KR20230135129A - 결함 검사 장치 및 결함 검사 방법 - Google Patents

결함 검사 장치 및 결함 검사 방법 Download PDF

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Abstract

실시 형태에 따르면, 결함 검사 장치는, 시료의 촬상 기구와, 촬상 기구가 촬상한 시료의 화상 데이터에 기초하여 검사 화상을 생성하는 화상 취득 회로와, 설계 데이터로부터 전개 화상을 생성하는 전개 회로와, 전개 화상으로부터 패턴의 클래스 분류를 행하고, 분류된 클래스마다 설정된 리사이즈양에 기초하여 전개 화상의 리사이즈 처리를 실행하는 리사이즈 처리 회로를 포함하고, 리사이즈 처리 후의 전개 화상을 사용해서 참조 화상을 생성하는 참조 화상 생성 회로와, 검사 화상과 참조 화상을 비교하는 비교 회로를 포함한다.

Description

결함 검사 장치 및 결함 검사 방법
실시 형태는 시료 상에 형성된 패턴의 결함 검사를 하기 위한 결함 검사 장치 및 결함 검사 방법에 관한 것이다.
반도체 디바이스의 제조 공정에서는, 노광 장치(「스텝퍼」 또는 「스캐너」라고도 불린다)를 사용한 축소 노광에 의해, 회로 패턴이 반도체 기판 상에 전사된다. 노광 장치에서는, 회로 패턴을 반도체 기판(이하, 「웨이퍼」라고도 표기한다) 상에 전사하기 위해서, 원화 패턴(이하, 단순히 「패턴」이라고도 표기한다)이 형성된 마스크(「레티클」이라고도 불린다)가 사용된다.
예를 들어, 최첨단의 디바이스에서는, 수㎚의 선폭의 회로 패턴의 형성이 요구된다. 회로 패턴의 미세화에 수반하여, 마스크에 있어서의 원화 패턴도 미세화하고 있다. 이 때문에, 마스크의 결함 검사 장치에는, 미세한 원화 패턴에 대응한 높은 결함 검출 성능이 요구된다.
결함 검사 방식에는, 결함 검사 장치에 있어서 촬상된 화상에 기초하는 검사 화상과, 설계 데이터에 기초하는 참조 화상을 비교하는 D-DB(Die to Database) 방식과, 마스크 상에 형성된 동일 패턴으로 이루어지는 복수의 영역끼리를 비교하는 D-D(Die to Die) 방식이 있다.
마스크 상에 형성되어 있는 패턴은, 패턴 형성(묘화 및 가공) 프로세스에 기인해서 치수가 시프트하는 경우가 있다. D-DB 방식의 경우, 치수 시프트가 발생하면, 검사 화상의 패턴 에지 위치가, 참조 화상과 일치하지 않게 된다. 참조 화상과 검사 화상 사이에 위치 어긋남이 발생하면, 위치 어긋남 개소가 의사 결함으로서 검출된다.
치수 시프트에 대응하기 위해서, 참조 화상을 작성할 때, 설계 데이터에 기초하여 생성된 2치 또는 다치의 전개 화상에 대하여, 패턴의 에지 위치를 이동시키는 리사이즈 처리 및 패턴의 코너 부분을 둥글게 하는 코너 라운딩 처리 등의 보정이 실시된다.
예를 들어, 특허문헌 1에는, 코너의 종류, 방향 및 크기를 판별해서 코너 라운딩 처리를 행하는 검사 장치가 개시되어 있다.
일본특허공개 평11-143052호 공보
검사 화상에 있어서의 패턴의 코너의 라운딩 상태는, 패턴 및 그 코너의 형상에 의존한다. 이 때문에, 각종 패턴의 코너에 대하여 일률의 코너 라운드양을 적용하면, 모든 패턴의 코너에 대하여 참조 화상과 검사 화상을 일치시키는 것은 곤란해진다.
본 발명은 이러한 점을 감안하여 이루어진 것이다. 즉, 본 발명은, 결함 검사 장치에 있어서, 패턴의 코너를 클래스 분류하여, 클래스에 기초한 코너 라운딩 처리를 실행할 수 있는 결함 검사 장치 및 결함 검사 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
본 발명의 제1 양태에 의하면, 결함 검사 장치는, 시료의 촬상 기구와, 촬상 기구가 촬상한 시료의 화상 데이터에 기초하여 검사 화상을 생성하는 화상 취득 회로와, 설계 데이터로부터 전개 화상을 생성하는 전개 회로와, 전개 화상으로부터 패턴의 코너를 검출하고, 검출한 코너를 클래스 분류하고, 클래스마다 다른 코너 라운드양의 코너 라운딩 처리를 실행하는 코너 라운딩 처리 회로를 포함하고, 코너 라운딩 처리 후의 전개 화상을 사용해서 참조 화상을 생성하는 참조 화상 생성 회로와, 검사 화상과 참조 화상을 비교하는 비교 회로를 구비한다.
본 발명의 제1 양태에 의하면, 코너 라운딩 처리 회로는, 패턴 및 코너의 형상에 기초하여, 코너 검출 화소 및 적어도 코너 검출 화소에 인접하는 화소를, 코너 검출 화소의 클래스에 대응하는 클래스 영역으로서 설정하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제1 양태에 의하면, 코너 라운딩 처리 회로는, 클래스 영역마다, 코너 검출 화소의 클래스에 대응한 코너 라운드양을 부여하여, 코너 라운드양 맵을 작성하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제1 양태에 의하면, 코너 라운딩 처리 회로는, 제1 클래스에 부여된 제1 코너 라운드양에 기초하여, 미리 설정된 사이즈 이하의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 실행하고, 제1 코너 라운드양과 제2 클래스에 부여된 제2 코너 라운드양의 차분을 산출하고, 차분에 기초하여, 미리 설정된 값 이하의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 실행하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제1 양태에 의하면, 코너 라운딩 처리 회로는, 전개 화상에 있어서, 패턴마다 대응하는 화소를 라벨링하고, 라벨마다, 코너 라운딩 처리를 실행하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제2 양태에 의하면, 결함 검사 방법은, 시료를 촬상해서 검사 화상을 생성하는 공정과, 설계 데이터로부터 전개 화상을 생성하는 공정과, 전개 화상으로부터 패턴의 코너를 검출하는 공정과, 검출된 코너를 클래스 분류하는 공정과, 분류된 클래스마다 다른 코너 라운드양의 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정과, 코너 라운딩 처리 후의 전개 화상에 기초하여 참조 화상을 생성하는 공정과, 검사 화상과 참조 화상을 비교해서 검사를 행하는 공정을 구비한다.
본 발명의 제2 양태에 의하면, 패턴 및 코너의 형상에 기초하여, 코너 검출 화소 및 적어도 코너 검출 화소에 인접하는 화소를, 코너 검출 화소의 클래스에 대응하는 클래스 영역으로서 설정하는 공정을 더 구비하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제2 양태에 의하면, 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정은, 클래스 영역마다, 코너 검출 화소의 클래스에 대응한 코너 라운드양을 부여하는 공정과, 코너 라운드양에 기초하여 코너 라운드양 맵을 작성하는 공정과, 코너 라운드양 맵에 기초하여 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정을 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제2 양태에 의하면, 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정은, 제1 클래스에 부여된 제1 코너 라운드양에 기초하여, 미리 설정된 사이즈 이하의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 실행하는 공정과, 제1 코너 라운드양과 제2 클래스에 부여된 제2 코너 라운드양의 차분을 산출하는 공정과, 차분에 기초하여, 미리 설정된 값 이하의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 실행하는 공정을 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명의 제2 양태에 의하면, 전개 화상에 있어서, 패턴마다 화소를 라벨링 하는 공정을 더 구비하고, 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정은, 라벨마다 실행되는 것이 바람직하다.
본 발명의 결함 검사 장치, 결함 검사 방법 및 결함 검사 프로그램에 의하면, 결함 검사 장치에 있어서, 패턴의 코너가 클래스 분류되어, 클래스에 기초한 코너 라운드양이 적용된 패턴을 갖는 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다.
도 1은 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치의 전체 구성을 도시하는 도면이다.
도 2는 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 검사 공정의 흐름도이다.
도 3은 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 실제 화상 윤곽 위치의 일례를 도시하는 도면이다.
도 4는 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 라운딩 처리의 흐름도이다.
도 5는 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 검출 대상의 패턴의 일례를 나타내는 전개 화상이다.
도 6은 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 검출 대상의 패턴의 일례를 나타내는 전개 화상이다.
도 7은 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 검출 대상의 패턴의 일례를 나타내는 전개 화상이다.
도 8은 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 검출 대상의 패턴의 일례를 나타내는 전개 화상이다.
도 9는 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 라운드양 맵의 일례를 도시하는 도면이다.
도 10은 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 라운딩 처리에 사용되는 등방 필터의 일례를 도시하는 도면이다.
도 11은 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 등방 필터의 구체예를 도시하는 도면이다.
도 12는 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 절선 함수의 일례를 도시하는 도면이다.
도 13은 도 11에서 설명한 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리의 일례를 도시하는 도면이다.
도 14는 제1 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리의 흐름도이다.
도 15는 제2 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 코너 라운딩 처리의 흐름도이다.
도 16은 제2 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 전개 화상에 있어서의 화소의 라벨링의 일례를 도시하는 도면이다.
도 17은 제2 실시 형태에 따른 결함 검사 장치에 있어서의 라벨A에 대응하는 등방 필터의 일례를 도시하는 도면이다.
이하에, 실시 형태에 대해서 도면을 참조하여 설명한다. 실시 형태는, 발명의 기술적 사상을 구체화하기 위한 장치나 방법을 예시하고 있다. 도면은 모식적 또는 개념적인 것이며, 각 도면의 치수 및 비율 등은 반드시 현실의 것과 동일하다고는 할 수 없다. 본 발명의 기술적 사상은, 구성 요소의 형상, 구조, 배치 등에 의해 특정되는 것은 아니다.
이하에서는, 시료의 결함 검사 장치로서, 주사형 전자 현미경(이하, 「SEM(Scanning Electron Microscope)」이라고 표기한다)을 사용하여 측정 대상 패턴의 전자선 화상(이하, 「SEM 화상」이라고도 표기한다)을 촬상하는 결함 검사 장치에 대해서 설명한다. 또한, 결함 검사 장치는, 광학 현미경을 사용해서 패턴의 광학 화상을 촬상해도 되고, 수광 소자를 사용하여, 시료를 반사 또는 투과한 광의 광학 화상을 촬상해도 된다. 또한, 본 실시 형태에서는, 검사 대상이 되는 시료가 마스크인 경우에 대해서 설명하지만, 시료는, 웨이퍼 또는 액정 표시 장치 등에 사용되는 기판 등, 표면에 패턴이 마련되어 있는 시료이면 된다.
1. 제1 실시 형태
1.1 결함 검사 장치의 전체 구성
먼저, 결함 검사 장치의 전체 구성의 일례에 대해서, 도 1을 사용해서 설명한다. 도 1은 결함 검사 장치(1)의 전체 구성을 도시하는 도면이다.
도 1에 도시한 바와 같이, 결함 검사 장치(1)는 촬상 기구(10)와 제어 기구(20)를 포함한다.
촬상 기구(10)는 시료실(11) 및 경통(12)을 포함한다. 경통(12)은 시료실(11) 위에 설치되어 있다. 예를 들어, 경통(12)은 시료실(11)에 대하여 수직으로 연신하는 원통 형상을 갖고 있다. 시료실(11) 및 경통(12)은 서로 접하는 면이 개구되어 있다. 시료실(11)과 경통(12)에 의해 형성되는 공간은, 터보 분자 펌프 등을 사용해서 진공(감압) 상태로 유지된다.
시료실(11) 내에는, 스테이지(13), 스테이지 구동 기구(14) 및 검출기(15)가 마련되어 있다.
스테이지(13) 위에는, 시료(마스크)(300)가 적재된다. 스테이지(13)는 스테이지(13)의 표면에 평행한 X 방향 및 스테이지(13)의 표면에 평행하고 또한 X 방향과 교차하는 Y 방향으로 이동 가능하다. 또한, 스테이지(13)는 스테이지(13)의 표면에 수직한 Z 방향으로 이동 가능해도 되고, Z 방향을 회전축으로 해서, XY 평면 상에서 회전축 주위로 회전 가능해도 된다.
스테이지 구동 기구(14)는 스테이지(13)를, X 방향 및 Y 방향으로 이동시키기 위한 구동 기구를 갖는다. 또한, 스테이지 구동 기구(14)는, 예를 들어 스테이지(13)를 Z 방향으로 이동시키는 기구를 갖고 있어도 되고, Z 방향을 회전축으로 해서, 스테이지(13)를 XY 평면 상에서 회전축 주위로 회전시키는 기구를 갖고 있어도 된다.
검출기(15)는 시료로부터 방출된 2차 전자 또는 반사 전자 등을 검출한다. 검출기(15)는 검출한 2차 전자 또는 반사 전자 등의 신호, 즉 SEM 화상의 데이터를, 화상 취득 회로(213)로 송신한다.
경통(12) 내에는, SEM의 구성 요소인 전자총(16) 및 전자 광학계(17)가 마련되어 있다.
전자총(16)은 시료실(11)을 향해서 전자선을 사출하도록 설치되어 있다.
전자 광학계(17)는 전자총(16)으로부터 사출된 전자선을, 시료(300)의 소정의 위치에 수렴시켜서 조사한다. 예를 들어, 전자 광학계(17)는 복수의 집속 렌즈(101 및 102)와, 복수의 주사 코일(103 및 104)과, 대물 렌즈(105)를 포함한다. 전자총(16)으로부터 사출된 전자선은, 가속된 후에 집속 렌즈(101 및 102), 그리고 대물 렌즈(105)에 의해, 스테이지(13) 상에 적재된 시료(300)의 표면에 전자 스폿으로서 집속한다. 주사 코일(103 및 104)은 시료(300) 상에 있어서의 전자 스폿의 위치를 제어한다.
제어 기구(20)는 제어 회로(21), 기억 장치(22), 표시 장치(23), 입력 장치(24) 및 통신 장치(25)를 포함한다.
제어 회로(21)는 결함 검사 장치(1)의 전체를 제어한다. 보다 구체적으로는, 제어 회로(21)는 촬상 기구(10)를 제어해서 SEM 화상을 취득한다. 또한, 제어 회로(21)는 제어 기구(20)를 제어하여, 생성한 참조 화상과 검사 화상을 비교하여, 결함을 검출한다. 즉, 제어 회로(21)는 결함 검사를 실행하기 위한 프로세서이다. 예를 들어, 제어 회로(21)는, 도시하지 않은 CPU(Central Processing Unit), RAM(Random Access Memory) 및 ROM(Read Only Memory)을 포함한다. 예를 들어, CPU는, 비일시적인 기억 매체로서의 ROM 혹은 기억 장치(22)에 저장된 프로그램을 RAM에 전개한다. 그리고, 제어 회로(21)는 RAM에 전개된 프로그램을 CPU에 의해 해석 및 실행하여, 결함 검사 장치(1)를 제어한다. 또한, 제어 회로(21)는, 예를 들어 마이크로프로세서 등의 CPU 디바이스여도 되고, 퍼스널 컴퓨터 등의 컴퓨터 장치여도 된다. 또한, 제어 회로(21)는 적어도 일부의 기능이, 특정 용도 집적 회로(ASIC: Application Specific Integrated Circuit), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(FPGA: Field Programmable Gate Alley) 또는 그래픽 처리 유닛(GPU: Graphics Processing Unit) 등의 다른 집적 회로에 의해 담당되는 전용 회로(전용 프로세서)를 포함하고 있어도 된다.
제어 회로(21)는 전개 회로(211), 참조 화상 생성 회로(212), 화상 취득 회로(213) 및 비교 회로(214)를 포함한다. 또한, 이들은 CPU, ASIC, FPGA 또는 GPU등의 집적 회로가 실행하는 프로그램에 의해 구성되어도 되고, 그들의 집적 회로가 구비하는 하드웨어 또는 펌웨어에 의해 구성되어도 되고, 그들의 집적 회로에 의해 제어되는 개별의 회로에 의해 구성되어도 된다. 이하에서는, 제어 회로(21)가, 실행하는 프로그램에 의해, 전개 회로(211), 참조 화상 생성 회로(212), 화상 취득 회로(213) 및 비교 회로(214)의 기능을 실현하는 경우에 대해서 설명한다.
전개 회로(211)는, 예를 들어 기억 장치(22)에 보유되어 있는 설계 데이터를 패턴(도형)마다의 데이터에 전개하고, 그 도형 데이터의 도형 형상을 도시하는 도면형 코드, 도형 치수 등을 해석한다. 그리고, 전개 회로(211)는 설계 데이터를, 소정의 양자화 치수의 그리드를 단위로 하는 격자 무늬 내에 배치되는 패턴으로서, 2치 또는 다치(예를 들어 8bit)의 화상(이하, 「CAD 화상」 또는 「전개 화상」이라고도 표기한다)으로 전개한다. 전개 회로(211)는 전개 화상의 화소마다 도형이 차지하는 점유율을 연산한다. 이와 같이 해서, 연산된 각 화소 내의 도형 점유율이 화소값이다. 이하에서는, 전개 화상의 화소값이 8비트의 계조 데이터로 표현되는 경우에 대해서 설명한다. 이 경우, 각 화소의 화소값은, 0 내지 255의 계조값으로 표현된다. 화소값이 0의 경우, 도형 점유율은, 0%이고, 화소값이 255의 경우, 도형 점유율은 100%이다.
참조 화상 생성 회로(212)는 전개 화상의 리사이즈 처리 및 코너 라운딩 처리를 행한다. 그리고, 참조 화상 생성 회로(212)는 리사이즈 처리 및 코너 라운딩 처리 후의 전개 화상으로부터 윤곽을 추출해서 참조 화상(윤곽 화상)을 생성한다. 참조 화상 생성 회로(212)는 생성한 참조 화상을 비교 회로(214) 및 기억 장치(22)로 송신한다. 참조 화상 생성 회로(212)는 리사이즈 처리 회로(215) 및 코너 라운딩 처리 회로(216)를 포함한다.
리사이즈 처리 회로(215)는 리사이즈 처리를 실행하여, 전개 화상의 패턴 에지 위치를 이동시킨다.
코너 라운딩 처리 회로(216)는 리사이즈 처리 후의 각 패턴의 코너 부분을 둥글게 하는 코너 라운딩 처리를 실행한다. 보다 구체적으로는, 본 실시 형태의 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너를 포함하는 화소를 검출하고, 코너(검출한 화소)의 클래스 분류를 행한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너를 포함하는 화소 및 그 주변 화소에 대하여, 클래스마다 미리 설정된 코너 라운드양(이하, 단순히 「라운드양」이라고도 표기한다)을 부여한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 각 화소의 코너 라운드양을 나타내는 코너 라운드양 맵을 생성한다. 그리고, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 라운드양 맵에 기초하여, 코너 라운딩 처리를 실행한다.
화상 취득 회로(213)는 촬상 기구(10)의 검출기(15)로부터 SEM 화상의 데이터를 취득한다. 화상 취득 회로(213)는 SEM 화상으로부터 윤곽을 추출해서 검사 화상(윤곽 화상)을 생성한다.
비교 회로(214)는 검사 화상과 참조 화상의 얼라인먼트를 행하여, 참조 화상에 대한 검사 화상의 시프트양을 산출한다. 또한 비교 회로(214)는, 예를 들어 시료(300)면 내에 있어서의 시프트양의 변동 등으로부터 검사 화상의 변형량을 측정하고, 변형 계수를 산출한다. 비교 회로(214)는, 시프트양 및 변형 계수를 고려한 적절한 알고리즘을 사용하여, 검사 화상과 참조 화상을 비교한다. 비교 회로(214)는, 검사 화상과 참조 화상의 오차가 미리 설정된 값을 초과한 경우에는, 대응하는 시료(300)의 좌표 위치에 결함이 있다고 판정한다.
기억 장치(22)는 결함 검사에 관한 데이터 및 프로그램을 기억한다. 예를 들어, 기억 장치(22)는 설계 데이터(221), 검사 조건의 파라미터 정보(222) 및 검사 데이터(223) 등을 기억한다. 보다 구체적으로는, 예를 들어 검사 조건의 파라미터 정보(222)에는, 촬상 기구(10)의 촬상 조건, 참조 화상 생성 조건(코너의 클래스 분류 정보 등) 및 결함 검출 조건 등이 포함된다. 또한, 검사 데이터(223)에는 화상 데이터(전개 화상, 참조 화상, SEM 화상 및 검사 화상), 그리고 검출된 결함에 관한 데이터(좌표 및 사이즈 등)가 포함된다. 또한, 기억 장치(22)는 비일시적인 기억 매체로서, 결함 검사 프로그램(224)을 기억한다. 결함 검사 프로그램(224)은 제어 회로(21)에 결함 검사를 실행시키기 위한 프로그램이다.
또한, 기억 장치(22)는 외부 스토리지로서, 자기 디스크 기억 장치(HDD: Hard Disk Drive) 또는 솔리드 스테이트 드라이브(SSD) 등의 각종 기억 장치를 포함하고 있어도 된다. 또한, 기억 장치(22)는, 예를 들어 비일시적인 기억 매체로서 CD(Compact Disc) 또는 DVD(Digital Versatile Disc) 등에 기억된 프로그램을 읽어들이기 위한 드라이브를 포함하고 있어도 된다.
표시 장치(23)는, 예를 들어 표시 화면(예를 들어, LCD(Liquid Crystal Display) 또는 EL(Electroluminescence)디스플레이 등) 등을 포함한다. 표시 장치(23)는 제어 회로(21)의 제어에 의해, 예를 들어 결함 검출 결과를 표시한다.
입력 장치(24)는 키보드, 마우스, 터치 패널 또는 버튼 스위치 등의 입력 장치이다.
통신 장치(25)는 외부 장치와의 사이에서 데이터의 송수신을 행하기 위해서, 네트워크에 접속하기 위한 장치이다. 통신에는 각종 통신 규격이 사용될 수 있다. 예를 들어, 통신 장치(25)는, 외부 장치로부터 설계 데이터를 수신하고, 결함 검사의 결과 등을 외부 장치로 송신한다.
1.2 검사 공정의 전체의 흐름
이어서, 검사 공정의 전체의 흐름의 일례에 대해서, 도 2를 사용해서 설명한다. 도 2는 검사 공정의 흐름도이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 검사 공정은 대략, 검사 화상 취득 공정(스텝 S1)과, 참조 화상 생성 공정(스텝 S2)과, 비교 공정(스텝 S3)을 포함한다.
1.2.1 검사 화상 취득 공정
먼저, 스텝 S1의 검사 화상 취득 공정의 일례에 대해서 설명한다. 화상 취득 회로(213)는 촬상 기구(10)로부터, 시료(300)의 SEM 화상을 취득한다(스텝 S11).
이어서, 화상 취득 회로(213)는 취득한 SEM 화상의 노이즈를 제거하기 위해서, 필터 처리를 실행한다(스텝 S12).
이어서, 화상 취득 회로(213)는 필터 처리 후의 SEM 화상으로부터 패턴의 윤곽을 추출하여(스텝 S13), 검사 화상(윤곽 화상)을 생성한다. 보다 구체적으로는, 화상 취득 회로(213)는 실제 화상(검사 화상)으로서, SEM 화상마다, 당해 SEM 화상 내의 각 도형 패턴의 복수의 윤곽 위치(실제 화상 윤곽 위치)를 추출한다.
이하, 화상 취득 회로(213)에 있어서의 실제 화상 윤곽 위치의 추출의 일례에 대해서 설명한다. 도 3은 실제 화상 윤곽 위치의 일례를 도시하는 도면이다.
화상 취득 회로(213)는 예를 들어 소벨 필터 등의 미분 필터를 사용해서 X 방향 및 Y 방향으로 각 화소를 미분하는 미분 필터 처리를 행하고, X 방향 및 Y 방향의 1차 미분값을 합성한다. 그리고 합성 후의 1차 미분값을 사용한 프로파일의 피크 위치를 윤곽선(실제 화상 윤곽선) 상의 윤곽 위치로서 추출한다. 도 3의 예에서는, 실제 화상 윤곽선이 통과하는 복수의 화소(윤곽 화소)에 있어서, 각각 1점씩 윤곽 위치를 추출한 경우를 나타내고 있다. 윤곽 위치는, 각 윤곽 화소 내에 있어서 서브 화소 단위로 추출된다. 도 3의 예에서는, 화소 내의 좌표 (x,y)는 윤곽 위치를 나타내고 있다. 또한, 각도 θ는 복수의 윤곽 위치를 소정의 함수로 피팅해서 근사시키는 윤곽선의 각 윤곽 위치에서의 법선 방향의 각도를 나타내고 있다. 법선 방향의 각도 θ는, 예를 들어 X축에 대한 우회전의 각도로 정의된다. 얻어진 각 실제 화상 윤곽 위치의 정보(실제 화상 윤곽선 데이터)는, 기억 장치(22)에 저장된다. 또한, 본 예에서는, 소벨 필터를 사용한 경우에 대해서 설명했지만, 윤곽 추출 필터는, 소벨 필터에 한정되지 않는다.
화상 취득 회로(213)는 생성한 검사 화상을 비교 회로(214) 및 기억 장치(22)로 송신한다.
1.2.2 참조 화상 취득 공정
이어서, 참조 화상 취득 공정의 일례에 대해서 설명한다. 예를 들어, 결함 검사 장치(1)는, 통신 장치(25)를 통해, 설계 데이터를 취득한다(스텝 S21). 취득된 설계 데이터는, 예를 들어 기억 장치(22)에 기억된다.
전개 회로(211)는 기억 장치(22)에 기억된 설계 데이터를 읽어낸다. 그리고, 전개 회로(211)는 전개 처리를 실행하여, 설계 데이터를, 예를 들어 8bit의 화상 데이터(전개 화상)로 전개(변환)한다(스텝 S22). 전개 화상의 각 화소는, 그 화소를 설계 데이터의 도형이 화소에 차지하는 점유율에 상당하는 값을 갖는다. 예를 들어 8bit의 화상 데이터의 경우, 설계 도형의 점유율이 0%인 경우의 화소값은 0이고, 점유율이 100%의 경우의 화소값은 255이다. 전개 회로(211)는 전개 화상을 참조 화상 생성 회로(212) 및 기억 장치(22)로 송신한다.
리사이즈 처리 회로(215)는 전개 화상의 리사이즈 처리를 실행한다(스텝 S23).
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 리사이즈 처리된 각 패턴의 코너 클래스 분류를 행한 후, 코너 라운딩 처리를 실행한다(스텝 S24). 코너 라운딩 처리의 상세에 대해서는, 후술한다.
참조 화상 생성 회로(212)는 리사이즈 처리 및 코너 라운딩 처리가 실시된 전개 화상으로부터 패턴의 윤곽을 추출하여(스텝 S25), 참조 화상(윤곽 화상)을 생성한다. 참조 화상 생성 회로(212)는 생성한 참조 화상을 비교 회로(214) 및 기억 장치(22)로 송신한다.
1.2.3 비교 공정
이어서, 비교 공정의 일례에 대해서 설명한다. 먼저, 비교 회로(214)는 검사 화상과 참조 화상을 사용해서 얼라인먼트를 실행하여(스텝 S31), 검사 화상 내의 패턴과, 참조 화상 내의 패턴의 위치 정렬을 행한다. 예를 들어, 실제 화상(검사 화상)의 각 윤곽선 위치와 참조 화상이 대응하는 윤곽선 위치의 상대 벡터를 구하고, 그 평균값을 얼라인먼트 시프트양으로 한다. 이때, 비교 회로(214)는 참조 화상에 대한 검사 화상의 얼라인먼트 시프트양을 산출한다.
이어서, 비교 회로(214)는 검사 화상의 변형량을 측정하고(스텝 S32), 변형 계수를 산출한다. 예를 들어, 스테이지 이동 정밀도 혹은 시료(300)의 변형 등에 의해, 설계 데이터에 기초하는 좌표 정보와, 촬상된 화상으로부터 산출된 패턴의 좌표의 사이에 위치 어긋남이 발생하는 경우가 있다. 비교 회로(214)는, 예를 들어 시료(300)면 내에 있어서의 국소적인 얼라인먼트 시프트양의 분포 등으로부터 검사 화상의 변형량을 측정하고, 변형 계수를 산출한다.
예를 들어, 좌표 (x,y)의 변형량은, 변형량을 dx, dy로 하는 다음 식에서 변형이 표현된다. 여기서, a1 내지 a4, b1 내지 b4를 변형 계수라 하자. 각 변형 계수는 검사 화상의 각 윤곽점과, 참조 화상이 대응하는 윤곽점의 상대 벡터를 (dx, dy)로 하여 최소 제곱법 등의 최적화 수법으로 산출할 수 있다.
dx(x,y)=a1+a2x+a3y+a4xy
dy(x,y)=b1+b2x+b3y+b4xy
산출된 변형 계수에 의해 각 윤곽점에 있어서의 변형량을 산출할 수 있으므로, 후술하는 스텝 S33에 있어서 얼라인먼트 시프트양과 함께 검사 화상과 참조 화상의 상대 벡터 계산에 사용된다.
이어서, 비교 회로(214)는 검사 화상과 참조 화상을 비교한다(스텝 S33). 비교 회로(214)는 비교한 결과에 기초하여, 결함을 검출한다. 바꾸어 말하면, 비교 회로(214)는 검사 화상과 참조 화상을 비교하는 비교 공정으로서, 얼라인먼트 시프트양을 사용하여, 검사 화상의 각 윤곽선(실제 화상 윤곽선)과 참조 화상이 대응하는 윤곽선(참조 화상 윤곽선)을 비교한다. 예를 들어, 비교 회로(214)는 복수의 실제 화상 윤곽 위치의 각 실제 화상 윤곽 위치와, 각각 대응하는 참조 윤곽 위치 사이에서의 얼라인먼트 시프트양을 고려한 결함 위치 어긋남 벡터의 크기(거리)가 판정 역치를 초과한 경우에 결함으로 판정한다. 비교 결과는 기억 장치(22) 또는 표시 장치(모니터)(23)에 출력된다.
제어 회로(21)는 결함 검사의 결과를, 기억 장치(22)에 보존한 후, 예를 들어 표시 장치(23)에 표시해도 되고, 통신 장치(25)를 통해 외부 장치(예를 들어, 리뷰 장치 등)에 출력해도 된다.
1.3 코너 라운딩 처리
이어서, 코너 라운딩 처리의 일례에 대해서 설명한다. 도 4는 코너 라운딩 처리의 흐름도이다. 도 4에 도시한 바와 같이, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 스텝 S101 내지 S110을 실행한다. 각 스텝의 상세에 대해서 설명한다.
[스텝 S101]
먼저, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 전개 화상의 각 패턴(도형)의 코너 검출을 행한다.
이하에서는, 코너 검출의 일례로서, SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) 오퍼레이터를 사용한 경우에 대해서, 도 5 및 도 6을 사용해서 설명한다. 도 5 및 도 6은 코너 검출 대상의 패턴의 일례를 나타내는 전개 화상이다.
도 5 및 도 6에 도시한 바와 같이, 먼저 코너 라운딩 처리 회로(216)는 주목 화소에 대하여 미리 설정된 범위 내에 있는 주변 화소(도 5 및 도 6의 파선 내에 있는 화소)를 연산 대상 화소로서 설정한다. 또한, 연산 대상 화소의 설정 범위는, 임의로 설정 가능하고, 예를 들어 주목 화소를 중심으로 한 3×3 화소여도 되고, 5×5 화소여도 된다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 설정 범위 내의 각 연산 대상 화소에 있어서, 주목 화소의 화소값(계조값)의 차분을 산출하고, 그 차분이, 미리 설정된 역치 이하인 경우에는, 연산 대상 화소에 "1"을 설정하고, 역치 이상이면 "0"을 설정한다. 그리고, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 "1"이 설정된 연산 대상 화소의 합계수 S를 산출한다. 예를 들어, 도 5에 도시한 바와 같은 비교적 면적의 큰 정사각형의 패턴 P1과 도 6에 도시한 바와 같은 라인 패턴 P2는, 연산 대상 화소의 설정 범위에 있어서의 패턴의 형상이 다르기 때문에, 주목 화소의 S값이 각각 다르다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 전개 화상의 각 화소에 있어서 상술한 연산을 행하여, S값이 극소가 되는 화소를, 코너를 포함하는 화소(이하, 「코너 검출 화소」라고도 표기한다)로서 검출한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 패턴의 형상과 연산 대상 화소의 설정 범위의 크기에 의해, 검출되는 코너를 제어한다.
[스텝 S102]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 검출 화소의 S값 및 화소값에 기초하여 코너의 클래스 분류를 행한다. 예를 들어, 도 5 및 도 6에서 설명한 바와 같이 패턴의 형상이 다르면, 코너 검출 화소의 S값이 다른 경우가 있다. 또한, 도 7 및 도 8에 도시한 바와 같이, 코너의 형상(각도)이 다르면 패턴의 형상은 다르게 되어 있어도 S값이 동일해지는 경우가 있다. 도 7 및 도 8은 코너 검출 대상의 패턴의 일례를 나타내는 전개 화상이다. 예를 들어, 도 7에 도시한 바와 같은 코너의 각도가 90°인 패턴 P3과, 도 8에 도시한 바와 같은 코너의 각도가 270°인 패턴 P4는 코너 검출 화소(주목 화소)의 S값은 동일하다. S값은 동일해도 코너 검출 화소의 화소값에 착안하면, 90°코너를 포함하는 주목 화소의 화소값은 0보다 크고(예를 들어 255), 270°코너를 포함하는 주목 화소의 화소값은 0이 된다. 따라서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 패턴 및 코너의 형상, 바꾸어 말하면, 코너 검출 화소의 S값과 화소값에 기초하여, 미리 설정된 구분에 따라, 코너 검출 화소의 클래스 분류를 행한다. 이하에서는, 코너 라운드양이 적은 순으로, 클래스 1 내지 N(N은 2 이상의 정수)으로 분류하는 경우에 대해서 설명한다.
[스텝 S103]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 검출 화소 및 그 주변 화소를, 코너 검출 화소의 클래스에 대응하는 클래스 영역으로서 설정한다. 또한, 클래스 영역에 포함되는 주변 화소의 범위는, 임의로 설정 가능하고, 예를 들어 코너 검출 화소를 중심으로 한 3×3 화소여도 되고, 5×5 화소여도 된다. 예를 들어, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 클래스 영역마다 다른 주변 화소의 범위를 설정해도 된다. 그리고, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 클래스 영역마다, 클래스에 대응한 코너 라운드양을 부여하여, 코너 라운드양 맵을 작성한다. 도 9는 코너 라운드양 맵의 일례를 도시하는 도면이다.
도 9에 도시한 바와 같이, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 패턴 P5에 대하여 6개의 화소 C1 내지 C6을, 코너 검출 화소로서 검출한다. 예를 들어, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 화소 C1 및 C2를 클래스 1로 분류하고, 화소 C3 내지 C5를 클래스 2로 분류하고, 화소 C6을 클래스 3으로 분류한다. 이 상태에 있어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 화소 C1 및 C2, 그리고 화소 C1 및 C2의 주변 화소를 클래스 영역 1로 설정한다. 그리고, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 클래스 영역 1의 각 화소에 클래스 1의 코너 라운드양 R1을 부여한다. 마찬가지로, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 화소 C3 내지 C5, 그리고 화소 C3 내지 C5의 주변 화소를 클래스 영역 2로 설정하고, 클래스 영역 2의 각 화소에 클래스 2의 코너 라운드양 R2(>R1)을 부여한다. 또한, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 화소 C6 및 화소 C6의 주변 화소를 클래스 영역 3으로 설정하고, 클래스 영역 3의 각 화소에 클래스3의 코너 라운드양 R3(>R2)을 부여한다. 또한, 클래스 영역에 포함되지 않는 화소는 코너 라운드양 0으로 된다.
[스텝 S104]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 각 클래스 영역에 있어서, 클래스 1의 코너 라운드양 R1을 사용한 3×3 화소의 등방 필터에 의한 필터 처리와, 필터 처리의 결과를 사용한 절선 함수의 연산에 의한 코너 라운딩 처리를 실행한다.
여기서, 코너 라운딩 처리의 일례에 대해서, 도 10 내지 도 12를 사용해서 설명한다. 도 10은 코너 라운딩 처리에 사용되는 등방 필터의 일례를 도시하는 도면이다. 도 11은 등방 필터의 구체예를 도시하는 도면이다. 도 12는 절선 함수의 일례를 도시하는 도면이다.
본 실시 형태에서는, 등방 필터에 의한 필터 처리의 결과에 절선 함수를 적용함으로써, 대상 화소의 코너 라운딩 처리(화소값의 보정)를 행하고 있다.
도 10에 도시한 바와 같이, 예를 들어 코너 라운드양 R에 대하여, 반경 r=R로 한 등방 필터에 의한 필터 처리(컨볼루션 연산)를 행한다. 보다 구체적으로는, 예를 들어 코너 라운드양 R이 1.5<R≤2.5인 경우, 등방 필터 f의 사이즈는, 주목 화소를 중심으로 한 5×5 화소의 커널로 표현된다. 여기서, 주목 화소의 좌표를 (0, 0)으로 하면, 각 화소의 좌표는, 지면 좌측 하단으로부터 지면 우측 상단을 향하여, (x,y)=(-2,2) 내지 (2,-2)로 표현된다.
코너 라운딩 처리 회로(216)는 먼저, 식 (1)의 연산을 행하고, 등방 필터 f와 주목 화소의 컨볼루션 연산을 행한다. 여기서, I는 주목 화소의 화소값을 나타낸다.
Figure pct00001
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 식 (2) 및 식 (3)의 연산을 행하고, 절선 함수의 계수 k1 및 k2를 산출한다. 계수 k1은 X 좌표가 0인 등방 필터 f의 합계값(면적)을 나타내고 있다. 계수 k2는 X 좌표가 1 이상인 등방 필터 f의 합계값(면적)을 나타내고 있다.
Figure pct00002
Figure pct00003
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 식 (4)의 절선 함수 L의 연산을 행하여, 코너 라운딩 처리 후의 주목 화소의 화소값을 산출한다. 여기서, Imax는 최대 화소값을 나타내고 있고, 예를 들어 화소값이 0 내지 255로 표현되는 경우, Imax=255이다.
Figure pct00004
도 11에 도시한 바와 같이, 5×5 화소의 등방 필터 f에 있어서, 예를 들어 좌표 (-2,2), (2,2), (-2,-2) 및 (2,-2)의 값을 0.0068로 한다. 좌표 (-1,2), (1,2), (-2,1), (2,1), (-2,-1), (2,-1), (-1,-2) 및 (1,-2)의 값을 0.4326으로 한다. 좌표 (0,2), (-2,0), (2,0) 및 (0,-2)의 값을 0.6812로 한다. 그리고, 다른 좌표의 값을 1로 한다. 이러한 경우, k1=4.3624 및 k2=5.4252이다. 따라서, Imax=255인 경우의 절선 함수 L은 도 12에 도시한 그래프로 표현된다.
도 11에서 설명한 5×5 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리 구체예에 대해서, 도 13을 사용해서 설명한다. 도 13은 1개의 클래스 영역에 있어서의 코너 라운딩 처리 전후의 각 화소의 화소값을 도시하는 도면이다. 또한, 도 13의 예에서는, 클래스 영역 외의 좌우 및 상하의 화소에는 동일값이 계속되고 있다.
도 13에 도시한 바와 같이, 예를 들어 코너 검출 화소의 좌표 (4,4)를 중심 화소로 한 7×7 화소를 클래스 영역으로 한 경우, 좌표 (4,4)의 화소값 165는 코너 라운딩 처리에 의해 0이 된다. 좌표 (4,5)의 화소값 196은 120이 된다. 좌표 (4,6)의 화소값 196은 187이 된다. 좌표 (5,4)의 화소값 216은 126이 된다. 좌표 (6,4)의 화소값 216은 202가 된다. 또한, 도 13의 예에서는, 클래스 영역의 다른 화소의 화소값은, 변동하지 않았다.
[스텝 S105]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 클래스 및 클래스 영역을 나타내는 변수 n으로서, n=2(n은, 1<n<N의 정수)를 설정한다.
[스텝 S106]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 라운딩 처리의 대상 클래스 영역으로서, 클래스 영역 n 내지 클래스 영역 N을 선택한다.
[스텝 S107]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 클래스 n의 코너 라운드양 Rn과, 클래스 (n-1)의 코너 라운드양 R(n-1)의 차분의 코너 라운드양을 산출한다. 예를 들어, n=2의 경우, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 클래스 2의 코너 라운드양 R2와, 클래스 1의 코너 라운드양 R1의 차분의 코너 라운드양을 산출한다.
[스텝 S108]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 선택한 클래스 영역 n 내지 클래스 영역 N에 있어서, 차분의 코너 라운드양(Rn-R(n-1))을 사용한 3×3 화소의 등방 필터에 의한 컨볼루션 연산과, 컨볼루션 연산의 결과를 사용한 절선 함수의 연산에 의한 코너 라운딩 처리를 실행한다.
[스텝 S109]
n=N의 경우(스텝 S109_예), 즉 선택한 클래스 영역이 코너 라운드양의 가장 큰 클래스 영역이었던 경우, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 라운딩 처리를 종료한다.
[스텝 S110]
스텝 S109에 있어서, n<N의 경우(스텝 S109_아니오), 코너 라운딩 처리 회로(216)는 변수 n의 카운트 업을 행하여 n=n+1로 하고, 스텝 S106으로 진행한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 변수 n이 N에 도달할 때까지, 코너 라운딩 처리를 반복해서 실행한다.
1.4 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리
이어서, 도 4에서 설명한 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리의 구체예에 대해서, 도 14를 사용해서 설명한다. 도 14는 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리의 흐름도이다.
본 실시 형태의 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 라운드양 R에 따라, 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 복수회 실행한다. 예를 들어, 3×3 화소의 등방 필터의 반경을 r이라 하면, r의 최댓값은 1.5이다. 이 때문에, 코너 라운드양 R이 r=1.5보다 큰 경우, r=1.5의 코너 라운딩 처리를 K회(K는 정수) 반복한 후, 마지막으로 r<1.5의 코너 라운딩 처리를 실행한다.
도 14에 도시한 바와 같이, 먼저, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 K=ceil(R-0.5)-1의 연산을 행하고, r=1.5의 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리의 처리 총 수 K를 산출한다(스텝 S201). 여기서 "ceil"은 단수(端數)의 절상을 나타낸다.
처리 총 수 K≥1인 경우(스텝 S202_예), 즉 코너 라운드양 R이 1.5 이상인 경우, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 r=1.5의 코너 라운딩 처리 횟수의 카운트값을 k(k는 임의의 정수)라 하면, k=1을 설정한다(스텝 S203).
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 r=1.5의 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리를 실행한다(스텝 S204). 그리고, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 필터 처리의 결과를 사용한 절선 함수의 연산에 의해, 각 클래스 영역의 각 화소의 화소값을 산출한다(스텝 S205).
카운트값 k=K가 아닌 경우(스텝 S206_아니오), 즉 카운트값 k가 처리 총 수 K에 달하지 않은 경우, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 카운트값 k를 인크리먼트해서 k=k+1로 하고(스텝 S207), 스텝 S204로 진행한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 카운트값 k가 처리 총 수 K에 도달할 때까지, 스텝 S204 내지 S207을 반복한다.
처리 총 수 K가 0인 경우(스텝 S202_아니오) 또는 카운트값 k=K인 경우(스텝 S206_예), 즉 r=1.5의 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리가 종료된 경우, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 r=(R-K)의 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리를 실행한다(스텝 S208). 보다 구체적으로는, 코너 라운드양 R≤1.5인 경우, 처리 총 수 K=0이 되기 때문에, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 r=R의 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리를 실행한다. 또한, 코너 라운드양 R>1.5의 경우, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 라운드양 R로부터 처리 총 수 K를 감산한 값을 반경 r로 한 3×3 화소의 등방 필터를 사용한 코너 라운딩 처리를 실행한다. 그리고, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 필터 처리의 결과를 사용한 절선 함수의 연산에 의해, 각 클래스 영역의 각 화소의 화소값을 산출한다(스텝 S209).
이와 같이 등방 필터의 사이즈를 3×3 화소 이하로 한정함으로써, 필터 사이즈가 패턴 최소 사이즈보다 커졌을 때에 발생하는 오차를 억제할 수 있다.
1.5 본 실시 형태에 따른 효과
본 실시 형태에 따른 구성이면, 결함 검사 장치는, 참조 화상의 생성에 있어서, 패턴 및 그 코너의 형상에 기초하여 코너를 클래스 분류하여, 클래스마다 다른 코너 라운드양을 설정할 수 있다. 이 때문에, 결함 검사 장치는, 패턴 및 그 코너의 형상에 기초하여 코너 라운드양이 다른 참조 화상 데이터를 생성할 수 있다. 이에 의해, 치수 시프트가 발생하고 있는 검사 화상과 참조 화상의 어긋남을 저감할 수 있다. 따라서, 결함 검사에 의한 의사 결함의 추출을 저감할 수 있어, 결함 검사의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
또한, 본 실시 형태에 따른 구성이면, 코너 검출 화소를 포함하는 주변 화소를 클래스 영역에 설정하고, 클래스 영역마다 다른 코너 라운드양을 부여할 수 있다. 클래스 분류에 기초하여 코너 라운드양을 부여함으로써, 각 코너에 있어서 코너의 크기 등으로부터 코너 라운드양을 산출하는 경우보다, 직사각형 패턴과 같은 단순한 패턴뿐만 아니라, OPC(Optical Proximity correction) 패턴 등의 복잡한 패턴의 코너 일치도를 높일 수 있다.
2. 제2 실시 형태
이어서, 제2 실시 형태에 대해서 설명한다. 제2 실시 형태에서는, 제1 실시 형태와는 다른 코너 라운딩 처리의 방법에 대해서 설명한다. 이하, 제1 실시 형태와 상이한 점을 중심으로 설명한다.
2.1 코너 라운딩 처리
본 실시 형태에 있어서의 코너 라운딩 처리의 일례에 대해서 설명한다. 도 15는 코너 라운딩 처리의 흐름도이다. 도 4에 도시한 바와 같이, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 스텝 S101 내지 S103, 그리고 S120 및 S121을 실행한다. 스텝 S101 내지 S103은, 제1 실시 형태의 도 4와 마찬가지이다.
[스텝 S120]
코너 라운딩 처리 회로(216)는 코너 라운드양 맵을 작성 후, 패턴마다 화소를 라벨링한다. 도 16은 전개 화상에 있어서의 화소의 라벨링의 일례를 도시하는 도면이다.
도 16에 도시한 바와 같이, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 예를 들어 패턴 P6의 화소와, 근방에 배치된 패턴 P7 내지 P10의 각 화소를 구별할 수 있도록 라벨링한다. 보다 구체적으로는, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 예를 들어 패턴 P6의 각 화소를 라벨 A라 라벨링한다. 마찬가지로, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 패턴 P7의 각 화소를 라벨 B라 라벨링한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 패턴 P8의 각 화소를 라벨 C라 라벨링한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 패턴 P9의 각 화소를 라벨 D라 라벨링한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 패턴 P10의 각 화소를 라벨 E라 라벨링한다.
[스텝 S121]
이어서, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 라벨마다, 각 클래스 영역의 코너 라운드양 R에 기초하는 M×M(M은 3 이상의 홀수) 화소의 등방 필터를 사용한 필터 처리(컨볼루션 연산)의 결과를 사용한 절선 함수의 연산에 의한 코너 라운딩 처리를 실행한다. 코너 라운딩 처리 회로(216)는 대상 라벨의 화소 필터 처리를 실행할 때, 비대상 라벨의 화소의 화소값을 예를 들어 0으로 하고, 필터 처리가 비대상 라벨의 화소 영향을 받지 않도록 한다.
라벨마다의 코너 라운딩 처리의 구체예에 대해서, 도 17을 사용해서 설명한다. 도 17은 라벨 A에 대응하는 등방 필터의 일례를 도시하는 도면이다.
도 17에 도시한 바와 같이, 예를 들어 라벨 A의 주목 화소에 대한 5×5 화소의 등방 필터 내에 라벨 B의 화소가 포함되는 경우가 있다. 이러한 경우, 코너 라운딩 처리 회로(216)는 라벨 B의 화소의 화소값을 0으로 하고, 라벨 A의 주목 화소의 컨볼루션 연산을 실행한다.
이와 같이 등방 필터를 동일 라벨의 도형만에 적용함으로써, 도형간의 거리가 접근해서 필터의 범위에 다른 도형이 들어가는 것에 의한 오차를 억제할 수 있다.
2.2 본 실시 형태에 따른 효과
본 실시 형태에 따른 구성이면, 제1 실시 형태와 마찬가지 효과가 얻어진다.
또한, 본 실시 형태에 따른 구성이면, 패턴마다 대응하는 화소의 라벨링을 하고, 라벨마다 코너 라운딩 처리를 실행할 수 있다. 이에 의해, 등방 필터를 사용한 필터 처리를 실행할 때에 근접 패턴의 영향을 저감할 수 있다.
3. 변형예 등
상술한 제1 및 제2 실시 형태에서는, 코너 검출에 SUSAN 오퍼레이터를 사용하는 경우에 대해서 설명했지만, 다른 코너 검출 방법을 사용해도 된다. 코너 검출 방법은, 예를 들어 해리스(Harris) 또는 모라벡(Moravec)의 코너 검출 방법이어도 된다.
상술한 제1 및 제2 실시 형태를 조합해도 된다. 예를 들어, 제2 실시 형태에 있어서, 코너 라운드양 R이 1.5보다 큰 경우, M×M의 등방 필터를 사용하는 대신, 3×3의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 복수회 반복해도 된다.
상술한 제1 및 제2 실시 형태에서는, 코너 라운딩 처리에 등방 필터를 사용한 경우에 대해서 설명했지만, 다른 필터를 사용해도 된다.
상술한 실시 형태에서는, 결함 검사 장치에 있어서 참조 화상을 생성하는 경우에 대해서 설명했지만, 참조 화상의 생성 방법은, 결함 검사 장치에 한정되지 않는다. 데이터에 기초하여 참조 화상을 생성하는 장치, 예를 들어 측정 장치 등, 다른 장치에 적용되어도 된다.
상술한 실시 형태에 있어서, 코너의 클래스 분류로, 기계 학습 등을 이용해도 된다. 즉, AI(artificial intelligence)를 사용한 패턴 학습에 의해, 클래스 분류의 연산 조건을 설정해도 된다.
또한, 본 발명은, 상기 실시 형태에 한정되는 것은 아니고, 실시 단계에서는 그 요지를 일탈하지 않는 범위에서 다양하게 변형하는 것이 가능하다. 또한, 각 실시 형태는 적절히 조합하여 실시해도 되고, 그 경우 조합한 효과가 얻어진다. 또한, 상기 실시 형태에는 다양한 발명이 포함되어 있고, 개시되는 복수의 구성 요건으로부터 선택된 조합에 의해 다양한 발명이 추출될 수 있다. 예를 들어, 실시 형태에 나타나는 전체 구성 요건으로부터 몇몇 구성 요건이 삭제되어도, 과제를 해결할 수 있고, 효과가 얻어지는 경우에는, 이 구성 요건이 삭제된 구성이 발명으로서 추출될 수 있다.

Claims (8)

  1. 시료의 촬상 기구와,
    상기 촬상 기구가 촬상한 상기 시료의 화상 데이터에 기초하여 검사 화상을 생성하는 화상 취득 회로와,
    설계 데이터로부터 전개 화상을 생성하는 전개 회로와,
    상기 전개 화상으로부터 패턴의 코너를 검출하고, 검출한 상기 코너를 클래스 분류하여, 클래스마다 다른 코너 라운드양의 코너 라운딩 처리를 실행하는 코너 라운딩 처리 회로를 포함하고, 상기 코너 라운딩 처리 후의 상기 전개 화상을 사용해서 참조 화상을 생성하는 참조 화상 생성 회로와,
    상기 검사 화상과 상기 참조 화상을 비교하는 비교 회로
    를 구비하고,
    상기 코너 라운딩 처리 회로는,
    제1 클래스에 부여된 제1 코너 라운드양에 기초하여, 미리 설정된 사이즈 이하의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 실행하고,
    상기 제1 코너 라운드양과 제2 클래스에 부여된 제2 코너 라운드양의 차분을 산출하고,
    상기 차분에 기초하여, 상기 미리 설정된 값 이하의 상기 등방 필터를 사용한 상기 필터 처리를 실행하는,
    결함 검사 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 코너 라운딩 처리 회로는, 패턴 및 코너의 형상에 기초하여, 코너 검출 화소 및 적어도 상기 코너 검출 화소에 인접하는 화소를, 상기 코너 검출 화소의 클래스에 대응하는 클래스 영역으로서 설정하는, 결함 검사 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 코너 라운딩 처리 회로는, 상기 클래스 영역마다, 상기 코너 검출 화소의 상기 클래스에 대응한 상기 코너 라운드양을 부여하여, 코너 라운드양 맵을 작성하는, 결함 검사 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 코너 라운딩 처리 회로는,
    상기 전개 화상에 있어서, 패턴마다 대응하는 화소를 라벨링 하고,
    비대상 라벨의 화소의 화소값을 0으로 해서, 대상 라벨마다, 상기 코너 라운딩 처리를 실행하는, 결함 검사 장치.
  5. 시료를 촬상해서 검사 화상을 생성하는 공정과,
    설계 데이터로부터 전개 화상을 생성하는 공정과,
    상기 전개 화상으로부터 패턴의 코너를 검출하는 공정과,
    검출된 상기 코너를 클래스 분류하는 공정과,
    분류된 클래스마다 다른 코너 라운드양의 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정과,
    상기 코너 라운딩 처리 후의 상기 전개 화상에 기초하여 참조 화상을 생성하는 공정과,
    상기 검사 화상과 상기 참조 화상을 비교해서 검사를 행하는 공정
    을 구비하고,
    상기 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정은,
    제1 클래스에 부여된 제1 코너 라운드양에 기초하여, 미리 설정된 사이즈 이하의 등방 필터를 사용한 필터 처리를 실행하는 공정과,
    상기 제1 코너 라운드양과 제2 클래스에 부여된 제2 코너 라운드양의 차분을 산출하는 공정과,
    상기 차분에 기초하여, 상기 미리 설정된 값 이하의 상기 등방 필터를 사용한 상기 필터 처리를 실행하는 공정
    을 포함하는,
    결함 검사 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    패턴 및 코너의 형상에 기초하여, 코너 검출 화소 및 적어도 상기 코너 검출 화소에 인접하는 화소를, 상기 코너 검출 화소의 클래스에 대응하는 클래스 영역으로서 설정하는 공정을 더 구비하는, 결함 검사 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정은,
    상기 클래스 영역마다, 상기 코너 검출 화소의 상기 클래스에 대응한 상기 코너 라운드양을 부여하는 공정과,
    상기 코너 라운드양에 기초하여 코너 라운드양 맵을 작성하는 공정과,
    상기 코너 라운드양 맵에 기초하여 상기 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정
    을 포함하는, 결함 검사 방법.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 전개 화상에 있어서, 패턴마다 화소를 라벨링하는 공정을 더 구비하고,
    상기 코너 라운딩 처리를 실행하는 공정은, 비대상 라벨의 화소의 화소값을 0으로 해서, 대상 라벨마다 실행되는, 결함 검사 방법.
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11143052A (ja) 1997-11-12 1999-05-28 Toshiba Corp パターン検査装置

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS60113102A (ja) * 1983-11-25 1985-06-19 Hitachi Ltd 微細パタ−ン検査方法
JPH05197132A (ja) * 1992-01-23 1993-08-06 Toshiba Corp パターン検査装置
JP2997161B2 (ja) * 1994-03-08 2000-01-11 大日本スクリーン製造株式会社 画像パターン検査装置
US5804340A (en) * 1996-12-23 1998-09-08 Lsi Logic Corporation Photomask inspection method and inspection tape therefor
JP2000028334A (ja) 1998-07-15 2000-01-28 Hitachi Ltd パターン欠陥検査方法およびその装置
JP2007040839A (ja) 2005-08-03 2007-02-15 Sony Corp 周期性パターンのピッチ検査方法
JP6043662B2 (ja) * 2013-03-18 2016-12-14 株式会社ニューフレアテクノロジー 検査方法および検査装置
CN105548350B (zh) * 2016-01-26 2018-12-25 江苏理工学院 基于圆角矩形阵列探头的脉冲涡流缺陷检测成像***

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH11143052A (ja) 1997-11-12 1999-05-28 Toshiba Corp パターン検査装置

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