JPWO2014208202A1 - パターン形状評価装置及び方法 - Google Patents

Abstract

任意の露光条件を含めたプロセスウィンドウの算出を可能とするため、本発明は、同一の設計レイアウトについて露光条件を変えて形成した複数の回路パターンの撮像画像からそれぞれ輪郭データを抽出する輪郭データ抽出手段と、抽出された複数の輪郭データに基づいて、前記回路パターンの各エッジ又は局所領域の形状変形量を測定する形状変化量測定手段と、測定された前記形状変形量に基づいて所定の露光条件に対応する回路パターン又は形状の輪郭データの変化量モデルを算出する変化量モデル算出手段と、前記変化量モデルを使用して、基準露光条件に指定された露光条件に対応する回路パターン又は形状に対する任意の露光条件に対応する回路パターン又は形状の形状変化量を推定し、推定された形状変化量に基づいてプロセスウィンドウを算出するプロセスウィンドウ算出手段とを有する。

Description

本発明は、基体上に形成された半導体パターンのパターン形状を評価する装置及び方法に関する。

半導体プロセスにおいては、露光装置のドーズ量とフォーカス値を段階的に変更してシリコンウエハ上に製造したテストパターンを測長ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）で計測し、正常なパターンを製造するためのドーズ範囲とフォーカス範囲を決定する手法が使用される。当該手法は特許文献１に開示されている。以下、当該手法を「プロセスウィンドウ解析」と呼ぶ。プロセスウィンドウ解析は、開発段階では、露光条件の決定やシリコンウエハ上に塗布する感光性受光樹脂（以下「レジスト」という）の選定基準に使用されている。また、プロセスウィンドウ解析の結果は、量産段階の管理に使用され、必要に応じて露光装置にフィードバックされている。

ところで、近年の半導体プロセスでは、パターンが高密度化し、パターン形状も複雑化している。これに伴い、従来の測長ＳＥＭによっては、全てのパターン形状と全てのパターンの配置について最適なプロセスウィンドウ（例えばドーズ範囲とフォーカス範囲）を自動的に設定することが困難になっている。このため、この種のパターンや部位に対しては、目視により正常パターンか否かを判定し、プロセスウィンドウを求める手法が採用されている。

これら計測困難個所のプロセスウィンドウ解析を自動化するためには、パターン形状の定量化が必要である。パターン形状の評価手法には、電子デバイスの設計データを参照パターンとしてパターン形状を評価する手法（特許文献２〜５）、良品パターンを参照パターンとしてパターン形状を評価する手法（特許文献３）、安定的な参照パターンを生成してパターン形状を評価する手法（特許文献６）がある。

特開平１１−２８８８７９号公報 特願平６−４９２６４号公報 特開平１０−３１２４６１号公報 特開２００２−６４７９号公報 特開２００１−３３８３０４号公報 特開２００９−１９４０５１号公報 特開２００６−６６４７８号公報

「R.Matsuoka、 New method of Contour based mask shape compiler、 SPIE Proc 6730-21、2007.9.21」

しかし、特許文献２〜５に開示された手法は、設計データ上のパターン形状と実際にウェハ上に転写されたパターン形状の違いが小さいことを前提とするため、形状の違いが大きくなるとパターン形状の評価を誤ってしまう。また、設計データから実際のパターン形状を予測し、予測された形状を参照パターンに設定する場合にも、近年における高密度かつ複雑なパターンの実際のパターン形状を正確に予測することは困難であり、やはりパターン形状の評価を誤る問題がある。因みに、特許文献３は、良品パターンを参照パターンとしてパターン形状を評価する手法を開示するが、単一のパターン形状では、プロセス変動によるパターン形状の変形やエッジラフネスを含む場合にパターン形状を安定的に評価することができない。

これら課題を解決する手法が特許文献６に開示されている。特許文献６の手法は、少なくとも２つ以上の回路パターンの輪郭データから輪郭分布データを作成し、その平均形状又は輪郭分布枠の中心形状を参照パターンとしてパターン形状を評価する。しかし、前述の輪郭分布データを作成するには、露光条件及び設計レイアウトが一致する二つ以上の回路パターンを取得する必要がある。

しかし、近年の半導体プロセスでは、プロセス変動に対する裕度が少ない。このため、量産段階でのプロセスウィンドウ解析には、テスト用に作成したパターンではなく製品パターンを用いる必要性が高まっている。このため、露光条件及び設計レイアウトが一致する二つ以上の回路パターンを取得することが困難になっている。

上記課題を解決するために、半導体パターンのパターン形状を評価する装置に係る本発明は、同一の設計レイアウトについて露光条件を変えて形成した複数の回路パターンの撮像画像からそれぞれ輪郭データを抽出する輪郭データ抽出手段と、抽出された複数の輪郭データに基づいて、前記回路パターンの各エッジ又は局所領域の形状変形量を測定する形状変化量測定手段と、測定された前記形状変形量に基づいて所定の露光条件に対応する回路パターン又は形状の変化量モデルを算出する変化量モデル算出手段と、前記変化量モデルを使用して、基準露光条件に指定された露光条件に対応する回路パターン又は形状に対する任意の露光条件に対応する回路パターン又は形状の形状変化量を推定し、推定された形状変化量に基づいてプロセスウィンドウを算出するプロセスウィンドウ算出手段とを有する。

本発明によれば、基準露光条件に対する所定の露光条件の大域的あるいは局所的な形状差を高精度に算出でき、所定の部位についてのプロセスウィンドウ解析を安定的に行うことができる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。

半導体計測システムの一例を説明する図。 走査電子顕微鏡の概略構成例を示す図。 パターン形状評価装置による評価手法を説明するフローチャート。 パターンの撮影画像と撮影画像から抽出したパターンの輪郭データを示す図。 輪郭データと設計データのエッジ間距離を説明する図。 輪郭データの局所的な位置補正手法を説明するフローチャート。 FEMウェハ上の各ショットとその形成に使用した露光条件の関係を説明する図。 形状変化量の計測手法の一例を示す図。 変化量モデルの生成手法の一例を示すフローチャート。 各エッジの変化量モデルを示す図。

以下では、設計レイアウトは等しいが、異なる露光条件（ドーズ量、フォーカス値）で形成された複数の回路パターンの画像データから輪郭データを抽出し、抽出された複数の輪郭データに基づいてプロセス変動による形状変化に依存しない形状変化量を生成することにより、高精度にプロセスウィンドウを特定する機能を有するパターン形状評価装置について説明する。より具体的には、測定装置の一種である測長用走査電子顕微鏡（CD-SEM：Critical Dimension-Scanning Electron Microscope）を構成要素の一つとして含む装置及びシステムについて説明する。

以下の説明では、画像データを取得する装置として荷電粒子線装置を例示すると共に、その一態様としてSEMを用いる例を説明するが、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を取得する集束イオンビーム（FIB：Focused Ion Beam）装置を荷電粒子線装置として採用しても良い。ただし、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。

（システム構成）
図１は、複数の測定装置又は検査装置がネットワークに接続された半導体計測システムの概略構成を示す。図１に示す半導体計測システムでは、ネットワーク１０６に、ＣＤ−ＳＥＭ１０１、欠陥検査装置１０２、条件設定装置１０３、シミュレータ１０４、記憶媒体１０５が接続されている。ＣＤ−ＳＥＭ１０１は、試料（半導体ウェハやフォトマスク等）に電子ビームを照射して画像を取得し、取得した画像からパターン寸法を測定する装置である。欠陥検査装置１０２は、試料に電子ビームを照射して画像を取得し、取得した画像と予め登録した参照画像との比較結果に基づいて欠陥を抽出する装置である。以下、ＣＤ−ＳＥＭ１０１と欠陥検査装置１０２を区別しない場合には単にＳＥＭともいう。条件設定装置１０３は、半導体デバイスの設計データ上で測定位置や測定条件等を設定する装置である。シミュレータ１０４は、半導体デバイスの設計データと半導体製造装置の製造条件等に基づいて、パターンの出来栄えをシミュレーションする装置である。記憶媒体１０５は、半導体デバイスのレイアウトデータや製造条件を含む設計データを記憶する装置である。

設計データは、例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現され、所定の形式により記憶媒体１０５に記憶される。なお、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、設計データの種類は問わない。また、記憶媒体１０５は、ＣＤ−ＳＥＭ１０１の制御装置、欠陥検査装置１０２の制御装置、条件設定装置１０３、シミュレータ１０４に内蔵されていても良い。なお、各ＳＥＭには不図示の制御装置が備えられており、各ＳＥＭに必要な制御を実行する。これらの制御装置には、シミュレータ１０４の機能や測定条件等の設定機能を搭載しても良い。

ＳＥＭは、電子源より放出された電子ビームを複数段のレンズを用いて集束し、その後、走査偏向器を用いて偏向走査する。これにより、電子ビームは試料表面上を一次元的又は二次元的に走査する。電子ビームの走査によって試料表面から放出される二次電子（SE：Secondary Electron）又は後方散乱電子(BSE：Backscattered Electron)は、検出器により検出され、走査偏向器の走査に同期してフレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。フレームメモリに記憶されている画像信号は、制御装置内に搭載された演算装置によって積算される。また、走査偏向器による走査は、任意の大きさ、位置、及び方向について可能である。以上の制御等は、ＳＥＭの制御装置が実行する。電子ビームの走査により取得された画像や対応する信号は、ネットワーク１０６を介して条件設定装置１０３に送られる。

本実施例では、各ＳＥＭの制御装置と条件設定装置１０３がそれぞれ別の装置である場合について説明するが、条件設定装置１０３が各ＳＥＭを制御しても良いし、各ＳＥＭの制御装置が条件設定処理を実行しても良い。条件設定装置１０３又は各ＳＥＭの制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定又は演算を実行する。

条件設定装置１０３には、半導体デバイスの設計データに基づいて、ＳＥＭの動作を制御するプログラム（レシピ）を作成する機能が備えられており、レシピ設定部として機能する。具体的には、条件設定装置１０３は、ＳＥＭに必要な処理を実行させるための位置情報（例えば設計データ、パターンの輪郭線データ、シミュレーションが施された設計データ上の所望の測定点、オートフォーカス点、オートスティグマ点、アドレッシング点）等を設定し、当該設定に基づいてＳＥＭの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。また、条件設定装置１０３は、専用のプロセッサ又は汎用のプロセッサに、設計データからテンプレートとなる領域の情報を抽出し、当該抽出された情報に基づいてテンプレートを作成させるプログラムを内蔵又は記憶する。

（走査電子顕微鏡の構成）
図２に、走査電子顕微鏡の概略構成例を示す。電子ビーム２０３は、電子源２０１から引出電極２０２によって引き出され、不図示の加速電極により加速される。加速された電子ビーム２０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ２０４により絞られた後、走査偏向器２０５により偏向される。これにより、電子ビーム２０３は、試料２０９上を一次元的又は二次元的に走査する。試料２０９に入射する電子ビーム２０３は、試料台２０８に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ２０６のレンズ作用により集束されて試料２０９の表面を照射する。試料２０９上の照射箇所からは電子２１０（二次電子、後方散乱電子等）が放出される。放出された電子２１０は、試料台２０８に内蔵された前記電極に印加された負電圧に基づく加速作用により、電子源２０１の方向に加速される。加速された電子２１０は変換電極２１２に衝突し、二次電子２１１を発生させる。変換電極２１２から放出された二次電子２１１は、検出器２１３により捕捉され、捕捉された二次電子量により検出器２１３の出力Ｉが変化する。この出力Ｉの変化に応じ、不図示の表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器２０５への偏向信号と、検出器２１３の出力Ｉとを同期させ、走査領域の画像を形成する。なお、図２の走査電子顕微鏡では、対物レンズ２０６内に二次電子２１６を検出する電子検出器２１５が配置されている。

なお、図２の構成例の場合には、試料２０９から放出された電子２１０を変換電極２１２において二次電子２１１に一端変換して検出する例を示しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置する構成を採用しても良い。制御装置２１４は、走査電子顕微鏡の各構成を制御する機能に加え、検出された電子に基づいて画像を形成する機能、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて試料上に形成されたパターンのパターン幅を測定する機能も備えている。

（パターン形状評価装置の構成）
次に、パターン形状評価装置の構成例を説明する。パターン形状評価装置は、例えば(1) 制御装置２１４に内蔵される、(2) 制御装置２１４の演算装置による画像処理を通じて実現される、(3) 制御装置２１４とネットワーク経由で接続された外部の演算装置（例えば条件設定装置１０３）における画像評価を通じて実現される。

図３に、実施例に係るパターン形状評価装置による評価処理の内容を示す。この評価処理は、(1) 前述の走査電子顕微鏡により撮像されたＳＥＭ画像に基づく輪郭データの生成処理、(2) 生成された輪郭データに基づく形状変動モデル（以下「変化量モデル」という）の生成処理、(3) 生成された変化量モデル（回路パターン）を用いたプロセスウィンドウの設定及び登録処理を含んでいる。

まず、パターン形状評価装置は、ショット（１回の露光単位）毎に露光条件（フォーカス値、ドーズ量）を変えて同一の回路パターンを焼き付けたFEM（Focus Exposure Matrix）ウェハをＳＥＭ画像として撮影する（３０１）。なお、パターンが崩れているようなＳＥＭ画像はモデルの作成には適さない。このため、この時点で、パターンが崩れたＳＥＭ画像は予め除いておいても良い。

次に、パターン形状評価装置は、各ＳＥＭ画像から回路パターンの輪郭線をそれぞれ抽出する（３０２）。輪郭線の抽出は様々提案がされているが、例えば特許文献７（特開２００６−６６４７８号公報）等で開示の手法や非特許文献１「R.Matsuoka、 New method of Contour based mask shape compiler、 SPIE Proc 6730-21、2007.9.21」に開示の手法等を適用することができる。

ＳＥＭで回路パターンを撮影すると、図４（ａ）に示すように、回路パターンの傾斜部や突起部が白帯状の像（白帯像４０１）として画像化される。パターン形状評価装置は、この白帯像４０１を含むＳＥＭ画像４０２に対して特許文献７や非特許文献１の手法を適用し、図４（ｂ）のような線画の輪郭線データ４０３を抽出する。輪郭線データ４０３の生成は、前述した崩れたパターンを除くすべてのＳＥＭ画像４０２を対象に実行する。

次に、パターン形状評価装置は、形状変化量の計測を実施するための前処理として、計測値の精度を向上させるために、図５に示すように、各輪郭データ間の位置補正を実行する（３０３）。この際、パターン形状評価装置は、設計データ５０１（図５）又は代表的な輪郭データを選択し、それらに対応する輪郭データ５０２とのエッジ間距離５０３を計測し、計測される値及びバラつきが最小になる位置を算出する。なお、露光条件が最適値から外れている場合、局所的な形状変化が発生して重心位置やエッジ間距離５０３にばらつきが生じ、回路パターン全体としては位置補正を正しく行えない可能性がある。そこで、本実施例では、露光条件の変化による局所的な形状変形に対応して位置補正を実行する。

図６に、露光条件の変化に起因した局所的な形状変形を想定した輪郭データの位置補正処理を示す。位置補正のために、パターン形状評価装置は、まず各露光条件に対応するＳＥＭ画像から輪郭データを読み込む（６０１）。次に、パターン形状評価装置は、基準となる輪郭データを選択する（６０２）。基準となる輪郭データは、例えば各露光条件に対応する複数の輪郭データのうち中央値を与える輪郭データ７０１（図７）を選択する。本明細書では、中央値を与える輪郭データを「基準輪郭データ」といい、その形成に使用した露光条件を「基準露光条件」という。もっとも、基準輪郭データに対応する回路パターンは、FEMウェハの中央位置に限らない。

図７は、露光条件と対応する輪郭データの関係を示している。因みに、図７は、前述のFEMウェハの全体イメージであり、ウェハ内にマトリクス状に配置される各ショットのドーズ量は水平方向右側ほど大きく水平方向左側ほど小さいものとし、各ショットのフォーカス値は垂直方向上側ほど大きく垂直方向下側ほど小さいものとする。

次に、パターン形状評価装置は、基準輪郭データ（輪郭データ７０１）と、当該輪郭データに対応する露光条件に隣接する他の露光条件により形成された回路データのＳＥＭ画像から得られる輪郭データ７０２との間でエッジ間距離を求め、その距離が最小、かつ、ばらつきが最小となる位置に各エッジの輪郭データを位置補正する（６０３）。エッジ間距離が最小、かつ、ばらつきが最小となる位置を算出する手法には、例えば輪郭データ全体のエッジ間距離から二乗平均平方根を求め、補正対象パターンをシフトしながら値が最小になる位置を求める方法、最小二乗法により前記二乗平均平方根を最小化する位置を算出する方法等がある。

次に、パターン形状評価装置は、位置補正が完了した輪郭データを新たな基準輪郭データとし、全ての位置補正が完了するまで前記処理を繰り返す（６０４）。最後に、パターン形状評価装置は、各露光条件の輪郭データの位置補正量をメモリ上又はファイルに登録する（６０５）。これにより、隣接する露光条件間での輪郭データの位置関係を特定できる。

図３の説明に戻る。補正処理の完了後、パターン形状評価装置は、各輪郭データの形状変化量を計測する（３０４）。形状変化量の計測には、例えば特許文献３（特開平１０−３１２４６１号公報）や特許文献６（特開２００９−１９４０５１号公報）に開示された手法を適用する。これらの手法は、参照パターンを指定又は生成し、他の輪郭データとの間隔を計測する方法である。

なお、形状の変化量をモデル化し、仮想的な形状を生成するに当たっては、連続する各エッジの計測方向が連続的かつ交差することなく滑らかになるように定義される必要がある。そのため、パターン形状評価装置は、図８に示すように、例えば各輪郭データの重ね合わせデータ８０１から最小輪郭データ（最内周輪郭データ）８０２と最大輪郭データ（最外周輪郭データ）８０３を抽出し、それら２つの輪郭データのエッジがスムーズに変化し、かつ、交差しないように対応付けを行う（対応関係８０４を求める）。または、パターン形状評価装置は、最小輪郭データ８０２と最大輪郭データ８０３の中央値８０５を求め、各中央値の法線ベクトルが隣の中央値の法線ベクトルと最小輪郭データ８０２と最大輪郭データ８０３で囲まれた範囲内で交差しないようにベクトル方向を制御する。この後、計測の終了後、パターン形状評価装置は、定義された計測方向に基づいて各輪郭データの形状変化量を求める。

図３の説明に戻る。パターン形状評価装置は、計測された変化量に基づいて各エッジ又は局所領域毎に変化量モデルを生成する（３０５）。図９に、変化量モデルの生成処理の内容を示す。因みに、エッジ又は局所領域毎に計測された変化量は、プロセス変動によるパターン変形やエッジラフネス等により理想的な値とならない。理想的な値とは、一般的に知られている物理特性に則した形状変化量のことである。例えばドーズ量が等しく、フォーカス値のみを変化させた場合、形状評価値は２次曲線に適合するように変化する（図１０の１００１）。また、フォーカス値が等しく、ドーズ量のみを変化させた場合、形状評価値は線形又は対数近似曲線上に適合するように変化する（図１０の１００２）。このフォーカス値とドーズ量の関係を定式化したものを変化量モデルと呼ぶ。

パターン形状評価装置は、まず、各露光条件の形状評価値を読み込み（９０１）、変化量モデルを各エッジ又は局所領域の測定値に適合させることにより（９０２）、各輪郭データを補正する（９０３）。輪郭データの補正は、エッジ毎に独立して行われるため、補正後の輪郭データの滑らかさが失われてしまう。そこで、パターン形状評価装置は、補正後の輪郭データが滑らかさを評価し（９０４）、滑らかでない場合には、形状近似により輪郭データを再補正する（９０５）。再補正の後、パターン形状評価装置は、補正後の輪郭データの各エッジ情報を変化量モデルに再度適合し、変化量モデルの適合性と輪郭データの滑らかさが一定の値になるまで処理を繰り返し実施する。なお、輪郭データが滑らかになったことが確認されると、パターン形状評価装置は、算出された変化量モデルをメモリに登録する（９０６）。生成した変化量モデルを使うことにより、変化量モデルの生成に使用した露光条件（すなわち、FEMウェハの生成に使用した露光条件）だけでなく、それら露光条件の範囲内か範囲外にかかわらず、任意の露光条件における輪郭データを生成することが可能になる。なお、変化量モデルの生成に使用した露光条件の範囲内の露光条件に対応する輪郭データは、隣接する露光条件に対応する輪郭データ間の内挿演算により算出する。また、変化量モデルの生成に使用した露光条件の範囲外の露光条件に対応する輪郭データは、隣接する露光条件に対応する輪郭データを用いた外挿演算により算出する。

図３の説明に戻る。パターン形状評価装置は、算出された変化量モデルを利用することにより、所定の最適露光条件で生成したパターン形状と任意の露光条件で生成した輪郭データの形状変化量を複数求め、各露光条件間の理想的な輪郭データから形状変化量を推定し、推定された形状変化量に基づいてプロセスウィンドウを算出する（３０６）。ここでのプロセスウィンドウの算出は、パターン形状の全体である必要はなく、任意の部位（例えばエッジ）別に算出することもできる。この後、パターン形状評価装置は、算出されたプロセスウィンドウをメモリ等に登録する（３０７）。

（まとめ）
以上の通り、本実施例によれば、設計レイアウトが等しく、露光条件が異なる複数の回路パターンのＳＥＭ画像に基づいて、各露光条件に対応する理想的なパターン形状を生成することができる。これにより、所定の露光条件から異なる露光条件の大域的あるいは局所的な形状差を高精度に算出でき、所定の部位についてのプロセスウィンドウ解析を安定的に行うことができる。

（他の実施例）
なお、本発明は上述した実施例に限定されるものでなく、様々な変形例を含んでいる。例えば上述した実施例は、本発明を分かりやすく説明するために、一部の実施例について詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成や処理を実装する必要は無い。また、前述した実施例に対して他の構成や処理を追加し、又は、実施例の一部の構成や処理を削除若しくは置換しても良い。

また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。

１０１…ＣＤ−ＳＥＭ
１０２…欠陥検査装置
１０３…条件設定装置
１０４…シミュレータ
１０５…記憶媒体
１０６…ネットワーク
２０１…電子源
２０２…引出電極
２０３…電子ビーム
２０４…コンデンサレンズ
２０５…走査偏向器
２０６…対物レンズ
２０７…ステージ
２０８…試料台
２０９…試料
２１０…放出された電子
２１１…二次電子
２１２…変換電極
２１３…検出器
２１４…制御装置
２１５…電子検出器
２１６…二次電子

Claims (10)

1. 同一の設計レイアウトについて露光条件を変えて形成した複数の回路パターンの撮像画像からそれぞれ輪郭データを抽出する輪郭データ抽出手段と、
   抽出された複数の輪郭データに基づいて、前記回路パターンの各エッジ又は局所領域の形状変形量を測定する形状変化量測定手段と、
   測定された前記形状変形量に基づいて所定の露光条件に対応する回路パターン又は形状の輪郭データの変化量モデルを算出する変化量モデル算出手段と、
   前記変化量モデルを使用して、基準露光条件に指定された露光条件に対応する回路パターン又は形状に対する任意の露光条件に対応する回路パターン又は形状の形状変化量を推定し、推定された形状変化量に基づいてプロセスウィンドウを算出するプロセスウィンドウ算出手段と
   を有するパターン形状評価装置。
2. 請求項１に記載のパターン形状評価装置において、
   前記輪郭データ抽出手段で抽出された複数の前記輪郭データを処理対象とし、露光条件が隣接関係にある回路パターンの撮像画像から抽出された輪郭データ間で位置を補正する輪郭データ位置補正手段を更に有する
   ことを特徴とするパターン形状評価装置。
3. 請求項１に記載のパターン形状評価装置において、
   前記変化量モデル算出手段は、測定された前記形状変化量をエッジ毎に変化量モデルに適合し、各露光条件に対応する撮像画像から抽出された前記輪郭データを補正する
   ことを特徴とするパターン形状評価装置。
4. 請求項３に記載のパターン形状評価装置において、
   前記変化量モデル算出手段は、補正後の輪郭データの滑らかさを判定とし、滑らかでないと判定された場合には形状近似により前記輪郭データを再補正する
   ことを特徴とするパターン形状評価装置。
5. 請求項１に記載のパターン形状評価装置において、
   前記プロセスウィンドウ算出手段は、前記変化量モデルを使用して、前記回路パターンの任意の部位についてプロセスウィンドウを算出する
   ことを特徴とするパターン形状評価装置。
6. 同一の設計レイアウトについて露光条件を変えて形成した複数の回路パターンの撮像画像からそれぞれ輪郭データを抽出する第１の処理と、
   抽出された複数の輪郭データに基づいて、前記回路パターンの各エッジ又は局所領域の形状変形量を測定する第２の処理と、
   測定された前記形状変形量に基づいて所定の露光条件に対応する回路パターン又は形状の輪郭データの変化量モデルを算出する第３の処理と、
   前記変化量モデルを使用して、基準露光条件に指定された露光条件に対応する回路パターン又は形状に対する任意の露光条件に対応する回路パターン又は形状の形状変化量を推定し、推定された形状変化量に基づいてプロセスウィンドウを算出する第４の処理と
   を有するパターン形状評価方法。
7. 請求項６に記載のパターン形状評価方法において、
   前記第１の処理で抽出された複数の前記輪郭データを処理対象とし、露光条件が隣接関係にある回路パターンの撮像画像から抽出された輪郭データ間で位置を補正する処理を更に有する
   ことを特徴とするパターン形状評価方法。
8. 請求項６に記載のパターン形状評価方法において、
   前記第３の処理は、測定された前記形状変化量をエッジ毎に変化量モデルに適合し、各露光条件に対応する撮像画像から抽出された前記輪郭データを補正する
   ことを特徴とするパターン形状評価方法。
9. 請求項８に記載のパターン形状評価方法において、
   前記第３の処理は、補正後の輪郭データの滑らかさを判定とし、滑らかでないと判定された場合には形状近似により前記輪郭データを再補正する
   ことを特徴とするパターン形状評価方法。
10. 請求項６に記載のパターン形状評価方法において、
    前記第４の処理は、前記変化量モデルを使用して、前記回路パターンの任意の部位についてプロセスウィンドウを算出する
    ことを特徴とするパターン形状評価方法。

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