JP4274146B2 - 像評価方法及び顕微鏡 - Google Patents

Description

本発明は、走査形電子顕微鏡や走査形イオン顕微鏡などの顕微鏡における画像の評価方法であって、特に像分解能を評価する方法、及び評価機能を備えた顕微鏡に関するものである。

荷電粒子顕微鏡(走査形電子顕微鏡ＳＥＭや走査形イオン顕微鏡ＳＩＭなど)において、従来の像分解能評価方法には大別して２種類ある。第一の方法は、特開平５−４５２６５号公報のようにカーボン上に金粒子を蒸着した試料を顕微鏡観察し、その観察画像上で目視確認できる粒子の最小２点間のギャップ距離で評価するギャップ法である。もう一つの方法は、前記の観察画像を特開平１１−２２４６４０号公報のように、観察画像のデータを２次元フーリエ変換（ＦＦＴ）による周波数解析から像分解能を評価するＦＦＴ法である。

特開平５−４５２６５号公報 特開平１１−２２４６４０号公報

従来の第１のギャップ法においては、撮像対象の金粒子には大きさ，形状にばらつきがあること、また目視確認できる粒子の最小２点間に評価者の主観が入り込むことにより、像分解能の評価値に高い精度や再現性が望めない問題がある。また従来の第２のＦＦＴ法においても、周波数解析のパワースペクトル図上で設定する分解能判定曲線の作成時に目視判断による分解能評価を行っており、やはり評価者の主観が取りきれていない問題がある。

特に半導体製造工程においては、複数台の顕微鏡が半導体デバイスの品質管理のために長時間使われているが、その像分解能が従来法で評価しているために、像分解能の顕微鏡ごとの差（機差）や時間変化が高精度に管理できず、デバイスの品質ばらつきを小さく抑えたデバイス製造が行えない等の問題がある。

本発明の目的は、客観的な像評価を行うことにあり、特に顕微鏡像の像分解能を客観的判断のもとに評価できる像評価方法、及び分解能評価機能を備えた顕微鏡を提供することにある。

本発明によれば、上記目的を達成するために、画像の像分解能を評価する方法であって、前記画像の部分領域の分解能を、前記画像全体或いは前記画像の一部領域に亘って求め、前記画像全体或いは前記一部領域に亘って平均化し、前記画像全体、或いは一部領域の分解能評価値とすることを特徴とする像評価方法を提供する。本発明の他の目的、及び具体的な構成については、発明の実施の形態の欄で説明する。

本発明によれば、顕微鏡における像分解能の評価過程において、評価者の主観が入り込まないので、像分解能の評価値に対して高い精度と良い再現性が達成できる。

倍率校正試料を用いた像分解能評価法では、評価値信号を利用して光学性能を高精度に調整するので、所望の像分解能，倍率，画像ノイズ、および画質を高精度に維持，管理できる。

さらに、半導体製造の品質管理のために使用される複数台の顕微鏡に本発明を採用した場合、像分解能などにおける顕微鏡ごとの差（機差）や時間変化が高精度に管理できるため、デバイスの品質ばらつきを小さく抑えたデバイス製造が実現できる。

本発明の実施形態例とする走査形電子顕微鏡（以下ＳＥＭと呼ぶ）の概略を説明する。図１の電子光学系は荷電粒子である電子を放出する荷電粒子源（電子銃）１から発せられる該荷電粒子線（電子線）２をレンズ３により試料４上に集束させて任意の順序で走査することができる。電子線の照射により試料４の表面において発生する二次粒子(２次電子)５は二次粒子検出系６により検出され、画像データとして画像演算制御の機能も持たせた制御系７（制御プロセッサ）に入力される。試料４はＸ−Ｙ−Ｚステージ８により３次元方向すべての方向に移動可能である。制御系７は、荷電粒子源（電子銃）１，レンズ３，二次粒子検出系６，Ｘ−Ｙ−Ｚステージ８、および画像表示装置９の制御も行う。

本実施例の場合、電子線２は、図示しない走査コイルで試料４上を二次元的（Ｘ−Ｙ方向）に走査される。二次粒子検出系６内の二次電子検出器で検出された信号は、制御系７内の信号増幅器で増幅された後、画像メモリに転送されて画像表示装置９に試料像として表示される。二次信号検出器は二次電子や反射電子を検出するものであっても、光やＸ線を検出するものであっても良い。

なお、画像メモリのメモリ位置に対応したアドレス信号が、制御系７内、或いは別に設置されたコンピュータ内で生成され、アナログ変換された後に、走査コイルに供給される。Ｘ方向のアドレス信号は、例えば画像メモリが５１２×５１２画素(pixel) の場合、０から５１２を繰り返すデジタル信号であり、Ｙ方向のアドレス信号は、Ｘ方向のアドレス信号が０から５１２に到達したときにプラス１される０から５１２の繰り返しのデジタル信号である。これがアナログ信号に変換される。

画像メモリのアドレスと電子線を走査するための偏向信号のアドレスが対応しているので、画像メモリには走査コイルによる電子線の偏向領域の二次元像が記録される。なお、画像メモリ内の信号は、読み出しクロックで同期された読み出しアドレス生成回路で時系列に順次読み出すことができる。アドレスに対応して読み出された信号はアナログ変換され、画像表示装置９の輝度変調信号となる。

画像メモリには、Ｓ／Ｎ比改善のため画像（画像データ）を重ねて（合成して）記憶する機能が備えられている。例えば８回の二次元走査で得られた画像を重ねて記憶することで、１枚の完成した像を形成する。即ち、１回もしくはそれ以上のＸ−Ｙ走査単位で形成された画像を合成して最終的な画像を形成する。１枚の完成した像を形成するための画像数（フレーム積算数）は任意に設定可能であり、二次電子発生効率等の条件を鑑みて適正な値が設定される。また複数枚数積算して形成した画像を更に複数枚重ねることで、最終的に取得したい画像を形成することもできる。所望の画像数が記憶された時点、或いはその後に一次電子線のブランキングを実行し、画像メモリへの情報入力を中断するようにしても良い。

またフレーム積算数を８に設定した場合に、９枚目の画像が入力される場合には、１枚目の画像は消去され、結果として８枚の画像が残るようなシーケンスを設けても良いし、９枚目の画像が入力されるときに画像メモリに記憶された積算画像に７／８を掛け、これに９枚目の画像を加算するような重み加算平均を行うことも可能である。

制御系７には、図示しない入力装置が設けられ、画像の取り込み条件（走査速度，画像積算枚数）や視野補正方式などの指定、および画像の出力や保存などを指定することができる。更に制御系７には図示しない記憶媒体が内蔵され種々のデータを記憶できる。

また本発明実施例装置は、検出された二次電子或いは反射電子等に基づいて、ラインプロファイルを形成する機能を備えている。ラインプロファイルは一次電子線を一次元、或いは二次元走査したときの電子検出量、或いは試料像の輝度情報等に基づいて形成されるものであり、得られたラインプロファイルは、例えば半導体ウェハ上に形成されたパターンの寸法測定等に用いられる。

なお、図１の説明は制御系７が走査電子顕微鏡と一体、或いはそれに準ずるものとして説明したが、無論それに限られることはなく、走査電子顕微鏡鏡体とは別に設けられた制御プロセッサで以下に説明するような処理を行っても良い。その際には二次信号検出器で検出される検出信号を制御プロセッサに伝達したり、制御プロセッサから走査電子顕微鏡のレンズや偏向器等に信号を伝達する伝達媒体と、当該伝達媒体経由で伝達される信号を入出力する入出力端子が必要となる。

更に、本実施例装置は、例えば半導体ウェハ上の複数点を観察する際の条件（測定個所，走査電子顕微鏡の光学条件等）を予めレシピとして記憶しておき、そのレシピの内容に従って、測定や観察を行う機能を備えている。

また、以下に説明する処理を行うプログラムを記憶媒体に登録しておき、画像メモリを有し走査電子顕微鏡に必要な信号を供給する制御プロセッサで、当該プログラムを実行するようにしても良い。即ち、以下に説明する本発明実施例は画像プロセッサを備えた走査電子顕微鏡等の荷電粒子線装置に採用可能なプログラムの発明としても成立するものである。また、本実施例のステージ８には、以下に説明する像分解能の評価試料が載置されている。

像分解能の評価用試料には、通常、カーボン等の被蒸着材に対し、原子番号の大きな金粒子等を蒸着させたものを用いる。図２にそのＳＥＭ画像の代表例を示す。画像は大きさ５１２×５１２ピクセルからなるデジタル画像である。像分解能は、以下の評価アルゴリズムにより算出する。その像分解能の評価コンセプトをギャップ分解能評価法と共に図８に、また像分解能の算出フローチャートを図９に示す。詳細は以下の実施例の中で説明する。

〔実施例１〕
本実施例では、顕微鏡画像を３次元物体の一方向からの観察画像と見立てて、まず各画素位置Ｐでの物体面の勾配や曲率を求める。次に、その物体位置が周囲から認識できるに必要な仮想最短距離、つまり局所分解能を認識に必要な最小コントラストと前記勾配から計算する。そして、局所分解能を画像全体に亘って重み付き調和平均を計算し、その平均値を画像代表の像分解能とみなす。以下にその具体例を図９の像分解能の算出フローチャートに沿って説明する。

顕微鏡画像を３次元物体の１方向から観察した画像と見なし、距離画像解析によりその物体形状の勾配や曲率半径などの幾何学的特徴を算出する。画像はｎ×ｎ画素からなるデジタル画像である。この画像上の任意点Ｐの画素位置を（ｘ，ｙ）とし、濃度をｚとする。今、点Ｐ(ｘ，ｙ)における物体形状の勾配と曲率半径を算出するために、点Ｐを中心とした大きさｍ×ｍ画素（通常、ｍ＝５）の局所領域（部分領域）を切り出し、その局所面の形状を多次方程式ｚ(ｘ，ｙ)で近似する。ここでは、多次の一つとして二次を採用し、下（式１）の二次方程式で表される曲面で近似する。

ｚ(ｘ，ｙ)＝ａｘ²＋ｂｙ²＋ｃｘｙ＋ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ …（式１）
その曲面の合わせに関しては、そのあわせ誤差の２乗和が最小になるように係数ａ，…，ｆを決定する。これらの係数が決まれば下記の幾何学計算（式２）を用いて局所面の勾配ｇ（ｘ，ｙ；θ）［θは勾配の方位角］が算出できる。

ｇ(ｘ，ｙ；θ)＝｛(δｚ／δｘ)²＋(δｚ／δｙ)²｝^1/2 …（式２ａ）
θ＝arctan｛(δｚ／δｙ)／(δｚ／δｘ)｝ …（式２ｂ）
同様に、曲率半径Ｒｃも算出できる。この近似曲面の当てはめには、画像ノイズの除去効果がある。即ち、ノイズが混入した画像を部分的に切り出して曲面、或いは平面で近似すれば、部分的にノイズを除去することができ、ノイズの影響を軽減した勾配の計算ができる。

ノイズ除去効果および計算時間の短縮の観点からは、局所領域の大きさ５×５画素（ｍ＝５）が好都合であり、これに合った方程式の次数は二次が良い。もし、局所領域の大きさとして３×３画素（ｍ＝３）を採用すれば計算時間は早くなるが、画像パターンにおいて特に周期３ピクセルを超える周波数成分のノイズ除去効果がｍ＝５の二次方程式を用いた場合より悪くなる。一方、画像自体にノイズが少なく、画像パターンにおいて周期５ピクセル未満の周波数成分を多く含む画像においては、局所領域の大きさとして３×３画素を採用した方が、勾配の算出精度が高くなる。また、近似面として曲面ではなく平面（表示関数式は一次となる）を当てはめる場合は、計算時間は早くなるが、二次方程式表示の曲面を用いた場合よりノイズ除去効果が悪くなる。

ここでは、特定の方位角θ_i−π／ｎからθ_i＋π／ｎの範囲を代表する方位角をθ_i(ｉ＝１，２，…，ｎ；ｎ＝３６)で表し、その方位角θ_i を持つ局所像分解能Ｒｐの重み
Ｗｐを付けて画像内で調和平均化した分解能を方位像分解能Ｒ(θ_i）と見なす。像全体の像分解能Ｒはこの方位像分解能能Ｒ(θ_i）を全方位角で相乗平均して求める。これにより、例えば顕微鏡像の一部に予期しないノイズが混入したとしても、算出される像分解能は殆ど影響を受けない。

１／Ｒ(θ_i)＝［∫{Ｗｐ(ｘ，ｙ)／Ｒｐ(ｘ，ｙ；θ_I)}ｄｘｄｙ］
／［∫Ｗｐ(ｘ，ｙ)ｄｘｄｙ］ …（式３ａ）
Ｒｐ(ｘ，ｙ；θ_i)＝２ΔＣ／｜ｇ(ｘ，ｙ；θ_i)｜ …（式３ｂ）
Ｒ＝{Ｒ(θ₁)，Ｒ(θ₂)，…，Ｒ(θ_n)}^1/n …（式４）
ここで、ΔＣは分解能に対応する物体形状上のギャップが認識できるためのしきいコントラストであり、（式１）から計算した濃度期待値Ｅ｛ｚ｝の最大振幅に比例し、その比例係数をＫｃとした。通常、Ｋｃ＝０.１である。

ΔＣ＝Ｋｃ・［Ｅ{ｚ(max)}−Ｅ{ｚ(min)}］ …（式５）
また局所重みＷｐは、勾配ｇのみ（式６ａ）かｇと［Ｅ{ｚ(ｘ，ｙ)｝−Ｅ{ｚ(min)}］の積（式６ｂ）とした。評価像において勾配ｇが大きく、かつ明るい部分により注目する場合は後者を採用する。これにより、ブライトネス変更の分解能への影響が大きく軽減できる。

Ｗｐ(ｘ，ｙ)＝｜ｇ(ｘ，ｙ)｜ …（式６ａ）
［Ｅ{ｚ(ｘ，ｙ)}−Ｅ{ｚ(min)}］・｜ｇ(ｘ，ｙ)｜］ …（式６ｂ）
ここで、当てはめ面が曲面の場合、局所分解能を高精度に計算するために取り上げられるのは、その１／２値（＝Ｒｐ／２）が最小曲率半径の絶対値以下の場合に限るとして
Ｗｐを（式６）から計算し、一方、これ以外の場合はＷｐ＝０と置いた。また、画像の画質評価パラメータである濃度の標準偏差σ（画像ノイズに相当）も局所ノイズσ_pを用いて計算できる。

σ＝{１／(ｎ−２)}{Σ(σ_p ²)}^1/2 （ｍ＝５の場合） …（式７ａ）
σ_p＝{１／ｍ}{Σ［ｚ(ｘ，ｙ)−Ｅ{ｚ(ｘ，ｙ)}］²}^1/2 …（式７ｂ）
本分解能評価法による評価実施例を図２を用いて説明する。(ａ)および(ｂ)は分解能評価用試料からＳＥＭの光学条件を変えて撮影した像（５１２×５１２画素）である。本評価法による像分解能Ｒｃｇと従来のギャップ分解能Ｒｇａｐにおいて、条件（ａ）と(ｂ)の分解能比および、その複数評価者による誤差も比較表示してある。いずれの分解能においても、Ｒ（ｂ）／Ｒ（ａ）が１を越すことを示すものの、従来のギャップ法では複数評価者による誤差が約±５０％にもなるのに対し、本手法では同一画像データである限りその誤差は０になる。

以上、このようにして算出する分解能評価アルゴリズムは、その算出に必要なパラメータ全てを該画像が持つ情報のみで決定するものである。よって本評価法は、評価者の主観が入り込まないアルゴリズムとなり以下の特徴を持つ。

（１）従来のギャップ分解能評価法に付随する評価者の主観が排除できる。つまり客観 的な評価ができる。

（２）計算を実空間上で行うので計算パラメータが物理量として判り易い（ＦＦＴ法で は周波数空間で計算）。

（３）分解能だけでなく濃度の標準偏差（画像ノイズ）も算出・評価できる。

（４）さらに、画像のＳＮ比，画質、および観察倍率の精度（あるいは誤差）も算出・ 評価できる。

（５）ブライトネス変更や画像ノイズに影響を受けにくい。

（６）方向性の強いパターン試料に対しても適用性がある（ＦＦＴ法では不可）。試料 の汚染などの影響を受けにくい。

（７）複数の装置間で、同じ試料（画像）に基づく分解能評価が可能となり、装置間の 機差の判定が容易になる。

特に、特徴（１）は、同種の顕微鏡間における像分解能の客観的比較を可能とするもので、ユーザの機種選定にも大いに役に立つ。なお、本実施例では試料像（画像）全体に亘って像分解能を求める例について説明したが、これに限られることはなく、例えば試料像の特定領域（像全体領域以下、局所分解能Ｒｐを算出するための局所領域以上）の分解能を算出するようにしても良い。例えば制御系７に図示しない画像領域選択手段（ポインティングデバイス等）を接続し、画像上の任意の位置と大きさを選択できるようにしておき、この選択手段によって選択された画像に相当する領域の像分解能を算出するようにしても良い。これによって測定対象とは直接関係のない背景の情報を排除し、測定対象部分の現実的な像分解能を得ることができる。また特定部分だけの演算ですむので像分解能演算のスループット向上にも効果がある。

〔実施例２〕
次に、この像分解能評価法を利用した走査形電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning Electron Microscope）の実施例について説明する。なお、走査形電子顕微鏡は一例に過ぎず、画像を評価する必要のある検査装置全般に適用が可能である。

半導体製品等の生産ラインにおいては、図７のように半導体デバイスパターンなどの測長管理のために、複数台のＳＥＭ７０１〜７０４が管理用マスター計算機７０５にネットワーク接続されている。

個々のＳＥＭには、上記の像分解能評価方法に基づく像分解能計算機能が該ＳＥＭの制御系の計算機に組み込まれており、装置オペレータの指示により、像分解能性能が自己評価できる。その分解能評価値は、顕微鏡画像を表示していた画像表示装置を用いて表示する。

また、長期にわたってデバイスパターンなどの測長管理に用いているＳＥＭにおいては、各々のＳＥＭが像分解能評価用試料を用いて定期的に像分解能を評価し、その評価値の推移情報と共に表示・記録する。この定期的な分解能評価値は、マスター計算機７０５に吸い上げられ、ここで他のＳＥＭからの情報と合わせて集中管理される。像分解能評価値が設定許容範囲、或いは設定値を外れた場合は、その顕微鏡においても、またマスター計算機においても、その異常が装置オペレータに知らされる。マスター計算機７０５は画像表示モニタと、先に説明したような画像プロセッサを備えており、画像表示モニタに、像分解能評価値が設定許容範囲、或いは設定値を外れた事実が表示される。具体的な表示形態としては、複数のＳＥＭの評価値の推移情報をグラフ状に表示し、且つ設定許容範囲を許容範囲外と識別表示するようにしても良いし、図７に示すように複数のＳＥＭをモデル表示しておき、設定許容範囲、或いは設定値を外れたときに特定のＳＥＭモデルを点滅させるようにしても良い。このように表示させることによって、各装置間の測定誤差(機差)によって生じる測定精度の低下を防ぐための対策を講じることができる。本実施例では、検査装置が出力する画像が、含まれているべき分解能評価値の許容範囲を外れたときに、その旨の表示、或いは記憶を行うようにすることで、高分解能を維持するだけではなく各検査装置間の機差をも管理することが可能になる。

また、その異常となった顕微鏡においては、装置オペレータからの指示、あるいは制御系に組み込まれたプログラムから指示により、検査条件の１つである光学系の調整が命令され、この評価値を基にした信号により該顕微鏡の制御系を介してレンズ系が制御され、像分解能が所望の許容値に入るように調整が行われる。この調整過程の経過情報は、その異常ＳＥＭ自体に記録され、またマスター計算機に報告される。本例では、各ＳＥＭが像分解能を自己評価したが、制御用マスター計算機が各ＳＥＭから送ってもらった画像の像分解能評価をしてその評価値信号を各ＳＥＭに送り返してもよい。各ＳＥＭは、この評価値信号を基に、前記と同様に該顕微鏡の制御系を介してレンズ系を制御し、像分解能が所望の許容値に入るように調整するのである。

こうして、複数台のＳＥＭの分解能差を同時に計測管理し、異常が認められた場合には、上記の手段を用いて調整を行う。これにより、各製造工程間のデバイス品質の差異を低減し、品質の安定化が可能となる。また、異なる場所にある工場とも通信を行い、工場間においても同様に品質の安定したデバイス製造が可能となった。

〔実施例３〕
次に、前記の像分解能評価用試料を用いた実施例についてより詳細に述べる。本実施例では、像分解能評価用試料に絶対寸法パターンを有する標準試料として、特開平８−
３１３６３号公報に開示されている寸法校正試料を用いた。図４はそのＳＥＭ像である。シリコン基板上に作られた格子パターンのピッチ寸法は０.２４０±０.００１μｍと非常に高精度である。

これを用いることによりＳＥＭ画像の高精度の倍率校正が可能になった。すなわち、顕微鏡のデジタル画像の大きさ単位ピクセルと実寸法単位（例えば、ナノメータ）と間で、高精度換算が可能になった。これにより、本発明の分解能評価値Ｒは長さ単位（例えば、ナノメータ）で表示することも可能である。ただし、ここでの評価像分解能は試料パターンが縦線状であるため、(式４)の全方位の平均から算出する像分解能ではなく、(式３ａ)から算出する方位像分解能のうち最小値を示す方位（図４例では横方向）の方位像分解能を用いる。

分解能評価値Ｒの表示に関して、実寸法（長さ）単位表示は、観察倍率に依存しない値であり、実使用には好都合な表示である。一方、ピクセル単位表示は、像分解能値に所望のピクセル数を割り当てる、つまり最適な観察倍率を直接算出する場合に好都合となる。像分解能の表示の場合、通常、長さ単位であるが、これも装置オペレータの選択により、ピクセル単位、あるいは両単位で並列表示も可能である。また、像分解能値に割り当てるピクセル数を予め設定しておくことにより、種々の試料に対して、観察倍率を自動設定することも可能になった。

顕微鏡画像の画質評価パラメータは、像分解能と信号ノイズ比（ＳＮＲ）である。ここで、濃度期待値Ｅ{ｚ}の平均値Ｚａｖとすると、信号ＳはＳ＝Ｚａｖ−Ｅ{ｚ(min)} 、ノイズＮはＮ＝σ（（式７）参照）で近似でき、ＳＮＲは次式から算出できる。

ＳＮＲ＝［Ｚａｖ−Ｅ{ｚ(min)}］／σ …（式８）
画質評価パラメータとして、像分解能値程度の微細構造パターンに注視して、その構造パターンの１ピクセル当たりに持ち得る最大情報量Ｃ（単位はビット）を採用すると、Ｃはピクセル単位の像分解能値Ｒを用いて次式から近似計算できる。

Ｃ＝{log₂(１＋ＳＮＲ)}／Ｒ² …（式９）
これにより、ここの画像が像分解能，ノイズ、および画質の観点から評価できるようになった。これら評価パラメータの少なくとも一つに対し、画像の良し悪しを判定する評価しきい値を設定しておくことにより、撮像した画像に対してそれぞれの評価値とともに判定設定のパラメータに対する画像の良し悪しも判定できるようになった。

画像表示装置には、それぞれの画像に対してこれらの評価値と判定結果（例えばしきい値を超えたか否か、どの程度しきい値を超えたか等）の良し悪しにより異なるメッセージが表示されるが、装置オペレータの選択により、それらの一部のみの表示も可能である。また制御プロセッサ内の記憶媒体に登録しておき、後から読み出せるようにしても良い。

〔実施例４〕
次に、観察倍率の精度（あるいは誤差）について述べる。いま、特定の観察倍率下で寸法校正試料を撮像した顕微鏡画像の像分解能評価値（単位μｍ）をＲ，寸法校正試料のピッチ絶対寸法Ｌ，誤差をΔｘ（単位μｍ）とする。上記寸法校正試料の例では、Ｌ＝
０.２４０μｍ，Δｘ＝０.００１μｍである。この試料表面には、シリコンの異方性エッチングを利用して矩形波状断面の繰り返しパターンが作製されている。矩形のエッジは、試料表面に対し垂直に立つシャープなエッジである。

観察倍率の校正は、寸法校正試料の格子パターン像が表示画面上で垂直になるように像回転補正を行った後、倍率５〜１０万倍で複数点（１０〜２０点程度）のピッチ寸法の測長を行い、その平均値が０.２４０μｍ となるように校正する。即ち、測長平均値が
０.２４０μｍ に近づくように電子線の走査範囲を変更する。複数点の測定は、パターンそのもののピッチ寸法が数ｎｍの誤差を持つため、これを平均化して低減するために行うものである。この時、％表示における倍率誤差Ｅおよび倍率精度Ｐは、それぞれ次式から算出できる。

Ｅ＝１００ｘ{(Δｘ)²＋Ｒ²}^1/2／Ｌ …（式１０）
Ｐ＝１００−Ｅ …（式１１）
一般的な走査電子顕微鏡で検証した結果、観察倍率の誤差Ｅとして、それぞれ±２％および±０.５％ 以下が得られた。これより、観察倍率の精度や誤差を個々の顕微鏡ばかりでなく、複数台の顕微鏡においても、像分解能と同様に顕微鏡ごとの差（機差）や経時変化の観点から高精度に管理できるようになった。これらの評価パラメータの経時変化データは、装置オペレータの操作により、必要に応じて、グラフや表のフォーマットで画像表示装置に表示することも可能である。画像表示装置に表示したＳＥＭ装置ＡおよびＢの像分解能における１ヶ月間の経時変化グラフの例を図５に示す。両装置とも分解能３.２−３.８ 間の許容範囲に収まっていることがわかる。もし、この範囲からはみ出した場合は、装置保守作業が必要になる。また、このグラフからわかるように両装置の像分解能は共に許容範囲に収まっているが装置Ｂの方が０.１ 良いという機差があることがわかった。それぞれの装置の測長値に対し、この機差を基に装置間の機差補正係数を求め、両装置からの測長値を補正することにより、デバイス製造の顕微鏡管理において機差をより小さく抑えた管理ができるようになった。

図６に方位分解能を用いた非点画像の評価実施例を示す。図６ａは顕微鏡の制御系７にある像非点制御系において補正パラメータｓ.ｐ.値が０，４０および８０時の金粒子試料からの顕微鏡像である。その時の方位像分解能を図６ｂに極座標プロットする。方位像分解能カーブがｓ.ｐ.＝０の時、ほぼ円形であるのに対し、４０，８０と大きくなるにつれ方位分解能は方位８，１６の方向（矢印方向）では余り変化しないのに対し、方位１７，３５の方向（矢印方向）では増加しているのがわかる。これらの変化は図６ａの像のボケ方向と大きさを反映している。この像ボケは、顕微鏡のビームのボケに対応する（図６ａのｓ.ｐ.＝８０画像参照）。この方位像分解能の評価方法とこの評価値を全方位に対して最小とする最適化方法を組み合わせたプログラムを制御系７にある計算機に組み込む事により、フォーカス調整と非点補正を自動で高精度に行う顕微鏡を実現することができた。

上記実施例では、ＳＥＭについて説明したが、走査形透過電子顕微鏡（ＳＴＥＭ），走査イオン顕微鏡（ＳＩＭ）においても同様な効果が得られた。ＳＴＥＭにおいては、試料が薄膜であり、画像形成につかわれる輝度信号は、二次電子，試料透過の一次電子，一次電子で励起されたＸ線などである。特に、ＳＩＭにおいては、ＳＥＭやＳＴＥＭには存在しないイオンビームによる試料表面のスパッタリング損傷が発生するため、試料の同じ個所を高倍率で観察できない。そのため、本方法の特徴として既述した（５）方向性の強いパターン試料に対しても適用性があることから、分解能評価用試料の範囲が広がった。実用上、操作性の向上，観察像分解能の精度向上に大いに効果があった。

上記では実施例装置として顕微鏡を取り上げて説明した。顕微鏡画像をビーム位置合わせやビーム照射領域の設定などに利用している装置、例えば集束イオンビーム加工装置，電子ビーム診断装置，電子ビーム露光装置などの荷電粒子ビーム装置においても、本発明の像分解能評価方法を全く同様に実施でき、同じ効果がある。ここで言う「顕微鏡」は、顕微鏡画像を利用している「荷電粒子ビーム装置」も含むものである。

また、本発明での顕微鏡画像を３次元物体の一方向からの観察画像と見立てて、前記の局所領域ごとに多次（あるいは一次）関数ｚ＝ｆ(ｘ，ｙ)で記述される曲面（あるいは平面）を近似的に当てはめた手法は、画像のノイズを軽減するための画像処理方法としても非常に有効である。画像処理後の濃度分布は、（式７）のＥ{ｚ(ｘ，ｙ)}分布に他ならない。図３に分解能標準試料のＳＥＭ像を用いて、画像処理効果を見る。図（ａ）がオリジナル画像、図（ｂ）が処理画像である。図（ｂ）では画像が滑らかになっており、ノイズ除去効果が大きなことがわかる。

本発明は、ＳＥＭ，ＳＩＭに限らず、これまで画像分解能の評価法として従来のギャップ分解能法やＦＦＴ法を使っていた顕微鏡であれば、例えば、光学顕微鏡であっても、あるいは走査形プローブ顕微鏡であっても、つまりどんな顕微鏡に対しても適用できる。また画像処理法においても同様、ＳＥＭ，ＳＩＭに限らず、全ての顕微鏡の画像においてノイズ除去の効果がある。

走査電子顕微鏡の概略図。 金蒸着試料を用いた分解能評価結果を説明する図。 ＳＥＭ画像において本発明の画像処理法におけるノイズ除去効果を示す図。 寸法校正試料である寸法校正試料のＳＥＭ画像（ピッチ寸法：０.２４０± ０.００１μｍ）。 画像表示装置に表示したＳＥＭ装置ＡおよびＢの像分解能における１ヶ月間の経時変化グラフ。 方位分解能を用いた非点画像の評価実施例を説明する図。 検査装置評価システムの一例を示した図。 局所像分解能の模式図。 像分解能の算出フローチャート。

符号の説明

１…荷電粒子源、２…荷電粒子線、３…レンズ、４…試料、５…二次粒子、６…二次粒子検出系、７…制御系、８…Ｘ−Ｙ−Ｚステージ、９…画像表示装置。

Claims (4)

1. 荷電粒子顕微鏡にて得られる画像の像分解能を評価する方法であって、
   前記画像の複数の画素を含む局所領域における画素間の濃度の変化を、一次或いは多次の方程式を用いて近似を行うことで、前記局所領域の濃度勾配を計算し、前記画像上でギャップの認識が可能なしきいコントラストを示す値を、当該濃度勾配によって除算し、この除算に基づいて得られる値を特定方位の局所像分解能とし、当該特定方位の局所像分解能について、複数の前記局所領域に関しての平均を求めることによって方位像分解能を算出し、当該方位像分解能に関して前記特定方位とされる全ての方位での平均によって像分解能評価値を求めることを特徴とする荷電粒子顕微鏡にて得られる画像の像分解能評価方法。
2. 請求項１において、
   前記局所領域ごとの濃度勾配から前記局所像分解能を求め、前記画像全体、或いは一部領域に亘って重み付き平均化することを特徴とする荷電粒子顕微鏡にて得られる画像の像分解能評価方法。
3. 請求項２において、
   前記画像の濃度をｚ、該画像内の任意の局所領域の位置を（ｘ，ｙ）として、前記局所領域ごとに多次関数ｚ＝ｆ（ｘ，ｙ）にて表される曲面、或いは一次関数ｚ＝ｆ（ｘ，ｙ）にて表される平面を近似的に当てはめ、前記関数の微分値から前記濃度勾配を求めることを特徴とする荷電粒子顕微鏡にて得られる画像の像分解能評価方法。
4. 請求項１において、
   前記局所像分解能Ｒｐは、
   Ｒｐ（ｘ，ｙ；θｉ）＝２ΔＣ／|ｇ（ｘ，ｙ；θｉ）|、
   （ｇ（ｘ，ｙ）は画素位置（ｘ，ｙ）における濃度勾配、θｉは勾配の方向、ΔＣはしきいコントラスト）
   によって計算され、
   前記しきいコントラストΔＣは、
   ΔＣ＝Ｋｃ・[Ｅ{ｚ(max)}−Ｅ{ｚ(min)}]、
   （Ｋｃは比例係数、Ｅ{ｚ(max)}は、画像中の最大濃度期待値、Ｅ{ｚ(min)}は、画像中の最小濃度期待値）によって計算されることを特徴とする荷電粒子顕微鏡にて得られる画像の像分解能評価方法。

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