JP5238465B2

JP5238465B2 - パターン形状の評価方法及びこれを利用したパターン形状の評価装置

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Publication number: JP5238465B2
Application number: JP2008299890A
Authority: JP
Inventors: 部秀昭阿; 井正三
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 2008-11-25
Filing date: 2008-11-25
Publication date: 2013-07-17
Anticipated expiration: 2028-11-25
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Description

本発明は、パターン形状の評価方法及びこれを利用したパターン形状の評価装置に関し、例えば、半導体装置の配線パターン若しくはレジストパターンの評価方法及びこれを利用したパターン形状の評価装置に関する。

近年、半導体装置の微細化が益々進んでおり、パターン形状評価の重要性が増している。また、半導体装置の製造において、ラインパターンやホールパターンなどの単純な形状だけでなく、ライン端の突き当てパターンなどの複雑な形状についても、寸法を正確に測定し、評価・管理することが必要である。実際、パターン形成を行うリソグラフィ工程において、露光機の露光量／フォーカス値の変動や光近接効果補正（Optical Proximity Correction：OPC）の精度などの影響によって、ライン端間でパターンが繋がる場合がありうる。

一般に、半導体装置のパターン形状を評価するために、ＣＤＳＥＭ（Critical Dimension Scanning Electron Microscope）を用いた寸法計測が行われている。但し、このＣＤＳＥＭによる寸法計測では、パターン輪郭線上の２点間の距離が求められるだけであり、パターン形状の良否を判定することはできない。

パターン計測方法として、例えば、対象パターンに存在し、良品パターンには存在しないパターンを欠陥パターンとして検出し、この欠陥パターンの輪郭線を抽出し、その輪郭線に基づいて欠陥パターンを分類して検出する方法が開示されている（特許文献１）。
特開２００１−３４７６１号公報

本発明は、パターンが連結しているか分断しているかを定量的に判断することができ、さらに、パターン形状を定量的に評価することが可能なパターン形状の評価方法を提供する。

本発明の一態様によれば、測定対象パターンが連結しているか分断しているかを判定するパターン形状の評価方法であって、前記測定対象パターンを有する画像データに対して、所定の領域に測定対象領域を設定し、前記測定対象領域における前記測定対象パターンの輪郭を構成する、複数のパターン輪郭点を抽出し、前記複数のパターン輪郭点を元に、前記パターン輪郭点の集合であって隣り合う前記パターン輪郭点間の距離が全て所定の値以下である、２つのパターン輪郭点列を作成し、前記２つのパターン輪郭点列間の最短距離を算出し、前記最短距離を与える２つの前記パターン輪郭点を通る直線と、前記測定対象領域に対して任意に定められた基準線のなす角度を算出し、前記角度に基づいて、前記測定対象パターンの形状の良否判定を行う、ことを特徴とするパターン形状の評価方法が提供される。

本発明の別態様によれば、測定対象パターンが連結しているか分断しているかを判定するパターン形状の評価装置であって、前記測定対象パターンを有する画像データを供給するパターン測定装置とのインタフェースを有する、入力装置と、前記測定対象パターンを評価するためのアルゴリズム、及び測定対象領域の設定情報を含むレシピファイル、並びに前記画像データを格納する、メモリと、パターン形状の良否判定結果を表示する出力手段を有する、出力装置と、前記メモリに格納された前記測定対象領域の設定情報に基づいて前記測定対象領域を設定し、前記測定対象領域における前記測定対象パターンの輪郭を構成する複数のパターン輪郭点を抽出し、前記複数のパターン輪郭点を元に、前記パターン輪郭点の集合であって隣り合う前記パターン輪郭点間の距離が全て所定の値以下である、２つのパターン輪郭点列を作成する、画像処理装置と、前記入力装置を介して前記パターン測定装置から供給される前記画像データを前記メモリに格納し、前記画像データを前記画像処理装置に転送し、前記２つのパターン輪郭点列間の最短距離を算出し、前記最短距離を与える２つの前記パターン輪郭点を通る直線と前記測定対象領域に対して任意に定められた基準線のなす角度を算出し、前記角度および前記最短距離に基づいて、前記測定対象パターンの形状の良否判定を行う、ワークステーションと、を備えることを特徴とするパターン形状の評価装置が提供される。

本発明によれば、パターンが連結しているか分断しているかを定量的に判断することができる。これにより、検査効率を向上させることができる。

さらに、パターン形状を定量的に評価することができる。これにより、パターン形状の良否判定の精度が向上し、歩留まりを向上させることができる。

本発明の実施形態について説明する前に、２つの比較例に係るパターン形状評価方法を説明する。

比較例１について図８を用いて説明する。この図８は、２つのラインパターンが向かい合った、ライン端の突き当てパターンを示している。図８の（ａ）は、正常なパターン形状を示し、図８の（ｂ）はパターンがショートした異常なパターン形状を示している。

（１）まず、図８に示すように、パターン形状の評価を行う領域を測定領域として設定する。この測定領域はパターン形状の設計データに基づいて設定してもよい。

（２）次に、図８に示すように、測定領域の外周の一部（測定開始線）上の点から、予め決めた方向（ここでは水平方向）に向かってパターン輪郭探索線を伸ばし、パターン輪郭を探索する。そして、パターン輪郭探索線とパターン輪郭がぶつかる位置（パターン輪郭座標）を見つける。

（３）次に、パターン輪郭座標を元に、ライン端間の最短スペース幅を求める。しかし、図８（ｂ）に示すように、パターンショートが発生している場合、パターン輪郭探索線と、パターンショートしている箇所のパターン輪郭とは平行となる。このため、パターンショートしている箇所のパターン輪郭を抽出することができず、測定エラーとなってしまう。

次に、比較例２について図９を用いて説明する。この図９は、２つのラインパターンが向かい合った、ライン端の突き当てパターンを示している。図９の（ａ）は、正常なパターン形状を示し、図９の（ｂ）はパターンがショートした異常なパターン形状を示している。

（１）まず、図９に示すように、パターン形状の評価を行う領域を測定領域として設定する。この測定領域はパターン形状の設計データに基づいて設定してもよい。

（２）次に、測定領域の外周の一部（測定開始線）上の点から測定領域内に向かう全ての方向に向かってパターン輪郭探索線を伸ばして、パターン輪郭を探索する。これにより、パターン輪郭の位置（パターン輪郭座標）を抽出し、測定領域の外周線上の点から抽出されたパターン輪郭座標までの距離を全て算出する。そして、算出された距離のうち最短距離を求める。このようにして求められた最短距離はエッジプレイスメントエラーと呼ばれる。図９のパターン輪郭探索線はエッジプレイスメントエラーを示している。このエッジプレイスメントエラーは、設計データと実際のパターン形状との差分を求める用途に用いられる。

（３）次に、上記エッジプレイスメントエラーを元に、ライン端間の最短スペース幅を求める。

しかし、図９（ｂ）に示すように、パターンショートが発生している場合は、比較例１と同様、パターンショートしている箇所のパターン輪郭を抽出することができず、測定エラーとなってしまう。

上記のように、比較例１及び比較例２はいずれも、正常なパターン形状の場合にはパターン輪郭を探索しライン端間の最短スペース幅を求めることができるが、異常なパターン形状の場合は測定エラーとなってしまい、それ以上の詳細な状態を知ることはできない。この測定エラーにより、パターン形状の良否を判断することは一応可能である。即ち、測定エラーが発生しなければ正常なパターン形状と判断し、測定エラーが発生すれば異常なパターン形状と判断する。しかし、測定エラーは、パターンショート以外の場合においても発生しうる。例えば、パターンが全く形成されていない場合や単純な測定ミスの場合である。このため、測定エラーが発生した画像データについて、結局、パターン形状の良否を目視確認することが必要となる。量産段階で発生する膨大な画像データを逐一、人が確認することは現実的ではない。よって、比較例１、２は、パターン形状の評価方法として十分なものではなかった。

ところで、パターンショートの発生により異常なパターン形状と評価される場合であっても、実際には、パターンショートの程度はプロセスの条件等により様々に異なる。軽度のパターンショートであれば、後段のエッチング等のプロセスにより切断され、最終的に正常なパターン形状と評価されるようになるものもある。したがって、軽微なパターン異常については不良と評価せず、正常と評価することができれば、手戻りの発生を回避し、歩留まりを改善することができる。

本発明は、上記の本発明者らの独自の認識によりなされたものであり、パターン形状の良否（例えば、パターンのショート／オープンが発生しているか否か）を確実に判断し、さらに異常なパターン形状の場合、その程度を定量的に評価することで高精度なパターン形状の評価を行うものである。

以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。第１の実施形態はパターン形状の評価方法である。第２の実施形態はこの評価方法を行うための装置である。

なお、同等の機能を有する構成要素には同一の符号を付し、詳細な説明は省略する。また、実施形態の説明中の数値はいずれも例示的な値であり、本発明はそれらの値に限定されるものではない。

（第１の実施形態）
第1の実施形態について図１〜図５を用いて説明する。図１は、本実施形態に係る方法のフローチャートを示している。図２〜図５は、処理を説明するための画像イメージ（左右に延びる２つのライン端の突き当てパターン）である。図２の（ａ）〜図５の（ａ）は、ライン端が離れている正常なパターン形状の場合を示し、図２の（ｂ）〜図５の（ｂ）は、ライン端同士が繋がった異常なパターン形状（パターンショート）の場合を示している。

以下、図１のフローチャートに沿って、本実施形態に係るパターン形状の評価方法を説明する。

（１）まず、測定対象パターンを有する画像データを読み込む（ステップＳ１１）。例えば、走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscopy : SEM）を用いて、測定対象パターン（ライン端の突き当てパターン）を含むＳＥＭ画像を取得し、このＳＥＭ画像のデータを読み込む。図２からわかるように、この測定対象パターンは、２つのラインパターンからなる。このラインパターンの幅は約８０ｎｍである。

（２）次に、図２に示すように、読み込まれた画像データの所定の領域に測定対象領域（Region Of Interest : ROI）を設定する（ステップＳ１２）。

（３）次に、図３に示すように、設定された測定対象領域における測定対象パターンの輪郭を構成する複数のパターン輪郭点を抽出する（ステップＳ１３）。

パターン形状は複雑に変化し得るため、予めパターン輪郭の探索方向を決めると、パターン輪郭点を抽出できない虞がある。よって、探索方向を決めずにパターン輪郭点を探索する手法を用いる。このパターン輪郭点の抽出方法として、例えば、
（ｉ）読み込まれた画像データに対して二値化処理を施した後、パターン輪郭点を抽出する方法以外に、
（ｉｉ）パターンの輪郭線にほぼ直交する方向についての階調値情報のプロファイルを、画像データと照合するためのテンプレートとして用意しておき、このテンプレートに近い階調プロファイルを探索することにより、パターン輪郭点を抽出する方法でもよい。

この（ｉｉ）に係るパターン輪郭点の抽出方法は、画像データがＳＥＭなどの荷電粒子線装置により取得されたものの場合に有効である。というのは、ＳＥＭ画像のパターン輪郭は白に近い色になり、パターン輪郭の両端は黒に近い色となることが多い。よって、例えば図１０に示すような階調プロファイルをテンプレートとしておくことにより、パターン輪郭点の抽出精度を高めることができる。

（４）次に、抽出された複数のパターン輪郭点を元に、２つのパターン輪郭点列を作成する（ステップＳ１４）。

このパターン輪郭点列はパターン輪郭点の集合であって、隣り合うパターン輪郭点間の距離は全て所定の値以下である。このパターン輪郭点列の作成は、例えば以下のようにして行う。まず、あるパターン輪郭点に着目し、そのパターン輪郭点から他の全てのパターン輪郭点までの距離をそれぞれ算出した後、その距離の最小値を求める。そして距離の最小値が所定の値以下であれば、そのパターン輪郭点をパターン輪郭点列のメンバーに含める。この操作を全てのパターン輪郭点について行い、パターン輪郭点列を作成する。

このようにして作成されたパターン輪郭点列を図３に示す。正常なパターン形状の場合、図３の（ａ）に示すように、ライン端のパターン輪郭を構成するパターン輪郭点列１，２が作成される。

一方、異常なパターン形状の場合、図３の（ｂ）に示すように、左右のライン端が繋がっているため、繋がって１つとなったラインパターンの上下のパターン輪郭を構成するパターン輪郭点列３，４が作成される。

（５）次に、２つのパターン輪郭点列間の最短距離（以下、パターン特徴距離という。）を算出する（ステップＳ１５）。

このパターン特徴距離の算出方法の一つとして、２つのパターン輪郭点列の間で輪郭点同士の全ての組合せを取り、各組合せにおける輪郭点間の距離を算出し、それらの求められた距離の最小値を求める方法がある。

このようにして算出されたパターン特徴距離を図４に示す。図４の（ａ）は正常なパターン形状の場合のパターン特徴距離Ｌ１を示している。この図からわかるように、パターン特徴距離Ｌ１は、パターン輪郭点列１に属する点Ａとパターン輪郭点列２に属する点Ｂ間の距離であり、ライン端の最短スペース幅を示している。

一方、図４の（ｂ）は異常なパターン形状の場合のパターン特徴距離Ｌ２を示している。この図からわかるように、パターン特徴距離Ｌ２は、パターン輪郭点列３に属する点Ｃとパターン輪郭点列４に属する点Ｄ間の距離であり、繋がったパターンの幅の最小値を示している。つまり、パターン特徴距離Ｌ２はパターンショートの程度を定量化した値となる。

（６）次に、パターンが繋がっているか否かを判定するためのパターン特徴角度を算出する（ステップＳ１６）。

このパターン特徴角度は、パターン特徴距離を与える２点を通る直線と基準線（例えば、水平線）のなす角度である。図５を用いてより詳しく説明する。

正常なパターン形状の場合、図５の（ａ）に示すように、パターン特徴距離Ｌ１を与える点Ａ，Ｂを通る直線α１と基準線β（水平線）のなす角度は約０°となる。即ち、パターン特徴角度θは約０°である。

一方、異常なパターン形状の場合、図５の（ｂ）に示すように、パターン特徴距離Ｌ２を与える点Ｃ，Ｄを通る直線α２と基準線βのなす角度は約９０°となる。即ち、パターン特徴角度θは約９０°である。

これ以降のステップでは、算出されたパターン特徴距離及びパターン特徴角度を用いて、パターン形状の良否判定を行う。

（７）パターン特徴角度が正常な範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ１７）。パターン特徴角度が−６０°＜θ＜６０°であれば、正常な範囲にあると判断する。正常な範囲にあると判断されればステップＳ１８に進み、そうでなければステップＳ１９に進む。

（８）パターン特徴角度が正常な範囲にあると判断されれば、測定対象領域のパターン形状は正常であると評価する（ステップＳ１８）。

（９）パターン特徴角度が正常な範囲にないと判断された場合、次に、パターン特徴距離が正常な範囲にあるか否かを判定する（ステップＳ１９）。パターン特徴距離が２０ｎｍ以下であれば正常な範囲にあると判断し、２０ｎｍより大きければ正常な範囲にないと判断する。正常と判断されれば、ステップＳ１８に進み、そうでなければステップＳ２０に進む。

（１０）パターン特徴角度とパターン特徴距離の両方が正常な範囲にないと判断された場合、測定対象領域のパターン形状は異常であると評価する（ステップＳ２０）。

上記のように、本実施形態に係るパターン形状評価方法では、パターン特徴角度およびパターン特徴距離を求め、それらの値が予め設定された範囲内にあるか否かをみる。まず、パターン特徴角度により、パターン形状がショートしているか否かを確実に判断することが可能となる。これにより、比較例１，２では必要であった目視確認作業が不要となる。その結果、検査効率を向上させることができる。

さらに、パターン特徴距離により、前述の比較例１及び２と同様に正常なパターン形状の場合に最短スペース幅を知ることができることに加え、パターンショートしている場合においても、ショートした部分の幅を知ることができる。このような定量的なパターン形状の評価により、パターン形状の良否判定の精度を向上させることができる。このため、後段のプロセスによりライン端間が切れる程度のパターン形状の異常については、正常と判断することが可能になる。その結果、手戻りの発生を回避し、歩留まりを向上させることができる。

また、本実施形態に係るパターン形状の評価方法は、比較例と異なり、測定パターンと比較するための設計データを必要としない。このため、事前に設計データを準備する必要がなく、作業者の負担が軽減され、また、パターン形状評価の処理スピードが高速化される。

なお、本実施形態では、パターン特徴距離の判定基準として２０ｎｍ、パターン特徴角度の正常な範囲として−６０°＜θ＜６０°を用いたが、これらの値に限られるものではない。これらの値は、ラインパターン間のスペース幅及び各工程における加工条件などに応じて柔軟に設定可能である。

また、本実施形態では、パターン特徴角度とパターン特徴距離に基づいて測定対象パターンを評価したが、パターンショートの発生有無を評価するだけでの場合には、パターン特徴角度による判定のみを行えばよい。

また、本実施形態では、基準線を水平線としたが、これに限らず、測定対象領域に対して任意に定めることができる。例えば、基準線を垂直線とした場合、パターン特徴角度の正常な範囲を−３０°＜θ＜３０°とすれば、本実施形態と実質的に同じ判定を行うことができる。

また、パターン輪郭点列を作成する代わりに、特願２００２−２８１５７２号に記載されたＤＡＤ図を作成することで、上記のパターン特徴角度およびパターン特徴距離を算出してもよい。この場合、パターン特徴角度はパターン特徴距離を算出する過程で算出される。

また、本実施形態の評価対象は、配線パターンに限られず、半導体のパターンでもよいし、レジストパターンのような絶縁体のパターンでもよい。

また、本実施形態では、パターンがショートする異常について説明したが、繋がるべきパターンがオープンになる異常についても、前述の良否判定の基準を逆に適用して判定することで、パターン形状の良否判断を行うことができる。

また、本実施形態では、測定対象パターンとしてライン端の突き当てパターンを取り上げて説明したが、２つのホールパターン（Hole Pattern）からなる測定対象パターン、又はホールパターンとラインパターンからなる測定対象パターンに対して本実施形態に係る評価方法を適用してもよい。

また、本実施形態では、ＳＥＭ装置を用いて取得した画像データを取り上げて説明したが、他の機器（例えば、デジタルカメラやスキャナ等の光学機器）から取得した画像データを用いて本実施形態に係る方法を行ってもよい。

また、上記の説明では、２つのラインパターンは同一直線（基準線）上に位置していたが、本実施形態は、これに限らず、ラインパターンが任意の角度で対向している場合にも適用可能である。例えば、図６は２つのラインパターンが９０°の角度で対向している場合を示している。ここで、点Ｅ，Ｆがそれぞれパターン輪郭点列５，６に属し、点Ｅと点Ｆ間の距離がパターン輪郭点列５，６間の最短距離を与えているとする。直線α３は点Ｅ及び点Ｆを通る直線であり、基準線βと角度θで交わっている。即ち、θはパターン特徴角度である。この例では、パターン特徴角度の正常な範囲を４５°±ｘ（ｘ＝６０°）とすることで、パターン形状の良否判定を行うことができる。

このように、より一般的には、２つのラインパターンが角度Θで対向している場合、Θ／２を基準角度とし、パターン特徴角度が基準角度から所定の範囲に収まっているか否かを判定することでパターン形状の良否判断をすることができる。

以上説明したように、本実施形態によれば、測定対象パターンが連結しているか分断しているかを確実に判断できる。これにより、パターン形状の目視確認作業が不要となり、検査効率を向上させることができる。

さらに、パターン形状を定量的に評価することができる。これにより、パターン形状の良否判定の精度を向上させることができるため、比較的軽微な異常パターンについては正常と判定することが可能となる。その結果、歩留まりを向上させることができる。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。図７は、本実施形態に係るパターン形状評価装置のブロック図である。同図に示すパターン形状評価装置１０は、ワークステーション（ＥＷＳ）１２と、入力装置１４と、メモリ１６と、出力装置１８と、画像処理装置２０とを備える。

入力装置１４は、キーボードやマウス等の入力手段、及び外部のパターン測定装置（例えばＣＤＳＥＭ）とのインタフェースを有する。

メモリ１６は、パターン形状評価方法のアルゴリズム及び測定対象領域（ＲＯＩ）の設定情報などが書き込まれたレシピファイル、及びパターン測定装置から供給される画像データなどを格納する。

ワークステーション１２は、レシピファイルをメモリ１６から読み出し、このレシピファイルに従って動作する。その他、パターン特徴角度・パターン特徴距離の算出、及びパターン形状の良否判定など後述する種々の処理を実行する。

出力装置１８は、パターン形状の良否判定結果などを表示するための出力手段（例えば、ディスプレイ、プリンタ）を有する。

画像処理装置２０は、図７に示すように、ＣＰＵ２２と、画像処理部２４と、画像メモリ制御部２６と、画像メモリ２８とを有する。

画像処理部２４は、測定対象領域の設定、測定対象領域内のパターン輪郭の抽出およびパターン輪郭点列の作成などの画像処理を行う。

画像メモリ２８は、画像処理部２４によって処理される画像データを一時的に保持する。

画像メモリ制御部２６は、画像メモリ２８に対して画像データなどの書込み／読出しの制御を行う。

ＣＰＵ２２は、ワークステーション１２からの命令に従い、画像処理部２４及び画像メモリ制御部２６を制御する。

次に、上記のパターン形状評価装置１０の動作について説明する。

（１）ワークステーション１２は、ＣＤＳＥＭに接続された入力装置１４から取得した画像データをメモリ１６に格納する。

（２）次に、ワークステーション１２は、メモリ１６に格納された画像データを、画像処理装置２０に転送する。転送された画像データは画像処理装置２０の画像メモリ２８に格納される。

（３）次に、画像処理装置２０は、ワークステーション１２を介して、メモリ１６に格納されたレシピファイルから測定対象領域（ＲＯＩ）の設定情報を読み出す。

（４）次に、画像処理装置２０の画像処理部２４は、読出されたＲＯＩの設定情報に基づき、画像メモリ２８に格納された画像データに対して測定対象領域を設定する。

（５）次に、画像処理部２４は、測定対象領域に設定された画像データからパターン輪郭を抽出し、抽出されたパターン輪郭のデータ（パターン輪郭座標）を画像メモリ２８に格納する。

なお、第１の実施形態で説明したテンプレートを使用してパターン輪郭を抽出する方法を行う場合には、メモリ１６に格納されたテンプレートを画像メモリ２８にコピーしておき、画像処理部２４が、画像データに階調化処理を施し、テンプレートと階調化された画像データを照合する処理を行う。

（６）次に、画像処理部２４は、画像メモリ２８に格納されたパターン輪郭座標に基づき、パターン輪郭点列を作成し、作成されたパターン輪郭点列のデータを画像メモリ２８に格納する。

（７）次に、画像処理装置２０は、画像メモリ２８に格納されたパターン輪郭点列のデータを、ワークステーション１２に転送する。

（８）次に、ワークステーション１２は、転送されたパターン輪郭点列のデータを元に、前述のパターン特徴距離及びパターン特徴角度を算出する。

（９）次に、ワークステーション１２は、算出されたパターン特徴角度が正常範囲内か否かを判定する。パターン特徴角度が正常範囲内にあると判定された場合、出力装置１８は、画像データのファイル名などの識別記号とともに、正常なパターン形状と判定された旨の表示をディスプレイに出力する。一方、パターン特徴角度が正常範囲内にないと判定された場合、ワークステーション１２は、算出されたパターン特徴距離が正常範囲内か否かを判定する。パターン特徴距離が正常範囲内にあると判定された場合、出力装置１８は、画像データのファイル名などの識別記号とともに、正常なパターン形状と判定された旨の表示をディスプレイに出力する。一方、パターン特徴距離が正常範囲内にないと判定された場合、出力装置１８は、画像データのファイル名などの識別記号とともに、異常なパターン形状と判定された旨の表示をディスプレイに出力する。

なお、ディスプレイに出力する際、画像データのファイル名などの識別記号とともに、画像、パターン特徴距離及びパターン特徴角度を出力するようにしてもよい。また、ファイル名、画像、パターン特徴距離及びパターン特徴角度などの各種情報の表示の有無は、設定により、任意に変更できるようにしてもよい。パターン形状が異常と判定されたもののみに関する前記各種情報を出力するようにしてもよい。

また、パターン特徴角度及びパターン特徴距離の正常範囲の値として、メモリ１６に予め格納されている情報を用いる他、入力装置１４から作業者が個別に与えてもよい。

以上説明したように、本実施形態によれば、第１の実施形態に係るパターン形状評価方法を行う装置が提供される。

上記の記載に基づいて、当業者であれば、本発明の追加の効果や種々の変形を想到できるかもしれないが、本発明の態様は、上述した個々の実施形態に限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容およびその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲で種々の追加、変更および部分的削除が可能である。

第1の実施形態に係るパターン形状の評価方法を示すフローチャートである。第1の実施形態に係るパターン形状の評価方法を説明する図である。第1の実施形態に係るパターン形状の評価方法を説明する図である。第1の実施形態に係るパターン形状の評価方法を説明する図である。第1の実施形態に係るパターン形状の評価方法を説明する図である。第1の実施形態の変形例を説明する図である。第２の実施形態に係るパターン形状評価装置のブロック図である。比較例１に係るパターン形状の評価方法を説明するための図である。比較例２に係るパターン形状の評価方法を説明するための図である。パターン輪郭を探索するためのテンプレートの一例を示す図である。

符号の説明

１，２，３，４，５，６パターン輪郭点列
１０パターン形状評価装置
１２ワークステーション（ＥＷＳ）
１４入力装置
１６メモリ
１８出力装置
２０画像処理装置
２２ＣＰＵ
２４画像処理部
２６画像メモリ制御部
２８画像メモリ
θ パターン特徴角度

Claims

測定対象パターンが連結しているか分断しているかを判定するパターン形状の評価方法であって、
前記測定対象パターンを有する画像データに対して、所定の領域に測定対象領域を設定し、
前記測定対象領域における前記測定対象パターンの輪郭を構成する、複数のパターン輪郭点を抽出し、
前記複数のパターン輪郭点を元に、前記パターン輪郭点の集合であって隣り合う前記パターン輪郭点間の距離が全て所定の値以下である、２つのパターン輪郭点列を作成し、
前記２つのパターン輪郭点列間の最短距離を算出し、
前記最短距離を与える２つの前記パターン輪郭点を通る直線と、前記測定対象領域に対して任意に定められた基準線のなす角度を算出し、
前記角度に基づいて、前記測定対象パターンの形状の良否判定を行う、
ことを特徴とするパターン形状の評価方法。
請求項１に記載のパターン形状の評価方法であって、
前記良否判定は、前記角度に加えて前記最短距離に基づいて行うことを特徴とするパターン形状の評価方法。
請求項1又は２に記載のパターン形状の評価方法であって、
前記パターンの輪郭線と交わる方向についての階調値情報のプロファイルを、前記画像データと照合するためのテンプレートとして用意しておき、前記テンプレートに近い階調プロファイルを探索することにより、前記パターン輪郭点を抽出することを特徴とするパターン形状の評価方法。
請求項２又は３に記載のパターン形状の評価方法であって、
前記角度が前記角度の正常範囲内にない場合であっても、前記最短距離が前記最短距離の正常範囲内にある場合には、前記測定対象パターンの形状を正常と評価することを特徴とするパターン形状の評価方法。
測定対象パターンが連結しているか分断しているかを判定するパターン形状の評価装置であって、
前記測定対象パターンを有する画像データを供給するパターン測定装置とのインタフェースを有する、入力装置と、
前記測定対象パターンを評価するためのアルゴリズム、及び測定対象領域の設定情報を含むレシピファイル、並びに前記画像データを格納する、メモリと、
パターン形状の良否判定結果を表示する出力手段を有する、出力装置と、
前記メモリに格納された前記測定対象領域の設定情報に基づいて前記測定対象領域を設定し、前記測定対象領域における前記測定対象パターンの輪郭を構成する複数のパターン輪郭点を抽出し、前記複数のパターン輪郭点を元に、前記パターン輪郭点の集合であって隣り合う前記パターン輪郭点間の距離が全て所定の値以下である、２つのパターン輪郭点列を作成する、画像処理装置と、
前記入力装置を介して前記パターン測定装置から供給される前記画像データを前記メモリに格納し、前記画像データを前記画像処理装置に転送し、前記２つのパターン輪郭点列間の最短距離を算出し、前記最短距離を与える２つの前記パターン輪郭点を通る直線と前記測定対象領域に対して任意に定められた基準線のなす角度を算出し、前記角度および前記最短距離に基づいて、前記測定対象パターンの形状の良否判定を行う、ワークステーションと、
を備えることを特徴とするパターン形状の評価装置。