JP3034975B2 - パターン特徴抽出方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、パターン特徴抽出方法
に関し、特に、電子顕微鏡（以下、ＳＥＭと称する。）
等による電子ビームを用いたパターン認識やパターン計
測のなかでも超ＬＳＩ製造工程中でトレンチ加工工程や
ＳＲＥＰ工程を施した後のように、パターン表面の凹凸
の少ないパターン評価を行うのに用いて好適なパターン
特徴抽出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、電子ビームを用いたパターン認識
やパターン計測を行なう場合には、試料に対する照射ダ
メージの低減やチャージアップの防止を目的として、Ｓ
ＥＭを低加速（〜１ｋＶ以下）電圧、低電流（〜１０ｐ
Ａ以下）に設定してきた。また、ＳＥＭから得られる２
次電子画像のＳ／Ｎを向上させるために、フレーム積算
処理またはフィルタリング処理等の画像処理を施してき
た。このようにして得られた２次電子画像から、種々提
案されているアルゴリズム（例えば、しきい値法、直線
近似法、最大傾斜法等）に基づいて、パターンの自動計
測を行なっている。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】一般に、超ＬＳＩの製
造工程のうちのトレンチ穴加工工程やＳＲＥＰ工程を施
した試料の表面は、平坦な形状（凹凸が０．１μｍ程
度）を持ち、更にその試料表面がレジストのような絶縁
物で覆われている。このため、パターンを探す場合に得
られるＳＥＭ画像のコントラストが極めて乏しい。よっ
て、ＳＥＭ画像から、所望のパターン位置を探すことは
極めて困難である。また、一般に、パターンを捜し当て
た後に、観察倍率を上げてゆく。これと併に、ドーズ量
が増加する。このため、鏡筒パラメータを調整している
間にチャージアップが進んで、パターン計測が不可能に
なることが少なくない。このため、パターン特徴抽出が
正確に行なうことは非常に重要である。

【０００４】一方、他の工程においても、一般に、観察
画像のＳ／Ｎを向上させる目的で、フレーム積算を行な
われている。この場合にも、電子ビームを照射した領域
には、コンターミネーションが付着し易い。そこで、フ
レーム積算の回数は、コンターミネーションやチャージ
アップの程度から制限されてきた。その結果、得られた
画像から、例えば、コンタクトホールパターンの穴底部
面積や穴径等の自動計測が困難な場合が少なくなかっ
た。

【０００５】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的は、フレーム積算を行なった場合にチャージア
ップを誘導するような試料についてや、表面形状が平坦
でパターン認識やパターン計測を行なうのに充分なコン
トラストが得られないような試料について、１回のＳＥ
Ｍ画像入力で得られた画像に各種のディジタル処理を施
すことにより、効果的なパターン認識やパターン計測を
行なうことを可能とすることにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の方法は、画像デ
ータの各画素を対数変換処理する第１のステップと、前
記第１のステップで対数変換処理された画像データをＮ
値化処理する第２のステップと、前記第２のステップで
Ｎ値化された画像データを少なくとも１方向に偏微分処
理して境界を抽出する第３のステップを含むものとして
構成される。

【０００７】

【作用】第１のステップにおける対数変換処理を通じて
画像の非線形画像強調が行なわれる。次の第２のステッ
プにおけるＮ値化処理を通じて、画像の濃淡値を設定す
る。更に、第３のステップにおける偏微分処理を通じ
て、複数の濃淡値の領域の境界が識別される。これによ
り、画像の特徴部分が抽出される。

【０００８】

【実施例】以下、図面を参照しながら本発明の実施例を
説明する。

【０００９】図１は本発明の一実施例に係るパターン特
徴抽出方法における画像処理手順を示すフローチャート
である。

【００１０】先ず、第１のステップでは、ＳＥＭ画像入
力が行なわれ、図示しないＳＥＭの観察画像を図示しな
い画像処理装置のフレームメモリに入力し、これを原画
像として保存する。

【００１１】次の第２のステップ２では、先に取込まれ
た原画像の各画素に対して、（常用）対数変換処理を行
なう。即ち、任意の画素（Ｘ，Ｙ）での濃淡値Ｆ（Ｘ，
Ｙ）に対して、 Ｆ′（Ｘ，Ｙ）＝２５５（log Ｆ（Ｘ，Ｙ）−log Ｆmin ）／ （log Ｆmax −log Ｆmin ） …（１） なる式よりＦ′（Ｘ，Ｙ）を求め、これをフレームメモ
リに格納する。

【００１２】次の第３ステップ３で、対数変換処理画像
の各画素に対してＮ値化処理を行なう。例えば、基板表
面と、テーパ部と、パターン底部とに分離する場合に
は、３値化処理を行なう。３値化処理の場合のしきい値
は、濃淡値の全範囲（ここでは０〜２５５）を３等分し
て求める。前段階の対数変換処理によって規格化してい
るので、等分でも充分に分離が可能である。以上のよう
にして３値化した後の濃淡値は、例えば、“４０”、
“１２６”、“２１２”と割り当て、フレームメモリに
格納しておく。

【００１３】そして、次の第４のステップでＸ，Ｙの両
方向に対して順に偏微分処理を行なう。前段階で、Ｎ
（＝３）値化を行なっているため、偏微分後の画像デー
タは、Ｎ−１（＝２）個分の境界のみを含んでおり、こ
れを検出することができる。即ち、Ｎ値化に配分された
各領域の中は偏微分により０となるので、その画素の濃
淡値は０としてフレームメモリに格納する。従って、上
記の濃淡値で３値化した場合、境界領域は“８６”の濃
淡値を持つことになる。

【００１４】以上のような処理を行なった画像に対し
て、次の第５のステップ５で、ある値（上記例では“８
６”）を持ち且つフレームメモリのアドレス上で連続し
た位置を画像処理装置で探し、パターンの位置検出を行
なう。その中で、例えば穴パターンであれば特定の濃淡
値で検出した位置が穴パターンの開口部と穴の底部に対
応する。

【００１５】次の第６のステップ６では、検出した位置
の画素アドレスをＸ方向およびＹ方向に数え、その和に
１画素あたりの寸法値を考慮することにより穴の径（開
口径）や穴の周囲長さを求める。一方、検出した位置の
中に含まれる全画素数を数え、その総和に１画素あたり
の寸法値を考慮して穴の面積を求める。

【００１６】以上のような画像処理のステップを経て、
ＳＥＭ画像から最終的に目的とする穴の開口径、周囲
長、開口面積を算出することができる。

【００１７】図２〜図５は、実際に試料を用いて図１の
フローチャートの処理を行なった場合に得られる画像の
例（顕微鏡写真）を示している。この例で用いた試料は
トレンチ穴パターンで開口径が１．０８μｍであり、Ｓ
ＥＭの加速電圧を１．２ｋＶとし、ＳＥＭの観察倍率を
Ｘ４０ｋ倍とした。

【００１８】図２は、上記条件でＳＥＭ画像を画像処理
装置に入力した例である。ここで、サンプリング速度を
３．８４μsec ／pix.とし、フレーム積算は行なってい
ない。図３は、原画像を対数変換処理した画像であり、
原画像のコントラストを非線形強調したものである。続
いて、図４は対数変換画像に対して３値化処理を施した
画像である。これより、試料である基板表面、トレンチ
パターンのテーパ部、トレンチの底部が明確に判断でき
る。図５は、３値化画像に対してＸ，Ｙの両方向に対し
てそれぞれ偏微分処理を施した画像である。これより、
前述のおのおのの領域の境界が等高線表示で表わされ
る。

【００１９】以上のようなステップを経て最終的に得ら
れた図２〜図５のパターンから、それぞれの等高線ルー
プを構成する画素の数を、画像処理装置にて算出した。
その結果、トレンチパターンの開口径が１．１６μｍ、
トレンチ底部の径が０．９２μｍ、トレンチ底部の表面
積が２．１３μｍ² であるとの結果が得られた。更に、
原画像と偏微分処理画とを重ね合わせ表示することによ
って、Ｓ／Ｎの悪い原画像の中からパターン位置を容易
に判断することも可能となる。

【００２０】

【発明の効果】以上述べたように、本発明のパターン特
徴抽出方法によれば、ＳＥＭの電子ビームが試料に対し
て照射ダメージを与えたり、チャージアップを招いたり
するような場合で、且つフレーム積載ができないような
場合や、試料表面のコントラストが乏しいような場合に
も、１回のＳＥＭ画像から効果的に必要なパターンの特
徴を抽出することが可能であり、これに伴う各種計測を
確実に高信頼性で実施できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係るパターン特徴抽出方法
の処理ステップを示すフローチャート。

【図２】実際の試料表面を電子顕微鏡で撮影して得た基
板上に形成された微細なパターンを表わしているものの
顕微鏡写真。

【図３】図２を画像処理した場合のある段階で得られる
基板上に形成された微細なパターンを表わしているもの
の写真。

【図４】図２を画像処理した場合のある段階で得られる
基板上に形成された微細なパターンを表わしているもの
の写真。

【図５】図２を画像処理した場合のある段階で得られる
基板上に形成された微細なパターンを表わしているもの
の写真。

【符号の説明】

１ 第１のステップ（ＳＥＭ画像入力） ２ 第２のステップ（対数変換処理） ３ 第３のステップ（Ｎ値化処理） ４ 第４のステップ（偏微分処理） ５ 第５のステップ（パターン位置検出） ６ 第６のステップ（開口径、周囲長、開口面積算出）

Claims (13)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像データの各画素を対数変換処理する第
   １のステップと、 前記第１のステップで対数変換処理された画像データを
   Ｎ値化処理する第２のステップと、 前記第２のステップでＮ値化された画像データを少なく
   とも１方向に偏微分処理して境界を抽出する第３のステ
   ップと、 を含むことを特徴とするパターン特徴抽出方法。
2. 【請求項２】電子顕微鏡によって生成された画像の所望
   の特徴を抽出するパターン特徴抽出方法であって、 ａ）フレームメモリーを有する処理装置に、前記電子顕
   微鏡によって生成した前記画像を入力し、 ｂ）前記画像の画素を前記フレームメモリーに格納し、 ｃ）対数処理により、前記各画素を前記処理装置によっ
   て変換し、非線形画像強調画素を生成し、 ｄ）各前記非線形画像強調画素を、それぞれ対応する画
   素値を有するＮ個の異なるグループの１つに割り当て、
   前記非線形画像強調画素を値付け処理済画素に変換し、
   前記複数の異なるグループにおける前記値付け処理済画
   素のそれぞれに前記対応する画素値を持たせ、 ｅ）前記Ｎ値化処理済画素を前記処理装置を使用してＸ
   およびＹ方向に偏微分し、偏微分処理済画素を生成し、 ｆ）前記偏微分済画素から境界を検出することによっ
   て、前記画像の前記所望の特徴を決定する、というステ
   ップを有することを特徴とするパターン特徴抽出方法。
3. 【請求項３】同一濃度を有する偏微分処理済画素を検出
   することにより、前記画像の形状と大きさを検出するス
   テップをさらに備えることを特徴とする請求項２に記載
   の方法。
4. 【請求項４】前記処理装置は、ステップｃ）における変
   換を、下記の式によって行うことを特徴とする請求項２
   に記載の方法。 Ｆ’（Ｘ，Ｙ）＝ＣＮｍａｘ（ｌｏｇＦ（Ｘ，Ｙ）−ｌ
   ｏｇＦｍｉｎ）／（ｌｏｇＦｍａｘ−ｌｏｇＦｍｉｎ） ここで、 Ｆ（Ｘ，Ｙ）は、座標（Ｘ，Ｙ）における画素の濃淡値
   を表し、 Ｆｍａｘは濃淡値の最大値を表し、 ＣＮｍａｘは一定値であり、 Ｆｍｉｎは濃淡値の最小値を表し、 Ｆ’（Ｘ，Ｙ）は、前記ステップｃにおいて得られる座
   標（Ｘ，Ｙ）における非線形画像強調画素の濃淡値を表
   している。
5. 【請求項５】前記処理装置は、ステップｃ）における変
   換を、下記の式によって行うことを特徴とする請求項２
   に記載の方法。 Ｆ’（Ｘ，Ｙ）＝ＣＮｍａｘ（ｌｏｇＦ（Ｘ，Ｙ）−ｌ
   ｏｇＦｍｉｎ）／（ｌｏｇＦｍａｘ−ｌｏｇＦｍｉｎ） ここで、 Ｆ（Ｘ，Ｙ）は、座標（Ｘ，Ｙ）における画素の濃淡値
   を表し、 Ｆｍａｘは濃淡値の最大値を表し、 ＣＮｍａｘは一定値であり、 Ｆｍｉｎは濃淡値の最小値を表し、 Ｆ’（Ｘ，Ｙ）は、前記ステップｃにおいて得られる座
   標（Ｘ，Ｙ）における非線形画像強調画素の濃淡値を表
   している。
6. 【請求項６】前記ステップｄ）においては、前記非線形
   画像強調画素をＮ個の濃淡値グループに分割することを
   特徴とする請求項２に記載の方法。
7. 【請求項７】前記ステップｄ）においては、前記非線形
   画像強調画素をＮ個の濃淡値グループに分割することを
   特徴とする請求項３に記載の方法。
8. 【請求項８】前記画像は電子顕微鏡の１回の走査によっ
   て生成されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
9. 【請求項９】前記ステップｅ）は、同じ領域内の複数の
   前記値付け処理済画素を第一濃淡値に等しいものとする
   ことを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
10. 【請求項１０】前記ステップｄ）は、前記非線形画像強
    調画素のそれぞれを、Ｎ値の濃淡グループの一つを表す
    濃淡値に割り当てることを含むことを特徴とする請求項
    ６に記載の方法。
11. 【請求項１１】前記ステップｄ）は、領域間の境界上の
    複数の値付け処理済画素を第二濃淡値とすることを含む
    ことを特徴とする請求項６に記載の方法。
12. 【請求項１２】電子顕微鏡によって生成された画像の所
    望の特徴を抽出するパターン特徴抽出方法であって、 フレームメモリーを有する処理装置に前記電子顕微鏡に
    よって生成した前記画像を入力し、 前記画像の電子的画素信号を前記フレームメモリーに格
    納し、 対数処理により、前記各電子的画素信号を前記処理装置
    によって変換し、非線形画像強調画素を生成し、 前記各非線形画像強調画素信号を前記処理装置を使用し
    て処理し、Ｎ（Ｎは予め決めた数）種類の複数の値付け
    処理済信号を生成し、 前記処理装置を使用して、前記Ｎ種類の複数の値付け処
    理済画素信号をＸ方向及びＹ方向に偏微分し、複数の偏
    微分画素信号を生成し、 前記複数の偏微分画素信号から境界を検出する事によっ
    て、前記画像の前記所望の特徴を生成することを特徴と
    するパターン特徴抽出方法。
13. 【請求項１３】電子顕微鏡によって生成された画像の所
    望の特徴を抽出するパターン特徴抽出装置であって、 前記電子顕微鏡によって生成した前記画像を受けるため
    の、フレームメモリーを有する画像処理装置であって、
    前記フレームメモリーは複数の前記電子画素信号を格納
    するものであり、前記フレームメモリーに格納された複
    数の前記電子画素信号を対数処理し、複数の非線形画像
    強調画信号を生成する、画像処理装置を備え、 前記画像処理装置は、前記各非線形画像強調画素信号を
    処理し、Ｎ（Ｎは予め決めた数）種類の複数の値付け処
    理済信号を生成し、前記Ｎ種類の複数の値付け処理済画
    素信号をＸ方向及びＹ方向に偏微分し、複数の偏微分画
    素信号を生成し、前記複数の偏微分画素信号から境界を
    検出する事によって前記画像の前記所望の特徴を決定す
    る、ものとして構成されている、ことを特徴とするパタ
    ーン特徴抽出装置。