JP6195253B2 - 検査装置、検査方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、検査装置、検査方法、及びプログラムに関する。

半導体デバイス製造工程において、マスク検査装置にはダイツーダイ（Ｄｉｅ Ｔｏ Ｄｉｅ）検査と、ダイツーデータベース（Ｄｉｅ Ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ）検査とがある。ダイツーダイ検査では、２つの撮像画像を比較することで、パターンの欠陥を検査している。ダイツーデータベース検査では。マスクの設計データに応じたデータベース（ＤＢ）画像から、参照画像を生成している。そして、参照画像と撮像画像とを比較することで、パターン検査を行っている。

ＤＢ画像は通常、パターンの有無に応じた２値化画像（バイナリ画像）となっている。したがって、ＤＢ画像から参照画像を生成するために、点像分布関数（Ｐｏｉｎｔ Ｓｐｒｅａｄ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ：ＰＳＦ）が用いられている（非特許文献１）。非特許文献１の３．２．１ 参照画像生成システムには、パターンエッジのプロファイル合わせ込み補正を施す必要がある、との記載がある。しかしながら、非特許文献１では、パターンエッジのプロファイル合わせ込み補正について、具体的に記載されていない。

「先端半導体デバイスの製造を支えるマスク欠陥検査装置技術」 東芝レビュー ２８〜３２頁 Ｖｏｌ．６７ Ｎｏ．４（２０１２） 「低解像度QRコード認識のための複数フレーム超解像」 ＶｉＥＷ２０１１ ビジョン技術の実利用ワークショップ ３３０〜３３５頁

また、非特許文献２には、マスク検査装置と異なる技術分野であるＱＲコード（登録商標）認識において、ＰＳＦを推定する方法が開示されている。非特許文献２では、エッジ付近の画素値の変化をシグモイド関数で近似している。そして、シグモイド関数を微分することで、１次元ＰＳＦを算出している。１次元ＰＳＦを利用し、等方性を仮定して、２次元ＰＳＦを求めている。しかしながら、非特許文献２は、ＱＲコード認識に関するものであり、半導体などのパターン検査に関するものでない。

本発明は、このような事情を背景としてなされたものであり、ＤＢ画像から適切に参照画像を生成することができる検査装置、検査方法、及びプログラムを提供することを目的とするものである。

本実施形態の第１の態様にかかる検査装置は、パターンが設けられた試料を照明する照明光を発生する照明光源と、前記照明光源からの照明光によって照明された前記試料を撮像する撮像部と、前記撮像部で撮像された撮像画像に基づいて、前記試料を検査する処理装置と、を備え、前記処理装置が、撮像画像に基づいて、前記パターンのエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を求める近似部と、前記シグモイド関数に基づいて、点像分布関数を算出するＰＳＦ算出部と、前記試料の設計データに応じたデータベース画像に、前記点像分布関数を畳み込むことによって、参照画像を生成する参照画像生成部と、前記参照画像と前記撮像画像とを比較する比較部と、を備えているものである。これにより、ＤＢ画像から適切に参照画像を生成することができる

上記の検査装置において、前記シグモイド関数の導関数を用いて、前記点像分布関数を算出するようにしてもよい。これにより、簡便な処理で参照画像を生成することができる。

上記の検査装置において、前記処理装置が、前記参照画像のエッジ部のプロファイルをシグモイド関数で近似し、前記参照画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を、前記撮像画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数に近づけるよう、前記シグモイド関数を調整し、調整された前記シグモイド関数に基づいて得られた点像分布関数によって、前記参照画像を生成するようにしてもよい。こうすることで、より適切に参照画像を生成することができる。

上記の検査装置において、前記処理装置が、異なる向きの前記エッジ部のプロファイルをそれぞれ前記シグモイド関数で近似し、複数の前記シグモイド関数に応じて、非対称な形状の前記点像分布関数を算出するようにしてもよい。こうすることで、より適切に参照画像を生成することができる。

本実施形態の第２の態様にかかる検査方法は、パターンが設けられた試料を照明する照明光を発生する照明光源と、前記照明光源からの照明光によって照明された前記試料を撮像する撮像部と、を用いて、前記試料を検査する検査方法であって、前記撮像部が撮像した撮像画像に基づいて、前記パターンのエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を求めるステップと、前記シグモイド関数に基づいて、点像分布関数を算出するステップと、前記試料の設計データに応じたデータベース画像に、前記点像分布関数を畳み込むことによって、参照画像を生成するステップと、前記参照画像と前記撮像画像とを比較するステップと、を備えているものである。これにより、ＤＢ画像から適切に参照画像を生成することができる

上記の検査方法において、前記シグモイド関数の導関数を用いて、前記点像分布関数を算出するようにしてもよい。これにより、簡便な処理で参照画像を生成することができる。

上記の検査方法において、前記参照画像のエッジ部のプロファイルをシグモイド関数で近似し、前記参照画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を、前記撮像画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数に近づけるよう、前記シグモイド関数を調整し、調整された前記シグモイド関数に基づいて得られた点像分布関数によって、前記参照画像を生成するようにしてもよい。こうすることで、より適切に参照画像を生成することができる。

上記の検査装置において、異なる向きの前記エッジ部のプロファイルをそれぞれ前記シグモイド関数で近似し、複数の前記シグモイド関数に応じて、非対称な形状の前記点像分布関数を算出するようにしてもよい。こうすることで、より適切に参照画像を生成することができる。

本実施形態の第３の態様にかかるプログラムは、パターンが設けられた試料を照明する照明光を発生する照明光源と、前記照明光源からの照明光によって照明された前記試料を撮像する撮像部と、を用いて、前記試料を検査する検査方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記検査方法が、前記撮像部が撮像した撮像画像に基づいて、前記パターンのエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を求めるステップと、前記シグモイド関数に基づいて、点像分布関数を算出するステップと、前記試料の設計データに応じたデータベース画像に、前記点像分布関数を畳み込むことによって、参照画像を生成するステップと、前記参照画像と前記撮像画像とを比較するステップと、を備えているものである。これにより、ＤＢ画像から適切に参照画像を生成することができる。

上記のプログラムにおいて、前記シグモイド関数の導関数を用いて、前記点像分布関数を算出するようにしてもよい。これにより、簡便な処理で参照画像を生成することができる。

上記のプログラムにおいて、前記参照画像のエッジ部のプロファイルをシグモイド関数で近似し、前記参照画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を、前記撮像画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数に近づけるよう、前記シグモイド関数を調整し、調整された前記シグモイド関数に基づいて得られた点像分布関数によって、前記参照画像を生成するようにしてもよい。こうすることで、より適切に参照画像を生成することができる。

上記のプログラムにおいて、異なる向きの前記エッジ部のプロファイルをそれぞれ前記シグモイド関数で近似し、複数の前記シグモイド関数に応じて、非対称な形状の前記点像分布関数を算出するようにしてもよい。こうすることで、より適切に参照画像を生成することができる。

本発明によれば、ＤＢ画像から適切に参照画像を生成することができる検査装置、検査方法、及びプログラムを提供することができる。

本実施形態にかかる検査装置の構成を示す図である。 検査装置に用いられる処理装置の構成を示すブロック図である。 ＤＢ画像を示す図である。 ＤＢ画像のプロファイルデータを示す図である。 撮像画像を示す図である。 撮像画像のプロファイルデータを示す図である。 エッジプロファイルを近似するシグモイド関数を示す図である。 シグモイド関数から得られた点像分布関数を示す図である。 点像分布関数を用いたコンボリューション処理を説明するための図である。 実施の形態２にかかる検査装置の処理装置の構成を示すブロック図である。 実施の形態２にかかる検査方法を示すフローチャートである。 撮像画像と参照画像のエッジプロファイルを近似したシグモイド関数を示す図である。 調整したシグモイド関数を示す図である。 パターンのエッジの向きを説明するための図である。 左右のエッジ部のプロファイルから求めた点像分布関数を示す図である。 非対称な点像分布関数を求める処理を説明するための図である。

以下、本実施の形態の具体的構成について図面を参照して説明する。以下の説明は、本発明の好適な実施の形態を示すものであって、本発明の範囲が以下の実施の形態に限定されるものではない。以下の説明において、同一の符号が付されたものは実質的に同様の内容を示している。

実施の形態１．
本実施の形態では、ダイツーデータベースにより検査を行う検査装置について説明する。本実施の形態にかかる検査装置の構成について、図１を用いて説明する。図１は、試料のパターン検査を行う検査装置１００の構成を示す図である。検査装置１００は、照明光源１１、ハーフミラー１２、レンズ１３、レンズ１４、検出器１５、及び書誌装置１６を備えている。

なお、検査対象となる試料２１は、パターン付きマスクなどである。例えば、試料２１は、フォトリソグラフィーに用いられるバイナリーマスクである。なお、検査対象となる試料２１は、パターン２２が形成されたものであればよい。

本実施の形態に係る検査装置１００は、試料２１を撮像した撮像画像に基づいて検査を行う検査装置である。具体的には、検査装置１００は、パターン２２を含む撮像画像を撮像し、撮像画像と参照画像とを比較する。検査装置１００は、ダイツーデータベース方式によりパターン検査を行う。すなわち、参照画像は、ＤＢ画像に基づいて生成されている。例えば、フォトマスクや半導体の設計データに基づくＤＢ画像が処理装置１６に格納されている。

照明光源１１は、試料２１を照明する照明光を発生する。照明光源１１からの照明光は、レンズ１３で集光されて、試料２１に入射する。レンズ１３は、試料２１のパターンが形成されたパターン面に照明光を集光する。これにより、試料２１が照明される。

試料２１を透過した透過光は、透明なステージ１７を透過して、レンズ１３に入射する。透過光は、レンズ１４を介して、検出器１５に入射する。レンズ１４は対物レンズであり、試料２１からの透過光を集光する。検出器１５は、複数の画素を備えたＣＣＤ（Charged Coupled Device)やＣＭＯＳカメラ(Complementary Metal Oxide Semiconductor)等のラインセンサや２次元アレイセンサである。検出器１５として、ＴＤＩ（Time Delay Integration）センサを用いることも可能である。レンズ１４は結像レンズであり、試料２１の像を検出器１５の受光面に結像する。したがって、検出器１５は、パターン２２が設けられた試料２１を撮像する撮像部となる。パターン２２の有無に応じて、照明光に対する透過率が異なる。例えば、フォトマスクの場合、パターン２２がある箇所では透過率が低くなり、ない箇所では透過率が低くなる。よって、パターン２２の有無に応じて、受光量が変化する。

試料２１は、ステージ１７の上に載置されている。ステージ１７は、ＸＹステージであり、試料２１をＸＹ方向に移動する。ステージ１７の移動座標は、処理装置１６に入力されている。そして、ステージ１７が試料２１を移動させている間、検出器１５が試料２１を撮像する。こうすることで、試料２１の全体、あるいは所望の領域の撮像画像を得ることができる。パターン２２の有無に応じて、照明光に対する透過率が異なる。よって、パターン２２の有無に応じて、輝度値、すなわち、検出信号の強度が大きく異なる。

検出器１５は、受光量に応じた検出信号を処理装置１６に出力する。これにより、撮像画像が処理装置１６に入力される。撮像画像の各画素には、受光量に応じた階調値が設定されている。処理装置１６は、検出信号に対して画像処理を行う。例えば、処理装置１６は、プロセッサ、及びメモリなどを備えたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）である。処理装置１６の構成について、図２を用いて説明する。図２は、処理装置１６の構成を示すブロック図である。

処理装置１６は、ＤＢ（データベース）画像記憶部６１、近似部６２、ＰＳＦ算出部６３、参照画像生成部６４、比較部６５を備えている。処理装置１６は、ダイツーデータベース方式で検査を行うため、ＤＢ画像から参照画像を生成する。そして、生成された参照画像を、撮像画像と比較することで、パターン検査を行う。以下、参照画像を生成するための処理を中心に説明する。

ＤＢ画像記憶部６１は、ＤＢ画像を記憶するハードディスクやメモリ等の記憶手段を有している。ＤＢ画像は、設計データに基づくデータベース画像である。例えば、ＤＢ画像は、GDS,OASISなどのリソグラフィー用のデータに基づく画像である。図３、図４にＤＢ画像とプロファイルデータの一例を示す。図３は、模式的なＤＢ画像３２を示す図であり、試料２１の一部分のＤＢ画像を示している。図４は、図３のＩＶ−ＩＶ断面におけるプロファイルデータを示す図である。ＤＢ画像４１は、パターン２２の有無に応じた２値化画像となっている。パターン２２がある箇所は第１の値（例えば、０）、パターンがない箇所は第２の値（例えば、１）となっている）。このように、ＤＢ画像には、画素毎に０又は１の値が設定されている。

近似部６２は、撮像画像から、パターン２２のエッジ部分のプロファイル（トーンカーブ）を近似したシグモイド関数を求める。具体的には、検出器１５によって、パターン２２のエッジを含む撮像画像を取得する。そして、この撮像画像によって、エッジプロファイルをシグモイド関数で近似する。図５は模式的な撮像画像を図である。図６はエッジ部のプロファイルデータを示す図である。図５は、図３に示される箇所と一致する箇所の撮像画像である。図６は、図５のＶＩ−ＶＩ断面におけるプロファイルデータを示す図である。ＩＶ−ＩＶ断面とＶＩ−ＶＩ断面は、試料２１の同じ個所となっている。

撮像画像３１は、検出器１５等の性能に応じた多階調画像となっている。ここでは、撮像画像３１は、０〜２５５の階調値を有している。すなわち、撮像画像３１の各画素には０〜２５５の階調値が設定されている。パターン２２がある部分では受光量が低いため、階調値が小さくなる。パターン２２がない部分では受光量が高いため、階調値が大きくなる。そして、パターン２２のエッジ部分では、パターン２２の内側から外側に向けて、階調値が徐々に高くなっていく。

ここで、パターン２２のエッジ部分のプロファイル形状は、検査装置１００の光学系等に依存する。例えば、検査装置１００の光学系により、撮像画像はぼけた画像となる。したがって、撮像画像との比較検査に用いられる参照画像をＤＢ画像３２から生成する場合、撮像画像と同程度のぼけを含ませる必要がある。そこで、処理装置１６は、ぼけの要因であるＰＳＦを求めている。具体的には、処理装置１６がパターン２２のエッジ部分のプロファイルをシグモイド関数で近似している。そして、処理装置１６は、シグモイド関数を微分することで、ＰＳＦを算出している。

図７にパターンエッジのプロファイルと、シグモイド関数５１を示す。シグモイド関数ｆ（ｘ）は、以下の式（１）で表すことができる。
ｆ（ｘ）＝１／（１＋ｅ^−ｗｘ） ・・・（１）

また、ハイパボリック（双曲線）タンジェントを用いて表されるシグモイド関数は以下の式（２）のようになる。
ｆ（ｘ）＝ｔａｎｈ（ｗｘ） ・・・（２）

シグモイド関数は、単調増加連続関数であり、１つの変曲点を持つ。シグモイド関数５１は、ｘ→∞でｆ（ｘ）＝１、ｘ→−∞でｆ（ｘ）＝０を漸近線に持つ。なお、上記の式（１）、式（２）においてｗはゲインである。ゲインｗが大きいほど、シグモイド曲線が急峻に立ち上がる。

そこで、近似部６２はｗの値を変えていき、エッジ部のプロファイルと最も近似するシグモイド関数５１を算出する。すなわち、近似部６１は、シグモイド関数とエッジ部のプロファイルとの誤差が最も小さくなるｗの値を求める。

ＰＳＦ算出部６３は、近似部６２で求めたシグモイド関数に基づいて、ＰＳＦ（点像分布関数）を算出する。シグモイド関数の導関数は、図８に示すような正規分布又はコーシー分布となる。例えば、ＰＳＦ算出部６３は、シグモイド関数ｆ（ｘ）の導関数をＰＳＦとしている。

上記の式（１）のシグモイド関数ｆ（ｘ）の導関数ｆ’（ｘ）は、以下の式（３）で得られる。
ｆ’（ｘ）＝（１−ｆ（ｘ））ｆ（ｘ） ・・・（３）

上記の式（２）のシグモイド関数ｆ（ｘ）の導関数ｆ’（ｘ）は、以下の式（４）で得られる。
ｆ’（ｘ）＝１−ｔａｎｈ^２（ｗｘ） ・・・（４）

より具体的には、近似部６２は、以下の式（５）に示すシグモイド関数により、撮像画像のエッジプロファイルを近似する。
ｆ（ｘ）＝Ｙ０＋Ａ／（１＋ｅ^{−ｗ（ｘ-ｘｃ）}） （５）

Ｙ０はパターン２２がある箇所の輝度、Ａはパターン２２がない箇所の輝度に対応する値となる。上記の通り、ｗは、エッジプロファイルの傾きに対応する値となる。ｘｃはエッジ端の位置を示す値となる。近似部６２は、Ｙ０，Ａ，ｗ、ｘｃの最適解を求めて、エッジプロファイルをシグモイド関数ｆ（ｘ）で近似する。そして、シグモイド関数ｆ（ｘ）の導関数ｆ‘（ｘ）によりＰＳＦを算出する。撮像画像の１か所又は複数個所のエッジにおいて、近似部６２は、エッジプロファイルを近似するシグモイド関数を求める。

このように、シグモイド関数ｆ（ｘ）の導関数ｆ’（ｘ）を用いることで、容易に点像分布関数を得ることができる。式（３）、及び（４）は、１次元関数であるため、等方性を考慮して、ＰＳＦ算出部６３は、２次元のＰＳＦを算出する。ＰＳＦ算出部６３は、図８に示す正規分布又はコーシー分布を２次元に展開する。このように、ＰＳＦ算出部６３はシグモイド関数に基づいて、ＰＳＦを算出している。

そして、参照画像生成部６４はＤＢ画像とＰＳＦとに基づいて、参照画像を生成する。具体的には、図９に示すように、参照画像生成部６４は、ＤＢ画像３２に対して、２次元のＰＳＦを畳み込むことで、参照画像３３を生成している。すなわち、参照画像生成部６４は、ＤＢ画像３２と、ＰＳＦとの畳み込み積分を行っている。このようにすることで、ＤＢ画像を適切にぼかすことができる。すなわち、検査装置１００の光学系でのボケと同程度のボケが生じた参照画像３３を、ＤＢ画像３２から生成することができる。試料２１の全体のＤＢ画像に対して、ＰＳＦを適用することで、試料２１の全体の参照画像を算出することができる。

比較部６５は、上記のようにして得られた参照画像３３と、撮像画像３１とを比較する。例えば、比較部６５は、参照画像３３と撮像画像３１との階調値の差分値を求め、差分値を閾値と比較する。比較部６５は、差分値と閾値との比較結果によって、パターン異常や欠陥等を検出する。すなわち、パターン異常が発生した箇所は異物が付着した箇所では、差分値が閾値よりも大きくなる。このようにして、比較部６５がパターン検査を行う。なお、比較部６５における処理は、従来と同様の処理を用いることができる。

本実施の形態では、処理装置１６が、撮像画像におけるパターンのエッジ部分のプロファイルを用いて、ＰＳＦを算出している。したがって、適切にＰＳＦを算出することができる。すなわち、実際に検査を行う検査装置１００により撮像された撮像画像を用いて、ＰＳＦを算出している。よって、検査装置１００の光学系でのボケを適切に再現することができる。よって、ＤＢ画像から参照画像を適切に算出することができるため、高感度の検査が可能となる。例えば、比較部６５において、欠陥検出のための閾値を厳しく設定することができる。

本実施の形態ではＰＳＦを用いてコンボリューション処理を行っている。具体的には、コンボリューションカーネルに、ＰＳＦを設定している。こうすることで、ＤＢ画像を適切にぼかすことができ、撮像画像に近づけることができる。撮像画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数に基づいて、ＰＳＦを算出しているため、容易にＰＳＦを算出することができる。また、本実施の形態の検査方法により、ぼかしの処理を効率よく、定量化することができる。よって、ＤＢ画像から適切に参照画像を算出することができ、検査感度を向上することができる。

実施の形態２．
本実施の形態にかかる検査方法について、図１０、図１１を用いて説明する。図１０は、処理装置１５の構成を示すブロック図である。図１１は本実施の形態に係る検査方法を示すフローチャートである。本実施の形態では、処理装置１６に調整部６６が追加されている。調整部６６がＰＳＦを用いて得られた参照画像のエッジプロファイルを、撮像画像のエッジプロファイルにより近づけるよう、参照画像のエッジプロファイルを調整している。したがって、調整部６６以外の構成、及び処理については、実施の形態１と同様である。また、図１０のＳ１１〜Ｓ１４、Ｓ１９は実施の形態１と同様であるため説明を省略する。検査装置１００の構成についても実施の形態１と同様である。

まず、検出器１５が撮像画像を取得する（Ｓ１１）。そして、近似部６２が撮像画像のエッジプロファイルをシグモイド関数で近似する（Ｓ１２）。ＰＳＦ算出部６３は、近似したシグモイド関数の導関数を用いて、ＰＳＦを算出する（Ｓ１３）。参照画像生成部６４は、ＤＢ画像にＰＳＦを畳み込むことで、参照画像を生成する（Ｓ１４）。ここまでの処理は実施の形態１と同様である。

次に、調整部６６が参照画像のエッジプロファイルをシグモイド関数で近似する（Ｓ１５）。参照画像のエッジプロファイルを近似するシグモイド関数は、撮像画像の場合と同様に式（５）で表すことができる。よって、調整部６６は、フィッティングにより、Ｙ０，Ａ，ｗ、ｘｃの最適解を求める。

次に、調整部６６は、参照画像のエッジプロファイルと撮像画像のエッジプロファイルを比較する（Ｓ１６）。図１２に示すように、シグモイド関数の導関数により参照画像を求める場合、撮像画像のエッジプロファイルを近似するシグモイド関数５１と、参照画像のエッジプロファイルを近似するシグモイド関数５１とに差が生じる。そのため、参照画像のエッジプロファイルを近似するシグモイド関数５２と、撮像画像のエッジプロファイルを近似するシグモイド関数５２を比較する。調整部６６は、２つのシグモイド関数のゲインの差を求める。参照画像でのシグモイド関数５２のｗ＝ｗｄとし、撮像画像のシグモイド関数５１のｗ＝ｗｔとすると、調整部６６は、ｗｔとｗｄの差を求める。

調整部６６は、ｗｄとｗｔとの差が一定値以下であるか否かを判定する（Ｓ１７）。差が一定値よりも大きい場合（Ｓ１７のＮＯ）、シグモイド関数５２のゲインｗｄを調整する（Ｓ１８）。参照画像のシグモイド関数５２が撮像画像のシグモイド関数５１に近づくように、調整部６６は、参照画像のシグモイド関数５２のゲインを増加又は減少させる。図１２では、撮像画像のシグモイド関数５１が参照画像のシグモイド関数５２よりも急峻に立ち上がっている。すなわち、ゲインｗｄがゲインｗｔよりも小さいため、調整部６６はゲインｗｄを増加させる。反対に、ゲインｗｄがゲインｗｔよりも大きい場合、調整部６６はゲインｗｄを減少させる。調整部６６は、ゲインｗｄがゲインｗｔと一致するように、ゲインｗｄを調整する。

調整部６６がゲインｗｄを調整したら、ステップＳ１３に戻る。すなわち、調整後のゲインｗｄを用いて、上記と同様の処理を行う。ＰＳＦ算出部６３が調整後のシグモイド関数に基づいて、ステップＳ１３〜ステップＳ１８を実行する。参照画像のシグモイド関数のゲインｗｄと撮像画像のシグモイド関数のゲインｗｔの差が一定値以下となる。換言すると、ゲインの差が一定値以下となるまで、ステップＳ１３〜ステップＳ１８の処理を繰り返す。このようにして、調整部６６がシグモイド関数のゲインを調整する。

そして、ゲインの差が一定値以下となったら（Ｓ１７のＹＥＳ）、図１３のように参照画像のシグモイド関数５２が撮像画像のシグモイド関数５１と略一致する。そして、比較部６５が比較検査を行う。比較部６５は、参照画像と撮像画像とを比較することで、欠陥等を検出する。

このようにすることで、ＤＢ画像から参照画像をより適切に求めることができる。すなわち、処理装置１６が撮像画像の１箇所のエッジ部のプロファイルから、ＰＳＦを求めている。そして、処理装置１６が、ＰＳＦをＤＢ画像に適用することで、試料２１の全体の参照画像を求めている。本実施の形態では、処理装置１６が、参照画像のエッジプロファイルと撮像画像のエッジプロファイルを比較して、シグモイド関数のゲインを調整している。したがって、ＰＳＦを用いて生成した参照画像のエッジプロファイルを、撮像画像のエッジプロファイルにより近づけることができる。ＤＢ画像から適切に参照画像を算出することができ、エッジ部の欠陥検出感度を向上することができる。

実施の形態３．
パターン２２が矩形とすると、１パターンに上下左右４つのエッジが存在する。ここで、図１４に示すように、パターン２２の上下左右のエッジをエッジ２３ａ〜２３ｄとする。本実施の形態では、エッジ２３ａ〜２３ｄの向きに応じて参照画像のエッジプロファイルを調整している。例えば、立ち上がりエッジと立ち下りとでプロファイルの特性が異なっていることがある。したがって、本実施の形態では、エッジの向きに応じてＰＳＦを変更している。

そのため、近似部６２は、上下左右のエッジ２３ａ〜２３ｄのエッジプロファイルをそれぞれシグモイド関数で近似する。これにより、４つのシグモイド関数が求められる。そして、ＰＳＦ算出部６３は、それぞれのシグモイド関数を用いて、ＰＳＦを算出する。これにより、４つのＰＳＦが算出される。上のエッジ２３ａのエッジプロファイルから求めたＰＳＦをＰＳＦ−ＴＯＰとし、下のエッジ２３ｂのエッジプロファイルから求めたＰＳＦをＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭとする。左のエッジ２３ｃのエッジプロファイルから求めたＰＳＦをＰＳＦ−Ｌとし、右のエッジ２３ｄのエッジプロファイルから求めたＰＳＦをＰＳＦ−Ｒとする。

ＰＳＦ−ＴＯＰ，ＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭ、ＰＳＦ−Ｌ、ＰＳＦ−Ｒは上記のように正規分布となる。ステージ１７の移動等により走査する場合、立ち下がりエッジと立ち上りエッジが存在する。例えば、左のエッジ２３ｃが立ち上がりエッジ、右のエッジ２３ｄが立下りエッジとなる。立ち上がりエッジと立ち下りエッジとで、エッジプロファイルが変わるため、図１５に示すように、ＰＳＦ−ＬとＰＳＦ−Ｒとが異なる形状の関数となる。

そこで、本実施の形態では、ＰＳＦ算出部６３は、非対称な形状のＰＳＦを生成している。図１６を用いて、非対称なＰＳＦの算出方法について説明する。図１６では、ＰＳＦが１１×１１画素の大きさのフィルタであるとしている。すなわち、ＰＳＦ−ＴＯＰ，ＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭ、ＰＳＦ−Ｌ、ＰＳＦ−Ｒのそれぞれにおいて、１１×１１画素の各画素に値が設定されている。

ここで、中心画素７１を中心として放射状に、１１×１１画素の領域４つの領域に分割する。そして、中心画素７１の上側の領域７０ａはＰＳＦ−ＴＯＰの値を用い、中心画素７１の下側の領域７０ｂはＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭの値を用いる。中心画素７１の左側の領域７０ｃはＰＳＦ−Ｌの値を用い、中心画素７１の右側の領域７０ｄはＰＳＦ−Ｒの値を用いる。

上側の領域７０ａと左側の領域７０ｃとの境界７２は、ＰＳＦ−ＴＯＰとＰＳＦ−Ｌの平均値と用いる。上側の領域７０ａと右側の領域７０ｄとの境界７３は、ＰＳＦ−ＴＯＰとＰＳＦ−Ｒの平均値と用いる。下側の領域７０ｂと左側の領域７０ｃとの境界７４は、ＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭとＰＳＦ−Ｌの平均値と用いる。下側の領域７０ｂと右側の領域７０ｄとの境界７５は、ＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭとＰＳＦ−Ｒの平均値と用いる。中心画素７１は、ＰＳＦ−ＴＯＰ，ＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭ、ＰＳＦ−Ｌ、ＰＳＦ−Ｒの共有値とする。

このようにすることで、中心画素７１に対して非対称なＰＳＦを算出することができる。そして、処理装置１６は、実施の形態1と同様に、ＤＢ画像に対して非対称なＰＳＦを畳み込む積分する。これにより、非対称なボケが生じる場合でも、より適切に参照画像を生成することができる。例えば、検出器１５としてＴＤＩセンサ等を用いた場合、走査方向に応じて、パターン２２には立ち上がりエッジと立下りエッジが存在する。立ち下がりエッジと立ち上がりエッジとで、エッジプロファイルが異なる場合でも、適切に参照画像を生成することができる。このように、本実施形態では、非対称性を考慮して、適切な点像分布関数を生成することができる。

このように、本実施形態では、近似部６２が、異なる向きの前記エッジ部のプロファイルをそれぞれシグモイド関数で近似している。そして、ＰＳＦ算出部６３が、複数のシグモイド関数に応じて、非対称な形状の点像分布関数を算出している。具体的には、４つのシグモイド関数からＰＳＦ−ＴＯＰ，ＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭ、ＰＳＦ−Ｌ、ＰＳＦ−Ｒをそれぞれ求める。ＰＳＦ−ＴＯＰ，ＰＳＦ−ＢＯＴＴＯＭ、ＰＳＦ−Ｌ、ＰＳＦ−Ｒから非対称な形状のＰＳＦを算出する。これにより、より適切にＰＳＦを求めることができるため、検査感度を向上することができる。

上記の説明では、４方向のエッジ２３ａ〜２３ｄについて、シグモイド関数を求めたが、シグモイド関数を求めるエッジの方向は上下左右の４方向に限定されるものではない。例えば、左右のエッジのみについて、シグモイド関数を求めてもよい。あるいは、上下のエッジのみについてシグモイド関数を求めてもよい。さらにパターンが斜め方向のエッジを有する場合、斜め方向のエッジについてもシグモイド関数を求めるようにしてもよい。もちろん、ＰＳＦのサイズは、１１×１１画素に限られるものではない。

なお、実施の形態１〜３の構成、及び処理は適宜組み合わせることができる。例えば、実施の形態２と実施の形態３の処理を組み合わせることも可能である。この場合、全ての向きのエッジに対してシグモイド関数が近似されるため、より適切にＰＳＦを求めることができる。

なお、上記の検査方法の処理の一部、又は全部は、コンピュータプログラムによって、実施されてもよい。すなわち、コンピュータがプログラムを実行することによって、上記の画像処理、及び欠陥検出処理が行われてもよい。また、コンピュータプログラムによって上記の検査方法を実現する場合、既存の検査装置の処理装置１６にプログラムをインストールするようにしてもよい。

以上、本発明の実施形態を説明したが、本発明はその目的と利点を損なうことのない適宜の変形を含み、更に、上記の実施形態よる限定は受けない。

１００ 検査装置
１１ 照明光源
１３ レンズ
１４ レンズ
１５ 検出器
１６ 処理装置
１７ ステージ
２１ 試料
２２ パターン
６１ ＤＢ画像記憶部
６２ 近似部
６３ ＰＳＦ算出部
６４ 参照画像生成部
６５ 比較部
６６ 調整部

Claims (9)

1. パターンが設けられた試料を照明する照明光を発生する照明光源と、
   前記照明光源からの照明光によって照明された前記試料を撮像する撮像部と、
   前記撮像部で撮像された撮像画像に基づいて、前記試料を検査する処理装置と、を備え、
   前記処理装置が、撮像画像に基づいて、前記パターンのエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を求める近似部と、
   前記シグモイド関数に基づいて、点像分布関数を算出するＰＳＦ算出部と、
   前記試料の設計データに応じたデータベース画像に、前記点像分布関数を畳み込むことによって、参照画像を生成する参照画像生成部と、
   前記参照画像と前記撮像画像とを比較する比較部と、を備え、
   前記処理装置が、
   前記参照画像のエッジ部のプロファイルをシグモイド関数で近似し、
   前記参照画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を、前記撮像画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数に近づけるよう、前記シグモイド関数を調整し、
   調整された前記シグモイド関数に基づいて得られた点像分布関数によって、前記参照画像を生成している検査装置。
2. 前記シグモイド関数の導関数を用いて、前記点像分布関数を算出している請求項１に記載の検査装置。
3. 前記処理装置が、
   異なる向きの前記エッジ部のプロファイルをそれぞれ前記シグモイド関数で近似し、
   前記ＰＳＦ算出部が、複数の前記シグモイド関数に応じて、非対称な形状の前記点像分布関数を算出している請求項１、又は２に記載の検査装置。
4. パターンが設けられた試料を照明する照明光を発生する照明光源と、
   前記照明光源からの照明光によって照明された前記試料を撮像する撮像部と、を用いて、前記試料を検査する検査方法であって、
   前記撮像部が撮像した撮像画像に基づいて、前記パターンのエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を求めるステップと、
   前記シグモイド関数に基づいて、点像分布関数を算出するステップと、
   前記試料の設計データに応じたデータベース画像に、前記点像分布関数を畳み込むことによって、参照画像を生成するステップと、
   前記参照画像と前記撮像画像とを比較するステップと、を備え、
   前記参照画像のエッジ部のプロファイルをシグモイド関数で近似し、
   前記参照画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を、前記撮像画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数に近づけるよう、前記シグモイド関数を調整し、
   調整された前記シグモイド関数に基づいて得られた点像分布関数によって、前記参照画像を生成している検査方法。
5. 前記シグモイド関数の導関数を用いて、前記点像分布関数を算出している請求項４に記載の検査方法。
6. 異なる向きの前記エッジ部のプロファイルをそれぞれ前記シグモイド関数で近似し、
   複数の前記シグモイド関数に応じて、非対称な形状の前記点像分布関数を算出している請求項４、又は５に記載の検査方法。
7. パターンが設けられた試料を照明する照明光を発生する照明光源と、
   前記照明光源からの照明光によって照明された前記試料を撮像する撮像部と、を用いて、前記試料を検査する検査方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
   前記検査方法が、
   前記撮像部が撮像した撮像画像に基づいて、前記パターンのエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を求めるステップと、
   前記シグモイド関数に基づいて、点像分布関数を算出するステップと、
   前記試料の設計データに応じたデータベース画像に、前記点像分布関数を畳み込むことによって、参照画像を生成するステップと、
   前記参照画像と前記撮像画像とを比較するステップと、を備え、
   前記参照画像のエッジ部のプロファイルをシグモイド関数で近似し、
   前記参照画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数を、前記撮像画像のエッジ部のプロファイルを近似したシグモイド関数に近づけるよう、前記シグモイド関数を調整し、
   調整された前記シグモイド関数に基づいて得られた点像分布関数によって、前記参照画像を生成している、プログラム。
8. 前記シグモイド関数の導関数を用いて、前記点像分布関数を算出している請求項７に記載のプログラム。
9. 異なる向きの前記エッジ部のプロファイルをそれぞれ前記シグモイド関数で近似し、
   複数の前記シグモイド関数に応じて、非対称な形状の前記点像分布関数を算出している請求項７、又は８に記載のプログラム。