JP5415523B2 - パターン検査装置及びその検査方法 - Google Patents

Description

本発明は、半導体装置、液晶その他のパターン検査に適用して好適な技術に関する。例えば電子線式のパターン検査装置や光学式のパターン検査装置に適用して好適である。

電子線式のパターン検査装置は、検査対象であるウェーハに電子線を照射し、発生する二次電子を検出することを通じてウェーハの欠陥を検査する。例えば以下の手順により検査する。ステージ移動に同期して電子線をスキャンし、ウェーハ上の回路パターンの二次電子画像を得る。そして、得られた二次電子画像と当該画像と同一パターンであるはずの参照画像とを比較し、差が大きい場所を欠陥として判定する。検出された欠陥が、統計的に意味のある手法でウェーハ内をサンプリングした欠陥情報であれば、これら欠陥の分布又は欠陥の詳細解析により、ウェーハ製造時の問題点を分析する。

このように、半導体ウェーハの検査装置は、製造途中のウェーハのパターン欠陥を検出して欠陥発生箇所を詳細に解析する又は統計処理することにより、ウェーハを製造するプロセス装置又はそのプロセス条件の問題点を抽出するのに用いられる。

現在、判定方法の工夫又はサンプリング方法の工夫により、統計的に意味のある欠陥を高速に検出する手法が提案されている。前者は、非特許文献１に記載のように、Ｓ／Ｎと画像検出速度がトレードオフの関係にあることを利用し、欠陥判定方法の工夫により高速検査を実現するものである。後者は、非特許文献２に記載のように、ステージ移動座標をサンプリングすることにより、必要な情報を低いサンプリング率で得ようとするものである。

Takashi HIROI and Hirohito OKUDA, "Robust Defect Detection System Using Double Reference Image Averaging for High Throughput SEM Inspection Tool", 2006 IEEE/SEMI Advanced Semiconductor Manufacturing Conference, 1-4244-0255-07/06, pp.347-352 Masami IKOTA, Akihiro MIURA, Munenori FUKUNISHI and Aritoshi SUGIMOTO, "In-line e-beam inspection with optimized sampling and newly developed ADC", Process and Materials Characterization and Diagnostics in IC Manufacturing, Proceedings of SPIE Vol. 5041(2003), pp.50-60 George Wolberg, "Image morphing: a survey", The Visual Computer, 14:360-372, Springer-Verlag, 1998

しかし、これらの手法では、検出された欠陥に対する効率的な解析作業に対する注意が不十分である。

そこで、発明者らは、パターン検査の際に、被検査対象物について取得されるパターンの画像の検出画像と、予め生成された正常部又は欠陥部の部分画像とを照合して検出画像の欠陥を判定し、判定結果に基づいて検出画像の識別性を向上させたレビュー画像を生成してオペレータに提示する技術を提案する。このように、レビュー画像の視認性が向上されることにより、オペレータによる欠陥解析も効率化される。

なお、ここでのレビュー画像は、検出画像と当該検出画像に対応する正常部又は欠陥部の部分画像との画像合成により、又は検出画像と当該検出画像に対応する正常部又は欠陥部の部分画像にモーフィング手法を適用した画像変形により、又は予め取得した高画質部分画像との置換処理により生成されることが望ましい。

また、正常部又は欠陥部の部分画像は、検出画像から作成されることが望ましい。実際に取得された画像に基づいて生成すれば、実際の取得画像に対して自然なレビュー画像を生成することができる。

また、発明者らは、パターン検査の際に、被検査対象物について取得されるパターンの画像の検出画像と予め取得した参照画像とを比較して検出画像の欠陥を判定し、判定結果に基づいて検出画像の識別性を向上させたレビュー画像を生成してオペレータに提示する技術を提案する。なお、ここでのレビュー画像は、欠陥画像と参照画像を画像合成することにより、又は欠陥画像と参照画像にモーフィング手法を適用して画像変形することにより、又は検出画像の周波数成分を最適化することにより、又は検出画像からシェーディングを除去する画像処理を実行することにより生成されることが望ましい。この場合にも、レビュー画像の視認性が向上され、オペレータによる欠陥解析も効率化される。

また、発明者らは、パターン検査の際に、被検査対象物について取得されるパターンの画像の検出画像と予め取得した参照画像とを比較して検出画像の欠陥を判定し、判定結果に基づいて検出画像の識別性を向上させたレビュー画像を生成すると共に、被検査対象物から検出された欠陥の画像と同じ画面上にレビュー画像、検出画像及び参照画像の全部又は一部を選択的に表示するための切り替えボタンを有するレビュー画面をオペレータに提示する技術を提案する。このようにレビュー画面の表示を選択的に切り替えることができることにより、オペレータによる欠陥解析も効率化できる。

発明者らの提案する技術の採用により、オペレータは、パターン検査装置において検出された欠陥を効率的に解析することができる。

図１は、半導体ウェーハ検査装置の全体構成例を示す図である。 図２は、検査対象である半導体ウェーハの平面構造例を説明する図である。 図３Ａは、レシピ作成手順例を示す図である。 図３Ｂは、検査手順例を示す図である。 図４は、試し検査の設定画面例を示す図である。 図５Ａ、図５Ｂ、図５Ｃ及び図５Ｄは、欠陥確認動作で使用する画像例と処理動作の概要を説明する図である。 図６は、部分画像の抽出によるモデルの生成動作例を説明する図である。 図７は、Ｎ次元空間上における正常部ベクトルと欠陥部ベクトルの分布例を示す図である。 図８は、モデル照合動作の形態例を説明する図である（形態例１）。 図９は、モデル照合動作の他の形態例を説明する図である（形態例２）。 図１０Ａ及び図１０Ｂは、モデル照合動作の他の形態例を説明する図である（形態例４）。 図１１は、モデル照合動作の他の形態例を説明する図である（形態例５） 図１２は、モデル照合動作の他の形態例を説明する図である（形態例６）。 図１３は、試し検査で使用する他の設定画面例を示す図である（形態例７）。

以下、パターン検査装置及び検査方法の形態例を、図面に基づいて詳細を説明する。

（１）形態例１
（１−１）全体構成
図１に、形態例に係る回路パターン検査装置の全体構成例を示す。回路パターン検査装置は、電子源１、偏向器３、対物レンズ４、帯電制御電極５、ＸＹステージ７、Ｚセンサ８、試料台９、反射板１１、収束光学系１２、センサ１３、Ａ／Ｄ（Analog to Digital ）変換器１５、欠陥判定部１７、モデルＤＢ（Data Base）部１８、全体制御部２０、コンソール２１、光学顕微鏡２２、標準試料片２３で構成されている。

偏向器３は電子源１から出力された電子２を偏向するデバイスである。対物レンズ４は電子２を絞るデバイスである。帯電制御電極５は電界強度を制御するデバイスである。ＸＹステージ７は回路パターンを有する半導体ウェーハ６をＸＹ方向に移動させるデバイスである。Ｚセンサ８は半導体ウェーハ６の高さを計測するデバイスである。試料台９は半導体ウェーハ６を保持するデバイスである。反射板１１は二次電子や反射電子１０を受けて二次電子を再度発生させるデバイスである。収束光学系１２は電子２の照射により発生した二次電子や反射電子１０を収束させて反射板１１上で収束させるデバイスである。センサ１３は反射板より二次電子を検出するデバイスである。Ａ／Ｄ（Analog to Digital ）変換器１５はセンサ１３で検出した信号をデジタル信号１４に変換するデバイスである。欠陥判定部１７はデジタル信号１４を画像処理して欠陥情報１６を抽出するデバイスである。モデルＤＢ（Data Base）部１８は欠陥判定部１７より得られる欠陥情報１６をモデル情報１９として登録する装置である。全体制御部２０は欠陥判定部１７より得られる欠陥情報１６を受け取る機能と全体を制御する機能とを有するデバイスである。コンソール２１はオペレータの指示を全体制御部２０に伝えると共に欠陥やモデルの情報を表示するデバイスである。光学顕微鏡２２は半導体ウェーハ６の光学像を撮像するデバイスである。標準試料片２３は検査対象ウェーハ６と同一の高さに設定した電子光学条件の詳細調整をするデバイスである。

なお、図１では、全体制御部２０から出力される制御信号線の一部のみを記載し、その他の制御信号線は省略している。これは、図が煩雑になるのを避けるためである。勿論、全体制御部２０は、図示されていない制御信号線を通じ、検査装置の全ての部分を制御することができる。また、図１では、電子源１で発生した電子２、対象物ウェーハ６で発生した二次電子又は反射電子１０の軌道を変えて二次電子又は反射電子１０を曲げるためのＥｘＢと、半導体ウェーハ６を保管するウェーハカセットと、カセットのウェーハをロード・アンロードするローダについては、図の煩雑を避けるために記入や説明を省略している。

図２に、この形態例の検査対象である半導体ウェーハ６の平面図を示す。半導体ウェーハ６は直径２００〜３００mm、厚さ１mm程度の円盤形状で、表面に同時に数百〜数千個の製品分の回路パターンを形成する。回路パターンは、ダイ３０と呼ばれる１個の製品分に相当する長方形状の回路パターンで構成されている。一般的なメモリデバイスのダイ３０のパターンレイアウトはメモリマット群３１が４個で構成され、メモリマット群３１は１００×１００個程度のメモリマット３２で構成され、メモリマット３２は二次元に繰り返し性を持った数１００万個のメモリセル３３で構成される。

（１−２）検査動作
検査に先立って検査手順と検査方法を決めるレシピ作成を行い、作成したレシピに従って検査を行う。ここでは、図３Ａを用い、レシピの作成手順を説明する。オペレータは、コンソール２１を通じて指令を出すと、全体制御部２０に標準レシピを読み込み、半導体ウェーハ６をカセット（非表示）からローダ（非表示）でロードし、試料台９に搭載する（ステップ３０１）。

次に、電子源１と、偏向器３と、対物レンズ４と、帯電制御電極５と、反射板１１と、収束光学系１２と、センサ１３と、ＡＤ変換器１５の各種条件を設定する（ステップ３０２）。この後、標準試料片２３の画像を検出し、各部分に設定した設定値に補正を加えて適正値にする。次に、半導体ウェーハ６のパターンレイアウトをメモリセル３３の繰り返しがある領域としてメモリマット３２のレイアウトを長方形で指定し、メモリマット３２の長方形の繰り返しとしてメモリマット群３１を設定する。

次に、アライメント用のパターンとその座標を登録し、アライメント条件を設定する。次に、検査対象とする検査領域情報を登録する。ウェーハ単位に検出光量がばらつく、一定の条件で検査するために光量のキャリブレーションに適切な画像を取得する座標点を選択し、初期ゲインとキャリブレーション座標点を設定する。次に、オペレータがコンソール２１で検査領域及び画素寸法、及び加算回数を選択し、条件を全体制御部２０に設定する。

これら一般的な検査条件の設定を完了した後、全体制御部２０は、検出した画像を欠陥判定部１７内のメモリに記憶させる（ステップ３０３）。

次に、コンソール２１に表示される作業画面（ＧＵＩ）例を図４に示す。図４に示すＧＵＩを用い、オペレータは、記憶画像についてのモデル照合を実行するための条件を設定する。図４に示すＧＵＩは、マップ表示部４１と、画像表示部４２と、欠陥情報表示部４３と、実比較開始ボタン４４と、照合開始ボタン４５と、モデル生成ボタン４６と、欠陥表示しきい値調整ツールバー４７とで構成される。なお、マップ表示部４１は、記憶画像を表示する領域である。画像表示部４２は、マップ表示部４１上でクリックした場合の検出画像、又はマップ表示部４１上に表示されている欠陥をクリックした場合の欠陥画像を表示する領域である。欠陥情報表示部４３は、画像表示部４２に表示されている欠陥の欠陥情報を表示する領域である。

オペレータが欠陥表示しきい値調整ツールバー４７で適切なしきい値を設定し、実比較開始ボタン４４をクリックすると、全体制御部２０は、予め記憶した画像に基づく実パターン同士の比較を実行する。すなわち、欠陥判定を行う仮検査が実行される。コンソール２１は、しきい値以上の差分を持った欠陥４８をマップ表示部４１に表示する。オペレータは、マップ表示部４１に表示された欠陥４８をクリックし、欠陥の画像と情報のそれぞれを画像表示部４２と欠陥情報表示部４３に表示する。

この後、オペレータは、表示情報に基づいて保存画像を正常部又は欠陥に分類し、欠陥情報表示部４３の分類を修正する（ステップ３０４）。なお、分類の表示欄は、図４では太線で囲んで示されている。図４の場合、分類記号“０８”が入力されている。代表的な欠陥の分類が終了すると、オペレータは欠陥情報表示部４３でモデルの生成に関して興味のあるＤＯＩ（Defect of Interest）の分類番号を指定し、モデル生成ボタン４６をクリックする。すると、全体制御部２０は、指定された分類番号についてモデルＤＢ部１８にモデルの生成を指示する。モデルＤＢ部１８では正常部とＤＯＩの画像を統計処理してモデル情報１９を生成し、モデルＤＢ部１８の内部に保存する（ステップ３０５）。

次に、オペレータが照合開始ボタン４５をクリックすると、モデル照合試し検査が実行される(ステップ３０６)。モデル照合試し検査では、検査に先立ってモデルＤＢ部１８より欠陥判定部１７にモデル情報１９が転送される。欠陥判定部１７では入力画像とモデル情報１９とを照合し、最も近い、又は全くどれとも一致しないという情報を分類結果として付加した欠陥情報１６を演算する。演算結果は、全体制御部２０に出力される。これにより、正常部と設定した欠陥についてはモデルと一致するものとして判定でき、その他の欠陥はモデルと一致しないものとして判定できる。

次に、欠陥確認画像の設定動作（ステップ３０７）を、図５Ａ〜図５Ｄを用いて説明する。図５Ａ〜図５Ｄは、図４に示す作業画面（ＧＵＩ）に表示される画像の一例である。図５Ａに、典型的な検出画像の例を示す。典型的な正常部の検出画像５０Ａ、５０Ｂには背景パターン５１上に黒穴パターン５２があり、同時にノイズ５３がある。一方、欠陥部の検出画像５０Ｃ、５０Ｄには、正常部の検出画像５０Ａ、５０Ｂに加えて正常部とは光量の異なる灰色穴パターン５４、白穴パターン５５がある。

欠陥確認画面の設定では、これらの検出画像５０Ａ〜５０Ｄに基づいて、正常部とＤＯＩ欠陥のモデル画像５６を生成する。図５Ｂに、モデル画像５６を４つ生成する場合の例を示す。図５Ｃは、検出画像５０Ａ〜５０Ｄにモデル画像５６を合成することにより生成される合成モデル画像５７Ａ〜５７Ｄである。このように、合成モデル画像５７Ａ〜５７Ｄの全ての画像は、典型的なモデル画像５６の組み合わせで与えられる。ただし、合成モデル画像５７Ａ〜５７Ｄには、合成前の検出画像５０Ａ〜５０Ｄの一部の情報しか含まれていない。

そこで、欠陥確認画面の設定では、検出画像５０Ａ〜５０Ｄと合成モデル画像５７Ａ〜５７Ｄとをオペレータによって分類種毎に設定されたブレンド割合αに基づいて合成し、欠陥確認画像５８Ａを生成する。図５Ｄに、この処理イメージを示す。

この後、オペレータは、分類情報を含めた検査条件を確認する（ステップ３０８）。この確認に問題なければ（ステップ３０９でＯＫの場合）、オペレータはレシピ作成の終了を指示する。一方、問題があれば（ステップ３０９でＮＧの場合）、前述したステップ３０２からステップ３０８の処理が繰り返し実行される。なお、レシピ作成の終了が指示された場合、ウェーハがアンロードされると共に、モデルＤＢ部１８内のモデル情報１９を含んだレシピ情報が保存される（ステップ３１０）。

続いて、実際の検査時に実行される処理の内容を、図３Ｂを用いて説明する。実際の検査動作は、検査対象としてのウェーハとレシピ情報の指定により開始される（ステップ３１１）。この指定により、ウェーハが検査領域にロードされる（ステップ３１２）。また、電子光学系などの各部に対する光学条件が設定される（ステップ３１３）。この後、アライメント、キャリブレーションで準備作業が実行される（ステップ３１４、３１５）。

かかる後、設定領域の画像が取得され、モデル情報と照合される（ステップ３１６）。この照合処理は全体制御部２０により実行される。なお、照合処理において、欠陥モデルの情報と一致すると判定された領域、又はどのモデルとも一致しないと判定された画像は、欠陥として判定される。

欠陥判定が終了すると、欠陥のレビューが実行される(ステップ３１７)。このレビューは、コンソール２１に対するレビュー画面の表示を通じて実行される。レビュー画面には、検査時に取得された検出画像５０、又は欠陥座標にステージを再度移動することにより取得される再取得画像、又は合成モデル画像５７、又は欠陥確認画像５８が表示され、表示画像に基づいてオペレータによる欠陥種別の確認作業が実行される。レビューが完了すると、欠陥種別毎の欠陥分布に基づいてウェーハの品質判定、又は追加解析の必要性が判断される。この後、結果の格納と、ウェーハのアンロードとが実行され、当該ウェーハに対する検査処理が終了する（ステップ３１８、３１９）。

（１−３）モデル登録動作及び照合動作の詳細
最後に、欠陥判定部１７とモデルＤＢ部２０で実行される詳細動作を、図６と図７を用いて説明する。まず、モデルの生成処理を、図６を用いて説明する。モデルの生成処理は、ステップ３０５において実行される。

まず、図６に示すように、正常部の画像６１Ａ、６１Ｂから７×７画素角の部分画像６２Ａ、６２Ｂ、６２Ｃが抽出される。また、１種の欠陥（ＤＯＩ）の画像６３から部分画像６４Ｄが抽出される。７×７画素の画像を４９要素のベクトルとみなし、正常部と１種のＤＯＩ欠陥種を正準分析する。すると、図７に示すように、あるＮ次元空間６５上において正常部ベクトル６６と欠陥部ベクトル６７との弁別が可能となる。モデルＤＢ部２０では、この弁別結果に基づいて、正常部における複数個の典型画像と欠陥についての複数個の典型画像をモデル画像として登録する。ここでの典型画像は、メモリマット３３内の位置情報（エッジ部分か中央部分かなど）も考慮して設定される。

次に、モデル画像と検出画像の照合処理を、図７を用いて説明する。この照合処理は、ステップ３０６やステップ３１６でも実行される。この照合処理では、検出画像のベクトル６８Ａ、６８Ｂ、６８Ｃが、正常部ベクトル６６又は欠陥部ベクトル６７と近いか否かが判定される。図７の場合、ベクトル６８Ａは、正常部ベクトル６６と近いと判定される。従って、ベクトル６８Ａに対応する検出画像は正常部に分類される。同様に、図７の場合、ベクトル６８Ｂは、欠陥部ベクトル６７と近いと判定される。従って、ベクトル６８Ｂに対応する検出画像は欠陥に分類される。また、ベクトル６８Ｃのように、正常部ベクトル６６にも欠陥部ベクトル６７にも属さないと判定された場合には、当該ベクトル６８Ｂに対応する検出画像は、モデルと一致しないと判定される。

図８に、ステップ３０６で実行されるモデル照合動作のイメージを示す。この場合、検出画像７１の切出し画像７２と複数の部分画像６２Ａ、６２Ｂ、６２Ｃ、６４とが照合部７３で照合され、照合結果画像７４を演算する。なお、部分画像６２Ａ、６２Ｂ、６２Ｃ、６４は、合成モデル画像５７Ａ〜５７Ｄに対応する。また、照合部７３の処理動作は、欠陥判定部１７において実行される。

照合結果画像７４は、切出し画像７２と一定のしきい値以上で照合した部分画像６２Ａ、６２Ｂ、６２Ｃ、６４Ｄを、分別種毎に設定されたブレンド割合αで合成した合成部分画像７５Ａ〜７５Ｄを更に重ね合わせることにより構成される。この照合結果画像７４は、検出画像７１のうち正常部と判定される画像部分は典型的な正常部の画像の特徴が強調され、欠陥と判定された画像は典型的な欠陥の画像の特徴が強調されている。従って、オペレータは、照合結果画像７４について正常部と欠陥とを判定を容易に行うことができる。具体的には、オペレータは、照合結果画像７４のうち部分画像６４Ｄで合成された部分を容易に欠陥と判定することができる。また、照合結果画像７４は、各画素の属性情報として、照合した部分画像のＩＤと一致度とを有している。

なお、この動作に基づく照合動作は、ステップ３１７の欠陥レビュー動作でも同様に実行される。

（１−４）まとめ
以上説明したように、この形態例に係る処理技術を用いれば、欠陥種毎に欠陥と正常部とを判定することができる。同時に、何れとも異なる欠陥を判定することもできる。また、検出画像のレビュー作業は、モデル画像を用いて検出画像が有する各特徴を強調的に修正した照合結果画像７４に対して実行できる。このため、オペレータは、効率良くレビュー作業を進めることができる。

（２）形態例２
図９を用い、形態例１の変形例を説明する。図９は、レビュー時にコンソール２１に表示される照合結果画像の生成方法について記載したものである。この形態例では、照合結果画像７４と検出画像７１とを更にブレンドする方法を提案する。このブレンドには、変換テーブル８１を使用する。変換テーブル８１には、各画素に対応する一致度属性と対応するブレンド割合α（ｐ）（ただし、０≦α（ｐ）≦１）とが対応付けられた状態で保存されている。なお、ブレンド割合α（ｐ）のｐは画素を表している。

従って、図９に示す形態例２の場合には、照合結果画像７４の各画素ｐが保持する属性の一致度に対応するブレンド割合α（ｐ）が変換テーブル８１から読み出され、読み出されたブレンド割合α（ｐ）にて画素毎に照合結果画像７４と検出画像７１とがブレンドされる。ブレンド結果は、レビュー画像８２として出力される。なお、ブレンド割合α（ｐ）は、一致度が高いほど値が高くなるように設定されている。

この形態例の場合、画素毎にブレンド割合α（ｐ）を自動で設定することができる。従って、既知の欠陥モードと正常部については照合結果画像７４の比重を高く、そうでない場合には検出画像７１の比重を高くでき、より自然なレビュー画像８２を生成することができる。

（３）形態例３
ここでは、形態例１の更なる変形例を説明する。形態例１の場合には、検出画像７１と部分画像（モデル画像）とを単純に画像合成する場合について説明した。しかし、非特許文献３に記載のメッシュワーピング手法（いわゆるモーフィング手法）を用いて画像合成を行えば、より検出画像７１の情報を反映した合成画像を実現することができる。なお、ここで適用するメッシュワーピング技術（いわゆるモーフィング手法）とは、合成対象とする画像の特徴点同士の対応関係を維持するように合成する技術を言う。例えば部分画像（モデル画像）と検出画像７１のパターン間にサイズや形状の違いが存在する場合に、２つの画像の特徴点同士の対応関係が維持されるように画像合成することにより、より正確で自然なレビュー画像を生成することができる。

（４）形態例４
続いて、形態例１の更なる変形例を説明する。この形態例の場合には、レビュー画像の生成モードとして２つのモードを用意する。すなわち、通常モードとＤＢ（Data Base）モードを用意する。なお、通常モードとは、形態例１で説明した方法をいうものとする。以下では、通常モードの動作を図１０Ａに、ＤＢモードの動作を図１０Ｂに示す。

なお、この形態例の場合には、モデル画像となる部分画像６２Ａ、６２Ｂ、６２Ｃ、６４Ｄの生成時に、より欠陥を正確に判断できる検出モードでレビューＤＢ画像９１Ａ〜Ｄが取得されているものとする。なお、より欠陥を正確に判断できる検出モードとは、例えば画素寸法を小さくする、又は照射する電子２の電流量を下げて解像度を上げて加算回数を増やすモードをいうものとする。

通常モードでは、図８に対応する図１０Ａに示す手法にて、レビュー画像としての照合結果画像７４が生成される。すなわち、照合結果画像７４は、切出し画像７２と一定のしきい値以上で照合した部分画像６２Ａ、６２Ｂ、６２Ｃ、６４Ｄを、分別種毎に設定されたブレンド割合αで合成した合成部分画像７５Ａ〜７５Ｄを更に重ね合わせることにより構成される。

一方、ＤＢモードでは、図１０Ｂに示すように、照合結果画像７４が属性情報として有する部分画像ＩＤに基づいて対応するレビューＤＢ画像９１Ａ〜９１Ｄを取り出し、対応部分に張り合わせることによりレビュー画像８２を生成する。ここで、変換テーブル９２は、張り合わせ位置と部分画像ＩＤとの関係を保存している。従って、変換テーブル９２から画像構成部９３に対しては、照合結果画像７４の属性情報から取り出された部分画像ＩＤとこれに対応する張り合わせ位置とが与えられる。また、画像構成部９３は、与えられた部分画像ＩＤに対応したレビューＤＢ画像９１Ａ〜９１Ｄを選択して該当位置に張り合わせることによりレビュー画像８２を合成する。

このＤＢモードを採用すると、モデル画像に対応する詳細画像に基づいて置換されたレビュー画像を用いることができる。この結果、オペレータは、実際のパターン状態を高精細かつ高Ｓ／Ｎで反映したレビュー画像に基づいてレビュー作業を行うことができる。このように高精細画像を用いてレビュー作業を行えることで、極めて高いレビュー効率を達成することができる。なお、高精細画像の取得は、モデル画像として登録されたパターン領域についてのみ実行される。従って、取得に要する作業時間も最小限にとどめることができる。

（５）形態例５
続いて、形態例１の更なる変形例を説明する。図１１に、この形態例に係るレビュー画像８２の生成イメージを示す。この形態例の場合、検出画像７１を画像処理部１０１に入力し、その画像処理機能に基づいてレビュー画像８２を作成する手法を提案する。

例えば画像処理部１０１には、例えば周波数成分をＦＦＴ（Fast Fourier Transform）で取り出す処理と、高周波成分をカットする処理と、処理結果を逆変換する処理とで構成される画像処理機能を搭載する。この画像処理機能は、検出画像７１からノイズ成分のみと考えられる高周波成分を削除することができる。また例えば、画像処理部１０１には、ディジタルフィルタリング技術を用いて特定周波数成分を除去する画像処理機能を搭載することもできる。この画像処理機能は、検出画像７１の周波数特性を改善することができる。

以上のように、この形態例の場合には、非常に単純な処理内容によってレビュー画像を生成することができる。しかも、オペレータは、ノイズの無い又はノイズの少ない画像に基づいてレビュー作業を行うことができるので、レビュー効率を改善することができる。

（６）形態例６
続いて、形態例１の更なる変形例を説明する。図１２に、この形態例に係るレビュー画像８２の生成イメージを示す。この形態例の場合、検出画像７１と照合結果画像７４を画像処理部１１１に入力し、その画像処理機能に基づいてレビュー画像８２を生成する手法を提案する。

例えば画像処理部１１１には、照合結果画像７４の低周波成分に検出画像７１の低周波成分を置換する処理を、ＦＦＴを用いた周波数空間上で行なう画像処理機能を搭載する。また例えば画像処理部１１１には、照合結果画像７４と検出画像７１の二次元移動平均の差分を検出画像７１に重畳させる画像処理機能を搭載する。これらの画像処理機能を搭載することにより、シェーディング等の低周波成分を改善することができる。

以上のように、この形態例の場合、単純な画像処理機能によりレビュー画像を生成することができる。しかも、シェーディングの無い画像でレビューできるのでレビュー効率を改善することができる。

（７）形態例７
続いて、形態例１の更なる変形例を説明する。図１３に、この形態例に係る試し検査の設定画面の構成例を示す。なお、図１３には、図４との対応部分に同一符号を付して示している。図１３に示すＧＵＩは、マップ表示部４１と、画像表示部４２と、欠陥情報表示部４３と、実比較開始ボタン４４と、照合開始ボタン４５と、モデル生成ボタン４６と、欠陥表示しきい値調整ツールバー４７と、レビュー画像切替ボタン１２１とで構成される。すなわち、レビュー画像切替ボタン１２１の有無が図４と図１３との違いである。

このレビュー画像切替ボタン１２１は、画像表示部４２の表示態様を切り替える機能を提供する。具体的には、検出画像７１とレビュー画像８２の２枚を並べて表示する画面、検出画像７１とレビュー画像８２と照合結果画像７４の３枚を並べて表示する画面、これら３枚の画像のうちの１枚のみを表示する画面、これら３枚の画像のうちの２枚のみを表示する画面による表示の切り替えを指示するのに用いられる。

このレビュー画像切替ボタン１２１を用意することにより、オペレータは、同じパターン領域に対して複数種類の画像を選択的に切り替えながらレビュー作業を行うことができる。これにより、オペレータにとってもっとも判断の容易な画面を用いてレビュー作業を行うことができ、又は画像の比較を通じてレビュー作業を行うことができる。

（８）他の形態例
前述した形態例に係るレビュー技術では、専ら照合結果画像７４を対象とする場合について説明した。しかし、前述したレビュー技術は、照合結果画像７４に対する記述部分を、通常の実パターンの比較処理のように、予め取得した参照画像に置き換えて適用することもできる。同様に、前述したレビュー技術は、照合結果画像７４に対する記述部分を、非特許文献１に記載の参照画像に置き換えて適用することもできる。同様に、前述したレビュー技術は、照合結果画像７４に対する記述部分を、設計パターンとの比較時に使用する設計パターンに置き換えて適用することもできる。

前述した形態例の場合には、全ての機能が電子線式のパターン検査装置内に実装されている場合について説明した。しかし、レビュー画像の生成機能やレビュー画像の表示部分をパターン検査装置とは他の装置に搭載することもできる。

前述した形態例の場合には、専ら電子線式のパターン検査装置について説明した。しかしながら、光学式のパターン検査装置にも適用することができる。

１…電子源、２…電子、３…偏向器、４…対物レンズ、５…帯電制御電極、６…半導体ウェーハ、７…ＸＹステージ、８…Ｚセンサ、９…試料台、１０…二次電子又は反射電子、１１…反射板、１２…収束光学系、１３…センサ、１４…デジタル信号、１５…Ａ／Ｄ変換器、１６…欠陥情報、１７…欠陥判定部、１８…モデルＤＢ部、２０…全体制御部、２１…コンソール、２２…光学顕微鏡、２３…標準試料片、３０…ダイ、３１…メモリマット群、３２…メモリマット、３３…メモリセル、４１…マップ表示部、４２…画像表示部、４３…欠陥情報表示部、４４…実比較開始ボタン、４５…照合開始ボタン、４６…モデル生成ボタン、４７…欠陥表示しきい値調整ツールバー、４８…欠陥、５０Ａ，５０Ｂ…正常部の検出画像、５０Ｃ、５０Ｄ…欠陥部の検出画像、５１…背景パターン、５２…黒穴パターン、５３…ノイズ、５４…灰色穴パターン、５５…白穴パターン、５６…モデル画像、５７…合成モデル画像、５８…欠陥確認画像、６１…正常部の画像、６２…正常部の部分画像、６３…ＤＯＩの画像、６４…ＤＯＩ画像の部分画像、６５…Ｎ次元空間、６６…正常部ベクトル、６７…欠陥部ベクトル、６８…検出画像のベクトル、７１…検出画像、７２…切出し画像、７３…照合部、７４…照合結果画像、７５…合成部分画像、８１…変換テーブル、８２…レビュー画像、９１…レビューＤＢ画像、１０１…画像処理部、１１１…画像処理部、１２１…レビュー画像切替ボタン

Claims (11)

1. 被検査対象物が有するパターンの画像を取得する画像検出部と、
   予め生成された正常部又は欠陥部のモデル画像を記憶するモデルデータベース部と、
   前記モデル画像と前記画像検出部で取得された検出画像とを照合し、照合結果に基づいて前記検出画像の欠陥を判定する欠陥判定部と、
   前記欠陥判定部の判定結果に基づいて、前記モデル画像と前記検出画像とを合成することで、又は前記検出画像の一部を前記モデル画像により置換することで、画像を生成する画像生成部と、
   前記合成又は置換によって生成された画像を表示する表示部と
   を有するパターン検査装置。
2. 請求項１に記載のパターン検査装置において、
   前記画像生成部は、前記検出画像と当該検出画像に対応する正常部又は欠陥部のモデル画像との画像合成により、又は前記検出画像と当該検出画像に対応する正常部又は欠陥部のモデル画像にモーフィング手法を適用した画像変形により、又は予め取得した高画質モデル画像との置換処理により、前記表示部において表示する画像を生成することを特徴とするパターン検査装置。
3. 請求項１に記載のパターン検査装置において、
   前記正常部又は欠陥部のモデル画像は、前記画像検出部において取得された検出画像から作成されることを特徴とするパターン検査装置。
4. 請求項１に記載のパターン検査装置において、
   前記モデル画像は、前記被検査対象物の前記検出画像に対応する部分を撮像することで得られた参照画像であることを特徴とするパターン検査装置。
5. 請求項１に記載のパターン検査装置において、
   前記合成又は置換によって生成された画像は欠陥画像として前記表示部に表示されることを特徴とするパターン検査装置。
6. 被検査対象物が有するパターンの検出画像を取得し、
   前記検出画像から生成された画像と前記検出画像とを照合し、照合結果に基づいて前記検出画像の欠陥を判定し、
   判定結果に基づいて、前記検出画像から生成された画像と前記検出画像とを合成することで、又は前記検出画像の一部を前記検出画像から生成された画像により置換することで、画像を生成し、
   前記合成又は置換によって生成された画像を表示することを特徴とするパターン検査方法。
7. 被検査対象物が有するパターンの画像を取得する画像検出部と、
   前記画像検出部で取得された検出画像から生成された画像と前記検出画像とを照合し、照合結果に基づいて前記検出画像の欠陥を判定する欠陥判定部と、
   前記欠陥判定部の判定結果に基づいて、前記検出画像から生成された画像と前記検出画像とを合成することで、又は前記検出画像の一部を前記検出画像から生成された画像により置換することで、画像を生成する画像生成部と、
   前記合成又は置換によって生成された画像を表示する表示部と
   を有するパターン検査装置。
8. 請求項１又は７に記載のパターン検査装置において、
   前記表示部の表示態様の切り替えを操作する操作部を有し、
   前記表示部は前記生成された画像、又は前記検出画像、又は前記参照画像の全部又は一部を選択的に表示できることを特徴とするパターン検査装置。
9. 被検査対象物が有するパターンの検査画像を取得し、
   予め登録された正常部と欠陥部に対応するモデル画像と前記取得された検出画像とを照合し、照合結果に基づいて前記取得された検出画像の欠陥を判定し、
   判定結果に基づいて、前記モデル画像と前記検出画像とを合成することで、又は前記検出画像の一部を前記モデル画像により置換することで、画像を生成し、
   前記合成又は置換によって生成された画像を表示画像上に表示することを特徴とするパターン検査方法。
10. 請求項９に記載のパターン検査方法において、
    前記表示画面上に表示される画像は、前記検出画像と当該検出画像に対応する正常部又は欠陥部のモデル画像との画像合成により、又は前記検出画像と当該検出画像に対応する正常部又は欠陥部のモデル画像にモーフィング手法を適用した画像変形により、又は予め取得した高画質モデル画像との置換処理により生成されることを特徴とするパターン検査方法。
11. 請求項９に記載のパターン検査方法において、
    前記モデル画像は、前記被検査対象物の前記検出画像に対応する部分を撮像することで得られた参照画像であることを特徴とするパターン検査方法。

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