JP2020154401A

JP2020154401A - パターン形状計測方法

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Publication number: JP2020154401A
Application number: JP2019049787A
Authority: JP
Inventors: 光代浅野; Mitsuyo Asano
Original assignee: Kioxia Corp
Current assignee: Kioxia Corp
Priority date: 2019-03-18
Filing date: 2019-03-18
Publication date: 2020-09-24
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Abstract

【課題】パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてパターンの仕上がりを評価することができるパターン形状計測方法を提供する。【解決手段】実施形態によれば、画像データが取得される。前記画像データからパターンを構成する要素の輪郭を抽出した輪郭データが取得される。前記計測対象の設計データおよび前記計測対象のパターンを指定する計測対象データが取得される。前記輪郭データと前記計測対象データとを用いて計測パターンが抽出される。前記計測パターンと前記設計データとを重ね合わせ、前記計測パターンについて前記設計データに対する仕上がり評価値が算出される。【選択図】図１１

Description

本発明の実施形態は、パターン形状計測方法に関する。

マスクパターンの輪郭とマスクの設計データとの差分でマスクの仕上がりを評価するエッジプレイスメントエラー（以下、ＥＰＥという）測定と呼ばれる方法が知られている。

しかしながら、ＥＰＥ測定で得られる仕上がり評価値は、パターンのサイズおよび形状の影響を受けやすいため、同一パターンアレイの測定でも測定領域・測定パターン配列によって異なる仕上がり評価値を出力することがあった。そのため、ＥＰＥ測定での仕上がり評価が難しかった。

特開３５２４８５３号公報

William Chou, Jeffrey Cheng, Adder Lee, James Cheng, Alex CP Tzeng, Colbert Lu, Ray Yang, Hong Jen Lee, Hideaki Bandoh, Izumi Santo, Hao Zhang, Chien Kang Chen, "The CD control improvement by using CDSEM 2D measurement of complex OPC patterns," Proc. SPIE 9985, Photomask Technology 2016, 99851M (4 October 2016)

本発明の一つの実施形態は、パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてパターンの仕上がりを評価することができるパターン形状計測方法を提供することを目的とする。

本発明の一つの実施形態によれば、パターンを有する計測対象の画像データが取得される。前記画像データから前記パターンを構成する要素の輪郭を抽出した輪郭データが取得される。前記計測対象の設計データおよび前記計測対象のパターンを指定する計測対象データが取得される。前記輪郭データと前記計測対象データとを用いて計測パターンが抽出される。前記計測パターンと前記設計データとを重ね合わせ、前記計測パターンについて前記設計データに対する仕上がり評価値が算出される。

図１は、第１の実施形態によるパターン形状計測方法を実行するパターン形状計測装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。図２は、評価対象のマスクの一例を模式的に示す図である。図３は、図２のマスクの輪郭データの一例を模式的に示す図である。図４は、マスクデータの一例を示す図である。図５は、計測対象データの一例を示す図である。図６は、計測パターンの抽出の様子の一例を示す図である。図７は、計測パターンの一例を示す図である。図８は、図７の計測パターンと図４のマスクデータとを重ね合せた図の一例を示す図である。図９は、図８の領域Ｒ１を拡大した一例を示す図である。図１０は、仕上がり評価値の一例を示す図である。図１１は、第１の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図１２は、第２の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図１３は、マスクデータの解像パターンデータとＳＥＭ画像から取得した解像要素輪郭データとを重ね合わせた結果の一例を示す図である。図１４は、図１３における解像パターンデータ上の位置における解像パターンデータと解像要素輪郭データとの差分の関係を示す図である。図１５は、第３の実施形態によるパターン形状計測装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。図１６は、複雑な形状を有する解像パターンデータでの算出領域の決定方法の一例を示す図である。図１７は、図１３および図１６に示される解像パターンデータに対応する解像要素輪郭データの仕上がり評価値の一例を示す図である。図１８は、第３の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図１９は、マスクデータおよび輪郭データと計測対象データとの間のデータ構造が異なる場合の一例を示す図である。図２０は、第４の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図２１は、第４の実施形態による計測パターンの抽出の様子を模式的に示す図である。図２２は、異なるデータ構造のマスクデータの一例を示す図である。図２３は、パターン形状計測装置のハードウェア構成を示す図である。

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかるパターン形状計測方法を詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態によるパターン形状計測方法を実行するパターン形状計測装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。パターン形状計測装置１０は、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）画像取得部１１と、輪郭データ生成部１２と、参照データ取得部１３と、計測パターン抽出部１４と、仕上がり評価値算出部１５と、仕上がり評価値出力部１６と、を備える。

ＳＥＭ画像取得部１１は、評価対象のマスクのマスクパターンをＳＥＭで撮像したＳＥＭ画像を取得する。図２は、評価対象のマスクの一例を模式的に示す図であり、（ａ）は上面図であり、（ｂ）は（ａ）のＡ−Ａ断面図である。マスク１００は、マスク基板１１０上に遮光部１２０が設けられた構造を有する。また、マスク１００の遮光部１２０が設けられていない部分は、開口パターン１３０となる。この例では、開口パターン１３０は、露光処理の際に、露光対象のウェハ上に解像される開口部１３１と、ウェハ上に解像されない開口部１３２と、を含む。主に開口部１３１がウェハ上に解像されるパターンを形成する。この例では、開口パターン１３０がマスクパターンを構成する要素となる。

輪郭データ生成部１２は、取得したＳＥＭ画像からマスクパターンの輪郭を抽出した輪郭データを生成する。具体的には、輪郭データ生成部１２は、ＳＥＭ画像中のマスクパターンを構成する各要素のエッジ点を検出し、検出したエッジ点を閉図形ごとにグループ化してつなげることで要素輪郭データを生成する。図３は、図２のマスクの輪郭データの一例を模式的に示す図である。例えば、図２のマスク１００の場合には、開口パターン１３０の輪郭２１１を抽出し、輪郭２１１とその内部２１２とを合わせて要素輪郭データとする。図３の輪郭データ２００は、図２でウェハに解像される開口部１３１に対応する解像要素輪郭データ２３１と、ウェハに解像されない開口部１３２に対応する非解像要素輪郭データ２３２と、を含む。この例の輪郭データ２００では、ＳＥＭ画像の撮像領域中の解像要素輪郭データ２３１および非解像要素輪郭データ２３２は、データが存在するデータ部となり、その他の領域は、データが存在しない非データ部となる。

参照データ取得部１３は、評価対象のマスクに対応する参照データを取得する。参照データは、仕上がり評価値の算出の際に参照されるデータを指定する情報である。参照データは、評価対象のマスク１００の設計データ（以下、マスクデータという）と、マスクデータ中の計測対象を示す計測対象データと、を含む。マスクデータは、マスク１００の所望形状を示すデータである。図４は、マスクデータの一例を示す図である。この図に示されるように、マスクデータ３００は、ウェハ上に解像される開口部１３１を形成する解像パターンデータ３３１と、ウェハ上に解像されない開口部１３２を形成する非解像パターンデータ３３２と、を含む。このマスクデータ３００では、解像パターンデータ３３１および非解像パターンデータ３３２は、データが存在するデータ部となり、その他領域は、データが存在しない非データ部となる。この例では、非データ部は、図２（ａ）の遮光部１２０に対応している。

計測対象データは、計測対象となるパターンデータを指定するものである。例えばウェハ上に解像されるパターンのすべてについて仕上がり評価を行う場合には、計測対象データは、マスクデータ３００中のすべての解像パターンデータ３３１の位置を示す情報となる。すべての解像パターンデータ３３１の位置を示す情報は、リソグラフィターゲットデータとも呼ばれる。また、例えばウェハ上に解像されるパターンのうちのいくつかのパターンについて仕上がり評価を行う場合には、計測対象データは、マスクデータ３００中の所定の解像パターンデータ３３１の位置を示す情報となる。

図５は、計測対象データの一例を示す図である。ここでは、計測対象データがリソグラフィターゲットデータである場合を示している。計測対象データ４００は、ウェハ上に解像されるパターンである計測対象パターン４３１のマスク上での位置を示している。図５では、計測対象パターン４３１が、マスクパターンの配置領域中で、ある大きさを持って配置される場合が示されているが、計測対象パターン４３１の重心位置が配置されるようにしてもよい。なお、この計測対象データ４００では、計測対象パターン４３１は、データが存在するデータ部となり、計測対象パターン４３１以外の部分は、データが存在しない非データ部となる。

計測パターン抽出部１４は、輪郭データ２００と、参照データ中の計測対象データ４００と、を用いて、計測対象となる解像要素輪郭データ２３１を抽出する。具体的には、計測パターン抽出部１４は、輪郭データ２００と計測対象データ４００とを重ね合わせ、計測対象データ４００のデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つ輪郭データ２００中の解像要素輪郭データ２３１を計測パターンとして抽出する。

図６は、計測パターンの抽出の様子の一例を示す図であり、図７は、計測パターンの一例を示す図である。図６に示されるように、図３の輪郭データ２００と図５の計測対象データ４００とを所定の位置を基準にして重ね合わせる。ここでは、輪郭データ２００の解像要素輪郭データ２３１および非解像要素輪郭データ２３２のうち、解像要素輪郭データ２３１が計測対象パターン４３１と重なる。そして、図７に示されるように、計測対象パターン４３１と重なった解像要素輪郭データ２３１だけを輪郭データ２００から抽出したものが、計測パターン５００となる。計測パターン５００に含まれる解像要素輪郭データ２３１を、以下では、計測輪郭データ５３１という。

仕上がり評価値算出部１５は、計測パターン５００とマスクデータ３００とを重ね合わせ、計測パターン５００の計測輪郭データ５３１と、マスクデータ３００の解像パターンデータ３３１との差分計測によって、仕上がり評価値を算出する。図８は、図７の計測パターンと図４のマスクデータとを重ね合せた図の一例を示す図である。この図では、図４のマスクデータ３００と図７の計測パターン５００とを、所定の位置を基準にして重ね合せた状態を示している。

仕上がり評価値として、任意のパターンの形状評価値を用いることができる。ここでは、仕上がり評価値として、２Ｄ−ＭｔＴを用いる。２Ｄ−ＭｔＴは、計測パターン５００の計測輪郭データ５３１とマスクデータ３００の解像パターンデータ３３１との差分で仕上がりを評価するものである。図９は、図８の領域Ｒ１を拡大した一例を示す図である。この図で、横軸はＸ軸方向の位置を示し、縦軸はＹ軸方向の位置を示している。この図に示されるように、計測輪郭データ５３１の各点に対応するマスクデータ３００の解像パターンデータ３３１上の点を求める。例えば、計測輪郭データ５３１のある点ＰＯｉで接線を引き、点ＰＯｉを通り、接線に垂直な直線が解像パターンデータ３３１と交わる点ＰＰｉを、計測輪郭データ５３１上の点に対応する解像パターンデータ３３１上の点とする。その後、２つの点ＰＯｉ，ＰＰｉ間の距離Ｄｉを求める。ついで、算出した２点間の距離を基に、計測輪郭データ５３１と解像パターンデータ３３１との間の差分面積を求める。そして、差分面積を解像パターンデータ３３１の周囲長で規格化する。具体的には、評価対象の計測輪郭データ５３１が参照となる解像パターンデータ３３１よりも外側となる面積をＳｏｕｔとし、計測輪郭データ５３１が解像パターンデータ３３１よりも内側となる面積をＳｉｎとし、解像パターンデータ３３１の周囲長Ｌｒｅｆとすると、２Ｄ−ＭｔＴは、次式（１）で求められる。
２Ｄ−ＭｔＴ＝２＊（（Ｓｏｕｔ＋Ｓｉｎ）／Ｌｒｅｆ）［ｎｍ］・・・（１）

２Ｄ−ＭｔＴの絶対値が小さいほど計測輪郭データ５３１が解像パターンデータ３３１に近いことを示している。

仕上がり評価値出力部１６は、算出された仕上がり評価値を出力する。例えば、仕上がり評価値出力部１６は、パターン形状計測装置１０の図示しない表示部に仕上がり評価値を表示する。仕上がり評価値は、例えば評価対象の計測輪郭データ５３１ごとに出力される。あるいは、仕上がり評価値は、サイズまたは形状で分類したパターンカテゴリごとに出力される。この場合には、パターンカテゴリに含まれる計測輪郭データ５３１の仕上がり評価値の平均値、中央値、最大値、最小値などの代表値がグループの仕上がり評価値となる。

図１０は、仕上がり評価値の一例を示す図である。ここでは、図８の計測パターンであるパターンカテゴリＰＣ１〜ＰＣ４について仕上がり評価値を出力した例を示している。各パターンカテゴリＰＣ１〜ＰＣ４に含まれる計測輪郭データ５３１に対応する解像パターンデータ３３１は、すべて同じ形状およびサイズを有している。また、ここでは、参考のために、図３の輪郭データ２００中の非解像要素輪郭データ２３２と、図４のマスクデータ３００の非解像パターンデータ３３２と、から算出した非計測パターンの２Ｄ−ＭｔＴの値も示されている。

図１０に示されるように、評価対象の２Ｄ−ＭｔＴの値は、約−３ｎｍ〜−４ｎｍであるが、非評価対象の２Ｄ−ＭｔＴの値は、約−１３ｎｍとなる。非評価対象の非解像パターンデータ３３２と非解像要素輪郭データ２３２との乖離は大きいが、一般的にリソグラフィの転写性に主に寄与するのは、ウェハ上で解像するメインパターン（解像データパターンに対応するパターン）である。そのため、メインパターンの仕上がりが管理できればよい。計測対象データ４００と重なりを持つ輪郭データ２００中の解像要素輪郭データ２３１を計測パターン５００として抽出することにより、リソグラフィの転写で管理すべきパターンの計測を行うことができる。

つぎに、パターン形状計測方法について説明する。図１１は、第１の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、ＳＥＭ画像取得部１１は、評価対象のマスクのＳＥＭ画像を取得する（ステップＳ１１）。ついで、輪郭データ生成部１２は、ＳＥＭ画像から輪郭データを生成する（ステップＳ１２）。ここでは、輪郭データ生成部１２は、例えば図３の解像要素輪郭データ２３１と非解像要素輪郭データ２３２とを含む輪郭データ２００を生成する。

その後、参照データ取得部１３は、評価対象のＳＥＭ画像に対応するマスクデータと計測対象データとを含む参照データを取得する（ステップＳ１３）。ここでは、参照データ取得部１３は、図４のマスクデータ３００と図５の計測対象データ４００とを取得する。ついで、計測パターン抽出部１４は、輪郭データと、参照データ中の計測対象データと、を重ね合わせ、計測対象データのデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つ輪郭データを計測パターンとして抽出する（ステップＳ１４）。図６および図７に示されるように、計測パターン５００は、計測対象データ４００と重なった輪郭データ２００中の解像要素輪郭データ２３１である計測輪郭データ５３１を含む。

その後、仕上がり評価値算出部１５は、計測パターンと参照データ中のマスクデータとを重ね合わせ、計測パターンの計測輪郭データについて仕上がり評価値を算出する（ステップＳ１５）。例えば、マスクデータ３００の解像パターンデータ３３１を基準にした計測パターン５００の計測輪郭データ５３１の輪郭差分面積を算出し、輪郭差分面積を解像パターンデータの周囲長で規格化した２Ｄ−ＭｔＴを仕上がり評価値として算出する。そして、仕上がり評価値出力部１６は、仕上がり評価値を例えば表示装置に出力して（ステップＳ１６）、処理が終了する。

第１の実施形態では、ＳＥＭ画像から輪郭データ２００を抽出し、計測対象データ４００のデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つ輪郭データ２００中の解像要素輪郭データ２３１を計測パターン５００として抽出する。ついで、計測パターン５００とマスクデータ３００とを重ね合わせ、マスクデータ３００の解像パターンデータ３３１に対する計測パターン５００中の解像要素輪郭データ２３１の仕上がり評価値を算出する。一般的に、リソグラフィの転写性に主に寄与するのは、ウェハ上で解像するメインパターンである。そのため、ウェハ上に解像されるパターンである計測対象データ４００について仕上がり評価値を算出することで、パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてマスクパターンの仕上がりを評価することができる。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、輪郭データと計測対象データとの突き合わせにより、計測対象データに含まれる図形に対応する解像要素輪郭データを計測パターンとして抽出する場合を説明した。第２の実施形態では、マスクデータと計測対象データとの突き合わせによって計測パターンを抽出する場合を説明する。

第２の実施形態によるパターン形状計測装置１０の構成は、図１と同様である。ただし、計測パターン抽出部１４は、参照データ中のマスクデータ３００と計測対象データ４００とを重ね合わせ、計測対象データ４００のデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つマスクデータ３００中の解像パターンデータ３３１を計測パターンとして抽出する。

また、輪郭データ生成部１２は、ＳＥＭ画像中の計測パターン５００に対応する要素について要素輪郭データを抽出した輪郭データ２００を生成する。第１の実施形態では、ＳＥＭ画像を取得すると、ＳＥＭ画像中に含まれるすべての要素について要素輪郭データを抽出していたが、第２の実施形態では、ＳＥＭ画像中のすべての要素について要素輪郭データを抽出する必要がないので、輪郭データ２００の生成に要する時間を第１の実施形態の場合に比して短縮することができる。なお、その他の構成は、第１の実施形態と同様であるので、その説明を省略する。

図１２は、第２の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、参照データ取得部１３は、マスクデータ３００と計測対象データ４００とを含む参照データを取得する（ステップＳ３１）。ついで、計測パターン抽出部１４は、参照データ中のマスクデータ３００と計測対象データ４００とを重ね合わせ、計測対象データ４００と重なるマスクデータ３００中の解像パターンデータ３３１を計測パターン５００として抽出する（ステップＳ３２）。以上の処理は、ＳＥＭ画像を取得する以前に予め実行しておくことができる。つまり、計測前あるいはマスクの製作発注前に計測パターンを決定しておくことができる。

その後、ＳＥＭ画像取得部１１は、マスクデータ３００に基づいて製作されたマスクのＳＥＭ画像を取得する（ステップＳ３３）。ついで、輪郭データ生成部１２は、ステップＳ３２で抽出された計測パターン５００に対応するＳＥＭ画像中の要素について輪郭データ２００を生成する（ステップＳ３４）。

その後、仕上がり評価値算出部１５は、輪郭データ２００とマスクデータ３００とを重ね合わせ、計測パターン５００で指定される計測対象について、例えば２Ｄ−ＭｔＴなどの仕上がり評価値を算出する（ステップＳ３５）。そして、仕上がり評価値出力部１６は、仕上がり評価値を出力して（ステップＳ１６）、処理が終了する。

第２の実施形態によっても、第１の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、ＳＥＭ画像を取得した後、ＳＥＭ画像中の評価対象となる要素について輪郭データ２００を生成するので、第１の実施形態の場合に比して、輪郭データ２００を生成する要素の数が少なり、処理に要する時間を短縮することができる。

（第３の実施形態）
第１および第２の実施形態では、計測対象となる輪郭データの解像要素輪郭データについて、輪郭のすべてを用いて仕上がり評価値を算出していた。第３の実施形態では、計測対象のデータについて、評価を行う領域（エッジ）を選択する場合を説明する。なお、以下では、第１の実施形態と異なる部分について説明する。

図１３は、マスクデータの解像パターンデータとＳＥＭ画像から取得した解像要素輪郭データとを重ね合わせた結果の一例を示す図であり、図１４は、図１３における解像パターンデータ上の位置における解像パターンデータと解像要素輪郭データとの差分の関係を示す図である。図１３に示されるように、ここでは、矩形状の解像パターンデータ３３１と解像要素輪郭データ２３１とを重ね合わせている。図１４では、図１３の解像パターンデータ３３１および解像要素輪郭データ２３１上の各点での、重心からの距離と、解像パターンデータ３３１と解像要素輪郭データ２３１との差分と、の関係を示している。図１４で横軸は、矩形状の解像パターンデータ３３１または解像要素輪郭データ２３１の周上の基準位置からの距離を示し、左側の縦軸は、解像パターンデータ３３１の周上の点における解像パターンデータ３３１と解像要素輪郭データ２３１との差分を示し、右側の縦軸は解像パターンデータの各点での接線の傾きの変動を示している。

図１３および図１４から、解像パターンデータ３３１と解像要素輪郭データ２３１との差分は、マスクデータ３００の角部（頂点Ｃ）付近で大きくなっていることが分かる。これはマスクプロセスの近接効果によって、角部に丸みが生じるためである。仕上がり評価値の算出で角部の丸みの影響を少なくするためには、丸みを帯びている部分を省いて計測すればよい。

そこで、第３の実施形態では、解像パターンデータ３３１と解像要素輪郭データ２３１との差分が所定の値よりも大きくなる領域は除外して、仕上がり評価を行う。具体的には、解像パターンデータ３３１の変曲点から所定の範囲内では非算出領域とし、解像パターンデータ３３１の周上の非算出領域以外の領域を算出領域とし、算出領域で計測を行って仕上がり評価値の算出を行う。所定の範囲として、マスクの製作のプロセスで生じる角部の丸みの半径（曲率半径Ｒ）とすることができる。

図１５は、第３の実施形態によるパターン形状計測装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。第３の実施形態によるパターン形状計測装置１０Ａは、算出領域決定部１７をさらに備える。算出領域決定部１７は、参照データであるマスクデータ３００の解像パターンデータ３３１から変曲点を求め、この変曲点を中心にプロセスに起因して実際に形成されるパターンとマスクデータ３００との乖離が大きくなると予測される範囲を非算出領域とする。算出領域決定部１７は、解像パターンデータ３３１の周上から非算出領域を除いた領域を算出領域とする。なお、変曲点は、解像パターンデータ３３１の各点での接線の傾きを求め、接線の傾きの符号が変わる点として求められる。

仕上がり評価値算出部１５は、算出領域で重ね合わされた解像要素輪郭データ２３１と解像パターンデータ３３１について、仕上がり評価値を算出する。

例えば、図１３の場合には、変曲点がマスクデータ３００の解像パターンデータ３３１の角部（頂点Ｃ）となり、変曲点から所定の範囲内が非算出領域となる。これによって、図１３に示されるように、角部を含む所定の範囲を除いた領域が算出領域Ｒｃとなる。

図１６は、複雑な形状を有する解像パターンデータでの算出領域の決定方法の一例を示す図である。まず、解像パターンデータ３３１の周上で、変曲点を求める。ついで、この変曲点から所定の範囲内、例えばマスクの製作のプロセスによって生じる角部の丸みの半径が１００ｎｍである場合には、１００ｎｍの範囲内が非算出領域とされる。そして、解像パターンデータ３３１の周上で、非算出領域以外の領域が算出領域Ｒｃとされる。その結果、図に示される６か所の算出領域Ｒｃで仕上がり評価値の算出処理が行われることになる。

図１７は、図１３および図１６に示される解像パターンデータに対応する解像要素輪郭データの仕上がり評価値の一例を示す図である。なお、図１３に示される矩形状のパターンでは、設計寸法に対する実際のパターンの寸法の変動値を示すＣＤ（Critical Dimension）測定値も示している。図１３に示されるパターンでは、ＣＤ測定値は、−０．８４ｎｍであり、パターンの輪郭全体を用いて計測を行った場合の２Ｄ−ＭｔＴは、−３．７６ｎｍであり、第２の実施形態による方法によってパターンの算出領域のみで計測を行った場合の２Ｄ−ＭｔＴは、−０．５８ｎｍである。また、図１６に示されるパターンでは、パターンの輪郭全体を用いて計測を行った場合の２Ｄ−ＭｔＴは、−２．５５ｎｍであり、第２の実施形態による方法によってパターンの算出領域のみで計測を行った場合の２Ｄ−ＭｔＴは、０．０３ｎｍである。図１３に示されるパターンおよび図１６に示されるパターンはともに、パターンの輪郭全体を用いて計測を行った場合と第２の実施形態による方法によってパターンの算出領域のみで計測を行った場合とで、２Ｄ-ＭｔＴの値は２〜３ｎｍの差がある。一方、図１３の場合で、ＣＤ測定値と第２の実施形態による２Ｄ−ＭｔＴ値とは同等の結果を得ることができており、変曲点を含む領域を除いた算出領域で測定を行うことで、有効なマスクパターンの仕上がり評価方法となることが確認できる。

図１８は、第３の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。なお、第１の実施形態の図１１と異なる部分について説明する。ステップＳ１４で計測パターンを抽出した後、算出領域決定部１７は、計測パターンで指定されるマスクデータの各解像パターンデータから変曲点を抽出する（ステップＳ５１）。ついで、算出領域決定部１７は、変曲点から所定の範囲である非算出領域を決定し（ステップＳ５２）、さらに、解像パターンデータの周上の非算出領域以外の領域を、仕上がり評価値を算出する算出領域として決定する（ステップＳ５３）。

その後、仕上がり評価値算出部１５は、計測パターンとマスクデータとを重ね合わせ、マスクデータの解像パターンデータを基準として計測パターンの計測輪郭データの算出領域について仕上がり評価値を算出する（ステップＳ５４）。その後、処理がステップＳ１６へと移る。

なお、図１８では、第１の実施形態に第３の実施形態を適用する場合を説明したが、第２の実施形態に第３の実施形態を適用することもできる。この場合には、図１２のフローチャートで、ステップＳ３２とステップＳ３３との間に、ステップＳ５１〜Ｓ５３の処理が挿入されることになる。

第３の実施形態では、マスクデータ３００の各解像パターンデータ３３１の変曲点から所定の範囲を除いた領域を算出領域として決定する。そして、輪郭データ２００の解像要素輪郭データ２３１と解像パターンデータ３３１とを重ね合わせたデータの算出領域について、仕上がり評価値を算出した。これによって、マスクデータ３００の解像パターンデータ３３１と輪郭データ２００の解像要素輪郭データ２３１とが乖離してしまう領域は仕上がり評価値の算出から除外されるので、第１の実施形態の場合に比して、より正確なマスクの仕上がり評価を行うことができる。

（第４の実施形態）
上記した説明では、輪郭データおよび参照データの仕上がり評価の対象となる領域がデータ部である場合を説明したが、仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる場合と、非データ部となる場合と、が存在する。図１９は、マスクデータおよび輪郭データと計測対象データとの間のデータ構造が異なる場合の一例を示す図であり、（ａ）はマスクデータの一例を示し、（ｂ）は輪郭データの一例を示し、（ｃ）は計測対象データの一例を示し、（ｄ）は輪郭データと計測対象データとを重ね合せた場合の一例を示す図である。

図１９（ａ）の反転マスクデータ３００Ａは、解像パターンデータおよび非解像パターンデータの領域はデータが存在しない非データ部３５１となり、その他の領域はデータが存在するデータ部３５２となる形式のデータ構造を有している。また、図１９（ｂ）の反転輪郭データ２００Ａは、解像要素輪郭データおよび非解像要素輪郭データが存在する領域は非データ部２５１となり、その他の領域はデータ部２５２となる形式のデータ構造を有している。つまり、データ部３５２，２５２中に非データ部３５１，２５１による中空図形が含まれる形となる。このような中空図形を含むデータには、図形の分割線３６１，２６１が含まれる。

一方、図１９（ｃ）の計測対象データ４００は、計測対象パターン４３１の位置はデータ部４５２となり、それ以外の領域は非データ部４５１となる形式のデータ構造を有している。この場合、計測対象パターン４３１は、輪郭が閉曲線で構成され、閉曲線内の領域がデータによって構成される。

例えば、反転輪郭データ２００Ａと計測対象データ４００とを重ね合せて計測パターンを抽出する場合には、図１９（ｄ）に示されるように、データ部２５２，４５２の位置が両者で異なるため、反転輪郭データ２００Ａと計測対象データ４００との間で重なる図形が得られず、計測パターンを抽出することができない。

そこで、輪郭データ生成部１２は、輪郭データを生成する際に、マスクパターンを構成する各要素の輪郭を抽出し、輪郭の内部がデータ部となる要素輪郭データを含む輪郭データ２００と、この輪郭データ２００のデータ部と非データ部とを反転させた反転輪郭データ２００Ａと、を生成する。

その後の計測パターン抽出処理では、例えば、参照データの仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる場合には、仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる輪郭データを用いた処理が行われる。また、例えば、参照データの仕上がり評価の対象となる領域が非データ部である場合には、仕上がり評価の対象となる領域が非データ部となる反転輪郭データを用いた処理が行われる。

その結果、重ね合せる２つのデータのデータ構造が統一されるので、計測パターンを抽出することができる。なお、参照パターンを取得する際にも、参照データ取得部１３は、取得した参照データのデータ部および非データ部を反転させる処理を行ってもよい。

図２０は、第４の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図２１は、第４の実施形態による計測パターンの抽出の様子を模式的に示す図である。なお、第１の実施形態の図１１と異なる部分について説明する。ステップＳ１１でマスクのＳＥＭ画像を取得すると、輪郭データ生成部１２は、ＳＥＭ画像からマスクパターンを構成する各要素の輪郭を抽出し、輪郭の内部をデータ部２５２とし、それ以外の領域を非データ部２５１とした輪郭データ２００を生成する（ステップＳ７１、図２１（ａ））。

また、輪郭データ生成部１２は、輪郭データ２００のデータ部２５２と非データ部２５１とを反転させた反転輪郭データ２００Ａを生成する（ステップＳ７２、図２１（ｂ））。その後、ステップＳ１３へと処理が移る。

その後のステップＳ１４では、計測対象データの仕上がり評価の対象となる領域がデータ部である場合には輪郭データを用いて、また非データ部である場合には反転輪郭データを用いて計測パターンの抽出が行われる。例えば、図２１（ｃ）のように、計測対象データ４００の計測対象パターン４３１の領域がデータ部４５２である場合には、図２１（ａ）に示される輪郭の内部をデータ部２５２とした輪郭データ２００と、計測対象データ４００と、を用いてパターンの抽出処理が行われる。

なお、ここでは、輪郭データ２００を生成したときに輪郭データ２００のデータ部２５２と非データ部２５１とを反転させた反転輪郭データ２００Ａを生成する場合を示したが、参照データを取得したときに参照データのデータ部と非データ部とを反転させた反転参照データを生成してもよい。図２２は、異なるデータ構造のマスクデータの一例を示す図である。図２２（ａ）には、解像パターンデータおよび非解像パターンデータの領域がデータ部３５２となり、それ以外の領域が非データ部３５１となるマスクデータ３００が示されている。図２２（ｂ）には、図２２（ａ）のデータ部３５２と非データ部３５１とを反転させた反転マスクデータ３００Ａが示されている。

この場合には、取得した輪郭データのデータ構造に対応するデータ構造を有する参照データまたは反転参照データを用いて、仕上がり評価値算出処理が行われる。また、反転輪郭データおよび反転参照データが取得された場合には、それぞれ仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる輪郭データおよび参照データを用いると、分割線がないので、差分計測が容易になるという利点がある。

第４の実施形態では、輪郭データの生成時に、輪郭の内部をデータとした輪郭データ２００と、輪郭データ２００のデータ部２５２と非データ部２５１とを反転させた反転輪郭データ２００Ａと、を生成した。これによって、例えば計測対象データ４００の仕上がり評価の対象となる領域が非データ部である場合、あるいはデータ部である場合にも対応することができる。

つぎに、パターン形状計測装置１０のハードウェア構成について説明する。図２３は、パターン形状計測装置のハードウェア構成を示す図である。パターン形状計測装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）３１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）３１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）３１３、外部記憶装置３１４、表示装置３１５、入力装置３１６を有している。パターン形状計測装置１０では、これらのＣＰＵ３１１、ＲＯＭ３１２、ＲＡＭ３１３、外部記憶装置３１４、表示装置３１５、入力装置３１６がバスライン３１７を介して接続されている。

ＣＰＵ３１１は、コンピュータプログラムであるパターン形状計測プログラムを用いて、ＳＥＭ画像から得られた解像要素輪郭データの仕上がり評価値を算出する。パターン形状計測プログラムは、コンピュータで実行可能な、輪郭データと計測対象データとを重ね合せて計測パターンを抽出し、輪郭データの仕上がり評価値を算出するための複数の命令を含むコンピュータ読取り可能かつ非遷移的な記録媒体（nontransitory computer readable recording medium）を有するコンピュータプログラムプロダクトである。パターン形状計測プログラムでは、前述の複数の命令が計測パターンの抽出および輪郭データの仕上がり評価値の算出などを行うことをコンピュータに実行させる。

外部記憶装置３１４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）またはＣＤ（Compact Disc）ドライブ装置などによって構成される。表示装置３１５は、液晶表示装置などによって構成される。表示装置３１５は、ＣＰＵ３１１からの指示に基づいて、仕上がり評価値などを表示する。入力装置３１６は、マウスおよびキーボードなどによって構成される。

パターン形状計測プログラムは、ＲＯＭ３１２内に格納されており、バスライン３１７を介してＲＡＭ３１３へロードされる。

ＣＰＵ９１はＲＡＭ９３１内にロードされたパターン形状計測プログラムを実行する。具体的には、パターン形状計測装置１０では、使用者による入力装置３１６からの指示入力に従って、ＣＰＵ３１１がＲＯＭ３１２内からパターン形状計測プログラムを読み出してＲＡＭ３１３内のプログラム格納領域にロードして各種処理を実行する。ＣＰＵ３１１は、この各種処理に際して生じる各種データをＲＡＭ３１３内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。

パターン形状計測装置１０で実行されるパターン形状計測プログラムは、ＳＥＭ画像取得部１１、輪郭データ生成部１２、参照データ取得部１３、計測パターン抽出部１４、仕上がり評価値算出部１５および仕上がり評価値出力部１６などを含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。

本実施形態のパターン形状計測装置１０で実行されるパターン形状計測プログラムは、図１１、図１２または図１８に示される方法を実行するものであり、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、本実施形態のパターン形状計測装置１０で実行されるパターン形状計測プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。さらに、本実施形態のパターン形状計測装置１０で実行されるパターン形状計測プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

また、本実施形態のパターン形状計測装置１０で実行されるパターン形状計測プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０，１０Ａパターン形状計測装置、１１ＳＥＭ画像取得部、１２輪郭データ生成部、１３参照データ取得部、１４計測パターン抽出部、１５仕上がり評価値算出部、１６仕上がり評価値出力部、１７算出領域決定部、１００マスク、１１０マスク基板、１２０遮光部、１３０開口パターン、１３１，１３２開口部、２００輪郭データ、２００Ａ反転輪郭データ、２１１輪郭、２１２内部、２３１解像要素輪郭データ、２３２非解像要素輪郭データ、２５１，３５１，４５１非データ部、２５２，３５２，４５２データ部、３００マスクデータ、３００Ａ反転マスクデータ、３３１解像パターンデータ、３３２非解像パターンデータ、２６１，３６１分割線、４００計測対象データ、４３１計測対象パターン、５００計測パターン、５３１計測輪郭データ。

Claims

パターンを有する計測対象の画像データを取得し、
前記画像データから前記パターンを構成する要素の輪郭を抽出した輪郭データを取得し、
前記計測対象の設計データおよび前記計測対象のパターンを指定する計測対象データを取得し、
前記輪郭データと前記計測対象データとを用いて計測パターンを抽出し、
前記計測パターンと前記設計データとを重ね合わせ、前記計測パターンについて前記設計データに対する仕上がり評価値を算出するパターン形状計測方法。
パターンを有する計測対象の設計データおよび前記計測対象中のパターンを指定する計測対象データを取得し、
前記設計データと前記計測対象データとを用いて計測パターンを抽出し、
前記計測対象の画像データを取得し、
前記画像データから前記パターンを構成する要素のうち、前記計測パターンに対応する要素について輪郭を抽出した輪郭データを取得し、
前記輪郭データと前記設計データとを重ね合わせ、前記設計データに対する仕上がり評価値を算出するパターン形状計測方法。
前記設計データを構成するパターンデータについて、前記仕上がり評価値の算出を行う算出領域を設定することをさらに含み、
前記仕上がり評価値の算出では、前記計測対象のパターンの前記算出領域について前記仕上がり評価値を算出する請求項１または２に記載のパターン形状計測方法。
前記算出領域の設定では、
プロセス起因による前記要素の仕上がり変動量が所定値よりも大きい領域を、前記仕上がり評価値の算出を行わない非算出領域として設定し、
前記パターンデータの周上の前記非算出領域を除いた部分を前記算出領域に設定する請求項３に記載のパターン形状計測方法。
前記非算出領域の設定では、
前記パターンデータの周上で変曲点を抽出し、
前記変曲点から所定の範囲を前記非算出領域に設定する請求項４に記載のパターン形状計測方法。
前記パターンはマスク上に形成されており、前記設計データは、前記マスクを用いた露光処理によってウェハ上に解像する解像パターンデータと、前記ウェハ上に解像しない非解像パターンデータと、を有し、
前記計測対象データは、前記解像パターンデータのすべてまたは一部を指定するデータである請求項１から５のいずれか１つに記載のパターン形状計測方法。
前記輪郭データの生成では、前記輪郭および前記輪郭で囲まれる領域をデータが存在するデータ部に設定し、その他の領域をデータが存在しない非データ部に設定した第１輪郭データと、前記第１輪郭データの前記データ部と前記非データ部とを反転させた第２輪郭データと、を生成し、
前記計測パターンの抽出では、前記計測対象データのデータ構造に応じて前記第１輪郭データまたは前記第２輪郭データを用いて前記計測パターンの抽出が行われる請求項１に記載のパターン形状計測方法。
前記輪郭データの生成では、前記輪郭および前記輪郭で囲まれる領域をデータが存在するデータ部に設定し、その他の領域にデータが存在しない非データ部に設定した第１輪郭データと、前記第１輪郭データの前記データ部と前記非データ部とを反転させた第２輪郭データと、を生成し、
前記仕上がり評価値の算出では、前記設計データのデータ構造に応じて前記第１輪郭データまたは前記第２輪郭データを用いて前記仕上がり評価値が算出される請求項２に記載のパターン形状計測方法。
前記設計データおよび前記計測対象データの取得後に、前記設計データおよび前記計測対象データ中のパターンデータとその他の領域とで、データが存在するデータ部とデータが存在しない非データ部とを反転させた反転データおよび反転計測対象データを生成し、
前記計測パターンの抽出では、前記輪郭データのデータ構造に応じて前記計測対象データまたは前記反転計測対象データを用いて前記計測パターンの抽出が行われ、
前記仕上がり評価値の算出では、前記輪郭データのデータ構造に応じて前記設計データまたは前記反転データを用いて前記仕上がり評価値が算出される請求項１から８のいずれか１つに記載のパターン形状計測方法。