JP2015141853A - 画質評価方法、及び画質評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、荷電粒子線装置の画像の表現力を適正に評価するための指標値を求めることが可能な画質評価方法、及び画質評価装置の提供を目的とする。【解決手段】上記目的を達成するために、本発明は、荷電粒子線装置によって得られた画像の画像処理に基づいて、当該画像の画質評価を実行する演算装置を備えた画質評価装置であって、前記演算装置は、前記画像のＳＮ比と像シャープネスを算出し、当該画像のＳＮ比と、像シャープネスに基づいて、前記画像のエントロピーを求める方法、及び装置を提案する。【選択図】 図３

Description

本発明は、画質評価方法、画質評価のためのコンピュータープログラム、及び画質評価装置に係り、特に、荷電粒子線装置によって得られる画像の画質評価方法等、及び評価結果に基づいて、荷電粒子線装置の装置条件を調整する調整法等に関する。

荷電粒子線装置には、試料表面上で電子ビームを走査し、発生した信号電子を検出、画像化することによって，試料の拡大観察や測長、検査、分析等を行う走査型電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：ＳＥＭ）や、イオンビームの走査に基づいて、試料の観察等を行う走査型イオン顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｉｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ:ＳＩＭ）、イオンビームを用いて試料の加工を行う収束イオンビーム（Ｆｏｃｕｓｅｄ Ｉｏｎ Ｂｅａｍ：ＦＩＢ）加工観測装置等がある。

以上のような画像を生成する荷電粒子線装置にとって、画像の分解能は装置の性能を定量的に評価するための重要な評価項目である。分解能の評価法としては、ギャップ法やＦＦＴ（Ｆａｓｔ Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）法がある。特許文献１にはギャップ法によって分解能評価を行う例が説明されている。ギャップ法では、カーボン上に金粒子を蒸着した試料を拡大観察し、その画像上で認識できる最短の粒子間距離を分解能とする。また、特許文献２には、ＦＦＴ法による分解能評価法が説明されている。ＦＦＴ法では、ＳＥＭ等によって得られた拡大画像を二次元フーリエ変換により周波数解析し、分解能を評価する。

更に、近年、評価者の主観が入らない分解能評価法として、ＣＧ（Ｃｏｎｔｒａｓｔ−ｔｏ−Ｇｒａｄｉｅｎｔ）法、ＦＴ（Ｆｏｕｒｉｅｒ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）法、ＤＲ（Ｄｅｒｉｖａｔｉｖｅ）法が提案されている。これらの手法は非特許文献１に纏められている。特にＣＧ法については、特許文献３に説明されている。ＣＧ法は、画像内の各領域の濃度勾配（画素位置の変化に対する輝度の変化を示す傾き）に基づいて局所分解能を求め、当該局所分解能を全画面に亘って平均化することによって、画像分解能を求める手法である。

特開平５−４５２６５号公報 特開平１１−２２４６４０号公報 特開２００３−１４２０２１号公報（対応米国特許ＵＳＰ７,２３６，６５１）

Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ ＩＳＯ／ＴＳ ２４５９７, Ｍｉｃｒｏｂｅａｍ ａｎａｌｙｓｉｓ−Ｓｃａｎｎｉｎｇ ｅｌｅｃｔｒｏｎ ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ−Ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ ｉｍａｇｅ ｓｈａｒｐｎｅｓｓ（２０１１）

特許文献１に開示されているギャップ法では最短の粒子間距離の測長時に、特許文献２に開示されているＦＦＴ法では分解能判定曲線の作成時に、目視判定によってギャップ等を評価するため、評価者の主観が入り込む可能性がある。一方、特許文献３や非特許文献１に説明されているようなＣＧ法等では、画像のぼけ具合を評価者の主観によらず定量化する手法を提案しており、客観的な画像評価が可能である。特許文献３等に説明されているような像シャープネス評価法は、分解能の絶対値ではなく相対値の評価になるが、ギャップ法やＦＦＴ法と比較して高精度な評価が可能である。

このような像シャープネス評価法は、客観的な画像評価が行えるという点では有効であるが、荷電粒子線装置の制御パラメータを変化させると、画像のＳＮ比は向上するが、像シャープネスが低下する場合がある。像シャープネスと同様、ＳＮ比も画質を評価する上で重要なパラメータであり、像シャープネスだけではなく、ＳＮ比のようなパラメータをも適正に加味した評価指標によって画像の本来の表現力を評価することが望ましい。非特許文献１や特許文献３には、上記のような複数のパラメータを適正に加味する手法についての開示がない。

以下、画像の表現力を適正に評価するための指標値を出力することを目的とする画質評価方法、画質評価のためのコンピュータープログラム、及び画質評価装置を提案する。

上記目的を達成するための一態様として、以下に、荷電粒子線装置によって得られた画像の画像処理に基づいて、当該画像の画質評価を実行する演算装置を備えた画質評価装置であって、前記演算装置は、前記画像のＳＮ比と像シャープネスを算出し、当該画像のＳＮ比と、像シャープネスに基づいて、前記画像のエントロピーを求める画質評価装置、当該演算をコンピューターに実行させるコンピュータープログラム、及び方法を提案する。

また、荷電粒子線装置によって得られた画像についてフーリエ変換を行い、当該フーリエ変換に基づいて得られる空間周波数と、フーリエ変換の強度との関係を示す波形情報に対し、微分処理を行い、当該微分処理によって得られた微分波形から、前記波形情報の信号領域とノイズ領域を求め、当該信号領域の大きさとノイズ領域の大きさに基づいて、前記Ｓ／Ｎ比を算出する画質評価装置、当該演算をコンピューターに実行させるコンピュータープログラム、及び方法を提案する。

上記構成によれば、画像の表現力を適正に評価するための指標値を求めることが可能となる。

走査電子顕微鏡の概要を示す図。 画質評価システムの一例を示す図。 画質評価に基づいてＳＥＭの装置条件を調整する工程を示すフローチャート。 画像の情報エントロピーの考え方を説明する図。 画像のフーリエ変換によって得られるスペクトルの一例を示す図。

走査電子顕微鏡等の荷電粒子線装置は、微細な対象物を測定、検査、観察するために用いられている。特に半導体デバイスは、近年益々微細化が進み、また、対象となるパターン構造の微細化，深穴深溝などの立体化・複雑化、材質の多様化により、可視化に十分な信号電子を得難い試料が増える傾向にある。十分な信号を得られないと画像は、ノイズ感が大きい、すなわちＳＮ比（Ｓｉｇｎａｌ−ｔｏ−ｎｏｉｓｅ比）が小さい画像となり、画質低下はもちろん、その画像からのアプリケーション能力（測長精度や検査感度など）も低下する。

一方、画像のＳＮ比は、荷電粒子線の条件（加速電圧や電流値）、検出器の条件（検出器の配置位置や検出する信号電子のエネルギー選別）、画像取得の条件（画像の積算枚数や走査速度など）、さらには画像処理の条件（ガウシアンフィルタやデコンボリューション）に関する制御パラメータに依存する。

上記制御パラメータを変化させた際に，ＳＮ比は向上するが像シャープネスは劣化するなど、ＳＮ比と像シャープネスのトレードオフ関係がみられることが多い。物理的意味が異なるＳＮ比と像シャープネスは単純比較が難しく、評価者の感性によって前記トレードオフ上の動作点が決定されるため、アプリケーション能力の最大点と一致しているとは限らない。さらに、半導体製造ラインの中で自動制御により測長や検査を行う荷電粒子線装置では、特定のアルゴリズムに沿って定量的に動作点を決定し、アプリケーション能力の最大点と一致する必要がある。

以下に説明する実施例では、ＳＮ比と像シャープネスの両者を適正に加味した画質評価を実現する画質評価装置を説明する。また、画質評価に基づいて、荷電粒子線装置等へのフィードバックを行うことによって、信号取得が困難な試料に対しても安定して高精度な観察、測長、検査等を可能とする荷電粒子線装置を説明する。

本実施例では、主に荷電粒子源と、前記荷電粒子源から放出された荷電粒子線を試料上で走査する偏向器と、前記荷電粒子線を前記試料上で収束させる収束レンズと、前記荷電粒子線を前記試料に照射した際に発生する信号電子を検出する検出器と、前記検出器からの検出信号を画像化する演算制御装置を備える荷電粒子線装置において、前記得られた画像のＳＮ比と像シャープネスを加味して、画像の表現力を意味するエントロピーを算出することで画質評価を行い、前記エントロピー算出値の各制御パラメータ依存性を取得することで前記各制御パラメータを最適制御する演算制御装置を備えた荷電粒子線装置を、図面を用いて説明する。

上記構成によれば、画像のＳＮ比と像シャープネスを加味したエントロピーを算出することができ、結果として定量的な画質評価が可能となる。また、各制御パラメータにおけるＳＮ比と像シャープネスのトレードオフ上の動作点を、エントロピーの最大点に設定できる。エントロピーの最大点は、画像の表現力が最大となる装置状態を意味するため、試料形状がより忠実に拡大画像に反映され、画質や測長精度、検査感度等のアプリケーション能力の最大点と一致する。本評価機能および，本評価機能を含むフィードバック制御機能を用いて、各制御パラメータの最適点導出、装置機差および装置状態の管理を行うことで，信号取得が困難な試料に対しても安定で高精度な観察、測長、検査を可能とする装置条件を設定することが可能となる。

以下の実施例では、荷電粒子線装置としてＳＥＭを用いた例を説明するが、走査透過型電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ:ＳＴＥＭ）、ＳＩＭ、ＦＩＢ等の他の荷電粒子線装置の画質評価を行う場合にも、後述する実施例の適用が可能である。

以下に説明する実施例は、特にエントロピー評価による「像シャープネスと画像ＳＮ間の最適点導出」を行うのに好適なものであり、像シャープネスと画像ＳＮとの複合条件における最適点導出に基づいて、より高精度なエントロピー評価を行うためのものである。本実施例では、フーリエ強度スペクトルおよびその微分波形を元に、信号成分とノイズ成分を高精度に分離することで、エントロピーの定義式に沿った演算を実現する。

図１は、走査電子顕微鏡の一例を示す図である。電子源１０１から引出電極１０２によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビーム１０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ１０４によって、絞られた後に、走査偏向器１０５により、試料１０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム１０３は試料ステージ１０８に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ１０６のレンズ作用によって集束されて真空試料室１０７内の試料１０９上に照射される。

電子ビーム１０３が試料１０９に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子１１０が放出される。放出された電子１１０は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極１１２に衝突し、二次電子１１１を生じさせる。変換電極１１２から放出された二次電子１１１は、検出器１１３によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器１１３の出力が変化する。この出力に応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器１０５への偏向信号と、検出器１１３の出力との同期をとることで、走査領域の画像を形成する。また、
走査偏向器１０５には、視野内の二次元的な走査を行う偏向信号に加え、視野を移動させるための偏向信号が重畳して供給されることがある。この偏向信号による偏向はイメージシフト偏向とも呼ばれ、試料ステージによる試料移動等を行うことなく、電子顕微鏡の視野位置の移動を可能とする。本実施例ではイメージシフト偏向と走査偏向を共通の偏向器によって行う例を示しているが、イメージシフト用の偏向器と走査用の偏向器を別に設けるようにしても良い。

なお、図１の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。

制御装置１２０は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて、試料上に形成されたパターンのパターン幅を測定する機能を備えている。また、後述する静電チャックに設けられた圧力計１３０のモニタ結果に基づいて、試料１０９、或いは試料ステージ１０８への印加電圧を制御すると共に、走査電子顕微鏡を制御して、測定の実行や中断制御を行う。また、制御装置１２０には、検出信号に基づいて生成された画像を評価するための演算装置が内蔵され、後述するような演算処理を実行する。また、このような演算処理は、走査電子顕微鏡に備えられた演算装置とは別の演算装置を用いて行うようにしても良い。図２は、ＳＥＭの演算装置とは異なる演算装置によって、画質を評価する評価システムの一例を示す図である。

図２の例では３台のＳＥＭ２０１〜２０３が接続されており、それぞれから画像データが出力される。出力された画像データは、画像評価装置２０４にて収集され、後述する画質評価、及び各ＳＥＭの制御信号生成に供される。なお、上述したように、各ＳＥＭに画像評価装置２０４を内蔵するようにしても良い。画像評価装置２０４には、必要な情報を入力するための入力装置２０５が接続され、所定の演算を行う演算処理装置２０６、必要な情報を記憶するメモリ２０７が内蔵されている。演算処理装置２０６には、得られた画像データについてフーリエ変換を行うフーリエ変換部２０８、フーリエ変換によって得られる情報に基づいて、スペクトルを作成するスペクトル作成部２０９、作成されたスペクトルを解析するスペクトル解析部２１０、スペクトル解析によって得られた情報に基づいて、像評価値を算出する像評価値算出部２１１、及び像評価値に基づいて、ＳＥＭに対する制御信号を生成する制御信号発生部２１２が内蔵されている。

演算処理装置２０６は、例えば図３に例示するような工程を経て、像評価値や制御信号を生成する。まず、ＳＥＭの装置条件を設定する（ステップ３０１）。ＳＥＭの装置条件とは例えば、対物レンズの集束条件（フォーカス）、非点補正器による非点補正条件（スティグマ条件）、軸調整用のアライメント偏向器による軸調整条件（アライメント条件）、収差補正器による収差補正条件等である。これらのＳＥＭの装置条件（光学条件）を設定した後、試料に対してビームを走査することによって、ＳＥＭ画像を取得する（ステップ３０２）。なお、本実施例では、画像評価装置２０４や制御装置１２０内に、画素数Ｍ、諧調数ｍのフレームメモリを備え、画像データはこのフレームメモリに記憶される。フレームメモリは、例えば画素数が１０２４×１０２４、諧調数が２５６のものを使用する。

図４に例示するように、画素数Ｍと諧調数ｍのデジタル画像が表現できる画像の種類は、ｍ^M通りあり、その対数値をエントロピー、もしくは情報量と呼び、画像の表現力を示す。例えば上述の画素数１０２４×１０２４、諧調数２５６のデジタル画像が表現できる最大の画像の種類は、１０２４×１０２４×２５６であると言える。

これに対して、アナログ画像、特にＳＥＭ画像では，電子ビーム径や信号電子発生領域の広がりにより画像がぼけるため、画素サイズでの極め細やかな諧調変化が表現できなくなる。これは実質的には画素数が減少したことと等価になる。また，個数単位の電子を信号とするＳＥＭ画像では、ＳＮの課題、すなわち明るさノイズが避けられず、画像の明るさノイズと同等、もしくはそれ以下の諧調差（コントラスト）は有意差とみなせなくなる。これは実質的には諧調数が減少したことと等価になる。よって，ＳＥＭ画像（広くはアナログ画像）の実質的な表現力は，画素数と諧調数に加えて，画像ぼけと明るさノイズを考慮する必要がある。アナログ画像の単位面積当たりのエントロピーＨの定義式は数１のようになる。この演算式等は、メモリ２０７等に予め記憶されており、記憶された演算式を用いて、エントロピーを演算する。

ＦＴｓは信号成分の二次元フーリエ変換を直流成分で規格化したものであり，ｖｘとｖｙは，それぞれｘ方向とｙ方向の空間周波数成分を表す。また、ＳとＮは，それぞれ画像の信号とノイズの統計的平均パワーを表す。

本実施例では、ＳＥＭ画像をフーリエ変換し、その周波数スペクトル上で，信号領域におけるフーリエ変換強度（ＦＴｓ）を積分した値をＳ、ノイズ領域におけるフーリエ変換強度（ＦＴｎ）を積分した値をＮと定義する。ＳとＮを上記式に代入し、信号領域においてフーリエ変換強度（ＦＴｓ）を上記式に沿って積分した値が、エントロピーとなる。

本実施例では、画像の表現力を示すエントロピーを画質評価指標値として出力する例を説明するが、発明者らは、高倍率で取得したＳＥＭ画像に、ホワイトノイズに加えてピンクノイズが入り込むことによって、信号成分とノイズ成分の分離が困難となる現象を新たに見出した。

図５は、ＳＥＭ画像をフーリエ変換したときに得られるフーリエ変換強度と、空間周波数（１／画素サイズ）との関係を示す図である。図５を見るとわかるように、ホワイトノイズ上にピンクノイズが重畳し、信号領域近傍が盛り上がっている。このようなプロファイルから適切な信号領域と、ノイズ領域の境界を見出すべく、ＳＥＭ画像についてフーリエ変換を施す（ステップ５０３）ことによってスペクトルを作成（ステップ３０４）し、その上で信号成分とノイズ成分を高精度に分離するために、フーリエ波形の微分波形の立上がり点を境界として信号／ノイズ分離を行う。フーリエ変換とスペクトル作成はそれぞれ、フーリエ変換部２０８、スペクトル作成部２０９にて行われる。

微分波形では，ホワイトノイズおよびピンクノイズが平坦化されるため、立上がり点より内部を信号領域とすることができる。立上がり点の検出は、一般的な変化点抽出技術も適応できるが，例としては、微分波形のヒストグラムから、ベース値とその３σを見積もり、その幅以上の値となった点を立上がり点とする。

なお、上記処理では、ＳＥＭ画像（ｚ（ｘ，ｙ））について、二次元フーリエ変換（ＦＴ（ｖｘ，ｖｙ））を行い、得られたフーリエ強度分布について、数２に基づいて、微分処理を実行する。この微分処理は、二次元フーリエ強度分布の勾配強度分布Ｇ（ｖｘ，ｖｙ）を求めることと等価である。図５の例では、ｖｘの軸上（もしくはｖｙの軸上）の一次元分布を表記しているが、この処理は二次元方向に対して行われる。

立ち上がり点の抽出によって、信号領域とノイズ領域との間の境界が識別できたら、信号領域とノイズ領域の分離処理を実行する（ステップ３０６）。この処理は例えばスペクトル解析部２１０にて実行する。この処理は、例えば図５に例示するように、二次元フーリエ強度分布において、立上がり点より内側を信号領域Ａｓ、外側をノイズ領域Ａｎとして、信号領域Ａｓのフーリエ強度分布をＦＴｓ、ノイズ領域Ａｎのフーリエ強度分布をＦＴｎとする。

上述のようにして得られたＦＴｓ、ＦＴｎに基づいて、像評価値算出部２１１では、数３に基づいてエントロピーＨを算出する（ステップ３０７）。この演算は、画像ぼけ（像シャープネス）と画像ＳＮを加味した実質的な表現力、画質となる。

数３には、画像ぼけ（像シャープネス）の指標値であるＦＴｓと、ＳＮの指標値であるＦＴｓとＦＴｎが含まれており、数３によって求められるエントロピーは、表現力を適正に表すパラメータであると言える。

次に、像評価値算出部２１１では、求められたエントロピーが所定の条件を満たしているか否かの判断を行う。像評価値算出部２１１では、装置条件を変化させることによって得られる複数のエントロピーを比較して、最も高い値を示すもの（画素数×諧調数（画像が表現できる最大値）に最も近いもの）を装置条件として選択する（ステップ３０８）。なお、最大値ではなく、エントロピーが所定の閾値を超える装置条件を選択するようにしても良い。

以上のようにして決定された装置条件を設定して、ＳＥＭを用いた測定や検査を実行する（ステップ３０９）。

本実施例によれば、画像の表現力を指標値として装置条件を決定することができ、単なる分解能評価に基づいて装置条件を設定する場合と比較して、より高倍率画像を用いた測定精度の向上に寄与することができる。

なお、半導体デバイス上に形成されたパターン寸法を測定するＣＤ−ＳＥＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ−ＳＥＭ）は、検出信号に基づいて、プロファイル波形を形成し、当該プロファイルのピーク間の距離を測定することによってパターン寸法を測定する装置である。このような装置が複数ある場合、エントロピーを最大にするより、各装置のエントロピーを均一化することによる機差低減を行う方が良い場合がある。このような場合、例えばＳＥＭ２０１、２０２、２０３のそれぞれで得られる最大エントロピーの内、最も低いエントロピーを出力する装置に、他の装置のエントロピーを合わせるように、図３に例示する工程を実行するようにすると良い。

このような構成によれば、装置間の機差の低減を、画像の表現力の指標値に基づいて行うことが可能となり、結果として高精度に機差低減を行うことが可能となる。

１０１ 電子源
１０２ 引出電極
１０３ 電子ビーム
１０４ コンデンサレンズ
１０５ 走査偏向器
１０６ 対物レンズ
１０７ 真空試料室
１０８ 試料ステージ
１０９ 試料
１１０ 放出された電子
１１１ 二次電子
１１２ 変換電極
１１３ 検出器
１２０ 制御装置

Claims (6)

1. 荷電粒子線装置によって得られた画像の画像処理に基づいて、当該画像の画質評価を実行する演算装置を備えた画質評価装置において、
   前記演算装置は、前記画像のＳＮ比と像シャープネスを算出し、当該画像のＳＮ比と、像シャープネスに基づいて、前記画像のエントロピーを求めることを特徴とする画質評価装置。
2. 請求項１において、
   前記演算装置は、前記荷電粒子線装置によって得られた画像についてフーリエ変換を行い、当該フーリエ変換に基づいて得られる空間周波数と、フーリエ変換の強度との関係を示す波形情報に対し、微分処理を行い、当該微分処理によって得られた微分波形に基づいて、前記波形情報の信号領域とノイズ領域を求め、当該信号領域の大きさとノイズ領域の大きさに基づいて、前記Ｓ／Ｎ比を算出することを特徴とする画質評価装置。
3. 請求項１において、
   前記演算装置は、以下の演算式に基づいて、前記画像のエントロピーを求めることを特徴とする画質評価装置。
   ＦＴｓ・・・前記波形情報の信号領域のフーリエ強度分布
   ＦＴｎ・・・前記波形情報のノイズ領域のフーリエ強度分布
4. 請求項１において、
   前記演算装置は、複数の前記エントロピーの中から所定の条件のエントロピーを選択することを特徴とする画質評価装置。
5. 請求項４において、
   前記演算装置は、前記選択されたエントロピーの画像を生成したときの前記荷電粒子線装置の装置条件を、前記荷電粒子線装置に設定することを特徴とする画質評価装置。
6. 荷電粒子線装置によって得られた画像の画像処理に基づいて、当該画像の画質評価を行う画質評価方法において、
   前記画像のＳＮ比と像シャープネスを算出し、当該画像のＳＮ比と、像シャープネスに基づいて、前記画像のエントロピーを求めることを特徴とする画質評価方法。