JP5593399B2

JP5593399B2 - 計測装置

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Publication number: JP5593399B2
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Inventors: 和夫高橋; 孝広神宮
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Description

本発明は、被検査物の表面状態を得るための表面形状計測装置、計測方法、被検査物上の欠陥を検査する検査装置，検査方法に関するものである。

例えば、半導体デバイスの製造工程で半導体ウェハ表面の表面粗さを計測する計測装置、計測方法、欠陥等を検査する検査装置、及び検査方法に関するものである。

半導体デバイスの製造工程では、ベアウェハにパターンを転写し、エッチングで削ることによって回路を形成してゆく。回路を形成していく様々な半導体デバイスの製造工程において、ウェハ表面に付着した異物や欠陥などは歩留まりを低下させる大きな要因となっている。

ウェハ表面に付着した異物や欠陥は各製造工程において管理されており、ベアウェハ表面に付着している異物やウェハ表面に存在する欠陥などを高感度、及び、高スループットで検出するのが表面検査装置である。また上記表面検査装置において、被測定対象の表面状態（例えば、表面粗さ）はフォトリソ工程の性能を左右する大きな要素であり、上記表面検査においても検出感度に関わる重要なものであるので、計測の必要性が高い。

これら、欠陥検査、表面状態を計測する従来例としては、特許文献１乃至７が挙げられる。

特開昭６３−１４３８３０号公報特開２００４−０６１４４７号公報特開平０７−２４３９７７号公報特開２００３−００７６８１号公報米国特許第７２８６２１８号公報米国特許第５４２８４４２号公報米国特許第７７５５７５１号公報

従来、表面状態の計測については、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）等の装置により行われていたが、高分解能，高感度なセンサを低速，高分解能で、１対１でスキャンする方式のため、点での測定によることから測定時間が膨大となり、被測定対象の一部または、小数サンプルに留まっていた。つまり、従来技術では、基板の比較的広い範囲の表面状態を高速・高精度に得る点については配慮がなされていなかった。

一方、欠陥検査という面では、従来技術では、被検査体からの散乱光の大きさに応じて検査閾値を設定するが、被検査体全面で同一の値を設定するのが一般的であった。しかしながら実際の被検査体表面の状態は一様で無く、被検査体全面で一様の検査閾値では、表面の粗さ，表面状態，結晶方位から発生するノイズの最も大きい領域の制約を受け、ノイズの小さい領域の検出感度を下げる場合も考えられる。この点に対する配慮が従来技術ではなされていなかった。

本発明は、従来技術では着目されていなかった検出信号の間隔に着目することを特徴とする。

本発明は、例えばウェハ上の異物，欠陥を検査する方法の1つである被検査体からの散乱光信号処理を、従来の強度のみに対し、高速サンプリングデバイス使用により検出間隔，検出頻度を加えることにより、３次元データとする。

本発明は、例えばこの３次元データをもとに設定領域毎に３次元マップを作成し解析結果よりウェハ表面状態を推定し物理量として処理，解析することにより被検査体表面の粗さを計測するものである。

本発明は、例えば上記３次元データを被測定対象の領域毎に作成し、３次元データ上に閾値を設けることと、領域毎に上記３次元閾値を設定することにより、欠陥，異物付着を検出する性能を向上させる方式である。

本発明は、例えば、空間的に独立した複数の検出器を設け、検出信号を同時に３次元的判定処理することにより、被検査体表面の方位性特徴をもつ欠陥の検出・解析に対応する。

本発明は以下の効果を奏する。なお、以下の効果はそれぞれ独立して奏される場合もあれば、同時に奏される場合もある。

（１）本発明によれば、従来よりも詳細な基板表面の状態を得ることができる。

（２）本発明によれば、従来よりも精度の高い欠陥検査を行うことが可能となる。

より具体的には、本発明は以下の効果を奏すると表現することができる。

（３）本発明によれば、表面の粗さ計測は、従来の点による低速スキャンに対して、照明系で決定する照明光での高速スキャン測定となることから、表面の粗さ計測時間は、大幅に短縮され、計測サンプル数を増大することができ、半導体製造プロセスの向上に貢献することができる。

（４）従来、一様の検査閾値で、被検査体表面の粗さ，表面状態，結晶方位からなるノイズの制約を受け検出感度を下げていたものが、３次元的判定処理により、上記変動要因を場合分けでの対応とすることができることから検出感度の最大化を図ることが可能となる。

（５）また、空間的に独立した複数の検出器の、信号を同時に３次元的判定処理することにより、被検査体表面の方位性特徴をもつ欠陥の検出精度向上、方位性特徴解析・分類を効率良く行うことが可能となる。

実施例１の概略構成を示す図。実施例１の照明・検出光学系を示す図。実施例１の照明スポットを示す図。サンプリングを説明する図。粗さピッチ(小)，粗さ量（小）のときのサンプリング波形。粗さピッチ(小)，粗さ量（大）のときのサンプリング波形。粗さピッチ(大)，粗さ量（小）のときのサンプリング波形。粗さピッチ(大)，粗さ量（大）のときのサンプリング波形。欠陥を含む場合のサンプリング波形。粗さピッチ(小)，粗さ量（小）のときの３Ｄグラフパターン。粗さピッチ(小)，粗さ量（大）のときの３Ｄグラフパターン。粗さピッチ(大)，粗さ量（小）のときの３Ｄグラフパターン。粗さピッチ(大)，粗さ量（大）のときの３Ｄグラフパターン。欠陥が存在せず、表面粗さ，システムノイズのみの場合における３Ｄグラフ。比較的小さい欠陥が存在する場合における３Ｄグラフ。比較的大きい欠陥が存在する場合における３Ｄグラフ。同一面上で被検査面の粗さピッチ，粗さ量が異なる場合を説明する図。実施例３を説明する図。検出器３０２の３Ｄグラフパターン。検出器３０３の３Ｄグラフパターン。実施例４を説明する図。実施例１での表明形状計測を説明する図。実施例１での３D解析機構１２１が行う表面解析のフロー。実施例５を説明する図。

以下、図面を用いて、本発明の実施の形態を説明するが、本発明の装置及び方法は、各図面に示された構成に限定されるものではなく、その技術思想の範囲内で種々変形可能である。

図１に、本実施例の検査装置の実施例を示す。

被検査物体である半導体ウェハ１００はチャック１０１に真空吸着されており、このチャック１０１は、回転ステージ１０３と並進ステージ１０４から成る被検査物体移動ステージ１０２，Ｚステージ１０５上に搭載されている。回転ステージ１０３にて回転移動θを、並進ステージ１０４にて並進移動Ｒを行う。

図２は半導体ウェハ１００の上方に配置されている照明・検出光学系１１０を示す側面図である。図３は半導体ウェハ１００上に形成される照明スポットを説明する図である。

照明光の光源２００にはレーザ光源を用いる。光源２００から出た照射ビーム２０１はエキスパンダ２０９，照射レンズ２０２に入射し、予め定められた大きさの照明スポット２０３を形成する。照明光は例えばＰ偏光であり、被検査物体である半導体ウェハ１００の表面に、概略、結晶Ｓｉに対するブリュースター角で斜入射するように構成されている。このため照明スポット２０３は、図３平面図のように概略楕円形状をしており、照度が照明スポット中心部のｅの２乗分の１（ｅは自然対数の底）に低下する輪郭線の内部を、ここであらためて照明スポット２０３と定義することにする。

この照明スポット２０３の長軸方向の幅２０４をｄ１，短軸方向の幅２０５をｄ２とする。照明スポット２０３は、図３の点線の矢印で示すようにθ走査２０８させる。

被検査物体移動ステージ１０２は、回転移動θと並進移動Ｒを時間と共に組合せて変化させることで、相対的に照明スポット２０３を半導体ウェハ１００の概略全表面上で螺旋状に走査させる。

集光レンズ２１０は、レーリー散乱に従うような微小な異物に対して効率良くその散乱光を捕捉できるよう低い仰角で散乱光を集光できる構成にしてある。この構成において、異物・欠陥２０６からの散乱光は、集光レンズ２１０を通過し、光検出器２０７で検出される。

光検出器２０７からは光散乱光信号が得られる。本実施例では光検出器２０７として高速光変換デバイスであるフォトダイオードを用いている。このフォトダイオードは、アバランシェフォトダイオードのような高速応答可能なデバイスの方が望ましいが、異物からの散乱光を高感度且つ、高速に検出できる光検出器であれば他の検出原理の光検出器であっても良い。

次に、本実施例における信号処理を説明する。前記光検出器２０７からの散乱光信号は増幅器１１１で増幅された後、Ａ／Ｄ変換器１１２で予め定められたサンプリング間隔ΔＴ２２０毎にサンプリングされ、デジタルデータに変換される。前記サンプリング間隔ΔＴは図４に示す信号波形を十分な時間分解能でサンプリングできるように決める。例えば、図４における最小信号波形幅である最外周部での半値幅をΔＳｏｕｔ２２１とすると、ΔＴ＝ΔＳｏｕｔ÷１０とする。このサンプリングにより、図４に示す信号波形に対応する時系列デジタルデータ群が得られる。

Ａ／Ｄ変換器１１２からのデジタルデータに対して、デジタルフィルタリングの一例として可変フィルタ１１４処理を行い、前記低周波数成分のみのデータを作成して、前記Ａ／Ｄ変換器１１２からのデータから減算器１１５にて減算して、異物・欠陥の大きさに対応する散乱光の強度のみの情報となる。

可変フィルタ１１４処理の周波数帯域は、被検査物体移動ステージの回転数，前記座標検出手段から得られる走査方向の座標位置，照明スポットの大きさの情報を基に、演算器１１６にて制御される。この演算器の算出パラメータは検査座標検出機構１０６と上位ＣＰＵ１０７からの情報に基づくものである。

前記データ処理の結果として得られた散乱光強度値は、異物・欠陥判定機構１０８で、予め定められた検出しきい値（この点については後述する）と比較され、前記散乱光強度値が前記しきい値以上であれば、欠陥判定機構１０８は欠陥判定情報を発生する。

欠陥判定情報が発生すると、欠陥座標検出機構１０９は検査座標検出機構１０６からの情報に基づいて、検出された異物・欠陥の座標位置を算出する。

また、粒径算出機構１１７は前記散乱光強度値から、検出された異物・欠陥の大きさを算出する。

被検査物体移動ステージの回転数，照明スポットの大きさは、入力手段１１８を介して、ユーザーにて設定し、検査装置内にて演算する。

この入力手段１１８としては、キーボード又はマウス等のポインティングデバイスを用いてもよい。また、前述の必要な情報を記憶した独立したメモリを図示しないインターフェースを介して、検査装置へ入力してもよい。

次に、本実施例における表面状態の計測について説明する。

表面状態の計測に当たっては、まず、前述したＡ／Ｄ変換器１１２でサンプリング間隔ΔＴ２２０毎にサンプリングされた時系列デジタルデータ群を、測定データメモリー１２０内に保存する。測定データメモリー１２０内には、この時系列デジタルデータ群がサンプリング間隔クロック（検出間隔）毎に被検査面の座標も併せてアドレッシングして保存されている。

次に、この時系列デジタルデータ群の、信号強度，信号強度を検出する間隔（検出間隔），信号強度を検出する頻度（検出頻度）をもとに図５のデータを３Ｄ解析機構１２１にて作成する。これは、例えば、本実施例では、サンプリング結果を、信号強度，検出間隔、及び検出頻度に基づいて三次元化し、前記三次元化結果を用いて前記基板の表面の形状を得ると表現することができる。

より詳細に説明する。本実施例では図２２に示すように、時系列デジタルデータ群１５０１を、計測する対象毎にパラメータ１５０２を設けて、このパラメータ１５０２に基づいて三次元計測結果１５０３のように表面の形状を分類するものである。さらに、本実施例では、この分類結果では自ずと表面形状が分類されたことになるので、信号強度，検出間隔、及び検出頻度についてそれぞれ第１の閾値１５０４、第２の閾値１５０５、第３の閾値１５０６を設けて、精度の高い検査が行うものである。なお、これは、図１において３Ｄ解析機構１２１と欠陥判定機構１０８とが信号線１２４によって接続されていることによって表現されている。

つまり、本実施例は、基板表面の種々の形状はその種類（例えば、表面粗さ、システムノイズ、表面特徴形状（エピタキシャル成長ウェハにおける特徴的なステップ形状）、欠陥）に応じて、信号強度、信号強度を検出する間隔、及び信号強度を検出する頻度の側面において、それぞれ特徴的な振る舞いをするであろうから、この特徴的な振る舞いを捕捉すれば詳細な表面の解析ができるであろうし、この解析結果は欠陥検査にも応用できるであろうとの考えに基づくものである。

なお、図２３では単純に基準以上か否か、基準以下か否かという判断を行ったら、基板表面の形状は同じ種類であっても、検出される信号にはある程度のばらつきが出る場合もある。そこで、基準にはある程度広がりも持たせても良い。つまり、信号強度、検出間隔、検出頻度がある範囲内か否か、範囲外が否かという判断を行っても良い。

次に、３Ｄ解析機構１２１が行う表面解析のフローを図２３を用いて説明する。本実施例では、まず信号強度に着目し、時系列デジタルデータ群１５０１から信号強度が基準以下のものを抽出する（ｓｔｅｐ１６０１）。ｓｔｅｐ１６０１において、基準以下と判断された信号強度はさらにその検出間隔に着目される。そして、検出間隔が基準以下であれば表面の粗さと、基準より大きければシステムノイズと判断される（ｓｔｅｐ１６０２）。

一方、ｓｔｅｐ１６０１において基準より大きいと判断された検出信号は、次に、その検出間隔に着目して判断される。検出間隔が基準より小さければ、その信号はある欠陥１であると判断されるし、基準以上であれば後述のｓｔｅｐ１６０４へ進む（ｓｔｅｐ１６０２）。検出間隔が基準以上であった検出信号は、さらに検出頻度が基準以上か否か判断される。検出頻度が基準以上であれば、それはある表面特徴形状１であると判断されるし、基準より小さければ、それは欠陥１以外の欠陥２、又は表面特徴形状１以外の表面特徴形状２であると判断される。

以降は、より具体的なケースを用いて本実施例を説明する。半導体ウェハ１００の表面の状態は、その粗さのピッチ、粗さ量（粒径）、に応じて、図５乃至図８のように分けられ、得られる３次元データは、図５−図８に対応して図１０−図１３のようなパターンとして現れる。ここで、被検査面の粗さピッチ，粗さ量の基準値としては、例えば、半導体製造プロセス世代３２ｎｍノードにて、ＲＭＳ粗さ０.１００ppmとして表される。

図５のように被検査面の粗さピッチ(小)，粗さ量（粒径）（小）のときは、図１０のようなパターンとなる。

図６のように被検査面の粗さピッチ(小)，粗さ量（大）のとき、図１１のようなパターンとなる。

図７のように被検査面の粗さピッチ(大)，粗さ量（小）のとき、図１２のようなパターンとなる。

図８のように被検査面の粗さピッチ(大)，粗さ量（大）のとき、図１３のようなパターンとなる。

まず表面粗さの判定について説明する。図５−図８のようなパターンを予めＡＦＭなどの別の測定機を用いて、物理量（表面粗さ情報）を計測する。本実施例では表面粗さ判定機構１２３がこの表面粗さ情報を記憶している。次に、図５−図８のようなパターンを本実施例の検査装置で測定し、図１０−図１３のような３次元データを採取する。

表面粗さ判定機構１２３には、本実施例での測定結果と別測定機での物理量をリンクさせるための変換テーブルも記憶されており、任意の被測定物測定時、測定中に得られる３次元データを、登録されたテーブル１２２と参照し、表面粗さを結果として出力できるようになっている。言い換えるなら、例えば本実施例では、原子間力顕微鏡による表面粗さの測定結果に相当するデータを用いて前記表面粗さを算出すると表現することができる。なお、表面粗さを得るに当たっては、前述したサンプリング間隔ΔTは予想される表面粗さの間隔よりも狭い、望ましくは十分狭い方が良い。これは、サンプリングの周波数は予想される表面の凹凸の周波数よりも高い方が良いとも表現することができる。

なお、図５−図８に示すデータから、表面粗さに関するデータか否かを判断する場合、表面粗さに関するデータとシステムノイズに関するデータとを切り分ける場合は、上記のＡＦＭ等により測定された表面粗さ情報は必ずしも必要ではない。

図１０−図１３に示すデータの３つの軸にそれぞれ第１の閾値，第２の閾値，第３の閾値を設けることで、表面粗さに関するデータとシステムノイズに関するデータとの判定，表面粗さのピッチ，粗さの判定を行うことが可能である。

もちろん、上記のＡＦＭ等により測定された表面粗さ情報に関する情報があればより実際の粗さ情報がある訳であるからより高精度な判定を行うことができる。

次に欠陥の検出について説明する。

図９のような検出信号は、欠陥の有無，欠陥の大きさによって、図１４−図１６の３次元データのようなパターンとなる。欠陥が存在せず、表面粗さ，システムノイズのみの場合、図１４のようなパターンとなる。比較的小さい欠陥が存在する場合、図１５のようなパターンとなる。比較的大きい欠陥が存在する場合は、図１６のようなパターンとなる。

このように、欠陥サイズの大きさにより、３次元データ上のマッピングが異なる。また、表面粗さ，システムノイズとも、３次元データ上で分別可能となる。このような３次元データのそれぞれの軸に対して第４の閾値，第５の閾値，第６の閾値をそれぞれ設けることで表面粗さ，システムノイズ，欠陥の有無の判定，欠陥の大小の判定が可能となる。

言い換えるなら、例えば本実施例では、前述した三次元化結果を用いて表面粗さの有無，システムノイズの有無，欠陥の有無の少なくとも１つを判定すると表現することができる。このようにすることで従来の検査方式に対して優れた欠陥の検出が可能となる。なお、上記の第１−第６までの閾値は本実施例の検査装置内で任意に設定，変更が可能である。

次に実施例２について説明する。装置構成は実施例１と概略同じである。実施例１と同様の部分は省略し、実施例１と異なる部分を主に説明する。エピタキシャルウェハ７００（その他には再生ウェハが考えられる）においては、図１７のように、同一面上で被検査面の粗さピッチ，粗さ量が異なることがある。

大部分の面積では、図５の状態２５０に対し、放射上及び内外周にて面分布が異なる。放射上部分が、図６の状態２５１であったり、内周部分が、図８の状態２５２であったりする。このような被検査面に対応するため、本実施例２ではエピタキシャルウェハ７００面上の異なる領域毎に、前述した第１−第６までの閾値を設定，変更する。

異なる領域か否かの判断は、被検査物体移動ステージの回転数，前記座標検出手段から得られる走査方向の座標位置，照明スポットの大きさの情報を基に、演算器１１６にて計算すれば良い。言い換えるなら、本実施例は例えば基板の領域に応じて、検査条件を変えると表現することができる。

また、より高精度な検査を求めるのであれば、エピタキシャルウェハ７００面上の異なる領域毎に、上述したＡＦＭ等により測定された表面粗さ情報及び変換テーブルを備えていれば良い。これにより、エピタキシャルウェハ，再生ウェハ等面状態分布が一様でない被検査物に対しても、高精度欠陥検出が可能となる。

次に実施例３について図１８−図２０を用いて説明する。欠陥からの散乱光の分布は、その欠陥の形状等に依存して、空間的に配置した検出器毎に異なって現れる。例えば、方位性欠陥３００に対し、照明光３０１が図１８のような方向から照射された場合、方位性欠陥３００の直上に配置された検出器３０２，方位性欠陥３００の長辺方向に配置された検出器３０３での３次元データは、図１９，図２０のようになる。

図１９が検出器３０２のパターン、図２０が検出器３０３のパターンとなり、このパターンの特徴を予め登録しておき、測定の際に参照することにより、検出された欠陥の方位性，形状の弁別をより高精度で行うことができる。

次に実施例４について説明する。実施例４ではより高精度に検査物体の表面粗さの粒径を得るものである。ＡＦＭ等により計測された表面粗さの粒径と散乱光の強度との間には相関がある。これに着目し、本実施例４では、複数の光検出器の強度比のデータと、ＡＦＭの粒径データ（表面粗さの粒径を計測できる分解能が光学式検査装置よりも高い方式のデータならＡＦＭでなくても良い）または光学的シミュレーションにより得られた強度比のデータとから被検査物体の粒径を得る。これにより、より高精度で微小な粒径を得ることが可能となる。

図２１は本実施例４を説明する図である。本実施例４では、半導体ウェハ１００に対して斜方から照明光２０００を照明する。半導体ウェハ１００からの散乱光は、高速応答が可能な光検出器２００１−２００５によって検出される。ここで、光検出器２００１−２００５はそれぞれウェハに対して異なる仰角，方位角に配置されている。光検出器２００１−２００５の検出結果は処理部２００６に送られる。

処理部２００６では、実施例１に開示される方法により、光検出器２００１−２００５毎に信号輝度，検出間隔、及び検出頻度に基づいた三次元化を行い、３次元データを得る。この際、処理部２００６は三次元化に並行して光検出器２００１−２００５の検出結果の強度比を算出する。これにより、半導体ウェハ１００の立体的な強度比を得ることができる。

記憶部２００７には以下のものの少なくとも１つが格納されている。
（１）ＡＦＭによる粒径のデータとその粒径のデータに対応した検出器の理想的な強度比
（２）光学的シミュレーションにより得られたある粒径に対応する検出器の理想的な強度比

処理部２００６では、記憶部２００７から上述した（１），（２）のデータの少なくとも１つを読み出し、検出結果の強度比を表面粗さの粒径に換算する。さらに、本実施例４では、半導体ウェハ１００が全面走査され、上述した換算がされることにより、半導体ウェハ１００全面の表面粗さの粒径が得られる。そして、処理部２００６では換算した粒径を用いて３次元データから表面粗さのデータを判定し、欠陥，システムノイズの判定も行う。これにより、より微小な表面粗さの計測，欠陥判定が可能となる。

次に実施例５について図２４を用いて説明する。実施例５では実施例１とは異なる部分について主に説明する。実施例５では、半導体ウェハ１００を照明する照明光がパルス照明光である点で実施例１と異なる。そして、実施例５ではパルス照明光の光路に、パルス照明光を分岐する分岐部２２０１と、分岐された光を電気信号へ変換する光電変換部２２０１と、を有する。ここで、光電変換部２２０１は、パルス照明光が照明されている間のみ電気信号を生成するので、この電気信号はパルス信号となる。さらに、実施例５は、Ａ／Ｄ変換器１１２がゲート回路等のスイッチング部となっており、Ａ／Ｄ変換器１１２は光電変換部２２０１からの電気信号によってスイッチングを行う点で実施例１と異なる。つまり、実施例１でのサンプリング間隔ΔTはＡ／Ｄ変換器１１２に依存していたのに対して、実施例５でのサンプリング間隔Δはパルス照明光の発光間隔に依存することとなる。よって、表面粗さを得るに当たっては、本実施例でのパルス照明光の発光間隔は予想される表面粗さの間隔よりも狭い、望ましくは十分狭い方が良い。これは、パルス照明光の発光間隔は予想される表面の凹凸の周波数よりも高い方が良いと表現することもできる。

このようにすることで、サンプリングは半導体ウェハ１００にパルス照明光が照明されている間のみ行われることになるので、背景ノイズの影響を低減し、高感度な表面形状解析、及び検査を行うことが可能となる。なお、パルス照明光の発光時刻と光電変換部２２０１が電気信号を発生する時刻は必ずしも一致しない場合もあるし、パルス照明光の発光時間と光電変換部２２０１が生成した電気信号の時間間隔は必ずしも一致しない場合も考えられる。本実施例ではこのような時間的なずれを補正するための補正信号を生成する補正信号生成部２２０３を設けても良い。

１００半導体ウェハ
１０１チャック
１０２被検査物体移動ステージ
１０３回転ステージ
１０４並進ステージ
１０５Ｚステージ
１０６検査座標検出機構
１０７上位ＣＰＵ
１０８異物・欠陥判定機構
１０９異物・欠陥座標検出機構
１１０照明・検出光学系
１１１増幅器
１１２Ａ／Ｄ変換器
１１４可変フィルタ
１１５減算器
１１６演算器
１１７粒径算出機構
１１８入力手段
１２０測定データメモリー
１２１３Ｄ解析機構
１２２テーブル
１２３表面粗さ判定機構
２００光源
２０１照射ビーム
２０２照射レンズ
２０３照明スポット
２０４長軸方向の幅
２０５短軸方向の幅
２０６異物・欠陥
２０７光検出器
２０８ θ走査
２０９エキスパンダ
２１０集光レンズ
２２０サンプリング間隔ΔＴ
２２１ ΔＳｏｕｔ
２５０図５の状態
２５１図６の状態
２５２図８の状態
３００方位性欠陥
３０１照明光
３０２，３０３検出器

Claims

基板に光を照射する照射部と、
前記基板からの光を検出する検出部と、
前記検出部の検出結果を特定の周波数でサンプリングするサンプリング部と、
処理部と、を有し、
前記処理部は、前記サンプリング部によるサンプリング結果を前記検出結果の信号強度、検出間隔、及び検出頻度に基づいて三次元化し、前記三次元化結果を用いて前記基板の表面の形状を得ることを特徴とする計測装置。
請求項１に記載の計測装置において、
前記処理部は、前記三次元化結果を用いて表面粗さの有無、システムノイズの有無、欠陥の有無の少なくとも１つを判定することを特徴とする計測装置。
請求項１に記載の計測装置において、
原子間力顕微鏡による表面粗さの測定結果を用いて前記表面粗さを算出することを特徴とする計測装置。
請求項１に記載の計測装置において、
前記処理部は、前記基板の領域に応じて、計測条件を変えることを特徴とする計測装置。