JP7144262B2 - パターン検査装置及び参照画像の作成方法 - Google Patents

Description

本発明は、パターン検査装置及び参照画像の作成方法に関する。例えば、半導体製造に用いる試料となる物体のパターン欠陥を検査するパターン検査技術に関し、半導体素子や液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）を製作するときに使用されるフォトマスクの極めて小さなパターンの欠陥を検査する手法に関する。

近年、大規模集積回路（ＬＳＩ）の高集積化及び大容量化に伴い、半導体素子に要求される回路線幅はますます狭くなってきている。これらの半導体素子は、回路パターンが形成された原画パターン（マスク或いはレチクルともいう。以下、マスクと総称する）を用いて、いわゆるステッパと呼ばれる縮小投影露光装置でウェハ上にパターンを露光転写して回路形成することにより製造される。よって、かかる微細な回路パターンをウェハに転写するためのマスクの製造には、微細な回路パターンを描画することができる電子ビームを用いたパターン描画装置を用いる。かかるパターン描画装置を用いてウェハに直接パターン回路を描画することもある。或いは、電子ビーム以外にもレーザビームを用いて描画するレーザビーム描画装置の開発が試みられている。

そして、多大な製造コストのかかるＬＳＩの製造にとって、歩留まりの向上は欠かせない。しかし、１ギガビット級のＤＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）に代表されるように、ＬＳＩを構成するパターンは、サブミクロンからナノメータのオーダーになろうとしている。歩留まりを低下させる大きな要因の一つとして、半導体ウェハ上に超微細パターンをフォトリソグラフィ技術で露光、転写する際に使用されるマスクのパターン欠陥があげられる。近年、半導体ウェハ上に形成されるＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、パターン欠陥として検出しなければならない寸法も極めて小さいものとなっている。そのため、ＬＳＩ製造に使用される転写用マスクの欠陥を検査するパターン検査装置の高精度化が必要とされている。

検査手法としては、拡大光学系を用いてリソグラフィマスク等の試料上に形成されているパターンを所定の倍率で撮像した光学画像と、設計データ、あるいは試料上の同一パターンを撮像した光学画像と比較することにより検査を行う方法が知られている。例えば、パターン検査方法として、パターン設計されたＣＡＤデータを描画装置が入力するための装置入力フォーマットに変換した描画データ（設計パターンデータ）を検査装置に入力して、これをベースに参照画像を生成して、参照画像とパターンを撮像した測定データとなる光学画像とを比較する「ｄｉｅ ｔｏ ｄａｔａｂａｓｅ（ダイ－データベース）検査」がある。かかる検査装置における検査方法では、試料はステージ上に載置され、ステージが動くことによって光束が試料上を走査し、検査が行われる。試料には、光源及び照明光学系によって光束が照射される。試料を透過あるいは反射した光は光学系を介して、センサ上に結像される。センサで撮像された画像は測定データとして比較回路へ送られる。比較回路では、画像同士の位置合わせの後、測定データと参照データとを適切なアルゴリズムに従って比較し、一致しない場合には、パターン欠陥有りと判定する。

試料から撮像された光学画像の画素データは、撮像に使用される光学系の解像特性等によってフィルタが作用した状態、言い換えれば連続変化するアナログ状態にあるため、画像強度（濃淡値）がデジタル値の設計画像とは異なっている。そのため、ダイ－データベース検査では、設計画像にフィルタ処理を施して、測定データに近づけた参照画像を作成の上で比較処理を実施することが行われる。昨今のパターンの微細化に伴う検査精度の向上が求められる中、検査精度の向上を図るためには、かかるフィルタ処理の精度を向上させることが有効である。

ここで、フィルタ処理の精度を向上させるには、マスク基板上に形成されたパターンの全形状を網羅することが理想的ではあるが、処理時間等の観点から全形状を網羅することは困難である。そのため、一部のパターンを用いてフィルタ関数の係数が演算される。一方、半導体ウェハ上に形成されるＬＳＩパターン寸法の微細化に伴って、リソグラフィマージンの向上や近接効果による寸法誤差の補正を行うための補助パターン（ＳＲＡＦ：Ｓｕｂ Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ａｓｓｉｓｔ Ｆｅａｔｕｒｅパターン、及び／或いはＯＰＣ：ｏｐｔｉｃａｌ ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎパターン）が必要となる。そのため、マスク基板上には多彩な複雑形状のパターンが混在することになる。作成される参照画像内のうち補助パターン部分は、回路を構成するメインパターン（実回路パターン）に比べて、測定画像との一致度が低くなる傾向にある。その結果、マスク基板のパターン欠陥検査において、出来の悪い補助パターンだけではなく、出来の良い補助パターンについても欠陥と判定される疑似欠陥を発生させてしまうという問題があった。そのため、出来の良い補助パターンについては欠陥と判定されない参照画像を作成することが求められている。測定画像と参照画像との一致度を高めるためには、疑似欠陥となる一致度が低いパターンを含めた領域を用いてフィルタ関数の係数が演算されることが求められる。しかしながら、かかる一致度が低いパターンを含めた領域を設計データから選択的に抽出することが困難であるといった問題があった。

ここで、補助パターン近傍での検査感度を緩くすることで、出来の良い補助パターンの疑似欠陥だけでなく、出来の悪い補助パターンを含めて欠陥数を減少させることが検討されてきた（例えば、特許文献１参照）。しかしながら、かかる手法では、出来の悪い補助パターンを排除しつつ、出来の良い補助パターンについては欠陥と判定されない参照画像を作成することは困難である。

特開２００７－０７１６２９号公報

そこで、本発明は、フィルタ処理の精度を向上させることが可能な検査装置および参照画像の作成方法を提供する。

本発明の一態様のパターン検査装置は、
パターン形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得部と、
被検査試料のパターン形成の基となる設計パターンデータを画像展開して設計画像を作成する設計画像作成部と、
設計画像を周波数データに変換する変換部と、
周波数データのうち、回路を構成するパターンの形成を補助する補助パターンに対応する一部の周波数帯のデータを抽出する抽出部と、
抽出された一部の周波数帯のデータを逆変換して、空間領域画像を生成する逆変換部と、
空間領域画像の少なくとも一部と、光学画像の対応する一部と、設計画像の対応する一部とを用いて、設計画像をフィルタ処理するためのフィルタ関数の係数を演算する係数演算部と、
係数を用いて、設計画像をフィルタ処理して参照画像を作成する参照画像作成部と、
画素毎に光学画像と参照画像とを比較する比較部と、
を備えたことを特徴とする。

また、抽出部は、一部の周波数帯のデータとして、実回路パターンよりも線幅が細い、実回路パターンの形成を補助する補助パターンに対応する周波数帯のデータを抽出すると好適である。

また、変換部は、設計画像のデータに対してフーリエ変換処理を行うことによって設計画像を周波数データに変換すると好適である。

また、空間領域画像のうち、対応する光学画像と設計画像との画素値の差分が閾値を超える画素を含む小領域が前記係数の演算に用いられると好適である。

本発明の一態様の参照画像の作成方法は、
パターン形成された被検査試料の光学画像を取得する工程と、
被検査試料のパターン形成の基となる設計パターンデータを画像展開して設計画像を作成する工程と、
設計画像を周波数データに変換する工程と、
周波数データのうち、回路を構成するパターンの形成を補助する補助パターンに対応する一部の周波数帯のデータを抽出する工程と、
抽出された一部の周波数帯のデータを逆変換して、空間領域画像を生成する工程と、
空間領域画像の少なくとも一部と、光学画像の対応する一部と、設計画像の対応する一部とを用いて、設計画像をフィルタ処理するためのフィルタ関数の係数を演算する工程と、
係数を用いて、設計画像をフィルタ処理して参照画像を作成する工程と、
を備えたことを特徴とする。

本発明によれば、フィルタ処理の精度を向上させることができる。よって、高精度な参照画像を作成できる。その結果、検査精度を向上させることができる。

実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。 実施の形態１における学習点領域データ作成回路の内部構成を示すブロック図である。 実施の形態１における検査領域を説明するための概念図である。 実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。 実施の形態１における学習点の一例を示す図である。 実施の形態１における学習点領域画像の一例を示す図である。 実施の形態１におけるフィルタ関数の係数を演算する手法の一例を説明するための図である。 実施の形態１におけるフィルタ処理を説明するための図である。 実施の形態１における周波数データ変換の仕方を説明するための図である。 実施の形態１における周波数とスペクトル強度との関係の一例を示す図である。 実施の形態１における一部の周波数帯のデータから得られる空間領域画像の一例を示す図である。 実施の形態１における比較回路の内部構成の一例を示す構成図である。 実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の残部を示すフローチャート図である。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１におけるパターン検査装置の構成を示す構成図である。図１において、試料、例えばマスクに形成されたパターンの欠陥を検査する検査装置１００は、光学画像取得機構１５０、及び制御系回路１６０（制御部）を備えている。

光学画像取得機構１５０は、光源１０３、照明光学系１７０、移動可能に配置されたＸＹθテーブル１０２、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５（センサの一例）、センサ回路１０６、ストライプパターンメモリ１２３、及びレーザ測長システム１２２を有している。ＸＹθテーブル１０２上には、試料１０１が配置されている。試料１０１として、例えば、ウェハにパターンを転写する露光用のフォトマスクが含まれる。また、このフォトマスクには、検査対象となる複数の図形パターンによって構成されたパターンが形成されている。試料１０１は、例えば、パターン形成面を下側に向けてＸＹθテーブル１０２に配置される。また、試料１０１には、回路を構成するメインパターン（実回路パターン）の他に、メインパターンよりも線幅が細い、メインパターンの形成を補助する補助パターン（ＳＲＡＦパターン、及び／或いはＯＰＣパターン）が形成されている。

制御系回路１６０では、検査装置１００全体を制御する制御計算機１１０が、バス１２０を介して、位置回路１０７、比較回路１０８、展開回路１１１、参照回路１１２、オートローダ制御回路１１３、テーブル制御回路１１４、係数演算回路１４０、学習点領域データ作成回路１４２、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレシキブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、パターンモニタ１１８、及びプリンタ１１９に接続されている。また、センサ回路１０６は、ストライプパターンメモリ１２３に接続され、ストライプパターンメモリ１２３は、比較回路１０８に接続されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、Ｘ軸モータ、Ｙ軸モータ、θ軸モータにより駆動される。ＸＹθテーブル１０２は、ステージの一例となる。

検査装置１００では、光源１０３、ＸＹθテーブル１０２、照明光学系１７０、拡大光学系１０４、フォトダイオードアレイ１０５、及びセンサ回路１０６により高倍率の検査光学系が構成されている。また、ＸＹθテーブル１０２は、制御計算機１１０の制御の下にテーブル制御回路１１４により駆動される。Ｘ方向、Ｙ方向、θ方向に駆動する３軸（Ｘ－Ｙ－θ）モータの様な駆動系によって移動可能となっている。これらの、Ｘモータ、Ｙモータ、θモータは、例えばステップモータを用いることができる。ＸＹθテーブル１０２は、ＸＹθ各軸のモータによって水平方向及び回転方向に移動可能である。そして、ＸＹθテーブル１０２上に配置された試料１０１の移動位置はレーザ測長システム１２２により測定され、位置回路１０７に供給される。

被検査試料１０１のパターン形成の基となる設計パターンデータ（描画データ）が検査装置１００の外部から入力され、磁気ディスク装置１０９に格納される。

ここで、図１では、実施の形態１を説明する上で必要な構成部分について記載している。検査装置１００にとって、通常、必要なその他の構成が含まれても構わないことは言うまでもない。

図２は、実施の形態１における学習点領域データ作成回路の内部構成を示すブロック図である。図２において、学習点領域データ作成回路１４２内には、磁気ディスク装置等の記憶装置７３，７５，７６，７９，８０，８１，８７、学習点設定部７０、フレーム選択部７１、設計画像作成部７２、分割部７４、抽出部７７、抽出部７８、差分演算部８２、判定部８３、周波数データ変換部８４、バンドデータ抽出部８５、逆変換部８６、差分演算部８８、抽出部８９、抽出部９０、及び選択部９１が配置される。学習点設定部７０、フレーム選択部７１、設計画像作成部７２、分割部７４、抽出部７７、抽出部７８、差分演算部８２、判定部８３、周波数データ変換部８４、バンドデータ抽出部８５、逆変換部８６、差分演算部８８、抽出部８９、抽出部９０、及び選択部９１といった各「～部」は、処理回路を有する。かかる処理回路は、例えば、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置を含む。各「～部」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いても良いし、或いは異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。学習点設定部７０、フレーム選択部７１、設計画像作成部７２、分割部７４、抽出部７７、抽出部７８、差分演算部８２、判定部８３、周波数データ変換部８４、バンドデータ抽出部８５、逆変換部８６、差分演算部８８、抽出部８９、抽出部９０、及び選択部９１に入出力される情報および演算中の情報は図示しないメモリにその都度格納される。

図３は、実施の形態１における検査領域を説明するための概念図である。試料１０１の検査領域１０（検査領域全体）は、図３に示すように、例えばＹ方向に向かって、スキャン幅Ｗの短冊状の複数の検査ストライプ２０に仮想的に分割される。そして、検査装置１００では、検査ストライプ２０毎に画像（ストライプ領域画像）を取得していく。検査ストライプ２０の各々に対して、レーザ光を用いて、当該ストライプ領域の長手方向（Ｘ方向）に向かって当該ストライプ領域内に配置される図形パターンの画像を撮像する。ＸＹθテーブル１０２の移動によってフォトダイオードアレイ１０５が相対的にＸ方向に連続移動しながら光学画像が取得される。フォトダイオードアレイ１０５では、図３に示されるようなスキャン幅Ｗの光学画像を連続的に撮像する。言い換えれば、センサの一例となるフォトダイオードアレイ１０５は、ＸＹθテーブル１０２（ステージ）と相対移動しながら、検査光を用いて試料１０１に形成されたパターンの光学画像を撮像する。実施の形態１では、１つの検査ストライプ２０における光学画像を撮像した後、Ｙ方向に次の検査ストライプ２０の位置まで移動して今度は逆方向に移動しながら同様にスキャン幅Ｗの光学画像を連続的に撮像する。すなわち、往路と復路で逆方向に向かうフォワード（ＦＷＤ）－バックフォワード（ＢＷＤ）の方向で撮像を繰り返す。

ここで、撮像の方向は、フォワード（ＦＷＤ）－バックフォワード（ＢＷＤ）の繰り返しに限るものではない。一方の方向から撮像してもよい。例えば、ＦＷＤ－ＦＷＤの繰り返しでもよい。或いは、ＢＷＤ－ＢＷＤの繰り返しでもよい。

ここで、試料１０１から撮像される光学画像の画素データは、撮像に使用される光学系の解像特性等によってフィルタが作用した状態、言い換えれば連続変化するアナログ状態にあるため、画像強度（濃淡値）がデジタル値の後述する展開画像（設計画像）とは異なっている。そのため、展開画像にフィルタ処理を施して、測定画像データに近づけた上で比較処理を実施する。そのためには、試料１０１の検査処理の実施に先だって、まずかかるフィルタ処理を行うためのフィルタ関数の係数を演算する必要がある。しかし、リソグラフィマージンの向上や近接効果による寸法誤差の補正を行うべく配置したウェハ上には解像されない補助パターン（ＳＲＡＦパターン、及び／或いはＯＰＣパターン）は、回路を構成するメインパターン（複数の図形パターン）に比べて、参照画像を作成した場合における一致度が低くなる傾向にある。その結果、試料１０１のパターン欠陥検査において、出来の良い補助パターンについても欠陥と判定される疑似欠陥を発生させてしまうという問題があった。そのため、出来の良い補助パターンについては欠陥と判定されない参照画像を作成することが求められている。しかし、従来の手法では、設計データから展開画像から参照画像を作成するためのフィルタ関数の係数を求める際に用いる学習パターンを確率的に抽出するために、一致度が低くなる個所の選択が困難であった。そこで、実施の形態１では、一致度が低くなる個所が、学習パターン（学習点）に確実に含まれるように抽出する。

図４は、実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の一部を示すフローチャート図である。実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程のうち、図４に示す一連の工程は、参照画像作成用のフィルタ関数の係数演算方法の工程を含む。図４において、実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の一部は、学習点設定工程（Ｓ１０２）と、フレーム選択工程（Ｓ１０４）と、設計画像作成工程（Ｓ１０６）と、ストライプ画像取得工程（Ｓ１０８）と、フレーム分割工程（Ｓ１１０）と、学習点領域設計画像抽出工程（Ｓ１１２）と、学習点領域光学画像抽出工程（Ｓ１１４）と、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１６）と、参照画像作成工程（Ｓ１１８）と、差分演算工程（Ｓ１２０）と、判定工程（Ｓ１２２）と、周波数データ変換工程（Ｓ１２４）と、バンドデータ抽出工程（Ｓ１２６）と、逆変換工程（Ｓ１２８）と、学習点領域設計画像抽出工程（Ｓ１３２）と、学習点領域光学画像抽出工程（Ｓ１３４）と、差分演算工程（Ｓ１３６）と、選択工程（Ｓ１３８）と、いう一連の工程を実施する。

学習点設定工程（Ｓ１０２）として、学習点設定部７０は、設計データから展開画像から参照画像を作成するためのフィルタ関数の係数を求める際に用いる学習パターンを抽出するための学習点を設定する。

図５は、実施の形態１における学習点の一例を示す図である。図５（ａ）の例では、パターンエッジを学習点の一例として示している。図５（ｂ）の例では、パターンコーナー部を学習点の一例として示している。ここでは、パターンサイズについては設定していない。

フレーム選択工程（Ｓ１０４）として、フレーム選択部７１は、試料１０１の検査領域１０の中から学習点を含む学習点領域を抽出するフレーム領域３０を選択する。フレーム領域３０の選択は、任意に行われても良い。或いは、ユーザが、試料１０１に形成されたパターンレイアウトの中から、メインパターンと共に補助パターンが配置される大まかな領域を指定して、フレーム選択部７１は、指定された大まかな領域の中からフレーム領域３０を任意に選択しても良い。或いは、ユーザが、試料１０１に形成されたパターンレイアウトの中から、メインパターンと共に補助パターンが配置されるフレーム領域３０を指定して、フレーム選択部７１は、指定されたフレーム領域３０を選択しても良い。ここで、フレーム領域３０は、図３に示すように、検査ストライプ２０をｘ方向に所定のサイズ（例えば、スキャン幅Ｗと同じ幅）で分割した領域である。例えば、１０２４×１０２４画素（或いは、例えば、５１２×５１２画素）の領域に相当する。実施の形態１において、フレーム選択部７１は、数個（例えば、３～７個）のフレーム領域３０を選択する。

設計画像作成工程（Ｓ１０６）として、設計画像作成部７２は、選択されたフレーム領域３０の設計画像を作成するように展開回路１１１を制御する。展開回路１１１（設計画像作成部の一例）は、被検査試料１０１のパターン形成の基となる設計パターンデータに基づいて画像展開して設計画像（展開画像）を作成する。具体的には、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して設計データを読み出し、選択されたフレーム領域３０の設計データに定義された各図形パターンを２値ないしは多値のイメージデータに変換（画像展開）して設計画像（展開画像）を作成する。

ここで、設計パターンデータに定義される図形は、例えば長方形や三角形を基本図形としたもので、例えば、図形の基準位置における座標（ｘ、ｙ）、及び辺の長さ、長方形や三角形等の図形種を区別する識別子となる図形コードといった情報で各パターン図形の形、大きさ、位置等を定義した図形データ（ベクトルデータ）が格納されている。

かかる図形データとなる設計パターンの情報が展開回路１１１に入力されると図形ごとのデータにまで展開し、その図形データの図形形状を示す図形コード、図形寸法などを解釈する。そして、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして２値ないしは多値の設計画像データを展開し、出力する。言い換えれば、設計データを読み込み、検査領域を所定の寸法を単位とするマス目として仮想分割してできたマス目毎に設計パターンにおける図形が占める占有率を演算し、ｎビットの占有率データを出力する。例えば、１つのマス目を１画素として設定すると好適である。そして、１画素に１／２^８（＝１／２５６）の分解能を持たせるとすると、画素内に配置されている図形の領域分だけ１／２５６の小領域を割り付けて画素内の占有率を演算する。そして、画素毎に８ビットの占有率データの設計画像を作成する。設計画像は、その位置を示すデータと共に学習点領域データ作成回路１４２に送られる。学習点領域データ作成回路１４２内に出力された設計画像（展開画像）のデータは、記憶装置７６に格納される。

ストライプ画像取得工程（Ｓ１０８）として、光学画像取得機構１５０は、パターン形成された被検査試料１０１の光学画像を取得する。ここでは、制御計算機１１０による制御のもと光学画像取得機構１５０は、試料１０１となるフォトマスクの検査領域１０のうち、選択されたフレーム領域３０を含む検査ストライプ２０の光学画像を取得する。具体的には、以下のように動作する。

まず、選択されたフレーム領域３０を含む検査ストライプ２０が撮像可能な位置にＸＹθテーブル１０２を移動させる。試料１０１に形成されたパターンには、適切な光源１０３から、検査光となる紫外域以下の波長のレーザ光（例えば、ＤＵＶ光）が照明光学系１７０を介して照射される。試料１０１を透過した光は拡大光学系１０４を介して、フォトダイオードアレイ１０５（センサの一例）に光学像として結像し、入射する。フォトダイオードアレイ１０５として、例えば、ＴＤＩ（タイム・ディレイ・インテグレーション）センサ等を用いると好適である。

フォトダイオードアレイ１０５上に結像されたパターンの像は、フォトダイオードアレイ１０５の各受光素子によって光電変換され、更にセンサ回路１０６によってＡ／Ｄ（アナログ・デジタル）変換される。そして、ストライプパターンメモリ１２３に、測定対象の検査ストライプ２０の画素データが格納される。かかる画素データ（ストライプ領域画像）を撮像する際、フォトダイオードアレイ１０５のダイナミックレンジは、例えば、照明光の光量が６０％入射する場合を最大階調とするダイナミックレンジを用いる。その後、ストライプ領域画像は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上におけるフォトマスク１０１の位置を示すデータと共に学習点領域データ作成回路１４２に送られる。測定データ（画素データ）は例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさの階調（光量）を表現している。学習点領域データ作成回路１４２内に出力されたストライプ領域画像（ストライプデータ）は、記憶装置７３に格納される。

フレーム分割工程（Ｓ１１０）として、分割部７４は、記憶装置７３からストライプ領域画像を読み出し、ストライプ領域画像を分割することによって、選択されたフレーム領域３０のフレーム画像を切り出す。生成されたフレーム画像は、記憶装置７５に格納される。

学習点領域設計画像抽出工程（Ｓ１１２）として、抽出部７７は、記憶装置７６から選択されたフレーム領域３０の設計画像を読み出し、設計画像の中から学習点領域設計画像を抽出する。

図６は、実施の形態１における学習点領域画像の一例を示す図である。図６において、選択されたフレーム領域３０の設計画像の中から、設定された学習点を探索する。そして、探索された学習点を含む学習点領域３２の学習点領域設計画像を抽出する。学習点領域３２は、探索された学習点を中心とするＬ１×Ｌ１のサイズで構成される。例えば、３１画素×３１画素の領域で構成される。Ｌ２×Ｌ２（例えば、１０２４×１０２４画素）のサイズのフレーム領域３０の設計画像の中から、Ｌ１×Ｌ１（例えば、３１×３１画素）のサイズの学習点領域３２の学習点領域設計画像を抽出する。設定された学習点の内容によるが、上述したように、学習点としてパターンエッジ個所やコーナー個所を設定する場合、１つの設計画像の中から例えば数１０００個所の学習点領域３２の学習点領域設計画像を抽出する。抽出された学習点領域設計画像は、記憶装置７９に格納される。

学習点領域光学画像抽出工程（Ｓ１１４）として、抽出部７８は、記憶装置７５から選択されたフレーム領域３０のフレーム画像（光学画像）を読み出し、フレーム画像の中から学習点領域光学画像を抽出する。具体的には、抽出部７８は、選択されたフレーム領域３０のフレーム画像（光学画像）の中から、抽出された学習点領域設計画像に対応する学習点領域３２の学習点領域光学画像を抽出する。学習点領域設計画像と同様、１つのフレーム画像の中から例えば数１０００個所の学習点領域３２の学習点領域光学画像を抽出する。抽出された学習点領域光学画像は、記憶装置８０に格納される。

ここで、上述したように、学習点として、パターン形状のうちの特徴部分が設定されるも、パターンのサイズが設定される訳ではないので、抽出される学習点領域設計画像及び学習点領域光学画像内のパターンが、メインパターンなのか、補助パターンなのかはわからない。よって、一致度が低くなる傾向のある補助パターンが都合よく選択されたかどうかはこの時点ではわからない。

フィルタ係数演算工程（Ｓ１１６）として、係数演算回路１４０（係数演算部）は、記憶装置７９から学習点領域設計画像を読み出し、記憶装置８０から学習点領域光学画像を読み出す。そして、係数演算回路１４０は、学習点領域設計画像（設計画像の一部）と学習点領域光学画像（光学画像の一部）とを用いて、設計画像をフィルタ処理するためのフィルタ関数の係数を演算する。

図７は、実施の形態１におけるフィルタ関数の係数を演算する手法の一例を説明するための図である。例えば、図７（ａ）に示すように、学習点領域３２の画素数よりも少ない（２ｋ＋１）×（２ｋ＋１）個の要素で構成される未知の係数行列ａ（ｍ，ｎ）（係数の一例）を求める。例えば、３１×３１画素で構成される学習点領域３２の画像に対して、１５×１５の係数行列ａ（ｍ，ｎ）を求める。学習点領域設計画像の注目画素ｄ（ｉ，ｊ）を中心にして、（２ｋ＋１）×（２ｋ＋１）画素の画素と係数行列ａ（ｍ，ｎ）との積の和が注目画素ｄ（ｉ，ｊ）に対応する学習点領域光学画像の注目画素ｒ（ｉ，ｊ）により近づく係数行列ａ（ｍ，ｎ）を求める。かかる関係式（１）を以下に示す。

図７（ｂ）に示すように、注目画素を学習点領域３２内で移動させながら、その都度、関係式（１）を演算する。そして、学習点領域３２内のすべての画素についてそれぞれ得られた、未知の係数行列ａ（ｍ，ｎ）を用いて定義された関係式（１）を最も満足させる係数行列ａ（ｍ，ｎ）を求める。係数行列ａ（ｍ，ｎ）の要素数（２ｋ＋１）×（２ｋ＋１）は、適宜設定すればよい。少ないと精度が劣化し、多すぎると演算時間が長くなる。また、注目画素が学習点領域３２内を移動する際、端部に近いと端部側の周囲の画素が必要分存在しない場合もあるが、かかる場合には値が得られる周囲画素及び画素数Ｎで演算すればよい。なお、学習点領域３２は、学習点を中心にして領域構成されているので、学習点が端部にはならないように構成されている。上述したように、学習点領域設計画像は、１つの設定画像から例えば数１０００個所抽出されるので、かかる場合には数１０００個に学習点領域設計画像の画素数を乗じた値の数の関係式（１）を最も満足させる係数行列ａ（ｍ，ｎ）を求めることになる。

以上のようにして得られた係数行列ａ（ｍ，ｎ）（係数の一例）は参照回路１１２に出力され、フィルタ関数の係数として設定される。次に、得られた係数行列ａ（ｍ，ｎ）（係数の一例）が、適正かどうかを確認する。

参照画像作成工程（Ｓ１１８）として、参照回路１１２（参照画像作成部）は、得られた係数行列ａ（ｍ，ｎ）を用いて、設計画像をフィルタ処理して参照画像を作成する。使用する設計画像は、学習点領域設計画像の抽出に使用した画像を流用すればよい。使用する設計画像は、１つであってもよいし、複数であっても構わない。

図８は、実施の形態１におけるフィルタ処理を説明するための図である。センサ回路１０６から得られた光学画像としての測定データは、拡大光学系１０４の解像特性やフォトダイオードアレイ１０５のアパーチャ効果等によってフィルタが作用した状態、言い換えれば連続変化するアナログ状態にあるため、画像強度（濃淡値）がデジタル値の設計側のイメージデータである基準設計画像データにもフィルタ処理を施すことにより、測定データに合わせることができる。このようにしてフレーム画像（光学画像）と比較する参照画像を作成する。作成された参照画像は学習点領域データ作成回路１４２に出力され、学習点領域データ作成回路１４２内に出力された参照画像は、記憶装置８１に格納される。

差分演算工程（Ｓ１２０）として、差分演算部８２は、作成された参照画像内のパターン全体と、対応するフレーム画像内のパターン全体との一致度を演算する。具体的には、差分演算部８２は、記憶装置８１から参照画像を読み出し、記憶装置７５から対応するフレーム画像を読み出す。そして、差分演算部８２は、参照画像の各画素値と、フレーム画像のそれぞれ対応する画素値との差分を演算する。

判定工程（Ｓ１２２）として、判定部８３は、演算されたすべての画素の差分値のうち、最大値を示す最大差分値が閾値Ｔｈより大きいかどうかを判定する。最大差分値が閾値Ｔｈより大きくない場合には、適正な係数として、そのまま使用される。かかる場合には、抽出された学習点領域設計画像に、メインパターンの他、一致度が低くなる補助パターンが偶然にも含まれていたことになる。最大差分値が閾値Ｔｈより大きい場合には、一致度が低くなる補助パターンを含む学習点領域設計画像が抽出されなかったことになる。そこで、実施の形態１では、一致度が低くなる個所が、学習パターン（学習点）に確実に含まれるように抽出する。

周波数データ変換工程（Ｓ１２４）として、周波数データ変換部８４（変換部）は、設計画像を周波数データに変換する。使用する設計画像は、学習点領域設計画像の抽出に使用した画像を流用すればよい。使用する設計画像は、１つであってもよいし、複数であっても構わない。周波数データ変換部８４は、設計画像のデータに対してフーリエ変換処理を行うことによって設計画像を周波数データに変換する。設計画像は、たとえばパターンの長さが定義できる空間領域内の画像である。かかる空間領域内の画像に対して、周波数領域への変換を行う。

図９は、実施の形態１における周波数データ変換の仕方を説明するための図である。図９の例では、設計画像内にサイズの異なる複数の図形パターンが配置される。図９の例では、便宜上、数個の図形パターンしか示されていないが、実際には、通常、多数の図形パターンが配置されている。かかる設計画像に対して、例えば画素単位でｙ方向に移動した各位置でｘ方向に走査した値にフーリエ変換を行う。同様に、例えば画素単位でｘ方向に移動した各位置でｙ方向に走査した値にフーリエ変換を行う。かかる処理により、例えば長さを変換した周波数の関数（スペクトル）を演算する。

図１０は、実施の形態１における周波数とスペクトル強度との関係の一例を示す図である。図１０において、縦軸にスペクトル強度を示し、横軸に周波数を示す。複数の図形パターンが配置された設計画像を周波数データに変換すると、図１０に示すように、低周波数側から高周波数側に向かって徐々にスペクトル強度が小さくなり、収束する。その他、図示は省略するが、スペクトル強度が小さくなる過程で、複数の小さなピークが発生する場合もある。図１０に示す周波数とスペクトル強度との関係において、周波数帯（バンド）毎に示されるスペクトル強度にはそれぞれ特徴がある。言い換えれば、周波数帯（バンド）毎に示されるスペクトル強度に対応する図形パターンはそのサイズが異なる。よって、メインパターンとは異なり、ウェハへのパターン転写の際、解像されない程度のサイズに形成される補助パターンは、特定の周波数帯（バンド）に示されるスペクトル強度に対応する。

バンドデータ抽出工程（Ｓ１２６）として、バンドデータ抽出部８５（抽出部）は、周波数データのうち、一部の周波数帯Δのデータを抽出する。バンドデータ抽出部８５は、一部の周波数帯のデータとして、メインパターン（実回路パターン）よりも線幅が細い、メインパターンの形成を補助する補助パターンに対応する周波数帯のデータを抽出する。言い換えれば、一致度が低くなる補助パターンに対応する周波数帯（バンド）Δのデータを抽出する。例えば、Ｆ３の周波数帯のデータを抽出する。補助パターンのサイズに対応する周波数帯がいずれの帯域なのかは予めシミュレーション等により求めておけばよい。図１０に示すＦ１～Ｆ５の各周波数帯Δの幅は、例えば数１０Ｈｚ程度（例えば５０Ｈｚ）に設定すると好適である。また、抽出対象となる周波数帯（バンド）は、１つ周波数帯に限るものではなく、複数の周波数帯であっても構わない。なお、メインパターンは、低周波数の帯域に対応すると想定されるが、高周波数の帯域にも、メインパターンに対応する周波数のｎ倍高調波（ｎは２以上の整数）が含まれる場合があるので、これらを含む帯域（例えば、図１０に示すＦ１及びＦ５）は、抽出対象から外すと好適である。

逆変換工程（Ｓ１２８）として、逆変換部８６は、抽出された一部の周波数帯のデータを逆変換して、空間領域画像を生成する。逆変換部８６は、設計画像の周波数データに対してフーリエ変換処理の逆変換処理を行うことによって周波数領域から空間領域の画像に変換する。変換された空間領域画像は記憶装置８７に格納される。

図１１は、実施の形態１における一部の周波数帯のデータから得られる空間領域画像の一例を示す図である。ここでは、便宜上、設計画像と同様のサイズに設定されると好適である。一部の周波数帯のデータから得られる図形パターンは、解像されない程度のサイズに形成される補助パターンを含む、メインパターンに対してサイズが小さい図形パターンになるので、空間領域画像は、かかるサイズが小さい図形パターンにより構成されることになる。

学習点領域設計画像抽出工程（Ｓ１３２）として、抽出部８９は、記憶装置８７から逆変換により生成された空間領域画像を読み出す。そして、抽出部８９は、空間領域画像の中から設定された学習点を探索する。そして、探索された学習点を含む学習点領域３２の学習点領域設計画像を抽出する。学習点領域３２は、探索された学習点を中心とするＬ１×Ｌ１のサイズで構成される。例えば、３１画素×３１画素の領域で構成される。抽出の仕方は学習点領域設計画像抽出工程（Ｓ１１２）と同様で構わない。ここでは、一致度が低くなる補助パターンが選択的に配置された空間領域画像の中から学習点領域設計画像を抽出する。よって、一致度が低くなる補助パターンを含む学習点領域設計画像を選択的に抽出することができる。空間領域画像内に補助パターンが複数配置されている場合、複数の学習点領域設計画像が抽出され得る。

学習点領域光学画像抽出工程（Ｓ１３４）として、抽出部９０は、当該空間領域画像に対応するフレーム画像（光学画像）の中から、空間領域画像から抽出された学習点領域設計画像に対応する学習点領域３２の学習点領域光学画像を抽出する。複数の学習点領域設計画像が抽出される場合、同様に複数の学習点領域光学画像が抽出されることは言うまでもない。

差分演算工程（Ｓ１３６）として、差分演算部８８は、抽出された一部の周波数帯のデータに対応する空間領域画像から抽出された学習点領域に対応する学習点領域設計画像の各画素値と学習点領域光学画像のそれぞれ対応する画素値との差分を演算する。

選択工程（Ｓ１３８）として、選択部９１は、空間領域画像から抽出された学習点領域に対応する少なくとも１つの学習点領域設計画像の中から、学習点領域設計画像と学習点領域光学画像との各画素値の差分値の最大値が閾値Ｔｈを超える学習点領域設計画像を選択する。選択された学習点領域設計画像は、記憶装置７９に格納される。同様に、選択された学習点領域設計画像に対応する学習点領域光学画像は、記憶装置８０に格納される。もしも、差分値の最大値が閾値Ｔｈを超える学習点領域設計画像が抽出されていない場合には、選択対象なしと判定すればよい。空間領域画像から抽出された学習点領域に対応する設計画像と光学画像を比較することで一致度が低い（差分が大きい）ＳＲＡＦやＯＰＣ部分を選択的に学習点領域に追加できる。

そして、フィルタ係数演算工程（Ｓ１１６）に戻り、係数演算回路１４０（係数演算部）は、空間領域画像の少なくとも一部と、フレーム画像（光学画像）の対応する一部と、設計画像の対応する一部とを用いて、設計画像をフィルタ処理するためのフィルタ関数の係数を演算する。具体的には、係数演算回路１４０は、新たに抽出された補助パターンを含む学習点領域設計画像（設計画像の一部）が追加された複数の学習点領域設計画像（設計画像の一部）と、新たに抽出された補助パターンを含む学習点領域光学画像（光学画像の一部）が追加された複数の学習点領域光学画像（光学画像の一部）とを用いて、設計画像をフィルタ処理するためのフィルタ関数の係数を演算する。フィルタ関数の係数の演算は設計画像と対応する光学画像で行い、逆変換した空間領域画像はその補助に使う。特定周波数帯を逆変換することで、ＳＲＡＦやＯＰＣを強調した空間領域画像が生成でき、空間領域画像から学習点領域を抽出して対応する光学画像と設計画像を使って係数を求める。

そして、判定工程（Ｓ１２２）において最大差分値が閾値Ｔｈより大きくなくなるまでフィルタ係数演算工程（Ｓ１１６）から学習点領域光学画像抽出工程（Ｓ１３４）までの各工程を繰り返す。或いは、予め設定した最大繰り返し回数まで繰り返す。繰り返すことで、フィルタ係数の最適化をさらに進めることができる。

以上のように、実施の形態１によれば、一致度が低くなる補助パターンが、フィルタ係数演算のための学習点として確実に含まれるようにできる。その結果、得られるフィルタ係数の精度を向上できる。

図１２は、実施の形態１における比較回路の内部構成の一例を示す構成図である。図１２において、比較回路１０８内には、磁気ディスク装置等の記憶装置５０，５２，５６、フレーム分割部５４、位置合わせ部５８、及び比較処理部５９が配置されている。フレーム分割部５４、位置合わせ部５８、及び比較処理部５９といった各「～部」は、処理回路を有する。かかる処理回路は、例えば、電気回路、コンピュータ、プロセッサ、回路基板、量子回路、或いは、半導体装置を含む。各「～部」は、共通する処理回路（同じ処理回路）を用いても良いし、或いは異なる処理回路（別々の処理回路）を用いても良い。フレーム分割部５４、位置合わせ部５８、及び比較処理部５９に入出力される情報および演算中の情報は図示しないメモリにその都度格納される。

図１３は、実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の残部を示すフローチャート図である。実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程のうち、図４に示す一連の工程に続く工程を示している。図１３において、実施の形態１におけるパターン検査方法の要部工程の残部は、光学画像取得工程（Ｓ２０２）と、フレーム分割工程（Ｓ２０４）と、展開画像作成工程（Ｓ２０６）と、参照画像作成工程（Ｓ２０８）と、位置合わせ工程（Ｓ２１０）と、比較工程（Ｓ２１２）と、いう一連の工程を実施する。

光学画像取得工程（Ｓ２０２）として、光学画像取得機構１５０は、試料１０１となるフォトマスクの光学画像を取得する。ストライプ画像の取得方法は、上述した内容と同様である。但し、ここでは、図３に示すように順にストライプ画像を取得していく。そして、検査ストライプ２０毎にストライプパターンメモリ１２３に画素データが格納される。その後、ストライプ領域画像は、位置回路１０７から出力されたＸＹθテーブル１０２上におけるフォトマスク１０１の位置を示すデータと共に比較回路１０８に送られる。測定データ（画素データ）は例えば８ビットの符号なしデータであり、各画素の明るさの階調（光量）を表現している。比較回路１０８内に出力されたストライプ領域画像は、記憶装置５０に格納される。

フレーム分割工程（Ｓ２０４）として、比較回路１０８内では、フレーム分割部５４が、検査ストライプ２０毎にｘ方向に所定のサイズ（例えば、スキャン幅Ｗと同じ幅）で、ストライプ領域画像（光学画像）をフレーム領域３０毎の複数のフレーム画像（光学画像）に分割する。例えば、１０２４×１０２４画素（或いは、例えば、５１２×５１２画素）のフレーム画像に分割する。言い換えれば、検査ストライプ２０毎のストライプ領域画像をそれぞれ検査ストライプ２０の幅と同様の幅、例えば、スキャン幅Ｗで複数のフレーム画像（光学画像）に分割する。かかる処理により、複数のフレーム領域３０に応じた複数のフレーム画像（光学画像）が取得される。複数のフレーム画像は、記憶装置５６に格納される。以上により、検査のために比較される一方の画像（測定された画像）データが生成される。

展開画像作成工程（Ｓ２０６）として、展開回路１１１（設計画像作成部）は、被検査試料１０１のパターン形成の基となる設計パターンデータに基づいて画像展開して設計画像（展開画像）を作成する。具体的には、展開回路１１１は、磁気ディスク装置１０９から制御計算機１１０を通して設計データを読み出し、読み出された設計データに定義された各フレーム領域の各図形パターンを２値ないしは多値のイメージデータに変換する。そして、画素毎に８ビットの占有率データの設計画像を作成する。設計画像（展開画像）のデータ（イメージデータ）は参照回路１１２に出力される。

参照画像作成工程（Ｓ２０８）として、参照回路１１２（参照画像作成部）は、演算されたフィルタ係数が定義されたフィルタ関数を用いて、複数のフレーム領域３０（小領域）の複数のフレーム画像（光学画像）のいずれかと対比するための複数の参照画像を作成する。言い換えれば、設定された係数行列ａ（ｉ，ｊ）（フィルタ係数の一例）を用いて、各フレーム領域３０の設計画像（展開画像）をフィルタ処理して参照画像を作成する。作成された各フレーム領域３０の参照画像は比較回路１０８に出力され、比較回路１０８内に出力された参照画像は、記憶装置５２に格納される。

位置合わせ工程（Ｓ２１０）として、位置合わせ部６２は、比較対象となるフレーム画像（光学画像）を記憶装置５６から読み出し、同様に比較対象となる参照画像を記憶装置５２から読み出す。そして、所定のアルゴリズムで位置合わせを行う。例えば、最小２乗法を用いて位置合わせを行う。

比較工程（Ｓ２１２）として、比較処理部５９（比較部）は、複数のフレーム領域３０（小領域）のフレーム領域毎に、当該フレーム領域３０のフレーム画像（光学画像）と当該フレーム画像に対応する参照画像とを画素毎に比較して、パターンの欠陥を検査する。比較処理部５９は、所定の判定条件に従って画素毎に両者を比較し、例えば形状欠陥といった欠陥の有無を判定する。判定条件としては、例えば、所定のアルゴリズムに従って画素毎に両者を比較し、欠陥の有無を判定する。そして、比較結果が出力される。比較結果は、磁気ディスク装置１０９、磁気テープ装置１１５、フレキシブルディスク装置（ＦＤ）１１６、ＣＲＴ１１７、若しくはパターンモニタ１１８に出力される。或いはプリンタ１１９から出力されればよい。

以上のように、実施の形態１では、フィルタ係数の最適値（或いは、従来の手法よりも適した値）を求めることができ、フィルタ処理の精度を向上させることができる。よって、高精度な参照画像を作成できる。これにより、一致度が低くなる補助パターンのうち、出来の良い補助パターンについては欠陥と判定されない、或いは判定される可能性を低減させた参照画像を作成できる。その結果、高精度なパターン欠陥検査ができ、検査精度を向上させることができる。

以上、具体例を参照しつつ実施の形態について説明した。しかし、本発明は、これらの具体例に限定されるものではない。例えば、実施の形態では、照明光学系１７０として、透過光を用いた透過照明光学系を示したが、これに限るものではない。例えば、反射光を用いた反射照明光学系であってもよい。或いは、透過照明光学系と反射照明光学系とを組み合わせて、透過光と反射光を同時に用いてもよい。

また、装置構成や制御手法等、本発明の説明に直接必要しない部分等については記載を省略したが、必要とされる装置構成や制御手法を適宜選択して用いることができる。例えば、検査装置１００を制御する制御部構成については、記載を省略したが、必要とされる制御部構成を適宜選択して用いることは言うまでもない。

その他、本発明の要素を具備し、当業者が適宜設計変更しうる全てのパターン検査装置、及びパターン検査方法は、本発明の範囲に包含される。

１０ 検査領域
２０ 検査ストライプ
３０ フレーム領域
３２ 学習点領域
５０，５２，５６ 記憶装置
５４ フレーム分割部
５８ 位置合わせ部
５９ 比較処理部
７３，７５，７６，７９，８０，８１，８７ 記憶装置
７０ 学習点設定部
７１ フレーム選択部
７２ 設計画像作成部
７４ 分割部
７７，７８ 抽出部
８２ 差分演算部
８３ 判定部
８４ 周波数データ変換部
８５ バンドデータ抽出部
８６ 逆変換部
８８ 差分演算部
８９ 抽出部
８９，９０ 抽出部
９１ 選択部
１００ 検査装置
１０１ 試料
１０２ ＸＹθテーブル
１０３ 光源
１０４ 拡大光学系
１０５ フォトダイオードアレイ
１０６ センサ回路
１０７ 位置回路
１０８ 比較回路
１０９ 磁気ディスク装置
１１０ 制御計算機
１１１ 展開回路
１１２ 参照回路
１１３ オートローダ制御回路
１１４ テーブル制御回路
１１５ 磁気テープ装置
１１６ ＦＤ
１１７ ＣＲＴ
１１８ パターンモニタ
１１９ プリンタ
１２０ バス
１２２ レーザ測長システム
１２３ ストライプパターンメモリ
１４０ 係数演算回路
１４２ 学習点領域データ作成回路
１５０ 光学画像取得機構
１６０ 制御系回路
１７０ 照明光学系

Claims (5)

1. パターン形成された被検査試料の光学画像を取得する光学画像取得機構と、
   前記被検査試料のパターン形成の基となる設計パターンデータを画像展開して設計画像を作成する設計画像作成部と、
   前記設計画像を周波数データに変換する変換部と、
   前記周波数データのうち、回路を構成するパターンの形成を補助する補助パターンに対応する一部の周波数帯のデータを抽出する抽出部と、
   抽出された前記一部の周波数帯のデータを逆変換して、空間領域画像を生成する逆変換部と、
   前記空間領域画像の少なくとも一部と、前記光学画像の対応する一部と、前記設計画像の対応する一部とを用いて、前記設計画像をフィルタ処理するためのフィルタ関数の係数を演算する係数演算部と、
   前記係数を用いて、前記設計画像をフィルタ処理して参照画像を作成する参照画像作成部と、
   画素毎に前記光学画像と前記参照画像とを比較する比較部と、
   を備えたことを特徴とするパターン検査装置。
2. 前記補助パターンは、前記回路を構成する前記パターンよりも線幅が細いことを特徴とする請求項１記載のパターン検査装置。
3. 前記変換部は、前記設計画像のデータに対してフーリエ変換処理を行うことによって前記設計画像を前記周波数データに変換することを特徴とする請求項１又は２記載のパターン検査装置。
4. 前記空間領域画像のうち、対応する光学画像と設計画像との画素値の差分が閾値を超える画素を含む小領域が前記係数の演算に用いられることを特徴とする請求項１～３いずれか記載のパターン検査装置。
5. パターン形成された被検査試料の光学画像を取得する工程と、
   前記被検査試料のパターン形成の基となる設計パターンデータを画像展開して設計画像を作成する工程と、
   前記設計画像を周波数データに変換する工程と、
   前記周波数データのうち、回路を構成するパターンの形成を補助する補助パターンに対応する一部の周波数帯のデータを抽出する工程と、
   抽出された前記一部の周波数帯のデータを逆変換して、空間領域画像を生成する工程と、
   前記空間領域画像の少なくとも一部と、前記光学画像の対応する一部と、前記設計画像の対応する一部とを用いて、前記設計画像をフィルタ処理するためのフィルタ関数の係数を演算する工程と、
   前記係数を用いて、前記設計画像をフィルタ処理して参照画像を作成する工程と、
   を備えたことを特徴とする参照画像の作成方法。

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