JP7220126B2 - 検査装置 - Google Patents

Description

本発明は、検査装置に関する。

大規模集積回路（Large Scale Integration; LSI）の高集積化および大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路寸法は狭小化の一途を辿っている。例えば、ロジックデバイスでは、１０ｎｍ以下の線幅のパターン形成が要求される状況となってきている。

多大な製造コストのかかるＬＳＩにとって、製造工程における歩留まりの向上は欠かせない。ここで、半導体素子は、その製造工程において、ステッパまたはスキャナと呼ばれる縮小投影露光装置により、回路パターンが形成された原画パターン（マスクまたはレチクルを指す。以下では、マスクと総称する。）がウェハ上に露光転写される。そして、半導体素子（チップ）の歩留まりを低下させる大きな要因として、マスクパターンに起因する欠陥とプロセスに起因する欠陥が挙げられる。

EUV（Extreme Ultraviolet）マスクのように、パターンが細密で従来の光学系検査装置では欠陥検出が困難なケースで、ウェハに転写後にEB(Electric Beam)検査により欠陥検査し、このウェハ欠陥検査データをマスク欠陥にフィードバックすることが提案されている。ウェハ欠陥検査で見つかった欠陥が、マスク起因のものか、その他のプロセス起因のものかの切り分けが必要になるが、マスク起因による欠陥はウェハ上に転写された各チップに同様に発生することから、複数チップを全体的に検査することで、切り分けを行う。しかしながら、この方法では複数回の検査が必要となるため、検査時間の増大が課題である。

特開２０１７－０９００６３号公報

そこで、本発明の一態様は、検査装置を提供する。

本発明の一態様の検査装置は、第１の被検査領域及び第１の被検査領域と走査方向に隣接し第１の被検査領域と共通するパターンを有する第２の被検査領域を含む被検査対象の第１の被検査領域の第１の検査画像を得て、参照画像と第１の検査画像を比較して、第１の被検査領域の第１の座標において第１の欠陥が検出されたときに、第１の被検査領域の検査中に第１の被検査領域の第１の座標に対応する第２の被検査領域の第２の座標へ移動し第２の座標のパターンのみの第２の検査画像を得る検査部と、第１の欠陥が第１の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか或いは第１の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを第１の座標における第１の検査画像及び第２の座標における第２の検査画像から判定する判定部と、を有することを特徴とする検査装置が好ましい。

また、第１の欠陥がマスク起因の欠陥であるかプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いてマスク起因の欠陥であるかプロセス起因の欠陥であるかを判定する第１の基準を第２の基準へ変更する演算部をさらに備え、被検査対象は、第１の被検査領域と共通するパターンを有する第３の被検査領域を含み、検査部は、第３の被検査領域の第３の検査画像を得て、参照画像と第３の検査画像を比較して第２の欠陥を検出し、

判定部は、第２の基準を用いて第２の欠陥が第３の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか第３の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを判定することを特徴とする検査装置が好ましい。

また、判定部は、第１の被検査領域を描画するマスクの検査データの欠陥情報を用いて第１の欠陥が第１の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか第１の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを判定することを特徴とする検査装置が好ましい。

また、第１の欠陥がマスク起因の欠陥であるかプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いてマスク起因の欠陥であるかプロセス起因の欠陥であるかを判定する第１の基準を第３の基準へ変更する演算部をさらに備え、検査部は、第１の被検査領域に含まれる第１の欠陥以外の第３の欠陥を検出し、判定部は、第３の基準を用いて第３の欠陥がマスク起因の欠陥であるかプロセス起因の欠陥であるかを判定することを特徴とする検査装置が好ましい。

また、判定部において得られたマスク起因の欠陥情報を参照画像に反映させて、参照画像にマスク起因の欠陥情報を追加する参照画像補正部をさらに備えることを特徴とする検査装置が好ましい。

本発明の一態様によれば、高速検査を行う検査装置の提供が可能になる。

第１の実施形態における検査装置の構成図である。 第１の実施形態における被検査対象の模式図である。 第１の実施形態における被検査対象の一部の拡大模式図である。 第１の実施形態における第１の検査画像及び第２の検査画像の模式図である。 第１の実施形態における被検査対象の一部の拡大模式図である。 第１の実施形態における検査方法のフローチャートである。 第２の実施形態における被検査対象の一部の拡大模式図である。 第２の実施形態における被検査対象の一部の拡大模式図である。 第２の実施形態における検査方法のフローチャートである。 第２の実施形態における検査方法のフローチャートである。 第３の実施形態におけるマスクの検査画像の模式図である。 第３の実施形態における検査方法のフローチャートである。 第４の実施形態における被検査対象の一部の拡大模式図である。 第４の実施形態における検査方法のフローチャートである。 第４の実施形態における検査方法のフローチャートである。 第５の実施形態における参照画像の模式図である。 第５の実施形態における検査方法のフローチャートである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しつつ説明する。

以下、実施の形態では、荷電粒子ビームの一例として、電子ビームを用いた場合について説明する。但し、これに限るものではない。イオンビーム等のその他の荷電粒子ビームを用いても構わない。

本発明の一態様の検査装置は、第１の被検査領域及び第１の被検査領域と走査方向に隣接し第１の被検査領域と共通するパターンを有する第２の被検査領域を含む被検査対象の第１の被検査領域の第１の検査画像を得て、参照画像と第１の検査画像を比較して、第１の被検査領域の第１の座標において第１の欠陥が検出されたときに、第１の被検査領域の検査中に第１の被検査領域の第１の座標に対応する第２の被検査領域の第２の座標へ移動し第２の座標のパターンのみの第２の検査画像を得る検査部と、第１の欠陥が第１の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか或いは第１の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを第１の座標における第１の検査画像及び第２の座標における第２の検査画像から判定する判定部と、を有する。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における検査装置の構成を示す構成図である。図１において、被検査対象のパターンを検査する検査装置１００は、粒子ビーム検査装置の一例である。図１に示す検査装置は単一のビームで検査する装置であるが、検査装置としてはマルチビームで検査するマルチビーム検査装置であってもよい。検査装置１００は、制御部１１０及び検査部１５０を備えている。

制御部１１０は、制御計算機１２１、バス１２２、記憶装置１３１、モニタ１３２、プリンタ１３３、メモリ１３４、位置演算部１３５，ステージ制御部１３６、偏向制御部１３７、ブランキング制御部１３８、レンズ制御部１３９、参照画像作成部１４０、判定部１４１、画像補正部１４２及び演算部１４３、を含む。

検査部１５０は、駆動部１５１、レーザ測長システム１５２、検出部１５３、パターンメモリ１５４、検査画像作成部１５５、電子ビームカラム１６１（電子鏡筒）及び検査室１６２を含む。電子ビームカラム１６１内には、電子銃１６３、電磁レンズ１６４、ブランキング偏向器１６５、制限アパーチャアレイ基板１６６、電磁レンズ１６７、主偏向器１６８、副偏向器１６９、検出器１７０が配置されている。

検査室１６２内には、例えば、ｘｙ平面上を移動可能なステージ１７１とミラー１７２が配置される。ｘｙステージ１７１上には、被検査対象Ｘが配置される。検査対象Ｘは、パターンが形成されたウェハや、ウェハにパターンを形成するためのマスクなどである。検査対象Ｘは、例えば、パターン形成面を上側（電子銃１６３側）に向けてステージ１７１に配置される。また、ステージ１７１上には、検査室１６２の外部に配置されたレーザ測長システム１５２から照射されるレーザ測長用のレーザ光を反射するミラー１７２が配置されている。

検出器１７０は、電子ビームカラム１６１の外部で検出部１５３に接続される。検出部１５３は、パターンメモリ１５４に接続される。パターンメモリ１５４は検査画像作成部１５５に接続される。

制御部１１０では、コンピュータとなる制御計算機１２１が、バス１２２を介して、記憶装置１３１、モニタ１３２、プリンタ１３３、メモリ１３４、位置演算部１３５、ステージ制御部１３６、偏向制御部１３７、ブランキング制御部１３８、レンズ制御部１３９、参照画像作成部１４０、判定部１４１、画像補正部１４２、演算部１４３に接続されている。また、制御計算機１２１は、バス１２２を介して、検査画像作成部１５５に接続されている。検査結果や制御情報がモニタ１３２に表示される。検査結果は、プリンタ１３３にて印刷することが出来る。

ステージ制御部１３６は、駆動部１５１と接続している。ステージ制御部は、駆動部１５１を制御する。ステージ制御部１３６によって制御された駆動部１５１によってステージ１７１の位置が移動する。駆動部１５１は、例えば、ｘ方向、ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（ｘ－ｙ－θ）モータの様な駆動系によって構成されている。これらの駆動系によって、任意の方向にステージ１７１が移動可能となっている。これらの、図示しないｘモータ、ｙモータ、θモータは、例えばステップモータを用いることができる。ステージ１７１は、ｘｙθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能である。そして、ステージ１７１の移動位置は、レーザ測長システム１５２により測定され、位置演算部１３５に供給され、ステージ１７１及び被検査対象Ｘの位置が演算される。レーザ測長システム１５２は、例えば、ミラー１７２からの反射光を受光することによって、レーザ干渉法の原理でステージ１７１の位置を測長する。

電子銃１６３には、図示しない高圧電源回路が接続され、電子銃１６３内の図示しないフィラメントと引出電極間への高圧電源回路からの加速電圧の印加と共に、所定の引出電極の電圧の印加と所定の温度のカソード（フィラメント）の加熱によって、カソードから放出された電子群が加速させられ、電子ビームとなって放出される。電磁レンズ１６４及び電磁レンズ１６７は、共にレンズ制御部１３９によって制御される。ブランキング偏向器１６５は、それぞれ少なくとも２極の電極群により構成され、ブランキング制御部１３８によって制御される。主偏向器１６８、及び副偏向器１６９は、それぞれ少なくとも４極の電極群により構成され、偏向制御部１３７によって制御される。

被検査対象Ｘが複数のチップ（ダイ）パターンが形成された半導体ウェハである場合には、かかるチップ（ダイ）パターンのパターンデータが検査装置１００の外部から入力され、記憶装置１３１に格納される。被検査対象Ｘが露光用マスクである場合には、かかる露光用マスクにマスクパターンを形成する基になる設計パターンデータが検査装置１００の外部から入力され、記憶装置１３１に格納される。また、記憶装置１３１には、過去の検査画像、欠陥パターンとその欠陥の種類（マスク起因、プロセス起因）や被検査対象Ｘを描画するのに使用したマスクの欠陥情報などが記憶されていることが好ましい。

ここで、図１では、第１の実施形態及び他の実施形態を説明する上で必要な構成を記載している。検査装置１００にとって、通常、必要なその他の構成を備えていても構わない。なお、図１の演算部１４３や画像補正部１４２は、他の実施形態において説明する。

電子銃１６３（放出源）から放出された１次電子ビーム２００は、電磁レンズ１６４によって屈折させられ、中間像およびクロスオーバーを形成しながら、電磁レンズ１６７に進む。そして、電磁レンズ１６７は、１次電子ビーム２００を被検査対象Ｘにフォーカスする。電磁レンズ１６７により被検査対象Ｘ面上に焦点が合わされた１次電子ビーム２００は、主偏向器１６８及び副偏向器１６９によって偏向され、被検査対象Ｘ上の所望の位置に照射される。ここで、ステージ１７１が連続移動しながら１次電子ビーム２００を被検査対象Ｘに照射する場合、１次電子ビーム２００の照射位置がステージ１７１の移動に追従するように主偏向器１６８による偏向によるトラッキング動作が行われる。

なお、ブランキング偏向器１６５によって、１次電子ビーム２００が偏向された場合には、一点長鎖線のように制限アパーチャアレイ基板１６６の中心の穴から位置がはずれ、制限アパーチャアレイ基板１６６によって遮蔽される。一方、ブランキング偏向器１６５によって偏向されなかった１次電子ビーム２００は、図１に示す実線のように制限アパーチャアレイ基板１６６の中心の穴を通過する。かかるブランキング偏向器１６５のＯＮ／ＯＦＦによって、ブランキング制御が行われ、ビームのＯＮ／ＯＦＦが制御される。このように、制限アパーチャアレイ基板１６６は、ブランキング偏向器１６５によってビームＯＦＦの状態になるように偏向された１次電子ビーム２００を遮蔽する。そして、ビームＯＮになってからビームＯＦＦになるまでに形成された、制限アパーチャアレイ基板１６６を通過したビームにより、検査用（画像取得用）の１次電子ビーム２００が形成される。

被検査対象Ｘの所望する位置に１次電子ビーム２００が照射されると、かかる１次電子ビーム２００が照射されたことに起因して被検査対象Ｘから１次電子ビーム２００に対応する、２次電子（２次電子ビーム２０１）が放出される。なお、２次電子ビーム２０１（破線）には、反射電子が含まれていても構わない。

被検査対象Ｘから放出された２次電子ビーム２０１は、検出器１７０に投影される。検出器１７０は、投影された２次電子ビーム２０１を検出する。検出器１７０にて検出された２次電子画像データとなる強度信号は、検出部１５３に出力される。

図２に第１の実施形態における被検査対象Ｘの模式図を示す。図２の被検査対象Ｘは、矩形で表した共通するパターンを有する複数の被検査領域を有する。被検査対象Ｘがウェハである場合において、被検査領域は、ウェハから切り取られると、半導体チップとなる。即ち、複数の被検査対象領域は、共通しない一部の欠陥を除き、実質的に同一のパターンを有する。図２において、第１の被検査領域Ａと第１の被検査領域Ａを挟む２つの第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２を示している。第１の被検査領域Ａの検査時の走査方向は、ｘ方向である。第１の被検査領域Ａの上側にある矢印方向に隣接する被検査領域は、第２の被検査領域Ｂ１である。第１の被検査領域Ａの下側にある矢印方向に隣接する被検査領域は、第２の被検査領域Ｂ２である。第２の被検査領域Ｂ１，Ｂ２は、第１の被検査領域Ａの走査方向に隣接する被検査領域である。なお、走査方向がｘ方向以外、例えば、ｙ方向である場合は、図２とは異なる位置に第２の被検査領域が配置される。

例えば、従来の検査装置は、被検査対象Ｚの被検査領域ａの全体と被検査領域ａに隣接した被検査領域ｂの全体を検査して、欠陥を評価する。つまり、従来の検査方法は、１つの被検査領域の欠陥を評価するために、２つ分の被検査領域を検査する時間が必要となる。

図３に実施形態の被検査対象Ｘの一部の拡大模式図に示す。図３の模式図には、３つの被検査領域が示されている。第１の被検査領域Ａを挟むように第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２が配置されている。第１の被検査領域Ａが検査対象の領域である。第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２が確認用の領域である。３つ被検査領域に共通するパターンである十字のパターンＰが各被検査領域に描かれている。図３中には、欠陥ｄ１～ｄ７を黒丸で示している。図３中の破線は、走査して画像を取得する部分である。図３中の実線は、移動のみ行い画像を取得しない部分である。破線及び実線には矢印が描かれており、矢印は走査方向（移動方向）を表している。１回目の走査は、第１の走査Ｓ１とし、図３では第１０の走査Ｓ１０までとしている。第１の走査Ｓ１の後に折り返す。第１の走査Ｓ１の次は、第１の走査Ｓ１とは逆方向の第２の検査Ｓ２である。画像の取得は、例えば矩形のフレームを単位とする領域で行なわれるが、図３においてフレームは示していない。図示していないフレームは、例えば、ｘ方向に矩形のフレームが被検査領域の一方の端部（図左）からｘ方向に他方の端部（図右）まで連続して複数配置されている。そして、この矩形のフレームはｙ方向にも一方の端部（図上）から他方の端部（図下）まで連続して複数配置されている。走査方向は、検査順番に並んだ検査のフレームの検査順番の順方向であり、各走査（例えばＳ１からＳ１０それぞれ）において１つの方向である。折り返して走査を行なうことから、ｎ番目の走査方向とｎ＋１番目の走査方向は逆方向となる。

第１の被検査領域Ａの第１の検査画像を得る。図３の第１の被検査領域Ａには、３つの欠陥ｄ１～ｄ３が含まれている。３つの欠陥ｄ１～ｄ３は、参照画像と第１の検査画像を比較して欠陥であると検出されたものである。なお、参照画像としては図６を用いて後で詳細に説明するが、Data to Database 検査を行なう場合は、被検査対象Ｘ（被検査領域）を描画するマスクの設計データから参照画像作成部１４０にて参照画像を作成する。また、いわゆるData to Data検査を行なう場合は、過去の検査画像を参照画像とする。

図３の第２の被検査領域Ｂ１には、２つの欠陥ｄ４、ｄ６が含まれている。第２の被検査領域Ｂ２には、２つの欠陥ｄ５、ｄ７が含まれている。第１の被検査領域Ａの第１の欠陥ｄ１の第１の座標はｃ１である。第２の被検査領域Ｂ１において、第１の欠陥ｄ１の第１の座標ｃ１に対応する第２の座標はｃ２である。なお、第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２には、欠陥が含まれないこともある。第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２の欠陥は、参照画像と比較するためではなく、第１の被検査領域Ａを検査対象として得られた第１の検査画像と比較する際に用いられて、そして、第１の被検査領域Ａの欠陥種類が判定される。

第１走査Ｓ１において、第１の座標ｃ１に第１の欠陥ｄ１を検出したとき、検査を行なわずに検査位置を移動させる。そして、検査部１５０は、第２の被検査領域Ｂ１の第２の座標ｃ２のパターンのみの画像を取得する。そして、第２の座標ｃ２をパターンの画像を取得した後に折り返して、第１走査Ｓ１とは逆方向に第１の被検査領域Ａの領域内に入るまでは、画像を取得せずに移動するだけであるので、更に高速に検査をすることができる。例え、第２の被検査領域Ｂ１を移動する速度が画像を取得する速度と同じであっても、走査方向を変えずに第２の座標ｃ２まで移動し、画像を取得し、折り返して、再び第１の被検査領域Ａに戻るため、第１の被検査領域Ａの全体に加え第２の被検査領域Ｂ１の全体を検査するよりも実施形態の検査は高速である。なお、第２の座標ｃ２における検査範囲は、第１の欠陥ｄ１のパターン以上の面積であり、第１の欠陥ｄ１の形状、大きさ及び位置などを考慮して定められる。第１の被検査領域Ａにおける欠陥をすべて第１の欠陥（欠陥群）とし、この座標を第１の座標（座標群）とする。また、第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２における第１の座標に対応する座標を第２の座標（座標群）とする。

第８走査Ｓ８では、２つの第１の欠陥ｄ２、ｄ３が含まれる。第１の欠陥ｄ２の座標をｃ３とし、第１の欠陥ｄ３の座標をｃ４とする。第１走査Ｓ１とは逆の方向に隣接する第２の被検査領域Ｂ２の座標ｃ３とｃ４に対応する座標ｃ５及びｃ６の検査を第１走査Ｓ１と同様に行なう。図３の第２の被検査領域Ｂ１では、座標ｃ５には欠陥が検出されず、座標ｃ６には欠陥ｄ７が検出されている。第８走査Ｓ８においても座標ｃ５及び座標ｃ６以外においては、被検査対象Ｘをの画像を取得せずに移動するため、更なる検査時間の短縮が可能になる。

ここで、図３とは、別の検査対象に関して、検査時間の短縮について数式を用いて説明する。走査方向の長さ（被検査領域のｘ方向の距離）をＬ、検査時のスキャン速度をＶｓ、折り返しに要する時間をＴａ、総スキャン回数をＮ、非検査時移動速度をｋＶｓ（ｋ×Ｖｓ、ｋ＞＞１）、ｘ方向のフレーム総数をＭ（Ｍ＞＞１）、１つの欠陥を検査するのに必要なフレーム数をｍ（１≦ｍ＜＜Ｍ）とする。計算では、評価を簡単にするために、被検査領域間（Ａ－Ｂ１間、Ａ－Ｂ２間）の距離はゼロとする。１つの欠陥を検査するのに必要なフレームは、ｘ方向、ｙ方向、又は、ｘ方向及びｙ方向に連続するフレームである。なお、以下に示す式は、検査時間を比較するために示すものであって、厳密な検査時間を示すものではない。また被検査対象の欠陥は、本実施例の方法での最悪条件とするため右方向走査時は検査領域Ａの右端に、左方向走査時は検査領域Ａの左端にあるものとする。従来の場合は、検査時間Ｔｉｏは、Ｔｉｏ＝（（２Ｌ／Ｖｓ）＋Ｔａ）×Ｎと表せる。なお、折り返しに要する時間Ｔａは、検査時間と比べ非常に短い時間である。次いで、実施形態の場合は、検査時間Ｔｉｎは、Ｔｉｎ＝（（Ｌ／Ｖｓ）＋（２Ｌ／ｋＶｓ）＋（（ｍ／Ｍ）×（Ｌ／Ｖｓ））×Ｎと表せる。検査時間の差は、Ｔｉｏ－Ｔｉｎである。Ｔｉｏ―Ｔｉｎ＝（１―（（２／ｋ）＋（ｍ／Ｍ））×（Ｌ／Ｖｓ）×Ｎとなる。ここで、欠陥は被検査領域に対して非常に小さい面積を占めることからＭ＞＞ｍ（例えば、Ｍが１００でｍが３）であって、（ｍ／Ｍ）≒０となる。また、非検査時の移動速度が検査時の移動速度の何倍であるかを示すｋは、検査時に比べて非常に早く、具体的には、ｋ＞＞１（例えば、ｋ≧１０）となる。すると、Ｔｉｏ―Ｔｉｎは被検査領域１つの検査時間に近い（Ｌ／Ｖｓ）×Ｎの近似値となる。なお、検査時の移動速度は、「１フレーム分の走査方向の距離」を［１つのフレームの画像を取得して隣のフレームまで移動する時間］で割って求められる。従って、実施形態の検査では、効率が悪くなる各スキャンの走査方向の端部に欠陥がすべてある場合においても、従来の検査時間の半分近くにまで検査時間を多幅に短縮できることを示している。

図４に上述の検査によって得られる検査画像の模式図を示す。第１の被検査領域Ａを検査対象として得られる画像は第１の検査画像Ｃとする。第１の被検査領域Ａの全体像を含む検査画像は、検査画像Ｅとする。第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２の画像は、第２の検査画像Ｄ１、Ｄ２及びＤ３の３つである。確認用の領域を検査して得られる第２の検査画像Ｄは、第１の被検査領域Ａにおける欠陥が検出された部分とその周辺に対応する領域だけのデータであることからも検査時間が短縮されていることを示している。

得られた検査画像を用いて、判定部１４１で評価することで、第１の被検査領域Ａにおける欠陥が第１の被検査領域Ａを描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか、或いは第１の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを判定する。共通するマスクで描画した被検査領域において、マスク起因の欠陥は共通して存在する。また、プロセス起因の欠陥は、例えば、被検査領域毎に欠陥の有無が異なる。マスク起因の欠陥であると判定された情報は、被検査領域を描画するマスクの欠陥情報として利用したり、被検査領域の欠陥判定の判定基準に使用したりすることでより効率的な欠陥検査を行なうことが出来る。

次に、検査装置１００の検査方法を説明することにより、検査装置１００についてより詳細に説明する。図６に検査方法のフローチャートを示す。第１の実施形態における検査方法は、検査工程（Ｓ１０１）、欠陥検出工程（Ｓ１０２）、欠陥確認工程（Ｓ１０３）及び欠陥判定工程（Ｓ１０４）を含む。図６に示す検査方法における工程を含めた検査装置１００の動作は、制御計算機１２１で制御される。

＜第１の検査工程（Ｓ１０１）＞
検査方法において、始めに第１の検査工程（Ｓ１０１）を行なう。第１の検査工程（Ｓ１０１）は、被検査対象Ｘの第１の被検査領域Ａに１次電子ビーム２００を照射して、放出された２次電子ビーム２０１（反射電子を含む）から検査画像を得る工程である。

第１の被検査領域Ａの検査フレーム毎に検査を行なって検査フレーム毎に検査画像を作成する。具体的には、検出器１７０に入射した２次電子ビーム２０１のアナログ信号を検出部１５３でデジタル信号に変換する。検出部１５３は、例えば、ＣＭＯＳやＣＣＤなどのセンサである。得られたデジタル信号をパターンメモリ１５４に保存する。そして検査画像作成部１５５において、信号強度情報と検査位置情報とを合わせて第１の検査画像Ｃを得る。この得られた第１の検査画像Ｃは、記憶装置１３１又はメモリ１３４に保存される。他の検査画像の検査画像作成部１５５で作成される。

＜第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）＞
第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）は、検査フレーム毎の検査結果を含む第１の検査画像Ｃと参照画像とを比較して欠陥を検出する工程である。いわゆるData to Database 検査を行なう場合は、被検査対象Ｘ（被検査領域）を描画するマスクの設計データから参照画像作成部１４０にて参照画像を作成する。また、いわゆるData to Data検査を行なう場合は、過去の検査画像を参照画像とする。なお、例えば、走査方向（ｘ方向）に連続的に並んだ検査フレームの１列の検査画像の一部又は全てを繋ぎ合わせて作成した画像を第１の検査画像Ｃとすることもできるし、或いは１つの検査フレームの画像を第１の検査画像Ｃとすることが出来る。従って、基となる画像によって異なるが、参照画像は、画像データを一部切り出したものとすることができる。

参照画像と第１の検査画像Ｃを任意のアルゴリズムによって比較して、例えば、判定指標が閾値以上の場合に欠陥があると判定（欠陥を検出）する。欠陥が検出された場合は、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）及び欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）を行なう。第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）にて欠陥が検出されなかった場合において、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）での検査対象が被検査領域Ａの最終走査（図３の第１０走査Ｓ１０）であるとき、検査を終了するまた、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）にて欠陥が検出されなかった場合において、検査が第１の被検査領域Ａの最終走査（図３の第１０走査Ｓ１０）ではないとき、次の走査位置になるように例えば、ステージを移動して再度、検査工程（Ｓ１０１）を行なう。そして、最終走査になるまで、検査を繰り返し行なう。検出された欠陥を第１の欠陥ｄ１とし、第１の欠陥ｄ１の位置を第１の座標ｃ１として記憶装置１３１又はメモリ１３４に保存される。

＜第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）＞
第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）は、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）において、欠陥が検出された場合に、第１の被検査領域Ａの走査方向に隣接する第２の被検査領域Ｂ１（またはＢ２）を検査する。第２の被検査領域Ｂ１の検査においては、第１の欠陥ｄ１の第１の座標ｃ１に対応する第２の被検査領域Ｂ１の第２の座標ｃ２のパターンのみの画像を取得する。

例えば、第１の被検査領域Ａにおいて、第１の走査Ｓ１の５０番目のフレームから５３番目のフレームにかけて欠陥が発見されたとする。このとき、第２の被検査領域Ｂ１の第１の走査Ｓ１の５０番目のフレームから５３番目のフレームに相当する位置を第２の座標ｃ２とする。そして本例において、第２の被検査領域Ｂ１の５０番目から５３番目までの３フレームのみを検査することが、「第１の欠陥ｄ１の第１の座標ｃ１に対応する第２の被検査領域Ｂ１（Ｂ２）の第２の座標ｃ２のパターンのみを検査する」ことを意味する。そして、本例でいうと、第２の被検査領域Ｂ１の５０番目から５３番目までの３フレームのみの画像、即ち、第１の欠陥ｄ１の第１の座標ｃ１に対応する第２の被検査領域Ｂ１の第２の座標ｃ２のパターンのみの画像を第２の検査画像Ｄ（図４の第２の検査画像Ｄ１）とする。なお、上述の走査方向と逆方向に走査している際に欠陥が検出された場合は、第２の被検査領域Ｂ２における欠陥に対応する座標まで移動して画像を取得する。

＜第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）＞
第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）は、第１の検査画像Ｃと第２の検査画像Ｄを比較して、第１の欠陥ｄ１が「第１の被検査領域Ａを描画するために用いたマスク起因の欠陥」であるのか「第１の被検査領域Ａを描画するプロセス起因の欠陥」であるのかを判定する。この判定には、第１の基準（検出パラメータ）を用いる。欠陥の種類の判定においては、パターンＰと欠陥の位置関係、確認用の第２の検査画像Ｄにおいて欠陥が検出されているか否か、欠陥の形状や欠陥の大きさなどを考慮して判定を行なう。欠陥の種類の判定は、任意のアルゴリズムによって行なわれる。欠陥の種類は、パターンＰと欠陥の位置関係、確認用の第２の検査画像Ｄにおいて欠陥が検出されているか否か、欠陥の形状や欠陥の大きさなどの情報を任意に含み記憶装置１３１に保存されることが好ましい。

第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）を行なった後、この第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）での検査対象が被検査領域Ａの最終走査（図３の第１０走査Ｓ１０）ではないとき、次の走査位置になるように、例えば、ステージを移動して折り返して、１次電子ビーム２００に対して被検査対象Ｘが相対的に第１の走査Ｓ１の方向とは逆方向に移動させて、第２の走査Ｓ２の位置において第１の検査工程（Ｓ１０１）を行なう。そして、最終走査（例えば、第１０走査Ｓ１０）になるまで、検査を繰り返し行なう。

図３の第１の被検査領域Ａを検査する場合、走査Ｓ１から走査Ｓ１０迄、１０回の走査を行なう。第２の走査Ｓ２から第７の走査Ｓ７までは、欠陥が検出されていないため、第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２への移動及び画像の取得は行なわない。そして、第８の走査Ｓ８において、被検査領域Ａは２つの欠陥ｄ２、ｄ３を検出したとする。このとき、第８の走査Ｓ８の走査方向に向かって第１の被検査領域Ａに隣接する第２の被検査領域Ｂ２へ移動する。第１の走査Ｓ１と第８の走査Ｓ８の走査方向は、逆である。走査方向によって、第１の被検査領域Ａの欠陥ｄ２とｄ３の座標ｃ３、ｃ４に対応する第２の被検査領域Ｂ２の座標ｃ５、ｃ６の位置のパターンのみ検査を行なって、第１の被検査領域Ａの欠陥の確認を行なう。この検査の結果、例えば座標ｃ５には欠陥が検出されず、座標ｃ６には欠陥ｄ７が検出される。そして、この検査結果を踏まえて、欠陥ｄ２、ｄ３の欠陥の種類を判定することが出来る。

検査終了後に検査画像作成部１５５において、得られた複数の第１の検査画像Ｃを一部重ねてつなぎ合わせることで第１の被検査領域Ａの全体像を含む検査画像Ｅを得ることができる。なお、一部重ねずにつなぎ合わせてもよい。第１の被検査領域Ａの全体像を含む検査画像Ｅは、記憶装置１３１に保存されることが好ましい。

図５に被検査領域の模式図を示す。図５のように第１の被検査領域Ａの一方の走査方向にのみ第２の被検査領域Ｂ１が配置され、反対方向に第２の被検査領域Ｂ２が配置されていない場合などにおいて、第２の被検査領域Ｂ２にて実施していた検査を、検査第２の被検査領域Ｂ１を検査中一部－ｙ方向に移動することで第２の被検査領域Ｂ１にて検査を実施して、ｙ方向に移動して元の走査位置に戻るようにしても良い。例えば図５の走査Ｓ８の走査を行っているときに第１の被検査領域Ａにおいて検出された欠陥ｄ２、ｄ３を、次の走査Ｓ９の走査を行っている途中、走査Ｓ９の走査方向に隣接する第２の被検査領域Ｂ１において、１フレーム分－ｙ方向に戻って第１の被検査領域Ａにおいて検出された欠陥ｄ２、ｄ３の座標ｃ３、ｃ４に対応する第２の被検査領域Ｂ１の座標ｃ５、ｃ６まで移動し、当該座標においてのみ検査をすることで、迅速な検査をすることが出来る。

上述の通り、例えば、第２の被検査領域Ｂ１において、第１の走査Ｓ１の１番目から４９番目までのフレームについては画像を取得せずに検査位置を高速に移動（速度ｋＶｓ）し、５０番目から５３番目までのフレームのみ検査を行ない、この検査終了後、走査方向を折り返して、第２の走査Ｓ２の位置をｘ方向に移動して、第１の被検査領域Ａの第２の走査Ｓ２の位置の検査を行なう。実施形態の検査によって、第１の被検査領域Ａの評価に関して検査精度に悪影響を及ぼさずに、大幅な検査時間の短縮が可能となる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態の検査装置１００は、第１の実施形態の変形例である。第１の実施形態の検査装置及び検査方法と第２の実施形態の検査装置及び検査方法に関して共通する内容の説明は、省略される。第２の実施形態において、演算部１４３は、第１の欠陥がマスク起因の欠陥であるかプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いてマスク起因の欠陥であるかプロセス起因の欠陥であるかを判定する第１の基準を第２の基準へ変更し、被検査対象は、第１の被検査領域Ａと共通するパターンを有する第３の被検査領域を含み、検査部１５０は、第３の被検査領域の第３の検査画像を得て、参照画像と第３の検査画像を比較して第２の欠陥を検出し、判定部１４１は、第２の基準を用いて第２の欠陥が第３の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか第３の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを判定する。

第２の実施形態においては、第１の実施形態の被検査領域Ａとは異なる領域にあり、被検査領域Ａと共通するパターンを有する第３の被検査領域を含む被検査対象Ｘ’を用いる。第２の実施形態における被検査対象Ｘ’は、第１の実施形態で検査されたものと同一のウェハやマスクでもよいし、第１の実施形態で検査されていないが第１の被検査領域Ａと共通するパターンを有するウェハやマスクでもよい。被検査対象Ｘ’が第１の実施形態で検査されたものと同一のウェハやマスクの場合、被検査領域Ａは、第３の被検査領域とは異なる領域とする。図７に第２の実施形態における被検査対象Ｘ’の模式図を示す。被検査対象Ｘ’は、第１の被検査領域Ａと共通するパターンを有する第３の被検査領域Ｆを含む。なお、被検査対象Ｘ’の被検査対象は、すべて第１の被検査領域Ａと共通するパターンを有する場合がある。

演算部１４３は、第１の被検査領域Ａの検査において第１の欠陥ｄ１～ｄ３がそれぞれマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて、マスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する基準である第１の基準を第２の基準に変更する。第１の基準は、検出された欠陥と確認用の検査領域のパターンとを比較した比較結果を用いて、該検出された欠陥がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する際の基準である。

第１の基準を用いた判定では、第１の被検査領域Ａの欠陥情報、確認用の検査結果及び第１の基準が必要である。判定基準（第１の基準）に第１の基準を用いた判定を加えた判定基準（第２の基準）を用いることで、検出された欠陥の種類を確認用の領域の画像を取得せずに判定することが出来る。

図８には、被検査対象Ｘ’の第３の被検査領域Ｆの拡大模式図を示す。図８には、図３と同様に走査番号と画像を取得する部分を示す破線、画像を取得せず走査（移動）だけ行なわれる実線と、走査（移動）方向を示す矢印が示されている。第２の実施形態では、検査部１５０において、第３の被検査領域Ｆを検査対象として、第２の欠陥ｄ８～ｄ１０を検出する。第３の被検査領域Ｆにおいては、欠陥が検出されても検出されなくても第３の被検査領域Ｆのみの検査画像と参照画像とを比較して欠陥を検出する。そして、判定部１４１において、第２の基準を用いて、第２の欠陥ｄ８～ｄ１０がマスク起因の欠陥であるか、或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する。

演算部１４３で第１の被検査領域Ａにおける第１の欠陥ｄ１～ｄ３の欠陥パターン情報（パターンＰと欠陥の位置関係、欠陥の形状や欠陥の大きさ等）及びマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて演算処理を行なう。そして、この演算によって得られた結果に基づき、欠陥がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する第１の基準を第２の基準へ変更する。つまり、第３の被検査領域Ｆの検査で見付かった第２の欠陥ｄ８～ｄ１０の欠陥種類の判定には、第１の被検査領域Ａと第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２の検査結果を利用することが出来る。このため、第３の被検査領域Ｆに含まれる第２の欠陥ｄ８～ｄ１０の欠陥の種類を判定するために、第３の被検査領域Ｆの走査方向に隣接する被検査領域の画像を取得しなくてもよい。第２基準を用いて第３の被検査領域Ｆの結果種類を判定する場合、第１の被検査領域Ａと第３の被検査領域Ｆを描画するために用いるマスクが共通するマスクであると、マスク起因の欠陥であるという判定がし易くなる。なお、演算部１４３において、判定基準を変更するための演算は、他の実施形態で得られる結果及び他の被検査領域や第１の被検査領域とは共通しないパターンを有する被検査対象を検査した結果等も演算対象に含めることが出来る。

第２の実施形態の検査装置では、前に行なった検査結果を使用することで、確認用の検査を行なわずに対象の検査領域の検査を行い、欠陥の種類を判定することができる。このため、確認用の検査を行なわない分だけ検査時間の短縮が可能になり、より高速な検査を行なうことが出来る。例えば、第１の実施形態でマスク起因の欠陥と判定された座標における共通する形状の欠陥を速やかに、かつ高精度にマスク起因の欠陥として判定することで、より高速に検査を実施できる検査装置となる。

次に、第２の実施形態の検査装置１００の検査方法を説明することにより、第２の実施形態についてより詳細に説明する。図９に第２の実施形態の検査方法のフローチャートを示す。第２の実施形態における検査方法は、第１の検査工程（Ｓ１０１）、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）、第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）、第１の演算工程（Ｓ１１１）、第２の検査工程（Ｓ１１２）、第２の欠陥検出工程（Ｓ１１３）及び第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）を含む。第１の検査工程（Ｓ１０１）、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）及び第１の種類欠陥判定工程（Ｓ１０４）は第１の実施形態と共通する。

＜第１の演算工程（Ｓ１１１）＞
第１の演算工程（Ｓ１１１）は、第１の被検査領域Ａの第１の欠陥ｄ１～ｄ３がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて演算し、この演算によって得られた結果に基づき、欠陥の種類を判定する基準である第１の基準を第２の基準に変更する工程である。第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）では、第１の被検査領域Ａと確認用の第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２を検査することによって第１の被検査領域Ａに含まれる第１の欠陥の種類を判定している。この判定結果を学習することで確認用の検査領域を検査せずに、第３の被検査領域Ｆの欠陥の種類を判定することができる。本工程では、欠陥種類の判定基準に第１の被検査領域Ａの検査結果を反映させる。演算部１４３にて、第１の演算工程（Ｓ１１１）を行なう。例えば、演算部１４３において、検査結果の画像を学習（機械学習）させることによって、判定基準を変更するための結果を得ることが出来る。第１の検査工程（Ｓ１０１）から第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）を繰り返して得られた複数の画像を学習することができる。第１の演算工程（Ｓ１１１）における学習が終了後に判定基準を変更し、第２の検査工程（Ｓ１１２）から第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）の検査において、変更後の第２の基準で、欠陥種類の判定を行なうことが出来る。第２の基準で欠陥種類の判定を行なうことで、第１の基準で判定するよりも、迅速に判定を行なったり、より高精度に判定をしたりすることが出来る。第２の基準で判定する際の検査結果の画像や欠陥種類の判定結果を用いてさらに学習を行なうことで、累積的に判定基準を更新することができる。得られた第２の基準を使用して判定部１４１が判定出来るように、第２の基準は、記憶装置１３１やメモリ１３４に保存される。第２の基準は、第１の基準、第１の検査画像Ｃ、第２の検査画像Ｄを含めた第１の実施形態における検査結果の全てを参照出来る基準とすることが出来る。

＜第２の検査工程（Ｓ１１２）＞
第２の検査工程（Ｓ１１２）は、被検査対象Ｘ’の第３の被検査領域Ｆに１次電子ビーム２００を照射して、放出された２次電子ビーム２０１（反射電子を含む）から検査画像を得る工程である。第２の検査工程（Ｓ１１２）は、第１の検査工程（Ｓ１０１）と検査対象が異なること以外は共通する。第２の検査工程（Ｓ１１２）は、第１の検査工程（Ｓ１０１）と同様に第３の被検査領域Ｆの検査フレーム毎に画像を取得して、検査フレーム毎に検査画像（第３の検査画像）を作成し、この作成した第３の検査画像を記憶装置１３１又はメモリ１３４に保存する。

＜第２の欠陥検出工程（Ｓ１１３）＞
第２の欠陥検出工程（Ｓ１１３）は、第２の検査工程（Ｓ１１２）にて第３の被検査領域Ｆを検査対象として得た第３の検査画像と、参照画像とを比較して欠陥を検出する工程である。第３の検査画像も第１の検査画像Ｃと同様に、例えば、走査方向（ｘ方向）に連続的に並んだ検査フレームの１列の検査画像の一部又は全てを繋ぎ合わせて作成した画像を第３の検査画像とすることもできるし、或いは１つの検査フレームの画像を第３の検査画像とすることが出来る。従って、基となる画像によって異なるが、参照画像は、画像データを一部切り出したものとすることができる。

参照画像と第３の検査画像を任意のアルゴリズムによって比較して、例えば、判定指標が閾値以上の場合に欠陥があると判定（欠陥を検出）する。欠陥が検出された場合は、第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）を行なう。第２の欠陥検出工程（Ｓ１１３）にて欠陥が検出されなかった場合において、第２の欠陥検出工程（Ｓ１１３）での検査対象が被検査領域Ａの最終走査（図８の第１０走査Ｓ１０）であるとき、検査を終了する。また、第２の欠陥検出工程（Ｓ１１３）にて欠陥が検出されなかった場合において、検査が第３の被検査領域Ｆの最終走査（図８の第１０走査Ｓ１０）ではないとき、次の走査位置になるように例えば、ステージを移動して再度、第２の検査工程（Ｓ１１２）を行なう。そして、最終走査になるまで、検査を繰り返し行なう。検出された欠陥を第２の欠陥ｄ８～ｄ１０とし、第２の欠陥ｄ８～１０の座標や第３検査画像などの得られた情報が記憶装置１３１又はメモリ１３４に保存される。

＜第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）＞
第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）は、第２の基準を用いて第２の欠陥ｄ８～ｄ１０がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する工程である。第２の基準を用いることで、確認用の検査領域を検査せずに、確認用の検査領域を検査した結果を用いて欠陥の種類を判定することができる。第１の実施形態では、検査対象の座標まで検査を行なわずに高速に移動することによって検査時間を短縮していたが、第２の実施形態では、学習後は確認用の検査を行なわないため、第３の被検査領域Ｆの検査から欠陥種類の判定までを更に早く行なうことが出来る。

第２の欠陥ｄ８、ｄ１０は、第１の座標ｃ１及びｃ４に存在する欠陥である。第２の欠陥ｄ８が第１の欠陥ｄ１と同じパターンの欠陥であれば、第２の欠陥ｄ８と第１の欠陥ｄ１は、同じ欠陥の種類であると判定することが出来る。第２の基準は、かかる判定を行なうための判断基準を有している。また、第２の欠陥ｄ８が第１の欠陥ｄ１とは異なるパターンの欠陥であれば、第２の欠陥ｄ８の欠陥情報と第２の基準によって欠陥の種類を判定することが出来る。第２の欠陥ｄ１０も同様に第１の欠陥ｄ３と比較することが出来る。第２の欠陥ｄ９は、第１の欠陥に含まれない情報である。第１の被検査領域Ａにおける第２の欠陥ｄ９の座標ｃ７に対応する検査画像を判断基準に任意に用い、第２の基準を用いて第２の欠陥ｄ９の欠陥種類を判定することが出来る。

図９のフローチャートでは、走査毎に、検査（第２の検査工程（Ｓ１１２））及び欠陥検出（第２の欠陥検出工程（Ｓ１１３））を行なった後、第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）を行なっている。図１０は、第２の実施形態の検査方法の変形例のフローチャートである。図１０のフローチャートに示す検査方法では、図８における第１走査から第１０走査Ｓ１０までの検査を連続して行なった後、第３の被検査領域Ｆに欠陥が含まれるか否かを判断してから、第３の被検査領域Ｆに含まれる欠陥の種類を判定している。図１０のフローチャートの方法では、第３の検査領域Ｆの検査開始（Ｓ１１２）から第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）までの時間が長くなる。図９のフローチャートの方法でも、図１０のフローチャートの方法でも第２の検査工程（Ｓ１１２）から第２の欠陥種類判定工程（Ｓ１１４）の前までの時間に演算部１４３で演算して学習をすることができ、演算に時間を要した場合でも、高速に第３の被検査領域Ｆの検査を行なうことが出来る。図１０のフローチャートの方法では、学習の演算により長い時間をかけることが出来る。

実施形態の検査方法では、演算部１４３で演算して学習することで過去の検査結果を用いて当該検査の判定をすることが出来、検査時間を短縮することができる。かかる検査方法は、他の検査領域を検査する際にも検査時間を短縮出来るため、高速な検査を行なう点で優れた検査方法である。

（第３の実施形態）
第３の実施形態の検査装置１００は、第１の実施形態の変形例である。第１の実施形態の検査装置及び検査方法と第３の実施形態の検査装置及び検査方法に関して共通する内容の説明は、省略される。第３の実施形態において、判定部１４１は、第１の被検査領域Ａを描画するマスクの検査データの欠陥情報を用いて第１の欠陥が第１の被検査領域Ａを描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか或いは第１の被検査領域Ａを描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを判定する。

第３の実施形態においては、第１の実施形態の第１の被検査領域Ａの第１の欠陥ｄ１～ｄ３の欠陥の種類を判定する際に、第１の被検査領域Ａを描画するマスクの欠陥情報を用いる。第１の被検査領域Ａを描画するマスクそのものを検査した結果からマスクの欠陥又は欠陥と疑われるマスク欠陥情報が得られる。判定部１４１において、マスク欠陥情報を参照して比較することで、より高速でより高精度な検査を行なうことが出来る。

図１１にマスクＧの検査画像の模式図を示す。マスクＧには２つのマスク欠陥ｄ１１～ｄ１２が存在する又は存在することが疑われるということがマスクＧの検査から分かっている。マスクＧには２つのマスク欠陥ｄ１１～ｄ１２が存在する又は存在することが疑われるということが第１の被検査領域を描画するマスクＧの欠陥情報である。第１の被検査領域Ａに発生するマスク起因の欠陥のパターンは、第１の被検査領域Ａを描画するマスクの欠陥情報から予測することが出来るため、マスク欠陥情報が第１の欠陥種類の判定に役立つ。図３の第１の被検査対象ＡとマスクＧを比較すると第１の被検査対象Ａの第１の座標ｃ１及びｃ４の欠陥ｄ１とｄ３の欠陥の位置が対応している。つまり、マスクＧの欠陥情報とは、第１の被検査対象Ａの第１の座標ｃ１及びｃ４にマスク起因の欠陥が生じる可能性が高いということである。判定部１４１における欠陥の種類の判定の際に、座標ｃ１と座標ｃ４にマスク起因の欠陥が生じる可能性がある（高い）という条件を考慮することで、第１の被検査領域Ａにおける欠陥種類の判定の信頼度を高めることが出来る。そこで、第１の被検査領域Ａの第１の座標ｃ１及びｃ４に欠陥が検出されれば、マスク起因の欠陥であると判定される可能性が高まる。マスクＧの欠陥情報を参照して欠陥種類の判定を行なうことは、他の実施形態及び他の被検査領域の欠陥種類を判定する際にも実施することが好ましい。例えば、第３の被検査領域Ｆの検査において、マスクＧの欠陥情報を参照することが挙げられる。

次に、第３の実施形態の検査装置１００の検査方法を説明することにより、第３の実施形態についてより詳細に説明する。図１２に第３の実施形態の検査方法のフローチャートを示す。第２の実施形態における検査方法は、第１の検査工程（Ｓ１０１）、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）、マスク情報参照工程（Ｓ１２１）及び第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）を含む。第１の検査工程（Ｓ１０１）、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）及び第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）は第１の実施形態と共通する。

＜マスク情報参照工程（Ｓ１２１）＞
マスク情報参照工程（Ｓ１２１）は、第１の被検査領域Ａの欠陥種類の判定に用いるために、第１の被検査領域Ａを描画したマスクＧの欠陥情報を参照する工程である。マスクＧの欠陥の位置、形状などを比較可能な情報としてメモリ１３４や記憶装置１３１に記憶させることで、後の第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）で利用可能となる。マスク情報参照工程（Ｓ１２１）は、第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）の前であればいつ行なってもよい。

＜第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）＞
第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）は、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）で検出された第１の欠陥がマスク起因の欠陥であるのかプロセス起因の欠陥であるのかを第１の被検査領域Ａを描画するためのマスクの欠陥情報を用いて、つまり、マスク欠陥情報及び第１の基準で判定する工程である。マスク欠陥情報は、第１の欠陥がマスク起因の欠陥であると判断するための信頼度の高い判断基準であるため、欠陥種類の判定に要する時間を短縮し、かつ、欠陥種類の判定の信頼度を高めることが出来る。第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）と第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）は、マスク欠陥情報を用いるか否かを除き、共通する工程である。なお、第２の欠陥判定工程（Ｓ１１４）において、マスク欠陥情報を用いることで、同様に欠陥種類の判定に要する時間を短縮し、かつ、欠陥種類の判定の信頼度を高めることが出来る。

（第４の実施形態）
第４の実施形態の検査装置１００は、第１の実施形態又は第２の実施形態の変形例である。第１の実施形態の検査装置及び検査方法と第４の実施形態の検査装置及び検査方法に関して共通する内容の説明は、省略される。第４の実施形態において、演算部１４３は、第１の欠陥がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて、マスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する第１の基準を第３の基準へ変更し、検査部１５０は、第１の被検査領域Ａに含まれる第１の欠陥以外の第３の欠陥を検出し、判定部１４１は、第３の基準を用いて第３の欠陥がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する。

第４の実施形態においては、更に第３の欠陥ｄ１３を有する第１の被検査領域Ａを被検査対象の領域とする。図１３に被検査対象Ｘの一部の拡大模式図を示す。図１３の模式図は図３の模式図に類似している。図１３の模式図と図３の模式図の相違点は、図１３の模式図においては、第３の欠陥ｄ１３が第１の被検査領域Ａの座標ｃ８に存在することである。

演算部１４３は、第１の被検査領域Ａの検査において第１の欠陥ｄ１～ｄ３がそれぞれマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて、マスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する基準である第１の基準を第３の基準に変更する。第１の基準は、検出された欠陥と確認用の検査領域のパターンを比較して検出された欠陥がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定する基準である。第１の基準を用いた判定では、第１の被検査領域Ａの欠陥情報、確認用の検査結果及び第１の基準が必要である。判断基準として、判定基準（第１の基準）に第１の基準を用いた判定結果を考慮した判定基準（第３の基準）を用いることで、例えば、第１の基準で第１の欠陥ｄ１のパターン形状からプロセス由来と判定した場合、この結果を考慮して判定基準を第３の基準に変更することで、同じパターンの欠陥が見付かった場合は、プロセス由来の判定であると高速に判定することが出来る。第１の被検査領域Ａにおいて、第１の欠陥ｄ１～ｄ３以外に検出された第３の欠陥ｄ１３の欠陥種類を確認用の領域の検査を行なわずに判定することが出来る。

演算部１４３における演算が終了、即ち、判定基準を変更するために必要な欠陥の種類の判定を必要な回数行い、かつ、この結果を学習する計算が終了すると、判定基準が第１の基準から第３の基準に変更される。そして、判定基準を変更するために検査した検査領域の検査中に、新たな検査基準である第３の基準で欠陥の種類を判定する。第３の基準で欠陥の種類を判定する欠陥は、確認用の検査を行なわずに欠陥種類の判定がなされるため、第１の基準によって判定された欠陥よりも高速に検査を行なうことが出来る。第２の実施形態では、第１の被検査領域Ａの検査後に新たな判定基準で検査を行なって検査時間を短縮していたが、第４の実施形態では、検査中リアルタイムに逐次判定基準を変更することで、より検査時間が短縮される。なお、第３の基準で欠陥の種類の判定が難しい欠陥が一部検出された場合は、走査方向に隣接する第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２の第３の欠陥ｄ１３の座標に対応する座標のみの画像を取得することで、高精度な検査をすることができる。

次に、第４の実施形態の検査装置１００の検査方法を説明することにより、第４の実施形態についてより詳細に説明する。図１４に第４の実施形態の検査方法のフローチャートを示す。第４の実施形態における検査方法は、第１の検査工程（Ｓ１０１）、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）、第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）、第２の演算工程（Ｓ１３１）、第３の検査工程（Ｓ１３２）、第３の欠陥検出工程（Ｓ１３３）及び第４の欠陥種類判定工程（Ｓ１３４）を含む。第２の実施形態においては、１つの検査領域の検査が終わった後に第１の演算工程（Ｓ１１１）によって得られた第２の基準で別の検査領域を検査していたが、第４の実施形態では、１つの検査領域を検査する際に、検査中リアルタイムに逐次検査基準を変更（改善）することが出来る。この逐次変更するタイミングとしては、欠陥毎でも良いし、複数箇所毎でも良いし、走査毎等でも良い。

第４の実施形態では、例えば第９の走査Ｓ９が終わると演算部１４３において、第１の走査Ｓ１から第８の走査Ｓ８までの検査結果の演算が終了し、改善された判定基準である新たな第３の基準が得られる。そして、第１０の走査Ｓ１０中に第３の欠陥が見付かった場合、第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）ではこの新たな第３の基準で第３の欠陥の判定を行なう。このように第１０の走査Ｓ１０中（検査中）に第３の欠陥が見つかった場合でも、確認用に第２の被検査領域Ｂ１、Ｂ２を検査せずに第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１２２）では第３の欠陥の種類を判定する。以下、本方法について工程毎に説明する。

第１の検査工程（Ｓ１０１）、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）及び第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）そのものは、第２の実施形態と同様であるが、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）で第１の欠陥が検出されなかったとき、最終走査であるか否かを判定するのに代え、演算部１４３における第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了しているか否かを判断する点が異なる。

第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）で第１の欠陥が検出されなかったとき、第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了しているか確認を行なう。第２の演算工程（１３１）の処理の実行中は、演算が終了していないため、演算が終了しているか否かの判定は「ＮＯ」となる。第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）の次の処理で第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了しているかどうか判定を行なうのは、直前に欠陥種類を判定した欠陥よりも過去に検出された欠陥を学習する演算が終わっているか否かを判定する。また、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）において欠陥が無いとき、この次の処理で第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了しているかどうか判定を行なうのは、過去に検出された欠陥を学習する演算が終わっているか否かを判定する。

第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了している場合は、第３の基準で判定するために第３の検査工程（Ｓ１３２）による検査を行なう。第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了していない場合は、次の走査位置へ折り返して同様に第１の検査工程（Ｓ１０１）による検査を行なう。第３の基準は第１の基準よりも欠陥種類の判定の精度が向上しているため、第１の基準で判定する場合よりも第３の基準で判定することで、より高速に欠陥の種類の判定を行なうことができる。第３の基準の判定制度を高めるために、多くの欠陥のパターンを学習することが好ましい。

第１の欠陥検出工程（Ｓ１０２）で第１の欠陥が検出されて、第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）で第１の欠陥ｄ１～ｄ３の種類が判定された後、第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了しているか確認を行なう。第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了している場合は、第３の基準で判定するために第３の検査工程（Ｓ１３２）による検査を行なう。第２の演算工程（Ｓ１３１）が終了していない場合は、次の走査位置へ折り返して同様に第１の検査工程（Ｓ１０１）による検査を行なう。

＜第２の演算工程（Ｓ１３１）＞
第２の演算工程（Ｓ１３１）は、第１の被検査領域Ａの第１の欠陥ｄ１～ｄ３がマスク起因の欠陥であるか或いはプロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて演算し、欠陥の種類を判定する基準である第１の基準を第３の基準に変更する工程である。第１の演算工程（Ｓ１１１）と第２の演算工程（Ｓ１３１）との違いは、第２の演算工程（Ｓ１３１）は、演算が終了しているかどうかが参照され、もし、演算が終了していれば検査中にリアルタイムで判定基準は反映され、新たな第３の基準となることである。図１３の模式図に示すように検査がなされる場合、第２の演算工程は、第９の走査Ｓ９で完了する。第２の演算工程（Ｓ１３１）によって、欠陥の特徴から欠陥の種類の判定ができるようになる。

＜第３の検査工程（Ｓ１３２）＞
第３の検査工程（Ｓ１３２）は、第１の検査工程（Ｓ１０１）と同様に電子ビームによって第１の被検査領域Ａを検査対象として、第１の検査画像Ｃを得る工程である。

＜第３の検出工程＞
第３の欠陥検出工程（Ｓ１３３）は、第１の欠陥検出工程（Ｓ１０１）と同様に参照画像と第１検査画像Ｃを比較して第３の欠陥を検出する工程である。本工程は、欠陥が検出されるか否かにかかわらず最終走査まで行なわれる。図１３では、第１０の走査Ｓ１０で、座標ｃ８に第３の欠陥ｄ１３が検出される。

＜第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１３４）＞
第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１３４）は、第３の欠陥検出工程（Ｓ１３３）で検出された第３の欠陥ｄ１３の種類を第３の基準で判定する工程である。第３の欠陥検出工程（Ｓ１３３）の後に欠陥確認工程を行なわずに第３の欠陥ｄ１３の欠陥の種類を第３の基準で判定する。第２の演算工程（Ｓ１３１）が第１の被検査領域Ａの検査中にリアルタイムで行なわれるため、第１の被検査領域Ａの検査中に演算結果を利用した欠陥の種類の判定を行なうことが出来る。演算終了後に欠陥が検出されると、検査時間を短縮することが出来る。

図１４のフローチャートでは、第２の演算工程（Ｓ１３１）の終了後、各走査で検査及び欠陥検出を行なった後に第３の欠陥種類判定工程（Ｓ１３４）を行なっている。図１５には、第４の実施形態の検査方法の変形例のフローチャートを示す。図１５のフローチャートに示す検査方法では、第２の演算工程（Ｓ１３１）の終了後に、残りの走査をすべて行なってから、残りの走査で検出されたすべての第３の欠陥ｄ１３の種類の判定を第４の欠陥種類判定工程（Ｓ１３４）でまとめておこなっている。また、さらなる変型例として、逐次的に第２の演算工程（Ｓ１３１）を行ない、１つの検査領域の検査中に複数回、検査基準を変更することも好ましい。

（第５の実施形態）
第５の実施形態の検査装置１００は、第１の実施形態の変形例である。第１の実施形態の検査装置及び検査方法と第５の実施形態の検査装置及び検査方法に関して共通する内容の説明は、省略される。第４の実施形態において、画像補正部１４２は、判定部１４１において得られたマスク起因の欠陥情報を参照画像に反映させて、参照画像にマスク起因の欠陥情報を追加する。

第３の実施形態では、欠陥の種類の判定にマスク欠陥情報を利用したが、第５の実施形態では、マスク欠陥情報を参照画像作成部１４０で作成された参照画像に反映させる。マスク欠陥情報は、die to database検査のdatabaseから参照画像を作成する場合において、参照画像に付加される。

例えば記憶装置１３１に保存されている第１の被検査領域Ａを描画するためのマスク自体の検査結果を参照し、マスクの欠陥情報（位置、欠陥パターン）を得る。そして、画像補正部１４２において、参照画像にマスクに存在するまたは存在する可能性のある欠陥を追加する。図１６に欠陥情報が追加された参照画像の模式図を示す。図１６の参照画像の模式図には、原画パターンから生成されたパターンｐを有する参照画像Ｈが示されている。例えば、マスク欠陥情報は、座標ｃ９とｃ１０にそれぞれマスクの欠陥が存在するまたは存在する可能性のあるというものとする。このため、図１６の参照画像Ｈには、２つのマスク欠陥ｄ１４、ｄ１５が描かれている。マスク欠陥ｄ１４、ｄ１５の座標ｃ９、ｃ１０は、第１の被検査領域Ａの第１の座標ｃ１、ｃ４に対応している。

マスク欠陥の情報を含む参照画像と第１の検査画像を比較することで、欠陥検出をより高速に行なうことができる。また、欠陥の種類を判定する際にも、当該判定を行なう処理系においてマスクの欠陥情報が入力されているため、検査時間の短縮化と検査の信頼性を高めることができる。

次に、第５の実施形態の検査装置１００の検査方法を説明することにより、第５の実施形態についてより詳細に説明する。図１７に第５の実施形態の検査方法のフローチャートを示す。第５の実施形態における検査方法は、第１の検査工程（Ｓ１０１）、第４の欠陥検出工程（Ｓ１４２）、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）、第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）及び参照画像補正工程（Ｓ１４１）を含む。第１の検査工程（Ｓ１０１）、第１の欠陥確認工程（Ｓ１０３）及び第１の欠陥種類判定工程（Ｓ１０４）は第１の実施形態と共通する。

＜画像補正工程（Ｓ１４１）＞
画像補正工程（Ｓ１４１）は、第１の被検査対象Ａを描画するマスクの欠陥情報を参照画像に追加する工程である。第４の欠陥検出工程（Ｓ１４２）において、パターン（欠陥ではなく元々そういうパターン）であるか或いは欠陥であるか区別可能なように参照画像に欠陥情報を付加する。マスクの欠陥情報が付加された参照画像Ｈは、メモリ１３４または記憶装置１３１に保存される。

＜第４の欠陥検出工程（Ｓ１４２）＞
第４の欠陥検出工程（Ｓ１４２）は、参照画像Ｈと第１の検査画像Ｃとを比較して第１の被検査領域Ａの欠陥を検出する工程である。参照画像Ｈにおいて、欠陥情報とパターン情報は区別可能な形態で情報が含まれているために、第１の検査画像Ｃと参照画像Ｈとを比較することで、パターンと欠陥とを区別して比較することで、欠陥検出にかかる時間を短縮し、かつ、欠陥検出の精度を高めることができる。

上記第１の実施形態を含む形態の検査によって、１つの被検査対象に対して、好適には２又は３の被検査領域を検査することによって、被検査対象の評価を短時間に行なうことが出来る。

以上の説明において、各「～部」は、ハードウェア、ソフトウェア及びハードウェア並びにソフトウェアの組み合わせを含む。

以上、具体例を参照しつつ本発明の実施形態について説明した。上記の実施形態はあくまで、例として挙げられているだけであり、本発明を限定するものではない。また、各実施形態の構成要素を適宜組み合わせてもかまわない。

実施形態では、検査装置の構成、その製造方法や、検査方法等、本発明の説明に直接必要としない部分等については記載を省略したが、必要とされる検査装置及び検査方法の構成を適宜選択して用いることができる。その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全ての検査装置及び検査方法は、本発明の範囲に包含される。本発明の範囲は、特許請求の範囲及びその均等物の範囲によって定義されるものである。

１００ 検査装置
１１０ 制御部
１２１ 制御計算機
１２２ バス
１３１ 記憶装置
１３２ モニタ
１３３ プリンタ
１３４ メモリ
１３５ 位置演算部
１３６ ステージ制御部
１３７ 偏向制御部
１３８ ブランキング制御部
１３９ レンズ制御部
１４０ 参照画像作成部
１４１ 判定部
１４２ 画像補正部
１４３ 演算部
１５０ 検査部
１５１ 駆動部
１５２ レーザ測長システム
１５３ 検出部
１５４ パターンメモリ
１５５ 検査画像作成部
１６１ 電子ビームカラム
１６２ 検査室
１６３ 電子銃
１６４ 電磁レンズ
１６５ ブランキング偏向器
１６６ 制限アパーチャアレイ基板
１６７ 電磁レンズ
１６８ 主偏向器
１６９ 副偏向器
１７０ 検出器
１７１ ステージ
１７２ ミラー
２００ １次電子ビーム
２０１ ２次電子ビーム

Claims (5)

1. 第１の被検査領域及び前記第１の被検査領域と走査方向に隣接し前記第１の被検査領域と共通するパターンを有する第２の被検査領域を含む被検査対象の前記第１の被検査領域の第１の検査画像を得て、参照画像と前記第１の検査画像を比較して、前記第１の被検査領域の第１の座標において第１の欠陥が検出された場合に、前記第１の被検査領域の検査中に前記第１の被検査領域の前記第１の座標に対応する前記第２の被検査領域の第２の座標へ移動し前記第２の座標のパターンのみの第２の検査画像を得る検査部と、
   前記第１の欠陥が前記第１の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか或いは前記第１の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを前記第１の座標における前記第１の検査画像及び前記第２の座標における前記第２の検査画像から判定する判定部と、
   を有することを特徴とする検査装置。
2. 前記第１の欠陥が前記マスク起因の欠陥であるか前記プロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて前記マスク起因の欠陥であるか前記プロセス起因の欠陥であるかを判定する第１の基準を第２の基準へ変更する演算部をさらに備え、
   前記被検査対象は、前記第１の被検査領域と共通するパターンを有する第３の被検査領域を含み、
   前記検査部は、前記第３の被検査領域の第３の検査画像を得て、前記参照画像と前記第３の検査画像を比較して第２の欠陥を検出し、
   前記判定部は、前記第２の基準を用いて前記第２の欠陥が前記第３の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか前記第３の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを判定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記判定部は、前記第１の被検査領域を描画するマスクの検査データの欠陥情報を用いて前記第１の欠陥が前記第１の被検査領域を描画するために用いたマスク起因の欠陥であるか前記第１の被検査領域を描画するためのプロセス起因の欠陥であるかを判定することを特徴とする請求項１又は２に記載の検査装置。
4. 前記第１の欠陥が前記マスク起因の欠陥であるか前記プロセス起因の欠陥であるかを判定した結果を用いて前記マスク起因の欠陥であるか前記プロセス起因の欠陥であるかを判定する第１の基準を第３の基準へ変更する演算部をさらに備え、
   前記検査部は、前記第１の被検査領域に含まれる前記第１の欠陥以外の第３の欠陥を検出し、
   前記判定部は、前記第３の基準を用いて前記第３の欠陥が前記マスク起因の欠陥であるか前記プロセス起因の欠陥であるかを判定することを特徴とする請求項１から３のうちのいずれか１つの請求項に記載の検査装置。
5. 前記判定部において得られた前記マスク起因の欠陥情報を前記参照画像に反映させて、前記参照画像にマスク起因の欠陥情報を追加する参照画像補正部をさらに備えることを特徴とする請求項１から４のうちのいずれか１つの請求項に記載の検査装置。

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