JP5478681B2 - 半導体欠陥検査装置ならびにその方法 - Google Patents
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Description
る装置に係り、特に、半導体ウェーハ上に形成された回路パターンの画像から、パターン
形成不良を検出し、更に欠陥発生原因に基づいた分類を行う半導体欠陥検査装置ならびに
その方法に関するものである。
ターン形成不良の多発による歩留まり低下が問題となっている。さらに、製造プロセスに
潜む不良原因も多様化しているため、半導体ウェーハの開発効率低下が抑えられるよう、
半導体ウェーハ上の欠陥を検出し、かつ欠陥原因の特定を行う作業の自動化が望まれてい
る。他の検査装置で検出された半導体ウェハ上に形成された回路パターンの欠陥を再検出
する技術は、例えば特開2000‐030652号公報(特許文献1)に記載されている
。
象パターンの画像と欠陥を含まない参照パターンの画像を取得し、両方の画像を比較して
差のある部分を欠陥として抽出していた。しかし、回路パターンの微細化と高密度化が進
むに従って、このような実際のパターンの画像同士の比較では検出できないパターン形状
そのものの欠陥(システマティック欠陥)が発生するようになってきた。
とを比較する方法が提案されており、例えば、特開2005−277395号公報(特許
文献2)が知られている。
スとして正常と判断される欠陥のない形状(以下、正常形状と呼ぶ)を準備する必要があ
る。しかしながら、デバイスとして正常とされる形状は、幅や丸み等においてある変動許
容範囲がある。このため、特許文献2に記載されているパターン検査方法のように、正常
形状を模して基準パターンを一つ作成して比較しても、その形状が欠陥検出に適するとは
限らない。また、あるプロセス変動(例えば露光条件)に注目してその変動を反映するよ
うに複数の形状を作成し,検査対象パターン画像と順次比較することで欠陥検査を行って
も,注目した変動とは別のプロセス変動に起因する欠陥に対しては検出精度が低下する。
また,複数のプロセス変動要因が複合して生じている欠陥に対しては,その発生要因を識
別することは困難である。
を用いて得られた回路パターンのSEM画像と対応する設計データからウェーハ上の欠陥
を検査する装置であって,以下の(1)〜(6)の手段を含むことを特徴とする。
の形状変形ルールにより変形させて複数の比較用形状(以降,比較形状セットと呼ぶ)を
作成する。次に前記比較用形状群と前記検査対象となる回路パターンを実際にSEM観察
した画像(以降,検査対象回路パターンと呼ぶ)とを順次比較し,前記比較形状セットか
ら最も検査対象回路パターンと類似した形状を,欠陥検査に使用する比較形状(以降,欠
陥検査用比較形状と呼ぶ)として選択することを特徴とする。最後に前記検査対象回路パ
ターンの形状と前記欠陥検査用比較形状との形状の乖離量(以降,形状乖離量と呼ぶ)を
算出し,前記欠陥検査用比較形状に加えられた変形の情報(以降,変形量情報と呼ぶ)と
,前記形状乖離量の一方または両方を用いて欠陥の検出を行う。
毎に設定することを特徴とし,具体的には形状変形方法や前記形状変形の変形量の範囲お
よびステップを指す。前記想定内欠陥発生要因は,露光条件の変動(以降この要因で生じ
る欠陥を異常露光条件欠陥と呼ぶ)や,半導体ウェーハの積層レイヤー間に生じる重ね合
わせ位置の誤差(以降この要因で生じる欠陥を重ね位置誤差欠陥と呼ぶ)を含み,任意数
の想定内欠陥発生要因について前記形状変形ルールを設定できる。
にまたはその両方に与える条件(以降,欠陥検出ルールと呼ぶ)に従って欠陥検出が行わ
れることを特徴とする。また,前記欠陥検出ルールに,前記比較形状セットに対して定め
た正常形状の範囲(以降,正常形状範囲と呼ぶ)を定め,欠陥検査用比較形状が前記正常
形状範囲に含まれているかを判定基準とするルールが含まれることを特徴とする。さらに
,前記正常形状範囲は,前記各形状変形ルールによる形状変動によってできる形状バリエ
ーションの空間上に定められた境界で表される。
判定をすることは難しい。更に形状変形の要因は一般的に一つではなく,複数の欠陥発生
要因の組み合わせとなるため,単一のルールから形状変動を予想することは困難である。
このような問題に対して,想定内欠陥発生要因を考慮した正常形状のバリエーションを作
成することによって,複数の要因が複合して生じた欠陥であっても精度良く検出すること
が可能となる。
較により前記検査対象回路パターンに生じた欠陥を発生要因別に分類する。
また,欠陥分類のための前記変形量情報または前記形状乖離量にまたはその両方に与える
条件(以降,欠陥分類ルールと呼ぶ)に従って欠陥分類が行われることを特徴とする。本
発明において前記分類は,(a)一つまたは複数の想定内欠陥発生要因,または(b)想
定外の欠陥発生要因(以降,想定外欠陥発生要因と呼ぶ)が含まれる。
かつ前記形状変形ルールは前記想定内欠陥発生要因とリンクしているので,検査対象回路
パターンに対する欠陥検査用比較形状が決定した段階で,検査対象回路パターンの前記想
定内欠陥発生要因別の形状変形度合いを推定することができ,前記分類が可能となる。
内欠陥発生要因が含まれていると推測することができる。
ターンと欠陥検査用比較形状間の輪郭に沿った乖離ベクトルの列(以降,乖離ベクトルセ
ット)を算出し,前記乖離ベクトルセットを用いて欠陥の検出あるいは分類を行う。
判定基準とするのは勿論のこと,欠陥検査用比較形状が正常形状範囲内であっても乖離ベ
クトルセットに応じて欠陥と判定することができる。
前記欠陥の分類においては,乖離ベクトルセットを判断基準として,前記項目(2)中の
(b)想定外欠陥発生要因に分類された欠陥をさらに詳細クラスに分類することができる
。前記詳細クラスには,ユーザが全く想定できなかった欠陥の他に,想定はできるが形状
変形ルールとして組み込めない欠陥も含む(例えばランダム発生欠陥や,シミュレーショ
ンにより高い精度で推定できなかった光近接効果による形状変形等)
(4)前記項目(1)(2)における前記形状変形は,設計データに対しパターン幅の
太りや細り、パターン形状全体に対する等方的あるいは特定方向の拡大や縮小,またはコ
ーナー部における丸みの付加等により行う。
して比較形状セットを作成するとき,露光シミュレーション等を利用して形状を推定する
ことが考えられるが,一般に処理コストを要する。そのため,前述のコーナー部を丸める
といった簡易な画像処理により実際に形成されうるパターン形状を模すことが有用である
。
ユーザが指定する。
が調節することができ,検査時間と検査精度のトレードオフにおけるユーザのニーズを反
映させることが可能となる。
ションによって算出される光学的強度分布を用いる。
本発明によれば,露光条件の変動による回路形状の変形をより忠実に再現することができ
,欠陥検査の精度向上につながる。
(1)複数の要因が複合した欠陥であっても,欠陥の検出あるいは発生要因別の分類が可
能となり、不良対策の迅速化を図ることができる。
(2)想定外の要因による欠陥が混入しても,精度よく抽出された欠陥部位における形状
乖離を解析することでより詳細な分類が実施できる。
(3)回路パターン画像と回路設計データを用いて大量のSEM画像を欠陥発生原因別に
自動的に分類することが可能となり、不良対策の迅速化を図ることができる。
欠陥発生要因は任意数であり,特定の欠陥発生要因に検出または分類の対象が限定される
ものではない。本発明では,まず,実施例1として,露光条件の変動を想定内欠陥発生要
因とし,異常露光条件欠陥を含む欠陥種に関して検出および分類を行う実施の形態につい
て述べる。次に,実施例2として,露光条件の変動および積層レイヤー間に生じる重ね合
わせ位置の誤差を想定内欠陥発生要因とし,異常露光条件欠陥,重ね位置誤差欠陥を含む
欠陥種に関して検出および分類を行う実施の形態について述べる。最後に,実施例3とし
て,想定内欠陥発生要因の数を任意とした場合の欠陥検出および分類を行う実施の形態に
ついて述べる。
因別に分類を行う実施例を示す。
図1は、本発明の一実施例による半導体ウェーハ上の欠陥を検出、分類するSEMを用
いた欠陥検査装置の概略構成図である。
の加速エネルギでビーム状に引き出す引き出し電極1012、引き出し電極1012で所
望の加速エネルギでビーム状に引き出された電子線102をX又はY方向に2次元的に走
査する走査電極1013,1014、電子線102を基板表面に集束させるように電子線
102の集束位置を調整するレンズ電極1015及び試料である半導体ウェハ103を載
置して二次元平面又は3次元空間内で移動可能なテーブル1016、電子線102が照射
された半導体ウェハ103から発生した2次電子や反射電子などの2次荷電粒子を検出す
る検出器104及び105を備えている。なお、電子源1011、引き出し電極1012
、走査電極1013,1014、レンズ電極1015、テーブル1016は、それぞれ計
算機109に接続されて計算機109により制御されるが、図1においては、その接続の
状態を図示するのを省略している。
ェーハ103上の欠陥の位置情報を用いて計算機109で制御して電子線102を半導体
ウェーハ103の検査対象欠陥を含む領域の回路パターン上に照射し、照射された電子に
よって放出される二次電子または反射電子、あるいはその両方を検出器104、105に
より検出する。検出された電子は電気信号106に変換され、電気信号106はA/D変
換器107によってディジタルデータ108に変換される。さらに、ディジタルデータ1
08は計算機109に入力されて画像情報に変換される(以降、この画像を検査対象回路
パターン画像と呼ぶ)検査対象の回路パターンの低倍率のSEM画像が取得される。この
取得した低倍率のSEM画像を計算機109において低倍率の参照画像と比較することに
より欠陥を検出する。
先に検出した欠陥について高倍率のSEM画像を取得し、この取得した高倍率のSEM画
像を計算機113において高倍率の参照画像と比較することにより欠陥部分の拡大画像を
抽出し、この抽出した欠陥部分の拡大画像を処理して欠陥を分類する。なお、低倍率のS
EM画像を低倍率の参照画像と比較することにより欠陥を検出することを、計算機109
ではなく計算機113において実施しても良い。
あり、少なくとも、ユーザによるマウスやキーボードなどの入力デバイス110の操作に
よるSEM101の制御、回路パターン画像に対する画像処理、回路パターン画像または
処理済み画像のディスプレイ111への表示、を含む複数の処理を行う。
部119を有し、それぞれLAN118を介して計算機109と接続されている。
計算機113に含まれる欠陥検査処理部119は、計算機109にて作成された高倍率
のSEM画像により形成された検査対象回路パターン画像115と、記憶装置112に格
納された高倍率のSEM画像による撮像部位に対応する回路設計データ116とを入力と
し、欠陥の検出および分類を行い、欠陥検出結果または欠陥分類結果または両方からなる
欠陥検出・欠陥分類結果117を記憶装置112に格納する。欠陥検査処理部の処理に関
わるデータはLAN118を介して計算機および記憶装置間で転送される。
納する記憶装置は同一でなくとも差し支えない。さらに、これらの記憶装置の一部または
全てが計算機109に内蔵されていても差し支えない。また、検査結果117は、ウィン
ドウ表示プログラムによってディスプレイ114に表示したり、紙面にプリントアウトし
たりできるようにしても良い。更に、計算機109と計算機113とは必ずしも別体であ
る必要はなく、同一の計算機であっても良い。
部119は、検査対象回路パターン抽出部1191、比較形状作成部1192、形状比較
部1193ならびに欠陥検出・分類部1194を備えて構成される。以下、欠陥検査処理
部119の各構成要素について説明する。
検査対象回路パターン抽出部1191は、図2に示すように、検査対象回路パターン画
像115から検査対象回路パターンの形状201(以降、検査対象回路パターン201と
呼ぶ)を抽出する。エッジ抽出は、例えば、特開平7−170395号公報や特開平10
−13854号公報に記載されているような検査対象回路パターン画像にエッジ抽出フィ
ルタ等の画像フィルタを適用して輪郭を強調し、二値化処理や細線化処理を施すことによ
り行う。
比較形状作成部1192は、設計データを複数の形状変形ルールにより変形させて比較
形状セットを作成する。正常な回路パターンはある程度の許容範囲があり,一つの比較形
状との比較により欠陥判定をすることは難しい。更に形状変形の要因は一般的に一つでは
なく,複数の欠陥発生要因の組み合わせとなるため,単一のルールから形状変動を予想す
ることは困難である。このような問題に対し,比較形状作成部1192では,想定内欠陥
発生要因を考慮した正常形状範囲を作成し,後述する欠陥検出および分類の手法により,
複数の要因が複合して生じた欠陥であっても精度良く検出および分類することを可能とす
るものである。
状セットを作成する方法(1-1)〜(1-3)について説明する。
露光条件の変動を考慮して比較形状を得るには,露光シミュレーション等を利用して比
較形状の作成を行うことが考えられるが,一般に処理コストを要する。そのため,前述の
コーナー部を丸めるといった簡易な画像処理により実際に形成されうるパターン形状を模
すことが有用である。
0を基に、比較形状作成部1192で処理して比較形状セット302を作成する。ここで
,比較形状セット302は,検査対象回路設計データに基づいて作成した回路パターン形
状1160に対しパターン幅の太りや細り、パターン形状全体に対する等方的あるいは特
定方向の拡大や縮小,またはコーナー部における丸みの付加等により行う。
ぶ)301は、回路設計データに基づいて作成した回路パターン形状1160の形状を基
準とした、膨張または収縮、回路パターンの幅と長さの変動、コーナーに加える丸みの曲
率およびこれらに類する変形方法303と、変形手段それぞれに対する変形範囲304、
変形量ステップ305などの,形状を定めるためのルールからなる。
ためのGUI400の例を図4に示す.ユーザは各変形項目401に対して、変形を加え
る範囲402、変形量ステップ数403、デバイスとして正常と見なす範囲404を入力
する。例えば、パターン幅の設定に関しては、回路設計データに基づいて作成した回路パ
ターン形状116のパターン幅を30nm細くした形状と30nm太くした形状、および
その間を補間する9個の比較形状を作成することを示している。さらに、その中で、正常
と見なす形状の下限を、−10nm、上限を10nmと設定している。ここで,ある変形
手段に対する上限値または下限値を,他の変形手段による変形量に応じて変動させても良
い。このように,比較形状セット302作成における形状バリエーションの変形量の範囲
およびステップをユーザが指定することで,検査時間と検査精度のトレードオフにおける
ユーザのニーズを反映させることが可能となる。
形成される回路パターンを忠実に再現し,欠陥検査の精度を高めることを重視する場合
には,比較形状セット作成時,露光シミュレーションによって算出される光学的強度分布
を用いても良い。この方法について図5を用いて説明する。まず、回路設計データ116
をもとに、比較形状作成部1192において光学シミュレーション11921により、露
光時の光強度分布501を取得する。光強度分布画像5010は、光強度分布501を画
像化したものである。次に、光強度分布501を複数の光強度でスライス処理S1192
1を行うことで、複数の比較形状(比較形状セット302’)を取得することができる。
このとき、露光条件変動形状変形ルール301’として、スライスする光強度(図5にお
ける値th1、th2、…thN)を記録しておく。このとき、デバイスとして正常と判
定される形状を与える光強度の範囲(上限値および下限値)を追加しておくことで、後述
する欠陥検出・分類処理において、検査対象回路パターンが異常露光条件欠陥を含んでい
るか否かを判定することができる。
上記した(1−2)にて述べた方法において,比較形状セット作成処理を簡便かつ高速
に行うため、図18に示すように、回路設計データに基づいて作成した回路パターン形状
116に抜き残し情報を付加したマスクデータ1801を画像化し、光学シミュレーショ
ンを模擬した画像処理(平滑化処理等)を施して作成した多値画像1802を上記光強度
分布画像5010の代わりに使用することもできる。さらに、比較形状をよりSEM画像
に近づけるため、スライス処理11922により得た形状を電子線シミュレーションによ
り変形させたものを比較形状セット302’として用いても良い。
形状比較部1193は、前記比較形状セットの各形状と検査対象回路パターンとを順次
比較し,前記比較形状セットから最も検査対象回路パターンと類似するものを欠陥検査用
比較形状として選択する処理を行う。具体的には,検査対象回路パターンと比較形状とで
,特異な形状乖離を起こしている部位以外において両形状ができるだけ一致するよう、適
切な比較形状を選択することを特徴とする。例えば、図7において、比較形状セット30
2の一つの比較形状3021は回路太さが異なり、欠陥部位のみを抽出することができな
いので、この形状を欠陥検出・分類に用いることはできない。また、比較形状セット30
2の一つの比較形状3022は、欠陥以外の部位が一致するよう、合わせ位置の調整が必
要である。これらに対して、比較形状302の比較形状の一つ3023は、回路太さ・欠
陥以外の部位における形状がそれぞれ一致しているため、このときの形状乖離をもって、
欠陥部位の解析を行うのが望ましい。
、形状比較部1193の位置合せ処理S11931において、乖離ベクトル算出処理S1
1931a、形状一致度算出処理S11931b、および合わせ位置決定処理S1193
1cなどの処理が行われ、比較形状セット302の各形状の輪郭上の各点に対し、検査対
象回路パターン201との位置合わせ処理を行う。
一つの比較形状3020と検査対象回路パターン201とを対応付け(エッジ対応付け)
して得られる乖離ベクトルセット801を算出する処理である。エッジ対応付けの方法と
して、比較形状3020上の点をベクトル始点とし、該始点における輪郭に対する法線と
検査対象回路パターン201との交点をベクトル終点とする方法が挙げられる。
パターン201と比較形状3020との形状の一致度(以降,形状一致度と呼ぶ)を算出
する処理である。その際、形状一致度は、欠陥によって局所的な形状変形を起こしている
部位を取り除いて算出されることを特徴とし、除外した部位以外における検査対象回路パ
ターンと比較形状の輪郭線同士の乖離の大きさである。
(1)特異な大きさを持つベクトルを除外し、その上での乖離ベクトルセットの大きさ総
和をもって形状一致度とする方法、
(2)図9に示すように、比較形状3020のうち、乖離ベクトルの大きさが所定のしき
い値未満となるエッジ部位を形状一致エッジ901として抽出し、形状一致エッジ901
が比較形状3020に占める割合の大きさをもって形状一致度とする方法、および
(3)図10に示すように、乖離ベクトルの大きさのヒストグラム1001を作成し、支
配的な分布1002に含まれる乖離ベクトルの絶対値平均の逆数をもって形状一致度とす
る方法
が挙げられる。
(3)の何れかの方法で算出した形状一致度が最大となるよう、合わせ位置を決定する処
理である。以下、この合わせ位置決定処理S11931cが完了した状態を位置合わせ完
了状態と呼ぶ。
および形状一致度の算出が行われた後、欠陥検査用比較形状決定処理S11932が行わ
れる。この欠陥分類用比較形状決定処理S11932においては、比較形状セット302
の複数の比較形状のうち検査形状201との形状一致度が最大となる比較形状が欠陥検査
用比較形状として選択される。この選択された検査形状201との形状一致度が最大とな
る比較形状に対する変形量情報601と,検査対象回路パターン201と欠陥検査用比較
形状との乖離ベクトルセット602が出力情報600として欠陥検出・分類部1194へ
出力される。
べたが、画像情報による比較を行っても良い。例えば、検査対象回路パターンおよび比較
形状の輪郭線を多値画像に変換して平滑化を施した上、相関値を計算することによって位
置合わせおよび形状一致度の定量化が可能である。
図1に示した欠陥検出・分類部1194は、形状比較部1193からの出力情報600
を受けて検査対象回路パターンと前記欠陥検査用比較形状との形状乖離量を算出し,前記
変形量情報と前記形状乖離量の一方または両方を用いて欠陥の検出を行う。欠陥の検出は
所定の欠陥検出ルールに従って行われ,前記欠陥検出ルールに,欠陥検査用比較形状が前
記正常形状範囲に含まれているかを判定基準とするルールが含まれる。
の輪郭に沿った乖離ベクトルセットを算出すること,(2)前記正常形状範囲は,前記各
形状変形ルールによる形状変動によってできる形状バリエーションの空間上に定められた
境界で表されることを特徴とする。
準とするのは勿論のこと,欠陥検査用比較形状が正常形状範囲内であっても乖離ベクトル
セットに応じて欠陥と判定できる。
状と検査対象回路パターンとの比較により前記検査対象回路パターンに生じた欠陥を発生
要因別に分類する処理ステップであり,前記欠陥検査用比較形状に加えられた変形量情報
と,前記形状乖離量の一方または両方が用いられ,それらに関する欠陥分類ルールに従っ
て欠陥分類が行われる。また,ここでの分類には,(a)想定される一つまたは複数の想
定内欠陥発生要因,または(b)想定外欠陥発生要因が含まれる。
れ,かつ、前記した形状変形ルールは想定内欠陥発生要因とリンクしているので,検査対
象回路パターンに対する欠陥検査用比較形状が決定した段階で,検査対象回路パターンの
前記想定内欠陥発生要因別の形状変形度合いを推定することができ,前記分類が可能とな
る。
には,想定内欠陥発生要因が含まれていると推測することができる。また,これらの想定
外欠陥発生要因による欠陥は,乖離ベクトルセットを判断基準として,さらに詳細クラス
に分類することができる。
対策内容が異なるA〜Dの4つの欠陥モードを検出・分類する手順を説明する。
象回路パターンと欠陥検査用比較形状との類似度が所定レベル以上の場合である。このう
ちモードA1101は、欠陥分類用比較形状302nが正常形状範囲内にある場合で、欠
陥無しの状態である。
露光条件の異常によるシステマティック欠陥(異常露光条件欠陥)である。システマティ
ック欠陥とは,プロセス変動やマスク不良により,複数のダイやチップにおいて繰り返し
発生する欠陥である。
’’および302n’’’の一部に特異な形状乖離が生じているモードで、形状変形が想定される範囲外で,検査対象回路パターンと欠陥検査用比較形状との類似度が所定レベル未満の場合である。このような欠陥は想定外欠陥発生要因による欠陥として扱われるが,本実施例では,乖離ベクトルセットを用いて,マスクパターンの不良によるシステマティック欠陥(モードC1103)、のランダム発生欠陥(モードD1104)とに分類する。
あり,対策としてはマスクOPC(Optical Proximity Correction:光近接効果補正)の修正が行われる.ランダム発生欠陥とは,半導体製造プロセス中の異物等により,マスクパターンやプロセス変動とは無関係に,ランダムな箇所において生じる欠陥である。この種の欠陥への対策として、マスク形成プロセスや露光プロセスにおける異物管理が挙げられる。
分類には、形状比較部1193において出力された、欠陥検査用比較形状を与える変形量
情報601と、検査対象回路パターン201と欠陥検査用比較形状との乖離ベクトルセッ
ト602が用いられる、
先ず、欠陥分類対象パターン201に対して、第一の判定S11941を実施する。第
一の判定S11941は、欠陥検査用比較形状作成時に適用された変形量情報を用いて,
欠陥検査用比較形状が、正常形状範囲内にあるか否かを判定するもので,欠陥検査用比較
形状が正常形状範囲外と判断された場合(S11941のNoの分岐)には、モードBを
有し、範囲内と判断された場合にはモードBを有さない欠陥種に分類される。ここで,前
記正常形状範囲は,形状変形ルール毎の形状変形がデバイス特性に与える影響などを考慮
し,予め定めておく。
パターン201と欠陥検査用比較形状との乖離ベクトルセット602を用いて、特異な形
状乖離があるかを判定するものである。特異な形状乖離があると判定された場合には、第
三の判定S11943によって、該特異な形状乖離を起こしている部位を欠陥部位として
抽出する。欠陥部位を抽出する方法として、乖離ベクトルが一定回数以上連続して一定値
以上を示す区間をもって欠陥部位とする方法などが挙げられる。次に、該部位付近の乖離
ベクトル列を用いて欠陥モードCまたはDを適用する。以下に第三の判定S11943を
行う2つの方法を述べる。
図13(a)に示すように、パターンの輪郭方向に乖離ベクトルを並べ、欠陥部位に相
当する乖離ベクトル列1301周辺および内部におけるベクトル長の微分値1302を計
算する。モードCに属する欠陥は、欠陥部位における形状乖離が滑らかに変化し、微分値
の絶対値が小さい範囲に収まる(図13(b))。一方、モードDに属する欠陥は、欠陥
部位における乖離ベクトルの大きさの変化が急激な部分があり、微分値の絶対値にしきい
値を設けることで急激な変化を検出することができる(図13(c))。このことから、
欠陥部位に相当する乖離ベクトル列1301周辺および内部において絶対値があるしきい
値以上となる微分値が存在しない場合には、当該の欠陥に欠陥モードCを、そうでない場
合にはモードDを適用する。
図14に示すように、パターンの輪郭方向に乖離ベクトルを並べ、隣接する乖離ベクト
ルの始点同士を結ぶベクトル1401(以下、始点間ベクトル)、および終点同士を結ぶ
ベクトル1402(以下、終点間ベクトル)を計算する。次に、終点間ベクトル1402
の始点間ベクトル1401と平行な成分1403を算出する。モードCは、マスクに対す
る不適切なOPC(光近接効果補正)によって起こる欠陥を想定した分類であり、これら
の欠陥においては、図11のモードCの例に示すように、欠陥部位における輪郭が欠陥の
ない理想形状とほぼ同じ方向成分を持つ。それに対してモードDにおいては、欠陥部位に
おける輪郭が理想形状とは無関係な方向成分を持つ。このことから、欠陥部位周辺におい
て、平行成分1403と終点間ベクトル1402のスカラー比が常にある値以上となって
いる場合には、当該の欠陥に欠陥モードCを、そうでない場合にはモードDを適用する。
ットだけでなく、設計データを用いて取得した当該点における属性情報を併用しても良い
。属性情報の例を図16に示す。符号1601は、設計形状ラインを属性a(OPCなし
)、属性b(OPCあり)に分けた例を表しており、これら属性情報と乖離ベクトルセッ
トを併用することで、モード決定の精度を高めることができる。例えば、図16中の形状
乖離例(1)ではOPCがなされている属性bの区間にて乖離ベクトルが大きいため、マ
スク欠陥による形状乖離(モードC)とすることができる。また、形状乖離例(2)では
OPCがなされていない属性aの区間にて乖離ベクトルが大きいため、ランダム起因によ
る形状乖離(モードD)とすることができる。
それぞれ対応する分類だけでなく、モードBとモードCが複合した欠陥と、モードBとモ
ードDが複合した欠陥をも分類することができる。
よび第三の判定S11943において、判定に用いる評価値と判定しきい値に有意な差が
あるか否かを考慮して算出された分類信頼度を評価し、所定の基準よりも小さい場合には
分類結果を「不明」とするものである。このように、分類信頼度の高いケースのみ自動分
類し、分類信頼度の低いケースの分類をユーザに委ねることにより、分類ミスによる手戻
りを低減することができる。さらに、検出・分類された欠陥を、ダイ間またはウェーハ間
で照合することにより、欠陥分類性能を向上させることができる。例えば、大多数のダイ
またはウェーハで共通に発生している欠陥か否かによって再分類を行ってもよい。
と正常形状範囲の境界値1901および1902を用いて、正常形状と判断される輪郭線
の存在範囲1903を作成し、該存在範囲1903に検査対象回路パターン201が含ま
れるか否かによって検査対象回路パターンが正常か否かを判定しても良い。このように、
正常な形状を範囲として定義し、検査対象回路パターンと直接比較することにより、当該
判定の振り分け精度が向上する。
憶装置112に格納しても良いし、ディスプレイ114に表示するようにしても良い。表
示例を図15に示す。GUI画面1501には、回路設計データ1502、検査対象回路
パターン画像1503、欠陥検査用比較形状1504、および検査対象回路パターン15
06と乖離ベクトルセット1507と欠陥部位1508とを含む形状比較表示1505を
グラフィカルに表示する。
陥リスト1509、欠陥リスト1509の欠陥リストを集計した統計情報1513、検査
対象のチップを示すチップマップ1514、検査対象チップにおける分類種別の欠陥分布
1515も表示する。これらの情報をユーザに表示することで、プロセス対策の迅速化・
効率化を図ることができる。
イントすると、当該の欠陥部位を表示するようにすれば、欠陥情報把握の助けとなる。
れたパターンを検査する際、上述実施例と同様に、マスクパターン描画時に生じうるパタ
ーン変形を考慮して比較形状セットを作成し、それらと検査対象パターンとを比較するこ
とで、欠陥の検出・分類を行うことができ、上述同様の効果が得られる。
出・分類が行えるとともに,想定できない欠陥発生要因に対しても詳細な欠陥分類を実施
することができる。
を想定内欠陥発生要因とし,異常露光条件欠陥,重ね位置誤差欠陥および複数の想定外欠
陥発生要因による欠陥に関して検出および分類を行う実施の形態について述べる。本実施
例は,装置構成および処理ステップは実施例1と同様であり,処理内容が異なる点につい
てのみ記載する。
計データを用いて説明する。設計データ2001に対し,比較形状作成部1192により
,比較形状セット2004を作成する。このとき,露光条件の変動を考慮した露光条件変
動形状変形ルール2002および2層回路の重合せ位置の誤差にリンクした形状変形ルー
ル(以降,重ね位置誤差形状変形ルールと呼ぶ)2003にしたがって形状変形を行い,
双方の変動を網羅するよう比較形状セット2004を作成する。
影響などを考慮し,予め定めておく。図21は,前記正常形状範囲の模式図である。この
図において,露光条件変動形状変形ルールによる形状変動を軸2101で,重ね位置誤差
形状変形ルールによる形状変動を軸2102で,複数の形状変形ルールにて作成される比
較形状の一つを2103で,正常形状範囲の例を2104でそれぞれ表している。
類する。図22は,欠陥発生要因別分類の模式図であり,基準となる形状2203を基準
として,欠陥検査用比較形状2204に加えられた変形を図示している。ここで,露光条
件変動形状変形ルールによる形状変形2206が,重ね位置誤差形状変形ルールによる形
状変形2207よりも顕著であるため,検査対象回路パターンの主な欠陥発生要因は露光
条件の変動であることがわかる。
ンの不良によるシステマティック欠陥、ランダム発生欠陥とに分類する方法と同様,乖離
ベクトルセットを解析することで詳細な分類を行うことが出来る.
本実施例によれば,想定される欠陥発生要因に対して要因別の形状変形の度合いを把握
することができ,対策プロセスの優先度を決定することができる。
う実施の形態について,図17を用いて説明する。
03が作成される。比較形状セット1703は,予め定められた形状変形ルール1711
に従って変形が加えられた,複数の形状群である。形状変形ルール1711は,露光条件
の変動,積層レイヤー間に生じる重ね合わせ位置の誤差多層パターンにおける重ね合わせ
誤差起因などの想定内欠陥発生要因毎に,設計データの変形方法17111変形バリエー
ションの情報(例えば,変形範囲17112,変形量ステップ17113など)を定めた
ものであり,任意数定めることができる。変形量セット1712は,前記形状変形ルール
1711毎に変形量を変化させて作成される,変形量の任意の組み合わせであり,作成さ
れた比較形状毎に作成される。
パターン1714とをそれぞれ比較して,形状が検査対象回路パターンに最も近い欠陥検
査用比較形状1705を比較形状セット1703の中から選択する。また,検査対象回路
パターン1714と,欠陥検査用比較形状1705の形状差である形状乖離量1706を
算出する。
,形状乖離量1706のいずれか一方または両方を用いて,それらに関する欠陥検出ルー
ル1707に従って欠陥検出を行う。欠陥検出結果1715には,欠陥の有無,欠陥の位
置,欠陥サイズ,欠陥分布のうち,いずれか一つまたは複数または全部が含まれる。
欠陥検出ルール1707の例を次の(1)〜(3)に示す。
前記変形量セット1713を用いて,欠陥検査用比較形状1705が比較形状セット17
03に対して予め定めた正常形状範囲に含まれるか否かによって欠陥の有無を判定する。
ここで,正常形状範囲は形状変形ルール毎の形状変形がデバイス特性に与える影響などを
考慮し,予め定めておく。
前記形状乖離量1706として乖離ベクトルセットを算出し,所定の大きさを超える乖離
ベクトルを検出することで欠陥の有無を判定する。また,この方法によれば,欠陥の有無
だけでなく,検査対象回路パターンにおける欠陥の部位も特定できる。
上記(1)(2)のルールを順次適用し,いずれかのルールによって欠陥が検出された場
合には,欠陥有りと判定する。
方または両方を用いて,それらに関する欠陥分類ルール1708に従って欠陥分類を行う
。欠陥分類結果1716には,欠陥クラス,想定内欠陥発生要因および想定外欠陥発生要
因毎の欠陥クラス,所定の検査領域内における欠陥クラス別の構成比のうち,いずれか一
つまたは複数または全部が含まれる。
(1)変形量セットを用いたルール
前記変形量セット1713を用いて,前記想定内欠陥発生要因毎の検査対象回路パターン
形成に対する影響の度合いを求め,欠陥発生要因別に,例えば,図11に示す各欠陥モー
ドおよびそれらの組み合わせを含む欠陥種に分類する。
前記形状乖離量1706として乖離ベクトルセットを算出し,乖離ベクトル列の大きさ
や分布,または乖離ベクトル列の大きさや分布の検査対象回路パターンの輪郭方向の変化
のパターンを用いて分類する。
まず,前記検査対象回路パターンと欠陥検査用比較形状との類似度を計算する。類似度
が所定レベル以上の場合には,想定内欠陥発生要因による欠陥を前記(1)のルールによ
って分類し,類似度が所定レベルに満たない場合には,想定外欠陥発生要因による欠陥を
前記(2)のルールによって分類する。
回路パターンの欠陥発生要因の影響の度合いを把握することができ,対策プロセスの優先
度を決定することができる。
速化を図ることができる。
104・・・反射電子検出器 105・・・二次電子検出器 106・・・電気信号
107・・・A/D変換器 108・・・ディジタルデータ 109・・・計算機
110・・・入力デバイス 111・・・ディスプレイ 112・・・記憶装置
113・・・計算機 114・・・ディスプレイ
115・・・検査対象回路パターン画像 116・・・回路設計データ
117・・・欠陥検出・欠陥分類結果 118・・・LAN
119・・・欠陥検査処理部 1191・・・検査対象回路パターン抽出部
1192・・・比較形状作成部 1193・・・形状比較部
1194・・・欠陥検出・分類部 201・・・検査対象回路パターン
401・・・変形量指定GUI 402・・・変形範囲指定GUI
403・・・ステップ数指定GUI 404・・・正常形状範囲指定GUI
701・・・欠陥部位 1301・・・欠陥部位
1501・・・検査結果GUI表示 1502・・・回路設計データ
1503・・・検査パターン画像 1508・・・欠陥部位
1702・・・比較形状作成部 1704・・・形状比較部
Claims (14)
- 半導体ウェーハ上の欠陥を走査型電子顕微鏡を用いて検査する装置であって、
回路パターンが形成された半導体ウェーハ上の検査領域のSEM画像を取得するSEM画像取得手段と、
該SEM画像取得手段で取得した検査領域のSEM画像を参照画像と比較して前記半導体ウェーハ上の所望の検査領域に存在する欠陥候補のSEM画像を分類する欠陥分類手段と、
該欠陥分類手段で分類した結果を出力する出力手段とを備え、
前記欠陥分類手段は、
前記検査領域内の回路パターンに対応する設計データを用いて該回路パターンの形状を複数の形状変形ルールにより変形させて前記検査領域のSEM画像に対応する複数の比較用形状を作成し該作成した複数の比較用形状の中から前記検査領域のSEM画像と類似した形状を比較用形状として選択する比較形状作成部と、
該比較形状作成部で選択した比較用形状と前記検査領域のSEM画像における回路パターンの検査形状との情報を用いて前記欠陥候補のSEM画像を分類する形状比較・分類部とを備え、
前記比較形状作成部において、前記複数の形状変形ルールは欠陥発生要因とリンクして
いることを特徴とする欠陥検査装置。 - 前記比較形状作成部において回路パターンの形状を変形させることを、設計データに対してパターン幅の太り又は細り、パターン形状全体に対する等方的あるいは特定方向の拡大又は縮小、またはコーナ部における丸み付けの何れかを含んで行うことを特徴とする請求項1記載の欠陥検査装置。
- 前記比較形状作成部における回路パターンの形状を変形させる変形量の範囲を入力する入力手段を更に備えることを特徴とする請求項2記載の欠陥検査装置。
- 前記比較形状作成部において回路パターンの形状を変形させることを、露光シミュレーションを用いて行うことを特徴とする請求項1記載の欠陥検査装置。
- 前記比較形状作成部は、前記回路パターンに対応する設計データに対してパターン幅の変動、画像の拡大縮小の変動、パターンの長さの変動、パターンのコーナーの曲率の変動および平滑化処理の変動を盛り込んで前記複数の比較用形状を作成することを特徴とする請求項1記載の欠陥検査装置。
- 前記形状比較・分類部において前記欠陥候補のSEM画像を欠陥発生要因ごとに分類する欠陥発生要因分類手段を更に備えたことを特徴とする請求項1に記載の欠陥検査装置。
- 前記形状比較・分類部において、前記欠陥候補のSEM画像のパターンの形状と前記比較用形状との形状の乖離量を算出し,前記比較用形状に加えられた変形の情報と,前記形状の乖離量の情報の少なくとも何れか一つを用いて前記SEM画像の中から欠陥の画像を抽出することを特徴とする請求項1記載の欠陥検査装置。
- 回路パターンが形成された半導体ウェーハ上の前記欠陥を含む検査領域のSEM画像を取得し、
該取得した検査領域のSEM画像を参照画像と比較して前記半導体ウェハ上の所望の検査領域に存在する欠陥候補のSEM画像を分類し、
該分類した結果を出力する、半導体ウェーハ上の欠陥を検査する方法であって、
前記欠陥候補のSEM画像を分類する工程において、
前記検査領域内の回路パターンに対応する設計データを用いて該回路パターンの形状を複数の形状変形ルールにより変形させて前記検査領域のSEM画像に対応する複数の比較用形状を作成し該作成した複数の比較用形状の中から前記検査領域のSEM画像における回路パターンの検査形状と類似した形状を比較用形状として選択し、
該選択した比較用形状と前記検査領域のSEM画像における回路パターンの検査形状との情報を用いて前記欠陥候補のSEM画像を分類し、
前記比較用形状を選択する工程において、前記複数の形状変形ルールは欠陥発生要因とリンクしていることを特徴とする欠陥検査方法。 - 前記比較形状を選択する工程において、前記回路パターンの形状を変形させることを、設計データに対してパターン幅の太り又は細り、パターン形状全体に対する等方的あるいは特定方向の拡大又は縮小、またはコーナ部における丸み付けの何れかを含んで行うことを特徴とする請求項8記載の欠陥検査方法。
- 前記比較形状を選択する工程において、前記回路パターンの形状を変形させる変形量の範囲をGUIの画面上で入力することを特徴とする請求項8記載の欠陥検査方法。
- 前記比較形状を選択する工程において、前記回路パターンの形状を変形させることを、露光シミュレーションを用いて行うことを特徴とする請求項8記載の欠陥検査方法。
- 前記比較形状を選択する工程において、前記回路パターンに対応する設計データに対してパターン幅の変動、画像の拡大縮小の変動、パターンの長さの変動、パターンのコーナーの曲率の変動および平滑化処理の変動を盛り込んで前記複数の比較用形状を作成することを特徴とする請求項8記載の欠陥検査方法。
- 前記欠陥候補のSEM画像を分類する工程において、前記欠陥候補のSEM画像を欠陥発生要因ごとに分類することを特徴とする請求項8記載の欠陥検査方法。
- 前記欠陥候補のSEM画像を分類する工程において、前記欠陥候補のSEM画像における回路パターンの形状と前記比較用形状との形状の乖離量を算出し,前記比較用形状に加えられた変形の情報と,前記形状の乖離量の情報の少なくとも何れか一つを用いて前記SEM画像を分類することを特徴とする請求項8記載の欠陥検査方法。
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