JP2020067779A

JP2020067779A - Method for detecting defect of pattern formed in wafer

Info

Publication number: JP2020067779A
Application number: JP2018199455A
Authority: JP
Inventors: 芳賀　継彦; Tsugihiko Haga; 継彦芳賀
Original assignee: Tasmit Inc
Current assignee: Tasmit Inc
Priority date: 2018-10-23
Filing date: 2018-10-23
Publication date: 2020-04-30

Abstract

To provide a method capable of highly accurately detecting a pattern defect.SOLUTION: The method comprises the steps of: generating a pattern image on a wafer; setting a plurality of sampling regions n+1 to n+N along an edge of a pattern on design data corresponding to the pattern on the image; acquiring a luminance value of a pixel of each of the plurality of sampling regions n+1 to n+N; calculating a feature amount of a luminance value of a pixel in each of the plurality of sampling regions n+1 to n+N; and determining a sampling region having a feature amount out of a preset standard range R.SELECTED DRAWING: Figure 10

Description

本発明は、ウェーハに形成されたパターンの欠陥を検出する方法に関し、特にパターンの設計データと、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）によって生成されたパターンの画像を用いて、当該画像上のパターンの欠陥を検出する方法に関する。 The present invention relates to a method for detecting a defect in a pattern formed on a wafer, and in particular, using pattern design data and a pattern image generated by a scanning electron microscope (SEM), a pattern defect on the image is detected. Regarding the method of detecting.

半導体デバイス製造において、あるパターンが他のパターンと短絡するような欠陥はブリッジ欠陥と呼ばれ、パターンが断線するような欠陥はオープン欠陥と呼ばれる。具体例を挙げると、図１５は、２つのパターン３０１，３０２が突出部３０３によって接続されたブリッジ欠陥を示し、図１６はパターン３０４が断線しているオープン欠陥を示す。従来、このようなブリッジ欠陥およびオープン欠陥の検出は、パターンの設計データ（ＣＡＤデータともいう）を用いてＳＥＭ画像上のパターンのエッジを検出し、エッジの位置の異常を検出することによって行われる。 In the manufacture of semiconductor devices, a defect in which one pattern is short-circuited with another pattern is called a bridge defect, and a defect in which a pattern is broken is called an open defect. As a specific example, FIG. 15 shows a bridge defect in which two patterns 301 and 302 are connected by a protrusion 303, and FIG. 16 shows an open defect in which a pattern 304 is broken. Conventionally, such a bridge defect and an open defect are detected by detecting an edge of a pattern on a SEM image using pattern design data (also referred to as CAD data) and detecting an abnormal edge position. .

設計データを用いたパターンエッジ検出は次のように行われる。図１７に示すように、設計データからパターン３０７のエッジ３０７ａを作成し、エッジ３０７ａ上に輝度プロファイル原点Ｐを配置し、輝度プロファイル原点Ｐからエッジ３０７ａに対して垂直な方向に輝度値の変化点Ｑを探索する。そして、輝度値の変化点Ｑを結ぶことでエッジ３１０が形成される。エッジ３１０は、画像上で検出されたエッジである。パターン欠陥の検出は、このようにして検出されたエッジ３１０の位置に基づいて行われる。 The pattern edge detection using the design data is performed as follows. As shown in FIG. 17, an edge 307a of a pattern 307 is created from design data, a brightness profile origin P is arranged on the edge 307a, and a change point of the brightness value in a direction perpendicular to the edge 307a from the brightness profile origin P. Search for Q. Then, the edge 310 is formed by connecting the change points Q of the brightness value. The edge 310 is an edge detected on the image. The pattern defect is detected based on the position of the edge 310 thus detected.

特開２００１−３３８３０４号公報JP, 2001-338304, A

しかしながら、上述した従来のパターン欠陥検出方法には、次のような欠点がある。すなわち、図１８に示す断線したパターン３２０の場合、画像上のエッジ探索は設計データのエッジ３２２に垂直な方向に行われるために、パターン３２０が断線しているにもかかわらず、図１９に示すような断線していないパターン３２５が検出されてしまう。図１９に示すパターン３２５のエッジの一部は変形しているものの、エッジは連続的に延びているために、パターン３２５の断線を検出することができない。 However, the conventional pattern defect detection method described above has the following drawbacks. That is, in the case of the broken pattern 320 shown in FIG. 18, since the edge search on the image is performed in the direction perpendicular to the edge 322 of the design data, it is shown in FIG. 19 even though the pattern 320 is broken. A pattern 325 that is not broken is detected. Although a part of the edge of the pattern 325 shown in FIG. 19 is deformed, the edge of the pattern 325 is continuously extended, so that the disconnection of the pattern 325 cannot be detected.

そこで、本発明は、パターンの欠陥を高精度に検出することができる方法を提供する。 Therefore, the present invention provides a method capable of detecting a pattern defect with high accuracy.

一態様では、ウェーハに形成されたパターンの欠陥を検出する方法であって、ウェーハ上のパターンの画像を生成し、前記画像上のパターンに対応する設計データ上のパターンのエッジに沿って複数のサンプリング領域を設定し、前記複数のサンプリング領域のそれぞれの画素の輝度値を取得し、前記複数のサンプリング領域のそれぞれにおける前記画素の輝度値の特徴量を算出し、予め設定された標準範囲から外れた特徴量を持つサンプリング領域を決定する方法が提供される。 In one aspect, a method for detecting defects in a pattern formed on a wafer, wherein an image of the pattern on the wafer is generated, and a plurality of images are formed along edges of the pattern on design data corresponding to the pattern on the image. Setting a sampling area, acquiring the luminance value of each pixel of the plurality of sampling areas, calculating the feature amount of the luminance value of the pixel in each of the plurality of sampling areas, out of the preset standard range A method is provided for determining a sampling region having a characteristic amount.

一態様では、前記設計データ上のパターンは、コーナーラウンド処理が行われたパターンである。
一態様では、前記複数のサンプリング領域は、前記エッジから同じ距離にある。
一態様では、前記複数のサンプリング領域のそれぞれの中心は、前記エッジ上に配列された複数の基準点から延びる前記エッジの法線上にある。
一態様では、前記複数の基準点は前記エッジ上に等間隔に配列されている。
一態様では、前記方法は、前記決定されたサンプリング領域を欠陥領域として表示装置上に表示する工程をさらに含む。 In one aspect, the pattern on the design data is a pattern subjected to corner round processing.
In one aspect, the plurality of sampling regions are at the same distance from the edge.
In one aspect, a center of each of the plurality of sampling regions is on a normal line of the edge extending from a plurality of reference points arranged on the edge.
In one aspect, the plurality of reference points are arranged on the edge at equal intervals.
In one aspect, the method further includes displaying the determined sampling area as a defective area on a display device.

サンプリング領域内の画素の特徴量は、画像上のパターンのエッジの位置に依存して変わる。例えば、エッジが外側に突出している箇所での特徴量は大きく、一方でエッジが内側に窪んでいる、あるいはエッジが途切れている箇所での特徴量は小さい。よって、特徴量に基づいて、画像上のパターンのエッジの位置、すなわち、画像上のパターンの欠陥を検出することができる。 The feature amount of the pixel in the sampling area changes depending on the position of the edge of the pattern on the image. For example, the feature amount is large at a portion where the edge projects outward, whereas the feature amount is small at a portion where the edge is recessed inward or the edge is discontinuous. Therefore, the position of the edge of the pattern on the image, that is, the defect of the pattern on the image can be detected based on the feature amount.

サンプリング領域は、設計データ上のパターンに基づいて設定される。したがって、画像上のパターンのエッジ検出が正しく行われない場合であっても、サンプリング領域内の画素の輝度値の特徴量に基づいて、パターンエッジの欠陥を正確に検出することができる。 The sampling area is set based on the pattern on the design data. Therefore, even if the edge of the pattern on the image is not correctly detected, the defect of the pattern edge can be accurately detected based on the feature amount of the luminance value of the pixel in the sampling area.

走査電子顕微鏡を備えたパターン検査装置の一実施形態を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows one Embodiment of the pattern inspection apparatus provided with the scanning electron microscope. ウェーハ上に形成されたパターンの欠陥を検出するためのフローチャートである。9 is a flowchart for detecting a defect in a pattern formed on a wafer. 設計データ上のパターンを示す図である。It is a figure which shows the pattern on design data. 走査電子顕微鏡によって生成された画像上のパターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the pattern on the image produced | generated by the scanning electron microscope. コーナーラウンド処理が施された設計データ上のパターンを示す図である。It is a figure which shows the pattern on the design data in which the corner round process was performed. 設計データ上のパターンを画像上のパターンに重ね合わせた図である。It is the figure which overlapped the pattern on the design data with the pattern on the image. 設計データ上のパターンのエッジ上に等間隔に配置された複数の基準点を示す図である。It is a figure which shows the some reference point arrange | positioned on the edge of the pattern on design data at equal intervals. 設計データ上のパターンのエッジに沿って配置された複数のサンプリング領域を示す図である。It is a figure which shows the some sampling area arrange | positioned along the edge of the pattern on design data. サンプリング領域ごとの輝度値の特徴量を示すグラフである。It is a graph which shows the feature-value of the brightness value for every sampling area. 図１０(ａ)は、パターンのエッジの一部が突出している例を示す模式図であり、図１０（ｂ）は、図１０(ａ)に示すサンプリング領域内の輝度値の特徴量を示すグラフである。FIG. 10A is a schematic diagram showing an example in which part of the edges of the pattern is projected, and FIG. 10B shows the feature amount of the brightness value in the sampling area shown in FIG. 10A. It is a graph. 図１１(ａ)は、パターンのエッジの一部が欠落している例を示す模式図であり、図１１（ｂ）は、図１１(ａ)に示すサンプリング領域内の輝度値の特徴量を示すグラフである。FIG. 11A is a schematic diagram showing an example in which a part of the edges of the pattern is missing, and FIG. 11B shows the feature value of the luminance value in the sampling region shown in FIG. 11A. It is a graph shown. コーナーラウンド処理が適用された設計データ上のパターンのエッジに沿って配列されたサンプリング領域の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the sampling area arranged along the edge of the pattern on the design data to which the corner round processing is applied. コーナーラウンド処理が適用された設計データ上のパターンのエッジに沿って配列されたサンプリング領域の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the sampling area arranged along the edge of the pattern on the design data to which the corner round processing is applied. コンピュータの構成を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows the structure of a computer. ２つのパターンが接続されたブリッジ欠陥を示す図である。It is a figure which shows the bridge defect in which two patterns were connected. パターンが断線しているオープン欠陥を示す図である。It is a figure which shows the open defect in which the pattern is disconnected. 設計データを用いたパターンエッジ検出の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the pattern edge detection using design data. 断線しているパターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the pattern which has been disconnected. 図１８に示すパターンのエッジを設計データを用いて検出した結果を示す図である。It is a figure which shows the result of having detected the edge of the pattern shown in FIG. 18 using design data.

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、走査電子顕微鏡を備えたパターン検査装置の一実施形態を示す模式図である。図１に示すように、パターン検査装置は、走査電子顕微鏡１００と、走査電子顕微鏡１００の動作を制御するコンピュータ１５０とを備えている。走査電子顕微鏡１００は、一次電子（荷電粒子）からなる電子ビームを発する電子銃１１１と、電子銃１１１から放出された電子ビームを集束する集束レンズ１１２、電子ビームをＸ方向に偏向するＸ偏向器１１３、電子ビームをＹ方向に偏向するＹ偏向器１１４、電子ビームを試料であるウェーハ１２４にフォーカスさせる対物レンズ１１５を有する。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 is a schematic diagram showing an embodiment of a pattern inspection apparatus equipped with a scanning electron microscope. As shown in FIG. 1, the pattern inspection apparatus includes a scanning electron microscope 100 and a computer 150 that controls the operation of the scanning electron microscope 100. The scanning electron microscope 100 includes an electron gun 111 that emits an electron beam composed of primary electrons (charged particles), a focusing lens 112 that focuses the electron beam emitted from the electron gun 111, and an X deflector that deflects the electron beam in the X direction. 113, a Y deflector 114 for deflecting the electron beam in the Y direction, and an objective lens 115 for focusing the electron beam on a wafer 124 as a sample.

集束レンズ１１２および対物レンズ１１５はレンズ制御装置１１６に接続され、集束レンズ１１２および対物レンズ１１５の動作はレンズ制御装置１１６によって制御される。このレンズ制御装置１１６はコンピュータ１５０に接続されている。Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４は、偏向制御装置１１７に接続されており、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４の偏向動作は偏向制御装置１１７によって制御される。この偏向制御装置１１７も同様にコンピュータ１５０に接続されている。二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１は画像取得装置１１８に接続されている。画像取得装置１１８は二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１の出力信号を画像に変換するように構成される。この画像取得装置１１８も同様にコンピュータ１５０に接続されている。 The focusing lens 112 and the objective lens 115 are connected to a lens controller 116, and the operations of the focusing lens 112 and the objective lens 115 are controlled by the lens controller 116. The lens controller 116 is connected to the computer 150. The X deflector 113 and the Y deflector 114 are connected to the deflection control device 117, and the deflection operations of the X deflector 113 and the Y deflector 114 are controlled by the deflection control device 117. This deflection control device 117 is also connected to the computer 150. The secondary electron detector 130 and the backscattered electron detector 131 are connected to the image acquisition device 118. The image acquisition device 118 is configured to convert the output signals of the secondary electron detector 130 and the backscattered electron detector 131 into an image. The image acquisition device 118 is also connected to the computer 150.

試料チャンバー１２０内に配置される試料ステージ１２１は、ステージ制御装置１２２に接続されており、試料ステージ１２１の位置はステージ制御装置１２２によって制御される。このステージ制御装置１２２はコンピュータ１５０に接続されている。 The sample stage 121 arranged in the sample chamber 120 is connected to the stage controller 122, and the position of the sample stage 121 is controlled by the stage controller 122. The stage controller 122 is connected to the computer 150.

ウェーハ１２４を、試料チャンバー１２０内の試料ステージ１２１に載置するためのウェーハ搬送装置１４０も同様にコンピュータ１５０に接続されている。コンピュータ１５０は、データベース１６１が格納された記憶装置１６２、およびキーボード、マウス等の入力装置１６３、画像やグラフィカルユーザーインターフェイス（ＧＵＩ）を表示する画面を備えた表示装置１６４を備えている。 A wafer transfer device 140 for mounting the wafer 124 on the sample stage 121 in the sample chamber 120 is also connected to the computer 150. The computer 150 includes a storage device 162 in which a database 161 is stored, an input device 163 such as a keyboard and a mouse, and a display device 164 having a screen for displaying images and a graphical user interface (GUI).

電子銃１１１から放出された電子ビームは集束レンズ１１２で集束された後に、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４で偏向されつつ対物レンズ１１５により集束されてウェーハ１２４の表面に照射される。ウェーハ１２４に電子ビームの一次電子が照射されると、ウェーハ１２４からは二次電子および反射電子が放出される。二次電子は二次電子検出器１３０により検出され、反射電子は反射電子検出器１３１により検出される。検出された二次電子の信号、および反射電子の信号は、画像取得装置１１８に入力され画像データに変換される。画像データはコンピュータ１５０に送信され、ウェーハ１２４の画像はコンピュータ１５０の表示装置１６４上に表示される。 The electron beam emitted from the electron gun 111 is focused by the focusing lens 112, is then deflected by the X deflector 113 and the Y deflector 114, is focused by the objective lens 115, and is irradiated onto the surface of the wafer 124. When the wafer 124 is irradiated with primary electrons of the electron beam, secondary electrons and reflected electrons are emitted from the wafer 124. Secondary electrons are detected by the secondary electron detector 130, and reflected electrons are detected by the reflected electron detector 131. The detected secondary electron signal and the reflected electron signal are input to the image acquisition device 118 and converted into image data. The image data is transmitted to the computer 150 and the image of the wafer 124 is displayed on the display device 164 of the computer 150.

ウェーハ１２４の設計データ（パターンの寸法、パターンの位置などの設計情報などを含む）は、記憶装置１６２に予め記憶されている。記憶装置１６２には、データベース１６１が構築されている。ウェーハ１２４の設計データは、データベース１６１内に予め格納される。コンピュータ１５０は、記憶装置１６２に格納されているデータベース１６１からウェーハ１２４の設計データを読み込むことが可能である。 Design data of the wafer 124 (including design information such as pattern dimensions and pattern positions) is stored in the storage device 162 in advance. A database 161 is built in the storage device 162. Design data of the wafer 124 is stored in the database 161 in advance. The computer 150 can read the design data of the wafer 124 from the database 161 stored in the storage device 162.

次に、ウェーハ１２４上に形成されたパターンの欠陥を検出する方法について図２に示すフローチャートを参照しながら説明する。 Next, a method of detecting a defect in the pattern formed on the wafer 124 will be described with reference to the flowchart shown in FIG.

ステップ１では、コンピュータ１５０は、パターンの設計データ（ＣＡＤデータ）を記憶装置１６２から読み込む。図３は、設計データ上のパターンを示す図であり、符号２００で示されている。図３に示す例では、パターン２００は直線状に延びるパターンであるが、本発明はこの例に限らない。例えば、設計データ上のパターン２００はＬ字型のパターンであってもよいし、あるいはホールパターンであってもよい。 In step 1, the computer 150 reads pattern design data (CAD data) from the storage device 162. FIG. 3 is a diagram showing a pattern on the design data, which is designated by reference numeral 200. In the example shown in FIG. 3, the pattern 200 is a linearly extending pattern, but the present invention is not limited to this example. For example, the pattern 200 on the design data may be an L-shaped pattern or a hole pattern.

ステップ２では、走査電子顕微鏡１００は、設計データ上の上記パターン２００に対応するウェーハ１２４上のパターンの画像を生成する。図４は、走査電子顕微鏡１００によって生成された画像上のパターンの一例を示しており、符号２０１で示されている。 In step 2, the scanning electron microscope 100 generates an image of the pattern on the wafer 124 corresponding to the pattern 200 on the design data. FIG. 4 shows an example of a pattern on the image generated by the scanning electron microscope 100 and is designated by the reference numeral 201.

ステップ３では、コンピュータ１５０は、設計データ上のパターン２００にコーナーラウンド処理を実施して、設計データ上のパターン２００のコーナー部を円弧で置換する。図５は、コーナーラウンド処理が施された設計データ上のパターン２００を示す。円弧２００ａの半径はユーザーによって設定可能である。円弧２００ａは、ベジェ曲線から構成されてもよいし、あるいは他の曲線であってもよい。一実施形態では、設計データ上のパターン２００のコーナーラウンド処理を省略してもよい。 In step 3, the computer 150 performs corner round processing on the pattern 200 on the design data, and replaces the corner portion of the pattern 200 on the design data with an arc. FIG. 5 shows a pattern 200 on the design data that has been subjected to the corner round processing. The radius of the arc 200a can be set by the user. The arc 200a may be composed of a Bezier curve, or may be another curve. In one embodiment, the corner round processing of the pattern 200 on the design data may be omitted.

ステップ４では、図６に示すように、コンピュータ１５０は、設計データ上のパターン２００を画像上のパターン２０１に重ね合わせる。
ステップ５では、コンピュータ１５０は、設計データ上のパターン２００を用いて画像上のパターン２０１のエッジを検出する。設計データを用いたエッジ検出は、公知の方法を用いて行われる。一例では、コンピュータ１５０は、設計データ上のパターン２００のエッジ上に輝度プロファイル原点を等間隔に配置し、輝度プロファイル原点からエッジに対して垂直な方向に輝度値の変化点を探索する。そして、コンピュータ１５０は、輝度値の変化点を結ぶことで、画像上のエッジを形成する。このようにして形成されたエッジは、画像上で検出されたエッジである。 In step 4, as shown in FIG. 6, the computer 150 superimposes the pattern 200 on the design data on the pattern 201 on the image.
In step 5, the computer 150 detects the edge of the pattern 201 on the image using the pattern 200 on the design data. The edge detection using the design data is performed using a known method. In one example, the computer 150 arranges the brightness profile origins at equal intervals on the edges of the pattern 200 on the design data, and searches for a change point of the brightness value in a direction perpendicular to the edges from the brightness profile origin. Then, the computer 150 forms the edge on the image by connecting the change points of the brightness value. The edge thus formed is the edge detected on the image.

ステップ６では、図７に示すように、コンピュータ１５０は、設計データ上のパターン２００のエッジ２００ｂ上に並ぶ複数の基準点Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎ（Ｎは２以上の自然数）を設定する。図７の符号２０１ａは、画像に現れているパターン２０１のエッジを示している。複数の基準点Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎは等間隔に配列される。基準点Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎの間隔は、ユーザーによって設定可能である。 In step 6, as shown in FIG. 7, the computer 150 sets a plurality of reference points L + 1 to L + N (N is a natural number of 2 or more) arranged on the edge 200b of the pattern 200 on the design data. Reference numeral 201a in FIG. 7 indicates an edge of the pattern 201 appearing in the image. The plurality of reference points L + 1 to L + N are arranged at equal intervals. The intervals between the reference points L + 1 to L + N can be set by the user.

ステップ７では、図８に示すように、コンピュータ１５０は、設計データ上のパターン２００のエッジ２００ｂに沿って複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎ（Ｎは２以上の自然数）を設定する。複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎは、エッジ２００ｂの外側に位置しており、複数の基準点Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎにそれぞれ対応している。より具体的には、各サンプリング領域の中心は、対応する各基準点から延びるエッジ２００ｂの法線上に位置している。 In step 7, as shown in FIG. 8, the computer 150 sets a plurality of sampling areas n + 1 to n + N (N is a natural number of 2 or more) along the edge 200b of the pattern 200 on the design data. The plurality of sampling areas n + 1 to n + N are located outside the edge 200b and correspond to the plurality of reference points L + 1 to L + N, respectively. More specifically, the center of each sampling region is located on the normal line of the edge 200b extending from each corresponding reference point.

複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎは、エッジ２００ｂから同じ距離に位置している。すなわち、複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎと、対応する複数の基準点Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎとの距離は、同じである。複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎと、対応する複数の基準点Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎとの距離は、ユーザーによって設定可能である。さらに、複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎの面積は互いに同じであり、かつ複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎの形状も互いに同じである。サンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎは、矩形状であるが、他の形状であってもよい。 The plurality of sampling areas n + 1 to n + N are located at the same distance from the edge 200b. That is, the distances between the plurality of sampling areas n + 1 to n + N and the corresponding plurality of reference points L + 1 to L + N are the same. The distances between the plurality of sampling areas n + 1 to n + N and the corresponding plurality of reference points L + 1 to L + N can be set by the user. Furthermore, the areas of the plurality of sampling regions n + 1 to n + N are the same, and the shapes of the plurality of sampling regions n + 1 to n + N are also the same. The sampling areas n + 1 to n + N have a rectangular shape, but may have another shape.

ステップ８では、コンピュータ１５０は、複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎのそれぞれの画素の輝度値を取得する。より具体的には、コンピュータ１５０は、各サンプリング領域内にあるすべての画素の輝度値を取得する。
ステップ９では、コンピュータ１５０は、複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎのそれぞれにおける画素の輝度値の特徴量を算出する。輝度値の特徴量は、各サンプリング領域の全体の輝度指標値である。本実施形態での輝度値の特徴量は、各サンプリング領域内の画素の輝度値の平均である。ただし、各サンプリング領域の全体の輝度を示す数値であれば、輝度値の特徴量は特に限定されない。一実施形態では、輝度値の特徴量は、各サンプリング領域内の画素の輝度値の中央値であってもよい。 In step 8, the computer 150 acquires the luminance value of each pixel in the plurality of sampling areas n + 1 to n + N. More specifically, the computer 150 acquires the brightness value of all the pixels in each sampling area.
In step 9, the computer 150 calculates the feature amount of the luminance value of the pixel in each of the plurality of sampling areas n + 1 to n + N. The feature value of the brightness value is the brightness index value of the entire sampling region. The feature value of the brightness value in the present embodiment is the average of the brightness values of the pixels in each sampling region. However, the feature amount of the brightness value is not particularly limited as long as it is a numerical value indicating the overall brightness of each sampling region. In one embodiment, the feature value of the brightness value may be the median value of the brightness values of the pixels in each sampling region.

通常、画像に現れるパターン２０１は高い輝度値を有しており、パターンがない領域は低い輝度値を有している。したがって、パターン２０１のエッジ２０１ａの位置に依存して、各サンプリング領域の全体の輝度は変化する。言い換えれば、エッジ２０１ａの位置は、各サンプリング領域内の画素の輝度値の特徴量から推定することができる。 Usually, the pattern 201 appearing in the image has a high brightness value, and the area without the pattern has a low brightness value. Therefore, the overall brightness of each sampling region changes depending on the position of the edge 201a of the pattern 201. In other words, the position of the edge 201a can be estimated from the feature amount of the brightness value of the pixel in each sampling area.

図９は、サンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎごとの輝度値の特徴量を示すグラフである。図９の縦軸は輝度値の特徴量を表し、横軸はサンプリング領域の位置を表している。ステップ１０では、コンピュータ１５０は、複数のサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎのそれぞれにおいて算出された輝度値の特徴量が、予め設定された標準範囲Ｒ内にあるか否かを判定する。あるサンプリング領域内の輝度値の特徴量が標準範囲Ｒ内にある場合、そのサンプリング領域内のエッジ２０１ａは正しい位置に形成されていることを示している。図９に示す例では、すべてのサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎ内において輝度値の特徴量が標準範囲Ｒ内にある。したがって、図９に示す特徴量は、対応するサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎ内のエッジ２０１ａが正しい位置に形成されていることを示している。 FIG. 9 is a graph showing the characteristic amount of the brightness value for each of the sampling areas n + 1 to n + N. The vertical axis of FIG. 9 represents the feature amount of the brightness value, and the horizontal axis represents the position of the sampling area. In step 10, the computer 150 determines whether the feature value of the brightness value calculated in each of the plurality of sampling areas n + 1 to n + N is within the preset standard range R. When the feature value of the luminance value in a certain sampling area is within the standard range R, it indicates that the edge 201a in the sampling area is formed at the correct position. In the example shown in FIG. 9, the feature value of the brightness value is within the standard range R in all the sampling regions n + 1 to n + N. Therefore, the feature amount shown in FIG. 9 indicates that the edge 201a in the corresponding sampling area n + 1 to n + N is formed at the correct position.

これに対し、あるサンプリング領域内の輝度値の特徴量が標準範囲Ｒ外にある場合、そのサンプリング領域内のエッジ２０１ａは正しい位置に形成されていないか、またはそのサンプリング領域内にエッジ２０１ａが形成されていないことを示している。図１０(ａ)および図１０（ｂ）に示す例では、エッジ２０１ａの一部が突出しているために、その突出した部分内に位置しているサンプリング領域ｎ＋６，ｎ＋７内の輝度値の特徴量は、標準範囲Ｒから外れている。 On the other hand, when the feature value of the luminance value in a certain sampling area is outside the standard range R, the edge 201a in the sampling area is not formed at the correct position, or the edge 201a is formed in the sampling area. It has not been done. In the example shown in FIGS. 10A and 10B, since a part of the edge 201a is projected, the feature value of the brightness value in the sampling regions n + 6 and n + 7 located in the projected part Is outside the standard range R.

図１１(ａ)および図１１（ｂ）に示す例では、エッジ２０１ａの一部が欠落している（すなわちエッジ２０１ａの一部が開いている）ために、その欠落した部分に位置しているサンプリング領域ｎ＋６，ｎ＋７内の輝度値の特徴量は、標準範囲Ｒから外れている。 In the example shown in FIGS. 11A and 11B, a part of the edge 201a is missing (that is, a part of the edge 201a is open), so that the edge 201a is located at the missing part. The feature values of the brightness values in the sampling areas n + 6 and n + 7 are out of the standard range R.

ステップ１１では、コンピュータ１５０は、標準範囲Ｒから外れている輝度値の特徴量を持つサンプリング領域を決定し、その決定されたサンプリング領域を欠陥領域として表示装置１６４上に表示する。ユーザーは、表示装置１６４上に表示されたサンプリング領域から、エッジの欠陥、および欠陥の場所を知ることができる。 In step 11, the computer 150 determines a sampling area having a feature value of a luminance value outside the standard range R, and displays the determined sampling area as a defective area on the display device 164. The user can know the edge defect and the position of the defect from the sampling area displayed on the display device 164.

本実施形態によれば、設計データ上のパターン２００に基づいてサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎが設定される。したがって、画像上のパターン２０１のエッジ２０１ａ検出が正しく行われない場合であっても、サンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎ内の画素の輝度値の特徴量に基づいて、パターンエッジ２０１ａの欠陥を正確に検出することができる。 According to this embodiment, the sampling areas n + 1 to n + N are set based on the pattern 200 on the design data. Therefore, even if the edge 201a of the pattern 201 on the image is not correctly detected, the defect of the pattern edge 201a is accurately detected based on the feature amount of the luminance value of the pixels in the sampling areas n + 1 to n + N. be able to.

パターン２０１の画像は、同じ形状および同じ面積を持つサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎによって切り取られるので、輝度値の特徴量を同じ条件下で標準範囲Ｒと比較することができる。結果として、コンピュータ１５０は、輝度値の特徴量に基づいて、精度良くパターン２０１の欠陥を検出することができる。さらに、単純な輝度値の特徴量を用いた本実施形態は、欠陥検出処理のための計算量を低減することができ、実時間処理を実現することができる。 The image of the pattern 201 is cut out by the sampling regions n + 1 to n + N having the same shape and the same area, so that the feature value of the luminance value can be compared with the standard range R under the same condition. As a result, the computer 150 can accurately detect the defect in the pattern 201 based on the feature value of the brightness value. Furthermore, the present embodiment using a simple feature value of the brightness value can reduce the calculation amount for the defect detection process, and can realize the real-time process.

上述した実施形態では、設計データ上のパターン２００にコーナーラウンド処理が適用された後に、サンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎが設定される。図１２は、コーナーラウンド処理が適用されたパターン２００のエッジ２００ｂに沿って配列されたサンプリング領域ｎ＋１〜ｎ＋Ｎの一例を示す模式図である。先に述べた実施形態と同様に、基準点Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎは、曲線状のコーナー部を含むエッジ２００ｂ上に等間隔に配列され、サンプリング領域の中心は対応する基準点から延びる法線上に位置している。曲線状のコーナー部に沿った複数のサンプリング領域は、エッジ２００ｂの角度に従って少しずつ回転する。各サンプリング領域内の輝度値の特徴量をより正確に算出するために、コンピュータ１５０は、画素と画素の間の点の輝度値（すなわちサブピクセルの輝度値）を、線形補間によって算出してもよい。 In the above-described embodiment, the sampling areas n + 1 to n + N are set after the corner round processing is applied to the pattern 200 on the design data. FIG. 12 is a schematic diagram showing an example of the sampling regions n + 1 to n + N arranged along the edge 200b of the pattern 200 to which the corner round process is applied. Similar to the above-described embodiment, the reference points L + 1 to L + N are arranged at equal intervals on the edge 200b including the curved corner portion, and the centers of the sampling regions are located on the normal line extending from the corresponding reference points. ing. The plurality of sampling areas along the curved corner portion rotate little by little according to the angle of the edge 200b. In order to calculate the feature value of the brightness value in each sampling region more accurately, the computer 150 may calculate the brightness value of a point between pixels (that is, the brightness value of a subpixel) by linear interpolation. Good.

図１３は、コーナーラウンド処理が適用されたパターン２００の内側に向かって湾曲したエッジ２００ｂに沿って配列された複数のサンプリング領域の一例を示す模式図である。この例では、内側に湾曲したコーナー部の外側に配置されたサンプリング領域ｎ＋４，ｎ＋５は重なり合っている。この実施形態でも、コンピュータ１５０は、輝度値の特徴量を、それぞれのサンプリング領域ごとに算出し、輝度値の特徴量が標準範囲内にあるか否かを判定する。重なり合った複数のサンプリング領域ｎ＋４，ｎ＋５のうちのいずれか１つは削除（あるいは省略）してもよい。 FIG. 13 is a schematic diagram showing an example of a plurality of sampling regions arranged along an edge 200b curved toward the inside of the pattern 200 to which the corner round process is applied. In this example, the sampling areas n + 4 and n + 5 arranged outside the corner portion curved inward are overlapped. Also in this embodiment, the computer 150 calculates the feature value of the brightness value for each sampling region, and determines whether the feature value of the brightness value is within the standard range. Any one of the overlapping sampling areas n + 4 and n + 5 may be deleted (or omitted).

図１４は、コンピュータの構成を示す模式図である。コンピュータは、プログラムやデータなどが格納される記憶装置１６２と、記憶装置１６２に格納されているプログラムに従って演算を行うＣＰＵ（中央処理装置）またはＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）などの処理装置１１２０と、データ、プログラム、および各種情報を記憶装置１６２に入力するための入力装置１６３と、処理結果や処理されたデータを出力するための出力装置１１４０と、インターネットなどのネットワークに接続するための通信装置１１５０を備えている。 FIG. 14 is a schematic diagram showing the configuration of the computer. The computer includes a storage device 162 in which programs and data are stored, a processing device 1120 such as a CPU (central processing unit) or GPU (graphic processing unit) that performs an operation in accordance with a program stored in the storage device 162, and data. , A program, and various kinds of information in the storage device 162, an output device 1140 for outputting a processing result and processed data, and a communication device 1150 for connecting to a network such as the Internet. I have it.

記憶装置１６２は、処理装置１１２０がアクセス可能な主記憶装置１１１１と、データおよびプログラムを格納する補助記憶装置１１１２を備えている。主記憶装置１１１１は、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり、補助記憶装置１１１２は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などのストレージ装置である。 The storage device 162 includes a main storage device 1111 accessible by the processing device 1120, and an auxiliary storage device 1112 for storing data and programs. The main storage device 1111 is, for example, a random access memory (RAM), and the auxiliary storage device 1112 is a storage device such as a hard disk drive (HDD) or a solid state drive (SSD).

入力装置１６３は、キーボード、マウスを備えており、さらに、記録媒体からデータを読み出すための記録媒体読み出し装置１１３２と、記録媒体が接続可能な記録媒体ポート１１３４を備えている。記録媒体は、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ）や、半導体メモリー（例えば、ＵＳＢフラッシュドライブ、メモリーカード）である。記録媒体読み出し装置１１３２の例としては、ＣＤドライブ、ＤＶＤドライブなどの光学ドライブや、カードリーダーが挙げられる。記録媒体ポート１１３４の例としては、ＵＳＢポートが挙げられる。記録媒体に記憶されているプログラムおよび／またはデータは、入力装置１６３を介してコンピュータに導入され、記憶装置１６２の補助記憶装置１１１２に格納される。出力装置１１４０は、表示装置１６４、印刷装置１１４２を備えている。 The input device 163 includes a keyboard and a mouse, a recording medium reading device 1132 for reading data from the recording medium, and a recording medium port 1134 to which the recording medium can be connected. The recording medium is a non-transitory tangible computer-readable recording medium, and is, for example, an optical disk (eg, CD-ROM, DVD-ROM) or a semiconductor memory (eg, USB flash drive, memory card). is there. Examples of the recording medium reading device 1132 include an optical drive such as a CD drive and a DVD drive, and a card reader. A USB port is an example of the recording medium port 1134. The program and / or data stored in the recording medium is introduced into the computer via the input device 163 and stored in the auxiliary storage device 1112 of the storage device 162. The output device 1140 includes a display device 164 and a printing device 1142.

コンピュータは、記憶装置１６２に電気的に格納されたプログラムに従って動作する。すなわち、コンピュータは、ウェーハ上のパターンの画像を走査電子顕微鏡１００から取得するステップと、画像上のパターンに対応する設計データ上のパターンのエッジに沿って複数のサンプリング領域を設定するステップと、複数のサンプリング領域のそれぞれの画素の輝度値を取得するステップと、複数のサンプリング領域のそれぞれにおける前記画素の輝度値の特徴量を算出するステップと、予め設定された標準範囲から外れた特徴量を持つサンプリング領域を決定するステップを実行する。 The computer operates according to a program electrically stored in the storage device 162. That is, the computer acquires a pattern image on the wafer from the scanning electron microscope 100, sets a plurality of sampling regions along the edges of the pattern on the design data corresponding to the pattern on the image, and The step of acquiring the luminance value of each pixel of the sampling area, the step of calculating the characteristic value of the luminance value of the pixel in each of the plurality of sampling areas, and the characteristic value outside the preset standard range. Perform the steps of determining the sampling area.

これらステップをコンピュータに実行させるためのプログラムは、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され、記録媒体を介してコンピュータに提供される。または、プログラムは、インターネットなどの通信ネットワークを介してコンピュータに提供されてもよい。 A program for causing a computer to execute these steps is recorded in a computer-readable recording medium that is a non-transitory tangible material, and is provided to the computer via the recording medium. Alternatively, the program may be provided to the computer via a communication network such as the Internet.

上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。 The above-described embodiment is described for the purpose of enabling a person having ordinary knowledge in the technical field to which the present invention belongs to implement the present invention. Various modifications of the above-described embodiment can be naturally made by those skilled in the art, and the technical idea of the present invention can be applied to other embodiments. Therefore, the present invention is not limited to the described embodiments, but is to be construed in its broadest scope according to the technical idea defined by the claims.

１００走査電子顕微鏡
１１１電子銃
１１２集束レンズ
１１３Ｘ偏向器
１１４Ｙ偏向器
１１５対物レンズ
１１６レンズ制御装置
１１７偏向制御装置
１１８画像取得装置
１２０試料チャンバー
１２１試料ステージ
１２２ステージ制御装置
１２４ウェーハ
１３０二次電子検出器
１３１反射電子検出器
１４０ウェーハ搬送装置
１５０コンピュータ
１６１データベース
１６２記憶装置
１６３入力装置
１６４表示装置
２００設計データ上のパターン
２０１画像上のパターン
Ｌ＋１〜Ｌ＋Ｎ基準点
ｎ＋１〜ｎ＋Ｎサンプリング領域 100 Scanning electron microscope 111 Electron gun 112 Focusing lens 113 X-deflector 114 Y-deflector 115 Objective lens 116 Lens control device 117 Deflection control device 118 Image acquisition device 120 Sample chamber 121 Sample stage 122 Stage control device 124 Wafer 130 Secondary electron detection Device 131 Reflection electron detector 140 Wafer transfer device 150 Computer 161 Database 162 Storage device 163 Input device 164 Display device 200 Pattern on design data Pattern on image L + 1 to L + N Reference points n + 1 to n + N Sampling area

Claims

A method for detecting defects in a pattern formed on a wafer, comprising:
Generate an image of the pattern on the wafer,
Setting a plurality of sampling areas along the edges of the pattern on the design data corresponding to the pattern on the image,
Obtaining the brightness value of each pixel of the plurality of sampling regions,
Calculating a feature amount of the luminance value of the pixel in each of the plurality of sampling regions,
A method of determining a sampling area having a feature amount outside the preset standard range.

The method according to claim 1, wherein the pattern on the design data is a pattern subjected to corner round processing.

The method of claim 1 or 2, wherein the plurality of sampling regions are at the same distance from the edge.

The method according to claim 1, wherein a center of each of the plurality of sampling regions is on a normal line of the edge extending from a plurality of reference points arranged on the edge.

The method of claim 4, wherein the plurality of reference points are evenly spaced on the edge.

The method according to claim 1, further comprising displaying the determined sampling area as a defective area on a display device.