JP2007294521A - パターン合わせずれ計測方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】検査用マークを用いることなく、任意の位置における合わせずれを計測する。
【解決手段】要素パターンを重ね合わせて形成される複合パターンの画像Ａと、各要素パターンの基準画像Ｂ１，Ｂ２とを取得し、画像Ａと各基準画像Ｂ１，Ｂ２との間でマッチングを実行し、このマッチング結果に基づいて複合パターンにおける各要素パターン間の合わせずれを出力する。
【選択図】図１

Description

本発明は、パターン合わせずれ計測方法およびプログラムに関する。

例えば半導体装置を例に取り上げると、半導体装置の製造には、フォトリソグラフィ工程における位置合わせの技術が重要であり、微細な装置を歩留まり良く製造するためには、位置合わせ結果を検査するための合わせずれ検査工程がＣＤ（Critical Dimension）計測工程とともに必須の技術となっている。従来、合わせずれ検査として光学式検査装置を用いる方法が使用されており、近年は、この方法に加え、分解能に優れた電子ビーム（ＥＢ：Electron Beam）を用いてより高精度に合わせずれ検査を行う方法も提案されている。

電子ビームを用いた合わせずれ検査は、ＣＤＳＥＭ（Critical Dimension Scanning Electron Microscope）等の走査電子顕微鏡を用いた検査装置を用いてＳＥＭ画像を取得し、得られた画像を解析することで所望の数値を得る点で共通している。

しかしながら、光学式検査装置とＥＢ式検査装置のいずれについても、上記従来技術には、合わせずれ計測に特別なパターン構造（検査用マーク）を用いることが必要であった。このため、具体的に次の問題が生じていた。
１．検査用マークを形成するために、コストがかかる。
２．検査用マークはデバイスの周辺部にのみ設置可能であるため、デバイスの中心部での合わせずれ計測は不可能である。
３．Ｘ方向とＹ方向で合わせずれ計測を独立に実施する必要があるため、計測に多大な時間がかかる。
特開２０００−２４３６９５号公報

本発明の目的は、検査用マークを必要とせず、任意の位置における合わせずれを計測することができるパターン合わせずれ計測方法およびプログラムを提供することにある。

本発明によれば、
複数の種類の要素パターンを重ね合わせて形成される複合パターンの画像である検査画像を取得する手順と、
前記要素パターンの基準パターンの画像である基準画像を少なくとも２種類の前記要素パターンについて取得する手順と、
前記検査画像と前記基準画像のそれぞれとの間でマッチングを実行する第１のマッチング手順と、
前記第１のマッチング手順によるマッチング結果に基づいて前記複合パターンにおける各要素パターン間の合わせずれを出力する手順と、
を備える、パターン合わせずれ計測方法が提供される。

本発明によれば、検査用マークを必要とすることなく、任意の位置における合わせずれを計測することができる。

以下、本発明の実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。以下では、リソグラフィ工程やエッチング工程等の半導体装置の製造工程で形成される微細パターンの合わせずれ計測を具体例として取り上げて説明する。しかしながら、本発明はこれに限定されることなく、他の様々な産業分野におけるパターン合わせずれ計測全般に適用可能である点に留意されたい。また、本願において、パターンの「重ね合わせ」は、積層構造をなす場合に限られるものでは決して無く、例えば半導体装置の製造工程であれば、異なる形状のレジストパターンを用いて同一の層に複数種類の要素パターンが形成される場合をも含む点にも留意されたい。なお、以下の実施形態では、ＣＤＳＥＭにより取得されたトップダウンＳＥＭ画像を用いて重ね合わせを計測する場合を例として取り上げるが、これに限ることなく、光学式画像取得装置等、その他のどのような装置によって取得された画像についても本発明を適用することができる。しかしながら、半導体の微細パターンの合わせずれを高精度に計測するためには、より高倍率でパターン画像を取得する必要があるため、現時点ではＳＥＭ画像を用いることが好ましい。

（１）第１の実施の形態
図１乃至図９を参照しながら本発明の第１の実施の形態について説明する。本実施形態では、半導体基板上に形成された積層体を構成する各単層パターンの間の合わせずれを、該積層体の設計データを用いて計測する場合を例として取り上げて説明する。図１を除く各図では、パターンを上から見下ろしたトップダウンビューで表示している。実際のパターンは、通常、基板表面に垂直な方向に高さを持っている。しかしながら、本実施形態のパターン計測方法では、図２に示すように、トップダウンビューのＳＥＭ画像から検出された輪郭に基づいて合わせずれを計測するため、実際の高さ方向はどのような構造でもかまわない。

図１は、本実施形態によるパターン合わせずれ計測方法の概略手順を示すフローチャートである。

最初に、合わせずれの計測対象となる、重ね合わされた複合パターンの画像Ａを取得する（ステップＳ１）。積層構造を有する複合パターンの一例の検査画像を図２に示す。図３は、図２に示す複合パターンＣＰ１の設計データの画像である。設計データは通常ＧＤＳ等のフォーマットで記述されているため、図３はそれを線画像として展開したものである。図３に示す設計データＤａは、単層パターンＥＰ１，ＥＰ２（図４参照）の設計データ（図５および図６参照）を重ね合わせたものである。なお、本実施形態において、単層パターンは、例えば要素パターンに対応する。

次に、検査画像Ａ中の複合パターンの輪郭を検出する（図１、ステップＳ２）。本実施形態では、ＣＡＮＮＹフィルタをベースに改良を加えた方法を用いる。これにより得られた輪郭を図４に示す。輪郭の検出は上記方法に限ることなく、既存のいかなる方法を用いてもかまわない。しかしながら、画像の全範囲にわたって全てのパターン輪郭が検出されなければならないため、例えばＣＡＮＮＹやＳＯＢＥＬ等のフィルタ処理による方法が適している。

続いて、複合パターンＣＰ１を構成する各要素パターンの基準画像Ｂｉ（１≦ｉ≦ｎ：ｎは２以上の自然数）を取得する（ステップＳ３）。本実施形態では、図５に示す基準パターンＲＰ１の設計データの線画像が要素パターンＥＰ１の基準画像Ｂ１（ｉ＝１）となり、図６に示す基準パターンＲＰ２の設計データの線画像が要素パターンＥＰ２の基準画像Ｂ２（ｉ＝２）となる（ｎ＝２）。

次いで、基準画像Ｂｉと検査画像Ａとのマッチング処理を実行する（図１、ステップＳ４〜Ｓ８）。まず、ｎ＝１として（ステップＳ４）、基準画像Ｂ１と検査画像Ａとのマッチングを行う（ステップＳ５）。本実施形態では、特願２００５−９９０５２にて提案されたマッチング（以下、「距離フィールドマッチング」という。）方法を使用する。上記引用により、特願２００５−９９０５２の内容を本願明細書に組み込んだものとする。また、距離フィールドマッチングにおいて生成される配列変換画像を以下では「距離フィールド」という。

距離フィールドマッチングをより具体的に説明すると、図５に示す単層パターンＥＰ１の基準パターンＲＰ１の設計データから図７に示すように距離フィールドを作成し、この距離フィールドとの相対的位置において、基準パターンＲＰ１の輪郭データとのコンボリューション演算を実行する。この演算の結果、基準パターンＲＰ１の輪郭データを構成する個々の輪郭座標に対応する距離フィールドの値が与えられる。この値は基準パターンＲＰ１の輪郭からの距離に対応した値であって、この値を全輪郭点にわたって積算した値をマッチングパラメータとして採用する。この結果、最大の積算値を与える相対位置をマッチング点の位置と特定することができる（図１、ステップＳ６）。このようにして画像Ａと基準画像Ｂ１との間でマッチングを実施した結果を図８に示す。図８において、複合パターンＣＰ１の輪郭は実線で表示され、基準設計データのパターン輪郭は破線で表示されている。マッチング位置の座標は（Ｘｍ１，Ｙｍ１）＝（２５２．５，２２１．５）（単位：ＰＩＸＥＬ）と算出された。

同様にして、基準画像Ｂ２と画像Ａとの間でマッチング処理を行う。より具体的には、ｉ＜ｎ（＝２）なので（ステップＳ７）、ｎ＝ｎ＋１とカウントアップして（ステップＳ８）、上記ステップＳ５およびＳ６の手順を繰り返す。この結果を図９に示す。マッチング位置の座標は（Ｘｍ２，Ｙｍ２）＝（２５５．５、２２６．５）（単位：ＰＩＸＥＬ）と算出された。

最後に、得られたｎ個（本実施形態では２個）のマッチング位置の座標同士の距離（ΔＸ，ΔＹ）を求める。本実施形態では、ΔＸ＝３．０［ＰＩＸＥＬ］、 ΔＹ＝５．０［ＰＩＸＥＬ］という結果が得られる。この値は、パターンが正確に重ね合わされていれば、本来ならば両方とも０になるべき値であり、この値が図２の複合パターンＣＰ１について、図５と図６の各設計データにより製造された単層パターンＥＰ１，ＥＰ２間の合わせずれの値である。

このように、本実施形態によれば、検査用マークを必要とすることなく、任意の位置における合わせずれを短時間でかつ高い精度で計測することが可能になる。

なお、本実施形態ではマッチング処理（図１、ステップＳ５）に先立って複合パターンの輪郭を検出する（図１、ステップＳ２）こととしたが、これは、距離フィールドを用いてマッチングを行うためであり、上述したステップＳ１乃至Ｓ３およびＳ５間の順序は、図１に記載の順序に限ることなく、マッチング方法等に依存して任意の順序に自由に置換することができる。マッチング方法は、距離フィールドマッチングに限ることなく、相関マッチングその他のいかなる技術をも用いることができるからである。

（２）第２の実施の形態
本実施形態によるパターン合わせずれ計測方法は、上述した第１の実施の形態に、輪郭の重要度を考慮する手順を付加することにより、より計測の精度を高めるものである。

距離フィールドを用いたマッチングでは、マッチング処理後に検査画像の輪郭点に固有の値、ここでは基準パターンの輪郭からの距離値を持たせることができる。この固有の値は、例えば２５６色のインデックスカラーに割り振ってディスプレイに表示することもできる。このようなカラー表示の模式図を図１０に示す。同図中、「赤」で示した部分は輪郭からの距離が小さく、「青」で示した部分に近づくに従って距離が大きくなることを意味する。このようなカラー表示から、マッチング位置の決定に際しては、「赤」で示す部分の輪郭ほど重要度が高いと考えることができる。なお、図１０は模式図であるためにカラー表示の詳細が描写されていないが、実際のカラー表示ではグラデーションが存在するため、例えば「赤」で示した部分と「青」で示した部分との間では色が緩やかに変化している。

より精度の高いマッチング処理を実行するためには、重要度が低い輪郭からの影響を極力減らす必要がある。そこで、上記固有の値について一定の閾値を設定し、その閾値以下の固有値を有する輪郭点を輪郭データから削除すると、計測の精度をより一層高めることが可能になる。閾値は、距離フィールドの定義に依存して変動するが、本実施形態では固有の値として輪郭点上に１２ｂｉｔの値を持たせているので、例えば、２５６色中で水色と黄緑の中間の色に相当する３０００の値を閾値として設定すれば良い。図１０に示す輪郭から３０００以下の固有の値を有する輪郭点を削除すると、図１１に示す輪郭画像が得られる。

図１１に対応する輪郭データを用いて、再度距離フィールドを用いたマッチング処理を実行すれば、より高精度のマッチング結果を得ることができる。なお、本実施形態において、距離フィールドを用いた再度のマッチングは、例えば第２のマッチング手順によるマッチングに対応する。

上記説明では、各輪郭点に固有の値を持たせて閾値以下の固有値を有する輪郭点を輪郭データから削除することにより重要度が低い輪郭からの影響を回避することとしたが、このような個々の輪郭点について重要度を判定することに代えて、検査画像の輪郭を構成要素毎に複数の輪郭グループにグルーピングし、各輪郭グループ毎に上記重要度を算出することとしても良い。この場合は、閾値を用いて輪郭グループを分別し、重要度が低いと分別された輪郭グループを削除することになる。図１２にグルーピングの具体例を示し、図１３に重要度の低い輪郭グループを削除した例を示す。図１３に示す例では、図１２の輪郭グループＧｅ１〜Ｇｅ４のうち、重要度が低いと判別された輪郭グループＧｅ１，Ｇｅ３，Ｇｅ４が削除されている。このように輪郭グループ毎に重要度を算出すれば、図１１と図１３との対比により明らかなように、重要度の高い輪郭グループの周辺に孤立点が残存することが無いので、計測の精度をより一層高めることができる。

ここで、重要度の高低の判別につき、距離フィールドにおける距離の大小に対応付ける方法も使用可能である。その一例について図１４乃至図１９を用いて説明する。

図１４の検査画像に示す複合パターンＣＰ２は、互いに直交して交差する二つの要素パターンＥＰ３，ＥＰ４で構成されている。複合パターンＣＰ２の検査画像から輪郭を検出し、さらに、グルーピングにより輪郭グループを生成する。本例では３つの輪郭グループＧｅ４，Ｇｅ５，Ｇｅ６が生成される。図１５および図１６は、図１４の要素パターンＥＰ３，ＥＰ４の基準パターンＲＰ３，ＲＰ４を示す。例えば図１６の基準パターンＲＰ４と図１４の検査画像との間でマッチングを行った結果を図１７に示す。同図から、グループＧｅ６の影響を受けてマッチングの位置が紙面右側へずれていることが分かる。この状態で、基準パターンＲＰ４と各輪郭グループＧｅ４，Ｇｅ５，Ｇｅ６との距離をそれぞれ算出する。算出された値が小さいほどマッチングに与える影響が大きいということができる。本例の場合、輪郭グループＧｅ４，Ｇｅ６からの影響は小さい。

そこで、予め設定した閾値を用いることにより、これらの輪郭グループＧｅ４，Ｇｅ６をマッチングの対象として除去することができる。このようにして輪郭グループＧｅ４，Ｇｅ６を除去した結果を図１８に示す。さらに、図１８と図１６との間で再度マッチングを行えば、図１９に示すように、さらに精度の高いマッチング結果を得ることができる。同様の手順を図１５の基準パターンＲＰ３と図１４の検査画像との間でも実行してその結果を用いることにより、図１４の要素パターンＥＰ３，ＥＰ４間の合わせずれを計測することができる。

（３）プログラム
上述した実施形態のパターン合わせずれ計測方法の一連の手順は、コンピュータに実行させるプログラムに組み込み、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納してコンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかるパターン合わせずれ計測方法を画像処理可能な汎用コンピュータを用いて実現することができる。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターン合わせずれ計測方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述したパターン合わせずれ計測方法の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または記録媒体に収納して頒布しても良い。

（４）半導体装置の製造方法
上述したパターン合わせずれ計測方法を半導体装置の製造工程中で使用すれば、パターンの合わせずれを高い精度で短時間に計測することができるので、より高い歩留まりおよびスループットで半導体装置を製造することができる。

より具体的には、製造ロット単位で半導体基板を抜き出し、抜き出された半導体基板上に重ねあわされた要素パターン間のずれを上述したパターン合わせずれ計測方法により計測する。計測の結果、製品仕様に応じて設定された閾値を超えて良品と判定された場合、計測された半導体基板が属する製造ロット全体について、引き続き残余の製造プロセスを実行する。この一方、計測の結果不良品と判定された場合でリワーク処理が可能な場合には、不良品と判定された半導体基板が属する製造ロットに対してリワーク処理を実行する。リワーク処理が終了すると、その製造ロットから半導体基板を抜き取って再度合わせずれを計測する。抜き取られた半導体基板が再計測により良品と判定されると、リワーク処理を終えたその製造ロットに対し残余の製造プロセスを実行する。また、リワーク処理が不可能な場合には、不良品と判定された半導体基板が属する製造ロットは廃棄し、不良発生原因が解析可能な場合はその解析結果を設計担当や上流のプロセス担当等へフィードバックする。

以上、本発明の実施の形態について説明したが、本発明は上記形態に限ることなく、その技術的範囲内で種々変形して実施することができる。例えば、上記実施形態では、検査画像中の輪郭を全て検出することとしたが、これに限ることなく、単層パターンＥＰ１に対応する輪郭と、単層パターンＥＰ２に対応する輪郭とを選択的に順次に取得し、取得された単層パターン毎に基準画像との間でマッチング処理を行うこととしても良い。

本発明の第１の実施の形態によるパターン合わせずれ計測方法の概略手順を示すフローチャートである。 積層構造を有する複合パターンの一例の検査画像を示す図である。 図１に示す複合パターンの設計データの線画像である。 図１に示す検査画像から検出された複合パターンの輪郭を示す図である。 図１に示す複合パターンを構成する単層パターンの一つの設計データの線画像である。 図１に示す複合パターンを構成する他の単層パターンの設計データの線画像である。 図５に示す単層パターンの設計データから作成された距離フィールドの具体例を示す図である。 図２に示す検査画像と図５に示す基準画像との間でマッチングを実施した結果を示す図である。 図２に示す検査画像と図６に示す基準画像との間でマッチングを実施した結果を示す図である。 図４に示す複合パターンの輪郭点に持たせた固有の値をインデックスカラーに割り振って表示したカラー表示の模式図である。 図１０に示す輪郭点から重要度の低い輪郭点を削除して得られた輪郭画像を示す。 図１０に示す輪郭点を構成要素毎に複数の輪郭グループにグルーピングした一例を示す。 図１２に示す輪郭グループから重要度の低い輪郭グループを削除した例を示す図である。 積層構造を有する複合パターンの他の一例の検査画像を示す模式図である。 図１４の複合パターンを構成する一つの基準パターンを示す図である。 図１４の複合パターンを構成する他の基準パターンを示す図である １６の基準パターンと図１４の検査画像との間でマッチングを行った結果を示す図である。 閾値を用いて影響の小さい輪郭グループをマッチングの対象から除去した結果を示す図である。 離フィールドにおける距離の大小に対応付けて重要度の高低を判別する方法を用いた結果を示す図である。

符号の説明

Ａ：検査画像
Ｂ１，Ｂ２：基準画像
ＣＰ１，ＣＰ２：複合パターン
Ｄａ：複合パターンの設計データ
Ｇｅ１〜Ｇｅ６：輪郭グループ
ＥＰ１〜ＥＰ４：要素パターン
ＲＰ１〜ＲＰ４：基準パターン

Claims (5)

1. 複数の種類の要素パターンを重ね合わせて形成される複合パターンの検査画像を取得する手順と、
   前記要素パターンの基準パターンの画像である基準画像を少なくとも２種類の前記要素パターンについて取得する手順と、
   前記検査画像と前記基準画像のそれぞれとの間でマッチングを実行する第１のマッチング手順と、
   前記第１のマッチング手順によるマッチング結果に基づいて前記複合パターンにおける各要素パターン間の合わせずれを出力する手順と、
   を備える、パターン合わせずれ計測方法。
2. 前記検査画像から各要素パターンの輪郭を選択的に取得する手順をさらに備え、
   前記マッチングは、前記選択的に取得された輪郭と、前記選択的に取得された輪郭に対応する前記基準画像とのマッチングである、ことを特徴とする請求項１に記載のパターン合わせずれ計測方法。
3. 前記第１のマッチング手順によるマッチング結果から、前記検査画像中の輪郭点がマッチングに影響を及ぼす度合いの大きさを重要度として出力する手順と、
   前記重要度に関する閾値を用いて前記検査画像中の輪郭点を分別する手順と、
   前記検査画像中の輪郭点から前記重要度が低いと分別された輪郭点を削除する手順と、
   削除された輪郭点以外の前記検査画像中の輪郭点について、対応する前記基準画像のそれぞれとのマッチングを実行する第２のマッチング手順と、
   をさらに備える請求項１または２に記載のパターン合わせずれ計測方法。
4. グルーピングにより前記検査画像の輪郭から輪郭グループを生成する手順と、
   前記第１のマッチング手順によるマッチング結果から、各輪郭グループがマッチングに影響を及ぼす度合いの大きさを重要度として出力する手順と、
   前記重要度に関する閾値を用いて輪郭グループを分別する手順と、
   前記検査画像の輪郭グループから前記重要度が低いと分別された輪郭グループを削除する手順と、
   削除された輪郭グループ以外の前記検査画像中の輪郭グループについて、対応する前記基準画像のそれぞれとのマッチングを実行する第２のマッチング手順と、
   をさらに備える請求項１または２に記載のパターン合わせずれ計測方法。
5. 請求項１乃至４のいずれかに記載のパターン合わせずれ計測方法をコンピュータに実行させるプログラム。

Images