JP6932565B2 - パターン欠陥検出方法 - Google Patents

Description

本発明は、コンタクトホールや配線などのパターンの欠陥を検出する方法に関し、より具体的には、設計データに基づき製造された、半導体集積回路（ＬＳＩ）や液晶パネルを構成するパターンの欠陥検出方法に関する。

半導体集積回路の配線不良を検査する手法として、走査型電子顕微鏡を用いた電位コントラスト法を用いる検査手法がある。この手法は、パターンの下層配線にオープン欠陥またはショート欠陥があった場合に、ＳＥＭ像上のパターンの輝度が低下することを利用し、良品から得られたＳＥＭ像と検査対象パターンのＳＥＭ像を比較することで、配線不良を検出する手法である。

図９は、欠陥のないコンタクトホールと、欠陥のあるコンタクトホールを含むＳＥＭ画像を示す模式図である。図９に示すように、欠陥のないコンタクトホール６００に比べて、欠陥のあるコンタクトホール６０１の輝度は低くなる。上記手法によれば、コンタクトホールの輝度の低下に基づいて、欠陥を検出することができる。

しかしながら、電位コントラスト法を用いた配線不良検査では、使用する良品画像、および検査対象パターンの画像の生成方法によって検査の信頼性が左右される。そこで、画像の生成手法に関して、様々な手法が従来から提案されている。例えば、特許文献１では、良品画像生成に検査対象の設計データを用いることで、良品が存在しない場合でも電位コントラスト法を適用することができるという技術が開示されている。

一方、設計データを用いた半導体集積回路のパターン検査として、ダイ・ツー・データベース（die to database）比較と呼ばれる手法がある。この手法は、検査対象のダイと呼ばれる半導体集積回路の画像を、その半導体集積回路の設計データから作成された基準画像と比較することで欠陥を検出する手法である（例えば特許文献２参照）。

特開２０１１−７１２６８号公報 特開２００１−３３８３０４号公報

しかしながら、良品画像に設計データを用いる前記手法では、良品画像自体の輝度にばらつきがあると、パターン欠陥検出が正しく行われない。また、前記ダイ・ツー・データベース比較では、パターンエッジの位置が比較されるので、パターンの輝度に基づいた欠陥を検出することができない。

そこで、本発明は、半導体集積回路のパターン欠陥をより高い精度で検出することができるパターン欠陥検出方法を提供する。

本発明の一態様は、試料の画像を走査電子顕微鏡で生成し、前記画像上の検査対象パターンのエッジを検出し、前記検査対象パターンのエッジと、設計データから得られた前記検査対象パターンに対応する基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンと前記基準パターンとのパターンマッチングを実行し、前記検査対象パターンのエッジにより囲まれた領域の輝度を示す輝度指標値を算出し、検査対象パターンのエッジの前記検出、パターンマッチングの前記実行、および輝度指標値の前記算出を繰り返して、複数の検査対象パターンの複数の輝度指標値、および対応する複数の基準パターンを含むマスデータを構築し、前記マスデータに含まれる複数の輝度指標値に基づいて、輝度指標値の標準範囲を決定し、前記算出された輝度指標値が前記標準範囲内にあるかに基づいて、前記検査対象パターンの欠陥を検出することを特徴とするパターン欠陥検出方法である。

本発明の好ましい態様は、前記輝度指標値は、前記検査対象パターンのエッジに囲まれた領域内の全ピクセルの輝度の最大値、最小値、中央値、平均値、３シグマから選択された１つであることを特徴とする。
本発明の好ましい態様は、前記マスデータに含まれる複数の基準パターンの形状に基づいて、前記マスデータに含まれる複数の検査対象パターンを複数のグループに分類する工程をさらに含み、前記標準範囲を決定する工程は、前記マスデータに含まれる輝度指標値に基づいてグループごとに標準範囲を決定する工程であり、前記検査対象パターンの欠陥を検出する工程は、検査対象パターンについて算出された輝度指標値が、その検査対象パターンが属するグループについて決定された標準範囲内にあるかに基づいて、前記検査対象パターンの欠陥を検出する工程であることを特徴とする。
本発明の好ましい態様は、前記パターン欠陥検出方法は、前記複数の輝度指標値のヒストグラムを作成する工程をさらに含むことを特徴とする。
本発明の好ましい態様は、前記複数の輝度指標値の平均は前記標準範囲内にあることを特徴とする。

本発明によれば、輝度指標値のマスデータを用いて標準範囲が決定され、各輝度指標値は標準範囲と比較される。このようなマスデータを使用することで、電位コントラスト法による半導体集積回路の欠陥検査をより高い精度で行うことが可能である。

走査電子顕微鏡を備えたパターン欠陥検出装置の一実施形態を示す模式図である。 試料であるウェーハを示す図である。 複数のチップが含まれるショットを示す模式図である。 検査対象パターンの模式図である。 基準パターンの模式図である。 パターン欠陥検出方法の一実施形態を示すフローチャートである。 輝度指標値のヒストグラムである。 コンピュータの構成を示す模式図である。 欠陥のないコンタクトホールと、欠陥のあるコンタクトホールを含むＳＥＭ画像を示す模式図である。

以下、図面を参照し、本発明の実施形態に関して詳しく説明する。
図１は、走査電子顕微鏡を備えたパターン欠陥検出装置の一実施形態を示す模式図である。図１に示すように、パターン欠陥検出装置は、走査電子顕微鏡１００と、走査電子顕微鏡の動作を制御するコンピュータ１５０とを備えている。走査電子顕微鏡１００は、一次電子（荷電粒子）からなる電子ビームを発する電子銃１１１と、電子銃１１１から放出された電子ビームを収束する集束する集束レンズ１１２、電子ビームをＸ方向に偏向するＸ偏向器１１３、電子ビームをＹ方向に偏向するＹ偏向器１１４、電子ビームを試料であるウェーハ１２４にフォーカスさせる対物レンズ１１５を有する。

集束レンズ１１２及び対物レンズ１１５はレンズ制御装置１１６に接続され、集束レンズ１１２及び対物レンズ１１５の動作はレンズ制御装置１１６によって制御される。このレンズ制御装置１１６はコンピュータ１５０に接続されている。Ｘ偏向器１１４、Ｙ偏向器１１５は、偏向制御装置１１７に接続されており、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４の偏向動作は偏向制御装置１１７によって制御される。この偏向制御装置１１７も同様にコンピュータ１５０に接続されている。二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１は画像取得装置１１８に接続されている。画像取得装置１１８は二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１の出力信号を画像に変換するように構成される。この画像取得装置１１８も同様にコンピュータ１５０に接続されている。

試料チャンバー１２０内に配置されるＸＹステージ１２１は、ステージ制御装置１２２に接続されており、ＸＹステージ１２１の位置はステージ制御装置１２２によって制御される。このステージ制御装置１２２はコンピュータ１５０に接続されている。ウェーハ１２４を、試料チャンバー１２０内のＸＹステージ１２１に載置するためのウェーハ搬送装置１４０も同様にコンピュータ１５０に接続されている。コンピュータ１５０は設計データベース１６１が格納された記憶装置１６２、及びキーボード、マウス等の入力装置１６３、表示装置１６４を備えている。

電子銃１１１から放出された電子ビームは集束レンズ１１２で集束された後に、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４で偏向されつつ対物レンズ１１５により集束されてウェーハ１２４の表面に照射される。ウェーハ１２４に電子ビームの一次電子が照射されると、ウェーハ１２４からは二次電子及び反射電子が放出される。二次電子は二次電子検出器１３０により検出され、反射電子は反射電子検出器１３１により検出される。検出された二次電子の信号、及び反射電子の信号は、画像取得装置１１８に入力され画像データに変化される。画像データはコンピュータ１５０に送信され、ウェーハ１２４の画像はコンピュータ１５０の表示装置１６４上に表示される。

ウェーハ１２４の設計データ（パターンの寸法などの設計情報などを含む）は、記憶装置１６２に予め記憶されている。記憶装置１６２には、設計データベース１６１およびレシピデータベース１６５が構築されている。ウェーハ１２４の設計データは、設計データベース１６１内に予め格納される。コンピュータ１５０は、記憶装置１６２に格納されている設計データベース１６１からウェーハ１２４の設計データを読み出すことが可能である。パターン欠陥検出を行うために必要となる情報は、レシピとしてレシピデータベース１６５に予め格納される。パターン欠陥検出装置は、このレシピに従って動作する。

ウェーハ１２４に関して図２、図３を参照して説明する。ウェーハ１２４上には複数のショット２０２が形成される。各ショット２０２は、半導体デバイスの加工に用いられるフォトレジストパターンをウェーハ１２４上に描画するための単位である。図３に示すように、各ショット２０２には複数のチップ３０２を含めることができる。チップ３０２内にはパターン３０３が形成されており、チップ３０２の左下に形成されるパターン３０４の画像は、ウェーハ１２４のアライメントに用いることができる。

設計データは、配線、コンタクトホール、ゲート、トランジスタなどの複数種のパターンの設計図である。設計データには、チップ３０２内のパターン３０３の形状情報及び位置情報が含まれている。半導体デバイスの製造工程においては、数十の積層膜に対してパターンの加工が行われるため、設計データには数十のレイヤーのデータが含まれる。

本実施形態に係るパターン欠陥検出装置は、検査対象パターン（例えば、図４に示すような、欠陥４０１，４０２，４０３を含むパターン４００）を含むウェーハの画像を生成し、ウェーハの画像から検査対象パターンの画像を抽出し、検査対象パターンの画像を設計データから得られた基準パターン（例えば、図５に示すようなパターン５００）と比較する。

より具体的には、コンピュータ１５０は、検査対象パターンの画像からエッジを検出する。次に、コンピュータ１５０は、検出したエッジと基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターン画像と基準パターンとのマッチングを行う。このマッチングは、検査対象パターンと同一形状および同一位置を持つ基準パターンを特定する処理である。基準パターンのレイヤー番号、形状情報（パターンの寸法や頂点の位置など）、下層配線の有無などの各種情報は、設計データに含まれる。したがって、基準パターンに対応する検査対象パターンのレイヤー番号、形状情報、下層配線の有無などの各種情報は、設計データから特定することができる。

以下、上述したパターン欠陥検出装置を用いて実行されるパターン欠陥検出方法の一実施形態について図６に示すフローチャートを参照して説明する。ステップ１では、コンピュータ１５０は走査電子顕微鏡１００に指令を発して、検査対象パターンが形成されたウェーハ１２４の画像を走査電子顕微鏡１００に生成させる。コンピュータ１５０は生成された画像を走査電子顕微鏡１００から取得する。ステップ２では、コンピュータ１５０は、生成された画像上の検査対象パターンのエッジを検出することで、検査対象パターンを画像から抽出する。ステップ３では、コンピュータ１５０は、検出したエッジと基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターン画像と基準パターンとのマッチングを行う。

ステップ４では、コンピュータ１５０は、検査対象パターンの領域を、検出したエッジによって囲まれた領域として定義（特定）する。ステップ５では、コンピュータ１５０は、ステップ４で定義された検査対象パターンの領域内のピクセルの輝度（例えばグレイレベル）から、検査対象パターンの全体の輝度を示す輝度指標値を算出する。輝度指標値は、検査対象パターン内のピクセルの輝度の最大値、最小値、中央値、平均値、３シグマから選択された１つである。ステップ６では、コンピュータ１５０は、算出された検査対象パターンの輝度指標値、およびその検査対象パターンに対応する基準パターンの情報を記憶装置１６２に記憶する。検査対象パターンに対応する基準パターンは、検査対象パターンの同一の形状および同一の位置を有する基準パターンを意味する。

パターン欠陥検出装置は、レシピデータベース１６５に予め格納されているレシピに従って動作する。レシピには、パターン欠陥検査を実行すべき指定領域が含まれる。したがって、パターン欠陥検出装置は、レシピに規定されている指定領域内にある全ての検査対象パターンの輝度指標値を算出する。ステップ７では、コンピュータ１５０は、指定領域内にある全ての検査対象パターンの輝度指標値を算出したかを判断する。指定領域内にある全ての検査対象パターンの輝度指標値が算出されていない場合は、コンピュータ１５０は、ステップ２からステップ６までの処理フローを繰り返す。

ステップ２からステップ６までの処理フローを繰り返した結果、記憶装置１６２には、複数の検査対象パターンの複数の輝度指標値、およびそれらの検査対象パターンに対応する複数の基準パターンの情報を含むマスデータが構築される。複数の基準パターンの情報には、各基準パターンのレイヤー番号、各基準パターンの形状、下層配線接続の有無などのパターン識別要素が含まれる。レイヤー番号は、その基準パターンが位置するレイヤーの番号であり、基準パターンの形状は、その基準パターンの寸法および頂点の位置などの形状特定要素であり、下層配線接続の有無は、基準パターンが下層配線に接続されているか否かを示す接続状態である。

上述したマスデータは、検査対象のウェーハと同一構造を有する他のウェーハにおいて過去に取得された複数の検査対象パターンの輝度指標値と、それらの検査対象パターンに対応する複数の基準パターンの情報をさらに含んでもよい。

ステップ８では、コンピュータ１５０は、マスデータに含まれる基準パターンの情報に基づいて、検査対象パターンを複数のグループに分類する。より具体的には、コンピュータ１５０は、検査対象パターンに対応する基準パターンのレイヤー番号、形状、下層配線接続の有無などのパターン識別要素に従って、検査対象パターンを分類する。例えば、基準パターンのレイヤー番号、形状、および下層配線の接続状態が同じ検査対象パターンは同じグループに分類される。他の例として、基準パターンの形状は異なるが、レイヤー番号および下層配線の接続状態が同じ検査対象パターンは同じグループに分類される。

ステップ９では、コンピュータ１５０は、グループごとに輝度指標値のヒストグラムを作成する。すなわち、コンピュータ１５０は、各グループに属する検査対象パターンの輝度指標値のヒストグラムを作成する。図７は、第１グループに属する検査対象パターンの輝度指標値のヒストグラムと、第２グループに属する検査対象パターンの輝度指標値のヒストグラムを示す。ヒストグラムの縦軸は検査対象パターンの個数を表しており、横軸は輝度（例えばグレイレベル）を表している。図７から分かるように、ヒストグラムの形状は、グループによって異なる。コンピュータ１５０は、作成されたヒストグラムを表示装置１６４に表示してもよい。

ステップ１０では、コンピュータ１５０は、各グループに属する複数の検査対象パターンの複数の輝度指標値に基づき、グループごとに輝度指標値の標準範囲を決定する。一実施形態では、コンピュータ１５０は、各グループに属する複数の検査対象パターンの複数の輝度指標値の平均に基づいて、各グループ内の輝度指標値の標準範囲を決定する。図７に示す例では、コンピュータ１５０は、第１グループに属する複数の検査対象パターンの複数の輝度指標値の平均を含む標準範囲Ｒ１を決定し、同様に、第２グループに属する複数の検査対象パターンの複数の輝度指標値の平均を含む標準範囲Ｒ２を決定する。

ステップ１１では、コンピュータ１５０は、各検査対象パターンの輝度指標値が、その検査対象パターンが属するグループにおいて決定された標準範囲内にあるか否かを決定する。図７に示す例では、コンピュータ１５０は、第１グループに属する検査対象パターンの輝度指標値が、対応する標準範囲Ｒ１内にあるかを決定し、同様に、第２グループに属する検査対象パターンの輝度指標値が、対応する標準範囲Ｒ２内にあるかを決定する。さらに、コンピュータ１５０は、第１グループに属するある検査対象パターンの輝度指標値が標準範囲Ｒ１内にない場合には、その検査対象パターンに欠陥があると判定する。同様に、コンピュータ１５０は、第２グループに属するある検査対象パターンの輝度指標値が標準範囲Ｒ２内にない場合には、その検査対象パターンに欠陥があると判定する。本実施形態によれば、標準範囲はグループごとに設定され、コンピュータ１５０は、検査対象パターンが属するグループについて決定された標準範囲を用いて、検査対象パターンの欠陥を検出する。コンピュータ１５０は、欠陥検出の結果を記憶装置１６２に記憶し、さらに欠陥検出の結果を表示装置１６４に表示する。

図７に示すように、ヒストグラムの形状はグループごとに異なるので、標準範囲もグループごとに異なる。本実施形態によれば、検査対象パターンは、対応する基準パターンの情報に基づいて分類され、かつグループごとに標準範囲が決定されるので、コンピュータ１５０は、検査対象パターンの欠陥を正確に検出することができる。

図８は、コンピュータ１５０の構成を示す模式図である。コンピュータ１５０は、プログラムやデータなどが格納される記憶装置１６２と、記憶装置１６２に格納されているプログラムに従って演算を行うＣＰＵ（中央処理装置）などの処理装置１１２０と、データ、プログラム、および各種情報を記憶装置１６２に入力するための入力装置１６３と、処理結果や処理されたデータを出力するための出力装置１１４０と、インターネットなどのネットワークに接続するための通信装置１１５０を備えている。

記憶装置１６２は、処理装置１１２０がアクセス可能な主記憶装置１１１１と、データおよびプログラムを格納する補助記憶装置１１１２を備えている。主記憶装置１１１１は、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり、補助記憶装置１１１２は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などのストレージ装置である。

入力装置１６３は、キーボード、マウスを備えており、さらに、記憶媒体からデータを読み込むための記憶媒体読み込み装置１１３２と、記憶媒体が接続される記憶媒体ポート１１３４を備えている。記憶媒体は、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であり、例えば、光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ）や、半導体メモリ（例えば、ＵＳＢフラッシュドライブ、メモリーカード）である。記憶媒体読み込み装置１３２の例としては、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブなどの光学ドライブや、カードリーダーが挙げられる。記憶媒体ポート１１３４の例としては、ＵＳＢ端子が挙げられる。記憶媒体に電気的に格納されているプログラムおよび／またはデータは、入力装置１６３を介してコンピュータ１５０に導入され、記憶装置１６２の補助記憶装置１１１２に格納される。出力装置１１４０は、表示装置１６４、印刷装置１１４２を備えている。

上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。

１００ 走査電子顕微鏡
１１１ 電子銃
１１２ 集束レンズ
１１３ Ｘ偏向器
１１４ Ｙ偏向器
１１５ 対物レンズ
１１６ レンズ制御装置
１１７ 偏向制御装置
１１８ 画像取得装置
１２０ 試料チャンバー
１２１ ＸＹステージ
１２２ ステージ制御装置
１２４ ウェーハ
１３０ 二次電子検出器
１３１ 反射電子検出器
１４０ ウェーハ搬送装置
１５０ コンピュータ
１６１ 設計データベース
１６２ 記憶装置
１６３ 入力装置
１６４ 表示装置

Claims (5)

1. 試料の画像を走査電子顕微鏡で生成し、
   前記画像上の検査対象パターンのエッジを検出し、
   前記検査対象パターンのエッジと、設計データから得られた前記検査対象パターンに対応する基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンと前記基準パターンとのパターンマッチングを実行し、
   前記検査対象パターンのエッジにより囲まれた領域の輝度を示す輝度指標値を算出し、
   検査対象パターンのエッジの前記検出、パターンマッチングの前記実行、および輝度指標値の前記算出を繰り返して、複数の検査対象パターンの複数の輝度指標値、および対応する複数の基準パターンを含むマスデータを構築し、
   前記マスデータに含まれる複数の輝度指標値に基づいて、輝度指標値の標準範囲を決定し、
   前記算出された輝度指標値が前記標準範囲内にあるかに基づいて、前記検査対象パターンの欠陥を検出することを特徴とするパターン欠陥検出方法。
2. 前記輝度指標値は、前記検査対象パターンのエッジに囲まれた領域内の全ピクセルの輝度の最大値、最小値、中央値、平均値、３シグマから選択された１つであることを特徴とする請求項１に記載のパターン欠陥検出方法。
3. 前記マスデータに含まれる複数の基準パターンの形状に基づいて、前記マスデータに含まれる複数の検査対象パターンを複数のグループに分類する工程をさらに含み、
   前記標準範囲を決定する工程は、前記マスデータに含まれる輝度指標値に基づいてグループごとに標準範囲を決定する工程であり、
   前記検査対象パターンの欠陥を検出する工程は、検査対象パターンについて算出された輝度指標値が、その検査対象パターンが属するグループについて決定された標準範囲内にあるかに基づいて、前記検査対象パターンの欠陥を検出する工程であることを特徴とする請求項１または２に記載のパターン欠陥検出方法。
4. 前記複数の輝度指標値のヒストグラムを作成する工程をさらに含むことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のパターン欠陥検出方法。
5. 前記複数の輝度指標値の平均は前記標準範囲内にあることを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のパターン欠陥検出方法。

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