WO2011132766A1 - レビュー方法、およびレビュー装置 - Google Patents

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WO2011132766A1 PCT/JP2011/059894 JP2011059894W WO2011132766A1 WO 2011132766 A1 WO2011132766 A1 WO 2011132766A1 JP 2011059894 W JP2011059894 W JP 2011059894W WO 2011132766 A1 WO2011132766 A1 WO 2011132766A1
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藤原大二
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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Definitions

  • the present invention relates to a review method and a review apparatus for reviewing defects generated in a thin film device manufacturing process such as a semiconductor electronic circuit board and a liquid crystal display board using an enlarged imaging device such as a scanning electron microscope.
  • Manufacturing processes of thin film devices such as semiconductors, liquid crystal displays, and hard disk magnetic heads are composed of a number of processes.
  • the number of these pattern processing steps is sometimes several hundred. If an appearance abnormality such as a foreign object or a broken wiring pattern occurs on the thin film device due to inadequate or abnormal manufacturing conditions of the processing apparatus, the probability that a product will be defective increases and the yield decreases. Therefore, it is important to identify the device in which the problem has occurred and take measures to maintain and improve yield. For this reason, inspections such as foreign matter inspection and appearance inspection are performed for each main process, and whether or not the processing is normally performed is monitored. At this time, since it is impossible to inspect all the substrates to be processed for each processing process due to time and labor constraints, it is usually a lot unit or a substrate unit for each series of processes. Alternatively, an inspection is performed on a substrate to be processed sampled by a combination thereof.
  • the substrate to be processed means a minimum unit for product processing, and in the case of a semiconductor, it refers to one wafer.
  • the inspection apparatus for performing the foreign matter inspection or the appearance inspection described above information on the position and number of foreign matters is obtained by scanning the surface of a scanning electron microscope or optical microscope, for example, a wafer with a laser and detecting the presence or absence of scattered light. Also, when performing defect inspection to detect both foreign matter and pattern abnormalities, for example, by capturing an image of the circuit pattern of the wafer with an optical enlargement imaging device, and comparing it with an image of the other similar pattern region in the vicinity, Get information about the position and number of singularities.
  • the “singular point” refers to a point that is output as a point where an abnormality has been found by the inspection of the inspection apparatus.
  • the foreign object and the appearance abnormality are combined and hereinafter referred to as “defect”.
  • the above process abnormality determination is often performed using the number and density of defects detected by the foreign substance inspection or the visual inspection as a management index. If the number or density of defects exceeds a preset reference value, it is determined that an abnormality has occurred in the apparatus, and the defect is detected based on the defect coordinate information detected by the inspection apparatus. Electron ⁇ ⁇ Microscope (hereinafter referred to as “SEM”) is used to magnify images with a review device to obtain detailed information on the size, shape, texture, etc. of the defect, and perform detailed inspections such as elemental analysis and cross-sectional observation. Identify the device that has occurred and the details of the problem. Then, based on the result, measures are taken for manufacturing apparatuses and processes to prevent a decrease in manufacturing yield. In recent years, the importance of SEM-type review devices has increased due to the need for finer inspection target patterns and the detection of fine foreign matter.
  • the review device is a function that automatically acquires an enlarged image of a foreign object or defect based on inspection data acquired by a foreign object inspection device or an appearance inspection device in response to a request for automation and efficiency of defect review work (Automatic Defect Review) , Hereinafter referred to as ADR).
  • ADR Automatic Defect Review
  • the defect position information acquired by the foreign substance inspection apparatus or the appearance inspection apparatus is used as it is as the image pickup position information of the review apparatus, the probability that the defect is out of the imaging field of view of the SEM increases. . This is because the SEM type review device has a large enlargement magnification, so that a slight deviation between the coordinate system of the foreign substance inspection device or the appearance inspection device and the coordinate system of the review device is enlarged as it is.
  • Patent Document 1 discloses such coordinate conversion.
  • Patent Document 2 discloses a method for acquiring a defect image with the above two-step visual field sizes.
  • Patent Document 3 a defect image is obtained for an appropriate standard sample using an appearance inspection device and a review device, and the direction and size of visual field deviation are measured from the difference in the defect center coordinates obtained by both. Then, the systematic error is removed from the obtained field deviation distribution, and the field size of the wide-field defect image when performing imaging with two stages of field sizes is determined from the direction and size of the remaining random field deviation.
  • the invention is disclosed.
  • Patent Document 1 an appropriate defect point on a sample which is a defect review target is sampled, and a coordinate conversion rule is generated using both an appearance / foreign particle inspection apparatus and a defect review apparatus. Since the obtained coordinate transformation rules vary depending on which defect point is selected, considerable experience and knowledge are required to perform reasonable sampling. When the defect review apparatus is of the SEM type, it is substantially meaningless from the problem of throughput to generate the coordinate transformation rule using all defect points on the sample.
  • a coordinate conversion rule is generated using an appropriate standard sample, but it is uncertain whether the obtained coordinate conversion rule can be applied to any sample.
  • An object of the present invention is to reduce the number of steps required by a user for defect coordinate conversion in an SEM type defect review apparatus, to enable easy observation of a sample regardless of the skill of an operator, and to capture defects. It is to provide a review method and a review apparatus that improve the rate.
  • the defect position is acquired by an external inspection apparatus such as an appearance inspection apparatus or a foreign substance inspection apparatus using an image signal detected by the optical microscope. It is characterized in that a coordinate conversion rule for information is generated.
  • the coordinate conversion rule is a general term for calculation rules necessary for performing coordinate conversion, such as a coordinate conversion formula and a coordinate offset value.
  • a dark field optical microscope capable of acquiring defect position information at high speed is suitable.
  • an image signal that is not appropriate for acquiring a defect position may be detected due to factors such as halation and bright spot generation.
  • a determination unit for determining the quality of the image signal detected by the optical microscope is provided to select inappropriate data for generating the coordinate conversion rule.
  • the image acquisition condition of the optical microscope is adjusted appropriately, and the image signal is acquired again.
  • the positional information used for generating the coordinate conversion rule is acquired using an optical microscope instead of the SEM, the number of defect points that can be used for generating the coordinate conversion rule can be significantly increased as compared with the conventional case. Therefore, the conversion accuracy of the coordinate conversion rule is improved and the defect supplement rate is improved. Further, since it becomes unnecessary to sample the defect point, it becomes possible to set the review condition of the defect review apparatus regardless of the skill of the operator.
  • the number of defect points used for generating the coordinate conversion rule can be further increased as compared with the conventional case.
  • FIG. 4 is a contrast diagram of dark-field optical microscope images obtained when an optical filter is not applied and when the optical filter is applied.
  • FIG. 4 is a contrast diagram of dark-field optical microscope images obtained when an optical filter is not applied and when the optical filter is applied.
  • Example 1 a configuration example of an SEM type defect review apparatus having a function of generating a coordinate conversion rule using an output signal of an optical microscope at the time of ADR execution will be described.
  • FIG. 1 shows a schematic diagram of a semiconductor device production line in which the defect review apparatus of this embodiment is installed.
  • a semiconductor device manufacturing apparatus 2 As shown in FIG. 1, a semiconductor device manufacturing apparatus 2, an inspection apparatus 3, a review apparatus 4, an analysis apparatus 5, and a review analysis apparatus 6 are connected to each other by a data management server 1 and a network 7.
  • the structure is made. Since semiconductor devices are manufactured by forming a large number of layers on a semiconductor substrate, the number of manufacturing lines shown in FIG. 1 is actually set according to the number of semiconductor device manufacturing processes.
  • the manufacturing apparatus 2 is an apparatus used for manufacturing semiconductor devices such as an exposure apparatus and an etching apparatus.
  • the inspection apparatus 3 is an apparatus that inspects whether or not a defect has occurred in the semiconductor device processed by the manufacturing apparatus 2 and whether or not there is a foreign substance, and detects the position of the defect or the foreign substance.
  • a method is known in which these images are compared to determine a different portion as a defect, and the defect position is detected. Inspection information such as the coordinates of defects detected by the inspection apparatus 3 is sent to the review apparatus 4 via the network 7.
  • the review device 4 is a device for observing defects based on the inspection information of the inspection device 3.
  • the review device 4 moves the stage on which the semiconductor wafer is mounted, and on the semiconductor wafer based on the defect position information output from the inspection device 3.
  • the defect to be targeted is positioned and the defect is observed.
  • the observation includes a method of imaging with an optical microscope and a method of imaging with an electron microscope. In this embodiment, an example using a scanning electron microscope SEM is shown.
  • the analysis device 5 performs elemental analysis using, for example, EDX (Energy Dispersive X-ray spectrometer) for detecting X-rays or Auger electron spectroscopy.
  • EDX Electronicgy Dispersive X-ray spectrometer
  • Auger electron spectroscopy is a method of detecting and analyzing Auger electrons emitted from an object when the object is irradiated with an electron beam.
  • the review analysis device 6 is a device that can perform defect observation and elemental analysis with a single device.
  • the analysis device 5 or the review analysis device 6 can also position a defect based on the defect position information output from the inspection device 3 and perform a review or analysis.
  • each device is described according to its function, but a single device may have various functions.
  • the function of the inspection device 3 may be added to the manufacturing device 2 or the inspection device 3 and the review device 4 may be integrated to have a respective function.
  • the data management server 1 is a device that manages data obtained by the inspection device 3, the review device 4, the analysis device 5, and the review analysis device 6.
  • the review device 4 and the analysis device 5 use the data management server 1.
  • information such as defect position coordinates output from the inspection apparatus 3 can be acquired.
  • the review device 4 may have all or some of the functions of the data management server 1, for example.
  • each device is connected via the network 7 and exchanges data. However, it is not always necessary to pass through the network 7, and data can be exchanged between the devices. It may be connected.
  • FIG. 2 is a longitudinal sectional view showing a schematic configuration of the SEM type review apparatus of the present embodiment.
  • the semiconductor wafer WF to be reviewed is mounted on the XY stage 15.
  • the XY stage 15 is controlled to move in the X direction or the Y direction by the stage control unit 23 based on a control signal sent from an overall control unit 19 having a plurality or a single microprocessor.
  • the XY stage 15 can also be controlled in the height direction.
  • the imaging device 8 to which the SEM is applied captures an enlarged image of a predetermined area of the semiconductor wafer WF fixed to the XY stage 15.
  • a constant controlled voltage is applied from the high-voltage stabilized power supply 24 to the electron source 9 that is the source of the electron beam EB of the imaging device 8.
  • the electron beam EB emitted from the electron source 9 is converged and narrowed by the first condenser lens 10, the second condenser lens 11, the first objective lens 13, and the second objective lens 14, and is deflected by the deflection scanning coil 12.
  • the semiconductor wafer WF is scanned. By irradiation of the semiconductor wafer WF to be measured with the electron beam EB, secondary signals such as secondary electrons and reflected electrons are generated from the semiconductor wafer WF and detected by the signal detector 25.
  • a set of various optical elements such as the electron source 9 and the objective lenses 13 and 14 described above constitutes an electron optical system, and is held in a vacuum container schematically illustrated as an outline of the imaging device 8.
  • the output signal of the signal detector 25 is processed by an A / D conversion unit 21 that converts an analog signal into a digital signal, and is input to an image calculation unit 20 having a microprocessor.
  • the image calculation unit 20 performs image processing such as generation of an SEM image of the semiconductor wafer WF and defect detection processing.
  • the image processing result by the image calculation unit 20 is displayed on the display 17 via the overall control unit 19.
  • a storage device 16 is connected to the overall control unit 19 and stores SEM images and accompanying data.
  • a GUI Graphic User's Interface
  • a user who uses the review apparatus inputs information necessary for inspection, such as defect observation conditions, to the GUI on the display 17 using the input device 18 configured by a keyboard, a pointing device, or the like.
  • the defect coordinate data of the semiconductor wafer WF is sent from the inspection apparatus 3 shown in FIG. 1 to the overall control unit 19 via the network 7 and stored in the storage device 16. Based on the defect coordinate data, the overall control unit 19 sends a stage movement command to the stage control unit 23 so that the defect enters the field of view of the imaging device 8, and moves the XY stage 15.
  • the imaging apparatus 8 of the present embodiment is provided with a dark field optical microscope 27, and there is a defect to be reviewed based on the defect coordinate data of the inspection data input from the external inspection apparatus 3.
  • a laser is applied to the coordinates, and a dark-field optical microscope image is taken. The movement of the defect position to the laser irradiation position is performed by moving the stage.
  • the dark field optical microscope 27 irradiates an observation target with a laser emitted from a laser oscillation unit 27-1 via an ND (Neutral Density) filter (attenuation filter) 27-2 and a wavelength filter 27-3.
  • the laser scattered light generated in the observation object is detected.
  • the dark field optical microscope 27 detects the laser scattered light, the laser scattered light enters the objective lens 27-4, and then the optical path is changed by the mirror unit 27-5.
  • the scattered light bent by the mirror unit 27-5 is incident on the TV camera unit 27-6 and is imaged by the detection element of the TV camera unit 27-6.
  • the dark field optical microscope 27 is equipped with a polarizing filter 27-7, and the signal amount of the input laser scattered light can be adjusted by taking in and out the polarizing filter 27-7.
  • the ND filter 27-2 and the wavelength filter 27-3 by selectively changing the settings of the ND filter 27-2 and the wavelength filter 27-3, the amount of laser light to be emitted can be adjusted. Then, the laser scattered light generated from the defect on the surface to be observed is captured by the dark field optical microscope 27 to obtain a dark field optical microscope image.
  • the above-described three optical filters of the ND filter 27-2, the wavelength filter 27-3, and the deflection filter 27-7 may include only one or only two. In some cases, four or more optical filters may be provided. In some cases, four or more optical filters may be provided.
  • the output signal of the dark field optical microscope 27 is quantized by the A / D conversion unit 21 in the same manner as the output signal of the signal detector 25, and then input to the image calculation unit 20, where various image processes are performed.
  • the coordinates of the center of gravity of the scattered light generated at the defect portion are calculated as defect coordinates on the SEM type defect review apparatus, and fine alignment is performed. By executing this operation for all defects to be reviewed, defects on the semiconductor device can be accurately captured and reviewed (imaged) by the SEM type defect review apparatus.
  • the overall control unit 19 controls the electron optical system control unit 22-1, the dark field optical microscope control unit 22-2 and the stage control unit 23 in accordance with the input information and a previously stored control program.
  • the electron optical system control unit 22-1, dark field optical microscope control unit 22-2, and stage control unit 23 follow the instructions from the overall control unit 19, and the electron optical system and dark field optical microscope 27 in the imaging device 8.
  • the XY stage 15 is controlled.
  • the overall control unit 19 includes functional blocks of a defect selection unit 26-1, a DFOM (Dark Field Optical Optical Microscope) image determination unit 26-2, and a coordinate transformation calculation unit 26-3, which will be described later. .
  • FIG. 3 is a flowchart for explaining a procedure for performing a defect review.
  • the fine alignment which is a feature of the defect review apparatus according to the present embodiment, is described in detail.
  • the overall control unit 19 communicates with the inspection device 3 or the data management server 1 shown in FIG. 1 and reads the inspection data (STEP 101).
  • the inspection data is configured such that defect feature amount information such as defect size and defect position information are associated with an appropriate defect ID assigned to a detected defect.
  • the overall control unit 19 executes wafer alignment for roughly correcting an error between the coordinate system of the SEM type defect review apparatus and the coordinate system of the semiconductor wafer (STEP 102).
  • Wafer alignment is an alignment process between the semiconductor wafer and the coordinate system of the SEM type defect review apparatus, and an image of an appropriate pattern whose position is known among the semiconductor patterns formed on the semiconductor wafer is imaged. Then, it is executed by determining the coordinates of the target pattern from the control information of the XY stage 15 and comparing the determined coordinates with the known position information.
  • As the alignment pattern a characteristic pattern having no similar pattern in the vicinity thereof is used.
  • the overall control unit 19 instructs the electron optical system control unit 22-1 and the stage control unit 23 to image the designated alignment pattern, and displays the position of the imaged alignment pattern and the known position information of each alignment pattern. The comparison is made, and the average value of the shift amounts is stored in the storage device 16 as the offset amount of the coordinate origin.
  • the wafer alignment By executing the wafer alignment, it is also possible to calculate the correction amount for the rotational deviation of the coordinates that occurs when the semiconductor wafer is loaded on the imaging device 8. Further, when a defect review is performed on a bare wafer before forming a semiconductor pattern, an edge portion of the outer peripheral portion and the notch portion of the semiconductor wafer is designated and an error between the coordinates of the semiconductor wafer sent from the inspection apparatus 3 is obtained. Can also be corrected. In wafer alignment, an optical microscope or SEM may be used.
  • fine alignment using the dark field optical microscope 27 is executed.
  • the fine alignment process of the present embodiment is characterized by including a redoing sequence of imaging in which the optical conditions of the dark field optical microscope 27 are changed. This will be described in detail below with reference to FIG.
  • the defect sorting unit 26-1 in the overall control unit 19 sorts the inspection data read in STEP 101 using a preset size threshold of the defect size (STEP 103). This is because if the defect size of the defect to be reviewed is large, the brightness of the scattered light due to laser irradiation increases, halation is likely to occur, and the center of gravity coordinates of the defect can be accurately calculated using a dark field optical microscope image. This is because it becomes difficult.
  • This process is executed by the overall control unit 19.
  • defect data may be sorted by sorting defect data in order of defect size.
  • the filter threshold value for the defect size used in STEP 103 is set via a parameter setting screen as shown in FIG. 6, for example.
  • the apparatus user calls the parameter setting screen of FIG. 6 to the GUI on the display 17 when setting the inspection recipe before executing ADR, and uses it in STEP 103 based on the defect size of each defect in the inspection data input from the external inspection apparatus.
  • the defect size threshold value is input to the input field at the center of the screen, and the “OK” button is pressed to set the defect size filter threshold value.
  • the set threshold information is stored in the storage device 16 and is referred to by the overall control unit 19.
  • the overall control unit 19 performs imaging of the defect determined as the defect size “large” in STEP 103 in accordance with the built-in control program (STEP 104). Specifically, the positional information of the selected defect is transmitted to the stage control unit 23, the visual field movement is executed, and an imaging instruction is issued to the dark field optical microscope control unit 22-2. The dark-field optical microscope control unit 22-2 controls the dark-field optical microscope 27 to acquire an image at the field movement destination, and returns the acquired image information to the overall control unit 19.
  • the DFOM image determination unit 26-2 in the overall control unit 19 determines whether or not the image acquired in STEP 104 is an appropriate image for calculating the defect centroid (STEP 105). To determine whether the image is appropriate, for example, the image data is binarized, the number of pixels in the area corresponding to the defect is calculated, and an algorithm such as whether the number of pixels is larger than a certain threshold is used. In addition, when there are two or more regions that can correspond to defects in the binarized image due to halation or the like, an algorithm that determines that the image is not appropriate for calculating the defect centroid may be used. it can.
  • a defect candidate that is closest to the center of the field of view and has a certain number of pixels in the defect candidate region is possible to use an algorithm that determines whether the value is also large.
  • the coordinate conversion calculation unit 26-3 calculates the barycentric coordinates of the defect by pixel calculation, and calculates the difference between the defect position information included in the inspection data and the calculated barycentric coordinates of the defect.
  • Fine alignment is performed by calculating (STEP 107).
  • the fine alignment correction value calculated in STEP 107 is stored in a defect file stored in the storage device 16.
  • the defect file stores the defect ID of the defect acquired by the external inspection apparatus and attribute information such as the position information or size of the defect corresponding to the ID, and the fine alignment correction value is also the above-described defect ID. Are recorded in correspondence.
  • the DFOM image determination unit 26-2 instructs the dark field optical microscope control unit 22-2 to perform re-imaging (retry) while changing the optical conditions.
  • the dark-field optical microscope 27 of the present embodiment includes the three optical filters, the ND filter 27-2, the polarization filter 27-7, and the wavelength filter 27-3. It can be adjusted according to the combination of filters used.
  • the optical characteristics of the ND filter, the deflection filter, and the wavelength filter are F 1 , F 2 , and F 3
  • the optical characteristics of a composite filter that combines these can be expressed as the following Expression 1.
  • F (k) ⁇ n 1 F 1 + n 2 F 2 + n 3 F 3 (1)
  • alpha each coefficient of n 1, n 2, n 3 are, alpha coefficient indicating the dimming degree of the ND filter, n 1, n 2, n 3 is either to use or not to use the filter It is a numerical value that means 0 or 1.
  • k is an argument for designating a composite filter.
  • the storage device 16 stores optical conditions of the composite filter expressed by the permutation combination conditions of F 1 , F 2 , and F 3 , and information on arguments for specifying the filter conditions.
  • a specific filter condition can be called by specifying.
  • the optical characteristics of the composite filter are basically linear of the optical characteristics of the individual filters as shown in Equation (1). Therefore, if the permutation combination condition of the optical characteristics of the individual filters is determined, the optical characteristics of the composite filter composed of an arbitrary number of filters can be designated.
  • the DFOM image determination unit 26-2 calls the filter condition by specifying the above argument, and changes the optical condition at the time of retry by instructing the dark field optical microscope control unit 22-2 (STEP 106).
  • the dark field optical microscope control unit 22-2 adjusts the imaging conditions of the dark field optical microscope 27 in accordance with the instructed conditions, and performs reimaging (STEP 104).
  • the composite filter condition for the defect with the defect ID that was retried last time is stored in the storage device 16, and the optical condition of STEP 106 may be changed with reference to the stored filter condition at the time of this retry. Good. This process is particularly effective when the defects are sorted in size order and dark field optical microscope images are captured in size order. This is because if the defect size is close, the optimum imaging condition of the dark field optical microscope is considered close.
  • the DFOM image determination unit 26-2 determines whether or not the retried image can be used (STEP 105). If it can be used, the coordinate transformation calculation unit 26-3 calculates the position of the center of gravity of the defect to obtain a fine image. Alignment is executed (STEP 107), and the calculated fine alignment correction value is stored in the storage device 16 in association with the defect ID. If it cannot be adopted, the flow of retrying by changing the optical conditions is repeated.
  • Step 111 it is determined whether or not imaging has been completed for all defects determined to have a defect size of “large” (STEP 111). If not completed, the process returns to STEP 104 to move the visual field. The next defect is imaged. If completed, the process proceeds to STEP 103, and a fine alignment sequence is executed for a defect determined to have a defect size of “medium to small”.
  • the initial setting value of the filter condition of the dark field optical microscope 27 for the defect selected as the defect size “medium to small” is set to a value different from the initial setting value for the defect size “large”. It is stored in the storage device 16 together with information on the size class of the defect size “large” or “medium to small” and is referred to by the DFOM image determination unit 26-2.
  • an image inappropriate for calculating the defect centroid may be acquired.
  • the optical conditions are automatically changed based on the determination result of STEP 109 (STEP 106), and the operations of STEP 104 to STEP 106 are executed until a dark field optical microscope image suitable for calculating the center of gravity coordinates of the defect can be captured.
  • the determination of STEP 109 for example, it is possible to set so that the barycentric coordinates of the defect are calculated under an optical condition in which the number of bright spots on the dark-field optical microscope image or the size thereof is a certain value or less.
  • the setting for excluding the defect from the fine alignment target is also available. Is possible. For the defect with the defect ID excluded from the fine alignment target, there is no fine alignment correction value for the defect with the defect ID. For such a defect, the fine defect ID with the closest position is fine. Processing such as substituting the alignment correction value or substituting the average value of the fine alignment correction values of all other defects is possible. Such a substitution correction value registration process or an average calculation process is executed by the coordinate transformation calculation unit 26-3.
  • an appropriate optical filter is automatically set for each defect by repeating the retry flow, and on the dark field optical microscope image. It is possible to obtain a defect image in which the size of the defect appearing in (2) becomes an appropriate size for calculating the defect centroid. With this sequence, the defect centroid can be accurately calculated even for a defect whose defect size is determined to be “large”.
  • defects with a medium to small defect size have a low probability of halation, and appropriate dark-field optical microscope images can be captured even if the default filter filter settings are used as is. Since there is a high possibility that it can be performed, the imaging process through the defect centroid calculation process in STEPs 108 to 109 can be performed efficiently.
  • a retry flow is scheduled to be repeated separately from a defect determined to have a defect size of “medium to small”. .
  • the defect size is close, the optical filter conditions at the time of retry are likely to be close, so the optical filter conditions optimized for defects of the same size class of “large” or “medium to small” are the same size class.
  • the optical filter conditions optimized for defects of the same size class of “large” or “medium to small” are the same size class.
  • the defect size is divided into “large”, “medium to small”, and the dark field optical microscope images are taken separately, so that all defects can be detected even when defects of various defect sizes coexist.
  • accurate defect centroid calculation and defect coordinate correction can be performed in a short time.
  • the two large size classes “Large” and “Medium to Small” but also “Large”, “Medium”, “Small” or “Class 1” “Class 2” “Class 3” “Class 4”. It is also possible to take an optical microscope image for fine alignment by performing size classification.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which a dark field optical microscope image optimal for calculating the barycentric coordinates of a defect is obtained by applying an optical filter to halation that occurs when the defect size is large.
  • the ND filter is particularly effective in many cases, when changing the optical condition (STEP 106), a setting for preferentially applying the ND filter may be performed.
  • FIG. 5 is a diagram showing another example in which an appropriate image can be acquired by retrying.
  • the left figure of FIG. 5 is an example of an image having a medium size or less but having many bright spots due to scattered light. Such imaging results often occur when the surface of the semiconductor wafer is rough.
  • the right figure of FIG. 5 is an image obtained as a result of correction by the composite filter, and a dark field optical microscope image including only a bright spot due to scattered light of a defect to be truly reviewed is obtained. I understand.
  • filter conditions to be preferentially applied may be set and registered in advance. Further, as described above, an upper limit value of the number of bright spots may be set.
  • the overall control unit 19 is based on the coordinates after the fine alignment, so that the electro-optic system control unit 22 captures a low-magnification SEM image at a preset magnification. -1 and the stage control unit 23, and the electron optical system control unit 22-1 and the stage control unit 23 perform imaging based on the instructions (STEP 112).
  • the image calculation unit 20 calculates a more accurate position of the defect center using the low-magnification SEM image and transmits it to the overall control unit 19 (STEP 113).
  • the overall control unit 19 instructs the electron optical system control unit 22-1 to move the defect portion to the center of the field of view by image shift and to capture a high-magnification SEM image (STEP 114).
  • the imaging magnification of the high-magnification SEM image is set in advance. Although illustration is omitted, the processing of STEPs 112 to 114 is repeated for all the defects, and the review image acquisition sequence is sequentially executed.
  • the semiconductor wafer to be reviewed is unloaded from the defect review apparatus (STEP 115), and the captured dark field optical microscope image or low-magnification or high-magnification SEM image is stored in the data management server 1. Uploaded (STEP 116).
  • FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a setting screen for filters, the number of bright spots, the number of trials, and the like applied in changing the optical conditions of the dark field optical microscope.
  • This setting screen is displayed on the display 17 and is applied when the apparatus user changes the optical conditions in order to obtain a dark field optical microscope image optimal for calculating the center of gravity coordinates of the defect via this setting screen.
  • a neutral density (ND) filter, a polarization (PL) filter, a wavelength (WL) filter, or the like can be selected, and the intensity can be selected for the neutral density filter.
  • the selection is performed by turning on / off a selection button shown in a dotted line frame 71 in FIG.
  • a numerical value is entered in the neutral density filter coefficient setting field shown in the dotted line frame 73. If there is an optical filter to be preferentially applied, it is selected by turning on / off the “priority” button shown in the dotted frame 73. The result of the selection button on / off and the numerical input result to the dark filter coefficient setting field are reflected in the coefficients n 1 , n 2 , n 3 and ⁇ included in Equation 1, and are used when executing the fine alignment sequence. Complex filter candidates are set. The composite filter combination condition is calculated by the overall control unit 19.
  • the upper limit number of bright spots for example, the upper limit number of bright spots, the size of the bright spot, or the upper limit value of the number of retries
  • an arbitrary numerical value is input to each input field shown in the dotted line frame 74.
  • the setting conditions are applied to the sequence in the automatic review.
  • the size of the bright spot set in advance may be based on the number of pixels calculated based on the dark field optical microscope image or on the actual value in the dark field optical microscope image. good.
  • the defect review apparatus when capturing an optical microscope image for fine alignment, a plurality of target defects to be imaged are selected according to size, and an image / image is selected for each selected size class. A sequence for determining adoption / re-imaging is executed. Thereby, even when defects of various defect sizes coexist, accurate defect centroid calculation and defect coordinate correction can be performed for all defects in a short time.
  • the defect review apparatus of the present embodiment in principle, coordinate correction values can be given to defects of all defect IDs.
  • the defect can be moved and captured near the center of the field of view of the SEM image when the SEM review is executed.
  • the probability that a defect is out of the field of view can be greatly reduced. This makes it possible to reduce the occurrence of processing).
  • the defect can be positioned substantially at the center of the field of view of the SEM image when the SEM review is executed, when the fine alignment is completed (step 111), the SEM image acquisition / defect recognition sequence at a low magnification (step 112). And 113) can be omitted, and only SEM image acquisition at a high magnification (step 114) can be executed.
  • This flow is particularly effective when the number of defect points to be reviewed is very large or when the review time allowed for one wafer is short.
  • the distribution state of the coordinate correction value on the sample is known, it can be used as data for calculating the coordinate correction value more accurately.
  • Example 2 In the first embodiment, a configuration example of a defect review apparatus that executes a flow for performing fine alignment on all defects on a semiconductor wafer at the time of ADR execution has been described, but in this embodiment, at the recipe setting stage before ADR execution.
  • a configuration example of a defect review apparatus having a function of performing fine alignment and reflecting the result on the imaging magnification setting of the low-magnification SEM image will be described.
  • the flow of FIG. 3 is executed at the recipe creation stage, and fine alignment correction values for all defect IDs obtained by executing the flow of FIG. 3 are stored in the storage device 16 as inspection recipes.
  • the set inspection recipe is used for defect review of semiconductor wafers manufactured through the same manufacturing process.Of course, the defect position also varies with different wafers, so the created fine alignment correction value itself is used. I can't turn it.
  • the defect review apparatus of the present embodiment calculates the average value using the fine alignment correction values for all defects (or defects with a number of points that can be said to be substantially all defects) created at the recipe stage, Based on the average value, the visual field size of the low-magnification SEM image acquired in STEP 112 is determined. This function is realized when the overall control unit 19 calculates an average value using the fine alignment correction value stored in the defect file.
  • the field-of-view size of the low-magnification SEM image can be optimized, and the imaging time is shortened. As a result, the ADR execution time can be shortened.
  • the SEM type defect review method and the SEM type defect review apparatus capable of reducing the man-hours required for coordinate conversion at the time of defect review and easily reviewing the defect are realized.
  • the SEM is used as an enlargement imaging device for review, but an optical microscope using visible light or ultraviolet light is used as the enlargement imaging device.
  • a microscope may be used. The same function and effect can be obtained as long as the apparatus has a function capable of enlarging and imaging regardless of the type of energy used, the intensity of energy, and the visualization method.

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Abstract

予め登録された欠陥サイズによる選別方法および暗視野光学式顕微鏡の光学フィルタ選択方法に基づいて、欠陥の重心座標を算出するのに最適な暗視野光学式顕微鏡画像を得るため複数回の暗視野光学式顕微鏡画像の撮像を繰り返し、レビュー対象となる欠陥についてファインアライメントを実行する。これにより走査電子顕微鏡を用いた欠陥のレビュー方法、および欠陥のレビュー装置において、外部の検査装置から入力された検査データの座標系と欠陥レビュー装置の座標系の座標変換に要するユーザの工数を低減し、試料の観察を容易化することができる。

Description

レビュー方法、およびレビュー装置
　本発明は、半導体電子回路基板や液晶表示基板等の薄膜デバイス製造過程で生じた欠陥を、走査電子顕微鏡等の拡大撮像装置を用いてレビューするためのレビュー方法、およびレビュー装置に関する。
　半導体，液晶ディスプレイ，ハードディスク磁気ヘッド等の薄膜デバイスの製造工程は、多数のプロセスにより構成されている。
　これらのパターン加工の工程数は時には数百工程に及ぶ。加工装置の製造条件の不備や異常によって、薄膜デバイス上に異物や配線パターンの断線などの外観異常が発生した場合、製品に不良が発生する確率が高くなり、歩留りを下げてしまうことになる。そこで、問題の発生した装置を特定し、対策を施すことが歩留り維持および向上に重要となる。そのため、主要なプロセスごとに異物検査や外観検査等の検査が実施され、加工が正常に行われているか監視が行われる。このとき、加工プロセスごとに全ての被処理基板の検査を実施するのは時間と手間の制約から不可能であるため、通常はいくつかの一連の工程ごとに、ロット単位、あるいは被処理基板単位、あるいはその組み合わせによりサンプリングされた被処理基板に対して検査が実施される。ここで、被処理基板とは製品加工を行う最小単位を意味し、半導体であればウェハ１枚を指す。
　上記の異物検査あるいは外観検査を行う検査装置においては、走査電子顕微鏡や光学式顕微鏡、例えばウェハ表面をレーザーでスキャンし、散乱光の有無を検出することで異物の位置，数の情報を得る。また、異物とパターン異常の両方を検出する欠陥検査をする場合は、例えば光学式の拡大撮像装置によりウェハの回路パターンの画像を取り込み、近傍の他の同一パターン領域の画像と比較することにより、特異点の位置，個数等に関する情報を得る。ここで、「特異点」とは、検査装置の検査により異常が発見された点として出力された点のことを指す。異物と外観異常とを合わせ、以降、「欠陥」と表記する。
　上記のプロセス異常の判定は、上記の異物検査あるいは外観検査により検出される欠陥の個数や密度を管理指標として行われることが多い。欠陥の個数や密度が予め設定された基準値を越えると装置に異常が発生していると判定し、欠陥を検査装置により検出された欠陥座標情報に基づき光学式顕微鏡、あるいは走査電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope、以下ＳＥＭとよぶ。）などを応用したレビュー装置により拡大撮像し、欠陥の大きさ，形状，テクスチャ等の詳細情報を得たり、元素分析，断面観察等の詳細検査を行い、不具合の発生した装置や不具合内容を特定する。そして、その結果に基づき、製造装置やプロセスの対策を行い、製造歩留りの低下を防ぐ。近年は、検査対象パターンの微細化や微細異物の検出ニーズから、ＳＥＭ式のレビュー装置の重要性が高まってきている。
　レビュー装置は、欠陥レビュー作業の自動化・効率化の要請から、異物検査装置や外観検査装置で取得された検査データを基に、自動的に異物ないし欠陥の拡大画像を取得する機能（Automatic Defect Review、以下ＡＤＲとよぶ）を備えていることが普通である。ところが、ＳＥＭ式のレビュー装置の場合、異物検査装置や外観検査装置で取得された欠陥位置情報をそのままレビュー装置の撮像位置情報として使用すると、欠陥がＳＥＭの撮像視野から外れる確率が非常に多くなる。これは、ＳＥＭ式のレビュー装置は拡大倍率が大きいため、異物検査装置や外観検査装置の持つ座標系とレビュー装置の持つ座標系との微妙なずれがそのまま拡大されてしまうためである。
　これを防ぐために、試料上の適当な基準点の位置情報を用いて、異物検査装置や外観検査装置の持つ欠陥位置情報を欠陥レビュー装置に対する欠陥位置情報に変換する座標変換式を生成することが行われる。特許文献１には、このような座標変換が開示されている。
　更に、これだけでは最終的に取得するべき欠陥位置精度が確保できないため、欠陥位置を含む広視野の欠陥画像と当該欠陥画像とほぼ同サイズの参照画像を取得し、欠陥画像と参照画像を画像処理することで欠陥の中心位置を計算し、最終的に取得すべき狭視野画像の視野中心を計算するという、２段階の視野サイズでの撮像が行われる。特許文献２には、上記の２段階の視野サイズによる欠陥画像の取得方法が開示されている。
　また、特許文献３には、適当な標準試料に対して外観検査装置とレビュー装置を用いて欠陥画像を取得し、両者で得られた欠陥中心座標の相違から視野ずれの方向と大きさを計測し、得られた視野ずれの分布から系統誤差を除去し、残るランダムな視野ずれの方向と大きさから、２段階の視野サイズでの撮像を実行する際の広視野欠陥画像の視野サイズを決める発明が開示されている。
特開２００２－０３９９５９号公報 特開２０００－３０６５２号公報 特開２００６－１４５２６９号公報
　特許文献１によれば、欠陥レビュー対象である試料上の適当な欠陥点をサンプリングして、外観・異物検査装置と欠陥レビュー装置の両方を用いて座標変換規則を生成している。得られる座標変換規則はどの欠陥点を選ぶかによって変わるため、妥当なサンプリングを行うためにはかなりの経験と知識を要する。欠陥レビュー装置がＳＥＭ式である場合、試料上の全欠陥点を用いて座標変換規則を生成することは、スループットの問題から実質的に無意味である。
　特許文献３によれば、適当な標準試料を用いて座標変換規則を生成しているが、得られた座標変換規則がどのような試料に対しても適用できるかどうかは不確定である。
　本発明の目的は、ＳＥＭ式欠陥レビュー装置において、欠陥座標変換に要するユーザの工数を低減し、作業者のスキルによらずに試料の観察を容易に行うことを可能とし、更には、欠陥捕捉率が向上するレビュー方法、およびレビュー装置を提供することである。
　本発明では、ＳＥＭ式欠陥レビュー装置において、光学式顕微鏡を備え、当該光学式顕微鏡で検出される画像信号を用いて、外観検査装置あるいは異物検査装置などの外部の検査装置で取得された欠陥位置情報に対する座標変換規則を生成することを特徴とする。ここで、座標変換規則とは、例えば、座標変換式や座標オフセット値など、座標変換を行うために必要な演算規則の総称である。
　光学式顕微鏡としては、欠陥位置情報を高速に取得可能な暗視野光学式顕微鏡が好適である。ただし光学式顕微鏡の場合、ハレーションや輝点発生などの要因により、欠陥位置を取得するためには適切ではない画像信号が検出される場合がある。このため、光学式顕微鏡で検出される画像信号の品質を判定する判定ユニットを設けて、座標変換規則を生成するために不適切なデータを選別する。
　更に、判定ユニットにより不適切と判定されたデータに対しては、光学式顕微鏡の画像取得条件を適当に調整し、画像信号を再取得する。
　本明細書は本願の優先権の基礎である日本国特許出願２０１０－０９９３５５号の明細書および／または図面に記載される内容を包含する。
　座標変換規則を生成するために用いる位置情報をＳＥＭではなく光学式顕微鏡を用いて取得するため、座標変換規則を生成するために使用できる欠陥点数を従来よりも格段に増やすことが可能となる。従って、座標変換規則の変換精度が向上し欠陥補足率が向上する。また、欠陥点のサンプリングが不要となるため、欠陥レビュー装置のレビュー条件を作業者のスキルによらずに設定することが可能となる。
　また、画像信号を再取得するため、座標変換規則を生成するために使用する欠陥点数を従来よりも更に増大することも可能となる。
半導体デバイス製造ラインの一部における装置の接続を示すシステム構成図。 実施例１または２のＳＥＭ式レビュー装置の概略図。 実施例１または２のＳＥＭ式レビュー装置の動作を示すフローチャート。 光学フィルタ不適用時と適用時で得られる暗視野光学式顕微鏡画像の対比図。 光学フィルタ不適用時と適用時で得られる暗視野光学式顕微鏡画像の対比図。 欠陥サイズによる選別のためのパラメータ設定画面の一例を示す図。 光学条件変更において適用するフィルタおよび輝点数・試行回数等の設定画面の一例を示す図。
　以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。
（実施例１）
　本実施例では、光学式顕微鏡の出力信号を用いた座標変換規則の生成をＡＤＲ実行時に行う機能を有するＳＥＭ式欠陥レビュー装置の構成例について説明する。
　まず、本実施例の欠陥レビュー装置が設置される半導体デバイスの製造ラインの模式図を図１に示す。半導体デバイスの製造ラインは、図１に示すように、半導体デバイスの製造装置２や検査装置３，レビュー装置４，解析装置５，レビュー解析装置６がデータ管理サーバ１とネットワーク７によって相互に接続された構成をなしている。半導体デバイスは半導体基板上に多数のレイヤーを形成することにより製造されるため、実際には、図１に示す製造ラインが半導体デバイスの製造工程に応じた数だけ設置される。
　製造装置２は、露光装置やエッチング装置などの半導体デバイスの製造に用いられる装置である。検査装置３は、製造装置２で加工された半導体デバイスに欠陥が発生したか否か、異物があるか否かを検査し、欠陥や異物の位置を検出する装置であって、検出方法には、半導体ウェハ上に光または電子線のビームスポットをスキャンさせ、その乱反射の度合いや二次電子による電位コントラストから欠陥位置を特定する方法、形成されているパターンの画像を２つのチップからそれぞれ取得し、これら画像を比較して相違する部分を欠陥とし、その欠陥位置を検出する方法、が知られている。検査装置３で検出した欠陥の座標などの検査情報がレビュー装置４へネットワーク７を介して送られる。
　レビュー装置４は、検査装置３の検査情報に基づいて欠陥を観察する装置であって、半導体ウェハを搭載したステージを移動させ、検査装置３から出力される欠陥位置情報に基づいてこの半導体ウェハ上の対象とする欠陥の位置決めをし、欠陥の観察を行う。観察には、光学式顕微鏡で撮像する方法と、電子顕微鏡で撮像する方法とがあり、本実施例では、走査電子顕微鏡ＳＥＭを用いた例を示す。解析装置５は、例えばＸ線を検出するＥＤＸ（Energy Dispersive X-ray spectrometer）や、オージェ電子分光法を用いて元素分析を行うものである。オージェ電子分光法は、電子線を対象に照射したときに対象から放出されるオージェ電子を検出し解析する方法である。レビュー解析装置６は、欠陥の観察と元素分析とを一台の装置で行うことができるようにした装置である。解析装置５、あるいはレビュー解析装置６も、検査装置３から出力される欠陥位置情報に基づいて欠陥の位置決めをし、レビューや解析を行うことができる。
　なお、図１の事例では、それぞれの装置をその機能別に記載したが、一台の装置に様々な機能を持たせるようにしてもよい。例えば、製造装置２に検査装置３の機能を付加させたり、検査装置３とレビュー装置４とを一体にしてそれぞれの機能を有する装置としてもよい。
　データ管理サーバ１は、これらの検査装置３，レビュー装置４，解析装置５，レビュー解析装置６で得られたデータを管理する装置であり、レビュー装置４や解析装置５は、データ管理サーバ１を介して検査装置３から出力された欠陥位置座標などの情報を取得することができる。なお、データ管理サーバ１の全部の機能あるいは一部の機能を、例えばレビュー装置４に持たせることも可能である。
　また、図１では、それぞれの装置がネットワーク７を介して接続され、データの交換を行うようにしているが、必ずしもネットワーク７を介する必要はなく、それぞれの装置間でデータの授受ができるように接続されているものであってもよい。
　図２は、本実施例のＳＥＭ式レビュー装置の概略構成を示す縦断面図である。レビューの対象となる半導体ウェハＷＦは、ＸＹステージ１５に搭載される。ＸＹステージ１５は、複数または単数のマイクロプロセッサを有する全体制御部１９から送られる制御信号に基づいて、ステージ制御部２３によりＸ方向、またはＹ方向に移動制御される。ＸＹステージ１５は、高さ方向にも制御することができる。ＳＥＭを応用した撮像装置８は、ＸＹステージ１５に固定された半導体ウェハＷＦの所定領域の拡大画像を撮像する。
　撮像装置８の電子ビームＥＢの発生源である電子源９には、高電圧安定化電源２４から一定に制御された電圧が印加される。電子源９から発射された電子ビームＥＢは、第１コンデンサレンズ１０，第２コンデンサレンズ１１，第１対物レンズ１３，第２対物レンズ１４によって収束されて細く絞られるとともに、偏向走査用コイル１２によって半導体ウェハＷＦ上をスキャンされる。測定対象の半導体ウェハＷＦへの電子ビームＥＢの照射によって、半導体ウェハＷＦから二次電子や反射電子等の二次信号が発生し、信号検出器２５で検出される。以上説明した電子源９や対物レンズ１３，１４など各種光学要素の集合は電子光学系を構成しており、撮像装置８の輪郭線として模式的に図示されている真空容器内に保持される。
　信号検出器２５の出力信号はアナログ信号をディジタル信号へ変換するＡ／Ｄ変換部２１で処理され、マイクロプロセッサを有する画像演算部２０に入力される。画像演算部２０では、半導体ウェハＷＦのＳＥＭ画像の生成や欠陥検出処理などの画像処理が行われる。画像演算部２０による画像処理結果は、全体制御部１９を介してディスプレイ１７に表示される。全体制御部１９には記憶装置１６が接続され、ＳＥＭ画像や付随するデータが記憶される。ディスプレイ１７上には、レビュー装置の操作画面の役割を果たすＧＵＩ（Graphical User′s Interface）が表示される。レビュー装置を使用するユーザは、キーボードやポインティングデバイスなどにより構成される入力装置１８を用いて、欠陥観察の条件等、検査に必要な情報をディスプレイ１７上のＧＵＩに入力する。
　半導体ウェハＷＦの欠陥座標データは、図１に示した検査装置３からネットワーク７を介して全体制御部１９に送られ、記憶装置１６に格納される。全体制御部１９は、当該欠陥座標データに基づいて、欠陥が撮像装置８の視野に入るようにステージ制御部２３にステージ移動命令を送り、ＸＹステージ１５を移動させる。
　ＳＥＭは高倍率で撮像するため視野が狭く、欠陥が視野内に収まるように撮像するためには、外部の検査装置より入力された検査データに基づく欠陥座標をＳＥＭ式欠陥レビュー装置上における欠陥座標に正確に座標変換（ファインアライメント）する必要がある。そこで、本実施例の撮像装置８には暗視野光学式顕微鏡２７が設けられており、外部の検査装置３より入力された検査データの欠陥座標データに基づいて、レビュー対象となる欠陥が存在する座標にレーザーを照射し、暗視野光学式顕微鏡画像を撮像する。欠陥位置のレーザー照射位置への移動はステージ移動により行われる。
　暗視野光学式顕微鏡２７は、レーザー発振部２７－１より照出されたレーザーが、ＮＤ（Neutral Density ）フィルタ（減光フィルタ）２７－２および波長フィルタ２７－３を経由して観察対象に照射され、観察対象において生じるレーザー散乱光を検出する。暗視野光学式顕微鏡２７がレーザー散乱光を検出するに際して、レーザー散乱光は、対物レンズ２７－４に入射し、その後、ミラー部２７－５で光路が変更される。ミラー部２７－５によって曲げられた散乱光はＴＶカメラ部２７－６に入射し、ＴＶカメラ部２７－６の検出素子により撮像される。また、暗視野光学式顕微鏡２７には偏光フィルタ２７－７が搭載されており、当該偏光フィルタ２７－７の出し入れにより、入力されるレーザー散乱光の信号量を調整することができる。一方、ＮＤフィルタ２７－２および波長フィルタ２７－３を選択的に設定を変更することによって照出されるレーザーの光量を調整することができ、光量を調整されたレーザーが観察対象表面上に照射され、当該観察対象表面上の欠陥部から生じるレーザー散乱光を暗視野光学式顕微鏡２７で捉え暗視野光学式顕微鏡画像を取得する。なお、上述したＮＤフィルタ２７－２，波長フィルタ２７－３および偏向フィルタ２７－７の３つの光学フィルタは、いずれか１つあるいは２つのみしか備えてない場合もある。また、４つ以上の光学フィルタを備える場合もある。また、４つ以上の光学フィルタを備える場合もある。
　暗視野光学式顕微鏡２７の出力信号は、信号検出器２５の出力信号と同様にＡ／Ｄ変換部２１で量子化された後、画像演算部２０に入力され、各種の画像処理が行われる。欠陥部で生ずる散乱光の重心の座標をＳＥＭ式欠陥レビュー装置上における欠陥座標として算出し、ファインアライメントを行う。この操作をレビュー対象とする全ての欠陥について実行することにより、半導体デバイス上の欠陥をＳＥＭ式欠陥レビュー装置により正確に捕捉・レビュー（撮像）することができる。
　全体制御部１９では、入力された情報と予め記憶された制御プログラムとに従って、電子光学系制御ユニット２２－１，暗視野光学式顕微鏡制御ユニット２２－２およびステージ制御部２３を制御する。電子光学系制御ユニット２２－１，暗視野光学式顕微鏡制御ユニット２２－２およびステージ制御部２３は、全体制御部１９からの指令に従い、撮像装置８内の電子光学系，暗視野光学式顕微鏡２７あるいはＸＹステージ１５の制御を行う。更にまた、全体制御部１９は、欠陥選別部２６－１，ＤＦＯＭ（Dark Field Optical Microscope）画像判定部２６－２，座標変換演算部２６－３の各機能ブロックを備えるが、これらについては後述する。
　次に、図３を用いて本実施例の欠陥レビュー装置の動作について説明する。図３は欠陥レビューをする手順を説明するフローチャートであるが、本実施例の欠陥レビュー装置の特徴であるファインアライメントについて特に詳しく記している。
　観察対象の半導体ウェハが撮像装置８内にロードされると（ＳＴＥＰ１００）、全体制御部１９は、図１に示す検査装置３あるいはデータ管理サーバ１と通信し、検査データを読込む（ＳＴＥＰ１０１）。検査データは、欠陥サイズのような欠陥の特徴量情報と欠陥の位置情報とが検出欠陥に付与される適当な欠陥ＩＤに対応付けられて構成される。
　ＳＴＥＰ１０１の実行後、全体制御部１９は、ＳＥＭ式欠陥レビュー装置の座標系と半導体ウェハの座標系との間の誤差を大まかに修正するためのウェハアライメントを実行する（ＳＴＥＰ１０２）。ウェハアライメントは、半導体ウェハとＳＥＭ式欠陥レビュー装置の持つ座標系との位置あわせ処理のことであって、半導体ウェハに形成されている半導体パターンのうち位置が既知の適当なパターンをアライメントパターンとして撮像し、ＸＹステージ１５の制御情報から対象パターンの座標を決定し、決定された座標と既知の位置情報とを比較することにより実行される。アライメントパターンとしては、その近傍に同様のパターンのない特徴的なパターンが使用される。ウェハアライメント実行時には、まず装置ユーザがＧＵＩ上で適当なアライメントパターンを指定する。全体制御部１９は、指定されたアライメントパターンの撮像を電子光学系制御ユニット２２－１およびステージ制御部２３に指示し、撮像されたアライメントパターンの位置と、各アライメントパターンの既知の位置情報とを比較し、ずれ量の平均値を座標原点のオフセット量として記憶装置１６に格納する。
　ウェハアライメントの実行により、半導体ウェハが撮像装置８へロードされたときに生じる座標の回転ずれに対する補正量も計算することができる。また、半導体パターン形成前のベアウェハを欠陥レビューする場合には、半導体ウェハの外周部分およびノッチ部分のエッジ部を指定し、検査装置３から送られた半導体ウェハの座標との間の誤差を求めることによっても補正することができる。なお、ウェハアライメントに際しては、光学式顕微鏡を用いてもＳＥＭを用いても良い。
　ウェハアライメントの実行後、暗視野光学式顕微鏡２７を用いたファインアライメントが実行される。本実施例のファインアライメントプロセスは、暗視野光学式顕微鏡２７の光学条件を変更した撮像のやり直しシーケンスを備えることを特徴とする。以下、図３を用いて詳述する。
　まず、全体制御部１９内の欠陥選別部２６－１は、ＳＴＥＰ１０１で読み込まれた検査データを、予め設定された欠陥サイズのサイズ閾値を用いて選別する（ＳＴＥＰ１０３）。これは、レビュー対象とする欠陥の欠陥サイズが大きいとレーザー照射による散乱光の輝度が高くなり、ハレーションが生じ易く、暗視野光学式顕微鏡画像を用いて欠陥の重心座標を正確に算出することが困難となるためである。この処理は全体制御部１９で実行される。なお、ＳＴＥＰ１０３の実行の際には、欠陥データを欠陥サイズ順にソート処理して欠陥選別を行ってもよい。
　ＳＴＥＰ１０３で使用される欠陥サイズのフィルタ閾値は、例えば図６に示すようなパラメータ設定画面を介して設定される。装置ユーザはＡＤＲ実行前の検査レシピ設定時に、図６のパラメータ設定画面をディスプレイ１７上のＧＵＩに呼び出し、外部の検査装置より入力された検査データにおける各欠陥の欠陥サイズに基づいて、ＳＴＥＰ１０３で使用される欠陥サイズの閾値を画面中央の入力欄に入力し、「ＯＫ」ボタンを押下することにより、欠陥サイズのフィルタ閾値を設定する。設定された閾値の情報は記憶装置１６に格納され、全体制御部１９により参照される。
　欠陥サイズの選別が終わると、全体制御部１９は、内蔵された制御プログラムに従って、ＳＴＥＰ１０３で欠陥サイズ「大」と判別された欠陥の撮像を行う（ＳＴＥＰ１０４）。具体的には、選別された欠陥の位置情報をステージ制御部２３に伝達して視野移動を実行させ、暗視野光学式顕微鏡制御ユニット２２－２に撮像指示を行う。暗視野光学式顕微鏡制御ユニット２２－２は、暗視野光学式顕微鏡２７を制御して視野の移動先の画像を取得し、取得した画像情報を全体制御部１９に返す。
　次に、全体制御部１９内のＤＦＯＭ画像判定部２６－２は、ＳＴＥＰ１０４で取得された画像が欠陥重心を算出するために適切な画像であるかないかを判定する（ＳＴＥＰ１０５）。適切な画像であるかどうかは、例えば、画像データを二値化して欠陥に該当する領域の画素数を計算し、画素数がある閾値よりも大きいかどうかといったアルゴリズムを用いる。また、ハレーション等に起因して、二値化画像内に欠陥に該当し得る領域が２つ以上存在する場合は、欠陥重心を算出するために適切な画像ではないと判定するアルゴリズムを用いることもできる。さらに、二値化された画像内に欠陥に該当し得る領域が二以上存在する場合であっても、視野の中心から最も近い欠陥候補であって当該欠陥候補の領域の画素数がある閾値よりも大きいかどうかによって判定するアルゴリズムを用いることができる。
　判定の結果、画像が適切であれば、座標変換演算部２６－３は、画素演算により欠陥の重心座標を算出し、検査データに含まれる欠陥位置情報と算出した欠陥の重心座標との差分を計算することにより、ファインアライメントを実行する（ＳＴＥＰ１０７）。ＳＴＥＰ１０７により計算されたファインアライメント用の補正値は、記憶装置１６に格納されている欠陥ファイルに格納される。欠陥ファイルには、外部検査装置で取得された欠陥の欠陥ＩＤと、当該ＩＤに対応する欠陥の位置情報あるいはサイズなどの属性情報が格納されており、ファインアライメント用補正値も、上記の欠陥ＩＤと対応させて記録される。
　ＳＴＥＰ１０５で、画像が適切でないと判定した場合、ＤＦＯＭ画像判定部２６－２は、暗視野光学式顕微鏡制御ユニット２２－２に対し、光学条件を変えて再撮像（リトライ）を行うよう指示する。前述のように、本実施例の暗視野光学式顕微鏡２７は、ＮＤフィルタ２７－２，偏光フィルタ２７－７，波長フィルタ２７－３という３つの光学フィルタを備えており、取得する画像の画質を使用するフィルタの組み合わせによって調整することができる。
　例えば、ＮＤフィルタ，偏向フィルタ，波長フィルタの光学特性を、それぞれＦ1，Ｆ2，Ｆ3とすると、これらを組み合わせた複合フィルタの光学特性は、以下の式１のように現すことができる。
　　Ｆ(ｋ)＝αｎ1Ｆ1＋ｎ2Ｆ2＋ｎ3Ｆ3　　（１）
　ここで、α，ｎ1，ｎ2，ｎ3の各係数は、αがＮＤフィルタの減光度合いを示す係数、ｎ1，ｎ2，ｎ3が、そのフィルタを使用するか使用しないかを意味する数値であり０か１の値を取る。ｋは複合フィルタを指定するための引数である。
　記憶装置１６内には、上記Ｆ1，Ｆ2，Ｆ3の順列組み合わせ条件によって表現される複合フィルタの光学条件と、フィルタ条件を指定するための引数の情報とが格納されており、引数を指定することにより特定のフィルタ条件を呼び出すことができる。暗視野光学式顕微鏡２７が備えている光学フィルタが３つ以外の場合であっても、複合フィルタの光学特性は、基本的には、式（１）のような個々のフィルタの光学特性の線形結合で表すことができ、従って、個々のフィルタの光学特性の順列組み合わせ条件を定めておけば、任意個数のフィルタにより構成される複合フィルタの光学特性を指定することができる。
　ＤＦＯＭ画像判定部２６－２は、上記の引数を指定することによりフィルタ条件を呼び出し、暗視野光学式顕微鏡制御ユニット２２－２に指示することによりリトライ時の光学条件を変更する（ＳＴＥＰ１０６）。暗視野光学式顕微鏡制御ユニット２２－２は、指示された条件に従い、暗視野光学式顕微鏡２７の撮像条件を調整して、再撮像を行う（ＳＴＥＰ１０４）。このとき、前回リトライを行った欠陥ＩＤの欠陥に対する複合フィルタ条件を記憶装置１６に格納しておき、今回のリトライ時には、当該格納されたフィルタ条件を参照してＳＴＥＰ１０６の光学条件変更を行ってもよい。この処理は、欠陥をサイズ順にソートして、サイズ順に暗視野光学式顕微鏡画像を撮像する場合に特に有効である。欠陥サイズが近ければ、暗視野光学式顕微鏡の最適撮像条件も近いと考えられるためである。
　ＤＦＯＭ画像判定部２６－２は、リトライされた画像に対して採用可否の判定を行い（ＳＴＥＰ１０５）、採用可能であれば、座標変換演算部２６－３にて欠陥の重心位置を算出してファインアライメントを実行し（ＳＴＥＰ１０７）、計算されたファインアライメント用補正値を欠陥ＩＤに対応させて記憶装置１６に格納する。採用不可であれば、光学条件を変更してリトライするフローを繰り返す。
　ＳＴＥＰ１０７の実行後には、欠陥サイズ「大」と判別された全欠陥について撮像が終了しているかどうかの判定が行われ（ＳＴＥＰ１１１）、終了していなければ、ＳＴＥＰ１０４に戻って、視野移動を行って次欠陥を撮像する。終了していれば、ＳＴＥＰ１０３に移行し、欠陥サイズ「中～小」と判定された欠陥に対するファインアライメントのシーケンスを実行する。
　ＳＴＥＰ１０８からＳＴＥＰ１１１で実行される処理の内容は、ＳＴＥＰ１０４～ＳＴＥＰ１０５～ＳＴＥＰ１０７の処理とほぼ同様であるので説明は繰り返さない。ただし、欠陥サイズ「中～小」と選別された欠陥に対する暗視野光学式顕微鏡２７のフィルタ条件の初期設定値は、欠陥サイズ「大」に対する初期設定値とは異なる値に設定される。記憶装置１６内に、欠陥サイズ「大」あるいは「中～小」というサイズクラスの情報と共に格納され、ＤＦＯＭ画像判定部２６－２により参照される。
　また、欠陥サイズが中程度以下である場合であっても、欠陥重心の算出に不適切な画像が取得される場合がある。たとえば、欠陥又はその周辺の表面状態によりハレーションが生じる場合や、欠陥周辺の半導体ウェハの表面が粗く散乱光による輝点が複数存在する場合などである。その場合にも、ＳＴＥＰ１０９の判定結果に基づき光学条件を自動変更し（ＳＴＥＰ１０６）、欠陥の重心座標を算出するのに適当な暗視野光学式顕微鏡画像を撮像できるまでＳＴＥＰ１０４ないしＳＴＥＰ１０６の操作を実行する。ＳＴＥＰ１０９の判定に際しては、例えば、暗視野光学式顕微鏡画像上の輝点の数又はその大きさが一定値以下となる光学条件において欠陥の重心座標を算出するような設定をすることもできる。
　また、リトライの試行回数の上限値を定めておき、リトライを規定回数繰り返しても適切な暗視野光学式顕微鏡画像が取得できなかった場合には、当該欠陥をファインアライメントの対象から除外する設定も可能である。ファインアライメント対象から除外された欠陥ＩＤの欠陥に対しては、当該欠陥ＩＤの欠陥に対するファインアライメント用補正値が存在しないことになるが、そのような欠陥については、最も近い位置の欠陥ＩＤのファインアライメント用補正値を代用する、あるいは他の全欠陥のファインアライメント用補正値の平均値を代用するなどの処理が可能である。このような代用補正値の登録処理、あるいは平均値の計算処理などは、座標変換演算部２６－３により実行される。
　リトライ回数の上限値を定めることにより欠陥の重心座標の誤認定が回避され、座標変換精度が向上し、ＳＥＭ式レビュー装置における欠陥捕捉率も向上し得る。
　ＳＴＥＰ１１１で、欠陥サイズ「大」「中～小」双方の全欠陥について、ファインアライメントが終了したと判定されると、制御フローはＳＴＥＰ１１２に移行し、ＳＥＭ画像の撮像シーケンスが実行開始される。
　以上説明した図３のフローでは、欠陥サイズが「大」と判定された欠陥に対しては、リトライフローを繰り返すことにより適切な光学フィルタを欠陥毎に自動設定し、暗視野光学式顕微鏡画像上に表れる欠陥のサイズが欠陥重心を算出するに適当なサイズとなるような欠陥画像を得ることができる。このシーケンスにより、欠陥サイズが「大」と判定された欠陥においても、欠陥重心を正確に算出することができる。
　一方、欠陥サイズが「中～小」と判定された欠陥については、ハレーションの発生確率が低く、複合フィルタのフィルタ条件の初期設定値をそのまま使用しても適切な暗視野光学式顕微鏡画像が撮像できる可能性が高いので、ＳＴＥＰ１０８～１０９の撮像処理～欠陥重心算出処理を効率的に行うことができる。
　また図３のフローでは、欠陥サイズが「大」と判定された欠陥に対しては、欠陥サイズが「中～小」と判定された欠陥とは別に、リトライフローを繰り返すことが予定されている。欠陥サイズが近ければ、リトライ時の光学フィルタ条件も近い可能性が高いので、「大」あるいは「中～小」という同じサイズクラスの欠陥に対して最適化された光学フィルタ条件は、同じサイズクラスの欠陥に対してもそのまま適用できるか、少しの調整で適用できる可能性が高い。従って、各欠陥をサイズ順にソートすることにより、欠陥サイズが類似する次の欠陥に対して、最適な光学フィルタ条件を短サイクルで自動設定することが可能となる。
　このように、欠陥サイズを「大」「中～小」に分けて別々に暗視野光学式顕微鏡画像を撮像することにより、多様な欠陥サイズの欠陥が混在する場合であっても、全欠陥について、短時間で正確な欠陥重心算出および欠陥座標補正をすることができる。なお、「大」および「中～小」という２つのサイズクラスだけではなく、「大」「中」「小」あるいは「クラス１」「クラス２」「クラス３」「クラス４」といったよりきめ細かなサイズ分類を行ってファインアライメント用光学式顕微鏡画像を撮像できることも可能である。
　図４は、欠陥サイズが大きい場合に生じるハレーションを光学フィルタを適用することによって欠陥の重心座標を算出するのに最適な暗視野光学式顕微鏡画像が得られた場合の例を示す図である。この場合、特にＮＤフィルタが有効である場合が多いため、光学条件を変更する際には（ＳＴＥＰ１０６）、ＮＤフィルタの適用を優先的に実行する設定をするようにしても良い。
　図５は、リトライにより適切な画像が取得できた別の例を示す図である。図５の左図は、サイズは中程度以下であるが散乱光による輝点が多数生じている画像の例である。このような撮像結果は、半導体ウェハの表面が粗い場合によく発生する。図５の右図は、複合フィルタによる補正の結果得られた画像であり、真にレビューの対象とすべき欠陥の散乱光による輝点のみを含む暗視野光学式顕微鏡画像が得られていることが分かる。図５の左に示すような場合、ＮＤフィルタおよび偏光フィルタ若しくは波長フィルタの組み合わせが有効であることが多いため、優先的に適用するフィルタ条件を予め設定登録するようにしても良い。また、上述の通り、輝点の数の上限値を設定するようにしても良い。
　図３へ戻ってＳＥＭ画像の撮像シーケンスについて説明する。全欠陥についてファインアライメントが終了し、座標変換が完了すると、全体制御部１９は、ファインアライメント後の座標に基づき、予め設定された倍率で低倍率のＳＥＭ画像を撮像するよう電子光学系制御ユニット２２－１およびステージ制御部２３に指示し、電子光学系制御ユニット２２－１およびステージ制御部２３は、当該指示に基づき撮像を行う（ＳＴＥＰ１１２）。画像演算部２０は、低倍率のＳＥＭ画像を用いて、欠陥中心のより正確な位置を算出し、全体制御部１９に伝達する（ＳＴＥＰ１１３）。全体制御部１９は、イメージシフトにより欠陥部を視野の中心に移動し高倍率のＳＥＭ画像を撮像するよう電子光学系制御ユニット２２－１に指示する（ＳＴＥＰ１１４）。高倍率のＳＥＭ画像の撮像倍率は予め設定されている。図示は省略しているが、全欠陥に対してＳＴＥＰ１１２から１１４の処理を繰り返し、順次レビュー画像の取得シーケンスを実行する。全欠陥について、撮像が終了すると、レビュー対象の半導体ウェハは欠陥レビュー装置からアンロードされ（ＳＴＥＰ１１５）、撮像された暗視野光学式顕微鏡画像若しくは低倍率ないしは高倍率のＳＥＭ画像がデータ管理サーバ１にアップロードされる（ＳＴＥＰ１１６）。
　図７は、暗視野光学式顕微鏡の光学条件変更において適用するフィルタおよび輝点数・試行回数等の設定画面の一例を示す図である。この設定画面はディスプレイ１７上に表示され、装置ユーザは、この設定画面を介して、欠陥の重心座標の算出に最適な暗視野光学式顕微鏡画像を得るために光学条件を変更する際に適用される光学フィルタの種類を減光（ＮＤ）フィルタ，偏光（ＰＬ）フィルタ，波長（ＷＬ）フィルタ等を選択し、減光フィルタについては強度を選択することができる。使用する光学フィルタの選択の際には、図７中の点線の枠７１内に示された選択ボタンをｏｎ／ｏｆｆすることにより選択を行う。減光フィルタの強度を選択する場合には、点線枠７３内に示された減光フィルタ係数設定欄に数値を入力する。また、優先的に適用すべき光学フィルタが存する場合は、点線枠７３内に示された「優先」ボタンをｏｎ／ｏｆｆすることにより選択する。選択ボタンｏｎ／ｏｆｆの結果および減光フィルタ係数設定欄への数値入力結果は、式１に含まれるｎ1，ｎ2，ｎ3およびαの各係数に反映され、ファインアライメントシーケンス実行時に使用する複合フィルタの候補が設定される。この複合フィルタの組み合わせ条件は、全体制御部１９により算出される。
　さらに、図５に示したような輝点が発生した画像の採用可否を判定する際に使用するパラメータ、例えば輝点の上限数，輝点の大きさ、あるいはリトライ回数の上限値を設定する場合には、点線枠７４内に示された各入力欄に任意の数値を入力する。上記パラメータの選択および入力後に「ＯＫ」を押下することにより、設定条件が自動レビューにおけるシーケンスに適用される。なお、予め設定する輝点の大きさは、暗視野光学式顕微鏡画像に基づいて算出される画素数に基づく場合であっても、暗視野光学式顕微鏡画像における実測値に基づく場合であっても良い。
　以上説明したように、本実施例の欠陥レビュー装置では、ファインアライメント用光学式顕微鏡画像の撮像時に、撮像すべき対象欠陥をサイズ別に複数に選別し、選別したサイズクラス毎に、撮像・画像の採用可否判断・再撮像を行うシーケンスを実行している。これにより、多様な欠陥サイズの欠陥が混在する場合であっても、全欠陥について、短時間で正確な欠陥重心算出および欠陥座標補正をすることが可能となる。
　また、採用不可と判断された画像に対しては、光学フィルタのフィルタ条件を変えて再撮像を行っている。これにより、ファインアライメントを行うに際し、従来、不採用とされていた欠陥であっても採用することが可能となり、ファインアライメントに使用する欠陥点数が増大する。これにより、座標補正値をもつ欠陥レビュー点が従来よりも増大するため、ＡＤＲ実行時にＳＥＭ画像の視野探しを行う確率を低減させることができる。
　更にまた、本実施例の欠陥レビュー装置では、原理的には全欠陥ＩＤの欠陥に対して座標補正値を与えることができる。これにより、ＳＥＭレビュー実行時、ＳＥＭ画像の視野中心付近に欠陥を移動させ、捕捉することが可能となる。具体的には、ＳＴＥＰ１１２の低倍率のＳＥＭ画像撮像時に、欠陥が視野から外れる確率を非常に低減させることができ、視野外れ発生時のサーチアラウンド（欠陥を探すために隣接位置に視野移動を行って低倍率のＳＥＭ画像を再撮像すること）処理の発生を低減させることが可能となる。
　また、ＳＥＭレビュー実行時に欠陥がＳＥＭ画像のほぼ視野中心に位置させることが可能となるため、ファインアライメントが完了すれば（ステップ１１１）、低倍率でのＳＥＭ画像取得・欠陥認識のシーケンス（ステップ１１２および１１３）を省略し、高倍率でのＳＥＭ画像取得のみ（ステップ１１４）を実行することも可能となる。このフローは、レビューするべき欠陥点の数が非常に多い場合や、ウェハ一枚に対して許されるレビュー時間が短い場合などに特に有効である。
　また、試料上での座標補正値の分布状態が分かるため、より正確に座標補正値を算出する際のデータとして活用することができる。
　なお、以上の説明では、全体制御部１９の実行する各種演算処理、あるいは内部に形成される機能ブロックは、ソフトウェアにより実現されるものとして説明したが、各機能ブロックの専用処理回路あるいはチップなどにより、ハードウェアとして実現しても良い。
（実施例２）
　実施例１では、ＡＤＲ実行時、半導体ウェハ上の全欠陥に対してファインアライメントを行うフローを実行する欠陥レビュー装置の構成例について説明したが、本実施例では、ＡＤＲ実行前のレシピ設定段階でファインアライメントを行い、結果を低倍率のＳＥＭ画像の撮像倍率設定に反映する機能を有する欠陥レビュー装置の構成例について説明する。
　本実施例の欠陥レビュー装置のハードウェア構成および動作フローについては図２，図３とほぼ同一である。
　本実施例の場合、レシピ作成段階で図３のフローを実行し、図３のフローを実行することにより得られる全欠陥ＩＤに対するファインアライメント用補正値を検査レシピとして、記憶装置１６に格納する。設定された検査レシピは、同じ製造プロセスを経て製造される半導体ウェハの欠陥レビューに対して使用されるが、当然ながら、ウェハが違えば欠陥位置も異なるため、作成したファインアライメント補正値自体を使いまわすことはできない。
　そこで、本実施例の欠陥レビュー装置は、レシピ段階で作成した全欠陥（あるいは実質的に全欠陥と言える程度に多い点数の欠陥）に対するファインアライメント用補正値を用いて平均値を計算し、当該平均値に基づき、ＳＴＥＰ１１２で取得する低倍率のＳＥＭ画像の視野サイズを決定する機能を有する。この機能は、欠陥ファイルに格納されたファインアライメント用補正値を用いて、全体制御部１９が平均値を計算することにより実現される。
　これにより、低倍率のＳＥＭ画像の視野サイズを適正化できるため撮像時間が短縮され、結果としてＡＤＲの実行時間を短縮できるという効果がある。
　以上説明した通り、本発明により欠陥のレビューに際しての座標変換に要するユーザの工数を低減し、欠陥を容易にレビューすることができるＳＥＭ式欠陥レビュー方法、およびＳＥＭ式欠陥レビュー装置が実現される。
　なお、以上説明した実施例１，２では、レビューのための拡大撮像装置としてＳＥＭを用いた場合で説明したが、拡大撮像装置として、可視光を用いた光学式顕微鏡や、紫外光を用いた顕微鏡でもよい。使用するエネルギの種類，エネルギの強さ，可視化する方式によらず、拡大して撮像できる機能を有する装置であれば、同様の機能と効果を得ることができる。
　本明細書で引用した全ての刊行物、特許および特許出願をそのまま参考として本明細書にとり入れるものとする。
１　データ管理サーバ
２　製造装置
３　検査装置
４　レビュー装置
５　解析装置
６　レビュー解析装置
７　ネットワーク
８　撮像装置
１６　記憶装置
１７　ディスプレイ
１８　入力装置
１９　全体制御部
２０　画像演算部
２６－１　欠陥選別部
２６－２　ＤＦＯＭ画像判定部
２６－３　座標変換演算部
２７　暗視野光学式顕微鏡

Claims (13)

  1. 　所定試料上の既知の欠陥位置情報を用いて、当該試料上の前記欠陥位置の画像を取得する欠陥レビュー装置において、
    　前記欠陥位置に対して一次電子線を走査し、検出される信号を画像データとして出力する走査電子顕微鏡と、
    　前記既知の欠陥位置に対して光を照射し、検出される反射光または散乱光の情報を検出信号として出力する光学式顕微鏡と、
    　前記既知の欠陥位置情報を前記走査電子顕微鏡の撮像位置情報に変換するための変換規則を前記光学式顕微鏡により撮像された欠陥の検出信号に基づき算出する全体制御部とを備え、
    　前記全体制御部は、前記変換規則を算出するために用いる欠陥を前記反射光または散乱光の情報から得られる欠陥のサイズ情報に基づき選別することを特徴とする欠陥レビュー装置。
  2. 　請求項１に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記光学式顕微鏡の動作条件を調整する光学式顕微鏡制御部を備え、
    　当該光学式顕微鏡制御部は、前記変換規則を算出するために採用されなかった欠陥に対し、取得条件を変えて反射光または散乱光の情報を再取得するよう前記光学式顕微鏡を制御することを特徴とする欠陥レビュー装置。
  3. 　請求項２に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記光学式顕微鏡は、減光フィルタ，偏光フィルタあるいは波長フィルタの少なくともいずれかを備え、
    　前記減光フィルタ，偏光フィルタあるいは波長フィルタのいずれかを用いて前記反射光または散乱光を検出することにより前記取得条件を変えることを特徴とする欠陥レビュー装置。
  4. 　請求項２に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記変換規則を算出するために採用されなかった欠陥に対し、前記変換規則を算出するために用いる欠陥を前記再取得された反射光または散乱光の情報から得られる欠陥のサイズ情報に基づき選別することを特徴とする欠陥レビュー装置。
  5. 　請求項４に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記全体制御部は、前記選別された欠陥に対する前記反射光または散乱光の情報を用いて、前記変換規則を算出することを特徴とする欠陥レビュー装置。
  6. 　請求項４に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記全体制御部は、前記選別から漏れた欠陥に対する前記反射光または散乱光の情報は、前記変換規則の算出には用いないことを特徴とする欠陥レビュー装置。
  7. 　請求項４に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記全体制御部は、前記選別を実行するための選別規則が格納される記憶手段を備えることを特徴とする欠陥レビュー装置。
  8. 　請求項２に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記光学式顕微鏡の前記取得条件を設定するＧＵＩが表示される表示手段を備えることを特徴とする欠陥レビュー装置。
  9. 　請求項８に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記光学式顕微鏡は、減光フィルタ，偏光フィルタあるいは波長フィルタの少なくともいずれかを備え、
    　前記ＧＵＩ上には、前記減光フィルタ，偏光フィルタあるいは波長フィルタのフィルタ条件設定欄が表示されることを特徴とする欠陥レビュー装置。
  10. 　所定試料上の既知の欠陥位置情報を用いて、当該試料上の前記欠陥位置の画像を走査電子顕微鏡により取得する欠陥レビュー方法において、
    　前記既知の欠陥位置に光を照射し、検出される反射光または散乱光の情報を基に前記欠陥に対し第１の判定を実行するステップと、
    　前記第１の判定で落ちた欠陥に対し、前記取得条件を変えて前記反射光または散乱光の情報を再取得し、
    　当該反射光または散乱光の再取得の対象となった欠陥に対し、前記第１の判定と同じ条件で第２の判定を行い、
    　前記第１の判定および第２の判定を通過した欠陥に対する反射光または散乱光の情報を基に前記既知の欠陥位置情報を前記走査電子顕微鏡の撮像位置情報に変換するための変換規則を生成し、
    　当該変換規則に基づき変換された欠陥位置の走査電子顕微鏡画像を取得することを特徴とする欠陥レビュー方法。
  11. 　請求項１０に記載の欠陥レビュー方法において、
    　前記反射光または散乱光に対するハレーションの有無に基づき前記第１の判定および第２の判定が行われることを特徴とする欠陥レビュー方法。
  12. 　所定試料上の既知の欠陥位置情報を用いて、当該試料上の前記欠陥位置の画像を取得する欠陥レビュー装置において、
    　走査電子顕微鏡と、
    　暗視野光学式顕微鏡と、
    　前記暗視野光学式顕微鏡の動作を制御する暗視野光学式顕微鏡制御ユニットと、
    　前記走査電子顕微鏡の制御ユニットおよび暗視野光学式顕微鏡の制御ユニットを統括制御する全体制御部とを備え、
    　前記全体制御部は、
    　前記暗視野光学式顕微鏡で取得された欠陥画像データを用いて、前記既知の欠陥位置情報を前記走査電子顕微鏡の撮像位置情報に変換する変換規則を生成する座標変換演算部と、
    　前記暗視野光学式顕微鏡で取得された画像データが前記変換規則の生成に適切かどうか判定する判定部とを備え、
    　前記暗視野光学式顕微鏡制御ユニットは、前記判定部の判定に基づき、前記暗視野光学式顕微鏡の画像取得条件を調整することを特徴とする欠陥レビュー装置。
  13. 　請求項１２に記載の欠陥レビュー装置において、
    　前記暗視野光学式顕微鏡は、減光フィルタ，偏光フィルタあるいは波長フィルタの少なくともいずれかを備え、
    　前記暗視野光学式顕微鏡制御ユニットは、前記判定ユニットの判定結果に基づき、前記減光フィルタ，偏光フィルタあるいは波長フィルタのフィルタ条件を調整することを特徴とする欠陥レビュー装置。
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