JP2002148031A - パターン検査方法及び装置 - Google Patents
パターン検査方法及び装置Info
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- JP2002148031A JP2002148031A JP2000321058A JP2000321058A JP2002148031A JP 2002148031 A JP2002148031 A JP 2002148031A JP 2000321058 A JP2000321058 A JP 2000321058A JP 2000321058 A JP2000321058 A JP 2000321058A JP 2002148031 A JP2002148031 A JP 2002148031A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 基板上に形成されたパターンの欠陥検査を高
精度且つ短時間で行うことができ、殊に、素子のパター
ン疎密の境界部に対しても、欠陥の検出感度及び検査精
度の低下を十分に防止できるパターン検査方法及び装置
を提供する。 【解決手段】 本発明のパターン検査方法では、まず、
基板表面の所定領域のＳＥＭ画像を取得した後、そのＳ
ＥＭ画像内のパターン密度（疎密）の判定を行なう。次
に、この判定結果に基づいて、そのＳＥＭ画像をパター
ン密度に応じた複数の画像領域に分割する。そして、こ
れらの複数の各領域に対する欠陥識別及び欠陥分類に適
したパラメータを、予め用意しておいた複数のパラメー
タのなかから選択する。そして、選択されたパラメータ
を用いて、各領域の欠陥識別と欠陥分類とを実施する。
精度且つ短時間で行うことができ、殊に、素子のパター
ン疎密の境界部に対しても、欠陥の検出感度及び検査精
度の低下を十分に防止できるパターン検査方法及び装置
を提供する。 【解決手段】 本発明のパターン検査方法では、まず、
基板表面の所定領域のＳＥＭ画像を取得した後、そのＳ
ＥＭ画像内のパターン密度（疎密）の判定を行なう。次
に、この判定結果に基づいて、そのＳＥＭ画像をパター
ン密度に応じた複数の画像領域に分割する。そして、こ
れらの複数の各領域に対する欠陥識別及び欠陥分類に適
したパラメータを、予め用意しておいた複数のパラメー
タのなかから選択する。そして、選択されたパラメータ
を用いて、各領域の欠陥識別と欠陥分類とを実施する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、走査型電子顕微鏡
を用いて基板上のパターンの欠陥を検査するパターン検
査方法及び装置に関する。
を用いて基板上のパターンの欠陥を検査するパターン検
査方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来より、基板のパターン検査として
は、光学式のパターン検査装置を用い、基板上に形成さ
れたパターンの欠陥を識別、分類するのが一般的であっ
た。このような光学式検査装置では、その欠陥サイズが
光学的に捕捉可能であれば、パターンの欠陥をある程度
の精度で分類することが可能であった。しかし、近年の
デバイスの微細化に伴って、パターンの欠陥サイズと使
用するレーザーの波長が接近し、通常のレーザーの分解
能を超えてしまうため、欠陥の種類を分類する精度は、
微細化とともに急激に悪化してきている。このような不
都合を解消するため、例えば走査型電子顕微鏡（Scanni
ng Electron Microscope；ＳＥＭ）を備えたパターン検
査装置を使用し、ＳＥＭ画像を用いた欠陥の自動識別
（Automatic Defect Review；ＡＤＲ）、自動分類（Aut
omatic Defect Classification：ＡＤＣ）が行われてい
る。
は、光学式のパターン検査装置を用い、基板上に形成さ
れたパターンの欠陥を識別、分類するのが一般的であっ
た。このような光学式検査装置では、その欠陥サイズが
光学的に捕捉可能であれば、パターンの欠陥をある程度
の精度で分類することが可能であった。しかし、近年の
デバイスの微細化に伴って、パターンの欠陥サイズと使
用するレーザーの波長が接近し、通常のレーザーの分解
能を超えてしまうため、欠陥の種類を分類する精度は、
微細化とともに急激に悪化してきている。このような不
都合を解消するため、例えば走査型電子顕微鏡（Scanni
ng Electron Microscope；ＳＥＭ）を備えたパターン検
査装置を使用し、ＳＥＭ画像を用いた欠陥の自動識別
（Automatic Defect Review；ＡＤＲ）、自動分類（Aut
omatic Defect Classification：ＡＤＣ）が行われてい
る。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、ＳＥＭ画像を
用いたパターン検査では、十分な解像度は得られるもの
の、パターン検査に使用する個々のパラメータがデバイ
スのデザインルール等に強く依存しているため、同一の
パラメータでは、例えば、同一基板上における配線密度
が異なる部位やデザインルールの異なる基板に対処する
ことが困難なことが多かった。具体的には、同一のパラ
メータを適用しようとすると、欠陥の識別及び分類精度
が低下する傾向にあり、逆にそれらの精度を上げようと
すると、検査時間が増大する傾向にあった。あるいは、
同一基板の異なる部位に対して、異なるパラメータを用
いて複数回の検査を行なうことも考えられるが、この場
合にも、検査時間が増大するおそれがある。
用いたパターン検査では、十分な解像度は得られるもの
の、パターン検査に使用する個々のパラメータがデバイ
スのデザインルール等に強く依存しているため、同一の
パラメータでは、例えば、同一基板上における配線密度
が異なる部位やデザインルールの異なる基板に対処する
ことが困難なことが多かった。具体的には、同一のパラ
メータを適用しようとすると、欠陥の識別及び分類精度
が低下する傾向にあり、逆にそれらの精度を上げようと
すると、検査時間が増大する傾向にあった。あるいは、
同一基板の異なる部位に対して、異なるパラメータを用
いて複数回の検査を行なうことも考えられるが、この場
合にも、検査時間が増大するおそれがある。
【０００４】ところで、基板上に形成された素子は、そ
のチップ内において、中心部のパターンは概ね密であ
り、周辺部のパターンは概ね疎である。例えば、半導体
記憶素子においては、チップの中心部にパターンの密な
セル部があり、周辺部にパターンの疎な周辺回路部があ
る。このようなパターンが疎な部分と密な部分との境界
部に対して、従来のＳＥＭ装置による検査を適用する
と、欠陥の認識感度が低下し易い傾向にあった。また、
このような境界部に適用するパラメータの最適化も困難
であった。これらの結果、再検出精度の低下、ＡＤＣの
分類精度の更なる低下といった不都合が生じる傾向にあ
った。
のチップ内において、中心部のパターンは概ね密であ
り、周辺部のパターンは概ね疎である。例えば、半導体
記憶素子においては、チップの中心部にパターンの密な
セル部があり、周辺部にパターンの疎な周辺回路部があ
る。このようなパターンが疎な部分と密な部分との境界
部に対して、従来のＳＥＭ装置による検査を適用する
と、欠陥の認識感度が低下し易い傾向にあった。また、
このような境界部に適用するパラメータの最適化も困難
であった。これらの結果、再検出精度の低下、ＡＤＣの
分類精度の更なる低下といった不都合が生じる傾向にあ
った。
【０００５】そこで、本発明は、このような事情に鑑み
てなされたものであり、パターンの欠陥の検査を高精度
且つ短時間で行うことができ、殊に、素子のパターン疎
密の境界部に対しても、欠陥の検出感度及び検査精度の
低下を十分に防止可能なパターン検査方法及び装置を提
供することを目的とする。
てなされたものであり、パターンの欠陥の検査を高精度
且つ短時間で行うことができ、殊に、素子のパターン疎
密の境界部に対しても、欠陥の検出感度及び検査精度の
低下を十分に防止可能なパターン検査方法及び装置を提
供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本発明のパターン検査方
法は、走査型電子顕微鏡より基板上に電子ビームを照射
して基板表面の画像を生成し、この画像データに基づい
て基板上に形成されたパターンの欠陥を検査する方法で
あって、パターンの欠陥検査に用いる複数のパラメータ
を予め用意して、基板表面の所定領域の第１の画像を取
得し、第１の画像に基づいて所定領域におけるパターン
の疎密を判定、叉は判別し、判定の結果に基づいて第１
の画像をパターンの疎密に応じた複数の第２の画像に分
割し、複数の第２の画像に対してパターンの疎密に応じ
たパラメータを複数のパラメータから選択し、選択され
た各パラメータを用いて各第２の画像を処理することに
より所定領域のパターンの欠陥解析を行うことを特徴と
する。
法は、走査型電子顕微鏡より基板上に電子ビームを照射
して基板表面の画像を生成し、この画像データに基づい
て基板上に形成されたパターンの欠陥を検査する方法で
あって、パターンの欠陥検査に用いる複数のパラメータ
を予め用意して、基板表面の所定領域の第１の画像を取
得し、第１の画像に基づいて所定領域におけるパターン
の疎密を判定、叉は判別し、判定の結果に基づいて第１
の画像をパターンの疎密に応じた複数の第２の画像に分
割し、複数の第２の画像に対してパターンの疎密に応じ
たパラメータを複数のパラメータから選択し、選択され
た各パラメータを用いて各第２の画像を処理することに
より所定領域のパターンの欠陥解析を行うことを特徴と
する。
【０００７】このようなパターン検査方法では、基板表
面の所定領域に対して第１の画像を取得し、この第１の
画像内のパターンの疎密を判定し、その結果に基づいて
画像を複数の部分つまり第２の画像に分割する。そし
て、各第２の画像の疎密に応じて各々に適したパラメー
タを選択し、これにより各第２の画像を処理する。その
結果、第１の画像全体におけるパターンの欠陥解析が行
なわれる。したがって、パターンの疎密状態が異なる部
位が第１の画像に含まれていても、その疎密に応じた最
適なパラメータによる欠陥の解析を行なうことができ
る。
面の所定領域に対して第１の画像を取得し、この第１の
画像内のパターンの疎密を判定し、その結果に基づいて
画像を複数の部分つまり第２の画像に分割する。そし
て、各第２の画像の疎密に応じて各々に適したパラメー
タを選択し、これにより各第２の画像を処理する。その
結果、第１の画像全体におけるパターンの欠陥解析が行
なわれる。したがって、パターンの疎密状態が異なる部
位が第１の画像に含まれていても、その疎密に応じた最
適なパラメータによる欠陥の解析を行なうことができ
る。
【０００８】また、所定領域におけるパターンの疎密を
判定叉は判別する際に、第１の画像におけるパターン間
の距離データを求め、この距離データに基づいてパター
ンの疎密を判定すると有用である。これにより、パター
ンの疎密状態を数値化できるので、疎密状態の判定叉は
判別が確実に行われる。よって、第１の画像を第２の画
像に適確に分割できる。また、このとき複数の距離値の
分布を求め、この分布データに基づいて統計的にパター
ンの疎密を判定しても良い。
判定叉は判別する際に、第１の画像におけるパターン間
の距離データを求め、この距離データに基づいてパター
ンの疎密を判定すると有用である。これにより、パター
ンの疎密状態を数値化できるので、疎密状態の判定叉は
判別が確実に行われる。よって、第１の画像を第２の画
像に適確に分割できる。また、このとき複数の距離値の
分布を求め、この分布データに基づいて統計的にパター
ンの疎密を判定しても良い。
【０００９】さらに、所定領域におけるパターンの疎密
を判定叉は判別する際に、第１の画像におけるパターン
のエッジ部を検出し、このエッジ部の位置データに基づ
いてパターン間の距離データを求めると好ましい。こう
して、パターンのエッジ部を検出し、この結果に基づい
てパターン間の距離を求めるので、距離データの精度が
高められ、第１の画像の分割をより確実に行ない得る。
を判定叉は判別する際に、第１の画像におけるパターン
のエッジ部を検出し、このエッジ部の位置データに基づ
いてパターン間の距離データを求めると好ましい。こう
して、パターンのエッジ部を検出し、この結果に基づい
てパターン間の距離を求めるので、距離データの精度が
高められ、第１の画像の分割をより確実に行ない得る。
【００１０】ここで、距離データとしてパターン間距離
の最小値叉は最頻値を求めるのが更に好ましい。これに
より、第１の画像から分割された各第２の画像に対する
パラメータの選択が平易となる。
の最小値叉は最頻値を求めるのが更に好ましい。これに
より、第１の画像から分割された各第２の画像に対する
パラメータの選択が平易となる。
【００１１】また、好ましくは、各第２の画像に対して
パラメータを選択する際に、 パターン間の距離が所定
値よりも短いときに、パターンの密な部分の欠陥解析に
適したパラメータを選択し、パターン間の距離が所定値
以上のときに、パターンの疎な部分の欠陥解析に適した
パラメータを選択する。こうすれば、パターンの疎密に
応じた適切なパラメータの選択を確実に行なえる。
パラメータを選択する際に、 パターン間の距離が所定
値よりも短いときに、パターンの密な部分の欠陥解析に
適したパラメータを選択し、パターン間の距離が所定値
以上のときに、パターンの疎な部分の欠陥解析に適した
パラメータを選択する。こうすれば、パターンの疎密に
応じた適切なパラメータの選択を確実に行なえる。
【００１２】さらに、基板が半導体記憶素子のパターン
を有するものであるときに、パターンの密な部分の欠陥
解析に適したパラメータとしてセル部の欠陥解析に適し
たものを用い、パターンの疎な部分の欠陥解析に適した
パラメータとして周辺回路部の欠陥解析に適したものを
用いると有用である。
を有するものであるときに、パターンの密な部分の欠陥
解析に適したパラメータとしてセル部の欠陥解析に適し
たものを用い、パターンの疎な部分の欠陥解析に適した
パラメータとして周辺回路部の欠陥解析に適したものを
用いると有用である。
【００１３】このようにすれば、半導体記憶素子の欠陥
分析を行なうに際して、セル部特有なパターンに適した
パラメータと周辺回路部特有なパターンに適したパラメ
ータを設定し得るので、より高精度に欠陥分析を行ない
得る。なお、素子が論理素子であり、セル部と周辺回路
部といった明確な区別がなくてもパターンの疎密を判定
する操作を同等に適用できる。
分析を行なうに際して、セル部特有なパターンに適した
パラメータと周辺回路部特有なパターンに適したパラメ
ータを設定し得るので、より高精度に欠陥分析を行ない
得る。なお、素子が論理素子であり、セル部と周辺回路
部といった明確な区別がなくてもパターンの疎密を判定
する操作を同等に適用できる。
【００１４】また、パターンの疎密に応じた複数の基本
画像を予め用意し、所定領域におけるパターンの疎密を
判定する際に、複数の基本画像と第１の画像の一部との
マッチング処理を行い、このマッチング処理の結果に基
づいてパターンの疎密を判定してもよい。この場合、基
板が半導体記憶素子（メモリ素子）のパターンを有する
ものであるときに特に好適である。一般に、基板上に形
成されるパターンは、パターン設計等で予め既知叉は予
想可能であることが多い。よって、このようなパターン
に含まれる疎密の異なる基本叉は要素パターンの基本画
像を複数種類用意しておき、第１の画像上の部分部分に
それらの基本画像をマッチング（パターンマッチング）
させることにより、確実且つ迅速に第１の画像を分割し
得る。
画像を予め用意し、所定領域におけるパターンの疎密を
判定する際に、複数の基本画像と第１の画像の一部との
マッチング処理を行い、このマッチング処理の結果に基
づいてパターンの疎密を判定してもよい。この場合、基
板が半導体記憶素子（メモリ素子）のパターンを有する
ものであるときに特に好適である。一般に、基板上に形
成されるパターンは、パターン設計等で予め既知叉は予
想可能であることが多い。よって、このようなパターン
に含まれる疎密の異なる基本叉は要素パターンの基本画
像を複数種類用意しておき、第１の画像上の部分部分に
それらの基本画像をマッチング（パターンマッチング）
させることにより、確実且つ迅速に第１の画像を分割し
得る。
【００１５】より具体的には、パラメータとして、画像
処理用のパラメータ及び欠陥解析用のパラメータを使用
するとパターンの欠陥検査がより効果的に行える。
処理用のパラメータ及び欠陥解析用のパラメータを使用
するとパターンの欠陥検査がより効果的に行える。
【００１６】また、本発明によるパターン検査装置は、
本発明のパターン検査方法を有効に実施するためのもの
であり、走査型電子顕微鏡より基板上に電子ビームを照
射して基板表面の画像を生成し、その画像データに基づ
いて基板上に形成されたパターンの欠陥を検査する装置
であって、パターンの欠陥検査に用いる複数のパラメー
タが予め格納された記憶手段と、基板表面の所定領域の
第１の画像を取得し、第１の画像に基づいて所定の領域
におけるパターン疎密を判定叉は判別し、この判定の結
果に基づいて第１の画像をパターンの疎密に応じた複数
の第２の画像に分割し、複数の第２の画像に対してパタ
ーンの疎密に応じたパラメータを記憶手段から読み出す
演算手段と、記憶手段から読み出したパラメータを用い
て各第２の画像を処理することにより所定領域のパター
ンの欠陥解析を行う手段を備えることを特徴とする。こ
のように記憶手段及び演算手段を設けることにより、パ
ターンの疎密状態に関係なく、パターンの欠陥検査が高
精度且つ短時間で実施される。
本発明のパターン検査方法を有効に実施するためのもの
であり、走査型電子顕微鏡より基板上に電子ビームを照
射して基板表面の画像を生成し、その画像データに基づ
いて基板上に形成されたパターンの欠陥を検査する装置
であって、パターンの欠陥検査に用いる複数のパラメー
タが予め格納された記憶手段と、基板表面の所定領域の
第１の画像を取得し、第１の画像に基づいて所定の領域
におけるパターン疎密を判定叉は判別し、この判定の結
果に基づいて第１の画像をパターンの疎密に応じた複数
の第２の画像に分割し、複数の第２の画像に対してパタ
ーンの疎密に応じたパラメータを記憶手段から読み出す
演算手段と、記憶手段から読み出したパラメータを用い
て各第２の画像を処理することにより所定領域のパター
ンの欠陥解析を行う手段を備えることを特徴とする。こ
のように記憶手段及び演算手段を設けることにより、パ
ターンの疎密状態に関係なく、パターンの欠陥検査が高
精度且つ短時間で実施される。
【００１７】さらに、演算手段が、第１の画像データに
おけるパターン間の距離データを求め、この距離データ
に基づいてパターンの疎密を判定すると有用である。ま
た、演算手段が、パターン間の距離と所定値とを比較
し、この距離と所定値との大小を判断するものと更に有
用である。
おけるパターン間の距離データを求め、この距離データ
に基づいてパターンの疎密を判定すると有用である。ま
た、演算手段が、パターン間の距離と所定値とを比較
し、この距離と所定値との大小を判断するものと更に有
用である。
【００１８】さらにまた、記憶手段が、複数のパラメー
タとして、パターンの密な部分の欠陥解析に適したパラ
メータとパターンの疎な部分の欠陥解析に適したパラメ
ータとが格納されたものであると好ましい。また、記憶
手段が、パターンの疎密に応じた複数の基本画像が予め
格納されたものであってもよい。
タとして、パターンの密な部分の欠陥解析に適したパラ
メータとパターンの疎な部分の欠陥解析に適したパラメ
ータとが格納されたものであると好ましい。また、記憶
手段が、パターンの疎密に応じた複数の基本画像が予め
格納されたものであってもよい。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係るパターン検査
方法及び装置の好適な実施形態について図面を参照して
説明する。なお、同一の要素には同一の符号を用い、重
複する説明を省略する。また、上下左右等の位置関係
は、特に断りのない限り、図面に示す位置関係に基づく
ものとする。
方法及び装置の好適な実施形態について図面を参照して
説明する。なお、同一の要素には同一の符号を用い、重
複する説明を省略する。また、上下左右等の位置関係
は、特に断りのない限り、図面に示す位置関係に基づく
ものとする。
【００２０】図１は、本発明の一実施形態によるパター
ン検査装置の概略を示す構成図である。パターン検査装
置１は、半導体基板２（基板）上に形成された配線パタ
ーン（パターン）の欠陥を抽出叉は検出して分類するも
のである。パターン検査装置１は、真空室３内に配置さ
れたＸＹステージ４を有し、このＸＹステージ４上に半
導体基板２が載置される。
ン検査装置の概略を示す構成図である。パターン検査装
置１は、半導体基板２（基板）上に形成された配線パタ
ーン（パターン）の欠陥を抽出叉は検出して分類するも
のである。パターン検査装置１は、真空室３内に配置さ
れたＸＹステージ４を有し、このＸＹステージ４上に半
導体基板２が載置される。
【００２１】真空室３内において、ＸＹステージ４の上
方には、ＳＥＭ５が設けられている。このＳＥＭ５は、
半導体基板２上に電子ビームを照射する電子銃６と、こ
の電子ビームの照射により半導体基板２の表面から放出
される２次電子を検出する検出器７とを有し、半導体基
板２表面のＳＥＭ画像を生成する。なお、２次電子を検
出する検出器７は、ＳＥＭ５の外部にも設けられてもよ
い。
方には、ＳＥＭ５が設けられている。このＳＥＭ５は、
半導体基板２上に電子ビームを照射する電子銃６と、こ
の電子ビームの照射により半導体基板２の表面から放出
される２次電子を検出する検出器７とを有し、半導体基
板２表面のＳＥＭ画像を生成する。なお、２次電子を検
出する検出器７は、ＳＥＭ５の外部にも設けられてもよ
い。
【００２２】このようなＳＥＭ５で生成されたＳＥＭ画
像は、真空室３の外部に設けられた制御装置８に送られ
る。制御装置８は、主制御部９、画像モニタ部１０、欠
陥解析部１１（演算手段）、メモリ１２（記憶手段）、
及び検査用モニタ部１３を備えている。主制御部９は、
入力部２０に接続されており、半導体基板２上の座標デ
ータが入力され、ＸＹステージ４及びＳＥＭ５の作動を
制御する。これと共に、主制御部９は、ＳＥＭ５から出
力されるＳＥＭ画像信号が入力され、この入力信号の所
定の処理を行い、そのＳＥＭ画像を画像モニタ部１０に
表示させる。この画像モニタ部１０では、半導体基板２
上のパターンが、例えば白黒の輝度として表示される。
像は、真空室３の外部に設けられた制御装置８に送られ
る。制御装置８は、主制御部９、画像モニタ部１０、欠
陥解析部１１（演算手段）、メモリ１２（記憶手段）、
及び検査用モニタ部１３を備えている。主制御部９は、
入力部２０に接続されており、半導体基板２上の座標デ
ータが入力され、ＸＹステージ４及びＳＥＭ５の作動を
制御する。これと共に、主制御部９は、ＳＥＭ５から出
力されるＳＥＭ画像信号が入力され、この入力信号の所
定の処理を行い、そのＳＥＭ画像を画像モニタ部１０に
表示させる。この画像モニタ部１０では、半導体基板２
上のパターンが、例えば白黒の輝度として表示される。
【００２３】また、主制御部９は、ＳＥＭ画像データを
欠陥解析部１１にも送出する。この欠陥解析部１１は、
ＳＥＭ画像データに基づいた種々の所定の演算処理、す
なわち、パターンの疎密判定のためのパターンのエッジ
検出、エッジ検出を基にした画像の分割、メモリ１２に
記憶されている複数のパラメータの中からの最適なパラ
メータの選択、及び、選択したパラメータを用いた半導
体基板２上のパターンの欠陥解析を行う。この欠陥解析
部１１は、このように演算とそれによる欠陥解析とを行
なう機能を有している。さらに、欠陥解析部１１は、そ
のパターンの検査結果を検査用モニタ部１３に表示させ
る。
欠陥解析部１１にも送出する。この欠陥解析部１１は、
ＳＥＭ画像データに基づいた種々の所定の演算処理、す
なわち、パターンの疎密判定のためのパターンのエッジ
検出、エッジ検出を基にした画像の分割、メモリ１２に
記憶されている複数のパラメータの中からの最適なパラ
メータの選択、及び、選択したパラメータを用いた半導
体基板２上のパターンの欠陥解析を行う。この欠陥解析
部１１は、このように演算とそれによる欠陥解析とを行
なう機能を有している。さらに、欠陥解析部１１は、そ
のパターンの検査結果を検査用モニタ部１３に表示させ
る。
【００２４】また、メモリ１２には、複数の画像処理用
パラメータ（画像処理用ソフトウェア）及び複数の欠陥
解析用パラメータ（解析処理用ソフトウェア）が予め記
憶されている。一例として、パターンのエッジ検出に用
いる画像処理用パラメータとしては、Internal、Extern
al-1、External-2、External-Max、External-Mean、Ext
ernal-Minといった６つのパラメータが挙げられる。加
えて、パターンのエッジ検出には、例えばStep、Lineと
いった２つの欠陥解析用パラメータを利用できる。パタ
ーンのエッジ検出に、これら６つの画像処理用パラメー
タ及び２つの欠陥解析用パラメータを組み合わせた場
合、１２通りの処理が行えることとなる。
パラメータ（画像処理用ソフトウェア）及び複数の欠陥
解析用パラメータ（解析処理用ソフトウェア）が予め記
憶されている。一例として、パターンのエッジ検出に用
いる画像処理用パラメータとしては、Internal、Extern
al-1、External-2、External-Max、External-Mean、Ext
ernal-Minといった６つのパラメータが挙げられる。加
えて、パターンのエッジ検出には、例えばStep、Lineと
いった２つの欠陥解析用パラメータを利用できる。パタ
ーンのエッジ検出に、これら６つの画像処理用パラメー
タ及び２つの欠陥解析用パラメータを組み合わせた場
合、１２通りの処理が行えることとなる。
【００２５】図２は、欠陥解析部１１によるパターンの
欠陥解析処理の手順を示すフローチャートである。以
下、この図２を参照して、パターン検査装置１を用いた
本発明によるパターン検査方法の一例について説明す
る。
欠陥解析処理の手順を示すフローチャートである。以
下、この図２を参照して、パターン検査装置１を用いた
本発明によるパターン検査方法の一例について説明す
る。
【００２６】まず、主制御部９に入力部２０から半導体
基板２におけるパターンに欠陥がある部分（領域）叉は
あると想定される部分の座標データを入力し、その欠陥
部分を含む領域に電子ビームを照射すべく、ＸＹステー
ジ４及びＳＥＭ５を制御する。すると、半導体基板２表
面の当該ビーム照射領域に相当する所定の視野ＳのＳＥ
Ｍ画像（第１の画像）が生成され、このＳＥＭ画像が画
像モニタ部１０に表示される。これにより、オペレータ
は、画像モニタ部１０の画面上で、パターンのレイアウ
トや疎密状態等を概ね把握できる。
基板２におけるパターンに欠陥がある部分（領域）叉は
あると想定される部分の座標データを入力し、その欠陥
部分を含む領域に電子ビームを照射すべく、ＸＹステー
ジ４及びＳＥＭ５を制御する。すると、半導体基板２表
面の当該ビーム照射領域に相当する所定の視野ＳのＳＥ
Ｍ画像（第１の画像）が生成され、このＳＥＭ画像が画
像モニタ部１０に表示される。これにより、オペレータ
は、画像モニタ部１０の画面上で、パターンのレイアウ
トや疎密状態等を概ね把握できる。
【００２７】このような視野ＳのＳＥＭ画像データは欠
陥解析部１１にも送られる。これにより、欠陥解析部１
１にその視野ＳのＳＥＭ画像データを入力する（ステッ
プ１０１）。次に、パターンの疎密判断のためのパター
ンのエッジ検出を行う（ステップ１０２）。このエッジ
検出は、後述するようにエッジ部の輝度がパターンの中
央部より高くなる、いわゆるエッジ効果に基づいて行
う。また、このエッジ検出は、パターンのエッジが認識
できる程度の比較的ラフな処理で足りる。
陥解析部１１にも送られる。これにより、欠陥解析部１
１にその視野ＳのＳＥＭ画像データを入力する（ステッ
プ１０１）。次に、パターンの疎密判断のためのパター
ンのエッジ検出を行う（ステップ１０２）。このエッジ
検出は、後述するようにエッジ部の輝度がパターンの中
央部より高くなる、いわゆるエッジ効果に基づいて行
う。また、このエッジ検出は、パターンのエッジが認識
できる程度の比較的ラフな処理で足りる。
【００２８】続けて、エッジ検出の結果を基にしてエッ
ジの位置分布に関する情報、すなわち視野Ｓ内でパター
ンがどのように配置されて分布しているかに関する情報
を取得する（ステップ１０３）。そして、この情報を分
析し、視野Ｓを疎密分布に応じた仮想的な画像領域（第
２の画像）に分割する（ステップ１０４）。この際に
は、例えば、エッジ検出の結果に基づいて隣接する２つ
のパターン間の距離（間隔）を求め、視野Ｓ内において
距離に対するマッピングを行なう。これにより間隔の広
いパターンが視野Ｓ内のどの部分に分布し、また、間隔
の狭いパターンがどの部分に分布しているかが判別可能
である。なお、間隔の広狭を区別するための閾値は、適
宜設定できる。
ジの位置分布に関する情報、すなわち視野Ｓ内でパター
ンがどのように配置されて分布しているかに関する情報
を取得する（ステップ１０３）。そして、この情報を分
析し、視野Ｓを疎密分布に応じた仮想的な画像領域（第
２の画像）に分割する（ステップ１０４）。この際に
は、例えば、エッジ検出の結果に基づいて隣接する２つ
のパターン間の距離（間隔）を求め、視野Ｓ内において
距離に対するマッピングを行なう。これにより間隔の広
いパターンが視野Ｓ内のどの部分に分布し、また、間隔
の狭いパターンがどの部分に分布しているかが判別可能
である。なお、間隔の広狭を区別するための閾値は、適
宜設定できる。
【００２９】この場合、間隔の広いパターンが分布して
いる部分をパターンの疎な部分と、間隔の狭いパターン
が分布している部分をパターンの密な部分と判定する。
こうして、パターンの疎密状態に関する情報を得る。そ
の後、パターン間隔を所定の設定値叉は参照値と比較
し、パターン間隔がその設定値等に対して小さい値から
大きい値（あるいは、その逆）に変化する位置を境界と
して、視野Ｓをパターンの疎密分布に応じた領域に分割
する。このようにして、分割された視野Ｓの画像の例を
図３及び４に示す。
いる部分をパターンの疎な部分と、間隔の狭いパターン
が分布している部分をパターンの密な部分と判定する。
こうして、パターンの疎密状態に関する情報を得る。そ
の後、パターン間隔を所定の設定値叉は参照値と比較
し、パターン間隔がその設定値等に対して小さい値から
大きい値（あるいは、その逆）に変化する位置を境界と
して、視野Ｓをパターンの疎密分布に応じた領域に分割
する。このようにして、分割された視野Ｓの画像の例を
図３及び４に示す。
【００３０】図３は、パターンＰの疎な部分と密な部分
とが混在しているＳＥＭ画像の一例を示す模式図であ
る。上述のステップ１０１〜１０４を実行した結果、第
１の画像である視野Ｓ中にパターンＰの疎密の存在が認
識され、図中一点鎖線ＬＶを境にパターンＰが密な部分
Ｌと疎な部分Ｒとの２つの画像領域（第２の画像）に分
割される。
とが混在しているＳＥＭ画像の一例を示す模式図であ
る。上述のステップ１０１〜１０４を実行した結果、第
１の画像である視野Ｓ中にパターンＰの疎密の存在が認
識され、図中一点鎖線ＬＶを境にパターンＰが密な部分
Ｌと疎な部分Ｒとの２つの画像領域（第２の画像）に分
割される。
【００３１】図４は、パターンＰの疎な部分と密な部分
とが混在しているＳＥＭ画像の他の例を示す模式図であ
り、図３にも比して、パターンＰが疎な部分と密な部分
とがより複雑に混在している状態を示す。このような場
合でも、ステップ１０１〜１０４を実行した結果、図中
一点鎖線ＬＨ，ＬＶで区切られる領域ＵＬ，ＤＬ，Ｕ
Ｒ，ＤＲの画像（第２の画像）に分割される。なお、こ
のとき、エッジの疎密状態に対する所定の設定値叉は参
照値を予め設定しておき、この設定値等を疎密判定用の
基準にして複数の領域に分割するようにすれば、分割さ
れる領域数（画像数）を適宜調整し得る。
とが混在しているＳＥＭ画像の他の例を示す模式図であ
り、図３にも比して、パターンＰが疎な部分と密な部分
とがより複雑に混在している状態を示す。このような場
合でも、ステップ１０１〜１０４を実行した結果、図中
一点鎖線ＬＨ，ＬＶで区切られる領域ＵＬ，ＤＬ，Ｕ
Ｒ，ＤＲの画像（第２の画像）に分割される。なお、こ
のとき、エッジの疎密状態に対する所定の設定値叉は参
照値を予め設定しておき、この設定値等を疎密判定用の
基準にして複数の領域に分割するようにすれば、分割さ
れる領域数（画像数）を適宜調整し得る。
【００３２】例えば、図４の例では領域ＵＬ，ＤＬ，Ｕ
Ｒにおけるパターン密度は略同一と判断することもで
き、また領域ＤＲのにおけるパターン密度とは異なって
いる。このような判断が行われ得る設定値等を適宜用い
れば、視野Ｓが２つの画像領域（ＵＤ，ＵＬ＋ＤＬ＋Ｕ
Ｒ）に分割され得る。或いは、設定値等の値によって
は、視野Ｓが３つの領域（ＵＲ，ＤＲ，ＵＬ＋ＤＬ）に
分割され得る。
Ｒにおけるパターン密度は略同一と判断することもで
き、また領域ＤＲのにおけるパターン密度とは異なって
いる。このような判断が行われ得る設定値等を適宜用い
れば、視野Ｓが２つの画像領域（ＵＤ，ＵＬ＋ＤＬ＋Ｕ
Ｒ）に分割され得る。或いは、設定値等の値によって
は、視野Ｓが３つの領域（ＵＲ，ＤＲ，ＵＬ＋ＤＬ）に
分割され得る。
【００３３】次に、分割により得られた領域Ｌ，Ｒ，Ｕ
Ｌ，ＵＲ，ＤＬ，ＤＲにおいてパターン間の距離の最小
値を求め、パラメータ選択の基準となる所定の設定値と
その最小値とを比較する（ステップ１０５）。このと
き、例えば、領域Ｒ，ＤＲについては、パターン間距離
の最小値が設定値よりも短いと判断される。これらの領
域はパターンが密な部分の一部であると判定し、密な部
分での欠陥検査に適した画像処理用パラメータ及び欠陥
解析用パラメータが選択され、そのパラメータ（叉はパ
ラメータセット）をメモリ１２から読み出す（ステップ
１０６）。
Ｌ，ＵＲ，ＤＬ，ＤＲにおいてパターン間の距離の最小
値を求め、パラメータ選択の基準となる所定の設定値と
その最小値とを比較する（ステップ１０５）。このと
き、例えば、領域Ｒ，ＤＲについては、パターン間距離
の最小値が設定値よりも短いと判断される。これらの領
域はパターンが密な部分の一部であると判定し、密な部
分での欠陥検査に適した画像処理用パラメータ及び欠陥
解析用パラメータが選択され、そのパラメータ（叉はパ
ラメータセット）をメモリ１２から読み出す（ステップ
１０６）。
【００３４】これに対し、例えば、領域Ｌ，ＵＬ，Ｕ
Ｒ，ＤＬは、パターン間距離の最小値が設定値以上と判
断される。これらの領域はパターンが疎な部分であると
判定し、疎な部分での欠陥検査に適した画像処理用パラ
メータ及び欠陥解析用パラメータが選択され、そのパラ
メータ（叉はパラメータセット）をメモリ１２から読み
出す（ステップ１０７）。
Ｒ，ＤＬは、パターン間距離の最小値が設定値以上と判
断される。これらの領域はパターンが疎な部分であると
判定し、疎な部分での欠陥検査に適した画像処理用パラ
メータ及び欠陥解析用パラメータが選択され、そのパラ
メータ（叉はパラメータセット）をメモリ１２から読み
出す（ステップ１０７）。
【００３５】なお、パラメータ選択用の設定値によって
は、各領域に対して同一のパラメータが選択される場合
もあり得る。この場合には、各領域に対して同一のパラ
メータをメモリ１２から読み出す。
は、各領域に対して同一のパラメータが選択される場合
もあり得る。この場合には、各領域に対して同一のパラ
メータをメモリ１２から読み出す。
【００３６】次に、分割されたすべての画像領域に対し
てパラメータが選択されたことを確認し（ステップ１０
８）、欠陥の識別及び分類へ移行する。ここでは、ま
ず、選択した画像処理用パラメータ及び欠陥解析用パラ
メータを各画像領域に適用して、パターンの輪郭を抽出
する（ステップ１０９）。次に、パターンの欠陥位置を
抽出し（ステップ１１０）、パターンの欠陥の輪郭（形
状）を決定する（ステップ１１１）。次いで、通常の画
像処理等によりパターンの欠陥を分類する（ステップ１
１２）。
てパラメータが選択されたことを確認し（ステップ１０
８）、欠陥の識別及び分類へ移行する。ここでは、ま
ず、選択した画像処理用パラメータ及び欠陥解析用パラ
メータを各画像領域に適用して、パターンの輪郭を抽出
する（ステップ１０９）。次に、パターンの欠陥位置を
抽出し（ステップ１１０）、パターンの欠陥の輪郭（形
状）を決定する（ステップ１１１）。次いで、通常の画
像処理等によりパターンの欠陥を分類する（ステップ１
１２）。
【００３７】このとき、画像処理用パラメータ及び欠陥
解析用パラメータとしては、先に例示したパターンのエ
ッジ検出用のパラメータを使用できる。また、ここでの
欠陥の分類としては、欠陥をパーティクル、ゴミ等に分
けたり、あるいは、欠陥を形状毎に分けるといったこと
が挙げられる。そして、パターンの欠陥の検査結果を、
検査用モニタ部１３に表示させる（ステップ１１３）。
これにより、オペレータは、検査用モニタ部１３の画面
を見て、パターンの欠陥の位置、輪郭、種類等を把握で
きる。
解析用パラメータとしては、先に例示したパターンのエ
ッジ検出用のパラメータを使用できる。また、ここでの
欠陥の分類としては、欠陥をパーティクル、ゴミ等に分
けたり、あるいは、欠陥を形状毎に分けるといったこと
が挙げられる。そして、パターンの欠陥の検査結果を、
検査用モニタ部１３に表示させる（ステップ１１３）。
これにより、オペレータは、検査用モニタ部１３の画面
を見て、パターンの欠陥の位置、輪郭、種類等を把握で
きる。
【００３８】ここで、図５（Ａ）は、パターンの一例を
模式的に示す断面図であり、図５（Ｂ）は、このパター
ンに電子ビームを照射したときに得られる信号強度の変
化を模式的に示すグラフである。このようなパターンの
欠陥検査において、ＳＥＭ５より半導体基板２上のパタ
ーンＰに電子ビームを照射すると、パターンＰのエッジ
部からの２次電子の放出量がパターンＰの中央部からの
２次電子の放出量よりも多くなる（いわゆるエッジ効
果）。このため、パターンのＳＥＭ画像を生成したとき
は、図５（Ｂ）に示すように、パターンＰのエッジ部の
信号強度がパターンの中央部の信号強度よりも高くな
る。
模式的に示す断面図であり、図５（Ｂ）は、このパター
ンに電子ビームを照射したときに得られる信号強度の変
化を模式的に示すグラフである。このようなパターンの
欠陥検査において、ＳＥＭ５より半導体基板２上のパタ
ーンＰに電子ビームを照射すると、パターンＰのエッジ
部からの２次電子の放出量がパターンＰの中央部からの
２次電子の放出量よりも多くなる（いわゆるエッジ効
果）。このため、パターンのＳＥＭ画像を生成したとき
は、図５（Ｂ）に示すように、パターンＰのエッジ部の
信号強度がパターンの中央部の信号強度よりも高くな
る。
【００３９】また、図６は、パターンに電子ビームを照
射している他の状態を示す模式断面図である。図６に示
すように、半導体基板２に電子ビームＥを照射したと
き、パターンＰの疎な部分Ｃでは、パターンＰの密な部
分Ｄよりも２次電子Ｓｅの放出量が多くなる傾向にあ
る。これは、パターンＰが密な部分では、パターンＰの
エッジ部から放出される２次電子Ｓｅの一部が、隣接す
るパターンＰに遮られて検出器に到達し難くなるためと
考えられる。この２次電子Ｓｅの放出量の違いは、ＳＥ
Ｍ画像上ではパターンのエッジ幅ｄ（図５（Ｂ）参照）
の差となって現れる。
射している他の状態を示す模式断面図である。図６に示
すように、半導体基板２に電子ビームＥを照射したと
き、パターンＰの疎な部分Ｃでは、パターンＰの密な部
分Ｄよりも２次電子Ｓｅの放出量が多くなる傾向にあ
る。これは、パターンＰが密な部分では、パターンＰの
エッジ部から放出される２次電子Ｓｅの一部が、隣接す
るパターンＰに遮られて検出器に到達し難くなるためと
考えられる。この２次電子Ｓｅの放出量の違いは、ＳＥ
Ｍ画像上ではパターンのエッジ幅ｄ（図５（Ｂ）参照）
の差となって現れる。
【００４０】さらに、これに加えて、パターン形成時に
おけるパターンＰの断面形状も、周囲のパターン密度に
依存している。図７は、パターンの更に他の例を模式的
に示す断面図である。具体的には、エッチングやフォト
リソグラフィの条件は、図７に示すように、パターンＰ
が密な部分でパターンＰの断面形状が垂直になるように
設定される傾向にある。これは、エッチングプロセスで
のマイクロローディング効果や、フォトリソグラフィ工
程において露光時の下地からの反射量がデザインルール
に依存する等の要因によるものである。
おけるパターンＰの断面形状も、周囲のパターン密度に
依存している。図７は、パターンの更に他の例を模式的
に示す断面図である。具体的には、エッチングやフォト
リソグラフィの条件は、図７に示すように、パターンＰ
が密な部分でパターンＰの断面形状が垂直になるように
設定される傾向にある。これは、エッチングプロセスで
のマイクロローディング効果や、フォトリソグラフィ工
程において露光時の下地からの反射量がデザインルール
に依存する等の要因によるものである。
【００４１】この場合には、パターンＰが疎な部分Ｃで
は、パターンＰの断面形状が台形状になりやすい。この
ような断面形状の違いにより、パターンが密な部分から
の２次電子Ｓｅの放出量に対して、パターンが疎な部分
Ｄからの２次電子Ｓｅの放出量は更に多くなり、ＳＥＭ
画像上におけるパターンのエッジ幅ｄの差がより顕著に
現れるようになる。
は、パターンＰの断面形状が台形状になりやすい。この
ような断面形状の違いにより、パターンが密な部分から
の２次電子Ｓｅの放出量に対して、パターンが疎な部分
Ｄからの２次電子Ｓｅの放出量は更に多くなり、ＳＥＭ
画像上におけるパターンのエッジ幅ｄの差がより顕著に
現れるようになる。
【００４２】このように半導体基板２上のパターンから
の２次電子Ｓｅの放出量が、パターンのレイアウト、デ
ザインルール等に依存し得るため、パターンの密な部分
と疎な部分とで、同一の画像処理用パラメータや同一の
欠陥解析用パラメータを用いることは困難である。つま
り、同一のパラメータを用いてパターンの欠陥解析を行
うと、パターンの密部分と疎部分のうちいずれか一方の
欠陥の分類精度が低下する。また、欠陥の分類精度を上
げるには、パターンの密部分の検査に適したパラメータ
を用いた解析と、パターンの疎部分の検査に適したパラ
メータを用いた解析との両方を行うことが考えられる
が、この場合には、パターンの欠陥解析に時間が掛か
り、作業性が低下する。
の２次電子Ｓｅの放出量が、パターンのレイアウト、デ
ザインルール等に依存し得るため、パターンの密な部分
と疎な部分とで、同一の画像処理用パラメータや同一の
欠陥解析用パラメータを用いることは困難である。つま
り、同一のパラメータを用いてパターンの欠陥解析を行
うと、パターンの密部分と疎部分のうちいずれか一方の
欠陥の分類精度が低下する。また、欠陥の分類精度を上
げるには、パターンの密部分の検査に適したパラメータ
を用いた解析と、パターンの疎部分の検査に適したパラ
メータを用いた解析との両方を行うことが考えられる
が、この場合には、パターンの欠陥解析に時間が掛か
り、作業性が低下する。
【００４３】これに対し本実施形態にあっては、視野Ｓ
のＳＥＭ画像の解析を行ってパターン間距離を算出し、
このパターン間距離の最小値や最頻値と設定値とを比較
することにより、パターンの疎密を判定し、その結果を
分析して視野Ｓを複数の領域に仮想的に分割する。そし
て、各領域に対し、パターンの疎密に応じて最適な画像
処理用パラメータ及び欠陥解析用パラメータを自動的に
選択する。
のＳＥＭ画像の解析を行ってパターン間距離を算出し、
このパターン間距離の最小値や最頻値と設定値とを比較
することにより、パターンの疎密を判定し、その結果を
分析して視野Ｓを複数の領域に仮想的に分割する。そし
て、各領域に対し、パターンの疎密に応じて最適な画像
処理用パラメータ及び欠陥解析用パラメータを自動的に
選択する。
【００４４】これにより、検査対象にパターンの疎な部
分と密な部分とが混在している場合であっても、パター
ンの欠陥の識別、分類が高精度に行えると共に、パター
ンの疎密状態にかかわらずパターンの欠陥解析が一度に
行えるため、検査時間が短縮される。また、レシピをデ
ザインルール毎に作成するといった作業も不要となる。
さらにまた、疎密判定用の基準となる設定値等を適宜設
定すれば、分割される領域の数を適宜調節できるので、
領域数を削減することにより検査時間を更に短縮するこ
ともできる。
分と密な部分とが混在している場合であっても、パター
ンの欠陥の識別、分類が高精度に行えると共に、パター
ンの疎密状態にかかわらずパターンの欠陥解析が一度に
行えるため、検査時間が短縮される。また、レシピをデ
ザインルール毎に作成するといった作業も不要となる。
さらにまた、疎密判定用の基準となる設定値等を適宜設
定すれば、分割される領域の数を適宜調節できるので、
領域数を削減することにより検査時間を更に短縮するこ
ともできる。
【００４５】また、視野Ｓの画像を複数の領域の分割す
る際に、所定の設定値叉は参照値によっては、視野Ｓ内
の全域においてパターンの疎密状態が略一様であると分
析され得る。このとき、視野Ｓは視野全体で一つの領域
とみなされる。このような場合であっても、本発明のパ
ターン検査方法及び装置では欠陥識別、分類を好適に行
ない得る。
る際に、所定の設定値叉は参照値によっては、視野Ｓ内
の全域においてパターンの疎密状態が略一様であると分
析され得る。このとき、視野Ｓは視野全体で一つの領域
とみなされる。このような場合であっても、本発明のパ
ターン検査方法及び装置では欠陥識別、分類を好適に行
ない得る。
【００４６】例えば、図９（Ａ）〜（Ｃ）に示すよう
に、パターンが視野内において一様に分布しており、し
かもパターンの配列が略相似形を成している３つのＳＥ
Ｍ画像が取得された場合には、それぞれの画像を一つの
領域とみなし得る。この場合には、図９（Ａ）、
（Ｂ）、及び（Ｃ）の各画像におけるパターンの疎密状
態に応じて画像処理用パラメータ及び欠陥解析用パラメ
ータを選択し、各画像に適した欠陥の識別、分類を行う
ことができる。よって、パターンの疎な部分と密な部分
との境界部に限らず、例えば異なる世代の製品等、デザ
インの異なるデバイスのパターン検査を好適に実施し得
る。
に、パターンが視野内において一様に分布しており、し
かもパターンの配列が略相似形を成している３つのＳＥ
Ｍ画像が取得された場合には、それぞれの画像を一つの
領域とみなし得る。この場合には、図９（Ａ）、
（Ｂ）、及び（Ｃ）の各画像におけるパターンの疎密状
態に応じて画像処理用パラメータ及び欠陥解析用パラメ
ータを選択し、各画像に適した欠陥の識別、分類を行う
ことができる。よって、パターンの疎な部分と密な部分
との境界部に限らず、例えば異なる世代の製品等、デザ
インの異なるデバイスのパターン検査を好適に実施し得
る。
【００４７】なお、上述した実施形態では、エッジ検出
により求めたパターン間距離に基づいて、パターンの疎
密状態の判定、及び画像の分割を行なったが、エッジ検
出時の検出強度に基づいて行なうようにしてもよい。す
なわち、上述のように、エッジ効果によってエッジ部か
ら大きな検出信号が得られ得るので、強度（ピーク値）
が所定の値以上の検出信号ピークの数を計数し、この計
数されたピーク数に基づいてパターンの疎密状態に関す
る情報を取得するようにしても良い。
により求めたパターン間距離に基づいて、パターンの疎
密状態の判定、及び画像の分割を行なったが、エッジ検
出時の検出強度に基づいて行なうようにしてもよい。す
なわち、上述のように、エッジ効果によってエッジ部か
ら大きな検出信号が得られ得るので、強度（ピーク値）
が所定の値以上の検出信号ピークの数を計数し、この計
数されたピーク数に基づいてパターンの疎密状態に関す
る情報を取得するようにしても良い。
【００４８】また、パラメータ選択用の設定値は、例え
ば図８（Ａ）に示すようなパターンＰが密状態の部分で
あるか、図８（Ｂ）に示すようなパターンＰが疎状態の
部分であるかを判断するために予め決められたもので良
い。さらに、図３及び４においては、各領域は視野Ｓを
画定する辺と平行な直線（一点鎖線）により分割されて
いるが、これに限らず、辺に対して斜めな直線、あるい
は曲線により分割されても良い。さらには、正方形ある
いは長方形等により、視野Ｓ内の所定の部分を囲むよう
に分割されても良い。
ば図８（Ａ）に示すようなパターンＰが密状態の部分で
あるか、図８（Ｂ）に示すようなパターンＰが疎状態の
部分であるかを判断するために予め決められたもので良
い。さらに、図３及び４においては、各領域は視野Ｓを
画定する辺と平行な直線（一点鎖線）により分割されて
いるが、これに限らず、辺に対して斜めな直線、あるい
は曲線により分割されても良い。さらには、正方形ある
いは長方形等により、視野Ｓ内の所定の部分を囲むよう
に分割されても良い。
【００４９】またさらに、上記の実施形態においては、
パターン間距離の最小値を基にして、選択すべき画像処
理用パラメータ及び欠陥解析用パラメータを決定するよ
うにしたが、パターン間距離の最頻値を基にしてパラメ
ータを決定してもよく、あるいはパターン間距離の最小
値と最頻値の両方を基にしてパラメータを決定してもよ
い。パターン間距離の最小値と最頻値の両方を用いる
と、視野Ｓの各領域でのパターンの疎密状態をより正確
に認識できる。また、パターン間距離の最小値及び最頻
値に加えて、パターン間距離の最大値や平均値等を用い
て評価を行うこともできる。
パターン間距離の最小値を基にして、選択すべき画像処
理用パラメータ及び欠陥解析用パラメータを決定するよ
うにしたが、パターン間距離の最頻値を基にしてパラメ
ータを決定してもよく、あるいはパターン間距離の最小
値と最頻値の両方を基にしてパラメータを決定してもよ
い。パターン間距離の最小値と最頻値の両方を用いる
と、視野Ｓの各領域でのパターンの疎密状態をより正確
に認識できる。また、パターン間距離の最小値及び最頻
値に加えて、パターン間距離の最大値や平均値等を用い
て評価を行うこともできる。
【００５０】さらにまた、例えば半導体記憶素子のパタ
ーンの欠陥識別、分類を行なう場合には、パターン認識
のためのソフトウェアを予めメモリ１２に格納してお
き、このソフトウェアにより疎密状態の判定、及び画像
の分割を行なうようにしてもよい。半導体記憶素子にお
いては、セル部（パターンの密な部分）と周辺回路部
（パターンの疎な部分）とがそれぞれに特有のパターン
を有しており、しかも、そのような特有のパターンはデ
ザインルールにはあまり依存しない傾向にあるため、パ
ターンの配列より容易にパターンの疎密状態を判定し得
る。
ーンの欠陥識別、分類を行なう場合には、パターン認識
のためのソフトウェアを予めメモリ１２に格納してお
き、このソフトウェアにより疎密状態の判定、及び画像
の分割を行なうようにしてもよい。半導体記憶素子にお
いては、セル部（パターンの密な部分）と周辺回路部
（パターンの疎な部分）とがそれぞれに特有のパターン
を有しており、しかも、そのような特有のパターンはデ
ザインルールにはあまり依存しない傾向にあるため、パ
ターンの配列より容易にパターンの疎密状態を判定し得
る。
【００５１】また、上記のように半導体記憶素子におい
てセル部と周辺回路部とが特有のパターンを有すること
を考慮し、欠陥解析用パラメータとしてセル部に適した
パラメータと周辺回路部に適したパラメータとを用意し
ておくこともできる。そして、エッジ検出の結果に基づ
いたパターン疎密判定、あるいは、上述のパターン認識
用ソフトウェアによるパターン疎密判定によって、セル
部にはセル部に適したパラメータが、周辺回路部には周
辺回路部に適したパラメータが選択され、セル部及び周
辺回路部における欠陥の識別及び分類をより高精度で行
ない得る。
てセル部と周辺回路部とが特有のパターンを有すること
を考慮し、欠陥解析用パラメータとしてセル部に適した
パラメータと周辺回路部に適したパラメータとを用意し
ておくこともできる。そして、エッジ検出の結果に基づ
いたパターン疎密判定、あるいは、上述のパターン認識
用ソフトウェアによるパターン疎密判定によって、セル
部にはセル部に適したパラメータが、周辺回路部には周
辺回路部に適したパラメータが選択され、セル部及び周
辺回路部における欠陥の識別及び分類をより高精度で行
ない得る。
【００５２】さらに、パラメータの疎密分布に関する情
報に基づいて視野Ｓの画像を各画像領域に分割する際に
使用し、所定の設定値等を使用してパラメータを選択し
てもよい。これにより、パラメータ選択を迅速に行ない
得る。またさらに、上記の実施形態によるパターン検査
装置は、図２のステップ１０１〜１１１までの全てが欠
陥解析部１１で実行されるように構成されたが、これに
限られるものではない。
報に基づいて視野Ｓの画像を各画像領域に分割する際に
使用し、所定の設定値等を使用してパラメータを選択し
てもよい。これにより、パラメータ選択を迅速に行ない
得る。またさらに、上記の実施形態によるパターン検査
装置は、図２のステップ１０１〜１１１までの全てが欠
陥解析部１１で実行されるように構成されたが、これに
限られるものではない。
【００５３】加えて、図２のステップ１０１〜１０６
は、視野Ｓのパターンの疎密を判定し、この疎密状態に
応じて画像領域に分割し、各領域に適したパラメータを
記憶手段から読み出すものであり、これらのステップを
演算手段により実行されるようにしても良い。ステップ
１０７〜１１１は、記憶手段から読み出したパラメータ
を用いてパターンの欠陥解析を行うものであり、欠陥解
析を行なう手段により実施しても良い。
は、視野Ｓのパターンの疎密を判定し、この疎密状態に
応じて画像領域に分割し、各領域に適したパラメータを
記憶手段から読み出すものであり、これらのステップを
演算手段により実行されるようにしても良い。ステップ
１０７〜１１１は、記憶手段から読み出したパラメータ
を用いてパターンの欠陥解析を行うものであり、欠陥解
析を行なう手段により実施しても良い。
【００５４】
【発明の効果】以上説明したように、本発明のパターン
検査方法及び装置によれば、パターンの欠陥の検査を高
精度且つ短時間で行うことができ、しかも、素子のパタ
ーン疎密の境界部に対しても、欠陥検出の感度及び検査
精度の低下を十分に防止可能である。
検査方法及び装置によれば、パターンの欠陥の検査を高
精度且つ短時間で行うことができ、しかも、素子のパタ
ーン疎密の境界部に対しても、欠陥検出の感度及び検査
精度の低下を十分に防止可能である。
【図１】本発明の一実施形態によるパターン検査装置の
概略を示す構成図である。
概略を示す構成図である。
【図２】図１に示す欠陥解析部によるパターンの欠陥解
析処理の詳細を示すフローチャートである。
析処理の詳細を示すフローチャートである。
【図３】視野にパターンの疎な部分と密な部分とが混在
している場合のＳＥＭ画像の一例を示す模式図である。
している場合のＳＥＭ画像の一例を示す模式図である。
【図４】視野にパターンの疎な部分と密な部分とが混在
している場合のＳＥＭ画像の他の例を示す模式図であ
る。
している場合のＳＥＭ画像の他の例を示す模式図であ
る。
【図５】図５（Ａ）は、パターンの一例を模式的に示す
断面図である。図５（Ｂ）は、このパターンに電子ビー
ムを照射したときに得られる信号強度の変化を模式的に
示すグラフである。
断面図である。図５（Ｂ）は、このパターンに電子ビー
ムを照射したときに得られる信号強度の変化を模式的に
示すグラフである。
【図６】パターンに電子ビームを照射している他の状態
を示す模式断面図である。
を示す模式断面図である。
【図７】パターンの更に他の例を模式的に示す断面図で
ある。
ある。
【図８】図８（Ａ）及び（Ｂ）は、パターンが密の部分
及び疎の部分の一例をそれぞれ示すＳＥＭ画像である。
及び疎の部分の一例をそれぞれ示すＳＥＭ画像である。
【図９】図９（Ａ）〜（Ｃ）は、視野内において一様に
分布しており且つ配列が略相似形を成しているパターン
をそれぞれ示すＳＥＭ画像である。
分布しており且つ配列が略相似形を成しているパターン
をそれぞれ示すＳＥＭ画像である。
１…パターン検査装置、２…半導体基板（基板）、３…
真空室、４…ステージ、５…走査型電子顕微鏡（ＳＥ
Ｍ）、６…電子銃、７…検出器、８…制御装置、９…主
制御部、１０…画像モニタ部、１１…欠陥解析部（演算
手段）、１２…メモリ（記憶手段）、１３…検査用モニ
タ部、２０…入力部、Ｅ…電子ビーム、Ｌ，Ｒ，ＵＬ，
ＵＲ，ＤＬ，ＤＲ…領域（第２の画像）、Ｐ…パター
ン、Ｓ…視野（第１の画像）。
真空室、４…ステージ、５…走査型電子顕微鏡（ＳＥ
Ｍ）、６…電子銃、７…検出器、８…制御装置、９…主
制御部、１０…画像モニタ部、１１…欠陥解析部（演算
手段）、１２…メモリ（記憶手段）、１３…検査用モニ
タ部、２０…入力部、Ｅ…電子ビーム、Ｌ，Ｒ，ＵＬ，
ＵＲ，ＤＬ，ＤＲ…領域（第２の画像）、Ｐ…パター
ン、Ｓ…視野（第１の画像）。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０１Ｌ 21/66 Ｈ０１Ｌ 21/66 Ｊ (72)発明者 恒岡 正年 千葉県成田市新泉14−３野毛平工業団地内 アプライド マテリアルズ ジャパン 株式会社内 Ｆターム(参考） 2F067 AA03 AA25 AA51 AA62 BB02 CC17 EE10 GG06 HH06 HH13 JJ05 KK04 NN02 PP12 RR01 RR04 RR30 RR35 RR41 SS02 SS13 2G001 AA03 BA07 CA03 GA01 GA06 HA07 HA13 JA11 JA13 LA11 MA05 4M106 AA01 BA02 CA39 DB05 DB20 DB21 DJ11 DJ20 5B057 AA03 BA02 BA24 CC03 DA03 DA07 DA08 DC16 DC32 5L096 BA03 CA04 FA06 JA03
Claims (12)
- 【請求項１】 走査型電子顕微鏡より基板上に電子ビー
ムを照射して前記基板表面の画像を生成し、該画像デー
タに基づいて前記基板上に形成されたパターンの欠陥を
検査するパターン検査方法であって、 前記パターンの欠陥検査に用いる複数のパラメータを予
め用意し、 前記基板表面の所定領域の第１の画像を取得し、 前記第１の画像に基づいて前記所定領域におけるパター
ンの疎密を判定叉は判別し、 前記判定の結果に基づいて前記第１の画像を前記パター
ンの疎密に応じた複数の第２の画像に分割し、 前記複数の第２の画像に対して前記パターンの疎密に応
じたパラメータを前記複数のパラメータから選択し、 前記選択された各パラメータを用いて前記各第２の画像
を処理することにより前記所定領域のパターンの欠陥解
析を行うパターン検査方法。 - 【請求項２】 前記所定領域における前記パターンの疎
密を判定叉は判別する際に、前記第１の画像における前
記パターン間の距離データを求め、該距離データに基づ
いて前記パターンの疎密を判定する請求項１記載のパタ
ーン検査方法。 - 【請求項３】 前記所定領域における前記パターンの疎
密を判定叉は判別する際に、前記第１の画像における前
記パターンのエッジ部を検出し、該エッジ部の位置デー
タに基づいて前記パターン間の距離データを求める請求
項２記載のパターン検査方法。 - 【請求項４】 前記距離データとして、前記パターン間
距離の最小値叉は最頻値を求める請求項２叉は３に記載
のパターン検査方法。 - 【請求項５】 前記各第２の画像に対して前記パラメー
タを選択する際に、 前記パターン間の距離が所定値よりも短いときに、前記
パターンの密な部分の欠陥解析に適したパラメータを選
択し、 前記パターン間の距離が所定値以上のときに、前記パタ
ーンの疎な部分の欠陥解析に適したパラメータを選択す
る請求項２〜４のいずれか一項に記載のパターン検査方
法。 - 【請求項６】 前記基板が半導体記憶素子のパターンを
有するものであるときに、 前記パターンの密な部分の欠陥解析に適したパラメータ
としてセル部の欠陥解析に適したものを用い、 前記パターンの疎な部分の欠陥解析に適したパラメータ
として周辺回路部の欠陥解析に適したものを用いる請求
項５記載のパターン検査方法。 - 【請求項７】 前記パターンの疎密に応じた複数の基本
画像を予め用意し、前記所定領域における前記パターン
の疎密を判定する際に、前記複数の基本画像と前記第１
の画像の一部とのマッチング処理を行い、該マッチング
処理の結果に基づいて前記パターンの疎密を判定する請
求項１記載のパターン検査方法。 - 【請求項８】 走査型電子顕微鏡より基板上に電子ビー
ムを照射して前記基板表面の画像を生成し、該画像デー
タに基づいて前記基板上に形成されたパターンの欠陥を
検査するパターン検査装置であって、 前記パターンの欠陥検査に用いる複数のパラメータが予
め格納された記憶手段と、 前記基板表面の所定領域の第１の画像を取得し、前記第
１の画像に基づいて前記所定の領域におけるパターンの
疎密を判定叉は判別し、該判定の結果に基づいて前記第
１の画像を該パターンの疎密に応じた複数の第２の画像
に分割し、該複数の第２の画像に対して前記パターンの
疎密に応じたパラメータを前記記憶手段から読み出す演
算手段と、 前記記憶手段から読み出したパラメータを用いて前記各
第２の画像を処理することにより前記所定領域のパター
ンの欠陥解析を行う手段と、を備えることを特徴とする
パターン検査装置。 - 【請求項９】 前記演算手段は、前記第１の画像データ
における前記パターン間の距離データを求め、該距離デ
ータに基づいて前記パターンの疎密を判定するものであ
る請求項８記載のパターン検査装置。 - 【請求項１０】 前記演算手段は、前記パターン間の距
離と所定値とを比較し、該距離と該所定値との大小を判
断するものである請求項９記載のパターン検査装置。 - 【請求項１１】 前記記憶手段は、前記複数のパラメー
タとして、前記パターンの密な部分の欠陥解析に適した
パラメータ、及び、前記パターンの疎な部分の欠陥解析
に適したパラメータが格納されたものである請求項８〜
１０のいずれか一項に記載のパターン検査装置。 - 【請求項１２】 前記記憶手段は、前記パターンの疎密
に応じた複数の基本画像が予め格納されたものである請
求項８〜１１のいずれか一項に記載のパターン検査装
置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000321058A JP2002148031A (ja) | 2000-10-20 | 2000-10-20 | パターン検査方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000321058A JP2002148031A (ja) | 2000-10-20 | 2000-10-20 | パターン検査方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002148031A true JP2002148031A (ja) | 2002-05-22 |
Family
ID=18799251
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000321058A Pending JP2002148031A (ja) | 2000-10-20 | 2000-10-20 | パターン検査方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002148031A (ja) |
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|---|---|---|---|---|
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-
2000
- 2000-10-20 JP JP2000321058A patent/JP2002148031A/ja active Pending
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