JP2019109960A - 荷電粒子ビームの評価方法、荷電粒子ビームの評価のためのコンピュータープログラム、及び荷電粒子ビームの評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、荷電粒子線装置によって得られる画像の分解能、および像シャープネスを決める主な装置要因となるビーム径を、画像から表現することが可能な荷電粒子ビームの評価方法、及び荷電粒子ビームの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、荷電粒子ビームの評価を実行する演算装置を備えた荷電粒子ビームの画像評価装置であって、前記演算装置は、前記画像上の粒子径を自動測長し、評価用試料の粒子径参照値に基づいて、前記荷電粒子線装置のビーム径を算出する方法、及び装置を提案する。【選択図】 図３

Description

本発明は、荷電粒子ビームの評価方法、荷電粒子ビームの評価のためのコンピュータープログラム、及び荷電粒子ビームの評価装置に係り、特に、荷電粒子線装置によって得られる画像から装置のビーム径を評価する方法等に関する。

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、試料の拡大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。

上記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、装置性能を定量的に評価するための重要な指標である。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ギャップ長を分解能とする。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、画像処理プログラムを用いて画像ぼけを定量化する手法として、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に纏められており、これらの手法で評価された画像ぼけ量を像シャープネスと記している。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）に基づいて局所的な像シャープネスを求め、当該局所像シャープネスを全画面に亘って平均化することによって、画像の像シャープネス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／ＴＳ２４５９７, 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ギャップの測長時に、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。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、画像処理プログラムを用いて、画像の像シャープネスを自動で評価することができ、評価者の主観が入らず客観的な画像評価が可能となる。画像の分解能と像シャープネスには相関関係があるため、評価者の主観的判断が入る分解能評価に代わり、特定のアルゴリズムに従って自動評価可能な像シャープネス評価が、高精度な画像評価法として近年使用されている。

荷電粒子線装置によって得られた画像の像シャープネス評価値は、（１）装置が試料表面上に投影するビーム径、装置外部からの電磁場ノイズによるビーム偏向、試料台の振動、（２）試料内のビーム散乱サイズ、試料からの信号電子発生領域のサイズ、試料形状のシャープネスなど、画像形成に関与する全ての要因を含む。ここで、（１）は装置側の要因、（２）は試料側の要因と大別できるが、像シャープネス評価値から装置要因（１）と試料要因（２）を切り分けて定量化することは難しい。しかし、数台の装置性能の比較や機差管理、装置一台の日々の性能管理の目的からは、装置要因（１）と試料要因（２）を切り分けて、画像から装置要因（１）を選択的に定量化することが望ましい。

さらに装置要因（１）は、電子光学系によって試料上に投影される本来のビーム径と、偏向ノイズや試料台の振動によるビームの投影位置ずれに分別できるが、装置性能の指標としては、投影位置ずれによるビーム広がりも含めた実効的なビーム径で定義すべきである。よって以下の説明では、装置要因（１）を総括して、ビーム径と記す。

以下、画像の分解能、および像シャープネスを決める主な装置要因であるビーム径を、画像から評価することを目的とする荷電粒子ビームの評価方法、荷電粒子ビームの評価のためのコンピュータープログラム、及び荷電粒子ビームの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、荷電粒子線装置によって取得された信号から生成される取得処理に基づいて、荷電粒子ビーム条件を評価する演算装置を備えた荷電粒子ビームの評価装置であって、前記演算装置は、前記取得画像に含まれる複数の粒子から、所定の大きさ条件を持つ粒子を選択し、当該選択された粒子に関する信号を用いて、前記荷電粒子線のビーム径を演算する荷電粒子ビームの評価装置を提案する。

また、上記目的を達成するための他の一態様として、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、当該荷電粒子ビームの評価を実行する方法、コンピュータープログラム、及び演算装置を備えた画像評価装置であって、前記演算装置は、前記画像上の粒子径を自動測長し、前記画像評価装置のメモリに記録する粒子径参照値とデコンボリューション演算することで、ビーム径を評価する画像評価装置、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。

上記のような処理を行うことによって、画像の分解能、および像シャープネスを決める主な装置要因であるビーム径を、画像から評価することが可能となる。

走査電子顕微鏡の概要を示す図。 ビーム径評価システムの一例を示す図。 ビーム径評価に基づいてＳＥＭの装置条件を調整する工程を示すフローチャート。 試料の拡大像と画像処理の一例を示す図。 信号発生領域サイズと粒子サイズと信号電子プロファイルの関係を示す図。 取得画像（ＳＥＭ画像）と参照画像（リファレンス画像）を用いて、ビーム径を算出する場合におけるデータの流れを説明する図。

走査電子顕微鏡等の荷電粒子線装置は、微細な対象物を測長、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、前記荷電粒子線装置によって得られる画像分解能の向上と、前記分解能の高精度管理が要求されている。前記分解能を決める主な装置要因は、前記荷電粒子線装置が試料上に投影するビーム径であり、これまでの前記荷電粒子線装置による画像の高分解能化は、前記ビーム径の縮小化によって達成されてきた。近年、収差補正技術や、画像処理によるデコンボリューションなど、さらなるビーム径縮小技術が検討されている。収差補正はハードによる、画像処理デコンボリューションはソフトによる補正技術であり、ビーム径が高精度に測定できるほど、補正精度および分解能は向上する。

また、前記測長アプリケーションにおいては、高分解能化に加えて、装置間の分解能機差を低減することも重要となる。前記分解能と測長値を決める主な装置要因であるビーム径を高精度に測定し、いくつかの装置間で、同じビーム径になるように各装置の各制御パラメータを設定することで、高精度に装置間の機差低減を行うことが可能となる。

また、半導体の製造ラインで使われる走査型電子顕微鏡などでは、２４時間、３６５日、安定して同じ分解能値を維持することが要求されており、高精度なビーム径測定は、装置の管理精度を向上させる。ビーム径の日々の変化を高精度に測定し、装置の制御パラメータを調整することにより、分解能を高精度に一定化できる。また、長期間にわたりビーム径を自動管理するためには、ＣＧ法のような、評価者の判断を要しない自動評価可能なアルゴリズムが必要となる。これにより、日々のビーム径評価・調整が自動化され、調整可能範囲から外れるほどのビーム径変化がある時は、装置が異常状態にあると判断してオペレーターに通知できる。

以下に説明する実施例では、荷電粒子線装置によって得られた画像からビーム径を評価する画像評価装置を説明する。また、ビーム径評価に基づいて、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、複数の装置間で同じ性能で、長期間にわたり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、前記得られた画像からビーム径を評価して、前記ビーム径評価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、画像処理プログラムによって画像上の粒子径を自動測長できる。ＳＥＭ画像上の粒子の信号プロファイルは、試料上に投影されるビーム強度分布と、試料上を無限小ビームで走査した時のビームぼけ無しの信号電子プロファイルの畳み込み演算（コンボリューション）で表される。よって、評価対象となる装置よりも、十分高分解能な装置において取得する粒子径を粒子径参照値として、画像上の粒子径とデコンボリューション演算することによってビーム径を算出できる。ここで、評価用試料である金粒子蒸着試料を、ビーム直径１ｎｍ以下の超高分解能ＳＥＭや、ＳＴＥＭ、ＴＥＭなどであらかじめ画像化しておき、その画像データをリファレンス画像として画像評価装置のメモリに記録しておく。

画像処理のパターンマッチング技術を用いることで、取得画像上の粒子を、リファレンス画像上でも特定することができ、リファレンス画像上の前記粒子径を粒子径参照値としてデコンボリューション演算できる。また、装置の各制御パラメータの値を、ビーム径が最小となる値に設定できる。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，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走査型電子顕微鏡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ビーム径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、特に取得画像からのビーム径評価による荷電粒子装置の最適点動作を行うのに好適なものである。本実施例では、画像上の粒子径を自動測長し、画像評価装置のメモリに記録する粒子径参照値とデコンボリューション演算することで、ビーム径を評価する。

図１は、走査型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（電子顕微鏡の装置条件評価装置）にて収集され、後述する画像評価、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。ここで、評価用試料である金粒子蒸着試料を、ビーム直径１ｎｍ以下の超高分解能ＳＥＭや、ＳＴＥＭ、ＴＥＭなどであらかじめ画像化しておき、その画像データをリファレンス画像として前記画像評価装置の前記メモリに記録しておく。図２に例示する測定システムには、ＳＥＭ２０１〜２０３に対して、相対的に高分解能（例えばビーム高加速化によりビーム径縮小が可能）なＳＥＭ２１５が接続されている。図２に例示するシステムでは、例えば金蒸着試料の画像をＳＥＭ２１５にて取得し、リファレンスデータとしてメモリ２０７に記憶する。また、例えば画像処理部２０９では、画像内に含まれる複数の粒子について、粒子径を測定しておき、リファレンスデータとして、メモリ２０７に記憶する。

上記では、評価用試料のリファレンス画像を、高分解能な別装置で取得する例を述べたが、評価対象装置の最高分解能条件（たとえば３０ｋＶ電子ビームによる画像取得）でリファレンス画像を取得して、それ以下の分解能条件（３０ｋＶ以下の電子ビームによる画像取得）におけるビーム径評価を行ってもよい。

演算処理装置２０６には、各装置からの画像データを取り込む画像入力部２０８、得られた画像のノイズ除去と二値化を行う画像処理部２０９、前記二値化画像から粒子を小さい順にいくつか検出し、前記検出粒子の前記ノイズ除去画像から粒子径を測長する粒子解析部２１０、前記ノイズ除去画像と前記メモリ上のリファレンス画像のパターンマッチングを行うことで、前期測長した粒子をリファレンス画像上で特定し、前記測長粒子径とリファレンス画像上の粒子径参照値からビーム径を算出するビーム径算出部２１１、及びビーム径評価値に基づいて、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、ビーム径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。

演算処理装置２０６の画像入力部２０８から取り込んだ画像データを、以下のような画像処理アルゴリズムに従って自動評価する。評価用試料はギャップ法やＣＧ法で使用するような金粒子蒸着試料を用いるが、評価する装置のビーム径と同等以下の小さい粒子径が分離認識に十分な距離間隔で分布している試料が望ましい。図４に試料の拡大像と画像処理の一例、図６にデータの流れの一例を示す。

まず、画像処理部２０９では、取り込まれた画像に対してメディアンフィルター等によってノイズ除去を行う（ステップ３０３）。本来、ビーム径は明るさノイズに依存しないが、画像からビーム径を評価する過程で、明るさノイズによってビーム径評価の精度が劣化する。よって、メディアンフィルターに限らず、画像処理によるノイズ除去を行うことを推奨する。しかし、ガウシアンフィルターのようなノイズ除去と同時に画像ぼけを増加させる画像処理や、画像先鋭化処理のような画像ぼけを減少させる画像処理は、最終的なビーム径評価値に、画像処理による画像ぼけ量の変化分も含まれるため推奨しない。

次に、前記ノイズ除去した画像の信号強度ヒストグラムにおいて、下地の真値に相当する信号ピークと、前記ピークから下位レベルへの広がり分布から、信号ガウスノイズの３シグマを求める。前記信号ノイズよりも大きい信号の粒子を評価対象とする粒子分布画像を得るために、前記ピークに前記３シグマを足した値を閾値として、前記ノイズ除去画像をニ値化する（ステップ３０３）。下地の真値をピークとするガウス分布内に含まれる粒子信号は、下地信号との切り分けが困難であるため、粒子と下地を二値化処理する閾値として、上記ガウス分布範囲が下地として識別されるような値を設定する。

粒子解析部２１０では、前記ノイズ除去画像と前記ニ値化画像から微小粒子を検出して粒子径を測長する。前記ニ値化画像上の粒子の面積を解析して、小さい順にいくつかの粒子をラベリングする。小さい順に粒子をラべリングする理由については後述する。ここで、解析する粒子の個数設定は任意とする。解析粒子数が多いほど評価の信頼性は上がるが、解析時間も長くなる。二値化処理を行うことによって、粒子とそれ以外の領域の境界が明確になるため、正確に粒子面積を求めることが可能となる。

次に、前記ノイズ除去した画像において、前記ラベリングした一つ粒子の信号プロファイルをガウス分布で近似し、信号が最大値の０．３６８倍（１／ｅ倍）となる直径を粒子径（Ｄｐ）として測長する（ステップ３０４）。ここでは、二値化画像を用いたラべリングによって特定された粒子に対応するノイズ除去画像内の粒子を選択し、その径を計測する。ノイズ除去画像から特定粒子を抽出するために、例えば二値画像内でラべリングされた粒子の座標情報等を抽出し、当該座標情報に基づいて、ノイズ除去画像内の粒子を選択することが考えられる。前記測長処理を、前記ラベリングした全ての粒子に対して行う。そして、前記測長した粒子径の中で最も小さい粒子径を、最小粒子径とする。

ビーム径算出部２１１では、後述するＳＥＭ画像の形成原理より導かれる式（数２）の変形である（数１）に従って、画像上の粒子径（Ｄｐ）と、前記メモリ２０７に保存されたリファレンス画像上の粒子径参照値（Ｄｒ）を読み出し（ステップ３０６）、Ｄｐ、Ｄｒを（数１）に代入することによって、ビーム径（Ｄｂ）を算出する。なお、図３のステップ３０６に記載されているように、Ｄｒを予め求めておくのではなく、リファレンス画像内の粒子の特定に基づいて、その都度、演算するようにしても良い。
本実施例では、リファレンス画像を被探索画像として、ノイズ除去画像をテンプレートとしたテンプレートマッチング（ステップ３０５）を行うことによって、ラべリングされた特定粒子に対応するリファレンス画像内の特定粒子を選択する。

本実施例のように、画像処理のパターンマッチング技術を用いることで、取得画像上の最小粒子を、リファレンス画像上でも特定することができ、リファレンス画像上の前記粒子径を粒子径参照値(Ｄｒ)としてデコンボリューション演算（ステップ３０７）できる。

ＳＥＭ画像上の粒子の信号プロファイルは、試料上に投影されるビーム強度分布と、試料上を無限小ビームで走査した時のビームぼけ無しの信号電子プロファイルの畳み込みで表される。図５に例示するように、信号電子が発生する領域よりも大きい粒子に関しては、無限小ビームによる信号電子プロファイルには、粒子の側面周辺でピーク（エッジ効果、ホワイトバンドとも呼ぶ）が発生する。しかし、信号電子が発生する領域よりも小さい粒子に関しては、中央にピークが発生するプロファイルとなりガウス分布での近似が可能となる。

上述のように二値化処理に基づいて、粒子の正確な面積を求める理由は、上記のようなガウス分布を用いた近似が可能な、小さな粒子を評価対象とするためである。上述のように粒子を小さい順に選択することによって、信号電子が発生する領域より小さな粒子を抽出する可能性がより大きくなるが、小さすぎて粒子の輝度情報が十分に得られないような場合は、例えば大きさと輝度がいずれも所定の条件を満たす（大きさが所定値以下であって、輝度が所定値以上）粒子を選択するようにしても良いし、第１の所定値以上、第２の所定値以下の大きさを持つ粒子を選択するようにしても良い。

一般的なＳＥＭの電子ビームの試料照射エネルギー（ランディングエネルギー）は３０ｋｅＶ以下であり、発明者らの行ったモンテカルロシミュレーション結果によると、前記エネルギー範囲では、金の信号電子の発生領域の広がりは１．５ｎｍ程度となる。よって、理論的には、それと同等もしくはそれ以下の直径の粒子に関しては、無限小ビームによる信号電子プロファイルはガウス分布で近似できる。さらに発明者らの実験によると、上記信号発生領域のおよそ２倍の直径の粒子まで、その信号電子プロファイルをガウス分布で近似できることがわかっている。

ＳＥＭのビーム強度分布は、多くの場合はガウス分布で近似できる。よって、前記信号電子が発生する領域よりも小さい粒子に関しては、ビーム強度分布と前記粒子の無限小ビームによる信号電子プロファイルの両方がガウス分布と近似できるため、ガウス分布同士の畳み込み結果である、ＳＥＭ画像上の粒子の信号プロファイルもガウス分布となる。これら三つのガウス分布の実効直径（強度が最大値の０．３６８倍（１／ｅ倍）となる直径）には、次の式（数２）が成り立つ。

ここで、各変数の定義は（数１）と等しい。よって、非常にシンプルなデコンボリューション演算として、（数１）のように、ＳＥＭ画像上の粒子の信号プロファイルと、無限小ビームによる信号電子プロファイルの実効直径がわかると、ビーム強度分布の実効直径、すわなち、ビーム径が算出できる。実際のＳＥＭでは無限小ビームは実現不可能であるが、ビーム径が画素サイズよりも小さい場合には、その画像はビームによるぼけが無いことになり、その画素サイズにおける無限小ビームの画像として取り扱える。よって、上述したように、ビーム径を評価する装置で設定する画素サイズよりも、小さいビーム径の高分解能装置（超高分解能ＳＥＭ、ＳＴＥＭ、ＴＥＭ等）によって評価装置と同じ画素サイズで取得したリファレンス画像において、前記画像処理アルゴリズムに従って評価した粒子径(Ｄｐ)は、前記評価対象装置の解析においては、参照粒子径(Ｄｒ)として取り扱える。金粒子蒸着試料を使用する際は、上述したように、発明者らの実験結果に基づき、リファレンス画像において３ｎｍ以下の直径の粒子を評価対象とすることを推奨する。

前記リファレンス画像にて３ｎｍ以下の粒子径をいくつか評価して、取得画像においても前記粒子に対応する粒子径を測長し、それぞれから算出されるビーム径の平均をとることで評価精度を向上できる。

次に、ビーム径算出部２１１では、求められたビーム径が所定の条件を満たしているか否かの判断を行う。ビーム径算出部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ビーム径を比較して、最も小さい値（すなわち最高分解能）を装置条件として選択する（ステップ３０８）。なお、最高分解能ではなく、ビーム径が所定の閾値を下回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、ビーム径を指標値として装置条件を決定することができ、従来の分解能評価や像シャープネス評価に基づいて装置条件を設定する場合と比較して、客観的で、かつ試料要因の影響が少ない評価が可能なため、より高精度に最高分解能を実現する装置条件を決定できる。

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、各装置のビーム径をそれぞれ最小にすることより、各装置のビーム径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小ビーム径のうち、最も大きいビーム径を出力する装置に、他の装置のビーム径を合わせるように、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、装置のビーム径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。

また、リファレンス画像を取得しなくとも、評価用試料に含まれる最小粒子径(Ｄｒ)を高分解能装置で測長しておき、評価対象装置で取得した画像上の最小粒子径（Ｄｐ）と最小粒子径（Ｄｒ）、式（数２）からビーム径を算出しても良い。その際は、演算時間は短縮できるが、リファレンス画像と評価画像における粒子が、異なる粒子を測長している可能性もあるため、評価精度は劣化する。

また、ビーム径まで算出しなくとも、前記一連の画像処理アルゴリズムで測長する最小粒子径を、荷電粒子線装置が検出可能な最小構造物サイズを意味する装置性能指標として、装置間性能の比較や機差管理、装置性能の日々管理に用いることもできる。その際は、評価用試料のリファレンス画像は不要となるが、その評価用試料において、装置のビーム径よりも小さい粒子を最小粒子としつつ、粒子径が連続的に異なる粒子が存在することを予め確認する必要がある。たとえば、粒子径の分布ヒストグラムなどがある。

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
１３０ 静電チャックの圧力計

Claims (13)

1. 荷電粒子線装置によって取得された信号から生成される取得処理に基づいて、荷電粒子ビーム条件を評価する演算装置を備えた荷電粒子ビームの評価装置であって、前記演算装置は、前記取得画像に含まれる複数の粒子から、所定の大きさ条件を持つ粒子を選択し、当該選択された粒子に関する信号を用いて、前記荷電粒子線のビーム径を演算することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
2. 請求項１において、
   前記演算装置は、前記取得画像に含まれる粒子の中から、所定値以下の大きさを持つ粒子、或いは小さい順に所定数の粒子を選択し、当該選択された粒子に関する信号を用いて、前記ビーム径を演算することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
3. 請求項２において、
   前記演算装置は、前記取得画像について、二値化処理を行い、当該二値化画像に含まれる粒子の面積を求めることを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
4. 請求項３において、
   前記演算装置は、前記二値化画像から選択された粒子に対応する前記取得画像内の粒子を選択することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
5. 請求項１において、
   前記演算装置は、予め記憶された参照画像と、前記取得画像との間でマッチング処理を実行し、当該マッチング処理に基づいて、前記取得画像に含まれる選択粒子に対応する参照画像内の粒子を選択することを特徴とする荷電粒子線装置の評価装置。
6. 請求項５において、
   前記演算装置は、前記参照画像に含まれる選択粒子と、前記取得画像に含まれる選択粒子の径を求め、当該前記参照画像に含まれる選択粒子と、前記取得画像に含まれる選択粒子の径から、前記ビーム径を演算することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
7. 請求項６において、
   前記演算装置は、下記の式に基づいてビーム径を演算することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
   Ｄｂ＝√（Ｄｐ^２−Ｄｒ^２）
   Ｄｂ…ビーム径に関する値
   Ｄｐ…取得画像に含まれる粒子の粒子径に関する値
   Ｄｒ…参照画像に含まれる粒子の粒子径に関する値
8. 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、当該荷電粒子ビームの評価を実行する演算装置を備えた画像評価装置において、前記演算装置は、前記画像上の粒子径を自動測長し、前記画像評価装置に備えるメモリに記録する粒子径参照値とデコンボリューション演算することで、前記荷電粒子線装置のビーム径を算出することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
9. 請求項８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、画像処理アルゴリズムにより（メディアンフィルターによるノイズ除去、ニ値化、粒子ラベリング、ガウス分布フィッティング、パターンマッチング等の組み合わせ）、前記画像上の最小粒子径と、リファレンス画像上の前記粒子の直径（ビームぼけ無しの前記粒子径に相当する）を自動測長することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
10. 請求項８において、
    前記演算装置は、荷電粒子線装置の画像形成原理に基づいて、以下のデコンボリューション演算式、前記画像上の粒子径（Ｄｐ）、前記ビームぼけ無し粒子径（Ｄｒ）から、荷電粒子線のビーム径（Ｄｂ）を算出することを特徴とする画像評価装置。信号電子が発生する領域よりも小さい粒子を評価対象とすることにより、リファレンス画像と評価画像の両方における信号プロファイルがガウス分布で近似できるため、以下のような簡単な式でデコンボリューション演算が可能となる。
    

    

    Ｄｂ・・・ビーム強度分布の実効直径（強度が最大値の０．３６８（１／ｅ）倍となる直径）
    Ｄｐ・・・画像上の粒子の信号プロファイル（ガウス分布で近似）の実効直径
    Ｄｒ・・・リファレンス画像（ビームぼけ無し画像）の粒子プロファイルの実効直径
11. 請求項１において、
    前記演算装置は、前記荷電粒子線装置が設定可能なビーム径の中から所定の条件のビーム径を選択することを特徴とする荷電粒子ビームの評価装置。
12. 請求項１１において、
    前記演算装置は、前記選択されたビーム径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荷電粒子ビームの評価装置。
13. 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、前記画像上の粒子径を自動測長し、評価用試料の粒子径参照値に基づいて、前記荷電粒子線装置のビーム径を算出することを特徴とする荷電粒子ビームの評価方法。

Images