WO2012153456A1 - 欠陥レビュー装置 - Google Patents

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WO2012153456A1
WO2012153456A1 PCT/JP2012/002419 JP2012002419W WO2012153456A1 WO 2012153456 A1 WO2012153456 A1 WO 2012153456A1 JP 2012002419 W JP2012002419 W JP 2012002419W WO 2012153456 A1 WO2012153456 A1 WO 2012153456A1
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defect
image
fine alignment
file
observation apparatus
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久美 兼子
勝明 阿部
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株式会社 日立ハイテクノロジーズ
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    • H—ELECTRICITY
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    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01J—ELECTRIC DISCHARGE TUBES OR DISCHARGE LAMPS
    • H01J2237/00—Discharge tubes exposing object to beam, e.g. for analysis treatment, etching, imaging
    • H01J2237/26—Electron or ion microscopes
    • H01J2237/28—Scanning microscopes
    • H01J2237/2813—Scanning microscopes characterised by the application
    • H01J2237/2817—Pattern inspection

Definitions

  • the present invention relates to a method for reviewing pattern defects generated on a substrate or adhered foreign matter using a magnified imaging device such as a scanning electron microscope in a thin film device manufacturing process such as a semiconductor electronic circuit substrate and a liquid crystal display substrate. And the apparatus.
  • a defect In the manufacturing process of a semiconductor product, there is a risk that the product yield may be reduced due to short-circuiting or disconnection of a semiconductor formation pattern due to foreign matters generated in the manufacturing apparatus. Therefore, in the semiconductor manufacturing process, it is important to identify the type of defect or foreign matter on the semiconductor substrate (hereinafter simply referred to as a defect) and analyze the cause of the defect in order to improve the yield. That is.
  • an inspection device an optical defect inspection device
  • an optical foreign matter inspection device an optical foreign matter inspection device
  • an SEM appearance inspection device hereinafter simply referred to as an inspection device
  • an observation device such as an optical microscope or a scanning electron microscope (hereinafter referred to as a SEM)
  • the field of view is moved to a position where the defect exists, and an enlarged image is taken.
  • ADR Automatic Defect Review
  • Patent Document 1 discloses the above ADR function.
  • Patent Document 2 discloses a technique for automatically classifying an acquired image according to a specific rule (Automatic Defect Classification, hereinafter referred to as ADC).
  • Wafer alignment is usually performed by inputting a plurality of specific coordinate positions using an alignment mark or the like created on a sample.
  • the two coordinate systems when the same alignment mark is at the same stage coordinate position, the two coordinate systems should match, but actually, the defect coordinate information output from the inspection apparatus includes the inspection apparatus. In this case, the two coordinate systems may not be completely coincident with each other because the wafer alignment error and the inspection method error are included.
  • the defect coordinate information provided from the inspection apparatus is actually imaged, and alignment (hereinafter referred to as fine alignment) is performed using the defect coordinate information detected by image processing of the acquired image, thereby inspecting the inspection apparatus.
  • Fine alignment is performed using the defect coordinate information detected by image processing of the acquired image, thereby inspecting the inspection apparatus.
  • ⁇ Registration of defects used for fine alignment may be performed manually or automatically.
  • the operator of the apparatus When performing the registration work manually, the operator of the apparatus first selects a number of defects to be registered as fine alignment by sampling from information such as the coordinate data and size of the defect provided from the inspection apparatus. When the defect to be registered is determined, the imaging field of view is moved on the review apparatus based on the coordinate data provided from the inspection apparatus, and an image of the defect is acquired. If the image is appropriate, the operator determines that the defect is valid and registers the defect as a fine alignment point.
  • the operator of the apparatus sets a selection method or selection standard for extracting fine alignment points from information such as coordinate data and size. Based on the setting information, the review device sorts the number of defects as sampling, and after moving to the relevant defect position of the sorted defect, acquires an image of the relevant defect position. If the image contains a defect, the defect is registered as a fine alignment point.
  • search around an operation for searching for defects by moving the field of view around the destination and performing imaging
  • a defect is found in the very vicinity of the position where it was originally scheduled to be registered, it can be registered as a defect that was originally intended to be registered as fine alignment, but if a defect is found at a position that is more than a certain distance away, it is different from sampling. There is a possibility that a defect has been found, and it cannot be determined whether or not it may be registered as the initial defect. In some cases, a plurality of defects may exist at the defect position that was initially scheduled to be registered.
  • an operator refers to the above inspection data and refers to the defect feature amount such as the detected defect size and position or defect type information.
  • the defect feature amount such as the detected defect size and position or defect type information.
  • a defect that seems to correspond to the defect that was initially registered as fine alignment was extracted.
  • the number of defect points included in the inspection data ranges from several tens to as many as a thousand or more, and the operation of extracting a desired defect from such a large amount of inspection data is very complicated. As a result, the setting time of the operating conditions of the observation apparatus has become enormous and the usability of the apparatus has been reduced. Further, in the manual extraction operation, there is a risk that a defect that is different from the original sampling is registered as a fine alignment point.
  • Fine alignment is an important process for matching the coordinate system of the device that acquired the above inspection data with the coordinate system of its own device (observation device), and registering file alignments for defects that differ from those detected by external devices. If it is a point, there is a possibility that the coordinate correction itself becomes strange, and not only the normal visual field movement cannot be performed, but also a great cause of decreasing the defect capture rate. Therefore, for the defect registered as the fine alignment point, the defect detected by the external device and the defect detected by the own device must always match.
  • An object of the present invention is to provide an observation apparatus or a fine alignment execution support apparatus that can execute fine alignment point setting more accurately than in the past.
  • the above-described problem is solved by displaying a list of surrounding defects that are considered to correspond to the defect on the GUI.
  • the observation apparatus or the fine alignment execution support apparatus automatically registers the fine defects that satisfy a predetermined standard from the surrounding defects as the fine alignment points.
  • the alignment correction in the semiconductor defect automatic review using the electron microscope is made accurate, the user's man-hour required for the review can be reduced, and the sample can be easily observed.
  • FIG. 2 is a configuration example of an inter-device connection form according to the first embodiment.
  • 2 is an example of the overall configuration of a defect review SEM of Example 1.
  • FIG. It is a flowchart which shows the whole flow of ADR performed by the defect review SEM of Example 1.
  • FIG. It is an example of a filtering and sampling condition setting screen for extracting fine alignment points.
  • FIG. 3 is a flowchart showing details of fine alignment in Example 1. It is a flowchart which shows the content of the acquisition process of the defect information of a fine alignment point.
  • It is an example of the display screen displayed by the registration process of a fine alignment point.
  • It is another example of the display screen displayed by the registration process of a fine alignment point.
  • It is an example of a display screen when a plurality of candidate defects are detected. It is a figure explaining the content of a search around process.
  • FIG. 6 is a flowchart showing details of fine alignment in Example 2.
  • the inspection device 2 includes an optical defect inspection device, an optical foreign matter inspection device, or an SEM appearance inspection device.
  • Defect information detected by the inspection apparatus for example, information on defects such as defect position information, defect size information, or defect type information is stored in a defect file in association with a defect ID that is a defect identifier.
  • defects ID that is a defect identifier.
  • the review device 3 acquires the above defect file from the data management server 1, moves the imaging field of view to the defect position based on the information stored in the file, and detects and observes the defect. After detecting and observing the defect, the defect type may be classified or elemental analysis using EDS may be performed.
  • the review device 3 or the inspection device 2 is connected to the recipe setting device 1001 via the network 4 so that an operator of various devices can remotely set the operation conditions (observation conditions or inspection conditions) of the devices. ing.
  • the configuration in which the review device 3 acquires the defect file via the network is shown.
  • the inspection information is directly transmitted from the inspection device to the review device using a general-purpose recording medium such as an FD or a DVD.
  • the review device 3 is described as performing a defect review using a defect file.
  • the defect file in this embodiment means a collection of defect data, and is used in a specific file system. It is not necessarily limited to the file format to be used.
  • FIG. 2 shows the overall configuration of the defect review apparatus (defect observation apparatus) of the present embodiment.
  • the review device of this embodiment is an SEM type defect review device using SEM.
  • Reference numeral 5 denotes a scanning electron microscope apparatus
  • 13 denotes an SEM control unit
  • 17 denotes a defect classification unit
  • 18 denotes a storage device associated with the defect classification unit
  • a management console including a display 11 and an input unit 12, and the like.
  • the management console includes a personal computer and has a function of executing simple arithmetic processing.
  • the scanning electron microscope 5 includes an electron optical column 6 and a sample chamber 7 in which a stage 9 is stored, and is controlled by a control unit 13.
  • the sample 8 to be reviewed is mounted on the stage 9, and the stage 9 is moved in the X and Y directions based on the signal from the control unit 13. Further, the sample 8 is irradiated with an electron beam from the electron optical column 6 controlled by the control unit 13, and secondary electrons and reflected electrons obtained from the sample 8 are detected by this irradiation, and an SEM image is generated.
  • the control unit 13 not only controls the operation of the scanning electron microscope 5 but also has a function of executing image processing performed at the time of defect detection processing.
  • the image calculation unit 14 that determines the presence / absence of a defect from the acquired image, fine alignment
  • defect candidates are extracted according to the operator's operation or a predetermined selection criterion by extracting defect candidates that are close in distance or characteristic to defects sampled as fine alignment points and displaying them on the operation screen as a list.
  • a defect classification unit 16 for determining a corresponding defect from the above.
  • the storage device 18 stores the processing results performed by the defect classification unit 17.
  • GUI operation screen
  • the storage device 10 stores a defect file transmitted via a network or a general-purpose recording medium, and is used by the management console or the control unit 13 as necessary.
  • Step 1 a defect file generated by an external device (for example, an appearance inspection device) is read into a review device.
  • the defect file is stored in the storage device 10 and read by the control unit 13.
  • detection coordinates for each defect, defect size data, data obtained by quantifying the defect type, an image of the detected defect, and the like are stored as inspection data.
  • the worker inputs the review conditions using the management console.
  • the control unit 13 sets defect observation conditions based on the input conditions.
  • Step 2 the sample is loaded into the sample chamber, and the sample can be observed with the review device.
  • Step 3 wafer alignment is performed, and an error in the coordinates of the stage and the sample is corrected. If the coordinate error does not become small even after wafer alignment, fine alignment is performed in Step 4. If fine alignment is properly executed, defect review at Step 5 is started.
  • the control unit 13 corrects the defect coordinates stored in the defect file using the fine alignment result, and moves the imaging field of view of the SEM to the corrected coordinates.
  • the visual field movement is performed by stage movement or SEM image shift.
  • the defect detection processing is performed by the image calculation unit 14.
  • the type of the detected defect is specified by the defect classification unit 16.
  • fine alignment point a defect used for fine alignment
  • an appropriate sampling condition or filtering condition is set, and an appropriate defect is extracted from the defects registered in the defect file.
  • FIG. 4 shows a configuration example of a fine alignment point sampling GUI.
  • the GUI shown in FIG. 4 is called on the operation screen of the display 11.
  • the defect points for fine alignment are usually extracted by extracting several points (five points in FIG. 4) from the defect points for defect review. Size information, a cluster number, a defect classification number, and the like are used as conditions for extracting defects for fine alignment. Further, which defect on the sample is extracted is determined by an algorithm in the review SEM. Usually, the defect is often extracted from the entire surface of the sample without deviation using the coordinate position of the defect.
  • FIG. 5 shows a flowchart showing details of the fine alignment process of the present embodiment.
  • the control unit 13 performs sampling and filtering for extracting defects for fine alignment based on the information set on the screen of FIG.
  • Step 2 to Step 9 the defects extracted by sampling and filtering are rearranged in an order suitable for performing the fine alignment, and the fine alignment is performed for the extracted points. This rearrangement process is also executed by the control unit 13.
  • Step 2 the visual field is moved to the defect position in the order determined in Step 1, and an SEM image of the defect position is captured.
  • stage movement and image shift are used in combination.
  • the peripheral search shown in Step 3 is a process executed when there is no defect in the defect determination process in Step 5 to be described later, and is directly executed from Step 2 to Step 4 without being executed in the first imaging for the same defect.
  • the defect detection process is performed by the image calculation unit 14 using the SEM image captured in Step 4.
  • Step 5 it is determined whether or not there is a defect at the imaging position using the result of Step 4, and if there is no defect, the process returns to Step 3 to perform a peripheral search.
  • the peripheral search in Step 3 is always executed.
  • the moving range of the visual field performed in the peripheral search is set in advance, imaging is performed within the set moving range, and the determination process of Step 5 is executed again. If no defect is detected even after the peripheral search, it is assumed that no defect exists at the fine alignment point, and the process proceeds to the next sampling position.
  • Step 6 more detailed information is acquired regarding the defect obtained by the peripheral search. Note that if there is a defect in the initial determination in Step 5, there is no need to perform a peripheral search. Therefore, the process proceeds to Step 10 without executing Step 6 to Step 9 in FIG. 5, and the detected defect is directly used as a fine alignment point.
  • FIG. 6 shows a detailed flow of the defect information acquisition process in Step 6.
  • the stage position of the defect center is acquired from the control unit 13 by the defect detection performed by the image calculation unit 14 in Step 5. Further, in the case of visual defect detection instead of defect detection by the image calculation unit 14, the stage position of the defect position is determined by clicking the defect center on the defect image displayed on the display 11 with a cross cursor. It may be acquired.
  • the defect candidate extraction unit 15 calculates a difference (distance) between the acquired stage position coordinates and the defect points in the vicinity of the stage coordinates acquired using the coordinate information of all defect points obtained from the inspection apparatus and the detected stage position.
  • the size of the defect detected by the image calculation unit 14 at the same time as the defect detection is acquired.
  • defect classification is performed in the defect classification unit, and defect type information is acquired.
  • an image of the defect detected by the image calculation unit 14 is acquired. As the information acquired in Step 26 to Step 29, all information may be acquired, or only more effective information may be acquired.
  • Step 6 using the defect information acquired in the flow shown in FIG. 6, the stage information of the defect acquired in Step 26 is compared with the position information described in the defect file, and is close to the stage position where the defect is detected. Extract defects from defect files. The defect extraction process is executed for the number of defect points set in the order close to the stage position where the defect is actually detected. The extracted defects are displayed in a list on the operation screen of the display 11 (Step 8).
  • the information displayed in a list includes, for example, size information, defect classification information, defect image information, and the like included in the defect file, and these are displayed together with the defect ID for each defect.
  • information on the defect size, defect type, and defect image acquired by the review device in Step 7 is also displayed.
  • Step 8 The worker confirms the contents of the list display, and checks whether the defects displayed in the peripheral search are included in the displayed defects (Step 8). If it is determined that there is a corresponding defect, the process proceeds to Step 9 to select the corresponding defect. If it is different from the defect ID originally searched for at that time, the selected defect ID is registered as a fine alignment point (Step 10).
  • Step 8 If it is determined in Step 8 that there is no corresponding defect, it is considered that there was no defect at the original defect position (that is, it cannot be adopted as a fine alignment point), and the next sampling point is returned to Step 2. Move on to processing.
  • the fine alignment points are registered by repeating the processing from Step 2 to Step 10 described above for the number of defect points extracted by sampling and filtering.
  • FIG. 7 shows an example of a GUI displayed as a list in Step 7 of FIG.
  • the defect detection result display unit shown in the upper part of FIG. 7 includes a defect image display unit 102 that displays the defect image acquired by the peripheral search by the review device, and defect information corresponding to the defect extracted in Step 6 of FIG.
  • the display unit 101 is displayed, and the cross cursor 103 points to the center of the defect.
  • FIG. 7 is displayed when the image calculation unit determines that there is a defect in Step 5, and the defect candidate display unit 104 may be automatically displayed simultaneously with the determination that there is a defect image.
  • the defect candidate display unit 104 may be displayed as a list by pressing the list display button.
  • defect candidate display unit 104 when the defect detection is performed visually, when a defect displayed on the defect image display unit 102 is clicked on with a mouse, a list of defect candidate display units 104 shown at the bottom of FIG. 7 is displayed.
  • the defects registered in the defect file are displayed together with the defect IDs in the order that are displayed on the defect image display unit 102 and closer to the position of the defect.
  • the defect candidate display unit 104 whether or not the information such as the distance from the defect position, the defect size or size ratio, the classification number (including the name) indicating the defect type, and the thumbnail image of the defect acquired by the inspection apparatus is the corresponding defect. Are listed as supplementary information for determining
  • FIG. 7 shows an example in which a defect with a defect ID of 000010 is registered as the corresponding defect, and correction is performed by changing the defect ID of the fine alignment point from 000011 to 000010.
  • the distance between the defect found in the peripheral search and the position of the defect registered in the defect file has been described as being calculated at the defect information acquisition time (Step 6 in FIG. 5).
  • the distance may be calculated when the list display of FIG. 7 is performed.
  • the distance (the difference between the clicked coordinates and the coordinates acquired from the inspection data) may be calculated.
  • FIG. 8 is a diagram showing a modified example of the GUI displayed at Step 7 in FIG. 5, and is not a list display format as shown in FIG. 7, but a GUI for displaying candidate defects on a map.
  • the candidate defect is displayed on the map.
  • the number of display defect points is set to 2 and the defect candidate map display button is pressed, and the positions of two defect candidates are displayed as dots.
  • Each defect is displayed with a balloon 203 and the distance from the current position is displayed, but other defect information (defect size, defect classification information, defect image) can also be displayed as shown in FIG. It is.
  • defect information defect size, defect classification information, defect image
  • the registration point for fine alignment is registered by pressing the registration button (204) for the relevant defect.
  • the GUI shown in FIG. 9 is a modification of the GUI displayed when a plurality of defects are detected in the defect detection (Step 4) of FIG.
  • pressing the defect detection button 304 displays each defect in a balloon display.
  • a list of defects whose coordinate positions are close to is displayed.
  • the defect ID of the defect closest to each defect and its distance are displayed, but the balloon display displays information on a plurality of defects (defect size and defect classification information as shown in 104 shown in FIG. , Defect images) may be displayed in a list.
  • the registration point for fine alignment is registered by pressing the registration button (204) for the relevant defect.
  • Step 5 of FIG. 9 it is used when there are a plurality of defects in one imaging field when it is determined that there is a defect in Step 5 of FIG.
  • the defect detection button 304 is pressed, a list of defects whose coordinate positions are close to each defect is displayed in a balloon display of 303 for each defect.
  • the defect ID of the defect closest to each defect and its distance are displayed, but the balloon display displays information on a plurality of defects (defect size and defect classification information) as shown in 104 in FIG. , Defect images) may be displayed in a list.
  • the registration point of fine alignment is registered by pressing the registration button (305) of the relevant defect.
  • FIG. 10A shows a conceptual diagram of the peripheral search.
  • the search for the periphery of Step 3 starts from the coordinate position (301) moved in Step 2, and is executed by moving to the adjacent position by a field of the same size as the imaging field of view at the detection start position 401 along the arrow shown in FIG.
  • the defect detection in Step 4 is performed in parallel with the image acquisition at each imaging position, but the peripheral search set in advance without stopping the peripheral search and the defect detection even when a defect is detected at the intermediate imaging position.
  • a peripheral search of the region (3 views ⁇ 3 views in the example of FIG. 10A) is performed.
  • FIG. 10B When a plurality of defects are detected as a result of the peripheral search and the defect detection, as shown in FIG. 10B, an image (403) obtained by combining the images acquired by the peripheral search is displayed, and each defect (404) A list of defects whose coordinate positions are close to each defect is displayed in a balloon display.
  • the distance to the searched defect, the detected defect size information, and other defect candidates are displayed, but a plurality of supplementary information is displayed in the balloon display.
  • information such as defect size, defect classification information, and defect images may be displayed in a list as in the defect candidate display unit 104 of FIG. In any case, the registration point of fine alignment is registered by pressing the registration button of the relevant defect.
  • the fine alignment point execution support function of the present embodiment has been described as being displayed on the management console of the defect review apparatus.
  • the fine alignment point execution support function can also be implemented on a computer independent of the review apparatus. .
  • it can be implemented in the recipe setting device 1001 of FIG. 1, or another network-connected computer may be used as a fine alignment execution support device.
  • an observation apparatus or a fine alignment execution support apparatus that can execute the fine alignment point setting with higher accuracy than before can be realized.
  • Example 2 In the present embodiment, a configuration example of an observation apparatus having a function of executing fine alignment point setting processing automatically instead of manually will be described. Since the overall configuration of the apparatus is the same as that of the first embodiment, description thereof is omitted and FIG. 2 is appropriately cited.
  • FIG. 11 is a flowchart showing details of the fine alignment process of the present embodiment. Since the processing from Step 1 to Step 6 is the same as that in FIG. In Step 7, using the various defect feature amounts acquired in Step 26 of FIG. 6, an evaluation point indicating how close the defect registered in the defect file is to the defect that was scheduled to be adopted as the fine alignment point is calculated. Processing for determining the defect having the highest evaluation score as a fine alignment point is performed.
  • defect feature amounts for example, the amount of coordinate deviation obtained from the position information described in the defect stage information and inspection data, the size information acquired by the review device, and the inspection data are described. Similarity of size or size ratio obtained from the size information obtained, similarity of defect classification information obtained from the defect classification information acquired by the review device and defect classification information described in the inspection data, defect image obtained by the review device Information such as similarity of defect image information obtained from the defect image acquired by the inspection apparatus included in the information and the inspection data is converted into a numerical value and is calculated by weighting with priority order or the like. Here, the calculated value is used as the evaluation score.
  • the point with the highest evaluation score may be determined as a fine alignment point, or a threshold value for the evaluation point may be set and a defect above the threshold value may be determined as fine alignment.
  • the method of selecting the defect having the highest evaluation point is effective among the defects whose evaluation points exceed the threshold value.
  • Step 7 If it is determined in Step 7 that there is no corresponding defect, the process proceeds to the next defect processing. If it is determined in Step 7 that there is a corresponding defect, the defect number is specified in Step 8 and registered as a fine alignment correction point in Step 9. The processing from Step 2 to Step 9 is repeated for the number of defect points extracted by sampling and filtering.
  • the automatic determination function of the fine alignment point of the present embodiment makes it possible to realize continuous ADR with a plurality of samples.

Abstract

半導体基板上の欠陥を撮像する観察装置であって、記憶装置（１０）に格納された、検査装置からの欠陥座標をもとに、ＳＥＭ（５）により高分解能の欠陥画像を撮像する観察装置において、当該観察装置と前記検査装置との座標のマッチングを行うファインアライメントを行う際、前記欠陥座標をもとに撮像した画像に欠陥が存在しなかった場合には、前記欠陥座標の周囲の欠陥を撮像し、当該撮像した欠陥と、前記欠陥座標に近い前記検査装置からの欠陥候補とをディスプレイ（１１）上に表示することにより、前記欠陥候補から前記撮像した欠陥に対応するものを選択できるようにした。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　欠陥レビュー装置
　本発明は、半導体電子回路基板や液晶表示基板等の薄膜デバイス製造過程において、基板上に発生したパターン欠陥、もしくは付着した異物を走査型電子顕微鏡等の拡大撮像装置を用いてレビューするための方法およびその装置に関するものである。
　半導体製品の製造過程では、製造装置で発生した異物等による半導体形成パターンのショートや断線欠落等によって、製品歩留まりが低下するおそれがある。そこで、半導体製造工程において、半導体基板上の欠陥あるいは異物（以下、欠陥と異物とを合わせて単に欠陥という）の種類を特定し、欠陥の発生原因を解析することは歩留まり向上のために重要なことである。
　近年、半導体は微細化が進み、微小の欠陥が半導体の性能に重大な障害を与える可能性がある。そこで、光学式欠陥検査装置あるいは光学式異物検査装置、またはＳＥＭ式外観検査装置（以下、単に検査装置という）を用い、欠陥の発生箇所を特定し該当検査装置により得られた欠陥座標等の情報に基づき、光学顕微鏡、あるいは走査電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope、以下ＳＥＭという）などの観察装置（以下、レビュー装置という）で、視野を該欠陥が存在する位置に移動し、拡大して撮像したうえで、大きさや致命性の判定，元素分析，断面観察等を実施し、その欠陥の種類を特定することで不具合原因を特定することが一般的に行われている。その結果、装置やプロセスの改善を行い、歩留まり低下を防いでいる。
　上記のようなレビュー作業は、従来、作業者が手動で欠陥位置へ移動，探索し分類していたが、近年では、異物検査装置や外観検査装置からの検査データを基に、自動的に異物・欠陥の拡大画像を取得する機能（Automatic Defect Review、以下ＡＤＲという）を有するレビュー装置が開発されている。例えば特許文献１には、上記のＡＤＲ機能が開示されている。また、特許文献２には、取得した画像を特定のルールに従って自動分類（Automatic Defect Classification、以下ＡＤＣという）する手法が開示されている。
　検査装置で検出した欠陥をレビュー装置で観察する場合、レビュー装置は該当試料とその試料が乗っているステージとの座標補正を行う。これをウェーハアライメントという。ウェーハアライメントは、通常、試料上に作成されているアライメントマークなどを用いて、複数の特定の座標位置を入力することにより行われる。
　検査装置とレビュー装置において、同一のアライメントマークが同一のステージ座標位置にある場合は、２つの座標系は一致するはずだが、実際には、検査装置から出力される欠陥座標情報には、検査装置でのウェーハアライメントの誤差や検査方法による誤差が含まれるため２つの座標系が完全に一致しない場合もある。
　そこで、検査装置から提供される欠陥の座標情報を実際に撮像し、取得画像を画像処理することにより検出される欠陥の座標の情報を用いてアライメント（以下、ファインアライメントという）を行い、検査装置の座標系とレビュー装置の座標系のオフセット補正や回転補正，ピッチ補正等を行う。
　ファインアライメントに使用される欠陥の登録作業は、手動で行う場合と自動で行う場合がある。
　登録作業を手動で行う場合、装置の作業者は、まず検査装置から提供される欠陥の座標データやサイズ等の情報から、ファインアライメントとして登録する欠陥数点をサンプリングで選定する。登録したい欠陥を決定したら、検査装置から提供される座標データを基に、レビュー装置上で撮像視野を移動し欠陥の画像を取得する。画像が適切であれば作業者は妥当な欠陥と判断し、欠陥をファインアライメント点として登録する。
　登録作業を自動で行う場合、装置の作業者は、座標データやサイズ等の情報からファインアライメント点を抽出するための選別方法あるいは選抜基準を設定する。レビュー装置は、その設定情報に基づいて欠陥数点をサンプリングとして選別し、選別した欠陥の該当欠陥位置へ移動後、該当欠陥位置の画像を取得する。画像に欠陥が含まれていれば、当該欠陥をファインアライメント点として登録する。
特開２０００－３０６５２号公報（米国特許６７５６５８９） 特開平７－２０１９４６号公報（米国特許５８０１９６５）
　ファインアライメント点の登録作業を手動で行う場合、自動で行う場合のいずれにおいても、視野の移動先に欠陥が存在しない場合が存在する。通常、視野の移動先に欠陥がない場合は、移動先の周辺に視野を移動し撮像を行うことにより欠陥を探す作業（サーチアラウンドと称される）を行う。
　最初に登録予定だった位置のごく近傍で欠陥が見つかれば、当初ファインアライメントとして登録しようとしていた欠陥として登録できるが、一定の距離以上離れた位置で欠陥が見つかった場合、サンプリングからはずれている別の欠陥を見つけた可能性もあり、当初の欠陥として登録してよいのか判断できない。また、最初に登録予定だった欠陥位置に複数の欠陥が存在する場合もある。
　以上のように、視野の移動先に欠陥が存在しない場合、従来は、作業者が上記の検査データを参照して、検出した欠陥の大きさや位置あるいは欠陥の種別情報といった欠陥特徴量を参酌しながら、当初ファインアライメントとして登録しようとしていた欠陥に対応すると思われる欠陥を抽出していた。
　ところが、検査データに含まれる欠陥点数は、数十点から多いものでは千点以上にまで及び、このように膨大な検査データから所望の欠陥を抽出する作業は非常に煩雑である。結果的に、観察装置の動作条件の設定時間が多大になり、装置の使い勝手を低下させていた。また、人手による抽出作業では、当初のサンプリングとは外れた欠陥をファインアライメント点として登録してしまう危険性もあった。
　ファインアライメントは、上記検査データを取得した装置の座標系と自装置（観察装置）の座標系とのマッチングを行う重要な処理であり、外部の装置が検出した欠陥と異なる欠陥をファイルアライメントの登録点とすると、座標補正自体がおかしくなる可能性があり、正常な視野移動ができないばかりか、欠陥捕捉率を低下させる大きな原因となる。従って、ファインアライメント点として登録する欠陥については、外部装置が検出した欠陥と自装置が検出した欠陥とが必ず一致する必要がある。
　本発明の目的は、ファインアライメント点の設定を従来よりも精度よく実行可能な観察装置あるいはファインアライメントの実行支援装置を提供することを目的とする。
　本発明では、ファインアライメント点として登録された位置に欠陥が存在しなかった場合、当該欠陥に該当すると考えられる周囲の欠陥をＧＵＩ上に一覧表示することにより、上記課題を解決する。または、観察装置またはファインアライメントの実行支援装置が前記周囲の欠陥から所定の基準を満たすものを自動的にファインアライメント点として登録することにより、上記課題を解決する。
　本発明により、電子顕微鏡を用いた半導体欠陥自動レビューにおけるアライメント補正を正確なものとし、レビューのために要するユーザの工数を低減することができ、試料の観察を容易に行うことが可能となる。
実施例１の装置間接続形態の構成例である。 実施例１の欠陥レビューＳＥＭの全体構成例である。 実施例１の欠陥レビューＳＥＭで実行されるＡＤＲの全体の流れを示すフロー図である。 ファインアライメント点を抽出するためのフィルタリング，サンプリング条件の設定画面の一例である。 実施例１のファインアライメントの詳細を示すフロー図である。 ファインアライメント点の欠陥情報の取得処理の内容を示すフロー図である。 ファインアライメント点の登録処理で表示される表示画面の一例である。 ファインアライメント点の登録処理で表示される表示画面の別の一例である。 候補欠陥が複数検出された場合の表示画面の一例である。 サーチアラウンド処理の内容を説明する図である。 実施例２のファインアライメントの詳細を示すフロー図である。
（実施例１）
　以下、本発明の実施形態を図面を用いて説明する。
　まず、図１を用いて、半導体製造ラインの検査工程における各装置の接続形態の一例について説明する。半導体製造ラインでの検査工程では、図１に示すように、データ管理サーバ１，検査装置２，レビュー装置３がネットワーク４で接続された構成となっている。検査装置２には、光学式欠陥検査装置あるいは光学式異物検査装置、またはＳＥＭ式外観検査装置などがある。検査装置が検出した欠陥情報、例えば欠陥の位置情報や欠陥のサイズ情報あるいは欠陥の種別情報といった欠陥に関する情報は、欠陥の識別子である欠陥ＩＤと対応付けられて欠陥ファイルに格納され、更に欠陥ファイルは、検査装置による検査が行われた被検査試料あるいは欠陥検査が行われた工程毎にまとめられ、データ管理サーバで一元管理される。
　レビュー装置３はデータ管理サーバ１から上記の欠陥ファイルを取得し、ファイルに格納された情報に基づいて撮像視野を欠陥位置へ移動し、欠陥の検出，観察を行う。欠陥の検出，観察を行った後、欠陥種別の分類を行ったり、ＥＤＳを用いた元素分析を行う場合もある。また、レビュー装置３または検査装置２は、ネットワーク４を介してレシピ設定装置１００１と接続されており、各種装置の作業者は装置の動作条件（観察条件あるいは検査条件）を遠隔設定できるようになっている。
　上記の説明においては、レビュー装置３がネットワーク経由で欠陥ファイルを取得する構成を示したが、ＦＤやＤＶＤなどの可般型記録媒体を用いて、検査装置から直接レビュー装置に検査情報を伝達する場合もある。また、以降では、レビュー装置３は、欠陥ファイルを使用して欠陥レビューを行うものとして説明を行うが、本実施例での欠陥ファイルとは欠陥データの集合を意味し、特定のファイルシステムで使用されるファイルフォーマットのみには必ずしも限定されないものとする。
　図２は、本実施例の欠陥レビュー装置（欠陥観察装置）の全体構成を示す。本実施例のレビュー装置はＳＥＭを用いたＳＥＭ式の欠陥レビュー装置である。５は走査型電子顕微鏡装置、１３はＳＥＭの制御ユニット、１７は欠陥分類ユニット、１８は欠陥分類ユニットに付随する記憶装置，ディスプレイ１１と入力部１２を含む管理コンソールなどにより構成される。管理コンソールは、パーソナルコンピュータを備えており、簡単な演算処理であれば実行する機能を持つ。
　走査型電子顕微鏡５は、電子光学カラム６，ステージ９を格納する試料室７などにより構成され、制御ユニット１３により制御される。レビューの対象となる試料８はステージ９に搭載され、ステージ９は制御ユニット１３からの信号を基にＸおよびＹ方向に移動される。また、試料８には、制御ユニット１３により制御される電子光学カラム６から電子ビームが照射され、この照射によって試料８から得られる二次電子や反射電子を検出し、ＳＥＭ像が生成される。
　制御ユニット１３は走査型電子顕微鏡５の動作制御のみならず、欠陥検出処理の際に行われる画像処理を実行する機能も有し、取得画像から欠陥の有無を求める画像演算部１４、ファインアライメントの際にファインアライメント点としてサンプリングされた欠陥に距離的または特徴的に近い欠陥候補を抽出して、操作画面上に一覧表示する欠陥候補抽出部１５、作業者の操作あるいは所定の選別基準に従って欠陥候補の中から該当欠陥を決定する欠陥分類部１６などを備える。記憶装置１８には、欠陥分類ユニット１７で行われた処理結果が格納される。
　ディスプレイ１１上には、レビュー装置の動作条件を設定するための操作画面（ＧＵＩ）が表示され、入力部１２に備えられたポインティングデバイス（マウスなど）やキーボードを用いて、作業者が動作条件を設定入力することができる。また、記憶装置１０には、ネットワークあるいは可般型記録媒体を介して伝達された欠陥ファイルが格納され、必要に応じて管理コンソールあるいは制御ユニット１３で使用される。
　次に、図３を用いて、本実施例の欠陥レビュー装置の動作の全体フローについて説明する。まずＳｔｅｐ１で、外部の装置（例えば外観検査装置）で生成された欠陥ファイルをレビュー装置に読み込む。上述の通り、欠陥ファイルは記憶装置１０内に格納されており、制御ユニット１３によって読み出される。欠陥ファイルには、欠陥ごとの検出座標および、欠陥サイズのデータ，欠陥種別を数値化したデータ，検出した欠陥の画像などが検査データとして格納されている。この際、作業者は管理コンソールを用いてレビューの条件を入力する。制御ユニット１３は入力された条件に基づいて欠陥観察条件を設定する。
　Ｓｔｅｐ２では、試料が試料室にロードされ、試料がレビュー装置で観察可能となる。Ｓｔｅｐ３ではウェーハアライメントが実施され、ステージと試料の座標の誤差が補正される。ウェーハアライメントを実施しても座標誤差が小さくならない場合、Ｓｔｅｐ４でファインアライメントを実施する。ファインアライメントが適正に実行されれば、Ｓｔｅｐ５での欠陥レビューが開始される。Ｓｔｅｐ５での欠陥レビューにおいて、制御ユニット１３は、欠陥ファイルに格納されている欠陥座標をファインアライメントの結果を用いて補正し、補正後の座標へＳＥＭの撮像視野を移動する。視野移動は、ステージ移動あるいはＳＥＭのイメージシフトにより行われる。該当欠陥がステージ移動により視野に入るとＳＥＭ像が取得され、画像演算部１４によって欠陥検出処理が行われる。検出された欠陥は欠陥分類部１６によってその種別を特定される。
　次に、図４および図５を用いて本実施例のファインアライメント処理の詳細について説明する。まず、ファインアライメントを行うに際して、欠陥ファイルに登録された欠陥の中から、ファインアライメントに使用する欠陥（以下、ファインアライメント点と称する）を抽出する必要がある。このため、適当なサンプリング条件あるいはフィルタリング条件を設定して、欠陥ファイルに登録された欠陥から適当な欠陥を抽出する。
　図４には、ファインアライメント点のサンプリング用ＧＵＩの構成例を示す。作業者が図３のＳｔｅｐ５を実行する際には、ディスプレイ１１の操作画面上に図４に示すＧＵＩを呼び出す。この画面で示すように、ファインアライメントを行う欠陥点は、通常、欠陥レビューを行う欠陥点の中から数点（図４では５点）抽出して実施する。ファインアライメントを行う欠陥を抽出する条件には、サイズ情報やクラスタ番号，欠陥分類番号等が用いられる。また、試料上のどの欠陥を抽出するかは、レビューＳＥＭ内のアルゴリズムによって決定されるが、通常は、欠陥の座標位置を用いて試料内全面から偏りなく欠陥が抽出される場合が多い。
　図５には、本実施例のファインアライメント処理の詳細を示すフロー図を示した。Ｓｔｅｐ１では、図４の画面で設定した情報をもとにファインアライメントを行う欠陥を抽出するサンプリング，フィルタリングを制御ユニット１３が実施する。Ｓｔｅｐ２からＳｔｅｐ９では、サンプリング，フィルタリングによって抽出された欠陥をファインアライメント実施に適した順番に並び替えて、抽出した点数分ファインアライメントを実施する。この並び替えの処理も制御ユニット１３により実行される。
　Ｓｔｅｐ２ではＳｔｅｐ１で確定した順番で、欠陥位置への視野移動を行い、欠陥位置のＳＥＭ画像を撮像する。視野移動の際には、前述の通り、ステージ移動とイメージシフトが併用される。Ｓｔｅｐ３に示される周辺探索は、後述するＳｔｅｐ５の欠陥有無の判定処理で、欠陥が無かった場合に実行される処理であり、同一欠陥に対する最初の撮像では実行されずにＳｔｅｐ２から直接Ｓｔｅｐ４に移行する。Ｓｔｅｐ４では、Ｓｔｅｐ４で撮像されたＳＥＭ画像を用いて、画像演算部１４により欠陥検出処理が行われる。
　Ｓｔｅｐ５では、Ｓｔｅｐ４の結果を用いて撮像位置に欠陥があったかどうかの判定が行われ、欠陥が無かった場合には、Ｓｔｅｐ３に戻って周辺探索を実行する。本実施例では、欠陥ファイルに格納された欠陥位置に欠陥が無かった場合を前提としているので、Ｓｔｅｐ３の周辺探索は必ず実行されるものとしている。周辺検索で行う視野の移動範囲は事前に設定され、当該設定された移動範囲内で撮像を実行し、再度Ｓｔｅｐ５の判定処理を実行する。周辺探索を行っても欠陥を検出できなかった場合は、当該ファインアライメント点には欠陥が存在しなかったものと見なし、次のサンプリング位置の処理に移行する。Ｓｔｅｐ５の判定で欠陥が検出できた場合は、Ｓｔｅｐ６に移行し、周辺探索によって得られた欠陥に関して更に詳細な情報が取得される。なお、Ｓｔｅｐ５の最初の判定で欠陥が存在していた場合には周辺探索を行う必要はないので、図５のＳｔｅｐ６～Ｓｔｅｐ９を実行することなくＳｔｅｐ１０に移行し、見つかった欠陥をそのままファインアライメント点として登録する。
　図６には、Ｓｔｅｐ６の欠陥情報取得処理の詳細フローを示した。Ｓｔｅｐ２６では、Ｓｔｅｐ５にて画像演算部１４が行った欠陥検出により、欠陥中心のステージ位置を制御ユニット１３から取得する。また、画像演算部１４による欠陥検出ではなく目視での欠陥検出の場合は、ディスプレイ１１上に表示されている欠陥画像の上でクロスカーソルにて欠陥中心をクリックすることで欠陥位置のステージ位置を取得する場合もある。欠陥候補抽出部１５は、取得したステージ位置座標と検査装置から入手した全欠陥点の座標情報を用いて取得したステージ座標近傍の欠陥点と検出したステージ位置との差分（距離）を算出する。Ｓｔｅｐ２７では、画像演算部１４が欠陥検出と同時に検出した欠陥のサイズを取得する。Ｓｔｅｐ２８では欠陥分類部での欠陥分類を行い、欠陥種別情報を取得する。Ｓｔｅｐ２９では、画像演算部１４が検出した欠陥の画像を取得する。Ｓｔｅｐ２６からＳｔｅｐ２９で取得する情報はすべての情報を取得してもよいし、より有効な情報のみを取得してもよい。
　図５に戻って説明を続ける。Ｓｔｅｐ６では、図６に示したフローで取得された欠陥情報を用いて、Ｓｔｅｐ２６で取得した欠陥のステージ情報と欠陥ファイルに記載されている位置情報とを比較し、欠陥を検出したステージ位置に近い欠陥を欠陥ファイルから抽出する。欠陥の抽出処理は、実際に欠陥を検出したステージ位置に近い順に設定された欠陥点数分について実行する。抽出された欠陥は、ディスプレイ１１の操作画面上に一覧表示される（Ｓｔｅｐ８）。一覧表示される情報としては、例えば、欠陥ファイルに含まれるサイズ情報，欠陥分類情報，欠陥画像情報などが含まれ、これらが欠陥ごと欠陥ＩＤと共に表示される。また、Ｓｔｅｐ７の処理でレビュー装置が取得した欠陥サイズ，欠陥種別，欠陥画像の情報も合わせて表示する。
　作業者は一覧表示の内容を確認し、一覧表示された欠陥に周辺探索で見つかった欠陥が含まれているかどうかの確認を行う（Ｓｔｅｐ８）。該当欠陥があると判断した場合は、Ｓｔｅｐ９に進んで、該当欠陥を選択する。そのときに当初探していた欠陥ＩＤと異なる場合は選択した欠陥ＩＤでファインアライメント点として登録する（Ｓｔｅｐ１０）。
　Ｓｔｅｐ８で該当欠陥がないと判断した場合は、当初の欠陥位置には欠陥が存在しなかったものと見なし（つまり、ファインアライメント点としては採用できないものとみなし）、Ｓｔｅｐ２に戻って次のサンプリング点の処理に移行する。
　以上説明したＳｔｅｐ２からＳｔｅｐ１０の処理を、サンプリング，フィルタリングによって抽出した欠陥点数分繰り返して、ファインアライメント点を登録する。
　図７には、図５のＳｔｅｐ７で一覧表示されるＧＵＩの一例を示す。図７の上部に示される欠陥検出結果表示部には、レビュー装置による周辺探索で取得した欠陥画像を表示する欠陥画像表示部１０２と、図５のＳｔｅｐ６で抽出された当該欠陥に対応する欠陥情報表示部１０１が表示されていて、クロスカーソル１０３は欠陥の中心を指している。図７は画像演算部がＳｔｅｐ５で欠陥有りと判断した場合に表示されるものであり、欠陥画像有りと判断されたと同時に欠陥候補表示部１０４が自動的に表示される場合もあるし、欠陥候補一覧表示ボタンの押下で欠陥候補表示部１０４が一覧表示される場合もある。また、欠陥検出を目視で行っている場合は、欠陥画像表示部１０２に表示されている欠陥をマウスでクリックすると、図７の下部に示す欠陥候補表示部１０４が一覧表示される。欠陥候補表示部１０４には、欠陥ファイルに登録された欠陥が、欠陥画像表示部１０２に表示され欠陥の位置に近い順に、欠陥ＩＤと共に表示される。欠陥候補表示部１０４には、欠陥位置からの距離、欠陥サイズまたはサイズ比、欠陥種別を示す分類番号（名称も含む）、検査装置が取得した欠陥のサムネイル画像などの情報が、該当欠陥かどうかを判断する補足情報として一覧表示される。
　作業者は、一覧表示されたその中から、該当欠陥を選択し登録ボタンを押す。図７では、欠陥ＩＤが００００１０の欠陥が該当欠陥として登録された例を示しており、ファインアライメント点の欠陥ＩＤを００００１１から００００１０に変更して補正が行われる。
　なお、以上の説明では、周辺探索で見つかった欠陥と欠陥ファイルに登録された欠陥の位置との距離を、欠陥情報の取得時点（図５のＳｔｅｐ６）で算出しているとして説明を行ったが、図７の一覧表示を行う時点で距離を計算しても良い。欠陥候補表示部１０４を表示させる場合に、作業者に欠陥画像表示部１０２に表示されている欠陥をクリックさせ、当該クリック操作により指定された位置を距離計算のための基準位置として、欠陥間の距離（クリックした座標と検査データから取得した座標との差分）を計算してもよい。
　図８には、図５のＳｔｅｐ７で表示されるＧＵＩの変形例を示す図であり、図７のような一覧表示形式ではなく、候補欠陥をマップ表示するＧＵＩである。Ｓｔｅｐ５にて欠陥有りと判断した場合、表示欠陥点数もしくは表示欠陥エリアを指定し、欠陥候補マップ表示ボタンを押すと、マップ上に候補欠陥が表示される。図８の例では表示欠陥点数を２に設定し欠陥候補マップ表示ボタンを押した場合であり、２つの欠陥候補の位置がドットで表示されている。また各欠陥には２０３の吹き出し表示で、現在位置からの距離が表示されているが、図７のように他の欠陥の情報（欠陥サイズや欠陥分類情報，欠陥像）を表示することも可能である。マップ上のドットをマウスでクリックすることで、ステージを移動し欠陥の有無を確認することもできる。どの場合でも該当欠陥の登録ボタン（２０４）を押すことで、ファインアライメントの登録点として登録される。
　図９に示すＧＵＩは、図５の欠陥検出（Ｓｔｅｐ４）で複数の欠陥が検出された場合に表示されるＧＵＩの変形例である。図９のように図５のＳｔｅｐ５で欠陥有りと判定された際に１つの撮像視野内に複数の欠陥が存在していた場合、欠陥検出ボタン３０４を押すと各欠陥に吹き出し表示で、各欠陥に座標位置が近い欠陥のリストが一覧表示される。図８の例では各欠陥に一番近い欠陥の欠陥ＩＤとその距離が表示されているが、吹き出し表示には図７に記載した１０４のように複数の欠陥の情報（欠陥サイズや欠陥分類情報，欠陥像）が一覧表示される場合もある。どの場合でも該当欠陥の登録ボタン（２０４）を押すことで、ファインアライメントの登録点として登録される。
　例えば、図５のＳｔｅｐ５で欠陥有りと判定された際に１つの撮像視野内に複数の欠陥が存在していた場合に使用される。目視もしくは画像演算部での欠陥検出にて複数の欠陥が存在すると判定された場合、欠陥検出ボタン３０４を押すと、各欠陥に３０３の吹き出し表示で、各欠陥に座標位置が近い欠陥のリストが一覧表示される。図９の例では各欠陥に一番近い欠陥の欠陥ＩＤとその距離が表示されているが、吹き出し表示には図７に記載した１０４のように複数の欠陥の情報（欠陥サイズや欠陥分類情報，欠陥像）が一覧表示される場合もある。どの場合でも該当欠陥の登録ボタン（３０５）を押すことで、ファインアライメントの登録点として登録される。
　図１０のＡ図には、周辺探索の概念図を示す。Ｓｔｅｐ３の周辺検索は、Ｓｔｅｐ２で移動した座標位置（３０１）より開始され、Ａ図に示す矢印に沿って、検出開始位置４０１での撮像視野と同じサイズの視野だけ隣接位置に移動して実行される。Ｓｔｅｐ４の欠陥検出は、各撮像位置での画像取得と平行して実行されるが、途中の撮像位置で欠陥が検出された場合でも周辺検索と欠陥検出を停止せずに事前に設定した周辺検索領域（図１０のＡ図の例では３視野×３視野）の周辺探索を実施する。
　周辺検索と欠陥検出の結果、複数の欠陥が検出された場合は、図１０のＢ図に示すように、周辺検索で取得した画像を合成した画像（４０３）が表示され、各欠陥（４０４）はそれぞれ吹き出し表示にて、各欠陥に座標位置が近い欠陥のリストが一覧表示される。図１０のＢ図の例では、検索していた欠陥との距離と検出した欠陥サイズ情報，その他の欠陥候補が表示されているが、吹き出し表示には複数の補足情報が表示される。あるいは、図７の欠陥候補表示部１０４のように、欠陥サイズや欠陥分類情報，欠陥像などの情報を一覧表示してもよい。どの場合でも該当欠陥の登録ボタンを押すことで、ファインアライメントの登録点として登録される。
　以上の説明では、本実施例のファインアライメント点の実行支援機能は、欠陥レビュー装置の管理コンソール上に表示されるものとして説明を行ったが、レビュー装置と独立したコンピュータ上に実装することもできる。例えば、図１のレシピ設定装置１００１に実装することもできるし、別のネットワーク接続されたコンピュータをファインアライメントの実行支援装置としてもよい。
　以上、本実施例により、ファインアライメント点の設定を従来よりも精度よく実行可能な観察装置あるいはファインアライメントの実行支援装置が実現される。
（実施例２）
　本実施例では、ファインアライメント点の設定処理を手動ではなく自動で実行する機能を備えた観察装置の構成例について説明する。装置の全体構成は、実施例１と同様なので、説明は省略し、また図２を適宜引用する。
　図１１には、本実施例のファインアライメント処理の詳細を示すフロー図を示す。Ｓｔｅｐ１からＳｔｅｐ６までの処理は図５と同様であるので説明は省略する。Ｓｔｅｐ７では、図６のＳｔｅｐ２６で取得した各種の欠陥特徴量を用いて、欠陥ファイルに登録されている欠陥がファインアライメント点として採用予定であった欠陥にどれくらい近いかを示す評価点を算出し、評価点の最も高い欠陥をファインアライメント点と判定する処理を行う。
　評価点の算出に際しては、各種の欠陥特徴量、例えば、欠陥のステージ情報と検査データに記載されている位置情報から求められる座標ずれ量，レビュー装置が取得したサイズ情報と検査データに記載されているサイズ情報から求められるサイズまたはサイズ比の類似性，レビュー装置が取得した欠陥分類情報と検査データに記載されている欠陥分類情報から求められる欠陥分類情報の類似性，レビュー装置が取得した欠陥画像情報と検査データに含まれる検査装置が取得した欠陥画像から求められる欠陥画像情報の類似性などの情報を数値化し、優先順位等で重み付けを行うことにより算出する。なおここでは、算出した値を評価点とする。
　該当欠陥の判定には、評価点が一番高かった点をファインアライメント点として判断する場合や、評価点の閾値を設け、その閾値以上の欠陥をファインアライメントとして判断する場合があるが、異なる欠陥をファインアライメント点として登録する危険性を考慮すると評価点が閾値を越えた欠陥の中なら一番評価点が高かった欠陥を選択する方法が有効である。
　Ｓｔｅｐ７において、該当欠陥なしと判断した場合は、次の欠陥の処理に移行する。Ｓｔｅｐ７において、該当欠陥有りと判断した場合は、Ｓｔｅｐ８で欠陥番号を特定し、Ｓｔｅｐ９でファインアライメント補正点として登録する。Ｓｔｅｐ２からＳｔｅｐ９までの処理をサンプリング，フィルタリングによって抽出した欠陥点数分繰り返す。
　本実施例のファインアライメント点の自動判定機能により、複数枚試料での連続したＡＤＲを実現することが可能となる。
１　データ管理サーバ
２　検査装置
３　レビュー装置
４　ネットワーク
５　走査型電子顕微鏡
６　電子光学カラム
７　試料室
８　試料
９　ステージ
１０，１８　記憶装置
１１　ディスプレイ
１２　入力部
１３　制御ユニット
１４　画像演算部
１５　欠陥候補抽出部
１６　欠陥分類部
１７　欠陥分類ユニット
１０１　欠陥情報表示部
１０２，３０１　欠陥画像表示部
１０３　クロスカーソル
１０４　欠陥候補表示部
２０１　欠陥候補表示部（マップ）
２０２　周辺探索で検出された欠陥
２０３，３０３，４０５　欠陥情報吹き出し表示
２０４，３０５　登録ボタン
２０５　ステージ中心位置を示すクロスカーソル
３０２　検出された欠陥
３０４　欠陥検出ボタン
４０１　検出開始位置
４０２　検索範囲
４０３　周辺検索結果の合成画像
４０４　レビュー装置が検出した欠陥
１００１　レシピ設定装置

Claims (8)

  1. 　欠陥ファイルに登録された所定試料上の欠陥の位置情報を用いて、当該欠陥位置の画像を前記検査装置の取得画像よりも分解能の高い欠陥画像を撮像する観察装置において、
    　当該観察装置は、前記欠陥ファイルに含まれる任意の欠陥の位置情報と、当該位置情報を撮像して得られる欠陥の位置情報から、前記欠陥ファイルに登録された欠陥の位置情報を取得した装置の座標系と自装置の座標系のマッチングを行うファインアライメント機能を備え、
    　前記撮像を実行する走査電子顕微鏡と、
    　前記座標マッチングを実行する制御ユニットと、
    　前記ファインアライメントに使用する欠陥の位置に欠陥が存在しなかった場合には、当該欠陥に該当すると考えられる周囲の欠陥の画像を表示する表示画面を有する管理コンソールとを備えたことを特徴とする観察装置。
  2. 　請求項１に記載の観察装置において、
    　前記管理コンソールは、前記欠陥ファイルに登録された欠陥に対応する妥当な欠陥を前記表示された周囲の欠陥画像から選択するポンティングデバイスを備え、
    　前記表示画面上に、前記周囲の欠陥のサムネイル画像と欠陥ＩＤとが一覧表示されることを特徴とする観察装置。
  3. 　請求項２に記載の観察装置において、
    　前記サムネイル画像と欠陥ＩＤに加えて、前記欠陥の特徴量も表示されることを特徴とする観察装置。
  4. 　請求項１に記載の観察装置において、
    　前記周囲の欠陥の画像に替えて、前記周囲の欠陥がマップ表示されることを特徴とする観察装置。
  5. 　請求項１に記載の観察装置において、
    　前記ファインアライメントに使用する欠陥の位置の周囲をサーチアラウンドすることにより、前記周囲の欠陥の画像を取得することを特徴とする観察装置。
  6. 　欠陥ファイルに登録された所定試料上の欠陥の位置情報を用いて、当該欠陥位置の画像を前記検査装置の取得画像よりも分解能の高い欠陥画像を撮像する観察装置において、
    　当該観察装置は、前記欠陥ファイルに含まれる任意の欠陥の位置情報と、当該位置情報を撮像して得られる欠陥の位置情報から、前記欠陥ファイルに登録された欠陥の位置情報を取得した装置の座標系と自装置の座標系のマッチングを行うファインアライメント機能を備え、
    　前記撮像を実行する走査電子顕微鏡と、
    　前記座標マッチングを実行する制御ユニットと、
    　前記走査電子顕微鏡で撮像された画像を用いて前記欠陥の欠陥特徴量を求め、当該欠陥の欠陥分類を実行する欠陥分類ユニットとを備え、
    　前記制御ユニットは、
    　前記ファインアライメントに使用する欠陥の位置に欠陥が存在しなかった場合には、前記欠陥特徴量を用いて、前記欠陥ファイルから前記欠陥に該当すると考えられる欠陥を抽出して前記ファインアライメントに使用する欠陥として登録することを特徴とする観察装置。
  7. 　請求項６に記載の観察装置において、
    　前記欠陥特徴量として、前記欠陥の欠陥サイズ，欠陥の種別情報，前記抽出された欠陥の位置と前記存在しなかった欠陥の前記欠陥ファイル上での位置との距離，前記欠陥の画像に含まれる背景パターンまたは欠陥の濃淡情報のいずれか一つ以上を用いることを特徴とする観察装置。
  8. 　請求項６に記載の観察装置において、
    　前記ファインアライメントに使用する欠陥の位置の周囲を、欠陥が２つ以上検出されるまでサーチアラウンドすることにより、前記周囲の欠陥の画像を取得することを特徴とする観察装置。
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