JP2004163420A - Device and method for pattern inspection - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、パターン検査装置および方法に関し、より具体的には、例えば、設計データに従い作成された、半導体（ＬＳＩ）や液晶パネルおよびそれらのマスク（レチクル）などの微細パターンを検査するためのパターン検査装置および方法に関する。 The present invention relates to a pattern inspection apparatus and method, and more specifically, to a pattern for inspecting a fine pattern such as a semiconductor (LSI), a liquid crystal panel, and a mask (reticle) thereof, for example, created according to design data. The present invention relates to an inspection device and method.
半導体集積回路の製造工程におけるウエーハのパターン検査、あるいはそのパターン形成用のマスクのパターン検査には、ダイ・ツー・ダイ（die to die）比較と呼ばれる方法を用いた光学式パターン検査装置が使われている。この検査方法は、検査対象のダイとその近接ダイの同じ位置から得られる画像どうしを比較することで欠陥を見つける方法である。 An optical pattern inspection apparatus using a method called a die-to-die (die-to-die) comparison is used for inspecting a wafer pattern or a mask for forming the pattern in a semiconductor integrated circuit manufacturing process. ing. This inspection method is a method of finding a defect by comparing images obtained from the same position of a die to be inspected and a nearby die.
一方、近接ダイの存在しないレチクルと呼ばれるマスクの検査には、ダイ・ツー・データベース（die to database）比較と呼ばれる方法が採用されている。すなわち、ＣＡＤデータを画像フォーマットに変換して近接ダイの代わりとし、前述同様の検査をする方法が使われている。当該技術は、たとえば米国特許５５６３７０２号“Automated photomask inspection apparatus and method”に記載されている。ただし、この手法では、ウエーハに形成された実パターンのコーナーの丸み部分が欠陥として認識されてしまうので、その対策として、ＣＡＤデータから得られた画像に丸みをもたせる前処理を行う方法などで回避している。このような状況でダイ・ツー・データベース比較検査を行うと、コーナーの不良と判断する必要のないパターン変形を欠陥として認識してしまい、これは上述の前処理を行ってもかなり発生する。逆に、コーナーのパターン変形を無視する設定にすると、コーナー以外に存在する微少欠陥を認識できないというジレンマがある。 On the other hand, a method called a die-to-database (die-to-database) comparison is employed for inspection of a mask called a reticle having no adjacent die. That is, a method is used in which CAD data is converted into an image format and used as a substitute for a proximity die, and the same inspection as described above is performed. This technique is described, for example, in US Pat. No. 5,563,702 “Automated photomask inspection apparatus and method”. However, in this method, a round portion of a corner of an actual pattern formed on a wafer is recognized as a defect, and as a countermeasure, a method of performing a pre-process of making an image obtained from CAD data round is used. are doing. When the die-to-database comparison inspection is performed in such a situation, a pattern deformation that does not need to be determined to be a corner defect is recognized as a defect, which considerably occurs even when the above-described preprocessing is performed. Conversely, if the pattern deformation at the corner is set to be ignored, there is a dilemma that a minute defect existing outside the corner cannot be recognized.
現在、マスクについては、ＣＡＤデータに正確に一致する必要があるため、ダイ・ツー・データベース比較方式での検査が実用化されている。しかしながら、ウエーハに転写されたパターンは電気特性などが保証される範囲でパターン変形が許されており、実際に露光条件の違いなどからパターン変形がかなりの程度発生している。 At present, since the mask must exactly match the CAD data, inspection using a die-to-database comparison method has been put to practical use. However, the pattern transferred to the wafer is allowed to be deformed within a range in which electrical characteristics and the like are guaranteed, and the pattern is actually deformed to a considerable extent due to a difference in exposure conditions and the like.
また、前述のダイ・ツー・ダイ比較方式のパターン検査方法では、システマティック欠陥とよばれる、マスク不良などを原因としてウエーハ上の全ダイにおいて共通に発生する欠陥は検出できない。すなわち、検査対象のダイ及びその比較対象の近接ダイの両方に同じ欠陥が発生しているため、両者を比較したのでは違いがわからないからである。 Further, the pattern inspection method of the die-to-die comparison method described above cannot detect a defect called a systematic defect, which is commonly generated in all dies on a wafer due to a mask defect or the like. That is, since the same defect has occurred in both the die to be inspected and the adjacent die to be compared, the difference cannot be recognized by comparing the two.
そこで、計算コストなどで問題があり実用化には至っていないが、ＣＡＤデータとウエーハ画像とのマッチング検査が提案されている。たとえば、ＮＥＣ技報Ｖｏｌ．５０ Ｎｏ．６／１９９７の「電子ビームテスタを用いたロジックＬＳＩの自動故障個所トレース法」がある。この文献では、配線エッジのＸ，Ｙ軸へのプロジェクションを用いる方法、配線コーナーに着目した方法、遺伝的アルゴリズムを応用した方法が記述されている。また、この文献で採用した方法として、エッジを直線近似した後に閉領域を抽出し、この閉領域を使うマッチング方法が説明されている。しかし、これらいずれの方法も高速検査に使用可能な速度を実現できず、さらに、パターンの変形量を検出しながらマッチングすることができない。 Therefore, although there is a problem in terms of calculation cost and the like, it has not been put to practical use, but a matching inspection between CAD data and a wafer image has been proposed. For example, NEC Technical Report Vol. 50 No. 6/1997, "Automatic Failure Location Tracing Method for Logic LSI Using Electron Beam Tester". This document describes a method using projection of wiring edges on the X and Y axes, a method focusing on wiring corners, and a method applying a genetic algorithm. Further, as a method adopted in this document, a matching method is described in which a closed region is extracted after linearly approximating an edge, and the closed region is used. However, none of these methods can realize a speed that can be used for high-speed inspection, and furthermore, cannot match while detecting the amount of deformation of the pattern.
また現在では、欠陥を含む画像（欠陥画像）とこれに対応した近接ダイの画像（リファレンス画像）との比較による自動欠陥種分類（Auto Defect Classification：ＡＤＣ）が使われている。しかしながら、リファレンス画像の輝度むらなどが認識精度に影響する。また、画像だけからはパターンの内部と外部の特定が不可能な場合がある。このような場合は、短絡と欠損の区別などが困難な場合が多い。また、欠陥がどのパターンを破壊しているかの情報が得られないので、パターンへの致命的欠陥とそうでない欠陥の分類ができない。 At present, an automatic defect classification (ADC) is used, which is a comparison between an image including a defect (defect image) and an image of a proximity die corresponding thereto (reference image). However, unevenness in the brightness of the reference image affects the recognition accuracy. In some cases, it is impossible to specify the inside and outside of the pattern only from the image. In such a case, it is often difficult to distinguish between a short circuit and a defect. Further, since it is not possible to obtain information on which pattern the defect has destroyed, it is not possible to classify a fatal defect in the pattern and a defect that is not.
ダイ・ツー・ダイ比較を用いた検査方法では、欠陥の位置について、検査装置のステージ精度及び光学系精度に起因する誤差をもっており、その誤差は配線パタ−ン幅より１０倍程度以上大きい。これが原因で、形成したいパターン（設計パターン）に欠陥位置を投影しても、パターンの欠陥位置を正確に特定することができない。 In the inspection method using the die-to-die comparison, the position of a defect has an error caused by the stage accuracy and the optical system accuracy of the inspection device, and the error is about 10 times or more larger than the wiring pattern width. For this reason, even if a defect position is projected on a pattern (design pattern) to be formed, the defect position of the pattern cannot be accurately specified.
近年、集積回路のパターン幅は露光プロセスで使用する光源波長程度か、もしくはそれを下回るようになってきており、このようなパターン形成には、光近接効果補正（Optical Proximity Correction：ＯＰＣ）パターンを付加する方法が採用されている。これは、設計データにＯＰＣパターンを付加したものでマスクを形成し、これにより露光することで、製造されるウエーハ上の実パターンを設計データに近づける技術である。 In recent years, the pattern width of integrated circuits has become about the wavelength of the light source used in the exposure process or less than that, and optical proximity correction (Optical Proximity Correction: OPC) patterns are used for such pattern formation. The method of adding is adopted. This is a technique in which a mask is formed by adding an OPC pattern to design data, and exposure is performed using the mask to bring a real pattern on a manufactured wafer closer to the design data.
ＯＰＣパターンがウエーハのパターンに補正として有効に作用しているかどうかは、従来のダイ・ツー・ダイ比較では検査できない。したがって、その解決方法、たとえばウエーハのパターンと設計データとの比較検証を、許容パターン変形量を考慮して行える手法が求められている。 Whether the OPC pattern is effectively acting as a correction on the wafer pattern cannot be checked by the conventional die-to-die comparison. Therefore, there is a need for a method of solving the problem, for example, a method capable of comparing and verifying a wafer pattern with design data in consideration of an allowable pattern deformation amount.
また、例えばシステムオンチップ（ＳＯＣ）で見られる多品種少量生産では、短納期が求められている。このような場合に、最終検査である電気的検査でシステマティック欠陥を発見しても、短納期に応えられない場合がある。この対策として、露光プロセスの各段階で設計データとの差異をモニタする要求が発生している。そこで、電気特性に影響しないパターン変形を許容パターン変形量として設定しておき、許容パターン変形量以内の変形を考慮しながら設計データとウエーハのパターンの比較検証を行えるような検査方法が求められる。 Further, for example, in a high-mix low-volume production found in a system-on-a-chip (SOC), a short delivery time is required. In such a case, even if a systematic defect is found by an electrical inspection as a final inspection, a short delivery time may not be met. As a countermeasure, there is a demand for monitoring a difference from design data at each stage of the exposure process. Therefore, there is a demand for an inspection method in which pattern deformation that does not affect the electrical characteristics is set as an allowable pattern deformation amount, and design data and a wafer pattern can be compared and verified while considering deformation within the allowable pattern deformation amount.
また現在では、パターン変形の評価として、リソシミュレータなどによりデザインチェックが行われている。このシミュレーションの正当性を検証するために、リソシミュレータが出力したパターン（シミュレーションパターン）と実パターンとの比較検討手段が必要とされている。
また、設計データに対するパターン変形量を求めることにより、回路設計上の技術を向上させることがますます重要になっている。
At present, a design check is performed by a litho simulator or the like as an evaluation of pattern deformation. In order to verify the validity of the simulation, a means for comparing and examining the pattern (simulation pattern) output by the litho simulator and the actual pattern is required.
In addition, it is increasingly important to improve circuit design techniques by determining the amount of pattern deformation with respect to design data.
ところで、現在、半導体集積回路の製造工程におけるウエーハのパターン線幅管理用に、ＣＤ−ＳＥＭ（Critical Dimension Scanning Electron Microscope）が用いられている。このＣＤ−ＳＥＭは、ショットと呼ばれるステッパの一転写単位ごとに、指定された位置にある直線パターンの線幅をラインプロファイルを使って自動的に測長するものである。この測長を、１ロットあたり数枚のウエーハにおける数ショットに対して数ヶ所実施し、ステッパの転写機能が正常かどうか、ｎｍ単位で管理することができる。 At present, a CD-SEM (Critical Dimension Scanning Electron Microscope) is used for controlling the pattern line width of a wafer in a semiconductor integrated circuit manufacturing process. The CD-SEM automatically measures the line width of a linear pattern at a designated position using a line profile for each transfer unit of a stepper called a shot. This length measurement is performed at several locations for several shots on several wafers per lot, and whether the transfer function of the stepper is normal or not can be managed in nm units.
回路パターンの管理としては線幅以外にも、配線終端の縮み、孤立パターンの位置なども重要であるが、ＣＤ−ＳＥＭの自動測長機能は１次元対応で線幅など長さしか測定できない。したがって、これら２次元形状の測定は、ＣＤ−ＳＥＭや他の顕微鏡から得られた画像を操作者が目視することにより実施されている。 In managing the circuit pattern, in addition to the line width, the shrinkage of the wiring end, the position of the isolated pattern, and the like are also important. However, the automatic length measurement function of the CD-SEM can measure only the length such as the line width in one-dimensional correspondence. Therefore, the measurement of these two-dimensional shapes is performed by an operator visually observing images obtained from a CD-SEM or another microscope.
光近接効果補正（ＯＰＣ）は、直線パターンの線幅を確保するのはもとより、コーナーや孤立パターンの形状形成にも重要な役目を担っている。またさらに、動作周波数の向上により現在では、ゲート線幅に加えて、エンドキャップやフィールドエクステンションと呼ばれるゲート配線パターンの先端や付け根の形状管理も重要になってきている。 Optical proximity correction (OPC) plays an important role not only in securing the line width of a linear pattern but also in forming the shape of a corner or an isolated pattern. Further, due to the improvement of the operating frequency, in addition to the gate line width, it is also important to manage the shape of the tip and the base of the gate wiring pattern called an end cap or a field extension.
このような２次元パターンの形状測定は、製造工程での抜き取り検査でも、試作段階でも重要であり、特に試作段階では、ウエーハ全面についてパターン形成の検査が必要とされる。 Such a shape measurement of a two-dimensional pattern is important both in a sampling inspection in a manufacturing process and in a trial production stage. In the trial production stage in particular, a pattern formation inspection is required for the entire wafer.
しかし、上述のように２次元形状の管理は人的作業によっているのが現状で、正確性、生産性の面から自動化が求められている。
この要請に応じて、走査型電子顕微鏡を用い、電子線（荷電粒子線）のすべての走査方向を一定にして自動計測をする方法が実施されている。しかしながら、この方法では、線分の方向によって計測誤差が発生していた。そのために本発明は、基準パターンを活用して基準データをもとにして各種の計測条件を自動設定することができるパターン検査装置および方法を提供することを目的とする。
However, as described above, the management of the two-dimensional shape is performed by human work, and automation is required in terms of accuracy and productivity.
In response to this request, a method of performing automatic measurement using a scanning electron microscope while keeping all the scanning directions of an electron beam (charged particle beam) constant has been implemented. However, in this method, a measurement error occurs depending on the direction of the line segment. Therefore, an object of the present invention is to provide a pattern inspection apparatus and method capable of automatically setting various measurement conditions based on reference data using a reference pattern.
上記目的を達成するために、本発明の第１の態様は、検査対象パターンを基準パターンと比較して検査するパターン検査装置であって、前記基準パターンを記憶する記憶手段と、荷電粒子線を検査対象パターンに走査して検査対象パターンの画像を得る画像生成装置と、前記検査対象パターンの画像を入力する入力手段と、前記入力された検査対象パターンの画像のエッジと前記記憶された基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査する検査手段と、前記検査の結果を出力する出力手段とを備え、前記画像生成装置は前記基準パターンに基づいて前記荷電粒子線の走査方向を設定することを特徴とする。 In order to achieve the above object, a first aspect of the present invention is a pattern inspection apparatus for inspecting a pattern to be inspected by comparing the pattern to be inspected with a reference pattern, comprising: a storage unit for storing the reference pattern; An image generating apparatus that scans a pattern to be inspected to obtain an image of the pattern to be inspected, an input unit that inputs an image of the pattern to be inspected, an edge of the image of the pattern to be inspected and the stored reference pattern And an output unit for outputting a result of the inspection, wherein the image generating apparatus scans the charged particle beam based on the reference pattern. It is characterized in that the direction is set.
本発明の好ましい態様は、請求項１に記載のパターン検査装置において、前記荷電粒子線の走査方向は、検査すべきパターンのすべてに対してより垂直になるように決定することを特徴とする。
また、本発明の好ましい態様は、請求項２に記載のパターン検査装置において、前記荷電粒子線の走査方向は、前記検査すべきパターンに対してより垂直になるように決定された方向に対して±９０度の走査方向であることを特徴とする。
また、本発明の好ましい態様は、請求項１に記載のパターン検査装置において、前記荷電粒子線の走査方向は、検査すべきパターンの最頻度の方向に対してより垂直になるように決定することを特徴とする。
また、本発明の好ましい態様は、請求項４に記載のパターン検査装置において、前記荷電粒子線の走査方向は、前記検査すべきパターンに対してより垂直になるように決定された方向に対して±９０度の走査方向であることを特徴とする。
また、本発明の好ましい態様は、請求項１に記載のパターン検査装置において、画素の位置を置き換えることで回転した画像を取得可能であることを特徴とする。
In a preferred aspect of the present invention, in the pattern inspection apparatus according to
According to a preferred aspect of the present invention, in the pattern inspection apparatus according to
In a preferred aspect of the present invention, in the pattern inspection apparatus according to
In a preferred aspect of the present invention, in the pattern inspection apparatus according to
According to a preferred aspect of the present invention, in the pattern inspection apparatus according to the first aspect, a rotated image can be obtained by replacing the position of a pixel.
本発明の第２の態様は、荷電粒子線を検査対象パターンに走査して検査対象パターンの画像を得る画像生成装置であって、前記荷電粒子線をある領域に走査して六角形の画像を生成し、次に隣接した領域に走査して次の六角形の画像を生成し、順次これを繰り返し広い領域の１つの画像を得ることを特徴とする。 A second aspect of the present invention is an image generating apparatus that scans a charged particle beam on a pattern to be inspected to obtain an image of the pattern to be inspected, and scans the charged particle beam in a certain area to form a hexagonal image. Then, the next hexagonal image is generated by scanning an adjacent area, and this is sequentially repeated to obtain one image in a wide area.
本発明の第３の態様は、検査対象パターンを基準パターンと比較して検査するパターン検査装置であって、前記基準パターンを記憶する記憶手段と、荷電粒子線を検査対象パターンに走査して検査対象パターンの画像を得る画像生成装置と、前記検査対象パターンの画像を入力する入力手段と、前記入力された検査対象パターンの画像のエッジと前記記憶された基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査する検査手段と、前記検査の結果を出力する出力手段とを備え、前記画像生成装置は、前記荷電粒子線の走査方向に対して垂直方向の振幅を持たせることにより、より広い領域を走査することを特徴とする。 A third aspect of the present invention is a pattern inspection apparatus for inspecting a pattern to be inspected by comparing the pattern to be inspected with a reference pattern, wherein the storage means stores the reference pattern, and the charged particle beam scans the pattern to be inspected for inspection. An image generating apparatus for obtaining an image of the target pattern, input means for inputting the image of the test target pattern, and comparing an edge of the input image of the test target pattern with an edge of the stored reference pattern An inspection unit for inspecting the inspection target pattern, and an output unit for outputting a result of the inspection, wherein the image generating apparatus has an amplitude in a direction perpendicular to a scanning direction of the charged particle beam. , Scanning a wider area.
本発明の第４の態様は、検査対象パターンを基準パターンと比較して検査するパターン検査装置であって、前記基準パターンを記憶する記憶手段と、荷電粒子線を検査対象パターンに走査して検査対象パターンの画像を得る画像生成装置と、前記検査対象パターンの画像を入力する入力手段と、前記入力された検査対象パターンの画像のエッジと前記記憶された基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査する検査手段と、前記検査の結果を出力する出力手段とを備え、前記画像生成装置は、検査すべきパターン部分のみを走査しパターンの変形量を求めることを特徴とする。
また、本発明の好ましい態様は、請求項９記載のパターン検査装置において、前記画像生成装置は、検査すべきパターン部分のみを走査することによりサンプルのチャージアップによるプロファイルの変形を低減することを特徴とする。
According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a pattern inspection apparatus for inspecting a pattern to be inspected by comparing the pattern with a reference pattern, wherein the storage unit stores the reference pattern, and the charged particle beam scans the pattern to be inspected for inspection. An image generating apparatus for obtaining an image of the target pattern, input means for inputting the image of the test target pattern, and comparing an edge of the input image of the test target pattern with an edge of the stored reference pattern Inspection means for inspecting the pattern to be inspected, and output means for outputting the result of the inspection, wherein the image generating apparatus scans only a pattern portion to be inspected to determine a pattern deformation amount. I do.
In a preferred aspect of the present invention, in the pattern inspection apparatus according to the ninth aspect, the image generation apparatus scans only a pattern portion to be inspected, thereby reducing profile deformation due to charge-up of the sample. And
本発明の第５の態様は、検査対象パターンを基準パターンと比較して検査するパターン検査方法であって、前記基準パターンを記憶し、前記基準パターンに基づいて荷電粒子線の走査方向を設定し荷電粒子線を検査対象パターンに走査して検査対象パターンの画像を得、前記検査対象パターンの画像のエッジと前記記憶された基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査し、前記検査の結果を出力することを特徴とする。 A fifth aspect of the present invention is a pattern inspection method for inspecting a pattern to be inspected by comparing the pattern to be inspected with a reference pattern, wherein the method stores the reference pattern and sets a scanning direction of a charged particle beam based on the reference pattern. The charged particle beam is scanned over the pattern to be inspected to obtain an image of the pattern to be inspected, and the edge of the image of the pattern to be inspected is compared with the edge of the stored reference pattern to inspect the pattern to be inspected. And outputting the result of the inspection.
本発明の第６の態様は、検査対象パターンを基準パターンと比較して検査するパターン検査方法であって、前記基準パターンを記憶し、荷電粒子線を検査対象パターンに走査する際に、前記荷電粒子線の走査方法に対して垂直方向の振幅を持たせることにより、より広い領域を走査して検査対象パターンの画像を得、前記検査対象パターンの画像のエッジと前記記憶された基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査し、前記検査の結果を出力することを特徴とする。 A sixth aspect of the present invention is a pattern inspection method for inspecting a pattern to be inspected by comparing the pattern to be inspected with a reference pattern, wherein the reference pattern is stored, and the charged particle beam is scanned when scanning the pattern to be inspected. By giving a vertical amplitude to the particle beam scanning method, a wider area is scanned to obtain an image of the inspection target pattern, and the edge of the image of the inspection target pattern and the edge of the stored reference pattern are obtained. And inspecting the pattern to be inspected and outputting the result of the inspection.
本発明の第７の態様は、検査対象パターンを基準パターンと比較して検査するパターン検査方法であって、前記基準パターンを記憶し、荷電粒子線を検査対象パターンに走査する際に、検査すべきパターン部分のみを走査し、検査対象パターンの画像を得ると共にパターンの変形量を求め、前記検査対象パターンの画像のエッジと前記記憶された基準パターンのエッジとを比較することにより、前記検査対象パターンを検査し、前記検査の結果を出力することを特徴とする。 A seventh aspect of the present invention is a pattern inspection method for comparing an inspection target pattern with a reference pattern and inspecting the inspection target pattern, wherein the reference pattern is stored and the inspection is performed when a charged particle beam is scanned on the inspection target pattern. By scanning only the pattern part to be inspected, obtaining an image of the pattern to be inspected, obtaining the amount of deformation of the pattern, and comparing the edge of the image of the pattern to be inspected with the edge of the stored reference pattern, A pattern is inspected, and a result of the inspection is output.
本発明によれば、以下の効果を奏することができる。
（１）検査対象パターンの画像を得るために、最小限度の電子線（荷電粒子線）を走査すればよく、したがって最小の時間で検査対象パターンの画像を得ることができる。
（２）スキャン可能なエリアを最大限に活用して広範囲のブロックをできるだけ小さい数のブロックで実現し、更にスキャン方向に依存するエッジの検出精度の低下を基準パターンを使って最適な方法で取得することができる。
（３）ラスタースキャンが持っているデータの欠落部分を、波形を変えること、もしくは２回スキャンをする方法、もしくはフィルタをかける方法等で、Ｘ方向とＹ方向の画質の僅差を極力低減することが出来る。
（４）サンプルのチャージアップによるプロファイルの変形が低減でき、パターンの変形量の精度を向上する効果がある。また、全体をラスタースキャンをしてデータを取得するのではなく、計測に最も重要であるエッジ部分のみのスキャンを行うことによって、高速に画像を取得することができる。
（５）内挿による画質低下を伴わない回転画像を取得することができ、エッジの検出精度の低下を避けられる。
According to the present invention, the following effects can be obtained.
(1) In order to obtain an image of a pattern to be inspected, it is sufficient to scan with a minimum number of electron beams (charged particle beams), so that an image of the pattern to be inspected can be obtained in a minimum time.
(2) A wide area block is realized by the smallest possible number of blocks by making the best use of the scannable area, and furthermore, a decrease in edge detection accuracy depending on the scan direction is obtained by an optimal method using a reference pattern. can do.
(3) To minimize the difference between the image quality in the X direction and the Y direction by changing the waveform of the missing data of the raster scan, changing the waveform twice, or applying a filter, etc. Can be done.
(4) The deformation of the profile due to the charge-up of the sample can be reduced, and the effect of improving the accuracy of the amount of deformation of the pattern is obtained. In addition, an image can be obtained at high speed by scanning only the edge portion, which is most important for measurement, instead of performing raster scan of the whole to obtain data.
(5) A rotated image without deterioration in image quality due to interpolation can be obtained, and a decrease in edge detection accuracy can be avoided.
以下、図面を参照しつつ本発明の好ましい実施形態について詳しく説明する。
図１は、本発明のパターン検査装置における画像生成装置の基本構成を示す概略図である。本発明のパターン検査装置における画像生成装置７は、照射系装置３１０と試料室３２０と２次電子検出器３３０とから構成されている。照射系装置３１０は、電子銃３１１と、電子銃３１１から放出された１次電子を集束する集束レンズ３１２と、電子線（荷電粒子線）を偏向するＸ偏向器３１３およびＹ偏向器３１４と、対物レンズ３１５とから構成されている。試料室３２０はＸＹステージ３２１を備えている。試料室３２０にはウエーハ搬送装置３４０によって試料であるウエーハＷが搬出入されるようになっている。照射系装置３１０においては、電子銃３１１から放出された１次電子は集束レンズ３１２で集束された後に、Ｘ偏向器３１３およびＹ偏向器３１４で偏向されつつ対物レンズ３１５により集束されて試料であるウエーハＷの表面に照射される。
Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram showing a basic configuration of an image generation device in a pattern inspection device of the present invention. The
ウエーハＷに１次電子が照射されるとウエーハＷからは２次電子が放出され、２次電子は２次電子検出器３３０により検出される。集束レンズ３１２および対物レンズ３１５はレンズ制御装置３１６に接続され、このレンズ制御装置３１６は制御コンピュータ３５０に接続されている。２次電子検出器３３０は画像取得装置３１７に接続され、この画像取得装置３１７も同様に制御コンピュータ３５０に接続されている。前記Ｘ偏向器３１３およびＹ偏向器３１４は、偏向制御装置３１８に接続され、この偏向制御装置３１８も同様に制御コンピュータ３５０に接続されている。ＸＹステージ３２１は、ＸＹステージ制御装置３２２に接続され、このＸＹステージ制御装置３２２は制御コンピュータ３５０に接続されている。またウエーハ搬送装置３４０も同様に制御コンピュータ３５０に接続されている。制御コンピュータ３５０は、操作コンピュータ３６０に接続されている。
When the primary electrons are irradiated on the wafer W, secondary electrons are emitted from the wafer W, and the secondary electrons are detected by the
図２は、図１で示す２次電子検出器３３０で検出した２次電子の強度をあらわす模式図である。図２は、１本の電子線をＸ方向に走査した場合の２次電子検出器３３０によって得られた２次電子の強度をあらわしており、パターンＰのエッジ部がエッジ効果により強度が強く、パターンＰの中心部の強度が弱くなっている。また、パターンＰの左側と右側とでは対称ではなく、電子線の進入側のエッジ（図の左側のエッジ）が、反対側のエッジ（図の右側のエッジ）に比べて信号量が弱く観測される。
FIG. 2 is a schematic diagram showing the intensity of secondary electrons detected by the
図３は、図２に示すパターンＰを９０度回転させ、このパターンＰのプロファイルを撮像した場合の模式図である。図３は、Ｘ方向に複数の電子線を走査することにより２次電子の強度を図示したものである。図３に示すように、走査方向と平行なエッジ部では図２に比べてエッジ効果を明瞭に得ることが難しい。 FIG. 3 is a schematic diagram when the pattern P shown in FIG. 2 is rotated by 90 degrees and a profile of the pattern P is imaged. FIG. 3 illustrates the intensity of secondary electrons by scanning a plurality of electron beams in the X direction. As shown in FIG. 3, it is more difficult to clearly obtain an edge effect at an edge portion parallel to the scanning direction than in FIG.
図４は、本発明のパターン検査装置によりパターン検査を行う場合のスキャンエリアを示す模式図である。図４において、実線で書かれている部分は検査対象となるパターンＰを示している。一点鎖線で書かれている正方形のブロックは、１回のスキャンによって取得する領域の範囲（スキャンエリア）を示している。このブロックは、この例においては縦３つ横３つの計９つのブロックＢ１〜Ｂ９から構成されている。また、点線で書かれている部分は観察エリアＯＡである。 FIG. 4 is a schematic diagram showing a scan area when a pattern inspection is performed by the pattern inspection apparatus of the present invention. In FIG. 4, a portion written by a solid line indicates a pattern P to be inspected. A square block drawn by a dashed line indicates a range (scan area) of an area acquired by one scan. This block is composed of a total of nine blocks B1 to B9 in this example, three vertically and three horizontally. Further, a portion written by a dotted line is an observation area OA.
図５は、横方向（Ｘ方向）のスキャンを行った場合の測定精度を説明するための図である。図５に示すように、横方向のスキャンをした場合、図２と同様に縦線についての測定精度は良好であるが、横線については良好な測定精度が得られない。
図６は、下から上方向に向かって縦方向（Ｙ方向）のスキャンを行った場合の測定精度を説明するための図である。図６に示すように、縦方向のスキャンをした場合、横線についての測定精度は良好であるが、縦線については良好な測定精度が得られない。
図４における縦横のパターンがある左下のブロックＢ７においては、縦線と横線の両方について良好な測定精度を得ようとすると、図５に示す横方向のスキャンと図６に示す縦方向のスキャンの２回のスキャンを行わなければ良好な測定精度が得られない。その右隣に示す横線のみのブロックＢ８においては、図６に示す縦方向のスキャンのみを行えばよい。また、中段１番左に示す縦線のみのパターンのブロックＢ４においては、図５に示す横方向のスキャンのみを行えばよい。このように、横方向、縦方向にそれぞれスキャンを行う、あるいは横方向および縦方向２回のスキャンを行うという方法で、スキャンを制御して所望の画像を得るようにしている。
FIG. 5 is a diagram for explaining measurement accuracy when scanning in the horizontal direction (X direction) is performed. As shown in FIG. 5, when the scanning in the horizontal direction is performed, the measurement accuracy for the vertical line is good as in FIG. 2, but good measurement accuracy is not obtained for the horizontal line.
FIG. 6 is a diagram for explaining measurement accuracy when scanning is performed in the vertical direction (Y direction) from the bottom to the top. As shown in FIG. 6, when scanning in the vertical direction, the measurement accuracy for the horizontal line is good, but good measurement accuracy for the vertical line cannot be obtained.
In the lower left block B7 having the vertical and horizontal patterns in FIG. 4, in order to obtain good measurement accuracy for both the vertical and horizontal lines, the horizontal scan shown in FIG. 5 and the vertical scan shown in FIG. Good measurement accuracy cannot be obtained unless two scans are performed. In the block B8 having only horizontal lines on the right side, only the vertical scanning shown in FIG. 6 may be performed. Further, in the block B4 of only the vertical line shown at the leftmost position in the middle, only the horizontal scanning shown in FIG. 5 may be performed. As described above, the scanning is controlled in such a manner that the scanning is performed in the horizontal direction and the vertical direction, respectively, or the scanning is performed twice in the horizontal direction and the vertical direction, thereby obtaining a desired image.
スキャン方向が０度（Ｘ方向）の場合、パターンがＸ方向（横方向）に延びているパターンについてのエッジ検出精度が弱く、スキャン方向が９０度（Ｙ方向）の場合には、Ｙ方向（縦方向）に延びているパターンのエッジ検出精度が弱い。従って、良好なエッジ検出精度を得るためには、スキャン方向は０度および９０度の２方向のスキャンを行うことが必要である。検出すべき半導体（ＬＳＩ）や液晶パネルのパターンの大部分は、横方向（Ｘ方向）に延びるパターンと縦方向（Ｙ方向）に延びるパターンとで構成されているために、これらのパターンを精度良く検出するためにはＸ方向（０度）およびＹ方向（９０度）の２方向のスキャンを行う必要がある。 When the scanning direction is 0 degrees (X direction), the edge detection accuracy for a pattern extending in the X direction (horizontal direction) is weak, and when the scanning direction is 90 degrees (Y direction), the Y direction ( The edge detection accuracy of the pattern extending in the vertical direction is weak. Therefore, in order to obtain good edge detection accuracy, it is necessary to perform scanning in two directions of 0 degree and 90 degrees. Most of the semiconductor (LSI) and liquid crystal panel patterns to be detected are composed of a pattern extending in the horizontal direction (X direction) and a pattern extending in the vertical direction (Y direction). In order to perform good detection, it is necessary to perform scanning in two directions, the X direction (0 degrees) and the Y direction (90 degrees).
図７は、双方向のスキャンを行う場合の模式図である。図２乃至図６において、ビームとパターンが交差しないと、エッジ効果による輝度が得られないので計測精度が悪いことを説明したが、ビームの進入側のエッジ（図２の左側のエッジ）が、反対側のエッジ（図２の右側のエッジ）に比べて精度が出にくい。そこで、図７に示すように、スキャン方向を交互に逆転して画像を取得する。すなわち、０度と−１８０度の交互のスキャンを行って画像を取得する。スキャン左方向のデータでビームの進入側のエッジを計測し、スキャン右方向のデータで反対側のエッジを計測することにより、いずれのエッジにおいても良好な精度を得ることができる。 FIG. 7 is a schematic diagram when performing bidirectional scanning. In FIGS. 2 to 6, it has been described that if the beam does not intersect with the pattern, the luminance due to the edge effect cannot be obtained, so that the measurement accuracy is poor. However, the edge on the entrance side of the beam (the left edge in FIG. 2) Accuracy is less likely to be achieved as compared to the opposite edge (right edge in FIG. 2). Therefore, as shown in FIG. 7, an image is obtained by alternately reversing the scan direction. That is, an image is obtained by performing alternate scanning of 0 degrees and -180 degrees. By measuring the edge on the entry side of the beam with data in the scan left direction and measuring the opposite edge with data in the scan right direction, good accuracy can be obtained at any edge.
本実施形態に係るパターン検査装置は、図１に示す画像生成装置により得られた検査対象パターン（例えば、図９に示すようなパターン）を、基準パターン（例えば、図８に示すようなパターン）と比較して検査する。 The pattern inspection apparatus according to the present embodiment converts an inspection target pattern (for example, a pattern as shown in FIG. 9) obtained by the image generation apparatus shown in FIG. 1 into a reference pattern (for example, a pattern as shown in FIG. 8). Inspect and compare.
図２乃至図７で説明したように、画像生成装置は、以下の３方式のいずれかによって検査対象パターンの画像を得る。
（スキャン１方式）０度、９０度あるいは１８度などの１方向のスキャン
（スキャン２方式）０度と−１８０度の交互のスキャン
（スキャン３方式）０度および９０度の２方向のスキャンもしくは４５度と−４５度の２方向のスキャン
ここで、座標系は、Ｘ軸を右方向、Ｙ方向を上方向に取り、検査すべきパターンの最頻度の方向を右方向（０度方向）にした座標系である。
エッジ方向については、実際得られた角度とプラス１８０度の２方向の解釈が可能となる。そこで、右手側がパターン内部になるような方向を定義することによって、一義的に方向を定める。この点について、図４を参照して説明すると、例えば、ブロックＢ４の位置では、上下に走るエッジが２本あるが、左側のエッジが９０度、右側のエッジが２７０度と定義される。
次に、基準パターンと検査対象パターンとの比較をして、検査をする場合を説明する。
As described with reference to FIGS. 2 to 7, the image generating apparatus obtains an image of the inspection target pattern by any one of the following three methods.
(
Regarding the edge direction, it is possible to interpret the two directions of the actually obtained angle and the plus 180 degrees. Therefore, the direction is uniquely determined by defining a direction in which the right hand side is inside the pattern. This will be described with reference to FIG. 4. For example, at the position of the block B4, there are two edges running up and down, but the left edge is defined as 90 degrees and the right edge is defined as 270 degrees.
Next, a case where the inspection is performed by comparing the reference pattern with the inspection target pattern will be described.
図１０は、本実施形態に係るパターン検査装置が行う検査処理の概要を示す図である。検査処理では、まず、検査対象パターンの画像から第１のエッジを検出する。
（スキャン１方式）１方向のスキャンと（スキャン２方式）交互のスキャンでは、１枚の画像からエッジを検出する。（スキャン３方式）２方向のスキャンでは、２枚の画像からエッジを検出し、そのエッジ情報を融合させる。０度および９０度の２方向のスキャンの場合は、０度の画像から４５度から１３５度と、２２５度から−４５度の間のエッジのみを抽出し、９０度の画像から１３５度から２２５度と、−４５度から４５度の間のエッジのみを抽出し、両者を合成して１画像から得られたエッジとして扱う。
４５度および−４５度の２方向のスキャンの場合は、４５度の画像から９０度から１８０度と２７０度から３６０度の間のエッジのみを抽出し、−４５度の画像から０度から９０度と１８０度から２７０度の間のエッジのみを抽出し、両者を合成して、１画像から得られたエッジとして扱う。
FIG. 10 is a diagram illustrating an outline of an inspection process performed by the pattern inspection apparatus according to the present embodiment. In the inspection processing, first, the first edge is detected from the image of the inspection target pattern.
(
In the case of scanning in two directions of 45 ° and −45 °, only edges between 90 ° to 180 ° and 270 ° to 360 ° are extracted from the 45 ° image, and 0 ° to 90 ° from the −45 ° image. And only edges between 180 and 270 degrees are extracted, and both are combined and treated as edges obtained from one image.
次に、第１のエッジと第１の基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターン画像と基準パターンとのマッチングを行う。マッチングを行った結果、シフト量Ｓ１が求まるので、このシフト量Ｓ１を用いて第１の基準パターンをシフトする。そして、第１のエッジとシフトした第１の基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターン（実パターン）を検査する。この第１の検査では、パターン変形量を求めたり、欠陥を検出したりする。パターン変形量の１つとしてシフト量Ｓ２が求まる。 Next, by comparing the first edge with the edge of the first reference pattern, matching between the inspection target pattern image and the reference pattern is performed. As a result of the matching, the shift amount S 1 is obtained, shifts the first reference pattern by using the shift amount S 1. Then, the inspection target pattern (actual pattern) is inspected by comparing the first edge with the shifted edge of the first reference pattern. In the first inspection, an amount of pattern deformation is obtained, and a defect is detected. Shift amount S 2 is obtained as one of the pattern deformation quantity.
次に、検査対象パターン画像から第２のエッジを検出するため、対応する第２の基準パターンをシフト量Ｓ１＋Ｓ２分シフトする。シフトした第２の基準パターンを用いて、検査対象パターン画像上でプロファイルを求め、第２のエッジを検出する。
（スキャン１方式）１方向のスキャンでは、プロファイルは同一の画像から求める。
（スキャン２方式）０度、１８０度交互のスキャンでは右側のエッジ（１８０度から３６０度のエッジ）を得るプロファイルを０度の画像から、左側（０度から１８０度のエッジ）のエッジを得るプロファイルを１８０度の画像から求める。
（スキャン３方式）２方向のスキャンでは、４５度から１３５度と、２２５度から−４５度の間のエッジを得るプロファイルを０度の画像から、１３５度から２２５度と、−４５度から４５度の間のエッジを得るプロファイルを９０度の画像から求める。
Next, in order to detect a second edge from the inspection target pattern image, the corresponding second reference pattern is shifted by a shift amount S 1 + S 2 . Using the shifted second reference pattern, a profile is obtained on the inspection target pattern image, and the second edge is detected.
(
(
(
具体的には、０度の画像もしくは９０度の画像を用いて測定されるべき線分、終端、コーナーを分類して、得られた結果を集計する方法である。本例では、０度方向の走査による画像から縦方向（９０度または２７０度の方向）、左上がり（１３５度）、右下がり（−４５度）方向の線分、終端、コーナーを、９０度方向の走査による画像から横方向（０度または１８０度）、右上がり（４５度）、左下がり（２２５度）方向の線分、終端、コーナーを測定すれば良い。
図７４は、上述の具体的な例を示す図である。
Specifically, this method is a method of classifying line segments, terminals, and corners to be measured using a 0-degree image or a 90-degree image, and summing up the obtained results. In this example, the line segment, the end, and the corner in the vertical direction (90-degree or 270-degree direction), the left-up (135-degree), and the right-down (-45-degree) directions are 90 degrees from the image obtained by scanning in the 0-degree direction. From the image obtained by scanning in the direction, the line segment, the end, and the corner in the horizontal direction (0 degrees or 180 degrees), the right upward (45 degrees), and the left downward (225 degrees) may be measured.
FIG. 74 is a diagram showing the specific example described above.
４５度および−４５度の２方向のスキャンの場合は、９０度から１８０度と２７０度から３６０度の間のエッジを得るプロファイルを４５度の画像から、０度から９０度と１８０度から２７０度の間のエッジを得るプロファイルを−４５度の画像から求める。
そして、第２のエッジとシフトした第２の基準パターンのエッジとを比較することにより、検査対象パターンを検査する。この第２の検査においても、パターン変形量を求めたり、欠陥を検出したりする。パターン変形量の１つとしてシフト量Ｓ３が求まる。
In the case of scanning in two directions of 45 degrees and -45 degrees, a profile that obtains an edge between 90 degrees to 180 degrees and 270 degrees to 360 degrees is obtained from a 45 degree image by using 0 to 90 degrees and 180 to 270 degrees. A profile for obtaining an edge between degrees is obtained from the image at -45 degrees.
Then, the inspection target pattern is inspected by comparing the second edge with the shifted edge of the second reference pattern. Also in the second inspection, the amount of pattern deformation is obtained or a defect is detected. Shift amount S 3 is obtained as one of the pattern deformation quantity.
画像が４５度もしくは−４５度傾斜で取得された場合においては、基準パターンと画像の間に回転が存在するので、その回転を補正する作業が必要である。一つの方法としては、基準パターンを回転する方法であるが、基準パターンを回転すると傾斜画像が最終出力となるので見難いという欠点がある。そこで、本実施例では画像を回転する方法を採用した。しかしながら、Ｘ，Ｙ方向に均等にサンプリングする走査をした場合に、その画像を回転すると、画素間の内挿値を回転した画像の値として用いなければならない。この場合には、得られた画像が内挿によってぼけたりする弊害があるので、本実施例では内挿を用いずに、画素の位置を置き換えることによってのみ回転した画像を得る方法を採用した。しかしながら、この方法を用いる場合は、通常の縦横同じ間隔でサンプリングする走査方法では回転した画像を得ることは不可能であり、次に述べるような形態のスキャンを採用する必要がある。 When the image is acquired at an inclination of 45 degrees or −45 degrees, there is a rotation between the reference pattern and the image, so that an operation for correcting the rotation is necessary. One method is to rotate the reference pattern, but there is a drawback that rotating the reference pattern makes it difficult to see the tilted image because it becomes the final output. Therefore, in this embodiment, a method of rotating an image is adopted. However, if the image is rotated in the case of performing scanning for sampling uniformly in the X and Y directions, the interpolation value between pixels must be used as the value of the rotated image. In this case, there is a problem that the obtained image is blurred by the interpolation. Therefore, in this embodiment, a method of obtaining the rotated image only by replacing the position of the pixel without using the interpolation is adopted. However, when this method is used, it is impossible to obtain a rotated image by a normal scanning method in which sampling is performed at the same interval in the vertical and horizontal directions, and it is necessary to employ a scan in the following form.
図７５は上述の方法に基づいて作成した画像の具体例を示す図である。左側の４５度傾斜走査方法と右側の４５度傾斜画像は全く同じものを４５度回転して描いてある。最終的に取得しようとする画像は右側の形のものである。図中、碁盤の目の格子点はＸ，Ｙ方向に均等にサンプリングされて得られるべき画像の位置である。黒丸●については実際にサンプリングされたデータで、無いところではこのスキャン方法では取得できないところである。この右側の形の画像を取得するために左側の走査方法で行なう。この場合は、Ｘ方向のサンプリング間隔Ｓは各々の走査線で同一であるが、Ｙ方向のサンプリング間隔についてはＸ方向のサンプリング間隔Ｓの半分である。また奇数行と偶数行では、Ｘ方向のサンプリング間隔Ｓの半分だけずれている。このサンプリング間隔Ｓは、右側の画素間隔に√２をかけたものになる。そうすると、左側の図を横に寝かせるだけで所望の画像が得られるということになる。この場合は、実際にサンプリングされた順番とは違う順番で値を入れていく作業が必要となる。
図７５は４５度の角度の場合を示すものであるが、図７６は、ａｒｃｔａｎ（２）の傾斜の走査方法および回転した画像を示す図である。
FIG. 75 is a diagram showing a specific example of an image created based on the above method. The 45-degree tilt scanning method on the left side and the 45-degree tilt image on the right side are exactly the same but rotated by 45 degrees. The image finally obtained is of the right-hand shape. In the figure, the grid points of the grid are the positions of the image to be obtained by sampling uniformly in the X and Y directions. The black circles are actually sampled data, and where there is no data, they cannot be obtained by this scanning method. In order to obtain an image having the shape on the right side, the scanning is performed on the left side. In this case, the sampling interval S in the X direction is the same for each scanning line, but the sampling interval in the Y direction is half of the sampling interval S in the X direction. Also, the odd rows and the even rows are shifted by a half of the sampling interval S in the X direction. This sampling interval S is obtained by multiplying the right pixel interval by 右側 2. Then, a desired image can be obtained only by laying the figure on the left side horizontally. In this case, it is necessary to insert values in an order different from the order in which the data was actually sampled.
FIG. 75 shows the case of an angle of 45 degrees, while FIG. 76 shows a method of scanning the tilt of arctan (2) and a rotated image.
図１１は、本実施形態におけるパターン検査装置のハードウェア構成例を示す図である。本実施形態に係るパターン検査装置は、主制御部１、記憶装置２、入出力制御部３、入力装置４、表示装置５、印刷装置６および、図１に示す画像生成装置７を備える。
FIG. 11 is a diagram illustrating a hardware configuration example of the pattern inspection apparatus according to the present embodiment. The pattern inspection apparatus according to the present embodiment includes a
主制御部１はＣＰＵ等により構成され、装置全体を統括的に制御する。主制御部１には記憶装置２が接続されている。記憶装置２は、ハードディスク、フレキシブルディスク、光ディスク等の形態をとることができる。また、主制御部１には、入出力制御部３を介して、キーボード、マウス等の入力装置４、入力データ、計算結果等を表示するディスプレイ等の表示装置５、および計算結果等を印刷するプリンタ等の印刷装置６が接続されている。
The
主制御部１は、ＯＳ（Operating System）等の制御プログラム、パターン検査のためのプログラム、および所要データ等を格納するための内部メモリ（内部記憶装置）を有し、これらプログラム等によりパターン検査を実現している。これらのプログラムは、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等に記憶しておき、実行前にメモリ、ハードディスク等に読み込ませて実行されるようにすることができる。
The
図１２は、本実施形態におけるパターン検査装置の機能ブロック図を示す図である。基準パターン生成部１１、検査部１２、出力部１３および欠陥種認識部１４はプログラムにより実現されている。基幹データベース２１、レシピデータベース２２および欠陥種参照データベース２３は記憶装置２内に設けられている。
基幹データベース２１を外部に設け、パターン検査装置がＬＡＮを経由して基幹データベース２１にアクセスするようにしてもよい。
FIG. 12 is a functional block diagram of the pattern inspection apparatus according to the present embodiment. The reference
The
（レシピ）検査の前に、まずレシピと称される検査パラメータの組を設定する。そのパラメータとしては、検査の対象である検査対象パターンの画像の画像取得時におけるピクセルとピクセルとの間の実パターン上での距離（ピクセル間隔）と、５１２×５１２や１０２４×１０２４などのピクセル数がある。これらの値から、一度に処理すべき画像の実パターン上での距離（画像サイズ）を把握することができる。また、エッジ検出のためのパラメータと、欠陥を認識するためのパラメータとを設定する。 (Recipe) Before inspection, first, a set of inspection parameters called a recipe is set. The parameters include the distance (pixel interval) between the pixels on the actual pattern at the time of image acquisition of the image of the inspection target pattern to be inspected, and the number of pixels such as 512 × 512 and 1024 × 1024. There is. From these values, the distance (image size) of the image to be processed at a time on the actual pattern can be grasped. Also, a parameter for detecting an edge and a parameter for recognizing a defect are set.
検査対象パターン画像と比較するデータとしては、設計データが使われる。この設計データとして、たとえばＧＤＳ形式のＣＡＤレイアウトデータに、レイアの融合やフラクチャリングを行ったものが使える。本実施形態では、この処理で得られた線分の束を、画像サイズにステージの誤差分およびパターンの最大平行移動量を加えた長さを一辺とする長方形エリアでクリッピングして基準パターンとし、レシピデータベース２２に予め格納する。ステージ誤差分がパターンの最大平行移動量に比べ無視し得る場合は、パターン変形の絶対座標値が計測できる。本実施形態では、ステージの誤差分およびパターンの最大平行移動量を考慮し、基準パターンを検査対象パターン画像よりも大きくとって処理しているが、代わりに検査対象パターン画像を基準パターンよりも大きくとって処理するようにしてもよい。
As data to be compared with the pattern image to be inspected, design data is used. As the design data, for example, data obtained by fusing or fracturing layers with CAD layout data in GDS format can be used. In the present embodiment, a bundle of line segments obtained by this processing is clipped with a rectangular area having a length obtained by adding the error amount of the stage and the maximum amount of parallel movement of the pattern to the image size to form a reference pattern, It is stored in the
基準パターンに対して、コーナーに丸みをつける処理を行ってもよい。図１４に示すように、通常、設計データは、鋭角をもった多角形（図中点線）である一方、実際に形成される回路パターンはコーナーに丸み（図中実線）がつく。そこで、コーナー部分に円、楕円、直線、もしくは他の方法で記述した曲線を適用し、実際のパターンに近くなるように補正してもよい。 A process for rounding a corner may be performed on the reference pattern. As shown in FIG. 14, the design data is usually a polygon having an acute angle (dotted line in the figure), while the actually formed circuit pattern has rounded corners (solid line in the figure). Therefore, a circle, an ellipse, a straight line, or a curve described by another method may be applied to the corner portion, and the correction may be made so as to be close to the actual pattern.
基準パターンに設計データを使えば、実現したいパターンとの比較検査を行う欠陥検査になる。この場合は、許容パターン変形量として電気特性に影響しない許容量を設定する。この許容パターン変形量は、配線の属性ごとに設定でき、さらに、パターンの込み入っている場所とそうでない場所とで可変にすることも可能である。 If the design data is used for the reference pattern, it becomes a defect inspection for performing a comparison inspection with a pattern to be realized. In this case, an allowable amount that does not affect the electrical characteristics is set as the allowable pattern deformation amount. This allowable pattern deformation amount can be set for each attribute of the wiring, and can be made variable between a place where the pattern is complicated and a place where it is not.
基準パターンにリソシミュレータで得られた露光パターンの外形を形成する曲線（図５７の実線）を使えば、シミュレーションの正当性を検証しながらの欠陥検査が可能になる。リソシュミレータの出力データは、光学的にシミュレートして得られた光強度分布である。この分布から外形の曲線を得る。この場合の許容パターン変形量は、シミュレーションとして許される誤差を設定する。 If a curve (solid line in FIG. 57) forming the outer shape of the exposure pattern obtained by the lithography simulator is used as the reference pattern, a defect inspection can be performed while verifying the validity of the simulation. The output data of the litho simulator is a light intensity distribution obtained by optically simulating. The contour curve is obtained from this distribution. The allowable pattern deformation amount in this case sets an error allowed as a simulation.
本実施形態においては、基準パターンに設計データを使っている。
図１３は、本実施形態におけるレシピ登録処理の例を示すフローチャートである。まず、オペレータは、入力装置４を介して基準パターン生成部１１に、設計データ検索用パラメータ（ここでは、検査対象サンプルの品種、およびプロセスを指定するパラメータ）、検査モード、画像取得パラメータ（検査領域、画像サイズ、ピクセル数、ウエーハを特定するためのスロット番号、および光学系の調整パラメータ）、ならびにエッジ検出および検査のためのパラメータを入力する（ステップＳ２０２）。
In the present embodiment, design data is used for the reference pattern.
FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of the recipe registration process according to the present embodiment. First, the operator inputs design data search parameters (here, parameters for designating the type of the sample to be inspected and the process), the inspection mode, the image acquisition parameters (the inspection area) to the reference
エッジ検出および検査のためのパラメータとしては、以下の情報を設定する。
（Ｒ１） 求めたいパターン変形量
（Ｒ２） 許容パターン変形量の−側の限界および＋側の限界、ならびにエッジの許容方向差の限界
（Ｒ３） 画質から経験的に決められるエッジ検出パラメータ
（Ｒ４） パターンの属性（コーナー、直線部分、端点、孤立パターン等）を自動的に認識するための抽出ルール
（Ｒ５） プロファイル取得区間の長さ、プロファイル取得区間とプロファイル取得区間との間隔、プロファイル取得区間内で輝度値を調べる間隔、およびプロファイルをとる方法（しきい値法を使うかなど）
（Ｒ６） プロファイル取得区間を可変にして測定時に決定するかどうかのフラグ
基準パターン生成部１１は、設計データ検索用パラメータ（検査対象サンプルの品種、およびプロセス）をキーとして基幹データベース２１を検索し、設計データを取り出す（ステップＳ２０４）。基幹データベース２１は、検査対象パターン画像に対する設計データ（ＣＡＤデータ）を格納したデータベースである。
The following information is set as parameters for edge detection and inspection.
(R1) The amount of pattern deformation to be obtained (R2) The-side limit and the + side limit of the allowable pattern deformation amount, and the limit of the allowable direction difference of the edge (R3) The edge detection parameter empirically determined from the image quality (R4) Extraction rules for automatically recognizing pattern attributes (corners, straight lines, end points, isolated patterns, etc.) (R5) Length of profile acquisition section, interval between profile acquisition sections, inside profile acquisition section The interval to check the brightness value in, and how to take a profile (such as whether to use the threshold method)
(R6) Flag for determining whether to determine at the time of measurement by making the profile acquisition section variable The reference
次に、基準パターン生成部１１は、設計データに基づき基準パターンを生成する（ステップＳ２０６）。
検査対象パターン画像から検出されるエッジの位置に最も適したように設計データに対し、シュリンク処理（倍率を変える処理）、サイズ処理（線幅を変える処理）などを施す必要がある場合がある。また、第１のエッジ検出と第２のエッジ検出とでは一般的に検出するエッジの位置が異なるので、必要があれば、第１エッジ検出用、および第２エッジ検出用に基準パターンを２種類用意する。
Next, the reference
In some cases, it is necessary to perform shrink processing (processing for changing the magnification), size processing (processing for changing the line width), and the like on the design data so as to be most suitable for the position of the edge detected from the inspection target pattern image. Further, since the positions of edges to be detected are generally different between the first edge detection and the second edge detection, if necessary, two types of reference patterns are used for the first edge detection and the second edge detection. prepare.
検査は、入力された検査領域を、画像サイズで分割して得られる検査単位領域ごとに行われるので、基準パターンもそれに合わせて生成する。検査には、逐次検査およびランダム検査がある。 Since the inspection is performed for each inspection unit area obtained by dividing the input inspection area by the image size, the reference pattern is generated accordingly. The tests include sequential tests and random tests.
図１５は、逐次検査を説明するための図である。検査領域は通常、長方形の和として決定される。すなわち検査領域は、ウエーハ全面を単位として設定されるのではなく、長方形で指定された複数の領域（図１５のように上側の短い長方形と下側の長い長方形など）として設定されるので、その領域を高速検査するために、検査単位領域ごとの逐次走査を実施する。検査単位領域ごとに基準パターンを作成する。 FIG. 15 is a diagram for explaining the sequential inspection. The inspection area is usually determined as a sum of rectangles. That is, the inspection area is not set in units of the entire wafer, but is set as a plurality of areas specified by rectangles (such as an upper short rectangle and a lower long rectangle as shown in FIG. 15). In order to inspect an area at high speed, sequential scanning is performed for each inspection unit area. A reference pattern is created for each inspection unit area.
図１６は、ランダム検査を説明するための図である。ランダム検査においては、ある領域を逐次に検査するのではなく、ピンポイントに検査する。図１６では、検査単位領域３０１〜３０４についてのみ検査を行う。
FIG. 16 is a diagram for explaining the random inspection. In the random inspection, a certain area is not inspected sequentially but inspected pinpointly. In FIG. 16, the inspection is performed only on the
図１７は基準パターンの例を示す図であり、図１８は図１７の基準パターンをピクセルごとのエッジベクトルに変換した例を示す図である。図１７において、基準パターン（点線）はサブピクセル精度で示されている。通常、基準パターンのエッジ方向は、ピクセルの横方向（ｘ方向）または縦方向（ｙ方向）に平行である。基準パターンのエッジも、検査対象パターン画像のエッジと同様に、ピクセルごとに開始点（サブピクセル精度）、方向、および振幅の情報を有する。本実施形態においては、基準パターンのエッジの振幅をすべて１にしている。 FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a reference pattern, and FIG. 18 is a diagram illustrating an example in which the reference pattern of FIG. 17 is converted into an edge vector for each pixel. In FIG. 17, the reference pattern (dotted line) is shown with sub-pixel accuracy. Usually, the edge direction of the reference pattern is parallel to the horizontal direction (x direction) or the vertical direction (y direction) of the pixel. The edge of the reference pattern, like the edge of the image of the pattern to-be-inspected, also has information on the starting point (sub-pixel accuracy), direction, and amplitude for each pixel. In the present embodiment, all the amplitudes of the edges of the reference pattern are set to 1.
図１９に示すように、基準パターンに曲線が含まれる場合がある。曲線を含む基準パターンをエッジベクトルに変換するには、例えば、ピクセルの中心２６１に最も近い基準パターン上の点２６２での接線２６３をエッジベクトルにする方法がある。
As shown in FIG. 19, the reference pattern may include a curve. In order to convert a reference pattern including a curve into an edge vector, for example, there is a method in which a tangent 263 at a
次に、基準パターン生成部１１は、基準パターン、検査対象サンプルの品種、プロセス、および検査モード、画像取得パラメータ、ならびにエッジ検出および検査のためのパラメータを、レシピデータベース２２に登録する（ステップＳ２０８）。これらのデータは、検査用パラメータの組であるレシピと呼ばれ、品種、プロセス、および検査モードをキーにして管理される。
Next, the reference
（検査処理）図２０は、本実施形態における検査処理の例を示すフローチャートである。まず、オペレータは、入力装置４を介して検査部１２に、レシピ検索用パラメータ（ここでは、品種、プロセスおよび検査モード）を入力する（ステップＳ３０２）。
(Inspection Processing) FIG. 20 is a flowchart showing an example of the inspection processing in the present embodiment. First, the operator inputs recipe search parameters (here, product type, process, and inspection mode) to the
検査部１２は、レシピ検察用パラメータをキーとしてレシピデータベース２２を検索し、レシピを取り出す（ステップＳ３０４）。そして、検査対象パターン画像（光学画像、電子線画像、フォーカスイオンビーム画像、プローブ顕微鏡画像など）を取得するため、画像生成装置７に対して画像取得パラメータを指示し、スロット搬送、アライメント、および光学系の調整を指示する（ステップＳ３０６）。アライメントとは、ＣＡＤデータが使用している座標系と実ウエーハ観察位置を管理する座標値との変換係数を求める機能をいう。これはＣＡＤナビゲーションで具現化されている。ＣＡＤナビゲーションは、アライメントの後に、ＣＡＤデータ上の観察したい座標値を実ウエーハの観察位置を管理する座標値に変換し、その位置へ撮像装置の視野を移動させて、その位置の画像を入手する方法で、よく知られているものである。
The
画像生成装置７としては、図１に示す走査型電子顕微鏡が最も好ましいが、走査型フォーカスイオンビーム顕微鏡、走査型レーザー顕微鏡や走査型プローブ顕微鏡などの各種の走査型顕微鏡もしくは各種顕微鏡を使用することができる。
画像生成装置７は、検査単位領域ごとに、検査対象パターン画像（およびその中心位置）を検査部１２に出力する（ステップＳ３０８）。
As the
The
（第１のエッジ検出）次に、検査部１２は、検査対象パターン画像から第１のエッジ検出を行う（ステップＳ３１０）。エッジ検出としては、例えば次の２つの手法がある。
(First Edge Detection) Next, the
（Ａ）１つは、パターン内部と下地との間にコントラストがある場合に適した手法である。このような画像の多くは２値化処理でエッジを検出できるが、コントラストが比較的明瞭でない場合は明確にエッジを検出できない。このときにはたとえば、［文献１］：R.M.Haralick, “Digital step edges from ZERO crossing of second directional derivatives”, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., vol. PAMI-6,No.1,pp.58-68,1984に開示の方法を応用するなどしてエッジを求めることができる。この方法によれば、エッジ部分の変曲点をピクセル単位の１／１０程度の精度で得ることができる。 (A) One is a method suitable when there is a contrast between the inside of the pattern and the base. In many of such images, edges can be detected by the binarization process, but if the contrast is relatively unclear, the edges cannot be detected clearly. At this time, for example, [Reference 1]: RMHaralick, “Digital step edges from ZERO crossing of second directional derivatives”, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., Vol. PAMI-6, No. 1, pp. 58-68 , 1984, the edge can be obtained by applying the method disclosed. According to this method, an inflection point at an edge portion can be obtained with an accuracy of about 1/10 of a pixel unit.
（Ｂ）もう１つは、エッジのみが明るく、パターン内部と下地にコントラストがつかない場合に対処可能な手法で、たとえば［文献２］：“Cartan Steger. An unbiased detector of curvilinear structures”, IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intell., 20(2), February 1998に開示の方法によりエッジを求めるものである。この方法によれば、エッジ部分の峰をピクセル単位の１／１０程度の精度で得ることができる。ただし、この手法ではエッジの方向は０〜１８０度の値のみをもつ。すなわちパターンの内部を特定できない。 (B) The other is a method capable of coping with a case where only the edge is bright and there is no contrast between the inside of the pattern and the background. For example, [Reference 2]: “Cartan Steger. An unbiased detector of curvilinear structures”, IEEE Trans The edge is obtained by the method disclosed in Pattern Anal. Machine Intell., 20 (2), February 1998. According to this method, the peak of the edge portion can be obtained with an accuracy of about 1/10 of the pixel unit. However, in this method, the direction of the edge has only a value of 0 to 180 degrees. That is, the inside of the pattern cannot be specified.
パターン内部と下地との間にコントラストがある画像に微分フィルタ（例えば、Ｓｏｂｅｌフィルタやバンドパスフィルタ）をかけて得られたエッジ振幅画像を使って、上記の方法でエッジを求めてもよい。この場合はパターン内部の判別をつけられ、エッジの方向を特定できる。 The edge may be obtained by the above method using an edge amplitude image obtained by applying a differential filter (for example, a Sobel filter or a band-pass filter) to an image having a contrast between the inside of the pattern and the background. In this case, the inside of the pattern can be determined, and the direction of the edge can be specified.
これらの方法はある程度大きな窓を使った処理であるので、ピクセル単位の１／１０程度の精度が得られるだけでなく、エッジの方向も安定している。このことは、エッジを連結して直線近似をする必要が必ずしもないことを意味している。 Since these methods use a somewhat large window, not only the accuracy of about 1/10 of a pixel unit can be obtained, but also the direction of the edge is stable. This means that it is not always necessary to connect edges to perform linear approximation.
ステップＳ３１０のエッジ検出では、検査対象パターン画像からピクセル単位でエッジの振幅および方向を求める。振幅は、明確なエッジであるほど大きい値を取る。（Ａ）のパターン内部と下地との間にコントラストがある画像の場合には、例えば上述の文献１の方法を用いて、画像の１次微分値の絶対値を振幅とし、画像の２次微分値のゼロクロス点をエッジ位置とすることができる。一方、（Ｂ）のエッジのみが明るい画像の場合には、例えば上述の文献２の方法を用いて、画像の２次微分値の符号反転値（絶対値）を振幅とし、画像の１次微分値のゼロクロス点をエッジ位置とすることができる。いずれの場合もエッジはサブピクセル精度で得られる。（Ａ）の画像の場合は、０度から３６０度までの方向を定義できるが、（Ｂ）の画像の場合は、０度から１８０度までの方向のみ定義可能である。これは（Ｂ）の画像では、パターンの内部を局所情報から特定できないことが原因である。
In the edge detection in step S310, the amplitude and the direction of the edge are obtained in pixel units from the pattern image to be inspected. The amplitude takes a larger value for a clearer edge. In the case of an image having a contrast between the inside of the pattern and the background in (A), the absolute value of the primary differential value of the image is used as the amplitude and the secondary differential The zero cross point of the value can be set as the edge position. On the other hand, in the case of an image in which only the edge of (B) is bright, for example, using the method of the above-mentioned
図２１は（Ａ）のパターン内部と下地との間にコントラストがある画像（検査対象パターン画像）の例を示す図であり、図２２は図２１の画像から検出したエッジを示す図である。図２１には、ピクセルごとにその輝度値が示されている。図２２に示すように、エッジはピクセルごとに検出され、ピクセルごとに開始点（サブピクセル精度）、方向（０〜３６０度）、および振幅の情報が得られる。振幅は、上述のように、明確なエッジであるほど大きい値を取る。 FIG. 21 is a diagram showing an example of an image (inspection target pattern image) having a contrast between the inside of the pattern and the background shown in FIG. 21A, and FIG. 22 is a diagram showing edges detected from the image of FIG. FIG. 21 shows the luminance value for each pixel. As shown in FIG. 22, an edge is detected for each pixel, and information of a starting point (sub-pixel accuracy), a direction (0 to 360 degrees), and amplitude is obtained for each pixel. As described above, the amplitude takes a larger value as the edge becomes clearer.
図２３は（Ｂ）のエッジのみが明るい画像（検査対象パターン画像）の例を示す図であり、図２４は図２３の画像から検出したエッジを示す図である。図２３においても、ピクセルごとにその輝度値が示されている。また、図２４に示すように、エッジはピクセルごとに検出され、ピクセルごとに開始点（サブピクセル精度）、方向（０〜１８０度）、および振幅の情報が得られる。 FIG. 23 is a diagram illustrating an example of an image (pattern image to be inspected) in which only the edge of (B) is bright, and FIG. 24 is a diagram illustrating edges detected from the image of FIG. FIG. 23 also shows the luminance value for each pixel. Further, as shown in FIG. 24, an edge is detected for each pixel, and information of a start point (sub-pixel accuracy), a direction (0 to 180 degrees), and an amplitude is obtained for each pixel.
（マッチング）次に、検査部１２は、検査対象パターン画像のエッジを膨張させて、膨張エッジを求める（ステップＳ３１２）。本実施形態においては、電気特性的に許される許容パターン変形量分膨張させている。この段階では許容パターン変形量は正の整数である。この値は、（Ｒ２）許容パターン変形量の−側の限界および＋側の限界の絶対値の大きい方を整数化した値である。許容パターン変形量分膨張させることにより、電気的に許容される範囲内での形状差を許容してマッチングすることができる。
(Matching) Next, the
図２５は１次元の検査対象パターン画像のエッジ振幅の例を示す図であり、図２６は図２５のエッジを膨張させた例を示す図である。図２５および図２６では、説明を簡単にするために、１次元で各ピクセルの持つエッジ振幅がスカラ値を持つ場合の例を示している。許容パターン変形量内の変形を同等に扱う場合は、許容パターン変形量の２倍の大きさの窓を持った最大値フィルタをかける。最大値フィルタとは、対象となるピクセルの近傍である窓の中の各ピクセルが持つ値の最大値を求め、その値をフィルタ後のピクセルの値とするものである。図２６では、図２５のエッジを左右に２ピクセル分膨張させている。これは許容パターン変形量が２ピクセルの場合の例である。 FIG. 25 is a diagram illustrating an example of an edge amplitude of a one-dimensional pattern image to-be-inspected, and FIG. 26 is a diagram illustrating an example in which the edge in FIG. 25 is expanded. FIGS. 25 and 26 show an example in which the edge amplitude of each pixel has a scalar value in one dimension for the sake of simplicity. When treating the deformation within the allowable pattern deformation amount equally, a maximum value filter having a window twice as large as the allowable pattern deformation amount is applied. The maximum value filter obtains the maximum value of each pixel in the window that is in the vicinity of the target pixel and sets the maximum value as the value of the filtered pixel. In FIG. 26, the edge of FIG. 25 is expanded left and right by two pixels. This is an example when the allowable pattern deformation amount is 2 pixels.
これに対して、基準パターンのエッジが図２７のようであったとする。図２６および図２７からマッチングの評価値（度合い）を求めると、現在の位置であっても、検査対象パターン画像が左右に１ピクセルまたは２ピクセルずれていたとしても、マッチングの評価値は同じになる。 On the other hand, it is assumed that the edge of the reference pattern is as shown in FIG. When the evaluation value (degree) of the matching is obtained from FIGS. 26 and 27, the evaluation value of the matching is the same even if the pattern image to be inspected is shifted by one pixel or two pixels to the left or right even at the current position. Become.
これを回避するには、図２８に示すように、重み付けをして膨張すればよい。これは許容パターン変形量が小さければ小さいほどよいことを意味している。図２８の膨張を実現するには、０．５、０．７５、１．０、０．７５、０．５のスムージングフィルタを用いればよい。図２８の場合、検査対象パターン画像が左右に１ピクセルでもずれると評価値が下がる。 In order to avoid this, as shown in FIG. This means that the smaller the allowable pattern deformation amount, the better. In order to realize the expansion shown in FIG. 28, a smoothing filter of 0.5, 0.75, 1.0, 0.75, or 0.5 may be used. In the case of FIG. 28, if the pattern image to be inspected is shifted even one pixel to the left or right, the evaluation value decreases.
ここで、図２９に示すように、基準パターンのエッジが２ピクセル分広かったとする。図２８および図２９から評価値を求めると、現在の位置であっても、検査対象パターン画像が左右に１ピクセルずれていたとしても、同じ評価値となる。 Here, it is assumed that the edge of the reference pattern is widened by two pixels as shown in FIG. When the evaluation value is obtained from FIGS. 28 and 29, the same evaluation value is obtained even if the inspection target pattern image is shifted by one pixel to the left or right even at the current position.
これを回避するには、図３０に示すように重み付けをして膨張すればよい。図３０の膨張を実現するには、０．５、０．９、１．０、０．９、０．５のスムージングフィルタ（図３１）を用いればよい。スムージングフィルタの係数は実験的に求められるべきものである。 To avoid this, weighting may be performed as shown in FIG. In order to realize the expansion shown in FIG. 30, a smoothing filter of 0.5, 0.9, 1.0, 0.9, 0.5 (FIG. 31) may be used. The coefficients of the smoothing filter should be determined experimentally.
以上のことから、図３０に示すような膨張が望ましいが、処理速度やエッジの込み具合などの観点から図２６や図２８に示すような膨張を用いることもできる。 From the above, the expansion as shown in FIG. 30 is desirable, but from the viewpoint of the processing speed and the degree of edge embedding, the expansion as shown in FIGS. 26 and 28 can also be used.
図３２は２次元の検査対象パターン画像のエッジの振幅の例を示す図であり、図３３および図３４は図３２のエッジを膨張させた例を示す図である。図３２において、振幅値は、２０のところ以外はすべて０である。図３３は図２６と同様の膨張を行った場合の結果を示し、図３４は図３０と同様の膨張を行った場合の結果を示す。 FIG. 32 is a diagram illustrating an example of the amplitude of the edge of the two-dimensional pattern image to be inspected, and FIGS. 33 and 34 are diagrams illustrating an example in which the edge in FIG. 32 is expanded. In FIG. 32, the amplitude values are all 0 except for the position of 20. FIG. 33 shows the result when the same expansion as in FIG. 26 is performed, and FIG. 34 shows the result when the same expansion as in FIG. 30 is performed.
図３５は２次元の検査対象パターン画像のエッジベクトルの例を示す図であり、図３６および図３７は図３５のエッジベクトルを膨張させた例を示す図である。図３６は図２６と同様の膨張を行った場合の結果を示し、図３７は図３０と同様の膨張を行った場合の結果を示す。膨張はｘ，ｙ成分ごとに行っている。 FIG. 35 is a diagram showing an example of an edge vector of a two-dimensional pattern image to-be-inspected, and FIGS. 36 and 37 are diagrams showing an example in which the edge vector of FIG. 35 is expanded. FIG. 36 shows the result when the same expansion as in FIG. 26 is performed, and FIG. 37 shows the result when the same expansion as in FIG. 30 is performed. The expansion is performed for each of the x and y components.
検査部１２は、膨張エッジ（検査対象パターン画像のエッジを膨張させたエッジ）と基準パターンのエッジとを比較して、検査対象パターン画像と基準パターンとのピクセル単位でのマッチングを行う（ステップＳ３１４）。
The
本実施形態においては、後で述べるように、サブピクセル精度でのマッチングを行うので、ここでは高速化を目的としてピクセル単位でのマッチングを行う。したがって、図３８は図１８をピクセル単位で表記したものである。 In the present embodiment, as will be described later, matching is performed with sub-pixel accuracy, and here, matching is performed on a pixel basis for the purpose of speeding up. Therefore, FIG. 38 shows FIG. 18 in units of pixels.
本実施形態におけるマッチングでは、検査対象パターン画像に対して基準パターンをピクセル単位で上下左右にシフトして、評価値Ｆ０が最大になる位置をマッチング位置とする（図３９）。本実施形態においては、以下のように、基準パターンのエッジが存在するピクセルにおける膨張エッジの振幅の総和を評価値Ｆ０としている。 The matching in the present embodiment, by shifting vertically and horizontally the reference pattern in pixels relative to the inspection object pattern image, the evaluation value F 0 is the matching position the position of maximum (Figure 39). In this embodiment, as it follows, and the amplitude sum of the dilated edges in the pixel where the edge of the reference pattern exists as the evaluation value F 0.
ここで、Ｅ（ｘ，ｙ）は、膨張エッジの振幅をその大きさとして持ち、膨張エッジの方向をその方向として持つエッジベクトルである。エッジの存在しない場所ではＥ（ｘ，ｙ）の大きさは０である。Ｒ（ｘ＋ｘｓ，ｙ＋ｙｓ）は、基準パターンのエッジ方向をその方向として持つエッジベクトルである。ただし、Ｒ（ｘ＋ｘｓ，ｙ＋ｙｓ）の大きさは、エッジの存在する場所で１であり、エッジの存在しない場所で０である。ここで、（ｘｓ，ｙｓ）は基準パターンのエッジのシフト量Ｓ１である。 Here, E (x, y) is an edge vector having the amplitude of the expanded edge as its magnitude and the direction of the expanded edge as its direction. The magnitude of E (x, y) is 0 where no edge exists. R (x + xs, y + ys) is an edge vector having the edge direction of the reference pattern as its direction. However, the magnitude of R (x + xs, y + ys) is 1 at a location where an edge exists, and is 0 at a location where no edge exists. Here, (xs, ys) is a shift quantity S 1 of the edge of the reference pattern.
Ｆ０の計算においてＲ（ｘ，ｙ）が０でないピクセルのみを記憶すれば、高速に計算が行え、記憶領域が少なくてすむ。ピクセル振幅値総和を評価関数として残差逐次検定法（ＳＳＤＡ：Sequential Similarity Detection Algorithm）で使われている高速計算の打切りを用いれば計算がさらに高速化される。 If only pixels for which R (x, y) is not 0 are stored in the calculation of F 0, the calculation can be performed at high speed and the storage area is small. The calculation is further speeded up by using the high-speed calculation truncation used in the sequential similarity detection algorithm (SSDA) with the sum of pixel amplitude values as an evaluation function.
図４０および図４１は、図３６と図３８とを重ね合わせた図である。図４０において、ピクセル２５４は、図３６のピクセル２５１および図３８のピクセル２５２に対応する。図４１においては、図４０の状態から検査対象パターン画像を右に１ピクセル、下に１ピクセルシフトさせて重ね合わせを行っている。したがって、ピクセル２５５は、図３６のピクセル２５１および図３８のピクセル２５３に対応する。評価値Ｆ０を用いる場合には、エッジの存在するピクセルが重なり合う度合いが大きいほど、評価値が高くなる。評価値Ｆ０を用いる場合には、図３２〜図３４で示したような膨張処理を行えばよい。なお、評価値Ｆ０は、（Ａ）、（Ｂ）いずれの画像にも適応可能である。
FIGS. 40 and 41 are diagrams in which FIGS. 36 and 38 are superimposed. In FIG. 40,
本実施形態においては、上記評価値Ｆ０を用いているが、他の評価値を用いることもできる。例えば、（Ａ）パターン内部と下地との間にコントラストがある画像の場合には、以下の評価値Ｆａを用いることが考えられる。 In the present embodiment uses the evaluation value F 0, it is also possible to use other evaluation values. For example, in the case of an image having a contrast between the (A) inside of the pattern and the ground it is considered to use the following evaluation value F a.
また、例えば、（Ｂ）エッジのみが明るい画像の場合には、以下の評価値Ｆｂを用いることが考えられる。 Further, for example, in the case of (B) only the edge is bright image, it is considered to use the following evaluation value F b.
評価値ＦａまたはＦｂを用いる場合には、図３５〜図３７で示したような膨張処理を行えばよい。ただし、図３６に示すような膨張を行う場合は、正の値の最大値および負の値の最大値の双方について膨張を行い、内積の計算でより大きな値をとるものを選択する。 When using the evaluation value F a or F b may be performed dilation processing as shown in FIGS. 35 to 37. However, when performing the expansion as shown in FIG. 36, the expansion is performed for both the maximum value of the positive value and the maximum value of the negative value, and a larger value is selected in the calculation of the inner product.
評価値Ｆ０と評価値ＦａおよびＦｂとを比較した場合、評価値Ｆ０はデータがスカラのため高速処理に向く。一方、評価値ＦａおよびＦｂは、例えば、図４２に示すような場合に有効である。すなわち、評価値ＦａおよびＦｂを用いた場合には、基準パターン（図４２（ａ））の縦線部分のエッジベクトルと検査対象パターン画像（図４２（ｂ））の横線部分のエッジベクトルとの内積をとると０に近くなるため、１０１の部分と１０２の部分とがうまくマッチングする。しかし、評価値Ｆ０を用いた場合には、方向は関係なく振幅のみで判断するため、１０１の部分と１０３の部分とがマッチングしてしまうおそれがある。
When comparing the evaluation value F 0 and an evaluation value F a and F b, the evaluation value F 0 is directed to the high-speed processing for data is a scalar. On the other hand, the evaluation values Fa and Fb are effective, for example, in the case shown in FIG. That is, when the evaluation values F a and F b are used, the edge vector of the vertical line portion of the reference pattern (FIG. 42 (a)) and the edge vector of the horizontal line portion of the inspection target pattern image (FIG. 42 (b)) When the inner product of is obtained is close to 0, the
次に、評価値ＦａとＦｂとを比較した場合、例えば、図４３に示すように、配線１１１、１１３の間隔と下地１１２、１１４の間隔が同じ場合にＦａを用いると、どちらがラインかの区別がつくのでＦｂより望ましい結果が得られる。
Next, when comparing the evaluation value F a and F b, for example, as shown in FIG. 43, the interval spacing of the
本実施形態においては、検査対象パターン画像のエッジを膨張してマッチングを行っているが、代わりに基準パターンのエッジを膨張してマッチングを行うこともできる。
また、基準パターンのエッジの位置によって重み付けを変えて行うようにすることができる。これは以下の手順で行われる。
In the present embodiment, the matching is performed by expanding the edge of the pattern image to be inspected. Alternatively, the matching may be performed by expanding the edge of the reference pattern.
Further, the weighting may be changed depending on the position of the edge of the reference pattern. This is performed in the following procedure.
図４４において、（ａ）は基準パターンの例を示し、（ｂ）は（ａ）の基準パターン（実線）および検査対象パターン画像（点線）の例を示す。図４４（ａ）に示す基準パターンは周期的なパターンであるが、１ヶ所隙間がある。このような基準パターンと検査対象パターン画像とのマッチングを行う際に、図４４（ｂ）に示すように、両パターンがずれていても、隙間の部分以外は一致するので、マッチングの評価値は高くなってしまう。そこで、この隙間の部分の重み付けを大きくして、検査対象パターン画像の隙間と基準パターンの隙間とが一致しない場合にはマッチング評価値が大きく低下するようにすることが考えられる。 44A shows an example of the reference pattern, and FIG. 44B shows an example of the reference pattern (solid line) and the inspection target pattern image (dotted line) in FIG. The reference pattern shown in FIG. 44A is a periodic pattern, but has one gap. When matching such a reference pattern and an inspection target pattern image is performed, as shown in FIG. 44B, even if both patterns are displaced, they match except for the gap portion. Will be expensive. Therefore, it is conceivable to increase the weight of the gap portion so that the matching evaluation value is significantly reduced when the gap of the inspection target pattern image does not match the gap of the reference pattern.
重み付けの手順としては、まず自己相関法でパターンの周期を求める。次に、もとのパターンと一周期ずらしたパターンを比較してもとのパターンにあって１周期ずらしたパターンにないものを求める。そして、求めたパターンをユニークパターンとして認識し、それ以外のパターンよりマッチングに寄与する度合い（重み付け）を強くする。寄与する度合いを表現するために基準パターンの振幅に経験値（１以上）を使う。この値は固定値もしくは、固定値÷全パターン中のユニークパターンの比率などが有効である。 As a procedure for weighting, first, the period of the pattern is obtained by the autocorrelation method. Next, comparing the original pattern and the pattern shifted by one cycle, a pattern that is in the original pattern but not in the pattern shifted by one cycle is obtained. Then, the obtained pattern is recognized as a unique pattern, and the degree of contributing to matching (weighting) is made stronger than other patterns. An empirical value (1 or more) is used for the amplitude of the reference pattern to express the degree of contribution. As this value, a fixed value or a ratio of fixed value / unique pattern in all patterns is effective.
マッチングを行い、最大の評価値をとるシフト量Ｓ１＝（ｘｓ，ｙｓ）が求まったら、Ｓ１の分だけ基準パターンをシフトさせる。以後の処理は、このシフトを行った状態で行う。
シフト量Ｓ１は検査結果として、表示装置５および印刷装置６に出力することができる。
When the matching is performed and the shift amount S 1 = (xs, ys) at which the maximum evaluation value is obtained is obtained, the reference pattern is shifted by S 1 . Subsequent processing is performed with this shift performed.
Shift amount S 1 as a result inspection can be outputted to the
マッチングが終わった後、検査対象パターン画像の２値化を行う。２値化は、エッジ振幅について、レシピ内のエッジ検出パラメータの一つ（しきい値）で有無の判断を付けることにより行う。２値化の方法としては、基準パターンのエッジに相当するピクセル数×ｐ（通常０．９〜１．１程度）が１になるように、検査対象パターン画像のエッジ画像を２値化する方法（ｐタイル法）もある。（Ｒ３）のパラメータとして、上述のしきい値またはｐを設定すればよい。 After the matching, binarization of the inspection target pattern image is performed. The binarization is performed by judging the presence / absence of one of the edge detection parameters (threshold) in the recipe for the edge amplitude. As a method of binarization, a method of binarizing an edge image of a pattern image to-be-inspected such that the number of pixels corresponding to the edge of the reference pattern × p (normally about 0.9 to 1.1) becomes 1. (P-tile method). What is necessary is just to set the above-mentioned threshold value or p as a parameter of (R3).
（第１の検査）次に、検査部１２は、第１の検査を行う。具体的には、パターン変形量の計算、および欠陥検出を行う。
検査部１２は、まず、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの対応づけを行う（ステップＳ３１８）。
エッジの位置は、サブピクセル精度で扱われる。したがって、エッジ間の距離もサブピクセル精度で得られる。方向については、たとえば右方向を０度として０〜３６０度の値として決定される。
(First Inspection) Next, the
The
Edge positions are handled with sub-pixel accuracy. Therefore, the distance between edges is also obtained with sub-pixel accuracy. The direction is determined, for example, as a value of 0 to 360 degrees with the right direction being 0 degrees.
基準パターンの各エッジピクセルについて、（Ｒ２）に相当する許容パターン変形量の距離内にある検査対象パターン画像のエッジピクセルを探す。そして、検出されたエッジの中で基準パターンのエッジとの方向差が（Ｒ２）のエッジの許容方向差以下のものを、許容変形内のエッジとして対応づける。すなわち、本実施形態においては、マッチングを行った検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの距離、および両エッジの方向を考慮して対応づけを行っている。対応づけた両エッジ間のベクトルｄ（ｘ，ｙ）は、パターン変形量を求めるのに用いることができる。
なお、対応づけの候補が複数存在する場合は、距離が小さく、方向差が小さい候補を優先して対応づける。
For each edge pixel of the reference pattern, an edge pixel of the pattern image to-be-inspected that is within the distance of the allowable pattern deformation amount corresponding to (R2) is searched. Then, among the detected edges, those whose direction difference from the edge of the reference pattern is equal to or smaller than the allowable direction difference of the edge of (R2) are associated as edges within the allowable deformation. That is, in the present embodiment, the correspondence is performed in consideration of the distance between the edge of the pattern image to be inspected subjected to matching and the edge of the reference pattern, and the directions of both edges. The vector d (x, y) between the associated two edges can be used to determine the pattern deformation amount.
When there are a plurality of candidates for association, the candidate with a small distance and a small direction difference is preferentially associated.
図４５は、検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの対応づけの例を示す図である。図４５においては、方向を示すために、エッジを矢印で示している。図４５の例では、基準パターンのエッジを含む各ピクセルにおいて、基準パターンのエッジの中心から、エッジ方向と垂直な方向に検査対象パターン画像のエッジを探していくことにより、対応づけを行っている。距離が許容パターン変形量内であり、かつ、方向の差がエッジの許容方向差以下である検査対象パターン画像のエッジが見つかれば、両エッジを対応づける。図４５においては、対応づけた両エッジ間のベクトルｄ（ｘ，ｙ）が参考のため示されている。 FIG. 45 is a diagram illustrating an example of correspondence between the edge of the inspection target pattern image and the edge of the reference pattern. In FIG. 45, edges are indicated by arrows to indicate directions. In the example of FIG. 45, in each pixel including the edge of the reference pattern, the edge is searched for in the direction perpendicular to the edge direction from the center of the edge of the reference pattern, thereby associating. . If an edge of the inspection target pattern image whose distance is within the allowable pattern deformation amount and the direction difference is equal to or smaller than the allowable direction difference of the edge is found, the two edges are associated with each other. In FIG. 45, a vector d (x, y) between the two associated edges is shown for reference.
図４６において、（ａ）は基準パターンのエッジの例を示し、（ｂ）は（ａ）の基準パターンに対応する検査対象パターン画像のエッジの例を示す。図４６を用いて、両エッジの対応づけの例を説明する。この例では、許容パターン変形量は１ピクセル分とする。また、エッジの許容方向差は６０度とする。例えば、基準パターンのエッジ８１に対応する検査対象パターン画像のエッジを探したところ、エッジ６８がエッジ８１の許容パターン変形量の距離内にあり、かつ、方向の差がエッジの許容方向差以下であることから、エッジ８１に対応するエッジと認定される。基準パターンのエッジ８４についても、対応する検査対象パターン画像のエッジとしてエッジ７０が認定される。このとき、基準パターンのエッジ８２について、エッジ６１は許容パターン変形量の距離内にない。エッジ６４は、許容パターン変形量の距離内になく、方向差もエッジの許容方向差より大きい。エッジ６６および６９は、許容パターン変形量の距離内にはあるが、方向差がエッジの許容方向差より大きい。したがって、エッジ８２に対応するエッジは見つからない。エッジ８３についても同様に見つからない。
In FIG. 46, (a) shows an example of the edge of the reference pattern, and (b) shows an example of the edge of the inspection target pattern image corresponding to the reference pattern of (a). An example of associating both edges will be described with reference to FIG. In this example, the allowable pattern deformation amount is one pixel. The allowable direction difference of the edge is 60 degrees. For example, when the edge of the pattern image to-be-inspected corresponding to the
なお、図４６の例はパターンの内側か外側かを区別しない方法で、方向が０〜１８０度の値のみをもつ場合であるが、パターン内外を区別する手法とすることも可能である。たとえば、エッジ方向はパターン内側を必ず右手におくように決定しておけば、図４６（ａ）は図４７のようになり、対応づけをより厳密に実行することができる。 The example of FIG. 46 is a method of not distinguishing between the inside and the outside of the pattern, and is a case where the direction has only a value of 0 to 180 degrees. However, a method of distinguishing between the inside and outside of the pattern is also possible. For example, if the edge direction is determined so that the inner side of the pattern is always on the right hand, FIG. 46A is as shown in FIG. 47, and the association can be performed more strictly.
次に、検査部１２は、欠陥検出を行う（ステップＳ３２０）。欠陥が検出された場合には、欠陥情報（ここでは、欠陥位置、サイズ情報および画像）を欠陥種認識部１４に出力する（ステップＳ３２２、３２４）。
Next, the
欠陥種認識部１４は、欠陥情報および欠陥種参照データベース２３の情報に基づいて欠陥種を判定する（ステップＳ３２６）。すなわち、与えられた画像から特徴量を求めて、欠陥種参照画像データベースに蓄積された画像の特徴量と照合し、欠陥種を判定する。欠陥種認識部１４は、欠陥情報および欠陥種を出力部１３を介して表示装置５および印刷装置６に出力する（ステップＳ３２８）。ここで、欠陥種参照データベース２３は、既に取得された画像を欠陥種ごとに登録したものである。
The defect
欠陥領域を認識する手法としては、対応づけできなかった検査対象パターン画像のエッジから領域を認識し、これを欠陥領域として認識する手法（認識手法Ａ）が考えられる。これは、明確なエッジをもった欠陥検出に有効である。ただし、エッジの不明瞭な欠陥検出に対しては弱いので、このような場合には、対応づけられた検査対象パターン画像のエッジから領域を認識し、その領域におけるピクセル輝度値の分布が非一様である部分を欠陥領域として認識する手法（認識手法Ｂ）が適している。すなわち、輝度値分布の異常から欠陥を認識するものである。 As a method of recognizing a defective region, a method of recognizing a region from an edge of the pattern image to-be-inspected that could not be associated and recognizing the region as a defective region (recognition method A) can be considered. This is effective for detecting a defect having a clear edge. However, since it is weak against the detection of a defect whose edge is unclear, in such a case, an area is recognized from the edge of the associated pattern image to-be-inspected, and the distribution of pixel luminance values in that area is non-uniform. A method (recognition method B) for recognizing a similar part as a defective area is suitable. That is, a defect is recognized from an abnormality in the luminance value distribution.
認識手法Ａでは、対応づけができなかった検査対象パターン画像のエッジ（例えば、図４６（ｂ）のエッジ６１〜６７、６９および７５）のピクセルは、欠陥として認識される。検査部１２は、これらのピクセルを膨張させ、ピクセルどうしを連結する。このようなビットマップ（２値化画像）を膨張させる処理としてモフォロジーと呼ばれる処理が知られている。次に、ラベリング処理で連結されたピクセルを固まり１領域としてそれぞれ認識する。ここで、ラベリング処理とは、４近傍もしくは８近傍で連結しているピクセルに同一の値を書き込み、連結ピクセル群を生成する方法である。連結していないピクセルには別の値を与えることで、連結ピクセル群を区別できる。この固まりの領域として分離できた単位で異物とし、その外形を認識する。外形から内側のピクセルをペイント処理で塗りつぶす。これらのピクセルを欠陥として、欠陥の重心、大きさを計算する。
ここで使用するエッジは（スキャン１方式）から（スキャン３方式）に応じて得られたエッジを使用する。
In the recognition method A, the pixels of the edges (for example, the
The edge used here uses the edge obtained according to (scan 1 method) to (scan 3 method).
認識手法Ｂでは、対応づけが行われた検査対象パターン画像のエッジを連結して領域とする。その内外領域でそれぞれ、境界（エッジ）を除いた部分をピクセルの固まりとして求める。そのピクセルの固まりの内外領域について、最初に得られた検査対象パターン画像からピクセル輝度値を求める。これらの値は欠陥が無ければ正規分布をなすことが期待できる。すなわち、品質管理的手法を応用して欠陥ピクセルを検出することが可能である。正常な場合は、内領域と外領域のそれぞれにおいて輝度の変動が少ないはずである。よって、検査対象パターン画像における上記領域のうち、輝度の分布が非一様である領域を検出し、該領域を欠陥領域として認識することができる。得られた欠陥ピクセルを固まりとして認識し、重心、大きさを計算する。
（スキャン１方式）１方向のスキャンと（スキャン２方式）交互のスキャンでは、１枚の画像に対して当該の処理を施して、欠陥領域として認識する。（スキャン３方式）２方向のスキャンでは、２枚の画像に対して当該の処理を施し、得られた欠陥領域を重ね合わせた領域を欠陥領域として認識する。重ね合わせは通常ＯＲ処理を行うが、より欠陥検出を厳密にするためにＡＮＤ処理を使用することもできる。
In the recognition method B, the edges of the inspection target pattern images that have been associated are connected to form an area. In each of the inner and outer regions, a portion excluding a boundary (edge) is obtained as a cluster of pixels. With respect to the inner and outer regions of the cluster of pixels, a pixel luminance value is obtained from the pattern image to be inspected obtained first. If there are no defects, these values can be expected to form a normal distribution. That is, defective pixels can be detected by applying a quality control method. In a normal case, there should be little change in luminance in each of the inner region and the outer region. Therefore, it is possible to detect an area in which the distribution of luminance is non-uniform among the areas in the inspection target pattern image and recognize the area as a defective area. The obtained defective pixels are recognized as a mass, and the center of gravity and the size are calculated.
In the (scan 1 method) one-way scan and the (scan 2 method) alternate scan, one image is subjected to the processing and recognized as a defective area. (
図４８は、検査対象パターン画像の例を示す図である。破線２０１は検査対象パターン画像のエッジを示す。破線２０１の両サイドの実線２０２、２０３は、エッジを指定幅太らせた線分であり、実線２０２、２０３で囲まれた部分をエッジ領域と認識する。下地２０４とパターン内部２０５の輝度値は、おおよそ正規分布をなす。
FIG. 48 is a diagram illustrating an example of an inspection target pattern image. A broken line 201 indicates an edge of the inspection target pattern image.
図４９に示すように、輝度値が±３σ程度を越した部分Ｄは異物である可能性が高い。Ｄにはノイズも含まれるが、ノイズは領域内に比較的均一に存在する一方、異物は固まって存在する。Ｄの輝度値を持つピクセルを１、それ以外の輝度値を持つピクセルを０とした２値化マップを作成する。指定された大きさ（例えば２×２ピクセル）以下の１を持ったピクセルの固まり（例えば、図４８のピクセルの固まり２０７）を消去する。ミディアンフィルタやモフォロジーフィルタが利用できる。この大きさは検出したい異物の大きさを考慮した経験値である。残った１を持ったピクセルの固まり（例えば、図４８のピクセルの固まり２０６）を異物とみなす。
As shown in FIG. 49, the portion D whose luminance value exceeds about ± 3σ is highly likely to be a foreign substance. Although D includes noise, the noise is relatively uniformly present in the region, while the foreign matter is present as a solid. A binary map is created in which pixels having a luminance value of D are 1 and pixels having other luminance values are 0. A block of pixels having a 1 or less (eg, a block of
欠陥種認識部１４は、以下のように欠陥種自動分類を行うことができる。すなわち、欠陥と認識されたピクセルの固まりの幾何学的特徴量を得る。これにより、丸い、細長いなど欠陥の形状的特徴を把握することができ、丸ければ異物、細長ければスクラッチなどと判断をつけることができる。欠陥と認識されたピクセルをパタ−ンの内側、外側、境界の３部分に区分する。これらの各部分ごとに、最初に得られた検査対象パターン画像のピクセル輝度値を使った特徴量を得る。ここで得られる特徴量により、たとえば幾何学的特徴量から異物と判断される場合に、その異物が金属片であるか有機物（たとえば人間のあか）であるかなどの判断をつけることができる。すなわち、異物が金属であれば反射が強いため明るく、有機物であれば暗いということで種類を判別することができる。また、パターンの内部にあって異物と認識されたピクセルの輝度の変動が大きい場合は、当該異物がパターンの上に存在している可能性が高いと判断され、逆に、輝度の変動が小さい場合は、当該異物がパターンの下に存在している可能性が高いと判断される。これは、従来のダイ・ツー・ダイ法では困難な処理である。これらの特徴量を使い、良く知られた分類法で欠陥種を判定する。その分類法としては、欠陥種参照画像データベースとの比較をｋ最短距離法で行って判別する手法が有効である。
The defect
このような欠陥種自動分類は、従来行われている光学方式、ＳＥＭ方式のＡＤＣ（Automatic Defect Classification）に準じた方法であるが、設計データを使う本発明の方法によれば、パターンの内部と外部の区別が明確につくので、各部分の特徴量が正確にとらえられ、分類精度が向上する。 Such a defect type automatic classification is based on a conventional optical system and SEM system ADC (Automatic Defect Classification), but according to the method of the present invention using design data, the inside of a pattern is Since the outside can be clearly distinguished, the feature amount of each part is accurately grasped, and the classification accuracy is improved.
次に、検査部１２は、対応づけを行った検査対象パターン画像のエッジと基準パターンのエッジとの関係からパターン変形量を求める（ステップＳ３３０）。パターン変形量は、欠陥検出の結果、欠陥が検出されなかった部分について求める。そして、パターン変形量を出力部１３を介して表示装置５および印刷装置６に出力する（ステップＳ３３２）。
Next, the
パターン変形量としては、画像全体から得られるパターン変形量と、パターンの属性ごとに得られるパターン変形量とが考えられる。
画像全体から得られるパターン変形量としては、例えば、位置ずれ量、倍率変動量、および線幅の太り量が考えられる。
As the pattern deformation amount, a pattern deformation amount obtained from the entire image and a pattern deformation amount obtained for each pattern attribute are considered.
As the pattern deformation amount obtained from the entire image, for example, a positional shift amount, a magnification change amount, and a line width thickening amount can be considered.
位置ずれ量は、対応づけられたエッジ間のベクトルｄ（ｘ，ｙ）の平均値として求められる。これはＳ１＝（ｘｓ，ｙｓ）のサブピクセル精度でのシフト量（補正量）Ｓ２となる。このシフト量Ｓ２に基づいてピクセル単位でのマッチングでシフトさせた基準パターンを補正量分シフトさせることにより、サブピクセル精度でのマッチングを行うことができる。 The displacement amount is obtained as an average value of the vector d (x, y) between the associated edges. This becomes S 1 = (xs, ys) shift amount in the sub-pixel accuracy (correction amount) S 2. By correcting amount shifting the reference pattern is shifted with matching in pixels on the basis of the shift amount S 2, it is possible to perform matching with sub-pixel accuracy.
ｘ方向の倍率変動量を求めるには、縦方向の基準パターンに関するベクトルｄ（ｘ，ｙ）のｘ成分を回帰直線Ｄ（ｘ）で近似して回帰直線を求める。そして、回帰直線の勾配をｘ方向の倍率変動量とする。ｙ方向の倍率変動量についても同様である。 In order to obtain the amount of magnification change in the x direction, a regression line is obtained by approximating the x component of the vector d (x, y) relating to the reference pattern in the vertical direction with a regression line D (x). Then, the gradient of the regression line is defined as the magnification change amount in the x direction. The same applies to the magnification change amount in the y direction.
図５０において、（ａ）は基準パターンのエッジ（破線）、および検査対象パターン画像のエッジ（実線）の例を示し、（ｂ）は（ａ）に示すエッジ間のｙ＝ｙ０におけるベクトルｄ（ｘ，ｙ０）のｘ成分を回帰直線Ｄ（ｘ）で近似した例を示す。ベクトルｄ（ｘ，ｙ０）のｘ成分を回帰直線Ｄ（ｘ）＝ａｘ＋ｂで近似すると、傾きａが倍率変動量に相当する。図５０（ａ）の例では、検査対象パターン画像のパターンが基準パターンよりも全体に大きいことがわかる。 In FIG. 50, (a) shows an example of the reference pattern edge (dashed line), and the edge of the inspection target pattern image (solid line), (b) the vector d in the y = y 0 between the edge shown in (a) An example is shown in which the x component of (x, y 0 ) is approximated by a regression line D (x). When the x component of the vector d (x, y 0 ) is approximated by a regression line D (x) = ax + b, the slope a corresponds to the magnification change amount. In the example of FIG. 50A, it can be seen that the pattern of the inspection target pattern image is entirely larger than the reference pattern.
図５１において、（ａ）は基準パターンのエッジ（破線）、および検査対象パターン画像のエッジ（実線）の別の例を示し、（ｂ）は（ａ）に示すエッジ間のｙ＝ｙ０におけるベクトルｄ（ｘ，ｙ０）のｘ成分を回帰直線Ｄ（ｘ）で近似した例を示す。図５１（ａ）の例では、検査対象パターン画像のパターンが基準パターンよりも全体に大きいことに加えて、線（ライン）の幅が太っている。図５１（ａ）において、基準パターンのライン（配線）１２１、１２２、１２３は、それぞれ検査対象パターン画像のパターンのライン１２４、１２５、１２６に対応する。
In Figure 51, in (a) shows another example of the reference pattern edge (dashed line), and the inspection target image of the pattern edge (solid line), (b) is y = y 0 between the edge shown in (a) An example in which the x component of the vector d (x, y 0 ) is approximated by a regression line D (x) is shown. In the example of FIG. 51A, the pattern of the pattern image to-be-inspected is larger than the reference pattern as a whole, and the width of the line is thicker. In FIG. 51A, lines (wirings) 121, 122, and 123 of the reference pattern correspond to
ｘ方向の線幅の太り量は、例えば、ｓｉｇｎ（ｘ，ｙ０）・｛ｄ（ｘ，ｙ０）のｘ成分−Ｄ（ｘ）｝の平均値として求めることができる。ここで、ｓｉｇｎ（ｘ，ｙ０）は、（ｘ，ｙ０）の位置がラインの左端であれば−１をとり、ラインの右端であれば１をとる。なお、線幅の太り量に関して、ｓｉｇｎ（ｘ，ｙ０）・｛ｄ（ｘ，ｙ０）のｘ成分−Ｄ（ｘ）｝の分散を求めれば、線幅のばらつき指標が得られる。 thickening of the line width in the x direction, for example, can be determined as an average value of the sign (x, y 0) · {d (x, y 0) x component -D in (x)}. Here, sign (x, y 0) is, (x, y 0) takes -1 if the left end position of the line, takes 1 if the right end of the line. If the variance of sign (x, y 0 ) · {x component of d (x, y 0 ) −D (x)} is determined for the line width increase amount, a line width variation index can be obtained.
次に、パターンの属性ごとに得られるパターン変形量について説明する。パターンの属性としては、コーナー１７１、長い配線１７２、先端１７３、孤立パターン１７４などが考えられる（図５２）。パターンの属性に関するパターン変形量としては、例えば、上述の位置ずれ量、倍率変動量、および線幅の太り量のほか、面積、周囲長、円形度、モーメント、曲率半径などの特徴量の変形量が考えられる。
Next, the pattern deformation amount obtained for each pattern attribute will be described. As attributes of the pattern, a
基準パターンにパターンの属性を自動的に付加することができる。ただし、属性の付加は手動によって行うこともできる。パターンの属性を付加（抽出）するためのルールは、（Ｒ４）としてレシピ作成時に設定する。 Pattern attributes can be automatically added to the reference pattern. However, attributes can be added manually. The rule for adding (extracting) the attribute of the pattern is set as (R4) when the recipe is created.
図５３は、先端の位置ずれ量を示す図である。先端の位置ずれ量は、図５３（ａ）に示すように、基準パターンのエッジ１６４から、検査対象パターン画像のエッジ１６３までの距離（基準パターンのエッジに対し垂直方向）である。先端の位置ずれ量として、例えば、検査対象パターン画像のエッジ１６３において基準パターンのエッジ１６４に最も近い点と、基準パターンのエッジ１６４との距離を測定することができる。
FIG. 53 is a diagram showing the amount of displacement of the tip. As shown in FIG. 53A, the positional deviation amount of the leading end is a distance from the
また、図５３（ｂ）に示すように、任意の幅をもった区間１５７について複数測定した距離の平均値、最大値、最小値、中央値、標準偏差などを、先端の位置ずれ量としてもよい。
Further, as shown in FIG. 53 (b), the average value, maximum value, minimum value, median value, standard deviation, etc. of a plurality of distances measured for a
図５３では、先端の位置ずれ量について説明したが、長い配線、コーナー、属性と属性の結合部分などについても、同様に位置ずれ量を測定できる。また、例えばコーナーは、コーナーの成す角度の半分の角度もしくは指定した角度を持つ方向での位置ずれ量を測定することができる。 In FIG. 53, the positional deviation amount at the tip has been described. However, the positional deviation amount can be similarly measured for a long wiring, a corner, a portion where an attribute is combined with an attribute, and the like. Further, for example, for a corner, the amount of misalignment in a direction having a half angle formed by the corner or a direction having a designated angle can be measured.
図５４は、孤立パターンの重心の位置ずれ量を示す図である。重心の位置ずれ量は、（孤立パターンを構成する）基準パターンのエッジ１６０の重心１６２と、（孤立パターンを構成する）検査対象パターン画像のエッジ１５９の重心１６１との位置ずれ量である。
FIG. 54 is a diagram illustrating the amount of displacement of the center of gravity of the isolated pattern. The amount of displacement of the center of gravity is the amount of displacement between the center of
また、図５４において、孤立パターンの特徴量（面積、周囲長、円形度、モーメントなど）の変形量を測定することが考えられる。すなわち、基準パターンのエッジ１６０の特徴量と、検査対象パターン画像のエッジ１５９の特徴量との差異を測定することが考えられる。
In FIG. 54, it is conceivable to measure the amount of deformation of the feature amount (area, perimeter, circularity, moment, etc.) of the isolated pattern. That is, it is conceivable to measure a difference between the feature amount of the
図５５において、（ａ）は基準パターンのエッジのコーナーの例を示し、（ｂ）は検査対象パターン画像のエッジのコーナーの例を示す。図５５（ａ）に示す基準パターンのエッジ１６６のコーナーには丸みをつける処理がなされている。コーナーの曲率半径としては、例えば、コーナーの曲線を楕円もしくは円で最小自乗近似して得られた長径、短径もしくは半径を用いることができる。基準パターンのエッジ１６６のコーナーの曲率半径、および検査対象パターン画像のエッジ１６５のコーナーの曲率半径を求めることにより、コーナーの曲率半径の変形量を求めることができる。
In FIG. 55, (a) shows an example of the corner of the edge of the reference pattern, and (b) shows an example of the corner of the edge of the image of the pattern to-be-inspected. The corner of the
以上の検査は、一カ所ずつそれぞれ行うのではなく、１撮像範囲内（視野内）の複数の箇所に対し同時（一度の撮像で）に適応することも可能である。
検査項目は、上述のレシピ項目の（Ｒ１）求めたいパターン変形量に従い選択される。
The above inspections can be applied simultaneously (with one imaging) to a plurality of locations within one imaging range (within the field of view) instead of performing each inspection one by one.
The inspection item is selected according to the above-described recipe item (R1) the pattern deformation amount to be obtained.
パターンの属性の抽出ルール（上述の（Ｒ４））は各種あるが、その例を図５２に従い説明する。コーナーは、所定角度（９０度や２７０度など）で接触する２線分の接点近傍として抽出される。長い配線は、線幅分の間隔離れていて、指定された長さ以上長さを持った並行した２線分として抽出される。先端は、線幅の長さをもつ線分で、その両端に所定長以上の他の線分が９０度の角度をもって接している部分として抽出される。孤立パターンは、所定面積以下の閉図形として抽出される。 There are various types of pattern attribute extraction rules ((R4) described above), examples of which will be described with reference to FIG. The corner is extracted as the vicinity of a contact point of two lines that contact at a predetermined angle (90 degrees, 270 degrees, or the like). The long wires are separated as two parallel line segments separated by a line width and having a length equal to or longer than a specified length. The leading end is a line segment having a line width, and is extracted as a portion where another line segment having a predetermined length or more is in contact with both ends thereof at an angle of 90 degrees. The isolated pattern is extracted as a closed figure having a predetermined area or less.
（第２のエッジ検出）検査部１２は、欠陥検出の結果、欠陥が検出されなかった部分について、検査対象パターン画像から再度エッジを検出する（ステップＳ３３４）。
(Second Edge Detection) The
検査対象パターン画像のエッジ検出は、検査対象パターン画像上に、第２の基準パターンに基づいてプロファイルを求めることにより行う。ここで、第２の基準パターンとしては、図６０の点Ｑの位置をエッジと考えた場合の基準パターンを用いる。これに対し、第１の基準パターンとしては、例えば、上述の（Ｂ）エッジのみが明るい画像の場合、点Ｐの位置をエッジと考えた場合の基準パターンが用いられる。したがって、第２の基準パターンと第１の基準パターンは一般に異なる。 The edge detection of the inspection target pattern image is performed by obtaining a profile on the inspection target pattern image based on the second reference pattern. Here, as the second reference pattern, a reference pattern when the position of point Q in FIG. 60 is considered as an edge is used. On the other hand, as the first reference pattern, for example, in the case where the above-mentioned (B) image is a bright image only, the reference pattern when the position of the point P is considered as an edge is used. Therefore, the second reference pattern and the first reference pattern are generally different.
検査対象パターン画像のエッジ検出を行う前に、上述のシフト量Ｓ１＋Ｓ２の分だけ第２の基準パターンをシフトさせる。以後の処理は、このシフトを行った状態で行う。 Before performing the edge detection of the inspection target pattern image, the second reference pattern is shifted by the above-described shift amount S 1 + S 2 . Subsequent processing is performed with this shift performed.
プロファイルからエッジ位置を求めるには、しきい値法、直線近似法など各種開示されているが、本実施形態では、その中のしきい値法を用いて、ＣＤ−ＳＥＭで行っている線幅測長を２次元パターン（検査対象パターン画像）に応用している。ただし、しきい値法を、直線近似法など別の方法に置き換えても同様に処理が可能である。ここで、直線近似法とは、プロファイルを直線で近似し、交点を使ってエッジ位置を特定する方法である。 Various methods, such as a threshold method and a linear approximation method, are disclosed in order to obtain an edge position from a profile. In the present embodiment, the threshold method is used, and the line width performed by CD-SEM is used. The length measurement is applied to a two-dimensional pattern (a pattern image to be inspected). However, the same processing can be performed by replacing the threshold value method with another method such as a linear approximation method. Here, the straight line approximation method is a method of approximating a profile with a straight line and specifying an edge position using an intersection.
エッジ検出には、２通りのやり方が考えられる。その１つは、プロファイルを取る方向および位置を、第２の基準パターンに対して予め設定する方法である。
本実施形態において、プロファイル取得区間を予め設定しておく場合には、上述のように、レシピ作成時に行う。この場合、上述のレシピ項目の（Ｒ６）プロファイル取得区間を可変にして測定時に決定するかどうかのフラグがオフとしてあり、プロファイル取得区間が、第２の基準パターンに対して予め設定されていることになる。
Two methods can be considered for edge detection. One is a method in which a direction and a position for taking a profile are set in advance for a second reference pattern.
In the present embodiment, when the profile acquisition section is set in advance, it is performed at the time of recipe creation as described above. In this case, the (R6) profile acquisition section of the above-mentioned recipe item is variably set, and the flag of whether to determine at the time of measurement is off, and the profile acquisition section is set in advance with respect to the second reference pattern. become.
プロファイルを取得する区間（プロファイル取得区間）は、（Ｒ５）のプロファイル取得区間の長さ、およびプロファイル取得区間とプロファイル取得区間との間隔に基づいて、例えば、図５６に示すように、第２の基準パターンを中点として、第２の基準パターンの垂直方向に設定される（図中二重線）。図５６に示す第２の基準パターンは、すでに図１４を用いて説明したように、コーナー部分に丸みをつける補正がなされている。また、上述の第２の基準パタ−ンの代わりに、図５７に示すように、リソシミュレータで得られた露光パターンの外形を形成する曲線（図中実線）を使用することも可能である。 The section for acquiring the profile (profile acquisition section) is based on the length of the profile acquisition section of (R5) and the interval between the profile acquisition section and the second section as shown in FIG. 56, for example. The reference pattern is set in the vertical direction of the second reference pattern with the middle point as the middle point (double line in the figure). The second reference pattern shown in FIG. 56 has been corrected so as to round the corners, as already described with reference to FIG. Further, instead of the above-mentioned second reference pattern, as shown in FIG. 57, it is also possible to use a curve (solid line in the figure) which forms the outer shape of the exposure pattern obtained by the litho simulator.
第２のエッジ検出処理としては、検査対象パターン画像における上述のプロファイル区間に対応する位置（区間）において、（Ｒ５）のプロファイル取得区間内で輝度値を調べる間隔に基づいて、プロファイルを作成する。その間隔は通常ピクセル間隔以下の任意の値とし、プロファイル区間の長さはパターンの変形許容量より長い任意の長さとする。プロファイルは、双一次補間、スプライン補間、フーリエ級数などの手法を用いて作成する。 In the second edge detection process, a profile is created at a position (section) corresponding to the above-described profile section in the pattern image to-be-inspected, based on the interval at which the luminance value is checked in the (R5) profile acquisition section. The interval is usually an arbitrary value smaller than the pixel interval, and the length of the profile section is an arbitrary length longer than the allowable deformation amount of the pattern. The profile is created using a technique such as bilinear interpolation, spline interpolation, or Fourier series.
図５８は図５６の一部（Ｂの部分）を拡大した図であり、図５９は図５８の一部（Ｃの部分）を拡大した図である。図中の二重線がプロファイル取得区間であり、格子の交点はピクセルの位置、黒点は検査対象パターン画像の輝度値を調べる位置を示す。 FIG. 58 is an enlarged view of a part (part B) of FIG. 56, and FIG. 59 is an enlarged view of a part (part C) of FIG. The double line in the figure is the profile acquisition section, the intersection of the grid indicates the position of the pixel, and the black point indicates the position where the luminance value of the pattern image to be inspected is checked.
双一次補間法とは、図示のように（０，０）（０，１）（１，０）（１，１）で示されたピクセルの輝度値Ｉ（０，０）、Ｉ（０，１）、Ｉ（１，０）、Ｉ（１，１）を使って、位置（ｘ、ｙ）、（０＜ｘ≦１、０＜ｙ≦１）にある点の輝度値Ｉ（ｘ、ｙ）を次の計算式で計算するものである。 The bilinear interpolation method means that the luminance values I (0,0), I (0,0) of the pixel represented by (0,0) (0,1) (1,0) (1,1) as shown in the figure. 1), I (1,0), I (1,1), the luminance value I (x, y) of the point at the position (x, y) (0 <x ≦ 1, 0 <y ≦ 1). y) is calculated by the following formula.
Ｉ（ｘ、ｙ）＝〔Ｉ（０，０）（１−ｘ）＋Ｉ（１，０）ｘ〕（１−ｙ）＋〔Ｉ（０，１）（１−ｘ）＋Ｉ（１，１）ｘ〕ｙ I (x, y) = [I (0,0) (1-x) + I (1,0) x] (1-y) + [I (0,1) (1-x) + I (1,1) ) X] y
これにより得られたプロファイルから、しきい値法を適応して第２のエッジ位置を決定する。図６０に示すように、得られたプロファイルの中の最大輝度値Ｖとその位置Ｐを求める。その最大輝度値Ｖに予め指定された係数ｋをかけた数値をしきい値Ｔとし、輝度値＝しきい値Ｔの直線とプロファイル曲線との交点を求める。これらの交点で、点Ｐからパターンの外側方向にあり、最も点Ｐに近い交点Ｑを求める。すべてのプロファイルについて、この交点Ｑを求め、第２のエッジ位置とする。 From the profile thus obtained, the second edge position is determined by applying the threshold method. As shown in FIG. 60, the maximum luminance value V and its position P in the obtained profile are obtained. A value obtained by multiplying the maximum luminance value V by a coefficient k specified in advance is set as a threshold value T, and an intersection between a straight line of luminance value = threshold value T and a profile curve is obtained. At these intersections, an intersection Q which is located outside of the pattern from the point P and is closest to the point P is obtained. This intersection Q is obtained for all the profiles and is set as the second edge position.
係数ｋは第２のエッジ位置を決定する役割を果たす。すなわち、ウエーハに形成された実際の配線の断面形状は台形状をなすので、そのエッジ位置の管理を台形の上辺で行うのか、下辺で行うのか、あるいは中間部で行うのか、係数ｋにより調整することができる。 The coefficient k plays a role in determining the second edge position. That is, since the cross-sectional shape of the actual wiring formed on the wafer has a trapezoidal shape, whether the edge position is managed on the upper side, the lower side, or the middle of the trapezoid is adjusted by the coefficient k. be able to.
上述のエッジを求めたら、それらに基づいて曲線近似（多角形近似を含む）を行い、第２のエッジを求める。最も単純な方法は単に折れ線としてつなぐ方法であるが、最小自乗法を用いて滑らかにつなぐ方法として、例えば以下の方法を用いることができる。すなわち、図６１（ａ）に示すような、T. Pavlidis and S. L.Horowitz : “Segmentation of plane curves”, IEEE Trans. on Computers,vol. C-23, no.8 Aug., 1974で開示された分割融合法を用いることができる。これ以外にも、図６１（ｂ）に示すような最小自乗法と２次元スプライン関数を使った平面データの平滑化による曲線近似を用いることもできる。前者は、高速に処理できるが丸まった形状を多く含むものには柔軟性がない。一方、後者は、高速性を満たし且つ柔軟性をもつ特性がある。これら以外にも、フーリエ記述子による方法など各種の方法が開示されており、これらでも置き換え可能である。
以上のような曲線近似は、第１のエッジ検出を行った後にも行うようにすることができる。
After the above-mentioned edges are obtained, curve approximation (including polygon approximation) is performed based on them, and a second edge is obtained. The simplest method is to simply connect as a polygonal line, but the following method can be used as a method to connect smoothly using the least squares method, for example. That is, as shown in FIG. 61 (a), T. Pavlidis and SLHorowitz: Divisional fusion disclosed in “Segmentation of plane curves”, IEEE Trans. On Computers, vol. C-23, no. 8 Aug., 1974. Method can be used. Alternatively, a curve approximation by smoothing plane data using a least squares method and a two-dimensional spline function as shown in FIG. 61B can be used. The former can be processed at high speed, but is inflexible for those containing many rounded shapes. On the other hand, the latter has the property of satisfying high speed and having flexibility. In addition to these, various methods such as a method using a Fourier descriptor are disclosed, and these can be replaced.
The above-described curve approximation can be performed even after the first edge detection is performed.
次に、これとは異なるもう１つのやり方として、プロファイル取得区間を可変にしてエッジ検出時に決定する方法がある。すなわち、図６２（ａ）に示すように、検出された検査対象パターン画像の第１のエッジの垂直方向にプロファイル取得区間を設定する方法である。この方法によれば、図６２（ｂ）に示すように、検査対象パターン画像の第１のエッジ（実線）が第２の基準パターン（点線）からずれていたとしても、プロファイル取得区間を特定し、エッジを検出することができる。この方法は、上述の方法に比べ、パターンの変形に追従しやすい。プロファイル取得区間の設定後は、上述の方法と同様の処理を行う。 Next, as another method different from this, there is a method in which the profile acquisition section is made variable and is determined at the time of edge detection. That is, as shown in FIG. 62A, this is a method of setting a profile acquisition section in the vertical direction of the first edge of the detected pattern image to-be-inspected. According to this method, as shown in FIG. 62 (b), even if the first edge (solid line) of the inspection target pattern image is shifted from the second reference pattern (dotted line), the profile acquisition section is specified. , Edges can be detected. This method is easier to follow the pattern deformation than the above method. After setting the profile acquisition section, the same processing as in the above method is performed.
第２のエッジ検出の結果は、表示装置５および印刷装置６に出力することができる。
検出された第２のエッジは、例えば図１９を用いて説明した方法を用いて、ピクセルごとのエッジベクトルにすることができる。このエッジベクトルは第１の検査の前で得た２値化処理で得たエッジベクトルに相当する。
The result of the second edge detection can be output to the
The detected second edge can be converted into an edge vector for each pixel by using, for example, the method described with reference to FIG. This edge vector corresponds to the edge vector obtained by the binarization processing obtained before the first inspection.
（第２の検査）以上のような第２のエッジ検出の後、検査部１２は、第２の検査を行う（ステップＳ３３６）。
この検査は、上述の第１の検査と同じ処理であり、欠陥検出を行い、パターン変形量を求める。ここで求められる画像全体に関する位置ずれ量（シフト量）Ｓ３は、上述のＳ２に対応する。ここで求めたＳ３に、上述のＳ１およびＳ２を加えたものが、第２の基準パターンと検査対象パターン画像のパターンとの間の全シフト量となる。
(Second Inspection) After the above-described second edge detection, the
This inspection is the same processing as the above-described first inspection, in which a defect is detected and a pattern deformation amount is obtained. Here positional deviation amount for the entire image obtained (shift amount) S 3 correspond to S 2 described above. To S 3 obtained here, plus S 1 and S 2 described above, a total shift amount between the pattern of the inspected pattern image and the second reference pattern.
検査結果は、出力部１３を介して表示装置５および印刷装置６に出力される（ステップＳ３３８）。
以上の処理をすべての検査単位領域について行った場合には検査処理を終了し、そうでない場合にはステップＳ３０８に戻る（ステップＳ３４０）。
The inspection result is output to the
If the above processing has been performed for all the inspection unit areas, the inspection processing ends, and if not, the processing returns to step S308 (step S340).
（その他の検査）低倍画像の一部分を電磁的に高倍画像で観察できる機能をもったＳＥＭの場合は、高倍画像では入りきらないパターンも測定可能である。すなわち、高倍画像で得たエッジ位置が低倍画像で得たエッジ位置に正確に変換できることを意味する。これと同じ関係を高精度ステージで実現してもよい。例えば、図６３において、検査対象パターン画像のパターン１８１上の位置１８２、１８３を、それぞれ高倍画像１８４、１８５で求めた後、低倍画像１８７上の位置に変換して、検査対象パターン画像のパターン１８１の幅１８６を求めれば、低倍画像１８７のみで求めたときよりも、精度よく測長できる。
(Other Inspections) In the case of an SEM having a function of electromagnetically observing a part of a low-magnification image as a high-magnification image, it is possible to measure a pattern that cannot be covered by a high-magnification image. That is, it means that the edge position obtained in the high-magnification image can be accurately converted to the edge position obtained in the low-magnification image. The same relationship may be realized by a high-precision stage. For example, in FIG. 63, after the
（傾斜、倍率調整）以上の検査方法においては、パターン変形量の手法を利用して必要に応じ、検査前に、もしくは、検査中の適当な時点で、検査対象パターン画像の傾斜、倍率調整を行うことができる。すなわち、調整に適した部分の検査対象パターン画像と基準パターンを取得する。アフィン変換で、候補となり得る傾斜、倍率の変更を行ったいくつかの検査対象パターン画像を得る。得られた検査対象パターン画像と基準パターンとを比較して最もパターン変形量が小さい検査対象パターン画像を選ぶ。選んだ検査対象パターン画像に対する傾斜、倍率を補正量として登録する。検査対象パターン画像にアフィン変換をかけるのではなく、基準パターンにアフィン変換をかける方法にかえてもよい。
なお、アフィン変換とはａからｆの係数を使った１次変換を意味する。
(Inclination, magnification adjustment) In the inspection method described above, the inclination and magnification of the pattern image to be inspected are adjusted before the inspection or at an appropriate time during the inspection, if necessary, by using the method of the pattern deformation amount. It can be carried out. That is, the inspection target pattern image and the reference pattern of the portion suitable for adjustment are acquired. By the affine transformation, several inspection target pattern images in which the inclination and the magnification that can be candidates are changed are obtained. The obtained inspection target pattern image is compared with the reference pattern, and the inspection target pattern image having the smallest pattern deformation amount is selected. The inclination and the magnification with respect to the selected pattern image to be inspected are registered as correction amounts. Instead of applying an affine transformation to the inspection target pattern image, a method of applying an affine transformation to the reference pattern may be used.
Note that the affine transformation means a primary transformation using coefficients from a to f.
Ｘ＝ａｘ＋ｂｙ＋ｃ
Ｙ＝ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ
X = ax + by + c
Y = dx + ey + f
図６４は、電子線のスキャン方向を４５度および−４５度の場合を示す模式図である。
図１５は、逐次検査を説明するための図でありスキャン方向が０度、９０度の場合を示している。このようなスキャン方向が０度、９０度の場合、ほぼ確実に２回のスキャンを行う必要があったが、本方式においては、図６４（ａ）において縦線と横線のみのパターンＰ１については図６４（ｂ）に示す４５度、もしくは図６４（ｃ）に示す−４５度のスキャンを１回行うことによって縦線および横線の計測精度を確保することができる。しかしながら、図６４（ａ）において４５度の線Ｐ２があった場合、４５度、−４５度の２回のスキャンを行う必要があるが、この頻度は縦線・横線のみのパターンＰ１に比べて、１回のスキャンで済む場合が比較的多いことが想像される。
ここで、スキャン方向４５度または−４５度といった意味について説明する。図６４（ｂ）において、右下がりのパターンについては４５度方向のスキャンで精度が得られるが、右上がりのパターンについては走査線の方向と検出すべきパターンの方向が一致するので精度が得られない。そのような場合については、図６４（ｃ）に示す−４５度にスキャンして得た画像を用いて、前述のスキャン方向０度、９０度で述べたように２回のスキャン結果を見て、欠陥検出をする必要がある。しかしながら、この頻度はスキャン方向０度、９０度に比べて少ないことが期待される。
FIG. 64 is a schematic diagram illustrating a case where the scanning directions of the electron beam are 45 degrees and −45 degrees.
FIG. 15 is a diagram for explaining the sequential inspection and shows a case where the scan direction is 0 degree and 90 degrees. When the scanning direction is 0 degree or 90 degrees, it is necessary to perform scanning twice almost surely. However, in this method, the pattern P1 including only vertical lines and horizontal lines in FIG. By performing one scan at 45 degrees shown in FIG. 64B or at -45 degrees shown in FIG. 64C, measurement accuracy of vertical and horizontal lines can be ensured. However, if there is a line P2 of 45 degrees in FIG. 64A, it is necessary to perform two scans of 45 degrees and -45 degrees, but this frequency is lower than that of the pattern P1 having only vertical lines and horizontal lines. It is conceivable that a single scan is sufficient in many cases.
Here, the meaning of the scan direction of 45 degrees or -45 degrees will be described. In FIG. 64 (b), accuracy is obtained by scanning in the 45-degree direction for a downward-sloping pattern, but accuracy is obtained for an upward-sloping pattern because the direction of the scanning line matches the direction of the pattern to be detected. Absent. In such a case, using the image obtained by scanning at −45 degrees shown in FIG. 64C, viewing the results of two scans as described above in the scan directions of 0 ° and 90 °. , It is necessary to detect defects. However, this frequency is expected to be smaller than the scan directions of 0 ° and 90 °.
図６５は、電子線のスキャン方向を１８度とした場合を示す模式図である。図６５（ａ）に示すパターンＰ１，Ｐ２は図６４（ａ）に示すものと同一である。ＬＳＩ等のパターンの多くは縦方向の線、横方向の線、もしくは４５度右下がり、４５度右上がりの方向がほぼ９９％占められている。この全ての方向についてパターンの計測したいエッジ方向と走査線をある角度で交叉させるために最適な走査線方向として、図６５（ｂ）に示すように１８度のスキャン方向が考えられる。スキャン方向を１８度とすることで、縦線・横線・斜め４５度の線全てに対して、比較的計測精度を得られることが期待される。
なお、角度１８度は、検査すべきパターンのすべてに対してより垂直になる方向なら他の角度でもかまわない。例えば、２２．５度や、１８度に４５度を加えた６３度、１８度に９０度を加えた１０８度などが使用できる。
FIG. 65 is a schematic diagram showing a case where the scanning direction of the electron beam is 18 degrees. The patterns P1 and P2 shown in FIG. 65A are the same as those shown in FIG. In many patterns such as LSIs, vertical lines, horizontal lines, or 45 ° rightward and 45 ° rightward occupy almost 99%. As shown in FIG. 65 (b), a scan direction of 18 degrees is considered as an optimal scan line direction for intersecting the edge direction of the pattern to be measured and the scan line at a certain angle in all the directions. By setting the scan direction to 18 degrees, it is expected that relatively high measurement accuracy can be obtained for all vertical, horizontal, and oblique 45-degree lines.
Note that the angle of 18 degrees may be any other angle as long as it is more perpendicular to all the patterns to be inspected. For example, 22.5 degrees, 63 degrees obtained by adding 45 degrees to 18 degrees, and 108 degrees obtained by adding 90 degrees to 18 degrees can be used.
通常のＣＤ−ＳＥＭ等の走査型電子顕微鏡においては、横方向に走査線をとり、正方形の画像を撮るのが一般的である。しかしながら、走査型電子顕微鏡の制御上、歪みなくスキャンできる領域は真円の領域である。従って、図６６（ａ）に示すように丸い円４００の内の四角のブロック４０１を使って走査することになる。この場合は、縦横左右方向にスキャンを使える領域ではあるが、スキャンをしない領域が発生しており、より広大な領域を一度にとるためには、少々無駄が発生している。このような場合、重ねながら広い領域をとると、図６６（ｂ）に示すように９個の四角形ブロックＢ１〜Ｂ９を重ね合わせたようなスキャンエリアが発生する。一方、図６６（ｃ）の下側に示すように、１回のスキャンによって取得する領域を四角形ブロックから六角形ブロック４０２にすることにより、より円に近い状態にすることができ、スキャンに使用される部分をより広くとることができる。スキャンの方法としては、図６６（ｃ）の左側に示すように六角形をきちんとスキャンする方法と、図６６（ｃ）の右側に示すように、長方形でスキャンを行い、右上・右下・左上・左下のそれぞれの三角形の部分を計測に使わないようにする方法の、二通りが考えられる。このような方式にすると、図６６（ｄ）に示すように、より広いエリアを少ない回数のスキャン（ブロックＢ１〜Ｂ７）で取得することが可能となる。
In a normal scanning electron microscope such as a CD-SEM, it is general to take a scanning line in the horizontal direction and take a square image. However, under the control of the scanning electron microscope, an area that can be scanned without distortion is an area of a perfect circle. Therefore, as shown in FIG. 66A, scanning is performed using a
図６７は、基準パターンに基づいて電子線のスキャンの方法を決定するための方法を示す模式図である。
スキャン方向０度、９０度の説明と同様、基準パターンに従って１回スキャンをするか２回スキャンをするか等の条件を自動的に決定する必要がある。
電子線のスキャンの方法を自動的に決定するための方法としては、次の３つの方法が考えられる。
１つ目は、ブロック（Ｄ）に示すように、走査エリアに検査すべきパターンがない場合、そのエリアのパターンをスキップする方法である。２つ目は、パターンの線幅に応じて、スキャンの条件を決定する方法である。例えば、ブロック（Ａ）のパターンＰａとブロック（Ｂ）のパターンＰｂを比較すると、パターンＰｂの線幅は、パターンＰａの線幅に対して２倍になっている。通常、スキャンはパターンの線幅分の変動量をとるので、この例においては、ブロック（Ａ）におけるスキャンに対して、ブロック（Ｂ）におけるスキャンでは、２分の一の倍率で画像を取得することができる。３つ目は、基準パターンの分布の方向に合わせて、スキャンの方向の条件を決定する方法である。例えば、ブロック（Ａ）については、パターンＰａは縦・横に分布しているので、４５度のスキャンを１回行えばよいことが分かり、ブロック（Ｃ）については、パターンＰｃは横と４５度の２方向に分布しているので、２回のスキャンを行う必要があることが分かる。
FIG. 67 is a schematic diagram showing a method for determining an electron beam scanning method based on a reference pattern.
As in the description of the scan directions of 0 ° and 90 °, it is necessary to automatically determine conditions such as whether to scan once or twice according to the reference pattern.
The following three methods can be considered as methods for automatically determining the electron beam scanning method.
First, as shown in block (D), when there is no pattern to be inspected in the scanning area, the pattern in that area is skipped. The second is a method of determining scanning conditions according to the line width of a pattern. For example, comparing the pattern Pa of the block (A) and the pattern Pb of the block (B), the line width of the pattern Pb is twice as large as the line width of the pattern Pa. Normally, the scan takes a variation amount corresponding to the line width of the pattern. Therefore, in this example, in the scan in the block (A), in the scan in the block (B), an image is obtained at a half magnification. be able to. A third method is to determine the condition of the scanning direction according to the distribution direction of the reference pattern. For example, since the pattern Pa is distributed vertically and horizontally for the block (A), it can be seen that scanning at 45 degrees only needs to be performed once, and for the block (C), the pattern Pc is horizontally and 45 degrees. It can be seen that it is necessary to perform two scans because they are distributed in the two directions.
図６８および図６９は、電子線のスキャン経路を説明する模式図である。
通常のスキャンにおいてＸ偏向については、階段状に走査する。Ｙ偏向については、ラインごとに階段状に走査する。しかしながら、このような従来の方法においては、走査線の間の情報の取得が出来ないことにより、測定精度の低下が考えられる。図６８に示すように、本発明においては、より走査線の間の情報の取得ができるようにするために、Ｙ偏向にサイン波のような振幅を持った信号を付加することによって走査線間のデータをとる方法を示している（図６８の左下側部分参照）。ここで、図示のように４点のデータをサンプリングする（図６８の右下側部分参照）。この場合、サインの一周期の間でＹ偏向について広がったデータが取得できる。この４点のデータを加算して一つの画素の情報としてコンピュータに転送するようになっている。
図６８の上側部分に示すように、スキャンのサンプリング周波数に対して、４倍の周波数を持つ発振器４１０をカウンタ４１１に接続する。カウンタ４１１は、Ｘ偏向発生回路４１２とＹ偏向発生回路４１３に接続されている。このような構成によって、スキャンのサンプリング周波数に対して４倍の周波数のクロックに対して、Ｘ偏向については階段状の右上がりの波形を生成する。Ｙ偏向についてはサイン波のように図示のような形の波形を発生させる。サンプリングは４倍の周期で４点を取得し、その４点のデータを加算して実際の画素に対応するサンプリングデータとして生成する。
FIG. 68 and FIG. 69 are schematic diagrams illustrating the scan path of the electron beam.
In normal scanning, X-deflection is performed stepwise. For Y deflection, scanning is performed stepwise for each line. However, in such a conventional method, measurement accuracy may be degraded due to the inability to obtain information between scanning lines. As shown in FIG. 68, in the present invention, in order to obtain more information between scanning lines, a signal having an amplitude such as a sine wave is added to the Y-deflection to thereby obtain information between scanning lines. (See the lower left part of FIG. 68). Here, four points of data are sampled as shown (see the lower right part of FIG. 68). In this case, it is possible to acquire data that has spread about the Y deflection during one cycle of the signature. The four data points are added and transferred to a computer as information of one pixel.
As shown in the upper part of FIG. 68, an
図６９においては、Ｙ偏向における図示の波形と、Ｘ偏向における波形を同様に４倍のクロックカウンタを用いて生成することによりジグザグ状のスキャン経路を作ることを目的としている。 In FIG. 69, it is intended to form a zigzag scan path by similarly generating a waveform shown in the Y deflection and a waveform in the X deflection by using a quadruple clock counter.
図７０は、垂直方向のスキャンに対してフィルタをかけた場合を説明する模式図である。Ａは、横方向に近接する画素であり、検出器、アンプによるスムージング効果がある。一方、Ｂは、縦方向に近接しているが前述のスムージング効果がない。そこで縦方向にスムージングフィルタをかけて縦方向と横方向の画質の違いを低減する。図示では最も単純なフィルタ係数を示しているが、横方向の周波数特性に合うように適宜選択されるものである。 FIG. 70 is a schematic diagram illustrating a case where a filter is applied to a scan in the vertical direction. A is a pixel adjacent in the horizontal direction, and has a smoothing effect by a detector and an amplifier. On the other hand, B is close to the vertical direction but does not have the above-mentioned smoothing effect. Therefore, a difference in image quality between the vertical direction and the horizontal direction is reduced by applying a smoothing filter in the vertical direction. Although the simplest filter coefficients are shown in the figure, they are appropriately selected so as to match the frequency characteristics in the horizontal direction.
図７１は、エッジのみスキャンする場合を示す模式図であり、図７２は、エッジのみスキャンする場合のステップを示すフローチャートである。図７１に示す例においては、副偏向発生回路４５０を設けている。
エッジのみのスキャンを実現する方法として前述の第２のエッジを検出するために使用するプロファイルに相当する区間をパターンエッジ検査区間、その中点を計測中央点として登録する。制御コンピュータ４５１が１つの検査区間に対する情報を取り込み、計測中央点の位置をＸ主偏向発生回路４５２とＹ主偏向発生回路４５３に送る。これにより、実際のビームの中心位置が移動する。次に、検査区間について、方向と送り幅を設定し、開始信号を与えて、発振器４１０に接続されたカウンタ４１１でＸ方向とＹ方向のスキャン波形を形成する。これに、Ｘ主偏向とＹ主偏向の位置を加算することにより、図７１において中央部に示すようなスキャン波形がとられる。このスキャン波形について、図７１において上右側に示すような７点のサンプリングを施すことによって、計測データを得ることが出来る。
計測データの取得順序付けは、図７３（ａ）に示すように与えられた間引き率で測定点をとばしながら、全計測点を埋めるようにする順序付けや、図７３（ｂ）に示すように乱数などにより計測点をランダムにとる順序付けがある。この方法により、サンプルのチャージアップによるプロファイルの変形が低減できるので、絶縁物の計測に向いている。サンプルのチャージアップが無視しうる場合は、図形を一周するように順序付けしても良い。
FIG. 71 is a schematic diagram showing a case where only edges are scanned, and FIG. 72 is a flowchart showing steps in a case where only edges are scanned. In the example shown in FIG. 71, a sub deflection generation circuit 450 is provided.
As a method of realizing scanning of only an edge, a section corresponding to a profile used for detecting the above-described second edge is registered as a pattern edge inspection section, and a middle point thereof is registered as a measurement center point. The
As shown in FIG. 73 (a), the acquisition order of the measurement data is such that all the measurement points are filled while skipping the measurement points at a given thinning rate, or a random number as shown in FIG. 73 (b). There is an ordering that randomly takes measurement points. This method is suitable for measuring an insulator because deformation of a profile due to charge-up of a sample can be reduced. If the charge-up of the sample is negligible, the order may be such that it goes around the figure.
上記本発明の検査方法により得られるパターンの変形量、欠陥領域の位置、サイズ、欠陥種、加えてパターン変形量の統計量や画像などの情報を利用すれば、欠陥領域の回路への影響度の解析、前後工程での回路への影響度の解析、露光条件などの最適化パラメータの解析を可能にすることができる。 By using information such as the amount of pattern deformation, the position and size of a defect area, the type of defect, and the statistics of the amount of pattern deformation and images obtained by the inspection method of the present invention, the degree of influence of the defect area on the circuit , Analysis of the degree of influence on the circuit in the preceding and subsequent steps, and analysis of optimization parameters such as exposure conditions.
本実施形態に係るパターン検査装置は、シフト量を出力する部分に注目すれば、パターンマッチングを行う装置とも考えられる。 The pattern inspection apparatus according to the present embodiment can be considered as an apparatus that performs pattern matching if attention is paid to a portion that outputs a shift amount.
以上、本発明の一例を説明したが、他にも各種の変形が可能である。たとえば、荷電粒子線（電子線）を検査対象パターンに走査して検査対象パターンの画像を得る画像生成装置として走査型電子顕微鏡を用いたが、走査型フォーカスイオンビーム顕微鏡、走査型レーザー顕微鏡や走査型プローブ顕微鏡などの各種の走査型顕微鏡に応用することができる。また、スキャン方向は０度、９０度に限られず、例えば５度や９５度など任意の微小角度を付加してもよい。また、取得済みの画像データを磁気光学ディスクや磁気テープなどの外部入力デバイスを介して、またはイーサーネットなどのＬＡＮを経由した、オフライン入力処理式に変形することは容易である。また、本発明の方法でウエーハ中の代表的なダイを検査したのち、他のダイはダイ・ツー・ダイ比較により検査するような混成手法とすることも可能である。またさらに、画像生成法は他の方法でもよいし、設計データはＣＡＤに限らず他のものでもよい。本実施形態においては、検査結果等を表示装置５および印刷装置６に出力しているが、画像データベース、シミュレータ、記録媒体などに出力するようにしてもよいし、ネットワークを介して他のコンピュータに送信（出力）するようにしてもよい。
As described above, an example of the present invention has been described, but various other modifications are possible. For example, a scanning electron microscope was used as an image generating apparatus for scanning a charged particle beam (electron beam) onto a pattern to be inspected to obtain an image of the pattern to be inspected. It can be applied to various scanning microscopes such as a probe microscope. Further, the scanning direction is not limited to 0 degree and 90 degrees, and an arbitrary minute angle such as 5 degrees or 95 degrees may be added. Further, it is easy to transform the acquired image data into an off-line input processing type via an external input device such as a magneto-optical disk or a magnetic tape, or via a LAN such as Ethernet. It is also possible to adopt a hybrid method in which a typical die in a wafer is inspected by the method of the present invention, and other die are inspected by die-to-die comparison. Furthermore, the image generation method may be another method, and the design data is not limited to CAD, but may be another method. In the present embodiment, the inspection result and the like are output to the
１ 主制御部
２ 記憶装置
３ 入出力制御部
４ 入力装置
５ 表示装置
６ 印刷装置
７ 画像生成装置
１１ 基準パターン生成部
１２ 検査部
１３ 出力部
１４ 欠陥種認識部
２１ 基幹データベース
２２ レシピデータベース
２３ 欠陥種参照データベース
６１〜７０、７５、８１〜８４ エッジ
１０１〜１０３ 部分
１１１、１１３ 配線
１１２、１１４、２０４ 下地
１２１〜１２６ ライン
１５１ 検査対象パターン画像
１５２ 基準パターン
１５７ 区間
１５９、１６３、１６５ 検査対象パターン画像のエッジ
１６０、１６４、１６６ 基準パターンのエッジ
１６１ 検査対象パターン画像のエッジの重心
１６２ 基準パターンのエッジの重心
１７１ コーナー
１７２ 長い配線
１７３ 先端
１７４ 孤立パターン
１８１ 検査対象パターン画像のパターン
１８２、１８３ 位置
１８４、１８５ 高倍画像
１８６ 検査対象パターン画像のパターンの幅
１８７ 低倍画像
２０１ 破線
２０２、２０３ 実線
２０５ パターン内部
２０６、２０７ ピクセルの固まり
２５１〜２５５ ピクセル
２６１ ピクセルの中心
２６２ ピクセルの中心に最も近い基準パターン上の点
２６３ 接線
３０１〜３０４ 検査単位領域
３１０ 照射系装置
３１１ 電子銃
３１２ 集束レンズ
３１３ Ｘ偏向器
３１４ Ｙ偏向器
３１５ 対物レンズ
３１６ レンズ制御装置
３１７ 画像取得装置
３１８ 偏向制御装置
３２０ 試料室
３２１ ＸＹステージ
３２２ ＸＹステージ制御装置
３３０ ２次電子検出器
３４０ ウエーハ搬送装置
３５０ 制御コンピュータ
３６０ 操作コンピュータ
REFERENCE SIGNS LIST 1 Main control unit 2 Storage device 3 Input / output control unit 4 Input device 5 Display device 6 Printing device 7 Image generation device 11 Reference pattern generation unit 12 Inspection unit 13 Output unit 14 Defect type recognition unit 21 Basic database 22 Recipe database 23 Defect type Reference database 61 to 70, 75, 81 to 84 Edge 101 to 103 Part 111, 113 Wiring 112, 114, 204 Base 121 to 126 Line 151 Inspection target pattern image 152 Reference pattern 157 Section 159, 163, 165 Inspection target pattern image Edge 160, 164, 166 Reference pattern edge 161 Inspection center image edge center of gravity 162 Reference pattern edge center of gravity 171 Corner 172 Long wiring 173 Tip 174 Isolated pattern 181 Inspection target pattern image pattern 182 183 Position 184, 185 High magnification image 186 Pattern width of inspection target pattern image 187 Low magnification image 201 Dashed line 202, 203 Solid line 205 Pattern 206, 207 Pixel block 251 to 255 Pixel 261 Pixel 262 Pixel 262 Point 263 on reference pattern Tangential line 301 to 304 Inspection unit area 310 Irradiation device 311 Electron gun 312 Focusing lens 313 X deflector 314 Y deflector 315 Objective lens 316 Lens controller 317 Image acquisition device 318 Deflection controller 320 Sample chamber 321 XY stage 322 XY stage controller 330 Secondary electron detector 340 Wafer carrier 350 Control computer 360 Operation computer
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