JP4057928B2

JP4057928B2 - 半導体パターン評価システム

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Publication number: JP4057928B2
Application number: JP2003033522A
Authority: JP
Inventors: 麻紀田中; 千絵宍戸; 亮中垣; 裕治高木
Original assignee: Hitachi High Technologies Corp
Current assignee: Hitachi High Tech Corp
Priority date: 2003-02-12
Filing date: 2003-02-12
Publication date: 2008-03-05
Anticipated expiration: 2023-02-12
Also published as: US7216311B2; US20040156223A1; JP2004247394A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、半導体の製造工程においてウェーハ上に形成された回路パターンの加工結果の良否を評価する半導体パターン評価システムに関し、特に、半導体パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定することにより半導体パターンを評価する方法に適用して有効な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の比較的ゲート長の長い半導体回路パターンにおいては、トランジスタの電気特性は、主にゲート配線部分の配線幅（ゲート長）に依存していた。このため、従来、半導体の製造プロセスにおいては、計測専用の電子顕微鏡（測長ＳＥＭ）を用いてこのパターンの配線幅を計測・管理していた。
【０００３】
しかし、近年急速にすすむ微細化に伴い、トランジスタの短チャネル化が進み、デバイス特性を決める形状パラメタは配線幅のみではなくなってきた。
【０００４】
ここで、ゲート配線のパターン断面形状の違いについて説明する。
【０００５】
図２は、ゲート配線パターンの形状および異常形状の説明図である。
【０００６】
図２において、図２の（ａ）は、一般的に最も望ましいと考えられている形状を示しており、パターン側壁の傾斜角がほぼ垂直であり、かつ、パターン底部に裾引きなどを生じていない。
【０００７】
これに対して、図２の（ｂ）は順テーパの形状、図２の（ｃ）は逆テーパの形状、図２の（ｄ）は裾引きの形状を示しており、これらの形状は、製造プロセスの条件が不適切なために生じる形状異常である。
【０００８】
ゲート長はパターン底部の寸法となるため、形状によらず底部の寸法を計測することが重要となる。
【０００９】
また、ゲート工程では、この配線パターンをマスクとしてイオン打ち込みを行い、トランジスタのソース／ドレインを形成する。このため、パターン側壁の傾斜や裾引きの状態がイオン打ち込み工程の処理結果に影響を与え、その結果デバイス特性が変化することとなる。
【００１０】
このように、パターンの立体形状評価は非常に重要であるが、従来の測長ＳＥＭでは配線パターンの幅やコンタクトホールの穴径など、２次元形状の寸法のみで、このような立体形状を評価することは困難であった。また、パターン形状の変化が原因となって、イオン打ち込みなど後の工程の結果が影響をうけるため、立体形状の変動とその結果形成されるデバイスの特性との関係については不明な点が多い。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
上記のように、微細化の進んだ製品では、従来の配線寸法だけではデバイス特性を補償することが困難となりつつある。これに対し、所望のデバイス特性を確保するために、パターンの立体形状のどの部分に着目してどの程度の精度で管理すべきかを明らかにする必要がある。
【００１２】
しかし、従来の測長ＳＥＭではパターンの立体形状情報を取得することは困難であり、また、デバイス構造やプロセスが複雑になるにつれ、得られたパターンの立体情報のうち、どの形状がどのような特性に効くのかといったことを推定することも困難になるという問題点があった。
【００１３】
これらの関係を明らかにできれば、プロセス管理のための基準が明確となり、安定な生産が可能となる。
【００１４】
そこで、本発明の目的は、このようなパターンの立体形状情報を非破壊で得る手段を実現し、これらパターンの立体形状情報とデバイス特性の関係を評価する半導体パターン評価システムを提供することにあり、また、評価したデバイス特性に応じて、適切なプロセス管理や制御を行うプロセス監視方法及びパターン形成プロセス制御方法を提供することにある。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
第１の発明に係る半導体パターン評価システムは、被評価対象パターンの立体形状の特徴を特徴量として定量化する特徴量算出手段と、パターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を記録したデータベースと、特徴量算出手段により定量化された被評価対象パターン立体形状の特徴量及びデータベースに記録された情報に基づいて、被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定するデバイス特性推定手段とを備えたものである。
【００１６】
第２の発明に係る半導体パターン評価システムは、収束させた電子線を被評価対象パターン上に走査しながら照射する電子線照射手段と、電子線照射手段による電子線照射により被評価対象パターンから発生した２次電子を検出する２次電子検出手段と、２次電子検出手段により検出された２次電子信号波形を、信号量の変化量に基づいて複数の領域に分割し、その分割された領域の大きさに基づいて、被評価対象パターンの立体形状の特徴を特徴量として定量化する信号演算処理手段とを有する特徴量算出手段と、パターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を記録したデータベースと、特徴量算出手段により定量化された被評価対象パターン立体形状の特徴量及びデータベースに記録された情報に基づいて、被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定するデバイス特性推定手段とを備えたものである。
【００１７】
第３の発明に係る半導体パターン評価システムは、第２の発明の半導体パターン評価システムにおいて、２次電子検出手段は、電子線照射手段により照射される電子線と被評価対象パターン表面とのなす角が異なる複数の２次電子を検出するものである。
【００１８】
第４の発明に係る半導体パターン評価システムは、第２又は第３の発明の半導体パターン評価システムにおいて、特徴量算出手段は、電子線照射手段による電子線照射により被評価対象パターンから発生した反射電子を検出する反射電子検出手段を有し、信号演算処理手段は、２次電子検出手段により検出された２次電子信号及び反射電子検出手段により検出された反射電子信号に基づいて、被評価対象パターン立体形状の特徴を特徴量として定量化するものである。
【００１９】
第５の発明に係る半導体パターン評価システムは、第１、第２、第３又は第４の発明の半導体パターン評価システムにおいて、デバイス特性推定手段は、特徴量算出手段により定量化された被評価対象パターンの立体形状の特徴量と、データベースに記録されたパターン立体形状の特徴量との類似度を評価し、類似度の高い特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性を、被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性として推定するものである。
【００２０】
第６の発明に係る半導体パターン評価システムは、第１、第２、第３、第４又は第５の発明の半導体パターン評価システムにおいて、デバイス特性推定手段は、特徴量算出手段により算出された被評価対象パターン立体形状の特徴量に基づいて、被評価対象パターン立体形状を推定し、推定したパターン立体形状の内、任意の特定箇所のパターン立体形状特徴量に基づいて、被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定するものである。
【００２１】
第７の発明に係る半導体パターン評価システムは、第１、第２、第３、第４、第５又は第６の発明の半導体パターン評価システムにおいて、デバイス特性推定手段は、データベースに記録されたパターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を、回帰分析により関数で示し、その関数と特徴量算出手段により定量化された被評価対象パターンの立体形状の特徴量に基づいて、被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定するものである。
【００２２】
第８の発明に係る半導体パターン評価システムは、第１、第２、第３、第４、第５、第６又は第７の発明の半導体パターン評価システムにおいて、デバイス特性推定手段は、データベースに記録されたパターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を、回帰分析により求められた各パターン立体形状特徴量に対する各デバイス特性との関連の強さの情報で示し、その情報と特徴量算出手段により定量化された被評価対象パターンの立体形状の特徴量に基づいて、被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定するものである。
【００２３】
第９の発明に係るパターン形成プロセス制御方法は、予めパターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を記録し、所望のデバイス特性を実現するために必要なパターンの立体形状の目標値及び許容値を設定し、目標値と被評価パターンの立体形状特徴量との差及び許容値を用いて、パターン形成プロセスの制御を行うものである。
【００２４】
第１０の発明に係るプロセス監視方法は、予めパターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を記録し、その記録した情報に基づいて、所望のデバイス特性を実現するために必要なパターンの立体形状の許容値を設定し、算出した許容値及び被評価パターンの立体形状特徴量に基づいて、パターン形成プロセスの異常の有無を監視するものである。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一部材には同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。
【００２６】
（実施の形態１）
この実施の形態では、基本形として、システム全体およびパターン形状とデバイス特性の関係のデータベース作成について説明する。
【００２７】
図１は本発明の実施の形態１による半導体パターン評価システムの説明図であり、図１の（ａ）は、半導体パターン評価システムの一例を示す構成図、図１の（ｂ）は、パターン立体形状の特徴量の説明図である。
【００２８】
図において、半導体パターン評価システムは、データベース４０１、特徴量算出手段であるパターン立体形状評価手段１００２、デバイス特性推定手段１００３、デバイス特性推定結果表示手段１００４から構成され、ゲートパターン形成工程１００１の終了した半導体パターンを評価する。
【００２９】
この実施の形態では、半導体回路パターンの立体形状情報と最終的なデバイス特性との関係を予めデータベース４０１に登録しておき、新たに加工されたウェーハのパターンについて立体形状評価を行い、データベース４０１を参照することにより形成されるデバイスの特性を推定する。ここでは、一般的なＭＯＳ型トランジスタについて、その性能を左右するゲートパターンを例に説明するが、現在盛んに研究開発が行われている他の方式の半導体デバイスについても、それぞれのデバイス構造に応じて、重要な工程で本発明の方式を応用することが可能である。
【００３０】
まず、データベース４０１の作成方法について、図３を用いて説明する。
【００３１】
図３は、本発明の実施の形態１におけるデータベース作成手順の説明図である。
【００３２】
図において、デバイス特性評価手段１００５では、半導体パターンのデバイス特性を評価している。
【００３３】
はじめに、ゲートパターン形成工程１００１の加工を終了したパターンのパターン立体形状の評価をパターン立体形状評価手段１００２で実施し、立体形状を示す特徴量を算出する。ここで、立体形状の特徴量とは、例えば、図１の（ｂ）に示すようなパターンのトップ部やボトム部などの所定高さにおける幅（Ｗ１，Ｗ２）や、コーナの丸まり具合（Ｒ）、側壁の傾斜角（θ）、パターン高さ（Ｈ）などを用いる。この特徴量の算出方法の詳細については後述する。
【００３４】
次に、これら形状の特徴量評価を実施したパターンについてのデバイス特性を評価する。この評価は、全てのウェーハ製造工程を終了した後、デバイス特性評価手段１００５により、テストを実施し、しきい値電圧、ドレイン電流、漏れ電流、遅延時間、動作速度などのデバイス特性を計測し、これらの計測結果を予め計測しておいた立体形状の特徴量群と組み合わせてデータベース４０１に記録する。このとき、他の欠陥検査装置等でゲートパターン形成以外に問題のあったチップのデータはノイズとなるので予め除いておくのが望ましい。
【００３５】
また、このデータベース４０１の作成時には、実際の加工時に発生しうる形状変動を広く含むパターンのデータが含まれることが望ましい。そこで、例えば、露光装置の露光量やフォーカス、エッチング装置の面内均一性の条件などを変更したウェーハを作成し、各チップのパターンを評価するとよい。また、パターン形状とデバイス特性の関係は製品毎に異なるため、これらのデータベース４０１のデータは製品毎に作成する。
【００３６】
次に、実際の評価手順について、図１を用いて説明する。
【００３７】
まず、ゲートパターン形成工程１００１の加工終了後、パターン立体形状評価手段１００２により、パターン立体形状の評価を実施し、デバイス特定推定手段１００３により、得られた立体形状情報群に基づいて、データベース４０１に記録された情報を参照することで、評価パターンを含む回路の最終的なデバイス特性を推定し、その結果をデバイス特性推定結果表示手段１００４により表示する。
【００３８】
また、このとき、デバイス特性を推定したパターンについても、全てのウェーハ製造工程を終了した後、デバイス特性評価手段１００５により、テストを実施し、その結果をデータベース４０１に記録するようにしてもよい。
【００３９】
図４は、本発明の実施の形態１におけるデータベース更新方法の説明図である。
【００４０】
図において、パターン立体形状とデバイス特性の関係評価手段１００６は、パターン立体形状評価手段１００２で評価されたパターン立体形状の特徴量群とデバイス特性評価手段１００５で評価されたデバイス特性を組み合わせてデータベース４０１を更新している。
【００４１】
図４の例に示すように、これらの立体形状評価を実施したパターンについても、デバイス特性評価手段１００５によるデバイス特定の評価結果をデータベース４０１に追加することで、さらにデータが蓄積され、デバイス特性の推定精度を向上することができる。
【００４２】
このようにして、ゲートパターン形成時にデバイス特性を推定することが可能となれば、従来はデバイス特性評価後にしか行えなかった製品選別結果を推定することが可能となり、その後の生産計画を調整することが可能となる。
【００４３】
さらに、デバイス特性の点から問題のあるウェーハを検知することができるため、不良の作り込みを確実に防ぐことができ、また、加工形状が望ましくない場合には、加工条件を変更することで、所望の性能の製品の生産量を調整することが可能となる。
【００４４】
（実施の形態２）
この実施の形態では、実施の形態１で用いたパターンの立体形状を表す特徴量の算出手段の例について説明する。
【００４５】
図５は本発明の実施の形態２における半導体パターン評価システムで用いるパターン立体形状評価手段の一例である測長ＳＥＭ（ＣＤ−ＳＥＭ）の構成を示すブロック図である。
【００４６】
図において、パターン立体形状評価手段１００２の一例である測長ＳＥＭ２００は、ウェーハ１００、ステージ１０１、電子銃２０１、１次電子線２０２、コンデンサレンズ２０３、偏向器２０４、ＥｘＢ偏向器２０５、対物レンズ２０６、２次電子検出器２０７、Ａ／Ｄ変換器２０８、画像処理部３００、記憶媒体３０１、表示装置３０２から構成されている。
【００４７】
電子銃２０１より出た１次電子線２０２はコンデンサレンズ２０３で収束され、ビーム偏向器２０４、ＥｘＢ偏向器２０５、対物レンズ２０６を経てステージ１０１上におかれたウェーハ１００上に焦点を結んで照射される。そして、電子線が照射されると、ウェーハ１００からは２次電子が発生する。
【００４８】
試料ウェーハ１００から発生した２次電子は、ＥｘＢ偏向器２０５により偏向され、２次電子検出器２０７で検出される。
【００４９】
偏向器２０４による電子線の２次元走査、あるいは偏向器２０４による電子線のＸ方向の繰り返し走査と、ステージ１０１によるウェーハのＹ方向の連続的な移動に同期して試料から発生する電子を検出することで、２次元の電子線像が得られる。
【００５０】
２次電子検出器２０７で検出された信号はＡ／Ｄ変換器２０８によってディジタル信号に変換され、画像処理部３００に送られる。
【００５１】
画像処理部３００はディジタル画像を一時記憶するための画像メモリと、画像メモリ上の画像からのラインプロファイルや特徴量の算出を行うＣＰＵを有し、さらに、検出した画像あるいはラインプロファイルあるいは算出されたパターン形状情報などを保存するための記憶媒体３０１を有する。また、画像処理部３００には表示装置３０２が接続され、必要な装置の操作、検出結果の確認等をグラフィカルユーザーインタフェースによって実現できるようになっている。
【００５２】
次に、画像処理部３００で行う立体形状情報の算出手順を図６から図９を用いて説明する。
【００５３】
図６は本発明の実施の形態２におけるラインプロファイル処理の説明図であり、図６の（ａ）は電子線画像、図６の（ｂ）は１ライン波形、図６の（ｃ）はラインプロファイルを示している。図７は本発明の実施の形態２における断面形状の違いによるＳＥＭ画像のラインプロファイルの違いの説明図であり、図７の（ａ）は順テーパの断面形状、図７の（ｂ）は裾引きの断面形状を示している。図８は本発明の実施の形態２における裾引き形状の立体形状特徴量算出方法の説明図、図９は本発明の実施の形態２における逆テーパ形状の立体形状特徴量算出方法の説明図である。
【００５４】
まず、図６に示すように、Ｓ／Ｎを改善するために、図６の（ａ）に示すような、取得した電子線画像００１について、各ラインの例えば、図６の（ｂ）に示すような、１ライン波形００２をＮライン平均することにより、例えば図６の（ｃ）に示すような滑らかなラインプロファイル００３を作成する。
【００５５】
このラインプロファイル００３は、パターン側壁の形状に応じた信号量を示す。
【００５６】
次に、この信号量とパターン断面形状の関係の詳細について説明する。
【００５７】
パターン側壁部の信号量は傾斜角θに対して、１／ｃｏｓθに比例して２次電子信号量は増大することが知られている。このため、図７の（ａ）に示すように、断面形状０１０に裾引きがなく、側壁全体が比較的高い傾斜角を保っている場合には、ラインプロファイル０１１はボトムエッジから急激に増加する。
【００５８】
また、図７の（ｂ）に示すように、断面形状０２０に裾引きがある場合には、比較的高傾斜角である上部０２２に比べ、裾引き部分０２３の２次電子信号量は小さくなる。そこで、これを利用して、以下の手順にて、断面形状情報を取得する。
【００５９】
まず、図７の（ｂ）に示す形状については、比較的信号量の小さい部分と大きい部分を分けることで、試料上面から観察したＳＥＭ像だけで、高傾斜角の部分０２２と裾引きの部分０２３を分ける。
【００６０】
図８に示すように、得られたラインプロファイル０２１の１次微分波形０２５を作成すると、元のラインプロファイル０２１で急激に明るさが変化しているところで極値（ＤＬＰ１、ＤＬＰ２）を持つ波形となる。
【００６１】
このため、これら極値ＤＬＰ１、ＤＬＰ２の間の部分が、側壁の中でも比較的傾斜角の高い部分０２２に相当する。そこで、この極値間の距離を傾斜角の特徴量Ｔとする。
【００６２】
これに対して、エッジ部分の微分波形の外側の極値（ＤＬＰ１）から微分波形がゼロになる点（ＤＺ１）、すなわち下地と同じ明るさになる点までの間は、比較的傾斜角が低い裾引き部分を表すため、これらの距離を裾引きの特徴量Ｆとする。同様に、内側のピークとゼロ点との間の距離を測れば、パターントップ部分の丸みを示す指標として用いることができる。
【００６３】
これに対し、図７の（ａ）に示す形状について特徴量を求めた結果では、図９に示すように、図８と比べてわかるように、傾斜角特徴量Ｔは、パターン高さＨが一定であれば、ｔａｎ（π−θ）に比例し、θが垂直に近づくほど値が小さくなる。そして、逆テーパでは側壁部分の情報がなくなり、エッジ効果による部分のみが検出されるため、傾斜角特徴量Ｔは一定値に留まる。
【００６４】
これに対して、裾引きの特徴量Ｆは、裾引きが大きいほど大きな値をとる特徴量となる。なお、この傾斜角特徴量を元に側壁傾斜角を推定して新たな特徴量として用いても、もちろん良い。側壁傾斜角θは、以下の（式１）で求めることができる。
【００６５】
θ＝π−ａｔａｎ（Ｔ'／Ｈ） …… （式１）
これら、裾引きや傾斜角の特徴量は、左右のエッジで別々に計測するため、配線の両側が非対称なパターンについても、それを考慮した評価が可能である。
【００６６】
また、図８および９において、配線パターン左右のエッジでＤＬＰ１の位置を求めてその間の距離を算出すれば、裾引きを除いたパターンボトム部の幅がわかる。また、ＤＺ１間の距離を求めれば裾引きを考慮したボトム幅が、ＤＬＰ２間の距離を求めればトップ部の幅が求められる。
【００６７】
このような値を全て立体形状特徴量として用いることができる。
【００６８】
なお、図６ではノイズ除去のためにライン加算平均を行ったが、この加算ライン数を少なくして、配線に沿った複数の箇所で幅を測ればラインエッジラフネスの計測も可能となり、これも形状特徴量のひとつとして用いることができる。このとき、もちろんパターンのトップやボトムなどのラインエッジラフネスを別々の特徴量として用いてもよい。
【００６９】
この実施の形態では、１次微分の値を用いて、信号波形を高傾斜角部分と低傾斜角部分に分割したが、適当なしきい値を用いて信号量そのものの値により、プロファイル波形の領域分割を行っても同様の結果を得ることができる。
【００７０】
従来の測長値では、パターンのどの部分の寸法を測っているのか明確ではなかったが、この実施の形態ではボトム部やトップ部などの配線幅を確実に計測することができる。
【００７１】
また、これらの特徴量算出を用いれば、従来の測長ＳＥＭとほぼ同じスループットで立体形状を考慮したパターン評価が可能となる。
【００７２】
さらに、これらの特徴量を用いて、実施の形態１の図１で示したパターン立体形状によるデバイス特性推定を実施すれば、従来はデバイス特性評価後にしか行えなかった製品選別結果を推定することが可能となり、その後の生産計画を調整することが可能となる。
【００７３】
さらに、各形状特徴量の許容値をデバイス特性の許容値から設定できるため、デバイス特性の点から問題のあるウェーハを検知でき、不良の作り込みを確実に防ぐことができる。また、加工形状が望ましくない場合には、加工条件を変更することで、所望の性能の製品の生産量を調整可能となる。
【００７４】
なお、この実施の形態では、パターン立体形状評価手段１００２の一例として、ＳＥＭを用いた特徴量の算出手法の例を示したが、パターン立体形状評価手段１００２としては、スキャッタロメトリやＡＦＭなどを用いて、特徴量の算出を行うようにしても、もちろん良い。
【００７５】
（実施の形態３）
実施の形態２では、パターン形状の特徴量をＳＥＭ画像から算出する手段について説明したが、この実施の形態では、パターンの断面形状を推定する手法と、その推定結果を用いて立体形状特徴量を算出する方法について説明する。
【００７６】
デバイス特性に影響を与える形状パラメタは、プロセスによって変化するため、望ましくは、プロセスを把握しているエンジニアが設定するのが望ましい。そこで、パターンの立体形状のうち、どの部分の特徴量を用いて評価を行いたいのかをユーザが設定する手段について説明する。
【００７７】
まず、図８および図９に示した実施の形態２で得られた特徴量を利用して、パターン断面形状の概略を推定する手法について説明する。
【００７８】
まず、図８および図９に示したＴ、Ｆに対して、エッジ効果やＳＥＭ画像の分解能を考慮して、以下の（式２）および（式３）のような補正を行う。
【００７９】
Ｔ’＝Ｔ−ｃt …… （式２）
Ｆ’＝Ｆ−ｃf …… （式３）
なお、ｃt 、ｃf は定数である。
【００８０】
ｃt は、パターンが完全に垂直であっても観測されるエッジ部の幅であり、これは、主にパターントップ部のエッジ効果により決まる値であり、適当なサンプルで予め測定しておけばよい。
【００８１】
また、ｃf は裾引きが全くない場合にも観測されるオフセット成分であり、これは、１次ビームのビーム径や、対象物内部で発生する２次電子の分布など、ＳＥＭ画像の分解能に主に依存する。
【００８２】
これらＴ'およびＦ'を用いて、１次微分の外側のピークＤＬＰ１を基準に外側Ｆ'かつ高さゼロ（下地と同じ高さ）の点ＥＡと、内側Ｔ'かつ高さＨ（被加工膜上面と同じ高さ）の点ＥＢを決める。この膜厚Ｈは成膜プロセスにより決まるものである。
【００８３】
通常の生産ラインでは膜厚計などを用いて高精度に制御されているため、Ｈを既知の値として扱うことができる。Ｈの値は、実際に計測された測定対象ウェーハの膜厚計測結果を用いてもよいし、成膜時の仕様値を用いても良い。
【００８４】
次に適当な高さｈを仮定して、基準点（ＤＬＰ１）に高さｈの点ＥＣを定める。これらの点ＥＡ、ＥＢ、ＥＣをつなぐことで、図８および図９に示すように、おおよそのパターン断面形状を推定することができる。
【００８５】
ここで、ｈはエッチング条件の切り替え箇所に相当する高さであり、予め、各ステップのエッチレートとレシピに設定した処理時間などから大まかな値を調べておけばよい。
【００８６】
次に、このようにして得られた断面形状の推定結果をもとに、パターンの立体形状のうち、どの部分の特徴量を用いて評価を行いたいのかをユーザが設定する方法について、図１０を用いて説明する。
【００８７】
図１０は本発明の実施の形態３による立体形状特徴量選択のためのグラフィカルユーザインターフェースの説明図である。
【００８８】
図１０の（ａ）では断面の構造（設計値をもとに材質と配線幅および膜厚により表示する）を構造図４０３として示し、幅、高さ、角度、コーナの丸み、ラインエッジラフネスといった計測形状と最大、最小、平均といった測定項目をボタン４０２で選択し、その後、計測箇所を構造図４０３の上でドラッグすることで断面プロファイルのうちどの部分を形状特徴量として用いるかを確定できるようにしている。図１０の（ａ）では、複数の材質の膜が積層している構造の例を示しているが、このような積層構造のパターン形状の評価手法については後述する。
【００８９】
また、図１０の（ｂ）は上面からのＳＥＭ画像を用いて計測位置を確定するための設定画面の例を示している。図１０の（ｂ）では、ゲート配線パターン４０５のうち、トランジスタを形成しているアクティブエリア４０６をマウスで選択（４０７）できるようになっている。
【００９０】
トランジスタの特性を評価するためには、トランジスタの素子部分の寸法が重要であるから、対象デバイスに応じて計測範囲を設定することで、さらに特性評価精度を向上することができる。
【００９１】
このようなグラフィカルユーザインターフェースを利用すれば、製造プロセスを熟知したエンジニアがデバイス特性に与える影響が大きいと推定される立体形状特徴量を自由に選択することが可能となる。
【００９２】
なお、この実施の形態では、ＳＥＭを用いた断面形状推定手法の例を示したが、パターンの断面プロファイルの推定方法は、スキャッタロメトリやＡＦＭなどを用いても、もちろん良い。
【００９３】
このようにして、評価対象とする立体形状特徴量をユーザが自由に選択することにより、プロセスを把握しているエンジニアが、特に重要なパラメタを選択的に設定することが可能となる。
【００９４】
立体形状とデバイス特性の関係が明確に確認できない場合にも、新たな形状特徴量を容易に加えることができるため、関係の深いパラメタを確実に判別することが可能となる。
【００９５】
（実施の形態４）
実施の形態３では、２次電子画像のＴｏｐ−ｄｏｗｎｖｉｅｗのみを用いて断面の立体形状を推定する方法について説明したが、この実施の形態では、異なる電子線画像を用いてさらに立体形状推定の精度を向上する手法について説明する。
【００９６】
図１１は本発明の実施の形態４における半導体パターン評価システムで用いるパターン立体形状評価手段の一例である測長ＳＥＭの構成を示すブロック図、図１２は本発明の実施の形態４における波形処理の説明図である。
【００９７】
図１１において、この実施の形態で用いる測長ＳＥＭ２００は、ＸＹ平面内で移動可能で更にチルト機能を備えたチルトステージ１０２を有し、通常のｔｏｐ−ｄｏｗｎｖｉｅｗ像の他、チルト像を得ることができる。
【００９８】
チルト像においては、左側のレジスト側壁相当部は画素数が増し、右側の側壁相当部の画素数は減少する（チルトステージの傾斜が試料にとって右上がりの場合）。
【００９９】
この実施の形態で着目するのは、画素数が増加する側のレジスト側壁相当部のラインプロファイルである。傾斜面を十分な広さで検出できれば、エッジ効果やビーム分解能の影響を避けることができるため、より高精度に形状特徴量を得ることができる。
【０１００】
また、ポリメタルゲートなどの異種膜が多層積層されている多層膜の場合には、ｔｏｐ−ｄｏｗｎｖｉｅｗ像では、側壁部に相当する画素数が少ないため、その境界位置の検出は困難であったが、図１２に示すように、チルト画像を用いれば容易に境界を検出することができる。多層膜の境界位置を検出することができれば、それぞれの膜厚の情報を元に、実施の形態３と同様にパターンの断面形状を推定することもできる。
【０１０１】
また、ｔｏｐ−ｄｏｗｎｖｉｅｗでは、図２の（ｃ）に示すような逆テーパを、図２の（ａ）に示すような正常パターンと見分けるのは困難であったが、チルトにより傾斜角の特徴量にオフセットを加えることができ、逆テーパの検知が可能となる。
【０１０２】
また、この実施の形態においては、測長ＳＥＭ２００は、通常のｔｏｐ−ｄｏｗｎｖｉｅｗ像、および、チルト像を取得し、ステレオ視の原理によりパターンの高さを算出することもできる。
【０１０３】
また、実施の形態１で説明した断面形状推定方法では、膜厚情報を利用していた。しかし、このような膜厚情報が得られない場合には高さも検出する必要があるが、この実施の形態では、パターンの絶対高さを直接検出できる。
【０１０４】
なお、ステージをチルトさせる代わりに電子光学系のカラムをチルトさせても、あるいは、照射電子線の偏向角度を変えることによって、試料への入射角度を変えるようにしても、もちろん良い。
【０１０５】
この実施の形態による立体形状評価を、実施の形態１と組み合わせて用いれば、これまでの実施の形態で述べたのと同様の効果に加え、チルト画像を用いることにより側壁部に相当する画素数が増すため、より精度の高い形状情報が得られ、ひいては、より正確な評価が可能となる。
【０１０６】
さらに、また、ｔｏｐ−ｄｏｗｎｖｉｅｗでは計測不可能な逆テーパの計測も一定範囲について可能となる。
【０１０７】
（実施の形態５）
実施の形態３では上面から観察したＳＥＭ画像のみを用いる場合について、実施の形態４ではチルト像を組み合わせる方法について説明したが、この実施の形態では、反射電子画像を用いて立体形状情報を取得する方法について説明する。
【０１０８】
図１３は本発明の実施の形態５における半導体パターン評価システムで用いるパターン立体形状評価手段の一例である測長ＳＥＭの構成を示すブロック図、図１４は本発明の実施の形態５における検出波形の説明図である。
【０１０９】
図１３において、この実施の形態で用いる測長ＳＥＭは、反射電子検出器２０９、２１０を有し、通常のｔｏｐ−ｄｏｗｎｖｉｅｗ像の他、図１４の（ａ）、図１４の（ｂ）に示すような陰影像を得ることができる。
【０１１０】
このような陰影像を取得した後、陰影像からパターンのエッジ部の傾斜強度を算出し、実施の形態１で用いた形状特徴量と組み合わせて用いることで、さらに精度の高い傾斜角の推定を行う。
【０１１１】
また、反射電子は２次電子に比べ、材質依存性が強いため、これを利用して異種の膜が積層された多層膜に対応することも可能となる。
【０１１２】
一般に、反射電子像は、対象物の原子番号に依存して、信号量が変化することが知られている。このため、傾斜角の違いだけではなく、材質の違いによっても信号量の変化が現れる。
【０１１３】
そこで、実施の形態４と同様に、この信号量の変化に着目して、材質の境目に応じてラインプロファイルを分割すれば、それぞれの膜厚の情報を元に、実施の形態１と同様にパターンの断面形状を推定することもできる。
【０１１４】
また、実施の形態４と同様に、反射電子のチルト像を用いてパターンの高さ検出や、側壁の特徴量を得てもよい。
【０１１５】
また、実施の形態１と組み合わせて用いることで、既に述べたのと同様の効果に加え、パターンエッジ部の傾斜強度という情報が加わるため、より正確なパターン評価が可能となる。
【０１１６】
（実施の形態６）
この実施の形態では、評価対象パターンの立体形状特徴量の組とデータベース４０１に記録された立体形状特徴量の組の類似度をパターンマッチングの要領で評価し、最も類似度の高い立体形状特徴量の組を持つパターンのデバイス特性値を結果として出力する手法について説明する。
【０１１７】
この実施の形態は、例えば、パターン幅や側壁傾斜角などの立体形状特徴量の組をＳ1 、Ｓ2 、・・・ＳN 、データベース４０１に記録されている立体形状特徴量の組をＳi1、Ｓi2、・・・、ＳiNとし（Ｎは使用する特徴量の数、ｉはデータベース４０１に記録されているパターンの番号）、以下の（式４）により、データｉとの相違度Ｄi を評価する。
【０１１８】

ここで、ＳＵＭ（）はｊ＝１、２、・・・Ｎについての総和をとる演算を示し、Ｗｊは重み係数である。
【０１１９】
この重み係数Ｗj はそれぞれの形状特徴量の重要度に応じて適当な重みを与えるために用いる。長さと角度など、次元が異なる特徴量を組み合わせて利用する場合にも、これらの変換に重み係数を用いる。
【０１２０】
例えば、それぞれの立体形状特徴量の許容値を設定し、その許容値で正規化するといった方法で使用する。
【０１２１】
このようにして、データベース４０１に記録されている特徴量の組との相違度を計算し、最も相違度の小さいパターンｉのデバイス特性を、被評価対象パターンのデバイス特性推定値として出力すればよい。ここで、相違度の値に適当なしきい値を設定しておき、相違度が大きい場合には、類似したパターンがなく測定不能と判定すればよい。
【０１２２】
この実施の形態によれば、比較的簡単な演算で、データベース４０１から被評価対象パターンのデバイス特性を推定することが可能となる。
【０１２３】
（実施の形態７）
この実施の形態では、複数の立体形状パラメタのうち、それぞれのデバイス特性に相関の強いパラメタを選択してそれらの関係をもとに新たに加工されたパターンのデバイス特性を推定する方法について説明する。
【０１２４】
図１５は本発明の実施の形態７におけるパターン立体形状特徴量とデバイス特性の関係を示す説明図であり、図１５の（ａ）は、パターン形状とデバイス特性の関係を回帰分析により求める説明図、図１５の（ｂ）は、回帰分析結果の表示方法の一例を示している。
【０１２５】
まず、ゲートパターンがある立体形状特徴量群をもつ場合のデバイス性能の推定は多変量解析の手法により行うことができる。
【０１２６】
例えば、図１５の（ａ）に示すように、データベース４０１に記録したデータからパターン形状とデバイス特性の関係が得られていれば、これらの関係を回帰分析により求めることができる。
【０１２７】
このとき、それぞれの立体形状特徴量に対して回帰分析を実施し、変数減少法などの手法を用いて予測に有効ではない特徴量を除いて、対象のデバイス特性と関係のある特徴量だけを残すようにする。
【０１２８】
このようにして得られるデバイス特性と立体形状の関係について、各デバイス特性毎に各立体形状特徴量の関係の強さを表示しておき、その中から立体形状特徴量を選択すれば、その特徴量とデバイス特性の関係をグラフ表示するようにデータベース４０１内容の表示機能を付加しておけば便利である。
【０１２９】
その表示の一例としては、図１５の（ｂ）に示すような表示であり、図１５の（ｂ）の例では、対象とするデバイス特性パラメタを選択ボタン４０８により選択すると、そのデバイス特性に関連の強い立体形状特徴量の候補がその順番と共に、たとえば、図１５の（ｂ）の４０９に示すように画面右側に表示される。
【０１３０】
そして、表示された特徴量をポインティングデバイス４０４で選択すると、右下の断面形状の模式図に選択した特徴量が図示され、その選択された立体形状特徴量とデバイス特性の関係がグラフ表示４１０される。
【０１３１】
このように、データベース４０１に記録されたデータに対して回帰分析を用いることで、これら立体形状特徴量とデバイス特性の関係を数式で表すことが可能となる。
【０１３２】
なお、このとき、他の欠陥検査結果などのデータを元に、全プロセスのどこかで異常が確認されたチップのデータはノイズとなるので予め除去しておく。
【０１３３】
この実施の形態により、図１５の（ｂ）に示すように、解析結果をグラフで表示すれば、パターンのどのような形状がどの特性に効くのかを容易に確認することができる。
【０１３４】
そして、パターン形状とデバイス特性の関係をグラフで表示することで、どの形状が重要なのか、またそれぞれの形状特徴量がどの程度であれば変動してよいのかといった情報を容易に得ることができる。
【０１３５】
このような情報が得られれば、プロセスの管理に利用すべき形状特徴量の選択と、その許容値の設定を容易に行うことができ、また、このようにしてそれぞれのパターン形状特徴量に対して、デバイス性能を考慮した許容値を設定することができれば、それらの許容値を用いてプロセスの監視を行うことも可能となる。
【０１３６】
また、設定した許容値を外れた場合には、異常発生の旨とその外れ量を表示するようにしておけばよい。
【０１３７】
また、この実施の形態では、データベース４０１のデータ量が少なく、被評価対象パターンと同様の形状を有するパターンがない場合であっても、正しいデバイス性能推定を行うことが可能である。
【０１３８】
パターン立体形状特徴量とデバイス特性の関係が関数で表すことができれば、この関係を用いて、新たに加工したパターンのデバイス特性推定も容易に、かつ安定で高精度に行うことができ、また、データベース４０１の情報量が多くなった場合であっても、データベース量によらない時間で演算が可能となる。
【０１３９】
なお、この実施の形態では、回帰分析によるデータ処理は、データベース４０１に記録された情報に基づいて、デバイス特性推定手段１００３で処理するようになっているが、あらかじめ、回帰分析によって求められた情報をデータベース４０１に記録し、その記録されたデータに基づいて、デバイス特性の推定を行ってもよい。
【０１４０】
（実施の形態８）
この実施の形態では、パターン評価結果の表示方法について説明する。
【０１４１】
図１６は、本発明の実施の形態８におけるパターン立体形状特徴量とデバイス特性の関係の評価結果表示方法の説明図である。
【０１４２】
図１６の（ａ）は、被評価対象ウェーハ内の各チップについて、デバイス特性選択ボックス４１１にて選択されたデバイス特性の推定値をマップに色などで表示したものである。
【０１４３】
図１６の（ａ）に示すように、デバイス特性毎に表示したり、全ての特性が許容値に入っているか否かを表示したりする。所望の性能が得られるチップが、ウェーハ面内でどのように分布しているのか容易に確認でき、この結果からプロセスの問題点を明確にできる場合もある。
【０１４４】
また、図１６の（ｂ）は被評価対象ウェーハにより得られるデバイス特性の頻度分布を確認するための表示の例である。
【０１４５】
図１６の（ｂ）では、横軸はユーザが指定したデバイスパラメタを示し、左側の軸は、その特性と関係の強いパターンの立体形状特徴量を、右側の軸は頻度を示している。また、ＬＬおよびＵＬは下限および上限値を示している。
【０１４６】
このように表示することにより、どの程度の頻度で所望の性能を達成したチップがあるかが一目瞭然であり、また、所望の特性を実現するために、最も管理しなければならないパターン形状との関係やその管理値を知ることもできる。
【０１４７】
また、現在の被評価対象ウェーハの特性と所望の特性のずれを解消するためのパターン形状の変更量を知ることもできる。図１６の（ｂ）の例であれば、デバイス特性値を小さくする必要があるため、立体形状特徴量が大きくなるようにプロセスを制御すればよい。
【０１４８】
（実施の形態９）
実施の形態８でも説明したように、パターンの立体形状特徴量とデバイス特性の関係を評価することが可能となれば、これらの関係を用いて、所望のデバイス特性を実現するために必要なパターン形状の変化量を見積もることができる。
【０１４９】
そこで、本発明のパターン形状評価システムにより、各パターンの立体形状特徴量とプロセスパラメタの関係を予め評価しておけば、パターンの評価結果をもとに、プロセスの制御が可能となる。
【０１５０】
図１７は、本発明の実施の形態９におけるパターン形成プロセス制御方法の説明図である。
【０１５１】
図において、パターン形状補正量算出手段１００７は、デバイス特性推定手段１００３からの情報に基づいて、パターン形状の補正量を算出して、その情報をゲートパターン形成工程１００１にフィードバックする事により、所望のデバイス特性を得るためのプロセス条件変更を行っている。
【０１５２】
図１７に示すように、デバイス特性推定手段１００３により、パターン立体形状評価手段１００２により評価された立体形状情報群に基づいて、データベース４０１に記録された情報を参照することで、評価パターンを含む回路の最終的なデバイス特性を推定した後、パターン形状補正量算出手段１００７により、デバイス特性推定手段１００３で推定されたデバイス特性と目標値とのずれ量を計算し、例えば、図１５の（ｂ）で示したようなパターン立体形状特徴量との関係式を用いて、パターン形状の補正量を算出する。
【０１５３】
そして、推定されたパターン形状補正量と予め調べてあるプロセスの条件、例えば、ホト工程の露光量やエッチング工程のエッチング時間などとの関係を用いて、所望のデバイス特性を得るためのプロセス条件変更をゲートパターン形成工程１００１にて行う。
【０１５４】
このようにして、この実施の形態では、パターン形状評価システムを用いることで、所望のデバイス特性を得るためのパターン形成プロセス制御が可能となり、常に良好なパターン加工形状を維持することができる。
【０１５５】
（実施の形態１０）
これまでの実施の形態を実現する際に、本発明のパターン形状評価システムは、例えば測長ＳＥＭ２００上にあってもよいし、他の立体形状計測装置上にあってもよいし、また、これらの立体形状計測装置とネットワークで接続されたシステム上にあってもよい。
【０１５６】
図１８は、本発明の実施の形態１０における製造ラインの構成例であり、各装置がネットワークで接続されている構成である。
【０１５７】
図において、立体形状装置（ここではＳＥＭ）２００や各種製造装置、デバイス特性評価装置が全てネットワーク上でつながっており、これらは装置管理システム５００およびＱＣデータ収集・解析システム５０１に接続され、装置管理システム５００およびＱＣデータ収集・解析システム５０１により、各装置の動作の管理や、各装置からのデータの処理が行われ、着工来歴管理システム５０４によりウエーハの管理が行われている。
【０１５８】
また、異常監視システム５０２はこれらの異常を監視し、表示・連絡手段５０３を介して製造ライン管理者５０５は製造ラインの状態を容易に確認できるようになっている。
【０１５９】
この実施の形態では、例えば、図１におけるパターン立体形状評価手段１００２の動作を、例えば、製造ライン内にある既存のＳＥＭ２００を用いて実施し、ＳＥＭ２００内で評価されたパターン立体形状の特徴量を、ネットワークを介してＱＣデータ収集・解析システム５０１に送信し、ＱＣデータ収集・解析システム５０１により、パターン立体形状の特徴量からデバイス特性を推定し、その推定結果から、パターン立体形状の許容値からパターン形成プロセスの異常を検出している。
【０１６０】
このように、ＳＥＭ２００などの装置や各システムが製造装置とネットワーク上でつながっているため、パターン形成プロセスの異常発生時には警告をライン管理者に速やかに連絡できると共に、関連する製造装置を登録しておけば、自動で着工を停止することも可能であり、不良の作り込みを防止することができる。
【０１６１】
なお、この実施の形態では、ＳＥＭ２００で、パターン立体形状の特徴量を評価し、ＱＣデータ収集・解析システム５０１により、パターン立体形状の特徴量からデバイス特性を推定しているが、ＳＥＭ２００上で、半導体パターン評価システムの動作を実施してもよく、その場合、推定したデバイス特性を異常監視システム５０２に送信して、異常を監視するようにすればよい。
【０１６２】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、特徴量算出手段により、被評価対象パターン立体形状の特徴を特徴量として定量化し、データベースにより、パターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を記録し、デバイス特性推定手段により、特徴量算出手段により定量化された被評価対象パターン立体形状の特徴量及び前記データベースに記録された情報に基づいて、被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定するようにしたので、従来の寸法計測では見逃されていた立体形状の異常が定量的に評価可能となり、デバイス特性とパターン立体形状特徴量の関係が定量的に評価できる。
【０１６３】
このため、所望の性能を実現するためのプロセス管理が確実に行え、不良の作り込みが防げるようになり、さらにまた、安定で高精度なプロセスの制御の提供も可能となる。
【０１６４】
さらに、最終評価を待たずに、トランジスタの形成直後に被評価対象ウェーハにて取得可能なデバイスの特性分布を知ることができ、生産調整が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】（ａ），（ｂ）は本発明の実施の形態１による半導体パターン評価システムの説明図である。
【図２】（ａ）〜（ｄ）はゲート配線パターンの形状および異常形状の説明図である。
【図３】本発明の実施の形態１におけるデータベース作成手順の説明図である。
【図４】本発明の実施の形態１におけるデータベース更新方法の説明図である。
【図５】本発明の実施の形態２における半導体パターン評価システムで用いるパターン立体形状評価手段の一例である測長ＳＥＭ（ＣＤ−ＳＥＭ）の構成を示すブロック図である。
【図６】（ａ）〜（ｃ）は本発明の実施の形態２におけるラインプロファイル処理の説明図である。
【図７】（ａ），（ｂ）は本発明の実施の形態２における断面形状の違いによるＳＥＭ画像のラインプロファイルの違いの説明図である。
【図８】本発明の実施の形態２における裾引き形状の立体形状特徴量算出方法の説明図である。
【図９】本発明の実施の形態２における逆テーパ形状の立体形状特徴量算出方法の説明図である。
【図１０】（ａ），（ｂ）は本発明の実施の形態３による立体形状特徴量選択のためのグラフィカルユーザインターフェースの説明図である。
【図１１】本発明の実施の形態４における半導体パターン評価システムで用いるパターン立体形状評価手段の一例である測長ＳＥＭの構成を示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施の形態４における波形処理の説明図である。
【図１３】本発明の実施の形態５における半導体パターン評価システムで用いるパターン立体形状評価手段の一例である測長ＳＥＭの構成を示すブロック図である。
【図１４】（ａ），（ｂ）は本発明の実施の形態５における検出波形の説明図である。
【図１５】（ａ），（ｂ）は本発明の実施の形態７におけるパターン立体形状特徴量とデバイス特性の関係を示す説明図である。
【図１６】（ａ），（ｂ）は本発明の実施の形態８におけるパターン立体形状特徴量とデバイス特性の関係の評価結果表示方法の説明図である。
【図１７】本発明の実施の形態９におけるパターン形成プロセス制御方法の説明図である。
【図１８】本発明の実施の形態１０における製造ラインの構成例である。
【符号の説明】
００１…電子線画像、００２…１ライン波形、００３…ラインプロファイル、０１０…断面形状（順テーパ）、０１１…ラインプロファイル（順テーパ）、０１５…１次微分波形（順テーパ）、０１６…断面形状推定結果（順テーパ）、０２０…断面形状（裾引き）、０２１…ラインプロファイル（裾引き）、０２２…高傾斜角部分、０２３…裾引き部分、０２５…１次微分波形（裾引き）、０２６…断面形状推定結果（裾引き）、１００…ウェーハ、１０１…ステージ、１０２…チルトステージ、１２０…ウェーハマップ、２００…測長ＳＥＭ、２０１…電子銃、２０２…１次電子線、２０３…コンデンサレンズ、２０４…偏向器、２０５…ＥｘＢ偏向器、２０６…対物レンズ、２０７…２次電子検出器、２０８…Ａ／Ｄ変換器、２０９…反射電子検出器、２１０…反射電子検出器、３００…画像処理部、３０１…記憶媒体、３０２…表示装置、４０１…データベース、４０２…計測項目選択ボタン、４０３…計測箇所選択のための構造図、４０４…ポインティングデバイス、４０５…ゲート配線パターン、４０６…アクティブエリア、４０７…指定処理範囲、４０８…デバイス特性選択ボタン、４０９…（デバイス特性と関連の強い）立体形状特徴量表示ボタン、４１０…デバイス特性立体形状特徴量関係のグラフ、４１１・・・デバイス特性選択ボックス、５００…装置管理システム、５０１…ＱＣデータ収集・解析システム、５０２…異常監視システム、５０３…表示・連絡手段、５０４…着工来歴管理システム、５０５…製造ライン管理者、１００１…ゲートパターン形成工程、１００２…パターン立体形状評価手段（特徴量算出手段）、１００３…デバイス特性推定手段、１００４…デバイス特性推定結果表示手段、１００５…デバイス特性評価手段、１００６…パターン立体形状とデバイス特性の関係評価手段、１００７…パターン形状補正量算出手段。

Claims

収束させた電子線を被評価対象パターン上に走査しながら照射する電子線照射手段と、前記電子線照射手段による電子線照射により前記被評価対象パターンから発生した２次電子を検出する２次電子検出手段と、前記２次電子検出手段により検出された２次電子信号波形を、信号量の変化量に基づいて複数の領域に分割し、その分割された領域の大きさに基づいて、前記被評価対象パターンの立体形状の特徴を特徴量として定量化する信号演算処理手段とを有する特徴量算出手段と、
パターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を記録したデータベースと、
前記特徴量算出手段により定量化された前記被評価対象パターン立体形状の特徴量及び前記データベースに記録された情報に基づいて、前記被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定するデバイス特性推定手段とを備え、
前記デバイス特性推定手段は、前記特徴量算出手段により定量化された前記被評価対象パターンの立体形状の特徴量と、前記データベースに記録されたパターン立体形状の特徴量との類似度を評価し、類似度の高い特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性を、前記被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性として推定することを特徴とする半導体パターン評価システム。
請求項１記載の半導体パターン評価システムにおいて、
前記２次電子検出手段は、前記電子線照射手段により照射される電子線と前記被評価対象パターン表面とのなす角が異なる複数の２次電子を検出することを特徴とする半導体パターン評価システム。
請求項１又は２記載の半導体パターン評価システムにおいて、
前記特徴量算出手段は、前記電子線照射手段による電子線照射により前記被評価対象パターンから発生した反射電子を検出する反射電子検出手段を有し、
前記信号演算処理手段は、前記２次電子検出手段により検出された２次電子信号及び前記反射電子検出手段により検出された反射電子信号に基づいて、前記被評価対象パターン立体形状の特徴を特徴量として定量化することを特徴とする半導体パターン評価システム。
請求項１、２又は３記載の半導体パターン評価システムにおいて、
前記デバイス特性推定手段は、前記特徴量算出手段により算出された前記被評価対象パターン立体形状の特徴量に基づいて、前記被評価対象パターン立体形状を推定し、推定したパターン立体形状の内、任意の特定箇所のパターン立体形状特徴量に基づいて、前記被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定することを特徴とする半導体パターン評価システム。
請求項１、２、３又は４記載の半導体パターン評価システムにおいて、
前記デバイス特性推定手段は、前記データベースに記録されたパターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を、回帰分析により関数で示し、その関数と前記特徴量算出手段により定量化された前記被評価対象パターンの立体形状の特徴量に基づいて、前記被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定することを特徴とする半導体パターン評価システム。
請求項１、２、３、４又は５記載の半導体パターン評価システムにおいて、
前記デバイス特性推定手段は、前記データベースに記録されたパターン立体形状の特徴量とその特徴量を有するパターンを含む回路のデバイス特性との関係を、回帰分析により求められた各パターン立体形状特徴量に対する各デバイス特性との関連の強さの情報で示し、その情報と前記特徴量算出手段により定量化された前記被評価対象パターンの立体形状の特徴量に基づいて、前記被評価対象パターンにより形成されるデバイス回路の特性を推定することを特徴とする半導体パターン評価システム。