JP6668199B2 - マスク検査方法 - Google Patents

Description

本発明による実施形態は、マスク検査方法に関する。

従来、マスク検査装置は、比較的高い解像度を有する光学系を用いてマスクの描画パターンを撮像し、それにより得られた高解像度画像を用いてマスクの欠陥検査を行っている。また、検出された欠陥の修正後、マスク検査装置は、同様に高解像度画像を取得してマスクの再検査を行っている。このような、高解像度検査は、比較的小さな欠陥を検出可能とする。

一方、マスク検査装置のフォトダイオードアレイの画素数は、所定値に決まっており、１度に取得可能な画像の画素数は光学系の解像度に依らず等しい。このため、高解像度光学系は、低解像度光学系よりも小さな範囲の領域しか撮像することができない。

特開平４−３２１０４７号公報

このように高解像度画像は、低解像度画像に比べて小さな領域の画像となってしまう。従って、従来の高解像度検査では、比較的大きな領域にわたる欠陥あるいは大きなサイズの欠陥を検出することが困難であった。例えば、マスクの面内において透過率が緩やかに変化する欠陥（透過率異常欠陥）は、高解像度検査による狭い撮像領域内では透過率の変化が小さ過ぎる場合がある。この場合、透過率の変化が欠陥の判定閾値未満となってしまい、マスク検査装置が高解像度検査において異常を検出することができなかった。

また、高解像度検査は、１度に取得可能な撮像領域が小さいため、マスク全体を撮像するために長時間かかる。従って、従来の検査方法は、検査に長い時間がかかるという問題もあった。

そこで、本発明の目的は、マスクの欠陥を正確かつ短時間に検出することができるマスク検査方法を提供することである。

本実施形態によるマスク検査方法は、被検査マスクに光源の光を照射し、第１開口数を有する光学系を用いて被検査マスクの第１画像を取得し、被検査マスクの描画に用いられる描画データに基づいて参照画像を演算部で作成し、第１画像と参照画像とを比較部で比較して被検査マスクの欠陥候補箇所を検出し、第１開口数よりも大きな第２開口数を有する光学系を用いて欠陥候補箇所の第２画像を取得し、第２画像と参照画像とを比較部で比較して被検査マスクの欠陥箇所を特定することを具備する。

参照画像の作成において、演算部は、第１画像のパターンに参照画像のパターンを近づけるように描画データを加工して参照画像を作成してもよい。

参照画像の作成において、演算部は、描画データと被検査マスクのパターンを転写する際の露光条件から推定された転写パターンのデータとの差分データを生成し、描画データのうち差分データに対応する部分をそれ以外の部分よりも加工の度合いを大きくするようにフィルタ係数を決定し、フィルタ係数を用いて描画データを加工することによって参照画像を作成してもよい。

参照画像の作成において、演算部は、描画データと光近接効果補正前の設計データとの差分データを生成し、描画データのうち差分データに対応する部分をそれ以外の部分よりも加工の度合いを大きくするようにフィルタ係数を決定し、フィルタ係数を用いて描画データを加工することによって参照画像を作成してもよい。

第２画像は、被検査マスクの透過画像および反射画像を含み、欠陥箇所の特定は、被検査マスクの透過画像と参照画像との比較および被検査マスクの反射画像と参照画像との比較の両方で検出された欠陥を擬似欠陥と推定することを含んでもよい。

第１実施形態のマスク検査装置の一例を示す概略図。 第１実施形態によるマスク検査方法の一例を示すフロー図。 第１実施形態による参照画像の作成処理の一例を示すフロー図。 第１実施形態による参照画像の作成処理の一例を示す概念図。 低解像度画像の一例およびその透過率の変化を示すグラフ。 高解像度画像の一例およびその透過率の変化を示すグラフ。 第２実施形態によるマスク検査方法の一例を示すフロー図。 第４実施形態によるマスク検査方法の一例を示すフロー図。

以下、図面を参照して本発明に係る実施形態を説明する。本実施形態は、本発明を限定するものではない。

（第１実施形態）
図１は、第１実施形態のマスク検査装置の一例を示す概略図である。マスク検査装置１００は、例えば、光マスク（以下、単にマスクともいう）のパターンの欠陥を検査するために用いることができる。

（マスク検査装置の構成）
マスク検査装置１００は、ＸＹθテーブル２と、光源３と、偏光ビームスプリッタ４と、透過光学系５と、反射光学系６と、フォトダイオードアレイ８と、オートローダ９と、Ｘ軸モータ１０Ａ、Ｙ軸モータ１０Ｂおよびθ軸モータ１０Ｃと、レーザ測長システム１２と、対物レンズ切換機構１３とを備える。

ＸＹθテーブル２は、その上に被検査マスクとしてのマスク１を載置可能であり、例えば、水平面内のＸ方向、Ｙ方向、θ方向に移動可能である。マスク１は、半導体製造工程のフォトリソグラフィ工程に用いられるフォトマスクであり、ウェハやその上にある層に転写すべきパターンを有する。尚、マスク１に描画されている描画パターンは、光近接効果補正（ＯＰＣ（Optical Proximity Correction））を含むパターンであるので、ウェハ等に転写される転写パターンとは異なる場合がある。

光源３は、偏光ビームスプリッタ４に向けてレーザ光を出射する。なお、パターンの欠陥検査に使用する光すなわち検査光はレーザ光でよい。偏光ビームスプリッタ４は、光源３からの光を透過光学系５および反射光学系６に向けて反射する。

透過光学系５は、ミラー５ａと、対物レンズ５ｂ＿１、５ｂ＿２、５ｃ＿１、５ｃ＿２とを備えている。ミラー５ａは、偏光ビームスプリッタ４を透過した光を対物レンズ５ｂ＿１または５ｂ＿２へ反射する。ミラー５ａからの反射光は、対物レンズ５ｂ＿１または５ｂ＿２を介してＸＹθテーブル２に向けて照射される。ＸＹθテーブル２に載置されたマスク１は、対物レンズ５ｂ＿１または５ｂ＿２からの光を透過する。マスク１の透過光は、対物レンズ５ｃ＿１または５ｃ＿２を介してフォトダイオードアレイ８に入射する。対物レンズ５ｃ＿１または５ｃ＿２は、入射したマスク１の透過光を、マスク１の像（以下、透過画像ともいう）としてフォトダイオードアレイ８に結像させる。フォトダイオードアレイ８は、マスク１の光学画像を光電変換する。光電変換されたマスク１の光学画像に基づいて、マスク１の欠陥が検査される。

ここで、対物レンズ５ｂ＿１および５ｃ＿１を用いた第１透過光学系は、第１開口数ＮＡ１を有し、対物レンズ５ｂ＿２および５ｃ＿２を用いた第２透過光学系は、第２開口数ＮＡ２を有する。対物レンズ５ｂ＿１と５ｂ＿２との切り換え、および、対物レンズ５ｃ＿１と５ｃ＿２との切り換えは、対物レンズ切換機構１３によって行われる。例えば、第１開口数ＮＡ１が第２開口数ＮＡ２よりも小さい場合、第１透過光学系を用いて取得した画像は、低解像度画像となり、第２透過光学系を用いて取得した画像は、高解像度画像となる。このように、マスク検査装置１００は、開口数の異なる複数の対物レンズの組（５ｂ＿１、５ｃ＿１）、（５ｂ＿２、５ｃ＿２）を有し、この対物レンズの組を切り換えることによって解像度の異なる透過画像を取得することができる。

反射光学系６は、ミラー６ａと、偏光ビームスプリッタ６ｂと、対物レンズ６ｃ、６ｄとを備えている。ミラー６ａは、偏光ビームスプリッタ４に反射した光を偏光ビームスプリッタ６ｂへ反射する。偏光ビームスプリッタ６ｂは、ミラー６ａからの反射光を、対物レンズ６ｃを介してＸＹθテーブル２に向けて照射する。ＸＹθテーブル２に載置されたマスク１は、偏光ビームスプリッタ６ｂからの光を反射する。マスク１の反射光は、偏光ビームスプリッタ６ｂを通過し対物レンズ６ｄを介してフォトダイオードアレイ８に入射する。対物レンズ６ｄは、入射したマスク１の反射光を、マスク１の像（以下、反射画像ともいう）としてフォトダイオードアレイ８に結像させる。フォトダイオードアレイ８は、マスク１の光学画像を光電変換する。光電変換されたマスク１の光学画像に基づいて、マスク１の欠陥が検査される。

対物レンズ６ｃを用いた反射光学系６は、高解像度画像を取得可能な光学系であり、比較的大きな開口数（第２開口数ＮＡ２）を有する。このように、マスク検査装置１００は、１つの対物レンズの組（６ｃ、６ｄ）をさらに有し、高解像度の反射画像を取得することができる。マスク検査装置１００は、低解像度の反射画像を取得できるように、開口数の小さな反射光学系（図示せず）をさらに備えていてもよい。

対物レンズ切換機構１３は、上述の通り、開口数ＮＡ１、ＮＡ２を変更するために、対物レンズ制御回路１６の指令を受けて、透過光学系５の対物レンズの組（５ｂ＿１、５ｃ＿１）、（５ｂ＿２、５ｃ＿２）を切り換える。本実施形態によるマスク検査方法は、開口数の低い第１透過光学系（例えば、５ｂ＿１、５ｃ＿１）によって取得された低解像度画像を用いてマスク１の欠陥検査（第１検査）を実行する。次に、対物レンズ切換機構１３が開口数の高い第２透過光学系（例えば、５ｂ＿２、５ｃ＿２）に切り換えて、第２透過光学系によって取得された高解像度画像を用いてマスク１の欠陥検査（第２検査）をさらに実行する。反射光学系６によって取得された反射画像を用いた欠陥検査は、必要に応じて実行される。マスク検査方法の詳細については後述する（第４実施形態参照）。

オートローダ９は、オートローダ制御回路１５からの指令に従って、ＸＹθテーブル２上にマスク１を自動搬送し、あるいは、ＸＹθテーブル２上のマスク１を自動回収する。Ｘ軸モータ１０Ａ、Ｙ軸モータ１０Ｂおよびθ軸モータ１０Ｃは、それぞれ、ＸＹθテーブル２をＸ方向、Ｙ方向およびθ方向（Ｘ−Ｙ面（略水平面）内における回転方向）に移動させる。これにより、ＸＹθテーブル２上のマスク１に対して光源３の光がスキャンされる。レーザ測長システム１２は、ＸＹθテーブル２のＸ方向およびＹ方向の位置を検出する。

また、マスク検査装置１００は、制御計算機３０と、エミュレート回路１４と、オートローダ制御回路１５と、対物レンズ制御回路１６と、テーブル制御回路１７と、オートフォーカス制御回路１８と、センサ回路１９と、位置回路２２と、比較回路２５とを備えている。

制御計算機３０は、バス２０を介して上記回路に接続されており、マスク１の欠陥検査に関連する各種の制御を実行する。

オートローダ制御回路１５は、オートローダ９を制御する。テーブル制御回路１７は、モータ１０Ａ〜１０Ｃを駆動制御する。モータ１０Ａ〜１０Ｃは、光源３の光がマスク１をスキャンするようにＸＹθテーブル２を移動させる。

オートフォーカス制御回路１８は、フォーカス合わせを行うようにＸＹθテーブル２を制御する。例えば、オートフォーカス制御回路１８は、Ｚセンサ（図示せず）で検出されたセンサ面の高さに応じたフォーカス信号に基づいて、Ｚ方向にＸＹθテーブル２を移動させる。

センサ回路１９は、フォトダイオードアレイ８で光電変換された光学画像を取り込み、取り込まれた光学画像をＡ／Ｄ変換する。そして、センサ回路１９は、Ａ／Ｄ変換した光学画像を比較回路２５に出力する。センサ回路１９は、例えば、ＴＤＩ(Time Delay Integration)センサの回路であってもよい。ＴＤＩセンサを用いることで、マスク１のパターンを高精度に撮像できる。

レーザ測長システム１２は、ＸＹθテーブル２の移動位置を検出し、検出された移動位置を位置回路２２に出力する。位置回路２２は、レーザ測長システム１２から入力された移動位置に基づいて、ＸＹθテーブル２上でのマスク１の位置を検出する。位置回路２２は、検出されたマスク１の位置を比較回路２５に出力する。

演算部としてのエミュレート回路１４は、マスク１の描画に用いられる描画データを読み出し、該描画データに基づいて参照画像を作成する。描画データは、マスク１を表す図形の座標、辺の長さ、種類などの情報でよく、光近接効果を考慮した光近接効果補正（ＯＰＣ）を含む設計データである。描画データは、後述する磁気ディスク装置３１から読み出せばよい。参照画像は、マスク１のパターンをウェハに転写する際の露光条件を用いて、ウェハへの転写パターンを描画データから模擬的に推定して得られる画像データである。即ち、参照画像は、転写パターンを描画データから露光工程をエミュレートして得られた画像である。エミュレート処理の詳細については、後で説明する。尚、エミュレート回路１４は、描画データを２値または多値の画像データに変換する展開処理や上記エミュレート以外の他のフィルタ処理も実行可能なように構成してもよい。

比較回路２５は、位置回路２２から入力された位置情報を用いながら、センサ回路１９から得た光学画像の各位置の線幅等を測定する。比較回路２５は、測定された光学画像と、エミュレート回路１４から入力された参照画像について、両画像の線幅や階調値（明るさ）を比較する。そして、比較回路２５は、例えば、光学画像のパターンと、参照画像のパターンとの誤差をマスク１の欠陥として検出する。

さらに、マスク検査装置１００は、制御計算機３０と、磁気ディスク装置３１と、磁気テープ装置３２と、フロッピー（登録商標）ディスク装置３３と、ＣＲＴ３４と、パターンモニタ３５と、プリンタ３６とを備える。これらの構成部３０〜３６は、いずれもバス２０に接続されている。制御計算機３０は、バス２０に接続された各構成部に対して、マスク１の欠陥検査に関連する各種の制御や処理を実行する。磁気ディスク装置３１、磁気テープ装置３２およびフロッピーディスク３３は、欠陥検査に関連する各種の情報を記憶する。ＣＲＴ３４およびパターンモニタ３５は、欠陥検査に関連する各種の画像を表示する。プリンタ３６は、欠陥検査に関連する各種の情報を印刷する。

（マスク検査方法）
次に、マスク検査装置１００を用いたマスク検査方法を説明する。

図２は、第１実施形態によるマスク検査方法の一例を示すフロー図である。本実施形態において、マスク検査装置１００は、透過画像と参照画像との比較によってマスク１の欠陥を検査するＤ−ＤＢ(Dieto DataBase)検査を行う。

（第１検査）
まず、オートローダ９がマスク１をＸＹθテーブル２上にロードし、ＸＹθテーブル２がマスク１のアライメントを行う（Ｓ１０）。

次に、第１検査を行うために光学系の設定および撮像条件の設定を行う（Ｓ２０）。第１検査では、転写パターンに近い低解像度画像を用いて欠陥検査が行われる。撮像条件は、例えば、透過光学系５の光量、開口数、絞り形状等のマスク１に照射する光の条件である。本実施形態では、対物レンズ切換機構１３は、透過光学系５の対物レンズのうち比較的開口数の小さな対物レンズ（５ｂ＿１、５ｃ＿１）を選択する。これにより、マスク１は、比較的小さな第１開口数ＮＡ１を有する第１透過光学系で撮像される。例えば、第１透過光学系の撮像条件は、マスク１のパターンをウェハ上のレジスト等に転写する際の露光条件（例えば、光量、開口数、絞り形状等）に倣った（等しい）条件であってもよい。

次に、マスク１の光学画像を撮像する（Ｓ３０）。例えば、マスク検査装置１００は、マスク１の検査領域をストライプ状に仮想的に分割し、そのストライプに沿って光学系からの光をスキャンする。マスク１からの透過光は、フォトダイオードアレイ８で光電変換され、センサ回路１９においてマスク１の透過画像が取得される。第１透過光学系で撮像された透過画像（第１画像）は、解像度の比較的低い画像（低解像度画像）となる。低解像度画像は、露光工程によってウェハへ転写された転写パターンに近い画像となる。即ち、低解像度画像は、描画パターンの外縁が幾分ぼやけ、角部が丸みを帯び、実際の転写パターンに近い画像となる。

一方、ステップＳ２０、Ｓ３０と並行してあるいはその前後において、エミュレート回路１４が磁気ディスク装置３１等のデータベースからマスク１の描画データを受け取り、露光条件をエミュレートした参照画像を作成する（Ｓ４０）。尚、エミュレート回路１４は、フォトダイオードアレイ８がマスク１上の或るストライプを撮像している期間中に、その箇所の参照画像をリアルタイムで作成してもよい。

ここで、描画データは、ＯＰＣを含む設計データであり、マスク１に実際に描画されるべきパターン（描画パターン）のデータである。即ち、描画データは、ＯＰＣを含まない設計データ（ｐｒｅ−ＯＰＣデータ）ではなく、ＯＰＣを含む設計データ（ｐｏｓｔ−ＯＰＣデータ）である。ｐｒｅ−ＯＰＣデータに従ったパターン（ｐｒｅ−ＯＰＣパターン）は、ＯＰＣを含まないため、露光工程でウェハに転写すべき転写パターンにほぼ等しい。一方、ｐｏｓｔ−ＯＰＣデータに従ったパターン（ｐｏｓｔ−ＯＰＣパターン）は、露光工程における光近接効果を考慮してマスク１に描画された描画パターンである。このため、マスク１の描画パターンは、ウェハへの転写パターンや上記低解像度画像とは異なる。

そこで、演算部としてのエミュレート回路１４は、ウェハの露光工程における露光条件をエミュレート（模擬）するために、描画データをフィルタ処理することによって参照画像を生成する。このフィルタ処理は、参照画像学習工程とも呼ばれる。このように参照画像学習工程によって露光条件をエミュレートすることによって、転写パターン（ｐｒｅ−ＯＰＣパターン）に近い参照画像が得られる。

しかし、一方で、低解像度画像は、転写パターン（即ち、ｐｒｅ−ＯＰＣパターン）に近いものの、ｐｒｅ−ＯＰＣパターンとは幾分異なる。従って、露光条件を単純にエミュレートして得られた参照画像をそのまま用いて欠陥検査した場合、擬似欠陥が多く発生する可能性がある。擬似欠陥は、マスク１の欠陥ではないにもかかわらず、参照画像と光学画像との相違によって検出されてしまう擬似的な欠陥である。このような擬似欠陥を低減させるためには、精度の高い（即ち、低解像度画像により近い）参照画像が必要となる。

そこで、本実施形態によるエミュレート回路１４は、描画パターンを低解像度画像にさらに近似させるために、描画データを加工して参照画像を作成する。本実施形態による参照画像の作成処理（参照画像学習工程）を、図３を参照してより詳細に説明する。

図３は、第１実施形態による参照画像の作成処理（ステップＳ４０）の一例を示すフロー図である。図４（Ａ）〜図４（Ｄ）は、第１実施形態による参照画像の作成処理の一例を示す概念図である。

まず、エミュレート回路１４は、描画データと転写データとを取得または作成する（Ｓ４１）。図４（Ａ）は、ＯＰＣを含む描画データに従った描画パターン（ｐｏｓｔ−ＯＰＣパターン）を示す。描画パターン１１０、１２０のうち１１０がＯＰＣパターンであり、ＯＰＣパターンを除いた１２０が転写パターンとなる。描画データは磁気ディスク装置３１等に予め格納されており、エミュレート回路１４は、描画データを磁気ディスク装置３１等から取得すればよい。

図４（Ｂ）は、転写データに従った転写パターン（ｐｒｅ−ＯＰＣパターン）を示す。転写パターンにはＯＰＣパターンが含まれないので、図４（Ｂ）には、転写パターン１２０のみが示されており、ＯＰＣパターン１１０は示されていない。ｐｒｅ−ＯＰＣデータが入手できない場合、転写データは、上記参照画像学習工程によって露光条件を単純にエミュレートして得られた画像データでよい。この場合、エミュレート回路１４は、露光条件に従って描画データを予めエミュレートすることによって描画データから転写データを生成すればよい。尚、このときのエミュレートに用いられるフィルタ係数には、後述する重み付けは含まれていない。また、ｐｒｅ−ＯＰＣデータが入手できる場合には、第３実施形態のようにｐｒｅ−ＯＰＣデータを転写データとして用いてもよい。

次に、エミュレート回路１４は、図４（Ａ）に示す描画データと図４（Ｂ）に示す転写データとの差分データを生成する（Ｓ４３）。例えば、エミュレート回路１４は、描画データおよび転写データを、論理演算（例えば、排他的論理和ＸＯＲ等）を実施することによって差分データを得ることができる。図４（Ｃ）は、差分データに従った差分パターンを示す。この差分パターンは、結果的にＯＰＣパターン１１０となる。従って、以下、ＯＰＣパターン１１０は、差分パターン１１０ともいう。

次に、エミュレート回路１４は、参照画像学習工程に用いられるフィルタ係数のうち、差分データに対応する部分のフィルタ係数を大きくするように重み付けを行う（Ｓ４５）。フィルタ係数は、例えば、ぼかし加工、丸め加工、線幅調整等のように描画パターンに施す加工の度合いを示す係数である。ぼかし加工は、描画パターンの外縁をぼかす加工であり、丸め加工は、描画パターンのコーナ部分を或る曲率で丸める加工である。重み付けは、描画パターンのうち所定領域の加工の度合いを大きくするために、その所定領域に対応するフィルタ係数を変更することである。本実施形態によるエミュレート回路１４は、差分データに対して重み付けをし、差分データに対応するフィルタ係数を変更（例えば、大きく）する。このように、エミュレート回路１４は、描画データのうち差分データに対応する部分をそれ以外の部分よりも加工の度合いを大きくするようにフィルタ係数を決定する。

次に、エミュレート回路１４は、ステップＳ４５で決定されたフィルタ係数を用いて描画データを加工する（参照画像学習工程）。これにより、参照画像が作成される（Ｓ４７）。このとき、エミュレート回路１４は、描画データのうち差分データに対応する部分には、重み付け後のフィルタ係数を用い、それ以外の部分には、重み付けの無いフィルタ係数を用いればよい。これにより、参照画像は、差分データに対応する部分において大きく加工され、それ以外の部分においては転写パターンとほぼ等しくなる。図４（Ｄ）は、本実施形態による参照画像学習工程後の参照画像を示す概念図である。図４（Ｄ）に示すように、本実施形態による参照画像は、差分パターン（即ち、ＯＰＣパターン）に対応する部分１１５において大きく加工され、それ以外の部分１２０においては転写パターンとほぼ等しくなる。このように作成された参照画像は、図４（Ｂ）に示す転写パターン自体よりも低解像度画像に近づけることができる。即ち、本実施形態によるマスク検査装置１００は、低解像度画像が転写パターン (ｐｒｅ−ＯＰＣパターン)と若干異なっていても、その異なっている部分に対して重み付けをしたフィルタ係数を用いて参照画像学習工程を行うことによって、低解像度画像により近似した参照画像を作成することができる。その結果、低解像度画像を用いたダイ−データベース（Ｄ−ＤＢ）検査において擬似欠陥を低減させることができる。

尚、描画データのうち重み付けを行う箇所は、参照画像を低解像度画像に適合するように、任意に変更してよい。即ち、上記例では、差分データ（ＯＰＣデータ）１１０に対して重み付けを行っているが、それに加えてあるいは代替的に、経験的あるいは統計的に得られる特定箇所に重み付けを行ってもよい。この場合、その特定箇所を予め磁気ディスク装置３１等に格納しておき、エミュレート回路１４は、その特定箇所を差分データに含めて重み付け（ステップＳ４５）および参照画像学習工程（ステップＳ４７）を実行すればよい。

また、エミュレート回路１４は、さらに、参照画像と低解像度画像とを比較可能なように、参照画像を２値または多値の画像データに変換してもよい。また、エミュレート回路１４は、必要に応じてさらに他のフィルタ処理を参照画像に施してもよい。

図２を再度参照し、次に、比較回路２５が低解像度画像および参照画像を受け取り、低解像度画像と参照画像とを比較する（Ｓ５０）。このとき、比較回路２５は、センサ回路１９から低解像度画像を受け取り、エミュレート回路１４から参照画像を受け取る。比較回路２５は、位置回路２２から入力された位置情報を用いながら、低解像度画像と参照画像とを比較してその誤差をマスク１の欠陥候補として検出する（Ｓ６０）。比較回路２５は、フォトダイオードアレイ８の撮像領域（フレーム）ごとに比較処理を行う。フレームは、フォトダイオードアレイ８が１度に撮像可能な画像単位である。欠陥候補画像および欠陥候補箇所（座標）は、磁気ディスク装置３１等に格納し、あるいは、ＣＲＴ３４に表示してもよい。上述の通り、参照画像は、低解像度画像により近似した画像となっているので、欠陥候補に含まれる擬似欠陥を低減させることができる。

（第２検査）
次に、第２検査を行うために光学系の設定および撮像条件の設定を行う（Ｓ７０）。第２検査では、マスク検査装置１００は、第１透過光学系の第１開口数ＮＡ１よりも大きな第２開口数ＮＡ２を有する第２透過光学系を用いて上記欠陥候補の高解像度画像（第２画像）を取得する。第２検査では、対物レンズ切換機構１３は、透過光学系５の対物レンズを対物レンズ（５ｂ＿１、５ｃ＿１）から対物レンズ（５ｂ＿２、５ｃ＿２）へ切り換える。これにより、マスク１の欠陥候補は、比較的大きな第２開口数ＮＡ２を有する第２透過光学系で撮像される。

次に、マスク１の欠陥候補箇所の光学画像を撮像する（Ｓ８０）。このとき、マスク検査装置１００は、マスク１の欠陥候補の画像を撮像すればよく、マスク１の描画パターン全体を撮像する必要はない。従って、各フレームの画像範囲は小さくなるものの、欠陥候補箇所のみを撮像すればよいので、第２検査に係る時間は、描画パターン全体の高解像度画像を取得する場合と比べて短時間で済む。第２透過光学系で撮像された透過画像（第２画像）は、解像度の比較的高い画像（高解像度画像）となり、マスク１に描画された描画パターンに近い画像となる。

次に、比較回路２５が高解像度画像および描画データを受け取り、高解像度画像と参照画像（描画パターン）とを比較する（Ｓ９０）。このとき、比較回路２５は、センサ回路１９から高解像度画像を受け取り、エミュレート回路１４から参照画像として描画パターンを受け取る。比較回路２５は、欠陥候補箇所の位置情報を用いながら、高解像度画像の欠陥候補画像と描画パターンの欠陥候補画像とを比較してその誤差をマスク１の欠陥として特定する（Ｓ１００）。検出された欠陥画像および欠陥箇所（座標）は、磁気ディスク装置３１等に格納し、あるいは、ＣＲＴ３４に表示してもよい。第２検査により、欠陥の高解像度画像および欠陥の正確な位置が特定され得る。特定された欠陥の高解像度画像および欠陥の位置は、ＣＲＴ３４に表示し、あるいは、プリンタ３６で印刷してもよい。

オペレータがマスク１の欠陥を確認（レビュー）し、修正機でその欠陥を修正した後、マスク検査装置１００は、上記第１検査（ステップＳ１０〜Ｓ６０）を再度実行する（Ｓ１１０）。即ち、マスク検査装置１００は、修正後のマスク１の低解像度画像を再度取得し、該低解像度画像をステップＳ４０で参照画像学習工程によって作成された参照画像と再び比較する。マスク検査装置１００は、修正後のマスク１の欠陥候補箇所を再度検出する。これにより、マスク１の欠陥が修正されていることが確認することができる。参照画像は、最初の第１検査のステップＳ４０で作成された参照画像をそのまま用いればよい。尚、欠陥候補が擬似欠陥であった場合には、その欠陥候補箇所は、ステップＳ１００の後あるいはオペレータによるレビューの後、磁気ディスク装置３１等に予め格納しておき、再検査のステップＳ１１０において検出されないように設定すればよい。これにより、再検査において、擬似欠陥箇所を除いたより正確な欠陥検査が可能となる。

以上のように、本実施形態によるマスク検査方法は、第１検査において低解像度画像を用いてＤ−ＤＢ検査を行い、欠陥候補箇所を検出し、その後、第２検査において欠陥候補箇所の高解像度画像を用いてＤ−ＤＢ検査を行い、欠陥箇所を特定する。第１検査に用いられる第１透過光学系の第１開口数ＮＡ１は、第２検査に用いられる第２透過光学系の第２開口数ＮＡ２よりも小さい。しかし、フォトダイオードアレイ８の画素数（ピクセル数）は、開口数に依らず一定（例えば、５１２×５１２画素）である。従って、上述の通り、フォトダイオードアレイ８は、第１透過光学系を用いた場合に１度の撮像で比較的広い領域を撮像できるが、第２透過光学系を用いた場合に１度の撮像で比較的狭い領域しか撮像できない。

例えば、図５（Ａ）および図５（Ｂ）は、それぞれ低解像度画像の撮像領域Ｒ１の一例およびその透過率の変化を示すグラフである。図６（Ａ）および図６（Ｂ）は、それぞれ高解像度画像の撮像領域Ｒ２の一例およびその透過率の変化を示すグラフである。図６（Ａ）の高解像度画像は、図５（Ａ）の低解像度画像のうち破線枠Ｒ２の画像に対応するものとする。即ち、高解像度画像は、低解像度画像の破線枠Ｒ２の拡大画像と言ってもよい。図５（Ｂ）および図６（Ｂ）のグラフの縦軸は、マスク１の透過率を示し、横軸は画像の位置を示す。

上述のとおり、比較処理は、フォトダイオードアレイ８の撮像領域ごとに実行される。従って、図５（Ａ）の低解像度画像のように撮像領域Ｒ１が広い場合、マスク検査装置１００は、広域にわたる透過率異常欠陥を容易に検出することができる。例えば、低解像度画像において、図５（Ｂ）の位置Ｐ１からＰ２までの透過率の変化は、大きく現れる。この場合、透過率の変化が欠陥の判定閾値を超え易く、マスク検査装置１００はその欠陥を検出することができる。一方、図６（Ａ）の高解像度画像のように撮像領域Ｒ２が狭い場合、マスク検査装置１００は、透過率異常欠陥を容易に検出することができない。例えば、高解像度画像において、図６（Ｂ）の位置Ｐ１１からＰ１２までの透過率の変化は、比較的小さくなる。この場合、透過率の変化が欠陥の判定閾値を超え難くなり、マスク検査装置１００はその欠陥を検出することが困難になる。

本実施形態によるマスク検査装置１００は、まず、第１検査において低解像度画像を用いたＤ−ＤＢ検査を行っているので、透過率異常欠陥や大きなサイズの欠陥等の広域欠陥を容易に検出することができる。

また、低解像度画像は１度に撮像可能な領域が広いため短時間で取得することができるが、高解像度画像は１度に撮像可能な領域が狭いため取得に長時間かかる。本実施形態は、第１検査においてマスク１の描画パターン全体の画像を取得するもののその画像は低解像度画像である。従って、第１検査で描画パターンの高解像度画像を取得するよりも短時間で済む。また、本実施形態は、第２検査において高解像度画像を取得するものの、欠陥候補箇所の画像のみの画像を取得する。従って、本実施形態は、第２検査の検査時間も短い。従って、本実施形態は、マスク検査全体の時間を短縮することができる。

また、欠陥として特定された箇所については、高解像度画像が残る。従って、欠陥箇所（座標）を正確に特定することができ、欠陥の確認および修正が容易になる。

（第２実施形態）
図７は、第２実施形態によるマスク検査方法の一例を示すフロー図である。第１実施形態では、マスク検査装置１００は、第１検査においてマスク１の描画パターン全体を撮像し、描画パターン全体について欠陥候補箇所を検出している。これに対し、第２実施形態では、マスク検査装置１００は、第１検査において低解像度画像で検出し易くかつ欠陥の生じやすい箇所について選択的に検査する。例えば、透過率異常欠陥、Ｔ字突き当てパターン、大きなサイズの欠陥等の、所定領域よりも広い領域で欠陥が生じやすい箇所（以下、欠陥推定箇所ともいう）は、描画データに基づいて経験的あるいは統計的に推定可能である。Ｔ字突き当てパターンは、例えば、直線ラインの側面に他の直線ラインの一端が面し、Ｔ字形状になっているパターンである。欠陥推定箇所は、所謂、高ＭＥＥＦ（Mask Error EnhancementFactor）箇所と言ってもよい。第２実施形態では、このような欠陥推定箇所を予め磁気ディスク装置３１等に格納しておく。そして、第１検査において、マスク検査装置１００は、描画パターンのうち欠陥推定箇所を選択的に撮像する（Ｓ３１）。

その後、比較回路２５は、欠陥推定箇所について低解像度画像と参照画像とを選択的に比較する（Ｓ５１）。

第２実施形態によるマスク検査方法のその他のステップは、第１実施形態の対応するステップと同じでよい。従って、第２実施形態による参照画像の生成方法および第２検査は、第１実施形態のそれらと同様でよい。

第２実施形態によれば、マスク検査装置１００は、第１検査において、描画パターンのうち欠陥が生じやすいと推定される欠陥推定箇所のみを撮像し、欠陥推定箇所において低解像度画像と参照画像とを比較する。従って、検査時間がさらに短縮され得る。

（第３実施形態）
第１実施形態において、エミュレート回路１４は、描画データに対して露光条件を単にエミュレートして得られた画像データを転写データとして参照画像学習工程に用いている。これに対し、第３実施形態では、エミュレート回路１４は、ｐｒｅ−ＯＰＣデータ（ＯＰＣを含まないＯＰＣ前の設計データ）を転写データとして参照画像学習工程に用いてもよい。この場合、ｐｒｅ−ＯＰＣデータは描画データと同様に磁気ディスク装置３１等に予め格納されており、エミュレート回路１４は、ｐｒｅ−ＯＰＣデータを磁気ディスク装置３１等から取得する。第３実施形態のその他のステップは、第１実施形態の対応するステップと同様でよい。尚、第３実施形態によるマスク検査方法のフローは、図２と同様であるので、その図示を省略する。

このように、ｐｒｅ−ＯＰＣデータが入手可能な場合には、エミュレート回路１４は、ｐｒｅ−ＯＰＣデータを転写データとして参照画像学習工程を実行してもよい。第３実施形態は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。

（第４実施形態）
図８は、第４実施形態によるマスク検査方法の一例を示すフロー図である。第１実施形態では、第２検査における高解像度画像は、第２透過光学系を用いて取得された透過画像である。第４実施形態では、第２検査における高解像度画像は、第２透過光学系を用いて取得された透過画像だけでなく、反射光学系６を用いて取得された反射画像も含む。

例えば、図２と同様に、ステップＳ７０、Ｓ８０において、第２透過光学系を用いて高解像度の透過画像を撮像した後、対物レンズ切換機構５０は、光学系を第２透過光学系（５ａ、５ｂ＿２、５ｃ＿２）から反射光学系６に切り換える（Ｓ８１）。

次に、ステップＳ７０、Ｓ８０と同様に、光学系の設定および撮像条件の設定を行い（Ｓ８３）、欠陥候補箇所の光学画像（高解像度画像）を撮像する（Ｓ８５）。これにより、マスク検査装置１００は、高解像度の反射画像を取得する。

その後、ステップＳ９０、Ｓ１００は、高解像度の透過画像および反射画像の両方について実行される。これにより、例えば、透過画像および反射画像の両方において欠陥が検出された場合、参照画像の品質が良くないことが考えられる。従って、マスク検査装置１００は、擬似欠陥候補と判断する。この場合、オペレータがマスク１の欠陥をレビューする際に、その擬似欠陥候補がマスク１の欠陥か否かを確認すればよい。一方、透過画像または反射画像のいずれか一方において欠陥が検出された場合、マスク検査装置１００は欠陥候補箇所と判断する。

第４実施形態のその他のステップは、第１実施形態の対応するステップと同様でよい。従って、第４実施形態は、第１実施形態と同様の効果を得ることができる。

上記第１〜第４実施形態は、Ｄ−ＤＢ比較検査を実行している。しかし、これらの実施形態は、ダイ−ダイ比較検査（Ｄ−Ｄ検査）に適用することもできる。この場合、マスク検査装置は、低解像度画像を用いてＤ−Ｄ比較検査を実行して欠陥候補箇所を検出し、その後、高解像度画像を用いてＤ−Ｄ比較検査を実行して欠陥箇所を特定する。この場合には、参照画像の作成が不要となる。このように、本実施形態をダイ−ダイ比較検査（Ｄ−Ｄ検査）に適用しても、本実施形態の効果は失われない。また、上記第１〜第４実施形態は、任意に組み合わせてもよい。

本実施形態によるマスク検査方法の少なくとも一部は、ハードウェアで構成してもよいし、ソフトウェアで構成してもよい。ソフトウェアで構成する場合には、マスク検査方法の少なくとも一部の機能を実現するプログラムをフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読み込ませて実行させてもよい。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の着脱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よい。また、マスク検査方法の少なくとも一部の機能を実現するプログラムを、インターネット等の通信回線（無線通信も含む）を介して頒布してもよい。さらに、同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、あるいは記録媒体に収納して頒布してもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１００・・・マスク検査装置、１・・・マスク、２・・・ＸＹθテーブル、３・・・光源、４・・・偏光ビームスプリッタ、５・・・透過光学系、６・・・反射光学系、８・・・フォトダイオードアレイ、９・・・オートローダ、１０Ａ・・・Ｘ軸モータ、１０Ｂ・・・Ｙ軸モータ、１０Ｃ・・・θ軸モータ、１２・・・レーザ測長システム、１３・・・対物レンズ切換機構、１４・・・エミュレート回路、１５・・・オートローダ制御回路、１６・・・対物レンズ制御回路、１７・・・テーブル制御回路、１８・・・オートフォーカス制御回路、１９・・・センサ回路、２２・・・位置回路、２５・・・比較回路、３０・・・制御計算機

Claims (3)

1. 被検査マスクに光源の光を照射し、
   第１開口数を有する光学系を用いて前記被検査マスクの第１画像を取得し、
   前記被検査マスクの描画に用いられる描画データに基づいて参照画像を演算部で作成し、
   前記第１画像と前記参照画像とを比較部で比較して前記被検査マスクの欠陥候補箇所を検出し、
   前記第１開口数よりも大きな第２開口数を有する光学系を用いて前記欠陥候補箇所の第２画像を取得し、
   前記第２画像と前記参照画像とを前記比較部で比較して前記被検査マスクの欠陥箇所を特定することを具備するマスク検査方法。
2. 前記参照画像の作成において、前記演算部は、
   前記描画データと前記被検査マスクのパターンを転写する際の露光条件から推定された転写パターンのデータとの差分データを生成し、
   前記描画データのうち前記差分データに対応する部分をそれ以外の部分よりも加工の度合いを大きくするようにフィルタ係数を決定し、
   前記フィルタ係数を用いて前記描画データを加工することによって前記参照画像を作成する、請求項１に記載のマスク検査方法。
3. 前記参照画像の作成において、前記演算部は、
   前記描画データと光近接効果補正前の設計データとの差分データを生成し、
   前記描画データのうち前記差分データに対応する部分をそれ以外の部分よりも加工の度合いを大きくするようにフィルタ係数を決定し、
   前記フィルタ係数を用いて前記描画データを加工することによって前記参照画像を作成する、請求項１に記載のマスク検査方法。

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