[go: up one dir, main page]

KR101764658B1 - 결함 해석 지원 장치, 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램 및 결함 해석 시스템 - Google Patents

결함 해석 지원 장치, 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램 및 결함 해석 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR101764658B1
KR101764658B1 KR1020147031082A KR20147031082A KR101764658B1 KR 101764658 B1 KR101764658 B1 KR 101764658B1 KR 1020147031082 A KR1020147031082 A KR 1020147031082A KR 20147031082 A KR20147031082 A KR 20147031082A KR 101764658 B1 KR101764658 B1 KR 101764658B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
layer
image
design
defect
layout data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
KR1020147031082A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20150003270A (ko
Inventor
다께히로 히라이
료 나까가끼
겐지 오바라
Original Assignee
가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈 filed Critical 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈
Publication of KR20150003270A publication Critical patent/KR20150003270A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101764658B1 publication Critical patent/KR101764658B1/ko
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/9501—Semiconductor wafers
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N21/00—Investigating or analysing materials by the use of optical means, i.e. using sub-millimetre waves, infrared, visible or ultraviolet light
    • G01N21/84—Systems specially adapted for particular applications
    • G01N21/88—Investigating the presence of flaws or contamination
    • G01N21/95—Investigating the presence of flaws or contamination characterised by the material or shape of the object to be examined
    • G01N21/956—Inspecting patterns on the surface of objects
    • G01N21/95607—Inspecting patterns on the surface of objects using a comparative method
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
    • G01N23/225—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion
    • G01N23/2251—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion using incident electron beams, e.g. scanning electron microscopy [SEM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/0006—Industrial image inspection using a design-rule based approach
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60—Specific applications or type of materials
    • G01N2223/611—Specific applications or type of materials patterned objects; electronic devices
    • G01N2223/6116—Specific applications or type of materials patterned objects; electronic devices semiconductor wafer
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60—Specific applications or type of materials
    • G01N2223/646—Specific applications or type of materials flaws, defects
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10056—Microscopic image
    • G06T2207/10061—Microscopic image from scanning electron microscope
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Microelectronics & Electronic Packaging (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)

Abstract

종래는, 중첩 대상으로 해야 하는 레이어를 자동으로 선택하는 방법이 없어, 중첩 대상으로 되는 레이어가 많은 경우에, 레이어의 선택 작업에 많은 시간을 필요로 한다라고 하는 과제가 있었다. 본 발명의 목적은, 해석 대상인 결함 화상과 설계 레이아웃 데이터를 중첩하여, 결함이 발생하고 있는 패턴이나 레이어를 특정하는 것이 가능한 결함 화상 해석 장치 및 결함 화상 해석 시스템에 있어서, 설계 레이아웃 데이터로부터 레이어를 선택하는 작업의 효율을 향상시키는 것이다. 해석 대상 화상을 제조 공정에 대응한 계층마다 분할하여 복수의 레이어 분할 화상을 생성하고, 레이어 분할 화상의 각각에 대해 설계 레이아웃 데이터의 각 설계 레이어와의 일치도를 구하여, 각 설계 레이어 중 일치도가 가장 높은 설계 레이어를 그 레이어 분할 화상에 대응하는 설계 레이어로서 특정하는 것을 특징으로 한다.

Description

결함 해석 지원 장치, 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램 및 결함 해석 시스템{DEFECT ANALYSIS ASSISTANCE DEVICE, PROGRAM EXECUTED BY DEFECT ANALYSIS ASSISTANCE DEVICE, AND DEFECT ANALYSIS SYSTEM}
본 발명은, 반도체 디바이스의 결함 화상 해석 지원 장치 및 시스템에 관한 것이다. 특히, 제조 공정에 있어서의 시스터매틱 결함 해석에 있어서, 반도체 디바이스의 결함 관찰 화상과, 반도체 디바이스의 설계 레이아웃 데이터를 이용하는 기술에 관한 것이다.
반도체 또는 액정 등, 기판 상에 미세한 패턴을 형성하는 제조 공정에 있어서, 제조 패턴의 미세화에 수반하여, 해석 대상으로 되는 결함에도 변화가 발생하고 있다. 종래는, 진애나 이물에 의해 발생하는 랜덤 결함이라고 불리는 결함종이 해석의 대상으로 되는 일이 많았지만, 최근, OPC(Optical Proximity Correction) 기술의 도입에 수반하여, 설계 패턴의 레이아웃에 의존성이 높은 시스터매틱 결함을 해석 대상으로 해야 하는 사례가 증가해 오고 있다.
시스터매틱 결함이란, 특정한 패턴이나 레이어, 또는 이들의 조합에 기인하여 발생하는 결함이며, 설계 패턴이나 레이아웃의 변경, 또는 제조 조건의 변경에 의해 대책을 강구할 수 있다. 따라서, 시스터매틱 결함 발생의 원인으로 된 패턴이나 레이어, 또는 이들의 조합을 효율적으로 특정하는 것이, 반도체 제조 프로세스의 수율 향상에 있어서 중요한 과제로 되고 있다.
시스터매틱 결함을 효율적으로 특정하는 기술로서, 특허문헌 1에는, 결함 좌표와 설계 레이아웃 데이터를 중첩하여(이하, 매칭이라 표현하는 경우가 있음), 결함이 발생하고 있는 패턴이나 레이어를 특정하는 방법이 개시되어 있다. 또한, 특허문헌 2에는, 반도체 디바이스를 촬영한 화상으로부터 디바이스의 패턴을 추출하고, 추출한 패턴과 설계 레이아웃 데이터를 중첩하여, 패턴의 계측을 행하는 기술이 개시되어 있다.
일본 특허 공개 제2009-10286호 공보 일본 특허 공개 제2010-28136호 공보(US2007/0023653)
특허문헌 1에서는, 결함 위치와 설계 레이아웃 데이터를 중첩하여, 시스터매틱 결함이 발생하고 있는 패턴이나 레이어의 특정을 시도하고 있지만, 중첩 대상으로 해야 하는 레이어의 선택 방법에 관해서는 구체적인 개시가 없어, 중첩 대상으로 되는 레이어가 많은 경우에, 레이어의 선택 작업에 많은 시간을 필요로 한다라고 하는 과제가 있다.
또한, 특허문헌 2에서는, 해석 대상 화상과 설계 레이아웃 데이터의 중첩 작업의 고정밀도화 및 자동화를 실현하는 방법으로서, 화상으로부터 패턴을 추출하고, 추출한 패턴과 설계 레이아웃 데이터를 비교하는 방법이 개시되어 있지만, 중첩 대상으로 해야 하는 레이어의 선택에 관해서는 구체적인 개시가 없어, 상기와 마찬가지의 과제가 있다. 이것은, 특허문헌 2가 제조 패턴의 계측을 상정한 발명이라는 것에 의거하는 것으로, 제조 패턴의 계측을 목적으로 하는 경우에는, 중첩 대상으로 해야 하는 레이어는 한정되는 경우가 많기 때문이라고 생각된다.
본 발명의 목적은, 해석 대상인 결함 화상과 설계 레이아웃 데이터를 중첩하여, 결함이 발생하고 있는 패턴이나 레이어를 특정하는 것이 가능한 결함 화상 해석 방법 및 결함 화상 해석 시스템에 있어서, 설계 레이아웃 데이터로부터 레이어를 선택하는 작업의 효율을 향상시키는 것이다.
본 발명은, 상기 과제를 해결하기 위해, 해석 대상 화상을 제조 공정에 대응한 계층마다 분할하여 복수의 레이어 분할 화상을 생성하고, 레이어 분할 화상의 각각에 대해 설계 레이아웃 데이터의 각 설계 레이어와의 일치도를 구하여, 각 설계 레이어 중 일치도가 가장 높은 설계 레이어를 그 레이어 분할 화상에 대응하는 설계 레이어로서 특정하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 설계 레이아웃 데이터로부터 레이어를 선택하는 작업의 효율을 향상시킬 수 있으므로, 결함 관찰 화상과 설계 레이아웃 데이터의 중첩 처리를 고정밀도로 또한 고속으로 실행할 수 있어, 반도체 디바이스 제조 공정에 있어서의 시스터매틱 결함 해석을 효율적으로 실현할 수 있다.
도 1은 SEM식 관찰 장치의 모식도.
도 2는 조작·해석부의 구성도.
도 3은 종래 기술에 의한 시스터매틱 결함 해석 처리의 플로우 챠트.
도 4는 결함 관찰 화상과 설계 레이아웃 데이터의 중첩 처리의 모식도.
도 5는 결함 관찰 화상에 차지하는 결함 점유율의 영향을 나타내는 모식도.
도 6은 설계 레이어 자동 선택 처리의 플로우 챠트.
도 7은 휘도 히스토그램을 사용한 레이어 분할 처리의 모식도.
도 8은 레이어 분할 처리의 모식도.
도 9는 패턴 밀도에 의한 샘플링의 모식도.
도 10은 결함 관찰 화상과 설계 레이아웃 데이터 자동 매칭 처리의 플로우 챠트.
도 11은 시스터매틱 결함 판정 처리의 플로우 챠트.
도 12는 본 실시예에 의한 시스터매틱 결함 해석 처리의 플로우 챠트.
시스터매틱 결함 해석을 효율적으로 행하는 기능을 구비한 SEM식 관찰 시스템의 구성예를 설명한다. 또한, 이하의 SEM식 관찰 시스템의 일 구성예로서, SEM식 관찰 장치에 의해 시스터매틱 결함 해석을 행하는 예에 대해 설명하지만, 시스템의 구성은 이에 한정되지 않고, 시스템을 구성하는 장치의 일부 또는 전부가 서로 다른 장치로 구성되어 있어도 된다. 예를 들어, 본 실시예의 시스터매틱 결함 해석 처리를 SEM식 관찰 장치와 네트워크로 접속된 결함 분류장치로 행해도 되고, 시스템 내의 범용의 컴퓨터에 탑재된 범용 CPU에 의해, 원하는 연산 처리를 실행하는 프로그램을 실행함으로써 실현해도 된다. 이 프로그램이 기록된 기록 매체에 의해, 기존의 장치를 업그레이드 하는 것도 가능하다.
또한, 본 발명의 적용은 SEM식 관찰 시스템에 한정되지 않고, 리뷰 장치 등의 관찰 장치와 접속된 결함 해석 지원 장치나, 결함 해석 시스템에도 당연히 적용 가능하다.
이하에서, SEM식 관찰 장치는, 광학식 또는 SEM식 검사 장치와 같은 상위의 결함 검사 장치로 검출된 결함 좌표를, 또는 설계 레이아웃 데이터에 기초하는 시뮬레이션 등에 의해 추출된 관찰점의 좌표 정보를 입력 정보로 하여, 관찰 좌표가 고화질인 SEM 화상을 취득하기 위한 장치이다. 또한, 취득한 화상이나 설계 레이아웃 데이터를 입력 정보로 하여, 결함이 발생하기 쉬운 패턴이나 레이어의 특정을 행하는 시스터매틱 결함 해석 기능을 가진 구성예를 설명한다. 본 실시예에서 시스터매틱 결함이란, 같거나 또는 유사한 패턴 개소 또는 레이어에 발생하는 결함을 말하며, 설계 패턴의 레이아웃에 의존성이 높은 결함을 말한다.
도 1은, 본 실시예의 SEM식 관찰 장치의 전체 구성을 나타내는 모식도이다. 도 1의 SEM식 관찰 장치는, 전자총(101), 렌즈(102), 주사 편향기(103), 대물 렌즈(104), 시료(105), 2차 입자 검출기(109) 등의 광학 요소에 의해 구성되는 전자 광학계, 관찰 대상으로 되는 시료를 보유 지지하는 시료대를 XY면 내로 이동시키는 스테이지(106), 당해 전자 광학계에 포함되는 각종 광학 요소를 제어하는 전자 광학계 제어부(110), 2차 입자 검출기(109)의 출력 신호를 양자화하는 A/D 변환부(111), 스테이지(106)를 제어하는 스테이지 제어부(112), 전체 제어부 및 해석부(113), 화상 처리부(114), 디스플레이, 키보드, 마우스 등을 구비한 조작부(115), 취득한 화상 등의 데이터를 유지하는 기억 장치(116), 광학식 현미경(117) 등에 의해 구성되어 있다. 또한, 전자 광학계, 전자 광학계 제어부(110), A/D 변환부(111), 스테이지(106), 스테이지 제어부(112)는, SEM 화상의 촬상 수단인 주사 전자 현미경을 구성한다. 또한, 촬상 수단은 주사 전자 현미경에 한정되지 않는다.
전자총(101)으로부터 발사된 1차 전자 빔(107)은, 렌즈(102)에 의해 집속되고, 주사 편향기(103)에 의해 편향된 후, 대물 렌즈(104)에 의해 집속되어, 피검사 대상의 시료(105)에 조사된다. 1차 전자 빔(107)이 조사된 시료(105)로부터, 시료의 형상이나 재질에 따라 2차 전자나 반사 전자 등의 2차 입자(108)가 발생한다. 발생한 2차 입자(108)는, 2차 입자 검출기(109)에 의해 검출된 후, A/D 변환부(111)에 의해 디지털 신호로 변환된다. 디지털 신호로 변환된 2차 입자 검출기의 출력 신호를 화상 신호라 칭하는 경우도 있다. A/D 변환부(111)의 출력 신호는, 화상 처리부(114)에 입력되어 SEM 화상을 형성한다. 화상 처리부(114)는, 생성한 SEM 화상을 사용하여 결함 검출 등의 화상 처리를 실행하는 ADR(Automatic Defect Review) 처리 등, 각종 화상 처리를 실행한다.
렌즈(102), 주사 편향기(103), 대물 렌즈(104) 등, 전자 광학계 내부의 광학 요소의 제어는, 전자 광학계 제어부(110)에서 행하여진다. 시료의 위치 제어는, 스테이지 제어부(112)에 의해 제어된 스테이지(106)에서 실행된다. 전체 제어부(113)는, SEM식 관찰 장치 전체를 통괄적으로 제어하는 제어부이며, 디스플레이, 키보드, 마우스 등을 구비한 조작부(115), 기억 장치(116)로부터의 입력을 해석하고, 전자 광학계 제어부(110), 스테이지 제어부(112), 화상 처리부(114) 등을 제어하고, 필요에 따라 조작부(115)에 포함되는 표시부, 기억 장치(116)에 처리 결과를 출력한다. 화상 처리부(114)에서 실행되는 처리는, 하드웨어나 소프트웨어 어느 것의 방식으로도 실현 가능하다. 하드웨어에 의해 구성하는 경우에는, 처리를 실행하는 복수의 연산기를 배선 기판상, 또는 반도체 칩 내지는 패키지 내에 집적함으로써 실현할 수 있다. 소프트웨어에 의해 구성하는 경우에는, 화상 처리부(114)에 고속의 범용 CPU를 탑재하고, 원하는 연산 처리를 실행하는 프로그램을 실행함으로써 실현할 수 있다.
도 2는, 도 1의 전체 제어부 및 해석부(113)의 상세도를 나타내고 있다. 도 2에 나타내는 조작·해석부(206)는, 도 1의 전체 제어부 및 해석부(113)와 조작부(115)를 통합하여 표현한 것으로, 조작부(115)로부터의 조작 지시에 대응하여, 전체 제어 및 해석부(113)에 내장된 CPU가 소정의 프로그램을 실행함으로써 실현되는 복수의 기능 블록에 의해 실현되고 있다. 이와 같이, 도 1에 나타내는 SEM식 관찰 장치에 내장된 구성이 가능하지만, 도 1에 나타내는 SEM식 관찰 장치와는 독립적으로 도 2에 나타내는 조작·해석부를 구성하고, 네트워크 접속에 의해 도 1과 도 2의 구성이 연결되어도 된다. 도 1에 나타내는 SEM식 관찰 장치에 내장되는 경우에는, 결함 데이터 기억부(201), 화상 데이터 기억부(202), 설계 레이아웃 데이터 기억부(203), 해석 파라미터 기억부(204), 해석 결과 데이터 기억부(205)는, 도 1의 기억 장치(116)와 공통이어도 된다. 결함 데이터 기억부(201)에는, 결함 좌표 등의 정보가 저장된 결함 데이터가 저장되어 있다. 화상 데이터 기억부(202)에는, SEM식 관찰 장치로 촬영한 결함 화상이 저장된 화상 데이터가 저장되어 있다. 설계 레이아웃 데이터 기억부(203)에는, 설계 레이아웃 정보 등 설계 정보가 저장된 설계 레이아웃 데이터가 저장되어 있다. 해석 파라미터 기억부(204)에는, 해석 시에 결함 화상에 대해 실행하는 화상 처리 등의 해석 조건을 저장한 해석 파라미터가 저장되어 있다.
조작·해석부(206)에서는, 결함 데이터, 화상 데이터, 설계 레이아웃 데이터, 해석 파라미터를 입력으로 하여, 결함 화상과 설계 레이아웃 데이터를 중첩하여, 결함이 발생하고 있는 설계 패턴 또는 레이어를 특정하고, 시스터매틱 결함으로서 판정하는 처리를 행한다. 또한, 본 실시예의 조작·해석부(206)는, 촬상된 결함 화상을 제조 공정에 대응한 계층마다 분할하여 복수의 레이어 분할 화상을 생성하는 레이어 분할부와, 레이어 분할 화상의 각각에 대해, 설계 레이아웃 데이터의 각 설계 레이어와의 일치도를 구하는 매칭 처리부와, 각 설계 레이어 중 상기 일치도가 가장 높은 설계 레이어를 당해 레이어 분할 화상에 대응하는 설계 레이어로서 특정하는 설계 레이어 특정부와, 해석 대상으로 하는 결함 화상을 샘플링하는 제1 샘플링부, 제2 샘플링부를 포함하는 것으로 한다. 레이어 분할부, 매칭 처리부, 설계 레이어 특정부, 제1 샘플링부, 제2 샘플링부의 처리 내용에 대해서는 후술한다. 처리 결과는 해석 결과 데이터 기억부(205)에 저장된다. 또한, 해석 시에, 해석 파라미터를 조정한 경우에는, 조정 결과를 해석 파라미터 기억부(204)에 저장하여, 다음의 해석에 활용할 수 있도록 해도 된다.
도 3은, 종래 기술에 의한 시스터매틱 결함 해석의 수순을 나타내는 플로우 챠트이다. 우선, 결함 데이터와 화상 데이터를 읽어 들인다(301). 또한, 설계 레이아웃 데이터를 읽어 들인다(302). 스텝 301과 스텝 302의 처리는 병렬로 행하여져도 되고, 역순으로 행하여져도 된다.
다음으로, 설계 레이아웃 데이터 중에서 결함 화상과 중첩 처리하는 레이어를 선택한다(303). 종래는, 유저가 화상과 설계 패턴을 비교하여, 적절하다고 생각되는 레이어를 선택하였다. 설계 패턴의 레이어 수는 100을 초과하는 경우도 있어, 중첩 대상으로 되는 레이어가 많은 경우에, 레이어의 선택 작업에 많은 시간을 필요로 하고 있었다. 따라서, 이때, 중첩 처리하는 레이어 수에 비례하여 처리 시간은 증가하므로, 필요 최소한의 레이어로 좁히는 것이 바람직하다.
관찰 화상을 촬영한 공정명과 설계 레이아웃 데이터의 레이어 명칭이, 대응 관계가 용이하게 유추될 수 있는 명명 룰로 관리되고 있는 경우에는, 비교적 용이하게 레이어를 선택할 수 있지만, 관찰 화상을 촬영한 공정명을 명명하는 담당 부서와, 설계 레이아웃 데이터의 레이어 명칭을 결정하는 담당 부서와, 또한 시스터매틱 결함의 해석을 담당하는 부서가 상이한 경우가 많아, 설계 레이아웃 데이터로부터 중첩 처리해야 하는 레이어를 좁히는 작업은, 담당자의 지식이나 경험에 의존해 버린다. 이로 인해, 특히 초심자에게는 부담이 되는 작업으로 되어 있었다.
다음으로, 화상과 설계 레이아웃 데이터를 자동 매칭시킨다(304). 구체적으로는, 화상으로부터 추출한 패턴 정보를 템플릿으로 하여, 설계 레이아웃 데이터 상에서 가장 일치도가 높은 위치를 매칭 좌표로서 구하는 처리를 행한다. 예를 들어, 결함 관찰 화상을 도 4의 (a)로 하고, 이것을 템플릿으로 한다. 부호 401은 결함 영역을 나타내고 있다. 매칭 대상인 설계 레이아웃 데이터는, 도 4의 (b)와 같이, 결함 관찰 화상의 관찰 시야(FOV) 보다 넓은 영역을 매칭 대상 에리어로서 설정한다. 이것은, 결함 위치 정보에는, 검사 장치 또는 SEM식 관찰 장치의 스테이지 정밀도에 기인하는 오차가 포함되어 있기 때문이다. 도 4의 (c)는, (a)의 결함 관찰 화상을 템플릿으로 하여, (b)의 설계 레이아웃 데이터의 영역 내를 서치한 결과, 가장 일치도가 높은 부분을 매칭 위치로서 중첩 표시한 것이다(예를 들어, 402). 이와 같이, 결함이 발생한 위치를, 설계 레이아웃 데이터 상에서 특정할 수 있다.
결함 검사 장치가 특정한 결함 위치에는, 검사 장치의 스테이지 정밀도 등의 요인으로부터, 마이크로미터 오더의 오차가 포함되는 경우가 있고, 나노 오더 사이즈의 패턴에 발생하는 결함을 해석하는 경우에는, 이 오차가 원인으로 정확한 해석이 실현될 수 없는 사례가 발생하고 있다. 이러한 경우에는, 종래, 수동으로 결함 위치와 설계 레이아웃 데이터를 중첩하는 등, 매뉴얼 어시스트 작업에 의해 대응하고 있었으나, 작업 효율의 관점에서 문제로 되고 있었다.
또한, 결함 화상에 따라서는 매칭 정밀도가 저하되는 문제도 있다. 도 4의 사례나, 도 5의 (a)와 같이, FOV에 대해 결함 영역이 크지 않을 경우(예를 들어, 501)에는, 특허문헌 2에 개시되어 있는 매칭 처리로 대응 가능하다. 그런데, 특허문헌 2는, 패턴 계측을 목적으로 하고 있기 때문에, 도 5의 (b)와 같이, 관찰 화상의 FOV에 대해 결함 영역이 대부분을 차지하는 경우(예를 들어, 502)가 상정되어 있지 않다. SEM식 관찰 장치에 의해 취득한 결함 화상을 해석 대상으로 하는 경우에는, 해석 대상 화상에 제조 패턴뿐만 아니라 결함 화상이 포함되기 때문에, 특히 결함 사이즈가 FOV(Field Of View)에 대해 거대한 경우 등에, 화상과 설계 레이아웃 데이터의 중첩에 실패하는 경우가 있다. 이러한 경우에 매칭 정밀도가 저하되어 버려, 매뉴얼 어시스트에 의한 중첩 결과의 수정 작업이 필요해지기 때문에, 시스터매틱 결함 해석의 작업 부담을 최소화할 수는 없다라고 하는 과제가 있었다.
화상과 설계 레이아웃 데이터와의 매칭 정밀도를 신뢰할 수 없는 경우에는, 육안에 의한 매칭 결과 확인 작업이 필요해진다(305). 매칭 결과가 양호한 경우에는, 시스터매틱 결함 판정(307)으로 처리를 진행시킬 수 있지만, 매칭 결과가 양호하지 않을 경우에는, 수동으로 매칭 처리를 행하고 나서(306), 시스터매틱 결함 판정 처리로 진행한다(307). 이러한, 매칭 결과의 확인 작업 및 수동에 의한 매칭 결과 수정 작업은 작업자의 부담으로 되고 있고, 매칭 정밀도의 향상이 요구되고 있다.
화상과 설계 레이아웃 데이터의 중첩이 완료되면, 시스터매틱 결함 판정 처리를 행한다(307). 구체적으로는, 화상과 설계 레이아웃 데이터를 중첩한 다음에, 다시 결함 정보를 중첩하여, 결함이 발생하고 있는 설계 레이아웃 데이터 또는 레이어를 특정한다. 특허문헌 1에 결함 위치를 특정한 후에 통계 처리를 행하여, 결함이 발생하기 쉬운 레이어를 특정하는 방법이 개시되어 있으나, 전술한 바와 같이 설계 레이아웃 데이터 상에서의 결함 위치의 특정까지에 시간을 필요로 하고, 또한 수작업에 의한 작업 부담이 문제로 되고 있어, 널리 실용화되고 있다고는 할 수 없는 상황이다. 이하에 설명하는 본 실시예에서는, 이러한 과제를 해결하고, 시스터매틱 결함 해석 작업 부담의 최소화를 실현할 수 있다.
도 6은, 도 3의 설계 레이어 선택 처리(303)의 자동화를 실현하는 플로우 챠트이다.
우선, 결함 점유율에 의한 제1 샘플링을 행한다(601). 이하, 샘플링이란, 복수의 화상 중에서 해석 대상으로서 사용하는 화상을 선택하여 추출하는 것이다. 이것은 조작·해석부(206) 중 제1 샘플링부에 의해 행하여진다. 이때, 판단 기준으로서 중요한 것은, 결함의 실제 사이즈 그 자체보다도, 결함 화상의 FOV에 차지하는 결함 면적의 크기이기 때문에, 수학식 1로 결함 점유율을 정의하고, 샘플링 기준으로 한다. 수학식 1에서는, 결함 점유율을 P, 결함 면적을 SDefect, FOV 면적을 SFOV라고 하고 있다.
Figure 112014106439316-pct00001
결함 면적은 검사 장치의 출력 정보로서, 결함 정보에 저장되어 있는 것을 사용해도 되지만, SEM식 관찰 장치에 의해 결함 화상을 취득할 때에 ADR을 실행하고 있는 경우에는, 보다 정확한 결함 위치와 사이즈가 검출되고 있으므로, 이것을 사용하는 것이 바람직하다. 수학식 1로 정의한 결함 점유율을 기준으로 하여, 결함 점유율이 낮은 결함을 샘플링한다. 다만, 결함이 존재하지 않을 경우에는, 시스터매틱 결함 판정의 대상 외로 해도 된다. 결함 점유율이 낮으면, 도 5의 (a)와 같이, 결함에 가려 소실되는 패턴이 적기 때문에, 설계 레이아웃 데이터와의 매칭 정밀도를 향상시킬 수 있다. 또한, 결함 점유율이 낮으면, 결함 부분의 엣지를 제조 패턴의 엣지로 오인식하여 매칭 스코어를 산출할 가능성이 저하되므로, 설계 레이아웃 데이터와의 매칭 정밀도를 향상시킬 수 있다. 매칭 스코어 산출식에 관해서는, 수학식 2, 3을 사용하여 후술한다.
다음으로, 결함 점유율에 의해 샘플링한 화상에 대해, 화상 해석에 의해 레이어 분할을 행한다(602). 스텝 602에 있어서 레이어 분할 처리란, 제조 공정에 대응한 계층마다 분할하여 복수의 레이어 분할 화상을 생성하는 것이다. 이것은 조작·해석부(206) 중 레이어 분할부에 의해 행하여진다. 레이어 분할 방법의 일례로서는, 특허문헌 2에 개시되어 있는 엣지 검출에 의해 레이어 분할을 행해도 되고, 도 7에 예시하는 바와 같이, 해석 대상의 SEM 화상의 휘도 분포 히스토그램으로부터 레이어 수를 추정하고, 레이어 수에 따라 레이어 분할을 행해도 된다. 여기서, 레이어란 제조 공정에 대응한 계층을 말한다.
도 7에서는, 레이어 수가 (a) 1층인 경우, (b) 2층인 경우, (c) 3층인 경우를 예시하고 있다. 또한, 여기서 레이어 수란, 기판(도 7의 (a), (b), (c)의 각 도면에 있어서 가장 어두운 부분) 상에 형성된 레이어의 수를 나타내는 것이다. 레이어 수는 SEM 화상의 휘도 분포 히스토그램으로부터, 자동으로 구하는 것이 가능하지만, SEM 화상에 출현하는 레이어 수가 기지(旣知)인 경우나, 보다 확실하게 레이어 수를 특정하고자 하는 경우에는, 도 1의 조작부(115)나 도 2의 조작·해석부(206)를 사용하여, 오퍼레이터에 입력시켜도 된다.
도 8은, 레이어 분할 처리(602) 전의 관찰 화상(a)과, 전술한 도 7의 방법에 의해, 또는 오퍼레이터가 입력한 레이어 수에 따라 레이어 분할한 후의 레이어 분할 화상인, 레이어 분할에 의해 추출한 레이어 1(b1), 레이어 분할에 의해 추출한 레이어 2(b2), 레이어 분할에 의해 추출한 레이어 3(b3)의 모식도이다. 또한 (b1) 내지 (b3)의 각각에 대응하는 설계 레이어를 (c1) 내지 (c3)에 나타내고 있다. (c1) 내지 (c3)의 설계 레이어는 설계 데이터베이스에 보존되고 있다. 후술하는 바와 같이, 스텝 605에서는, 분할 화상 (b1) 내지 (b3)의 각각에 대해 대응하는 설계 레이아웃 데이터를 추출하는데, (c1) 내지 (c3)의 레이어는 이때의 목표 레이어로 되는 것이다.
화상 해석에 의한 레이어 분할(602)에 의해, 레이어 마다의 패턴 추출이 완료되면, 추출한 패턴의 밀도를 기준으로 하여 제2 샘플링을 행한다(603). 이것은 조작·해석부(206) 중 제2 샘플링부에 의해 행하여진다. 화상과 설계 레이아웃 데이터와의 매칭을 정확하게 행하기 위해서는, 보다 많은 패턴이 FOV 내에 출현하고 있는 것이 바람직하기 때문에, 패턴 밀도가 높은 것을 샘플링한다. 패턴 밀도는, FOV 내에 차지하는 패턴 부분의 점유율이나, 패턴 엣지의 총 합의 길이 등으로 정의할 수 있다. 어떤 정의를 채용할지는, 관찰 화상과 설계 레이아웃 데이터와의 매칭 알고리즘에 맞추어, 적절한 알고리즘을 채용하면 된다. 도 9의 예에서는, 좌측으로부터 우측으로 갈수록 패턴 밀도가 높아지도록 관찰 화상을 재배열하고 있다. 패턴 밀도가 높은 우측의 화상부터 우선적으로 평가 대상으로 한다. 다만, 각 레이어의 패턴 밀도에 극단적인 차가 있는 경우, 패턴 밀도에 기초하여 샘플링한 결과, 패턴 밀도가 높은 특정한 레이어가 출현하고 있는 화상만이 샘플링되는 경우가 있기 때문에, 대책이 필요하다. 구체적인 대책으로서는, 도 9와 같이, 레이어마다 패턴 밀도를 구하고, 레이어마다 패턴 밀도가 높은 것을 샘플링함으로써, 특정 레이어가 출현한 관찰 화상에 샘플링 결과가 치우치는 것을 방지할 수 있다.
관찰 화상의 FOV에 대한 결함 점유율을 기준으로 한 샘플링, 또한, 관찰 화상에 출현하고 있는 패턴의 밀도를 기준으로 한 샘플링에 의해, 매칭 처리 대상을 좁힌 후에, 화상과 설계 레이아웃 데이터의 매칭 처리를 행한다(604). 스텝 604에 있어서 매칭 처리란, 상기 레이어 분할 화상의 각각에 대해, 상기 설계 레이아웃 데이터의 각 설계 레이어와의 일치도를 구하는 처리를 말한다. 이것은 조작·해석부(206) 중 매칭 처리부에 의해 행하여진다. 스텝 604에서는, 화상 해석에 의한 레이어 분할에 의해 추출된 레이어마다 매칭 스코어를 구한다. 매칭 스코어란, 레이어 분할 화상과 설계 레이아웃 데이터와의 일치도가 높아지도록 정의된 산출식이다. 일례로서, 일반적인 상관 계수의 산출식을 수학식 2에 나타낸다. 여기에서는, 상관 계수를 ρijk, 레이어 분할 화상을 M, 설계 레이아웃 데이터를 I, 레이어 분할 화상 M의 화소값의 평균값을 M(오버 바 있음)
Figure 112014106439316-pct00002
,
설계 레이아웃 데이터 I의 화소값의 평균값을 I(오버 바 있음)
Figure 112014106439316-pct00003
로서 나타내고 있다. 또한, p는 화상에 포함되는 각 화소, q는 화상에 포함되는 총 화소수를 나타내고 있다.
Figure 112014106439316-pct00004
각 화상에 대해 레이어 분할을 행하고, 수학식 2와 같이, 화상과 설계 레이아웃 데이터와의 일치도에 따라 스코어가 높아지도록 정의된 산출식을 사용하여, 매칭 스코어를 구한다. 수학식 2의 ρijk는, i번째의 화상에 포함되는 j번째의 레이어 분할 화상과 k번째의 설계 레이어와의 상관값을 나타내고 있다. 또한, 스텝 601, 603에서 샘플링된 결과, 평가 대상으로서 x매의 화상이 남았다고 하면 1≤i≤x이며, 스텝 602에서 분할된 레이어 수가 y매라고 하면 1≤j≤y이며, 매칭 대상의 설계 레이어 수가 z매라고 하면 1≤k≤z이다.
각 화상으로부터 추출한 레이어 분할 화상(도 8의 예에서는, b1∼b3)의 각각에 대해 각 매칭 대상의 설계 레이어(도 8의 예에서는, c1∼c3을 포함하는 복수의 설계 레이어)와의 매칭 스코어를 산출한다. 즉, 각 (i, j, k)의 조마다 ρijk를 구한다. 여기서, 매칭 대상의 레이어는, 설계 레이아웃 데이터의 모든 레이어이어도 좋고, 미리 유저가 선택한 복수의 설계 레이어이어도 좋다. 모든 설계 레이어를 매칭 대상으로 함으로써, 유저의 레이어의 선택 방법에 의존하지 않고 적절한 설계 레이어를 추출할 수 있다. 또한, 유저가 복수의 설계 레이어를 매칭 대상으로서 선택할 때는, 매칭 대상을 넓게 선택하는 것이 확실성은 높다. 한편, 연산 비용의 면에서는 필요 최소한의 레이어 선택이 요구된다. 예를 들어, 제조 공정명과 설계 레이어명과의 대응을 아는 경우에는, 제조 레이어명에 대응한 설계 레이어를 포함하는 전후 복수의 레이어를 선택하면, 매칭 대상으로 해야 하는 레이어를 효과적으로 선택할 수 있다.
다음으로, 수학식 3과 같이, 화상으로부터 추출한 각 레이어 분할 화상에 대해, 일치도가 높은 설계 레이어를 판정할 수 있는 산출식을 정의하여, 화상으로부터 추출한 각 레이어와의 일치도가 높은 설계 레이어를 추출한다(605). 이것은 조작·해석부(206) 중 설계 레이어 특정부에 의해 행하여진다. 여기서, 수학식 3의 Fjk는, 각 화상(i=1∼n)으로부터 추출한 j번째의 레이어 분할 화상에 대한 k번째의 설계 레이어의 상관값을 n매의 화상에 걸쳐 평균한 값을 나타내고 있고, 이것을 매칭 스코어로서 이용한다. 수학식 3에서는, 단순 평균을 매칭 스코어로서 정의하고 있지만, 패턴 밀도 등을 반영한 계수를 도입해도 된다.
Figure 112014106439316-pct00005
이와 같이, 화상으로부터 추출한 각 레이어 분할 화상에 대한 각 설계 레이어와의 매칭 스코어를 구하고, 화상으로부터 추출한 레이어 분할 화상마다, 매칭 스코어가 최대인 설계 레이어를 추출한다. 즉, Fj1…Fjk…Fjz의 z개의 매칭 스코어를 구하고, 이 중 최대인 것이 Fjkmax라고 하면, kmax번째의 설계 레이어를 j번째의 레이어 분할 화상에 대응하는 레이어로서 특정한다. 이것을 j=1∼z까지 레이어 분할 화상의 레이어 수 z만큼 반복함으로써, 모든 레이어 분할 화상에 가장 일치도가 높은 설계 레이어가 특정된다.
이상의 처리에 의해, 화상과 중첩 평가해야 하는 설계 레이어를 자동으로 추출할 수 있다. 이에 의해, 오퍼레이터의 지식이나 경험에 의존하지 않고, 화상과 중첩 평가해야 하는 설계 레이어가 자동 선택될 수 있으므로, 오퍼레이터의 작업 부담을 최소화할 수 있다. 또한, 촬상된 화상에 대응하여 설계 레이어를 선택하므로, 화상을 촬상한 레이어에 의해 동일한 레이어의 모양이 변해 버리는 경우에도, 적절한 설계 레이어를 추출할 수 있다.
또한, 본 실시예에서는 스텝 601, 603에 의해, 미리 설계 데이터와의 매칭에 사용하는 관찰 화상을 샘플링하는 예를 설명하였지만, 샘플링을 행하지 않고 모든 관찰 화상의 각각에 대해 스텝 602, 604, 605의 처리를 행하여, 매칭 스코어가 높은 레이어를 추출해도 된다. 다만, 계산 비용의 관점에서, 상술한 바와 같이, 레이어 추출에 사용하는데 적절한 화상을, 설계 데이터와의 매칭 전에 샘플링해 두는 것이 바람직하다. 본 실시예에서는, 결함 점유율에 의한 샘플링, 또는 패턴 밀도에 의한 샘플링에 의해, 매칭 대상 화상을 최소한으로 한정하고 있으므로, 처리시간의 최소화를 실현하고 있다.
도 10은, 화상과 설계 레이아웃 데이터와의 위치 정렬을 자동으로, 또한, 고정밀도로 행하는 처리를 설명하는 플로우 챠트이다. 도 3의 종래 기술의 플로우 챠트에서는, 스텝 304에 대응한다. 종래는, 도 3에서 설명한 바와 같이, 화상과 설계 레이아웃 데이터의 자동 매칭(304) 후에, 매칭 결과의 양부(良否)를 육안으로 확인하여(305), 매칭 결과가 나쁜 화상에 대해서는, 수동에 의한 매칭 결과의 수정(306)이 필요하였다. 매칭 정밀도의 저하는, 매칭 대상의 화상에 출현하고 있는 결함의 점유율이 높고, 매칭 대상으로 되는 패턴 정보가 적을 경우, 또는 결함을 패턴으로 오인식한 경우, 또는 매칭 대상으로 해야 하는 설계 레이어의 선택이 부적절한 경우에 발생하고 있었다. 본 실시예에 의하면, 도 6을 사용하여 설명한, 결함 점유율을 기준으로 한 샘플링(601)에 의해, 결함 점유율이 너무 높은 관찰 화상을 매칭 대상으로부터 제외할 수 있고, 또한, 화상과 일치도가 높은 설계 레이어를 추출하고 있으므로(605), 매칭 대상으로 하는 설계 레이어에 부적절한 레이어가 선택되는 일이 없어, 매칭 정밀도의 저하를 억제할 수 있다.
또한, 만약 분할된 레이어 각각과 결함 화상을 매칭함으로써 위치 정렬을 행하고자 하면, 주기적인 패턴이 있는 경우에는 주기의 정수배만큼 어긋난 장소에서 매칭되어 버릴 가능성이 있다. 따라서, 본 실시예에서는, 통합한 레이어에 대해 결함 화상을 매칭시킴으로써, 어떤 레이어에 주기적인 패턴이 있는 경우에도 매칭 정밀도를 향상시킬 수 있다.
도 10의 구체적인 플로우를 설명한다.
우선, 자동 매칭 처리를 실행하는 전처리로서, 도 6에서 설명한 바와 같이, 추출한 매칭 스코어가 높은 레이어(605)를 통합하여, 매칭 대상의 설계 레이아웃 데이터로 한다(1001).
다음으로, 이 통합한 설계 레이아웃 데이터와 결함 화상의 매칭(위치 정렬)을 행하여, 매칭 스코어를 구하고(1002), 매칭 스코어가 최대인 위치를 화상과 설계 레이아웃 데이터의 중첩 위치로서 특정한다(1003). 이 중첩 위치의 확정 처리를 모든 평가 대상 화상에 대해 실행한다(1004).
도 11은, 시스터매틱 결함 판정을 고정밀도로 행하는 처리를 설명하는 플로우 챠트이다. 도 3의 종래 기술의 플로우 챠트에서는, 스텝 307에 대응한다. 우선, 도 10에서 추출한 화상과 설계 레이아웃 데이터의 중첩 위치와 같은 위치에, 결함 좌표도 중첩한다(1101). 이에 의해, 결함 좌표와 설계 레이아웃 데이터를 최적의 위치에서 중첩할 수 있기 때문에, 결함이 발생하고 있는 패턴, 레이어를 정확하게 특정할 수 있다(1102). 이 결함 발생 패턴, 레이어의 특정 처리를, 평가 대상의 모든 화상에 대해 실행한다(1103). 평가 대상의 모든 화상에 대해, 결함 발생 패턴, 레이어의 특정을 행하여, 동일한 패턴 또는 레이어에 발생하고 있는 빈도가 높은 결함을 추출하여, 이것을 시스터매틱 결함으로 판정한다(1104). 이에 의해, 시스터매틱 결함이 발생하고 있는 패턴, 또는, 레이어를 알기 때문에, 유저는 그 패턴이나 레이어의 설계 레이아웃이나 제조 공정을 재검토함으로써 결함의 발생을 억제할 수 있다.
도 12는, 도 3의 종래 기술에 있어서의 시스터매틱 결함 판정 플로우 챠트에 대해, 본 실시예에 의한 개선 처리를 포함한 시스터매틱 결함 판정의 플로우 챠트이다. 우선, 결함 데이터와 화상 데이터를 읽어 들인다(1201). 도 3의 (301)에 대응하는 처리이며, 도 1의 SEM식 관찰 장치의 기억 장치(116) 또는 SEM식 관찰 장치와 네트워크 접속된 해석 시스템의 경우에는, 도 2의 결함 데이터 기억부(201)나 화상 데이터 기억부(202)로부터 데이터를 읽어 들인다.
다음으로, 설계 레이아웃 데이터를 읽어 들인다(1202). 도 3의 (302)에 대응하는 처리이며, 도 1의 SEM 관찰 장치의 기억 장치(116), 또는 SEM식 관찰 장치와 네트워크 접속된 해석 시스템의 경우에는, 도 2의 설계 레이아웃 데이터 기억부(203)로부터 데이터를 읽어 들인다. 읽어 들인 결함 데이터, 화상 데이터를 해석하여, 결함 점유율이 낮은 화상을 샘플링한다(1203). 도 6의 (601)에 대응한 처리이다.
다음으로, 샘플링에 의해 추출한 결함 점유율이 낮은 화상을 대상으로 하여, 화상 해석에 의해 레이어 분할을 행한다(1204). 도 6의 (602)에 대응한 처리이다. 레이어 분할한 결과에 기초하여, 패턴 밀도에 의한 샘플링을 행하여(1205), 해석 대상으로 해야 하는 레이어 추출을 위한 화상과 설계 레이아웃 데이터 매칭 처리의 대상 화상을 더욱 좁힌다. 도 6의 (603)에 대응한 처리이다.
또한, 샘플링에 의해 한정한 화상을 대상으로, 화상으로부터 추출한 레이어마다, 설계 레이아웃 데이터와의 매칭 처리를 행한다(1206). 도 6의 (604)에 대응한 처리이다. 화상으로부터 추출한 레이어마다 매칭 스코어를 구하여, 화상으로부터 추출한 레이어 분할 화상마다 매칭 스코어가 높은 설계 레이어를 평가 대상 레이어로서 추출한다(1207). 도 6의 (605)에 대응한 처리이다.
다음으로, 도 3의 화상·설계 레이아웃 데이터 자동 매칭 처리(304)를 개선한 처리 플로우로 들어간다. 우선, 평가 대상으로서 추출한 설계 레이어를 통합하여, 화상과의 중첩 처리의 대상으로 되는 설계 레이아웃 데이터를 제작한다(1208). 도 10의 (1001)에 대응한 처리이다.
다음으로, 결함 발생 위치와 설계 패턴과의 위치 관계를 정확하게 해석하기 위해, 통합한 설계 레이아웃 데이터와 평가 대상 화상과의 매칭 처리를 행한다(1209). 도 10의 (1002)에 대응한 처리이다.
매칭 스코어가 최대인 위치를 특정하여, 화상과 설계 레이아웃 데이터와의 중첩 위치로 한다(1210). 도 10의 (1003)에 대응한 처리이다.
(1210)에서 구해진 중첩 위치에, 다시 결함 좌표를 중첩한다(1211). 도 11의 (1101)에 대응한 처리이다. 결함 좌표를 정확하게 설계 레이아웃 데이터에 중첩할 수 있으므로, 결함이 발생하고 있는 패턴, 또는, 레이어를 정확하게 특정할 수 있다(1212). 도 11의 (1102)에 대응한 처리이다.
해석 대상의 모든 화상에 대해 처리를 실행하여(1213), 동일한 패턴 또는 레이어에 발생하고 있는 빈도가 높은 결함을 추출하여, 시스터매틱 결함으로 판정하고, 시스터매틱 결함이 발생하고 있는 패턴 또는 레이어를 특정한다(1214). 도 11의 (1104)에 대응한 처리이다.
또한, 본 발명은, 상기한 실시예에 한정되는 것이 아니고, 여러 가지 변형예가 포함된다. 예를 들어, 상기한 실시예는 본 발명을 이해하기 쉽게 설명하기 위해 상세하게 설명한 것이며, 반드시 설명한 모든 구성을 구비하는 것에 한정되는 것은 아니다. 또한, 어떤 실시예의 구성의 일부를 다른 실시예의 구성으로 치환하는 것이 가능하고, 또한 어떤 실시예의 구성에 다른 실시예의 구성을 부가하는 것도 가능하다. 또한, 각 실시예의 구성의 일부에 대해, 다른 구성의 추가·삭제·치환을 하는 것이 가능하다.
101 : 전자총
102 : 렌즈
103 : 편향기
104 : 대물 렌즈
105 : 시료
106 : 스테이지
107 : 1차 전자 빔
108 : 2차 입자
109 : 2차 입자 검출기
110 : 전자 광학계 제어부
111 : A/D 변환부
112 : 스테이지 제어부
113 : 전체 제어부 및 해석부
114 : 화상 처리부
115 : 조작부
116 : 기억 장치
117 : 광학식 현미경
201 : 결함 데이터 기억부
202 : 화상 데이터 기억부
203 : 설계 레이아웃 데이터 기억부
204 : 해석 파라미터 기억부
205 : 해석 결과 데이터 기억부
206 : 조작·해석부
401 : 결함 영역

Claims (15)

  1. 피검사 대상의 시료 패턴의 관찰 화상과, 상기 시료 패턴에 대응하는 설계 레이아웃 데이터를 비교하여, 상기 피검사 대상의 결함을 해석하는 결함 해석 지원 장치로서,
    상기 피검사 대상의 시료 패턴의 관찰 화상 중 전부 또는 일부의 해석 대상 화상을, 화상 해석 혹은 오퍼레이터의 지정에 의해, 제조 공정에 대응한 계층마다 분할하여 복수의 레이어 분할 화상을 생성하는 레이어 분할부와,
    상기 레이어 분할 화상의 각각에 대해, 상기 설계 레이아웃 데이터의 각 설계 레이어와의 일치도를 구하는 매칭 처리부와,
    상기 각 설계 레이어 중 상기 일치도가 가장 높은 설계 레이어를 당해 레이어 분할 화상에 대응하는 설계 레이어로서 특정하는 설계 레이어 특정부를 구비하고,
    상기 관찰 화상에서 차지하는 계층 마다의 제조 패턴의 출현율에 기초하여, 상기 관찰 화상으로부터 상기 해석 대상 화상을 샘플링하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 지원 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 관찰 화상에서 차지하는 결함 발생 영역의 점유율에 기초하여, 상기 관찰 화상으로부터 상기 해석 대상 화상을 샘플링하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 지원 장치.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 레이어 분할 화상의 각각에 대응하는 설계 레이어로서 특정된 복수의 설계 레이어를 통합하고, 통합한 설계 레이아웃 데이터와 상기 해석 대상 화상을 중첩하여 위치 정렬 처리를 행하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 지원 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 매칭 처리부는, 상기 설계 레이아웃 데이터 중 모든 설계 레이어를 상기 일치도를 구하는 처리의 대상으로 하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 지원 장치.
  6. 피검사 대상의 시료 패턴의 관찰 화상과, 상기 시료 패턴에 대응하는 설계 레이아웃 데이터를 비교하여, 상기 피검사 대상의 결함을 해석하는 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램을 기록한 기억 매체로서,
    상기 프로그램은,
    상기 피검사 대상의 시료 패턴의 관찰 화상 중 전부 또는 일부의 해석 대상 화상을, 화상 해석 혹은 오퍼레이터의 지정에 의해, 제조 공정에 대응한 계층마다 분할하여 복수의 레이어 분할 화상을 생성하는 레이어 분할부와,
    상기 레이어 분할 화상의 각각에 대해, 상기 설계 레이아웃 데이터의 각 설계 레이어와의 일치도를 구하는 매칭 처리부와,
    상기 각 설계 레이어 중 상기 일치도가 가장 높은 설계 레이어를 당해 레이어 분할 화상에 대응하는 설계 레이어로서 특정하는 설계 레이어 특정부를 구비하고,
    상기 관찰 화상에서 차지하는 계층 마다의 제조 패턴의 출현율에 기초하여, 상기 관찰 화상으로부터 상기 해석 대상 화상을 샘플링하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 기억 매체.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 관찰 화상에서 차지하는 결함 발생 영역의 점유율에 기초하여, 상기 관찰 화상으로부터 상기 해석 대상 화상을 샘플링하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 기억 매체.
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서,
    상기 레이어 분할 화상의 각각에 대응하는 설계 레이어로서 특정된 복수의 설계 레이어를 통합하고, 통합한 설계 레이아웃 데이터와 상기 해석 대상 화상을 중첩하여 위치 정렬 처리를 행하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 기억 매체.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 매칭 처리부는, 상기 설계 레이아웃 데이터 중 모든 설계 레이어를 상기 일치도를 구하는 처리의 대상으로 하는 것을 특징으로 하는 프로그램을 기록한 기억 매체.
  11. 하전 입자선을 피검사 대상에 조사하여, 상기 피검사 대상으로부터의 2차 입자를 검출함으로써 상기 피검사 대상의 시료 패턴의 관찰 화상을 촬상하는 전자 현미경과,
    상기 관찰 화상과 상기 시료 패턴에 대응하는 설계 레이아웃 데이터를 비교하여, 상기 피검사 대상의 결함을 해석하는 컴퓨터를 구비한 결함 해석 시스템으로서,
    상기 피검사 대상의 시료 패턴의 관찰 화상 중 전부 또는 일부의 해석 대상 화상을, 화상 해석 혹은 오퍼레이터의 지정에 의해, 제조 공정에 대응한 계층마다 분할하여 복수의 레이어 분할 화상을 생성하는 레이어 분할부와,
    상기 레이어 분할 화상의 각각에 대해, 상기 설계 레이아웃 데이터의 각 설계 레이어와의 일치도를 구하는 매칭 처리부와,
    상기 각 설계 레이어 중 상기 일치도가 가장 높은 설계 레이어를 당해 레이어 분할 화상에 대응하는 설계 레이어로서 특정하는 설계 레이어 특정부를 구비하고,
    상기 관찰 화상에서 차지하는 계층 마다의 제조 패턴의 출현율에 기초하여, 상기 관찰 화상으로부터 상기 해석 대상 화상을 샘플링하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 관찰 화상에서 차지하는 결함 발생 영역의 점유율에 기초하여, 상기 관찰 화상으로부터 상기 해석 대상 화상을 샘플링하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 시스템.
  13. 삭제
  14. 제11항에 있어서,
    상기 레이어 분할 화상의 각각에 대응하는 설계 레이어로서 특정된 복수의 설계 레이어를 통합하고, 통합한 설계 레이아웃 데이터와 상기 해석 대상 화상을 중첩하여 위치 정렬 처리를 행하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 시스템.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 매칭 처리부는, 상기 설계 레이아웃 데이터 중 모든 설계 레이어를 상기 일치도를 구하는 처리의 대상으로 하는 것을 특징으로 하는 결함 해석 시스템.
KR1020147031082A 2012-05-11 2013-04-01 결함 해석 지원 장치, 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램 및 결함 해석 시스템 Active KR101764658B1 (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2012-109052 2012-05-11
JP2012109052A JP5948138B2 (ja) 2012-05-11 2012-05-11 欠陥解析支援装置、欠陥解析支援装置で実行されるプログラム、および欠陥解析システム
PCT/JP2013/059813 WO2013168487A1 (ja) 2012-05-11 2013-04-01 欠陥解析支援装置、欠陥解析支援装置で実行されるプログラム、および欠陥解析システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150003270A KR20150003270A (ko) 2015-01-08
KR101764658B1 true KR101764658B1 (ko) 2017-08-03

Family

ID=49550541

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020147031082A Active KR101764658B1 (ko) 2012-05-11 2013-04-01 결함 해석 지원 장치, 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램 및 결함 해석 시스템

Country Status (5)

Country Link
US (1) US9582875B2 (ko)
JP (1) JP5948138B2 (ko)
KR (1) KR101764658B1 (ko)
TW (1) TWI512787B (ko)
WO (1) WO2013168487A1 (ko)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190106631A (ko) * 2018-03-07 2019-09-18 가부시키가이샤 히다치 하이테크 사이언스 단면 가공 관찰 장치, 단면 가공 관찰 방법 및 프로그램

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5947169B2 (ja) * 2012-09-14 2016-07-06 株式会社キーエンス 外観検査装置、外観検査法およびプログラム
US9740995B2 (en) * 2013-10-28 2017-08-22 Morningstar, Inc. Coordinate-based document processing and data entry system and method
EP3224806B1 (en) * 2014-11-24 2024-06-05 Kitov Systems Ltd. Automated inspection
TWI684225B (zh) * 2015-08-28 2020-02-01 美商克萊譚克公司 自定向計量和圖樣分類
JP6935168B2 (ja) * 2016-02-12 2021-09-15 株式会社ディスコ 加工装置
KR102595300B1 (ko) * 2016-07-04 2023-10-31 삼성전자주식회사 검사 방법 및 시스템, 및 이를 이용한 반도체 패키지의 제조 방법
US9928446B2 (en) * 2016-07-13 2018-03-27 Dongfang Jingyuan Electron Limited Augmented automatic defect classification
US10262408B2 (en) * 2017-04-12 2019-04-16 Kla-Tencor Corporation System, method and computer program product for systematic and stochastic characterization of pattern defects identified from a semiconductor wafer
US11270439B2 (en) 2018-11-09 2022-03-08 University Of Florida Research Foundation, Incorporated Histogram-based method for auto segmentation of integrated circuit structures from SEM images
WO2020191121A1 (en) * 2019-03-20 2020-09-24 Carl Zeiss Smt Inc. Method for imaging a region of interest of a sample using a tomographic x-ray microscope, microscope, system and computer program
JP2020161769A (ja) * 2019-03-28 2020-10-01 Ｔａｓｍｉｔ株式会社 画像生成方法
KR20210028326A (ko) 2019-09-03 2021-03-12 삼성전자주식회사 마스크 레이아웃의 보정 방법 및 이를 이용한 반도체 장치의 제조방법
CN112444526B (zh) * 2019-09-05 2025-03-21 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 缺陷检测方法及缺陷检测系统
CN110837717B (zh) * 2019-11-06 2022-09-06 成都数之联科技股份有限公司 一种基于Map图的玻璃面板多元缺陷根因分析方法
CN111458974B (zh) * 2020-05-23 2023-06-23 珠海市睿晶聚源科技有限公司 一种加速版图处理的方法及系统
CN111754479B (zh) * 2020-06-22 2023-11-03 上海华力微电子有限公司 版图图形精准匹配的检查方法
CN115294132B (zh) * 2022-10-09 2023-11-24 重庆景裕电子科技有限公司 一种阳极氧化层缺陷评估优化方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007234778A (ja) * 2006-02-28 2007-09-13 Hitachi High-Technologies Corp 電子線式パターン検査装置、その検査条件設定方法、及びプログラム
JP2008016858A (ja) 2007-08-10 2008-01-24 Renesas Technology Corp 荷電粒子線を用いた回路パターン用基板検査方法および基板検査装置
JP2009170606A (ja) * 2008-01-15 2009-07-30 Hitachi High-Technologies Corp パターン欠陥解析装置、パターン欠陥解析方法およびパターン欠陥解析プログラム

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4585926B2 (ja) 2005-06-17 2010-11-24 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターンレイヤーデータ生成装置、それを用いたパターンレイヤーデータ生成システム、半導体パターン表示装置、パターンレイヤーデータ生成方法、及びコンピュータプログラム
JP5068591B2 (ja) 2007-06-29 2012-11-07 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体欠陥分類方法、半導体欠陥分類装置、半導体欠陥分類装置のプログラム、半導体欠陥検査方法、および、半導体欠陥検査システム
WO2011004534A1 (ja) * 2009-07-09 2011-01-13 株式会社 日立ハイテクノロジーズ 半導体欠陥分類方法，半導体欠陥分類装置，半導体欠陥分類プログラム
JP5380230B2 (ja) 2009-09-30 2014-01-08 株式会社日立ハイテクノロジーズ 荷電粒子顕微鏡装置及びこれを用いた試料の検査方法
JP4969635B2 (ja) 2009-10-30 2012-07-04 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターンレイヤーデータ生成方法、及びパターンレイヤーデータ生成装置

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007234778A (ja) * 2006-02-28 2007-09-13 Hitachi High-Technologies Corp 電子線式パターン検査装置、その検査条件設定方法、及びプログラム
JP2008016858A (ja) 2007-08-10 2008-01-24 Renesas Technology Corp 荷電粒子線を用いた回路パターン用基板検査方法および基板検査装置
JP2009170606A (ja) * 2008-01-15 2009-07-30 Hitachi High-Technologies Corp パターン欠陥解析装置、パターン欠陥解析方法およびパターン欠陥解析プログラム

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190106631A (ko) * 2018-03-07 2019-09-18 가부시키가이샤 히다치 하이테크 사이언스 단면 가공 관찰 장치, 단면 가공 관찰 방법 및 프로그램
KR102553072B1 (ko) 2018-03-07 2023-07-07 가부시키가이샤 히다치 하이테크 사이언스 단면 가공 관찰 장치, 단면 가공 관찰 방법 및 프로그램

Also Published As

Publication number Publication date
WO2013168487A1 (ja) 2013-11-14
KR20150003270A (ko) 2015-01-08
TW201403663A (zh) 2014-01-16
TWI512787B (zh) 2015-12-11
US20150139531A1 (en) 2015-05-21
US9582875B2 (en) 2017-02-28
JP2013236032A (ja) 2013-11-21
JP5948138B2 (ja) 2016-07-06

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101764658B1 (ko) 결함 해석 지원 장치, 결함 해석 지원 장치에 의해 실행되는 프로그램 및 결함 해석 시스템
US8885950B2 (en) Pattern matching method and pattern matching apparatus
KR101523159B1 (ko) 패턴 매칭 장치 및 컴퓨터 프로그램을 기록한 기록 매체
JP5957378B2 (ja) 欠陥観察方法および欠陥観察装置
US9188554B2 (en) Pattern inspection device and pattern inspection method
CN104903712B (zh) 缺陷观察方法以及缺陷观察装置
JP5444092B2 (ja) 検査方法およびその装置
JP5202071B2 (ja) 荷電粒子顕微鏡装置及びそれを用いた画像処理方法
US7932493B2 (en) Method and system for observing a specimen using a scanning electron microscope
JP5639797B2 (ja) パターンマッチング方法，画像処理装置、及びコンピュータプログラム
US20180025482A1 (en) Method for measuring overlay and measuring apparatus, scanning electron microscope, and gui
KR101588367B1 (ko) 하전 입자선 장치
KR101479889B1 (ko) 하전 입자선 장치
US10229812B2 (en) Sample observation method and sample observation device
KR102057429B1 (ko) 결함 관찰 장치 및 결함 관찰 방법
JP5543872B2 (ja) パターン検査方法およびパターン検査装置
US9846931B2 (en) Pattern sensing device and semiconductor sensing system
JP6043735B2 (ja) 画像評価装置及びパターン形状評価装置
JP5400882B2 (ja) 半導体検査装置及びそれを用いた半導体検査方法
JP5988615B2 (ja) 半導体評価装置、及びコンピュータープログラム
KR20140044395A (ko) 결함 관찰 방법 및 결함 관찰 장치
CN113994368A (zh) 图像处理程序、图像处理装置以及图像处理方法
KR101889833B1 (ko) 패턴 측정 장치 및 컴퓨터 프로그램

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
PA0105 International application

Patent event date: 20141105

Patent event code: PA01051R01D

Comment text: International Patent Application

PA0201 Request for examination
PG1501 Laying open of application
E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20150828

Patent event code: PE09021S01D

AMND Amendment
E902 Notification of reason for refusal
PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20160426

Patent event code: PE09021S01D

AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
PE0601 Decision on rejection of patent

Patent event date: 20161227

Comment text: Decision to Refuse Application

Patent event code: PE06012S01D

Patent event date: 20160426

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event code: PE06011S01I

Patent event date: 20150828

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event code: PE06011S01I

AMND Amendment
PX0901 Re-examination

Patent event code: PX09011S01I

Patent event date: 20161227

Comment text: Decision to Refuse Application

Patent event code: PX09012R01I

Patent event date: 20160825

Comment text: Amendment to Specification, etc.

Patent event code: PX09012R01I

Patent event date: 20151127

Comment text: Amendment to Specification, etc.

PX0701 Decision of registration after re-examination

Patent event date: 20170428

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event code: PX07013S01D

Patent event date: 20170328

Comment text: Amendment to Specification, etc.

Patent event code: PX07012R01I

Patent event date: 20161227

Comment text: Decision to Refuse Application

Patent event code: PX07011S01I

Patent event date: 20160825

Comment text: Amendment to Specification, etc.

Patent event code: PX07012R01I

Patent event date: 20151127

Comment text: Amendment to Specification, etc.

Patent event code: PX07012R01I

X701 Decision to grant (after re-examination)
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20170728

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20170731

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20200720

Start annual number: 4

End annual number: 4

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20210716

Start annual number: 5

End annual number: 5

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20220620

Start annual number: 6

End annual number: 6

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20230620

Start annual number: 7

End annual number: 7

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20240620

Start annual number: 8

End annual number: 8

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20250618

Start annual number: 9

End annual number: 9