JP2010085138A - 試料計測方法、及び計測装置 - Google Patents

Abstract

【課題】
本発明の目的は、ダブルパターニングによって形成される第１パターンと第２パターン間のずれ、重なり領域の評価を適正に行い得る方法，装置の提供にある。
【解決手段】
上記目的を達成するために、第１パターンに関する情報と、ダブルパターニングの第２の露光によって形成される第２パターンの設計情報とを結合した結合情報と、第１パターンと第２パターンが表示された画像との間で、２段階のマッチングを行い、第２のパターンの設計情報の移動量に基づいて、第１パターンと第２パターンとの間のずれ量を求める方法、及び装置を提供する。
【選択図】図６

Description

本発明は、半導体デバイス等の計測方法、及び装置に係り、特に縮小投影型露光装置によるダブルパターニング技術によって形成されたパターンを評価するのに好適な計測方法、及び装置に関する。

半導体素子の製造装置の１つであるステッパ（縮小投影露光装置）は、レジストが塗布された半導体ウェハ上に、フォトマスクやレチクル等に形成されたパターンを、投影レンズにより縮小して投影する装置である。

昨今、形成されるパターンの微細化に伴い、走査電子顕微鏡等によって、形成されたパターンを測定、或いは検査し、その出来栄えを評価する手法が、半導体の測定検査の主流となりつつある。例えば特許文献１には、複数層に重なったパターンの重なりを評価する手法が提案されている。上層と下層の重なりは、上下層間の接続が適正になされているか否かを判断するための重要な評価項目である。

特開２００７−２４８０８７号公報

次世代デバイス製造で要求されるパターンサイズは、ステッパに使用される光源の波長より遙かに小さいサイズとなっており、現在のリソグラフィは、様々な超解像技術が駆使されている。

従ってリソグラフィと超解像技術は切っても切れない関係にあり、次世代デバイスの製造には更に新しい技術を開発しなければならない状況が今後も続くと予想される。

種々の超解像技術のなかでも既存露光装置の利用、或いは今後投入されるであろう新たな露光装置においても更なる微細化が可能なダブルパターニング技術（二重露光技術）は、近未来のリソグラフィ技術として注目されており、現在そのプロセス評価やプロセスコントロールのための手法・パラメータなどが研究されている。

ダブルパターニングは、一層分のデザインデータを２マスク分に分割して複数回の露光を行うリソグラフィ方法で、デザインを分割することによりｋ１値を大きくし、リソグラフィの難易度を下げる技術である。一例として第１パターニング→加工１、第２パターニング→加工２を繰り返して一層分のパターニングをウェハ上に完成させるものがある。

このダブルパターニングで大きな問題となるのが、第１パターニングと第２パターニング間の位置ずれ（重ね合わせ精度，重ね合わせずれ量などと言う）である。理想は、第１パターンと第２パターンの間にずれ量は存在せず、例えばラインパターンならば継ぎ目が無く一本のラインとしてウェハ上に形成されることである。しかし実際にはパターン接合部における合わせずれやパターンくびれは存在し、ダブルパターニング技術を適用して、微細なパターンを適正に形成するためには、第１パターンと第２パターン間のずれ等を適正に評価し、半導体パターンの設計データや製造プロセスにフィードバックする必要がある。

これまで、一般的に行われてきたパターンの一次元的な寸法測定技術では、例えば第１の露光で形成される第１パターンと第２の露光で形成される第２パターン間の重なり部分の特定方向のみを測定することになるため、二次元的な広がりを持つ重なり領域を適正に評価することが困難である。

一方、特許文献１に説明されているような重なりを二次元的に評価する手法は、複数層に跨るパターンを評価する上では非常に有効であるが、第２の露光によって隠れてしまう第１のパターンの形状評価が困難であり、更に両者間の相対的なずれを測定するための技術が十分に確立されていない。

以下に、第２の露光によって形成されるパターンによって、第１の露光によって形成されたパターンの一部が隠れてしまっても、第１のパターンと第２のパターン間の位置ずれを適正に測定可能な、或いは隠れた部分の形状に関する評価を適正に行うことを目的とする試料計測方法、及び装置について説明する。

上記第１のパターンと第２のパターンのずれを測定するために、縮小投影露光装置によるダブルパターニングの第１の露光に基づいて形成される第１のパターンが示された第１画像を形成する行程と、当該第１パターンに関する情報と、前記ダブルパターニングの第２の露光によって形成される第２パターンの設計情報を結合し、結合情報を形成する行程と、前記第１の露光と第２の露光によって形成される第１のパターンと第２のパターンが示された第２画像を形成する行程と、前記結合情報に示された第１パターンに関する情報と、前記第２画像に示された第１パターンとの間で、第１のパターンマッチングを行い、前記第２パターンの設計情報の第１の位置情報を得る行程と、前記結合情報に示された前記第２パターンの設計情報と、前記第２画像に示された第２パターンに関する情報との間で、第２のパターンマッチングを行い、前記第２パターンの設計情報の第２の位置情報を得る行程と、前記２つの位置情報に基づいて、当該２つの位置情報間のずれを求める行程を備えた試料計測方法、及びこれを実現するための装置を提案する。

また、第２に上記第２画像に示された第１のパターンと、上記第１画像に示された第１のパターン情報との間で重ね合わせを行い、前記第１のパターンと第２のパターンの重なり領域に関する情報を抽出する行程を備えた試料計測方法、及び装置を提案する。

上記第１の構成によれば、ダブルパターニングによって形成される２つのパターンの相対的な位置ずれを定量的に把握することが可能となる。また上記第２の構成によれば、第２のパターンが形成される前の画像に基づく情報を用いて、重なり部分の領域を抽出することができるため、第２のパターンに隠れて見えない第１のパターンと、第２のパターンとの重なり部分を評価することが可能となる。

ダブルパターニングによって形成されたパターン間のずれや重なり部分を適正に評価するためには、接合部分の状態の把握が必要となる。つまりデザイン上で重なっている重なり量と実際にウェハ上で形成されるパターンの重なり状態の相互関係を把握しモデル式に両者の関係が捉えられれば、その情報を元にして、必要なパターン形成に対し有益なデザインデータを作成することが可能になる。

または回路デザイン作成時にその情報を適用させ、よりプロセスマージンの広い回路設計を実現できる。そのためにはパターン接合部分の現象を定量化し、客観的判断が可能な数値で表すことが必須となる。

一方、標準的な計測方法（以下１Ｄ計測）は、ＸまたはＹ方向の一次元的な測長が主で、二次元パターン、例えばラインエンドの丸みを帯びた形状やＬ字型に曲がったパターンのコーナー部分などを定量化するには他の手段を考えなければならない。従って、ダブルパターニングプロセスにおける１ｓｔパターンと２ｎｄパターンが重なった接合部分を１Ｄ計測で定量化するのは非常に困難であるか、もしくは計測結果から大まかに傾向を表すに留まると予想できる。

しかし、ダブルパターニングプロセスを用いるようなデバイスで要求される解像精度は、リソグラフィの限界を超えた極めて困難な状況において要求されるものであり、リソグラフィの現象をより忠実に表すことの出来る測長または測定手法が必要と考えられる。

以下の実施例では、主に下記（１）〜（８）の行程を有する計測方法、それを実現するための装置、及びアルゴリズムについて説明する。
（１）第１パターンのレジストまたはエッチング画像データを取得する。
（２）（１）で取得したデータに基づいて、第１パターンの輪郭線を抽出する。
（３）（１）で抽出した輪郭線データと第２パターンのデザインデータを合成したデータを出力する。
（４）第２パターンの加工（第２露光）を行う。
（５）第１パターンと第２パターンの重なった最終パターンの画像に対して、（３）で合成（結合）した第１パターンの輪郭線データ＋第２パターンのデザインデータまたは輪郭線データをマッチングする。この際、マッチングは第１及び第２パターンそれぞれに対して行う。
（６）（５）の二段階マッチングで得られた２種類の位置情報の差（Δｘ，Δｙ）を、第１パターンと第２パターンの重ね合わせずれ量と定義する。
（７）（５）でそれぞれのマッチングを行った際に、第１，第２パターンの重なり部分を、第１輪郭線データと第２パターンのイメージを用いて可視化し、その面積を算出する。
（８）上記ふたつのパラメータにより、ダブルパターニングプロセスの現象を定量化でき、プロセスの評価が可能となる。上述の最終パターン（第１パターン上に第２パターンが形成されたもの）の画像形成と、輪郭線データと第２パターンのデザインデータを合成したデータの作成は、どちらが先であっても構わない。

このようにして、ダブルパターニングプロセスによって作成されたパターンとその重なり部分を定量化することで、プロセス条件やデザイン設計に有益なデータが得られることになる。また、これらの計測により得られたデータベースは、プロセス的あるいはデザイン的なモデリングの構築を可能にするパラメータと成りうる。

上記手法により、ダブルパターニングプロセスにより形成された、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重ね合わせずれ量を数値化でき、さらに重なり部分の可視化及び面積値の算出が可能となる。これによりダブルパターニングプロセスを定量的に評価でき、客観的な判断・管理が可能となる。

以下、ダブルパターニングによって形成されるパターンの定量的な評価を実現するための方法、それを実現するための装置、及びシステムについて、図面を用いて説明する。

図１は、走査電子顕微鏡画像（以下ＳＥＭ画像と称することもある）上のパターンから、輪郭線を抽出するシステムの一例を説明する図である。なお、以下の説明では、荷電粒子線装置の一態様として、走査電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）を用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を形成する集束イオンビーム（Focused Ion Beam：ＦＩＢ）装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。但し、微細化が進むパターンのエッジ部分を、選択的に走査するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。

図１には、データ管理装置１を中心として、複数のＳＥＭが接続された例が示されている。各ＳＥＭ２，３，４にはそれぞれの制御装置５，６，７が接続され、ＳＥＭに必要な制御が行われる。各ＳＥＭでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。

電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子（Secondary Electron：ＳＥ）或いは後方散乱電子（Backscattered Electron：ＢＳＥ）は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。

また、走査偏向器による走査は任意の大きさ，位置、及び方向について可能であり、後述する画像を形成するための走査やエッジ部分への選択的走査を可能にしている。

以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置５，６，７にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線８，９，１０を介してデータ管理装置１に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、ＳＥＭによって得られた信号に基づいて測定を行うデータ管理装置を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、データ管理装置にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、ＳＥＭの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。

また、上記データ管理装置或いは制御装置（以下、画像処理装置と称することもある）には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定が行われる。更にデザインデータ管理装置には、半導体製造工程に用いられるフォトマスク（以下単にマスクと称することもある）やウェハの設計データが記憶されている。この設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、データ管理装置とは別に設けられた記憶媒体にデザインデータを記憶させておいても良い。

更に、データ管理装置等では、設計データに基づく図形データと、走査電子顕微鏡にて得られるＳＥＭ画像、あるいはＳＥＭ画像に基づいて形成される輪郭線間でパターンマッチングを行う機能を備えている。例えばパターンマッチングは、ＳＥＭ画像と設計データ間の場合、図２に図示するように、設計データから抽出されたテンプレートと、ＳＥＭ画像についてそれぞれエッジ抽出処理（Ｓ０００１）を行い、その後両者に平滑化処理（Ｓ０００２）を行うことで、両者の形状差を補完し、その上でマッチング処理（Ｓ０００３）が行われる。無論、ベクトルデータ間でマッチングを行っても構わない。他にも既存のマッチング法を適用することが可能である。

図３は、ＳＥＭの一種である測長用走査電子顕微鏡（Critical Dimension-SEM:ＣＤ−ＳＥＭ）の概要を説明する図である。

ＣＤ−ＳＥＭは、半導体製造工程の１つであるリソグラフィ工程後に、ウェハ上に転写された各種パターンのサイズ確認を行うために用いられている。ＣＤ−ＳＥＭ３００は、電子ビームを放出する電子源３０１と、電子ビームを収束するための収束レンズ３０２と、電子線を曲げてウェハ（試料）３０５を走査するための偏向器（偏向コイル）３０３と、シリコンウェハ３０５上の微細パターン３０６に電子ビームを照射するための対物レンズ３０４と、微細パターン３０６からの二次電子若しくは反射電子を検出するための検出器３０７と、を備えている。

このような構成を有するＣＤ−ＳＥＭにおいて、電子ビームでのスキャニングによりシリコンウェハ３０５上に転写された微細パターン３０６のサイズを測ることができ、測長ポイントやウェハマップなどを管理したレシピを実行することで自動測長が実行できる。これらの測長データはデバイス製造条件の評価や工程管理などに利用されており、特にデバイス製造条件の評価では数千点に及ぶ測定を実施し、データを出力している。

前述のＣＤ−ＳＥＭで画像の取得や測長を行う場合、あらかじめ登録したＳＥＭ画像やデザインデータに対し、実際のウェハ上のパターン像をマッチングさせて場所の認識・特定を行う。この時、デザインデータとＳＥＭ画像の重ね合わせ像など、デザインデータとウェハ上のパターンの相関関係を示すデータを出力させることが可能となる。

このＣＤ−ＳＥＭでの計測データを評価する計測手法は、リソグラフィを評価する手法として重要且つ標準的な手法であり、ＣＤ−ＳＥＭは、新規リソグラフィ技術における評価において、最も一般的に用いられる装置である。

次に、今現在最新リソグラフィ技術として開発評価中のダブルパターニングプロセスについて説明する。これは、超解像技術のひとつとして露光装置の解像限界を引き上げる手法である。

図４は、ダブルパターニング法によって、パターンが形成されるまでのプロセスの概要を説明する図である。

まず、もとのパターンデータであるオリジナルデザイン４００を、２つ（或いは２つ以上）の第１パターン４０１と第２パターン４０２に分割する。このように分割された設計データについて、ダブルパターニング後のパターンの接合部分が適切に接続されるように、他方のパターンに対し、パターンデータを伸張させ、接合部４０３を形成する。このような設計データに基づいて形成されるフォトマスクを用いた露光を行うことによって、図４の下部に図示するようなパターンが形成できる。このようにパターンの露光を分割して行うことによって、光学式露光装置（以下、ステッパと称することもある）の解像限界を超えて、パターン形成を行うことができる。

しかしながら図４に図示するような分割方法では、上記設計データ上で行われるパターン伸張の適正さや、ステッパの光学条件の変動等によって、接合部４０３の形成状態が変化する場合がある。接合部４０３の形成状態如何では、パターン間の断線等も懸念されるため、特に接合部の評価は重要である。

また、単に評価を行うだけではなく、プロセス条件や設計データの客観的な評価のためには、評価手法に定量性が求められる。特にプロセス条件やデザインサイズを変化させたときに、その変化の前後での相対比較を行うためには、一定以上の定量性は必須である。

以下に、ダブルパターニングによって形成されるパターンの接合部の評価に特に好適な評価方法、及びそれを実現するための装置について説明する。

図４に図示するように、２回のパターン形成処理によりパターン（第１パターン４０１）とパターン（第２パターン４０２）が重なった接合部分４０３が形成される。理想的には、接合部分のパターン重なりずれや変形といった現象が全くないことが望ましいが、実際には、ずれや変形等が存在する場合がある。このような状況を定量的に評価するための評価項目としては、（１）パターン重なりのずれ、（２）接合部分のパターンの変形、がある。

以下にこれらの評価項目を評価する手法について説明する。

図５は、ダブルパターニングによる２回の露光の内、１回目の露光を実施したときに形成されるパターンと、当該パターンに設計データ（例えばＧＤＳファイルデータ）に記憶された図形表現（以下、単に設計データと称する）との重ね合わせを行った例を説明する図である。

なお、以下の説明では、ダブルパターニングによる第１回目の露光によって形成されるパターンを１ｓｔパターン、次に形成されるものを２ｎｄパターンとして説明する。図５に図示するように、１ｓｔパターン５０１（1st wafer pattern）が形成された後、当該１ｓｔパターン５０１について、ＳＥＭ画像を取得する。次に、１ｓｔデザインデータ５００と、１ｓｔパターン５０１が表現されたＳＥＭ画像とを、両者の相対位置ずれが少なくなる方向に移動させ、重ねる。このような重ね合わせに基づいて、１ｓｔ輪郭線データ５０２（1st contour pattern）を形成する。

輪郭線データは、例えばパターンのエッジ部分に形成されるホワイトバンドを表示したＳＥＭ画像から、当該ホワイトバンドの輝度分布を抽出し、当該輝度分布について所定の明るさレベルを持つ位置を抽出し、それをパターンエッジに沿ってつなぎあわせるようにして形成する。また、この他にも既存の他の輪郭線化技術の適用が可能である。輪郭線化技術については、例えば、特開２００６−６６４７８号公報（対応米国公開ＵＳ２００６／００４５３２６）や、ＷＯ２００７／０９９４３９号公報に説明された輪郭線化技術を適用することもできる。

得られた１ｓｔ輪郭線データ５０２をＧＤＳ化すれば、元々のデザインデータと結合でき、図３のような複合情報を得ることができる。この作業により、１ｓｔデザインデータ５００，１ｓｔＳＥＭ画像５０１，１ｓｔ輪郭線データ５０２、及び２ｎｄデザインデータ５０３の相関関係が明確になる。

ダブルパターニング法による露光が施されたウェハ上に形成されたパターンは、例えば図６の右側に例示するように、１ｓｔパターン６０１と、２ｎｄパターン６０３は、相対的にずれて形成される場合がある。本来であれば、図５に図示する１ｓｔデザインデータ５００と、２ｎｄデザインデータのように、両者が直線的に接続されるパターンであっても、１回目の露光と２回目の露光との間の重ね合わせずれや、パターンの変形、或いはその他の事情等により、図６右図のようにずれて形成される場合がある。

また、図６は直線パターンの例だが、直線ではないパターン（ロジックデバイスのような不規則性パターンなど）がダブルパターニングで形成されるとずれ量の特定が更に難しくなる。

そこで、本実施例では、図６に図示するように、ＧＤＳ化した１ｓｔパターンの輪郭線６００、及び２ｎｄデザインデータ６０２の複合データであるＧＤＳデータ６０４と、光学式露光装置による２回目の露光が行われ、１ｓｔパターン６０１上に、２ｎｄパターン６０３が形成されたＳＥＭ画像６０５を用いて、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンのずれ量を算出する。

この際、対象を変えた２段階のマッチングを行うことによって、そのずれ量を算出する。

なお、本実施例では、１ｓｔパターンの輪郭線と、２ｎｄパターンのデザインデータを結合したＧＤＳデータをマッチングの対象としているが、これに限られることはなく、例えば２ｎｄパターンのデザインデータに替えて、２ｎｄパターンの輪郭線データを用いるようにしても良い。１ｓｔパターンと２ｎｄパターンに対し、それぞれ、ＳＥＭ画像（パターン画像），輪郭線データ、及びデザインデータの３つの取得が可能であるが、必要に応じて、その結合の対象を変えることも可能である。

本実施例は、特に、１ｓｔパターンと２ｎｄパターン間のずれが忠実に表現された、１ｓｔパターン上に２ｎｄパターンが形成されたＳＥＭ画像（或いはそれに基づいて形成される輪郭線データ）と、１ｓｔパターンの形状が忠実に表現され、且つ当該１ｓｔパターンとの理想的な位置関係が表現された１ｓｔパターンの輪郭線データと２ｎｄパターンのデザインデータの結合データとの間で、２段階のマッチングを経て、そのずれを特定するようにする。

図７に例示する手法では、先ず１ｓｔパターン７０１上に２ｎｄパターン７０２が重ねられた状態を示すＳＥＭ画像について、当該ＳＥＭ画像の１ｓｔパターン７０１と、１ｓｔパターンの輪郭線７０３との間でマッチングを行い、その位置情報を記録する（図７左図）。１ｓｔパターンの輪郭線７０３は、２ｎｄパターンのデザインデータ７０４と結合された状態にあり、このときのデザインデータ７０４の位置情報を記憶する。

次に２ｎｄパターン７０２に、２ｎｄパターンのデザインデータ７０４（ＧＤＳデータ）をマッチングさせて、その位置情報を記録する（図７右図）。上記２回のマッチングによって得られる２ｎｄパターンのデザインデータ７０４の移動量（位置情報の差分）が、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重ね合わせずれと定義することができる。図８に図示するように、１ｓｔパターンの輪郭線データを用いた第１のマッチング（マッチング位置８０１）と、２ｎｄデータのデザインデータを用いた第２のマッチング（マッチング位置８０２）によって得られる２つの位置情報に基づいて、Ｘ方向への重ね合わせずれ量と、Ｙ方向への重ね合わせずれ量８０４を定義することができる。

上記実施例では、２ｎｄパターンを形成する前に取得された１ｓｔパターンの画像を用いて、マッチングを行っているので、高いマッチング精度と共に、後述する重なり部分の正確な形状，面積評価を実現することが可能となる。

なお、２ｎｄパターンにその一部が隠蔽された１ｓｔパターンの形状，面積を高精度に評価する意味では、１ｓｔパターンの輪郭線データを１ｓｔパターンの画像データとマッチングさせ、上記形状情報や面積情報を抽出することが望ましいが、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンのずれを簡略的に評価するだけであれば、１ｓｔパターンと１ｓｔパターンのデザインデータ間のマッチングによって、１ｓｔデザインデータとの相対的な位置関係が明らかな２ｎｄパターンのデザインデータの位置情報を取得し、その後、２ｎｄパターンと２ｎｄパターンのデザインデータ間のマッチングを行い、同様に２ｎｄパターンのデザインデータの位置情報を取得するようにしても良い。

以上の構成により、パターン重なりのずれ量（以下重ね合わせずれ量）を数値化することが可能となる。

なお、２ｎｄパターンが形成された後は、１ｓｔパターンの一部は２ｎｄパターンに隠れて見えなくなる。このような状況では、例えば図８に例示する測定の場合、ｙ方向重ね合わせずれ量８０４を正確に測定することができなくなる恐れがある。よって、２ｎｄパターンを形成する前の画像を用いて、マッチングを行う図８に例示する手法は、高い測定精度を実現することが可能となる。

さらに以下に述べるパターンの変形量の測定，評価においても、輪郭線とＳＥＭ画像の重ねは重要となる。

図９に図示するように、１ｓｔパターン９０１に１ｓｔパターンの輪郭線９０３を重ね合わせると、前述の２ｎｄパターン９０２の下層になり見えない１ｓｔパターン９０１の一部が可視化され、重なり部分を明瞭に表現することができる。

パターンの重なりが発生するダブルパターニングにおいては、この可視化処理により１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重なり量の定量的な算出が可能となり、プロセス評価などのパラメータとして利用できる。

重なり部分については、図７に示したように、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンのそれぞれに対してマッチングを行い、２段目のマッチングに基づいて、仮想的な理想面積（理想的な重なり領域１００２の面積）を算出する。２段目のマッチングでは１ｓｔパターンと２ｎｄパターン間の相対的なずれのない理想的な重なり面積値を求めることができる。この値は、実際の重なり状態から、パターン間のずれの情報を消去したものであるので、パターン変形の程度，形状を、定量的に評価するのに適している。

１段目のマッチングでは、実際の重なり面積（実際の重なり領域１００１の面積）を評価することができる。

厳密に言えば、重なる位置が違えば形状は変化する可能性があるので、実際に理想状態のパターンが得られた時に算出される面積値とは異なることも考えられるが、ひとつのサンプルより二種類の値を得られることは、評価等に有効な手法になると考えられる。

次にこれらの手法により計測されたデータをどのように利用できるかについて説明する。図１１に示すシーケンスは、ダブルパターニングのサンプルにより、（１）１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重ね合わせずれ量を計測、（２）パターン重なり部分の面積を算出、（３）デザインサイズやサンプル作成条件との対比によりプロセス評価を行う、これら一連の流れを示したものである。

より具体的には、図１１は、ダブルパターニングプロセスにおいて、重ね合わせずれ計測と重なり面積値算出手法を用いたプロセス評価シーケンスであり、ダブルパターニングにおける１ｓｔパターンと２ｎｄパターンのずれ量の計測（ステップ１１０１），パターンの重なり部分の面積算出（ステップ１１０２）、ステップ１１０１，１１０２にて求められた計測値や面積値（以下、単に評価値と称することもある）を用いたダブルパターニングプロセス評価（ステップ１１０３）のステップを備えている。

図１２は、図１１のステップ１１０１における処理の流れを詳細に示したものである。重ね合わせずれ量計測時の二段階マッチングに規格値（例えばマッチングスコア値等）などを設け、その値をはずれるような場合には、再マッチングとして二段階マッチングのステップに戻り作業を繰り返すことができる。その後面積計測のシーケンスに移る。

より具体的には、図１２は、図１１における、重ね合わせ計測シーケンスの詳細を説明するフローであり、まず、ウェハ上に２ｎｄパターンと分割された１ｓｔパターンを形成する（ステップ１２０１）。続いて、１ｓｔパターンを、ＣＤ−ＳＥＭで計測（パターンマッチング，撮像，測長など）する（ステップ１２０２）。

次に、計測結果に基づいて、ＳＥＭ画像の輪郭線抽出し（ステップ１２０３）、１ｓｔパターンの輪郭線データとデザインデータを結合（ＧＤＳ形式などで作成）する（ステップ１２０４）。この後の二段階マッチングなどでこれらのデータを使用する。

次に、１ｓｔパターンが形成されているウェハ上に、２ｎｄパターンを形成する（ステップ１２０５）。ステップ１２０４で作成した結合データと、２ｎｄパターンが形成された試料のＳＥＭ画像との間でマッチングを行う（ステップ１２０６）。このマッチングは二段階マッチングとよばれ、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンそれぞれに結合ＧＤＳデータをマッチングさせるものである。

次に、二度のマッチングによるＧＤＳの位置情報の差分を求め、それを１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重ね合わせずれ量（アライメントずれ）と定義する（ステップ１２０７）。この時、結合ＧＤＳとＳＥＭ画像のマッチング精度に問題があるようならば、再マッチングを実施し重ね合わせずれ量を再計測する。データ取得が終了した場合、面積計測シーケンスに移る（ステップ１２０８）。

図１３は、面積計測を行うための具体的な処理の流れを説明する図である。面積計測のシーケンスでは、１ｓｔ輪郭線に対して２ｎｄパターンで面積計測を行う場合や、必要に応じて１ｓｔ輪郭線に対し２ｎｄ輪郭線で面積計測を行う。サンプル作成時の条件が複数あった場合やデザインサイズの種類が複数の場合など、図１３のステップ１３０１からステップ１３０５の処理を、条件数分繰り返し、データを得る。全条件について計測を終了後、それらのデータによりプロセス評価のシーケンスに移る。

図１３は、より具体的には以下のステップを説明している。

まず、図１２にて説明した重ね合わせずれ計測のシーケンスを実施する（ステップ１３０１）。次に、必要に応じて、上層パターンである２ｎｄパターンの輪郭線抽出を実施する（ステップ１３０２）。次に、ダブルパターンプロセスにより作成された実パターンのうち１ｓｔパターンに対し、１ｓｔ輪郭線をマッチングし、上層の２ｎｄパターンとの重なり部分の面積を計測する（ステップ１３０３）。次に、デザインデータ上での重なりサイズや面積値を計算する（ステップ１３０４）。ステップ１３０３で得られた重なり部分の面積と、ステップ１３０４で得られたデザインデータ上での重なり部分の面積を比較し、その比，差等に基づいて、相関を確認する（ステップ１３０５）。デザインサイズや、プロセス条件が複数ある場合、その条件の数分、１３０１から、１３０５のステップを繰り返し、必要データ取得が完了した場合、プロセス評価シーケンスに移る（ステップ１３０６）。

プロセス条件やデザインサイズスプリットなどにより、複数の条件組み合わせのデータが得られた後、それぞれにプロセスウィンドウを作成し、また作成した各々を組み合わせたプロセスウィンドウ（複合プロセスウィンドウ）の構築なども可能となる。

また重ね合わせずれ量と重なり部分の面積相関などからもプロセスウィンドウが構築できる。これらの結果を反映させて、新たにずれ量計測や面積算出を実施し、デザインやプロセス条件の決定及び両者をモデル化するなどの評価方法が考えられる。

図１４は、重ね合わせずれ量，面積値などからダブルパターニングプロセス評価を行うシーケンスの一例を説明する図である。まず、図１２等で説明した重ね合わせずれ計測を実施する（ステップ１４０１）。次に、図１３等で説明した面積計測のシーケンスを実施する（ステップ１４０２）。次に、デザインサイズと、ステップ１４０１，１４０２で得られるデータを比較したプロセスウィンドウを構築（ステップ１４０３ａ）し、更に、プロセス条件と、ステップ１４０１，１４０２で得られるデータを比較したプロセスウィンドウを構築（ステップ１４０３ｂ）する。

ステップ１４０３ａ及びステップ１４０３ｂに基づいて、複合プロセスウィンドウを構築する（ステップ１４０４）。次に、構築された複合プロセスウィンドウに基づいて、プロセス条件の再検討を行う（ステップ１４０５ａ）と共に、デザインデータの再検討を行う（ステップ１４０５ｂ）。

上述のプロセス条件の再検討結果と、デザインデータの再検討結果に基づいて、デザイン，プロセス条件を決定する。またそれらの組み合わせなどのモデリングを構築する。

上述のようにして得られた１ｓｔパターンと２ｎｄパターンのずれ量を、半導体プロセスの工程管理におけるひとつのパラメータと位置づけることで、ダブルパターニングプロセスを流用したデバイス量産時に製品管理に利用することができる。

以下に、ＳＥＭによって形成された画像に基づいて得られる１ｓｔパターンと２ｎｄパターンのずれ量，重なり部分の面積値，寸法値，その他，重なり部分の評価値等を、適正に評価するためのデータの表示形態について説明する。

図１５は、１ｓｔパターンと２ｎｄパターン間の重なりに関する情報が得られた後のデータ処理の流れを説明するフローチャートである。

まず、データ収集ステップ（ステップ０００１）では、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重なりに関する必要な情報を収集する。この情報は例えば、１ｓｔパターンと２ｎｄパターン間のずれ、重なりの面積，重なった部分の一次元的な寸法値などがある。次に、得られたデータに基づいて、重なりを評価するための評価値を算出する（ステップ０００２）。ここで評価値の例としては、重なり部分の縦方向と横方向の寸法比（或いは長径と短径間の寸法比）等がある。また、半導体パターンの設計データと、ＳＥＭ画像に基づいて得られるデータとの比較に基づいて算出可能となるデータを評価値とすることもできる。その例として、上述のパターン間のずれや重なり面積等、ステップ１で求められた値の設計データとＳＥＭ画像に基づいて得られる値の比較値（両者の差，比など）、或いはステップ２で求められる上記寸法比の比較値等がある。これらの評価値として実施例１にて説明したような種々の評価値を適用することが可能である。

また、重なり部分の形状を、形状毎に分類して、それに対し所定の評価値（例えば真円としてカテゴライズされる場合には、“１”、縦に長い楕円としてカテゴライズされる場合には“２”、横に長い楕円としてカテゴライズされる場合には“３”など）を付与するようにしても良い。

以上のようにして測定，演算された結果は、図１６に図示するように表形式で登録する。更に各測定位置（重なり部分）ごとに、パターンの種類と上記評価値を関連付けて記憶する。図１６の例では、測定位置の識別番号（ＩＤ）ごとに、パターンの種類、及び上記評価値が関連付けて記憶されている。なお、本実施例ではパターンの種類を更に２つのカテゴリに分けて、そのデータを記憶している。具体的には１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの形状、及び２つのパターンの接続方向である。これらの情報は設計データを参照することで収集可能である。

図１６に図示するように、２つのパターンの形状を例えば、“Ｏｂｊ”(object)の欄に、“ＬＥ／ＬＥ”（１ｓｔパターンと２ｎｄパターンがいずれもラインパターンの突端（Line End)）や、“ＬＥ／ＬＣ”（１ｓｔパターンがラインパターンの突端、２ｎｄパターンがラインパターンのコーナー（Line Corner)）のように表現している。また、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの相対的な位置関係をＲＣ（Relation of Connection）の欄で表現している。例えば“Ｌ／Ｒ”（Left/Right）であれば、１ｓｔパターンが左側、２ｎｄパターンが右側に配置されたパターン、“Ｔ／Ｂ”（Top／Bottom）であれば、１ｓｔパターンが上側、２ｎｄパターンが下側に配置されたパターンを示している。

上述のように、パターンの種類をパターンの識別情報に関連づけて記憶させておく理由は、得られた評価値が持つ意味が、パターンの種類に応じて、変化するからである。例えば、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンがいずれもラインパターンの突端（Line end）であるパターンについて、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの接続部分が横に長い楕円と評価された場合、上記“Ｔ／Ｂ”の関係にあるパターンであれば、１ｓｔパターンの上方への露光位置ずれ、２ｎｄパターンの下方への露光位置ずれ、或いはその両方の疑い等がある。他方、“Ｌ／Ｒ”の関係にあるパターンであれば、パターンの上下ずれの他に、左右方向へのずれが含まれている可能性がある。このように、接続関係によっては、接続部分の二次元的な情報の意味が異なってくることがある。

以上のように１ｓｔパターン及び２ｎｄパターンの接続関係と、評価値を関連付けて参照可能とすることによって、接続ずれ等の原因を速やかに究明することが可能となる。

更に、図１６に示す測定結果表では、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重なり面積を示す“ＤＯ”（Dimension of Overlap）と、“ＡＲ”（Aspect Ratio）の欄がある。“ＤＯ”は１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重なり部分の面積値であり、“ＡＲ”は、重なり部分の形状の縦横比である。“ＡＲ”は、実際の比率ではなく、形状カテゴリごとに付与された値であっても良い。“Ｘ−ｄｉｓ”（Ｘ−displacement），“Ｙ−ｄｉｓ”（Ｙ−displacement）は、それぞれＸ方向（横方向），Ｙ方向（縦方向）のずれを示しており、“ＶＥＣ”（Vector）は、Ｘ方向のずれとＹ方向のずれに基づいて求められる１ｓｔパターンと２ｎｄパターンのずれの方向を示している。

このような情報をパターンの種類と併せて表示することによって、パターンの種類と評価結果の因果関係等を明らかにすることが可能となる。

また、図１６に図示するような表示形態において、更にパターンの種類別に、評価値を表示できるようにすると良い。例えば、パターンの種類が“ＬＥ／ＬＥ”である対象を選択的に表示、或いは表上の所定領域に選択的に表示させるようにしても良い。このような表示によって、各パターンの種類ごとに、評価値の評価を行うことができる。更に、“ＤＯ”，“ＡＲ”のような評価値の大きさ順（大きい順、或いは小さい順を含む）に並べ替え可能とするようにしても良い。このような表示によって、ずれが大きいパターンの種類を特定することが容易になる。例えば、大きい順に並べ替えた場合、上位に特定のパターンの種類が集中するような場合は、そのパターンの形状に依存する不良要因があると推定をすることができる。特に形状に依存するような不良要因は、半導体設計に起因することが考えられるため、大きさ順に並べ替えた評価結果を参酌することにより、設計データ修正やフォトマスクの修正等の対応を速やかに実行することが可能となる。

更に、図１６に示す表には、重なり部分の理想値（設計データ上の重なり部分の面積、“ＤＤ”(Design Data)）、半導体プロセスの工程名（“ＰＦ”(Process Flow)）、上記重なり部分の理想値と、実測値（評価値）の比（“ＲＤＡ”(Ratio between Design data and Actual measurement value)）等の項目を設けて表示できるようにしても良い。また、上記理想値は、パターンの実際の形状をシュミレーションした後の面積値であっても良い。これらの項目についても上述の種類毎の分類を可能とするようにしても良い。

以上のように、１ｓｔパターンと２ｎｄパターンの重なり部分の二次元的な情報を、当該重なり部分に関連する他の情報と比較することで、重なり部分の評価値が有する意味を速やかに特定することが可能となり、結果として、半導体プロセスの定量的な評価とそれに基づく半導体プロセスのより良いフィードバックが可能となる。

図１７は、評価結果をウェハマップ状に表示する例を説明する図である。画面１７０１上には、ウェハを模したウェハマップ表示部１７０２，所望の評価値を選択する選択領域１７０３，評価値が属する数値範囲とそのキャプションを表示する表示領域１７０４、及びパターンの種類を入力するための入力領域１７０５が配置されている。このような表示形態によれば、重ね合わせずれの要因が、ウェハの反り等のウェハ側の要因なのか、露光装置の位置合わせ精度に問題があったのか、設計データの側に問題があったのか等、その要因を特定することが容易になる。例えば同等のパターンの種類を選択したときに、ウェハ全体に亘って、大きなずれ量が検出された場合には、当該パターンの種類に依存したずれ要因あることが判り、設計データにその根本原因がある可能性があることが判る。また、或るチップにのみ選択的に発生するようなずれであれば、少なくとも設計データの問題ではなく、１回目と２回目の露光位置ずれ等の問題が考えられる。

以上のように評価値を分布表示することによって、重ね合わせずれの要因を特定することが容易になる。なお、ウェハマップ状に表示するのではなく、例えば、半導体ウェハのチップ単位、或いは光学式露光装置のショット単位で評価値を分布表示するようにしても良い。

複数のＳＥＭが接続された半導体計測システムの一例を説明する図。 ＳＥＭ画像と設計データ間のパターンマッチング処理の流れを説明する図。 測長用走査電子顕微鏡の概要を説明する図。 ダブルパターニング法によって、パターンが形成されるまでのプロセスの概要を説明する図。 ダブルパターニングの１回目の露光を実施したときに形成されるパターンと、当該パターンに設計データとの重ね合わせを行った例を説明する図。 ２段階マッチングが行われる前に用意される２つのデータの概要を説明する図。 ２段階マッチングの概要を説明する図。 ２段階マッチングに基づく、Ｘ−Ｙ方向のずれ量の測定の概要を説明する図。 第２パターン下に位置する第１パターンを可視化した例を説明する図。 ２段階マッチングに基づいて、理想的な重なり領域を算出する例を説明する図。 ダブルパターニングプロセスにおいて、重ね合わせずれ計測と、重なり面積値算出を実施するときのプロセス評価シーケンスを説明する図。 重ね合わせ計測シーケンスの詳細を説明するフローチャート。 面積計測を行うための具体的な処理の流れを説明するフローチャート。 重ね合わせずれ量、面積値などからダブルパターニングプロセス評価を行うシーケンスの一例を説明する図。 １ｓｔパターンと２ｎｄパターン間の重なりに関する情報が得られた後のデータ処理の流れを説明するフローチャート。 測定位置ごとに、パターンの種類、及び上記評価値が関連付けて記憶されている例を説明する図。 ウェハマップ表示の一例を説明する図。

符号の説明

１ データ管理装置
２，３，４ ＳＥＭ
５，６，７ 制御装置
８，９，１０ 通信回線
３００ ＣＤ−ＳＥＭ
３０１ 電子源
３０２ 収束レンズ
３０３ 偏向器
３０４ 対物レンズ
３０５ シリコンウェハ
３０６ 微細パターン
３０７ 検出器

Claims (11)

1. 試料に荷電粒子線を走査し、当該試料から放出される荷電粒子に基づいて、試料上に形成されたパターンを計測する試料計測方法において、
   縮小投影露光装置によるダブルパターニングの第１の露光に基づいて形成される第１のパターンが示された第１画像を形成する行程と、
   当該第１パターンに関する情報と、前記ダブルパターニングの第２の露光によって形成される第２パターンの設計情報を結合し、結合情報を形成する行程と、
   前記第１の露光と第２の露光によって形成される第１のパターンと第２のパターンが示された第２画像を形成する行程と、
   前記結合情報に示された第１パターンに関する情報と、前記第２画像に示された第１パターンとの間で、第１のパターンマッチングを行い、前記第２パターンの設計情報の第１の位置情報を得る行程と、
   前記結合情報に示された前記第２パターンの設計情報と、前記第２画像に示された第２パターンに関する情報との間で、第２のパターンマッチングを行い、前記第２パターンの設計情報の第２の位置情報を得る行程と、
   前記２つの位置情報に基づいて、当該２つの位置情報間をずれを求める行程を備えたことを特徴とする試料計測方法。
2. 請求項１において、
   前記第１のパターンに関する情報は、前記第１パターンを示した画像から抽出された当該第１パターンの輪郭線情報であることを特徴とする試料計測方法。
3. 請求項２において、
   前記結合情報は、前記輪郭線化された第１パターンの情報と、前記第２パターンの設計情報との結合によって形成されることを特徴とする試料計測方法。
4. 請求項２において、
   前記第１パターンの輪郭線情報は、当該第１パターンの設計情報との間の位置合わせに基づいて形成されることを特徴とする試料計測方法。
5. 試料に荷電粒子線を走査し、当該試料から放出される荷電粒子に基づいて、試料上に形成されたパターンを計測する試料計測方法において、
   縮小投影露光装置によるダブルパターニングの第１の露光に基づいて形成される第１パターンが示された第１画像を、第２の露光による第２パターンが形成される前に形成する行程と、
   前記第２パターンが形成される前に取得された第１パターンに関する情報を、前記ダブルパターニングに第２の露光によって形成される第２パターンを示す画像に重ね合わせ、当該第１パターンと第２パターンの重なり部分の情報を抽出する行程を備えたことを特徴とする試料計測方法。
6. 荷電粒子線を試料上に走査することによって得られる電子に基づいて形成される画像を用いて、前記試料上のパターンを測定する演算装置を備えた計測装置において、
   前記演算装置は、縮小投影露光装置によるダブルパターニングの第１の露光に基づいて形成される第１のパターンが示された第１画像に示された第１パターンに関する情報と、前記ダブルパターニングの第２の露光によって形成される第２パターンの設計情報を結合し、結合情報を形成し、前記第１の露光と第２の露光によって形成される第１のパターンと第２のパターンが示された第２画像を取得し、前記結合情報に示された第１パターンに関する情報と、前記第２画像に示された第１パターンとの間で、第１のパターンマッチングを行い、前記第２パターンの設計情報の第１の位置情報を取得し、前記結合情報に示された前記第２パターンの設計情報と、前記第２画像に示された第２パターンに関する情報との間で、第２のパターンマッチングを行い、前記第２パターンの設計情報の第２の位置情報を取得し、前記２つの位置情報に基づいて、当該２つの位置情報間のずれを算出することを特徴とする計測装置。
7. 請求項６において、
   前記第１のパターンに関する情報は、前記第１パターンを示した画像から抽出された当該第１パターンの輪郭線情報であることを特徴とする計測装置。
8. 請求項７において、
   前記結合情報は、前記輪郭線化された第１パターンの情報と、前記第２パターンの設計情報との結合によって形成されることを特徴とする計測装置。
9. 請求項７において、
   前記第１パターンの輪郭線情報は、当該第１パターンの設計情報との間の位置合わせに基づいて形成されることを特徴とする計測装置。
10. 荷電粒子線を試料上に走査することによって得られる電子に基づいて形成される画像を用いて、前記試料上のパターンを測定する演算装置を備えた計測装置において、
    前記演算装置は、
    縮小投影露光装置によるダブルパターニングの第２の露光の前に取得された第１の画像から、第１の露光に基づいて形成される第１パターンに関する情報を取得し、
    当該第１パターンに関する情報を、前記第２の露光によって形成される第２パターンを示す画像に重ね合わせ、当該第１パターンと第２パターンの重なり部分の情報を抽出することを特徴とする計測装置。
11. 荷電粒子線を試料上に走査することによって得られる電子に基づいて形成される画像を用いて、前記試料上のパターンを測定する演算装置を備えた計測装置において、
    前記演算装置は、
    縮小投影露光装置によるダブルパターニングの第１の露光と第２の露光によって形成されるパターン間のずれ、或いは重なり部分の情報と、前記ダブルパターニングによって形成されるパターンの種類を関連付けて記憶していることを特徴とする計測装置。

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