JP2980789B2 - パターン寸法測定装置及びその方法 - Google Patents
パターン寸法測定装置及びその方法Info
- Publication number
- JP2980789B2 JP2980789B2 JP5105492A JP10549293A JP2980789B2 JP 2980789 B2 JP2980789 B2 JP 2980789B2 JP 5105492 A JP5105492 A JP 5105492A JP 10549293 A JP10549293 A JP 10549293A JP 2980789 B2 JP2980789 B2 JP 2980789B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- processing
- image data
- diameter
- area
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Length-Measuring Devices Using Wave Or Particle Radiation (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ビームを照射して得ら
れた濃淡画像に対する画像処理方法及びパターン寸法測
定方法、並びにパターン寸法測定装置に関し、特に、超
ＬＳＩ製造工程の微細パターンの寸法測定等において、
測定パターンが円形状及び楕円形状の何れの場合であっ
ても直径、長径、及び短径を高精度に自動測定し、測定
パターンが円形状であるか楕円形状であるかの形状判定
も自動的に認識し、パターンの寸法測定における測定精
度の向上と走査性の向上を図ったパターン寸法測定装置
及びその方法に関する。
れた濃淡画像に対する画像処理方法及びパターン寸法測
定方法、並びにパターン寸法測定装置に関し、特に、超
ＬＳＩ製造工程の微細パターンの寸法測定等において、
測定パターンが円形状及び楕円形状の何れの場合であっ
ても直径、長径、及び短径を高精度に自動測定し、測定
パターンが円形状であるか楕円形状であるかの形状判定
も自動的に認識し、パターンの寸法測定における測定精
度の向上と走査性の向上を図ったパターン寸法測定装置
及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】超ＬＳＩ等の微細パターンの寸法測定方
法としては、従来、電子ビームを用いたパターン認識、
パターン測定が用いられてきた。
法としては、従来、電子ビームを用いたパターン認識、
パターン測定が用いられてきた。
【０００３】この際、試料に対する照射ダメージの低減
及びチャージアップの防止を目的に鏡筒パラメータを低
加速電圧（１［ｋＶ］以下）で低ビーム電流（１０［ｐ
Ａ］以下）に設定している。また、得られる二次電子画
像のＳ／Ｎ比を向上させるために、フレーム積算処理或
いは空間フィルタリング処理率の画像処理を行ってい
る。更に、このようにして得られた二次電子画像を基
に、様々な寸法測定アルゴリズム（例えば、しきい値
法、直線近似法、最大傾斜法等）を用いてパターン寸法
測定を行っている。
及びチャージアップの防止を目的に鏡筒パラメータを低
加速電圧（１［ｋＶ］以下）で低ビーム電流（１０［ｐ
Ａ］以下）に設定している。また、得られる二次電子画
像のＳ／Ｎ比を向上させるために、フレーム積算処理或
いは空間フィルタリング処理率の画像処理を行ってい
る。更に、このようにして得られた二次電子画像を基
に、様々な寸法測定アルゴリズム（例えば、しきい値
法、直線近似法、最大傾斜法等）を用いてパターン寸法
測定を行っている。
【０００４】超ＬＳＩ製造工程において、ライン形状の
パターンであれば、この従来の測定方法でも測定再現性
を０．０１［μｍ］以下の精度で測定可能である。しか
しながら、デザインルールの微細化に伴い、設計データ
上では正方形または長方形のパターンであっても、リソ
グラフィ工程においては円または楕円形状に加工されて
いるのが現状である。このように円または楕円形状のパ
ターン寸法を測定する場合、円形状であればその直径を
測定し、一方楕円形状であればその長径寸法或いは短径
寸法を測定する。
パターンであれば、この従来の測定方法でも測定再現性
を０．０１［μｍ］以下の精度で測定可能である。しか
しながら、デザインルールの微細化に伴い、設計データ
上では正方形または長方形のパターンであっても、リソ
グラフィ工程においては円または楕円形状に加工されて
いるのが現状である。このように円または楕円形状のパ
ターン寸法を測定する場合、円形状であればその直径を
測定し、一方楕円形状であればその長径寸法或いは短径
寸法を測定する。
【０００５】このような形状のパターン寸法を測定する
場合の問題点として、以下の点がある。
場合の問題点として、以下の点がある。
【０００６】先ず、直径の判定として、直径方向の何ラ
イン分かのプロファイルデータを抽出して各ライン毎に
寸法判定を行い、その最大値を直径と認識しているのが
一般的な方法である。ライン形状では何ライン分かのプ
ロファイルデータを平均化処理することが可能であるた
め、再現性良く測定できているが、円形状では各ライン
毎に寸法測定する必要があるため、各ラインのデータの
平均化処理を十分に行えず、寸法値のばらつきが無視で
きない。そのため、最大値が直径に対応するかどうかが
実際上の問題となる。
イン分かのプロファイルデータを抽出して各ライン毎に
寸法判定を行い、その最大値を直径と認識しているのが
一般的な方法である。ライン形状では何ライン分かのプ
ロファイルデータを平均化処理することが可能であるた
め、再現性良く測定できているが、円形状では各ライン
毎に寸法測定する必要があるため、各ラインのデータの
平均化処理を十分に行えず、寸法値のばらつきが無視で
きない。そのため、最大値が直径に対応するかどうかが
実際上の問題となる。
【０００７】また楕円形状の場合、長径方向または短径
方向をビームの走査方向に一致させる必要がある。パタ
ーンが十分大きければ方向を一致させることは可能であ
るが、微細パターンでは一致させるのが極めて困難な場
合が多い。そこで、長径寸法を短く、或いは短径寸法を
長く誤測定する可能性が高くなり、円形状の場合と同様
に、各ラインデータの平均化処理ができなくなり、測定
ばらつきが無視できないものとなる。
方向をビームの走査方向に一致させる必要がある。パタ
ーンが十分大きければ方向を一致させることは可能であ
るが、微細パターンでは一致させるのが極めて困難な場
合が多い。そこで、長径寸法を短く、或いは短径寸法を
長く誤測定する可能性が高くなり、円形状の場合と同様
に、各ラインデータの平均化処理ができなくなり、測定
ばらつきが無視できないものとなる。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】以上のように、従来の
パターン寸法測定装置及びその方法では、(1) 測定パタ
ーンが円形状の場合、各ライン毎に寸法測定する必要が
あり、各ラインのデータの平均化処理を十分に行えない
ために寸法値のばらつきを無視することができない、
(2) 測定パターンが楕円形状の場合、長径方向または短
径方向をビームの走査方向に一致させる必要があり、微
細パターンでは方向を一致させるのが極めて困難な場合
が多く、長径寸法を短く、或いは短径寸法を長く誤測定
する可能性が高くなり、円形状の場合と同様に、各ライ
ンデータの平均化処理ができなくなり、測定ばらつきが
無視できない、という問題があった。
パターン寸法測定装置及びその方法では、(1) 測定パタ
ーンが円形状の場合、各ライン毎に寸法測定する必要が
あり、各ラインのデータの平均化処理を十分に行えない
ために寸法値のばらつきを無視することができない、
(2) 測定パターンが楕円形状の場合、長径方向または短
径方向をビームの走査方向に一致させる必要があり、微
細パターンでは方向を一致させるのが極めて困難な場合
が多く、長径寸法を短く、或いは短径寸法を長く誤測定
する可能性が高くなり、円形状の場合と同様に、各ライ
ンデータの平均化処理ができなくなり、測定ばらつきが
無視できない、という問題があった。
【０００９】本発明は、上記問題点を解決するもので、
その目的は、測定パターンが円形状及び楕円形状何れの
場合においても直径、長径、及び短径を高精度に自動測
定し、測定パターンが円形状であるか楕円形状であるか
の形状判定を自動的に認識し、パターンの寸法測定にお
ける測定精度の向上と走査性の向上を図ったパターン寸
法測定装置及び方法を提供することである。
その目的は、測定パターンが円形状及び楕円形状何れの
場合においても直径、長径、及び短径を高精度に自動測
定し、測定パターンが円形状であるか楕円形状であるか
の形状判定を自動的に認識し、パターンの寸法測定にお
ける測定精度の向上と走査性の向上を図ったパターン寸
法測定装置及び方法を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明の特徴のパターン寸法測定装置は、図１に示
す如く、濃淡画像データを空間フィルタリング処理する
フィルタリング処理手段１と、前記空間フィルタリング
処理後の画像データをヒストグラム処理するヒストグラ
ム処理手段３と、前記ヒストグラム処理結果を基にパタ
ーン位置に対応したピークを検出すると同時に、しきい
値を求めるピーク検出手段５と、前記しきい値を基に前
記空間フィルタリング処理後の画像データを３値化処理
する３値化処理手段７と、前記３値化処理後の画像デー
タを基にパターン底部の面積及び周囲長を求める第１の
演算手段９と、前記パターン底部の面積及び周囲長を基
に各パターンの径を求める第２の演算手段１１と、前記
パターン径を基に当該パターンが円形状か楕円形状かを
自動的に判断し、円形状であれば前記面積値を基に該円
の直径を算出し、楕円形状であれば前記面積値及び周囲
長を基に該楕円の半長径及び半短径を算出するパターン
形状認識手段１３とを具備することである。
に、本発明の特徴のパターン寸法測定装置は、図１に示
す如く、濃淡画像データを空間フィルタリング処理する
フィルタリング処理手段１と、前記空間フィルタリング
処理後の画像データをヒストグラム処理するヒストグラ
ム処理手段３と、前記ヒストグラム処理結果を基にパタ
ーン位置に対応したピークを検出すると同時に、しきい
値を求めるピーク検出手段５と、前記しきい値を基に前
記空間フィルタリング処理後の画像データを３値化処理
する３値化処理手段７と、前記３値化処理後の画像デー
タを基にパターン底部の面積及び周囲長を求める第１の
演算手段９と、前記パターン底部の面積及び周囲長を基
に各パターンの径を求める第２の演算手段１１と、前記
パターン径を基に当該パターンが円形状か楕円形状かを
自動的に判断し、円形状であれば前記面積値を基に該円
の直径を算出し、楕円形状であれば前記面積値及び周囲
長を基に該楕円の半長径及び半短径を算出するパターン
形状認識手段１３とを具備することである。
【００１１】また、本発明の特徴のパターン寸法測定方
法は、図２に示す如く、濃淡画像データを空間フィルタ
リング処理する第１の工程Ｓ２と、前記空間フィルタリ
ング処理後の画像データをヒストグラム処理する第２の
工程Ｓ３と、前記ヒストグラム処理の結果を基にパター
ン位置に対応したピークを検出すると同時に、しきい値
を求める第３の工程Ｓ３と、前記しきい値を基に前記空
間フィルタリング処理後の画像データを３値化処理する
第４の工程Ｓ４と、前記３値化処理後の画像データを基
にパターン底部の面積及び周囲長を求める第５の工程Ｓ
５と、前記パターン底部の面積及び周囲長を基に各パタ
ーンの径を求める第６の工程Ｓ６と、前記パターン径を
基に当該パターンが円形状か楕円形状かを自動的に判断
し、円形状であれば前記面積値を基に該円の直径を算出
し、楕円形状であれば前記面積値及び周囲長を基に該楕
円の半長径及び半短径を算出する第７の工程Ｓ７，Ｓ
８，及びＳ９とを具備することである。
法は、図２に示す如く、濃淡画像データを空間フィルタ
リング処理する第１の工程Ｓ２と、前記空間フィルタリ
ング処理後の画像データをヒストグラム処理する第２の
工程Ｓ３と、前記ヒストグラム処理の結果を基にパター
ン位置に対応したピークを検出すると同時に、しきい値
を求める第３の工程Ｓ３と、前記しきい値を基に前記空
間フィルタリング処理後の画像データを３値化処理する
第４の工程Ｓ４と、前記３値化処理後の画像データを基
にパターン底部の面積及び周囲長を求める第５の工程Ｓ
５と、前記パターン底部の面積及び周囲長を基に各パタ
ーンの径を求める第６の工程Ｓ６と、前記パターン径を
基に当該パターンが円形状か楕円形状かを自動的に判断
し、円形状であれば前記面積値を基に該円の直径を算出
し、楕円形状であれば前記面積値及び周囲長を基に該楕
円の半長径及び半短径を算出する第７の工程Ｓ７，Ｓ
８，及びＳ９とを具備することである。
【００１２】
【作用】本発明の特徴のパターン寸法測定装置及びその
方法では、図２に示す如く、先ず濃淡画像をパターン寸
法測定装置に入力すると、第１の工程Ｓ２で、フィルタ
リング処理手段１により濃淡画像データを空間フィルタ
リング処理し、第２の工程Ｓ３で、ヒストグラム処理手
段３により空間フィルタリング処理後の画像データをヒ
ストグラム処理し、第３の工程Ｓ３で、ピーク検出手段
５によりヒストグラム結果を基にパターン位置に対応し
たピークを検出すると同時に、しきい値を求める。
方法では、図２に示す如く、先ず濃淡画像をパターン寸
法測定装置に入力すると、第１の工程Ｓ２で、フィルタ
リング処理手段１により濃淡画像データを空間フィルタ
リング処理し、第２の工程Ｓ３で、ヒストグラム処理手
段３により空間フィルタリング処理後の画像データをヒ
ストグラム処理し、第３の工程Ｓ３で、ピーク検出手段
５によりヒストグラム結果を基にパターン位置に対応し
たピークを検出すると同時に、しきい値を求める。
【００１３】次に第４の工程Ｓ４では、３値化処理手段
７によりしきい値を基に空間フィルタリング処理後の画
像データを３値化処理し、第５の工程Ｓ５で、第１の演
算手段９により３値化処理後の画像データを基にパター
ン底部の面積Ｓ及び周囲長Ｌを求め、第６の工程Ｓ６
で、第２の演算手段１１によりパターン底部の面積Ｓ及
び周囲長Ｌを基に各パターンの径ｄを求める。
７によりしきい値を基に空間フィルタリング処理後の画
像データを３値化処理し、第５の工程Ｓ５で、第１の演
算手段９により３値化処理後の画像データを基にパター
ン底部の面積Ｓ及び周囲長Ｌを求め、第６の工程Ｓ６
で、第２の演算手段１１によりパターン底部の面積Ｓ及
び周囲長Ｌを基に各パターンの径ｄを求める。
【００１４】更に第７の工程Ｓ７，Ｓ８，及びＳ９で
は、パターン形状認識手段１３により、パターン径を基
に当該パターンが円形状か楕円形状かを自動的に判断
し、円形状であれば面積値を基に該円の直径を算出し、
楕円形状であれば面積値及び周囲長を基に該楕円の半長
径及び半短径を算出するようにしている。
は、パターン形状認識手段１３により、パターン径を基
に当該パターンが円形状か楕円形状かを自動的に判断
し、円形状であれば面積値を基に該円の直径を算出し、
楕円形状であれば面積値及び周囲長を基に該楕円の半長
径及び半短径を算出するようにしている。
【００１５】つまり、パターン底部の面積Ｓ＝πｄ
１2 、並びに周囲長Ｌ＝２πｄ2 として、今、半径ｄ1
及びｄ2 の差が一定値以内であれば、該測定パターンは
円形状であると認識して、直径ｄを次式から求める。
１2 、並びに周囲長Ｌ＝２πｄ2 として、今、半径ｄ1
及びｄ2 の差が一定値以内であれば、該測定パターンは
円形状であると認識して、直径ｄを次式から求める。
【００１６】 ｄ＝２×（Ｓ／π）1/2 （１） 一方、パターン底部の面積Ｓ＝πｄ１2 、並びに周囲長
Ｌ＝２πｄ2 とした時の半径ｄ1 とｄ2 の差が一定値以
上異なれば、該測定パターンは楕円形状であると認識し
て、 Ｓ＝πａｂ Ｌ＝２πａ−２πａｅ2 ／４−２πａｅ4 ×３／６４−２πａｅ6 ×５／２ ５６ ここで、ａ：半長径，ｂ：半短径，ｅ：離心率 （２） が成立し、この（２）式から長径（２ａ）及び短径（２
ｂ）を求める。
Ｌ＝２πｄ2 とした時の半径ｄ1 とｄ2 の差が一定値以
上異なれば、該測定パターンは楕円形状であると認識し
て、 Ｓ＝πａｂ Ｌ＝２πａ−２πａｅ2 ／４−２πａｅ4 ×３／６４−２πａｅ6 ×５／２ ５６ ここで、ａ：半長径，ｂ：半短径，ｅ：離心率 （２） が成立し、この（２）式から長径（２ａ）及び短径（２
ｂ）を求める。
【００１７】これにより、測定パターンが円形状である
か楕円形状であるかの識別を自動的に行うことが可能と
なり、更に測定パターンが楕円形状の場合、電子ビーム
の走査方向と長径または短径方向とを一致させる必要が
なく、結果としてパターンの寸法測定における測定精度
の向上と走査性の向上を図ることができる。
か楕円形状であるかの識別を自動的に行うことが可能と
なり、更に測定パターンが楕円形状の場合、電子ビーム
の走査方向と長径または短径方向とを一致させる必要が
なく、結果としてパターンの寸法測定における測定精度
の向上と走査性の向上を図ることができる。
【００１８】
【実施例】以下、本発明に係る実施例を図面に基づいて
説明する。
説明する。
【００１９】図１に本発明の一実施例に係るパターン寸
法測定装置の構成図を示す。
法測定装置の構成図を示す。
【００２０】本実施例のパターン寸法測定装置は、入力
された濃淡画像データを空間フィルタリング処理するフ
ィルタリング処理手段１と、空間フィルタリング処理後
の画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理
手段３と、ヒストグラム処理結果を基にパターン位置に
対応したピークを検出すると同時に、しきい値を求める
ピーク検出手段５と、しきい値を基に空間フィルタリン
グ処理後の画像データを３値化処理する３値化処理手段
７と、３値化処理後の画像データを基にパターン底部の
面積及び周囲長を求める第１の演算手段９と、パターン
底部の面積及び周囲長を基に各パターンの径を求める第
２の演算手段１１と、パターン径を基に当該パターンが
円形状か楕円形状かを自動的に判断し、円形状であれば
前記面積値を基に該円の直径を算出し、楕円形状であれ
ば面積値及び周囲長を基に該楕円の半長径及び半短径を
算出するパターン形状認識手段１３とから構成されてい
る。
された濃淡画像データを空間フィルタリング処理するフ
ィルタリング処理手段１と、空間フィルタリング処理後
の画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理
手段３と、ヒストグラム処理結果を基にパターン位置に
対応したピークを検出すると同時に、しきい値を求める
ピーク検出手段５と、しきい値を基に空間フィルタリン
グ処理後の画像データを３値化処理する３値化処理手段
７と、３値化処理後の画像データを基にパターン底部の
面積及び周囲長を求める第１の演算手段９と、パターン
底部の面積及び周囲長を基に各パターンの径を求める第
２の演算手段１１と、パターン径を基に当該パターンが
円形状か楕円形状かを自動的に判断し、円形状であれば
前記面積値を基に該円の直径を算出し、楕円形状であれ
ば面積値及び周囲長を基に該楕円の半長径及び半短径を
算出するパターン形状認識手段１３とから構成されてい
る。
【００２１】図２に本実施例によるパターン寸法測定方
法の処理手順を示す。
法の処理手順を示す。
【００２２】先ず、ステップＳ１で濃淡画像データをパ
ターン寸法測定装置内のフレームメモリ（図示せず）に
入力する。この濃淡画像は、例えば２５６階調の多値画
像である。この濃淡画像データに対して、フィルタリン
グ処理手段１により空間フィルタリング処理する（ステ
ップＳ２）。これは後述のヒストグラム処理及び３値化
処理を安定に実行するためのものであり、フィルタマト
リックスには３×３或いは５×５のマトリックスを採用
する。
ターン寸法測定装置内のフレームメモリ（図示せず）に
入力する。この濃淡画像は、例えば２５６階調の多値画
像である。この濃淡画像データに対して、フィルタリン
グ処理手段１により空間フィルタリング処理する（ステ
ップＳ２）。これは後述のヒストグラム処理及び３値化
処理を安定に実行するためのものであり、フィルタマト
リックスには３×３或いは５×５のマトリックスを採用
する。
【００２３】ステップＳ３では、ヒストグラム処理手段
３により空間フィルタリング処理後の画像データに対し
てヒストグラム処理を行い、観察画像の中でパターン表
面部、パターンチーパ部、及びパターン底部に対応した
濃淡値の傾向を調べる。更にステップＳ３では、ピーク
検出手段５によりヒストグラム処理の結果を基にパター
ン位置に対応したピークを検出すると同時にしきい値を
求める。つまり、ヒストグラムの中から各パターンの境
界（極小値）に対応する濃淡値を検出して、３値化処理
のためのしきい値とし、ステップＳ４において、３値化
処理手段７により、このしきい値を基にして空間フィル
タリング処理後の画像データを３値化処理するのであ
る。
３により空間フィルタリング処理後の画像データに対し
てヒストグラム処理を行い、観察画像の中でパターン表
面部、パターンチーパ部、及びパターン底部に対応した
濃淡値の傾向を調べる。更にステップＳ３では、ピーク
検出手段５によりヒストグラム処理の結果を基にパター
ン位置に対応したピークを検出すると同時にしきい値を
求める。つまり、ヒストグラムの中から各パターンの境
界（極小値）に対応する濃淡値を検出して、３値化処理
のためのしきい値とし、ステップＳ４において、３値化
処理手段７により、このしきい値を基にして空間フィル
タリング処理後の画像データを３値化処理するのであ
る。
【００２４】次にステップＳ５では、第１の演算手段９
により３値化処理後の画像データから、パターンテーパ
部とパターン底部の境界を認識し、パターン底部の面積
及び周囲長の画素数ｓ及びｌを求める。更に、この観察
条件から１画素のピクセルサイズｐ［μｍ／ｐｉｘ］を
換算して、パターン底部の面積Ｓ及び周囲長Ｌを Ｓ＝ｐ×ｓ［μｍ2 ］， Ｌ＝ｐ×ｌ［μｍ］ （３） から求める。
により３値化処理後の画像データから、パターンテーパ
部とパターン底部の境界を認識し、パターン底部の面積
及び周囲長の画素数ｓ及びｌを求める。更に、この観察
条件から１画素のピクセルサイズｐ［μｍ／ｐｉｘ］を
換算して、パターン底部の面積Ｓ及び周囲長Ｌを Ｓ＝ｐ×ｓ［μｍ2 ］， Ｌ＝ｐ×ｌ［μｍ］ （３） から求める。
【００２５】またステップＳ６では、第２の演算手段１
１によりパターン底部の面積Ｓ及び周囲長Ｌを基に各測
定パターンの半径（ｄ1 ；ｄ2 ）を次式からそれぞれ求
める。
１によりパターン底部の面積Ｓ及び周囲長Ｌを基に各測
定パターンの半径（ｄ1 ；ｄ2 ）を次式からそれぞれ求
める。
【００２６】 Ｓ＝πｄ１2 ， Ｌ＝２πｄ2 （４） 更に、ステップＳ７では、パターン形状認識手段１３に
より、パターン半径（ｄ1 ；ｄ2 ）を基に当該測定パタ
ーンが円形状か楕円形状かを自動的に判断し、円形状で
あればステップＳ８で面積値Ｓを基に該円の直径ｄを算
出し、楕円形状であればステップＳ９で面積値Ｓ及び周
囲長Ｌを基に該楕円の半長径２ａ及び半短径２ｂを算出
する。
より、パターン半径（ｄ1 ；ｄ2 ）を基に当該測定パタ
ーンが円形状か楕円形状かを自動的に判断し、円形状で
あればステップＳ８で面積値Ｓを基に該円の直径ｄを算
出し、楕円形状であればステップＳ９で面積値Ｓ及び周
囲長Ｌを基に該楕円の半長径２ａ及び半短径２ｂを算出
する。
【００２７】つまり、半径ｄ1 及びｄ2 の差が一定値δ
以内であれば、測定パターンは円形状であると判定し
て、円の直径ｄを（１）式から求める。一方、半径ｄ1
及びｄ2 の差が一定値δ以上であれば、測定パターンは
楕円形状であると判定して、（２）式から長径２ａ及び
短径２ｂを求める。尚、上述の（２）式から長径２ａ及
び短径２ｂを求める時、離心率ｅの初期値としてパター
ンデータの長辺と短辺との比を与え、例えばニュートン
・ラプソン法（Newton-Raphson method ）、或いはベイ
リー法（Bailey method ）を用いればよい。
以内であれば、測定パターンは円形状であると判定し
て、円の直径ｄを（１）式から求める。一方、半径ｄ1
及びｄ2 の差が一定値δ以上であれば、測定パターンは
楕円形状であると判定して、（２）式から長径２ａ及び
短径２ｂを求める。尚、上述の（２）式から長径２ａ及
び短径２ｂを求める時、離心率ｅの初期値としてパター
ンデータの長辺と短辺との比を与え、例えばニュートン
・ラプソン法（Newton-Raphson method ）、或いはベイ
リー法（Bailey method ）を用いればよい。
【００２８】本実施例によるパターン寸法測定方法の各
処理における処理経過を図３及び図４に示す。図中、試
料はトレンチレジスト穴パターンで、観察ＳＥＭ（走査
形電子顕微鏡）の条件は、加速電圧０．８［ｋＶ］、ビ
ーム電流３［ｐＡ］、並びに観察倍率×５０ｋである。
処理における処理経過を図３及び図４に示す。図中、試
料はトレンチレジスト穴パターンで、観察ＳＥＭ（走査
形電子顕微鏡）の条件は、加速電圧０．８［ｋＶ］、ビ
ーム電流３［ｐＡ］、並びに観察倍率×５０ｋである。
【００２９】図３（１）は本実施例のパターン寸法測定
装置に入力される原画像（濃淡画像）、図３（２）は入
力画像に対して空間フィルタリング処理を行った画像で
ある。
装置に入力される原画像（濃淡画像）、図３（２）は入
力画像に対して空間フィルタリング処理を行った画像で
ある。
【００３０】また、図４（１）は空間フィルタリング処
理画像に対してヒストグラム処理を行った結果であり、
濃淡値の最も低いピークがパターン底部に対応し、中間
の急峻なピークがパターンの表面部とトレンチテーパ部
に対応し、濃淡値の最も高いピークがレジストテーパ部
に対応している。このヒストグラムの結果からしきい値
としてｔｈ１及びｔｈ２を検出する。
理画像に対してヒストグラム処理を行った結果であり、
濃淡値の最も低いピークがパターン底部に対応し、中間
の急峻なピークがパターンの表面部とトレンチテーパ部
に対応し、濃淡値の最も高いピークがレジストテーパ部
に対応している。このヒストグラムの結果からしきい値
としてｔｈ１及びｔｈ２を検出する。
【００３１】更に、図４（２）はこのしきい値ｔｈ１及
びｔｈ２を基に空間フィルタリング処理画像を３値化処
理した結果である。図４（２）からパターン底部の面積
Ｓ及び周囲長Ｌを求める。この例では、Ｓ＝０．７１１
５［μｍ2 ］、Ｌ＝３．０３９６［μｍ］となり、その
結果、パターン半径（ｄ1 ；ｄ2 ）はそれぞれｄ1 ＝
０．４７６［μｍ］、ｄ2 ＝０．４８４［μｍ］である
ため、測定パターンは円形状と判定される。
びｔｈ２を基に空間フィルタリング処理画像を３値化処
理した結果である。図４（２）からパターン底部の面積
Ｓ及び周囲長Ｌを求める。この例では、Ｓ＝０．７１１
５［μｍ2 ］、Ｌ＝３．０３９６［μｍ］となり、その
結果、パターン半径（ｄ1 ；ｄ2 ）はそれぞれｄ1 ＝
０．４７６［μｍ］、ｄ2 ＝０．４８４［μｍ］である
ため、測定パターンは円形状と判定される。
【００３２】以上のように本実施例のパターン寸法測定
装置によれば、円形状及び楕円形状何れの場合において
も直径、長径、及び短径を高精度に自動測定可能である
のみならず、測定パターンが円形状であるか楕円形状で
あるかの形状判定も自動的に認識可能である。更に、測
定パターンが楕円形状の場合、電子ビームの走査方向と
長径または短径方向とを一致させる必要がないために、
方向のばらつきに起因した測定ばらつきが皆無となり、
結果として、パターンの寸法測定における測定精度の向
上と走査性の向上を図ることが可能となる。
装置によれば、円形状及び楕円形状何れの場合において
も直径、長径、及び短径を高精度に自動測定可能である
のみならず、測定パターンが円形状であるか楕円形状で
あるかの形状判定も自動的に認識可能である。更に、測
定パターンが楕円形状の場合、電子ビームの走査方向と
長径または短径方向とを一致させる必要がないために、
方向のばらつきに起因した測定ばらつきが皆無となり、
結果として、パターンの寸法測定における測定精度の向
上と走査性の向上を図ることが可能となる。
【００３３】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、第１の工
程で、フィルタリング処理手段により濃淡画像データを
空間フィルタリング処理し、第２の工程で、ヒストグラ
ム処理手段により前記空間フィルタリング処理後の画像
データをヒストグラム処理し、第３の工程で、ピーク検
出手段により前記ヒストグラム結果を基にパターン位置
に対応したピークを検出すると同時にしきい値を求め、
第４の工程では、３値化処理手段により前記しきい値を
基に前記空間フィルタリング処理後の画像データを３値
化処理し、第５の工程で、第１の演算手段により前記３
値化処理後の画像データを基にパターン底部の面積及び
周囲長を求め、第６の工程で、第２の演算手段により前
記パターン底部の面積及び周囲長を基に各パターンの径
を求め、更に第７の工程では、パターン形状認識手段に
より、前記パターン径を基に当該パターンが円形状か楕
円形状かを自動的に判断し、円形状であれば前記面積値
を基に該円の直径を算出し、楕円形状であれば前記面積
値及び周囲長を基に該楕円の半長径及び半短径を算出す
ることとしたので、測定パターンが円形状であるか楕円
形状であるかの識別を自動的に行うことが可能となり、
更に測定パターンが楕円形状の場合、電子ビームの走査
方向と長径または短径方向とを一致させる必要がなく、
結果として、パターンの寸法測定における測定精度の向
上と走査性の向上を図り得るパターン寸法測定装置及び
方法を提供することができる。
程で、フィルタリング処理手段により濃淡画像データを
空間フィルタリング処理し、第２の工程で、ヒストグラ
ム処理手段により前記空間フィルタリング処理後の画像
データをヒストグラム処理し、第３の工程で、ピーク検
出手段により前記ヒストグラム結果を基にパターン位置
に対応したピークを検出すると同時にしきい値を求め、
第４の工程では、３値化処理手段により前記しきい値を
基に前記空間フィルタリング処理後の画像データを３値
化処理し、第５の工程で、第１の演算手段により前記３
値化処理後の画像データを基にパターン底部の面積及び
周囲長を求め、第６の工程で、第２の演算手段により前
記パターン底部の面積及び周囲長を基に各パターンの径
を求め、更に第７の工程では、パターン形状認識手段に
より、前記パターン径を基に当該パターンが円形状か楕
円形状かを自動的に判断し、円形状であれば前記面積値
を基に該円の直径を算出し、楕円形状であれば前記面積
値及び周囲長を基に該楕円の半長径及び半短径を算出す
ることとしたので、測定パターンが円形状であるか楕円
形状であるかの識別を自動的に行うことが可能となり、
更に測定パターンが楕円形状の場合、電子ビームの走査
方向と長径または短径方向とを一致させる必要がなく、
結果として、パターンの寸法測定における測定精度の向
上と走査性の向上を図り得るパターン寸法測定装置及び
方法を提供することができる。
【図１】本発明の原理説明図（一実施例に係るパターン
寸法測定装置の構成図）である。
寸法測定装置の構成図）である。
【図２】本発明の実施例のパターン寸法測定装置による
パターン寸法測定方法の処理手順を説明するフローチャ
ートである。
パターン寸法測定方法の処理手順を説明するフローチャ
ートである。
【図３】図３（１）は本実施例のパターン寸法測定装置
に入力される原画像（濃淡画像）、図３（２）は入力画
像に対して空間フィルタリング処理を行った画像をそれ
ぞれ説明する図である。
に入力される原画像（濃淡画像）、図３（２）は入力画
像に対して空間フィルタリング処理を行った画像をそれ
ぞれ説明する図である。
【図４】図４（１）は空間フィルタリング処理画像に対
してヒストグラム処理を行った結果、図４（２）はしき
い値を基に空間フィルタリング処理画像を３値化処理し
た結果をそれぞれ説明する図である。
してヒストグラム処理を行った結果、図４（２）はしき
い値を基に空間フィルタリング処理画像を３値化処理し
た結果をそれぞれ説明する図である。
１ フィルタリング処理手段 ３ ヒストグラム処理手段 ５ ピーク検出手段 ７ ３値化処理手段 ９ 第１の演算手段 １１ 第２の演算手段 １３ パターン形状認識手段 ｔｈ１，ｔｈ２ しきい値 Ｓ１〜Ｓ９ 処理ステップ（工程）
フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.6，ＤＢ名) G01B 11/00 - 11/30 102 G06T 1/00 - 9/20
Claims (3)
- 【請求項１】 濃淡画像データを空間フィルタリング処
理するフィルタリング処理手段と、 前記空間フィルタリング処理後の画像データをヒストグ
ラム処理するヒストグラム処理手段と、 前記ヒストグラム処理結果を基にパターン位置に対応し
たピークを検出すると同時に、しきい値を求めるピーク
検出手段と、 前記しきい値を基に前記空間フィルタリング処理後の画
像データを３値化処理する３値化処理手段と、 前記３値化処理後の画像データを基にパターン底部の面
積及び周囲長を求める第１の演算手段と、 前記パターン底部の面積及び周囲長を基に各パターンの
径を求める第２の演算手段と、 前記パターン径を基に当該パターンが円形状か楕円形状
かを自動的に判断し、円形状であれば前記面積値を基に
当該円の直径を算出し、楕円形状であれば前記面積値及
び周囲長を基に当該楕円の半長径及び半短径を算出する
パターン形状認識手段とを有することを特徴とするパタ
ーン寸法測定装置。 - 【請求項２】 前記パターン形状認識手段は、前記パタ
ーン底部の面積より求められる第１の径の値と周囲長か
ら求められる第２の径の値の差を用いて、前記パターン
が円形状か楕円形状かを判断することを特徴とする、請
求項１に記載のパターン寸法測定装置。 - 【請求項３】 濃淡画像データを空間フィルタリング処
理する第１の工程と、 前記空間フィルタリング処理後の画像データをヒストグ
ラム処理する第２の工程と、 前記ヒストグラム処理結果を基にパターン位置に対応し
たピークを検出すると同時に、しきい値を求める第３の
工程と、 前記しきい値を基に前記空間フィルタリング処理後の画
像データを３値化処理する第４の工程と、 前記３値化処理後の画像データを基にパターン底部の面
積及び周囲長を求める第５の工程と、 前記パターン底部の面積及び周囲長を基に各パターンの
径を求める第６の工程と、 前記パターン径を基に当該パターンが円形状か楕円形状
かを自動的に判断し、円形状であれば前記面積値を基に
当該円の直径を算出し、楕円形状であれば前記面積値及
び周囲長を基に当該楕円の半長径及び半短径を算出する
第７の工程とからなることを特徴とするパターン寸法測
定方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5105492A JP2980789B2 (ja) | 1993-05-06 | 1993-05-06 | パターン寸法測定装置及びその方法 |
| US08/237,169 US5555319A (en) | 1993-05-06 | 1994-05-03 | Critical dimension measuring method and equipment thereof |
| KR1019940009885A KR0153795B1 (ko) | 1993-05-06 | 1994-05-06 | 패턴치수 측정장치 및 그 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5105492A JP2980789B2 (ja) | 1993-05-06 | 1993-05-06 | パターン寸法測定装置及びその方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06317414A JPH06317414A (ja) | 1994-11-15 |
| JP2980789B2 true JP2980789B2 (ja) | 1999-11-22 |
Family
ID=14409102
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5105492A Expired - Fee Related JP2980789B2 (ja) | 1993-05-06 | 1993-05-06 | パターン寸法測定装置及びその方法 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5555319A (ja) |
| JP (1) | JP2980789B2 (ja) |
| KR (1) | KR0153795B1 (ja) |
Families Citing this family (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO1991002428A1 (en) * | 1989-08-08 | 1991-02-21 | Sanyo Electric Co., Ltd | Automatically focusing camera |
| US6510240B1 (en) * | 1995-05-09 | 2003-01-21 | Texas Instruments Incorporated | Automatic detection of die absence on the wire bonding machine |
| JP3797499B2 (ja) * | 1996-08-08 | 2006-07-19 | 東京電力株式会社 | 水路流出入物監視装置 |
| JPH1125898A (ja) * | 1997-05-08 | 1999-01-29 | Hitachi Ltd | 電子顕微鏡の分解能評価方法および分解能評価用試料 |
| US6452677B1 (en) | 1998-02-13 | 2002-09-17 | Micron Technology Inc. | Method and apparatus for detecting defects in the manufacture of an electronic device |
| US6517669B2 (en) * | 1999-02-26 | 2003-02-11 | Micron Technology, Inc. | Apparatus and method of detecting endpoint of a dielectric etch |
| US6238936B1 (en) * | 1999-03-08 | 2001-05-29 | Advanced Micro Devices, Inc. | Method of using critical dimension mapping to qualify a new integrated circuit fabrication etch process |
| JP3813798B2 (ja) * | 2000-07-13 | 2006-08-23 | 株式会社日立製作所 | 電子顕微鏡 |
| US6440759B1 (en) | 2001-06-29 | 2002-08-27 | Infineon Technologies Ag | Method of measuring combined critical dimension and overlay in single step |
| JP4533563B2 (ja) * | 2001-07-13 | 2010-09-01 | 株式会社東芝 | パターン評価方法，位置合わせ方法、検査装置の検査方法，半導体製造工程の管理方法 |
| US7662648B2 (en) * | 2005-08-31 | 2010-02-16 | Micron Technology, Inc. | Integrated circuit inspection system |
| US20070081742A1 (en) * | 2005-10-06 | 2007-04-12 | Dmitriy Yeremin | Method of measuring an area of micro-objects of arbitrary shape in scanning electron microscope |
| US20080075345A1 (en) * | 2006-09-20 | 2008-03-27 | Siemens Corporation Research, Inc. | Method and System For Lymph Node Segmentation In Computed Tomography Images |
| TWI511084B (zh) * | 2012-01-20 | 2015-12-01 | Asml Netherlands Bv | 可自組聚合物及用於微影之方法 |
| JP6366921B2 (ja) * | 2013-10-24 | 2018-08-01 | 株式会社ミツトヨ | 画像測定装置、及び高さ測定方法 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01102841A (ja) * | 1987-10-14 | 1989-04-20 | Toshiba Corp | 画像形成方法 |
| US5189711A (en) * | 1989-11-24 | 1993-02-23 | Isaac Weiss | Automatic detection of elliptical shapes |
| US5164993A (en) * | 1991-11-25 | 1992-11-17 | Eastman Kodak Company | Method and apparatus for automatic tonescale generation in digital radiographic images |
-
1993
- 1993-05-06 JP JP5105492A patent/JP2980789B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-05-03 US US08/237,169 patent/US5555319A/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-05-06 KR KR1019940009885A patent/KR0153795B1/ko not_active IP Right Cessation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR0153795B1 (ko) | 1998-12-01 |
| US5555319A (en) | 1996-09-10 |
| JPH06317414A (ja) | 1994-11-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2980789B2 (ja) | パターン寸法測定装置及びその方法 | |
| CN115147414B (zh) | 一种双极型功率晶体管表面击穿缺陷检测方法 | |
| US8115169B2 (en) | Method and apparatus of pattern inspection and semiconductor inspection system using the same | |
| US5887080A (en) | Method and apparatus for processing pattern image data by SEM | |
| US7817844B2 (en) | Pattern inspection apparatus and method | |
| US20120076393A1 (en) | Cd metrology system and method of classifying similar structural elements | |
| JP2009259036A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム、記録媒体、及び画像処理システム | |
| US20170372464A1 (en) | Pattern inspection method and pattern inspection apparatus | |
| CN105913067A (zh) | 图像轮廓特征的提取方法及其装置 | |
| CN114283132A (zh) | 一种缺陷检测方法、装置、设备以及存储介质 | |
| CA2604101C (en) | Method of analyzing cell structures and their components | |
| CN117115194B (zh) | 基于电子显微镜图像的轮廓提取方法、装置、设备及介质 | |
| US5479535A (en) | Method of extracting features of image | |
| JP2000171230A (ja) | 微小パタ―ン形状検査方法及びその装置 | |
| JP2005285898A (ja) | パターン画像判定方法及びその方法を用いたパターン画像判定装置 | |
| JP2001012923A (ja) | パターン抽出方法、パターン抽出装置、微小異物形状測定方法、微小異物形状測定装置、ホール中央部の穴径測定方法、ホール中央部の穴径測定装置、ホール段差測定方法及びホール段差測定装置 | |
| JP2004257845A (ja) | 欠陥の分類方法 | |
| JP2001085487A (ja) | ホールパターン検出方法及びホールパターン検出装置、ホール中央部の穴面積測定方法及びホール中央部の穴面積測定装置 | |
| Midoh et al. | Statistical optimization of Canny edge detector for measurement of fine line patterns in SEM image | |
| JPH0727711A (ja) | 画像におけるマーク部の欠陥検出方法 | |
| WO2023026557A1 (ja) | 検査装置及び参照画像生成方法 | |
| Midoh et al. | Object size measurement method from noisy SEM images by utilizing scale space | |
| JP2004127784A (ja) | 荷電粒子線装置 | |
| JPH0319990B2 (ja) | ||
| Kyogoku et al. | A method for dynamic placement of overlay measurement area cursors using segmentation technique |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20070917 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080917 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080917 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090917 Year of fee payment: 10 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |