KR102139005B1 - 결함 분류 방법, 포토마스크 블랭크의 선별 방법 및 포토마스크 블랭크의 제조 방법 - Google Patents

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Abstract

[과제] 광학식 결함 검사 장치를 이용한 결함 평가 기술에 있어서, 결함 인식 레벨을 대폭으로 향상시키는 기술의 제공.
[해결 수단] 본 발명에 따른 결함 분류 방법에서는, 결함 검사 장치(150)로부터 출력되는 2종류의 화상(검출기(SE)로부터 축차 출력되는 휘도 신호로부터 생성하는 제1 검사 화상, 및 결함이 존재하는 영역에 있어서의 근접 부분으로부터의 신호의 차로부터 생성하는 제2 검사 화상)을 이용한다. 제1 검사 화상은, 결함 형상의 요철을 구별하는 정보를 포함한다. 또한, 제2 검사 화상은, 결함 형상의 요철의 구별은 곤란한 한편, 결함부를 강조하는 휘도 분포의 정보를 갖는다. 제2 검사 화상으로부터 결함부의 영역을 추출하여, 제1 검사 화상에 적용하여 연산 처리 영역을 정의하고, 연산 처리 영역 내에서 화상 처리를 행하여 특징량을 산출한다. 다음으로, 구축한 분류 기준에 따라 화상을 분류한다.

Description

결함 분류 방법, 포토마스크 블랭크의 선별 방법 및 포토마스크 블랭크의 제조 방법{DEFECT CLASSIFYING METHOD, SORTING METHOD FOR PHOTOMASK BLANK, AND PRODUCING METHOD FOR PHOTOMASK BLANK}
본 발명은 반도체 디바이스(반도체 장치) 등의 제조에 있어서 사용되는 포토마스크(전사용 마스크)를 제조하기 위해서 이용하는 포토마스크 블랭크의 결함 평가 기술에 관한 것이고, 특히, 포토마스크 블랭크에 형성되는 박막에 존재하는 핀홀 등의 오목상(凹狀) 형상의 판정에 유효한 포토마스크 블랭크의 결함 평가 기술에 관한 것이다. 또한, 본 발명은 상기 방법을 적용한 포토마스크 블랭크의 선별 방법 및 제조 방법에 관한 것이다.
반도체 디바이스(반도체 장치)의 제조 공정에서는, 전사용 마스크에 노광 광을 조사하고, 마스크에 형성되어 있는 회로 패턴을, 축소 광학계를 개재하여 반도체 기판(반도체 웨이퍼) 상에 전사하는 포토리소그래피 기술이 이용된다. 반도체 디바이스의 회로 패턴의 계속적인 미세화에 수반하여, 노광 광의 파장은 불화 아르곤(ArF) 엑시머 레이저광을 이용한 193nm가 주류가 되고 있고, 노광 프로세스나 가공 프로세스를 복수회 조합하는 멀티 패터닝이라고 하는 프로세스를 채용하는 것에 의해, 최종적으로는 노광 파장과 비교하여 충분히 작은 치수의 패턴을 형성할 수 있다.
패턴 전사용 마스크는, 두께가 얇은 광학막이 형성된 기판(마스크 블랭크)에, 회로 패턴을 형성함으로써 제조된다. 이와 같은 광학막은, 일반적으로, 전이 금속 화합물을 주성분으로 하는 막이나, 전이 금속을 함유하는 규소 화합물을 주성분으로 하는 막이고, 목적에 따라, 차광막으로서 기능하는 막이나 위상 시프트막으로서 기능하는 막 등이 선택된다. 추가로, 광학막의 고정밀도 가공을 목적으로 한 가공 보조막인 하드 마스크막도 포함하는 경우도 있다.
전사용 마스크는, 회로 패턴을 갖는 반도체 소자를 제조하기 위한 원도(原圖)로서 이용되기 때문에, 전사용 마스크에 결함이 존재하면, 그 결함이 회로 패턴에 전사되어 버린다. 이 때문에, 전사용 마스크에는 무결함일 것이 요구되는데, 이것은 당연히 포토마스크 블랭크에 대해서도 무결함일 것을 요구하게 된다. 이와 같은 상황으로부터, 포토마스크나 포토마스크 블랭크의 결함을 검출하는 기술에 대한 많은 검토가 이루어져 왔다.
포토마스크 블랭크나 유리 기판 등의 결함을 검출하는 장치로서, 기판 상에 레이저광을 조사하여 기판 표면의 결함에 의한 산란광을 광 검출기에 의해 수광하고, 광 검출기로부터의 출력 신호에 기초하여 결함의 존재를 검출하는 검사 장치가 기지(旣知)이다. 예를 들면 특허문헌 1(일본 특허공개 2001-27611)에는, 복수의 광 빔을 이용하여 시료 표면을 주사하고, 시료로부터의 반사광을 광 검출기로 검출하는 것이 기재되어 있다. 또한, 특허문헌 2(일본 특허공개 2003-4654)에는, 시료 표면을 광 스폿에 의해 주사하고, 시료 표면으로부터의 반사광에 의해 시료의 표면 영역의 정보를 검출하는 검출 광학계에 있어서, 광 스폿의 주사 방향과 대응하는 방향의 편측 반분의 광로를 차광하는 차광판을 광로 중에 배치하여, 광 검출기로부터의 출력 신호의 형상에 의해 볼록상(凸狀) 결함과 오목상 결함을 판별하는 것이 기재되어 있다.
또, 결함 검사 장치에 의해 수집된 정보로부터 결함을 포함하는 2차원 화상을 생성하고, 화상 처리에 의해 결함의 분류를 행하는 것도 기지이다. 화상 처리에 의한 결함 분류법으로서, 예를 들면 특허문헌 3(일본 특허공개 2013-72788)에는, 결함을 분류하는 수법으로서 룰 베이스의 기계 학습에 의해 분류기를 구축하고, 그 분류기에 따라 검사 화상으로부터 결함을 분류하는 방법이 기재되어 있다. 또한, 특허문헌 4(일본 특허공개 2017-215277)에는, 기계 학습에 의한 결함 분류를 행하기 위해서 산출하는 특징량으로서, 휘도 평균이나 결함부의 주위 길이 등의 구체적인 파라미터가 기재되어 있다.
일본 특허공개 2001-27611호 공보 일본 특허공개 2003-4654호 공보 일본 특허공개 2013-72788호 공보 일본 특허공개 2017-215277호 공보
그러나, 본 발명자들이 기존의 광학식 결함 검사 장치를 이용하여 많은 결함의 검사 화상을 수집·검토한 바, 미세한 결함을 검출한 검사 화상에서는, 결함에 기인하는 휘도 변화가, 수광 소자의 열 잡음이나 전기적인 노이즈에 기인하는 휘도 변화에 가까운 레벨까지 저하되어, 화상 처리에 의한 결함 인식이 곤란해지는 경우가 있는 것을 알 수 있었다. 특히, 불화 아르곤(ArF) 엑시머 레이저광을 이용하는 패턴 전사용의 첨단 마스크의 가공을 위해서 형성하는 가공 보조층은, 두께가 10nm 이하로 극박인 것 등의 이유로 인해, 하드 마스크 박막의 결함 검사에 있어서, 100nm 이하의 사이즈의 오목상 결함이 존재하면, 그 경향이 현저해지는 것도 알 수 있었다.
본 발명자들이 검토한 결과, 결함은 광 검출기로부터의 출력 신호의 휘도 변화에 기초하여 검출되므로, 상기의 노이즈에 기인하는 휘도 변화가 포함되면 결함 위치의 식별이 곤란해져, 결함의 분류의 근거가 되는 특징량의 산출이 애매해진다는 문제가 발생하기 쉬운 것을 알 수 있었다. 이와 같은 상황에 비추어, 검사 화상의 화상 처리에 있어서 노이즈에 의한 휘도 변화를 피하고, 결함 인식 레벨을 대폭으로 향상시키는 기술의 제공이 요망된다.
본 발명은 상기 과제에 비추어 이루어진 것으로, 광학식 결함 검사 장치를 이용한 결함 평가 기술에 있어서, 결함 인식 레벨을 대폭으로 향상시키는 기술의 제공을 목적으로 하는 것이다. 본 발명은, 특히, 포토마스크 블랭크에 형성되는 박막에 존재하는 핀홀 등의 오목상 형상의 판정에 유효한 포토마스크 블랭크의 결함 평가 기술로서 적합하게 이용할 수 있다.
상기 과제를 해결하기 위해서, 본 발명에 따른 결함 분류 방법은, 검사 대상 기판의 표면의 인지되는 결함을 분류하는 방법으로서, 공초점 광학계를 갖는 결함 검사 장치를 이용하여 상기 검사 대상 기판에 대해서 검사광을 상기 기판 표면 상에서 주사(S1)하고, 상기 검사 대상 기판으로부터의 반사광을 2차원적으로 검출(S2)하고, 해당 반사광에 대응하는 출력 신호를 2차원적으로 신호 처리(S3)하는 것에 의해, 상기 검사 대상 기판의 표면 상의 결함을 검출(S4)하고, 추가로, 상기 2차원적으로 신호 처리하여 얻어진 화상을 처리해서 상기 검출된 결함을 분류하는(S5) 공정을 구비하며, 상기 화상 처리는, 표면 결함이 기지인 기판 결함을 상기 결함 검사 장치로 검사했을 때에 생성되는 제1 검사 화상과 제2 검사 화상을 처리하여, 미리 정한 파라미터를 특징량으로 하는 기계 학습에 의해 결함을 분류하는 분류 기준을 구축하는 제1 서브스텝과, 상기 결함 검사 장치를 이용하여 상기 검사 대상 기판으로부터 얻어지는 제1 검사 화상 및 제2 검사 화상으로부터 특징량을 산출하여, 상기 분류 기준에 따라, 상기 검사 대상 기판의 결함을 분류하는 제2 서브스텝을 포함하고, 상기 제1 서브스텝과 상기 제2 서브스텝에 있어서의 결함부의 특징량의 산출은, 상기 제2 검사 화상에서 결함이 존재하는 개략 영역을 구하고, 해당 개략 영역을 상기 제1 검사 화상에 적용하여 화상 처리의 영역을 한정해서 결함부의 특징량을 산출하는 것에 의해 행해지는 것을 특징으로 한다.
어떤 태양에서는, 상기 제1 검사 화상은, 상기 검사광을 기판 상에서 주사시켰을 때의 반사광으로서 얻어지는 광학 정보를 2차원적으로 배치하여 생성되는, 결함을 포함하는 영역의 2차원 화상이고, 상기 제2 검사 화상은, 상기 제1 검사 화상에 상기 광학 정보를 지연시켜 감산하는 것에 의해 생성되는 2차원 화상이다.
또한, 어떤 태양에서는, 상기 제1 검사 화상은 상기 결함 검사 장치가 구비하는 검출기로부터 축차 출력되는 휘도 신호로부터 생성되고, 상기 제2 검사 화상은 결함이 존재하는 영역에 있어서의 근접 부분으로부터의 신호의 차로부터 생성된다.
예를 들면, 상기 검사광이 파장 210∼550nm의 광이다.
또한, 어떤 태양에서는, 상기 결함 검사 장치가 구비하는 검출기로 기판으로부터의 반사광을 수집할 때에, 집광 광학계의 광로 상에 반사광의 일부를 차폐하는 공간 필터를 마련하고, 해당 공간 필터를 통해 반사광을 수집한다.
또한, 어떤 태양에서는, 상기 공간 필터는, 상기 검출기로부터 축차 출력되는 결함 존재 영역의 신호를 비대칭인 휘도 프로파일로 한다.
또, 어떤 태양에서는, 상기 검사 대상 기판은, 10nm 이하의 두께의 박막을 적어도 1층 포함하는 포토마스크 블랭크이고, 상기 분류되는 결함은, 상기 박막의 오목상 결함 또는 핀홀 결함이다.
본 발명에 따른 포토마스크 블랭크의 선별 방법은, 전술한 결함 분류 방법에 의해, 오목상 결함을 포함하지 않는 포토마스크 블랭크를 선별한다.
또한, 본 발명에 따른 포토마스크 블랭크의 제조 방법은, 기판 상에 적어도 1층의 박막과 해당 박막의 가공 보조층인 하드 마스크막을 형성하는 공정과, 전술한 결함 분류 방법에 의해, 상기 박막 혹은 상기 하드 마스크막에 존재하는 결함의 요철성을 평가하는 공정을 포함한다.
본 발명에 의하면, 광학적인 결함 검사 방법을 이용하여 수집되는 검사 화상이 저콘트라스트 화상이라도, 노이즈 성분에 영향을 받지 않고 결함 위치를 엄밀하게 인식하여 특징량을 산출할 수 있으므로, 기계 학습을 이용한 화상 분류를 높은 신뢰성으로 행할 수 있다. 이 때문에, 미세한 형상이더라도 포토마스크 블랭크의 결함을 분류할 수 있다.
또한, 본 발명의 결함 분류 방법을 적용하는 것에 의해, 볼록상 결함을 오목상 결함으로 오판정하는 경우가 없다. 이 때문에, 포토마스크에 있어서 치명적인 결함으로 여겨지고 있는 오목상 결함의 발생 원인이 되는 포토마스크 블랭크의 결함을, 확실히 검지할 수 있다. 그 결과, 포토마스크 블랭크 및 포토마스크의 제조 공정의 저비용화와 고수율화가 유의하게 도모된다.
도 1은 포토마스크 블랭크의 결함의 전형예를 나타내는 도면으로, 도 1(A)는 투명 기판 상에 마련된 광학 박막에 핀홀 결함(DEF1)이 존재하고 있는 모습을 나타내는 도면, 도 1(B)는 투명 기판 상의 광학 박막 위에 마련된 가공 보조 박막에 핀홀 결함(DEF2)이 존재하고 있는 모습을 나타내는 도면, 그리고 도 1(C)는 포토마스크 블랭크가 구비하는 광학 박막 위에 볼록 결함(DEF3)이 존재하고 있는 모습을 나타내는 도면이다.
도 2는 포토마스크 블랭크의 표면부에 있어서의 결함의 형상(오목상 또는 볼록상)을 판정하기 위해서 적합하게 이용되는 검사 장치의 구성을 개념적으로 설명하는 블록도이다.
도 3은 결함의 특징량을 산출하는 특징량 산출부(154)의 동작을 설명하는 도면으로, 도 3(A)는 제1 2차원 검사 화상, 도 3(B)는 제2 2차원 검사 화상, 도 3(C)는 연산 영역을 특정한 제1 2차원 검사 화상을 나타내는 도면이다.
도 4는 결함의 검사 화상의 기계 학습에 의해 분류 기준을 구축하는 플로도이다.
도 5는 분류 기준에 따라 피검사 기판의 결함을 분류하는 플로도이다.
도 6은 검출된 결함의 모습의 일례를 나타내는 도면으로, 도 6(A)는 결함 검사 장치에 의해 검출된 오목상 결함의 제1 검사 화상이고, 도 6(B)는 당해 제1 검사 화상에 있어서 결함부를 가로지르는 휘도 분포의 모습을 나타내는 도면이다.
도 7은 도 6(A)의 제1 검사 화상에 대응하는 제2 검사 화상이다.
이하에, 도면을 참조하여, 본 발명에 따른 결함 분류 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
포토마스크 블랭크는 포토마스크의 제조에 이용되고, 기판 상에 형성된 광학 박막을 구비하는데, 이 광학 박막에 핀홀 등의 결함이 존재하면, 이 결함이 포토마스크 상의 마스크 패턴의 결함의 원인이 된다.
도 1은 포토마스크 블랭크의 결함의 전형예를 나타내는 도면이다. 도 1(A)는, 투명 기판(101) 상에, 차광막 혹은 하프톤 위상 시프트 마스크용의 위상 시프트막 등으로서 기능하는 광학 박막(102)이 형성되어 있는 포토마스크 블랭크(100)를 나타내는 도면이고, 광학 박막(102)에는 오목상의 핀홀 결함(DEF1)이 존재하고 있다.
또한, 도 1(B)는, 투명 기판(101) 상에, 차광막 혹은 하프톤 위상 시프트 마스크용의 위상 시프트막 등으로서 기능하는 광학 박막(102)과, 광학 박막(102)의 고정밀도인 가공을 행하기 위한 가공 보조 박막(103)이 형성되어 있는 포토마스크 블랭크(100)를 나타내는 도면이고, 가공 보조 박막(103)에는 오목상의 핀홀 결함(DEF2)이 존재하고 있다.
또, 도 1(C)는, 포토마스크 블랭크(100)가 구비하는 광학 박막(102) 상에, 볼록상의 결함(DEF3)이 존재하고 있는 모습을 나타내는 도면이다.
이들 결함(DEF1∼3)은 모두, 포토마스크를 제조할 때의 결함 생성 원인이 된다. 포토마스크에 결함이 존재하면, 노광 공정에 있어서, 패턴 전사 에러를 야기하는 원인이 된다. 그 때문에, 포토마스크 블랭크에 존재하는 결함은, 포토마스크 블랭크를 가공해서 포토마스크로 하기 전의 단계에서 검출하여, 결함을 갖는 포토마스크 블랭크를 배제하거나, 가능한 경우에는 결함의 수정을 실시하거나 할 필요가 있다.
그런데, 도 1(C)에 도시한 바와 같은 볼록상 결함(DEF3)으로서는, 광학 박막(102)과 일체화된 결함이나, 파티클과 같은 부착 이물로서의 결함 등이 있다. 이와 같은 볼록상 결함이 존재하고 있는 포토마스크 블랭크로부터, 통상의 제조 공정에 의해 포토마스크를 제조하더라도, 반드시, 포토마스크에 있어서 치명적인 결함으로 여겨지고 있는 오목상 결함이 생기는 것은 아니다.
또한, 표면에 부착된 이물 결함이 세정에 의해 제거 가능한 것이면, 포토마스크 제조에 앞서 세정하면 될 뿐인 것이고, 이것도 역시 치명적인 결함으로는 되지 않는다.
이에 비해, 도 1(A)나 도 1(B)에 도시한 바와 같은 오목상 결함(DEF1∼2)은, 포토마스크에 있어서 치명적인 결함으로 여겨지고 있는 오목상 결함의 발생 원인이 되고, 세정에 의해 제거 가능한 것도 아니기 때문에, 포토마스크 블랭크의 결함으로서는 치명적이다.
이와 같이, 포토마스크 블랭크에 존재하는 결함은 그 형상에 따라 치명적이거나 아니거나 하기 때문에, 포토마스크 블랭크의 표면부에 존재하는 결함의 형상, 즉, 그것이 오목상인지 볼록상인지의 판정이 중요해지고 있다.
도 2는 포토마스크 블랭크의 표면부에 있어서의 결함의 형상(오목상 또는 볼록상)을 판정하기 위해서 적합하게 이용되는 검사 장치의 구성의 일례를 개념적으로 설명하는 블록도이다.
이 결함 검사 장치(150)는, 검사 광학계(151), 결함 검출부(152), 화상 처리부(153), 제어 장치(157), 기록 장치(158), 표시 장치(159)를 주된 구성 요소로 하고 있다.
검사 광학계(151)는, 공초점 광학계를 기본 구성으로 하고 있고, 검사광을 발하는 광원(ILS), 빔 스플리터(BSP), 대물렌즈(OBL), 포토마스크 블랭크(MB)를 재치하여 이동시킬 수 있는 스테이지(STG), 및 화상 검출기(SE)를 구비하고 있다.
광원(ILS)은, 파장이 210nm∼550nm 정도인 광을 사출할 수 있도록 구성되어 있고, 이 광원(ILS)으로부터 사출된 검사광(BM1)은, 빔 스플리터(BSP)에서 절곡되고, 대물렌즈(OBL)를 통해 포토마스크 블랭크(MB)의 소정 영역을 조사한다. 포토마스크 블랭크(MB) 표면에서 반사한 광(BM2)은 대물렌즈(OBL)에서 모아짐과 함께, 빔 스플리터(BSP), 광의 일부를 차광하는 공간 필터(SPF), 렌즈(L1)를 투과하여 화상 검출기(SE)의 수광면에 도달한다.
이때, 화상 검출기(SE)의 수광면이 포토마스크 블랭크(MB)의 표면과 공역인 위치가 되도록 화상 검출기(SE)의 위치가 조정되어 있다. 포토마스크 블랭크(MB)의 표면을 조사하는 검사광(BM1)은 도시하지 않는 주사 수단으로 주사되고, 반사광(BM2)을 수광하는 상 검출기(SE)는 주사에 수반하여 축차 휘도 신호를, 결함 검출부(152)에 출력한다. 한편, 검사 대상 기판의 표면 상에서의 검사광의 주사는, 예를 들면, 검사광을 X 방향으로 주사하면서, X 방향과 직교하는 Y 방향으로 기판을 이동시키는 것과 같은 태양으로, 2차원적인 주사가 이루어진다.
결함 분류에 있어서는, 검사광(BM1)의 주사에 수반하여 화상 검출기(SE)로부터 축차 출력되는 신호를 기초로 결함을 포함하는 영역의 2차원 화상을 생성하게 되지만, 본 발명에서는, 당해 2차원 화상의 생성에 앞서, 미리, 결함 검출부(152)에 의한 결함 검출을 행한다.
이 결함 검출부(152)에 의한 결함 검출에 있어서는, 기판(포토마스크 블랭크(MB))으로부터의 반사광(BM2)을 수집하는 집광 광학계의 광로 상에, 반사광(BM2)의 일부를 차폐하는 공간 필터(SPF)를 마련하는 것에 의해, 검사광(BM1)의 주사에 수반하여 화상 검출기(SE)로부터 축차 출력되는 결함이 존재하는 영역의 신호(결함부 신호)가, 비대칭인 휘도 프로파일이라고 여겨진다. 이 휘도 프로파일의 비대칭화와 동시에, 상기 결함부 신호를 소정 시간만큼 지연시킨 출력 신호(지연 신호)와 지연되어 있지 않은 신호(비지연 신호)의 차, 구체적으로는, 결함이 존재하는 영역에 있어서의 근접 부분으로부터의 신호의 차를 취함으로써, 결함부의 휘도 변화(콘트라스트의 차)를 강조시키고, 그 강조 신호에 역치를 적용하여 결함을 검출한다.
이와 같이, 결함 검출부(152)는, 전술한, 검사광(BM1)의 주사에 수반하여 화상 검출기(SE)로부터 축차 출력되는 휘도 신호의 지연 신호와 비지연 신호의 차를 취하여, 결함부의 휘도 변화를 강조시킨 신호에 역치를 적용하여 결함을 검출함과 함께, 결함 위치 정보, 검출기(SE)로부터 축차 출력되는 휘도 신호로부터 생성하는 제1 검사 화상, 및 상기의 차 신호로부터 생성하는 제2 검사 화상을 화상 처리부(153)에 보낸다.
화상 처리부(153)는, 특징량 검출부(154), 결함 학습부(155), 및 결함 분류부(156)를 구비하고 있다. 특징량 검출부(154)는, 화상 처리 연산을 실시하는 것에 의해 결함의 특징량의 산출을 행하고, 당해 결함 특징량에 기초하여 결함 분류부(156)에 의한 결함의 분류가 이루어진다. 또한, 그들의 결과는, 결함 정보로서, 결함 학습부(155)에 기록됨과 함께, 후술하는 기억 장치(158)에도 기억된다.
제어 장치(157)는, 제어 프로그램이나 각종의 화상 연산 프로그램을 격납하고 있고, 검사 광학계(151), 화상 처리부(153), 기억 장치(158), 및 표시 장치(159)의 각각에 접속되어 있어, 검사 장치(150)의 전체를 제어한다.
본 발명에 따른 결함 분류 방법에서는, 결함 검사 장치(150)로부터 출력되는 전술한 2종류의 화상(검출기(SE)로부터 축차 출력되는 휘도 신호로부터 생성하는 제1 검사 화상, 및 결함이 존재하는 영역에 있어서의 근접 부분으로부터의 신호의 차로부터 생성하는 제2 검사 화상)을 이용한다. 제1 검사 화상은, 결함 형상의 요철을 구별하는 정보를 포함한다. 또한, 제2 검사 화상은, 결함 형상의 요철의 구별은 곤란한 한편, 결함부를 강조하는 휘도 분포의 정보를 갖는다.
그래서, 먼저, 결함부를 강조하는 휘도 분포의 정보를 갖는 제2 검사 화상에서 연산 처리 영역을 좁힌다. 이어서, 결함 형상의 요철을 구별하는 정보를 포함하는 제1 검사 화상의, 상기 좁힌 연산 처리 영역에 대응하는 영역에 있어서의 결함의 특징량을 산출한다. 본 발명에서는, 이와 같은 수순에 의해, 특징량 산출의 신뢰성 열화를 방지하고 있다.
도 3은 결함의 특징량을 산출하는 특징량 산출부(154)의 동작을 설명하는 도면으로, 도 3(A)는 제1 (2차원) 검사 화상, 도 3(B)는 제2 (2차원) 검사 화상, 도 3(C)는 연산 영역을 특정한 제1 (2차원) 검사 화상을 나타내는 도면이다.
도 3(A) 중의 부호 200으로 나타낸 것은, 검사광의 주사에 수반하여 화상 검출기(SE)로부터 축차 출력되는 휘도 신호로부터 생성되는 제1 (2차원) 검사 화상(200)의 모식도이고, 가로 줄무늬 모양은 주사선에 의한 것이다.
이 제1 검사 화상에는, 결함에 기인하는 휘도 변화 IMG1이 포함됨과 함께, 노이즈 등에 기인하는 휘도 변화 IMG2나 IMG3이 포함된다.
종래법에서는, 이들 휘도 변화가 거의 동등하면, 예를 들어 윤곽선(201)으로 나타나는 영역을 결함부라고 인식하여 결함의 크기나 결함의 평균 휘도를 특징량으로서 산출하고 있었다. 그러나 이것에서는, 윤곽선(201) 내에는, 결함에 기인하는 휘도 변화 IMG1 이외에, 노이즈 등에 기인하는 휘도 변화 IMG2도 포함되어 있기 때문에, 정확한 결함 평가는 할 수 없게 된다.
그래서, 본 발명에서는, 전술한 제2 검사 화상을 이용하여, 결함의 특징량을 산출하는 연산 영역을 올바르게 좁히는 것으로 하고 있다.
구체적으로는, 결함의 존재를 강조하기 위해서, 도 3(B)에 나타내는 바와 같이, 결함이 존재하는 영역에 있어서의 근접 부분으로부터의 신호의 차로부터 생성하는 제2 검사 화상(202)에 포함되는 휘도 변화 영역(203)을 추출한다.
제2 검사 화상(202)은 기본적으로 차분 신호이므로, 제1 검사 화상에 나타나는 주사선의 줄무늬 모양은 생기기 어렵다. 휘도 변화 영역(203)을 구하는 방법으로서는, 예를 들면, 결함이 존재하지 않는 영역의 휘도에 대해서 결함부에 있어서의 강조된 휘도 변화의 영역을 소정의 역치와 비교하여 화소의 번호로서 구하고, 이어서 통상의 화상 처리에서 사용되는 소정 화소수의 확대 축소 처리를 조합하는 방법 등이 있다. 또한, 구한 영역에 외접하는 직사각형 영역을 휘도 변화 영역(203)으로 하는 것도 가능하다.
이 휘도 변화 영역을 2차원 화상의 화소의 번호로서 추출하고, 그 번호를 다시 제1 검사 화상의 화소 번호에 대응시켜 영역을 정의하여, 도 3(C)에 나타내는 제3 검사 화상(204)과 같이, 특징량을 산출하기 위한 연산 영역(205)을 지정한다. 한편, 도 3(C)에 나타내는 제3 검사 화상(204)은, 기본적으로는, 도 3(A)에 나타내는 제1 검사 화상(200)과 동일하지만, 특징량을 산출하기 위한 영역(205)이 부기되어 있는 점에 있어서만 상위하다.
연산 영역(205)을 지정한 후에는, 그 영역 내의 결함부의 휘도 변화의 정보로부터, 결함부의 평균 휘도나 결함부의 면적, 휘도 구배와 같은, 미리 지정된 특징량을 산출한다.
이상의 방법에 의해, 결함부로부터 떨어진 위치에 있어서 노이즈 성분에 기인하는 화소 강도의 최대치나 최소치를 선택하는 것을 방지할 수 있다.
다시 도 2로 돌아와, 화상 처리부(153)의 설명을 행한다.
결함 분류에 앞서, 우선 분류가 기지인 결함에 대하여, 그 제1 검사 화상과 제2 검사 화상을 읽어들이고, 전술한 특징량을 산출하여 결함 학습부(155)에 있어서 학습한다. 여기에서의 분류란, 예를 들면 결함의 요철성(오목상인지 볼록상인지)이나, 스크래치상인지 등의 분류이다. 학습하는 결함의 개수는 많은 편이 좋고, 적어도 20개 이상이 바람직하다. 이들 검사 화상의 학습에 의해 분류 기준을 구축한다.
분류 기준은, 결함 검사를 행하는 포토마스크 블랭크나 각종 막 구조를 갖는 기판, 혹은 투명 기판 등 피검사 기판의 구조에 대응하여 복수개 구축하는 것이 바람직하다.
다음으로, 결함을 분류하고 싶은 피검사 기판의 결함의 검사 화상을 읽어들인다. 기계 학습과 마찬가지로, 제1 2차원 검사 화상과 제2 2차원 검사 화상으로부터 특징량을 산출하고, 결함 분류부(156)에 있어서, 앞서 구축한 분류 기준에 따라 결함을 분류한다.
이들 분류 결과는, 결함 검사의 정보와 함께 기억 장치(158)에 기억되고, 또한 표시 장치(159)에 2차원 검사 화상이나 분류 결과를 표시하여 오퍼레이터가 용이하게 확인할 수 있도록 하고 있다.
도 4는 결함의 검사 화상의 기계 학습에 의해 분류 기준을 구축하는 플로도이다.
먼저, 분류가 기지인 다수의 결함에 대하여, 그 제1 2차원 검사 화상과 제2 검사 화상을 준비한다(스텝 S01). 다음으로, 스텝 S02에 있어서, 하나의 결함의 제2 검사 화상으로부터 결함부의 영역을 추출하여, 제1 검사 화상에 적용하여 연산 처리 영역을 정의한다. 계속해서, 제1 검사 화상의 연산 처리 영역 내에서 화상 처리를 행하여 특징량을 산출한다(스텝 S03). 준비한 2차원 검사 화상의 모두를 처리했는지 아닌지를 판단 스텝 S04에서 판단하고, 아직 모두를 처리하고 있지 않을 때는 스텝 S02로 되돌아가, 나머지 화상의 처리를 반복한다. 모든 검사 화상의 처리가 종료하면 산출한 특징량에 기초하여 분류 기준을 구축한다(스텝 S05).
도 5는 분류 기준에 따라 피검사 기판의 결함을 분류하는 플로도이다.
먼저, 피검사 기판을 검사 장치로 검사하고, 공지의 검사 방법으로 결함 검출을 행한다(스텝 S11). 다음으로, 검사 장치로부터 출력되는, 결함부를 포함하는 제1 검사 화상과 제2 검사 화상의 데이터를 읽어들인다(스텝 S12). 제2 검사 화상으로부터 결함부의 영역을 추출하여, 제1 검사 화상에 적용하여 연산 처리 영역을 정의하고, 연산 처리 영역 내에서 화상 처리를 행하여 특징량을 산출한다(스텝 S13). 다음으로, 구축한 분류 기준에 따라 화상을 분류한다(스텝 S14). 화상 분류의 결과로부터 결함을 분류하고(스텝 S15), 분류 결과를 기록함과 함께, 필요에 따라서 표시 장치에 분류 결과를 표시한다(스텝 S16).
한편, 분류한 결과를 새롭게 학습용의 데이터로서 이용하여, 분류 기준을 재구축해도 된다.
이와 같이, 제2 검사 화상으로 구해진 화상 연산 영역을 제1 검사 화상에 적용하여 결함의 특징량을 산출하고, 분류가 기지인 검사 화상의 기계 학습과, 기계 학습으로 구축된 분류 기준에 따라 피검사 기판의 결함의 검사 화상을 분류하는 것에 의해, 결함의 요철성 등을 높은 신뢰성으로 평가할 수 있어, 정확한 결함 분류를 할 수 있다.
또한, 본 발명의 결함 분류 방법을, 포토마스크 블랭크의 제조 공정에 적용하는 것에 의해, 오목상 결함, 특히 핀홀 결함을 갖는 포토마스크 블랭크를, 높은 신뢰성으로 추출하여, 핀홀 결함을 포함하지 않는 포토마스크 블랭크만을 선별할 수 있다.
또, 포토마스크에 있어 치명적인 결함이 되는 오목상 결함의 발생 원인이 되는 결함을 갖는 포토마스크 블랭크를 효과적으로 배제할 수 있기 때문에, 포토마스크 블랭크의 제조 수율을 높이는 것에 공헌할 수 있다.
이하, 실시예를 나타내어 본 발명을 구체적으로 설명하지만, 본 발명은 이하의 실시예로 한정되는 것은 아니다.
[실시예 1]
본 실시예에서 사용하는 포토마스크 블랭크는, 파장 193nm의 ArF 엑시머 레이저를 노광 광으로서 이용하는 하프톤 위상 시프트 마스크를 제작하기 위한 포토마스크 블랭크이다. 노광 광에 대해서 투명한 기판으로서 합성 석영 기판(크기 약 152mm×152mm×두께 6.35mm)을 준비하고, 그 위에 몰리브데넘(Mo)과 실리콘(Si)을 주성분으로 하는 하프톤 위상 시프트막을 성막하고, 크로뮴(Cr)을 주성분으로 하는 차광막을 추가로 성막했다. 이상과 같이 하여 통틀어 60매의 포토마스크 블랭크를 제작했다.
다음으로, 기계 학습을 위한 화상 데이터 수집을 목적으로 하여, 포토마스크 블랭크의 차광막의 결함 검사를 행했다. 사용한 검사 장치는 공초점 광학계를 갖고, 검사광의 일부를 차폐하는 공간 필터를 구비한 결함 검사 장치 M6640S(레이저테크사제)이다.
그 결과, 60매 중 40매의 포토마스크 블랭크로부터, 합계 62개의 결함이 검출됐다. 이들 결함의 형상을 원자간력 현미경(AFM)으로 계측한 바, 오목상 결함의 개수는 48개, 볼록상 결함의 개수는 14개였다.
도 6은 검출된 결함의 모습의 일례를 나타내는 도면으로, 도 6(A)는 결함 검사 장치에 의해 검출된 오목상 결함의 제1 검사 화상이고, 도 6(B)는 당해 제1 검사 화상에 있어서 결함부를 가로지르는 휘도 분포의 모습을 나타내는 도면이다.
도 6(A)의 제1 검사 화상은, 검사광을 주사하여 생성한 화상이기 때문에, 주사 방향으로 연장되는 줄무늬 모양이 중첩되어 있다. 이 화상 중에 인지되는 오목상 결함의 폭은 약 200nm로 넓지만, 깊이는 5nm 이하로 극히 얕고, 그 때문에, 검사 화상의 콘트라스트는 약하다.
전술한 대로, 결함 검사 장치에는 공간 필터가 장비되어 있으므로, 시뮬레이션에 의하면, 제1 검사 화상에 있어서 결함부를 가로지르는 휘도 분포는 도 6(B)의 모식도에 나타내는 바와 같이, 좌측이 암부가 되고, 우측이 명부가 될 것이다.
그러나, 도 6(A)에 나타내는 바와 같은, 결함부의 콘트라스트가 작은 화상에서는, 결함 이외의 노이즈 등에 기인하는 휘도 변화와의 구별이 곤란해지기 때문에, 결함부의 특징량을 산출하기 위한 휘도 분포를 갖는 부분을 추출하는 것이 곤란하다. 그래서, 본 실시예에서는, 결함 검출 시에, 결함 검사 장치가 생성한 결함부를 강조하는 신호로부터 생성한 제2 검사 화상을 이용했다.
도 7은 도 6(A)의 제1 검사 화상에 대응하는 제2 검사 화상이다. 기본적으로, 지연된 신호와 지연되어 있지 않는 신호의 차분을 취하고 있으므로, 결함부가 강조되고, 결함 이외의 노이즈 신호 성분은 저감되어 있다.
도 7로부터, 결함부의 영역은 명확하게 인식할 수 있으므로, 이 결함부 영역을 도 6(A)에 나타내는 제1 검사 화상에 있어서도 결함부 영역이라고 인정하여, 결함부의 특징량을 산출하는 영역을 한정했다. 구체적으로는, 미리 정한 역치를 제2 검사 화상에 적용하여 결함에 기인하는 명부와 암부의 영역을 화소의 번호로서 구하고, 이어서 양 영역의 소정 화소수의 확대 처리를 행하여 연결시킨 영역을 구하고, 그 영역에 외접하는 직사각형 영역을 특징량 산출 영역으로 했다.
결함의 요철 형상의 분류가 기지여서 기계 학습용으로 준비한 합계 62개의 검사 화상의 각각에 대하여, 마찬가지의 방법으로 특징량 산출 영역을 구하고, 결함의 특징량을 산출했다. 이 특징량과 요철 분류 정보로부터, 오목상 형상의 결함과 볼록상 형상의 결함을 분류하는 분류 기준을 구축하고, 이 분류 기준에 따라, 피검사 기판의 결함 분류를 행했다.
피검사 기판의 구조는, 상기의 기계 학습용으로 준비한 포토마스크 블랭크와 동일하여, 석영 기판 상에 몰리브데넘(Mo)과 실리콘(Si)을 주성분으로 하는 하프톤 위상 시프트막을 성막하고, 그 위에 크로뮴(Cr)을 주성분으로 하는 차광막을 성막한 포토마스크 블랭크이다.
검사 장치로 검출한 결함에는 얕은 결함도 포함되어 있었지만, 상기의 제2 검사 화상을 이용한 특징량 산출 영역의 추출과 제1 검사 화상으로부터의 특징량의 산출을 행하고, 분류 기준에 비추어, 그 결함의 형상이 오목상인지 볼록상인지의 분류를 행했다. 결함 분류 후, 확인을 위해 분류 결과를 결함의 AFM 형상 측정 결과와 비교한 바, 분류의 정확도는 98%로 양호한 값이었다. 한편, 종래법으로 결함 분류한 경우의 정확도는 대체로 80% 정도여서, 사이즈가 작은 것에 대해서는 대부분의 경우에 오검출되어 버린다.
한편, 큰 핀홀 결함은 제1 검사 화상의 콘트라스트도 커서, 용이하게 오목상 결함으로 분류할 수 있었다. 또한, 본 발명의 결함 분류 방법을 적용함으로써, 치명적인 결함인 핀홀 결함을 포함하는 기판을 배제하여, 결함을 포함하지 않는 포토마스크 블랭크를 제공할 수 있었다.
본 발명은, 광학식 결함 검사 장치를 이용한 결함 평가 기술에 있어서, 결함 인식 레벨을 대폭으로 향상시키는 기술을 제공한다. 본 발명은, 특히, 포토마스크 블랭크에 형성되는 박막에 존재하는 핀홀 등의 오목상 형상의 판정에 유효한 포토마스크 블랭크의 결함 평가 기술로서 적합하게 이용할 수 있다.
100: 포토마스크 블랭크 101: 투명 기판
102: 광학 박막 103: 하드 마스크막
150: 결함 검사 장치 151: 검사 광학계
152: 결함 검출부 153: 화상 처리부
154: 특징량 산출부 155: 결함 학습부
156: 결함 분류부 157: 제어 장치
158: 기억 장치 159: 표시 장치
200: 제1 (2차원) 검사 화상 201: 윤곽선
202: 제2 (2차원) 검사 화상 203: 휘도 변화 영역
204: 제3 (2차원) 검사 화상
205: 특징량을 산출하기 위한 연산 영역
BM1: 검사광 BM2: 반사광
BSP: 빔 스플리터 DEF1: 핀홀 결함
DEF2: 핀홀 결함 DEF3: 볼록 결함
ILS: 광원
IMG1: 결함에 기인하는 휘도 변화부
IMG2: 노이즈에 기인하는 휘도 변화부
IMG3: 노이즈에 기인하는 휘도 변화부
L1: 렌즈 MB: 포토마스크 블랭크
OBL: 대물렌즈 SE: 광 검출기
STG: 스테이지

Claims (9)

  1. 검사 대상 기판의 표면의 인지되는 결함을 분류하는 방법으로서,
    공초점 광학계를 갖는 결함 검사 장치를 이용하여 상기 검사 대상 기판에 대해서 검사광을 상기 기판 표면 상에서 주사(S1)하고,
    상기 검사 대상 기판으로부터의 반사광을 2차원적으로 검출(S2)하고,
    해당 반사광에 대응하는 출력 신호를 2차원적으로 신호 처리(S3)하는 것에 의해, 상기 검사 대상 기판의 표면 상의 결함을 검출(S4)하고,
    추가로, 상기 2차원적으로 신호 처리하여 얻어진 화상을 처리해서 상기 검출된 결함을 분류하는(S5) 공정을 구비하며,
    상기 화상 처리는,
    표면 결함이 기지(旣知)인 기판 결함을 상기 결함 검사 장치로 검사했을 때에 생성되는 제1 검사 화상과 제2 검사 화상을 처리하여, 미리 정한 파라미터를 특징량으로 하는 기계 학습에 의해 결함을 분류하는 분류 기준을 구축하는 제1 서브스텝과,
    상기 결함 검사 장치를 이용하여 상기 검사 대상 기판으로부터 얻어지는 제1 검사 대상 화상 및 제2 검사 대상 화상으로부터 특징량을 산출하여, 상기 분류 기준에 따라, 상기 검사 대상 기판의 결함을 분류하는 제2 서브스텝을 포함하고,
    상기 제1 서브스텝에 있어서의 결함부의 특징량의 산출은, 상기 제2 검사 화상에서 결함이 존재하는 개략 영역을 구하고, 해당 개략 영역을 상기 제1 검사 화상에 적용하여 화상 처리의 영역을 한정해서 결함부의 특징량을 산출하는 것에 의해 행해지고,
    상기 제2 서브스텝에 있어서의 결함부의 특징량의 산출은, 상기 제2 검사 대상 화상에서 결함이 존재하는 개략 영역을 구하고, 해당 개략 영역을 상기 제1 검사 대상 화상에 적용하여 화상 처리의 영역을 한정해서 결함부의 특징량을 산출하는 것에 의해 행해지며,
    상기 제1 검사 화상 및 제1 검사 대상 화상은, 상기 검사광을 기판 상에서 주사시켰을 때의 반사광으로서 얻어지는 광학 정보를 2차원적으로 배치하여 생성되는, 결함을 포함하는 영역의 2차원 화상이고, 상기 제2 검사 화상 및 제2 검사 대상 화상은, 각각 제1 검사 화상 및 제1 검사 대상 화상에 상기 광학 정보를 지연시켜 감산하는 것에 의해 생성되는 2차원 화상인,
    것을 특징으로 하는 결함 분류 방법.
  2. 삭제
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 검사 화상 및 제1 검사 대상 화상은 상기 결함 검사 장치가 구비하는 검출기로부터 축차 출력되는 휘도 신호로부터 생성되고, 상기 제2 검사 화상 및 제2 검사 대상 화상은 결함이 존재하는 영역에 있어서의 근접 부분으로부터의 신호의 차로부터 생성되는, 결함 분류 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 검사광이 파장 210∼550nm의 광인, 결함 분류 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 결함 검사 장치가 구비하는 검출기로 기판으로부터의 반사광을 수집할 때에, 집광 광학계의 광로 상에 반사광의 일부를 차폐하는 공간 필터를 마련하고, 해당 공간 필터를 통해 반사광을 수집하는, 결함 분류 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 공간 필터는, 상기 검출기로부터 축차 출력되는 결함 존재 영역의 신호를 비대칭인 휘도 프로파일로 하는, 결함 분류 방법.
  7. 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 검사 대상 기판은, 10nm 이하의 두께의 박막을 적어도 1층 포함하는 포토마스크 블랭크이고, 상기 분류되는 결함은, 상기 박막의 오목상(凹狀) 결함 또는 핀홀 결함인, 결함 분류 방법.
  8. 제 1 항 및 제 3 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 기재된 결함 분류 방법에 의해, 오목상 결함을 포함하지 않는 포토마스크 블랭크를 선별하는, 포토마스크 블랭크의 선별 방법.
  9. 기판 상에 적어도 1층의 박막과 해당 박막의 가공 보조층인 하드 마스크막을 형성하는 공정과,
    제 1 항 및 제 3 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 기재된 결함 분류 방법에 의해, 상기 박막 혹은 상기 하드 마스크막에 존재하는 결함의 요철성을 평가하는 공정을 포함하는, 포토마스크 블랭크의 제조 방법.
KR1020190045956A 2018-04-25 2019-04-19 결함 분류 방법, 포토마스크 블랭크의 선별 방법 및 포토마스크 블랭크의 제조 방법 KR102139005B1 (ko)

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