JP4405407B2

JP4405407B2 - Defect inspection equipment

Info

Publication number: JP4405407B2
Application number: JP2005024582A
Authority: JP
Inventors: 真児杉原
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2005-01-31
Filing date: 2005-01-31
Publication date: 2010-01-27
Anticipated expiration: 2025-01-31
Also published as: JP2006208340A

Description

本発明は、物体のパターン欠陥を検査するパターン検査技術に係わり、特に半導体素子や液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）を製作するときに使用されるリソグラフィ用転写マスク、或いは半導体基板や液晶基板などに形成された極小パターンの欠陥を検査する欠陥検査装置に関する。 The present invention relates to a pattern inspection technique for inspecting a pattern defect of an object, and in particular, formed on a transfer mask for lithography used for manufacturing a semiconductor element or a liquid crystal display (LCD), or a semiconductor substrate or a liquid crystal substrate. The present invention relates to a defect inspection apparatus for inspecting defects in a minimal pattern.

近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）や大面積ＬＣＤを製作するときに使用されるフォトマスクの欠陥を、短時間かつ高精度に検査するパターン欠陥検査装置の開発が急務となっている。この種の欠陥検査装置では、顕微鏡と同様な光学系を用いて転写用マスク等の被検査試料上に形成されているパターンを所定の倍率で撮像し、得られた測定パターンデータとこのパターンに対応する設計データとを比較することにより検査を行う。 In recent years, there has been an urgent need to develop a pattern defect inspection apparatus for inspecting defects of a photomask used when manufacturing a large scale integrated circuit (LSI) or a large area LCD in a short time with high accuracy. In this type of defect inspection apparatus, a pattern formed on a sample to be inspected such as a transfer mask is imaged at a predetermined magnification using an optical system similar to a microscope. Inspection is performed by comparing with the corresponding design data.

被検査試料の設計データは基準データ生成部で画素データに変換され、リサイズ回路へ送られ、被検査試料上に形成されたパターンの仕上がり寸法と設計値のずれを補正するためにパターンのエッジ位置を移動さるリサイズ処理、パターンコーナー部分を丸めるコーナー丸め処理が施される。リサイズ・コーナー丸め処理されたデータは、適当なフィルタ処理を施されて光学像と同等の画像に変換され、基準パターンデータとして比較回路へ送られる。そして、基準パターンデータと測定パターンデータとが適切なアルゴリズムに従って比較され、一致しない場合には、パターン欠陥有りと判定される。 The design data of the sample to be inspected is converted into pixel data by the reference data generation unit, sent to the resizing circuit, and the pattern edge position to correct the deviation between the finished dimension of the pattern formed on the sample to be inspected and the design value Resize processing for moving the corners, and corner rounding processing for rounding the pattern corner portion. The resized / corner rounded data is subjected to appropriate filter processing to be converted into an image equivalent to an optical image, and is sent to a comparison circuit as reference pattern data. Then, the reference pattern data and the measurement pattern data are compared according to an appropriate algorithm. If they do not match, it is determined that there is a pattern defect.

上述のリサイズ処理として図形特徴の抽出を行い、抽出された図形特徴に基づいて修正を行う方法が提案されている（特許文献１，２）。しかし、最先端マスクに適用されるＯＰＣパターンなどの微細パターンを含むマスクでは、パターンの最小図形特徴が１画素のサイズよりも小さくなる。そのため、従来の技術では、図形特徴の抽出が困難になり、或いは処理する図形の形状が極めて複雑になることによって、リサイズ処理に精度低下が発生する。 As the above-described resizing process, a method of extracting a graphic feature and correcting the extracted graphic feature has been proposed (Patent Documents 1 and 2). However, in a mask including a fine pattern such as an OPC pattern applied to a state-of-the-art mask, the minimum graphic feature of the pattern is smaller than the size of one pixel. Therefore, in the conventional technique, it becomes difficult to extract graphic features, or the shape of the graphic to be processed becomes extremely complicated, so that the accuracy of resize processing is reduced.

また、膨張フィルタと収縮フィルタの組み合わせによってリサイズ処理する方法が提案されている（特許文献３）。この方法では、フィルタ処理によってパターンエッジがぼけてしまうため、後段の光学フィルタに誤差をもたらす問題がある。
特開平５−６０６９９号公報特開平５−１９８６４１号公報特開２００３−９８１１７号公報 In addition, a resizing method using a combination of an expansion filter and a contraction filter has been proposed (Patent Document 3). In this method, the pattern edge is blurred by the filter processing, which causes an error in the optical filter at the subsequent stage.
Japanese Patent Laid-Open No. 5-60699 Japanese Patent Laid-Open No. 5-198641 JP 2003-98117 A

このように従来の欠陥検査装置においては、リサイズ処理の精度が不十分であることから、測定パターンデータと基準パターンデータとの一致度が低下し、欠陥のない領域を欠陥と判定してしまう擬似欠陥が生じる頻度が高くなる。このような理由によって生じた擬似欠陥数を低減させるためには、欠陥判定を甘く設定する必要があり、その結果、欠陥検出感度が低下することが問題となっている。 As described above, in the conventional defect inspection apparatus, since the accuracy of the resizing process is insufficient, the degree of coincidence between the measurement pattern data and the reference pattern data is reduced, and a pseudo area in which a defect-free area is determined as a defect. The frequency of occurrence of defects increases. In order to reduce the number of pseudo defects generated for such a reason, it is necessary to set the defect determination sweetly. As a result, there is a problem that the defect detection sensitivity is lowered.

本発明は、上記事情を考慮してなされたもので、その目的とするところは、リサイズ処理を高い精度で実現することができ、欠陥検出感度の向上をはかり得る欠陥検査装置を提供することにある。 The present invention has been made in consideration of the above circumstances, and an object of the present invention is to provide a defect inspection apparatus that can realize resizing processing with high accuracy and can improve defect detection sensitivity. is there.

上記課題を解決するために本発明は、次のような構成を採用している。 In order to solve the above problems, the present invention adopts the following configuration.

即ち、本発明の一態様に係わる欠陥検査装置は、パターンを備えた被検査試料に光を照射する手段と、前記試料からの反射光又は透過光を検出して前記パターンの測定パターンデータを取得する手段と、前記試料の設計データから前記測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データを生成する手段と、前記展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求めるために、前記展開データに微分フィルタ処理を行い、該微分フィルタ処理を行ったデータから図形のエッジを検出し、該エッジの数を算出する手段と、前記算出したエッジの数に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいて前記展開データにフィルタ処理を施す手段と、前記フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する手段と、前記測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して前記試料のパターン欠陥を検出する手段と、を具備したことを特徴とする。
また、本発明の別の一態様に係わる欠陥検査装置は、パターンを備えた被検査試料に光を照射する手段と、前記試料からの反射光又は透過光を検出して前記パターンの測定パターンデータを取得する手段と、前記試料の設計データから前記測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データを生成する手段と、前記展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求めるために、前記展開データにラプラシアンフィルタ処理を行い、該微分フィルタ処理を行ったデータから図形のエッジを検出し、該エッジの数を算出する手段と、前記算出したエッジの数に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいて前記展開データにフィルタ処理を施す手段と、前記フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する手段と、前記測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して前記試料のパターン欠陥を検出する手段と、を具備したことを特徴とする。 That is, a defect inspection apparatus according to one aspect of the present invention acquires a measurement pattern data of the pattern by detecting a reflected light or transmitted light from the sample and a means for irradiating the sample to be inspected with a pattern with light Means for generating development data including a plurality of pixel data corresponding to the measurement pattern data from the design data of the sample, and a distance between adjacent figures existing in the vicinity of each pixel of the development data In order to obtain the quantity , the differential data is subjected to differential filter processing, the edges of the figure are detected from the data subjected to the differential filter processing, and the number of edges is calculated , based on the calculated number of edges A coefficient for each pixel, a filter process for the expanded data based on the determined coefficient, and a reference pattern based on the expanded data subjected to the filter process. It means for generating a Ndeta, characterized in that by comparing the detected pattern data and the reference pattern data and means for detecting a pattern defect of the sample.
In addition, a defect inspection apparatus according to another aspect of the present invention includes a means for irradiating light to a sample to be inspected having a pattern, and measurement pattern data of the pattern by detecting reflected light or transmitted light from the sample. And a means for generating development data including a plurality of pixel data corresponding to the measurement pattern data from the design data of the sample, and a distance between adjacent figures existing in the vicinity of each pixel of the development data. In order to obtain a corresponding amount, means for performing Laplacian filter processing on the developed data, detecting edges of the figure from the data subjected to the differential filter processing, and calculating the number of edges; and the number of calculated edges A coefficient for each pixel based on the obtained data, a filter process for the expanded data based on the determined coefficient, and the expanded data subjected to the filter process. It means for generating a reference pattern data Te, characterized in that by comparing the detected pattern data and the reference pattern data and means for detecting a pattern defect of the sample.

本発明によれば、設計データから生成される展開データに対し、隣接図形間の距離に相当する量に応じた係数を付加してフィルタ処理を施すことにより、リサイズ処理を高い精度で実現することができ、これにより欠陥検出感度の向上をはかることができる。 According to the present invention, the resizing process can be realized with high accuracy by adding a coefficient corresponding to the amount corresponding to the distance between adjacent figures to the development data generated from the design data, and performing the filtering process. As a result, the defect detection sensitivity can be improved.

特に、先端マスクに適用されるＯＰＣパターンやアシストバーなどの微細パターンにおいても、展開データのリサイズ処理やコーナー丸め処理などを、精度を落とすことなく実行することができ、その結果、従来方法よりも測定データと基準データの一致度が高まり、欠陥検出感度を向上させることができる。 In particular, even for fine patterns such as OPC patterns and assist bars applied to the tip mask, it is possible to execute the resize processing of the development data and the corner rounding processing without reducing the accuracy. The degree of coincidence between the measurement data and the reference data is increased, and the defect detection sensitivity can be improved.

本発明者らは上述のリサイズ処理として、フィルタ処理によってリサイズ処理を行う方法を既に提案している（特願２００４−０６４０５４号）。この方法は、パターンマッチングを行う必要がなく、近接補正パターンなどの複雑な図形にも適用できる。一方、微細なライン・アンド・スペース図形やアシストバーなど、フィルタの適用範囲に隣接する異なる図形がある場合や、図形のサイズがフィルタのサイズより極端に小さくなる場合に、フィルタ処理に誤差が生じ、精度が劣化するおそれがある。 The present inventors have already proposed a method of performing resizing processing by filter processing as the above resizing processing (Japanese Patent Application No. 2004-064054). This method does not require pattern matching and can be applied to complex figures such as proximity correction patterns. On the other hand, if there is a different figure adjacent to the filter application range, such as a fine line and space figure or an assist bar, or if the figure size is extremely smaller than the filter size, an error will occur in the filter processing. The accuracy may deteriorate.

そこで本実施形態では、フィルタの適用範囲に隣接する異なる図形がある場合や、図形のサイズがフィルタのサイズより極端に小さくなる場合であっても、フィルタ処理に誤差が生じるのを防止し、リサイズ処理の精度を向上させることを特徴としている。 Therefore, in this embodiment, even when there is a different figure adjacent to the filter application range, or even when the figure size is extremely smaller than the filter size, an error is prevented from occurring in the filter processing, and resizing is performed. It is characterized by improving processing accuracy.

以下、本発明の詳細を図示の実施形態によって説明する。 The details of the present invention will be described below with reference to the illustrated embodiments.

（第１の実施形態）
図１は、本発明の第１の実施形態に係わる欠陥検査装置の概略構成を示すブロック図である。 (First embodiment)
FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a defect inspection apparatus according to the first embodiment of the present invention.

本実施形態の欠陥検査装置は、ホスト計算機１０と、パターンを備えた被検査試料のパターンに対応した測定パターンデータを生成する観測データ生成部１１と、検査基準となる基準パターンデータを生成する基準データ生成部９と、測定パターンデータと基準パターンデータとを比較する比較回路７と、設計データや画像データを保存するデータメモリ１２を備えている。 The defect inspection apparatus according to this embodiment includes a host computer 10, an observation data generation unit 11 that generates measurement pattern data corresponding to a pattern of a sample to be inspected having a pattern, and a reference that generates reference pattern data serving as an inspection reference. A data generation unit 9, a comparison circuit 7 that compares measurement pattern data and reference pattern data, and a data memory 12 that stores design data and image data are provided.

上記被検査試料は、例えば半導体素子やＬＣＤを製作するときに使用されるリソグラフィ用転写マスク（露光用マスク）、或いは極小パターンを備えた半導体基板や液晶基板である。 The sample to be inspected is, for example, a lithography transfer mask (exposure mask) used when manufacturing a semiconductor element or an LCD, or a semiconductor substrate or a liquid crystal substrate provided with a minimal pattern.

図２は、本実施形態の欠陥検査装置の具体的な構成を模式的に示すブロック図である。観測データ生成部１１は、光源３、被検査試料１を載置する試料ステージ２、被検査試料１に光を照射する集光光学系４、被検査試料１のパターンに対応した光学像を取得する拡大光学系５、光学像を電気信号に変換する光電変換回路１３、光電変換されたアナログ電気信号をデジタル電気信号からなる測定パターンデータに変換するセンサ回路１４、ステージの制御を行うステージ制御回路１６から構成されている。 FIG. 2 is a block diagram schematically showing a specific configuration of the defect inspection apparatus of the present embodiment. The observation data generation unit 11 acquires a light source 3, a sample stage 2 on which the sample 1 to be inspected is placed, a condensing optical system 4 that irradiates light on the sample 1 to be inspected, and an optical image corresponding to the pattern of the sample 1 to be inspected. A magnifying optical system 5, a photoelectric conversion circuit 13 that converts an optical image into an electrical signal, a sensor circuit 14 that converts a photoelectrically converted analog electrical signal into measurement pattern data composed of a digital electrical signal, and a stage control circuit that controls the stage 16 is composed.

基準データ生成部９は、データ展開回路１７とリサイズ回路１８、光学フィルタ回路１９で構成されている。 The reference data generation unit 9 includes a data expansion circuit 17, a resizing circuit 18, and an optical filter circuit 19.

被検査試料１は、オートローダ機構により試料ステージ２上に自動的に供給され、検査終了後に自動的に排出される。試料ステージ２の上方には、光源３及び集光レンズからなる照明光学系４が配置されている。光源３からの光は集光レンズを介して被検査試料１を照射する。被検査試料１の下方には、拡大光学系５及び光電変換回路１３が配置されている。そして、被検査試料１としての露光用マスクを透過した透過光が、拡大光学系５を介して光電変換回路１３の受光面に結像照射される。拡大光学系５は圧電素子１９等のフォーカス調整装置で自動的に焦点調整がなされる。 The sample 1 to be inspected is automatically supplied onto the sample stage 2 by the autoloader mechanism, and is automatically discharged after the inspection is completed. An illumination optical system 4 including a light source 3 and a condenser lens is disposed above the sample stage 2. The light from the light source 3 irradiates the sample 1 to be inspected through a condenser lens. A magnification optical system 5 and a photoelectric conversion circuit 13 are arranged below the sample 1 to be inspected. Then, the transmitted light that has passed through the exposure mask as the sample 1 to be inspected is imaged and irradiated onto the light receiving surface of the photoelectric conversion circuit 13 via the magnifying optical system 5. The magnifying optical system 5 is automatically adjusted in focus by a focus adjustment device such as a piezoelectric element 19.

試料ステージ２は、３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータ２０により、Ｘ方向及びＹ方向に移動でき、且つθ方向に回転できるようになっている。Ｘ方向にはＸモータで、Ｙ方向にはＹモータで、θ方向にはθモータで駆動制御される。ここでは、Ｘモータ、Ｙモータ、θモータはステップモータを用いている。３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータ２０は、ステージ制御回路１６により制御される。ステージ制御回路１６はホスト計算機１０から受けた指令に従って３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータ２０を制御する。 The sample stage 2 can be moved in the X and Y directions and rotated in the θ direction by a three-axis (X−Y−θ) motor 20. Drive control is performed by an X motor in the X direction, a Y motor in the Y direction, and a θ motor in the θ direction. Here, step motors are used as the X motor, Y motor, and θ motor. The triaxial (XY-θ) motor 20 is controlled by the stage control circuit 16. The stage control circuit 16 controls the three-axis (XY-θ) motor 20 in accordance with a command received from the host computer 10.

光電変換回路１３に用いるフォトダイオードアレイは複数の光センサを配設したラインセンサ若しくはエリアセンサである。ステージ２をＸ軸方向に連続的に移動させることにより、フォトダイオードアレイは被検査試料１の被検査パターンに対応した測定信号を検出する。 The photodiode array used for the photoelectric conversion circuit 13 is a line sensor or an area sensor provided with a plurality of optical sensors. By continuously moving the stage 2 in the X axis direction, the photodiode array detects a measurement signal corresponding to the pattern to be inspected of the sample 1 to be inspected.

この測定信号はセンサ回路１４でデジタルデータに変換され、整列された後、測定パターンデータとして比較回路７に送られる。測定パターンデータは、例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさを表現している。この測定パターンデータはクロック周波数に同期して光電変換回路１３から読み出され、適当なデータ並び替えを経て、ラスター走査された２次元画像データとして取り扱われる。 The measurement signal is converted into digital data by the sensor circuit 14 and aligned, and then sent to the comparison circuit 7 as measurement pattern data. The measurement pattern data is, for example, 8-bit unsigned data and expresses the brightness of each pixel. The measurement pattern data is read from the photoelectric conversion circuit 13 in synchronization with the clock frequency, and is processed as raster-scanned two-dimensional image data after appropriate data rearrangement.

基準データ生成部９では、データメモリ１２から読み出された設計データを展開回路１７へ送る。そして、展開回路１７では、複数の画素データを含む展開データを生成する。 The reference data generation unit 9 sends the design data read from the data memory 12 to the development circuit 17. Then, the expansion circuit 17 generates expansion data including a plurality of pixel data.

次に、この画素データはリサイズ回路１８へと送られる。リサイズ回路１８は、隣接図形間距離を判定するための隣接図形判定回路１８ａと、フィルタ係数を選択し、フィルタ処理を施すＦＩＲフィルタ回路１８ｂと、画素データを再構成する再構成回路１８ｃとから構成されている。このリサイズ回路１８で行う処理のフローを、図３に示す。 Next, this pixel data is sent to the resizing circuit 18. The resizing circuit 18 includes an adjacent graphic determination circuit 18a for determining a distance between adjacent graphic elements, an FIR filter circuit 18b for selecting a filter coefficient and performing filter processing, and a reconstruction circuit 18c for reconfiguring pixel data. Has been. A flow of processing performed by the resizing circuit 18 is shown in FIG.

隣接図形距離判定では、全ての画素に注目し、各注目画素を中心として画素データのＮ×Ｎの領域に、次に示すような２次元ＤＦＴ（離散フーリエ変換）を行う。

In the adjacent figure distance determination, attention is paid to all the pixels, and the following two-dimensional DFT (discrete Fourier transform) is performed on an N × N region of the pixel data centering on each target pixel.

ＤＦＴによって得たＮ×Ｎの配列の絶対値は、図形の空間周波数に相当する値であり、この結果から注目画素周辺の隣接画素間の距離が推定できる。ここでは、例えば、Ｎ＝５としてする。図４に示す結果行列において、行列の左上ｄ［０］［０］が直流成分であり、空間周波数は０となる。図４では、右側の項に移るに連れてｘ方向の空間周波数が高い成分を示し、下側の項ではｙ方向の空間周波数が高くい成分を示している。従って、図形が混み合って来ると、右下の項の数値が大きくなる。 The absolute value of the N × N array obtained by DFT is a value corresponding to the spatial frequency of the figure, and the distance between adjacent pixels around the target pixel can be estimated from this result. Here, for example, N = 5. In the result matrix shown in FIG. 4, the upper left d [0] [0] of the matrix is a DC component, and the spatial frequency is zero. In FIG. 4, the component having a higher spatial frequency in the x direction is shown as moving to the right term, and the component having a higher spatial frequency in the y direction is shown in the lower term. Therefore, when figures become crowded, the numerical value in the lower right term increases.

このようにして得られたＤＦＴ結果から、各注目画素を中心とした空間周波数を評価し、図形間の近接距離を推定できる。例えば、ＤＦＴ結果行列の各項を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。本実施形態では、フィルタ係数として、フィルタｆ［ｉ，ｊ］と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を選択するが、フィルタ工程の処理内容に合わせて適宜変更できる。 From the DFT result obtained in this way, the spatial frequency around each pixel of interest can be evaluated, and the proximity distance between figures can be estimated. For example, each term of the DFT result matrix is evaluated based on a predetermined determination formula, and is classified into a predetermined graphic type. Then, a filter coefficient set in advance for each figure type is selected and output to the next filter step. In the present embodiment, the filter f [i, j] and the threshold values Th1 and Th2 are selected as the filter coefficients, but can be appropriately changed according to the processing content of the filter process.

フィルタ工程では、このように定められたフィルタｆ［ｉ，ｊ］を用いて、画素データＤ［ｉ，ｊ］に、次式に示すような有限インパルス応答（ＦＩＲ）フィルタ処理を施す。

In the filter step, the finite impulse response (FIR) filter processing as shown in the following equation is performed on the pixel data D [i, j] using the filter f [i, j] determined as described above.

次に、フィルタ処理された画素データに次式の演算を行い、画素データＤを再構成する。

Next, the pixel data D is reconstructed by performing the following calculation on the filtered pixel data.

本実施形態では、Ｔｈ１以上Ｔｈ２以下の範囲にある値を有する画素データをＤ’の一次関数でＤ”に変換したが、二次以上の関数で変換しても構わない。 In the present embodiment, pixel data having a value in a range between Th1 and Th2 is converted to D ″ by a linear function of D ′. However, it may be converted by a secondary or higher function.

図５に、本実施形態のパターンデータ処理の一例を示す。展開データ中の画素データ（図５（ｂ））に、図５（ａ）に示すような３×３フィルタを適用した結果が図５（ｃ）である。ここで、閾値Ｔｈ１＝６４、Ｔｈ２＝１９２とした場合、図５（ｃ）の中央画素（数値１１３）は、式（３）より、Ｄ”＝９８となり、この値で画素を置き換える。全画素に同様の処理を行った結果を図５（ｄ）に示す。図５（ｄ）からリサイズ・コーナー丸め処理が行われていることが確認される。 FIG. 5 shows an example of pattern data processing according to the present embodiment. FIG. 5C shows the result of applying the 3 × 3 filter as shown in FIG. 5A to the pixel data (FIG. 5B) in the expanded data. Here, when the threshold values Th1 = 64 and Th2 = 192, the central pixel (numerical value 113) in FIG. 5C is D ″ = 98 from Equation (3), and the pixels are replaced with this value. 5 (d) shows the result of performing the same processing in Fig. 5. It is confirmed from Fig. 5 (d) that the resizing / corner rounding processing is performed.

再構成された画素データＤ”は光学フィルタ回路１９へ送られる。光学フィルタ回路１９は、再構成された画素データＤ”に足して光学系のポイントスプレッドファンクション（ＰＳＦ）を模擬したフィルタ演算を行う。その結果、画素データＤ”から、光学系で取得される像と同質の画像データ（基準パターンデータ）が作成される。フィルタ演算は、例えば次式のようなＦＩＲフィルタである。

The reconstructed pixel data D ″ is sent to the optical filter circuit 19. The optical filter circuit 19 performs a filter operation simulating the point spread function (PSF) of the optical system in addition to the reconstructed pixel data D ″. . As a result, image data (reference pattern data) having the same quality as the image acquired by the optical system is created from the pixel data D ″. The filter operation is, for example, an FIR filter represented by the following equation.

比較回路７では、基準データ生成部９で生成した基準パターンデータと、観測データ生成部１１で生成した同座標の測定パターンデータとを取り込み、位置合わせをした後に複数のアルゴリズムに従って比較し、所定の差が認められた場合に欠陥と判定する。 In the comparison circuit 7, the reference pattern data generated by the reference data generation unit 9 and the measurement pattern data of the same coordinates generated by the observation data generation unit 11 are fetched, aligned, and compared according to a plurality of algorithms. When a difference is recognized, it is determined as a defect.

以上述べたように本実施形態によれば、微細なパターンに対しても精度を落とさずにリサイズ・コーナー丸め処理を行うことができるので、基準パターンデータの精度が上がり、欠陥検査装置の欠陥検出感度を向上することができる。これにより、露光用マスク、半導体素子、ＬＣＤ等の生産歩留りが向上するとともに、製品の手戻りが減少し、総生産コストを大幅に削減することができるようになる。しかも、隣接図形の距離に相当する量に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいてフィルタ処理を施すようにしているので、フィルタの適用範囲に隣接する異なる図形がある場合や、図形のサイズがフィルタのサイズより極端に小さくなる場合であっても、フィルタ処理に誤差が生じるのを防止し、リサイズ処理の精度を向上させることができる。 As described above, according to the present embodiment, the resize / corner rounding process can be performed without reducing the accuracy even for a fine pattern, so that the accuracy of the reference pattern data is improved and the defect detection of the defect inspection apparatus is performed. Sensitivity can be improved. As a result, the production yield of exposure masks, semiconductor elements, LCDs and the like is improved, the rework of products is reduced, and the total production cost can be greatly reduced. In addition, since a coefficient is obtained for each pixel based on the amount corresponding to the distance between adjacent figures, and the filter processing is performed based on the obtained coefficient, there are different figures adjacent to the filter application range, Even when the size of the figure is extremely smaller than the size of the filter, it is possible to prevent an error in the filter processing and improve the accuracy of the resizing processing.

（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。 (Second Embodiment)
Next, a second embodiment of the present invention will be described. Items that are not particularly mentioned shall be the same as those in the first embodiment.

隣接図形間距離判定では、全ての画素に注目し、各注目画素を中心として画素データのＮ×Ｎの領域に、次に示すような２次元ＤＣＴ（離散コサイン変換）を行う。

In the distance determination between adjacent figures, all pixels are focused, and the following two-dimensional DCT (discrete cosine transform) is performed on an N × N region of pixel data centering on each focused pixel.

ＤＣＴによって得たＮ×Ｎの配列の絶対値は、ＤＦＴ同様に図形の空間周波数に相当する値であり、この結果から注目画素周辺の隣接画素間の距離が推定できる。ここでは、例えば、Ｎ＝５としてする。前記図４に示す結果行列において、行列の左上ｄ［０］［０］が直流成分であり、空間周波数は０となる。図４では、右側の項に移るに連れてｘ方向の空間周波数が高い成分を示し、下側の項ではｙ方向の空間周波数が高くい成分を示している。従って、図形が混み合って来ると、右下の項の数値が大きくなる。 The absolute value of the N × N array obtained by DCT is a value corresponding to the spatial frequency of the figure as in DFT, and the distance between adjacent pixels around the target pixel can be estimated from this result. Here, for example, N = 5. In the result matrix shown in FIG. 4, the upper left d [0] [0] of the matrix is a DC component, and the spatial frequency is zero. In FIG. 4, the component having a higher spatial frequency in the x direction is shown as moving to the right term, and the component having a higher spatial frequency in the y direction is shown in the lower term. Therefore, when figures become crowded, the numerical value in the lower right term increases.

このようにして得られたＤＦＴ結果から、各注目画素を中心とした空間周波数を評価し、図形間の近接距離を推定できる。例えば、ＤＣＴ結果行列の各項を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。本実施形態では、フィルタ係数として、フィルタｆ［ｉ，ｊ］と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を選択するが、フィルタ工程の処理内容に合わせて適宜変更できる。 From the DFT result obtained in this way, the spatial frequency around each pixel of interest can be evaluated, and the proximity distance between figures can be estimated. For example, each term of the DCT result matrix is evaluated based on a predetermined determination formula, and is classified into a predetermined graphic type. Then, a filter coefficient set in advance for each figure type is selected and output to the next filter step. In the present embodiment, the filter f [i, j] and the threshold values Th1 and Th2 are selected as the filter coefficients, but can be appropriately changed according to the processing content of the filter process.

なお、ＤＣＴは、各種の計算アルゴリズムを用いることができる。このような構成であっても先の第１の実施形態と同様の効果が得られる。 The DCT can use various calculation algorithms. Even with such a configuration, the same effects as those of the first embodiment can be obtained.

（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。 (Third embodiment)
Next, a third embodiment of the present invention will be described. Items that are not particularly mentioned shall be the same as those in the first embodiment.

隣接図形間距離判定では、全ての画素に注目し、各注目画素を中心として画素データのＮ×Ｎの領域に、次に示すようなアダマール変換を行う。

In the distance determination between adjacent graphics, all pixels are focused, and Hadamard transformation as shown below is performed on an N × N region of pixel data with each focused pixel as the center.

アダマール変換によって得たＮ×Ｎの配列の絶対値は、ＤＦＴと同様に図形の空間周波数に相当する値であり、この結果から注目画素周辺の隣接画素間の距離が推定できる。ここでは、例えば、Ｎ＝５としてする。前記図４に示す結果行列において、行列の左上ｄ［０］［０］が直流成分であり、空間周波数は０となる。図４では、右側の項に移るに連れてｘ方向の空間周波数が高い成分を示し、下側の項ではｙ方向の空間周波数が高くい成分を示している。従って、図形が混み合って来ると、右下の項の数値が大きくなる。 The absolute value of the N × N array obtained by Hadamard transform is a value corresponding to the spatial frequency of the figure as in DFT, and the distance between adjacent pixels around the target pixel can be estimated from this result. Here, for example, N = 5. In the result matrix shown in FIG. 4, the upper left d [0] [0] of the matrix is a DC component, and the spatial frequency is zero. In FIG. 4, the component having a higher spatial frequency in the x direction is shown as moving to the right term, and the component having a higher spatial frequency in the y direction is shown in the lower term. Therefore, when figures become crowded, the numerical value in the lower right term increases.

このようにして得られたアダマール変換結果から、各注目画素を中心とした空間周波数を評価し、図形間の近接距離を推定できる。例えば、アダマール変換結果行列の各項を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。本実施形態では、フィルタ係数として、フィルタｆ［ｉ，ｊ］と閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２を選択するが、フィルタ工程の処理内容に合わせて適宜変更できる。 From the Hadamard transform result obtained in this way, the spatial frequency around each pixel of interest can be evaluated, and the proximity distance between figures can be estimated. For example, each term of the Hadamard transformation result matrix is evaluated based on a predetermined determination formula, and is classified into a predetermined figure type. Then, a filter coefficient set in advance for each figure type is selected and output to the next filter step. In the present embodiment, the filter f [i, j] and the threshold values Th1 and Th2 are selected as the filter coefficients, but can be appropriately changed according to the processing content of the filter process.

なお、アダマール変換は、各種の計算アルゴリズムを用いることができる。アダマール変換行列は必ずしも直交行列である必要はない。このような構成であっても先の第１の実施形態と同様の効果が得られる。 Note that various calculation algorithms can be used for the Hadamard transform. The Hadamard transform matrix is not necessarily an orthogonal matrix. Even with such a configuration, the same effects as those of the first embodiment can be obtained.

（第４の実施形態）
次に、本発明の第４の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。 (Fourth embodiment)
Next, a fourth embodiment of the present invention will be described. Items that are not particularly mentioned shall be the same as those in the first embodiment.

隣接エッジ間距離判定では、画素データに対して、ｘ，ｙ方向それぞれに、例えば以下に示すような微分フィルタ処理を行う。

In the determination of the distance between adjacent edges, for example, differential filter processing as described below is performed on the pixel data in each of the x and y directions.

図６に、フィルタ処理前（ａ）とフィルタ処理後（ｂ）のパターンプロファイルを示す。ここで、横軸をｘ（ｙ）方向、縦軸を画素の数値とする。図６より、パターンエッジでは、微分処理後にピークが現れることが分かる。また、隣り合うピークの符号は互いに逆となる。従って、注目画素周辺のＮ×Ｎの領域で、符号が交互に現れるピークの数をカウントすることにより、その領域の空間周波数を推定できる。例えば、ｘ，ｙ方向のピークの数を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。 FIG. 6 shows pattern profiles before (a) and after filtering (b). Here, the horizontal axis is the x (y) direction, and the vertical axis is the numerical value of the pixel. FIG. 6 shows that a peak appears at the pattern edge after differentiation processing. Moreover, the signs of adjacent peaks are opposite to each other. Therefore, by counting the number of peaks in which codes appear alternately in the N × N area around the target pixel, the spatial frequency of that area can be estimated. For example, the number of peaks in the x and y directions is evaluated based on a predetermined determination formula, and classification into predetermined graphic types is performed. Then, a filter coefficient set in advance for each figure type is selected and output to the next filter step.

このような構成であっても先の第１の実施形態と同様の効果が得られる。 Even with such a configuration, the same effects as those of the first embodiment can be obtained.

（第５の実施形態）
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。 (Fifth embodiment)
Next, a fifth embodiment of the present invention will be described. Items that are not particularly mentioned shall be the same as those in the first embodiment.

隣接エッジ間距離判定では、画素データに対して、ｘ，ｙ方向それぞれに、例えば以下に示すようなラプラシアンフィルタ処理を行う。

In the determination of the distance between adjacent edges, for example, a Laplacian filter process as described below is performed on the pixel data in each of the x and y directions.

図７に、フィルタ処理前（ａ）とフィルタ処理後（ｂ）のパターンプロファイルを示す。ここで、横軸をｘ（ｙ）方向、縦軸を画素の数値とする。図７より、パターンエッジでは、ラプラシアン処理後に２つのピークが現れることが分かる。また、隣り合うピークの符号は互いに逆となる。従って、注目画素周辺のＮ×Ｎの領域で、符号が交互に現れるピーク対の数をカウントすることにより、その領域の空間周波数を推定できる。例えば、ｘ，ｙ方向のピーク対の数を所定の判定式に基づいて評価して、予め定めた図形種へ分類を行う。そして、各図形種に対して予め設定しておいたフィルタ係数を選択し、次のフィルタ工程に出力する。 FIG. 7 shows pattern profiles before (a) and after filtering (b). Here, the horizontal axis is the x (y) direction, and the vertical axis is the numerical value of the pixel. FIG. 7 shows that two peaks appear at the pattern edge after Laplacian processing. Moreover, the signs of adjacent peaks are opposite to each other. Therefore, by counting the number of peak pairs in which codes alternately appear in an N × N area around the target pixel, the spatial frequency of that area can be estimated. For example, the number of peak pairs in the x and y directions is evaluated based on a predetermined determination formula, and classification into predetermined graphic types is performed. Then, a filter coefficient set in advance for each figure type is selected and output to the next filter step.

（第６の実施形態）
次に、本発明の第６の実施形態に係わる欠陥検査装置について説明する。特に言及していない項目については第１の実施形態に準ずるものとする。また、ここでは隣接図形間の距離に相当する量に基づく係数の算出は説明していないが、これは第１〜第５の実施形態を適宜適用することができる。 (Sixth embodiment)
Next, a defect inspection apparatus according to the sixth embodiment of the present invention is described. Items that are not particularly mentioned shall be the same as those in the first embodiment. Although calculation of the coefficient based on the amount corresponding to the distance between adjacent figures is not described here, the first to fifth embodiments can be applied as appropriate.

前記図１及び図２における基準データ生成部９では、データメモリ１２内から読み出された設計データがデータ展開回路１７に送られ、データ展開回路１７は設計データを測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データに展開する。 1 and 2, the design data read from the data memory 12 is sent to the data development circuit 17, and the data development circuit 17 converts the design data into a plurality of patterns corresponding to the measurement pattern data. Expands into expanded data including pixel data.

次に、展開データはリサイズ回路１８へと送られる。リサイズ回路１８（サブ画素生成手段、集計手段、再構築手段）では、先ず画素データＤ［ｉ，ｊ］に対して、第１の実施形態と同様にＦＩＲフィルタ処理を施す。 Next, the decompressed data is sent to the resizing circuit 18. In the resizing circuit 18 (sub-pixel generating means, counting means, reconstruction means), first, FIR filter processing is performed on the pixel data D [i, j] as in the first embodiment.

次に、ＦＩＲフィルタ処理された画素データに対応する画像を、例えば５×５のサブ画素に分割する。サブ画素は細かいほど精度が高くなるため、回路の性能に合わせて細かくすることが望ましい。隣接３×３画素の数値を元に補間を行い、分割された各サブ画素に数値を入れる。 Next, the image corresponding to the pixel data subjected to the FIR filter processing is divided into, for example, 5 × 5 sub-pixels. The finer the subpixel, the higher the accuracy. Therefore, it is desirable to make the subpixel fine according to the performance of the circuit. Interpolation is performed based on the numerical values of the adjacent 3 × 3 pixels, and the numerical values are put into the divided sub-pixels.

次に、各サブ画素と閾値（基準値）とを比較し、各画素の中で閾値を越えたサブ画素数Ｃをカウントする。 Next, each subpixel is compared with a threshold value (reference value), and the number C of subpixels exceeding the threshold value in each pixel is counted.

次に、そのカウント値Ｃに比例した値で画素の値（画素値）を置換し、画素データＤ’を再構成する。ここでは次の式とした。

Next, the pixel value (pixel value) is replaced with a value proportional to the count value C to reconstruct the pixel data D ′. Here, the following formula was used.

図８（ａ）〜（ｅ）に、本実施形態のパターンデータ処理の一例を示す。展開データ（図８（ｂ））に、３×３フィルタ（図８（ａ））を適用した結果が、図８（ｃ）である。図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）を５×５のサブ画素に分割し、周囲の８画素を元に線形補間した結果が図８（ｄ）となる。線形補間の仕方は具体的には以下の［１］〜［４］方法に準じる。 8A to 8E show an example of pattern data processing according to this embodiment. FIG. 8C shows the result of applying the 3 × 3 filter (FIG. 8A) to the expanded data (FIG. 8B). FIG. 8D shows the result of dividing the center pixel (numerical value 113) of FIG. 8C into 5 × 5 sub-pixels and linearly interpolating based on the surrounding 8 pixels. The method of linear interpolation specifically conforms to the following [1] to [4] methods.

［１］図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から二つ上の画素（数値８５）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）とその一つ上の画素（数値５７）との和（１７０＝１１３＋５７）の１／２（＝８５）である。 [1] The pixel (numerical value 85) that is two levels above the central pixel (numerical value 113) in FIG. 8D is the central pixel (numerical value 113) in FIG. And ½ (= 85) of the sum (170 = 113 + 57).

［２）図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から一つ上の画素（数値９９）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）と図８（ｄ）の中央画素から二つ上の画素（数値８５）との和（１９８＝１１３＋８５）の１／２（＝９９）である。 [2] The pixel (numerical value 99) that is one level above the central pixel (numerical value 113) in FIG. 8D is two pixels from the central pixel (numerical value 113) in FIG. 8C and the central pixel in FIG. 8D. It is 1/2 (= 99) of the sum (198 = 113 + 85) with the upper pixel (numerical value 85).

なお、図８（ｄ）の中央画素から二つ上の画素（数値８５）は、上記（１）方法により図８（ｃ）から得られるので、図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から一つ上の画素（数値９９）は、図８（ｃ）から得られることになる。即ち、周囲の８画素を元に線形補間したことになる。 Note that the pixel (numerical value 85) two above the central pixel in FIG. 8D is obtained from FIG. 8C by the above method (1), so the central pixel (numerical value 113) in FIG. The pixel one above (numerical value 99) is obtained from FIG. 8C. That is, linear interpolation is performed based on the surrounding eight pixels.

［３］図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から二つ斜め右上の画素（数値６４）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）と中央画素から一つ上の画素（数値５７）と中央画素から一つ右の画素（数値５７）と中央画素から一つ斜め右上の画素（数値２８）との和（２５５）の１／４（＝６４）である。 [3] Two diagonally upper right pixels (numerical value 64) from the central pixel (numerical value 113) in FIG. 8D are the central pixel (numerical value 113) in FIG. It is 1/4 (= 64) of the sum (255) of the numerical value 57), the right pixel from the central pixel (numerical value 57), and the diagonally upper right pixel from the central pixel (numerical value 28).

［４］図８（ｄ）の中央画素（数値１１３）から一つ斜め右上の画素（数値８７）は、図８（ｃ）の中央画素（数値１１３）と図８（ｄ）の中央画素から二つ上の画素（数値８５）と図８（ｄ）の中央画素から二つ右の画素（数値８５）と図８（ｄ）の中央画素から二つ斜め右上の画素（数値６４）との和（３４７）の１／４（＝８７）である。 [4] One diagonally upper right pixel (numerical value 87) from the central pixel (numerical value 113) in FIG. 8D is from the central pixel (numerical value 113) in FIG. 8C and the central pixel in FIG. 8D. The pixel two above (numerical value 85), the pixel two right from the central pixel in FIG. 8D (numerical value 85), and the pixel diagonally two right above the central pixel in FIG. 8D (numerical value 64). It is 1/4 (= 87) of the sum (347).

ここで、閾値を１２８とした場合、Ｃ＝８となる。式（11）より、Ｄ’＝８２となり、中央画素の数値１１３を８２で置き換える。全画素に同様の処理を行った結果を図８（ｅ）に示す。 Here, when the threshold value is 128, C = 8. From Expression (11), D ′ = 82, and the numerical value 113 of the central pixel is replaced with 82. FIG. 8E shows the result of performing the same process on all pixels.

再構成された画素データＤ”は光学フィルタ回路１９へ送られる。光学フィルタ回路１９は、再構成された画素データＤ”に対して光学系のＰＳＦを模擬したフィルタ演算を行う。その結果、画素データＤ”は、光学系で取得される像と同質の画像データ（基準パターンデータ）へ変換される。 The reconstructed pixel data D ″ is sent to the optical filter circuit 19. The optical filter circuit 19 performs a filter operation simulating the PSF of the optical system on the reconstructed pixel data D ″. As a result, the pixel data D ″ is converted into image data (reference pattern data) having the same quality as the image acquired by the optical system.

比較回路７では、基準データ生成部９で生成した基準パターンデータと、観測データ生成部１１で生成した同座標の測定パターンデータとを取り込み、位置合わせをした後に複数の周知のアルゴリズムに従って基準パターンデータと測定パターンデータとを比較し、所定の差が認められた場合に欠陥と判定する。 In the comparison circuit 7, the reference pattern data generated by the reference data generation unit 9 and the measurement pattern data of the same coordinates generated by the observation data generation unit 11 are fetched and aligned, and then reference pattern data according to a plurality of known algorithms And the measurement pattern data are compared, and if a predetermined difference is recognized, it is determined as a defect.

（変形例）
なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではない。観測データ生成部の光電変換部に入射する光は透過光に限定されず、反射光でも構わない。さらに、透過及び反射の両方の光を同時に用いても構わない。また、光電変換部は単数に限らず、複数用いることができる。また、リサイズ回路で適用するフィルタ処理や、光学フィルタ回路で適用するフィルタ処理は、ＦＩＲフィルタに限らず、線形、非線形、任意のフィルタ処理を行うことができる。 (Modification)
The present invention is not limited to the above-described embodiments. The light incident on the photoelectric conversion unit of the observation data generation unit is not limited to transmitted light, and may be reflected light. Further, both transmitted and reflected light may be used simultaneously. Further, the photoelectric conversion unit is not limited to a single unit, and a plurality of photoelectric conversion units can be used. Further, the filter processing applied by the resizing circuit and the filter processing applied by the optical filter circuit are not limited to the FIR filter, and linear, nonlinear, and arbitrary filter processing can be performed.

第１の実施形態におけるフーリエ変換はＤＦＴであれば、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）などの各種計算手法を用いることができる。 If the Fourier transform in the first embodiment is DFT, various calculation methods such as fast Fourier transform (FFT) can be used.

また、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。 Further, the present invention is not limited to the above-described embodiments as they are, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. For example, some components may be deleted from all the components shown in the embodiment. Furthermore, constituent elements over different embodiments may be appropriately combined.

その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施できる。 In addition, various modifications can be made without departing from the scope of the present invention.

第１の実施形態に係わる欠陥検査装置の概略を示すブロック図。1 is a block diagram showing an outline of a defect inspection apparatus according to a first embodiment. 第１の実施形態の欠陥検査装置の具体的な構成を模式的に示すブロック図。The block diagram which shows typically the specific structure of the defect inspection apparatus of 1st Embodiment. 第１の実施形態の作用を説明するためのもので、リサイズ処理のフローを示す図。The figure for demonstrating the effect | action of 1st Embodiment, and showing the flow of a resizing process. 第１の実施形態の作用を説明するためのもので、ＤＦＴ結果行列の例を示す図。The figure for demonstrating the effect | action of 1st Embodiment, and showing the example of a DFT result matrix. 第１の実施形態における画像データ処理の一例を示す図。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of image data processing according to the first embodiment. 第４の実施形態を説明するためのもので、画素データの微分フィルタ処理前後のプロファイルを示す図。The figure for demonstrating 4th Embodiment, and showing the profile before and behind the differential filter process of pixel data. 第５の実施形態を説明するためのもので、画素データのラプラシアンフィルタ処理前後のプロファイルを示す図。FIG. 10 is a diagram illustrating profiles before and after Laplacian filter processing of pixel data for explaining a fifth embodiment. 第６の実施形態の欠陥検査装置によるパターンデータ処理の一例を示す図。The figure which shows an example of the pattern data processing by the defect inspection apparatus of 6th Embodiment.

符号の説明Explanation of symbols

１…被検査試料
２…試料ステージ
３…光源
４…集光光学系
５…拡大光学系
７…比較回路
９…基準データ生成部
１０…ホスト計算機
１１…観測データ生成部
１２…データメモリ
１３…光電変換部
１４…センサ回路
１６…ステージ制御回路
１７…データ展開回路
１８…リサイズ回路
１９…光学フィルタ回路
２０…ＸＹθモータ DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Test object 2 ... Sample stage 3 ... Light source 4 ... Condensing optical system 5 ... Expansion optical system 7 ... Comparison circuit 9 ... Reference | standard data generation part 10 ... Host computer 11 ... Observation data generation part 12 ... Data memory 13 ... Photoelectric Conversion unit 14 ... sensor circuit 16 ... stage control circuit 17 ... data expansion circuit 18 ... resizing circuit 19 ... optical filter circuit 20 ... XYθ motor

Claims

パターンを備えた被検査試料に光を照射する手段と、
前記試料からの反射光又は透過光を検出して前記パターンの測定パターンデータを取得する手段と、
前記試料の設計データから前記測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データを生成する手段と、
前記展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求めるために、前記展開データに微分フィルタ処理を行い、該微分フィルタ処理を行ったデータから図形のエッジを検出し、該エッジの数を算出する手段と、
前記算出したエッジの数に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいて前記展開データにフィルタ処理を施す手段と、
前記フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する手段と、
前記測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して前記試料のパターン欠陥を検出する手段と、
を具備したことを特徴とする欠陥検査装置。 Means for irradiating light to a specimen to be inspected with a pattern;
Means for detecting reflected light or transmitted light from the sample and obtaining measurement pattern data of the pattern;
Means for generating development data including a plurality of pixel data corresponding to the measurement pattern data from the design data of the sample;
In order to obtain an amount corresponding to the distance between adjacent graphics existing in the vicinity of each pixel of the developed data, the developed data is subjected to differential filter processing, and the edge of the graphic is detected from the data subjected to the differential filter processing. Means for calculating the number of edges;
Means for obtaining a coefficient for each pixel based on the calculated number of edges, and applying a filtering process to the development data based on the obtained coefficient;
Means for generating reference pattern data based on the development data subjected to the filter processing;
Means for comparing the measurement pattern data with reference pattern data to detect pattern defects in the sample;
A defect inspection apparatus comprising:

パターンを備えた被検査試料に光を照射する手段と、
前記試料からの反射光又は透過光を検出して前記パターンの測定パターンデータを取得する手段と、
前記試料の設計データから前記測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データを生成する手段と、
前記展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求めるために、前記展開データにラプラシアンフィルタ処理を行い、該フィルタ処理を行ったデータから図形のエッジを検出し、該エッジの数を算出する手段と、
前記算出したエッジの数に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいて前記展開データにフィルタ処理を施す手段と、
前記フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する手段と、
前記測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して前記試料のパターン欠陥を検出する手段と、
を具備したことを特徴とする欠陥検査装置。 Means for irradiating the sample to be inspected with a light, and
Means for detecting reflected light or transmitted light from the sample and obtaining measurement pattern data of the pattern;
Means for generating development data including a plurality of pixel data corresponding to the measurement pattern data from the design data of the sample;
In order to obtain an amount corresponding to the distance between adjacent figures existing in the vicinity of each pixel of the development data, a Laplacian filter process is performed on the development data, and an edge of the figure is detected from the filtered data, Means for calculating the number of edges;
A means for obtaining a coefficient for each pixel based on the calculated number of edges, and filtering the developed data based on the obtained coefficient;
Means for generating reference pattern data based on the development data subjected to the filtering process;
Means for comparing the measurement pattern data with reference pattern data to detect pattern defects in the sample;
A defect inspection apparatus comprising:

前記基準パターンデータを生成する手段は、前記フィルタ処理を施した展開データに関し、第１の基準値以下の値を有する画素データを第１の画素データに置換し、第１の基準値よりも大きい第２の基準値以上の値を有する画素データを第１の画素データよりも値が大きい第２の画素データに置換し、第１の基準値よりも大きくかつ第２の基準値よりも小さい値を有する画素データに関しては、第１の画素データの値と第２の画素データの値との中間の値の画素データであって、かつ値が大きい画素データほど、より値が大きな画素データに置換するデータ再構築部と、前記再構築した展開データに光学系を模したぼかしフィルタ処理を施し、基準パターンデータを作成する基準データ作成部と、を有することを特徴とする請求項１又は２に記載の欠陥検査装置。 The means for generating the reference pattern data replaces pixel data having a value equal to or less than a first reference value with the first pixel data with respect to the developed data subjected to the filtering process, and is larger than the first reference value. Pixel data having a value greater than or equal to the second reference value is replaced with second pixel data having a value larger than that of the first pixel data, and a value greater than the first reference value and smaller than the second reference value For pixel data having a pixel data having a value that is intermediate between the value of the first pixel data and the value of the second pixel data and having a larger value, the pixel data is replaced with a larger value. 3. A data reconstructing unit that performs a blur filter process simulating an optical system on the reconstructed development data, and a reference data creation unit that creates reference pattern data. Placing the defect inspection apparatus.

第１の基準値よりも大きくかつ第２の基準値よりも小さい値を有する画素データに関し、置換前の画素データの値をＤ’、置換後の画素データの値をＤ''、ａ及びｂを正の定数とした場合、Ｄ''＝ａ×Ｄ’＋ｂの関係を満すことを特徴とする請求項３記載の欠陥検査装置。 For pixel data having a value larger than the first reference value and smaller than the second reference value, the pixel data value before replacement is D ′, the pixel data value after replacement is D ″, a and b The defect inspection apparatus according to claim 3, wherein the relation of D ″ = a × D ′ + b is satisfied when is a positive constant.

パターンを備えた被検査試料に光を照射する手段と、
前記試料からの反射光又は透過光を検出して前記パターンの測定パターンデータを取得する手段と、
前記試料の設計データから前記測定パターンデータに対応した複数の画素データを含む展開データを生成する手段と、
前記展開データの各画素の近傍に存在する隣接図形間の距離に相当する量を求める手段と、
前記求めた隣接図形間の距離に相当する量に基づいて画素毎に係数を求め、求めた係数に基づいて前記展開データにフィルタ処理を施す手段と、
前記フィルタ処理が施された展開データに基づいて基準パターンデータを生成する手段と、
前記測定パターンデータと基準パターンデータとを比較して前記試料のパターン欠陥を検出する手段と、
を具備し、
前記基準パターンデータを生成する手段は、前記フィルタ処理を施した展開データに関し、第１の基準値以下の値を有する画素データを第１の画素データに置換し、第１の基準値よりも大きい第２の基準値以上の値を有する画素データを第１の画素データよりも値が大きい第２の画素データに置換し、第１の基準値よりも大きくかつ第２の基準値よりも小さい値を有する画素データに関しては、第１の画素データの値と第２の画素データの値との中間の値の画素データであって、置換前の画素データの値をＤ’、置換後の画素データの値をＤ''、ａ及びｂを正の定数とした場合、Ｄ''＝ａ×Ｄ’＋ｂの関係を満す画素データに置換するデータ再構築部と、前記再構築した展開データに光学系を模したぼかしフィルタ処理を施し、基準パターンデータを作成する基準データ作成部と、を有することを特徴とする欠陥検査装置。 Means for irradiating light to a specimen to be inspected with a pattern;
Means for detecting reflected light or transmitted light from the sample and obtaining measurement pattern data of the pattern;
Means for generating development data including a plurality of pixel data corresponding to the measurement pattern data from the design data of the sample;
Means for obtaining an amount corresponding to a distance between adjacent figures existing in the vicinity of each pixel of the development data;
Means for obtaining a coefficient for each pixel based on the amount corresponding to the distance between the obtained adjacent figures, and filtering the development data based on the obtained coefficient;
Means for generating reference pattern data based on the development data subjected to the filtering process;
Means for comparing the measurement pattern data with reference pattern data to detect pattern defects in the sample;
Comprising
The means for generating the reference pattern data replaces pixel data having a value equal to or less than a first reference value with the first pixel data with respect to the developed data subjected to the filtering process, and is larger than the first reference value. Pixel data having a value greater than or equal to the second reference value is replaced with second pixel data having a value larger than that of the first pixel data, and a value greater than the first reference value and smaller than the second reference value Is pixel data having an intermediate value between the value of the first pixel data and the value of the second pixel data, and the value of the pixel data before replacement is D ′, and the pixel data after replacement When the value of D is D ″ and a and b are positive constants, the data reconstruction unit that replaces the pixel data satisfying the relationship of D ″ = a × D ′ + b, and the reconstructed expanded data Applying blur filter processing that mimics the optical system, Defect inspection apparatus characterized by having a reference data generation unit for creating.

前記基準パターンデータを生成する手段は、前記フィルタ処理を施した展開データ中の画素データから複数のサブ画素を生成するサブ画素生成部であって、前記画素データに対応した画像を構成する複数の画素の各々を複数のサブ画素に分割し、かつ隣接した複数の画素に対応した複数の画素データを用いて補間した値を各サブ画素に与えるサブ画素生成部と、前記画素毎に、基準値を越える値を有するサブ画素の数を集計する集計部と、前記フィルタ処理を施した展開データを再構築する再構築部であって、前記画素データのそれぞれについて前記基準値を超える値を有するサブ画素の数に比例する値を前記画素データの値に代入する再構築部と、前記再構築した展開データに光学系を模したぼかしフィルタ処理を施し、基準パターンデータを作成する基準データ作成部と、を有することを特徴とする請求項１〜５の何れかに記載の欠陥検査装置。 The means for generating the reference pattern data is a sub-pixel generation unit that generates a plurality of sub-pixels from the pixel data in the decompressed data subjected to the filter processing, and a plurality of sub-pixel generation units constituting an image corresponding to the pixel data A sub-pixel generation unit that divides each pixel into a plurality of sub-pixels and gives each sub-pixel a value interpolated using a plurality of pixel data corresponding to a plurality of adjacent pixels, and a reference value for each pixel A totaling unit that counts the number of sub-pixels having a value that exceeds the value, and a reconstructing unit that reconstructs the development data that has undergone the filtering process, and each of the pixel data has a value that exceeds the reference value A reconstruction unit that substitutes a value proportional to the number of pixels into the value of the pixel data, and a blur filter process that simulates an optical system is applied to the reconstructed development data, thereby generating a reference pattern data Defect inspection apparatus according to any one of claims 1 to 5, wherein a, a reference data generator for creating.