JP7492629B2 - 電気特性を導出するシステム及び非一時的コンピューター可読媒体 - Google Patents

Description

本開示は、電気特性を導出するシステム及び非一時的コンピューター可読媒体に係り、特に、異なる画像取得条件によって得られる複数の特徴から、電気特性を導出するシステ
ム及び非一時的コンピューター可読媒体に関する。

電子顕微鏡を用いた試料解析法の１つに、パルス化した電子ビームを試料に照射することによって得られる二次電子等の検出に基づいて、電位コントラスト像を形成し、当該電位コントラスト像の解析に基づいて、試料上に形成された素子の電気特性を評価する手法が知られている。

特許文献１には、複数の断続条件からなる複数のＳＥＭ画像を用いて、試料の電気特性を解析する方法が記載されている。特許文献２には、複数の断続条件から得られる二次電子の検出信号を用いて、試料の帯電の緩和の時定数を解析する方法が記載されている。特許文献３には、複数の断続条件で得られる画像の合成画像から、試料の帯電の緩和の時定数を解析する方法が記載されている。

特許第６３７９０１８号（対応米国特許ＵＳＰ９，６５９，７４４） 特許第５７４４６２９号（対応米国特許ＵＳＰ８，９０７，２７９） 特許第６１２１６５１号（対応米国特許ＵＳＰ９，２３６，２２０）

特許文献１乃至３には、試料上に形成された素子の電気特性を評価する手法が説明されているが、単に欠陥か否かを判定するのではなく、より具体的な電気特性を評価することができれば、半導体デバイスの製造工程において、高度なプロセス管理が可能となる。以下に、試料上に形成された素子の電気特性を、より適正に評価することを目的とする電気特性を導出するシステム及び非一時的コンピューター可読媒体を提案する。

上記目的を達成するための一態様として、試料の画像を取得する画像取得ツールと、１以上のプロセッサを有し、前記画像取得ツールと通信可能に構成されたコンピューターシステムを含むシステムであって、前記画像取得ツールの少なくとも２つの画像取得条件によって得られた少なくとも２以上の画像データから抽出される２以上の特徴に関する情報と、試料上に形成された素子の電気特性との関連情報を記憶するメモリを備え、前記プロセッサは、前記画像取得ツールから、少なくとも２つの異なる画像取得条件によって取得された複数の画像に含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報を受け取り、前記メモリから前記関連情報を受け取り、前記関連情報に、前記特徴に関する情報を参照することによって、前記電気特性を導き出すシステムを提案する。

また、上記処理をコンピューターに実行させるプログラムを格納する非一時的コンピューター可読媒体を提案する。

更に、画像取得ツールによって得られた画像データから、試料上に形成された素子の電気特性を推定するシステムであって、前記システムは、コンピューターシステムと、当該コンピューターシステムが実行する演算モジュールを含み、前記コンピューターシステムは、前記素子の電気特性を学習結果として出力する学習器を備え、前記学習器は、前記画像取得ツールの少なくとも２つの画像取得条件によって得られる少なくとも２以上の画像データ、当該２以上の画像データから抽出される２以上の特徴、及び当該２以上の特徴から生成される情報の少なくとも１つと、前記画像取得ツールの少なくとも２つの画像取得条件と、電気特性を含む教師データを用いてあらかじめ学習を実施しており、前記演算モジュールは、前記学習器に対して、画像取得ツールの少なくとも２つの画像取得条件によって得られる少なくとも２以上の画像データ、当該２以上の画像データから抽出される２以上の特徴、及び当該２以上の特徴から生成される情報の少なくとも１つと、前記画像取得ツールの少なくとも２つの画像取得条件との入力することによって、前記電気特性を出力するシステムを提案する。

上記構成によれば、試料上に形成された素子の電気特性を適正に評価することが可能となる。

走査電子顕微鏡の一例を示す図。 実施例１の試料の断面構造を示す図。 検査レシピの設定工程の一例を示すフローチャート。 検査レシピを設定する工程の操作インターフェースの一例を示す図。 検査の工程の一例を示すフローチャート。 検査の工程の操作インターフェースの一例を示す図。 実施例２の試料の断面構造を示す図。 検査レシピを設定する工程の操作インターフェースの一例を示す図。 検査の工程の操作インターフェースの一例を示す図。 実施例３の試料の断面構造を示す図。 検査レシピの設定工程の一例を示すフローチャート。 リーク電流に対する画像の明度の補正値の算出法の一例を示す図。 検査レシピを設定する工程の操作インターフェースの一例を示す図。 実施例４の試料の断面構造を示す図。 検査レシピの設定工程の一例を示すフローチャート。 リーク電流と残留帯電に対する画像の明度の補正値の算出法の一例を示す図。 検査レシピを設定する工程の操作インターフェースの一例を示す図。 ビームの遮断時間の変化に対する明度の変化を示すグラフ。 走査電子顕微鏡を用いた電気特性の導出工程を示すフローチャート。 電気特性推定システムの一例を示す図。 半導体ウェハ上に形成されるトランジスタの断面図。 走査電子顕微鏡を用いた電気特性の導出工程を示すフローチャート。 ビーム照射条件（画像取得条件）を変化させたときの明度の変化を説明する図。 ビームの照射条件を変化させたときのパターンの明度の変化を示すグラフ。 電気特性を推定する学習器に入力する入力データを説明する図。

荷電粒子線装置、例えば走査電子顕微鏡(ＳＥＭ)は、集束した電子線（電子ビーム）によってナノメートルオーダの微細パターンの画像形成、測定、検査等を可能とする装置である。ＳＥＭの観察法の一つに電位コントラスト法がある。電位コントラストは、電子線照射の帯電に起因する表面電位の差を反映したコントラストであり、主に半導体デバイスの電気特性不良の検査等に利用することができる。電気特性不良を検査するために、ＳＥＭ画像のパターンの明度の差を用いて不良個所を特定することが考えられる。明度とは荷電粒子線装置で取得した画像又は画素の明るさの程度のことを表すパラメータである。電位コントラストによる欠陥の検出感度向上には、電子線照射による帯電の蓄積と緩和の制御が重要である。

以下に説明する実施例では、帯電の高精度制御を目的として、パルス化した電子線を用
いたＳＥＭ画像の取得を行う例について説明する。ここではパルス化した電子線をパルス電子と呼び、断続条件とは、パルス電子の照射時間、或いはパルス電子の照射距離、或いは照射と照射の間の遮断時間、或いは照射と照射の間の距離間隔である照射点間距離等を表す。

一方で、ＳＥＭを用いた半導体デバイスの欠陥検査では、明度の差によって欠陥の箇所を特定するだけではなく、電気抵抗Ｒや静電容量Ｃ等のより具体的な電気特性に基づき欠陥を分類、或いは評価することが高精度なプロセス管理につながる。例えば、電気抵抗Ｒと静電容量Ｃに基づき欠陥を分類することができれば、正常な半導体デバイスより電気抵抗Ｒが小さいショート欠陥と、静電容量Ｃが大きい空乏静電容量欠陥とを分類でき、プロセスに管理にフィードバックする情報量が増える。すなわち、電気的な欠陥を適正に評価するためには、正常部や欠陥部の電気抵抗Ｒや静電容量Ｃ等の電気的パラメータを独立して解析することが望ましい。

以下に説明する実施例では、電気抵抗Ｒに対応するパラメータ及び静電容量Ｃに対応するパラメータの少なくとも一方を独立して評価することが可能な荷電粒子線装置について説明する。以下に説明する実施例によれば、電気抵抗Ｒと静電容量Ｃの積であるＲＣ時定数だけではなく、電気抵抗Ｒと静電容量Ｃ等の電気的パラメータを独立して特定することができる。

帯電の蓄積が定常となる状態では、電位コントラストの画像の明度Sは電気抵抗Ｒに反比例し、数式１のようにオームの法則に従う。

ここで、Ｖｓは帯電が飽和した時の表面電位であり、長い照射時間を持つ断続条件で得られる帯電状態である。帯電が飽和した時の表面電位はほぼ一定ゆえ、電気抵抗Ｒが小さければ画像の明度Ｓは明るくなり、電気抵抗Ｒが大きければ画像の明度Ｓは小さくなる。

一方、帯電が過渡状態にある場合、画像の明度Ｓは静電容量Ｃに比例し、明度Ｓは数式２で表される。

ここで、Ｑは電子線照射によって試料に吸収された電荷であり、Ｔｉｒは照射時間、Ｔｉは照射と照射の間の遮断時間、ＲＣは時定数である。照射と照射の間の遮断時間ＴｉがＲＣに対して十分に長い断続条件の場合、数式２は数式３に近似できる。

吸収された電荷は電気特性によらずほぼ一定ゆえ、静電容量Ｃが大きければ画像の明度Ｓは明るくなり、静電容量Ｃが小さければ画像の明度Ｓは暗くなる。

また、照射と照射の間の遮断時間がＴｉ１（第１の断続条件）のビーム走査によって得られる画像から抽出される明度と、照射と照射の間の遮断時間がＴｉ２（第２の断続条件）のビーム走査によって得られる画像から抽出される明度との差ΔＳは数式４で表すことができる。

数式４に示すように、画像明度の差ΔＳはＲＣ時定数に依存した明度の変化量を表しており、ＲＣ時定数が遮断時間Ｔｉ１やＴｉ２と同等の時間オーダの場合に明度の差ΔＳは大きくなる。また、ＲＣ時定数、電気抵抗Ｒ、及び静電容量Ｃには数式５の関係がある。

本開示は、電子線照射に起因する帯電と、試料上に形成された素子の電気特性との関係に関する新たな知見に基づきなされたものであって、主に以下の方法、システム、及び非一時的コンピューター可読媒体に関する。システムは荷電粒子線装置から出力される画像信号、或いは特徴量に基づいて、演算処理を実行するコンピューターシステムを含んでいる。

また、このようなコンピューターシステムを含む荷電粒子線装置についても併せて説明する。

例えば、以下の実施例では、荷電粒子源と、前記荷電粒子源から放出された荷電粒子線をパルス化する手段と、前記パルス化した前記荷電粒子線を走査しながら試料に集束照射する荷電粒子線光学系と、前記試料から放出される二次荷電粒子を検出する二次荷電粒子検出系と、前記二次荷電粒子の検出信号の強度に基づき、画像化する手段とを備えた荷電粒子線装置であり、且つ前記パルス化した荷電粒子線の照射時間、及び照射と照射の間の遮断時間等の断続条件を制御する断続照射系と、複数の前記断続条件によって得られる前記画像の明度から、複数の電気特性を独立に特定するプロセッサを備えた画像処理系とを備えたことを特徴とする荷電粒子線装置であって、第一の断続条件での画像明度に基づきＲもしくはＣのうちいずれか一方を解析し、第一の断続条件と第二の断続条件の画像明度の差でＲＣ時定数を解析し、ＲもしくはＣのうちいずれか一方とＲＣ時定数からＲもしくはＣのもう一方を解析することで、電気特性を独立に特定する荷電粒子線装置を説明する。

上記構成によれば、適切な演算式の適用に基づく電気抵抗と静電容量を求めることが可能となる。また、後述する実施例によれば、明度の差によって欠陥の箇所を特定するだけでなく、電気抵抗Ｒや静電容量Ｃを含む電気特性を独立して特定することが可能となり、ショート欠陥や空乏静電容量欠陥など、異なる電気特性を持つ欠陥を分類することができる。

以下に、断続的に荷電粒子線を照射することによって得られる画像の明度に基づいて、試料の電気特性である電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立して特定する荷電粒子線装置につい
て、以下、図面を用いて説明する。

なお、以下の説明では、荷電粒子線を試料上に照射し、二次荷電粒子を検出して画像を生成する荷電粒子線装置の一例として、電子線を試料上に照射し、二次電子を検出して画像を生成する走査電子顕微鏡を例にとって説明するが、これに限られることはなく、例えばイオンビームを試料上に照射し、二次イオンや二次電子を検出して画像を生成するイオンビーム装置等を画像取得ツールとして用いることもできる。

本実施例では、走査電子顕微鏡の画像を用いて、異なる電気特性を有する試料の欠陥を分類し、検査する欠陥検査装置に関し、複数の断続条件で取得した画像の明度から、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立に解析する機能を備えた走査電子顕微鏡について述べる。

図１に本実施例における走査電子顕微鏡の一例を示す。走査電子顕微鏡は断続照射系、電子光学系、二次電子検出系、ステージ機構系、画像処理系、制御系、操作系により構成されている。断続照射系は電子線源１、パルス電子生成器４により構成されている。本発明では、別途パルス電子生成器４を設ける構成としたが、パルス電子を照射可能な電子線源を用いても実施可能である。

電子光学系はコンデンサレンズ２、絞り３、偏向器５、対物レンズ６、試料電界制御器７により構成されている。偏向器５は、電子線を試料上で一次元的、或いは二次元的に走査するために設けられており、後述するような制御の対象となる。

二次電子検出系は検出器８、出力調整回路９により構成されている。ステージ機構系は試料ステージ１０、試料１１により構成されている。制御系は加速電圧制御部２１、照射電流制御部２２、パルス照射制御部２３、偏向制御部２４、集束制御部２５、試料電界制御部２６、ステージ位置制御部２７、制御伝令部２８、により構成されている。制御伝令部２８は、操作インターフェース４１から入力された入力情報に基づき、各制御部へ制御値を書き込み制御する。

ここで、パルス照射制御部２３は、電子線を連続して照射する時間である照射時間、或いは電子線を連続して照射する距離である照射距離、或いは電子線の照射と照射の間の時間である遮断時間、或いは電子線の照射と照射の間の距離間隔である照射点間距離を制御する。本実施例では、電子線を連続して照射する時間である照射時間と電子線の照射と照射の間の時間である遮断時間を制御した。

なお、パルス照射制御部２３は、ビームを試料上で走査する走査偏向器と、ビームの試料への照射を遮断するブランキング偏向器を制御することによって、パルスビームを発生させる。走査偏向器によるビーム走査が行われている間に、ブランキング電極は、設定された照射条件に従って間欠的にビームを遮断することによって、パルスビームを発生させる。

画像処理系は、検出信号処理部３１、検出信号解析部３２、画像または電気特性表示部３３、データベース３４により構成されている。画像処理系の検出信号処理部３１また検出信号解析部３２には１つ以上のプロセッサを備え、指定された検査パターンの明度の演算、或いは複数の検査パターン間の明度差の演算、或いは明度、或いは明度差に基づき電気特性を解析する演算や電気特性を分類する演算等を実行する。画像処理系のデータベース３４は、電気特性を解析する演算等を実行する際に、校正データを格納する記憶媒体であり、演算時に読み出して利用する。

操作系は、操作インターフェース４１により構成されている。図２に本実施例で使用した試料の断面図を示す。プラグ５１は、シリコン基板５３より電気的に浮遊している配線５２にコンタクトしている。プラグ５４は完全に配線５２にコンタクトしていない欠陥プラグである。プラグ５５は電気抵抗を有して配線５２と結合している欠陥プラグである。本実施例では、前記二種類の欠陥を分類、検査する。

上述のような制御や画像処理等は、１以上のプロセッサを備えた１以上のコンピューターシステムで実行される。１以上のコンピューターシステムは、予め所定の記憶媒体に記憶された演算モジュールを実行するように構成されており、後述するような処理を自動的、或いは半自動的に実行する。更に、１以上のコンピューターシステムは、画像取得ツールと通信可能に構成されている。

図３に本実施例における、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立で解析する検査レシピの設定工程を示すフローチャートを示す。

まず、観察場所に移動する（Ｓ１０１）。次に、検査する試料のレイアウトを指定する（Ｓ１０２）。ここでは、半導体ウェーハの繰り返しされるパターン領域のレイアウトである。次に、レイアウト情報を用いてレシピ作成に用いる試し検査領域に移動する（Ｓ１０３）。次に、光学条件を設定する（Ｓ１０４）。

ここで、光学条件は、電子線の加速電圧、電子線の照射電流、走査速度を含む。次に観察の視野のサイズや倍率を設定する（Ｓ１０５）。次に、複数の断続条件を設定し、画像を取得する（Ｓ１０６）。Ｓ１０６で設定する複数の断続条件は、照射時間、或いは照射距離、或いは遮断時間、或いは照射点間距離のうち、最低１つの条件が互いに異なる。さらに、Ｓ１０６で設定する複数の断続条件は、最低２つ以上の異なる遮断時間を有する。

次に、複数の断続時間に対し、画像の明度が飽和する明度飽和値に基づき、静電容量Ｃ、或いは電気抵抗Ｒを解析する（Ｓ１０７）。本実施例のＳ１０７ではまず、断続条件として遮断時間の異なる複数の画像の明度を比較した後、遮断時間の変化に伴う画像の明度の変化量に第一の閾値と第二の閾値を設定し、明度の変化量が第一の閾値以下である遮断時間における画像の明度を明度飽和値とした。また本実施例のＳ１０７では数式３に基づき静電容量を解析（演算）した。

次に、複数の断続条件を用いて取得した複数の画像の明度の差分値を用いてＲＣ時定数を解析する（Ｓ１０８）。本実施例のＳ１０８では数式４に基づきＲＣ時定数を解析する。ここで、ΔＳは、明度飽和値と、明度の変化量が最大となる（例えば微分処理によってピーク位置に対応する）明度値との差分とし、遮断時間Ｔｉ１、Ｔｉ２もそれぞれ明度飽和値となる遮断時間と、明度変化量が最大となる遮断時間を設定することが望ましい。

次に、解析した静電容量Ｃ、或いは電気抵抗Ｒと、ＲＣ時定数から電気抵抗Ｒ、或いは静電容量Ｃを解析する（Ｓ１０９）。ここでは、Ｓ１０７で演算しなかったパラメータを算出する。

本実施例のＳ１０９では数式５に基づき電気抵抗Ｒを解析する。試し検査で取得した断続条件と画像の明度、或いは電気抵抗Ｒおよび静電容量Ｃの結果を表示する（Ｓ１１０）。

次に、検査で使用する二つ以上の断続条件を設定する（Ｓ１１１）。本実施例では試し検査で使用した断続条件の中から、第一の断続条件として明度の変化量が第一の閾値以下
である遮断時間を、第二の断続条件として明度の変化量が第二の閾値以下である遮断時間を、それぞれ装置が自動で抽出した。次に、検査レシピ作成工程を終了する（Ｓ１１２）。

以上のように、試料上に形成された素子の第１の特性（例えばＲ）、第２の特性（例えばＣ）、ビームの複数の照射条件（例えば断続時間）、及び複数の照射条件でビームを照射したときの特徴量の比較情報（ΔＳ）の関連情報（例えば数式３）に、前記第１の特性および第２の特性の一方、ビームの複数の照射条件（例えば複数の遮断時間）、及び比較情報（ΔＳ）を入力することにより、前記第１の特性および第２の特性の他方を算出するように構成されたコンピューターシステム及び演算モジュールによれば、素子に応じた適切な演算式の選択に基づいて、２つの特性を適正に評価することが可能となる。

なお、ビームの遮断条件を複数に設定したときの明度の変化の特徴を捉えて、静電容量系の欠陥か、電気抵抗系の欠陥かを判定することも可能である。ここで、静電容量系の欠陥とは、ＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ Ｏｆ Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）内に含まれる複数パターンの中で、電気抵抗は同程度だけれども、静電容量が他のパターンと異なるものを意味する。その一方、電気抵抗系の欠陥とは、ＲＯＩ内に含まれる複数のパターンの中で、静電容量は同程度だけれども、電気抵抗が他のパターンと異なるものを意味する。

図１８は、遮断時間（パルスビームの照射していない時間）の変化に対する明度の変化を示すグラフであり、図１８（ａ）は、静電容量系の欠陥の遮断時間の変化に対する明度の変化を示し、図１８（ｂ）は、電気抵抗系欠陥の遮断時間の変化に対する明度の変化を示している。図１８に例示するように、電気抵抗系欠陥と静電容量系欠陥とでは、遮断時間を変化させたときの明度の変化の特徴に違いがある。よって、このような特徴の違いに基づいて、静電容量系欠陥であるか、電気抵抗系欠陥であるかを判断するようにしても良い。

また、静電容量系の欠陥の方が、遮断時間が長くなるにつれて、静電容量ごとの明度の違いが明確になる傾向にある。このような特徴を利用して、例えば、遮断時間が長い領域における明度と、遮断時間が長い領域にて、予め登録しておいた明度の平均値（異なる静電容量欠陥の明度の平均値）との差分から、欠陥種の判定を行うようにしても良い。この場合、例えば、差分が所定の閾値を超えていた場合は、静電容量系欠陥、所定の閾値以下の場合は、電気抵抗系欠陥と判定することが考えられる。
更に、電気抵抗系の欠陥の方が、遮断時間が短くなるにつれて、電気抵抗ごとの明度の違いが明確になる傾向にある。このような特徴を利用して、例えば、遮断時間が短い領域における明度と、遮断時間が短い領域にて、予め登録しておいた明度の平均値（異なる電気抵抗欠陥の明度の平均値）との差分から、欠陥種の判定を行うようにしても良い。この場合、例えば、差分が所定の閾値を超えていた場合は、電気抵抗系欠陥、所定の閾値以下の場合は、静電容量系欠陥と判定することが考えられる。

また、予め欠陥種毎に記憶しておいた遮断時間の変化と、明度の変化の関係を示す曲線に、得られた曲線をフィッティングさせ、その一致度に応じて、欠陥種を分類するようにしても良い。更に、複数の静電容量に対応した複数の曲線、及び複数の電気抵抗に対応した複数の曲線を予め用意（記憶）しておき、一致度に応じて、静電容量、或いは電気抵抗を推定することも考えられる。

上述のようにして静電容量系の欠陥と判定されたときには、Ｓ１０７にて数式３を用いてＣを求め、電気抵抗系の欠陥の判定されたときには、数式１を用いてＲを求めるようにしても良い。

図１９は、電気特性の種類、或いは特徴量を判定するための工程を示すフローチャートである。図３のステップ１０６のように、複数の遮断時間のそれぞれで、画像生成を行い（ステップ１９０１、１９０２）、設定された数の画像（遮断条件）を取得後、遮断時間の変化と画像から抽出される特徴量（明度）の変化を示すカーブ（関数）を生成（ステップ１９０３）し、それを欠陥種や欠陥の特徴量（静電容量、電気抵抗）と関連付けて記憶された参照データと比較（ステップ１９０４）して、欠陥種及び欠陥の特徴量の少なくとも一方を特定する（ステップ１９０５）。上記カーブは、照射条件の異なる複数の画像取得条件によって得られた２以上の画像データから抽出される２以上の特徴から生成される情報である。後述する実施例では、このカーブをＳカーブと称することもある。

この情報を、２以上の画像取得条件によって得られた少なくとも２以上の画像データから抽出される２以上の特徴から生成される情報と、試料上に形成された素子の欠陥の種類及び当該欠陥の特徴の少なくとも一方（電気特性）との関連情報に参照することによって、欠陥の種類や特徴を導き出すことが可能となる。

図１９に例示するような処理を実行可能なコンピューターシステムによれば、欠陥の存否だけではなく、欠陥の種類や特徴量の特定が可能となる。

図４に、本実施例で用いた検査レシピを設定する工程の操作インターフェースを示す。操作インターフェースは、ＳＥＭ画像を表示し、試し検査画像から電気特性を解析する検査パターンを指定するための、検査パターン設定部６１を有している。本実施例では、パターンａとパターンｂを選択している。また、光学条件及び走査条件及び視野設定部６２を有しており、加速電圧設定部６３、照射電流設定部６４、視野サイズ設定部６５、走査速度設定部６６を有している。本実施例では加速電圧５００Ｖ、照射電流１００ｐＡ、視野サイズ３μｍ、走査速度 ＴＶレートとした。

また、複数の断続条件を設定し、検査パターン設定部６１で選択したパターンの明度の断続条件依存性を解析する断続条件抽出部６７は、照射時間或いは照射距離を設定する照射設定部６８と、照射点間の遮断時間或いは照射点間の距離を設定する照射点間設定部６９と、パターンの明度の断続条件依存性を表示する明度解析結果表示部７０を有している。本実施例では照射設定部６８として照射時間を設定する構成であり、照射点間設定部６９として遮断時間を設定する構成とした。

また本実施例では複数の断続条件として6条件設定できる構成とし、複数の断続条件の中には、通常の走査である通常条件を含む構成とした。複数の断続条件として、照射時間を０．３μｓとし、遮断時間はそれぞれ、０．１、０．２、０．７、１．２、１．７μｓとした。

また、検査で使用する複数の断続条件を設定し、試し検査によって電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを解析した結果を表示する検査条件設定部７１は、検査で使用する照射時間或いは照射距離を設定する照射設定部７２と、検査で使用する照射点間の遮断時間或いは照射点間の距離を設定する照射点間設定部７３と、試し検査を実行する試し検査実行部７４と、試し検査による電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを表示する試し検査結果表示部７５を有する。

本実施例では、検査に使用する断続条件として、照射時間０．３μｓ、遮断時間１．７μｓの第一の断続条件と、照射時間０．３μｓ、遮断時間０．１μｓの第二の断続条件を抽出し、第一の断続条件で得られた画像の明度により、数式３に基づき静電容量Ｃを解析する。また、本実施例では、図１記載のデータベース３４に予め保存した校正データである明度と静電容量Ｃの関係を用いて、静電容量Ｃを解析する。

また、本実施例では、第一の断続条件で得られた画像と、第二の断続条件で得られた画像との明度差により、数式４に基づきＲＣ時定数を解析する。

図５に、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立で解析し欠陥を分類する検査の工程のフローチャートを示す。まず、図３のフローチャートで作成した検査レシピを読み込む（Ｓ１２１）。次に、検査する領域を指定する（Ｓ１２２）。次に、検査レシピより読み込んだ光学条件を制御伝令部２８から設定する（Ｓ１２３）。次に、複数の断続条件を設定する（Ｓ１２４）。次に、検査場所に移動する（Ｓ１２５）。次に複数の断続条件で画像を取得する（Ｓ１２６）。

本実施例では検査レシピで設定した第一の断続条件と第二の断続条件で画像を取得する。次に、単数の断続条件による画像の明度を解析する（Ｓ１２７）。本実施例では第一の断続条件による画像の明度を解析する。次に、単数の断続条件で取得した画像明度に基づき、静電容量Ｃ或いは電気抵抗Ｒを解析する（Ｓ１２８）。本実施例では第一の断続条件による画像の明度を用い、数式３に基づき静電容量Ｃを解析した。

次に、複数の断続条件で取得した画像の明度差を解析する（Ｓ１２９）。本実施例では第一の断続条件と第二の断続条件で取得した画像の明度差を解析する。次に、パターン明度の差分値に基づきＲＣ時定数を解析する（Ｓ１３０）。本実施例では数式４式に基づきＲＣ時定数を解析する。

次に、Ｓ１２８で求めた静電容量Ｃ或いは電気抵抗Ｒと、Ｓ１３０で求めたＲＣ時定数を用いて異なる電気特性値（先に求めた電気特性とは異なる電気特性の値）を解析する（Ｓ１３１）。本実施例ではＳ１２８で静電容量Ｃを予め求めているため、当該静電容量Ｃと、Ｓ１３０で求めたＲＣ時定数から、数式５を用いて電気抵抗Ｒを解析する。指定した検査領域において、Ｓ１２５からＳ１３１のステップを繰り返す。次に、電気抵抗と静電容量の結果を表示する（Ｓ１３２）。次に、電気抵抗と静電容量の結果から欠陥の種類を分類する（Ｓ１３３）。次に分類した結果のウェーハ面内での発生状態を表示する（Ｓ１３４）。本実施例では平均欠陥密度等も検査結果として表示している。次に検査工程を終了する（Ｓ１３５）。

図６に、本実施例で用いた欠陥検査工程の操作インターフェースを示す。操作インターフェースは、検査領域を設定する検査領域設定部８１を有しており、図３のフローチャートで作成した検査レシピを読み込み、検査を実行する検査実行部８２を有している。また、電気抵抗Ｒと静電容量Ｃの検査結果を表示し、検査結果に基づき欠陥を分類する欠陥分類設定部８３を有している。本実施例では、電気抵抗Ｒが高く静電容量Ｃが低い欠陥ａ群と、電気抵抗Ｒが低く静電容量Ｃが大きい欠陥ｂ群に分類した。欠陥ａ群は図２のプラグ５４の欠陥プラグに相当し、欠陥ｂ群は図２のプラグ５５の欠陥プラグに相当する。

また、分類した欠陥ａ群のウェーハ面内での発生分布や平均欠陥密度を表示する欠陥ａ群発生分布表示部８４と欠陥ｂ群のウェーハ面内での発生分布や平均欠陥密度を表示する欠陥ｂ群発生分布表示部８５を有している。

上述のような実施例によれば、複数の断続条件によって電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立して解析でき、本解析による電気抵抗Ｒと静電容量Ｃに基づき欠陥を分類し、分類した欠陥の発生状況を提供できる。

本実施例では、走査電子顕微鏡の画像を用いて、異なる電気特性を有する試料の欠陥を分類し、検査する欠陥検査装置に関し、複数の断続条件で取得した画像の明度から、欠陥
の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立に解析する機能を備えた走査電子顕微鏡について述べる。

本実施例では、図１記載の走査電子顕微鏡を用いた。図７に本実施例で使用した試料の断面図を示す。プラグ９１は、シリコン基板９２の一部に形成された不純物拡散層９３にコンタクトしている正常プラグである。シリコン基板９２と不純物拡散層９３はＰＮ接合であり、ダイオード特性を示す。プラグ９４は電気抵抗を有して不純物拡散層にコンタクトしている欠陥プラグである。プラグ９５は完全に不純物拡散層にコンタクトしていない欠陥プラグである。プラグ９６は不純物拡散層を破壊してコンタクトしている欠陥プラグである。

本実施例では、３種類の欠陥プラグを分類、検査する。本実施例では、図３記載の検査レシピの設定工程のフローチャートを用いた。本実施例では、図３記載のＳ１０７において、数式１に基づき電気抵抗Ｒを解析する。また、本実施例では、図３記載のＳ１０９では数式５に基づき静電容量Ｃを解析する。

図８に、本実施例で用いた検査レシピを設定する工程の操作インターフェースを示す。操作インターフェースは、図４記載と同様のＳＥＭ画像を表示し、試し検査画像から電気特性を解析する検査パターンを指定するための、検査パターン設定部６１を有している。本実施例では、パターンａ、パターンｂ、及びパターンｃを検査対象として選択した。また、図４記載と同様の光学条件及び走査条件及び視野設定部６２を有しており、図４記載と同様の加速電圧設定部６３、照射電流設定部６４、視野サイズ設定部６５、走査速度設定部６６を有している。本実施例では加速電圧１０００Ｖ、照射電流５００ｐＡ、視野サイズ３μｍ、走査速度をＴＶレートとした。

また、図４記載と同様に、複数の断続条件を設定し、検査パターン設定部６１で選択したパターンの明度の断続条件依存性を解析する断続条件抽出部６７を有している。本実施例では照射設定部６８として照射時間を設定する構成であり、照射点間設定部６９として遮断時間を設定する構成とした。また本実施例では複数の断続条件として6条件設定できる構成とし、複数の断続条件の中には、通常の走査である通常条件を含む構成とした。複数の断続条件として、照射時間を０.１μｓとし、遮断時間はそれぞれ、０．１、０．５、１．０、３．０、５．０μｓとした。

また、図４記載と同様に、検査で使用する複数の断続条件を設定し、試し検査によって電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを解析した結果を表示する、検査条件設定部７１を有している。

本実施例では、検査に使用する断続条件として、通常条件である第一の断続条件と、照射時間０．１μｓ、遮断時間０．１μｓの第二の断続条件と、照射時間０．１μｓ、遮断時間１．０μｓの第三の断続条件を抽出し、第一の断続条件で得られた画像の明度により、数式１に基づき電気抵抗Ｒを解析する。

また、本実施例では、電気抵抗Ｒの程度のみ解析することとし、絶対値は校正しない。

また、本実施例では、第一の断続条件で得られた画像と第二の断続条件で得られた画像との明度差により、数式４に基づき第一のＲＣ時定数を解析し、第二の断続条件で得られた画像と第三の断続条件で得られた画像との明度差により、数式４に基づき第二のＲＣ時定数を解析する。

同一の欠陥プラグにおいて複数のＲＣ時定数を持つ場合、電気抵抗Ｒと、第一のＲＣ時定数と第二のＲＣ時定数から、第一の静電容量Ｃと第二の静電容量Ｃが解析できる。本実
施例では、パターンｃのみ第一と第二の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを検査結果として出力した。本実施例では、前記図５に示す欠陥を分類する検査の工程のフローチャートを用いた。

図９に、本実施例で用いた欠陥検査工程の操作インターフェースを示す。操作インターフェースは、検査領域を設定する検査領域設定部８１を有しており、図３のフローチャートで作成した検査レシピを読み込み、検査を実行する検査実行部８２を有している。また、電気抵抗Ｒと静電容量Ｃの検査結果を表示し、検査結果に基づき欠陥を分類する欠陥分類設定部８３を有している。

本実施例では、電気抵抗Ｒと静電容量Ｃが中程度の欠陥ａ群と、電気抵抗Ｒが高く静電容量Ｃが低い欠陥ｂ群と、第一と第二の電気抵抗Ｒと静電容量Cを持つ欠陥ｃ群に分類した。欠陥ａ群は図７のプラグ９４の欠陥プラグに相当し、欠陥ｂ群は図７のプラグ９５の欠陥プラグに相当し、欠陥ｃ群は図７のプラグ９６の欠陥プラグに相当する。また、分類した欠陥群のウェーハ面内での発生分布を表示する欠陥群発生分布表示部８６を有している。

上述のような実施例によれば、複数の断続条件によって電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立して解析でき、本解析による電気抵抗Ｒと静電容量Ｃに基づき欠陥を分類し、分類した欠陥の発生状況を提供できる。

本実施例では、走査電子顕微鏡の画像を用いて、異なる電気特性を有する試料の欠陥を分類し、検査する欠陥検査装置に関し、複数の断続条件で取得した画像の明度から、電気特性に応じた明度の補正を行い、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立で高精度に解析する機能を備えた走査電子顕微鏡について述べる。
本実施例では、図１記載の走査電子顕微鏡を用いた。

図１０に本実施例で使用した試料の断面図を示す。プラグ１０１は、シリコン基板１０６より電気的に浮遊している配線１０４にコンタクトしている。プラグ１０２は配線１０４にコンタクトしていない欠陥プラグである。プラグ１０３は配線１０４を貫通し、配線１０４の下層にある電気的に浮遊している配線１０５ともコンタクトしている欠陥プラグである。本実施例では、前記正常プラグと前記二種類の欠陥プラグを分類、検査する。

図１１に、本実施例における、電気特性に応じた明度の補正を行い、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立で高精度に解析する検査レシピの設定工程を示すフローチャートを示す。

まず、観察場所に移動する（Ｓ１４１）。次に、検査する試料のレイアウトを指定する（Ｓ１４２）。ここでは、半導体ウェーハの繰り返しされるパターン領域のレイアウトである。次に、レイアウト情報を用いてレシピ作成に用いる試し検査領域に移動する（Ｓ１４３）。次に、光学条件を設定する（Ｓ１４４）。ここで、光学条件は、電子線の加速電圧、電子線の照射電流、走査速度を含む。次に観察の視野のサイズや倍率を設定する（Ｓ１４５）。次に、複数の断続条件を設定し、画像を取得する（Ｓ１４６）。Ｓ１４６で設定する複数の断続条件は、照射時間、或いは照射距離、或いは遮断時間、或いは照射点間距離のうち、最低１つの条件が互いに異なる。さらに、Ｓ１４６で設定する複数の断続条件は、少なくとも２つの異なる照射時間を有する。

次に、複数の断続条件で取得した画像の明度を解析する（Ｓ１４７）。次に、複数の照射時間に対し、画像の明度が飽和する明度飽和値に基づき、電気抵抗Ｒを解析する（Ｓ１
４８）。本実施例のＳ１４８ではまず、照射時間の異なる複数の画像の明度を比較した後、照射時間の変化に伴う画像の明度の変化量に閾値を設定し、明度の変化量が閾値以下である照射時間における画像の明度を明度飽和値とした。また本実施例のＳ１０７では数式１に基づき電気抵抗を解析した。次に、複数の照射時間に対し、明度飽和値に基づき、リーク電流に対する画像の明度の補正値を算出する（Ｓ１４９）。次に、複数の断続条件で得られた画像の明度から補正値を除した補正明度の差分値を用いてＲＣ時定数を解析する（Ｓ１５０）。

次に、電気抵抗ＲとＲＣ時定数から静電容量Ｃを解析する（Ｓ１５１）。次に、試し検査で取得した断続条件と画像の明度、或いは電気抵抗Ｒおよび静電容量Ｃの結果を表示する（Ｓ１５２）。次に、検査で使用する二つ以上の断続条件を設定する（Ｓ１５３）。本実施例ではユーザが自分で設定したが、使用した断続条件の中から、装置が自動で判断し設定しても構わない。次に、検査レシピ作成工程を終了する（Ｓ１５４）。

図１２に、本実施例におけるＳ１４９のリーク電流に対する画像の明度の補正値の算出法について示す。第一の照射時間で取得した明度の時間変化１１１、第二の照射時間で取得した明度の時間変化１１２、第三の照射時間で取得した明度の時間変化１１３から、照射時間が長くなるに従い、電子線照射の帯電によって明度が低下することがわかる。また、第三の照射時間では明度の低下が飽和している。第三の照射時間の明度は、帯電による試料の内部電界によって流れるリーク電流を反映している。第一から第三の照射時間で取得した明度の時間変化１１４に示すように、本実施例では、本リーク電流による明度の変化を線形で補正した。補正明度Ｓｃを数式６に示す。

ここで、Ｓは明度、Ｔｉｒは照射時間、Ｓ_Ｓは第三の照射時間で得られる飽和時の明度であり、Ｔ_Ｓは明度の低下が飽和するときの照射時間であり第三の照射時間に相当する。ここでＳ_Ｓは数式１で求めたＳに相当する。数式６を用いて補正した補正明度の時間変化１１５は、リーク電流の依存性が補正されている。また、Ｓ１４９では数式４のΔＳを求めるための明度の補正値を算出する。図１２に例示するように、照射時間と検出タイミング（時間）を変化させて得られるカーブから、予め明度の飽和時の照射時間Ｔ_Ｓを求めておくことによって、数式６を用いた補正を行うことが可能となる。

図１３に、本実施例で用いた検査レシピを設定する工程の操作インターフェースを示す。操作インターフェースは、図４記載と同様の構成を有している。本実施例では、検査パターン設定部６１でパターンａ、パターンｂ、及びパターンｃを検査対象として選択した。また、加速電圧設定部６３、照射電流設定部６４、視野サイズ設定部６５、走査速度設定部６６で、加速電圧３００Ｖ、照射電流１０００ｐＡ、視野サイズ１μｍ、走査速度をＴＶレートの２倍の速度に設定している。

本実施例では、照射設定部６８、照射点間設定部６９で、５つの断続条件を設定し、本断続条件として、照射時間を０．１、０．２、０．３、０．４、０．５μｓ、遮断時間はすべて５．０μｓとした。明度の低下が飽和するときの照射時間Ｔ_Ｓは０．５μｓであり、飽和時の明度Ｓ_Ｓは、明度解析結果表示部７０から、パターンａ、パターンｂ、及びパターンｃのそれぞれから抽出することができる。

本実施例では、検査条件設定部７１で、検査に使用する第一の断続条件を照射時間０．
１μｓ、遮断時間５．０μｓとし、第二の断続条件を照射時間０.３μｓ、遮断時間５．０μｓとし、第三の断続条件を照射時間０．５μｓ、遮断時間５．０μｓと設定した。

第三の断続条件で取得した明度から数式１に基づき電気抵抗Ｒを解析する。本実施例では、数式６の補正式で補正明度を算出し、第一の断続条件で得られた画像と第二の断続条件で得られた画像との補正明度差により、数式４に基づき第一のＲＣ時定数を解析する。電気抵抗ＲとＲＣ時定数から数式５を用いて静電容量Ｃを解析することができる。

本実施例では、前記図５に示す欠陥を分類する検査の工程のフローチャートを用いた。本実施例では、前記図９に示す欠陥検査工程の操作インターフェースを用いた。検査レシピ設定工程で設定した検査条件によって、正常プラグであるプラグ１０１、欠陥プラグではあるプラグ１０２、プラグ１０３を分類、検査できる。

上述のような実施例によれば、電気特性に応じた明度の補正を行い、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを高精度に解析できるため、欠陥分類の精度が向上する。

本実施例では、走査電子顕微鏡の画像を用いて、異なる電気特性を有する試料の欠陥を分類し、検査する欠陥検査装置に関し、複数の断続条件で取得した画像の明度から、電気特性に応じた明度の補正を行い、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立で高精度に解析する機能を備えた走査電子顕微鏡について述べる。

本実施例では、図１記載の走査電子顕微鏡を用いた。図１４に本実施例で使用した試料の断面図を示す。プラグ１２１は、素子分離されたシリコン基板１２５の一部にある不純物拡散層１２４にコンタクトしている。プラグ１２２は不純物拡散層１２４にコンタクトしていない欠陥プラグである。プラグ１２３は、隣り合う２つのプラグが導通している欠陥プラグである。本実施例では、前記正常プラグと前記二種類の欠陥プラグを分類、検査する。

図１５に、本実施例における、電気特性に応じた明度の補正を行い、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを独立で高精度に解析する検査レシピの設定工程を示すフローチャートを示す。

まず、観察場所に移動する（Ｓ１６１）。次に、検査する試料のレイアウトを指定する（Ｓ１６２）。ここでは、半導体ウェーハの繰り返しされるパターン領域のレイアウトである。次に、レイアウト情報を用いてレシピ作成に用いる試し検査領域に移動する（Ｓ１６３）。次に、光学条件を設定する（Ｓ１６４）。ここで、光学条件は、電子線の加速電圧、電子線の照射電流、走査速度を含む。次に観察の視野のサイズや倍率を設定する（Ｓ１６５）。次に、複数の断続条件を設定し、画像を取得する（Ｓ１６６）。Ｓ１６６で設定する複数の断続条件は、照射時間、或いは照射距離、或いは遮断時間、或いは照射点間距離のうち、最低１つの条件が互いに異なる。さらに、Ｓ１６６で設定する複数の断続条件は、少なくとも２つの異なる照射時間と遮断時間を含んでいる。

次に、複数の断続条件で取得した画像の明度を解析する（Ｓ１６７）。次に、複数の照射時間に対し、画像の明度が飽和する明度飽和値に基づき、電気抵抗Ｒを解析する（Ｓ１６８）。次に、複数の照射時間に対し、明度飽和値に基づき、残留帯電に対する画像の明度の補正値を算出する（Ｓ１６９）。次に、残留帯電に対する補正値を用いて補正した補正明度から静電容量Ｃを解析する（Ｓ１７０）。次に、試し検査で取得した断続条件と画像の明度、或いは電気抵抗Ｒおよび静電容量Ｃの結果を表示する（Ｓ１７１）。次に、検査で使用する二つ以上の断続条件を設定する（Ｓ１７２）。本実施例ではユーザが自分で設定したが、使用した断続条件の中から、装置が自動で判断し設定しても構わない。次に、検査レシピ作成工程を終了する（Ｓ１７３）。

図１６に、本実施例におけるS１６９の残留帯電に対する画像の明度の補正結果について示す。本実施例における試料は、０．１μｓの電子線照射時間で帯電が飽和する。また本実施例では帯電による試料の内部電界によって流れるリーク電流は考えないものとする。明度Ｓの時間変化は、電子線照射による帯電の蓄積特性を表しており、数式７で表すことができる。

ここで、Ｓ_０は照射時間Ｔｉｒ＝０における明度、Ｔｉｒは照射時間、τは帯電の蓄積の時定数であり、Ｓ_０を遮断時間Ｔｉの線形で近似すると数式７で表すことができる。

ここで、Ｔ_Ｓ２は遮断時間を増加させた際に明度の増大が飽和するときの遮断時間に相当し、Ｓ_ｍａｘは遮断時間Ｔ_Ｓ２におけるＳ_０である。残留帯電に対する補正明度Ｓ_Ｃは、残留電荷のない場合の明度の時間変化を表す数式９によって求めることができる。

さらに、数式７、数式８、及び数式９に基づいて、補正明度Ｓ_Ｃは数式１０によって求めることができる。

数式１０を用いた演算によって、残留帯電の影響に基づく変動値が補正される。第一の遮断時間で取得した明度の時間変化と補正明度１３１と、第二の遮断時間で取得した明度の時間変化と補正明度１３２に示すように、遮断時間に依存する残留帯電が補正され、第一の遮断時間と第二の遮断時間で補正明度が等しくなっている。

図１７に、本実施例で用いた検査レシピを設定する工程の操作インターフェースを示す。操作インターフェースは、図４記載と同様の構成を有している。本実施例では、検査パターン設定部６１でパターンａ、パターンｂ、及びパターンｃを検査対象として選択した。また、加速電圧設定部６３、照射電流設定部６４、視野サイズ設定部６５、走査速度設定部６６で、加速電圧３００Ｖ、照射電流１０００ｐＡ、視野サイズ１μｍ、ＴＶレートの２倍の走査速度を設定している。

本実施例では、複数の断続条件の設定部として、照射時間の可変範囲と可変ステップを入力する照射時間設定部１４１と、遮断時間の可変範囲と可変ステップを入力する遮断時間設定部１４１を持つ構成である。
明度の増大が飽和するときの遮断時間Ｔ_Ｓ２は３.０μｓであり、残留帯電による補正量は、遮断時間の明度解析結果表示部１４４からパターンａ、パターンｂ、及びパターンｃでそれぞれ抽出できる。数式１０より求められる補正明度と数式３から、静電容量Ｃを解析できる。

本実施例では、前記図５に示す欠陥を分類する検査の工程のフローチャートを用いた。本実施例では、前記図９に示す欠陥検査工程の操作インターフェースを用いた。検査レシピ設定工程で設定した検査条件によって、正常プラグであるプラグ１２１、欠陥プラグではあるプラグ１２２、プラグ１２３を分類、検査できる。

上述のような実施例によれば、電気特性に応じた明度の補正を行い、欠陥の電気抵抗Ｒと静電容量Ｃを高精度に解析できるため、欠陥分類の精度が向上する。

上述のようにビームの照射条件の変化に応じた、明度（例えば特定個所の信号量）の変化は、欠陥種に対応する電気特性に応じて異なる。即ち、複数のビーム照射条件でビームを照射したときに得られる明度の変化は、欠陥種や欠陥の特徴量などの電気特性に応じて変化するものであり、例えば照射条件と複数画像から得られる特徴量（或いは画像データそのもの）の組み合わせと、電気特性との間には、相関関係があると言える。

そこで、本実施例では、複数照射条件と当該照射条件のビーム照射によって得られた画像データ、画像データから抽出される特徴量、或いは特徴量から生成されるＳカーブのような情報を入力、電気特性を出力とする教師データによって予め学習された学習器に、複数照射条件と、当該照射条件のビーム照射によって得られた画像データ、当該画像データから抽出される特徴量、及びＳカーブのような情報の少なくとも一つを入力することにより、電気特性を出力するシステムについて説明する。

図２０は、電気特性推定システムの一例を示す図である。図２０は機能ブロック図で表現されている。図２０に例示するコンピューターシステム２００１は、機械学習システムであり、１以上のプロセッサを含み、所定の記憶媒体に記憶された１以上の演算モジュールを実行するように構成されている。また、後述するような推定処理を、ＡＩアクセラレータを用いて行うようにしても良い。図２０に例示するコンピューターシステム２００１には、学習に供される教師データや推定処理に必要なデータが記憶媒体２００２や入力装置２００３から入力される入力部２００４が備えられている。

コンピューターシステム２００１に内蔵される学習部２００５は、入力部２００４から入力される画像データ、及び図示しない画像処理装置等で抽出された画像の特徴の少なくとも一方、荷電粒子線装置のビームの照射条件、試料上に形成された素子の電気特性情報の組を教師データとして受け付ける。画像の特徴とは、例えば、特定パターンの明度やコントラスト等であり、パターンマッチング等で特定されたパターンや、セマンティックセグメンテーション等でセグメント化された特定パターンの明度情報を抽出することによって取得することができる。学習器としては、例えば、ニューラルネットワーク、回帰木、ベイズ識別器等を用いることができる。

また、ビームの照射条件とは、先の実施例で説明したようなパルスビームの遮断時間や照射時間等であり、学習部２００５は、荷電粒子線装置の検査レシピからの読み出し、或
いは入力装置２００６からの入力等によって、これらのデータを教師データの一部として受け付ける。電気特性情報は、シミュレーションやＥＢテスタ等を用いた実測値、実デバイスの断面加工観察に基づいて得られた画像から求められた値、或いはオペレータの経験に基づく欠陥の種類や欠陥種に応じた値等であり、学習部２００５はこれら情報の少なくとも１つをラベルとして受け付ける。

学習部２００５は、受け付けた教師データを用いて機械学習を実行する。学習モデル記憶部２００７は、学習部２００５が構築した学習モデルを記憶する。学習部２００５で構築された学習モデルは、電気特性推定部２００８に送信され、電気特性推定に用いられる。

電気特性推定部２００８では、学習部２００５で構築された学習モデルに基づいて、ビーム照射条件と、画像データ及び画像データから抽出される特徴の少なくとも１つから、電気特性を推定する。先の実施例にて説明したように、ビームの照射条件を変化させたときの画像上で認識できる特徴の変動は、電気特性の種類や電気特性のパラメータに応じて変化するため、予め電気特性情報と、画像データ等及びビーム照射条件のデータセットを用いて、学習器を学習させておくことによって、学習器を用いた電気特性の推定を行うことが可能となる。

推定結果は、推定結果記憶部２００９に記憶させたり、入力装置に備えられた表示装置に表示させることができる。

なお、教師データには、電気抵抗及び静電容量の少なくとも一方を含めることができる。更に、電気抵抗や静電容量の比較情報（例えば基準値に対する大小情報）等を教師データに含めることも考えられる。

図２５に本実施例における入力データを示す。Ｂが基準となる電気抵抗及び静電容量をもつパターン、Ａ、Ｃ、Ｄ、ＥがＢと異なる電気特性をもつパターンで、Ａ、Ｃ、Ｄ、Ｅの４つのパターンの中に、静電容量系と電気抵抗系の２つの欠陥種が混在する。本実施例ではＡ、Ｃ、Ｄ、ＥにＢを加えた５つのパターンに関して、複数の遮断時間（パルスビームの照射していない時間）における明度を入力し、静電容量系と電気抵抗系の２つの欠陥種を分類した。入力した明度はパターンマッチング等で特定された画像領域の平均明度であり、学習器では数式１と数式３と数式４をモデル式とした回帰分析と、回帰分析結果を重みづけするニューラルネットワークを併用して機械学習を行った。機械学習を行った結果、Ａ、Ｃのパターンは静電容量系の欠陥、Ｄ、Ｅは電気抵抗系の欠陥と出力された。出力された結果は、実デバイスの断面加工観察に基づいて得られた画像を用いた分類結果と一致した。

上述のような実施例によれば、複数照射条件と、当該照射条件のビーム照射によって得られた画像データ及び当該画像データから抽出される特徴量の少なくとも一方を入力することにより、電気特性を出力するシステムを提供でき、欠陥種が分類できる。

図２１（ａ）は、荷電粒子線装置等の評価対象となるトランジスタの簡単な構成を示す断面図である。ウェル２１０１上には、拡散層２１０２、２１０３が積層され、更にその上方にはゲート酸化膜２１０４を介して、ゲート電極２１０５が形成されている。また、ゲート電極２１０５の側壁には、サイドウォール２１０６が形成されている。更に、層間酸化膜２１０７を介在させつつ、拡散層２１０２、ゲート電極２１０５、拡散層２１０３のそれぞれにコンタクトする電極（ソースコンタクト２１０８（第１の端子）、ゲートコンタクト２１０９（第２の端子）、ドレインコンタクト２１１０（第２の端子））が形成
されている。

図２１（ｂ）～（ｄ）は、図２１（ａ）に例示したトランジスタの欠陥の種類を説明する図である。図２１（ｂ）は、本来接続されているべきゲート電極２１０５とゲートコンタクト２１０９が、接続されていない状態（オープン欠陥）を示す図である。図２１（ｃ）は、ゲート電極２１０５から電流がリークした状態（ゲートリーク欠陥）を示す図である。図２１（ｄ）は、拡散層から電流がリークした状態（ジャンクションリーク欠陥）を示す図である。

このような半導体素子の欠陥を特定するためのシステム等について、以下に説明する。図２２は検査工程を示すフローチャートである。本実施例では、図１に例示するような走査電子顕微鏡を用いた画像取得に基づいて、検査を行う例について説明する。なお、本実施例においては、欠陥種を特定するために、複数のパターン（本実施例では、ソースコンタクト２１０８、ゲートコンタクト２１０９、及びドレインコンタクト２１１０（以下、プラグと称する場合あり））を含む領域へのビーム照射に基づいて、画像を生成する。

図３のステップ１０６のように、複数の遮断時間のビームの照射によって、画像生成を行い（ステップ２２０１、２２０２）、設定された数の画像（遮断条件）を取得後、得られた複数の画像から特徴を抽出する（ステップ２２０３）。ここで特徴とは、プラグの明度や基準明度に対するコントラスト等である。

図２３（ａ）左は、欠陥がない場合の複数プラグの画像の一例を示す図である。３つ並んだパターンは、左からソースコンタクト、ゲートコンタクト、ドレインコンタクトを示している。ビーム照射条件Ａ（後述するビーム照射条件Ｂより相対的に電荷が蓄積しやすい照射条件、例えばビーム照射条件Ｂより相対的にパルスビームの遮断時間が短いビーム）でビームを照射すると、中央のゲートコンタクトは帯電が蓄積し、明度が低くなる。なお、斜線で示されたパターンは、白色で示されたパターンに対し、相対的に明度が低い状態を示している。一方、ゲートコンタクトに電荷が蓄積すると、ゲートが開いた状態となるため、ソースコンタクトとドレインコンタクト間が導通し、左右のプラグは明度が高くとなる。

一方、欠陥がないトランジスタに、ビーム照射条件Ｂ（ビーム照射条件Ａより相対的に電荷が蓄積しにくい照射条件）のビームを照射すると、図２３（ａ）右のような画像が得られる。電荷が蓄積しにくいビーム照射条件のため、ゲートコンタクトが高い明度となる一方、ゲートは閉じた状態であるため、ソースコンタクトとドレインコンタクトに電荷が蓄積し、明度が低くなる。

図２３（ｂ）左は、オープン欠陥のプラグを含む複数パターンに、ビーム照射条件Ａのビームを照射したときに得られる画像例を示す図である。オープン欠陥の場合、ゲートコンタクトにビームを照射しても、ゲートは開かず、ゲートコンタクトも絶縁されているので、全てのパターンの明度が低い。一方、図２３（ｂ）右は、オープン欠陥のプラグを含む複数パターンに、ビーム照射条件Ｂのビームを照射したときに画像例を示している。電荷が蓄積しにくいビーム照射条件のため、ゲートコンタクトが高い明度となる一方、ゲートは閉じた状態であるため、ソースコンタクトとドレインコンタクトには電荷が充分に蓄積し、明度が低い。

図２３（ｃ）左は、ゲートリーク欠陥を含む複数のパターンに、ビーム照射条件Ａのビームを照射したときに得られる画像例を示す図である。ゲートから電流がリークするため、ゲートコンタクトに電荷が蓄積せず、ゲートコンタクトは明度が高くなる。ゲートが開かないので、ソースコンタクトとドレインコンタクトには電荷が蓄積し、ゲートコンタク
トに対して明度が低くなる。一方、図２３（ｃ）右は、ゲートリーク欠陥を含む複数パターンに、ビーム照射条件Ｂのビームを照射したときに画像例を示している。ゲートコンタクトは、図２３（ｃ）左同様、電荷が蓄積しないので、明度が高い一方、ゲートは閉じた状態であるため、ソースコンタクトとドレインコンタクトには電荷が充分に蓄積し、明度が低い。

図２３（ｄ）左は、ジャンクションリーク欠陥を含む複数パターンに、ビーム照射条件Ａのビームを照射したときに得られる画像例を示す図である。ジャンクションリーク欠陥の場合、ソースコンタクトとドレインコンタクトにビームを照射しても、電荷が蓄積されないため、これらのパターンは明るくなる。また、ゲートコンタクトは正常であるため、図２３（ａ）と同様、電荷が蓄積し、パターンは暗くなる。一方、図２３（ｄ）右は、ジャンクションリーク欠陥を含む複数パターンに、ビーム照射条件Ｂのビームを照射したときに画像例を示している。ソースコンタクトとドレインコンタクトは、図２３（ｄ）左同様、電荷が蓄積しないので、明るくなり、ゲートコンタクトは電荷の蓄積が小さい分、図２３（ｄ）左と比較して、相対的に明るくなる。

以上のように、ビーム条件を変化させて得られた複数の画像から抽出される、半導体素子（本例ではトランジスタ）を構成する複数のパターンの複数の特徴は、欠陥種に応じた組み合わせとなる。よって、例えば、コンピューターシステム２００１の記憶媒体に、特徴の組み合わせ情報と、欠陥種情報を関連付けて記憶しておき、当該関連情報（参照情報）と、取得された複数の画像から抽出された複数の特徴とを比較（ステップ２２０４）することによって、欠陥種を特定する（ステップ２２０５）ことが可能となる。関連情報は例えば欠陥種と特徴の組み合わせを規定したテーブルであり、当該テーブルに複数の特徴を参照し、特徴が一致、或いは最も近似する欠陥種を選択するようにしても良い。

また、輝度の絶対値ではなく、複数のパターンの輝度の関係と欠陥種との関係をライブラリとして記憶しておき、当該ライブラリを参照して欠陥種を特定するようにしても良い。

なお、上記欠陥種や特徴の説明は、いくつかの例を紹介したに過ぎず、欠陥種と、帯電条件の異なる複数のビームから得られる複数パターンの特徴の関連情報を用いて、欠陥種を特定する手法は、他の欠陥種特定等への適用も可能である。

なお、本実施例にて説明したような欠陥種を、図２０に例示したような学習器を用いて推定することも可能である。例えば、教師データを複数のビーム照射条件、複数のビーム条件で得られた複数の画像データ、或いはパターンから抽出される特徴の組み合わせ、及び欠陥種を教師データとして予め学習された学習モデルを用意し、当該学習モデルに、ビーム照射条件と、複数の画像データ、或いは特徴量の組み合わせ情報を入力することにより、欠陥種を推定することが考えられる。

図２１に例示するようなトランジスタは、ゲートに電圧を印加することによって、ソースとドレイン間に流れる電流を調整する素子である。半導体デバイスのプロセス管理の一つの方法として、素子への印可電圧を入力、素子を流れる電流を出力としたときに、入力と出力の関係である入出力特性を管理する方法がある。本実施例では、半導体素子の入出力特性の検査を行うコンピューターシステム等について説明する。

図２４は、複数のビーム条件でビームを照射したときに得られる画像から、プラグの明度を特定し、それをプロットしたグラフである。本実施例ではパルスビームの遮断時間を変化させることによって、電荷の蓄積状態を調整した。図２４（ａ）はゲートコンタクト
の明度の推移、図２４（ｂ）はソースコンタクト、或いはドレインコンタクトの明度の推移を示している。図２４（ａ）の明度はゲートに印加可される電圧に反比例し、図２４（ｂ）の明度はソースとドレイン間に流れる電流に比例するため、図２４（ａ）と図２４（ｂ）の組み合わせは入出力特性を表す一態様である。

図２４（ａ）では電荷の蓄積量が大きくなるにつれて、明度が低下した一方、図２４（ｂ）ではある電荷の蓄積量を境に明度が急激に増大した。図２４（ｂ）の明度の急激な増大は、ゲートが閉じた状態から開いた状態に変化したことを示している。コンピューターシステムに含まれるプロセッサは、画像取得条件の変化に対する明度の変化を示すカーブ（複数の特徴から生成される情報）を生成し、この明度の急激な変化点を特定することによって、入出力特性を特徴付ける一つの指標である、ゲートしきい値電圧を特定することが可能となる。

コンピューターシステムでは、例えば波形の微分処理等に基づいて、変位点を特定し、予め登録しておいて良品或いは不良品の参照情報と比較して、ゲート閾値が適切なものであるか否か、判定する。具体的には例えば良品となり得る閾値範囲（ビーム照射条件の範囲）を、予め所定の記憶媒体に記憶しておき、その範囲に変位点が含まれるか否かによって、良品判定を行う。また、良品、不良品のＳカーブ（図２４（ｂ）に例示する曲線）を参照データとして予め登録しておき、検査結果を参照データとフィッティングして、良品、不良品判定を行うようにしても良い。また、ビーム条件とゲート閾値電圧との関係を示す関連情報を予め記憶しておき、当該関連情報に変位点を参照することによって、ゲート閾値を算出するようにしても良い。

本実施例によれば、半導体デバイス上に形成される素子の入出力特性の評価を行うことが可能となる。

なお、本実施例では、ＭＯＳＦＥＴのようなトランジスタを例にとって説明したが、ＳＴＴ－ＭＲＡＭのようなメモリ（他のスイッチング素子）の動作試験にも上述のような手法の適用が可能である。具体的には、ＳＴＴ－ＭＲＡＭの磁気トンネル接合素子に、複数の照射条件でビームを照射したときに得られるコンタクトプラグの明度の推移から、ＳＴＴ－ＭＲＡＭのスイッチング速度、ドライブ電流量、或いは書き込み消去閾値等の入出力特性を求めるようにしても良い。

また、図２０に例示したような学習器を用いて、入出力特性を推定することも可能である。例えば、教師データを複数のビーム照射条件、複数のビーム条件で得られた複数の画像データ、或いはパターンから抽出される特徴の組み合わせ（Ｓカーブ）、及び入出力特性情報を教師データとして予め学習された学習モデルを用意し、当該学習モデルに、ビーム照射条件と、複数の画像データ、或いはＳカーブ等を入力することにより、入出力特性を推定することが考えられる。

１…電子線源、２…コンデンサレンズ、３…絞り、４…パルス電子生成器、５…偏向器、６…対物レンズ、７…試料電界制御器、８…検出器、９…出力調整回路、１０…試料ステージ、１１…試料、２１…加速電圧制御部、２２…照射電流制御部、２３…パルス照射制御部、２４…偏向制御部、２５…集束制御部、２６…試料電界制御部、２７…ステージ位置制御部、２８…制御伝令部、２９…ステージ位置制御部、３０…制御伝令部、３１…検出信号処理部、３２…検出信号解析部、３３…画像または電気特性表示部、３４…データベース、４１…操作インターフェース、５１…プラグ、５２…プラグ、５３…シリコン基板、５４…プラグ、５５…プラグ、６１…検査パターン設定部、６２…光学条件及び走査条件及び視野設定部、６３…加速電圧設定部、６４…照射電流設定部、６５…視野サイズ
設定部、６６…走査速度設定部、６７…断続条件抽出部、６８…照射設定部、６９…照射点間設定部、７０…明度解析結果表示部、７１…検査条件設定部、７２…検査で使用する照射設定部、７３…検査で使用する照射点間設定部、７４…試し検査実行部、７５…試し検査結果表示部、８１…検査領域設定部、８２…検査実行部、８３…欠陥分類設定部、８４…欠陥a群発生分布表示部、８５…欠陥ｂ群発生分布表示部、８６…欠陥群発生分布表示部、９１…プラグ、９２…シリコン基板、９３…不純物拡散層、９４…プラグ、９５…プラグ、９６…プラグ、１０１…プラグ、１０２…プラグ、１０３…プラグ、１０４…配線、１０５…配線、１０６…シリコン基板、１１１…第一の照射時間で取得した明度の時間変化、１１２…第二の照射時間で取得した明度の時間変化、１１３…第三の照射時間で取得した明度の時間変化、１１４…第一から第三の照射時間で取得した明度の時間変化、１１５…補正明度の時間変化、１２１…プラグ、１２２…プラグ、１２３…プラグ、１１２４…不純物拡散層、１２５…シリコン基板、１３１…第一の遮断時間で取得した明度の時間変化と補正明度、１３２…第二の遮断時間で取得した明度の時間変化と補正明度、１４１…照射時間設定部、１４２…遮断時間設定部、１４３…照射時間の明度解析結果表示部、１４４…明度解析結果表示部

Claims (12)

1. 試料の画像を取得する荷電粒子線装置と、１以上のプロセッサを有し、前記荷電粒子線装置と通信可能に構成されたコンピューターシステムを含むシステムであって、
   前記荷電粒子線装置の少なくとも２つのビーム照射条件によって得られた少なくとも２以上の画像データから抽出される２以上の特徴に関する情報と、試料上に形成されたスイッチング素子の良品又は不良品に係る参照情報との関連情報を記憶するメモリを備え、
   前記プロセッサは、
   前記荷電粒子線装置から、少なくとも２つの異なるビーム照射条件によって取得された複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報を受け取り、前記複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報の変化に基づいてカーブを生成し、前記ビーム照射条件は、前記荷電粒子線装置を用いて、前記試料に対しビームをパルス状に照射するときのビームの遮断時間及び照射時間の少なくとも一方であって、
   前記メモリから前記関連情報を受け取り、
   前記関連情報に、前記カーブの変曲点を参照することによって、前記スイッチング素子の入出力特性を評価する、或いは、前記スイッチング素子の良品又は不良品の判定を行う、システム。
2. 請求項１において、
   前記入出力特性は、ゲートしきい値電圧、スイッチング速度、ドライブ電流量及び書き込み消去閾値の少なくとも一つと関連するシステム。
3. 請求項１において、
   前記メモリには、前記遮断時間及び前記照射時間の異なる複数のビーム照射条件の変化と前記特徴の変化の関連情報が記憶されているシステム。
4. 請求項１において、
   前記入出力特性を評価することは、前記入出力特性を特定、表示、管理、或いは推定することが含まれる、システム。
5. 請求項１において、
   前記複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報は、前記複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の明度である、システム。
6. プロセッサに、
   荷電粒子線装置によって取得された、少なくとも２つの異なるビーム照射条件によって取得された複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報を受け取らせ、
   前記荷電粒子線装置の少なくとも２つのビーム照射条件によって得られた少なくとも２以上の画像データから抽出される２以上の特徴に関する情報と、試料上に形成されたスイッチング素子の良品又は不良品に係る参照情報との関連情報を受け取らせ、前記複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報の変化に基づいてカーブを生成させ、前記ビーム照射条件は、前記荷電粒子線装置を用いて、前記試料に対しビームをパルス状に照射するときのビームの遮断時間及び照射時間の少なくとも一方であって、
   前記関連情報に、前記カーブの変曲点を参照することによって、前記スイッチング素子の入出力特性を評価する、或いは、前記スイッチング素子の良品又は不良品の判定を行う、
   命令をするように構成されたプログラムを格納する非一時的コンピューター可読記録媒体。
7. 請求項６において、
   前記入出力特性は、ゲートしきい値電圧、スイッチング速度、ドライブ電流量及び書き込み消去閾値の少なくとも一つと関連する非一時的コンピューター可読記録媒体。
8. 荷電粒子線装置によって得られた画像データから、試料上に形成されたスイッチング素子の入出力特性を推定するシステムであって、
   前記システムは、コンピューターシステムと、当該コンピューターシステムが実行する演算モジュールを含み、
   前記コンピューターシステムは、前記スイッチング素子の入出力特性を学習結果として出力する学習器を備え、
   前記学習器は、荷電粒子線装置の少なくとも２つのビーム照射条件によって得られる少なくとも２以上の画像データ、当該２以上の画像データから抽出される２以上の特徴、及び当該２以上の特徴から生成される情報の変化に基づいて生成されるカーブの変曲点と、前記荷電粒子線装置の少なくとも２つのビーム照射条件と、入出力特性情報を含む教師データを用いてあらかじめ学習を実施しており、前記ビーム照射条件は、前記荷電粒子線装置を用いて、前記試料に対しビームをパルス状に照射するときのビームの遮断時間及び照射時間の少なくとも一方であって、
   前記演算モジュールは、前記学習器に対して、荷電粒子線装置の少なくとも２つのビーム照射条件によって得られる少なくとも２以上の画像データ、当該２以上の画像データから抽出される２以上の特徴、及び当該２以上の特徴から生成される情報の変化に基づいて生成されるカーブの変曲点と、前記荷電粒子線装置の少なくとも２つのビーム照射条件とを入力することによって、前記スイッチング素子の前記入出力特性を出力する、或いは、前記スイッチング素子の良品又は不良品の判定を行うシステム。
9. 請求項８において、
   前記入出力特性は、ゲートしきい値電圧、スイッチング速度、ドライブ電流量及び書き込み消去閾値の少なくとも一つと関連するシステム。
10. １以上のプロセッサを有し、試料の画像を取得する荷電粒子線装置と通信可能に構成されたシステムであって、
    前記荷電粒子線装置の少なくとも２つのビーム照射条件と、当該少なくとも２つのビーム照射条件によって得られた少なくとも２以上の画像データから抽出される２以上の特徴に関する情報と、試料上に形成されたスイッチング素子の品質情報との関連情報を記憶するメモリを備え、
    前記ビーム照射条件は、前記荷電粒子線装置を用いて、前記試料に対しビームをパルス状に照射するときのビームの遮断時間及び照射時間の少なくとも一方であって、
    前記１以上のプロセッサは、
    前記荷電粒子線装置から、少なくとも２つの異なるビーム照射条件と、当該少なくとも２つの異なるビーム照射条件によって取得された複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報を受け取り、前記複数の画像データに含まれる特定パターンの２以上の特徴に関する情報の変化に基づいてカーブを生成し、
    前記関連情報に、前記少なくとも２つの異なるビーム照射条件の変化に対する前記カーブを参照することによって、前記スイッチング素子の入出力特性または品質を評価する、システム。
11. 請求項１０において、
    前記入出力特性は、ゲートしきい値電圧、スイッチング速度、ドライブ電流量及び書き込み消去閾値の少なくとも一つと関連する、システム。
12. 請求項１０において、
    前記１以上のプロセッサは、
    前記カーブから、変曲点を特定し、
    前記関連情報に、前記変曲点を参照することによって、前記スイッチング素子の入出力特性または品質を評価する、システム。

Images