JP4772815B2 - 補正パターン画像生成装置、パターン検査装置および補正パターン画像生成方法 - Google Patents

Description

本発明は、補正パターン画像生成装置、パターン検査装置および補正パターン画像生成方法に関し、例えば、半導体リソグラフィ用マスクの欠陥検査に適用される補正パターン画像生成装置、パターン検査装置および補正パターン画像生成方法に関する。

近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）の高集積化及び大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路線幅はますます狭くなってきている。これらの半導体素子は、回路パターンが形成された原画パターン（マスク或いはレチクルともいう。以下、マスクと総称する）を用いて、いわゆるステッパと呼ばれる縮小投影露光装置でウェハ上にパターンを露光転写して回路形成することにより製造される。

そして、多大な製造コストのかかるＬＳＩの製造にとって、歩留まりの向上は欠かせない。歩留まりを低下させる大きな要因の一つとして、半導体ウェハ上に超微細パターンを露光、転写する際に使用されるマスクのパターン欠陥があげられる。近年、半導体ウェハ上に形成されるＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、パターン欠陥として検出しなければならない寸法も極めて小さいものとなっている。そのため、ＬＳＩ製造に使用される転写用マスクの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要とされている。

パターン欠陥を検査する方法には、大きく分けて、ダイとダイとの比較（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄｉｅ比較：ＤＤ比較）検査と、ダイとデータベースとの比較（Ｄｉｅ ｔｏ Ｄａｔａｂａｓｅ比較：ＤＢ比較）検査がある。ＤＤ比較検査は、レチクル上の２つのダイの測定データ（検査基準パターン画像のデータと被検査パターン画像のデータ）を比較して欠陥を検出する方法である。また、ＤＢ比較検査は、ダイの測定データ（被検査パターン画像のデータ）とＬＳＩ設計用ＣＡＤデータから発生させたダイの設計データ（検査基準パターン画像のデータ）を比較して欠陥を検出する方法である。

ＤＢ比較検査では、試料はパターン検査装置のステージ上に載置され、ステージが動くことによって光束が試料上を走査し、検査が行われる。試料には、光源及び照明光学系によって光束が照射される。試料を透過あるいは反射した光は光学系を介して、センサ上に結像される。センサで撮像された画像は測定データとして比較回路へ送られる。比較回路では、画像同士の位置合わせの後、測定データと設計データとを適切なアルゴリズムに従って比較し、一致しない場合には、パターン欠陥有りと判定する。

ここで、近年、リソグラフィ用マスク上のパターンの微細化に伴い、比較対象画像同士の画像位置ずれや画像の伸縮、うねり、センシングノイズなどに埋もれるような微小な欠陥を検出する必要が生じている。そのために、検査基準パターン画像と被検査パターン画像との高精度な位置合わせが必要となる。さらに、これらの欠陥を検出するためにも画像補正が重要となる。このため、従来、検査基準パターン画像と被検査パターン画像の２つの画像を比較検査する前段では、両画像のアライメントを行った後、画像の伸縮の補正（例えば、特許文献１参照）や画像のうねり補正、リサイズ補正、ノイズ平均化処理などの画像補正を順に行っていた。

しかしながら、このような補正を繰り返すことは累積誤差を生じさせ、画像が劣化する大きな要因になっている。さらに、補正しすぎて検査基準パターン画像と被検査パターン画像とが近似しすぎると今度は欠陥の検出が困難になってしまう。すなわち、過剰な補正は逆効果になってしまう。

また、特許文献２には、サブ画素レベルからの最終的な微調整のアライメントと画像補正を統合化し、画像劣化が少なく、効果的な画像補正である入出力予測モデルを用いた画像補正について開示されている。この画像補正は、例えば、検査基準パターン画像を入力データ、被検査パターン画像を出力データとして線形予測モデルを用いて、サブ画素単位のアライメントと画像補正を同時に実現するものである。この場合、画像データから行列の関係式を作り、連立方程式を解くことによってモデルパラメータ（係数）を同定する。そして同定されたモデルパラメータを適用した線形予測モデルに基づいて検査基準パターン画像を補正し補正パターン画像を生成する。
特開２０００−２４１１３６号公報 特許第３９６５１８９号公報

本発明は、上述した問題点を克服し、検査対象試料の被検査パターン画像を適切に検査するために、検査基準パターンの画像を適切に補正した補正パターン画像を生成する装置及びその方法を提供することを目的とする。

本発明の一態様の補正パターン画像生成装置は、試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成装置であって、被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の位置合わせを行い、サブ画素単位の相対シフト量を算出する相対シフト量算出部と、前記検査基準パターン画像を、前記相対シフト量に基づいて垂直または水平方向のいずれか一方のシフト方向にシフトする画像シフト部と、前記被検査パターン画像およびシフトした前記検査基準パターン画像に対して、第１の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第１の連立方程式を生成する第１の方程式生成部と、前記第１の連立方程式のパラメータを求める第１のパラメータ推定部と、前記第１の連立方程式のパラメータが代入された前記第１の線形予測モデルを用いて、前記検査基準パターン画像を、前記シフト方向に対し垂直な方向に補正した第１の補正パターン画像を生成する第１の補正パターン画像生成部と、前記被検査パターン画像および前記第１の補正パターン画像に対して、第２の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第２の連立方程式を生成する第２の方程式生成部と、前記第２の連立方程式のパラメータを求める第２のパラメータ推定部と、前記第２の連立方程式のパラメータが代入された前記第２の線形予測モデルを用いて、前記第１の補正パターン画像を、前記シフト方向と同一の方向に補正した第２の補正パターン画像を生成する第２の補正パターン画像生成部と、を備え、前記第１の線形予測モデルが１×ｎ（ｎは３以上の整数）画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであること、または、前記第１の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルが１×ｎ画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであることを特徴とする。

本発明の一態様のパターン検査装置は、上記補正パターン画像生成装置を有することを特徴とする。

本発明の一態様の補正パターン画像生成方法は、試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成方法であって、被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の位置合わせを行い、サブ画素単位の相対シフト量を算出する相対シフト量算出ステップと、前記検査基準パターン画像を、前記相対シフト量に基づいて垂直または水平方向のいずれか一方のシフトする画像シフトステップと、前記被検査パターン画像およびシフトした前記検査基準パターン画像に対して、第１の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第１の連立方程式を生成する第１の方程式生成ステップと、前記第１の連立方程式のパラメータを求める第１のパラメータ推定ステップと、前記第１の連立方程式のパラメータが代入された前記第１の線形予測モデルを用いて、前記検査基準パターン画像を、前記シフト方向に対し垂直な方向に補正した第１の補正パターン画像を生成する第１の補正パターン画像生成ステップと、前記被検査パターン画像および前記第１の補正パターン画像に対して、第２の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第２の連立方程式を生成する第２の方程式生成ステップと、前記第２の連立方程式のパラメータを求める第２のパラメータ推定ステップと、前記第２の連立方程式のパラメータが代入された前記第２の線形予測モデルを用いて、前記第１の補正パターン画像を、前記シフト方向と同一の方向に補正した第２の補正パターン画像を生成する第２の補正パターン画像生成ステップと、を備え、前記第１の線形予測モデルが１×ｎ（ｎは３以上の整数）画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであること、または、前記第１の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルが１×ｎ画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであることを特徴とする。

ここで、前記第１の線形予測モデルが１×ｎ（ｎは３以上の整数）画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであること、または、前記第１の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルが１×ｎ画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであることが望ましい。

本発明によれば、検査対象試料の被検査パターン画像を適切に検査するために、検査基準パターンの画像を適切に補正した補正画像を生成する装置及びその方法を提供することが可能となる。

先に特許文献２を例に説明した補正パターン画像の生成方法においても、例えば、斜線パターン等については、パターンシフトの方向が不定となることに起因して、適切な補正が行えない事態が生じうる。また、斜線パターン等においては補正の適否の判定も困難である。このような場合、適切な補正が施されない検査基準パターン画像を用いることで、検査対象試料の検査精度の低下を招く。

そこで、以下の実施の形態では、リソグラフィ用マスク検査装置などのパターン検査装置における画像補正をする際に、垂直方向と水平方向を別個に補正する。この画像補正によれば、適切な検査基準パターンの補正が実現できる。以下、このように、多様なパターン画像に適応した効果的な画像補正装置、パターン検査装置および画像補正方法について説明する。

[第１の実施の形態]
図２は、第１の実施の形態のパターン検査装置の構成を示すブロック図である。図２において、パターンが形成された露光用マスクやウェハ等の基板を試料として、かかる試料の欠陥を検査するパターン検査装置１００は、光学画像取得部１５０と制御系回路１６０を備えている。光学画像取得部１５０は、ＸＹθテーブル１０２、光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６、レーザ測長システム１２２、オートローダ１３０、照明光学系１７０を備えている。制御系回路１６０では、コンピュータとなる制御計算機１１０が、データ伝送路となるバス１２０を介して、位置回路１０７、比較回路１０８、展開回路１１１、参照回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレシキブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、プリンタ１１９に接続されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータにより駆動される。

図２では、本実施の形態を説明する上で必要な構成部分以外については記載を省略している。パターン検査装置１００にとって、通常、必要なその他の構成が含まれることは言うまでもない。

図１は、図２の比較回路の内部構成を示すブロック図である。図２において、比較回路１０８は、メモリ１４２、メモリ１４４、位置合わせ部１４０、補正パターン画像生成部２００、及び比較部１４６を有している。

メモリ１４２には、参照回路１１２から入力される参照データ（検査基準パターン画像データ）が格納される。メモリ１４４には、センサ回路１０６から入力した測定データ（被検査パターン画像データ）が格納される。ここで、補正パターン画像生成部２００は、補正パターン画像生成装置の一例となる。

そして、補正パターン画像生成部２００は、相対シフト量算出部２０２、画像シフト部２０４、第１の方程式生成部２０６、第１のパラメータ推定部２０８、第１の補正パターン画像生成部２１０、第２の方程式生成部２１２、第２のパラメータ推定部２１４、第２の補正パターン画像生成部２１６を有している。

図１では、本実施の形態を説明する上で必要な構成部分以外については記載を省略している。位置合わせ部１４０、補正パターン画像生成部２００あるいは比較部１４６に、その他の構成が含まれても構わない。また、位置合わせ部１４０、補正パターン画像生成部２００、及び比較部１４６の各機能は、例えば、コンピュータで実行可能なソフトウェアで構成してもよい。但し、これに限るものではない。例えば、電気的な回路によるハードウェアにより実施させても構わない。或いは、電気的な回路によるハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実施させても構わない。或いは、かかるハードウェアとファームウェアとの組合せでも構わない。同様に、相対シフト量算出部２０２、画像シフト部２０４、第１の方程式生成部２０６、第１のパラメータ推定部２０８、第１の補正パターン画像生成部２１０、第２の方程式生成部２１２、第２のパラメータ推定部２１４、第２の補正パターン画像生成部２１６の各機能は、例えば、コンピュータで実行可能なソフトウェアで構成してもよい。或いは、電気的な回路によるハードウェアにより実施させても構わない。或いは、電気的な回路によるハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実施させても構わない。或いは、かかるハードウェアとファームウェアとの組合せでも構わない。

以下、パターン検査装置１００の動作について図２を参照しつつ説明する。まず、光学画像取得工程として、光学画像取得部１５０は、設計データに基づいてパターンが形成された試料となるフォトマスク１０１の光学画像を取得する。具体的には、光学画像は、以下のように取得される。

被検査試料となるフォトマスク１０１は、ＸＹθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能に設けられたＸＹθテーブル１０２上に載置される。そして、フォトマスク１０１に形成されたパターンには、ＸＹθテーブル１０２の上方に配置されている適切な光源１０３によって光が照射される。光源１０３から照射される光束は、照明光学系１７０を介してフォトマスク１０１を照射する。フォトマスク１０１の下方には、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５及びセンサ回路１０６が配置されており、フォトマスク１０１を透過した光は拡大光学系１０４を介して、フォトダイオードアレイ１０５に光学像として結像し、入射する。拡大光学系１０４は、図示しない自動焦点機構により自動的に焦点調整がなされていてもよい。

図３は、光学画像の取得手順を説明するための図である。被検査領域は、図３に示すように、Ｙ方向に向かって、スキャン幅Ｗの短冊状の複数の検査ストライプに仮想的に分割され、更にその分割された各検査ストライプが連続的に走査されるようにＸＹθテーブル１０２（図２）の動作が制御され、Ｘ方向に移動しながら光学画像が取得される。

フォトダイオードアレイ１０５（図２）では、図３に示されるようなスキャン幅Ｗの画像を連続的に入力する。そして、第１の検査ストライプにおける画像を取得した後、第２の検査ストライプにおける画像を今度は逆方向に移動しながら同様にスキャン幅Ｗの画像を連続的に入力する。そして、第３の検査ストライプにおける画像を取得する場合には、第２の検査ストライプにおける画像を取得する方向とは逆方向、すなわち、第１の検査ストライプにおける画像を取得した方向に移動しながら画像を取得する。このように、連続的に画像を取得していくことで、無駄な処理時間を短縮することができる。

フォトダイオードアレイ１０５上に結像されたパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５によって光電変換され、更にセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログデジタル）変換される。フォトダイオードアレイ１０５には、例えば、ＴＤＩ（タイムディレイインテグレータ）センサのようなセンサが設置されている。ステージとなるＸＹθテーブル１０２をＸ軸方向に連続的に移動させることにより、ＴＤＩセンサは試料となるフォトマスク１０１のパターンを撮像する。これらの光源１０３、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、センサ回路１０６により高倍率の検査光学系が構成されている。

ＸＹθテーブル１０２は、制御計算機１１０の制御の下にテーブル制御回路１１４により駆動される。Ｘ方向、Ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（Ｘ−Ｙ−θ）モータの様な駆動系によって移動可能となっている。これらの、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータは、例えばステップモータを用いることができる。そして、ＸＹθテーブル１０２の移動位置はレーザ測長システム１２２により測定され、位置回路１０７に供給される。また、ＸＹθテーブル１０２上のフォトマスク１０１はオートローダ制御回路１１３により駆動されるオートローダ１３０から自動的に搬送され、検査終了後に自動的に排出されるものとなっている。

センサ回路１０６から出力された測定データ（被検査パターン画像データ：光学画像）は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上におけるフォトマスク１０１の位置を示すデータとともに比較回路１０８に送られる。測定データは例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさの階調を表現している。測定データは、例えば、５１２画素×５１２画素の画像データ毎に比較される。

一方、フォトマスク１０１のパターン形成時に用いた設計データは、記憶装置の一例である磁気ディスク装置１０９に記憶される。そして、設計データは、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して展開回路１１１に読み出される。そして、展開回路１１１は、読み出された被検査試料となるフォトマスク１０１の設計データを２値ないしは多値のイメージデータに変換して、このイメージデータが参照回路１１２に送られる。

ここで、設計データは長方形や三角形を基本図形としたもので、例えば、図形の２つの頂点位置における座標（ｘ、ｙ）や、長方形や三角形等の図形種を区別する識別子となる図形コードといった情報で各パターン図形の形、大きさ、位置等を定義した図形データが格納されている。かかる図形データとなる設計データが展開回路１１１に入力されると、図形ごとのデータにまで展開される。そして、その図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして２値ないしは多値の図形パターンデータに展開される。

言い換えれば、設計データを読み込み、検査領域を所定の寸法を単位とするマス目として仮想分割してできたマス目毎に設計データにおける図形データが示す図形が占める占有率を演算し、ｎビットの占有率データが生成され、内部のパターンメモリに出力される。例えば、１つのマス目を１画素として設定すると好適である。そして、１画素に１／２^８（＝１／２５６）の分解能を持たせるとすると、画素内に配置されている図形の領域分だけ１／２５６の小領域を割り付けて画素内の占有率を演算する。そして、８ビットの占有率データとして生成され、内部のパターンメモリに格納される。

そして、参照回路１１２は、展開回路１１１から送られてきた図形のイメージデータから測定データと比較するための参照データ（検査基準パターン画像データ）を作成する。比較対象となる参照データは、測定データと同様、例えば、５１２画素×５１２画素の画像データとして作成される。

ここでは、「ｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ検査」を行うために設計データに基づいて参照データを作成しているが、これに限るものではない。「ｄｉｅ ｔｏ ｄｉｅ検査」を行うこともできる。その場合には、比較対象となる別の測定データ（光学画像）に基づいて参照データを作成すればよい。そして、参照データは、比較回路１０８に送られる。

比較回路１０８では、参照データと測定データを取り込む。そして、参照データ（検査基準パターン画像データ）は、図１に示すメモリ１４２に格納される。また、測定データ（被検査パターン画像データ）は、メモリ１４４に格納される。そして、位置合わせ部１４０が、１画素単位でシフトして画素位置ズレを補正しておく。つまり、両画像の位置ズレを１画素未満に追い込んでおく。予め、両画像の対応する各画素の階調差の２乗和などで表される評価関数を最小にする位置に合わせればよい。

その後、後に詳述する方法で参照データ（検査基準パターン画像データ）を補正して補正パターン画像を生成した後に、補正パターン画像データと測定データとを所定のアルゴリズムに従って比較し、欠陥の有無を判定する。

図４は、本実施の形態における補正パターン画像生成方法の要部工程について示すフローチャート図である。図４において、補正パターン画像生成方法は、相対シフト量算出ステップＳ１０、画像シフトステップＳ１２、第１の方程式生成ステップＳ１４、第１のパラメータ推定ステップＳ１６、第１の補正パターン画像生成ステップＳ１８、第２の方程式生成ステップＳ２０、第２のパラメータ推定ステップＳ２２、第２の補正パターン画像生成ステップＳ２４という一連の工程を実施する。そして、その後、検査工程として、第２の補正パターン画像と被検査パターン画像とを比較する比較ステップＳ２６を実施する。

相対シフト量算出ステップＳ１０において、相対シフト量算出部２０２（図１）は、被検査パターン画像と検査基準パターン画像の位置合わせを行い、被検査パターン画像と検査基準パターン画像のサブ画素単位の相対シフト量を算出する。

一般に、サブ画素単位での水平方向のシフト量をｌ、垂直方向のシフト量をｍとすると、画像ｕをｌ，ｍだけシフトした画像ｕ’’は、バイキュービック補間法と呼ばれる以下の式（１−１）と式（１−２）で求めることができる。シフト量の求め方は、例えばシフト量を所定の範囲で振って、シフト後の階調差の二乗和が最小となるシフト量を求める方法などがある。

ここで、ｐ、ｑは次式で与えられる。

本実施の形態においても、画像のシフト演算はバイキュービック補間法で行うものとするが、画像のシフト演算はバイキュービック補間法に限定されず、直線補間法やスプライン補間法などを用いることができる。

なお、本実施の形態において、以下、被検査画像をｙ、検査基準画像をｕ、検査基準パターン画像を相対シフト量算出ステップＳ１０で求めた相対シフト量に基づいてシフトさせた画像、すなわちシフトさせた検査基準画像をｖ、第１の補正パターン画像をｗ、第２の補正パターン画像をｘという記号で表すものとする。

画像シフトステップＳ１２において、画像シフト部２０４（図１）は、Ｓ１０で得られた相対シフト量に基づいて、検査基準パターン画像ｕを垂直方向にのみシフトさせる。具体的には、式（１−１）と式（１−２）において、ｌ＝０とすることにより検査基準パターン画像を垂直方向にのみシフトさせた検査基準パターン画像ｖを生成する。

次に、第１の方程式生成ステップＳ１４、第１のパラメータ推定ステップＳ１６、第１の補正パターン画像生成ステップＳ１８の一連のステップで、検査基準パターン画像ｕを、画像シフトステップＳ１２においてシフトした方向に対し垂直な方向に補正する。この実施の形態においては、画像シフトステップＳ１２で検査基準パターン画像ｕを垂直方向にシフトしているため、これに垂直な方向、すなわち水平方向の補正を行う。画像シフトステップＳ１２において、サブ画素単位の垂直方向の位置合わせを行った結果、水平方向により精度の高い補正を行うことができる。

まず、第１の方程式生成ステップＳ１４において、第１の方程式生成部２０６は、被検査パターン画像ｙのデータと対応するシフトされた検査基準パターン画像ｖのデータとを用いて、第１の線形予測モデルに基づく連立方程式を生成する。以下、シフトした検査基準パターン画像ｖを入力データと見なし、被検査パターン画像ｙを出力データと見なして、第１の線形予測モデルを設定する方法について説明する。

ここでは、第１の線形予測モデルとして、１×５画素の領域を用いた１×５次の線形予測モデルを用いる。このモデルで用いるサフィックスを以下の表（１）に示す。

表（１）に示すようにサフィックスを取り、入力データ（階調値）と出力データ（階調値）をそれぞれｖ（ｉ，ｊ）、ｙ（ｉ，ｊ）あるいはｖ_ｉ，ｊ、ｙ_ｉ，ｊとする。図５は、第１の線形予測モデルを説明するための図である。被検査パターン画像１０の着目する画素２０のサフィックス（座標）をｉ，ｊとする。そして、シフトした検査基準パターン画像１２で同じ座標の画素２６と画素２６の左右２個ずつの画素２８の合計５個の画素のサフィックスを表（１）のように設定する。そして、ある１組の１×５領域の画素データについて、以下に示す式（３）のような関係式を設定する。

ここで、式（３）に示す関係式における各座標のシフトした検査基準パターン画像データｖ（ｉ，ｊ）に乗じるａ_０〜ａ_４は、同定すべきモデルパラメータ（係数）である。式（３）の意味するところは、被検査パターン画像１０のある１画素２０のデータｙ_ｋ＝ｙ（ｉ，ｊ）は、対応するシフトした検査基準パターン画像１２の１画素２６とその左右の画素２８とで構成する１×５画素のデータの線形結合で表すことができるということである。このように、線形予測モデルで畳み込み演算を行なうことで、画像のうねりやノイズを補正することができる。式（３）をベクトル形式（行列形式）で表すと、式（４−１）〜式（４−３）のように示すことができる。

ここで、式（４−１）〜式（４−３）において、シフトした検査基準パターン画像ｖと被検査パターン画像ｙの座標（ｉ，ｊ）を走査して５組のデータを連立させれば、モデルパラメータを同定することができる。ここで、統計的観点から、以下の式（５−１）のようにｎ（＞５）組のデータを用意して、以下の式（５−２）のような最小２乗法に基づいて５次元の連立方程式を解き、αを同定しても好適である。この様な方程式の解法としては、最小２乗法の他に最尤推定法などがあり、どのような方法を使用しても構わない。

ここで、Ａ＝［ｘ_１，ｘ_２，…ｘ_ｎ］^Ｔ、ｙ＝［ｙ_１，ｙ_２，…ｙ_ｎ］^Ｔ、ｋ＝１，２，…ｎである。

例えば、シフトした検査基準パターン画像１２と被検査パターン画像１０がそれぞれ５１２×５１２画素であれば、約２５万組のデータが得られることになり、統計的に見て充分な個数を確保することができる。第１の方程式生成部２０６（図１）は、被検査パターン画像と被検査パターン画像から式（５−１）及び式（５−２）の連立方程式、すなわち、５×５要素のマトリックス（Ａ^ＴＡ）と、５要素のベクトルＡ^Ｔｙを生成する。

第１のパラメータ推定ステップＳ１６において、第１のパラメータ推定部２０８は、式（５−１）及び式（５−２）の連立方程式を解いて、パラメータα（係数）を算出する演算を行う。すなわち、パラメータa_０〜a_４（係数）を算出する。

第１の補正パターン画像生成ステップＳ１８として、第１の補正パターン画像生成部２１０は、第１の連立方程式のパラメータが代入された第１の線形予測モデルを用いて、画像シフトステップＳ１２でシフトする前の検査基準パターン画像ｕを、画像シフトステップＳ１２のシフト方向に対し垂直な方向、ここでは水平方向に補正した第１の補正パターン画像ｗを生成する。すなわち、第１のパラメータ推定ステップＳ１６で得られたパラメータａ_ｊを以下の式（６）に示すように用いて、座標（ｉ，ｊ）の第１の補正パターン画像データｗ_ｉ，ｊを演算する。そして、演算結果を第２の方程式生成部２１２に出力する。ここで、ｕ_ｉ，ｊは検査基準パターン画像データである。

以上のようにして、第１の補正パターン画像生成部２１０は、第１のパラメータ推定部２０８で得られたパラメータαを用いて、検査基準パターン画像ｕに対し、水平方向の補正を加えた第１の補正パターン画像ｗを生成する。

次に、第２の方程式生成ステップＳ２０、第２のパラメータ推定ステップＳ２２、第２の補正パターン画像生成ステップＳ２４の一連のステップで、第１の補正パターン画像ｗを、画像シフトステップＳ１２でのシフト方向と同一の方向に補正する。この実施の形態においては、画像シフトステップＳ１２が垂直方向にシフトしているため、これと同一の垂直方向の補正を行う。すなわち、水平方向に補正が行われた第１の補正パターン画像ｗに対し、垂直方向の補正を行うことになる。

まず、第２の方程式生成ステップＳ２０において、第２の方程式生成部２１２は、被検査パターン画像ｙのデータと対応する第１の補正パターン画像ｗのデータとを用いて、第２の線形予測モデルに基づく連立方程式を生成する。以下、第１の補正パターン画像ｗを入力データと見なし、被検査パターン画像ｙを出力データと見なして第２の線形予測モデルを設定する方法について説明する。

ここでは、第２の線形予測モデルとして、５×１画素の領域を用いた５×１次の線形予測モデルを用いる。このモデルで用いるサフィックスを以下の表（２）に示す。

表（２）に示すようにサフィックスを取り、入力データ（階調値）と出力データ（階調値）をそれぞれｗ（ｉ，ｊ）、ｙ（ｉ，ｊ）とする。図６は、第２の線形予測モデルを説明するための図である。被検査パターン画像１０の着目する画素２０のサフィックス（座標）をｉ，ｊとする。そして、第１の補正パターン画像１４で同じ座標の画素２２と画素２２の上下２個ずつの画素２４の合計５個の画素のサフィックスを表（２）のように設定する。そして、ある１組の５×１領域の画素データについて、以下に示す式（７）のような関係式を設定する。

ここで、第１の方程式生成ステップＳ１４と同様に

として、次の式（９）の第２の連立方程式を生成する。

ここで、Ａ＝［ｘ_１，ｘ_２，…ｘ_ｎ］^Ｔ、ｙ＝［ｙ_１，ｙ_２，…ｙ_ｎ］^Ｔ、ｋ＝１，２，…ｎである。

第２のパラメータ推定ステップＳ２２として、第２のパラメータ推定部２１４は、式（９）の連立方程式を解いて、この連立方程式における各座標の第１の補正パターン画像ｗに乗じるパラメータβ（係数）を算出する演算を行う。

第２の補正パターン画像生成ステップＳ２４として、第２の補正パターン画像生成部２１６は、得られた第２の補正モデルパラメータｂ_ｊを以下の式（１０）に示すように用いて、座標（ｉ，ｊ）の第２の補正パターン画像データｘ_ｉ，ｊを演算する。そして、演算結果を比較部１４６に出力する。ここで、ｗ_ｉ，ｊは第１の補正パターン画像データである。

以上のようにして、第２の補正パターン画像生成部は、第２のパラメータ推定部で得られたパラメータβを用いて、第１の補正パターン画像ｗから第２の補正パターン画像ｘを生成する。

比較ステップＳ２６として、比較部１４６は、第２の補正パターン画像データｘ_ｉ，ｊと被検査パターン画像データｙ（ｉ，ｊ）とを所定のアルゴリズムを用いて比較する。そして、欠陥の有無を検査し、その結果を出力する。

図７は、本実施の形態の作用を説明する図である。ここで、パターンＡをパターンＢにあわせる補正を行う場合を例に説明する。パターンＡとパターンＢは２つの異なる画像に個別に含まれており、図では重ねて表示している。補正のパラメータが２次元の場合、すなわち、補正のシフトが水平、垂直方向同時に行われる場合、図中破腺矢印で示すように、パターンのエッジと平行な方向へのシフト量が任意となる。その結果、推定で得られるシフトパラメータの、パターンのエッジと平行な方向の寄与が不定となり、良好なシフトパラメータを得られない可能性がある。例えば、シフトする画像に欠陥像があった場合、その欠陥像がパターンのエッジと平行な方向にぼけてしまうことがある。

これに対し、本実施の形態の第１のパターン画像生成、第２のパターン画像生成のように、補正のパラメータを１次元に限定する場合、すなわち、補正のシフトが水平方向または垂直方向のいずれかに固定される場合、図中実線矢印で示すように、２つのパターンのエッジ位置が一致する場所が存在する。このように、推定する係数の自由度がパターンのエッジ位置で拘束されるので、良好なシフトパラメータを得ることできる。ただし、画像が水平あるいは垂直方向のパターンのみで占められている場合は、水平あるいは垂直方向のパラメータが不定となることがある。この場合でもシフトパラメータが１次元であるため、パラメータが異常であることが、パラメータの重心判定等により容易に判別できる。また、式（１−１）、（１−２）と式（６）、（１０）は同形である。したがって、異常なパラメータは、前述のバイキュービック補間法パラメータｐあるいはｑと置き換えることが可能であり、その操作によって良好な補正画像を得ることができる。

以上のように、上述したステップで生成した第２の補正パターン画像ｘは、補正のシフト方向が不定となることに起因して欠陥信号が劣化することを回避しながら、検査基準画像ｕを被検査パターン画像ｙに合わせて補正した画像に相当する。特に水平方向、垂直方向を逐次推定する効果により、斜線パターン等に見られる、ある方向成分が不定となるような場合に良好な推定が行える。従って、ここで得られた第２の補正パターン画像ｘと、被検査パターンｙを比較することにより、高精度な検査を行うことができる。

なお、本実施の形態においては、検査基準パターン画像を、相対シフト量に基づいて垂直方向のシフト方向にシフトし、その後、水平方向の補正、垂直方向の補正を逐次行う場合を例に説明した。しかし、検査基準パターン画像を、相対シフト量に基づいて水平方向のシフト方向にシフトし、その後、垂直方向の補正、水平方向の補正を逐次行っても同様の効果を得ることが可能である。

また、第１の線形予測モデルが１×５画素の領域を用いた１×５次のモデルであり、かつ、第２の線形予測モデルが５×１画素の領域を用いた５×１次のモデルである場合を例に説明した。補正の精度および計算処理時間の観点からは、１×５次、５×１次程度が適当である。しかし、必ずしも、１×５次のモデルおよび５×１次のモデルである必要はなく、ｎを３以上の任意の整数とする１×ｎ次のモデルおよびｎ×１次のモデルを採用することが可能である。そして、第１の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を用いたｎ×１次のモデルであり、かつ、第２の線形予測モデルが１×ｎ画素の領域を用いた１×ｎ次のモデルとしても構わない。

図８は、別の光学画像の取得手順を説明するための図である。図２の構成では、スキャン幅Ｗの画素数（例えば２０４８画素）を同時に入射するフォトダイオードアレイ１０５を用いているが、これに限るものではなく、図８に示すように、ＸＹθテーブル１０２をＸ方向に定速度で送りながら、レーザ干渉計で一定ピッチの移動を検出した毎にＹ方向に図示していないレーザスキャン光学装置でレーザビームをＹ方向に走査し、透過光を検出して所定の大きさのエリア毎に二次元画像を取得する手順を用いても構わない。

以上の説明において、「〜回路」或いは「〜ステップ」と記載したものは、コンピュータで動作可能なプログラムにより構成することができる。或いは、ソフトウェアとなるプログラムだけではなく、ハードウェアとソフトウェアとの組合せにより実施させても構わない。或いは、ファームウェアとの組合せでも構わない。また、プログラムにより構成される場合、プログラムは、磁気ディスク装置、磁気テープ装置、ＦＤ、或いはＲＯＭ（リードオンリメモリ）等の記録媒体に記録される。例えば、図２の演算制御部を構成するテーブル制御回路１１４、展開回路１１１、参照回路１１２、比較回路１０８等は、電気的回路で構成されていても良いし、制御計算機１１０によって処理することのできるソフトウェアとして実現してもよい。また電気的回路とソフトウェアの組み合わせで実現しても良い。

以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、各実施の形態では、透過光を用いているが、反射光あるいは、透過光と反射光を同時に用いてもよい。検査基準パターン画像となる参照画像は設計データから生成しているが、フォトダイオードアレイ等のセンサにより撮像した同一パターンのデータを用いても良い。言い換えれば、ｄｉｅ ｔｏ ｄｉｅ検査でもｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ検査でも構わない。

また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全ての補正パターン画像生成装置、パターン検査装置、或いは補正パターン画像生成方法は、本発明の範囲に包含される。

実施の形態の比較回路の内部構成を示すブロック図である。 実施の形態のパターン検査装置のブロック図である。 実施の形態の光学画像の取得手順を説明するための図である。 実施の形態における補正パターン画像生成方法の要部工程について示すフローチャート図である。 実施の形態の第１の線形予測モデルを説明するための図である。 実施の形態の第２の線形予測モデルを説明するための図である。 実施の形態の作用を説明する図である。 別の光学画像の取得手順を説明するための図である。

符号の説明

１００ パターン検査装置
１０８ 比較回路
１４０ 位置合わせ部
１４６ 比較部
２００ 補正パターン画像生成部
２０２ 相対シフト量算出部
２０４ 画像シフト部
２０６ 第１の方程式生成部
２０８ 第１のパラメータ推定部
２１０ 第１の補正パターン画像生成部
２１２ 第２の方程式生成部
２１４ 第２のパラメータ推定部
２１６ 第２の補正パターン画像生成部

Claims (3)

1. 試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成装置であって、
   被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の位置合わせを行い、サブ画素単位の相対シフト量を算出する相対シフト量算出部と、
   前記検査基準パターン画像を、前記相対シフト量に基づいて垂直または水平方向のいずれか一方のシフト方向にシフトする画像シフト部と、
   前記被検査パターン画像およびシフトした前記検査基準パターン画像に対して、第１の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第１の連立方程式を生成する第１の方程式生成部と、
   前記第１の連立方程式のパラメータを求める第１のパラメータ推定部と、
   前記第１の連立方程式のパラメータが代入された前記第１の線形予測モデルを用いて、前記検査基準パターン画像を、前記シフト方向に対し垂直な方向に補正した第１の補正パターン画像を生成する第１の補正パターン画像生成部と、
   前記被検査パターン画像および前記第１の補正パターン画像に対して、第２の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第２の連立方程式を生成する第２の方程式生成部と、
   前記第２の連立方程式のパラメータを求める第２のパラメータ推定部と、
   前記第２の連立方程式のパラメータが代入された前記第２の線形予測モデルを用いて、前記第１の補正パターン画像を、前記シフト方向と同一の方向に補正した第２の補正パターン画像を生成する第２の補正パターン画像生成部と、
   を備え、
   前記第１の線形予測モデルが１×ｎ（ｎは３以上の整数）画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであること、または、
   前記第１の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルが１×ｎ画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであることを特徴とする補正パターン画像生成装置。
2. 請求項１記載の補正パターン画像生成装置を有することを特徴とするパターン検査装置。
3. 試料のパターン検査に用いる検査基準パターン画像の補正を行う補正パターン画像生成方法であって、
   被検査パターン画像と前記検査基準パターン画像の位置合わせを行い、サブ画素単位の相対シフト量を算出する相対シフト量算出ステップと、
   前記検査基準パターン画像を、前記相対シフト量に基づいて垂直または水平方向のいずれか一方のシフトする画像シフトステップと、
   前記被検査パターン画像およびシフトした前記検査基準パターン画像に対して、第１の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第１の連立方程式を生成する第１の方程式生成ステップと、
   前記第１の連立方程式のパラメータを求める第１のパラメータ推定ステップと、
   前記第１の連立方程式のパラメータが代入された前記第１の線形予測モデルを用いて、前記検査基準パターン画像を、前記シフト方向に対し垂直な方向に補正した、第１の補正パターン画像を生成する第１の補正パターン画像生成ステップと、
   前記被検査パターン画像および前記第１の補正パターン画像に対して、第２の線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する第２の連立方程式を生成する第２の方程式生成ステップと、
   前記第２の連立方程式のパラメータを求める第２のパラメータ推定ステップと、
   前記第２の連立方程式のパラメータが代入された前記第２の線形予測モデルを用いて、前記第１の補正パターン画像を、前記シフト方向と同一の方向に補正した第２の補正パターン画像を生成する第２の補正パターン画像生成ステップと、
   を備え、
   前記第１の線形予測モデルが１×ｎ（ｎは３以上の整数）画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであること、または、
   前記第１の線形予測モデルがｎ×１画素の領域を入力とするｎ×１次のモデルであり、かつ、前記第２の線形予測モデルが１×ｎ画素の領域を入力とする１×ｎ次のモデルであることを特徴とする補正パターン画像生成方法。
   

Images