JP4862031B2 - マスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置 - Google Patents

Description

本発明は、マスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置に関する。

半導体デバイスの製造過程において、ウェハ上に回路パターンを形成するためにレチクルもしくはフォトマスク（以下「マスク」という）が用いられている。マスクが欠陥を有すると、回路パターンに欠陥が転写されるため、マスクに対して無欠陥が要求される。従って、作製したマスクの光学画像と基準画像とを比較するマスク欠陥検査が行われている。

マスク欠陥検査としては、ダイ・トゥ・ダイ（Ｄｉｅ-ｔｏ-Ｄｉｅ）検査と、ダイ・トゥ・データベース（Ｄｉｅ-ｔｏ-Ｄａｔａｂａｓｅ）検査とが知られている。ダイ・トゥ・ダイ検査では、１枚のマスクの異なる位置に描画された同一パターンの光学画像同士が比較されるが、そのうちの一方の光学画像を基準画像とし、他方の光学画像との差異を比較し検出する。従って、ダイ・トゥ・ダイ検査によって検出された欠陥も光学画像と基準画像との比較により検出された欠陥に含まれる。これに対し、ダイ・トゥ・データベース検査では、マスク作製時に使用した設計データ（ＣＡＤデータ）から生成した参照画像（基準画像）と、マスクに描画されたパターンの光学画像とが比較される。

これら光学画像と基準画像との比較により検出された欠陥について、オペレータが実欠陥であるか擬似欠陥であるかを最終的に判断するマスク欠陥レビュー（以下「レビュー」と略す）を行うことが知られている（例えば、特許文献１参照。）。

ここで、擬似欠陥とは、マスク検査装置が欠陥として判定した結果の中で、本来は欠陥ではないと判定できるもののことである。擬似欠陥は、例えば、マスク検査装置の誤動作、マスク表面の歪み、マスク検査中の環境変化（温度、湿度、気圧等）等によって発生する。

ところで、近年の半導体デバイスの高集積化及び微細化に伴い、マスク作製用の設計データのデータ量が増大する傾向がある。設計データのデータ量を減らすため、複数の位置に配置される同一形状のパターンを繰り返し表現で記述する設計データのフォーマットが提案されている。この設計データのフォーマットによれば、パターンの形状と、そのパターンを描画する複数の位置情報とが定義されている。

上記の繰り返し表現で記述された設計データに基づき作製されたマスクの光学画像では、例えば、図４に示すように、同一形状の４つのパターン１０が同一ピッチＰ１で並んでいる。尚、図４に示す矩形のパターンは、設計データ上では繰り返し表現で記述されていない。

マスク検査装置においてこの光学画像と基準画像を比較した結果、図４に示すように、３つのパターン１０の対応する位置又はその近傍で欠陥Ｄａ、Ｄｂ、Ｄｄが検出されたとすると、これらの欠陥Ｄａ、Ｄｂ、Ｄｄのレビュー結果は同じである可能性が高い。

然し、上記特許文献１記載のレビューによれば、上記比較により検出された全ての欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかの詳細なレビューが行われていたため、レビュー時間が長くなる問題があった。
特開２００５−１３４３４７号公報

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明の課題は、マスクの欠陥のレビュー時間を短縮可能なマスク欠陥レビュー方法及びマスク欠陥レビュー装置を提供することにある。

本発明の他の課題および利点は、以下の記載から明らかとなるであろう。

上記課題を解決するため、本発明の第１の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの中で、対応する位置又はその近傍に欠陥がある少なくとも２以上のパターンの欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含み、
欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、この欠陥を抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とする。

本発明の第２の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの中で、対応する位置又はその近傍に欠陥がある少なくとも２以上のパターンの欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含み、
欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、この欠陥を抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とする。

この第２の態様において、パターン抽出ステップで抽出されたパターン形状が同一又は類似する複数のパターンは、光学画像と基準画像との比較を行うマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンであるとすることができる。このマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンとは、例えば、光学近接効果補正後のパターンである。

これら第１及び第２の態様において、周辺パターンを切り出す所定領域のサイズは、パターン抽出ステップで抽出されるパターンのサイズに応じて適宜設定するようにしてもよい。

本発明の第３の態様は、パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥を取得する欠陥取得手段と、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出手段と、欠陥取得手段により取得された複数の欠陥の中から、パターン抽出手段により抽出された複数のパターンの中で、対応する位置又はその近傍に欠陥がある少なくとも２以上のパターンの欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、欠陥抽出手段により抽出された欠陥をグループ化するグループ化手段と、グループ化手段によりグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定手段とを備えており、
欠陥抽出手段は、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出し、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別し、周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、この欠陥を抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とする。

尚、本発明において、欠陥抽出ステップで欠陥を抽出する際及び欠陥抽出手段により欠陥を抽出する際の「近傍」については、適宜設定することができる。

本発明の第１の態様では、マスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥の中から、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも２以上の欠陥が抽出され、抽出された欠陥がグループ化される。そして、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかが判定され、その判定結果がグループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第１の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。

本発明の第２の態様では、マスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥の中から、マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも２以上の欠陥が抽出され、抽出された欠陥がグループ化される。ここで、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンは、光学近接効果補正後のパターンであるとすることができる。そして、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかが判定され、その判定結果がグループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第２の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。

本発明の第３の態様では、マスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥が欠陥取得手段により取得され、マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンがパターン抽出手段により抽出される。そして、複数の欠陥の中から、複数のパターンの対応する位置又はその近傍にある少なくとも２以上の欠陥がグループ化手段によりグループ化される。グループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果が、グループ化された他の欠陥に対して適用される。従って、この第３の態様によれば、グループ化された他の欠陥について実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定するレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。

図１は、本発明の実施の形態によるマスク検査装置１００の構成を示す概念図である。マスク検査装置１００は、検査対象であるマスク１０１を保持するステージ１０２を備えている。

ステージ１０２は、図示省略するモータにより、Ｘ方向及びＹ方向に駆動可能である。ステージ１０２の駆動制御は、制御部１５０によって実行される。制御部１５０は、マスク検査に関する全体的な制御を実行するものである。

ステージ１０２のＹ方向及びＸ方向に平行な側面にはそれぞれミラー１１１、１１３が設けられている。これらミラー１１１、１１３に対向してＸ軸レーザ干渉計１１２及びＹ軸レーザ干渉計１１４が配置されている。

Ｘ軸及びＹ軸レーザ干渉計１１２、１１４は、ミラー１１１、１１３に向けてレーザ光を発し、ミラー１１１、１１３による反射光を受光することにより、ステージ１０２のＸ方向及びＹ方向の位置を測定するものである。

Ｘ軸及びＹ軸レーザ干渉計１１２、１１４の測定結果は、光学画像メモリ１１６に送信され、光学画像を格納する際に用いられる。

また、マスク検査装置１００は、レーザ光を発する光源１０４を備えている。光源１０４からのレーザ光は、透過照明光学系（例えば、コレクタレンズ）１０６を介して、マスク１０１に照射される。

マスク１０１を透過したレーザ光は、対物レンズ１０８を介して画像センサ１１０に結像される。画像センサ１１０は、例えば、２０４８画素×５１２画素の撮像領域を有するＴＤＩセンサである。尚、１画素のサイズは、マスク面換算で例えば７０ｎｍ×７０ｎｍである。

図示省略するが、画像センサ１１０は、ＴＤＩ方向（電荷蓄積方向）に並ぶ複数段（例えば、５１２段）のラインによって構成され、各ラインはＴＤＩ方向に垂直な方向に並ぶ複数の画素（例えば、２０４８画素）によって構成されている。尚、画像センサ１１０は、蓄積した電荷を双方向から出力可能に構成されている。

画像センサ１１０は、ＴＤＩ方向とステージ１０２のＸ方向が一致するように配置されている。従って、ステージ１０２をＸ方向に移動させると、画像センサ１１０がマスク１０１に対して相対的に移動するため、画像センサ１１０によりマスク１０１のパターンが撮像される（図２参照）。

画像センサ１１０の１ライン分の出力（光学画像）は、図示しないアンプにより増幅された後、光学画像メモリ１１６に格納される。このとき、上記Ｘ軸及びＹ軸レーザ干渉計１１２、１１４により測定されたＸ方向及びＹ方向の位置と関連づけて光学画像が格納される。

図２に示すように、マスク１０１の被検査領域Ｒは、Ｙ方向に沿って短冊状の複数の検査ストライプに仮想分割される。各検査ストライプの幅（スキャン幅）は、画像センサ１１０のライン長に応じて設定される。

マスク１０１を保持した状態でステージ１０２をＸ方向に連続移動させながら、上記仮想分割された１つの検査ストライプの光学画像を画像センサ１１０によって撮像する。その検査ストライプの終端に達すると、ステージ１０２をＹ方向にステップ移動させる。その後、ステージ１０２を反対のＸ方向に連続移動させながら、次の検査ストライプの光学画像を画像センサ１１０によって撮像する。

光学画像メモリ１１６に格納された１検査ストライプ分の光学画像は、画像比較部１２０に入力される。

また、図１に示すマスク検査装置１００は、参照画像生成部１１８を備えている。参照画像生成部１１８は、記憶装置１５２に格納されたマスク１０１作製時の設計データ（ＣＡＤデータ）から参照画像を基準画像として生成するものである。参照画像生成部１１８により生成されたマスク１０１の参照画像は、画像比較部１２０に入力される。

尚、記憶装置１５２には、マスク１０１の設計データのほか、後述する所定の配列規則（パターンの配置座標）が格納されている。

画像比較部１２０は、光学画像メモリ１１６から入力された光学画像と、参照画像生成部１１８から入力された参照画像とを検査ストライプ単位で比較し、その比較による相違部分を欠陥として出力するものである。画像比較部１２０の検査結果、例えば、図３に示すように複数の欠陥がその座標と共に列挙された欠陥リストは、光学画像と共に記憶装置１２２に格納される。

また、図１に示すマスク検査装置１００は、レビュー装置２００を備えている。レビュー装置２００は、上記画像比較部１２０による比較結果である欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを最終的に判断するレビューを行うものである。

レビュー装置２００は、処理部２０２、表示部２０４及び入力部２０６を備えている。処理部２０２は、レビューに関する全体的な制御、具体的には、後述する図１０に示す制御ルーチンを実行するものである。

表示部２０４は、図３に示す欠陥リストや、この欠陥リストに列挙された欠陥周辺の光学画像を表示するモニタである。入力部２０６は、表示部２０４に表示された欠陥リストの中からレビュー対象となる欠陥の選択（ＩＤ入力）や、表示部２０４に表示された欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを入力するためのキーボード等である。

ところで、近年の半導体デバイスの高集積化及び微細化に伴い、マスク作製用の設計データのデータ量が増大する傾向がある。その結果、マスク検査装置１００において、設計データを記憶する記憶装置１５２の容量が増大したり、記憶装置１５２から参照画像生成部１１８への設計データの転送時間が増大したりするなどの不都合が生じる。

このような不都合を解消するため、同一形状を有する複数のパターンを繰り返し表現で記述する設計データのフォーマット（例えば、ＯＡＳＩＳ（登録商標）フォーマット）が知られている。

図４に示す光学画像の例では、４つのパターン１０が、ピッチＰ１で配置されている。これら４つのパターン１０は、その形状が共に「エ」字状であり、設計データ上では繰り返し表現で記述されたものである。この光学画像と基準画像とを比較した結果、これら４つのパターン１０のうち３つのパターン１０の対応する位置又はその近傍で欠陥Ｄａ、Ｄｂ、Ｄｄが検出されている。これらの欠陥Ｄａ、Ｄｂ及びＤｄは、その形状、大きさ及び種別などが共通する可能性が高いため、レビュー結果が共通する可能性が高い。

然しながら、例えば、上記特許文献１に記載の従来のレビュー方法では、全ての欠陥を詳細にレビューしていたため、レビュー時間が長くなる問題があった。

そこで、本実施の形態では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する少なくとも２以上の欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥をレビューし、そのレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用することで、レビュー時間の短縮が図れる。

つまり、図４に示す例では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン１０の対応する位置又はその近傍に存する複数の欠陥Ｄａ、Ｄｂ及びＤｄがグループ化される。そして、例えば、欠陥Ｄａを最初にレビューし、そのレビュー結果が、他の欠陥Ｄｂ及びＤｄに適用される。従って、他の欠陥Ｄｂ及びＤｄについて詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。

一方、図５に示すように、繰り返し表現された複数のパターン１０の著しく異なる部分に存する欠陥Ｄａ、Ｄｂ’は、図４に示す欠陥Ｄａ、Ｄｂ及びＤｄとは異なり、レビュー結果が共通する可能性が低いため、グループ化しないことが望ましい。

そこで、欠陥のグループ化に当たり、各欠陥の周辺のパターン（以下「周辺パターン」という）を切り出し、切り出した周辺パターンが互いに類似するか否かを判別することで、各欠陥が複数のパターンの対応する位置又はその近傍にあるか否かを判定する。

詳細には、図６に示すように各欠陥Ｄａ乃至Ｄｄを中心とした所定サイズの領域Ｒａ乃至Ｒｄのパターンを光学画像又は設計データ上で切り出す。ここで、領域Ｒａ乃至Ｒｄのサイズは、繰り返し表現されたパターン１０のサイズに応じて適宜設定することができる。即ち、周辺パターンの類似性が判別可能なように、領域Ｒａ乃至Ｅｄのサイズを適宜設定することができる。

そして、例えば、図７に示すように、領域Ｒａのパターンと領域Ｒｂのパターンとの排他的論理和（ＸＯＲ）を算出し、算出した排他的論理和に基づいて周辺パターンが相互に類似するか否かを判定する。この排他的論理和は、切り出された周辺パターンの差分（相違分）である。従って、その差分の面積が基準値よりも小さい場合に、周辺パターンが相互に類似すると判定することができ、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に当該欠陥が存すると判定することができる。

また、近年のパターンの微細化により、光学近接効果が発生することが知られている。その対策として、設計データの光学近接効果補正（ＯＰＣ）が行われている。この光学近接効果補正後の設計データが、上記マスク検査装置１００に入力され、上記記憶装置１５２に格納されている。

この光学近接効果補正による設計データのパターンの変化を図８に示す。

図８に示すように、光学近接効果補正前の設計データでは「エ」字状のパターンが繰り返し表現されている。これに対し、光学近接効果補正後の設計データでは、図中で破線により囲んで示す部分が相違することから、設計データ上で複数のパターンのパターン形状が同一ではなく類似となり、設計データ上でこれらのパターンが繰り返し表現できなくなる。

このように光学近接効果補正等により設計データ上で複数のパターンが繰り返し表現できなくても、設計データ上でパターン形状が類似する複数のパターンが、所定の配列規則に従う場合がある。この場合も、複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する複数の欠陥は、そのレビュー結果が共通する可能性が高く、グループ化することが好ましい。

ここで、所定の配列規則として、例えば、ＳＥＭＩのＰ３９−１１０５「ＯＡＳＩＳ（登録商標）−オープン・アートワーク・システム・インターチェンジ・スタンダード」に規定された配列規則を例示することができる。

本実施の形態では、設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一又は類似する複数のパターンの対応する位置又はその近傍に存する少なくとも２以上の欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。

図９に示す例において、レビュー対象として欠陥Ｄ１が選択された場合、選択された欠陥Ｄ１と、この欠陥Ｄ１が存するパターンＰ１と所定の配列規則Ｒ１に従うパターンＰ３、Ｐ５、Ｐ８、Ｐ１０及びＰ１１の対応する位置又はその近傍に存する他の欠陥Ｄ３、Ｄ５、Ｄ８、Ｄ１０及びＤ１１とがグループ化される。これによれば、他の欠陥Ｄ３、Ｄ５、Ｄ８、Ｄ１０及びＤ１１の詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。

また、図９に示す例において、レビュー対象として欠陥Ｄ３が選択された場合、選択された欠陥Ｄ３と、この欠陥Ｄ３が存するパターンＰ３と所定の配列規則Ｒ２に従うパターンＰ４、Ｐ５、Ｐ６及びＰ８の対応する位置又はその近傍に存する欠陥Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６及びＤ８とがグループ化される。これによれば、他の欠陥Ｄ４、Ｄ５、Ｄ６及びＤ８の詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。

尚、図９に示す欠陥Ｄ１乃至Ｄ１１が存するパターンＰ１乃至Ｐ１１の形状は互いに同一又は類似するものとする。また、図９に示す例では、欠陥Ｄ２、Ｄ７及びＤ９はグループ化されないため、各欠陥Ｄ２、Ｄ７及びＤ９について詳細なレビューがそれぞれ行われる。

次に、図１０を参照して、本実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法の具体的制御について説明する。図１０は、本実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。図１０に示すルーチンは、レビュー装置２００の処理部２０２により起動されるものである。尚、制御部１５０により本ルーチンを起動してもよい。

図１０に示すルーチンによれば、先ず、マスクの光学画像と基準画像（例えば、参照画像）とを比較することで得られた検査結果である複数の欠陥を取得する（ステップＳ１００）。このステップＳ１００では、記憶装置１２２に格納された検査結果が読み出される。具体的には、図３に示すように、複数の欠陥の位置情報（Ｘ座標及びＹ座標）が列挙された欠陥リストが読み出される。

次に、上記ステップＳ１００で取得された複数の欠陥から、レビューする欠陥を選択させる（ステップＳ１０２）。このステップＳ１０２では、表示部２０４に上記欠陥リストを表示させると共に、この上記欠陥リストのうちレビューを行う欠陥のＩＤをオペレータに入力部２０６を用いて入力させる。

そして、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥が、設計データ上で繰り返し表現されたパターンの欠陥であるか否かを判別する（ステップＳ１０４）。このステップＳ１０４では、記憶装置１５２から読み出した設計データに基づいて、該欠陥が存するパターンが設計データ上で繰り返し表現されているパターンであるか否かが判別される。

上記ステップＳ１０４で繰り返し表現されたパターンの欠陥でないと判別された場合、後述するステップＳ１１６の処理に移行する。図８に示すように光学近接効果補正後の設計データ上でパターン形状が相違することとなったパターンの欠陥は、上記ステップＳ１０４において繰り返し表現されたパターンの欠陥ではないと判別される。

一方、上記ステップＳ１０４で繰り返し表現されたパターンの欠陥であると判別された場合、設計データ上で繰り返し表現された他のパターンを抽出する（ステップＳ１０６）。図６に示す例において、上記ステップＳ１０４で欠陥Ｄａが繰り返し表現されたパターン１０ａの欠陥であると判別されたとすると、このステップＳ１０６では欠陥Ｄａがあるパターン１０ａ以外の３つのパターン１０ｂ、１０ｃ、１０ｄが抽出される。

次に、上記ステップＳ１０６で抽出された他のパターンに存する欠陥を抽出する（ステップＳ１０８）。このステップＳ１０８では、図６に示す３つのパターン１０ｂ、１０ｃ、１０ｄに存する欠陥Ｄｂ、Ｄｃ及びＤｄが、図３に示す欠陥リストから抽出される。

続いて、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥の周辺パターンと、上記ステップＳ１０８で抽出された他の欠陥の周辺パターンとを抽出する（ステップＳ１１０）。このステップＳ１１０では、図６に示す各欠陥Ｄａ乃至Ｄｄを中心とした領域Ｒａ乃至Ｒｄ内にあるパターンがそれぞれ切り出される。

尚、上記ステップＳ１１０における周辺パターンの抽出（切り出し）は、光学画像上で行ってもよいし、設計データ上で行ってもよい。

そして、上記ステップＳ１１０で抽出された周辺パターンが相互に類似するか否かを判別する（ステップＳ１１２）。このステップＳ１１２では、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥が存するか否かが判別される。

図６に示す例では、領域Ｒａのパターンと、領域Ｒｂ、Ｒｃ及びＲｄのパターンとが類似するか否かがそれぞれ判別される。例えば、領域Ｒａ内の欠陥Ｄａの周辺パターンと領域Ｒｂ内の欠陥Ｄｂの周辺パターンとの類否を判別するとき、図７に示すように、欠陥Ｄａの周辺パターンと欠陥Ｄｂの周辺パターンとの排他的論理和（差分）が算出され、算出された排他的論理和に基づいて類否が判別される。つまり、算出した排他的論理和が基準値以下であれば、各欠陥Ｄａ、Ｄｂの周辺パターンが互いに類似すると判別される。その結果、欠陥Ｄａ、Ｄｂは、パターン１０ａ、１０ｂの対応する位置又はその近傍にあると判別される。

上記ステップＳ１１２で欠陥の周辺パターンが互いに類似すると判別された場合、つまり、設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンの対応する位置又はその近傍にそれぞれ欠陥が存すると判別された場合、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥と、上記ステップＳ１０８で抽出された欠陥とをグループ化する（ステップＳ１１４）。このステップＳ１１４では、例えば、図７に示す欠陥ＤａとＤｂとがグループ化される。その後、ステップＳ１１６の処理に移行する。

一方、上記ステップＳ１１２で周辺パターンが非類似であると判別された場合、例えば、図５に示すように欠陥Ｄａ、Ｄｂ’の位置が著しく相違する場合、欠陥のグループ化を行うことなく、ステップＳ１１６の処理に移行する。

ステップＳ１１６では、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥が所定の配列規則に従うパターンの欠陥であるか否かを判別する。ここで、配列規則とは、例えば、上述したＳＥＭＩのＰ３９−１１０５「ＯＡＳＩＳ（登録商標）−オープン・アートワーク・システム・インターチェンジ・スタンダード」に規定された規則をいう。

このステップＳ１１６では、記憶装置１５２から読み出した設計データ及び配列規則と、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥の位置情報とに基づいて、この欠陥が配列規則に従うパターンの欠陥であるか否かが判別される。

上記ステップＳ１１６で配列規則に従うパターンの欠陥ではないと判別された場合、欠陥のグループ化を行うことなく、後述するステップＳ１２８の処理に移行する。

一方、上記ステップＳ１１６で配列規則に従うパターンの欠陥であると判別された場合、この配列規則に従う他のパターンを抽出する（ステップＳ１１８）。次に、上記ステップＳ１１８で抽出された他のパターンにある欠陥を抽出する（ステップＳ１２０）。

図９に示す欠陥Ｄ１が上記ステップＳ１０２で選択されている場合、ステップ１１８では、欠陥Ｄ１が存するパターンＰ１と配列規則Ｒ１に従う他のパターンＰ３、Ｐ５、Ｐ８、Ｐ１０及びＰ１１が抽出される。その後、ステップ１２０では、欠陥Ｄ３、Ｄ５、Ｄ８、Ｄ１０及びＤ１１が、図３に示す欠陥リストから抽出される。

次に、上記ステップＳ１１０と同様に、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥の周辺のパターンと、上記ステップＳ１２０で抽出された欠陥の周辺パターンとを抽出する（ステップＳ１２２）。続いて、上記ステップＳ１１２と同様に、上記ステップＳ１２２で抽出された周辺パターンが互いに類似するか否かを判別する（ステップＳ１２４）。このステップＳ１２４の処理により、配列規則に従う複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥が存するか否かが判別される。

上記ステップＳ１２４で周辺パターンが互いに非類似であると判別された場合、グループ化を行うことなく、ステップＳ１２８の処理に移行する。

一方、上記ステップＳ１２４で周辺パターンが互いに類似すると判別された場合、つまり、設計データ上で配列規則に従う複数のパターンの対応する位置又はその近傍に欠陥があると判別された場合、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥と、上記ステップＳ１２０で抽出された欠陥とをグループ化する（ステップＳ１２６）。その後、ステップＳ１２８の処理に移行する。

ステップ１２８では、上記ステップＳ１０２で選択された欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかをオペレータに判定させるレビューを行う。このステップＳ１２８では、表示部２０４に欠陥の画像を拡大表示すると共に、その欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかをオペレータに入力部２０６を用いて入力させる。レビュー結果は、欠陥リストのうち上記選択された欠陥の部分に反映される。

その後、上記ステップＳ１２８での判定結果（即ち、レビュー結果）を、上記ステップＳ１１４及びＳ１２６でグループ化された他の欠陥に適用する（ステップＳ１３０）。このステップＳ１３０では、欠陥リストの他の欠陥にレビュー結果が反映される。

最後に、全ての欠陥のレビューが終了したか否かを判別する（ステップＳ１３２）。このステップＳ１３２では、欠陥リストにレビュー結果がない欠陥が存在するか否かが判別される。このステップＳ１３２で全ての欠陥のレビューが終了していないと判別された場合、上記ステップＳ１０２の処理に戻る。

一方、上記ステップＳ１２８で全ての欠陥のレビューが終了したと判別された場合、本ルーチンを終了する。

以上述べたように、本実施の形態では、設計データ上で繰り返し表現されたパターンの対応する位置又はその近傍にある複数の欠陥をグループ化し、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。これにより、他の欠陥について詳細なレビューを行わないことが可能なため、レビュー時間を短縮することができる。

また、本実施の形態では、所定の配列規則に従うパターンの対応する位置又はその近傍にある複数の欠陥をグループ化し、グループ化された欠陥のうちの一の欠陥のレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用する。これにより、光学近接効果補正などにより設計データ上で繰り返し表現できないパターンの対応する位置又はその近傍に存する欠陥をグループ化することができる。

また、本実施の形態では、上記グループ化に際し、各欠陥の周辺パターンを抽出し、抽出した周辺パターンが類否を判別する。そして、周辺パターンが類似する場合に、複数のパターンの対応する位置又はその近傍に複数の欠陥があると判別する。これにより、レビュー結果が共通する可能性が高い欠陥をグループ化することができる。従って、レビュー時間の短縮と共に、レビューの精度を向上させることができる。

尚、本実施の形態においては、レビュー装置２００の処理部２０２が、ステップＳ１００の処理を実行することにより本発明における「欠陥取得手段」が、ステップＳ１０４及びＳ１０６、又は、ステップＳ１１６及びＳ１１８の処理を実行することにより本発明における「パターン抽出手段」が、ステップＳ１０２及びＳ１０８、又は、ステップＳ１０２及びＳ１２０の処理を実行することにより本発明における「欠陥抽出手段」が、ステップＳ１１４又はＳ１２６の処理を実行することにより本発明における「グループ化手段」が、ステップＳ１２８及びＳ１３０の処理を実行することにより本発明における「判定手段」が、それぞれ実現されている。

また、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々変形して実施することができる。例えば、上記実施の形態では透過照明を用いてマスク１０１をスキャンして光学画像を取得しているが、本発明はこれに限られるものではなく、反射照明もしくは透過照明と反射照明の両方を用いて光学画像を取得する場合にも本発明を適用可能である。

また、上記実施の形態では、マスク検査装置１００内にレビュー装置２００が設けられた構成としているが、マスク検査装置１００の外部にレビュー装置２００を設け、これらの装置間を通信インターフェイスで接続する場合にも本発明を適用可能である。即ち、レビュー装置２００でオフラインレビューを行う場合にも本発明を適用可能である。

また、図１０に示すルーチンによれば、配列規則に従う他のパターンを抽出し（ステップＳ１１８）、抽出した他のパターンにある欠陥を抽出しているが（ステップＳ１２０）、パターンの抽出を行わずに、ステップＳ１０２で選択された欠陥の位置情報と所定の配列規則に従う位置情報を有する他の欠陥を直接抽出するように構成してもよい。

また、図４に示す例では「エ」字状のパターン１０が設計データ上で繰り返し表現されているが、図１１に示すようにパターン１０を構成する図形パターンが繰り返し表現された場合にも本発明を適用することができる。図１１に示す光学画像の例では、「エ」字状のパターン１０が５つの図形パターン１０−１乃至１０−５により構成されており、そのうちの１つの図形パターン１０−１が繰り返し表現されている。上記実施の形態で説明したように、設計データ上で繰り返し表現された複数の図形パターン１０−１のそれぞれ対応する位置又はその近傍で少なくとも２以上の欠陥が検出された場合、検出された欠陥をグループ化し、そのグループ化された欠陥のうち一の欠陥をレビューし、そのレビュー結果をグループ化された他の欠陥に適用することで、レビュー時間の短縮を図ることができる。

本発明の実施の形態によるマスク検査装置の構成を示す概念図である。 マスクの被検査領域と検査ストライプを説明する概念図である。 画像比較部による比較結果である欠陥リストを示す概念図である。 設計データ上で繰り返し表現されたパターンの光学画像における欠陥を示す概念図である。 設計データ上で繰り返し表現されたパターンの異なる部分に位置する欠陥を示す概略図である。 欠陥の周辺パターンの抽出を示す概念図である。 抽出したパターンの排他的論理和の算出結果を示す概念図である。 光学近接効果補正により設計データ上では繰り返し表現できなくなったパターンの例を説明する概略図である。 所定の配列規則を有するパターン及び欠陥を示す概念図である。 本発明の実施の形態によるマスク欠陥レビュー方法を示すフローチャートである。 パターンを構成する図形パターンが設計データ上で繰り返し表現される場合を示す概念図である。

符号の説明

１００ マスク検査装置
１２０ 画像比較部
１５０ 制御部
２００ レビュー装置
２０２ 処理部
２０４ 表示部
２０６ 入力部

Claims (4)

1. パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、
   前記マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
   前記取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの中で、対応する位置又はその近傍に欠陥がある少なくとも２以上のパターンの欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
   前記欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、
   前記グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含み、
   前記欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、前記周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、該欠陥を前記抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とするマスク欠陥レビュー方法。
2. パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像とを比較することで得られた複数の欠陥を取得する取得ステップと、
   前記マスクの設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出ステップと、
   前記取得ステップで取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出ステップで抽出された複数のパターンの中で、対応する位置又はその近傍に欠陥がある少なくとも２以上のパターンの欠陥を抽出する欠陥抽出ステップと、
   前記欠陥抽出ステップで抽出された欠陥をグループ化するグループ化ステップと、
   前記グループ化ステップでグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるかを判定し、その判定結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定ステップとを含み、
   前記欠陥抽出ステップは、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出すステップと、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別するステップとを有し、前記周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、該欠陥を前記抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とするマスク欠陥レビュー方法。
3. 前記パターン抽出ステップで抽出された前記パターン形状が同一又は類似する複数のパターンは、前記光学画像と基準画像との比較を行うマスク検査装置に入力されるデータ形式のパターンであることを特徴とする請求項２記載のマスク欠陥レビュー方法。
4. パターンが描画されたマスクの光学画像と基準画像との比較結果である複数の欠陥を取得する欠陥取得手段と、
   前記マスクの設計データ上で繰り返し表現された複数のパターン、又は、前記設計データ上で所定の配列規則に従っており、かつ、パターン形状が同一もしくは類似する複数のパターンを抽出するパターン抽出手段と、
   前記欠陥取得手段により取得された複数の欠陥の中から、前記パターン抽出手段により抽出された複数のパターンの中で、対応する位置又はその近傍に欠陥がある少なくとも２以上のパターンの欠陥を抽出する欠陥抽出手段と、
   前記欠陥抽出手段により抽出された欠陥をグループ化するグループ化手段と、
   前記グループ化手段によりグループ化された欠陥のうちの一の欠陥が実欠陥であるか擬似欠陥であるか判定された結果をグループ化された他の欠陥に対して適用する判定手段とを備えており、
   前記欠陥抽出手段は、欠陥を含む所定領域の周辺パターンをそれぞれ切り出し、切り出した周辺パターンが相互に類似するか否かを判別し、前記周辺パターンが相互に類似すると判別された場合に、該欠陥を前記抽出された複数のパターンを構成する図形のそれぞれ対応する位置又はその近傍にある欠陥として抽出することを特徴とするマスク欠陥レビュー装置。

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