JP2008304195A - Pattern defect inspection device and pattern defect inspection method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、半導体基板、液晶基板、フォトマスクなど所定のパターンが形成された基板装置に、光または荷電粒子を照射して得られる表面画像を処理することにより、その基板装置のパターン欠陥を検出するパターン欠陥検査装置およびパターン欠陥検査方法に関する。 The present invention detects a pattern defect of a substrate device by processing a surface image obtained by irradiating the substrate device on which a predetermined pattern such as a semiconductor substrate, a liquid crystal substrate, a photomask or the like is irradiated with light or charged particles. The present invention relates to a pattern defect inspection apparatus and a pattern defect inspection method.
一般に、パターン欠陥検査装置においては、光学顕微鏡や電子顕微鏡などにより被検査パターンの画像を取得したとき、その取得した被検査パターンの画像を、その同一のパターンとしてあらかじめ取得しておいた参照画像とを比較し、両者の画像信号の差分信号を求め、その差分信号が大きい部位には欠陥があると判定する。そのとき、その差分信号には、パターンの形成誤差や画像取得時の検出誤差に伴うノイズが含まれる。 In general, in a pattern defect inspection apparatus, when an image of a pattern to be inspected is acquired by an optical microscope, an electron microscope, or the like, the acquired image of the pattern to be inspected is a reference image acquired in advance as the same pattern. Are obtained, a difference signal between the two image signals is obtained, and it is determined that there is a defect in a portion where the difference signal is large. At that time, the difference signal includes noise associated with pattern formation errors and detection errors during image acquisition.
従って、この判定においては、パターンの相違（つまり、パターン欠陥）によって生じる差分信号とノイズとをいかにして分離すればよいか、換言すれば、欠陥判定のしきい値をどのようにして決定すればよいかが問題となる。すなわち、欠陥判定のしきい値を大きめに設定すると、実際に存在するパターン欠陥（以下、実の欠陥という）を見逃す可能性があり、欠陥判定のしきい値を小さめに設定すると、ノイズによって生じる実際には存在しない虚の欠陥を検出することになる。 Therefore, in this determination, how to separate the difference signal and noise caused by the pattern difference (that is, pattern defect) should be separated, in other words, how to determine the threshold value for defect determination. What matters is the problem. That is, if the threshold value for defect determination is set to a large value, a pattern defect that actually exists (hereinafter referred to as an actual defect) may be missed. If the threshold value for defect determination is set to a small value, it is caused by noise. An imaginary defect that does not actually exist will be detected.
パターン欠陥検査装置において欠陥判定のしきい値を決定する方法は、従来すでに、例えば、特許文献１に開示されている。特許文献１によれば、所定の事前検査を行い、その事前検査の中で本番検査における欠陥判定のしきい値を決定している。すなわち、パターン欠陥検査装置は、事前検査として、被検査パターンの取得画像と参照画像との差分画像について、あらかじめ設定した仮のしきい値により欠陥判定を行い、そのとき欠陥と判定された画素の差分画像信号量について頻度分布（ヒストグラム）を生成し、その頻度分布に基づき手動または自動により本番検査のための欠陥判定のしきい値を定める。 A method for determining a threshold value for defect determination in a pattern defect inspection apparatus has already been disclosed in, for example, Patent Document 1. According to Patent Document 1, a predetermined preliminary inspection is performed, and a threshold for defect determination in the actual inspection is determined during the preliminary inspection. That is, as a preliminary inspection, the pattern defect inspection apparatus performs a defect determination on a difference image between an acquired image of a pattern to be inspected and a reference image based on a preset temporary threshold value, and the pixel determined as a defect at that time A frequency distribution (histogram) is generated for the difference image signal amount, and a defect determination threshold value for the actual inspection is determined manually or automatically based on the frequency distribution.
このとき、その事前検査においては、実の欠陥によって生じる差分画像信号を見逃さないようにするために、仮のしきい値を小さめに設定している。その場合、その差分画像信号量のヒストグラムには、通常、２つの山が形成される。すなわち、差分画像信号量が大きい領域に、実の欠陥によるヒストグラムの山が形成され、また、差分画像信号量が小さい領域に、ノイズによるヒストグラムの山が形成される。 At this time, in the preliminary inspection, the temporary threshold value is set to be small so as not to miss the differential image signal caused by the actual defect. In that case, normally, two peaks are formed in the histogram of the difference image signal amount. That is, a histogram peak due to an actual defect is formed in an area where the difference image signal amount is large, and a histogram peak due to noise is formed in an area where the difference image signal amount is small.
従って、パターン欠陥検査の作業者は、パターン欠陥検査装置が表示装置などに表示する差分画像信号量のヒストグラムにより、そのヒストグラムに形成される２つの山の間の谷を認識することができ、その谷となる差分画素信号量を目安に、適宜、欠陥判定のしきい値を定めることができる。そこで、パターン欠陥検査装置は、パターン欠陥検査の作業者が定めるしきい値を入力することにより、本番検査における欠陥判定のしきい値を設定することができる。 Therefore, the operator of the pattern defect inspection can recognize the valley between the two peaks formed in the histogram by the histogram of the difference image signal amount displayed on the display device or the like by the pattern defect inspection apparatus. A threshold value for defect determination can be determined as appropriate using the difference pixel signal amount that becomes a valley as a guide. Therefore, the pattern defect inspection apparatus can set a threshold value for defect determination in the actual inspection by inputting a threshold value determined by a pattern defect inspection operator.
さらに、特許文献１においては、パターン欠陥検査装置は、前記のヒストグラムの２つの山の間に生じる谷を自動的に認識して、そのとき認識される谷における差分画素信号量に基づき、適宜、欠陥判定のしきい値を定めることができるとしている。
ところで、パターン欠陥検査装置の主要な適用対象である半導体ウェーハにおいては、その半導体ウェーハ上に形成されるパターンの微細化が今なお進行しており、その最小線幅は、今や、６０nm、さらには、４５nmを割ろうとしている。被検査パターンが微細化すると、パターン欠陥検査装置では、その画像検出装置である光学顕微鏡や電子顕微鏡などから出力される画像信号のコントラストが低下することになる。すなわち、画像信号のＳ／Ｎ比（Signal to Noise Ratio）が低下し、画像信号はノイズの影響を受けやすくなる。 By the way, in a semiconductor wafer which is a main application target of a pattern defect inspection apparatus, miniaturization of a pattern formed on the semiconductor wafer is still in progress, and the minimum line width is now 60 nm, , Trying to break 45nm. When the pattern to be inspected is miniaturized, in the pattern defect inspection apparatus, the contrast of an image signal output from an optical microscope or an electron microscope that is the image detection apparatus is lowered. That is, the S / N ratio (Signal to Noise Ratio) of the image signal is lowered, and the image signal is easily affected by noise.
その結果、特許文献１に開示されたパターン欠陥検査装置においては、生成される差分画像信号量の頻度分布に形成される２つの山が接近することになるので、その谷を識別するのが困難になってくる。従って、その場合には、パターン欠陥検査の作業者がその頻度分布を見て、その谷、つまり、欠陥判定のしきい値を、適宜、定めることは可能であっても、自動で決定しようとすると、その決定されたしきい値は、ばらつきが大きく、充分な精度を得るのが困難になる。 As a result, in the pattern defect inspection apparatus disclosed in Patent Document 1, two peaks formed in the frequency distribution of the generated difference image signal amount approach each other, and it is difficult to identify the valley. It becomes. Therefore, in that case, the operator of the pattern defect inspection looks at the frequency distribution, and even if it is possible to determine the valley, that is, the threshold for defect determination as appropriate, an attempt is made to automatically determine it. Then, the determined threshold value has a large variation, and it becomes difficult to obtain sufficient accuracy.
また、画像検出装置から出力される画像信号のコントラストが小さくなった場合には、画像検出装置である光学顕微鏡や電子顕微鏡自体の画像検出特性の変動や、検査対象である半導体ウェーハなどの個体ばらつきの影響を、より大きく受けることになる。従って、あるとき、ある検査対象の個体によって定めた欠陥判定のしきい値を、別のとき、別の検査対象の個体に適用することが適切とは、必ずしも言えなくなってしまう。欠陥判定のしきい値は、画像検出装置の特性変動や検査対象の個体に応じて、微調整する必要があると考えられる。しかしながら、特許文献１に開示されたパターン欠陥検査装置には、画像検出装置の特性変動や検査対象の表面特性の個体ばらつきに応じて欠陥判定のしきい値を、自動的に微調整する方法や手段についての記載はされていない。 In addition, when the contrast of the image signal output from the image detection device becomes small, fluctuations in the image detection characteristics of the optical microscope or electron microscope itself that is the image detection device and individual variations such as the semiconductor wafer to be inspected Will be more greatly affected. Accordingly, it is not always appropriate to apply the defect determination threshold determined by an individual subject to inspection at another time to an individual subject to another inspection at another time. It is considered that the threshold value for defect determination needs to be finely adjusted according to the characteristic variation of the image detection apparatus and the individual to be inspected. However, the pattern defect inspection apparatus disclosed in Patent Document 1 includes a method for automatically fine-tuning the threshold for defect determination according to the characteristic variation of the image detection apparatus and the individual variation of the surface characteristics of the inspection target. There is no description of the means.
以上のような従来技術の問題点に鑑み、本発明の目的は、画像検出装置の特性変動や検査対象の個体ばらつきに応じて、欠陥判定のしきい値が自動的に調整されるパターン欠陥検査装置およびパターン欠陥検査方法を提供することにある。 In view of the above-described problems of the prior art, the object of the present invention is to provide a pattern defect inspection in which the threshold value for defect determination is automatically adjusted according to the characteristic variation of the image detection apparatus and the individual variation of the inspection target. An object is to provide an apparatus and a pattern defect inspection method.
前記目的を達成するために、本発明のパターン欠陥検査装置は、基板装置の表面の一部の領域のパターン画像を検出する画像検出部と、そのパターン画像検出部によって検出されたパターン画像を処理する画像処理部と、を備え、その画像処理部が、前記パターン画像検出部によって検出された前記基板装置の表面の第１の領域の検出画像と、前記第１の領域と同じパターンを有する第２の領域の検出画像と、により得られる差分画像に基づき、欠陥信号を抽出する欠陥信号抽出部と、前記差分画像の全画素について、その各画素に対応する前記欠陥信号の欠陥信号量を累積して、前記欠陥信号量に係る統計量を算出する欠陥信号累積部と、前記算出された統計量を、前記基板装置の基準のパターン画像について、別途、あらかじめ算出された基準統計量と比較して、前記統計量の前記基準統計量に対するオフセット量を算出するオフセット算出部と、あらかじめ設定された基準の欠陥判定しきい値を前記オフセット量により修正し、その修正した欠陥判定しきい値に基づき、前記欠陥画像についての欠陥信号の欠陥判定を行う欠陥判定部と、を含んで構成されることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the pattern defect inspection apparatus of the present invention processes an image detection unit that detects a pattern image of a partial region on the surface of a substrate device, and a pattern image detected by the pattern image detection unit. An image processing unit configured to detect a first region of the surface of the substrate device detected by the pattern image detection unit, and a first pattern having the same pattern as the first region. 2, the defect signal extraction unit that extracts a defect signal based on the difference image obtained by the detection image of the
本発明によれば、パターン欠陥検査装置において、画像検出装置の特性変動や検査対象の表面特性の個体ばらつきに応じて、欠陥判定のしきい値が自動的に調整されるパターン欠陥検査装置およびパターン欠陥検査方法を提供することが可能になる。 According to the present invention, in the pattern defect inspection apparatus, the pattern defect inspection apparatus and the pattern in which the threshold value for defect determination is automatically adjusted according to the characteristic variation of the image detection apparatus and the individual variation of the surface characteristic of the inspection target It becomes possible to provide a defect inspection method.
以下、本発明の実施形態について、適宜、図面を参照しながら詳細に説明する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings as appropriate.
図１は、本発明の実施形態に係るパターン欠陥検査装置の構成の例を示した図である。図１に示すように、パターン欠陥検査装置１００は、パターン画像検出部１１０と画像信号処理部１２０と主制御部１３０とコンソール部１４０とを含んで構成される。
FIG. 1 is a diagram showing an example of the configuration of a pattern defect inspection apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the pattern
図１において、パターン画像検出部１１０は、検査対象となる半導体ウェーハなどの基板装置の表面に形成されたパターンの画像を取得する装置であり、ここでは、走査型電子顕微鏡で構成されているものとしている。ただし、パターン画像検出部１１０は、走査型電子顕微鏡に代えて、例えば、光学顕微鏡であってもよい。また、検査対象も半導体ウェーハに限定されず、フォトマスクや液晶基板などであってもよい。
In FIG. 1, a pattern
ここで、走査型電子顕微鏡で構成されたパターン画像検出部１１０は、電子源１と、電子源１から出射される電子線２を偏向する偏向器３と、電子線２を絞る対物レンズ４と、被検査ウェーハ６の近傍の電界強度を制御する帯電制御電極５と、被検査ウェーハ６の高さ位置を計測するＺセンサ８と、被検査ウェーハ６を載置する試料台９と、被検査ウェーハ６を載置した試料台９をＸＹ方向に移動させるＸＹステージ７と、電子線２を照射した被検査ウェーハ６の表面から発生する２次電子または反射電子１０を反射板１１上に収束させる収束光学系１２と、その収束させた２次電子または反射電子１０を受けて２次電子を発生させる反射板１１と、その反射板１１から発生する２次電子を検出し、その検出量を電気信号に変換するセンサ１３と、センサ１３から出力される信号をディジタル信号に変換するＡＤ変換器１４と、被検査ウェーハ６の光学像を撮像する光学顕微鏡１５と、被検査ウェーハ６と同じ高さに設定されて電子光学条件の詳細調整のために用いられる標準試料片１６と、を含んで構成される。
Here, the pattern
なお、パターン画像検出部１１０を構成する走査型電子顕微鏡は、この他にも被検査ウェーハ６から発生する２次電子または反射電子１０の軌道を曲げるＥｘＢ（ＥクロスＢ）、被検査ウェーハ６を保管するウェーハカセット、ウェーハカセットに収納された被検査ウェーハ６をロード・アンロードするローダなどを含んでいるが、図が煩雑になるため、ここでは図示を省略している。
In addition, the scanning electron microscope constituting the pattern
また、図１を参照すると、画像信号処理部１２０は、欠陥信号抽出部２１と、欠陥候補抽出部２２と、欠陥信号累積部２３と、オフセット算出部２４と、欠陥判定部２５と、を含んで構成され、パターン画像検出部１１０から供給される検査対象の被検査ウェーハ６のパターン画像を取得し、被検査ウェーハ６の表面に形成された回路パターンなどの欠陥を抽出する。
1, the image
すなわち、画像信号処理部１２０において、欠陥信号抽出部２１は、ＡＤ変換器１４から出力されるディジタル信号、つまり、パターン画像検出部１１０から出力される被検査ウェーハ６のパターン画像の信号を処理して、被検査ウェーハ６のパターン欠陥の存在を表す欠陥信号を抽出する。以下、本明細書では、単に「欠陥」と記載したときは、その「欠陥」は、「パターン欠陥」を意味するものとする。また、欠陥信号の定義は、後記するところによる。
That is, in the image
また、欠陥候補抽出部２２は、欠陥信号抽出部２１により抽出される欠陥信号をあらかじめ設定した仮のしきい値と比較することにより、パターン欠陥の候補を抽出する。一方で、欠陥信号累積部２３は、被検査ウェーハ６の所定の部分のパターン画像の全画素について、欠陥信号抽出部２１により抽出される欠陥信号の値（以下、欠陥信号量という）ごとの頻度を累積し、欠陥信号量の頻度分布（ヒストグラム）を生成する。
Further, the defect
オフセット算出部２４は、欠陥信号累積部２３により生成された欠陥信号量の頻度分布を、事前検査などによってあらかじめ求められた基準の頻度分布と比較することにより、そのとき取得された欠陥信号量の基準の頻度分布からのずれ、つまり、オフセットを算出する。
The
そこで、欠陥判定部２５は、オフセット算出部２４により算出されたオフセットに基づき、事前検査などによってあらかじめ求められた基準の欠陥判定しきい値を修正する。そして、欠陥候補抽出部２２によって抽出されたパターン欠陥の候補について、その修正した欠陥判定のしきい値に基づき欠陥判定を行い、実のパターン欠陥を抽出する。
Therefore, the
以上に示した構成および機能を有する画像信号処理部１２０は、一般的には、ＣＰＵ（Central Processing Unit）とメモリとを備えたコンピュータの処理によって実現することができる。その場合、その処理を実行するコンピュータは、１つのコンピュータであってもよく、また、処理の高速化を図るために、複数のコンピュータ、例えば、多数のマイクロプロセッサを用いた並列処理プロセッサであってもよい。さらには、その並列処理プロセッサに相当するものを、マイクロプロセッサではなく、専用の画像処理回路を作り込んだＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などを用いて構成してもよい。
The image
さらに、図１を参照すると、パターン画像検出部１１０および画像信号処理部１２０には、主制御部１３０が接続されている。主制御部１３０は、コンソール部１４０からの検査オペレータの入力操作に応じて、パターン欠陥検査の処理を制御する。すなわち、主制御部１３０は、そのパターン欠陥検査処理の一部として、パターン画像検出部１１０による画像検出に際しては、走査型電子顕微鏡の種々の動作制御を行うとともに、画像信号処理部１２０によって抽出された欠陥情報を画像信号処理部１２０から受け取り、適宜、コンソール部１４０の表示装置に表示する。
Further, referring to FIG. 1, a main control unit 130 is connected to the pattern
ここで、主制御部１３０は、ＣＰＵとメモリとを備えたコンピュータによって構成される。また、コンソール部１４０は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）などからなる表示装置と、キーボード、マウス、専用のスイッチなどからなる入力装置と、を含んで構成される。
Here, the main control unit 130 is configured by a computer including a CPU and a memory. The
続いて、図２を参照して、本発明の実施形態に係るパターン欠陥検査装置１００の画像信号処理部１２０において実行される欠陥判定の処理について、さらに詳しく説明する。ここで、図２は、画像信号処理部１２０において実行される欠陥判定の処理の例をデータフローにより示した図である。
Next, with reference to FIG. 2, the defect determination process executed in the image
図２において、検出画像２１１は、パターン画像検出部１１０によって検出された被検査ウェーハ６のパターン画像である。また、参照画像２１２は、検出画像２１１にパターン欠陥があるか否かを判定するための基準となるパターン画像である。一般に、被検査ウェーハ６には、後記するように、同じパターンが複数形成されているので、検出画像２１１と同じパターンを有する他の部分のパターン画像を、その参照画像２１２として用いることが多い。すなわち、参照画像２１２は、パターン画像検出部１１０によって以前に検出された被検査ウェーハ６の他の部分のパターン画像である。
In FIG. 2, a
そこで、画像信号処理部１２０は、パターン画像検出部１１０から入力される画像信号に応じた値（以下、画像信号量という）を検出画像２１１として記憶する画像メモリ（図示省略）を備えている。すなわち、欠陥信号抽出部２１は、パターン画像検出部１１０から検出された画像信号が入力されると、その入力された画像信号の画像信号量を検出画像２１１として画像メモリに格納する。
Therefore, the image
欠陥信号抽出部２１は、そのとき、パターン画像検出部１１０から入力される画像信号の画像信号量と、以前にその画像メモリに検出画像２１１として格納済みの参照画像２１２から得られる画像信号量と、の差分量を算出することによって、欠陥信号量を抽出し、その欠陥信号量を欠陥画像２１３として前記の画像メモリに格納する。
At that time, the defect
すなわち、欠陥信号抽出部２１は、検出画像２１１と参照画像２１２との差分量により欠陥画像２１３を生成する。従って、欠陥画像２１３は、検出画像２１１と参照画像２１２との差分画像であり、欠陥信号は、その欠陥画像２１３を生成するための信号として定義することができる。なお、ここでいう差分量は、単純な差分量だけではなく、その差分量に依存する他の量、例えば、差分量の２乗などであってもよい。
That is, the defect
次に、欠陥候補抽出部２２は、欠陥画像２１３の各画素に対応する欠陥信号量をあらかじめ定めた仮のしきい値と比較し、欠陥信号量がその仮のしきい値よりも大きかったときには、その画素の部分にはパターン欠陥の可能性があるとして、その画素の座標と欠陥信号量とを欠陥情報２２０に登録する。
Next, the defect
一方、欠陥信号累積部２３は、欠陥画像２１３の全画素の欠陥信号量を対象に、その欠陥信号量ごとの頻度を累積し、欠陥信号量頻度分布２３１を生成する。なお、このとき、事前検査がすでに済んでいるものとする。そして、その事前検査では、パターン画像検出部１１０は、画像信号の検出特性が最適になるような基準状態に調整され、その基準状態での欠陥判定しきい値が決定され、さらに、その基準状態での基準欠陥信号量頻度分布２３０が生成されているものとする。
On the other hand, the defect
続いて、オフセット算出部２４は、欠陥信号量頻度分布２３１と基準欠陥信号量頻度分布２３０とに基づきオフセットδを算出する。オフセットδの算出法の詳細については後記するが、オフセットδは、そのときの欠陥画像２１３から得られた欠陥信号量の大きさの傾向を、基準状態での欠陥信号量の大きさの傾向と比較し、その欠陥信号量の大きさのずれを表した量である。
Subsequently, the offset
例えば、図２において、欠陥信号量頻度分布２３１と基準欠陥信号量頻度分布２３０とを比較して見ると、欠陥信号量頻度分布２３１のほうが基準欠陥信号量頻度分布２３０よりも欠陥信号量が大きめに出ていることが分かる。その欠陥信号量が大きめに出た分の量をオフセットδとする。
For example, in FIG. 2, when comparing the defect signal
従って、欠陥判定部２５は、そのとき取得された欠陥画像２１３について欠陥判定をする場合、つまり、欠陥情報２２０に登録された欠陥候補の欠陥信号量について欠陥判定をする場合には、その欠陥判定のしきい値を、事前検査などによりあらかじめ定めた基準の欠陥判定のしきい値よりもオフセットδだけ大きくして、欠陥判定を行う。あるいは、図２に示すように、欠陥情報２２０の欠陥信号量からオフセットδを差し引いて修正欠陥信号量とし、修正欠陥信号量について、基準の欠陥判定のしきい値により欠陥判定を行ってもよい。
Therefore, when the
以上のように、オフセット算出部２４では、オフセットδを算出し、欠陥判定部２５では、基準の欠陥判定しきい値をオフセットδにより修正した欠陥判定しきい値を用いて欠陥判定を行うことによって、パターン画像検出部１１０の検出特性の状態や、検査対象である被検査ウェーハ６の表面状態などに依存する欠陥信号量のばらつきを補正することが可能になる。
As described above, the offset
ここで、図２の説明に関連して、被検査ウェーハ６における検出画像２１１と参照画像２１２との関係について補足しておく。
Here, in relation to the description of FIG. 2, the relationship between the
一般に、半導体の被検査ウェーハ６には、通常、同じ集積回路などのパターンが多数繰り返して形成されている。このとき、その繰り返しの単位は、同じ大きさの矩形を呈し、互いに切り離されると、ダイ（die）と呼ばれる。そして、その１つのダイには、通常、１単位の集積回路などが形成されている。 In general, many patterns of the same integrated circuit or the like are usually repeatedly formed on a semiconductor wafer 6 to be inspected. At this time, the repeating unit presents a rectangle of the same size and is called a die when separated from each other. One unit of integrated circuit or the like is usually formed on one die.
従って、被検査ウェーハ６のある１つのダイの、ある領域のパターン画像を取得して検出画像２１１とした場合には、前記の「ある１つダイ」とは異なるダイ（通常は、前記の「ある１つダイ」に隣接するダイ）の、前記の「ある領域」と同じ領域について、以前に取得したパターン画像を参照画像２１２とする。これらのパターン画像は、パターン欠陥がなければ同じになる筈であるので、その差分画像、つまり、欠陥画像２１３においてその差分量が大きい箇所をパターン欠陥として抽出することができる。このように２つのダイの同じ部分を比較してパターン欠陥を抽出する方法は、ダイ−ダイ比較と呼ばれる。
Accordingly, when a pattern image of a certain region of a certain die of the wafer 6 to be inspected is obtained as the
また、被検査ウェーハ６に形成される集積回路が、例えば、メモリ集積回路であったような場合には、同じパターンを有するメモリセルが１つのダイの中にアレイ状に多数配置されている。このような場合には、１つのダイから取得したあるメモリセルの画像（検出画像２１１に対応）と、そのメモリセルに隣接するメモリセルの画像（参照画像２１２に対応）とを比較することによって、メモリセルのパターン欠陥を抽出することができる。このように１つのダイの中で、２つのメモリセルなどを比較してパターン欠陥を抽出する方法は、アレイ比較と呼ばれる。 When the integrated circuit formed on the wafer 6 to be inspected is, for example, a memory integrated circuit, a large number of memory cells having the same pattern are arranged in an array in one die. In such a case, an image of a certain memory cell (corresponding to the detected image 211) acquired from one die is compared with an image of a memory cell adjacent to the memory cell (corresponding to the reference image 212). The pattern defect of the memory cell can be extracted. A method of extracting pattern defects by comparing two memory cells in one die in this way is called array comparison.
なお、ダイ−ダイ比較にしても、アレイ比較にしても、２つの部分の画像比較では、どちらのダイまたはメモリセルにパターン欠陥があるかを判定することができない。そこで、実際にパターン欠陥のあるダイまたはメモリセルを判定するときには、同じパターンを有する少なくとも３つ以上の部分の画像比較を行い、その多数決によって欠陥のあるダイまたはメモリセルを定める。なお、３つの部分（例えば、部分Ａ，部分Ｂ，部分Ｃ）の画像比較は、２つの部分の画像比較を２回（すなわち、部分Ａ−部分Ｂの比較、および、部分Ｂ−部分Ｃの比較）行うことによって実現される。 Note that it is not possible to determine which die or memory cell has a pattern defect by image comparison of two parts, whether die-to-die comparison or array comparison. Therefore, when actually determining a die or memory cell having a pattern defect, image comparison of at least three or more portions having the same pattern is performed, and the defective die or memory cell is determined by the majority. Note that the image comparison of three parts (for example, part A, part B, and part C) is performed by comparing the image of two parts twice (that is, part A-part B comparison and part B-part C This is realized by performing comparison.
続いて、以上に説明したパターン欠陥検査装置１００を用い、半導体ウェーハを検査対象としたパターン欠陥検査の手順を、図３および図４を参照して詳しく説明する。なお、本実施形態では、パターン欠陥検査は、レシピを作成する事前検査と、そのレシピに従って被検査ウェーハ６のパターン欠陥を検出する欠陥検査と、により構成される。ここで、図３は、レシピを作成する事前検査のフローの例を示した図、図４は、欠陥検査のフローの例を示した図である。
Next, a pattern defect inspection procedure for a semiconductor wafer as an inspection object using the pattern
図３に示すように、事前検査では、検査オペレータがコンソール部１４０から所定のコマンドを入力すると、主制御部１３０は、補助記憶装置のハードディスク（図示せず）などから標準レシピを読み込み、ウェーハローダ（図示せず）に指示して、被検査ウェーハ６をウェーハカセット（図示せず）から取り出し、試料台９にロードする（ステップＳ０１）。
As shown in FIG. 3, in the preliminary inspection, when the inspection operator inputs a predetermined command from the
次に、主制御部１３０は、標準レシピに含まれる情報や検査オペレータがコンソール部１４０から入力する情報などに基づき、電子源１、偏向器３、対物レンズ４、帯電制御電極５、反射板１１、収束光学系１２、センサ１３、ＡＤ変換器１４などの光学系の動作条件を設定する（ステップＳ０２）。このとき、主制御部１３０は、その設定した光学系の動作条件で標準試料片１６のパターン画像を検出し、そのパターン画像をコンソール部１４０の表示装置などに表示するとともに、そのパターン画像を見た検査オペレータが、適宜、入力する情報に基づき、前記設定した光学系の動作条件を補正する。
Next, the main control unit 130, based on information included in the standard recipe, information input by the inspection operator from the
次に、主制御部１３０は、検査オペレータがコンソール部１４０から入力する情報などに基づき、被検査ウェーハ６のパターンレイアウトを設定し、その一部のパターンと座標とを登録し、アライメント条件を設定する（ステップＳ０３）。そして、主制御部１３０は、検査オペレータがコンソール部１４０から入力する情報などに基づき、メモリセル領域、ダイ領域など検査領域に係る情報を設定し（ステップＳ０４）、さらに、キャリブレーションに適切な画像を取得する座標点を選択し、初期ゲイン、キャリブレーション座標点などのキャリブレーション条件を設定する（ステップＳ０５）。
Next, the main control unit 130 sets a pattern layout of the wafer 6 to be inspected based on information input from the
次に、主制御部１３０は、コンソール部１４０に表示した検査条件から、検査オペレータが検査領域、画素寸法、加算回数などの検査条件を選択すると、その選択された条件に基づき、検査条件を設定し（ステップＳ０６）、その検査条件に従って、試し検査を実施し（ステップＳ０７）、その検査結果をコンソール部１４０の表示装置に表示する（ステップＳ０８）。
Next, when the inspection operator selects an inspection condition such as an inspection area, a pixel size, and the number of additions from the inspection conditions displayed on the
ここで、図３の説明を中断し、図１、図２および図５〜図７を参照して、試し検査時におけるパターン画像検出部１１０、画像信号処理部１２０、主制御部１３０の動作の詳細、並びに、コンソール部１４０の表示装置への表示例について説明する。
Here, the description of FIG. 3 is interrupted, and the operations of the pattern
パターン画像検出部１１０（図１参照）は、この試し検査において、次のように動作して、被検査ウェーハ６の所定の検査領域のパターン画像を検出する。すなわち、主制御部１３０は、ＸＹステージ７を、例えば、Ｙ方向に移動させ、また、その移動に同期して偏向器３を、例えば、Ｘ方向に走査し、電子線源１から出射された電子線２を、対物レンズ４によりそのビーム径を絞って、被検査ウェーハ６上に照射する。そうすると、被検査ウェーハ６の電子線２が照射された部分から、２次電子または反射電子１０が放出されるので、それを収束光学系１２で集めて、反射板１１を介してセンサ１３で検出する。このとき、Ｚセンサ８で検出した被検査ウェーハ６の高さに基づき、対物レンズ４の励磁電流を制御することによって電子線２の焦点位置を補正する。
In this trial inspection, the pattern image detection unit 110 (see FIG. 1) operates as follows to detect a pattern image of a predetermined inspection area of the wafer 6 to be inspected. That is, the main controller 130 moves the XY stage 7 in the Y direction, for example, and scans the
ここで、センサ１３で検出される量は、被検査ウェーハ６の表面状態によって定まる量であり、従って、被検査ウェーハ６の表面に形成されたパターンの形状などが表されている量である。そこで、パターン画像検出部１１０は、センサ１３で検出した量（信号）をＡＤ変換器１４によりディジタル量に変換し、検出パターン画像信号として、画像信号処理部１２０へ出力する。
Here, the amount detected by the
それに対し、画像信号処理部１２０は、パターン画像検出部１１０から出力された検出パターン画像信号を入力すると、その入力したパターン画像信号を検出画像２１１（図２参照）として画像メモリに格納する。以下、図２で説明したように、欠陥信号抽出部２１は、検出画像２１１と以前に取得した参照画像２１２とを比較し、その差分量により欠陥信号を抽出し、欠陥画像２１３を得る。
On the other hand, when the image
図５は、欠陥画像およびその欠陥画像に対応した欠陥信号波形の例を示した図である。ここで、図５（ａ）の欠陥画像３０には、欠陥信号量の大きい欠陥領域３１と、欠陥信号量が通常のノイズより大きいが正常と判断される領域３２と、が図示されている。また、図５（ｂ）には、欠陥画像３０上のＸ１〜Ｘ２に沿った欠陥信号波形３３と、標準レシピで設定された欠陥判定しきい値３４とが図示されている。なお、標準レシピで設定された欠陥判定しきい値３４は、実の欠陥を判定するしきい値ではなく、とりあえず定められた仮の欠陥判定しきい値である。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a defect image and a defect signal waveform corresponding to the defect image. Here, in the
欠陥候補抽出部２２では、仮の欠陥判定しきい値である欠陥判定しきい値３４以上の領域を欠陥領域３１として抽出し、抽出した領域の位置、欠陥信号量、投影長、面積などの欠陥特徴量を取得する。そして、その欠陥特徴量があらかじめ定めた条件に照らして実の欠陥であるか否かを判定し、実の欠陥であると判定されたときには、その欠陥特徴量などを欠陥候補情報としてメモリに格納する。
The defect
一方、欠陥信号累積部２３では、欠陥画像３０の全画素について、各画素の欠陥信号量の頻度を累積し、欠陥信号量についての頻度分布（ヒストグラム）を生成する。図６は、欠陥信号累積部２３によって生成された欠陥信号量頻度分布の例を示した図である。
On the other hand, the defect
図６に示すように、欠陥信号累積部２３によって生成された欠陥信号量頻度分布は、欠陥領域のみならず検査対象領域の全画素の欠陥信号量についての頻度分布がとられているので、そのほとんどが欠陥判定しきい値３４以下であるという特徴を有している。従って、このようにして得られた欠陥信号量頻度分布は、欠陥領域における欠陥信号量頻度を表すというより、ノイズの信号量頻度を表しているといえる。
As shown in FIG. 6, the defect signal amount frequency distribution generated by the defect
ステップＳ０４で設定された検査領域に対する所定の検査が終了すると、欠陥判定部２５は、欠陥候補抽出部２２で抽出した欠陥候補のうち、その位置が近接した欠陥候補をマージ処理し、また、そのマージした欠陥候補について投影長など欠陥の特徴量を求める。そして、そのマージした欠陥候補の位置、欠陥信号量、特徴量などの情報を主制御部１３０に通知する。また、必要に応じて、欠陥信号累積部２３によって生成された欠陥信号量頻度分布を主制御部１３０に通知する。なお、この場合は、試し検査（ステップＳ０７）なので、オフセット算出部２４は機能しない。
When the predetermined inspection for the inspection region set in step S04 is completed, the
次に、主制御部１３０は、欠陥判定部２５から通知された欠陥候補情報をコンソール部１４０の表示装置にウェーハのマップ形式などで表示する。図７は、被検査ウェーハ６の欠陥候補情報を表示した表示画面の例を示した図である。なお、図７の例の表示画面は、後記する実の欠陥についての欠陥情報を表示する場合にも利用するので、以下の図７の説明では、欠陥候補も、単に、欠陥という。
Next, the main control unit 130 displays the defect candidate information notified from the
図７において、表示画面の左半分には、被検査ウェーハ６の欠陥マップ５０が表示される。そして、その欠陥マップ５０には、前記の特徴量などにより、適宜、分類された欠陥５２の位置が△印、×印などで表示される。なお、被検査ウェーハ６の中に描かれた複数の矩形は、ダイ６１の形状を表し、網掛け表示した部分は、そのとき行われた試し検査における検査領域５１を表している。
In FIG. 7, the
一方、図７において、表示画面の右半分は、拡大画像表示部５３であり、その拡大画像表示部５３には、検査領域の５１の一部分を拡大表示した検出画像２１１（図２参照）などが表示される。このとき、拡大画像表示部５３における拡大表示モードには各種の表示モードがあるものとし、図７の例では、３つの部分の拡大した検出画像５４（図２では、２１１）と、１つの欠陥画像５５（図２では、２１３）と、が表示されている。 On the other hand, in FIG. 7, the right half of the display screen is an enlarged image display unit 53, and the enlarged image display unit 53 includes a detection image 211 (see FIG. 2) in which a part of the inspection area 51 is enlarged and displayed. Is displayed. At this time, it is assumed that there are various display modes in the enlarged display mode in the enlarged image display unit 53. In the example of FIG. 7, the enlarged detection image 54 (211 in FIG. 2) and one defect are displayed. An image 55 (213 in FIG. 2) is displayed.
拡大画像表示部５３の表示は、検査オペレータがマウスなどの位置入力装置を用いて、欠陥マップ５０に表示された欠陥の１つを選択することによって行われる。このとき、併せて、その欠陥についての投影長などの特徴量５６が表示される。また、拡大画像表示部５３における検出画像５４の表示は、検査オペレータの入力指示により、さらに拡大表示することができ、検査オペレータは、その拡大された欠陥の画像を観察し、必要に応じて、その欠陥の分類を修正してもよい。
The enlarged image display unit 53 is displayed by the inspection operator selecting one of the defects displayed on the
なお、図７の表示画面において、欠陥マップ５０および拡大画像表示部５３の上部および下部には、検査オペレータが主制御部１３０に各種の指示情報を入力するためのボタン（網掛け部分）が用意されている。図７の例では、「事前検査」および「レシピ作成中」ボタンが選択された状態にあり、事前検査でレシピ作成中であることが示されている。
In the display screen of FIG. 7, buttons (shaded portions) for the inspection operator to input various instruction information to the main control unit 130 are prepared above and below the
さらに、図７の表示画面の上部および下部に表示されたボタンの１つを選択することによって、その表示画面に、図６に示した欠陥信号量頻度分布を表示させることができる。また、そのボタンの他の１つを選択することによって、試し検査（ステップＳ０７）で欠陥候補と判定された部分に限っての欠陥信号量頻度分布を表示させることができる。 Furthermore, by selecting one of the buttons displayed at the top and bottom of the display screen of FIG. 7, the defect signal amount frequency distribution shown in FIG. 6 can be displayed on the display screen. Further, by selecting another one of the buttons, it is possible to display the defect signal amount frequency distribution only for the portion determined as the defect candidate in the trial inspection (step S07).
ここで、図８は、欠陥候補と判定された部分の画素についての欠陥信号量頻度分布の例を示した図である。試し検査（ステップＳ０７）では、欠陥判定しきい値３４をしきい値として欠陥候補を抽出しているので、図８に示すように、欠陥信号量が欠陥判定しきい値３４以下の部分については、その頻度はゼロとなる。 Here, FIG. 8 is a diagram showing an example of the defect signal amount frequency distribution for the pixel of the portion determined as the defect candidate. In the trial inspection (step S07), defect candidates are extracted using the defect determination threshold value 34 as a threshold value. Therefore, as shown in FIG. The frequency is zero.
検査オペレータは、図６または図８の欠陥信号量の分布を見て、欠陥判定しきい値３４より大きい表示しきい値３５を設定することができる。表示しきい値３５を設定すると、その表示しきい値３５を欠陥判定しきい値３４に設定し直したものとして、被検査ウェーハ６の欠陥情報を図７の表示画面に表示させることができる。従って、表示しきい値３５を適切に設定すると、図７の表示画面には実の欠陥が選択されて表示されることになる。
なお、ここで選択された欠陥が実の欠陥であるか否か、または、表示しきい値３５が適切であるか否かは、最終的には、検査オペレータの経験などに頼らざるを得ない。
The inspection operator can set the display threshold 35 larger than the defect determination threshold 34 by looking at the distribution of the defect signal amount in FIG. 6 or FIG. When the display threshold value 35 is set, the defect information of the wafer 6 to be inspected can be displayed on the display screen of FIG. 7 on the assumption that the display threshold value 35 is reset to the defect determination threshold value 34. Accordingly, when the display threshold 35 is appropriately set, an actual defect is selected and displayed on the display screen of FIG.
Whether or not the defect selected here is an actual defect or whether or not the display threshold value 35 is appropriate ultimately depends on the experience of the inspection operator or the like. .
再度、図３の事前検査のフローの説明に戻る。 Returning to the description of the pre-inspection flow in FIG. 3 again.
以上のようにして、検査オペレータは、検査結果や検査条件を確認し、それが満足できるものであったときには、例えば、コンソール部１４０の表示装置に表示されたボタンなどをマウスなどで選択することによって、そのときの検査条件を確定することができる。そこで、主制御部１３０は、コンソール部１４０の入力装置から検査条件を確定しない旨の入力を受け付けたときには（ステップＳ０９でＮｏ）、ステップＳ０６戻り、検査条件を設定し直して、再度、試し検査をやり直す。一方、主制御部１３０は、コンソール部１４０の入力装置から検査条件を確定する旨の入力を受け付けたときには（ステップＳ０９でＹｅｓ）、そのとき欠陥信号累積部２３により生成していた欠陥信号頻度分布を、後続する欠陥検査で用いる基準欠陥信号頻度分布として確定する（ステップＳ１０）。なお、そのとき併せて表示しきい値が確定され、その表示しきい値は、後続する欠陥検査では、基準欠陥判定しきい値として用いられる。
As described above, the inspection operator confirms the inspection result and the inspection conditions, and if they are satisfactory, for example, the button displayed on the display device of the
次に、主制御部１３０は、以上の事前検査のフローおよび各種設定条件に基づき、レシピを作成し、その作成したレシピをハードディスクなどの補助記憶装置に保存し、被検査ウェーハ６をアンロードして（ステップＳ１１）、事前検査の処理を終了する。 Next, the main control unit 130 creates a recipe based on the above-described pre-inspection flow and various setting conditions, stores the created recipe in an auxiliary storage device such as a hard disk, and unloads the wafer 6 to be inspected. (Step S11), the preliminary inspection process is terminated.
続いて、図４を参照して、検査対象の被検査ウェーハ６のパターン欠陥を検出する欠陥検査のフローについて説明する。 Next, a defect inspection flow for detecting pattern defects of the inspection target wafer 6 to be inspected will be described with reference to FIG.
検査オペレータがコンソール部１４０から被検査ウェーハ６の品種や品番などを指定して所定のコマンドを入力すると、主制御部１３０は、補助記憶装置のハードディスクなどからその被検査ウェーハ６に該当するレシピを読み込む（ステップＳ２１）。そして、ウェーハローダに指示して、被検査ウェーハ６をウェーハカセットから取り出し、試料台９にロードする（ステップＳ２２）。
When the inspection operator designates the type and product number of the wafer 6 to be inspected from the
次に、主制御部１３０は、前記読み込んだレシピに基づき、電子源１、偏向器３、対物レンズ４、帯電制御電極５、反射板１１、収束光学系１２、センサ１３、ＡＤ変換器１４などの光学系の動作条件を設定する（ステップＳ２３）。このとき、主制御部１３０は、その設定した光学系の動作条件で標準試料片１６のパターン画像を検出し、そのパターン画像をコンソール部１４０の表示装置などに表示するとともに、そのパターン画像を見た検査オペレータが、適宜、入力する情報に基づき、前記設定した光学系の動作条件を補正する。
Next, the main control unit 130, based on the read recipe, the electron source 1, the
次に、主制御部１３０は、レシピによって指示された条件でアライメントを行い（ステップＳ２４）、キャリブレーション用の画像を取得し、光量不足や光量過多などの発生しない適切な光量になるようにセンサ１３のゲインなどの画像取得条件を設定するなどのキャリブレーションを行う（ステップＳ２５）。 Next, the main control unit 130 performs alignment under the conditions instructed by the recipe (step S24), acquires an image for calibration, and uses a sensor to obtain an appropriate light amount that does not cause insufficient light amount or excessive light amount. Calibration such as setting an image acquisition condition such as a gain of 13 is performed (step S25).
次に、主制御部１３０は、レシピによって指示された検査条件に従って、同じく指示された検査領域のパターン画像を検出し、その検出したパターン画像について欠陥判定を行う（ステップＳ２６）。なお、検査領域のパターン画像の検出に際してのパターン画像検出部１１０の動作は、前記の試し検査のときの動作と同じである。また、欠陥判定を行うに際しての画像信号処理部１２０における欠陥信号抽出部２１、欠陥候補抽出部２２、欠陥信号累積部２３の動作も、前記の試し検査のときの動作と同じである。従って、ステップＳ２６における欠陥判定しきい値は、欠陥候補を抽出するための仮の欠陥判定しきい値である。
Next, the main control unit 130 detects a pattern image of the instructed inspection area in accordance with the inspection conditions instructed by the recipe, and performs defect determination on the detected pattern image (step S26). Note that the operation of the pattern
よって、ステップＳ２６が終了したときは、欠陥候補が抽出された時点であり、図２の欠陥情報２２０として欠陥の座標値および欠陥信号量が登録されたところである。また、一方では、欠陥信号累積部２３により検査領域の全画素の欠陥信号量頻度分布２３１が取得された状態にある。そこで、オフセット算出部２４は、その取得された欠陥信号量頻度分布２３１と事前検査により確定させた基準欠陥信号量頻度分布２３０とに基づき、オフセットδを計算する（ステップＳ２７）。
Therefore, when step S26 ends, the defect candidate is extracted, and the defect coordinate value and the defect signal amount are registered as the
次に、欠陥判定部２５は、レシピで指定した基準欠陥判定しきい値（事前検査において表示しきい値として確定した欠陥判定しきい値）にオフセットδを加算した値を修正しきい値とし、その修正しきい値を用いて欠陥情報２２０に登録された欠陥候補について欠陥判定する（ステップＳ２８）。その判定により欠陥と判定されたものは、実の欠陥であると判断され、その実の欠陥についての欠陥情報を主制御部１３０へ送付する。
Next, the
主制御部１３０は、その実の欠陥についての欠陥情報を含む検査結果を、補助記憶装置のハードディスクなどに保存する（ステップＳ２９）。そして、主制御部１３０は、被検査ウェーハ６をアンロードし、図４の欠陥検査を完了する（ステップＳ３０）。 The main control unit 130 stores the inspection result including the defect information regarding the actual defect in the hard disk of the auxiliary storage device (step S29). Then, the main controller 130 unloads the wafer 6 to be inspected and completes the defect inspection in FIG. 4 (step S30).
図９は、オフセット算出部２４におけるオフセットの例を説明するための図である。図９に示すように、オフセットδは、欠陥検査のステップ２７で取得された欠陥信号量頻度分布７２の基準欠陥信号量頻度分布７１からの「ずれ」として捉えられ、その「ずれ」の量をオフセットδとする。
FIG. 9 is a diagram for explaining an example of the offset in the offset
このとき、オフセットδは、種々の方法により求めることができる。例えば、基準欠陥信号量頻度分布７１および欠陥信号量頻度分布７２を、それぞれ平均値が０（ゼロ）の正規分布の正側の分布に近似するものとし、その負側も正側と同様の分布（正側の分布を反転したもの）であるとする。そして、それぞれの分布の分散を求め、その分散の差をオフセットδとする。すなわち、 δ＝σ−σｒ とする。ここで、σは、欠陥信号量頻度分布７２の分散、σｒは、基準欠陥信号量頻度分布７１の分散である。なお、オフセットδは、分散の差に限定する必要はなく、分散の差に依存する他の量であってもよい。 At this time, the offset δ can be obtained by various methods. For example, the reference defect signal amount frequency distribution 71 and the defect signal amount frequency distribution 72 are approximated to the positive side distribution of the normal distribution whose average value is 0 (zero), and the negative side is the same distribution as the positive side. It is assumed that the distribution on the positive side is inverted. Then, the variance of each distribution is obtained, and the difference between the variances is set as an offset δ. That is, δ = σ−σ r . Here, σ is the variance of the defect signal amount frequency distribution 72, and σ r is the variance of the reference defect signal amount frequency distribution 71. Note that the offset δ does not have to be limited to the difference in dispersion, and may be another amount depending on the difference in dispersion.
あるいは、基準欠陥信号量頻度分布７１および欠陥信号量頻度分布７２のそれぞれの欠陥信号量平均値をａｒおよびａとしたとき、オフセットδは、その平均値の差、すなわち、 δ＝ａ−ａｒ であってもよく、または、その平均値の差に依存する他の量であってもよい。 Alternatively, when the defect signal amount average values of the reference defect signal amount frequency distribution 71 and the defect signal amount frequency distribution 72 are defined as a r and a, the offset δ is a difference between the average values, that is, δ = a−a It may be r , or any other amount depending on the average difference.
以上のように、本実施形態においては、事前検査で基準欠陥判定しきい値と基準欠陥信号量頻度分布７１とを適切に定めておき、実のパターン欠陥を検出する欠陥検査では、検査対象の検出画像についての欠陥信号量頻度分布７２を取得し、その欠陥信号量頻度分布７２の基準欠陥信号量頻度分布７１からのずれの量をオフセットδとして求め、基準欠陥判定しきい値をオフセットδにより修正し、さらに、その修正した欠陥判定しきい値に基づき、検査対象の検出画像について欠陥判定を行う。 As described above, in the present embodiment, the reference defect determination threshold value and the reference defect signal amount frequency distribution 71 are appropriately determined in advance inspection, and in defect inspection for detecting actual pattern defects, The defect signal amount frequency distribution 72 for the detected image is acquired, the amount of deviation of the defect signal amount frequency distribution 72 from the reference defect signal amount frequency distribution 71 is obtained as an offset δ, and the reference defect determination threshold is determined by the offset δ. Further, the defect is determined for the detected image to be inspected based on the corrected defect determination threshold.
従って、検査対象の検出画像の欠陥信号量がパターン画像検出部１１０の時間的な特性変動や検査対象個体の表面特性のばらつきなどによって変動しても、欠陥判定のしきい値がそれに追従するように自動的に調整される。従って、本実施形態のパターン欠陥検査装置は、パターン画像検出部１１０の時間的な特性変動や検査対象個体の表面特性のばらつきに依存することなく、検査対象のパターン欠陥検査を安定的に行うことができるようになる。
Therefore, even if the defect signal amount of the detected image to be inspected varies due to temporal characteristic fluctuations of the pattern
なお、以上に説明した実施形態では、欠陥信号累積部２３は、欠陥信号量の累積を１次元で行っているが、それを２次元に変更することも可能である。例えば、図２において、検出画像２１１および欠陥画像２１３の各画素位置を（ｘ，ｙ）で表し、検出画像２１１の各画素位置における検出信号量をＦ（ｘ，ｙ）とし、検出画像２１１の各画素位置における欠陥信号量をＤ（ｘ，ｙ）とする。このとき、欠陥信号累積部２３は、検出信号量Ｆごとに欠陥信号量Ｄについての頻度を累積し、その頻度分布を生成する。すなわち、欠陥信号量Ｄの頻度分布は、検出信号量Ｆの大きさ、つまり、検出画像信号の明るさごとに生成される。
In the embodiment described above, the defect
このような実施形態の変更例においては、欠陥判定のしきい値は、検出画像信号の明るさごとに設定され、さらに、そのオフセットδもその明るさごとに設定される。従って、ショットノイズなど、検出信号量に依存する成分のノイズの分別が容易になり、欠陥判定の精度向上を図ることができるようになる。 In such a modification of the embodiment, the defect determination threshold is set for each brightness of the detected image signal, and the offset δ is also set for each brightness. Therefore, it becomes easy to classify noise of components such as shot noise that depend on the detected signal amount, and the accuracy of defect determination can be improved.
１ 電子源
２ 電子線
３ 偏向器
４ 対物レンズ
５ 帯電制御電極
６ 被検査ウェーハ
７ ＸＹステージ
８ Ｚセンサ
９ 試料台
１０ 反射電子
１１ 反射板
１２ 収束光学系
１３ センサ
１４ ＡＤ変換器
１５ 光学顕微鏡
１６ 標準試料片
２１ 欠陥信号抽出部
２２ 欠陥候補抽出部
２３ 欠陥信号累積部
２４ オフセット算出部
２５ 欠陥判定部
１００ パターン欠陥検査装置
１１０ パターン画像検出部
１２０ 画像信号処理部
１３０ 主制御部
１４０ コンソール部
２１１ 検出画像
２１２ 参照画像
２１３ 欠陥画像
２２０ 欠陥情報
２３０ 基準欠陥信号量頻度分布
２３１ 欠陥信号量頻度分布
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1
Claims (8)
前記基板装置の表面の一部の領域のパターン画像を検出する画像検出部と、
前記パターン画像検出部によって検出されたパターン画像を処理する画像処理部と、
を備え、
前記画像処理部が、
前記パターン画像検出部によって検出された前記基板装置の表面の第１の領域の検出画像と、前記第１の領域と同じパターンを有する第２の領域の検出画像と、により得られる差分画像に基づき、欠陥信号を抽出する欠陥信号抽出部と、
前記差分画像の全画素について、その各画素に対応する前記欠陥信号の欠陥信号量を累積して、前記欠陥信号量に係る統計量を算出する欠陥信号累積部と、
前記算出された統計量を、前記基板装置の基準のパターン画像について、別途、算出された基準統計量と比較して、前記統計量の前記基準統計量に対するオフセット量を算出するオフセット算出部と、
あらかじめ設定された基準の欠陥判定しきい値を前記オフセット量により修正し、その修正した欠陥判定しきい値に基づき、前記欠陥画像についての欠陥信号の欠陥判定を行う欠陥判定部と、
を含んで構成されることを特徴とするパターン欠陥検査装置。 A pattern defect inspection apparatus for detecting a pattern defect of a substrate device in which a plurality of identical patterns are formed on the surface,
An image detection unit for detecting a pattern image of a partial region of the surface of the substrate device;
An image processing unit for processing a pattern image detected by the pattern image detection unit;
With
The image processing unit
Based on the difference image obtained by the detection image of the first area on the surface of the substrate device detected by the pattern image detection unit and the detection image of the second area having the same pattern as the first area. A defect signal extraction unit for extracting a defect signal;
A defect signal accumulating unit for accumulating the defect signal amount of the defect signal corresponding to each pixel for all pixels of the difference image, and calculating a statistic related to the defect signal amount;
An offset calculation unit that compares the calculated statistic with a reference statistic calculated separately for a reference pattern image of the substrate device, and calculates an offset amount of the statistic with respect to the reference statistic;
A defect determination unit that corrects a preset reference defect determination threshold value by the offset amount, and performs defect determination of a defect signal for the defect image based on the corrected defect determination threshold value;
A pattern defect inspection apparatus comprising:
を特徴とする請求項１に記載のパターン欠陥検査装置。 The defect accumulation unit accumulates the frequency for each defect signal amount, generates a frequency distribution for the defect signal amount as a result, and calculates the statistic based on the frequency distribution. The pattern defect inspection apparatus according to 1.
を特徴とする請求項２に記載のパターン欠陥検査装置。 The pattern defect inspection apparatus according to claim 2, wherein the defect accumulation unit calculates a variance of the defect signal amount based on the frequency distribution as the statistical amount.
を特徴とする請求項２に記載のパターン欠陥検査装置。 The pattern defect inspection apparatus according to claim 2, wherein the defect accumulation unit calculates an average value of the defect signal amounts based on the frequency distribution as the statistical amount.
前記パターン欠陥検査装置が、
前記基板装置の表面の一部の領域のパターン画像を検出する画像検出部と、
前記パターン画像検出部によって検出されたパターン画像を処理する画像処理部と、
を備え、
前記画像処理部が
前記パターン画像検出部によって検出された前記基板装置の表面の第１の領域の検出画像と、前記第１の領域と同じパターンを有する第２の領域の検出画像と、により差分画像を取得し、その差分画像に基づき欠陥信号を抽出するステップと、
前記差分画像の全画素について、その各画素に対応する前記欠陥信号の欠陥信号量を累積して、前記欠陥信号量に係る統計量を算出するステップと、
前記算出された統計量を、前記基板装置の基準のパターン画像について、別途、算出された基準統計量と比較して、前記統計量の前記基準統計量に対するオフセット量を算出するステップと、
あらかじめ設定された基準の欠陥判定しきい値を前記オフセット量により修正し、その修正した欠陥判定しきい値に基づき、前記欠陥画像についての欠陥信号の欠陥判定を行うステップと、
を実行することを特徴とするパターン欠陥検査方法。 A pattern defect inspection method in a pattern defect inspection apparatus for detecting a pattern defect of a substrate device in which a plurality of identical patterns are formed on the surface,
The pattern defect inspection apparatus,
An image detection unit for detecting a pattern image of a partial region of the surface of the substrate device;
An image processing unit for processing a pattern image detected by the pattern image detection unit;
With
A difference between the detected image of the first region on the surface of the substrate device detected by the pattern image detecting unit and the detected image of the second region having the same pattern as the first region, by the image processing unit. Acquiring an image and extracting a defect signal based on the difference image;
For all the pixels of the difference image, accumulating the defect signal amount of the defect signal corresponding to each pixel to calculate a statistic related to the defect signal amount;
Comparing the calculated statistic with a reference statistic separately calculated for a reference pattern image of the substrate device, and calculating an offset amount of the statistic with respect to the reference statistic;
Correcting a preset reference defect determination threshold by the offset amount, and performing defect determination of a defect signal for the defect image based on the corrected defect determination threshold;
A pattern defect inspection method comprising:
前記欠陥信号の欠陥信号量を累積するときには、前記欠陥信号量ごとの頻度を累積し、その結果として前記欠陥信号量についての頻度分布を生成し、その頻度分布に基づき前記統計量を算出すること
を特徴とする請求項５に記載のパターン欠陥検査方法。 The image processing unit
When accumulating the defect signal amount of the defect signal, accumulating the frequency for each defect signal amount, as a result, generating a frequency distribution for the defect signal amount, and calculating the statistic based on the frequency distribution The pattern defect inspection method according to claim 5.
前記統計量として、前記頻度分布に基づく前記欠陥信号量の分散を算出すること
を特徴とする請求項６に記載のパターン欠陥検査方法。 The image processing unit
The pattern defect inspection method according to claim 6, wherein a variance of the defect signal amount based on the frequency distribution is calculated as the statistic.
前記統計量として、前記頻度分布に基づく前記欠陥信号量の平均値を算出すること
を特徴とする請求項６に記載のパターン欠陥検査方法。 The image processing unit
The pattern defect inspection method according to claim 6, wherein an average value of the defect signal amounts based on the frequency distribution is calculated as the statistic.
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