JP5081276B2 - パターン計測装置、パターン計測方法、およびプログラム - Google Patents
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Description
本発明は、半導体デバイスの回路パターンの形状を高精度に求める技術に関する。
半導体デバイスを製造する際に、デザインデータ（設計データ）をフォトマスクとしてウェハに転写して回路パターンを形成するフォトリソグラフィ工程が用いられる。フォトリソグラフィ工程では、光近接効果の影響を受けることによって、デザインデータの形状とウェハに転写された回路パターンの形状とが異なることが知られている。例えば、図１（ａ）に示すデザインデータ１０１の形状をフォトマスクとして用いた場合、ウェハに転写された回路パターン１０２は、ドットを付された形状のようになる。すなわち、回路パターン１０２の形状は、デザインデータ１０１の形状に比較して、コーナ部１０３に丸みが発生し、また、ＥＯＬ（End-of-Line；ライン端）１０４に丸みおよび後退が発生する。
そこで、回路パターン１０２の形状が所望の形状になるようにするために、デザインデータ１０１の形状を、予め光近接効果の影響を考慮して変形させて、図１（ｂ）に示すデザインデータ１０５の形状のようにする処理が用いられている。この処理は、ＯＰＣ（Optical Proximity Correction；光近接効果補正）と呼ばれている。つまり、ＯＰＣは、フォトマスクに対して、予め光近接効果の影響を考慮して、配線幅の調整や、ＥＯＬやコーナ部等に補正を施す。したがって、デザインデータ１０５をフォトマスクとして用いた場合には、転写された回路パターン１０６は、図１（ｂ）の右側の形状となり、所望の形状に近づく。
一般に、ＯＰＣを行う際には、ＣＤ−ＳＥＭ（Critical Dimension ScanningElectron Microscope；測長走査型電子顕微鏡）に代表される様々な計測装置を用いて、転写された回路パターンの寸法や形状を計測することで、フォトマスクの形状を補正している。そのため、ＯＰＣ精度向上の観点からは、転写された回路パターンの形状を高精度に計測することが重要である。
図２（ａ）には、ＣＤ−ＳＥＭによって撮影された、ウェハ上に転写された回路パターンの画像の一例を示す。図２（ａ）に示すように、回路パターンの輪郭は、線ではなく、白い帯２０１（以下、「ホワイトバンド」と呼ぶ）として画像化される。なお、符号２０２は、回路パターンが転写されていない領域を示し、符号２０３は、転写された回路パターンの領域（図１（ｂ）の符号１０６に相当）を示している。
図２（ａ）には、ＣＤ−ＳＥＭによって撮影された、ウェハ上に転写された回路パターンの画像の一例を示す。図２（ａ）に示すように、回路パターンの輪郭は、線ではなく、白い帯２０１（以下、「ホワイトバンド」と呼ぶ）として画像化される。なお、符号２０２は、回路パターンが転写されていない領域を示し、符号２０３は、転写された回路パターンの領域（図１（ｂ）の符号１０６に相当）を示している。
特許文献１には、回路パターンの輪郭線を計測する技術が開示されている。特許文献１では、図２（ａ）中に示すように、白い帯２０１に対する法線方向を表す法線ベクトル２０４（２０４ａ〜２０４ｄ）を用いる。この法線ベクトル２０４を含む矩形の範囲は、プロファイル取得区間と称す。プロファイル取得区間では、法線ベクトル２０４方向に、画像データの輝度値（プロファイル）が取得される。図２（ｂ）は、一例として、法線ベクトル２０４ａ方向を横軸とし、プロファイル取得区間におけるピクセルごとの輝度値を縦軸に表している。図２（ｂ）において、最も輝度の大きい位置を、ホワイトバンドの中心２１０とし、このホワイトバンドの中心２１０を結んだ線を、画像輪郭線と称す。また、回路パターンの真の輪郭の位置２１１は、例えば、ホワイトバンドの中心２１０の輝度値に所定の係数を掛けた数値の輝度値となるピクセルの位置として求める（特許文献１の段落０１６１）。そして、この輪郭の位置２１１を結んだ線を、測長輪郭線と称す。なお、この測長輪郭線が、最終的に求めようとする、回路パターンの輪郭線である。
しかしながら、特許文献１では、ＣＤ−ＳＥＭによって撮影された画像から、ホワイトバンドの中心を結んだ線を画像輪郭線として抽出し、画像輪郭線の法線方向の輝度を抽出する。そのため、図２（ａ）の法線ベクトル２０４（２０４ａ〜２０４ｄ）に示すように、画像輪郭線が乱れている（曲がりくねっている）場合、法線方向が安定しないため、測長輪郭線の計測精度が低下するという問題がある。
そこで、本発明では、半導体デバイスの回路パターンの測長輪郭線の位置を高精度に求めることを課題とする。
そこで、本発明では、半導体デバイスの回路パターンの測長輪郭線の位置を高精度に求めることを課題とする。
前記課題を解決するために、まず、転写された回路パターンの画像輪郭線を取得する。次に、デザインデータをライン、コーナ、およびＥＯＬ等の基本形状に分解し、画像輪郭線に対して基本形状をマッピングする。マッピングされた基本形状に対応する法線方向を決定することによって法線方向を安定させる。そして、画像輪郭線にマッピングされた基本形状に対応する法線ベクトルを用いて測長輪郭線の位置を求める。
本発明によれば、半導体デバイスの回路パターンの測長輪郭線の位置を高精度に求めることができる。
次に、発明を実施するための形態（以降、「実施形態」と称す。）について、適宜図面を参照しながら詳細に説明する。
（第１実施形態）
第１実施形態では、ＯＰＣ処理を行っていないデザインデータから作成したフォトマスクを用いた場合において、転写された回路パターンの測長輪郭線の座標位置（以降、位置とも称す。）を求めるケースについて説明する。
（第１実施形態）
第１実施形態では、ＯＰＣ処理を行っていないデザインデータから作成したフォトマスクを用いた場合において、転写された回路パターンの測長輪郭線の座標位置（以降、位置とも称す。）を求めるケースについて説明する。
（概要）
転写された回路パターンの測長輪郭線の位置の求める処理フローについて、図３を用いて説明する。
ステップＳ３０１では、転写された回路パターンの画像輪郭線を取得する処理が行われる。具体的には、ＣＤ−ＳＥＭによって撮影された回路パターンの画像データに対して、画像輪郭線抽出処理を実行する。画像輪郭線抽出処理で用いる手法としては、例えば、画像のノイズやコントラストの影響を受けにくく、連続した画像輪郭線を抽出可能な手法が適している。例えば、公知文献（奥富編，ディジタル画像処理，ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，２００４年）に示されている抽出手法ＬＯＧ（Laplacian of Gaussian）フィルタやＣａｎｎｙフィルタを用いて、処理を実行すれば良い。別の手法としては、特開２００６−３５１８８８号公報に示されるパターン検査手法を用いても構わない。具体的には、図２（ａ）に示す画像データにおいて回路パターンの転写されていない領域２０２と転写されている領域２０３とを跨ぐように走査して輝度値を取得する。そして、図２（ｂ）に示すように、最も輝度値の大きい位置を、ホワイトバンドの中心２１０とし、このホワイトバンドの中心２１０を結んだ線を、画像輪郭線として取得する。
転写された回路パターンの測長輪郭線の位置の求める処理フローについて、図３を用いて説明する。
ステップＳ３０１では、転写された回路パターンの画像輪郭線を取得する処理が行われる。具体的には、ＣＤ−ＳＥＭによって撮影された回路パターンの画像データに対して、画像輪郭線抽出処理を実行する。画像輪郭線抽出処理で用いる手法としては、例えば、画像のノイズやコントラストの影響を受けにくく、連続した画像輪郭線を抽出可能な手法が適している。例えば、公知文献（奥富編，ディジタル画像処理，ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，２００４年）に示されている抽出手法ＬＯＧ（Laplacian of Gaussian）フィルタやＣａｎｎｙフィルタを用いて、処理を実行すれば良い。別の手法としては、特開２００６−３５１８８８号公報に示されるパターン検査手法を用いても構わない。具体的には、図２（ａ）に示す画像データにおいて回路パターンの転写されていない領域２０２と転写されている領域２０３とを跨ぐように走査して輝度値を取得する。そして、図２（ｂ）に示すように、最も輝度値の大きい位置を、ホワイトバンドの中心２１０とし、このホワイトバンドの中心２１０を結んだ線を、画像輪郭線として取得する。
ステップＳ３０２では、デザインデータを基本形状に分解する処理が行われる。詳細は後記するが、ここでは、図４を用いて簡単に説明する。
図４（ａ）に示すように、デザインデータ４０１，４０２は、閉じた多角形（以降、デザインポリゴンとも称し、符号を省略する。）によって構成される。デザインデータ４０１は、配線パターン等を表したものである。また、デザインデータ４０２は、トランジスタや異なる配線層の間を接続するためのホール（contact hole、via hole、等）を表している。なお、デザインデータ４０２は、以降、ホールと称し、符号を省略する。
図４（ｂ）には、デザインデータ４０１ａ，４０２ａを構成する基本形状が示されている。基本形状は、ライン（線分）、コーナおよびＥＯＬ（ライン端）である。図４（ｂ）に示すように、デザインデータ４０１ａは、ライン４０７、コーナ４０８、およびＥＯＬ４０６の組み合わせによって表現される。また、ホール４０２ａは、ライン４０７およびコーナ４０８の組み合わせによって表現される。
図４（ａ）に示すように、デザインデータ４０１，４０２は、閉じた多角形（以降、デザインポリゴンとも称し、符号を省略する。）によって構成される。デザインデータ４０１は、配線パターン等を表したものである。また、デザインデータ４０２は、トランジスタや異なる配線層の間を接続するためのホール（contact hole、via hole、等）を表している。なお、デザインデータ４０２は、以降、ホールと称し、符号を省略する。
図４（ｂ）には、デザインデータ４０１ａ，４０２ａを構成する基本形状が示されている。基本形状は、ライン（線分）、コーナおよびＥＯＬ（ライン端）である。図４（ｂ）に示すように、デザインデータ４０１ａは、ライン４０７、コーナ４０８、およびＥＯＬ４０６の組み合わせによって表現される。また、ホール４０２ａは、ライン４０７およびコーナ４０８の組み合わせによって表現される。
図３に戻って、ステップＳ３０３では、基本形状ごとに法線ベクトルを算出する処理が行われる。具体的には、図５を用いて説明する。図５には、転写された回路パターンの画像輪郭線５００が表されている。
詳細は後記するが、ステップＳ３０３では、まず、画像輪郭線に類似の形状となる近似曲線５１１，５１２，５１３（滑らかな近似線）を求める。すなわち、ラインは、近似曲線５１１として線分で表す。また、コーナおよびＥＯＬは、デザインポリゴンの頂点に対して、最小２乗法を用いて多項式曲線（符号５１２，５１３）を当てはめる。そして、近似曲線に対して、法線方向の向きを表す法線ベクトル５０１，５０２，５０３をそれぞれ算出する。なお、法線ベクトル５０１，５０２，５０３の長さは、画像輪郭線を跨ぐのに十分な長さ（具体的には、図２（ｂ）の輝度特性のように、輪郭の位置２１１を検出可能な長さ）であれば、等しくなくても構わない。また、ホールについては、画像輪郭線を楕円で表現するために、ホールのサイズや座標位置データを基にして、最小２乗法等の最適化手法を用いて近似曲線を算出し、その近似曲線に対して法線ベクトルを算出する。
詳細は後記するが、ステップＳ３０３では、まず、画像輪郭線に類似の形状となる近似曲線５１１，５１２，５１３（滑らかな近似線）を求める。すなわち、ラインは、近似曲線５１１として線分で表す。また、コーナおよびＥＯＬは、デザインポリゴンの頂点に対して、最小２乗法を用いて多項式曲線（符号５１２，５１３）を当てはめる。そして、近似曲線に対して、法線方向の向きを表す法線ベクトル５０１，５０２，５０３をそれぞれ算出する。なお、法線ベクトル５０１，５０２，５０３の長さは、画像輪郭線を跨ぐのに十分な長さ（具体的には、図２（ｂ）の輝度特性のように、輪郭の位置２１１を検出可能な長さ）であれば、等しくなくても構わない。また、ホールについては、画像輪郭線を楕円で表現するために、ホールのサイズや座標位置データを基にして、最小２乗法等の最適化手法を用いて近似曲線を算出し、その近似曲線に対して法線ベクトルを算出する。
再び、図３に戻って、ステップＳ３０４では、画像輪郭線に基本形状をマッピングする処理が行われる。この処理は、ステップＳ３０１で取得されている画像輪郭線の、どの部分が、基本形状のライン、コーナ、およびＥＯＬに相当するかを決定する。詳細は後記する。
ステップＳ３０５では、ステップＳ３０３で算出した法線ベクトルを用いて測長輪郭線の位置を求める処理が行われる。具体的には、図２（ｂ）に例示したように、画像輪郭線の位置である、ホワイトバンドの中心２１０の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値となるピクセルの位置を輪郭の位置２１１とする。そして、輪郭の位置２１１を結んだ線を測長輪郭線とする。詳細は後記する。
以上、説明したように、本発明では、図３の処理を実行して、測長輪郭線の位置を求める。
ステップＳ３０５では、ステップＳ３０３で算出した法線ベクトルを用いて測長輪郭線の位置を求める処理が行われる。具体的には、図２（ｂ）に例示したように、画像輪郭線の位置である、ホワイトバンドの中心２１０の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値となるピクセルの位置を輪郭の位置２１１とする。そして、輪郭の位置２１１を結んだ線を測長輪郭線とする。詳細は後記する。
以上、説明したように、本発明では、図３の処理を実行して、測長輪郭線の位置を求める。
（パターン計測装置の構成）
第１実施形態における処理を実行するパターン計測装置の構成について、図６を用いて説明する。
図６に示すように、パターン計測装置６００は、演算ユニット６０１、主記憶装置６１０、ネットワークアダプタ６０２、補助記憶装置６０３、入力装置６０４、および出力装置６０５で構成される。ネットワークアダプタ６０２は、ネットワーク６５０を介して、ＣＤ−ＳＥＭ６４０から画像データを受信可能に接続される。補助記憶装置６０３はＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等によって構成される。入力装置６０４は、トラックボール、キーボード、スキャナ、ＢＤ-ＲＥ Ｄ（Blu-ray Disc Recordable Drive [Blu-rayは登録商標]）等によって構成される。出力装置６０５は、ディスプレイ、プリンタ、ＢＤ-ＲＥ Ｄ等によって構成される。
第１実施形態における処理を実行するパターン計測装置の構成について、図６を用いて説明する。
図６に示すように、パターン計測装置６００は、演算ユニット６０１、主記憶装置６１０、ネットワークアダプタ６０２、補助記憶装置６０３、入力装置６０４、および出力装置６０５で構成される。ネットワークアダプタ６０２は、ネットワーク６５０を介して、ＣＤ−ＳＥＭ６４０から画像データを受信可能に接続される。補助記憶装置６０３はＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等によって構成される。入力装置６０４は、トラックボール、キーボード、スキャナ、ＢＤ-ＲＥ Ｄ（Blu-ray Disc Recordable Drive [Blu-rayは登録商標]）等によって構成される。出力装置６０５は、ディスプレイ、プリンタ、ＢＤ-ＲＥ Ｄ等によって構成される。
演算ユニット６０１は、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）によって構成される主記憶装置６１０に展開されているプログラムを実行することによって、種々の機能を実現する。
主記憶装置６１０には、画像輪郭線取得プログラム６２１、基本形状分解プログラム６２２、基本形状マッピングプログラム６２３、測長輪郭線計測プログラム６２４が記憶されている。また、主記憶装置６１０に記憶されているデータは、画像データ６３１、デザインデータ６３２、基本形状分解済デザインデータ６３３、画像輪郭線データ６３４、マッピング済画像輪郭線データ６３５、マッピング済測長輪郭線データ６３６である。なお、主記憶装置６１０と補助記憶装置６０３との間では、プログラムおよびデータの一貫性が保持されるように送受信が行われ、種々のプログラムおよびデータが記憶される。
主記憶装置６１０には、画像輪郭線取得プログラム６２１、基本形状分解プログラム６２２、基本形状マッピングプログラム６２３、測長輪郭線計測プログラム６２４が記憶されている。また、主記憶装置６１０に記憶されているデータは、画像データ６３１、デザインデータ６３２、基本形状分解済デザインデータ６３３、画像輪郭線データ６３４、マッピング済画像輪郭線データ６３５、マッピング済測長輪郭線データ６３６である。なお、主記憶装置６１０と補助記憶装置６０３との間では、プログラムおよびデータの一貫性が保持されるように送受信が行われ、種々のプログラムおよびデータが記憶される。
画像輪郭線取得プログラム６２１は、図３のステップＳ３０１を実行する。画像輪郭線取得プロラム６２１の処理において、画像データ６３１は、ＣＤ−ＳＥＭ６４０からネットワーク６５０を介して取得され、補助記憶装置６０３に格納される。なお、画像データ６３１は、座標位置と、その座標位置における輝度値とで表され、ステップＳ３０１の実行時に、補助記憶装置６０３から主記憶装置６１０に複製される。そして、画像輪郭線取得プログラム６２１は、画像輪郭線抽出処理を実行し、画像輪郭線データ６３４を生成して、主記憶装置３０３または補助記憶装置６０３に記憶する。
画像輪郭線抽出処理で用いる手法としては、例えば、画像のノイズやコントラストの影響を受けにくく、連続した画像輪郭線を抽出可能な手法が適している。例えば、公知文献（奥富編，ディジタル画像処理，ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，２００４年）に示されている抽出手法ＬＯＧ（Laplacian of Gaussian）フィルタやＣａｎｎｙフィルタを用いて、処理を実行すれば良い。別の手法としては、特開２００６−３５１８８８号公報に示されるパターン検査手法を用いても構わない。
画像輪郭線抽出処理で用いる手法としては、例えば、画像のノイズやコントラストの影響を受けにくく、連続した画像輪郭線を抽出可能な手法が適している。例えば、公知文献（奥富編，ディジタル画像処理，ＣＧ−ＡＲＴＳ協会，２００４年）に示されている抽出手法ＬＯＧ（Laplacian of Gaussian）フィルタやＣａｎｎｙフィルタを用いて、処理を実行すれば良い。別の手法としては、特開２００６−３５１８８８号公報に示されるパターン検査手法を用いても構わない。
基本形状分解プログラム６２２は、図３のステップＳ３０２およびステップＳ３０３を実行する。基本形状分解プログラム６２２は、予め補助記憶装置６０３に記憶されているデザインデータ６３２を読み出して主記憶装置６１０に複製し、デザインデータ６３２を基本形状に分解する処理を実行する。そして、基本形状分解プログラム６２２は、基本形状分解済デザインデータ６３３（図４（ｂ）の符号４０１ａ，４０２ａに相当）および法線ベクトルを生成し、主記憶装置３０３または補助記憶装置６０３に記憶する。
基本形状マッピングプログラム６２３は、図３のステップＳ３０４を実行する。基本形状マッピングプログラム６２３は、画像輪郭線データ６３４と基本形状分解済デザインデータ６３３とを用いて処理を実行し、マッピング済画像輪郭線データ６３５（図１２の符号１２０２に相当）を生成し、主記憶装置３０３または補助記憶装置６０３に記憶する。
測長輪郭線計測プログラム６２４は、図３のステップＳ３０５を実行する。測長輪郭線計測プログラム６２４は、画像データ６３１と基本形状分解済デザインデータ６３３とマッピング済画像輪郭線データ６３５と法線ベクトルとを用いて処理を実行し、マッピング済測長輪郭線データ６３６を生成し、主記憶装置３０３または補助記憶装置６０３に記憶する。
（基本形状分解処理）
基本形状分解プログラム６２２における処理フローについて、図７を用いて説明する。図７に記載の処理フローは、図３のステップＳ３０２の処理を詳細に記載したものである。
ステップＳ７０１では、デザインデータをコーナとラインに分解する処理が実行される。
まず、図４に示したデザインポリゴンの一部４０４を対象として、図８（ａ）を用いて説明する。デザインポリゴンの頂点からコーナ長８０４の範囲を、コーナ８０１として検出する。同様にして、コーナ８０３が検出される。また、コーナ８０１，８０３以外をライン８０２（点線）として検出する。
なお、図８（ｂ）に示すように、隣接する頂点を端点とする線分の長さが、コーナ長８０４の２倍より短い場合には、その線分の中点までをコーナの範囲として算出し、それぞれコーナ８１１，８１２とする。
基本形状分解プログラム６２２における処理フローについて、図７を用いて説明する。図７に記載の処理フローは、図３のステップＳ３０２の処理を詳細に記載したものである。
ステップＳ７０１では、デザインデータをコーナとラインに分解する処理が実行される。
まず、図４に示したデザインポリゴンの一部４０４を対象として、図８（ａ）を用いて説明する。デザインポリゴンの頂点からコーナ長８０４の範囲を、コーナ８０１として検出する。同様にして、コーナ８０３が検出される。また、コーナ８０１，８０３以外をライン８０２（点線）として検出する。
なお、図８（ｂ）に示すように、隣接する頂点を端点とする線分の長さが、コーナ長８０４の２倍より短い場合には、その線分の中点までをコーナの範囲として算出し、それぞれコーナ８１１，８１２とする。
図７に戻り、ステップＳ７０２では、ＥＯＬを検出する処理が実行される。
まず、図４に示したデザインポリゴンの一部４０３を対象として、図９（ａ）を用いて説明する。図９（ａ）に示すように、二本の線分とその線分と交わる一本の線分によって構成される（コの字型の）ライン端をＥＯＬの候補として検出する。すなわち、ＥＯＬの候補は、二つのコーナ９０１，９０３と一本のライン９０２とで構成され、隣接する頂点間の距離が閾値９０４以下となる条件を満足するものとする。次に、図９（ｂ）に示すように、ＥＯＬの候補の足９１０が、閾値９１１以上の範囲にまで伸ばせる場合、コーナ９０１とコーナ９０３とライン９０２とを結合して、ＥＯＬとして検出する。なお、ＥＯＬの候補の足９１０が、閾値９１１より短い場合には、コーナ９０１とコーナ９０３とライン９０２とを結合せず、別個の状態とする。
まず、図４に示したデザインポリゴンの一部４０３を対象として、図９（ａ）を用いて説明する。図９（ａ）に示すように、二本の線分とその線分と交わる一本の線分によって構成される（コの字型の）ライン端をＥＯＬの候補として検出する。すなわち、ＥＯＬの候補は、二つのコーナ９０１，９０３と一本のライン９０２とで構成され、隣接する頂点間の距離が閾値９０４以下となる条件を満足するものとする。次に、図９（ｂ）に示すように、ＥＯＬの候補の足９１０が、閾値９１１以上の範囲にまで伸ばせる場合、コーナ９０１とコーナ９０３とライン９０２とを結合して、ＥＯＬとして検出する。なお、ＥＯＬの候補の足９１０が、閾値９１１より短い場合には、コーナ９０１とコーナ９０３とライン９０２とを結合せず、別個の状態とする。
次に、ステップＳ７０３では、コーナを結合する処理が実行される。
例えば、図８（ｂ）に示すように、二つのコーナ８１１，８１２の間にラインが存在しない場合には、それら二つのコーナ８１１，８１２同士を結合し、単一のコーナとして検出する。なお、図８（ｂ）では、かぎ型の場合を表しているが、図９（ａ）に示すＥＯＬの候補のようなコの字型の場合であっても構わない。
例えば、図８（ｂ）に示すように、二つのコーナ８１１，８１２の間にラインが存在しない場合には、それら二つのコーナ８１１，８１２同士を結合し、単一のコーナとして検出する。なお、図８（ｂ）では、かぎ型の場合を表しているが、図９（ａ）に示すＥＯＬの候補のようなコの字型の場合であっても構わない。
ステップＳ７０４では、ホールを検出する処理が実行される。
デザインポリゴンの大きさや縦横比が閾値の範囲内にある場合には、そのデザインポリゴンをホールとして検出する。なお、ホールと判定された場合でも、ステップＳ７０１〜Ｓ７０３の処理を実行して、図４（ｂ）のホール４０２ａに示すように、コーナ４０８およびライン４０７に分解して、基本形状分解済デザインデータ６３３を生成する。
デザインポリゴンの大きさや縦横比が閾値の範囲内にある場合には、そのデザインポリゴンをホールとして検出する。なお、ホールと判定された場合でも、ステップＳ７０１〜Ｓ７０３の処理を実行して、図４（ｂ）のホール４０２ａに示すように、コーナ４０８およびライン４０７に分解して、基本形状分解済デザインデータ６３３を生成する。
（基本形状マッピング処理）
基本形状マッピングプログラム６２３における処理フローについて、図１０を用いて説明する。図１０に記載の処理フローは、図３のステップＳ３０４の処理を詳細に記載したものである。
ステップＳ１００１では、デザインポリゴンごとに画像輪郭線を取得するために、前記した画像輪郭線抽出処理が実行される。なお、デザインデータと画像輪郭線との位置関係は、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）法や特開２００６−３５１８８８号公報に開示されている方法を用いることによって、決定することができる。
基本形状マッピングプログラム６２３における処理フローについて、図１０を用いて説明する。図１０に記載の処理フローは、図３のステップＳ３０４の処理を詳細に記載したものである。
ステップＳ１００１では、デザインポリゴンごとに画像輪郭線を取得するために、前記した画像輪郭線抽出処理が実行される。なお、デザインデータと画像輪郭線との位置関係は、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）法や特開２００６−３５１８８８号公報に開示されている方法を用いることによって、決定することができる。
ステップＳ１００２では、画像輪郭線に基本形状を仮マッピングする処理が実行される。仮マッピングの具体例について、図１１を用いて説明する。
図１１の左側に示すように、デザインデータ１１０１は、既に基本形状に分解されている。そして、図１１の右側に示す画像輪郭線１１０２に対して、基本形状を隙間ができないように、かつ基本形状の順序を維持するようにして、仮マッピング処理を行う。すなわち、基本形状を連結して、元のデザインデータの輪郭形状を形成可能な基本形状の並びで、基本形状の長さに応じた区間を画像輪郭線上に配置する。例えば、デザインデータ１１０１の辺の長さの合計と個々の基本形状の長さとの比を算出し、その算出した比が、画像輪郭線１１０２の全体の長さと個々の基本形状の長さとの比に等しくなるようにして、仮マッピング処理を実行する。図１１では、デザインデータ１１０１の辺全体の長さとライン１１１１の長さとの比が、画像輪郭線１１０２の全体の長さとライン１１１２の長さとの比に等しくなるように、画像輪郭線上にライン１１１２が仮マッピングされる。
ただし、画像輪郭線１１０２上に仮マッピングされる基本形状の位置は、画像輪郭線１１０２に対して直交する法線の方向と、図３に示すステップＳ３０３において算出した法線ベクトルの方向とが一致する点を見つけることによって、その一致点を合わせるようにして決定される。なお、一致点が複数見つかった場合には、できるだけ多くの一致点を合わせるように決定しても良い。
なお、以降で説明するステップＳ１００３〜Ｓ１００５の処理を行わずに、ステップＳ１００２までの処理で、図３のステップＳ３０４の処理を終了しても構わない。
図１１の左側に示すように、デザインデータ１１０１は、既に基本形状に分解されている。そして、図１１の右側に示す画像輪郭線１１０２に対して、基本形状を隙間ができないように、かつ基本形状の順序を維持するようにして、仮マッピング処理を行う。すなわち、基本形状を連結して、元のデザインデータの輪郭形状を形成可能な基本形状の並びで、基本形状の長さに応じた区間を画像輪郭線上に配置する。例えば、デザインデータ１１０１の辺の長さの合計と個々の基本形状の長さとの比を算出し、その算出した比が、画像輪郭線１１０２の全体の長さと個々の基本形状の長さとの比に等しくなるようにして、仮マッピング処理を実行する。図１１では、デザインデータ１１０１の辺全体の長さとライン１１１１の長さとの比が、画像輪郭線１１０２の全体の長さとライン１１１２の長さとの比に等しくなるように、画像輪郭線上にライン１１１２が仮マッピングされる。
ただし、画像輪郭線１１０２上に仮マッピングされる基本形状の位置は、画像輪郭線１１０２に対して直交する法線の方向と、図３に示すステップＳ３０３において算出した法線ベクトルの方向とが一致する点を見つけることによって、その一致点を合わせるようにして決定される。なお、一致点が複数見つかった場合には、できるだけ多くの一致点を合わせるように決定しても良い。
なお、以降で説明するステップＳ１００３〜Ｓ１００５の処理を行わずに、ステップＳ１００２までの処理で、図３のステップＳ３０４の処理を終了しても構わない。
図１０に戻って、ステップＳ１００３では、ＥＯＬのマッピングを最適化する処理が実行される。
ステップＳ１００２の終了時点では、図１２の左側に示すように、画像輪郭線１２０１に仮マッピングされた、ＥＯＬのマッピング位置がずれている場合が想定される。そこで、基本形状と画像輪郭線の幾何学的な差分を小さくするように、マッピング長や位置を最適化する処理を導入する。具体的には、まず、デザインポリゴンのＥＯＬを構成する頂点に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い多項式曲線を算出する。次に、前記多項式曲線に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い画像輪郭線１２０１の区間を抽出する処理を行う。そして、ＥＯＬの仮マッピングを１２０２のように補正する。なお、統計的な尺度としては、多項式曲線を算出した際に残差の最小性や尤度、情報量基準（ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）、ＭＤＬ（Minimum Description Length））を用いれば良い。
ステップＳ１００２の終了時点では、図１２の左側に示すように、画像輪郭線１２０１に仮マッピングされた、ＥＯＬのマッピング位置がずれている場合が想定される。そこで、基本形状と画像輪郭線の幾何学的な差分を小さくするように、マッピング長や位置を最適化する処理を導入する。具体的には、まず、デザインポリゴンのＥＯＬを構成する頂点に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い多項式曲線を算出する。次に、前記多項式曲線に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い画像輪郭線１２０１の区間を抽出する処理を行う。そして、ＥＯＬの仮マッピングを１２０２のように補正する。なお、統計的な尺度としては、多項式曲線を算出した際に残差の最小性や尤度、情報量基準（ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）、ＭＤＬ（Minimum Description Length））を用いれば良い。
ステップＳ１００４では、コーナのマッピングを最適化する処理が実行される。
ステップＳ１００２の終了時点では、図１２の左側に示すように、画像輪郭線１２０１に仮マッピングされた、コーナのマッピング位置がずれている場合が想定される。そこで、基本形状と画像輪郭線の幾何学的な形状とが一致するように、マッピング長や位置を最適化する処理を導入する。具体的には、まず、デザインポリゴンのコーナを構成する頂点に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い多項式曲線を算出する。次に、前記多項式曲線に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い画像輪郭線１２０１の区間を抽出する処理を行う。そして、コーナの仮マッピングを１２０２のように補正する。なお、統計的な尺度としては、多項式曲線を算出した際に残差の最小性や尤度、情報量基準（ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）、ＭＤＬ（Minimum Description Length））を用いれば良い。
ステップＳ１００２の終了時点では、図１２の左側に示すように、画像輪郭線１２０１に仮マッピングされた、コーナのマッピング位置がずれている場合が想定される。そこで、基本形状と画像輪郭線の幾何学的な形状とが一致するように、マッピング長や位置を最適化する処理を導入する。具体的には、まず、デザインポリゴンのコーナを構成する頂点に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い多項式曲線を算出する。次に、前記多項式曲線に対して、統計的な尺度で当てはまりの良い画像輪郭線１２０１の区間を抽出する処理を行う。そして、コーナの仮マッピングを１２０２のように補正する。なお、統計的な尺度としては、多項式曲線を算出した際に残差の最小性や尤度、情報量基準（ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）、ＭＤＬ（Minimum Description Length））を用いれば良い。
また、ステップＳ１００５では、基本形状全体のマッピングを最適化する処理を実行する。
ステップＳ１００４の終了時点では、基本形状全体としてのマッピングが最適化されていない。そこで、ステップＳ１００４の終了時点でのマッピングを初期値として、マルコフ連鎖モンテカルロ法（Markov chain monte carlo method）におけるメトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム（Metropolis-Hastings algorithm）に基づいて、ライン、コーナ、およびＥＯＬの座標位置と長さとを微小変動させながら統計的な尺度を算出し、画像輪郭線の全体として統計的な尺度が最適となるマッピングを求める。なお、統計的な尺度としては、多項式曲線を算出した際に残差の最小性や尤度、情報量基準（ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）、ＭＤＬ（Minimum Description Length））を用いれば良い。
ステップＳ１００４の終了時点では、基本形状全体としてのマッピングが最適化されていない。そこで、ステップＳ１００４の終了時点でのマッピングを初期値として、マルコフ連鎖モンテカルロ法（Markov chain monte carlo method）におけるメトロポリス・ヘイスティングスアルゴリズム（Metropolis-Hastings algorithm）に基づいて、ライン、コーナ、およびＥＯＬの座標位置と長さとを微小変動させながら統計的な尺度を算出し、画像輪郭線の全体として統計的な尺度が最適となるマッピングを求める。なお、統計的な尺度としては、多項式曲線を算出した際に残差の最小性や尤度、情報量基準（ＡＩＣ（Akaike’s Information Criterion）、ＭＤＬ（Minimum Description Length））を用いれば良い。
（測長輪郭線計測処理）
測長輪郭線計測プログラム６２４における処理フローについて、図１３を用いて説明する。図１３に記載の処理フローは、図３のステップＳ３０５の処理を詳細に記載したものである。
ステップＳ１３０１では、ラインに対して測長輪郭線を求める。
まず、図３に示すステップＳ３０３が終了した時点で、基本形状ごとに法線ベクトルが算出されている。また、図３のステップＳ３０４において、画像輪郭線に基本形状がマッピングされているので、その基本形状から法線ベクトルを決定することができる。
測長輪郭線計測プログラム６２４における処理フローについて、図１３を用いて説明する。図１３に記載の処理フローは、図３のステップＳ３０５の処理を詳細に記載したものである。
ステップＳ１３０１では、ラインに対して測長輪郭線を求める。
まず、図３に示すステップＳ３０３が終了した時点で、基本形状ごとに法線ベクトルが算出されている。また、図３のステップＳ３０４において、画像輪郭線に基本形状がマッピングされているので、その基本形状から法線ベクトルを決定することができる。
具体例として、図１４に示す転写パターンの画像データを用いて、測長輪郭線を求める処理について説明する。図１４において、符号１４０１はホワイトバンドを表し、符号１４０２は、回路パターンが転写されていない領域を表し、符号１４０３は転写された回路パターンの領域を表している。また、図１４に示す画像データの画像輪郭線が基本形状のラインであることが、図３のステップＳ３０４の処理によって分かるので、ライン（近似曲線）１４１０が用いられる。そして、このライン１４１０に対応する法線ベクトル１４１１ａ〜１４１１ｅが設定される。また、図１４には、法線ベクトル１４１１ａを含むように計測ボックス１４２０が表されている。計測ボックス１４２０は、矩形であり、法線ベクトル１４１１ａの方向を長辺とし、長辺に直交する短辺を幅とする。この計測ボックス１４２０内では、ＣＤ−ＳＥＭによって撮影された画像に含まれるノイズを低減するために、１以上の法線ベクトルが設定される。計測ボックス１４２０内に複数の法線ベクトルが設定された場合には、複数の法線ベクトル方向の輝度特性の平均特性を算出する。そして、平均特性の最大輝度値を１００％とし、最低輝度値を０％として、最大輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値となるピクセルの位置を、測長輪郭線の位置として算出する。
図１３に戻って、ステップＳ１３０２では、コーナの測長輪郭線を求める。具体的には、図１５に示すように、図３のステップＳ３０３において、既にコーナの基本形状に対応するコーナの近似曲線１５１２が算出され、法線ベクトル１５０２も算出されている。そこで、法線ベクトル１５０２を含む計測ボックス１５２２を設定し、ステップＳ１３０１と同様に、測長輪郭線の位置を算出する。
ステップＳ１３０３では、ＥＯＬの測長輪郭線を求める。具体的には、図１５に示すように、図３のステップＳ３０３において、既にＥＯＬの基本形状に対応するＥＯＬの近似曲線１５１１が算出され、法線ベクトル１５０１も算出されている。そこで、法線ベクトル１５０１を含む計測ボックス１５２１を設定し、ステップＳ１３０１と同様に、測長輪郭線の位置を算出する。
ステップＳ１３０４では、ホールの測長輪郭線を求める。具体的には、図３のステップＳ３０２，Ｓ３０３において、既にホールに対応する近似曲線が算出され、法線ベクトルも算出されている。そこで、その法線ベクトルを含む計測ボックスを設定し、ステップＳ１３０１と同様に、測長輪郭線の位置を算出する。
なお、計測ボックスの幅を、基本形状の位置やサイズに応じて、適応的に変化させる処理を用いても良い。具体例を、図１６を用いて説明する。
図１６（ａ）は、マッピングされた基本形状がラインの領域における計測ボックスの幅がどこでも一定の場合を表している。図１６（ｂ）は、ラインの長さに応じて計測ボックスの幅を適応的に変化される場合を表している。
図１６（ａ）に示すように、計測ボックスの位置やサイズを一定に設定した場合、ライン長が短い部分では、計測ボックス１６０１のように、隣接するＥＯＬまたはコーナの領域に、計測ボックスの幅がはみ出してしまう。そのため、測長輪郭線の算出精度が低下する。しかし、図１６（ｂ）に示すように、ライン長が短い場合には、計測ボックス１６１１の幅を小さく設定し、ライン長が長い場合には、計測ボックス１６１２の幅を大きく設定する。また、コーナやＥＯＬでは、計測ボックスの幅を小さくすることによって、曲線に対応する法線方向のズレを小さくする。このようにすることによって、測長輪郭線の算出精度を向上することができる。なお、測長ボックスの幅を大きくした場合には、測長輪郭線を算出するために用いる法線ベクトルの本数（走査の数）を増加させても良い。
図１６（ａ）は、マッピングされた基本形状がラインの領域における計測ボックスの幅がどこでも一定の場合を表している。図１６（ｂ）は、ラインの長さに応じて計測ボックスの幅を適応的に変化される場合を表している。
図１６（ａ）に示すように、計測ボックスの位置やサイズを一定に設定した場合、ライン長が短い部分では、計測ボックス１６０１のように、隣接するＥＯＬまたはコーナの領域に、計測ボックスの幅がはみ出してしまう。そのため、測長輪郭線の算出精度が低下する。しかし、図１６（ｂ）に示すように、ライン長が短い場合には、計測ボックス１６１１の幅を小さく設定し、ライン長が長い場合には、計測ボックス１６１２の幅を大きく設定する。また、コーナやＥＯＬでは、計測ボックスの幅を小さくすることによって、曲線に対応する法線方向のズレを小さくする。このようにすることによって、測長輪郭線の算出精度を向上することができる。なお、測長ボックスの幅を大きくした場合には、測長輪郭線を算出するために用いる法線ベクトルの本数（走査の数）を増加させても良い。
以上、第１実施形態では、図３に示すように、デザインデータを基本形状に分解し（ステップＳ３０２）、基本形状ごとに法線ベクトルを算出し（ステップＳ３０３）、画像輪郭線に基本形状をマッピングし（ステップＳ３０４）、画像輪郭線にマッピングされた基本形状に対応する法線ベクトルを用いて測長輪郭線の位置を求める（ステップＳ３０５）。したがって、転写された回路パターンの画像輪郭線が乱れている（曲がりくねっている）場合でも、法線方向を安定させることができる。そのため、半導体デバイスの回路パターンの測長輪郭線の位置を高精度に求めることができる。
なお、ＯＰＣ処理を施したデザインデータを、一旦、ＯＰＣ処理を行っていないデザインデータに戻した後に、第１実施形態に記載の手順で処理を行っても構わない。
また、図３において、ステップＳ３０３とステップＳ３０４との順番を入れ替えても構わない。
なお、ＯＰＣ処理を施したデザインデータを、一旦、ＯＰＣ処理を行っていないデザインデータに戻した後に、第１実施形態に記載の手順で処理を行っても構わない。
また、図３において、ステップＳ３０３とステップＳ３０４との順番を入れ替えても構わない。
（第２実施形態）
第１実施形態では、図３のステップＳ３０２において、ＯＰＣ処理を行っていないデザインデータを対象として基本形状に分解する処理を用いたが、第２実施形態では、ＯＰＣ処理を施したデザインデータ（以降、ＯＰＣデザインデータと称す。）を対象として基本形状に分解する処理について、図１７を用いて説明する。なお、以降の説明では、第１実施形態におけるライン、コーナ、およびＥＯＬと区別するために、ＯＰＣライン、ＯＰＣコーナ、およびＯＰＣ−ＥＯＬと称す。また、図３のステップＳ３０１およびステップＳ３０３〜Ｓ３０５は、前記した第１実施形態およびその変形例における処理と同様であるので、説明を省略する。
第１実施形態では、図３のステップＳ３０２において、ＯＰＣ処理を行っていないデザインデータを対象として基本形状に分解する処理を用いたが、第２実施形態では、ＯＰＣ処理を施したデザインデータ（以降、ＯＰＣデザインデータと称す。）を対象として基本形状に分解する処理について、図１７を用いて説明する。なお、以降の説明では、第１実施形態におけるライン、コーナ、およびＥＯＬと区別するために、ＯＰＣライン、ＯＰＣコーナ、およびＯＰＣ−ＥＯＬと称す。また、図３のステップＳ３０１およびステップＳ３０３〜Ｓ３０５は、前記した第１実施形態およびその変形例における処理と同様であるので、説明を省略する。
図１７に示すように、ステップＳ１７０１では、ＯＰＣデザインデータをＯＰＣライン、ＯＰＣコーナ、ＯＰＣ−ＥＯＬの基本形状に分解する処理を実行する。具体的には、図１８を用いて説明する。
図１８（ａ）に示す、ＯＰＣデザインデータ１８０１，１８０２は、デザインポリゴンと称される。ＯＰＣデザインデータ１８０１は、配線パターン等を表したものである。また、ＯＰＣデザインデータ１８０２は、ホールを表したものである。
図１８（ｂ）には、ＯＰＣデザインデータ１８０１ａ，１８０２ａを構成する基本形状が示されている。基本形状は、ＯＰＣライン、ＯＰＣコーナおよびＯＰＣ−ＥＯＬである。図１８（ｂ）に示すように、ＯＰＣデザインデータ１８０１ａは、ＯＰＣライン１８０７、ＯＰＣコーナ１８０８、およびＯＰＣ−ＥＯＬ１８０６の組み合わせによって表現される。また、ＯＰＣホール１８０２ａは、ＯＰＣライン１８０７およびＯＰＣコーナ１８０８の組み合わせによって表現される。
図１８（ａ）に示す、ＯＰＣデザインデータ１８０１，１８０２は、デザインポリゴンと称される。ＯＰＣデザインデータ１８０１は、配線パターン等を表したものである。また、ＯＰＣデザインデータ１８０２は、ホールを表したものである。
図１８（ｂ）には、ＯＰＣデザインデータ１８０１ａ，１８０２ａを構成する基本形状が示されている。基本形状は、ＯＰＣライン、ＯＰＣコーナおよびＯＰＣ−ＥＯＬである。図１８（ｂ）に示すように、ＯＰＣデザインデータ１８０１ａは、ＯＰＣライン１８０７、ＯＰＣコーナ１８０８、およびＯＰＣ−ＥＯＬ１８０６の組み合わせによって表現される。また、ＯＰＣホール１８０２ａは、ＯＰＣライン１８０７およびＯＰＣコーナ１８０８の組み合わせによって表現される。
ここで、ＯＰＣ処理に伴って付与された段差（以降、ＯＰＣバンプと称す。）の扱い方について、図１９を用いて説明する。図１９に示した形状は、図１８の符号１８０４の領域を拡大したものである。
図１９（ａ）を用いて、ＯＰＣコーナおよびＯＰＣバンプの区別について説明する。ＯＰＣバンプは、符号１９０１や符号１９０６の実線で示されるかぎ型（段差）のことである。また、ＯＰＣコーナは、デザインポリゴンの頂点から符号１９０５の長さの領域と暫定的に定義する。なお、符号１９０５の長さは、ＯＰＣバンプの頂点間の線分を符号１９０７の長さとしたとき、符号１９０７の長さの半値幅である。そして、ＯＰＣコーナ以外をＯＰＣライン（例えば、符号１９０２）として検出する。
なお、隣接する頂点間を結ぶ線分の長さが、符号１９０７の長さより短い場合には、その線分の中点までをＯＰＣコーナの範囲として検出する。そして、後記するように、二つのＯＰＣコーナの間にＯＰＣラインが存在しない場合には、それらのＯＰＣコーナを連結し、ＯＰＣバンプ１９０１，１９０６として検出する。ＯＰＣバンプとして検出した箇所は、ステップＳ１７０１以降の処理においては、ＯＰＣコーナとしては扱わない。
図１９（ａ）を用いて、ＯＰＣコーナおよびＯＰＣバンプの区別について説明する。ＯＰＣバンプは、符号１９０１や符号１９０６の実線で示されるかぎ型（段差）のことである。また、ＯＰＣコーナは、デザインポリゴンの頂点から符号１９０５の長さの領域と暫定的に定義する。なお、符号１９０５の長さは、ＯＰＣバンプの頂点間の線分を符号１９０７の長さとしたとき、符号１９０７の長さの半値幅である。そして、ＯＰＣコーナ以外をＯＰＣライン（例えば、符号１９０２）として検出する。
なお、隣接する頂点間を結ぶ線分の長さが、符号１９０７の長さより短い場合には、その線分の中点までをＯＰＣコーナの範囲として検出する。そして、後記するように、二つのＯＰＣコーナの間にＯＰＣラインが存在しない場合には、それらのＯＰＣコーナを連結し、ＯＰＣバンプ１９０１，１９０６として検出する。ＯＰＣバンプとして検出した箇所は、ステップＳ１７０１以降の処理においては、ＯＰＣコーナとしては扱わない。
図１７に戻り、ステップＳ１７０２では、ＯＰＣラインを検出する処理を実行する。具体例は、図１９を用いて説明する。
図１９（ａ）に示すように、ＯＰＣバンプ１９０１およびＯＰＣライン１９０２、または、ＯＰＣライン１９０２およびＯＰＣバンプ１９０６のように、ＯＰＣバンプとＯＰＣラインとが隣接する場合、それらを連結することで、図１９（ｂ）の点線に示すように、単一のＯＰＣライン１９１１として検出する。
図１９（ａ）に示すように、ＯＰＣバンプ１９０１およびＯＰＣライン１９０２、または、ＯＰＣライン１９０２およびＯＰＣバンプ１９０６のように、ＯＰＣバンプとＯＰＣラインとが隣接する場合、それらを連結することで、図１９（ｂ）の点線に示すように、単一のＯＰＣライン１９１１として検出する。
ステップＳ１７０３では、ＯＰＣコーナを検出する処理を実行する。具体例は、図２０を用いて説明する。
図２０（ａ）は、ステップＳ１７０２で処理された結果（図１９（ｂ）参照）を処理のスタートとして示している。最終的なコーナ長（符号２００３）を定義し、ステップＳ１７０２においてＯＰＣコーナとして判定されたコーナの長さを、図１９（ａ）に示す符号１９０５から符号２００３の長さ（コーナ長）にまで伸長する。その結果が、図２０（ａ）の符号２００１，２００２に示されている。
ただし、隣接するＯＰＣコーナの頂点間を結ぶ線分の長さがコーナ長より短い場合には、その線分の中点までをＯＰＣコーナの範囲として検出する。
図２０（ａ）は、ステップＳ１７０２で処理された結果（図１９（ｂ）参照）を処理のスタートとして示している。最終的なコーナ長（符号２００３）を定義し、ステップＳ１７０２においてＯＰＣコーナとして判定されたコーナの長さを、図１９（ａ）に示す符号１９０５から符号２００３の長さ（コーナ長）にまで伸長する。その結果が、図２０（ａ）の符号２００１，２００２に示されている。
ただし、隣接するＯＰＣコーナの頂点間を結ぶ線分の長さがコーナ長より短い場合には、その線分の中点までをＯＰＣコーナの範囲として検出する。
ステップＳ１７０４では、ＯＰＣ−ＥＯＬを検出する処理を実行する。具体例は、図２１を用いて説明する。図２１に示した形状は、図１８の符号１８０３の領域を拡大したものである。
図２１（ａ）に示すように、ＯＰＣ−ＥＯＬの候補は、ＯＰＣコーナ２１０１、ＯＰＣライン２１０３、ＯＰＣコーナ２１０２、ＯＰＣライン２１０４、ＯＰＣライン２１０５によって構成される。隣接するＯＰＣコーナ２１０１とＯＰＣコーナ２１０２の頂点間の長さ（符号２１０４）が、閾値以内の場合には、二つのＯＰＣコーナ２１０１およびＯＰＣコーナ２１０２と、その間に存在するＯＰＣライン２１０３とを結合し、図２１（ｂ）に示す符号２１１１（実線）の形状とする。
次に、符号２１１１の形状の足（符号２１１２，２１１３）の長さを、符号２１１４の長さにまで伸長する。前記足を符号２１１４の長さにまで伸長できた場合には、符号２１１１，２１１２，２１１３を結合し、ＯＰＣ−ＥＯＬとして検出する。ただし、符号２１１１の形状の足の長さを、符号２１１４の長さにまで伸長できない場合には、符号２１１１の形状における結合を解除し、図２１（ａ）に示すＯＰＣコーナ２１０１，２１０２とＯＰＣライン２１０３とに戻す。
図２１（ａ）に示すように、ＯＰＣ−ＥＯＬの候補は、ＯＰＣコーナ２１０１、ＯＰＣライン２１０３、ＯＰＣコーナ２１０２、ＯＰＣライン２１０４、ＯＰＣライン２１０５によって構成される。隣接するＯＰＣコーナ２１０１とＯＰＣコーナ２１０２の頂点間の長さ（符号２１０４）が、閾値以内の場合には、二つのＯＰＣコーナ２１０１およびＯＰＣコーナ２１０２と、その間に存在するＯＰＣライン２１０３とを結合し、図２１（ｂ）に示す符号２１１１（実線）の形状とする。
次に、符号２１１１の形状の足（符号２１１２，２１１３）の長さを、符号２１１４の長さにまで伸長する。前記足を符号２１１４の長さにまで伸長できた場合には、符号２１１１，２１１２，２１１３を結合し、ＯＰＣ−ＥＯＬとして検出する。ただし、符号２１１１の形状の足の長さを、符号２１１４の長さにまで伸長できない場合には、符号２１１１の形状における結合を解除し、図２１（ａ）に示すＯＰＣコーナ２１０１，２１０２とＯＰＣライン２１０３とに戻す。
ステップＳ１７０５では、ＯＰＣコーナを結合する処理を実行する。このステップでは、ステップＳ１７０３において検出した二つのＯＰＣコーナの間にＯＰＣラインが存在しない場合には、それらのＯＰＣコーナ同士を連結し、単一のＯＰＣコーナとする。
具体例は、図２０を用いて説明する。例えば、図２０（ａ）に示すように、ＯＰＣコーナ２００１，２００２が存在していたとして、図２０（ｂ）に示すように、コーナ長を符号２０１２，２０１３に設定した場合、ＯＰＣライン（点線）が存在しなくなるため、図２０（ａ）のＯＰＣコーナ２００１とＯＰＣコーナ２００２とを結合し、図２０（ｂ）に示すＯＰＣコーナ２０１１（実線）として検出する。
具体例は、図２０を用いて説明する。例えば、図２０（ａ）に示すように、ＯＰＣコーナ２００１，２００２が存在していたとして、図２０（ｂ）に示すように、コーナ長を符号２０１２，２０１３に設定した場合、ＯＰＣライン（点線）が存在しなくなるため、図２０（ａ）のＯＰＣコーナ２００１とＯＰＣコーナ２００２とを結合し、図２０（ｂ）に示すＯＰＣコーナ２０１１（実線）として検出する。
ステップＳ１７０６では、ＯＰＣホールを検出する処理を実行する。デザインポリゴンの大きさや縦横比が閾値の範囲内にある場合には、そのデザインポリゴンをＯＰＣホール（図１８（ｂ）の符号１８０２ａ参照）として検出する。なお、ＯＰＣホールと判定された場合でも、ステップＳ１７０１〜Ｓ１７０５の処理を実行して、図１８（ｂ）のホール１８０２ａに示すように、ＯＰＣコーナ１８０８およびＯＰＣライン１８０７に分解して、基本形状分解済デザインデータ６３３を生成する。
ステップＳ１７０７では、法線ベクトルを算出する処理を実行する。具体的には、ステップ１７０２〜Ｓ１７０５によって検出された基本形状である、ＯＰＣライン、ＯＰＣコーナ、ＯＰＣ−ＥＯＬに対して、法線ベクトルを算出する。例えば、ＯＰＣラインの場合には、ＯＰＣラインを構成するデザインポリゴンの頂点に対して、最小２乗法を用いて直線を当てはめ、その際に得られた直線の法線方向を法線ベクトルとして算出する。ＯＰＣコーナおよびＯＰＣ−ＥＯＬの場合には、それぞれを構成するデザインポリゴンの頂点に対して、最小２乗法を用いて多項式曲線を当てはめ、その際に得られた多項式曲線の法線方向を法線ベクトルとして算出する。
以上、第２実施形態では、ＯＰＣバンプをＯＰＣコーナと区別する処理を行うことによって、図１７に示すように、ＯＰＣライン、ＯＰＣコーナ、ＯＰＣ−ＥＯＬ、およびＯＰＣホールを基本形状として検出する。そして、基本形状に対応する法線ベクトルを算出する。したがって、転写された回路パターンの画像輪郭線が乱れている（曲がりくねっている）場合でも、法線方向を安定させることができる。そのため、第１実施形態の場合と同様に、半導体デバイスの回路パターンの測長輪郭線の位置を高精度に求めることができる。
（変形例１）
第１および第２実施形態においては、１枚のＣＤ−ＳＥＭ画像データを対象として実行する処理について説明したが、この変形例１では、複数枚のＣＤ−ＳＥＭ画像データを対象として実行する処理について説明する。
図２２は、変形例１のパターン計測装置６００ａ（６００）の構成を表している。図２２に示した構成は、図６に示した構成と比較して、測長輪郭線統合プログラム２２０１が追加された点において異なる。以下に、測長輪郭線統合プログラム２２０１の処理フローについて、図２３、図２４を用いて説明する。
第１および第２実施形態においては、１枚のＣＤ−ＳＥＭ画像データを対象として実行する処理について説明したが、この変形例１では、複数枚のＣＤ−ＳＥＭ画像データを対象として実行する処理について説明する。
図２２は、変形例１のパターン計測装置６００ａ（６００）の構成を表している。図２２に示した構成は、図６に示した構成と比較して、測長輪郭線統合プログラム２２０１が追加された点において異なる。以下に、測長輪郭線統合プログラム２２０１の処理フローについて、図２３、図２４を用いて説明する。
ステップＳ２３０１では、同一回路パターンについて２枚以上のＣＤ−ＳＥＭ画像データを用いて測長輪郭線を求める処理を実行する。具体的には、図３に示した処理フローに従って、２枚以上のＣＤ−ＳＥＭ画像データに対してそれぞれ測長輪郭線計測処理を実行する。このステップは、図２４のＳ２３０１のように表される。
ステップＳ２３０２では、ステップＳ２３０１で算出した２以上の測長輪郭線を基本形状の種類に分解する。具体的には、図３のステップＳ３０４に記載の処理を、画像輪郭線の代わりに、ステップＳ２３０１で求められた測長輪郭線に対して実行し、測長輪郭線上に基本形状をマッピングする。そして、測長輪郭線にマッピングした基本形状ごとに、測長輪郭線を断片に分解する。このステップは、図２４のＳ２３０２のように表される。
ステップＳ２３０３では、分解した測長輪郭線の断片の位置に対して統計処理を実行し、断片の種類ごとに単一の測長輪郭線を算出する。具体的には、分解した測長輪郭線の断片の２次元座標位置を平均することで、単一の測長輪郭線の断片の位置を算出する。他の処理例としては、分解した測長輪郭線の２次元座標位置に多項式曲線を当てはめることにより、測長輪郭線の近似曲線を算出しても良い。このステップは、図２４のＳ２３０３のように表される。
ステップＳ２３０４では、ステップＳ２３０３で算出した測長輪郭線の断片を接続して合成する。このステップは、図２４のＳ２３０４のように表される。
以上の処理により、一枚のＣＤ−ＳＥＭ画像を用いた場合よりも高精度な測長輪郭線を求めることが可能である。
ステップＳ２３０２では、ステップＳ２３０１で算出した２以上の測長輪郭線を基本形状の種類に分解する。具体的には、図３のステップＳ３０４に記載の処理を、画像輪郭線の代わりに、ステップＳ２３０１で求められた測長輪郭線に対して実行し、測長輪郭線上に基本形状をマッピングする。そして、測長輪郭線にマッピングした基本形状ごとに、測長輪郭線を断片に分解する。このステップは、図２４のＳ２３０２のように表される。
ステップＳ２３０３では、分解した測長輪郭線の断片の位置に対して統計処理を実行し、断片の種類ごとに単一の測長輪郭線を算出する。具体的には、分解した測長輪郭線の断片の２次元座標位置を平均することで、単一の測長輪郭線の断片の位置を算出する。他の処理例としては、分解した測長輪郭線の２次元座標位置に多項式曲線を当てはめることにより、測長輪郭線の近似曲線を算出しても良い。このステップは、図２４のＳ２３０３のように表される。
ステップＳ２３０４では、ステップＳ２３０３で算出した測長輪郭線の断片を接続して合成する。このステップは、図２４のＳ２３０４のように表される。
以上の処理により、一枚のＣＤ−ＳＥＭ画像を用いた場合よりも高精度な測長輪郭線を求めることが可能である。
（変形例２）
また、一般に、ＣＤ−ＳＥＭ等の電子顕微鏡を用いて撮影された画像は、電子プローブの走査方向に応じて画像信号のコントラストが低下する場合がある。例えば、電子プローブを水平方向に走査方向した場合、水平方向に伸びるホワイトバンドが不明瞭な像として撮影される傾向にある。つまり、基本形状の位置や種類を考慮せずに、同じ走査方向で計測した場合、測長輪郭線の計測精度が低下する可能性がある。そこで、図３に示すステップＳ３０５において、走査方向に応じて、コントラストを補正する。そのコントラスト補正後の輝度特性を用いて、測長輪郭線の２次元座標位置を求めることによって、位置を精度良く求めることができる。
また、一般に、ＣＤ−ＳＥＭ等の電子顕微鏡を用いて撮影された画像は、電子プローブの走査方向に応じて画像信号のコントラストが低下する場合がある。例えば、電子プローブを水平方向に走査方向した場合、水平方向に伸びるホワイトバンドが不明瞭な像として撮影される傾向にある。つまり、基本形状の位置や種類を考慮せずに、同じ走査方向で計測した場合、測長輪郭線の計測精度が低下する可能性がある。そこで、図３に示すステップＳ３０５において、走査方向に応じて、コントラストを補正する。そのコントラスト補正後の輝度特性を用いて、測長輪郭線の２次元座標位置を求めることによって、位置を精度良く求めることができる。
（変形例３）
変形例３では、光近接効果を考慮した露光シミュレーションによって算出された輪郭線を用いる場合について説明する（適宜、図３参照）。
まず、図３に示すステップＳ３０１において、第１実施形態と同様に、転写された回路パターンの画像輪郭線を取得する。さらに、露光シミュレーションによって算出された輪郭線を、シミュレーション画像輪郭線として取得する。シミュレーション画像輪郭線の位置は、ＩＣＰ法を用いて、ステップＳ３０１において取得した画像輪郭線に最も近い位置に決定される。そして、位置合わせ後のシミュレーション画像輪郭線の位置は、主記憶装置３０３または補助記憶装置６０３に記憶される。
ステップＳ３０２〜Ｓ３０４では、ステップＳ３０１において取得した画像輪郭線の代わりにシミュレーション画像輪郭線を用いて、第１実施形態に記載した処理を行う。
しかし、ステップＳ３０５において測長輪郭線の位置を求める場合には、シミュレーション画像輪郭線を用いずに、ステップＳ３０１において取得した画像輪郭線を用いて、第１実施形態に記載した処理を行う。
以上、変形例３の処理を行うことによって、画像輪郭線の乱れの影響を低減することができる。
変形例３では、光近接効果を考慮した露光シミュレーションによって算出された輪郭線を用いる場合について説明する（適宜、図３参照）。
まず、図３に示すステップＳ３０１において、第１実施形態と同様に、転写された回路パターンの画像輪郭線を取得する。さらに、露光シミュレーションによって算出された輪郭線を、シミュレーション画像輪郭線として取得する。シミュレーション画像輪郭線の位置は、ＩＣＰ法を用いて、ステップＳ３０１において取得した画像輪郭線に最も近い位置に決定される。そして、位置合わせ後のシミュレーション画像輪郭線の位置は、主記憶装置３０３または補助記憶装置６０３に記憶される。
ステップＳ３０２〜Ｓ３０４では、ステップＳ３０１において取得した画像輪郭線の代わりにシミュレーション画像輪郭線を用いて、第１実施形態に記載した処理を行う。
しかし、ステップＳ３０５において測長輪郭線の位置を求める場合には、シミュレーション画像輪郭線を用いずに、ステップＳ３０１において取得した画像輪郭線を用いて、第１実施形態に記載した処理を行う。
以上、変形例３の処理を行うことによって、画像輪郭線の乱れの影響を低減することができる。
４０１ デザインデータ
４０２ ホール
４０６ ＥＯＬ（ライン端）
４０７ ライン
４０８ コーナ
６００，６００ａ パターン計測装置
６０１ 演算ユニット（処理部）
６０３ 補助記憶装置（記憶部）
６１０，６１０ａ 主記憶装置（記憶部）
６２１ 画像輪郭線取得プログラム
６２２ 基本形状分解プログラム
６２３ 基本形状マッピングプログラム
６２４ 測長輪郭線計測プログラム
６４０ ＣＤ−ＳＥＭ
１５０１ 法線ベクトル
１５２１ 計測ボックス
２２０１ 測長輪郭線統合プログラム
４０２ ホール
４０６ ＥＯＬ（ライン端）
４０７ ライン
４０８ コーナ
６００，６００ａ パターン計測装置
６０１ 演算ユニット（処理部）
６０３ 補助記憶装置（記憶部）
６１０，６１０ａ 主記憶装置（記憶部）
６２１ 画像輪郭線取得プログラム
６２２ 基本形状分解プログラム
６２３ 基本形状マッピングプログラム
６２４ 測長輪郭線計測プログラム
６４０ ＣＤ−ＳＥＭ
１５０１ 法線ベクトル
１５２１ 計測ボックス
２２０１ 測長輪郭線統合プログラム
Claims (9)
- デザインデータをフォトマスクとして転写した回路パターンの測長輪郭線の座標位置を求めるパターン計測装置であって、
前記回路パターンを撮影した画像データの座標位置および輝度値を記憶している記憶部と、
前記画像データにおいて前記回路パターンの転写されていない領域と転写されている領域とを跨ぐように走査して輝度値を取得し、当該輝度値が最大となる位置を前記回路パターンの画像輪郭線の位置として取得する画像輪郭線取得手段と、
前記デザインデータの輪郭形状を、前記輪郭形状を特徴付ける１以上の基本形状に分解する基本形状分解手段と、
前記分解した基本形状ごとに、その基本形状を滑らかな線で近似した近似線に直交する法線を前記基本形状の法線として複数算出する法線方向算出手段と、
前記デザインデータの輪郭形状を形成可能にする並びで前記基本形状を連結して輪郭形状を形成し、前記連結した輪郭形状の輪郭の長さが前記画像輪郭線全体の長さに等しくなるように縮尺を調整して前記基本形状の長さに応じた区間を前記画像輪郭線上に仮配置し、仮配置した区間に対応する前記基本形状の法線方向と前記画像輪郭線に対して直交する法線方向とが一致する点を合わせて前記区間の位置を前記画像輪郭線上に決定する配置手段と、
前記配置手段によって決定された前記区間ごとに、その区間に対応する前記法線方向算出手段によって算出されている前記基本形状の法線方向に前記画像輪郭線を跨いで走査して取得される輝度値の中で、最大の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値の座標位置を前記測長輪郭線の座標位置として取得する測長輪郭線位置取得手段と、
を備え、
前記測長輪郭線位置取得手段は、
前記基本形状の法線方向に平行な辺を長手方向とし、前記基本形状の法線方向に直交する短辺を幅とする矩形領域を、前記画像輪郭線を跨ぐように設定し、
前記矩形領域の幅の長さに応じて、前記基本形状の法線方向に走査する数を増加し、
走査ごとに取得される輝度値の特性を平均して平均特性を算出し、前記平均特性で表される輝度値の中で、最大の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値の座標位置を前記測長輪郭線の座標位置として取得する
ことを特徴とするパターン計測装置。 - 前記基本形状は、線分、コーナ、およびライン端のいずれかまたは組み合わせである
ことを特徴とする請求項１に記載のパターン計測装置。 - 前記区間の直線部分の長さが長くなるに従って、前記矩形領域の前記幅を長くする
ことを特徴とする請求項１に記載のパターン計測装置。 - 前記デザインデータの輪郭形状は、ＯＰＣ（Optical Proximity Correction）処理を未実施の形状、およびＯＰＣ処理を実施済の形状のいずれかである
ことを特徴とする請求項１に記載のパターン計測装置。 - 前記配置手段は、
前記基本形状および前記画像輪郭線の幾何学的な差分を小さくするように、前記画像輪郭線上における前記区間の位置を調整する
ことを特徴とする請求項１に記載のパターン計測装置。 - 同じ前記回路パターンを２回以上撮影して取得した２以上の画像データごとに、前記測長輪郭線の位置を取得する前記測長輪郭線位置取得手段と、
前記画像輪郭線の代わりに当該測長輪郭線上に前記基本形状の長さに応じた区間を配置する前記配置手段と、
当該測長輪郭線を、配置された前記基本形状の長さに応じた区間ごとに断片に分解し、同一種類の前記断片の位置に対して統計処理を実行して、前記断片の種類ごとに単一の前記測長輪郭線の位置を算出し、当該算出した単一の前記測長輪郭線を接続して、合成した前記測長輪郭線を求める手段と
を備えることを特徴とする請求項１に記載のパターン計測装置。 - デザインデータをフォトマスクとして転写した回路パターンの測長輪郭線の座標位置を求めるパターン計測装置において用いられるパターン計測方法であって、
前記パターン計測装置は、
前記回路パターンを撮影した画像データの座標位置および輝度値を記憶している記憶部を備え、
前記画像データにおいて前記回路パターンの転写されていない領域と転写されている領域とを跨ぐように走査して輝度値を取得し、当該輝度値が最大となる位置を前記回路パターンの画像輪郭線の位置として取得する画像輪郭線取得ステップと、
前記デザインデータの輪郭形状を、前記輪郭形状を特徴付ける１以上の基本形状に分解する基本形状分解ステップと、
前記分解した基本形状ごとに、その基本形状を滑らかな線で近似した近似線に直交する法線を前記基本形状の法線として複数算出する法線方向算出ステップと、
前記デザインデータの輪郭形状を形成可能にする並びで前記基本形状を連結して輪郭形状を形成し、前記連結した輪郭形状の輪郭の長さが前記画像輪郭線全体の長さに等しくなるように縮尺を調整して前記基本形状の長さに応じた区間を前記画像輪郭線上に仮配置し、仮配置した区間に対応する前記基本形状の法線方向と前記画像輪郭線に対して直交する法線方向とが一致する点を合わせて前記区間の位置を前記画像輪郭線上に決定する配置ステップと、
前記配置ステップによって決定された前記区間ごとに、その区間に対応する前記法線方向算出ステップによって算出されている前記基本形状の法線方向に前記画像輪郭線を跨いで走査して取得される輝度値の中で、最大の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値の座標位置を前記測長輪郭線の座標位置として取得する測長輪郭線位置取得ステップと、
を実行し、
前記測長輪郭線位置取得ステップにおいて、
前記基本形状の法線方向に平行な辺を長手方向とし、前記基本形状の法線方向に直交する短辺を幅とする矩形領域を、前記画像輪郭線を跨ぐように設定し、
前記矩形領域の幅の長さに応じて、前記基本形状の法線方向に走査する数を増加し、
走査ごとに取得される輝度値の特性を平均して平均特性を算出し、前記平均特性で表される輝度値の中で、最大の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値の座標位置を前記測長輪郭線の座標位置として取得する
ことを特徴とするパターン計測方法。 - 請求項７に記載のパターン計測方法を、コンピュータとしてのパターン計測装置に実行させるためのプログラム。
- デザインデータをフォトマスクとして転写した回路パターンの測長輪郭線の座標位置を求めるパターン計測装置であって、
前記回路パターンを撮影した画像データの座標位置および輝度値を記憶している記憶部と、
前記画像データにおいて前記回路パターンの転写されていない領域と転写されている領域とを跨ぐように走査して輝度値を取得し、当該輝度値が最大となる位置を前記回路パターンの画像輪郭線の位置として取得する画像輪郭線取得手段と、
露光シミュレーションによって、前記回路パターンのシミュレーション画像輪郭線を算出し、前記シミュレーション画像輪郭線と前記画像輪郭線との位置合わせを行って、位置合わせ後のシミュレーション画像輪郭線の位置を前記記憶部に記憶するシミュレーション手段と、
前記デザインデータの輪郭形状を、前記輪郭形状を特徴付ける１以上の基本形状に分解する基本形状分解手段と、
前記分解した基本形状ごとに、その基本形状を滑らかな線で近似した近似線に直交する法線を前記基本形状の法線として複数算出する法線方向算出手段と、
前記デザインデータの輪郭形状を形成可能にする並びで前記基本形状を連結して輪郭形状を形成し、前記連結した輪郭形状の輪郭の長さが前記画像輪郭線全体の長さに等しくなるように縮尺を調整して前記基本形状の長さに応じた区間を前記画像輪郭線上に仮配置し、仮配置した区間に対応する前記基本形状の法線方向と前記画像輪郭線に対して直交する法線方向とが一致する点を合わせて前記区間の位置を前記画像輪郭線上に決定する配置手段と、
前記配置手段によって決定された前記区間ごとに、その区間に対応する前記法線方向算出手段によって算出されている前記基本形状の法線方向に前記シミュレーション画像輪郭線を跨いで走査して取得される輝度値の中で、最大の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値の座標位置を前記測長輪郭線の座標位置として取得する測長輪郭線位置取得手段と、
を備え、
前記測長輪郭線位置取得手段は、
前記基本形状の法線方向に平行な辺を長手方向とし、前記基本形状の法線方向に直交する短辺を幅とする矩形領域を、前記画像輪郭線を跨ぐように設定し、
前記矩形領域の幅の長さに応じて、前記基本形状の法線方向に走査する数を増加し、
走査ごとに取得される輝度値の特性を平均して平均特性を算出し、前記平均特性で表される輝度値の中で、最大の輝度値に所定の係数を乗算して算出した輝度値の座標位置を前記測長輪郭線の座標位置として取得する
ことを特徴とするパターン計測装置。
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