合は、第3の欠陥判断閾値εを第2の欠陥判断閾値εと等しくする(S40)。
次に、制御計算機650は、第3の欠陥判断閾値εは限界欠陥判断閾値より大きいかを判断する(S50)。第3の欠陥判断閾値εが限界欠陥判断閾値より大きければ、第3の欠陥判断閾値を限界欠陥判断閾値と等しくする(S52)。第3の欠陥判断閾値εは、たとえば第3の部分30の検査に用いられる。
この後、同様にして、第3の部分30、第4の部分40、第5の部分50、第6の部分60の検査をおこなう。なお第2の部分20で検査を終了してもよい。
表1は、本実施形態の検査の結果をまとめたものである。
Figure 2016194482
第1の部分10では欠陥判断閾値は20/100である。一方、第2の部分20、第3の部分30、第4の部分40、第5の部分50および第6の部分60では欠陥判断閾値は30/100である。この結果、欠陥合計数は、第1の部分10、第2の部分20、第3の部分30で3となっている。また、第4の部分40と第5の部分50で欠陥合計数は5となっている。さらに。第6の部分60で欠陥合計数は7となっている。
表2は、第1の部分から第6の部分すべてで欠陥判断閾値に20/100を用いたと仮定した場合の検査の結果をまとめたものである。
Figure 2016194482
この場合は、さらに第2の部分および第5の部分が欠陥を有すると判断される。そのため、第6の部分における欠陥合計数は10である。すなわち、本実施形態では、欠陥判断閾値を第1の部分と第2ないし第6の部分でそれぞれ20/100と30/100と異なるものとすることにより、欠陥合計数を減らすことが出来る。
図4は、本実施形態におけるリソグラフィシミュレータを用いた検査方法のフローチャートである。
まず、リソグラフィシミュレータ2000が、転写像作成部2010を用いて、第1の光学画像または第2の光学画像と転写パラメータに基づいて、当該マスクに半導体露光装置用の照明光が照射されウェハに転写されたと仮定した場合の、空間転写像を作成する(S70)。ここで転写パラメータは、たとえば、点光源やダイポール光源といった露光に用いられる光源の種類、露光に用いられる波長、露光に用いられるレンズの開口数である。
なお、第1の光学画像または第2の光学画像は、たとえば欠陥情報記憶部637に保存されている。リソグラフィシミュレータ2000は、インターフェース800を介して第1の光学画像または第2の光学画像を読み出し、空間転写像作成に用いることができる。
次に、リソグラフィシミュレータ2000が、転写像作成部2010を用いて、第1の参照画像または第2の参照画像に基づいて参照転写像を作成する(S72)。
次に、リソグラフィシミュレータ2000が、転写像比較部2020を用いて、空間転写像と参照転写像の第3の比較をおこなう(S74)。
次に、リソグラフィシミュレータ2000が、転写像判断部2030を用いて、第3の比較に基づいて第1の欠陥の補正の要否を判断する(S76)。
次に、本実施形態の作用効果を述べる。
通常、欠陥を判断する基準となる所定のアルゴリズムと所定の閾値については、検査の前に感度評価マスクと呼ばれるマスクを用い、対象となる欠陥を検出することが出来る適切な設定がなされる。しかし、パターンの微細化が進み、OPC(Optical Proximity Correction:光近接効果補正)技術等が多用されるにつれて、上述の感度評価マスクを用いてなされた設定では、対象となる欠陥を検出できない可能性が生じている。これを解決する手法の一つとして、感度評価マスクで設定される所定のアルゴリズムと所定の閾値よりも高い欠陥検出感度を有するアルゴリズムと閾値を用いて欠陥を検出する手法がある。この場合、ウェハに転写された場合には問題とならない欠陥(ヌイサンス欠陥)が数多く検出されるために、検査時間のレビュー時間の増加や、欠陥情報を保存する記憶装置の大容量化が必要となるという問題があった。
本実施形態では、第1の部分の第1の欠陥数を欠陥合計数として計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算する。すなわち、欠陥合計数が多くなりすぎたときには、欠陥判断閾値を変更する。さらに、第1の欠陥判断アルゴリズムよりも検出される欠陥の数を減少させることの出来る欠陥判断アルゴリズムを第2の欠陥判断アルゴリズムとして第2の部分20の検査に用いる。これにより、検査時間・レビュー時間の増加抑制や、欠陥情報記憶部637の大容量化の抑制をすることが可能となる。
さらに本実施形態では、第2の欠陥判断閾値が限界欠陥判断閾値より大きい場合には、第2の欠陥判断閾値を限界欠陥判断閾値と等しくする。これにより、あまりにも欠陥判断閾値が大きいと、問題となる欠陥を見落とす可能性が大きくなるため、欠陥判断閾値の最大値を限界欠陥判断閾値として設けることができる。これにより、欠陥の見落としのない検査をすることが可能になる。
また本実施形態では、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくする後に、被検査試料の第2の部分に照明光を照射し、第2の部分を透過した照明光を結像した第3の光学画像または第2の部分によって反射された照明光を結像した第4の光学画像を取得し、第3の光学画像の参照となる第3の参照画像と第3の光学画像の第3の比較または第4の光学画像の参照となる第4の参照画像と第4の光学画像の第4の比較を、第2の欠陥判断閾値に基づきおこない、第2の部分の第2の欠陥の有無を判断し、第2の部分は第2の欠陥を有すると判断された場合には、第2の欠陥の第2の座標と、第2の欠陥判断閾値と、第3の光学画像または第4の光学画像と、第3の参照画像または第4の参照画像と、を保存し、第2の部分の第2の欠陥数を計算し、第1の欠陥数と第2の欠陥数を加算して欠陥合計数を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第2の欠陥判断閾値を所定量増加させた第3の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第3の欠陥判断閾値を第2の欠陥判断閾値と等しくする。このようにすると、たとえば本実施形態では、第1の部分で欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合に、第2ないし第6の部分でより大きな欠陥判断閾値を用いて検査をすることが可能となる。これにより、検出される過剰な欠陥の数を抑制させ、検査時間・レビュー時間の増加を抑制することが可能となる。さらに、欠陥情報記憶部に保存される光学画像や参照画像の数を減少させることが可能となるため、欠陥情報記憶部637の大容量化の抑制が可能となる。
本実施形態の検査装置1000は、さらにリソグラフィシミュレータ2000を備え、空間転写像を作成して欠陥の有無や欠陥の補正の要否を判断することができる。これにより、マスクでは欠陥と判断される欠陥であっても、ウェハに転写された場合には問題とならないヌイサンス欠陥であれば、欠陥と判断されないようにする検査方法の実施をすることが可能となる。そのため、過剰に検出する欠陥の数、検査時間の増加、レビュー時間の増加、または欠陥情報記憶部637の大容量化をさらに抑制することが可能となる。
以上、本実施形態の検査方法によれば、被検査試料の第1の部分に照明光を照射し、第1の部分を透過した照明光を結像した第1の光学画像または第1の部分によって反射された照明光を結像した第2の光学画像を取得し、第1の光学画像の参照となる第1の参照画像と第1の光学画像の第1の比較または第2の光学画像の参照となる第2の参照画像と第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値に基づきおこない、第1の部分の第1の欠陥の有無を判断し、第1の部分は第1の欠陥を有すると判断された場合には、第1の欠陥の第1の座標と、第1の欠陥判断閾値と、第1の光学画像または第2の光学画像と、第1の参照画像または第2の参照画像と、を保存し、第1の部分の第1の欠陥数を欠陥合計数として計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算し、欠陥合計数が欠陥数閾値以下である場合には、第2の欠陥判断閾値を第1の欠陥判断閾値と等しくすることにより、過剰に検出する欠陥の数および検査時間の増加を抑制することができる検査装置および検査方法の提供が可能となる。
以上の説明において、「制御部」「比較部」「参照部」「展開部」「位置検出部」「判断部」「転写像作成部」「転写像比較部」「転写像判断部」の処理内容或いは動作内容は、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、またはハードウェアとソフトウェアとの組み合わ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み合わせでも構わない。また、プログラムにより構成される場合、プログラムは、図示していない磁気ディスク装置、磁気テープ装置、FD、ROM(リードオンリメモリ)、SSD(ソリッドステートドライブ)の記録媒体に記録される。また、「パターンデータ記憶部」「欠陥判断閾値記憶部」「限界欠陥判断閾値記憶部」「欠陥数閾値記憶部」「欠陥情報記憶部」「欠陥合計数記憶部」「欠陥判断アルゴリズム記憶部」などの記憶部は、たとえば磁気ディスク装置、磁気テープ装置、FD、ROM(リードオンリメモリ)、SSD(ソリッドステートドライブ)などの記録媒体を含む。
なお上記の説明では、図3のフローチャートでS10からS52までのステップをおこなうことにより、第1の部分10と第2の部分20両方を検査している。しかし、たとえば、まず第1の部分10を検査し、S26により第1の欠陥判断閾値より所定量大きい第2の欠陥判断閾値が計算されることが明らかとなったらS26より前のステップに戻り、第1の欠陥判断閾値を増加させた上で第1の部分10をもう一度検査し、その上で第2の部分20を検査してもよい。
実施形態では、構成等、本発明の説明に直接必要としない部分等については記載を省略したが、必要とされる構成等を適宜選択して用いることができる。また、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検査装置および検査方法は、本発明の範囲に包含される。本発明の範囲は、特許請求の範囲およびその均等物の範囲によって定義されるものである。
10 第1の部分
20 第2の部分
30 第3の部分
40 第4の部分
50 第5の部分
60 第6の部分
100 保持部
200 ステージ
210a 第1のモーター
210b 第2のモーター
210c 第3のモーター
220 レーザー測長計
300 移動制御部
310 走査範囲設定機構
320 モーター制御機構
400 照明部
410 光源
420 第1の照明部用レンズ
430 第2の照明部用レンズ
440 第1の照明部用ミラー
450 コンデンサレンズ
460 第1の照明部用光束分配手段
470 第2の照明部用ミラー
480 第2の照明部用光束分配手段
490 対物レンズ
500 結像部
510 第1の光検出器
520 第1の結像部用レンズ
530 第2の光検出器
540 第2の結像部用レンズ
550 分離ミラー
600 制御部
610 比較部
620 参照部
622 展開部
630 パターンデータ記憶部
631 欠陥判断閾値記憶部
633 限界欠陥判断閾値記憶部
635 欠陥数閾値記憶部
637 欠陥情報記憶部
638 欠陥合計数記憶部
639 欠陥判断アルゴリズム記憶部
640 位置検出部
650 制御計算機
660 判断部
670 バスライン
680 レビュー部
700 オートフォーカス部
710 オートフォーカス光束分配手段
720 フォーカスずれ検出機構
730 フォーカス制御機構
740 オートフォーカス部用モーター
800 インターフェース
1000 検査装置
2000 リソグラフィシミュレータ
2010 転写像作成部
2020 転写像比較部
2030 転写像判断部
M マスク
、A、A、A アライメントマーク
S 基板

Claims (5)

  1. 被検査試料の第1の部分に照明光を照射し、
    前記第1の部分を透過した前記照明光を結像した第1の光学画像または前記第1の部分によって反射された前記照明光を結像した第2の光学画像を取得し、
    前記第1の光学画像の参照となる第1の参照画像と前記第1の光学画像の第1の比較または前記第2の光学画像の参照となる第2の参照画像と前記第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値に基づきおこない、
    前記第1の部分の第1の欠陥の有無を判断し、
    前記第1の部分は前記第1の欠陥を有すると判断された場合には、
    前記第1の欠陥の第1の座標と、前記第1の欠陥判断閾値と、前記第1の光学画像または前記第2の光学画像と、前記第1の参照画像または前記第2の参照画像と、を保存し、
    前記第1の部分の第1の欠陥数を欠陥合計数として計算し、
    前記欠陥合計数が欠陥数閾値より大きい場合には、前記第1の欠陥判断閾値を所定量増加させた第2の欠陥判断閾値を計算し、前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値以下である場合には、前記第2の欠陥判断閾値を前記第1の欠陥判断閾値と等しくする、
    検査方法。
  2. 前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値より大きい場合には、前記第1の欠陥判断閾値を前記所定量増加させた前記第2の欠陥判断閾値を計算する場合において、
    さらに前記第2の欠陥判断閾値が限界欠陥判断閾値より大きい場合には、前記第2の欠陥判断閾値を前記限界欠陥判断閾値と等しくすることを特徴とする、請求項1記載の検査方法。
  3. 前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値より大きい場合には、前記第1の欠陥判断閾値を前記所定量増加させた前記第2の欠陥判断閾値を計算し、前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値以下である場合には、前記第2の欠陥判断閾値を前記第1の欠陥判断閾値と等しくする後に、
    前記被検査試料の第2の部分に照明光を照射し、
    前記第2の部分を透過した前記照明光を結像した第3の光学画像または前記第2の部分によって反射された前記照明光を結像した第4の光学画像を取得し、
    前記第3の光学画像の参照となる第3の参照画像と前記第3の光学画像の第3の比較または前記第4の光学画像の参照となる第4の参照画像と前記第4の光学画像の第4の比較を、前記第2の欠陥判断閾値に基づきおこない、
    前記第2の部分の第2の欠陥の有無を判断し、
    前記第2の部分は前記第2の欠陥を有すると判断された場合には、
    前記第2の欠陥の第2の座標と、前記第2の欠陥判断閾値と、前記第3の光学画像または前記第4の光学画像と、前記第3の参照画像または前記第4の参照画像と、を保存し、
    前記第2の部分の第2の欠陥数を計算し、
    前記第1の欠陥数と前記第2の欠陥数を加算して前記欠陥合計数を計算し、
    前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値より大きい場合には、前記第2の欠陥判断閾値を前記所定量増加させた第3の欠陥判断閾値を計算し、前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値以下である場合には、前記第3の欠陥判断閾値を前記第2の欠陥判断閾値と等しくすることを特徴とする、
    請求項1または請求項2記載の検査方法。
  4. 前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値より大きい場合には、前記第1の欠陥判断閾値を前記所定量増加させた前記第2の欠陥判断閾値を計算し、前記欠陥合計数が前記欠陥数閾値以下である場合には、前記第2の欠陥判断閾値を前記第1の欠陥判断閾値と等しくする後に、
    前記第1の光学画像または前記第2の光学画像に基づいて空間転写像を作成し、
    前記第1の参照画像または前記第2の参照画像に基づいて参照転写像を作成し、
    前記空間転写像と前記参照転写像の第3の比較をおこない、
    前記第3の比較に基づいて前記第1の欠陥の補正の要否を判断する、
    請求項1ないし請求項3いずれか一項記載の検査方法。
  5. 被検査試料の第1の部分に照明光を照射する照明部と、
    前記第1の部分を透過した前記照明光を結像した第1の光学画像または前記第1の部分によって反射された前記照明光を結像した第2の光学画像を取得する結像部と、
    前記第1の光学画像の参照となる第1の参照画像と前記第1の光学画像の第1の比較または前記第2の光学画像の参照となる第2の参照画像と前記第2の光学画像の第2の比較を、第1の欠陥判断閾値に基づきおこなう比較部と、
    前記第1の部分の第1の欠陥の有無を判断する判断部と、
    前記第1の欠陥判断閾値を保存する欠陥判断閾値記憶部と、
    前記第1の欠陥の第1の座標と、前記第1の欠陥判断閾値と、前記第1の光学画像または前記第2の光学画像と、前記第1の参照画像または前記第2の参照画像と、を保存する欠陥情報記憶部と、
    前記第1の部分における第1の欠陥数を欠陥合計数として保存する欠陥合計数記憶部と、
    欠陥数閾値を保存する欠陥数閾値記憶部と、
    を備える検査装置。
JP2015075259A 2015-04-01 2015-04-01 検査方法および検査装置 Active JP6543070B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015075259A JP6543070B2 (ja) 2015-04-01 2015-04-01 検査方法および検査装置
US15/071,339 US9922415B2 (en) 2015-04-01 2016-03-16 Inspection method, inspection apparatus, and inspection system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2015075259A JP6543070B2 (ja) 2015-04-01 2015-04-01 検査方法および検査装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2016194482A true JP2016194482A (ja) 2016-11-17
JP6543070B2 JP6543070B2 (ja) 2019-07-10

Family

ID=57017656

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2015075259A Active JP6543070B2 (ja) 2015-04-01 2015-04-01 検査方法および検査装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US9922415B2 (ja)
JP (1) JP6543070B2 (ja)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10565704B2 (en) 2017-06-06 2020-02-18 Nuflare Technology, Inc. Inspection method and inspection system
TWI699615B (zh) * 2017-03-21 2020-07-21 荷蘭商Asml荷蘭公司 用於識別塑形特徵之方法及電腦程式產品

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6251647B2 (ja) * 2014-07-15 2017-12-20 株式会社ニューフレアテクノロジー マスク検査装置及びマスク検査方法
DE102017203879B4 (de) * 2017-03-09 2023-06-07 Carl Zeiss Smt Gmbh Verfahren zum Analysieren einer defekten Stelle einer photolithographischen Maske
JP2018180578A (ja) * 2017-04-03 2018-11-15 富士通株式会社 設計支援プログラム、情報処理装置、および設計支援方法
JP7079569B2 (ja) * 2017-04-21 2022-06-02 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査方法
CN107817216B (zh) * 2017-10-31 2020-06-02 武汉精测电子集团股份有限公司 一种基于cpu+gpu+fpga架构的自动光学检测系统
KR102206753B1 (ko) * 2019-01-24 2021-01-22 주식회사 수아랩 결함 검사 장치
CN112614790B (zh) * 2020-12-16 2024-01-23 上海华力微电子有限公司 晶圆缺陷扫描系统及扫描方法和计算机存储介质
JP7443268B2 (ja) * 2021-01-05 2024-03-05 株式会社ニューフレアテクノロジー 欠陥検査方法

Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003035680A (ja) * 2001-07-24 2003-02-07 Hitachi Ltd 半導体デバイスの検査方法
JP2003215060A (ja) * 2002-01-22 2003-07-30 Tokyo Seimitsu Co Ltd パターン検査方法及び検査装置
JP2004079593A (ja) * 2002-08-12 2004-03-11 Hitachi Electronics Eng Co Ltd 異物検査方法及び異物検査装置
JP2004101654A (ja) * 2002-09-05 2004-04-02 Toshiba Corp マスク欠陥検査方法、半導体装置の製造方法、マスク欠陥検査装置、欠陥影響度マップ作成方法およびプログラム
JP2004239728A (ja) * 2003-02-05 2004-08-26 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及び装置
US7295695B1 (en) * 2002-03-19 2007-11-13 Kla-Tencor Technologies Corporation Defect detection via multiscale wavelets-based algorithms
JP2009002743A (ja) * 2007-06-20 2009-01-08 Hitachi High-Technologies Corp 外観検査方法及びその装置および画像処理評価システム
JP2009229218A (ja) * 2008-03-21 2009-10-08 Nuflare Technology Inc 欠陥検出レベル調整方法および欠陥検査システム
JP2010112766A (ja) * 2008-11-04 2010-05-20 Nuflare Technology Inc マスク検査システム及びマスク検査方法
JP2011221499A (ja) * 2010-02-01 2011-11-04 Nuflare Technology Inc 欠陥推定装置および欠陥推定方法並びに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 (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4870704B2 (ja) 2008-03-21 2012-02-08 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
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
JP6009956B2 (ja) * 2013-01-31 2016-10-19 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査装置および欠陥検査方法

Patent Citations (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003035680A (ja) * 2001-07-24 2003-02-07 Hitachi Ltd 半導体デバイスの検査方法
JP2003215060A (ja) * 2002-01-22 2003-07-30 Tokyo Seimitsu Co Ltd パターン検査方法及び検査装置
US7295695B1 (en) * 2002-03-19 2007-11-13 Kla-Tencor Technologies Corporation Defect detection via multiscale wavelets-based algorithms
JP2004079593A (ja) * 2002-08-12 2004-03-11 Hitachi Electronics Eng Co Ltd 異物検査方法及び異物検査装置
JP2004101654A (ja) * 2002-09-05 2004-04-02 Toshiba Corp マスク欠陥検査方法、半導体装置の製造方法、マスク欠陥検査装置、欠陥影響度マップ作成方法およびプログラム
JP2004239728A (ja) * 2003-02-05 2004-08-26 Hitachi High-Technologies Corp パターン検査方法及び装置
JP2009002743A (ja) * 2007-06-20 2009-01-08 Hitachi High-Technologies Corp 外観検査方法及びその装置および画像処理評価システム
JP2009229218A (ja) * 2008-03-21 2009-10-08 Nuflare Technology Inc 欠陥検出レベル調整方法および欠陥検査システム
JP2010112766A (ja) * 2008-11-04 2010-05-20 Nuflare Technology Inc マスク検査システム及びマスク検査方法
JP2011221499A (ja) * 2010-02-01 2011-11-04 Nuflare Technology Inc 欠陥推定装置および欠陥推定方法並びに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 (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI699615B (zh) * 2017-03-21 2020-07-21 荷蘭商Asml荷蘭公司 用於識別塑形特徵之方法及電腦程式產品
US10890540B2 (en) 2017-03-21 2021-01-12 Asml Netherlands B.V. Object identification and comparison
US10565704B2 (en) 2017-06-06 2020-02-18 Nuflare Technology, Inc. Inspection method and inspection system

Also Published As

Publication number Publication date
US20160292839A1 (en) 2016-10-06
JP6543070B2 (ja) 2019-07-10
US9922415B2 (en) 2018-03-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6543070B2 (ja) 検査方法および検査装置
TWI618977B (zh) Mask inspection method and mask inspection device
JP6043662B2 (ja) 検査方法および検査装置
KR102349124B1 (ko) 측정 방법 및 장치
JP6499898B2 (ja) 検査方法、テンプレート基板およびフォーカスオフセット方法
KR101768493B1 (ko) 마스크 검사 장치, 마스크 평가 방법 및 마스크 평가 시스템
JP5514754B2 (ja) 検査装置および検査方法
US9530202B2 (en) Inspection apparatus and inspection method
JP2016145887A (ja) 検査装置および検査方法
JP4970569B2 (ja) パターン検査装置およびパターン検査方法
JP4860294B2 (ja) 電子顕微鏡
KR101698891B1 (ko) 마스크 검사 장치 및 마스크 검사 방법
TWI579558B (zh) Inspection method and inspection device
JP6513951B2 (ja) 検査方法
JP5318046B2 (ja) 試料検査装置及び試料検査方法
TWI686673B (zh) 檢查方法
JP6878247B2 (ja) パターン検査方法およびパターン検査装置
JP4131728B2 (ja) 画像作成方法、画像作成装置及びパターン検査装置
JP4664996B2 (ja) 試料検査装置及び試料検査方法
JP2019003203A (ja) 検査方法および検査装置

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180302

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20181218

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190108

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190131

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20190611

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20190614

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6543070

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250