JP2019139104A - Pattern inspection method and device - Google Patents

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貴文 井上
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Abstract

To provide a pattern inspection method and device capable of evaluating transfer property of a defect of a mask without information of a condition of a semiconductor process.SOLUTION: A pattern inspection method of an embodiment is a pattern inspection method using a pattern inspection device which comprises: a stage on which a mask can be mounted and which is movable; an optic system for acquiring an optical image of a mask; a reference system for generating a reference image corresponding to an optical image based on design data of the mask; and a control system for detecting a defect of the mask using the optical image. The method comprises a step for, based on the design data or the optical image, recognizing a selected certain shape out of pattern shapes drawn on the mask as a representative pattern shape by the control system; a step for estimating an illumination condition when a pattern is transferred by an exposure device based on the representative pattern shape; a step for inputting the illumination condition to a transfer simulator for evaluating whether or not the defect on the mask is transferred to the board; and a step for executing the transfer simulator.SELECTED DRAWING: Figure 1

Description

本実施形態は、パターン検査方法およびパターン検査装置に関する。   The present embodiment relates to a pattern inspection method and a pattern inspection apparatus.

パターン検査装置は、マスクやテンプレートのパターンの光学画像を用いてマスクやテンプレートの欠陥を検査する。このような欠陥には、実際のリソグラフィ工程において半導体基板に転写される欠陥もあれば、転写されない欠陥もある。パターン検査装置は、欠陥が半導体基板に転写されるか否かを判定する転写性評価機能を有する場合がある。転写性評価機能には、転写シミュレータを用いており、露光装置の照明条件等の入力が必要となる。   The pattern inspection apparatus inspects a defect of a mask or a template using an optical image of the mask or template pattern. Such defects include defects that are transferred to a semiconductor substrate in an actual lithography process and defects that are not transferred. The pattern inspection apparatus may have a transferability evaluation function for determining whether or not a defect is transferred to a semiconductor substrate. A transfer simulator is used for the transferability evaluation function, and input of illumination conditions and the like of the exposure apparatus is required.

特開2000−147748号公報JP 2000-147748 A 国際特許公報第2004/088417号公報International Patent Publication No. 2004/088417 特開2005−49611号公報JP 2005-49611 A 特開2004−191957号公報JP 2004-191957 A 特表2009−521708号公報Special table 2009-521708 gazette

しかし、このような半導体基板の露光条件は、半導体デバイスメーカが設定し保持するものであり、マスクまたはテンプレートのメーカ(以下、マスクメーカという)は、このような露光条件を知り得ない。従って、半導体デバイスメーカからそれらの露光条件が得られなければ、マスクメーカは転写性評価機能を実施することができない。この場合、マスクメーカは、露光条件を推測して転写性評価機能を実施せざるを得ず、正確な評価を得ることができない。また、半導体デバイスメーカから露光条件が得られても、その露光条件はパターン検査装置のオペレータが手入力する必要がある。この場合、オペレータが入力ミスしても、その入力ミスに気づきにくいという問題があった。   However, such exposure conditions for a semiconductor substrate are set and maintained by a semiconductor device manufacturer, and a mask or template manufacturer (hereinafter referred to as a mask manufacturer) cannot know such exposure conditions. Therefore, unless those exposure conditions are obtained from the semiconductor device manufacturer, the mask manufacturer cannot implement the transferability evaluation function. In this case, the mask manufacturer has to carry out the transferability evaluation function by estimating the exposure conditions, and cannot obtain an accurate evaluation. Even if the exposure conditions are obtained from the semiconductor device manufacturer, the exposure conditions must be manually input by the operator of the pattern inspection apparatus. In this case, there is a problem that even if the operator makes an input mistake, it is difficult to notice the input mistake.

そこで、本発明の目的は、半導体プロセスの条件の情報がなくても、マスクの欠陥の転写性評価を行うことができるパターン検査方法およびパターン検査装置を提供することである。   SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a pattern inspection method and a pattern inspection apparatus capable of evaluating the transferability of a mask defect without information on the conditions of the semiconductor process.

本実施形態によるパターン検査方法は、パターンを基板に転写するために露光装置で用いられるマスクを載置して移動可能なステージと、ステージを移動させながら該ステージ上に載置されたマスクの光学画像を取得する光学系と、マスクの描画パターンの基となる設計データに基づいて、光学画像に対応する参照画像を生成する参照系と、光学画像を用いてマスクの欠陥を検出する制御系とを備えたパターン検査装置を用いたパターン検査方法であって、設計データまたは光学画像から、マスクに描画されるパターン形状のうち選択された或る形状を代表パターン形状として制御系で認識する工程と、代表パターン形状に基づいて、露光装置でパターンを転写するときの照明条件を推測する工程と、照明条件を、マスクの欠陥が基板に転写されるか否かを評価する転写シミュレータに入力する工程と、転写シミュレータを実行する工程と、を具備する。   The pattern inspection method according to the present embodiment includes a stage that can be moved by placing a mask used in an exposure apparatus for transferring a pattern to a substrate, and an optical system for the mask placed on the stage while moving the stage. An optical system for acquiring an image; a reference system for generating a reference image corresponding to the optical image based on design data as a basis of a drawing pattern of the mask; and a control system for detecting a defect of the mask using the optical image; A pattern inspection method using a pattern inspection apparatus comprising: a step of recognizing a certain shape selected from pattern shapes drawn on a mask from a design data or an optical image as a representative pattern shape by a control system; Based on the representative pattern shape, the process of estimating the illumination condition when transferring the pattern with the exposure device, and the illumination condition, the mask defect is transferred to the substrate Comprising the step of inputting the transfer simulator to evaluate whether, and performing a transfer simulator, a.

代表パターン形状の占有面積の割合が閾値よりも大きい場合、第1照明条件を転写シミュレータに入力し、代表パターン形状の占有面積の割合が閾値以下の場合、第2照明条件を転写シミュレータに入力してもよい。   When the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is larger than the threshold value, the first illumination condition is input to the transfer simulator. When the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is equal to or less than the threshold value, the second illumination condition is input to the transfer simulator. May be.

第1照明条件は、代表パターン形状に適した特定照明条件を示し、第2照明条件は、様々なパターン形状に汎用可能な汎用照明条件を用いることを示してもよい。   The first illumination condition may indicate a specific illumination condition suitable for the representative pattern shape, and the second illumination condition may indicate that a general-purpose illumination condition that can be generally used for various pattern shapes is used.

代表パターン形状のうち、占有面積の割合の最も大きな寸法を有するアンカーパターンを抽出する工程をさらに具備し、照明条件とともにアンカーパターンの寸法を転写シミュレータに入力してもよい。   A step of extracting an anchor pattern having the largest occupied area ratio from the representative pattern shape may be further included, and the dimension of the anchor pattern together with the illumination condition may be input to the transfer simulator.

ユーザが照明条件を転写シミュレータに入力する場合、制御系は、代表パターン形状に基づいて認識された照明条件とユーザによって入力された照明条件とを比較する工程と、代表パターン形状に基づいて認識された照明条件とユーザによって入力された照明条件とに差違がある場合、制御系は、該差違を表示する工程とをさらに具備してよい。   When the user inputs the illumination condition to the transfer simulator, the control system recognizes the process based on the representative pattern shape and the step of comparing the illumination condition recognized based on the representative pattern shape with the illumination condition input by the user. In the case where there is a difference between the illumination condition and the illumination condition input by the user, the control system may further include a step of displaying the difference.

制御系は、代表パターン形状に基づいて自動で認識された照明条件を転写シミュレータに入力してよい。   The control system may input the illumination condition automatically recognized based on the representative pattern shape to the transfer simulator.

光学系は、マスクを複数のストライプに仮想的に分割してステージを移動させながら該ストライプごとにマスクを撮像し、代表パターン形状を認識する工程において、ステージは、ストライプに沿ってマスクを撮像するごとに1または複数のストライプをスキップし、光学系は、マスクを離散的なストライプごとに撮像してもよい。   The optical system virtually divides the mask into a plurality of stripes, images the mask for each stripe while moving the stage, and in the step of recognizing the representative pattern shape, the stage images the mask along the stripes. One or more stripes may be skipped every time and the optical system may image the mask for each discrete stripe.

照明条件および代表パターン形状の寸法を認識する工程において、制御系は、設計データをレイアウトアナライザで解析してから代表パターン形状を認識してよい。   In the step of recognizing the illumination conditions and the dimensions of the representative pattern shape, the control system may recognize the representative pattern shape after analyzing the design data with a layout analyzer.

代表パターン形状の認識工程において、マスクの描画パターンの形状のうち占有面積の割合の最も大きな形状を代表パターン形状として認識してよい。   In the process of recognizing the representative pattern shape, the shape having the largest occupation area ratio among the shapes of the drawing pattern of the mask may be recognized as the representative pattern shape.

本実施形態によるパターン検査装置は、パターンを基板に転写するために露光装置で用いられるマスクを載置して移動可能なステージと、ステージを移動させながら該ステージ上に載置されたマスクの光学画像を取得する光学系と、マスクの描画パターンの基となる設計データに基づいて、光学画像に対応する参照画像を生成する参照系と、マスクの欠陥が基板に転写されるか否かを評価する転写シミュレータを格納する記憶部と、光学画像を用いてマスクの欠陥を検出する制御系とを備え、
制御系は、設計データまたは光学画像から、マスクに描画されるパターン形状のうち選択された或る形状を代表パターン形状として認識する認識回路と、代表パターン形状に基づいて、露光装置でパターンを転写するときの照明条件を推測する推測回路と、照明条件を、転写シミュレータに入力し、転写シミュレータを実行する制御回路とを備える。
The pattern inspection apparatus according to the present embodiment includes a stage that can be moved by placing a mask used in an exposure apparatus to transfer a pattern to a substrate, and an optical of the mask that is placed on the stage while moving the stage. Evaluate whether the optical system that acquires the image, the reference system that generates the reference image corresponding to the optical image based on the design data that is the basis of the drawing pattern of the mask, and whether the mask defect is transferred to the substrate A storage unit for storing a transfer simulator, and a control system for detecting a mask defect using an optical image,
The control system transfers a pattern from the design data or the optical image by the exposure device based on the recognition circuit for recognizing a certain shape selected from the pattern shapes drawn on the mask as the representative pattern shape. And a control circuit that inputs the illumination condition to the transfer simulator and executes the transfer simulator.

第1実施形態のパターン検査装置の一例を示す概略図。Schematic which shows an example of the pattern inspection apparatus of 1st Embodiment. 第1実施形態によるパターン検査方法の一例を示すフロー図。The flowchart which shows an example of the pattern inspection method by 1st Embodiment. 第1実施形態による転写性評価の一例を示すフロー図。The flowchart which shows an example of the transcription | transfer property evaluation by 1st Embodiment. 1ショットの光学画像または設計データを概念的に示した図。The figure which showed notionally the optical image or design data of 1 shot. 光学画像または設計データのうち代表パターン形状の例を示す概念図。The conceptual diagram which shows the example of a representative pattern shape among an optical image or design data. 第3実施形態によるマスク1のストライプの例を示す概念図。The conceptual diagram which shows the example of the stripe of the mask 1 by 3rd Embodiment.

以下、図面を参照して本発明に係る実施形態を説明する。本実施形態は、本発明を限定するものではない。図面は模式的または概念的なものであり、各部分の比率などは、必ずしも現実のものと同一とは限らない。明細書と図面において、既出の図面に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。   Embodiments according to the present invention will be described below with reference to the drawings. This embodiment does not limit the present invention. The drawings are schematic or conceptual, and the ratio of each part is not necessarily the same as the actual one. In the specification and the drawings, the same reference numerals are given to the same elements as those described above with reference to the above-mentioned drawings, and the detailed description will be omitted as appropriate.

(第1実施形態)
図1は、第1実施形態のパターン検査装置の一例を示す概略図である。パターン検査装置100は、例えば、半導体製造工程で用いられるマスクのパターンの欠陥を検査するために用いられる。
(First embodiment)
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an example of a pattern inspection apparatus according to the first embodiment. The pattern inspection apparatus 100 is used, for example, for inspecting a defect of a mask pattern used in a semiconductor manufacturing process.

(パターン検査装置の構成)
パターン検査装置100は、光学系150と、制御系160と、参照系170と、ステージ系180とを備える。
(Configuration of pattern inspection equipment)
The pattern inspection apparatus 100 includes an optical system 150, a control system 160, a reference system 170, and a stage system 180.

ステージ系180は、XYθテーブル2と、オートローダ9と、X軸モータ10A、Y軸モータ10Bおよびθ軸モータ10Cと、レーザ測長システム12とを備える。   The stage system 180 includes an XYθ table 2, an autoloader 9, an X-axis motor 10A, a Y-axis motor 10B, a θ-axis motor 10C, and a laser length measurement system 12.

光学系150は、光源3と、偏光ビームスプリッタ4と、光学レンズ5と、フォトダイオードアレイ7と、センサ回路8と、を備える。 The optical system 150 includes a light source 3, a polarization beam splitter 4, an optical lens 5, a photodiode array 7, and a sensor circuit 8.

XYθテーブル2は、その上に検査対象としてのマスク1を載置可能であり、例えば、水平面内のX方向、Y方向、θ方向に移動可能である。マスク1は、半導体製造工程のフォトリソグラフィ工程においてパターンを基板に転写するために露光装置で用いられるフォトマスクであり、基板やその上にある層に転写すべきパターンを有する。尚、マスク1に描画されている描画パターンは、光近接効果補正(OPC(Optical Proximity Correction))を含むパターンであるので、基板等に転写される転写パターンとは異なる場合がある。また、フォトリソグラフィ工程において、マスク1の描画パターンは、1/n(nは正数)に縮小されて基板等に転写される。即ち、マスク1の描画パターンは、基板上に転写されるパターンのn倍体となっている。例えば、描画パターンは、1/4に縮小されて基板等に転写されることが多い。即ち、マスク1の描画パターンは、基板上に転写されるパターンの4倍体であることが多い。   The XYθ table 2 can place a mask 1 as an inspection target on the XYθ table 2, and can move in, for example, an X direction, a Y direction, and a θ direction in a horizontal plane. The mask 1 is a photomask used in an exposure apparatus for transferring a pattern to a substrate in a photolithography process of a semiconductor manufacturing process, and has a pattern to be transferred to the substrate and a layer on the substrate. The drawing pattern drawn on the mask 1 is a pattern including optical proximity correction (OPC), and may be different from the transfer pattern transferred to the substrate or the like. In the photolithography process, the drawing pattern of the mask 1 is reduced to 1 / n (n is a positive number) and transferred to a substrate or the like. That is, the drawing pattern of the mask 1 is an n-fold of the pattern transferred onto the substrate. For example, the drawing pattern is often reduced to ¼ and transferred to a substrate or the like. That is, the drawing pattern of the mask 1 is often a quadruple of the pattern transferred onto the substrate.

光源3は、偏光ビームスプリッタ4に向けてレーザ光を出射する。なお、パターンの欠陥検査に使用する光すなわち検査光はレーザ光でよい。偏光ビームスプリッタ4は、光源3からの光を光学レンズ5に向けて反射する。   The light source 3 emits laser light toward the polarization beam splitter 4. Note that light used for pattern defect inspection, that is, inspection light may be laser light. The polarization beam splitter 4 reflects the light from the light source 3 toward the optical lens 5.

光学レンズ5は、対物レンズを介してレーザ光をXYθテーブル2に向けて照射する。XYθテーブル2に載置されたマスク1は、光学レンズ5からの光を反射する。マスク1からの反射光は、光学レンズ5を介してフォトダイオードアレイ7に入射する。光学レンズ5は、入射したマスク1の反射光を、マスク1の像としてフォトダイオードアレイ7に結像させる。フォトダイオードアレイ7は、マスク1の光学画像を光電変換する。光電変換されたマスク1の光学画像に基づいて、マスク1の欠陥が検査される。   The optical lens 5 irradiates the laser beam toward the XYθ table 2 through the objective lens. The mask 1 placed on the XYθ table 2 reflects light from the optical lens 5. The reflected light from the mask 1 enters the photodiode array 7 through the optical lens 5. The optical lens 5 forms the incident reflected light of the mask 1 on the photodiode array 7 as an image of the mask 1. The photodiode array 7 photoelectrically converts the optical image of the mask 1. Based on the optical image of the mask 1 subjected to photoelectric conversion, the defect of the mask 1 is inspected.

センサ回路8は、フォトダイオードアレイ7で光電変換された光学画像を取り込み、取り込まれた光学画像をA/D変換する。そして、センサ回路8は、A/D変換した光学画像を比較回路25に出力する。センサ回路8は、例えば、TDI(Time Delay Integration)センサの回路であってもよい。TDIセンサを用いることで、マスク1のパターンを高精度に撮像できる。   The sensor circuit 8 captures the optical image photoelectrically converted by the photodiode array 7 and A / D converts the captured optical image. Then, the sensor circuit 8 outputs the A / D converted optical image to the comparison circuit 25. The sensor circuit 8 may be, for example, a TDI (Time Delay Integration) sensor circuit. By using the TDI sensor, the pattern of the mask 1 can be imaged with high accuracy.

オートローダ9は、オートローダ制御回路15からの指令に従って、XYθテーブル2上にマスク1を自動搬送し、あるいは、XYθテーブル2上のマスク1を自動回収する。X軸モータ10A、Y軸モータ10Bおよびθ軸モータ10Cは、それぞれ、XYθテーブル2をX方向、Y方向およびθ方向(X−Y面(略水平面)内における回転方向)に移動させる。これにより、XYθテーブル2上のマスク1に対して光源3の光がスキャンされる。レーザ測長システム12は、XYθテーブル2のX方向およびY方向の位置を検出する。   The autoloader 9 automatically transports the mask 1 on the XYθ table 2 or automatically collects the mask 1 on the XYθ table 2 in accordance with a command from the autoloader control circuit 15. The X-axis motor 10A, the Y-axis motor 10B, and the θ-axis motor 10C move the XYθ table 2 in the X direction, the Y direction, and the θ direction (the rotation direction in the XY plane (substantially horizontal plane)), respectively. Thereby, the light of the light source 3 is scanned with respect to the mask 1 on the XYθ table 2. The laser length measurement system 12 detects the positions of the XYθ table 2 in the X direction and the Y direction.

一方、制御系160は、制御計算機30と、オートローダ制御回路15と、テーブル制御回路17と、オートフォーカス制御回路18と、位置回路22と、比較回路25と、展開回路26と、参照回路27と、自動認識回路31と、閾値比較回路32と、条件推測回路33と、記憶部35と、モニタ41と、プリンタ42と、転写性評価システム200と、入力情報診断回路300とを備えている。   On the other hand, the control system 160 includes a control computer 30, an autoloader control circuit 15, a table control circuit 17, an autofocus control circuit 18, a position circuit 22, a comparison circuit 25, a development circuit 26, and a reference circuit 27. An automatic recognition circuit 31, a threshold comparison circuit 32, a condition estimation circuit 33, a storage unit 35, a monitor 41, a printer 42, a transferability evaluation system 200, and an input information diagnostic circuit 300.

参照系170は、比較回路25と、展開回路26と、参照回路27と、自動認識回路31と、閾値比較回路32と、条件推測回路33とを備えている。   The reference system 170 includes a comparison circuit 25, a development circuit 26, a reference circuit 27, an automatic recognition circuit 31, a threshold comparison circuit 32, and a condition estimation circuit 33.

制御系160および参照系170は、1つまたは複数のCPUで構成され得る。転写性評価システム200および入力情報診断回路300は、パターン検査装置100の外部に設けられた演算装置(例えば、パーソナルコンピュータ)であってもよい。   The control system 160 and the reference system 170 can be composed of one or more CPUs. The transferability evaluation system 200 and the input information diagnosis circuit 300 may be an arithmetic device (for example, a personal computer) provided outside the pattern inspection apparatus 100.

制御計算機30は、バス20を介して上記回路に接続されており、マスク1の欠陥検査に関連する各種の制御を実行する。   The control computer 30 is connected to the circuit via the bus 20 and executes various controls related to the defect inspection of the mask 1.

オートローダ制御回路15は、オートローダ9を制御する。テーブル制御回路17は、モータ10A〜10Cを駆動制御する。モータ10A〜10Cは、光源3の光がマスク1をスキャンするようにXYθテーブル2を移動させる。   The autoloader control circuit 15 controls the autoloader 9. The table control circuit 17 controls driving of the motors 10A to 10C. The motors 10A to 10C move the XYθ table 2 so that the light from the light source 3 scans the mask 1.

オートフォーカス制御回路18は、フォーカス合わせを行うようにXYθテーブル2を制御する。例えば、オートフォーカス制御回路18は、Zセンサ(図示せず)で検出されたセンサ面の高さに応じたフォーカス信号に基づいて、Z方向にXYθテーブル2を移動させる。   The autofocus control circuit 18 controls the XYθ table 2 so as to perform focusing. For example, the autofocus control circuit 18 moves the XYθ table 2 in the Z direction based on a focus signal corresponding to the height of the sensor surface detected by a Z sensor (not shown).

レーザ測長システム12は、XYθテーブル2の移動位置を検出し、検出された移動位置を位置回路22に出力する。位置回路22は、レーザ測長システム12から入力された移動位置に基づいて、XYθテーブル2上でのマスク1の位置を検出する。位置回路22は、検出されたマスク1の位置を比較回路25に出力する。   The laser length measurement system 12 detects the movement position of the XYθ table 2 and outputs the detected movement position to the position circuit 22. The position circuit 22 detects the position of the mask 1 on the XYθ table 2 based on the movement position input from the laser length measurement system 12. The position circuit 22 outputs the detected position of the mask 1 to the comparison circuit 25.

展開回路26は、マスク1の描画に用いられる描画パターンのデータを2値または多値の画像データに変換(展開)する。描画パターンのデータは、マスク1を表す図形の座標、辺の長さ、種類などの情報でよく、光近接効果を考慮した光近接効果補正(OPC)を含む設計データである。描画パターンは、記憶部35に予め格納されていてもよく、あるいは、設計データから光近接効果補正(OPC)を考慮して生成されてもよい。展開回路26は、展開された画像データを参照回路27に出力する。   The development circuit 26 converts (develops) drawing pattern data used for drawing the mask 1 into binary or multivalued image data. The drawing pattern data may be information such as the coordinates of the figure representing the mask 1, the length of the side, the type, and the like, and is design data including optical proximity effect correction (OPC) in consideration of the optical proximity effect. The drawing pattern may be stored in advance in the storage unit 35, or may be generated in consideration of optical proximity effect correction (OPC) from design data. The development circuit 26 outputs the developed image data to the reference circuit 27.

参照回路27は、展開回路26から入力された描画データに対して適切なフィルタ処理を施すことで、マスク1のパターンの欠陥検査に用いる参照画像を生成する。参照画像は、マスク1のパターンを基板に転写する際の露光条件を用いて、基板への転写パターンを描画データから模擬的に推定して得られる画像データである。即ち、参照画像は、転写パターンを描画データから露光工程をエミュレートして得られた画像である。参照回路27は、生成された参照画像を比較回路25に出力する。   The reference circuit 27 generates a reference image to be used for defect inspection of the pattern of the mask 1 by performing an appropriate filter process on the drawing data input from the development circuit 26. The reference image is image data obtained by simulating the transfer pattern on the substrate from the drawing data using the exposure conditions for transferring the pattern of the mask 1 to the substrate. That is, the reference image is an image obtained by emulating an exposure process from drawing data of a transfer pattern. The reference circuit 27 outputs the generated reference image to the comparison circuit 25.

比較回路25は、位置回路22から入力された位置情報を用いながら、センサ回路8から得た光学画像の各位置の線幅等を測定する。比較回路25は、測定された光学画像と、参照回路27から入力された参照画像について、両画像の線幅や階調値(明るさ)を比較する。そして、比較回路25は、例えば、光学画像のパターンと、参照画像のパターンとの誤差をマスク1の欠陥として検出する。   The comparison circuit 25 measures the line width of each position of the optical image obtained from the sensor circuit 8 while using the position information input from the position circuit 22. The comparison circuit 25 compares the measured optical image and the reference image input from the reference circuit 27 with respect to the line width and gradation value (brightness) of both images. For example, the comparison circuit 25 detects an error between the pattern of the optical image and the pattern of the reference image as a defect of the mask 1.

ここで、マスク1の欠陥には、リソグラフィ工程において基板に転写される欠陥もあれば、転写されない欠陥もある。パターン検査装置100は、欠陥が基板に転写されるか否かを判定する転写性評価機能を有する。転写性評価機能は、転写シミュレータを用いており、露光装置の照明条件やパターンの寸法の入力が必要となる。転写シミュレータは、マスク1の欠陥が基板に転写されるか否かを評価するプログラムであり、記憶部35に格納されている。転写シミュレータは、一般に入手可能なソフトウェアでよい。
尚、転写シミュレータは、パターン検査装置100の外部に格納されていてもよい。この場合、パターン検査装置100は、外部から転写シミュレータを取り込んで、制御計算機30が転写シミュレータに照明条件等を入力し実行すればよい。
Here, the defect of the mask 1 includes a defect transferred to the substrate in the lithography process and a defect not transferred. The pattern inspection apparatus 100 has a transferability evaluation function for determining whether or not a defect is transferred to a substrate. The transferability evaluation function uses a transfer simulator and requires input of illumination conditions and pattern dimensions of an exposure apparatus. The transfer simulator is a program for evaluating whether or not the defect of the mask 1 is transferred to the substrate, and is stored in the storage unit 35. The transfer simulator may be commonly available software.
Note that the transfer simulator may be stored outside the pattern inspection apparatus 100. In this case, the pattern inspection apparatus 100 may take in a transfer simulator from the outside, and the control computer 30 may input and execute an illumination condition or the like to the transfer simulator.

自動認識回路31は、マスク1の描画パターンの基となる設計データまたはマスク1のパターンを撮像して得られた光学画像から、マスク1に描画されるパターン形状のうち代表パターン形状を自動で認識する。自動認識回路31は、一般的な画像認識ソフトやレイアウトアナライザを用いて、描画パターンまたは設計データからパターン形状およびその寸法を検出すればよい。パターン形状とは、例えば、ホールパターン、縦ラインパターン、横ラインパターン等のパターン形状の種類を示す。代表パターン形状とは、マスクに描画されるパターン形状のうち選択された形状であり、例えば、マスク1のパターン形状のうち占有面積の割合の最も大きなパターン形状である。
自動認識回路31は、設計データまたは光学画像に占める各パターン形状の占有面積の割合を算出し、占有面積の割合の最も大きなパターン形状を代表パターン形状として自動で抽出する。例えば、光学画像は、フォトダイオードアレイ7の1ショット(例えば、512×512ピクセル)の光学画像でよい。設計データは、フォトダイオードアレイ7の1ショットに対応する設計データでよい。代表パターン形状の占有面積の割合は、フォトダイオードアレイ7の1ショットに占める代表パターン形状の面積比率である。代表パターン形状の自動認識の方法については、後で説明する。
The automatic recognition circuit 31 automatically recognizes the representative pattern shape among the pattern shapes drawn on the mask 1 from the design data that is the basis of the drawing pattern of the mask 1 or the optical image obtained by imaging the pattern of the mask 1. To do. The automatic recognition circuit 31 may detect a pattern shape and its dimensions from a drawing pattern or design data using general image recognition software or a layout analyzer. The pattern shape indicates, for example, the type of pattern shape such as a hole pattern, a vertical line pattern, and a horizontal line pattern. The representative pattern shape is a shape selected from among the pattern shapes drawn on the mask. For example, the representative pattern shape is the pattern shape having the largest occupied area ratio among the pattern shapes of the mask 1.
The automatic recognition circuit 31 calculates the ratio of the occupied area of each pattern shape to the design data or the optical image, and automatically extracts the pattern shape having the largest ratio of the occupied area as the representative pattern shape. For example, the optical image may be an optical image of one shot (for example, 512 × 512 pixels) of the photodiode array 7. The design data may be design data corresponding to one shot of the photodiode array 7. The ratio of the occupied area of the representative pattern shape is the area ratio of the representative pattern shape to one shot of the photodiode array 7. A method of automatically recognizing the representative pattern shape will be described later.

尚、いずれのパターン形状にも分類できないようなパターンもある。この場合には、自動認識回路31は、その他のパターン形状として取り扱えばよい。   There are patterns that cannot be classified into any pattern shape. In this case, the automatic recognition circuit 31 may be handled as other pattern shapes.

自動認識回路31は、様々な寸法を有する代表パターン形状のうち、占有面積の割合の最も大きな寸法を有するパターンをアンカーパターンとして抽出する。代表パターン形状は、パターン形状としては同一種類であるが、寸法において異なるパターンを含む。例えば、代表パターン形状がホールパターンであっても、その径は異なる場合がある。また、代表パターン形状が縦ラインパターンまたは横ラインパターンであっても、その線幅は異なる場合がある。そこで、自動認識回路31は、代表パターン形状を寸法ごとに区分し、占有面積の割合の最も大きい寸法のパターンをアンカーパターンとして抽出する。即ち、アンカーパターンは、占有面積の割合の最も大きな寸法を有する代表パターン形状である。尚、いずれの寸法の区分にも分類できないような代表パターン形状もある。この場合には、自動認識回路31は、その他の区分として取り扱えばよい。また、アンカーパターンの自動認識の方法については、後でより詳細に説明する。   The automatic recognition circuit 31 extracts a pattern having a dimension with the largest occupied area ratio as an anchor pattern from representative pattern shapes having various dimensions. The representative pattern shape is the same type as the pattern shape, but includes patterns having different dimensions. For example, even if the representative pattern shape is a hole pattern, the diameter may be different. Even if the representative pattern shape is a vertical line pattern or a horizontal line pattern, the line width may be different. Therefore, the automatic recognition circuit 31 divides the representative pattern shape into dimensions, and extracts a pattern having a dimension with the largest occupied area ratio as an anchor pattern. That is, the anchor pattern is a representative pattern shape having the largest dimension of the occupied area ratio. There are also representative pattern shapes that cannot be classified into any size category. In this case, the automatic recognition circuit 31 may be handled as other sections. The method for automatically recognizing the anchor pattern will be described later in detail.

アンカーパターンの寸法はマスクの世代(マスクノード)を示す。マスクノードは、年々、狭小化されており、例えば、22nmノードの場合、ライン・アンド・スペースパターンのハーフピッチが基板上において約22nmとなる。基板上においてハーフピッチが約22nmであり、マスク1の描画パターンが基板への転写パターンの4倍体である場合、マスク1におけるライン・アンド・スペースパターンのハーフピッチは、約88nmとなる。従って、自動認識回路31は、マスク1上のアンカーパターンの寸法からハーフピッチが約88nmと判明した場合、マスク1は22nmノードであると認識する。ハーフピッチは、ライン・アンド・スペースパターンのライン幅とスペース幅との和(1ピッチ)の半分である。このようなマスクノードに対応するアンカーパターンの寸法も、照明条件を決定するために転写シミュレータに入力される。   The dimension of the anchor pattern indicates the mask generation (mask node). The mask node is becoming narrower year by year. For example, in the case of a 22 nm node, the half pitch of the line and space pattern is about 22 nm on the substrate. When the half pitch is about 22 nm on the substrate and the drawing pattern of the mask 1 is a quadruple of the transfer pattern to the substrate, the half pitch of the line and space pattern on the mask 1 is about 88 nm. Therefore, the automatic recognition circuit 31 recognizes that the mask 1 is a 22 nm node when the half pitch is found to be about 88 nm from the dimension of the anchor pattern on the mask 1. The half pitch is half of the sum (1 pitch) of the line width and the space width of the line and space pattern. The dimension of the anchor pattern corresponding to such a mask node is also input to the transfer simulator in order to determine the illumination condition.

閾値比較回路32は、設計データまたは光学画像に占める代表パターン形状の占有面積の割合を自動認識回路31から受け取り、代表パターン形状の占有面積の割合を閾値と比較する。閾値は、例えば、30%、50%、70%等の数値で予め設定され、記憶部35に格納されている。   The threshold comparison circuit 32 receives the ratio of the occupied area of the representative pattern shape in the design data or the optical image from the automatic recognition circuit 31, and compares the ratio of the occupied area of the representative pattern shape with the threshold. The threshold value is set in advance as a numerical value such as 30%, 50%, 70%, and stored in the storage unit 35, for example.

条件推測回路33は、代表パターン形状の占有面積の割合と閾値との比較結果を閾値比較回路32から受け取り、露光装置でパターンを転写するときの照明条件を推測する。例えば、代表パターン形状の占有面積の割合が閾値(例えば、70%)よりも大きい場合、条件推測回路33は、そのショットの露光において第1照明条件が用いられるものと推定する。第1照明条件は、例えば、代表パターン形状に適した特定照明条件である。代表パターン形状の占有面積比率が或る程度大きい場合には、代表パターン形状に適した照明条件を用いることが好ましいからである。   The condition estimation circuit 33 receives a comparison result between the ratio of the occupied area of the representative pattern shape and the threshold value from the threshold value comparison circuit 32, and estimates an illumination condition when the pattern is transferred by the exposure apparatus. For example, when the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is larger than a threshold value (for example, 70%), the condition estimation circuit 33 estimates that the first illumination condition is used in the exposure of the shot. The first illumination condition is, for example, a specific illumination condition suitable for the representative pattern shape. This is because, when the occupation area ratio of the representative pattern shape is somewhat large, it is preferable to use illumination conditions suitable for the representative pattern shape.

一方、代表パターン形状の占有面積の割合が閾値(例えば、70%)以下の場合、条件推測回路33は、そのショットの露光において第2照明条件が用いられるものと推定する。第2照明条件は、例えば、様々なパターン形状に汎用可能な汎用照明条件である。代表パターン形状の占有面積比率が左程大きくない場合には、代表パターン形状に拘らず、様々なパターン形状に汎用可能な照明条件を用いることが好ましいからである。   On the other hand, when the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is equal to or less than a threshold value (for example, 70%), the condition estimation circuit 33 estimates that the second illumination condition is used in the exposure of the shot. The second illumination condition is, for example, a general-purpose illumination condition that can be used for various pattern shapes. This is because when the occupation area ratio of the representative pattern shape is not as large as the left, it is preferable to use illumination conditions that can be used for various pattern shapes regardless of the representative pattern shape.

第1および第2照明条件は、フォトリソグラフィ工程における露光装置の照明条件である。例えば、代表パターン形状がホールパターンであり、ホールパターンの占有面積の割合が70%よりも大きい場合、条件推測回路33は、第1照明条件として輪帯照明を用いると推測する。輪帯照明は、マスク1に対して全方向から照明するため、ホールパターンのように方向性の無いパターンに適した照明であるからである。第2照明条件は、第1照明条件とは異なる条件であり、例えば、様々なパターンに適する照明条件とする。   The first and second illumination conditions are illumination conditions of the exposure apparatus in the photolithography process. For example, when the representative pattern shape is a hole pattern and the ratio of the occupied area of the hole pattern is larger than 70%, the condition estimation circuit 33 estimates that the annular illumination is used as the first illumination condition. This is because the annular illumination illuminates the mask 1 from all directions, and is therefore suitable for a pattern having no directionality such as a hole pattern. The second illumination condition is a condition different from the first illumination condition, for example, an illumination condition suitable for various patterns.

制御計算機30は、照明条件およびアンカーパターンの寸法を、転写シミュレータに入力する。そして、制御計算機30は、転写シミュレータを実行する。転写シミュレータの実行は、転写性評価システム200が行ってもよい。また、制御計算機30は、バス20に接続された各構成部に対して、マスク1の欠陥検査に関連する各種の制御や処理を実行する。記憶部35は、欠陥検査に関連する各種の情報を記憶する。また、上述のとおり、記憶部35は、転写シミュレータを格納する。モニタ41は、欠陥検査に関連する各種の画像を表示する。プリンタ42は、欠陥検査に関連する各種の情報を印刷する。   The control computer 30 inputs the illumination condition and the dimension of the anchor pattern to the transfer simulator. Then, the control computer 30 executes a transfer simulator. The transfer simulator may execute the transfer simulator. Further, the control computer 30 executes various controls and processes related to the defect inspection of the mask 1 for each component connected to the bus 20. The storage unit 35 stores various information related to defect inspection. Further, as described above, the storage unit 35 stores a transfer simulator. The monitor 41 displays various images related to defect inspection. The printer 42 prints various information related to defect inspection.

転写性評価システム200は、照明条件等を転写シミュレータに入力後、転写シミュレータを実行する。転写性評価システム200は、パターン検査装置100の内部に組み込まれていてもよく、その外部に設けられていてもよい。   The transferability evaluation system 200 executes the transfer simulator after inputting illumination conditions and the like to the transfer simulator. The transferability evaluation system 200 may be incorporated in the pattern inspection apparatus 100, or may be provided outside the pattern inspection apparatus 100.

入力情報診断回路300は、ユーザが照明条件等を転写シミュレータに入力する場合に、代表パターン形状に基づいて自動認識された照明条件等とユーザによって入力された照明条件等とを比較する。代表パターン形状に基づいて認識された照明条件等とユーザによって入力された照明条件等とに差違がある場合には、入力情報診断回路300は、その差違を表示するモニタ41に表示させる。例えば、自動認識回路31、閾値比較回路32および条件推測回路33において推測された照明条件またはアンカーパターンの寸法がユーザによって入力された照明条件またはアンカーパターンの寸法と異なる場合、モニタ41は、それらの相違を表示する。ユーザは、モニタ41を参照して、転写シミュレータへの入力値を変更してもよく、あるいは、そのままユーザの入力を維持して転写シミュレータを実行させてもよい。   The input information diagnosis circuit 300 compares the illumination condition or the like automatically recognized based on the representative pattern shape with the illumination condition or the like input by the user when the user inputs the illumination condition or the like to the transfer simulator. If there is a difference between the illumination condition recognized based on the representative pattern shape and the illumination condition input by the user, the input information diagnostic circuit 300 displays the difference on the monitor 41 that displays the difference. For example, when the illumination condition or anchor pattern size estimated by the automatic recognition circuit 31, the threshold comparison circuit 32, and the condition estimation circuit 33 is different from the illumination condition or anchor pattern size input by the user, the monitor 41 Display differences. The user may change the input value to the transfer simulator with reference to the monitor 41, or may keep the user input and execute the transfer simulator.

(パターン検査方法)
次に、パターン検査装置100を用いたパターン検査方法を説明する。
図2は、第1実施形態によるパターン検査方法の一例を示すフロー図である。本実施形態において、パターン検査装置100は、光学画像と参照画像との比較によってマスク1の欠陥を検査するD−DB(Die to DataBase)検査を行ってもよく、あるいは、或る光学画像と他の光学画像との比較によってマスク1の欠陥を検査するD−D(Die to Die)検査を行ってもよい。以下、D−DB検査を行うものとして説明を続ける。
(Pattern inspection method)
Next, a pattern inspection method using the pattern inspection apparatus 100 will be described.
FIG. 2 is a flowchart showing an example of the pattern inspection method according to the first embodiment. In this embodiment, the pattern inspection apparatus 100 may perform a D-DB (Die to DataBase) inspection that inspects a defect of the mask 1 by comparing an optical image with a reference image, or a certain optical image and others. A DD (Die to Die) inspection for inspecting a defect of the mask 1 by comparison with the optical image may be performed. Hereinafter, description will be continued assuming that D-DB inspection is performed.

まず、オートローダ9がマスク1をXYθテーブル2上にロードし、XYθテーブル2がマスク1のアライメントを行う(S10)。   First, the autoloader 9 loads the mask 1 onto the XYθ table 2, and the XYθ table 2 performs alignment of the mask 1 (S10).

次に、マスク1の光学画像を撮像する(S20)。例えば、パターン検査装置100は、マスク1の検査領域をストライプ状に仮想的に分割し、ステージ系180でマスク1を移動させながらそのストライプに沿って光学系からの光をスキャンする。マスク1からの反射光は、フォトダイオードアレイ7で光電変換され、センサ回路8においてマスク1の光学画像が取得される。光学画像は、露光工程によって基板へ転写された転写パターンに近い画像となる。即ち、光学画像は、描画パターンの外縁が幾分ぼやけ、角部が丸みを帯び、実際の転写パターンに近い画像となる。   Next, an optical image of the mask 1 is taken (S20). For example, the pattern inspection apparatus 100 virtually divides the inspection area of the mask 1 into stripes, and scans the light from the optical system along the stripes while moving the mask 1 with the stage system 180. The reflected light from the mask 1 is photoelectrically converted by the photodiode array 7, and an optical image of the mask 1 is acquired by the sensor circuit 8. The optical image is an image close to the transfer pattern transferred to the substrate by the exposure process. That is, the optical image is an image close to the actual transfer pattern, with the outer edge of the drawing pattern somewhat blurred and the corners rounded.

一方、ステップS10、S20と並行してあるいはその前後において、参照画像を生成する(S30)。展開回路26および参照回路27は、基板の露光工程における露光条件をエミュレート(模擬)するために、描画パターンのデータをフィルタ係数で処理することによって参照画像を生成する。このフィルタ処理は、参照画像学習工程とも呼ばれる。このように参照画像学習工程によって露光条件をエミュレートすることによって、基板への転写パターンに近い参照画像が得られる。   On the other hand, a reference image is generated in parallel with or before and after steps S10 and S20 (S30). The development circuit 26 and the reference circuit 27 generate a reference image by processing drawing pattern data with a filter coefficient in order to emulate (simulate) the exposure conditions in the substrate exposure process. This filtering process is also referred to as a reference image learning process. Thus, by emulating the exposure conditions by the reference image learning step, a reference image close to the transfer pattern to the substrate can be obtained.

次に、比較回路25が、光学画像と参照画像とを比較してマスク1の欠陥を検出する(S40)。   Next, the comparison circuit 25 compares the optical image with the reference image to detect a defect in the mask 1 (S40).

次に、検出された欠陥が基板に転写されるか否かを判定する転写性評価を行う(S50)。転写性評価は、転写シミュレータに露光装置の照明条件等を入力することによって実行される。以下、転写性評価について説明する。   Next, transferability evaluation is performed to determine whether or not the detected defect is transferred to the substrate (S50). The transferability evaluation is executed by inputting illumination conditions of the exposure apparatus to the transfer simulator. Hereinafter, transferability evaluation will be described.

図3は、第1実施形態による転写性評価の一例を示すフロー図である。   FIG. 3 is a flowchart showing an example of transferability evaluation according to the first embodiment.

まず、自動認識回路31が、マスク1の描画パターンの基となる設計データまたはマスク1のパターンを撮像して得られた光学画像から、マスク1に描画されるパターン形状のうち代表パターン形状を自動で認識する。以下、図4(A)〜図4(C)を参照して、代表パターン形状の認識方法をより詳細に説明する。   First, the automatic recognition circuit 31 automatically selects a representative pattern shape among the pattern shapes drawn on the mask 1 from the design data that is the basis of the drawing pattern of the mask 1 or the optical image obtained by imaging the pattern of the mask 1. Recognize with. Hereinafter, the method for recognizing the representative pattern shape will be described in more detail with reference to FIGS. 4 (A) to 4 (C).

図4(A)〜図4(C)は、1ショットの光学画像または1ショット分の設計データを概念的に示した図である。例えば、光学画像は、フォトダイオードアレイ7を用いて撮像された1ショット(例えば、512×512ピクセル)の光学画像でよい。設計データは、画像に変換(展開)する前のデータであってよい。即ち、設計データを用いる場合、図4(A)〜図4(C)に示すような画像データに展開することなく、自動認識回路31は、パターン形状を設計データにおいて認識すればよい。   4A to 4C are diagrams conceptually showing one-shot optical images or one-shot design data. For example, the optical image may be an optical image of one shot (for example, 512 × 512 pixels) captured using the photodiode array 7. The design data may be data before being converted (developed) into an image. That is, when design data is used, the automatic recognition circuit 31 may recognize the pattern shape in the design data without developing the image data as shown in FIGS. 4 (A) to 4 (C).

図4(A)〜図4(C)において、領域A1は、ホールパターンの領域を示し、領域A2は、横ラインパターンの領域を示し、領域A3は、縦ラインパターンの領域を示す。   4A to 4C, a region A1 indicates a hole pattern region, a region A2 indicates a horizontal line pattern region, and a region A3 indicates a vertical line pattern region.

自動認識回路31は、設計データまたは光学画像に占める各パターン形状の占有面積の割合を算出する(S51)。例えば、図4(A)において、ホールパターンの領域A1の面積の割合は、光学画像または設計データの1ショットのうち約50%である。横ラインパターンの領域A2の面積の割合は、上記1ショットのうち約15%である。縦ラインパターンの領域A3の面積の割合は、上記1ショットのうち約15%である。その他のパターンの面積は、上記1ショットのうち約20%である。   The automatic recognition circuit 31 calculates the ratio of the occupied area of each pattern shape to the design data or the optical image (S51). For example, in FIG. 4A, the area ratio of the hole pattern region A1 is about 50% of one shot of the optical image or design data. The area ratio of the horizontal line pattern region A2 is about 15% of the one shot. The area ratio of the area A3 of the vertical line pattern is about 15% of the one shot. The area of other patterns is about 20% of the one shot.

図4(B)において、ホールパターンの領域A1の面積の割合は、上記1ショットのうち約20%である。横ラインパターンの領域A2の面積の割合は、上記1ショットのうち約15%である。縦ラインパターンの領域A3の面積の割合は、上記1ショットのうち約50%である。その他のパターンの面積は、光学画像または設計データの1ショットのうち約15%である。   In FIG. 4B, the area ratio of the area A1 of the hole pattern is about 20% of the one shot. The area ratio of the horizontal line pattern region A2 is about 15% of the one shot. The area ratio of the area A3 of the vertical line pattern is about 50% of the one shot. The area of the other pattern is about 15% of one shot of the optical image or design data.

図4(C)において、ホールパターンの領域A1の面積の割合は、上記1ショットのうち約20%である。横ラインパターンの領域A2の面積の割合は、上記1ショットのうち約40%である。縦ラインパターンの領域A3の面積の割合は、上記1ショットのうち約20%である。その他のパターンの面積は、光学画像または設計データの1ショットのうち約20%である。   In FIG. 4C, the area ratio of the hole pattern region A1 is about 20% of the one shot. The area ratio of the horizontal line pattern region A2 is about 40% of the one shot. The area ratio of the area A3 of the vertical line pattern is about 20% of the one shot. The area of other patterns is about 20% of one shot of an optical image or design data.

次に、自動認識回路31は、占有面積の割合の最も大きなパターン形状を代表パターン形状として抽出する(S52)。例えば、図4(A)では、ホールパターンの領域A1の面積の割合が最大であるので、自動認識回路31は、ホールパターンを代表パターン形状として抽出する。図4(B)では、縦ラインパターンの領域A3の面積の割合が最大であるので、自動認識回路31は、縦ラインパターンを代表パターン形状として抽出する。図4(C)では、横ラインパターンの領域A2の面積の割合が最大であるので、自動認識回路31は、横ラインパターンを代表パターン形状として抽出する。   Next, the automatic recognition circuit 31 extracts a pattern shape having the largest occupation area ratio as a representative pattern shape (S52). For example, in FIG. 4A, since the area ratio of the area A1 of the hole pattern is the maximum, the automatic recognition circuit 31 extracts the hole pattern as a representative pattern shape. In FIG. 4B, since the ratio of the area of the vertical line pattern region A3 is the maximum, the automatic recognition circuit 31 extracts the vertical line pattern as a representative pattern shape. In FIG. 4C, since the area ratio of the area A2 of the horizontal line pattern is the maximum, the automatic recognition circuit 31 extracts the horizontal line pattern as a representative pattern shape.

代表パターン形状の認識の後、あるいは、それと併行して、自動認識回路31は、代表パターン形状の寸法または該寸法からアンカーパターンを抽出する(S53)。自動認識回路31は、代表パターン形状をサイズまたは幅ごとに区分し、占有面積の割合の最も大きい区分のパターンをアンカーパターンとして抽出する。以下、図5(A)〜図5(C)を参照して、アンカーパターンの認識方法をより詳細に説明する。   After recognizing the representative pattern shape or concurrently therewith, the automatic recognition circuit 31 extracts the dimension of the representative pattern shape or the anchor pattern from the dimension (S53). The automatic recognition circuit 31 divides the representative pattern shape by size or width, and extracts a pattern of a section having the largest occupation area ratio as an anchor pattern. Hereinafter, the anchor pattern recognition method will be described in more detail with reference to FIGS. 5 (A) to 5 (C).

例えば、図5(A)〜図5(C)は、光学画像または設計データのうち代表パターン形状の例を示す概念図である。図5(A)は、様々な径を有するホールパターンを代表パターン形状として示している。図5(B)は、様々な線幅を有する縦ラインパターンを代表パターン形状として示している。図5(C)は、様々な線幅を有する横ラインパターンを代表パターン形状として示している。   For example, FIG. 5A to FIG. 5C are conceptual diagrams showing examples of representative pattern shapes in the optical image or design data. FIG. 5A shows hole patterns having various diameters as representative pattern shapes. FIG. 5B shows vertical line patterns having various line widths as representative pattern shapes. FIG. 5C shows horizontal line patterns having various line widths as representative pattern shapes.

図5(A)において、領域A11は、ほぼ等しい第1径を有するホールパターンの領域を示し、領域A12は、ほぼ等しい第2径を有するホールパターンの領域を示し、領域A13は、ほぼ等しい第3径を有するホールパターンの領域を示している。第1〜第3径は、互いに異なる径であるとする。自動認識回路31は、代表パターン形状に占める第1〜第3径の各ホールパターンの占有面積の割合を算出する。例えば、図5(A)において、領域A11の面積の割合は、代表パターン形状のうち約50%である。領域A12の面積の割合は、代表パターン形状のうち約15%である。領域A13の面積の割合は、代表パターン形状のうち約20%である。その他の面積の割合は、代表パターン形状のうち約15%である。   In FIG. 5A, a region A11 indicates a hole pattern region having a substantially equal first diameter, a region A12 indicates a hole pattern region having a substantially equal second diameter, and a region A13 has a substantially equal first diameter. An area of a hole pattern having three diameters is shown. The first to third diameters are different from each other. The automatic recognition circuit 31 calculates the ratio of the occupied area of each hole pattern having the first to third diameters in the representative pattern shape. For example, in FIG. 5A, the area ratio of the region A11 is about 50% of the representative pattern shape. The area ratio of the region A12 is about 15% of the representative pattern shape. The area ratio of the region A13 is about 20% of the representative pattern shape. The ratio of other areas is about 15% of the representative pattern shape.

図5(B)において、領域A21は、ほぼ等しい第1線幅を有する縦ラインパターンの領域を示し、領域A22は、ほぼ等しい第2線幅を有する縦ラインパターンの領域を示し、領域A23は、ほぼ等しい第3線幅を有する縦ラインパターンの領域を示している。第1〜第3線幅は、互いに異なる線幅であるとする。自動認識回路31は、代表パターン形状に占める第1〜第3線幅の各縦ラインパターンの占有面積の割合を算出する。例えば、図5(B)において、領域A21の面積の割合は、代表パターン形状のうち約20%である。領域A22の面積の割合は、代表パターン形状のうち約15%である。領域A23の面積の割合は、代表パターン形状のうち約50%である。その他の面積の割合は、代表パターン形状のうち約15%である。   In FIG. 5B, a region A21 represents a vertical line pattern region having a substantially equal first line width, a region A22 represents a vertical line pattern region having a substantially equal second line width, and a region A23 represents a region A23. , A vertical line pattern region having a substantially equal third line width is shown. The first to third line widths are different from each other. The automatic recognition circuit 31 calculates the ratio of the occupied area of each vertical line pattern having the first to third line widths in the representative pattern shape. For example, in FIG. 5B, the area ratio of the region A21 is about 20% of the representative pattern shape. The area ratio of the region A22 is about 15% of the representative pattern shape. The area ratio of the region A23 is about 50% of the representative pattern shape. The ratio of other areas is about 15% of the representative pattern shape.

図5(C)において、領域A31は、ほぼ等しい第4線幅を有する横ラインパターンの領域を示し、領域A32は、ほぼ等しい第5線幅を有する横ラインパターンの領域を示し、領域A33は、ほぼ等しい第6線幅を有する横ラインパターンの領域を示している。第4〜第6線幅は、互いに異なる線幅であるとする。自動認識回路31は、代表パターン形状に占める第4〜第6線幅の各横ラインパターンの占有面積の割合を算出する。例えば、図5(C)において、領域A31の面積の割合は、代表パターン形状のうち約20%である。領域A32の面積の割合は、代表パターン形状のうち約40%である。領域A33の面積の割合は、代表パターン形状のうち約20%である。その他の面積の割合は、代表パターン形状のうち約20%である。   In FIG. 5C, a region A31 indicates a horizontal line pattern region having a substantially equal fourth line width, a region A32 indicates a horizontal line pattern region having a substantially equal fifth line width, and a region A33 indicates a region A33. , A horizontal line pattern region having a substantially equal sixth line width is shown. The fourth to sixth line widths are different from each other. The automatic recognition circuit 31 calculates the ratio of the occupied area of each horizontal line pattern having the fourth to sixth line widths in the representative pattern shape. For example, in FIG. 5C, the area ratio of the region A31 is about 20% of the representative pattern shape. The area ratio of the region A32 is about 40% of the representative pattern shape. The area ratio of the region A33 is about 20% of the representative pattern shape. The ratio of other areas is about 20% of the representative pattern shape.

次に、自動認識回路31は、占有面積の割合の最も大きな寸法の代表パターン形状をアンカーパターンとして抽出する。例えば、図5(A)では、領域A11の面積の割合が最大であるので、自動認識回路31は、領域A11のホールパターンをアンカーパターンとして抽出する。図5(B)では、領域A23の面積の割合が最大であるので、自動認識回路31は、領域A23の縦ラインパターンをアンカーパターンとして抽出する。図5(C)では、領域A32の面積の割合が最大であるので、自動認識回路31は、領域A32の横ラインパターンをアンカーパターンとして抽出する。   Next, the automatic recognition circuit 31 extracts the representative pattern shape having the largest occupying area ratio as an anchor pattern. For example, in FIG. 5A, since the area ratio of the region A11 is the maximum, the automatic recognition circuit 31 extracts the hole pattern of the region A11 as an anchor pattern. In FIG. 5B, since the area ratio of the region A23 is the maximum, the automatic recognition circuit 31 extracts the vertical line pattern of the region A23 as an anchor pattern. In FIG. 5C, since the area ratio of the region A32 is the maximum, the automatic recognition circuit 31 extracts the horizontal line pattern of the region A32 as an anchor pattern.

次に、自動認識回路31は、アンカーパターンの寸法を認識する(S55)。   Next, the automatic recognition circuit 31 recognizes the dimension of the anchor pattern (S55).

次に、閾値比較回路32が、設計データまたは光学画像に占める代表パターン形状の占有面積の割合を自動認識回路31から受け取り、代表パターン形状の占有面積の割合を閾値と比較する(S56)。例えば、代表パターン形状の占有面積の割合が閾値よりも大きい場合(S56のYES)、条件推測回路33は、そのショットの露光において、第1照明条件が用いられると推定する(S57)。一方、代表パターン形状の占有面積の割合が閾値以下の場合(S56のNO)、条件推測回路33は、そのショットの露光において、第2照明条件が用いられると推定する(S58)。   Next, the threshold comparison circuit 32 receives the ratio of the occupied area of the representative pattern shape in the design data or the optical image from the automatic recognition circuit 31, and compares the ratio of the occupied area of the representative pattern shape with the threshold (S56). For example, when the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is larger than the threshold (YES in S56), the condition estimation circuit 33 estimates that the first illumination condition is used in the exposure of the shot (S57). On the other hand, when the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is equal to or less than the threshold (NO in S56), the condition estimating circuit 33 estimates that the second illumination condition is used in the exposure of the shot (S58).

次に、制御計算機30は、照明条件およびアンカーパターンの寸法を、転写シミュレータに入力する(S59)。そして、制御計算機30は、転写シミュレータを実行する(S60)。これにより、検出された欠陥が基板に転写されるか否かを判定することができる。尚、マスク1の描画パターンが基板への転写パターンのn倍体である場合、転写シミュレータに入力されるアンカーパターンの寸法は、マスク1の描画パターンの1/nとなる。   Next, the control computer 30 inputs illumination conditions and anchor pattern dimensions to the transfer simulator (S59). Then, the control computer 30 executes a transfer simulator (S60). Thereby, it can be determined whether or not the detected defect is transferred to the substrate. When the drawing pattern of the mask 1 is n times the transfer pattern to the substrate, the dimension of the anchor pattern input to the transfer simulator is 1 / n of the drawing pattern of the mask 1.

このように、本実施形態によれば、パターン検査装置100は、半導体製造における露光工程の照明条件等を自動認識し、その照明条件等を転写シミュレータへ自動で入力し、該転写シミュレータを実行することができる。これにより、半導体デバイスメーカから露光工程における照明条件等の情報が入手できない場合であっても、パターン検査装置100は、照明条件等を自動で認識し、自動で転写シミュレータを実行することができる。その結果、ユーザの入力作業や入力情報の確認作業が不要となり、転写性評価の時間(TAT(Turn Around Time)が短縮される。   Thus, according to the present embodiment, the pattern inspection apparatus 100 automatically recognizes the illumination conditions and the like of the exposure process in semiconductor manufacturing, automatically inputs the illumination conditions and the like to the transfer simulator, and executes the transfer simulator. be able to. Thereby, even when information such as illumination conditions in the exposure process cannot be obtained from the semiconductor device manufacturer, the pattern inspection apparatus 100 can automatically recognize the illumination conditions and execute the transfer simulator automatically. As a result, the user's input work and input information confirmation work are not required, and the transfer evaluation time (TAT (Turn Around Time)) is shortened.

(第2実施形態)
第1実施形態では、パターン検査装置100は、照明条件等を自動で認識し、照明条件等を自動で転写シミュレータに入力している。これに対し、第2実施形態では、パターン検査装置100が照明条件等を自動で認識しつつ、ユーザが照明条件等を転写シミュレータに入力する。この場合、入力情報診断回路300が、代表パターン形状に基づいて認識された照明条件等と、ユーザによって入力された照明条件等とを比較する。もし、両者に差違があった場合、モニタ41がその差違を表示する。これにより、ユーザは、入力ミスを容易に発見することができる。
(Second Embodiment)
In the first embodiment, the pattern inspection apparatus 100 automatically recognizes illumination conditions and the like, and automatically inputs the illumination conditions and the like to the transfer simulator. On the other hand, in the second embodiment, the pattern inspection apparatus 100 automatically recognizes the illumination conditions and the like, and the user inputs the illumination conditions and the like to the transfer simulator. In this case, the input information diagnosis circuit 300 compares the illumination condition or the like recognized based on the representative pattern shape with the illumination condition or the like input by the user. If there is a difference between the two, the monitor 41 displays the difference. Thereby, the user can easily find an input mistake.

例えば、半導体デバイスメーカから露光工程における照明条件等の情報が入手できた場合に、ユーザは、その照明条件等を転写シミュレータに手動で入力することができる。この場合、入力情報診断回路300は、パターン検査装置100において自動で認識された照明条件等と、ユーザによって入力された照明条件等とを比較する。これにより、ユーザによる入力ミスを発見することができる。これは、転写性評価の信頼性の向上に繋がる。   For example, when information such as illumination conditions in the exposure process can be obtained from a semiconductor device manufacturer, the user can manually input the illumination conditions and the like to the transfer simulator. In this case, the input information diagnostic circuit 300 compares the illumination condition automatically recognized by the pattern inspection apparatus 100 with the illumination condition input by the user. Thereby, the input mistake by a user can be discovered. This leads to improvement in reliability of transferability evaluation.

(第3実施形態)
照明条件等を自動認識するために用いられる光学画像は、マスク1の全ストライプの光学画像である必要は必ずしもない。
(Third embodiment)
The optical image used for automatically recognizing the illumination condition or the like is not necessarily an optical image of all the stripes of the mask 1.

図6は、第3実施形態によるマスク1のストライプの例を示す概念図である。マスク1には、6つのダイDが描画されている。パターン検査装置100は、マスク1をストライプST1〜ST14に仮想的に分割して撮像する。通常、ステージ系180は、光学系150からの光を或るストライプ(第1ストライプ)に沿って走査させるようにマスク1を移動させる。それと同時に、光学系150は第1ストライプの光学画像を撮像する。次のストライプ(第2ストライプ)を撮像するときには、ステージ系180は、第2ストライプの端部に移動し、同様に、光学系150からの光を第2ストライプに沿って走査させるようにマスク1を移動させる。それと同時に、光学系150が第2ストライプの光学画像を撮像する。マスク1の全体の光学画像を取得するためには、ステージ系180は、光学系150からの光を全ストライプに沿って走査させるようにマスク1を移動させる必要がある。   FIG. 6 is a conceptual diagram showing an example of stripes of the mask 1 according to the third embodiment. Six dies D are drawn on the mask 1. The pattern inspection apparatus 100 picks up an image by virtually dividing the mask 1 into stripes ST1 to ST14. Normally, the stage system 180 moves the mask 1 so that the light from the optical system 150 is scanned along a certain stripe (first stripe). At the same time, the optical system 150 captures an optical image of the first stripe. When imaging the next stripe (second stripe), the stage system 180 moves to the end of the second stripe, and similarly, the mask 1 so as to scan the light from the optical system 150 along the second stripe. Move. At the same time, the optical system 150 captures an optical image of the second stripe. In order to acquire the entire optical image of the mask 1, the stage system 180 needs to move the mask 1 so as to scan the light from the optical system 150 along all the stripes.

しかし、照明条件を自動認識するときには、光学系150は、離散的(間欠的)にストライプを撮像してもよい。この場合、ステージ系180は、1または複数のストライプに沿ってマスク1を撮像すると、その撮像されたストライプに隣接する1または複数のストライプをスキップして、光学系150からの光を離間したストライプへ移動させる。これにより、光学系150は、マスク1のダイのみに対応する離散的なストライプを撮像することができる。例えば、光学系150は、図6のストライプST2〜ST6、ST9〜ST13を撮像し、ストライプST1、ST7、ST8、ST14についてはスキップする。この場合、マスク1のダイ部分のみを撮像すれば足りるので、転写性評価のターンアラウンドタイムの短縮に繋がる。第3実施形態のその他の構成および動作は、第1実施形態のそれらと同様である。従って、第3実施形態は、第1実施形態と同様の効果を得ることができる。   However, when automatically recognizing the illumination condition, the optical system 150 may capture the stripes discretely (intermittently). In this case, when the stage system 180 images the mask 1 along one or more stripes, the stage system 180 skips one or more stripes adjacent to the imaged stripe and separates the light from the optical system 150. Move to. Thereby, the optical system 150 can image discrete stripes corresponding to only the die of the mask 1. For example, the optical system 150 images the stripes ST2 to ST6 and ST9 to ST13 in FIG. 6 and skips the stripes ST1, ST7, ST8, and ST14. In this case, only the die portion of the mask 1 needs to be imaged, which leads to a reduction in turnaround time for transferability evaluation. Other configurations and operations of the third embodiment are the same as those of the first embodiment. Therefore, the third embodiment can obtain the same effect as the first embodiment.

本実施形態によるパターン検査装置におけるデータ処理方法の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、データ処理方法の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやCD−ROM等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でもよい。また、データ処理方法の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線(無線通信も含む)を介して頒布してもよい。さらに、同プログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。   At least a part of the data processing method in the pattern inspection apparatus according to the present embodiment may be configured by hardware or software. When configured by software, a program for realizing at least a part of the functions of the data processing method may be stored in a recording medium such as a flexible disk or a CD-ROM, and read and executed by a computer. The recording medium is not limited to a removable medium such as a magnetic disk or an optical disk, but may be a fixed recording medium such as a hard disk device or a memory. A program that realizes at least a part of the functions of the data processing method may be distributed via a communication line (including wireless communication) such as the Internet. Further, the program may be distributed in a state where the program is encrypted, modulated or compressed, and stored in a recording medium via a wired line such as the Internet or a wireless line.

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。   Although several embodiments of the present invention have been described, these embodiments are presented by way of example and are not intended to limit the scope of the invention. These embodiments can be implemented in various other forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. These embodiments and their modifications are included in the scope and gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and the equivalents thereof.

100 パターン検査装置、200 転写性評価システム、300 入力情報診断回路、2 XYθテーブル、3 光源、4 偏光ビームスプリッタ、5 光学レンズ、7 フォトダイオードアレイ、8 センサ回路、9 オートローダ、10A X軸モータ、10B Y軸モータ、10C θ軸モータ、12 レーザ測長システム、30 制御計算機、15 オートローダ制御回路、17 テーブル制御回路、18 オートフォーカス制御回路、22 位置回路、25 比較回路、26 展開回路、27 参照回路、31 自動認識回路、32 閾値比較回路、33 条件推測回路、35 記憶部、41 モニタ、42 プリンタ 100 pattern inspection apparatus, 200 transferability evaluation system, 300 input information diagnostic circuit, 2 XYθ table, 3 light source, 4 polarization beam splitter, 5 optical lens, 7 photodiode array, 8 sensor circuit, 9 autoloader, 10A X-axis motor, 10B Y-axis motor, 10C θ-axis motor, 12 laser length measurement system, 30 control computer, 15 autoloader control circuit, 17 table control circuit, 18 autofocus control circuit, 22 position circuit, 25 comparison circuit, 26 unfolding circuit, 27 Circuit, 31 automatic recognition circuit, 32 threshold comparison circuit, 33 condition estimation circuit, 35 storage unit, 41 monitor, 42 printer

Claims (10)

パターンを基板に転写するために露光装置で用いられるマスクを載置して移動可能なステージと、前記ステージを移動させながら該ステージ上に載置された前記マスクの光学画像を取得する光学系と、前記マスクの描画パターンの基となる設計データに基づいて、前記光学画像に対応する参照画像を生成する参照系と、前記光学画像を用いて前記マスクの欠陥を検出する制御系とを備えたパターン検査装置を用いたパターン検査方法であって、
前記設計データまたは前記光学画像から、前記マスクに描画されるパターン形状のうち選択された或る形状を代表パターン形状として前記制御系で認識する工程と、
前記代表パターン形状に基づいて、前記露光装置でパターンを転写するときの照明条件を推測する工程と、
前記照明条件を、前記マスクの欠陥が前記基板に転写されるか否かを評価する転写シミュレータに入力する工程と、
前記転写シミュレータを実行する工程と、を具備するパターン検査方法。
A stage that can be moved by placing a mask used in an exposure apparatus to transfer a pattern to the substrate, and an optical system that acquires an optical image of the mask placed on the stage while moving the stage A reference system that generates a reference image corresponding to the optical image based on design data that is a basis of a drawing pattern of the mask, and a control system that detects a defect of the mask using the optical image. A pattern inspection method using a pattern inspection apparatus,
Recognizing a certain shape selected from among the pattern shapes drawn on the mask from the design data or the optical image as a representative pattern shape by the control system;
Estimating illumination conditions when transferring a pattern with the exposure apparatus based on the representative pattern shape;
Inputting the illumination condition into a transfer simulator for evaluating whether or not a defect of the mask is transferred to the substrate;
And a step of executing the transfer simulator.
前記代表パターン形状の占有面積の割合が閾値よりも大きい場合、第1照明条件を前記転写シミュレータに入力し、
前記代表パターン形状の占有面積の割合が前記閾値以下の場合、第2照明条件を前記転写シミュレータに入力する、請求項1に記載のパターン検査方法。
When the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is larger than a threshold value, the first illumination condition is input to the transfer simulator,
The pattern inspection method according to claim 1, wherein when the ratio of the occupied area of the representative pattern shape is equal to or less than the threshold value, the second illumination condition is input to the transfer simulator.
前記第1照明条件は、前記代表パターン形状に適した特定照明条件を示し、
前記第2照明条件は、様々なパターン形状に汎用可能な汎用照明条件を用いることを示す、請求項2に記載のパターン検査方法。
The first illumination condition indicates a specific illumination condition suitable for the representative pattern shape,
The pattern inspection method according to claim 2, wherein the second illumination condition indicates that a general-purpose illumination condition that can be generally used for various pattern shapes is used.
前記代表パターン形状のうち、占有面積の割合の最も大きな寸法を有するアンカーパターンを抽出する工程と、
前記照明条件とともに前記アンカーパターンの寸法を前記転写シミュレータに入力する、請求項1から請求項3のいずれか一項に記載のパターン検査方法。
Extracting the anchor pattern having the largest dimension of the occupied area ratio among the representative pattern shapes;
The pattern inspection method according to claim 1, wherein the dimension of the anchor pattern is input to the transfer simulator together with the illumination condition.
ユーザが前記照明条件を前記転写シミュレータに入力する場合、前記制御系は、前記代表パターン形状に基づいて認識された前記照明条件とユーザによって入力された前記照明条件とを比較する工程と、
前記代表パターン形状に基づいて認識された前記照明条件とユーザによって入力された前記照明条件とに差違がある場合、前記制御系は、該差違を表示する工程とをさらに具備する、請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のパターン検査方法。
When the user inputs the illumination condition to the transfer simulator, the control system compares the illumination condition recognized based on the representative pattern shape with the illumination condition input by the user;
The control system further includes a step of displaying the difference when there is a difference between the illumination condition recognized based on the representative pattern shape and the illumination condition input by a user. The pattern inspection method according to claim 4.
前記制御系は、前記代表パターン形状に基づいて自動で認識された前記照明条件を前記転写シミュレータに入力する、請求項1から請求項4のいずれか一項に記載のパターン検査方法。   5. The pattern inspection method according to claim 1, wherein the control system inputs the illumination condition automatically recognized based on the representative pattern shape to the transfer simulator. 6. 前記光学系は、前記マスクを複数のストライプに仮想的に分割して前記ステージを移動させながら該ストライプごとに前記マスクを撮像し、
前記代表パターン形状を認識する工程において、
前記ステージは、前記光学系が前記ストライプに沿って前記マスクを撮像するごとに1または複数のストライプをスキップし、
前記光学系は、前記マスクを離散的な前記ストライプごとに撮像することを特徴とした請求項1から請求項6のいずれか一項に記載のパターン検査方法。
The optical system images the mask for each stripe while virtually moving the stage by dividing the mask into a plurality of stripes,
In the step of recognizing the representative pattern shape,
The stage skips one or more stripes each time the optical system images the mask along the stripes,
The pattern inspection method according to claim 1, wherein the optical system images the mask for each discrete stripe.
前記照明条件および前記代表パターン形状の寸法を認識する工程において、前記制御系は、前記設計データをレイアウトアナライザで解析してから前記代表パターン形状を認識する、請求項1から請求項6のいずれか一項に記載のパターン検査方法。   7. The method according to claim 1, wherein in the step of recognizing the illumination condition and the dimension of the representative pattern shape, the control system recognizes the representative pattern shape after analyzing the design data with a layout analyzer. The pattern inspection method according to one item. 前記代表パターン形状の認識工程において、前記マスクの描画パターンの形状のうち占有面積の割合の最も大きな形状を前記代表パターン形状として認識することを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか一項に記載のパターン検査方法。   9. The method of claim 1, wherein in the step of recognizing the representative pattern shape, a shape having the largest occupied area ratio among shapes of the drawing pattern of the mask is recognized as the representative pattern shape. The pattern inspection method according to item. パターンを基板に転写するために露光装置で用いられるマスクを載置して移動可能なステージと、
前記ステージを移動させながら該ステージ上に載置された前記マスクの光学画像を取得する光学系と、
前記マスクの描画パターンの基となる設計データに基づいて、前記光学画像に対応する参照画像を生成する参照系と、
前記マスクの欠陥が前記基板に転写されるか否かを評価する転写シミュレータを格納する記憶部と、
前記光学画像を用いて前記マスクの欠陥を検出する制御系とを備え、
前記制御系は、
前記設計データまたは前記光学画像から、前記マスクに描画されるパターン形状のうち選択された或る形状を代表パターン形状として認識する認識回路と、
前記代表パターン形状に基づいて、前記露光装置でパターンを転写するときの照明条件を推測する推測回路と、
前記照明条件を、前記転写シミュレータに入力し、前記転写シミュレータを実行する制御回路とを備えたパターン検査装置。
A stage on which a mask used in an exposure apparatus for transferring the pattern to the substrate can be placed and moved;
An optical system for acquiring an optical image of the mask placed on the stage while moving the stage;
A reference system that generates a reference image corresponding to the optical image based on design data that is a basis of a drawing pattern of the mask;
A storage unit for storing a transfer simulator for evaluating whether or not a defect of the mask is transferred to the substrate;
A control system for detecting a defect of the mask using the optical image,
The control system is
A recognition circuit for recognizing as a representative pattern shape a certain shape selected from the pattern shapes drawn on the mask from the design data or the optical image;
Based on the representative pattern shape, an estimation circuit that estimates an illumination condition when a pattern is transferred by the exposure apparatus;
A pattern inspection apparatus comprising: a control circuit that inputs the illumination condition to the transfer simulator and executes the transfer simulator.
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