JPH04279807A

JPH04279807A - 形状計測装置

Info

Publication number: JPH04279807A
Application number: JP3043754A
Authority: JP
Inventors: Shoichi Yoshiyama; 吉山　正一
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 1991-03-08
Filing date: 1991-03-08
Publication date: 1992-10-05
Anticipated expiration: 2015-07-24
Also published as: JP3067819B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、半導体装置等の微細な
パターンの形状を計測する形状計測装置に関する。

【０００２】近年、例えば、半導体装置の高集積化に伴
い、パターンの微細化が進み、半導体製造における歩留
りの向上が要求されている。そのため、微細なパターン
の形状を高精度に計測する必要がある。

【０００３】

【従来の技術】従来、半導体装置の高密度パターン等の
微細形状を計測する場合、ＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）
が使用されてきた。このＳＥＭは、試料の表面上を小さ
いビーム状に絞った電子線を走査し、該試料からの二次
電子又は反射電子の強度分布を一次ビームと同期させな
がら画像表示して、形状や凹凸等を計測するものである
。

【０００４】ところで、上記ＳＥＭに比較して、高さ方
向で１０倍以上の感度を有し、試料の形状を反映した映
像を色情報で提供する微分干渉法がある。この微分干渉
法は、直線偏光を２つの直線偏光に分け、これを試料表
面に照射したときに、その反射光の光路差（試料表面の
段差の高さに相当）に応じて干渉色を生じさせて該試料
表面の形状を色情報として表わすものである。

【０００５】この微分干渉法を使用したものに微分干渉
顕微鏡があり、この微分干渉顕微鏡を用いてＳＥＭより
高精度な形状計測が近年行われている。

【０００６】そこで、図６に、微分干渉顕微鏡を用いた
従来の形状計測を説明するための図を示す。図６におい
て、試料表面からの反射光が微分干渉顕微鏡の微分干渉
部５０で干渉稿の色情報として表われ、これを観測者５
１が認識して色判定部５２で色判定を行う。この色判定
は観測者が行う。そして、傾斜角度判定部５３において
、判定した色を、光路差と色が対応した色テーブルで参
照して該当する光路差を割出し、該光路差により試料表
面の傾斜角度（形状）を判定するものである。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、計測において
色認識と色判断は観測者が行うことから、判定に対する
人為的差異が生じて精度統一を望むことができない。従
って、観測者を特定しなければならず、また計測された
データを後に統計処理しなければならないという問題が
ある。

【０００８】そこで、本発明は上記課題に鑑みなされた
もので、高精度かつ高安定な形状計測を行う形状計測装
置を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】図１に、本発明の原理説
明図を示す。図１における形状計測装置１において、２
は干渉手段であり、試料３表面に光を照射し、その形状
に応じた干渉色を得る。４は撮像手段であり、干渉手段
２からの干渉色の映像を撮像して三原色の色信号を得る
。そして、５は形状認識手段であり、撮像手段４からの
色信号により試料３の形状を判別する。

【００１０】この場合、形状認識手段５は、撮像手段４
からの各色信号を、それぞれ独立して保持する記憶部と
、該記憶部の各色信号の比率を比較する比較部と、該比
較部の各色信号の比率より試料３表面の各位置に対応す
るそれぞれの色を決定し、該決定したそれぞれの色に基
づいて形状を判別する処理部を有する。

【００１１】または、形状認識手段５は、撮像手段４か
らの各色信号に基づいて、試料３表面の各位置に対応す
る形状を判別する学習機能を有するニューロ部からなる
。

【００１２】

【作用】図１に示すように、干渉手段２からの干渉色を
撮像手段４により三原色の色信号として得、この色信号
で形状認識手段５が試料３の形状を判別する。この場合
、形状認識手段５では、各色信号のそれぞれを記憶部で
保持し、これを比較部で各色信号の比率を比較して色を
決定することにより試料３の形状を判別する。

【００１３】または、形状認識手段５では、ニューロ部
により各色信号に基づいて試料３の形状を判別する。

【００１４】このように、試料３からの色情報の判別を
自動化することが可能となることにより、観測者の人為
的差異による判別のばらつきの防止や、データの統計処
理等の手数が削減され、高安定かつ高精度に形状計測を
行うことが可能となる。また、形状認識にニューロ部と
することにより、さらに処理手段が削減され、実時間処
理を行うことが可能となる。

【００１５】

【実施例】図２に、本発明の第１の実施例の構成図を示
す。図２において、形状計測装置１は、干渉手段２とし
て従来より知られている微分干渉顕微鏡を用いる。微分
干渉顕微鏡２は、前述のように簡単に説明すると、光源
からの直線偏光をプリズム等で２つの直線偏光に分割し
て試料表面に照射した場合に、その２つの反射光の光路
差が干渉稿として表われ、この干渉稿で生じる干渉色を
得るものである。

【００１６】この微分干渉顕微鏡２で得られる干渉色の
映像が、例えばＣＣＤ（電荷結合素子）を用いた単板式
のカラーカメラ１０により撮像され、これを色フィルタ
１１により赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）の三原色の色
信号に分離される。このカラーカメラ１０及び色フィル
タ１１が撮像手段４を構成する。色フィルタ１１により
分離された各色信号は記憶部であるフレームメモリ１２
の３つのメモリ領域１２ａ〜１２ｃにそれぞれ独立して
保持される。

【００１７】一方、比較部１３及び処理部１４により形
状認識手段５を構成する。ここで、比較部１３はＲＧＢ
比率と色の名称とが対応付けられた色テーブル（図示せ
ず）を有しており、フレームメモリ１２からのＲＧＢの
色信号を比較し、その比率で色テーブルに基づいて色を
決定する。この場合、ＲＧＢ比率と色名とは色テーブル
においてｎ：１に対応付けられるが、試料表面の凹凸の
傾斜角度が既知であれば、ＲＧＢ比率と傾斜角度とを１
：１で対応付けることができる。また、処理部１４は光
路差の参照テーブル（図示せず）を有しており、比較部
１３により決定された色に基づいて参照テーブルで光路
差を決定し、該光路差により試料表面の凹凸の傾斜角度
を算出して形状を計測する。このようにして、試料表面
の各部所で形状を計測しながら、表面全体の形状を計測
するものである。

【００１８】なお、上述の撮像手段４において単板式の
カラーカメラ１０を使用した場合を示したが、３板式の
カラーカメラを用いてもよい。この３板式のカラーカメ
ラは、受像光を３つのダイクロイックミラー等でＲ，Ｇ
，Ｂの三原色をそれぞれ取出すことができるもので、Ｃ
ＣＤ撮像素子の色ずれに対処できる。この場合、色フィ
ルタ１１が不要となる。

【００１９】このように、形状計測を行う場合の色判定
を観測者によらず自動的に行うことができる。従って、
データの統計処理等を行う必要がなく手数が削減され、
高安定かつ高精度な形状計測を行うことができる。

【００２０】ここで、図３に、第１の実施例の一適用の
構成図を示す。図３において、微分干渉顕微鏡２内の試
料台１５上に試料３が載置され、その上方に対物レンズ
１６が位置する。この微分干渉顕微鏡２は、図示しない
が白色光光源、偏光器、単一の直線偏光より二つの直線
偏光を得るプリズム等を有している。微分干渉顕微鏡２
上には撮像手段４が配置される。この撮像手段４は、前
述のように、単板式のカラーカメラ１０と色フィルタ１
１でも、３板式のカラーカメラでもよい。すなわち、微
分干渉顕微鏡２により得られる試料３表面の干渉色の映
像を撮像手段４で撮像して、該映像に対応する三原色（
Ｒ，Ｇ，Ｂ）を画像処理装置１７に送る。画像処理装置
１７は、図２におけるフレームメモリ（１２）であり、
各色信号をそれぞれのメモリ領域（１２ａ〜１２ｃ）に
保持する。そして、それぞれのメモリ領域に保持された
各色信号をコンピュータ１８に送る。コンピュータ１８
は、図２における形状認識手段５である比較部（１３）
及び処理部（１４）を有しており、受信した各色信号を
比較部（１３）で色テーブルにより色を決定し、処理部
（１４）で参照テーブルにより光路差を決定して傾斜角
度等の形状を算出するものである。なお、機能を損わな
ければ画像処理装置１７とコンピュータ１８を一体的な
装置としてもよい。

【００２１】また、コンピュータ１８の比較部（１３）
において干渉色を変化させるには、まず試料３の変化さ
せたい位置を指定し、指定位置に対応する画像処理装置
１７のフレームメモリ（１２）の内容を比較する。そし
て、指定箇所のＲＧＢの比率が、指定色と同じ比率にな
るまで、上述のプリズム又は偏光器を調整すればよい。

【００２２】次に、図４に、本発明の第２の実施例の構
成図を示す。図４（Ａ）は形状計測装置１のブロック構
成図であり、図４（Ｂ）はニューロ部を説明するための
図である。図４（Ａ）において、干渉手段である微分干
渉顕微鏡２からの干渉色の映像が撮像手段４である３板
式のカラーカメラ２０により撮像され、カラーカメラ２
０からの三原色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の色信号がそれぞれニュ
ーロ部２１に入力される。このニューロ部２１は、各色
信号に基づいて試料（３）表面の各位置に対応する形状
を判別する学習機能を有する。

【００２３】すなわち、図４（Ｂ）に示すように、予め
所定色に対応する傾斜角度θｔを学習させておき、Ｒ，
Ｇ，Ｂの色信号及びバイアス信号が入力されると、三原
色により表現される色に対応する傾斜角度θを出力する
ものである。

【００２４】例えば、入力パターン（Ｉ１　，Ｉ２　，
Ｉ３　）と、対応する学習パターンθｔを表１で与える
。

【００２５】

【表１】

【００２６】ここで、図４（Ｂ）におけるＷ１　，Ｗ２
　，Ｗ３　は入出力の結合の強さを示している。そこで
、出力パターンθと学習パターンθｔを（１）　式で比
較する。

【００２７】

【数１】

【００２８】（１）　式による学習がθ＝θｔならば学
習終了となり、θ≠θｔならばθ＝θｔになるまで各結
合力の荷重を変化させて学習を行う。この場合、荷重の
変化量をΔＷｉとすると、 ΔＷｉ＝ε・（θｔ−θ）・Ｉｉ　　　　　　…　　（
２）で表わされる。ここで、εは定数であり、ε＞０で
ある。すなわち、新たな荷重Ｗｉ１（＝Ｗｉ＋ΔＷｉ）
を（１）　式のＷｉに置換えて学習を行うものである。

【００２９】次に、図５に、第２の実施例の一適用の構
成図を示す。図５において、微分干渉顕微鏡２は図３と
同様であり、上部に３板式のカラーカメラ２０が配置さ
れる。カラーカメラ２０からの三原色の色信号は上述の
ニューロ部２１を有するコンピュータ１８に入力されて
、試料３表面の凹凸の傾斜角度θ（形状）を計測するも
のである。これにより、試料３の形状を自動的かつ実時
間で計測することができる。すなわち、計測の自動化に
より図２と同様に、高安定かつ高精度で計測することが
でき、しかも実時間で計測することができる。

【００３０】なお、図５の破線で示すように、カラーカ
メラ２０からの色信号をメモリ２２に一旦蓄えてニュー
ロ部２１により計測を行ってもよい。また、図５におい
ては撮像手段４を３板式のカラーカメラ２０を用いた場
合を示したが、図２のように単板式のカラーカメラと色
フィルタにより構成しても同様の効果を有するものであ
る。

【００３１】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、干渉手段
からの干渉色を三原色の色信号とし、この色信号の比率
の比較又はニューロ部における学習により試料の形状を
計測することにより、色情報の判別を自動化して人為的
差異によるばらつきを防止すると共に、データの統計処
理等の手数を削減することができ、高安定かつ高精度で
試料形状を計測することができる。また、ニューロ部に
よる学習により、より高速化を図ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理説明図である。

【図２】本発明の第１の実施例の構成図である。

【図３】第１の実施例の一適用の構成図である。

【図４】本発明の第２の実施例の構成図である。

【図５】第２の実施例の一適用の構成図である。

【図６】従来の形状計測を説明するための図である。

【符号の説明】

１　　形状計測装置２　　干渉手段３　　試料４　　撮像手段５　　形状認識手段１２　　記憶部１３　　比較部１４　　処理部２１　　ニューロ部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　試料（３）表面に光を照射し、その形
状に応じた干渉色を得る干渉手段（２）と、該干渉手段
（２）からの干渉色の映像を撮像して三原色の色信号を
得る撮像手段（４）と、該撮像手段（４）からの色信号
により前記試料の形状を判別する形状認識手段（５）と
、を有することを特徴とする形状計測装置。
【請求項２】　　前記形状認識手段（５）は、前記撮像
手段（４）からの各色信号を、それぞれ独立して保持す
る記憶部（１２）と、該記憶部（１２）の各色信号の比
率を比較する比較部（１３）と、該比較部（１３）の各
色信号の比率より前記試料（３）表面の各位置に対応す
るそれぞれの色を決定し、該決定したそれぞれの色に基
づいて形状を判別する処理部（１４）と、を有すること
を特徴とする請求項１記載の形状計測装置。
【請求項３】　　前記形状認識手段（５）は、前記撮像
手段（４）からの各色信号に基づいて、前記試料（３）
表面の各位置に対応する形状を判別する学習機能を有す
るニューロ部（２１）からなることを特徴とする請求項
１記載の形状計測装置。