JP7589107B2 - Reference image generating method and pattern inspection device - Google Patents
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Description
本発明は、試料上に形成されたパターンの検査に用いられる参照画像生成方法及びパターン検査装置に関する。 The present invention relates to a reference image generating method and pattern inspection device used to inspect a pattern formed on a sample.
例えば、半導体デバイスの製造工程では、露光装置(「ステッパ―」または「スキャナー」とも呼ばれる)を用いた縮小露光により、回路パターンが半導体基板上に転写される。露光装置では、設計データに基づく原画パターン(以下、「パターン」とも表記する)が形成されたマスク(「レチクル」とも呼ばれる)が用いられる。 For example, in the manufacturing process of semiconductor devices, a circuit pattern is transferred onto a semiconductor substrate by reduced exposure using an exposure apparatus (also called a "stepper" or "scanner"). The exposure apparatus uses a mask (also called a "reticle") on which an original pattern (hereafter also called a "pattern") based on design data is formed.
半導体デバイスの高集積化に伴い、回路パターンの微細化が進んでいる。回路パターンの微細化に伴い、マスクのパターンは、光近接効果補正(OPC:Optical Proximity Correction)等の適用による複雑化が進んでいる。このため、パターン検査装置には、複雑なパターンに対応した高い検査性能が求められる。 As semiconductor devices become more highly integrated, circuit patterns are becoming finer. As circuit patterns become finer, mask patterns are becoming more complex due to the application of techniques such as optical proximity correction (OPC). For this reason, pattern inspection equipment is required to have high inspection performance that can handle complex patterns.
パターン検査方式の1つとして、パターン検査装置において撮像された検査画像と、設計データに基づく参照画像とを比較するD-DB(Die to Database)方式がある。 One pattern inspection method is the D-DB (Die to Database) method, which compares an inspection image captured by a pattern inspection device with a reference image based on design data.
検査画像のパターンは、マスクのパターンに対して、パターンのコーナーの丸み、パターンの寸法シフト、及びフォーカスずれによるパターンのエッジのぼかし等が生じる。これらの影響により、検査画像と参照画像との比較において擬似欠陥が検出される場合がある。 Compared to the mask pattern, the pattern in the inspection image has rounded corners, dimensional shifts in the pattern, and blurring of the pattern edges due to focus deviation. These effects may cause false defects to be detected when comparing the inspection image with the reference image.
上述のようなパターンの疑似欠陥を低減するため、D-DB方式では、フィルタ係数を用いた演算により、検査画像に合わせ込んだ参照画像が生成される。フィルタ係数は、パターンのコーナー丸め量、寸法シフト量、及びエッジのぼかし量等に基づいて算出される。 To reduce false defects in patterns like those described above, the D-DB method generates a reference image that matches the inspection image through calculations using filter coefficients. The filter coefficients are calculated based on the amount of corner rounding, dimensional shift, and edge blur of the pattern, etc.
例えば、特許文献1には、過去に学習に使用した実画像と設計画像とを用いて、参照画像の生成に用いるパラメータを計算する方法が開示されている。 For example, Patent Document 1 discloses a method for calculating parameters used to generate a reference image using actual images and design images that have been used in previous learning.
パターンの複雑化が進むとフィルタ係数の算出時間が長くなる。このため、参照画像の生成時間が長くなる。すなわち、パターン検査のセットアップ時間が長くなり、パターン検査装置の処理能力が低下する。 As patterns become more complex, the time required to calculate filter coefficients increases. This increases the time required to generate a reference image. In other words, the setup time for pattern inspection increases, reducing the processing power of the pattern inspection device.
本発明はこうした点に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明は、パターン検査装置において、過去に生成したフィルタ係数が使用できる場合、フィルタ係数の演算を省略できる参照画像生成方法及びパターン検査装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made in consideration of these points. In other words, the present invention aims to provide a reference image generation method and a pattern inspection device that can omit the calculation of filter coefficients when previously generated filter coefficients can be used in a pattern inspection device.
本発明の第1の態様によれば、参照画像生成方法は、設計データから展開画像を生成する工程と、表面にパターンが設けられている試料の検査に対応する第1検査パラメータを、過去の検査に対応する第2検査パラメータと比較する工程と、第1検査パラメータの少なくとも一部が、第2検査パラメータと一致する場合、表面にパターンが設けられている試料の検査の第1フィルタ係数として、過去の検査の第2フィルタ係数を設定する工程と、第2フィルタ係数を用いて、展開画像から参照画像を作成する工程と、を含む。
According to a first aspect of the present invention, a reference image generating method includes the steps of generating an unfolded image from design data, comparing first inspection parameters corresponding to inspection of a sample having a pattern on its surface with second inspection parameters corresponding to a past inspection, and, if at least a portion of the first inspection parameters match the second inspection parameters, setting second filter coefficients of the past inspection as first filter coefficients for inspection of the sample having a pattern on its surface , and creating a reference image from the unfolded image using the second filter coefficients.
本発明の第1の態様によれば、参照画像生成方法は、第1検査パラメータの少なくとも一部が、第2検査パラメータと一致しない場合、第1フィルタ係数を算出する工程を更に含むことが好ましい。 According to the first aspect of the present invention, it is preferable that the reference image generating method further includes a step of calculating a first filter coefficient when at least a portion of the first inspection parameters does not match the second inspection parameters.
本発明の第1の態様によれば、第1検査パラメータの少なくとも一部は、表面にパターンが設けられている試料に形成されたパターンの種類及び最小寸法であることが好ましい。
According to the first aspect of the present invention, at least a part of the first inspection parameters is preferably the type and minimum dimension of a pattern formed on a sample having a pattern on its surface .
本発明の第1の態様によれば、参照画像生成方法は、第2フィルタ係数を用いて、展開画像から作成された参照画像と、表面にパターンが設けられている試料の検査画像との階調値差が、予め設定された閾値以上である場合、第1フィルタ係数を算出する工程を更に含むことが好ましい。
According to the first aspect of the present invention, it is preferable that the reference image generating method further includes a step of calculating a first filter coefficient when the gradation value difference between the reference image created from the unfolded image and the inspection image of the sample having a pattern on its surface is equal to or greater than a predetermined threshold value using the second filter coefficient.
本発明の第2の態様によれば、パターン検査装置は、撮像機構と、設計データから展開画像を生成する展開回路と、表面にパターンが設けられている試料の検査の第1検査パラメータと、過去の検査の第2検査パラメータとを比較し、第1検査パラメータの少なくとも一部が、第2検査パラメータと一致する場合、表面にパターンが設けられている試料の検査の第1フィルタ係数として、過去の検査の第2フィルタ係数を設定する検索回路と、第1検査パラメータの少なくとも一部が第2検査パラメータと一致しない場合、第1フィルタ係数を算出するフィルタ係数生成回路と、検索回路及びフィルタ係数生成回路の少なくとも一方のフィルタ係数を用いて、展開画像から参照画像を作成する参照回路と、撮像機構が撮像した表面にパターンが設けられている試料の検査画像と参照画像とを比較する比較回路と、を含む。 According to a second aspect of the present invention, a pattern inspection apparatus includes an imaging mechanism, an unfolding circuit that generates an unfolded image from design data, a search circuit that compares first inspection parameters for inspection of a sample having a pattern on its surface with second inspection parameters for a past inspection, and sets the second filter coefficient of the past inspection as a first filter coefficient for inspection of the sample having a pattern on its surface if at least a portion of the first inspection parameters match the second inspection parameters, a filter coefficient generation circuit that calculates the first filter coefficient if at least a portion of the first inspection parameters do not match the second inspection parameters, a reference circuit that creates a reference image from the unfolded image using at least one of the filter coefficients of the search circuit and the filter coefficient generation circuit, and a comparison circuit that compares the inspection image of the sample having a pattern on its surface, imaged by the imaging mechanism, with the reference image.
本発明の参照画像生成方法及びパターン検査装置によれば、参照画像の生成時間を短縮できる。 The reference image generation method and pattern inspection device of the present invention can reduce the time required to generate a reference image.
以下に、実施形態について図面を参照して説明する。実施形態は、発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示している。図面は模式的または概念的なものであり、各図面の寸法及び比率等は必ずしも現実のものと同一とは限らない。本発明の技術的思想は、構成要素の形状、構造、配置等によって特定されるものではない。 The following describes the embodiments with reference to the drawings. The embodiments illustrate devices and methods for embodying the technical ideas of the invention. The drawings are schematic or conceptual, and the dimensions and ratios of each drawing are not necessarily the same as those in reality. The technical ideas of the present invention are not specified by the shapes, structures, arrangements, etc. of the components.
以下では、パターン検査装置が、検査画像として、受光素子(フォトダイオード)を用いた光学画像を撮像する場合について説明する。なお、パターン検査装置は、これに限定されない。パターン検査装置は、検査画像として、走査型電子顕微鏡(SEM:Scanning Electron Microscope)を用いた電子線画像を撮像してもよい。また、本実施形態では、検査対象となる試料がマスクである場合について説明するが、試料は、ウェハ(半導体基板)、または液晶表示装置などに使用される基板等、表面にパターンが設けられている試料であればよい。 In the following, a case will be described in which the pattern inspection device captures an optical image using a light receiving element (photodiode) as an inspection image. Note that the pattern inspection device is not limited to this. The pattern inspection device may capture an electron beam image using a scanning electron microscope (SEM) as an inspection image. Also, in this embodiment, a case will be described in which the sample to be inspected is a mask, but the sample may be any sample with a pattern on its surface, such as a wafer (semiconductor substrate) or a substrate used in a liquid crystal display device, etc.
1.パターン検査装置の全体構成
まず、図1を参照して、パターン検査装置1の全体構成の一例について説明する。図1は、パターン検査装置1の全体構成を示す図である。なお、図1の例は、マスク2を反射した光(以下、「反射光」と表記する)による光学画像を取得する構成を示しているが、パターン検査装置1はこれに限定されない。パターン検査装置1は、マスク2を透過した光(以下、「透過光」と表記する)による光学画像を取得する構成であってもよい。また、パターン検査装置1は、反射光による光学画像と透過光による光学画像とを取得する構成であってもよい。
1. Overall Configuration of Pattern Inspection Apparatus First, an example of the overall configuration of a pattern inspection apparatus 1 will be described with reference to FIG. 1. FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of the pattern inspection apparatus 1. Note that the example of FIG. 1 shows a configuration for acquiring an optical image by light reflected from a mask 2 (hereinafter referred to as "reflected light"), but the pattern inspection apparatus 1 is not limited to this. The pattern inspection apparatus 1 may be configured to acquire an optical image by light transmitted through the mask 2 (hereinafter referred to as "transmitted light"). Furthermore, the pattern inspection apparatus 1 may be configured to acquire an optical image by reflected light and an optical image by transmitted light.
図1に示すように、パターン検査装置1は、画像取得機構10と制御機構20とを含む。 As shown in FIG. 1, the pattern inspection device 1 includes an image acquisition mechanism 10 and a control mechanism 20.
画像取得機構10は、ステージ100、ステージ駆動部101、照明光源102、ビームスプリッタ103、レンズ104及び105、フォトダイオードアレイ106、センサ回路107、レーザ測長システム108、並びにオートローダ109を含む。 The image acquisition mechanism 10 includes a stage 100, a stage drive unit 101, an illumination light source 102, a beam splitter 103, lenses 104 and 105, a photodiode array 106, a sensor circuit 107, a laser length measurement system 108, and an autoloader 109.
ステージ100の上には、試料(マスク)2が載置される。ステージ100は、ステージ100の表面に平行なX方向、ステージ100の表面に平行であり且つX方向と交差するY方向に移動可能である。なお、ステージ100は、表面に垂直なZ方向に移動可能であってもよい。また、ステージ100は、Z方向を回転軸として、回転軸周りに回転可能であってもよい。 A sample (mask) 2 is placed on the stage 100. The stage 100 is movable in the X direction parallel to the surface of the stage 100 and in the Y direction parallel to the surface of the stage 100 and intersecting the X direction. The stage 100 may also be movable in the Z direction perpendicular to the surface. The stage 100 may also be rotatable around a rotation axis that is set in the Z direction.
ステージ駆動部101は、ステージ100を、X方向及びY方向に移動させるための駆動機構を有する。ステージ駆動部101は、X軸モータ110及びY軸モータ111を含む。X軸モータ110は、ステージ100をX方向に駆動させる。Y軸モータ111は、ステージ100をY方向に駆動させる。X軸モータ110及びY軸モータ111には、例えばステッピングモータが用いられてもよい。 The stage driving unit 101 has a driving mechanism for moving the stage 100 in the X direction and the Y direction. The stage driving unit 101 includes an X-axis motor 110 and a Y-axis motor 111. The X-axis motor 110 drives the stage 100 in the X direction. The Y-axis motor 111 drives the stage 100 in the Y direction. The X-axis motor 110 and the Y-axis motor 111 may be, for example, stepping motors.
マスク2の検査領域は、例えば、Y方向に沿って複数のストライブ状に仮想的に分割される。ステージ駆動部101は、光が分割された各検査フレーム(ストライプ)を連続的に走査(スキャン)するように、ステージ100の移動を制御する。 The inspection area of the mask 2 is virtually divided into a number of stripes along the Y direction, for example. The stage driving unit 101 controls the movement of the stage 100 so that the light continuously scans each divided inspection frame (stripes).
照明光源102は、検査用の照明光を射出する。 The illumination light source 102 emits illumination light for inspection.
ビームスプリッタ103は、照明光源102から射出された照明光をマスク2に向かって反射させる。また、ビームスプリッタ103は、マスク2を反射した反射光を透過させる。 The beam splitter 103 reflects the illumination light emitted from the illumination light source 102 toward the mask 2. The beam splitter 103 also transmits the light reflected by the mask 2.
レンズ104は、ビームスプリッタ103を反射した照明光をマスク2上に集光させる。また、レンズ104は、マスク2を反射した反射光をビームスプリッタ103に集光させる。 The lens 104 focuses the illumination light reflected by the beam splitter 103 onto the mask 2. The lens 104 also focuses the reflected light reflected by the mask 2 onto the beam splitter 103.
レンズ105は、ビームスプリッタ103を透過した反射光を、フォトダイオードアレイ106の上に結像させる。 The lens 105 focuses the reflected light that passes through the beam splitter 103 onto the photodiode array 106.
フォトダイオードアレイ106は、結像された光を光電変換して、電気信号を生成する。フォトダイオードアレイ106は、生成した電気信号をセンサ回路107に送信する。より具体的には、フォトダイオードアレイ106は、図示せぬ画像センサを含む。画像センサとしては、例えば、撮像素子としてのCCDカメラを一列に並べたラインセンサが用いられてもよい。ラインセンサの例としては、TDI(Time Delay Integration)センサがあげられる。例えば、TDIセンサによって、連続的に移動しているステージ100上に載置されたマスク2のパターンが撮像される。 The photodiode array 106 photoelectrically converts the focused light to generate an electrical signal. The photodiode array 106 transmits the generated electrical signal to the sensor circuit 107. More specifically, the photodiode array 106 includes an image sensor (not shown). As the image sensor, for example, a line sensor in which CCD cameras as image pickup elements are arranged in a line may be used. An example of the line sensor is a TDI (Time Delay Integration) sensor. For example, the TDI sensor captures an image of the pattern of the mask 2 placed on the continuously moving stage 100.
センサ回路107は、フォトダイオードアレイ106から受信した電気信号をA/D(アナログ/デジタル)変換する。センサ回路107は、A/D変換した電気信号(デジタル信号)に基づいて、光学画像を生成する。そして、センサ回路107は、光学画像を制御機構20の比較回路210に送信する。光学画像は、マスク2のパターンに基づく。光学画像では、撮像領域をXY平面上に分割した各画素の明るさ(輝度)が階調値で表現される。例えば、階調値が8ビットデータで表される場合、各画素の画素値は、0~255の階調値で表される。 The sensor circuit 107 performs A/D (analog/digital) conversion on the electrical signal received from the photodiode array 106. The sensor circuit 107 generates an optical image based on the A/D converted electrical signal (digital signal). The sensor circuit 107 then transmits the optical image to the comparison circuit 210 of the control mechanism 20. The optical image is based on the pattern of the mask 2. In the optical image, the brightness (luminance) of each pixel obtained by dividing the imaging area on the XY plane is expressed as a gradation value. For example, when the gradation value is expressed as 8-bit data, the pixel value of each pixel is expressed as a gradation value from 0 to 255.
レーザ測長システム108は、ステージ100のX方向及びY方向における位置(「ステージ位置」とも表記する)を測定する。レーザ測長システム108は、測定したデータ(ステージ位置)を、制御機構20の位置回路211に送信する。 The laser measurement system 108 measures the position of the stage 100 in the X and Y directions (also referred to as the "stage position"). The laser measurement system 108 transmits the measured data (stage position) to the position circuit 211 of the control mechanism 20.
オートローダ109には、複数のマスク2がセットされる。オートローダ109は、検査対象のマスク2をステージ100に搬入する。また、オートローダ109は、光学画像の撮像が終了したマスク2をステージ100から搬出させる。 Multiple masks 2 are set on the autoloader 109. The autoloader 109 loads the masks 2 to be inspected onto the stage 100. The autoloader 109 also loads the masks 2 from the stage 100 after the optical images have been captured.
制御機構20は、制御計算機200、記憶部201、表示部202、入力部203、通信部204、オートローダ制御回路205、ステージ制御回路206、光源制御回路207、展開回路208、参照回路209、比較回路210、及び位置回路211を含む。これらは、バスラインを介して互いに接続されている。 The control mechanism 20 includes a control computer 200, a memory unit 201, a display unit 202, an input unit 203, a communication unit 204, an autoloader control circuit 205, a stage control circuit 206, a light source control circuit 207, an unfolding circuit 208, a reference circuit 209, a comparison circuit 210, and a position circuit 211. These are connected to each other via a bus line.
なお、オートローダ制御回路205、ステージ制御回路206、光源制御回路207、展開回路208、参照回路209、比較回路210、及び位置回路211は、制御計算機200が実行するプログラムによって構成されてもよいし、制御計算機200が備えるハードウェアまたはファームウェアによって構成されてもよいし、制御計算機200によって制御される個別の回路によって構成されてもよい。以下では、これらの回路が、制御計算機200によって実行されるプログラムに基づいて、その機能が実現される場合について説明する。 The autoloader control circuit 205, the stage control circuit 206, the light source control circuit 207, the deployment circuit 208, the reference circuit 209, the comparison circuit 210, and the position circuit 211 may be configured by a program executed by the control computer 200, may be configured by hardware or firmware provided in the control computer 200, or may be configured by individual circuits controlled by the control computer 200. The following describes a case where the functions of these circuits are realized based on a program executed by the control computer 200.
制御計算機200は、パターン検査装置1の全体を制御する。より具体的には、制御計算機200は、記憶部201、表示部202、入力部203、通信部204、オートローダ制御回路205、ステージ制御回路206、光源制御回路207、展開回路208、参照回路209、比較回路210、及び位置回路211を制御する。そして、制御計算機200は、画像取得機構10を制御して光学画像を取得する。制御計算機200は、制御機構20を制御して、参照画像を生成する。制御計算機200は、光学画像と参照画像とを比較し、パターンの欠陥等を検出する。制御計算機200は、例えば、図示せぬCPU(Central Processing Unit)を含む。CPUは、例えば、記憶部201内の検査プログラム223を実行する。なお、制御計算機200は、例えば、マイクロプロセッサなどのCPUデバイスであってもよいし、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置であってもよい。また、制御計算機200の少なくとも一部の機能が、特定用途集積回路(ASIC:Application Specific Integrated Circuit)、フィールドプログラマブルゲートアレイ(FPGA:Field Programmable Gate Alley)、または、グラフィック処理ユニット(GPU:Graphics Processing Unit)等の他の集積回路によって担われてもよい。 The control computer 200 controls the entire pattern inspection device 1. More specifically, the control computer 200 controls the memory unit 201, the display unit 202, the input unit 203, the communication unit 204, the autoloader control circuit 205, the stage control circuit 206, the light source control circuit 207, the development circuit 208, the reference circuit 209, the comparison circuit 210, and the position circuit 211. The control computer 200 then controls the image acquisition mechanism 10 to acquire an optical image. The control computer 200 controls the control mechanism 20 to generate a reference image. The control computer 200 compares the optical image with the reference image to detect defects in the pattern. The control computer 200 includes, for example, a CPU (Central Processing Unit) not shown. The CPU executes, for example, an inspection program 223 in the memory unit 201. The control computer 200 may be, for example, a CPU device such as a microprocessor, or a computer device such as a personal computer. In addition, at least some of the functions of the control computer 200 may be performed by other integrated circuits, such as an application specific integrated circuit (ASIC), a field programmable gate array (FPGA), or a graphics processing unit (GPU).
記憶部201は、パターン検査に関する情報を記憶する。より具体的には、記憶部201は、設計データ220、検査条件221、検査データ222、及び検査プログラム223等を記憶する。記憶部201は、過去に実行したパターン検査(以下、「過去検査」とも表記する)の検査条件221も記憶する。なお、記憶部201は、外部ストレージとして、磁気ディスク記憶装置(HDD:Hard Disk Drive)またはソリッドステートドライブ(SSD)等の各種記憶装置を含んでいてもよい。 The storage unit 201 stores information related to pattern inspection. More specifically, the storage unit 201 stores design data 220, inspection conditions 221, inspection data 222, inspection program 223, and the like. The storage unit 201 also stores inspection conditions 221 for pattern inspections performed in the past (hereinafter also referred to as "past inspections"). Note that the storage unit 201 may include various types of storage devices such as a magnetic disk storage device (HDD: Hard Disk Drive) or a solid state drive (SSD) as external storage.
検査条件221は、検査パラメータ224及びフィルタ係数225を含む。なお、検査条件221は、画像取得機構10における撮像条件を含み得る。 The inspection conditions 221 include inspection parameters 224 and filter coefficients 225. Note that the inspection conditions 221 may include imaging conditions in the image acquisition mechanism 10.
検査パラメータ224には、例えば、マスク2の品名(マスク名)、マスク2の透過率、検査分解能、検出感度、キャリブレーション条件、アルゴリズム条件、及びパターン条件が含まれる。 The inspection parameters 224 include, for example, the product name (mask name) of the mask 2, the transmittance of the mask 2, the inspection resolution, the detection sensitivity, the calibration conditions, the algorithm conditions, and the pattern conditions.
マスク名は、例えば、シリーズ名及びレイヤ名を含む。シリーズ名は、1つの半導体デバイスの製造に用いられる複数のマスク2のグループ名である。レイヤ名は、マスク2が対応している製造工程(レイヤ)を示す。 The mask name includes, for example, a series name and a layer name. The series name is the name of a group of multiple masks 2 used in the manufacture of one semiconductor device. The layer name indicates the manufacturing process (layer) to which the mask 2 corresponds.
マスク2の透過率は、露光条件あるいはマスクに形成されているパターンの材質等により異なる。例えば、ArFエキシマレーザーを用いた露光条件とKrFエキシマレーザーを用いた露光条件とでは、マスク2の透過率が異なる。 The transmittance of the mask 2 varies depending on the exposure conditions or the material of the pattern formed on the mask. For example, the transmittance of the mask 2 differs between exposure conditions using an ArF excimer laser and exposure conditions using a KrF excimer laser.
検査分解能は、画素サイズに対応する。例えば、検査分解能を小さくすると、小さい欠陥が拾いやすくなる傾向がある。 Inspection resolution corresponds to pixel size. For example, reducing the inspection resolution tends to make it easier to pick up small defects.
検出感度は、欠陥を検出する際の感度である。 Detection sensitivity is the sensitivity in detecting defects.
キャリブレーション条件は、光学画像を取得する前に実行されるキャリブレーションの条件である。キャリブレーションにより、光学画像における明るさが調整される。例えば、光学画像において黒及び白の画素値を予め設定された階調値に合わせる。 Calibration conditions are the conditions for calibration that is performed before acquiring an optical image. Calibration adjusts the brightness in the optical image. For example, black and white pixel values in the optical image are adjusted to preset gradation values.
アルゴリズム条件は、参照画像と光学画像とを比較する際に用いられるアルゴリズムの条件である。例えば、ホールを比較する場合、ラインを比較する場合、あるいは、パターンのCD(Critical Dimension)を比較する場合では、適用されるアルゴリズムが異なる。また、同じアルゴリズムを用いる場合でも、検査分解能あるいは検出感度等によっては、欠陥の判定に用いられる閾値が異なる。 The algorithm conditions are the conditions of the algorithm used when comparing the reference image and the optical image. For example, different algorithms are applied when comparing holes, lines, or the CD (critical dimension) of patterns. Even when the same algorithm is used, the threshold used to determine defects differs depending on the inspection resolution or detection sensitivity, etc.
パターン条件は、検査対象であるパターンの種類及び最小寸法の情報を含む。より具体的には、パターンの種類としては、ホール及びラインがある。例えば、パターンの種類がホールであれば、最小寸法は、最小のホール径を示す。また、パターンの種類がラインであれば、最小寸法は、最小の線幅、または最小のスペース幅を示す。これらの最小寸法は、例えば、マスクルールチェック用のソフトウェアを用いて、自動で検出されてもよいし、装置使用者(オペレータ)が入力部203を用いて入力してもよい。 The pattern conditions include information on the type and minimum dimensions of the pattern to be inspected. More specifically, pattern types include holes and lines. For example, if the pattern type is a hole, the minimum dimension indicates the minimum hole diameter. Also, if the pattern type is a line, the minimum dimension indicates the minimum line width or the minimum space width. These minimum dimensions may be detected automatically, for example, using software for mask rule checking, or may be input by the device user (operator) using the input unit 203.
フィルタ係数225は、参照画像の生成に用いられる。フィルタ係数225は、パターンのコーナー丸め量、寸法シフト量、及びエッジのぼかし量等に基づいて算出される。 The filter coefficients 225 are used to generate the reference image. The filter coefficients 225 are calculated based on the amount of corner rounding of the pattern, the amount of dimensional shift, the amount of edge blurring, etc.
検査データ222は、参照画像、光学画像、及び検出された欠陥に関するデータ(座標及びサイズ等)を含む。 Inspection data 222 includes the reference image, the optical image, and data about detected defects (such as coordinates and size).
検査プログラム223は、パターン検査を実行するためのプログラムである。記憶部201は、非一時的な記憶媒体として、検査プログラム223を記憶する。 The inspection program 223 is a program for performing pattern inspection. The storage unit 201 stores the inspection program 223 as a non-transitory storage medium.
表示部202は、CRTディスプレイ、液晶ディスプレイ、または有機ELディスプレイ等の表示装置である。表示部202は、音声出力装置を含んでいてもよい。 The display unit 202 is a display device such as a CRT display, a liquid crystal display, or an organic EL display. The display unit 202 may also include an audio output device.
入力部203は、キーボード、マウス、タッチパネル、またはボタンスイッチなどの入力装置である。 The input unit 203 is an input device such as a keyboard, a mouse, a touch panel, or a button switch.
通信部204は、外部装置との間でデータの送受信を行うために、ネットワークに接続するための装置である。通信には、各種の通信規格が用いられ得る。例えば、通信部204は、外部装置から設計データを受信し、パターン検査の結果を外部装置に送信する。 The communication unit 204 is a device for connecting to a network in order to transmit and receive data to and from an external device. Various communication standards may be used for communication. For example, the communication unit 204 receives design data from an external device and transmits the results of pattern inspection to the external device.
オートローダ制御回路205は、オートローダ109の動作を制御する。オートローダ制御回路205は、オートローダ109を操作して、検査対象のマスク2をステージ100に搬入させる。また、オートローダ制御回路205は、オートローダ109を操作して、ステージ100からマスク2を搬出させる。 The autoloader control circuit 205 controls the operation of the autoloader 109. The autoloader control circuit 205 operates the autoloader 109 to load the mask 2 to be inspected onto the stage 100. The autoloader control circuit 205 also operates the autoloader 109 to unload the mask 2 from the stage 100.
ステージ制御回路206は、ステージ駆動部101を制御する。より具体的には、ステージ制御回路206は、位置回路211を介してレーザ測長システム108が測定したステージ100のステージ位置の情報を取得する。そして、ステージ制御回路206は、取得したステージ位置の情報に基づいて、ステージ駆動部101を制御する。 The stage control circuit 206 controls the stage driving unit 101. More specifically, the stage control circuit 206 acquires information on the stage position of the stage 100 measured by the laser measurement system 108 via the position circuit 211. Then, the stage control circuit 206 controls the stage driving unit 101 based on the acquired stage position information.
光源制御回路207は、照明光源102を制御する。 The light source control circuit 207 controls the illumination light source 102.
展開回路208は、例えば、設計データ220を、2値または多値の画像データに展開(変換)する。より具体的には、展開回路208は、例えば、記憶部201に保持されている設計データ220をパターン(図形)毎のデータに展開し、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、展開回路208は、設計データ220を、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値または多値の画像(以下、「展開画像」と表記する)に展開する。そして、展開回路208は、展開画像の画素毎に図形が占める占有率を演算する。このようにして、演算された各画素内の図形占有率が展開画像の画素値である。以下では、展開画像の画素値が8ビットの階調値で表される場合について説明する。この場合、各画素の画素値は、0~255の階調値で表される。展開回路208は、参照回路209に、生成した展開画像を送信する。 The expansion circuit 208 expands (converts) the design data 220, for example, into binary or multi-value image data. More specifically, the expansion circuit 208 expands the design data 220 stored in the storage unit 201, for example, into data for each pattern (figure), and interprets the figure code indicating the figure shape of the figure data, the figure dimensions, and the like. The expansion circuit 208 then expands the design data 220 into a binary or multi-value image (hereinafter referred to as the "expanded image") as a pattern arranged in a square with a grid of a predetermined quantization dimension as a unit. The expansion circuit 208 then calculates the occupancy rate of the figure for each pixel of the expanded image. The figure occupancy rate in each pixel calculated in this way is the pixel value of the expanded image. Below, a case will be described where the pixel value of the expanded image is expressed as an 8-bit gradation value. In this case, the pixel value of each pixel is expressed as a gradation value of 0 to 255. The expansion circuit 208 transmits the generated expanded image to the reference circuit 209.
参照回路209は、フィルタ係数を用いて展開画像を演算し、参照画像を生成する。参照回路209は、生成した参照画像を比較回路210に送信する。 The reference circuit 209 uses the filter coefficients to calculate the expanded image and generate a reference image. The reference circuit 209 transmits the generated reference image to the comparison circuit 210.
参照回路209は、検索回路230及びフィルタ係数生成回路231を含む。 The reference circuit 209 includes a search circuit 230 and a filter coefficient generation circuit 231.
検索回路230は、記憶部201に記憶されている過去検査の検査条件221の中から、今回実行するパターン検査(以下、「今回検査」と表記する)の検査条件221と同一または類似の検査条件221を検索する。より具体的には、検索回路230は、記憶部201に記憶されている過去検査の検査パラメータ224と今回検査の検査パラメータ224とを比較する。そして、過去検査の検査パラメータ224の全項目が今回検査の検査パラメータ224と一致する場合、検索回路230は、過去検査の検査条件221の中に同一の検査条件221があると判断する。また、過去検査の検査パラメータ224の一部の項目が今回検査の検査パラメータ224と一致する場合、過去検査の検査条件221の中に類似の検査条件221があると判断する。検査パラメータ224の一部の項目とは、パターン条件、すなわち、パターンの種類及び最小寸法である。なお、検査パラメータ224の一部の項目に検出感度が含まれてもよい。検索回路230は、同一または類似の検査条件221のフィルタ係数225を、今回検査のフィルタ係数225として設定する。検索回路230は、例えば、類似の検査条件221が複数見つかった場合、類似の検査条件221の中で日付が最も新しい(直近の)検査条件221を選択する。なお、検索回路230は、類似の検査条件が複数見つかった場合、パターン条件以外の項目において一致度の高い検査パラメータ224を有する検査条件221を選択してもよいし、検出された欠陥数の少ない検査条件221を選択してもよい。 The search circuit 230 searches for the inspection conditions 221 of the past inspections stored in the storage unit 201 that are the same as or similar to the inspection conditions 221 of the pattern inspection to be performed this time (hereinafter referred to as "this inspection"). More specifically, the search circuit 230 compares the inspection parameters 224 of the past inspections stored in the storage unit 201 with the inspection parameters 224 of the current inspection. If all items of the inspection parameters 224 of the past inspection match the inspection parameters 224 of the current inspection, the search circuit 230 determines that the same inspection conditions 221 are present in the inspection conditions 221 of the past inspection. If some items of the inspection parameters 224 of the past inspection match the inspection parameters 224 of the current inspection, the search circuit 230 determines that similar inspection conditions 221 are present in the inspection conditions 221 of the past inspection. Some items of the inspection parameters 224 are pattern conditions, that is, the type and minimum dimensions of the pattern. Note that some items of the inspection parameters 224 may include detection sensitivity. The search circuit 230 sets the filter coefficient 225 of the same or similar inspection condition 221 as the filter coefficient 225 for the current inspection. For example, when multiple similar inspection conditions 221 are found, the search circuit 230 selects the inspection condition 221 with the most recent date (most recent) among the similar inspection conditions 221. Note that when multiple similar inspection conditions are found, the search circuit 230 may select the inspection condition 221 having the inspection parameters 224 with a high degree of matching in items other than the pattern condition, or may select the inspection condition 221 with the fewest detected defects.
フィルタ係数生成回路231は、過去検査のフィルタ係数225が使用できない場合、すなわち、同一または類似の検査条件221が見つからなかった場合、今回検査用のフィルタ係数を算出する。より具体的には、フィルタ係数生成回路231は、光学画像内の複数の推定領域の画像データと展開画像とから生成する参照画像を推定する。換言すれば、フィルタ係数生成回路231は、光学画像内の複数の推定領域の画像データと展開画像とから、参照画像を検査画像に合わせ込むためのコーナー丸め量、寸法シフト量、及びぼかし量等を推定する。そして、フィルタ係数生成回路231は、推定したコーナー丸め量、寸法シフト量、及びぼかし量等に基づいて、フィルタ係数を算出する。推定領域は、マスク2の検査領域内に設けられた領域である。推定領域は、フィルタ係数の算出及びフィルタ係数を用いて生成した参照画像の妥当性の確認に用いられる領域である。なお、推定領域には、複数の形状のパターンが混在している領域が設定される方が好ましい。推定領域は、オペレータが設定してもよいし、設計データから例えばクリティカルパターンを含む領域が自動で抽出されてよい。 When the filter coefficients 225 of the previous inspection cannot be used, that is, when the same or similar inspection conditions 221 are not found, the filter coefficient generation circuit 231 calculates the filter coefficients for the current inspection. More specifically, the filter coefficient generation circuit 231 estimates a reference image to be generated from the image data and the unfolded image of multiple estimated regions in the optical image. In other words, the filter coefficient generation circuit 231 estimates the amount of corner rounding, the amount of dimensional shift, the amount of blurring, etc. for matching the reference image to the inspection image from the image data and the unfolded image of multiple estimated regions in the optical image. Then, the filter coefficient generation circuit 231 calculates the filter coefficients based on the estimated amount of corner rounding, the amount of dimensional shift, the amount of blurring, etc. The estimated region is a region provided within the inspection region of the mask 2. The estimated region is a region used to calculate the filter coefficients and to confirm the validity of the reference image generated using the filter coefficients. It is preferable that the estimated region is set to a region in which patterns of multiple shapes are mixed. The estimated area may be set by an operator, or an area containing, for example, a critical pattern may be automatically extracted from the design data.
比較回路210は、センサ回路107から受信した光学画像と、参照回路209で生成された参照画像とを、適切なアルゴリズムを用いて比較する。そして、比較回路210は、光学画像と参照画像との階調値差が予め設定された閾値を超えた場合には、対応するマスク2の座標位置(X方向及びY方向におけるステージ位置)に欠陥があると判定する。検査条件221及び検査データ222は、記憶部201に記憶される。 The comparison circuit 210 uses an appropriate algorithm to compare the optical image received from the sensor circuit 107 with the reference image generated by the reference circuit 209. If the gradation value difference between the optical image and the reference image exceeds a preset threshold, the comparison circuit 210 determines that there is a defect at the corresponding coordinate position of the mask 2 (stage position in the X direction and Y direction). The inspection conditions 221 and the inspection data 222 are stored in the memory unit 201.
位置回路211は、レーザ測長システム108から受信したデータに基づいて、ステージ100のX方向及びY方向における位置データを生成する。 The position circuit 211 generates position data in the X and Y directions of the stage 100 based on the data received from the laser measurement system 108.
2.パターン検査の流れ
次に、図2を参照して、パターン検査の流れの一例について説明する。図2は、パターン検査のフローチャートである。
2. Flow of Pattern Inspection Next, an example of the flow of the pattern inspection will be described with reference to Fig. 2. Fig. 2 is a flowchart of the pattern inspection.
図2に示すように、制御計算機200は、まず、画像取得機構10を制御して、キャリブレーションを実行する(ステップS1)。キャリブレーションにより、センサ回路107において取得される光学画像の画素値(階調値)が調整される。 As shown in FIG. 2, the control computer 200 first controls the image acquisition mechanism 10 to perform calibration (step S1). Through the calibration, the pixel values (tone values) of the optical image acquired by the sensor circuit 107 are adjusted.
次に、制御計算機200は、マスク2の検査画像(光学画像)を取得する(ステップS2)。取得された光学画像は、比較回路210に送信される。 Next, the control computer 200 acquires an inspection image (optical image) of the mask 2 (step S2). The acquired optical image is sent to the comparison circuit 210.
展開回路208は、設計データ220の展開処理を実行する(ステップS3)。より具体的には、展開回路208は、記憶部201に記憶された設計データ220を読み出す。そして、展開回路208は、設計データ220を、例えば8bitの画像データ(展開画像)に展開(変換)する。展開回路208は、生成した展開画像を、参照回路209に送信する。 The expansion circuit 208 executes an expansion process of the design data 220 (step S3). More specifically, the expansion circuit 208 reads out the design data 220 stored in the memory unit 201. The expansion circuit 208 then expands (converts) the design data 220 into, for example, 8-bit image data (expanded image). The expansion circuit 208 transmits the generated expanded image to the reference circuit 209.
参照回路209は、参照画像を生成する(ステップS4)。参照回路209は、生成した参照画像を比較回路210に送信する。参照画像生成工程の詳細は、後述する。 The reference circuit 209 generates a reference image (step S4). The reference circuit 209 transmits the generated reference image to the comparison circuit 210. Details of the reference image generation process will be described later.
比較回路210は、比較処理を行う(ステップS5)。より具体的には、比較回路210は、まず、光学画像と参照画像とのアライメントを実行し、光学画像内のパターンと、参照画像内のパターンとの位置合わせを行う。次に、比較回路210は、光学画像と参照画像とを比較する。比較回路210は、各画素の画素値(階調値)の差を算出し、階調値差が予め設定された閾値以上である場合、その画素に欠陥があると判定する。 The comparison circuit 210 performs a comparison process (step S5). More specifically, the comparison circuit 210 first aligns the optical image with the reference image, and aligns the pattern in the optical image with the pattern in the reference image. Next, the comparison circuit 210 compares the optical image with the reference image. The comparison circuit 210 calculates the difference in pixel value (gradation value) of each pixel, and if the gradation value difference is equal to or greater than a preset threshold value, it determines that the pixel is defective.
制御計算機200は、比較結果(検査データ)を出力する(ステップS6)。制御計算機200は、検査条件221及び検査データ222を、記憶部201に保存する。そして、制御計算機200は、検査データ222を表示部202に表示する。なお、制御計算機200は、検査データ222を、通信部204を介して外部装置(例えば、レビュー装置等)に出力してもよい。 The control computer 200 outputs the comparison result (inspection data) (step S6). The control computer 200 stores the inspection conditions 221 and the inspection data 222 in the memory unit 201. The control computer 200 then displays the inspection data 222 on the display unit 202. The control computer 200 may output the inspection data 222 to an external device (e.g., a review device, etc.) via the communication unit 204.
3.参照画像生成の流れ
次に、図3を参照して、参照画像生成工程の流れの一例について説明する。図3は、参照画像生成工程のフローチャートである。図3は、図2のステップS4に相当する。
3. Reference Image Generation Flow Next, an example of the flow of the reference image generation process will be described with reference to Fig. 3. Fig. 3 is a flowchart of the reference image generation process. Fig. 3 corresponds to step S4 in Fig. 2.
図3に示すように、検索回路230は、今回検査の検査パラメータ224と、過去検査の検査パラメータ224とを比較し、同一または類似の検査条件221を検索する(ステップS11)。 As shown in FIG. 3, the search circuit 230 compares the inspection parameters 224 of the current inspection with the inspection parameters 224 of the previous inspection, and searches for the same or similar inspection conditions 221 (step S11).
同一または類似の検査条件221がある場合(ステップS12_Yes)、すなわち検査パラメータ224のうち、少なくともパターン条件(パターンの種類及び最小寸法)が一致している場合、検索回路230は、今回検査のフィルタ係数225として、検出された過去検査のフィルタ係数225を設定する(ステップS13)。 If there are identical or similar inspection conditions 221 (step S12_Yes), that is, if at least the pattern conditions (pattern type and minimum dimensions) among the inspection parameters 224 match, the search circuit 230 sets the detected filter coefficient 225 of the previous inspection as the filter coefficient 225 of the current inspection (step S13).
参照回路209は、設定したフィルタ係数225の妥当性を確認する。より具体的には、例えば、参照回路209は、フィルタ係数225を用いて、予め設定された推定領域の参照画像を生成する。次に、参照回路209は、推定領域の参照画像と検査画像(光学画像)との階調値差を算出する(ステップS14)。そして、参照回路209は、階調値差の最大値が予め設定された閾値未満か確認する(ステップS15)。 The reference circuit 209 checks the validity of the set filter coefficients 225. More specifically, for example, the reference circuit 209 uses the filter coefficients 225 to generate a reference image of a preset estimated area. Next, the reference circuit 209 calculates the gradation value difference between the reference image of the estimated area and the inspection image (optical image) (step S14). Then, the reference circuit 209 checks whether the maximum value of the gradation value difference is less than a preset threshold value (step S15).
ステップS12において、同一または類似の検査条件221がない場合(ステップS12_No)、またはステップS15において、階調値差の最大値が閾値以上である場合(ステップS15_No)、フィルタ係数生成回路231は、今回検査用のフィルタ係数225を算出する(ステップS16)。そして、フィルタ係数生成回路231は、今回検査で使用するフィルタ係数として、算出したフィルタ係数を記憶部に設定する。 If there are no identical or similar inspection conditions 221 in step S12 (step S12_No), or if the maximum value of the gradation value difference is equal to or greater than the threshold value in step S15 (step S15_No), the filter coefficient generation circuit 231 calculates the filter coefficient 225 for the current inspection (step S16). Then, the filter coefficient generation circuit 231 sets the calculated filter coefficient in the storage unit as the filter coefficient to be used in the current inspection.
参照回路209は、設定されたフィルタ係数225を用いて参照画像を生成する(ステップS17)。より具体的には、ステップS15において、階調値差の最大値が閾値未満である場合(ステップS15_Yes)、参照回路209は、過去検査のフィルタ係数225を用いて参照画像を生成する。他方で、ステップS16において、フィルタ係数を算出した場合、参照回路209は、算出されたフィルタ係数を用いて参照画像を生成する。 The reference circuit 209 generates a reference image using the set filter coefficient 225 (step S17). More specifically, if the maximum value of the gradation value difference is less than the threshold value in step S15 (step S15_Yes), the reference circuit 209 generates a reference image using the filter coefficient 225 of the previous inspection. On the other hand, if the filter coefficient is calculated in step S16, the reference circuit 209 generates a reference image using the calculated filter coefficient.
4.本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、今回検査と過去検査の検査パラメータを比較し、同一または類似の検査条件がある場合、該当する過去検査のフィルタ係数を、今回検査のフィルタ係数として設定できる。これにより、フィルタ係数の算出工程を省略できる。よって、参照画像の生成時間を短縮できる。すなわち、パターン検査装置の処理能力を向上できる。
4. Effects of the Present Embodiment With the configuration according to the present embodiment, the inspection parameters of the current inspection and the previous inspection can be compared, and if the inspection conditions are the same or similar, the filter coefficients of the corresponding previous inspection can be set as the filter coefficients of the current inspection. This makes it possible to omit the process of calculating the filter coefficients. As a result, the time required to generate a reference image can be shortened. In other words, the processing capacity of the pattern inspection device can be improved.
また、本実施形態に係る構成であれば、参照画像と検査画像(光学画像)との階調値差が予め設定された閾値以上である場合には、フィルタ係数を算出して、参照画像を生成できる。これにより、過去検査のフィルタ係数を用いることによる参照画像と検査画像(光学画像)とのずれを抑制できる。 Furthermore, with the configuration according to this embodiment, if the gradation value difference between the reference image and the inspection image (optical image) is equal to or greater than a preset threshold value, a filter coefficient can be calculated to generate a reference image. This makes it possible to suppress deviations between the reference image and the inspection image (optical image) that would occur if filter coefficients from a previous inspection were used.
5.変形例等
図3のステップS12において複数の検査条件221が見つかり、且つステップS15において階調値差の最大値が閾値以上となった場合、パターン検査装置1は、フィルタ係数を算出せずに、ステップS13において選択されなかった他の過去検査のフィルタ係数225を今回検査のフィルタ係数225として、再度設定してもよい。
3, if a plurality of inspection conditions 221 are found and if the maximum value of the gradation value difference is equal to or greater than a threshold value in step S15, the pattern inspection device 1 may not calculate the filter coefficients, but may instead set the filter coefficients 225 of other past inspections that were not selected in step S13 as the filter coefficients 225 of the current inspection again.
また、図3のステップS16においてフィルタ係数を算出した後、ステップS14に進み、算出したフィルタ係数の妥当性を確認してもよい。そして、ステップS15において、階調値差の最大値が閾値以上である場合、推定領域を変更して再度フィルタ係数を算出してもよい。 In addition, after calculating the filter coefficients in step S16 of FIG. 3, the process may proceed to step S14 to check the validity of the calculated filter coefficients. Then, in step S15, if the maximum value of the gradation value difference is equal to or greater than a threshold value, the estimated region may be changed and the filter coefficients may be calculated again.
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合、組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。 The present invention is not limited to the above-described embodiment, and various modifications can be made in the implementation stage without departing from the gist of the invention. The embodiments may be implemented in appropriate combination, in which case the combined effects can be obtained. Furthermore, the above-described embodiment includes various inventions, and various inventions can be extracted by combinations selected from the multiple constituent elements disclosed. For example, if the problem can be solved and an effect can be obtained even if some constituent elements are deleted from all the constituent elements shown in the embodiment, the configuration from which these constituent elements are deleted can be extracted as an invention.
1…パターン検査装置、2…試料、10…画像取得機構、20…制御機構、100…ステージ、101…ステージ駆動部、102…照明光源、103…ビームスプリッタ、104、105…レンズ、106…フォトダイオードアレイ、107…センサ回路、108…レーザ測長システム、109…オートローダ、110…X軸モータ、111…Y軸モータ、200…制御計算機、201…記憶部、202…表示部、203…入力部、204…通信部、205…オートローダ制御回路、206…ステージ制御回路、207…光源制御回路、208…展開回路、209…参照回路、210…比較回路、211…位置回路、220…設計データ、221…検査条件、222…検査データ、223…検査プログラム、224…検査パラメータ、225…フィルタ係数、230…検索回路、231…フィルタ係数生成回路 1...Pattern inspection device, 2...Sample, 10...Image acquisition mechanism, 20...Control mechanism, 100...Stage, 101...Stage drive unit, 102...Illumination light source, 103...Beam splitter, 104, 105...Lens, 106...Photodiode array, 107...Sensor circuit, 108...Laser length measurement system, 109...Autoloader, 110...X-axis motor, 111...Y-axis motor, 200...Control computer, 201...Memory unit, 202... Display unit, 203...input unit, 204...communication unit, 205...autoloader control circuit, 206...stage control circuit, 207...light source control circuit, 208...expansion circuit, 209...reference circuit, 210...comparison circuit, 211...position circuit, 220...design data, 221...inspection conditions, 222...inspection data, 223...inspection program, 224...inspection parameters, 225...filter coefficient, 230...search circuit, 231...filter coefficient generation circuit
Claims (5)
表面にパターンが設けられている試料の検査に対応する第1検査パラメータを、過去の検査に対応する第2検査パラメータと比較する工程と、
前記第1検査パラメータの少なくとも一部が、前記第2検査パラメータと一致する場合、表面にパターンが設けられている前記試料の検査の第1フィルタ係数として前記過去の検査の第2フィルタ係数を設定する工程と、
前記第2フィルタ係数を用いて、前記展開画像から参照画像を作成する工程と、
を備える、
参照画像生成方法。 generating an expanded image from the design data;
comparing first inspection parameters corresponding to an inspection of the specimen having a patterned surface with second inspection parameters corresponding to a previous inspection;
setting second filter coefficients of the previous inspection as first filter coefficients for an inspection of the specimen having a patterned surface if at least a portion of the first inspection parameters match the second inspection parameters;
generating a reference image from the unfolded image using the second filter coefficients;
Equipped with
Reference image generation method.
請求項1に記載の参照画像生成方法。 calculating the first filter coefficients if the at least some of the first inspection parameters do not match the second inspection parameters.
The reference image generating method according to claim 1 .
請求項1または2に記載の参照画像生成方法。 the at least a portion of the first inspection parameters being a type and a minimum dimension of a pattern formed on the sample having a pattern on a surface of the sample;
3. The method for generating a reference image according to claim 1.
請求項1に記載の参照画像生成方法。 calculating the first filter coefficient when a gradation value difference between the reference image created from the developed image and an inspection image of the sample having a pattern on a surface thereof is equal to or greater than a preset threshold value using the second filter coefficient;
The reference image generating method according to claim 1 .
設計データから展開画像を生成する展開回路と、
表面にパターンが設けられている試料の検査の第1検査パラメータと、過去の検査の第2検査パラメータとを比較し、前記第1検査パラメータの少なくとも一部が前記第2検査パラメータと一致する場合、表面にパターンが設けられている前記試料の検査の第1フィルタ係数として前記過去の検査の第2フィルタ係数を設定する検索回路と、
前記第1検査パラメータの前記少なくとも一部が前記第2検査パラメータと一致しない場合、前記第1フィルタ係数を算出するフィルタ係数生成回路と、
前記検索回路及びフィルタ係数生成回路の少なくとも一方のフィルタ係数を用いて、前記展開画像から参照画像を作成する参照回路と、
前記撮像機構が撮像した表面にパターンが設けられている前記試料の検査画像と前記参照画像とを比較する比較回路と
を備える、
パターン検査装置。
An imaging mechanism;
an unfolded circuit for generating an unfolded image from design data;
a search circuit that compares first inspection parameters for an inspection of a sample having a pattern on its surface with second inspection parameters for a previous inspection, and sets the second filter coefficients for the previous inspection as first filter coefficients for the inspection of the sample having a pattern on its surface if at least a portion of the first inspection parameters match the second inspection parameters;
a filter coefficient generating circuit for calculating the first filter coefficients when the at least some of the first test parameters do not match the second test parameters;
a reference circuit that generates a reference image from the expanded image by using at least one of the filter coefficients of the search circuit and the filter coefficient generation circuit;
a comparison circuit that compares an inspection image of the sample having a pattern on a surface thereof, the inspection image being captured by the imaging mechanism, with the reference image.
Pattern inspection equipment.
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