JP5596141B2 - 画像処理装置、荷電粒子線装置、荷電粒子線装置調整用試料、およびその製造方法 - Google Patents

Description

本発明は、走査型電子顕微鏡等によって得られた画像内の変位等を測定，評価する方法，装置、及びコンピュータプログラムに関し、特に画像内の変形，変位等の分布の測定，評価が可能な方法，装置、及びコンピュータプログラム、或いは荷電粒子線装置調整用試料、その製造方法に関する。

半導体素子や薄膜磁気ヘッドなど、表面の微細加工により製作される機能素子製品の製造・検査工程では、加工されたパターン幅の測定（以下「測長」と呼ぶ）および外観検査等に、走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）が広く用いられている。走査型電子顕微鏡は、電子源から放出され、磁場あるいは電場と電子線の相互作用を利用した収束レンズおよび対物レンズにより細く絞られた電子線を、偏向器を用いて試料上で一次元あるいは二次元的に走査し、電子線照射によって試料から発生する二次信号（二次電子や反射電子，電磁波）を、光電効果等を利用した検出器により検出し、その検出信号を電子線の走査と同期した輝度信号等の可視化可能な信号に変換・処理することで試料像を形成する装置である。

このような撮像を行う画像処理装置では、視野内の局所的な歪みを評価する手法が知られている。特許文献１には、周期構造を持つ測定用標準試料を用いて第１の倍率における絶対歪みを測定し、任意構造を持つ測定用試料を第１の倍率と第２の倍率で撮影（第２の倍率で撮影した画像を比較画像とする）し、第１の倍率で撮影した画像を第２の倍率まで伸縮し伸縮画像を形成し、当該伸縮画像と上記比較画像を用いて、倍率間の相対歪みを測定すると共に、当該相対歪みと、上記絶対歪みに基づいて、第２の倍率の絶対歪みを求めることが説明されている。

一方、ＳＥＭを用いた測定装置には、高精度な計測を長期間安定して行うことが求められる。さらに、製造ラインにある複数の測長装置の計測寸法の差を低減し、どの装置で測定しても同じ計測結果を得られるようにする必要がある。そのためには、測長電子顕微鏡の計測精度を簡便にモニタし、半導体製造ラインで使用する全ての装置で常に同じ精度の測定結果が出るように、装置の調整や校正を実施する必要がある。

電子顕微鏡の計測精度を決める重要な一つの要素として、入射電子線の空間分解能がある。空間分解能の評価値として、取得した電子顕微鏡画像内のエッジシャープネスを計測する方法がある。電子顕微鏡画像からエッジシャープネスを測定する手法として、例えば、特許文献３、特許文献４、特許文献５が知られている。

エッジシャープネスを測定するための試料として、従来は、特許文献２に記載された導電性の有機膜に金粒子等の重金属の微粒子を付着させた試料が知られている。また、他の試料として、非特許文献１に記載されているように、Ｓｉ基板上にＳｉの微細な針状の突起を形成した試料が知られている。さらに、非特許文献２に記載されているように、Ｓｉ基板上にＳｉ酸化膜とレジストを積層した試料をドライエッチング処理することにより、Ｓｉ基板上にＳｉ酸化膜の不規則パターンを形成した試料が提案されている。これらの試料の電子顕微鏡画像を取得し、画像処理を行うことによってエッジシャープネスを算出する方法が知られている。

また、電子顕微鏡の計測精度を決める他の要因として、電子顕微鏡画像の倍率校正精度がある。従来はピッチ寸法１００ｎｍ以下の微細性を有した校正用試料として、特許文献６に記載されたような周期構造を持つ超格子試料が提案されている。このような、周期構造を持つ倍率校正用試料を用いて、画像内の局所的な倍率を校正する手法として、特許文献１に記載された手法が知られている。

特開２００８−１４８５０号公報（対応米国特許公報ＵＳＰ７,６３３,０６４） 特開平１１−２２４６４０号公報 特開２００５−２６８２３１号公報（対応米国特許公報ＵＳＰ７,２３６,６５１） 米国特許第５９６９２７３号明細書 米国特許第６５４５２７５号明細書 特開２００７−３０３８９２号公報（対応米国特許公報ＵＳＰ７,８３４,９９７）

Proceedings of SPIE Vol. 4344, pp. 827-834 (2001). Proceedings of SPIE Vol. 7272, pp. 727204-1-12 (2009).

特許文献１に開示の技術によれば、従来の標準試料ではカバーしきれない範囲の倍率にて、標準試料を用いた歪み測定が可能であるが、要求される寸法精度の高まりにつれて、標準試料自体の精度の相対的な低下が懸念されるようになってきた。特許文献１に開示の手法によれば、特許文献１のように倍率間の相対歪みは補償することができるが、標準試料自体の形成精度まで補償することはできない。

また、伸縮画像と比較画像は、もともと異なる倍率にて撮像されているため、第１と第２の倍率間の倍率差によっては、相対歪みの測定精度の低下が懸念される。

更に標準試料は一般的に規則的なパターンが均等に配列されたものであるが、高倍率画像を取得すると、ピッチ間隔が局所的にばらついている。このようなラフネスはピッチ間隔の測定値にばらつきを生じさせるため、異なる位置の複数のピッチ間隔を測定し、平均化することによって、そのばらつきを抑制する必要があり、その測定には相応の時間を要する。

以下に、高速且つ高精度に、視野内の部分的な変位を測定、或いは評価することを第１の目的とする画像処理装置等について、説明する。

更に、半導体装置は更なる微細化・高集積化の方向にあり、今後も上述の従来の試料を用いて走査型電子顕微鏡の分解能評価値を測定し、電子顕微鏡を調整したり、画像の倍率校正を行うことが可能かどうかについて検討を行なった。

まず、特許文献２に記載されたように、導電性を有した有機膜に金粒子等の重金属の微粒子を付着させた試料を用いて電子顕微鏡を調整した場合、その後の半導体装置の測定において金等の重金属が半導体装置に混入し、半導体装置の不良の原因となることが懸念される。

また、非特許文献１に記載されているような、Ｓｉ基板上にＳｉの微細な針状の突起を形成した電子顕微鏡のエッジシャープネス評価用試料６８１２について検討した結果、以下の課題があることが分かった。前記試料６８１２の模式図を図６８に示す。図６８（ａ）に上面図を示し、直線６８１７での断面図を図６８（ｂ）に示す。本試料に形成された針状の微細な突起６８１３、６８１４、６８１５は、電子顕微鏡画像取得領域において、断面図のように突起６８１３、６８１４、６８１５の先端の高さの差６８１６が其々ばらついていた。また、突起の断面形状は針状であり、断面形状も突起によってばらついていた。本試料６８１２は非常に微細なパターンを有しているので、高倍率での電子顕微鏡画像のエッジシャープネスが測定できるが、前記のように、個々の突起の高さと形状のばらつきのため、本試料６８１２を用いて、電子顕微鏡のエッジシャープネス、または、倍率を高精度に再現性良く、安定して測定することが困難である。

図６９には、パターンの高さばらつきがエッジシャープネスの計測精度に与える影響を説明するための図を示す。図６９（ａ）には、高さが異なったパターンの断面の模式図として、高いパターン６９４１と低いパターン６９４２の断面の模式図を示す。図６９（ｂ）には、図６９（ａ）に示した高いパターン６９４１の電子顕微鏡画像の二次電子プロファイル６９４３と低いパターン６９４２の電子顕微鏡画像の二次電子プロファイル６９４４を示す。エッジシャープネスはパターンエッジにおいて電子線プロファイルの変化する距離を測定して求めている。図６９（ｂ）では、一例として、パターントップからの信号が平坦になっている部分から、パターン底部８からの信号が平坦になっている部分までの距離をエッジシャープネスとしている。高いパターン６９４１で求めたエッジシャープネス６９４５と低いパターン６９４２で求めたエッジシャープネス６９４６の間には、パターン高さに起因するエッジシャープネスのばらつき６９４７が生じる。従って、測定する試料のパターン高さがばらついていると、エッジシャープネスの測定値がばらつくという問題が生じる。電子顕微鏡画像を取得する領域でパターンの高さがばらつくと、エッジシャープネスの測定精度や測定再現性が低下し、高精度に電子顕微鏡を調整できないという問題が生じる。

上述のような、電子顕微鏡画像のエッジシャープネスに影響を及ぼすパターンの高さばらつきの有無は、例えば、電子顕微鏡画像の階調値の分布から判定することができる。図７０には、非特許文献１に記載されているような針状の突起を形成した試料の電子顕微鏡画像の白黒階調のヒストグラムの一例を示す。ヒストグラムの階調が高いほど画像が明るく、階調が低いほど画像が暗いことを示している。図７０５のヒストグラムは明るいピーク７０３１と暗いピーク７０３２から成り、明るいピーク７０３１は針状の突起６８１３〜６８１５からの信号であり、暗いピーク７０３２はパターン底部６６０８からの信号である。明るいピーク７０３１と暗いピーク７０３２の階調差７０３３は針状の突起の高さに依存して変化する明るさ成分である。

暗いピーク７０３２の階調ばらつきσＢ２はパターン底部からの信号ばらつきであり、画像ノイズ成分とパターン底部の高さばらつきに起因するものである。本パターンの場合、パターン底部８の高さばらつきはほとんど０であるため、ばらつきσＢ２は主に画像ノイズ成分σＮである。一方、明るいピーク７０３１のばらつきσＴ２は針状の突起６８１３〜６８１５のパターントップ部からの信号ばらつきであり、画像ノイズσＮとパターントップ部の高さばらつきに起因する明るさばらつきσＴＨ２を合わせたばらつきである。明るいピーク７０３１のばらつきσＴ２は５０階調であり、暗いピーク７０３２のばらつきσＢ２は約２５階調である。従って、画像ノイズ成分のばらつきσＮが２５階調とすると、パターントップ部の高さばらつきに起因する成分σ_ＴＨ２は約２５階調である。

ここで、図７０に示した針状パターンの電子顕微鏡画像のヒストグラムにおいて、明るいピーク７０３１と暗いピーク７０３２の差は１００階調であり、パターン底部からパターントップの高さに依存して変化する明るさ成分である。そこで、例えば、パターン底部からパターントップまでの平均高さが１００ｎｍのパターンであるとすると、針状パターンの高さばらつきは約２５ｎｍと推定できる。従って、サンプル高さに起因するエッジシャープネスの測定ばらつきを１／１０以下に低減して測定することは困難であることが分かった。ここで、エッジシャープネスの測定ばらつきを１／１０以下に低減するには、例えば、パターン底部からパターントップまでの平均高さが１００ｎｍのパターンにおいて、パターンの高さばらつきを１０ｎｍ以下に抑える必要がある。この場合、電子顕微鏡画像のヒストグラムのパターントップ部の高さばらつきに起因する階調のばらつき成分σＴＨは１０階調に相当する。

また、パターンの高さばらつきが大きい場合、電子光学系の合焦点高さによって、エッジシャープネスの測定精度が変化する場合がある。例えば、図６８（ｂ）に示した高い突起６８１３に電子顕微鏡の焦点が合っている場合の電子線プロファイルを図７１（ａ）に示し、低い突起６８１４に焦点が合っている場合の電子線プロファイルを図７１（ｂ）に示す。高い突起６８１３に焦点が合っている場合、電子線プロファイルから突起６８１３のエッジ７１２５は正確に測定できるが、溝底（パターン底部）近傍のエッジ７１２６を正確に測定することはできなかった。反対に、低い高さの突起６８１４に焦点が合っている場合、溝底６６０８近傍のエッジや低い突起６８１４のエッジ７１２９は正確に測定できたが、高い突起６８１３のエッジ７１２７は正確に測定できないという問題が生じることが分かった。この問題は焦点深度が深い場合であっても生じる。このように、同じ画像内において、全ての高さのパターンについて安定した画像が取得できないため、正確で安定したエッジシャープネスの測定値を得ることができないことが分かった。

さらに、従来のエッジシャープネス評価用試料６８１２は５ｍｍ角よりも小さいチップであるため、電子顕微鏡画像を取得する際には、試料ホルダ上に設置して測定する必要がある。試料ホルダ上に設置したチップ状のサンプル（試料）の模式図を図７２に示す。試料ホルダ７２６１上に試料７２６４を設置して画像を取得する場合、試料ホルダ７２６１の最上面７２６２と試料７２６４の表面７２６３の高さが一致する必要がある。これは、試料の大きさが５ｍｍ角よりも小さいチップであって、且つ、試料ホルダ７２６１の最上面７２６２と試料７２６４の表面７２６３の高さがずれている場合、試料表面７２６３上の電界強度分布７２６５が変化するため、試料ホルダ７２６１上の試料７２６４の電子顕微鏡画像を用いて電子顕微鏡を調整した後、被検査ウエハの電子顕微鏡画像を取得すると測定精度が低下するためである。試料ホルダ７２６１の最上面７２６２とサンプルの表面７２６３の高さを完全に一致させて試料７２６４を設置して、被検査ウエハ表面の電界強度分布と完全に同じ電界強度分布７２６５を実現することは事実上困難である。

また、非特許文献２に記載されているような、Ｓｉ基板上に形成したＳｉ酸化膜に不規則パターンを形成した試料では、電子線を照射したときに試料表面が帯電し、この帯電によって電子顕微鏡画像がぼやけたり、歪んだりするという課題がある。試料表面の帯電によって画像がぼやけたり歪んだりした電子顕微鏡画像では、走査型電子顕微鏡の光学系を精密に調整できないという問題が懸念される。

また、特許文献６に記載されたような周期構造を持つ試料を用いて倍率校正をする場合には次のような課題が生じる。半導体の製造現場で要求される寸法の測定精度が高まるにつれて、倍率校正用試料には均一で微細なパターンが要求されているが、実際の校正用試料は、パターン寸法が局所的にばらついている。このようなサンプルの寸法ばらつきは倍率の測定誤差の原因となるため、多数の画像を取得してピッチ間隔を測定し、それらの平均値を測長値とする必要があり、その測定には相応の時間を要する。そして、画像内の倍率や形状ひずみを計測するためには、画像内の各局所領域において、この測定を行わなければならないため、計測を完了するまでには数時間以上の時間を要する。そして、装置の安定性を確認するために、この計測を定期的に繰り返さなければならない。また、寸法が校正された標準試料は、一般的に高価であるため、結果的に装置の維持管理費が高くなる。

以下に、上記の課題を解決し、半導体装置の製造現場で使用可能な荷電粒子線装置を高精度、且つ、安定して調整することを第２の目的とする荷電粒子線装置調整用試料、その製造方法、及び前記調整用試料を用いて高精度に調整された荷電粒子線装置を提案する。

上記第１の目的を達成するための一態様として、試料上の特定領域を第１の部分とする第１の領域の第１の画像と、当該第１の領域とその位置が異なると共にその一部が重畳する第２の領域の第２の画像を取得し、第２の画像内の第１の部分に相当する測定点と、第２の画像内の特定領域に相当する第２の部分との間の距離を、第１の画像と第２の画像の重畳領域の複数の部位について求めることを特徴とする画像処理装置等を提案する。さらに、検出される画像内の局所的な歪みを用いて、画像内歪みによる各エリアの位置ずれ分布を求めることを特徴とする画像処理装置等を提案する。

上記第２の目的を達成するための一実施形態として、基板と、前記基板表面に形成され、半導体材料からなる凹凸パターンとを有し、前記凹凸パターンは、二次元方向に不規則なパターンであり、前記凹凸パターンの凸部上面は、高さの揃った平坦面であることを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料とする。

また、パターニングしていない厚さ１０ｎｍ〜０．１ｎｍの範囲の膜厚で均一なＳｉ酸化膜をＳｉ基板上に形成する工程と、プラズマ式ドライエッチング装置を用い、Ｓｉ酸化膜に対する選択比が高い条件にて前記Ｓｉ基板に微細パターンを形成する工程とを含み、前記ドライエッチング前のＳｉ基板の最表面は、前記微細パターン上面の平坦面を構成することを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料の製造方法とする。

また、前記荷電粒子線装置調整用試料を用いて、焦点、非点、画像分解能、エッジシャープネス、画像倍率、画像歪みの少なくとも一つを測定し、前記測定した値が予め設定した値の範囲に入るように調整したことを特徴とする荷電粒子線装置とする。

上記第１の態様によれば、第１の画像と第２の画像との間の同一の特定領域間の距離情報は、画像の部分的な歪みを含んでいるため、複数の部位について、距離を測定することによって、視野内の歪みの分布を測定することが可能となる。例えば第１の画像と第２の画像との間に、１００ｎｍの距離差があれば、特定領域間の距離も１００ｎｍになるはずである。しかしながら、この距離が１００ｎｍ以外の値になるということは、画像上で特定領域の位置が変位していることになる。即ち、当該特定領域は画像内でひずんだ位置に位置づけられていることが判る。よって複数の部位について、当該距離を求めることによって、視野内の歪みの分布を測定することが可能となる。

また、好適な一例として、第１の画像と第２の画像を同じ倍率（同じ視野の大きさ）で取得することによって、特定領域の画像を同じ条件にて再現することになるため、第１と第２の画像間の距離測定を高精度に実現でき、結果として高精度な歪み測定を実現することが可能となる。

この結果は倍率分布等の局所的な画像の歪み情報である。さらに、像歪みをもつ画像での任意のパターンの測長および形状評価のために検出したエッジ点等の画像内の位置に対する補正するために、視野内の局所的な歪みの分布を歪みの種類ごとに抽出し、画像全体の歪みによる相対的な位置ずれ分布を算出し、検出したエッジ点等の画像内位置を補正することが可能となる。

また、基板表面に高さの揃った半導体材料からなる不規則パターンを形成することにより、半導体装置の製造現場で使用可能な荷電粒子線装置を高精度、且つ、安定して調整することのできる荷電粒子線装置調整用試料およびその製造方法を提供することができる。また、当該調整用試料を用いることにより高精度に調整された荷電粒子線装置を提供することができる。

像歪み測定の原理説明図。 歪み測定のための画像取得工程を説明するフローチャート。 像歪み計測用試料の一例を説明する図。 像歪み計測結果の分布表示例を説明する図。 視野移動前後で視野内に表現されたパターンの位置が変化する原理を説明する図。 パターンマッチング法を用いて、視野移動後の画像の特定領域の位置を求める例を説明する図。 複数の測定、或いは検査装置がネットワークに接続された測定，検査システムの概略説明図。 走査型電子顕微鏡の概略構成図。 画像処理プロセッサの一例を説明する図。 画像歪みの評価工程を説明するフローチャート。 歪み評価値用試料を配置した試料台の一例を説明する図。 歪み測定のための移動量測定位置の例を説明する図。 基準位置とは異なる位置に移動量評価位置を設定した例を説明する図。 基準位置の移動量の測定例を説明する図。 歪みの分布図の一例を説明する図。 パターン画像から、輪郭線を抽出するための手法の一例を説明する図。 輪郭線抽出工程を説明するフローチャート。 歪み情報に基づいて、寸法測定値を補正する例を説明する図。 歪み補正に基づいてシミュレーション結果とＳＥＭ画像を比較する工程を説明するブロック図。 シミュレーション結果，輪郭線、及び歪み分布情報を重畳表示する工程を説明するブロック図。 ＳＥＭ画像とシミュレーション画像を重畳した例を説明する図。 測定、或いは検査部位の特定に基づいて、ＦＯＶ内の複数の領域中から選択的に、歪み評価を行う部分を選択するプロセッサの一例を説明する図。 複数のＳＥＭにて像歪みの評価を行う工程を説明する図。 基準パターンを用いて、倍率校正を行う工程を説明するフローチャート。 視野内の基準位置に基準パターンを位置づけた例を説明する図。 ２つの視野間にて複数部位の移動量演算を行う手法の概念図。 歪みの無い画像の例を示す図。 Ｘ方向倍率歪みの画像の例を示す図。 Ｙ方向倍率歪みの画像の例を示す図。 Ｘ方向せん断歪みの画像の例を示す図。 Ｙ方向せん断歪みの画像の例を示す図。 像歪み測定の原理説明図（視野ずらしＹ方向）。 像歪み測定の原理説明図（視野ずらしＸ方向）。 像歪み率分布のベクトル表示例（視野ずらしＹ方向）を示す図。 像歪み率分布のＸ方向平均表示例（視野ずらしＹ方向）を示す図。 像歪み率分布のベクトル表示例（視野ずらしＸ方向）を示す図。 像歪み率分布のＹ方向平均表示例（視野ずらしＸ方向）を示す図。 像歪み測定の原理説明図（視野ずらしＸＹ方向） 像歪み率分布のベクトル表示例（視野ずらしＸＹ方向）を示す図。 像歪み率分布のＸ方向およびＹ方向平均表示例（視野ずらしＸ方向）を示す図。 画像回転角度０°の例を示す図。 画像回転角度θの例を示す図。 画像回転角度θでの走査線歪みの例を示す図。 Ｙ方向倍率の歪み分布の表示例を示す図。 Ｙ方向倍率の歪み率分布算出結果の表示例を示す図。 Ｘ方向倍率の歪み分布の表示例を示す図。 Ｘ方向倍率の歪み率分布算出結果の表示例を示す図。 計測点以外の点の移動量の算出例を示す図。 位置ずれ量分布の計測フローチャート。 位置ずれ量分布計測の例を示す図。 位置ずれ量分布とＬ／Ｓパターンの歪みの例を示す図。 Ｌ／Ｓパターンで検出したエッジ点の補正例を示す図。 スキャン歪みへのフィードバック（ハード補正）例を示す図。 ハード補正による画像歪み補正例を示す図。 画像処理による画像歪み補正例を示す図。 画像処理による画像歪み補正例を示す図（歪みの変化が大きい場合）。 歪みによる位置ずれ分布の歪み計測画像へのフィードバック例を示す図。 歪みによる位置ずれ分布の和を用いた補正例を示す図。 位置ずれ量分布のフィードバックによる精度向上法の一例を示すフローチャート（その１）。 位置ずれ量分布のフィードバックによる精度向上法の一例を示すフローチャート（その２）。 歪み補正データの保存例を示す図。 パターン寸法計測の例を示す図。 パターン寸法計測の例を示す図。 位置ずれ量分布の表示方法の一例を示す図。 ＧＵＩ画面上に歪み分布情報を表示する例を示す図。 第２の実施例に係る荷電粒子線装置調整用試料の特徴を示した概略図であり、（ａ）は上面図、（ｂ）は断面図である。 第２の実施例に係る荷電粒子線装置調整用試料の一実施例の電子顕微鏡写真であり、（ａ）は上面写真、（ｂ）は断面写真である。 従来の電子顕微鏡のエッジシャープネス評価用試料の模式図であり、（ａ）は上面図、（ｂ）は断面図である。 パターンの高さばらつきがエッジシャープネスの計測精度に与える影響の説明図であり、（ａ）はパターン断面図、（ｂ）はパターン断面に対応する信号強度である。 従来の試料を用いた場合の電子顕微鏡画像の白黒階調のヒストグラムの一例である。 従来の試料を用いた場合の電子線プロファイルの説明図であり、（ａ）は高い突起に焦点を合わせた場合、（ｂ）は低い突起に焦点を合わせた場合を示す。 試料ホルダ上に設置したチップ状の荷電粒子線装置調整用試料の模式図である。 第２の実施例に係る荷電粒子線装置調整用試料の製造工程のフローチャート図の一例である。 第２の実施例に係る荷電粒子線装置調整用試料の作成工程途中の試料の模式図であり、（ａ）はステップＳ８０１（酸化膜形成後）の荷電粒子線装置調整用試料断面、（ｂ）はステップＳ８０２（ドライエッチ後）の荷電粒子線装置調整用試料断面を示す。 ＳｉおよびＳｉ酸化膜に対するエッチレートの混合ガス中のＯ２ガス比による変化を説明する図である。 第２の実施例に係る荷電粒子線装置調整用試料の電子顕微鏡画像の白黒階調のヒストグラムの一例である。 第２の実施例に係る荷電粒子線装置調整用試料の画像から取得した電子線プロファイルの一例である。 第２の実施例に係る荷電粒子線装置調整用試料を用いて測定したエッジシャープネスと標準的なラインパターンの平均測長値との相関図であり、（ａ）は対物レンズの電流値を変化させて、入射電子ビームの焦点を変化させた場合、（ｂ）は非点を変化させた場合を示す。 第３の実施例で用いた走査型電子顕微鏡の概略構成図の一例である。 図６６に示す調整用試料を用いたエッジシャープネス測定フローチャートの一例である。 画像歪み測定のための画像取得工程を説明するフローチャートである。 画像マッチングでパターンの移動量を測定する方法の説明図である。 図６６に示す調整用試料の画像のパワースペクトルの一例である。

以下に、画像内の歪み情報の取得に関連する実施例等を第１、及び第４の実施例として、調整用試料を用いた荷電粒子線装置の高精度調整に関連する実施例等を第２、及び第３の実施例として、図面を用いて説明する。

本実施例では、顕微鏡などの画像を取り扱う装置において、試料を観察し、そこに写っている形状の寸法を計測する技術に関し、主に画像内の倍率歪みや形状歪みを測定，評価する手法について説明する。

特に、走査型電子顕微鏡を用いて微細パターンを観察し、その寸法を計測する走査型電子顕微鏡に関り、特に顕微鏡による観察像内の倍率歪みや形状歪みを測定したり、校正したりする方法を対象とする走査型電子顕微鏡に関する。

走査型電子顕微鏡では、観察・測長する試料表面の形状と高い精度で対応した試料像を得られるように努力が払われており、こうして得た試料像から、試料表面の任意の２点間の距離を演算する。この演算は一般に「測長」と呼ばれ、かかる演算機能を持つ走査型電子顕微鏡は「測長電子顕微鏡」と呼ばれている。

微細加工の寸法はすでにｎｍの単位を用いるほど微細なものになっているため、測長により得られた寸法値であるところの測長値には、極めて高い精度が要求される。それには、試料像の拡大倍率が正確であり、かつそれが像内のいかなるところにおいても均一でなければならない。これを、像内の倍率均一性もしくは倍率歪みと呼ぶ。

また、倍率のみならず、形状も均一でなければならない。これは、試料が直線であれば、像内においても直線でなければならないことを意味している。像内で局所的な倍率歪みが発生していると、その周辺部分において、直線であるべきものが曲がって見えている。曲がっていても、倍率は正確である場合もある。これを、像内の形状均一性もしくは形状歪みと呼ぶ。

このような倍率歪みや形状歪みを定量的に測定するため、あらかじめ試料上にある形状の寸法が校正されている倍率標準試料を測長し、それを標準試料の校正寸法と比較することによって、倍率を校正する作業が定期的に行われている。

しかしながら、測長すべきパターンの微細化が加速度的に進んでいるために、歪み計測に要求される精度や倍率が非常に高くなってきている。そのため、それに見合う標準試料を準備することが困難であるという課題が生じている。

例えば、大きさが約２０ｎｍのパターンを測長するときに、像内の倍率均一性に対する要求精度は約０.１％である。また、そのパターン外周の輪郭線形状に対する要求精度は、その輪郭線位置に換算して約１ｎｍ以下である。

これらの要求精度を満足するためには、標準試料のパターン寸法の不確かさが、上記要求精度の約１０分の１であることが好ましい。また、その不確かさは、公的な認証機関が認証規格に則って発行した校正証明書によって、トレーサビリティが確立されている必要がある。そうでないと、精度や不確かさを信頼することができないからである。

例えば寸法が１００ｎｍの標準試料では、規則的に並んだ直線パターンのピッチ間隔を標準寸法としており、その長さが約１００ｎｍとなる。測長時には倍率を約１５万倍にして測長するが、この倍率で観察すると、ピッチ間隔が局所的にばらついている。

これは試料上の直線パターンの輪郭が完全な直線ではなく、局所的な凹凸があるためである。これを、エッジラフネスと呼ぶ。このようなピッチ間隔のばらつきによる誤差を小さくするために、試料上の様々な場所のピッチ間隔を測長し、それらの平均値を測長値とみなしている。約２０ヶ所測長すると、平均値のばらつきは約±０.３ｎｍ以内になる。

これは、１００ｎｍに対して約０.３％のばらつきに相当する。前述した０.１％の精度にするためには、約１８０ヵ所を測定して平均化する必要があり、これには約３０分程度の時間を要する。

そして、像内の倍率や形状歪みを計測するためには、像内の各場所において、この測定を行わなければならないため、歪み計測を完了するまでには数時間以上の時間を要する。

そして、装置の安定性を確認するために、この計測を定期的に繰り返さなければならない。また、半導体パターンの微細化がさらに進むと、それはさらに増大する傾向にある。

この歪み計測を行っている間は、測長機は生産に寄与することができない。よって、生産性の低下や、ＣｏＯ（Cost of Ownership）の低下が懸念される。さらに、寸法が校正された標準試料は、一般的に高価であるため、結果的に装置の維持管理費が高くなることが懸念される。

以下に説明する実施例では、画像処理技術の適用により、少ないＳＥＭ画像取得数によって、視野内の歪みを測定することができるため、高速に歪み計測を行うことができる。また、適用する試料も絶対寸法が保証されている必要はないため、種々の試料を適用することが可能となる。

以下に、画像処理装置によって得られた画像内の位置ごとの画像の移動量，変形，変位等を測定，評価する方法，装置、及びコンピュータプログラム（或いは当該コンピュータプログラムを記憶する記憶媒体、或いは当該プログラムを伝達する伝達媒体）又は、画像処理専用で設計された画像処理プロセッサ，専用のハードウェアアクセラレータについて、図面を用いて説明する。より具体的には、測定，検査装置の一種である測長用走査型電子顕微鏡（Critical Dimension-Scanning Electron Microscope：ＣＤ−ＳＥＭ）や欠陥レビュー検査装置（Defect Review-SEM：ＤＲ−ＳＥＭ）に関係する上記方法，装置等について説明する。

なお、以下の説明では、画像を形成する装置として荷電粒子線装置を例示すると共に、その一態様として、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７は、複数の測定、或いは検査装置がネットワークに接続された測定，検査システムの概略説明図である。当該システムには、主に半導体ウエハやフォトマスク等のパターン寸法を測定、あるいは検査するＳＥＭ７０１，７０２，７０３がネットワークに接続された構成となっている。また、ネットワークには、半導体デバイスの設計データ上で、測定位置や測定条件等を設定し、且つ得られたＳＥＭ画像に基づいて、測定や検査を行う画像処理装置としても機能する条件設定装置７０４、半導体デバイスの設計データと、半導体製造装置の製造条件等に基づいて、パターンの出来栄えをシミュレーションするシミュレーター７０５、及び半導体デバイスのレイアウトデータや製造条件が登録された設計データが記憶される記憶媒体７０６が接続されている。

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、記憶媒体７０６は測定装置，検査装置の制御装置、或いは条件設定装置７０４，シミュレーター７０５に内蔵するようにしても良い。なお、シミュレーター７０５は、設計データに基づいて、欠陥発生位置をシミュレーションする機能を備えている。

なお、ＳＥＭ７０１，７０２，７０３には、それぞれの制御装置が備えられ、各装置に必要な制御が行われるが、これらの制御装置に、上記シミュレーターの機能や測定条件等の設定機能を搭載するようにしても良い。

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。このフレームメモリに記憶されている画像信号は、制御装置内に搭載された演算装置によって積算される。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る。

以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線ネットワークを介して条件設定装置７０４に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、条件設定装置７０４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、条件設定装置７０４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、上記条件設定装置７０４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。

また、条件設定装置７０４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。

図８は、走査型電子顕微鏡の概略構成図である。電子源８０１から引出電極８０２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８０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ８０４によって、絞られた後に、走査偏向器８０５により、試料８０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム８０３は試料台８０８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８０６のレンズ作用によって集束されて試料８０９上に照射される。

電子ビーム８０３が試料８０９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８１０が放出される。放出された電子８１０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８１２に衝突し、二次電子８１１を生じさせる。変換電極８１２から放出された二次電子８１１は、検出器８１３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８１３の出力が変化する。この出力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８０５への偏向信号と、検出器８１３の出力との同期をとることで、走査領域の画像を形成する。また、図８に例示する走査型電子顕微鏡には、電子ビームの走査領域を移動する偏向器（図示せず）が備えられている。この偏向器は異なる位置に存在する同一形状のパターンの画像等を形成するために用いられる。この偏向器はイメージシフト偏向器とも呼ばれ、試料ステージによる試料移動等を行うことなく、電子顕微鏡の視野（Field Of View：ＦＯＶ）位置の移動を可能とする。イメージシフト偏向器と走査偏向器を共通の偏向器とし、イメージシフト用の信号と走査用の信号を重畳して、偏向器に供給するようにしても良い。

なお、図８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７１０は、走査型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。

以下に、画像の複数部分の情報を評価する手法に関し、特に画像の複数部分の情報に基づいて、画像内の複合的な変化情報（以下、像歪みと称することもある）を適正に評価する手法について、図面を用いて説明する。図９は、像歪みを評価するプロセッサの概要を説明する図である。なお、本例では画像処理専用で設計された画像処理プロセッサ、或いは専用のハードウェアアクセラレータを用いて、後述する処理を行う例について説明するが、これに限られることはなく、例えば汎用のプロセッサに所定のプログラムを実行させることで、後述するような処理を実施させるようにしても良い。

図９に例示する画像処理プロセッサ９０１は、移動量演算領域設定部９０２，視野ずらし条件設定部９０３，テンプレート設定部９０４，パターンマッチング実行部９０５，位置ずれ量／方向演算部９０６，画像歪み量演算部９０７，テンプレート記憶部９０８、及び演算結果記憶部９０９を備えている。

移動量演算領域設定部９０２では、入力或いは予め設定された条件に基づいて、画像上の移動量を演算すべき複数の領域を設定する。視野ずらし条件設定部９０３では、入力或いは予め設定されたずらし量、及び方向に基づいて、走査型電子顕微鏡等の視野ずらし量を設定する。ここで設定されたずらし量は、上述のイメージシフト偏向器の偏向信号として、レシピ記憶部に記憶される。レシピ記憶部は、走査型電子顕微鏡の制御装置７１０に内蔵するようにしても良いし、外部の記憶媒体に記憶するようにしても良い。テンプレート設定部９０４では、走査型電子顕微鏡によって得られた画像の一部、半導体デバイスの設計データ、或いは当該設計データに露光シミュレーション等を施すことによって得られる画像の一部を切り出してテンプレートを作成する。テンプレート設定部９０４にて作成されたテンプレートは、テンプレート記憶部９０８、或いはレシピ記憶部に記憶される。

パターンマッチング実行部９０５では、テンプレート設定部９０４にて作成されたテンプレートに基づいて、パターンマッチングを実行する。テンプレートマッチングとは、試料上の所望の位置と同じ形状のパターンが表示されたテンプレートを使用してパターンを特定するものであり、正規化相関値等を求めることにより、テンプレートと画像部分との一致度に基づいて、所望のパターン位置を特定する手法である。移動量演算部９０６では、パターンマッチングによって特定された位置と、移動前の視野内のテンプレートを切り出した位置との差異に基づいて、実際の移動量を演算する。具体的な演算法については後述する。画像歪み量演算部９０７は、移動量演算部９０６にて得られた複数の移動量に基づいて、画像の歪み量を演算する。具体的な演算法については後述する。

次に、ＦＯＶの移動前後で取得した複数の画像を用いて、像歪みを評価する手法について説明する。本実施例では、ＦＯＶの移動前に取得された第１の画像と、移動後に取得された第２の画像との間に部分的な重なり領域を設け、その領域を歪みの評価領域とする。この二つの画像を比較することによって、視野が重なり合っている画像領域内の、倍率歪みや形状歪みの分布を一括で計測できる。少ない画像数（少なくとも２枚）を用いた演算によって、短時間で像歪みを評価することができ、更に、像内に特徴的な形状や模様が見えていれば可能であり、寸法が校正された標準試料などが不要であるという長所もある。

この測定法の原理を、図１を使って説明する。まず、試料上のある視野の画像Ａ１０１を取得する。次に、視野を例えば右方向に視野の移動量（約１００ｎｍ）だけ移動させて（視野の移動量１０３）、画像Ｂ１０６を取得する。このとき、画像Ａ１０１の視野と画像Ｂの視野Ｂ１０２とが重なり合っている重複視野が存在する。その中に、例えば丸パターン１０５と四角パターン１０４とがあるものとする。これらは画像Ａ１０１および画像Ｂ１０６の両方に写っている。これらのパターンが各画像内で写っている位置は、画像Ａ１０１と画像Ｂ１０６との間で、視野の移動量１０３だけずれる。

上述のような前提において、例えば、丸パターン１０５が画像Ａ内で写っている位置は、画像Ｂ内では丸パターンの移動量１０７（１００.１ｎｍだけ左方向にずれているとする。ところで、視野の移動量１０３は正確に分かっているわけではないので、これと丸パターンの移動量１０７（１００.１ｎｍとが必ずしも一致する必要はない。同様にして、四角パターンの移動量１０８（１０２.１ｎｍ）が求められたとする。

ここで、丸パターンの移動量と四角パターンの移動量は、本来は完全に一致するはずである。なぜなら、画像Ａと画像Ｂの２枚の画像取得する間に、丸パターンと四角パターンは動いていないし、また視野移動によるパターンの位置ずれは、画像内の場所やパターン形状によらず一定なはずだからである。

それにも関わらず、これらの値が一致しないということは、像が局所的にひずんでいることが考えられる。例えば、四角パターン（１０４）近傍で発生している、横方向の像歪みは、丸パターン（１０５）近傍でのそれに対して、約２％大きいとみなせる。これは、以下の数式１から計算できる。

１０２.１ｎｍ／１００.１ｎｍ＝１.０２ …（数式１）
四角パターン以外にも、特徴的な形状を持つパターンが画像内のその他の位置にあれば、それぞれの位置の近傍における像歪みの相対的な大きさを測定できる。そのようなパターンが画像内にまんべんなく分布していれば、画像内の像歪みの分布図を作ることができる。

本方式のメリットは、試料上のパターンに対して、寸法校正が必要ないことである。また、パターンの大きさや形状に対する制約もあまり無い。よって、試料作成に必要なコストを少なくできるメリットがある。また、基本的にわずか２枚の画像から、画面内全体の像歪み分布を一括して得ることができるので、像歪み測定に要する時間やコストを少なくできるメリットもある。

上記実施例では、視野移動を横方向にしているが、斜め４５度方向にしても良い。そうすれば、横方向と縦方向との視野移動を同時に行うことができる。これにより、横方向と縦方向との像歪みを同時に測定することが可能となり、測定時間を短縮できるメリットがある。

視野の移動は、例えば電子顕微鏡ではビームシフトにより行う。ビームシフトとは、サンプルを動かさずに、電子顕微鏡の観察視野を動かすことである。視野Ａから視野Ｂへ移動するときの移動方向は、例えば視野Ａにおいて右斜め上４５度の方向である。移動する長さは、例えば視野Ａの縦横それぞれの長さの約１０分の１に相当する長さである。例えば、視野の大きさが縦横それぞれ０.７μｍであれば、右に０.０７μｍかつ上に０.０７μｍである。

図２に、像歪み計測に必要な、画像取得のフローチャートを示す。まず、測定開始（ステップ２０１）の合図または信号を装置に送る。次に、試料上のある特定の視野Ａを観察するために、試料を動かしたり、または光学系を動かしたりするなどして、視野Ａに移動する（ステップ２０２）。視野Ａにて画像Ａを撮影し、記憶装置に記憶させる（ステップ２０３）。次に、視野Ｂに移動する（ステップ２０４）。

そして、画像Ｂを撮影し、記憶装置に記憶させる（ステップ２０５）。

以上の手順により、Ａ像とＢ像とからなる１組の画像が撮影された。実際の測定では、画像中のノイズの影響などにより生じる誤差を少なくするために、複数組の画像を取得する方が好ましい。そこで、Ｎ組（例えばＮ＝１０）の画像を取得するまで、上記の手順をループ処理する（ステップ２０６）。

ここで、像観察する試料は、特徴的な形状のパターンや模様をなるべく多く含むものが好ましい。例えば、電子顕微鏡の像歪み計測には、シリコンウエハをドライエッチング処理して、表面に数〜数十ｎｍの大きさの凹凸を形成したブラックシリコンと呼ばれるものを試料とする。図３に、像歪み計測の試料の例として、ブラックシリコンの電子顕微鏡像３０１を示す。像の一辺の長さは、約０.７μｍに相当する。電子顕微鏡の観察条件は、加速電圧が８００Ｖ、電子ビーム電流が８ｐＡ、倍率が２０万倍、撮影積算数が６４、画面構成ピクセルが縦５１２行×横５１２列、である。

また、半導体デバイスの穴パターンで、形状がばらついているものが高密度に並んでいる試料でもよい。また、シリコンチップ上に金をわずかに蒸着させ、粒状のパターンが不規則に並んでいる試料でも良い。

これら方法によって測定された像歪みの面内分布を表わす方法としては、ベクトル表示がある。像歪みの分布の表示例を、図４に示す。ベクトルによる分布表示図４０１によって、像内の局所的な歪みの分布が、一目でわかるように表示できる。各ベクトルのＸ成分とＹ成分は、それぞれ歪みのＸ方向成分とＹ方向成分とを表している。ベクトルによる分布表示図４０１の右下にある矢印の長さが約１％の歪み比に相当するので、この長さと各ベクトルの長さを比較すれば、おおよその歪みの大きさを視覚的に知ることができる。

測定された像歪みの補正方法であるが、最も簡便な方法としては、上記で得られたベクトル分布に基づいて補正する方法である。例えば、像内のある特定の場所におけるピクセル情報は、実は歪みの影響を受けているので、正しい情報ではない。そのピクセル情報は、その場所の近傍にあるベクトルの大きさと方向だけ、元の位置に戻したところにある、ピクセルの情報として扱うことができる。

例えば、各ピクセルの持っている輝度値が一定値以上の大きさであるピクセルのみ抽出する場合には、抽出されたピクセルの位置は、必ずしも正しいものではなく、像歪みの影響によって移動させられているはずである。そこで、抽出された各ピクセル座標のＸ成分とＹ成分は、そのピクセル近傍にある歪みベクトルのＸ成分とＹ成分だけ、元に戻す。こうすることによって、本来の正しい抽出ピクセルの分布を得ることができる。

本方式の像歪みの測定方法と補正方法は、これまで説明した電子顕微鏡だけに適用できるものではなく、光学式顕微鏡にも応用できる。また、その他の画像を扱う測定機や画像処理装置に応用が可能である。

例えば、カメラ，望遠鏡や天体望遠鏡の像歪みを測定する場合には、図３のブラックシリコンの代わりに、星空を使うことができる。図２の画像取得のフローチャートにおいて、画像Ａは、ある方向に天体望遠鏡を向けたときの星空の観察像とする。画像Ｂは、そこから天体望遠鏡を微小な角度だけ動かして観察した像とする。これらの二つの画像を、本実施例の方法で比較することによって、天体望遠鏡の像歪みを数値的に測定できる。また、それに基づいて、本実施例の方法で像歪みを補正することができる。なぜなら、天体望遠鏡を微小な角度だけ動かす間であれば、星空の各星の配置は変わっていないとみなすことができるからである。

この他にも、人工衛星では、地表の都市部の特徴的な建物が密集した地域の衛星写真を使うことができる。人工衛星が地表を走査して撮影しているときに、短時間の間隔で２枚の衛星写真を撮影し、それらの画像を、本実施例の方法で比較することによって、天体望遠鏡の像歪みを数値的に測定できる。また、それに基づいて、本実施例の方法で像歪みを補正することができる。なぜなら、短時間の間隔であれば、地表の建物の配置は変わっていないとみなすことができるからである。

以下、図面を用いて、更に詳細に画像の複数部分の情報を評価する手法、及び像歪みを適正に評価する手法について、説明する。

図５は、視野移動前後で視野内に表現されたパターンの位置が変化する原理を説明する図である。図５左図は、視野の左上頂点のアドレスを（０，０）とした場合（画素数で判断する場合には（１，１））における特定領域５０４の座標を説明する図である。図５右図は、視野移動後の特定領域５０４の座標を説明する図である。本例では、視野５０１を、移動方向５０３に移動することで、視野を視野５０２の位置に移動させた例を説明する。本例では視野ずらし条件設定部９０３における設定に基づいて、視野を図面右上の方向に（ｘｓ，ｙｓ）分、移動させている。

本例の場合、移動後の視野内の特定領域５０２の位置（ｘａ，ｙａ）は、当該移動後の視野内において、（ｘｂ−ｘｓ，ｙｂ＋ｙｓ）となる筈であるが、像歪み等が存在すると、（ｘａ，ｙａ）＝（ｘｂ−ｘｓ，ｙｂ＋ｙｓ）とならずに、ずれが発生する。よって、ｘｂ−ｘａ，ｙｂ−ｙａを求めることによって、実際の移動量を求めることができる。この演算は移動量演算部９０６にて実施される。

なお、本実施例では、求められた移動量の絶対値ではなく、各部位のずれ量に関する情報の相対値を求め、当該相対値の分布を像歪みとして定義した。例えば図１２の例では、視野１２０１，１２０２内において、任意の基準部位１２０３，１２０４を決定し、当該基準部位にて求められた移動量Ａと、その他の部位（例えば部位１２０５，１２０６）にて求められる移動量Ｂの比（Ａ／Ｂ，Ｂ／Ａ等）を求め、その比を各部位の視野移動に基づく変位情報とした。これらの変位情報は、画像歪み量演算部９０７にて求められる。更に画像歪み量演算部９０７では、視野移動前後の像変位ベクトルを演算する。図１４は、視野移動後に視野の或る部位（基準位置）の位置（移動量）を計測した例を説明する図である。本例では、イメージシフトによって、右方向に１００ｎｍ、上方向に１００ｎｍ移動させた。このように視野移動を行うと、移動前の視野１４０１内の基準位置１４０２は、移動後の視野１４０３内にて基準位置１４０４に位置するはずである。ところが、実際には移動前の視野と比較するとＸ方向に＋０.２ｎｍ、Ｙ方向に−０.５ｎｍ（視野の左上部を（０，０）点とした場合）に移動した位置に実際の基準位置１４０５が位置づけられる場合がある。なお、図１４等では、視覚的に理解が容易なように位置ずれを誇張して表現した。

図１３は、基準位置１４０２とは異なる位置に移動量評価位置１３０１を設定した例を説明する図である。基準位置１４０２と同様に、視野移動前の移動量評価位置１３０１は、移動後の視野１４０３内にて基準位置１３０２に位置するはずである。しかしながら、実際には移動前の視野と比較するとＸ方向に＋０.８ｎｍ、Ｙ方向に−２.１ｎｍに移動後の移動量評価位置１３０３が位置づけられている。このような結果に基づいて、移動量評価位置を評価する。まず、Ｘ方向の評価値は、以下のように求めることができる。

９９.２ｎｍ／９９.８ｎｍ＝０.９９ …（数式２）
また、Ｙ方向についての評価値は、以下のようにして求めることができる。

１０２.１ｎｍ／１００.５ｎｍ＝１.０２ …（数式３）
以上のように、図１３の例では、基準位置に対し移動量評価位置は、相対的にＸ方向に１％、Ｙ方向に２％、画像がひずむことが判る。このような歪み情報に基づいて、二次元的な歪み評価値（√(ｘ²＋ｙ²)）を求めることができる。また、
arctanθ＝（ｙ／ｘ） …（数式４）
を求めることによって、歪みの方向を演算することができる。これらの演算は、図９の画像歪み量演算部９０７によって、複数の移動量評価位置に対して実施し、その結果を演算結果記憶部９０９に記憶する。

ｘはＸ方向の歪みの評価値であり、ｙはＹ方向の歪みの評価値である。なお、本例では、歪みの評価値を、基準位置と移動量評価位置との実際の移動量（変化量）の割合を演算することによって求めたが、これに限られることはなく、例えば移動量差を評価値とするようにしても良い。また、割合や寸法差の大きさに応じて、ランク１，２，３，４…のような分類を行い、当該ランクを評価値とするようにしても良い。なお、基準位置は、視野移動前後での移動が少ない個所を選択する程、移動量評価位置の歪みの程度を正確に同定することができるため、そのような個所を見出して選択することが望ましい。

一方、視野移動前後で評価値が大きく変化する位置は測定領域として選択するのに相応しくないという観点から見れば、視野移動量と、移動量評価位置の移動量との差を求めることによって、両者に乖離のある領域を特定できれば良い。図１５は、歪みの分布図の一例を説明する図であり、歪みの程度に応じて領域を分類した例を示している。図１５の例では、一点鎖線にて囲まれた領域１５０１を歪みが大きい（歪みの評価値が第１の閾値より大きい）領域、点線にて囲まれた領域１５０２を中程度の歪み（歪みの評価値が第１の閾値以下であって、第２の閾値より大きい）が発生した領域、及びその他の領域１５０３を歪みが小さい、或いは歪みのない（歪みの評価値が第２の閾値以下）領域と定義した。このような分布表示を行うことによって、歪みによって、パターンエッジの変形等が懸念される領域を目視で確認しつつ、測定領域の設定や測定値の補正領域を特定することが可能となる。なお、歪みが大きいと考えられる部分のアドレスのみを選択的に表示することによっても同等の効果を得ることができる。また、より簡易的には上記移動量評価位置の移動量に関する情報のみを、分布表示しても良い。

本例では数式３，４に基づいて得られる評価値に基づいて分布情報を求めるようにしても良いし、視野移動量と移動量評価位置の移動量との差に基づいて分布情報を求めるようにしても良い。但し、設定した視野移動量と実際の視野移動量との間で乖離があることも考えられるため、基準位置と視野移動量評価位置との比、或いは差に基づいて、歪みの評価値を求めることが望ましい。

更に基準位置に、寸法が保証されたパターンが配置された状態にてＳＥＭ画像を取得し、当該部分の基準寸法に基づいて倍率校正等を行うことで、歪みを正確に測定することもできる。図２４は、その工程を説明するフローチャートである。まず、予め試料台１１０１上に配置された標準試料（図示せず）を、ＳＥＭの視野に位置づける（ステップ２４０１）。標準試料内に含まれるパターンは、その絶対寸法が保証されたものであり、例えば２５ｎｍや５０ｎｍのパターン幅を備えている。図２５に例示するように、視野２５０１内に割り当てられた基準位置（基準領域）２５０３が、パターン２５０２に位置づけられるように、視野位置を設定する。視野の大きさ（倍率）は、上述の移動量評価を行う画像と同じとする。次に、電子ビームを走査してＳＥＭ画像、或いはパターンの寸法値を取得する（ステップ２４０２）。次に、得られた寸法値とパターン２５０２の寸法値との比率に基づいて、倍率校正値（或いは走査幅校正値）を算出する（ステップ２４０３）。パターン２５０２の寸法値は保証されているので、測定結果が、保証寸法値と一致するように、走査幅を調整する。調整後の走査信号値（或いは補正係数）を装置条件として記憶する（ステップ２４０４）。

以上のようにして校正された走査信号を用いたビーム走査によって得られる画像は、少なくとも基準領域について倍率歪みがない画像であると定義することができる。よって、当該装置条件をもって、図１０に例示するような処理を実行することによって、各移動量評価位置の歪みを正確に特定することが可能となる。

図６は、視野移動前の画像（第１の画像）の基準位置、或いは移動量評価位置（第１の位置）の二次元領域を特定領域として切り出して、パターンマッチング用のテンプレートを作成し、パターンマッチング法を用いて、視野移動後の画像（第２の画像）の基準位置、或いは移動量評価位置を求める例を説明する図である。まず、図９に例示したテンプレート設定部９０４にて、第１の画像６０１の特定領域６０２を切り出して、テンプレート６０３を作成する。当該切り出された特定領域は、必要に応じて二値化や平滑化処理を施されて、テンプレートとしてテンプレート記憶部９０８に記憶される。

次に、第２の画像６０４上にて、先に作成されたテンプレート６０３を用いたパターンマッチングを実行する。なお、テンプレート設定部９０４は、第２の画像６０４の第１の位置に相当する個所から、視野移動量分ずらした位置６０６を基点として、パターンマッチング用のサーチ領域６０５を設定する。視野移動量は既知であり、且つ歪み量は視野の大きさと比較すると極めて小さいため、サーチ領域６０５は、第２の画像と比較して小さくすることができる。無論、第２の画像全体をサーチ領域とすることも可能であるが、マッチング処理の効率化の観点から、部分的な領域をサーチ領域とすることが望ましい。

図９の移動量演算部９０６では、第２の画像６０４上のマッチング位置と、視野移動前のテンプレートを切り出した位置との差、或いは第２の画像上でのマッチング位置と、理想的な移動位置との差を求めることによって、ｘ及びｙ方向の歪みの評価値を演算する。この演算結果は、演算結果記憶部９０９に記憶する。第１の画像と第２の画像は同じ倍率（同じ視野サイズ）であるため、テンプレート（第１の画像）と被テンプレート位置（第２の画像）は実質的に同じ条件で形成されることになり、高精度なマッチングを行うことが可能となる。

次に、評価対象となる画像の基準位置と移動量評価位置の設定例を、図１２を用いて説明する。図１２左図は、基準位置を含め、計９個所の部位の歪み評価値を求める例を説明する図であり、図１２右図は、２０×２０のマトリクス状の部位を設定し、各部位について歪み評価値を求める例を説明する図である。図１２左図は基準位置１２０３と、８個所の移動量評価位置１２０５を設定した例であり、図１２右図は、基準位置１２０３と、３９９個所の移動量評価位置１２０６を設定した例を説明する図である。画面全体の詳細な歪み分布を測定するという観点では、図１２右図のように画像内を漏れなく評価対象とすることが望ましいが、ＳＥＭ画像を用いて測定を実行する場合など、測定部位は画像内の限られた領域に存在するような場合は、当該部分を選択的に評価対象とするようにしても良い。図１２左図はその一例であり、全体ではなく、部分的に移動量評価位置を設定することで、演算の工程数を減らすことができる。また、図１２左図の例で評価位置は互いに重なっていないが、切り出す２次元領域を大きくし互いの位置が重ねて評価することもできる。

図１０は、画像歪みの評価工程を説明するフローチャートである。まず、歪み評価を行う画像の取得条件や、歪み評価位置条件等の装置条件を設定する（ステップ１００１）。次に、設定された装置条件に基づいて、第１の画像を取得する（ステップ１００２）。第１の画像の取得後、視野移動を行い（ステップ１００３）、第２の視野位置にて第２の画像を取得する（ステップ１００４）。次に第２の画像上でパターンマッチングを実施するためのテンプレートとなる領域を第１の画像から抽出する（ステップ１００５）。テンプレートの抽出は、ステップ１００２の直後であっても良い。

次に、第１の画像から抽出されたテンプレートを用いて、第２の画像上にてテンプレートマッチングを行い（ステップ１００６）、視野移動後の画像にてテンプレートと同じ領域の位置を特定することによって、移動量を求める（ステップ１００７）。当該テンプレートマッチングを予め定められた複数の位置について行い（ステップ１００８）、その位置情報を記憶する（ステップ１００９）。

図１０に例示する手法によれば、２枚の画像を取得するだけ（図２４の処理を含む場合は３枚）で、複数の部位の歪み情報を抽出することができる。

なお、本実施例では、歪み評価値を求めるための試料として図３に例示するようなブラックシリコンを用いているが、図１１に例示するように、ブラックシリコンを含む試料１１０３を、ＳＥＭ内にて試料１１０２を配置するための試料台１１０１上に配置するようにしても良い。また、図８に例示するように、特に半導体測定，検査用のＳＥＭには、試料室８０７に、真空バルブ８１４を介して、予備排気室（ロードロック室）８１５やミニエン８１７が接続されるが、例えばミニエン８１７内に、ブラックシリコンを含む試料８１８を待機させておき、必要に応じて試料室８０７に搬入するようにしても良い。なお、ブラックシリコンは、視野内にパターンマッチングにて識別可能なパターンが多数配列されているため、本実施例にて説明する歪み評価に特に好適な試料であるが、同等の条件を持つ試料であれば、ブラックシリコンに替えて適用することも可能である。また、倍率校正用試料をブラックシリコンに隣接して配置するようにしても良い。

図２６は、上述した２つの視野間における複数部位の移動量演算を行う手法の概念図である。本例では、試料上の第１の領域２６０１に第１の視野２６０２を位置づけることによって、第１の画像を取得し、第１の領域２６０１に対し、その位置が異なると共に、その一部が重畳する第２の領域２６０５に、第２の視野２６０６を位置づけることによって第２の画像を取得している。本例では、第１の画像内の試料上の特定領域２６０３に相当する第１の部分２６０４を切り出すことによってパターンマッチング用のテンプレートを作成し、当該テンプレートを用いて、第２の画像上にてテンプレートマッチングを行い、第２の画像上の第２の部分２６０８の位置を特定する。

そしてテンプレートマッチングによって特定された位置と、第２の画像上で第１の画像の第１の部分に相当する測定点２６０７との距離を求める、この移動量の測定を、その他の領域２６０９等、第１の視野２６０２と第２の視野２６０６の重畳領域にて行うことによって、各部位の移動量を求める。

第１の視野２６０２と第２の視野２６０６の大きさは同じであり、両者の視野を走査するための装置条件は、走査位置が僅かに異なることを除き、同じとした。すなわちほぼ同じ条件にて第１の画像と第２の画像を取得しているため、歪みの分布をほぼ同条件で再現することができ、更にその相対位置を僅かにずらすことによって、各部位の歪みを顕在化することができる。

次に、上述のようにして求められた歪み量の評価値を、画像補正等に適用する例について説明する。

図１６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、条件設定装置７０４にて行うようにしても良いし、ＳＥＭに接続された制御装置７１０にて行うようにしても良い。輪郭線抽出では、図１７のフローチャートに例示するように、先ずＳＥＭにてＳＥＭ画像１６０１を形成する（ステップ１７０１）。次にＳＥＭ画像上のパターンのエッジ部分に相当するホワイトバンド１６０２から第１の輪郭線（図示せず）を抽出する（ステップ１７０２）。なお、この第１の輪郭線の抽出手法としては、ホワイトバンド１６０２の輝度分布に基づいて、エッジ部分を細線化する方法が考えられる。

次に、形成された第１の輪郭線と、デバイスの設計データに含まれるレイアウトデータ１６０３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１６０３と第１の輪郭線との重ね合わせを行う（ステップ１７０３）。レイアウトデータ１６０３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１６０４を、第１の輪郭線と垂直になるように設定し、輝度分布１６０５、を検出する（ステップ１７０４）。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、正確な輪郭線を形成するための輪郭点の特定が可能となる（ステップ１７０５）。

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。

そして本実施例では、更に第２の輪郭線位置１６０６と定義された点に対し、歪み分布情報１６０７を用いて位置補正を行うことによって、像歪みに依らない正確な輪郭線を形成する手法を提案する。歪み分布情報１６０７は、複数の移動量評価位置にて求められた情報であり、図１６の歪み分布情報１６０７は、複数の移動量評価位置にて求められた情報を模式的に表現している。点線の矢印は歪みベクトルであり、実線の矢印は補正ベクトルである。両者は相反する関係にある。

このような歪み分布情報１６０７を読み込み（ステップ１７０６）、補正画面１６０８に例示するように、各輪郭点（第２の輪郭線位置１７０６）の位置を補正する（ステップ１７０７）。位置補正が施された各輪郭点を繋ぎ合わせるようにして、最終的な輪郭線（第３の輪郭線）を形成する（ステップ１７０８）。なお、歪み分布情報１６０７に対する各輪郭点の移動量は、その関係について輪郭線形成ごとに設定するようにしても良いし、予め歪み評価値と移動量との関係を示す関係式を用意しておき、当該関係式に基づいて、補正するようにしても良い。或いは歪みの割合を乗算して補正を行うようにしても良い。各点の補正方向は、歪みの方向と逆の方向になるため、演算式等もそのように設定する。

また、半導体パターンの寸法値を測定するＣＤ−ＳＥＭにおいて、同じ要領で測定値を補正することも可能である。図１８は、その具体例を説明する図である。複数のラインパターンが表示された画像１８０１上の１のラインパターン１８０３の線幅を測定するために、測長ボックス１８０４を設定する。この際、歪み分布情報１８０２より、予め記録されている測長ボックス１８０４、及びその間の領域に相当する位置の歪み情報１８０５を読み出す。

更に、ラインパターン１８０３の信号量分布情報であるラインプロファイル１８０９を形成する。歪み情報１８０５は、３つの小領域１８０６，１８０７、及び１８０８の歪み情報を含むものであり、各小領域にはそれぞれの歪み情報が記憶されている。なお、当該歪み情報は、測長方向（本例の場合、Ｘ方向）の寸法の膨張・収縮率に置き換えるようにしても良い。小領域１８０６，１８０７，１８０８の膨張・収縮率をそれぞれｋ１，ｋ２，ｋ３とすると、歪み補正後の測長値ＣＤ１は、以下のように求めることができる。

ＣＤ１＝ｋ１・Ａ＋ｋ２・Ｂ＋ｋ３・Ｃ …（数式５）
以上のような手法によれば、像歪みの存在に依らず、正確なパターン測定を行うことが可能となる。

次に、半導体プロセスにおけるシミュレーション結果と、ＳＥＭ画像（或いはＳＥＭ画像に基づいて形成されるパターン輪郭線）を比較する手法について説明する。昨今の半導体デバイス設計では、その半導体デバイスの出来栄えを評価するためのシミュレーション技術が採用されている。しかしながら、シミュレーション結果と実際に出来上がったパターンに乖離がある場合がある。これは設計データ、或いはシミュレーションの精度に起因する場合と、プロセス条件が適正に設定されていない場合が考えられる。よって、この検証を行うために、設計，シミュレーション、及び／又はプロセスの条件を変化させた複数のパターンを形成し、当該形成されたパターンのＳＥＭ画像とシミュレーション結果を比較することが考えられる。

図２１は、プロセス条件を変化させて作成した４つのパターンのＳＥＭ画像（或いはＳＥＭ画像に基づいて形成された輪郭線２１０２）と、シミュレーションによって得られたパターン図形２１０３を重畳した画像の一例を説明する図である。１つのＦＯＶ２１０１内の異なる位置に、複数のパターンが存在する場合、像歪みが存在すると、各位置での比較結果の精度が低下する恐れがある。よって、図１６に例示するように、ＳＥＭ画像、或いは輪郭線を像歪みに応じて補正することにより、像歪みに依らず、高精度な比較を実現することができる。

図１９は、歪み補正に基づいてシミュレーション結果とＳＥＭ画像を比較する工程を説明するブロック図である。なお、図１６の例ではＳＥＭ画像に基づく輪郭線を補正する例を説明したが、シミュレーション結果によって得られるパターン図形を補正するようにしても良い。図１９に例示するように、シミュレーション結果、或いはＳＥＭ画像の補正を行うことによって、高精度に比較検査を行うことが可能となる。

また、図２０に例示するように、歪み補正を行わずとも、シミュレーション結果，輪郭線、及び歪み分布情報を重畳表示することによって、シミュレーション結果とＳＥＭ画像間の乖離のある部分が、シミュレーション精度等に起因するものか、ＳＥＭ側に起因するものか、その原因特定を容易に視認することが可能となる。

更に、シミュレーション結果とＳＥＭ画像間に所定値以上の乖離があり、且つ歪み量が所定値以上の個所（即ち両者のアンドがとれる個所（分類１））、或いはシミュレーション結果とＳＥＭ画像間の乖離は所定値未満であるものの、歪み量が所定値以上の個所（分類２）は、比較検証結果の精度を再検証すべき個所であると考えられるため、その個所が容易に判断できるように、重畳画像上に更に分類結果を重畳表示するようにすると良い。上記分類１，分類２、及びシミュレーション結果とＳＥＭ画像間の乖離が所定値未満であり、且つ歪み量も所定値未満の個所（分類３）の少なくとも１つの情報を、重畳画面に重畳することによって、比較検証の妥当性の判断が容易になる。なお、上記分類は、情報分類部にて実施される。

図２２は、測定、或いは検査部位の特定に基づいて、ＦＯＶ内の複数の領域中から選択的に、歪み評価を行う部分を選択するプロセッサの一例を説明する図である。ＣＤ−ＳＥＭに代表される測定，検査装置では、レシピと呼ばれる装置の動作プログラムに基づいて、測定，検査が行われている。即ち、測定，検査すべき個所が予め決まっているため、当該個所の歪み評価を選択的に行うことによって、歪み評価の効率化を実現することができる。測定位置特定部２２０２では、レシピ情報から、ＦＯＶ内の測定或いは検査位置情報を抽出し、当該抽出情報に基づいて、歪み評価位置設定部２２０３では測定位置に相当する移動量評価位置と、基準位置を設定し、当該位置情報に基づいて、画像取得条件設定部２２０４では、画像取得のための装置条件を設定する。

以上のような構成によれば、ＦＯＶ全体の歪みを評価する場合と比較して、効率良く歪み評価を行うことが可能となる。

次に、複数のＳＥＭにて像歪みの評価を行う例を図２３に例示するフローチャートに沿って説明する。図７に例示する測定，検査システムには、３台のＳＥＭ７０１〜７０３が接続されている。複数のＳＥＭにて同じものを測定したときに、同じ測定結果が出力されることが望ましいが、各装置の個体差（機差）が存在すると、測定結果が一様ではなくなることも考えられる。仮に機差が存在する場合に、各装置において、像歪みの測定を行うことを考えると、像歪みの発生要因が機差に起因するものか、一時的に発生した外的要因（例えばＳＥＭの近隣に存在する振動源など）に基づくものか判断が難しくなる場合が考えられる。そこで、本例では複数の装置において、同時に像歪み評価のための画像を取得することによって、装置間の像歪みの程度の違いが、機差に基づくものか否かを判定する手法を提案する。なお、本例における『同時』とは、完全に同じタイミングを意味するものではなく、装置間で像歪みに違いを生じさせる要因と考えられる事象が発生している間であれば、シリーズで測定を行うようにしても良い。

図２３に例示するように、複数のＳＥＭ（本例では３台）にて視野移動前の第１の画像と、視野移動後の第２の画像を取得する。その上で各装置での像歪み評価を行い、当該評価値を機差として判定し、その情報を所定の記憶媒体に記憶させる。

以上のような手法によれば、像歪みの存在の由来を適正に判定することができ、更に像歪みによらず安定して機差測定を行うことができる。

これまでの実施例では、移動量演算部９０６にて求めた各移動量用い、画像歪み量演算部９０７で数式２，数式３などの演算にて評価値を求め、視野移動前後の像変位ベクトル（図４の４０１の像歪みの分布）を算出した。

これらは画像の局所的な歪みの程度（歪み無しを０％とする画像の歪み率）を示す指標である。即ち、歪み率は計測する取得したパターン配置またはパターンの輪郭線位置が画像歪みによる移動量や、歪み分布情報１６０７を直接示すものではない場合も考えられる。画像内における任意の２点間の測長値に対し、歪みによる検出点のずれを補正するためには、歪みによる位置ずれ量の画像内分布を求める必要がある。図１６に例示された歪みベクトル１６０７はその一例であるが、この歪みベクトルを求めるためには、画像歪みの成分と視野ずらしの移動方向によって得られる画像歪みの成分を考慮する必要がある。

以下に、走査型電子顕微鏡等で想定される画像歪みについて説明する。ここでは画像の水平方向に荷電粒子ビームを走査し、水平方向をＸ方向、垂直方向をＹ方向とする。図２７に、画像歪みの無い場合の、画像例２７０１〜２７０３と走査線のビームイメージ２７０４を示す。歪みが無いため画像に、画像内のパターンの寸法および形状の変化は無い。走査型電子顕微鏡でのビームイメージ２７０４の各矢印は、各エリアでの走査速度と方向をイメージしており、一連なりの矢印が１本の走査線を示している。像歪みがない場合、走査速度はすべての走査線で同じであり、Ｘ方向には一定で、Ｙ方向にはすべて０である。各走査線のＹ方向間隔は一定であり、各走査線の開始位置のＸ座標は一致している。

ここで走査型電子顕微鏡において想定される局所的な歪みは主に以下に示す４つの成分に分類できる。

歪みの１つ目の例は、Ｘ方向倍率歪みによるＸ方向の寸法変化である。図２８に示すように均一幅の縦ライン２７０１は画像歪みのため縦ライン２８０１のようにライン幅寸法が変動するが、均一幅の横ライン２７０１は横ライン２８０２のようにライン寸法は変動しない。歪み率の正負に関しては微小正方形パターン２７０３はＸ方向倍率歪み率が正の時、パターン２８０３のようにＸ方向の寸法が大きくなるとする。Ｘ方向倍率歪み率は、パターン２８０３の歪み無し画像でのＸ方向寸法をＸ₀とし、歪みによる寸法差をδｘとして以下の式で定義する。

Ｘ方向倍率歪み率ＤＭｘ＝δｘ／Ｘ₀ …（数式６）
走査型電子顕微鏡では、ビームイメージ２８０４のようにビーム偏向で画像左端から右端へのＸ方向の移動する際の走査速度（Ｘ成分）が不均一となることがこの歪みの主要因となる。基準となる画像エリアでの走査速度よりも速いエリアではＸ方向倍率歪み率は負に、一方基準となる操作速度よりも遅いエリアではＸ方向倍率の歪み率は正となる。

歪みの２つ目の例は、Ｙ方向倍歪みによるＹ方向寸法変化である。図２９に示すように横ライン２９０２のライン幅寸法が変動し、縦ライン２９０１のライン寸法は変動しない。微小正方形パターン２９０３はＹ方向倍率歪みが正の時Ｙ方向の寸法が大きくなる。Ｙ方向倍率歪み率は、パターン２９０３の歪み無し画像でのＹ方向寸法をＹ₀とし、歪みによる寸法差をδｙとして以下の式で定義する。

Ｙ方向倍率歪み率ＤＭｙ＝δｙ／Ｙ₀ …（数式７）
走査型電子顕微鏡では、ビームイメージ２９０４のように電源周波数と同期した外乱ノイズ等で各走査の間隔が等しくないことがこの歪みの主要因となる。歪みが無い場合の隣接する上下２本の走査間隔は設定したＹ倍率で決まる。Ｙ方向倍率歪みがあり、下の走査線がＹ倍率で決まる相対位置よりも下にあるエリアではＹ方向倍率歪み率は負に、逆に上にあるエリアではＹ方向倍率歪み率は正となる。

歪みの３つ目の例は、Ｘ方向せん断歪みによる形状変化である。図３０に示すように縦ライン３００１のライン形状が変化する。ライン寸法は縦ラインおよび横ライン３００２とも変動しない。微小正方形パターン３００３はＸ方向せん断歪みが正の例であるが、形状が変化し面積は変化しない。Ｘ方向せん断歪み率は、微小正方形パターン３００３の歪み無し画像でのＹ方向寸法をＹ₀とし、歪みによるＸ方向せん断ずれ量をδｓとして以下の式で定義する。

Ｘ方向せん断歪み率ＤＳｘ＝δｓ／Ｙ₀ …（数式８）
走査型電子顕微鏡では、ビームイメージ３００４のように電源周波数と同期した外乱ノイズ等で各走査線のＸ方向の相対位置が変動することがこの歪みの主要因となる。隣接する上下２本の走査線に関して、上の走査線に対する、下の走査線のＸ方向相対位置でせん断歪み率が決まる。下の走査線の位置が右にずれたエリアではＸ方向せん断歪みは正であり、逆に左にずれたエリアではＸ方向せん断歪みは負となる。

歪みの４つ目の例は、Ｙ方向せん断歪みによる形状変化である。図３１に示すように横ライン３１０２のライン形状が変化する。ライン寸法は縦ライン３１０１および横ラインとも変動しない。微小正方形パターン３１０３はＹ方向せん断歪みが正の例であるが、形状が変化し面積は変化しない。Ｙ方向せん断歪み率は、微小正方形パターン３１０３の歪み無し画像でのＸ方向寸法をＸ₀とし、歪みによるＸ方向せん断ずれ量をδｔとして以下の式で定義する。

Ｙ方向せん断歪み率ＤＳｙ＝δｔ／Ｘ₀ …（数式９）
走査型電子顕微鏡では、ビームイメージ３１０４のようにビーム偏向で画像左端から右端へのＸ方向の移動する際の走査速度がＹ成分を持つことがこの歪みの主要因となる。Ｙ方向速度が負（下向きベクトル）のエリアではＹ方向せん断歪みは正であり、逆にＹ方向速度が正（上向きベクトル）のエリアではＸ方向せん断歪みは負となる。

本実施例では、画像内の歪み率の分布を求めるために、まず重複するエリアをもつ２枚の画像を取得する。そしてその歪み率分布より、歪みによる位置ずれ量を算出する。

具体的な計測方法および計測される歪み率の成分に関しては後述するが、計測される歪み率の分布は、基準からの歪みの相対値である。そのため、各計測点の歪み率を決めるためには、歪み無し（歪み率を０とする）となる基準を決める必要がある。歪みの基準は画像内の特定箇所でもよいし、またはある程度広い範囲のエリアの歪み平均としてもよい。倍率歪みの基準の例としては、図２４に示した倍率校正の際に計測するエリアを基準として倍率の歪み率分布を計測する。形状歪み（せん断歪み）の基準は例えば矩形標準サンプル等で校正したエリアである。または画像全体の歪み率の平均値は歪み無しとすることも可能である。ここでは画像中心エリアを歪み基準（せん断歪みなし）とした場合の例を用いる。

次に視野ずらしの方向と計測される歪み成分の例に関して説明する。

図３２にＹ方向に視野移動した２枚の画像を用いて、Ｙ方向倍率歪み率とＸ方向せん断歪みを算出する例を示す。まず１枚目（画像Ａ３２０１）を取得する、四角パターン３２０２を画像歪みの基準位置にあるパターンとし画像Ａ内での座標ａ１を（４５０ｎｍ，４００ｎｍ）とする。丸パターン３２０３は画像歪みの評価する位置にあるパターンとし画像Ａ内の座標ａ２を（３００ｎｍ，２００ｎｍ）とする。次に視野を右へ０ｎｍ、下に１００ｎｍ移動する位置３２０４で画像Ｂを取得すると、画像Ｂでの四角パターン３２０６の座標ｂ１は（４５０ｎｍ，５００ｎｍ）であり、視野移動により右へ０ｎｍ、上に１００ｎｍ移動する。したがって基準位置の移動ベクトル（Ｘｓ，Ｙｓ）は（０，１００ｎｍ）となる。画像歪みがない場合、画像Ｂ内の丸パターンは四角パターンと同様に右へ０ｎｍ、上に１００ｎｍ移動する位置である座標（３００ｎｍ，３００ｎｍ）となるが、丸パターンのあるエリアには画像歪みがあり、丸パターンの画像Ｂでの座標ｂ２は（３０２ｎｍ、３０１ｎｍ）とし、丸パターンは右に２ｎｍ、上に１０１ｎｍ移動したとする。このとき評価位置の移動ベクトル（Ｘａ，Ｙａ）は（２，１０１ｎｍ）となる。

評価位置のＹ方向移動量に関して、基準位置のＹ方向移動量より＋１％大きいことは、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアにおいてＹ方向倍率が基準位置の１０１％であり、これはＹ方向倍率歪み率が＋１％であることを示している。これを式で表すと以下となる。

Ｙ方向倍率歪み率ＤＭｙ
＝（Ｙａ−Ｙｓ）／Ｙｓ×１００
＝（１０１−１００）／１００×１００＝１％ …（数式１０）
一方、評価位置と基準位置のＸ方向移動量の差が、基準位置のＹ方向移動量の＋２％であることは、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアにおいてＸ方向せん断歪み率が基準位置よりも＋２％大きく、基準位置のせん断歪み率を０とすれば、評価位置のＸ方向せん断歪み率が＋２％であることを示している。これを式で表すと以下となる。

Ｘ方向せん断歪み率ＤＳｙ
＝（Ｘａ−Ｘｓ）／Ｙｓ×１００
＝（２−０）／１００×１００＝２％ …（数式１１）
これらの評価位置の歪み率は、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアの値である。またこの計測結果を、２点間の中間座標である座標ｂ（３００ｎｍ，２５０ｎｍ）を計測点とする歪み率の計測結果とすることも可能である。

図３３にＸ方向に視野移動した２枚の画像を用いて、Ｘ方向倍率歪み率とＹ方向せん断歪みを算出する例を示す。まず１枚目（画像Ａ３３０１）を取得する、四角パターン３３０２を画像歪みの基準位置にあるパターンとし画像Ａ内での座標ａ１を（４００ｎｍ，４５０ｎｍ）とする。丸パターン３３０３は画像歪みを評価する位置にあるパターンとし画像Ａ内の座標ａ２を（２００ｎｍ，３００ｎｍ）とする。次に視野を左へ１００ｎｍ、上に０ｎｍ移動する位置３２０４で画像Ｂを取得すると、画像Ｂでの四角パターン３２０６の座標ｂ１は（５００ｎｍ，４５０ｎｍ）であり、視野移動により右へ１００ｎｍ、上に０ｎｍ移動する。したがって基準位置の移動ベクトル（Ｘｓ，Ｙｓ）は（１００，０ｎｍ）となる。画像歪みがない場合、画像Ｂ内の丸パターンは四角パターンと同様に右へ１００ｎｍ、上に０ｎｍ移動する位置である座標（３００ｎｍ，３００ｎｍ）となるが、丸パターンのあるエリアには画像歪みがあり、丸パターンの画像Ｂでの座標ｂ２は（３０２ｎｍ，３０１ｎｍ）とし、丸パターンは右に１０２ｎｍ、上に１ｎｍ移動したとする。このとき評価位置の移動ベクトル（Ｘａ，Ｙａ）は（１０２，１ｎｍ）となる。

評価位置のＸ方向移動量に関して、基準位置のＸ方向移動量より＋２％大きいことは、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアにおいてＸ方向倍率が基準位置の１０２％であり、これはＸ方向倍率歪み率が＋２％であることを示している。これを式で表すと以下となる。

Ｘ方向倍率歪み率ＤＭｘ
＝（Ｘａ−Ｘｓ）／Ｘｓ×１００
＝（１０２−１００）／１００×１００＝２％ …（数式１２）
一方、評価位置と基準位置のＹ方向移動量の差が、基準位置のＸ方向移動量の＋１％であることは、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアにおいてＹ方向せん断歪み率が基準位置よりも＋１％大きく、基準位置のせん断歪み率を０とすれば、評価位置のＹ方向せん断歪み率が＋１％であることを示している。これを式で表すと以下となる。

Ｙ方向せん断歪み率ＤＳｘ
＝（Ｙａ−Ｙｓ）／Ｘｓ×１００
＝（１−０）／１００×１００＝１％ …（数式１３）
これらの評価位置の歪み率は、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアの値である。またこの計測結果を、２点間の中間座標である座標ｂ（３００ｎｍ，２５０ｎｍ）を計測点とする歪み率の計測結果とすることも可能である。

〔電顕の歪み特性と、平均化による計測精度向上〕
走査型電子顕微鏡では、Ｙ方向の視野ずらしで得られるＹ方向倍率歪みおよびＸ方向せん断歪みは図３，図４のビームイメージ３０４，３０５のように各走査線の相対位置が変動することが主要因である。そのため、これらの歪みは走査線間で変動し、各走査線内の分布が少ない場合が多い。その場合、歪みは主にＹ方向への分布を持ち、Ｘ方向への歪み分布は小さいため、画像内の同じＹ座標での計測点に関してＸ方向の平均をとり、同一Ｘ座標の計測値と近似し、各計測点の計測ばらつきを低減させることも可能である。走査型電子顕微鏡を用いてＹ方向の視野ずらしで歪み率をベクトルで表示する例を図３４に示す。ベクトルのＸ成分はＸ方向せん断歪み率、ベクトルのＹ成分はＹ方向倍率歪み率である。各成分ともＹ方向に分布を持ち、Ｘ方向の分布が小さい。各ベクトル成分をＸ方向に平均して、Ｙ方向依存性をグラフにした例を図３５に示す。これにより、Ｘ方向せん断歪み率，Ｙ方向倍率歪み率のＹ方向依存性を検出できる。

一方、Ｘ方向ずらしで得られるＸ方向倍率歪みおよびＹ方向倍率歪みは図２，図５のビームイメージ２０４，５０５ビーム偏向で画像左端から右端へのＸ方向の移動する際の走査速度が一定ではないことを主要因である。そのため、これらの歪みは走査線内で分布をもち、走査線間の分布は小さい場合が多い。その場合、歪みは主にＸ方向に分布を持ち、Ｙ方向への歪み分布は小さいため、画像内の同じＸ座標での計測点に関してＹ方向の平均をとり、同一Ｘ座標の計測値と近似し、各計測点の計測ばらつきを低減させることも可能である。走査型電子顕微鏡を用いてＸ方向の視野ずらしで歪み率をベクトルで表示する例を図３６に示す。ベクトルのＸ成分はＸ方向倍率歪み率、ベクトルのＹ成分はＹ方向せん断歪み率である。各成分ともＸ方向に分布を持ち、Ｙ方向の分布が小さい。各ベクトル成分をＹ方向に平均して、Ｘ方向依存性をグラフにした例を図３７に示す。これにより、Ｘ方向倍率歪み率，Ｙ方向せん断歪み率のＸ方向依存性を検出できる。

図３８にＸ方向およびＹ方向に同時に視野移動した２枚の画像を用いて算出される歪みの例を示す。まず１枚目（画像Ａ３８０１）を取得する。四角パターン３８０２を画像歪みの基準位置にあるパターンとし画像Ａ内の座標ａ１を（４００ｎｍ，４００ｎｍ）とする。丸パターン３８０３は画像歪みを評価する位置にあるパターンとし画像Ａ内の座標ａ２を（２００ｎｍ，２００ｎｍ）とする。次に視野を左へ１００ｎｍ、下に１００ｎｍ移動する位置３８０４で画像Ｂを取得すると、画像Ｂでの四角パターン３８０６の座標ｂ１は（５００ｎｍ，５００ｎｍ）である。したがって基準位置の移動ベクトル（Ｘｓ，Ｙｓ）は（１００ｎｍ，１００ｎｍ）となる。画像歪みがない場合、画像Ｂ内の丸パターンは四角パターンと同様に右へ１００ｎｍ、上に１００ｎｍ移動する位置である座標（３００ｎｍ，３００ｎｍ）となるが、丸パターンのあるエリアで画像歪みがあり、丸パターンの画像Ｂでの座標ｂ２は（３０４ｎｍ，３０２ｎｍ）とし、丸パターンは右に１０４ｎｍ、上に１０２ｎｍ、移動したとする。このとき評価位置の移動ベクトル（Ｘａ，Ｙａ）は（１０４ｎｍ，１０２ｎｍ）となる。

評価位置と基準位置のＸ方向移動量の差
ΔＸ＝Ｘａ−Ｘｓ＝＋４ｎｍ …（数式１４）
に関して、この値が基準位置のＸ方向およびＹ方向の移動量より＋４％大きいことは、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアにおいてＸ方向倍率の歪み率とＸ方向せん断歪み率の和が＋４％であることを示している。この例ではＸ方向およびＹ方向の視野ずらし量を同じにしているが、異なる場合でも、数式１１および数式１２に従う各歪み率の和となる。

評価位置と基準位置のＹ方向移動量の差
ΔＹ＝Ｙａ−Ｙｓ＝＋２ｎｍ …（数式１５）
に関して、この値が基準位置のＸ方向およびＹ方向の移動量より＋２％大きいことは、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアにおいてＹ方向倍率の歪み率とＹ方向せん断歪み率の和が＋２％であることを示している。この例ではＸ方向およびＹ方向の視野ずらし量を同じにしているが、異なる場合でも、数式１０および数式１３に従う各歪み率の和となる。

これらの歪みは、画像内の座標ｂ１からｂ２のエリアの値とする代わりに、２点間の中間座標である座標Ｂ（２５０ｎｍ，２５０ｎｍ）を計測点とした歪みとすることも可能である。

走査型電子顕微鏡を用いてＸ方向およびＹ方向に同時に視野移動した視野ずらしで歪み率をベクトルで表示する例を図３９に示す。ベクトルのＸ成分はＸ方向せん断歪み率とＸ方向倍率歪み率の和、ベクトルのＹ成分はＹ方向倍率歪み率とＹ方向せん断歪み率の和である。前述のように、和となっている２つの歪みはそれぞれＸ方向分布とＹ方向分布を持つ傾向があり、各成分の和となる組はＹ方向平均，Ｘ方向平均することでそれぞれの歪み分布を抽出できる。各ベクトル成分をＸ方向およびＹ方向に平均して、グラフにした例を図４０に示す。これにより、Ｘ方向せん断歪み率，Ｙ方向倍率歪み率のＹ方向依存性を検出できる。

〔画像をθ回転させた画像の像歪み，倍率を変更した画像の像歪み〕
走査型電子顕微鏡の歪み特性を用いて、画像全体を角度θ回転させた画像の歪みを、回転なしでの画像歪み計測結果から算出する例を示す。図４１に画像回転角度の０°例を示す。画像全体を角度θ回転させた画像を得るためには、図４２に示すようにビーム走査全体を−θ回転する。Ｘ方向倍率歪みおよびＹ方向せん断歪みは１つの走査内の変動に起因しているため、倍率および試料上走査角度が小さく、依存性が無いとする。一方、Ｙ方向倍率歪みおよびＸ方向せん断歪みは外乱ノイズによる各走査線間の相対位置ずれであり、各走査線の移動量・方向は試料に対する相対値が一定とする。図４３に画像をθ回転した場合の、Ｙ方向倍率歪み率およびＸ方向せん断歪み率の変化を示す。試料上走査角度θに応じて、Ｘ方向倍率歪みおよびＹ方向せん断歪みは試料上走査角度０°での各歪みを用いて以下の式で変化する。

Ｘ方向倍率歪み（θ＝θ）
＝［Ｘ方向倍率歪み（θ＝０）］×cosθ＋［Ｘ方向せん断歪み（θ＝０）］ ×sinθ …（数式１６）
Ｙ方向せん断歪み（θ＝θ）
＝−［Ｘ方向倍率歪み（θ＝０）］×sinθ＋［Ｘ方向せん断歪み(θ＝０)］×cosθ …（数式１７）
また、倍率を変更した画像での歪みに関しては試料に対する相対値が変化しないことから、Ｙ方向倍率歪み率およびＸ方向せん断歪み率は画像の倍率に比例して大きくなる。

〔歪みによる位置ずれ量を求める方法〕
各計測点の歪み率の分布を用いて、歪みによる位置ずれ量を求める方法の説明をする。はじめに位置ずれ量分布と、歪み率の関係を示す。

１つ目の例としてＹ方向倍率の歪みを図４４に示す。５１２×５１２Pixelの画像に対し、画像左下を原点とした座標系でＹ方向の位置ずれ量ｄｙがｙのみに依存して振幅０.１Pixel、波長５１２Pixelのサイン波で変化し、以下の式で表される歪みによる位置ずれを生じている。

ｄｙ（ｘ，ｙ）＝ｄｙ（ｙ）＝−０.１sin（２πｙ／５１２）…（数式１８）
このときの位置４４０１，４４０２，４４０３ではＹ方向の位置ずれは無い。一方４４０４では歪みにより上へ０.１Pixel位置ずれしており、４４０５では下に０.１Pixel位置ずれしている。

数式１８の位置ずれ分布を持つ画像の、Ｙ方向倍率歪み率の分布を図４５に示す。正方形パターンは４５０１，４５０３でＹ方向に縮みＹ方向倍率歪み率が負になっており、４５０２ではＹ方向に伸びＹ方向倍率歪み率が正になっている。また、４５０４，４５０５では歪みは発生しておらず、歪みなしでの正方形のままである。Ｙ方向倍率の歪み率ＤＭｙはＹ方向倍率の歪みによる位置ずれ量ｄｙ（ｘ，ｙ）のｙによる偏微分として表され、本例では以下の式となる。

ＤＭｙ（ｙ）＝∂（ｄｙ（ｘ，ｙ））／∂ｙ＝−０.１×２π／５１２cos（２πｙ／５１２）＝−Ｄcos（２πｙ／５１２）
＠ここでＤ＝０.１×２π …（数式１９）
数式１８，数式１９の関係より、歪み率ＤＭｙ（ｙ）から歪みによる位置ずれ量をｄｙ（ｙ）を算出する場合は以下の式となる。

ｄｙ（ｙ）＝∫ＤＭｙ（ｙ）ｄｙ …（数式２０）
本実施例にて説明するＹ方向倍率歪み率は図４０の例４００４のように計測点ごとの歪み率が検出されるため、例４００４を関数にフィッティングして積分するか、検出された歪み率を数値積分する。数値積分は分布に応じ、台形近似法やシンプソン法を用いる。この計算によって得られるのは画像左端の位置ずれを０としているが、位置ずれの基準を変更は基準とする位置のずれ量Δだけ全体の位置移動量を引くとことで修正できる。

同様にＸ方向倍率の歪み率分布による位置ずれ量も同じ方法で算出できる。

２つ目の例としてＸ方向せん断の歪みの例を図４６に示す。５１２×５１２Pixelの画像に対し、画像左下を原点とした座標系でＸ方向の位置ずれ量ｄｘがｙのみに依存して振幅０.１Pixel、波長５１２Pixelのサイン波で変化し、以下の式で表される歪みによる位置ずれを生じている。

ｄｘ（ｘ，ｙ）＝ｄｘ（ｙ）＝−０.１sin（２πｙ／５１２） …（数式２１）
このときの位置４６０１，４６０２，４６０３ではＹ方向の位置ずれは無い。一方４６０４では歪みにより右へ０.１Pixel位置ずれしており、４６０５では左に０.１Pixel位置ずれしている。

数式１８の位置ずれ分布を持つ画像のＸ方向せん断歪み率の分布を図４７に示す。正方形パターンは４７０１，４７０３でＸ方向せん断歪み率が負の変形をしており、４７０２ではＸ方向せん断歪み率が正の変形となっている。また、４７０４，４７０５では歪みによる変形は発生しておらず、歪みなしでの正方形のままである。Ｙ方向せん断の歪み率ＤＳｘはＸ方向倍せん断の歪みによる位置ずれ量ｄｘ（ｘ，ｙ）のｘによる偏微分として表され、本例では以下の式となる。

ＤＳｘ（ｙ）＝∂（ｄｘ（ｘ，ｙ））／∂ｙ＝−０.１×２π／５１２cos（２πｙ／５１２）
＝−Ｄcos（２πｙ／５１２）
＠ここでＤ＝０.１×２π …（数式２２）
数式２１，数式２２の関係より、歪み率ＤＳｘ（ｙ）から歪みによる位置ずれ量をｄｘ（ｙ）を算出する場合は以下の式となる。

ｄｘ（ｙ）＝∫ＤＳｘ（ｙ）ｄｙ …（数式２３）
本実施例のＸ方向せん断歪み率は図４０の例４００１のように計測点ごとの歪み率が検出されるため、例４００１を関数にフィッティングして積分するか、検出された歪み率を数値積分する。数値積分は分布に応じ、台形近似法やシンプソン法を用いる。この計算によって得られるのは画像左端の位置ずれを０としているが、位置ずれの基準を変更は基準とする位置のずれ量Δだけ全体の位置移動量を引くとことで修正できる。

同様にＹ方向せん断の歪み率分布による位置ずれ量も同じ方法で算出できる。

上記の例はＸ方向にまたはＹ方向に各歪みが均一の場合を示したが、均一でない場合も同様に計算できる。また算出された、画像内計測点のＸ方向倍率歪み，Ｙ方向倍率歪み，Ｘ方向せん断歪みおよびＹ方向せん断歪みによる位置ずれ量の和が、各計測点の位置ずれ量となる。

〔計測点以外の位置ずれ量の計算〕
計測点における位置ずれ量を算出したが、位置ずれ量の補正対象は計測点以外にもあり、画像内の任意の点における位置ずれ量は、周囲の計測点の結果から外挿または内挿する。次にその例を示す。図４８に示すように、計測点のＸ方向ピッチをＸｐ（Pixel）、Ｙ方向ピッチをＹｐ（Pixel）で配置し、その４点のエッジ点左下にある計測点を原点とした時の、位置（ｘ，ｙ）の位置ずれ量の算出方法の例を示す。計測点Ａ４８０１，Ｂ４８０２，Ｃ４８０３，Ｄ４８０４それぞれの位置ずれ量をａ，ｂ，ｃ，ｄとする。このとき、位置（ｘ，ｙ）の位置ずれ量Δは以下の式で内挿する。

Δ＝ａ＋（ｃ−ａ）・ｙ／Ｙｐ＋（ｂ−ａ）・ｘ／Ｘｐ＋（ａ−ｂ−ｃ＋ｄ）・ｘ・ｙ／（Ｘｐ・Ｙｐ） …（数式２４）
この式では下記の各点のΔは以下の様になる。

（ｘ，ｙ）＝（０，０）では Δ＝ａ
（ｘ，ｙ）＝（Ｘｐ，０）では Δ＝ｂ
（ｘ，ｙ）＝（０，Ｙｐ）では Δ＝ｃ
（ｘ，ｙ）＝（Ｘｐ／２，０）では Δ＝（ａ＋ｂ）／２
（ｘ，ｙ）＝（０，Ｙｐ／２）では Δ＝（ａ＋ｃ）／２
（ｘ，ｙ）＝（Ｘｐ／２，Ｙｐ）では Δ＝（ｃ＋ｄ）／２
（ｘ，ｙ）＝（Ｘｐ，Ｙｐ／２）では Δ＝（ｂ＋ｄ）／２
（ｘ，ｙ）＝（Ｘｐ／２，Ｙｐ／２） では
Δ＝（ａ＋ｂ＋ｃ＋ｄ）／４
視野をずらして取得した２枚画像から、画像歪みによる位置ずれ量を算出するフローチャートを図４９に示す。またこのフローチャートの各ステップで、得られる結果を図５０に示す。

ステップ４９０１で視野をずらした２画像を取得する。２画像は５００１のように重複する領域を持ち、それを用いてステップ４９０２の画像内歪み率の分布を計測する。このとき計測データとしては、５００２のように歪み率ベクトルで表示してもよいし、各計測点での歪み率ベクトルのＸ成分およびＹ成分を数値として保存してもよい。次にステップ４９０３でこの歪み率が正常範囲内であるかの判定を行う。

判定は歪み率の大きさの上限や、隣接する計測点での歪み率の差の上限等がある。範囲外である場合は、アラートとして、取得した画像の画質，サンプルの状態，電子顕微鏡のハードの状態等を調べ、調整後に再度位置ずれ分布の計測を行う。一方範囲内である場合は、ステップ４９０４へ進み５００３のように歪み率分布の各成分に対し、数値積分等の計算を行って、歪みによる位置ずれ分布を求める。そしてステップ４９０５で歪みの各成分の位置ずれ量を合成して、５００５のように画像歪みによる各計測点の位置ずれ量分布を求める。ステップ４９０６でこの位置ずれの値および分布が正常範囲内であるかの判定を行う。範囲外である場合は、ステップ４９０３と同じ様にアラートとして、取得した画像の画質，サンプルの状態，電子顕微鏡のハードの状態等を調べ、調整後に再度位置ずれ分布の計測を行う。範囲内である場合は、ステップ４９０７へ進み、計測点の位置ずれ量分布および画像取得条件を保存する。

〔検出される歪みによる、計測対象への補正１〕
図５１に歪みの有無によるパターンの変形の例を示す。画像歪みが無い場合は画像の位置ずれベクトルの分布は５１０１のようにすべての計測点でベクトルが０となり、５１０１の条件で撮像されたＬ／Ｓパターン５１０２も、試料の形状に対し、歪み無いパターンとなる。本発明によって得られる画像歪みによる位置ずれベクトル分布の例５１０３と、５１０３の画像歪みを持つ条件で５１０２と同じＬ／Ｓパターンを撮像した例を５１０４に示す。画像歪みにより、５１０４は試料の形状に対し歪みを持っているが、歪みのない５１０２から５１０４への移動量は、５１０３の位置ずれベクトルから算出することができ、５１０３と５１０４を用いて、５１０２で得られる情報を算出することができる。

まず、１つ目の方法としてはパターンの寸法を計測するために検出するエッジ点を移動する方法である。図５２に示すように、ひずんだ画像５２０１にて得られたラインのエッジ点５２０２を、画像歪みベクトル５１０３のデータから算出した補正値でエッジ点５２０４に移動し、移動したエッジ点５２０４を用いてパターンの寸法を計測する。補正後の画像５２０３は作成する必要はなく、５２０４からのみ寸法計測が可能である。５２０２から５２０４への画像歪みベクトル５１０３のデータから算出した補正値に関しては、５１０３のベクトルをそのままフィードバックしてもよいし、５２０２のような縦方向ライン寸法に寄与する５１０３のベクトルのＸ方向成分のみフィードバックしてもよい。

〔検出される歪みによる、計測対象への補正２〕
２つ目の方法としては、歪み率ベクトルおよび歪みによる位置ずれベクトルによる電子線走査型顕微鏡のハードへの補正である。

歪みはＸ方向およびＹ方向の倍率歪みと、Ｘ方向およびＹ方向のせん断歪みに分類できる。各歪みにおける、ビームイメージを図５３に示す。Ｘ方向せん断歪みおよびＹ方向倍率歪みに関しては、５３０１および５３０２のように各走査線の相対位置がＸ方向およびＹ方向に分布を持つことに起因している。発生源は電源周波数に同期した電気ノイズまたは振動であるが発生源の種類によらず、Ｘ方向せん断歪みおよびＹ方向倍率歪みによる位置ずれ量のＹ方向分布を、電子線走査型顕微鏡の各走査線の相対座標を制御している回路にフィードバックすることで５３０５のように補正可能である。

一方、Ｘ方向倍率歪みは走査線内でのＸ方向走査速度の分布が原因であり、Ｘ方向走査速度がｎ％増加すると、Ｘ方向倍率の歪み率−ｎ％となり、計測されたＸ方向倍率歪み率分布から決まる補正値を、Ｘ方向走査速度を制御する回路へフィードバックする。Ｙ方向せん断歪みはＸ方向の走査において、Ｙ方向の速度を持つ場合に発生する。（Ｙ方向走査速度）／（Ｘ方向走査速度）×１００（％）が、Ｘ方向倍率の歪み率となり、計測されたＹ方向せん断歪みの分布から決まる補正値を、走査時のＹ方向走査速度を制御する回路へフィードバックする。これらのフィードバックにより５３０６のように補正可能である。

図５４に、ハードの補正よるが像歪みの補正の例を示す。画像歪みによりひずんだ画像５４０１が、ハードの補正により、５４０２のような歪みの無い画像を得ることができる。またこのハードにより、再度、視野をずらした画像を取得，画像の歪みによる位置ずれ量を計測することで、ハードによる補正の検証も可能である。

〔検出される歪みによる、計測対象への補正３〕
３つ目の方法としてはパターンの寸法を計測するために取得した画像に対し、画像歪みによる位置ずれ量をフィードバックする画像処理を行う方法である。図５５に示すように、画像歪みによりひずんだ画像５５０１に対し、画像歪みベクトル５１０３をフィードバックする画像補正をソフトで実施することにより、歪みの無い画像５５０２を得ることができる。

〔検出される歪みによる、計測対象への補正４〕
画像歪みの変化が大きく、これまで説明した画像歪みベクトルを用いた画像処理による補正では画像が補正しきれない例を図５６に示す。画像歪みが無い場合５１０２となるＬ／Ｓパターンは画像歪みにより５６０１のような画像歪みによる形状変化している場合、特に画像歪みの変化が大きい５６０２は、画像処理により修正された画像５６０３において５６０４のように歪みによる形状変化が残る場合がある。これは本発明で検出する歪み率の値が、取得した２画像間の視野をずらした２点間の歪みの平均値となっていることが主要因である。シミュレーションでの評価では視野ずらしの距離を画像サイズの１／９とした時、画像サイズの１／６の波長を持つ歪みに対する感度は５０％となる。このように画像歪みの変化が大きい場合は、画像歪みベクトルを用いた画像処理による補正を、視野をずらした２画像に対して行い、再度が像歪みベクトルを算出することで精度を上げることができる。

歪みを計測する画像に対して歪み補正をフィードバックする歪み検出方法の例を図５７に示す。視野ずらして取得した画像組（歪み補正なし）を、画像組Ａ（０）とする。ここで（）内の０は補正回数Ｎである。画像組Ａ（０）を用いて算出した、画像歪みによる位置ずれ量分布を、位置ずれ量分布Ｚ（０）とする。画像組Ａ（０）に対し、ずれ量分布Ｚ（０）を補正する画像処理を実施した画像組を、画像組Ａ（１）とする。画像組Ａ（１）を用いて算出した、画像歪みによる位置ずれ量分布を、位置ずれ量分布Ｚ（１）とする。画像組Ａ（１）に対し、ずれ量分布Ｚ（１）を補正する画像処理を実施した画像組を、画像組Ａ（２）とする。画像組Ａ（２）を用いて算出した、画像歪みによる位置ずれ量分布を、ずれ量分布Ｚ（２）とする。これを繰り返すことによりずれ量分布Ｚ（Ｎ）は小さくなる。

これらのＺ（Ｎ）を用いて画像の歪み補正を求める方法としてＺ（０），Ｚ（１），Ｚ（２）までもとめた例を図５８に示す。位置ずれ量分布Ｚ（０），Ｚ（１），Ｚ（２）の和を、位置ずれ分布和Ｗ（２）として、この値を補正値としてフィードバックする。上記で述べた感度５０％となる歪みに対してはＺ（０）では５０％検出され、Ｚ（１）では２５％、Ｚ（２）では１２.５％検出されることが期待され、Ｗ（２）では歪み８７.５％が検出され、補正されることが期待される。

この方法にＺ（Ｎ）での判定を加えたフローチャートを図５９に示す。ステップ５９０１で取得した画像組Ａ（０）からずれ量分布Ｚ（０）をもとめ、その結果をステップ５９０２で画像組Ａ（Ｎ＝０）にフィードバックし、再度求めたずれ量をＺ（Ｎ＝１）とする。ステップ５９０５ではＺ（Ｎ＝１）が判定基準を満たすか評価する。判定基準は例えばＺ（Ｎ）の全点が０.０５％以下である。判定基準を満たす場合は、Ｗ（Ｎ＝１）＝Ｚ（０）＋Ｚ（１）を位置ずれ補正分布として保存する。判定基準を満たさない場合は、画像組Ａ（Ｎ＝１）に対してＺ（１）の画像処理を再度行い、Ｚ（Ｎ）が規格を満たすかステップ５９０６で判定する繰り返し上限となるまで行う。繰り返し回数を超えた場合はアラートを出力し、調整等の判断を行う。

図５９で示した方法は画像補正を実施した画像に、再度検出された歪みに画像補正を追加して実施しているが、画像補正の対象を画像補正していない画像とする方法のフローチャートの例を図６０に示す。ステップ６００１，６００３〜６００７はそれぞれステップ５９０１，５９０３〜５９０７と同じであるが、６００２のみ変更し、画像組Ａ（０）に対し、画像処理にてずれ量分布の和Ｗ（Ｎ）を補正して、画像組Ａ（Ｎ＋１）を取得とした。これによる繰り返しずれ量分布を求めても、画像処理は、画像処理を実施していない画像組Ａ（０）に対して行うこととなる。

〔計測した歪みデータの保存〕
次に計測した歪みデータの保存方法の例を図６１に示す。歪みは画像取得条件、例えば電子線の加速電圧（Ｖａｃｃ）、電子線の電流値（Ｉｐ），倍率（Ｍａｇ），画像の回転角度（Ｒｏｔ）に対する依存性を持つ。そのため、画像内の歪み率分布および歪みによる位置ずれ量の分布のデータだけでなく、歪みデータを算出する画像の取得条件も保存する必要がある。したがって各データのＮＯ.（またはデータ名称）の他に画像の取得条件６１０１〜６１０４も一覧として表示する。

また、図４１〜図４３で説明したように、倍率（Ｍａｇ），画像の回転角度（Ｒｏｔ）に関しては、計算で取得画像の条件以外の補正データも算出することが可能であり、例えば、補正データ６１０３を選択し、計算実施ボタン６１０５を押して変更する倍率６１０７，Ｒｏｔ６１０８，生成するデータNo．６１０９を入力することで補正データ６１１０を算出可能である。また、補正対象の画像のＭａｇ，回転角度Ｒｏｔを補正前に読み込み、保存したデータを読み込んだＭａｇ，Ｒｏｔに合わせて変更し、補正することも可能である。

〔保存した歪みデータを用いた計測〕
電子走査型顕微鏡でのパターンの自動計測の例を図６２に示す。ここでは３本の縦ライン６２０１〜６２０３のライン幅を計測するために、自動計測パラメータ６２０６を設定し、画像内のラインパターンに合わせて６２０４に示すカーソルを設定する。自動計測パラメータ６２０６にはカーソルのサイズ（形状），エッジ検出条件，測定するライン本数等の条件６２０７を設定する。６２０４がライン一箇所に対してのカーソルの場合でも、測定するライン本数を３と設定すれば、画像から３本のラインを検出し計測する。このカーソルは手動で配置してもよいし、計測レシピの画像認識でラインの中心を検出しカーソル位置を決定するように設定してもよい。

自動計測すると６２０５のように各ラインのエッジ点を検出し、ライン幅を複数点で検出し、例えばすべてのライン幅の平均値をライン幅として出力する。本発明で計測される歪みによる位置ずれ分布を用いて、ひずんだ画像での自動測定の方法の例を示す。図６３のように画像歪みに６２０１〜６２０３の画像が６３０１〜６３０３のように変形した場合の計測を行う。カーソル６３０４が画像歪みを考慮していない自動計測パラメータ６２０６によって計測される場合、計測されるエッジ６３０６はひずんだラインに合わせて検出される。

ここで、自動計測パラメータに６３０６のように歪みデータNo.６３０８を設定する項目を追加する。これは例えば図６１のように事前に登録している歪みの計測データである。レシピ計測においてはレシピの設定時に歪みデータNo.６３０８を登録することも可能である。この自動計測による画像歪みによる補正は、画像処理を用いて行ってもよいし、エッジ点６３０５の位置を移動させることで行ってもよい。

〔位置ずれ量分布の表示方法〕
計測した画像の歪みによる位置ずれ量分布の表示方法の例を示す。まず計測点６４０１に位置ずれベクトル６４０２を表示する方法である。ベクトルの始点は計測点６４０１と一致しており、ひずんだ画像での計測点である。ベクトルの終点は画像歪みにより位置ずれした位置である。したがって、計測点６４０１で検出したエッジ点を補正するためには、位置ずれベクトルと同じ長さで逆向きの方向にずらす。ベクトルサイズに応じて色分けや太さを変えるなどして表示し、ベクトルサイズで区別することも可能である。また、区別の基準としては、ベクトルのＸ成分またはＹ成分とすることも可能である。

次に、位置ずれ量の分布の表示として６４０３〜６４０６のようにずれ量の大きさに応じて範囲を設定する例を示す。このとき、エッジ検出，輪郭線抽出における補正は実施せずに、計測できるエリアを判定するために用いる。例えば６４０３→６４０４→６４０５→６４０６の順にずれ量が大きい場合、６４０６にあるエッジ点を含む計測はできないとアラートを出したり、２点間距離を計測するエッジ点の両方が６４０５または６４０６にある場合は計測できないとアラート出すなどすることが可能となる。

図６５は、ＳＥＭ画像を表示するウィンドウを備えたＧＵＩ画面の一例を示す図である。このような表示画面は、条件設定装置７０４や、ＳＥＭ７０１〜７０３に設けられた表示装置に表示され、当該ＧＵＩ画面上にて設定された設定情報は、画像処理プロセッサ９０１等に伝送され、必要な処理が行われる。図６５に例示するＧＵＩ画面のＳＥＭ画像用表示ウィンドウに、記憶媒体７０６に記憶された設計データに基づいて生成される理想パターン形状であるレイアウトデータ（Layout），シミュレーター７０５によって生成されたシミュレーション画像（Simulated Image），制御装置７０１、或いは画像処理プロセッサ９０１によって出力される測定結果（Result：例えばシミュレーション画像の線分と、ＳＥＭエッジとの間隔を示す測長結果（Edge Placement Error：ＥＰＥ）），歪み情報（Distortion），歪み情報によって変形処理が施されたパターン図（Deformed Image）を、ＳＥＭ画像或いは輪郭線画像と重畳表示が可能なように、ＧＵＩ画面内には選択ボタンが設けられている。

このように歪み情報を、他のレイアウトデータやＳＥＭ画像等と重畳表示可能とすることによって、パターンの変形の要因を特定することが容易になる。

以下に、荷電粒子線調整用試料を用いた荷電粒子線装置の調整に関する技術について、実施例２、３にて説明する。荷電粒子線調整用試料（以下、単に調整用試料）の要件を検討した結果、汚染防止のためにＳｉ等の半導体材料を用い、誤差低減のために突起部の高さを揃えることが必要であること、また、高さの揃った不規則パターンは、表面に１０ｎｍ〜０．１ｎｍのＳｉ酸化膜が形成されたＳｉ基板をＳｉＯ_２に対する選択比が高い条件でドライエッチングすることにより形成できることを見出した。なお、突起部の側壁は垂直であることが望ましい。本実施例は、上記知見に基づき生まれたものである。

以下、実施例により、図面を用いて詳細に説明する。

本発明の第２の実施例について、図６６、図６７、図７３〜図７８を用いて説明する。

図６６は本実施例に係る調整用試料６６０１の概略図であり、（ａ）は上面図、（ｂ）は断面図を示す。なお、同一符号は同一の構成要素を示す。まず、調整用試料を測定した電子顕微鏡を介して、半導体装置への重金属混入を防ぐために、本実施例の調整用試料６６０１としてＳｉ基板６６０５を用いた。そして、プラズマ式ドライエッチング装置を用いてＳｉ基板５をドライエッチングで加工し、不規則な形状を持ち、且つ、微細な寸法の凹凸パターンを持つ調整用試料６６０１を作製した。図６６（ａ）に示す上面図の白い領域６６０２はパターンの上面６６０４を示し、黒い領域６６０３はパターンの底部６６０８を示している。なお、符号６６０６は凸部パターンの高さ、符号６６０７は凸部の幅（パターン寸法）を示す。本実施例ではＳｉ基板を用いたが、基板表面にＳｉ等の半導体層が設けられた積層基板を用いることもできる。

不規則な微細パターン６６２１を備えた調整用試料は以下のような特徴を持つ。
（１）Ｓｉ基板を加工したパターンであるので、半導体装置への重金属混入の恐れはなく、電子線を照射しても試料は帯電しない。試料は電子線を照射しても帯電しないので、取得した画像に試料帯電による歪みも生じず、正確な測定が可能である。
（２）前記試料に形成された不規則パターンは、図６６（ｂ）に示すようにパターンの上面６６０４に平坦な面を持ち、パターンの高さ６６０６が揃っている。従って、高さばらつきによって生じるエッジシャープネスの測定ばらつきが無く、高精度、且つ、安定して電子顕微鏡を調整できる。

次に、本調整用試料の製造方法について説明する。図７３は、本調整用試料６６０１の製造工程のフローチャート図を、図７４は、製造工程途中の試料の模式図であり、（ａ）は図７３のステップＳ７３０１における調整用試料の断面図、（ｂ）はステップＳ７３０２における調整用試料の断面図を示す。

図７４（ａ）および図７３に示すように、まず、Ｓｉ基板６６０５の表面７４２２の上に厚さ１０ｎｍ〜０．１ｎｍの薄くて均一なＳｉ酸化膜７４２３を形成する（ステップＳ７３０１）。この酸化膜は、Ｓｉウエハ表面をウェット酸化等によって形成することができる。但し、半導体装置製造用のＳｉウエハの場合、ウエハ作成時にＳｉ基板表面を清浄化しているが、ウエハ作成後にウエハ表面が汚染されたり異物が付着するのを防ぐために、通常は、過酸化水素と、アンモニアや塩酸を用いた洗浄（所謂、ＲＣＡ洗浄をベースとした洗浄）により、厚さ１０ｎｍ〜０．１ｎｍの薄くて均一なＳｉ酸化膜７４２３を形成してある。従って、購入した清浄なＳｉウエハの前洗浄や熱酸化等を行わず、そのままドライエッチング処理を行っても良い（ステップＳ７３０２）。

ドライエッチング処理（ステップＳ７３０２）では、Ｓｉをエッチングするエッチング条件であって、且つ、Ｓｉ酸化膜７４２３に対する選択比が高いエッチング条件で薄いＳｉ酸化膜７４２３を形成したＳｉ基板６６０５のドライエッチング処理を行って、ウエハ表面に不規則な微細パターンを形成する。本実施例では一例として、Ｃｌ２／ＣＨＦ３／Ａｒ／Ｏ２の混合ガスを用いたプラズマエッチングを行った。

前記混合ガスでは、例えば、Ｏ２ガスの混合比を変化させると、ＳｉとＳｉ酸化膜のエッチレートが変化する。Ｃｌ２／ＣＨＦ３／Ａｒ／Ｏ２の混合ガスのＯ２ガス混合比を変えた場合のＳｉのエッチレート７５１９とＳｉ酸化膜のエッチレート７５２０の変化を示したグラフの一例を図７５に示す。Ｏ２ガスが過剰な条件ではＳｉのエッチングは進行せず、Ｓｉ基板５の表面にはエッチングの進行を止める働きをする保護膜（酸化膜と堆積物）７４２４が形成される。Ｏ２ガス比が小さい場合にはＳｉのエッチングが進行する。一方、Ｏ２ガス混合比が小さすぎるとマスクとなるＳｉ酸化膜７４２３のエッチングが進行してしまい、Ｓｉ基板全面でＳｉのエッチングが進行してしまい、パターン形成が困難になる。このため、Ｓｉ酸化膜７４２３の一部が残るエッチング条件として、Ｏ２ガス混合比をＲ０近傍の条件に設定した。本条件ではＳｉ／Ｓｉ酸化膜の選択比が高いため、Ｓｉのエッチングが進行する条件である。

本条件で表面に均一で非常に薄いＳｉ酸化膜７４２３が形成されているＳｉウエハをドライエッチングすると、Ｓｉ酸化膜のエッチレート７５２０が小さいため、ところどころ不規則にＳｉ酸化膜７４２３が無くなった場所からＳｉのエッチングが急激に進行する。そして、Ｓｉ基板６６０５のエッチングが進む領域が凹部となり、Ｓｉ基板６６０５がエッチングされない領域が凸部になった不規則パターンが形成される。エッチングガスの混合比だけでなく、エッチング時間、バイアス電極のパワー等のエッチング条件を調整することによって、凹凸パターンの寸法を微細化することもできる。本実施例のドライエッチング処理では、パターン上面６６０４に平坦面を持ち、且つ、パターンの高さ６６０６がウエハ上の広い領域において均一な微細パターンを形成するために、Ｓｉ基板６６０５の最表面７４２２の平坦面の一部が微細パターン上面６６０４の平坦面として残るようにドライエッチングを行った。

ドライエッチングが終了したら、ドライエッチング時の残留物（酸化膜と堆積物）７４２４を試料表面から除去するために、アッシングを行う（ステップＳ７３０３）。さらに、表面のＳｉ酸化膜を除去するために、フッ酸等で洗浄を行う（ステップＳ７３０４）。上記処理の後に、電子線照射によって調整用試料に付着物が付くのを防ぐためには、再びアッシング処理を行って、試料表面を薄く酸化することもできる（ステップＳ７３０５）。本実施例の調整試料はＳｉウエハ全面に作成することも可能であるし、１ｃｍ×１ｃｍ以上の大きさのチップ状に裁断して電子顕微鏡内のステージに設置することも可能である。

図６７は本実施例の調整用試料の一例の電子顕微鏡写真であり、（ａ）は上面図、（ｂ）は断面図である。図６７（ａ）に示されるように、密集した微細パターンがウエハ全面に形成できた。このとき、図６７（ｂ）に示したように、微細パターンの上面は平坦な面を持ち、パターンの高さはウエハ内の場所によらず一定となっている。さらに、本エッチング条件はＳｉとＳｉ酸化膜の選択比が非常に高い条件であるので、パターンはＳｉ基板にほぼ垂直な側壁を持つ凹凸に加工できる。本実施例では、使用するガスとして、Ｃｌ２／ＣＨＦ３／Ａｒ／Ｏ２を用いたが、Ｃｌ２／Ｏ２，Ｃｌ２／Ｏ２／Ａｒ，ＨＢｒ／Ｏ２／ＣＨＦ３／Ａｒ，ＨＢｒ／Ｏ２／Ａｒ，ＨＢｒ／Ｏ２等の混合ガスを用いても良い。

図６７（ａ）に示した本実施例の調整用試料の一例の電子顕微鏡写真では、画像の一辺の長さは０．７μｍである。本実施例の写真では、パターンのピッチは、約２０ｎｍ〜６０ｎｍ程度で、凸部のパターン寸法６６０７は約１０ｎｍ〜３０ｎｍ程度である。なお、パターンのピッチやパターン寸法は、上面図の任意の箇所における断面での値を示す。図６６（ｂ）において、各凸部の幅がパターン寸法を示し（例えば、符号６６０７）、各凸部の中心間の距離（図示せず）がピッチを示す。図６７（ｂ）に示すように、パターンの上面６６０４はほぼ平坦であり、パターン高さ６６０６は約３０ｎｍであり、パターン上面の高さ６６０６は試料表面全体においてほぼ同じ高さとなっている。これは、最初のＳｉ基板表面７４２２の平坦面が微細パターン上面６６０４の平坦面として残るようにドライエッチング処理を行なったためである。従って、本調整用試料６６０１の高さばらつきは５ｎｍ以下となり、高精度、且つ、安定して、再現性良くエッジシャープネスを測定することが可能となった。

図７６には、本調整用試料６６０１の電子顕微鏡画像の白黒階調のヒストグラムの一例を示す。ヒストグラムの階調が高いほど画像が明るく、階調が低いほど画像が暗いことを示している。図７６のヒストグラムは明るいピーク７６３４と暗いピーク７６３５から成り、明るいピーク７６３４はパターン上面６６０４からの信号であり、暗いピーク７６３５はパターン底部６６０８からの信号である。明るいピーク７６３４と暗いピーク７６３５の階調差７６３６はパターン底部６６０８からパターン上面６６０４の高さ６６０６に依存して変化する明るさ成分である。

暗いピーク７６３５のばらつきσＢ１はパターン底部６６０８の信号ばらつきであり、画像ノイズ成分σＮとパターン底部の高さばらつきに起因する明るさばらつきを合わせたばらつきである。本パターンの場合、パターン底部６６０８の高さばらつきはほぼ０であるため、ばらつきσＢ１は主にノイズ成分σＮである。一方、明るいピーク７６３４のばらつきσＴ１はパターン上面６６０４からの信号ばらつきであり、画像ノイズσＮとパターン上面の高さばらつきに起因する明るさばらつきσＴＨ１を合わせたばらつきである。ここで、図７６１１で示した場合、ばらつきσＴ１は３０階調であり、暗いピーク７６３５のばらつきσＢ１は約３０階調であった。従って、パターン上面の高さばらつきに起因する成分σＴＨ１はほぼ０であった。なお、明るいピーク７６３４のばらつきσＴ１は暗いピーク７６３５のばらつきσＢ１の２倍以下とすることが望ましい。

従って、本調整用試料６６０１では、サンプル高さのばらつきを、例えば、１０ｎｍ以下に低減することが可能となった。例えば、パターン底部６６０８からパターントップまでの平均高さが１００ｎｍのパターンにおいて、パターンの高さばらつきを１０ｎｍ以下に抑える場合、電子顕微鏡のヒストグラムのパターントップ部の高さばらつきに起因する成分σＴＨ１は１０階調以下に相当する。この結果、に起因するエッジシャープネスの測定ばらつきを１／１０以下に低減して高精度に測定することが可能となった。

さらに、本調整用試料６６０１の画像取得時の合焦点位置は、パターンの高さ６のばらつきによる影響をほとんど受けず、安定した画像を取得することができ、安定して電子顕微鏡を調整することができるようになった。図７７には、本実施例の調整用試料６６０１の画像から取得した電子線プロファイルの一例を示す。本調整用試料６６０１では、試料最表面（パターン上面６６０４）に平坦な部分を持ち、パターンの高さ６６０６が揃っていることから、画像取得時の合焦点位置は、パターンの高さ６６０６ばらつきによる影響をほとんど受けず、安定した電子線プロファイルを取得できた。また、試料最表面（パターン上面６６０４）に平坦な部分を持つため、電子線プロファイルにおいて、パターンの上面部からの信号領域７７０９、パターン底部６６０８からの信号領域７７１０を容易に抽出することが可能であり、鮮明な画像を安定して得ることができた。

ここで、図６７に示した本試料６６０１の電子顕微鏡画像の一例においては、上記のパターン寸法６６０７であったが、調整用試料としては、およそ下記寸法のパターンであれば良い。例えば、パターンピッチは、約６ｎｍ〜２００ｎｍ程度、凸部のパターン寸法６６０７は約３ｎｍ〜２００ｎｍ程度の微細な凹凸パターンを含み、前記微細な凹凸パターンの高さは５〜５００ｎｍの範囲内の一定の高さであれば良い。

図７８には、本調整用試料６６０１を用いて測定したエッジシャープネスと標準的なラインパターンの平均測長値との相関を示す。図７８（ａ）は対物レンズの電流値を変化させて、入射電子ビームの焦点を変化させた場合について、本調整用試料６６０１を用いて測定したエッジシャープネス７８５１と標準的なラインパターンの平均測長値７８５２との相関を示す。図７８（ｂ）には、非点（スティグマ）を変化させた場合について、本調整用試料６６０１を用いて測定したエッジシャープネス７８５４と標準的なラインパターンの平均測長値７８５５との相関を示す。比較のため従来の金粒子サンプルを用いて測定したエッジシャープネス７８５３、７８５６の場合についてもプロットした。

本調整試料６６０１を用いて測定したエッジシャープネスの値は、被検査パターンであるラインパターンの測長値と同期して変化し、エッジシャープネスが最小となるフォーカス電流値、及び、非点の設定値は、被検査パターンとなるライン測長値が最小となる条件と一致しているため、本調整用試料６６０１を用いて電子ビームを調整すれば、被検査パターンの測長に適した条件に調整できることが分かる。しかし、従来の金粒子サンプルを用いた場合は、エッジシャープネスが最小になるように電子ビームを調整しても、被検査パターンの測長に適した条件には調整できない。この原因として、被検査パターンの構造と材料は本調整用試料６６０１と同等であるが、金粒子サンプルのエッジシャープネスは金粒子と有機膜の材料に依存したコントラストで調整していること、または、金粒子サンプルはチップ状のサンプルであるために、サンプルホルダへの取り付け誤差によって、被検査パターンを測長する場合と比較して、サンプル表面の電界強度分布が変化したためである。

ここで、電子顕微鏡内の真空内の残留ガス等によって、画像取得時や調整時に電子線照射した領域およびその周辺にコンタミネーション等が付着して、本調整用試料のパターン寸法６６０７や形状が微妙に変化する場合がある。電子線照射によるコンタミネーション付着を抑制するために、本調整用試料の表面を薄く酸化することもできる（図７３のステップＳ７３０５）。しかし、前記薄い表面のＳｉ酸化膜は電子線照射によって帯電しない程度に薄いＳｉ酸化膜である。

また、本実施例の調整用試料は不規則パターンであるため、一度画像取得した場所を再度観察しても、寸法変動が分解能の評価値や画像歪みの測定結果に大きな影響は無いが、特に精密に測定したい場合には影響が出る場合もある。そこで、一度画像取得した領域を再度評価しないように、調整用試料にいくつかのマークをつけておき、画像の取得位置を確認することも可能である。マークをつけておけば、試料上のどの領域に既に電子線を照射したかどうか、試料上のアドレスによって管理することができる。前記マークは校正用試料の所望の位置に作成しておくため、マークを作成する工程ではリソグラフィでマスクを形成し、ドライエッチングでマーク形状を加工した。マークを作成する工程は、調整用試料の不規則パターンを形成する前でも、不規則パターンを形成した後でも良い。マークを先に加工した後に不規則パターンを加工する場合であれば、例えば、深さ１００ｎｍ〜１μｍの範囲内の凹凸パターンでマークを作成した後、不規則パターンを形成する領域に厚さ１０ｎｍ以下のＳｉ酸化膜を形成する。その後は図７３で示したフローチャートに従って作成できる。不規則パターンを形成した後にマークを形成する場合であれば、図７３で示したフローチャートに従って不規則パターンを形成した後、レジストを塗布して不規則パターンを残しておく領域を保護する。そして、マーク加工用のマスクをリソグラフィで形成した後、ドライエッチで例えば１００ｎｍ〜１μｍの範囲の深さの凹凸パターンを加工する。

以上述べたとおり、本実施例によれば、基板表面に高さの揃った半導体材料からなる不規則パターンを形成することにより、半導体装置の製造現場で使用可能な荷電粒子線装置を高精度、且つ、安定して調整することのできる荷電粒子線装置調整用試料およびその製
造方法を提供することができる。

第３の実施例について、図７、１１、７９及び８０を用いて説明する。なお、実施例２に記載され、本実施例に未記載の事項は特段の事情がない限り本実施例にも適用することができる。本実施例では、実施例２で記載した調整用試料６６０１を用いて電子顕微鏡の性能を測定し、調整する手法について説明する。特に、電子顕微鏡の空間分解能の評価値として、エッジシャープネスを測定する手法について詳細に説明する。

図７９は本実施例で使用した走査型電子顕微鏡７９００の概略構成図の一例である。電子源７９０１から引出電極７９０２によって引き出され、加速電極によって加速された電子ビーム７９０３は、コンデンサレンズ７９０４によって集束された後、走査偏向器７９０５によって、試料７９０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム７９０３は試料台７９０８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７９０６のレンズ作用によって集束されて試料７９０９上に照射される。

電子ビーム７９０３が試料７９０９に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子が放出される。試料から放出された電子は、電子源方向に加速されて変換電極７９１２に衝突し、二次電子７９１１を生じさせる。変換電極７９１２から放出された二次電子７９１１は、検出器７９１３によって検出され、検出された二次電子量によって、検出器７９１３の出力が変化する。この出力に応じて表示装置７９２１に表示された二次電子画像の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器７９０５への偏向信号と、検出器７９１３の出力との同期をとることで、走査領域の画像を形成する。

また、図７９に例示する走査型電子顕微鏡７９００には、試料ステージ７９２０で試料を移動させずに電子ビームの走査領域を移動するためのイメージシフト偏向器が備えられており、電子顕微鏡の視野を微小に移動させることができる。なお、図７９の例では試料から放出された電子を変換電極７９１２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。

本実施例で用いた電子光学系を調整するための調整用試料６６０１を含む試料７９１８は、図１１に例示するように、電子顕微鏡内にて試料１１０２を配置するための試料台１１０１上に配置するようにしても良い。試料台に配置する際には、試料台最上面７２６２と試料高さ７２６３の違いによって、電界強度分布７２６５が変化しないように、試料台最上面７２６２と試料高さ７２６３の高さが一致するように取り付け、さらに、試料の大きさを５ｍｍ角以上とした。また、図７９に例示するように、試料室７９０７に、真空バルブ７９１４を介して、予備排気室（ロードロック室）７９１５やミニエンバイロメント７９１７が接続されるが、例えばミニエンバイロメント７９１７内に、調整用パターンを含む試料１１０３を待機させておき、必要に応じて試料室８０７に搬入するようにしても良い。あるいは、調整用パターンを全面に形成したウエハ（例えば試料１１０２）を用いて複数装置の調整を行うこともできる。ウエハに形成した調整用試料を用いる利点としては、同一試料を用いて測定条件を調整することによって、使用したサンプル起因による測定誤差が低減できるので、複数装置の機差を正確に測定し、調整できる。また、被検査ウエハを測定するときと完全に同一の電子光学系の設定条件で電子光学系を調整できるので、空間分解能の評価値や画像歪み等の測定精度を向上でき、高精度に装置を調整できる利点がある。

また、制御装置７９２４は、走査型電子顕微鏡７９００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、検出した二次電子の信号強度分布に基づいて、試料上に形成されたパターンの寸法を測定する機能を備えている。また、本制御装置は７９２４、調整用試料６６０１に電子線を照射し、取得した画像の信号強度分布から電子顕微鏡の焦点や非点等を調整する機能を備えている。特に、制御装置７９２４は、取得した画像から画像分解能の評価値として、エッジシャープネスを算出し、算出した評価値が規定した範囲内から外れている場合は、測定した評価値に基づいて走査型電子顕微鏡７９００を調整するように電子顕微鏡の各構成を制御する機能を備えている。また、後述するように、複数画像の画像処理によって、画面内の倍率や画像の歪みを計測する機能を備えている。さらに、倍率測定結果や画像歪みの測定結果に基づいて、本走査型電子顕微鏡７９００で取得した画像の歪みを補正するための画像処理機能を画像処理部７９２３に備えている。さらに、倍率測定結果や画像歪みの測定結果に基づいて、本走査型電子顕微鏡７９００で取得した画像の歪みを補正するように、走査型電子顕微鏡の各構成を制御する機能を制御装置７９２４に備えている。

まず、上述の本実施例の調整用試料を用いて、電子顕微鏡の空間分解能の評価値を測定し、測定した評価値に基づいて電子顕微鏡を調整する手法の一実施例を示す。空間分解能の評価値として、例えば、特許文献３、特許文献４、特許文献５で述べた手法を用いることができる。図８０に、本調整用試料６６０１を用いたエッジシャープネス測定フローチャートの一例を示す。まず、走査型電子顕微鏡７９００の検査条件を設定する（ステップＳ８０００）。そして、ステージ７９２０を移動させて、調整用試料６６０１上の視野に移動する（ステップＳ８００１）。次に、対物レンズ７９０６の非点の設定値を微小量変えたＮ個の設定値において、調整用試料６６０１の画像を取得する（ステップＳ８００２）。制御装置７９２４は取得したＮ枚の画像からエッジシャープネスが最小になる設定値を算出し、前記の値に非点の設定値を調整する（ステップＳ８００３）。次に、対物レンズ７９０６の焦点の設定値を微小量変えたＮ個の設定値において、調整用試料１の画像を取得する（ステップＳ８００４）。制御装置７９２４は取得したＮ枚の画像からエッジシャープネスが最小になる設定値を算出し、前記の値に焦点の設定値を調整する（ステップＳ８００５）。

走査型電子顕微鏡７９００の焦点、及び非点を調整した後、空間分解能評価用の画像を取得し、記憶装置７９２２に記憶させる。そして、制御装置７９２４にて、取得した画像のエッジシャープネスを算出し、前記エッジシャープネスの値が予め設定された正常値範囲内に入っているかどうかを判定する（ステップＳ８００６）。調整後の画像のエッジシャープネスが正常値範囲内に入っていない場合は、ステップＳ８００１からステップＳ８００６までの工程を繰り返して再調整を実施する。または、アラートを出力する。エッジシャープネスが正常範囲内に入っている場合には測定結果を保存する。更に、必要に応じて機差評価を実施する。

本実施例で用いた調整用試料６６０１は、実施例２で述べたように、パターン上面に高さの揃った平坦面を持ち、表面に対してほぼ垂直の形状の微細パターンが密集して形成されていることから、画像全体にわたって安定して急峻な電子線プロファイルを得ることができ、試料上の電子線照射位置によらず、正確に安定した空間分解能の評価値を得ることができた。上記のように、本調整用試料６６０１に電子線を照射して取得した画像から、正確で安定したエッジシャープネスを制御装置７９２４で計算することができる。計算したエッジシャープネスの値は、記憶装置７９２２に記憶させる。さらに、走査型電子顕微鏡７９００の画像表示装置７９２１で表示することができる。

さらに、長期にわたって複数台の走査型電子顕微鏡で半導体デバイスの寸法管理を行っている半導体製造ラインにおいては、複数の電子顕微鏡のエッジシャープネスをモニタすることによって、高い空間分解能を維持するだけでなく、各電子顕微鏡の機差も管理することが可能となる。

以下に、図７に例示するようなＳＥＭ７０１〜７０３がネットワーク上に接続された測定・検査システムを用いて、ＳＥＭ７０１〜７０３間の機差を低減する方法を説明する。まず、それぞれのＳＥＭ７０１〜７０３が本調整用試料６６０１を用いて定期的に空間分解能を評価し、その評価値の推移を表示し記憶部（例えば記憶媒体７０６）に記憶しておく。各々の電子顕微鏡で定期的に評価された分解能評価値は、ネットワークを経由して条件設定装置７０４において、他の電子顕微鏡からの情報と合わせて集中管理される。測定された空間分解能評価値が設定許容範囲から外れた場合は、その顕微鏡の表示部７９２１においても、条件設定装置部７０４においても異常が知らされる。ここで、前記手法によって空間分解能の評価値から異常と識別された電子顕微鏡においては、装置オペレータからの入力や、制御プログラムに組み込まれたプログラムからの指示によって、例えば、検査条件の一つである電子光学系の調整が命令され、この評価値を基にした信号によって該顕微鏡の制御装置７９２４を介してレンズ系が制御され、空間分解能の評価値が所望の正常範囲内に入るように調整が行われる。このように、それぞれの電子顕微鏡は空間分解能の評価値が所望の正常範囲内に入るように条件設定装置７０４で集中管理されて、定期的に調整される。これにより、半導体製造ラインを複数の電子顕微鏡で管理している場合でも、一定の正常範囲内の空間分解能を保って測定できるため、装置の機差による測定誤差を低減し、品質の安定化が可能となった。さらに、複数の電子顕微鏡の空間分解能の評価値は規定の正常範囲内に収まっているが、各装置間で微少な機差がある場合がある。そのような場合は、条件設定装置７０４において、それぞれの装置の測長値に対して、装置間の機差補正係数を求めておき、各装置で測定した測長値を補正する。これによって、半導体デバイス製造の寸法管理において、複数の電子顕微鏡の機差を小さくすることが可能となった。

以上述べたとおり、本実施例によれば、基板表面に高さの揃った半導体材料からなる不規則パターンを有する荷電粒子線装置調整用試料を用いることにより、半導体装置の製造現場で使用可能な、高精度に調整された荷電粒子線装置を提供することができる。また、荷電粒子線装置の性能を随時、モニタして高精度に調整できるため、高精度で安定した測定を行うことが可能となる。さらに、空間分解能の評価値が所望の正常範囲内に入るように調整できるため、半導体製造ラインに導入した複数の荷電粒子線装置での測定値の機差が低減され安定した測定が可能となる。

第４の実施例について、図１、及び図８１〜８３を用いて説明する。なお、実施例２又は３に記載され、本実施例に未記載の事項は特段の事情がない限り本実施例にも適用することができる。本実施例では、実施例２で記載した調整用試料６６０１を用いて電子顕微鏡の性能を測定し、調整する手法について説明する。特に、電子顕微鏡で取得した画像内の二次元方向への局所的な倍率変動や画像ひずみを高速、高精度に測定する手法について詳細に説明する。

図１を用いて、本実施例で用いた画像歪みの測定手法について詳細に説明する。本手法は、視野の移動前後で取得した複数の画像を用いて、画像ひずみを二次元方向で測定する手法である。視野の移動前に取得された第１の画像Ａ １０１と、移動後に取得された第２の画像Ｂ １０６との間に部分的な重なり領域を設け、その領域をひずみの評価領域とする。この二つの画像を比較することによって、視野が重なり合っている画像領域内の、倍率ひずみや形状ひずみの分布を一括で計測できる。少ない画像数（少なくとも２枚）を用いた演算によって、短時間で画像ひずみを評価することができる。

まず、試料上のある視野の画像Ａ １０１を取得する。次に、視野を例えば右方向に視野の移動量１０３だけ移動させて、画像Ｂ １０６を取得する。このとき、画像Ａ １０１の視野と画像Ｂの視野１０２とが重なり合っている重複視野が存在する。その中に、例えば画像の左領域に丸パターン１０５、画像の右領域に四角パターン１０４があるものとする。これらのパターンが各画像内で写っている位置は、画像Ａ １０１と画像Ｂ １０６との間で、視野の移動量１０３だけずれる。上述のような前提において、例えば、丸パターン１０５が画像Ａ内で写っている位置は、画像Ｂ内では丸パターンの移動量１０７：Ｘ１だけ左方向にずれているとする。同様にして、四角パターンの移動量１０８：Ｘ２が求められたとする。すると、四角パターン１０４近傍で発生している、横方向の画像歪みは、丸パターン１０５近傍でのそれに対して、Ｘ２／Ｘ１％であると測定できる。四角パターン以外にも、特徴的な形状を持つパターンが画像内のその他の位置にあれば、それぞれの位置の近傍における画像歪みの相対的な大きさを測定できる。そのようなパターンが画像内に均一に分布していれば、画像内の画像歪みの分布図を作ることができる。

本方式のメリットは、試料上のパターンに対して、寸法校正が必要ないことである。従って、試料作成に必要なコストを少なくできるメリットがある。また、基本的に２枚の画像から、画面内全体の画像歪み分布を一括して得ることができるので、画像歪み測定に要する時間やコストを少なくできるメリットもある。

上記実施例では、視野移動を横方向にしているが、斜め４５度方向にしても良い。そうすれば、横方向と縦方向との視野移動を同時に行うことができる。これにより、横方向と縦方向との画像歪みを同時に測定することが可能となり、測定時間を短縮できるメリットがある。

図８１に、画像ひずみ計測に必要な、画像取得のフローチャートを示す。本実施例で使用した走査型電子顕微鏡は、実施例３において図７９で説明した走査型電子顕微鏡７９００を用いた。

まず、測定開始（ステップＳ８１０１）の信号を装置に入力すると、ステージ７９２０を移動させて、調整用試料６６０１上の視野Ａに移動する（ステップＳ８１０２）。視野Ａにて画像Ａを撮影し、記憶装置に記憶させる（ステップＳ８１０３）。次に、視野Ａと重複視野を一部に含む視野Ｂに移動する。（ステップＳ８１０４）ここで、視野の移動は、例えば走査型電子顕微鏡７９００ではイメージシフトにより行う。あるいは、試料が装着されているステージを移動させて、観察視野を動かしても良い。視野Ａから視野Ｂへ移動するときの移動方向は、例えば視野Ａにおいて右斜め上４５度の方向である。移動する長さは、例えば視野Ａの縦横それぞれの長さの約１０分の１に相当する長さである。例えば、視野の大きさが縦横それぞれ０．７μｍであれば、右に０．０７μｍかつ上に０．０７μｍである。そして、画像Ｂを撮影し、記憶装置７９２２に記憶させる（ステップＳ８１０５）。

以上の手順により、Ａ像とＢ像とからなる１組の画像が撮影された。実際の測定では、画像中のノイズの影響などにより生じる誤差を少なくするために、複数組の画像を取得する方が好ましい。そこで、Ｎ組（例えばＮ＝１０）の画像を取得するまで、上記の手順をループ処理する（ステップＳ８１０６）。
視野を移動した画像を取得したら、重複視野内の指定箇所のパターンの移動量を測定し、画像歪みの測定を行う（ステップＳ８１０７）。このとき、パターンの移動量の測定は、例えば、パターンマッチング法を用いることができる。パターンマッチング法は、画像Ａ内における指定箇所近傍の画像領域Ａ´を切り出して、パターンマッチング用のテンプレートを作成し、画像Ｂ内を探索してテンプレートと類似度の高い画像の位置を測定することで、パターンの移動量を測定できる。

パターンの移動量を測定したら、ステップＳ８１０８において、画像歪みが正常範囲かどうかを判断し、Ｎ（範囲外）であればアラート又は歪み測定結果に基づき偏向機を調整する。Ｙ（範囲内）であれば、測定結果を保存する（ステップＳ８１０９）。

パターンの移動量を測定する他の例として、位相限定相関法を用いて画像マッチングを行うことによって、パターンの移動量を測定することもできる。本測定法の説明図を図８２に示す。まず、画像Ａ ８２０１全体と視野を移動した画像Ｂ ８２０２全体を画像マッチングして画像全体の移動量８２０３を測定する。そして、重複視野８２０４内にある指定箇所８２０５近傍の画像８２０６を画像Ａから切り出し、さらに、画像Ｂにおける重複視野８２０４内の指定箇所８２０５近傍の画像８２０７を画像Ｂから切り出す。そして、画像８２０６と画像８２０７をマッチングして、指定箇所８２０５近傍の微小移動量を測定する。次に、画像全体の移動量８２０３と指定箇所８２０５近傍の微小移動量を合わせることによって、指定箇所の移動量を求めることができる。本実施例では、重複領域内の局所領域の画像情報を用いて、パターンの移動量を測定している。もちろん、上記以外の画像マッチング法を用いても良い。

従って、本実施例における倍率調整用試料として、実施例２に示したように、視野内全体に均一に特徴的な形状のパターンを形成したものが必要である。さらに、パターンの移動量を求めるには、指定箇所近傍の画像８２０６および、画像８２０７内に、画像マッチングで移動量を測定するのに十分な特徴的な形状情報を含んでいることが必要である。さらに、測定する試料の領域によらず、安定して鮮明な電子顕微鏡画像を取得できる試料であることが必要である。実施例２で述べた調整用試料６６０１は画像全体に隙間なく不規則な形状の微細パターンが形成されており、本実施例で示した画像歪みの測定と校正を行う試料として適している。表１に、本実施例で測定した画像の倍率と指定箇所近傍の画像領域に対応して、調整用試料上に必要なパターン寸法６６０７の代表値を示す。

一例として、指定箇所近傍の画像領域として、３２画素×３２画素のブロックを切り出して画像マッチングを行った場合について示した。本調整用試料は不規則パターンであるので、寸法を一意には決定できないが、その寸法に相当する程度に微細なパターンが必要である。画像倍率が５万倍程度であれば、調整用試料上に必要なパターン寸法６６０７の代表値は２３０ｎｍであるが、現在の電子顕微鏡では６０万倍程度までの画像倍率を使用するため、パターンピッチは２０ｎｍ程度微細であることが望ましい。本実施例の調整用試料の場合は、試料全面に１０〜１００ｎｍのピッチの不規則パターンが形成されており、約６０万倍までの画像において、視野内の任意の指定箇所において、パターンの移動量を測定できる。

図８３には、調整用試料の一画像を二次元フーリエ変換して求めたパワースペクトル８３０１の一例を示す。パワースペクトル８３０１の振幅値が最大振幅Ｌの半分以上になる周波数に相当する寸法を調整用試料の主なパターンピッチとすると、本実施例の場合は、画像内のピッチが１７〜４４ｎｍの間の成分がピークの成分となっていることが分かる。本サンプルの場合、画像歪みを評価する局所領域を３２画素×３２画素とすると、およそ６０万倍の倍率の画像まで評価できる。

図４には、Ｘ方向およびＹ方向に同時に視野を移動して測定した画像歪みの分布をベクトル表示４０１で表示した結果を示す。移動量を測定する指定箇所を画面内に多数配置（例えば、図４では、縦に４５個、横に１４個、合計６３０個）してあり、測定した歪み量と方向をベクトルで表示することができた。歪みのベクトル表示４０１によって、像内の局所的なひずみの分布が、一目でわかるように表示できる。各ベクトルのＸ成分とＹ成分は、それぞれひずみのＸ方向成分とＹ方向成分とを表している。ベクトルによる分布表示図の右下にある矢印の長さが約１％のひずみ比に相当する。このように、本実施例によって、二次元方向に対する画像の局所的な歪みを測定し、表示することが可能となった。

このようにして測定した画像の歪みの測定値は、歪み測定後に取得した画像に対して、画像取得時の検査情報として、電子ファイルに出力される。あるいは、走査型電子顕微鏡７９００の記憶装置７９２２に検査情報として記憶される。

次に、上述のようにして測定した歪み量の測定値を、画像補正等に適用する例について説明する。

まず、測定した画像ひずみを補正する方法の一例として、走査型電子顕微鏡７９００の制御装置７９２４にて、画像から算出した歪み測定値から走査偏向器７９０５の調整値を算出し、走査偏向器７９０５の走査偏向量を調整し、検査時の画像歪みを補正することが可能である。

測定した画像ひずみの補正方法の他の一例として、例えば、上記のようにして得られた指定箇所のベクトル分布に基づいて画像全体を反対方向に歪ませて補正する方法がある。指定箇所の歪みベクトルに基づいて画像のピクセル毎に歪みベクトルを算出し、さらに、ピクセル毎に歪みベクトルの符号を反転させて補正ベクトルを得る。補正ベクトルに従って、ピクセル毎に画像を歪ませることによって、歪みの無い画像に補正することができる。

また、測定した画像ひずみの補正方法の他の一例として、画像から得られる位置情報を補正して、正しい位置情報を取得する方法がある。例えば、電子線画像に観察された構造物の輪郭線を抽出し、その輪郭線を構成する輪郭点での位置情報を算出する。さらに、算出した位置での歪みベクトルを、上記のように測定した指定箇所の歪みベクトルに基づいて算出する。さらに、それぞれの輪郭点での歪みベクトルの符号を反転させて補正ベクトルを得る。補正ベクトルに従って、輪郭線の位置を補正することによって、画像ひずみに依らない正確な輪郭線を得ることができる。

次に、複数の電子顕微鏡にて画像ひずみの評価を行って半導体製造ラインの管理を行う例を説明する。図７に例示する測定、検査システムには、一例として、３台のＳＥＭ７０１〜７０３が接続されている。複数の電子顕微鏡にて同じパターンを測定したときに、同じ測定結果が出力されることが望ましいが、各装置の機差が存在すると、測定結果が一様ではなくなる場合がある。そのような場合、それぞれの電子顕微鏡において、本実施例による画像歪み評価を行い、画像歪みの評価結果と機差を記憶部に記憶しておく。各々の電子顕微鏡で定期的に評価された画像歪み評価結果は、ネットワークを経由して条件設定装置７０４において、他の電子顕微鏡からの情報と合わせて集中管理される。さらに、個々の電子顕微鏡の画像歪みの測定結果に基づいて、画像歪みを補正した測定を行うことによって、複数の電子顕微鏡で同じ測定結果が得られるようになる。画像歪みの補正は、個々の走査型電子顕微鏡７９００内の制御装置７９２４で行っても良いし、ネットワークを経由して、複数の電子顕微鏡から送られる画像または測定結果を、条件設定装置７０４で集中補正を行っても良い。このように、半導体製造ライン内の全ての電子顕微鏡の画像歪みを補正して計測することによって、電子顕微鏡の機差を無くすことが可能となり、半導体ウエハの測定精度を向上できる。調整用試料は、例えば、図７９に示したように、複数のＳＥＭ内に１台に一つずつ配置しておくようにしても良い。あるいは、例えばミニエンバイロメント７９１７内に、調整用試料を含む試料７９１８を一つずつ待機させておき、必要に応じて試料室７９０７に搬入するようにしても良い。あるいは、微細凹凸パターンを全面に形成したウエハ状の調整用試料７９１９を作成して、同一ウエハで複数装置の調整を行なっても良い。ウエハに形成した調整用試料７９１９を用いる利点としては、同一試料を用いて測定条件を調整することができるので、使用したサンプルによる測定誤差が低減できるので、複数装置の機差を小さく調整できる。また、検査ウエハを測定するときと完全に同一の電子光学系の設定条件で調整できるので、画像歪みの測定精度、および、調整精度を向上できる利点がある。

以上のような手法によれば、画像歪みの存在の由来を適正に判定することができ、更に画像歪みによらず安定して機差測定を行うことができる。
なお、実施例においては走査型電子顕微鏡を例に説明したが、荷電粒子線を用いた装置全般に適用することができる。

以上述べたとおり、本実施例によれば、基板表面に高さの揃った半導体材料からなる不規則パターンを有する荷電粒子線装置調整用試料を用いることにより、半導体装置の製造現場で使用可能な、高精度に調整された荷電粒子線装置を提供することができる。また、荷電粒子線装置の性能を随時、モニタして高精度に調整できるため、高精度で安定した測定を行うことが可能となる。さらに、局所的な倍率変動や画像ひずみの評価値が所望の正常範囲内に入るように調整できるため、半導体製造ラインに導入した複数の荷電粒子線装置での測定値の機差が低減され安定した測定が可能となる。

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

７０１，７０２，７０３ ＳＥＭ
７０４ 条件設定装置
７０５ シミュレーター
７０６ 記憶媒体
７１０ 制御装置
８０１ 電子源
８０２ 引出電極
８０３ 電子ビーム
８０４ コンデンサレンズ
８０５ 走査偏向器
８０６ 対物レンズ
８０７ 試料室
８０８ 試料台
８０９ 試料
８１０ 電子
８１１ 二次電子
８１２ 変換電極
８１３ 検出器

Claims (29)

1. 撮像対象の第１の領域を撮像した第１の画像について、前記撮像対象の特定領域に相当する第１の部分を切り出してパターンマッチング用のテンプレートを作成するテンプレート設定部と、当該テンプレート設定部にて作成されたテンプレートを用いてマッチング処理を実行するマッチング実行部を備えた画像処理装置において、前記第１の領域とその位置が異なると共にその一部が前記第１の領域と重畳する撮像対象の第２の領域を撮像した第２の画像内の前記第１の画像の前記第１の部分の座標位置に相当する測定点と、当該第２の画像内の前記特定領域に相当する第２の部分との間の距離を演算する演算部を備え、当該演算部は、前記測定点と前記第２の部分との間の距離を、前記重畳領域の複数の特定領域について求めることを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１において、
   前記第１の領域の大きさと、前記第２の領域の大きさは同じであることを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項１において、
   前記演算部は、所定の基準位置における前記測定点と前記第２の部分との間の距離と、
   前記基準位置以外の複数の移動量評価位置における前記測定点と前記第２の部分との間の距離を求めることを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項３において、
   前記演算部は、所定の基準位置における前記測定点と前記第２の部分間の距離と、前記移動量評価位置における前記測定点と前記第２の部分間の距離との差、或いは比を求めることを特徴とする画像処理装置。
5. 請求項３において、
   前記第１の画像の基準位置、及び移動量評価位置の画像を切り出して、前記テンプレートとすることを特徴とする画像処理装置。
6. 請求項５において、
   前記演算部は、前記テンプレートによるテンプレートマッチングに基づいて、前記基準位置における前記測定点と前記第２の部分との距離と、複数の移動量評価位置における前記測定点と前記第２の部分との距離を求めることを特徴とする画像処理装置。
7. 請求項１において、
   前記画像処理装置は、走査幅が校正された装置条件に基づいて、前記第１の画像、及び前記第２の画像を取得することを特徴とする画像処理装置。
8. 荷電粒子源と、当該荷電粒子源から放出されたビームの照射位置を移動する視野移動用の偏向器を備えた荷電粒子線装置において、
   試料上の特定領域を第１の部分とする第１の領域の第１の画像と、当該第１の領域とは異なる位置であって、その一部が前記第１の領域と重畳する第２の領域の第２の画像を取得するための装置条件を設定する装置条件設定部と、
   前記第２の画像内の前記第１の画像の第１の部分の座標位置に相当する測定点と、当該第２の画像内の前記特定領域に相当する第２の部分との間の距離を演算する演算部を備え、当該移動量演算部は、前記測定点と前記第２の部分との間の距離を、前記重畳領域の複数の特定領域について求めることを特徴とする荷電粒子線装置。
9. 請求項８において、
   前記第１の領域の大きさと、前記第２の領域の大きさは同じであることを特徴とする荷電粒子線装置。
10. 請求項８において、
    前記演算部は、所定の基準位置における前記測定点と前記第２の部分との間の距離と、前記基準位置以外の複数の移動量評価位置における前記測定点と前記第２の部分との間の距離を求めることを特徴とする荷電粒子線装置。
11. 請求項１０において、
    前記演算部は、所定の基準位置における前記測定点と前記第２の部分間の距離と、前記移動量評価位置における前記測定点と前記第２の部分間の距離との差、或いは比を求めることを特徴とする荷電粒子線装置。
12. 請求項１０において、
    前記装置条件設定部は、前記基準位置に基準パターンを位置づけたときに得られる画像に基づいて、前記ビームの走査幅を校正し、当該校正後の装置条件に基づいて、前記第１の画像、及び前記第２の画像を取得するための装置条件を設定することを特徴とする荷電粒子線装置。
13. 請求項８において、
    前記試料を載置するための試料台を備えたことを特徴とする荷電粒子線装置。
14. 請求項８において、
    前記試料を試料室外に配置すると共に、前記第１の画像と前記第２の画像の取得の際に、試料室に当該試料を搬入することを特徴とする荷電粒子線装置。
15. 撮像した画像、及び当該撮像した画像内でパターンマッチングを行うためのテンプレートを記憶する記憶媒体にアクセス可能、或いは当該記憶媒体を内蔵するコンピュータに、撮像対象の第１の領域を撮像した第１の画像について、前記撮像対象の特定領域に相当する第１の部分を切り出してパターンマッチング用のテンプレートを作成させ、当該作成されたテンプレートを用いてマッチング処理を実行させるコンピュータ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に、前記第１の領域とその位置が異なると共に、その一部が重畳する撮像対象の第２の領域を撮像した第２の画像内の前記第１の画像の第１の部分に相当する測定点と、当該第２の画像内の前記特定領域に相当する第２の部分との間の距離を演算させると共に、前記測定点と前記第２の部分との間の距離を、前記重畳領域の複数の特定領域について求めさせることを特徴とするコンピュータプログラム。
16. 荷電粒子線装置によって取得された画像の歪みを測定する画像処理装置において、
    前記画像内の基準位置および複数の移動評価位置における移動量から、異なる複数の個所の歪みを計測する画像歪み量演算部を備え、撮像された画像の歪みによる位置ずれまたは位置ずれ分布を計測することを特徴とする画像処理装置。
17. 基板と、
    前記基板表面に形成され、半導体材料からなる凹凸パターンとを有し、
    前記凹凸パターンは、二次元方向に不規則なパターンであり、
    前記凹凸パターンの凸部上面は、高さの揃った平坦面であることを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。
18. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料であって、
    前記半導体材料は、Ｓｉであることを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。
19. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料であって、
    前記不規則な凹凸パターンは、３ｎｍ〜２００ｎｍの範囲の寸法を含むことを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。
20. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料であって、
    前記基板はＳｉ基板であり、
    前記凹凸パターンの凸部上面の平坦面は、前記凹凸パターン形成前の前記Ｓｉ基板の最表面で構成されることを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。
21. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料であって、
    前記凹凸パターンに荷電粒子線を照射して得られる荷電粒子線装置画像の画像階調のヒストグラムにおいて、前記凹凸パターンの凸部からの信号ピークの階調ばらつきが前記凹凸パターンの凹部からの信号ピークの階調ばらつきの２倍以下であることを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。
22. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料であって、
    前記高さが揃った平坦面とは、高さのばらつきが１０ｎｍ以下の場合を含むことを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。
23. パターニングしていない厚さ１０ｎｍ〜０．１ｎｍの範囲の膜厚で均一なＳｉ酸化膜をＳｉ基板上に形成する工程と、
    プラズマ式ドライエッチング装置を用い、Ｓｉ酸化膜に対する選択比が高い条件にて前記Ｓｉ基板に微細パターンを形成する工程とを含み、
    前記ドライエッチング前のＳｉ基板の最表面は、前記微細パターン上面の平坦面を構成することを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料の製造方法。
24. 請求項２３記載の荷電粒子線装置調整用試料の製造方法であって、
    前記微細パターンを形成する工程において、前記プラズマ式ドライエッチング装置に少なくともＣｌ２、および、Ｏ２ガスを含む混合ガスを導入することを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料の製造方法。
25. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料を用いて、焦点、非点、画像分解能、エッジシャープネス、画像倍率、画像歪みの少なくとも一つを測定し、前記測定した値が予め設定した値の範囲に入るように調整したことを特徴とする荷電粒子線装置。
26. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料を用いて、複数の荷電粒子線装置における画像分解能、エッジシャープネス、画像倍率、または、画像歪みの少なくとも一つを測定し、前記複数の荷電粒子線装置において、測定した結果が予め設定した値の範囲に入るように調整したことを特徴とする荷電粒子線装置。
27. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料を用いて、荷電粒子線装置の画像分解能、エッジシャープネス、画像倍率、または、画像歪みの少なくとも一つを測定し、前記測定値に基づいて、前記荷電粒子線装置を用いて測定した画像または前記画像を処理して得たデータを補正する機能を備えたことを特徴とする荷電粒子線装置。
28. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料であって、
    前記凹凸パターンの凸部の側壁は垂直形状を有することを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。
29. 請求項１７記載の荷電粒子線装置調整用試料であって、
    前記凹凸パターンの表面は帯電しないような薄いＳｉ酸化膜で覆われていることを特徴とする荷電粒子線装置調整用試料。

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