JP5422411B2 - 荷電粒子線装置によって得られた画像データの輪郭線抽出方法、及び輪郭線抽出装置 - Google Patents

荷電粒子線装置によって得られた画像データの輪郭線抽出方法、及び輪郭線抽出装置 Download PDF

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Description

本発明は、画像データの輪郭線抽出方法、及び輪郭線抽出装置に係り、特に輪郭線化処理の効率化が可能な画像データの輪郭線抽出方法、及び輪郭線抽出装置に関する。
半導体デバイスの微細化に伴い、場所を事前に特定することのできない予測不能の欠陥が増えており、その欠陥検査のため生産立ち上げにかかる時間が増大していることが問題となっている。そのため、欠陥検出の効率化を図るためウェーハ内の１ショット全面やそれに近いサイズでのパターン欠陥検出を実施する必要がある。
そのための一手法として、小領域（数マイクロメートル幅）の画像を複数取得し、これらをつなぎ合わせて一枚の合成画像を形成（以下、パノラマ化と称することもある）した上で、欠陥検査や測定を行う荷電粒子線装置が知られている。
特許文献１には、パターンの撮影の前段階でパターンの設計データを分析し、画像の合成位置が特定しやすいパターンが、合成対象となる画像間の重複領域に入るようにパターンの撮影を行うことでマッチングの容易性を高め、半導体の回路パターンのパノラマ合成を行う手法が開示されている。
一方、パターンの幅だけではなく、パターンの二次元形状を測定することで、パターンの出来栄えを評価する手法が採用されるようになってきた。電子顕微鏡等で得られる画像に表示されたパターンエッジは、エッジ効果によりある程度の幅を持っており、形状特定が困難であるため、正確な二次元計測を行うための一手法として、パターンエッジの輪郭線化技術が知られている。輪郭線化は、パターンエッジの輝度分布に基づいて、エッジ部分を細線化する技術である。特許文献２には、細線化されたパターン情報をパノラマ化する技術が説明されている。
特開２００９−１５７５４３号公報（対応米国特許公開公報US2009/0202137） 特開２００９−４３９３７号公報（対応米国特許公開公報US2009/0039263）
特許文献１に説明されているようなパノラマ化技術は、広範囲の測定対象領域を、高分解能像をもって測定可能であり、更に特許文献２に説明されているように、細線化（輪郭線化）された画像をパノラマ化すれば、広範囲に亘って高精度な二次元計測が可能となる。一方、パノラマ画像を形成するためには、電子顕微鏡等の視野の一部を重ね、その重畳領域を合致させるように、合成画像を形成する必要があるが、各撮像領域において個々に輪郭線化処理を行ってしまうと、重畳領域について複数回輪郭線化処理を行うことになる。特に４枚の画像が重なる領域では、同じ形状のパターンであるにも関わらず、４回の輪郭線化処理を行うことになり、非効率である。
以下に、不要な輪郭線処理を抑制、或いは必要な部分の選択的な輪郭線化を目的とする輪郭線抽出方法、及び輪郭線抽出装置について説明する。
上記目的を達成するための一態様として、試料から放出される荷電粒子に基づいて形成される画像上のパターンエッジの輪郭線を抽出する輪郭線抽出方法、及び装置において、複数の撮像領域の画像を接続して合成画像を形成するときに設けられる重畳領域に位置するパターンの輪郭線化を実施するときに、当該パターンの前記複数の撮像領域における面積、或いは予め設定された測定部位を求め、当該面積の大きい側、或いは当該パターンについて測定部位が位置する側の撮像領域の画像に対し、前記パターンの選択的な輪郭線抽出を行う輪郭線抽出方法、及び装置を提案する。
また、その他の態様として、予め設定される測定部位，パターン部位、及び／又はパターンを包囲する所定の領域について、選択的に輪郭線抽出を行う輪郭線抽出方法、及び装置を提案する。
上記構成によれば、輪郭線化の重複処理、或いは不要な部分の輪郭線化処理を抑制することが可能となるため、輪郭線情報を用いた測定や検査の効率化を実現することが可能となる。
レイアウトデータ上に設定されたパターン領域と、撮像領域の一例を説明する図。 レイアウトデータ上でパノラマ画像領域を設定した例を説明する図。 輪郭線抽出条件を設定する設定装置の一例を説明する図。 レイアウトデータ上で重畳領域を設けつつ、２つの撮像領域を設定した例を説明する図。 図４に例示した２つの撮像領域の内、一方を拡大した図。 図４に例示した２つの撮像領域の内、他方を拡大した図。 レイアウトデータ上で撮像領域を設けつつ、４つの撮像領域を設定した例を説明する図。 図７に例示した４つの撮像領域の内、第１の撮像領域を拡大した図。 図７に例示した４つの撮像領域の内、第２の撮像領域を拡大した図。 図７に例示した４つの撮像領域の内、第３の撮像領域を拡大した図。 図７に例示した４つの撮像領域の内、第４の撮像領域を拡大した図。 輪郭線化を実施する撮像領域を決定する処理工程を説明するフローチャート。 レイアウトデータ上で輪郭線化領域を設定する例を説明する図。 レイアウトデータ上で輪郭線化領域を設定する例を説明する図。 ＳＥＭ画像について、設定された輪郭線化領域内のエッジを選択的に輪郭線化した例を説明する図。 レイアウトデータと輪郭線間の測定例を説明する図。 複数のＳＥＭが接続された測定システムの一例を説明する図。 走査電子顕微鏡の概略構成図。 レイアウトデータ上で輪郭線化領域を設定する工程を説明するフローチャート。 レイアウトデータ上で輪郭線化領域を設定する工程を説明するフローチャート。 輪郭線化領域を設定するＧＵＩ画面の一例を説明する図。 測長部位周囲に輪郭線化領域を設定する例を説明する図。 測長部位周囲に輪郭線化領域を設定する例を説明する図。 レイアウトデータ上で輪郭線化領域を設定する工程を説明するフローチャート。 輪郭線化領域を設定するＧＵＩ画面の一例を説明する図。 パターン画像から輪郭線を抽出する手法の一例を説明する図。 輪郭線抽出プロセスを説明するフローチャート。 パノラマ化処理の一例を説明するフローチャート。 レイアウトデータ上で輪郭線化領域を設定する工程を説明するフローチャート。
以下、荷電粒子ビーム画像に基づいて、パターンの輪郭線を形成する手法，パターンの輪郭線を形成する装置、及び当該装置にて実行されるコンピュータープログラムについて、図面を用いて詳細に説明する。
より具体的には、測定装置の一種である測長用走査電子顕微鏡（Critical Dimension-Scanning Electron Microscope：ＣＤ−ＳＥＭ）によって取得された画像データに基づいて、パターンの輪郭線を抽出する手法について説明する。なお、以下の説明では、パターンの寸法を測定する装置であるＣＤ−ＳＥＭを画像取得装置の一例として説明するが、パターンの欠陥を検査する装置への適用も可能である。なお、以下の説明では、荷電粒子線装置の一態様として、ＳＥＭを用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を形成する集束イオンビーム（Focused Ion Beam：ＦＩＢ）装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。
図１７は、データ管理装置１７０１を中心として、複数のＳＥＭが接続されたシステムを例示している。特に本実施例の場合、ＳＥＭ１７０２は主に半導体露光プロセスに用いられるフォトマスクやレチクルのパターンの測定や検査を行うためのものであり、ＳＥＭ１７０３は主に、上記フォトマスク等を用いた露光によって半導体ウェーハ上に転写されたパターンを測定，検査するためのものである。ＳＥＭ１７０２とＳＥＭ１７０３は、電子顕微鏡としての基本構造に大きな違いはないものの、それぞれ半導体ウェーハとフォトマスクの大きさの違いや、帯電に対する耐性の違いに対応した構成となっている。
各ＳＥＭ１７０２，ＳＥＭ１７０３にはそれぞれの制御装置１７０４，１７０５が接続され、ＳＥＭに必要な制御が行われる。各ＳＥＭでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。
電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子（Secondary Electron：ＳＥ）或いは後方散乱電子（Backscattered Electron：ＢＳＥ）は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。また、走査偏向器による走査は任意の大きさ，位置、及び方向について可能であり、後述する画像を形成するための走査やエッジ部分への選択的走査を可能にしている。
以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置１７０４，１７０５にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線１７０６，１７０７を介してデータ管理装置１７０１に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、ＳＥＭによって得られた信号に基づいて測定を行うデータ管理装置を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、データ管理装置にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、ＳＥＭの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。
また、上記データ管理装置或いは制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定、或いは演算が行われる。更にデザインデータ管理装置には、半導体製造工程に用いられるフォトマスク（以下単にマスクと称することもある）やウェーハの設計データが記憶されている。この設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、データ管理装置とは別に設けられた記憶媒体にデザインデータを記憶させておいても良い。
また、データ管理装置１７０１には、シミュレータ１７０８が接続されている。シミュレータ１７０８には、外部の記憶媒体、或いはデータ管理装置１７０１に記憶された設計データと、半導体製造プロセス条件等に基づいて、パターンレイアウトを作成するプログラムと、それを実行する演算装置が内蔵されており、当該シミュレーション後のレイアウトデータを、データ管理装置に伝送可能に構成されている。なお、本実施例では、シミュレーションをシミュレータ１７０８内にて行う例について説明するが、これに限られることはなく、例えばデータ管理装置１７０８内にて、上記プログラムを実行することにより、シミュレーションを行うようにしても良い。
また、データ管理装置１７０１は、ＳＥＭの動作を制御するプログラム（レシピ）を、半導体の設計データに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部としても機能する。具体的には、設計データ，パターンの輪郭線データ、或いはシミュレーションが施された設計データ上で所望の測定点，オートフォーカス，オートスティグマ，アドレッシング点等のＳＥＭにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、ＳＥＭの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。
また、後述するように、データ管理装置１７０１は、半導体デバイスの設計データが登録されたデータベースを記憶、或いは外部の記憶媒体に記憶された設計データにアクセス可能に構成されており、任意の設定に応じてデータベースより必要なデータが読み出すように構成されている。
図１８は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子源１８０１から引出電極１８０２によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビーム１８０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ１８０４によって、絞られた後に、走査偏向器１８０５により、試料１８０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム１８０３は試料台１８０８に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ１８０６のレンズ作用によって集束されて試料１８０９上に照射される。
電子ビーム１８０３が試料１８０９に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子１８１０が放出される。放出された電子１８１０は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極１８１２に衝突し、二次電子１８１１を生じさせる。変換電極１８１２から放出された二次電子１８１１は、検出器１８１３によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器２１３の出力Ｉが変化する。この出力Ｉに応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器１８０５への偏向信号と、検出器１８１３の出力Ｉとの同期をとることで、走査領域の画像を形成する。
なお、図１８の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。
制御装置１７０４は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて、試料上に形成されたパターンのパターン幅を測定する機能を備えている。
図２６は、検出された電子に基づいて形成されるパターン画像から、輪郭線を抽出するための手法の一例を説明する図である。なお、この輪郭線抽出工程は、データ管理装置１７０１に搭載された演算装置にて行うようにしても良いし、ＳＥＭに接続された制御装置１７０４，１７０５にて行うようにしても良い。輪郭線抽出には、図２７のフローチャートに例示するように、先ずＳＥＭ１７０２、或いはＳＥＭ１７０３にてＳＥＭ画像を形成する（ステップ２７０１）。次にＳＥＭ画像上のパターン２６０１のエッジ部分に相当するホワイトバンド２６０３から第１の輪郭線２６０４を抽出する（ステップ２７０２）。なお、この第１の輪郭線２６０３の抽出手法としては、ＳＥＭ像からビットマップデータで構成されたパターン像を抽出し、そのパターン像をベクトルデータで構成されたパターンデータに変換する方法が考えられる。
次に、形成された第１の輪郭線２６０４とレイアウトデータ２６０２とのベクトルデータ比較、或いはパターンマッチングによって、レイアウトデータ２６０２と第１の輪郭線２６０４との重ね合わせを行う（ステップ２７０３）。レイアウトデータ２６０２は、ＧＤＳフォーマット等で記憶された設計データの線分情報である。このような重ね合わせを行った上で、輝度分布情報収集領域を、第１の輪郭線２６０４と垂直になるように設定し、輝度分布２６０７，２６０８を検出する（ステップ２７０４）。このように形成された輝度分布の所定の明るさを持つ画素を抽出しその位置を第２の輪郭線位置と定義することで、より正確な輪郭線の形成が可能となる（ステップ２７０５）。
なお、このような正確な輪郭線形成手法は、特開昭６０−１６９９７７号公報，特開平６−３２５１７６号公報，特開平８−１６１５０８号公報，特開平９−２０４５２９号公報等に記載された既存の手法の適用が可能である。
なお、上述のように第１の輪郭線とレイアウトデータと重ね合わせることによって、線分単位でレイアウトデータと第１の輪郭線との対応付けが可能となる。レイアウトデータが持つ各線分の線分情報を、輪郭線の各線分情報とすることによって、輪郭線データを設計データと同じ所定のフォーマットにて登録することが可能となる。
また、レシピは図２に例示するように、広い試料領域について、分解能の高い画像を形成すべく、点線にて表現するような複数の撮像領域（図２の例では２５枚の撮像領域）を合成した合成画像を取得可能なように、複数の撮像位置を取得するようプログラムされている。図２８は、複数画像間の合成（以下、パノラマ化と称することもある）を行う処理工程を説明するフローチャートである。まず、予め設定された画像取得条件に従って、複数位置の画像を取得する（ステップ２８０１）。次にレイアウトデータとの対応付けを行い、輪郭線化を実行する（ステップ２８０２，２８０３）。このようにして形成された複数位置の撮像領域の輪郭線を合成することで、パノラマ化を実行する（ステップ２８０４）。このようなパノラマ化を実行するために、複数の撮像領域について、重畳領域を設け、２つの撮像領域に跨って形成されるパターンが重なるように、撮像領域間の合成を行う。
以上例示したような輪郭線化、及びパノラマ化処理を実行可能な装置にて、効率良く輪郭線化を実行する手法について、以下に説明する。
（１）第１の輪郭線化処理工程の効率化手法の説明
まず、上述のようなパノラマ化を実行する場合、複数画像間の重畳部分では、同じパターン部位について、重ねて輪郭線化処理が行われることになる。本実施例では、このような重複処理を無くし、選択的に輪郭線化を実行することで、測定，検査処理の効率化を実現する手法を説明する。
図１は、レイアウトデータの一例を説明する図である。このようなレイアウトデータ上にて、画像取得位置を選択し、その選択に基づいて、実際にＳＥＭによる撮像を行うためのレシピを設定する。図１は、欠陥検査や測定を実施するパターン領域１と、そのパターン領域内の画像を取得する撮像領域２を例示している。図２は撮像領域２と、その周囲領域をパノラマ化すべく、撮像領域２と、その他の撮像領域３を、レイアウトデータ上に設定した例を説明する図である。撮像領域２をパターン領域１内に最適化させる際に、撮像点の位置情報とパターン情報が含まれるファイルが作成される。また、合成画像作成のための情報として同一パターンが複数画像にまたがって撮像されるようになっている。
以上のように設定された画像取得条件に基づいて、荷電粒子線装置内にセットされたウェーハの各撮像領域について画像取得を行い、その画像から輪郭線を抽出する。このようにして取得された輪郭線を用いて、パターンの寸法を測定し、予め定められたパターンサイズの公差との比較により欠陥かどうかを判定する。
この撮像を撮像位置全てで撮像すると、欠陥検出に至るまで相応の処理時間がかかってしまうため、例えば、図２のように設定された撮像領域の中でも、右下部に位置するパターンが含まれない撮像領域３等について、撮像を自動的にスキップするようなアルゴリズムをレシピに組み込むことによって、効率良く画像取得を行うことができる。更に、輪郭線化処理の効率化をはかるべく、撮像点で画像を取得した後、その画像内に含まれるパターンの輪郭線を抽出する際に、そのパターンが複数の画像に含まれる場合、それらの複数の画像のファイル情報から重複している部分を比較して必要最低限の画像のみの輪郭線を抽出する。
このような処理を行うための装置構成を図３に例示する。なお、本実施例では、図１７に例示したデータ管理装置１７０１を、輪郭線化の効率処理を行うためのプログラムを実行する装置として説明するが、これに限られることはなく、他のコンピューター等で後述する処理を行うことも可能である。
データ管理装置１７０１は、測定レシピ設定部３０１と、測定部３０２を備えており、測定レシピ設定部３０１は主に半導体デバイス等の設計データを用いたレシピの作成、測定部３０２は、主に得られたＳＥＭ画像に基づいたデータ処理を実行するように構成されている。また、データ管理装置１７０１はその内部、或いは外部の記憶媒体に記憶された設計データにアクセス可能に構成されており、必要に応じたデータの読み出し、及び書き込みが可能な構成となっている。設計データベース３０３は、半導体パターンのレイアウト設計データ（ＣＡＤデータ等）を記憶したレイアウトデータベース３０４，レイアウトデータ等を基にＯＰＣ（Optical Proximity Correction）処理が施されたマスクパターンの設計データを記憶するＯＰＣモデルデータベース３０５，ＯＰＣシミュレーションを行うことによって得られるパターン形状を記憶するＯＰＣシミュレーションデータベース３０６、及びＯＰＣシミュレーションにより特定したＯＰＣ危険部位の情報を記憶したＯＰＣ危険部位データベース３０７を備えている。
設計データベース３０３に格納された設計データの種類は、データ管理装置１７０１等で用いられている画像表示用のソフトウェアによって、当該設計データに基づく図形（例えばパターンの輪郭）を表示することができるフォーマット形式であれば良い。また、設計データは、回路設計データから変換されたもので回路設計データと関連性があり、パターンレイアウト上の特定の図形が回路設計データ上のどの信号伝送経路に対応するのかは予め特定されている。
データ管理装置１７０１は、図示しない外部機器とデータや信号を授受するための入出力インターフェイスや、半導体ウェーハの欠陥の検査・解析に関するプログラムや処理に必要な定数等を格納したＲＯＭ，各種演算処理を行う演算部，演算結果や演算途中のデータ等を一時的に記憶するＲＡＭと、各種データを記憶する記憶部等を備えており、モニタ等の表示装置３０９及びキーボードやポインティングデバイス等といった入力装置４３０を備えている。
ＯＰＣシミュレーションデータベース３０６に記憶されるデータは、ＯＰＣモデルデータベース３０５の記憶情報、及び使用する露光器や露光条件等を基にして露光後にウェーハ上に形成されるパターン形状をシミュレーションした情報である。更に、そのシミュレーション結果からパターンの予測形状と設計データとの形状の相違がしきい値を超える箇所に関する情報が、ＯＰＣ危険部位データベース３０７に記憶される。このようなシミュレーションは、図１７に例示する外部のシミュレータ１７０８で行っても良いし、データ管理装置１７０１にて、所定のプログラムを実行することで行うようにしても良い。
測定レシピ設定部３０１では、外部接続されるＳＥＭのＳＥＭ画像取得条件、或いは測定結果の取得条件が、入力装置３０８等からの指定に基づき設定される。具体的には、取得画像の座標，画素サイズ，ビーム径，ビーム加速電圧，検出される二次電圧に対するしきい値等が設定され、所定の記憶媒体に記憶される。
データ管理装置１７０１では、以下のような輪郭線化効率処理が行われる。図４は、レイアウトデータ上に撮像領域を設定する工程を説明する図である。本実施例では、パターン６を含むレイアウトデータ上にて、撮像領域４及び撮像領域５を、重畳領域を設けつつ設定する例について説明する。
図４の例では、撮像領域４と撮像領域５は同一パターン６の一部が重複している。図５は、撮像領域５の拡大図、図６は、撮像領域４の拡大図である。
この場合、撮像領域４のパターン情報と撮像領域５のパターン情報より同一パターンの重複情報以外の情報が多い撮像領域５のパターンを選択する。すなわち図５に拡大表示する撮像領域５において、パターン６の輪郭線抽出を実施し、図６に拡大表示する撮像領域４において、パターン６の輪郭線抽出を実施しない。
また、図７の場合では、撮像領域９，撮像領域１０，撮像領域１１、及び撮像領域１２でパターン１３が重複している。この場合、各領域におけるパターン１３のパターン情報に基づいて、輪郭線抽出条件を決定する。より具体的には、各領域におけるパターン１３の占有面積を比較し、その占有面積が大きな撮像領域について、選択的にパターン１３の輪郭線化を実行する。図７の例では、パターン１３の面積が最も大きい撮像領域は、図１１に拡大表示する撮像領域１２である。よって撮像領域１２に存在するパターン１３の線分については、撮像領域９，１０，１１（それぞれ図８，図９，図１０に拡大表示）における輪郭線化を行うことなく、撮像領域１２にて選択的に輪郭線化を実行する。
次に、撮像領域１２ではカバーできないパターン１３の部分について、輪郭線化を実行する。この場合、撮像領域１２外に属するパターン１３の部分をカバーしているのは、撮像領域９及び撮像領域１１である。この両者について、パターン１３が属する面積を比較し、その面積が大きい撮像領域１１について、パターン１３の選択的な輪郭線化を実行する。
以上のように所定の基準に基づいて、輪郭線化すべき撮像領域を決定することで、輪郭線化処理効率の向上をはかることが可能となる。また、本実施例では撮像領域の重畳部分以外の領域にて、相対的に大きなパターンの占有面積を持つ撮像領域について、選択的に輪郭線化を実施しているが、このような選択的輪郭線化によって、１のパターンを極力１つの撮像領域に納めることが可能となる。即ち、１のパターンについて、撮像領域間のつなぎ目の数の少ない輪郭線を形成することが可能となる。
なお、パターンの面積のデータは、設計データに予め書き込まれているものであるので、データ管理装置１７０１は、そのデータを参照して、重畳領域以外のパターンの面積を導出することができる。また撮像領域内のパターン面積は、撮像領域を規定する枠内に存在するパターンの画素数をカウントすることによって、求めることもできる。
図１２は、輪郭線化を実施する撮像領域を決定する際の処理工程を説明するフローチャートである。まず、レイアウトデータ上の測定位置を指定する（ステップ１２０１）。ここでは測定領域の座標と、領域の大きさ、或いは画像の拡大倍率の設定に基づいて、測定に要する二次元領域を設定する。次に、当該部分のレイアウトデータを読み出す（ステップ１２０２）。次に、読み出されたレイアウトデータ上で、ｍ×ｎの撮像領域を設定する（ステップ１２０３）。この工程では、パノラマ化する複数の撮像領域を選択する。なお、この工程では後述するようなＧＵＩ（Graphical User Interface）画面で複数の撮像領域を設定するようにしても良いし、基準座標を中心として、複数の撮像領域を所定のルールに従って、自動的に割り当てるようにしても良い。なお、１つの撮像領域は、走査電子顕微鏡の視野（Field Of View：ＦＯＶ）が割り当てられる領域である。
次に、重畳領域に属するパターンの情報を、レイアウトデータより抽出する（ステップ１２０４）。このようにして抽出されたパターンについて、その属する撮像視野ごとの占有面積を判定し（ステップ１２０５）、複数の撮像視野の中で、最も占有面積が大きい撮像領域を選択する（ステップ１２０６）。当該選択された撮像領域に属するパターンを輪郭線化するように、或いは選択されなかった撮像領域に属するパターンの輪郭線化を選択的に実行しないように、画像処理条件を設定する（ステップ１２０７）。重畳部分に含まれないパターンについては、通常の輪郭線化を実行するような設定が行われる。
次に、最もパターンの占有面積が大きな撮像領域に含まれないパターン部分が存在するか否かを判断し（ステップ１２０８）、当該パターン部分が存在する場合には、当該パターン部分が属する撮像領域について、上述のような占有領域の大きさ判断を行い、輪郭線化すべき撮像領域を選択する。図７の例によれば、パターン１３が属する４つの撮像領域９，１０，１１，１２の内、先ず、占有面積が最も大きな撮像領域１２に属するパターン１３の部分を選択的に輪郭線化する設定を行い、撮像領域１２外に存在するパターン１３の部分について、最も占有面積が大きいと判断される撮像領域１１について、パターン１３に関する輪郭線化を選択的に行うための設定を行う。以上のようにして設定された輪郭線化条件は、画像取得時の画像処理を制御するレシピとして登録する（ステップ１２０９）。
図１２に例示するような処理プロセスによれば、１のパターンが複数の撮像領域に跨るような場合であっても、適正な輪郭線化設定を行うことが可能となる。
なお、本実施例では、撮像領域内パターン面積に基づいて、輪郭線化すべき撮像領域を決定する手法を説明したが、例えば、図４のパターン６のラインエンドと、パターン４０１のラインエンド間の測定を行う場合には、パターン６について、撮像視野４側を優先して、輪郭線化を行うようにしても良い。図２９は、設定条件決定プロセスを説明するフローチャートである。ステップ２９０１〜ステップ２９０３は、図１２に例示したフローチャートと同じであるため、説明を省略する。
図２９に例示するフローチャートでは、撮像領域が設定されたレイアウトデータ上で、測定対象個所（測定始点と測定終点を含むパターンの線分、或いは測定対象となるパターンの線分を特定するための座標情報）を選択する（ステップ２９０４）。このように設定された測定対象個所が属する撮像領域を、輪郭線化する領域として設定する（ステップ２９０５）。以上のようにして設定された輪郭線化条件は、画像取得時の画像処理を制御するレシピとして登録する（ステップ２９０６）。
図２９に例示するような処理プロセスによれば、測定対象個所が複数の撮像領域に跨るような場合であっても、適正な輪郭線化設定を行うことが可能となる。即ち、測定対象個所を１つの撮像領域内に収めることができるため、測定対象個所が複数の撮像領域に跨るような状態を極力排除することが可能となる。
また、図２０は、図１２にて例示した輪郭線化条件設定工程と、図２９に例示した輪郭線化条件設定工程を複合した条件設定工程を説明するフローチャートである。ステップ２００１〜ステップ２００４は、図２９のステップ２９０１〜ステップ２９０４と実質的に同じである。図２０のフローチャートでは、重畳領域に測長部位が含まれるか否かを判断し（ステップ２００６）、且つ測長部位のセット（測定始点と測定終点）が、１の撮像領域に含まれていると判断される（ステップ２００７）ときに、測長部位のセットが含まれる撮像領域に属するパターンを輪郭線化するように設定（ステップ２００８）し、それ以外の場合は、図１２のフローチャートと同じ考え方に基づいて、パターンの大きさに応じて、輪郭線化すべき撮像領域を設定する（ステップ２００９〜ステップ２０１１）。以上のようにして設定された輪郭線化条件は、画像取得時の画像処理を制御するレシピとして登録する（ステップ２０１２）。
図２０に例示するフローチャートでは、まず測定対象個所が重畳領域に含まれているか、及び測定対象個所が１の撮像領域に含まれているか否かを判断し、含まれているようであれば、当該測定対象個所の測定精度を優先して、測定対象個所が含まれている側の撮像領域にて、輪郭線化を行うように条件設定する。そして、測長部位のセットが１の撮像領域に含まれていない場合には、パターンの占有面積に基づく、輪郭線化条件の設定を行う。このような処理プロセスによれば、測長時の測長結果に対する撮像領域間の繋ぎ合わせ誤差等の影響を排除することが可能となる。
（２）第２の輪郭線化処理工程の効率化手法の説明
図１３は、パターン領域１３０１にて、必要な部分について選択的に輪郭線化を行い、それ以外の部分については輪郭線化処理を実行しないことで、測定，検査の効率化をはかる手法の一例を説明する図である。本実施例では、測定，検査の対象となる部位、或いは当該部位とその周辺領域について、選択的に輪郭線化を実施するための条件を設定する。図１９は、その処理プロセスを説明するフローチャートである。まず、レイアウトデータ上の測定位置（測定領域１３０１）を指定する（ステップ１９０１）。次に輪郭線化領域条件を設定する（ステップ１９０２）。ここでは例えば、パターンの種類と当該パターン座標を中心とした領域情報を設定する。
次に、当該部分のレイアウトデータを読み出す（ステップ１９０３）。次に、読み出されたレイアウトデータ上に、ステップ１９０２の設定条件に基づいて、輪郭線化領域を設定する。図１３の例では、ＯＰＣ処理が施されたパターン１３０２と１３０３のＯＰＣパターンを中心とした所定の大きさの領域（領域１３０４）が輪郭線化領域として設定されている。
光近接効果による影響は、対象となるパターンだけではなく、その周囲に及ぶ可能性がある。よって、ＯＰＣパターン座標を基準として、所定の大きさの領域を検証することによって、ＯＰＣパターンの適否の検証が可能となる。図１４に例示するように、複数の領域１３０４を包括する領域を、選択的な輪郭線形成を行う輪郭線化領域１４０１とすることによって、ＯＰＣパターンの検証等、測定の目的に合致した測定が可能となると共に、輪郭線化処理の効率化を実現することが可能となる。また、不要な測定を行う必要がなくなるため、測定効率の向上、及びデータ量の削減にも効果がある。なお、測定効率の向上という観点では、全ての画像領域で輪郭線化を行い、輪郭線化領域１４０１内で選択的に測定を行うような手法も考えられる。
以上のようにして設定された輪郭線化条件は、画像取得時の画像処理を制御するレシピとして登録する（ステップ１９０５）。
図１５は、設定されたレシピに基づいて、選択的な輪郭線化が行われたＳＥＭ画像の一例を説明する図である。画像データ１５０４では、輪郭線化領域１４０１内に含まれるパターンエッジについて、例えば図２６に例示するような手法で、輪郭線化が実行され、輪郭線１５０１，１５０２が形成される。エッジ１５０３は輪郭線化処理が行われていない部分である。図２１は、図１９のステップ１９０１，１９０２にて行われる測定位置指定、及び輪郭線化領域条件設定のためのＧＵＩ画面の一例を説明する図である。操作者は、この画面上にて、パターンやパターンが存在する領域の名称（Pattern Name）やパターンが存在する座標（Address）、及び実際に取得する画像の大きさ（Magnification）等を指定することによって、測定領域に関する情報を指定する。輪郭線化条件設定は、“Contour Extraction”の部分にて行われる。輪郭線化条件設定において“All”を選択すると、測定領域に含まれるエッジを漏れなく輪郭線化するような設定が行われる。また、“Pattern Type”，“Pattern Type”，“Coordinate”の選択と、Rangeの指定によって、輪郭線化を実行するための基準となる位置と、その位置を基準とした輪郭線化範囲が設定される。例えば、“Pattern Type”にて、或る特徴を持つＯＰＣパターンを選択し、“Range”にて、範囲を決定すると、ＯＰＣパターンの座標を基準とした範囲が設定され、当該部分が輪郭線化領域として設定される。また、“Pattern Type”では他にもラインやホール等の一般的なパターンやゲート，拡散層等の半導体デバイスを構成するパターンの種類等の設定を可能とするようにしても良い。更に、“Pattern Part”の欄では、パターンの部位の選択を可能とすることが望ましい。その一例として、例えばパターンの先端部（Line End）やパターンの屈曲部を示すInner CornerやOuter Corner等が考えられる。このようなパターンの部位を基準とした範囲（Range）の設定を可能とすることによって、パターンの形状と光近接効果との関連の検証のための設定が可能となる。他にも座標（Coordinate）情報と、範囲（Range）の設定に基づいて、輪郭線化領域の設定を行うようにしても良い。更に、“Pattern Type”，“Pattern Type”，“Coordinate”等を複数選択しても良く、当該複数選択に基づいて、輪郭線化領域を決定するようにしても良い。
図２１に例示するようなＧＵＩ画面上での設定によれば、半導体パターンの設計者が注目する領域について、選択的に輪郭線化領域の設定を行うことができ、輪郭線化処理の効率化のみならず、測定，検査の効率化をも実現することが可能となる。なお、設計データ上のパターン情報は、設計データベース３０３にアクセスすることによって取得可能であり、ＧＵＩ画面上の設定に基づいて、必要な情報が読み出される。更に図２１に例示するＧＵＩ画面では、測定部位の設定が可能なように、“Measurement Positions”の入力ウィンドウが設けられている。また、レイアウトデータと形成された輪郭線との間（Design/Contour）の測定と、輪郭線間（Contour/Contour）の測定が可能なように、それぞれの入力ウィンドウが設けられている。例えば“Design/Contour”の入力ウィンドウへの入力に基づいて、図１６に例示するようなレイアウトデータ１６０１と、輪郭線１５０１との間の測定部位１６０２における測定が行われる。
（３）第３の輪郭線化処理工程の効率化手法の説明
図２２は、パターン領域１３０１にて、測長部位について選択的に輪郭線化を行い、それ以外の部分については輪郭線化処理を実行しないことで、測定，検査の効率化をはかる手法の一例を説明する図である。図２４は、その処理工程を説明するフローチャートである。まず、レイアウトデータ上の測定位置（測定領域１３０１）を指定する（ステップ２４０１）。次に、当該領域１３０１のレイアウトデータを読み出す（ステップ２４０２）。次に測長個所の指定を行う（ステップ２４０３）。図２２の例では、９個所の測定部位２２１０を設定する例を説明している。次に、これら測長部位２２１０における測定条件を設定（ステップ２４０５）した後、輪郭線化領域を決定する（ステップ２４０５）。
ステップ２４０５では、測長部位に対し、どの程度の範囲で輪郭線化を実行するのか、その範囲を規定する設定枠２２０２を設定することもできる。このような指定に基づいて、図２３に例示するように、輪郭線化領域２３０１や２３０２を決定する。このように測長部位の設定に基づいて、自動的，半自動的に輪郭線化領域が設定されることによって、操作者の意に沿った輪郭線形成を、輪郭線化処理の効率化を実現しつつ、行うことが可能となる。
以上のようにして設定された輪郭線化条件は、画像取得時の画像処理を制御するレシピとして登録する（ステップ２４０６）。前述のように、光近接効果の影響は広範囲に及ぶ可能性があるため、測長部位周囲について、容易に輪郭線化の設定が可能な本手法は、測定条件設定の効率化の観点からも特に有効な手法である。また、測長部位周囲を選択的に輪郭線化する本手法によれば、測長結果と測長部位近傍の輪郭線との突き合わせも容易になり、パターン形状と測長結果との比較によって、測長結果が持つ意味を容易に把握することが可能となる。部分的に抽出した輪郭線と、測長結果を関連付けて記憶しておき、両者の情報の表示を可能とすることによって、上述のような比較が可能となる。
図２５は、測長部位と、輪郭線化領域を設定するためのＧＵＩ画面の一例を説明する図である。操作者は、この画面上にて、パターンやパターンが存在する領域の名称（Pattern Name）やパターンが存在する座標（Address）、及び実際に取得する画像の大きさ（Magnification）等を指定することによって、測定領域に関する情報を指定する。この際、Measurement Positionsの指定と共に、輪郭線化領域の大きさを指定するようにしても良いし、予め設定された領域情報に基づいて、測長部位を包囲するように、輪郭線化領域を自動設定するようにしても良い。
３０１ 測定レシピ設定部
３０２ 測定部
３０３ 設計データベース
３０４ レイアウトデータベース
３０５ ＯＰＣモデルデータベース
３０６ ＯＰＣシミュレーションデータベース
３０７ ＯＰＣ危険部位データベース
３０８ 入力装置
３０９ 表示装置
１７０１ データ管理装置

Claims (9)

  1. 荷電粒子ビームの照射によって、試料から放出される荷電粒子に基づいて形成される画像上のパターンエッジの輪郭線を抽出する輪郭線抽出方法において、
    複数の撮像領域の画像を接続して合成画像を形成するときに設けられる重畳領域に位置するパターンの輪郭線化を実施するときに、当該パターンの前記複数の撮像領域における面積、或いは予め設定された測定部位を求め、当該面積の大きい側、或いは当該パターンについて測定部位が位置する側の撮像領域の画像に対し、前記パターンの選択的な輪郭線抽出を行うことを特徴とする輪郭線抽出方法。
  2. 請求項１において、
    前記重畳領域は、複数の撮像領域の画像間の接続領域であることを特徴とする輪郭線抽出方法。
  3. 請求項１において、
    前記重畳領域に位置するパターンの面積に関する情報を、前記試料の設計データから読み出して、前記複数の撮像領域における前記パターンの面積を求めることを特徴とする輪郭線抽出方法。
  4. 請求項３において、
    前記複数の撮像領域について、前記パターンの面積を求め、当該面積の大きな撮像領域の画像について、選択的に当該パターンの輪郭線抽出を実施すると共に、他の撮像領域の画像については、輪郭線抽出を実施しないことを特徴とする輪郭線抽出方法。
  5. 荷電粒子ビームの照射によって、試料から放出される荷電粒子に基づいて形成される画像から、当該画像に表示されたパターンの輪郭線を抽出する演算装置を備えた輪郭線抽出装置において、
    当該演算装置は、複数の撮像領域の画像を接続して合成画像を形成するときに設けられる重畳領域に位置するパターンの輪郭線化を実施するときに、当該パターンの前記複数の撮像領域における面積、或いは予め設定された測定部位を求め、当該面積の大きい側、或いは当該パターンについて測定部位が位置する側の撮像領域の画像に対し、前記パターンの選択的な輪郭線抽出を実施することを特徴とする輪郭線抽出装置。
  6. 請求項５において、
    前記重畳領域は、複数の撮像領域の画像間の接続領域であることを特徴とする輪郭線抽出装置。
  7. 請求項５において、
    前記演算装置は、前記重畳領域に位置するパターンの面積に関する情報を、前記試料の設計データから読み出して、前記複数の撮像領域における前記パターンの面積を求めることを特徴とする輪郭線抽出装置。
  8. 請求項７において、
    前記演算装置は、前記複数の撮像領域について、前記パターンの面積を求め、当該面積の大きな撮像領域の画像について、選択的に当該パターンの輪郭線抽出を実施すると共に、他の撮像領域の画像については、輪郭線抽出を実施しないことを特徴とする輪郭線抽出装置。
  9. 半導体デバイスの設計データを記憶する記憶媒体にアクセスが可能、或いは当該設計データを記憶する記憶媒体を備えたコンピューターに、荷電粒子ビームの照射によって、試料から放出される荷電粒子に基づいて形成される画像から、当該画像に表示されたパターンの輪郭線を抽出させるコンピュータープログラムにおいて、
    当該プログラムは、前記コンピューターに、複数の撮像領域の画像を接続して合成画像を形成するときに設けられる重畳領域に位置するパターンの輪郭線化を実施するときに、当該パターンの前記複数の撮像領域における面積、或いは予め設定された測定部位を求めさせ、当該面積の大きい側、或いは当該パターンについて測定部位が位置する側の撮像領域の画像に対し、前記パターンの選択的な輪郭線抽出を実施させることを特徴とするコンピュータープログラム。
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