WO2018167965A1 - 欠陥観察装置及び欠陥観察方法 - Google Patents

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WO2018167965A1
WO2018167965A1 PCT/JP2017/011018 JP2017011018W WO2018167965A1 WO 2018167965 A1 WO2018167965 A1 WO 2018167965A1 JP 2017011018 W JP2017011018 W JP 2017011018W WO 2018167965 A1 WO2018167965 A1 WO 2018167965A1
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defect candidate
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image
coordinate
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PCT/JP2017/011018
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直明 近藤
原田　実
高木　裕治
大博 平井
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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    • H01J2237/28—Scanning microscopes
    • H01J2237/2813—Scanning microscopes characterised by the application
    • H01J2237/2817—Pattern inspection

Definitions

  • the present invention relates to a defect observation apparatus and a defect observation method.
  • the output of the visual inspection apparatus adjusted with high sensitivity in order to detect fine defects includes not only true defects but also false information.
  • the burden of visual observation by the user is determined by determining the presence or absence of a defect in the defect candidate image captured at the defect candidate coordinates output from the appearance inspection apparatus and presenting only the image of the true defect to the user. Mitigating.
  • a defect candidate image is compared with a reference image obtained by imaging a normal part in which a pattern similar to the defect candidate image is formed, A difference between the defect candidate image and the reference image is detected as a defect.
  • Patent Document 1 a defect image is determined for each defect candidate image by capturing a reference image for each defect candidate image. For this reason, when a large number (for example, tens of thousands to hundreds of thousands) of defect candidate coordinates are output from the appearance inspection apparatus, not only the defect candidate image is captured, but the same pattern as the defect candidate image is formed. It takes a lot of time to capture the reference image corresponding to the normal part, and the imaging time of the defect observation apparatus increases.
  • An object of the present invention is to shorten the imaging time in the defect observation apparatus.
  • the defect observation apparatus of one embodiment of the present invention partially overlaps a circuit pattern in a first imaging visual field region in which a first defect candidate that is a defect determination target is present from among a plurality of defect candidates of a sample.
  • a defect determination coordinate creating unit that obtains, as overlapping defect candidate coordinates, the coordinates of a plurality of second defect candidates each having a circuit pattern to be included in each of a plurality of second imaging field regions overlapping with the first imaging field region;
  • a pseudo reference image generation unit that generates a pseudo reference image including a circuit pattern of the first defect candidate by superimposing a plurality of images respectively captured at the plurality of overlapping defect candidate coordinates, and the first defect candidate
  • a defect determination unit that compares a defect determination target image captured at coordinates with the pseudo reference image and determines whether or not there is a defect in the defect determination target image.
  • a part of the defect pattern of the sample overlaps a circuit pattern in the first imaging visual field region where the first defect candidate that is a target of defect determination exists.
  • the coordinates of a plurality of second defect candidates each having a circuit pattern to be overlapped with the first imaging field of view in the plurality of second imaging field of view are obtained as overlapping defect candidate coordinates.
  • a plurality of captured images are overlapped to generate a pseudo reference image including a circuit pattern of the first defect candidate, and the defect determination target image captured at the coordinates of the first defect candidate and the pseudo reference image And the presence / absence of a defect in the defect determination target image is determined.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a defect observation apparatus of Example 1.
  • FIG. It is a block diagram of the control part memory
  • FIG. It is the figure which showed the information accompanying defect candidate coordinate ID. It is the figure which showed the chip
  • FIG. 10 is a diagram illustrating a processing flow of a defect determination coordinate group calculation process according to the second embodiment. It is the figure which showed the information accompanying defect candidate coordinate ID.
  • the defect observation apparatus observes various defects generated in a semiconductor wafer production line, and determines the presence or absence of a defect in the defect candidate image using the defect candidate image captured at the defect candidate coordinates.
  • defects are analyzed using an appearance inspection device and a defect observation device.
  • the appearance inspection apparatus is an apparatus that observes a wafer using optical means or an electron beam and outputs detected defect coordinates. Since it is important for an appearance inspection apparatus to process a wide range at high speed, the amount of image data is reduced by increasing the pixel size of an acquired image as much as possible (that is, reducing the resolution). In many cases, the presence of a defect can be confirmed from the detected low-resolution image, but the type of the defect cannot be determined in detail. Therefore, a defect observation apparatus is used.
  • the defect observation apparatus is an apparatus that images the position of defect candidate coordinates on the wafer output from the appearance inspection apparatus with high resolution and outputs an image, and uses a scanning electron microscope (SEM: Scanning Electron Microscope). Defect observation devices (review SEM) are widely used. In the semiconductor mass production line, automation of observation work is desired, and the defect observation apparatus has a function of performing automatic defect image collection processing (ADR: Automatic Defect Review) that automatically collects images at defect positions in the sample, and automatic defect image. A function for performing automatic defect image classification processing (ADC: Automatic Defect Classification) for automatically classifying images collected by the collection process is provided.
  • ADR Automatic Defect Review
  • ADC Automatic Defect Classification
  • a coordinate system from the origin of each chip (hereinafter referred to as a chip coordinate) is used as a defect candidate coordinate. It is possible to use, as a reference image, an image obtained by imaging (position moved by one chip from the defect candidate coordinate position).
  • defect observation of semiconductor devices it is necessary to observe all images including true defects in the defect candidate coordinates output from the visual inspection apparatus in order to grasp highly fatal defects.
  • a large number for example, tens of thousands to hundreds of thousands
  • defect candidate coordinates are output from the appearance inspection apparatus, it is possible to capture only a reference image obtained by imaging a site where a pattern similar to the defect candidate image is formed. It takes a lot of time, and the imaging time of the defect observation apparatus increases.
  • a defect candidate image that is different from the defect candidate image that is the defect determination target is used to determine the presence / absence of a defect in the defect candidate image that is the defect determination target. Is output, the imaging time of the defect observation apparatus is shortened.
  • the imaging field A pseudo reference image is generated from the defect candidate image captured at the defect candidate coordinates included in the image, and the defect candidate image captured at the defect candidate coordinates to be the defect determination target is compared with the pseudo reference image to be the defect determination target.
  • the presence / absence of a defect in the defect candidate image captured at the defect candidate coordinates is determined.
  • the defect observation apparatus stores information in a scanning electron microscope (SEM: Scanning Electron Microscope) 101 that captures an image, a control unit 102 that performs overall control, a magnetic disk, a semiconductor memory, and the like.
  • the interface unit 106 includes a network interface unit 107 that communicates with other devices via a network.
  • the user interface unit 106 is connected to an input / output terminal 113 including a keyboard, a mouse, a display, and the like.
  • the scanning electron microscope 101 includes a movable stage 109 on which a sample wafer 108 is mounted, an electron source 110 for irradiating the sample 108 with an electron beam, and a detector 111 that detects secondary electrons and reflected electrons generated from the sample wafer 108.
  • an electron lens (not shown) that converges the electron beam on the sample wafer 108
  • a deflector (not shown) for scanning the electron beam on the sample wafer 108
  • a signal from the detector 111 are digitalized.
  • An image generation unit 112 that converts and generates a digital image is included. These are connected via the bus 114 and can exchange information with each other.
  • control unit 102 The configuration of the control unit 102, the storage unit 103, and the processing unit 104 will be described with reference to FIG.
  • the control unit 102 controls the wafer transfer control unit 201 that controls the transfer of the sample wafer 108, the stage control unit 202 that controls the stage, the beam shift control unit 203 that controls the irradiation position of the electron beam, and the scanning of the electron beam.
  • a beam scan control unit 204 and an image acquisition unit 205 are included.
  • the storage unit 103 stores an image storage unit 206 that stores acquired image data, a recipe storage unit 207 that stores imaging conditions (for example, acceleration voltage, probe current, number of added frames, imaging field size, etc.), processing parameters, and the like.
  • a coordinate storage unit 208 that stores coordinates (defect candidate coordinates) of a portion to be observed, a defect determination result storage unit 209 that stores a result of determining the presence or absence of defects in an image (defect candidate image) captured at the defect candidate coordinate position, and an observation
  • a design information storage unit 214 that stores design information of a target semiconductor device is included.
  • the processing unit 104 includes an imaging order setting unit 210 that determines the order in which defect candidate images are captured, and a defect determination coordinate group calculation unit that calculates a group composed of other defect candidate coordinates necessary for defect determination of defect candidate coordinates. (Also referred to as a defect determination coordinate creation unit) 211, a pseudo reference image generation unit 212 that generates a pseudo reference image for comparison with a defect candidate image, and a defect determination unit 213 that determines the presence or absence of a defect in the defect candidate image.
  • a defect determination coordinate creation unit 211
  • pseudo reference image generation unit 212 that generates a pseudo reference image for comparison with a defect candidate image
  • a defect determination unit 213 that determines the presence or absence of a defect in the defect candidate image.
  • the imaging order setting unit 210, the defect determination coordinate group calculation unit 211, the pseudo reference image generation unit 212, and the defect determination unit 213 may be configured as hardware designed to perform each process (calculation). In addition, it may be configured to be implemented as software and executed using a general-purpose arithmetic device (for example, a CPU or a GPU).
  • a general-purpose arithmetic device for example, a CPU or a GPU.
  • the sample wafer 108 to be measured is placed on the stage 109 using a robot arm under the control of the wafer transfer control unit 201.
  • the stage 109 is moved by the stage control unit 202 so that the imaging field of view is included in the beam irradiation range.
  • the stage position is measured, and the beam irradiation position is adjusted by the beam shift control unit 203 so as to cancel the movement error.
  • the electron beam is irradiated from the electron source 110 and scanned within the imaging field by the beam scan control unit 204.
  • Secondary electrons and reflected electrons generated from the sample wafer 108 by the irradiation of the electron beam are detected by the detector 111 and converted into a digital image through the image generation unit 112.
  • the captured image is stored in the image storage unit 206 together with supplementary information such as an imaging condition and an imaging date and time.
  • defect candidate coordinate information output by another visual inspection apparatus is read from the coordinate storage unit 208 (S300). All of the read defect candidate coordinates may be set as observation targets, or those sampled based on user-specified conditions may be set as observation targets.
  • the imaging order setting unit 210 is used to determine the order in which defect candidate images are captured at the defect candidate coordinate positions (S301).
  • the imaging coordinates of the image used for defect determination are extracted from the other defect candidate coordinates (S302).
  • the extracted defect candidate coordinate set is referred to as a defect determination coordinate group.
  • the defect determination coordinate group calculation process S302 will be described in detail later.
  • the subsequent processes S303 to S306 are performed for each defect candidate coordinate.
  • a defect candidate image is captured at the defect candidate coordinates (S303), and the captured defect candidate image is stored in the image storage unit 206 (S304).
  • S2301 is a process of generating a pseudo reference image for comparison with a defect-determinable image from only the defect candidate images stored in the image storage unit 206.
  • S2302 is processing for determining the presence / absence of a defect in the defect-determinable image by comparing the defect-determinable image with the pseudo reference image.
  • S2303 is processing for saving the defect determination result output from S2302 in the defect determination result storage unit 209. Details of S2301 and S2302 will be described later.
  • the process of S309 is performed for each defect candidate image that has not been determined to be defective by S306 (hereinafter referred to as a defect non-determined image).
  • a defect non-determined image a reference image for comparison inspection with a defect undetermined image is captured (S401), and the captured reference image is stored in the image storage unit 206 (S402).
  • S403 the presence / absence of a defect in the non-defect image is determined (S403), and the determination result is stored in the defect determination result storage unit 209 (S404).
  • the chip is different from the target defect candidate coordinates, and the overlapping defect candidate coordinates that overlap even part of the imaging field of view with respect to the chip coordinates are calculated (S501).
  • FIG. 6 is a diagram illustrating information 601 associated with the defect candidate coordinate ID 602 before the processing of S501.
  • the chip ID 607 in which the defect candidate coordinates exist for each defect candidate coordinate ID 602, and the upper left corner of the imaging field of view area.
  • Chip coordinates 603, chip coordinates 604 at the lower right corner of the imaging field of view, overlapping defect candidate coordinate ID 605, and defect determination coordinate group ID 606 are attached.
  • the chip coordinates 603 at the upper left corner of the imaging field area and the chip coordinates 604 at the lower right edge of the imaging field area only need to know the imaging field regarding the chip coordinates in the defect candidate coordinates. You may use the chip
  • FIG. 24 shows the chip 2402 on the wafer 2401 and the imaging field area 2403 at the defect candidate coordinates. As shown in FIG. 24, a plurality of chips 2402 are arranged on the wafer 2401.
  • FIG. 7 shows the chip field 701, the circuit pattern 706, and the imaging field regions 703 to 705 of the defect candidate coordinates having defect candidate coordinate IDs of 000001 to 000003 among the imaging field regions shown in FIG. It is a thing. Since FIG. 7 shows the imaging field area with respect to the chip coordinate system, defect candidate coordinates having defect candidate coordinate IDs of 000001 to 000003 may exist on the same chip or on different chips.
  • the defect candidate coordinates with the defect candidate coordinate ID “000002” are chips different from the defect candidate coordinates with the defect candidate coordinate ID “000001”, and the imaging field region 703 and the imaging field region 704 are partially related to the chip coordinates. Since they overlap, the defect candidate coordinate whose defect candidate coordinate ID 602 is 000002 is calculated as the overlapping defect candidate coordinate of the defect candidate coordinate whose defect candidate coordinate ID 602 is 000001.
  • the defect candidate with the defect candidate coordinate ID 000001 and the defect candidate coordinates with the defect candidate coordinate ID 000002 are on the same chip and the imaging field of view overlaps, the defect candidate with the defect candidate coordinate ID 602 of 000002
  • the coordinates are not calculated as overlapping defect candidate coordinates of the defect candidate coordinates having the defect candidate coordinate ID 602 of 000001. This is because the defect candidate image at the defect candidate coordinate with the defect candidate coordinate ID 000001 and the defect candidate image at the defect candidate coordinate with the defect candidate coordinate ID 000002 include a common location on the wafer.
  • a defect candidate coordinate with a defect candidate coordinate ID 602 of 000002 is used when determining a defect with a defect candidate coordinate with an ID 602 of 000001, it is determined that no defect exists (false report) even if a defect actually exists at a common location. This is because there is a possibility.
  • the defect candidate coordinates whose defect candidate coordinate ID 602 is 000003 are calculated as overlapping defect candidate coordinates of the defect candidate coordinates whose defect candidate coordinate ID 602 is 000001. Not.
  • FIG. 8 is a diagram showing information 801 associated with the defect candidate coordinate ID 802 after calculating the defect candidate coordinate of the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID 802 of 000001. Are accompanied by a chip ID 807 having defect candidate coordinates, a chip coordinate 803 at the upper left end of the imaging visual field area, a chip coordinate 804 at the lower right edge of the imaging visual field area, an overlapping defect candidate coordinate ID 805, and a coordinate group ID 806 for defect determination. .
  • defect candidate coordinates with defect candidate coordinate IDs 000002, 000005, 00006, 000007, 000010, and 000011 are shown as overlapping defect candidate coordinates with respect to defect candidate coordinates with defect candidate coordinate ID 802 of 000001. .
  • an arbitrary combination including one or more overlapping defect candidate coordinates calculated in S501 is generated (S502).
  • the subsequent processes S503 to S505 are performed for each combination. However, the processing of S503 to S505 is not performed for a combination including at least one overlapping defect candidate coordinate in the defect determination coordinate group extracted in processing S505 described later.
  • a ratio (overlap rate) where the imaging field area of the target defect candidate coordinates overlaps with the field area of the pseudo reference image generated from the image of the overlapping defect candidate coordinates in the combination and the chip coordinates is calculated (S503).
  • the visual field regarding the chip coordinates of the pseudo reference image is referred to as an effective visual field.
  • FIG. 9 shows the ratio of overlapping with respect to the chip coordinates of the imaging field area of the target defect candidate coordinates and the field area of the pseudo reference image when the overlapping defect candidate coordinates having the defect candidate coordinate IDs of 000002, 000005, and 000007 are selected as combinations.
  • the calculation method is shown.
  • a chip area 901 is a chip area around a defect candidate coordinate having a defect candidate coordinate ID 802 of 000001
  • imaging field areas 902, 903, and 904 are defects having defect candidate coordinate IDs of 000002, 000005, and 000007, respectively.
  • region regarding the chip coordinate of a candidate coordinate is shown.
  • an effective visual field region 906 that overlaps at least one of the imaging visual field regions 902 to 904 is calculated (905), and the imaging visual field region 907 and the effective visual field region 906 related to the chip coordinates of the defect candidate coordinate whose defect candidate coordinate ID 802 is 000001 are calculated.
  • the ratio of the effective visual field region 906 to the area of the imaging visual field region 907 is calculated as the overlap rate.
  • the effective visual field region 906 is a total visual field region in which the total visual field is calculated from the imaging visual field regions 902 to 904.
  • S504 it is determined whether or not the overlap rate calculated in S503 is equal to or greater than a threshold value (S504). If the overlap ratio is equal to or greater than the threshold value, it is determined that the target defect candidate coordinates can be comparatively inspected, and the target combination Is extracted as a defect determination coordinate group (S505).
  • FIG. 19 is a diagram showing information 1901 regarding the group after exiting the loop 2 in FIG. 5 with respect to the defect candidate coordinate with the defect candidate coordinate ID of 000001.
  • the defect candidate in the group for each defect determination coordinate group ID 1902 Coordinate ID 1903 is attached.
  • defect candidate coordinates with defect candidate coordinate IDs 000002, 000005, and 000007 are in a group with group ID 1902 G000001
  • defect candidate coordinates with defect candidate coordinate IDs 000006, 000010, and 000011 are in a group with group ID 1902 G000002. It is included.
  • FIG. 10 is a diagram showing information 1001 associated with the defect candidate coordinate ID 1002 after exiting the loop 2 in FIG. 5 with respect to the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID 1002 of 000001, as in FIG.
  • the group with group ID G000001 and the group with G000002 are extracted as defect determination coordinate groups for the defect candidate coordinates with defect candidate coordinate ID 1002 of 000001.
  • S305 it is confirmed whether or not all the following three conditions are satisfied for each defect candidate image stored in the image storage unit 206, and it is determined that a defect candidate image satisfying all the conditions can be determined as a defect.
  • the first condition is that the defect candidate image to be determined is not determined as a defect in S306.
  • the second condition is that one or more defect determination coordinate groups are extracted for the defect candidate image to be determined.
  • the third condition is that the defect candidate image at the defect candidate coordinate in the defect determination coordinate group for the defect candidate image to be determined is stored in the image storage unit 206. If there is at least one image determined to be capable of determining the defect, the process of S306 is performed for each defect candidate image that satisfies the above conditions, thereby determining the presence or absence of a defect in the defect candidate image.
  • FIG. 25 is a diagram showing information 2501 associated with the defect candidate coordinate ID 2502 after calculating the defect candidate coordinate of the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID 2502 of 000001.
  • a chip ID 2507 of a chip having a defect candidate coordinate As in FIG. are accompanied by a chip ID 2507 of a chip having a defect candidate coordinate, a chip coordinate 2503 at the upper left end of the imaging visual field area, a chip coordinate 2504 at the lower right edge of the imaging visual field area, an overlapping defect candidate coordinate ID 2505, and a coordinate group ID 2506 for defect determination.
  • the second condition is satisfied because the group having the group ID G000001 and the group having the G000002 are extracted as the defect determination coordinate group with respect to the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID 000001. Further, defect candidate images in the defect candidate coordinate IDs 000002, 000005, and 000007 in the group with the group ID G000001 and defect candidate coordinates ID 000006, 000010, and 000011 in the defect candidate coordinate IDs in the group G000002 are Since it is stored in the image storage unit 206, the third condition is satisfied. Since it is clear from the assumption that the first condition is satisfied, it is determined that the defect candidate image at the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID of 000001 can be determined as a defect.
  • defect candidate coordinates in the defect candidate coordinates having the defect candidate coordinate IDs 000005 to 000500 are not yet stored in the image storage unit 206.
  • defect candidate images in the defect candidate coordinate IDs 000005 and 000007 in the group with the group ID G000001 and defect candidate coordinates ID 000006, 000010 and 000011 in the defect candidate coordinate IDs in the group G000002 are images. It is not stored in the storage unit 206. For this reason, the third condition is not satisfied, and at this time, it is not determined that the defect candidate image at the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID of 000001 can be determined as a defect.
  • the pseudo reference image to be compared with the defect candidate image at the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID of 000001 is compared. This is because it cannot be generated.
  • Images 1101 to 1103 are defect candidate images captured at defect candidate coordinates with the defect candidate coordinate IDs 000002, 000005, and 000007 in G000001, respectively, and circuit patterns 1104 and defects 1105 are captured in the images 1101 to 1103. Yes.
  • an image 1107 is generated by synthesizing the images 1101 to 1103 based on the imaging field area relating to the chip coordinates of the images 1101 to 1103 (1106), and an area overlapping with the imaging field area of the defect identifiable image and the chip coordinates is imaged. Cut out from 1107 (1108), a pseudo reference image 1109 including an area of a circuit pattern similar to the defect-determinable image is generated. Note that when combining a plurality of images, regarding the region where the plurality of images overlap, the average value of the pixel values of the overlapping region may be used, or the pixel value of one image may be used as a representative.
  • An image 1201 is a defect-determinable image
  • images 1202 and 1203 are pseudo reference images generated from defect candidate images captured at defect candidate coordinates in G000001 and G000002, respectively.
  • the pattern 1204 and the defect 1205 are imaged.
  • the defect candidate detection result image 1302 is calculated by comparing (1207) the image 1201 and the image 1203.
  • the defect candidate detection result image 1302 If there is a defect candidate (area shown in white) in the defect candidate detection result image 1302, it is determined that the image 1201 includes a defect. Since the defect candidate coordinates output by the appearance inspection apparatus include many false reports due to manufacturing errors, it is rare that the pseudo reference image includes defects, and the defect determination of the image 1201 is performed by the above method. Is possible.
  • the defect candidate detection result image 1301 is calculated by comparing (1206) the image 1201 and the image 1202, and the defect candidate detection result image 1302 is calculated by comparing (1207) the image 1201 and the image 1203.
  • a defect candidate (area shown in white) is detected in both the defect candidate detection result image 1301 and the defect candidate detection result image 1302.
  • a common defect candidate area is extracted from the image 1301 and the image 1302 (1303), and if there is a defect candidate area in the common area extraction result 1304, the defect identifiable image 1201 includes a defect (true If there is no defect candidate, it is determined that no defect is included in the defect-determinable image 1201 (false report).
  • the screen 1400 includes a display defect ID selection unit 1401, a defect candidate image display unit 1402, and a reference image display unit 1403.
  • an image thumbnailnail image 1405 referred to as a thumbnail and reduced to an icon is displayed.
  • the display image selection unit 1404 is for selecting the type of image to be displayed as a thumbnail image, and can display an image captured from a desired detector.
  • the defect determination result display unit 1406 displays the defect determination result for the defect candidate image.
  • FIG. 14 shows an example in which a defect exists in the defect candidate image, but when there is no defect in the defect candidate image, “no defect” or “false information” is displayed.
  • the reference image ID selection unit 1407 is for selecting an image to be displayed on the reference image display unit 1403 from one or more reference images used for determining the presence or absence of a defect in the defect candidate image. It is possible to display a reference image.
  • defect candidate coordinates necessary for defect determination of the target defect candidate coordinates are calculated based on the imaging field of view regarding the chip coordinates of the defect candidate coordinates, and simulated from the defect candidate images imaged at the calculated defect candidate coordinates.
  • a reference image is generated, and the presence or absence of a defect in the defect candidate image captured at the target defect candidate coordinates is determined.
  • a pseudo reference image can be generated from a defect candidate image.
  • the defect candidate image of the defect determination target defect image can be obtained without imaging a reference image corresponding to a normal part in which a pattern similar to the defect candidate image is formed for each defect determination target defect candidate image.
  • the presence or absence of defects can be determined.
  • the time for capturing the reference image for each defect candidate image can be shortened.
  • the configuration of the defect observation apparatus of the second embodiment is the same as the apparatus configuration of the first embodiment (see FIG. 1), and the processing flow of the second embodiment is the same as the processing flow of the first embodiment (see FIG. 3). is there.
  • the second embodiment differs from the first embodiment in the processing method of the defect determination coordinate group calculation process S302 and the pseudo reference image generation process S2301. Only the parts different from the first embodiment will be described below.
  • design information of a target semiconductor device is read from the design information storage unit 214 (S1501).
  • the subsequent processes S1502 to S1506 are performed for each defect candidate coordinate.
  • overlapping defect candidate coordinates including a part of the circuit pattern similar to the circuit pattern in the imaging field of the target defect candidate coordinates in the imaging field are calculated (S1502).
  • the overlap defect candidate coordinates may be calculated using not only the design information but also the chip coordinates (hereinafter, only the design information is used without using the chip coordinates).
  • FIG. 16 is a diagram showing information 1601 associated with the defect candidate coordinate ID 1602 before the processing of S1502 is performed.
  • the chip ID 1607 in which the defect candidate coordinates exist and the upper left corner of the imaging field of view are displayed.
  • a chip coordinate 1603, a chip coordinate 1604 at the lower right corner of the imaging field, an overlapping defect candidate coordinate ID 1605, and a defect determination coordinate group ID 1606 are attached.
  • FIG. 17 shows design information 1701 around a defect candidate coordinate whose defect candidate coordinate ID 1602 is 00101, a circuit pattern 1702, an imaging field area 1703 related to chip coordinates of the defect candidate coordinate whose defect candidate coordinate ID 1602 is 000001, and a defect candidate.
  • An imaging visual field region 1704 related to the chip coordinates of the defect candidate coordinates whose coordinate ID 1602 is 000102 to 000104 and an imaging visual field region 1705 related to the chip coordinates of the defect candidate coordinates whose defect candidate coordinate ID 1602 is 000105 are shown.
  • the region 1704 includes a part of the circuit pattern similar to the circuit pattern of the region 1703. Therefore, the defect candidate coordinates whose defect candidate coordinate ID 1602 is 000102 to 000104 are determined as the defect candidate coordinates. It is calculated as a duplicate defect candidate coordinate of the defect candidate coordinate whose ID 1602 is 00101.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating information 2001 associated with the defect candidate coordinate ID 2002 after calculating the defect candidate coordinate of the defect candidate coordinate having the defect candidate coordinate ID 2002 of 00101.
  • the chip ID 2007 in which defect candidate coordinates exist for each defect candidate coordinate ID 2002 the chip coordinates 2003 at the upper left corner of the imaging visual field area, the chip coordinates 2004 at the lower right corner of the imaging visual field area, the overlapping defect candidate coordinate ID 2005, and defect determination A coordinate group ID 2006 is attached.
  • defect candidate coordinates with defect candidate coordinate IDs 000102, 0000103, 0000104, 000107, 000115, and 000118 are indicated as overlapping defect candidate coordinates with respect to the defect candidate coordinates with defect candidate coordinate ID 2002 of 000101. .
  • an arbitrary combination including one or more overlapping defect candidate coordinates calculated in S1502 is generated (S1503).
  • the subsequent processes S1504 to S506 are performed for each combination.
  • a pseudo reference image generated from an image captured at the overlapping defect candidate coordinates by aligning the imaging field of the overlapping defect candidate coordinates included in the combination based on the circuit pattern of the target defect candidate coordinates.
  • the visual field region is calculated, and the overlapping ratio (overlap ratio) of the imaging visual field region of the target defect candidate coordinates and the visual field region of the pseudo reference image is calculated (S1504).
  • the visual field area of the pseudo reference image is referred to as an effective visual field.
  • FIG. 18 shows the alignment of the imaging field areas of defect candidate coordinates having defect candidate coordinate IDs 000102 to 000104 with reference to the imaging field area 1802 of defect target coordinates of the target having the defect candidate coordinate ID 00101 and the circuit pattern 1801. It is a figure showing relative imaging visual field field 1803 thru / or 1805 obtained in this way.
  • step S1504 an effective visual field area 1806 that overlaps at least one of the relative imaging visual field areas 1803 to 1805 is calculated, and compared with the imaging visual field area 1802 having the defect candidate coordinate ID 00101 (1807). On the other hand, the ratio occupied by the effective visual field region 1806 is calculated as the overlapping rate.
  • FIG. 21 is a diagram showing information 2101 related to the group after exiting the loop 2 with respect to the defect candidate coordinate with the defect candidate coordinate ID 00101.
  • the defect candidate coordinate ID 2103 in the group for each defect determination coordinate group ID 2102 is shown in FIG. Accompanying.
  • defect candidate coordinates with defect candidate coordinate IDs 000102, 000103, and 000104 for groups with group ID 2102 G001001 defect candidate coordinates with defect candidate coordinate IDs 000107, 000115, and 0000118 for groups with group ID 2102 of G001002. It is included.
  • FIG. 22 is a diagram showing information 2201 associated with the defect candidate coordinate ID 2202 after exiting the loop 2 for the defect candidate coordinate with the defect candidate coordinate ID 2202 of 00101.
  • the chip ID 2207 in which defect candidate coordinates exist for each defect candidate coordinate ID 2202, chip coordinates 2203 at the upper left corner of the imaging visual field area, chip coordinates 2204 at the lower right corner of the imaging visual field area, overlapping defect candidate coordinate ID 2205, A defect determination coordinate group ID 2206 is attached.
  • the group with the group ID G001001 and the group with the G001002 are calculated as defect determination coordinate groups for the defect candidate coordinates with the defect candidate coordinate ID 2202 of 000101.
  • a pseudo reference image is generated from a defect candidate image captured at a plurality of defect candidate coordinates based on an imaging field of view relating to chip coordinates.
  • a plurality of defect candidate images are generated based on design information. By aligning the images, the images are synthesized, and an area including a circuit pattern similar to the defect-determinable image is cut out to generate a pseudo reference image.
  • the defect candidate coordinates necessary for the defect determination of the target defect candidate coordinates are calculated based on the chip design information on the semiconductor wafer, and simulated from the defect candidate images captured at the calculated defect candidate coordinates.
  • a reference image is generated, and it is possible to determine the presence / absence of a defect in a defect candidate image captured at a target defect candidate coordinate.
  • a pseudo reference image can be generated from a defect candidate image captured at candidate coordinates.
  • the defect candidate for defect determination can be obtained without imaging a reference image corresponding to a normal part in which a pattern similar to the defect candidate image is formed for each defect candidate image for defect determination.
  • the presence or absence of an image defect can be determined. As a result, it is possible to shorten the time for capturing the reference image for each defect candidate image.

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Abstract

試料の複数の欠陥候補の中から、欠陥判定の対象である第１の欠陥候補が存在する第１の撮像視野領域内の回路パターンと一部が重複する回路パターンを、前記第１の撮像視野領域と重なる複数の第２の撮像視野領域内にそれぞれ有する複数の第２の欠陥候補の座標を重複欠陥候補座標として求める欠陥判定用座標作成部と、複数の前記重複欠陥候補座標においてそれぞれ撮像した複数の画像を重ね合わせて、前記第１の欠陥候補の回路パターンを含む擬似参照画像を生成する擬似参照画像生成部と、前記第１の欠陥候補の座標において撮像した欠陥判定対象画像と前記擬似参照画像とを比較して、前記欠陥判定対象画像内の欠陥の有無を判定する欠陥判定部とを有する欠陥観察装置。

Description

欠陥観察装置及び欠陥観察方法
　本発明は、欠陥観察装置及び欠陥観察方法に関する。
　半導体デバイスの歩留まり向上のため、製造工程における欠陥の発生原因を早急に究明することが重要となっている。通常、半導体の製造現場では外観検査装置と欠陥観察装置を用いて欠陥の解析を行っている。最近では、半導体デバイスの微細化や複雑化に伴い、欠陥サイズも小さくなってきている。このため、微細な欠陥を検出するために高感度に調整された外観検査装置の出力には、真の欠陥だけでなく虚報も含まれるようになってきた。
　そのため、欠陥観察装置では、外観検査装置から出力された欠陥候補座標において撮像した欠陥候補画像の欠陥の有無を判定し、ユーザに真の欠陥の画像のみを提示することによりユーザの目視観察の負担軽減を図っている。
　欠陥候補画像の欠陥の有無を判定する方法として、例えば、特許文献１では、欠陥候補画像と、欠陥候補画像と同様のパターンが形成されている正常部位を撮像した参照画像とを比較して、欠陥候補画像と参照画像との差異を欠陥として検出している。
特開２００１－３２５５９５号公報
　ところで、半導体デバイスのプロセス開発段階においては、致命性の高い欠陥を把握するため、外観検査装置から出力された欠陥候補座標のうち真の欠陥を含む画像を全て観察することが必要となる。
　しかし、特許文献１では、欠陥候補画像ごとに参照画像を撮像して欠陥候補画像の欠陥判定を行っている。このため、外観検査装置から多数（例えば、数万点～数十万点）の欠陥候補座標が出力される場合、欠陥候補画像の撮像だけでなく、欠陥候補画像と同様のパターンが形成された正常部位に対応する参照画像の撮像にも多大な時間を要し、欠陥観察装置の撮像時間が増大してしまう。
　本発明の目的は、欠陥観察装置での撮像時間を短縮することにある。
　本発明の一態様の欠陥観察装置は、試料の複数の欠陥候補の中から、欠陥判定の対象である第１の欠陥候補が存在する第１の撮像視野領域内の回路パターンと一部が重複する回路パターンを、前記第１の撮像視野領域と重なる複数の第２の撮像視野領域内にそれぞれ有する複数の第２の欠陥候補の座標を重複欠陥候補座標として求める欠陥判定用座標作成部と、複数の前記重複欠陥候補座標においてそれぞれ撮像した複数の画像を重ね合わせて、前記第１の欠陥候補の回路パターンを含む擬似参照画像を生成する擬似参照画像生成部と、前記第１の欠陥候補の座標において撮像した欠陥判定対象画像と前記擬似参照画像とを比較して、前記欠陥判定対象画像内の欠陥の有無を判定する欠陥判定部とを有することを特徴とする。
　本発明の一態様の欠陥観察方法は、試料の複数の欠陥候補の中から、欠陥判定の対象である第１の欠陥候補が存在する第１の撮像視野領域内の回路パターンと一部が重複する回路パターンを前記第１の撮像視野領域と重なる複数の第２の撮像視野領域内にそれぞれ有する複数の第２の欠陥候補の座標を重複欠陥候補座標として求め、複数の前記重複欠陥候補座標においてそれぞれ撮像した複数の画像を重ね合わせて、前記第１の欠陥候補の回路パターンを含む擬似参照画像を生成し、前記第１の欠陥候補の座標において撮像した欠陥判定対象画像と前記擬似参照画像とを比較して、前記欠陥判定対象画像内の欠陥の有無を判定することを特徴とする。
　本発明によれば、欠陥観察装置での撮像時間を短縮することができる。
実施例１の欠陥観察装置の構成図である。 欠陥観察装置の制御部記憶部及び処理部の構成図である。 欠陥観察画像を取得および欠陥の有無を判定するための処理フローを示す図である。 参照画像撮像による欠陥判定の処理フローを示す図である。 実施例１の欠陥判定用座標グループの算出処理の処理フローを示す図である。 欠陥候補座標ＩＤに付随する情報を示した図である。 チップ領域および撮像視野領域をチップ座標系に関して示した図である。 重複欠陥候補座標の算出後の欠陥候補座標ＩＤに付随する情報を示した図である。 複数の欠陥候補座標のチップ座標に関する撮像視野領域の重なる割合の算出方法を示した図である。 グループ化後の欠陥候補座標ＩＤに付随する情報を示した図である。 擬似参照画像の生成方法を示した図である。 欠陥判定の対象となる欠陥候補画像と擬似参照画像との比較方法を示した図である。 欠陥判定の対象となる欠陥候補画像と擬似参照画像との比較結果を示した図である。 欠陥判定結果の表示画面例を示した図である。 実施例２の欠陥判定用座標グループの算出処理の処理フローを示す図である。 欠陥候補座標ＩＤに付随する情報を示した図である。 欠陥判定の対象となる欠陥候補座標周辺の設計情報を示した図である。 回路パターンに対する欠陥候補座標の相対的な撮像視野の領域を示した図である。 グループ化後のグループに関する情報を示した図である。 重複欠陥候補座標の算出後の欠陥候補座標ＩＤに付随する情報を示した図である。 グループ化後のグループに関する情報を示した図である。 グループ化後の欠陥候補座標ＩＤに付随する情報を示した図である。 擬似参照画像による欠陥判定処理の処理フローを示す図である。 ウェハ上のチップおよび欠陥候補座標における撮像視野を示した図である。 欠陥判定用座標グループ算出後の欠陥候補座標ＩＤに付随する情報を示した図である。
　以下、図面を用いて実施例について説明する。
　実施例の欠陥観察装置は、半導体ウェハの製造ラインにおいて発生する各種の欠陥を観察して、欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像を用いて欠陥候補画像の欠陥の有無を判定する。
　半導体の歩留まり向上のため、製造工程における欠陥の発生原因を早急に究明することが重要となっている。半導体の製造現場では外観検査装置と欠陥観察装置を用いて欠陥の解析を行っている。
　ここで、外観検査装置とは光学的な手段もしくは電子線を用いてウェハを観測し、検出された欠陥座標を出力する装置である。外観検査装置は、広範囲を高速に処理することが重要であるため、可能な限り取得する画像の画素サイズを大きく（つまり、低解像度化する）することによる画像データ量の削減を行っている。多くの場合、検出した低解像度の画像からは欠陥の存在は確認できても、その欠陥の種類を詳細に判別することはできない。そこで、欠陥観察装置が用いられる。
　欠陥観察装置とは、外観検査装置から出力されたウェハ上の欠陥候補座標の位置を高解像度に撮像して画像を出力する装置であり、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）を用いた欠陥観察装置（レビューＳＥＭ）が広く使われている。半導体の量産ラインでは観察作業の自動化が望まれており、欠陥観察装置は試料内の欠陥位置における画像を自動収集する欠陥画像自動収集処理（ＡＤＲ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｆｅｃｔ Ｒｅｖｉｅｗ）を行う機能と、欠陥画像自動収集処理により収集した画像を自動分類する欠陥画像自動分類処理（ＡＤＣ：Ａｕｔｏｍａｔｉｃ Ｄｅｆｅｃｔ Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ）を行う機能を搭載している。
　半導体ウェハにおいては、同一チップが複数配置されているため、欠陥候補座標として各チップの原点からの座標系（以下、チップ座標という）を用いて、チップは異なるがチップ座標は同一の箇所（たとえば、欠陥候補座標位置から１チップ分だけ移動した位置）を撮像した画像を参照画像として用いることが可能である。
　半導体デバイスの欠陥観察において、致命性の高い欠陥を把握するためには、外観検査装置から出力された欠陥候補座標のうち真の欠陥を含む画像を全て観察することが必要となる。しかし、外観検査装置から多数（たとえば数万点～数十万点）の欠陥候補座標が出力される場合、欠陥候補画像と同様のパターンが形成されている部位を撮像した参照画像の撮像だけでも多大な時間を要し、欠陥観察装置の撮像時間が増大してしまう。
　そこで、実施例では、欠陥判定対象となる欠陥候補画像と異なる欠陥候補画像を用いて、欠陥判定対象となる欠陥候補画像の欠陥の有無を判定することにより、外観検査装置から多数の欠陥候補座標が出力される場合に、欠陥観察装置の撮像時間を短縮する。
　具体的には、半導体ウェハの製造ラインにおいて発生する各種の欠陥を観察する欠陥観察装置において、欠陥判定対象となる欠陥候補座標における撮像視野内の回路パターンと同様の回路パターンを一部でも撮像視野に含む欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像から擬似参照画像を生成し、欠陥判定対象となる欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像と擬似参照画像を比較することにより、欠陥判定対象となる欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像の欠陥の有無を判定する。この結果、欠陥候補画像と同様のパターンが形成された正常部位に対応する参照画像を撮像する必要がないので、欠陥観察装置の撮像時間を短縮することが可能になる。
　図１を参照して、実施例１の欠陥観察装置の構成について説明する。
　図１に示すように、欠陥観察装置は、画像の撮像を行う走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）１０１と、全体の制御を行う制御部１０２、磁気ディスクや半導体メモリなどに情報を記憶する記憶部１０３、プログラムに従い処理を行う処理部１０４、装置に接続された外部の記憶媒体との情報の入出力を行う外部記憶媒体入出力部１０５、ユーザとの情報の入出力を制御するユーザインターフェース部１０６、ネットワークを介して他の装置などと通信を行うネットワークインターフェース部１０７を有する。また、ユーザインターフェース部１０６には、キーボードやマウス、ディスプレイなどから構成される入出力端末１１３が接続されている。
　走査型電子顕微鏡１０１は、試料ウェハ１０８を搭載する可動ステージ１０９、試料１０８に電子ビームを照射するため電子源１１０、試料ウェハ１０８から発生した２次電子や反射電子などを検出する検出器１１１の他、電子ビームを試料ウェハ１０８上に収束させる電子レンズ（図示せず）や、電子ビームを試料ウェハ１０８上で走査するための偏向器（図示せず）や、検出器１１１からの信号をデジタル変換してデジタル画像を生成する画像生成部１１２を有する。なお、これらはバス１１４を介して接続され、相互に情報をやり取りすることが可能である。
　図２を参照して、制御部１０２、記憶部１０３及び処理部１０４の構成について説明する。
　制御部１０２は、試料ウェハ１０８の搬送を制御するウェハ搬送制御部２０１、ステージの制御を行うステージ制御部２０２、電子ビームの照射位置を制御するビームシフト制御部２０３、電子ビームの走査を制御するビームスキャン制御部２０４及び画像取得部２０５を有する。
　記憶部１０３は、取得された画像データを記憶する画像記憶部２０６、撮像条件（例えば、加速電圧やプローブ電流、加算フレーム数、撮像視野サイズなど）や処理パラメータなどを記憶するレシピ記憶部２０７、観察する箇所の座標（欠陥候補座標）を記憶する座標記憶部２０８、欠陥候補座標位置において撮像する画像（欠陥候補画像）の欠陥の有無を判定した結果を記憶する欠陥判定結果記憶部２０９、観察対象の半導体デバイスの設計情報を記憶する設計情報記憶部２１４を有する。
　処理部１０４は、欠陥候補画像を撮像する順序を決定する撮像順設定部２１０、欠陥候補座標の欠陥判定に必要な他の欠陥候補座標から構成されたグループを算出する欠陥判定用座標グループ算出部（欠陥判定用座標作成部ともいう）２１１、欠陥候補画像と比較するための擬似参照画像を生成する擬似参照画像生成部２１２及び欠陥候補画像の欠陥の有無を判定する欠陥判定部２１３を有する。
　なお、撮像順設定部２１０、欠陥判定用座標グループ算出部２１１、擬似参照画像生成部２１２及び欠陥判定部２１３は、各処理（演算）を行うように設計されたハードウェアとして構成されても良いほか、ソフトウェアとして実装され汎用的な演算装置（例えば、ＣＰＵやＧＰＵなど）を用いて実行されるように構成しても良い。
　次に、画像取得部２０５を用いて指定された座標の画像を取得するための方法を説明する。
　まず、計測対象となる試料ウェハ１０８は、ウェハ搬送制御部２０１の制御によりロボットアームを用いてステージ１０９の上に設置される。次に、撮像視野がビーム照射範囲内に含まれるようにステージ制御部２０２によりステージ１０９が移動される。この時、ステージの移動誤差を吸収するため、ステージ位置の計測が行われ、ビームシフト制御部２０３により移動誤差を打ち消すようにビーム照射位置の調整が行われる。電子ビームは電子源１１０から照射され、ビームスキャン制御部２０４により撮像視野内において走査される。電子ビームの照射により試料ウェハ１０８から生じる２次電子や反射電子は検出器１１１により検出され、画像生成部１１２を通してデジタル画像化される。撮像された画像は撮像条件や撮像日時などの付帯情報とともに画像記憶部２０６に記憶される。
　次に、図３、図４及び図２３を参照して、欠陥観察方法について説明する。
　まず、他の外観検査装置が出力した欠陥候補座標情報を座標記憶部２０８から読み込む（Ｓ３００）。読み込まれた欠陥候補座標の全てを観察対象としても良いし、ユーザ指定条件に基づきサンプリングしたものを観察対象としても良い。次に、撮像順設定部２１０を用いて、欠陥候補座標位置において欠陥候補画像を撮像する順序を決定する（Ｓ３０１）。
　次に、欠陥判定用座標グループ算出部２１１を用いて、任意の欠陥候補座標について、欠陥判定に用いる画像の撮像座標を、他の欠陥候補座標の中から抽出する（Ｓ３０２）。なお、抽出された欠陥候補座標のセットを欠陥判定用座標グループという。欠陥判定用座標グループ算出処理Ｓ３０２は、後に詳説する。以降の処理Ｓ３０３乃至Ｓ３０６は欠陥候補座標ごとに対して行う。
　まず、画像取得部２０５を用いて、欠陥候補座標において欠陥候補画像を撮像し（Ｓ３０３）、撮像した欠陥候補画像を画像記憶部２０６に保存する（Ｓ３０４）。次に、画像記憶部２０６に保存されている欠陥候補画像ごとに欠陥判定可能か否かを判定し、欠陥判定可能と判定された画像（以下、欠陥判定可能画像という）が１枚以上存在するか否か判断する（Ｓ３０５）。Ｓ３０５の詳細は後ほど説明する。
　Ｓ３０５において欠陥判定可能画像が存在する場合、欠陥判定可能画像ごとに、図２３に示すＳ２３０１乃至Ｓ２３０３の処理を行うことにより、欠陥判定を行う（Ｓ３０６）。Ｓ２３０１は、欠陥判定可能画像と比較するための擬似参照画像を、画像記憶部２０６に保存されている欠陥候補画像だけから生成する処理である。Ｓ２３０２は、欠陥判定可能画像と擬似参照画像とを比較することで、欠陥判定可能画像の欠陥の有無を判定する処理である。Ｓ２３０３は、Ｓ２３０２から出力される欠陥判定結果を欠陥判定結果記憶部２０９に保存する処理である。Ｓ２３０１およびＳ２３０２の詳細は、後ほど説明する。
　欠陥候補座標ごとにＳ３０３乃至Ｓ３０６を行った後、Ｓ３０６により欠陥判定されていない欠陥候補画像（以下、欠陥未判定画像という）ごとにＳ３０９の処理を行う。Ｓ３０９では、図４に示すように、欠陥未判定画像との比較検査用の参照画像を撮像し（Ｓ４０１）、撮像した参照画像を画像記憶部２０６に保存し（Ｓ４０２）、欠陥未判定画像と参照画像とを比較することで、欠陥未判定画像の欠陥の有無を判定し（Ｓ４０３）、その判定結果を欠陥判定結果記憶部２０９に保存する（Ｓ４０４）。以上の処理により、全ての欠陥候補画像の欠陥の有無を判定することが可能となる。
　次に、図５を参照して、図３に示す欠陥判定用座標グループ算出処理Ｓ３０２の詳細を説明する。以降の処理Ｓ５０１乃至Ｓ５０５は、欠陥候補座標ごとに対して行う。
　まず、対象の欠陥候補座標とはチップが異なり、チップ座標に関して撮像視野が一部でも重なる重複欠陥候補座標を算出する（Ｓ５０１）。
　図６は、Ｓ５０１の処理を行う前の、欠陥候補座標ＩＤ６０２に付随する情報６０１を示した図であり、欠陥候補座標ＩＤ６０２ごとに欠陥候補座標の存在するチップのＩＤ６０７、撮像視野領域の左上端のチップ座標６０３、撮像視野領域の右下端のチップ座標６０４、重複欠陥候補座標ＩＤ６０５、欠陥判定用座標グループＩＤ６０６が付随している。
　この撮像視野領域の左上端のチップ座標６０３および撮像視野領域の右下端のチップ座標６０４は、欠陥候補座標におけるチップ座標に関する撮像視野が分かれば良いため、撮像視野領域の右上端のチップ座標および撮像視野領域の左下端のチップ座標を用いても良い。
　図２４は、ウェハ２４０１上のチップ２４０２と、欠陥候補座標における撮像視野領域２４０３を示したものである。図２４に示すように、チップ２４０２がウェハ２４０１上に複数配置されている。
　図７は、チップ領域７０１、回路パターン７０６及び図２４に示した撮像視野領域のうち、欠陥候補座標ＩＤが０００００１乃至０００００３それぞれの欠陥候補座標の撮像視野領域７０３乃至７０５をチップ座標系７０２に関して示したものである。なお、図７はチップ座標系に関して撮像視野領域を示しているため、欠陥候補座標ＩＤが０００００１乃至０００００３の欠陥候補座標は同一チップに存在する場合も、異なるチップに存在する場合もある。
　図７の例では、欠陥候補座標ＩＤが０００００２の欠陥候補座標は、欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標と異なるチップであり、撮像視野領域７０３と撮像視野領域７０４がチップ座標に関して一部が重なっているため、欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００２の欠陥候補座標を、欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００１の欠陥候補座標の重複欠陥候補座標として算出する。
　仮に、欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標と、欠陥候補座標ＩＤが０００００２の欠陥候補座標が同一チップにあり、撮像視野領域が重なっている場合には、欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００２の欠陥候補座標を、欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００１の欠陥候補座標の重複欠陥候補座標として算出しない。これは、欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標における欠陥候補画像と、欠陥候補座標ＩＤが０００００２の欠陥候補座標における欠陥候補画像にはウェハ上の共通の箇所が含まれており，欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００１の欠陥候補座標の欠陥判定時に欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００２の欠陥候補座標を用いると、共通の箇所に実際には欠陥が存在しても欠陥は存在しない（虚報）と判定されてしまう可能性があるためである。
　また、撮像視野領域７０５は、撮像視野領域７０３とチップ座標に関して重なっていないため、欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００３の欠陥候補座標は、欠陥候補座標ＩＤ６０２が０００００１の欠陥候補座標の重複欠陥候補座標として算出されない。
　Ｓ５０１により、対象の欠陥候補座標における撮像視野領域内の回路パターンと同様の回路パターンを一部でも撮像視野領域に含む欠陥候補座標（対象の欠陥候補座標以外）が重複欠陥候補座標として算出される。図８は、欠陥候補座標ＩＤ８０２が０００００１の欠陥候補座標の重複欠陥候補座標を算出した後の、欠陥候補座標ＩＤ８０２に付随する情報８０１を示した図であり、図６同様、欠陥候補座標ＩＤ８０２ごとに欠陥候補座標の存在するチップのＩＤ８０７、撮像視野領域の左上端のチップ座標８０３、撮像視野領域の右下端のチップ座標８０４、重複欠陥候補座標ＩＤ８０５、欠陥判定用座標グループＩＤ８０６が付随している。
　図８の例では、欠陥候補座標ＩＤ８０２が０００００１の欠陥候補座標に対して、欠陥候補座標ＩＤが０００００２、０００００５、００００６、０００００７、００００１０、００００１１の欠陥候補座標が重複欠陥候補座標として示されている。
　図５の説明に戻ると、Ｓ５０１の処理後、Ｓ５０１にて算出した重複欠陥候補座標を１つ以上含む任意の組み合わせを生成する（Ｓ５０２）。以降の処理Ｓ５０３乃至Ｓ５０５は、この組み合わせごとに行う。ただし、後ほど説明する処理Ｓ５０５により抽出された欠陥判定用座標グループ内の重複欠陥候補座標を１つでも含む組み合わせに対しては、Ｓ５０３乃至Ｓ５０５の処理を行わない。
　まず、対象の欠陥候補座標の撮像視野領域が、組み合わせ内の重複欠陥候補座標の画像から生成される擬似参照画像の視野領域とチップ座標に関して重なる割合（重なり率）を算出する（Ｓ５０３）。なお、擬似参照画像のチップ座標に関する視野を有効視野と記載する。
　図９は、組み合わせとして欠陥候補座標ＩＤが０００００２、０００００５、０００００７の重複欠陥候補座標を選択した場合に、対象の欠陥候補座標の撮像視野領域と擬似参照画像の視野領域のチップ座標に関して重なる割合の算出方法を示す。図９に示すように、チップ領域９０１は欠陥候補座標ＩＤ８０２が０００００１の欠陥候補座標の周辺のチップ領域で、撮像視野領域９０２、９０３、９０４はそれぞれ欠陥候補座標ＩＤが０００００２、０００００５、０００００７の欠陥候補座標のチップ座標に関する撮像視野領域を示したものである。
　Ｓ５０３では、撮像視野領域９０２乃至９０４の少なくとも１つと重なる有効視野領域９０６を算出し（９０５）、欠陥候補座標ＩＤ８０２が０００００１の欠陥候補座標のチップ座標に関する撮像視野領域９０７と有効視野領域９０６とを比較し（９０８）、撮像視野領域９０７の面積に対して、有効視野領域９０６の占める割合を重なり率として算出する。
ここで、図９に示すように、有効視野領域９０６は、撮像視野領域９０２乃至９０４から総合視野を算出した総合視野領域である。
　次に、Ｓ５０３にて算出された重なり率がしきい値以上か否かを判定し（Ｓ５０４）、しきい値以上であれば、対象の欠陥候補座標を比較検査可能と判定し、対象の組み合わせに含まれる重複欠陥候補座標のセットを欠陥判定用座標グループとして抽出する（Ｓ５０５）。
　図１９は、欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標に関して、図５におけるループ２を抜けた後のグループに関する情報１９０１を示した図であり、欠陥判定用座標グループＩＤ１９０２ごとにグループ内の欠陥候補座標ＩＤ１９０３が付随している。図１９の例では、グループＩＤ１９０２がＧ０００００１のグループに欠陥候補座標ＩＤが０００００２、０００００５、０００００７の欠陥候補座標が、グループＩＤ１９０２がＧ０００００２のグループに欠陥候補座標ＩＤが０００００６、００００１０、０００００１１の欠陥候補座標が含まれている。
　また、図１０は、欠陥候補座標ＩＤ１００２が０００００１の欠陥候補座標に関して、図５におけるループ２を抜けた後の、欠陥候補座標ＩＤ１００２に付随する情報１００１を示した図であり、図６同様、欠陥候補座標ＩＤ１００２ごとに欠陥候補座標の存在するチップのＩＤ１００７、撮像視野領域の左上端のチップ座標１００３、撮像視野領域の右下端のチップ座標１００４、重複欠陥候補座標ＩＤ１００５、欠陥判定用座標グループＩＤ１００６が付随している。図１０の例では、グループＩＤがＧ０００００１のグループとＧ０００００２のグループが、欠陥候補座標ＩＤ１００２が０００００１の欠陥候補座標に対する欠陥判定用座標グループとして抽出されている。
　次に、図３に示す欠陥判定可能画像有無判定Ｓ３０５の詳細を説明する。Ｓ３０５では、画像記憶部２０６に保存されている欠陥候補画像ごとに以下の３つの条件を全て満たすか否か確認し、全ての条件を満たす欠陥候補画像は欠陥判定可能と判定する。１つ目の条件は、判定対象の欠陥候補画像がＳ３０６により欠陥判定されていないことである。２つ目の条件は、判定対象の欠陥候補画像に対して１つ以上の欠陥判定用座標グループが抽出されていることである。３つ目の条件は、判定対象の欠陥候補画像に対する欠陥判定用座標グループ内の欠陥候補座標における欠陥候補画像が画像記憶部２０６に保存されていることである。欠陥判定可能と判定された画像が１枚でも存在する場合には、上記条件を満たす欠陥候補画像ごとにＳ３０６の処理を行うことで、該欠陥候補画像の欠陥の有無を判定する。
　図２５を例に説明する。図２５は、欠陥候補座標ＩＤ２５０２が０００００１の欠陥候補座標の重複欠陥候補座標を算出した後の、欠陥候補座標ＩＤ２５０２に付随する情報２５０１を示した図であり、図６同様、欠陥候補座標ＩＤ２５０２ごとに欠陥候補座標の存在するチップのＩＤ２５０７、撮像視野領域の左上端のチップ座標２５０３、撮像視野領域の右下端のチップ座標２５０４、重複欠陥候補座標ＩＤ２５０５、欠陥判定用座標グループＩＤ２５０６が付随している。ここでは説明のため、全ての欠陥候補座標がＳ３０６により欠陥判定されておらず、欠陥候補座標ＩＤが０００００１乃至００００１１の欠陥候補座標における欠陥候補座標が画像記憶部２０６に保存されていると仮定する。
　この時、欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標に対して、グループＩＤがＧ０００００１のグループとＧ０００００２のグループが、欠陥判定用座標グループとして抽出されているため、２つ目の条件は満足する。また、グループＩＤがＧ０００００１のグループ内の欠陥候補座標ＩＤが０００００２、０００００５、０００００７の欠陥候補座標と、Ｇ０００００２のグループ内の欠陥候補座標ＩＤが０００００６、００００１０、００００１１の欠陥候補座標における欠陥候補画像は画像記憶部２０６に保存されているため、３つ目の条件は満足する。１つ目の条件は仮定から満足していることが明らかなため、欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標における欠陥候補画像は欠陥判定可能と判定される。
　また、全ての欠陥候補座標がＳ３０６により欠陥判定されておらず、欠陥候補座標ＩＤが０００００５乃至０００５００の欠陥候補座標における欠陥候補座標がまだ画像記憶部２０６に保存されていないと仮定する。この場合、グループＩＤがＧ０００００１のグループ内の欠陥候補座標ＩＤが０００００５、０００００７の欠陥候補座標と、Ｇ０００００２のグループ内の欠陥候補座標ＩＤが０００００６、００００１０、００００１１の欠陥候補座標における欠陥候補画像は画像記憶部２０６に保存されていない。このため、３つ目の条件を満足せず、この時点では欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標における欠陥候補画像は欠陥判定可能とは判定されない。これは、欠陥判定用座標グループ内の欠陥候補座標における欠陥候補画像が画像記憶部２０６に記憶されていないと、欠陥候補座標ＩＤが０００００１の欠陥候補座標における欠陥候補画像と比較する擬似参照画像を生成できないためである。
　次に、図１１を参照して、擬似参照画像生成処理Ｓ２３０１の詳細を説明する。
　画像１１０１乃至１１０３はそれぞれ、Ｇ０００００１内の欠陥候補座標ＩＤが０００００２、０００００５、０００００７の欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像であり、画像１１０１乃至１１０３には回路パターン１１０４や欠陥１１０５が撮像されている。Ｓ２３０１では、画像１１０１乃至１１０３のチップ座標に関する撮像視野領域を基に、画像１１０１乃至１１０３を合成した画像１１０７を生成し（１１０６）、欠陥判定可能画像の撮像視野領域とチップ座標に関して重なる領域を画像１１０７から切り出し（１１０８）、欠陥判定可能画像と同様の回路パターンの領域を含む擬似参照画像１１０９を生成する。なお、複数の画像を合成する際、複数の画像が重なる領域に関しては、重なる領域の画素値の平均値を用いても、１枚の画像の画素値で代表して用いても良い。
　次に、図１２及び図１３を参照して、欠陥判定可能画像の欠陥判定処理Ｓ２３０２の詳細を説明する。
　画像１２０１は、欠陥判定可能画像であり、画像１２０２と画像１２０３はそれぞれ、Ｇ０００００１とＧ０００００２内の欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像から生成した擬似参照画像であり、画像１２０１乃至１２０３には回路パターン１２０４や欠陥１２０５が撮像されている。Ｓ２３０２では、画像１２０１および画像１２０３を比較（１２０７）することで欠陥候補検出結果画像１３０２を算出する。
　欠陥候補検出結果画像１３０２内に欠陥候補（白色で示された領域）が存在する場合は、画像１２０１には欠陥が含まれると判定する。外観検査装置により出力された欠陥候補座標は、製造誤差起因による虚報が多く含まれるため、擬似参照画像に欠陥が含まれることは稀であり、上記の方法により、画像１２０１の欠陥判定を行うことが可能となる。
　次に、より正確に欠陥判定を行う場合についての処理を説明する。まず、画像１２０１および画像１２０２を比較（１２０６）することで欠陥候補検出結果画像１３０１を算出し、画像１２０１および画像１２０３を比較（１２０７）することで欠陥候補検出結果画像１３０２を算出する。欠陥候補検出結果画像１３０１、欠陥候補検出結果画像１３０２ともに欠陥候補（白色で示された領域）が検出されている。
　次に、画像１３０１および画像１３０２から共通の欠陥候補領域を抽出し（１３０３）、共通領域抽出結果１３０４に欠陥候補領域が存在するならば、欠陥判定可能画像１２０１には欠陥が含まれる（真の欠陥）と判定し、欠陥候補が存在しないならば、欠陥判定可能画像１２０１には欠陥は含まれない（虚報）と判定する。
　次に、図１４を参照して、欠陥候補画像に対する欠陥判定結果を入出力端末１１３に表示した画面１４００の例について説明する。
　画面１４００は、表示欠陥ＩＤ選択部１４０１と、欠陥候補画像表示部１４０２と、参照画像表示部１４０３から構成される。欠陥候補画像表示部１４０２と参照画像表示部１４０３には、サムネイルと呼ばれる、画像を縮小してアイコン化した画像（サムネイル画像１４０５）が表示されている。また、表示画像選択部１４０４は、サムネイル画像として表示する画像の種類を選択するためのもので、所望の検出器から撮像された画像を表示することが可能である。欠陥判定結果表示部１４０６には、欠陥候補画像に対する欠陥判定結果が表示される。図１４には欠陥候補画像に欠陥が存在する場合の例を示しているが、欠陥候補画像に欠陥が存在しない場合には、「欠陥なし」または「虚報」などと表示される。参照画像ＩＤ選択部１４０７は、欠陥候補画像の欠陥の有無を判定するために用いた１枚以上の参照画像から参照画像表示部１４０３に表示する画像を選択するためのもので、所望のＩＤの参照画像を表示することが可能である。
　実施例１では、欠陥候補座標のチップ座標に関する撮像視野に基づいて、対象の欠陥候補座標の欠陥判定に必要な欠陥候補座標を算出し、算出した欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像から擬似参照画像を生成し、対象の欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像の欠陥の有無を判定する。
　欠陥候補座標が多くなるほど、欠陥候補座標群の撮像視野領域内に、同様の回路パターンの領域が含まれる可能性が高くなるため、欠陥候補座標が多数の場合には、欠陥候補座標において撮像した欠陥候補画像から擬似参照画像を生成可能となる。
　擬似参照画像を生成できる場合には、欠陥判定対象の欠陥候補画像ごとに欠陥候補画像と同様のパターンが形成された正常部位に対応する参照画像を撮像しないでも、欠陥判定対象の欠陥候補画像の欠陥の有無を判定することができる。その結果として、欠陥候補画像ごとに参照画像を撮像する時間を短縮することができる。
　次に、実施例２の欠陥観察装置の構成について説明する。
　実施例２の欠陥観察装置の構成は、実施例１の装置構成（図１参照）と同様であり、実施例２の処理のフローも実施例１の処理のフロー（図３参照）と同様である。実施例２が実施例１と異なる点は、欠陥判定用座標グループ算出処理Ｓ３０２及び擬似参照画像生成処理Ｓ２３０１の処理方法である。以下に、実施例１と異なる部分についてのみ説明する。
　図１５を参照して、欠陥判定用座標グループ算出処理Ｓ３０２の具体的な処理フローについて説明する。
　まず、設計情報記憶部２１４から対象の半導体デバイスの設計情報を読み込む（Ｓ１５０１）。以降の処理Ｓ１５０２乃至Ｓ１５０６は、欠陥候補座標ごとに対して行う。まず、Ｓ１５０１で読み込んだ設計情報を利用して、対象の欠陥候補座標の撮像視野内の回路パターンと同様の回路パターンを一部でも撮像視野内に含む重複欠陥候補座標を算出する（Ｓ１５０２）。なお、Ｓ１５０２においては、設計情報だけでなくチップ座標も用いて、重複欠陥候補座標を算出しても良い（以降は、チップ座標を用いず設計情報のみを用いる場合で説明する）。
　図１６は、Ｓ１５０２の処理を行う前の、欠陥候補座標ＩＤ１６０２に付随する情報１６０１を示した図であり、欠陥候補座標ＩＤ１６０２ごとに欠陥候補座標の存在するチップのＩＤ１６０７、撮像視野の左上端のチップ座標１６０３および撮像視野の右下端のチップ座標１６０４、重複欠陥候補座標ＩＤ１６０５、欠陥判定用座標グループＩＤ１６０６が付随している。
　図１７は、欠陥候補座標ＩＤ１６０２が０００１０１の欠陥候補座標の周辺の設計情報１７０１と、回路パターン１７０２と、欠陥候補座標ＩＤ１６０２が０００１０１の欠陥候補座標のチップ座標に関する撮像視野の領域１７０３と、欠陥候補座標ＩＤ１６０２が０００１０２乃至０００１０４の欠陥候補座標のチップ座標に関する撮像視野の領域１７０４と、欠陥候補座標ＩＤ１６０２が０００１０５の欠陥候補座標のチップ座標に関する撮像視野の領域１７０５を示したものである。
　設計情報１７０１を用いることにより、領域１７０４は、領域１７０３の回路パターンと同様の回路パターンを一部含んでいることが分かるため、欠陥候補座標ＩＤ１６０２が０００１０２乃至０００１０４の欠陥候補座標を、欠陥候補座標ＩＤ１６０２が０００１０１の欠陥候補座標の重複欠陥候補座標として算出する。
　図２０は、欠陥候補座標ＩＤ２００２が０００１０１の欠陥候補座標の重複欠陥候補座標を算出した後の、欠陥候補座標ＩＤ２００２に付随する情報２００１を示した図である。図１６同様、欠陥候補座標ＩＤ２００２ごとに欠陥候補座標の存在するチップのＩＤ２００７、撮像視野領域の左上端のチップ座標２００３、撮像視野領域の右下端のチップ座標２００４、重複欠陥候補座標ＩＤ２００５、欠陥判定用座標グループＩＤ２００６が付随している。
　図２０の例では、欠陥候補座標ＩＤ２００２が０００１０１の欠陥候補座標に対して、欠陥候補座標ＩＤが０００１０２、００００１０３、００００１０４、０００１０７、０００１１５、０００１１８の欠陥候補座標が重複欠陥候補座標として示されている。
　次に、Ｓ１５０２にて算出した重複欠陥候補座標を１つ以上含む任意の組み合わせを生成する（Ｓ１５０３）。以降の処理Ｓ１５０４乃至Ｓ５０６は、組み合わせごとに行う。まず、対象の欠陥候補座標の回路パターンを基準に、組み合わせに含まれる重複欠陥候補座標の撮像視野領域を位置合わせすることにより、重複欠陥候補座標において撮像される画像から生成される擬似参照画像の視野領域を算出し、対象の欠陥候補座標の撮像視野領域と擬似参照画像の視野領域との重なる割合（重なり率）を算出する（Ｓ１５０４）。なお、実施例１と同様、擬似参照画像の視野領域を有効視野という。
　図１８は、欠陥候補座標ＩＤが０００１０１の対象の欠陥候補座標の撮像視野領域１８０２と回路パターン１８０１を基準に、欠陥候補座標ＩＤが０００１０２乃至０００１０４それぞれの欠陥候補座標の撮像視野領域を位置合わせして得られた相対的な撮像視野領域１８０３乃至１８０５を表した図である。
　Ｓ１５０４では、相対的な撮像視野領域１８０３乃至１８０５の少なくとも１つと重なる有効視野領域１８０６を算出し、欠陥候補座標ＩＤが０００１０１の撮像視野領域１８０２と比較し（１８０７）、撮像視野領域１８０２の面積に対して、有効視野領域１８０６の占める割合を重なり率として算出する。
　次に、Ｓ１５０４にて算出された重なり率がしきい値以上か否かを判定し（Ｓ１５０５）、しきい値以上であれば、対象の欠陥候補座標を比較検査可能と判定し、対象の組み合わせに含まれる重複欠陥候補座標のセットを欠陥判定用座標グループとして抽出する（Ｓ１５０６）。
　図２１は、欠陥候補座標ＩＤが０００１０１の欠陥候補座標に関して、ループ２を抜けた後のグループに関する情報２１０１を示した図であり、欠陥判定用座標グループＩＤ２１０２ごとにグループ内の欠陥候補座標ＩＤ２１０３が付随している。図２１の例では、グループＩＤ２１０２がＧ００１００１のグループに欠陥候補座標ＩＤが０００１０２、０００１０３、０００１０４の欠陥候補座標が、グループＩＤ２１０２がＧ００１００２のグループに欠陥候補座標ＩＤが０００１０７、０００１１５、００００１１８の欠陥候補座標が含まれている。
　また、図２２は、欠陥候補座標ＩＤ２２０２が０００１０１の欠陥候補座標に関して、ループ２を抜けた後の、欠陥候補座標ＩＤ２２０２に付随する情報２２０１を示した図である。図１６と同様に、欠陥候補座標ＩＤ２２０２ごとに欠陥候補座標の存在するチップのＩＤ２２０７、撮像視野領域の左上端のチップ座標２２０３、撮像視野領域の右下端のチップ座標２２０４、重複欠陥候補座標ＩＤ２２０５、欠陥判定用座標グループＩＤ２２０６が付随している。図２２の例では、グループＩＤがＧ００１００１のグループとＧ００１００２のグループが、欠陥候補座標ＩＤ２２０２が０００１０１の欠陥候補座標に対する欠陥判定用座標グループとして算出されている。
　ここで、擬似参照画像生成処理Ｓ２３０１に関して実施例１との差異を説明する。実施例１では、複数の欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像から擬似参照画像を、チップ座標に関する撮像視野に基づいて生成するが、実施例２では、設計情報に基づいて複数の欠陥候補画像を位置合わせすることにより画像を合成し、欠陥判定可能画像と同様の回路パターンを含む領域を切り出して擬似参照画像を生成する。
　すなわち、実施例２では、半導体ウェハにおけるチップの設計情報に基づいて、対象の欠陥候補座標の欠陥判定に必要な欠陥候補座標を算出し、算出した欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像から擬似参照画像を生成し、対象の欠陥候補座標において撮像された欠陥候補画像の欠陥の有無を判定することを可能にした。
　実施例２では、欠陥候補座標が多くなるほど、欠陥候補座標群の撮像視野領域内に、同様の回路パターンの領域が含まれる可能性が高くなるため、欠陥候補座標が多数の場合には、欠陥候補座標において撮像した欠陥候補画像から擬似参照画像を生成可能となる。
　擬似参照画像を生成できる場合には、欠陥判定対象の欠陥候補画像ごとに欠陥候補画像と同様のパターンが形成された正常部位に対応する参照画像を撮像しなくても、欠陥判定対象の欠陥候補画像の欠陥の有無を判定することができる。その結果として、欠陥候補画像ごとに参照画像を撮像する時間を短縮できる。
１０１　走査型電子顕微鏡
１０２　制御部
１０３　記憶部
１０４　処理部
１０５　外部記憶媒体入出力部
１０６　ユーザインターフェース部
１０７　ネットワークインターフェース部
１０８　試料ウェハ
１１０　電子源
１１１　検出器
１１２　画像生成部
１１３　入出力端末
２１１　欠陥判定用欠陥候補座標算出部
２１２　擬似参照画像生成部
２１３　欠陥判定部

Claims (11)

  1. 試料の複数の欠陥候補の中から、欠陥判定の対象である第１の欠陥候補が存在する第１の撮像視野領域内の回路パターンと一部が重複する回路パターンを、前記第１の撮像視野領域と重なる複数の第２の撮像視野領域内にそれぞれ有する複数の第２の欠陥候補の座標を重複欠陥候補座標として求める欠陥判定用座標作成部と、
    複数の前記重複欠陥候補座標においてそれぞれ撮像した複数の画像を重ね合わせて、前記第１の欠陥候補の回路パターンを含む擬似参照画像を生成する擬似参照画像生成部と、
    前記第１の欠陥候補の座標において撮像した欠陥判定対象画像と前記擬似参照画像とを比較して、前記欠陥判定対象画像内の欠陥の有無を判定する欠陥判定部と、
    を有することを特徴とする欠陥観察装置。
  2. 前記欠陥判定用座標作成部は、前記第１の撮像視野領域の面積に対する、前記複数の第２の撮像視野領域を重ねた総合視野領域の面積の重なり率を求め、前記重なり率が所定の閾値以上の場合に、前記複数の第２の撮像視野領域内に存在する前記複数の第２の欠陥候補の座標を前記第１の欠陥候補の欠陥判定に必要な前記重複欠陥候補座標として抽出して欠陥判定用座標グループを作成し、
    前記擬似参照画像生成部は、前記欠陥判定用座標グループに属する前記複数の重複欠陥候補座標においてそれぞれ撮像した複数の画像を重ね合わせて前記擬似参照画像を生成することを特徴とする請求項１に記載の欠陥観察装置。
  3. 前記欠陥判定部は、前記欠陥判定対象画像と前記擬似参照画像とを比較して欠陥候補検出結果画像を作成し、前記欠陥候補検出結果画像に前記欠陥候補が存在する場合に前記欠陥判定対象画像内に欠陥が含まれていると判定することを特徴とする請求項１に記載の欠陥観察装置。
  4. 前記試料は複数のチップを有するウェハであり、
    前記欠陥判定用座標作成部は、異なるチップに存在する前記欠陥候補の座標を前記重複欠陥候補座標として求めることを特徴とする請求項１に記載の欠陥観察装置。
  5. 前記欠陥判定用座標作成部は、予め定められた設計情報を参照して、前記複数の第２の欠陥候補の座標を前記重複欠陥候補座標として求めることを特徴とする請求項１に記載の欠陥観察装置。
  6. 前記欠陥判定用座標作成部は、前記設計情報を参照することにより、前記第２の撮像視野領域に、前記回路パターンと一部が重複する回路パターンが含まれていると判定して、前記複数の第２の欠陥候補の座標を前記重複欠陥候補座標として求めることを特徴とする請求項５に記載の欠陥観察装置。
  7. 前記試料は複数のチップを有するウェハであり、
    前記欠陥判定用座標作成部は、前記設計情報を参照して、同一のチップに存在する前記欠陥候補の座標を前記重複欠陥候補座標として求めることを特徴とする請求項６に記載の欠陥観察装置。
  8. 試料の複数の欠陥候補の中から、欠陥判定の対象である第１の欠陥候補が存在する第１の撮像視野領域内の回路パターンと一部が重複する回路パターンを前記第１の撮像視野領域と重なる複数の第２の撮像視野領域内にそれぞれ有する複数の第２の欠陥候補の座標を重複欠陥候補座標として求め、
    複数の前記重複欠陥候補座標においてそれぞれ撮像した複数の画像を重ね合わせて、前記第１の欠陥候補の回路パターンを含む擬似参照画像を生成し、
    前記第１の欠陥候補の座標において撮像した欠陥判定対象画像と前記擬似参照画像とを比較して、前記欠陥判定対象画像内の欠陥の有無を判定することを特徴とする欠陥観察方法。
  9. 前記欠陥判定対象画像と前記擬似参照画像とを対比して表示し、前記欠陥判定対象画像内の欠陥の有無の判定結果を表示することを特徴とする請求項８に記載の欠陥観察方法。
  10. 前記試料は複数のチップを有するウェハであり、
    異なるチップに存在する前記欠陥候補の座標を前記重複欠陥候補座標として求めることを特徴とする請求項８に記載の欠陥観察方法。
  11. 前記試料は複数のチップを有するウェハであり、
    予め定められた設計情報を参照して、同一のチップに存在する前記欠陥候補の座標を前記重複欠陥候補座標として求めることを特徴とする請求項８に記載の欠陥観察方法。
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