JP3067819B2 - 形状計測装置 - Google Patents

形状計測装置

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JP3067819B2
JP3067819B2 JP3043754A JP4375491A JP3067819B2 JP 3067819 B2 JP3067819 B2 JP 3067819B2 JP 3043754 A JP3043754 A JP 3043754A JP 4375491 A JP4375491 A JP 4375491A JP 3067819 B2 JP3067819 B2 JP 3067819B2
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Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、半導体装置等の微細な
パターンの形状を計測する形状計測装置に関する。
【0002】近年、例えば、半導体装置の高集積化に伴
い、パターンの微細化が進み、半導体製造における歩留
りの向上が要求されている。そのため、微細なパターン
の形状を高精度に計測する必要がある。
【0003】
【従来の技術】従来、半導体装置の高密度パターン等の
微細形状を計測する場合、SEM(走査型電子顕微鏡)
が使用されてきた。このSEMは、試料の表面上を小さ
いビーム状に絞った電子線を走査し、該試料からの二次
電子又は反射電子の強度分布を一次ビームと同期させな
がら画像表示して、形状や凹凸等を計測するものであ
る。
【0004】ところで、上記SEMに比較して、高さ方
向で10倍以上の感度を有し、試料の形状を反映した映
像を色情報で提供する微分干渉法がある。この微分干渉
法は、直線偏光を2つの直線偏光に分け、これを試料表
面に照射したときに、その反射光の光路差(試料表面の
段差の高さに相当)に応じて干渉色を生じさせて該試料
表面の形状を色情報として表わすものである。
【0005】この微分干渉法を使用したものに微分干渉
顕微鏡があり、この微分干渉顕微鏡を用いてSEMより
高精度な形状計測が近年行われている。
【0006】そこで、図6に、微分干渉顕微鏡を用いた
従来の形状計測を説明するための図を示す。図6におい
て、試料表面からの反射光が微分干渉顕微鏡の微分干渉
部50で干渉稿の色情報として表われ、これを観測者5
1が認識して色判定部52で色判定を行う。この色判定
は観測者が行う。そして、傾斜角度判定部53におい
て、判定した色を、光路差と色が対応した色テーブルで
参照して該当する光路差を割出し、該光路差により試料
表面の傾斜角度(形状)を判定するものである。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】しかし、計測において
色認識と色判断は観測者が行うことから、判定に対する
人為的差異が生じて精度統一を望むことができない。従
って、観測者を特定しなければならず、また計測された
データを後に統計処理しなければならないという問題が
ある。
【0008】そこで、本発明は上記課題に鑑みなされた
もので、高精度かつ高安定な形状計測を行う形状計測装
置を提供することを目的とする。
【0009】
【課題を解決するための手段】図1に、本発明の原理説
明図を示す。図1における形状計測装置1において、2
は干渉手段であり、試料3表面に光を照射し、その形状
に応じた干渉色を得る。4は撮像手段であり、干渉手段
2からの干渉色の映像を撮像して三原色の色信号を得
る。そして、5は形状認識手段であり、撮像手段4から
の色信号により試料3の形状を判別する。
【0010】この場合、形状認識手段5は、撮像手段4
からの各色信号を、それぞれ独立して保持する記憶部
と、該記憶部の各色信号の比率を比較する比較部と、該
比較部の各色信号の比率より試料3表面の各位置に対応
するそれぞれの色を決定し、該決定したそれぞれの色に
基づいて形状を判別する処理部を有する。
【0011】または、形状認識手段5は、撮像手段4か
らの各色信号に基づいて、試料3表面の各位置に対応す
る形状を判別する学習機能を有するニューロ部からな
る。
【0012】
【作用】図1に示すように、干渉手段2からの干渉色を
撮像手段4により三原色の色信号として得、この色信号
で形状認識手段5が試料3の形状を判別する。この場
合、形状認識手段5では、各色信号のそれぞれを記憶部
で保持し、これを比較部で各色信号の比率を比較して色
を決定することにより試料3の形状を判別する。
【0013】または、形状認識手段5では、ニューロ部
により各色信号に基づいて試料3の形状を判別する。
【0014】このように、試料3からの色情報の判別を
自動化することが可能となることにより、観測者の人為
的差異による判別のばらつきの防止や、データの統計処
理等の手数が削減され、高安定かつ高精度に形状計測を
行うことが可能となる。また、形状認識にニューロ部と
することにより、さらに処理手段が削減され、実時間処
理を行うことが可能となる。
【0015】
【実施例】図2に、本発明の第1の実施例の構成図を示
す。図2において、形状計測装置1は、干渉手段2とし
て従来より知られている微分干渉顕微鏡を用いる。微分
干渉顕微鏡2は、前述のように簡単に説明すると、光源
からの直線偏光をプリズム等で2つの直線偏光に分割し
て試料表面に照射した場合に、その2つの反射光の光路
差が干渉稿として表われ、この干渉稿で生じる干渉色を
得るものである。
【0016】この微分干渉顕微鏡2で得られる干渉色の
映像が、例えばCCD(電荷結合素子)を用いた単板式
のカラーカメラ10により撮像され、これを色フィルタ
11により赤(R),緑(G),青(B)の三原色の色
信号に分離される。このカラーカメラ10及び色フィル
タ11が撮像手段4を構成する。色フィルタ11により
分離された各色信号は記憶部であるフレームメモリ12
の3つのメモリ領域12a〜12cにそれぞれ独立して
保持される。
【0017】一方、比較部13及び処理部14により形
状認識手段5を構成する。ここで、比較部13はRGB
比率と色の名称とが対応付けられた色テーブル(図示せ
ず)を有しており、フレームメモリ12からのRGBの
色信号を比較し、その比率で色テーブルに基づいて色を
決定する。この場合、RGB比率と色名とは色テーブル
においてn:1に対応付けられるが、試料表面の凹凸の
傾斜角度が既知であれば、RGB比率と傾斜角度とを
1:1で対応付けることができる。また、処理部14は
光路差の参照テーブル(図示せず)を有しており、比較
部13により決定された色に基づいて参照テーブルで光
路差を決定し、該光路差により試料表面の凹凸の傾斜角
度を算出して形状を計測する。このようにして、試料表
面の各部所で形状を計測しながら、表面全体の形状を計
測するものである。
【0018】なお、上述の撮像手段4において単板式の
カラーカメラ10を使用した場合を示したが、3板式の
カラーカメラを用いてもよい。この3板式のカラーカメ
ラは、受像光を3つのダイクロイックミラー等でR,
G,Bの三原色をそれぞれ取出すことができるもので、
CCD撮像素子の色ずれに対処できる。この場合、色フ
ィルタ11が不要となる。
【0019】このように、形状計測を行う場合の色判定
を観測者によらず自動的に行うことができる。従って、
データの統計処理等を行う必要がなく手数が削減され、
高安定かつ高精度な形状計測を行うことができる。
【0020】ここで、図3に、第1の実施例の一適用の
構成図を示す。図3において、微分干渉顕微鏡2内の試
料台15上に試料3が載置され、その上方に対物レンズ
16が位置する。この微分干渉顕微鏡2は、図示しない
が白色光光源、偏光器、単一の直線偏光より二つの直線
偏光を得るプリズム等を有している。微分干渉顕微鏡2
上には撮像手段4が配置される。この撮像手段4は、前
述のように、単板式のカラーカメラ10と色フィルタ1
1でも、3板式のカラーカメラでもよい。すなわち、微
分干渉顕微鏡2により得られる試料3表面の干渉色の映
像を撮像手段4で撮像して、該映像に対応する三原色
(R,G,B)を画像処理装置17に送る。画像処理装
置17は、図2におけるフレームメモリ(12)であ
り、各色信号をそれぞれのメモリ領域(12a〜12
c)に保持する。そして、それぞれのメモリ領域に保持
された各色信号をコンピュータ18に送る。コンピュー
タ18は、図2における形状認識手段5である比較部
(13)及び処理部(14)を有しており、受信した各
色信号を比較部(13)で色テーブルにより色を決定
し、処理部(14)で参照テーブルにより光路差を決定
して傾斜角度等の形状を算出するものである。なお、機
能を損わなければ画像処理装置17とコンピュータ18
を一体的な装置としてもよい。
【0021】また、コンピュータ18の比較部(13)
において干渉色を変化させるには、まず試料3の変化さ
せたい位置を指定し、指定位置に対応する画像処理装置
17のフレームメモリ(12)の内容を比較する。そし
て、指定箇所のRGBの比率が、指定色と同じ比率にな
るまで、上述のプリズム又は偏光器を調整すればよい。
【0022】次に、図4に、本発明の第2の実施例の構
成図を示す。図4(A)は形状計測装置1のブロック構
成図であり、図4(B)はニューロ部を説明するための
図である。図4(A)において、干渉手段である微分干
渉顕微鏡2からの干渉色の映像が撮像手段4である3板
式のカラーカメラ20により撮像され、カラーカメラ2
0からの三原色(R,G,B)の色信号がそれぞれニュ
ーロ部21に入力される。このニューロ部21は、各色
信号に基づいて試料(3)表面の各位置に対応する形状
を判別する学習機能を有する。
【0023】すなわち、図4(B)に示すように、予め
所定色に対応する傾斜角度θtを学習させておき、R,
G,Bの色信号及びバイアス信号が入力されると、三原
色により表現される色に対応する傾斜角度θを出力する
ものである。
【0024】例えば、入力パターン(I1 ,I2
3 )と、対応する学習パターンθtを表1で与える。
【0025】
【表1】
【0026】ここで、図4(B)におけるW1 ,W2
3 は入出力の結合の強さを示している。そこで、出力
パターンθと学習パターンθtを(1) 式で比較する。
【0027】
【数1】
【0028】(1) 式による学習がθ=θtならば学習終
了となり、θ≠θtならばθ=θtになるまで各結合力
の荷重を変化させて学習を行う。この場合、荷重の変化
量をΔWiとすると、 ΔWi=ε・(θt−θ)・Ii … (2) で表わされる。ここで、εは定数であり、ε>0であ
る。すなわち、新たな荷重Wi1(=Wi+ΔWi)を
(1) 式のWiに置換えて学習を行うものである。
【0029】次に、図5に、第2の実施例の一適用の構
成図を示す。図5において、微分干渉顕微鏡2は図3と
同様であり、上部に3板式のカラーカメラ20が配置さ
れる。カラーカメラ20からの三原色の色信号は上述の
ニューロ部21を有するコンピュータ18に入力され
て、試料3表面の凹凸の傾斜角度θ(形状)を計測する
ものである。これにより、試料3の形状を自動的かつ実
時間で計測することができる。すなわち、計測の自動化
により図2と同様に、高安定かつ高精度で計測すること
ができ、しかも実時間で計測することができる。
【0030】なお、図5の破線で示すように、カラーカ
メラ20からの色信号をメモリ22に一旦蓄えてニュー
ロ部21により計測を行ってもよい。また、図5におい
ては撮像手段4を3板式のカラーカメラ20を用いた場
合を示したが、図2のように単板式のカラーカメラと色
フィルタにより構成しても同様の効果を有するものであ
る。
【0031】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、干渉手段
からの干渉色を三原色の色信号とし、この色信号の比率
の比較又はニューロ部における学習により試料の形状を
計測することにより、色情報の判別を自動化して人為的
差異によるばらつきを防止すると共に、データの統計処
理等の手数を削減することができ、高安定かつ高精度で
試料形状を計測することができる。また、ニューロ部に
よる学習により、より高速化を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の原理説明図である。
【図2】本発明の第1の実施例の構成図である。
【図3】第1の実施例の一適用の構成図である。
【図4】本発明の第2の実施例の構成図である。
【図5】第2の実施例の一適用の構成図である。
【図6】従来の形状計測を説明するための図である。
【符号の説明】
1 形状計測装置 2 干渉手段 3 試料 4 撮像手段 5 形状認識手段 12 記憶部 13 比較部 14 処理部 21 ニューロ部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G01B 9/00 - 11/30 102 G06F 15/18 G06T 7/00

Claims (2)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 試料表面に光を照射し、その形状に応じ
    た干渉色を得る干渉手段と、 該干渉手段からの干渉色の映像を撮像して三原色の色信
    号を得る撮像手段と、 該撮像手段からの色信号に基づいて前記試料の形状を判
    別する形状認識手段とを有し、 前記形状認識手段は、前記撮像手段からの各色信号をそ
    れぞれ独立して記憶する記憶部と、色テーブルを用いて
    該記憶部が記憶した色信号に対応する色を決定する比較
    部と、参照テーブルを用いて前記色に基づいた光路差を
    決定し、該光路差に基づき前記試料表面の傾斜角度を算
    出することで形状判別を行う処理部と、 を含む ことを特徴とする形状計測装置。
  2. 【請求項2】 前記形状認識手段は、予め学習した各色
    信号と傾斜角度との関係と、前記撮像手段から供給され
    た各色信号に基づいて、前記試料表面の形状を判別する
    ニューロ部を有することを特徴とする請求項1記載の形
    状計測装置。
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JP2021009128A (ja) * 2019-07-03 2021-01-28 株式会社ミツトヨ 白色光の干渉により現れる色を用いた測定装置、システム及びプログラム

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