CN103180690B - 图案测定方法、图案测定装置以及利用其的程序 - Google Patents

Abstract

在测定过程变动大的图案的情况下，在预先登记的测定区域中，若在测定对象图案的周围存在不是测定对象的图案或废料等的噪声时，则不能够进行正确测定。将样品的图像数据中的进行图案匹配而用于对位的规定的区域设定为从图案测定的对象中除外的非测定对象区域。例如在测定过程变动大的图案的情况下，图案匹配中仅使用包含过程变动小的图案在内的区域，图案测定时，将在图案匹配中使用而用于对位的规定的区域设定为非测定对象区域。由此，能够不受测定区域与非测定对象区域相重叠的区域的影响，即使对于过程变动大的图案也能够进行容易且稳定的图案测定。

Description

图案测定方法、图案测定装置以及利用其的程序

技术领域

本发明涉及适于半导体检查装置的图案(pattern)测定装置、图案测定方法以及图案测定程序。

背景技术

近年来，随着半导体元件的高集成化以及微细化，高速且正确地检查微细图案的技术变得重要。基于这样的背景，搭载有下述功能的图像处理装置得到了实用化，即：通过以电子显微镜为代表的摄像装置、视频装置的高性能化，识别以摄像装置对样品进行摄影得到的图像内所含的特定的图案或其位置，并在与预先登记的数据上的图案之间进行对位的功能(以下，称为“图案匹配”)、进行作为目的的图案的尺寸长度测量的功能(以下，称为“图案测定”)。

专利文献1中公开了：有关针对被称为图案的制造步骤中的过程变动的、样品的图像上的图案与预先登记的样品的数据上的图案之间的形状误差而高精度地进行尺寸测定的方法的发明，在图案测定结果不妥当的情况下，对游标(cursor)的大小或者位置进行修正。

专利文献2中记载了：设定包含图案的边缘在内的对象区域并进行摄像/图像处理来实施图案测定时，对SEM图像中的图案与设计数据中的图案之间的形状偏离进行计算，并基于计算出的信息，通过测定游标，对检查区域进行指定，作为测定方法，管理位置以及形状。其公开了：在游标位置偏离了边缘的情况下，与边缘位置相匹配地使游标的位置移位，来扩大游标间的距离。

专利文献3公开了下述的方法，即：对样品的图像数据设定作为图案匹配的对象外的掩膜区域，当预先登记的图案数据在扫描的阶段，跨越所述图像数据中的对象区域和所述掩膜区域的情况下，则基于所述对象区域与所述掩膜区域中的至少一方之间的重合程度来设定处理条件的方法。

在先技术文献

专利文献

专利文献1：JP特开2006-318955号公报

专利文献2：JP特开2009-243993号公报

专利文献3：JP特开2003-109002号公报

发明内容

发明概要

发明所要解决的课题

但是，专利文献1以及专利文献2中，并没有对下述情况进行任何考虑，即：作为针对样品的制造步骤中发生的过程变动的应对方法，修正测定游标的大小、位置时，在作为测定对象的图案的周围存在不是测定对象的其他图案、废料等的噪声的情况。由此，这样的情况下，不能解决因噪声原因而可能产生的修正后的测定游标在弄错的位置上进行图案测定的问题。另外，专利文献1中，由于是在获得图案的测定结果后对其结果的妥当性进行判断的基础上调整测定游标，因此不能将过程(process)变动引起的图案测定的失败防患于未然。

另外，专利文献3中并没有记载有关在作为图案匹配处理的对象外的区域上设定掩膜、与前述的修正后的测定游标在错误位置上的图案测定的问题的相关性。

本发明的目的在于：提供一种即使在测定对象图案的周围存在非测定对象的其他图案、废料等的情况下也能够高精度地进行图案测定的方法。

解决课题的手段

提供一种图案测定装置、方法以及程序，其特征在于：在对样品进行摄像而获得的图像数据中设定测定区域，在所述图像数据与预先所存储的图案数据之间进行图案匹配，将由该匹配而进行了对位的所述图像数据中的规定区域设定为从测定对象排除在外的区域，将在所述测定区域与所述规定区域相重叠的区域中包含的信号排除在外来进行图案测定。

发明效果

根据本发明的图案测定装置、方法以及程序，即使在测定区域中存在不是测定对象的其他图案或废料等，对于设定为非测定对象区域的规定区域与测定区域相重叠的区域，由于不受这些的影响，因此，即便在对样品进行摄影得到的图像数据与预先所存储的图案数据之间发生了过程变动时也能够进行高精度地图案测定。另外，在进行测定游标的大小、位置的调整的情况下能够简化作业。

附图说明

图1是表示本发明的图案测定装置的框图。

图2是搭载了本发明的图案测定装置的扫描型电子显微镜系统的结构图。

图3-A是表示针对各种图案的测定区域的设定例的图。

图3-B是表示针对各种图案的测定区域的设定例的图。

图4是表示线状图案中的过程变动的发生例与所预测的误测定的示例的图。

图5是表示圆形状图案中的过程变动的发生例与所预测的误测定的示例的图。

图6是表示线状图案中的非测定对象区域的设定例的图。

图7是表示圆形状图案中的非测定对象区域的设定例的图。

图8是表示本发明中的摄像条件输入时的各种条件设定例以及处理流程的图。

图9是表示基于本发明中输入的摄像条件而实际进行图案匹配、图案测定的情况下的操作例以及处理流程的图。

图10是表示本发明中实际进行图案匹配、图案测定时设定非匹配对象区域或者/以及非测定对象区域的操作例的图。

图11是表示针对本发明中的圆形图案，多次设定测定区域来进行图案匹配、图案测定时的操作例的图。

图12-A是表示针对利用了图像集合的各种图案的非匹配对象区域的自动设定例的图。

图12-B是表示针对利用了图像集合的各种图案的非匹配对象区域的自动设定例的图。

图13是表示针对各种图案的图案出现概率图的计算以及利用了该计算的非匹配对象区域的设定例的图。

图14是表示图13的设定例的处理流程的图。

图15是表示利用了非匹配对象区域或者/以及非测定对象区域的设定中的图案出现概率图的阈值的使用例的图。

图16是表示针对对过程变动发生概率高的图案和低的图案之间的间隔进行测定的情况的、本发明的应用例的图。

图17是表示非测定对象区域的各种设定例的图。

具体实施方式

以下，基于添加的附图，对本发明的实施方式进行说明。此外，以下所示的实施方式是一个示例，本发明的内容并不限于此。

图1是表示本发明的图案测定装置100的基本构成的框图。本发明的图案测定装置输入以扫描型电子显微镜(以下，称为SEM。)等的摄像装置对样品进行摄影得到的图像数据105(以下，称为SEM图像。)、与预先所存储的样品的图案数据106的数据，针对图像数据105，通过测定区域设定部101设定测定区域，通过图案匹配部103进行图像数据105与图案数据106之间的图案匹配。此时，也可以根据需要而具备非匹配对象区域设定部102，来设定非匹配对象区域。接下来，根据图案匹配结果107，通过非测定对象区域设定部108，将图像数据105中的用于对位的规定区域设定为从测定区域中除外的区域。接下来，图案测定部提取所述测定区域所含的信号并测定形成于所述样品上的图案，在设定后的图像数据109中，图案测定部104将所述测定区域与所述规定区域进行重叠的区域中所含的信号除外后进行图案测定，并输出图案测定结果110。

图2是将本发明的图案测定装置100应用于扫描型电子显微镜系统200的图像处理装置202的结构的概略图。扫描型电子显微镜系统200构成为具备：对半导体设备的图像进行摄影的SEM201；进行降低包含在图像数据105中的特有的噪声的处理、以及进行本发明的图案测定处理的图像处理装置202；对SEM201与图像处理装置202进行控制的控制用计算机204；输入用以控制扫描型电子显微镜系统200的控制数据211的输入单元205；显示图像数据105的摄影图像、图像处理结果以及用于控制图案测定装置100的显示用数据210的显示装置203。

以下，对构成系统的各装置进行说明。

控制用计算机204进行SEM201的摄像条件、半导体设备的检查位置、图像处理装置202的图像处理功能的设定这样的扫描型电子显微镜系统200全部的控制，是以个人计算机等为代表的信息处理装置，构成为具备：保存预先所存储的图案数据106、样品的图像数据105、用于控制扫描型电子显微镜(以下，称为SEM。)201与图像处理装置202的程序等的存储器；执行所述控制程序的CPU；用于从图像处理装置202输入图像数据105、以及图案匹配值这样的图像处理结果207的信号输入IF；输出用于控制SEM201的SEM控制数据208、图像处理装置202的控制数据、以及图像数据105这样的用在图像处理功能的图像处理用数据209的信号输出IF。

输入单元205是操作者对控制用计算机204指示SEM201的摄像条件、样品的检查位置、与所述检查位置相当的设计数据的位置、图像处理功能的设定等的单元，是与控制用计算机204连接的鼠标、键盘。显示装置203是用于显示SEM201摄影得到的图像数据105、图案匹配值、半导体设备上的检查位置的信息、以及SEM201、图像处理装置202、图案数据106等的显示用数据210的装置，是与控制用计算机204连接的CRT(CathodeRayTube：阴极射线管)、液晶显示器等的图像显示装置。

SEM201的功能在于，对样品表面上进行光栅扫描的同时，对样品照射电子线，并对样品表面发生的二次电子以及反射电子进行检测、放大后，变换为亮度信息，由此来取得样品的图像数据105。图像处理装置202由以下部件构成：用于容纳图像数据105、图案匹配以及图案测定结果、图像处理结果的存储器；根据控制用计算机204的指示来控制全部图像处理程序、图像处理的CPU；用于高速执行图像处理的硬件；将图案匹配以及图案测定中利用的图像数据105以及图像处理功能的图像处理用数据209传送给控制用计算机204的信号输出IF。

本发明的图案测定装置100能够以所述的硬件与利用了CPU的软件处理进行组合来实现。

[测定区域的设定例]

图3表示针对图像数据300上的测定对象图案301，求取测定距离303的一般的测定区域302以及测定位置的设定方法的示例。关于测定区域302，例如，对包含所要测定的边缘位置304的区域以长方形、圆形、短形等的测定游标进行设定。

图3(1)是在对作为线图案的测定对象图案301的左右的边缘位置304的测定距离303进行测定的情况下，对包含各个边缘的测定区域302以长方形的测长游标进行指定的示例。

图3(2)是在对测定对象图案301的左右的边缘位置304的测定距离303进行测定的情况下，以包含左右双方的边缘在内的一个长方形的测长游标进行指定的示例。

图3(3)、(4)、(5)是在对圆形或者椭圆形的测定对象图案301的边缘位置304的测定距离303进行测定的情况下，对测定区域302以包含左右双方的边缘在内的圆形、四边形、椭圆形的测长游标进行设定的示例。

图3(6)是在对二个圆形图案之间的测定区域302的测定距离303进行测定的情况下，对包含各自的边缘在内的测定区域302以扇形的测长游标进行指定的示例。

图3(7)是在对作为测定对象的测定对象图案301的左右的边缘位置304的测定距离303进行测定的情况下，利用从测定对象图案301所取得的信号信息305，为了测定与图案的边缘位置304对应的2个信号信息的峰值306间的距离307，以包含2个信号信息的峰值306在内的一个长方形的测长游标来指定测定区域302的示例。

[过程变动的发生例]

图4以及图5表示与半导体设备等的样品相关的设计数据等的数据、以及通过对样品进行摄影而获得的SEM图像之间的过程(process)变动的发生例。在该情况下，由于不能检测出应测定图案或者检测出错误的位置，将成为发生图案的误测定的原因。

图4(1)表示图像数据400上的进行测定的测定对象图案401变粗且向右侧偏离的情况下，正确设定测定区域402的示例。在此，为了求取正确的测定距离403，关于测定区域402，需要如图那样以测长游标来设定包含所要测定的左右的边缘位置404在内的区域。

图4(2)表示针对图4(1)的测定对象图案401，仅将左右的边缘位置中的任意一方的边缘位置设定为测定区域402的示例。在该情况下，对于未包含在测定游标内的部分的边缘位置405不能被测定出，从而产生对测定距离406进行测定的误测定。

图4(3)表示针对图4(1)的测定对象图案401，以图案的重心为基准而设定了测定区域402的示例。在该情况下，左右双方的边缘位置404均未包含在测定区域402中，产生对错误的测定距离406进行测定的误测定。

图5(1)表示对于图像数据500上的进行测定的中央的测定对象图案501，设定了正确的测定区域502的示例。在此，为了求取正确的测定距离503，对于测定区域502，需要如图那样地，以测定游标对包含所要测定的左右的边缘位置504在内的区域进行设定。

图5(2)表示针对图5(1)的测定对象图案501的形状变大且向右侧偏离的情况下，作为测定区域502仅设定了某一方的边缘位置504的示例。在该情况下，关于未包含在测定游标内的部分的边缘位置505则不能测定出，因此，将产生对测定距离506进行测定的误测定。

作为针对上述的过程变动的应对方法，虽能够将测定区域较宽地设定，但此时在测定对象的图案的周围存在非测定对象的其他的图案或者废料等的噪声的情况下，则存在产生对这些的噪声进行错误测定的误测定的可能性。

此外，关于该步骤中成为测定对象的图案、或者存在于其周围的非测定对象的图案，其在下一步骤之后被除去的情况下等，存在容许某种程度的尺寸变动、或者相对于近邻图案的接触等的情形，在该情况下预计将发生更显著的过程变动。

(实施例1)

[非测定区域设定]

利用图6，说明在图像数据600上的多个测定对象图案601和图案602中，将包含测定时不使用的图案602的区域设定为非测定对象区域606的方法。在此，非测定对象区域606能够根据预先所存储的图案数据106即设计数据、仿真数据、参照图像、从测定图案中取得的信号信息等各种数据来进行设定。

图6(1)表示在图像数据600上的多个图案中，不设定非测定对象区域606，对于测定中使用的测定对象图案601通过测定游标来设定测定区域603，对左右的边缘位置604之间的距离605进行测定的示例。

此时，作为针对产生了过程变动的情况的应对方法，将测定区域设定得较宽时，则有可能因包含周围存在的测定中不使用的图案602而具有发生误测定。

图6(2)是在数据600上的多个图案中，将包含测定中不使用的图案602在内的区域设定为非测定对象区域606的示例。设定的非测定对象区域606中所含的图案602被设为测定中不使用的图案。接下来，如图6(3)以及(4)所示，按照测定中使用的图案的左右的边缘位置604被包含的方式设定测定区域603。此时，对测定中使用的测定对象图案601由于过程变动而被认为变化的区域进行预测，所以即使在发生了过程变动的情况下，也能够按照测定中使用的左右的边缘位置604包含在测定区域603内的方式较宽地进行设定。通过本对应处理，作为针对图4所示的过程变动的应对方法，即使在修正测定游标的大小、位置的情况下，不会因周围的测定中不使用的图案、废料等的噪声的影响而发生误测定，能够稳定地进行图案测定。

(实施例2)

图7是用于说明在图像数据700上的多个圆形图案中，将包含测定时不使用的图案702在内的区域设为非测定对象区域706的方法的图。图7(1)表示在数据700上的多个圆形图案中，不设定非测定对象区域706，对测定中使用的测定对象图案701通过测定游标来设定测定区域703，对左右的边缘位置704之间的距离705进行测定的示例。

此时，作为针对发生了过程变动的情况的应对方法，而将测定区域较宽地设定时，则有可能因包含周围存在的测定中不使用的图案702而发生误测定。

图7(2)是在图像数据700上的多个图案中，将包含测定中不使用的图案702的区域设为非测定对象区域706的示例。假定在设定的非测定对象区域706中所含的图案702是在测定中不被使用的图案。接下来，如图7(3)所示，按照测定中使用的图案的左右的边缘位置704被包含的方式来设定测定区域703。此时，对测定中使用的测定对象图案701因过程变动而被认为发生变化的区域进行预测，即使在发生了过程变动的情况下，也能够按照测定中使用的左右的边缘位置704被包含在测定区域703内的方式较宽地设定测定区域703。本操作可在图案登记/检测时的测定条件的设定时进行实施，也可在实际进行图案测定的阶段进行实施。通过本对应，作为针对图5所示的过程变动的应对方法，不会因周围的测定中不使用的图案、废料等的噪声的影响而产生误测定，能够稳定地进行图案测定。

(实施例3)

图8表示本发明中的图案登记/检测时的各种条件的设定例以及处理流程。本处理是在进行实际的图案匹配、图案测定前，预先根据所谓的设计数据的与半导体设备等的样品相关的数据上的图案，将非测定对象区域作为应输入信息而进行设定的情况下的示例。即，图1所示的图案测定装置中，是将图案匹配后所进行的非测定对象区域的设定预先在条件设定时进行的处理例。

首先，设定图案匹配、图案测定所涉及的各种条件。预先，从低倍率向高倍率，反复进行图像条件的设定以及对焦、对位等的处理，按照作为测定对象的图案进入视野内的方式进行调整。作为事前信息，在成为测定对象的位置周边，如果有过程变动大的部分与较小的部分的场所，或者因过程变动而图案将怎样的程度进行变形等的信息，则测定条件的设定将变得更容易。

在本例的情况下，在图8(1)所示的图像数据800上的多个图案中，将中央的测定对象图案801作为测定对象，将该图案宽度较大地进行变动的情形作为所预测的情形。相对此，将大小、形状几乎没有变动的周围的图案802设为过程变动小的部位。在本例的情况下，由于过程变动大的中央的测定对象图案801是测定对象，因此，首先如图8(2)所示，对过程变动小的非测定对象的周边的图案802施加掩膜而设为非测定对象。接着，如图8(3)所示，设定测定区域与测定条件(本例中，对线的宽度测定)。在此，按照即使发生过程变动，图案也进入测定区域内的方式较大地设定测定区域。关于测定区域的尺寸，只要非测定对象区域被适当地设定，可按照非测定对象区域与测定区域进行重叠的方式较大地进行设定。其后，设定在图案匹配中使用的图案。在此，优选选择过程变动小的周围的图案802。此时，如图8(4)所示，可按照不受图案匹配中不使用的中央的测定对象图案801的过程变动等之影响的方式，使用整个画面，仅将包含过程变动大的中央的测定对象图案801在内的区域设定为非测定对象区域803。

将测定图像与测定条件、测定中使用的区域与进行掩膜的区域等的信息全部建立关联地进行保存。

(实施例4)

图9表示根据图6～图8以及以前述的顺序所登记的条件，实际进行图案匹配、图案测定的情况下的处理流程的示例。作为处理，预计进行以下那样的步骤。

(1)低倍率条件下的对位

(2)高倍率条件下移动至测定位置

(3)明亮度/焦点调整

(4)高倍率条件下的图案匹配

(5)非测定对象区域处理

(6)图案测定

基本上根据前述的图案检测/登记时的条件设定，对成为测定对象的半导体设备等的样品进行图案匹配、图案测定。以下，利用步骤以及图9依次进行说明。

(1)中，以比测定倍率要低的倍率进行对位。在此，进行对位时，推荐使用图像数据900上的多个线图案中的过程变动小的部分。在图9(1)的示例中，将过程变动大的画面中央的测定对象图案901设为测定对象。此时，以测定时的1/2程度的倍率，将其周边的存在于测定区域内的过程变动小的图案902设为对位对象。其后，(2)中，以高倍率条件(图9(1)的点线903所包围的区域)移动到测定位置，根据需要而进行(3)明亮度、对焦的处理，以测定倍率取得已对焦的图像。在此，进行(4)高倍率条件下的图案匹配。在此，利用包含以点线所包围的过程变动小的周边的图案902在内的区域来进行对位。此时，也可根据需要，如图9(3)所示，将包含过程变动大的中央的测定对象图案901在内的区域设定为非匹配对象区域905。(5)中，通过前述的方法，进行基于预先登记的非测定对象区域906的处理。如图9(4)所示，在此，图案匹配中使用的周边的图案902与非测定对象区域906相符。(6)中，由于测定对象是位于画面中央的、过程变动大的测定对象图案901，因此通过将测定区域909如图9(5)所示那样设定得较宽，从而能够对中央的线图案的左右的边缘位置907之间的距离908，实施与过程变动对应的稳定的测定。

另外，图案匹配和图案测定无需以相同倍率、相同视野来实施，关于图案匹配，通过以更低的倍率来进行，则能够使用宽的视野的信息。在装置的位置精度较差或者以更高的倍率进行测定时，推荐以低的倍率执行图案匹配。

另外，也可以在测定以前以低的倍率进行对位，并根据其信息，以与实施图案测定时接近的倍率再次执行对位，由此，按照以测定/检查倍率使检查图案进入视野内的方式进行设定。

(实施例5)

接下来，利用图10，说明在实际进行图案匹配、图案测定的阶段中，考虑图像数据上的多个图案中的过程变动，实施非匹配对象区域、非测定对象区域以及测定区域的设定以及处理的情况。

如图10(1)所示，将包含被预测为图像数据1000上的过程变动大的测定对象图案1001的左右的边缘位置1004在内的区域，设为测定区域1003。

在此，首先，表示进行高倍率条件下的图案匹配时的非匹配对象区域1008的设定示例。如图10(2)那样，基于预见信息，对认为因过程变动而发生形状变化的场所与不发生的场所进行区分。例如能够基于过程的形成状态或者既有的检查结果进行预测。另外，即使是相对于过程的尺寸容许值为较大的情况，过程变动发生的可能性也较高。在本例的情况下，假定存在如下这样的预见信息，即：位于画面中央的测定对象图案1001是测定对象，但过程变动的可能性较高，画面周边的线图案1002是非测定对象，但过程变动发生的可能性较低。在此，区分为以2重线所包围的过程变动的发生概率高的区域与以点线包围的过程变动的发生概率低的区域。

例如在图案检测的情况下，如图10(3)那样，将过程变动的发生概率高的画面中央的线图案周边设定为非匹配对象区域1008，仅使用过程变动的发生概率低的周边的图案1002的信息来进行图案匹配。对于该情况下的图案匹配，可将测定对象图案1001设定为非匹配对象区域1009的基础上，以整个画面作为模板来执行，或者也能以一部分为模板，将整个画面设定为非匹配对象区域(未图示)的基础上来执行。该非匹配对象区域的设定并不是必定进行的处理，但考虑过程变动的影响，优选根据需要而执行。

在图10的示例的情况下，过程变动大的测定对象图案1001是测定对象，因此，在完成图案匹配后进行图案测定等的情况下，如图10(4)所示，与图案匹配时相反地，将过程变动小的周围的图案1002设定为非测定对象区域1010，在测定区域1008中进行图案测定。如图10(5)那样，也能够将测定游标以外的部分的全部，设定为非测定对象区域1010。

如图10那样，针对数据上的多个图案，可根据过程变动的大小来设定非匹配对象区域、非测定对象区域以及测定区域，仅利用包含过程变动小的图案在内的区域来进行图案匹配，仅利用包含过程变动大的图案在内的区域来进行图案测定。如果将过程变动小的图案设为测定对象，关于图案匹配以及图案测定，也可分别仅利用包含过程变动小的图案在内的区域来进行实施。

(实施例6)

图11表示针对图像数据1100上的多个图案，利用了多个模板的图案匹配、图案测定的示例。以下，对具体的方法进行说明。

在对图11(1)所示那样的图像数据1100上的圆形图案的边缘位置1104的距离1105进行测定时，在如图11(4)所示那样在测定对象图案1101中发生过程变动的情况下，需要进行对包含测定区域内的测定基准位置在内的测定游标的位置进行修正的处理。

图11(1)示出了设为测定对象的图案与测定区域的设定示例。如图11(2)那样，在图像数据1100上的测定对象图案1101中，将包含图案测定的基准位置的测定游标1106、1107分别设为(rml)、(rmr)。另外将rml、rmr间的距离1108(rdm)作为登记时的信息而进行存储。

如图11(3)那样，也可以设定图案测定中不使用的非测定对象区域。该顺序也可不设定，但考虑过程变动的影响等，优选根据需要而执行。

接下来，将如图11(4)所示那样的因过程变动而大小发生了变化的测定对象图案1101设为测定的对象。

在利用标准化相关等的一般方法来实施图案匹配的情况下，例如如图11(5)那样，可预计针对SEM图像1113上的图案在其一部分相重合的位置被检测出。即，测定游标1110(trml)、1111(trml)的配置相对于预先存储的图案数据中的图案登记时的测定对象图案1101的位置而成为相对性。在图11(5)的示例的情况下，尤其是在右侧的测定游标(trml)中不存在成为测定对象的边缘。左侧的测定游标(trml)也被配置在比本来应测定的边缘位置的下方，在这样地执行图案测定的情况下，则发生测定错误或者误测定的可能性高。

于是，如图11(6)那样，将测定游标1110(trml)、1111(trml)作为模板，针对大小已变化的图案进行更详细的图案匹配。通过前段的图11(1)～(3)中的图案登记时的条件设定，大致预测出其位置，因此，在本阶段，只要仅进行测定游标1110(trml)、测定游标1111(trml)周边的检测即可。

通过图11(6)的处理，执行图案匹配，将检测出的新的测定游标位置设为1114(rml′)、1115(rmr′)，将其距离作为1118(rdm′)而进行图案测定。

通过以下的公式来表述预先存储的图案数据与样品的图像数据之间的过程变动的指标值。

(数式1)

过程变动指标值pd＝rdm′/rdm式1

该指标值在测定对象是2维的情况下，分别能够通过以下式进行表现。

(数式2)

pdx＝rdmx′/rdmx式2

(数式3)

pdy＝rdmy′/rdmy式3

(数式4)

$\mathrm{pd}=\sqrt{({\mathrm{rdx}}^{*}\mathrm{rdx}+{\mathrm{rdy}}^{*}\mathrm{rdy})}$ …式4

以该指标值基础，能够对rmrx′、rmry′的测定游标的位置以及大小进行修正。

(实施例7)

利用图12，表示自动设定与利用了实际图像的情况下的各种过程变动相应的非匹配对象区域的顺序的示例。在此，示出了作为与样品相关的数据而利用了参照图像的示例，针对设计数据、仿真图像、与测定图案信息对应的信号信息等各种类型的数据也可适用本方法。

为了设定非匹配对象区域，针对可预计的各种过程变动，准备多个适用于各种过程变动的样本图像的集合(以后，记为“图像集合”)。优选准备多个实际形状变化而网罗了根据预计的过程变动的范围的图像集合，但可以加进用户的预见信息来进行设定。

本处理在图像集合的个数较少的情况下，也可以手动进行实施，但考虑图像集合个数增加的情况而推荐自动化。

将图12(1)作为参照图像，表示预计的过程变动的示例。可预见出相对于参照图像的测定对象图案1201而存在线宽粗的情况(图12(2-1))、细的情况(图12(2-2))、白带粗的情况(图12(2-3)※在此记载为黑粗线)、在测定图案的周边存在废料等的其他图案的情况(图12(2-4))等。此外，这些的示例分别可单个独立或者同时发生。

将这些的图像作为输入信息而进行准备，将参照图像的、特别是过程变动小的周边的线图案1202部分设定为模板，来进行图案匹配。在图12(3-1)～(3-4)表示非匹配对象区域1208的设定示例。也可不设定非匹配对象区域1208而进行图案匹配，但在利用了相关值的匹配的情况下，存在由于在过程变动大的部分的亮度高时较多地受到该部分的影响而不能正确执行匹配的情况，因此，优选实施非匹配对象区域1208的设定。本处理需要手动的处理，因此，需要均等地提取图像集合内的、有各种过程变动的图像。通过所述处理，进行在包含过程变动小的周边的图案1202在内的区域的图案匹配，能够计算出图像集合的各图像的位置偏离量。

接下来，如图13所示，对图像内的各位置的图案的出现概率进行计算。

针对图13(1-1)～(1-4)所示的前述图像集合，如图13(2-1)～(2-4)所示那样，执行噪声除去处理、二值化处理，并提取图案。在此，也可实施已知的大津的二值化等的处理，或者也可以考虑图像的噪声，一并应用已适用了高斯滤波等的噪声除去处理等。针对各二值化后的图像，在加进了前述的位置偏离量的基础上进行相加运算处理。通过本相加运算处理，如图13(3)所示那样地制作图案出现概率图。首先，关于图像集合，预先计算出样本图像间的位置偏离量。可使用既存的对位方式或者以目视来进行。根据前述的方法所制作的二值化图像、计算出的图像间的位置偏离量的信息，制作二值化后的平均图像。将该图像作为图案出现概率图。图13(3)中，设为测定对象图案1301的图案的出现概率低，周边的图案1302的图案的出现概率高。

根据通过上述的方法所制作的图案出现概率图，以手动或者自动来基于用途如图13(4)所示那样地对非匹配对象区域1304进行设定。图14是利用图13说明的前述的处理流程例。此时，对图案的出现概率设定阈值，例如在将过程变动大的图案设为测定对象的情况下，通过将比阈值小的部分设定为非测定对象区域，由此也能够确定测定区域。另外，相反地，在要对过程变动小的图案稳定进行检测的情况下，将过程变动比阈值大的部分设定为非匹配对象区域即可(或者将包含过程变动小的图案在内的区域指定为匹配区域)。图15表示非匹配对象区域或者非测定对象区域的设定中的阈值的使用示例。阈值可从外部进行设定，或者也可利用大津的二值化处理等进行自动设定。作为简便的方法，存在有制作2值化平均图像的直方图，并基于该信息来设定阈值的方法等。

(实施例8)

除上述外，以下利用图16说明针对过程变动大的图案与过程变动小的图案的间隔进行测定的情况的适用例。

通过前述方法，以能够区分图案的出现概率高的部分与低的部分为前提。当然，即使不特别利用前述方法，例如也可根据用户的预见信息来区分过程变动的大小。

图16(1)示出了设为测定对象的图案与测定区域。数据1600上的多个图案中，将测定对象图案1601与右上的图案1602作为测定对象，且将包含中央线图案的右侧的边缘1604与右上的线图案的左侧的边缘1605在内的区域设为测定区域1606。将设定的左右的测定区域1606中的图案测定中使用的部分分别设为测定游标1607(rml)、1608(rmr)，对其之间的测定距离1609(rdm)进行测定。图16(2)表示本例的图案出现概率图。在该情况下，画面中央的测定对象图案1601的过程变动的发生概率高，图案出现概率低。另一方面，周边的线图案1602、1603的过程变动的发生概率低，图案的出现概率高。图16(3)示出了实际的测定图像的示例。在测定图像中，画面中央附近的测定对象图案1601作为其与周围的位置关系而向画面左边偏离。假设线宽大致相同。

图16(3)中，以图案1602、1603为基准，进行图案匹配并设定了测定区域1606的情况下，图16(4)所示那样测定对象的边缘位置1604未进入到测定游标1607(rml)中。另外，如图16(5)所示那样，以画面中央的线图案1601为基准进行图案匹配并按照测定对象图案1601成为画面中心的方式进行调整且设定了测定区域的情况下，由于应存在于测定游标1608(rmr)内的、应存在于画面右端的图案1602并不存在，因此，将发生误测定。于是，以下表示使前述问题得到改善的示例。首先，在设定测定条件时，如图16(6)所示，根据参照图像的信息，将设定的测定区域的信息作为模板1610(trml)、1611(trml)而进行存储。此时，利用图案出现图或者预见信息，只要将过程变动大的部分设定为非匹配对象区域，即可进行更稳定的图案匹配。另外，关于图案测定中不使用的区域，也可通过前述的方法设定为非测定对象区域。

其次，进行图案匹配。这可以是通常的方式，但优选如图16(7)所示那样地，设定非匹配对象区域，将过程变动小的周边图案1602、1603作为模板来进行图案检测。也可以将过程变动大的中央的测定对象图案1601作为模板，但由于最终需要使作为测定对象的中央的测定对象图案1601与画面右上的图案1602的双方均出现在画面内，因此，考虑过程变动的影响，可利用前者的方法。

接下来，针对测定图像进行详细的图案匹配。作为预见信息，可知：测定游标1607(rml)存在于包含过程变动大的中央的测定对象图案1601在内的区域，测定游标1608(rmr)存在于包含过程变动小的周边的图案1602在内的区域，因此，能够容易地检测出测定游标1608(rmr)。另外，可知：测定游标1607(rml)较测定游标1608(rmr)而存在于左侧，在图16(7)所示那样地进行图案匹配时，存在于设定为非匹配对象区域1612的区域内或者其周边，因此，可通过利用了通常的相关等的匹配来进行检测处理即可。在此的rml/rmr的距离的信息作为过程变动指标值，能够通过前述的式(1)～(4)进行计算，能够作为过程管理的指标值。

[非测定对象区域的设定应用例]

图17表示非测定对象区域的各种设定示例。如图17(1)所示设为：在数据1700上包含多个图案。图17(2-1)表示仅将周边的图案1702中的上部的2个作为测定对象，针对除此以外的线图案以及中央的线图案1701，作为非测定对象区域设定多个的示例。图17(2-2)是测定区域以外的全部设定为非测定对象区域的示例。在此，仅将中央的测定对象图案1701的一部分以及周边的图案1702中存在于右上的图案作为测定对象，将其以外的部分明示性选择并设定为非测定对象区域。

图17(2-3)是在非测定对象区域中设定测定区域的示例。在此，将中央测定对象图案1701的一部分设为测定对象。设定上下左右的4处的非测定对象区域，也能够进行相同的指定，但通过能够选择并设定非测定对象区域与测定区域的双方，能够使操作简略化。

图17(2-4)是将非测定对象区域以外的全部设定为测定区域的示例。图17(2-2)与图17(2-4)的结果成为相同，但通过明示性指定非测定对象区域与测定区域的两者中的一方，能够使操作简略化。例如，非测定对象区域即使较宽也能够以一个四边形进行设定的情况下，仅指定非测定对象区域的情况则较为简单。优选根据非测定对象区域与测定区域的个数或形状等通过简易的方法来进行选择。

标号说明

100图案测定装置

101测定区域设定部

102非匹配对象区域设定部

103图案匹配部

104图案测定部

105、109、300、400、500、600、700、800、900、1000、1100、1200、1300、1600、1700图像数据

106图案数据

107图案匹配结果

108非测定对象区域设定部

110图案测定结果

200扫描型电子显微镜系统

201SEM

202图像处理装置

203显示装置

204控制用计算机

205输入单元

207图像处理结果

208SEM控制数据

209图像处理用数据

210显示用数据

211控制数据

301，401，501，601，701，801，901，1001，1101，1201，1301，1601，1603，1701测定对象图案

302、402、502、603、703、803、909、1003、1103、1206、1606测定区域

303、403、406、503、506、605、705、805、908、1005、1105、1205、1609、1116测定距离

304、404、405、504、505、604、704、804、907、1004、1104、1204、1604、1605边缘

305信号信息

306峰值

307与边缘位置对应的多个峰值间的距离

602、702、802、902、1002、1102、1202、1302、1602、1702图案

606、706、806、906、1010、1703非测定对象区域

807、905、1109、1208、1304非匹配对象区域

903、904匹配区域

1006过程变动发生的可能性高的区域

1007过程变动发生的可能性低的区域

1106、1107、1110、1111、1607、1608测定游标

1108距离

1112、1113新设定的测定游标

1207废料等的噪声成分

1704设定于非测定区域中的测定区域

Claims (8)

1.一种图案测定装置，其特征在于，具备：

测定区域设定部，其在通过对样品进行摄像而获得的图像数据中设定测定区域；

匹配部，其在所述图像数据与预先所存储的图案数据之间进行图案匹配；

非测定对象区域设定部，其将通过该匹配部进行了对位的所述图像数据中的规定区域，设定为从测定对象中排除在外的区域；和

图案测定部，其提取在该测定区域包含的信号，来测定形成于所述样品上的图案，

所述图案测定部将在所述测定区域与所述规定区域相重叠的区域中包含的信号排除在外来进行图案测定。

2.根据权利要求1所述的图案测定装置，其特征在于，

所述图案数据是所述样品的设计数据、仿真数据、参照图像、根据测定图案所取得的信号信息中的任意一个。

3.根据权利要求1或者2所述的图案测定装置，其特征在于，

所述规定区域是利用所述图案数据来设定的。

4.根据权利要求3所述的图案测定装置，其特征在于，

所述规定区域是利用所述样品的设计数据、仿真数据、参照图像、根据测定图案所取得的信号信息中的任意一个来设定的。

5.根据权利要求1、2、4中任意一项所述的图案测定装置，其特征在于，

与包含在将所述测定区域中的所述规定区域排除后的区域中的图案相比，包含在所述图像数据中的规定区域内的图案与所述图案数据之间的形状误差相对小。

6.根据权利要求5所述的图案测定装置，其特征在于，

在所述图像数据中的规定区域内包含的图案与所述图案数据之间的形状误差为规定的阈值以下。

7.一种扫描型电子显微镜系统，其特征在于，具备：

图像处理装置，其具有权利要求1至6中任意一项所述的图案测定装置；

控制用计算机，其对扫描型电子显微镜和图像处理装置进行控制；

输入单元，其输入用于进行图案匹配以及图案测定的参数；和

显示装置，其对来自扫描型电子显微镜的图像数据、图案匹配以及图案测定结果进行显示。

8.一种图案测定方法，其特征在于，包括：

测定区域设定步骤，在通过对样品进行摄像而获得的图像数据中设定测定区域；

匹配步骤，在所述图像数据与预先所存储的图案数据之间进行图案匹配；

非测定对象区域设定步骤，将由该匹配步骤进行了对位的所述图像数据中的规定区域设定为从测定对象中排除在外的区域；和

图案测定步骤，提取包含在该测定区域的信号，来测定形成于所述样品上的图案，

在所述图案测定步骤中，将在所述测定区域与所述规定区域相重叠的区域中包含的信号排除在外来进行图案测定。