JP3819828B2 - 微細パターン測定方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体装置の製造技術における微細パターン測定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、半導体デバイスは複数の層から構成されている。ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）によって半導体デバイス上の微細パターンを評価する際には、例えば、エッチング後のコンタクトホールパターン等では、開口部にその下層にある配線パターン等が見える場合が有る。
【０００３】
図３２及び図３３は、ＳＥＭによって観察したコンタクトホール部分の微細パターンの例を示す図である。ＳＥＭによって観察した場合、下層の配線寸法のばらつきや、合わせずれの影響などにより、図３２に示すように、コンタクトホール１０の開口部内に配線パターン２０の片側のエッジのみが見えたり、図３３に示すように、配線パターン２０の両側のエッジが見えたり、様々な場合が有る。また、エッジの見える位置も決まっていない。
【０００４】
コンタクトホールの形状を測定する際は、例えば、図３４に示すように、コンタクトホール３０のパターンの中心部を横切るように、測定対象となる領域であるＲＯＩ（region of interest）を設定し、ＲＯＩ中心部より水平方向に外側へエッジ位置を探索し、抽出されたエッジ位置より対となるエッジ間距離を算出して、その最大幅を算出する方法が一般的である。
【０００５】
また、下記特許文献１では、コンタクトホールのパターンの中心を指定し、その中心に基づいて画像を極座標展開してエッジを算出する方法が提案されている。下記特許文献２では、コンタクトホールのパターンに沿って２重の閉曲線からなる閉領域を設定し、その閉領域内でコンタクトホールのエッジを探索する方法が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平７−２７５４８号公報
【特許文献２】
特開平２００１−９１２３１号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、いずれの方法においても、図３２乃至図３４に示したようにコンタクトホールの開口部に下層パターンのエッジが見えている場合、エッジ探索領域内に下層配線パターンのエッジが入ってしまうことがあり得る。そのような場合には、より内側に有る下層配線パターンのエッジを抽出してしまい、コンタクトホールを正しく測定することが出来ない。
【０００８】
そこで本発明は、前記課題に鑑みてなされたものであり、異なる層に属する複数のパターンを含む画像でも、測定対象のパターンを正しく測定することのできる微細パターン測定方法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】
上記課題を解決するため、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記グループ分け工程は、
代表点を中心として、各探索方向に向かって概輪郭を構成する点を探索し、各探索方向における代表点から検出された点までの距離と、検出された点の数を数える、探索工程と、
各探索において、代表点から点までの距離に基づいて、各点から構成された点列の順位付けを行う、順位付け工程と、
各探索において、検出された点の数と、前記順位付けに基づいて、各点列をサブグループとしてグループ分けする、サブグループ分け工程と、
各サブグループの端点同士の距離が、所定のしきい値以下である場合には、そのサブグループを連結して１つのグループとする、連結工程と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記グループ分け工程の前に、概輪郭を構成する点列同士の間の距離により、点列同士を連結するかどうかを判断し、連結性を示すツリーを作成する、ツリー作成工程を、さらに備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、閉路を構成する点列が複数存在する場合には、より外周にある閉路の点列を、測定対象のパターンであると判断する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、閉路を構成する点列が複数存在する場合には、各閉路に対するフーリエ記述子を算出し、この算出されたフーリエ記述子に基づいて、測定対象のパターンを特定する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、各パターンの組み合わせと、概輪郭を構成する点列の連結性との関係を対応付けた関連表をあらかじめ記憶させておき、取得した概輪郭を構成する点列の連結性を、前記関連表に基づいて照合することにより、点列により構成される各パターンを、いずれかの層に帰属させる、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、ハフ変換を利用して、概輪郭を構成する点列を、直線とそれ以外に区分し、これにより、測定対象のパターンを抽出する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、概輪郭を構成する点列に対して、その点列の点をすべて含む凸包を算出し、前記凸包を構成する点列を、測定対象のパターンであると判断する、ことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
〔第１実施形態〕
第１実施形態は、複数の層から構成された半導体デバイスのＳＥＭ画像から、パターンのピーク位置を複数抽出し、抽出されたピーク位置のデータをグループ分けして、各グループを各層のパターンに対応づけることにより、各層のパターンの形状を正しく測定できるようにしたものである。より詳しくを、以下に説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態において使用される微細パターン測定装置１００の構成を示すブロック図である。この図１に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００は、微細パターンの画像を取得する画像取得部１１０と、微細パターンの測定を行う微細パターン測定部１１２と、測定の際の条件やプロセスが設定されたレシピ等を保存する記憶装置１１４と、微細パターンの画像を表示するＣＲＴ１１６と、これらを制御するためのホストコンピュータ１１８とを、備えて構成されている。
【００１４】
画像取得部１１０の例としては、例えばＳＥＭ等が挙げられる。また、微細パターン測定部１１２は、微細パターンの輪郭の概略図形を複数のピーク点から構成された点列で作成する概輪郭作成部１２０と、概輪郭を形成する点列をグループ分けするグループ分割部１２２と、分割されたグループをパターン種に関連づけるグループ−パターン関連づけ部１２４と、関連づけられた情報に基づいてエッジ探索方向及びエッジ探索領域（ＲＯＩ）を設定し、エッジ抽出を行うエッジ抽出部１２６と、得られたエッジ点列に対して目的のパターンの形状を測定するパターン計測部１２８とを、備えて構成されている。
【００１５】
次に、図２に基づいて、本実施形態におけるパターン評価方法のステップを概略的に説明する。この図２に示すように、まず、測定を行いたい微細パターンが形成されているサンプルを装置内に搬入し、ステージの上に置く（ステップＳ１）。
【００１６】
次に、記憶装置１１４から、測定の内容が保存されているレシピを読み込み、レシピの設定を行う（ステップＳ２）。レシピには、測定を行うパターンの位置、目的のパターンを視野内に入れるためのパターンマッチングに用いるテンプレートファイル名、目的のパターンの種類等が記録されている。例えば、パターンの種類としては、ライン、スペース、ホール、島状パターン等が挙げられる。
【００１７】
次に、読み込んだレシピに従って、ステージを移動させ、サンプル上に電子ビームを走査し、パターンマッチングを行い、目的のパターンが含まれる画像を取得する（ステップＳ３、ステップＳ４）。これにより、例えば、図３に示すような、ホールパターン１３０内に、その下層に有るラインパターン１３２の一部のエッジ１３４が見られるような画像が得られる。
【００１８】
次に、後で詳述する処理により、これらホールパターン１３０のエッジ、及び、ラインパターン１３２のエッジと思われるピーク点を、すべて抽出する（ステップＳ５）。得られたピーク点の点列の例を、図４に示す。この図４において、各ピーク点は、エッジと判断された位置を示している。
【００１９】
次に、得られたピーク点の点列を、後で詳述する処理によりグループ分けする（ステップＳ６）。例えば、図５に示すように、図４のピーク点の点列を、グループ５１〜グループ５５の５個グループに分割し、さらに、グループ５２、５５を連結して１つのグループ５６とし、グループ５１、５３、５４を連結して１つのグループ５７とする。
【００２０】
次に、後で詳述する処理により、各グループがどのようなパターンに属するものであるかを判断して、各グループをパターン種に帰属させる（ステップＳ７）。例えば、図６に示すように、図５のグループ５６はラインパターン、５７はホールパターンにそれぞれ帰属させる。
【００２１】
次に、帰属した結果と、レシピに設定されている測定内容に従って、目的のパターンのエッジを抽出するようＲＯＩ及びエッジ探索方向を設定し（ステップＳ８）、エッジ抽出を行う（ステップＳ９）。得られたエッジ点列に対してレシピに設定されている測定内容の形状測定を行う（ステップＳ１０）。
【００２２】
以下、各ステップに関する詳細な説明を含めて、本実施形態の内容を詳細に説明する。
まず、サンプルを装置内に搬入し、測定の内容が保存されているレシピを読み込む（ステップＳ１、ステップＳ２）。本実施形態においては、コンタクトホールを測定するためのレシピを読み込むとする。次に、ステージを移動して目的のパターン上に電子ビームを走査して、図３に示すような画像を得る（ステップＳ３、ステップＳ４）。図３に示すように、画面内にはホールパターン１３０及び、このホールパターン１３０の内部にラインパターン１３２の一部が見えている。また、ＳＥＭ画像の特徴として、ホールパターン１３０のエッジ１３６部分及びラインパターン１３２の右側のエッジ１３４部分が、他の部分に比べて明るく、白く光っている。従来の測定方法では、このラインパターン１３２のエッジ１３４部分のために、ホールパターン１３０の測定が正しく行えない。
【００２３】
そこで、本実施形態においては、この画像内に見えているホールパターン１３０の輪郭、及び、ラインパターン１３２のおおよその輪郭を、以下のようにして抽出する（ステップＳ５）。
【００２４】
まず、観察されている画像に対して、図７に示すようなテンプレートを用いて、パターンマッチングを行う。この際、マッチングポイントをコンタクトホールの中心とした。このマッチングポイントが、本実施形態における代表点となる。
【００２５】
次に、図８に示すように、マッチングポイントを中心として放射状にエッジを探索する。この際、エッジを探索する領域（ＲＯＩ）は、マッチングポイントからコンタクトホールのホールパターンの外側までとする。続いて、設定されたエッジ探索領域内で、濃度プロファイルを取得する。これにより、例えば、図９に示すような濃度プロファイルが得られる。この濃度プロファイルにより、１つのエッジ探索方向にあるピーク位置をピーク点としてすべて検出する。ピーク点の検出には、例えば、ＳａｖｉｔｚｋｙとＧｏｌａｙの平滑化微分法がある。一般にＳＥＭ画像には、雑音が多く、従って濃度プロファイルにも細かなピークが多数存在するが、ピーク値にしきい値を設けることによってこれを除去することが出来る。
【００２６】
この様にして、例えば図９においては、ピーク位置４１とピーク位置４２とをピーク点として検出する。この処理を、３６０度、すべてのエッジ探索方向に対して行う。また、この際、取得した濃度プロファイルは、ホストコンピュータ１１８のメモリ内に一時的に保存する。
【００２７】
本実施形態においては、このエッジ探索を行いつつ、検出されたピーク点から構成されるピーク点列を、エッジ探索中心からの距離と、ピーク数とでグループ分けする。図１０は、このグループ分けの処理内容を説明するフローチャートを示している。
【００２８】
すなわち、エッジ探索方向ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ２０）。
【００２９】
あるエッジ探索方向ｉに対して、ピーク位置が複数抽出され、このため複数のピーク点が検出される場合には、探索中心から各ピークまでの距離に応じてピーク点に順位をつけ、順位毎にグループ分けを行う（ステップＳ２１）。例えば、探索中心より近い方から１，２・・・と順位付けを行う。そして、変数ｉに１を加算して、次の探索方向に移行する（ステップＳ２２）。
【００３０】
そして、この探索方向ｉにおいて、ステップＳ２１と同様に、探索方向ｉにおけるピーク数を算出し、複数のピークが抽出される場合は、探索中心から各ピークまでの距離に応じてピークに順位をつけ、順位毎にグループ分けを行う（ステップＳ２３）。つまり、探索中心から遠い位置にあるピーク点の方が、近い位置にあるピーク点よりも、順位の値が大きい。
【００３１】
続いて、この探索方向ｉにおいて抽出されるピーク点の数が、前の探索方向ｉ−１と同じあるかどうかを判断する（ステップＳ２４）。探索方向ｉと、探索方向ｉ−１とのピーク点の数が同じである場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）には、探索方向ｉ−１において同じ順位を持つグループにそのピーク点を分類する（ステップＳ２５）。
【００３２】
一方、探索方向ｉと探索方向ｉ−１とのピーク点の数が異なる場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）には、探索方向ｉ−１とは別個に、探索方向ｉのピーク点のグループ分けを行う。同時に、データ間の連結性の評価を行う（ステップＳ２６）。すなわち、探索方向ｉ−１に存在するすべてのピーク点と、探索方向ｉに存在するすべてのピーク点との間の距離を測定して、ピーク点間距離があらかじめ設定したしきい値を超えるようであれば、それらのピーク点が含まれるグループは、つながっていないと判断する。逆に、あらかじめ設定したしきい値以下であれば、それらのピーク点が含まれるグループは、つながっていると判断する。
【００３３】
次に、すべての探索方向に対して、ピーク位置の検出を行ったかどうかを判断する（ステップＳ２７）。具体的には、変数ｉが探索総数ｎと等しくなったかどうかを判断する。例えば、３６０度を３６０等分した場合には、検索総数ｎは３６１になり、変数ｉは１〜３６０まで変化することとなる。変数ｉと探索総数ｎとが等しくない場合（ステップＳ２７：Ｎｏ）には、上述したステップＳ２２からを繰り返す。
【００３４】
一方、変数ｉと探索総数ｎとが等しい場合（ステップＳ２７：Ｙｅｓ）には、すべての探索方向に対して、これらピーク抽出、グループ分け、グループ間の連結性評価を行ったことなる。このため、探索方向ｎ−１でのピーク点列と探索方向１でのピーク点列との連結性評価を行う（ステップＳ２８）。
【００３５】
このようにして図４に示したようなピーク点列を抽出し、このピーク点列を図５に示したようにグループ５１〜５５にグループ分けすることができる。また、これにより、各グループ５１〜５５は、図１１に示すように連結されることが判明する。
【００３６】
この図１１から分かるように、５つのグループ５１〜５５のすべてがその両側において他のグループとつながっていて、閉路を形成していることがわかる。とり得る閉路としては、５１−５３−５４−５１（閉路Ａ、図中実線）と、５２−５３−５５−５２（閉路Ｂ、図中点線）との２通りが有り、どちらかが目的のコンタクトホールのパターンである。これら、２つの閉路に対して、以下の様にしてパターン種類との関連づけを行う（ステップＳ７）。
【００３７】
すなわち、各閉路を形成する各グループ対して、探索中心からの距離に基づいてつけられた順位を調べ、その平均値を算出する。ここでは、閉路Ａの場合は順位の平均値は１．６７であり、閉路Ｂでは１であったとする。従って、２つの閉路Ａ、Ｂを比較した場合、閉路Ａの方が閉路Ｂより外側に位置することになる。なぜなら、外側にあるピーク点の順位は、内側にあるピーク点の順位よりも、大きくなるからである。また、ホールパターンの測定の多くの場合、ホールパターンから下地が見えていても、それは最上層のホールパターンの内側に来ることが多く、従ってホールパターンのエッジは最も外側に来るからである。従って、より外側に位置する閉路Ａのピーク点列が、ホールパターンに基づくものということになる。
【００３８】
或いは、そこでこれら２つの閉路Ａ、Ｂを形成するピーク点列に対して、例えば、フーリエ記述子等を利用して円らしさの比較を行い、コンタクトホールパターンに基づくピーク点列を抽出しても良い。
【００３９】
例えば、Ｚａｈｎ とＲｏｓｋｉｅｓが提案したＺ型フーリエ記述子を利用する。Ｂｅｎｄｉｎｇ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（全曲率関数：閉曲線上の一点からの角度変化の累積）を各閉路に対して算出し、それをフーリエ展開した際の各次数に対する振幅を比較する。
【００４０】
図１２及び図１３は、それぞれ、閉路Ａ、Ｂのフーリエ記述子の振幅を、各次数に従って算出したグラフを示している。閉路Ｂは、３次の項が最も大きくなっている。円に近いパターンであれば、３次等の奇数の項が突出して大きいと言うことはあり得ない。よって、閉路Ａの方が、目的とするコンタクトホールパターンに基づくピーク点の点列ということになる。なお、フーリエ記述子はＰ型でもかまわない。
【００４１】
このようにして、閉路Ａを構成するピーク点の点列が、目的のホールパターンのピーク点に基づく点列であることがわかったので、以下の処理により、ホールパターンのエッジ抽出を行う（ステップＳ８、ステップＳ９）。すなわち、一時的にメモリに保存されている濃度プロファイルに対して、閉路Ａに含まれるピークを基準としてあらかじめレシピに設定されたエッジ抽出のアルゴリズム（例えばしきい値法等）を適用してエッジを抽出する。例えば、あらかじめしきい値法とアルゴリズムが設定されていて、図９に示す濃度プロファイルにおいてピーク４２が目的のパターンに基づくものである場合、ピーク４２を１００％として、探索中心方向に対してベースの位置を探索し、設定されたしきい値となるエッジ位置を決定する。この処理を全探索方向の濃度プロファイルについて行い、エッジ抽出を行う。
【００４２】
次に、得られたエッジに対して、図１４に示すように、ホール幅の平均値Ｘ１、ホールの重心位置Ｘ２、及び、ホール面積Ｘ３などの測定を行う（ステップＳ１０）。
【００４３】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によれば、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点列の連結性を判断して概輪郭を決定し、レシピに登録されているパターンに基づいて、この概輪郭がどの層に帰属するかを判断することとした。このため、画像に現れているパターンをいずれかの層に帰属させることができる。
【００４４】
〔第２実施形態〕
第２実施形態は、上述した第１実施形態を変形して、ピーク点列の連結性と上層及び下層のパターンの組み合わせとを対応付けた関連表をあらかじめ用意し、取得したピーク点列の連結性に基づいて、この関連表を照合することにより、各パターンがどの層に属するかを判断するようにしたものである。より詳しくを、以下に説明する。
【００４５】
本実施形態においても、図１に示した微細パターン測定装置１００を用いて微細パターンの測定を行う。また、本実施形態に係る測定の概略的なフローチャートを図１５に示す。この図１５は、上述した第１実施形態における図２に対応する図である。
【００４６】
この図１５に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定処理は、ステップＳ５までは上述した第１実施形態と同様であるが、それ以降の処理が異なる。すなわち、次のような処理によりピーク点列の連結性の評価を行う。或る探索方向ｉと探索方向ｉ＋１とで得られたピーク点の連結性を各ピーク点の間の距離で判断し、あらかじめ設定したしきい値よりも距離が小さい場合には、そのピーク点は点列につながっていると判断する（ステップＳ４０）。そして、ピーク点のつながりをツリー構造にして表現する。図１６及び図１７は、ピーク点のつながりのツリー構造の一部を拡大して示す図である。
【００４７】
図１６は、理想的なピーク点のつながりのツリー構造を示している。しかし、実際のＳＥＭ画像においては、パターンの形状やノイズ等の影響により、エッジ部分に局所的に暗い部分が存在することがあり、図１６に示すように連続してピーク点が得られないで、図１７に示すように、ピーク点がとぎれとぎれになる場合が有る。この場合、すべての探索が終わった時点で、片方がとぎれているすべてのピーク点列を抽出し、各ピーク点の距離を測定して、あらかじめ設定した第２のしきい値よりも小さければ各ピーク点をつなぐようにすればよい。
【００４８】
ここで、１つの画像において、ラインパターン、スペースパターン、ホールパターン、ドットパターンの組み合わせで２層同時に見えている場合、概ね以下に示すような組み合わせが考えられる。
【００４９】
・ ホールパターン内部にライン（またはスペース）パターン
・ ホールパターン内部にホール（又はドット）パターン
・ スペースパターン内部にホール（又はドット）パターン
・ ラインパターン下にホール（又はドット）パターン
それぞれの場合において、内部（あるいは下）に見えているパターンのエッジが何処に見えるか、すべて（ライン、スペースの場合は両側）のエッジが見えるのか、それとも一部（ライン、スペースの場合は片側）のエッジのみが見えるのか、などにより、様々なバリエーションが存在する。また、ライン（又はスペース）パターンの角度によっても様々なバリエーションが存在する。
【００５０】
これら様々なパターンに対して上述した方法によって、ピーク点のつながりを表にまとめると、図１８に示す表の様になる。これは、連結性の情報しか持たず、角度や大きさによらない。この点列の連結性とパターンの組み合わせとの対応関係を、関連表としてあらかじめ装置内に記憶させておく。例えば、本実施形態においては、図１８の関連表を、記憶装置１１４内に記憶させておく。
【００５１】
そして、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００は、ステップＳ４０で判断したピーク点の連結性を、この関連表と照合して、上層のパターンと下層のパターンとを決定する（ステップＳ４１）。
【００５２】
例えば、図１６及び図１８により得られたピーク点の連結性は、図１９に示すようになる。これを図１８の関連表と照合させると、表中のＮｏ．５のパターンに有るように、閉路と、この閉路から分岐してまた閉路につながる枝とから構成されたパターンであることが判明する。このパターンの層構造の組み合わせをみると、ホールパターン内部にその下の層のパターン（ライン、スペース、ホール、又はドット）の一部が見えているものであることが分かる。上層ホールパターンに相当するのは閉路の部分である。従って、閉路を形成しているピーク点列を基準として、上述した第１実施形態と同様に、エッジの抽出を行い（ステップＳ９）、パターンの測定を行う（ステップＳ１０）。
【００５３】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によっても、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点列の連結性を判断し、この連結性をあらかじめ用意した関連表と照合することにより、各パターンがどの層に帰属するかを判断することとした。このため、画像に現れているパターンをいずれかの層に帰属させることができる。
【００５４】
〔第３実施形態〕
第３実施形態は、上述した第１実施形態を変形して、取得した画像から抽出したピーク点をハフ変換することにより、そのピーク点列に含まれている直線を抽出し、この直線を構成するピーク点以外のピーク点に基づいて、直線以外のパターンを抽出し、レシピに基づいて、各パターンがどの層に属するかを判断するようにしたものである。より詳しくを、以下に説明する。
【００５５】
本実施形態においても、図１に示した微細パターン測定装置１００を用いて微細パターンの測定を行う。また、本実施形態に係る測定の概略的なフローチャートを図２０に示す。この図２０は、上述した第１実施形態における図２に対応する図である。
【００５６】
この図２０に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定処理は、ステップＳ５までは上述した第１実施形態と同様であるが、それ以降の処理が異なる。なお、本実施形態においては、ステップＳ４で図２１に示すようなＳＥＭ画像が取得できたものとする。すなわち、図２１に示すように、画像内には、スペースパターン３００と、このスペースパターン３００の内部にホールパターン３１０の一部が見えているものとする。上述したように、ＳＥＭ画像の特徴として、スペースパターン３００のエッジ３２０部分、及び、ホールパターン３１０のエッジ３３０部分が他の部分に比べて明るく、白く光っている。従来の測定方法では、このスペースパターン３００の内部に有るホールパターン３１０のエッジ３３０部分のために、スペースパターン３００の測定が上手く行えない。
【００５７】
また、ステップＳ５においては、ピーク点の抽出は上述した第１実施形態と同様にホールパターンを中心として動径方向に行ってもよいし、図２２に示すようにスペースパターンに垂直な方向に行ってもよい。この図２１及び図２２の画像の場合、いずれの手法でも、得られるピーク点列は、図２３に示すようになる。
【００５８】
そして、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００は、このピーク点列を形成する各ピーク点に対して、ハフ変換を行う（ステップＳ５０）。具体的には、各ピーク点の座標（ｘ，ｙ）に対して、次式により、θ、ρを算出する。
【００５９】
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ …（１）
例えば、ｘｙ平面上の或る一点（ｘ，ｙ）をハフ変換すると、図２４に示すような曲線になる。また、ｘ，ｙ平面上の複数の点が直線を形成している場合、それらをハフ変換した結果は、この図２４に示すように、ρθ平面上の一点（ρｓ，θｓ）で交わる。このため、上記の式（１）に（ρｓ，θｓ）を代入すると、その直線の式が得られる。
【００６０】
例えば、図２３に示すピーク点列の各ピーク点に対してハフ変換を行うと、図２５に示すような曲線が得られる。この図２５に示すように、各曲線は点Ｌ１、Ｌ２において交わっている。従って、この点のρ及びθより直線Ｍ１、Ｍ２を算出する。
【００６１】
次に、微細パターン測定装置１００は、この算出した直線Ｍ１、Ｍ２を構成するピーク点以外のピーク点の中から、直線Ｍ１、Ｍ２の近傍にあるピーク点を選び、このピーク点を基準として、第１実施形態と同様にエッジを抽出する（ステップＳ９）。続いて、得られたエッジ位置を元に、スペース幅の測定等を行う（ステップＳ１０）。
【００６２】
なお、第１実施形態で用いたような直線以外のパターンにも、本実施形態を適用することができる。但し、この場合は、抽出された直線近傍にないピーク点を選んで、エッジ抽出を行う必要がある。
【００６３】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によっても、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点をハフ変換し、直線を抽出する。そして、この抽出した直線を構成するピーク点以外のピーク点のパターンを取得して、これら直線及びパターンがどの層に帰属するかを判断することとした。このため、画像に現れているパターンをいずれかの層に帰属させることができる。
【００６４】
〔第４実施形態〕
本実施形態においても、図１に示した微細パターン測定装置１００を用いて微細パターンの測定を行う。また、本実施形態に係る測定の概略的なフローチャートを図２６に示す。この図２６は、上述した第１実施形態における図２に対応する図である。
【００６５】
この図２６に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定処理は、ステップＳ５までは上述した第１実施形態と同様であるが、それ以降の処理が異なる。但し、ステップＳ４では、図２７に示すような画像が取得できたものとする。すなわち、図２７に示すように、取得した画面では、ホールパターン４００と、このホールパターン４００から、更に下層にあるホールパターン４１０の一部が見えているものとする。また、上述したように、ＳＥＭ画像の特徴として、ホールパターン４００のエッジ４２０部分、及び、下層のホールパターン４１０のエッジ４３０部分が他の部分に比べて明るく、白く光っている。従来の測定方法では、この下層のホールパターン４１０のエッジ４３０部分のために、上層のホールパターン４００の測定が上手く行えない。
【００６６】
ステップＳ５において、この図２７のＳＥＭ画像から取得されたピーク点列は図２８のようなものであったとする。図２８に示すように、上層及び下層のホールパターン４００、４１０のピーク点以外に、ノイズに基づくピーク点が多数みられる。このような場合、第１実施形態や第２実施形態の方法においては、グループ分けや連結性の評価がうまく行えない場合が有る。また、ノイズに基づくピーク点はランダムに位置しているので、例えば第３実施形態のようにハフ変換を利用する方法でも削除することは難しい。
【００６７】
そこで、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００においては、このピーク点列を形成するピーク点の集合に対して、これらのピーク点をすべて含む凸包を算出する（ステップＳ６０）。この凸包の算出は、例えば、Ｇｒａｈａｍのアルゴリズムや、Ｊａｒｖｉｓのアルゴリズム等で可能である。図２８に示したピーク点列に対して、凸包を算出すると、図２９に示すような円形の凸包４４０が得られる。
【００６８】
目的とするパターンは最上層にあり、従って最も外側に位置するはずなので、凸包に含まれるピークは目的のパターンのピーク点から構成されているということになる。従って、凸包に含まれるピーク点を基準として、第１実施形態と同様にエッジを抽出し（ステップＳ９）、パターンの測定を行う（ステップＳ１０）。
【００６９】
なお、本実施形態は、上述した第３実施形態のような、スペースパターンを測定する場合にも適用することができる。図３０は、図２３のピーク点列に対応する凸包４５０を示す図である。この場合、凸包４５０に含まれるピーク点を基準としてエッジを抽出し測定を行ってやればよい。
【００７０】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によっても、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点から凸包を算出する。算出された凸包は、最も外側に位置するパターンであるので、目的とするパターンであると判断することができる。すなわち、凸包により特定されたパターンは、最も上層に属するパターンであると判断することができる。
【００７１】
なお、本発明は上記実施形態に限定されず種々に変形可能である。例えば、上述した第１乃至第４実施形態に示した測定方法は単独で行っても、組み合わせて行ってもよい。例えば、第２実施形態の方法でピーク点間の連結性の評価を行った後に、閉路を形成する部分に関して第１実施形態にあるようにフーリエ記述子による評価を行ってもよい。或いは、第１実施形態の方法でピーク点間の連結性の評価を行った後に、第２実施形態に有るようにパターン種との関連表と参照して、パターン種と各グループとを関連付けてもよい。さらに、第２実施形態の方法でピーク点間の連結性の評価を行った後に、第３実施形態に有るようにハフ変換を行って、直線成分が存在するかどうかの判断を行ってもよい。
【００７２】
また、上述した各実施形態においては画像取得の手段としてＳＥＭを用いたが、２層以上同時に見える画像が取得できる装置であれば、光学顕微鏡その他の画像取得装置を用いてもよい。
【００７３】
さらに、上述した各実施形態においては、パターンの輪郭の概略の情報を得るために、濃度プロファイルのピーク位置を用いたが、他の情報を用いてもかまわない。
【００７４】
また、上述した第１乃至第４実施形態のいずれかのの方法を用いれば、２層間のあわせずれの測定を行うことも可能である。例えば、図３１に示すように、ホールパターン５００の内部に下層のラインパターン５１０が見えている場合、上述した実施形態のいずれかの方法を用いて、ピーク点列をホールパターン５００又はラインパターン５１０に帰属させ、各パターンのエッジを抽出することにより、ホールパターン５００の重心５２０、及び、ラインパターン５１０の中点５３０を算出することができる。重心５２０の位置と、中点５３０の位置とのずれ量を算出すれば、水平方向のあわせずれ量５４０を算出することができる。また、２つの層の共通の領域を抽出して、あわせ面積を測定してもよい。
【００７５】
さらに、上述した各実施形態で説明した各処理については、これら各処理を実行するためのプログラムをフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＲＯＭ、メモリカード等の記録媒体に記録して、記録媒体の形で頒布することが可能である。この場合、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータである微細パターン測定装置１００に読み込ませ、実行させることにより、上述した実施形態を実現することができる。
【００７６】
また、微細パターン測定装置１００は、オペレーティングシステムや別のアプリケーションプログラム等の他のプログラムを備える場合がある。この場合、微細パターン測定装置１００の備える他のプログラムを活用し、記録媒体にはその微細パターン測定装置１００が備えるプログラムの中から、上述した実施形態と同等の処理を実現するプログラムを呼び出すような命令を記録するようにしてもよい。
【００７７】
さらに、このようなプログラムは、記録媒体の形ではなく、ネットワークを通じて搬送波として頒布することも可能である。ネットワーク上を搬送波の形で伝送されたプログラムは、微細パターン測定装置１００に取り込まれて、このプログラムを実行することにより上述した実施形態を実現することができる。
【００７８】
また、記録媒体にプログラムを記録する際や、ネットワーク上を搬送波として伝送される際に、プログラムの暗号化や圧縮化がなされている場合がある。この場合には、これら記録媒体や搬送波からプログラムを読み込んだ微細パターン測定装置１００は、そのプログラムの復号化や伸張化を行った上で、実行する必要がある。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る微細パターン測定方法よれば、異なる層に属する複数のパターンを含む画像でも、測定対象のパターンを正しく測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る微細パターン測定装置の構成の一例を示す図。
【図２】第１実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図３】上層にホールパターンがあり、下層にラインパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図４】図３から取得したピーク点の点列の一例を示す図。
【図５】図４のピーク点をグループ分けした一例を示す図。
【図６】図５の各グループの連結性を判断して、結合させた状態を示す図。
【図７】各探索方向の中心位置（代表点）となるマッチングポイントを示す図。
【図８】マッチングポイントを中心とした探索方向を示す図。
【図９】エッジの探索をした結果の濃度プロファイルの一例を示す図。
【図１０】第１実施形態に係るグループ分け処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図１１】図５から抽出される閉路（閉路Ａ、Ｂ）の一例を示す図。
【図１２】図５の閉路Ａのフーリエ記述子の振幅をグラフにして示す図。
【図１３】図５の閉路Ｂのフーリエ記述子の振幅をグラフにして示す図。
【図１４】測定対象のホールに対して行う測定の一例を示す図。
【図１５】第２実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図１６】理想的なピーク点の点列のツリー構造を示す図。
【図１７】現実のピーク点の点列のツリー構造を示す図。
【図１８】各パターンの組み合わせと、概輪郭を構成する点列の連結性との関係を対応付けた関連表の一例を示す図。
【図１９】図１６及び図１８の画像から得られるピーク点の連結性を示す図。
【図２０】第３実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図２１】上層にラインパターンがあり、下層にホールパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図２２】エッジ検索方向の別の例を示す図。
【図２３】図２１の画像から得られるピーク点の点列の一例を示す図。
【図２４】ｘｙ平面において直線を構成する複数の点を、ハフ変換を行うことにより得られた曲線が、ρθ平面において一点で交わる様子を説明する図。
【図２５】図２３のピーク点列の各ピーク点に対してハフ変換を行った場合におけるρθ平面の曲線を示す図。
【図２６】第４実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図２７】上層にホールパターンがあり、下層にもホールパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図２８】図２７の画像からピーク点を抽出した際に、ノイズが現れた場合のピーク点列を示す図。
【図２９】図２８のピーク点に対して、凸包を算出した場合の算出結果の一例を示す図。
【図３０】図２３のピーク点に対して、凸包を算出した場合の算出結果の一例を示す図。
【図３１】取得画像から合わせずれを算出する例を示す図。
【図３２】上層にホールパターンがあり、下層にラインパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図３３】上層にホールパターンがあり、下層にラインパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図３４】コンタクトホールに設定したＲＯＩの一例を示す図。
【符号の説明】
１００ 微細パターン測定装置
１１０ 画像取得部
１１２ 微細パターン測定部
１１４ 記憶装置
１１６ ＣＲＴ
１１８ ホストコンピュータ
１２０ 概輪郭作成部
１２２ グループ分割部
１２４ 各グループ−パターン種関連付け部
１２６ エッジ抽出部
１２８ パターン計測部
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体装置の製造技術における微細パターン測定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般に、半導体デバイスは複数の層から構成されている。ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）によって半導体デバイス上の微細パターンを評価する際には、例えば、エッチング後のコンタクトホールパターン等では、開口部にその下層にある配線パターン等が見える場合が有る。
【０００３】
図３２及び図３３は、ＳＥＭによって観察したコンタクトホール部分の微細パターンの例を示す図である。ＳＥＭによって観察した場合、下層の配線寸法のばらつきや、合わせずれの影響などにより、図３２に示すように、コンタクトホール１０の開口部内に配線パターン２０の片側のエッジのみが見えたり、図３３に示すように、配線パターン２０の両側のエッジが見えたり、様々な場合が有る。また、エッジの見える位置も決まっていない。
【０００４】
コンタクトホールの形状を測定する際は、例えば、図３４に示すように、コンタクトホール３０のパターンの中心部を横切るように、測定対象となる領域であるＲＯＩ（region of interest）を設定し、ＲＯＩ中心部より水平方向に外側へエッジ位置を探索し、抽出されたエッジ位置より対となるエッジ間距離を算出して、その最大幅を算出する方法が一般的である。
【０００５】
また、下記特許文献１では、コンタクトホールのパターンの中心を指定し、その中心に基づいて画像を極座標展開してエッジを算出する方法が提案されている。下記特許文献２では、コンタクトホールのパターンに沿って２重の閉曲線からなる閉領域を設定し、その閉領域内でコンタクトホールのエッジを探索する方法が提案されている。
【０００６】
【特許文献１】
特開平７−２７５４８号公報
【特許文献２】
特開平２００１−９１２３１号公報
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、いずれの方法においても、図３２乃至図３４に示したようにコンタクトホールの開口部に下層パターンのエッジが見えている場合、エッジ探索領域内に下層配線パターンのエッジが入ってしまうことがあり得る。そのような場合には、より内側に有る下層配線パターンのエッジを抽出してしまい、コンタクトホールを正しく測定することが出来ない。
【０００８】
そこで本発明は、前記課題に鑑みてなされたものであり、異なる層に属する複数のパターンを含む画像でも、測定対象のパターンを正しく測定することのできる微細パターン測定方法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】
上記課題を解決するため、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記グループ分け工程は、
代表点を中心として、各探索方向に向かって概輪郭を構成する点を探索し、各探索方向における代表点から検出された点までの距離と、検出された点の数を数える、探索工程と、
各探索において、代表点から点までの距離に基づいて、各点から構成された点列の順位付けを行う、順位付け工程と、
各探索において、検出された点の数と、前記順位付けに基づいて、各点列をサブグループとしてグループ分けする、サブグループ分け工程と、
各サブグループの端点同士の距離が、所定のしきい値以下である場合には、そのサブグループを連結して１つのグループとする、連結工程と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記グループ分け工程の前に、概輪郭を構成する点列同士の間の距離により、点列同士を連結するかどうかを判断し、連結性を示すツリーを作成する、ツリー作成工程を、さらに備えることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、閉路を構成する点列が複数存在する場合には、より外周にある閉路の点列を、測定対象のパターンであると判断する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、閉路を構成する点列が複数存在する場合には、各閉路に対するフーリエ記述子を算出し、この算出されたフーリエ記述子に基づいて、測定対象のパターンを特定する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、各パターンの組み合わせと、概輪郭を構成する点列の連結性との関係を対応付けた関連表をあらかじめ記憶させておき、取得した概輪郭を構成する点列の連結性を、前記関連表に基づいて照合することにより、点列により構成される各パターンを、いずれかの層に帰属させる、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、ハフ変換を利用して、概輪郭を構成する点列を、直線とそれ以外に区分し、これにより、測定対象のパターンを抽出する、ことを特徴とする。
また、本発明に係る微細パターン測定方法は、
複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、概輪郭を構成する点列に対して、その点列の点をすべて含む凸包を算出し、前記凸包を構成する点列を、測定対象のパターンであると判断する、ことを特徴とする。
【００１２】
【発明の実施の形態】
〔第１実施形態〕
第１実施形態は、複数の層から構成された半導体デバイスのＳＥＭ画像から、パターンのピーク位置を複数抽出し、抽出されたピーク位置のデータをグループ分けして、各グループを各層のパターンに対応づけることにより、各層のパターンの形状を正しく測定できるようにしたものである。より詳しくを、以下に説明する。
【００１３】
図１は、本実施形態において使用される微細パターン測定装置１００の構成を示すブロック図である。この図１に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００は、微細パターンの画像を取得する画像取得部１１０と、微細パターンの測定を行う微細パターン測定部１１２と、測定の際の条件やプロセスが設定されたレシピ等を保存する記憶装置１１４と、微細パターンの画像を表示するＣＲＴ１１６と、これらを制御するためのホストコンピュータ１１８とを、備えて構成されている。
【００１４】
画像取得部１１０の例としては、例えばＳＥＭ等が挙げられる。また、微細パターン測定部１１２は、微細パターンの輪郭の概略図形を複数のピーク点から構成された点列で作成する概輪郭作成部１２０と、概輪郭を形成する点列をグループ分けするグループ分割部１２２と、分割されたグループをパターン種に関連づけるグループ−パターン関連づけ部１２４と、関連づけられた情報に基づいてエッジ探索方向及びエッジ探索領域（ＲＯＩ）を設定し、エッジ抽出を行うエッジ抽出部１２６と、得られたエッジ点列に対して目的のパターンの形状を測定するパターン計測部１２８とを、備えて構成されている。
【００１５】
次に、図２に基づいて、本実施形態におけるパターン評価方法のステップを概略的に説明する。この図２に示すように、まず、測定を行いたい微細パターンが形成されているサンプルを装置内に搬入し、ステージの上に置く（ステップＳ１）。
【００１６】
次に、記憶装置１１４から、測定の内容が保存されているレシピを読み込み、レシピの設定を行う（ステップＳ２）。レシピには、測定を行うパターンの位置、目的のパターンを視野内に入れるためのパターンマッチングに用いるテンプレートファイル名、目的のパターンの種類等が記録されている。例えば、パターンの種類としては、ライン、スペース、ホール、島状パターン等が挙げられる。
【００１７】
次に、読み込んだレシピに従って、ステージを移動させ、サンプル上に電子ビームを走査し、パターンマッチングを行い、目的のパターンが含まれる画像を取得する（ステップＳ３、ステップＳ４）。これにより、例えば、図３に示すような、ホールパターン１３０内に、その下層に有るラインパターン１３２の一部のエッジ１３４が見られるような画像が得られる。
【００１８】
次に、後で詳述する処理により、これらホールパターン１３０のエッジ、及び、ラインパターン１３２のエッジと思われるピーク点を、すべて抽出する（ステップＳ５）。得られたピーク点の点列の例を、図４に示す。この図４において、各ピーク点は、エッジと判断された位置を示している。
【００１９】
次に、得られたピーク点の点列を、後で詳述する処理によりグループ分けする（ステップＳ６）。例えば、図５に示すように、図４のピーク点の点列を、グループ５１〜グループ５５の５個グループに分割し、さらに、グループ５２、５５を連結して１つのグループ５６とし、グループ５１、５３、５４を連結して１つのグループ５７とする。
【００２０】
次に、後で詳述する処理により、各グループがどのようなパターンに属するものであるかを判断して、各グループをパターン種に帰属させる（ステップＳ７）。例えば、図６に示すように、図５のグループ５６はラインパターン、５７はホールパターンにそれぞれ帰属させる。
【００２１】
次に、帰属した結果と、レシピに設定されている測定内容に従って、目的のパターンのエッジを抽出するようＲＯＩ及びエッジ探索方向を設定し（ステップＳ８）、エッジ抽出を行う（ステップＳ９）。得られたエッジ点列に対してレシピに設定されている測定内容の形状測定を行う（ステップＳ１０）。
【００２２】
以下、各ステップに関する詳細な説明を含めて、本実施形態の内容を詳細に説明する。
まず、サンプルを装置内に搬入し、測定の内容が保存されているレシピを読み込む（ステップＳ１、ステップＳ２）。本実施形態においては、コンタクトホールを測定するためのレシピを読み込むとする。次に、ステージを移動して目的のパターン上に電子ビームを走査して、図３に示すような画像を得る（ステップＳ３、ステップＳ４）。図３に示すように、画面内にはホールパターン１３０及び、このホールパターン１３０の内部にラインパターン１３２の一部が見えている。また、ＳＥＭ画像の特徴として、ホールパターン１３０のエッジ１３６部分及びラインパターン１３２の右側のエッジ１３４部分が、他の部分に比べて明るく、白く光っている。従来の測定方法では、このラインパターン１３２のエッジ１３４部分のために、ホールパターン１３０の測定が正しく行えない。
【００２３】
そこで、本実施形態においては、この画像内に見えているホールパターン１３０の輪郭、及び、ラインパターン１３２のおおよその輪郭を、以下のようにして抽出する（ステップＳ５）。
【００２４】
まず、観察されている画像に対して、図７に示すようなテンプレートを用いて、パターンマッチングを行う。この際、マッチングポイントをコンタクトホールの中心とした。このマッチングポイントが、本実施形態における代表点となる。
【００２５】
次に、図８に示すように、マッチングポイントを中心として放射状にエッジを探索する。この際、エッジを探索する領域（ＲＯＩ）は、マッチングポイントからコンタクトホールのホールパターンの外側までとする。続いて、設定されたエッジ探索領域内で、濃度プロファイルを取得する。これにより、例えば、図９に示すような濃度プロファイルが得られる。この濃度プロファイルにより、１つのエッジ探索方向にあるピーク位置をピーク点としてすべて検出する。ピーク点の検出には、例えば、ＳａｖｉｔｚｋｙとＧｏｌａｙの平滑化微分法がある。一般にＳＥＭ画像には、雑音が多く、従って濃度プロファイルにも細かなピークが多数存在するが、ピーク値にしきい値を設けることによってこれを除去することが出来る。
【００２６】
この様にして、例えば図９においては、ピーク位置４１とピーク位置４２とをピーク点として検出する。この処理を、３６０度、すべてのエッジ探索方向に対して行う。また、この際、取得した濃度プロファイルは、ホストコンピュータ１１８のメモリ内に一時的に保存する。
【００２７】
本実施形態においては、このエッジ探索を行いつつ、検出されたピーク点から構成されるピーク点列を、エッジ探索中心からの距離と、ピーク数とでグループ分けする。図１０は、このグループ分けの処理内容を説明するフローチャートを示している。
【００２８】
すなわち、エッジ探索方向ｉの初期値を１に設定する（ステップＳ２０）。
【００２９】
あるエッジ探索方向ｉに対して、ピーク位置が複数抽出され、このため複数のピーク点が検出される場合には、探索中心から各ピークまでの距離に応じてピーク点に順位をつけ、順位毎にグループ分けを行う（ステップＳ２１）。例えば、探索中心より近い方から１，２・・・と順位付けを行う。そして、変数ｉに１を加算して、次の探索方向に移行する（ステップＳ２２）。
【００３０】
そして、この探索方向ｉにおいて、ステップＳ２１と同様に、探索方向ｉにおけるピーク数を算出し、複数のピークが抽出される場合は、探索中心から各ピークまでの距離に応じてピークに順位をつけ、順位毎にグループ分けを行う（ステップＳ２３）。つまり、探索中心から遠い位置にあるピーク点の方が、近い位置にあるピーク点よりも、順位の値が大きい。
【００３１】
続いて、この探索方向ｉにおいて抽出されるピーク点の数が、前の探索方向ｉ−１と同じあるかどうかを判断する（ステップＳ２４）。探索方向ｉと、探索方向ｉ−１とのピーク点の数が同じである場合（ステップＳ２４：Ｙｅｓ）には、探索方向ｉ−１において同じ順位を持つグループにそのピーク点を分類する（ステップＳ２５）。
【００３２】
一方、探索方向ｉと探索方向ｉ−１とのピーク点の数が異なる場合（ステップＳ２４：Ｎｏ）には、探索方向ｉ−１とは別個に、探索方向ｉのピーク点のグループ分けを行う。同時に、データ間の連結性の評価を行う（ステップＳ２６）。すなわち、探索方向ｉ−１に存在するすべてのピーク点と、探索方向ｉに存在するすべてのピーク点との間の距離を測定して、ピーク点間距離があらかじめ設定したしきい値を超えるようであれば、それらのピーク点が含まれるグループは、つながっていないと判断する。逆に、あらかじめ設定したしきい値以下であれば、それらのピーク点が含まれるグループは、つながっていると判断する。
【００３３】
次に、すべての探索方向に対して、ピーク位置の検出を行ったかどうかを判断する（ステップＳ２７）。具体的には、変数ｉが探索総数ｎと等しくなったかどうかを判断する。例えば、３６０度を３６０等分した場合には、検索総数ｎは３６１になり、変数ｉは１〜３６０まで変化することとなる。変数ｉと探索総数ｎとが等しくない場合（ステップＳ２７：Ｎｏ）には、上述したステップＳ２２からを繰り返す。
【００３４】
一方、変数ｉと探索総数ｎとが等しい場合（ステップＳ２７：Ｙｅｓ）には、すべての探索方向に対して、これらピーク抽出、グループ分け、グループ間の連結性評価を行ったことなる。このため、探索方向ｎ−１でのピーク点列と探索方向１でのピーク点列との連結性評価を行う（ステップＳ２８）。
【００３５】
このようにして図４に示したようなピーク点列を抽出し、このピーク点列を図５に示したようにグループ５１〜５５にグループ分けすることができる。また、これにより、各グループ５１〜５５は、図１１に示すように連結されることが判明する。
【００３６】
この図１１から分かるように、５つのグループ５１〜５５のすべてがその両側において他のグループとつながっていて、閉路を形成していることがわかる。とり得る閉路としては、５１−５３−５４−５１（閉路Ａ、図中実線）と、５２−５３−５５−５２（閉路Ｂ、図中点線）との２通りが有り、どちらかが目的のコンタクトホールのパターンである。これら、２つの閉路に対して、以下の様にしてパターン種類との関連づけを行う（ステップＳ７）。
【００３７】
すなわち、各閉路を形成する各グループ対して、探索中心からの距離に基づいてつけられた順位を調べ、その平均値を算出する。ここでは、閉路Ａの場合は順位の平均値は１．６７であり、閉路Ｂでは１であったとする。従って、２つの閉路Ａ、Ｂを比較した場合、閉路Ａの方が閉路Ｂより外側に位置することになる。なぜなら、外側にあるピーク点の順位は、内側にあるピーク点の順位よりも、大きくなるからである。また、ホールパターンの測定の多くの場合、ホールパターンから下地が見えていても、それは最上層のホールパターンの内側に来ることが多く、従ってホールパターンのエッジは最も外側に来るからである。従って、より外側に位置する閉路Ａのピーク点列が、ホールパターンに基づくものということになる。
【００３８】
或いは、そこでこれら２つの閉路Ａ、Ｂを形成するピーク点列に対して、例えば、フーリエ記述子等を利用して円らしさの比較を行い、コンタクトホールパターンに基づくピーク点列を抽出しても良い。
【００３９】
例えば、Ｚａｈｎ とＲｏｓｋｉｅｓが提案したＺ型フーリエ記述子を利用する。Ｂｅｎｄｉｎｇ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ（全曲率関数：閉曲線上の一点からの角度変化の累積）を各閉路に対して算出し、それをフーリエ展開した際の各次数に対する振幅を比較する。
【００４０】
図１２及び図１３は、それぞれ、閉路Ａ、Ｂのフーリエ記述子の振幅を、各次数に従って算出したグラフを示している。閉路Ｂは、３次の項が最も大きくなっている。円に近いパターンであれば、３次等の奇数の項が突出して大きいと言うことはあり得ない。よって、閉路Ａの方が、目的とするコンタクトホールパターンに基づくピーク点の点列ということになる。なお、フーリエ記述子はＰ型でもかまわない。
【００４１】
このようにして、閉路Ａを構成するピーク点の点列が、目的のホールパターンのピーク点に基づく点列であることがわかったので、以下の処理により、ホールパターンのエッジ抽出を行う（ステップＳ８、ステップＳ９）。すなわち、一時的にメモリに保存されている濃度プロファイルに対して、閉路Ａに含まれるピークを基準としてあらかじめレシピに設定されたエッジ抽出のアルゴリズム（例えばしきい値法等）を適用してエッジを抽出する。例えば、あらかじめしきい値法とアルゴリズムが設定されていて、図９に示す濃度プロファイルにおいてピーク４２が目的のパターンに基づくものである場合、ピーク４２を１００％として、探索中心方向に対してベースの位置を探索し、設定されたしきい値となるエッジ位置を決定する。この処理を全探索方向の濃度プロファイルについて行い、エッジ抽出を行う。
【００４２】
次に、得られたエッジに対して、図１４に示すように、ホール幅の平均値Ｘ１、ホールの重心位置Ｘ２、及び、ホール面積Ｘ３などの測定を行う（ステップＳ１０）。
【００４３】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によれば、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点列の連結性を判断して概輪郭を決定し、レシピに登録されているパターンに基づいて、この概輪郭がどの層に帰属するかを判断することとした。このため、画像に現れているパターンをいずれかの層に帰属させることができる。
【００４４】
〔第２実施形態〕
第２実施形態は、上述した第１実施形態を変形して、ピーク点列の連結性と上層及び下層のパターンの組み合わせとを対応付けた関連表をあらかじめ用意し、取得したピーク点列の連結性に基づいて、この関連表を照合することにより、各パターンがどの層に属するかを判断するようにしたものである。より詳しくを、以下に説明する。
【００４５】
本実施形態においても、図１に示した微細パターン測定装置１００を用いて微細パターンの測定を行う。また、本実施形態に係る測定の概略的なフローチャートを図１５に示す。この図１５は、上述した第１実施形態における図２に対応する図である。
【００４６】
この図１５に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定処理は、ステップＳ５までは上述した第１実施形態と同様であるが、それ以降の処理が異なる。すなわち、次のような処理によりピーク点列の連結性の評価を行う。或る探索方向ｉと探索方向ｉ＋１とで得られたピーク点の連結性を各ピーク点の間の距離で判断し、あらかじめ設定したしきい値よりも距離が小さい場合には、そのピーク点は点列につながっていると判断する（ステップＳ４０）。そして、ピーク点のつながりをツリー構造にして表現する。図１６及び図１７は、ピーク点のつながりのツリー構造の一部を拡大して示す図である。
【００４７】
図１６は、理想的なピーク点のつながりのツリー構造を示している。しかし、実際のＳＥＭ画像においては、パターンの形状やノイズ等の影響により、エッジ部分に局所的に暗い部分が存在することがあり、図１６に示すように連続してピーク点が得られないで、図１７に示すように、ピーク点がとぎれとぎれになる場合が有る。この場合、すべての探索が終わった時点で、片方がとぎれているすべてのピーク点列を抽出し、各ピーク点の距離を測定して、あらかじめ設定した第２のしきい値よりも小さければ各ピーク点をつなぐようにすればよい。
【００４８】
ここで、１つの画像において、ラインパターン、スペースパターン、ホールパターン、ドットパターンの組み合わせで２層同時に見えている場合、概ね以下に示すような組み合わせが考えられる。
【００４９】
・ ホールパターン内部にライン（またはスペース）パターン
・ ホールパターン内部にホール（又はドット）パターン
・ スペースパターン内部にホール（又はドット）パターン
・ ラインパターン下にホール（又はドット）パターン
それぞれの場合において、内部（あるいは下）に見えているパターンのエッジが何処に見えるか、すべて（ライン、スペースの場合は両側）のエッジが見えるのか、それとも一部（ライン、スペースの場合は片側）のエッジのみが見えるのか、などにより、様々なバリエーションが存在する。また、ライン（又はスペース）パターンの角度によっても様々なバリエーションが存在する。
【００５０】
これら様々なパターンに対して上述した方法によって、ピーク点のつながりを表にまとめると、図１８に示す表の様になる。これは、連結性の情報しか持たず、角度や大きさによらない。この点列の連結性とパターンの組み合わせとの対応関係を、関連表としてあらかじめ装置内に記憶させておく。例えば、本実施形態においては、図１８の関連表を、記憶装置１１４内に記憶させておく。
【００５１】
そして、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００は、ステップＳ４０で判断したピーク点の連結性を、この関連表と照合して、上層のパターンと下層のパターンとを決定する（ステップＳ４１）。
【００５２】
例えば、図１６及び図１８により得られたピーク点の連結性は、図１９に示すようになる。これを図１８の関連表と照合させると、表中のＮｏ．５のパターンに有るように、閉路と、この閉路から分岐してまた閉路につながる枝とから構成されたパターンであることが判明する。このパターンの層構造の組み合わせをみると、ホールパターン内部にその下の層のパターン（ライン、スペース、ホール、又はドット）の一部が見えているものであることが分かる。上層ホールパターンに相当するのは閉路の部分である。従って、閉路を形成しているピーク点列を基準として、上述した第１実施形態と同様に、エッジの抽出を行い（ステップＳ９）、パターンの測定を行う（ステップＳ１０）。
【００５３】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によっても、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点列の連結性を判断し、この連結性をあらかじめ用意した関連表と照合することにより、各パターンがどの層に帰属するかを判断することとした。このため、画像に現れているパターンをいずれかの層に帰属させることができる。
【００５４】
〔第３実施形態〕
第３実施形態は、上述した第１実施形態を変形して、取得した画像から抽出したピーク点をハフ変換することにより、そのピーク点列に含まれている直線を抽出し、この直線を構成するピーク点以外のピーク点に基づいて、直線以外のパターンを抽出し、レシピに基づいて、各パターンがどの層に属するかを判断するようにしたものである。より詳しくを、以下に説明する。
【００５５】
本実施形態においても、図１に示した微細パターン測定装置１００を用いて微細パターンの測定を行う。また、本実施形態に係る測定の概略的なフローチャートを図２０に示す。この図２０は、上述した第１実施形態における図２に対応する図である。
【００５６】
この図２０に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定処理は、ステップＳ５までは上述した第１実施形態と同様であるが、それ以降の処理が異なる。なお、本実施形態においては、ステップＳ４で図２１に示すようなＳＥＭ画像が取得できたものとする。すなわち、図２１に示すように、画像内には、スペースパターン３００と、このスペースパターン３００の内部にホールパターン３１０の一部が見えているものとする。上述したように、ＳＥＭ画像の特徴として、スペースパターン３００のエッジ３２０部分、及び、ホールパターン３１０のエッジ３３０部分が他の部分に比べて明るく、白く光っている。従来の測定方法では、このスペースパターン３００の内部に有るホールパターン３１０のエッジ３３０部分のために、スペースパターン３００の測定が上手く行えない。
【００５７】
また、ステップＳ５においては、ピーク点の抽出は上述した第１実施形態と同様にホールパターンを中心として動径方向に行ってもよいし、図２２に示すようにスペースパターンに垂直な方向に行ってもよい。この図２１及び図２２の画像の場合、いずれの手法でも、得られるピーク点列は、図２３に示すようになる。
【００５８】
そして、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００は、このピーク点列を形成する各ピーク点に対して、ハフ変換を行う（ステップＳ５０）。具体的には、各ピーク点の座標（ｘ，ｙ）に対して、次式により、θ、ρを算出する。
【００５９】
ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｙ・ｓｉｎθ …（１）
例えば、ｘｙ平面上の或る一点（ｘ，ｙ）をハフ変換すると、図２４に示すような曲線になる。また、ｘ，ｙ平面上の複数の点が直線を形成している場合、それらをハフ変換した結果は、この図２４に示すように、ρθ平面上の一点（ρｓ，θｓ）で交わる。このため、上記の式（１）に（ρｓ，θｓ）を代入すると、その直線の式が得られる。
【００６０】
例えば、図２３に示すピーク点列の各ピーク点に対してハフ変換を行うと、図２５に示すような曲線が得られる。この図２５に示すように、各曲線は点Ｌ１、Ｌ２において交わっている。従って、この点のρ及びθより直線Ｍ１、Ｍ２を算出する。
【００６１】
次に、微細パターン測定装置１００は、この算出した直線Ｍ１、Ｍ２を構成するピーク点以外のピーク点の中から、直線Ｍ１、Ｍ２の近傍にあるピーク点を選び、このピーク点を基準として、第１実施形態と同様にエッジを抽出する（ステップＳ９）。続いて、得られたエッジ位置を元に、スペース幅の測定等を行う（ステップＳ１０）。
【００６２】
なお、第１実施形態で用いたような直線以外のパターンにも、本実施形態を適用することができる。但し、この場合は、抽出された直線近傍にないピーク点を選んで、エッジ抽出を行う必要がある。
【００６３】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によっても、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点をハフ変換し、直線を抽出する。そして、この抽出した直線を構成するピーク点以外のピーク点のパターンを取得して、これら直線及びパターンがどの層に帰属するかを判断することとした。このため、画像に現れているパターンをいずれかの層に帰属させることができる。
【００６４】
〔第４実施形態〕
本実施形態においても、図１に示した微細パターン測定装置１００を用いて微細パターンの測定を行う。また、本実施形態に係る測定の概略的なフローチャートを図２６に示す。この図２６は、上述した第１実施形態における図２に対応する図である。
【００６５】
この図２６に示すように、本実施形態に係る微細パターン測定処理は、ステップＳ５までは上述した第１実施形態と同様であるが、それ以降の処理が異なる。但し、ステップＳ４では、図２７に示すような画像が取得できたものとする。すなわち、図２７に示すように、取得した画面では、ホールパターン４００と、このホールパターン４００から、更に下層にあるホールパターン４１０の一部が見えているものとする。また、上述したように、ＳＥＭ画像の特徴として、ホールパターン４００のエッジ４２０部分、及び、下層のホールパターン４１０のエッジ４３０部分が他の部分に比べて明るく、白く光っている。従来の測定方法では、この下層のホールパターン４１０のエッジ４３０部分のために、上層のホールパターン４００の測定が上手く行えない。
【００６６】
ステップＳ５において、この図２７のＳＥＭ画像から取得されたピーク点列は図２８のようなものであったとする。図２８に示すように、上層及び下層のホールパターン４００、４１０のピーク点以外に、ノイズに基づくピーク点が多数みられる。このような場合、第１実施形態や第２実施形態の方法においては、グループ分けや連結性の評価がうまく行えない場合が有る。また、ノイズに基づくピーク点はランダムに位置しているので、例えば第３実施形態のようにハフ変換を利用する方法でも削除することは難しい。
【００６７】
そこで、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００においては、このピーク点列を形成するピーク点の集合に対して、これらのピーク点をすべて含む凸包を算出する（ステップＳ６０）。この凸包の算出は、例えば、Ｇｒａｈａｍのアルゴリズムや、Ｊａｒｖｉｓのアルゴリズム等で可能である。図２８に示したピーク点列に対して、凸包を算出すると、図２９に示すような円形の凸包４４０が得られる。
【００６８】
目的とするパターンは最上層にあり、従って最も外側に位置するはずなので、凸包に含まれるピークは目的のパターンのピーク点から構成されているということになる。従って、凸包に含まれるピーク点を基準として、第１実施形態と同様にエッジを抽出し（ステップＳ９）、パターンの測定を行う（ステップＳ１０）。
【００６９】
なお、本実施形態は、上述した第３実施形態のような、スペースパターンを測定する場合にも適用することができる。図３０は、図２３のピーク点列に対応する凸包４５０を示す図である。この場合、凸包４５０に含まれるピーク点を基準としてエッジを抽出し測定を行ってやればよい。
【００７０】
以上のように、本実施形態に係る微細パターン測定装置１００によっても、異なる層に形成されたパターンが１つの画像に現れている場合でも、目的とするパターンを安定的に正しく測定することができる。具体的には、取得した画像から得られるピーク点から凸包を算出する。算出された凸包は、最も外側に位置するパターンであるので、目的とするパターンであると判断することができる。すなわち、凸包により特定されたパターンは、最も上層に属するパターンであると判断することができる。
【００７１】
なお、本発明は上記実施形態に限定されず種々に変形可能である。例えば、上述した第１乃至第４実施形態に示した測定方法は単独で行っても、組み合わせて行ってもよい。例えば、第２実施形態の方法でピーク点間の連結性の評価を行った後に、閉路を形成する部分に関して第１実施形態にあるようにフーリエ記述子による評価を行ってもよい。或いは、第１実施形態の方法でピーク点間の連結性の評価を行った後に、第２実施形態に有るようにパターン種との関連表と参照して、パターン種と各グループとを関連付けてもよい。さらに、第２実施形態の方法でピーク点間の連結性の評価を行った後に、第３実施形態に有るようにハフ変換を行って、直線成分が存在するかどうかの判断を行ってもよい。
【００７２】
また、上述した各実施形態においては画像取得の手段としてＳＥＭを用いたが、２層以上同時に見える画像が取得できる装置であれば、光学顕微鏡その他の画像取得装置を用いてもよい。
【００７３】
さらに、上述した各実施形態においては、パターンの輪郭の概略の情報を得るために、濃度プロファイルのピーク位置を用いたが、他の情報を用いてもかまわない。
【００７４】
また、上述した第１乃至第４実施形態のいずれかのの方法を用いれば、２層間のあわせずれの測定を行うことも可能である。例えば、図３１に示すように、ホールパターン５００の内部に下層のラインパターン５１０が見えている場合、上述した実施形態のいずれかの方法を用いて、ピーク点列をホールパターン５００又はラインパターン５１０に帰属させ、各パターンのエッジを抽出することにより、ホールパターン５００の重心５２０、及び、ラインパターン５１０の中点５３０を算出することができる。重心５２０の位置と、中点５３０の位置とのずれ量を算出すれば、水平方向のあわせずれ量５４０を算出することができる。また、２つの層の共通の領域を抽出して、あわせ面積を測定してもよい。
【００７５】
さらに、上述した各実施形態で説明した各処理については、これら各処理を実行するためのプログラムをフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＲＯＭ、メモリカード等の記録媒体に記録して、記録媒体の形で頒布することが可能である。この場合、このプログラムが記録された記録媒体をコンピュータである微細パターン測定装置１００に読み込ませ、実行させることにより、上述した実施形態を実現することができる。
【００７６】
また、微細パターン測定装置１００は、オペレーティングシステムや別のアプリケーションプログラム等の他のプログラムを備える場合がある。この場合、微細パターン測定装置１００の備える他のプログラムを活用し、記録媒体にはその微細パターン測定装置１００が備えるプログラムの中から、上述した実施形態と同等の処理を実現するプログラムを呼び出すような命令を記録するようにしてもよい。
【００７７】
さらに、このようなプログラムは、記録媒体の形ではなく、ネットワークを通じて搬送波として頒布することも可能である。ネットワーク上を搬送波の形で伝送されたプログラムは、微細パターン測定装置１００に取り込まれて、このプログラムを実行することにより上述した実施形態を実現することができる。
【００７８】
また、記録媒体にプログラムを記録する際や、ネットワーク上を搬送波として伝送される際に、プログラムの暗号化や圧縮化がなされている場合がある。この場合には、これら記録媒体や搬送波からプログラムを読み込んだ微細パターン測定装置１００は、そのプログラムの復号化や伸張化を行った上で、実行する必要がある。
【００７９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明に係る微細パターン測定方法よれば、異なる層に属する複数のパターンを含む画像でも、測定対象のパターンを正しく測定することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係る微細パターン測定装置の構成の一例を示す図。
【図２】第１実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図３】上層にホールパターンがあり、下層にラインパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図４】図３から取得したピーク点の点列の一例を示す図。
【図５】図４のピーク点をグループ分けした一例を示す図。
【図６】図５の各グループの連結性を判断して、結合させた状態を示す図。
【図７】各探索方向の中心位置（代表点）となるマッチングポイントを示す図。
【図８】マッチングポイントを中心とした探索方向を示す図。
【図９】エッジの探索をした結果の濃度プロファイルの一例を示す図。
【図１０】第１実施形態に係るグループ分け処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図１１】図５から抽出される閉路（閉路Ａ、Ｂ）の一例を示す図。
【図１２】図５の閉路Ａのフーリエ記述子の振幅をグラフにして示す図。
【図１３】図５の閉路Ｂのフーリエ記述子の振幅をグラフにして示す図。
【図１４】測定対象のホールに対して行う測定の一例を示す図。
【図１５】第２実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図１６】理想的なピーク点の点列のツリー構造を示す図。
【図１７】現実のピーク点の点列のツリー構造を示す図。
【図１８】各パターンの組み合わせと、概輪郭を構成する点列の連結性との関係を対応付けた関連表の一例を示す図。
【図１９】図１６及び図１８の画像から得られるピーク点の連結性を示す図。
【図２０】第３実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図２１】上層にラインパターンがあり、下層にホールパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図２２】エッジ検索方向の別の例を示す図。
【図２３】図２１の画像から得られるピーク点の点列の一例を示す図。
【図２４】ｘｙ平面において直線を構成する複数の点を、ハフ変換を行うことにより得られた曲線が、ρθ平面において一点で交わる様子を説明する図。
【図２５】図２３のピーク点列の各ピーク点に対してハフ変換を行った場合におけるρθ平面の曲線を示す図。
【図２６】第４実施形態に係る微細パターン測定処理の内容を説明するフローチャートを示す図。
【図２７】上層にホールパターンがあり、下層にもホールパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図２８】図２７の画像からピーク点を抽出した際に、ノイズが現れた場合のピーク点列を示す図。
【図２９】図２８のピーク点に対して、凸包を算出した場合の算出結果の一例を示す図。
【図３０】図２３のピーク点に対して、凸包を算出した場合の算出結果の一例を示す図。
【図３１】取得画像から合わせずれを算出する例を示す図。
【図３２】上層にホールパターンがあり、下層にラインパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図３３】上層にホールパターンがあり、下層にラインパターンがある場合の取得画像の一例を示す図。
【図３４】コンタクトホールに設定したＲＯＩの一例を示す図。
【符号の説明】
１００ 微細パターン測定装置
１１０ 画像取得部
１１２ 微細パターン測定部
１１４ 記憶装置
１１６ ＣＲＴ
１１８ ホストコンピュータ
１２０ 概輪郭作成部
１２２ グループ分割部
１２４ 各グループ−パターン種関連付け部
１２６ エッジ抽出部
１２８ パターン計測部
Claims (7)
- 複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記グループ分け工程は、
代表点を中心として、各探索方向に向かって概輪郭を構成する点を探索し、各探索方向における代表点から検出された点までの距離と、検出された点の数を数える、探索工程と、
各探索において、代表点から点までの距離に基づいて、各点から構成された点列の順位付けを行う、順位付け工程と、
各探索において、検出された点の数と、前記順位付けに基づいて、各点列をサブグループとしてグループ分けする、サブグループ分け工程と、
各サブグループの端点同士の距離が、所定のしきい値以下である場合には、そのサブグループを連結して１つのグループとする、連結工程と、
を備えることを特徴とする微細パターン測定方法。 - 複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記グループ分け工程の前に、概輪郭を構成する点列同士の間の距離により、点列同士を連結するかどうかを判断し、連結性を示すツリーを作成する、ツリー作成工程を、さらに備えることを特徴とする微細パターン測定方法。 - 複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、閉路を構成する点列が複数存在する場合には、より外周にある閉路の点列を、測定対象のパターンであると判断する、ことを特徴とする微細パターン測定方法。 - 複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、閉路を構成する点列が複数存在する場合には、各閉路に対するフーリエ記述子を算出し、この算出されたフーリエ記述子に基づいて、測定対象のパターンを特定する、ことを特徴とする微細パターン測定方法。 - 複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、各パターンの組み合わせと、概輪郭を構成する点列の連結性との関係を対応付けた関連表をあらかじめ記憶させておき、取得した概輪郭を構成する点列の連結性を、前記関連表に基づいて照合することにより、点列により構成される各パターンを、いずれかの層に帰属させる、ことを特徴とする微細パターン測定方法。 - 複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、ハフ変換を利用して、概輪郭を構成する点列を、直線とそれ以外に区分し、これにより、測定対象のパターンを抽出する、ことを特徴とする微細パターン測定方法。 - 複数の層で構成される微細パターンの画像を取得する画像取得工程と、
前記画像における微細パターンの概輪郭を、複数の点で構成された点列として、抽出する点列抽出工程と、
前記点列を構成する複数の点を、グループ分けするグループ分け工程と、
前記各グループを、それぞれのパターンとして、複数の層のいずれかに帰属させる帰属工程と、
各層に帰属されたパターンから、測定対象のパターンのエッジ座標を取得するエッジ取得工程と、
を備え、
前記帰属工程では、概輪郭を構成する点列に対して、その点列の点をすべて含む凸包を算出し、前記凸包を構成する点列を、測定対象のパターンであると判断する、ことを特徴とする微細パターン測定方法。
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