JP5134880B2 - 欠陥検出のための方法およびシステム - Google Patents

Description

関連出願

[0001]本出願は、２００６年７月３１日に出願された米国仮特許出願第６０／８２０，９２４号の優先権を特許請求するものである。

発明の分野

[0002]本発明は概して、半導体ウェーハ、プリント回路基板および（マスクとも称される）レチクルなどのパターン製品の自動光学検査の分野に関する。

発明の背景

[0003]現在のマイクロ電子デバイスは普通フォトリソグラフィックプロセスを使用して生成される。このプロセスにおいて、半導体ウェーハはまず１層のフォトレジストによってコーティングされる。このフォトレジスト層は次いで、マスクを使用して照明光に暴露されてから続いて現像される。現像後、非暴露フォトレジストは除去されて、暴露されたフォトレジストはウェーハ上にマスクの画像を生成する。その後、ウェーハの最上層はエッチングされる。その後、残りのフォトレジストが剥がされる。多層ウェーハについて、上記手順は次いで、後続のパターン層を生成するために反復される。

[0004]上記フォトリソグラフィックプロセスを使用して生成されたマイクロ電子回路のコンポーネント数の増大は、フォトレジスト暴露における極めて高い解像度画像の使用を必要とする。

[0005]動作的マイクロ電子回路を生成するために、マスクが可能な限り欠陥のないもの、好ましくは完全に欠陥のないものでなければならない点が当業者によって認識されるべきである。従って、マスク検査ツールは、マイクロ電子回路製作歩留まりを潜在的に減少させる恐れのあるマスクの種々の欠陥を検出するために必要とされる。

[0006]（過剰パターン、欠落パターンあるいは粒子などの）特定の種類のマスク欠陥が種々の検査方法によって検出可能である。既知の欠陥検出技術はダイ−ダイ比較として既知である。ダイ−ダイ比較は、あるダイの画像を別のダイの画像と比較するステップを伴う。ダイ−ダイ比較は、シングルダイマスクやマスクの非ダイエリアにおいては効果的ではない。

[0007]欠陥検出、特にマスクの欠陥検出のためのシステムおよび方法を提供する必要がある。

発明の概要

[0008]欠陥検出のための方法、コンピュータ読み取り可能な媒体およびシステムが提供される。便宜的に、１つ以上の「テスト済み」画素が選択されてから、１つ以上の対応する「参照」画素が発見される。１つ以上の「テスト済み」画素は、生じる可能性のある欠陥を発見するために該１つ以上の「参照」画素と比較される。テスト済み画素と「参照」画素との不一致は、欠陥が存在していることを示している可能性がある。

[0009]一方法が提供される。該方法は、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素を選択するステップと、該テスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索するステップであって、該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られたステップと、該第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような該第２の画像の該第３の画素を探すステップと、該第３の画素に対応する該第１の画像の第４の画素を検索するステップと、該テスト済み画素と該第４の画素を比較するステップとを含んでいる。

[00010]コンピュータ読み取り可能なコードをその中に具現化している欠陥検出用のコンピュータ読み取り可能な媒体であって、該コンピュータ読み取り可能なコードは、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素を選択する命令と、該テスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索する命令であって、該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた命令と、該第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような該第２の画像の該第３の画素を探す命令と、該第３の画素に対応する該第１の画像の第４の画素を検索する命令と、該テスト済み画素と該第４の画素を比較する命令とを備える。

[00011]欠陥検出システムであって、該システムは、オブジェクトの第１の画像内およびオブジェクトの第２の画像内の画素の隣接部分を表す情報を記憶するように適合されたメモリユニットと、該メモリユニットに結合されたプロセッサとを含んでおり、該プロセッサは、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素を選択し、該テスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索し（該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた）、該第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような該第２の画像の該第３の画素を探し、該第３の画素に対応する該第１の画像の第４の画素を検索し、該テスト済み画素と該第４の画素を比較するように適合されている。

[00012]一方法であって、該方法は、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索するステップであって、該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られたステップと、該第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するようなオブジェクトの複数の画像内の該第３の画素を探すステップと、該第３の画素に対応する該第１の画像の第４の画素を検索するステップと、該テスト済み画素と該第４の画素を比較するステップとを含んでいる。

[00013]欠陥検出方法であって、該方法は、オブジェクトの第１の画像の第１の特徴に対応する第２の画像の特徴を検索するステップであって、該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られたステップと、該第２の特徴の隣接部分が第３の特徴の隣接部分に類似するような該第２の画像の該第３の特徴を探すステップと、該第３の特徴に対応する該第１の画像の第４の特徴を検索するステップと、該第１の特徴と該第４の特徴を比較するステップとを含んでいる。

[00014]欠陥検出方法であって、該方法は、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索するステップであって、該第１の画像および第２の画像が異なる取得方法を使用して得られたステップと、ゴールデン一致画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような第２のゴールデン画像の該ゴールデン一致画素を探すステップと、該ゴールデン一致画素に対応する第１のゴールデン画像の対応するゴールデン画素を検索するステップと、該テスト済み画素と該対応するゴールデン画素を比較するステップとを含んでいる。

[00015]便宜的に、該方法は、該第２の画素の隣接部分に一致する複数の隣接部分を有する該第２の画像の複数の画素を探すステップを含んでいる。

[00016]便宜的に、該方法は、複数のテスト済み画素を探す該ステップを反復するステップと、該探すステップ中に発見された画素の数を表す統計を発生させるステップとを含んでいる。

[00017]便宜的に、該方法は、テスト済み画素を参照画素で置換して合成画像を発生させるステップを含んでいる。

[00018]便宜的に、該コンピュータ読み取り可能なコードは、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索する命令であって、該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた命令と、該第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するようなオブジェクトの複数の画像内の該第３の画素を探す命令と、該第３の画素に対応する該第１の画像の第４の画素を検索する命令と、該テスト済み画素と該第４の画素を比較する命令とを含んでいる。

[00019]便宜的に、該コンピュータ読み取り可能なコードは、オブジェクトの第１の画像の第１の特徴に対応する第２の画像の特徴を検索する命令であって、該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた命令と、該第２の特徴の隣接部分が第３の特徴の隣接部分に類似するような該第２の画像の該第３の特徴を探す命令と、該第３の特徴に対応する該第１の画像の第４の特徴を検索する命令と、該第１の特徴と該第４の特徴を比較する命令を含んでいる。

[00020]便宜的に、該コンピュータ読み取り可能なコードは、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索する命令であって、該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた命令と、ゴールデン一致画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような第２のゴールデン画像の該ゴールデン一致画素を探す命令と、該ゴールデン一致画素に対応する第１のゴールデン画像の対応するゴールデン画素を検索する命令と、該テスト済み画素と該対応するゴールデン画素を比較する命令とを含んでいる。

[00021]便宜的に、該コンピュータ読み取り可能なコードは、該第２の画素の隣接部分に一致する複数の隣接部分を有する該第２の画像の複数の画素を探す命令を含んでいる。

[00022]便宜的に、該コンピュータ読み取り可能なコードは、複数のテスト済み画素を探す該ステップを反復する命令と、該探すステップ中に発見された画素の数を表す統計を発生させる命令とを含んでいる。

[00023]便宜的に、該コンピュータ読み取り可能なコードは、テスト済み画素を参照画素で置換して合成画像を発生させる命令を含んでいる。

[00024]欠陥検出システムであって、該システムは、オブジェクトの第１の画像内およびオブジェクトの第２の画像内の画素の隣接部分を表す情報を記憶するように適合されたメモリユニットと、該オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索し（該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた）、ゴールデン一致画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような第２のゴールデン画像の該ゴールデン一致画素を探し、該ゴールデン一致画素に対応する第１のゴールデン画像の対応するゴールデン画素を検索し、該テスト済み画素と該対応するゴールデン画素を比較するように適合されたプロセッサとを含んでいる。

[00025]便宜的に、該プロセッサは、該第２の画素の隣接部分に一致する複数の隣接部分を有する該第２の画像の複数の画素を探すように適合されている。

[00026]便宜的に、該プロセッサは、複数のテスト済み画素を探す該ステップを反復し、該探すステップ中に発見された画素の数を表す統計を発生させるように適合されている。

[00027]便宜的に、該プロセッサはさらに、テスト済み画素を参照画素で置換して合成画像を発生させるように適合されている。

[00028]欠陥検出システムであって、該システムは、オブジェクトの第１の画像内の画素の隣接部分を表す情報を記憶するように適合されたメモリユニットと、該メモリユニットに結合されたプロセッサとを含んでおり、該プロセッサは、オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索し（該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた）、該第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するようなオブジェクトの複数の画像内の該第３の画素を探し、該第３の画素に対応する該第１の画像の第４の画素を検索し、該テスト済み画素と該第４の画素を比較するように適合されている。

[00029]欠陥検出システムであって、該システムは、オブジェクトの第１の画像内の画素の隣接部分を表す情報を記憶するように適合されたメモリユニットと、該メモリユニットに結合されたプロセッサとを含んでおり、該プロセッサは、該オブジェクトの第１の画像の第１の特徴に対応する第２の画像の特徴を検索し（該第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた）、該第２の特徴の隣接部分が第３の特徴の隣接部分に類似するような該第２の画像の該第３の特徴を探し、該第３の特徴に対応する該第１の画像の第４の特徴を検索し、該第１の特徴と該第４の特徴を比較するように適合されている。

[00030]本発明を理解して、実際に実施される様子を見るために、次に非制限的例として、添付の図面を参照して実施形態について説明する。

例示的実施形態の詳細な説明

[00040]システム、方法およびコンピュータプログラム製品が提供される。欠陥は、異なる取得方法を使用して取得された同一オブジェクトの２つの画像を分析することによって発見可能である。これら２つの画像は、同一オブジェクトの反射画像および透過画像を含むことが可能である。

[00041]システム、方法およびコンピュータプログラム製品は、マスクの非ダイエリアのソフト欠陥を発見するために使用可能である。

[00042]方法、システムおよびコンピュータプログラム製品は、２つの画像のうちの一方にのみ見える欠陥を検出可能である。

[00043]方法、システムおよびコンピュータプログラム製品は以下の想定、欠陥のないオブジェクトにおいて、１つの画像内の類似する２つの場所は第２の画像内でも類似しているという想定を利用する。欠陥が１つの画像に現れると、場所間の類似性が破壊される。

[00044]説明の簡略化のために、以下の説明は、同一オブジェクトの透過画像および反射画像の分析について言及する。当業者は、方法、システムおよびコンピュータプログラム製品は、互いに異なる他の画像取得方法に必要な変更を加えて適用可能である点を認識するであろう。

[00045]図１は２つの画像を図示している。各画像は極めて多数の画素を含んでおり、このうちの少数の画素のみが示されている。この図面ならびに他の図面は当縮尺ではない点に注目する。

[00046]第１の画像Ｉ１ ２１は、テスト済み画素１、第４の画素４、第６の画素６および第７の画素７などの複数の画素を含んでいるが、これらに制限されない。第２の画像Ｉ２ ２２は、第２の画素２、第３の画素３、第５の画素５および第８の画素８などの複数の画素を含んでいるが、これらに制限されない。

[00047]第１〜第８の画素１−８は複数の隣接画素によって囲まれており、複数の隣接部分１１−１８を形成する。正方形の隣接部分が示されているが、他の形状の隣接部分も使用可能である点に注目する。

[00048]画素に関して使用されている用語「第２の」、「第３の」、「第４の」、「第５の」、「第６の」、「第７の」および「第８の」は便宜のためにすぎない点に注目する。これらの用語は、優先レベルおよび場所関連情報などのメタデータを表しているのではない。

[00049]図２は、本発明の種々の実施形態に従った画素１の少数の隣接部分１１、１１’および１１”を図示している。

[00050]隣接部分１１”は９個の精解像度画素を含んでおり、テスト済み画素１を中心にセンタリングされる。隣接部分１１’は９個の粗解像度画素を含んでおり、テスト済み画素１を中心にセンタリングされる。隣接部分１１は、隣接部分１１’の９個の粗解像度画素と隣接部分１１”の精解像度画素の組み合わせである。

[00051]便宜的に、隣接部分１１および１１’は、１画素当たり１要素の９個の要素を含むベクトルによって表される。隣接部分１１は、１画素当たり１要素の１８個の要素を含むベクトルによって表される。各ベクトル要素は単一画素の強度値であり得るが、これは必ずしもそうではない。形状および、代替的または付加的に隣接部分１１および１１’内の画素数は互いに異なる可能性がある点にさらに注目する。

[00052]精解像度画素の使用は、粗解像度画素の使用に対してより小さなエリアに関するより良好な説明を提供する。粗および精の画素の両方で隣接部分を表すことによって、１つの画素の周りにより大きなエリアを表し、一方でその画素の近接部分に関するより詳細な情報を提供することができる。

[00053]精解像度は粗解像度とは所定の係数だけ異なる可能性がある。およそ２〜４の係数が選択可能であるが、これは必ずしもそうではない。

[00054]図２は９個または１８個の画素隣接部分を図示しているが、より多数（または少数）の隣接部分が選択可能である点にさらに注目する。

[00055]第１の画像および第２の画像は、ダイ−ダイまたはセル−セル分析を適用することによっては分析できないスクライブラインや他の領域を含むマスクのエリアの画像であり得る点に注目する。マスクの他の場所は、ダイ−ダイ比較およびセル−セル比較などの他の欠陥検出方法によって分析可能である点にさらに注目する。

[00056]マスクの種々のエリアは、クリアエリア、ライン、コンタクトなどの特殊マスクエリアに対して設計されたより簡単な検出方法を適用して分析可能である点にさらに注目する。この組み合わせは解像度の時間複雑さ全体を減少させる。

[00057]図３Ａは、本発明の実施形態に従った第１の画像および第２の画像データ構造を発生させるための方法４００のフローチャートである。

[00058]方法４００は、異なる画像取得方法を使用して取得された同一オブジェクトの第１の画像および第２の画像を検索するステージ４１０から開始する。

[00059]例えば、特定の画像は、高ＮＡ光学系を使用して取得可能であるのに対して、他の画像は低ＮＡ光学系を使用して取得可能であり、特定の画像は明るいフィールド照明を使用して取得可能であり、他の画像は暗いフィールド照明を使用して取得可能であり、第１および他の画像は異なる画素サイズを有することが可能であり、また異なる解像度で特徴付けられることが可能であり、特定の画像が取得可能であるのに対して、他の画像はゴールデン画像、（履歴から）選択された画像、データベース表示などであり得る。

[00060]第１の画像内および第２の画像内の選択済み画素を選択するステージ４２０がステージ４１０に続く。

[00061]選択済み画素は、例えば第１の画像に現れると予想される特徴を表すために選択可能である。この選択は自動的に、（ユーザー特徴定義やユーザー画素選択に応答して）手動で、あるいは半自動的に実行可能である。この選択は、メモリサイズ制約、プロセッサ制約、データ構造検索のスピード、対象特徴の数および複雑さなどの種々のパラメータに応答的である可能性がある。第２の画像の複数の画素もまた選択され、これらの隣接部分（あるいはこれらの隣接部分の低次元表示）が第２の画像データ構造に記憶される点に注目する。

[00062]この選択はまた、種々の欠陥を検出するのに適用されるべき欠陥検出方法に応答的である可能性がある。欠陥検出方法の選択は、欠陥検出方法のリソース消費レベルと、欠陥を発見するための欠陥検出方法の適切さとに基づいていてもよい。例えば、マスクの特定のエリアは、クリアエリア、ライン、コンタクトなどの特殊マスクエリアに対して設計されたより簡単な検出方法を使用して分析可能である。この場合、このようなエリアに属する画素（いわゆる「他の画素」）は、ステージ３４０で図示されるように、別の検出スキームを使用して分析される。

[00063]選択済み画素の隣接部分の表示を発生させるステージ４３０がステージ４２０に続く。これは、隣接部分を表すＭ個の要素ベクトルをＮ次元表示に変換する圧縮スキームを適用するステップを含むことができる。ＮはＭより小さい。

[00064]第１の画像データ構造および第２の画像データ構造においてこれらの隣接部分（あるいはこれらの隣接部分の低次元表示）を配列するステージ４４０がステージ４３０に続く。第１の画像データ構造および第２の画像データ構造は高速検索時間によって特徴付けられることが可能である点に注目する。例えば、これらのデータ構造は、高速最近隣接部分サーチをサポートする多次元ＫＤツリーであってもよい。

[00065]図３Ｂは、本発明の実施形態に従った、第２の画像データ構造を発生させるための方法４０１のフローチャートである。

[00066]第２の画像データ構造のみを発生させる点で、方法４０１は方法４００と異なっている。方法４０１は第１の画像の欠陥評価時に適用可能である。

[00067]方法４０１は、オブジェクトの第２の画像を検索するステージ４１１から開始する。

[00068]便宜的に、評価中の第１の画像（特に、第１の画像内の欠陥が検出および評価中である）もまた存在する。同一オブジェクトの第１の画像および第２の画像は異なる画像取得方法を使用して取得された。

[00069]第２の画像内の選択済み画素を選択するステージ４２１がステージ４１１に続く。

[00070]選択済み画素の隣接部分の表示を発生させるステージ４３１がステージ４２１に続く。

[00071]第２の画像データ構造においてこれらの隣接部分（あるいはこれらの隣接部分の低次元表示）を配列するステージ４４１がステージ４３１に続く。第２の画像データ構造は高速検索時間によって特徴付けられることが可能である点に注目する。例えば、これらのデータ構造は、高速最近隣接部分サーチをサポートする多次元ＫＤツリーであってもよい。

[00072]図４は、本発明の実施形態に従った欠陥検出方法３００のフローチャートである。図５〜図６は、本発明の実施形態に従った欠陥検出方法１００および２００を図示している。図５は、第１の画像のテスト済み画素に対して適用されるステージ１５０〜１８０を図示している。図６は、第２の画像の第５の画素に対して実行されるステージ２５０〜２８０を図示している。

[00073]図４を参照すると、方法３００はステージ３１０および３２０のいずれかから開始する。

[00074]ステージ３１０は、第１の画像および第２の画像データ構造の発生を表しているのに対して、ステージ３２０はこれらのデータ構造の受信を図示している。ステージ３１０は、方法４００の種々のステージを適用するステップを含むことができる。ステージ３２０は、方法４００の種々のステージを適用して発生されたデータ構造を受信するステップを含むことができる。

[00075]ステージ３１０および３２０が完了された後、分析が始まる。分析は、ステージ３１０および３２０に続くステージ３３０によって図示されるように、画素ベースで行われる。

[00076]ステージ３３０は、評価する画素を選択するステップ−「新たな」テスト済み画素を選択するステップを含む。

[00077]類似性ベース欠陥検出スキームを適用して「新たな」テスト済み画素を分析するステージ３４０がステージ３３０に続く。ステージ３４０は、（図５の）方法１００のステージを適用するステップと、付加的または代替的に（図６の）方法２００のステージを適用するステップとを含むことができる。

[00078]より多くの画素が調べられるべきであるか否か−「類似性ベース欠陥検出スキームを適用して評価するより多数の画素」をチェックするステージ３５０がステージ３４０に続く。

[00079]答えが「はい」の場合、新たなテスト済み画素を選択するステージ３３０がステージ３５０に続く。第１の画像の被検欠陥のマップおよび第２の画像の被検欠陥のマップを提供するステージ３６０がステージ３５０に続くことも可能である。方法３００は第１の画像および第２の画像のうちの一方の画像における欠陥を発見するのに適用可能であり、この場合ステージ３６０の結論は一方の画像の被検欠陥マップである点に注目する。

[00080]当業者は、類似性ベース欠陥検出スキームの結果は他の方法で提供可能であり、かつマップは一例として提供されるにすぎない点を認識するであろう。マップは複数のマップ画素を含むことが可能であり、各々は、同一画像の画素差を示す値を有している。

[00081]図５の方法１００は、第１の画像内のテスト済み画素に対応する第２の画素を第２の画像内で検索するステージ１５０から開始する。

[00082]本発明の実施形態によると、テスト済み画素はユーザーによって、または自動プロセスなどによって選択可能である。テスト済み画素はマスクの予想構造、潜在的には欠陥傾向領域に関して選択可能である。テスト済み画素はまた、第１の画像内の任意の画素を表すことも可能である。例えば第１の画像内の全画素が分析される場合、テスト済み画素は第１の画像内のいずれかの画素を表すことが可能である。

[00083]第１および第２の画素はオブジェクト内の同一場所を表しているはずである。ステージ１５０に、第１の画像および第２の画像の登録が先行することも可能である。

[00084]第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような第２の画像の第３の画素を探すステージ１６０がステージ１５０に続く。このような第３の画素が発見されない場合、方法１００は終了可能であるか、「新たな」テスト済み画素が選択可能であり、ステージ１６０〜１８０がこの新たな画素に対して反復可能である。このような第３の画素が発見されない場合、デフォルト比較結果が発生および記憶可能である。図１を参照すると、隣接部分１３を有する第３の画素３が発見されると想定される。第３の画素３の隣接部分１３は、テスト済み画素１の隣接部分１１のほとんど最近の隣接部分である可能性がある。

[00085]ステージ１６０は便宜的にステージ１６２および１６４を含む。ステージ１６２は、第２の画素の隣接部分のＮ次元表示を発生させるステップを含んでいる。ステージ１６４は、第２の画素の隣接部分のほとんど最近の隣接部分である第３の画素の隣接部分のＮ次元ＫＤツリーを探すステップを含んでいる。

[00086]Ｎ次元ＫＤツリー以外のデータ構造を探すことが可能であり、かつ最近の隣接部分を近似する他のアルゴリズムが適用可能である点に注目する。

[00087]このような第３の画素が発見される場合、第３の画素に対応する第１の画像の第４の画素を検索するステージ１７０がステージ１６０に続く。第３および第４の画素は、オブジェクト内の同一場所を表しているはずである。

[00088]テスト済み画素と第４の画素を比較するステージ１８０がステージ１７０に続く。これらの画素が互いに類似している場合、欠陥はないと想定され、そうでなければ（これらの画素が類似していなければ）欠陥が発見されたと想定される。ステージ１８０は、テスト済み画素および第４の画素の隣接部分を比較するステップと、これら隣接部分の一部の画素を比較するステップなどを含むことも可能である。この比較は、各画素の強度、各画素のエネルギーなどを比較するステップを含むことが可能である。

[00089]欠陥は、理想的な類似の特徴を表す３つ以上の画素を比較することによって通知可能である点に注目する。

[00090]便宜的に、この比較は、第１および第４の画素の隣接部分のサブ画素登録を含んでおり（あるいはこれに先行され）、隣接部分は、雑音、ビジュアルアーチファクトなどを除去する（あるいは減少させる）ためにさらに処理可能である。

[00091]同じプロセスが第２の画像の画素に適用可能である点に注目する。多くの場合第１の画像および第２の画像の画素が評価されることになる点にさらに注目するが、これは必ずしもそうではない。

[00092]図６の方法２００は、方法１００のステージ１５０〜１８０に類似するステージ２５０〜２８０を含んでいる。

[00093]方法２００は、第１の画像の第５の画素に対応する第１の画像の第６の画素を検索するステージ２５０から開始する。

[00094]第７の画素の隣接部分が第６の画素の隣接部分に類似するような第１の画像の第７の画素を探すステージ２６０がステージ２５０に続く。このような第７の画素が発見されない場合、方法２００は終了可能であり、あるいは「新たな」第５の画素が選択可能であり、またステージ２６０〜２８０が新たな第５の画素に対して反復可能である。このような第７の画素が発見されない場合、デフォルト比較結果が発生および記憶可能である。

[00095]このような第７の画素が発見される場合、第７の画素に対応する第８の画素を第２の画像内で検索するステージ２７０がステージ２６０に続く。第７および第８の画素はオブジェクト内の同一場所を表しているはずである。

[00096]第５の画素の隣接部分と第８の画素の隣接部分を比較するステージ２８０がステージ２７０に続く。これらの隣接部分が互いに類似している場合、欠陥はないと想定され、そうでなければ（これらの隣接部分が類似していなければ）欠陥が発見されたと想定される。

[00097]当業者は、図４の方法３００に類似の欠陥検出方法時にステージ２５０〜２８０が適用可能であることを認識するであろう。この場合、第１の画像内でテスト済み画素を探すのではなく、テスト済み画素は第２の画像において探されることになる。

[00098]図７は、マスクの透過画像４１０と、被検欠陥を囲む反射画像４２０および円と、反射画像４２０の実質的にすべての画素に対する方法１００の適用を表すマップ４３０とを図示している。

[00099]図８は、本発明の実施形態に従ったシステム６０を図示している。システム６０は、マスク６６の透過および反射画像を取得し、方法１００、２００または３００などの類似性ベース検出スキームを適用して画像を処理することができる。

[000100]このようなシステムの一部ではないプロセッサは、マスクの反射および透過画像を受信した後に類似性ベース検出スキームを適用可能である点に注目する。

[000101]システム６０は、反射光ソース７４と、透過光ソース７２と、対物レンズ８２と、ビームスプリッタ８４と、光学系８６と、検出ユニット８８と、プロセッサ９０とメモリユニット９２とを含んでいる。付加的または代替的に、単一の光ソースおよび（マスク６０の上下の）複数の検出器が使用可能である。

[000102]反射光ソース７４からの光は、ビームスプリッタ８４を介してマスク６０に向けられる。透過光ソース７２からの光はマスク６０を通過する。（反射または透過され、起動された光ソースに左右される）光は対物レンズ８２、ビームスプリッタ８４および光学系８６を通過して、検出器ユニット８８によって検出される。検出ユニット８８はマスク６０の一部を表すフレームを提供可能である。マスク６０の画像またはマスク６０の一部はフレームの少なくとも一部から形成可能である。

[000103]メモリユニット９２は画像を記憶可能であり、また付加的あるいは代替的に、オブジェクトの第１の画像内およびオブジェクトの第２の画像内の画素の複数の隣接部分を表す情報を記憶可能である。

[000104]プロセッサ９０はメモリユニット９２に接続されている。プロセッサ９０は、（i）オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する第２の画像の第２の画素を検索する（第１の画像および第２の画像は異なる取得方法を使用して得られた）、（ii）第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような第２の画像の第３の画素を探し、（iii）第３の画素に対応する第１の画像の第４の画素を検索し、テスト済み画素と第４の画素を比較するように適合されている。

[000105]光学系８６は、（例えば、参照として本明細書に組み込まれている米国特許第７１３３５４８号に図示されているように検出ユニット８８が複数の間隔をあけられたカメラを含んでいる場合）、アパーチャと、（チューブレンズなどの）焦点レンズと、ズーム拡大レンズともう１つのビームスプリッタとを含むことが可能である。

[000106]種々の上記の方法の各々は、コンピュータ読み取り可能な媒体に記憶されているコンピュータプログラムを実行するコンピュータによって実行可能である。

[000107]上記説明は、テスト済み画素の選択と、テスト済み画素と参照画素の比較とに言及している。本発明は必要な変更を加えて複数の特徴に適用可能である点に注目する。従って、テスト済み特徴が選択可能であり、対応する特徴がオブジェクトの別の画像から検索され、類似の特徴が他の画像において探されて、一度発見されると、参照特徴が検索され、かつテスト済み特徴と比較されることが可能である。

[000108]上記説明は第１の画像および第２の画像内の画素の比較に言及した。本発明の実施形態によると、各画像はマスクの一部を表しており、類似性ベースサーチは第２の画像に縛られないが、むしろ、類似の隣接部分を有する画素をレチクルの異なる部分の複数の画像内で発見することに拡張可能である。従って、複数の画像のデータ構造が発生可能である。

[000109]上記説明は第１の画像および第２の画像内の画素の比較に言及した。本発明の実施形態によると、データベースまたは「ゴールデン」画像が欠陥を発見するために使用される。第１の「ゴールデン」画像は、第１の画像を取得するために適用される取得方法時にイメージングされたような欠陥のない（理想的な）レチクルを表すことができる。第２の「ゴールデン」画像は、第２の画像を取得するために適用される取得方法時にイメージングされたような欠陥のない（理想的な）レチクルを表すことが可能である。第２の画像内に類似性ベースサーチを適用する代わりに、類似性ベースサーチは、第２の画像内に配置された第２の画素の隣接部分に類似の隣接部分を有する第２の「ゴールデン」画像内で一致画素（ゴールデン一致画素）を探す。ゴールデン一致画素が発見された後、（第１の「ゴールデン」画像内の）対応するゴールデン画素が検索される。ゴールデン一致画素の場所は対応するゴールデン画素の場所と同じである。対応するゴールデン画素は次いでテスト済み画素と比較される。これらの画素が互いに異なる場合（閾値ベース判断が適用可能な場合）、テスト済み画素は欠陥を表すことができる。この場合テスト済み画素はテスト済み画素であり、対応するゴールデン画素は参照画素である。第２の画像の画素が評価される場合に類似のプロセスが適用可能である点に注目する。

[000110]図９は、第１のゴールデン画像Ｇ１ ２１’と、第２のゴールデン画像Ｇ２ ２２と、第１および第２の画素１および２とその隣接部分１１および１２と、ゴールデン一致画素３’およびその隣接部分１３’と、対応するゴールデン画素４’およびその隣接部分１４’とを図示している。テスト済み画素１がテスト済み画素として選択される。第２の画素２が第１の画像Ｉ１ ２１内のテスト済み画素１と同じ（第２の画像Ｉ２ ２２内の）場所にあるものとして検索される。（第２のゴールデン画像Ｇ２ ２２’内の）ゴールデン一致画素３’は、第２の画素２の隣接部分に類似の隣接部分を有する（第２のゴールデン画像内の）画素を探した後に発見される。対応するゴールデン画素４’が検索されて、ゴールデン一致画素３’の場所と同じ（第１のゴールデン画像Ｇ１ ２１’内の）場所を有している。対応するゴールデン画素４’はテスト済み画素１の参照画素であり、欠陥を検出するためにテスト済み画素と比較される。

[000111]本発明の実施形態によると、類似性ベースサーチは、ターゲット画素ごとに複数の類似画素の検索を試みることが可能である。プロセスは、画素の関係性および類似（参照）画素の数（または他の属性）を表す統計を発生させることによって継続可能である。

[000112]本発明の別の実施形態に従って、合成画像が発生される。この合成画像において、参照画素がターゲット画素と置換され、また反対も同様である。類似画素を有していないターゲット画素はフィルタリング可能である。

[000113]当業者は、種々の修正および変更が、添付の請求項によって定義された範囲から逸脱せずに上記本発明の実施形態に適用可能である点を容易に認識するであろう。

本発明の実施形態に従った２つの画像と、少数の画素と、これら少数の画素の少数の隣接部分とを図示している。 本発明の実施形態に従った画素の少数の隣接部分を図示している。 本発明の実施形態に従った第１の画像および第２の画像データ構造を発生させるための方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に従った第１の画像データ構造を発生させるための方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に従った欠陥検出方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に従った欠陥検出方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に従った欠陥検出方法のフローチャートである。 本発明の実施形態に従った、マスクの反射画像、マスクの透過画像および欠陥マップを図示している。 本発明の実施形態に従った欠陥検出システムを図示している。 本発明の別の実施形態に従った４つの画像と、少数の画素と、これら少数の画素の少数の隣接部分とを図示している。

符号の説明

６０…システム、７２…透過光ソース、７４…反射光ソース、８２…対物レンズ、８４…ビームスプリッタ、８６…光学系、８８…検出ユニット、９０…プロセッサ、９２…メモリユニット。

Claims (23)

1. 欠陥検出方法であって、
   オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応するオブジェクトの第２の画像の第２の画素を検索するステップを備え、
   前記第１の画像および第２の画像は、異なる取得方法を使用して得られたものであり、
   さらに、
   前記第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような前記第２の画像の前記第３の画素を探すステップと、
   前記第３の画素に対応する前記第１の画像の第４の画素を検索するステップと、
   前記テスト済み画素と前記第４の画素を比較するステップと、
   を備える方法。
2. 前記第２の画像の第５の画素に対応する前記第１の画像の第６の画素を検索するステップと、
   第７の画素の隣接部分が前記第６の画素の隣接部分に類似するような前記第１の画像の前記第７の画素を探すステップと、
   前記第７の画素に対応する前記第２の画像の第８の画素を検索するステップと、
   前記第５の画素の隣接部分と前記第８の画素の隣接部分を比較するステップと、
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
3. 前記異なる取得方法が透過取得方法および反射取得方法を備える、請求項１に記載の方法。
4. 前記探すステップが、第３の画素の隣接部分が前記第２の画素の前記隣接部分の最近の隣接部分であるような前記第３の画素を探すステップを備える、請求項１に記載の方法。
5. 前記第２の画素の前記隣接部分がＭ個の要素を備えており、前記第３の画素を探すステップが、前記第２の画素の前記隣接部分のＮ次元表示を利用するステップを備えており、ここでＭ＞Ｎである、請求項１に記載の方法。
6. 前記探すステップが、前記第２の画素の前記隣接部分の前記Ｎ次元表示を発生させるために、主成分分析を適用するステップを備える、請求項５に記載の方法。
7. 前記探すステップがＮ次元ＫＤツリーを探すステップを備える、請求項５に記載の方法。
8. 欠陥検出方法のリソース消費レベルおよび欠陥検出方法の適切さに応じて前記欠陥検出方法を選択するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
9. 前記第２の画素の前記隣接部分が複数の粗解像度画素および複数の精解像度画素を備えており、前記複数の精画素が前記第２の画素の前記隣接部分の一部を表す、請求項１に記載の方法。
10. 前記第４の画素と前記テスト済み画素を比較する前に、前記テスト済み画素の隣接部分と前記第４の画素の隣接部分との間のサブ画素登録を実行するステップをさらに備える、請求項１に記載の方法。
11. 前記探すステップに、前記第１の画像内および前記第２の画像内の画素を選択するステップと、前記選択済み画素の隣接部分の表示を発生させるステップとが先行する、請求項１に記載の方法。
12. 欠陥検出システムであって、オブジェクトの第１の画像内および前記オブジェクトの第２の画像内の画素の隣接部分を表す情報を記憶するように適合されたメモリユニットと、前記メモリユニットに結合されたプロセッサとを備えており、前記プロセッサが：
    前記オブジェクトの前記第１の画像のテスト済み画素に対応する前記第２の画像の第２の画素を検索し；
    前記第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような前記第２の画像の前記第３の画素を探し；
    前記第３の画素に対応する前記第１の画像の第４の画素を検索し；
    前記テスト済み画素と前記第４の画素を比較する；
    ように適合されている、前記システム。
13. 前記プロセッサが、さらに、
    前記第２の画像の第５の画素に対応する前記第１の画像の第６の画素を検索し、
    第７の画素の隣接部分が前記第６の画素の隣接部分に類似するような前記第１の画像の前記第７の画素を探し、
    前記第７の画素に対応する前記第２の画像の第８の画素を検索し、
    前記第５の画素の隣接部分と前記第８の画素の隣接部分を比較するように適合されている、請求項１２に記載のシステム。
14. 前記プロセッサが、前記第３の画素の隣接部分が前記第２の画素の前記隣接部分の最近の隣接部分であるような前記第３の画素を探すようにさらに適合されている、請求項１２に記載のシステム。
15. 前記第２の画素の前記隣接部分がＭ個の要素を備えており、前記プロセッサが、前記第２の画素の前記隣接部分のＮ次元表示を利用するようにさらに適合されており、ここでＭ＞Ｎである、請求項１２に記載のシステム。
16. 前記プロセッサが、前記第２の画素の前記隣接部分の前記Ｎ次元表示を発生させるために、主成分分析を適用するようにさらに適合されている、請求項１５に記載のシステム。
17. 前記プロセッサが、Ｎ次元ＫＤツリーを探すようにさらに適合されている、請求項１５に記載のシステム。
18. 前記プロセッサが、欠陥検出方法のリソース消費レベルおよび欠陥検出方法の適切さに応じて前記欠陥検出方法を選択するようにさらに適合されている、請求項１２に記載のシステム。
19. 前記第２の画素の前記隣接部分が複数の粗解像度画素および複数の精解像度画素を備えており、前記複数の精画素が前記第２の画素の前記隣接部分の一部を表す、請求項１２に記載のシステム。
20. 前記プロセッサが、前記第４の画素と前記テスト済み画素を比較する前に、前記テスト済み画素の隣接部分と前記第４の画素の隣接部分との間のサブ画素登録を実行するようにさらに適合されている、請求項１２に記載のシステム。
21. 前記プロセッサが、前記第１の画像内および前記第２の画像内の画素を選択し、前記選択済み画素の隣接部分の表示を発生させるように適合されている、請求項１２に記載のシステム。
22. 欠陥検出方法であって、
    オブジェクトの第１の画像のテスト済み画素に対応する前記オブジェクトの第２の画像の第２の画素を検索するステップを備え、
    前記第１の画像および第２の画像は、異なる取得方法を使用して得られたものであり、さらに、
    前記第２の画素の隣接部分が第３の画素の隣接部分に類似するような前記オブジェクトの前記第２の画像内の前記第３の画素を探すステップと、
    前記第２の画像以外の画像まで、前記第３の画素を探すことを拡張するステップと、
    前記第３の画素に対応する前記第１の画像の第４の画素を検索するステップと、
    前記テスト済み画素と前記第４の画素を比較するステップと、
    を備える方法。
23. 欠陥検出方法であって、
    オブジェクトの第１の画像のテスト済み特徴に対応する前記オブジェクトの第２の画像の第２の特徴を検索するステップであって、前記第１の画像および第２の画像が異なる取得方法を使用して得られたステップと、
    前記第２の特徴の隣接部分が第３の特徴の隣接部分に類似するような前記第２の画像の前記第３の特徴を探すステップと、
    前記第３の特徴に対応する前記第１の画像の第４の特徴を検索するステップと、
    前記テスト済み特徴と前記第４の特徴を比較するステップと、
    を備える方法。