JP2011023248A - Strain evaluation method of image by charged particle beam device - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は荷電粒子線装置によって取得される画像の歪み評価方法に関する。 The present invention relates to a distortion evaluation method for images acquired by a charged particle beam apparatus.
近年の半導体デバイスは、集積度や消費電力などの観点から高度に微細化されている。そのための加工プロセスは複雑であり、形状観察や測長による評価が非常に重要となる。この評価を行う手段としては、測長機能をもつ走査電子顕微鏡(SEM; Scanning Electron Microscope)などの荷電粒子線装置が良く知られている。 In recent years, semiconductor devices are highly miniaturized from the viewpoints of integration degree and power consumption. The machining process for that purpose is complicated, and evaluation by shape observation and length measurement is very important. A charged particle beam apparatus such as a scanning electron microscope (SEM) having a length measurement function is well known as a means for performing this evaluation.
荷電粒子線装置による観察では、収差等の光学的要因や機械的・電気的ノイズ等の擾乱による歪みが問題となる。このような歪みは、高精度な測長が要求される場合には無視できない。例えば走査電子顕微鏡による観察では、画像の周辺部の歪みが中央部に比べて大きくなることが懸念される。これは、1つの要因として、電子ビームの照射位置が光軸から離れるほど本来照射されるべき位置から離れる傾向があるためであり、測長においては観察画像の周辺部における測定誤差が中央部に比べて大きいことを意味する。 In observation with a charged particle beam apparatus, distortion due to optical factors such as aberrations and disturbances such as mechanical and electrical noises becomes a problem. Such distortion cannot be ignored when high-precision length measurement is required. For example, in observation with a scanning electron microscope, there is a concern that the distortion in the peripheral portion of the image becomes larger than that in the central portion. This is because, as one factor, the electron beam irradiation position tends to move away from the position where the electron beam should be irradiated as the distance from the optical axis increases. That means it ’s bigger.
上記の歪み補正方法として、標準試料を用いた技術が特許文献1に開示されている。この技術では、既知の寸法の周期構造を有する標準試料を第1の倍率で観察して、その観察像内の歪み量の分布を絶対歪みとして定義する。次に、標準試料と異なる試料を第1の倍率と第2の倍率で観察し、第1の倍率による観察像を等方的に伸縮させて第2の倍率による観察像と比較する。この比較から第2の倍率における相対歪みを算出し、第2の倍率における相対歪みと第1の倍率における絶対歪みから第2の倍率における絶対歪みを求めている。最終的にこれらの絶対歪みを用いて観察像を補正している。
As a distortion correction method, a technique using a standard sample is disclosed in
上述の通り、形状観察では、画像上の歪みがさほど問題とならない。しかしながら、高精度な測長が低倍率から中倍率(例えば二万倍程度まで)で要求される場合、その校正試料としてピッチが数百nmである既存の標準試料を用いると、観察画像上に現れる縞の数は膨大になる。特に、近年の荷電粒子線装置は高度に調整されていることから、歪み量は画像上で数ピクセル以下であり、目視による確認は事実上困難となる。 As described above, in the shape observation, the distortion on the image does not matter so much. However, when high-accuracy measurement is required from low magnification to medium magnification (for example, up to about 20,000 times), if an existing standard sample with a pitch of several hundred nm is used as the calibration sample, The number of stripes that appear is huge. In particular, since charged particle beam apparatuses in recent years have been highly adjusted, the amount of distortion is several pixels or less on an image, and visual confirmation is practically difficult.
そこで本発明は、荷電粒子線装置による観察において、目視では確認が困難とされる観察画像上の歪みを評価する方法の提供を目的とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide a method for evaluating distortion on an observation image, which is difficult to visually confirm in observation with a charged particle beam apparatus.
本発明の一態様は荷電粒子線装置による画像の歪み評価方法であって、(a)標準試料の観察画像内に境界線を特定し、(b)観察画像又は該観察画像と同倍率で取得した標準試料の他の画像から基準画像を抽出し、(c)基準画像内の境界線から基準線を特定し、観察画像のX軸上で基準画像を移動させ、その移動量に対する各境界線と基準線とのX軸上の距離を求め、(d)境界線と基準線との距離の変化から各境界線の間隔を算出し、(e)各間隔と平均間隔との差を歪み量として算出する、各工程を備えることを特徴とする。なお、上記平均間隔は各間隔のうちの少なくとも2つの平均値である。 One aspect of the present invention is an image distortion evaluation method using a charged particle beam apparatus, wherein (a) a boundary line is specified in an observation image of a standard sample, and (b) an observation image or an observation image is obtained at the same magnification. The reference image is extracted from the other images of the standard sample, (c) the reference line is specified from the boundary line in the reference image, the reference image is moved on the X axis of the observation image, and each boundary line with respect to the movement amount And (d) the distance between each boundary line is calculated from the change in the distance between the boundary line and the reference line, and (e) the difference between each distance and the average distance is the amount of distortion. Each step is calculated as follows. The average interval is an average value of at least two of the intervals.
また、前記距離の変化は一次関数によって近似してもよい。 The change in distance may be approximated by a linear function.
本発明の荷電粒子線装置による画像の歪み評価方法では、境界線と基準線との距離の変化を一次関数で近似して各境界線の間隔が1ピクセル未満の精度で求められる。従って、その歪み量も同精度で算出できる。目視では困難とされる数ピクセル程度の歪み量が確認できるため、測長も同精度で行うことができる。 In the image distortion evaluation method using the charged particle beam apparatus according to the present invention, a change in the distance between the boundary line and the reference line is approximated by a linear function, and the interval between the boundary lines is obtained with an accuracy of less than one pixel. Therefore, the distortion amount can be calculated with the same accuracy. Since the amount of distortion of several pixels, which is difficult to see visually, can be confirmed, length measurement can be performed with the same accuracy.
本発明の一実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、本実施形態は走査電子顕微鏡によって取得された観察画像を用いて説明するが、本発明は、他の荷電粒子線装置、例えば、透過電子顕微鏡(TEM; Transmission Electron Microscope)、走査透過電子顕微鏡(STEM; Scanning Transmission Electron Microscope)、収束イオンビーム加工装置(FIB; Focused Ion Beam)等にも適用可能である。また、ここで言う観察画像は複数の画素で構成された所謂デジタル画像である。 An embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. Although the present embodiment will be described using observation images acquired by a scanning electron microscope, the present invention is not limited to other charged particle beam devices such as a transmission electron microscope (TEM), a scanning transmission electron microscope. (STEM: Scanning Transmission Electron Microscope), focused ion beam processing apparatus (FIB), etc. are also applicable. The observation image here is a so-called digital image composed of a plurality of pixels.
(原理)
図1はSEMによる観察画像の歪みの一例を表している。この図では、観察画像上の歪みは原点Oから離れるに連れて外方に向かって大きくなる歪みを矢印で示している。図1の観察画像10において、点線12は画像に歪みが無い場合に観察される試料の各位置を示しており、実線13は点線12が歪みの有る状態で観察される同試料の各位置を示している。
(principle)
FIG. 1 shows an example of distortion of an observation image by SEM. In this figure, the distortion on the observed image is increased by an arrow with increasing outward as the distance from the origin O increases. In the
画像上の歪み量(即ち、歪みの有無によって生じる画像上の各点の移動量)はX軸方向とY軸方向の二成分に分解できる。従って、図2に示すようなY軸に平行な縞状のパターン(以下、単にパターンと称する)を用いてX軸方向の成分を算出でき、X軸に平行な縞状の用いればY軸方向の成分を算出できる。なお、X軸は通常、荷電粒子線を二次元走査するときの走査線方向にとる。 The amount of distortion on the image (that is, the amount of movement of each point on the image caused by the presence or absence of distortion) can be decomposed into two components in the X-axis direction and the Y-axis direction. Therefore, a component in the X-axis direction can be calculated using a striped pattern parallel to the Y-axis as shown in FIG. 2 (hereinafter simply referred to as a pattern). If a striped pattern parallel to the X-axis is used, the Y-axis direction can be calculated. Can be calculated. Note that the X-axis is usually taken in the scanning line direction when the charged particle beam is two-dimensionally scanned.
そこで、X軸方向の歪みの評価方法を以下に述べる。なお、下記の説明で理解されるように、Y軸方向に対する歪みの評価は、下記のX軸とY軸を互いに読み替えて行えばよい。 Therefore, a method for evaluating distortion in the X-axis direction will be described below. As will be understood from the following description, the evaluation of distortion in the Y-axis direction may be performed by replacing the following X-axis and Y-axis with each other.
本発明に係る歪み量の評価では、標準試料として、図2の観察画像20に示すような明部21と暗部22の境界線23が現れる試料を用いる。このような試料としては、例えば回折格子のように、既知の寸法をもつ凸部14と凹部15が周期的に形成された試料13が挙げられる(図4参照)。また、試料13は、観察画像20の境界線23が明瞭に現れるように、凸部14の上面14aと側面14bが直角又は鋭角に形成されていることが望ましい。即ち、凸部14の両側面14b、14bがオーバーハングしている試料が最も好適である。このような試料はフォトリソ法など用いたエッチングによって作製可能である。また、別の標準試料としては、表面上に二次電子放出率の異なる物質を交互に形成させた試料(図示せず)も考えられる。上述の標準試料は形態は一例であり、基準画像を移動させる観察画像の軸上で、歪み量の算出に必要とされる境界線が現れるような周期的構造を有すればよい。
In the evaluation of the distortion amount according to the present invention, a sample in which a
図3に示すフローチャートに基づき、本発明を実施する手順を説明する。
まず、走査電子顕微鏡(図9参照)によって観察画像20を取得し、同画像内の境界線23を特定する(ステップS1)。境界線23は、明部21或いは暗部22内の所定の強度範囲内にある画素を一連に繋げることで構成された線として定義される。この線は、理想的には、図2に示すような一様な強度の画素が一列に配列した線、即ち、強度が等しく且つX座標が一定の画素を繋げることで構成される線である。しかし、実際の画像では、明部21及び暗部22がY軸と平行に配置されたとしても、画素毎の強度は変化し、或いは、これらの境界上の画素のX座標も1ピクセル程度で変動している場合が多い。本実施形態で定義する境界線は、幾何学的に理想的な直線を意味するだけではなく、このような各座標に変動がある画素で構成される線も含めるものとする。
The procedure for carrying out the present invention will be described based on the flowchart shown in FIG.
First, an
次に、観察画像20から基準画像24を抽出して基準画像24内の1本の境界線を選択し、これを基準線25とする(ステップS2)。このとき選択される基準画像24の画像サイズは、観察画像20よりも小さい。観察画像20の画像サイズが例えば縦1200×横1400ピクセル程度である場合は、基準画像24の画像サイズを例えば256×256ピクセル程度に設定する。基準画像24は、観察画像20の中で最も歪みが少ない領域から抽出されるのが望ましい。一般的にこのような領域は、荷電粒子線装置の光軸P(図参照)に対応する位置を含む領域である。図2に示す例では原点Oが光軸に対応する位置となっている。なお、基準画像24は観察画像20の取得時と同倍率で試料13を観察した別の観察画像から抽出しても良い。
Next, the
次に、基準画像24を観察画像20のX軸上で移動させ、その移動量に応じて観察画像20の境界線23と基準画像24の基準線25との距離を算出する(ステップS3)。ここで、境界線23と基準線25との距離とは、境界線23とX軸との交点(以下、参照点)23aと、基準線25とX軸との交点(以下、基準点)25aとの距離を意味する。参照点23aが基準点25aよりもX軸の正の方向にある場合、その距離は正の値をとり、参照点23aが基準点25aよりもX軸の負の方向にある場合、その距離は負の値をとると定義する。
Next, the
基準画像24をX軸の正方向に移動させたときの、境界線23と基準線25との距離の変化を模式的に図5(a)〜(g)に示す。各左図は境界線23と基準線25の相対的な配置を示しており、各右図は左図の配置から得られた交点23a、25a間の距離を累積的に示す。これらの図に示すように、基準画像25の移動量に応じた距離は右下がりに変化する(即ち、移動量が増加するに連れて距離は減少する)。
FIGS. 5A to 5G schematically show changes in the distance between the
このようにして1本の境界線23について参照点23a‐基準点25a間の距離を複数求め、更に他の境界線に対しても同様の距離を複数求める。なお、処理速度に支障を来たさない限り、算出される距離の数は多いほど良い。従って、基準画像24をX軸上で1ピクセルずつ移動させてその移動量毎の距離を求める、或いは、一回の移動量が1ピクセルではない場合、1本の境界線が距離の算出対象とされる領域を広く設定することが好ましい。例えば図5(a)〜(g)では、算出対象に設定された領域を基準画像と同サイズに設定している。
In this way, a plurality of distances between the
次に、各境界線23に対して求めた距離の変化を一次関数で近似する(ステップS4)。図6(a)は観察画像20の一部であり、説明の便宜上、明部21、暗部22は図示を省略し、境界線23のみを表している。図6(b)は図6(a)の各境界線23について求めた距離の変化とその一次関数27を示す。図6(b)は図5とは異なり、境界線23上のこの近似の一般的な方法は最小二乗法であるが、他の近似法を用いてもよい。
Next, the change in distance obtained for each
そして、これら一次関数33a〜33jが0になるときの基準画像24の移動量(X座標)を求め(ステップS5)、この移動量から隣接する境界線の間隔を算出する(ステップS6)。例えば、図6(b)に示す間隔G1は、一次関数27a及び一次関数27bのX軸上の位置から算出される。間隔G2〜G9についても同様であり、隣接する一次関数のX軸上の位置から算出される。なお、以降の説明の便宜上、間隔G1から間隔G7は同じ値であり、間隔G8は間隔G7よりも大きく、さらに間隔G9は間隔G8よりも大きいと仮定した。
Then, the movement amount (X coordinate) of the
このように、各境界線23の間隔を強度に関する1本のラインプロファイル(例えばX軸上のラインプロファイル)から求めるのではなく、境界線と基準線との距離の変化からX軸上の境界線の位置を求め、これらの位置から隣接する境界線の間隔を求める。一次関数を用いてX軸上の境界線の位置を定めるので、各境界線の間隔を正確に算出することができる。 As described above, the interval between the boundary lines 23 is not obtained from a single line profile (for example, a line profile on the X axis) relating to the intensity, but the boundary line on the X axis is determined from the change in the distance between the boundary line and the reference line. The positions of the boundary lines adjacent to each other are obtained from these positions. Since the position of the boundary line on the X axis is determined using a linear function, the interval between the boundary lines can be accurately calculated.
次に、各境界線23の間隔G1〜G9を用いて平均値を求め、間隔G1〜G9と平均値との差を歪み量とする(ステップS7)。平均値は、全間隔のうちの少なくとも2つを用いて算出する。例えば、歪みが最も少ないとされる画像の中央部、即ち、光軸に対応する位置を含んだ領域における複数の間隔を選択し、これらから平均値を求めてもよい。また、中倍率以下で取得した観察画像で、画像の歪みが非常に小さいと考えられる場合は、全ての間隔に対する平均値を求めてもよい。
Next, an average value is obtained using the intervals G1 to G9 of each
図6(c)の各点は、それぞれ図6(b)に示す間隔G1〜G9の歪み量28a〜28iを示している。なお、この例では、平均値が間隔G1に等しいと仮定した。従って、間隔G1から間隔G7までの歪み量28a〜28gは0である。また、間隔G8の歪み量28hは歪み量28a〜28gよりも大きく、さらに、間隔G9の歪み量28iは歪み量28hよりも大きくなっている
算出された歪み量28a〜28iと当該歪み量が生じた画像上の位置(座標)は、荷電粒子装置の記憶手段等に記憶され(ステップS8)、算出結果として例えば荷電粒子装置の表示部(図9参照)に出力される(ステップS9)。なお、歪み量の位置としては、当該歪み量の算出に用いた2つの一次関数のX軸上の位置の何れか、またはその間の位置が記憶される。
Each point of FIG.6 (c) has shown the
このように、本発明に係る歪みの評価方法では、上述の通り、各境界線の間隔が正確に算出されるので、これを用いた歪み量も正確に算出できる。即ち、距離の変化を一次関数で近似し、その一次関数から境界線の位置を定めるので、境界線の位置は1ピクセル未満の精度で算出できる。従って、歪み量も1ピクセル未満の精度で算出できる。 Thus, in the distortion evaluation method according to the present invention, as described above, the interval between each boundary line is accurately calculated, so that the distortion amount using this can also be accurately calculated. In other words, since the change in distance is approximated by a linear function and the position of the boundary line is determined from the linear function, the position of the boundary line can be calculated with an accuracy of less than one pixel. Therefore, the amount of distortion can also be calculated with an accuracy of less than one pixel.
また、図7に示すように、観察画像20上に互いに平行な複数の軸X1、X2、X3を定義し、これらの軸上で基準画像24を移動させて、それぞれの軸上での歪み量を算出してもよい。X軸と平行な軸を複数定義した場合には、X軸方向の歪み量について二次元的な分布が得られる。
Further, as shown in FIG. 7, a plurality of axes X1, X2, and X3 that are parallel to each other are defined on the
一方、Y軸方向の歪み量を算出する場合には、縞状のパターンがX軸と平行になる観察画像を取得し、上記の歪み量の算出においてX軸とY軸を読み替えて実行すればよい。即ち、Y軸方向に基準画像を移動させ、観察画像上の各境界線と基準画像上の基準線との距離の変化を求め、その変化を一次関数で近似し、求めた一次関数から隣接する境界線の距離を求め、その距離を用いてY軸方向の歪み量を算出する。そして、算出された歪み量と、当該歪み量が生じたの画像上の位置(座標)を荷電粒子装置の記憶手段に記憶する。Y軸方向の歪み量の算出についてもY軸と平行な軸を複数定義し、これらの軸上で基準画像を移動させて、それぞれの軸上での歪み量を算出してもよい。Y軸と平行な軸を複数定義した場合には、Y軸方向の歪み量について二次元的な分布が得られる。 On the other hand, when calculating the amount of distortion in the Y-axis direction, an observation image in which a striped pattern is parallel to the X-axis is acquired, and the calculation of the amount of distortion described above is performed by replacing the X-axis and the Y-axis. Good. That is, the reference image is moved in the Y-axis direction, a change in the distance between each boundary line on the observation image and the reference line on the reference image is obtained, the change is approximated by a linear function, and adjacent to the obtained linear function. The distance of the boundary line is obtained, and the distortion amount in the Y-axis direction is calculated using the distance. Then, the calculated strain amount and the position (coordinates) on the image where the strain amount is generated are stored in the storage means of the charged particle device. Regarding the calculation of the amount of distortion in the Y-axis direction, a plurality of axes parallel to the Y-axis may be defined, and the reference image may be moved on these axes to calculate the amount of distortion on each axis. When a plurality of axes parallel to the Y axis are defined, a two-dimensional distribution is obtained for the amount of distortion in the Y axis direction.
X軸方向及びY軸方向の歪み量が求まれば、その位置から歪み量の二次元的な分布が得られる。そこで、所定の閾値を設定して、歪み量が閾値以下となる画像上の領域を特定し、その領域のみを観察する。即ち、X軸方向またはY軸方向の歪み量の位置(座標)によって画成された直線を少なくともその一辺する領域を観察する。 If the strain amount in the X-axis direction and the Y-axis direction is obtained, a two-dimensional distribution of the strain amount can be obtained from the position. Therefore, a predetermined threshold is set, an area on the image where the distortion amount is equal to or less than the threshold is specified, and only that area is observed. That is, an area that at least one side of a straight line defined by the position (coordinates) of the distortion amount in the X-axis direction or the Y-axis direction is observed.
例えば、図8は画像30を示しており、格子状の線31が当該画像上の歪みを表している。この場合、所定の閾値以下となる歪み量の領域32のみを観察する。この観察は領域32のみ電子線を走査するか、電子線の走査領域を変更せずに当該特定領域のみを観察画像として抽出することで可能である。このように、歪み量の大きい部分を排除することで歪みの少ない画像が得られ、側長時の精度が高まる。換言すれば、測長誤差の上限が規定された画像を取得できる。
For example, FIG. 8 shows an
なお、上記の歪み量算出方法では基準線と共に基準画像を移動させたが、原理的には基準点のみをX軸又はY軸上で移動させ、境界線上の参照点との距離を算出しても良い。 In the above distortion amount calculation method, the reference image is moved together with the reference line. However, in principle, only the reference point is moved on the X axis or the Y axis, and the distance from the reference point on the boundary line is calculated. Also good.
(応用例1)
本実施形態に係る歪み評価方法を走査電子顕微鏡に適用した例について説明する。図9は本発明に係る走査電子顕微鏡の構成図である。
(Application 1)
An example in which the distortion evaluation method according to this embodiment is applied to a scanning electron microscope will be described. FIG. 9 is a block diagram of a scanning electron microscope according to the present invention.
図9に示すように走査電子顕微鏡40は、光軸Pに沿って電子線41を出射する電子銃42と、集束レンズ43と、ビーム偏向器(走査コイル)44と、対物レンズ45と、試料ステージ46と、検出器47と、電源部48と、制御装置50とを備える。
As shown in FIG. 9, a
電源部48は各レンズ43、45およびビーム偏向器44に電流又は電圧を印加する。電源部48は制御装置50によって制御される。
The
電子銃42から出射した電子線41は加速された後、集束レンズ43及び対物レンズ45によって集束され、且つビーム偏向器44によって周期的な偏向を受けながら試料13に照射される。この照射によって試料13から放出される二次電子・反射電子は、検出器47によって検出される。
After being accelerated, the
制御装置50は、コンピュータを構成するCPU(中央演算処理装置)51と、ROMやRAM、ハードディスク等の記憶手段52と、そのインターフェースであるマウスやキーボード等の入力部53と、観察画像や操作画像等を表示する表示部54と、電源部48や検出器47等を制御する制御部55とを備える。
The
CPU51は、検出器47からの画像信号、入力部53からの入力信号、記憶手段52に記憶されたプログラム及びデータ等に基づいて、各種の処理を行う。例えば、CPU51は、検出器47からの画像信号に基づいて、表示部54に観察画像を出力する。
The
具体的に、制御装置内の各処理について説明する。 Specifically, each process in the control device will be described.
まず、試料13の観察画像20が記憶手段52に記憶される。このとき、観察画像20を表示部54に出力しても良い。CPU51は観察画像30を記憶手段52から読み込み、その中から基準画像(図2参照)を抽出する。或いは、当該観察画像とは別の試料13の画像を読み込み、その中から基準画像24を抽出する。基準画像24は記憶手段52に記憶される。
First, the
CPU51は観察画像20及び基準画像24の強度分布から、境界線23、基準線25を特定する。更に、観察画像20のX軸及びY軸を定義し、X軸上に基準画像24を配置する。これは基準画像24内の各座標を観察画像内の各座標に対応付ければよい。そして、基準画像24を、X軸の正方向に移動させ、その移動量に対する境界線23と基準線25との距離を算出する。具体的には境界線23とX軸の交点の座標と基準線25とX軸の交点の座標との差を算出する。つまり、両交点のY座標の差を求めればよい。そして、移動量に対する各距離はテーブル(図示せず)として記憶手段52に記憶される。
The
CPU51はテーブルを参照して、各境界線23と基準線25と距離の変化を一次関数(図6(b)参照)で近似し、これら一次関数とX軸との交点を求める。各交点の座標は記憶手段52に記憶される。
The
次に、CPU51は隣接する2つの境界線23の各交点を選択し、その間隔を算出する。全ての間隔が算出されたときには、これらの間隔から少なくとも2つを選択し、その平均値を平均間隔として記憶手段52に記憶する。
Next, the
さらにCPU11は、各境界線23の間隔から平均値を減じ、その値を歪み量として記憶手段52に記憶する。その歪み量が生じた画像上の位置として、隣接する境界線の交点の座標又はその間の座標が併せて記憶される。
Further, the
以上の処理をY軸方向の歪み量算出に対しても実行する。これにより、歪み量の2次元的な分布が得られる。この分布を表示部54に出力する場合、その出力方法は、例えば、数表、色調、等高線、ベクトル図などオペレータが認識しやすい方法が適用される。
The above processing is also executed for the Y-axis direction distortion amount calculation. Thereby, a two-dimensional distribution of the distortion amount is obtained. When this distribution is output to the
歪み量の閾値は予め記憶手段に記憶しておくか、オペレータによる入力部53からの入力によって設定される。CPU11は、この閾値に基づいて、記憶された歪み量分布の中の当該閾値以下となる領域を選択し、その領域の座標を記憶手段52に記憶する。オペレータがこの閾値以下となる歪み量の領域を観察したい場合、CPU11は記憶した当該領域の座標に基づいて、観察に必要な制御信号の生成を制御部55に指示する。制御部55はこの指示に基づいてビーム偏向部44を制御する。得られた画像は記憶手段52に記憶され、表示部54に出力される。或いは、このような照射領域の変更を行わずに観察画像を記憶し、その中の当該閾値以下となる領域のみを抽出し、抽出された画像を改めて記憶手段52に記憶する。何れの場合においても、測長に用いられる画像の歪み量は設定閾値以下となる。
The distortion amount threshold value is stored in advance in the storage means or is set by an input from the
(応用例2)
本実施形態の応用例として、試料13の隣接する凸部14の間隔の歪み量を算出する方法について説明する。前述の通り、試料13の観察では図2に示す縞状のパターンが現れるが、実際の観察ではこのパターンが画像上で回転して、即ちX、Y両軸に対して傾いて観察される場合が多い。これは、観察画像20の画像が得られるよう、正確に試料13を配置するのが困難であり、荷電粒子線装置の種類によっては電子光学系の特性から観察倍率に応じて画像が回転してしまうからである。
(Application example 2)
As an application example of the present embodiment, a method for calculating the distortion amount of the interval between the adjacent
そこで、パターンが観察画像上で回転している場合は、各境界線の間隔及び歪み量を次のように求める。図10は試料13の観察画像の一例であり、パターンが回転した状態を示す。図11は図10の明部61と暗部62の境界線63を示している。図11の画像60において、パターンの回転角、即ち、各境界線63がX軸と成す角度をθとする。なお、角度θはこの時点は未知であり、後述の処理によって算出される。
Therefore, when the pattern is rotated on the observation image, the interval between the boundary lines and the amount of distortion are obtained as follows. FIG. 10 is an example of an observation image of the
まず、画像60から、または試料13を画像60と同倍率で観察した画像から基準画像を抽出する。基準画像50の抽出については、上述した基準画像24の場合と同様である。
First, a reference image is extracted from the
次に、画像60内の境界線63のうちの1本を参照境界線66として特定し、さらに基準画像64内の境界線のうちの1本を基準線65として特定する。そして、この基準画像64を画像60のY軸上で移動させる。例えば図12(a)中の矢印で示すように、基準画像64をY軸の正の方向に移動させる。そして、基準画像64の移動量毎に、基準画像64内の基準線65と参照境界線66とのX軸方向の距離を求める。具体的にこの距離は、基準線65とY軸の交点(基準点)65aと、当該交点を含むX軸に平行な直線と境界線の交点(参照点)66aとの距離である。このとき、参照点66aが基準点65aよりもX軸の正の方向にある場合、その距離は正の値をとり、参照点66aが基準点65aよりもX軸の負の方向にある場合、その距離は負の値をとると定義する。
Next, one of the
この定義の下で基準画像64をY軸の正方向に移動させた場合、角度θが90度未満であったときには、基準画像64の移動量に応じた距離は右下がりに変化する(即ち、移動量が増加するに連れて距離は減少する)。図12(b)に示すように、この距離の変化を最小二乗法等を用いて一次関数67で近似する。つまり、図12(a)、(b)に示す各距離は基準線65の移動量に応じて単純に比例しているが、多くの場合は各交点66aが一直線上に位置しないため、理想的な直線を一次関数として近似的に求めている。求めた一次関数は記憶手段に記憶され、この一次関数67の傾きからパターンの回転角θが求められる。
When the
次に、画像60においてX軸に平行な複数の軸を定義し、これらの軸上での基準線65と各境界線63との距離を基準画像64の移動量毎に算出する。距離の算出方法は、原理の項で述べた方法と同様である。例えば、図11に示すように軸X1、X2、X3の3本の軸を定義する。さらに、これらの軸X1、X2、X3上で基準線65を含む基準画像64を移動させ、その移動量毎に、各軸X1、X2、X3上での基準線と各境界線との距離を算出する。そして、図6(b)に示すように、これらの距離の変化を一次関数で近似し、各一次関数と軸X1、X2、X3との交点を求める。
Next, a plurality of axes parallel to the X axis are defined in the
次に各軸X1、X2、X3上の各交点の間隔を算出する。その後の処理は、原理の項で述べた方法と同様に、各軸X1、X2、X3上を歪み量を算出する。ただし、この段階では図13に示すように、算出した各歪み量がどの境界線間の間隔に対応するのかが特定されていない。 Next, the intervals between the intersections on the axes X1, X2, and X3 are calculated. In the subsequent processing, the distortion amount is calculated on each of the axes X1, X2, and X3 in the same manner as the method described in the principle section. However, at this stage, as shown in FIG. 13, it is not specified which boundary line the calculated distortion amounts correspond to.
そこで、参照境界線66と基準線65の距離に関して求められた一次関数67を用いて、各軸X1、X2、X3上を歪み量と各境界線63との対応付けを行う。各軸X1、X2、X3のY軸上の位置(Y座標)が既知であることから、これらの位置を一次関数に代入することで、各軸上の歪み量が位置する移動量(X座標)の相対的なズレ量が求まる。このズレ量を用いて、各歪み量の移動量(X座標)を補正する。例えば、各軸X1、X2、X3のY座標をこの一次関数66に代入した場合に得られた値がそれぞれd1、d2、d3であったとすると、これらの値が上述のズレ量となる(図12参照、但しd2は0とした)。次に、各軸X1、X2、X3において、各間隔を求めた移動量から、それぞれズレ量d1、d2、d3を減じると、図14に示すように、各軸X1、X2、X3で求めた各歪み量の移動量(X座標)が一致する。つまり、各軸X1、X2、X3上の各歪み量を求めたときの境界線が特定される。
Therefore, using the
以上の処理を行うことで、歪み量と隣接する境界線とを特定した例を図15、16に示す。これらの図は、実際に取得した観察画像68を用いて各境界線の間隔の歪み量を求めた結果を示している。図15において、観察画像68の中央部の白枠は、抽出される基準画像69を表しており、他の白枠はこの基準画像69を各軸X1、X2、X3上を矢印の方向に移動させるときの様子を示している。図16(a)〜(c)はそれぞれ、観察画像68から得られた各軸X1、X2、X3上の歪み量と、回転角を考慮して補正した歪み量のX軸方向の位置を表している。これらの図から理解されるように、観察画像68の歪み量は1ピクセル以内の範囲で小刻みに変動していることが確認できる。この結果からは、例えば、観察画像68の歪み量が右方に向かうに連れて増加傾向にあり、特に軸X3上では右端付近で歪み量が1.2ピクセルと最大値を示していることも判別できる。
An example in which the distortion amount and the adjacent boundary line are specified by performing the above processing is shown in FIGS. These drawings show the results of obtaining the amount of distortion at the intervals between the boundary lines using the actually acquired
このように本発明によれば、多数の境界線を含み目視では確認が困難とされる歪み量を1ピクセル未満の精度で算出することができるため、同精度での観察が可能となる。従って、同精度での測長も可能となる。 As described above, according to the present invention, the amount of distortion that includes a large number of boundary lines and is difficult to confirm visually can be calculated with an accuracy of less than one pixel, so that observation with the same accuracy is possible. Therefore, length measurement with the same accuracy is possible.
13 標準試料
20、30、60、68 観察画像
23、63 境界線
24、64、69 基準画像
25、65 基準線
27、67 一次関数
40 走査電子顕微鏡
13
Claims (9)
標準試料の観察画像内に境界線を特定し、
前記観察画像又は該観察画像と同倍率で取得した前記標準試料の他の画像から基準画像を抽出し、
前記基準画像内の境界線から基準線を特定し、
前記観察画像のX軸上で前記基準画像を移動させ、その移動量に対する各境界線と前記基準線との前記X軸上の距離を求め、
前記距離の変化のそれぞれを一次関数で近似して、該一次関数から各前記境界線の間隔を算出し、
各前記間隔と平均間隔との差を歪み量として算出し、
前記平均間隔は各前記間隔のうちの少なくとも2つの平均値である
ことを特徴とする荷電粒子線装置による画像の歪み評価方法。 An image distortion evaluation method using a charged particle beam device,
Identify the boundary line in the observation image of the standard sample,
Extracting a reference image from the observation image or another image of the standard sample acquired at the same magnification as the observation image;
Identifying a reference line from a boundary line in the reference image;
Moving the reference image on the X-axis of the observed image, and determining a distance on the X-axis between each boundary line and the reference line with respect to the movement amount;
Approximating each change in the distance with a linear function, and calculating the interval between the boundary lines from the linear function,
The difference between each said interval and the average interval is calculated as the amount of distortion,
The method for evaluating distortion of an image by a charged particle beam apparatus, wherein the average interval is an average value of at least two of the intervals.
前記参照境界線の前記X軸に対する回転角を求め、
前記回転角に基づいて各前記間隔を各前記境界線に対応付ける、
ことを特徴とする請求項6に記載の荷電粒子線装置による画像の歪み評価方法。 Identifying one of the boundary lines as a reference boundary line in the observed image;
A rotation angle of the reference boundary with respect to the X axis is obtained;
Associating each interval with each boundary based on the rotation angle;
An image distortion evaluation method using the charged particle beam apparatus according to claim 6.
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