JPH11184071A - Photomask defect analysis apparatus and defect analysis method as well as record medium recorded with photomask defect analysis program - Google Patents
Photomask defect analysis apparatus and defect analysis method as well as record medium recorded with photomask defect analysis programInfo
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- JPH11184071A JPH11184071A JP35373997A JP35373997A JPH11184071A JP H11184071 A JPH11184071 A JP H11184071A JP 35373997 A JP35373997 A JP 35373997A JP 35373997 A JP35373997 A JP 35373997A JP H11184071 A JPH11184071 A JP H11184071A
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- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、半導体製造に用い
られるフォトマスク製造工程において、フォトマスク上
の欠陥を観察し、その欠陥の特徴を判別・分類して欠陥
データベースに蓄積し、これを利用して欠陥解析を行う
ための、フォトマスク欠陥解析装置および欠陥解析方法
ならびにフォトマスク欠陥解析プログラムを記録した記
録媒体に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a process for manufacturing a photomask used in the manufacture of semiconductors. The present invention relates to a photomask defect analyzer, a defect analysis method, and a recording medium on which a photomask defect analysis program is recorded for performing defect analysis.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、フォトマスク上の欠陥解析は、フ
ォトマスク欠陥検査機を用いて検出された欠陥情報に基
づいて行われていた。フォトマスク欠陥検査機の欠陥検
出方法には大別して２種類ある。一つはフォトマスク上
に同一の回路パターンが２面以上配置されている場合
に、そのパターン対称性を利用して２つの面の同一位置
を同時に光学観察するようにして、位置関係を維持しな
がら走査することで全面のパターン比較を行い、どちら
か一方の側に差異があった場合にはそれをパターン欠陥
として欠陥を検出する方法であり、比較照合方式と称す
る。2. Description of the Related Art Conventionally, defect analysis on a photomask has been performed based on defect information detected using a photomask defect inspection machine. There are roughly two types of defect detection methods of a photomask defect inspection machine. One is that, when the same circuit pattern is arranged on two or more surfaces on a photomask, the same position on the two surfaces is simultaneously optically observed by using the pattern symmetry to maintain the positional relationship. This is a method in which pattern comparison is performed on the entire surface by scanning while scanning is performed, and if there is a difference on either side, this is detected as a pattern defect, which is referred to as a comparison / collation method.
【０００３】もう一つは上述したような複数チップ配置
がなされていない場合に適用される方法であって、フォ
トマスクパターンの光学観察像と、そのパターンの原画
を描くために用いられたパターンデータのモニタ上のイ
メージとを画像比較することにより、画像間の差異を欠
陥として検出する方法であり、データ照合方式と称す
る。これらの方法による欠陥検査機は、既に実用化さ
れ、現在一般的に用いられている。The other is a method applied when the above-described arrangement of a plurality of chips is not performed, and includes an optical observation image of a photomask pattern and pattern data used for drawing an original image of the pattern. This is a method of detecting a difference between images as a defect by comparing the image with an image on a monitor, and is referred to as a data matching method. Defect inspection machines by these methods have already been put into practical use and are now generally used.
【０００４】上述した欠陥検査機を用いて実際にフォト
マスクの欠陥検査を行う工程では、まずフォトマスクの
検査領域全体を自動走査してすべての欠陥を検出し、そ
の後検出された欠陥について１個ごとに画像をモニタに
表示して検査者が確認し、最終的に欠陥であることを確
定する。これは主として、疑似欠陥と称する実態のない
欠陥をカウントすることを防止するためと、この際に欠
陥形状を確認して修正不可能な致命的欠陥がないかどう
かを判定することを目的とする。ここで欠陥としてカウ
ントされ、位置や種類等を記録された欠陥情報を元にし
て、次工程であるフォトマスク欠陥修正工程に入り、欠
陥を修正する。In the step of actually performing a defect inspection of a photomask using the above-described defect inspection machine, first, the entire inspection area of the photomask is automatically scanned to detect all defects, and then one of the detected defects is detected. An image is displayed on a monitor every time, and the inspector confirms the image, and finally determines that the defect is present. The main purpose of this is to prevent the counting of inexact defects called pseudo defects and to determine whether there is a fatal defect that cannot be corrected by checking the defect shape at this time. . Here, based on the defect information in which the position, type, and the like are recorded as defects, a photomask defect correction process, which is the next process, is performed to correct the defects.
【０００５】なお、上述した疑似欠陥が現れる原因は、
比較照合パターンのわずかな位置ずれやパターンのコー
ナー部形状の丸み（規格内のもの）等が考えられるが、
このため、検出精度を上げて微細な差異を検出できるよ
うに設定すると、疑似欠陥が却って増加することが多
い。[0005] The cause of the appearance of the above-mentioned pseudo defect is as follows.
Slight misalignment of the comparison / matching pattern and roundness of the corners of the pattern (within the standard) can be considered.
For this reason, if the setting is made so as to be able to detect fine differences by increasing the detection accuracy, the number of pseudo defects often increases.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】ところで、上記フォト
マスク欠陥検査において検出された欠陥情報の内容は、
欠陥数と欠陥の位置および欠陥サイズである。ここで、
欠陥サイズは実際の作業工程ではほとんどの場合、欠陥
規格に沿って大・中・小という便宜的な区別がされる程
度である。これらの欠陥情報は、次工程の欠陥修正を行
うために使用されるため、欠陥については上述した内容
の情報がフォトマスク毎に出力される。By the way, the content of the defect information detected in the photomask defect inspection is as follows.
The number of defects, the position of the defect, and the defect size. here,
In most cases, the defect size in the actual working process is such that a large, medium, and small size is conveniently distinguished according to the defect standard. Since these pieces of defect information are used for performing a defect correction in the next process, the information of the above-described contents of the defect is output for each photomask.
【０００７】この欠陥情報は、フォトマスク自身の欠陥
を修正するために用いられるため、上述したような内容
であれば一応の目的は達成できるが、さらに重要な役割
を担うことができる可能性を持っている。それはフォト
マスク製造工程において、上記のような欠陥情報が製造
プロセス全体に係わる問題点を示している可能性があ
り、欠陥情報を系統的に蓄積してデータを解析すること
によって、製造プロセスにおける異常の発生やその傾向
を知ることが可能になる、ということである。そのため
に欠陥のできるだけ詳細な情報、例えば、それぞれの欠
陥の正確な形状や大きさ、隣接パターンとの位置関係、
欠陥密度等を情報として持つことが望ましい。しかしな
がら、従来の欠陥検査機による出力情報では、そのよう
な解析を行うには不十分であった。Since this defect information is used to correct the defect of the photomask itself, the above-mentioned contents can achieve the prima facie purpose, but have the possibility of playing a more important role. have. In the photomask manufacturing process, the above defect information may indicate a problem related to the whole manufacturing process. By analyzing the data by systematically storing the defect information, abnormalities in the manufacturing process can be considered. It is possible to know the occurrence and tendency of the occurrence. Therefore, as detailed information of the defect as possible, for example, the exact shape and size of each defect, the positional relationship with adjacent patterns,
It is desirable to have information such as defect density. However, output information from a conventional defect inspection machine is insufficient for performing such an analysis.
【０００８】そこで本発明は上記の問題点を鑑み、フォ
トマスク欠陥の正確な形状・大きさ・隣接パターンとの
位置関係、および、欠陥密度等の詳細な欠陥情報を蓄積
することにより、製造プロセスにおける異常の発生を解
析可能なフォトマスクパターン欠陥解析装置および方法
ならびにフォトマスク欠陥解析プログラムを記録した記
録媒体を提供することを目的とする。In view of the above-mentioned problems, the present invention accumulates detailed defect information such as the exact shape, size, and positional relationship between a photomask defect and an adjacent pattern, and the defect density. It is an object of the present invention to provide a photomask pattern defect analysis apparatus and method capable of analyzing occurrence of an abnormality in a photomask and a recording medium on which a photomask defect analysis program is recorded.
【０００９】[0009]
【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、請求項１に記載の発明に係るフォトマスク欠陥解析
装置は、フォトマスク上に存在する欠陥部を検出し、該
検出した欠陥部の画像データを出力する欠陥検出手段
と、該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記
欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類し、そ
の結果を欠陥情報として出力する欠陥判別手段と、該欠
陥情報、および、該欠陥情報に関連づけられた前記フォ
トマスクの製造プロセス情報に基づいて、前記欠陥部の
特徴を解析する解析手段とを具備することを特徴として
いる。According to a first aspect of the present invention, there is provided a photomask defect analyzing apparatus for detecting a defective portion existing on a photomask, and detecting the detected defective portion. Detecting means for outputting the image data of the defect, and determining and classifying at least the area, shape, size and type of the defect based on the image data of the defect, and outputting the result as defect information Means for analyzing the characteristic of the defective portion based on the defect information and the manufacturing process information of the photomask associated with the defect information.
【００１０】ここで、上述した欠陥情報としては、欠陥
部の面積，形状，大きさ，種類の他に、コンタミネーシ
ョン（半透明付着物）や位相欠陥（半透明で位相差を生
じるもの）等の欠陥の種類、および、フォトマスクパタ
ーン上における欠陥部の位置、一定面積内の欠陥密度な
らびに欠陥分布等を求め、これを欠陥情報としてもよ
い。また、上述した製造プロセス情報とは、上記フォト
マスクの品質，フォトマスクの製造装置を識別し得る情
報（例えば製造装置に付与されたシリアル番号等），リ
ソグラフィプロセス条件，フォトマスクの製造ロット等
の様々な工程管理情報を意味する。Here, the defect information described above includes, in addition to the area, shape, size, and type of the defective portion, contamination (translucent deposit), phase defect (translucent and causing a phase difference) and the like. Of the defect, the position of the defect on the photomask pattern, the defect density and the defect distribution within a certain area, and the like may be used as the defect information. The above-described manufacturing process information includes the quality of the photomask, information (for example, a serial number assigned to the manufacturing device) that can identify the manufacturing device of the photomask, lithography process conditions, and the manufacturing lot of the photomask. It means various process management information.
【００１１】また、請求項２に記載の発明は、請求項１
に記載のフォトマスク欠陥解析装置において、前記欠陥
判別手段から出力された欠陥情報と共に、該欠陥情報に
関連づけられた前記フォトマスクの製造プロセス情報を
記憶，蓄積する記憶手段と、該記憶手段に蓄積された欠
陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、統計処
理、引用、または、編集するデータ処理手段を有し、前
記解析手段は、前記欠陥判別手段の欠陥判別結果および
前記記憶手段に蓄積された欠陥情報と、それら欠陥情報
に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記
欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析するこ
とを特徴としている。The invention described in claim 2 is the first invention.
A storage means for storing and accumulating, together with the defect information output from the defect discriminating means, manufacturing process information of the photomask associated with the defect information; Data processing means for searching, extracting, statistically processing, citing, or editing the obtained defect information and manufacturing process information, and the analysis means is stored in the defect judgment result of the defect judgment means and the storage means. The feature of the defective portion and the cause of the defective portion are analyzed based on the defect information and the manufacturing process information associated with the defect information.
【００１２】また、請求項３に記載の発明は、請求項１
または２に記載のフォトマスク欠陥解析装置において、
前記欠陥検出手段から出力された画像データをビットマ
ップ画像データに変換する画像データ変換手段と、該ビ
ットマップ画像データに基づいて前記欠陥部および前記
フォトマスクのパターン部の輪郭を検出し、該欠陥部お
よびパターン部を判別する判別手段と、該判別された欠
陥部およびパターン部から、欠陥部のみを認識する欠陥
部認識手段とを有し、前記欠陥判別手段は、該認識され
た欠陥部の輪郭に基づいて、少なくとも前記欠陥部の面
積，形状，大きさ，種類を判別・分類することを特徴と
している。Further, the invention described in claim 3 is the first invention.
Or in the photomask defect analyzer according to 2,
Image data conversion means for converting the image data output from the defect detection means into bitmap image data, and detecting the contours of the defect portion and the pattern portion of the photomask based on the bitmap image data, Discriminating means for discriminating the defective portion and the pattern portion, and defective portion recognizing means for recognizing only the defective portion from the discriminated defective portion and the pattern portion. The method is characterized in that at least the area, shape, size, and type of the defective portion are determined and classified based on the contour.
【００１３】また、請求項４に記載の発明に係るフォト
マスク欠陥解析方法は、フォトマスク上に存在する欠陥
部を検出し、該検出した欠陥部の画像データを出力し、
該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記欠陥
部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類してその結
果を欠陥情報として出力し、該欠陥情報、および、該欠
陥情報に関連づけられた前記フォトマスクの製造プロセ
ス情報に基づいて、前記欠陥部の特徴を解析することを
特徴としている。According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a photomask defect analysis method, comprising detecting a defective portion existing on a photomask, outputting image data of the detected defective portion,
Based on the image data of the defective portion, at least the area, shape, size, and type of the defective portion are determined and classified, and the result is output as defect information, and the result is associated with the defect information and the defect information. The feature of the defective portion is analyzed based on the manufacturing process information of the photomask.
【００１４】また、請求項５に記載の発明は、請求項４
に記載のフォトマスク欠陥解析方法において、前記欠陥
情報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマ
スクの製造プロセス情報を記憶，蓄積し、該記憶，蓄積
した欠陥情報および製造プロセス情報を、検索、抽出、
統計処理、引用、または、編集を行い、前記判別・分類
した欠陥情報と、蓄積した欠陥情報と、それら欠陥情報
に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前記
欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原因を解析するこ
とを特徴としている。The invention described in claim 5 is the same as the claim 4.
In the photomask defect analysis method according to the above, the manufacturing process information of the photomask associated with the defect information is stored and stored together with the defect information, and the stored and stored defect information and manufacturing process information are searched for. Extraction,
Statistical processing, citation, or editing, based on the determined and classified defect information, the accumulated defect information, and the manufacturing process information associated with the defect information, the characteristics of the defective portion and the defective portion It is characterized by analyzing the cause of occurrence.
【００１５】また、請求項６に記載の発明は、請求項４
または５に記載のフォトマスク欠陥解析方法において、
前記検出した欠陥部の画像データをビットマップ画像デ
ータに変換し、該ビットマップ画像データに基づいて、
前記欠陥部および前記フォトマスクのパターン部の輪郭
を検出し、該検出した欠陥部およびパターン部から欠陥
部のみを認識し、該認識された欠陥部の輪郭に基づい
て、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類
を判別・分類することを特徴としている。[0015] Further, the invention according to claim 6 is based on claim 4.
Or the photomask defect analysis method according to 5 above,
Convert the image data of the detected defective portion to bitmap image data, based on the bitmap image data,
Detecting the contour of the defective portion and the pattern portion of the photomask, recognizing only the defective portion from the detected defective portion and the pattern portion, and determining at least the area of the defective portion based on the recognized contour of the defective portion. , Shape, size, and type are distinguished and classified.
【００１６】さらに、請求項７に記載の発明は、フォト
マスク上に存在する欠陥部の解析を行うフォトマスク欠
陥解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記
録媒体であって、該欠陥解析プログラムはコンピュータ
に、欠陥検査機によってフォトマスク上から検出された
欠陥部の画像データに基づいて、当該欠陥部の欠陥情報
として、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，
種類を判別・分類させ、該欠陥情報、および、該欠陥情
報に関連づけられた前記フォトマスクの製造プロセス情
報に基づいて、前記欠陥部の特徴を解析させることを特
徴としている。Further, the invention according to claim 7 is a computer-readable recording medium which records a photomask defect analysis program for analyzing a defective portion present on a photomask, wherein the defect analysis program is a computer. Based on image data of a defective portion detected from a photomask by a defect inspection machine, at least the area, shape, size,
The type is determined and classified, and the feature of the defective portion is analyzed based on the defect information and the manufacturing process information of the photomask associated with the defect information.
【００１７】[0017]
【発明の実施の形態】以下、添付図面を参照して本発明
の内容を詳述する。図１は本発明に係るフォトマスク欠
陥解析装置の一実施形態における構成を示すブロック図
である。この図において、１は欠陥観察検査部（欠陥検
出手段）であり、検査の対象となるフォトマスク上の欠
陥を光学的に観察し検出する。ここで、欠陥観察検査部
１は、従来の欠陥検査機に相当する部分であり、欠陥の
検出方法は従来の欠陥検査機と同様であるが、フォトマ
スクの製品欠陥規格に関わらず欠陥すべてを検出できる
ことが望ましいため、欠陥の検出精度ができるだけ高く
設定されている。ただし、疑似欠陥が多数生じてしまう
ことのないよう、事前のキャリブレーションやフォトマ
スク自身のパターン精度は充分なものとする。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the contents of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a photomask defect analyzer according to an embodiment of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 1 denotes a defect observation / inspection unit (defect detection means), which optically observes and detects a defect on a photomask to be inspected. Here, the defect observation / inspection unit 1 is a part corresponding to a conventional defect inspection machine, and the defect detection method is the same as that of the conventional defect inspection machine. Since it is desirable to be able to detect, the accuracy of defect detection is set as high as possible. However, pre-calibration and the pattern accuracy of the photomask itself are sufficient so that a large number of pseudo defects do not occur.
【００１８】次に２は演算部２ａおよびメモリ２ｂから
なる画像入力部（画像データ変換手段）であり、演算部
２ａによって、欠陥観察検査部１によって観察された欠
陥部の観察画像をデジタルビットマップ画像に変換し、
ディジタルデータ（ビットマップ画像データ）として出
力する。また、演算部２ａは、このデータ変換前後の情
報をメモリ２ｂに記憶させる。３は画像処理部（欠陥部
認識手段）であり、画像入力部２で変換されたビットマ
ップ画像データから、平面図形のパターン認識技術を利
用して欠陥形状認識等の画像処理を行う。Reference numeral 2 denotes an image input unit (image data conversion means) comprising a calculation unit 2a and a memory 2b. The calculation unit 2a converts the observed image of the defect observed by the defect observation / inspection unit 1 into a digital bit map. Convert to image,
Output as digital data (bitmap image data). The arithmetic unit 2a stores information before and after the data conversion in the memory 2b. Reference numeral 3 denotes an image processing unit (defect part recognizing means), which performs image processing such as defect shape recognition from the bitmap image data converted by the image input unit 2 using a planar figure pattern recognition technique.
【００１９】４は欠陥判定部（欠陥判別手段）であり、
画像処理部３によって認識された欠陥形状に基づいて、
欠陥の面積，大きさ，形状の種類等を判定する。また、
コンタミネーション（半透明付着物）や位相欠陥（半透
明で位相差を生じるもの）等の欠陥の種類を判別し、さ
らに、フォトマスクパターン上における欠陥部の位置，
一定面積内の欠陥密度および欠陥分布も求める。Reference numeral 4 denotes a defect determining unit (defect determining means).
Based on the defect shape recognized by the image processing unit 3,
The area, size, shape type, etc. of the defect are determined. Also,
The type of defects such as contamination (translucent deposits) and phase defects (translucent and causing a phase difference) are determined, and the position of the defect on the photomask pattern is determined.
The defect density and defect distribution within a certain area are also determined.
【００２０】そして、これらの情報を欠陥情報とし、こ
の欠陥情報に、キーボード等の入力装置（図示略）から
入力されたフォトマスク自体の製造プロセス情報、すな
わち、フォトマスクの品質，フォトマスクの製造装置を
識別し得る情報（例えば製造装置に付与されたシリアル
番号等），リソグラフィプロセス条件，フォトマスクの
製造ロット等の様々な工程管理情報が関連づけられ、デ
ータ解析部６に出力すると共に欠陥情報データベース
（記憶手段）５に蓄積させる。さらに、欠陥判定部４
は、データベースエンジン（データ処理手段）を有し、
欠陥情報データベース５に蓄積されている情報の検索・
抽出・統計処理・引用・編集等を行う。The information is referred to as defect information. The defect information includes manufacturing process information of the photomask itself input from an input device (not shown) such as a keyboard, that is, the quality of the photomask and the manufacturing of the photomask. Various process management information such as information that can identify the apparatus (for example, a serial number assigned to the manufacturing apparatus), lithography process conditions, and photomask manufacturing lots are associated with each other and output to the data analysis unit 6 and a defect information database. (Storage means) 5 is stored. Further, the defect determination unit 4
Has a database engine (data processing means),
Search for information stored in the defect information database 5
Performs extraction, statistical processing, citation, and editing.
【００２１】データ解析部（解析手段）６は、欠陥判定
部４から出力された欠陥情報およびその欠陥情報に関連
づけられた製造プロセス情報と、欠陥情報データベース
５に蓄積されていた過去の欠陥情報およびその欠陥情報
に関連づけられた製造プロセス情報とに基づいて、前後
の製造プロセスの履歴、マスクパターン品種等による層
別、欠陥数の時系列変化等の統計的手法等により、欠陥
部の解析を行う。７はプリンタやモニタ等のデータ出力
部であり、データ解析部６の解析結果を印刷または画面
に表示する。The data analyzing section (analyzing means) 6 outputs the defect information output from the defect determining section 4 and the manufacturing process information associated with the defect information, the past defect information stored in the defect information database 5 and Based on the manufacturing process information associated with the defect information, analysis of a defective portion is performed by a statistical method such as a history of manufacturing processes before and after, a layer classification by a mask pattern type, a time series change in the number of defects, and the like. . Reference numeral 7 denotes a data output unit such as a printer or a monitor, which prints or displays an analysis result of the data analysis unit 6 on a screen.
【００２２】次に図２を参照して、上述した欠陥解析装
置の動作について説明する。まず、ステップＳ１におい
て、欠陥観察検査部１により、検査対象となったパター
ン上を自動走査し、欠陥部を観察，検出する。そして、
ステップＳ２で、検出された欠陥部およびその周囲のパ
ターンの観察画像が画像入力部２に出力される。ここ
で、上述した観察画像は、モニタに表示される画像であ
るため、アナログの走査線画像である。Next, the operation of the above-described defect analyzer will be described with reference to FIG. First, in step S1, the defect observation / inspection unit 1 automatically scans a pattern to be inspected to observe and detect a defective portion. And
In step S <b> 2, an observation image of the detected defect and the pattern around the defect is output to the image input unit 2. Here, the above-described observation image is an analog scanning line image because it is an image displayed on the monitor.
【００２３】次に、ステップＳ３で、欠陥部を含むパタ
ーンの観察画像が、画像入力部２においてビットマップ
画像に変換される。このビットマップ画像のデータ（ビ
ットマップデータ）は、欠陥部を含む周囲のパターン領
域を細分化し、光透過率を表す画像の濃淡を数値化した
データということもできる。この時、遮光部分と透過部
分の数値の差は適宜定めればよく、遮光部分に相当する
数値と透過部分に相当する数値をそれぞれ最小値・最大
値として、中間階調部分の数値（階調）はその間の等分
で求められる。Next, in step S3, the observed image of the pattern including the defective portion is converted into a bitmap image in the image input unit 2. This bitmap image data (bitmap data) can be said to be data obtained by subdividing the surrounding pattern area including the defective portion and digitizing the shading of the image representing the light transmittance. At this time, the difference between the numerical value of the light-shielding part and the numerical value of the transmissive part may be determined as appropriate. ) Is calculated in equal parts in between.
【００２４】次にステップＳ４へ進み、画像処理部３に
おいて、欠陥形状認識のための画像処理が行われる。す
なわち、まず、ステップＳ３で変換れさたビットマップ
画像データから、輪郭形状認識を行う。この輪郭形状認
識の方法の詳細については、類書等の文献（例えば、情
報調査会編「形状パターンの認識技術」高野著等）に記
載されている方法が利用可能であるが、ここでは、ビッ
トマップデータの値の分布から、パターンあるいは欠陥
の境界を認識する。すなわち、ビットマップ画像におい
て、遮光部から透過部へ変化する点、および、その逆の
点を見い出し、これらの点をつなげていくことで境界を
判断することができる。実際には、パターンの特徴によ
ってさらに効率的に境界を認識する手順が存在するが、
基本的には上記のようにしてフォトマスクパターン図形
および欠陥形状を認識する。Next, the process proceeds to step S4, where the image processing section 3 performs image processing for defect shape recognition. That is, first, contour shape recognition is performed from the bitmap image data converted in step S3. For details of the method for recognizing the contour shape, a method described in a literature such as a class book (for example, “Technology for Recognizing Shape Patterns” edited by the Information Research Institute, etc.) can be used. The boundary of the pattern or the defect is recognized from the distribution of the values of the map data. That is, in the bitmap image, a point at which the light-shielding part changes to the light-transmitting part and a point opposite thereto are found, and a boundary can be determined by connecting these points. In practice, there are procedures to more efficiently recognize boundaries based on pattern features.
Basically, the photomask pattern figure and the defect shape are recognized as described above.
【００２５】そして、ステップＳ５へ進み、欠陥でない
正規のパターン図形は直線部および角部から成るという
ことを前提として、認識されたフォトマスクパターン図
形および欠陥形状のうち、欠陥形状のみを抽出する。す
なわち、欠陥部の形状は、一般にフォトマスクプロセス
の過程で生成されるため、曲線やジグザグの線からなる
不定形となることが殆どであり、このことから、直線と
角部からなる図形を正規のパターンと見なし、この部分
を排除することによって欠陥形状を抽出する。Then, the process proceeds to step S5, and only the defect shape is extracted from the recognized photomask pattern graphic and the defect shape on the premise that the normal non-defect pattern pattern includes straight portions and corner portions. That is, since the shape of a defective portion is generally generated in the course of a photomask process, it is almost always an irregular shape consisting of a curve or a zigzag line. And a defect shape is extracted by removing this portion.
【００２６】次にステップＳ６へ進み、欠陥判定部４
は、ステップＳ４で抽出された欠陥形状の輪郭に基づい
て、ステップＳ１で検出された欠陥部の欠陥情報が収集
される。まず、欠陥形状の輪郭内に含まれるビット数を
数え、欠陥部の面積を算出する。ここで、上記ビットは
画素の最小単位であり、ここでは欠陥部の面積を算出す
るための最小単位面積となる。この単位ビットの面積
は、欠陥観察検査部１における観察倍率に基づいて、ビ
ットに変換する画像入力部２で定められ記憶される。ま
た、欠陥部の輪郭のＸ，Ｙ方向軸（ビットマップ画像
上、水平・垂直方向）の長さを求めてこれを欠陥部の大
きさとし、さらに、予め記憶しておいた円・楕円・多角
形・不定形等の図形的特徴データを参照して欠陥部の形
状種類を類別する。Then, the process proceeds to a step S6, wherein the defect judging section 4
Is based on the outline of the defect shape extracted in step S4, the defect information of the defective portion detected in step S1 is collected. First, the number of bits included in the outline of the defect shape is counted, and the area of the defect is calculated. Here, the bit is the minimum unit of a pixel, and here is the minimum unit area for calculating the area of the defective portion. The area of the unit bit is determined and stored by the image input unit 2 which converts the bit into a bit based on the observation magnification in the defect observation / inspection unit 1. Further, the length of the X- and Y-direction axes (horizontal and vertical directions on the bitmap image) of the contour of the defective portion is obtained and used as the size of the defective portion. The shape type of the defective portion is categorized with reference to graphic feature data such as a rectangular shape and an irregular shape.
【００２７】次に、欠陥判定部４は、欠陥観察検査部１
における観察位置、および、ビットマップ画像内の欠陥
部の位置から、フォトマスク上における欠陥部の位置を
求める。また、観察された画像内（これを一定面積と見
なす）に存在している欠陥部の数および位置を求め、こ
れらに基づいて欠陥密度および欠陥分布を算出する。さ
らに、検出された欠陥部の階調を調べ、検出された欠陥
がコンタミネーションや位相欠陥か否かを判別する。Next, the defect judging section 4 performs the defect observation / inspection section 1
The position of the defective part on the photomask is determined from the observation position at and the position of the defective part in the bitmap image. In addition, the number and position of the defective portions existing in the observed image (this is regarded as a fixed area) are obtained, and the defect density and the defect distribution are calculated based on these. Further, the gradation of the detected defective portion is examined to determine whether the detected defect is a contamination or a phase defect.
【００２８】そして、これら収集された欠陥情報は、ス
テップＳ７において、欠陥情報として欠陥情報データベ
ース５に蓄積される。また、同時にフォトマスク自体の
製造プロセス情報も、収集された欠陥情報と関連づけら
れて欠陥情報データベース５に蓄積される。これらの情
報はデータベースとして運用可能であり、欠陥判定部４
のデータベースエンジンを用いて使用者の操作により、
検索・抽出・統計処理・引用・編集等の情報処理が行わ
れる。これらの情報処理は、必要に応じて随時行うこと
ができ、操作自体も使用者の操作による他、実行手順を
自動化して定期的に自動実行させることも可能である。The collected defect information is stored in the defect information database 5 as defect information in step S7. At the same time, the manufacturing process information of the photomask itself is stored in the defect information database 5 in association with the collected defect information. These pieces of information can be operated as a database, and the defect determination unit 4
By the operation of the user using the database engine of
Information processing such as search / extraction / statistical processing / quotation / editing is performed. Such information processing can be performed as needed, and the operation itself can be automatically performed periodically by automating the execution procedure in addition to the operation by the user.
【００２９】次にステップＳ８で、データ解析部６によ
り、ステップＳ５で処理された欠陥情報と、欠陥判定部
４のデータベースエンジンにより過去に遡って検索抽出
された欠陥情報とを併せることにより、前後の製造プロ
セスの履歴やマスクパターン品種等による層別や欠陥数
の時系列的変化等の統計的手法による解析を行う。これ
により、従来は個々のフォトマスクの検査結果のみから
しか判断できなかった欠陥情報が、統計的手法により欠
陥の発生原因，発生工程等の解析が可能となる。Next, in step S8, the data analysis unit 6 combines the defect information processed in step S5 with the defect information retrieved and extracted by the database engine of the defect determination unit 4 retroactively, so that it can be used before and after. The analysis is performed by a statistical method, such as the histories of the manufacturing process, the layer classification by the mask pattern type, and the time-series change in the number of defects. As a result, defect information, which could be determined only from inspection results of individual photomasks in the past, can be analyzed by a statistical method, such as the cause of the defect and the generation process.
【００３０】もちろん、欠陥情報データベース５および
データベースエンジンを具備せず、欠陥判定部４から出
力される個々のフォトマスクの欠陥情報のみでも、従来
より詳細な欠陥情報が引用できることで、より正確かつ
高精度な解析ができる。Of course, the defect information database 5 and the database engine are not provided, and the defect information of the individual photomasks output from the defect judging unit 4 can be referred to more detailed defect information than before, so that more accurate and higher defect information can be obtained. Accurate analysis can be performed.
【００３１】そして、ステップＳ９へ進み、データ出力
部７より、データ解析部６で解析された結果をまとめ
て、印刷出力やファイル出力、または、モニタ出力され
る。ここで、解析結果の出力形態は、上記の形態に限定
されるものでなく、他のプロセス装置や設計システムに
対して適切な出力形態をとってもよい。Then, the process proceeds to step S9, where the data output unit 7 collectively outputs the results analyzed by the data analysis unit 6, and outputs the print output, the file output, or the monitor output. Here, the output form of the analysis result is not limited to the above-described form, and may be an output form appropriate for another process device or design system.
【００３２】なお、図１に示したフォトマスク欠陥解析
装置をパーソナルコンピュータを用いて構成することも
可能である。その場合のフォトマスク欠陥解析装置の構
成を図３に示す。この図において、１０はパーソナルコ
ンピュータ本体（以下、パソコンという）であり、その
内部に、記録媒体１１に記録された、図２に示すフロー
チャートのステップＳ３以降の処理を実行するフォトマ
スク欠陥解析プログラムを読み取るための、データ読取
装置１０ａを具備している。ここで、記憶媒体１１は、
例えば、フロッピーディスク等の磁気ディスク、ＣＤ−
ＲＯＭ、半導体メモリ等であり、上述したデータ読取装
置１０ａは、それら記憶媒体の種類に対応したものであ
ることはいうまでもない。It should be noted that the photomask defect analyzer shown in FIG. 1 can be constructed using a personal computer. FIG. 3 shows the configuration of the photomask defect analyzer in that case. In this figure, reference numeral 10 denotes a personal computer main body (hereinafter, referred to as a personal computer), in which a photomask defect analysis program for executing the processing after step S3 in the flowchart shown in FIG. It has a data reading device 10a for reading. Here, the storage medium 11
For example, a magnetic disk such as a floppy disk, a CD-
It is a ROM, a semiconductor memory, or the like, and it goes without saying that the above-described data reading device 10a corresponds to the type of the storage medium.
【００３３】また、１２はキーボード，マウス等の入力
装置、１３は、ハードディスクドライブまたはＭＯ（Ma
gneto Optical） ドライブ等の読み書き可能な記憶装
置、１４はモニタおよびプリンタ等の出力装置である。
ここで、記憶装置１３は図１に示すフォトマスク欠陥解
析装置の欠陥情報データベース５に相当し、同様に、出
力装置１４はデータ出力部７に相当する。Reference numeral 12 denotes an input device such as a keyboard and a mouse, and 13 denotes a hard disk drive or an MO (Ma
gneto Optical) A readable / writable storage device such as a drive, and 14 is an output device such as a monitor and a printer.
Here, the storage device 13 corresponds to the defect information database 5 of the photomask defect analyzer shown in FIG. 1, and the output device 14 similarly corresponds to the data output unit 7.
【００３４】また、図３において、２０は欠陥検査機で
あり、検査対象となったパターン上を自動走査し、欠陥
部を観察，検出し、検出された欠陥部およびその周囲の
パターンの観察画像（アナログの走査線画像）をパソコ
ン１０へ出力する。ここで、欠陥検査機２０は、図１に
示すフォトマスク欠陥解析装置の欠陥観察検査部１に相
当するものであり、従来の、検査対象となるフォトマス
ク上の欠陥を光学的に観察し検出する欠陥検査機が使用
可能である。In FIG. 3, reference numeral 20 denotes a defect inspection machine, which automatically scans a pattern to be inspected, observes and detects a defective portion, and observes an image of the detected defective portion and its surrounding pattern. (Analog scanning line image) is output to the personal computer 10. Here, the defect inspection machine 20 corresponds to the defect observation / inspection unit 1 of the photomask defect analyzer shown in FIG. 1, and optically observes and detects a defect on a photomask to be inspected in the related art. Defect inspection machines can be used.
【００３５】図３に示すフォトマスク欠陥解析装置にお
いては、まず、パソコン１０が、データ読取装置１０ａ
を介して記憶媒体１１に記憶されたフォトマスク欠陥解
析プログラムを読み込み、読み込んだフォトマスク欠陥
解析プログラムに従って、欠陥検査機２０より出力され
た欠陥部およびその周囲のパターンの観察画像（アナロ
グの走査線画像）に対し、図２に示すフローチャートの
ステップＳ３以降の処理を行う。In the photomask defect analyzer shown in FIG. 3, first, the personal computer 10 is connected to the data reading device 10a.
And reads the defect analysis program stored in the storage medium 11 via the storage medium 11, and according to the loaded photomask defect analysis program, an observation image (analog scanning line) of the defect and the pattern around the defect output from the defect inspection machine 20. Image) are subjected to the processing from step S3 in the flowchart shown in FIG.
【００３６】[0036]
【発明の効果】以上の説明したように、本発明によれ
ば、フォトマスク上の欠陥部を画像データとして形状認
識等の画像処理を行い、その結果に基づいて欠陥部に関
する詳細な情報を収集し、上記検出された欠陥部の製造
プロセス情報と関連づけると共に、データベースに蓄積
し、収集した欠陥情報、および、蓄積された欠陥情報、
ならびにそれら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス
情報に基づいて、前後の製造プロセスの履歴、マスクパ
ターンの品種による層別、欠陥数の時系列的変化等のデ
ータ解析処理を行うことにより、従来は精度良く行うこ
とや製造プロセスの異常原因推定を行うことが困難であ
った欠陥解析を、高精度かつ正確・迅速に行うことが可
能となる。As described above, according to the present invention, image processing such as shape recognition is performed using a defective portion on a photomask as image data, and detailed information on the defective portion is collected based on the result. And, in addition to associating with the manufacturing process information of the detected defective part, accumulated in the database, collected defect information, and the accumulated defect information,
Conventionally, by performing data analysis processing such as the history of manufacturing processes before and after, the classification by the type of mask pattern, and the chronological change in the number of defects, based on the manufacturing process information associated with the defect information, Defect analysis, which has been difficult to perform well and to estimate the cause of abnormality in the manufacturing process, can be performed with high accuracy, accuracy, and speed.
【図１】 本発明に係るフォトマスク欠陥解析装置の一
実施形態の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an embodiment of a photomask defect analyzer according to the present invention.
【図２】 同フォトマスク欠陥解析装置の処理動作を示
すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a processing operation of the photomask defect analyzer.
【図３】 同フォトマスク欠陥解析装置を、パーソナル
コンピュータを用いて構成した場合のブロック図であ
る。FIG. 3 is a block diagram in the case where the photomask defect analyzer is configured using a personal computer.
１ 欠陥観察検査部 ２ 画像入力部 ３ 画像処理部 ４ 欠陥判定部 ５ 欠陥情報データベース ６ データ解析部 ７ データ出力部 １０ パーソナルコンピュータ本体 １０ａ データ読取装置 １１ 記録媒体 １２ 入力装置 １３ 記憶装置 １４ 出力装置 ２０ 欠陥検査機 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Defect observation inspection part 2 Image input part 3 Image processing part 4 Defect judgment part 5 Defect information database 6 Data analysis part 7 Data output part 10 Personal computer main body 10a Data reading device 11 Recording medium 12 Input device 13 Storage device 14 Output device 20 Defect inspection machine
Claims (7)
し、該検出した欠陥部の画像データを出力する欠陥検出
手段と、 該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記欠陥
部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類し、その結
果を欠陥情報として出力する欠陥判別手段と、 該欠陥情報、および、該欠陥情報に関連づけられた前記
フォトマスクの製造プロセス情報に基づいて、前記欠陥
部の特徴を解析する解析手段とを具備することを特徴と
するフォトマスク欠陥解析装置。1. A defect detecting means for detecting a defective portion existing on a photomask and outputting image data of the detected defective portion, based on the image data of the defective portion, at least an area of the defective portion, Defect determining means for determining and classifying the shape, size, and type, and outputting the result as defect information; and based on the defect information and the manufacturing process information of the photomask associated with the defect information. An analysis device for analyzing characteristics of a defective portion.
報と共に、該欠陥情報に関連づけられた前記フォトマス
クの製造プロセス情報を記憶，蓄積する記憶手段と、 該記憶手段に蓄積された欠陥情報および製造プロセス情
報を、検索、抽出、統計処理、引用、または、編集する
データ処理手段を有し、 前記解析手段は、 前記欠陥判別手段の欠陥判別結果および前記記憶手段に
蓄積された欠陥情報と、それら欠陥情報に関連づけられ
た製造プロセス情報とに基づいて、前記欠陥部の特徴お
よび前記欠陥部の発生原因を解析することを特徴とする
請求項１に記載のフォトマスク欠陥解析装置。2. A storage unit for storing and storing the manufacturing process information of the photomask associated with the defect information, together with the defect information output from the defect determination unit, and the defect information stored in the storage unit. Manufacturing process information, search, extraction, statistical processing, citation, or has a data processing means for editing, the analysis means, the defect determination result of the defect determination means and the defect information stored in the storage means, 2. The photomask defect analysis apparatus according to claim 1, wherein a characteristic of the defective portion and a cause of occurrence of the defective portion are analyzed based on the manufacturing process information associated with the defect information.
ータをビットマップ画像データに変換する画像データ変
換手段と、 該ビットマップ画像データに基づいて前記欠陥部および
前記フォトマスクのパターン部の輪郭を検出し、該欠陥
部およびパターン部を判別する判別手段と、 該判別された欠陥部およびパターン部から、欠陥部のみ
を認識する欠陥部認識手段とを有し、 前記欠陥判別手段は、該認識された欠陥部の輪郭に基づ
いて、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種
類を判別・分類することを特徴とする請求項１または２
に記載のフォトマスク欠陥解析装置。3. An image data conversion unit for converting image data output from the defect detection unit into bitmap image data, and contouring the defect portion and the pattern portion of the photomask based on the bitmap image data. Detecting means for detecting and determining the defective part and the pattern part; and defective part recognizing means for recognizing only the defective part from the determined defective part and the pattern part. 3. The method according to claim 1, wherein at least an area, a shape, a size, and a type of the defective portion are determined and classified based on the outline of the defective portion.
3. The photomask defect analyzer according to claim 1.
し、該検出した欠陥部の画像データを出力し、 該欠陥部の画像データに基づいて、少なくとも前記欠陥
部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類してその結
果を欠陥情報として出力し、 該欠陥情報、および、該欠陥情報に関連づけられた前記
フォトマスクの製造プロセス情報に基づいて、前記欠陥
部の特徴を解析することを特徴とするフォトマスク欠陥
解析方法。4. Detecting a defective portion present on a photomask, outputting image data of the detected defective portion, and based on the image data of the defective portion, at least an area, a shape, and a size of the defective portion. Discriminating and classifying the type, outputting the result as defect information, and analyzing characteristics of the defective portion based on the defect information and the manufacturing process information of the photomask associated with the defect information. A photomask defect analysis method.
づけられた前記フォトマスクの製造プロセス情報を記
憶，蓄積し、 該記憶，蓄積した欠陥情報および製造プロセス情報を、
検索、抽出、統計処理、引用、または、編集を行い、 前記判別・分類した欠陥情報と、蓄積した欠陥情報と、
それら欠陥情報に関連づけられた製造プロセス情報とに
基づいて、前記欠陥部の特徴および前記欠陥部の発生原
因を解析することを特徴とする請求項４に記載のフォト
マスク欠陥解析方法。5. A method for storing and accumulating manufacturing process information of the photomask associated with the defect information together with the defect information, and storing the stored and accumulated defect information and manufacturing process information.
Search, extraction, statistical processing, citations, or edits, and the determined and classified defect information, accumulated defect information,
5. The photomask defect analysis method according to claim 4, wherein characteristics of the defective portion and a cause of occurrence of the defective portion are analyzed based on the manufacturing process information associated with the defect information.
トマップ画像データに変換し、 該ビットマップ画像データに基づいて、前記欠陥部およ
び前記フォトマスクのパターン部の輪郭を検出し、 該検出した欠陥部およびパターン部から欠陥部のみを認
識し、 該認識された欠陥部の輪郭に基づいて、少なくとも前記
欠陥部の面積，形状，大きさ，種類を判別・分類するこ
とを特徴とする請求項４または５に記載のフォトマスク
欠陥解析方法。6. The image data of the detected defective portion is converted into bitmap image data, and the contours of the defective portion and the pattern portion of the photomask are detected based on the bitmap image data. 4. The method according to claim 1, wherein only the defective portion is recognized from the defective portion and the pattern portion, and at least an area, a shape, a size, and a type of the defective portion are determined and classified based on the outline of the recognized defective portion. 6. The photomask defect analysis method according to 4 or 5.
を行うフォトマスク欠陥解析プログラムを記録したコン
ピュータ読取可能な記録媒体であって、該欠陥解析プロ
グラムはコンピュータに、 欠陥検査機によってフォトマスク上から検出された欠陥
部の画像データに基づいて、当該欠陥部の欠陥情報とし
て、少なくとも前記欠陥部の面積，形状，大きさ，種類
を判別・分類させ、 該欠陥情報、および、該欠陥情報に関連づけられた前記
フォトマスクの製造プロセス情報に基づいて、前記欠陥
部の特徴を解析させることを特徴とするフォトマスク欠
陥解析プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記
録媒体。7. A computer-readable recording medium storing a photomask defect analysis program for analyzing a defect existing on a photomask, wherein the defect analysis program is stored in a computer by a defect inspection machine. Based on the image data of the defective portion detected from the above, at least the area, shape, size, and type of the defective portion are determined and classified as the defect information of the defective portion. A computer-readable recording medium on which a photomask defect analysis program is recorded, wherein characteristics of the defective portion are analyzed based on the associated manufacturing process information of the photomask.
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP35373997A JP4088990B2 (en) | 1997-12-22 | 1997-12-22 | Photomask defect analysis apparatus, defect analysis method, and recording medium on which photomask defect analysis program is recorded |
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| JP (1) | JP4088990B2 (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
1997
- 1997-12-22 JP JP35373997A patent/JP4088990B2/en not_active Expired - Fee Related
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