JP4431591B2 - 試料検査装置、及び試料検査方法 - Google Patents
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(2)また、本発明は、最適な画像処理パラメータを生成するための模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータを生成することにある。
(3)また、本発明は、最適な基準パターンデータを生成することにある。
(2)また、本発明の実施形態は、パターンを有する被検査試料を検査する試料検査方法において、被検査試料からの透過光又は反射光を検出して被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータ取得ステップと、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータ生成ステップと、展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出する微小展開パターン抽出ステップと、複数の微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成する模擬展開パターンデータ生成ステップと、測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出する微小測定パターン抽出ステップと、複数の微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する模擬測定パターンデータ生成ステップと、模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを求めるパラメータ生成ステップと、画像処理パラメータを用いて展開パターンデータから基準パターンデータを生成する基準パターンデータ生成ステップと、測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する比較ステップと、を備える試料検査方法にある。
(2)また、本発明は、最適な画像処理パラメータを生成するための模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータを生成することができる。
(3)また、本発明は、最適な基準パターンデータを生成することができる。
図1は、第1の実施形態に係わる試料検査装置の概略構成を示すブロック図である。試料検査装置は、ホスト計算機20、測定パターンデータ取得装置50、記憶装置24、展開パターンデータ生成装置26、位置合わせ装置28、抽出データ生成装置30、微小展開パターン抽出装置32、模擬展開パターンデータ生成装置34、微小測定パターン抽出装置36、模擬測定パターンデータ生成装置38、パラメータ生成装置40、基準パターンデータ生成装置42、比較装置70などを備えている。
測定パターンデータ取得装置50は、被検査試料56のパターンに対応した光学像である測定パターンデータを取得するものである。測定パターンデータ取得装置50は、図1において、光源52、被検査試料56を載置する試料ステージ60、試料ステージ60を駆動するXYθモータ58、被検査試料56に光を照射する集光光学系54、被検査試料56のパターンに対応した光学像を投影する拡大光学系62、光学像を電気信号に変換する光電変換装置64、光電変換されたアナログ信号をデジタル信号からなる測定パターンデータに変換するセンサ装置66、試料ステージ60の制御を行うステージ制御装置22などから構成されている。
図2は、本発明の第1の実施形態に係わる試料検査方法の概略構成を示すフロー図である。先ず、試料検査装置は、被検査試料56のパターンを取得し(S1)、予め記憶装置24に記憶されている標本模擬パターン情報を用いて取得した測定パターンデータから微小測定パターンを抽出し(S2)、微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する(S3)。また、試料検査装置は、記憶装置24に記憶されている設計データから展開パターンデータを生成し(S11)、標本模擬パターン情報を用いて生成した展開パターンデータから微小展開パターンを抽出し(S12)、微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成し(S13)、模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータを用いて画像処理パラメータを生成し(S14)、画像処理パラメータと展開パターンデータを用いて基準パターンデータを生成し(S15)、基準パターンデータと測定パターンデータを比較して被検査試料56のパターンを検査する(S16)。
展開パターンデータ生成装置26は、記憶装置24のデータメモリから読み出された被検査試料56の設計データを読み出して、この設計データから複数の描画データを含む展開パターンデータを生成する。展開パターンは、測定パターンと対応するように設計データを展開して(多値データ表現にして)得られたパターンであり、例えば、フォトマスクのパターンを製造するための電子ビームの照射エリアと非照射エリアを表したパターンである。被検査試料56が多層構造である場合、各層ごとにそれぞれ展開パターンデータを生成する。ここで、画素データの表現は、種々の方法が考えられるが、本実施形態では、次のように定義して以降の説明を行う。画素データは、8bitの整数(0〜255)で表現し、光センサに照射される光の強度が強いほど大きい値とする。
標本模擬パターン情報は、展開パターンデータと測定パターンデータから微小パターンを抽出するためのものである。標本模擬パターン情報は、標本模擬パターン、標本微小パターン、配置マップ、抽出条件式などからなっている。標本模擬パターンは、生成しようとする模擬展開パターンと模擬測定パターンの形状、サイズなどを示す情報である。標本微小パターンは、標本模擬パターンを構成している微小パターンの形状、サイズなどを示す情報である。配置マップは、微小パターンの種類、微小パターンの配置位置などを示す情報である。抽出条件式は、展開パターンデータ又は測定パターンデータから微小パターンを抽出するための情報である。標本模擬パターン情報は、予め、データベースサーバ、ホスト計算機、専用メモリなどの記憶装置に登録しておく。標本模擬パターン情報は、検査の対象になる被検査試料56の欠陥検査条件や被検査試料の種類別に多数登録しておく。
微小パターン抽出装置は、微小展開パターン抽出装置32と微小測定パターン抽出装置36を差している。微小パターン抽出装置は、入力された展開パターンデータ又は測定パターンデータから標本微小パターンに示される特徴的なパターンを探索して、複数個の微小展開パターン又は微小測定パターンを抽出する。
模擬パターンデータ生成装置は、模擬展開パターンデータ生成装置34と模擬測定パターンデータ生成装置38を差している。模擬パターンデータ生成装置は、微小展開パターン同士又は微小測定パターン同士を配置マップに従って規則的に結合して、模擬展開パターンデータ又は模擬測定パターンデータを生成するものである。模擬展開パターンデータ又は模擬測定パターンデータは、後段のパラメータ生成装置40に送られ、欠陥検査で使用する画像処理パラメータを求めるのに利用される。尚、第1の実施形態において、画像処理パラメータとは、リサイズ処理パラメータ、コーナー丸め処理パラメータ、及び光学フィルタ処理パラメータを差すが、その他に画像補正を実施する場合は、その処理パラメータも含んでいる。画像処理パラメータは、測定パターンデータの画像に類似するように展開パターンデータから基準パターンデータを生成するためのものであり、展開パターンデータの画像をリサイズ処理、コーナー丸め処理、光学フィルタなどの画像加工処理や補正処理する際に使用されるパラメータである。画像処理パラメータは、展開パターンデータを基準パターンデータへと変換する画像変換装置である基準パターンデータ生成装置に対して設定されるパラメータである。例えば、光学フィルタがFIRフィルタであるならば、そのフィルタ係数が画像処理パラメータとなる。また、画像処理パラメータは、例えば、本実施形態では、後述する式(7)のA、Bが画像処理パラメータである。
標本模擬パターンは、画像処理アルゴリズム、パラメータ推定アルゴリズム、被検査試料の種類、試料検査装置の特性(光源、センサ特性、センサ画素サイズなど)によって決まるものである。そのため、最適な画像処理パラメータが得られるようにシミュレーション結果や実験結果などの情報を基に決めておく。
本実施例では、フォーマットは、視覚的に説明するために、図6(A)のように図示しているが、どのようなフォーマットであっても構わない。例えば、微小パターン1つあたりに対して、下記のような計20bitのデータで表現することができる。図6(A)では、微小パターン数は9個であるので、配置マップは、次のように、20bit×9で表現することができる。微小パターンの種類:4bit(0をα、1をβなどと決める)、微小パターンのサイズ(m×n画素)m:4bit、微小パターンのサイズ(m×n画素)n:4bit、微小パターンの配置x座標:4bit、微小パターンの配置y座標:4bitで表現することができる。
標本微小パターンは、標本模擬パターンを構成するものであり、最適な標本模擬パターンが得られるようにシミュレーションや実験を通して決定しておく。標本微小パターンとは、標本模擬パターンと同様に、被検査試料の展開パターンや測定パターンの一部のパターンに類似するパターンの“形状データ”や“サイズデータ”を示す情報である。フォーマットも標本模擬パターンと同様である。標本微小パターンは、標本模擬パターンの情報が示す図形を、複数のより小さい図形を示す情報として分割したものである。この分割も、欠陥検査より事前に、画像処理アルゴリズム(リサイズ、コーナー丸め、光学フィルタなど)や、検査装置の光学的特性(レーザ波長、センサ、マスク種類)を踏まえた実験によって検討し決定される。このとき、標本模擬パターンの示す形状の違いによって、分割される図形の形状(種類)数やサイズが異なる。例えば、標本微小パターンは、本実施形態では、図3(B)〜(D)に示す3×3画素の3種類を標本微小パターンとする。ただし、図3(C)中の値「g」は、0<g≦255を満たす任意の値とする。
配置マップとは、複数の標本微小パターンが示す図形の種類と、その配置位置を示した情報である。配置マップは、欠陥検査より事前に検討される。配置マップとは、標本微小パターンの検討・決定と同じ工程で行われる。配置マップの用途は、欠陥検査中に、複数の標本微小パターンを、その形状(種類)ごとに適切な位置に配置し、模擬パターンを生成することにある。本実施形態では、標本模擬パターンの形状が、図3(A)に示す縦方向を向いたエッジであり、標本微小パターンの種類が図3(B)〜(D)である。図3(E)は、3×3の画素の値をp1〜p9とし、任意の標本微小パターンを示している。
微小展開パターン抽出装置32は、例えば、展開パターンデータから微小展開パターンを次のように抽出する。微小展開パターンの抽出は、標本模擬パターン情報の一つである抽出条件式を参照して行う。抽出条件式とは、決定された標本微小パターンの示す図形(微小パターン)を抽出するために、事前に求められたアルゴリズムであり、標本模擬パターンの情報から検討し決定したものである。このアルゴリズムは、実施例中にその一例を挙げているが、一つに決まるものではない。例えば、微小展開パターンの抽出において、展開パターンデータのすべての画素に対して、下記の抽出条件式(1)〜(3)を満たす3×3画素のエリアを探して行う。ここで、3×3マトリックス内の各画素の値を図3(B)〜(D)のように定義する。
測定パターンデータからの微小測定パターンの抽出方法は、抽出条件式が異なることを除けば、上記の展開パターンデータからの微小展開パターンの抽出方法と同様に行うことができる。微小測定パターンの抽出条件式(4)〜(6)は次のようになる。
模擬展開パターンデータの生成は、抽出した複数の展開微小パターンを配置マップに従って規則的につなぎ合わせることで模擬展開パターンを生成する。具体的には次のように行われる。前述したように、本実施形態では、図4(B)〜(D)に示す3種類の微小展開パターンが抽出された。図4(B)〜(D)で示す微小展開パターンは、それぞれの種類が、図4(B)がα、図4(C)がβ、図4(D)がγであり、大きさが3×3画素である。
模擬測定パターンデータの生成は、模擬展開パターンデータの生成と同様にして、測定パターンデータから抽出された微小測定パターン図5(A)〜(C)を、図6(A)で示す配置マップに従って結合すると、図5(D)に示すような模擬測定パターンデータが生成される。尚、配置マップは、微小パターンの配置位置、種類、大きさを示せるものであれば、どのようなデータフォーマットであっても構わない。
模擬展開パターンデータと模擬測定パターンデータは、パラメータ生成装置40に送られる。パラメータ生成装置40により、リサイズ処理、コーナー丸め処理、光学フィルタ処理、その他の補正処理のそれぞれで必要な画像処理パラメータが求められる。画像処理パラメータの算出は、例えば次のように行うことができる。模擬展開パターンデータをe(i,j)、基準パターンデータをf(i,j)、画像処理パラメータを変数A、変数Bとして、画像処理(リサイズ、コーナー丸め、光学フィルタなどの処理)を次式(7)のようなモデルで行う。
次に、求めた画像処理パラメータA、Bが基準パターンデータ生成装置42にセットされる。次に、展開パターンデータを入力として、式(7)により、リサイズ処理、コーナー丸め処理、及び光学フィルタ処理などの画像処理が行われて、基準パターンデータf(i,j)が生成される。
比較装置70では、基準パターンデータ生成装置42で生成した基準パターンデータf(i,j)と、測定パターンデータ取得装置50で取得した同座標の測定パターンデータg(i,j)とを取り込み、位置合わせをした後に複数のアルゴリズムに従って比較し、所定の差が認められた場合にパターンに欠陥があると判定する。
以上に述べたように本実施形態によれば、被検査試料56のパターン中に画像処理パラメータに適したパターンが無い場合でも、抽出した微小パターンを結合した模擬パターンを用いて推定することで、最適な画像処理パラメータを求めることができる。その結果、測定パターンデータに似た基準パターンデータを生成することが可能になる。
次に、第2の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第1の実施形態に準ずるものとする。
微小展開パターンを生成する際に得られた抽出データを利用して、微小測定パターンを抽出する方法について説明する。図7にその処理フローを示す。まず、試料検査装置は、測定パターンデータと標本模擬パターン情報を入力し(S21)、及び、展開パターンデータと標本模擬パターン情報を入力する(S22)。位置合わせ装置28により展開パターンデータと測定パターンデータの位置合わせを行う(S23)。位置合わせは、一般的な一致度評価関数であるSAD(Sum of Absolute Difference)、又はSSD(Sum of Square Difference)を用いて行う。展開パターンデータをf(i,j)、測定パターンデータをg(i,j)とすると、SADは次式(10)で表される。展開パターンデータと測定パターンデータのブロック内の各画素f(i,j)、g(i,j)について差をとり、その総和Sを一致度評価値とするものである。SADにおいては、一致度評価値が小さいほどブロック間の一致度が高いことを意味する。
次に、本発明の第3の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第1〜2の実施形態に準ずるものとする。
展開パターンデータと測定パターンデータの倍率がm×n:1×1のように異なる場合の、微小パターン抽出方法について説明する。ここで、mとnは、各々x方向とy方向の値であり、実数である。ここで、展開パターンデータ(図9(A))と測定パターンデータ(図9(B))の倍率が2×2:1×1の場合について考える。図10に抽出処理フローを示す。まず、微小展開パターンの抽出は、第1の実施形態で示した方法で抽出される(S22、S251)。次に、展開パターンデータを測定パターンデータの倍率に合わせるため低倍化処理を行う(S30)。ここで、1例を挙げて低倍化計算を説明する。図9(A)のように4×4画素の展開パターンデータを1/2倍化(x方向とy方向とも1/2倍化)して2×2画素の図9(B)のパターンを生成する。このパターン生成方法は、例えば次式(12)で行うことができる。式(12)は、隣接する4つの画素((Pi,j)、(Pi+1,j)、(Pi,j+1)、(Pi+1,j+1))の値の平均値をとって、1画素の値(Ai,j)を求める。
次に、本発明の第4の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第1〜3の実施形態に準ずるものとする。
模擬測定パターンデータの生成方法について説明する。前述の実施形態で示した方法で同種類の微小測定パターンを複数個抽出し、同種の微小測定パターンの各画素同士の平均値をとった平均微小測定パターンを生成し、平均微小測定パターンを結合して、模擬測定パターンデータを生成する。図11に平均値計算結果の一例を示す。式(4)により微小測定パターンの種類αを抽出し、抽出数を2個(図11(A)と(B))とし、小数点以下は切り捨てて計算する。図11(A)と(B)の微小測定パターンの各画素の平均値をとると図11(C)となる。このようにして、微小測定パターンの抽出位置の違いによるばらつきを小さくできるので、より理想的な模擬測定パターンを生成することが可能である。尚、平均値計算の際、小数点以下の値の切り上げ又は切捨てについては任意とする。また、微小パターンの種類別に平均値計算の実行の有無を決め、微小測定パターンと平均微小測定パターンとを結合しても構わない。
本発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。試料の検査において、一般に透過光と反射光が利用され、上記では説明を簡単にするために主に透過光について説明しているが、反射光でも同様に扱うことができる。さらに、透過及び反射の両方の光を同時に用いても構わない。なお、上記説明において、各装置は、回路などのハードウエアで構成しても、又は、プログラムなどソフトウエアで構成しても、又は、これらの組み合わせで構成しても良い。
22・・・ステージ制御装置
24・・・記憶装置
26・・・展開パターンデータ生成装置
28・・・位置合わせ装置
30・・・抽出データ生成装置
32・・・微小展開パターン抽出装置
34・・・模擬展開パターンデータ生成装置
36・・・微小測定パターン抽出装置
38・・・模擬測定パターンデータ生成装置
40・・・パラメータ生成装置
42・・・基準パターンデータ生成装置
50・・・測定パターンデータ取得装置
56・・・被検査試料
Claims (6)
- パターンを有する被検査試料を検査する試料検査装置において、
被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータ取得装置と、
被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータ生成装置と、
展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出する微小展開パターン抽出装置と、
複数の微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成する模擬展開パターンデータ生成装置と、
測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出する微小測定パターン抽出装置と、
複数の微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する模擬測定パターンデータ生成装置と、
模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを求めるパラメータ生成装置と、
画像処理パラメータを用いて展開パターンデータから基準パターンデータを生成する基準パターンデータ生成装置と、
測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する比較装置と、を備える試料検査装置。 - 請求項1に記載の試料検査装置において、
展開パターンデータと測定パターンデータを位置合わせする位置合わせ装置と、
複数の微小展開パターンの抽出位置と抽出パターン種類を示す抽出データを生成する抽出データ生成装置と、を備え、
微小展開パターン抽出装置は、位置合わせされた展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出し、
微小測定パターン抽出装置は、位置合わせされた測定パターンデータから抽出データを参照して微小測定パターンを抽出する、試料検査装置。 - 請求項1に記載の試料検査装置において、
展開パターンデータ生成装置は、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対して高倍率の展開パターンデータを生成し、該展開パターンデータを低倍化して測定パターンデータとほぼ同倍率の展開パターンデータを生成する、試料検査装置。 - 請求項3に記載の試料検査装置において、
展開パターンデータ生成装置は、被検査試料の設計データから測定パターンデータに対してm×n倍の高倍率の展開パターンデータを生成し、該展開パターンデータを低倍化して測定パターンデータとほぼ同倍率の展開パターンデータを生成するにあたり、隣接するm×n画素の平均値を取ることで低倍化して展開パターンデータを生成する、試料検査装置。 - 請求項1に記載の試料検査装置において、
模擬測定パターンデータ生成装置は、抽出した複数の微小測定パターンの内で、同種類の微小測定パターン同士の各画素を平均化した平均微小測定パターンを生成し、平均微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する、試料検査装置。 - パターンを有する被検査試料を検査する試料検査方法において、
被検査試料のパターンの測定パターンデータを取得する測定パターンデータ取得ステップと、
被検査試料の設計データから測定パターンデータに対応した展開パターンデータを生成する展開パターンデータ生成ステップと、
展開パターンデータから複数の微小展開パターンを抽出する微小展開パターン抽出ステップと、
複数の微小展開パターンを結合して模擬展開パターンデータを生成する模擬展開パターンデータ生成ステップと、
測定パターンデータから複数の微小測定パターンを抽出する微小測定パターン抽出ステップと、
複数の微小測定パターンを結合して模擬測定パターンデータを生成する模擬測定パターンデータ生成ステップと、
模擬測定パターンデータと模擬展開パターンデータから画像処理パラメータを求めるパラメータ生成ステップと、
画像処理パラメータを用いて展開パターンデータから基準パターンデータを生成する基準パターンデータ生成ステップと、
測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して被検査試料のパターンの欠陥を検出する比較ステップと、を備える試料検査方法。
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