JP5712130B2

JP5712130B2 - パターン形状推定方法、及びパターン測定装置

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Publication number: JP5712130B2
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Inventors: 田中　麻紀; 麻紀田中; 昇雄長谷川; 宍戸　千絵; 千絵宍戸; 真由香大崎
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Description

本発明は、試料上に形成されたパターンの寸法を測定する方法、及び装置に係り、特にリソグラフィ工程により形成されるパターンの形状の推定、或いは寸法測定を行う方法、及び装置に関する。

半導体ウェハの製造工程において、ウェハ上に多層に形成されるパターンの微細化が急速に進んでおり、それらのパターンが設計どおりにウェハ上に形成されているか否かを監視するプロセスモニタの重要性はますます増加している。中でもトランジスタゲート配線をはじめとする配線パターンは、その配線幅とデバイス動作特性に強い関連があり、その配線製造プロセスのモニタは特に重要である。

数十ナノメートルオーダの微細配線の線幅を測定する測長ツールとしては、それらの配線を数十万倍の拡大倍率で撮像可能な線幅測定用の走査型電子顕微鏡（測長ＳＥＭ（Critical dimension Scanning Electron Microscope））が従来から用いられている。このような走査型電子顕微鏡を用いた測長処理の一例が特許文献１に記載されている。特許文献１には、測定対象配線を撮像した画像内の局所領域から、配線の信号プロファイルを配線の長手方向に加算平均した投影プロファイルを作成し、このプロファイルにおいて検出した左右の配線エッジ間の距離として配線寸法を算出する手法が開示されている。

しかし、非特許文献１(Fig1)に開示されているように、ＳＥＭの信号波形においては、その計測対象の形状が変化すると、それに応じて信号波形も変化することが知られている。半導体パターンの微細化に伴い、これら計測誤差がプロセスモニタに与える影響は大きくなりつつある。このような計測誤差を低減する手法が非特許文献１および非特許文献２に開示されている。この手法では、パターン形状とＳＥＭ信号波形の関係を予めシミュレーションにより計算しておき、その結果を利用して対象形状に依存しない高精度計測を実現している。

具体的には、非特許文献１および非特許文献２に開示されている手法では、パターン形状とＳＥＭ信号波形の関係を予めＳＥＭシミュレーションにより計算しておき、その結果を利用して対象形状に依存しない高精度計測を実現している。非特許文献１，非特許文献２、及び非特許文献３には、パターン形状をパラメタにより数値化し、様々な形状のＳＥＭシミュレーション結果をライブラリとして保存し、実波形と比較することで、形状および寸法の推定を正確に行う手法が開示されている。

特開平１１−３１６１１５号公報

J. S. Villarrubia, A. E. Vladar, J. R. Lowney, and M. T. Postek, "Scanning electron microscope analog of scatterometry,"Proc. SPIE 4689, pp. 304-312 (2002) J. S. Villarrubia, A. E. Vladar, M. T. Postek, "A simulation study of repeatability and bias in the CD-SEM," Proc. SPIE 5038, pp. 138-149, 2003. J. S. Villarrubia, A. E. Vladar, B. D. Bunday, M. Bishop, "Dimensional Metrology of Resist Lines using a SEM Model-Based Library Approach," Proc. SPIE 5375, pp. 199-209, 2004.

上述のような、ライブラリを利用すれば、走査電子顕微鏡に代表される荷電粒子線装置を用いて、得られた信号波形に基づく、パターン形状の推定が可能となるが、パターン形状を表すパラメタの種類が多くなると、異なるパターン形状であったとしても、同様の信号波形を持ってしまい、パターン形状が一意に求まらないことがある。また、露光プロセスにより形成されるレジストパターンは、一般に知られるように、露光装置のフォーカス変動によりパターンの断面形状が複雑に変化する。上記非特許文献３にはレジストパターンの断面形状を側壁傾斜角とトップコーナの曲率で表現する方法が開示されているが、このような単純な形状モデルでは実際の製造プロセスで発生しうるパターン形状変化を十分に表現することができない。複数台形の組み合わせなど、形状モデルを複雑にすれば多様な形状を表現することが可能だが、形状パラメタの数が増えてしまい、マッチングが不安定になるという問題がある。

特許文献１はもとより、非特許文献１及び非特許文献２には、そのような課題、及びその解決手段については何等論じられていない。

以下に、実波形とライブラリとの比較に基づいて、パターンの形状を推定するに際し、形状パラメタでの表現が困難であるリソグラフィ工程により形成されるレジストパターンの形状を高精度に推定および計測することを目的としたパターン形状選択方法，測定方法および荷電粒子線装置を説明する。他に、リソグラフィ工程の評価を行うために用いられる露光シミュレーションの適正な評価を行うことを目的とした方法、及び装置を説明する。

上記目的を達成するための一態様として、取得された波形をライブラリに参照することによって、パターンの形状を選択する方法、及び装置であって、ライブラリ作成時のパターン断面形状のモデル化を露光プロセスシミュレーションの結果を用いて行うことによって、安定で高精度なパターン断面形状推定および計測を行う方法を提案する。

また、他の態様としてライブラリを用いて露光シミュレーションの評価を行う方法を提案する。

上記一態様によれば、露光プロセスシミュレーションの結果を用いることにより、実際のパターンに近い断面形状を有するライブラリを用いることができるため、安定でより精度の高いパターン形状の選択を行うことが可能となり、パターン形状推定を高精度に実現することが可能となる。

また、上記他の態様によれば、露光シミュレーションの適正な評価を行うことが可能となる。

パターン形状推定用ライブラリの作成工程を説明するフローチャート。ライブラリを参照して、撮像したＳＥＭ画像からパターンの形状を推定する工程を説明するフローチャート。露光シミュレーションを利用したライブラリ作成とＳＥＭ画像波形マッチングを説明する説明図。ライブラリマッチング結果の出力方法を説明する説明図。ライブラリマッチング結果を用いた露光シミュレータの評価および調整方法の説明図。ライブラリマッチング結果を用いた露光シミュレータの評価および調整方法の説明図。複数のＳＥＭを含む計測システムの一例を説明する図。設計データに基づいた露光シミュレーションのプロセスを説明する図。ホットスポットの検出に基づいて、ライブラリ作成を行う工程を示すフローチャート。

以下の説明では、パターンの形状単位で波形を登録し、実測定に基づいて、パターン形状の推定、及び計測を行うことを、モデルベース計測或いはライブラリマッチング手法と呼ぶ。この、ライブラリとのマッチング処理には、各種の非線形最適化手法を用いることができる。しかしながら、このような推定手法は解の安定性が得られない場合には、正しい結果を得ることは難しい。

M. Tanaka, J. S. Villarrubia and A. E. Vladar, “Influence of Focus Variation on Linewidth Measurements，”Proc. SPIE 5752, pp.144-155(2005)、およびM. Tanaka, J. Meessen, C. Shishido et al.,“CD bias reduction in CD-SEM linewidth measurements for advanced lithography，”Proc. SPIE 6922, pp. 69221T-1-11(2008)に説明されているように、ライブラリマッチングにおける解が一意にきまらない場合がある。このマッチング時の解の一意性の問題は、パターン形状のモデルが複雑な場合や推定すべきパラメタの数が多い場合に特に問題となる。このような場合には、当然ライブラリマッチングもうまくいかず、正しい計測結果を得ることはできない。

このような課題を解決するには、製造プロセスの変動などによって、計測したいパターンに起こりうる形状変化をカバーするパターン形状をできるだけ少ないパラメタ種類で正確に表現することが有効となる。そこで、以下に、露光シミュレーションを利用して形成したパターン形状モデルを用いてライブラリを作成することによりライブラリマッチングの精度を向上する手法を説明する。露光シミュレーションにより得られるパターン形状は側壁傾斜角やコーナ曲率などの簡単な形状パラメタで表現することは困難であるが、露光シミュレーションに用いられるプロセスパラメタ、例えば露光エネルギー量と露光フォーカス値を用いて表現することにより、少ないパラメタ数で、現実のパターンに近い複雑な形状変化を表現することが可能となる。

第１の実施例では、露光プロセスシミュレーションの結果をレジストパターン断面形状のモデルとして用いてライブラリを作成する。パターン断面形状は、直接形状を表すパラメタではなく、露光量とフォーカスなどの露光プロセスパラメタを用いて表現する。計測時には、露光プロセスパラメタを介してライブラリ内の対応するパターン形状の選択を行い、対象パターンの形状と寸法を計測する方法を開示している。

第２の実施例では、露光プロセスシミュレーションを用いて作成したＳＥＭ波形のライブラリデータと、既知で複数の露光プロセスパラメタで実際に露光した実パターンから得られるＳＥＭ信号波形をマッチングすることで対象パターンの形状と寸法を計測する方法を開示している。また、推定されたパターン形状或いは露光プロセスパラメタと、上記パターン加工時の既知の露光プロセスパラメタとの一致度合いを評価することにより、露光シミュレーションの精度評価とパラメタ調整を行う方法を開示している。

第３の実施例では、露光シミュレーション結果を用いて作成したライブラリと実サンプルの波形のマッチングにより推定されたパターン形状或いは露光プロセスパラメタと、パターン加工時の既知の露光プロセスパラメタとの一致度合いを評価することにより、露光シミュレーションのパラメタ調整を行う別の方法を開示している。

第４の実施例では、第１から第３のパターン計測方法を実現するために最適なシステムの一例を開示している。

上記手法によれば、モデルベース計測手法におけるマッチング精度が向上でき、その結果モデルベース計測手法そのものの精度も向上する。また、マッチングにより露光プロセスシミュレーションと実パターンの乖離度合いを定量的に得ることができ、露光シミュレータに使用されているプロセスパラメタの調整を行うことが可能となる。

上記手法は、各種の荷電粒子線装置（ＳＥＭ，イオン顕微鏡等）に適用可能であるが、以下の実施例では代表としてＳＥＭを用いる場合を例にとって説明する。

第１の実施例では、露光プロセスシミュレーションを用いたパターン寸法計測方法の基本的な実施形態について、図１から図４を用いて説明する。

図１はシミュレーションライブラリ作成と画像取得レシピ（自動画像取得のための手順を装置のタスクリストとして記録したファイル）作成の手順を示す。

はじめに、計測対象パターンを指定する（ステップＳ０００１）。パターンの指定は、実際にパターンをＳＥＭで観察しながら行ってもいいし、パターンの設計データを用いて行ってもよい。次に、指定された計測対象であるレジストパターン形成の露光プロセスを反映した露光プロセスシミュレーションを実行するために必要な条件を設定する（ステップＳ０００２）。詳細は後述するが、露光シミュレーションにはマスクや光源，レジストパラメタなどの設定が必要である。露光プロセスで用いるマスク種類，レイアウト，レジストおよび下地反射防止膜の種類は設計時に決まっているため、計測対象パターンが決まれば、これらの値は設定可能である。これらの設計情報データにアクセスできる環境にあれば、図１のフローは、操作者が介することなく、設計データに基づいて自動で設定することも可能である。ここでは、露光プロセスシミュレーションに必要な基本的な条件に加え、露光条件の変動に対応した計測を実現するために、計測対象製造プロセスの変動範囲を考慮したシミュレーションを行う。例えば、露光時のエネルギー量とフォーカスの値を変更して、相異なる露光条件におけるパターン断面形状を算出しておく。このように露光エネルギー量とフォーカス値を変更したパターン或いはデータのセットをFocus-Exposure Matrix（以下ＦＥＭ）と呼ぶ。露光シミュレーションの詳細については後述する。次に、露光プロセスシミュレーションを実行（ステップＳ０００３）し、シミュレーション結果であるパターン情報を保存する。

次に、実際に測長ＳＥＭで計測を行う際のＳＥＭ画像取得条件（電子ビームの照射エネルギーや電流量，画像倍率など）を設定する（ステップＳ０００４）。このＳＥＭ画像取得条件の設定は、実際にＳＥＭで画像を見ながら行ってもよいし、露光パターンを測るための一般的な条件があれば、自動で設定を行うことも可能である。ここで、画像取得条件と手順を計測レシピとして記録する。次に、上記ステップＳ０００４で設定したＳＥＭ画像取得条件で取得されるＳＥＭ画像を計算するためのシミュレーション条件を設定する（ステップＳ０００５）。シミュレーションに使用する撮像条件パラメタはステップＳ０００４で設定した値を用いればよいし、計測対象パターンの材料および形状情報は露光シミュレーションで設定した材料情報と露光シミュレーション（ステップＳ０００３）の結果得られたパターン情報を用いればよい。次に、ＳＥＭ画像生成過程のＳＥＭシミュレーションを実行（ステップＳ０００６）し、シミュレーション結果を元にライブラリデータを作成し（ステップＳ０００７）、シミュレーション波形ライブラリ００２として保存する（ステップＳ０００８）。

シミュレーションライブラリとは、パターンの形成条件、或いは形状を様々な値に設定して計算したＳＥＭシミュレーション波形を、その形状情報と関連付けて保存したものであり、これらのＳＥＭシミュレーション波形の中から、実際のＳＥＭ画像信号波形に最も近い形状を持つ波形を選択するマッチング処理を行い、そのシミュレーション波形算出時のサンプル形状パラメタとマッチング位置から計測対象パターンの寸法および形状を推定する。第１の実施例では、パターン断面形状を露光プロセスシミュレーションの結果を用いて作成し、それぞれの断面形状を、断面形状そのものを直接表すパラメタ（例：線幅，側壁傾斜角など）ではなく、露光シミュレーション実行時のプロセス条件パラメタ、例えば露光エネルギーとフォーカス値を用いて表現する。ライブラリ作成の詳細については後述する。以上の手順により、計測に用いる複数のＳＥＭ画像取得のレシピと計測に用いるシミュレーションライブラリを生成する。

次に、図２を用いて、実際のパターン計測手順について説明する。まず、予めステップＳ０００４で指定したＳＥＭ画像取得条件で、計測対象パターンのＳＥＭ画像を取得する。この画像取得は、はじめに計測対象パターンの形成された半導体ウェハを後述のＳＥＭ装置００３にロードし、事前にアライメント等を行って、所望の計測対象パターン位置の画像をＳＥＭ装置００３により取得する（ステップＳ００１０）。ＳＥＭ装置００３は、電子銃から放出される電子ビームを収束させ、微小スポットとしてサンプル表面に照射する。

ビームを二次元走査しながら照射することで、各位置において放出される二次電子や反射電子を検出し、デジタル画像として保存することができる。次に得られたＳＥＭ画像のセットと、図１に示した手順で作成したシミュレーションライブラリとのデータのマッチングを行う（ステップＳ００１１）。マッチング処理は、ＳＥＭ画像とＳＥＭシミュレーション波形を比較し、その一致度が、最もよくなるシミュレーション結果を選択することで、計測対象パターンの形状およびエッジ位置を推定する。先述のように、第１の実施例で使用するシミュレーションライブラリでは、パターンの断面形状を露光プロセスパラメタである露光エネルギー量とフォーカス値で表現しているため、マッチング結果も露光エネルギー量とフォーカス値となる。

次に、ＳＥＭ画像とライブラリのマッチング結果から、パターン形状およびユーザ所望のパターン寸法を算出する（ステップＳ００１２）。ステップＳ００１１で露光エネルギー量とフォーカス値が推定できれば、露光シミュレーション結果からパターン断面形状およびエッジ位置を得ることができる。ライブラリデータ内では、これらの断面形状とＳＥＭ信号波形の関係が明らかであるから、これらの関係を用いることで計測対象パターンの形状と寸法を正確に推定できる。最後に計測結果を画面およびファイルに出力する（ステップＳ００１３）。

以下に、図１および図２の一部の処理手順の詳細を説明する。ここでは、簡単のため、単純なライン構造パターンの例を示す。

まず、ステップＳ０００３の露光プロセスシミュレーションの詳細について説明する。露光プロセスシミュレーションでは、マスクおよび光学系の情報（マスク種類，レイアウト，光源，照明系，投影レンズ条件など）と使用されるレジストや下地反射防止膜の材料情報（レジスト感度特性など）、また露光後の各種処理条件を入力する必要がある。これらの情報を用いて、エアリアルイメージ（空間像）を算出し、レジスト材料内における光強度分布，露光レジスト反応後の潜像，露光後ベーク（Post Exposure bake：ＰＥＢ），現像処理などの過程をモデルに基づいて計算し、形成されるパターン形状を算出する。露光シミュレータのパラメタが十分に調整されていれば、実際に形成されるレジストパターン形状を良好に算出することができる。

図３（ａ）はステップＳ０００３により得られる露光シミュレーション結果の一例である。露光エネルギー量とフォーカス値を振って計算すると、図３に示されるように、露光エネルギーとフォーカス値に応じて変化するパターンの断面形状を得ることができる。一般に、これらの断面形状は、ポリゴンなどの座標データの点列でされており、任意の形状を表現することができる。このように、露光シミュレーション結果を形状モデルとして用いれば、実際に存在し得る形状を正確に表現することができ、またこれらの形状を形状ではなく露光条件のパラメタで表現することにより、簡単で少ないパラメタで複雑な形状を表現することが可能となる。推定されるべき形状パラメタ（本実施例では代わりに露光条件パラメタで表現）の数が少なければ、ライブラリマッチングは安定で高速になる。

次に、上記の方法により得られたレジストパターンの断面形状を用いたライブラリの作成方法について説明する。図３（ａ）の断面形状と材料、そして計測用画像取得時のＳＥＭの条件が決まれば、与えられた断面形状のパターンのＳＥＭ画像を撮像した場合の信号波形をシミュレーションすることが可能である。ＳＥＭ画像のシミュレーションは固体内での電子の散乱，励起などをモデル化したモンテカルロシミュレーションを利用すればよい。なお、図示していないが、露光プロセスおよびＳＥＭのどちらのシミュレーションも隣接するパターンの影響を受けるため、どちらのシミュレーションも隣接パターンも考慮して行う。

図３（ｂ）は、ある断面形状の結果に対し、ＳＥＭシミュレーションを行って信号波形を算出した場合の例である。例えば図３（ａ）の丸で囲った断面形状０１０を入力として、モンテカルロシミュレーションにより信号波形０１１が算出できる。このとき、ＳＥＭシミュレーションでは入力の断面形状と出力の信号波形のｘ方向座標を正確に対応付けることができる。このようなデータセットに対し、事前に露光シミュレーション結果の断面データからエッジの位置、例えばパターンボトムのエッジ位置を求めて、信号波形と対応付けておけば、信号波形のどの部分が実際のパターンのボトム位置に相当するのかを対応付けることができる。また、断面形状のデータから任意高さにおける線幅を算出することもできる。予め、計測したい高さを指定し、当該高さでの寸法値を波形データと一緒にライブラリに保存しておけば、波形マッチングの結果から、必要な寸法情報を容易に得ることができる。例えば、パターンのトップ，ボトムおよび５０％高さにおける幅などを算出しておけばよい。

また、座標データ列で表されている任意の断面形状を、ボトム幅，トップ幅，高さ，側壁傾斜角，コーナ曲率などの形状パラメタで表現しておけば、計測結果を露光プロセスの管理や制御に用いるときに便利である。形状パラメタでの表現は形状モデルを決めて、断面形状データ点列をモデルに当てはめることで定量化できる。例えば、台形モデルを用いるのであれば、高さの最小・最大値を用いて高さを求め、上部と下部の一部データを除いた左右それぞれの側壁部分のデータ列に直線当てはめを行い、側壁の傾斜角，トップおよびボトムのコーナ座標を求めることができる。このような、形状モデルとパラメタで表現したデータを波形データと一緒にシミュレーションライブラリに保存しておくと、マッチング結果により得られた断面形状を使いやすい数値で表現することが可能となる。

このようにして得られる断面形状とＳＥＭ信号波形の組み合わせを露光プロセスパラメタである露光エネルギーとフォーカス値，ボトムやトップなど、特定高さの寸法、或いは簡易形状のモデルを用いたパラメタと一緒に記録することでライブラリを作ることができる。このライブラリは、形状モデルは露光条件パラメタで表現するが、直接形状を表すパラメタも同時に有するものとなる。

次に、このようにして生成されたライブラリを用いて、計測対象パターンの露光条件およびパターン形状を推定する方法を図３（ｃ）を用いて説明する。ステップＳ００１０において、計測対象パターンのＳＥＭ画像を撮像した後、画像からＳＥＭ信号の波形プロファイルを抽出する。図３（ｃ）のＳＥＭ画像０１２中のラインパターン波形位置を検出し、ラインパターン部分（図３（ｃ）の四角で囲った部分）の信号波形を数値データとして取得する。このとき、画像のＳ／Ｎが良好でない場合には、複数のスキャンデータの平均処理を行えば、計測の安定化に有効である。単純なラインパターンの場合には、複数のスキャンの平均を行えばよい。このようにして得られた実画像のＳＥＭ信号波形０１３をライブラリ内に保管されている複数のＳＥＭシミュレーション波形と比較し、ライブラリ内で最も一致度の高いものを選択する。

一致度の算出は、実画像とシミュレーションの信号波形データ間の差分をとり、全ての画素での差分の絶対値或いは自乗値の和を用いて評価すればよい（この例では、小さい方が一致度は高いと判断できる）。このとき、画像とシミュレーションデータの間のｘ方向オフセットは、一致度が最も高くなるシフト量を求めることで位置合わせを行う。このようにして算出される一致度の情報を用いて、ライブラリ内で最も一致度の高いデータセットを算出する。これにより、その波形シミュレーションセットの入力となった断面形状が、実際のパターン断面形状であり、またその断面形状を生成するための露光パラメタが当該パターン形成時の露光条件であったと推定できる。そこで、この一致度が最大になったか否かを判定し、最大でない場合には露光条件パラメタセットを更新し、新しい形状について再度波形を算出してマッチング処理を行い、一致度が最大と判断されるまで処理を繰り返す。一致度が最大となる露光条件パラメタが確定したら、結果を出力してマッチング処理を終了する。一致度最大となる露光条件パラメタを推定するためのマッチングの反復演算は、Levenberg−Marquardt法など、一般的な非線形最適化手法を適用することで実現することができる。ここで、シミュレーションデータは露光条件パラメタに対して離散値となるが、シミュレーションデータ間の補間を行えば、シミュレーション結果のない露光条件パラメタでのシミュレーション波形も推定することが可能である。シミュレーション波形の補間については、例えば、J. S. Villarrubia, A. E. Vladar, J. R. Lowney, and M. T. Postek，“Edge Determination for Polycrystalline Silicon Lines on Gate Oxide，”Proc. SPIE 4344, pp. 147-156 (2001)に開示されている方法を用いればよい。

非特許文献１〜３に開示されているライブラリマッチング方法では、左右のエッジは独立にマッチングを行っているが、本実施例におけるマッチングでは、左右エッジ両方がマッチするパターンを選択するため、マッチングは波形全体を用いて行う。これは、マスクレイアウトによっては、露光パターンが左右対称形状を持つとは限らず、その場合に左右パターン形状の関係も露光プロセスパラメタにより変化する重要な特徴となるため、それを用いたマッチングを行うためである。左右エッジが対象である場合には、片側のみの波形を算出して用いてももちろんよい。このようにして実画像とシミュレーションライブラリのマッチングを行うことにより、計測対象パターンの露光条件，断面形状，寸法を推定することができる。

図４に推定結果の出力例を示す。ＳＥＭ画像０１２上にＳＥＭ信号波形０１３を表示する。また表示された信号波形と合わせて推定された断面形状を表示すれば、推定結果を容易に確認することが可能となる。図４の例では、実線で露光シミュレータにより得られた推定断面形状０１４を、細い点線で簡易モデル（この場合は台形）を当てはめた形状を表示している。このとき、マッチング結果により得られたエッジのｘ座標がＳＥＭ画像０１２およびＳＥＭ信号波形０１３と一致するように表示する。マッチングにより選択されたシミュレーション波形を重ねて表示してももちろんよい。また、推定された結果を数値として計測結果表示部０１６に表示する。これらの数値データはテキストファイルなどに出力してももちろんよい。

本実施例では、簡単のため露光エネルギー量とフォーカス値のみの例を表しているが、このほかにもレジスト感度特性などを変更したデータがライブラリに含まれていてももちろんよい（その場合には３次元以上の多次元空間となる）。露光エネルギー量とフォーカス値以外のパラメタを用いた別の実施例については第３の実施例で説明する。

以上、図１〜図４を用いて説明したように、上述のパターン計測方法では、露光シミュレーションにより算出される断面形状情報を形状モデルとして用いることにより、レジストパターンの複雑な形状変化を適切に表現することが可能となる。このような適切な断面形状モデルを用いて、ＳＥＭシミュレーション波形と実ＳＥＭ画像の比較を行うことにより、計測対象パターン内外での電子の散乱の影響や、パターンの断面形状の影響など、電子線照射に伴う物理現象を考慮した高精度な計測が可能となる。

また、露光シミュレーションにより算出される断面形状を、露光条件パラメタで表現することにより、複雑な形状を単純な少ないパラメタで表現することができ、その結果ライブラリマッチングにおける解の一意性の問題を解決することができ、安定で高速な計測が可能となる。また、ライブラリマッチングにより、断面形状や寸法とともに露光条件パラメタの推定が可能なため、露光プロセスの管理や制御にも有効な情報を得ることができる。

パターンの断面形状計測手法は、半導体パターンの微細化により、必要な精度を得ることが非常に困難になっている。特にレジストパターンの計測には課題が多く、ＳＥＭやＴＥＭなどによる断面観察においては、電子線照射によるレジストダメージは無視できないレベルになっている。原子間力顕微鏡は探針寸法の限界により十分な精度を得ることは難しい。また、光学的手法であるScatterometryは断面形状を推定できる手法であるが、十分な精度を得るためには他の計測手段で断面形状を計測し、モデルやパラメタをキャリブレーションする必要がある。ＳＥＭのライブラリマッチングによる断面形状推定手法は、Scatterometryのキャリブレーションにも用いることができる。

次に、第１の実施例のライブラリマッチング方法を利用して、露光シミュレーションの評価を行う方法について説明する。第１の実施例では、露光プロセスシミュレーションは既に実サンプルに合うようにキャリブレーションされていることを前提としていたが、実際には、露光プロセスシミュレーションそのもののキャリブレーションも課題が多い。特に、レジストパターンの断面形状を早く、安価でかつ正確に測る有効な手段がないために、シミュレーションパラメタのキャリブレーションを困難としている。そこで、第２の実施例では、第１の実施例で説明したライブラリマッチングによるパターンの形状計測および寸法方法を用いて、露光プロセスシミュレーションの評価と調整を行う方法について説明する。

第１の実施例では、露光条件の変動量が未知のパターンを計測する場合について説明したが、第２の実施例では、露光エネルギーとフォーカス値を変化させて複数のショットを形成したＦＥＭウェハを作成し、ＦＥＭウェハ上の各チップについて第１の実施例と同様のマッチング処理を実行する。露光シミュレーションが実際の露光状態とうまく合っていれば、計測結果もシミュレーション結果と一致するが、一致しない場合には、不一致の状態が露光シミュレーションと実パターンの違いを表すことになる。そこで、このシミュレーションと実パターンの不一致を評価することで、露光シミュレーションのパラメタ調整を行う方法を、図５を用いて説明する。

はじめに、調整すべき露光条件を設定する（図５（ａ））。次に、設定された露光条件よりも広いパラメタ範囲で露光シミュレーションとその結果の断面形状でのＳＥＭシミュレーションを実施してライブラリを作成する（図５（ｂ））。これに対し、予め設定した露光条件で実際のウェハを露光して、パターンを形成（図５（ｃ））、形成された各ショットのパターンに対して、ライブラリマッチングを実施する。図５（ｄ）に示すように、露光シミュレーションが十分にキャリブレーションされていない場合には、推定された露光エネルギーおよびフォーカスの値が図５（ａ）で設定した設定値からずれる。このずれ量が露光シミュレーションと実パターンの不一致の指標となる。例えば、ＦＥＭ全体での露光エネルギーとフォーカスの推定値と設定値のずれ量の平均値とばらつきを求めれば、露光条件パラメタのオフセットと歪みに対応する指標値を得ることができる。ここで、図５（ｂ）で算出した露光プロセスシミュレーション結果のデータセットの中に実際のパターンに対応する形状十分に含まれていれば、露光条件パラメタにずれは生じるが、断面形状の推定は正しく行える。ライブラリの断面形状セットの妥当性については、ライブラリマッチングの一致度を用いて判断が可能である。形状が正しく推定できている場合には、その形状情報を用いて露光シミュレーションの調整を行えばよい。図５（ｅ）は調整に用いるデータの一例である。横軸に露光条件パラメタをとり、縦軸に形状或いは寸法パラメタをとって、露光シミュレーション結果と、ライブラリマッチングによる推定結果をプロットする。図５（ｅ）の例では横軸に露光エネルギーＥ、縦軸に線幅をとっている。この例では、露光エネルギーの変化に対する寸法変化の感度が、シミュレーションより実パターンが高くなっていることがわかる。このような情報が得られれば、レジスト感度のパラメタを調整すればよいといった判断ができる。既に実パターン形状の計測結果が得られているので、露光シミュレーションの調整は、露光シミュレーションのパラメタを変更して繰り返すことで、実際のパターンを作り直す必要はない。これらの調整を経て、露光プロセスパラメタが適切に設定されれば、得られた条件での露光プロセスシミュレーション結果を用いたライブラリを用いれば、第１の実施例と同様に高精度で安定な計測が実現可能となる。

また、断面形状セットが適切でない場合には、エネルギー，フォーカス以外の露光条件パラメタの評価・調整が必要となる。詳細については第３の実施例で説明する。

以上、図５を用いて説明したように、ライブラリマッチングにより、パターン断面形状および寸法の高精度計測が行えるだけでなく、露光シミュレーションと実パターンの整合性を定量評価することが可能となる。これにより、ウェハ非破壊での露光シミュレーションの評価・調整が可能となり、露光シミュレーションの精度を向上することが可能となる。また、調整された露光シミュレーション結果を用いてライブラリマッチングを実施することで、第１の実施例と同様の高精度で安定な計測が実現可能となる。

次に、第１の実施例のライブラリマッチング方法を利用して、露光シミュレーションの評価を行う別の方法について説明する。第２の実施例では、露光プロセスシミュレーションの調整は十分ではないが、露光エネルギーとフォーカスのパラメタを変更した露光シミュレーションによる断面形状セットが実際に露光プロセスで形成されるパターン形状を十分に表せている（ライブラリマッチングの一致度が十分に高い）場合について説明した。しかしながら、露光プロセスに関わるパラメタは数多くあり、特にレジスト材料など、化学的な特性パラメタは実験による合わせ込みが難しい。露光エネルギーやフォーカスずれなどは比較的モデル化しやすいが、レジスト特性を決める感光剤拡散長や表面難溶化パラメタ，ＰＥＢの温度や時間，現像特性を示す現像パラメタなどの調整には、容易なパターン形状評価手段が望まれる。

図６を用いて第３の実施例を説明する。第２の実施例では露光エネルギーとフォーカスを変更したＦＥＭのみでライブラリを作成、マッチングを行ったが、第３の実施例では、それ以外の露光プロセスパラメタを変更して、それぞれの条件でＦＥＭデータを作成する。図６（ａ）に示すように、それぞれの露光プロセス条件のＦＥＭライブラリを作成し、実際に露光したＦＥＭウェハとのマッチングを行う。それぞれの露光プロセスパラメタで、第２の実施例の図５（ｄ）と同様のデータセットが得られるため、これらのマッチング時の誤差を用いて、実ウェハと最もよく一致する露光プロセスパラメタを推定する。図６（ｂ）は横軸に各ＦＥＭを作成した露光プロセスパラメタを、縦軸にそれぞれの条件におけるライブラリマッチングの誤差をプロットしている。露光シミュレーションで作成したライブラリ内に適切なパターン形状が含まれていない場合には、マッチング誤差が大きくなるため、このマッチング誤差が最も小さい露光プロセスパラメタでの露光シミュレーション結果が最も実際のパターンに近いということが判断できる。ここで、予め形状計測に必要な精度から、信頼できる結果の得られる最大のマッチング誤差を調べておき、これを信頼度のしきい値としておく。全ての露光プロセスパラメタでのマッチング誤差がこの信頼度しきい値以上であれば、これらの露光プロセスパラメタの中には実際のプロセスを表現できる適切なパラメタがないことが判断できる。その場合には、露光プロセスパラメタの範囲を変更するか、他のパラメタも調整するといった対応が必要であると判断できる。図６は簡単のため、１つのパラメタの例を示したが、もちろん複数の露光プロセスパラメタで実行してもよい。

以上、図６を用いて説明したように、ライブラリマッチングにより、パターン断面形状および寸法の高精度計測が行えるだけでなく、露光シミュレーションと実パターンの整合性を定量評価することが可能となる。これにより、ウェハ非破壊での露光シミュレーションの評価・調整が可能となり、露光シミュレーションの精度を向上することが可能となる。また、調整された露光シミュレーション結果を用いてライブラリマッチングを実施することで、第１の実施例と同様の高精度で安定な計測が実現可能となる。

図７は、露光シミュレーション，露光シミュレーションに基づくライブラリデータの作成、及びパターン測定等を行うための計測システムの概略構成図である。図７に例示するシステムは、データ管理装置７０１を中心として、複数のＳＥＭが接続された構成となっている。データ管理装置７０１には、フォトマスクやレチクルのパターン測定，検査を行うためのＳＥＭ７０２と、フォトマスク等を用いた投影露光によって、半導体ウェハ上に転写されたパターンを測定，検査するためのＳＥＭ７０３が接続されている。ＳＥＭ７０２とＳＥＭ７０３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ＳＥＭ７０２，ＳＥＭ７０３にはそれぞれの制御装置７０４，７０５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、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。また、各ＳＥＭの制御装置７０４，７０５は、ビーム電流や画像分解能などのＳＥＭの状態をモニタする機能を有しており、モニタされた結果をＳＥＭシミュレーション結果と計測対象画像のマッチング時に装置パラメタとして反映することで、高精度で安定な計測を実現する。

以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置７０４，７０５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、装置状態のモニタ結果は、通信回線７０６，７０７を介してデータ管理装置７０１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よいし、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よい。

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。また、上述のライブラリマッチング等も、データ管理装置や制御装置などで行われる。

更にデザインデータ管理装置７０１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）やパターンレイアウト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よい。

また、データ管理装置７０１には、シミュレータ７０８が接続されている。シミュレータ７０８には、外部の記憶媒体、或いはデータ管理装置７０１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７０８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７０１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よい。

図８は、図７に例示するような計測システムを用いた露光シミュレーションのプロセスを説明する図である。露光シミュレーションは、図８に例示するように、大別して３つの手法が考えられる。第１に設計データのレイアウトと、露光の諸条件に基づいて、露光後のシミュレーションを行う手法である。第２に半導体ウェハにパターンを露光するためのフォトマスク（マスク）データと、露光の諸条件に基づいて、シミュレーションを行う手法である。第３に、マスクデータに基づいて実際に作成されたマスクの画像を、ＳＥＭ７０２を用いて取得し、そのマスク画像に基づいて、シミュレーションを行う手法である。第３の例においては、ＳＥＭ７０２によって取得されたマスク画像のパターンエッジを抽出し、当該抽出されたパターンエッジの輪郭線に基づいたシミュレーションを行う。

シミュレーションは、シミュレータ７０８にて行い、当該シミュレータ７０８は、そのシミュレーションの結果を、データ管理装置７０１に伝達する。データ管理装置７０１では、得られたシミュレーション結果に基づいて、上述のライブラリを作成する。なお、データ管理装置７０１にてシミュレーションのためのプログラムを実行することにより、データ管理装置７０１のみでシミュレーションとライブラリ作成を行うことも可能であり、また上述のような処理をＳＥＭに設けられた制御装置７０４，７０５にて行うことも可能である。

また、ライブラリ作成と同様に、パターン形状、及び寸法の算出をデータ管理装置７０１，制御装置７０４，７０５にて行うことも可能であり、この場合、これらの装置に内蔵される演算装置は、形状選択，寸法測定等のための処理部として機能する。

上述のようなパターン計測技術は、製造プロセスのシミュレーションによる断面形状推定が可能で、電子顕微鏡或いはそれに類似した荷電粒子線装置で画像取得およびシミュレーションが行える対象であれば適用が可能である。また、これまで半導体パターンの露光プロセスにより形成されるパターン計測について説明を行ってきたが、ＭＥＭＳや微細工業部品などにも適用することができる。

次に、シミュレーションに基づいて、試料上のホットスポット位置を特定し、当該ホットスポットについて、選択的にライブラリ作成を行う例を説明する。ホットスポットとは、リソグラフィプロセスにおいて、回路パターンを正しく転写できない個所のことであり、欠陥となり得る個所である。走査電子顕微鏡等の測定，検査装置によって、このようなホットスポットをモニタすることで、プロセス条件の調整や設計データへのフィードバックが行われる。このようなホットスポット情報は、走査電子顕微鏡等を用いた測定，検査位置決定の指針となるものである。

パターンの断面形状は、パターンのレイアウト形状や、隣接するパターンとの関係に応じて変化する可能性があり、これらの条件を考慮して断面形状ライブラリを作成する方がよい場合がある。一方、パターン形状や隣接するパターンとの関係の種類は種々の組み合わせが考えられるため、この組み合わせ毎にライブラリを作成すると、演算処理が膨大になる可能性がある。

そこで本実施例では、露光シミュレーション等を行うことによって、測定候補点を抽出し、当該候補点について選択的に断面形状ライブラリを構築することで、ライブラリ作成の効率化を実現する手法について説明する。

図９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、設計データの読み出しを行い、当該読み出された設計データについて、露光シミュレーション条件を設定する（ステップ９０１）。そして、当該露光シミュレーションを実施し（ステップ９０２）、ホットスポット候補の抽出（ステップ９０３）を行うと共に、当該露光シミュレーション結果（断面形状）を所定の記憶媒体に記憶する（ステップ９０４）。なお、ステップ９０２における露光シミュレーションは、断面形状を得るためのものではなく、パターンの二次元形状の変化を得るためのものであってもよい。二次元形状の評価に基づいて、ホットスポットを抽出し、当該部分について選択的に断面形状を得るための他のシミュレーションを実施するようにしてもよい。

次に、ＳＥＭの測定条件の設定を行う（ステップ９０５）。ＳＥＭの測定条件とは、例えば測定倍率（視野の大きさ）や電子ビームの試料への到達エネルギー等、電子顕微鏡の光学条件が含まれる。この測定条件は測定レシピとして記憶される（ステップ９０６）。次に、設定されたＳＥＭの測定条件に基づいて、ＳＥＭ画像を計算するためのシミュレーション条件を設定する（ステップ９０７）。そして当該シミュレーション条件に基づいてシミュレーションを実行（ステップ９０８）し、その結果に基づいたライブラリデータを作成する（ステップ９０９）。最後に、作成したライブラリデータを所定の記憶媒体に記憶する（ステップ９１０）。

以上のようなステップを経ることによって、多点測定時のライブラリ作成の効率化を実現することが可能となる。

００１露光プロセスシミュレーション結果
００２シミュレーション波形ライブラリ
００３ＳＥＭ装置
０１０露光プロセスシミュレーション結果（断面形状）
０１１ＳＥＭシミュレーション結果（信号波形）
０１２ＳＥＭ画像
０１３ＳＥＭ信号波形
０１４推定断面形状（露光シミュレーション結果）
０１５推定断面形状（簡易モデルによる近似形状）
０１６計測結果表示部

Claims

試料から放出された荷電粒子に基づいて形成される波形情報と、パターン情報を関連付けて記憶するライブラリを参照して、パターン情報を選択するパターン測定装置であって、
試料に対する荷電粒子線の照射に基づいて得られる波形情報を、異なる露光プロセス条件によるシミュレーションに基づいて形成される複数の波形情報と、複数のパターン情報とを関連付けて記憶するライブラリに参照することによって、前記ライブラリに記憶されたパターン情報を選択する処理部を備え、
当該処理部は、
ＦＥＭウェハ上の異なる露光エネルギーとフォーカスの組み合わせによって形成されたパターンに対する荷電粒子線の照射に基づいて得られる前記露光エネルギーとフォーカスの組み合わせ毎の波形情報と、
露光エネルギー及びフォーカス以外の露光条件毎に、異なる露光エネルギーとフォーカスの組み合わせによるシミュレーションによって得られる複数のＦＥＭライブラリを記憶する複合ライブラリに記憶された波形情報とを比較することによって、前記露光エネルギー及びフォーカス以外の露光条件毎に、前記露光エネルギーとフォーカスの組み合わせに応じた波形情報の複数のマッチング誤差を求めることを特徴とするパターン測定装置。
請求項１において、
前記ライブラリは、前記露光エネルギー、フォーカス、及び当該露光エネルギー及びフォーカス以外の露光条件と、前記波形情報とが関連付けて記憶されているものであることを特徴とするパターン測定装置。