JPH0720060A

JPH0720060A - パターン欠陥および異物検査装置

Info

Publication number: JPH0720060A
Application number: JP16527293A
Authority: JP
Inventors: Rooran Uintaaharutaa; ウィンターハルター・ローラン; Muneki Hamashima; 宗樹浜島
Original assignee: Nikon Corp
Current assignee: Nikon Corp
Priority date: 1993-07-05
Filing date: 1993-07-05
Publication date: 1995-01-24

Abstract

(57)【要約】【目的】レチクルやウェハ上の微小な異物や欠陥を高
感度で安定して検出する。【構成】レチクルやウェハ等の被検査物体を撮像して
得られる原画像の各画素を、ノイズ除去（ステップ２
１）、微分処理（ステップ２２）した後、各画素での大
きさと方向とからなるベクトルデータを求め（ステップ
２３）、全画素の処置が終了した後（ステップ２４）、
ステップ２３で求めたベクトルデータから異物やパター
ン欠陥を検出する（ステップ２５）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は半導体プロセスのレチク
ルやウェハのパターン欠陥あるいは、その上の異物等を
検出する検査装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、レチクルやウェハ上の異物を検査
する装置としては、レーザ走査による種々の方法を用い
たものが提案されているが、パターンの影響をうけずに
より微細な異物を検出することは困難になってきてい
る。一方ウェハの欠陥検査装置としてはチップ比較やセ
ル比較で繰り返しのパターンの差異を検出する方法を用
いた装置があるが、多層ウェハではアライメント（チッ
プ間の位置合せ）の問題で微細な欠陥の検出が困難にな
ることがあり、またこの種の装置は高価になってしま
う。

【０００３】これに対して、プリント基板等のパターン
検査装置ではルールチェック法という安価な方法を用い
た装置が実用化されている。これはパターンの特徴をあ
る規則（ルール）に従ったものとみなし、これから逸脱
したものを欠陥とする装置である。簡易だが誤検出もし
やすい難点もある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】いずれにしろ、上記の
様な従来技術では、パターン上の異物や欠陥を十分な感
度で検出できる装置を簡易に実現することは困難であっ
た。本発明はこの様な問題点に鑑みてなされたものでレ
チクルやウェハ上のより微小な異物や欠陥を高感度で安
定して、検出できる比較的安価なシステムを実現するこ
とを目的とする。

【０００５】かかる装置の本質的な困難さは、パターン
と異物・欠陥の識別を微小な領域まで誤りなく行なう点
にある。微小な異物や欠陥は検出信号（あるいは画像）
が微弱になるためパターンの密集領域やコーナー部分等
からの類似の信号（あるいは画像）との区別が難しくな
る。

【０００６】レーザ走査による方法では偏光検出や方向
性の弁別によってパターン信号との区別を行なっている
がパターンが小さい場合には区別が困難になることがあ
り光学系の瞳面の位置に空間フィルターを設けて回折光
と異物からの散乱光を区別して対処する等の工夫を行な
っているが完全ではない。また、チップ比較によるウェ
ハ検査では多層膜の場合、下層のパターンのアライメン
トずれ等により誤検出することがあり、これに対して複
雑なアルゴリズムで工夫して、対処している。

【０００７】一方、ルールチェックによる方法は簡便で
あるが、検査時間をなるべく短くするため信号を２値化
したデータ処理が主流であり、パターンのコントラスト
の変化に対して２値化信号が大きく変動する等の理由で
誤検出することがあった。

【０００８】

【課題を解決する為の手段】上記問題点を解決する為
に、本発明では、被検査物体（図１の１１）を撮像し
て、各画素の情報の集合である二次元画像情報を出力す
る撮像手段（図１の１２、１３、１４）と、前記画像情
報を入力し、前記各画素の情報をその周辺の画素情報か
ら大きさと方向を持ったデータに返還する変換手段（図
１の１５、１６及び図２の２２、２３）と、前記データ
から、被検査物体上の異物や欠陥を正常なパターンから
弁別する弁別手段（図１の１５、１６および図２の２
５）と、を備えたパターン欠陥および異物検出装置を提
供する。

【０００９】そして、より具体的には、上記パターン欠
陥および異物検出装置において、前記変換手段を、前記
各画素においてＸ方向とＹ方向の微分値をそれぞれ求め
る微分演算手段（図４の４３、４４）と、前記Ｘ方向と
Ｙ方向の微分値をそれぞれベクトルのＸ方向成分、Ｙ方
向成分として、その大きさと方向とを求めるベクトルデ
ータ作成手段（図４の４５、４６）と、から構成する。

【００１０】さらに、上記パターン欠陥および異物検出
装置において、前記弁別手段を、前記ベクトルデータ作
成手段により作成された前記各画素のベクトルデータの
大きさが所定のレベルより大きいか小さいかを判断する
選択手段（図４の４７）と、前記選択手段により所定の
レベルより大きいと判断された前記各画素の方向の分布
状態に応じて、被検査物体上の異物や欠陥を正常なパタ
ーンと区別する判断手段（図４の４８、４９、５０）
と、から構成する。

【００１１】

【作用】本発明では、パターンの特徴をベクトル的に表
わして、方向性と線のつながりに着目してパターンと異
物、欠陥との識別を行なうという原理に基づいているた
め、パターンのコントラストやエッジの濃淡の変化に対
して影響をうけにくく誤検出を低減をすることができ
る。

【００１２】またアルゴリズムは柔軟なので、実際のパ
ターンでも種々のばらつき（コーナー部の丸みや、エッ
ジの大きさetc)に対しては、フィルタ等のパラメータ設
定の変更で容易に対応できる。またハードウェアの構成
規模も比較的大きくないため、安価にシステムを実現で
きる。

【００１３】

【実施例】以下、図面に示した実施例に基づいて、本発
明を説明する。図１は本発明の一実施例のハード構成を
示すブロック図であり、不図示のステージ上に載ったウ
ェハやレチクル等の被検査対象物１１は、光源１０によ
り照明され、被検査対象物１１の表面の象がＣＣＤカメ
ラのごとき撮像装置１２で電気信号に変換される。撮像
装置１２からの電気信号は、アナログデジタル変換器
（Ａ／Ｄ変換器）１３で各画素毎にデジタル信号に変換
され、フレームメモリ１４に記憶される。

【００１４】以上の被検査対象物１１の表面画像をデジ
タルデータとしてフレームメモリ１４に記憶するまで
は、従来の技術をそのまま用いることができる。ＣＰＵ
１５は、入力装置１６からの指令に応じて不図示のステ
ージの制御、光源１０のオン・オフ制御、撮像装置１２
の撮像のタイミング制御、Ａ／Ｄ変換器１３の変換タイ
ミングの制御、フレームメモリ１４への記憶のタイミン
グ制御等装置の各部の制御を行うと共に、フレームメモ
リ１４に記憶されたデジタル画像を画像処理することに
より、被検査対象物１１上のごみ等の異物やパターンの
欠陥を正常なパターンと区別する。結果は、モニタ１７
に正常なパターンと区別して異物やパターンの欠陥が表
示される。この区別の仕方は、色を変えるとか、異物や
パターンの欠陥部分を点滅させるとか、異物やパターン
の欠陥部分を指示矢等で指示する等である。

【００１５】ＣＰＵ１５の機能のうち前記の制御機能は
従来の技術をそのまま用いることができるので、後者の
画像処理機能につき説明する。図２はこの画像処理機能
のフローチャートを示すもので、フレームメモリ１４に
記録されたデジタルデータを原画像とし、その各画素
（原画素）Ｉに順次画像処理を行う。すなわち、原画素
Ｉに（ステップ２０）ノイズ除去フィルタ（例えば、モ
ホロジカルフィルタ）を作用させ（ステップ２１）た
後、Ｘ方向およびＹ方向へ微分フィルタ（例えば、ソー
ベルフィルタ）を作用させ（ステップ２２）、方向性の
あるデータ（ベクトルデータ）を作成する（ステップ２
３）。後述のごとく、方向性のあるデータは、大きさと
角度とを情報として持つが、それらの値はパターンの形
状（輪郭）の向きを示すものである。このようにして、
全ての画素のベクトルデータを作成し、不図示のメモリ
に記憶すると（ステップ２４）、ＣＰＵ１５は、このベ
クトルデータから後述のアルゴリズムにより、ごみ等の
異物やパターンの欠陥を正常なパターンと区別する（ス
テップ２５）。そして、このようにして検出された異物
やパターンを正常なパターンと区別して表示器に表示さ
せる（ステップ２６）。

【００１６】図３は、図２のステップ２１で用いるノイ
ズ除去フィルタの一例であるモホロジカルフィルタの機
能を説明するためのもので、簡単のために原画像として
画素が５×５の領域３０を考えている。図３（ａ）に黒
枠３１で示したように、モホロジカルフィルタ（マトリ
ックス）は画素３×３の領域に相当するものであって、
この３×３の領域で５×５の領域を走査し、３×３の領
域の中心画素を３×３の領域内の最大値に順次置き換え
ていく。すなわち、モホロジカルフィルタを経た領域３
０は、周辺の一画素を除いた中心の９画素の値が変更対
象となり、その結果、図３（ｂ）のように変換される。

【００１７】図４は、図２のステップ２２、２３の具体
的な内容を説明するためのフローチャートであり、ステ
ップ２１で変換された画像データにＸ方向およびＹ方向
の微分演算子を作用させる。図４では、ソーベルフィル
タアルゴリズムを実行しており、Ｘ方向ソーベルフィル
タ４１とＹ方向ソーベルフィルタ４２とを示した。この
場合も同様に、画像領域の周辺の一画素を除いた中心の
画素の値Ｉが順次変換されていく。その変換の内容は、
ｄＩ／ｄＸ＝Ｓ_X、ｄＩ／ｄＸ＝Ｓ_Y（ステップ４３、
４４）である。このようにして求めたＳ_X、Ｓ_Yは、画
素Ｉの大きさと方向を規定するベクトルのＸ方向成分、
Ｙ方向成分をそれぞれ表すもので、ベクトルデータであ
る。そこで、このベクトルデータＳ_X、Ｓ_Yからベクト
ルの大きさと方向とが演算される（ステップ４５、４
６）。ステップ４５で演算された各画素での大きさは、
これらの大きさの中からランダムに選択した複数の大き
さの平均値からなるスレッショルドレベルと比較される
（ステップ４７）。勿論、このスレッショルドレベルを
オペレータが任意に選択できるようにしても良い。そし
て、各画素Ｉでの大きさが上記スレッショルドレベルよ
り大きいときは、この画素Ｉでの方向をステップ４６で
演算した方向とし、各画素Ｉでの大きさが上記スレッシ
ョルドレベルより小さいときは、この画素は方向性が無
いとみなしてこの画素での方向の情報（角度情報）を方
向の無い値として定めた０とする（ステップ４８）。こ
のようにして求めた各画素での角度情報は、原画像のエ
ッジ、コーナー、異物、欠陥の方向を示している。

【００１８】次に、各画素Ｉでの方向の丸めをステップ
４９で行って、符号化した角度情報を求める。実施例で
は、方向（０度から３６０度）を４５度づつ８段階にま
るめて符号化した角度情報としている。すなわち、０度
から４５度までは角度情報１、４６度から９０度までは
角度情報２、９１度から１３５度までは角度情報３……
の如くである。

【００１９】図５を用いて、ステップ４９で求めた各画
素Ｉでの角度情報を用いて、異物やパターンの欠陥を検
出する図４のステップ５０のアルゴリズムを説明する。
このアルゴリズムは、正常なパターンが図５（ａ）のよ
うなコーナー（９０度）か図５（ｂ）のような直線状の
エッジ（０度）からなり、異物は小さな閉じたパターン
（角度は３６０度とみなせる）か凹部もしくは凸部の欠
陥パターン（角度は１８０度とみなせる）であることに
着目し、角度が９０度より大きいか小さいかにより、正
常なパターンと異物もしくはパターンの欠陥とを識別し
ている。具体的には、視覚的に説明すると、図４のステ
ップ４９で求めた角度情報パターンを二次元的に展開し
たものを、図７の５×５マトリックスをマスクとして走
査する。図７の５×５のマトリックスは、各画素Ｉを検
出する窓（図の白色部）と各画素Ｉを検出しない領域
（図の黒色部）とが交互に格子状に並んでいるものであ
る。検出する領域と検出しない領域とを交互に格子状に
並べたのは、検査時間を短縮するためであり、検出誤差
がない範囲であれば、検出しない領域をもっと広げるこ
ともできる。なお、角度情報はパターンの周辺部のみに
現れるから、例えば図５（ａ）に示したように、９０度
のコーナーを持ったパターンはＬ字状の領域５１のみに
方向性のある角度情報が現れ、また、直線状のエッジ
は、直線状の領域５２のみに方向性のある角度情報が現
れ、それ以外の領域は方向性が無く角度情報は０であ
る。

【００２０】図６は図４のステップ４９で求めた各画素
Ｉの集合である角度情報パターンの連続性を検出するア
ルゴリズムを説明する図であり、図６（ａ）、（ｂ）は
角度情報の一部をパターンとして示したもので、角度情
報０は方向性の無い画素を示しており、角度情報１は上
述のように０度から４５度の角度を有した画素を示して
おり、角度情報２は同様に４６度から９０度の角度を有
した画素を示しており、角度情報３は９１度から１３５
度の角度を有した画素を示しており、角度情報４は１３
６度から１８０度の角度を有した画素を示している。そ
して、このアルゴリズムでは、方向性のある領域６１、
６３内での隣接した角度情報の連続性により、正常なパ
ターンと異物または欠陥パターンとを識別している。

【００２１】すなわち、図６（ａ）は隣接した角度情報
（一例としての検査部分を長円６２等で囲って示した）
が連続している。従って、図６（ａ）のパターンは正常
なパターンのコーナーである、と認識できる。他方、図
６（ｂ）は隣接した角度情報（同様に検査部分を長円６
４等で囲って示した）が不連続である。従って、図６
（ｂ）のパターンは直線状のエッジや９０度のコーナー
以外の異常な角度変化を持ったパターン、すなわち、欠
陥パターンである、と認識できる。

【００２２】図５と図６とで説明した検出アルゴリズム
は併用して使用しても良いし、被検査対象物のパターン
に応じて選択しても良い。被検査対象物のパターンが特
定されない場合には、例えば図５のアルゴリズムを適用
した後、図６のアルゴリズムを適用することが好まし
い。以上述べたように、本発明の一実施例のアルゴリズ
ムによれば、微小な異物やパターンの欠陥を高感度で安
定して検出でき、しかも装置としては比較的安価なシス
テムを構築することができる。

【００２３】なお、以上の実施例においては、被検査対
象物を撮像する構成は、光源１０による散乱光をＣＣＤ
カメラのような撮像装置１２で撮像するものであった
が、光源１０は被検査対象物を均一に照明せずに、レー
ザビームのような小さなビームスポットで被検査対象物
を走査するものであっても良い。この場合は撮像装置１
２としてビームスポットと被検査対象物との相対移動量
に応じて画像データを作成する構成とすることは当然で
ある。さらに、照明の仕方としては、被検査対象物の種
類に応じて落射照明、透過照明等を用いることもでき
る。

【００２４】また、以上の実施例では、ＣＰＵでのソフ
ト的な処理を行なうためのアルゴリズムを中心に説明し
たが、高速化のためにこれらソフト的な処理を行なうた
めのアルゴリズムの一部をハード構成に置き換えても良
い。さらに、以上の記載中にも若干延べたが、ノイズ除
去フィルタや微分フィルタおよび図７のマトリックスの
パターン等を変更することにより、実際のパターンの種
々のばらつきに対応することができる。

【００２５】

【発明の効果】以上述べたように本発明によれば、レチ
クルやウェハ等の被検査対象物の異物やパターンの欠陥
を高感度で安定して検出でき、正常なパターンと区別す
る安価なパターン欠陥および異物検査装置を得ることが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例のハード構成を示すブロック
図である。

【図２】本発明の一実施例の画像処理機能を説明するた
めのフローチャートである。

【図３】モホロジカルフィルタの機能を説明するための
図である。

【図４】図２のステップ２２、２３の具体的な内容を説
明するためのフローチャートである。

【図５】本発明の一実施例の欠陥の検出原理を説明する
ための図である。

【図６】本発明の一実施例の欠陥の検出原理を説明する
ための図である。

【図７】パターンの角度を検出するためのマトリックス
を示す図である。

【符号の説明】

１０光源１１被検査対象物１２撮像装置１３Ａ／Ｄ変換器１４フレームメモリ１５ＣＰＵ１６入力装置１７モニタ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｈ０１Ｌ 21/027 7352−4ＭＨ０１Ｌ 21/30 ５０２Ｖ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】被検査物体を撮像して、各画素の情報の
集合である二次元画像情報を出力する撮像手段と、前記画像情報を入力し、前記各画素の情報をその周辺の
画素情報から大きさと方向を持ったデータに変換する変
換手段と、前記データから、被検査物体上の異物や欠陥を正常なパ
ターンから弁別する弁別手段と、を備えたことを特徴とするパターン欠陥及び異物検出装
置。
【請求項２】請求項１に記載のパターン欠陥および異
物検出装置において、前記変換手段を、前記各画素においてＸ方向とＹ方向の微分値をそれぞれ
求める微分演算手段と、前記Ｘ方向とＹ方向の微分値をそれぞれベクトルのＸ方
向成分、Ｙ方向成分として、その大きさと方向とを求め
るベクトルデータ作成手段と、から構成したことを特徴とするパターン欠陥および異物
検出装置。
【請求項３】請求項２に記載のパターン欠陥および異
物検出装置において、前記弁別手段を、前記ベクトルデータ作成手段により作成された前記各画
素のベクトルデータの大きさが所定のレベルより大きい
か小さいかを判断する選択手段と、前記選択手段により所定のレベルより大きいと判断され
た前記各画素の方向の分布状態に応じて、被検査物体上
の異物や欠陥を正常なパターンと区別する判断手段と、から構成したことを特徴とするパターン欠陥および異物
検出装置。