JP2009122199A - マスクパターン寸法検査方法およびマスクパターン寸法検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】マスクパターンの側壁形状の影響を受けずに、リソグラフィシミュレーション結果とウエハ露光結果を直接に光学的手法により取得されたパターン輪郭データを用いる場合と同程度に一致させることができる、マスクパターン寸法検査方法およびマスクパターン寸法検査装置を提供することを目的とする。
【解決手段】ＳＥＭ画像データから取得する閾値の異なる２個以上のパターン輪郭位置データの輪郭位置の差分と光学的な方法により求めた光学的な輪郭位置との関係を示す側壁形状補正関数を予め求め（Ｓ１、Ｓ２）、リソグラフィシミュレーションを行いたいＳＥＭ画像データから閾値の異なる２個以上のパターン輪郭位置データを取得し（Ｓ５）、その輪郭位置の差分と前記側壁形状補正関数から擬似的な光学的パターン輪郭位置データを求め（Ｓ６）、この擬似的な光学的パターン輪郭位置データを用いてリソグラフィシミュレーションを行う。
【選択図】 図２

Description

本発明は、フォトマスクのマスクパターン寸法の検査方法およびこの検査方法を用いたマスクパターン寸法検査装置に関する。

近年、半導体製造プロセスに用いられるフォトリソグラフィ工程での種々の課題が顕著になりつつある。半導体デバイスの微細化が進むにつれ、フォトリソグラフィ工程での微細化に対する要求が高まっている。すでに、デバイスの設計ルールは４５ｎｍまで微細化され、制御しなければならないパターン寸法精度は５ｎｍ以下と極めて厳しい精度が要求されている。さらに、マスクパターンには光近接効果補正が行われているため、極めて複雑な形状となっている。そのため、従来のような単なるパターン線幅の測定や穴径の測定のような１次元の寸法均一性検査では不十分で、２次元の寸法管理が求められている。その答えとして、マスクパターンをＳＥＭにより画像データ化し、その画像データからパターン輪郭を抽出してリソグラフィシミュレーションを行い、所望のリソグラフィ余裕度が得られるか否かでマスクパターンが所望の寸法に仕上がっているか否かを検査する方法が、例えば非特許文献１に記載されているように、採用されていた。

本手法の最大のメリットは、マスクパターンの仕上がりを実際にウエハに露光して使用する条件に極めて近い状態で判断できることで、不必要に厳しい寸法管理や逆に甘い寸法管理になることがなく、必要十分な管理ができる点である。
（M.Kariya et al, "Mask pattern quality assurance based on lithography simulation with fine pixel SEM image", Proceedings of SPIE Vol.5992）

しかしながら、本手法においても、昨今の更に厳しいマスクの寸法管理においては精度的に不十分な点が見えてきた。それは、ウエハ露光装置の開口率が大きくなり、マスクの側壁形状の影響が無視できなくなった点である。具体的には、マスクパターンの側壁形状はマスクパターンの被覆率やマスク面内の位置によりその側壁形状が異なってくるため、従来のように、側壁形状を無視して一律にＳＥＭ画像データからパターンの輪郭データを抽出してしまうと、その輪郭データからリソグラフィシミュレーションを行った結果と実際のウエハ露光結果とが合わなくなるケースが生じるようになったことである。

また、一般的には、マスクパターンの輪郭データの取得は、光学的手法によった方がＳＥＭ画像データから輪郭データを得る手法よりもより実際のウエハ露光結果とマッチする正確な輪郭位置を得られることが知られているが、この光学的手法による輪郭データの取得は多くの手数が掛り、半導体製造プロセス中にこの光学的手法を組み込むことは実際的でない。これに対してＳＥＭ画像データに基づいてパターン輪郭データを取得する方法はプロセス中に組み込んで実現し易いが、従来の方法により取得されたパターン輪郭データを用いてリソグラフィシミュレーションを行った場合には実際のウエハ露光結果と一致せず、マスクパターンの仕上がりの検査を正確に行うことが困難であった。

本発明は上記の状況に鑑みなされたもので、従来問題となっていたマスクパターンの側壁形状の影響を得られるパターン輪郭データ中にきちんと取り込むことが可能となり、リソグラフィシミュレーション結果とウエハ露光結果を直接に光学的手法により取得されたパターン輪郭データを用いる場合と同程度に一致させることができる、マスクパターン寸法検査方法およびマスクパターン評価装置を提供することを目的とする。

この目的の達成のために、本発明のマスクパターン寸法検査方法は、ＳＥＭ画像データから取得する閾値の異なる２個以上のパターン輪郭データの輪郭位置の差分と光学的な方法により求めた光学的な輪郭位置との関係を示す側壁形状補正関数を予め求め、リソグラフィシミュレーションを行いたいＳＥＭ画像データから閾値の異なる２個以上のパターン輪郭データを取得し、その輪郭位置の差分と前記側壁形状補正関数から擬似的に光学的輪郭位置データを求め、この擬似光学的輪郭位置データを用いてリソグラフィシミュレーションを行い、このリソグラフィシミュレーションの結果により所望の露光余裕度が得られるか否か判定する工程とを含むものである。

この発明の一実施形態によれば、フォトマスク上に形成された側壁形状の異なる複数のマスクパターンの輪郭位置データが光学的な方法により光学的輪郭位置データとして求められ、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データが取得され、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから第一の閾値を用いて複数のパターン輪郭位置データが夫々取得され、前記第一の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記パターン輪郭位置データと前記光学的輪郭位置データとのオフセット量が求められ、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから互いに異なる第二及び第三の閾値を用いて前記各マスクパターン画像データについてそれぞれ２個のパターン輪郭位置データが取得され、前記第二及び第三の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記２個のパターン輪郭位置データの輪郭位置差分データが取得され、前記マスクパターン画像データごとに取得した前記オフセット量と前記輪郭位置差分データとの対応関係が求められることにより、前記対応関係が関数化されている関数を用意し、
検査対象となる被検査パターンのＳＥＭ画像を取得し、
前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第一、前記第二及び前記第三の閾値を用いてパターン輪郭位置データを夫々取得し、
前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第二及び前記第三の閾値を用いて取得した２個の前記パターン輪郭位置データの輪郭位置差分データを取得し、
前記関数を参照して前記輪郭位置差分データから対応するオフセット量を取得し、
前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第一の閾値を用いて取得した前記パターン輪郭位置データに、前記オフセット量を加算することにより擬似光学的輪郭位置データを決定し、
前記擬似光学的輪郭位置データを用いて前記被検査パターンのリソグラフィシミュレーションを行うことを特徴とするマスクパターン寸法検査方法が得られる。

従来問題となっていたマスクパターンの側壁形状の影響を受けることなく、リソグラフィシミュレーション結果とウエハ露光結果を直接に光学的手法により取得されたパターン輪郭データを用いる場合と同程度に一致させることができる、マスクパターン寸法検査方法およびマスクパターン寸法検査装置を提供することができる。

以下、図面を参照してこの発明の実施形態を詳細に説明する。

最初に、図１を参照してこの発明のマスクパターン寸法検査方法を実施するために構成されたマスクパターン寸法検査装置の一実施形態のブロック構成と動作を簡単に説明する。図１において、マスクパターン寸法検査装置１０には後で述べる側壁形状補正関数を求めるためのフォトマスク或いは被検査対象のフォトマスク１１が用意され、ＳＥＭ装置を含むマスクパターン画像データ取得機構１２にセットされる。該機構１２から得られた例えば被検査対象のフォトマスク上の複数のマスクパターンの画像データはパターン輪郭抽出機構１３に供給され、ここで、画像データから複数のマスクパターンのパターン輪郭部分のみを表す輪郭位置データが抽出され、擬似光学的パターン輪郭位置データ生成機構１４に供給される。この擬似光学的パターン輪郭位置データ生成機構１４は、ＳＥＭ画像データから得られた輪郭データを、例えばメモリ１５に予め用意された側壁形状補正関数データ（後で詳述する）を用いて変換して、通常の光学的方法で得られる光学的輪郭データと同等の精度を有する擬似光学的輪郭位置データを生成する。この生成された擬似光学的輪郭位置データはリソグラフィシミュレータ１６に供給され、所定のリソグラフィシミュレーションが行われ、所望のリソグラフィ余裕度が得られるか否かが確かめられる。この結果により、被検査フォトマスクのマスクパターンの寸法検査あるいはマスクパターンの評価を行うことができる。なお、このマスクパターン寸法検査装置１０にはコンピュータ１７が内蔵され、装置１０全体およびメモリ１５の動作はこのコンピュータ１７により制御されるように構成されている。

以下、図２乃至図８を参照して図１に示した実施形態のマスクパターン寸法検査装置の構成、動作を詳細に説明する。

最初に、図１で説明した側壁形状補正関数をメモリ１５内に用意するための方法を説明する。この側壁形状補正関数は、例えば図１に示したマスクパターン寸法検査装置１０内に設けられたコンピュータ１７を用いて図２のステップＳ１において以下に説明する方法で取得することができる。

この側壁形状補正関数の作成に際し、まず、図示しない光学装置を用いて、側壁形状補正関数作成用に用意されたフォトマスク１１上に形成された側壁形状の異なる複数のマスクパターンの輪郭位置データが、光学的な方法により光学的輪郭位置データとして求められる。一方、フォトマスク１１について、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データが、例えば図１に示したマスクパターン画像データ取得機構１２を構成するＳＥＭ装置を用いて取得され、次いで、パターン輪郭位置データ抽出機構１３において、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから第一の閾値を用いて複数のパターン輪郭位置データが夫々取得される。この第一の閾値を用いて輪郭位置データを取得する方法の詳細は図６を参照して後で説明する。この第一の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記パターン輪郭位置データと前記光学的輪郭位置データとの間のオフセット量が、図６を参照して後で説明するようにマスクパターンごとに求められる。

更に、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから互いに異なる第二及び第三の閾値を用いて前記各マスクパターン画像データについてそれぞれ２個のパターン輪郭位置データが取得され、この第二及び第三の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記２個のパターン輪郭位置データを用いて、両者間の輪郭位置差分データが取得される。一例として、このマスクパターン画像データごとに取得したオフセット量を縦軸に、輪郭位置差分データを横軸にとってグラフで示すと図８に示すような関係となる。この対応関係を示す関数が側壁形状補正関数として作成され、メモリ１５に格納される。

更に詳細に説明する。まず、側壁形状補正関数を取得するために用いられるフォトマスク１１として、通常のフォトマスク製造プロセスにより製作したＡｒＦハーフトーンのフォトマスクが用意される。このとき、このフォトマスク１１に形成される複数のマスクパターンは夫々開口率の大きく異なる領域を複数個所含み、従ってそれぞれ異なる側壁形状を持つように形成される。これにより、パターンの開口率による側壁形状の異なる複数のＡｒＦハーフトーンパターンを有するフォトマスク１１が用意される。

このようにして用意されたＡｒＦハーフトーンマスク１１を、図１のマスクパターン画像データ取得機構１２を構成する、例えばトプコン社製の高精細ＳＥＭ装置（製品名：ＮＧＲ４０００）にセットして、複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データを取得する。この装置ＮＧＲ４０００は８０００×８０００画素という高精細画像を取得することができるＳＥＭ装置であり、その画像を構成する１画素はマスク１１上で２ｎｍという高分解能を持つ。すなわち、取得したＳＥＭ画像の視野はマスク１１上で１６μｍ角ということになり、リソグラフィシミュレーションを行うために用いられる側壁形状補正関数を取得するためには十分な大きさである。取得したＳＥＭ画像の一例を図３（ａ）に示す。また、このＳＥＭ画像から抽出した輪郭画像の一例を図３（ｂ）に示す。

ところで、マスクパターンはその側壁形状が、例えば図４の（ａ）に示すように側壁斜面の傾斜が比較的ゆるいマスクパターンの場合と、図４の（ｂ）に示すように傾斜が垂直に近い急峻な部分を持つマスクパターンの場合と、これらの中間の傾斜の場合などがある。図３（ｂ）に示した輪郭画像にも図４の（ａ）、（ｂ）に示したような側壁形状の複数のマスクパターンが含まれている。図４の（ａ）に示した側壁形状のパターンをＳＥＭ装置で走査すると、そのＳＥＭ信号強度は図４（ｃ）のように緩やかに立ち上がる波形となる。従って、このＳＥＭ信号の立ち上がりの始点Ｓから終点Ｅまでのどの位置から輪郭位置データを抽出してもよいが、例えば始点Ｓから終点Ｅまでの波形振幅を１（１００％）として図４（ｃ）に矢印で示すように、その始点Ｓに近い位置から終点Ｅに近い位置までの広い範囲Ｗ１内で所定の％位置に閾値を定めて目的の輪郭位置を決定することになる。一方、図４（ｂ）に示した傾斜が急峻な側壁の場合には図４（ｄ）に示すようにその始点Ｓから終点Ｅまでの波形の立ち上がりも急峻となり、狭い範囲Ｗ２内で所定の％位置に閾値を決めて目的の輪郭位置を決定することになる。

ここでは、取得したＳＥＭ画像データから２０％、５０％、８０％の３種類の閾値を決めて輪郭データの抽出を行った。このうち、前記第一の閾値は５０％に相当し、第二、第三の閾値は２０％と８０％に対応する。これは、画像内で最も暗いところを０％、最も明るいところを１００％として明るさ（輝度）がそれぞれ２０％、５０％、８０％の位置で３種類のパターン輪郭を描いたことと同義である。ここでは第一の閾値を第二、第三の閾値の中間に設定した例を示しているが、この第一の閾値は第二、第三の閾値の間であればよく、例えば第一の閾値と第二の閾値、あるいは第一の閾値と第三の閾値とが同一であってもよい。マスクパターンは図４（ａ）、（ｂ）に示したようにＳＥＭ装置内で電子ビームによって走査される側に面する斜面を有する、いわゆる順テーパー形状になっているので、ＳＥＭ画像ではこの斜面に相当するパターンの輪郭部分が一定の輝度を持ち、明るく帯状に光って見える。そのため、マスクパターンの側壁形状が例えば図４（ａ）に示した部分と、図４（ｂ）に示した部分とを持つ場合には、この帯状の幅が変化することになる。このため、第二、第三の閾値として例えば２０％と８０％の２種類の閾値に対応する位置にパターン輪郭を決定した場合、一定の輝度を持つ帯の幅が狭い場合は２種類の輪郭の差Ｗ２は図４（ｄ）に示したように小さく、逆に帯の幅が太いときは二つの輪郭の差Ｗ１は大きくなる。このように、図２のステップＳ１において、異なる側壁形状の複数のマスクパターンＳＥＭ画像から異なる二つの閾値を用いてパターン輪郭位置データを抽出すると、２種類の閾値で描かれる輪郭位置の差の大小が側壁形状を反映していることになる。

ここで、側壁形状、すなわち側壁斜面の角度と測定されたマスクパターンの寸法との関係を見ると、図５のようになる。図５は横軸に側壁の角度を取り、縦軸に、フォトマスクの厚みを加味して測定した３次元マスク寸法と、フォトマスクが厚みを持たないものとして測定した二次元マスク寸法との差の値を取って示すもので、側壁角が９０°に近い、例えば図４の（ｂ）に示した側壁形状のパターンの方が、側壁角が例えば７０°近辺の例えば図４の(a)に示したゆるい傾斜の側壁形状のパターンの場合より三次元と二次元の測定値の差（３Ｄ-２Ｄ）が小さいこと、すなわち測定誤差が小さいことが分かる。従って、前記の２種類の閾値で描かれる輪郭位置の差の大小が側壁形状を反映しているので、この差を表すデータと光学的に求めた光学的輪郭位置データとを関連づければ目的とする側壁形状補正関数を求めることができることが分かる。

一方、一般的にリソグラフィシミュレーションではフォトマスクは厚さの無いものとして二次元マスクとして扱われており、単に光を通すところと通さないところとの境目に輪郭があるという想定でマスクパターンを扱っている。そのため、リソグラフィシミュレーションでは二次元マスクに適用される計算モデルが使用され、このリソグラフィシミュレーションの際に入力するマスクＳＥＭ像からの輪郭データは、厚さのないマスクとして扱われたときに矛盾の生じないものにする必要がある。そのために、前記ハーフトーンマスクのＳＥＭ像を取得した場所をカールツアイス社製の空間像検査装置（ＡＩＭＳ１９３）により走査し、図２のステップＳ１において、ウエハ上に形成されるものと同等の空間像をまず取得する。ついで、この空間像と一致する空間像を得る厚さの無いマスクのパターン輪郭データを、例えば図１に示したリソグラフィシミュレータ１６を用いて実施したリソグラフィシミュレーションから求める。換言すれば、空間像検査装置を用いて得られるマスクパターンの空間像が、後で述べる擬似光学的輪郭位置データに対して適用されるのと同じリソグラフィシミュレーションを前記光学的輪郭位置データに対して適用したときに得られる空間像と一致したときに、前記求められたパターン輪郭データを光学的なパターン輪郭位置データと定義する。

このようにして得られた光学的なパターン輪郭データとＳＥＭ画像データから得られたパターン輪郭データとの関係を側壁形状補正関数として予め求めておき、リソグラフィシミュレーションを行いたいフォトマスクのマスクパターンのＳＥＭ画像データを取得して、このＳＥＭ画像データから得られたパターン輪郭位置データを前記関数に適用して擬似光学的パターン輪郭位置データを得ることができる。このため、前記光学的なパターン輪郭データに対して一定のオフセット量を持つＳＥＭ画像輪郭データ、例えば第一の閾値として５０％のＳＥＭ像パターン輪郭位置データを定める。マスクパターンの側壁斜面上における、この５０％閾値のＳＥＭ像の輪郭位置と光学的パターン輪郭位置とのオフセットの一例を図６に示した。前述したようにこの５０％閾値の代わりに他の閾値を用いることもできるが、５０％閾値を用いることが望ましい。その理由は、例えば図７に示すように、閾値を横軸上で例えば１０％から９０％までの範囲で変えたときの三次元パターン輪郭の測定の再現性を縦軸にプロットしたとき、５０％の閾値のときに最も測定再現性が良好であり、この位置でマスクパターン寸法の検査結果に高い信頼性が得られることが分かったからである。

この５０％の第一の閾値と第二、第三の閾値２０％と８０％との間のＳＥＭ像輪郭パターンデータのオフセット量との関係を予め求めておく。その一例を図８に示した。このようにステップＳ１において得られた複数のＳＥＭ像パターン輪郭位置データと光学的なパターン輪郭位置データの関係を側壁形状補正関数と呼び、図２のフローチャートのステップＳ２において図１のメモリ１５に予め格納しておく。図８から、閾値５０％のＳＥＭ像パターン輪郭位置データと光学的パターン輪郭位置データとの間のオフセットを用いる場合には、このオフセット量とパターン側壁形状の変化により変化する二つの閾値の間のオフセット量との関係から擬似光学的パターン輪郭位置データが得られる。以上のステップＳ１、Ｓ２からマスクＳＥＭ像データから擬似光学的パターン輪郭位置データを抽出する準備ができた。なお、側壁形状補正関数を求めるために図１に示したマスクパターン寸法検査装置１０の一部を用いたが、この側壁形状補正関数は検査装置１０を用いる検査に先立って検査者と同一人により取得する以外に、予め他者により取得された関数データを取り寄せて検査に用いるようにしてもよい。

次に図１に示したコンピュータ１７で制御されるマスクパターン寸法検査装置１０を用いて、実際のデバイスの製造に用いるフォトマスク１１のパターン寸法の検証を行った例を図２のフローチャートを参照して説明する。図１において、被検査対象として、通常のフォトマスク製造プロセスにより製造したＡｒＦハーフトーン（ＨＴ）マスク１１を用意した。この場合、フォトマスク１１上に形成したマスクパターンは４５ｎｍデザインルールのメモリーデバイスであり、図２のステップＳ３において、マスクパターンのＳＥＭ像取得場所の選定のために、予めリソグラフィマージンが少ない個所（ホットスポットと呼ぶ）を抽出してある。ホットスポットの抽出は、設計データに光近接効果補正（ＯＰＣ）を行った後のデータから、メモリチップ全面のリソグラフィシミュレーションによりリソグラフィマージンの少ない個所を特定したものである。この例では、６４箇所のホットスポットが抽出された。

次にステップＳ４において、用意したＡｒＦ−ＨＴマスク１１をマスクパターン画像取得機構１２内のトプコン社製高精細ＳＥＭ装置（ＮＧＲ４０００）にセットし、ホットスポットのＳＥＭ像としてマスクパターンの画像データを取得した。取得したＳＥＭ像のマスクパターンの画像データは例えば図３の（ａ）に示したものである。この画像データはパターン輪郭抽出機構１３に供給され、ここで、ステップＳ５において、供給された画像データから機構１３内の例えばプロセッサで用いられる輪郭抽出ソフトにて閾値２０％、５０％、８０％の３種類のパターンの輪郭位置データが抽出される。図３（ｂ）には閾値５０％の輪郭位置データのみ示した。

ついで、この３種類のパターン輪郭位置データを図１の擬似光学的パターン輪郭位置データ生成機構１４に供給し、ステップＳ６において、ステップＳ５で取得された閾値２０％と８０％の二つのパターン輪郭位置データからそれぞれの輪郭位置のオフセットを算出し、このオフセット量をステップＳ２で取得されテーブルメモリなどのメモリ１５に格納された側壁形状補正関数を表す図８のグラフの横軸に適用し、そのオフセット量に対応する縦軸のオフセット量を求める。この縦軸のオフセット量は前述したように光学的な方法により求めた光学的輪郭位置データと閾値５０％のＳＥＭ像のパターン輪郭位置データとの間のオフセット量であるから、閾値５０％のパターン輪郭位置データにこのオフセット量を加算すると、新たに擬似光学的パターン輪郭位置データがステップＳ６において生成される。

次に、ステップＳ７において、上述のようにして取得された擬似光学的パターン輪郭位置データをリソグラフィシミュレータ１６に入力し、製作したフォトマスク１１がウエハ露光に用いられる光学条件にてリソグラフィシミュレーションを行った。次いで、ステップＳ８において露光マージン判定を行った結果、ウエハ上で所望のパターン寸法が得られる露光量余裕度は８％、焦点深度は０．２１μｍであることが判明した。必要な露光量余裕度は１０％で、焦点深度は０．２μｍであるので、今回のこのフォトマスク１１のホットスポットの場所は露光量余裕度でスペック未達であるため、このフォトマスク１１は不合格品であることが判明した。比較のために、閾値５０％のＳＥＭ像パターン輪郭位置データだけで同じシミュレーションを実施した場合、得られる露光量余裕度は１１％、焦点深度も０．２３μｍとなり、合格品である結果となった。そこで、実際にこのフォトマスク１１を用いてウエハ上にレジストパターンを形成した。露光装置はニコン社製液浸露光装置であり、開口率（ＮＡ）は１．３である。また、偏光照明も採用して露光している。その結果、所望の寸法を得ることができた露光量の範囲は８％であり、焦点深度は０．２２μｍであった。このことから、液浸露光のような大きな開口率（ＮＡ）での露光ではフォトマスク１１の側壁角の影響が大きくなり、マスクのパターン側壁角の変動を考慮することにより、さらに忠実にリソグラフィシミュレーションが可能になり、マスクの合否判定の精度を向上させることができた。

本発明は上述の実施例に限るものではない。例えば閾値は２０％、５０％、８０％に限らず他の値で、しかも種類の数を増やしても構わない。その他、本発明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できる。

この発明のマスクパターン寸法検査方法の実施のためのマスクパターン寸法検査装置の構成を概略的に示すブロック図。 図１に示したコンピュータ制御下のマスクパターン寸法検査装置の動作を説明するためのフローチャート。 図１のマスクパターン寸法検査装置内に設けられたＳＥＭ装置により取得されたフォトマスクのＳＥＭ画像とそれから抽出されたマスクパターンの輪郭の画像を示す図。 マスクパターン側壁形状とＳＥＭ画像のパターン輪郭位置との関係を示す図。 マスクパターン側壁斜面の角度とマスク寸法の測定誤差との関係を示すグラフ。 マスクパターン側壁斜面におけるＳＥＭ画像の輪郭位置と光学的方法による光学的パターン輪郭位置との関係を示す図。 パターン輪郭位置を決める閾値と３次元のパターン側壁形状の測定再現性との関係を示すグラフ。 側壁形状補正関数を示すグラフ。

符号の説明

１０…マスクパターン寸法検査装置、１１…フォトマスク、１２…マスクパターン画像データ取得機構、１３…パターン輪郭位置データ抽出機構、１４…擬似光学的パターン輪郭位置データ生成機構、１５…側壁形状補正関数格納メモリ、１６…リソグラフィシミュレータ。

Claims (5)

1. フォトマスク上に形成された側壁形状の異なる複数のマスクパターンの輪郭位置データが光学的な方法により光学的輪郭位置データとして求められ、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データが取得され、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから第一の閾値を用いて複数のパターン輪郭位置データが夫々取得され、前記第一の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記パターン輪郭位置データと前記光学的輪郭位置データとのオフセット量が求められ、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから互いに異なる第二及び第三の閾値を用いて前記各マスクパターン画像データについてそれぞれ２個のパターン輪郭位置データが取得され、前記第二及び第三の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記２個のパターン輪郭位置データの輪郭位置差分データが取得され、前記マスクパターン画像データごとに取得した前記オフセット量と前記輪郭位置差分データとの対応関係が求められることにより、前記対応関係が関数化されている関数を用意し、
   検査対象となる被検査パターンのＳＥＭ画像を取得し、
   前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第一、前記第二及び前記第三の閾値を用いてパターン輪郭位置データを夫々取得し、
   前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第二及び前記第三の閾値を用いて取得した２個の前記パターン輪郭位置データの輪郭位置差分データを取得し、
   前記関数を参照して前記輪郭位置差分データから対応するオフセット量を取得し、
   前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第一の閾値を用いて取得した前記パターン輪郭位置データに、前記オフセット量を加算することにより擬似光学的輪郭位置データを決定し、
   前記擬似光学的輪郭位置データを用いて前記被検査パターンのリソグラフィシミュレーションを行うこと
   を特徴とするマスクパターン寸法検査方法。
2. 前記マスクパターンの前記光学的輪郭位置データは、前記擬似光学的輪郭位置データに対して適用される前記リソグラフィシミュレーションと同一のリソグラフィシミュレーションを前記光学的輪郭位置データに対して適用することにより得られる空間像が、空間像検査装置を用いて得られる前記マスクパターンの空間像と一致するように求められていることを特徴とする請求項１記載のマスクパターン寸法検査方法。
3. 前記リソグラフィシミュレーションでは、２次元マスクに適用される計算モデルが使用されることを特徴とする請求項２記載のマスクパターン寸法検査方法。
4. 前記第一の閾値は、前記ＳＥＭ画像中に示される輝度の範囲の中間値であることを特徴とする請求項１記載のマスクパターン寸法検査方法。
5. フォトマスク上に形成された側壁形状の異なる複数のマスクパターンの輪郭位置データを光学的な方法により光学的輪郭位置データとして求め、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データを取得し、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから第一の閾値を用いて複数のパターン輪郭位置データを夫々取得し、前記第一の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記パターン輪郭位置データと前記光学的輪郭位置データとのオフセット量を求め、前記複数のマスクパターンのＳＥＭ画像データから互いに異なる第二及び第三の閾値を用いて前記各マスクパターン画像データについてそれぞれ２個のパターン輪郭位置データを取得し、前記第二及び第三の閾値を用いて前記マスクパターン画像データごとに取得した前記２個のパターン輪郭位置データの輪郭位置差分データを取得し、前記マスクパターン画像データごとに取得した前記オフセット量と前記輪郭位置差分データとの対応関係を求めて前記対応関係が関数化された関数を読み出す手段と、
   検査対象となる被検査パターンのＳＥＭ画像を取得する手段と、
   前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第一、前記第二及び前記第三の閾値を用いてパターン輪郭位置データを夫々取得する手段と、
   前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第二及び前記第三の閾値を用いて取得した２個の前記パターン輪郭位置データの輪郭位置差分データを取得し、
   前記関数読み出し手段から読み出された前記関数を参照することにより、前記輪郭位置差分データから対応するオフセット量を取得する手段と、
   前記被検査パターンのＳＥＭ画像から前記第一の閾値を用いて取得した前記パターン輪郭位置データに、前記オフセット量を加算することにより擬似光学的輪郭位置データを決定する手段と、
   前記擬似光学的輪郭位置データを用いて前記被検査パターンのリソグラフィシミュレーションを行う手段と、を具備することを特徴とするマスクパターン寸法検査装置。

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