JP2019200052A - パターン検査装置及びパターン検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】電子ビームを用いて取得される画像を用いて欠陥検査を行う際に、ショットノイズのような大きなノイズが発生する場合でも検出不要な疑似欠陥の発生を低減可能な装置を提供する。【解決手段】パターン検査装置は、電子ビームを用いて、検査対象試料に形成された図形パターンの被検査画像を取得する画像取得機構１５０と、被検査画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成回路１１２と、図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する輪郭データ生成回路１３０と、被検査画像と参照画像とを比較する比較回路１０８と、輪郭データを用いて、比較によって欠陥と判定された少なくとも１つの欠陥の中から、輪郭線を基準に予め設定された範囲内の欠陥を有効欠陥として選定する欠陥選定回路１３２と、を備えたことを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、パターン検査装置及びパターン検査方法に関する。例えば、電子ビームを用いて取得された検査用の画像を検査するための手法に関する。

近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）の高集積化及び大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路線幅はますます狭くなってきている。そして、多大な製造コストのかかるＬＳＩの製造にとって、歩留まりの向上は欠かせない。しかし、１ギガビット級のＤＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に代表されるように、ＬＳＩを構成するパターンは、サブミクロンからナノメータのオーダーになっている。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。よって、半導体ウェハ上に転写された超微細パターンの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要とされている。その他、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。そのため、ＬＳＩ製造に使用される転写用マスクの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要とされている。

検査手法としては、半導体ウェハやリソグラフィマスク等の基板上に形成されているパターンを撮像した測定画像と、設計データ、あるいは基板上の同一パターンを撮像した測定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、同一基板上の異なる場所の同一パターンを撮像した測定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設計データ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測定画像とを比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ（ダイ−データベース）検査」がある。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。

上述したパターン検査装置には、レーザ光を検査対象基板に照射して、その透過像或いは反射像を撮像する装置の他、検査対象基板上を電子ビームで走査（スキャン）して、電子ビームの照射に伴い検査対象基板から放出される２次電子を検出して、パターン像を取得する検査装置の開発も進んでいる。電子ビームを用いた検査装置では、さらに、マルチビームを用いた装置の開発も進んでいる。紫外線等のレーザ光を用いて画像を取得する場合の光子の数に比べて、電子ビームを用いて画像を取得する場合の２次電子数が少ないために情報量が少なく、電子ビームを用いて得られる画像データではノイズの割合が相対的に大きくなり、ノイズの影響を大きく受けることになる。そのため、検出不要な所謂疑似欠陥が多発してしまうといった問題があった。例えばＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）等では、ノイズ低減にために、ガウシアンフィルタ等のフィルタ処理が利用される（例えば、特許文献１参照）。しかし、従来使用されていた平均フィルタ、ガウシアンフィルタ、或いはメジアンフィルタ等では、ショットノイズのようなランダムに発生する大きなノイズの影響を避けることが困難である。また、検査装置のスループット向上の観点からも多くの計算が必要になる複雑なデジタルフィルタ処理を行うことも困難である。

特許第２８２９９６８号公報

そこで、本発明の一態様は、電子ビームを用いて取得される画像を用いて欠陥検査を行う際に、ショットノイズのような大きなノイズが発生する場合でも検出不要な疑似欠陥の発生を低減可能な装置及び方法を提供する。

本発明の一態様のパターン検査装置は、
電子ビームを用いて、検査対象試料に形成された図形パターンの被検査画像を取得する被検査画像取得機構と、
被検査画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成部と、
図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する輪郭データ生成部と、
被検査画像と参照画像とを比較する比較部と、
輪郭データを用いて、比較によって欠陥と判定された少なくとも１つの欠陥の中から、輪郭線を基準に予め設定された範囲内の欠陥を有効欠陥として選定する欠陥選定部と、
を備えたことを特徴とする。

本発明の他の一態様のパターン検査装置は、
電子ビームを用いて、検査対象試料に形成された図形パターンの被検査画像を取得する被検査画像取得機構と、
被検査画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成部と、
図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを作成する輪郭データ作成部と、
輪郭データを用いて、被検査画像と参照画像とを加工する画像加工部と、
加工された被検査画像と加工された参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする。

また、画像加工部は、輪郭線を基準に予め設定された範囲外の領域を検査領域から除外するように被検査画像と参照画像とを加工すると好適である。

また、画像加工部は、被検査画像のデータと参照画像のデータとに対して、輪郭線からの距離に応じて重み付けを行うと好適である。

本発明の一態様のパターン検査方法は、
電子ビームを用いて、検査対象試料に形成された図形パターンの被検査画像を取得する工程と、
被検査画像に対応する参照画像を作成する工程と、
図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する工程と、
被検査画像と参照画像とを比較する工程と、
輪郭データを用いて、比較によって欠陥と判定された少なくとも１つの欠陥の中から、輪郭線を基準に予め設定された範囲内の欠陥を有効欠陥として選定し、出力する工程と、
を備えたことを特徴とする。

本発明の一態様によれば、電子ビームを用いて取得される画像を用いて欠陥検査を行う際に、ショットノイズのような大きなノイズが発生する場合でも検出不要な疑似欠陥の発生を低減できる。

実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。 実施の形態１における成形アパーチャアレイ基板の構成を示す概念図である。 実施の形態１における半導体基板に形成される複数のチップ領域の一例を示す図である。 実施の形態１におけるマルチビームの照射領域と測定用画素との一例を示す図である。 実施の形態１における取得画像の一例を示す図である。 実施の形態１における取得画像の拡大図の一例を示す図である。 実施の形態１における検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態１における比較回路内の構成の一例を示す構成図である。 実施の形態１における欠陥選定回路内の構成の一例を示す構成図である。 実施の形態１における欠陥の選定領域の一例を示す図である。 実施の形態１における欠陥選定工程の内部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態１における欠陥と近傍の輪郭線との一例を示す図である。 実施の形態１における被検査画像の検出強度分布の一例である。 実施の形態１における検査方法の変形例の要部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態２におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。 実施の形態２における検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態２における有効検査領域の一例を示す図である。 実施の形態１における画像加工回路内の構成の一例を示す構成図である。 実施の形態２における検査方法の変形例の要部工程を示すフローチャート図である。 実施の形態３の比較例（実施の形態２）における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係を示す図である。 実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の一例を示す図である。 実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の他の一例を示す図である。 実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の他の一例を示す図である。 実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の他の一例を示す図である。 実施の形態３における被検査画像の一例を示す図である。 実施の形態４の比較例１におけるフィルタ関数の一例を示す図である。 実施の形態４における輪郭線距離組合せフィルタ関数の一例を示す図である。 実施の形態４の比較例１におけるガウシアンフィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。 実施の形態４の比較例２における輝度差フィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。 実施の形態４の比較例３における輪郭線距離単独フィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。 実施の形態４の比較例４におけるバイラテラルフィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。 実施の形態４における輪郭線距離組合せフィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。 実施の形態４の変形例における輪郭線距離フィルタカーネルの一例を説明するための図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。図１において、基板に形成されたパターンを検査する検査装置１００は、電子ビーム検査装置の一例である。また、検査装置１００は、マルチビーム検査装置の一例である。さらに検査装置１００は、電子ビーム画像取得装置の一例である。さらに検査装置１００は、マルチビーム画像取得装置の一例である。検査装置１００は、画像取得機構１５０、及び制御系回路１６０を備えている。画像取得機構１５０は、電子ビームカラム１０２（電子鏡筒ともいう。）（マルチビームカラムの一例）、検査室１０３、検出回路１０６、チップパターンメモリ１２３、ステージ駆動機構１４２、及びレーザ測長システム１２２を備えている。電子ビームカラム１０２内には、電子銃２０１、照明レンズ２０２、成形アパーチャアレイ基板２０３、縮小レンズ２０５、制限アパーチャ基板２０６、対物レンズ２０７、主偏向器２０８、副偏向器２０９、一括ブランキング偏向器２１２、ビームセパレーター２１４、投影レンズ２２４，２２６、偏向器２２８、及びマルチ検出器２２２が配置されている。

検査室１０３内には、少なくともＸＹ平面上を移動可能なＸＹステージ１０５が配置される。ＸＹステージ１０５上には、検査対象となる基板１０１（試料）が配置される。基板１０１には、露光用マスク基板、及びシリコンウェハ等の半導体基板が含まれる。基板１０１が半導体基板である場合、半導体基板には複数のチップパターン（ウェハダイ）が形成されている。基板１０１が露光用マスク基板である場合、露光用マスク基板には、チップパターンが形成されている。チップパターンは、複数の図形パターンによって構成される。かかる露光用マスク基板に形成されたチップパターンが半導体基板上に複数回露光転写されることで、半導体基板には複数のチップパターン（ウェハダイ）が形成されることになる。以下、基板１０１が半導体基板である場合を主として説明する。基板１０１は、例えば、パターン形成面を上側に向けてＸＹステージ１０５に配置される。また、ＸＹステージ１０５上には、検査室１０３の外部に配置されたレーザ測長システム１２２から照射されるレーザ測長用のレーザ光を反射するミラー２１６が配置されている。マルチ検出器２２２は、電子ビームカラム１０２の外部で検出回路１０６に接続される。検出回路１０６は、チップパターンメモリ１２３に接続される。

制御系回路１６０では、検査装置１００全体を制御する制御計算機１１０が、バス１２０を介して、位置回路１０７、比較回路１０８、参照画像作成回路１１２、ステージ制御回路１１４、レンズ制御回路１２４、ブランキング制御回路１２６、偏向制御回路１２８、輪郭データ生成回路１３０、欠陥選定回路１３２、磁気ディスク装置等の記憶装置１０９、モニタ１１７、メモリ１１８、及びプリンタ１１９に接続されている。また、偏向制御回路１２８は、ＤＡＣ（デジタルアナログ変換）アンプ１４４，１４６に接続される。ＤＡＣアンプ１４４は、主偏向器２０８に接続され、ＤＡＣアンプ１４６は、副偏向器２０９に接続される。

また、チップパターンメモリ１２３は、比較回路１０８に接続されている。また、ＸＹステージ１０５は、ステージ制御回路１１４の制御の下に駆動機構１４２により駆動される。駆動機構１４２では、例えば、ステージ座標系におけるＸ方向、Ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータの様な駆動系が構成され、ＸＹステージ１０５が移動可能となっている。これらの、図示しないＸモータ、Ｙモータ、θモータは、例えばステップモータを用いることができる。ＸＹステージ１０５は、ＸＹθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能である。そして、ＸＹステージ１０５の移動位置はレーザ測長システム１２２により測定され、位置回路１０７に供給される。レーザ測長システム１２２は、ミラー２１６からの反射光を受光することによって、レーザ干渉法の原理でＸＹステージ１０５の位置を測長する。ステージ座標系は、例えば、マルチ１次電子ビームの光軸に直交する面に対して、Ｘ方向、Ｙ方向、θ方向が設定される。

電子銃２０１には、図示しない高圧電源回路が接続され、電子銃２０１内の図示しないフィラメントと引出電極間への高圧電源回路からの加速電圧の印加と共に、所定の引出電極（ウェネルト）の電圧の印加と所定の温度のカソードの加熱によって、カソードから放出された電子群が加速させられ、電子ビーム２００となって放出される。照明レンズ２０２、縮小レンズ２０５、対物レンズ２０７、及び投影レンズ２２４，２２６は、例えば電磁レンズが用いられ、共にレンズ制御回路１２４によって制御される。また、ビームセパレーター２１４もレンズ制御回路１２４によって制御される。一括ブランキング偏向器２１２、及び偏向器２２８は、それぞれ少なくとも２極の電極群により構成され、ブランキング制御回路１２６によって制御される。主偏向器２０８は、少なくとも４極の電極群により構成され、電極毎に配置されるＤＡＣアンプ１４４を介して、偏向制御回路１２８によって制御される。同様に、副偏向器２０９は、少なくとも４極の電極群により構成され、電極毎に配置されるＤＡＣアンプ１４６を介して、偏向制御回路１２８によって制御される。

ここで、図１では、実施の形態１を説明する上で必要な構成を記載している。検査装置１００にとって、通常、必要なその他の構成を備えていても構わない。

図２は、実施の形態１における成形アパーチャアレイ基板の構成を示す概念図である。図２において、成形アパーチャアレイ基板２０３には、２次元状の横（ｘ方向）ｍ_１列×縦（ｙ方向）ｎ_１段（ｍ_１，ｎ_１は２以上の整数）の穴（開口部）２２がｘ，ｙ方向に所定の配列ピッチで形成されている。図２の例では、２３×２３の穴（開口部）２２が形成されている場合を示している。各穴２２は、共に同じ寸法形状の矩形で形成される。或いは、同じ外径の円形であっても構わない。これらの複数の穴２２を電子ビーム２００の一部がそれぞれ通過することで、マルチビーム２０が形成されることになる。ここでは、横縦（ｘ，ｙ方向）が共に２列以上の穴２２が配置された例を示したが、これに限るものではない。例えば、横縦（ｘ，ｙ方向）どちらか一方が複数列で他方は１列だけであっても構わない。また、穴２２の配列の仕方は、図２のように、横縦が格子状に配置される場合に限るものではない。例えば、縦方向（ｙ方向）ｋ段目の列と、ｋ＋１段目の列の穴同士が、横方向（ｘ方向）に寸法ａだけずれて配置されてもよい。同様に、縦方向（ｙ方向）ｋ＋１段目の列と、ｋ＋２段目の列の穴同士が、横方向（ｘ方向）に寸法ｂだけずれて配置されてもよい。

画像取得機構１５０は、電子ビームによるマルチビーム２０を用いて、図形パターンが形成された基板１０１から図形パターンの被検査画像を取得する。以下、検査装置１００における画像取得機構１５０の動作について説明する。

電子銃２０１（放出源）から放出された電子ビーム２００は、照明レンズ２０２によりほぼ垂直に成形アパーチャアレイ基板２０３全体を照明する。成形アパーチャアレイ基板２０３には、図２に示すように、矩形の複数の穴２２（開口部）が形成され、電子ビーム２００は、すべての複数の穴２２が含まれる領域を照明する。複数の穴２２の位置に照射された電子ビーム２００の各一部が、かかる成形アパーチャアレイ基板２０３の複数の穴２２をそれぞれ通過することによって、例えば矩形の複数の電子ビーム（マルチビーム）２０ａ〜２０ｄ（図１の実線）（マルチ１次電子ビーム）が形成される。

形成されたマルチビーム２０ａ〜２０ｄは、その後、クロスオーバー（Ｃ．Ｏ．）を形成し、マルチビーム２０の各ビームのクロスオーバー位置に配置されたビームセパレーター２１４を通過した後、縮小レンズ２０５によって、縮小され、制限アパーチャ基板２０６に形成された中心の穴に向かって進む。ここで、成形アパーチャアレイ基板２０３と縮小レンズ２０５との間に配置された一括ブランキング偏向器２１２によって、マルチビーム２０ａ〜２０ｄ全体が一括して偏向された場合には、制限アパーチャ基板２０６の中心の穴から位置がはずれ、制限アパーチャ基板２０６によって遮蔽される。一方、一括ブランキング偏向器２１２によって偏向されなかったマルチビーム２０ａ〜２０ｄは、図１に示すように制限アパーチャ基板２０６の中心の穴を通過する。かかる一括ブランキング偏向器２１２のＯＮ／ＯＦＦによって、ブランキング制御が行われ、ビームのＯＮ／ＯＦＦが一括制御される。このように、制限アパーチャ基板２０６は、一括ブランキング偏向器２１２によってビームＯＦＦの状態になるように偏向されたマルチビーム２０ａ〜２０ｄを遮蔽する。そして、ビームＯＮになってからビームＯＦＦになるまでに形成された、制限アパーチャ基板２０６を通過したビーム群により、検査用のマルチビーム２０ａ〜２０ｄが形成される。制限アパーチャ基板２０６を通過したマルチビーム２０ａ〜２０ｄは、対物レンズ２０７により試料１０１面上に焦点が合わされ、所望の縮小率のパターン像（ビーム径）となり、主偏向器２０８及び副偏向器２０９によって、制限アパーチャ基板２０６を通過したマルチビーム２０全体が同方向に一括して偏向され、各ビームの基板１０１上のそれぞれの照射位置に照射される。かかる場合に、主偏向器２０８によって、マルチビーム２０が走査するマスクダイの基準位置にマルチビーム２０全体を一括偏向する。実施の形態１では、例えばＸＹステージ１０５を連続移動させながらスキャンを行う。そのため、主偏向器２０８は、さらにＸＹステージ１０５の移動に追従するように、トラッキング偏向を行う。そして、副偏向器２０９によって、各ビームがそれぞれ対応する領域内を走査するようにマルチビーム２０全体を一括偏向する。一度に照射されるマルチビーム２０は、理想的には成形アパーチャアレイ基板２０３の複数の穴２２の配列ピッチに上述した所望の縮小率（１／ａ）を乗じたピッチで並ぶことになる。このように、電子ビームカラム１０２は、一度に２次元状のｍ_１×ｎ_１本のマルチビーム２０を基板１０１に照射する。基板１０１の所望する位置にマルチビーム２０が照射されたことに起因して基板１０１からマルチビーム２０の各ビームに対応する、反射電子を含む２次電子の束（マルチ２次電子ビーム３００）（図１の点線）が放出される。

基板１０１から放出されたマルチ２次電子ビーム３００は、対物レンズ２０７によって、マルチ２次電子ビーム３００の中心側に屈折させられ、制限アパーチャ基板２０６に形成された中心の穴に向かって進む。制限アパーチャ基板２０６を通過したマルチ２次電子ビーム３００は、縮小レンズ２０５によって光軸とほぼ平行に屈折させられ、ビームセパレーター２１４に進む。

ここで、ビームセパレーター２１４はマルチビーム２０が進む方向（光軸）に直交する面上において電界と磁界を直交する方向に発生させる。電界は電子の進行方向に関わりなく同じ方向に力を及ぼす。これに対して、磁界はフレミング左手の法則に従って力を及ぼす。そのため電子の侵入方向によって電子に作用する力の向きを変化させることができる。ビームセパレーター２１４に上側から侵入してくるマルチビーム２０（１次電子ビーム）には、電界による力と磁界による力が打ち消し合い、マルチビーム２０は下方に直進する。これに対して、ビームセパレーター２１４に下側から侵入してくるマルチ２次電子ビーム３００には、電界による力と磁界による力がどちらも同じ方向に働き、マルチ２次電子ビーム３００は斜め上方に曲げられる。

斜め上方に曲げられたマルチ２次電子ビーム３００は、投影レンズ２２４，２２６によって、屈折させられながらマルチ検出器２２２に投影される。マルチ検出器２２２は、投影されたマルチ２次電子ビーム３００を検出する。マルチ検出器２２２は、例えば図示しないダイオード型の２次元センサを有する。そして、マルチビーム２０の各ビームに対応するダイオード型の２次元センサ位置において、マルチ２次電子ビーム３００の各２次電子がダイオード型の２次元センサに衝突して、電子を発生し、２次電子画像データを後述する画素毎に生成する。また、ＸＹステージ１０５を連続移動させながらスキャンを行うため、上述したようにトラッキング偏向が行われる。かかるトラッキング偏向に伴う偏向位置の移動に合わせて、偏向器２２８は、マルチ２次電子ビーム３００をマルチ検出器２２２の受光面における所望の位置に照射させるように偏向する。

図３は、実施の形態１における半導体基板に形成される複数のチップ領域の一例を示す図である。図３において、基板１０１が半導体基板（ウェハ）である場合、半導体基板（ウェハ）の検査領域３３０には、複数のチップ（ウェハダイ）３３２が２次元のアレイ状に形成されている。各チップ３３２には、露光用マスク基板に形成された１チップ分のマスクパターンが図示しない露光装置（ステッパ）によって例えば１／４に縮小されて転写されている。各チップ３３２内は、例えば、２次元状の横（ｘ方向）ｍ_２列×縦（ｙ方向）ｎ_２段（ｍ_２，ｎ_２は２以上の整数）個の複数のマスクダイ３３に分割される。実施の形態１では、かかるマスクダイ３３が単位検査領域となる。

図４は、実施の形態１におけるマルチビームの照射領域と測定用画素との一例を示す図である。図４において、各マスクダイ３３は、例えば、マルチビーム２０のビーム１本あたりのビームサイズでメッシュ状の複数のメッシュ領域に分割される。かかる各メッシュ領域が、測定用画素３６（単位照射領域）となる。図４の例では、８×８列のマルチビームの場合を示している。１回のマルチビーム２０の照射で照射可能な照射領域３４は、（基板１０１面上におけるマルチビーム２０のｘ方向のビーム間ピッチにｘ方向のビーム数を乗じたｘ方向サイズ）×（基板１０１面上におけるマルチビーム２０のｙ方向のビーム間ピッチにｙ方向のビーム数を乗じたｙ方向サイズ）で定義される。図１２の例では、照射領域３４がマスクダイ３３と同じサイズの場合を示している。但し、これに限るものではない。照射領域３４がマスクダイ３３よりも小さくても良い。或いは大きくても構わない。そして、照射領域３４内に、１回のマルチビーム２０の照射で照射可能な複数の測定用画素２８（１ショット時のビームの照射位置）が示されている。言い換えれば、隣り合う測定用画素２８間のピッチがマルチビームの各ビーム間のピッチとなる。図４の例では、隣り合う４つの測定用画素２８で囲まれると共に、４つの測定用画素２８のうちの１つの測定用画素２８を含む正方形の領域で１つのサブ照射領域２９を構成する。図４の例では、各サブ照射領域２９は、４×４画素３６で構成される場合を示している。

実施の形態１におけるスキャン動作では、マスクダイ３３毎にスキャン（走査）される。図４の例では、ある１つのマスクダイ３３を走査する場合の一例を示している。マルチビーム２０がすべて使用される場合には、１つの照射領域３４内には、ｘ，ｙ方向に（２次元状に）ｍ_１×ｎ_１個のサブ照射領域２９が配列されることになる。１つ目のマスクダイ３３にマルチビーム２０が照射可能な位置にＸＹステージ１０５を移動させる。そして、主偏向器２０８によって、ＸＹステージ１０５の移動に追従するように、トラッキング偏向を行いながら、トラッキング偏向されている状態で、副偏向器２０９によって、当該マスクダイ３３を照射領域３４として当該マスクダイ３３内を走査（スキャン動作）する。マルチビーム２０を構成する各ビームは、互いに異なるいずれかのサブ照射領域２９を担当することになる。そして、各ショット時に、各ビームは、担当サブ照射領域２９内の同じ位置に相当する１つの測定用画素２８を照射することになる。図４の例では、副偏向器２０９によって、各ビームは、１ショット目に担当サブ照射領域２９内の最下段の右から１番目の測定用画素３６を照射するように偏向される。そして、１ショット目の照射が行われる。続いて、副偏向器２０９によってマルチビーム２０全体を一括してｙ方向に１測定用画素３６分だけビーム偏向位置をシフトさせ、２ショット目に担当サブ照射領域２９内の下から２段目の右から１番目の測定用画素３６を照射する。同様に、３ショット目に担当サブ照射領域２９内の下から３段目の右から１番目の測定用画素３６を照射する。４ショット目に担当サブ照射領域２９内の下から４段目の右から１番目の測定用画素３６を照射する。次に、副偏向器２０９によってマルチビーム２０全体を一括して最下段の右から２番目の測定用画素３６の位置にビーム偏向位置をシフトさせ、同様に、ｙ方向に向かって、測定用画素３６を順に照射していく。かかる動作を繰り返し、１つのビームで１つのサブ照射領域２９内のすべての測定用画素３６を順に照射していく。１回のショットでは、成形アパーチャアレイ基板２０３の各穴２２を通過することによって形成されたマルチビームによって、最大で各穴２２と同数の複数のビームショットに応じたマルチ２次電子ビーム３００が一度に検出される。

以上のように、マルチビーム２０全体では、マスクダイ３３を照射領域３４として走査（スキャン）することになるが、各ビームは、それぞれ対応する１つのサブ照射領域２９を走査することになる。そして、１つのマスクダイ３３の走査（スキャン）が終了すると、隣接する次のマスクダイ３３が照射領域３４になるように移動して、かかる隣接する次のマスクダイ３３の走査（スキャン）を行う。かかる動作を繰り返し、各チップ３３２の走査を進めていく。マルチビーム２０のショットにより、その都度、照射された測定用画素３６から２次電子ビームが放出され、マルチ検出器２２２にて検出される。マルチ検出器２２２は、各測定用画素３６から上方に放出された２次電子ビーム１１を測定用画素３６毎（或いはサブ照射領域２９毎）に検出する。

以上のようにマルチビーム２０を用いて走査することで、シングルビームで走査する場合よりも高速にスキャン動作（測定）ができる。なお、ステップアンドリピート動作で各マスクダイ３３のスキャンを行っても良いし、ＸＹステージ１０５を連続移動させながら各マスクダイ３３のスキャンを行う場合であってもよい。照射領域３４がマスクダイ３３よりも小さい場合には、当該マスクダイ３３中で照射領域３４を移動させながらスキャン動作を行えばよい。

なお、ここでは、ビーム間ピッチサイズの矩形となるサブ照射領域２９を１本のビームでスキャンする場合を一例として示したが、これに限るものではない。サブ照射領域２９を複数のビームでスキャンしても良い。いずれにしても、照射漏れが無いように、検査領域内の各画素がマルチビーム２０のいずれかのビームの照射を受ければ良い。

基板１０１が露光用マスク基板である場合には、露光用マスク基板に形成された１チップ分のチップ領域を例えば上述したマスクダイ３３のサイズで短冊状に複数のストライプ領域に分割する。そして、ストライプ領域毎に、上述した動作と同様の走査で各マスクダイ３３を走査すればよい。露光用マスク基板におけるマスクダイ３３のサイズは、転写前のサイズなので半導体基板のマスクダイ３３の４倍のサイズとなる。そのため、照射領域３４が露光用マスク基板におけるマスクダイ３３よりも小さい場合には、１チップ分のスキャン動作が増加する（例えば４倍）ことになる。しかし、露光用マスク基板には１チップ分のパターンが形成されるので、４チップよりも多くのチップが形成される半導体基板に比べてスキャン回数は少なくて済む。

以上のように、画像取得機構１５０は、マルチビーム２０を用いて、図形パターンが形成された被検査基板１０１上を走査し、マルチビーム２０が照射されたことに起因して被検査基板１０１から放出される、マルチ２次電子ビーム３００を検出する。マルチ検出器２２２によって検出された各測定用画素３６からの２次電子の検出データ（２次電子画像：測定画像：被検査画像）は、測定順に検出回路１０６に出力される。検出回路１０６内では、図示しないＡ／Ｄ変換器によって、アナログの検出データがデジタルデータに変換され、チップパターンメモリ１２３に格納される。このようにして、画像取得機構１５０は、基板１０１上に形成されたパターンの測定画像を取得する。そして、例えば、１つのチップ３３２分の検出データが蓄積された段階で、チップパターンデータとして、位置回路１０７からの各位置を示す情報と共に、比較回路１０８に転送される。

図５は、実施の形態１における取得画像の一例を示す図である。図５（ａ）の例では、画像取得機構１５０による撮像されたラインパターンの画像の一例を示している。図５（ｂ）では、図５（ａ）のラインパターン画像の検出強度の一例を示している。

図６は、実施の形態１における取得画像の拡大図の一例を示す図である。図６（ａ）では、図５（ａ）に示したラインパターンの画像の拡大図の一例を示している。図６（ｂ）では、図６（ａ）の画像の検出強度の一例を示している。

図５（ａ）及び図６（ａ）に示すラインパターン画像では、１画素に入る電子数が例えば５０〜５００程度となる。ショットノイズはほぼ電子数の平方根で近似できるため、例えば平均１００個／画素の電子数の検査装置なら、１０個（＝１０％）のノイズが常に存在する。欠陥の検出閾値がフルレンジの１０％差以下に設定される（２５６階調なら２５．６階調差）場合、ショットノイズに起因する疑似欠陥を多数発生させることになる。もちろん、確率分布のため閾値を上げても少なからずショットノイズ起因の疑似欠陥の発生は避けられない。一方、パターン検査では、図形パターンのエッジ付近の欠陥を検出できれば良い。そこで、実施の形態１では、図形パターンの輪郭線を基準にして、検査対象範囲を限定する。以下、具体的に説明する。

図７は、実施の形態１における検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。図７において、実施の形態１における検査方法は、被検査画像取得工程（Ｓ１０２）と、参照画像作成工程（Ｓ１０４）と、位置合わせ工程（Ｓ１１０）と、比較工程（Ｓ１１２）と、輪郭データ生成工程（Ｓ１２０）と、欠陥選定工程（Ｓ１３０）と、いう一連の工程を実施する。

被検査画像取得工程（Ｓ１０２）として、被検査画像取得機構１５０は、マルチビーム２０（電子ビーム）を用いて、基板１０１（検査対象試料）に形成された図形パターンの被検査画像を取得する。基板１０１上に形成されたパターンの測定画像を取得するための動作は、上述した通りである。

参照画像作成工程（Ｓ１０４）として、参照画像作成回路１１２（参照画像作成部）は、被検査画像に対応する参照画像を作成する。参照画像作成回路１１２は、基板１０１にパターンを形成する基になった設計データ、或いは基板１０１に形成されたパターンの露光イメージデータに定義された設計パターンデータに基づいて、フレーム領域毎に、参照画像を作成する。フレーム領域として、例えばマスクダイ３３を用いると好適である。具体的には、以下のように動作する。まず、記憶装置１０９から制御計算機１１０を通して設計パターンデータを読み出し、読み出された設計パターンデータに定義された各図形パターンを２値ないしは多値のイメージデータに変換する。

ここで、設計パターンデータに定義される図形は、例えば長方形や三角形を基本図形としたもので、例えば、図形の基準位置における座標（ｘ、ｙ）、辺の長さ、長方形や三角形等の図形種を区別する識別子となる図形コードといった情報で各パターン図形の形、大きさ、位置等を定義した図形データが格納されている。

かかる図形データとなる設計パターンデータが参照画像作成回路１１２に入力されると図形ごとのデータにまで展開し、その図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして２値ないしは多値の設計パターン画像データに展開し、出力する。言い換えれば、設計データを読み込み、検査領域を所定の寸法を単位とするマス目として仮想分割してできたマス目毎に設計パターンにおける図形が占める占有率を演算し、ｎビットの占有率データを出力する。例えば、１つのマス目を１画素として設定すると好適である。そして、１画素に１／２^８（＝１／２５６）の分解能を持たせるとすると、画素内に配置されている図形の領域分だけ１／２５６の小領域を割り付けて画素内の占有率を演算する。そして、８ビットの占有率データとして参照回路１１２に出力する。かかるマス目（検査画素）は、測定データの画素に合わせればよい。

次に、参照画像作成回路１１２は、図形のイメージデータである設計パターンの設計画像データに適切なフィルタ処理を施す。測定画像としての光学画像データは、光学系によってフィルタが作用した状態、言い換えれば連続変化するアナログ状態にあるため、画像強度（濃淡値）がデジタル値の設計側のイメージデータである設計画像データにもフィルタ処理を施すことにより、測定データに合わせることができる。作成された参照画像の画像データは比較回路１０８に出力される。

図８は、実施の形態１における比較回路内の構成の一例を示す構成図である。図８において、比較回路１０８内には、磁気ディスク装置等の記憶装置５０，５２，５６、被検査画像生成部５４、位置合わせ部５７、及び比較部５８が配置される。被検査画像生成部５４、位置合わせ部５７、及び比較部５８といった各「〜部」は、処理回路を含み、その処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜部」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。被検査画像生成部５４、位置合わせ部５７、及び比較部５８内に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度図示しないメモリ、或いはメモリ１１８に記憶される。

比較回路１０８内では、転送されたストライプパターンデータ（或いはチップパターンデータ）が、位置回路１０７からの各位置を示す情報と共に、記憶装置５０に一時的に格納される。また、転送された参照画像データが、記憶装置５２に一時的に格納される。

次に、被検査画像生成部５４は、ストライプパターンデータ（或いはチップパターンデータ）を用いて、所定のサイズのフレーム領域（単位検査領域）毎、フレーム画像（被検査画像）を生成する。フレーム画像として、例えば、ここでは、マスクダイ３３の画像を生成する。但し、フレーム領域のサイズはこれに限るものではない。生成されたフレーム画像（例えばマスクダイ画像）は、記憶装置５６に格納される。

位置合わせ工程（Ｓ１１０）として、位置合わせ部５７は、被検査画像となるウェハダイ画像と、当該ウェハダイ画像に対応する参照画像とを読み出し、画素３６より小さいサブ画素単位で、両画像を位置合わせする。例えば、最小２乗法で位置合わせを行えばよい。

比較工程（Ｓ１１２）として、比較部５８は、ウェハダイ画像（被検査画像）と参照画像とを比較する。比較部５８は、所定の判定条件に従って画素３６毎に両者を比較し、例えば形状欠陥といった欠陥の有無を判定する。例えば、画素３６毎の階調値差が判定閾値Ｔｈよりも大きければ欠陥と判定する。そして、比較結果が出力される。比較結果は、記憶装置１０９に出力されると共に、欠陥選定回路１３２に出力される。上述したように、この段階では、ショットノイズ等に起因する疑似欠陥を多数発生させることになる。

輪郭データ生成工程（Ｓ１２０）として、輪郭データ生成回路１３０（輪郭データ生成部）は、図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する。具体的には、以下のように動作する。輪郭データ生成回路１３０は、記憶装置１０９に記憶された、比較対象の参照画像を作成する基になった設計パターンデータを読み出し、図形パターン毎に、図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する。生成された輪郭データは、記憶装置１０９に出力されると共に、欠陥選定回路１３２に出力される。

図９は、実施の形態１における欠陥選定回路内の構成の一例を示す構成図である。図９において、欠陥選定回路１３２内には、磁気ディスク装置等の記憶装置６０，６２，６６，６７，６８、探索部６３、距離演算部６４、及び判定部６５が配置される。探索部６３、距離演算部６４、及び判定部６５といった各「〜部」は、処理回路を含み、その処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜部」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。探索部６３、距離演算部６４、及び判定部６５内に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度図示しないメモリ、或いはメモリ１１８に記憶される。

欠陥選定工程（Ｓ１３０）として、欠陥選定回路１３２（欠陥選定部）は、輪郭データを用いて、比較によって欠陥と判定された少なくとも１つの欠陥の中から、図形パターンの輪郭線を基準に予め設定された範囲内の欠陥を有効欠陥として選定する。

図１０は、実施の形態１における欠陥の選定領域の一例を示す図である。図１０では、図形パターンの輪郭線１０に対して、外側に有効距離として法線距離Ｌ離れた外周線１２と、図形パターンの輪郭線１０に対して、内側に有効距離として法線距離Ｌ’離れた内周線１４とが示されている。実施の形態１では、図形パターンの輪郭線１０と外周線１２との間の領域で生じた欠陥２１ａを有効欠陥として選定する。同様に、図形パターンの輪郭線１０と内周線１４との間の領域で生じた欠陥２１ｂを有効欠陥として選定する。一方、外周線１２よりも外側の領域で生じた欠陥２１ｃを無効欠陥として選定する。同様に、内周線１４よりも内側の領域で生じた欠陥２１ｄを無効欠陥として選定する。かかる選定処理の動作について具体的に説明する。

図１１は、実施の形態１における欠陥選定工程の内部工程を示すフローチャート図である。図１１において、欠陥選定工程（Ｓ１３０）は、その内部工程として、探索工程（Ｓ１０）と、最短距離演算工程（Ｓ１２）と、判定工程（Ｓ１４）と、の一連の工程を実施する。

探索工程（Ｓ１０）として、探索部６３は、輪郭データを用いて、欠陥と判定された欠陥位置に最も近い輪郭線を探索する。

図１２は、実施の形態１における欠陥と近傍の輪郭線との一例を示す図である。図１２の例では、欠陥２１の近傍に、矩形パターンの輪郭線１０ａと、多角形パターンの輪郭線１０ｂの一部とが一例として示されている。探索部６３は、欠陥位置を中心に探索円を広げていく。そして、欠陥位置に最も近い輪郭線を探索する。図１２の例では、欠陥２１が図形パターンの外側に位置する場合を示したがこれに限るものではない。図形パターンの内部に欠陥２１が位置する場合であっても構わない。

最短距離演算工程（Ｓ１２）として、距離演算部６４は、欠陥位置から輪郭線までの最短距離を演算する。距離演算部６４は、原則、欠陥位置から探索された輪郭線までの輪郭線に対する法線方向の距離（法線距離）を最短距離として演算する。図１１の例に示すように、例えば、矩形パターンの輪郭線１０ａでは、輪郭線までの法線距離を最短距離として演算する。但し、多角形パターンの輪郭線１０ｂでは、輪郭線同士が接続する角が最初に現れる。かかる場合には、かかる角までの距離を最短距離として演算すればよい。

判定工程（Ｓ１４）として、判定部６５は、検出された欠陥毎に、欠陥位置から輪郭線までの最短距離が予め設定された有効距離内かどうかを判定する。有効距離を示すパラメータ（マスキングパラメータ）は、予め記憶装置６６に格納しておく。以下、具体的に説明する。

図１３は、実施の形態１における被検査画像の検出強度分布の一例である。図１３において、図形パターンのエッジを示す検出強度分布の立ち上がり部分（或いは立ち下がり部分）での検出強度分布の最大値を１００とし、最小値をゼロとした場合、５０％の中間レベルを図形パターンのエッジ（輪郭線）とすると、図形パターンのエッジ（輪郭線）から、例えば、２０％レベルまでの距離Ａと、図形パターンのエッジ（輪郭線）から、例えば、８０％レベルまでの距離Ｂと、を有効距離（マスキングパラメータ）とすると好適である。例えば、参照画像の１〜５画素（例えば２画素）分の距離をマスキングパラメータとして設定すると好適である。

判定部６５は、欠陥位置から輪郭線までの最短距離が予め設定された有効距離よりも小さければ（欠陥位置が輪郭線に近ければ）、有効欠陥として記憶装置６７にかかる欠陥のデータを格納する。判定部６５は、欠陥位置から輪郭線までの最短距離が予め設定された有効距離よりも大きければ（欠陥位置が輪郭線に近くなければ）、無効欠陥として記憶装置６８にかかる欠陥のデータを格納する。かかる判定処理により、検出された少なくとも１つの欠陥の中から、図形パターンの輪郭線を基準に予め設定された範囲内の有効欠陥が選定される。そして、選定結果が出力される。選定結果は、記憶装置１０９、モニタ１１７、若しくはメモリ１１８に出力される、或いはプリンタ１１９より出力されればよい。

以上のように、図形パターン内外に輪郭線を基準として有効距離内の欠陥に絞ることで、検査に不必要な領域の欠陥データを排除する。これにより、ショットノイズ起因等の疑似欠陥を大幅に低減できる。特に、図１３に示したように、図形パターンのエッジを示す検出強度分布の立ち上がり部分（或いは立ち下がり部分）の中間部分の範囲を輪郭線から有効距離内の範囲とすることで、ショットノイズ起因の疑似欠陥を実質的に排除できる。

ここで、上述した例では、図７に示したように、検査手法として、ダイ−データベース検査を行う場合の一例について説明した。但し、検査手法は、ダイ−データベース検査に限るものではない。

図１４は、実施の形態１における検査方法の変形例の要部工程を示すフローチャート図である。図１４では、検査手法として、ダイ−ダイ検査を行う場合の一例について示している。図１４において、実施の形態１における検査方法の変形例は、被検査画像取得工程（Ｓ１０２）と、位置合わせ工程（Ｓ１１０）と、比較工程（Ｓ１１２）と、輪郭データ生成工程（Ｓ１２２）と、欠陥選定工程（Ｓ１３０）と、いう一連の工程を実施する。

被検査画像取得工程（Ｓ１０２）の内容は上述した内容と同様である。ダイ−ダイ検査では、同じパターンが形成されたダイのフレーム画像同士を比較する。よって、ダイ（１）となるウェハダイ３３２の一部の領域のマスクダイ画像と、ダイ（２）となる別のウェハダイ３３２の対応する領域のマスクダイ画像と、を用いる。

位置合わせ工程（Ｓ１１０）として、位置合わせ部５７は、被検査画像となる、ダイ（１）のウェハダイ画像と、ダイ（２）のウェハダイ画像とを読み出し、画素３６より小さいサブ画素単位で、両画像を位置合わせする。例えば、最小２乗法で位置合わせを行えばよい。

比較工程（Ｓ１１２）として、比較部５８は、ダイ（１）のウェハダイ画像と、ダイ（２）のウェハダイ画像とを比較する。ここでは、ダイ（１）のウェハダイ画像と、ダイ（２）のウェハダイ画像との一方が参照画像（例えば、ダイ（１））となり、他方が被検査画像（例えば、ダイ（２））となる。比較の仕方はダイ−データベース検査の場合と同様で構わない。そして、比較結果が出力される。比較結果は、記憶装置１０９に出力されると共に、欠陥選定回路１３２に出力される。上述したように、この段階では、ショットノイズ等に起因する疑似欠陥を多数発生させることになる。

輪郭データ生成工程（Ｓ１２２）として、輪郭データ生成回路１３０（輪郭データ生成部）は、図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する。具体的には、以下のように動作する。ダイ−ダイ検査を行う場合、設計パターンデータが存在しない場合が多い。そこで、輪郭データ生成回路１３０は、参照画像として使用する例えばダイ（１）のウェハダイ画像を比較回路１０８内の記憶装置５６から読み出し、図形パターンを抽出する。そして、輪郭データ生成回路１３０は、抽出された図形パターン毎に、図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する。輪郭線の位置は、図１３に示したように、図形パターンのエッジを示す検出強度分布の立ち上がり部分（或いは立ち下がり部分）の例えば５０％の階調レベル位置とすればよい。生成された輪郭データは、記憶装置１０９に出力されると共に、欠陥選定回路１３２に出力される。

欠陥選定工程（Ｓ１３０）の内容は上述した内容と同様である。このように、輪郭線を使った欠陥選定は、ダイ−ダイ検査についても適用できる。

以上のように、実施の形態１によれば、電子ビームを用いて取得される画像を用いて欠陥検査を行う際に、ショットノイズのような大きなノイズが発生する場合でも検出不要な疑似欠陥の発生を低減できる。

実施の形態２．
実施の形態１では、先に欠陥を検出してから、有効欠陥の領域を限定する構成について説明した。実施の形態２では、先に検査領域を限定してから検査を行う構成について説明する。以下、特に説明しない点は、実施の形態１と同様で構わない。

図１５は、実施の形態２におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。図１５において、欠陥選定回路１３２の代わりに画像加工回路１３４を配置した点以外は、図１と同様である。

図１６は、実施の形態２における検査方法の要部工程を示すフローチャート図である。図１６において、実施の形態２における検査方法は、被検査画像取得工程（Ｓ１０２）と、参照画像作成工程（Ｓ１０４）と、輪郭データ生成工程（Ｓ１２０）と、データ加工工程（Ｓ１４０）と、位置合わせ工程（Ｓ１５０）と、比較工程（Ｓ１５２）と、いう一連の工程を実施する。データ加工工程（Ｓ１４０）は、内部工程として、参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）と、被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）と、を実施する。

被検査画像取得工程（Ｓ１０２）と、参照画像作成工程（Ｓ１０４）と、輪郭データ生成工程（Ｓ１２０）と、の各工程の内容は実施の形態１と同様である。但し、被検査画像取得工程（Ｓ１０２）において、例えば、１つのチップ３３２分の検出データが蓄積された段階で、チップパターンデータとして、位置回路１０７からの各位置を示す情報と共に、画像加工回路１３４に転送される。また、参照画像作成工程（Ｓ１０４）において、作成された参照画像は、画像加工回路１３４に転送される。また、生成された輪郭データは、記憶装置１０９に出力されると共に、画像加工回路１３４に出力される。

データ加工工程（Ｓ１４０）として、画像加工回路１３４（画像加工部）は、輪郭データを用いて、被検査画像と参照画像とを加工する。

図１７は、実施の形態２における有効検査領域の一例を示す図である。図１７の例では、例えば、参照画像３１内に輪郭線１０ａで示す十字形状の図形パターンと、輪郭線１０ｂで示す矩形の図形パターンとが配置される場合を示している。図１７において、図形パターンの輪郭線１０ａに対して、外側に有効距離として法線距離Ｌ離れた外周線１２ａと、図形パターンの輪郭線１０ａに対して、内側に有効距離として法線距離Ｌ’離れた内周線１４ａとが示されている。同様に、図形パターンの輪郭線１０ｂに対して、外側に有効距離として法線距離Ｌ離れた外周線１２ｂと、図形パターンの輪郭線１０ｂに対して、内側に有効距離として法線距離Ｌ’離れた内周線１４ｂとが示されている。実施の形態２では、図形パターンの輪郭線１０ａと外周線１２ａとの間の領域と、図形パターンの輪郭線１０ａと内周線１４ａとの間の領域と、図形パターンの輪郭線１０ｂと外周線１２ｂとの間の領域と、図形パターンの輪郭線１０ｂと内周線１４ｂとの間の領域と、を有効検査領域とする。そのため、画像加工回路１３４は、輪郭線を基準に予め設定された範囲外の領域を検査領域から除外するように被検査画像３０と参照画像３１とを加工する。図１７の例では、被検査画像３０と参照画像３１とについて、外周線１２ａ，１２ｂよりも外側の領域Ａを有効検査領域から除外する。内周線１４ａよりも内側の領域Ｂと、内周線１４ｂよりも内側の領域Ｃと、を有効検査領域から除外する。そのために以下のように動作する。

図１８は、実施の形態１における画像加工回路内の構成の一例を示す構成図である。図１８において、画像加工回路１３４内には、磁気ディスク装置等の記憶装置７０，７１，７２，７９，８０，８２，８３、輪郭線抽出部７３、検査領域設定部７５、データ加工部７６、及び被検査画像生成部８１が配置される。データ加工部７６内には画像加工部７７，７８が配置される。輪郭線抽出部７３、検査領域設定部７５、データ加工部７６（画像加工部７７，画像加工部７８）、及び被検査画像生成部８１といった各「〜部」は、処理回路を含み、その処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜部」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。輪郭線抽出部７３、検査領域設定部７５、データ加工部７６（画像加工部７７，画像加工部７８）、及び被検査画像生成部８１内に必要な入力データ或いは演算された結果はその都度図示しないメモリ、或いはメモリ１１８に記憶される。

画像加工回路１３４内では、入力された輪郭データは、記憶装置７０に格納される。また、転送されたストライプパターンデータ（或いはチップパターンデータ）が、位置回路１０７からの各位置を示す情報と共に、記憶装置７１に一時的に格納される。また、転送された参照画像データ（参照画像（ａ））が、記憶装置７２に一時的に格納される。また、記憶装置８３には、有効距離を示すパラメータ（マスキングパラメータ）が予め記憶されている。

次に、被検査画像生成部８１は、ストライプパターンデータ（或いはチップパターンデータ）を用いて、所定のサイズのフレーム領域（単位検査領域）毎、フレーム画像（被検査画像）を生成する。フレーム画像として、例えば、ここでは、マスクダイ３３の画像を生成する。但し、フレーム領域のサイズはこれに限るものではない。生成されたフレーム画像（例えばマスクダイ画像）（被検査画像（ａ））は、記憶装置８２に格納される。

輪郭線抽出工程として、輪郭線抽出部７３は、輪郭データを参照して、参照画像（ａ）毎に、対象となる参照画像（ａ）（データ加工前）内に配置される図形パターンの輪郭線１０を抽出する。

検査領域設定工程として、検査領域設定部７５は、図形パターン毎に、図形パターンの輪郭線１０と、図形パターンの輪郭線１０に沿って輪郭線の法線方向にマスキングパラメータが示す有効距離Ａを離した外周線１２との間の有効検査領域１と、図形パターンの輪郭線１０と、図形パターンの輪郭線１０に沿って輪郭線の法線方向に有効距離Ｂを離した内周線１４との間の有効検査領域２とを設定する。

参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）として、画像加工部７８は、参照画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、対象となる参照画像（ａ）の有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を予め決めた値に加工した参照画像（ｂ）を生成する。有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を例えば、ゼロにする。加工された参照画像（ｂ）のデータは、記憶装置８０に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）として、画像加工部７７は、被検査画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、対象となる被検査画像（ａ）の有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を予め決めた値に加工した被検査画像（ｂ）を生成する。有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を例えば、ゼロにする。加工された被検査画像（ｂ）のデータは、記憶装置７９に格納されると共に比較回路１０８に出力される。ここでは、有効検査領域１，２から外れる領域について、参照画像（ｂ）の画素値と被検査画像（ｂ）の画素値との差分値がゼロになればよい。

比較回路１０８内では、加工後の参照画像（ｂ）が記憶装置５２に格納される。また、加工後の被検査画像（ｂ）が記憶装置５６に格納される。

ここで、実施の形態２では、画像加工回路１３４内で被検査画像（ａ）を生成しているので、図８における比較回路１０８内の記憶装置５０、及び被検査画像生成部５４が省略されても構わない。或いは、一旦、比較回路１０８内の被検査画像生成部５４により、被検査画像を生成した後に、画像加工回路１３４に転送しても良い。かかる場合には、画像加工回路１３４内の記憶装置７１、及び被検査画像生成部８１が省略されても構わない。

位置合わせ工程（Ｓ１５０）として、位置合わせ部５７は、被検査画像（ｂ）となるウェハダイ画像と、当該ウェハダイ画像に対応する参照画像（ｂ）とを読み出し、画素３６より小さいサブ画素単位で、両画像を位置合わせする。例えば、最小２乗法で位置合わせを行えばよい。

比較工程（Ｓ１１２）として、比較部５８は、ウェハダイ画像（被検査画像（ｂ））と参照画像（ｂ）とを比較する。比較部５８は、所定の判定条件に従って画素３６毎に両者を比較し、例えば形状欠陥といった欠陥の有無を判定する。例えば、画素３６毎の階調値差が判定閾値Ｔｈよりも大きければ欠陥と判定する。そして、比較結果が出力される。比較結果は、記憶装置１０９、モニタ１１７、若しくはメモリ１１８に出力される、或いはプリンタ１１９より出力されればよい。

以上のように、図形パターン内外に輪郭線を基準として有効距離内の領域（有効検査領域１，２）に検査領域を絞ることで、検査に不必要な領域の欠陥データを排除する。これにより、ショットノイズ起因等の疑似欠陥を大幅に低減できる。特に、図１３に示したように、図形パターンのエッジを示す検出強度分布の立ち上がり部分（或いは立ち下がり部分）の中間部分の範囲を輪郭線から有効距離内の範囲とすることで、ショットノイズ起因の疑似欠陥を実質的に排除できる。

ここで、上述した例では、図１６に示したように、検査手法として、ダイ−データベース検査を行う場合の一例について説明した。但し、検査手法は、ダイ−データベース検査に限るものではない。

図１９は、実施の形態２における検査方法の変形例の要部工程を示すフローチャート図である。図１９では、検査手法として、ダイ−ダイ検査を行う場合の一例について示している。図１９において、実施の形態１における検査方法の変形例は、被検査画像取得工程（Ｓ１０２）と、輪郭データ生成工程（Ｓ１２２）と、データ加工工程（Ｓ１４０）と、位置合わせ工程（Ｓ１５０）と、比較工程（Ｓ１５２）と、いう一連の工程を実施する。

被検査画像取得工程（Ｓ１０２）の内容は上述した内容と同様である。但し、被検査画像取得工程（Ｓ１０２）において、例えば、１つのチップ３３２分の検出データが蓄積された段階で、チップパターンデータとして、位置回路１０７からの各位置を示す情報と共に、画像加工回路１３４に転送される。

画像加工回路１３４内では、転送されたストライプパターンデータ（或いはチップパターンデータ）が、位置回路１０７からの各位置を示す情報と共に、記憶装置７１に一時的に格納される。また、記憶装置８３には、有効距離を示すパラメータ（マスキングパラメータ）が予め記憶されている。

次に、被検査画像生成部８１は、ストライプパターンデータ（或いはチップパターンデータ）を用いて、所定のサイズのフレーム領域（単位検査領域）毎、フレーム画像（被検査画像）を生成する。フレーム画像として、例えば、ここでは、マスクダイ３３の画像を生成する。但し、フレーム領域のサイズはこれに限るものではない。生成されたフレーム画像（例えばマスクダイ画像）（被検査画像（ａ））は、記憶装置８２に格納される。

ダイ−ダイ検査では、同じパターンが形成されたダイのフレーム画像同士を比較する。よって、ダイ（１）となるウェハダイ３３２の一部の領域のマスクダイ画像と、ダイ（２）となる別のウェハダイ３３２の対応する領域のマスクダイ画像と、を用いる。

輪郭データ生成工程（Ｓ１２２）として、輪郭データ生成回路１３０（輪郭データ生成部）は、図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する。具体的には、以下のように動作する。ダイ−ダイ検査を行う場合、設計パターンデータが存在しない場合が多い。そこで、輪郭データ生成回路１３０は、参照画像（ａ）として使用する例えばダイ（１）のウェハダイ画像（ダイ（１）画像（ａ））を画像加工回路１３４内の記憶装置８２から読み出し、図形パターンを抽出する。そして、輪郭データ生成回路１３０は、抽出された図形パターン毎に、図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する。輪郭線の位置は、図１３に示したように、図形パターンのエッジを示す検出強度分布の立ち上がり部分（或いは立ち下がり部分）の例えば５０％の階調レベル位置とすればよい。生成された輪郭データは、記憶装置１０９に出力されると共に、画像加工回路１３４に出力される。

画像加工回路１３４内では、入力された輪郭データが、記憶装置７０に格納される。

データ加工工程（Ｓ１４０）として、画像加工回路１３４（画像加工部）は、輪郭データを用いて、被検査画像となる例えばダイ（２）のウェハダイ画像（ダイ（２）画像（ａ））と参照画像となる例えばダイ（１）のウェハダイ画像（ダイ（１）画像（ａ））とを加工する。

輪郭線抽出工程として、輪郭線抽出部７３は、輪郭データを参照して、参照画像（ａ）毎に、対象となる参照画像（ａ）（データ加工前）内に配置される図形パターンの輪郭線１０を抽出する。

検査領域設定工程として、検査領域設定部７５は、図形パターン毎に、図形パターンの輪郭線１０と、図形パターンの輪郭線１０に沿って輪郭線の法線方向にマスキングパラメータが示す有効距離Ａを離した外周線１２との間の有効検査領域１と、図形パターンの輪郭線１０と、図形パターンの輪郭線１０に沿って輪郭線の法線方向に有効距離Ｂを離した内周線１４との間の有効検査領域２とを設定する。

参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）として、画像加工部７８は、参照画像となる例えばダイ（１）のウェハダイ画像（ダイ（１）画像（ａ））毎に、対象となるダイ（１）画像（ａ）の有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を予め決めた値に加工したダイ（１）画像（ｂ）を生成する。有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を例えば、ゼロにする。加工されたダイ（１）画像（ｂ）のデータは、記憶装置８０に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）として、画像加工部７７は、被検査画像となる例えばダイ（２）のウェハダイ画像（ダイ（２）画像（ａ））毎に、対象となるダイ（２）画像（ａ）の有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を予め決めた値に加工したダイ（２）画像（ｂ）を生成する。有効検査領域１，２から外れる領域の画素値を例えば、ゼロにする。加工されたダイ（２）画像（ｂ）のデータは、記憶装置７９に格納されると共に比較回路１０８に出力される。ここでは、有効検査領域１，２から外れる領域について、参照画像（ｂ）（ダイ（１）画像（ｂ））の画素値と被検査画像（ｂ）（ダイ（２）画像（ｂ））の画素値との差分値がゼロになればよい。

比較回路１０８内では、加工後の参照画像（ｂ）（ダイ（１）画像（ｂ））が記憶装置５２に格納される。また、加工後の被検査画像（ｂ）（ダイ（２）画像（ｂ））が記憶装置５６に格納される。

位置合わせ工程（Ｓ１５０）と比較工程（Ｓ１５２）との内容はダイ−データベース検査の場合と同様である。このように、輪郭線を使った欠陥選定は、ダイ−ダイ検査についても適用できる。

以上のように、実施の形態２によれば、電子ビームを用いて取得される画像を用いて欠陥検査を行う際に、ショットノイズのような大きなノイズが発生する場合でも検出不要な疑似欠陥の発生を低減できる。

実施の形態３．
実施の形態２では、単純に有効距離から外れる領域を検査領域から排除する場合を説明したが、これに限るものではない。外周線１２より外側に外れるも近傍の位置では大欠陥について検出したい場合がある。同様に、内周線１４より内側に外れるも近傍の位置では大欠陥について検出したい場合がある。しかし、かかる有効領域１，２から外れる欠陥をすべて検出したのでは、やはり疑似欠陥を多発させてしまう。そこで、実施の形態３では、有効領域１，２から外れる位置での疑似欠陥を低減しながら、外周線１２近傍及び内周線１４近傍の大欠陥を検出可能な構成について説明する。実施の形態３では、輪郭線１０を基準に検査領域を絞る実施の形態２の概念に、さらに、輪郭線１０からの距離に応じた重み付けの概念を組み合わせる。

実施の形態３における検査装置１００の構成は、図１５と同様である。また、実施の形態３における検査方法の要部工程を示すフローチャート図は、ダイ−データベース検査について図１６と同様である。ダイ−ダイ検査について図１９と同様である。以下、特に説明する点以外の内容は実施の形態２と同様である。

図２０は、実施の形態３の比較例（実施の形態２）における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係を示す図である。図２０において、縦軸に欠陥の重み（比率）を示し、横軸に輪郭線からの法線距離を示す。図２０に示すように、実施の形態３の比較例（実施の形態２）では、図形パターンの輪郭線１０から有効距離ｍ内の領域では、検出される欠陥はすべて同じ重み（比率）で検出される。これでは、外周線１２より外側に外れるも近傍の位置での大欠陥について検出が困難である。同様に、内周線１４より内側に外れるも近傍の位置での大欠陥について検出が困難である。そこで、実施の形態３では、以下のようにデータ加工の仕方を変える。

データ加工工程（Ｓ１４０）として、画像加工回路１３４（画像加工部）は、被検査画像（ａ）のデータと参照画像（ａ）のデータとに対して、輪郭線１０からの距離に応じて重み付けを行うように、輪郭データを用いて、被検査画像（ａ）と参照画像（ａ）とを加工する。

図２１は、実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の一例を示す図である。図２１において、縦軸に欠陥の重み（比率）を示し、横軸に輪郭線からの法線距離を示す。図２１の例では、輪郭線１０上で重み１（１００％）とする１次比例（直線）で、輪郭線からの距離に応じて欠陥の重み付けを低くする（変える）。例えば、輪郭線１０から外側の有効距離ｍを超えてさらに外側に延びた輪郭線から距離ｎで重みがゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。同様に、輪郭線１０から内側の有効距離ｍを超えてさらに内側に延びた輪郭線から距離ｎで重みがゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。かかる場合、以下のように動作する。

参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）として、画像加工部７８は、参照画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、１次比例で輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる参照画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した参照画像（ｂ）を生成する。加工された参照画像（ｂ）のデータは、記憶装置８０に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）として、画像加工部７７は、被検査画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、１次比例で輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる被検査画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した被検査画像（ｂ）を生成する。加工された被検査画像（ｂ）のデータは、記憶装置７９に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

図２２は、実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の他の一例を示す図である。図２２において、縦軸に欠陥の重み（比率）を示し、横軸に輪郭線からの法線距離を示す。図２２の例では、輪郭線１０上で重み１（１００％）とする２次比例（放物線）で、輪郭線からの距離に応じて欠陥の重み付けを低くする（変える）。例えば、輪郭線１０から外側の有効距離ｍを超えてさらに外側に延びた輪郭線から距離ｎで重みがゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。同様に、輪郭線１０から内側の有効距離ｍを超えてさらに内側に延びた輪郭線から距離ｎで重みがゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。かかる場合、以下のように動作する。

参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）として、画像加工部７８は、参照画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、２次比例で輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる参照画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した参照画像（ｂ）を生成する。加工された参照画像（ｂ）のデータは、記憶装置８０に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）として、画像加工部７７は、被検査画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、２次比例で輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる被検査画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した被検査画像（ｂ）を生成する。加工された被検査画像（ｂ）のデータは、記憶装置７９に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

図２３は、実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の他の一例を示す図である。図２３において、縦軸に欠陥の重み（比率）を示し、横軸に輪郭線からの法線距離を示す。図２３の例では、輪郭線１０上で重み１（１００％）とする正規分布で、輪郭線からの距離に応じて欠陥の重み付けを低くする（変える）。例えば、輪郭線１０から外側の有効距離ｍを超えてさらに外側に延びた輪郭線から距離ｎで重みがゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。同様に、輪郭線１０から内側の有効距離ｍを超えてさらに内側に延びた輪郭線から距離ｎで重みがゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。かかる場合、以下のように動作する。

参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）として、画像加工部７８は、参照画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、正規分布に沿って輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる参照画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した参照画像（ｂ）を生成する。加工された参照画像（ｂ）のデータは、記憶装置８０に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）として、画像加工部７７は、被検査画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、正規分布に沿って輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる被検査画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した被検査画像（ｂ）を生成する。加工された被検査画像（ｂ）のデータは、記憶装置７９に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

図２４は、実施の形態３における輪郭線からの距離と欠陥の重み付けとの関係の他の一例を示す図である。図２４において、縦軸に欠陥の重み（比率）を示し、横軸に輪郭線からの法線距離を示す。図２４の例では、輪郭線１０から外側の有効距離ｍまでを重み１（１００％）とし、有効距離ｍから輪郭線からの距離に応じて欠陥の重み付けを低くする（変える）。例えば、輪郭線１０から外側の有効距離ｍまでを重み１（１００％）とし、さらに外側に延びた輪郭線から距離ｎで重みが１次比例でゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。同様に、輪郭線１０から内側の有効距離ｍまでを重み１（１００％）とし、さらに内側に延びた輪郭線から距離ｎで重みが１次比例でゼロになるように、被検査画像と参照画像とを加工する。かかる場合、以下のように動作する。

参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）として、画像加工部７８は、参照画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、輪郭線１０から有効距離ｍまでを重み１（１００％）とし、有効距離ｍから１次比例で輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる参照画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した参照画像（ｂ）を生成する。加工された参照画像（ｂ）のデータは、記憶装置８０に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）として、画像加工部７７は、被検査画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、輪郭線１０から有効距離ｍまでを重み１（１００％）とし、有効距離ｍから１次比例で輪郭線の位置から法線方向に距離ｎで重みがゼロになるフィルタ関数を用いて、対象となる被検査画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した被検査画像（ｂ）を生成する。加工された被検査画像（ｂ）のデータは、記憶装置７９に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

ここで、有効距離ｍは、例えば図１３にて説明した図形パターンのエッジ（輪郭線）から、例えば、２０％レベルまでの距離Ａと、図形パターンのエッジ（輪郭線）から、例えば、８０％レベルまでの距離Ｂと、すると好適である。そして、距離ｎとして、例えば、有効距離ｍからさらに１〜３画素（例えば２画素）分の距離に設定すると好適である。

その他の工程は実施の形態２と同様である。

図２５は、実施の形態３における被検査画像の一例を示す図である。図２５（ａ）に示す例えば６４×６４画素の被検査画像（ａ）に対して、図形パターンの輪郭線１０からの距離に応じて図２３に示したように正規分布に沿った重み付けでデータ加工を実施した。その結果、図２５（ｂ）に示すように、図形パターンのエッジ近辺での輝度が残る画像となり、図形パターンのエッジ近辺だけの検査が可能になった。

以上のように、実施の形態３によれば、有効領域１，２から外れる位置での疑似欠陥を低減しながら、外周線１２近傍及び内周線１４近傍の大欠陥を検出できる。

実施の形態４．
実施の形態４では、実施の形態３のフィルタ関数をさらに改良した構成について説明する。実施の形態４における検査装置１００の構成は、図１５と同様である。また、実施の形態４における検査方法の要部工程を示すフローチャート図は、ダイ−データベース検査について図１６と同様である。ダイ−ダイ検査について図１９と同様である。以下、特に説明する点以外の内容は実施の形態２と同様である。

図２６は、実施の形態４の比較例１におけるフィルタ関数の一例を示す図である。図２６（ａ）には、輪郭線とは無関係に対象からの距離に応じた正規分布で重み付けするように画像の全画素にフィルタ処理を行うガウシアンフィルタの一例を示している。図２６（ｂ）には、輪郭線とは無関係に対象からの距離に応じた正規分布で重み付けする正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）と、対象画素周辺の輝度が近い画素を近縁パターン要素とみなして重み付けする輝度差フィルタカーネルｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））とを組み合わせて、画像の全画素にフィルタ処理を行うバイラテラルフィルタの一例を示している。図２６（ａ）及び図２６（ｂ）に示す比較例における各フィルタを用いて被検査画像と参照画像をデータ加工しても、ノイズ低減に対する一定の効果は認められるも、図形パターンのエッジから十分離れた領域の欠陥を検出してしまう点で従来と変わらない。よって、やはり疑似欠陥の低減としては不十分である。そこで、実施の形態４では、図形パターンの輪郭線からの距離によって重み付けするフィルタをさらに組み合わせる。

図２７は、実施の形態４における輪郭線距離組合せフィルタ関数の一例を示す図である。図２７の例では、図２６（ｂ）に示したバイラテラルフィルタに輪郭線からの距離に応じて重み付けする輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））を組み合わせた組合せフィルタを示している。バイラテラルフィルタの正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）は、図２６（ａ）に示すように、輝度（階調値）に無関係に、例えば、重み成分１，４，６，１６，２４，３６を使った正規分布の５×５の係数行列で定義できる。また、輝度差フィルタカーネルｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））は、図２６（ｂ）に示すように、対象画素の輝度（階調値）に近い輝度の周辺画素は１、遠い輝度の周辺画素は０に定義される、例えば、重み成分０，１を使った５×５の係数行列で定義できる。そして、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））は、図２７に示すように、輪郭線と重なる画素を１、その他の画素が０に定義される、例えば、重み成分０，１を使った５×５の係数行列で定義できる。

そして、輪郭線距離組合せフィルタによる各画素のフィルタ処理後の階調値（画素値）Ｏ（ｐ）は、図２７に示すように、対象画素を中心とするｋ×ｋ画素（例えば５×５の画素）の画素Ｉ（ｐ）と係数行列ｆｓ（ｐ，ｑ）・ｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））・ｆｔ’（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））との積の和を係数行列ｆｓ（ｐ，ｑ）・ｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））・ｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））の和Ｋで割った値で定義される。

なお、図２７の例では、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））において輪郭線と重なる画素を１、その他の画素が０に定義されるが、これに限るものではない。実施の形態４では、これを改良して、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））として、輪郭線からの距離に応じて重みを変えても好適である。例えば、後述するように、輪郭線上の画素を重み成分６／６、輪郭線から離れるに従って、重み成分を４／６，２／６，１／６、及びそれ以降は０と小さくする。

データ加工工程（Ｓ１４０）として、画像加工回路１３４（画像加工部）は、被検査画像（ａ）のデータと参照画像（ａ）のデータとに対して、輪郭線１０からの距離に応じて重み付けを行う輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））がバイラテラルフィルタのカーネルに組み合わされた輪郭線距離組合せフィルタ関数を用いて、被検査画像（ａ）と参照画像（ａ）とを加工する。

参照画像のデータ加工工程（Ｓ１４２）として、画像加工部７８は、参照画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、輪郭線１０からの距離に応じて重み付けを行う輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））が組み合わされた輪郭線距離組合せフィルタ関数を用いて、対象となる参照画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した参照画像（ｂ）を生成する。加工された参照画像（ｂ）のデータは、記憶装置８０に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

被検査画像のデータ加工工程（Ｓ１４４）として、画像加工部７７は、被検査画像（ａ）（データ加工前の画像）毎に、輪郭線１０からの距離に応じて重み付けを行う輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））が組み合わされた輪郭線距離組合せフィルタ関数を用いて、対象となる被検査画像（ａ）の全データに対してフィルタ処理（データ加工）を実施した被検査画像（ｂ）を生成する。加工された被検査画像（ｂ）のデータは、記憶装置７９に格納されると共に比較回路１０８に出力される。

その他の工程は実施の形態２と同様である。

図２８は、実施の形態４の比較例１におけるガウシアンフィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。図２８（ｂ）の例では、図２８（ａ）に示す被検査画像に対して、図２８（ｃ）に示す例えば、重み１，４，１６，２４，３６を使った５×５の係数行列の正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）を畳み込み積分した結果を示す。正規分布で平均化することで、図２８（ｂ）に示すように画像がぼける。

図２９は、実施の形態４の比較例２における輝度差フィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。図２９（ｂ）及び図２９（ｃ）の例では、例えば、輝度差フィルタカーネルｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））として、対象画素と周辺画素が近いもの、例えば輝度差が±１０％以下を１、それ以外を０とする、重み成分０，１による５×５の係数行列を用いている。図２９（ｂ）及び図２９（ｃ）の例に示す輝度差フィルタカーネルｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））による、輝度差フィルタフィルタによりフィルタ処理を行うと、図２８（ａ）に示す単純な被検査画像の場合、カーネルによる畳み込み計算をしても、図２９（ａ）に示すように、元の輝度と同じになる。一方、図２９（ｂ）の輝度差フィルタカーネルｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））（カーネル２）を、図２９（ｄ）に示す、輝度差±５０％以下を１、それ以外０とする、重み成分０，１による５×５の係数行列にすると、フィルタ計算後の輝度は変化する。

図３０は、実施の形態４の比較例３における輪郭線距離単独フィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。図３０（ｂ）及び図３０（ｃ）の例では、例えば、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））として、輪郭線上の画素を重み成分６／６、輪郭線から離れるに従って、重み成分４／６，２／６，１／６と小さくする５×５の係数行列を用いている。図３０（ａ）に示す被検査画像に対して、図３０（ｂ）或いは図３０（ｃ）に示す、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））を畳み込み積分した結果の被検査画像を図３０（ｄ）に示す。対象画素と最も近いパターンエッジ間との距離情報によって重み付けカーネルを作成し、畳み込み計算すると、図３０（ｄ）に示すように、パターンエッジからある幅の画像情報に重点を置いた画像が生成できる。比較例３は、輪郭線からの距離に応じて重みを変えるだけなので、実施の形態３と実質的に同様になる。よって、図形パターンのエッジ近辺での輝度が残る画像となり、図形パターンのエッジ近辺だけの検査が可能になる。

図３１は、実施の形態４の比較例４におけるバイラテラルフィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。図３１（ｃ）の例では、正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）（ガウシアンフィルタカーネル）として、例えば、重み成分１，４，１６，２４，３６を使った５×５の係数行列を用いている。また、図３１（ｄ）の例では、輝度差フィルタカーネルｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））として、対象画素と周辺画素が近いもの、例えば輝度差が±１０％以下を１、それ以外を０とする、重み成分０，１による５×５の係数行列を用いている。これらを乗じたバイラテラルフィルタカーネルとして、図３１（ｅ）に示すように、重み成分０，１６，２４，３６を使った５×５の係数行列を用いている。図３１（ｂ）に示す画素値をもった図３１（ａ）に示す被検査画像に対して、図３１（ｃ）に示す正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）を畳み込み積分計算すると、図３１（ｆ）に示すようにぼけた画像となる。これに対して、図３１（ｂ）に示す画素値をもった図３１（ａ）に示す被検査画像に対して、図３１（ｅ）に示すバイラテラルフィルタカーネルを畳み込み積分計算すると、正規分布フィルタでボケた画像が、図３１（ｇ）に示すようにバイラテラルフィルタで元の画像と同じになる。

図３２は、実施の形態４における輪郭線距離組合せフィルタによりフィルタ処理された被検査画像の一例を示す図である。図３２（ｂ）の例では、正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）（ガウシアンフィルタカーネル）として、例えば、重み成分１，４，１６，２４，３６を使った５×５の係数行列を用いている。また、図３２（ｃ）の例では、輝度差フィルタカーネルｆｒ（Ｉ（ｐ），Ｉ（ｑ））として、対象画素と周辺画素が近いもの、例えば輝度差が±１０％以下を１、それ以外を０とする、重み成分０，１による５×５の係数行列を用いている。また、図３２（ｄ）の例では、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））として、例えば、輪郭線上の画素を重み成分６／６、輪郭線から離れるに従って、重み成分４／６，１／６と小さくする５×５の係数行列を用いている。これらを乗じた輪郭線距離組合せフィルタカーネルとして、図３２（ｅ）に示すように、例えば、重み成分０，１，６，１６，２４，３６，１／６，４／６，１６／６，６４／６を使った５×５の係数行列を用いている。図３２（ａ）に示す被検査画像に対して、図３２（ｂ）に示す正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）を畳み込み積分計算すると、図３２（ｆ）に示すようにぼけた画像となる。これに対して、図３２（ａ）に示す被検査画像に対して、図３２（ｇ）に示すように、正規分布フィルタカーネルｆｓ（ｐ，ｑ）と輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））との積を畳み込み積分計算すると、正規分布フィルタでぼけながらもパターンエッジからある幅の画像情報に重点を置いた画像が生成できる。さらに、図３２（ａ）に示す被検査画像に対して、図３２（ｅ）に示す実施の形態４における輪郭線距離組合せフィルタカーネルを畳み込み積分計算すると、輝度差が明確になったパターンエッジからある幅の画像情報に重点を置いた画像が生成できる。

図３３は、実施の形態４の変形例における輪郭線距離フィルタカーネルの一例を説明するための図である。輪郭線の方向は、図３３（ａ）に示すように、画素分割の方向（ｘ，ｙ方向）に一致するとは限らない。そこで、図３３（ｂ）或いは図３３（ｃ）に示すように、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））を輪郭線の方向と平行になる５×３の係数行列を用いる。画素を設定する向きを回転させて、例えば、輪郭線の方向に５行、輪郭線の法線方向に３列の５×３の係数行列を用いる。これにより、輪郭線から２画素分の重み付けができる。輪郭線の方向に沿うことで列数を減らすことができるので計算回数を減らすことができる。なお、図３３（ｂ）及び図３３（ｃ）では、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））において輪郭線と重なる画素を１、その他の画素が０に定義されるが、これに限るものではない。実施の形態４の変形例では、輪郭線距離フィルタカーネルｆｔ（Ｕ（ｐ），Ｕ（ｑ））として、図示しないが、輪郭線からの距離に応じて重み変えればよい。例えば、中心列の重み成分を６／６、両サイドの列の重み成分を１／６にする。輪郭線からそれ以上離れれば重み成分０となることは言うまでもない。

以上のように、実施の形態４によれば、有効領域１，２から外れる位置での疑似欠陥を低減しながら、外周線１２近傍及び内周線１４近傍の大欠陥を検出できると共に、さらに、有効領域１，２内の画像のノイズを低減できる。

以上の説明において、一連の「〜回路」は、処理回路を含み、その処理回路には、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置等が含まれる。また、各「〜回路」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いてもよい。或いは、異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。プロセッサ等を実行させるプログラムは、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、或いはＲＯＭ（リードオンリメモリ）等の記録媒体に記録されればよい。例えば、位置回路１０７、比較回路１０８、参照画像作成回路１１２、輪郭データ生成回路１３０、欠陥選定回路１３２、及び画像加工回路１３４等は、上述した少なくとも１つの処理回路で構成されても良い。

以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。

また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。

その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全てのパターン検査装置及びパターン検査方法は、本発明の範囲に包含される。

１０ 輪郭線
１２ 外周線
１４ 内周線
２０ マルチビーム
２１ 欠陥
２２ 穴
２８ 画素
２９ サブ照射領域
３０被検査画像
３１ 参照画像
３３ マスクダイ
３４ 照射領域
３６ 画素
５０，５２，５６ 記憶装置
５４ 被検査画像生成部
５７ 位置合わせ部
５８ 比較部
６０，６２，６６，６７，６８ 記憶装置
６３ 探索部
６４ 距離演算部
６５ 判定部
７０，７１，７２，７９，８０，８２，８３ 記憶装置
７３ 輪郭線抽出部
７５ 検査領域設定部
７６ データ加工部
７７，７８ 画像加工部
８１ 被検査画像生成部
１００ 検査装置
１０１ 基板
１０２ 電子ビームカラム
１０３ 検査室
１０６ 検出回路
１０７ 位置回路
１０８ 比較回路
１０９ 記憶装置
１１０ 制御計算機
１１２ 参照画像作成回路
１１４ ステージ制御回路
１１７ モニタ
１１８ メモリ
１１９ プリンタ
１２０ バス
１２２ レーザ測長システム
１２３ チップパターンメモリ
１２４ レンズ制御回路
１２６ ブランキング制御回路
１２８ 偏向制御回路
１３０ 輪郭データ生成回路
１３２ 欠陥選定回路
１３４ 画像加工回路
１４２ ステージ駆動機構
１４４，１４６ ＤＡＣアンプ
１５０ 画像取得機構
１６０ 制御系回路
２００ 電子ビーム
２０１ 電子銃
２０２ 照明レンズ
２０３ 成形アパーチャアレイ基板
２０５ 縮小レンズ
２０６ 制限アパーチャ基板
２０７ 対物レンズ
２０８ 主偏向器
２０９ 副偏向器
２１２ 一括ブランキング偏向器
２１４ ビームセパレーター
２１６ ミラー
２２２ マルチ検出器
２２４，２２６ 投影レンズ
２２８ 偏向器
３００ マルチ２次電子ビーム
３３０ 検査領域
３３２ チップ

Claims (5)

1. 電子ビームを用いて、検査対象試料に形成された図形パターンの被検査画像を取得する被検査画像取得機構と、
   前記被検査画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成部と、
   前記図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する輪郭データ生成部と、
   前記被検査画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
   前記輪郭データを用いて、比較によって欠陥と判定された少なくとも１つの欠陥の中から、前記輪郭線を基準に予め設定された範囲内の欠陥を有効欠陥として選定する欠陥選定部と、
   を備えたことを特徴とするパターン検査装置。
2. 電子ビームを用いて、検査対象試料に形成された図形パターンの被検査画像を取得する被検査画像取得機構と、
   前記被検査画像に対応する参照画像を作成する参照画像作成部と、
   前記図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを作成する輪郭データ作成部と、
   前記輪郭データを用いて、前記被検査画像と前記参照画像とを加工する画像加工部と、
   加工された被検査画像と加工された参照画像とを比較する比較部と、
   を備えたことを特徴とするパターン検査装置。
3. 前記画像加工部は、前記輪郭線を基準に予め設定された範囲外の領域を検査領域から除外するように前記被検査画像と前記参照画像とを加工することを特徴とする請求項２記載のパターン検査装置。
4. 前記画像加工部は、前記被検査画像のデータと前記参照画像のデータとに対して、前記輪郭線からの距離に応じて重み付けを行うことを特徴とする請求項２記載のパターン検査装置。
5. 電子ビームを用いて、検査対象試料に形成された図形パターンの被検査画像を取得する工程と、
   前記被検査画像に対応する参照画像を作成する工程と、
   前記図形パターンの輪郭線を定義する輪郭データを生成する工程と、
   前記被検査画像と前記参照画像とを比較する工程と、
   前記輪郭データを用いて、比較によって欠陥と判定された少なくとも１つの欠陥の中から、前記輪郭線を基準に予め設定された範囲内の欠陥を有効欠陥として選定し、出力する工程と、
   を備えたことを特徴とするパターン検査方法。