JP5730721B2 - パターン計測装置、およびパターン計測方法 - Google Patents

パターン計測装置、およびパターン計測方法 Download PDF

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Description

本発明は、測長装置および測長方法に関し、特に、電子顕微鏡画像の解析技術に関する。
半導体デバイスは急激な微細化を続けており、２０００年代の初頭からナノメートルオーダに到達している。半導体デバイスを生産する際、製品の歩留まりを向上させるために、ＣＤ−ＳＥＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ、測長走査型電子顕微鏡）に代表される様々な計測装置を用いて、回路パターンの寸法や形状を計測し、回路パターンのマスクエッジデータとの差異を確認しながら製造が行われている。特に、回路パターンのフォトマスクをウェハに転写する工程（フォトリソグラフィ工程）においては、微細な回路パターンの形状を高精度に計測することが重要となる。
フォトリソグラフィ工程において、ナノメートルオーダの回路パターンを回路パターンのマスクエッジデータの通りに作成するためには、光近接効果（光の回折現象の影響）を考慮する必要がある。図１Ａ左部に示すような単純なマスク形状１０１では、光近接効果により、例えば、図１Ａ右部に示すように、ウェハ上に転写された回路パターンの形状１０２とマスク形状１０１のエッジ部の形状１０３との間で大きな差異が発生する。さらに、コーナ部の形状１０４は丸みのある形状となり、ＥＯＬ（Ｅｎｄ−ｏｆ−Ｌｉｎｅ、ライン端）では後退が発生しすい傾向にある。そこで、図１Ｂ右部に示すような望ましいパターン形状１０６になるように、図１Ｂ左部に示すようなフォトマスクの形状をパターン形状１０５のように変化させる処理（ＯＰＣ：Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）が導入されている。ＯＰＣは、配線幅の調整や、ＥＯＬやコーナなどに補正パターンを付与することで、転写パターンの形状を補正するフォトリソグラフィの解像度向上技術である。
ＯＰＣをフォトマスクに適用する際には、転写モデルのパラメータを推定する必要がある。公知文献１（Ｋ． Ｌｕｃａｓ， “Ｏｐｔｉｃａｌ Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｃｕｒｒｅｎｔ ａｎｄ Ｆｕｔｕｒｅ Ｎｏｄｅｓ，” ＳＰＩＥ ａｄｖａｎｃｅｄ ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ ｓｈｏｒｔ ｃｏｕｒｓｅ， ＳＣ９９０， ２０１０．）および公知文献２（Ｓ． Ｓｈｅｎ， ｅｔ ａｌ．，“ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｉｒｃｌｅ−ｓａｍｐｌｉｎｇ ｔｈｅｏｒｅｍ，” ＩＥＥＥ Ｓｏｌｉｄ−Ｓｔａｔｅ ａｎｄ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ， ２００６．）によれば、一般には、レジスト等の影響により、光学モデルと実際に露光されたパターンには差異が生じてしまう。そこで、ＣＤ−ＳＥＭにより得られた転写パターンの測長結果をもとにして、転写モデルのパラメータ調整が行われている。公知文献２によると，この一連の処理はＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎと呼ばれている。
現在、新しいＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ手法の１つとして、回路パターンの直線部分についてはＣＤ−ＳＥＭのＣＤ値を用い、それ以外の部分についてはＳＥＭ輪郭線の２次元位置座標をｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎデータとして用いる手法（以降、この手法をｃｏｎｔｏｕｒ−ｂａｓｅｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎと称する）の実現が期待されている。公知文献３（Ｐ． Ｆｉｌｉｔｃｈｋｉｎ， ｅｔ ａｌ．，“Ｃｏｎｔｏｕｒ ｑｕａｌｉｔｙ ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ ｆｏｒ ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，” Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＰＩＥ， Ｖｏｌ．７２７２， ｐｐ．７２７２２Ｑ１-７，２００９．）および公知文献４（Ｔ．Ｓｈｉｂａｈａｒａ，ｅｔ ａｌ．，“ＣＤ−ｇａｐ−ｆｒｅｅ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｆｏｒ ＯＰＣ Ｍｏｄｅｌ Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ，”Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＰＩＥ，Ｖｏｌ．７９７１，２０１１．）によれば、ｃｏｎｔｏｕｒ−ｂａｓｅｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎを行うためには、従来からのＣＤ測長値との差異（以降、この差異をＣＤ−ｇａｐと称する）の少ないＳＥＭ輪郭線を計測する必要がある。
さらに、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎにおいては、ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎデータの解析に多大な時間を要するため、ＳＥＭ輪郭線の２次元位置座標値を適切な間隔でサンプリングし、データ量を削減することにより、ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ時間の短縮を図る必要がある。しかしながら、このようなデータ量の削減処理を行った場合でも、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎには、高性能な計算機で数日の処理時間を要するという問題がある。
また、仮に全てのＳＥＭ輪郭線データを用いてＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎを行おうとすると、計算機の性能によっては、主記憶装置に膨大な計算データを格納できずに処理が行えない場合もある。いずれの問題にせよ、ｃｏｎｔｏｕｒ-ｂａｓｅｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎを行うためには、ＳＥＭ輪郭線のデータ量を削減する必要がある。
特許第２００８−１６４５９３号公報
初めに、第１の課題について説明する。特許文献１において、第２のエッジ位置は多点検出したうえで曲線近似・連結等を行うところ（段落０２８３）において、エッジが求まる位置が削減される処理を行うことについては、示唆されていない。従って、ｃｏｎｔｏｕｒ-ｂａｓｅｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎを実行するためには、少なくとも計算時間を削減するためには、ＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行うことが課題となる。
続いて、第２の課題について説明する。ＳＥＭ輪郭線の位置座標を求める際、一般的には特許文献１に示されるように、例えば、図２Ａに示すように、画像２０１からホワイトバンド２０２の中心位置を画像輪郭線として抽出し、画像輪郭線の法線方向２０４の向きに画像信号を抽出した後、ＳＥＭ輪郭線を計測する処理が一般的である。しかし、ＯＰＣの調整工程などの設計段階や、量産段階の初期では、画像輪郭線が乱れる傾向にあるため、それに伴って、測長方向も必ずしも画像輪郭線の法線方向２０４のようには安定せず、例えば、乱れた画像輪郭線の法線方向２０５の向きに画像信号を抽出してしまう場合がある。
さらに、公知文献３によれば、２次元のＳＥＭ輪郭線をＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎに用いると、マスクパターンの１次元的な特徴（ライン幅やライン間幅など）については、転写精度が悪化するとの報告がある。この問題を解決するためには、公知文献４によると、ＣＤ−ＳＥＭにより取得されたＣＤ値（以降、この値をＣＤＣＤ−ＳＥＭと称する）と、ＳＥＭ輪郭線から算出されたＣＤ値（以降、この値をＣＤＣｏｎｔｏｕｒと称する）との間には、差異（以降、これをＣＤ−ｇａｐと称する）を減少させることが重要である。
従って、前記課題１と合わせて、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎの精度を向上させるためには、ＣＤ−ｇａｐを増加させずにＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行うことが課題となる。
上記の２つの課題を解決するため、本発明におけるパターン計測装置は、半導体の回路
パターンのマスクエッジデータ、および前記回路パターンを撮像した画像データを記憶す
る記憶部と、前記画像データを入力として前記回路パターンのＳＥＭ輪郭線を抽出し、前
記マスクエッジデータと抽出した前記ＳＥＭ輪郭線のデータ（ＳＥＭ輪郭線データ）とに
基づいて、露光シミュレーション部に予測ＳＥＭ輪郭線のデータ（予測ＳＥＭ輪郭線デー
タ）を生成させるＳＥＭ輪郭線抽出部と、前記マスクエッジデータと、前記ＳＥＭ輪郭線
データと、前記予測ＳＥＭ輪郭線データとを入力として、前記ＳＥＭ輪郭線データおよび前記予測ＳＥＭ輪郭線データを、１次元形状の輪郭線と２次元形状の輪郭線とに分類する形状分類部と、前記ＳＥＭ輪郭線データと前記予測ＳＥＭ輪郭線データとを入力とし、前記１次元形状及び前記２次元形状の種類に応じて、前記ＳＥＭ輪郭線データのサンプリングを行うＳＥＭ輪郭線サンプリング部と、を備えることを特徴とする。
また、本発明は、上記パターン計測装置で行われるパターン計測方法である。
本発明によれば、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎに要する計算時間を削減しつつ、精度を向上させることができる。
フォトリソグラフィ工程におけるフォトマスクの形状と転写された回路パターンの形状との関係を示す図である（ＯＰＣなしの場合）。 フォトリソグラフィ工程におけるフォトマスクの形状と転写された回路パターンの形状との関係を示す図である（ＯＰＣありの場合）。 フォトリソグラフィ工程におけるフォトマスクの形状と転写された回路パターンの形状との関係を示す図である（ＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行った場合）。 回路パターンの輪郭の位置を求めるための概要を示す図である（転写パターンの画像）。 回路パターンの輪郭の位置を求めるための概要を示す図である（輝度プロファイルの解析手法の説明）。 ＣＤ−ｇａｐを説明する図（ライン幅）。 ＣＤ−ｇａｐを説明する図（ライン間幅）。 ＣＤ−ｇａｐを説明する図（ラインとライン端の間の幅）。 本特許の実施形態におけるパターン計測処理フローの概要を示す図である。 ＳＥＭ輪郭線の形状分類と形状ごとのサンプリングを説明する図である。 ＳＥＭ輪郭線および予測ＳＥＭ輪郭線における形状分類を説明する図（直線部におけるサンプリング）である。 ＳＥＭ輪郭線および予測ＳＥＭ輪郭線における形状分類を説明する図（コーナ部におけるサンプリング）である。 ＳＥＭ輪郭線および予測ＳＥＭ輪郭線における形状分類を説明する図（ＥＯＬ部におけるサンプリング）である。 ＳＥＭ輪郭線の形状分類を具体的に説明する図（マスクエッジとＳＥＭ輪郭線（もしくは、予測ＳＥＭ輪郭線）の関係を示す図）である。 ＳＥＭ輪郭線の形状分類を具体的に説明する図（マスクエッジの形状を分類することを示す図）である。 ＳＥＭ輪郭線の形状分類を具体的に説明する図（マスクエッジの分類をＳＥＭ輪郭線（もしくは、予測ＳＥＭ輪郭線）にマッピングすることを示す図）である。 ＳＥＭ輪郭線の形状分類を具体的に説明する図（分類されたＳＥＭ輪郭線（もしくは、予測ＳＥＭ輪郭線）を示す図）である。 露光シミュレータを用いて、マスクエッジから予測ＳＥＭ輪郭線をシミュレーションしたことを表した図である。 は同一のマスクエッジから、実際に露光された回路パターンのＳＥＭ輪郭線を表した図である。 本特許における実施形態におけるパターン計測装置の構成の一例を示す図である。 図４に示したＳ４０４におけるＳＥＭ輪郭線のサンプリング処理フローの概要を説明した図である（１次元形状部）。 図４に示したＳ４０４におけるＳＥＭ輪郭線のサンプリング処理フローの概要を説明した図である（２次元形状部）。 ＳＥＭ輪郭線の１次元形状部におけるサンプリング処理を説明した図である。 １次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 １次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 １次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 １次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 １次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 １次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 ＳＥＭ輪郭線の２次元形状部におけるサンプリング処理を説明した図である。 ２次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 ２次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 ２次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 ２次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 ２次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。 ２次元形状部におけるサンプリング誤差の算出方法を説明した図である。
以下に添付図面を参照して、本発明にかかるパターン計測装置、およびパターン計測方法の実施の形態を詳細に説明する。
（実施形態）
はじめに、ＣＤ−ｇａｐの明確な定義を与える。ＣＤ−ＳＥＭにより取得されたＣＤ値（つまり、ＣＤＣＤ−ＳＥＭ）と、ＳＥＭ輪郭線から算出されたＣＤ値（つまり、ＣＤＣｏｎｔｏｕｒ）の差異をＣＤ−ｇａｐとし、ＣＤ−ｇａｐ＝｜ＣＤＣＤ−ＳＥＭ−ＣＤＣｏｎｔｏｕｒ｜と定義する。
なお、ＣＤ値の例としては、図３Ａに示すようなパターン３０１のライン幅３０２、図３Ｂに示すようなパターン３０３とパターン３０４とのライン間幅３０５、図３Ｃに示すようなパターン３０６のラインとパターン３０８のライン端との間の幅３０７、あるいは図３Ｄに示すようなパターン３０９のライン端とパターン３１０のライン端との間の幅３１０）がある。なお、図３Ａ〜Ｄでは一次元（例えば、直線部）の場合のみ示しているが、２次元（例えば、コーナ部）の場合もこれと同様である。
続いて、図２Ａを用いて、ＣＤ−ｇａｐの発生要因について説明する。ＣＤ−ＳＥＭでは、画像２０１の水平座標方向（図２Ａに示す符号２０４の方向）に２次電子輝度プロファイルを取得し、その輝度プロファイルを解析することにより回路パターンの寸法を測長している。その一方で、特許文献１に記載されているような既存のＳＥＭ輪郭線抽出手法においては、ホワイトバンド（図２Ａに示す符号２０２）の法線方向（図２Ａに示す符号２０４）に２次電子輝度プロファイルを取得し、その輝度プロファイルを解析することによりＳＥＭ輪郭線を抽出している。例えば、図２Ｂに示すように、輝度値のピークをホワイトバンドの中心２１０とし、そのホワイトバンドの中心２１０の周辺の画素のうち所定の輝度値以上となる画素位置を輪郭の位置２１１として定めている。しかしながら、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ行程においては、転写パターンの画像エッジが乱れるため、輝度プロファイルのスキャン方向が安定しない傾向にある。公知文献４によれば、輝度プロファイルの取得方向の乱れにより、ＳＥＭ輪郭線の抽出精度が低下し、ＣＤ−ｇａｐが発生すると結論づけられている。
Ｃｏｎｔｏｕｒ−ｂａｓｅｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎにおいては、ＣＤ−ＳＥＭにより取得された１次元のＣＤ値と、２次元のＳＥＭ輪郭線をｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎデータとして用いるため、同一箇所を測定した際に生じる矛盾、すなわち、ＣＤ−ｇａｐの存在はｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ精度の低下につながる。従って、公知文献４に示されているようなＣＤ−ｇａｐの抑制を考慮したＳＥＭ輪郭線抽出手法を用いることが必要不可欠な要素である。
次に、図１Ｃを用いて、ＳＥＭ輪郭線のサンプリングについて説明する。ＳＥＭ画像から抽出された回路パターンのＳＥＭ輪郭線１０６を区分的に連続な曲線とする。ＳＥＭ輪郭線１０６は、画像上で実数値の２次元位置座標値により表現される。このＳＥＭ輪郭線１０６を、１０７のように離散的な点の集合として標本化することを、本特許においては、ＳＥＭ輪郭線のサンプリングと称する。なお、サンプリングを行う際に、ＳＥＭ輪郭線輪郭線を構成する離散点の間隔は、不等間隔となる場合がある。また、ＳＥＭ輪郭線１０６については、計算機上で取り扱うため、実用的に十分な分解能（例えば、１／１００ピクセル程度）を持つ離散的な点の集合として保持しても良い。
本特許における実施形態では、転写された回路パターンのＳＥＭ輪郭線の位置座標値を求めた後に、サンプリングを行う。本特許の実施形態では、ＳＥＭ輪郭線の２次元位置座標を適切な間隔で離散化する際に、ＳＥＭ輪郭線の形状に応じて、装置の使用者が指定した許容誤差（つまり、サンプリング誤差）が最小化となるようにサンプリングを実行する。
なお、上述したように、ＳＥＭ輪郭線の抽出精度の低下によるＣＤ−ｇａｐの発生により、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ精度の向上の観点からは、前記サンプリング処理についても、サンプリング誤差と共にＣＤ−ｇａｐの低減を考慮して処理を行わなければならない。続いて、本実施の形態において行われるパターン計測処理について説明する。なお、各処理を行う主体であるパターン計測装置の具体的な構成については、図８を用いて後述する。
（主要処理）
ここでは、図４を用いて簡単に本特許のパターン計測装置の主要な動作を説明する。はじめに、演算ユニット８０１（ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム８２１）は、ＳＥＭ画像から回路パターンのＳＥＭ輪郭線の抽出を行う（Ｓ４０１）。
なお、公知文献４に記載する手法を用いて、ＳＥＭ輪郭線の抽出を行うことで、ＣＤ−ｇａｐが大きく低減され、Ｃｏｎｔｏｕｒ−ｂａｓｅｄ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎを精度良く実行することができる。
次に、演算ユニット８０１（ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム８２１）は、露光シミュレータ８４１に対してＳＥＭ輪郭線を算出するための指示を出し、露光シミュレータ８４１は、マスクエッジからウェハ上のＳＥＭ輪郭線を算出する（Ｓ４０２）。この予測されたＳＥＭ輪郭線を予測ＳＥＭ輪郭線（図７Ａに示す符号７０３）と呼ぶ。
なお、露光シミュレーションにより得られた予測ＳＥＭ輪郭線の具体例については、公知文献２のＦｉｇｕｒｅ ７と、公知文献５（Ｉ． Ｋｕｓｎａｄｉ， ｅｔ ａｌ．， “Ｃｏｎｔｏｕｒ−ｂａｓｅｄ ｓｅｌｆ−ａｌｉｇｎｉｎｇ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ ｏｆ ＯＰＣ ｍｏｄｅｌｓ，” Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＰＩＥ， Ｖｏｌ． ７６３８， ７６３８２Ｍ１-８， ２０１０．）のＦｉｇｕｒｅ １に示されている。
なお、１度目の処理では、一律にサンプリングされたＳＥＭ輪郭線を、前記露光シミュレータ８４１に入力しても良い。その場合、ＳＥＭ輪郭線の予測精度が低く、不完全なシミュレーション結果となる。後述する処理では、この予測精度を向上させるための処理であり、予測ＳＥＭ輪郭線と差異の大きなＳＥＭ輪郭線の２次元位置座標を、順次、サンプリング点として追加していく。
また、公知文献６（高木 幹雄，他，“新編 画像解析ハンドブック，” 東京大学出版会，’２００４．）第６章に記載されている区分近似関数による曲線近似手法を用いて、サンプリングされたＳＥＭ輪郭線を関数近似することで予測ＳＥＭ輪郭線を算出し、露光シミュレータが出力する予測ＳＥＭ輪郭線の代用としても良い。
そして、演算ユニット８０１（形状分類プログラム８２２）は、ＳＥＭ輪郭線および予測ＳＥＭ輪郭線を構成する曲線（直線を含む）について、１次元形状部（直線部：図５ ５０２）と２次元形状部（コーナ部：図５Ａに示す符号５０３、ＥＯＬ：図５ ５０４）に分類する（Ｓ４０３）。この分類処理の具体的な内容については後述する。
次に、演算ユニット８０１（サンプリングプログラム８２３）は、ＳＥＭ輪郭線の形状の種類に応じて、ＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行う（Ｓ４０４）。具体的には、演算ユニット８０１（サンプリングプログラム８２３）は、１次元形状部に属するＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行う場合には、後述する「（１次元形状部のＳＥＭ輪郭線サンプリング処理）」を実施する。その結果、図５Ｂ左部に示すように、直線部５０２のＳＥＭ輪郭線は、図５Ｂ右部の符号５０５のようにサンプリングされる。
また、演算ユニット８０１（サンプリングプログラム８２３）は、２次元形状部に属するＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行う場合には、後述する「（２次元形状部のＳＥＭ輪郭線サンプリング処理）」を実施する。その結果、図５Ｃ左部に示すように、コーナ部５０３のＳＥＭ輪郭線は、図５Ｃ右部の符号５０６のようにサンプリングされる。さらに、図５Ｄ左部に示すように、ＥＯＬ部５０４のＳＥＭ輪郭線は、図５Ｄ右部の符号５０７のようにサンプリングされる。
そして、演算ユニット８０１は、ユーザが許容するサンプリング誤差を満たすまで、Ｓ４０２からＳ４０４を繰り返す。なお、計算時間が限られている場合には、繰り返し処理を行わずに、処理を終了する。その場合でも、一律の間隔で、ＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行うよりは、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎの精度が向上する。
以上、説明したように、本発明では、図４の処理を実行して、ＳＥＭ輪郭線のサンプリングを行う。
（パターン計測装置の構成）
本特許の実施形態における処理を実行するパターン計測装置の構成について、図８を用いて説明する。
図８に示すように、パターン計測装置８００は、演算ユニット８０１、主記憶装置８１０、ネットワークアダプタ８０２、補助記憶装置８０３、入力装置８０４、および出力装置８０５を有して構成されている。パターン計測装置８００は、ネットワーク８５０を介して、ＣＤ−ＳＥＭ８４０からＣＤデータ８３０および画像データ８３１を受信可能に接続される。また、パターン計測装置８００は、ネットワーク８５０を介して、露光シミュレータ８４１から予測ＳＥＭ輪郭線データ８３４を受信可能に接続される。補助記憶装置８０３は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等によって構成される。入力装置８０４は、トラックボール、キーボード、スキャナ、ＢＤ−ＲＥ Ｄ（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ Ｒｅｃｏｒｄａｂｌｅ Ｄｒｉｖｅ ［Ｂｌｕ−ｒａｙは登録商標］）等によって構成される。出力装置８０５は、ディスプレイ、プリンタ、ＢＤ−ＲＥ Ｄ等によって構成される。
演算ユニット８０１は、コンピュータのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）であり、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）によって構成される主記憶装置８１０に展開されているプログラムを実行することによって、種々の機能を実現する。
主記憶装置８１０には、ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム８２１、形状分類プログラム８２２、サンプリングプログラム８２３が記憶されている。また、主記憶装置８１０に記憶されているデータは、ＣＤデータ８３０、画像データ８３１、マスクエッジデータ８３２、ＳＥＭ輪郭線データ８３３、予測ＳＥＭ輪郭線データ８３４、サンプリング済みＳＥＭ輪郭線データ８３５である。なお、主記憶装置８１０と補助記憶装置８０３との間では、プログラムおよびデータの一貫性が保持されるように送受信が行われ、種々のプログラムおよびデータが記憶される。
主記憶装置８１０に記憶されている上述した各プログラムは、ＳＥＭ輪郭線抽出部、形状分類部、サンプリング部の各機能を実現し、これらのソフトウェアプログラムは、例えば、上述した各部を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしては、ＣＰＵ等の制御部がＨＤＤ等の記録装置からこれらのソフトウェアプログラムを読み出して実行することにより、上記各部が主記憶装置上にロードされ、ＳＥＭ輪郭線抽出部、形状分類部、サンプリング部の各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。
また、上述したソフトウェアプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供することも可能である。さらに、これらのソフトウェアプログラムを、ネットワーク経由でダウンロードさせて提供または配布するように構成してもよい。
ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム８２１は、図４のステップＳ４０１を実行する。ＳＥＭ輪郭線抽出プロラム８２１は、図４に示したＳ４０１の処理において、ＣＤデータ８３０および画像データ８３１を、ＣＤ−ＳＥＭ８４０からネットワーク８５０を介して取得し、取得したこれらのデータを補助記憶装置８０３に格納する。なお、画像データ８３１は、座標位置と、その座標位置における輝度値とで表され、ステップＳ４０１の実行時に、補助記憶装置８０３から主記憶装置８１０に複製される。そして、ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム８２１は、ＳＥＭ輪郭線抽出処理を実行し、ＳＥＭ輪郭線データ８３３を生成して、主記憶装置８１０または補助記憶装置８０３に記憶する。
図４のステップＳ４０２において、ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム６２１からの指示により、露光シミュレータ８４１を操作する。露光シミュレータ８４１は、予め補助記憶装置８０３に記憶されているマスクエッジデータ８３２およびＣＤデータ８３０を読み出して主記憶装置８１０に複製し、マスクエッジデータ８３２から予測ＳＥＭ輪郭線データ８３４をシミュレーションする処理を実行する。
なお、主記憶装置８１０もしくは補助記憶装置８０３にサンプリング済みＳＥＭ輪郭線データ８３５が存在する場合には、露光シミュレーションの精度向上に利用することも可能である。
そして最後に、ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム６２１は、予測ＳＥＭ輪郭線データ８３４を、主記憶装置３０３または補助記憶装置６０３に記憶する。
サンプリングプログラム８２３は、図４のステップＳ４０４を実行する。サンプリングプログラム８２３は、ＳＥＭ輪郭線データ８３１と予測ＳＥＭ輪郭線８３４を用いてサンプリング処理を実行し、サンプリング済ＳＥＭ輪郭線データ８３５を生成し、主記憶装置８１０と補助記憶装置８０３に記憶する。サンプリングプログラム８２３が行う具体的な処理については、図９Ａ、９Ｂを用いて後述する。
（輪郭線の分類）
はじめに、ＳＥＭ輪郭線および予測ＳＥＭ輪郭線を構成する曲線（直線を含む）について、１次元形状部（直線部：図５Ｂに示す符号５０２）と２次元形状部（コーナ部：図５Ｃに示す符号５０３とＥＯＬ：図５Ｄに示す符号５０４）に分類する処理について、具体的に説明する。
まず、形状分類プログラム８２２は、マスクエッジ（図６Ａに示す符号１０５）を１次元形状部（直線部：図６Ｂに示す符号８０２）と、２次元形状部（コーナ部：図６Ｂに示す符号８０１とＥＯＬ：図６Ｂに示す符号８０３）に分解・分類する。その際、高知文献４に記載されている手法を用いても良いし、装置の使用者が予め区間を細かく指定しても良い。
最後に、図６Ｃに示すように、マスクエッジとＳＥＭ輪郭線の対応関係を求める（この処理を、以降、マッピング処理と呼ぶ）。前記マッピング処理とは、マスクエッジを構成する曲線のある区間とそれに対応するＳＥＭ輪郭線の区間の対応関係を求める処理を指す。
その際、公知文献４に記載されている手法を用いても良いし、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）法や特開２００６−３５１８８８号公報に開示されている方法を用いることによって、対応関係を求めることにより、１次元形状部と２次元形状部の区間を指定しても良い。
また、前記マッピング処理を予測ＳＥＭ輪郭線（図７Ａに示す符号７０３）についても、同様の手順で、１次元形状部と２次元形状部の区間の指定を実施する。
なお、注意すべき事項として、ＳＥＭ輪郭線の全区間を単一の基本形状としても良い。例えば、回路パターンの中で、コンタクトホールやｖｉａホールの場合には、その形状が円や楕円となるため、全区間をコーナとしてサンプリングを行う。
また、装置の使用者が、ＳＥＭ輪郭線と予測ＳＥＭ輪郭線に予め１次元形状部（直線部：図５Ｂに示した符号５０２）と２次元形状部（コーナ部：図５Ｃに示した符号５０３とＥＯＬ：図５Ｄに示した符号５０４）の区間を指定しても良い。その場合、上述した輪郭線の分類についての処理を省くことができる。
（ＳＥＭ輪郭線サンプリング処理）
次に、図９Ａ、９Ｂを用いて、ＳＥＭ輪郭線サンプリングについて詳細に説明する。はじめに、１次元形状部（図５Ｂに示した符号５０２）のサンプリング処理から説明する。
（１次元形状部のＳＥＭ輪郭線サンプリング処理）
まず、Ｓ９０１では、サンプリングプログラム８２３は、基本サンプリング間隔ｄ１ ｎｍごとに、一律にＳＥＭ輪郭線をサンプリングする。なお、この処理を行わなくても構わないが、その場合には、あらかじめ指定された許容誤差の範囲内でサンプリングが実施される。
そして、Ｓ９０２では、サンプリングプログラム８２３は、１次元形状部におけるＳＥＭ輪郭線と予測ＳＥＭ輪郭線の誤差を算出する。１次元形状部における誤差は、ウェハ上のＳＥＭ輪郭線（図７Ｂに示す符号７０４）と予測ＳＥＭ輪郭線（図７Ａに示す符号７０３）とのユークリッド距離で与える。その際、距離の計算方法は、以下６種類（（ｉ）〜（ｖｉ））のいずれかを用いる。
（ｉ） 図１０Ａ、１０Ｂを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、予測ＳＥＭ輪郭線１００１上の任意の１点（図１０Ｂに示す符号１００６）を基準とし、マスクエッジ８０２の法線（図１０Ｂに示す符号１００５）に対して平行な線（図１０Ｂに示す符号１００４）と、ＳＥＭ輪郭線５０２とが交わる１点（図１０Ｂに示す符号１００３）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｉｉ） 図１０Ａ、１０Ｃを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、ＳＥＭ輪郭線５０２上の任意の１点（図１０Ｃに示す符号１００８）を基準とし、マスクエッジ８０２の法線（図１０Ｃに示す符号１００５）に対して平行な線（図１０Ｃに示す符号１００９）と、予測ＳＥＭ輪郭線１００１とが交わる１点（図１０Ｃに示す符号１００７）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｉｉｉ） 図１０Ａ、１０Ｄを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、予測ＳＥＭ輪郭線１００１上の任意の１点（図１０Ｄに示す符号１０１０）を基準とし、その点における予測ＳＥＭ輪郭線５０２の法線（図１０Ｄに示す符号１０１２）と、ＳＥＭ輪郭線５０２とが交わる１点（図１０Ｄに示す符号１０１１）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｉｖ） 図１０Ａ、１０Ｅを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、ＳＥＭ輪郭線５０２上の任意の１点（図１０Ｅに示す符号１０１４）を基準とし、その点におけるＳＥＭ輪郭線５０２の法線（図１０Ｅに示す符号１０１５）と、予測ＳＥＭ輪郭線１００１とが交わる１点（図１０Ｅに示す符号１０１３）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｖ） 図１０Ａ、１０Ｆを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、予測ＳＥＭ輪郭線１００１上の任意の１点（図１０Ｆに示す符号１０１６）を基準とし、ＳＥＭ輪郭線５０２までのユークリッド距離が最小となるＳＥＭ輪郭線５０２上の１点（図１０Ｆに示す符号１０１７）を算出し、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｖｉ） 図１０Ａ、１０Ｇを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、ＳＥＭ輪郭線５０２上の任意の１点（図１０Ｇに示す符号１０２０）を基準とし、予測ＳＥＭ輪郭線１００１までのユークリッド距離が最小となる予測ＳＥＭ輪郭線５０２上の１点（図１０Ｇに示す符号１０１９）を算出し、その２点間のユークリッド距離を算出する。
なお、ＣＤ−ｇａｐの低減度合いが、最も大きいのは（ｉ）による距離の算出方法である。特に、公知文献４による手法を用いてＳＥＭ輪郭線を算出した場合には、マスクエッジの法線方向と２次電子プロファイルの取得方向が一致しているため、ＣＤ−ｇａｐを低く抑えたサンプリング結果を得ることができる。
また、公知文献５のＦｉｇｕｒｅ １に図示されているように、基準を予測ＳＥＭ輪郭線上の点とするか、ＳＥＭ輪郭線上の点とするかで、算出される誤差が異なる場合があることに留意する。
なお、自明のことではあるが、ＳＥＭ輪郭線と予測ＳＥＭ輪郭線の間の誤差は、ＳＥＭ輪郭線の全域に渡って算出することに注意する。
なお、ＳＥＭ輪郭線と予測ＳＥＭ輪郭線の間の誤差をＳＥＭ輪郭線の全域に渡って算出する際に、基準となる側の輪郭線から基準点を選び出す間隔は、基本サンプリング間隔ｄ１ ｎｍよりも十分に密な間隔（例えば、ｄ１／１００ ｎｍ程度）とする。
最後に、Ｓ９０３では、サンプリングプログラム８２３は、前記ステップＳ９０２により得られたＳＥＭ輪郭線を構成する各点の中で、１次元直線部形状部の許容誤差ｅ１より大きな点をサンプリング点に追加する。
その際、前記（ｉ）、（ｉｉｉ）、（ｖ）の場合には、基準が予測ＳＥＭ輪郭線１００１上の点であるから、求められたＳＥＭ輪郭線５０２上の対応点（図１０Ｂに示す符号１００３、図１０Ｄに示す符号１０１１、図１０Ｆに示す符号１０１７）がサンプリング点となる。
また、前記（ｉｉ）、（ｉｖ）、（ｖｉ）の場合には、基準がＳＥＭ輪郭線５０２上の点であるから、その基準点（図１０Ｃに示す符号１００８、図１０Ｅに示す符号１０１４、図１０Ｇに示す符号１０２０）がそのままサンプリング点となる。
いずれの手法の場合でも、ＳＥＭ輪郭線上のサンプリング点の位置座標は、実数の分解能を有する。
（２次元形状部のＳＥＭ輪郭線サンプリング処理）
次に、２次元形状部のサンプリング処理について説明する。Ｓ９０４では、基本サンプリング間隔ｄ２ ｎｍごとに、一律にＳＥＭ輪郭線をサンプリングする。なお、このステップを飛ばしても構わない。その場合には、１次元形状部のＳＥＭ輪郭線サンプリング処理の場合と同様に、許容誤差の範囲内でサンプリングが実施される。
Ｓ９０５では、サンプリングプログラム８２３は、２次元形状部におけるＳＥＭ輪郭線と予測ＳＥＭ輪郭線の誤差を算出する。２次元形状部における誤差は、ウェハ上のＳＥＭ輪郭線（図７Ｂに示す符号７０４）と予測ＳＥＭ輪郭線（図７Ａに示す符号７０３）とのユークリッド距離で与える。その際、距離の計算方法は、１次元形状部のＳＥＭ輪郭線サンプリング処理の場合と同様に、以下６種類（（ｉ）〜（ｖｉ））のいずれかを用いる。なお、図１１Ａ〜１１Ｇを用いて、ＥＯＬ部を例に説明するが、コーナ部についても同様に処理を行う。
（ｉ） 図１１Ａ、１１Ｂを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、予測ＳＥＭ輪郭線５０４上の任意の１点（図１１Ｂに示す符号１１０２）を基準とし、マスクエッジ８０１の法線（図１１Ｂに示す符号１１０２）に対して平行な線（図１１Ｂに示す符号１１０３）と、ＳＥＭ輪郭線１１０１とが交わる１点（図１１Ｂに示す符号１１０４）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｉｉ） 図１１Ａ、１１Ｃを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、ＳＥＭ輪郭線１１０１上の任意の１点（図１１Ｃに示す符号１１０５）を基準とし、マスクエッジ８０１の法線方向（図１１Ｃに示す符号１１０２）に平行な線（図１１Ｃに示す符号１１０６）と、予測ＳＥＭ輪郭線５０４とが交わる１点（図１１Ｃに示す符号１１０７）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｉｉｉ） 図１１Ａ、１１Ｄを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、予測ＳＥＭ輪郭線５０４上の任意の１点（図１１Ｄに示す符号１１０８）を基準とし、その点における予測ＳＥＭ輪郭線５０４の法線（図１１Ｄに示す符号１１０９）と、ＳＥＭ輪郭線１１０１とが交わる１点（図１１Ｄに示す符号１１１０）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｉｖ） 図１１Ａ、１１Ｅを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、ＳＥＭ輪郭線１１０１上の任意の１点（図１１Ｅに示す符号１１１１）を基準とし、その点におけるＳＥＭ輪郭線１１０１の法線（図１１Ｅに示す符号１１１２）と、予測ＳＥＭ輪郭線５０４とが交わる１点（図１１Ｅに示す符号１１１３）を求め、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｖ） 図１１Ａ、１１Ｆを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、予測ＳＥＭ輪郭線５０４上の任意の１点（図１１Ｆに示す符号１１１４）を基準とし、その点におけるＳＥＭ輪郭線１１０１までのユークリッド距離が最小となるＳＥＭ輪郭線１１０１上の１点（図１１Ｆに示す符号１１１６）を算出し、その２点間のユークリッド距離を算出する。
（ｖｉ） 図１１Ａ、１１Ｇを用いて説明すると、サンプリングプログラム８２３は、ＳＥＭ輪郭線１１０１上の任意の１点（図１１Ｇに示す符号１１１７）を基準とし、その点における予測ＳＥＭ輪郭線５０４までのユークリッド距離が最小となる予測ＳＥＭ輪郭線５０４上の１点（図１１Ｇに示す符号１１１９）を算出し、その２点間のユークリッド距離を算出する。
ここで、２次元形状部がＥＯＬの場合には、１次元形状部の場合と同様に、ＣＤ−ｇａｐの低減度合いが、最も大きいのは（ｉ）による距離の算出方法となる。特に、公知文献４による手法を用いてＳＥＭ輪郭線を算出した場合には、マスクエッジの法線方向と２次電子プロファイルの取得方向が一致しているため、ＥＯＬ部については、ＣＤ−ｇａｐを低く抑えたサンプリング結果を得ることができる。
最後に、サンプリングプログラム８２３は、Ｓ９０６では、前記ステップＳ９０５により得られたＳＥＭ輪郭線を構成する各点の中で、２次元形状部の許容誤差ｅ２より大きな点をサンプリング点に追加する。なお、コーナ部とＥＯＬ部については、基本サンプリング間隔と許容誤差を別々に定義しても良い。
また、公知文献５のＦｉｇｕｒｅ １に図示されているように、基準を予測ＳＥＭ輪郭線上の点とするか、ＳＥＭ輪郭線上の点とするかで、算出される誤差が異なる場合があることに留意する。
なお、自明のことではあるが、ＳＥＭ輪郭線と予測ＳＥＭ輪郭線の間の誤差は、ＳＥＭ輪郭線の全域に渡って算出することに注意する。
なお、ＳＥＭ輪郭線と予測ＳＥＭ輪郭線の間の誤差を、ＳＥＭ輪郭線の全域に渡って算出する際に、基準となる側の輪郭線から基準点を選び出す間隔は、基本サンプリング間隔ｄ２ ｎｍよりも十分に密な間隔（例えば、ｄ２／１００ ｎｍ程度）とする。
その際、前記（ｉ）、（ｉｉｉ）、（ｖ）の場合には、基準が予測ＳＥＭ輪郭線上の点であるから、求められたＳＥＭ輪郭線上の対応点（図１１Ｂに示す符号１１０４、図１１Ｄに示す符号１１１０、図１１Ｆに示す符号１１１６）がサンプリング点となる。
また、前記（ｉｉ）、（ｉｖ）、（ｖｉ）の場合には、基準がＳＥＭ輪郭線上の点であるから、その基準点（図１１Ｃに示す符号１１０５、図１１Ｅに示す符号１１１１、図１１Ｇに示す符号１１１７）がそのままサンプリング点となる。
いずれの手法の場合でも、ＳＥＭ輪郭線上のサンプリング点の位置座標は、実数の分解能を有する。
このように、主記憶装置８１０が半導体の回路パターンのマスクエッジデータ、および回路パターンを撮像した画像データを記憶し、ＳＥＭ輪郭線抽出部（ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム８２１）が、画像データを入力として回路パターンのＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）輪郭線を抽出し、前記マスクエッジデータと抽出したＳＥＭ輪郭線のデータ（ＳＥＭ輪郭線データ）とに基づいて、露光シミュレータ８４１に予測ＳＥＭ輪郭線のデータ（予測ＳＥＭ輪郭線データ）を生成させ、形状分類部（形状分類プログラム８２２）が、マスクエッジデータと、ＳＥＭ輪郭線データと、予測輪郭線データとを入力として、ＳＥＭ輪郭線データおよび予測ＳＥＭ輪郭線データを、１次元形状の輪郭線と２次元形状の輪郭線とに分類し、ＳＥＭ輪郭線サンプリング部（ＳＥＭ輪郭線サンプリングプログラム８２３）が、ＳＥＭ輪郭線データと予測ＳＥＭ輪郭線データとを入力とし、１次元形状及び２次元形状の種類に応じて、ＳＥＭ輪郭線データのサンプリングを行うので、ＯＰＣ ｍｏｄｅｌ ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎに要する計算時間を削減しつつ、その精度を向上させることが可能となる。
８００ パターン計測装置
８０１ 演算ユニット
８０２ ネットワークアダプタ
８０３ 補助記憶装置
８０４ 入力装置
８０５ 出力装置
８１０ 主記憶装置
８２１ ＳＥＭ輪郭線抽出プログラム
８２２ 形状分類プログラム
８２３ サンプリングプログラム
８３０ ＣＤデータ
８３１ 画像データ
８３２ マスクエッジデータ
８３３ ＳＥＭ輪郭線データ
８３４ 予測ＳＥＭ輪郭線データ
８３５ サンプリング済みＳＥＭ輪郭線データ
８４０ ＣＤ−ＳＥＭ
８４１ 露光シミュレータ
８５０ ネットワーク。

Claims (11)

  1. 半導体の回路パターンのマスクエッジデータ、および前記回路パターンを撮像した画像
    データを記憶する記憶部と、
    前記画像データを入力として前記回路パターンのＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃ
    ｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）輪郭線を抽出し、前記マスクエッジデータと抽出した
    前記ＳＥＭ輪郭線のデータ（ＳＥＭ輪郭線データ）とに基づいて、露光シミュレーション
    部に予測ＳＥＭ輪郭線のデータ（予測ＳＥＭ輪郭線データ）を生成させるＳＥＭ輪郭線抽
    出部と、
    前記マスクエッジデータと、前記ＳＥＭ輪郭線データと、前記予測ＳＥＭ輪郭線データとを入力として、前記ＳＥＭ輪郭線データおよび前記予測ＳＥＭ輪郭線データを、１次元形状の輪郭線と２次元形状の輪郭線とに分類する形状分類部と、
    前記ＳＥＭ輪郭線データと前記予測ＳＥＭ輪郭線データとを入力とし、前記１次元形状
    及び前記２次元形状の種類に応じて、前記ＳＥＭ輪郭線データのサンプリングを行うＳＥ
    Ｍ輪郭線サンプリング部と、
    を備えることを特徴としたパターン計測装置。
  2. 前記ＳＥＭ輪郭線抽出部は、前記ＳＥＭ輪郭線とＳＥＭの測定値により取得された輪郭
    線との差であるＣＤ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）ギャップが抑制された輪
    郭線を、前記回路パターンから抽出する、
    ことを特徴とする請求項１に記載のパターン計測装置。
  3. 前記ＳＥＭ輪郭線サンプリング部は、前記予測ＳＥＭ輪郭線上に位置する所定の点を基
    準とし、前記マスクエッジデータの法線に対して平行な線と、前記ＳＥＭ輪郭線とが交わ
    る点を求め、その２点間のユークリッド距離を算出することにより前記ＳＥＭ輪郭線デー
    タのサンプリングをする、
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン計測装置。
  4. 前記ＳＥＭ輪郭線サンプリング部は、前記ＳＥＭ輪郭線上に位置する所定の点を基準と
    し、前記マスクエッジデータの法線方向に平行な線と、前記予測ＳＥＭ輪郭線とが交わる
    点を求め、その２点間のユークリッド距離を算出することにより前記ＳＥＭ輪郭線データ
    のサンプリングをする、
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン計測装置。
  5. 前記ＳＥＭ輪郭線サンプリング部は、前記予測ＳＥＭ輪郭線上に位置する所定の点を基
    準とし、前記所定の点における予測ＳＥＭ輪郭線の法線と、前記ＳＥＭ輪郭線とが交わる
    点を求め、その２点間のユークリッド距離を算出することにより前記ＳＥＭ輪郭線データ
    のサンプリングをする、
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン計測装置。
  6. 前記ＳＥＭ輪郭線サンプリング部は、前記ＳＥＭ輪郭線上に位置する所定の点を基準と
    し、前記所定の点におけるＳＥＭ輪郭線の法線と、前記予測ＳＥＭ輪郭線とが交わる点を
    求め、その２点間のユークリッド距離を算出することにより前記ＳＥＭ輪郭線データのサ
    ンプリングをする、
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン計測装置。
  7. 前記ＳＥＭ輪郭線サンプリング部は、前記予測ＳＥＭ輪郭線上に位置する所定の点を基
    準とし、前記所定の点におけるＳＥＭ輪郭線までのユークリッド距離が最小となるＳＥＭ
    輪郭線上の点を算出し、その２点間のユークリッド距離を算出することにより前記ＳＥＭ
    輪郭線データのサンプリングをする、
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン計測装置。
  8. 前記ＳＥＭ輪郭線サンプリング部は、前記ＳＥＭ輪郭線上に位置する所定の点を基準と
    し、前記所定の点における予測ＳＥＭ輪郭線までのユークリッド距離が最小となる予測Ｓ
    ＥＭ輪郭線の点を算出し、その２点間のユークリッド距離を算出することにより前記ＳＥ
    Ｍ輪郭線データのサンプリングをする、
    ことを特徴とする請求項１または２に記載のパターン計測装置。
  9. 前記１次元形状の輪郭線には少なくとも直線部を含み、前記２次元形状の輪郭線には少
    なくともコーナ部およびＥＯＬ（Ｅｎｄ−ｏｆ−Ｌｉｎｅ）を含む、
    ことを特徴とする請求項１〜８のいずれか１項に記載のパターン計測装置。
  10. 半導体の回路パターンを撮像した画像データを入力として前記回路パターンのＳＥＭ輪
    郭線を抽出する抽出ステップと、
    前記半導体の回路パターンのマスクエッジデータと抽出した前記ＳＥＭ輪郭線のデータ
    （ＳＥＭ輪郭線データ）とに基づいて、露光シミュレーション部に予測ＳＥＭ輪郭線のデ
    ータ（予測ＳＥＭ輪郭線データ）を生成させる生成ステップと、
    前記マスクエッジデータと、前記ＳＥＭ輪郭線データと、前記予測ＳＥＭ輪郭線データとを入力として、前記ＳＥＭ輪郭線データおよび前記予測ＳＥＭ輪郭線データを、１次元形状の輪郭線と２次元形状の輪郭線とに分類する形状分類ステップと、
    前記ＳＥＭ輪郭線データと前記予測ＳＥＭ輪郭線データとを入力とし、前記１次元形状
    及び前記２次元形状の種類に応じて、前記ＳＥＭ輪郭線データのサンプリングを行うＳＥ
    Ｍ輪郭線サンプリングステップと、
    を含むことを特徴としたパターン計測方法。
  11. 前記抽出ステップにおいて、前記ＳＥＭ輪郭線とＳＥＭの測定値により取得された輪郭
    線との差であるＣＤギャップが抑制された輪郭線を、前記回路パターンから抽出する、
    ことを特徴とする請求項１０に記載のパターン計測方法。
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