JP2007305118A - パターン形状評価方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】変形の大きなパターンの影響を受けることなく、高精度でかつ簡単にパターンの形状を評価する。
【解決手段】複数の要素パターンを含む評価対象パターンの輪郭と参照パターンの輪郭とを複数の輪郭グループａ，ｂ，ｃ，ｄおよびα，β，γに各々分別し、分別された参照パターンの輪郭グループα，β，γ，δから形状変化の大きい輪郭グループδを除く輪郭グループα，β，γを選択し、これらの輪郭グループα，β，γの輪郭と評価対象パターンの輪郭との間で位置合せを行う。
【選択図】図２

Description

本発明は、パターン形状評価方法およびプログラムに関し、例えば、半導体装置の製造に用いられる、パターン輪郭と参照データとの比較を利用したパターンの形状評価を対象とする。

半導体デバイスのパターンを評価する際、従来は、パターンの画像を取得し、得られた画像からパターンの幅を任意の箇所で測定し、予め設定されたスペックとの比較を行っていた。しかし、パターンの形状が複雑な場合には、一箇所の寸法測定のみでは、パターン形状全体の変化を捉えることができない。全体の変化を捕らえるためには測定点数を増やさなくてはならず、これでは測定のスループットが下がってしまう。

上記問題を解決するため、パターンの形状と評価基準のデータとを比較する様々な方法が提案されている。これらの提案には、実際の評価対象のパターンの画像をＳＥＭ（Scanning Electron Microscope：走査電子顕微鏡)等により取得し、取得画像から評価対象パターンの輪郭を取得し、この輪郭と、パターンの設計データまたはリソグラフィシミュレーションデータ等との重ねあわせを行い、パターン形状の評価を行う方法が含まれる。

例えば、評価パターン輪郭と設計データとの位置合せを行った後にその差の距離を測定し、実際のパターンがどれほど設計データに忠実に形成されているかを評価することにより、そのサンプルの良否を判定する方法の他、実際のパターンの輪郭とリソグラフィシミュレーション結果とを比較することにより、シミュレーションモデルの精度の検証を行う方法もある。また、設計データに予め許容範囲(公差データ)を設けておき、この公差データと評価対象パターンの輪郭との位置合せを行って評価パターンの輪郭が許容範囲内であるかどうかを調べ、これにより評価対象パターンの良否を判定する方法もある。これらの評価方法のいずれにおいても、評価対象パターンと参照パターンとの位置合せ（マッチング）の精度が評価に大きく影響する。

しかしながら、実際のウェーハ上のパターンの形状は、設計データに対して歪んでしまっていることが多く、このことが位置合せを難しくしている。また、その歪みの程度は取得画像内に存在する複数のパターン間で均一でなく、さらには、予期できない歪みもある。例えば、互いに並列に配置された複数本のラインパターンのうち端の１本だけが、エッチングや露光装置の収差等の影響で設計データよりも位置が移動している場合などがある。このような実パターンに対して設計データとの重ねあわせを行おうとすると、移動している実パターンの影響を受けて、評価に適したマッチングができないという事態が生ずる。このような場合に、設計データと評価パターンとの差の距離を測定すると、実際の形状の変化にマッチングのずれが合算されたものが差の距離として算出されてしまう。

ここで、位置ずれを起こしているパターンを含まないように予め評価領域（Region Of Interest：以下、単に「ＲＯＩ」という。）を設け、このＲＯＩ内のみでマッチングを行うようにすることも可能である。しかし、プロセスの条件の変更により位置ずれの量が変わった場合には想定したＲＯＩ内に問題のパターンが含まれる場合もある。また、上述した単純なラインパターンでなく複雑な形状のパターンの場合には、矩形のＲＯＩでは対応できずＲＯＩの設定自体が煩雑になるという問題も生じる。
特開２０００−５８４１０号公報

本発明の目的は、変形の大きなパターンの影響を受けることなく、高精度でかつ簡単にパターンの形状を評価できる方法およびこれをコンピュータに実行させるプログラムを提供することにある。

本発明によれば、
複数の要素パターンを含む評価対象パターンの画像を取得する手順と、
前記画像から前記評価対象パターンの輪郭を検出する手順と、
検出された前記評価対象パターンの輪郭を複数の評価対象パターン輪郭グループに分別する手順と、
前記要素パターンの評価基準となる参照パターンの輪郭を取得する手順と、
前記参照パターンの輪郭を複数の参照パターン輪郭グループに分別する手順と、
分別された前記参照パターン輪郭グループのうち、前記評価対象パターンの輪郭との間で位置合わせを行う参照パターン輪郭グループを選択する手順と、
選択された前記参照パターン輪郭グループの輪郭と前記評価対象パターンの輪郭との間で位置合せを行う手順と、
前記位置合せの結果を用いて前記評価対象パターンの形状評価を行う手順と、
を備えるパターン形状評価方法が提供される。

本発明によれば、変形の大きなパターンの影響を受けることなく、高精度でかつ簡単にパターンの形状を評価することができる。

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。

（１）パターン形状評価装置の実施の一形態
図１は、本発明にかかるパターン形状評価装置の実施の一形態の概略構成を示すブロック図である。図１に示すパターン形状評価装置１は、制御部１０と、メモリＭＲ１と、パターン画像取得部１２と、パターン輪郭検出部１４と、パターン輪郭ラベリング部１６と、設計データ記憶部２２と、設計データラベリング部２４と、マッチング部３０と、パターン形状評価部５０とを備える。

メモリＭＲ１は、制御部１０に接続され、後述する本発明にかかるパターン形状評価方法を実行するための検査レシピを記述したプログラムを格納する。

制御部１０は、メモリＭＲ１の他、パターン画像取得部１２、パターン輪郭検出部１４、パターン輪郭ラベリング部１６、設計データ記憶部２２、設計データラベリング部２４、マッチング部３０、およびパターン形状評価部５０に接続され、制御信号を生成して各部へ供給することにより装置全体を制御するとともに、メモリＭＲ１から検査レシピのプログラムを読み込み、これに基づいて各検査手順を実行する。

パターン画像取得部１２は、パターン輪郭検出部１４の他、図示しないＳＥＭ装置や光学式撮像装置に接続され、これらの装置から、ＳＥＭ画像や光顕画像等の評価対象パターンの画像を取得してパターン輪郭検出部１４へ供給する。パターン輪郭検出部１４は、パターン輪郭ラベリング部１６へ接続され、パターン画像取得部１２から供給された画像から評価対象パターンの輪郭を検出してパターン輪郭ラベリング部１６へ供給する。パターン輪郭ラベリング部１６は、マッチング部３０に接続され、評価対象パターンの輪郭を評価対象パターン輪郭グループに分別（ラベリング）し、そのグループ化の結果をマッチング部３０へ供給する。

設計データ記憶部２２は、評価対象パターンの設計データを格納する。設計データラベリング部２４は、設計データ記憶部２２およびマッチング部３０に接続され、設計データ記憶部２２から設計データを取り出し、線画像を展開して参照パターンを生成し、その輪郭を参照パターン輪郭グループに分別（ラベリング）してそのグループ化の結果をマッチング部３０へ供給する。

マッチング部３０は、輪郭グループ選択部３２とグループ対応付け部３４と位置合せ部３６と位置ずれ量算出部３８と重み付け部４２とを含み、パターン形状評価部５０にも接続される。輪郭グループ選択部３２は、参照パターン輪郭グループのうちで位置合せを行う輪郭グループを選択する。位置合せ部３６は、参照パターン輪郭グループと評価対象パターンとが互いに近接するように位置合せを行うことにより選択された参照パターンと評価対象パターンとの位置合せを行う。位置ずれ量算出部３８は、位置合せ部３６による位置合せの際に、参照パターンの画像の基準座標と評価対象パターンの画像の基準座標との相異を位置ずれ量として算出する。重み付け部４２は、位置合せ部３６から位置ずれ量の算出結果を与えられ、位置ずれ量の大きさに応じて参照パターン輪郭グループの各々に重み付けを行う。グループ対応付け部３４は、位置合せの結果を用いて評価対象パターン輪郭グループと参照パターン輪郭グループとの対応付けを行い、その結果をパターン形状評価部５０へ供給する。パターン形状評価部５０は、マッチング部３０から与えられた対応付けの結果から、評価対象パターンと参照パターンとの比較を行うことにより、評価対象パターンの形状評価を行う。

図１に示すパターン形状評価装置１の動作について本発明にかかるパターン形状評価方法の実施の形態として説明する。

（２）パターン形状評価方法の第１の実施の形態
図２は、本実施形態によるパターン形状評価方法の概略手順を示すフローチャートである。なお、以下では、ＳＥＭ装置により取得されたＳＥＭ画像を用いてパターン形状を評価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形状を高精度に評価するためには、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。

まず、評価対象パターンが形成されている試料をＳＥＭ装置内に収納してパターンの画像を取得して（ステップＳ１）パターン画像取得部１２に供給する。これにより、たとえば図３に示す観察画像が得られる。図３に示すように、観察画像には４種のパターンＴＰ１−ＴＰ４が存在する。本実施形態において、観察画像に示される４種のパターンＴＰ１−ＴＰ４は、例えば要素パターンに対応する。なお、パターンのエッジ部分は二次電子放出効率が高くなるため、白く光っている。

次に、パターン輪郭検出部１４により、取得した画像のデータから評価対象パターンの輪郭に相当する輪郭を検出する（図２、ステップＳ２）。上述したとおり、観察画像では評価対象パターンのエッジ部分が白く光っているので、最も簡単な方法としては濃度の閾値による２値化を利用して輪郭を抽出することができるが、これ以外にも、sobelフィルタを利用する方法、cannyフィルタを利用する方法、テンプレートマッチングによる方法（特開２００３−１７８３１４）、パターンエッジ近傍の濃度データに対してスレショルドを決めて輪郭を抽出する方法（しきい値法）、直線近似法など、どのような方法を用いても良い。上記引用により、特開２００３−１７８３１４の内容を本願明細書に取り込んだものとする。以上のようにして得られた輪郭データの一例を図４の検査画像ＧＴ２に示す。

続いて、パターン輪郭ラベリング部１６により、得られた輪郭に対してグループ分けを経てラベリングを行う（図２、ステップＳ３）。本実施形態では、図４に示すように、それぞれが要素パターンを構成する４つのグループにグループ分けしてα，β，γ，δでラベリングを行った。

この一方、設計データラベリング部２４により、上記ステップＳ１〜Ｓ３の手順に前後して、またはこれと並列に、参照パターンについても、データ取得（図２、ステップＳ４）、輪郭取得（ステップＳ５）およびラベリング（ステップＳ６）を行う。図３に示す評価対象パターンの設計データであって記憶部２２に格納された設計データを線図に展開した例を図５に示す。図５の画像データに対して参照パターンの輪郭に相当する輪郭データを取得して（ステップＳ５）、グループ分けおよびラベリング（ステップＳ６）を行った結果の一例を図６の参照画像ＧＲ２に示す。図６に示す例では、評価対象パターンと同様に、それぞれが要素パターンを構成する４つの参照パターン輪郭グループにグループ分けがされ、ａ，ｂ，ｃ，ｄでラベリングがされた。

次に、輪郭グループ選択部３２により、評価対象パターン輪郭グループと参照パターン輪郭グループとの比較を行い（ステップＳ７）、参照パターン輪郭グループのうち、評価対象パターングループとの間で位置合せを行う参照パターン輪郭グループを選択する（ステップＳ８）。本実施形態では、形状評価の目的や製品の要求仕様に応じてオペレータが選定して輪郭グループ選択部３２に指示を出す。ここでは、評価対象パターン輪郭グループと参照パターン輪郭グループとの比較の結果、位置ずれや形状変化の程度が他の要素パターンよりも大きいために位置合せの精度を低減させるおそれが高いと思われる参照パターン輪郭グループを除外することにより、位置合せを行う参照パターン輪郭グループを選択する。図４に示す例と図６に示す例との比較では、図７に示すように、形状変化の程度が大きい参照パターン輪郭グループｄを除外した残余の３つの参照パターン輪郭グループａ，ｂ，ｃについて位置合せを行うこととした。

続いて、位置合せ部３６により、選択した参照パターン輪郭グループａ，ｂ，ｃと評価対象パターンの輪郭グループとの間で互いの輪郭ができる限り重なるように、位置合せを行う（ステップＳ９）。本実施形態では、マッチングの方法として、例えば、Japanese patent laid open (kokai) ２００５−０９８８８５で提案された、輪郭同士の距離を利用する方法を用いることが望ましい。この引用により、上記出願明細書の内容を本願に取り込んだものとする。しかしながら、重ねあわせを精度良く行える方法であれば他の手法を用いても構わない。このような位置合せの結果の一例を図８に示す。次に、グループ対応付け部３４により、上記手順の位置合せの結果を利用して、評価対象パターン輪郭グループと参照パターン輪郭グループとの対応付けを行う。図８に示す例では、ａ→α、ｂ→β、ｃ→γと対応付けがなされた。

次に、グループ対応付け部３４からパターン形状評価部５０へ上記対応付けの結果が送られ、パターン形状評価部５０により、位置合せに選択された参照パターンと、これに対応する評価対象パターンとを比較し、評価対象パターンの形状評価を行う（ステップＳ１０）。

このように、本実施形態によれば、参照データの一部のパターンに注目して、形状変化の程度が他のパターンよりも大きいパターン（図４に示す例では輪郭グループδとラベリングされた要素パターン）の影響を除外して参照パターンと評価対象パターンとの位置合せを高い精度で行うことができる。従来の技術により、本実施形態の評価対象パターンと参照パターンとの位置合せを行った結果の一例を図９に示す。図９に示すように、従来は、形状変化の程度の相違に応じて参照パターンを絞り込むことなく、全ての要素パターンについて評価対象パターンと参照パターンとの位置合せを行っていたために、位置合せの精度が非常に低かった。図９と図８との比較から明らかなように、本実施形態によれば、高精度での位置合せができるので、高精度でのパターン形状評価が可能となる。

上述の実施形態では、図６の参照パターン輪郭グループｄを除いたその他の参照パターン輪郭グループａ，ｂ，ｃについて形状評価を行う形態を示したが、図１０に示すように、参照パターン輪郭グループａ，ｂ，ｃのみで位置あわせを行った後に、位置合せの際に除外された参照パターン輪郭グループｄと評価対象パターン輪郭グループδとを比較して評価対象パターン輪郭グループδの形状評価を行っても良い。このような変形例の手順を図１１のフローチャートに示す。図１１に示す手順のうち図２の手順と異なる点は、実質的に最後のステップＳ２０のみであり、その他の手順は、図２の各手順の番号に１０を加算したものであり、実質的には図２の手順と同一である。

（３）パターン形状評価方法の第２の実施の形態
上述した実施形態では、位置合せに用いる参照パターン輪郭グループの指定をオペレータが行っていたが、本実施形態は、参照パターンと評価対象パターンとの間で対応する輪郭グループ同士で位置ずれ量を算出し、得られた位置ずれ量を用いてパターンの指定を自動的に行う方法を提供するものである。

最初に、「位置ずれ量」の定義を明確にしておく。位置ずれ量とは、評価対象の画像の基準点と基準画像（参照画像）の基準点との差を表す量であり、例えば双方の基準点の間の水平方向および垂直方向の距離で表される。

図１２を用いてより具体的に説明すると、評価対象パターンが十字パターンであるときに、評価対象パターンを取り込んだ評価画像ＧＴ４の基準点ＲＰｔと、その形状評価の基準を与える参照パターンの画像である参照画像ＧＲ４の基準点ＲＰｒとはいずれも各画像の中心に位置するものとする。図１２（ａ）において参照画像ＧＲ４中、参照パターンＰｒは基準点ＲＰｒの紙面左上方向に偏在し、この一方、図１２（ｂ）において評価画像ＧＴ４では評価対象パターンＰｔが基準点ＲＰｔの紙面右下方向に偏在している。この場合、評価対象パターンＰｔと参照パターンＰｒとが重なり合うように位置合せを行うと、図１２（ｃ）に示すように、基準点ＲＰｔとＲＰｒとは一致することなく、両者の間にずれが生じる。このずれを定量的に表したものが位置ずれ量であり、例えば両基準点ＲＰｔ，ＲＰｒ間の水平方向の距離と垂直方向の距離とで表現することができる。図１に示すパターン形状評価装置１においては、マッチング部３０が含む位置ずれ量算出部３８は、位置合せ部３６による位置合せの際に、参照パターンの画像の基準座標と評価対象パターンの画像の基準座標との相異（Δｘ，Δｙ）を位置ずれ量として算出する。なお、位置ずれ量の算出において、画像同士、例えば図１２（ａ）の参照画像ＧＲ４と図１２（ｂ）の評価画像ＧＴ４との間で大きさ（視野）が同一である必要は無い点に留意されたい。

図１３は、本実施形態のパターン形状評価方法の概略手順を示すフローチャートである。図１３において、評価対象パターンの画像を取得するステップＳ２１から参照パターンのラベリングを行うステップＳ２６までの手順は、図２のステップＳ１〜Ｓ６の番号に単に２０を付加したもので、ステップＳ１〜Ｓ６の手順と実質的に同一であるので、以下ではステップＳ２７から説明する。

即ち、マッチング部３０の位置合せ部３６により、ラベリングされた評価対象パターンの輪郭と、ラベリングされた参照パターンの輪郭との間で位置合せを実行する（ステップＳ２７）。次いで、この位置合せの結果を用いてグループ対応付け部３４により輪郭グループ間の対応付けを行う（ステップＳ２８）。図３乃至図６の例をそのまま使用して説明すると、ａ→α、ｂ→β、ｃ→γ、ｄ→δと対応付けがなされた。

続いて、位置合せ部３６により、対応付けがなされた輪郭グループ同士で再度の位置合せを行い、それぞれの場合について位置ずれ量を算出する（ステップＳ２９）。図１４に示す参照画像ＧＲ２ｄは、図６に示す参照画像ＧＲ２内の参照パターンから輪郭グループｄを抜き出して示したものである。図１４の参照パターン輪郭グループｄと、図４に示す評価対象パターン中の輪郭グループδとの間だけで位置合せを行うと図１５に示すようにマッチングされる。また、図１６に示す参照画像ＧＲ２ａは、参照画像ＧＲ２内の参照パターンから輪郭グループａを抜き出して示したものであり、この輪郭グループａと、図４に示す評価対象パターン中の輪郭グループαとの間だけで位置合せを行うと図１７に示すようにマッチングされる。図１５と図１７との対比からも、輪郭グループｄとδとのマッチングにおける位置ずれ量と、輪郭グループａとαとのマッチングにおける位置ずれ量とは明らかに異なることが分かる。このようなマッチングと位置ずれ量の算出とを全ての輪郭グループ同士で実行し、各グループでの位置ずれ量を比較し、他のグループに比較して位置ずれ量の大きな輪郭グループがあるかどうかを検出する（図１３、ステップＳ３０）。具体的な方法を挙げれば、全輪郭グループの位置ずれ量の平均値からの偏差に予め閾値を設けておき、この閾値を上回る輪郭グループを位置ずれ量が相対的に大きな輪郭グループとして決定すればよい。

その後、位置ずれ量が大きいと決定された輪郭グループを除いて参照パターンと評価対象パターンとの位置合せを再度行い（ステップＳ３１）、上記第１の実施の形態と同様に、評価対象パターンの形状評価を行う（ステップＳ３２）。

このように、本実施形態によれば、互いに対応する輪郭グループ同士で位置ずれを算出し、位置ずれ量が大きい輪郭グループを除いて参照パターンと評価対象パターンとの位置合せを実行するので、オペレータの熟練度に依存することなく、高速かつ高精度の形状評価を自動的に実現することができる。

（４）パターン形状評価方法の第３の実施の形態
図１８は、本実施形態のパターン形状評価方法の概略手順を示すフローチャートである。

本実施形態の特徴は、図１８のステップＳ５０およびＳ５１に示す手順にある。図１８中のその他の手順は、図１３に示す第３の実施の形態の各処理手順のステップ番号に単に２０を加えたものに相当し、実質的に同一である。よって、以下では、図１８のステップＳ５０およびＳ５１に示す手順について説明する。

即ち、再度の位置合せと位置ずれ量の算出とを終えると（ステップＳ４９）、マッチング部３０の重み付け部４２により、算出された位置ずれ量に応じて各輪郭グループ毎に重み付けを行う（ステップＳ５０）。この重み付けは、例えば、全輪郭グループの位置ずれ量の平均値からの偏差を各輪郭グループについて求め、偏差の小さい要素パターンに対して重みが大きくなるように設定する。このようにして付与された重みを利用して参照パターン輪郭グループと評価対象パターン輪郭グループとの間で再度の位置合せを行う（ステップＳ５１）。最後に、各輪郭グループ同士でパターン形状を評価する（ステップＳ５２）。

このように、本実施形態によれば、位置ずれ量に応じて各輪郭グループ毎に重み付けを行うので、位置ずれ量の偏差が大きい輪郭グループの影響を除外した位置合せを実現できる。この結果、パターン形状評価の精度をさらに高めることが可能になる。

（５）パターン形状評価方法の第４の実施の形態
上述した第１の実施の形態では、評価対象パターン輪郭グループと参照パターン輪郭グループとの比較により、位置合せを行う参照パターン輪郭グループを選択したが、経験的に参照パターンデータだけで位置合せの精度を低減するおそれが高いと予め判断できる場合もある。例えば孤立ラインパターンの場合では特定の端部において著しい位置ずれが発生することが予測可能である。このような場合に、図２のステップＳ７に示すような輪郭グループ同士の比較を行うことなく、位置合せの精度を低減するおそれが高いと判断された参照パターングループを除外することにより、位置合せを行う参照パターングループを選択することができる。このような実施形態によるパターン形状評価方法の手順を図１９のフローチャートに示す。図１９に示す手順のうち図２の手順と異なる点は、図２のステップＳ７に対応する手順が存在せず、また、図２のステップＳ８に対応するステップＳ６８の手順がステップＳ６６とステップＳ６９の間にのみ挿入されてステップＳ６３のラベリングの結果を利用していない点である。図１９のその他の手順は、図２の各手順の番号に６０を加算したものであり実質的に図２の手順と同一である。

（６）プログラム
上述した実施形態のパターン形状評価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、レシピファイルとして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形状評価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、上述したパターン形状評価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、上述したパターン形状評価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。

（７）半導体装置の製造方法
上述したパターン形状評価方法を半導体装置の製造工程中で使用すれば、パターンの形状を高い精度で短時間に評価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形成されたパターンを上述したパターン形状評価方法により評価する。評価の結果、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ると、評価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、評価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パターン形状を評価する。抜き取られた半導体基板が再評価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、設計データを利用して参照パターンを用意したが、これに限ることなく、リソグラフィシミュレーションデータを利用しても良いし、実際のパターンを撮像した画像を利用しても構わない。

特許請求の範囲に記載された発明の他、上述した実施の形態から、以下の付記に示された発明が導かれる。

（付記１）
前記位置合せの結果を用いて前記参照パターン輪郭グループの輪郭と前記評価対象パターンの輪郭とを対応づけることをさらに備え、
前記形状評価は、前記位置合せに選択されなかった参照パターン輪郭グループに対応する前記評価対象パターン輪郭グループについて行われることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のパターン形状評価方法。

（付記２）
前記対応する輪郭グループ毎に前記位置ずれの量を算出することは、
前記全輪郭グループの位置ずれ量の平均値を算出することと、
前記平均値からの偏差を各輪郭グループ毎に算出することと、
各輪郭グループの前記偏差を予め設定された閾値と比較することと、
その偏差が前記閾値を上回る輪郭グループを前記位置ずれの量が相対的に大きな輪郭グループとして規定することと、
を含むことを特徴とする請求項４に記載のパターン形状評価方法。

（付記３）
前記参照パターン輪郭グループは、前記評価対象パターンの設計データから位置合せの精度を低減する可能性が他の要素パターンと比較してより高い要素パターンの参照パターン輪郭グループを除外することにより選択されることを特徴とする請求項１に記載のパターン形状評価方法。

（付記４）
基板に形成された半導体装置形成用の被検査パターンがパターン形状評価方法による評価の結果、前記半導体装置の要求仕様を満たすと判定された場合に、前記基板に前記半導体装置の製造プロセスを実行することを備える半導体装置の製造方法であって、前記パターン形状評価方法は、
複数の要素パターンを含む評価対象パターンの画像を取得することと、
前記画像から前記評価対象パターンの輪郭を検出することと、
検出された前記評価対象パターンの輪郭を複数の評価対象パターン輪郭グループに分別することと、
前記要素パターンの評価基準となる参照パターンの輪郭を取得することと、
前記参照パターンの輪郭を複数の参照パターン輪郭グループに分別することと、
分別された前記参照パターン輪郭グループのうち、前記評価対象パターンの輪郭との間で位置合わせを行う参照パターン輪郭グループを選択することと、
選択された前記参照パターン輪郭グループの輪郭と前記評価対象パターンの輪郭との間で位置合せを行うことと、
前記位置合せの結果を用いて前記評価対象パターンの形状評価を行うことと、
を含む、半導体装置の製造方法。

本発明にかかるパターン形状評価装置の実施の一形態の概略構成を示すブロック図である。 本発明にかかるパターン形状評価方法の第１の実施の形態の概略手順を示すフローチャートである。 評価対象パターンの観察画像の一例を示す模式図である。 図３に示す観察画像から検出された評価対象パターンの輪郭データの一例を示す図である。 図３に示す評価対象パターンの設計データを示す図である。 参照パターンの輪郭に対してグループ分けおよびラベリングを行った結果の一例を示す図である。 選択された参照パターン輪郭グループを除外した参照パターン輪郭グループを示す図である。 選択されなかった参照パターン輪郭グループと評価対象パターンの輪郭との間で位置合せを行った結果の一例を示す図である。 従来の技術により位置合せを行った結果の一例を示す図である。 本発明にかかるパターン形状評価方法の第１の実施の形態の変形例を説明する図である。 図１０の変形例に示すパターン形状評価方法の概略手順を示すフローチャートである。 「位置ずれ量」の説明図である。 本発明にかかるパターン形状評価方法の第２の実施の形態の概略手順を示すフローチャートである。 図６に示す参照画像中の参照パターンから一部の輪郭グループを抜き出して示した図である。 図１３に示すパターン形状評価方法において、参照パターン輪郭グループと評価対象パターン輪郭グループとの位置合せの一例を説明する図である。 図６に示す参照画像中の参照パターンから他の一部の輪郭グループを抜き出して示した図である。 図１３に示すパターン形状評価方法において、参照パターン輪郭グループと評価対象パターン輪郭グループとの位置合せの他の一例を説明する図である。 本発明にかかるパターン形状評価方法の第３の実施の形態の概略手順を示すフローチャートである。 本発明にかかるパターン形状評価方法の第４の実施の形態の概略手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１：パターン形状評価装置
１０：制御部
１２：パターン画像取得部
１４：パターン輪郭検出部
１６：パターン輪郭ラベリング部
２２：設計データ記憶部
２４：設計データラベリング部
３０：マッチング部
３２：輪郭グループ選択部
３４：グループ対応付け部
３６：位置合せ部
３８：位置ずれ量算出部
４２：重み付け部
５０：パターン形状評価部
ａ，ｂ，ｃ，ｄ：評価対象パターン輪郭グループ
α，β，γ，δ：参照パターンの輪郭グループ
ＧＲ２，ＧＲ４，ＧＲ６：参照画像
ＧＴ２，ＧＴ４，ＧＴ６：評価画像
ＭＲ１：メモリ

Claims (5)

1. 複数の要素パターンを含む評価対象パターンの画像を取得する手順と、
   前記画像から前記評価対象パターンの輪郭を検出する手順と、
   検出された前記評価対象パターンの輪郭を複数の評価対象パターン輪郭グループに分別する手順と、
   前記要素パターンの評価基準となる参照パターンの輪郭を取得する手順と、
   前記参照パターンの輪郭を複数の参照パターン輪郭グループに分別する手順と、
   分別された前記参照パターン輪郭グループのうち、前記評価対象パターンの輪郭との間で位置合わせを行う参照パターン輪郭グループを選択する手順と、
   選択された前記参照パターン輪郭グループの輪郭と前記評価対象パターンの輪郭との間で位置合せを行う手順と、
   前記位置合せの結果を用いて前記評価対象パターンの形状評価を行う手順と、
   を備えるパターン形状評価方法。
2. 各参照パターン輪郭グループに重み付けを行う手順をさらに備え、
   前記位置合せは、前記重み付けを利用して行われることを特徴とする請求項に記載のパターン形状評価方法。
3. 前記参照パターン輪郭グループを選択する手順は、
   分別された参照パターン輪郭グループの輪郭と分別された評価対象パターン輪郭グループの輪郭とを比較する手順と、
   前記比較の結果、前記評価対象パターンと前記参照パターンとの位置合せの精度を低減する可能性が他の要素パターンと比較して高い要素パターンの参照パターン輪郭グループを除外する手順と、を含むことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン形状評価方法。
4. 分別された全ての参照パターン輪郭グループの輪郭と分別された全ての評価対象パターン輪郭グループの輪郭との間で最初の位置合せを行う手順と、
   前記最初の位置合せの結果を用いて前記参照パターン輪郭グループの輪郭と前記評価対象パターンの輪郭とを対応づける手順と、
   前記参照パターン輪郭グループの輪郭と、前記評価対象パターン輪郭グループとの間の位置ずれの量を、対応する輪郭グループ毎に算出する手順と、をさらに備え、
   前記参照パターン輪郭グループは、算出された前記位置ずれの量が全輪郭グループ中で相対的に大きな輪郭グループに属する参照パターン輪郭グループを除外することにより、選択され、
   前記評価対象パターンの形状評価は、前記位置ずれの量が相対的に大きな輪郭グループを除外した輪郭グループ同士で再度の位置合せを行った結果を用いて行われることを特徴とする請求項１または２に記載のパターン形状評価方法。
5. 請求項１乃至４のいずれかに記載のパターン形状評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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