JP5880134B2 - Pattern measuring method and pattern measuring apparatus - Google Patents
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Description
本発明は、半導体デバイスやこれらをリソグラフィ技術により製造する際に使用するフォトマスクの寸法や形状を正確に計測するためのパターン計測方法およびその計測装置に関する。より詳しくは、フォトマスク等の基板上のパターン上に、加速した電子ビームを走査しながら照射し、表面から放出された二次電子の量を計測することによってパターンの寸法や形状を計測するためのパターン計測方法およびその計測装置に関する。 The present invention relates to a pattern measurement method and a measurement apparatus for accurately measuring the size and shape of a semiconductor device and a photomask used when the semiconductor device is manufactured by a lithography technique. More specifically, to measure the size and shape of a pattern by irradiating a pattern on a substrate such as a photomask while scanning with an accelerated electron beam and measuring the amount of secondary electrons emitted from the surface. The present invention relates to a pattern measuring method and a measuring apparatus therefor.
半導体集積回路は性能及び生産性を向上させるために微細化、高集積化が進んでおり、回路パターンを形成するためのリソグラフィ技術についても、より微細なパターンを高精度に形成するための技術開発が進められている。これに伴い、パターンの寸法や形状を計測するための技術についても、より高精度なものが求められている。
半導体デバイスや、これを製造するために用いるフォトマスクのパターン寸法は100nm未満となっており、次世代のデバイスとしては25nm未満のパターンを安定して形成する必要がある。このような微細なパターンの特定の位置での寸法や形状を計測する方法としては、寸法測定用に特別に設計された走査型電子顕微鏡(以下、「CD−SEM」とも略する)が用いられる。
Semiconductor integrated circuits are being miniaturized and highly integrated in order to improve performance and productivity, and also with regard to lithography technology for forming circuit patterns, technological development for forming finer patterns with high accuracy Is underway. Along with this, a technique for measuring the dimension and shape of a pattern is also required with higher accuracy.
The pattern size of a semiconductor device or a photomask used for manufacturing the semiconductor device is less than 100 nm, and it is necessary to stably form a pattern of less than 25 nm as a next-generation device. As a method for measuring the dimension and shape of such a fine pattern at a specific position, a scanning electron microscope (hereinafter also abbreviated as “CD-SEM”) specially designed for dimension measurement is used. .
CD−SEMは、電子線源から放出され、加速された一次電子を偏向器によって二次元に走査しながら基板上に形成されたパターン上に照射し、表面から放出された二次電子や後方散乱電子を検出する。走査した領域を縦横方向に分割し、その分割領域を画素として、各領域で検出した二次電子、あるいは後方散乱電子の量をその画素の輝度として、二次電子画像や後方散乱電子画像(以下、総称として「SEM画像」とも呼ぶ)を形成する。 The CD-SEM irradiates a pattern formed on the substrate while scanning the accelerated primary electrons emitted from the electron beam source in a two-dimensional manner by a deflector, and emits secondary electrons and backscattering emitted from the surface. Detect electrons. The scanned area is divided into vertical and horizontal directions, the divided area is defined as a pixel, the secondary electrons detected in each area, or the amount of backscattered electrons as the luminance of the pixel, the secondary electron image or the backscattered electron image (hereinafter referred to as the “electron”) , Also collectively referred to as “SEM image”).
SEM画像のコントラストは被計測物の材質や表面の凹凸によって形成される。一次電子1個あたりの二次電子放出量を二次電子放出効率と呼び、SEM画像の材質によるコントラストは二次電子放出効率が材料によって異なることによって得られる。二次電子放出効率は一次電子の加速電圧によっても変化する。
一方、表面の凹凸によって形成されるコントラストは、一次電子の侵入深さと二次電子の脱出深さの関係から説明される。固体表面から入射した電子の固体内での非弾性散乱によって発生する二次電子や、弾性散乱で進行方向が変化した後方散乱電子が表面から脱出する確率は、その発生時の表面からの深さとともに指数関数的に減少することが知られている。一般に表面から脱出できる二次電子の深さは概ね5nm未満であり、表面に近い領域で二次電子が多量に発生するような条件でSEM画像の輝度が高くなる。
The contrast of the SEM image is formed by the material of the object to be measured and the unevenness of the surface. The amount of secondary electron emission per primary electron is called secondary electron emission efficiency, and the contrast by the material of the SEM image is obtained by the fact that the secondary electron emission efficiency differs depending on the material. The secondary electron emission efficiency varies depending on the acceleration voltage of the primary electrons.
On the other hand, the contrast formed by surface irregularities is explained from the relationship between the penetration depth of primary electrons and the escape depth of secondary electrons. The probability that secondary electrons generated by inelastic scattering of electrons entering the solid surface from the surface or backscattered electrons whose traveling direction has changed due to elastic scattering escapes from the surface is the depth from the surface at the time of generation. It is known that it decreases exponentially with time. In general, the depth of secondary electrons that can escape from the surface is generally less than 5 nm, and the brightness of the SEM image is increased under the condition that a large amount of secondary electrons are generated in a region close to the surface.
二次電子が表面に近い領域で多量に発生する条件とは、たとえば一次電子が表面に垂直な方向よりも傾斜した条件(いわゆる傾斜効果)、表面が凸型形状で二次電子発生位置から近い表面が多い条件(いわゆるエッジ効果)などがある。このため、フォトマスクのように平坦な基板上にパターンを形成したものにおいては、パターンの端部でSEM画像の輝度が高くなる。 Conditions for generating a large amount of secondary electrons in the region close to the surface are, for example, conditions in which the primary electrons are inclined from the direction perpendicular to the surface (so-called gradient effect), and the surface is convex and close to the secondary electron generation position. There are many conditions (so-called edge effect). For this reason, in the case where a pattern is formed on a flat substrate such as a photomask, the brightness of the SEM image is increased at the end of the pattern.
CD−SEMによる寸法計測は、上記のようにパターン端部でSEM画像の輝度が高くなる現象を利用しており、SEM画像上で白く見える領域(以下、「ホワイトバンド」と表記する)の間隔をもとにパターン寸法を計測している。
CD−SEMで用いられるような加速電圧が低い条件では、ホワイトバンドの幅が10〜15nmとなるのが典型的である。したがって、パターン寸法を精度良く計測するためには、ホワイトバンドのどの部分をパターン端部と設定するのかが重要である。たとえば、ホワイトバンドの輝度値のピークに対する相対値をしきい値として設定したり、輝度プロファイルを微分したピークの位置から元のプロファイルの変曲点の位置を求めてパターン端部位置としたりする方法などが用いられている。
The dimension measurement by the CD-SEM uses the phenomenon that the brightness of the SEM image is increased at the pattern edge as described above, and the interval between areas that appear white on the SEM image (hereinafter referred to as “white band”). The pattern dimensions are measured based on this.
Under conditions where the acceleration voltage is low as used in CD-SEM, the white band width is typically 10 to 15 nm. Accordingly, in order to accurately measure the pattern dimension, it is important which part of the white band is set as the pattern end. For example, a method of setting a relative value with respect to the peak of the brightness value of the white band as a threshold value, or obtaining the position of the inflection point of the original profile from the peak position obtained by differentiating the brightness profile, and setting it as the pattern end position. Etc. are used.
しかしながら、パターンの微細化が進むにしたがって、実際のパターン端部の側壁が理想的な垂直な形状ではなく、図1に示すように、理想的なパターン断面形状(同図(a))に対し、現実のパターン断面形状は同図(b)のような形状となる。そのため、上面端部の丸まり、側壁角度の垂直からのずれ、パターン底部の裾引きなども含めた計測が要求されるようになってきた。そこで、被計測物の材料や断面形状を元にSEM画像をシミュレーションにより予測し、さらに形状の変動を考慮した多数のSEM画像信号からなるライブラリを構築し、実際に得られたSEM画像の信号とのマッチングにより被計測物の寸法を得る方法が考え出された。このような技術は特許文献1に開示されている。 However, as the pattern becomes finer, the side wall of the actual pattern edge is not an ideal vertical shape, but as shown in FIG. 1, the ideal pattern cross-sectional shape (FIG. The actual pattern cross-sectional shape is as shown in FIG. For this reason, measurements including rounding of the upper surface end, deviation of the side wall angle from the vertical, and tailing of the pattern bottom have been required. Therefore, an SEM image is predicted by simulation based on the material and cross-sectional shape of the object to be measured, and a library composed of a large number of SEM image signals taking into account the shape variation is constructed. A method has been devised to obtain the dimensions of the object to be measured by matching. Such a technique is disclosed in Patent Document 1.
また、CD−SEMでパターン寸法を計測する際に電子の入射、放出を伴うために被計測物が帯電することも計測誤差の主要な原因のひとつとなる。被計測物の帯電が計測精度に及ぼす影響としては、一次電子の偏向による入射位置ずれ、二次電子の偏向による二次電子検出率の変化などを挙げることができる。
被計測物の帯電によるSEM画像の変動は非常に複雑である。しかし、近年、コンピュータの処理能力が飛躍的に進歩したことから、単純な弾性散乱だけでなく、個々の非弾性散乱や電子の拡散等の多くの要素を取り入れたシミュレーションが可能となった。たとえば特許文献2によれば、半導体パターンの設計データから帯電による影響も考慮したSEM画像を生成することが可能である。
Another major cause of measurement error is that the object to be measured is charged due to the incidence and emission of electrons when the pattern dimension is measured by the CD-SEM. The influence of the charging of the measurement object on the measurement accuracy includes an incident position shift due to primary electron deflection, a change in secondary electron detection rate due to secondary electron deflection, and the like.
The variation of the SEM image due to the charging of the measurement object is very complicated. However, in recent years, the processing power of computers has greatly improved, and simulations incorporating many factors such as individual inelastic scattering and electron diffusion have become possible in addition to simple elastic scattering. For example, according to
上記の技術を用いて、各種の断面形状についてシミュレーション計算を適切に実施するには、パターン形成材料の組成や密度、仕事関数などの物性値を最適化する必要がある。そのために、実際のパターン断面形状を透過型電子顕微鏡などで精密に計測して、シミュレーション計算結果と照合していた。しかしながら、断面形状だけでは表現できない変動要因による残差が大きいという問題があった。 In order to appropriately perform simulation calculations for various cross-sectional shapes using the above technique, it is necessary to optimize physical properties such as the composition, density, work function, and the like of the pattern forming material. For this purpose, the actual pattern cross-sectional shape is precisely measured with a transmission electron microscope or the like and collated with the simulation calculation results. However, there is a problem that a residual due to a variation factor that cannot be expressed only by a cross-sectional shape is large.
そこで、本発明は、かかる背景技術に鑑みてなされたもので、パターンの形状をより実際の条件に忠実に合わせてシミュレーションし、高精度の計測結果を得ることができるパターン計測方法およびパターン計測装置を提供することを課題とする。 Therefore, the present invention has been made in view of the background art, and a pattern measurement method and a pattern measurement apparatus capable of simulating a pattern shape more accurately according to actual conditions and obtaining a highly accurate measurement result. It is an issue to provide.
本発明に係るパターン計測技術は、荷電粒子線を用いてパターン寸法を正確に計測するために、二次電子像から求めたパターンの輪郭線からパターン端部の粗さとその空間周波数成分を抽出し、これらを考慮したシミュレーションのデータライブラリと照合して補正をするものである。
すなわち、本発明の一態様に係るパターン計測方法は、被計測物の表面に電子を照射し、電子を入射した位置と表面から放出される電子の量の関係を検出して表面の形状に関する情報を抽出して、被計測物の表面に形成されたパターンの寸法を計測する方法であって、前記表面の形状に関する情報として、パターン端部の粗さを特徴づけるパラメータを抽出し、前記パラメータを考慮したシミュレーション結果と照合してパターンの寸法を決定する手順を含むことを特徴とする。
The pattern measurement technique according to the present invention extracts the roughness of the pattern edge and its spatial frequency component from the contour line of the pattern obtained from the secondary electron image in order to accurately measure the pattern dimension using the charged particle beam. The correction is made by collating with a simulation data library taking these into consideration.
That is, the pattern measurement method according to one aspect of the present invention irradiates electrons on the surface of an object to be measured, detects the relationship between the position where the electrons are incident and the amount of electrons emitted from the surface, and information on the shape of the surface And measuring the dimension of the pattern formed on the surface of the object to be measured, wherein as the information on the shape of the surface, a parameter characterizing the roughness of the pattern edge is extracted, and the parameter is The method includes a procedure for determining a dimension of a pattern by collating with a simulation result taken into consideration.
本発明の一態様に係るパターン計測方法において、前記被計測物が、フォトマスクであることは好ましく、また、前記パターン端部の粗さを特徴付けるパラメータは、二乗平均粗さ、相関長さ、およびラフネス指数を含むことは好ましい。
また、本発明の一態様に係るパターン計測装置は、集束した荷電粒子線を被計測物に走査しながら照射し、被計測物から放出された電子を計測する計測機構と、被計測物上に走査した位置と計測した電子数と相関のある値を輝度としてその輝度情報から二次元の画像を構成する処理装置と、前記輝度情報からパターンの輪郭線情報を算出し、そのパターン端部の粗さを特徴付けるパラメータを抽出し、該パラメータを考慮したシミュレーション結果を用いて前記パターンの輪郭線情報を補正してパターン寸法を算出するパターン寸法決定装置とを備えることを特徴とする。
In the pattern measurement method according to one aspect of the present invention, it is preferable that the object to be measured is a photomask, and the parameters characterizing the roughness of the pattern end include a root mean square roughness, a correlation length, and It is preferable to include a roughness index.
In addition, a pattern measurement apparatus according to one embodiment of the present invention includes a measurement mechanism that irradiates a focused charged particle beam while scanning the object to be measured and measures electrons emitted from the object to be measured; A processing device that constructs a two-dimensional image from the luminance information using the value correlated with the scanned position and the measured number of electrons as luminance, and calculates contour information of the pattern from the luminance information, And a pattern dimension determining device for extracting a pattern dimension by correcting the contour information of the pattern using a simulation result considering the parameter.
本発明によれば、パターン端部の情報から粗さに関するパラメータを抽出し、これを考慮したシミュレーションのライブラリとのマッチングを行うので、被計測物のパターン端部の粗さによる計測値の誤差を低減することができる。よって、パターン寸法を高精度で計測することができる。 According to the present invention, parameters related to roughness are extracted from pattern edge information, and matching with a simulation library that takes this into account is performed. Can be reduced. Therefore, the pattern dimension can be measured with high accuracy.
以下、本発明に係るパターン計測方法及びパターン計測装置の一実施形態について、図を適宜参照して説明する。
本発明に係るパターン計測装置は、以下不図示の、集束した荷電粒子線を被計測物に走査しながら照射し、被計測物から放出された電子を計測する計測機構であるCD−SEMと、被計測物上に走査した位置と計測した電子数と相関のある値を輝度としてその輝度情報から二次元の画像を構成する処理装置と、前記輝度情報からパターンの輪郭線情報を算出し、そのパターン端部の粗さを特徴付けるパラメータを抽出し、該パラメータを用いて前記パターンの輪郭線情報を補正してパターン寸法を算出するパターン寸法決定装置とを備える。
Hereinafter, an embodiment of a pattern measuring method and a pattern measuring apparatus according to the present invention will be described with reference to the drawings as appropriate.
A pattern measurement apparatus according to the present invention is a CD-SEM that is a measurement mechanism that measures the electrons emitted from the measurement object by irradiating the measurement object with a focused charged particle beam (not shown) while scanning the measurement object. A processing device that constructs a two-dimensional image from the luminance information with a value correlated with the position scanned on the object to be measured and the measured number of electrons as luminance, and calculates contour information of the pattern from the luminance information, A pattern dimension determining device that extracts a parameter characterizing the roughness of the pattern edge and corrects the contour information of the pattern using the parameter to calculate a pattern dimension;
詳しくは、上記パターン計測装置は、本発明の実施の一形態の計測方法として、図2に示す、パターン寸法決定処理を実行する。
パターン寸法決定処理が実行されると、図2に示すように、まず、パターン設計データに基づいて被計測物上に形成されたパターンの計測位置が指定される(ステップS1)。次いで、指定された計測位置のパターン形状と、別途指定されるパターン構成材料とから、最適な計測条件がデータベースから検索される。CD−SEMは、集束した荷電粒子線を被計測物に走査しながら照射し、被計測物から放出された電子を計測する。
Specifically, the pattern measurement apparatus executes a pattern dimension determination process shown in FIG. 2 as a measurement method according to an embodiment of the present invention.
When the pattern dimension determination process is executed, as shown in FIG. 2, first, the measurement position of the pattern formed on the measurement object is specified based on the pattern design data (step S1). Next, an optimum measurement condition is retrieved from the database from the pattern shape at the designated measurement position and the pattern constituent material designated separately. The CD-SEM irradiates the object to be measured while scanning a focused charged particle beam, and measures electrons emitted from the object to be measured.
取得されたSEM画像は、CD−SEMを制御する処理装置に転送され、処理装置は、指定された位置を含むSEM画像をCD−SEMから複数取得する(ステップS2)。このSEM画像は、直交するXY方向の画素数分を1回走査して得られるものであっても良いし、また、複数回走査した結果を積算することによって得られるものであっても良い。一般的には、帯電の影響を少なくするために、一次電子の電流値を小さくし、高速に走査することが好ましい場合が多く、ノイズの少ない良好な画像を得るためには複数回走査した結果を積算することによって得られるものであることが好ましい。 The acquired SEM images are transferred to the processing device that controls the CD-SEM, and the processing device acquires a plurality of SEM images including the designated position from the CD-SEM (step S2). This SEM image may be obtained by scanning the number of pixels in the XY directions orthogonal to each other once, or may be obtained by integrating the results of scanning a plurality of times. In general, in order to reduce the effect of charging, it is often preferable to reduce the primary electron current value and scan at high speed. To obtain a good image with less noise, the result of multiple scans It is preferable that it is obtained by integrating | accumulating.
以下の説明においては便宜上、電子線のX方向の走査をY方向の画素数分だけ繰り返すこととして説明する。1枚の画像を得る際のY方向の画素の選択順序は選択可能であり、積算する際の順序においてもなんら制限はない。また、X方向の走査の向きも片側だけをとっても良いし、往復させてデータを取得してもよい。以下の説明は走査の仕方に応じてXやYを適宜読み替えることができる。 In the following description, for convenience, it is assumed that scanning of the electron beam in the X direction is repeated by the number of pixels in the Y direction. The selection order of the pixels in the Y direction when obtaining one image can be selected, and there is no limitation on the order of integration. The scanning direction in the X direction may be only one side, or data may be acquired by reciprocating. In the following description, X and Y can be appropriately read according to the scanning method.
理想的にはこのように電子線の走査順序を変えてもSEM画像の輝度プロファイルは同じであるべきであるが、被計測物内への電子の入射、二次電子や後方散乱電子の放出にともなって帯電が起こると、電子線の走査順序によってSEM画像も変化する。このような変化を考慮したシミュレーションを複数行ってライブラリ化することによって、実計測画像とシミュレーションライブラリ画像のマッチングを高精度に行うことができる。 Ideally, the brightness profile of the SEM image should be the same even if the scanning order of the electron beams is changed in this way. However, it is necessary for the incidence of electrons into the object to be measured and the emission of secondary electrons and backscattered electrons. When charging occurs, the SEM image also changes depending on the scanning order of the electron beams. By performing a plurality of simulations in consideration of such changes and creating a library, matching between the actual measurement image and the simulation library image can be performed with high accuracy.
次に、パターン寸法決定装置は、指定されたパターンの形状をSEM画像の輪郭線を抽出することによってパターン端部位置を取得する(ステップS3)。輪郭線の抽出アルゴリズムは公知の技術を用いることができ、輪郭線に垂直に近い向きの輝度変化曲線を各画素の輝度を補間して、しきい値や最大傾斜点から求めたパターン端部をつなぎ合わせることによって実施することができる。 Next, the pattern dimension determining apparatus acquires the pattern end position by extracting the contour line of the SEM image from the designated pattern shape (step S3). A known technique can be used for the contour line extraction algorithm. The brightness change curve in the direction perpendicular to the contour line is interpolated with the brightness of each pixel, and the pattern edge obtained from the threshold value or maximum slope point is obtained. This can be done by stitching together.
次に、パターン寸法決定装置は、前記輪郭線情報からパターン端部の粗さ情報を得る(ステップS4)。パターン端部の粗さは線状のパターンの場合、片側の端部の粗さに基づくLER(Line Edge Roughness)と、両側の端部の粗さに基づくLWR(Line Width Roughness)とがある。本発明のパターン計測方法はどちらについても適用が可能である。以下には、パターン寸法決定装置が、Y方向のラインパターンのLERの処理を実行する例について説明するが、XとYを入れ替えても良いし、斜めのパターンについても容易に拡張することができる。 Next, the pattern dimension determining apparatus obtains roughness information of the pattern edge from the contour line information (step S4). In the case of a linear pattern, there are LER (Line Edge Roughness) based on the roughness of one end and LWR (Line Width Roughness) based on the roughness of both ends. The pattern measurement method of the present invention can be applied to both. Hereinafter, an example in which the pattern dimension determining apparatus executes the LER processing of the line pattern in the Y direction will be described. However, X and Y may be interchanged, and an oblique pattern can be easily expanded. .
以下、線幅を計測する領域をFOV(Field of View)と略記する。FOV内でX方向の輝度変化をY方向の画素数分だけ取得する。次に各Yの値に対してX方向の輝度値からパターンの端部位置を取得する。端部位置を取得する方法は最小輝度とホワイトバンドの最大輝度に対する相対的なしきい値で決めても良いし、所定の幅で差分をとることによって得られる微分波形のピーク位置から求めても良い。この場合、離散的な値を補間法によって滑らかな曲線で近似することによって、画素サイズよりも小さい分解能を得ることができる。また、Y方向に所定の幅だけ積算して平均化することによってランダムなノイズの影響を低減することができるが、空間周波数の分解能は低下してしまうので、適正な値を選択する必要がある。 Hereinafter, the region for measuring the line width is abbreviated as FOV (Field of View). In the FOV, the luminance change in the X direction is acquired by the number of pixels in the Y direction. Next, the edge position of the pattern is acquired from the luminance value in the X direction for each Y value. The method for obtaining the end position may be determined by a relative threshold value with respect to the minimum luminance and the maximum luminance of the white band, or may be obtained from the peak position of the differential waveform obtained by taking a difference with a predetermined width. . In this case, a resolution smaller than the pixel size can be obtained by approximating a discrete value with a smooth curve by an interpolation method. In addition, the influence of random noise can be reduced by accumulating a predetermined width in the Y direction and averaging, but the resolution of the spatial frequency is lowered, so it is necessary to select an appropriate value. .
次に前記端部位置をY方向につなげて端部の形状を得る。これは1回の2次元走査による1枚の画像から得たものであっても良いし、複数の画像をつなぎ合わせることによって、より長い端部形状を得ることもできる。観察倍率を高くするほど空間周波数の高い粗さの情報を高感度に得ることができるが、観察面積が小さくなるので空間周波数の低い粗さの情報を得ることが困難となる。このような場合に、複数の画像をつなぎ合わせることによって画素数の実効値を大きくするのは有効な手段である。 Next, the end position is obtained by connecting the end positions in the Y direction. This may be obtained from one image by two-dimensional scanning once, or a longer end shape can be obtained by connecting a plurality of images. As the observation magnification is increased, roughness information having a high spatial frequency can be obtained with high sensitivity. However, since the observation area is reduced, it is difficult to obtain roughness information having a low spatial frequency. In such a case, it is an effective means to increase the effective value of the number of pixels by connecting a plurality of images.
ステップS4において、前記端部情報から粗さに関する情報を得るにあたり、まず初めに、Y方向に選択した範囲内で端部のX方向の平均位置を得る。パターン端部がY軸に平行な直線であるとみなす場合は単純にX方向の端部位置をY方向の画素数分だけ選択して平均値を求めればよい。また、Y軸に対して傾斜している直線とみなす場合も、Y方向の画素数分の端部位置情報をもとに最小二乗法で直線を一意に決定することができる。 In step S4, when obtaining information on roughness from the edge information, first, an average position of the edge in the X direction is obtained within a range selected in the Y direction. When it is considered that the pattern end is a straight line parallel to the Y-axis, the average value may be obtained simply by selecting the end position in the X direction by the number of pixels in the Y direction. Further, even when it is regarded as a straight line inclined with respect to the Y axis, the straight line can be uniquely determined by the least square method based on the end position information for the number of pixels in the Y direction.
また、設計データから計算される理想的なパターン端部位置情報と重ね合わせて、最も良くマッチングする位置を得てもよい。
次に平均位置からの端部位置のずれ量をFOV内のそれぞれのYの値について取得する。それぞれのYの値における平均のX位置をx0、Y方向にi番目の画素での端部のX方向の位置をxiとすると、FOVのY方向の画素数をnとしたときのパターン端部の二乗平均粗さRqを数式1によって定義することができる。
Alternatively, the best matching position may be obtained by superimposing it with ideal pattern edge position information calculated from the design data.
Next, the shift amount of the end position from the average position is acquired for each Y value in the FOV. The edge of the pattern when the number of pixels in the Y direction of the FOV is n, where x0 is the average X position in each Y value, and xi is the position in the X direction of the i-th pixel in the Y direction. The root mean square roughness Rq can be defined by Equation 1.
続いて、端部粗さのY方向の空間周波数成分を解析する。前記(xi−x0)をg(i)であらわすことにすると、端部位置の自己相関関数C(τ)を数式2によって定義することができる。ここでτは相関関数を計算する際のずらし量である。数式2の<>はアンサンブル平均を表す。
Subsequently, the spatial frequency component in the Y direction of the edge roughness is analyzed. When (xi−x0) is expressed by g (i), the autocorrelation function C (τ) of the end position can be defined by
数式2から、τ=0のとき、すなわちC(0)は二乗平均粗さとなる。粗さに周期性がない場合、自己相関関数はずらし量τが大きくなると徐々に減少する。C(0)/e(eは自然対数の底)となるずらし量を相関距離と呼び、ここでは記号ξであらわす。
相関距離ξと粗さの関係を図3に示す。ここで、図3においてY方向画素番号(横軸)は、取得したSEM画像の任意の点を0(ゼロ)とし、そこから200画素を示す。また、同図での端部位置(縦軸)の単位は、対象パターン形状によるが、長さの単位(μm、nmなど)を使用することができる。
From
The relationship between the correlation distance ξ and the roughness is shown in FIG. Here, in FIG. 3, the Y-direction pixel number (horizontal axis) indicates an arbitrary point of the acquired SEM image as 0 (zero) and indicates 200 pixels therefrom. In addition, the unit of the end position (vertical axis) in the figure depends on the shape of the target pattern, but a unit of length (μm, nm, etc.) can be used.
同図(a)と(b)の二つの図の曲線は、二乗平均粗さが等しく相関距離が異なっており、(a)のほうが(b)よりも相関距離が長い。同図から判るように、二乗平均粗さが同じであっても相関距離が異なると粗さの特性は大きく異なる。相関距離が異なると、同じ二乗平均粗さであっても実質の断面の面積が異なるため、パターン側壁からの二次電子放出量が異なる。また、空間周波数の高い部分では側壁から出た二次電子が再び側壁に再入射する確率が高くなることも考えられる。 The curves in the two figures (a) and (b) have the same mean square roughness and different correlation distances, and (a) has a longer correlation distance than (b). As can be seen from the figure, even if the root mean square roughness is the same, the roughness characteristics differ greatly if the correlation distance is different. If the correlation distances are different, even if the root mean square roughness is the same, the area of the actual cross section is different, so that the amount of secondary electrons emitted from the pattern sidewalls is different. It is also conceivable that the secondary electrons emitted from the side wall are likely to be incident again on the side wall at a high spatial frequency.
粗さを特徴付けるもうひとつのパラメータとして粗さ指数(Roughness Exponent)と呼ばれるものがあり、ここでは記号αで表す。これは粗さの空間周波数に対する変化を表すものであり、上記自己相関関数をフーリエ変換して周波数に対してプロットしたグラフの傾きに対応する。 Another parameter that characterizes the roughness is called a roughness index, which is represented by the symbol α here. This represents the change of the roughness with respect to the spatial frequency, and corresponds to the slope of the graph plotted against the frequency by Fourier transform of the autocorrelation function.
このような粗さは自己アフィン性を持つことが知られており、粗さ指数とフラクタル次元Dの間にはD=α+1の関係がある。SEM画像のような二次元平面上の輪郭線に自己アフィン性がある場合、αは0から1の値を取る。α=0の場合は1次元であり直線とみなすことができる。αが1の場合、フラクタル次元は2次元となり、たとえば数学的に定義されたペアノ曲線のようなものに相当する。パターンの輪郭線は概ね直線的であることから、一般的にはαの値は比較的1よりも0に近いことが多い。このようにして前記の3つのパラメータすなわち、二乗平均粗さR、相関距離ξ、および粗さ指数αによって粗さの特徴を数値としてあらわすことができることになる。 Such roughness is known to have self-affinity, and there is a relationship of D = α + 1 between the roughness index and the fractal dimension D. When the contour line on a two-dimensional plane such as an SEM image has self-affinity, α takes a value from 0 to 1. When α = 0, it is one-dimensional and can be regarded as a straight line. When α is 1, the fractal dimension is two-dimensional and corresponds to, for example, a mathematically defined Peano curve. Since the outline of the pattern is generally linear, in general, the value of α is relatively close to 0 rather than 1. In this way, the characteristics of roughness can be expressed numerically by the above three parameters, that is, the root mean square roughness R, the correlation distance ξ, and the roughness index α.
つぎに、これら3つのパラメータを用いて、SEM画像信号のライブラリを構築し、検索を実行する(ステップS5)。つまり、ステップS5の処理では、上記R、ξ、αの3つのパラメータを用いて代表的な粗さをもった仮想的な形状を構築する。
このための手法としてはコンボリューション法、ランジュバン方程式を用いる方法、モンテカルロ法などが知られており、たとえば非特許文献1に記述されている方法を用いることができる。
Next, using these three parameters, a library of SEM image signals is constructed and a search is executed (step S5). That is, in the process of step S5, a virtual shape having typical roughness is constructed using the three parameters R, ξ, and α.
For this purpose, a convolution method, a method using a Langevin equation, a Monte Carlo method, and the like are known. For example, a method described in Non-Patent Document 1 can be used.
次に、断面形状と材料、ならびに電子ビーム照射条件をもとに被計測面断面の位置と二次電子放出量ならびに放出角度分布を得る。この方法としては、特許文献2に示した方法や、本発明者による特許文献3(未公開)などに記載されたパターン計測方法を実施する途中に使用する、例えばモンテカルロ法によるシミュレーション技術を用いることができる。
Next, based on the cross-sectional shape and material, and the electron beam irradiation conditions, the position of the cross section to be measured, the secondary electron emission amount, and the emission angle distribution are obtained. As this method, a simulation technique using, for example, a Monte Carlo method, which is used during the implementation of the method shown in
引き続いて、前記断面形状と前記仮想的な形状から3次元形状を構築し、前記電子放出量ならびに放出角度分布から、3次元形状の表面を分割した各グリッドから放出される二次電子のうち、検出器に到達するとみなすことができるものを計数する。具体的にはそれぞれの分布に応じて表面から放出された電子の飛跡を追跡することになる。
簡易的には、断面形状からシミュレーションによってSEM画像信号について粗さの大きさを表すRに応じてコンボリューションすることによって取得することもできる。しかしながら、二乗平均粗さRには周波数成分が含まれないため、Rが同じであってもコンボリューションに使用する関数は一意には定まらない。
Subsequently, a three-dimensional shape is constructed from the cross-sectional shape and the virtual shape, and secondary electrons emitted from each grid obtained by dividing the surface of the three-dimensional shape from the electron emission amount and the emission angle distribution, Count what can be considered to reach the detector. Specifically, tracks of electrons emitted from the surface are traced according to the respective distributions.
In a simple manner, the SEM image signal can be obtained by convolution according to R representing the magnitude of roughness for the SEM image signal by simulation from the cross-sectional shape. However, since the root mean square roughness R does not include frequency components, even if R is the same, the function used for convolution is not uniquely determined.
図4は実際のSEM画像から得られたライン状パターンの端部位置のX座標位置を、1024個のY方向の画素に亘って取得し、その分布を表したものである。この分布から求めた二乗平均粗さRは4.9nmであった。仮にX座標位置の分布が正規分布に従うとして前記実測値に最も近くなるようにフィッティングすると、図4に示した正規分布のグラフとなる。実際の分布は正規分布とはやや異なることがわかる。 FIG. 4 shows the distribution of the X coordinate position of the end position of the line pattern obtained from the actual SEM image over 1024 pixels in the Y direction. The root mean square roughness R determined from this distribution was 4.9 nm. If fitting is performed so that the distribution of the X coordinate position follows the normal distribution and is closest to the actual measurement value, the normal distribution graph shown in FIG. 4 is obtained. It can be seen that the actual distribution is slightly different from the normal distribution.
仮にパターン端部位置が理想的な正弦曲線であると仮定すると、二乗平均粗さが4.9nmであったとしたときの端部位置分布は、図4のsin関数として示した分布となる。また、パターン端部位置がYの値に対して全く相関のないホワイトノイズのみによって構成されている場合を仮定すると、図4に示すようなピークを持つ曲線ではなく一様な分布となる。このように、実際の分布に合わせるためには、様々な周波数成分を適正に合成することが必要となる。 Assuming that the pattern end position is an ideal sine curve, the end position distribution when the mean square roughness is 4.9 nm is the distribution shown as the sin function in FIG. Further, assuming that the pattern end position is composed only of white noise that has no correlation with the Y value, the distribution is not a curve having a peak as shown in FIG. 4 but a uniform distribution. Thus, in order to match the actual distribution, it is necessary to appropriately combine various frequency components.
このような周波数成分を適正に抽出するには、前記数式2に示した相関関数C(τ)をフーリエ変換することによって得られるパワースペクトル密度関数を用いるのが有効である。前記のように、端部位置が自己アフィン性を持っている場合、パワースペクトル密度関数は下記の数式3によってあらわされることが非特許文献1に示されている。
In order to appropriately extract such a frequency component, it is effective to use a power spectral density function obtained by performing Fourier transform on the correlation function C (τ) shown in
数式3においてkは周波数、αは粗さ指数、wは根二乗平均粗さ、ξは相関距離を表している。この式を用いて、実際のSEM画像から得られたパワースペクトル密度関数とフィッティングすることによって前記パラメータを取得することができる。 In Equation 3, k is a frequency, α is a roughness index, w is a root mean square roughness, and ξ is a correlation distance. Using this equation, the parameters can be obtained by fitting with a power spectral density function obtained from an actual SEM image.
次に、これらのパラメータの組み合わせから前記手法により擬似的に生成した端部位置をもとに合成したSEM画像輝度プロファイルとのマッチングを行う(図2のステップS6)。また、マッチングを行う前に、SEM画像輝度プロファイルに対して、SEMの一次電子のビーム径をパラメータとする分布関数をコンボリューションしたうえでマッチングを行うと、さらに高精度なマッチングを行うことが可能である。 Next, matching is performed with the SEM image luminance profile synthesized based on the edge position that is artificially generated by the above method from the combination of these parameters (step S6 in FIG. 2). In addition, by performing convolution with a distribution function that uses the beam diameter of the primary electron of the SEM as a parameter to the SEM image brightness profile before matching, it is possible to perform more accurate matching. It is.
このようにして、ライブラリから最適な断面形状を抽出した上で、仕様にもとづいた計測をおこなうことによってパターン端部位置を決定することができる(ステップS6)。したがって、SEM画像上の2点間の距離を高精度に計測することが可能となる。決定した端部位置等を含む計測結果は出力装置に出力される(ステップS7)。
本発明の実施の形態について実施例を用いてさらに説明する。
In this manner, after extracting the optimum cross-sectional shape from the library, the pattern end position can be determined by performing measurement based on the specifications (step S6). Therefore, the distance between two points on the SEM image can be measured with high accuracy. The measurement result including the determined end position and the like is output to the output device (step S7).
The embodiment of the present invention will be further described with reference to examples.
合成石英ガラス基板上にモリブデンシリサイドを主成分とする膜を厚さ60nmに形成したフォトマスクブランクを用意した。
前記モリブデンシリサイドの膜の上に化学増幅型電子線レジストを塗布・乾燥し、電子線露光装置を用いて露光し、引き続いてベーキング、現像処理を行ってレジストパターンを形成した。このレジストパターンをエッチングマスクとしてドライエッチング装置を用いてモリブデンシリサイドをエッチングし、残ったレジストを除去してフォトマスクを得た。
A photomask blank in which a film containing molybdenum silicide as a main component was formed to a thickness of 60 nm on a synthetic quartz glass substrate was prepared.
A chemically amplified electron beam resist was applied and dried on the molybdenum silicide film, exposed using an electron beam exposure apparatus, and subsequently baked and developed to form a resist pattern. Using this resist pattern as an etching mask, molybdenum silicide was etched using a dry etching apparatus, and the remaining resist was removed to obtain a photomask.
このフォトマスクに形成したライン状パターンの幅を計測するために、CD−SEMを用いてSEM画像を取得した。画像はラインがY方向になっており、画像を取得する際の電子線の走査はX方向とした。X、Y方向ともに1024個の画素からなるSEM画像を64回の走査画像を積算することによって取得した。
取得したSEM画像からX方向に輝度プロファイルを形成し、スムージングおよび差分処理によってホワイトバンドの最大傾斜点からパターン端部位置のX座標を算出する工程をY方向に1024回繰り返して、各Yの位置における端部位置の数値列を得た。これを最小二乗法によって直線近似して平均位置からの偏差とした数値列とした。この偏差から二乗平均粗さとして4.9nmという値が得られた。
In order to measure the width of the line-shaped pattern formed on this photomask, an SEM image was acquired using a CD-SEM. The image has lines in the Y direction, and scanning of the electron beam when acquiring the image is in the X direction. An SEM image composed of 1024 pixels in the X and Y directions was obtained by integrating 64 scan images.
A process of forming a luminance profile in the X direction from the acquired SEM image, and calculating the X coordinate of the pattern end position from the maximum inclination point of the white band by smoothing and difference processing is repeated 1024 times in the Y direction, and each Y position A numerical sequence of end positions at was obtained. This was a numerical sequence in which the deviation from the average position was obtained by linear approximation by the least square method. From this deviation, a value of 4.9 nm was obtained as the root mean square roughness.
次に、この数値列から自己相関関数C(τ)を数式2により求めた。これをスプライン補間して、C(0)の値のe分の1になる相関距離ξを求めたところ、11.9nmという値を得た。また、自己相関関数をフーリエ変換してパワースペクトル密度関数を求めた。この傾きから粗さ指数αとして0.4という値を得た。
これらの数値の組み合わせから、前記の手法によりあらかじめ計算したライブラリより輝度プロファイルと実際のパターンの端部位置の関係を得た。同様の手順を計測する他方の端部についても実施し、2点間の距離から線状パターンの寸法値が得られた。
Next, an autocorrelation function C (τ) was obtained from this numerical
From the combination of these numerical values, the relationship between the luminance profile and the end position of the actual pattern was obtained from the library calculated in advance by the above method. The same procedure was performed for the other end, and the dimension value of the linear pattern was obtained from the distance between the two points.
本発明のパターン計測方法ならびにパターン計測装置を用いることで、CD−SEMでパターンを計測する際に、パターンの粗さによって輝度プロファイルが変化することを考慮した正確な寸法計測が可能となり、半導体等の製造を精度良く行うことが可能である。 By using the pattern measurement method and the pattern measurement apparatus of the present invention, when measuring a pattern with a CD-SEM, it becomes possible to perform accurate dimension measurement taking into account that the luminance profile changes depending on the roughness of the pattern. Can be manufactured with high accuracy.
10…基板
20…理想的な断面形状を持つパターン
21…現実のパターンの一例
DESCRIPTION OF
Claims (4)
前記表面の形状に関する情報として、パターン端部の粗さを特徴づけるパラメータを抽出し、前記パラメータを考慮したシミュレーション結果と照合してパターンの寸法を決定する手順を含むことを特徴とするパターン計測方法。 Formed on the surface of the object to be measured by irradiating the surface of the object to be measured, detecting the relationship between the electron incident position and the amount of electrons emitted from the surface, and extracting information on the surface shape. A method for measuring the dimensions of a pattern,
A pattern measurement method comprising a step of extracting a parameter characterizing the roughness of a pattern edge as information relating to the shape of the surface and determining a dimension of the pattern by collating with a simulation result considering the parameter .
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