JP2013250106A - 計測方法、画像処理装置、及び荷電粒子線装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 輝度変動による輪郭点の誤差は一定量のオフセット加算などの単純な方法で補正することはできない。しかしながら、レジストパターンに代表されるように微細化が進んだ近年においては、基準となる領域を適切に定めることが困難となる。
【解決手段】 荷電粒子線装置によって取得されたレジストパターンの画像から、輝度変動の影響を考慮してレジストパターンの輪郭を抽出する。すなわち、輪郭を構成するエッジ点の近傍の輝度プロファイルを複数取得し、複数の前記輝度プロファイルに基づいて、特定のエッジの近傍における輝度プロファイルの形状の評価値を求め、この評価値に基づいて、特定のエッジ点の輪郭を補正する。
【選択図】 図４

Description

本発明は微細パターンの形状計測に関する。

半導体製造工程における微細パターン形成には、ＡｒＦエキシマレーザーを光源としたリソグラフィ技術が用いられる。パターンの微細化にともない、ＡｒＦエキシマレーザーの波長の数分の１のサイズの微細パターンを形成するような、解像限界近傍でのリソグラフィが行われるようになっている。解像限界近傍でのリソグラフィには、光の近接効果を考慮してマスクパターン形状や露光光源形状を補正するＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）技術が必須である。補正の最適化には、実際にマスクパターンを転写して作成した微細レジスト試料を計測して設計とのずれを評価し、マスクや光源形状を修正する必要がある。

微細レジスト試料のパターン形状輪郭の計測には、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）が用いられる。ＳＥＭを用いて取得した試料のＳＥＭ画像では、パターンのエッジ部で輝度が強くなる。このような輝度の強い部分をホワイトバンドと呼び、ホワイトバンドを線分として抽出することで、試料のパターン形状の輪郭を計測できる。さらに、ホワイトバンド近傍における輝度プロファイルを元に輪郭を構成する点（エッジ点）を決定することで、高精度に輪郭を抽出することができる。

しかし、このような手法でＳＥＭ画像から抽出した輪郭は、ＳＥＭ観察時の電子線照射によるレジストの収縮（シュリンク）やレジスト表面の帯電によって影響を受ける。このような問題に対処する方法として、特許文献１には、補正対象領域の輝度プロファイルを置換して帯電によるＳＥＭバイアスの変動を補正する手法が、開示されている。

また、ノイズが強いＳＥＭ画像でホワイトバンドを線分として抽出する際に輪郭が欠損したり、ホワイトバンドのコントラストが弱い画像でエッジ点の位置に大きな誤差が生じたりする問題がある。このような問題に対処する方法として、特許文献２には、輪郭の欠損部を適正に接続する手法が、特許文献３には、エッジ点近傍の輝度プロファイルにおいて輝度の分離度が小さい場合には、そのエッジ点を除外して輪郭を構成し、輪郭の信頼性を高める手法が開示されている。

特開２００５−２２８５６０号 特開２００９−４３９３７号 特開２００６−２９８９１号

ＳＥＭ画像は、電子線を照射することで試料から放出される信号電子の量を輝度として画像化したものである。つまり、理論的には、画像輝度は信号電子に量に比例する。しかし、試料表面の帯電によって信号電子の一部が試料に再び取り込まれたり、近傍にある高いパターンの側壁によって信号電子が遮蔽される立体障害の影響を受けたり、信号電子の軌道によっては検出器に取り込まれず検出されなかったりすることがあり、その結果、輝度が変動する。また、検出器に取り込まれた信号電子量を画像輝度へと変換する回路において、非線形な変換となる場合がある。例えば、ある値以上の信号量となると、信号量によらず輝度最大値として出力されることがある。このような原因により、画像輝度が信号電子量に比例しなくなる場合がある。

そして、画像輝度に変動が生じて信号電子量に比例しなくなると、輝度プロファイルを元に決定された輪郭点に誤差が生じる。帯電や近傍パターンの遮蔽効果はパターン形状によって異なり、また、検出器の検出効率はＳＥＭの視野内の位置に依存する。したがって、輝度変動による輪郭点の誤差は一定量のオフセット加算などの単純な方法で補正することはできない。

特許文献３に記載の方法では、輝度変動によって輝度の分離度が低下する場合には、そのエッジ点を除外することができるが、輝度の分離度が大きく低下しない場合には有効でないし、エッジ点位置を補正することもできない。

また、特許文献１に記載の方法では、基準領域の輝度プロファイルで対象領域の輝度プロファイルを置換することで輝度変動を補正するが、二次電子量の差が比較的小さい試料上の表面領域（基準領域）を一箇所設定し、そこで取得した基準プロファイルをあらかじめ定めておく必要がある。しかしながらパターンの微細化が進んだ近年においては、上記のように基準となる領域を適切に定めることが困難である。仮にこの方法を用いようとすると、測定者が画像を観察し経験上から妥当と判断できる基準領域を指定しなければならない。そうした場合、測定対象以外の領域に観察対象を広げることで時間やビーム照射によるダメージが増加する問題が生じる。

したがって、あらかじめ基準領域を定める必要なしに、輝度変動によるエッジ点の誤差を検出し、誤差の大きいエッジ点を除去したり、エッジ点の位置を補正したりする方法が必要である。

本願において開示される発明のうち、代表的な例は、次のとおりである。すなわち、荷電粒子線装置により取得されたパターンを含む試料の画像から前記パターンの輪郭を計測する計測方法であって、前記パターンの輪郭を構成するエッジ点を抽出する第１ステップと、前記エッジ点のうち、第１のエッジ点の近傍にて、第１の輝度プロファイルを取得する第２ステップと、前記エッジ点のうち、第２のエッジ点の近傍にて、第２の輝度プロファイルを取得する第３ステップと、前記エッジ点のうち、第３のエッジ点の近傍にて、第３の輝度プロファイルを取得する第４ステップと、取得した前記第１の輝度プロファイルと前記第２及び第３の輝度プロファイルとに基づいて、前記第１の輝度プロファイルの形状の評価値を求める第５ステップと、前記評価値に基づいて前記第１のエッジ点に係るパターンの輪郭補正を行う第６ステップと、を有することを特徴とする計測方法を提案する。

また、別の例として、荷電粒子線装置によって取得されたパターンを含む試料の画像から、前記パターンの輪郭を計測する画像処理装置であって、前記輪郭を構成するエッジ点の近傍の輝度プロファイルを複数取得する輝度プロファイル取得部と、複数の前記輝度プロファイルに基づいて、第１の輝度プロファイルの形状の評価値を抽出する形状評価部と、前記評価値に基づいて、前記第１の輝度プロファイルに係るエッジ点の輪郭を補正する輪郭補正部と、を備えることを特徴とする画像処理装置及び荷電粒子線装置を提案する。

本発明を用いることで、試料のパターンの輪郭を精度良く求めることができる。

ライン形状のパターンを持つ試料の模式図。 ラインパターンのＳＥＭ画像の模式図。 輝度プロファイルの模式図。 本実施例にかかわる画像処理装置の概略構成全体図。 本実施例にかかわるフローチャートの一例を示す図。 本実施例にかかわる特異性評価値の例を示す図。 本実施例にかかわるフローチャートの一例を示す図。 閾値法を用いたエッジ再決定の方法の一例を示す図。 補正前の輪郭と補正後の輪郭の例を示す図。 本実施例にかかわる画像処理装置の概略構成全体図。 本実施例にかかわるフローチャートの一例を示す図。 立体障害により輝度低下が発生するパターン構造の模式図。 立体障害による輝度低下を補正する前の輪郭の模式図。 補正前と補正前の輝度プロファイルを模式的に示した図。 本実施例にかかわるフローチャートの一例を示す図。 本実施例におけるＳＥＭの全体構成外略図の一例を示す図。 本実施例におけるＳＥＭの全体構成外略図の一例を示す図。 本実施例におけるデータベースの蓄積データの一例を示す図。 画像取得条件を表示または入力するためのＧＵＩの一例を示す図。

上記の課題を解決するための実施形態として，走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）によって取得されたレジストパターンのＳＥＭ画像から、輝度変動の影響を考慮してレジストパターンの輪郭を抽出する画像処理方法を説明する。

まず、ＳＥＭ画像からレジストパターンの輪郭を抽出する方法を述べる。パターンとは、試料表面に形成された凸形状の部分のことであり、パターンの輪郭部（エッジ部）においては、電子線を照射した際に試料から放出される信号電子量が大きくなる。そのため、信号電子を検出して画像輝度として表したＳＥＭ画像において、輪郭に対応する輝度の強い部分（ホワイトバンド）が観測される。

図１Ａはライン形状のパターン（ラインパターン）１０１を持つ試料の模式図であり、図１ＢはラインパターンのＳＥＭ画像の模式図である。ラインパターンの輪郭に対応したホワイトバンド１０２が観察できる。

ＳＥＭ画像から輪郭を抽出するには、画像処理によってホワイトバンド位置をエッジ点として検出し、エッジ点を接続した線分を得ればよい。この画像処理方法としては、輝度の明るい部分を線分として検出する手法であれば任意の方法を用いることが出来る。例えば、ある一定値より輝度が大きい画素のみを抽出し、その画素の領域の幅が１画素となるよう細線化する処理を行い、残った画素の中心をエッジ点と決定して、エッジ点を接続することで輪郭が得られる。

また、上記の画像処理による方法以外に、ホワイトバンド近傍の輝度プロファイルを用いて輪郭を抽出する方法もある。ここで、輝度プロファイルとは、ホワイトバンド方向と交差する方向の画像輝度のプロファイル、つまり、ホワイトバンド近傍の領域１０３における輝度分布のプロファイルである。なお、以降では、ホワイトバンド方向と直交する方向に輝度プロファイルを取得する場合を例にとって記述するが、必ずしも直交する方向でなくても良い。例えば、画像の縦方向の倍率と横方向の倍率が異なる場合には、ＳＥＭ画像においてホワイトバンド方向と直交する方向が、試料上でそのホワイトバンド対応する輪郭と直交する方向とはならない場合がある。そのような場合には、試料上で輪郭と直交する方向となるよう、画像の縦方向の倍率と横方向の倍率との比率に応じて、ホワイトバント方向と輝度プロファイルを取得する方向のなす角度を設定すればよい。また、局所的なノイズによってホワイトバンドに突起構造などがあらわれる場合など、本来の輪郭の方向と局所的なホワイトバンド方向が異なる場合がある。そのような場合には、パターンの設計データを参照し、ホワイトバンドに対応する輪郭の方向を判定して、その方向に直交する方向を、輝度プロファイルを取得する方向とすれば良い。

この輝度プロファイルを得る際には、プロファイルのノイズを低減するため、ホワイトバンド方向に平均化した輝度を用いてもよい。すなわち、領域１０３を、ホワイトバンド方向の幅が１画素より大きい範囲で設定し、その中で平均プロファイルを得ても良い。平均化の有無や、この領域の大きさなどは、あらかじめ指定するようにする。また、ＳＥＭ画像の縦軸方向、あるいは横軸方向と輝度プロファイルを取得する方向（ホワイトバンドと直交する方向）が一致しない場合など、領域１０３の外周（辺）が画素のグリッドと一致しない場合には、画像を回転させる画像処理や、画素数を増加させる画像処理などを適用して、領域１０３の外周がちょうど画素の境目と一致するようにすることで輝度プロファイルを取得することができる。

図２は、輝度プロファイルの模式図である。輝度プロファイル２０１のピークはホワイトバンドに対応している。単純に輝度ピーク位置をエッジ点とすることもできるが、その場合、輪郭位置は輝度のノイズによって影響を受けやすい。ノイズに強いエッジ点の決定法として、輝度プロファイルを用いた閾値法がある。閾値法では、プロファイル内の輝度の最大値Ａ（２０２）と、最大値の箇所（ピーク位置）よりパターン外側にある輝度の最小値Ｂ（２０３）を用いて、数式１により基準輝度Ｃ（２０４）を求める。

ここで、Ｔはあらかじめ定めた０から１の範囲の値であり、０．５を用いることが多い。その後、最大値と最小値の間の輝度プロファイル中で、基準輝度Ｃとなる位置２０５をエッジ点と決定する。なお、ピーク位置よりパターン外側がどちら側であるかは、パターンの設計データを参照するなど、別の方法によって決定する。上記の方法を、ホワイトバンド上の各点に適用し、得られたエッジ点を接続することで輪郭が得られる。適用するホワイトバンド上の点の間隔は任意でよい。

またエッジ点を接続する際には、各エッジ点を直線で接続しても良いし、スプライン補間など、任意の方法で補間をおこなって接続しても良い。

輝度変動を考慮してパターンの輪郭を抽出する実施形態の一例を説明する。本実施例は、輝度変動によって影響を受けたエッジ点を検出し、これを除去して輪郭を構成する方法である。

図３は、本実施例にかかわる画像処理装置の概略構成全体図であり、記録装置３１０と演算装置３２０から構成される。記録装置３１０には、画像記録部３１１、輪郭記録部３１２、輝度プロファイル記録３１３、評価値記録３１４、が備わっている。演算装置３２０には、画像処理演算部３２１、輝度プロファイル評価演算部３２２、輪郭補正演算部３２３、が備わっている。前記の構成は、それぞれ独立した装置として構成して実現しても良いし、１台の計算機、あるいは複数の計算機で実現しても良い。

図４は、本実施例にかかわるフローチャートの一例である。以下、このフローチャートにしたがって説明する。

ステップＳ４０１では、計測したいレジスト試料を撮影したＳＥＭ画像ファイルを入力し、画像記録部３１１に保存する。

ステップＳ４０２では、画像処置演算部３２１を用いて、ＳＥＭ画像記録部３１１に保存されたＳＥＭ画像データに対して演算を行い、試料パターンの輪郭を抽出する。輪郭の例を図５の５０１に模式的に示した。抽出した輪郭データは、輪郭記録部３１２に保存する。ここで輪郭データとは、輪郭を構成するエッジ点の座標の集合である。エッジ点の抽出は、任意の方法を用いることができるが、例えば、前述したように、画像中で輝度が強くなるホワイトバンドの位置をエッジ点としてもよいし、閾値法を適用してエッジ点を決定しても良い。

ステップＳ４０３では、画像処理演算部３２１を用いて、ＳＥＭ画像記録部３１１に保存されたＳＥＭ画像に対して演算を行い、輪郭記録部３１２に保存されたエッジ点について、そのエッジ点周辺の輝度プロファイルを算出する。輝度プロファイルの例を図５の５０２に模式的に示した。算出された輝度プロファイルは、輝度プロファイル記録部３１３に保存する。この際には、各輝度プロファイルと各エッジ点との対応を示す情報を合わせて保存する。なお、輝度プロファイルにノイズを低減するスムージング処理を適用して得られた輝度プロファイル保存しても良い。また、ステップＳ４０２において、閾値法を用いる場合など、輝度プロファイルを算出する過程が含まれている場合には、ステップＳ４０３を省略し、ステップＳ４０２にて算出した輝度プロファイルを輝度プロファイル記録部３１３に保存しても良い。

ステップＳ４０４では、輝度プロファイル評価演算部３２２を用いて、輝度プロファイル記録部３１３に保存された輝度プロファイルについて形状の特異性を評価し、得られた特異性評価値を評価値記録部３１４に保存する。特異性評価値の例を図５の５０３に模式的に示した。

特異性の評価方法の例を、以下に記述する。なお、評価値記録部３１４に保存する特異性評価値は、輝度プロファイル毎に１個の値であっても良いし、複数の方法で得られた複数の値であってもよい。

一例は、それぞれの輝度プロファイルについて輝度の最大値を抽出し、最大値の平均値からのずれを評価値とする評価方法である。ここで、ずれは単純に差としても良いし、差の二乗や絶対値としても良い。あるいは、偏差値を求めて５０からの差（あるいは差の二乗や絶対値）を評価値としても良い。その他、ある値がどの程度、その値を含む集合の平均から外れているかを示す任意の統計指標を用いても良い。なお、輝度の最大値のかわりに輝度の最小値を用いても良いし、あるいは、輝度の最大値と最小値の差や平均など、それらの値から算出される値を用いても良い。

また別の一例は、前述の評価方法例において記載した値（輝度の最大値や最小値、及びそれらから算出される値）のうちの複数の値を用いる方法である。単純に、前述の評価方法例によってそれぞれの値について評価値を算出し、それらの平均や二乗和平均、最大値などを輝度プロファイルの特異性の評価値とすればよい。あるいは、評価に用いる値（輝度の最大値や最小値、及びそれらから算出される値）を要素とするベクトルを、各輝度プロファイルについて作成し、それらのベクトルの平均ベクトルを求め、各ベクトルと平均ベクトルとの類似性を、たとえば正規化相関係数などで求め、これを特異性の評価値としてもよい。

また別の一例は、輝度プロファイルの形状の類似性を評価する方法である。下記に、正規相関係数により特異性を評価する場合の例を記述する。ある輝度プロファイルを関数Ｐ（ｉ）であらわす。すなわち、プロファイルの端から、輝度がＰ（１）、Ｐ（２）、Ｐ（３）・・・である。また、全ての輝度プロファイルを平均した輝度プロファイルを関数Ｑ（ｉ）であらわす。関数Ｐ（ｉ）であらわされた輝度プロファイルの特異性は、Ｐ（ｉ）とＱ（ｉ）との正規化相関係数Ｒにより評価できる。Ｒの算出方法は下記の数式２の通りである。

ここで、Ｎはプロファイルを構成する輝度データの数、Ｐ０、Ｑ０はそれぞれＰ（ｉ）、Ｑ（ｉ）の平均輝度、Ｐｎ（ｉ）、Ｑｎ（ｉ）はそれぞれＰ（ｉ）、Ｑ（ｉ）を正規化した関数である。係数Ｒは−１から１の値をとり、小さいほど、平均輝度プロファイルからのずれが大きい、つまり特異性が大きいことになる。ここまで、正規化相関を用いた評価方法を具体例として記述したが、これ以外の平均輝度プロファイルとの類似性をあらわす統計指標を用いても良い。たとえば、正規化した関数Ｐｎ（ｉ）の最大値とＱｎ（ｉ）の最大値の差や、それぞれの最小値の差を用いても良い。

また、平均した輝度プロファイルＱ（ｉ）の代わりに、全ての輝度プロファイルから標準的なプロファイルを求める統計手法によって求めたプロファイルを用いても良い。例えば、全ての輝度プロファイルから平均プロファイルを求めた後、平均プロファイルとの正規化相関係数Ｒを求め、正規化相関係数Ｒは最小となる輝度プロファイル、あるいは一定値以下となる輝度プロファイルを異常であると判断して省き残りのプロファイルの平均をとって用いても良い。また、この処理を、平均をとる全ての輝度プロファイルの正規化相関係数Ｒが一定値以上となるまで繰り返しても良い。

ステップＳ４０５では、輪郭補正演算部３２３を用いて、輪郭記録部３１２に保存されたエッジ点のそれぞれについて、評価値記録領域３１４に保存された評価値があらかじめ定めた許容範囲にあるかどうかを判定して、許容範囲にない場合は不良エッジ点であるとみなして、輪郭記録部３１２に不良であることを示す情報を追加する。

ステップＳ４０６では、輪郭補正演算部３２３を用いて、輪郭記録部３１２に保存されたエッジ点のうち、ステップＳ４０５にて不良と判定されたエッジ点を除いたエッジ点から新たな輪郭を構成して、輪郭記録部３１２に保存する。新たに構成される輪郭の例を図５の５０４に模式的に示した。

以上の方法を用いることにより、ＳＥＭ画像からパターンの輪郭を抽出する際に、輝度変動によって誤差の生じたエッジ点を除くことができ、信頼性の高い輪郭を得ることができる。また、補正前の輪郭をエッジ点の特異性評価値とあわせて出力することで、輪郭線の信頼度をユーザーに示すこともできる。

また、ステップＳ４０５にて不良と判定されたエッジ点が補正の対象となることや、構成された新たな輪郭が補正された結果によるものであることをＳＥＭ画像の出力と別途に、もしくは重畳させて表示する手段５０５を有しても良い。これにより、補正対象の場所をユーザが認識することができる。また、ユーザーはそのＳＥＭ画像の出力の表示結果から、最終的な補正の実行の可否を入力する手段５０６をさらに有しても良い。これにより、補正の精度を向上させることができる。

なお、この方法により得られた補正輪郭は、エッジ点のデータとして記憶媒体や他の装置に出力してもよいし、図３には示していない表示装置を用いて、図５の５０４のように輪郭線として表示させても良い。このことは、以降の実施例についても同様である。

本発明に係る別の実施例は、輝度変動によって影響を受けたエッジ点を検出し、これを補正して輪郭を構成する方法である。本実施例にかかわる画像処理装置の概略構成全体図は図３と同様である。

図６は、本実施例にかかわるフローチャートの一例である。以下、このフローチャートにしたがって説明する。なお、ステップＳ６０１からＳ６０５までは、図４のステップＳ４０１からＳ４０５までと同様である。

ステップＳ６０６では、ステップＳ６０５にて不良と判定されたエッジ点に対して、画像処理演算部３２１を用いて、輝度プロファイル記録部３１３に保存された輝度プロファイルからエッジ点を再度決定する。この際、輝度プロファイルを平均輝度プロファイルと比較した結果を利用して、補正を行う。なお、ステップＳ６０５の不良判定を行わず、全てのエッジ点に対して、エッジ点の再決定を行っても良い。

具体的なエッジ再決定の方法の一例として、閾値法を用いる場合を以下に記述する。この例は、局所的な輝度低下を補正する方法の一例である。まず、正規化したプロファイルの最小値の差Ｍ１（正規化輝度プロファイルＰｎ（ｉ）の最小値から正規化した平均輝度プロファイルＱｎ（ｉ）の最小値を差し引いた値）を求める。

図７は、この値を模式的に示した図であり、７０１はプロファイルＰｎ（ｉ）、７０２はプロファイルＱｎ（ｉ）、７０３は最小値の差Ｍ１である。そして、輝度プロファイルからエッジ点を決定するために、正規化した輝度プロファイルＰｎ（ｉ）に対して閾値法を用いる。ここで、基準輝度に補正を行う。補正を行わない場合は、基準輝度Ｃは数式１により算出されるが、次の数式３のようにＭを用いて補正を行って算出した基準輝度Ｃ’を用いる。

すなわち、正規化した輝度プロファイルＰｎ（ｉ）に対して閾値法を適用する際の基準輝度を、正規化した平均輝度プロファイルＱｎ（ｉ）における最小値を用いて決定する方法である。なお、ここでは、正規化されたプロファイルの最小値の差を用いる方法を記述したが、正規化されたプロファイルの最大値の差Ｍ２（図７の７０４）を用いる方法や、その両方を用いる方法も可能である。それらの場合、基準輝度Ｃ’は、ぞれぞれ、次の数式４、数式５により算出される。

また、別のエッジ再決定方法の一例を以下に記述する。この例は、ＳＥＭ画像内の局所的な輝度勾配の影響を補正する方法の一例である。まず、正規化した輝度プロファイルＰｎ（ｉ）と、正規化した平均輝度プロファイルＱｎ（ｉ）を求める。次に、その差分Ｐｎ（ｉ）−Ｑｎ（ｉ）を求め、これを１次近似する。この近似直線の傾きが輝度勾配に相当するものであるから、Ｐｎ（ｉ）より１次近似した結果を差し引くことで、輝度勾配の影響を補正した輝度プロファイルが得られる。得られた輝度プロファイルに対して、閾値法を適用することで、エッジ点を決定できる。

この他にも、正規化したプロファイルの最小値の差Ｍ１（あるいは、最大値の差Ｍ２や、Ｍ１−Ｍ２）に、あらかじめ定めた係数をかけて得られた値だけエッジ点の位置を移動させるなど、直接エッジ点位置を補正する方法も可能である。なお、あらかじめ定めた係数を用いるかわりに、正規化した平均プロファイルのエッジ点における勾配の逆数を用いても良い。

また、輝度プロファイルＰｎ（ｉ）を平均輝度プロファイルＱｎ（ｉ）で置き換え、この輝度プロファイルを用いてエッジ点を再決定しても良い。

さらに、ここでは、正規化した輝度プロファイルを用いる方法を記述したが、正規化前の輝度プロファイルを用いて同様の方法を実施してもよい。

ステップＳ６０７では、ステップＳ６０６で決定したエッジ点から輪郭を構成して、輪郭記録部３１２に保存する。補正前の輪郭と補正後の輪郭の例を図８の８０１と８０２に模式的に示した。

以上の方法を用いることにより、ＳＥＭ画像からパターンの輪郭を抽出する際に、輝度変動によるエッジ点の誤差を補正することができ、高精度な輪郭を得ることができる。

本発明に係る別の実施例は、立体障害による輝度変動によって影響を受けたエッジ点を検出し、これを補正して輪郭を構成する方法である。

本実施例にかかわる画像処理装置の概略構成全体図を図９に示す。図３に示した構成に加え、記録装置３１０にパターン断面記録部３１５、演算装置３２０に立体障害演算部３２４が備わっている。

図１０は、本実施例にかかわるフローチャートの一例である。以下、このフローチャートにしたがって説明する。

ステップＳ１００１からＳ１００５までは、図４のステップＳ４０１からＳ４０５までと同様である。

ステップＳ６０６では、ステップＳ６０５にて不良と判定されたエッジ点の輝度プロファイルに対して、立体障害補正部３２４を用いて補正を行った後、画像処理演算部３２１を用いて再度エッジ点を決定する。エッジ点の検出には、閾値法など、輝度プロファイルからエッジ点を求める既知の手法を用いれば良い。

次に、立体障害の影響を補正する方法の１例を記述する。

図１１Ａは立体障害により輝度低下が発生するパターン構造の模式図であり、図１１ＢはステップＳ１００２で得られた補正前の輪郭の模式図である。図１１Ｂにおいて点線の領域で示した箇所１１０３は、近傍に多くのパターンがあり、試料表面から放出された信号電子の一部が近傍のパターンに衝突し検出されず、輝度が低下する。しかし、立体障害による輝度低下は、パターンの立体形状情報が既知であれば、計算にて求められる。立体形状情報は、ＣＡＤなどの設計データに含まれるパターン配置情報と、リソグラフィシミュレーションによる計算や、ＡＦＭ、断面ＳＥＭ、断面ＴＥＭなどの観察手法により得られるパターン断面情報から求められる。あるいは、次に記述するように、設計データによるパターン配置情報のかわりに、ＳＥＭ画像から抽出した輪郭情報を用いることもできる。この手法では、あらかじめパターン断面記録部３１５に保存しておいたパターンの断面形状情報と、ステップＳ１００２にて求めた輪郭パターン配置をあわせて立体形状を求め、画像内の各位置において、近傍のパターンによって遮蔽されずに信号電子が脱出できる立体角を計算してこれを信号検出率とする。この結果を用い、補正を行う輝度プロファイルの各点における信号検出率ｄ（ｉ）を求める。また、図１Ａのようなライン形状のパターンを想定して同様に輝度プロファイルの各点における信号検出率を求め、これを標準の信号検出率ｄ０（ｉ）とし、次の数式６により検出率低下率を計算する。

その後、次の数式７のように輝度プロファイルＰ（ｉ）に対して補正を行い、補正後の輝度プロファイルＰ’（ｉ）を得る。

以上の方法により、輝度プロファイルから、立体障害の影響を補正することができる。図１２に、補正前の輝度プロファイル１２０１と補正前の輝度プロファイル１２０２を模式的に示した。なお、パターン断面記録部３１５に保存する断面形状情報は、図１０のフローチャートを実行する前に入力してもよいし、あらかじめ保存しておいた形状を用いてもよい。また、詳細な形状情報が得られない場合には、パターンの高さ（図１１Ａの１１０１）や側壁傾斜角（図１１Ａの１１０２）といったパラメータのみを入力して、長方形や台形で近似して決定してもよい。さらに、高精度に信号検出率ｄ（ｉ）を求めるために、信号電子の放出量の角度依存性を考慮してもよい。一般的に、信号電子の放出量は、試料表面の法線からの角度をθとすると、ｃｏｓθに比例することが知られており、これを用いて放出角度ごとに重みをつけて信号検出率を求めればよい。

ステップＳ１００７では、ステップＳ６０７と同様で、ステップＳ１００６で決定したエッジ点から輪郭を構成して、輪郭記録部３１２に保存する。

以上の方法を用いることにより、ＳＥＭ画像からパターンの輪郭を抽出する際に、立体障害に起因する輝度変動によるエッジ点の誤差を補正することができ、高精度な輪郭を得ることができる。

本発明に係る別の実施例は、輪郭を抽出するＳＥＭ画像に対し、輝度変動による輪郭誤差の程度を計算して、ＳＥＭ画像の信頼性を判定する方法である。

本実施例にかかわる画像処理装置の概略構成全体図は図３と同様である。

図１３は、本実施例にかかわるフローチャートの一例である。以下、このフローチャートにしたがって説明する。

ステップＳ１３０１からＳ１３０４までは、ステップＳ４０１からＳ４０４までと同様である。

ステップＳ１３０５では、ＳＥＭ画像内の全てのエッジ点についての特異性評価値の平均値を求め、ＳＥＭ画像の信頼性指標とする。なお、単純な平均値に限らず、複数の値を代表する後統計指標を用いても良い。ＳＥＭ画像の信頼性指標があらかじめ定めた許容値の範囲から外れた場合には、ＳＥＭ画像から抽出した輪郭の信頼性が低いと判定する。その場合、輪郭の誤差が大きい可能性があることを示す警告を、装置に接続された表示装置に表示させるなどする。これより、ユーザーにＳＥＭ画像の再取得や、データの取捨選択を促すことができる。

本発明に係る別の実施例は、実施例１から４に示した画像処理装置を組み込んだＳＥＭである。

本実施例について、図１４を用いて説明する。

図１４は、本実施例におけるＳＥＭの全体構成外略図の一例であり、電子源１４０１より発せられた電子ビーム１４０２は、偏向器１４０３によって偏向され、対物レンズ１４０４によって収束され、ステージ１４０５の上に保持された試料１４０６の表面に照射される。電子ビームの照射によって試料表面から発せられた二次電子１４０７は、検出器１４０８によって検出される。これらの部分は、装置制御部１４０９によって制御され、検出器からの信号強度を、画像上の偏向器にする偏向量に応じた位置の画素の輝度として表すことで、ＳＥＭ画像を生成する。このＳＥＭ画像に対して、輪郭抽出演算部１４１０を用いて輪郭補正を行う。この輪郭補正演算部１４１０が、図３に示した画像処理装置である。

ＳＥＭによって得られた画像に対し、実施例１から４に示した処理を適用することにより、ＳＥＭ画像取得時の輝度変動により誤差を補正して、精度の高い輪郭線を得ることができる。また、エッジ点の信頼性や、取得したＳＥＭ画像における輪郭の信頼性を示すことで、ＳＥＭ画像の取得条件が輪郭計測に適しているかどうかをユーザーに知らしめることができる。

本発明に係る別の実施例は、輪郭の信頼性が高いＳＥＭ画像を得ることができる画像取得条件を実現するＳＥＭである。輝度変動のうち、帯電に起因する輝度変動は、ＳＥＭ画像の取得条件に依存するため、適切な画像取得条件を用いることで、信頼性の高いＳＥＭ画像を得ることができる。

本実施例について、図１５を用いて説明する。

図１５は、本実施例におけるＳＥＭの全体構成外略図の一例であり、図１４に示した構成に加え、ＳＥＭ画像取得条件と材料情報あるいはその一部と、ＳＥＭ画像の信頼性指標との関係のデータを保持するデータベース１４１１を備える。ＳＥＭ画像取得条件とは、電子線の加速電圧値、プローブ電流値、倍率、フレーム積算回数、スキャン速度、スキャンの順序などである。

本実施例のＳＥＭは、ＳＥＭ像を取得した際に実施例４の方法でＳＥＭ画像の信頼性指標を算出し、その際のＳＥＭ画像取得条件と材料情報と信頼性指標とをデータベース１４１１に保存する。あるいは、他のＳＥＭで蓄積されたデータを保存しても良い。これにより、データベースにデータが蓄積される。図１６は、データの一例である。

データベース１４１１を用いて、信頼性の高いＳＥＭ画像を取得する際には、図１５では省略した表示装置に、図１７に示すような入力ウィンドウを表示させ、画像取得条件のなかでユーザーが指定する項目と自動で設定する項目とをユーザーに選択させ、ユーザーが指定する項目については指定する値を入力させる。また、パターンの材料についても、不明であるか、ユーザーが指定するかを選択させ、指定する場合には、材料名を入力させる。次に、データベース１４１１に蓄積されたデータのなかで、指定された項目の値を含むデータを抽出し、そのなかでＳＥＭ画像の信頼性の高いデータを抽出して自動で設定する項目を決定し、その条件で画像取得を行う。あるいは、自動で設定された項目を表示装置に表示して、その設定で画像取得するかどうかをユーザーに選択させても良い。

この方法により、帯電に起因する輝度変動を低減して輪郭の信頼性が高いＳＥＭ画像を得ることができる。また、本実施例に記載のＳＥＭを用いて、複数の画像取得条件で同一の試料に対してＳＥＭ画像を取得し、ＳＥＭ画像の信頼性指標を比較して、大きく信頼性指標が異なる場合には、帯電の影響が大きいと判定することができ、ＳＥＭ画像から得られた輪郭の信頼性を向上することができる。

以上、本発明を用いることで、ＳＥＭ画像の輝度が局所的に変動したことに起因するエッジ点の計測誤差を高精度に補正することが可能となり、レジスト試料のパターンの輪郭や寸法を高精度に求めることができる。

101…ラインパターン，102…ホワイトバンド，103…ホワイトバンド近傍の領域，201…輝度プロファイル，202…輝度の最大値，203…輝度の最小値，204…基準輝度，205…基準輝度となる位置，310…記録装置，311…画像記録部，312…輪郭記録部，313…輝度プロファイル記録部，314…評価値記録部，315…パターン断面記録部，320…演算装置，321…画像処理演算部，322…輝度プロファイル評価演算部，323…輪郭補正演算部，324…立体障害演算部，1101…パターンの高さ，1102…側壁傾斜角，1201…補正前の輝度プロファイル，1202…補正前の輝度プロファイル，1401…電子源，1402…電子ビーム，1403…偏向器，1404…対物レンズ，1405…ステージ，1406…試料，1407…二次電子，1408…検出器，1409…装置制御部，1410…輪郭抽出演算部，1411…データベース

Claims (18)

1. 荷電粒子線装置により取得されたパターンを含む試料の画像から前記パターンの輪郭を計測する計測方法であって、
   前記パターンの輪郭を構成するエッジ点を抽出する第１ステップと、
   前記エッジ点のうち、第１のエッジ点の近傍にて、第１の輝度プロファイルを取得する第２ステップと、
   前記エッジ点のうち、第２のエッジ点の近傍にて、第２の輝度プロファイルを取得する第３ステップと、
   前記エッジ点のうち、第３のエッジ点の近傍にて、第３の輝度プロファイルを取得する第４ステップと、
   取得した前記第１の輝度プロファイルと前記第２及び第３の輝度プロファイルとに基づいて、前記第１の輝度プロファイルの形状の評価値を求める第５ステップと、
   前記評価値に基づいて前記第１のエッジ点に係るパターンの輪郭補正を行う第６ステップと、
   を有することを特徴とする計測方法。
2. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記第１の輝度プロファイルの形状における前記評価値とは、
   前記第１の輝度プロファイルの最大値と前記第２及び第３の輝度プロファイルの最大値との差、または、前記第１の輝度プロファイルの最小値と前記第２及び第３の輝度プロファイルの最小値との差、もしくは、前記第１の輝度プロファイルの最大値及び最小値と前記第２及び第３の輝度プロファイルの最大値及び最小値との差に基づき定められること、
   を特徴とする計測方法。
3. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記第１の輝度プロファイルの形状における前記評価値とは、
   前記第１の輝度プロファイルの最大値と前記第２及び第３の輝度プロファイルの最大値の平均値との差、または、前記第１の輝度プロファイルの最小値と前記第２及び第３の輝度プロファイルの最小値の平均値との差、もしくは前記第１の輝度プロファイルの最大値及び最小値と前記第２及び第３の輝度プロファイルの最大値の平均値及び最小値の平均値との差に基づき定められること、
   を特徴とする計測方法。
4. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記第１の輝度プロファイルの形状における前記評価値とは、
   前記第１の輝度プロファイルを正規化した第１正規化プロファイルの最大値と前記第２及び第３の輝度プロファイルを正規化した第２及び第３正規化プロファイルとの最大値の差、または、前記第１正規化プロファイルの最小値と前記第２及び第３正規化プロファイルの最小値との差、もしくは、前記第１正規化プロファイルの最大値及び最小値と前記第２及び第３正規化プロファイルの最大値及び最小値との差とに基づき定められること、
   を特徴とする計測方法。
5. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記第１の輝度プロファイルの形状における前記評価値とは、
   前記第１の輝度プロファイルを正規化した第１正規化プロファイルの最大値と前記第２及び第３の輝度プロファイルを平均化したのちに正規化した第４正規化プロファイルとの最大値の差、または、前記第１正規化プロファイルの最小値と前記第４正規化プロファイルの最小値との差、もしくは、前記第１正規化プロファイルの最大値及び最小値と前記第４正規化プロファイルの最大値及び最小値との差とに基づき定められること、
   を特徴とする計測方法。
6. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記第１の輝度プロファイルの形状における前記評価値とは、
   前記第１の輝度プロファイルを正規化したプロファイルと前記第２及び第３の輝度プロファイルを正規化したプロファイルとの正規化相関係数であること、
   を特徴とする計測方法。
7. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記第１の輝度プロファイルの形状における前記評価値とは、
   前記第１の輝度プロファイルを正規化したプロファイルと前記第２及び第３の輝度プロファイルを正規化したプロファイルとの差を取ることによって得られる輝度プロファイルを線形近似することによって得られる係数であること、
   を特徴とする計測方法。
8. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記評価値に基づく輪郭補正とは、
   前記評価値が所定の範囲にない場合は、輪郭を構成するエッジ点から前記第１のエッジ点を除いて輪郭を再構成する補正であること、
   を特徴とする計測方法。
9. 請求項１に記載の計測方法において、
   前記評価値に基づく輪郭補正とは、
   前記評価値が所定の範囲にない場合は、前記評価値に基づいて、前記第１のエッジ点の位置を決定する際の基準輝度を補正してエッジ点の位置を再抽出し、前記再抽出したエッジ点に基づき輪郭を再構成すること、
   を特徴とする計測方法。
10. 請求項１に記載の計測方法において、
    前記評価値に基づく輪郭補正とは、
    前記評価値が所定の範囲にない場合は、前記輪郭とパターン断面形状情報とに基づいて、前記第１の輝度プロファイルにおける信号電子の検出低下率を計算し、
    前記検出低下率に基づいて前記第１の輝度プロファイルの補正を行い、
    前記補正した第１の輝度プロファイルにより前記第１のエッジ点の位置を再抽出し、再抽出したエッジ点により輪郭を再構成すること、
    を特徴とする計測方法。
11. 請求項１に記載の計測方法において、
    前記評価値に基づく輪郭補正とは、
    前記第１の輝度プロファイルを、前記第２及び第３の輝度プロファイルを平均化したプロファイルに置き換え、前記置き換えたプロファイルにより第１のエッジ点の位置を再抽出し、前記再抽出したエッジ点により輪郭を再構成すること、
    を特徴とする計測方法。
12. 請求項１に記載の計測方法においてさらに、
    前記画像における複数エッジ点についての前記評価値の平均値、あるいは代表値を求め、前記エッジ点または前記輪郭の信頼性を算出する第７ステップと、
    を有することを特徴とする計測方法。
13. 荷電粒子線装置によって取得されたパターンを含む試料の画像から、前記パターンの輪郭を計測する画像処理装置であって、
    前記輪郭を構成するエッジ点の近傍の輝度プロファイルを複数取得する輝度プロファイル取得部と、
    複数の前記輝度プロファイルに基づいて、第１の輝度プロファイルの形状の評価値を抽出する形状評価部と、
    前記評価値に基づいて、前記第１の輝度プロファイルに係るエッジ点の輪郭を補正する輪郭補正部と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
14. 請求項１３に記載の画像処理装置においてさらに、
    前記評価値と前記第１の輝度プロファイルに係るエッジ点の位置とを表示する評価表示部と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
15. 請求項１４に記載の画像処理装置においてさらに、
    前記第１の輝度プロファイルに係るエッジ点の補正可否を入力する可否入力部と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
16. 請求項１３に記載の画像処理装置を備えた荷電粒子線装置。
17. 請求項１６に記載の荷電粒子線装置であって、
    前記評価値に基づいて、前記エッジ点または前記輪郭の信頼性を算出する信頼性算出部と
    を備えることを特徴とする荷電粒子線装置。
18. 請求項１６に記載の荷電粒子線装置であってさらに、
    前記エッジ点または前記輪郭の信頼性と前記試料の画像を取得した条件とを保存するデータベース部と
    を備えることを特徴とする荷電粒子線装置。

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