JP5556274B2 - パターン評価方法及びパターン評価装置 - Google Patents
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Description
従来、フォトマスク品質における重要項目として、欠陥・寸法精度・アライメントの3項目が特に重視されており、半導体の微細化が進む現在では、それぞれの項目を計測するための高精度なフォトマスク専用検査装置が開発され使用されている。
フォトマスクのパターン形状は、半導体回路のマスクレイアウト設計において設計図面通りのパターンが精度良くマスク上に再現されていることが望ましい。ところが、実際にはリソグラフィ技術を用いてガラス上の金属薄膜に微細なパターンを加工しているため、マスクパターンと設計パターンとは完全に同一形状ではなく、寸法差やコーナー部の丸みなど、微小な違いが存在する。
検査装置で検出された欠陥は、走査型電子顕微鏡(以下、SEM(scanning electron microscope))などでレビューを実施する。一般的に欠陥の大きさを定量化する手段として、パターンの輪郭線を抽出して欠陥部分の幅や高さ面積といった特徴を輪郭線の座標情報から算出する方法や、比較用の基準パターンと重ね合わせ、その差分領域から長さや面積を算出する方法などがある。基準パターンと重ね合わせる場合には、精度の良いパターンマッチングが重要となる。
また、パターンマッチング方法としては、特願2009−079348に開示されているように、基準パターンの輪郭線から形状が変化するところを特徴点として抽出しておき、計測対象パターンの輪郭線をある回数分だけ膨張処理した画像とマッチングを行い、特徴点が全て一致する位置の平均からマッチングポイントを算出する手法もある。
そこで、本発明は、SEM画像を利用したパターン計測において、計測対象のパターンに比較的大きな欠陥が含まれている場合でも、基準パターンとのマッチングを高精度に実施することができるパターン評価方法及びパターン評価装置を提供することを課題としている。
さらにまた、請求項4に係るパターン評価方法は、請求項1〜3の何れかに係る発明において、前記マッチング工程において、前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線の重心位置と、前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線の重心位置とが重なる位置を、前記マッチング位置とすることを特徴としている。
さらに、請求項6に係るパターン評価方法は、請求項1〜3の何れかに係る発明において、前記マッチング工程において、前記基準パターンの予め指定した領域内で、前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と、前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線との一致度が最も高くなる位置を、前記マッチング位置とすることを特徴としている。
さらに、請求項3に係る発明によれば、マッチング処理対象から除外する領域を任意に指定することができるため、マッチングの精度を高めることができる。
さらにまた、請求項4に係る発明によれば、各パターンの輪郭線の重心位置が重なる位
置をマッチング位置とするので、比較的簡易にマッチング位置を特定することができる。
また、請求項7に係る発明によれば、計測対象パターンに比較的大きな欠陥が含まれている場合であっても、その欠陥部分をマッチング処理除外領域として特定することでマッチング処理対象から除外することができるので、高い一致度でマッチングすることが可能となる。その結果、計測対象パターンの評価を精度良く行うことができる。
(第1の実施形態)
(構成)
図1は、本発明におけるパターン評価装置の構成を示すブロック図である。
この図1に示すように、パターン評価装置10は、画像撮影部11と、メモリ12と、CPU13と、表示部14とを備える。 画像撮影部11は、光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡(SEM)等で構成され、フォトマスクパターンやウェハパターンのカラー又はモノクロの画像を撮影し、これをグレーの多階調画像(パターン画像)に変換する。メモリ12は、画像撮影部11から得られるパターン画像を記憶する。CPU13は、後述するパターン計測処理を実行し、欠陥がない正常パターン(基準パターン)と欠陥を含む計測対象パターンとを重ね合わせて比較計測することで、欠陥の大きさを定量化する。表示部14は、CPU13で実行したパターン計測処理の実行結果を表示する。
先ず、ステップS1で、CPU13は、図3(a)に示すような画像撮影部11で撮影した欠陥がない正常パターンのSEM画像を、基準パターン画像として取得する。また、CPU13は、図4(a)に示すような画像撮影部11で撮影した欠陥を含むパターンのSEM画像を、計測対象パターン画像として取得する。
図3(b)は、図3(a)に示す基準パターン画像から基準パターンの輪郭線を抽出した輪郭線抽出結果である。また、図4(b)は、図4(a)に示す計測対象パターン画像から計測対象パターンの輪郭線を抽出した輪郭線抽出結果である。ここで、図4(b)中の矩形領域αは、パターンマッチングの対象から除外すべき欠陥領域である。
これにより、図5に示す基準パターンの形状データ、及び図6に示す計測対照パターンの形状データが得られる。図5及び図6中の丸印は、形状データのピークであり、パターンのコーナー部分に相当する形状データである。また、図6中の矩形領域β内の形状データは、図4(b)の輪郭線抽出結果に示す欠陥領域(矩形領域α)に対応する形状データである。
なお、形状データとして、各点を結ぶ部分ベクトルの角度の変化(フーリエ記述子)や部分ベクトルのx成分の変化値とy成分の変化値との乗算値などを用いることもできる。部分ベクトルをもとに作成した形状データを用いた場合、パターン自体の回転に依存しないという利点がある。
これにより、図7に示す基準パターンのパターンマッチング用輪郭線、及び図8に示す計測対象パターンのパターンマッチング用輪郭線が得られる。このように、基準パターンのパターンマッチング用輪郭線は、基準パターンのコーナー部分が除去された形状となり、計測対象パターンのパターンマッチング用輪郭線は、計測対象パターンのコーナー部分と欠陥部分(突起)とが除去された形状となる。
図9は、パターンマッチング結果を示す図である。ここでは、基準パターンと計測対象パターンのパターンマッチング用輪郭線から、それぞれの重心位置を算出しマッチングした結果を示している。
なお、図1において、画像撮影部11が撮像手段に対応している。また、図2において、ステップS2が輪郭線抽出手段に対応し、ステップS3及びS4がノイズ領域特定手段に対応し、ステップS5がノイズ領域除去手段に対応し、ステップS6がマッチング手段に対応し、ステップS7が評価手段に対応している。
次に、第1の実施形態の動作について説明する。
ここでは、基準パターンと計測対象パターンとの違いが微小な場合について説明する。
先ず、画像撮影部11は、図11(a)に示す基準パターンのSEM画像を撮影する。また、画像撮影部11は、図12(a)に示す計測対象パターンのSEM画像を撮影する。そして、CPU13は、画像撮影部11で撮影したSEM画像を取り込み(図2のステップS1)、基準パターン及び計測対象パターンの輪郭線を抽出する(ステップS2)。基準パターンの輪郭線は図11(b)に示すようになり、計測対象パターンの輪郭線は図12(b)に示すようになる。
このとき、基準パターンのパターンマッチング用輪郭線は図11(c)に示すようになり、計測対象パターンの輪郭線は図12(c)に示すようになる。この例では、計測対象パターンには突起や欠けなどの欠陥部分が無いことから、基準パターン及び計測対象パターンのコーナー部分のみがノイズ領域として設定され、除去される。
このように、第1の実施形態では、基準パターン及び計測対象パターンのSEM画像から、各パターンの輪郭線をそれぞれ抽出し、抽出したそれぞれの輪郭線についてノイズ領域を特定する。そして、ノイズ領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と、ノイズ領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線とのマッチングを行い、マッチングした位置で、ノイズ領域を除去する前の基準パターンの輪郭線とノイズ領域を除去する前の計測対象パターンの輪郭線とを重ね合わせ表示し、基準パターンと計測対象パターンとの差分を計測する。したがって、パターンマッチングの妨げとなる領域をノイズ領域として除去した状態でマッチング処理を行うことができる。
一般に、フォトマスクやウェハ上に形成されるパターンにおいて、その形状はコーナー部分において差が生じやすく、パターンマッチングの際に一致度を低下させる原因になっている。パターンの輪郭線の形状変化量が比較的大きい領域をノイズ領域として自動的に特定することで、パターンのコーナー部分をノイズ領域としてマッチング処理対象から除外することができる。また、エッジラフネスや、突起・欠けなどの欠陥部分についても、ノイズ領域として自動的に特定し、マッチング処理対象から除外することができる。これにより、高い一致度でマッチングすることが可能となる。
また、ノイズ領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と、ノイズ領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線との一致度が最も高くなる位置をマッチング位置とするようにすれば、マッチングの精度をより高めることができる。
なお、本発明は、基準パターン及び計測対象パターンが画像中に複数個含まれている場合についても対応可能である。但し、基準パターン画像に含まれるパターン数は、計測対象パターン画像に含まれるパターン数以下という制約がある。
この場合、個々のパターンにおいて図2のステップS2〜S5の処理を実施し、パターンマッチング用輪郭線を抽出する。その後、複数パターンを含む基準パターン画像を計測対象パターン画像中において上下左右に少しずつ移動させながら、なるべく多くの輪郭線上の点が一致する位置を探索する。一致する位置が見つかった場合は、その位置をマッチング位置として、ノイズ領域除去前の元のパターンの輪郭線を重ね合わせ表示し、欠陥や形状の違いを計測したいパターンを任意に選択して長さや面積などで定量化する。具体的な処理について、以下に説明する。
続いて、CPU13は、図15(a)に示す計測対象パターン領域のSEM画像についても、全てのパターンについて輪郭線を抽出し、上述した基準パターンと同様に形状データを算出して、ノイズ領域判定閾値によりノイズ領域を除去する。図15(b)は、ノイズ領域を除去した後の輪郭線である。
このように、各領域に複数パターンが含まれている場合にも、高精度にマッチング処理を行うことができ、各パターンについて形状の違いを詳細に計測することが可能となる。
なお、上記実施形態においては、計測対象パターンを入力する際、ノイズ領域として除去する箇所を、ノイズ領域判定閾値を用いて自動的に設定する場合について説明したが、これに加えてユーザーが任意にノイズ領域を指定することもできる。これにより、形状データがノイズ領域判定閾値を下回る領域であっても、欠陥箇所をノイズ領域として設定しマッチング処理対象から除外することができるので、マッチングの精度を向上させることができる。
Claims (7)
- 計測対象パターンを基準パターンと比較し評価するパターン評価方法であって、
前記基準パターンの画像及び前記計測対象パターンの画像から、前記基準パターン及び前記計測対象パターンの輪郭線をそれぞれ抽出する輪郭線抽出工程と、
前記基準パターン及び前記計測対象パターンのそれぞれの輪郭線について、輪郭線を形成する各点の座標データに基づいて、突起または欠けによる欠陥部分や前記パターンのコーナー部分の領域であるマッチング処理除外領域を特定するマッチング処理除外領域特定工程と、
前記基準パターン及び前記計測対象パターンの輪郭線から、それぞれ特定した前記マッチング処理除外領域を除去するマッチング処理除外領域除去工程と、
前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と、前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線とのマッチングを行うマッチング工程と、
前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線とがマッチングするマッチング位置で、前記マッチング処理除外領域を除去する前の基準パターンの輪郭線と前記マッチング処理除外領域を除去する前の計測対象パターンの輪郭線とを重ね合わせ、前記基準パターンと前記計測対象パターンとを比較し、前記計測対象パターンの評価を行う評価工程と、を備えることを特徴とするパターン評価方法。 - 前記マッチング処理除外領域特定工程において、前記基準パターン及び前記計測対象パターンの輪郭線を形成する各点の座標データに基づいて、輪郭線の形状変化量を示す一次元の形状データを生成し、所定のマッチング処理除外領域判定閾値以上の値を示す形状データに対応する輪郭線を前記マッチング処理除外領域として特定することを特徴とする請求項1に記載のパターン評価方法。
- 前記マッチング処理除外領域特定工程において、前記基準パターン及び前記計測対象パターンの輪郭線における所望の領域を前記マッチング処理除外領域として特定可能であることを特徴とする請求項2に記載のパターン評価方法。
- 前記マッチング工程において、前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線の重心位置と、前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線の重心位置とが重なる位置を、前記マッチング位置とすることを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載のパターン評価方法。
- 前記マッチング工程において、前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と、前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線との一致度が最も高くなる位置を、前記マッチング位置とすることを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載のパターン評価方法。
- 前記マッチング工程において、前記基準パターンの予め指定した領域内で、前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と、前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線との一致度が最も高くなる位置を、前記マッチング位置とすることを特徴とする請求項1〜3の何れか1項に記載のパターン評価方法。
- 計測対象パターンを基準パターンと比較し評価するパターン評価装置であって、
前記基準パターンの画像及び前記計測対象パターンの画像を取得する撮像手段と、
前記撮像手段で取得した前記基準パターンの画像及び前記計測対象パターンの画像から、前記基準パターン及び前記計測対象パターンの輪郭線をそれぞれ抽出する輪郭線抽出手段と、
前記輪郭線抽出手段で抽出した前記基準パターン及び前記計測対象パターンのそれぞれの輪郭線について、輪郭線を形成する各点の座標データに基づいて、突起または欠けによる欠陥部分や前記パターンのコーナー部分の領域であるマッチング処理除外領域を特定するマッチング処理除外領域特定手段と、
前記輪郭線抽出手段で抽出した前記基準パターン及び前記計測対象パターンの輪郭線から、前記マッチング処理除外領域特定手段でそれぞれ特定した前記マッチング処理除外領域を除去するマッチング処理除外領域除去手段と、
前記マッチング処理除外領域除去手段で前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と、前記マッチング処理除外領域除去手段で前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線とのマッチングを行うマッチング手段と、
前記マッチング処理除外領域除去手段で前記マッチング処理除外領域を除去した後の基準パターンの輪郭線と前記マッチング処理除外領域除去手段で前記マッチング処理除外領域を除去した後の計測対象パターンの輪郭線とがマッチングするマッチング位置で、前記輪郭線抽出手段で抽出した基準パターンの輪郭線と前記輪郭線抽出手段で抽出した計測対象パターンの輪郭線とを重ね合わせ、前記基準パターンと前記計測対象パターンとを比較し、前記計測対象パターンの評価を行う評価手段と、を備えることを特徴とするパターン評価装置。
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