JP5351269B2 - マスク検査装置及び画像生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、広視野かつ高精度な画像を生成することのできるマスク検査装置及び画像生成方法に関する。

半導体製造工程のリソグラフィ工程において、フォトマスク上に形成されたパターンが露光装置を用いてウエハ上に露光転写される。このフォトマスク上に形成されたパターンに欠陥や歪みがあると、所望の位置にパターンが転写されなかったり、パターンの形状が不正確になるなど露光精度が低下してしまう。このような露光精度の低下を防止するために、フォトマスクの位置誤差や欠陥について検査している。

フォトマスクを検査する方法として、走査型電子顕微鏡によるマスクのＳＥＭ画像を利用した検査方法がある。走査型電子顕微鏡では、電子線走査範囲内入射電子を走査させながら照射し、チンチレータを介して試料から放出される２次電子を取得し、取得した電子の電子量を輝度に変換してＳＥＭ画像データを取得し、表示装置に表示している。

例えば、マスク上に形成されたパターンの線幅による検査は次のような手順によって行われている。フォトマスク上に形成されたパターンの所定範囲をディスプレイに表示した後、その表示範囲内の測定ポイントに照準を当てて電子ビームを照射し、測定ポイントから反射された二次電子に基づいて輝度分布の波形を取得する。そして、輝度分布波形を解析してパターンエッジ位置を求め線幅とする。この線幅が許容誤差の範囲内にあるか否かを判断し、フォトマスク品質の良否判定を行う。

また、マスクおよびマスクモデルを用いて、ウエハ上への転写シミュレーション結果と比較するマスク検査方法がある。このマスク検査方法では、マスクを用いて透過光および反射光から得られる検査画像から、ウエハにどのように転写されるかシミュレーションし、正しいマスクではどのように転写されるかシミュレーションした結果と比較することにより、マスク上のパターンの欠陥の有無などを検査する。この転写シミュレーションには10ミクロン程度の視野が必要で、マスクモデルとＳＥＭ画像とを比較し、マスク上に形成されたパターンの欠陥の有無等を検査する。このマスクモデルは、フォトマスク全体のパターンが反映されているため、マスクモデルと比較するＳＥＭ画像も広視野なＳＥＭ画像が要求される。

しかし、上記した走査型電子顕微鏡を使用したマスク検査装置では、高精度な計測を必要とするため、高倍率で限定された狭視野でのＳＥＭ画像を取得する場合が一般的である。また、通常の測長ＳＥＭの場合、広視野を走査するためには、非点、湾曲、歪みなどの各収差が発生するためこれらの各収差を走査に連動して動的に調整する必要がある。そのため、補正のために大幅な負担がかかるだけでなく、十分に補正しきれない場合も起こりうる。

これに対し、特開２０００−２９４１８３号公報には、試料のＳＥＭ画像を分割して取得する際に、試料ステージを自動駆動することにより容易にＳＥＭによる広視野のつなぎ写真を撮影する技術が記載されている。

しかし、分割した領域に試料ステージを移動させたときに、必ずしも正確な位置に移動できるとは限らず、つなぎ写真を撮影した場合であっても広視野の一枚の写真に合成できるという保証はない。

特開２０００−２９４１８３号公報

本発明は、かかる従来技術の課題に鑑みてなされたものであり、目的は、広視野且つ高精細なＳＥＭ画像及び輪郭データを抽出することのできるますく検査装置及び画像生成方法を提供することである。

上記した課題は、電子ビームを試料上に照射する照射手段と、前記電子ビームの照射によって、パターンが形成された前記試料上から発生する電子の電子量を検出する電子検出手段と、前記電子量を基に当該パターンの画像データを生成する画像処理手段と、前記照射手段、電子検出手段及び画像処理手段を制御する制御手段と、を有し、前記制御手段は、指定された前記試料の観察領域のサイズから全体の合成画像を形成する分割画像の分割数を算出し、隣接する分割画像が相互に重なるように分割領域を決定し、各分割領域毎のＳＥＭ画像を取得し、各分割領域の座標データ及び前記相互に重なる領域に含まれるパターンのエッジ情報を基に、各分割領域のＳＥＭ画像を合成して前記観察領域の広視野のＳＥＭ画像を形成することを特徴とするマスク検査装置により解決する。

この形態に係るマスク検査装置において、前記各分割領域毎のＳＥＭ画像データには、当該領域の座標データが含まれ、前記制御手段は、前記座標データに従って隣接する分割領域のＳＥＭ画像を合成するようにしてもよく、前記制御手段は、前記隣接する分割領域の相互に重なる重複領域に含まれるパターンを検出してアライメント用のパターンとして、当該パターンのエッジを各分割領域において１／１００ピクセルの精度で検出し、前記各分割領域で検出された前記パターンのエッジ位置の差分をゼロにするように各分割領域の座標データを補正するようにしてもよい。

本発明の他の形態によれば、上記の形態に係るマスク検査装置において実施される画像生成方法が提供される。その一形態に係る画像生成方法は、指定された前記試料の観察領域のサイズから全体の合成画像を形成する分割画像の分割数を算出するステップと、隣接する分割画像が相互に重なるように分割領域を決定するステップと、前記分割領域毎にＳＥＭ画像を取得するステップと、前記相互に重なる領域に含まれるパターンのエッジ情報を基に前記各分割領域の第２のアライメントを行うステップと、前記各分割領域のＳＥＭ画像を合成して前記観察領域の広視野のＳＥＭ画像を取得するステップと、を含むことを特徴とする。

この形態に係る画像生成方法において、前記第１のアライメントを行うステップは、前記各分割領域のＳＥＭ画像が保有する座標データを取得するステップと、前記各分割領域の座標データを前記指定された観察領域の座標データに換算するステップと、前記換算された各分割領域の座標データに従って隣接する分割領域のＳＥＭ画像を合成するステップと、を含むようにしてもよく、前記第２のアライメントを行うステップは、前記隣接する分割領域間の相互に重なる重複領域に含まれるアライメント用パターンを検出するステップと、当該パターンのエッジを各分割領域において１／１００ピクセル精度で検出するステップと、前記各分割領域で検出された前記パターンのエッジ位置の差分を算出するステップと、前記差分をゼロにするように各分割領域の座標データを補正するステップと、を含むようにしてもよい。

本発明では、指定された試料の観察領域を、隣接する分割領域が相互に重なるように分割し、各分割領域において高精度な画像を取得している。その後、各分割領域の座標データ及び各分割領域間の相互に重なる部分に形成されたパターンのエッジ情報を基に、各分割領域を合成し、指定された観察領域である広視野の画像を取得している。これにより、広視野の場合であっても高精度な試料の画像を生成することが可能になる。

図１は、本発明の実施形態で使用される走査型電子顕微鏡の構成図である。 図２は、信号処理部が取得する電子像及びプロファイルの説明図である。 図３は、広視野且つ高精度のＳＥＭ画像を取得する方法の概念を説明する図である。 図４は、広視野且つ高精度のＳＥＭ画像を取得する画像取得処理の一例を示すフローチャートである。 図５は、指定領域及び分割領域の座標データを説明する図である。 図６は、重複領域に存在するパターンのエッジ情報によるアライメントを説明する図（その１）である。 図７は、重複領域に存在するパターンのエッジ情報によるアライメントを説明する図（その２）である。 図８は、重複領域に存在するパターンのエッジ情報によるアライメントを説明する図（その３）である。 図９は、重複領域に存在するパターンのエッジ情報によるアライメントを説明する図（その４）である。 図１０は、重複領域に存在するパターンのエッジ情報によるアライメントを説明する図（その５）である。 図１１は、パターンのエッジを測定する方法を説明する図である。 図１２は、パターンの周囲のエッジ位置を検出する処理の一例を示すフローチャートである。 図１３は、パターンの周囲のエッジ位置の検出方法を説明する図である。

以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して説明する。

はじめに、マスク検査装置として使用される走査型電子顕微鏡の構成について説明する。次に、一般的なＳＥＭ画像を利用したパターンサイズの測定について説明する。次に、広視野且つ高精度なＳＥＭ画像の取得について説明する。

（走査型電子顕微鏡の構成）
図１は、本実施形態に係る走査型電子顕微鏡の構成図である。

この走査型電子顕微鏡１００は、電子走査部１０と、信号処理部３０と、表示部４０と、記憶部５５と、電子走査部１０、信号処理部３０、表示部４０及び記憶部５５の各部を制御する制御部２０とに大別される。制御部２０は、プロファイル作成部２１、微分プロファイル作成部２２及びエッジ検出部２３を有している。

電子走査部１０は、電子銃１とコンデンサレンズ２と偏向コイル３と対物レンズ４と移動ステージ５と試料ホルダ６とを有している。

電子銃１から照射された荷電粒子９をコンデンサレンズ２、偏向コイル３、対物レンズ４を通じて移動ステージ５上の試料７に照射するようになっている。

荷電粒子９（１次電子ビーム）を試料７上に２次元走査しながら照射し、照射部位から放出される２次電子は、シンチレータ等で構成される電子検出器８によって検出される。検出された２次電子の電子量は、信号処理部３０のＡＤ変換器によってデジタル量に変換され、画像データとして記憶部５５に格納される。画像データは輝度信号に変換されて表示部４０で表示される。画像データは、試料７上における１次電子ビームの走査位置と同じ配置になるように２次元配列上に並べられて、２次元デジタル画像が得られる。この２次元デジタル画像の各画像（ピクセル）は、それぞれ８ビットの情報量で輝度データを表している。

また、信号処理部３０は画像データを処理する画像処理部として機能し、後述するように、分割された領域で取得したＳＥＭ画像を合成する処理を行う。

偏向コイル３の電子偏向量いと表示部４０の画像スキャン量は制御部２０によって制御される。また、制御部２０には、パターンのエッジ検出や広視野のＳＥＭ画像合成処理の実効に関連するプログラムが格納されている。

プロファイル作成部２１では、指定された範囲のＳＥＭ画像データの輝度信号を表すラインプロファイルを作成する。ラインプロファイルは、２次電子の電子量に対応した輝度信号を表すものである。

微分プロファイル作成部２２では、ラインプロファイルに対して、１次微分処理を施し、１次微分プロファイルを作成する。

エッジ検出部２３は、ラインプロファイル、１次微分プロファイルからパターンのエッジを検出する。

（一般的なＳＥＭ画像を利用したパターンサイズの測定）
次に、図１に示した走査型電子顕微鏡１００を用いて、図２（ａ）に示す試料のパターンのエッジ検出を含むＳＥＭ画像を利用したパターンサイズの測定について説明する。

試料７として、図２（ａ）に示すように、フォトマスク基板５０上に配線パターンが生成されたものを対象とする。試料７の一部は図２（ａ）に示すような平面形状となっている。ここで、破線５２で囲んだ部分は、走査型電子顕微鏡１００の観察領域を示している。

図２（ｂ）は、図２（ａ）に示す試料上に電子ビームを走査して得られる２次電子等の電子量を電子検出器８によって検出し、検出した電子量を輝度信号に変換し、電子ビームの走査と表示装置（表示部４０）のＣＲＴの走査とを同期させて表示したＳＥＭ画像の例を示している。

図２（ｂ）に示すＳＥＭ画像から、測長エリアを指定してＳＥＭ画像を抽出する。測長エリアは幅Ｈが４００ピクセル、長さＬの領域とする。この領域は、上側ラインマーカーＬＭ１、下側ラインマーカーＬＭ２，左側ラインマーカーＬＭ３及び右側ラインマーカーＬＭ４によってオペレータによって選択される。

抽出したＳＥＭ画像ピクセルデータから、測長エリアのＨ方向を分割し、分割した領域について輝度分布に対応するラインプロファイルを求める。なお、ラインプロファイルを求めるときに、長さＬ方向に例えば３ピクセル幅でスムージング処理を行うことによりノイズ成分を小さくすることができる。

図２（ｃ）は、図２（ａ）のＩ−Ｉ線に沿って電子ビームを照射したときに得られる試料から放出される２次電子の電子量に対応するラインプロファイルを示した図である。図２（ｃ）に示すように、ラインプロファイル（コントラストプロファイル）は、パターンのエッジ部分で急激に変化する。急激に変化する位置を求めるために、ラインプロファイルを微分して、微分信号量の最大ピークと最少ピークを求める。

更に、図２（ｄ）に示すように、ピーク前後の複数の微分信号Ｄｘからピクセル間を補完して微分波形Ｃ１，Ｃ２を求め、１／１００の分解能で第１ピークＰ１と第２ピークＰ２のピーク位置を計算する。ラインパターンの幅Ｗ１は、第１ピークＰ１と第２ピークＰ２の間の距離として求められる。

以上の処理を分割したそれぞれの領域で行い、各領域で算出したパターンの幅の平均値を測長値とすることで、より正確なラインパターンの幅Ｗ１が得られる。

（広視野かつ高精度なＳＥＭ画像の取得について）
図３（ａ）〜図３（ｃ）は、広視野かつ高精度なＳＥＭ画像を取得する方法の概念を説明する図である。図３（ａ）は、試料上に形成されたパターンのうち、所望の領域３１を指定した一例を示している。指定された領域３１全体のＳＥＭ画像を取得するためには、全体のＳＥＭ画像を一度に撮影する場合と、指定領域を分割して、各分割領域のＳＥＭ画像を撮影し、それらを合成して領域全体のＳＥＭ画像を取得する場合がある。

指定領域全体のＳＥＭ画像を一度に取得する場合は、短時間でＳＥＭ画像を取得することができるが、領域が広域である場合には光軸から離れるにしたがって収差が大きくなり、取得ＳＥＭ画像の精度が劣化してしまう。

マスク検査装置として走査型電子顕微鏡を使用する場合、取得したＳＥＭ画像を用いることにより、マスクとして形成されているパターンに不連続等の欠陥があるか否かの確認をすることが可能である。しかし、マスクシミュレーションによるパターンのモデルとの比較検査など、高精度の検査を行う場合には、ＳＥＭ画像を高精度に取得することが要求される。そのため、本実施形態では、広範囲のＳＥＭ画像を高精度に取得できるように、まず、高精度なＳＥＭ画像が取得可能な領域に指定領域を分割し、各分割領域の分割ＳＥＭ画像を合成して広視野のＳＥＭ画像を取得するようにしている。

図３（ａ）では、指定領域３１を１６分割（３１ａ、３１ｂ等）し、各分割領域において高精度のＳＥＭ画像が取得可能になるようにしている。実際には、図３（ｂ）に示すように、隣接する分割領域が相互に重なる重複領域が存在するように分割している。そして、各分割領域で取得した高精度なＳＥＭ画像を各分割領域の座標データや重複領域に存在するパターンのエッジ情報を用いてアライメント処理を行い、各分割ＳＥＭ画像を合成し、図３（ｃ）に示すように、広視野かつ高精度なＳＥＭ画像を取得する。

図４は、広視野かつ高精度のＳＥＭ画像を取得する画像取得処理の一例を示すフローチャートである。

まず、ステップＳ１１において、ＳＥＭ画像の分割数を取得する。ユーザーの所望する領域が指定された後、その領域の面積と高精度にＳＥＭ画像を取得することが可能な領域の面積とから、必要な分割数を算出する。

次のステップＳ１２では、ステップＳ１１で算出した分割数を基に指定領域を分割した各分割領域におけるＳＥＭ画像（分割ＳＥＭ画像）を取得する。なお、この分割は、隣接する領域に重複部分が存在するように分割領域を設定する。

次のステップＳ１３において、各分割ＳＥＭ画像から、各分割領域に含まれているパターンのエッジを抽出する。パターンのエッジの抽出についての詳細は後述する。

次のステップＳ１４及びステップＳ１５は、各分割ＳＥＭ画像を合成するステップである。ステップＳ１４では、各分割領域の座標情報（座標データ）を参照して、各分割領域のアライメントを行い、各分割領域を合成する。各分割領域は、それぞれ分割領域毎に固有の座標データを保有している。また、指定された領域についても座標データ（基準座標データと呼ぶ）を保有している。各分割領域の座標データを基準座標データに換算し、隣接する各分割領域を接続する場合に、同一座標データの位置を合わせるようにして分割ＳＥＭ画像を合成する。

次のステップＳ１５において、パターンのエッジ情報による各分割領域のアライメントを行い、ステップＳ１４で実行された各分割領域の合成処理の微調整を行う。ステップＳ１５のアライメントに使用されるエッジ情報は、隣接する分割領域間の重複領域に位置するパターンのエッジ情報である。重複領域に位置する隣接した分割領域（例えば分割領域ＤＡ１１及びＤＡ１２）に共通するパターンを検出し、ステップＳ１３で抽出されたそのパターンのエッジ情報（エッジ位置座標）を検出する。分割領域ＤＡ１１のパターンのエッジ位置と分割領域ＤＡ１２のパターンのエッジの位置とが一致するように分割領域の位置を調整する。すなわち、座標データの差分を算出し、一致していなければその差分をゼロにするように分割領域の位置を調整する。

ステップＳ１４及びステップＳ１５の処理を全ての分割領域に対して行い、分割ＳＥＭ画像の位置を調整した合成ＳＥＭ画像を取得する。合成されたＳＥＭ画像のデータは記憶部５５に格納される。

次のステップＳ１６において、ステップＳ１５で合成したＳＥＭ画像（広視野ＳＥＭ画像）を出力する。

以上の画像合成処理によって、指定された範囲のマスクのＳＥＭ画像を、広視野であっても高精度に出力する。

次に、上記各処理について詳細に説明する。図５は、指定された領域及び分割領域の座標データを説明する図である。

図５（ａ）は、指定領域を１６の領域に分割したときの座標データを示している。この各分割領域ＤＡ１１からＤＡ４４は、走査型電子顕微鏡によるＳＥＭ画像を高精度に取得可能な広さを有している。

図５（ａ）に示すように、指定領域は、点Ｏ１（Ｘ０，Ｙ０）を中心とし、点Ａ１（Ｘ−ａ，Ｙａ）、点Ｂ１（Ｘａ，Ｙａ）、点Ｃ１（Ｘａ，Ｙ−ａ）、点Ｄ（Ｘ−ａ，Ｙ−ａ）の４点を結ぶ矩形領域が指定されている。このような座標データを指定領域の座標データ（基準座標データ）として保有している。

図５（ｂ）は図５（ａ）の分割領域ＤＡ１１に対応し、図５（ｃ）は図５（ａ）の分割領域ＤＡ２１に対応している。図５（ｂ）に示すように、分割領域ＤＡ１１は、点Ｏ２（Ｘ１１０，Ｙ１１０）を中心都市、点Ａ２（Ｘ−ｂ，Ｙｂ）、点Ｂ２（Ｘｂ，Ｙｂ）、点Ｃ２（Ｘｂ，Ｘ−ｂ）、点Ｄ２（Ｘ−ｂ，Ｙ−ｂ）の４点を結ぶ矩形領域である。このような座標データを分割領域Ｄ１１の座標データとして保有している。

また図５（ｃ）に示すように、分割領域Ｄ２１は、点Ｏ３（Ｘ２１０，Ｙ２１０）を中心とし、点Ａ３（Ｘ−ｃ、Ｙｃ）、点Ｂ３（Ｘｃ，Ｙｃ）、点Ｃ３（Ｘｃ，Ｙ−ｃ）、点Ｄ３（Ｘ−ｃ，Ｙ−ｃ）の４点を結ぶ矩形領域である。このような座標データを分割領域Ｄ２１の座標データとして保有している。

これらの各分割領域ＤＡ１１〜ＤＡ４４においてＳＥＭ画像（分割ＳＥＭ画像）を取得して、各分割ＳＥＭ画像を合成する。本実施形態では、各分割領域におけるＳＥＭ画像の合成を２段階のアライメント方法を用いて合成する。第１段階は、各分割領域の座標データによるアライメントであり、第２段階は、各分割領域の重複領域に存在するパターンのエッジ情報によるアライメントである。

まず分割領域の座標データによるアライメントについて図５を参照しながら説明する。各分割領域は、例えば図５（ｂ）及び図５（ｃ）のように、それぞれ固有の座標データを有している。その座標データを、ＳＥＭ画像を取得した際に、指定領域の座標（基準座標データ）に換算して、隣接する分割領域の座標位置が一致するようにしてアライメント処理を行う。

図５（ａ）に示した２つの領域ＤＡ１１及びＤＡ２１は、Ｙ方向に隣接している。したがって、分割領域ＤＡ１１の座標Ｄ２と分割領域ＤＡ２１の座標Ａ３とを一致させ、分割領域ＤＡ１１の座標Ｃ２と分割領域ＤＡ２１の座標Ｂ３とを一致させるようにして２つの領域ＤＡ１１及びＤＡ２１の画像を合成する。例えば、指定領域の基準座標の中心座標位置から各分割領域の中心座標位置までの変位量を算出しておき、各分割領域の座標データを基準座標データに変換する。

図５（ｄ）は、隣接する分割領域の設定を説明する図である。図５（ｄ）は、Ｙ方向に隣接する分割領域の設定を示している。図５（ｄ）に示すように、隣接する分割領域は相互に重なる部分（重複領域）ＯＲを有している。このような場合、座標情報によるアライメントでは分割領域ＤＡ１１の座標Ｄ２からＹ方向にα引いた座標と分割領域ＤＡ２１の座標とを一致させるようにして２つの領域の画像を合成する。

次に、パターンのエッジ情報によるアライメントについて図６を参照しながら説明する。図６は、Ｙ方向に隣接する分割領域ＤＡ１１とＤＡ２１との重複領域ＯＲにパターンＰＡ０が存在する場合を示している。このように重複領域ＯＲに存在するパターンの位置を分割領域ＤＡ１１及び分割領域ＤＡ２１のそれぞれの領域において測定する。重複領域に存在するパターンはその位置が必ず一致する。従って、両分割領域における同一パターンを抽出し、それぞれの分割領域で算出された同一パターンのエッジ位置座標を一致させるようにして、分割ＳＥＭ画像を合成させる際のアライメントを行う。

以下、重複領域に存在するパターンの形状や数に応じた画像合成方法について図７〜図１０を参照しながら説明する。

（１）パターンが隣接する分割領域のＹ方向にかかる場合
図７（ａ）は、パターンＰＴ１が分割領域ＤＲ１とＤＲ２の両方にかかる一例を示している。図７（ｂ）は、分割領域ＤＲ１で取得したＳＥＭ画像であり、図７（ｃ）は分割領域ＤＲ３で取得したＳＥＭ画像である。図７（ｂ）に示すように、パターンＰＴ１のＳＥＭ画像ＰＴＳ１１は、分割領域ＤＲ１の境界（下辺）部分に接している。このＳＥＭ画像ＰＴＳ１１を解析してエッジ位置を検出する。同様に、図７（ｃ）に示すパターンＰＴのＳＥＭ画像ＰＴＳ１２を解析してエッジ位置を検出する。

図７（ｄ）は、これらの分割領域ＤＲ１及びＤＲ２の座標情報によってアライメントした結果を示している。座標情報に誤差がなければ、分割領域ＤＲ１と分割領域ＤＲ２にかかるパターンＰＴ１のＳＥＭ画像にずれ生じないが、座標情報に誤差が含まれていると図７（ｄ）に示すように、パターンＰＴ１のＳＥＭ画像がずれてしまう。そこで、各分割領域で高精度に測定したパターンＰＴ１のエッジ情報を利用して２つの分割領域の正確なアライメントを行う。

座標データによるアライメントにより、両分割領域に含まれる共通パターンとしてパターンＰＴ１を選択し、各分割領域で取得したパターンＰＴ１のＳＥＭ画像により求めたエッジ位置座標一致させるように分割領域の座標値の補正を行う。図７（ｄ）では、ｘ方向に位置がずれているため、ＳＥＭ画像ＰＴＳ１１から算出した領域境界に接する位置Ｅ１のｘ座標と、ＳＥＭ画像ＰＴＳ１２から算出した領域境界に接する位置Ｆ１のｘ座標との差分を算出し、その差分がゼロになるように分割領域ＤＲ１及びＤＲ２の座標データを調整する。図７（ｅ）は、座標データを補正して２つの領域を合成した結果を示している。

（２）パターンが隣接する分割領域がＸ方向にかかる場合
図８（ａ）は、パターンＰＴ２が分割領域ＤＲ３とＤＲ４の両方にかかる一例を示している。図８（ｂ）は、分割領域ＤＲ３で取得したＳＥＭ画像であり、図８（ｃ）は分割領域ＤＲ４で取得したＳＥＭ画像である。図８（ｂ）に示すように、パターンＰＴ２のＳＥＭ画像ＰＳＴ２１は、分割領域ＤＲ３の境界（右辺）に接ししている。このＳＥＭ画像ＰＴＳ２１を解析してエッジ位置を検出する。同様に、図８（ｃ）に示すパターンＰＴ２のＳＥＭ画像ＰＴＳ２２を解析してエッジ位置を検出する。

図８（ｄ）は、これらの分割領域ＤＲ３及びＤＲ４を座標情報によってアライメントした結果を示している。座標情報に誤差がなければ、分割領域ＤＲ３と分割領域ＤＲ４にかかるパターンＰＴ２のＳＥＭ画像にずれは生じないが、座標情報に誤差が含まれていると、図８（ｄ）に示すように、パターンＰＴ２のＳＥＭ画像がずれてしまう。そこで、各分割領域で高精度に測定したパターンＰＴ２のエッジ情報を利用して２つの分割領域の正確なアライメントを行う。

座標データによるアライメントにより、両分割領域に含まれる共通のパターンとして、パターンＰＴ２を選択し、各分割領域で取得したパターンＰＴ２のＳＥＭ画像により求めたエッジ位置座標を一致させるように分割領域の座標値の補正を行う。図８（ｄ）では、ｙ方向に位置がずれているため、ＳＥＭ画像ＰＴＳ２２から算出した領域境界に接するエッジ位置Ｈ１のｙ座標との差分を算出し、その差分がゼロになるように分割領域ＤＲ３及びＤＲ４の座標データを調整する。図８（ｅ）は、座標データを補正して２つの領域を合成した結果を示している。

（３）パターンの端部が隣接する分割領域の重複領域に存在する場合
図９（ａ）は、パターンＰＴ３が分割領域ＤＲ５と分割領域ＤＲ６に含まれ、重複領域ＯＲ３にパターンＰＴ３の端部が存在する一例を示している。図９（ｂ）は、分割領域ＤＲ５で取得したＳＥＭ画像であり、図９（ｃ）は、分割領域ＤＲ６で取得したＳＥＭ画像である。図９（ｂ）に示すように、パターンＰＴ３のＳＥＭ画像ＰＴＳ３１は、分割領域ＤＲ５に含まれている。このＳＥＭ画像ＰＴＳ３１を解析してエッジ位置を検出する。同様に図９（ｃ）に示すパターンＰＴ３のＳＥＭ画像ＰＴＳ３２を解析してエッジ位置を検出する。

図９（ｄ）は、これらの分割領域ＤＲ５及びＤＲ６を座標情報によってアライメントした結果を示している。座標情報に誤差がなければ、分割領域ＤＲ５と分割領域ＤＲ６に含まれるパターンＰＴ３のＳＥＭ画像にずれが生じないが、座標情報に誤差が含まれていると、図９（ｄ）に示すように、パターンＰＴ３のＳＥＭ画像がずれてしまう。そこて、各分割領域で高精度に測定したパターンＰＴ３のエッジ情報を利用して２つの分割領域の正確なアライメントを行う。

座標データによるアライメントにより、両分割領域に含まれる共通のパターンとして、重複領域ＯＲ３に存在するパターンＰＴ３を選択し、各分割領域で取得したパターンＰＴ３のＳＥＭ画像により求めたエッジ位置座標を一致させるように分割領域の座標値の補正を行う。ＳＥＭ画像ＰＴＳ３１から算出したエッジ位置Ｊの座標値と、ＳＥＭ画像ＰＴＳ３２から算出したパターンＰＴ３のエッジ位置Ｋの座標値との差分を算出し、その差分がゼロになるように分割領域Ｄ５及びＤ６の座標データを調整する。図９（ｄ）では、分割領域ＤＲ５とＤＲ６がｘ方向にずれている場合を示しているが、ｘ方向及びｙ方向にずれている場合であってもエッジ位置座標Ｊ及びＫを基にそのずれを調整することができる。図９（ｅ）は、座標データを補正して２つの領域を合成した結果を示している。
（４）パターン後相互に隣接する４つの分割領域が重複領域に存在する場合
図１０（ａ）は、パターンＰＴ４が分割領域ＤＲ７から分割領域ＤＲ１０に含まれ、それらの分割領域の重複領域ＯＲ４にパターンＰＴ４の端部が存在する一例を示している。

図１０（ｂ）は、これらの分割領域ＤＲ７〜ＤＲ１０を座標情報によってアライメントした結果を示している。この例では、分割領域ＤＲ７と分割領域ＤＲ８との間の座標情報に誤差はないが、分割領域ＤＲ７と分割領域ＤＲ９においてＸ方向に誤差があり、また、分割領域ＤＲ８と分割領域ＤＲ１０において座標データとしてＸ方向に誤差がある場合を示している。

座標データによるアライメントにより重複領域ＯＲ４に共通するパターンＰＴ４が存在することを検出し、そのパターンＰＴ４の端部のエッジ位置の座標値を一致させるように座標値の補正を行う。

この補正を行うことにより、隣接する４つの分割領域のアライメントが実行される。このように隣接する４つの分割領域のアライメントを行う場合には、分割数がｎ×ｎ個の場合、（ｎ−１）×（ｎ−１）階のパターンのエッジ位置に要るアライメント処理を行うことにより座標値の補正を行うことができる。

上記したように４つの場合についてエッジ情報によるアライメントを説明したが、これに限らず、重複領域に存在するすべてのパターンのエッジを検出してエッジ情報によりアライメントを実行するようにしてもよい。

上記したパターンのエッジ情報によるアライメントでは、重複領域に存在するパターンのエッジを高精度に検出することが要求される。本実施形態では、１／１００ピクセルの精度でエッジ検出を行う。

以下に、図１１に示す形状のパターンを例にとって図１２及び図１３を参照しながら、パターン周囲のエッジ検出処理について説明する。図１２はパターン周囲のエッジ検出処理の一例を示すフローチャートである。また、図１３は、パターン周囲のエッジ検出を説明する図である。なお、パターン周囲のエッジ位置の検出路行う開始位置ＥＳはあらかじめ決定されているものとする。

まず、図１２のステップＳ２１で初期設定を行う。初期設定では、パターン周囲のエッジを検出する際の所定の間隔（以下、指定ステップとよぶ）を指定する。例えば、この指定ステップは所定のピクセル数に対応する距離とする。また、パターン周囲の検出エッジの位置を示すカウンタｋを０と置く。

次のステップＳ２２からステップＳ２４では、開始位置ＥＳから所定の指定ステップｄ離れた位置のエッジ位置を検出する。

ステップＳ２２では、開始位置ＥＳから（指定ステップｄ×２）の距離だけ離れた位置においてカリエッジを検出する。具体的には、図１３（ａ）に示すように、開始位置ＥＳから図１３（ａ）の下方（−Ｙ方向）への直線ＶＬと（指定ステップｄ×２）の位置で直交するラインＨＬを、プロファイル作成の基準線として、ラインプロファイルを作成してエッジＥ₁₁を検出する。この検出されたＥ₁₁を仮検出エッジＥ₁₁とする。なお、図１３（ａ）では開始位置ＥＳから−Ｙ方向にエッジを検出したが、パターンの形状によっては開始位置ＥＳからＸ方向にエッジを検出するようにしてもよい。

次のステップＳ２３では、ステップＳ２２で検出した仮検出エッジＥ₁₁の再検出を行う。開始位置ＥＳと仮検出エッジ位置Ｅ₁₁とを結んだ直線上の開始位置ＥＳから（指定ステップｄ×２）の距離だけ離れた位置で直交するラインをプロファイル作成の基準線とし、この基準線上のラインプロファイルを求め、仮検出エッジ位置を再検出する。この仮検出エッジ位置の再検出によって、開始位置ＥＳからの距離を（指定ステップｄ×２）により近づけるようにしている。

次のステップＳ２４では、最初のエッジ位置を検出する。開始位置ＥＳと再検出された仮検出エッジＥ₁₂とを結ぶ直線ＩＬ₁と、中間位置ＭＰ₁において直交するライン上でラインプロファイルを求め、エッジＥＰ_k（ｘ_k，ｙ_k）を検出する。図１３（ｂ）では、１番目のエッジとしてＥＰ₁が検出される。このようにエッジＥＰ_k（ｘ_k，ｙ_k）を検出することにより、パターンの周囲に垂直に近いライン上でエッジを検出できるため、エッジ位置を正確に検出することが可能となる。

次のステップＳ２５では、エッジＥＰ_k（ｘ_k，ｙ_k）を次のエッジ検出のための起点とする。図１３（ｃ）では、エッジＥＰ₁を起点としている。

次のステップＳ２６からステップＳ２８では、起点エッジ位置ＥＰ_k（ｘ_k，ｙ_k）から指定ステップ離れたエッジ位置ＥＰ_k+1（ｘ_k+1，ｙ_k+1）を検出する。

ステップＳ２６では、起点ＥＰ₁と再検出された仮検出エッジＥ₁₂とを結んだ直線ＩＬ₂上の起点ＥＰ₁から（指定ステップｄ×２）だけ離れた位置において直交するラインをプロファイル作成上の基準線として、ラインプロファイルを作成してエッジを検出する。この検出されたエッジを仮検出エッジＥ₂₁とする。

次のステップＳ２７では、ステップＳ２４と同様に、起点ＥＰ₁と仮検出エッジＥ₂₁とを結んだ直線状の、起点ＥＰ₁から（指定ステップｄ×２）の距離だけ離れた位置で直交するラインをプロファイル作成の基準線とし、この基準線上のラインプロファイルを求め、仮検出エッジ位置を再検出する。

次のステップＳ２８では、起点ＥＰ₁と再検出された仮検出エッジ位置Ｅ２２とを結ぶ直線ＩＬ₃と、中間位置ＭＰ₂において直交するライン上でラインプロファイルを求め、エッジＥＰ_k+1を検出する。図１３（ｄ）では、２番目のエッジとしてエッジＥＰ₂が検出される。

次のステップＳ２９では、パターンの周囲のエッジが全て検出されたか否かを判定する。すべて検出されたと判定されれば、本処理は終了し、まだ検出が終了していないと判定されれば、ステップＳ３０に移行する。

次のステップＳ３０では、ｋ＝ｋ＋１とし、ステップＳ２５に移行して、次のエッジ位置を検出する。

条処理によって図１１に示すようにパターンの周囲のエッジ位置がＥＰ₀、ＥＰ₁、…、のように検出される。このように、パターンの周囲のエッジを検出する際、検出されたエッジ位置と所定の間隔の仮エッジ位置とを結ぶ直線と、中間位置で直交するライン上のラインプロファイルから次のエッジ位置を検出している。これにより、パターン周囲と直角に近いライン上でエッジを検出できるため、正確なエッジ位置を検出することが可能となる。

以上説明したように、本実施形態では、指定された試料の観察領域を、隣接する分割領域が相互に重なるように分割して、各分割領域のいて高精度なＳＥＭ画像を取得している。各分割領域を合成する際には、各分割領域の座標情報を基に各分割領域のアライメントを行い、さらに、各分割領域の重複領域に存在するパターンのエッジ情報を基に各分割領域の精密なアライメントを行っている。個のアライメントにより各分割領域のＳＥＭ画像を合成して指定された領域の広視野のＳＥＭ画像を取得している。

このように、指定された広域の領域に対して狭域の領域に分割してＳＥＭ画像を取得しているので、高精度なＳＥＭ画像を取得することができる。さらに、分割領域の座標情報だけでなく、分割領域間のパターンのエッジ情報を利用して座標位置を補正しているため、ＳＥＭ画像の合成を高精度に行うことが可能となる。

なお、上記した広視野のＳＥＭ画像データからＧＤＳ（General Data Stream）データを生成して、マスク設計シミュレータにフィードバックして、設計データと比較し、マスクパターンの欠陥検査を行うようにしてもよい。

Claims (10)

1. 電子ビームを試料上に照射する照射手段と、
   前記電子ビームの照射によって、パターンが形成された試料上から発生する電子の電子量を検出する電子検出手段と、
   前記電子量をもとに当該パターンの画像データを生成する画像処理手段と、
   前記照射手段、電子検出手段及び画像処理手段を制御する制御手段と、
   を有し、
   前記制御手段は、指定された前記試料の観察領域のサイズから全体の合成画像を形成する分割画像の分割数を算出し、隣接する分割画像が相互に重なるように分割領域を決定し、各分割領域毎のＳＥＭ画像を座標データ及び前記相互に重なる領域に含まれるパターンのエッジ情報を基に、各分割領域のＳＥＭ画像を合成して前記観察領域の広視野のＳＥＭ画像を形成することを特徴とするマスク検査装置。
2. 前記各分割領域毎のＳＥＭ画像データには、当該領域の座標データが含まれ、
   前記制御手段は、前記座標データを前記指定された観察領域の座標データに換算し、当該換算された各分割領域の座標データに従って隣接する分割領域のＳＥＭ画像を合成することを特徴とする請求項１に記載のマスク検査装置。
3. 前記制御手段は、前記隣接する分割領域の相互に重なる重複領域に含まれるパターンを検出してアライメント用のパターンとし、当該パターンのエッジを各分割領域において１／１００ピクセルの精度で検出し、前記各分割領域で検出された前記パターンのエッジ位置の差分をゼロにするように各分割領域の座標データを補正することを特徴とする請求項２に記載のマスク検査装置。
4. 前記制御手段は、前記分割領域に隣接するＸ方向の分割領域との第１の重複領域と、Ｙ方向の分割領域との第２の重複領域を検出し、当該第１の重複領域に含まれるパターン及び第２の重複領域に含まれるパターンを検出し、前記第１の重複領域に含まれるパターンと第２の重複領域に含まれるパターンの数の多い方の重複領域のパターンを前記アライメント用のパターンとすることを特徴とする請求項３に記載のマスク検査装置。
5. 前記制御手段は、前記分割領域のうち４つの分割領域の重複領域を検出し、当該重複領域に含まれるパターンを前記アライメント用のパターンとすることを特徴とする請求項３に記載のマスク検査装置。
6. 電子ビームを試料上に照射する照射手段と、前記電子ビームの照射によって、パターンが形成された前記試料上から発生する電子の電子量を検出する電子検出手段と、前記電子量を基に当該パターンの画像データを生成する画像処理手段と、を備えたマスク検査装置における画像生成方法であって、
   指定された前記試料の観察領域のサイズから全体の合成画像を形成する分割画像の分割数を算出するステップと、
   隣接する分割画像が相互に重なるように分割領域を決定するステップと、
   前記各分割領域毎にＳＥＭ画像を取得するステップと、
   前記各分割領域の座標データを基に前記各分割領域の第１のアライメントを行うステップと、
   前記相互に重なる領域に含まれるパターンのエッジ情報を基に前記各分割領域の第２のアライメントを行うステップと、
   前記各分割領域のＳＥＭ画像を合成して前記観察領域の広視野のＳＥＭ画像を取得するステップと、
   を含むことを特徴とする画像生成方法。
7. 前記第１のアライメントを行うステップは、
   前記各分割領域のＳＥＭ画像データが保有する座標データを取得するステップと、
   前記各分割領域の座標データを前記指定された観察領域の座標データに換算するステップと、
   前記換算された各分割領域の座標データに従って隣接する分割領域のＳＥＭ画像を合成するステップと、
   を含むことを特徴とする請求項６に記載の画像生成方法。
8. 前記第２のアライメントを行うステップは、
   前記隣接する分割領域間の相互に重なる重複領域に含まれるアライメント用のパターンを検出するステップと、
   当該パターンのエッジを各分割領域において１／１００ピクセルの精度で検出するステップと、
   前記各分割領域で検出された前記パターンのエッジ位置の差分を算出するステップと、
   前記差分をゼロにするように各分割領域の座標データを補正するステップと、
   を含むことを特徴とする請求項６に記載の画像生成方法。
9. 前記アライメント用のパターンを検出するステップは、
   前記分割領域に隣接するＸ方向の分割領域の第１の重複領域と、Ｙ方向の分割領域との第２の重複領域を検出し、当該第１の重複領域に含まれるパターン及び第２の重複領域に含まれるパターンのそれぞれを検出するステップと、
   前記第１の重複領域に含まれるパターンと第２の重複領域に含まれるパターンの数の多い方の重複領域のパターンを前記アライメント用のパターンとするステップと、
   を含むことを特徴とする請求項８に記載の画像生成方法。
10. 前記アライメント用のパターンを検出するステップは、
    前記分割領域のうち４つの分割領域の重複領域を検出し、当該重複領域に含まれるパターンを前記アライメント用のパターンとするステップであることを特徴とする請求項８に記載の画像生成方法。

Images