KR101808470B1 - 패턴 측정 장치 및 컴퓨터 프로그램 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 패턴의 미세화나 어긋남 등에 상관없이, 정확 또한 안정되게 패턴이나 엣지의 판정, 혹은 엣지의 특정에 기초하는 측정을 행하는 패턴 측정 장치 및 컴퓨터 프로그램이다. 본 발명에서는 특정한 간격으로 반복하여 배열되어 있는 패턴 부위(G1, G2, G3, G4)를 패턴 부위의 위치에 따라서 분류하고, 당해 분류된 패턴 부위와, 패턴의 엣지의 종류에 관한 정보, 혹은 패턴의 종류에 관한 정보와의 대응짓기에 기초하여, 패턴의 엣지의 종류의 특정, 패턴의 종류의 특정, 또는 소정의 패턴 부위간의 치수 측정을 실행하는 패턴 측정 장치 및 상기 처리를 컴퓨터에 실행시키는 컴퓨터 프로그램이 제공된다.

Description

패턴 측정 장치 및 컴퓨터 프로그램{PATTERN MEASUREMENT DEVICE AND COMPUTER PROGRAM}
본 발명은 패턴 측정 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이며, 특히 반도체 웨이퍼 상에 SADP, SAQP, SAOP 등의 멀티 패터닝법에 의해 형성된 패턴의 식별, 선택 및 특정 패턴의 선택적 측정 중 적어도 하나를 실행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
주사 전자 현미경 등의 하전 입자선 장치는, 미세화가 진행되는 반도체 웨이퍼 상에 형성된 패턴의 측정이나 관찰에 적합한 장치이다. 종래, 하전 입자선 장치에 의해 시료의 3차원 정보, 특히 시료의 요철 정보를 얻는 방법으로서, 특허문헌 1에서는, 프로파일과 소정의 높이가 이루는 면적 중, 그 프로파일이 그 소정의 높이보다 낮은 부분의 면적을 산출하고, 그들의 면적을 소정의 방법에 의해 면적이 큰 그룹과 작은 그룹의 2개의 그룹으로 분류하였을 때, 그 2개의 그룹에 충분한 유의차가 있는 경우, 면적이 큰 그룹에 대응하는 부분을 오목부, 그 이외의 부분을 볼록부로 판정하고, 2개의 그룹에 충분한 유의차가 없는 경우, 이들 2개의 그룹에 대응하는 부분을 오목부, 그 이외의 부분을 볼록부로 판정함으로써 요철 정보를 얻고 있다.
또한, 더블 패터닝에 의해 생성된 라인에 대하여, 특허문헌 2에서는 대상으로 하는 스페이스에 인접하는 좌우의 라인이 갖는 2개의 피크의 휘도차나 라인 중앙부의 최소 휘도값으로부터 스페이스에 가까운 라인 피크까지의 거리, 평균 휘도 등을 특징량으로 하여, 코어 스페이스인지, 갭 스페이스인지를 식별하고 있다.
국제 공개 공보 WO2012/056639(대응 미국 특허 출원 공개 제2013/0270463호 명세서) 일본 특허 공표 제2012-519391호 공보(대응 미국 특허 제8,538,130호 명세서)
주사 전자 현미경에 의해, 시료 상의 라인, 또는 스페이스의 패턴 길이 측정을 행하는 경우, 라인과 스페이스를 정확하게 인식하는 것이 곤란해지고 있다. 특히 멀티 패터닝에 의해 생성된 라인을 정확하게 인식하는 것이나, 식별하는 것이 보다 곤란해지고 있다. 예를 들어, SADP(Self Aligned Double Patterning)법에 의해 형성된 패턴에서는, 그 패터닝 공정에 있어서 형성되는 박막이 적절하게 도포 되어 있지 않으면, 패턴의 위치가 어긋나는 경우가 있다.
도 2는 더블 패터닝에 의해 생성된 라인의 일례이다. 참조 부호 201이 SEM 화상, 참조 부호 202가 단면의 프로파일을 나타낸다. 예를 들어 SADP에서는 슬리밍이나 디포지션 등의 공정에 있어서의 컨트롤 부족에 의해, 이상적으로는 등간격으로 배열되는 라인의 위치가 어긋나는 경우가 있다.
특허문헌 1에서는, 프로파일과 소정의 높이가 이루는 면적 중, 그 프로파일이 그 소정의 높이보다 낮은 부분의 면적을 산출하고, 그들 면적을 소정의 방법에 의해 면적이 큰 그룹과 작은 그룹의 2개의 그룹으로 분류하였을 때, 그 2개의 그룹의 유의차를 검정함으로써, 라인의 요철을 판정하고 있다.
그러나, 도 2의 예와 같이 라인이 어긋나 버린 경우, 그룹 1과 그룹 2에 유의차가 생기기 때문에, 2개의 라인을 1개의 라인으로 판정해 버려, 올바른 요철 판정을 하는 것이 곤란해지는 경우가 있다.
특허문헌 2에서는, 대상으로 하는 스페이스에 인접하는 좌우의 라인이 갖는 2개의 피크의 휘도차나 라인 중앙부의 최소 휘도값으로부터 스페이스에 가까운 라인 피크까지의 거리, 평균 휘도 등을 특징량으로 하여, 코어 스페이스인지, 갭 스페이스인지를 식별하고 있다.
그러나, 최근의 패턴의 미세화에 의해, 코어 스페이스측의 특징량과, 갭 스페이스측의 특징량의 차이가 없어지고 있다. 즉, 특징량의 차이에 기초하는 식별이 곤란해지고 있다. 또한, 상술한 바와 같이 패턴이 어긋나서 형성되면, 특징량에 의한 판별이 곤란해지는 경우가 있다.
이하에, 패턴의 미세화나 어긋남 등에 상관없이, 정확 또한 안정되게 패턴이나 엣지의 판정, 혹은 엣지의 특정에 기초하는 측정을 행하는 것을 목적으로 하는 패턴 측정 장치 및 컴퓨터 프로그램에 대하여 설명한다.
상기 목적을 달성하기 위한 일 형태로서, 패턴에 대한 하전 입자 빔의 주사에 의해 얻어지는 파형 신호를 사용하여 상기 측정 대상 패턴을 측정할 때에, 파형 신호에 기초하여, 특정한 간격으로 반복하여 배열되어 있는 상기 패턴 부위를, 당해 패턴 부위의 위치에 따라서 분류하고, 당해 분류된 패턴 부위와, 상기 패턴의 엣지의 종류에 관한 정보, 혹은 패턴의 종류에 관한 정보와의 대응짓기에 기초하여, 상기 패턴의 엣지의 종류의 특정, 상기 패턴의 종류의 특정, 혹은 소정의 패턴 부위간의 치수 측정을 실행하는 패턴 측정 장치 및 상기 처리를 컴퓨터에 실행시키는 컴퓨터 프로그램이 제공된다.
상기 구성에 의하면, 패턴의 미세화나 어긋남 등에 상관없이, 정확 또한 안정되게 패턴이나 엣지의 판정, 혹은 엣지의 특정에 기초하는 측정을 행하는 것이 가능해진다.
도 1은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 주사형 전자 현미경 시스템의 일 구성예를 도시하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 더블 패터닝에 의해 생성된 라인의 일례를 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 멀티 패터닝 부분 판정 처리의 개요를 도시하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 프로파일 생성 처리의 개요를 도시하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 사영 처리의 개요를 설명하는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 프로파일 생성 처리에 의해 생성된 각 프로파일의 예를 도시하는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 라인 후보·스페이스 후보 추출 처리에 의해 추출된 라인 후보 및 스페이스 후보의 결과이다.
도 8은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 노이즈 라인 후보 삭제 처리의 개요를 도시하는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 SADP 처리의 개요를 도시하는 도면(a: 이상적인 케이스, b: 슬리밍을 지나치게 크게 한 케이스)이다.
도 10은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 라인 위치에 의한 그루핑 처리의 개요를 도시하는 도면이다.
도 11은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 유사도의 개요를 도시하는 도면이다.
도 12는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 반복 부분 검출 처리의 개요를 도시하는 도면이다.
도 13은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 라인 패턴의 단면도 및 그 프로파일을 도시하는 도면이다.
도 14는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 의사 스페이스 판정 처리의 예를 도시하는 도면이다.
도 15는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 의사 스페이스 판정에 사용하는 특징량의 일례를 도시하는 도면이다.
도 16은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 의사 스페이스 판정에 사용하는 특징량의 일례를 도시하는 도면이다.
도 17은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 도 15에 의사 스페이스 판정을 적용한 결과예를 도시하는 도면이다.
도 18은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 도 14에 멀티 패터닝의 각 부위를 대응짓기한 결과예를 도시하는 도면이다.
도 19는 본 발명의 실시예 2에 있어서의 멀티 패터닝 부분 판정 처리의 개요를 도시하는 도면이다.
도 20은 본 발명의 실시예 2에 있어서의 도 10의 라인 패턴의 예를 사용하여, 라인 위치에 의한 그루핑 처리(스텝 304)을 행한 결과를 도시하는 도면이다.
도 21은 본 발명의 실시예 2에 있어서의 도 20의 결과에 라인 특징량에 의한 그루핑 처리(스텝 305)를 행한 결과를 도시하는 도면이다.
도 22는 본 발명의 실시예 2에 있어서의 도 21의 결과에 반복 부분 검출 처리(스텝 305)를 행한 결과를 도시하는 도면이다.
도 23은 본 발명의 실시예 2에 있어서의 도 22의 결과에 라인 구조 대응짓기 처리(스텝 308)를 행한 결과를 도시하는 도면이다.
도 24는 엣지 좌표의 디자인 피치에 의한 제산에 기초하여, 엣지의 식별을 행하는 원리를 설명하는 도면이다.
도 25는 주사 전자 현미경을 포함하는 패턴 측정 시스템의 개요를 도시하는 도면이다.
도 26은 패턴의 측정 조건을 설정하기 위한 GUI(Graphical User Interface) 화면의 일례를 도시하는 도면이다.
이하에 설명하는 실시예에서는, 예를 들어 도 2의 예와 같이 라인이 어긋나서 형성되거나, 미세화에 의해 특징량의 추출 자체가 곤란해지는 경우라도, 적절하게 시료 상에 형성된 패턴의 요철 등을 판정하고, 또한 멀티 패터닝의 어느 부분에 해당하는지를 식별하는 방법 및 장치에 대하여 설명한다.
이하에 설명하는 실시예에서는 주로, 시료에 대한 하전 입자선의 주사에 의해 얻어지는 검출 신호로부터 형성되는 프로파일에 대하여, 라인 후보 또는 엣지의 위치를 소정의 간격에 기초하여 분류하고, 분류된 당해 라인 후보 또는 엣지로부터 반복 부분을 검출함으로써, 상기 시료의 멀티 패터닝 부분을 판정하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 대하여 설명한다.
또한, 상기 반복 부분과 그렇지 않은 부분의 경계 위치를 검출하고, 멀티 패터닝의 각 부위를 대응시키는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 대하여 설명한다.
또한, 라인 후보 또는 엣지의 위치를 소정의 간격에 기초하여 분류한 각 그룹에 대하여, 라인 특징량에 기초하여 더 분류하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 대하여 설명한다.
또한, 상기 반복 부분의 라인 후보 또는 엣지의 개수로 상정되는 라인수를 비교하여, 당해 라인 후보 또는 엣지로부터 라인 후보간, 또는 엣지간의 특징량을 기초로 요철을 판정하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 대하여 설명한다.
상술한 바와 같은 구성에 의하면, 용이하게 멀티 패터닝에 의해 생성된 시료 상의 요철 판정 및 부위의 식별을 실현할 수 있다.
이하에, 도면을 사용하여, 하전 입자선을 통상 사용되는 기판에 대하여 수직 방향으로의 입사를 변경하지 않고, 당해 주사 개소로부터 방출되는 하전 입자의 검출에 기초하여, 당해 하전 입자 강도의 프로파일을 도출하고, 입사 하전 입자의 경사 혹은 기판의 보유 지지 스테이지의 경사의 광학적 혹은 기계적인 동작을 수반하지 않고, 그 프로파일에 기초하여 요철을 판정하거나, 부위의 식별을 하는 방법, 및 그 장치에 대하여 설명한다.
본 실시예에 의하면, 하전 입자선 내의 요철 판정이나 부위의 식별을 행하는 것이 용이해져, 라인과 스페이스의 패턴과 같은 동일한 듯한 패턴이 연속하는 패턴의 요철 상태의 판정 및 부위의 식별을 하는 것이 용이해진다.
또한, 입사 하전 입자의 경사 혹은 기판의 보유 지지 스테이지의 경사의 광학적 혹은 기계적인 동작을 수반할 필요도 없기 때문에, 스루풋에 거의 영향이 없고, 특히 스루풋이 중시되는 자동화된 생산 공정에 있어서도 유효하다.
또한, 본 실시예에서 말하는 수직 방향이란, 하전 입자 광학계에 있어서, 편향을 받지 않은 하전 입자의 조사 방향과 동일한 방향, 혹은 시료를 X-Y 방향으로 이동시키는 시료 스테이지의 이동 방향에 대하여 수직인 방향을 나타내는 것으로 한다. 단, 하전 입자선 장치는, 하전 입자선을 일차원적, 혹은 이차원적으로 주사하는 장치이며, 이때의 편향 상태는, 본 실시예에서 말하는 경사 조사에 포함되지 않는 것으로 한다. 즉, 본 실시예에서는, 하전 입자선의 광축(편향기에 의한 편향을 받지 않은 하전 입자선 궤도)을 통해 조사되는 하전 입자선을, 주사 편향기로 일차원적, 혹은 이차원적으로 주사한다. 바꾸어 말하면, 다른 편향기에 의한 편향을 하지 않은 상태에서(수직 입사 상태에서), 하전 입자선을 조사한다.
주사형 전자 현미경 시스템의 일 구성예를 도 1에 도시한다. 또한, 이하의 설명에서는, 주사 전자 현미경을 예로 들어 설명하지만, 이것에 한정되는 것은 아니고, 집속 이온빔 장치 등의 다른 하전 입자선 장치에도 적용이 가능하다. 참조 부호 101은 전자 현미경의 하우징부이며, 전자총(102)으로부터 발해진 전자선(103)이 도면에는 도시되어 있지 않은 전자 렌즈에 의해 수렴되어, 시료(105)에 조사된다. 전자선 조사에 의해, 시료 표면으로부터 발생하는 2차 전자, 또는 반사 전자의 강도가 전자 검출기(106)에 의해 검출되고, 증폭기(107)에서 증폭된다. 참조 부호 104는 전자선의 위치를 이동시키는 편향기이며, 제어 계산기(110)의 제어 신호(108)에 의해 전자선(103)을 시료 표면 상에서 래스터 주사시킨다.
증폭기(107)로부터 출력되는 신호를 화상 처리 프로세서(109) 내에서 AD 변환하여, 디지털 화상 데이터를 만든다. 참조 부호 111은 그 화상 데이터를 표시하는 표시 장치이다. 또한, 화상 처리 프로세서(109)는 디지털 화상 데이터를 저장하는 화상 메모리와 각종 화상 처리를 행하는 화상 처리 회로, 표시 제어를 행하는 표시 제어 회로를 갖는다. 제어 계산기(110)에는, 키보드나 마우스 등의 입력 수단(112)이 접속된다.
상술한 화상 처리 프로세서(109)나 제어 계산기(110)는 후술하는 엣지 위치 추출을 위한 엣지 검출부로서 기능한다.
또한, 화상 메모리의 메모리 위치에 대응한 어드레스 신호가, 제어 계산기(110) 내에서 생성되고, 아날로그 변환된 후에 주사 코일 제어 전원(도시하지 않음)을 경유하여, 편향기(104)에 공급된다. X 방향의 어드레스 신호는, 예를 들어 화상 메모리가 512×512화소인 경우, 0부터 511을 반복하는 디지털 신호이며, Y 방향의 어드레스 신호는, X 방향의 어드레스 신호가 0으로부터 511에 도달하였을 때에 플러스 1되는 0부터 511의 반복의 디지털 신호이다. 이것이 아날로그 신호로 변환된다.
화상 메모리의 어드레스와 전자선을 주사하기 위한 편향 신호의 어드레스가 대응하고 있으므로, 화상 메모리에는 편향기(104)에 의한 전자선의 편향 영역의 이차원상이 기록된다. 또한, 화상 메모리 내의 신호는, 판독 클럭에 의해 동기된 판독 어드레스 생성 회로(도시하지 않음)에 의해 시계열으로 순차적으로 판독할 수 있다. 어드레스에 대응하여 판독된 신호는 아날로그 변환되어, 표시 장치(111)의 휘도 변조 신호로 된다.
화상 메모리에는, S/N비 개선을 위해 화상(화상 데이터)을 겹쳐서(합성하여) 기억하는 기능이 구비되어 있다. 예를 들어 8회의 이차원 주사에 의해 얻어진 화상을 겹쳐서 기억함으로써, 1매의 완성된 상을 형성한다. 즉, 1회 혹은 그 이상의 X-Y 주사 단위로 형성된 화상을 합성하여 최종적인 화상을 형성한다. 1매의 완성된 상을 형성하기 위한 화상수(프레임 적산수)는 임의로 설정 가능하고, 2차 전자 발생 효율 등의 조건을 감안하여 적정한 값이 설정된다. 또한 복수 매수 적산하여 형성한 화상을 다시 복수매 겹침으로써, 최종적으로 취득하고 싶은 화상을 형성할 수도 있다. 원하는 화상수가 기억된 시점, 또는 그 후에 1차 전자선의 블랭킹을 실행하고, 화상 메모리에의 정보 입력을 중단하도록 해도 된다.
시료(105)는 도시하지 않은 스테이지 상에 배치되며, 시료(105)는 전자선과 수직인 면내의 2방향(X 방향, Y 방향)으로 이동할 수 있다.
또한 본 실시예 장치는, 검출된 2차 전자 또는 반사 전자 등에 기초하여, 라인 프로파일을 형성하는 기능을 구비하고 있다. 라인 프로파일은 1차 전자선을 일차원, 또는 이차원 주사하였을 때의 전자 검출량, 혹은 시료 상의 휘도 정보 등에 기초하여 형성되는 것이며, 얻어진 라인 프로파일은, 예를 들어 반도체 웨이퍼 상에 형성된 패턴의 치수 측정 등에 사용된다.
또한, 도 1의 설명은 제어 계산기가 주사 전자 현미경과 일체, 혹은 그것에 준하는 것으로서 설명하였지만, 물론 그것에 한정되는 것은 아니고, 주사 전자 현미경 경체와는 별도로 설치된 제어 프로세서에 의해 이하에 설명하는 바와 같은 처리를 행해도 된다. 그때에는 전자 검출기(106)에서 검출되는 검출 신호를 제어 프로세서에 전달하거나, 제어 프로세서로부터 주사 전자 현미경의 렌즈나 편향기 등에 신호를 전달하는 전달 매체와, 당해 전달 매체 경유로 전달되는 신호를 입출력하는 입출력 단자가 필요로 된다.
도 25에 연산 처리 장치(2503)를 구비한 패턴 측정 시스템의 일례를 도시한다. 본 시스템에는, SEM 본체(2501), 당해 SEM 본체의 제어 장치(2502) 및 연산 처리 장치(2503)를 포함하는 주사 전자 현미경 시스템이 포함되어 있다. 연산 처리 장치(2503)에는, 제어 장치(2502)에 소정의 제어 신호를 공급 및 SEM 본체(2501)에서 얻어진 신호의 신호 처리를 실행하는 연산 처리부(2504)와, 얻어진 화상 정보나, 레시피 정보를 기억하는 메모리(2505)가 내장되어 있다. 또한, 본 실시예에서는, 제어 장치(2502)와 연산 처리 장치(2503)가 별체의 것으로서 설명되지만 일체형의 제어 장치이어도 된다.
편향기에 의한 빔 주사에 의해, 시료로부터 방출된 전자, 혹은 변환 전극에서 발생한 전자는, 검출기(2506)에 의해 포착되고, 제어 장치(2502)에 내장된 A/D 변환기에서 디지털 신호로 변환된다. 연산 처리 장치(2503)에 내장되는 CPU, ASIC, FPGA 등의 화상 처리 하드웨어에 의해, 목적에 따른 화상 처리가 행해진다.
연산 처리부(2504)에는, 검출기(2506)에 의해 검출된 신호에 기초하여, 파형 프로파일을 작성하는 프로파일 작성부(2507), 프로파일 작성부(2507)에 의해 작성된 파형 프로파일을 미분, 혹은 2차 미분하는 미분 처리 실행부(2508), 소정의 역치 설정에 기초하여 파형의 특징을 검출하는 역치 판정부(2509), 소정의 판단 기준에 기초하여 파형 프로파일의 각 위치에 나타나는 특징을 그루핑하는 그루핑 실행부(2510), 파형 프로파일의 일부와 당해 파형 프로파일의 다른 부분의 유사도를 평가하는 유사도 판정부(2511), 특정하고 싶은 엣지, 혹은 패턴을 특정하는 엣지/패턴 특정부(2512) 및 엣지/패턴 특정부(2512)에 의해 특정된 엣지를 측정 시점, 혹은 측정 종점으로 하는 측정, 혹은 특정된 패턴의 엣지간의 측정을 실행하는 측정 처리 실행부(2513)가 내장되어 있다.
연산 처리 장치(2503)는 입력 장치(2515)에 의해 입력된 측정 조건 등에 기초하여, 엣지, 혹은 패턴의 특정이나 측정을 실행한다. 또한, 연산 처리부(2504)에는, 입력 장치(2515)에 의해 입력된 조건에 의해, 설계 데이터 기억 매체(2514)로부터 설계 데이터를 판독하고, 필요에 따라서, 벡터 데이터로부터 레이아웃 데이터로 변환하는 설계 데이터 추출부(2516)가 내장되고, 설계 데이터 추출부(2516)에서는, 후술하는 측정에 요하는 정보를 설계 데이터로부터 추출한다.
또한 연산 처리 장치(2503)와 네트워크를 경유하여 접속되어 있는 입력 장치(2515)에 설치된 표시 장치에는, 조작자에 대하여 화상이나 검사 결과 등을 표시하는 GUI가 표시된다.
또한, 연산 처리 장치(2503)에 있어서의 제어나 처리의 일부 또는 모두를, CPU나 화상의 축적이 가능한 메모리를 탑재한 전자 계산기 등에 할당하여 처리ㆍ제어하는 것도 가능하다. 또한, 입력 장치(2515)는 측정이나 검사 등에 필요로 되는 전자 디바이스의 좌표, 패턴의 종류, 촬영 조건(광학 조건이나 스테이지의 이동 조건)을 포함하는 측정 조건을, 촬상 레시피로서 설정하는 촬상 레시피 작성 장치로서도 기능한다. 또한, 입력 장치(2515)는 입력된 좌표 정보나, 패턴의 종류에 관한 정보를, 설계 데이터의 레이어 정보나 패턴의 식별 정보와 대조하여, 필요한 정보를 설계 데이터 기억 매체(2514)로부터 판독하는 기능도 구비하고 있다.
설계 데이터 기억 매체(2514)에 기억되는 설계 데이터는, GDS 포맷이나 OASIS 포맷 등으로 표현되어 있고, 소정의 형식으로 기억되어 있다. 또한, 설계 데이터는, 설계 데이터를 표시하는 소프트웨어가 그 포맷 형식을 표시할 수 있고, 도형 데이터로서 취급할 수 있으면, 그 종류는 상관하지 않는다. 또한, 도형 데이터는, 설계 데이터에 기초하여 형성되는 패턴의 이상 형상을 나타내는 선분 화상 정보 대신에, 노광 시뮬레이션을 실시함으로써, 실제 패턴에 가까워지는 변형 처리가 실시된 선분 화상 정보이어도 된다.
또한, 이하에 설명하는 처리를 행하는 프로그램을 기억 매체에 등록해 두고, 화상 메모리를 갖고 주사 전자 현미경에 필요한 신호를 공급하는 제어 프로세서에 의해, 당해 프로그램을 실행하도록 해도 된다.
(실시예 1)
도 2는 더블 패터닝에 의해 생성된 라인의 일례이다. 참조 부호 201이 SEM 화상, 참조 부호 202가 라인 패턴의 프로파일을 나타낸다. 예를 들어 SADP에서는 슬리밍이나 디포지션 등의 공정에 있어서의 컨트롤 부족에 의해, 본래 등간격의 라인을 생성하는 곳에 어긋남이 발생하는 경우가 있다.
본 실시예에서는, 프로세스 조건이나 패턴의 미세화에 의해, 상이한 종류의 패턴간의 특징량의 차분의 특정이 곤란해지는 경우라도, 적성 또한 안정되게 패턴의 식별을 가능하게 하는 방법에 대하여 설명한다.
도 3은 멀티 패터닝 부분 판정 처리의 공정을 나타내는 플로우차트이다. 먼저, 프로파일 작성부(2507)에서, 프로파일 생성 처리(스텝 301)에 의해 라인의 요철 판정을 행하기 위해 필요한 프로파일을 생성한다. 이 처리에 의해, 평활화 프로파일, 1차 미분 프로파일, 2차 미분 프로파일이 생성된다. 도 4는 프로파일 생성 처리의 개요이다. 먼저, 사영 처리(스텝 401)에 의해, 도 5에 도시한 바와 같이 화상의 화소값을 라인에 수직이 되는 축(여기서는 i축) 상에 사영하고, 라인의 선분 방향으로, 가산 평균을 취함으로써 S/N의 개선을 도모한다. 화상 사이즈를 (M, N)으로 하면, 사영 처리는 수학식 1로 나타낼 수 있다. 여기서, I(i, j)는 화상 좌표 (i, j) 상의 화소값이다.
Figure 112016052322252-pct00001
다음에, 프로파일 작성부(2507)에서는, 평활화 처리(스텝 402)에 의해, 수학식 2에 나타내는 바와 같은 이동 평균에 의한 평활화(스무딩)를 실시함으로써 S/N의 개선을 도모한 평활화 프로파일을 구한다.
Figure 112016052322252-pct00002
또한, 미분 처리 실행부(2508)에서 미분 처리(스텝 403)에 의해, 신호의 변화분을 산출함으로써, 1차 미분 프로파일을 구한다.
Figure 112016052322252-pct00003
미분 처리(스텝 403)에 의해 구한 1차 미분 프로파일에 대하여, 미분 처리(스텝 404)를 재차 실시함으로써, 2차 미분 프로파일을 구한다.
도 6은 프로파일 생성 처리에 의해 생성된 각 프로파일의 예이다. 참조 부호 601이 평활화 프로파일, 참조 부호 602가 1차 미분 프로파일, 참조 부호 603이 2차 미분 프로파일이다. 라인 후보ㆍ스페이스 후보 추출 처리(스텝 302)에서는, 역치 판정부(2509)에서, 프로파일로부터 볼록부(라인 부분)와 오목부(스페이스 부분)를 추출한다.
2차 미분 프로파일에 있어서, 역치 0과 2차 미분 프로파일이 이루는 형상 중, 0보다 하측의 부분을 라인 후보, 0보다 상측의 부분을 스페이스 후보로 한다.
도 7은 도 6의 2차 미분 프로파일에 대하여, 라인 후보ㆍ스페이스 후보 추출 처리에 의해 추출된 라인 후보 및 스페이스 후보의 결과이다.
2차 미분 프로파일은 미소한 변화에도 매우 민감하기 때문에, 도 8에 도시한 바와 같이, 스페이스 부분이나 라인의 톱 부분에 노이즈에 기인하는 노이즈 레벨의 라인 후보가 추출되는 경우가 있다.
따라서, 노이즈 라인 후보 삭제 처리(스텝 303)에 의해, 노이즈 레벨 역치보다도 낮은 노이즈 레벨의 라인 후보를 삭제한다. 여기서, 노이즈 레벨 역치는 유저가 직접 부여해도 되고, 라인 후보의 피크값으로부터 산출해도 된다. 예를 들어, 라인 후보 피크값을 큰 쪽부터 순서대로 배열하였을 때, 노이즈나 대상 외의 라인이 포함되어 있는 것을 고려하여, 상위 X％와 하위 Y％를 제외한 라인 후보 피크값의 평균값을 100％로 하였을 때, 그 Z％로 할 수도 있다.
라인 위치에 의한 그루핑 처리(스텝 304)에서는, 라인 후보의 좌표 위치와 당해 Design Pitch 정보를 기초로 라인 후보를 분류한다. SADP나 SAQP(Self Aligned Quadruple Patterning), SAOP(Self Aligned Octuple Patterning) 등의 멀티 패터닝에 의해 생성된 라인은, Design Pitch 간격은 거의 동일해진다. 또한, Design Pitch란, 설계 데이터 상의 특정 패턴간의 이상적인 간격이다. 예를 들어, SADP의 경우, 도 9에 예시하는 특정 레이어에 형성되는 패턴(901)간의 간격 정보이다. 이 정보는, 예를 들어 설계 데이터 기억 매체로부터 판독할 수 있다.
도 9는 SADP의 제조 공정을 도시하고 있다. 도 9의 (a)는 이상적인 케이스, 도 9의 (b)는 반도체의 제조 프로세스에 있어서, 슬리밍을 지나치게 크게 한 케이스의 예이다. 도 9의 (b)에서는 도 9의 (a)의 예와 비교하여, 패턴(902)의 폭이 좁게 되어 있기 때문에, 도 9의 최하단에 도시한 바와 같이, 패턴간 치수가 불균일하게 되어 있다. 한편, 도 9의 (a)와 도 9의 (b)에서는 인접 라인의 간격은 제각각이지만, Design Pitch 간격[패턴(901)간의 간격과, 패턴(902)간의 간격]은 동일한 것을 알 수 있다.
이 Design Pitch 정보를 이용하여, 그루핑을 행한다. 여기서, Design Pitch 정보는, 유저가 직접 입력해도 되고, 설계 데이터로부터 취득해도 된다. 또한, 스텝 301에서 구한 당해 평활화 프로파일에 대하여 자기 상관을 행하여, 지정된 Design Pitch에 가까운 피크 간격을 구함으로써, 당해 Design Pitch를 고정밀도로 구할 수도 있다.
그루핑 실행부(2510)는 각 라인 후보의 좌표 위치를 당해 Design Pitch로 나누고, 그 나머지를 플롯한다. 여기에서는, 각 라인 후보의 화상 좌표 위치로서, 라인 후보의 좌우의 제로 크로스점의 중점으로 하고 있지만, 라인 후보의 무게 중심 위치로 해도 된다.
도 10에 SADP의 라인 후보의 화상 좌표 위치를 Design Pitch로 나누고, 그 나머지를 플롯한 예를 도시한다. 횡축이 화상 좌표 위치, 종축이 빈도의 히스토그램으로 된다. 도면을 보면 알 수 있는 바와 같이, 라인 후보의 화상 좌표 위치에서는 규칙성을 발견하는 것이 곤란하지만, Design Pitch로 나누고, 그 나머지를 플롯함으로써, SADP의 각 라인 후보는 대략 동일 위치에 모이는 것을 알 수 있다. 보다 구체적으로는, 예를 들어 파형 프로파일로부터 얻어지는 피크 위치(화상 좌표) G11, G12, G13, G14의 X 방향의 좌표 위치(X 좌표 제로로부터의 거리)는 상이하지만, Design Pitch(2401)를 분모로 하는 제산을 행하면, 도 24에 예시한 바와 같이, 그 위치에 따른 제산 결과와, 동일한 나머지(2402)가 출력되게 된다. 이 나머지를 횡축에 플롯하면, 동종의 엣지의 빈도를 구할 수 있다. 본 예의 경우, 동일한 나머지(2402)를 갖는 출력 결과가 4개 얻어지게 된다. 이와 같은 연산을 각 엣지에 대하여 행함으로써, 도 10에 예시한 바와 같은 히스토그램을 작성한다.
이 히스토그램을 기초로, 그루핑 실행부(2510)에서는 그루핑을 행한다. 그루핑의 방법으로서는, 예를 들어 K-Means법 등을 사용할 수 있다.
이상과 같이, 화상 상의 좌표 위치에 따른 엣지의 발생 빈도를 구함으로써, 발생 빈도가 높은 좌표 정보를 갖는 엣지를 동정하는 것이 가능해진다. 보다 구체적으로는, 본 예의 경우, G1은 스페이서 갭측의 엣지(우), G2는 코어 갭측의 엣지(좌), G3은 코어 갭측의 엣지(우) 및 G4는 스페이서 갭측의 엣지(좌)이다. 먼저, 출현 빈도의 평가를 행함으로써, 노이즈의 혼입에 의한 오판정의 가능성을 억제하면서, 측정 대상으로 되는 라인 패턴에 속하는 엣지의 특정을 행하는 것이 가능해진다. 이 단계에서는, 측정 대상의 어느 라인 패턴의 엣지인지를 식별할 수는 없다. 측정 대상의 어느 라인 패턴의 엣지인지를 식별하는 경우에는, 4개의 빈도, 혹은 측정 대상으로 되는 패턴 엣지의 빈도가 소정값 이상일 때에, 4개의 빈도의 위치, 혹은 각 빈도의 위치 정보에 기초하여, 그 엣지의 종류를 동정하는 것이 생각된다. G1, G2, G3, G4에 속하는 각 엣지의 화상 좌표에 대하여 최소로 되는 것을 각 그룹의 대표값으로 한다. G1, G2, G3, G4 그룹 대표값 중, 가장 작은 것이 스페이서 갭측의 엣지(우), 2번째로 작은 것이 코어 갭측의 엣지(좌), 3번째로 작은 것이 코어 갭측의 엣지(우), 4번째로 작은 것이 스페이서 갭측의 엣지(좌)로 된다. 이에 의해, G1은 스페이서 갭측의 엣지(우), G2는 코어 갭측의 엣지(좌), G3은 코어 갭측의 엣지(우) 및 G4는 스페이서 갭측의 엣지(좌)인 것을 알 수 있다.
엣지/패턴 특정부(2511)에서는, 메모리(2505)에 기억된 엣지 위치(엣지의 발생순)와, 엣지나 패턴의 종류와의 관계를 기억한 관계 정보에, 상기 엣지의 위치나 순서의 정보를 참조함으로써, 패턴 엣지나 패턴의 종류를 특정한다. 측정 처리 실행부(2513)에서는, 특정된 원하는 측정 대상 엣지를 측정 시점, 및/또는 측정 종점으로 하여, 패턴 폭이나 패턴의 피치 등의 측정을 실행한다.
코어 갭을 특정하는 경우에는, G2와 G3 사이에 끼워진 영역을 특정하기 위해, 도 10에 예시한 히스토그램 중에서 소정 값 이상으로 되는 빈도 중, 작은 쪽으로부터 2번째와 3번째의 빈도를 선택하고, 당해 빈도를 나타내는 엣지간에 위치하는 부분을 특정한다. 또한, 측정 대상이 스페이서 갭측의 엣지(우)간의 피치인 경우에는, 시야 내의 복수의 G1을 동정하고, 그 사이의 치수를 측정하고, 그 평균을 구한다.
또한, 본 실시예에서는 보다 고정밀도의 패턴이나 엣지의 식별을 행하기 위해, 도 3의 스텝 305 이후의 처리를 실행한다. 라인 특징량에 의한 그루핑 처리(스텝 305)에서는, 스텝 304에서 그루핑(분류)된 각 그룹에 대하여, 라인 특징량을 사용하여 다시 그루핑을 행한다. 이것은, 본래 그루핑해야 할 멀티 패터닝의 라인과 가끔 동일한 그룹으로 분류된 라인을 구별하기 위해서이다.
여기에서는, 라인 특징량으로서는, 각 라인 후보의 2차 미분 프로파일에 대하여, 프로파일 매칭을 행하였을 때의 유사도를 사용하고 있다.
유사도는 유사도 판정부(2511)에 의해 구해지는 것으로서, 도 11에 도시한 바와 같이, 라인 1의 프로파일 면적을 S1, 라인 2의 프로파일 면적을 S2로 하였을 때, 수학식 4로 나타낼 수 있다.
본 실시예에서는, 2차 미분 프로파일을 사용하여 유사도를 산출하고 있지만, 평활화 프로파일이나 1차 미분 프로파일을 사용해도 된다.
여기서, 유사도가 있는 소정의 역치 Eval_Th 이상이면, 라인 1과 라인 2는 동일한 그룹으로, Eval_Th보다 낮은 경우에는, 라인 1과 라인 2는 상이한 그룹으로 그루핑된다.
당해 유사도를 사용하여, 동일 그룹의 임의의 2개의 라인 후보의 유사도가 Eval_Th 이상으로 되도록, 하나 또는 복수의 그룹으로 그루핑한다.
그루핑 알고리즘의 예를 이하에 나타내지만, 그 이외의 방법에 의해 그루핑해도, 상기 요건을 충족시키는 것이면 된다.
1. 그루핑 대상의 모든 라인의 페어에 대하여 유사도를 구한다. Eval_Th 이상에서 최대의 페어를, 초기 그룹(Group1)으로 한다. Eval_Th 이상의 페어가 없는 경우에는, 모든 라인을 각각의 그룹으로 하여 종료한다.
2. Group1의 각 라인과의 유사도가 모두 Line Similarity 이상이며, 유사도의 합계가 최대인 것을 Group1에 추가한다.
3. 추가하는 라인이 없어질 때까지 2.를 반복한다.
4. Group1을 그루핑 대상으로부터 제외한다. 그루핑 대상의 라인이 없으면 종료, 있으면, 1.로 되돌아간다.
반복 부분 검출 처리(스텝 306)에서는, 스텝 304, 스텝 305에서 그루핑된 각 그룹의 라인 후보에 ID를 부가하고, 재차 화상 좌표계 상에 정렬시킨다.
도 12는 도 10의 샘플에 라인 ID를 부가한 예이다. SADP에 의한 라인 부분에 주목하면, 0, 1, 2, 3이라고 하는 패턴이 반복되고 있는 것을 알 수 있다. 여기에서는, 반복 패턴을 검출하고, 또한 당해 반복 패턴이 어디부터 어디까지 계속되고 있는지, 반복 부분을 검출함으로써, 멀티 패터닝 부분을 결정한다. 이와 같은 반복 상태를 검출함으로써, 멀티 패터닝 영역과 그 이외의 영역을 식별하는 것이 가능해진다.
의사 스페이스 판정 처리(스텝 307)에서는, 엣지/패턴 특정부(2512)가 그 반복 부분 검출 처리(스텝 306)에서 결정된 멀티 패터닝 부분에 대하여, 라인의 형상에 의한 차이를 고려한 라인 스페이스 판정을 행한다.
도 13은 라인 패턴의 단면도 및 그 프로파일이다. 참조 부호 1301과 같이 라인 폭이 충분히 큰 경우, 참조 부호 1303 및 1305와 같이 라인과 스페이스의 경계 부근에서 피크가 발생하기 때문에, 2개의 라인 후보(피크)에서 하나의 라인으로 된다. 그러나, 참조 부호 1302와 같이 라인 폭이 좁아지면, 참조 부호 1304 및 1306과 같이, 좌우의 피크가 하나로 되어 버려, 하나의 라인 후보(피크)가 하나의 라인으로 된다.
먼저, 멀티 패터닝 부분의 라인이 2개의 라인 후보에서 하나의 라인으로 되는 것인지, 하나의 라인 후보에서 하나의 라인으로 되는 것인지를 판정한다.
반복 부분으로부터 Design Pitch와 Patterning을 사용하여, 수학식 5에 나타내는 바와 같은 추정 라인수를 구하고, 실제의 라인 후보수와 비교해도 되고, 반복 패턴의 요소수와 Patterning을 비교해도 된다.
Figure 112016052322252-pct00005
여기서, Patterning은 Design Pitch 내에 포함되는 라인수(노광 횟수)를 나타내고, 더블 패터닝이면 2, 트리플 패터닝이면 3, 쿼드러플 패터닝이면 4로 된다. Patterning은 유저가 직접 입력해도 되고, 설계 데이터 등으로부터 취득해도 된다.
도 14에 예를 도시한다. 추정 라인수인 8에 대하여, 라인 후보수는 16으로 배 가까운 수치이므로, 2개의 라인 후보에서 하나의 라인으로 되는 것을 알 수 있다.
또한, 반복 패턴의 요소수가 4인 것에 대하여, Patterning이 2인 것으로부터도 마찬가지로 판정할 수 있다.
하나의 라인 후보가 하나의 라인에 대응하는 경우에는, 라인 스페이스의 판정은 필요없기 때문에, 여기서 종료로 된다.
2개의 라인 후보에서 하나의 라인이 형성되는 경우, 어느 라인 후보의 페어가 라인으로 되는 것인지를 판정할 필요가 있다.
먼저 각 라인 ID간의 스페이스마다 그루핑을 행한다. 도 14의 반복 부분에 대하여 의사 스페이스 판정을 행하는 예를 도 15에 도시한다. 반복 부분이 0, 1, 2, 3 순서로 반복되고 있으므로, 스페이스 후보는 이하의 4개로 그루핑할 수 있다.
Space1: 0과 1 사이
Space2: 1과 2 사이
Space3: 2와 3 사이
Space4: 3과 0 사이
Space1부터 Space4의 각 그룹 내에서 스페이스를 판정하기 위한 특징량을 산출하고 그 평균값을 그 그룹의 스페이스 평가값으로 한다.
특징량으로서는, 예를 들어 도 15에 도시한 바와 같이 2차 미분 프로파일에 있어서의 스페이스 후보의 면적이나, 도 16에 도시한 바와 같이 1차 미분 프로파일의 스페이스 후보에 상당하는 부분의 피크간의 높이 등을 들 수 있다.
산출된 각 그룹의 평가값으로부터, 작은 것부터 순서대로 Patterning수분의 그룹을 의사 스페이스로 판정한다.
도 15 및 도 16의 예에서 Space1과 Space3이 의사 스페이스로 되는 것을 알 수 있다.
또한, 의사 스페이스와 스페이스는 반드시 교대로 오는 것을 이용하여, Space1과 Space3, Space2와 Space4를 각각 Space1', Space2'로 하나의 그룹으로 통합하고, 그들의 평가값으로부터 의사 스페이스를 판정해도 된다. 의사 스페이스로 판정된 그룹에 속하는 스페이스 후보를 사이에 두는 2개의 라인 후보를 머지하여 하나의 라인 후보로 함으로써, 도 17에 도시한 바와 같이, 멀티 패터닝 부분의 라인의 요철 판정을 행할 수 있다.
라인 구조 대응짓기 처리(스텝 308)에서는, 반복 패턴과 그렇지 않은 부분의 경계 위치를 검출하여, 멀티 패터닝에 있어서의 라인 구조의 각 부위를 대응짓는다. 도 18에 더블 패터닝의 예를 도시한다. 더블 패터닝에 있어서의 라인 구조는 통상, 라인 부분(Left Line, Right Line)과 스페이스 부분(Core Gap, Spacer Gap)으로 분류된다. 좌측에 경계가 있는 경우에는, 반복 부분의 좌단의 라인부터 순서대로 Left Line, Core Gap, Right Line, Spacer Gap의 순서로 대응짓기를 행한다. 한편 우측에 경계가 있는 경우에는 반복 부분의 우단의 라인부터 순서대로 Right Line, Core Gap, Left Line, Spacer Gap의 순서로 대응짓기를 행한다. 도 18의 예에서는, 반복 부분의 좌우 양측에 경계 위치가 있기 때문에, 어느 쪽부터 대응짓기를 행해도 된다.
또한, 본 실시예에서는 더블 패터닝의 예를 나타냈지만, 쿼드러플 패터닝이나 옥튜플 패터닝의 패턴에 대해서도, Design Pitch와 Patterning에 관한 적절한 정보를 얻을 수 있으면, 마찬가지로 라인 요철 판정 및 라인 구조의 대응짓기를 행할 수 있다.
또한, 본 실시예에서는 멀티 패터닝을 전제로 하여 설명하고 있지만, Design Pitch에 인접 라인의 간격을, Patterning에 1을 지정함으로써, 싱글 패터닝에도 대응할 수 있다.
도 26은 주사 전자 현미경의 측정 조건을 설정하는 GUI 화면의 일례를 도시하는 도면이다. 이와 같은 GUI 화면은 예를 들어 입력 장치(2515)의 표시 장치에 표시된다. 프로세스 설정 윈도우(2601), 레이어 설정 윈도우(2602)는 측정 대상으로 되는 패턴의 제조 공정, 혹은 레이어 정보를 입력하기 위해 설정되어 있다. 또한, 좌표 입력 윈도우(2603), 시야 사이즈 설정 입력 윈도우(2604)는 각각, 주사 전자 현미경의 시야(Field Of View: FOV) 위치, 주사 전자 현미경의 주사 범위의 크기를 입력하기 위해 설정되어 있다. 이들 윈도우에의 설정에 의해, 측정 대상으로 되는 패턴에의 빔의 주사 범위 내에 포함되는 패턴의 정보를 특정할 수 있기 때문에, 연산 처리 장치(2503)에서는, 이들 정보의 설정에 기초하여, 설계 데이터 기억 매체(2514)로부터, 시야에 포함되는 패턴 정보를 판독한다.
또한, 패턴 정보 설정 윈도우(2605)는 측정 대상으로 되는 패턴의 종류, 측정 대상 선택 윈도우(2606)는 측정 대상 패턴(혹은 측정 대상으로 되는 패턴의 엣지)을 선택하기 위해 설정되어 있다. 여기서 선택된 측정 대상 패턴을 측정하기 위해서, 상술한 바와 같은 알고리즘을 사용한 대상 패턴, 혹은 엣지의 특정이 행해진다.
이와 같은 GUI 화면을 사용한 측정 조건의 설정에 의하면, 측정 대상 패턴에 관한 정보를 선택하는 것만으로, 적정한 패턴 특정에 기초하는 패턴 측정을 행하는 것이 가능해진다.
(실시예 2)
실시예 1에서는, SEM 화상으로부터 프로파일을 생성하여 라인 후보를 추출하고, 멀티 패터닝 부분을 판정한 후에, 라인과 스페이스를 구하였다. 한편, 이미 어떠한 방법에 의해 검출된 라인에 대하여 상술한 바와 같은 알고리즘을 적용함으로써, 멀티 패터닝 부분을 판정할 수도 있다.
도 19에 멀티 패터닝 부분 판정 처리의 개요를 도시한다. 라인 위치 산출 처리(스텝 1901)에서는, 어떠한 방법에 의해 검출된 라인에 대하여 라인 위치를 산출한다. 이미 라인 위치가 구해져 있는 경우에는 그 값을 사용해도 되고, 예를 들어 좌우의 엣지 위치로부터 그 중심 위치를 라인 위치로 해도 된다. 또한, 실시예 1에서 설명한 바와 같이, 라인에 상당하는 라인 후보의 좌우의 제로 크로스점의 중점으로 하거나, 라인 후보의 무게 중심 위치로 해도 된다.
라인 위치에 의한 그루핑 처리(스텝 304)는 실시예 1과 동일한 처리이다. Design Pitch 정보는, 유저가 직접 입력해도 되고, 설계 데이터로부터 취득해도 된다. 또한, 스텝 301에서 구한 당해 평활화 프로파일에 대하여 자기 상관을 행하고, 지정된 Design Pitch에 가까운 피크 간격을 구함으로써, 당해 Design Pitch를 고정밀도로 구할 수도 있다.
도 10의 라인 패턴예를 사용하여, 라인 위치에 의한 그루핑 처리(스텝 304)를 행한 결과를 도 20에 도시한다. 실시예 1에서는, 라인 후보를 사용하고 있기 때문에, 도 20과 결과가 상이하다. L8과 L10은 라인 위치 간격이 Design Pitch에 가깝기 때문에, 이 시점에서는 동일한 그룹으로 분류되어 있다.
라인 특징량에 의한 그루핑 처리(스텝 305)는 실시예 1과 동일한 처리이다. 도 20의 결과에 라인 특징량에 의한 그루핑 처리(스텝 305)를 행한 결과를 도 21에 도시한다. 여기서, L10은 다른 그룹 2의 라인과 특징량이 상이하기 때문에 별도의 그룹으로 분류된다.
반복 부분 검출 처리(스텝 306)는 실시예 1과 동일한 처리이다. 도 21의 결과에 반복 부분 검출 처리(스텝 305)를 행한 결과를 도 22에 도시한다. 여기서, L2부터 L9까지가 반복 부분이며, 멀티 패터닝 부분인 것을 알 수 있다.
여기서, 멀티 패터닝 부분의 라인수와 수학식 4로부터 산출되는 추정 라인수가 일치하는지를 비교함으로써, 타당성 체크를 행할 수도 있다.
라인 구조 대응짓기 처리(스텝 308)는 실시예 1과 동일한 처리이다. 도 22의 결과에 라인 구조 대응짓기 처리(스텝 308)를 행한 결과를 도 23에 도시한다. 좌측으로부터, Left Line, Core Gap, Right Line, Spacer Gap의 순서로 대응짓고 있다.
101 : 전자 현미경의 하우징부
102 : 전자총
103 : 전자선
104 : 편향기
105 : 시료
106 : 전자 검출기
107 : 증폭기
108 : 제어 신호
109 : 화상 처리 프로세서
109 : 화상 처리 프로세서
110 : 제어 계산기
111 : 표시 장치
112 : 입력 수단
201 : SEM 화상
202 : 라인 패턴의 프로파일
301 : 프로파일 생성 처리
302 : 라인 후보ㆍ스페이스 후보 추출 처리
303 : 노이즈 라인 후보 삭제 처리
304 : 라인 위치에 의한 그루핑 처리
305 : 라인 특징량에 의한 그루핑 처리
306 : 반복 부분 검출 처리
307 : 의사 스페이스 판정 처리
308 : 라인 구조 대응짓기 처리
401 : 사영 처리
402 : 평활화 처리
403 : 미분 연산 처리
404 : 미분 연산 처리
601 : 평활화 프로파일
602 : 1차 미분 프로파일
603 : 2차 미분 프로파일
1301 : 라인 패턴의 단면도(라인 폭이 넓은 경우)
1302 : 라인 패턴의 단면도(라인 폭이 좁은 경우)
1303 : 참조 부호 1301의 라인 패턴에 대한 평활화 프로파일
1304 : 참조 부호 1302의 라인 패턴에 대한 평활화 프로파일
1305 : 참조 부호 1301의 라인 패턴에 대한 2차 미분 프로파일
1306 : 참조 부호 1302의 라인 패턴에 대한 2차 미분 프로파일
1901 : 라인 위치 산출 처리

Claims (15)

  1. 패턴에 대한 하전 입자 빔의 주사에 의해 얻어지는 파형 신호를 사용하여, 측정 대상이 되는 상기 패턴을 측정하는 연산 장치를 구비한 패턴 측정 장치로서,
    상기 연산 장치는, 상기 파형 신호에 기초하여, 특정한 간격으로 반복하여 배열되어 있는 상기 패턴 부위를, 특정한 주기를 갖는 패턴 부위의 배열의 위상 정보에 따라서 분류하고, 당해 분류된 패턴 부위와, 상기 패턴의 엣지의 종류에 관한 정보, 혹은 패턴의 종류에 관한 정보와의 대응짓기에 기초하여, 상기 패턴의 엣지의 종류의 특정, 상기 패턴의 종류의 특정, 혹은 소정의 패턴 부위간의 치수 측정을 실행하는 패턴 측정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 패턴 부위의 좌표값을, 소정의 패턴간 간격으로 제산함으로써, 상기 패턴 부위의 분류를 실행하는 패턴 측정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 패턴 부위의 좌표값을, 소정의 패턴간 간격으로 제산함으로써 얻어지는 나머지가 동일한 패턴 부위를 그룹화함으로써, 상기 분류를 실행하는 패턴 측정 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 분류된 패턴 부위를, 상기 파형 신호의 당해 패턴 부위의 특징에 기초하여, 더 분류하는 패턴 측정 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 특정한 간격으로 패턴이 반복하여 배열되어 있는 영역과, 그 이외의 영역을 식별하는 패턴 측정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 특정한 간격으로 패턴이 반복하여 배열되어 있는 영역에 포함되는 각 패턴이 1의 피크를 갖는지, 2의 피크를 갖는지의 판정을, 당해 영역에 포함되는 패턴을 형성하기 위한 노광 횟수를 사용하여 행하는 패턴 측정 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 각 패턴이 1의 피크를 갖는지, 2의 피크를 갖는지의 판정에 기초하여, 상기 영역에 포함되는 스페이스를 판정하는 패턴 측정 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는,
    상기 반복 부분과 그렇지 않은 부분의 경계 위치를 검출하고, 멀티 패터닝의 각 부위를 대응시키는 패턴 측정 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 라인 후보 또는 엣지의 위치를 소정의 간격에 기초하여 분류한 각 그룹에 대하여, 라인 특징량에 기초하여 더 분류하는 패턴 측정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 라인 특징량은, 당해 라인 후보 또는 엣지에 상당하는 부분의 2개의 2차 미분 프로파일에 있어서의 겹침 부분으로 하는 패턴 측정 장치.
  11. 제9항에 있어서,
    상기 라인 특징량은, 당해 라인 후보 또는 엣지에 상당하는 부분의 2개의 평활화 프로파일에 있어서의 겹침 부분으로 하는 패턴 측정 장치.
  12. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 반복 부분의 라인 후보 또는 엣지의 개수로 상정되는 라인수를 비교하여, 당해 라인 후보 또는 엣지로부터 라인 후보간, 또는 엣지간의 특징량을 기초로 상기 패턴의 엣지의 종류, 혹은 상기 패턴의 종류를 판정하는 패턴 측정 장치.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 특징량은 당해 라인 후보간, 또는 엣지간에 상당하는 부분의 2차 미분 프로파일의 면적으로 하는 패턴 측정 장치.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 특징량은 당해 라인 후보간, 또는 엣지간에 상당하는 부분의 1차 미분의 상측 피크와 하측 피크의 높이의 합으로 하는 패턴 측정 장치.
  15. 컴퓨터에, 패턴에 대한 하전 입자 빔의 주사에 의해 얻어지는 파형 신호를 사용하여, 측정 대상이 되는 상기 패턴을 측정시키는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체로서,
    당해 프로그램은, 상기 컴퓨터에, 상기 파형 신호에 기초하여, 특정한 간격으로 반복하여 배열되어 있는 상기 패턴 부위를, 특정한 주기를 갖는 패턴 부위의 배열의 위상 정보에 따라서 분류시키고, 당해 분류된 패턴 부위와, 상기 패턴의 엣지의 종류에 관한 정보, 혹은 패턴의 종류에 관한 정보와의 대응짓기에 기초하여, 상기 패턴의 엣지의 종류의 특정, 상기 패턴의 종류의 특정, 혹은 소정의 패턴 부위간의 치수 측정을 실행시키는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.
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