JP2022043365A - 検査装置、検査方法、欠陥検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】レチクルが有する欠陥を製造工程のより早い段階において効率的かつ精度よく検出することができる技術を提供する。【解決手段】本発明に係る検査装置は、同一のレチクルを用いてパターンを転写した複数のパターン領域の観察画像を平均することにより欠陥候補を推定するとともに、同一のパターンを相互比較することにより欠陥候補を推定し、前者が欠陥である確率が後者よりも高ければ前者がレチクル欠陥に起因すると判定する。【選択図】図４Ａ

Description

本発明は、レチクルからパターンを転写した対象物を検査することにより、前記レチクルが有する欠陥を検査する技術に関するものである。

半導体ウエハ上に回路パターンを形成する際には、例えばフォトマスク（レチクルと呼ばれる場合もある）を用いてフォトリソグラフィ工程によりパターンをウエハ上に転写した後、エッチングなどの工程を介して回路パターンを形成する。この際のレチクル起因の欠陥をレチクルそのものまたは転写後ウエハから抽出する検査装置は存在している。しかし、微細化に伴い露光装置の条件や位相シフトレチクルの登場などにより欠陥が複雑化し検出精度が低下している。

レチクルに起因する欠陥を分別する際には、検査前段のなかで得られた欠陥候補に対して、検査後段において各欠陥がレチクル欠陥に起因するか否かを分別する。しかしこの手法は、検査前段においてレチクルに起因する欠陥であるか否かを分別することなく、いったん広範な欠陥候補を収集するので、欠陥候補の個数が膨大となり、多大な処理時間を必要とする傾向がある。

レチクルからパターンを転写した検査対象物が有する欠陥としては、ランダムに発生するランダム欠陥と、同様の欠陥が複数の半導体チップにまたがって繰り返されるリピート欠陥がある。例えばレチクルが欠陥を有している場合、そのレチクル欠陥が加工対象物に対して転写されることにより、レチクル欠陥が繰り返し転写される場合がある。下記特許文献１は、レチクルが有する欠陥に起因して検査対象物上に発生したリピート欠陥を検出する手法について記載している。

米国特許公開ＵＳ２０１８／０１３０１９９Ａ１

特許文献１記載の技術は、「ｈｏｔ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ」をセットすることにより、リピート欠陥である可能性がある候補をあらかじめ広範に収集しておき、その候補のなかからリピート欠陥を特定する手法を記載している（例えば同文献の００６２、請求項１など参照）。この手法は、第１ステップと第２ステップを有している。第１ステップにおいては、スワス画像に対してｈｏｔ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ処理をして欠陥候補画像を抽出し、一時的に保持する。第２ステップにおいては、その画像に対し処理を加えリピート欠陥のみを抽出する。このような従来手法は、第１ステップで広範に収集した欠陥候補に対し処理を行うため、リピート欠陥を検出するまである程度の時間を要すると考えられる。

また、特許文献１においては、リピート欠陥の検出漏れを防ぐため、第１ステップでの閾値は低く設定することが望ましい。しかし閾値を低くすればするほど、保持すべきデータ容量は増える。記憶媒体（検査装置内部・外部いずれに設けるかに関わりなく）の保持可能容量には限界があり、データ容量が増えるほど（たとえ処理方法を改善しても）処理時間が長くなるので、それに応じた閾値（感度）にならざるをえない。データ容量が大きくなるほど第２ステップでかかる処理時間が長くなる。すなわち同文献記載の技術は、リピート欠陥検出までの処理時間と感度において、依然として課題が残ると想定される。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、上記のような２段階処理ではなく、第１段階での取得画像量と処理時間または感度とのトレードオフ関係を気にすることなく、レチクルが有する欠陥を効率的かつ精度よく検出することができる技術を提供することを目的とする。

本発明に係るレチクル欠陥検査装置は、レチクルを用いてパターンを転写した複数のパターン領域の観察画像を平均化し、パターンを相互比較する。平均化しない画像同士についても比較処理する。

本発明に係る検査装置は、レチクルによって転写されたパターン画像を用いてレチクル欠陥の有無をインラインで判定し、製造ラインにフィードバックすることができる。また平均パターン画像による判定結果と平均化していないパターン画像同士の相互比較による判定結果を併用することにより、ランダム欠陥とリピート欠陥を区別することができる。また、スワス画像から直接、平均パターン画像と、平均化しない画像を得て比較処理を行うため、膨大な欠陥候補情報を一時的に保存する必要がなく、データ容量による制限を気にせず、短い処理時間で微弱なリピート欠陥まで高感度に検出可能となる。

実施形態１に係る検査装置１００の構成図である。 対象物２００に対して光１２１を照射している様子を示す模式図である。 対象物２００を模式的に示す平面図である。 演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。 演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。 演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。 演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。 演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。 演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。 半導体ウエハから半導体チップを製造する工程の概略を説明する図である。 従来方式と本発明のレチクル欠陥検査における閾値判定の模式図である。 実施形態１に係るフローを示す。 実施形態１に係るフローの詳細を示す。 信号差について具体的に示す。

＜実施の形態１＞
図１は、本発明の実施形態１に係る検査装置１００の構成図である。検査装置１００は、対象物２００を加工する際に用いたレチクルが欠陥を有しているか否かを検査する装置である。対象物２００は例えば半導体ウエハとその上に形成された半導体チップである。半導体チップにはレチクルを用いて転写された回路パターンが形成されている。

検査装置１００は、ステージ１１０、レーザ光源１２０、光学レンズ１３０、カメラ（センサ）１４０、画像取得部１５０、演算部１６０を備える。画像取得部１５０と演算部１６０は、例えばコンピュータ上に実装されたソフトウェアとして構成することもできるし、これらの機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアによって構成することもできる。

検査装置１００は、対象物２００をステージ１１０上に載置してその観察画像を取得することにより、対象物２００にパターンを転写する際に用いるレチクルが欠陥を有しているか否かを検査する。ステージ１１０は、少なくとも平面方向（ＸＹ方向）において対象物２００を移動させることができる。

レーザ光源１２０は、対象物２００に対して斜め上方から光１２１（観察光）を照射する。対象物２００に対して光１２１が当たると、反射光１２２と散乱光１２３（いずれも信号光）が対象物２００から生じる。散乱光１２３は、反射光１２２と比較して光強度が弱い一方で、散乱光１２３を用いることにより、対象物２００の表面上に存在する凸欠陥（例えば異物）などに関する情報を得ることができる。

光学レンズ１３０は、散乱光１２３をカメラ（センサ）１４０の撮像面へ向かわせる。カメラ（センサ）１４０は散乱光１２３を撮像する。後述する図２に示すように、一定周期の繰り返しパターンがある場合には、繰り返しパターンの周期に相当する光をカットする、空間フィルタの前後に光学レンズ１３０を配置してもよい。図１においては記載簡易化のため省略した。

画像取得部１５０は、カメラ（センサ）１４０が取得した撮像信号を用いて対象物２００の観察画像を取得する。対象物２００に対して斜め上方から光１２１を照射することにより取得する観察画像は、暗視野画像と呼ばれる。尚、対象物からの正反射光を、対象物の上方で撮像し、明視野方式で観察画像を取得する方法でもよい。暗視野画像が、明視野画像よりも観察画像取得時間は速い。

演算部１６０は、画像取得部１５０が取得した観察画像を用いて、対象物２００にパターンを転写する際に用いるレチクルが欠陥を有しているか否かを判定する。具体的な判定手順については後述する。画像取得部１５０と演算部１６０は一体的に構成してもよい。以下では記載の便宜上、これらを区別して説明する。

図２は、対象物２００に対して光１２１を照射している様子を示す模式図である。レーザ光源１２０は、線状の光１２１を対象物２００に対して照射する。ステージ１１０が移動することにより、対象物２００の表面に対する光１２１の照射位置が走査される。線状の光１２１を走査することにより、複数の半導体チップにまたがる帯状の観察画像を取得することができる。

図３は、対象物２００を模式的に示す平面図である。対象物２００が半導体ウエハである場合、対象物２００の表面上には半導体チップ（ダイ）の回路パターンが形成されている。各半導体チップは同じ回路パターンを有する。レチクルは、１回の転写によって複数の半導体チップを形成することができるように構成されている場合がある。１回の転写単位のことをショットと呼ぶ。図３においては１回のショットによって形成されるパターン領域２１０内に３つの半導体チップ２１１～２１３が形成されている例を示した。

図４Ａは、演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。ここでは図３で説明したパターン領域２１０が４つ連続して並んでいる例を示した。各パターン領域２１０を区別するため、添え字Ａ～Ｄを付与した。パターン領域２１０内の各半導体チップ２１１についても対応する添え字Ａ～Ｄを付与した。図４Ａにおいて半導体チップ２１１は、レチクルが有する欠陥に起因するリピート欠陥２２０を有しているものとする。したがって半導体チップ２１１Ａ～２１１Ｄは、同じ個所にリピート欠陥２２０を有している。

画像取得部１５０は、各パターン領域２１０Ａ～２１０Ｄのスワス画像を取得する。図４Ａにおいては、リピート欠陥２２０を含むスワス画像４００を取得したものとする。図４Ａにおいて画像取得部１５０は、パターン領域２１０Ａ～２１０Ｄにまたがって１つのスワス画像４００を取得する。１つのスワス画像４００はさらに、１つのパターン領域２１０内に形成されている半導体チップ２１１～２１３の観察画像を含む。すなわちレーザ光源１２０は、半導体チップ２１１～２１３を交差する方向（図４Ａの左右方向）に光１２１を走査し、画像取得部１５０は１つのスワス画像４００内に半導体チップ２１１～２１３を含む観察画像を取得する。

演算部１６０は、パターン領域２１０Ａ～２１０Ｄそれぞれから同一の半導体チップの観察画像を取得し、それらを平均化した平均パターン画像を生成する。例えば半導体チップ２１１については、半導体チップ２１１Ａ～２１１Ｄそれぞれの観察画像を平均化することにより、平均パターン画像４１１を生成する。半導体チップ２１２と２１３についても同様に、それぞれ平均パターン画像４１２と４１３を生成する。画像取得部が取得した観察画像に直接平均化処理をする。

演算部１６０は、平均パターン画像４１１～４１３を相互に比較することにより、リピート欠陥が存在するか否かを判定する。レチクルが欠陥を有している場合、その欠陥は、レチクル１ショットの転写と同じ間隔で、２１０Ａ～２１０Ｄに現れるので、平均化したパターン画像同士４１１～４１３の比較から信号の差分を算出すると、リピート欠陥の場合は大きく、リピート欠陥以外の部位については小さいと考えられる。したがって平均パターン画像４１１～４１３を相互比較することにより、リピート欠陥をより精度よく検出することができる。すなわちＳ／Ｎ比を高める効果を発揮することができる。本実施形態１における平均パターン画像４１１～４１３は、互いに「比較パターン画像」に相当する。

図４Ｂは、演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。演算部１６０は、図４Ａで説明した手順に加えて図４Ｂで説明する手順を実施する。具体的には、隣接する半導体チップの観察画像を順次比較することにより、観察画像内に欠陥が含まれるか否かを判定する。例えば両画像の差分を算出し、閾値以上の輝度値を有する部位は欠陥であると判定することができる。図４Ｂに示す例において、演算部１６０は（１）半導体チップ２１１Ａと２１２Ａを比較する、（２）半導体チップ２１２Ａと２１３Ａを比較する、（３）半導体チップ２１３Ａと２１１Ｂを比較する、といった手順をスワス画像４００全体に対して繰り返す。

演算部１６０は、図４Ａで説明した手順により特定した欠陥の欠陥らしさ、すなわち、例えば、差信号を差画像のノイズ成分で除した評価値（第１評価値）と、図４Ｂで説明した手順により特定した欠陥の欠陥らしさを示す評価値（第２評価値）を、それぞれ算出する。これらの評価値は任意の手法により求めることができる。例えば画像同士を比較したときの差分の画像ノイズに対する比率が大きいほど、欠陥らしさを高く算出することができる。また、画像のノイズ量をあらかじめ計測、平均化した場合には理論的なノイズ量を算出、それぞれに適切な閾値を算出しておき、差信号の閾値に対するマージンを評価値とすることもできる。また、差信号の固定閾値に対するマージンを評価値とすることもできる。演算部１６０は、第１評価値のほうが第２評価値よりも高い場合、図４Ａにしたがって特定した欠陥はレチクルが有する欠陥に起因していると判定する。この理由は以下の通りである。

リピート欠陥の場合、図４Ａで説明した手順によれば、図４Ｂで説明した手順よりＳ／Ｎ比が高まるので、第１評価値のほうが第２評価値よりも高くなり、リピート欠陥と判定できる。一方、ランダム欠陥の場合、平均画像では欠陥信号が小さくなる。すなわち、例えば平均が９回の場合、欠陥は１か所にしか現れないので、欠陥信号は１／９になる。したがって、第１評価値のほうが第２評価値よりも小さくなり、リピート欠陥ではなく、ランダム欠陥と判定できる。以上の原理によれば、第１評価値と第２評価値を比較することにより、ランダム欠陥を排除してリピート欠陥のみを抽出することができる。

前記リピート欠陥抽出方法では、平均パターン画像同士の比較から取得する第１評価値と平均化しない、通常のダイ同士またはレチクルのショット単位同士の画像比較から取得する第２評価値を比較し抽出したが、第２評価値を使わない方法でもよい。ダイ同士またはショット同士の比較から得られる差信号に基づきランダム欠陥候補の信号値を取得し、当該信号を平均パターン画像同士の比較において除外することもできる。

演算部１６０は、検出したリピート欠陥についての情報を出力する。例えばリピート欠陥の画像、座標、半導体チップの番号、ショット番号などを出力することができる。出力先としては例えば、演算部１６０を搭載しているコンピュータのディスプレイ上に画面表示する、または検査装置を管理している上位のシステムに各情報を記述したデータを出力する、などが考えられる。

＜実施の形態１：まとめ＞
図９に本実施形態１に係るフローを示す。検査装置１００は、まず、照明光を照射しながらステージ１１０の移動によりウエハを走査し、ウエハからの散乱光または正反射光をカメラ（センサ）で撮像し、画像取得部でスワス画像を取得する。演算部でスワス画像を所定の領域に分け、スワス画像から平均パターン画像を生成する。レチクルからの転写によって同じ個所に形成された半導体チップ（２１１Ａ～２１１Ｄ、２１２Ａ～２１２Ｄ、など）の観察画像を平均化した平均パターン画像４１１～４１３同士の比較と、平均化しないパターン画像同士の比較とから、第１評価値及び第２評価値を取得する。平均化しないパターン画像同士の差信号に基づきランダム欠陥候補の信号を抽出し、それを第１評価値から除外してもよい。第１評価値と第２評価値の大小又は前記ランダム欠陥候補信号を選別することによってリピート欠陥２２０を抽出する。

具体的には、図８で示すように、例えばｈｏｔ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄで欠陥候補画像を抽出してからリピート欠陥を抽出する従来の２段階方式では、欠陥候補数と感度の関係は曲線Ａ－１で表される。感度が高い領域の欠陥候補には欠陥が含まれるが大多数はノイズ起因の虚報である。この場合、データ容量の制限から、閾値Ａで欠陥候補を取得し、それに対する画像比較や平均化処理でリピート欠陥を抽出する。一方で、本発明では、画像取得部が取得した画像に直接平均化と比較処理を行うため、Ｓ／Ｎ比が高く、同一の感度設定であっても、欠陥候補数と感度の関係は曲線Ｂ－１で表され、Ａ－１よりノイズに起因する欠陥候補数は非常に少なく、ほとんどが真の欠陥である。更に、データ容量制限を気にする必要がない為、Ａより感度の高い感度Ｂでリピート欠陥検出を行うことができる。

図１０で更に詳細に説明する。検査装置１００は、レチクル(例えば、領域Ａ０と領域Ｂ０と領域Ｃ０で構成され、Ａ０、Ｂ０、Ｃ０は同一の形状である)を用いてパターンを転写した複数のパターン領域（例えば、領域Ａｎ、領域Ｂｎ、領域Ｃｎ（ｎ＝１、２、３））の観察画像を夫々平均化し、平均化したパターン（例えば領域Ａ１と領域Ａ２と領域Ａ３を平均化した領域Ａ、領域Ｂ１と領域Ｂ２と領域Ｂ３を平均化した領域Ｂ、領域Ｃ１と領域Ｃ２と領域Ｃ３を平均化した領域Ｃ）を相互比較する。これによりリピート欠陥は平均化の効果で高いＳ／Ｎで候補として判定でき、ランダム欠陥は平均化により欠陥信号が低下し低いＳ／Ｎで判定される。補助的に、平均化しない画像同士（例えば領域Ａ１、領域Ｂ１、領域Ｃ１、領域Ａ２、領域Ｂ２、領域Ｃ２、領域Ａ３、領域Ｂ３、領域Ｃ３）についても比較処理する。こちらはリピート欠陥とランダム欠陥が候補として判定される。前者と後者を比較して平均化画像を用いて判定された候補のほうがより高いＳ／Ｎで判定された欠陥候補をレチクル欠陥に起因するリピート欠陥として判定する。

図１１で信号差について具体的に示す。平均化の過程において画像を９回加算した場合、欠陥信号Ｓは同一であるが、ノイズ成分Ｎは１／３に低下する。よって、Ｓ／Ｎは３倍となる。このことは、より微弱な欠陥（この場合には１／３の信号量しか無い微弱なリピート欠陥）を検出可能であることを示している。一方、ランダム欠陥であった場合は平均化した画像のうち１個にしか欠陥が含まれないので、欠陥の信号量は低下し、平均化しない画像を用いて検出した欠陥よりも欠陥らしさは損なわれる。このため、リピート欠陥とランダム欠陥を精度よく識別することができる。

本実施形態１に係る検査装置１００は、隣接する半導体チップ（２１１Ａと２１２Ａ、２１２Ａと２１３Ａ、など）の観察画像を順次相互比較することにより欠陥を特定する。この手順はリピート欠陥２２０を強調するものではないので、ランダム欠陥を検出するのにも適している。検査装置１００はさらに、第１評価値が、第２評価値よりも大きい場合は、前者の欠陥がリピート欠陥（すなわちレチクルが有する欠陥に起因する欠陥）であると判定する。この手順により、レチクルが有する欠陥に起因する欠陥のみを抽出することができる。換言すると検査装置１００は、ランダム欠陥候補とリピート欠陥候補をともにあらかじめ収集しておいて後の検査工程のなかで両者を弁別するのではなく、リピート欠陥候補がリピート欠陥であるか否かを逐次的に判定する。これにより、リピート欠陥のみを効率的に抽出することができる。

本実施形態１に係る検査装置１００は、スワス画像４００として、複数回の転写に対応する複数のパターン領域２１０Ａ～２１０Ｄにまたがる画像を取得する。スワス画像４００はさらに、１つのパターン領域２１０のなかに配置されている複数のパターン画像（２１１Ａ～２１３Ａ、２１１Ｂ～２１３Ｂ、など）を含む。したがって、スワス画像４００を１回取得することにより、複数のショットにまたがって観察画像を取得するとともに、１回の転写によって形成される複数の半導体チップにまたがって観察画像を取得することができる。すなわち、スワス画像４００を１回取得することにより複数の半導体チップを効率的に検査することができる。

本実施形態１に係る検査装置１００は、対象物２００の暗視野画像を用いて、レチクル欠陥の有無を検査する。これにより、検査工程を高速に実施することができる。さらに平均パターン画像４１１～４１３を用いることにより、検査品質を確保することができる。すなわち、検査工程の効率と品質を両立させつつ、レチクル欠陥をランダム欠陥から区別して検出することができる。

実施形態１の第１変形例を説明する。図４Ａで抽出した欠陥部のみにおいて、図４Ｂの欠陥判定方法で欠陥判定を実施し、両者の評価値の違いに基づき、リピート欠陥のみを抽出する。本変形例によれば、図４Ｂの処理において検出した画像のすべてを処理する必要はなく、処理時間を短縮できる。一方、ランダム欠陥は、平均画像上では信号が小さくなり抽出することはできないが、本検査装置の目的は、リピート欠陥を抽出することであるので、問題ない。あるいは、図４Ｂの欠陥判定の代わりに、平均に用いた画像の分散を演算し、分散の大きいものはランダム欠陥と判定するなど、統計処理によってリピート欠陥を抽出してもよい。

実施形態１の第２変形例を説明する。図４Ｂの欠陥判定方法において、隣接するダイとの比較ではなく、隣接するショット画像と比較して欠陥判定を実施し、両者の評価値の違いに基づき、リピート欠陥のみを抽出する。本変形例によれば、図４Ｂの処理ではリピート欠陥同士の比較となり、欠陥らしさを表す評価値は極めて小さな値となり、リピート欠陥の判定はより安定する。

＜実施の形態２＞
実施形態１においては、１つのスワス画像４００がパターン領域２１０Ａ～２１０Ｄにまたがるとともに、半導体チップ２１１Ａ～２１３Ａにまたがるように、光１２１を走査する例を説明した。本発明の実施形態２においては、光１２１の走査方向が実施形態１とは異なる例を説明する。

図５Ａは、演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。スワス画像４２１は、実施形態１と同様にパターン領域２１０Ａ～２１０Ｄにまたがるように構成されている。ただし図４Ａとは異なり、スワス画像４２１は半導体チップ２１１（２１１Ａ～２１１Ｄ）のみを包含するように構成されており、半導体チップ２１２と２１３はスワス画像４２１のなかに含まれていない。同様にスワス画像４２２は半導体チップ２１２のみを含み、スワス画像４２３は半導体チップ２１３のみを含む。半導体チップ２１１がリピート欠陥２２０を有するのは実施形態１と同様である。

画像取得部１５０は、スワス画像４２１から半導体チップ２１１Ａ～２１１Ｄの観察画像を取得する。演算部１６０はそれらを平均化した平均パターン画像４３１を生成する。画像取得部１５０と演算部１６０は、同様に半導体チップ２１２Ａ～２１２Ｄを平均化した平均パターン画像４３２を生成し、半導体チップ２１３Ａ～２１３Ｄを平均化した平均パターン画像４３３を生成する。

演算部１６０は、平均パターン画像４３１～４３３を相互に比較することにより、リピート欠陥２２０が存在するか否かを判定する。実施形態１と比較すると、３つのスワス画像４２１～４２３から観察画像を取得しているので、欠陥部位のＳ／Ｎ比がさらに向上する利点がある。

図５Ｂは、演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。記載の便宜上、一部の符号とスワス画像を示す点線枠を省略した。演算部１６０は、図５Ａで説明した手順に加えて図５Ｂで説明する手順を実施する。図５Ｂの手順は図４Ｂと同様である。ただし図５Ｂにおいては、半導体チップ２１１～２１３の並びが図４Ｂとは異なる。説明の便宜上、本実施形態２においても、半導体チップ２１３Ａと２１１Ｂは隣接しているものとみなす。演算処理上において、半導体チップ２１３Ａと２１１Ｂは隣接しているものとして取り扱うのが便宜だからである。

＜実施の形態２：まとめ＞
本実施形態２に係る検査装置１００は、半導体チップごとにスワス画像４２１～４２３を取得し、それぞれの平均パターン画像４３１～４３３を生成する。これにより、実施形態１と比較してリピート欠陥２２０の観察画像のＳ／Ｎ比をさらに向上させることができる。

＜実施の形態３＞
実施形態１～２においては、レチクルを用いた１回の転写によって複数の半導体チップの回路パターンが転写される例を説明した。本発明の実施形態３においては、レチクルを用いた１回の転写によって１つの半導体チップの回路パターンが転写される場合における例を説明する。

図６Ａは、演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。スワス画像４４０は、実施形態１と同様にパターン領域２１０Ａ～２１０Ｄにまたがるように構成されている。演算部１６０は、パターン領域２１０Ａ～２１０Ｄそれぞれから観察画像を取得し、それらを平均化した平均パターン画像４４１を生成する。

演算部１６０はさらに、平均パターン画像４４１と基準パターン４５０を比較することにより、リピート欠陥が存在するか否かを判定する。基準パターン４５０は、例えば同じレチクルが転写された別のウエハから取得した平均パターン画像を取得することにより、あらかじめ準備しておくことができる。例えば平均パターン画像４４１と基準パターン４５０との間の差分が判定閾値以上である場合は、平均パターン画像４４１がリピート欠陥を有すると判定することができる。本実施形態３における基準パターン４５０は、「比較パターン画像」に相当する。

基準パターン４５０は、別のレチクルでパターンを形成した半導体チップ２１１の観察画像を取得することにより、あらかじめ準備しておくことができる。この場合には、欠陥は、基準パターン、または検査対象のいずれにあるか特定することはできない。一般に散乱光を検出する検査装置の場合、欠陥部分は大きな信号量となる特徴があるので、信号量の大きいほうに欠陥があると判定することができる。また、２種類の基準パターン、または２種類の観察パターンを用いることにより、共通部分として欠陥を特定することができる。

図６Ｂは、演算部１６０がレチクル欠陥の有無を判定する手順を説明する図である。演算部１６０は、図６Ａで説明した手順に加えて図６Ｂで説明する手順を実施する。図６Ｂの手順は図４Ｂと同様である。図６Ｂにおいては、１回の転写により１つの半導体チップ２１１が転写されるので、半導体チップ２１１Ａ～２１１Ｄいずれもリピート欠陥２２０を有している。演算部１６０は、スワス画像４４０全体に対して、これらを順次相互比較する手順を繰り返すことにより、観察画像内に欠陥が含まれるか否かを判定する。

図６Ｂにおいては、半導体チップ２１１Ａ～２１１Ｄいずれもリピート欠陥２２０を有しているので、これらを相互比較することにより求めた第２評価値は、第１評価値よりも小さいと考えられる。したがって本実施形態３においても、実施形態１～２と同様の手順により、リピート欠陥２２０を抽出することができる。

＜実施の形態３：まとめ＞
本実施形態３に係る検査装置１００は、１回の転写により１つの半導体チップ２１１の回路パターンが転写される場合において、実施形態１～２と同様に平均パターン画像４４１を生成し、これを基準パターン４５０と比較することによりリピート欠陥２２０を検出する。したがって、１回の転写により１つの半導体チップ２１１の回路パターンが転写される場合においても、実施形態１～２と同様の手順によりリピート欠陥２２０を検出することができる。換言すると、実施形態１～２と同様の検査手順により、様々な回路パターンに対処することができる。

＜実施の形態４＞
図７は、半導体ウエハから半導体チップを製造する工程の概略を説明する図である。半導体ウエハに対してフォトリソグラフィの露光工程により回路パターンを転写し、エッチング工程によってパターンを加工し、さらに成膜工程によって厚さ方向に各層の構造を積層する。完成した半導体チップはダイシング工程によって個々に分離される。

検査装置１００は、レチクルから転写されたパターンの観察画像を用いてリピート欠陥をインラインで検査できる。

図７に示すように、製造工程の途中段階においてインライン検査装置でレチクル欠陥の有無を判定することにより、レチクルが有する欠陥を製造工程のより早い段階において検出でき、以後はそのレチクルを使用しないように製造工程を修正することができるので、その結果として半導体製造工程の品質と効率を向上させることができる。

また、更なる半導体パターンの微細化やレチクルそのものの材質変化によりレチクル自体の検査ができない場合も想定される。その場合にも検査装置１００は、レチクルを転写したウエハからレチクル欠陥を検出できる。

＜本発明の変形例について＞
本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

以上の実施形態においては、検査装置１００が検査する対象物２００の例として半導体ウエハとその上に形成される半導体チップを例示したが、レチクルを用いてパターンを転写する限りにおいては、その他の対象物に対して本発明に係る検査装置１００を用いることができる。

以上の実施形態においては、ステージ１１０が移動することにより光１２１の照射位置を走査することを説明したが、適当な光学系を用いて光１２１を屈折させるなどによって照射位置を走査してもよい。さらにはこれらを組み合わせてもよい。

１００：検査装置
１１０：ステージ
１２０：レーザ光源
１３０：光学レンズ
１４０：カメラ（センサ）
１５０：画像取得部
１６０：演算部
２００：対象物
２１０：パターン領域
２１１～２１３：半導体チップ

Claims (12)

1. 同じパターンを等間隔で転写するように構成されたレチクルでパターンを転写した対象物から前記レチクルが有する欠陥を検出する検査装置であって、
   前記対象物に対して観察光を照射する光照射部と、
   前記観察光を前記対象物に対して照射することにより生じる信号光を用いて前記対象物の観察画像を取得する画像取得部と、
   前記観察画像を用いて前記レチクルが有する欠陥を抽出する演算部と、
   を備え、
   前記画像取得部は、前記対象物から少なくとも１つのスワス画像を取得し、
   前記演算部は、前記少なくとも１つのスワス画像を所定のパターン領域ごとの画像に分け、前記パターン領域ごとの画像を平均化した平均パターン画像を生成し、前記平均パターン画像同士を比較することにより第１評価値を算出するとともに、
   前記パターン領域ごとの画像同士を平均化せずに比較し抽出した信号を、
   前記第１評価値と比較又は選別処理をすることで前記レチクルが有する欠陥であると判定することを特徴とする検査装置。
2. 請求項１記載の検査装置において、
   前記パターン領域ごとの画像同士を比較し抽出した信号を第２評価値として、
   前記第１評価値が前記第２評価値よりも高い場合に前記レチクルが有する欠陥であると判定することを特徴とする検査装置。
3. 請求項２記載の検査装置において、
   前記演算部は、前記第１評価値と前記第２評価値を用いて、前記レチクルが有するリピート欠陥のみを抽出するとともに、前記パターン領域ごとの画像同士を平均化せずに比較し抽出した信号が示すランダム欠陥信号を欠陥候補から除外することを特徴とする検査装置。
4. 請求項１記載の検査装置において、
   前記所定のパターン領域はダイ単位又はレチクルのショット単位であることを特徴とする検査装置。
5. 請求項２記載の検査装置において、
   前記パターン領域には、配列の異なる第１及び第２のパターンが含まれ、
   前記画像取得部は１つの前記スワス画像から第１及び第２のパターンの画像を取得し、
   前記演算部は、前記１つのスワス画像から前記第１評価値及び第２評価値を算出することを特徴とする検査装置。
6. 請求項２記載の検査装置において、
   前記所定のパターン領域には配列の異なる第１及び第２のパターンが含まれ、
   前記画像取得部は２つ以上のスワス画像から第１及び第２のパターンを取得し、
   前記演算部は、前記２つ以上のスワス画像から前記第１評価値及び第２評価値を算出することを特徴とする検査装置。
7. 請求項２記載の検査装置において、
   前記レチクルは１回の転写で単一パターンを転写するように構成されており、
   前記演算部は、あらかじめ準備した比較パターン画像を比較することにより、前記第１評価値を算出することを特徴とする検査装置。
8. 請求項１記載の検査装置において、
   前記画像取得部は、前記観察光を前記対象物に対して照射することにより前記対象物から生じる散乱光を用いて、前記対象物の観察画像として前記対象物の暗視野画像を取得することを特徴とする検査装置。
9. 請求項１記載の検査装置は、ｈｏｔ ｔｈｒｅｓｈｏｌｄを使わないことを特徴とする検査装置。
10. 請求項１記載の検査装置において、
    前記演算部は前記スワス画像に対し直接処理を行い、第１評価値及び第２評価値を算出することを特徴とする検査装置。
11. 同じパターンを等間隔で転写するように構成されたレチクルからパターンを転写した対象物から前記レチクルが有する欠陥を検出するプログラムであって、
    あらかじめ対象物から取得した少なくとも１つのスワス画像に対し、前記少なくとも１つのスワス画像を所定のパターン領域ごとの画像に分け、該所定の領域ごとの画像を平均化した平均パターン画像を生成し、前記平均パターン画像同士を比較することにより第１評価値を算出するとともに、
    前記所定のパターン領域ごとの画像同士を平均化せずに比較し抽出した信号を
    前記第１評価値と比較又は選別処理をすることで前記レチクルが有する欠陥であると判定することを特徴とするレチクル欠陥検出プログラム。
12. 同じパターンを等間隔で転写するように構成されたレチクルでパターンを転写した対象物から前記レチクルが有する欠陥を検出する検査方法であって、
    前記対象物に対して観察光を照射する照射ステップ、
    前記観察光を前記対象物に対して照射することにより生じる信号光を用いて前記対象物の観察画像を取得する画像取得ステップ、
    前記観察画像を用いて前記レチクルが有する欠陥を抽出する演算ステップ、
    を有し、
    前記画像取得ステップは、前記対象物から少なくとも１つのスワス画像を取得し、
    前記演算ステップは、前記少なくとも１つのスワス画像を所定のパターン領域ごとの画像に分け、該所定の領域ごとの画像を平均化した平均パターン画像を生成し、前記平均パターン画像同士を比較することにより第１評価値を算出するとともに、
    前記所定のパターン領域ごとの画像同士を平均化せずに比較し抽出した信号を、
    前記第１評価値と比較又は選別処理をすることで前記レチクルが有する欠陥であると判定することを特徴とする検査方法。

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