JP5389456B2 - 欠陥検査装置および欠陥検査方法 - Google Patents

Description

本発明は欠陥検査装置および欠陥検査方法に関する。

近年の半導体パターンの微細化に伴い、半導体製品の性能に影響を与える欠陥のサイズが小さくなってきており、このような微小サイズの欠陥を従来の検査装置で検出することはますます困難になってきている。従来の検査手法としては、検査パターンと参照パターンとの比較に原理を持つ方式が主流である。参照パターンとして検査パターンに隣接するダイを用いる方式であるダイ・ツー・ダイ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ）方式（例えば特許文献１）や、設計データを参照パターンとするダイ・ツー・データベース（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ）方式が従来の欠陥検査の主な手法であった。
しかしながら、これらの手法にはそれぞれいくつかの問題があった。

例えば、ダイ・ツー・ダイ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ）方式では、特許文献１に述べられているように、同一パターンのチップがないと検査ができない。さらに、たとえ同一パターンのチップがあっても、各パターンには、ラフネス等の制御不能なプロセス変動によるパターン形状の微小な変動が存在するため、完全に一致したパターンは存在しない。このため、微小な欠陥を検査する場合、欠陥と上記微小な変動との区別をつけることが困難であり、これが欠陥検査における擬似欠陥発生の要因の一つとなっている。

この一方、ダイ・ツー・データベース（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ）方式では、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）パターンを参照するため、参照パターン自体に微小な変動は存在しないが、一般的にＣＡＤパターンの形状と検査パターンの形状との間で大きな乖離があり、やはり微小な欠陥を検査する場合は擬似欠陥の発生が大きな問題となる。

さらに、ダイ・ツー・ダイ（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ）方式およびダイ・ツー・データベース（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ）方式の双方に共通する問題として、参照比較するパターンを検査パターンとは別個に取得したり、予め用意したりする手間がかかるという問題がある。このような手間は検査時間の増大をもたらし、ひいては検査コストの増大をもたらすという問題があった。

特開２００２−３６５７８６

本発明の目的は、検査対象パターンの微小な欠陥を感度良く検出することにある。

本発明の第１の態様によれば、検査パターンの画像を取得する工程と、前記画像から前記検査パターンの輪郭を検出する工程と、検出された輪郭を境界として前記画像を検査領域と非検査領域とに分割する工程と、前記画像の濃度分布を求めるための画像処理を前記検査領域に対してのみ施し、得られた前記濃度分布に基づいて前記検査パターンの欠陥検出を行う工程と、を備える欠陥検査方法が提供される。

また、本発明の第２の態様によれば、検査対象パターンの設計データについて、パターンが形成される領域またはパターンが形成されない領域の中心線を予め生成する工程と、前記検査パターンの画像を取得する工程と、前記画像から前記検査パターンの輪郭を検出する工程と、前記検査パターンの輪郭と前記設計パターンの輪郭との間でマッチングを行う工程と、前記設計データの前記中心線に沿った前記画像の濃度分布をプロファイルとして算出する工程と、前記プロファイルにおける濃度分布が局所的に変動する箇所を特定することにより、前記検査パターンの欠陥検出を行う工程と、を備える欠陥検査方法が提供される。

さらに、本発明の第３の態様によれば、検査パターンの画像の供給を受け、前記画像から前記検査パターンの輪郭を検出する輪郭検出手段と、検出された輪郭を境界として前記画像を検査領域と非検査領域とに分割する領域分割手段と、前記画像の濃度分布を求めるための画像処理を前記検査領域に対してのみ施し、得られた前記濃度分布に基づいて前記検査パターンの欠陥検出を行う欠陥検出手段と、を備える欠陥検査装置が提供される。

本発明によれば、検査対象パターンの微小な欠陥を感度良く検出することができる。

本発明の第１の実施の形態による欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図。 本発明の第１の実施の形態による欠陥検査方法の概略手順を示すフローチャート。 図２に示す手順のうち、注目領域のみへの画像処理のより具体的な手順を示すフローチャート。 図２に示す手順の説明図。 図３に示す手順の説明図。 図３に示す手順の説明図。 図６の部分拡大図 図３に示す手順の説明図。 図２に示す手順によりスクラッチ状の欠陥を検出する方法の説明図。 本発明の第２の実施の形態が適用されるパターンの一例を示す図。 本発明の第２の実施の形態による欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図。 本発明の第２の実施の形態による欠陥検査方法の概略手順を示すフローチャート。

以下、本発明の実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。以下では、リソグラフィ工程やエッチング工程等の半導体製造プロセスで形成される微細パターンの欠陥検査を具体例として取り挙げて説明する。しかしながら、本発明は、半導体装置の製造分野に限定されることなく、画像処理を用いる他の様々な分野に好適なパターン欠陥検査方法およびその方法を実現するための装置を提供するものである。また、以下の図面において同一の部分には同一の参照番号を付し、その重複説明は適宜省略する。

（１）第１の実施の形態
図１は、本発明の第１の実施の形態による欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図である。図１に示す欠陥検査装置１は、制御コンピュータ１０と、輪郭検出部１２と、領域分割部１４と、注目領域処理部１６と、欠陥検出部１８と、表示部２２とを備える。

制御コンピュータ１０は、輪郭検出部１２、領域分割部１４、注目領域処理部１６、欠陥検出部１８および表示部２２に接続されてこれらの構成要素を制御する。制御コンピュータ１０は、メモリＭＲにも接続される。メモリＭＲには、後述する欠陥検査方法を実行するための具体的手順が記述された検査レシピが格納され、制御コンピュータ１０は、メモリＭＲから検査レシピを読み込んで種々の制御信号を生成し、これらの制御信号を上記構成要素にそれぞれ供給することにより欠陥検査を実施する。

輪郭検出部１２は、外部の図示しない撮像装置から検査パターンの検査画像の供給を受け、検査画像から検査対象パターンの輪郭を検出する。

一般的に、検査パターンの検査画像は、光学式顕微鏡やＥＢ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｂｅａｍ）式顕微鏡で取得される。微小な欠陥を検出する場合には、分解能において光学式顕微鏡よりも優れるＥＢ式撮像装置を用いる必要がある。本実施形態では、ＥＢ式撮像装置として、ＣＤＳＥＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）を用いることにするが、その他のＥＢ式撮像装置、例えばＥＢ式欠陥検査装置による検査画像を利用しても良い。

領域分割部１４は、輪郭検出部１２に接続されて検査パターンの輪郭情報が与えられる。領域分割部１４は、検査パターンの輪郭を境界として検査画像を検査領域と非検査領域に分割する。領域分割部１４はさらに、入力部２４に接続され、入力部２４を介したオペレータの操作により、検査領域中でオペレータが注目する領域（以下、「注目領域」という）を指定する。

注目領域処理部１６は、領域分割部１４に接続されて注目領域の情報が与えられる。注目領域処理部１６は注目領域に対してのみ後述する画像処理を施して注目領域における画像の濃度分布を検査画像のプロファイルとして算出する。

欠陥検出部１８は、注目領域処理部１６および表示部３２にも接続され、注目領域処理部１６から検査画像のプロファイルが与えられて欠陥の座標、サイズおよび数量の情報を出力し、表示部２２により液晶ディスプレイ等に表示させる。本実施形態において、注目領域処理部１６および欠陥検出部１８は例えば欠陥検出手段に対応する。

欠陥検査装置１を用いた欠陥検査方法につき、本発明の第１の実施の形態による欠陥検査方法として以下に説明する。以下では、ＳＴＩ（Ｓｈａｌｌｏｗ Ｔｒｅｎｃｈ Ｉｎｓｕｌａｔｏｒ）におけるライン・アンド・スペースパターンのスペース部に発生し得る穴状の欠陥を検出する場合を例にとって説明する。

図２は、本実施形態による欠陥検査方法の概略手順を示すフローチャートである。

まず、外部の図示しない撮像装置により検査パターンの検査画像を取得して（ステップＳ１）輪郭検出部１２に入力し、次いで、輪郭検出部１２により検査パターンの輪郭を検出する（ステップＳ２）。輪郭の検出に際し、どのような手法を用いてもかまわないが、画像の全面に亘ってパターン全体の輪郭を検出できなければならない。本実施例では、ライン・アンド・スペースのパターンであるため、従来の閾値法による輪郭検出を用いることが可能であるが、より複雑なパターンの場合は、例えば特開２００３−１７８３１４に記載した手法を用いることが望ましい。この参照により、特開２００３−１７８３１４の内容全体を本明細書に引用したものとする。

次に、ステップＳ２により検出された輪郭を境界として領域分割部１４により検査画像を複数の領域に分割する（ステップＳ３）。領域分割部１４はさらに、分割された領域をライン部（図４の符号Ｌ１〜Ｌ４参照）とスペース部（図４の符号Ｓ１〜Ｓ３参照）とに区分する。一つの領域がライン部であるかスペース部であるかを判定する手法として、本実施形態ではパターンのライン部とスペース部との濃淡値の差により判別する手法を用いる。即ち、一般にライン部の濃淡値はスペース部の濃淡値よりも大きい（明るい）ため、輪郭により分割された領域内の平均濃淡値を二グループに判別し、濃淡値の大きいほうをライン部、小さいほうをスペース部とする。

次に、区分された領域から検査目的上注目する領域を注目領域処理部１６により特定する（ステップＳ４）。本実施形態ではパターンのスペース部に存在する欠陥を検出することが目的であるため、スペース部の領域に注目し、ライン部の領域は検査対象から除外する。ライン部に発生する欠陥を検出する場合は、ライン部を注目領域とすればよく、必要であれば両方の領域に注目することも勿論可能である。

最後に、注目領域処理部１６により、注目領域にのみ所定の画像処理を行って欠陥を検出する（ステップＳ５）。画像処理は、欠陥部分のプロファイルが得られるものであれば、どのような手法を用いてもよい。ここでは、ほんの一例として、注目領域の中心線を描画し、該中心線に沿って欠陥のプロファイルを取得する方法について図３乃至図８を参照しながらより具体的に説明する。

図３は、図２に示す手順のうち、注目領域のみへの画像処理の具体的手順を示すフローチャートである。また、図４は、パターン輪郭を境界として複数領域に分割された検査画像の一例を示す。図４の検査画像では、ライン・アンド・スペースパターンの画像がライン部Ｌ１〜Ｌ３とスペース部Ｓ１〜Ｓ３に分割されている。ここでは、オペレータにより、これらの領域のうちスペース部Ｓ１〜Ｓ３が注目領域として指定されるものとする。

まず、注目領域処理部１６により、図５に示すように、注目領域Ｓ１〜Ｓ３の中心線ＣＬ１〜ＣＬ３を描画する（ステップＳ５１）。中心線として、本実施形態ではスペース部領域Ｓ１〜Ｓ３の境界線を距離変換し、得られた画像に細線化処理を施した結果と定義する。これらの処理については例えば下記の文献に詳しく説明されている。
平野靖、他一名、“距離変換を用いた図形の構造解析手法”、特注論文／ＣＡＤシステム構成のための基礎技術、ＭＥＤＩＣＡＬ ＩＭＡＧＩＮＧ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ Ｖｏｌ．２０ Ｎｏ．１ Ｊａｎｕａｒｙ ２００２

上記文献に開示の手法によれば、パターン（領域）の形状に依存して中心線に分岐が発生する場合があるが、その場合は、該分岐を除去することが好ましい。さらに、検出する欠陥の性質に依存して、中心線から指定した距離だけオフセットを取り込んだ線を描画することが必要になる場合もある。

次いで、注目領域処理部１６により、上記手順で描画された中心線、または中心線からオフセットがかかった線の濃淡値を検査画像のプロファイルとして取得する（ステップＳ５２）。図６に示す例では、スペース部Ｓ１〜Ｓ３のうちスペース部Ｓ１，Ｓ３にのみ欠陥が存在するため、ラインプロファイルＬＰ１，ＬＰ３が得られる。

ここで、プロファイルの取得に際し、中心線に平行な複数の線を所定間隔でさらに描画し、これらの線に沿って濃淡値を取得し、得られた濃淡値を中心線に沿って得られた濃淡値と合算し、プロファイルを取得した線の本数、即ち、中心線と更なる線との合計本数で合算結果を除算すれば、上記所定間隔を合算した幅で検査画像のプロファイルを平均化することになる。この点を図７の部分拡大図を用いてより具体的に説明する。

図７は、図６において符号Ｃで指示する領域を拡大して示した図である。ここでは中心線ＣＬ１をＹ方向に平行な直線と仮定する。中心線ＣＬ１に平行な複数の線ＡＬ１〜ＡＬ４を所定間隔ＳＰでさらに描画する。これらの線ＣＬ１，ＡＬ１〜ＡＬ４に沿って濃淡値を取得し、同一のＸ座標に対応する濃淡値を加算して５で除算すれば、指定した幅Ｗｄ（＝ＳＰ×４）で平均化されたプロファイルを取得することになる。これにより、プロファイルに含まれるノイズ等の影響を効果的に低減することができる。以下、図５の中心線ＣＬ１〜ＣＬ３や図７の線ＡＬ１〜ＡＬ４のようにプロファイルを取得するための線を「プロファイル取得線」という。

次に、注目領域処理部１６により、得られたプロファイルのピークを検出する（図３、ステップＳ５３）。図６に示す例では、得られたラインプロファイルＬＰ１，ＬＰ３のピークが図８の欠陥ＤＦ１，ＤＦ２として検出される。

本実施形態では、検出する欠陥は、穴状のものであり、その部分からの二次電子放出効率が小さいため、検査画像では暗く見える。従って、注目領域処理部１６により、ラインプロファイルＬＰ１，ＬＰ３に対して局所的に濃淡値が低下している箇所を検出する。検出には一般的に知られているピーク検出の手法を用いればよい。また、本実施形態では、検出に先立って、欠陥からの信号とノイズとを分離しやすくするために、一次元の有限インパルス応答フィルタ（ＦＩＲフィルタ（Ｆｉｎｉｔｅ Ｉｍｐｕｌｓｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｆｉｌｔｅｒ））等の前処理を実施している。図６および図８に示すように、ラインプロファイルＬＰ１，ＬＰ３からピークの座標が欠陥ＤＦ１，ＤＦ２の位置にそれぞれ対応し、ピークの半値幅（図７の符号Ｗｈｖ参照）は欠陥ＤＦ１，ＤＦ２の大きさに対応している。

注目領域処理部１６は、上記手順により得られた欠陥の座標と大きさを、欠陥の数量とともに出力し（図３、ステップＳ５４）、表示部２２はこれらの欠陥情報を視覚化して表示する。

このように、本実施形態によれば、検査画像以外に特別なデータを用いることなく検査対象パターンの微小な欠陥を感度良く検出することができる。

上記説明では、注目領域に中心線を描画し、該中心線に沿って画像の濃淡値を算出することによりプロファイルを取得したが、対象となる欠陥の種類に応じて中心線を定義することなく、注目領域にのみ画像処理を施して欠陥を検出する場合もある。例えば、図９に示すスクラッチ状の欠陥ＤＦ３を検出するために、ハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換により領域中の直線的な部分ＳＬＰを検出し、これを用いて注目領域Ｓ１〜Ｓ３毎にプロファイルを取得することができる。図９に示す例では、直線的な部分ＳＬＰを規定する直線ＳＬ１，ＳＬ２が、例えばプロファイル取得線に対応する。

また、上記説明では、ＳＴＩにおけるライン・アンド・スペースパターンを取り上げたが、例えば側壁マスク加工に発生する欠陥を検出する場合では、パターン成型部と下地部とが、パターン輪郭を境界として分割される複数領域に対応する。

（２）第２の実施の形態
上述した第１の実施の形態では、パターンの内部に欠陥がある場合を取り上げて説明した。しかしながら、例えば図１０の符号ＳＴで指示する欠陥のように、スペース部Ｓ１１を跨ぐようにライン部Ｌ１１とＬ１２とを短絡する場合がある。このような場合、ライン部Ｌ１１とＬ１２との間のスペース部について得られる検査領域は、ショート欠陥ＳＴの領域と、ショート欠陥ＳＴにより上限に分割された検査領域Ｓ１１ａおよびＳ１１ｂの３つの領域に分割されてしまい、第１の実施の形態による方法では、それぞれ領域毎にラインプロファイルを取得してピークを探索することになるので、ショート欠陥ＳＴを検出することができない。本実施形態は、設計データを用いることにより、このような場合についても欠陥検出を可能にするものである。

図１１は、本実施形態による欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図である。図１との対比により明らかなように、図１１に示す欠陥検査装置３の特徴は、図１の領域分割部１４および注目領域処理部１６に代えて、マッチング部３２およびプロファイル取得部３４を備える点にある。また、メモリＭＲは、後述する本実施形態の検査レシピに加え、検査パターンの設計データ（ＣＡＤデータ）をも格納する。欠陥検査装置３のその他の構成は、図１に示す欠陥検査装置１と実質的に同一である。

マッチング部３２は、制御コンピュータ１０および輪郭検出部１２に接続され、制御コンピュータ１０を介してメモリＭＲから検査パターンの設計データを取り込み、設計データにおける検査パターンの輪郭と、輪郭検出部１２により検出された検査画像における検査パターンの輪郭との間でマッチングを行う。

プロファイル取得部３４は、マッチング部３２に接続されてマッチングの結果が供給され、位置合せされた設計データに対してプロファイル取得線を求める。プロファイル取得部３４は、得られたプロファイル取得線に沿って検査画像のプロファイルを求め、そのピークを検出することにより、例えば上述したショート欠陥ＳＴを検出する。

図１２は、本実施形態による欠陥検査方法の概略手順を示すフローチャートである。

まず、前述した第１の実施の形態と同様に、外部の図示しない撮像装置により検査パターンの検査画像を取得し、輪郭検出部１２に入力し（ステップＳ１１）、次いで、輪郭検出部１２により検査画像の全面に亘って検査パターンの輪郭を検出する（ステップＳ１２）。

次に、マッチング部３２により、設計データ上の検査パターンの輪郭と、輪郭検出部１２により検出された検査画像における検査パターンの輪郭との間でマッチングを行う（ステップＳ１３）。設計データと検査画像とのマッチングは公知のいかなる技術を用いてもよいが、例えば特開２００６−２７５９５２号公報で開示された方法を用いると、短時間でかつ高い精度でマッチングを行うことができる。

続いて、プロファイル取得部３４により、設計データに対してプロファイル取得線を求める（ステップＳ１４）。プロファイル取得線としては、第１の実施の形態で求めた中心線と同一のものでもよいし、また、任意の線を別のレイヤーとして予め設計データに書き込んでおいたものを用いてもよい。

次に、プロファイル取得部３４により、得られたプロファイル取得線に沿って検査画像のプロファイルを求める（ステップＳ１５）。

その後は、このようにして取得されたプロファイルから第１の実施の形態で説明した手法により欠陥を検出する（ステップＳ１６、Ｓ１７）。

このように、本実施形態によれば、設計データを用いてプロファイル取得線を求めるので、ショート欠陥やオープン欠陥であっても確実に検出することができる。

（３）プログラム
上述した欠陥検査方法における一連の手順は、プログラムに組み込んでコンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかる欠陥検査方法における一連の手順を画像処理可能な汎用のコンピュータを用いて実現することができる。また、上述した欠陥検査方法の一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、画像処理可能なコンピュータに読込ませて実行させても良い。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述した欠陥検査方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述した欠陥検査方法の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または記録媒体に収納して頒布しても良い。

（４）半導体装置の製造方法
上述した欠陥検査方法を半導体装置の製造工程中で使用すれば、欠陥を高い精度で短時間に検出することができるので、より高い歩留まりおよびスループットで半導体装置を製造することができる。

より具体的には、製造ロット単位で基板を抜き出し、抜き出された基板上に形成されたパターンを上述した欠陥検査方法により検査する。検査の結果、製品仕様に応じて設定された閾値を超えるような欠陥が検出されなかった場合、検査パターンが形成された基板が属する製造ロット全体について、引き続き残余の製造プロセスを実行する。この一方、検査の結果、上記閾値を超える欠陥が検出された場合でリワーク処理が可能な場合には、欠陥が検出されたパターンが形成された基板が属する製造ロットに対してリワーク処理を実行する。リワーク処理が終了すると、その製造ロットから基板を抜き取って再度パターンを検査する。パターンの再検査により抜き取られた基板に上記閾値を超える欠陥が検出されなかった場合、リワーク処理を終えたその製造ロットに対し残余の製造プロセスを実行する。また、リワーク処理が不可能な場合には、欠陥と判定されたパターンが形成された基板が属する製造ロットは廃棄し、不良発生原因が解析可能な場合はその解析結果を設計担当や上流のプロセス担当等へフィードバックする。

（５）その他
特許請求の範囲に記載された発明の他、上述した実施の形態から、以下の付記に示された発明が導かれる。

（付記）
検査パターンの画像の供給を受け、前記画像から前記検査パターンの輪郭を検出する輪郭検出手段と、
パターンが形成される領域またはパターンが形成されない領域の中心線が予め定義された前記検査対象パターンの設計データの輪郭と、前記検査パターンの輪郭との間でマッチングを行うマッチング手段と、
前記設計データの前記中心線に沿った前記画像の濃度分布をプロファイルとして算出するプロファイル取得手段と、
前記プロファイルにおける濃度分布が局所的に変動する箇所を特定することにより、前記検査パターンの欠陥検出を行う欠陥検出手段と、
を備える欠陥検査装置。

１，３：欠陥検査装置
１０：制御コンピュータ
１２：輪郭検出部
１４：領域分割部
１６：注目領域処理部
１８：欠陥検出部
３２：マッチング部
３４：プロファイル取得部
ＭＲ：メモリ
ＣＬ１〜ＣＬ３：中心線
Ｓ１〜Ｓ３，Ｓ１１〜Ｓ１３：スペースパターン（検査領域）
Ｌ１〜Ｌ３：ラインパターン（非検査領域）
ＬＰ１，ＬＰ３：ラインプロファイル
ＤＦ１〜ＤＦ５，ＳＴ：欠陥

Claims (1)

1. 欠陥検出の対象である検査パターンの設計データについて、パターンが形成される領域またはパターンが形成されない領域の中心線を予め生成する工程と、
   前記検査パターンの画像を取得する工程と、
   前記画像から前記検査パターンの輪郭を検出する工程と、
   前記検査パターンの輪郭と前記検査パターンの設計パターンの輪郭との間でマッチングを行う工程と、
   前記設計データの前記中心線に沿った前記画像の濃度分布をプロファイルとして算出する工程と、
   前記プロファイルにおける濃度分布が局所的に変動する箇所を特定することにより、前記検査パターンの欠陥検出を行う工程と、
   を備える欠陥検査方法。

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