JP2002296761A - パターン測定方法、及びパターン測定装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】複数の直線領域を具備するパターンの測定を行
うこと。 【解決手段】試料に形成された微細パターンの画像を取
得する画像取得部２１と、この画像取得部で取得された
画像より、微細パターンのエッジ点を複数抽出するエッ
ジ点抽出部２２と、抽出された複数のエッジ点を、分割
点を境に複数のグループに分割するエッジ点分割部２３
と、このエッジ点分割部で分割された各グループ内に含
まれるエッジ点を用いてパターンの形状を測定する形状
測定部２４とを具備してなる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、直線領域を複数具
備するパターンの画像から、それぞれの直線領域を抽出
し、該パターンの形状測定を行うパターン測定方法、及
びパターン測定装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】半導体デバイスのパターン寸法の微細化
に伴い、レチクルのパターン寸法も微細化され、レチク
ルパターンがウェハ上に転写される際に生じる光近接効
果の半導体デバイスの電気的特性への影響が生じ始めて
いる。

【０００３】例えば、図３３（ａ）に示すように、パタ
ーン３３０１とパターン３３０２を含むレチクルパター
ンをウェハ上に転写すると、図３３（ｂ）に示す様に、
中央のラインパターン３３１１のセンター部が細く転写
されてしまう。これはセンター付近では他の部分に比べ
てパターン密度が疎になっているために、光近接効果の
影響を受けて寸法変動が生じたものである。尚、図３
３，パターン３３１２は、パターン３３０２が転写され
て形成されたパターンである。

【０００４】この問題を解決する方法として、光近接効
果補正技術（ＯＰＣ（Optica1 Proximity Correction）
技術）が用いられている。すなわちレチクルパターンの
一部に補助パターン（ＯＰＣパターン）を設けて寸法の
変動を押さえるものである。例えば、図３４（ａ）に示
すように、パターン密度が局所的に疎になっている部分
のレチクル寸法が大きくなるように補助パターン３３０
３を付与する事で、図３４（ｂ）に示すように、寸法変
動の無いパターン３３１１を得ることできる。

【０００５】ところが従来に於いては、光近接効果補正
されたレチクルパターンを直接測定することはほとんど
行われず、そのレチクルを用いて転写されたウェハパタ
ーンを測定して、レチクルパターンに付与された補正パ
ターンが正しく出来上がっているかどうかが確認されて
いた。これはフィードバックに非常に時間のかかる手法
であった。

【０００６】また、補助パターンとは別に、レチクルに
形成されたパターンの角が丸まることが有る。これはマ
スク描画装置の解像限界などによって生じる。レチクル
パターンの角が丸まっているとそれだけウェハ上に転写
されたパターンの形状も劣化することになる。従ってレ
チクルパターンの丸まり具合を測定することは非常に重
要であるが、従来はこれらを測定するアルゴリズムが存
在しなかった。

【０００７】また、電子線描画露光装置で描画されたパ
ターンにおいてパターンの一部がずれることが有る。こ
れは露光の際のショット位置などがずれるためでつなぎ
誤差と呼ばれているが、これに対しても従来は測定する
アルゴリズムが存在していなかった。

【０００８】上述した、パターンは、複数の直線領域
と、２本の直線領域を接続する接続領域とから構成され
ているパターンとして一般化される。すなわち、補助パ
ターン付きパターンの場合、通常の配線パターン部と補
助パターンの平坦な部分が直線領域であり、補助パター
ンの段差部が接続領域である。また、角部を有するパタ
ーンの場合、角部が接続領域であり、角部に接続する部
分が直線領域である。また、つなぎ誤差がある場合、ず
れている部分が接続領域であり、ずれている部分に接続
する平坦な部分が直線領域である。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、複数
の直線領域と、直線領域間を接続する接続領域とから構
成されるパターンを測定する手法が存在しなかった。

【００１０】本発明の目的は、複数の直線領域を具備す
るパターンの測定を行う、パターン測定方法，及びパタ
ーン測定装置を提供することにある。

【００１１】

【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために以下のように構成されている。

【００１２】（１）本発明に係わるパターン測定方法
は、試料に形成され、エッジが直線状の直線領域を複数
具備する微細パターンの画像を取得する工程と、取得さ
れた画像より微細パターンのエッジ点を複数抽出する工
程と、抽出された複数のエッジ点を、１以上の分割点を
境に複数のグループに分割する工程と、分割された各グ
ループ内のエッジ点を用いて、前記微細パターンの形状
を測定する工程とを含み、前記分割点は、前記各直線領
域のエッジ点がそれぞれ異なるグループに含まれるよう
に設定されることを特徴とする。

【００１３】（２）本発明に係わるパターン測定方法
は、試料に形成され、第１の直線領域と、第１の直線領
域に対してほぼ平行な第２の直線領域と、二つの直線領
域を接続する接続領域とを具備する微細パターンの画像
を取得する工程と、取得された画像より微細パターンの
エッジ点を複数抽出する工程と、抽出された複数のエッ
ジ点をボルツマン関数で示されるモデルに近似する工程
と、近似されたモデルを用いて、前記微細パターンの形
状を測定する工程とを含むことを特徴とする。

【００１４】（３）本発明に係わるパターン測定装置
は、試料に形成された微細パターンの画像を取得する画
像取得部と、この画像取得部で取得された画像より、微
細パターンのエッジ点を複数抽出するエッジ点抽出部
と、抽出された複数のエッジ点を、分割点を境に複数の
グループに分割するエッジ点分割部と、このエッジ点分
割部で分割された各グループ内に含まれるエッジ点を用
いてパターンの形状を測定する形状測定部とを具備して
なることを特徴とする。

【００１５】（４）本発明に係わるプログラムは、コン
ピュータを、試料に形成された微細パターンの画像より
微細パターンのエッジ点を複数抽出する手段、抽出され
た複数のエッジ点を、分割点を境に複数のグループに分
割する手段、分割された各グループ内のエッジ点を用い
て、前記微細パターンの形状を測定する手段、として機
能させる。

【００１６】本方法を用いることにより、得られた微細
パターンの画像から、微細パターンに形成された光近接
効果を補正するための補助パターンの測定や、パターン
のコーナーの測定、つなぎ誤差の測定を行うことが可能
となる。

【００１７】

【発明の実施の形態】本発明の実施の形態を以下に図面
を参照して説明する。

【００１８】［第１実施形態］本実施形態に係わる測定
装置として測長ＳＥＭを用いた場合について説明する。
また、測定対象が半導体装置のリソグラフィ工程に於い
て使用されているレチクルの場合について説明する。

【００１９】図１は、本発明の第１の実施形態に係わる
パターン測定装置の概略構成を示す図である。図１に示
すように、パターン測定装置は、測定対象のＳＥＭ画像
を取得する走査型電子顕微鏡１と、取得された画像を処
理して微細パターンの測定を行う画像処理部２、及びこ
れらの動作を制御するホストコンピュータ３により構成
されている。

【００２０】走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）１は、電子ビ
ーム２０を放出する電子銃４、サンプル５を載せるステ
ージ６、電子ビーム２０をステージ６上に載せられたサ
ンプル５上に照射させる電子光学系７、試料表面からの
２次電子を検出する２次電子検出器８、及び電子ビーム
の走査に同期させて２次電子信号を表示させるＣＲＴ９
より構成されている。

【００２１】また、画像処理部２は、走査型電子顕微鏡
１より取得されたサンプルのＳＥＭ画像を取得する画像
取得部２１、取得された画像よりパターンのエッジを抽
出するエッジ抽出部２２、抽出されたエッジを判別分析
法などにより複数の部分に分割するエッジ分割部２３、
分割された各部分の情報よりパターンの形状を測定する
形状測定部２４、および形状の測定結果をＣＲＴ上に表
示させる結果表示部２５より構成されている。なお、画
像処理部２を構成する各部は、ハードウエアで実現して
も良いし、各部の機能をコンピュータに実行させるため
のプログラムとして記述して該プログラムをコンピュー
タに実行させるようにしても良い。

【００２２】また、本実施形態の測定対象となるサンプ
ル５は、石英ガラス板上に遮光膜としてＣｒ膜或いはＭ
ｏＳｉ膜のパターンが形成されたレチクルである。

【００２３】以下、本装置の動作説明を行う。まず、補
助パターンが付与された配線パターンが形成されている
サンプル５を、ステージ６上に載置する。電子ビーム２
０をサンプル５上に走査し、アライメント操作などによ
りレチクルのローテーションが補正された後、目的の補
助パターンが視野内に来るようステージ６を移動させ
て、サンプルのＳＥＭ画像を得る。

【００２４】サンプルから得られたＳＥＭ画像を模式的
に、図２に示す。材質により２次電子放出効率が異なる
ため、遮光膜（Ｃｒ或いはＭｏＳｉ）部分１１は明る
く、石英ガラス部分１２はより暗くなっている。また、
遮光膜と石英との境界部分１３はエッジ効果により最も
明るく白くなる。また、パターンは段差（補助パター
ン）を有するがＳＥＭ画面上ではその境界はわからな
い。

【００２５】このＳＥＭ画像は、図２に示すように、配
線パターンに対応する第１の直線領域１０１と、補助パ
ターンに対応する第２の直線領域１０２及び段差領域
（接続領域）１０３とが存在する。第１の直線領域１０
１と第２の直線領域１０２とは、ほぼ平行であり、段差
領域１０３によって、二つの直線領域１０１，１０２が
接続されている。

【００２６】得られたＳＥＭ画像は画像処理部２の画像
取得部２１に送られ、エッジ抽出部２２にてＳＥＭ画像
からエッジの抽出がなされる。具体的には図３に示すよ
うに、パターンのエッジを横切る方向の濃度分布曲線１
４を複数箇所で取得する。そして、得られた濃度分布曲
線１４に対して、しきい値法或いは直線近似法、曲線近
似法などにより、複数のエッジ点を抽出すると共に抽出
された各エッジ点の位置座標を算出する。

【００２７】図４に上述の方法によって得られた、エッ
ジ点集団１５を示す。このようにして得られたエッジ点
の情報はエッジ分割部２３に送られ、抽出されたエッジ
点を複数のグループに分割する。

【００２８】エッジ分割部２３では、図４に示したエッ
ジ点集団１５をあるエッジ点で２つの部分に分割する。
例えば、図５に示す様に、抽出された各エッジ点から選
ばれる分割点ＥＰ_iを境に、クラス１とクラス２との２
つのグループに分割する。この場合それぞれの部分（以
下クラスと呼ぶ）は、それぞれ異なるｘ座標値の平均値
を持つ集団である。このような最適な分割点は例えば以
下の手順により求められる。

【００２９】図５に示す、エッジ点集団に対して、各エ
ッジ点にＥＰ₁〜ＥＰ_n番目まで順番に番号を付与する。

【００３０】次に、これらのエッジ点の集団から選ばれ
た仮の分割点ＥＰ_iを境に、エッジ点ＥＰ₁〜エッジ点Ｅ
Ｐ_nを２つのグループに分割する。ここでは、エッジ点
ＥＰ ₁〜エッジ点ＥＰ_iをクラス１、エッジ点ＥＰ_i+1〜
エッジ点ＥＰ_nをクラス２とする。

【００３１】仮の分割点ＥＰ_iをエッジ点ＥＰ₁からエッ
ジ点ＥＰ_nまで順次動かすと共に、各クラスに含まれる
エッジ点のｘ座標値の平均値、分散をそれぞれ算出す
る。

【００３２】図６は、上述のようにして求められた、仮
の分割点ＥＰ_iに対する各クラスのエッジ点のｘ座標値
の平均値をそれぞれ示す図である。図６からわかるよう
に、仮の分割点ＥＰ_iがエッジ点ＥＰ_mの時に、クラス
１，２間の平均値の差が最も大きくなっていることがわ
かる。

【００３３】又、図７は上述の様にして求めた、クラス
１，２内の分散、及びそれらの和Ｖｔを示す図である。
図７に示すように、クラス１，２間の平均値の差が最も
大きくなるエッジ点ＥＰ_mにおいて各クラス内の分散の
和が最も小さくなっていることがわかる。エッジ点ＥＰ
_m以外の位置では、クラス内に違う母集団のデータが紛
れ込むために分散が大きくなるのである。

【００３４】また、図８には、（クラス１，２の平均値
の差）／（クラス１，２の分散の和）で求められるＦを
プロットした図である。やはり、エッジ点ＥＰ_mを仮の
分割点ＥＰ_iに設定した場合にＦが最大になる。

【００３５】そこで平均値の差が最大、Ｖｔが最小、Ｆ
が最大のいずれかの条件を満たす、エッジ点が、真の分
割点である。本実施形態の場合は、このエッジ点ＥＰ_m
が真の分割点である。

【００３６】尚、目的のパターンにローテーションが乗
っている場合は、クラス１とクラス２とをそれぞれ同じ
傾きを持つ一次関数（モデル）に近似する。そして各エ
ッジ点と一次関数との距離を求め、距離の和が最小、且
つ各クラスの近似関数の切片の差が最大になるようなエ
ッジ点の位置を求め、求められたエッジ点ＥＰ_mを真の
分割点とする。

【００３７】以上の方法で求められた分割点ＥＰ_mを用
いて、エッジ点ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ _nを二つのクラスに
分割することによって、各直線領域１０１，１０２に含
まれるエッジ点がそれぞれ異なるクラスに含まれるよう
になる。

【００３８】上述の方法により求められた分割点ＥＰ_m
の情報は、形状測定部２４に送られる。形状測定部２４
は、例えばクラス１とクラス２のｘ座標値の平均値の差
より段差の大きさを求める。

【００３９】このようにして算出された段差の大きさや
分割点の位置情報などは例えば測定結果ファイルに記録
される。また、図９に示すようにＣＲＴに表示されてい
るＳＥＭ画像上に各クラスの平均値を示す直線１６ａ，
１６ｂ、分割点ＥＰ_m、各クラスの平均値及び段差の大
きさを示す情報ウインド１８、エッジ点などを重ねて表
示させる。

【００４０】以上の説明したように、二つの直線領域に
係わるエッジ点の集団をそれぞれ異なるクラスに分ける
ように、分割点を設定することによって、配線パターン
に係わるエッジ点の集団と、補助パターンに係わるエッ
ジ点の集団とを、それぞれ異なるクラスに分けることが
でき、補助パターンに係わるエッジ点の集団から、パタ
ーン中の補助パターンの測定を行うことが可能となる。

【００４１】なお、上記実施形態では、仮の分割点ＥＰ
_iを用いて分割された各グループにおいて、エッジ点の
ｘ座標値の平均値を求めていたが、図２に示した二つの
直線領域１０１，１０２を近似するモデルとなる直線同
士の距離を求めれば良い。

【００４２】（第２の実施形態）第１の実施形態に記載
の手法では補助パターン中の段差の部分のデータが考慮
されていない。従って各クラスの平均値のデータには段
差の部分のデータが含まれてしまい、実際よりも段差の
大きさが小さく算出されるという問題がある。この問題
は例えば以下のようにして回避できる。

【００４３】本実施形態では、第１の実施形態と同様の
パターンが形成されたレチクルを測定する場合について
説明する。第１の実施形態と同様にして目的のパターン
のエッジ点を複数取得し、取得されたエッジ点の集団を
２つのクラスに分割する。得られたエッジ点集団１５
は、図１０に示すとおりである。以下この図１０を用い
て、エッジ点の集団を段差部分とそれ以外の平坦な部分
に分割する方法について説明する。

【００４４】まず、第１の実施形態と同様に、各エッジ
点にＥＰ₁からＥＰ_n番目まで順番に番号付けを行い、エ
ッジ点ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_nを分割点ＥＰ_m（ｎ＞ｍ＞
１）を境に２つのクラスに分割する。その後、エッジ点
ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_mを分割点ＥＰ_n1を境に、更に２ク
ラスに分割する。

【００４５】まず、エッジ点ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_mを分
割する仮の分割点ＥＰ_nt1をエッジ点ＥＰ₁〜エッジ点Ｅ
Ｐ_mまで順に移動させ、エッジ点ＥＰ₁〜仮の分割点ＥＰ
_nt1を含むクラスと、エッジ点ＥＰ_nt1+1〜エッジ点ＥＰ
_mを含むクラスとの二つのクラスに分割する。

【００４６】設定された仮の分割点ＥＰ_nt1でエッジ点
ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_mを分割した場合に、各グループに
含まれるエッジ点集団をそれぞれ傾きが異なる直線（一
次関数）１９ａ，１９ｂにそれぞれ近似させる。

【００４７】各グループにおいて、各エッジ点と近似さ
れた直線との距離をそれぞれ求め、求められた距離の和
を計算する。各仮の分割点ＥＰ_nt1について各グループ
で計算された距離の和を足し合わせ、最も小さくなる仮
のエッジ点ＥＰ_nt1が求める真の分割点ＥＰ_n1である。
エッジ点ＥＰ_m+1〜エッジ点ＥＰ_nまでについても同様
に、エッジ点を近似する直線１９ｃ、１９ｄから分割点
ＥＰ_n2を求め、クラス２を更に２つのクラスに分割す
る。

【００４８】尚、分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2の値はエッジ点
ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_nまで同時に順次移動して最適な分
割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2の組み合わせを求めるようにしても
良い。ただし、この場合は計算処理時間が約ｎ²回分か
かる。

【００４９】一方、本実施形態のようにあらかじめ、エ
ッジ点の集団を２つのクラスに分割し、分割されたそれ
ぞれのクラスをまたさらに２クラスに分割する手法で
は、計算処理時間が約２×ｎ回分ですむため、測定時間
を短くすることが可能となる。

【００５０】このようにして求められた分割点ＥＰ_n1，
ＥＰ_n2の結果を基に段差測定部においてパターンの段差
の大きさが測定される。すなわち、エッジ点ＥＰ₁〜分
割点ＥＰ_n1のｘ座標の平均値と、分割点ＥＰ_n2〜エッジ
点ＥＰ_nのｘ座標の平均値の位置との差を算出すること
により段差の大きさを測定することが可能である。

【００５１】算出されたデータは第１の実施形態と同様
に測定結果ファイルに記録し、また、図１１に示す様
に、ＣＲＴ上のＳＥＭ画像に、各クラスの平均値を示す
直線１６ａ，１６ｂ、分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2や、各クラ
スの平均値及び段差の大きさを示す情報ウインド１８、
を情報が表示された画像を重ね合わせて出力する。

【００５２】このようにして算出された、段差の大きさ
により、レチクルが設計通り出来上がっているかの判断
を行った。又、例えば電子ビーム描画の際のショットの
つなぎ位置の測定などにこの手法を用いることも可能で
ある。

【００５３】以上説明したように、第１の実施形態で分
割された各クラスから、段差部分を分離することがで
き、より正確に補助パターンを測定することができる。

【００５４】或いは以下の手法によっても段差部分とそ
れ以外の平坦な部分にエッジ点の集団を複数のクラスに
分割することが可能である。

【００５５】例えば、仮の分割点ＥＰ_iをエッジ点ＥＰ₁
からエッジ点ＥＰ_mまで順次移動していき、エッジ点Ｅ
Ｐ₁〜仮の分割点ＥＰ_iのｘ座標値の分散（ローテーショ
ンがかかっている場合は近似直線からの距離の二乗和）
を順次計算していく。図１２は、分散の計算結果の一例
を示す図である。図１２に示す様に、仮の分割点ＥＰ _i
がエッジ点ＥＰ_n1の時に、分散の値が急に増加している
ことがわかる。

【００５６】分散の値が急に増加するのは、段差部分の
データが紛れ込んだためである。そこで、例えばこの分
散がχ²分布に従うとし、χ²分布に基づく信頼区間から
分散の値が外れる仮の分割点ＥＰ_iから真の分割点を選
択すれば、最適な分割点を求めることも可能である。エ
ッジ点ＥＰ_m+1〜エッジ点ＥＰ_nの領域に関しても同様
に、エッジ点ＥＰ_nからエッジ点ＥＰ_m+1まで順次仮の分
割点ＥＰ_iを移動して、エッジ点ＥＰ_nから仮の分割点Ｅ
Ｐ_iのｘ座標値の分散（或いは近似直線からの距離の二
乗和）を求め、分散がχ²分布から求められる信頼区間
から外れる仮の分割点ＥＰ_iを算出し、算出された仮の
分割点を真の分割点ＥＰ_n2とする。その後は同様に分割
点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2のｘ座標値の差から段差の大きさを求
め、測定結果ファイルに記録し、また、ＣＲＴ上のＳＥ
Ｍ画像に測定結果を重ねて表示する。

【００５７】また、以下の様な方法によっても段差部分
の大きさを正しく測定することが可能である。すなわち
得られたエッジ点ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_nを以下の式で表
されるボルツマン関数で近似する。

【００５８】

【数１】

【００５９】ここでｘ0の値に、２つのクラスに分割し
た際の分割点ＥＰ_mから求められるｘ座標の値を代入す
れば近似がより簡単になる。図１３は、エッジ点集団１
５にボルツマン曲線３１を近似した結果を示す図であ
る。

【００６０】その後は同様に近似式のＡ１，Ａ２の値よ
り段差の大きさを求め、測定結果ファイルに出力する。
また、ＣＲＴ上のＳＥＭ画像に近似曲線、エッジ点集団
１５、および段差の測定結果を示す情報ウインド１８を
重ねて表示する。

【００６１】（第３の実施形態）本実施形態において
は、図１４に示すようなパターンを測定する場合につい
て説明する。すなわち、第１の実施形態においては段差
部分が１カ所のみであったのに対し、本実施形態におい
ては、第１の直線領域１０１と第２の直線領域１０２，
第２の直線領域１０２と第３の直線領域１０５との間を
それぞれ接続する２カ所の段差部分１０３，１０４が有
るパターンの測定について説明する。本実施形態では、
段差部分が２カ所あるパターンを以下の手法により３つ
の平坦な直線領域１０１，１０２，１０５と２つの段差
部分１０３，１０４の併せて５つの部分に分割する。

【００６２】先ず、第１の実施形態と同様にして、ＳＥ
Ｍ装置１内に目的のパターンが形成されたレチクルを搬
入し、目的のパターンのＳＥＭ画像を取得する。図１４
に取得したパターンのＳＥＭ画像を示す。図１４に示す
ように、パターンには補助パターンが付与されている
が、ＳＥＭ画像上では補助パターンと元々のパターンと
の境界がわからない。次に第１の実施形態と同様にして
パターンから複数のエッジ点を取得する。

【００６３】取得されたエッジ点の集団に対して、図１
５に示すように、ＥＰ₁からＥＰ_nまで順番に番号をつけ
た後、第１，２の実施形態に示された方法を利用してこ
れを５つの部分に分割する。その分割点をそれぞれＥＰ
_n1，ＥＰ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4とする。平坦な部分に相当
するエッジ点ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_n1、エッジ点ＥＰ_{n 2}
〜エッジ点ＥＰ_n3、エッジ点ＥＰ_n4〜エッジ点ＥＰ_nは
それぞれ同じ傾きを持つ直線１９₁，１９₃，１９₅に近
似し、段差部分に相当するエッジ点ＥＰ_n1〜エッジ点Ｅ
Ｐ_n2、エッジ点ＥＰ_n3〜エッジ点ＥＰ_n4はそれとは異な
る傾きを持つ直線１９₂，１９₄にそれぞれ近似する。

【００６４】各直線１９₁〜１９₅からエッジ点までの残
差が最も小さく、且つエッジ点ＥＰ ₁〜エッジ点Ｅ
Ｐ_n1、エッジ点ＥＰ_n4〜エッジ点ＥＰ_nを近似する直線
１９₁，１９₅の切片とエッジ点ＥＰ_n2〜エッジ点ＥＰ_n3
を近似する直線１９₃の切片との差が最も大きくなるよ
うに分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4を決定す
る。

【００６５】分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4を
決定する最も単純な方法は、上述の基準に沿ってエッジ
点ＥＰ₁〜エッジ点エッジ点ＥＰ_nまで仮の分割点ＥＰ
_nt1，ＥＰ_nt2，ＥＰ_nt3，ＥＰ_nt4をそれぞれ同時に移動
して、分割された各クラスの残差と切片とを計算し、最
適な分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4を求めるこ
とであるが、これには約ｎ⁴回分の計算処理が必要であ
り、非常に時間がかかる。

【００６６】そこで計算の処理を少なくするために例え
ば動的計画法などを利用する。例えばナップザック問題
などを応用して、上記の処理において重複する計算につ
いてはあらかじめテーブルにしておき、メモリなどに保
存しておいて再度同じ計算が行われる際にはこのテーブ
ルを参照するようにしても良い。

【００６７】また、例えばこのパターンは、例えば図１
５中の一点鎖線で示した線などで２つに分割すれば、そ
れぞれが段差部分を一つ持つ２つのエッジ点の集団に分
割することができる。そこでそれぞれに対して第１の実
施形態或いは第２の実施形態に示した手法により、平坦
な部分と段差の部分に分割することができれば計算処理
時間は２×ｎ回分程度ですむので非常に短い時間で測定
を行うことが可能となる。

【００６８】このようにして求められた分割点ＥＰ_n1，
ＥＰ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4に従って、補助パターン部分の
高さ、幅、面積、重心位置などを求めることができる。

【００６９】すなわち、分割点ＥＰ_n1と分割点ＥＰ_n4と
の間の距離から補助パターンの幅を、エッジ点ＥＰ₁〜
分割点ＥＰ_n1と分割点ＥＰ_n4〜エッジ点ＥＰ_nをそれぞ
れ近似した直線の少なくとも何れか一方と、分割点ＥＰ
_n2〜分割点ＥＰ_n3を近似した直線との距離から補助パタ
ーンの高さを、分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4
の頂点で囲まれる四角形から、面積及び重心位置を求め
る。或いは分割点ＥＰ_n1〜分割点ＥＰ_n4と分割点ＥＰ_n4
〜エッジ点ＥＰ_nを近似した直線とでかこまれる部分の
面積及び重心位置を求めても良い。

【００７０】以上説明したように、得られた画像中に二
つの段差があっても、補助パターンに係わるエッジ点の
集団を抽出することができ、補助パターンを正確に測定
することができる。

【００７１】なお、上述した方法と異なって第２の実施
形態と同様に、エッジ点ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_nの真ん中
を境に二つのクラスに分け、それぞれのクラスのエッジ
点の集団をボルツマン関数（数１）で近似して、近似さ
れた関数のＡ１，Ａ２の位置（ｙ座標）から補助パター
ンの大きさを求めても良い。図１６には、クラス１，２
の各エッジ点をそれぞれボルツマン関数で近似して得ら
れた関数を示す。

【００７２】又、ボルツマン曲線はほぼ直線の部分と曲
線部分とからなり、直線部分から曲線部分に変わる変曲
点Ｐ，Ｑを、それぞれのクラスで求めて、二つの点Ｐ，
Ｑの距離から補助パターンの幅を求めることができる。
更に、変曲点Ｐから変曲点Ｑ迄の間でエッジ点列の積分
を行って、補助パターンの面積が求められる。また、ボ
ルツマン曲線のｄｘの値より、段差の立ち上がり部分の
傾きを求めても良い。これらの補助パターンの面積，重
心等の形状データを測定結果として記録する。

【００７３】得られた補助パターンの形状データより、
パターンが設計通りに出来上がっているかどうかの確認
を行うことができる。例えば、段差の立ち上がり部分が
なだらかである場合、幅及び高さは設計パターンと余り
かわりが無いが、面積が設計パターンより小さくなる。
従って、このレチクルを用いてウェハに転写した場合、
ウェハ上に形成されるパターンが、所望のパターン通り
にできない場合があることが分かる。よって、上記手法
により補助パターンの形状データとして面積を求めてお
くことにより、段差の立ち上がり形状が設計パターンと
異なる場合を判別することができる。

【００７４】又、得られた補助パターンの形状データに
基づいて、レチクル製造プロセスの評価を行うことも可
能である。例えば、前述したボルツマン関数（数１）の
ｄｘの値を利用すれば、レチクル製造プロセスの評価を
行うことができる。ｄｘが１に近いほど段差の立ち上が
り部分が急峻であるので、ｄｘがより１に近いプロセス
を採用すれば、設計パターンにより忠実なレチクルパタ
ーンを作成することが可能になる。

【００７５】又、実際のレチクルの形状データをリソグ
ラフィシミュレーションの方へフィードバックすること
によりシミュレーションの精度をより向上させることも
できる。よって、レチクルの設計の精度、特に近接効果
の補正の精度が向上する。

【００７６】このようにして求められた補助パターンの
各パラメータは測定結果ファイルに出力される。また、
ＣＲＴ上のＳＥＭ画像に重ねて表示される。すなわち図
１７に示すようにエッジ点、分割点１７、各分割点で囲
まれる補助パターン３２、近似直線１９、段差の大きさ
１８などがＳＥＭ画像内のパターンに重ねて表示され
る。

【００７７】（第４の実施形態）本実施形態においては
図１８に示すようなパターンを測定する場合について説
明する。図１８に示したパターンは四角形に近いパター
ンであるが、その角が丸まっている。すなわち、このパ
ターンは２本のほぼ直交する直線領域と、２本の直線領
域を接続する接続領域（角）とを具備する。

【００７８】角の丸まり具合、すなわち角の部分を円に
近似したときの半径（以下コーナーＲと呼ぶ）を以下の
様にして算出する。コーナーＲが大きければ大きいほど
角の丸まり具合が大きいことになる。

【００７９】図１８に示すようなパターンが形成されて
いるレチクルをＳＥＭ内に搬入し、第１の実施形態と同
様にして目的のパターンのＳＥＭ画像を取得する。次に
第１の実施形態と同様にしてエッジ点の位置座標を求め
る。この際、四角形全体のエッジ点の位置座標を求めて
も良いし、図１９に示すように測定者が測定したい部分
の角を選んでＲＯＩ３３を開き、ＲＯＩ（Region of In
terest）内のエッジ情報のみを算出するようにしても良
い。

【００８０】例えば図２０に四角形の角のエッジ点の集
団を示した。これに対して以下の方法によってコーナー
Ｒを算出する。得られた各エッジ点にＥＰ₁〜ＥＰ_nまで
順番に番号をつける。このエッジ点の集団を３つのクラ
スに分割する。その際の分割点をＥＰ_n1，ＥＰ_n2とす
る。すなわちエッジ点ＥＰ₁〜エッジ点ＥＰ_n1をｘ軸に
水平な直線３４、エッジ点ＥＰ_n1〜エッジ点ＥＰ_n2を１
／４円３５（すなわち角度の範囲が９０度）、エッジ点
ＥＰ_n2〜エッジ点ＥＰ_nをｘ軸に垂直な直線３６にそれ
ぞれ近似する。

【００８１】分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2は、仮の分割点ＥＰ
_nt1、ＥＰ_nt2をエッジ点ＥＰ₁からエッジ点ＥＰ_nまでそ
れぞれ移動し、それぞれのクラスでのモデルからの残差
を算出し、残差の和が最も小さくなる仮の分割点ＥＰ
_nt1、ＥＰ_nt2から選択して求める。この際、円は必ずＥ
Ｐ_n1，ＥＰ_n2を通る１／４円という制限を与えておけば
自動的に円の半径と中心座標は求まる。このようにして
得られた円の半径、円の中心座標などは測定結果ファイ
ルに記録される。

【００８２】また、図２１に示すように、ＣＲＴ上のＳ
ＥＭ画像に、分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2、算出された半径を
示す情報ウインド３７、近似された円に基づく円３５、
円３５の中心３８等が重ねて表示される。なお算出する
のは必ずしも半径である必要は無く、直径などでも良
い。

【００８３】又、図２２（ａ）に示すように、エッジ点
ＥＰ₁〜分割点ＥＰ_n1を近似した直線３４、分割点ＥＰ
_n2〜エッジ点ＥＰ_nを近似した直線３６、及び分割点Ｅ
Ｐ_n1〜分割点ＥＰ_n2のエッジ点列とで囲まれる領域の面
積を求めても良い。或いは、図２２（ｂ）に示すよう
に、エッジ点ＥＰ₁〜分割点ＥＰ_n1を近似した直線３４
と分割点ＥＰ_n2〜エッジ点ＥＰ_nを近似した直線３６と
の交点と、該交点を始点とし、エッジ点ＥＰ₁〜分割点
ＥＰ_n1を近似した直線に対して４５゜の傾きを持つ直線
と分割点ＥＰ_n1〜分割点ＥＰ_n2のエッジ点の集団との交
点との距離を求めても良い。以上求められた形状データ
を測定結果ファイルに記録する。

【００８４】このようにして求められた角部分の円の半
径よりレチクルの出来具合を確認することができる。
又、レチクル製造プロセスの評価を行うことも可能であ
る。すなわち、円の半径が小さいようなプロセスを採用
すれば良い。そうすれば、設計パターンにより忠実なレ
チクルパターンを形成することができる。又、半径や面
積等の角の丸まり具合をリソグラフィシミュレーション
に取り込むことで、シミュレーションの精度がより向上
するため、レチクルパターン設計の精度がより向上す
る。

【００８５】（第５の実施形態）本実施形態において
は、図２３に示すようなパターンを測定する場合につい
て説明する。図２３のパターンではラインパターン２３
０１の先端に補助パターン２３０２が付与されている。
このような補助パターンは一般にハンマーヘッドパター
ンと呼ばれる。このパターンは上述の方法を組み合わせ
ることによって測定することが可能である。

【００８６】図２４は、第１の実施形態と同様の手法で
得られたハンマーヘッドパターンの右側のエッジ点の集
団を示したものである。図２４に示すように、ハンマー
ヘッドパターンのエッジ点の集団は、分割点ＥＰ_n1，Ｅ
Ｐ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4を用いて、５つの部分に分割でき
る。このうち分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2は第４の実施形態に
記載の手法と同様に、エッジ点ＥＰ₁〜分割点ＥＰ_n1を
近似する直線５１９ａ，分割点ＥＰ_n1〜分割点ＥＰ_n2を
近似する円５３５を用いて、算出することが可能であ
り、分割点ＥＰ_n3，ＥＰ_n4は、第１或いは第２の実施形
態に記載した手法と同様に、分割点ＥＰ_n2〜分割点ＥＰ
_n3を近似する直線５１９ｂ，分割点ＥＰ_n3〜分割点ＥＰ
_n4を近似する直線５１９ｃ，分割点ＥＰ_n4〜エッジ点Ｅ
Ｐ_nを近似する直線５１９ｄを用いて算出することが可
能である。

【００８７】得られた分割点より、コーナー部分の丸ま
り具合、補助パターンの幅、高さ，面積を算出する。コ
ーナー部分の丸まり具合は、図２５に示すように、分割
点ＥＰ_n1を通る円５３５の半径から求めればよい。補助
パターンの高さは、分割点ＥＰ_n1と分割点ＥＰ_n4との距
離より、幅は分割点ＥＰ_n2〜分割点ＥＰ_n3を近似した直
線５１９ｂと、分割点ＥＰ_n4〜エッジ点ＥＰ_nを近似し
た直線５１９ｄとの距離より求めればよい。また、面積
は、図２６に示すように、エッジ点の集団と分割点ＥＰ
_n4〜エッジ点ＥＰ_nを近似した直線５１９ｄとで囲まれ
る部分の面積を算出すればよい。これら得られた形状デ
ータを測定結果ファイルに出力する。

【００８８】得られた補助パターンの形状データより、
レチクルに形成されたパターンが設計パターン通りに形
成されているかどうかを判定することができる。又、得
られた形状データを元にレチクル製造プロセスの評価を
行うことも可能である。又、実際のレチクルの形状デー
タをリソグラフィシミュレーションへフィードバックす
ることにより、シミュレーションの精度をより向上させ
ることができる。従って、レチクルの設計の精度、特に
近接効果補正の精度が向上する。

【００８９】また、図２７に示した様にＣＲＴ上のＳＥ
Ｍ画像に算出された分割点ＥＰ_n1〜ＥＰ_n4、分割点より
抽出された補助パターン領域５３２、エッジ点集団，近
似直線５１９ａ〜５１９ｄ、算出された半径、中心に基
づく円５３５、補助パターンの面積Ｓ，幅Ｗ，及び高さ
ｈ及び算出されたコーナーＲの半径ｒを表示する測定結
果表示ウインドウ５１８などを重ねて表示する。

【００９０】或いは図２８に示すようなパターンも第１
〜４の実施形態に記載の手法を組み合わせて測定するこ
とが可能である。図のパターンでは四角形のパターン２
６０１の角に補助パターン２６０２が付与されており、
一般にセリフパターンと呼ばれる。

【００９１】図２９は第１の実施形態と同様にして得ら
れたパターンの右上角のエッジ点の集団を示したもので
ある。図２９に示すようにこれらのエッジ点の集団は、
分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2，ＥＰ_n3，ＥＰ_n4，ＥＰ_n5，ＥＰ
_n6によって、７つの部分に分割されている。このうち、
分割点ＥＰ_n1，ＥＰ_n2，ＥＰ_n4，ＥＰ_n6は第１或いは第
２の実施形態に記載の方法によって、分割点ＥＰ_n3，Ｅ
Ｐ_n5は第４の実施形態に記載の方法によって算出するこ
とが可能である。

【００９２】得られた分割点より、コーナー部分の丸ま
り具合、補助パターンの幅、高さ、面積を算出する。コ
ーナー部分の丸まりは、分割点ＥＰ_n3，ＥＰ_n4より半径
を求めればよい。

【００９３】段差の縦方向の高さｈ１は、図３０に示す
ように、エッジ点ＥＰ₁〜分割点ＥＰ_n1を近似する式
（１次関数）で表される直線と、分割点ＥＰ_n2〜分割点
ＥＰ_n3を近似する式（一次関数）で表される直線との距
離から算出すればよい。また、段差の横方向の高さｈ２
は、図３０に示すように、分割点ＥＰ_n4〜分割点ＥＰ_n5
を近似する式（１次関数）で表される直線と、分割点Ｅ
Ｐ_n6〜エッジ点ＥＰ_nを近似する式（１次関数）で表さ
れる直線ととの距離を用いればよい。

【００９４】又、面積は、図３１に示すように、エッジ
点の集団、分割点ＥＰ_n6〜エッジ点ＥＰ_nを近似した直
線、及びエッジ点ＥＰ₁〜分割点ＥＰ_n1を近似した直線
で囲まれる部分の面積を用いればよい。これらの得られ
た段差の形状データを測定結果ファイルに書き込む。

【００９５】得られた補助パターンの形状データより、
レチクルに形成されたパターンが設計パターン通りに形
成されているかどうかを判定することができる。又、得
られた形状データを元に、レチクル製造プロセスの評価
を行うことも可能である。実際のレチクルの形状データ
をリソグラフィシミュレーションの方へフィードバック
することにより、シミュレーションの精度をより向上さ
せることもでき、レチクルの設計の精度、特に近接効果
補正の精度が向上する。

【００９６】また、図３２に示すように、ＣＲＴ上のＳ
ＥＭ画像上に算出された、分割点ｎ1〜ｎ6、抽出された
パターン６３２、その重心位置６３９、測定結果表示ウ
インドウ６１８などが上書きされて表示される。なお、
測定結果表示ウインドウ６１８には、補助パターンの面
積Ｓ，幅ｗ１,ｗ２，高さｈ1,ｈ2，及び及びコーナーＲ
の半径ｒが表示される。なお、幅ｗ1，高さｈ1はそれぞ
れ分割点ｎ1と分割点ｎ2とのｘ軸及びｙ軸方向の差であ
り、幅ｗ2，高さｈ2はそれぞれ分割点ｎ1と分割点ｎ2と
のｙ軸及びｘ軸方向の差である。

【００９７】なお、本発明は、上記実施形態に限定され
るものではない。例えば、第１〜５の実施形態において
は画像を取得する際の装置の例としてＳＥＭを用いたが
微細パターンの画像が取得できるなら光学顕微鏡そのほ
かの装置でも良い。また、レチクル上に形成された微細
パターンを測定する場合について説明したが、ウェハ上
の微細パターンの形状測定などに本発明の手法を利用す
ることもできる。また、パターンとしては段差を有する
パターン、セリフパターン、ハンマーヘッドパターンに
ついて説明したが、ほかのパターンに本発明に記載の手
法を用いて測定を行っても良い。また、実施形態中に測
定結果の表示の例を示したが、本実施形態に記載した以
外のものを表示しても良い。また、二つの直線領域がほ
ぼ並行或いはほぼ垂直な場合について説明したが、一方
の直線が他方の直線に対して斜めに傾いている場合にも
本発明を適用することができる。その他、本発明は、そ
の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施すること
が可能である。

【００９８】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、複
数の直線領域を具備するパターンの画像から、パターン
のエッジ点を抽出し、それぞれの直線領域が異なるグル
ープに含まれるように選ばれた分割点を用いて、抽出さ
れたエッジ点を複数のグループに分割し、それぞれのグ
ループ内のエッジ点、或いは分割点を用いることによっ
て、パターンの形状を測定することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】第１の実施形態に係わるパターン測定装置の概
略構成を示す図。

【図２】試料から得られた配線パターンと補助パターン
を含むＳＥＭ画像の概略を示す図。

【図３】図２に示すＳＥＭ画像から濃度分布曲線を得る
方向を説明するための図。

【図４】図２に示すＳＥＭ画像から抽出されたパターン
のエッジ点を示す図。

【図５】図４に示す抽出されたエッジ点の集団を分割点
を境に二つのクラスに分割した状態を示す図。

【図６】エッジ点に対する各クラスのエッジ点のｘ座標
値の平均値を示す図。

【図７】クラス１，２内の分散、及びそれらの和Ｖｔを
示す図。

【図８】各エッジ点に対する（クラス１，２の平均値の
差）／（クラス１，２の分散の和）でも求められるＦを
示す図。

【図９】第１の実施形態に係わるパターンの測定結果
と、図２に示すＳＥＭ画像とを重ね合わせた画像を示す
図。

【図１０】第２の実施形態に係わる、エッジ点の分割方
法の説明に用いる図。

【図１１】第２の実施形態に係わるパターンの測定結果
と、図２に示すＳＥＭ画像とを重ね合わせた画像を示す
図。

【図１２】仮の分割点ＥＰ_iに対する、分散の値を示す
図。

【図１３】エッジ点、及びエッジ点を近似するボルツマ
ン関数を示す図。

【図１４】第３の実施形態に係わるパターンから得られ
たＳＥＭ画像の概略を示す図。

【図１５】第３の実施形態に係わる、エッジ点の分割方
法の説明に用いる図。

【図１６】第３の実施形態に係わる、図１４に示すＳＥ
Ｍ画像から抽出されたエッジ点、及びエッジ点を近似す
るボルツマン関数を示す図。

【図１７】第３の実施形態に係わるパターンの測定結果
と、図１４に示すＳＥＭ画像とを重ね合わせた画像を示
す図。

【図１８】第４の実施形態に係わるパターンから得られ
たＳＥＭ画像の概略を示す図。

【図１９】図１８に示すＳＥＭ画像から設定されたＲＯ
Ｉを示す図。

【図２０】図１８に示すＳＥＭ画像から抽出されたエッ
ジ点、及び抽出されたエッジ点の分割方法の説明するた
めの図。

【図２１】第４の実施形態に係わるパターンの測定結果
と、図１８に示すＳＥＭ画像とを重ね合わせた画像を示
す図。

【図２２】第４の実施形態に係わる、抽出された分割点
を用いたパターンの測定を説明するための図。

【図２３】第５の実施形態に係わるパターンから得られ
たＳＥＭ画像の概略を示す図。

【図２４】図２３に示すＳＥＭ画像から抽出されたエッ
ジ点、及び抽出されたエッジ点の分割方法の説明するた
めの図。

【図２５】第５の実施形態に係わる、抽出された分割点
を用いたパターンの測定を説明するための図。

【図２６】第５の実施形態に係わる、抽出された分割点
を用いたパターンの測定を説明するための図。

【図２７】第５の実施形態に係わるパターンの測定結果
と、図２３に示すＳＥＭ画像とを重ね合わせた画像を示
す図。

【図２８】第５の実施形態に係わるパターンから得られ
たＳＥＭ画像の概略を示す図。

【図２９】図２８に示すＳＥＭ画像から抽出されたエッ
ジ点、及び抽出されたエッジ点の分割方法の説明するた
めの図。

【図３０】第５の実施形態に係わる、抽出された分割点
を用いたパターンの測定を説明するための図。

【図３１】第５の実施形態に係わる、抽出された分割点
を用いたパターンの測定を説明するための図。

【図３２】第５の実施形態に係わるパターンの測定結果
と、図２８に示すＳＥＭ画像とを重ね合わせた画像を示
す図。

【図３３】近接効果を考慮した補助パターンが形成され
ていないレチクルと、このレチクルを用いて形成された
パターンを示す図。

【図３４】近接効果を考慮した補助パターンが形成され
たレチクルと、このレチクルを用いて形成されたパター
ンを示す図。

【符号の説明】 １…ＳＥＭ装置 ２…画像処理部 ３…ホストコンピュータ ４…電子銃 ５…サンプル ６…ステージ ７…電子光学系 ８…２次電子検出器 ９…ＣＲＴ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０ Ｇ０６Ｔ 7/60 １５０Ｓ １８０ １８０Ｂ Ｈ０１Ｌ 21/027 Ｇ０１Ｂ 15/00 Ｂ // Ｇ０１Ｂ 15/00 Ｈ０１Ｌ 21/30 ５０２Ｐ Ｆターム(参考） 2F065 AA06 AA12 AA17 AA22 AA23 AA25 AA58 BB02 CC18 EE00 FF04 JJ03 QQ03 QQ17 QQ18 QQ21 QQ23 QQ26 QQ27 QQ29 QQ41 QQ42 SS02 SS13 2F067 AA16 AA21 AA26 AA57 BB01 BB04 CC16 FF01 HH06 JJ05 KK04 RR12 RR24 RR27 RR28 RR29 RR31 RR33 RR41 SS02 SS13 2H095 BD03 5B057 AA03 BA01 DA07 DA08 DB02 DC02 DC04 DC09 DC16 5L096 BA03 FA06 FA19 FA32 FA33 FA59 FA69 FA73

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】試料に形成され、エッジが直線状の直線領
   域を複数具備する微細パターンの画像を取得する工程
   と、 取得された画像より微細パターンのエッジ点を複数抽出
   し、抽出された各エッジ点の位置座標を求める工程と、 抽出されたエッジ点を、抽出されたエッジ点から１以上
   選ばれた分割点を境に、複数のグループに分割する工程
   と、 分割された各グループ内のエッジ点を用いて、前記微細
   パターンの形状を測定する工程とを含み、 前記分割点は、前記各直線領域から抽出されたエッジ点
   がそれぞれ異なるグループに含まれるように設定される
   ことを特徴とするパターン測定方法。
2. 【請求項２】前記微細パターンは、第１の直線領域と、
   二つの直線領域を接続する接続領域とを少なくとも具備
   し、 一つの分割点を設定して、第１の直線領域に含まれるエ
   ッジ点のグループと、第２の直線領域に含まれるエッジ
   点のグループとの二つのグループに分割する請求項１に
   記載のパターン測定方法。
3. 【請求項３】第１の直線領域と第２の直線領域とがほぼ
   平行な場合、 前記分割点は、 抽出された各エッジ点を仮の分割点に順次設定すると共
   に、設定された仮の分割点で抽出されたエッジ点を二つ
   のグループに分割し、分割された各グループにおいて、
   グループ内のエッジ点を近似するモデルと各エッジ点と
   の距離、及び二つの直線領域をそれぞれ近似するモデル
   間の距離の少なくとも一方を計算し、 各グループで計算された各距離の和が最小、及び前記モ
   デル間の距離が最大の少なくとも１つの条件を満たす仮
   の分割点から選択されることを特徴とする請求項２に記
   載のパターン測定方法。
4. 【請求項４】第１の直線領域と第２の直線領域とがほぼ
   平行な関係でない場合、 前記分割点は、 抽出された各エッジ点を仮の分割点に順次設定すると共
   に、設定された仮の分割点で抽出されたエッジ点を二つ
   のグループに分割し、分割された各グループにおいて、
   グループ内のエッジ点を近似するモデルと各エッジ点と
   の距離を計算し、 各グループで計算された距離の和が最小となる仮の分割
   点から選択されることを特徴とする請求項２に記載のパ
   ターン測定方法。
5. 【請求項５】前記分割点を用いて分割された各グループ
   において、 グループ内の各エッジ点を仮の分割点に順次設定すると
   共に、設定された仮の第２の分割点でグループ内のエッ
   ジ点を二つの小グループに更に分割し、更に分割された
   各小グループにおいて、エッジ点を近似するモデルと各
   エッジ点との距離を計算し、 各小グループで計算された距離の和が最小となる仮の第
   ２の分割点から選択された第２の分割点を用いて、各グ
   ループ内を更に分割することを特徴とする請求項３又は
   ４に記載のパターン測定方法。
6. 【請求項６】前記微細パターンは、第１の直線領域と、
   第１の直線領域に対してほぼ平行な第２の直線領域と、
   二つの直線領域を接続する接続領域とを具備し、 前記分割点は、 各エッジ点を仮の分割点に順次設定すると共に、設定さ
   れた仮の分割点で二つのグループに分割し、分割された
   各グループにおいて、グループを近似する直線からの分
   散をそれぞれ算出し、 算出された分散の値がχ²分布より求められる基準を超
   える仮の分割点から選択されることを特徴とする請求項
   １に記載のパターン測定方法。
7. 【請求項７】前記試料は、形成されているパターンを投
   影露光装置により被露光基板に転写するレチクルであっ
   て、前記微細パターンは近接効果補正を行うための補助
   パターンを具備し、 分割されたグループから、前記補助パターンに相当する
   部分を抽出し、抽出されたグループに含まれるエッジ点
   から補助パターンの幅、長さ、面積、重心位置、段差の
   大きさを算出することを特徴とする請求項１に記載のパ
   ターン測定方法。
8. 【請求項８】前記微細パターンは、二つの直線領域を接
   続し、丸まった角部領域を少なくとも具備し、 二つの直線領域及び角部領域が、それぞれ異なるグルー
   プに含まれるように、複数の分割点を設定し、 前記角部領域を含むグループに含まれるエッジ点から角
   部領域の丸まり具合を算出することを特徴とする請求項
   １に記載のパターン測定方法。
9. 【請求項９】試料に形成され、第１の直線領域と、第１
   の直線領域に対してほぼ平行な第２の直線領域と、二つ
   の直線領域を接続する接続領域とを具備する微細パター
   ンの画像を取得する工程と、 取得された画像より微細パターンのエッジ点を複数抽出
   する工程と、 抽出された複数のエッジ点をボルツマン関数で示される
   モデルに近似する工程と、 近似されたモデルを用いて、前記微細パターンの形状を
   測定する工程とを含むことを特徴とするパターン測定方
   法。
10. 【請求項１０】試料に形成された微細パターンの画像を
    取得する画像取得部と、 この画像取得部で取得された画像より、微細パターンの
    エッジ点を複数抽出するエッジ点抽出部と、 抽出された複数のエッジ点を、分割点を境に複数のグル
    ープに分割するエッジ点分割部と、 このエッジ点分割部で分割された各グループ内に含まれ
    るエッジ点を用いてパターンの形状を測定する形状測定
    部とを具備してなることを特徴とするパターン測定装
    置。
11. 【請求項１１】前記試料はレチクルであり、前記微細パ
    ターンは近接効果補正を行うための補助パターンを含
    み、 前記形状測定部は、前記エッジ点分割部で分割された複
    数のグループから、前記補助パターンを含むグループを
    抽出し、 抽出されたグループのエッジ点を表示した画像と、前記
    微細パターンの画像とを重ねて表示する測定結果表示部
    を更に具備してなることを特徴とする請求項１０に記載
    のパターン測定装置。
12. 【請求項１２】前記微細パターンは、二つの直線領域
    と、二つの直線領域を接続し、丸まった角部領域とを具
    備し、 前記形状測定部は、分割された複数のグループから、角
    部領域を含むグループを抽出し、抽出されたグループに
    含まれるエッジ点から角部の丸まりを近似する円を求
    め、 求められた円の画像と前記微細パターンの画像とを重ね
    合わせて表示する測定結果表示部をさらに具備してなる
    ことを特徴とする請求項１０に記載のパターン測定装
    置。
13. 【請求項１３】コンピュータを、 試料に形成された微細パターンの画像中の微細パターン
    のエッジ点を複数抽出する手段、 抽出された複数のエッジ点を、分割点を境に複数のグル
    ープに分割する手段、 分割された各グループ内のエッジ点を用いて、前記微細
    パターンの形状を測定する手段、 として機能させるためのプログラム。