JP3722757B2

JP3722757B2 - Defect imaging device

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Publication number: JP3722757B2
Application number: JP2002017227A
Authority: JP
Inventors: 孝治阿部; 利榮黒崎; 一雄青木; 雅史坂本; 直正鈴木
Original assignee: Hitachi High Technologies Corp
Current assignee: Hitachi High Tech Corp
Priority date: 2002-01-25
Filing date: 2002-01-25
Publication date: 2005-11-30
Anticipated expiration: 2022-01-25
Also published as: JP2003218181A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、顕微鏡を用いた撮像装置に係り、特に半導体デバイスや液晶デバイスの製造過程における検査のための欠陥撮像装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、半導体デバイスや液晶デバイスの製造過程での欠陥の検査に、荷電粒子線照射による走査電子顕微鏡が用いらるようになっているが、このときの欠陥の識別には、一般に次の方法が採られている。
【０００３】
まず、事前に光学顕微鏡や電子顕微鏡などの外観検査装置により検査対象の欠陥の位置を検査して欠陥の位置情報を求め、次に、この位置情報に基づいて走査電子顕微鏡の視野を移動させ、欠陥を含む試料の画像を得、それを欠陥の無い正常な部分の試料から取得した参照となる画像(参照画像)と比較し、相違部分が欠陥であるとするのである。
【０００４】
このときの参照画像の取得には、まず、欠陥部分が正常である場合のパターンと同等の画像が取得できる位置、例えば同じパターンを持つ隣接するチップ内の同じ座標位置などから取得する、いわゆるダイ(Die)比較方式が主として用いられる。
【０００５】
また、欠陥データが単一周期のセルパターンの場合は、事前に参照画像を登録しておき、その参照画像を欠陥番号ごとに毎回取得した検出用欠陥画像と比較して欠陥位置を特定し、欠陥点を中心とする所望倍率の欠陥像を撮像する、いわゆるセル(Cell)比較方式が用いられている。このとき参照画像として、回路のシミュレーション画像を用いる方法等も考えられている。
【０００６】
ところで、欠陥位置検出視野が約１５μｍ以下になるような高い倍率にした場合、従来の単一画像登録のセル比較方式では、欠陥検出に際して位置合わせが通用しないので、長周期のパターンが混在したセルを有するデバイスに対しては、適用できない。
【０００７】
但し、この場合でも、欠陥を検出し撮像することは、ダイ比較方式でも一応は可能であるが、試料の移動回数や撮像回数が多くなってしまうので、その分、スループットの低下が免れない。
【０００８】
倍率を上げることは、撮像する欠陥が小さい場合や欠陥周囲の細かいパターンも詳細に撮像できる点で有利だが、欠陥が視野に入らないとか、パターンの極く一部しか撮像できないなどの問題があり、更に長周期パターンを含む場合には、位置合わせ可能なセル部参照画像の登録ができなくなってしまうという問題が生じていた。
【０００９】
そこで、このような場合は、倍率を維持したまま視野を広くして参照画像を登録し、セル部の長周期パターンをも含めて位置合わせができるようにした、いわゆる視野拡大方法が従来から採られていた。
【００１０】
そして、このときの視野の拡大には、例えば画像サイズを５１２画素から１０２４画素に変えたり、１０２４画素から２０２４画素にしたりする方法があり、単一のセルパターンに比較的長周期のパターンが混在している試料については、この画素数を拡大する方法により、欠陥位置検出の際に位置合わせが可能になる機会を増やしてきた。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記従来技術は、更なるデバイスの微細化について配慮がされているとはいえず、この場合、欠陥検出が困難になってしまうという問題があり、以下、この点について説明する。
【００１２】
従来技術では、上記のように、視野拡大方法により対処しているが、しかし、配線ルールが更に細いデバイスになると、益々高倍率の参照画像が必要となり、画素数拡大による視野拡大効果が充分に発揮されなくなってしまう。
【００１３】
また、単一周期パターンのセル比較とはいっても、１ウエーハの１工程の単位チップ内には、パターンとして複数の種類のセルパターンが存在し、従ってセルパターンの登録自体にも、複数の種類のセルについての登録が必要になってきている。
【００１４】
しかし、周期の異なるパターン、例えば周期が長い、いわゆる長周期パターンがセル部に混在した場合には、たとえ画素を多くし、検出視野を広くしたとしても、従来通りの単一登録画像を使っただけではセル比較ができなくなってしまうことが多い。
【００１５】
これは、検出用欠陥画像と参照画像間で位置合わせができないからで、この結果、検出用倍率を上げただけではセル比較方式が適用できないデバイスに遭遇してしまう機会が更に増大することになる。
【００１６】
本発明の目的は、長周期パターン混在のセルパターン部分を撮像対象とした場合においても、セル比較方式により欠陥が検出できるようにした欠陥撮像装置を提供することにある。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
長周期パターン混在セルを対象とするセル比較方式において欠陥検出の障害となる長周期パターン部分の特徴を登録し、欠陥抽出時に長周期パターン部分に該当する欠陥候補を消去して検出する。
【００１８】
１つの方法は、参照画像を複数登録可能とし、参照画像の1つを長周期パターンを排除した一定周期基本パターン参照画像とし、その他を長周期パターンを画像視野中に含む長周期パターン混在参照画像とし、一定周期基本パターン参照画像と種類により登録される長周期パターン混在参照画像の両者から、長周期パターン部分の特徴量を予め計算させる。そして検出用欠陥画像と参照画像と比較したときの相違部分から、長周期パターンに該当する部分を欠陥抽出の対象から消去して、欠陥部を抽出させる方法である。
【００１９】
もう一つの方法は、長周期パターン部分の特徴量を長周期パターン混在参照画像と一定周期基本パターン参照画像から計算させるのではなく、形状、寸法、長周期ピッチ、ピッチ方向など直接特徴を選択または、直接入力させ、その特徴量に該当する部分を、前記相違部分から非欠陥候補として消去し、欠陥部分を抽出する方法である。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明による欠陥撮像装置について、図示の実施の形態により詳細に説明する。
まず、図１は、本発明の一実施形態が適用された走査電子顕微鏡(ＳＥＭ)と、その周辺装置の一例である。
【００２１】
そして、この図１において、１は走査電子顕微鏡の本体で、この本体１は、電子源２、引き出し電極３、第１収束レンズ４、第２収束レンズ５、電子ビーム絞り６、対物レンズ７、スキャン用コイル１４ａ、二次電子検出用電極１３、二次電子検出器９ｂ、試料ステージ１８ａなどで構成され、これらは電子線制御部１５、ステージ制御部１８ｂ、システム制御部１６により制御される。
【００２２】
電子源２で発生された照射電子線８は、上記した種々のレンズより細く絞られた状態でスキャンされ、試料１７の表面に照射されるが、このとき、上部アライメントコイル１１と、軸補正及び非点補正アライメント用コイル１２によって軸補正と非点補正が施される。
【００２３】
そして、この照射電子線８の照射により、試料１７から２次電子９ａと反射電子１０ａが発生し、それぞれ２次電子検出器９ａと反射電子検出器１０ｂにより検出される。
【００２４】
次に、欠陥点撮像動作について説明すると、まず、検査装置２８ａ〜２８ｃで代表して示したように、複数台の事前検査装置２８から出力される試料の検査結果データを欠陥情報ファイルとし、これを欠陥撮像装置のコンピュータ２４で読み込む。
【００２５】
このとき、欠陥情報ファイルを一旦持ち運び可能な記憶媒体に納め、これからコンピュータ２４に読み込むようにしても良いし、予め事前検査装置２８から通信ネットワーク２９を介して製造データ管理システム３０の特定格納場所に欠陥情報ファイルを格納しておき、これを再び通信ネットワーク２９を介してコンピュータ２４に読み込むようにしても良い。
【００２６】
いま半導体の製造において使われている各チップ単位ごとに区切られたパターン付きウエーハを試料としたとすると、この場合、コンピュータ２４は、欠陥情報ファイルから欠陥位置を現わすチップ位置とチップ内座標の情報を得る。
【００２７】
この欠陥撮像装置による撮像開始にあたっては、実行レシピの選択と実行のためのレシピ作成が必要になるが、この処理は、コンピュータ２４によるレシピの管理のもとで、文字入力装置であるキーボード２５とポインティング装置であるマウス２６、それに画像表示器２７を使って行う。
【００２８】
このときのレシピファイル中には、撮像対象の欠陥を絞り込むためのサンプリング指定や、ウエーハアライメントの方法、位置合わせ誤差をとるための方法をはじめとして、撮像時の倍率、欠陥抽出方法、焦点(Focus)合わせ動作方法などが指定される。
【００２９】
こうしてレシピが実行されると、試料ステージ１８ａをステージ制御部１８ｂで制御し、試料の欠陥位置が電子線照射位置にくるように移動させ、ここで画像を取り込む前に、対物レンズの焦点高さを対物レンズ７のコイルに流す電流を制御して、対物レンズの焦点高さを合わせる。このとき、光学顕微鏡を用いて像を取得する場合もあるが、この場合は、光学顕微鏡で試料表面の欠陥に焦点位置を合わせる。
【００３０】
焦点合わせ後、設定したスキャンスピードとスキャン回数で試料１７に照射電子線８が照射され、試料１７から発生された二次電子９ａと反射電子１０ａによる電気信号が二次電子検出器９ｂと反射電子検出器１０ｂから取り込まれ、増幅器１９で増幅されてから画像処理部２３に入力される。
【００３１】
この画像処理部２３は、図示のように、画像メモリ２０、画像演算部２１、画像データベース２２で構成され、これにより、画像メモリ２０では、入力された信号をＡ／Ｄコンバータでデジタルデータに変換し、走査信号に同期して入力される検出器の信号からメモリ上に画像データを形成する。
【００３２】
長周期混在のセルに対応したセル比較方式の欠陥抽出にも対応するように構成されている画像演算部２１では、生成した画像データから欠陥抽出等の画像の演算を行い、演算された画像データは画像データベース２２に蓄積され、画像表示器２７に表示される。
【００３３】
次に、こうしてＳＥＭ像により欠陥抽出した点を視野の中心に新たに設定し、更に画像を取得する。このときの欠陥点への視野移動は、電気的視野移動コイルであるスキャン用コイル１４ｂにより、試料１１上に照射する照射電子線８の位置を変化させて行ない、移動量が照射電子線８の照射位置変化では対応できない程大きい場合には、ステージ制御部１８ｂにより試料ステージ１８ａを駆動することにより補う。
【００３４】
また、このとき、試料の傾斜像は、ステージ制御部１８ｂにより試料ステージ１８を傾斜させることよって得ることができ、倍率を上げ微細な部分を拡大して撮像する場合には、照射電子線のスキャン中心を欠陥点に設定して、その状態で所定倍率にして撮像する。
【００３５】
こうして撮像した画像データを画像メモリ２０に蓄積する。そして、蓄積した画像データは、ネットワーク通信２９を使って製造データ管理システム３０に転送させるかしないかの設定を持つ。
【００３６】
このように欠陥抽出結果を利用して欠陥サイズを付与して転送したり、蓄積画像データを利用して、欠陥分類装置を経由することにより、欠陥種類コード付与して転送したりできる。
【００３７】
次に、この図１に示した走査電子顕微鏡と周辺装置により実行される本発明の一実施形態による欠陥抽出処理について説明する。
まず、この実施形態による欠陥検出動作について、従来技術による場合と対比しながら説明する。
【００３８】
まず、図２(a)は、単一パターン周期からなるセルパターン部分に存在する欠陥を抽出する様子を示し、次に図２(b)は、不規則パターン部分に存在する欠陥を抽出する様子を示したもので、このときの様子は従来技術も同様である。
【００３９】
それと比較して、図６(a)、(b)は長周期パターン部分を含むセルパターン部分に存在する欠陥を抽出する様子を示したもので、この実施形態では、この図６の欠陥抽出方法を新たに備えることにより、全てのセルに対してセルパターン対応欠陥検出モードで、欠陥検出を可能にしている。
【００４０】
何れの場合も、欠陥抽出には欠陥の無い画像である参照画像３１ａ、３１ｂに相当する画像を必要とし、このため、図１の画像メモリ２０に画像データを予め形成する。そして、欠陥検出用の欠陥画像３２ａ、３２ｂを取得し、画像メモリ２０に画像データが格納された段階で、図１の画像演算部２１により欠陥部３３ａ、３３ｂの位置を検出する。
【００４１】
そこで、照射電子線８のスキャン中心を欠陥点に設定して、その状態で所定倍率にして撮像すると、欠陥画像３４ａ、３４ｂが取得できる。但し、通常欠陥検出用の欠陥画像３２ａ、３２ｂを取得する際には、参照画像３１ａ、３１ｂに合わせた位置合わせが必要になる。
【００４２】
ここで、パターン部の位置が重ならないと、重ならない部分が欠陥抽出の際に欠陥候補となってしまうので、誤検出し易くなってしまうからであり、このときの位置合わせには正規化相関を用いる。
【００４３】
まず、参照画像の上下左右の端において、画像サイズに占める１〜２割程の一定割合をカットしたものをモデルとし、そのモデルに相当する部分の中心位置を最も類似度が高い点とする。そして、正規化相関式(後述の(1)式)を用いて中心位置を求めるのである。
【００４４】
次に、参照画像と欠陥画像の差分画像を、閾値を用いて２値化し、図２(c)に示すマスク画像を求める。ここで、ときとしては閾値を設定しても欠陥以外の欠陥候補が現れてしまう場合が生じる。そのため、この図２(c)に示すマスク画像において、各画素にラベリングを付ける。この場合、閾値以上で、周囲の画素と一定数以上連結しているものにラベリングする。
【００４５】
このときのラベリングＮｏ．は最初のものを１とし、次から１ずつ増やして識別するが、このときラベリング同士で互いに近い距離にあるものは統合する。そして各々ラベリングしたものを欠陥候補とし、ラベリングした画素数が最も多いものを欠陥とし、その重心を欠陥点として抽出するのである。
【００４６】
ここで、検出するときのモードとして、図２(a)に相当するセルパターンの場合はセル比較方式を採り、図２(b)に相当する不規則パターンの場合は、ダイ比較方式を採る。
【００４７】
そして、まず、モードがセル比較方式の場合は、レシピ中で予め参照画像３１ａを登録しておき、それを用いる。また、ダイ比較方式の場合は、参照画像３１ｂが、欠陥が存在する場所に依存していて特定できないため、各欠陥点と同等の条件の場所へ毎回移動して画像取得を行うようにする。
【００４８】
ここで、本発明は、セルパターン部分の欠陥抽出において、一見したところでは、図２(a)と同様のセル比較で検出できそうでいて、実際には検出できなかった図３(a)に示す長周期パターン混在のセル部分に対しては、新たにセル比較方式で対応するようにしたものである。
【００４９】
このとき、図３(a)に示すセルに対して、もしも参照画像を考えられるケース毎に複数登録する方法を採ったとすると、例えば図４に示すように、長周期パターンが含まれるセルに対して、単一周期パターンのみの参照画像３７と、長周期パターン部分が含まれる複数の参照画像３８ａ〜３８ｊの登録が必要になり、ほとんど対応できなくなってしまう。
【００５０】
そして、この場合、使用倍率やパターンの種類が増えると、更に参照画像登録の手間が膨大になるばかりでなく、欠陥抽出用の欠陥画像と組み合わせるべき参照画像として、何れを選択するかの判断ができなくなる。これは、存在する欠陥によって参照画像選択結果が左右されるためである。
【００５１】
そこで、本発明では、例えば図５(a)に示した長周期混在セルパターンに対して、図５(b)に示す簡略化した参照画像だけで対応可能にしたもので、このため図６に示す欠陥抽出方法を採ったものである。
【００５２】
そして、このとき参照画像には、図５(b)に示すように、長周期パターンを含むセルパターン３９と、それを含まないセルパターン４０を対にして、最低１組登録するようになっている。
【００５３】
この参照画像の登録は、実デバイス上から取得しても良く、コンピュータ２４の所定の格納場所に、チップ原点からのパターン配置、形状寸法及び倍率対比情報から作成されているナビゲーション用模擬画像を予め登録しておき、後述するレシピの作成に際して、前記所定の格納場所から模擬画像を取得するようにしても良い。
【００５４】
この実施形態では、事前検査装置２８など外観異物検査装置から欠陥位置データを読み込んで、チップ内座標に置き換えた後に、長周期パターンを含むセル部分と、単一周期のパターンからなるセル部分と、セル部分では定義できない不規則なパターンからなる部分のチップ内座標を、夫々レシピ中に設定することにより、各種デバイスの各工程での欠陥撮像に夫々１つのレシピで対応することができる。
【００５５】
但し、このとき参照画像は必要に応じて登録し、各欠陥の撮像前に欠陥位置の区分を照合して、欠陥抽出のために用いるモードを変化させて撮像を行う必要がある。例えば、単一周期セルパターン部に存在する欠陥を撮像するときは、従来技術と同じくセル比較方式を用いて、セルパターンの種類に応じた１つの参照画像を事前登録しておき、それを用いて欠陥抽出して欠陥部を所望の倍率で撮像するのである。また、長周期パターン部に存在する欠陥を撮像するときは、長周期パターン部を含む参照画像と含まない参照画像をそれぞれ事前登録しておき、長周期パターン部の特徴量を登録し、それを用いて欠陥抽出して欠陥部を撮像する。そして、これ以外でセル部に属さない部分に存在する欠陥を撮像するときは、各欠陥部の位置に対応した参照画像を毎回取得しそれを用いて欠陥抽出するのである。
【００５６】
次に、欠陥撮像のためのレシピについて、更に具体的に説明すると、いま、図１に示す試料１７が、図３の(a)に示すように、単一周期パターンと長周期パターンの混成からなるパターン３５ａを有する半導体ウエハの場合、この実施形態では、まず、図６の(a)に示すように、単一周期パターンに相当するパターン４０と共に、長周期パターンに相当するパターン３９の参照画像を各々１種以上登録する。
【００５７】
このため、走査電子顕微鏡の本体１に試料１７をセットして画像を取得し、取得した画像をコンピュータ２４で管理するレシピ上に単一周期パターン用の参照画像と長周期パターン用の参照画像としてそれぞれ格納する。
【００５８】
そして、これら登録した参照画像において、差画像演算を用い、単一周期パターン参照画像と長周期パターン参照画像から、周期の異なるパターン部分を抽出して長周期パターン部分の特徴量を求める。このためには画像処理部２３にある画像演算部２１を用いる。一部にマニュアル操作による長周期パターン部分の特徴量設定を用いることもできる。
【００５９】
このためには、一連の欠陥ＩＤについて撮像する欠陥撮像シーケンスを実行するためのレシピ作成において、以下の表１に示す通りの長周期パターン部分の特徴量をレシピ上に格納させる。
【００６０】
【表１】

この表１に示した特徴量は、登録画像から長周期パターン部分の特徴量をレシピ中に設定する方法に相当するが、別途、所定の操作によって直接特徴量がレシピ中に設定できるようにしても良い。
【００６１】
このときの長周期パターン部分の特徴量は、パターンの設計寸法又は実測寸法が既知であるときは、形状寸法、面積、ピッチ情報などから直接レシピに入力することができる。また、画像表示器２７により直接長周期パターン部をモニターしながら寸法や明るさを測定してレシピに登録することもできる。
【００６２】
このレシピ設定では、それぞれの特徴量の項目毎に有効無効を識別させるＯＮ／ＯＦＦフラグを設ける。但し、画像登録から求める特徴量設定と、直接入力による特徴量設定のどちらもフラグがＯＮの場合には、不都合がない限りにおいて画像登録から求めた特徴量の設定を優先して用いる。
【００６３】
ここで、長周期パターン参照画像を一旦レシピに取り込み、この登録画像から表１に該当する長周期パターン部の特徴量を求めるときは、図６の(a)に示す長周期パターンを含むセル部の参照画像３９と、長周期パターンを含まないセル部の参照画像４０の差画像を、ある閾値を設けて２値化し、２値化差画像４１として用いる。この場合、長周期パターン部分が２値化画像となって現れる。
【００６４】
そこで、この差画像となって現れる部分をグループ毎にラベリングし、識別することによりノイズのような小さいものをカットする。この場合、広範囲に連続したパターンエッジの明るさ違いによるノイズや、若干の形状変化によるノイズをカットするため、一番面積が大きいグループ、又はＸ方向とＹ方向の双方の寸法が大きなグループを長周期パターンに相当するものと見なし、その長周期パターンに相当するグループの面積や寸法、形状をレシピに登録する。
【００６５】
但し、このとき長周期パターン特徴量の直接入力設定が有効になっていて、直接入力された値がある場合、その直接入力値と画像登録から算出した値が誤登録防止閾値を超えて異なっていた場合には、レシピ保存前に警告メッセージを表示させる。
【００６６】
この場合、直接入力した特徴量のみ有効としたり、２値化差画像４１となって現われる一番面積が大きいグループ、又はＸ方向とＹ方向の双方の寸法が大きなグループを長周期パターンと見なしていたのを改め、２番目に面積が大きいグループ、又はＸ方向とＹ方向の双方の寸法が２番目に大きなグループに置き換えたり、或いは長周期パターンを含むセル部の画像と長周期パターンを含まないセル部の画像を登録し直したりし、何れにしても長周期パターンの誤った登録が回避されるようにする。
【００６７】
ここで長周期パターン部分の特徴量の一つである明るさについては、長周期パターンを含むセル部の画像をレシピ上に登録する際、長周期パターン部とそれ以外の点をマニュアル指定して情報を取り込むようにする。
このとき、レシピ上に登録した長周期パターンにおいて、長周期パターン位置を確定した後に長周期パターン部分の明るさを取り込んでもよい。
【００６８】
但し、この長周期パターン部分の特徴量は、必ずしも特徴量を各項目に細分化し数値化して用いる必要はなく、長周期パターン部分に相当する画像自体をモデルとして用いてもよい。この場合、図６(a)に示す２値化差画像４１中に示す長周期パターンモデルのように、長周期パターン部分だけを囲う範囲をモデルとしてレシピに登録しておく。
【００６９】
こうしてレシピが実行され、欠陥撮像シーケンスが実行されたら、欠陥位置に移動する。そして、欠陥が視野内に収まり、且つ欠陥の存在が確認できる倍率のもとで欠陥検出用欠陥画像を取得する。
【００７０】
次に、欠陥抽出のため、欠陥検出用欠陥画像と長周期パターンを含まない参照画像の両者の差分による２値化差画像４３において、前記長周期パターンに相当する部分を除外するのであるが、このためには、図６の(b)の欠陥抽出方法に示すように、長周期パターン部分の位置を前記長周期パターンモデルとの正規化相関を用いて相関の高い場所として探す。
【００７１】
いま、画像サイズの左下の位置を(０，０)とし、モデル中心に位置合わせするための位置を(Ｘ，Ｙ)とすると、この位置合わせの位置は、次の(1)式に示す相関係数ｒ(Ｘ，Ｙ)を用い、この相関係数が最大となる画像中の位置として求められる。
【００７２】
【数１】

次に、２値化差画像４３から、長周期パターン部分の位置を求める。このとき長周期パターン部分の位置を求める他の方法として、図６の(a)に示す長周期パターン相当部分の特徴量を、表１における特徴量の種別２〜５の組み合わせとして、２値化差画像４３中の同一ラベリング欠陥候補から該当するもの消去して求めてもよい。
【００７３】
そして、これら２値化差画像４３中の長周期パターン部分の位置を求める方法は、レシピで選択できるようにする。
ここで、長周期パターン部分の特徴量を用いるようにした理由は、各欠陥毎に撮像する欠陥検出用の欠陥画像と、予めレシピに登録してある、長周期パターン部分を含まないセル部の参照画像との差画像において、どの部分が長周期パターンに該当する部分か識別することである。
【００７４】
そして、この差画像により長周期パターン部分を除外すると、図６の欠陥抽出方法に示すように、残った欠陥候補から欠陥に最も相応しいもの、例えば面積が一番大きいものを欠陥として抽出することができる。
【００７５】
ところで、以上の実施形態では、走査電子顕微鏡により本発明を実施した場合について説明したが、本発明は光学顕微鏡を用いて実施することもできる。
この場合は、光学顕微鏡にテレビジョンカメラを装着し、試料の画像を生成させるようにしてやれば良い。
【００７６】
【発明の効果】
本発明によれば、長周期パターン混在セルを対象とする欠陥撮像において、長周期パターン部分の特徴量を登録して利用するようにしたので、セル比較方式のまま高速に欠陥画像を取得することができる。
【００７７】
また、本発明によれば、長周期ピッチ分を必ずしも登録参照画像及び検出用欠陥画像で視野に収める必要がないので、欠陥検出の際、位置合わせのための低倍率化が不要になり、単一セルパターンを対象としたセル比較方式に劣ることなく微細欠陥が検出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による欠陥撮像装置の一実施形態が適用された走査電子顕微鏡の全体構成図である。
【図２】欠陥抽出処理動作説明用の模式図である。
【図３】長周期パターン混在セルと一定周期パターンセルの説明図である。
【図４】参照画像登録の一例を示す説明図である。
【図５】長周期パターン混在セルを対象とした欠陥検出のための参照画像の一例を示す説明図である。
【図６】長周期パターン部分の特徴量の登録方法と欠陥抽出方法の説明図である。
【符号の説明】
１走査電子顕微鏡(ＳＥＭ)本体
２電子源
３引き出し電極
４第１収束レンズ
５第２収束レンズ
６電子ビーム絞り
７対物レンズ
８照射電子線
９a 二次電子
９ｂ二次電子検出器
１０ａ反射電子
１０ｂ反射電子検出器
１１上部アライメントコイル
１２非点補正非点補正アライメント用コイル
１３二次電子検出用電極
１４ａスキャン用コイル
１４ｂ電気的視野移動用コイル
１５電子線制御部
１６システム制御部
１７試料
１８ａ試料ステージ
１８ｂステージ制御部
１９増幅器
２０画像メモリ
２１画像演算部
２２画像データベース
２３画像処理部
２４コンピュータ
２５キーボード
２６マウス
２７画像表示器
２８事前検査装置
２８ａ検査装置１
２８ｂ検査装置２
２８ｃ検査装置３
２９通信ネットワーク
３０製造データ管理システム
３１ａ参照画像の例１
３１ｂ参照画像の例２
３２ａ欠陥検出用の欠陥画像の例１
３２ｂ欠陥検出用の欠陥画像の例２
３３ａ欠陥部の例１
３３ｂ欠陥部の例２
３４ａ欠陥画像の例１
３４ｂ欠陥画像の例２
３５ａ長周期パターン混在セル例
３５ｂ長周期パターン混在セルでの参照画像視野例
３６ａ単一周期パターンセル例
３６ｂ単一周期パターンセルでの参照画像視野例
３７長周期パターンを含むセルにおいて単一周期パターンのみの参照画像
３８ａ〜３８ｊ長周期パターンを含むセルにおいて長周期パターン部分が含まれる参照画像
３９長周期パターンを含むセル部参照画像
４０長周期パターンを含まないセル部参照画像
４１位置合わせされた状態における長周期パターンを含むセル部参照画像と長周期パターンを含まないセル部参照画像との差分による２値化差画像
４２欠陥検出用欠陥画像
４３欠陥検出用欠陥画像と長周期パターンを含まないセル部参照画像の差分による２値化差画像[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to an imaging apparatus using a microscope, and more particularly to a defect imaging apparatus for inspection in a manufacturing process of a semiconductor device or a liquid crystal device.
[0002]
[Prior art]
In recent years, scanning electron microscopes using charged particle beam irradiation have been used for inspection of defects in the manufacturing process of semiconductor devices and liquid crystal devices. In general, the following methods are used for defect identification at this time. It is taken.
[0003]
First, inspect the position of the defect to be inspected by an appearance inspection device such as an optical microscope or an electron microscope in advance to determine the position information of the defect, and then move the field of view of the scanning electron microscope based on this position information, An image of a sample including a defect is obtained and compared with a reference image (reference image) acquired from a sample of a normal part having no defect, and a different part is assumed to be a defect.
[0004]
To obtain the reference image at this time, first, a so-called die is obtained from a position where an image equivalent to the pattern when the defective portion is normal can be obtained, for example, from the same coordinate position in an adjacent chip having the same pattern. (Die) The comparison method is mainly used.
[0005]
In addition, if the defect data is a single-cycle cell pattern, register a reference image in advance, identify the defect position by comparing the reference image with the defect image for detection acquired every time for each defect number, A so-called cell comparison system that captures a defect image with a desired magnification centered on a defect point is used. At this time, a method of using a circuit simulation image as a reference image is also considered.
[0006]
By the way, when the magnification is set so high that the defect position detection field of view is about 15 μm or less, the conventional single image registration cell comparison method does not allow alignment for defect detection. Not applicable to devices with
[0007]
However, even in this case, it is possible to detect and image the defect even with the die comparison method. However, since the number of times of moving the sample and the number of times of imaging increase, the throughput is inevitably lowered accordingly.
[0008]
Increasing the magnification is advantageous in that the defect to be imaged is small or a fine pattern around the defect can be imaged in detail, but there are problems such as that the defect does not enter the field of view or only a part of the pattern can be imaged. Further, when a long-period pattern is included, there is a problem that registration of a cell part reference image that can be aligned cannot be performed.
[0009]
Therefore, in such a case, a so-called field-of-view expansion method has been conventionally adopted in which the field of view is widened while maintaining the magnification, and a reference image is registered so that alignment is possible including the long-period pattern of the cell portion. It was done.
[0010]
In order to enlarge the field of view at this time, for example, there is a method of changing the image size from 512 pixels to 1024 pixels, or from 1024 pixels to 2024 pixels, and a relatively long cycle pattern is mixed in a single cell pattern. For the specimens that have been used, the method of increasing the number of pixels has increased the chances of alignment when detecting the defect position.
[0011]
[Problems to be solved by the invention]
In the above-described conventional technique, it cannot be said that consideration is given to further miniaturization of the device. In this case, there is a problem that it becomes difficult to detect a defect, and this point will be described below.
[0012]
In the prior art, as described above, the field-of-view expansion method is used. However, when the wiring rule becomes a narrower device, a higher-magnification reference image is required, and the field-of-view expansion effect due to the expansion of the number of pixels is sufficient. It will not be demonstrated.
[0013]
In addition, even if cell comparison of a single periodic pattern is performed, there are a plurality of types of cell patterns as a pattern in a unit chip of one process of one wafer. It is becoming necessary to register for other cells.
[0014]
However, when a pattern with a different period, for example, a so-called long period pattern with a long period is mixed in the cell portion, a conventional single registration image is used even if the number of pixels is increased and the detection field of view is widened. In many cases, it becomes impossible to compare cells.
[0015]
This is because the alignment between the defect image for detection and the reference image cannot be performed. As a result, the chance of encountering a device to which the cell comparison method cannot be applied only by increasing the magnification for detection is further increased. .
[0016]
An object of the present invention is to provide a defect imaging apparatus in which a defect can be detected by a cell comparison method even when a cell pattern portion mixed with a long period pattern is an imaging target.
[0017]
[Means for Solving the Problems]
In the cell comparison method for long-period pattern mixed cells, the feature of the long-period pattern part that becomes an obstacle to defect detection is registered, and defect candidates corresponding to the long-period pattern part are erased and detected during defect extraction.
[0018]
One method is that a plurality of reference images can be registered, one of the reference images is a fixed cycle basic pattern reference image excluding the long cycle pattern, and the other is a long cycle pattern mixed reference image including the long cycle pattern in the image field. The feature amount of the long cycle pattern portion is calculated in advance from both the fixed cycle basic pattern reference image and the long cycle pattern mixed reference image registered according to the type. Then, from the difference between the detection defect image and the reference image, the portion corresponding to the long period pattern is erased from the defect extraction target and the defect portion is extracted.
[0019]
Another method is not to calculate the feature value of the long cycle pattern part from the long cycle pattern mixed reference image and the fixed cycle basic pattern reference image, but directly select the features such as shape, dimension, long cycle pitch, pitch direction, etc. In this method, a part corresponding to the feature amount is directly input and erased as a non-defect candidate from the different part, and a defective part is extracted.
[0020]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, a defect imaging apparatus according to the present invention will be described in detail with reference to embodiments shown in the drawings.
First, FIG. 1 is an example of a scanning electron microscope (SEM) to which an embodiment of the present invention is applied and its peripheral devices.
[0021]
In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a main body of a scanning electron microscope. The main body 1 includes an electron source 2, an extraction electrode 3, a first converging lens 4, a second converging lens 5, an electron beam stop 6, an objective lens 7, The scanning coil 14 a, the secondary electron detection electrode 13, the secondary electron detector 9 b, the sample stage 18 a, and the like are controlled by the electron beam control unit 15, the stage control unit 18 b, and the system control unit 16.
[0022]
The irradiated electron beam 8 generated by the electron source 2 is scanned in a state narrower than the above-described various lenses and irradiated on the surface of the sample 17. At this time, the upper alignment coil 11, the axis correction, Axis correction and astigmatism correction are performed by the astigmatism correction alignment coil 12.
[0023]
By irradiation with the irradiation electron beam 8, secondary electrons 9a and reflected electrons 10a are generated from the sample 17, and are detected by the secondary electron detector 9a and the reflected electron detector 10b, respectively.
[0024]
Next, the defect point imaging operation will be described. First, as representatively shown by the inspection devices 28a to 28c, the inspection result data of the sample output from the plurality of preliminary inspection devices 28 is used as a defect information file. Is read by the computer 24 of the defect imaging apparatus.
[0025]
At this time, the defect information file may be temporarily stored in a portable storage medium and then read into the computer 24. Alternatively, the defect information file may be stored in advance in the specific storage location of the manufacturing data management system 30 via the communication network 29 from the preliminary inspection device 28. A defect information file may be stored and read into the computer 24 via the communication network 29 again.
[0026]
Assuming that a wafer with a pattern divided for each chip unit currently used in semiconductor manufacturing is used as a sample, in this case, the computer 24 calculates the chip position indicating the defect position and the coordinates in the chip from the defect information file. get information.
[0027]
In order to start imaging by the defect imaging apparatus, it is necessary to select an execution recipe and create a recipe for execution. This process is performed with the keyboard 25 that is a character input device under the management of the recipe by the computer 24. This is performed using a mouse 26 as a pointing device and an image display 27.
[0028]
The recipe file at this time includes sampling specification to narrow down the defects to be imaged, wafer alignment method, method for taking alignment error, magnification at the time of imaging, defect extraction method, focus (Focus ) The alignment operation method is specified.
[0029]
When the recipe is executed in this way, the sample stage 18a is controlled by the stage control unit 18b and moved so that the defect position of the sample comes to the electron beam irradiation position. Is adjusted to adjust the focal height of the objective lens. At this time, an image may be acquired using an optical microscope. In this case, the focal position is adjusted to a defect on the sample surface with the optical microscope.
[0030]
After focusing, the sample 17 is irradiated with the irradiation electron beam 8 at the set scan speed and the number of scans, and the secondary electrons 9a and the reflected electrons 10a generated from the sample 17 generate the secondary electron detector 9b and the reflected electrons. The signal is taken in from the detector 10 b, amplified by the amplifier 19, and then input to the image processing unit 23.
[0031]
As shown in the figure, the image processing unit 23 includes an image memory 20, an image calculation unit 21, and an image database 22. In the image memory 20, the input signal is converted into digital data by an A / D converter. Then, image data is formed on the memory from the detector signal input in synchronization with the scanning signal.
[0032]
The image calculation unit 21 configured to cope with cell comparison type defect extraction corresponding to long-period mixed cells performs image calculation such as defect extraction from the generated image data, and the calculated image data Are stored in the image database 22 and displayed on the image display 27.
[0033]
Next, the point where the defect is extracted by the SEM image is newly set at the center of the field of view, and an image is acquired. At this time, the visual field movement to the defect point is performed by changing the position of the irradiation electron beam 8 irradiated onto the sample 11 by the scanning coil 14b which is an electric visual field movement coil. If it is so large that it cannot be dealt with by irradiation position change, it is compensated by driving the sample stage 18a by the stage controller 18b.
[0034]
At this time, the tilted image of the sample can be obtained by tilting the sample stage 18 by the stage control unit 18b. When the magnification is increased and a fine portion is enlarged and imaged, the irradiation electron beam is scanned. The center is set as a defect point, and an image is taken at a predetermined magnification in that state.
[0035]
The image data thus captured is stored in the image memory 20. The stored image data has a setting for whether to transfer to the manufacturing data management system 30 using the network communication 29.
[0036]
In this way, the defect extraction result can be used for transfer with a defect size assigned, or the accumulated image data can be used for transfer via a defect classification device with a defect type code assigned.
[0037]
Next, a defect extraction process according to an embodiment of the present invention executed by the scanning electron microscope and peripheral device shown in FIG. 1 will be described.
First, the defect detection operation according to this embodiment will be described in comparison with the case of the prior art.
[0038]
First, FIG. 2 (a) shows a state where a defect existing in a cell pattern portion having a single pattern period is extracted, and FIG. 2 (b) shows a state where a defect present in an irregular pattern portion is extracted. The situation at this time is the same as in the prior art.
[0039]
6 (a) and 6 (b) show how to extract defects present in a cell pattern portion including a long-period pattern portion. In this embodiment, the defect extraction method of FIG. By newly providing the above, defect detection is enabled for all cells in the cell pattern corresponding defect detection mode.
[0040]
In any case, an image corresponding to the

reference images

31a and 31b, which are images having no defect, is required for defect extraction. For this reason, image data is formed in advance in the image memory 20 of FIG. Then,

defect images

32a and 32b for defect detection are acquired, and the position of the

defective portions

33a and 33b is detected by the image calculation unit 21 in FIG. 1 when the image data is stored in the image memory 20.
[0041]
Therefore, when the scan center of the irradiation electron beam 8 is set as a defect point and imaged at a predetermined magnification in that state,

defect images

34a and 34b can be acquired. However, when acquiring the

defect images

32a and 32b for normal defect detection, alignment according to the

reference images

31a and 31b is necessary.
[0042]
Here, if the position of the pattern part does not overlap, the non-overlapping part becomes a defect candidate when extracting the defect, so that it is easy to detect erroneously. Is used.
[0043]
First, a model obtained by cutting a fixed ratio of about 10 to 20% of the image size at the top, bottom, left, and right ends of the reference image is taken as a model, and the center position of the portion corresponding to the model is the point with the highest similarity. Then, the center position is obtained using a normalized correlation equation (Equation (1) described later).
[0044]
Next, the difference image between the reference image and the defect image is binarized using a threshold value to obtain a mask image shown in FIG. Here, sometimes a defect candidate other than a defect appears even if a threshold is set. For this reason, each pixel is labeled in the mask image shown in FIG. In this case, the labeling is performed so that a certain number or more is connected to the surrounding pixels at a threshold value or more.
[0045]
Labeling No. at this time The first one is identified by incrementing by one from the next, but at this time, those that are close to each other in the labeling are integrated. Then, each labeled item is set as a defect candidate, a labeled pixel having the largest number of pixels is set as a defect, and the center of gravity is extracted as a defect point.
[0046]
Here, as a mode for detection, the cell comparison method is adopted in the case of the cell pattern corresponding to FIG. 2A, and the die comparison method is adopted in the case of the irregular pattern corresponding to FIG. 2B.
[0047]
First, when the mode is the cell comparison method, the reference image 31a is registered in advance in the recipe and used. In addition, in the case of the die comparison method, the reference image 31b depends on the location where the defect exists and cannot be specified. Therefore, the image is acquired by moving to a location having the same condition as each defect point.
[0048]
Here, according to the present invention, in the defect extraction of the cell pattern portion, at first glance, it seems that it can be detected by the same cell comparison as in FIG. 2A, but FIG. The long-period pattern mixed cell portion shown is newly handled by the cell comparison method.
[0049]
At this time, if a method of registering a plurality of reference images for each possible case is adopted for the cell shown in FIG. 3A, for example, as shown in FIG. Therefore, it is necessary to register the reference image 37 having only a single periodic pattern and a plurality of reference images 38a to 38j including a long periodic pattern portion, which hardly can be handled.
[0050]
In this case, when the use magnification and the type of pattern increase, not only does the effort for registering the reference image become enormous, but also a determination as to which reference image to select as a reference image to be combined with a defect image for defect extraction is selected. become unable. This is because the reference image selection result depends on the existing defect.
[0051]
Therefore, in the present invention, for example, the long-period mixed cell pattern shown in FIG. 5 (a) can be handled only by the simplified reference image shown in FIG. 5 (b). The defect extraction method shown is taken.
[0052]
At this time, in the reference image, as shown in FIG. 5 (b), at least one set of cell pattern 39 including the long period pattern and cell pattern 40 not including the long pattern is registered. Yes.
[0053]
The registration of the reference image may be acquired from an actual device, and a simulated navigation image created from the pattern arrangement from the chip origin, the shape dimension, and the magnification contrast information is previously stored in a predetermined storage location of the computer 24. It may be registered and a simulated image may be acquired from the predetermined storage location when creating a recipe to be described later.
[0054]
In this embodiment, after reading defect position data from an appearance foreign matter inspection device such as the preliminary inspection device 28 and replacing it with in-chip coordinates, a cell portion including a long cycle pattern, a cell portion consisting of a single cycle pattern, By setting the in-chip coordinates of the part consisting of an irregular pattern that cannot be defined in the cell part in the recipe, it is possible to deal with defect imaging in each process of various devices with one recipe.
[0055]
However, at this time, it is necessary to register the reference image as necessary, to collate the defect position classification before imaging each defect, and to perform imaging by changing the mode used for defect extraction. For example, when imaging a defect existing in a single period cell pattern part, one reference image corresponding to the type of cell pattern is pre-registered using the cell comparison method as in the prior art, and it is used. The defect is extracted and the defective part is imaged at a desired magnification. In addition, when imaging a defect existing in the long cycle pattern part, a reference image including the long cycle pattern part and a reference image not including the long period pattern part are registered in advance, and the feature quantity of the long cycle pattern part is registered, The defect is extracted using the image to image the defective portion. When a defect existing in a portion that does not belong to the cell portion other than this is imaged, a reference image corresponding to the position of each defective portion is acquired every time and a defect is extracted using the reference image.
[0056]
Next, the recipe for defect imaging will be described more specifically. Now, as shown in FIG. 3A, the sample 17 shown in FIG. 1 is a mixture of a single cycle pattern and a long cycle pattern. In this embodiment, first, in this embodiment, as shown in FIG. 6A, a reference image of a pattern 39 corresponding to a long-period pattern together with a pattern 40 corresponding to a single-period pattern is used. Register one or more of each.
[0057]
For this reason, the sample 17 is set on the main body 1 of the scanning electron microscope to acquire an image, and the acquired image is used as a reference image for a single periodic pattern and a reference image for a long periodic pattern on a recipe managed by the computer 24. Store each one.
[0058]
Then, in these registered reference images, the difference image calculation is used to extract pattern portions having different periods from the single periodic pattern reference image and the long periodic pattern reference image to obtain the feature amount of the long periodic pattern portion. For this purpose, the image calculation unit 21 in the image processing unit 23 is used. It is also possible to use a feature amount setting for a long-period pattern portion by manual operation in part.
[0059]
For this purpose, in creating a recipe for executing a defect imaging sequence for imaging a series of defect IDs, the feature quantities of the long-period pattern portion as shown in Table 1 below are stored on the recipe.
[0060]
[Table 1]

The feature values shown in Table 1 correspond to a method of setting the feature value of the long-period pattern portion in the recipe from the registered image. However, the feature value can be set directly in the recipe by a predetermined operation. Also good.
[0061]
The feature amount of the long-period pattern portion at this time can be directly input to the recipe from the shape dimension, area, pitch information, etc. when the design dimension or the actually measured dimension of the pattern is known. Further, the size and brightness can be measured and registered in the recipe while directly monitoring the long period pattern portion by the image display 27.
[0062]
In this recipe setting, an ON / OFF flag for identifying validity / invalidity is provided for each feature amount item. However, when both the feature value setting obtained from image registration and the feature value setting by direct input are ON, the feature value setting obtained from image registration is preferentially used as long as there is no inconvenience.
[0063]
Here, when the long-period pattern reference image is once taken into the recipe and the characteristic amount of the long-period pattern portion corresponding to Table 1 is obtained from this registered image, the cell portion including the long-period pattern shown in FIG. The difference image between the reference image 39 and the reference image 40 of the cell portion that does not include the long-period pattern is binarized with a certain threshold value and used as the binarized difference image 41. In this case, the long period pattern portion appears as a binarized image.
[0064]
Therefore, the portion appearing as the difference image is labeled for each group and identified to cut small items such as noise. In this case, the group with the largest area or the group with the largest dimension in both the X and Y directions is long in order to cut noise caused by differences in brightness of pattern edges that are continuous over a wide range and noise due to slight shape changes. Assuming that it corresponds to a periodic pattern, the area, size, and shape of the group corresponding to the long-period pattern are registered in the recipe.
[0065]
However, if the direct input setting of the long-period pattern feature is enabled at this time, and there is a directly input value, the directly input value and the value calculated from the image registration differ from the erroneous registration prevention threshold. If this happens, a warning message is displayed before saving the recipe.
[0066]
In this case, only the directly input feature amount is valid, or the group having the largest area appearing as the binarized difference image 41 or the group having the large dimensions in both the X direction and the Y direction is regarded as a long period pattern. Revised, replaced with the second largest group, or the second largest group in both X and Y directions, or does not include cell portion images and long period patterns including long period patterns The image of the cell part is re-registered, and in any case, erroneous registration of the long cycle pattern is avoided.
[0067]
Here, for brightness, which is one of the feature values of the long-period pattern part, when registering the image of the cell part including the long-period pattern on the recipe, manually specify the long-period pattern part and other points. Try to capture information.
At this time, in the long cycle pattern registered on the recipe, the brightness of the long cycle pattern portion may be captured after the long cycle pattern position is determined.
[0068]
However, the feature quantity of the long cycle pattern portion does not necessarily need to be used by subdividing the feature amount into each item and digitizing it, and the image itself corresponding to the long cycle pattern portion may be used as a model. In this case, as in the long-period pattern model shown in the binarized difference image 41 shown in FIG. 6A, a range surrounding only the long-period pattern portion is registered in the recipe as a model.
[0069]
When the recipe is executed in this way and the defect imaging sequence is executed, the process moves to the defect position. Then, a defect image for defect detection is acquired at a magnification at which the defect is within the field of view and the presence of the defect can be confirmed.
[0070]
Next, for defect extraction, in the binarized difference image 43 by the difference between the defect image for defect detection and the reference image not including the long period pattern, a portion corresponding to the long period pattern is excluded. For this purpose, as shown in the defect extraction method in FIG. 6B, the position of the long cycle pattern portion is searched for as a highly correlated place using the normalized correlation with the long cycle pattern model.
[0071]
Assuming that the lower left position of the image size is (0, 0) and the position for alignment with the model center is (X, Y), the position of this alignment is the phase shown in the following equation (1). Using the relation number r (X, Y), the position in the image where the correlation coefficient is maximum is obtained.
[0072]
[Expression 1]

Next, the position of the long period pattern portion is obtained from the binarized difference image 43. At this time, as another method for obtaining the position of the long period pattern portion, the feature amount of the portion corresponding to the long period pattern shown in FIG. 6A is binarized as a combination of the feature amount types 2 to 5 in Table 1. The corresponding labeling defect candidates in the difference image 43 may be deleted and obtained.
[0073]
And the method of calculating | requiring the position of the long period pattern part in these binarization difference images 43 enables it to select with a recipe.
Here, the reason for using the feature amount of the long cycle pattern portion is that the defect image for defect detection to be imaged for each defect and the cell portion that does not include the long cycle pattern portion registered in advance in the recipe. It is to identify which part corresponds to the long cycle pattern in the difference image from the reference image.
[0074]
Then, when the long-period pattern portion is excluded from this difference image, as shown in the defect extraction method of FIG. 6, the most suitable defect, for example, the one with the largest area can be extracted as a defect from the remaining defect candidates. it can.
[0075]
By the way, although the above embodiment demonstrated the case where this invention was implemented with the scanning electron microscope, this invention can also be implemented using an optical microscope.
In this case, a television camera may be attached to the optical microscope to generate a sample image.
[0076]
【The invention's effect】
According to the present invention, since the feature amount of the long-period pattern portion is registered and used in defect imaging for a long-period pattern mixed cell, a defect image can be acquired at high speed with the cell comparison method. Can do.
[0077]
In addition, according to the present invention, since it is not always necessary to store the long period pitch in the field of view with the registered reference image and the defect image for detection, it is not necessary to reduce the magnification for alignment when detecting the defect. Fine defects can be detected without inferior to the cell comparison method for one cell pattern.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an overall configuration diagram of a scanning electron microscope to which an embodiment of a defect imaging apparatus according to the present invention is applied.
FIG. 2 is a schematic diagram for explaining defect extraction processing operation;
FIG. 3 is an explanatory diagram of a long cycle pattern mixed cell and a fixed cycle pattern cell.
FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of reference image registration.
FIG. 5 is an explanatory diagram showing an example of a reference image for defect detection for a long-period pattern mixed cell.
FIG. 6 is an explanatory diagram of a feature amount registration method and a defect extraction method of a long period pattern portion.
[Explanation of symbols]
1 Scanning electron microscope (SEM) body
2 electron source
3 Lead electrode
4 First convergent lens
5 Second convergent lens
6 Electron beam aperture
7 Objective lens
8 Irradiated electron beam
9a Secondary electron
9b Secondary electron detector
10a Reflected electrons
10b Backscattered electron detector
11 Upper alignment coil
12 Astigmatism correction Astigmatism alignment coil
13 Secondary electron detection electrode
14a Coil for scanning
14b Coil for moving visual field of view
15 Electron beam control unit
16 System controller
17 samples
18a Sample stage
18b Stage control unit
19 Amplifier
20 Image memory
21 Image calculation unit
22 Image database
23 Image processing section
24 computers
25 keyboard
26 mouse
27 Image display
28 Pre-inspection equipment
28a Inspection device 1
28b Inspection device 2
28c Inspection device 3
29 Communication network
30 Manufacturing data management system
31a Reference image example 1
31b Reference image example 2
32a Example 1 of defect image for defect detection
32b Example 2 of defect image for defect detection
33a Example 1 of a defective part
33b Example 2 of defective part
34a Example 1 of a defect image
34b Example 2 of defect image
35a Long-period pattern mixed cell example
35b Reference image field of view in long period pattern mixed cell
36a Single cycle pattern cell example
36b Reference image visual field example with a single periodic pattern cell
37 Reference image of only a single periodic pattern in a cell including a long periodic pattern
38a-38j Reference image in which a long period pattern portion is included in a cell including a long period pattern
39 Cell part reference image including long-period pattern
40 Cell part reference image not including long period pattern
41 Binary difference image based on difference between cell part reference image including long period pattern and cell part reference image not including long period pattern in aligned state
42 Defect image for defect detection
43 Binary difference image based on difference between defect detection defect image and cell part reference image not including long-period pattern

Claims

Image generating means for creating an image of the sample, image storage means for storing the image, a sample stage for holding the sample, a sample moving mechanism for moving the sample in the XY directions parallel to the observation surface, and the sample The microscope is equipped with a microscope that obtains a defect image by increasing the magnification around the defect position based on the defect position data, and performs a difference image calculation between the reference image acquired in advance and the defect image to detect the defect position. In a defect imaging apparatus that acquires a defect image by setting a desired magnification,
Means for registering at least one reference image of each of the single cycle pattern and the long cycle pattern with respect to a pattern composed of a mixture of the single cycle pattern and the long cycle pattern;
A calculation means for extracting a pattern portion having a different period by calculating a difference image between the single cycle pattern reference image and the long cycle pattern reference image of the registered reference image and obtaining a feature amount of the long cycle pattern portion;
When acquiring an image by moving to the defect position, means for calculating a difference image from the reference image consisting of the single period and extracting defect candidates;
A defect imaging apparatus comprising: means for deleting a defect candidate corresponding to a feature amount of the long-period pattern portion and extracting a defect portion.

In the invention of claim 1,
The defect imaging apparatus , wherein the feature amount of the long cycle pattern portion is at least one of area, shape, brightness, and pitch information of the long cycle pattern portion .

In the invention of claim 1,
The defect imaging apparatus , wherein the microscope is one of a scanning electron microscope and an optical microscope .