JP5202110B2 - パターン形状評価方法,パターン形状評価装置,パターン形状評価データ生成装置およびそれを用いた半導体形状評価システム - Google Patents
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Description
(1)第1の実施の形態
図1は本発明の基本原理を示すブロックチャートである。また、図4は図1に示した各ブロック内で利用するデータを示したものである。
なお、本実施例ではパターンの位置を画素単位で表現する輪郭データ0107を利用してパターンの欠陥を検出する例を説明するが、例えばCG−ARTTS協会著「ディジタル画像処理」(以下、非特許文献2と称す)のパターンと図形の検出技術に開示されているようなフィッティング関数によるサブピクセル位置推定処理をエッジデータに適用することで、パターンの位置を1画素未満で表現することができる。この場合、画素単位で輪郭データを扱う場合に比べ欠陥の位置を高精度に検出することができる。
方向分布データ0108の全画素は設計データ0102のパターン位置を基準とし、パターンの変形が許容される領域(以下、公差領域とする)と許容されない領域(以下、異常領域)を判定するためのデータを有する。
公差領域内の全画素は、輪郭データ0107に含まれたパターンの方向に関するデータとの比較により、輪郭データ0107の正常,異常を判定するためのデータを有する。
例えばパターンの公差範囲が画像座標で5画素幅相当の場合、1画素幅のパターンで記述された方向分布データ0108に対し、参照画素:3×3画素、繰り返し回数:2回の膨張処理により、5×5画素幅の公差範囲をもつ方向分布データ0108を生成できる。またパターンの頂点部の方向識別値は、パターンの直線部よりも大きな方向識別値なので膨張処理によってその領域が縮小されることはない。このような膨張処理により、図6(b)に示すような方向識別値−1、1〜4をもつ方向分布データ0108を生成することができる。この方向識別値をパターンの方向値に変換した方向分布データが図6(c)となる。「−1」の領域は異常領域を示し、0°,45°,90°,135°の領域はパターンの公差範囲を示すデータである。
本実施例では、ユーザが定義した方向分布データ0108を利用してパターンの異常や欠陥の検査を行う方法を説明する。本発明も図5に示す計算機システムで実施する。なお、方向分布生成手段0104以外の処理については実施例1と同様のため、説明を省略する。
本実施例では、ユーザが指定した方向分布データ0108を生成するためのパラメータを利用して、方向分布データ0108を効率的に生成し、パターンの異常や欠陥の検査を行う方法を示す。本発明も図5に示す計算機システムで実施する。なお、方向分布生成手段0104以外の処理については実施例1と同様のため、説明を省略する。
(1)H:0°方向の直線パターン部位の公差範囲を設定するためのパラメータ
(2)W:90°方向の直線パターン部位の公差範囲を設定するためのパラメータ
(3)R1,a1(x,y):パターンコーナ部位外側の公差範囲を生成するためのパラメータ
(4)R2,a2(x,y):パターンコーナ部位内側の公差範囲を生成するためのパラメータ
次に、検査対象の画像データ0101に対応する設計データ0102を読み込み1602、上記パラメータを利用して方向分布データ0108を生成する1603。
本実施例では、実施例1で説明したパターン形状評価で検出した欠陥データ0106を利用して欠陥種を特定するパターン形状評価方法を説明する。
本実施例では、方向分布データと輪郭データの比較により、本来、存在すべきパターンが形成されていない部位(以下、パターンの崩れ部位とする)を検出する方法を示す。図39は、崩れパターン部位の方向分布データの公差領域3903,異常領域3902,輪郭データ3901を重ねた図である。パターンの崩れ部位には輪郭が存在しないため、方向分布データ上における輪郭データの不連続区間3904を検出することで、パターンの崩れ部位を検出することができる。輪郭データの不連続区間3904を検出する方法を2つ説明する。
図24を利用して崩れパターン部位を検出する方法を示す。図24(a)は設計データ、図24(b)は図24(a)から生成した方向分布データ、図24(c)は輪郭データである。輪郭データには輪郭の不連続区間2303があり、この部位の検出を目的とする。図27に崩れパターン検出手法Aのフローチャートを示す。まず、設計データから設計データのパターンを構成する線分の長さ(画像撮影倍率等の撮影条件から求めた画素単位での線分長)を求め、その線分長と、線分番号を求める2701。例えば、図24(a)の設計データのパターンは図24(a)−1〜(a)−4に示す4つの線分で構成されている。それぞれの線分に(1)〜(4)の線分番号を付け、線分長L1〜L4を求める。
線分番号と線分長は、崩れパターン部位の判定で参照できるように図24に示すようなテーブル形式でメモリ0502やディスク0506に保持する。次に方向分布データの公差領域に線分番号を対応付けたデータを生成する2702。例えば、図24(b)に示す、方向分布データの公差領域(1)には、線分番号(1)を対応付ける。同様に公差領域(2)には線分番号(2)を、同様に公差領域(3)には線分番号(3)を、同様に公差領域(4)には線分番号(4)を対応付ける。対応付けは公差領域の画素と最も近接する設計データの線分を探索することで行う。線分番号の対応付けデータは、方向分布データの特殊レイヤー情報として保持してもよい。次に上述した実施例で示した方向分布データによる欠陥判定を行う2703。欠陥判定の過程において、輪郭データが正常領域内に存在した場合、その輪郭画素位置に対応する線分Noのエッジ画素数をカウントアップし、図24に示すようなテーブルに保持する2704。輪郭データの欠陥判定後、図24に示したテーブル情報から、各線分番号の線分長と、エッジ画素数を比較し、エッジ画素数が線分長に対して小さい場合にその線分の位置情報2304を崩れ部位データとして、その線分座標をメモリ0502やディスク0506に書き込む。パターンの形状は歪んでいる場合や、拡張,収縮している場合もあるため、例えば、線分長に対して数%以下の画素数といった規定値を設けることにより、崩れパターン部位の誤検出を抑えることができる。
図25,図26,図28を利用して崩れパターン部位を検出するための別手法を説明する。図28は、崩れパターン検出手法Bのフローチャートである。まず、方向分布データのパターン方向情報を参照し、方向別の公差領域を示す複数の方向分布データを生成する2801。例えば図25(a)に示した方向分布データ(公差領域2501,異常領域2502)から、パターン方向0°〜45°,135°〜180°の公差領域を示す方向分布データ(図25(a)−1、以下、方向分布データAとする。)とパターン方向46°〜134°の公差領域を示す方向分布データ(図25(a)−2、以下、方向分布データBとする)を生成する。次に方向分布データAは水平方向、方向分布データBは垂直方向にスキャンし、それぞれ正常領域上の輪郭データの有無を探索する2802。図26を用いて具体的な輪郭データの探索方法を説明する。図26(a)は図25(a)−1で示したパターン方向0°〜45°,135°〜180°の方向分布データの一部を示した図であり、公差領域2601,異常領域2602,設計データ2603のパターン,輪郭データ2604を重ねた図である。輪郭データの不連続区間2308を崩れパターン部位として検出する例を説明する。方向分布データのライン(1)→(6)の順に水平方向スキャンを行う。図26(b)は、(1)〜(6)のラインにおける公差領域と異常領域,輪郭の有無をスキャン方向に沿ってグラフ表現した図である。パターンの崩れが無い(1)(2)(5)(6)のラインにおいては、公差領域内に輪郭データが存在する。一方、パターンの崩れがある(3)(4)のラインにおいては、公差領域内に輪郭データが存在する。このような公差領域内における輪郭データの有無をラインスキャン過程で検出することで、パターンの崩れ部位に対応する設計データ2603の欠陥部位に対応する設計データのパターン部位2607を特定する。ただし、輪郭データがパターンの撮影画像に含まれたノイズの影響で欠損しているようなケースでは、その欠損部位をパターンの崩れ部位として誤検出する可能性がある。このため、上記の方法でパターンの崩れ部位の候補を特定した後、崩れ部位の候補の連結画素数を算出し2803、規定値以上の場合のみをパターン崩れ部位とし、設計データのパターン部位2607のパターンの位置情報2304を崩れ部位データとして、メモリ0502やディスク0506に書き込む2804。
本実施例では、図29を用いてパターンの撮影画像から生成した輪郭データから方向分布データを生成し、他の撮影画像から抽出した輪郭データとの比較によりパターンを検査する手法を説明する。実施例1〜実施例5の例では、方向分布データの生成に設計データを用いているが、正常に形成できたパターン形状と、製造過程のパターン形状の相対比較を行って半導体製造装置の機差や経年変動を把握するような検査形態もありうる。そのような検査形態では、実際に製造したパターンの撮影画像から、パターンの輪郭を抽出し、その輪郭形状に対する形状異常を検出することが望ましい。このため、本実施例では、図29のように、正常なパターンを撮影した画像データ2901から、上述した輪郭抽出と同様の処理2902を行い、正常パターンの輪郭データ2903を生成する。正常パターンの輪郭データから方向分布生成手段2905で方向分布データを生成し、検査対象の画像0101から抽出した輪郭データ0107との比較によってパターン形状の異常部位や欠陥部位を検出する。
本実施例では、プロセスシミュレーションによる製造パターン予測像から抽出した輪郭データから、方向分布データを生成し、他の撮影画像から抽出した輪郭データとの比較によりパターンを検査する手法を説明する。近年の半導体の開発工程では、設計データのパターン形状がウエハ上にどのように形成されるのかを製造プロセスシミュレーションによって予測し、設計データのパターン形状やレイアウトを調整する作業が必須になっている。これにより、製造困難な設計データのパターン形状やレイアウトを未然に防止できるからである。
本実施例では、方向分布データと輪郭データの比較で検出したパターンの形状異常部位の情報から、形状異常部位を計測するためのパターン計測手順を策定し、その計測手順に基づいて形状異常部位を計測する方法を示す。実施例1〜7で説明したように方向分布データと、輪郭データの比較により、パターンの短絡や欠損,パターン間隔の広狭等の異常部位が検出できる。パターンの短絡や欠損は半導体プロセス開発過程で対策すべき問題である。一方、パターンの間隔異常については、半導体の量産時においても発生する問題であり、半導体プロセスの管理を行う上で、厳密なパターン間の計測が要求されることがある。このような場合は、図31に示す手順により形状異常部位のパターン間の計測を行うことができる。図31のパターン計測手順を説明する。なお、パターン間隔の異常部位を示す欠陥データ0106を検出するまでの手順は、実施例1〜実施例7で説明した手順が適用できたため、説明を割愛する。更に、図31の方向分布生成手段0104に入力されるデータは、設計データ,プロセスシミュレーションによって生成された輪郭データ,製造したパターンの撮影画像から抽出した輪郭データのいずれかで良い。
例えば、形状異常部位の検査と計測を行う装置が異なる場合、計測装置を制御するための計測レシピを作成する手段に相当する。
第一の手法は、形状異常部位と設計データのパターンの配置状態に応じて、計測対象とする輪郭位置を決定し、その間隔を計測するものである。例えば、図32(a)の場合、水平方向にパターンが並んでいるため、輪郭間の計測方向は、垂直方向であることがわかる。このため、例えば形状異常部位3204の中で設計データ3202から最も距離が離れている形状異常部位のポイントと、そのポイントに対する対面パターンの輪郭を探索し、その間隔を計測することで、形状異常部位のパターン間隔を計測できる。なお、凸パターン部を計測する場合と凹パターン部を計測する場合で対面パターンの探索方向3205が異なるため、両者を計測するのか、凹凸のいずれかを計測するのかをマウス0503やキーボード0504を介し、ユーザに指定させることが望ましい。
第二の手法は、パターン測長方式を用いて、形状異常部位の情報と、パターンの撮影画像から、形状異常部位を高精度に計測する方式である。パターン形状評価に利用する輪郭データの抽出位置精度が低い場合、第一のような手法では計測精度に問題がある。このため、パターン測長方式を用いることで、高精度にパターンを計測することができる。
0102,1501,2603,3202 設計データ
0103 輪郭線抽出手段
0104 方向分布生成手段
0105 比較処理
0106 欠陥データ
0107,2604,3203,3901 輪郭データ
0108 方向分布データ
0401 公差領域内の欠陥パターン
0402 異常領域の欠陥パターン
0403 設計データの頂点部のパターンに対応するウエハ上に形成されたパターンの頂点部
0404 設計データの頂点部
0501 CPU
0502 メモリ
0503 マウス
0504 キーボード
0505 I/Oコントローラ
0506 ディスク
0507 システムバス
0508 ネットワークI/F
0509 LAN
0510 フレームメモリ
0511 ディスプレイ
1001 パターンマッチング
1002 シフト量
1502,2501,3201,3903 公差領域
1503 パターン外枠の円形パターン
1504 パターン内枠の円形パターン
1701 パターンの短絡部および切れ部の検出手段
1702 パターンの短絡部および切れ部の関連データ
2101 半導体撮影装置
2102 計算機システム
2103 半導体検査システム
2301,2601 公差範囲
2302,2602 異常範囲
2303 輪郭の不連続領域
2304 位置情報
2502,3902 異常領域
2605 輪郭データのプロファイル
2606 公差領域と異常領域のプロファイル
2607 パターン部位
2609 欠陥部位の長さ
2901 欠陥検出の基準となる画像データ
2902 輪郭線抽出手段
2903 欠陥検出の基準となる画像データの輪郭データ
2904 輪郭データからの方法分布データ
2905 方法分布生成手段
3001 プロセスシミュレーションによる輪郭データ
3003 プロセスシミュレーションによる輪郭データからの方向分布データ
3101 計測手順策定手段
3102 計測手段
3103 計測手順データ
3204 形状異常部位
3205 検索方向
3206 パターン間の間隔
3207 欠陥部の計測ポイント
3208 画像のスキャン方向
3209 対面パターンのラインプロファイル
3210 欠陥部位のラインプロファイル
3211 ポイント間
3212 対面輪郭
3213 対面パターンの計測ポイント
3214 測長ボックス
3215 欠陥部の測長ボックス
3401 画像のスキャン方向
3402 パターンの白帯
3403,3701,3805 測長ボックス
3404 ラインプロファイル
3405 ラインプロファイル間の距離
3406 ライン積算方向
3702 測長ボックスの幅が大きい場合のラインプロファイル
3703 測長ボックスの幅が小さい場合のラインプロファイル
3801 輪郭線
3802 計測ポイント
3803 直線
3806 測長ボックスの高さ
3807 測長ボックスの幅
3904 不連続区画
Claims (19)
- 電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出すること、
前記電子デバイスの設計データに基づくパターンデータ、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターンデータ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターンデータから、当該パターンデータを構成する複数の線分について、その方向ごとに、前記パターンデータの線分を基準とした公差領域データを生成すること、
当該公差領域に含まれる前記輪郭データが、前記公差領域データに含まれる方向条件を満たすか否かを判定し、当該方向条件を満たさない部分を欠陥として検出することを特徴とするパターン形状評価方法。 - 請求項1において、
前記画像からパターンの輪郭データを抽出する際に、画像から輪郭画素を検出し、当該輪郭画素の近似処理によって得た新たな輪郭画素を輪郭データとすることを特徴とするパターン形状評価方法。 - 請求項1において、
前記パターンの欠陥を検出する際に、前記輪郭データのパターンの線分の方向が、所定の角度範囲外の輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするパターン形状評価方法。 - 請求項1において、
前記パターンの欠陥を検出する際に、前記輪郭パターンのパターン位置と、前記パターン位置に対応する前記設計データから生成したパターンの形状範囲に関するデータを比較し、前記輪郭データのパターン位置が、前記パターンの形状範囲外の場合に、前記輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするパターン形状評価方法。 - 請求項1において、
前記公差領域データに含まれる方向条件に関するデータは、パターンの方向に関するデータを有することを特徴とし、前記パターンの欠陥を検出する際には、前記輪郭データのパターンの方向に関するデータが、前記パターン方向の範囲外の場合に、前記輪郭データ部位を欠陥とすることを特徴とするパターン形状評価方法。 - 請求項1において、
前記パターン欠陥の中で、輪郭として連続した欠陥を検出し、前記輪郭として連続した欠陥を含む領域を欠陥エリアの座標データを検出することを特徴とするパターン形状評価方法。 - 請求項1において、
前記パターン欠陥の中で、対面関係にある輪郭を検出し、前記対面関係にある輪郭を含む領域の欠陥エリアの座標データを検出することを特徴とするパターン形状評価方法。 - 請求項7において、
前記欠陥のエリアが位置する設計データのパターンの状態により、前記欠陥の欠陥種を判定することを特徴とするパターン形状評価方法。 - 電子デバイスの回路パターンを撮影した画像からパターンの輪郭データを抽出する手段と、
前記電子デバイスの設計データに基づくパターンデータ、電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターンデータ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターンデータから、当該パターンデータを構成する複数の線分について、その方向ごとに、前記パターンデータの線分を基準とした公差領域データを生成する手段と、
当該公差領域に含まれる前記輪郭データが、前記公差領域データに含まれる方向条件を満たすか否かを判定し、当該方向条件を満たさない部分を欠陥として検出するパターン欠陥検出手段とを備えたことを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項9において、
走査型電子顕微鏡と、該走査型電子顕微鏡の制御手段を有する電子計算機とを備えたことを特徴とする半導体検査システム。 - 請求項9において、
前記パターン欠陥検出手段は、前記パターンの形状範囲に関するデータと、前記パターンの方向に関するデータと、前記輪郭データを比較し、前記輪郭データの不連続領域のデータを欠陥データとして検出する手段を有することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項11において、
前記パターン欠陥検出手段は、輪郭データの不連続領域の長さを測定し、ユーザが指定した欠陥サイズの閾値との比較により、欠陥データを認定することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項9において、
前記欠陥データに基づき、前記欠陥データに対応するパターン部位を計測するための計測手順データを生成する手段を有することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項13において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、計測に利用する画像のスキャン方向を決定することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項13において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、前記欠陥データの座標データを含む2点の計測ポイントを決定することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項13において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、前記欠陥データの座標データを含む2点の計測ポイントと、各計測ポイントのラインプロファイルを、ライン積算により生成するための矩形エリアと、矩形サイズ,ライン積算方向を決定することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項16において、
前記矩形サイズは、前記欠陥データのパターン形状から決定することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項13乃至17のいずれかにおいて、
前記計測手順データに基づき、欠陥部位の画像撮影や、欠陥部位の計測あるいは欠陥部位と、設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データとの間隔を計測することを特徴とするパターン形状評価装置。 - 請求項13において、
前記計測手順データを生成する手段は、前記欠陥データの座標情報と、前記欠陥データに近接する設計データあるいは電子デバイスの回路パターンを撮影した画像から抽出したパターン形状データ、あるいはプロセスシミュレーションによるパターン形状データの形状情報から、前記欠陥データの座標データを含む前記輪郭データ上の2点の計測ポイントを決定し、2点の間隔を計測することを特徴とするパターン形状評価装置。
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