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JP6920009B2 - 欠陥検出装置、欠陥検出方法および欠陥観察装置 - Google Patents
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JP6920009B2 - 欠陥検出装置、欠陥検出方法および欠陥観察装置 - Google Patents

欠陥検出装置、欠陥検出方法および欠陥観察装置 Download PDF

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Description

本発明は、半導体パターン無しベアウェーハ、半導体パターン無し膜付ウェーハ等の被検査物の表面の欠陥等を検査する欠陥検出装置、欠陥検出方法およびこれを備えた欠陥観察装置に関する。
半導体製造工程における、半導体ウェーハ上の異物欠陥、パターン欠陥などの欠陥検査は、外観検査装置による欠陥位置検出と、欠陥観察装置による欠陥観察により行われ、欠陥の観察結果に基づき対策すべき工程を絞り込んでいる。半導体パターンの微細化が進み、微細な欠陥も歩留まりに影響を与えるため、観察装置にはＳＥＭ（Scanning Electron Microscope：走査型電子顕微鏡）が使われる。外観検査装置とＳＥＭ式の観察装置は別の装置でありステージ座標のズレがあるため、外観検査装置で検出した欠陥位置情報のみを使って、ＳＥＭ式の観察装置の視野に欠陥の位置出しを行うことは難しい。
特にパターン無しウェーハの検査装置では、検査のスループットを上げるために、レーザビームのスポットサイズを大きくして半導体基板表面を照射し、その散乱光から欠陥位置を検出するため、欠陥位置座標には大きな誤差成分を含む。このような大きな誤差成分を含んだ欠陥の位置情報に基づいてＳＥＭを用いて欠陥を詳細に観察しようとすると、光学式の異物検査装置よりも遥かに高い倍率で観察するＳＥＭの視野内に欠陥を納めることは困難になる。
これを解決する方法として特許文献１には、ＳＥＭによるパターン無しウェーハの欠陥観察を行うに際して、観察装置に搭載された、暗視野光学顕微鏡で欠陥の位置検出を行い、検出した位置座標を用いてＳＥＭの観察像の撮像を行う方法が開示されている。また、パターン無しウェーハ上にある欠陥を高感度に検出する方法として、暗視野顕微鏡の検出光路上に空間フィルタを入れた上でウェーハ上の欠陥位置を検出する方法が開示されている。特許文献２には、種類の異なる欠陥を高感度かつ高速に検出するために、液晶フィルタやデジタル・ミラー・デバイスなどの、電気的制御可能な空間フィルタを用いる方法が開示されている。
特開２０１１−１０６９７４号公報 特開２０１５−５９７７６号公報
ＳＥＭによるパターン無しウェーハの欠陥観察では、光学顕微鏡による欠陥位置出しのための再検出が、複数種類の欠陥に対して高感度に、かつ高スループットに実行可能であることが望まれている。
特許文献１には、空間フィルタを検出光路の瞳面に持つ暗視野光学系を搭載した欠陥観察用の電子顕微鏡の構成が開示されている。しかしながら、特許文献１には、欠陥の検出は特定の空間フィルタでの検出しか開示されておらず、複数種類の欠陥を検出することは考慮されていない。
特許文献２には、複数種類の欠陥に対応し、空間フィルタの切り替えを高速に行う方法として、液晶フィルタやデジタル・ミラー・デバイスを用いる方法が開示されている。しかしながら、液晶フィルタでは光の透過率の問題から欠陥検出感度が低下し、また、液晶フィルタやデジタル・ミラー・デバイスは対物レンズと結像レンズの間の光路中に入れて使用するため、特にデジタル・ミラー・デバイスの組み込みは構造が複雑になり光学系を小型化するのが困難である。また、フィルタを切り替えながら複数の画像を撮像する必要があるため、撮像回数を減らせず、検出時間を短縮することは考慮されていない。
本発明は、コンパクトな光学系を用いて、複数種類の欠陥を高感度かつ高速に検出することができる欠陥検出装置と欠陥検出方法、およびそれを利用した欠陥観察装置を提供することを目的とする。
上記課題を解決するための、本発明の「欠陥検出装置」の一例を挙げるならば、被検査物に光を照射する照射系と、光の照射により発生した散乱光を結像する光学系と、前記光学系の結像面に配置されたマイクロレンズアレイと、前記光学系の結像面からずらした位置に配置され、前記マイクロレンズアレイを通過した光を撮像する撮像素子と、欠陥種類ごとに、あるいは欠陥の方向ごとに生成した複数のマスク画像を記憶するマスク画像記憶部と、前記撮像素子より得られた画像に、前記複数のマスク画像でマスク処理を実行し、欠陥検出処理を行う演算部と、を有する欠陥検出装置である。
また、本発明の「欠陥検出方法」の一例を挙げるならば、被検査物に光を照射する照射系と、光の照射により発生した散乱光を結像する光学系と、前記光学系の結像面に配置されたマイクロレンズアレイと、前記光学系の結像面からずらした位置に配置され、前記マイクロレンズアレイを通過した光を撮像する撮像素子とを用いる欠陥検出方法であって、欠陥種類ごとに、あるいは欠陥の方向ごとに生成された複数のマスク画像を記憶するステップと、前記撮像素子より得られた画像に、前記複数のマスク画像によりマスク処理を行うステップと、マスク処理を行った画像により欠陥検出を行うステップとを有するものである。
また、本発明の「欠陥観察装置」の一例を挙げるならば、ＳＥＭと光学顕微鏡と画像処理部とを備える欠陥観察装置であって、前記光学顕微鏡は、試料に光を照射する照射系と、光の照射により発生した散乱光を結像する光学系と、前記光学系の結像面に配置したマイクロレンズアレイと、前記光学系の結像面からずらした位置に配置され、前記マイクロレンズアレイを通過した光を撮像する撮像素子とを備え、前記画像処理部は、欠陥の種類ごとに、あるいは欠陥の方向ごとに生成した複数のマスク画像を記憶するマスク画像記憶部と、前記撮像素子で撮像した撮像画像を記憶する画像記憶部と、前記マスク画像と前記撮像画像を用いて試料の欠陥位置を算出する演算部を備えるものである。
本発明によれば、複数種類の欠陥を高感度かつ高速に検出することができる。また、従来のように対物レンズと結像レンズの間に瞳面を作り空間フィルタを配置する必要がないので、光学系を小型化できる。
本欠陥検出装置をＳＥＭ観察装置に搭載することにより、光学検査装置で検出される多種類の欠陥をＳＥＭの観察視野内に確実に入れることが可能となり、ＳＥＭ観察画像の自動撮像の成功率が向上し、ＳＥＭでの欠陥自動撮像のスループットも向上する。
実施例１の欠陥観察装置の一例を示す構成図である。 実施例１の画像処理回路の内部構成図である。 実施例１の光学系による検出方法の説明図である。 図３の光学系の一部拡大図である。 ウェーハ散乱光の瞳面における光強度分布図である。 微小異物欠陥による散乱光の瞳面における光強度分布図である。 微小異物欠陥検出のための従来の空間フィルタを示す図である。 微小異物欠陥検出用のマスク画像の一例を示す図である。 1枚のマスク画像での光学顕微鏡視野内における欠陥位置の検出処理のフロー図である。 マイクロレンズアレイにおけるレンズ番号と座標の例示図である。 複数枚のマスク画像による光学顕微鏡視野内における欠陥位置の検出処理のフロー図である。 光学顕微鏡による欠陥位置補正結果を利用したＳＥＭ撮像の全体フローチャートである。 本発明の実施例２の欠陥観察装置の、全体フローチャートである。
以下、本発明の実施の形態を図面を用いて詳細に説明する。
図１に、本発明の実施の形態における欠陥観察装置の一例を示す。本実施形態の欠陥観察装置は、半導体デバイスの製造工程において発生するウェーハ上の欠陥を観察する装置に適用したものである。
１０１は被検査物であるウェーハである。１０２はウェーハ1０１を詳細観察する電子顕微鏡（以下、ＳＥＭと記述）である。１０３はウェーハ１０１上の欠陥を光学的に検出して、その欠陥位置情報を取得する光学顕微鏡である。１０４はウェーハ１０１を載置可能なステージであり、ウェーハ１０１の任意の場所をＳＥＭ１０２及び光学顕微鏡１０３の視野内に移動可能とするものである。１０５は真空槽であり、ＳＥＭ１０２、ステージ１０４、光学顕微鏡１０３の対物レンズ１１３はこの中に納められている。
光学顕微鏡１０３の内部を説明する。１１０は照明光源である。照明光源１１０より出射されたレーザ光は真空封し窓１１１を通り、照明位置を制御するミラー１１２で反射し、ウェーハ１０１表面上の任意の位置に照射される。１１３は試料１０１より反射した散乱光を採光する為の対物レンズである。対物レンズ１１３を通った光は真空封し窓１１４を通り、結像レンズ１１５によりマイクロレンズアレイ１１７上に結像された後、撮像素子１１６で電気信号に変換される。マイクロレンズアレイ１１７とは、格子状に微小レンズを配列したレンズユニットである。図１では真空槽１０５の内側に対物レンズ１１３、外側に結像レンズ１１５を配置する構成を示したが、試料１０１からの散乱光をマイクロレンズアレイ１１７上に結像でき、かつ真空槽１０５の真空を破らないものであれば、一体型のレンズであって真空槽１０５の内側、あるいは外側、あるいは内外両側にまたがるものであっても構わない。
制御部１０６は、ステージ制御回路１１８、SＥＭ撮像系制御回路１１９、画像処理回路１２０、外部入出力Ｉ／Ｆ１２１、ＣＰＵ１２２、メモリ１２３より構成され、これらはバス１２４に接続され、相互に情報の入出力が可能となっている。ステージ制御回路１１８によりステージ１０４の制御が行われ、ＳＥＭ撮像系制御回路１１９によりＳＥＭ１０２の制御及び検出画像信号のメモリ１２３への記憶を行う。画像処理回路１２０は、光学顕微鏡１０３の撮像素子１１６から得られる画像データを演算処理し、撮像画像内の欠陥位置を検出する。外部入出力Ｉ／Ｆ１２１は、端末１０７への表示情報出力及び、端末１０７からの情報入力、記憶装置１０８への情報入出力、ネットワーク１０９を介して図示しない欠陥検査装置や上位管理システムなどとの情報入出力を行う。メモリ１２３に記憶された画像データはＣＰＵ１２２により演算処理される。
以上のように構成される欠陥観察装置において、特に、光学顕微鏡１０３は、欠陥検査装置（図示せず）で検出した欠陥の位置情報を用いて、ウェーハ１０１上の欠陥の位置を再検出（以下、検出と記述）する機能を有し、制御部１０６は光学顕微鏡１０３で検出された欠陥の位置情報に基づいて欠陥の位置情報を補正する位置補正手段としての機能を有し、ＳＥＭ１０２は制御部１０６で補正された欠陥位置情報に基づき、欠陥を観察する機能を有する構成となっている。ステージ１０４は、光学顕微鏡１０３で検出した欠陥がＳＥＭ１０２で観察できるように移動できる構成となっている。
図２に、画像処理回路１２０の詳細を示す。画像処理回路１２０はデータＩ／Ｆ２０１、マスク画像データ記憶部２０２、画像情報記憶部２０３、演算部２０４、欠陥分類部２０６から構成され、これらは内部バス２０５に接続している。光学顕微鏡１０３で得られた画像は画像情報記憶部２０３で記憶される。マスク画像データ記憶部２０２にはマスク画像が予め登録されている。演算部２０４は、画像情報記憶部２０３に記憶された画像データと、マスク画像データ記憶部２０２に記憶されたマスク画像を用いて演算処理を行い、光学顕微鏡１０３で検出した画像内の欠陥位置を特定する。欠陥分類部２０６は、図１３の説明で後述するように、選択されたマスク画像に基づいて欠陥種類を分類する。データＩ／Ｆ２０１は、内部バス２０５と、制御部１０６内のバス１２４とに接続され、画像処理回路１２０と、制御部１０６の中の他の処理部との間でのデータ授受を行う。
図３および図４を用いて本光学系におけるマイクロレンズアレイの作用を説明する。図４は、図３の３０３で示した部分の拡大図である。図３は、ウェーハ１０１上の点３００および３０１から出た光線の撮像素子１１６までの光路を示す図である。図３では光学系を対物レンズ１１３と結像レンズ１１５に分け、対物レンズ１１３と結像レンズ１１５の間に作られる瞳領域に空間フィルタ３０２を示しているが、ここに示す空間フィルタ３０２は仮想的なものであり、本構成のマイクロレンズアレイの作用が従来の空間フィルタと同等の効果を持つことを説明するために描いたものである。点３００から出た光線は、空間フィルタの開口部を通過する太い実線で示す光線（図４の４００に対応）と、空間フィルタ３０２で遮蔽される細い実線で示す光線に分かれる。図３では説明のために、空間フィルタ３０２で遮蔽された後も光路を細い実線で示している（図４の４０１に対応）。
図４のマイクロレンズ４１０、４１１はマイクロレンズアレイ１１７を構成するレンズであり、ウェーハの結像面に置かれている。図より、マイクロレンズ４１０はウェーハ１０１上の点３００の位置に対応し（４００及び４０１は、ウェーハ１０１上の点３００から出射した光の光路である）、マイクロレンズ４１０を通過した光が入射する撮像素子の画素４０４、４０５、４０６は、各光線が結像レンズ１１５の通過した位置に対応する。対物レンズ１１３と結像レンズ１１５の間に作られる瞳空間では、光線は平行になっているので、画素４０４、４０５、４０６は瞳面の空間位置に対応する。すなわち、図３の空間フィルタ３０２の例では、空間フィルタの開口部分は画素４０４、４０５に対応し、遮蔽部分は画素４０６に対応する。これより空間フィルタ３０２を置かなくても撮像素子１１６で受光後、従来、空間フィルタ３０２により遮蔽されていた光線が入射する画素を無効化する処理を行えば、マイクロレンズ４１０に対応する微小な領域において、空間フィルタ３０２と等価な効果を得ることができる。図４では有効とする画素４０４，４０５を白い四角、無効とする画素４０６を黒い四角で示している。
図３、図４ではマイクロレンズアレイ１１７、撮像素子１１６を1次元的に示しているが、実際にはマイクロレンズアレイ１１７はマイクロレンズが格子状に面的な広がりを持ち、撮像素子１１６はエリアセンサである。図４のマイクロレンズ４１０に対応する1列３画素で示す部分は、欠陥の種類ごとの空間フィルタ形状を実用的に表現できる平面画素数で構成すればよい。同様にしてウェーハ１０１上の点３０１には、マイクロレンズ４１１と撮像素子の画素４０７，４０８，４０９が対応する。このようにして、例えばＮ×Ｎ個のマイクロレンズで構成されるマイクロレンズアレイを利用すれば、ウェーハ上の視野全体をＮ×Ｎの解像度で検出でき、また空間フィルタをＭ×Ｍの解像度で表現するためには、有効画素数Ｎ×Ｎ×Ｍ×Ｍのエリアセンサで撮像すればよい。以降、マイクロレンズアレイはＮ×Ｎで構成され、1個のマイクロレンズの視野をＭ×Ｍ画素で撮像するものとする。
特許文献１の図２１（ａ）には、散乱光シミュレーションを用いて算出されたウェーハ表面からの散乱光のラジアル偏光（Ｐ偏光）成分と、アジマス偏光（Ｓ偏光）成分の強度分布が開示されている。図５は両者の強度を合計したもので、ウェーハからの散乱光により観察される光強度分布の模擬図である。散乱光強度が強いほど白く描いている。
同じく、特許文献１の図２１（ｂ）には、直径１８ｎｍの球状異物からの散乱光のラジアル偏光（Ｐ偏光）成分と、アジマス偏光（Ｓ偏光）成分の強度分布が開示されている。図６は両者の強度を合計したもので、直径１８ｎｍの球状異物の散乱光により観察される光強度分布の模擬図である。図５と同様に散乱光強度が強いほど白く描いている。
図７は特許文献１の図３４に開示されている空間フィルタの遮光板のひとつを示すものであり、図５に示したウェーハからの散乱光と、図６に示した球状異物からの散乱光を弁別するものである。黒の部分が遮蔽部、白の部分が開口部である。図７の遮蔽部、開口部と、図５、図６の光強度分布を比較すると、図５のウェーハからの散乱光の大部分は空間フィルタで遮蔽され、図６の球状異物からの散乱光の右半分は開口部を通過する。この結果、空間フィルタ通過後の散乱光は球状異物からのものが大部分となり、ウェーハ上の異物からの散乱光から、異物の散乱光を高感度に取り出すことができる。
図５および図６の強度分布は、図３における対物レンズ１１３と結像レンズ１１５の間の空間の断面で観察されるものであるが、図３の点３００に直径１８ｎｍの球状異物があるとすれば、図４に示すマイクロレンズ４１０に対応する撮像素子上でも、図５と図６の光の強度分布が生じ、その結果として対象の微小領域に対応する光強度分布画像を得ることができる。
図８は図７の空間フィルタをＭ×Ｍの解像度で画像化したものである。これがマスク画像であり、図２のマスク画像データ記憶部２０２に記憶されるものである。図８に示す画素の値を黒は０、白を１とする。対物レンズ１１３と結像レンズ１１５の間の空間断面で観察される像は、撮像素子上では上下左右反転するので、実際は図８の上下左右も反転する。
以下、図９のフローチャートに従って、1枚のマスク画像での光学顕微鏡視野内における欠陥位置の検出処理を説明する。図４に示すマイクロレンズ４１０を通して得られた対象の微小領域の光強度分布画像に対しマスク処理を施す。すなわち、微小領域光強度分布画像（以降、微小領域画像）の図８の黒の画素に対応する画素を０に、白の画素に対応する画素は元の画素値を残す（Ｓ９０２）。これにより、従来の空間フィルタによる光の遮蔽と同様の効果を得ることができる。同様の処理をＮ×Ｎ個全てのマイクロレンズに対応する微小領域画像に対し行い、処理後のＮ×Ｎ枚の微小領域画像の中から、最大輝度、ないし近傍画素を含む平均で最大輝度を有する微小領域画像を選択する（Ｓ９０５）。本光学系の検出視野はＮ×Ｎのマイクロレンズアレイで決まっているので、最大輝度を有する微小領域画像に対応するマイクロレンズの位置により、検出視野内の欠陥位置を特定することができる（Ｓ９０８）。ただしＳ９０８のround()は除算の結果の整数部を表すこととし、mod()は剰余数を表すこととする。
また、図１０に、マイクロレンズアレイのマイクロレンズの番号とＸ，Ｙ座標の割り付け方の一例を示す。例えば図９でＭＡＸ＿ＰＯＳＩＴＩＯＮがＮ＋２である場合は、Ｙ＝２、Ｘ＝２となる。視野内の位置を実際の座標値に変換するためには、求めたＸ，Ｙに画素ピッチと結像倍率を乗じればよい。さらに光学顕微鏡１０３の視野中心と、ステージ１０４の原点との相対位置関係をキャリブレーションで定めておけば、光学系視野内の欠陥座標位置をステージ１０４の座標に変換でき、光学顕微鏡１０３で検出した欠陥位置より、欠陥をＳＥＭ１０２の視野中心に位置出しすることができる。
欠陥の種類だけでなく、欠陥の方向によっても散乱光の強度分布が変化する。そのために、欠陥の方向に対応して複数のマスク画像を準備すれば、これに対応することができる。本発明の方法によれば、複数の種類の欠陥や複数の欠陥の方向に対するマスク画像を予め準備し、検出した微小領域光強度分布画像にマスク処理を施すことによりこれを実現できる。
図１１のフローチャートに従って、複数枚のマスク画像による光学顕微鏡視野内における欠陥位置の検出処理の内容を説明する。検出する欠陥種類の数をＲとし、対応するマスク画像を準備する（Ｓ１１０１）。各マスク画像をマスク画像(r)と表すことにする。Ｓ１１０２からＳ１１０８まではマスク画像(r)に対する処理で、図９で説明した内容と同じものである。最大輝度値MAX_VAL(r)とMAX_POSITION(r)を記録しながら（Ｓ１１０６）、全てのマスクを処理するまで繰り返す（Ｓ１１１０）。全てのマスク処理が終了したら、Ｓ１１１１からＳ１１１５のステップで、最大輝度を持つ画像番号（max_r）を検出する（Ｓ１１１３）。max_rから検出視野内の欠陥位置を特定する（Ｓ１１１６）。欠陥位置の特定方法は図９で説明したものと同様である。
以上の説明では最大輝度値MAX_VAL(r)を記録するとしたが、記録する最大輝度値は、マスク画像の１（空間フィルタの開口部に対応する部分）の面積で正規化されたもの、欠陥種類ごとに予め定めた係数を乗じたもの、あるいはマスク処理後の画像の輝度値を正規化した後に得られる最大輝度値、などによりMAX_VAL(r)を求めてもよい。
欠陥位置を検出するマスク画像番号max_rにより、それに対応する欠陥の性質、例えば凹凸などの性質、がＳＥＭの観察画像において顕在化されるよう、ＳＥＭ観察画像の生成において、例えばＳＥＭで検出される二次電子像、反射電子像を用いて観察画像を生成する際に、各画像の混合比などの画像撮像条件を欠陥ごとに変更することが可能となる。
図１２に、本光学系により欠陥座標を補正し、図１に示したＳＥＭでＳＥＭ欠陥画像を収集する手順を、図１および図２を参照しながら説明する。まず、観察対象であるウェーハ１０１をステージ１０４にロードする（Ｓ１２０１）。次に事前に検査装置で検出された欠陥の欠陥座標データを全体制御部１０６の外部入出力Ｉ／Ｆ１２１を介してメモリ１２３に読み込み（Ｓ１２０２）、その中から観察対象とするＭ点の欠陥を選択する（Ｓ１２０３）。欠陥の選択は予め設定されたプログラムによりＣＰＵ１２２が実行してもよいし、端末１０７を介してオペレータが選択してもよい。次にウェーハのアライメントを行う（Ｓ１２０４）。これは、ウェーハ上の座標で記述されている欠陥座標の位置に基づいてステージ１０４を移動したとき、目標である欠陥座標の位置がＳＥＭ１０２の視野、及び光学顕微鏡１０３の視野の中央付近に来るようにするため、ウェーハ上の座標が既知の位置決めマーク（アライメントマーク）を用いて、ウェーハ座標とステージ座標とを関連付けるものである。この関連付けの結果はアライメント情報としてメモリ１２３に記憶される。
次に観察対象として選択された欠陥１からＭについて、欠陥位置の補正を行う。まず、欠陥ｍを光学顕微鏡１０３の視野に移動する（Ｓ１２０６）。この移動は、メモリ１２３に記憶されている欠陥座標データと、アライメント情報から、ＣＰＵ１２２で欠陥ｍに対応するステージ座標を計算し、これによりステージ制御回路１１８を介して、ステージ１０４を駆動することで行われる。ステージ移動終了後、図１１に示した処理にて欠陥ｍの位置を特定し（Ｓ１１００）、特定した欠陥の位置を補正欠陥位置ｍ として記憶する（Ｓ１２０７）。Ｓ１１００実行の際には、光学顕微鏡１０３により撮像された欠陥ｍの画像は画像情報記憶部２０３に記憶され、この欠陥ｍの画像と、マスク画像データ記憶部２０２に記憶されているマスク画像が演算部２０４に読み出され、演算部２０４にてマスク処理および図１１のＳ１１００で示した処理が実行される。以上のＳ１２０６、Ｓ１１００，Ｓ１２０７の処理を欠陥ｍ（ｍ＝１、・・・、Ｍ）に対し行う。検査装置によっては、検出した欠陥位置座標だけではなく、欠陥の特徴に関する情報も出力する装置もある。例えば、欠陥の特徴情報により欠陥が凸か凹かなどが事前に分かれば、これに合わせて使用するマスク画像を欠陥ごとに変更して使用してもよい。
これを実現するためには、欠陥の特徴情報に対応する使用マスク画像を特定する情報を予めテーブルにしてメモリ１２３に記憶しておく。そして、前述した検査装置で検出された欠陥の欠陥座標データをメモリ１２３に読み込む際に、欠陥の特徴情報も読み込んでおく。ＣＰＵ１２２により欠陥ごとに欠陥情報を読み出す際に、メモリ１２３に記憶されているテーブル情報を参照して使用するマスク画像特定情報を読み出し、マスク画像データ記憶部２０２から処理Ｓ１１００実行の際に使用するマスク画像を読み出せばよい。
全ての欠陥ｍ（ｍ＝１、・・・、Ｍ）の補正欠陥位置ｍ を取得した後、補正欠陥位置ｍをメモリ１２３より読み出し、この位置情報を必要に応じてステージ座標に変換の後、ステージ制御回路１１８に与えることにより欠陥ｍをＳＥＭ１０２の視野に順次移動し（Ｓ１２１１）、欠陥ｍのＳＥＭ画像を撮像する（Ｓ１２１２、Ｓ１２１３、Ｓ１２１４）。全ての欠陥のＳＥＭ画像撮像後、ウェーハをアンロード（Ｓ１２１５）し、処理を終了する。
マスク画像は欠陥の種類や方向によって決まるものである。欠陥位置の検出のために使用したマスク画像から、欠陥の種類や方向がＳＥＭ撮像の前に分かる。これより、欠陥の種類や方向に応じて、欠陥が見やすい、最適な撮像条件を設定することが可能となる。また、欠陥位置の検出に使用したマスク画像から、欠陥の種類や方向が分かるので、これを欠陥の分類情報に利用することも可能となる。
図１３に、本発明の実施例２の欠陥観察装置の全体フローチャートの一例を示す。実施例２は、欠陥検出に使用したマスク画像の情報を利用してＳＥＭ撮像条件の制御と、ＳＥＭで撮像した欠陥画像の分類を行うものである。欠陥観察装置の構成は、図１および図２に示すものであり、特に、図２の画像処理回路１２０内に欠陥分類部２０６を備えている。
図１２の処理ステップと同じステップは、図１２で示したステップ番号を各ステップの四角の中に記載した。また、フロー図を見やすくするためにループの表記を変更している。まず、マスク画像番号とＳＥＭ撮像条件の対応関係のテーブルを端末１０７、あるいは外部の入力機器を使用して作成し（Ｓ１３０１）、メモリ１２３に記憶する。同じく、マスク画像番号と欠陥種類のテーブルを作成し（Ｓ１３０２）、メモリ１２３に記憶する。Ｓ１３０１及びＳ１３０２は必ずしもウェーハごとに行う必要はなく、観察する半導体デバイスの製品ごと、あるいは製造プロセスごとのように、マスク画像番号とＳＥＭ撮像条件、あるいはマスク画像番号と欠陥種類が一定の関係にある条件ごとに作成すればよい。
図１３に示すＳ１２０１からＳ１２０４でウェーハロード、欠陥座標データ読み込み、観察対象欠陥選択、ウェーハのアライメントを行ったのちに、Ｓ１２０６、Ｓ１１００、Ｓ１２０７で欠陥位置を光学顕微鏡で検出し座標の補正を行う。この際、Ｓ１３０３で欠陥位置特定に使用したマスク画像番号をマスク画像番号ｍとして、メモリ１２３に記憶しておく。
欠陥位置の座標補正終了後、Ｓ１２１１、Ｓ１２１２でＳＥＭによる欠陥画像の撮像を行う。各欠陥を撮像する際、メモリ１２３に記憶されているマスク画像番号とＳＥＭ撮像条件のテーブルと、撮像欠陥に対応するマスク画像番号ｍを参照し、ＳＥＭ撮像制御回路１１９を介しＳＥＭ撮像条件を変更する（Ｓ１３０４）。ＳＥＭ撮像条件の変更は、撮像した複数から観察画像を生成する際の画像混合比の変更であっても構わない。また、メモリ１２３に記憶されているマスク画像番号と欠陥種類のテーブルと、撮像欠陥に対応するマスク画像番号ｍを参照し、欠陥ｍの分類情報をメモリ１２３に記憶し、欠陥分類情報として使用する（Ｓ１３０５）。Ｓ１３０５は光学顕微鏡による欠陥位置検出処理のＳ１１００の後で実行しても構わない。
以上説明した光学検出系をＳＥＭ欠陥観察装置に搭載することにより、検査装置で検出された複数種類の欠陥に対し高感度、かつ高速に欠陥位置の検出が可能となる。従来、空間フィルタを変えて光学的に異なる検出を行っていたが、本発明ではこれを画像処理で実現しているので、光学撮像は欠陥あたり１回で済み、撮像時間起因のスループットの低下も生じない。光学検出による欠陥検出位置にてＳＥＭ観察を行うことで、ＳＥＭの観察視野内に欠陥を確実に入れることが可能となり、検査装置で検出した欠陥のＳＥＭ観察画像の自動撮像の成功率が向上し、ＳＥＭでの欠陥自動撮像のスループットも向上する。また、本発明の光学系によれば、従来空間フィルタを設置するために必要としたレンズ間の瞳空間が不要となるため、光学顕微鏡の小型化も実現できる。
１０１・・・ウェーハ、１０２・・・ＳＥＭ、１０３・・・光学顕微鏡、１０４・・・ステージ、１０５・・・真空槽、１０６・・・制御部、１０７・・・端末、１０８・・・記憶装置、１０９・・・ネットワーク、１１０・・・照明光源、１１１・・・真空封止窓、１１２・・・ミラー、１１３・・・対物レンズ、１１４・・・真空封止窓、１１５・・・結像レンズ、１１６・・・撮像素子、１１７・・・マイクロレンズアレイ、１１８・・・ステージ制御回路、１１９・・・ＳＥＭ撮像系制御回路、１２０・・・ 画像処理回路、１２１・・・外部入出力Ｉ／Ｆ、１２２・・・ＣＰＵ、１２３・・・メモリ、１２４・・・バス、２０１・・・データＩ／Ｆ、２０２・・・マスク画像データ記憶部、２０３・・・画像情報記憶部、２０４・・・演算部、２０５・・・内部バス、２０６・・・欠陥分類部。

Claims (13)

  1. 被検査物に光を照射する照射系と、
    光の照射により発生した散乱光を結像する光学系と、
    前記光学系の結像面に配置されたマイクロレンズアレイと、
    前記光学系の結像面からずらした位置に配置され、前記マイクロレンズアレイを通過した光を撮像する撮像素子と、
    欠陥種類ごとに、あるいは欠陥の方向ごとに生成した複数のマスク画像を記憶するマスク画像記憶部と、
    前記撮像素子より得られた画像に、前記複数のマスク画像でマスク処理を実行し、欠陥検出処理を行う演算部と、
    を有する欠陥検出装置。
  2. 請求項1に記載の欠陥検出装置において、
    前記マスク画像は、半導体ウェーハからの散乱光と、欠陥からの散乱光を区別するものである欠陥検出装置。
  3. 請求項1に記載の欠陥検出装置において、
    前記演算部は、複数のマスク画像でマスク処理を実行して得られた画像の内、高輝度の画像から欠陥位置を検出する欠陥検出装置。
  4. 請求項1に記載の欠陥検出装置において、
    欠陥検出処理で選択されたマスク画像に基づいて、欠陥種類を分類する欠陥分類部を有する欠陥検出装置。
  5. 被検査物に光を照射する照射系と、光の照射により発生した散乱光を結像する光学系と、前記光学系の結像面に配置されたマイクロレンズアレイと、前記光学系の結像面からずらした位置に配置され、前記マイクロレンズアレイを通過した光を撮像する撮像素子とを用いる欠陥検出方法であって、
    欠陥種類ごとに、あるいは欠陥の方向ごとに生成された複数のマスク画像を記憶するステップと、
    前記撮像素子より得られた画像に、前記複数のマスク画像によりマスク処理を行うステップと、
    マスク処理を行った画像により欠陥検出を行うステップと
    を有する欠陥検出方法。
  6. 請求項５に記載の欠陥検出方法において、
    前記マスク画像は、半導体ウェーハからの散乱光と、欠陥からの散乱光を区別するものである欠陥検出方法。
  7. 請求項５に記載の欠陥検出方法において、
    前記欠陥検出を行うステップは、複数のマスク画像でマスク処理を実行して得られた画像の内、高輝度の画像から欠陥位置を検出する欠陥検出方法。
  8. 請求項５に記載の欠陥検出方法において、更に、
    欠陥検出処理で選択されたマスク画像に基づいて欠陥種類を分類するステップを有する欠陥検出方法。
  9. ＳＥＭと光学顕微鏡と画像処理部とを備える欠陥観察装置であって、
    前記光学顕微鏡は、試料に光を照射する照射系と、光の照射により発生した散乱光を結像する光学系と、前記光学系の結像面に配置したマイクロレンズアレイと、前記光学系の結像面からずらした位置に配置され、前記マイクロレンズアレイを通過した光を撮像する撮像素子とを備え、
    前記画像処理部は、欠陥の種類ごとに、あるいは欠陥の方向ごとに生成した複数のマスク画像を記憶するマスク画像記憶部と、前記撮像素子で撮像した撮像画像を記憶する画像記憶部と、前記マスク画像と前記撮像画像を用いて試料の欠陥位置を算出する演算部を備える欠陥観察装置。
  10. 請求項９に記載の欠陥観察装置において、
    前記マスク画像は、半導体ウェーハからの散乱光と、欠陥からの散乱光を区別するものである欠陥観察装置。
  11. 請求項９に記載の欠陥観察装置において、
    前記演算部は、複数のマスク画像でマスク処理を実行して得られた画像の内、高輝度の画像から欠陥位置を算出する欠陥観察装置。
  12. 請求項９に記載の欠陥観察装置において、
    欠陥位置を算出のために使用されたマスク画像により、ＳＥＭで得た二次電子像及び反射電子像の混合比を変更して観察画像を生成する欠陥観察装置。
  13. 請求項９に記載の欠陥観察装置において、更に、
    欠陥検出処理で選択されたマスク画像に基づいて、欠陥種類を分類する欠陥分類部を備える欠陥観察装置。
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