JPH1074812A

JPH1074812A - 被検査パターンの検査方法及び製造プロセス診断方法並びに半導体基板の製造方法

Info

Publication number: JPH1074812A
Application number: JP8285368A
Authority: JP
Inventors: Shunji Maeda; 俊二前田; Maki Tanaka; 麻紀田中; Hitoshi Kubota; 仁志窪田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1996-06-26
Filing date: 1996-10-28
Publication date: 1998-03-17
Anticipated expiration: 2016-10-28
Also published as: JP3660763B2

Abstract

(57)【要約】【課題】半導体ウェーハの欠陥を検出する高感度な被検
査パターンの検査方法、製造プロセス診断方法を提供す
る。【解決手段】同一となるように形成されたチップ２０を
複数個配置した被検査パターンの欠陥検査方法で、被検
査パターンの定めたチップ２０から画像信号９を検出
し、この検出画像信号９に対して統計量からなる統計画
像を生成し、この統計画像を比較に用いることによって
欠陥を検出、或いは統計画像を用いてパターンのでき具
合を定量化しプロセスの診断を行う。また、併せて畳み
込み演算や複数画像の情報により画像の位置合わせを高
精度に行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、被検査パターンの
欠陥を検出する外観検査に係り、特に半導体ウェーハや
液晶ディスプレイなどにおける被検査パターンの検査方
法に関するものである。特に、これらを利用することに
より、製造プロセスを評価するのに最適な製造プロセス
診断方法並びに半導体ウェーハ等の半導体基板の製造方
法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、この種の検査装置は、特開昭５５
−７４４０９号公報記載の技術の如く、被検査パターン
を移動させつつ、ラインセンサ等の撮像素子により被検
査パターンの画像を検出し、前記検出した画像信号と所
定時間だけ遅延させた画像信号の濃淡を比較することに
より、その不一致を欠陥として認識するものであった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】ところで、半導体ウェ
ーハなどの被検査パターンでは、パターンが種々の材料
で形成されており、しかも多層に積層されている。この
ような多層パターンでは、例えばある層の表面が正常で
ありながら、その面が荒れている場合がある。上記従来
の検査方法では、このような正常であるが面荒れの生じ
たパターンにより検査性能が律束されてしまい、面荒れ
のないパターンは感度を高く検査可能であるはずが、面
荒れの生じたパターンに合わせて感度を低くして検査せ
ざるを得ないということがあり、上記誤検出が起こりや
すいという課題があった。また、前記の如く面荒れによ
り感度の低下が生じるが、パターンにグレインが生じた
場合も感度を低下させる要因となる。しかも、面荒れの
ある層およびグレインのある層が常時表面に現れるもの
でなく、表面層になったり、下層になったりして一定し
ないので、複雑な見え方をすることとなる。このような
ことについて上記従来の技術では考慮されていないとい
う課題であった。

【０００４】また、通常の光を用いた場合のみならず電
子線等を用いた場合には、特に画像の歪みも大きく、そ
の位置合わせ誤差もおおきくなるため、微細な欠陥が検
出できないという課題があった。また、２次電子等は不
安定なため、検出された画像も明るさが不安定になる傾
向があった。このように、正常なパターンでも画像間に
違いがあるため、誤検出が発生しやすいという課題があ
った。さらに、従来の検査方法は、単に欠陥の有無のみ
の判定であり、ここに大きな課題があった。即ち、ステ
ッパなどの解像度やエッチングの良否などに関し欠陥と
まではいえないが、正常部としてはやや問題であるよう
なパターンのでき具合を直接的に定量評価するには不向
きであるという課題があった。即ち、欠陥として致命的
なものやわかりやすいもの、或いは表面に顔を出した表
皮的な欠陥のみを検出する方式が従来的手法であり、こ
れだけでは潜在的な欠陥の摘出やプロセスの状態を客観
的に、かつ定量的に判断することができないという課題
があった。さらに、従来の検査方法は、上記の如く直接
的に定量的評価ができないので、例えば半導体ウェーハ
等を製造するための製造プロセスの評価には不適当であ
るという課題があった。

【０００５】本発明の目的は、上記課題を解決すべく、
面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表
面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度
で、且つ高信頼度で検査できるようにした被検査パター
ンの検査方法を提供することにある。また本発明の他の
目的は、半導体メモリを構成するマット部における繰返
し被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査でき
るようにした被検査パターンの検査方法を提供すること
にある。また本発明の他の目的は、繰返される被検査パ
ターンに生じる欠陥等について詳細解析ができるように
して真の欠陥について高信頼度で検査できるようにした
被検査パターンの検査方法を提供することにある。

【０００６】また本発明の他の目的は、繰返される被検
査パターンについて出来具合を定量的に把握することが
できるようにした被検査パターンの検査方法を提供する
ことにある。また本発明の他の目的は、繰返される被検
査パターンについて出来具合を定量的に把握して被検査
パターンを製造する製造プロセスを診断できるようにし
た製造プロセス診断方法を提供することにある。また本
発明の他の目的は、半導体基板において、面荒れ、グレ
イン等が生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影
響されることなく被検査パターンを高感度で、且つ高信
頼度で検査して高信頼性を有する半導体基板を製造でき
るようにした半導体基板の製造方法を提供することにあ
る。

【０００７】また本発明の他の目的は、１または複数の
画像に対して高精度に位置合わせができるようにした画
像の位置合わせ方法を提供することにある。また本発明
の他の目的は、電子線ビームを用いて繰返される被検査
パターンについて歪みや明るさの違いなどの各種の誤差
に影響されることなく、高感度で、且つ高信頼度で検査
できるようにした被検査パターンの検査方法を提供する
ことにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号
を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検
査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この
生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合
を定量化することを特徴とする被検査パターンの検査方
法である。また本発明は、繰返される被検査パターンか
ら画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰返
される被検査パターンの統計量で示される統計情報を生
成し、この生成された統計情報を用いて被検査パターン
に存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴と
する被検査パターンの検査方法である。また本発明は、
繰返される被検査パターンから画像信号を検出し、この
検出された画像信号から繰返される被検査パターンの統
計量で示される統計情報を生成し、この生成された統計
情報と前記検出された画像信号とを比較して被検査パタ
ーンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特
徴とする被検査パターンの検査方法である。

【０００９】また本発明は、繰返される被検査パターン
から画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰
返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を
生成し、この生成された統計情報と前記検出された画像
信号とを比較して被検査パターンの特徴量を抽出するこ
とを特徴とする被検査パターンの検査方法である。また
本発明は、前記抽出された特徴量に基づいて詳細解析し
て真の欠陥や被検査パターンの出来具合を把握すること
を特徴とする。また本発明は、前記被検査パターンの検
査方法において、前記統計情報は、統計画像信号である
ことを特徴とする。また本発明は、前記被検査パターン
の検査方法において、前記検出された画像信号として被
検査パターンの濃淡画像信号であり、前記統計情報とし
て繰返される被検査パターンの統計濃淡画像信号である
ことを特徴とする。また本発明は、前記被検査パターン
の検査方法において、前記検出された画像信号として被
検査パターンのエッジ位置を示す画像信号であり、前記
統計情報として繰返される被検査パターンの統計された
エッジ位置を示す統計画像信号であることを特徴とす
る。また本発明は、繰返される被検査パターンから画像
信号を検出し、この検出された画像信号から繰返される
被検査パターンの平均値若しくはメディアン値で示され
る統計画像信号を生成し、この生成された統計画像信号
を基準画像信号として前記検出された画像信号と比較す
ることによって被検査パターンに存在する欠陥または欠
陥候補（特徴量で示される場合も含む。）を抽出するこ
とを特徴とする被検査パターンの検査方法である。

【００１０】また本発明は、繰返される被検査パターン
から画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰
返される被検査パターンの平均値若しくはメディアン値
で示される統計画像信号を生成し、この生成された統計
画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信号
と比較することによって被検査パターンの特徴量を抽出
することを特徴とする被検査パターンの検査方法であ
る。また本発明は、前記抽出された特徴量に基づいて詳
細解析して真の欠陥や被検査パターンの出来具合を把握
することを特徴とする。また本発明は、繰返される被検
査パターンから画像信号を検出し、この検出された画像
信号から繰返される被検査パターンの統計量で示される
統計情報を生成し、前記検出された繰返される被検査パ
ターンの画像信号同士を比較して得られる差画像に対し
て前記生成された統計情報に基づいて得られる判定基準
に基づいて判定処理をして被検査パターンに存在する欠
陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パ
ターンの検査方法である。また本発明は、マット部と周
辺回路部とを有するチップを複数配置した被検査パター
ンから画像信号を検出し、この検出された画像信号から
マット部における繰返される被検査パターンの統計量で
示される統計情報を生成し、この生成されたマット部に
おける統計情報を用いてマット部における被検査パター
ンのでき具合を定量化し、製造プロセスの条件や状態等
を把握もしくは診断できるようにしたことを特徴とする
被検査パターンの検査方法である。

【００１１】また本発明は、マット部と周辺回路部とを
有するチップを複数配置した被検査パターンから画像信
号を検出し、この検出された画像信号からマット部にお
ける繰返される被検査パターンの統計量で示される統計
情報と周辺回路部における繰返される被検査パターンの
統計量で示される統計情報とを生成し、この生成された
マット部における統計情報を用いてマット部における被
検査パターンのでき具合を定量化し、前記生成された周
辺回路部における統計情報を用いて周辺回路部における
被検査パターンのでき具合を定量化し、製造プロセスの
条件や状態等を把握もしくは診断できるようにしたこと
を特徴とする被検査パターンの検査方法である。また本
発明は、マット部と周辺回路部とを有するチップを複数
配置した被検査パターンから画像信号を検出し、この検
出された画像信号からマット部における繰返される被検
査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この
生成されたマット部における統計情報を用いてマット部
における被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補
（特徴量で示される場合も含む。）を抽出することを特
徴とする被検査パターンの検査方法である。

【００１２】また本発明は、マット部と周辺回路部とを
有するチップを複数配置した被検査パターンから画像信
号を検出し、この検出された画像信号からマット部にお
ける繰返される被検査パターンの統計量で示される統計
情報と周辺回路部における繰返される被検査パターンの
統計量で示される統計情報とを生成し、この生成された
マット部における統計情報を用いてマット部における被
検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出し、
前記生成された周辺回路部における統計情報を用いて周
辺回路部における被検査パターンに存在する欠陥または
欠陥候補（特徴量で示される場合も含む。）を抽出する
ことを特徴とする被検査パターンの検査方法である。ま
た本発明は、前記被検査パターンの検査方法を、同一と
なるように形成されたチップを複数個配置した被検査パ
ターンに対して適用することを特徴とする。また本発明
は、前記被検査パターンの検査方法において、マット部
と周辺回路部との各々について統計画像を生成すること
を特徴とする。また本発明は、前記被検査パターンの検
査方法において、前記統計画像と前記検出画像との比較
は、その不一致（差）に基づく特徴量（不一致量もしく
は不一致項目）を抽出することを特徴とする。また本発
明は、前記被検査パターンの検査方法において、前記統
計画像と前記検出画像との比較は、パターンのエッジ位
置の相違（不一致）に基づく特徴量（不一致量もしくは
不一致項目）を検出することを特徴とする。

【００１３】また本発明は、繰返される被検査パターン
から画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰
返される被検査パターンの統計量で示される統計情報を
生成し、この生成された統計情報を用いて被検査パター
ンのでき具合を定量化し、この定量化された被検査パタ
ーンのでき具合に基づいて被検査パターンを製造するた
めの製造プロセスの適否について診断することを特徴と
する製造プロセス診断方法である。また本発明は、繰返
される被検査パターンから画像信号を検出し、この検出
された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量
で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報
を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補
の情報を抽出し、この抽出された欠陥または欠陥候補の
情報に基づいて被検査パターンを製造するための製造プ
ロセスの適否について診断することを特徴とする製造プ
ロセス診断方法である。また本発明は、前記製造プロセ
ス診断方法において、製造プロセスの診断項目は、パタ
ーンの解像度とその膜厚とそのエッジの明確度のうち、
少なくとも一つであることを特徴とする。

【００１４】また本発明は、繰返される被検査パターン
を形成した半導体基板から画像信号を検出し、この検出
された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量
で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報
を用いて被検査パターンのでき具合を定量化し、この定
量化された被検査パターンのでき具合に基づいて被検査
パターンの製造プロセス条件の適否について診断して半
導体基板を製造することを特徴とする半導体基板の製造
方法である。また本発明は、繰返される被検査パターン
を形成した半導体基板から画像信号を検出し、この検出
された画像信号から繰返される被検査パターンの統計量
で示される統計情報を生成し、この生成された統計情報
を用いて被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補
の情報を抽出し、この抽出された欠陥または欠陥候補の
情報に基づいて被検査パターンの製造プロセス条件の適
否について診断して半導体基板を製造することを特徴と
する半導体基板の製造方法である。また本発明は、位置
合わせする各画像を線形補間若しくは前記各画像の微分
画像を線形補間し、これらの補間画像間のそれぞれの不
一致量若しくは該不一致量の線形結合が最小になるよう
に該補間画像のずれ量を画素未満単位の分解能で求め、
この求められた位置ずれ量に基づき前記各画像を線形補
間若しくは２次補間若しくは高次の畳み込み補間をする
ことにより前記画像の位置合わせを行うことを特徴とす
る画像の位置合わせ方法である。

【００１５】また本発明は、位置合わせする各画像を線
形補間若しくは前記各画像の微分画像を線形補間し、こ
れらの補間画像間のそれぞれの不一致量若しくは該不一
致量の線形結合が最小になるように該画像を用いたずれ
量算出用データを布線論理で求め、この求められたずれ
量算出用データから算出すべきずれ量を画素未満単位の
分解能でプログラム論理により求め、この求められた位
置ずれ量に基づき前記各画像について線形補間若しくは
２次補間若しくは高次の畳み込み補間をすることを布線
論理により行って前記画像の位置合わせを行うことを特
徴とする画像の位置合わせ方法である。また本発明は、
位置合わせする各画像を線形補間若しくは前記各画像の
微分画像を線形補間し、これらの補間画像間のそれぞれ
の不一致量若しくは該不一致量の線形結合が最小になる
ように該画像を用いたずれ量算出用データを布線論理で
求め、この求められたずれ量算出用データから算出すべ
きずれ量を画素未満単位の分解能でプログラム論理によ
り求め、この求められた位置ずれ量に基づき前記各画像
について畳み込み演算による布線論理により行って前記
画像の位置合わせを行うことを特徴とする画像の位置合
わせ方法である。また本発明は、繰返される被検査パタ
ーンから画像信号を検出し、この検出された画像信号か
ら繰返される被検査パターンの統計画像信号を生成し、
この生成された統計画像信号を基準画像信号として前記
検出された画像信号と位置合わせして比較することによ
って被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補（特
徴量で示される場合も含む。）を抽出することを特徴と
する被検査パターンの検査方法である。

【００１６】また本発明は、繰返される被検査パターン
から画像信号を検出し、この検出された画像信号から繰
返される被検査パターンの統計画像信号を生成し、この
生成された統計画像信号を基準画像信号として前記検出
された画像信号と位置合わせして比較することによって
被検査パターンの特徴量を抽出することを特徴とする被
検査パターンの検査方法である。また本発明は、前記抽
出された特徴量に基づいて詳細解析して真の欠陥や被検
査パターンの出来具合を把握することを特徴とする。ま
た本発明は、繰返される被検査パターンから画像信号を
検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査
パターンの統計量で示される統計情報を生成し、前記検
出された繰返される被検査パターンの画像信号同士を位
置合わせして比較して得られる差画像に対して前記生成
された統計情報に基づいて得られる判定基準に基づいて
判定処理をして被検査パターンに存在する欠陥または欠
陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの検
査方法である。また本発明は、被検査パターンを有する
試料に電子ビームを走査照射して得られる電子線画像を
用いて被検査パターンを検査する検査方法であって、前
記電子ビームの走査により前記試料から発生する反射電
子と２次電子とを分離して反射電子を選択的に検出し、
該検出した反射電子に基づいて電子線画像を作成し、こ
の作成した反射電子による電子線画像を用いて被検査パ
ターンを検査することを特徴とする被検査パターンの検
査方法である。

【００１７】また本発明は、被検査パターンを有する試
料に電子ビームを走査照射して得られる電子線画像を用
いて被検査パターンを検査する検査方法であって、反射
電子と２次電子を分離検出し、反射電子により検出した
画像を用いて複数画像の位置合わせを行うことを特徴と
する被検査パターンの検査方法である。また本発明は、
繰返し被検査パターンを形成した試料に電子ビームを走
査照射して得られる電子線画像を用いて被検査パターン
を検査する検査方法であって、前記電子ビームのスキャ
ンの方向に形成された繰返しパターンから得られる電子
線画像を用いて被検査パターンを検査することを特徴と
する被検査パターンの検査方法である。また本発明は、
試料上に形成した被検査パターンを検査する方法であっ
て、前記被検査パターンから検出される光学像に基づい
て被検査パターンの検査を行う第１の検査工程と、前記
被検査パターンに電子ビームを走査照射して前記検査さ
れた部分を含む周辺の電子線画像を得、この電子線画像
に基づいて前記検査された部分における詳細情報を得る
第２の検査工程とを有することを特徴とする被検査パタ
ーンの検査方法である。

【００１８】また本発明は、繰返し被検査パターンにつ
いて画像信号を連続的に検出し、この連続的に検出され
た画像信号に基づいて被検査パターンを検査する方法で
あって、複数画像の位置合わせを着目画像のみならず過
去の画像の位置ずれ情報を用いて、画像の連続性を判断
し、これに基づき不連続画像の境界部の検査感度を制御
することを特徴とする被検査パターンの検査方法であ
る。また本発明は、繰返し被検査パターンについて画像
信号を連続的に検出し、この連続的に検出された画像信
号に基づいて被検査パターンを検査する方法であって、
複数画像の位置合わせを着目画像のみならず過去の画像
の位置ずれ情報を用いて、画像の連続性を判断し、これ
に基づき不連続画像の境界部を非検査領域とすることを
特徴とする被検査パターンの検査方法である。

【００１９】以上説明したように、前記構成によれば、
面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターンの表
面の状態に影響されることなく被検査パターンを高感度
で、且つ高信頼度で検査することができる。また前記構
成によれば、半導体メモリを構成するマット部における
繰返し被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査
することができる。また前記構成によれば、繰返される
被検査パターンに生じる欠陥等について詳細解析ができ
るようにして真の欠陥について高信頼度で検査すること
ができる。

【００２０】また前記構成によれば、繰返される被検査
パターンについて出来具合を定量的に把握することがで
きる。また前記構成によれば、繰返される被検査パター
ンについて出来具合を定量的に把握して被検査パターン
を製造する製造プロセスを診断することができる。

【００２１】また前記構成によれば、半導体ウェーハ等
の半導体基板において、面荒れ、グレイン等が生じる多
層の被検査パターンの表面の状態に影響されることなく
被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検査して高
信頼性を有する半導体基板を製造することができる。ま
た前記構成によれば、１または複数の画像に対して高精
度に位置合わせができる。その結果繰返される被検査パ
ターンにおける欠陥等の特徴量を忠実に抽出することが
できる。また前記構成によれば、電子線ビームを用いて
繰返される被検査パターンについて歪みや明るさの違い
などの各種の誤差に影響されることなく、高感度で、且
つ高信頼度で検査することができる。

【００２２】また本発明によって得られる効果について
機能面から詳しく説明する。例えばメモリマット部と周
辺回路部とを有するチップを複数配列した被検査パター
ンにおいて、各パターンの仕上り具合を定量的に表現
し、かつこれを用いて欠陥または欠陥候補の特徴量を抽
出するため、これら多層のパターンの仕上り具合の悪い
層、すなわちパターンの面荒れやグレインなどのある層
によって、チップ全体の検査感度が律束されることな
く、発生した欠陥または欠陥候補を高感度に検査するこ
とができる。また、パターンの仕上り具合を定量的に表
現された統計情報を用いれば、ステッパなどの解像度や
エッチングの良否などに関し、欠陥にはならないが正常
部としては限界にあるような各パターンのでき具合を、
正確かつ直接的に定量評価することができる。またいう
までもなく、この統計情報を用い、多層パターンにおい
てもでき具合を詳細、かつ直接的に定量的に把握するこ
とができる。また、統計画像の採用やこれを用いた検査
方法により製造プロセスそのものを定量的に把握するこ
とができる。

【００２３】

【発明の実施の形態】本発明に係る各実施の形態を図面
を用いて説明する。まず、本発明に係る被検査パターン
の一実施の形態について説明する。図１２は、被検査パ
ターンの一実施の形態として、半導体ウェーハに形成さ
れた半導体メモリチップにおけるメモリマット部と周辺
回路部とを略示説明するための図である、図１３は、図
１２に示す半導体メモリチップにおけるメモリマット部
と周辺回路部における明るさ（濃淡）のヒストグラムを
示す図である。図１４は、図１２のメモリマット部にグ
レインがあるの被検査パターンの略示図である。図１２
に示す如く、半導体ウェーハ４上にはメモリチップ２０
が多数配設されて形成されている。前記メモリのチップ
２０は、メモリマット部２１と周辺回路部２２に大別す
ることができる。前記メモリマット部２１は小さな繰返
しパターンの集合であり、前記周辺回路部２２は図３に
示すように一軸方向に繰返されるパターン等の集合であ
る。そして、前記メモリマット部２１および周辺回路部
２２共にパターンが種々の材料で形成され、しかも多層
に積層されている。

【００２４】図１３には、図１２のメモリマット部２１
および周辺回路部２２における明るさの分布、すなわ
ち、１０ビット構成で最大１０２４ビットのメモリチッ
プの濃淡に対する頻度をヒストグラムで示したものであ
るが、前記メモリマット部２１はパターン密度が高く一
般的に暗い。一方、前記周辺回路部２２はパターン密度
が低く一般的に明るい。したがって、このメモリマット
部２１では微小欠陥が検出しづらく、この周辺回路部２
２では正常部を微小欠陥として誤検出するという傾向が
ある。さらに、図１５に示す如く、メモリマット部２１
内のパターンの特定層は、当該パターンの表面にグレイ
ンと呼ばれる微小な突起が多数生じており、これが明る
さの違いを生じさせている。前記グレインを生じるパタ
ーンは、表層になったり、下層になったりして位置が一
定せず、そのパターンから撮像して得られる画像信号の
濃淡（明るさ）は不均一である。またパターンの表面の
面荒れについても、同様にパターンから撮像して得られ
る画像信号の濃淡（明るさ）は不均一となる。

【００２５】次に、本発明に係わる被検査パターンの検
査方法及び製造プロセス診断方法並びに半導体基板の製
造方法についての実施の形態について説明する。

【００２６】［実施の形態１］本発明に係わる被検査
パターンの検査方法及び製造プロセス診断方法並びに半
導体基板の製造方法についての実施の形態１について説
明する。図１は、本発明に係わる被検査パターンの検査
装置の第１の実施の形態を示す構成図である。図２は被
検査パターンのメモリマット部において第１の実施の形
態で生成される濃淡（明るさ）統計情報の内の濃淡統計
画像の略示説明図、図３は被検査パターンの周辺回路部
において第１の実施の形態で生成される濃淡（明るさ）
統計情報の内の濃淡統計画像の略示説明図である。図４
は第２の実施の形態で生成されるパターンエッジに関す
る統計情報の内のパターンエッジの統計画像について説
明するための被検査パターンのパータンエッジの略示説
明図である。図５はパターンエッジの統計画像を用いて
パターンの線幅やだれの度合いを定量的に把握する（検
査する）ための局所領域マッチングの略示説明図であ
る。図６は、本発明に係わる被検査パターンの検査装置
の第２の実施の形態を示す構成図である。

【００２７】本第１の実施の形態においては、半導体ウ
ェーハを被検査パターン例として説明する。図１におい
て、１はイメージセンサであり、被検査パターンである
半導体ウェーハ４からの反射光の明るさ、すなわち濃淡
に応じた濃淡画像信号を出力するものである。２はイメ
ージセンサ１から得られる濃淡画像信号をディジタル画
像信号９に変換するＡ／Ｄ変換器、３ａはデジタル画像
信号（デジタル濃淡画像信号）９を遅延させる第１の遅
延メモリ、３ｂはデジタル画像信号（デジタル濃淡画像
信号）９を遅延させる第２の遅延メモリである。即ち、
第１の遅延メモリ３ａは、第１の統計情報生成回路１７
ａにおいて５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンに
より統計情報を生成できるまでデジタル画像信号（デジ
タル濃淡画像信号）９を遅延させるものである。また第
２の遅延メモリ３ｂは、第２の統計情報生成回路１７ｂ
において５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンまた
は数個のチップ単位に亘って統計情報を生成できるまで
デジタル画像信号（デジタル濃淡画像信号）９を遅延さ
せるものである。４は被検査パターンのある半導体ウェ
ーハ、５は被検査パターンの半導体ウェーハ４を載置す
るＸ方向とＹ方向とＺ方向とθ方向（回転）の移動する
ステージ、６は半導体ウェーハ４に対する対物レンズ、
７は被検査パターンの半導体ウェーハ４を照明する照明
光源、８は照明光の反射して対物レンズ６を通して半導
体ウェーハ４に照射すると共に、半導体ウェーハ４から
の反射光を透過するハーフミラーである。９は濃淡画像
信号がＡ／Ｄ変換器で変換されたディジタル画像信号で
ある。このようにして、照明光源７からの照明光を反射
させて対物レンズ６を通して半導体ウェーハ４に対し
て、例えば明視野照明を施すように構成している。２８
はＡ／Ｄ変換器２から得られる濃淡に応じたディジタル
画像信号（図５（ｂ）に示す。）に対して例えば微分処
理し、この微分処理した微分信号（図５（ｃ）に一次微
分した微分信号波形４２ａを示す。）４２ａをそのまま
出力するかまたはこの微分信号に対して所定の閾値で２
値化処理し（図５（ｄ）または図５（ｅ）に示す。図５
（ｄ）は微分信号波形４２ａに対して所定の正の閾値で
２値化した２値化信号波形を示す。図５（ｅ）は微分信
号波形４２ａに対して所定の正および負の閾値で２値化
した極性を有する２値化信号波形を示す。）、この２値
化信号４２ｂを出力することによってパターンのエッジ
位置を示す信号４２（４２ａまたは４２ｂ）を抽出する
エッジ抽出回路である。即ち、図５（ａ）に示すパター
ンからは例えば明視野照明することによってＡ／Ｄ変換
器２から図５（ｂ）に示すディジタル画像信号９が出力
される。エッジ抽出回路２８は、このディジタル画像信
号９に対して微分処理することによってディジタル画像
信号９において最も急峻に変化するパターンのエッジ位
置情報を顕著に示す微分信号４２ａ（図５（ｃ）に示
す。）が得られる。またエッジ抽出回路２８は、この微
分信号４２ａを更に所定の閾値で２値化処理することに
よって、パターンのエッジ位置情報を示す２値化信号４
２ｂ（図５（ｄ）または図５（ｅ）に示す。）が得られ
る。４１は電子スイッチ回路であり、Ａ／Ｄ変換器２か
ら得られる濃淡に応じたディジタル画像信号９とエッジ
抽出回路２８から得られるパターンのエッジ位置を示す
信号４２とを切り替えて第１および第２の統計情報生成
回路１７ａ、１７ｂ並びに遅延メモリ３ａ、３ｂに印加
するするものである。即ち、欠陥検査において、取り扱
う信号が濃淡に応じたディジタル画像信号９のみの場合
には、エッジ抽出回路２８および電子スイッチ回路４１
が不要となる。また欠陥検査において、取り扱う信号が
パターンのエッジ位置を示す信号４２のみの場合には、
電子スイッチ回路４１が不要となる。逆に電子スイッチ
回路４１に選択信号を入力することによって、欠陥検査
において、取り扱う信号として濃淡に応じたディジタル
画像信号９とパターンのエッジ位置を示す信号４２との
何方かを選択することができる。

【００２８】第１の統計情報生成回路１７ａは、Ａ／Ｄ
変換器２から出力される濃淡に応じたディジタル画像信
号９に対して２次元にパターン（メモリセル）が繰返さ
れるメモリマット部２１における繰返されるパターンの
濃淡（明るさ）統計画像若しくは濃淡（明るさ）統計デ
ータからなる濃淡統計情報またはエッジ抽出回路２８か
ら出力されるパターンのエッジ位置を示す信号４２に対
して２次元にパターン（メモリセル）が繰返されるメモ
リマット部２１における繰返されるパターンのエッジ位
置を示す統計画像若しくはパターンのエッジ位置を示す
統計データからなるエッジ位置統計情報を生成するもの
である。この第１の統計情報生成回路１７ａは、５〜２
０個程度の２次元の繰返しパターンから検出される検出
画像信号（検出濃淡画像信号または検出エッジ位置画像
信号）を順次記憶するラインメモリ４３ａと、該ライン
メモリ４３ａから対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）
の検出画像信号ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)を読み出して平
均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）（次に示す（数
１）式で示される。）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）（次に示
す（数２）式で示される。）、最大値ｍａｘ（ｉ，
ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小
値との差Ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ
（ｉ，ｊ）を算出するＣＰＵ４４ａと、該ＣＰＵ４４ａ
で算出された平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，
ｊ）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ（ｉ，
ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小
値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等からなる統計情報を記憶するメ
モリ４５ａとから構成される。これら平均値もしくはメ
ディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）、最大
値ｍａｘ（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしく
は最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等を、濃淡の統計
画像の各項目（パラメータ）と称する。すなわち、前記
第１の統計情報生成回路１７ａは、２次元にパターン
（メモリセル）が繰返されるメモリマット部２１におい
て５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンから、対応
する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の明るさ（濃淡）また
はエッジ位置ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)の平均値もしくは
メディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）またはエッ
ジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）または
エッジ位置の最大値ｍａｘ（ｉ，ｊ）、明るさ（濃淡）
またはエッジ位置の最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、または明
るさ（濃淡）またはエッジ位置の最大値と最小値との差
Ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ（ｉ，ｊ）を
検出するものである。（ｉ，ｊ）は繰返しパターン上の
座標を示す。Ｐxはメモリマット部２１における繰返し
パターンのＸ方向のピッチ、Ｐyはメモリマット部２１
における繰返しパターンのＹ方向のピッチを示す。これ
らのピッチＰx，Ｐyは、ウェーハの品種によって変化す
るので、ＣＰＵ４４ａに対してウェーハの品種に応じた
ピッチＰx，Ｐyを登録しておき、ウェーハの品種の情報
を入力手段１２で入力することによって登録されたピッ
チＰx，Ｐyの情報から入力されたウェーハの品種に適合
するものを選択することができる。即ち、第１の統計情
報生成回路１７ａはメモリマット部２１における繰返し
パターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計
画像を生成するものであるため、ＣＰＵ４４ａは、キー
ボード、ディスク、ＣＡＤシステムにつながった通信ネ
ットワーク等から構成された入力手段１２で入力された
設計情報に基づいて得られるウェーハ４上におけるチッ
プ内の配列データ等の座標に基づいて、メモリマット部
２１の領域であると判定すると共に、この判定されたメ
モリマット部２１に対して上記入力手段１２で入力され
た設計情報に基づいて得られるメモリマット部２１にお
ける繰返しパターンのＸ方向およびＹ方向のピッチＰ
x，Ｐyに基づいて、繰返しパターンの統計情報である濃
淡またはエッジ位置の統計画像を生成することができ
る。またＣＰＵ４４ａは、ラインメモリ４３ａから対応
する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の検出画像信号ｆ(ｉ＋
kＰx,ｊ＋lＰy)を読み出して統計処理を施すので、この
際ラインメモリ４３ａから対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ
＋lＰy）の検出画像信号ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)を読み
出し、これら対応する位置（ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy）の検
出画像信号ｆ(ｉ＋kＰx,ｊ＋lＰy)を不一致量を算出
し、この算出された不一致量が大きく外れない限り、一
致と見做す処理をする（非常に粗い一致性の判定処理を
する）ことによって２次元への繰返し性を見てメモリマ
ット部２１の領域である否かを判定することができる。
従って、ＣＰＵ４４ａにおいて、一致性の判定処理を追
加することによってメモリマット部２１の領域であると
判定することができる。そしてメモリマット部２１に対
して上記入力手段１２で入力された繰返しパターンのＸ
方向およびＹ方向のピッチＰx，Ｐyを設定することがで
きる。

【００２９】以上説明したように、第１の統計情報生成
回路１７ａによってメモリマット部２１における繰返し
パターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計
画像（平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，ｊ）、明る
さ（濃淡）またはエッジ位置の標準偏差σ（ｉ，ｊ）、
または明るさ（濃淡）またはエッジ位置の最大値と最小
値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等）を生成し、この生成された濃
淡またはエッジ位置の統計画像をメモリ４５ａに記憶さ
せることによって得ることができる。そして第１の統計
画像生成回路１７ａからは、上記各統計量に対応して、
例えば複数の８ビットディジタル信号で出力するように
構成する。なお、前記第１の統計情報生成回路１７ａは、Ｘ軸およ
びＹ軸方向についての繰返しパターンの統計情報である
濃淡またはエッジ位置の統計画像をＣＰＵにおいて算出
することについて説明したが、Ｘ軸またはＹ軸方向のみ
の繰返しパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位
置の統計画像をＣＰＵにおいて算出してもよいことは明
らかである。それはパターンが繰返される方向の違いに
よって濃淡またはエッジ位置の統計画像に変化が見られ
ないからである。

【００３０】図２には、多層に積層されたメモリマット
部２１における２次元に繰返される一つのパターン（メ
モリセル）の濃淡統計画像を示す。図２（ａ）には、濃
淡の標準偏差σ（ｉ，ｊ）×ｋの統計画像を示す。６１
は表面層のパターンであるため、ランダムに発生する面
荒れやグレインの影響を大きく受けて、濃淡の標準偏差
（明るさのばらつき）が大きくなって明かるい画像信号
となる。６２は下層のパターンであり、表面層のパター
ン６１と重なる部分については表面層のパターンで消さ
れ、それ以外の領域については下層であるため、ランダ
ムに発生する面荒れやグレインの影響が減衰されて濃淡
の標準偏差（明るさのばらつき）が小さくなって暗い画
像信号となる。従って、この濃淡の標準偏差σ（ｉ，
ｊ）×ｋの濃淡統計画像信号に応じて比較回路１８ａに
おけるセル比較差画像に対して欠陥を判定する際または
欠陥候補を抽出する際の感度を変えることができる。即
ち、表面層のパターン２１は明かるさ（濃淡）のばらつ
きが大きいことからして感度を低下させ、下層のパター
ン２２は明かるさ（濃淡）のばらつきが小さいことから
して感度を高めて欠陥判定または欠陥候補を抽出すれば
よい。図２（ｂ）には、濃淡の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の統計
画像を示す。６１は表面層のパターンであって、平均的
には比較的暗い画像信号として検出される。６２は下層
のパターンであり、表面層のパターン６１に比べて平均
的に明るい画像信号として検出される。濃淡の平均値ｇ
(ｉ,ｊ)の画像は、５〜２０個程度の２次元の繰返しパ
ターンに亘って検出される検出画像信号の平均値を示す
もので、欠陥を検査するために検出画像信号ｆ（ｉ，
ｊ）と比較するのに適した基準の画像信号を被検査対象
のウェーハから得ることができる。従って、メモリマッ
ト部２１において隣接したセル（繰返しパターン）から
検出される検出画像信号同士を比較するのに比べて、ラ
ンダムに発生する面荒れやグレインの影響を軽減して欠
陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現すること
ができる。

【００３１】図２（ｃ）には、濃淡の最小値ｍｉｎ
（ｉ，ｊ）の統計画像を示す。６１は表面層のパターン
であって、図２（ｂ）に示すように平均的には比較的暗
い画像信号に対して図２（ａ）に示すように標準偏差
（明るさのばらつき）が大きいことからして、最小値の
画像は非常に暗く検出される。６２は下層のパターンで
あり、図２（ｂ）に示すように表面層のパターン６１に
比べて平均的に明るい画像信号に対して図２（ａ）に示
すように標準偏差（明るさのばらつき）が小さいことか
らして、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）の画像は図２（ｂ）に
示す画像信号に比べて僅か暗く検出される。濃淡の最大
値ｍａｘ（ｉ，ｊ）の統計画像は、図２（ｂ）に示すよ
うに平均的には比較的暗い画像信号に対して図２（ｃ）
に示す画像と対称なる関係となる。従って、濃淡（明る
さ）の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ
（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ（ｉ，ｊ）の統計画像は、５〜２０
個程度の２次元の繰返しパターンから検出される検出画
像信号のばらつく（変動する）範囲を示すことになる。
また濃淡の最大値と最小値とのメディアン値の統計画像
は、ほぼ濃淡の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の統計画像と同じこと
になる。また濃淡の標準偏差の統計画像の代わりに、濃
淡（明るさ）の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）の統
計画像を用いることができる。また第１の統計情報生成
回路１７ａによって生成される多層に積層されたメモリ
マット部２１における２次元に繰返されるパターン（メ
モリセル）のエッジ位置の統計画像には、エッジ位置
（微分画像信号若しくは２値化画像信号の何方でも良
い。）の平均値またはメディアン値ｇ(ｉ,ｊ)に関する
画像とエッジ位置のばらつきを示すエッジ位置の標準偏
差σ（ｉ，ｊ）に関する画像とエッジ位置のとりうる範
囲を示すエッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，
ｊ）＝ｍａｘ（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ（ｉ，ｊ）の画像とが
ある。これら平均値もしくはメディアン値ｇ（ｉ，
ｊ）、標準偏差σ（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ（ｉ，
ｊ）、最小値ｍｉｎ（ｉ，ｊ）、もしくは最大値と最小
値との差Ｒ（ｉ，ｊ）等を、エッジ位置の統計画像の各
項目（パラメータ）と称する。エッジ位置の最大値と最
小値とのメディアン値の統計画像は、ほぼエッジ位置の
平均値ｇ(ｉ,ｊ)の統計画像と同じことになる。またエ
ッジ位置の標準偏差の統計画像の代わりに、エッジ位置
の最大値と最小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）の統計画像を用い
ることができる。

【００３２】レジストの塗布むら、ステッパによる露光
の解像度、スパッタやＣＶＤによる成膜の膜厚のばらつ
き、エッチング条件のばらつき等のプロセス条件の変動
（例えばウェーハ上の中央部と周辺部との間における変
動やロット単位による変動やウェーハの品種に基づく変
動等様々の変動要因がある。）に基づいて、図４に示す
ようにパターンのエッジの出来具合が変化することにな
る。即ち、図４（ａ）、（ｂ）に示す如く、パターンの
エッジがエッチング等のプロセス条件によって明確度
（だれ具合）や図４（ｃ）に示すように子細にみると微
小な凹凸も含め線幅がウェーハ内で部分的にばらつき現
象が生じる。繰返しパターン毎に、図４（ａ）に示すエ
ッジのだれ具合が、図４（ｂ）に示すエッジのだれ具合
より小であるように、繰返しパターン毎にだれ具合が大
きく異なり、だれ具合を示す微分画像の標準偏差である
パラメータは大きくなる。また繰返しパターン毎に、図
４（ｃ）に示すように子細にみると微小な凹凸も含め線
幅がばらつき、その結果パターンのエッジ位置を示す微
分画像または２値化画像の標準偏差であるパラメータが
大きくなる。この他ロット単位や品種に応じてもパター
ンのエッジのばらつき現象が生じる。

【００３３】エッジ位置の平均値ｇ(ｉ,ｊ)の画像は、
５〜２０個程度の２次元の繰返しパターンに亘って検出
される検出画像信号の平均値を示すもので、欠陥を検査
するために検出画像信号ｆ（ｉ，ｊ）と比較するのに適
した基準の画像信号を被検査対象のウェーハから得るこ
とができる。従って、メモリマット部２１において隣接
したセル（繰返しパターン）から検出される検出画像信
号同士を比較するのに比べて、プロセス条件の変動によ
ってランダムに発生するパターンのエッジの出来具合の
影響を軽減して欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼
度で実現することができる。またエッジ位置の標準偏差
σ（ｉ，ｊ）の統計画像信号に応じて比較回路１８ａに
おけるセル比較差画像に対して欠陥を判定する際または
欠陥候補を抽出する際の感度を変えることによって、プ
ロセス条件の変動によってパターンのエッジの出来具合
が変化したとしても欠陥判定または欠陥候補の抽出を高
信頼度で実現することができる。

【００３４】第２の統計画像生成回路１７ｂは、Ａ／Ｄ
変換器２から出力される濃淡に応じたディジタル画像信
号９に対して図３（ａ）に示すように１次元に（例えば
Ｙ軸方向に）パターンが繰返される周辺回路部２２にお
ける繰返されるパターンの濃淡（明るさ）統計画像若し
くは濃淡（明るさ）統計データからなる濃淡統計情報ま
たはエッジ抽出回路２８から出力されるパターンのエッ
ジ位置を示す信号４２に対して１次元にパターンが繰返
される周辺回路部２２における繰返されるパターンのエ
ッジ位置を示す統計画像若しくはパターンのエッジ位置
を示す統計データからなるエッジ位置統計情報を生成す
るものである。この第１の統計情報生成回路１７ｂは、
５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンに亘って検出
される検出画像信号（検出濃淡画像信号または検出エッ
ジ位置画像信号）を順次記憶するラインメモリ４３ｂ
と、該ラインメモリ４３ｂから対応する位置（ｉ,ｊ＋l
Ｐy'）の検出画像信号ｆ'(ｉ,ｊ＋lＰy')を読み出して
平均値もしくはメディアン値ｇ'（ｉ，ｊ）（次に示す
（数３）式で示される。）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）
（次に示す（数４）式で示される。）、最大値ｍａｘ'
（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もしくは最大
値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−
ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）を算出するＣＰＵ４４ｂと、該ＣＰ
Ｕ４４ｂで算出された平均値もしくはメディアン値ｇ'
（ｉ，ｊ）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ'
（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もしくは最大
値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）等からなる統計情報を
記憶するメモリ４５ｂとから構成される。すなわち、前
記第２の統計情報生成回路１７ｂは、１次元にパターン
が繰返される周辺回路２２において５〜２０個程度の１
次元の繰返しパターンから、対応する位置（ｉ,ｊ＋lＰ
y'）の明るさｆ’(ｉ,ｊ＋lＰy')の平均値もしくはメデ
ィアン値ｇ'（ｉ，ｊ）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、最大
値ｍａｘ'（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もし
くは最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'
（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）を検出するものであ
る。（ｉ，ｊ）は繰返しパターン上の座標を示す。Ｐy'
は、図３（ａ）に示すように１次元の繰返しパターンの
一軸方向である例えばＹ方向のピッチを示す。このピッ
チＰy'は、ウェーハの品種によって変化するので、ＣＰ
Ｕ４４ｂに対してウェーハの品種に応じたピッチＰy'を
登録しておき、ウェーハの品種の情報を入力することに
よって登録されたピッチＰy'の情報から入力されたウェ
ーハの品種に適合するものを選択することができる。即
ち、第２の統計情報生成回路１７ｂは周辺回路部２２に
おけるパターンの統計情報である濃淡またはエッジ位置
の統計画像を生成するものであるため、ＣＰＵ４４ｂ
は、ＣＡＤシステムにつながった通信ネットワーク、キ
ーボード、ディスク等から構成された入力手段１２で入
力された設計情報に基づいて得られるウェーハ４上にお
けるチップ内の配列データ等の座標に基づいて、周辺回
路部２２の領域であると判定すると共に、この判定され
た周辺回路部２２に対して上記入力手段１２で入力され
た設計情報に基づいて得られる周辺回路部２２における
繰返しパターンのＹ方向のピッチＰy'またはチップ単位
のピッチに基づいて、繰返しパターンの統計情報である
濃淡またはエッジ位置の統計画像を生成することができ
る。またＣＰＵ４４ａは、メモリマット部２１の領域で
ある否かを判定することができるので、周辺回路部２２
の領域であることも判定することができる。従って、Ｃ
ＰＵ４４ｂは、上記ＣＰＵ４４ａから周辺回路部２２の
領域である信号５６を受けることによって周辺回路部２
２の領域であることを判定すると共に、周辺回路部２２
に対して上記入力手段１２で入力された繰返しパターン
のＹ方向のピッチＰy'またはチップ単位のピッチを設定
することができる。

【００３５】また、周辺回路部２２についてはチップ単位で繰返され
ることになるので、第２の統計画像生成回路１７ｂは、
Ａ／Ｄ変換器２から出力される濃淡に応じたディジタル
画像信号９に対してチップ単位で繰返される周辺回路部
２２におけるパターンのチップ単位の濃淡（明るさ）統
計画像若しくは濃淡（明るさ）統計データからなる濃淡
統計情報またはエッジ抽出回路２８から出力されるパタ
ーンのエッジ位置を示す信号４２に対してチップ単位で
繰返される周辺回路部２２におけるパターンのチップ単
位のエッジ位置を示す統計画像若しくはパターンのエッ
ジ位置を示す統計データからなるエッジ位置統計情報を
生成するものであっても良い。この場合、ラインメモリ
４３ｂには、チップ単位の画像を数個程度に亘って記憶
する必要がある。それはＣＰＵ４４ｂがチップ単位で対
応する位置（ｉ,ｊ＋lＰy'）の検出画像信号ｆ'(ｉ,ｊ
＋lＰy')を読み出して平均値もしくはメディアン値ｇ'
（ｉ，ｊ）、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、最大値ｍａｘ'
（ｉ，ｊ）、最小値ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）、もしくは最大
値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−
ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）を算出する必要があるからである。

【００３６】以上説明したように、第２の統計情報生成
回路１７ｂによって周辺回路部２２におけるパターンの
統計情報である濃淡またはエッジ位置の統計画像（平均
値もしくはメディアン値ｇ'（ｉ，ｊ）、明るさ（濃
淡）またはエッジ位置の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）、また
は明るさ（濃淡）またはエッジ位置の最大値と最小値と
の差Ｒ'（ｉ，ｊ）等）を生成し、この生成された濃淡
またはエッジ位置の統計画像をメモリ４５ｂに記憶させ
ることによって得ることができる。そして第２の統計画
像生成回路１７ｂからは、上記各統計量に対応して、例
えば複数の８ビットディジタル信号で出力するように構
成する。

【００３７】図３（ｂ）（ｃ）には、多層に積層された
周辺回路部２２におけるパターンの一部の濃淡統計画像
を示す。図３（ｂ）には、濃淡の標準偏差σ'（ｉ，
ｊ）×ｋの統計画像を示す。６３は表面層のパターンで
あるため、ランダムに発生する面荒れやグレインの影響
を大きく受けて、濃淡の標準偏差（明るさのばらつき）
が大きくなって明かるい画像信号となる。６５、６６、
６７のパターンは濃淡の標準偏差（明るさのばらつき）
が中程度で中程度の明るさを有する画像信号となる。６
４および６８は下層のパターンであり、表面層のパター
ン６３と重なる部分については表面層のパターンで消さ
れ、それ以外の領域については下層であるため、ランダ
ムに発生する面荒れやグレインの影響が減衰されて濃淡
の標準偏差（明るさのばらつき）が小さくなって暗い画
像信号となる。従って、この濃淡の標準偏差σ（ｉ，
ｊ）×ｋの濃淡統計画像信号に応じて比較回路１８ｂに
おける繰返しパターン比較またはチップ比較差画像に対
して欠陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際の感
度を変えることができる。即ち、表面層のパターン２３
は明かるさ（濃淡）のばらつきが大きいことからして感
度を低下させ、下層のパターン６４および６８は明かる
さ（濃淡）のばらつきが小さいことからして感度を高め
て欠陥判定または欠陥候補を抽出すればよい。

【００３８】図３（ｃ）には、濃淡の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)
の統計画像を示す。６３、６４および６８のパターン
は、平均的に明るい画像信号として検出される。６６お
よび６７のパターンは、平均的に中程度の明るい画像信
号として検出される。６５のパターンは、平均的に暗い
画像信号として検出される。濃淡の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の
画像は、５〜２０個程度の１次元の繰返しパターンまた
は数チップ単位に亘って検出される検出画像信号の平均
値を示すもので、欠陥を検査するために検出画像信号
ｆ'（ｉ，ｊ）と比較するのに適した基準の画像信号を
被検査対象のウェーハから得ることができる。従って、
周辺回路部２２においても隣接した繰返しパターンから
検出される検出画像信号同士を比較するのに比べて、ラ
ンダムに発生する面荒れやグレインの影響を軽減して欠
陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現すること
ができる。周辺回路部２２においても、メモリマット部
２１と同様に、濃淡（明るさ）の最大値と最小値との差
Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）−ｍｉｎ'（ｉ，
ｊ）の統計画像は、５〜２０個程度の１次元の繰返しパ
ターンまたは数チップ単位に亘って検出される検出画像
信号のばらつく（変動する）範囲を示すことになる。従
って濃淡の最大値と最小値とのメディアン値の統計画像
は、ほぼ濃淡の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の統計画像と同じこと
になる。また濃淡の標準偏差の統計画像の代わりに、濃
淡（明るさ）の最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）の
統計画像を用いることができる。

【００３９】また第２の統計情報生成回路１７ｂによっ
て生成される多層に積層された周辺回路部２２における
１次元に繰返されるパターン（メモリセル）のエッジ位
置の統計画像には、エッジ位置（微分画像信号若しくは
２値化画像信号の何方でも良い。）の平均値またはメデ
ィアン値ｇ'(ｉ,ｊ)に関する画像とエッジ位置のばらつ
きを示すエッジ位置の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）に関する
画像とエッジ位置のとりうる範囲を示すエッジ位置の最
大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）＝ｍａｘ'（ｉ，ｊ）
−ｍｉｎ'（ｉ，ｊ）の画像とがある。エッジ位置の最
大値と最小値とのメディアン値の統計画像は、ほぼエッ
ジ位置の平均値ｇ'(ｉ,ｊ)の統計画像と同じことにな
る。またエッジ位置の標準偏差の統計画像の代わりに、
エッジ位置の最大値と最小値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）の統
計画像を用いることができる。

【００４０】レジストの塗布むら、ステッパによる露光
の解像度、スパッタやＣＶＤによる成膜の膜厚のばらつ
き、エッチング条件のばらつき等のプロセス条件の変動
（例えばウェーハ上の中央部と周辺部との間における変
動やロット単位による変動やウェーハの品種に基づく変
動等様々の変動要因がある。）に基づいて、図４に示す
ようにパターンのエッジの出来具合が変化することにな
る。即ち、図４（ａ）、（ｂ）に示す如く、パターンの
エッジがエッチング等のプロセス条件によって明確度
（だれ具合）や図４（ｃ）に示すように子細にみると微
小な凹凸も含め線幅がウェーハ内で部分的にばらつき現
象が生じる。繰返しパターン毎に、図４（ａ）に示すエ
ッジのだれ具合が、図４（ｂ）に示すエッジのだれ具合
より小であるように、繰返しパターン毎にだれ具合が大
きく異なり、だれ具合を示す微分画像の標準偏差である
パラメータは大きくなる。また繰返しパターン毎に、図
４（ｃ）に示すように子細にみると微小な凹凸も含め線
幅がばらつき、その結果パターンのエッジ位置を示す微
分画像または２値化画像の標準偏差であるパラメータが
大きくなる。この他ロット単位や品種に応じてもパター
ンのエッジのばらつき現象が生じる。エッジ位置の平均
値ｇ'(ｉ,ｊ)の画像は、５〜２０個程度の１次元の繰返
しパターンに亘って検出される検出画像信号の平均値を
示すもので、欠陥を検査するために検出画像信号ｆ'
（ｉ，ｊ）と比較するのに適した基準の画像信号を被検
査対象のウェーハから得ることができる。従って、周辺
回路部２２において隣接したセル（繰返しパターン）ま
たはチップ単位から検出される検出画像信号同士を比較
するのに比べて、プロセス条件の変動によってランダム
に発生するパターンのエッジの出来具合の影響を軽減し
て欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現する
ことができる。またエッジ位置の標準偏差σ'（ｉ，
ｊ）の統計画像信号に応じて比較回路１８ｂにおけるセ
ル比較またはチップ比較の差画像に対して欠陥を判定す
る際または欠陥候補を抽出する際の感度を変えることに
よって、プロセス条件の変動によってパターンのエッジ
の出来具合が変化したとしても欠陥判定または欠陥候補
の抽出を高信頼度で実現することができる。

【００４１】次にパターンの欠陥検査およびパターンの
出来具合について定量化することについて説明する。第
１の比較回路１８ａは、例えば図８に示す第１の統計情
報である第１の統計画像信号（ｇi,j）１０ａと第１の
遅延メモリ３ａから得られる第１の検出画像信号（ｆi,
j）１１ａとの間の位置ずれを検出して位置合わせを行
う位置合わせ回路４６ａと、欠陥を判定するための比較
パラメータが設定された比較パラメータ設定手段４７ａ
と、上記位置合わせ回路４６ａで位置合わせされた第１
の統計画像信号（ｇ'ｉ+Δx,j+Δy）４９ａと第１の遅
延メモリ３ａから得られる第１の検出画像信号（ｆ'i,
j）５０ａとを比較パラメータ設定手段４７ａで設定さ
れた比較パラメータに基づいて比較して特徴量を抽出し
て欠陥候補または欠陥を抽出処理するＣＰＵ４８ａとか
ら構成される。比較パラメータ設定手段４７ａは、第１
の統計情報生成回路１７ａにより生成されたメモリマッ
ト部２１における濃淡若しくはエッジ位置の標準偏差σ
（ｉ，ｊ）または濃淡若しくはエッジ位置の最大値と最
小値との差Ｒ（ｉ，ｊ）に基づいて、ＣＰＵ４８ａにお
いて特徴量を抽出して欠陥候補または欠陥を抽出処理す
るための比較パラメータを設定することができる。また
比較パラメータ設定手段４７ａは、プロセス装置（例え
ばステッパ等の露光装置、エッチング装置、ＣＶＤまた
はスパッタ等の成膜装置、レジスト塗布装置等）につな
がった通信ネットワーク、キーボード、ディスク、ウェ
ーハの品種やロットを読み取る読取装置等から構成され
た入力手段１２で入力されたプロセス条件（露光条件、
エッチング条件、成膜条件、レジスト塗布条件等）やウ
ェーハの品種やロットに応じて設定することもできる。
要するに、欠陥候補や欠陥の判定基準をウェーハの品種
やロットに応じて変えてやる必要があるからである。ま
たプロセス条件に応じて欠陥候補や欠陥の判定基準を変
えることもできるようにした。

【００４２】以上説明したように、第１の比較回路１８
ａにおいて、まず位置合わせ回路４６ａは、例えば図８
に示す第１の統計情報である第１の統計画像信号（ｇi,
j）１０ａと第１の遅延メモリ３ａから得られる第１の
検出画像信号（ｆi,j）１１ａとの間の位置ずれを検出
して位置合わせを行う。次にＣＰＵ４８ａは、上記位置
合わせ回路４６ａで位置合わせされた第１の統計画像信
号（ｇ'ｉ+Δx,j+Δy）４９ａと第１の遅延メモリ３ａ
から得られる第１の検出画像信号（ｆ'i,j）５０ａとを
比較パラメータ設定手段４７ａで設定された比較パラメ
ータに基づいて比較して特徴量（濃淡（明るさ）の不一
致量、および２値化画像の不一致の面積や最大長さや不
一致の重心座標（位置座標）等）を抽出して発生位置を
示す重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補または欠陥
の信号５１ａを抽出処理する。即ち、第１の統計画像信
号（ｇi,j）１０ａは、メモリマット部２１についての
セル比較における平均化された基準画像信号となり、Ｃ
ＰＵ４８ａにおいて、ランダムに発生する面荒れやグレ
インの影響を軽減し、またはプロセス条件の変動によっ
てランダムに発生するパターンのエッジの出来具合の影
響を軽減し、欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度
で実現することができる。また、メモリマット部２１に
おいて、標準偏差σ（ｉ，ｊ）の統計画像信号に応じて
比較パラメータを設定することによって、比較回路１８
ａにおけるセル比較の差画像に対して欠陥を判定する際
または欠陥候補を抽出する際感度を変えることが可能と
なり、パターンから得られる明かるさ（濃淡）のばらつ
きに合わせて感度を設定して欠陥判定または欠陥候補を
抽出することができ、またパターンのエッジの出来具合
に合わせて感度を設定し、欠陥判定または欠陥候補の抽
出を高信頼度で実現することができる。

【００４３】また第２の比較回路１８ｂにおいて、まず
位置合わせ回路４６ｂは、例えば図８に示す第２の統計
情報である第２の統計画像信号（ｇi,j）１０ｂと第２
の遅延メモリ３ｂから得られる第１の検出画像信号（ｆ
i,j）１１ｂとの間の位置ずれを検出して位置合わせを
行う。次にＣＰＵ４８ｂは、上記位置合わせ回路４６ｂ
で位置合わせされた第２の統計画像信号（ｇ'ｉ+Δx,j+
Δy）４９ｂと第２の遅延メモリ３ｂから得られる第２
の検出画像信号（ｆ'i,j）５０ｂとを比較パラメータ設
定手段４７ｂで設定された比較パラメータに基づいて比
較して特徴量（濃淡（明るさ）の不一致量、および２値
化画像の不一致の面積や最大長さや不一致の重心座標
（位置座標）等）を抽出して発生位置を示す重心座標
（位置座標）を含めて欠陥候補または欠陥の信号５１ｂ
を抽出処理する。即ち、第２の統計画像信号（ｇi,j）
１０ｂは、周辺回路部２２についてのセル比較またはチ
ップ比較における平均化された基準画像信号となり、Ｃ
ＰＵ４８ｂにおいて、ランダムに発生する面荒れやグレ
インの影響を軽減し、またはプロセス条件の変動によっ
てランダムに発生するパターンのエッジの出来具合の影
響を軽減し、欠陥判定または欠陥候補の抽出を高信頼度
で実現することができる。また、周辺回路部２２におい
て、標準偏差σ'（ｉ，ｊ）の統計画像信号に応じて比
較パラメータを設定することによって、比較回路１８ｂ
におけるセル比較またはチップ比較の差画像に対して欠
陥を判定する際または欠陥候補を抽出する際感度を変え
ることが可能となり、パターンから得られる明かるさ
（濃淡）のばらつきに合わせて感度を設定して欠陥判定
または欠陥候補（特徴量で示される場合も含む）を抽出
することができ、またパターンのエッジの出来具合に合
わせて感度を設定し、欠陥判定または欠陥候補の抽出を
高信頼度で実現することができる。

【００４４】なお、第１の比較回路１８ａおよび第２の
比較回路１８ｂは、本発明者らが開発した方式、特開昭
６１−２１２７０８号公報記載の技術に示したもの等で
差し支えなく、例えば画像の位置合わせ回路４６ａおよ
び４６ｂや、図１８に示すように、位置合わせされた画
像の差画像検出部１３６と該差画像検出部１３６で検出
される差画像を閾値Ｖthにより２値化して２次元の不一
致を検出する不一致検出部１３７と該不一致検出部１３
７で検出された２値化不一致画像からノイズ成分を、図
１５に示す位置合わせ、境界部感度制御回路３５より得
られるフィルタ選択信号１４０によって選択されたフィ
ルタによって除去するフィルタ部１３８と該フィルタ回
路１３８によってノイズ成分が除去された２値化不一致
画像から不一致部分（欠陥部または欠陥候補部）の面積
や長さ（投影長）、座標などの特徴量を算出する特徴量
抽出部１３９とを備えたＣＰＵ４８ａおよび４８ｂで構
成してもよい。またＣＰＵ４８ａおよび４８ｂは、差画
像検出部１３６、不一致検出部１３７、フィルタ部１３
８および特徴量抽出部１３９の各々を回路構成で実現し
ても良い。そして、第１の比較回路１８ａおよび第２の
比較回路１８ｂにおいて、統計画像と検出画像とを比較
する場合、検出画像の着目画素の明るさ（濃淡値）が、
統計画像の対応画素における平均値の明るさに対して標
準偏差のｋ倍（例えばｋ＝３）のレンジ内にあれば正常
と判定し、そのレンジ外にあれば欠陥または欠陥候補と
して判定して出力することができる。

【００４５】上記の場合は、第１の比較回路１８ａおよ
び第２の比較回路１８ｂにおいて、欠陥または欠陥候補
の有無について判定したが、図６（ｂ）に誇張して示す
ように、プロセス条件に応じたパターンの出来具合の情
報になるレンジからのずれ量ΔＧや平均値からのずれ量
ΔＧ’を不一致量（斜線で示す。）として出力してもよ
い。この場合、検出画像に欠陥が含まれれば欠陥候補の
情報となり、検出画像に欠陥が含まれていない場合には
パターンの出来具合を示す情報となる。いずれにして
も、欠陥候補の情報であったとしても、ＣＰＵ１９にお
ける処理の仕方でパターンの出来具合を示す情報として
取り扱うことができる。また、第１の比較回路１８ａお
よび第２の比較回路１８ｂにおいて、上記比較パラメー
タを種々変えて複数回検査し、これら複数回の検査結果
の論理和をとって、最終結果としてもよいことは、後述
する照明条件の場合と同様である。また、第１の比較回
路１８ａおよび第２の比較回路１８ｂにおいて、パター
ンの仕上り具合に応じて、欠陥または欠陥候補を抽出で
きることは明らかである。

【００４６】ＣＰＵ１９は、第１の比較器１８ａから比
較パラメータの設定で感度が最適化されて得られるメモ
リマット部２１における発生位置を示す重心座標（位置
座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示すデータで提供さ
れる場合も含む）または欠陥の信号５１ａと、第２の比
較器１８ｂから比較パラメータの設定で感度が最適化さ
れて得られる周辺回路部２２における発生位置を示す重
心座標（位置座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示すデ
ータで提供される場合も含む）または欠陥の信号５１ｂ
と、第１の統計情報生成回路１７ａから得られるメモリ
マット部２１における統計情報１０ａと、第２の統計情
報生成回路１７ｂから得られる周辺回路部２２における
統計情報１０ｂと、プロセス装置（例えばステッパ等の
露光装置、エッチング装置、ＣＶＤまたはスパッタ等の
成膜装置、レジスト塗布装置等）および上位のＣＡＤシ
ステムにつながった通信ネットワーク、キーボード、デ
ィスク、ウェーハの品種やロットを読み取る読取装置等
から構成された入力手段１２で入力されたプロセス条件
やウェーハの品種やロットの情報および設計情報に基づ
いて得られるウェーハ４上におけるチップ内も含む配列
データ等の座標情報等とに基づいて欠陥候補については
詳細解析すると共にパターンの出来具合を解析するもの
である。

【００４７】即ち、ＣＰＵ１９は、第１の比較器１８ａ
から得られる比較パラメータの設定で感度が最適化され
て得られるメモリマット部２１における発生位置を示す
重心座標（位置座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示す
データで提供される場合も含む）５１ａに対して詳細解
析をすることによって、真の欠陥として判定することが
できる。例えば、第１の比較器１８ａから繰返されるパ
ターンに合わせて規則的に欠陥候補の信号５１ａが発生
した場合には、この欠陥候補の信号５１ａをウェーハ４
上におけるチップ内も含む配列データ等の座標情報等を
用いて消去して真の欠陥を検出することもできる。また
第１の比較器１８ａから得られる特徴量（濃淡（明る
さ）の不一致量、および２値化画像（エッジ位置を示す
画像も含む）の不一致の面積や最大長さや不一致の重心
座標（位置座標）等）で示される欠陥候補の信号５１ａ
に対して、真の欠陥であると判定する判定基準を、プロ
セス条件やウェーハの品種やロットの情報およびウェー
ハ４上における配列データ等に応じて変えて最適条件で
真の欠陥を検出することができる。欠陥の種類も、図４
（ｃ）に示すように欠け欠陥７１と突出欠陥７２と孤立
欠陥７３等が存在し、これら欠陥の種類に応じて判定基
準を変える必要がある。例えば、不一致の面積によって
真の欠陥として判定する場合には、判定基準として面積
を欠陥の種類に応じて変える必要がある。

【００４８】またＣＰＵ１９は、メモリマット部２１と
同様に、周辺回路部２２に対しても第２の比較器１８ｂ
から得られる比較パラメータの設定で感度が最適化され
て得られる周辺回路部２２における発生位置を示す重心
座標（位置座標）を含めて欠陥候補（特徴量を示すデー
タで提供される場合も含む）または欠陥の信号５１ｂに
対して詳細解析することによって最適条件で真の欠陥を
検出することができる。そしてＣＰＵ１９は検査された
欠陥情報５７ａを、発生位置を示す重心座標（位置座
標）を含めて出力できるように例えば記憶装置１３に記
憶することができる。またＣＰＵ１９は、第１の比較器
１８ａおよび第２の比較器１８ｂから得られる特徴量で
示される欠陥候補の信号５１ａおよび５１ｂをディスプ
レイ等の表示手段５２に表示してモニターすることがで
きる。この際、入力手段１２で入力されたプロセス条件
やウェーハの品種やロットの情報およびウェーハ４上に
おける配列データ等も併記して表示手段５２に表示する
ことができ、欠陥検査の面でパターンの製造プロセス状
態を監視することができる。なお、第１の比較回路１８
ａからはメモリマット部２１の比較結果が得られ、第２
の比較回路１８ｂからは周辺回路部２２の比較結果が得
られるが、ＣＰＵ１９は、例えば入力手段１２で入力さ
れたウェーハ上の座標情報に基づいてメモリマット部２
１であるか、周辺回路部２２であるかを識別して第１の
比較回路１８ａからの比較結果と第２の比較回路１８ｂ
からの比較結果とを選択して最終判定をしても良い。ま
た、ＣＰＵ１９は、上記第１の比較器１８ａによるメモ
リマット部２１におけるセル比較と上記第２の比較器１
８ｂによる周辺回路部２１におけるセル比較またはチッ
プ比較との選択を次のように行ってもよい。すなわち、
ＣＰＵ１９は、上記第１の比較器１８ａから得られるセ
ル比較による不一致情報、例えば不一致画素数を定めた
範囲の画像ごとに算出し、これがしきい値より大きい場
合にはメモリマット部２１の領域ではないと判定できる
ことにより、上記第２の比較器１８ｂから得られる周辺
回路部２２についての結果を選択し、不一致画素数がし
きい値より小さい場合にはメモリマット部２１の領域で
あると判定できることにより、上記第１の比較器１８ａ
から得られる結果を選択することができる。この方法に
よれば、ＣＰＵ１９において、チップ内の配列情報がな
くてもチップ比較とセル比較の選択が可能となる。

【００４９】またＣＰＵ１９は、遅延メモリ２３ａおよ
び２３ｃに記憶された第１および第２の統計画像１０ａ
および１０ｂ並びに遅延メモリ２３ａおよび２３ｃに記
憶された検出画像信号１１ａおよび１１ｂを、例えば欠
陥信号または欠陥候補の信号５１ａおよび５１ｂに基づ
いて得られる切出し信号２４により切出し回路２５を介
して切出して詳細解析を行っても良いことは明らかであ
る。またＣＰＵ１９において、メモリマット部２１およ
び周辺回路部２２に対してパターンの出来具合を定量化
して解析する場合には、第１の統計情報生成回路１７ａ
から得られるメモリマット部２１における統計情報１０
ａと、第２の統計情報生成回路１７ｂから得られる周辺
回路部２２における統計情報１０ｂとを用いて行う。そ
してＣＰＵ１９はパターンの出来具合を定量化したデー
タ５７ｂとして出力できるように例えば記憶装置１３に
記憶することができる。即ち、多層パターンにおいて表
面にグレインや面荒れを有するパターンが表面層に存在
するか下層に存在するかに応じて、このパターンから得
られる濃淡画像９において大きくばらつき、その結果例
えば図２（ａ）に示すように第１の統計情報生成回路１
７ａから得られるメモリマット部２１における濃淡の統
計情報１０ａである濃淡の標準偏差σ（ｉ，ｊ）および
最小値と最大値との差Ｒ（ｉ，ｊ）のパラメータは大き
くなり、また図３（ｂ）に示すように第２の統計情報生
成回路１７ｂから得られる周辺回路部２２における濃淡
の統計情報１０ｂである濃淡の標準偏差σ'（ｉ，ｊ）
および最小値と最大値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）のパラメー
タは大きくなる。

【００５０】またＣＰＵ１９は、エッジ抽出回路２８か
ら得られるパターンのエッジ位置を示す画像信号４２に
基づいて第１の統計情報生成回路１７ａから得られるメ
モリマット部２１におけるエッジ位置の統計情報１０ａ
である平均値ｇ（ｉ，ｊ）およびエッジ位置の標準偏差
σ（ｉ，ｊ）および最小値と最大値との差Ｒ（ｉ，ｊ）
のパラメータにもとづいてメモリマット部のパターンの
出来具合を定量化することができ、第２の統計情報生成
回路１７ｂから得られる周辺回路部２２におけるエッジ
位置の統計情報１０ｂである平均値ｇ'（ｉ，ｊ）（図
３（ａ）に示す。）およびエッジ位置の標準偏差σ'
（ｉ，ｊ）および最小値と最大値との差Ｒ'（ｉ，ｊ）
のパラメータにもとづいて周辺回路部のパターンの出来
具合を定量化することができる。即ち、ＣＰＵ１９は、
一枚のウェーハ４において、第１および第２の統計情報
生成回路１７ａ，１７ｂから得られる中央部におけるエ
ッジ位置の統計情報と周辺部におけるエッジ位置の統計
情報とを比較することによって、一枚のウェーハ４内の
中央部と周辺部との違いを把握することができる。統計
情報が平均値の場合、ウェーハ４内の中央部と周辺部と
のパターン幅およびパターンのエッジの傾き（エッチン
グによるパターンの切れ具合）等の平均的な違いを定量
的に把握することができる。

【００５１】またＣＰＵ１９は、第１および第２の統計
情報生成回路１７ａ，１７ｂからウェーハ４のロット単
位に得られるエッジ位置の統計情報を比較することによ
って、ロット単位における違いを把握することができ
る。統計情報が平均値の場合、ロット単位におけるパタ
ーン幅およびパターンのエッジの傾き（エッチングによ
るパターンの切れ具合）等の平均的な違いを定量的に把
握することができる。またＣＰＵ１９は、第１および第
２の統計情報生成回路１７ａ，１７ｂからウェーハ４の
品種に応じて得られるエッジ位置の統計情報を比較する
ことによって、ウェーハの品種に応じた違いを把握する
ことができる。統計情報が平均値の場合、ウェーハの品
種に応じたパターン幅およびパターンのエッジの傾き
（エッチングによるパターンの切れ具合）等の平均的な
違いを定量的に把握することができる。またＣＰＵ１９
は、図６（ａ）に示すように、第１および第２の統計情
報生成回路１７ａ，１７ｂから得られるエッジ位置の統
計情報の内のエッジ位置を示す平均値統計画像（図６
（ａ）の右側に示す。）と、入力手段１２を用いて入力
されたＣＡＤ情報に基づく理想的な基準画像（設計仕様
に基づく基準画像）（図６（ａ）の左側に示す。）とを
矢印で示すように局所領域ごとのマッチングをとること
によって局所領域ごとのずれ量を求め、このずれ量の総
和をパターンが存在する領域に亘ってとることによっ
て、設計値に対するパターンの違い（線幅を変動やエッ
ジのだれ具合の変化等）を定量的に把握することができ
る。即ち、大きな面積領域でパターンのエッジがだれて
いる場合でも、パターンの変形度合いを定量化して出力
することができる。

【００５２】ところで、実際に製造されるパターンの形
状は、設計値と微妙に異なる場合が多い。そこで、ＣＰ
Ｕ１９は、ＣＡＤ情報に基づく理想的な基準画像と比較
するのではなく、実際に撮像してＡ／Ｄ変換器２から検
出され、遅延メモリ２３ｂおよび２３ｄに記憶された検
出画像信号から標準の検出画像信号５３を、切出し指定
信号２４により切出回路２５において切り出して選びだ
すことができる。

【００５３】そして、ＣＰＵ１９は、図６（ｂ）に誇張
して示すように、選び出された標準の検出画像信号５３
に対して、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，
１７ｂから得られるエッジ位置を示す平均値統計画像ｇ
（ｉ，ｊ）に対して標準偏差σ（ｉ，ｊ）等を用いて設
定された許容値±ΔＥより外れた不一致量（斜線で示
す。）を算出することによって、パターンの出来具合
（線幅、エッチングによる切れ具合等による変形の度合
い）を定量化して把握することができる。なお、上記許
容値±ΔＥについては、入力手段１２を用いて任意に設
定してもよい。また上記平均値統計画像ｇ（ｉ，ｊ）と
標準の検出画像信号５３とは、微分画像信号同士であっ
てもよい。その場合、不一致量として微分画像信号の差
信号の積分値となる。

【００５４】なお、上記の実施の形態では、標準の検出
画像信号５３を遅延メモリ２３ｂおよび２３ｄから切出
して選び、この選び出された標準の検出画像信号５３に
対して、第１および第２の統計情報生成回路１７ａ，１
７ｂから得られるエッジ位置を示す平均値統計画像ｇ
（ｉ，ｊ）に対して標準偏差σ（ｉ，ｊ）等を用いて設
定された許容値±ΔＥより外れた不一致量（斜線で示
す。）を算出することによって、パターンの出来具合を
定量化して把握するようにしたが、第１および第２の比
較器１８ａおよび１８ｂから得られるエッジ位置の不一
致量（エッジ位置の統計画像である平均値ｇ（ｉ，ｊ）
に対する標準偏差σ（ｉ，ｊ）に基づくレンジからの検
出画像ｆ（ｉ，ｊ）におけるエッジ位置のずれ量やエッ
ジ位置の統計画像である平均値ｇ（ｉ，ｊ）からの検出
画像ｆ（ｉ，ｊ）におけるエッジ位置のずれ量）を、Ｃ
ＰＵ１９において所定のパターンの領域（例えばセル単
位）について総計、またはチップ単位で総計、またはウ
ェーハ単位で総計することによって、所定のパターンの
領域（例えばセル単位）またはチップ単位またはウェー
ハ単位でパターンの出来具合を定量化して把握すること
ができ、その結果この定量化されたパターンの出来具合
の情報を、露光やエッチングや成膜やレジスト塗布等の
プロセス条件の尺度として用いることができる。

【００５５】また上記した如く、第１および第２の統計
情報生成回路１７ａ，１７ｂから得られるエッジ位置の
統計情報（平均値および標準偏差）は、直接露光やエッ
チングや成膜やレジスト塗布等のプロセス条件の尺度と
して用いることができる。

【００５６】当然ＣＰＵ１９において得られるパターン
の出来具合を定量化したデータ５７ｂに対して、入力手
段１２で入力されたプロセス条件やウェーハの品種やロ
ットの情報および設計情報に基づいて得られるウェーハ
４上におけるチップ内も含む配列データ等の座標情報等
を付与して出力できるように例えば記憶装置１３に記憶
することもできることは明らかである。

【００５７】次に、図１に示す実施の形態と異なる実施
の形態を図７を用いて説明する。この実施の形態におい
ては、第１の比較器１８ａにおいて第１の遅延メモリ３
ａから得られる検出画像信号１１ａと遅延メモリ５４ａ
で繰返しパターンのピッチＰx，Ｐyの整数倍遅延させた
検出画像信号１１ｂとをセル比較し、位置合わせ回路４
６ａで位置合わせされた検出画像信号５０ａと検出画像
信号５０ｃとに対して比較パラメータ設定手段４７ａで
設定された比較パラメータに基づいて特徴量を抽出して
欠陥候補または欠陥を抽出処理し、第２の比較器１８ｂ
において第２の遅延メモリ３ｂから得られる検出画像信
号１１ｂと遅延メモリ５４ｂで繰返しパターンのピッチ
Ｐy'の整数倍またはチップのピッチ遅延させた検出画像
信号１１ｄとをセル比較またはチップ比較し、位置合わ
せ回路４６ｂで位置合わせされた検出画像信号５０ｂと
検出画像信号５０ｄとに対して比較パラメータ設定手段
４７ｂで設定された比較パラメータに基づいて特徴量を
抽出して欠陥候補または欠陥を抽出処理することにあ
る。そして、第１の統計情報生成回路１７ａから得られ
る第１の統計情報１０ａを第１の比較器１８ａの比較パ
ラメータ設定手段４７ａに入力し、第２の統計情報生成
回路１７ｂから得られる第２の統計情報１０ｂを第２の
比較器１８ｂの比較パラメータ設定手段４７ｂに入力し
たことにある。この実施の形態の場合、第１および第２
の比較器１８ａおよび１８ｂにおいて検出画像信号同士
を比較して差画像を抽出し、この抽出された差画像に対
して欠陥候補または欠陥を抽出処理する際の判定基準
（比較パラメータ）に各々第１の統計情報生成回路１７
ａから得られる第１の統計情報１０ａおよび第２の統計
情報生成回路１７ｂから得られる第２の統計情報１０ｂ
を用いることにある。

【００５８】ところで、第１の比較器１８ａにおいて判
定基準（比較パラメータ）として、第１の統計情報生成
回路１７ａから得られる第１の統計情報１０ａである例
えばばらつきを示す標準偏差σ（ｉ，ｊ）や最大値と最
小値の差Ｒ（ｉ，ｊ）が用いられ、第２の比較器１８ｂ
において判定基準（比較パラメータ）として、第２の統
計情報生成回路１７ｂから得られる第２の統計情報１０
ｂである例えばばらつきを示す標準偏差σ'（ｉ，ｊ）
や最大値と最小値の差Ｒ'（ｉ，ｊ）が用いられ、多層
パターンにおいて表面にグレインや面荒れを有するパタ
ーンが表面層に存在するか下層に存在するかに応じて、
このパターンから得られる濃淡検出画像９において大き
くばらついたとしても、またプロセス条件の変動によっ
てパターンの出来具合に変化が生じたとしても、第１お
よび第２の比較器１８ａおよび１８ｂにおいて欠陥判定
または欠陥候補の抽出を高信頼度で実現することができ
る。なお、ＣＰＵ１９における演算処理は、図１に示す
実施の形態と同様とする。

【００５９】また上記比較パラメータを種々変えて複数
回検査し、これら複数回の検査結果の論理和をとって、
最終結果としてもよいことは、次に説明する照明条件の
場合と同様である。

【００６０】以上説明したように、統計情報生成回路１
７ａ、１７ｂで生成された統計情報は様々な形態で使用
することができる。統計情報または統計画像は、例えば
基準または標準の検出画像、比較パラメータの設定、詳
細解析するためのパラメータ、パターンの出来具合を定
量化するためのパラメータ、ウェーハ内、ロット単位お
よびウェーハの品種に応じた変化の指標として用いるこ
とができる。なお、上記説明した実施の形態では、照明
として、明視野照明を採用したが、これに限るものでな
く、暗視野照明、輪帯照明などの顕微鏡照明として使用
できるものならば、差し支えない。また、電子線による
照明でも適用できることは言うまでもない。ただし、例
えば、パターンエッジは明視野照明では暗く観察される
が、暗視野照明では明るく観察されるなど、見え方の違
いは存在するため、統計画像において、その認識が異な
ってくる。従って、主に何を比較するかがその照明によ
って異なるものとなる。これらの照明条件を種々変え
て、複数回検査し、これら複数回の検査結果の論理和を
取って最終結果としても差し支えない。或いは、論理積
をとって確実に欠陥として識別し、例えばこの欠陥分布
や個数によってプロセス診断してもよい。この場合、不
一致部の目視確認を行うレビューは不要として作業の簡
素化、簡易化を図ることもできる。

【００６１】次に上記構成の検査装置の動作について説
明をする。即ち、図１において、対物レンズ６で収束さ
せた照明光で、ステージ５を走査して被検査パターンの
半導体ウエハ４の対象領域について等速度で移動させつ
つ、イメージセンサ１により前記半導体ウエハ４上に形
成された被検査パターン、すなわちチップ２０内のメモ
リマット部２１および周辺回路部２２の明るさ情報（濃
淡画像信号）を検出する。そして、前記対象領域と前記
対象領域の間は高速に移動させる。すなわち、等速移動
と高速移動の繰り返しに検査を行うものである。もちろ
ん、ステップ＆リピート型の検査でも差し支えない。そ
して、Ａ／Ｄ変換器２は、イメージセンサ１の出力（濃
淡画像信号）をディジタル画像信号９に変換する。この
ディジタル画像信号９は１０ビット構成である。次い
で、ディジタル画像信号９またはパターンのエッジを示
す信号４１に対して、第１の統計画像生成回路１７ａに
よりメモリマット部２１における統計画像等の統計情報
を生成する。第１の比較器１８ａはメモリマット部２１
における特徴量で示される欠陥または欠陥候補の信号
（データ）を抽出する。またディジタル画像信号９また
はパターンのエッジを示す信号４１に対して、第２の統
計画像生成回路１７ｂにより周辺回路部２２における統
計画像等の統計情報を生成する。第２の比較器１８ｂは
周辺回路部２２における特徴量で示される欠陥または欠
陥候補の信号（データ）を抽出する。ＣＰＵ１９は、第
１および第２の比較器１８ａ、１８ｂで抽出された欠陥
または欠陥候補の信号（データ）に基づいて詳細解析し
て真の欠陥の情報を算出し、また第１および第２の統計
画像生成回路１７ａ、１７ｂから得られる統計画像等の
統計情報に基づいてパターンの出来具合を定量化して把
握する。その結果、ＣＰＵ１９からは、真の欠陥の情報
とパターンの出来具合を定量化した情報とを得ることが
出来る。

【００６２】またＣＰＵ１９から、統計画像そのものを
出力し、これをプロセスと対応づけること、またはこれ
と素子の電気特性データの相関をとり、プロセスの改善
に役立たせることもできる。ここで、電気特性データと
は、メモリ素子のアクセス時間等をさすものであり、統
計画像と電気特性の結果の良否データと相関をとって、
プロセス改善に役立たせることもできる。ここで、例え
ばパターンのエッジの位置の標準偏差は、パターンのエ
ッジのばらつきを表すので、露光装置やエッチング装置
の状態モニターとして活用できる。設計データを利用し
て、どの層がパターンエッジばらつきが大きいかを調べ
れば、その特定層と関係するプロセス装置まで特定する
ことができる。

【００６３】また、本発明に係るパターンの検査装置
は、図１、図７および図１７に示すように、遅延メモリ
（画像格納メモリ）２３ａ〜２３ｄを有し、ＣＰＵ１９
において切り出し回路２５を切り出し信号２４により駆
動することにより、特徴量で示される欠陥または欠陥候
補の抽出に用いられた２枚の画像のいずれかまたは両方
を欠陥または欠陥候補の抽出と同時に１部を切り出して
入力して記憶し、この記憶した画像を用いて欠陥または
欠陥候補の有無以外の特徴量で示される欠陥寸法や欠陥
の明るさなどの詳細情報を得ることも可能である。具体
的には、検査中または検査後に、格納された画像データ
をＣＰＵ１９により読み出し、ＣＰＵ１９上で画像解析
を行う。ＣＰＵ１９における画像解析は、第１および第
２の比較回路１８ａ、１８ｂから得られる正常部を示す
統計画像と欠陥部を有する検出画像の差画像（不一致）
に基づく特徴量（濃淡差画像に基づく明るさの不一致
量、差画像に対して２値化処理された不一致の２次元の
面積、その形状（例えば円形度、長さ）、正常部に対す
る欠陥部の明るさの大小、不一致内部の明るさのばらつ
き等）の抽出に対して多岐にわたって詳細解析をするこ
とができる。さらに、ＣＰＵ１９は、不一致（特徴量で
示される欠陥または欠陥候補）に対応する正常部のパタ
ーンの状態評価、即ちパターンの形状、見え方を評価
し、欠陥部のパターンの見え方と対応をとることによ
り、欠陥がパターンに与えた影響を把握することができ
る。例えば、切出し回路２５によって切り出された欠陥
部を有する検出画像において、切出し回路２５によって
切り出された正常部である統計画像と同様にパターンの
エッジが見えれば、膜厚が変化したような欠陥（ウオー
タマークなど）と判断できる。例えば切出し回路２５に
よって切り出された欠陥部を有する検出画像において、
パターンエッジが無くなっていれば、パターン自体の損
傷など、形状的な欠陥（エッチング不良など）と判断で
きる。従って、ＣＰＵ１９は、欠陥の分類が可能にな
る。勿論、ニューラルネットワーク等の技術を用いて、
パターンの特徴や欠陥の特徴により分類しても良い。更
には、欠陥が生じた位置なども、パターンの形状から判
断できる。例えば、セルの位置座標情報がなくても、パ
ターンの繰返し性を評価すれば、欠陥がマット内に生じ
たのかそれ以外かの区別ができる。ここでは、特に欠陥
画像とこれに対応する正常画像の両方を検査中同時にメ
モリに格納できるので、解析がより有効に行える。

【００６４】さらに、第１および第２の比較回路１８
ａ、１８ｂにおける比較パラメータの設定並びにＣＰＵ
１９において解析する際の解析パラメータの決定などの
条件出しにも活用できる。即ち第１および第２の比較回
路１８ａ、１８ｂにおいて統計画像における濃淡平均値
画像１０ａ、１０ｂと濃淡検出画像１１ａ、１１ｂとの
比較によって差画像（絶対値）を得、この得られた差画
像に対して統計画像の濃淡標準偏差または濃淡最大値と
濃淡最小値との差に応じて設定された欠陥または欠陥候
補の抽出マージン（比較パラメータ）に基づいて欠陥ま
たは欠陥候補を抽出し、ＣＰＵ１９はこの抽出された結
果に基づいて上記欠陥または欠陥候補の抽出マージン
（比較パラメータ）が適正であるか否かを判定し、適正
でない場合には入力手段１２等を用いて上記欠陥または
欠陥候補の抽出マージン（比較パラメータ）を修正する
ことによってウェーハに対する適正な欠陥または欠陥候
補の抽出マージン（比較パラメータ）を得る。この手法
は、特に光学系の条件設定にもこれは有効である。光学
系の照明条件であるσ値や拡散の度合い、照明波長、倍
率などを変更し、これらの変更に応じて得られる第１及
び第２の統計情報生成回路１７ａ、１７ｂから得られる
統計画像の変化または第１及び第２の比較回路１８ａ、
１８ｂから統計画像と検出画像との比較により得られる
差画像に対して設定されたマージン（比較パラメータ）
に基づいて得られる欠陥または欠陥候補の抽出結果を、
ＣＰＵ１９において評価解析することにより、最適な光
学系条件を設定することができる。

【００６５】ウェーハ４上のパターンの光学画像を検出
する光学系の具体的な一実施の形態を図２１（平面
図）、図２２（正面図）、図２３に示す。これらの図に
おいて、対物レンズ２０９（６）として無限遠補正系の
ものを用い、長焦点距離（例えばｆ＝２００ｍｍ）の第
２対物レンズ（チューブレンズともいう）３０３を合わ
せて用いる。イメージセンサ１に対応する輪帯状の照明
（明視野照明）用ニリアイメージセンサ２１２ａ及び暗
視野照明用リニアイメージセンサ３０８は、ＴＤＩ（Ti
me Delay Integration）時間遅延積分型イメージセンサ
で構成する。本構成において、対物レンズ２０９と第２
対物レンズ３０３との間に、偏光ビームスプリッタＰＢ
Ｓ（Polarization Beam Spritter）２０８ａとλ／４板
（１／４波長板）２５１とを設置してある。対物レンズ
２０９と第２対物レンズ３０３の間は平行光であるた
め、これらの素子の挿入は収差の劣化を招かない。偏光
ビームスプリッタＰＢＳ２０８ａとλ／４板（１／４波
長板）２５１の効用は、図２３に示す通りであり、円偏
光または楕円偏光３３４が、対物レンズ２０９を介して
ウエーハ４に照射される。ウエーハ４からの反射光は、
λ／４板に達し、Ｐ偏光３３３になり、ＰＢＳ２０８ａ
をそのまま透過し、イメージセンサ２１２ａに達する。
図２１において、輪帯状照明用フィルタ２０５は、照明
の輪帯の度合いを設定するものである。またＮＤフィル
タ２１４により照明光の強度を設定し、色フィルタ、或
いは拡散板３１６により照明波長や拡散性を設定してい
る。またこの構成例では照明波長の切り替えのために、
ランプ自体を２種類変更できる。ズームレンズ２１３
は、光学倍率を設定する。このような構成において、光
学系の照明条件であるσ値や拡散の度合い、照明波長、
倍率などを上記した画像記憶と解析により、最適な条件
を設定できる。後述する電子線を用いた装置の場合は、
電子線のビーム径や加速電圧などを最適化できる。

【００６６】またこれらと別に、図１９に示すように画
像ファイリングシステムとしても活用できる。特に、Ｃ
ＰＵ１９は、検査中に第１およ第２の比較回路１７ａ、
１７ｂの特徴量抽出部１３９から欠陥メモリ１４１に所
望の欠陥画像が得られるので、記憶装置１４７（１３）
への欠陥画像のファイリングも実時間で実施できる。即
ち、ＣＰＵ１９は、例えば切出し回路２５で切り出され
た欠陥部の検出画像（ｆ（ｉ，ｊ）、ｆ'（ｉ，ｊ））
１１ａ、１１ｂや統計画像（ｇ（ｉ，ｊ）、ｇ'（ｉ，
ｊ））１０ａ、１０ｂなど種々の画像を一次格納するメ
モリ１２３を介して記憶装置１４７（１３）のデータベ
ース上にファイリングできるため、ＬＳＩの電気的不良
が発生したときに、当該画像データを検索、確認し、不
良事象との対応をとることにより、不良要因の解析、分
析などの不良解析や歩留まり向上支援システムとして有
用である。電気的不良との対応がとれた画像データの分
類を行い、これと新たに発生した外観不良との照合によ
り、外観不良が電気的な不良の要因となるかどうかが即
座にわかる。従って、欠陥発生と同時に不良対策を実施
でき、歩留まり向上に効果がある。画像データには、欠
陥の寸法や座標などの情報も付加しておくと、検索に便
利である。また欠陥検出後に個々の欠陥をレビューし、
欠陥の形態や発生原因をオペレータが入力し、この入力
されたカテゴリーデータを画像データに付加しても良
い。

【００６７】またＣＰＵ１９において、切り出し回路２
５を切出し信号（欠陥または欠陥候補の信号）２４によ
り駆動することによって、図２０に示すように切出し信
号（欠陥または欠陥候補の信号）２４として指定した寸
法範囲内の欠陥や指定した位置範囲内の欠陥としてユー
ザが指示することにより、所望の欠陥の画像を格納する
ことができる。具体的には欠陥または欠陥候補の抽出に
用いた２枚の画像のいずれかまたは両方を欠陥または欠
陥候補の抽出と同時に一部をメモリ１２３に記憶する
際、第１およ第２の比較回路１８ａ、１８ｂの特徴量抽
出部１３９から得られる欠陥または欠陥候補の有無信号
１４３、或いは欠陥または欠陥候補の特徴量の一つであ
る座標信号１４４、或いは欠陥または欠陥候補の特徴量
の一つである寸法信号１４５、或いは欠陥または欠陥候
補の特徴量の一つである面積１４６など、或いはいずれ
かの組合せを欠陥信号の判定ロジック１４２において論
理的な組み合わせを行い、必要な信号に基づき画像を記
憶することを制御する。これらの信号は、検出画像信号
と同期していることは言うまでもない。

【００６８】以上説明した画像ファイリングシステム
は、外部へデータを送信する機能をもっており、外部デ
ータベースへのデータ転送も可能とすれば、より大きな
ライン全体の全体解析システムのデータベースへのデー
タ格納も可能となる。次に、第１およ第２の比較回路１
８ａ、１８ｂの位置合わせ回路４６ａ、４６ｂにおいて
行う高精度な位置ずれ量の算出と位置合わせについて図
８および図９を参照して説明する。図８は本発明の一実
施形態に係る被検査パターンの画像位置合わせ方法の略
示説明図、図９は図８の画像位置合わせ方法の二つの画
像のサンプリング位置関係略示説明図である。前記位置
ずれ量の検出は下記のものが考えられる。（ａ）線形補間方式（濃淡の差を最小にする方式）（ｂ）二次関数補間方式（微分値の差を最小にする方
式）（ｃ）正則化補間方式（微分値の差を小さくなる拘束条
件付きの濃淡の差最小方式）方式（ａ）は、対象である二枚の画像の濃淡の二乗誤差
を最小にして一致させるものである。方式（ｂ）は、微
分画像に対して線形補間の適用を狙ったものである。ま
た、方式（ｃ）は、方式（ｂ）を拘束条件として方式
（ａ）を満たすもので、微分値の差の二乗和に対し、正
則化パラメータγを重みとして与えている。前記パラメ
ータγ＝０のときは、方式（ａ）と同じ結果を与える。
いずれの方式も、繰返し演算などが不要であり、一回で
実現可能なものである。

【００６９】上記（ａ）線形補間方式を説明する。画像
のアライアメントは、図８に示すようにピクセルアライ
アメント及びサブピクセルアライメントにより、統計画
像と基準画像とを用いて行なわれる。前記ピクセルアラ
イアメントは、比較する二枚の画像（例えば検出画像ｆ
i,jと統計画像ｇi,j）の一方を画素の単位でずらしなが
ら濃淡差（基準画像の各画素の値と統計画像の対応画素
の値の差）を演算し、濃淡差が最小となる位置ずれ量を
求めるものである。画像の位置ずれ検出の範囲は、例え
ば最大±３画素とし、またパターンの設計ルールに応じ
て可変とする。得られた位置ずれ量だけ片方の画像位置
をずらせることにより、二枚の画像の位置合わせを行な
うものである。

【００７０】まず、ピクセルアライアメントを説明す
る。図８の（Ａ）枠内に記載されている下記（数５）式
を用いて説明する。

【００７１】

【数５】

【００７２】ピクセルアライメント用位置ずれ検出８１
は、上記（数５）式のＳ（Δｘ、Δｙ）をｍｉｎとする
Δｘ、Δｙを検出するものである。ただし、最小となる
位置は画素単位でしか求められないため、真の位置が求
めたΔｘ、Δｙのどちらの近くにあるかにより、オフセ
ットとして加える。

【００７３】下記の式に基づき、Δｘ、Δｙに１を加え
たりもしくは、そのままにする。すなわち、Ｓ（１、
０）＋Ｓ（１、−１）＋Ｓ（０、−１）が最小ならば、
Δｘ＋＋、Ｓ（−１、０）＋Ｓ（−１、−１）＋Ｓ
（０、−１）が最小ならばそのまま、Ｓ（−１、０）＋
Ｓ（−１、１）＋Ｓ（０、１）が最小ならば、Δｙ＋
＋、Ｓ（１、０）＋Ｓ（１、１）＋Ｓ（０、１）が最小
ならば、Δｘ＋＋、Δｙ＋＋、なお、Δｘ＋＋は、Δｘ
＝Δｘ＋１の意である。このように遅延メモリ８２およ
び８３の各々で遅延された二つの画像に対して位置合わ
せ、ピクセルアライメント８４により、検出画像ｆをつ
ねに得られた位置ずれ量だけ片方の画像の位置をずらせ
ることにより、二枚の画像の位置合わせが行なわれる。
すなわち、検出画像ｆを常に右上移動して、新たな画像
ｆ′を求めることになり、移動方向を４種類(右下移
動、左上移動、左下移動、右上移動）から１種類に特定
することができる。これはハードウエアの簡単化につな
がるものである。

【００７４】前記サブピクセルアライメントは、画素よ
り小さい単位の位置ずれ量を求め、二枚の画像を高精度
に位置合わせするものである。前記画素単位アライアメ
ント８４及び当該サブピクセルアライメント８８は、い
ずれも例えば２５６ライン毎に一括して行なわれてい
る。サブピクセルアライメントは、位置ずれ検出部８５
と遅延メモリ８６および８７と位置合わせ部８８とから
構成される。

【００７５】まず、前記位置ずれ検出部８５を図８の
（Ｂ）枠を用いて説明する。前記位置ずれ検出部８５
は、線形補間に基づき画像ｆ′、ｇ′を求める。ただ
し、位置ずれ量α、βはｆ′、ｇ′との差の二乗誤差が
最も小さくなるものを位置ずれ量として検出している。
すなわち、位置ずれ検出の規範は、二つの補間画像の濃
淡を一致させることである。つぎに、位置合わせ部８８
では、図８の（Ｃ）枠を用いて説明する。この位置ずれ
量α、βに基づくＳと、統計画像ｆ、基準画像ｇとのと
のコンボリューション（畳み込み和）により、画像を補
間して新たな画像ｆ′、ｇ′を得ている。図示〇内に×
が有る記号はコンボリューションを表すものである。こ
のようにして元の画像ｆと新たな画像ｆ′とのサンプリ
ング位置との関係が図９に示されている。サンプリング
位置の違いが位置ずれ量α、βに相当している。

【００７６】上記方式の特徴は、位置合わせすべき二枚
の画像の濃淡が、二乗の誤差最小の意味でよく一致する
ように位置ずれ量α、βを求めるのであって、必ずしも
画像の位置ずれ量の真値を求めているのではない。しか
し、位置合わせ後の比較において、正常部の濃淡の違い
を小さくでき、比較検査においては都合のよい方式であ
ると考えられる。また、位置ずれ量α、βの算出は、繰
返し演算することなく解析的に行うことができ、ハード
ウエア化するのに適しているという特長がある。

【００７７】次に、方式（ｂ）の二次関数補間方式につ
いて説明する。本方式は、微分画像に対して線形補間の
適用を目的とするものである。まず、下記（数６）式、
（数７）式の微分型の補間式を仮定する。

【００７８】

【数６】

【００７９】

【数７】

【００８０】上記（数６）式、（数７）式で示される微
分型の補間式のとる値が、（数８）式で示されるＳが最
小となるように、位置ずれ量α、βを求める。

【００８１】

【数８】

【００８２】上式において、下記（数９）式、（数１
０）式、（数１１）式に示すＣ₁、Ｃ₂、Ｃ₃を定める。

【００８３】

【数９】

【００８４】

【数１０】

【００８５】

【数１１】

【００８６】上記（数９）式、（数１０）式、（数１
１）式のＣ₁、Ｃ₂、Ｃ₃を用いると、（数１２）式、
（数１３）式で示される位置ずれ量α、βがえられる。

【００８７】

【数１２】

【００８８】

【数１３】

【００８９】次に、方式（Ｃ）の正則化補間方式につい
て説明する。下記（数１４）式で示されるＳ、すなわち
微分値の差が最小となるという拘束条件付きで、濃淡の
差を最小にする位置ずれ量α、βを求める。

【００９０】

【数１４】

【００９１】下記（数１５）式、（数１６）式、（数１
７）式、（数１８）式、（数１９）式、（数２０）式で
示されるＣ₁、Ｃ₂、Ｃ₃、Ｃ₄、Ｃ₅、Ｃ₆を定める。

【００９２】

【数１５】

【００９３】

【数１６】

【００９４】

【数１７】

【００９５】

【数１８】

【００９６】

【数１９】

【００９７】

【数２０】

【００９８】このＣ₁、Ｃ₂、Ｃ₃、Ｃ₄、Ｃ₅、Ｃ₆を用
い、正則化パラメータをγとすると、上記（数１４）式
は下記（数２１）式で表される。

【００９９】

【数２１】

【０１００】この（数２１）式より下記（数２２）式、
（数２３）式で示されるα、βが得られる。

【０１０１】

【数２２】

【０１０２】

【数２３】

【０１０３】なお、上式において、正則化パラメータγ
を０とすると、従来の線形補間と一致する。

【０１０４】また、サブピクセルアライメントの位置合
わせの方式には、下記の方式が考えられる。（ａ）′線形補間方式（濃淡の差を最小にする方式）（ｂ）′共一次内挿方式（ｃ）′二次関数補間方式（ｄ）′三次たたみ込み方式（スプライン補間）方式（ａ）′線形補間方式による（数２４Ａ）式で表される
新たな画像ｆ′ijは、位置ずれ量α、βに基ずく下記の
（数２４Ｂ）式で表されるＳijと元の画像ｆijとのコン
ボリューションにより得ることができる。

【０１０５】

【数２４】

【０１０６】同様にして、（数２５Ａ）式で表される新
たな画像ｇ′i+△x、j+△yは、位置ずれ量α、βに基ず
く下記の（数２５Ｂ）式で表されるＳ′ijと元の画像ｇ
i+△x、j+△yとのコンボリューションにより得ることが
できる。

【０１０７】

【数２５】

【０１０８】また、（ｂ）′共一次内挿方式による（数
２６Ａ）式で表される新たな画像ｆ′ijは、位置ずれ量
α、βに基ずく下記の（数２６Ｂ）式で表されるＳijと
元の画像ｆijとのコンボリューションにより得ることが
できる。

【０１０９】

【数２６】

【０１１０】同様にして、（数２７Ａ）式で表される新
たな画像ｇ′i+△x、j+△yは、位置ずれ量α、βに基ず
く下記の（数２７Ｂ）式で表されるＳ′ijと元の画像ｇ
i+△x、j+△yとのコンボリューションにより得ることが
できる。

【０１１１】

【数２７】

【０１１２】（ｃ）′二次関数補間方式は下記の（数２
８）式、（数２９）式の補間式を微分して得られる。

【０１１３】

【数２８】

【０１１４】

【数２９】

【０１１５】上式を４×４のコンボルーションで表現す
ると、下記の（数３０）式、（数３１）式で表される。

【０１１６】

【数３０】

【０１１７】

【数３１】

【０１１８】（ｄ）′三次たたみ込み方式（スプライン
補間）方式は、新たな画像ｆ′ijは下記の（数３２Ａ）
式で表され、位置ずれ量α、βに（数３２Ｂ）式で表さ
れるＳijと元の画像ｆijとのコンボリューションにより
得られる。

【０１１９】

【数３２】

【０１２０】（数３２Ｂ）式において、ｈ（ｔ）＝ｓｉ
ｎ（πｔ）／πｔとおき、近似式で展開すると、ｈ
（ｔ）は下記の（数３３）式で表される。

【０１２１】

【数３３】

【０１２２】また、（数３２Ｂ）式において、ｘ₁＝１
＋α、ｘ₂＝α、ｘ₃＝１−α、ｘ₄＝２−α、ｙ₁＝１＋
β、ｙ₂＝β、ｙ₃＝１−β、ｙ₄＝２−βである。同様
にして、（数３４Ａ）式で表される新たな画像ｇ′i+△
x、j+△yは、位置ずれ量α、βに基ずく下記の（数３４
Ｂ）式で表されるＳ′ijと元の画像ｇi+△x、j+△yとの
コンボリューションにより得ることができる。

【０１２３】

【数３４】

【０１２４】上式において、ｘ₁＝１＋（１−α）、ｘ₂
＝（1−α）、ｘ₃＝１−（1−α）、ｘ₄＝２−（1−
α）、ｙ₁＝１＋（１−β）、ｙ₂＝１−β、ｙ₃＝１−
（１−β）、ｙ₄＝２−（１−β）である。これらの方
式の中で、（ｄ）′三次たたみ込み方式（スプライン補
間）方式は、平滑効果か最も小さく、方向性がないと考
えられるものである。ここでは、いずれの方式も併用で
きるように、４×４画素の畳み込み（コンボルーショ
ン）により実現する。（数３５）式、（数３６）式にお
いてコンボルーションのウエイトの例を示すものであ
る。

【０１２５】

【数３５】

【０１２６】

【数３６】

【０１２７】ただし、これらの位置合わせは、チップ比
較において特に必要となるもので、セル比較においては
固定量のずれ補正でも構わない。

【０１２８】いずれにせよ、画像の位置合わせにおい
て、位置ずれ検出は、画像を線形補間、あるいは微分画
像を線形補間し、この補間画像間のそれぞれの不一致
量、あるいは不一致量の線形結合が最小になるように、
画像のずれ量を画素未満の分解能で求め、位置合わせは
この検出した位置ずれ量に基づき、画像を線形補間、あ
るいは畳み込み補間することにより、得ることができ
る。これにより、きわめて高精度に画像を位置合わせす
ることができ、本発明で意図した目的がより高感度に実
現できることになる。また、上記実施の形態は、画像の
位置ずれ検出と位置合わせとからなる１或いは複数の画
像の位置合わせ方法において、位置ずれ検出を、各画像
を線形補間もしくは各画像の微分画像を線形補間し、こ
れらの補間画像間のそれぞれの不一致量もしくは当該不
一致量の線形結合が最小になるように当該画像を用いた
ずれ量算出用データを布線論理で求め、ずれ量算出用デ
ータから算出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプ
ログラム論理により求め、前記位置合わせを、当該位置
ずれ量に基づき前記各画像を線形補間もしくは２次補間
もしくは畳み込み補間することを布線論理により行なう
こともできる。これは、例えば（数８）式において、Σ
Ｃ２Ｃ３なる統計量をハードウェア、即ち布線論理で求
める。こののち、α等をプログラム論理により求める。
このとき、α等を求める際、エラー処理などを柔軟に行
うことができる。

【０１２９】また、位置ずれ検出を、各画像を線形補間
もしくは各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間
画像間のそれぞれの不一致量もしくは当該不一致量の線
形結合が最小になるように当該画像を用いたずれ量算出
用データを布線論理で求め、ずれ量算出用データから算
出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプログラム論
理により求め、前記位置合わせを、当該位置ずれ量に基
づき、実施例のように畳み込み演算により布線論理によ
り行なうこともできる。上記した実施例では、画像の位
置合わせは（数２４Ａ）式、（数２６Ａ）式、（数３２
Ａ）式に例を示すように、すべて畳み込み演算により実
現できている。また、これらを応用して、画像ごとの歪
みを表示することにより、ステージの走行状態や電子線
を走査する場合には、その走査状態などの装置状態をモ
ニターすることもできる。上記実施の形態においては、
第１の統計画像生成回路１７ａ及び第２の統計画像生成
回路１７ｂから８ビット構成で出力する場合について説
明したが、１０ビット構成で出力しても差し支えない。

【０１３０】また、画像を連続的に検出し、比較する方
式において、一方の画像は連続したものが得られるが、
もう一方の画像は細分化した領域毎（例えば２５６×２
５６画素）に行うピクセルアライメント時に不連続にな
ることがある。図１６にその原因の一例を示す。パター
ンの密度が小さく、パターン情報不足のため、位置ずれ
量の検出が不正確になる場合や、光学系の振動、或いは
ステージ系の振動、電子線の場合は帯電など、種々の原
因で画像歪みが生じて、画像が不連続になる。不連続に
なると、これに続くサブピクセルアライメント、画素補
間及び微分等の画像処理により、細分化した領域の画像
の境界が不定値になる。このため、比較において不一致
が生じ、誤検出が発生する。画像が連続ならば、微分等
を施しても不一致は生じない。また、ピクセルアライメ
ント後に従来の画素単位の比較のみを行うのならば、不
一致は生じない。また、細分化した領域より大きな範囲
で、画素補間や微分などを実施し、細分化した領域内で
は正常な値同士を比較する手法も考えられるが、これは
回路規模の増大を招く。

【０１３１】これを解決するため、１）画像が不連続かどうか検出する２）不連続ならば、境界の前後（境界部）で感度を落と
す３）或いは不連続ならば、境界の前後は非検査領域とす
る４）或いは常時、境界の前後で感度を落とす５）或いは常時、境界の前後は非検査領域とする６）感度低下は２枚の画像の差を２値化した２値画像の
縮小（シュリンク）処理を行う７）或いは感度低下は濃淡差の２値化しきい値を大きく
することにより行うなどを採用する。

【０１３２】上記１）は、ピクセルアライメント用位置
ずれ検出量のΔｘ，Δｙ（（数５）式のＳ（Δｘ，Δ
ｙ）をｍｉｎとするΔｘ，Δｙ）が各画素間で同一値に
なるかどうかをチェックするものである。更に、下記オ
フセットが同一値かどうかチェックするものである。下
記の式に基づき、Δｘ、Δｙに１を加えたりもしくは、
そのままにする。すなわち、Ｓ（１、０）＋Ｓ（１、−
１）＋Ｓ（０、−１）が最小ならば、Δｘ＋＋、Ｓ（−
１、０）＋Ｓ（−１、−１）＋Ｓ（０、−１）が最小な
らばそのまま、Ｓ（−１、０）＋Ｓ（−１、１）＋Ｓ
（０、１）が最小ならば、Δｙ＋＋、Ｓ（１、０）＋Ｓ
（１、１）＋Ｓ（０、１）が最小ならば、Δｘ＋＋、Δ
ｙ＋＋、なお、Δｘ＋＋は、Δｘ＝Δｘ＋１の意であ
る。実際には、Δｘ，Δｙそれぞれにｘ，ｙのオフセッ
トを加えた後の値が、画像間で同一かどうかチェックす
る。

【０１３３】次に、位置合わせされた画像に対し、画素
より小さい単位の位置ずれ量を求め、二枚の画像を高精
度に位置合わせする前述したサブピクセルアライメント
が実施される。画像が不連続の場合、画像の境界の画素
の値が不確定になり、その後の処理に悪い影響を与え
る。例えば、サブピクセルアライメント後に微分を行
い、微分値を比較する場合、微分値は境界の画素で異常
な値を有することになる。サブピクセルアライメント後
に境界１画素が不確定だったものが、１次微分後は境界
２画素で不確定になるほど、欠陥検出に悪影響がある。
Ｓｏｂｅｌなど各種フィルタでは、いずれも境界が不確
定になる。そのため、後に続く処理に応じて異常な境界
部を決め、この境界部で発生する誤検出を防止する。こ
れには、上記２）〜７）を実施する。勿論、微分処理な
どは位置合わせの前に実施し、欠陥判定も対応画素の比
較のみならば、画像が不連続であっても、境界での誤検
出はない。しかし、通常は位置合わせ後に各種の処理を
実行することが回路規模の点で多く、境界の処理が必要
である。上記より、画像の境界は必要最小限にすること
が必要である。これは、１枚の画像のもつ歪みを許容で
きる範囲で画像を大きくとることにより、また位置合わ
せ時にデータ量が膨大にならないように決められる。

【０１３４】また、電子ビームを用いて検出した画像に
ついて、複数画像の位置合わせを着目画像のみならず過
去の複数画像も直接、或いはこれらの位置ずれ情報を用
いて行うことが可能である。これを図１５に示す。図１
５において、２７は遅延メモリ、２８は微分回路によっ
て構成されるエッジ位置抽出回路、２９は２値化回路、
３０は不一致検出回路、３１は遅延回路、３２は位置合
わせ回路、３３は欠陥判定回路、３４は状態記憶回路、
３５は位置合わせ、感度制御回路をそれぞれ示す。状態
検出回路は着目画像より時間的に前の画像の位置合わせ
の状態、即ち画像間の不一致画素数や位置ずれ量などの
状態を記憶するもので、着目画像の位置あわせの時に、
これらの情報を加味して位置合わせするものである。こ
れにより、着目画像にパターン情報がなく、位置合わせ
精度が不足すると考えられるときに位置合わせ精度を確
保することができる。この実施の形態では、エッジ位置
抽出回路２８と２値化回路２９とを用いてパターンのエ
ッジ位置を２値化画像信号で示す場合であるが、鎖線で
示すようにＡ／Ｄ変換器２から直接得られるデジタル濃
淡画像信号をそのまま使用してもよいことは言うまでも
ない。

【０１３５】図１７に、境界処理の一実施の形態を示
す。同図において、（ａ）は画像（ここでは連続した２
枚の差画像）、（ｂ）は境界信号（境界の前後３画
素）、（ｃ）および（ｄ）は縮小フィルタの種類（２種
類）と適用のタイミングを示している。縮小フィルタＡ
は、境界部以外の領域を対象に差画像の２値化画像に対
して、このサイズ以上の不一致を出力するものである。
具体的には、２値化画像に対しこれら２×２画素のＡＮ
Ｄを求めるものである。同様に縮小フィルタＢは、境界
部の領域を対象に差画像の２値化画像に対して、このサ
イズ以上の不一致を出力するものである。ここでは、縮
小フィルタＢを縮小フィルタＡよりサイズを大きくする
ことで、境界部の感度を低下させている。勿論、画像が
不連続でない場合は、縮小フィルタＢは、縮小フィルタ
Ａと同じものでよいし、何れもなくすことも可能であ
る。図１７に示した処理は、欠陥判定回路３３（ＣＰＵ
４８）の内部で行われる。

【０１３６】図１８に欠陥判定回路３３の一実施の形態
を示す。同図において、位置合わせされた画像の差を検
出し、２値化後、フィルタを通し、最後に不一致の特徴
（座標、寸法、面積など）を算出する。１３６は差検出
回路、１３７は２値化回路、１３８はフィルタＡ及びフ
ィルタＢの何れかが実行可能であるフィルタ回路、１３
９は特徴量抽出（不一致座標、寸法、面積など）回路で
ある。更に特徴量抽出回路１３９で抽出された特徴量に
対して判定基準である比較パラメータに基づいて判定す
る欠陥または欠陥候補の判定回路を有することになる。
ここで、２値化の閾値Ｖｔｈは、設定した値でもよい
が、位置合わせ、境界部感度制御回路３５により制御し
ても良い。即ち上記したように、感度低下を濃淡差の２
値化閾値を境界信号に同期して境界部で大きくすること
により行っても良い。１３８に入力されている位置合わ
せ、境界部感度制御回路３５からの信号は、フィルタの
選択信号である。

【０１３７】さらには、本構成によれば、境界信号に同
期して、境界部において閾値を例えば２５５とし（８ビ
ット階調の場合の最大値）、不一致が完全に出力される
ようにして、境界部を非検査領域とすることもできる。
なお、ここでは、イメージセンサの両端にあたる画像の
両端でも、画像の値が不確定になるが、これは従来通り
画像の両端をマスク、或いは使用しないことにより、誤
検出を防止することができる。

【０１３８】［実施の形態２］また、上記図１に示す
［発明の実施の形態１］においては、被検査パターン
の欠陥検査画像処理装置を、すなわち、Ａ／Ｄ変換器２
からＣＰＵ１９までの各機器を、ステージ５、対物レン
ズ６、照明光源７、ハーフミラー８、イメージセンサ１
からなる光学顕微鏡系から構成される装置に適用した場
合について説明したが、走査型電子顕微鏡系に適用する
こともできることはいうまでもない。ただし、本発明に
係る被検査パターンの欠陥検査画像処理装置、すなわ
ち、図１に示すＡ／Ｄ変換器２からＣＰＵ１９までを、
走査型電子顕微鏡系に適用した場合、イメージセンサ１
の代わりに、シンチレータ等のディテクタで構成される
ことになる。

【０１３９】図１０を参照して走査型電子顕微鏡に適用
した場合を説明する。図１０は、本発明の他の一実施形
態に係る被検査パターンの欠陥検査装置の略示説明図で
ある。図１０は、被検査パターンの欠陥検査画像処理装
置に走査型電子顕微鏡を用いた場合の電子光学系の略示
説明図である。図１０において、１０１は電子線を発射
する電子源、１０２は電子源から放出された電子線、１
０３、１０４は電子線を集束する対物レンズを構成する
電極、１０５は電子線を偏向させる偏向器、１０６は被
検査パターンを有するウェーハ、１０８はウェーハから
でる二次電子、１０９は二次電子検出器、１１０は装置
構成各機器を制御する表示・制御機器である。図１０に
示す如く、電子源１０１から放出された電子線１０２
は、２つの電極１０３、１０４からなる対物レンズによ
って試料であるウェーハ１０６上に集束される。この対
物レンズを構成する２つの電極１０３、１０４のうち、
電子源１０１側に位置する第１の電極１０３の電圧をウ
ェーハ１０６側に位置するアース電位にある第２の電極
１０４に対して正側の電圧とし、この電圧を調整して、
第１の電極１０３と第２の電極１０４との間の電界を調
節することで、対物レンズのレンズ作用が調節される。
これにより、対物レンズのレンズ主面が第２の電極１０
４の下側に形成される。

【０１４０】さらに、前記電子線１０２は、第１の電極
１０３に囲繞されることによって、第１の電極１０３と
同電位に保たれている空間内において、静電型または磁
界型の偏向器１０５により偏向され、ウェーハ１０６上
で２次元的に走査される。

【０１４１】前記電子線１０２の照射によってウェーハ
１０６から発生した２次電子または反射電子は、電子線
１０２の対称の位置で、チルト軸に垂直な面内に配置さ
れた２組の２次電子検出器または反射電子検出器１０８
によって検出され、この検出信号を映像信号として表示
制御装置１１０内の表示部においてウェーハ１０６の画
像が得られる。上記構成は、本発明者らによる特開平４
−５１４４１号公報記載の荷電粒子線観察装置と同一の
構成である。ここで、静電型の対物レンズとした場合に
は、磁界型レンズの場合のように励磁コイルを巻く必要
がないため、レンズ自体を小型化できる。たとえば、従
来の磁界型レンズの大きさが直径１００〜１５０ｍｍで
あるのに対し、静電型対物レンズでは直径１０ｍｍ以下
にすることもできる。しかし、このように走査型電子顕
微鏡に本発明へ適用した場合は、画像検出過程において
画像歪みなどが生じやすいという問題に対応する必要が
ある。従って、メモリマット部２１のような小さな繰返
しパターンの集合を対象にした場合でも、画像の位置合
わせを確実に行うことが重要である。

【０１４２】そこで、図１０に示すように、新たに反射
電子検出器１１１、ここではアニュラー型のものを備
え、反射電子と２次電子を分離検出し、反射電子により
検出した画像を用いて複数画像の位置合わせを行うこと
ができる。ここで反射電子による画像では、１次電子に
よるパターンのチャージアップなどの影響を受けがた
く、あたかも光と同じように扱って得た画像といえる。
反射電子検出器は、アニュラー型のものが対称性がよ
く、各種パターンの検査には適している訳であるが、勿
論どのような形状のものでも差し支えない。また、電子
ビームを用いて画像を連続的に検出する際、マット部の
複数の繰返しパターンについては電子ビームのスキャン
方向の繰返しパターンの画像を用いることにすれば、よ
り画像歪みは低減できるものである。また、図１に示す
実施の形態と図１０に示す電子線検出器を組み合わせ
て、光を用いて検出した画像により欠陥検出、ここでは
欠陥座標の算出を行い、電子ビームを用いて検出した画
像より欠陥部を含む周辺の画像を用いて、欠陥の有無以
外の欠陥の特徴量（例えば欠陥の寸法や欠陥の背景に対
する明るさなど）に基づく欠陥の詳細情報を得ることも
可能であり、これは高精度検査に有益である。

【０１４３】なお、上記発明の実施の形態では、統計画
像を求める際に、画像ヒストグラムの変換等による階調
変換を行っていないが、ヒストグラムイコライゼイショ
ン等を前処理として実施しても差し支えない。これは、
電子ビームによるチャージアップ等の対策に有効であ
る。

【０１４４】上記発明の実施の形態によれば、場所によ
るパターンの明るさの違いに影響されることなく、欠陥
を高感度に検出することができる。したがって、メモリ
マット部２１など暗い領域も高感度に検査をすることが
でき、さらにその内部の明るさがばらつきの大きいパタ
ーンにおいても高感度に検査できる。また、周辺回路部
２２なども最適な検査をすることができる。しかも、画
像の濃淡差を検出するだけでなく、画像のもつ各種情報
をきわめて的確な形で比較でき、有効である。従って、
従来に比べ、信頼性の高い検査を実現することができ
る。また、画像に歪みがあっても高精度に画像の位置合
わせができるし、パターン密度が低いときにも同様の効
果が期待できる。以上、本発明に係る実施の形態につい
て、主に光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡を用いた画像検
出に基づく画像の統計画像の生成、比較検査方法につい
て述べたが、他の赤外線やＸ線により得られた画像検出
に用いた場合にも、同様に有効であることはいうまでも
ない。

【０１４５】［実施の形態３］次に、図１１を参照し
て、本発明の半導体の製造プロセスにおける欠陥発生原
因を解析への応用を説明する。図１１は、本発明に係る
画像処理装置の半導体製造プロセスへ適用図である。本
実施の形態は、第１の比較回路１８ａと第２の比較回路
１８ｂからの比較結果およびＣＰＵ１９から出力される
特徴量情報５１や欠陥（異物も含まれる）の情報５７ａ
や統計情報に基づくパターンの出来具合の情報５７ｂを
入力して、半導体の製造プロセスにおける欠陥発生原因
を解析し、この解析された欠陥発生原因を取り除くこと
によって、良品の半導体チップを高歩留まりで生産する
ことについて説明する。図１１において、３８０は半導
体の製造ライン、３８１は半導体ウェーハ４ａの搬送経
路、３８２は半導体製造工程の内、絶縁膜を形成するＣ
ＶＤ成膜工程を実行するＣＶＤ装置、３８３は半導体製
造工程の内、配線膜を形成するスパッタリング工程を実
行するスパッタリング装置、３８４は半導体製造工程の
内、レジスト塗布、露光、現像等を行う露光工程を実行
する露光装置、３８５は半導体製造工程の内、パターニ
ングをするエッチング工程を実行するエッチング装置で
あり、このように半導体ウェーハは様々な製造工程を経
て製造される。

【０１４６】また、３９１は比較回路１８およびＣＰＵ
１９から得られる特徴量情報５１や欠陥の情報５７ａや
統計情報に基づくパターンの出来具合の情報５７ｂを入
力するインターフェース、３９２は解析等の処理を実行
するＣＰＵ、３９３は解析等のプログラムを格納したメ
モリ、３９４、３９５、３９６、３９７は制御回路、３
９８は欠陥発生原因等の解析結果を出力する印刷装置等
の出力装置、３９９は各種データを表示する表示装置、
４００はデータを各装置間に移送するバスライン、４０
１はキーボード、ディスク等からなる入力装置、４０２
は、図示しないが検査画像処理装置からは得られない欠
陥を発生させた欠陥発生原因又は欠陥発生要因との因果
関係の履歴データまたはデータベースを記憶させる外部
記憶装置、４０３は、情報４１０を製造ラインへ提供す
るインターフェース、４１０は解析された欠陥発生原因
または欠陥発生要因に関する情報および製造プロセス条
件を制御するための情報である。また、３９０は、比較
器１８ａ、１８ｂおよびＣＰＵ１９（図１を参照）に示
される装置から出力される特徴量情報５１や欠陥（異物
も含まれる）の情報５７ａや統計情報に基づくパターン
の出来具合の情報５７ｂを入力して、製造ライン３８０
における欠陥発生原因または欠陥発生要因および製造プ
ロセス条件を制御するための制御情報を解析する解析用
コンピュータである。前記製造ライン３８０は、半導体
を製造する各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３
８５とからなっている。

【０１４７】解析用コンピュータ３９０は、図示しない
比較器１８ａ、１８ｂおよびＣＰＵ１９から出力される
特徴量情報５１や欠陥の情報５７ａや統計情報に基づく
パターンの出来具合の情報５７ｂを入力するインターフ
ェース３９１と、解析等の処理を実行するＣＰＵ３９２
と、解析プログラム等を格納したメモリ３９３と、制御
回路３９４、３９５、３９６、３９７と、欠陥発生原因
等の解析結果および製造プロセス条件を制御するために
解析された制御情報を出力する印刷装置等の出力装置３
９８と、各種データを表示する表示装置３９９と、製造
ライン３８０に関するデータおよび前記製造ライン３８
０に流される半導体ウェーハ４ａに関するデータ等を入
力する入力装置４０１と、前記半導体ウェーハ４ａ上に
発生した欠陥と欠陥発生原因または欠陥発生要因との因
果関係の履歴データまたはデータベースおよびパターン
の出来具合と製造プロセス条件との対応関係の履歴デー
タまたはデータベースを記憶した外部記憶装置４０２
と、前記ＣＰＵ３９２によって解析された欠陥発生原因
または欠陥発生要因に関する情報および製造プロセス条
件を制御するための情報４１０を前記製造ライン３８０
へ提供するインターフェース４０３とおよびこれらを接
続するバスライン４００で構成されている。

【０１４８】したがって、解析用コンピュータ３９０に
おけるＣＰＵ３９２は、入力された特徴量情報５１や欠
陥の情報５７ａや統計情報に基づくパターンの出来具合
の情報５７ｂと、外部記憶装置４０２に記憶された半導
体ウェーハ４ａ上に発生した欠陥と、各プロセス装置３
８２、３８３、３８４、３８５からなる製造ライン３８
０において欠陥を発生させた欠陥発生原因または欠陥発
生要因との因果関係の履歴データまたはデータベースお
よびパターンの出来具合と各プロセス装置３８２、３８
３、３８４、３８５の製造プロセス条件との対応関係の
履歴データまたはデータベースに基づいて、各プロセス
装置３８２、３８３、３８４、３８５からなる製造ライ
ン３８０における欠陥を発生させた欠陥発生原因または
欠陥発生要因および製造プロセス条件を制御するための
制御情報を解析し、この解析された欠陥発生原因または
欠陥発生要因に関する情報および製造プロセス条件を制
御するための情報４１０を各プロセス装置３８２、３８
３、３８４、３８５へ提供する。

【０１４９】この欠陥発生原因または欠陥発生要因に関
する情報および製造プロセス条件を制御するための情報
４１０が提供された各プロセス装置３８２、３８３、３
８４、３８５は、洗浄も含めて各種プロセス条件を制御
して欠陥発生原因または欠陥発生要因を取り除くことに
よって良品の半導体ウェーハ４ａを、次の工場へ送り出
すことができる。その結果、半導体を高歩留まりで製造
することができる。なお、欠陥検査が行われる半導体ウ
ェーハ４ａは、上記製造ライン３８０において、欠陥を
発生しやすい個所の前後工程から、半導体ウェーハ４ａ
単位、またはロット単位でサンプリングされる。また、
解析用コンピュータ３９０におけるＣＰＵ３９２は、図
示しない例えば専用の異物検査装置（図１及び図７で示
す被検査パターン検査装置でも異物についても欠陥とし
て検出することも可能である。）で検出された異物信号
に基づいてＣＰＵ１９から得られて入力された異物情報
と、外部記憶装置４０２に記憶された半導体ウェーハ１
ａ上に発生した異物と各プロセス装置３８２、３８３、
３８４、３８５からなる製造ライン３８０において異物
を発生させた異物発生原因または異物発生要因との因果
関係の履歴データまたはデータベースとに基づいて、前
記各プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５から
なる製造ライン３８０における異物を発生させた異物発
生原因または異物発生要因を解析する。

【０１５０】前記解析された異物発生原因または異物発
生要因に関する情報４１０を前記製造ライン３８０の各
プロセス装置３８２、３８３、３８４、３８５へ提供す
る。この異物発生原因または異物発生要因に関する情報
４１０が提供された各プロセス装置３８２、３８３、３
８４、３８５は、洗浄も含めて各種プロセス条件を制御
して異物発生原因または異物発生要因を取り除くことに
よって欠陥のない良品の半導体ウェーハ４ａを次工程へ
送り出すことができ、その結果半導体を高歩留まりで製
造することができる。

【０１５１】

【発明の効果】本発明によれば、面荒れ、グレイン等が
生じる多層の被検査パターンの表面の状態に影響される
ことなく被検査パターンを高感度で、且つ高信頼度で検
査することができる効果を奏する。また本発明によれ
ば、半導体メモリを構成するマット部における繰返し被
検査パターンを、チップ全体の感度に律束されることな
く、高感度で、且つ高信頼度で検査することができる効
果を奏する。また本発明によれば、繰返される被検査パ
ターンに生じる欠陥等について詳細解析ができるように
して真の欠陥について高信頼度で検査することができ
る。

【０１５２】また本発明によれば、繰返される被検査パ
ターンについて出来具合を定量的に把握することができ
る効果を奏する。

【０１５３】また本発明によれば、繰返される被検査パ
ターンについて出来具合を定量的に把握して被検査パタ
ーンを製造する製造プロセス（ステッパの解像度やエッ
チングの良否など）を診断し、その結果を製造プロセス
にフィードバックすることができる効果を奏する。また
本発明によれば、半導体ウェーハ等の半導体基板におい
て、面荒れ、グレイン等が生じる多層の被検査パターン
の表面の状態に影響されることなく被検査パターンを高
感度で、且つ高信頼度で検査して高信頼性を有する半導
体基板を製造することができる効果を奏する。また本発
明によれば、１または複数の画像に対して高精度に位置
合わせができ、その結果繰返される被検査パターンにお
ける欠陥等の特徴量を忠実に抽出することができる効果
を奏する。また本発明によれば、電子線ビームを用いて
繰返される被検査パターンについて歪みや明るさの違い
などの各種の誤差に影響されることなく、高感度で、且
つ高信頼度で検査することができる効果を奏する。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る被検査パターンの検査装置の一実
施の形態を示す構成図である。

【図２】図１に示す第１の統計情報生成回路で得られる
メモリマット部における濃淡統計画像の略示説明図であ
る。

【図３】図１に示す第２の統計情報生成回路で得られる
周辺回路部における濃淡統計画像の略示説明図である。

【図４】図１に示す第１および第２の統計情報生成回路
で得られるパターンのエッジ位置の統計画像がパターン
の出来具合を示すことを説明するための図である。

【図５】図１に示すエッジ位置抽出回路でパターンのエ
ッジ位置を抽出するための信号波形の関係を説明するた
めの図である。

【図６】統計画像と基準画像または検出画像との比較に
基づくマッチングについての略示説明図である。

【図７】本発明に係る被検査パターンの検査装置の他の
一実施の形態を示す構成図である。

【図８】本発明に係る画像の位置合わせ方法の略示説明
図である。

【図９】図８に示す画像の位置合わせ方法における二つ
の画像のサンプリング位置関係略示説明図である。

【図１０】本発明に係る被検査パターンの検査装置の更
に他の一実施の形態を示す構成図である。

【図１１】本発明に係る製造プロセス解析システムの一
実施の形態を示す構成図である。

【図１２】本発明に係る被検査パターンのメモリチップ
におけるメモリマット部と周辺回路部の略示説明図であ
る。

【図１３】図１２に示すメモリチップにおけるメモリマ
ット部と周辺回路部における明るさのヒストグラムであ
る。

【図１４】図１２に示すメモリマット部にグレインがあ
る場合の被検査パターンの略示説明図である。

【図１５】画像の位置合わせ回路の別の一実施の形態を
示す図である。

【図１６】画像が不連続になる要因の説明図である。

【図１７】画像の境界処理の一実施の形態を説明するた
めの図である。

【図１８】図１および図７に示す比較回路におけるＣＰ
Ｕおよび図１５に示す欠陥判定回路の具体的構成の一実
施の形態を示す図である。

【図１９】図１および図７に示す詳細解析を行うＣＰＵ
と異なる他の一実施の形態の概略構成を示す図である。

【図２０】欠陥または欠陥候補の信号として指定した寸
法範囲内の欠陥または欠陥候補や指定した位置範囲内の
欠陥または欠陥候補としてユーザが指示することによ
り、所望の欠陥または欠陥候補の画像を格納するための
一実施の形態を示す構成図である。

【図２１】被検査パターンの光学画像を検出する光学系
の一実施の形態の平面図である。

【図２２】図２２の正面図である。

【図２３】図２１および図２２に示す光学系における偏
光の関係を説明するための図である。

【符号の説明】

１…イメージセンサ、２…Ａ／Ｄ変換器、３ａ…第
１の遅延メモリ、３ｂ…第１の遅延メモリ、４、４
ａ…半導体ウェーハ、５…Ｘ、Ｙ、Ｚ、θステージ、
６…対物レンズ、７…照明光源、８…ハーフミ
ラ、９…デジタル画像信号、１０ａ、１０ｂ…統計
情報（統計画像信号）、１１ａ、１１ｂ…検出画像信
号、１２…入力手段、１３…記憶装置、１７ａ…
第１の統計情報生成回路、１７ｂ…第２の統計情報生
成回路、１８ａ…第１の比較回路、１８ｂ…第２の
比較回路、１９…ＣＰＵ、２０…チップ、２１…
メモリマット部、２２…周辺回路部、２３ａ〜２３
ｄ…遅延メモリ、２５…切出し回路、２８…エッジ
位置抽出回路、２９…２値化回路、３０…不一致検
出回路、３１…遅延回路、３２…位置合わせ回路、
３３…欠陥判定回路、３４…状態記憶回路、３５
…位置合わせ、感度制御回路、４３ａ、４３ｂ…画像
メモリ、４４ａ、４４ｂ…ＣＰＵ、４５ａ、４５ｂ
…メモリ、４６ａ、４６ｂ…位置合わせ回路、４７
ａ、４７ｂ…比較パラメータ設定手段、４８ａ、４８ｂ
…ＣＰＵ、５１ａ、５１ｂ…欠陥または欠陥候補の信
号、５２…表示手段、５７ａ…欠陥の情報、５７ｂ
…パターンのでき具合の情報、１０１…電子源、１０
２…電子線、１０３…第１の電極、１０４…第２の
電極、１０５…偏向器、１０６…半導体ウェーハ、
１０８…二次電子、１０９…二次電子検出器、１１０
…表示・制御装置、１１１…反射電子検出器、１２３
…メモリ、１３６…差検出回路、１３７…２値化回
路、１３８…フィルタ回路、１３９…特徴量抽出回
路、１４１…欠陥メモリ、１４７…記憶装置、３８
０…半導体の製造ライン、３８１…半導体ウェーハ１
ａの搬送経路、３８２…絶縁膜を形成する実行するＣＶ
Ｄ装置、３８３…配線膜を形成するスパッタリング装
置、３８４…露光工程を実行する露光装置、３８５
…エッチング工程を実行するエッチング装置、３９１
…インターフェース、３９２…解析等の処理を実行す
るＣＰＵ、３９３…解析等のプログラムを格納したメ
モリ、３９４、３９５、３９６、３９７…制御回路、
３９８…印刷装置等の出力装置、３９９…各種デー
タを表示する表示装置、４００…データを各装置間に
移送するバスライン、４０１…キーボード、ディスク
等からなる入力装置、４０２…データベースを記憶さ
せる外部記憶装置、４０３…インターフェース、４
１０…欠陥発生に関する情報、

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０１Ｎ 21/88 Ｇ０１Ｎ 21/88 ＤＧ０１Ｒ 31/02 Ｇ０１Ｒ 31/02 Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４０５Ａ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】繰返される被検査パターンから画像信号を
検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査
パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生
成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合を
定量化することを特徴とする被検査パターンの検査方
法。
【請求項２】繰返される被検査パターンから画像信号を
検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査
パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生
成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する欠
陥または欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パ
ターンの検査方法。
【請求項３】繰返される被検査パターンから画像信号を
検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査
パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生
成された統計情報と前記検出された画像信号とを比較し
て被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出
することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項４】繰返される被検査パターンから画像信号を
検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査
パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この生
成された統計情報と前記検出された画像信号とを比較し
て被検査パターンの特徴量を抽出することを特徴とする
被検査パターンの検査方法。
【請求項５】前記統計情報は、統計画像信号であること
を特徴とする請求項１または２または３または４記載の
被検査パターンの検査方法。
【請求項６】前記検出された画像信号として被検査パタ
ーンの濃淡画像信号であり、前記統計情報として繰返さ
れる被検査パターンの統計濃淡画像信号であることを特
徴とする請求項１または２または３または４記載の被検
査パターンの検査方法。
【請求項７】前記検出された画像信号として被検査パタ
ーンのエッジ位置を示す画像信号であり、前記統計情報
として繰返される被検査パターンの統計されたエッジ位
置を示す統計画像信号であることを特徴とする請求項１
または２または３または４記載の被検査パターンの検査
方法。
【請求項８】繰返される被検査パターンから画像信号を
検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査
パターンの平均値若しくはメディアン値で示される統計
画像信号を生成し、この生成された統計画像信号を基準
画像信号として前記検出された画像信号と比較すること
によって被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補
を抽出することを特徴とする被検査パターンの検査方
法。
【請求項９】繰返される被検査パターンから画像信号を
検出し、この検出された画像信号から繰返される被検査
パターンの平均値若しくはメディアン値で示される統計
画像信号を生成し、この生成された統計画像信号を基準
画像信号として前記検出された画像信号と比較すること
によって被検査パターンの特徴量を抽出することを特徴
とする被検査パターンの検査方法。
【請求項１０】繰返される被検査パターンから画像信号
を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検
査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、前記
検出された繰返される被検査パターンの画像信号同士を
比較して得られる差画像に対して前記生成された統計情
報に基づいて得られる判定基準に基づいて判定処理をし
て被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出
することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項１１】マット部と周辺回路部とを有するチップ
を複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、
この検出された画像信号からマット部における繰返され
る被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成
し、この生成されたマット部における統計情報を用いて
マット部における被検査パターンのでき具合を定量化す
ることを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項１２】マット部と周辺回路部とを有するチップ
を複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、
この検出された画像信号からマット部における繰返され
る被検査パターンの統計量で示される統計情報と周辺回
路部における繰返される被検査パターンの統計量で示さ
れる統計情報とを生成し、この生成されたマット部にお
ける統計情報を用いてマット部における被検査パターン
のでき具合を定量化し、前記生成された周辺回路部にお
ける統計情報を用いて周辺回路部における被検査パター
ンのでき具合を定量化することを特徴とする被検査パタ
ーンの検査方法。
【請求項１３】マット部と周辺回路部とを有するチップ
を複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、
この検出された画像信号からマット部における繰返され
る被検査パターンの統計量で示される統計情報を生成
し、この生成されたマット部における統計情報を用いて
マット部における被検査パターンに存在する欠陥または
欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの
検査方法。
【請求項１４】マット部と周辺回路部とを有するチップ
を複数配置した被検査パターンから画像信号を検出し、
この検出された画像信号からマット部における繰返され
る被検査パターンの統計量で示される統計情報と周辺回
路部における繰返される被検査パターンの統計量で示さ
れる統計情報とを生成し、この生成されたマット部にお
ける統計情報を用いてマット部における被検査パターン
に存在する欠陥または欠陥候補を抽出し、前記生成され
た周辺回路部における統計情報を用いて周辺回路部にお
ける被検査パターンに存在する欠陥または欠陥候補を抽
出することを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項１５】繰返される被検査パターンから画像信号
を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検
査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この
生成された統計情報を用いて被検査パターンのでき具合
を定量化し、この定量化された被検査パターンのでき具
合に基づいて被検査パターンを製造するための製造プロ
セスの適否について診断することを特徴とする製造プロ
セス診断方法。
【請求項１６】繰返される被検査パターンから画像信号
を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検
査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、この
生成された統計情報を用いて被検査パターンに存在する
欠陥または欠陥候補の情報を抽出し、この抽出された欠
陥または欠陥候補の情報に基づいて被検査パターンを製
造するための製造プロセスの適否について診断すること
を特徴とする製造プロセス診断方法。
【請求項１７】繰返される被検査パターンを形成した半
導体基板から画像信号を検出し、この検出された画像信
号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統
計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検
査パターンのでき具合を定量化し、この定量化された被
検査パターンのでき具合に基づいて被検査パターンの製
造プロセス条件の適否について診断して半導体基板を製
造することを特徴とする半導体基板の製造方法。
【請求項１８】繰返される被検査パターンを形成した半
導体基板から画像信号を検出し、この検出された画像信
号から繰返される被検査パターンの統計量で示される統
計情報を生成し、この生成された統計情報を用いて被検
査パターンに存在する欠陥または欠陥候補の情報を抽出
し、この抽出された欠陥または欠陥候補の情報に基づい
て被検査パターンの製造プロセス条件の適否について診
断して半導体基板を製造することを特徴とする半導体基
板の製造方法。
【請求項１９】位置合わせする各画像を線形補間若しく
は前記各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画
像間のそれぞれの不一致量若しくは該不一致量の線形結
合が最小になるように該補間画像のずれ量を画素未満単
位の分解能で求め、この求められた位置ずれ量に基づき
前記各画像を線形補間若しくは２次補間若しくは高次の
畳み込み補間をすることにより前記画像の位置合わせを
行うことを特徴とする画像の位置合わせ方法。
【請求項２０】位置合わせする各画像を線形補間若しく
は前記各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画
像間のそれぞれの不一致量若しくは該不一致量の線形結
合が最小になるように該画像を用いたずれ量算出用デー
タを布線論理で求め、この求められたずれ量算出用デー
タから算出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプロ
グラム論理により求め、この求められた位置ずれ量に基
づき前記各画像について線形補間若しくは２次補間若し
くは高次の畳み込み補間をすることを布線論理により行
って前記画像の位置合わせを行うことを特徴とする画像
の位置合わせ方法。
【請求項２１】位置合わせする各画像を線形補間若しく
は前記各画像の微分画像を線形補間し、これらの補間画
像間のそれぞれの不一致量若しくは該不一致量の線形結
合が最小になるように該画像を用いたずれ量算出用デー
タを布線論理で求め、この求められたずれ量算出用デー
タから算出すべきずれ量を画素未満単位の分解能でプロ
グラム論理により求め、この求められた位置ずれ量に基
づき前記各画像について畳み込み演算による布線論理に
より行って前記画像の位置合わせを行うことを特徴とす
る画像の位置合わせ方法。
【請求項２２】繰返される被検査パターンから画像信号
を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検
査パターンの統計画像信号を生成し、この生成された統
計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信
号と位置合わせして比較することによって被検査パター
ンに存在する欠陥または欠陥候補を抽出することを特徴
とする被検査パターンの検査方法。
【請求項２３】繰返される被検査パターンから画像信号
を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検
査パターンの統計画像信号を生成し、この生成された統
計画像信号を基準画像信号として前記検出された画像信
号と位置合わせして比較することによって被検査パター
ンの特徴量を抽出することを特徴とする被検査パターン
の検査方法。
【請求項２４】繰返される被検査パターンから画像信号
を検出し、この検出された画像信号から繰返される被検
査パターンの統計量で示される統計情報を生成し、前記
検出された繰返される被検査パターンの画像信号同士を
位置合わせして比較して得られる差画像に対して前記生
成された統計情報に基づいて得られる判定基準に基づい
て判定処理をして被検査パターンに存在する欠陥または
欠陥候補を抽出することを特徴とする被検査パターンの
検査方法。
【請求項２５】被検査パターンを有する試料に電子ビー
ムを走査照射して得られる電子線画像を用いて被検査パ
ターンを検査する検査方法であって、前記電子ビームの
走査により前記試料から発生する反射電子と２次電子と
を分離して反射電子を選択的に検出し、該検出した反射
電子に基づいて電子線画像を作成し、この作成した反射
電子による電子線画像を用いて被検査パターンを検査す
ることを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項２６】被検査パターンを有する試料に電子ビー
ムを走査照射して得られる電子線画像を用いて被検査パ
ターンを検査する検査方法であって、反射電子と２次電
子を分離検出し、反射電子により検出した画像を用いて
複数画像の位置合わせを行うことを特徴とする被検査パ
ターンの検査方法。
【請求項２７】繰返し被検査パターンを形成した試料に
電子ビームを走査照射して得られる電子線画像を用いて
被検査パターンを検査する検査方法であって、前記電子
ビームのスキャンの方向に形成された繰返しパターンか
ら得られる電子線画像を用いて被検査パターンを検査す
ることを特徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項２８】試料上に形成した被検査パターンを検査
する方法であって、前記被検査パターンから検出される
光学像に基づいて被検査パターンの検査を行う第１の検
査工程と、前記被検査パターンに電子ビームを走査照射
して前記検査された部分を含む周辺の電子線画像を得、
この電子線画像に基づいて前記検査された部分における
詳細情報を得る第２の検査工程とを有することを特徴と
する被検査パターンの検査方法。
【請求項２９】繰返し被検査パターンについて画像信号
を連続的に検出し、この連続的に検出された画像信号に
基づいて被検査パターンを検査する方法であって、複数
画像の位置合わせを着目画像のみならず過去の画像の位
置ずれ情報を用いて、画像の連続性を判断し、これに基
づき不連続画像の境界部の検査感度を制御することを特
徴とする被検査パターンの検査方法。
【請求項３０】繰返し被検査パターンについて画像信号
を連続的に検出し、この連続的に検出された画像信号に
基づいて被検査パターンを検査する方法であって、複数
画像の位置合わせを着目画像のみならず過去の画像の位
置ずれ情報を用いて、画像の連続性を判断し、これに基
づき不連続画像の境界部を非検査領域とすることを特徴
とする被検査パターンの検査方法。