JP4262592B2 - パターン計測方法 - Google Patents

Description

本発明は、パターンを撮像して得た画像を処理することによりパターンの寸法を計測する方法に係り、特に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形状の良否を、回路パターンの電子線像を用いて評価するのに好適なパターンの計測方法に関する。

現在、半導体の製造プロセスにおいて、計測専用の電子顕微鏡（測長ＳＥＭ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）を用いたパターン寸法の計測・管理が一般的に行われている。パターン寸法の計測は、取得した測長ＳＥＭ画像に対して、画像処理技術を施すことにより、自動化がはかられることで、操作者の熟練が不要となり、また個人差による計測ばらつきも低減されるようになった。このような画像処理によるパターン計測は、主にレジストや絶縁膜、ポリシリコンなどの単層のパターンを対象としており、形状も円形や配線など比較的単純なものが多かった。

図２に計測手法の例を示す。ＳＥＭの画像信号は、パターンの形状や材質に応じて変化し、特にパターンのエッジ部分で明るく光る。図２は、配線形状パターンの信号波形の処理例である。図中の信号波形において、信号量の大きい２つのピーク（２０１１、２０１２）が配線のエッジ部分に相当し、このエッジ位置を図２の（ａ）〜（ｃ）に示すような手法により確定することで、対象パターンの寸法を計測する。図２（ａ）の手法はピークの最大傾斜位置を検出する方法（最大傾斜法）、図２（ｂ）は所定のしきい値でエッジ位置検出を行うしきい値法、図２（ｃ）はエッジ部と基材部に直線をあてはめこれらの交点を検出する直線近似法である。

図２に示したパターンでは、信号波形のピークは、一つのエッジに対して一つしか存在しないため、このような手法で比較的容易にパターン寸法を計測することができた。しかし、近年の半導体製造技術の変化により、図３に示すように、ゲート電極の構造は、図３（ａ）に示すような従来の単層の構造から図３（ｂ）に示すポリサイドゲートやポリメタルゲートなどのような多層膜構造に変化しつつある。また，素子分離の構造も、図３（ｅ）に示すような比較的単純なＬＯＣＯＳ（Ｌｏｃａｌ Ｏｘｉｄｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｉ）構造から図３（ｆ）に示すようなShallow Trench Isolation（以下STI：素子分離）に変化し、更に配線工程は，図３（ｃ）に示す接続用のビアホール形を同時に行う図３（ｄ）に示すようなデュアルダマシン構造も現れるなど、複雑な形状や材質を有するものが増えている。このため、図２に示すような、パターンの側面に対応する信号波形が単一のピークしかないような波形に対するエッジ検出では対応が困難なサンプルが増えている。

図４は、図３（ｅ）と同様のＳＴＩパターンのＳＥＭ画像を模式的に示したものである。図４（ａ）は断面模式図、（ｂ）は画像例、（ｃ）は（ｂ）の波形である。図４に示すように、このような複雑な構造および形状を持つサンプルの波形は、隣接した複数のピークを有し、図２に示したような計測手法では正しい結果を得られないことが多い。このような、複数のピークを持つエッジに対して、ピークを指定してエッジ検出を行う手法などが、例えば特許文献１や２などに提案されている。

特開２００３−１７３９４８号公報

特開２００３−２４３２９１号公報

図４に示したように、複雑な形状のパターンではＳＥＭ信号波形も複雑なものとなり、所望のエッジを安定に計測することは難しい。特に、エッジ検出のための画像処理パラメタの設定は複雑である。画像処理に関する知識なしに、適正なパラメタを設定することは難しく、また、設定と計測の繰り返しにより最適値を決めるため、時間を要するといった課題がある。

また、計測用のＳＥＭ画像上で決定したパターンエッジ位置が、実際の立体形状パターンのどこに対応するのか（トップ部の幅なのか、ボトムあるいは他の位置の幅なのか）が不明瞭であり、実際に形成されたパターンの立体形状を正確に評価することが難しいという課題がある。
本発明の第１の目的は、このような複雑な形状を持つ対象パターンに対して、ＳＥＭを用いて所望の箇所を計測するために必要な画像処理パラメタを容易に設定する手段を提供することである。
また、本発明の別の目的は、実際に形成されたパターンの立体形状を、非破壊で正確に評価することを可能にする手段を提供することである。

本発明では、ＳＥＭ画像上で操作者が指定した箇所を検出する画像処理条件を、画像上において特徴のある点を算出し、その中から選択することで決定する。

また、本発明では、ＳＥＭ画像上において特徴のある点を算出、表示し、表示された結果の中から操作者が最適なものを選択することにより、最適な計測画像処理条件を設定する。

また、本発明では、評価対象パターンの断面形状モデルデータと、電子線シミュレーションにより生成したモデルデータの模擬電子線画像を用いて、所定箇所の計測に最適な画像処理条件を設定する。

本発明によれば、ＳＥＭを用いて検出した画像を用いて複雑な形状を持つ対象パターンの所望の箇所を計測する場合に、この所望の箇所を計測するために必要な画像処理パラメタを容易に設定することができるようになった。

また、本発明によれば、実際に形成されたパターンの断面形状及び/又は立体形状を、非破壊で正確に評価すること、またその結果と目標値との差異を確認することが可能になり、従来の断面形状及び/又は立体形状の情報が得られなかった場合と比較して、製造プロセスの管理や制御の精度を向上させることができる。

以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。

図１は、本発明による実施例１に係るパターン評価方法の処理の流れを示す。本実施例のパターン評価方法では、ＳＥＭ画像を用いたパターン計測の条件出しを、画像処理とグラフィカルユーザインターフェース（以下ＧＵＩ）を利用することにより、容易に実現可能とする。図１は画像処理条件出しの手順を示している。

はじめに、評価対象である正常なパターンが形成されているウェーハをロード（ステップ１００１）し、ウェーハアライメントを実施する（ステップ１００２）。詳細は省略するが、ウェ-ハ上のチップ配列など計測に必要な情報を予め入力しておき、条件設定に使用するチップを指定する（ステップ１００３）。

次に、チップ上の測長位置を光学顕微鏡およびＳＥＭ画像を用いて指定する（ステップ１００４）。このとき、自動計測実行時の計測位置合わせのために使用する計測箇所の画像をテンプレートとして保存しておく。自動測長時の測定位置への移動は、このテンプレートを用いて、指定された座標の周辺で、これと一致するパターンを探索すればよい。チップ内の計測箇所が確定すると、ステージにより指定した計測位置の画像が取得できるようにウェーハを移動して（ステップ１００５）、計測に使用する画像の倍率や回転（ビームスキャン方向）を設定して（ステップ１００６）、計測用の画像を撮像する（ステップ１００７）。

このようにして、計測対象パターンの画像が撮像された後、画像内の計測箇所の確定および画像処理パラメタの設定（１０２０）を行う。本実施例では、この計測箇所の確定および画像処理パラメタの設定（１０２０）を容易に行うための手段を提供する。画像が取得されると、まず処理領域の指定を行う（ステップ１００８）。図５（ａ）に示すように、その画像上において操作者が計測したいパターンのエッジ箇所を、マウスなどのポインティングデバイスを用いて選択範囲４００を指定する。

この処理は、処理対象パターンのエッジがパターン画像に対してどのような配置になっているかを記録するためと、処理が不要な領域を予め分けて置くことで、自動計測の際の失敗を避けるために行う。この、選択範囲を計測位置探索用のテンプレートと併せて記録しておき、実際の測長時には、画像全体で位置合わせを行ったあと、パターン位置に対してこの計測範囲を適用すればよい。このとき、図５（ａ）に示すように、計測寸法の左端および右端のエッジについてそれぞれ選択範囲４００を指定する。

次に、上記ステップ１００７にて指定した領域内で、実際に寸法を計測するパターンエッジを指定する（ステップ１００８）。図５（ｂ）に示すように、マウスなどを用いて画面上に表示されたカーソルで計測目標位置４０１（図５（ｂ）の場合は直線形状）を指定する。このとき、対象パターンの形状はエッジのラフネス等により真直ぐではないこともあるが、大体の場所を指定すればよい。このようにして、操作者により計測エッジを確定する。

次に、ステップ１００９により指定されたエッジを検出する画像処理条件を自動で算出する。図６〜８により、この画像処理条件算出処理の詳細を説明する。

まず、処理対象画像のラインプロファイル信号を生成する。ノイズが十分に小さければ、取得画像の各ラインをそのまま用いてもよいが、一般にＳＥＭ画像はＳ／Ｎが低いため、図６（ａ）〜（ｃ）に示すように、電子線画像６００１の加算領域６０００において１ラインごとの波形６００２をＮライン（数十ライン〜数百ライン）を平均して、ノイズ除去を行ってラインプロファイル６００３を生成してから処理を実施する。

図６（ｄ）に示すように，パターン方向（図６（ｃ）の場合は上下方向）に沿った複数に分けて処理を行うこともできる。これは，ラインエッジラフネスなどにより場所によりパターン寸法が変動する場合に有効である。また，図６(ｅ)に示すように，ホールパターンなどの円形パターンに対しても計測対象であるパターンエッジに直交する方向のプロファイルを取得することで同様にノイズ除去処理を行うことができる。はじめに，図６(ｅ)の電子線画像００１上のホールパターンの外周エッジ６００６を抽出し，次にそれに直交した軸（ｘ１，ｘ２，…，ｘｎ）を設定し，設定された軸上の１ライン波形６００２を求める。ここで，これらの軸はノイズ除去に十分かつ形状変化が十分に小さい範囲の本数とする。

このようにして得られた複数の１ライン波形のエッジ位置６００７（外周エッジ６００６と一致してもよい）を揃えて平均化処理を行うことで，ラインパターンと同様にラインプロファイルを作成することができる。また，パターン形状が複雑な場合には，このような処理は困難となるため，ノイズの影響が十分小さくなるように，電子線画像取得時の積算回数を増やしたり（一般にＳＥＭの画像は同一箇所を複数回照射し，信号を積算することでＳ／Ｎの向上をはかる），プロファイル作成前に平滑化処理を行うなどすればよい。

次に、操作者が指定したエッジ周辺の選択範囲４００内で最終的な計測位置を決定する。図７はＳＥＭ画像信号波形の例を示しており、（ａ）は画像を、（ｂ）はラインプロファイルの波形を、（ｃ）は（ｂ）の拡大図を示している。点線はステップ１００７で操作者が設定したエッジ周辺の選択範囲４００を、縦の直線はステップ１００８で設定した計測目標位置４０１を示している。図７（ｃ）は、検出されたラインプロファイル波形６００３の拡大図とその１次微分波形６００４である。

まず、計測目標位置４０１から距離εの領域を決める（細い縦実線で表示）。このεは人間の設定ばらつきや、パターンエッジ位置の変動（エッジラフネス）などを考慮して適切な値に設定しておく。次に、この領域±ε内にある、画像信号に特徴のある点、例えば信号の極大・極小値をとる点（Ｐ２、Ｐ３）や微分波形の極大・極小あるいはゼロと交差する点（Ｄ２〜Ｄ６）、必要に応じて２次微分の極大・極小あるいはゼロと交差する点（図示せず）など、を探索する。これらの点を計測位置の候補として、画像上に処理結果を表示する。

図５（ｃ）は結果表示の一例である。図５（ｃ）では簡単のため２種類しか表示していないが、実際には計測した全ての点を表示し、プルダウンメニュー４０３などを用いて、指定したマークを選択表示できるようにしておく。操作者は、指定した計測位置に近い計測結果を選択し、結果の良否を容易に確認することができる。ここで、図５（ｃ）ではマーク（×、＋）で示しているが、色の異なるマークなどを使うとさらにわかりやすい。このようにして算出された画像信号に特徴のある点を画像と共に表示してみて、最も所望の計測位置に近い結果を持つ条件を選択すれば、所望のエッジ位置を検出するための画像処理パラメタを容易に確定することができる。

また、図５（ｃ）において計測結果がｙ方向(図５（ｃ）の上下方向)にパターンに沿って複数表示されているのは、図６（ｄ）に示すように、複数の領域（図６（ｄ）の例ではオーバーラップしている領域：１，２，３，・・・，Ｍ−２，Ｍ−１，Ｍ）についてラインプロファイル波形６００３を算出し、それぞれに対して同じ処理を施した結果を表示しているものである。このような計測は、ラインエッジの変動状態（ラインエッジラフネス）を評価するためだけではなく、ｙ方向に多くの領域を設定して評価点数を稼ぐことで、形状の微妙な違いやノイズの違いに対しても正しい結果が得られているか、併せて確認するためである。これら全ての点が正しく検出されているパラメタは安定であると判断することができる。

また、通常、ウェーハ面内での均一性を評価するために、１枚のウェーハ内で５点あるいは９点といったように、複数のチップで計測を行う。そこで、上記の条件設定時にも複数チップの画像に対する処理結果を確認しておくことで、パターン形状が変動した際にも安定して計測が可能か否かを評価することができる。例えば、図１におけるステップ１００５〜１００７をウェーハ内の計測チップ全てについて先に繰り返しておき、複数チップの画像を保存しておいて、ステップ１０１１において、予め撮像しておいた複数の画像に対しても処理を実施し、この処理した結果を画面上に表示し、全体の結果を見て良否を決定すればよい。

このようにして得られた計測結果が良好であれば、その計測結果を選択し、画像処理条件を確定する。図５（ｃ）に示すように、「確定」ボタン４００１および「ＮＧ」ボタン４００２を用意しておき、良い結果があれば、その計測結果を選択し「確定」を押し、適切なものが無い場合には、「ＮＧ」ボタン４００２を押して、さらに詳細な条件を設定可能とする。

ステップ１０１０において、適切な点が近傍に抽出されない場合には、既抽出済みのパターンエッジ間で適切なしきい値を設定することが可能である。図８に例を示す。図８では簡単のため、ＳＥＭ信号量波形のみを用いて説明する。図８に示すように、信号量波形の極大値（Ｐ２、Ｐ３）及び極小値（Ｐ４）を示す箇所が計測目標位置４０１の±εの近傍領域から外れており、他の画像に特徴がある点の検出でも適当な結果が得られない場所が指定されている場合は、信号波形の一部に対して図２（ｂ）で示したようなしきい値法を用いた処理を行えばよい。

図８の例であれば、計測目標位置４０１の両側のピーク（Ｐ２、Ｐ３）を探索し、Ｐ２の信号量を０、Ｐ３の信号量を１００としてＰ２、Ｐ３間の信号量Ｘ％の点を検出してエッジ位置候補とする。Ｘの値を適宜変えた結果を表示し、図５（ｃ）と同様に、結果が良好なものを操作者により選択させる。

このようにして、操作者が指定した位置周辺で、画像信号に特徴のある点や，その点を基準とした周囲の点を候補として表示し、選択することで、操作者の所望のエッジ位置検出の画像処理条件を容易に設定することが可能となる。左右のパターンが対称である場合には、反対側のエッジも同一条件でエッジ検出処理を行えばよいし、構造が異なる場合には、両方のエッジについて同じように所望の計測位置を設定して、画像処理条件出しを実施すればよい。

このようにして設定された画像処理パラメータを用いて試料をＳＥＭで撮像して画像処理してエッジ位置間の距離を測ることにより，所望の位置の寸法計測を実現することができる。

なお、上記の実施例では、複数の条件による計測結果を表示し、操作者による選択を行っていたが、予め設定された計測目標位置４０１に対して、最も近い結果を出す条件を自動で設定してももちろんよい。また、この計測位置の設定は、１枚の画像に対して一箇所である必要はなく、必要に応じて第２、第３の計測位置を設定してもよい。

図９は、パターン評価用のＳＥＭ２００の構成を示すブロック図である。図９において、電子銃２０１より出た一次電子線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。電子線が照射されると、ウェーハ１００からは二次電子が発生する。試料ウェーハ１００から発生した二次電子は、ＥｘＢ偏向器２０５により偏向され、二次電子検出器２０７で検出される。偏向器２０４による電子線の二次元走査、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。

二次電子検出器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。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３００２と、画像メモリ３００２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ＣＰＵ３００１を有する。さらにまた、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。

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（以下、ＧＵＩと表記する）によって実現できるようになっている。また、測長ＳＥＭ２００は光学顕微鏡２１１を有しており、必要に応じてステージ１０１を駆動して、試料ウェハ１００を測長ＳＥＭ２００の観察視野から光学顕微鏡２１１の視野に移動させることにより、試料ウェハ１００の光学顕微鏡画像を得ることもできる。

以上に説明した手順で画像処理パラメータが設定された測長ＳＥＭ２００を用いて、試料上に形成されたパターンの寸法を順次計測することができる。図１に示した手順で画像処理パラメータを設定し、試料ウェハ１００の自動測長を実施することにより、画像処理の知識を持たない操作者であっても容易に所望のパターン部分の寸法を計測することが可能となる。

以上、実施例１により、複雑な構造のパターン画像に対しても、所望の位置の計測条件を容易に設定することが可能となる。本手法は画像処理に関する知識を要しないため、操作者の熟練の必要がない。また、上記実施の形態は、複雑な形状のサンプルに対して画像処理条件を設定したが、この方式は、従来の単純な構造のサンプルに対しても適用可能である。本手法の適用により条件設定が容易となり、画像処理条件の設定に要していた時間の短縮がはかられる。

実施例２について図１０を用いて説明する。第１の実施例では、操作者が指定したエッジ位置に近い結果が得られる画像処理条件を決定する手段を開示したが、第２の実施例では、画像信号に特徴のある点を予め検出しておき、検出結果の中から結果の良好なものを操作者が選択する手段について説明する。

第２の実施例の全体フローを図１０に示す。第１の実施例と異なるのは、画像内の計測箇所の確定および画像処理パラメタの設定（１１００）におけるステップ１０１２と１０１３である。第２の実施例においても、第１の実施例と同様に、寸法計測対象の画像を撮像し（〜ステップ１００７）、エッジ存在領域の設定を行う（ステップ１００８）。次に、操作者による指定は行わず、第１の実施例の図７（ｃ）と同様に画像に特徴のある点をステップ１００８で指定した領域内にて算出する（１０１２）。但し、特徴のある点の算出は、図７（ｃ）のように±εではなく、エッジ存在位置の選択範囲４００全体について行う。算出結果は、図５（ｃ）と同様に結果を画像上に重ねて表示する。

次に、算出されたエッジ位置の中から、図５（ｃ）と同様に、操作者により適切な算出結果を選択し（１０１３）、計測結果を確認する（１０１１）。計測結果の確認は必要に応じて他のチップの画像についても行う。このようにして、選択された結果を得るために用いた画像処理条件を自動測長時の処理条件とする。なお、この計測位置の設定は、１枚の画像に対して一箇所である必要はなく、必要に応じて第２、第３の計測位置を設定してもよい。

以上、実施例２は実施例１と同様に、複雑な構造のパターン画像に対しても、所望の位置の計測条件を容易に設定することが可能となる。本手法は画像処理に関する知識を必要としないため、操作者の熟練の必要がない。また、上記実施の形態は、複雑な形状のサンプルに対して画像処理条件を設定したが、この方式は、従来の単純な構造のサンプルに対しても適用可能である。本手法の適用により条件設定が容易となり、画像処理条件の設定に要していた時間の短縮がはかられる。

上記第１および実施例２では、サンプルのＳＥＭ画像のみを用いて、計測時の画像処理条件を決定したが、実施例３では、対象サンプルの形状モデルを利用することで、さらに確実な画像処理条件の設定を行う方法について説明する。

図１１は実施例３における処理フローを示している。実施例３では、はじめに計測対象パターンの形状および材質のモデルデータ４１０を作成する（ステップ１０２０）。

図１２（ａ）はモデルデータ４１０の一例である。この例では、Ｓｉ基板上に４１０１酸化シリコン膜層４１０２、シリコンナイトライド（Ｓｉ３Ｎ４）層４１０３、酸化シリコン層４１０４をそれぞれ積層させて、エッチングによりＳｉ基板に凹パターンを加工することにより，層構造パターン４１２を形成している場合を示す。モデルデータには、層構造の各パターンの寸法（高さ、トップおよびボトム幅）や材質のデータと位置関係を記録する。このデータの作成は、図形描画ツールのような方式で作成してもよいし、各々の頂点を座標で指定するような方法でもよく、それぞれの閉曲線に対して、材質のデータを付加しておく。また、この断面形状のモデルデータ上で、測定箇所４１１の指定を行う（ステップ１０２１）。

次に、このモデルデータを元にシミュレーションなどにより、対象サンプルの模擬電子線信号６００５を生成する（ステップ１０２２）。模擬電子線信号６００５の生成はモンテカルロ法などを用いたシミュレーションのほかに、材質や傾斜角と信号量の関係を用いた方法など、実画像と同様の画像が形成できる方法ならどのようなものでもよい。

次に、得られた模擬電子線波形６００５を画像処理パラメータを変化させて処理し、第１の実施例と同様に目標計測位置４１１周辺の画像信号から特徴のある点を探索し、この探索した特徴のある点が最もよく現れるときの画像処理パラメータを図５（ｃ）のようなＧＵＩによる選択か、あるいは自動選択により決定する。このようにして選択された特徴のある点が最もよく現れるような計測結果(図１２（ｂ）の縦線４１２)を算出する画像処理パラメタを、実際の計測に用いる画像処理パラメタとする（ステップ１０２３）。

ここまでの処理はモデルデータのみで実行可能である。さらに、必要に応じて、実際の画像との対応を確認するステップ１０２４を実行する。ステップ１０２４では、第１および第２の実施例と同様に、実際のウェーハの画像を取得して、ステップ１０２３で決定した画像処理パラメタによる計測を実行してみる。その結果、シミュレーションにより得られた模擬電子線信号に対する結果と同様の計測結果が得られるようであれば、問題なしと判断し，このときの画像処理条件を計測条件として設定する。

以上、実施例３は第１、実施例２と同様に、複雑な構造のパターン画像に対しても、所望の位置の計測条件を容易に設定することが可能となる。本手法は画像処理に関する知識を必要としないため、操作者の熟練の必要がない。また、モデルデータを用いることにより、本当に測りたい箇所の計測を容易に実現することが可能となる。このため本手法を用いることにより、プロセス管理やデバイス性能の面から重要な箇所の計測を確実に行うことが可能となる。なお、上記実施の形態は、複雑な形状のサンプルに対して画像処理条件を設定したが、この方式は、従来の単純な構造のサンプルに対しても適用可能である。本手法の適用により条件設定が容易となり、画像処理条件の設定に要していた時間の短縮がはかられる。

実施例４では、実施例３で用いた断面構造モデルデータを実際の断面写真を用いて調整し、より実際の状態に近い結果をえられる手段を提供する。図１３は実施例４のフローを表した図で、実施例３に対して、計測位置指定ステップ１０２１の後に、断面画像と組み合わせる断面写真によるモデルデータ補正ステップ１０２５が追加されている。

処理の状態を、図１４に示す。断面写真１４０１はエッジ検出処理１４０２により、パターン外周を抽出し、各要素毎に閉曲線を形成しておく。これらの閉曲線をモデルデータ１４０３内に存在する閉曲線とマッチングさせて、モデルデータ１４０３と断面写真１４０１の対応をとる（１４０４）。このようにして対応のとられた断面写真１４０１とモデルデータ１４０３において、不一致部分を検出し、モデルデータを修正する（１４０５）。特に、角部分１４０６はモデルデータでは理想的な曲率半径無限小の角になっているが、実際には丸まっていることが多い。角の部分はエッジ効果などにより、ＳＥＭ信号が変化しやすいため、これらの形状が正確にモデル化されていないと、正しいシミュレーション結果を得ることができなくなるため、これらの不一致を元にモデルデータを修正しておく。モデルデータの修正を実施したら、第３の実施例と同様に模擬電子線信号を生成し、所望の場所を計測するための画像処理パラメタを確定する。

以上、実施例４は第１、実施例２と同様に、複雑な構造のパターン画像に対しても、所望の位置の計測条件を容易に設定することが可能となる。本手法は画像処理に関する知識を必要としないため、操作者の熟練の必要がない。また第３の実施例同様に、モデルデータを用いることにより、本当に測りたい箇所の計測を容易に実現することが可能となる。このため本手法を用いることにより、プロセス管理やデバイス性能の面から重要な箇所の計測を確実に行うことが可能となる。モデルデータを断面写真により補正することにより、さらに安定で信頼性の高い条件設定が可能となる。なお、上記実施の形態は、複雑な形状のサンプルに対して画像処理条件を設定したが、この方式は、従来の単純な構造のサンプルに対しても適用可能である。本手法の適用により条件設定が容易となり、画像処理条件の設定に要していた時間の短縮がはかられる。

第１および実施例２では、ＳＥＭのＴｏｐ ｄｏｗｎ Ｖｉｅｗ画像のみを用いていたため、操作者が指定した計測箇所が、実際の断面形状のどの部分に対応するのか明らかではなかった。実施例５では、第３あるいは第４の実施例で用いた形状モデルデータと模擬電子線信号を用いて、第１および第２の実施例で設定した画像処理条件により、断面のどの部分が計測されているのかを表示する機能を実現する手段を示す。図１５に実施例５のフローを示す。まずはじめに第３および実施例４と同様にモデルデータを作成する（ステップ１０２０）、次に、作成されたモデルデータにより電子線シミュレーションを実施し、模擬電子信号波形を生成する（ステップ１０２２）。

なお、この際のモデルデータは実施例４と同様、断面写真により補正されたデータを用いてももちろんよい。次に、ステップ１０２２で得られた模擬電子線波形に対して、第１あるいは実施例２の手段、あるいは他の手段により設定した画像処理条件によりエッジ検出処理を実施する（ステップ１０３０）。最後に、断面のモデルデータ上に得られたエッジ位置に対応する点を表示（ステップ１０３１）すれば、設定していた画像処理条件による計測位置を容易に確認することができる。

以上、実施例５により、ＳＥＭにより計測された点が構造上でどの点に対応するのかを容易に確認することが可能となる。このように、計測箇所を確定できると、プロセス異常時に適切な対応が可能となるといった利点がある。なお、上記実施の形態は、複雑な形状のサンプルに対して画像処理条件を設定したが、この方式は、従来の単純な構造のサンプルに対しても適用可能である。

実施例６では、寸法計測結果をもとに、パターンの断面形状を推定する手段について説明する。図１６にフローを示す。図１６（ａ）は条件出し時のオフライン作業、図１６（ｂ）は実際に寸法計測を行う際のフローである。まず、第５の実施例と同様にモデルデータ作成（ステップ１０２０）、模擬電子信号波形生成（ステップ１０２２）、指定画像処理条件によるエッジ検出（ステップ１０３０）を実施する。このとき、エッジ検出は構造に応じて複数箇所実施する。オフラインの最後に、ステップ１０３０で計測された箇所と断面モデルデータとの対応関係を記録しておく。

次に、実際のプロセスウェハ計測の際には、ウェーハアライメント、画像取得位置合わせ等を実施した後、計測対象パターンの画像を取得する（ステップ１０５０）。次に、予め指定された条件（ステップ１０３０と同じ条件）でステップ１０５０にて取得した電子線画像に対してエッジ検出処理を実施する（ステップ１０５１）。
次に、得られた各箇所の寸法を用いて、断面モデルデータの寸法を変更して表示用のデータを作成する（ステップ１０５２）。例えば、最下層のボトム幅計測値がモデルデータよりも１０ｎｍ細ければ、１０ｎｍ細くしたデータを作成する。最後に、作成されたデータを断面形状として画面に表示する（ステップ１０５３）。立体形状は横方向の寸法だけではなく、高さも評価する必要があるが、多くの構造は、パターンの高さは成膜により決まり、また膜厚は膜厚計などの別の方法により十分な精度に管理されていることが多いため、横方向の寸法だけの評価でもおおよその立体形状を推定することは可能である。このように、計測された結果とモデルデータを用いることで、立体形状の推定が可能となる。このとき，膜厚計測結果あるいは成膜の仕様値を用いて各層の高さ（厚さ）とする。これらのデータは膜厚計あるいは設計データなどからネットワーク経由で入手することが可能である。

また、パターンの高さを別途計測して、その実測データを用いて断面形状を求めることも可能である。この場合、パターンの高さを計測する手段としては、走査トンネル顕微鏡（ＳＴＭ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｔｏｎｎｅｌｉｎｇ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）や原子間力顕微鏡（ＡＭＦ：Ａｔｏｍｉｃ Ｆｏｕｒｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）、光近接場走査顕微鏡（ＮＦＯＭ：Ｎｅａｒ Ｆｉｅｌｄ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）などの走査プローブ顕微鏡（ＳＰＭ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｐｒｏｂｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）や、パターンと段差部からの反射光の光路差により発生する干渉から高さを求める光学式の高さ検出手段などがある。これらの立体形状計測装置による計測結果も膜厚情報同様にネットワークを経由して入力することが可能である。

図１７は計測結果の表示方法の一例である。図１７（ａ）は断面推定結果、図１７（ｂ）は実際の画像データであり、これらを一緒に表示することで、パターンの状態が容易に確認可能となる。複数の計測箇所の指定が可能であるので、図１７（ａ）に示すように、断面形状１７０１の上に異なるパターンで計測点１７０２〜１７０４を示し、対応する箇所が画像上１７０５でどこに相当するかを画像（ｂ）上に重ねて１７０６のように表示する。このとき、画像信号の波形データ１７０７も重ねて表示すると便利である。

図２７は，図１６に示したフローを実行する際のデータの一例を示す。図２７(ａ)に示すように，モデルデータ作成(ステップ１０２０)では，計測対象を各要素ごとに分けることができる。電子線シミュレーションによる画像を形成し，各画像処理条件毎に計測の結果が断面画像上のどこに対応するのか，図２７（ｂ）に示すように対応付けて記録する。図２７（ｂ）に太枠で示した部分のデータは，実際のプロセスウェハ計測（図１６（ｂ））の計測により得られる値であり，これらの値を得ることにより，モデルデータの当該箇所に実際の寸法を反映することで断面立体形状の推定が可能となる。

以上、実施例６では、構造のモデルデータとＳＥＭによる計測値とを組み合わせることにより評価対象パターンの断面形状及びそれに基く立体形状を容易に推定することが可能となる。このように、断面形状及び／又は立体形状が推定できると、プロセス異常時に適切な対応が可能となるといった利点がある。なお、上記した実施例は、複雑な形状のサンプルに対して画像処理条件を設定したが、この方式は、従来の単純な構造のサンプルに対しても適用可能である。

実施例７では、実施例１から４で説明した方法、あるいは他の方法により設定した画像処理条件により、設定に用いたのとは異なるプロセスウェーハの評価時の例について説明する。図１８は実施例７のフローを表す。評価対象ウェーハははじめに計測用ＳＥＭにロードされ（ステップ１０６０）、ウェーハアライメント（１０６１）を行った後、測長位置への移動と位置合わせ（１０６２）を行い、評価対象パターンの画像取得（１０６３）を行う。次に、得られた画像に対して、上記第１から実施例４により設定したエッジ存在領域４００の位置をテンプレートマッチングなどの手法により確定する（１０６４）。

次に、計測エッジ位置を確定するために、エッジ領域４００内の波形のピーク数を評価する（１０６５）。このピーク数が条件出し時と同じであれば、異常無しとして所定の条件でエッジ検出および計測を行う（１０６６、１０７０）。単に波形ピークのみではなく、微分波形のピークについても同様に評価を行えば、さらに信頼性の高い結果が得られる。ここで、ピーク数が条件出し時と異なる場合には、パターンに何らかの異常があると判断して、操作者に警告を発する（１０６６、１０６７）。警告に対して、操作者は対象パターンのＳＥＭ画像を見て問題の有無を判定する（１０６８）。問題あり(異常有り)と操作者が判断したときには、このウェハを異常なウェハとして計測対象から除外する（１０７１）。

パターンの見え方はパターンの出来に応じて変化し、ときには許容範囲内の変動であっても、画像の見え方が異なるためうまく計測できない場合がある。すなわち、見えるべきエッジが見えていない場合や、想定数以上のエッジが見えているといった場合である。本実施の形態では、このような許容範囲内の変動に対応するために、波形ピーク数によるチェックを行う。ＳＥＭ画像確認により異常無しと判定された場合には、ピーク数変化に許容値を設定して、その後の評価では警告を発しないよう条件を設定しなおす（１０６９）。この条件設定は、条件出し時の画像と、現在の評価対象パターンの画像で対応するピークを操作者が指示することにより、増加あるいは減少したピークを教示してやることで実現できる。

上記実施例７により、計測結果の良否を判定することで、計測ミスによる計測誤差や異常出力を避けることができ、より信頼性の高い計測結果を得ることができる。また、操作者の確認に基づいて許容範囲を更新していくことにより、計測ミスの頻度を低下させることが可能となる。上記実施例では，ピーク数を用いて異常判定を実施したが，正常な場合の画像を保持しておいて，その画像との違いを用いて判定を行うこともできる。例えば，計測対象サンプル画像と，正常な場合の画像との正規化相関をとり，相関の高さを用いて正常か否かを判断すればよい。

上記第１から実施例７では、２次電子画像のＴｏｐ−ｄｏｗｎ ｖｉｅｗのみを用いて断面形状及び/又は立体形状を推定する方法について説明したが、実施例８では、チルト画像を用いて計測を行う。

図１９に示すように、本実施例で用いるＣＤ−ＳＥＭは、基本の構成は図９で説明したものと同じであるが、図９に示した構成とは、ＸＹ平面内において移動可能で更にチルト機能を備えたチルトステージ１０２を備えている点で相違する。このチルトステージ１０２を備えたことにより、通常のｔｏｐ−ｄｏｗｎ ｖｉｅｗ像の他、チルト像を得ることができる。

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（図１９に示すように、チルトステージの傾斜が試料にとって右上がりの場合）。本実施の形態で着目するのは、画素数が増加する側の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、側壁のより詳細な情報を得ることができる。特に、図３（ｂ）に示したポリサイド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−ｄｏｗｎ ｖｉｅｗ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２０（ａ）の矢印方向のように、パターンに対して斜めの方向から電子ビームを照射すると、図２０（ｂ）に示すようなＳＥＭ画像（チルト画像）が得られ、このときのラインプロファイルは図２０(ｃ)のようになる。この図２０(ｂ)に示すような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、図３（ｂ）のゲートパターンのように垂直に近い側壁形状や逆テーパの場合でも、対象サンプルの部位毎の寸法を分離して計測することが可能となる。

また、本実施例において、ｔｏｐ−ｄｏｗｎ ｖｉｅｗ を含めて，その角度が既知であるチルト角の異なる複数の画像を取得し、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。上記実施例６においては、構造モデルデータのパターン高さにより立体形状を推定していたが、ステレオ視により高さ推定が可能となれば、実際の高さ情報による断面形状及び／又は立体形状推定が可能となる。

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。

本実施の形態による断面形状及び/又は立体形状評価を、第１から実施例７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。さらにまた、ｔｏｐ−ｄｏｗｎ ｖｉｅｗだけでは計測不可能な逆テーパや垂直な側壁を持つパターンの計測も可能となる。

図２１に、本実施の形態により得られた結果の出力の例を示す。本実施例では、実測に基くより正確な断面形状を求めることができるので、出力画面上には、実測結果から推定された断面形状と指定した各部位の測長値とが表示される。またこのとき、目標とするパターン断面形状の各部位の目標寸法値も同じ画面に表示することもできる。

実施例９について図２２、図２３を用いて説明する。第１から実施例７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、実施例８ではチルト像を組み合わせる方法について説明したが、第９の実施例では、反射電子画像を用いる方法について説明する。

本実施例で用いるＣＤ−ＳＥＭは図２２に示すような構成をしている。ここで図９に示したＣＤ−ＳＥＭの構成と異なるのは、反射電子検出器２０９、２１０を更に備えた点である。これにより、二次電子検出器２０７を用いた通常の２次電子検出による通常のｔｏｐ−ｄｏｗｎ ｖｉｅｗ像の他、この反射電子検出器２０９，２１０を更に備えたことにより、図２３（ａ）、（ｂ）に示すような反射電子像（陰影像）を得ることができる。反射電子像は対象物表面の面方向に依存した信号を得ることができるため，図２３(ａ)(ｂ)に示すような２枚の画像間で対応する箇所の信号量差により試料表面の傾斜角を推定することが可能である。各点での表面傾斜角を推定してこれらを積分すれば，試料表面の高さ情報を得ることも可能となる。
また一般に、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おり、材質依存性が高い。このため、図３（ｂ）や図３（ｅ）のように、異なる材質の組み合わせにより形成されているパターンでは、反射電子像を用いることで、２次電子よりも高精度な計測が可能となる。また、第８の実施例と同様に、反射電子のチルト像を用いてパターン寸法計測を行ってもよい。本実施の形態を第１から実施例７と組み合わせて用いることで、材質の境界部分の評価が容易となり、より正確なパターン評価が可能となる。

本実施の形態による立体形状評価を、第１から実施例７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、異種材料の界面が明確に判別可能となるため、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。

上記実施例９では、反射電子像を用いた計測手段について説明した。これまでの実施の形態で説明した２次電子画像、反射電子画像ともに、電子光学系の条件（ビームの加速電圧や電流、ウェーハの電位など）により材質および形状依存性が変化する。そこで、実施例１０では、これらの電子光学系条件の最適化手段について説明する。

図２４は実施例１０のフロー図である。実施例３と同様に、はじめに評価対象のモデルデータを作成し（１０８０）、次に所望の計測位置を指定する（１０８１）。このとき、必要であれば複数の計測位置を指定してよい。次に、このモデルデータに対して、装置で設定可能な画像取得条件（ビーム加速電圧、電流、ウェーハ電位、倍率、チルト角など）組み合わせに対してシミュレーションを実行し、模擬電子線画像を生成する（１０８２）。この画像取得条件は代表的な組み合わせを予め登録しておき、その中から選択すればよい。

次に、得られたシミュレーション画像に対して、所望の計測位置を計測するための画像処理パラメタを、上記実施例１で述べた方法で決定する（１０８３）。得られた計測値と実際の寸法値（シミュレーションなので、既知の値となる）からの誤差を評価する（１０８４）。このステップ１０８２から１０８４を指定した全ての画像取得条件に対して実行し、全条件の処理が終了したら、ステップ１０８４で評価した誤差が最も小さくなる画像取得条件が最適条件として決定できる。このとき、複数の計測ポイントが存在する場合には、例えば、全ポイントの計測誤差の平均が小さいものを選ぶといった処理を行えばよい。

本実施の形態による断面形状及び/又は立体形状評価を、第１から実施例７と組み合わせて用いれば、対象サンプルの構造および所望の計測箇所に応じて、最適な画像取得条件および画像処理条件を容易に確定することができる。その結果、計測精度の向上、計測結果の信頼性の向上がはかられるといった利点もある。

これまでの実施の形態により、複雑な構造のパターンであっても、指定したポイントの寸法を容易に正しく計測できる。このように、複雑な形状を正しく評価可能であれば、その結果を元にエッチング条件を最適化することが可能となる。図２５に示すように、エッチング工程は一般に複数のステップ２３０１−１〜２３０１−ｎから成る。例えば、試料のパターン形状が図１２（ａ）に示したような構造であれば、少なくともＳｉエッチング、ＳｉＯ２エッチング、Ｓｉ３Ｎ４エッチング及びＳｉＯ２（ハードマスク）エッチングの各ステップが必要であり、それぞれのステップ毎にエッチング装置の条件を調整して加工がなされる。

そこで、図２４に示すように、ＳＥＭの計測により得られる各ポイントの寸法評価結果と目標形状との差分を元に、エッチング加工条件を変更すれば、常に所望のパターンを形成することが可能となる。このとき、実施例８において説明したようなステージチルトまたはビームチルト、または鏡筒チルトなどによる複数のチルト画像を取得して画像処理することによりパターンの断面形状及び／又は立体形状を推定することができ、この得られた断面形状及び／又は立体形状の各部のデータを目標寸法と比較することで、エッチング加工の状態を評価することができる。このようにして、本発明のパターン評価システムを用いることで、常に良好なパターン加工形状を維持することができ、不良の作りこみを防ぐことが可能となる。

図２６に、本実施例の出力の一例を示す。本実施例では、実測に基いて推定したパターンの断面形状と目標形状とを視覚的に対比できる形で出力される。即ち、本実施例によれば、計測の結果推定されたパターンの断面形状と指定した各部位の寸法とが、対応する目標形状と各部位の目標寸法及びその許容誤差範囲とが同一の画面上に表示される。

実施例１におけるパターン寸法計測条件設定手順を説明するフロー図である。 従来のパターン計測手法を説明するＳＥＭ信号波形図である。 計測対象パターン構造を示す断面図である。 （ａ）は、計測対象パターンの断面図、（ｂ）は、計測対象パターンのＳＥＭ画像、（ｃ）は、（ｂ）のＳＥＭ画像の信号波形図である。 （ａ）、（ｂ）及び（ｃ）は、何れも計測対象パターンのＳＥＭ画像を示す。 （ａ）は、ＳＥＭ画像、（ｂ）は、ＳＥＭ画像の１走査ライン分の信号波形図、（ｃ）は、（ａ）のＮライン加算領域６０００の各走査ラインの信号波形を加算した信号波形図、（ｄ）は、（ｃ）の加算信号波形をＳＥＭ画像の複数の領域に亘って取得した状態を示すＳＥＭ画像と加算信号波形図である。 （ａ）は、ＳＥＭ画像、（ｂ）は、ＳＥＭ画像のラインプロファイルを示す信号波形図、（ｃ）は、ＳＥＭ画像のラインプロファイルのうち選択範囲４００の拡大波形と対応する１次微分波形を示す波形図である。 ＳＥＭ画像のラインプロファイルのうち選択範囲４００の拡大波形を示す波形図である。 実施例１における評価システムの概略構成を示す正面図である。 実施例２におけるパターン寸法計測条件設定手順を示すフロー図である。 実施例３におけるパターン寸法計測条件設定手順を示すフロー図である。 （ａ）は、パターンの寸法計測位置を示すパターン断面図、（ｂ）は、（ａ）のパターンのＳＥＭ画像のラインプロファイルを示す信号波形図である。 実施例４におけるパターン寸法計測条件設定手順を示すフロー図である。 実施例４における処理手順を示すフロー図である。 実施例５における計測箇所確認手法を示すフロー図である。 （ａ）は、実施例６における条件出しのオフライン作業のフロー図、（ｂ）は、実パターンの計測時の処理フロー図である。 （ａ）は、実施例６におけるパターン寸法計測位置を示すパターンの断面図、（ｂ）は、パターン寸法計測位置とその信号波形を示すＳＥＭ画像である。 実施例７におけるパターン寸法計測手順を示すフロー図である。 実施例８における評価システムの概略構成を示す正面図である。 （ａ）は、実施例８におけるチルト画像の取得方法を示すパターンの断面図、（ｂ）は、（ａ）の方法で取得したＳＥＭのチルト画像、（ｃ）は、（ｂ）のチルト画像の信号波形図である。 実施例８における検出結果を示す出力画面の正面図である。 実施例９における評価システムの概略構成を示す正面図である。 （ａ）は、実施例９におけるパターンの断面図とパターンの左側からの反射電子画像、（ｂ）は、パターンの断面図とパターンの右側からの反射電子画像である。 実施例１０における画像取得条件設定手順を示すフロー図である。 実施例１１における半導体プロセス制御方法を示すフロー図である。 実施例１１における検出結果を示す出力画面の正面図である。 実施例６におけるパターン寸法計測結果の表示方法説明図

符号の説明

６００１・・・電子線画像 ６００２・・・１ライン波形 ６００３・・・ラインプロファイル ６００４・・・微分波形 ６００５・・・模擬電子線信号 ６００６・・・外周エッジ ６００７・・・エッジ位置 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・・・ＳＥＭ ２０１・・・電子銃 ２０２・・・一次電子線 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・・・二次電子検出器 ２０８・・・Ａ／Ｄ変換器 ２０９・・・反射電子検出器 ２１０・・・反射電子検出器 ２１１・・・光学顕微鏡 ３００・・・画像処理部 ３０１・・・記憶媒体 ３０２・・・表示装置 ４００・・・エッジ存在選択範囲 ４０１・・・計測目標位置 ４０２・・・計測結果マーク ４０３・・・表示選択プルダウンメニュー ４１０・・・サンプル構造モデルデータ
４１１・・・計測箇所設定値 ４１０１・・・Ｓｉ基板 ４１０２・・・酸化膜層
４１０３・・・窒化膜層 ４１０３・・・酸化膜層

Claims (9)

1. パターンの寸法を計測する方法であって、
   評価対象パターンの形状および材質のモデルデータを作成し、
   該作成したモデルデータ上において計測箇所を指定し、
   電子線シミュレーションにより前記作成したモデルデータの模擬電子線信号を生成し、
   該生成された模擬電子線信号において前記指定された計測箇所周辺の模擬電子線信号に
   おいて極大値又は極小値を取る点、または前記信号の１次微分波形の極大値又は極小値を
   取る点又はゼロになる点、又は前記信号の２次微分波形の極大値又は極小値を取る点又は
   ゼロになる点などの特徴のある点を検出し、
   該検出した模擬電子線信号における前記特徴のある点のうち前記指定された計測箇所に
   最も近い点を選択し、
   該選択した指定された計測箇所に最も近い特徴のある点を検出したときの前記模擬電子
   線信号を処理した条件をパターン計測条件として設定し、
   試料上に形成された前記評価対象パターンと同じ形状のパターンを電子顕微鏡で撮像し
   て２次電子画像を得、
   該撮像して得た２次電子画像を前記設定したパターン計測条件を用いて処理することに
   より前記パターンの寸法を計測する
   ことを特徴とするパターンの計測方法。
2. 前記作成した形状および材質のモデルデータの模擬電子線信号を生成するステップにお
   いて、前記作成した形状および材質のモデルデータを前記評価対象パターンの実断面画像
   データを用いて補正し、該補正した形状および材質のモデルデータを用いて模擬電子線信
   号を生成することを特徴とする請求項１記載のパターンの計測方法。
3. 前記作成した形状および材質のモデルデータと前記選択した画像信号に特徴のある点に
   対応する前記構造データ上の点とを画面上に表示する工程を更に含むことを特徴とする請
   求項１記載のパターンの計測方法。
4. 前記作成した形状および材質のモデルデータの模擬電子線信号を生成するステップにお
   いて、前記作成した形状および材質のモデルデータの模擬電子線信号に対して寸法計測の
   ための所定のエッジ検出処理を行い、該エッジ検出処理により検出されたエッジ検出位置
   に相当する点を画面上で前記形状および材質のモデルデータ上に重ねて表示することを特
   徴とする請求項１記載のパターンの計測方法。
5. パターンの寸法を計測する方法であって、
   評価対象パターンの形状および材質のモデルデータを作成し、
   該作成したモデルデータ上において計測箇所を指定し、
   電子線シミュレーションにより前記作成したモデルデータの模擬電子線信号を生成し、
   該生成した模擬電子線信号に対して前記指定した計測箇所とその近傍の領域に対してエ
   ッジ検出処理を行ってエッジの位置を検出し、
   該検出したエッジの位置に相当する前記モデルデータ上の点を記憶し、
   前記評価対象パターンと同一の形状の検査パターンが形成された試料を電子顕微鏡で撮
   像して前記検査パターンの２次電子画像を取得し、
   該取得した２次電子画像に対して前記模擬電子線信号に対して行ったのと同じ条件でエ
   ッジ検出処理を行って２次電子画像上でのエッジの位置を検出し、
   該検出した２次電子画像上でのエッジの位置の情報と前記モデルデータ上のエッジの位
   置
   の情報とを用いて前記モデルデータを修正し、
   該修正したモデルデータに基いて前記評価対象パターンの断面形状を求め画面上に表示
   する
   ことを特徴とするパターンの計測方法。
6. 前記評価対象パターンの断面形状を、前記２次電子画像と共に画面上に表示することを
   特徴とする請求項５記載のパターンの計測方法。
7. 前記評価対象パターンの形状および材質のモデルデータを作成するステップにおいて、
   前記評価対象パターンの構造データの高さ情報を、前記評価対象パターンを構成する膜の
   膜厚を計測して得た情報又は前記評価対象パターンの高さを直接計測して得た情報又は成
   膜の仕様の情報の何れかから得ることを特徴とする請求項５記載のパターン計測方法。
8. 前記パターンの２次電子画像が、チルト画像を含むことを特徴とする請求項１または５
   に記載のパターン計測方法。
9. 前記チルト画像に基いて前記評価対象パターンの高さ情報を得ることを特徴とする請求
   項８記載のパターンの計測方法。

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