KR20170093931A - 패턴 측정 장치 및 결함 검사 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은, 포토 마스크에는 없는 패턴을 형성하는 패터닝법에 의해 형성된 패턴을 적정하게 평가하는 패턴 측정 장치의 제공을 목적으로 한다. 이 목적을 달성하기 위해, 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터를 사용해서, 상기 시료에 형성된 패턴의 치수를 측정하는 연산 장치를 구비한 패턴 측정 장치로서, 상기 연산 장치는, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터에 의거하여, 상기 패턴의 좌표 정보를 추출하고, 당해 좌표 정보를 사용해서, 상기 패턴의 치수 측정을 행할 때의 측정 기준 데이터를 생성하는 패턴 측정 장치를 제안한다.

Description

패턴 측정 장치 및 결함 검사 장치{PATTERN MEASUREMENT APPARATUS AND FLAW INSPECTION APPARATUS}
본 발명은, 패턴 측정 장치, 및 패턴 측정을 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이고, 특히, 설계 데이터 상, 균등하게 배열되는 패턴의 측정을 행하기 위한 패턴 측정 장치, 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.
반도체 디바이스의 대규모화, 고집적화가 진행되고 있다. 이들 진보를 지지하고 있는 것은 미세 가공 기술이다. 그 중에서도, 리소그래피 기술은 투영 노광 장치의 파장의 단파장화나 투영 렌즈의 고(高)NA화에 의해 진행되어 왔다. 그러나, 이들도 한계에 달하고, 자외광이나 원자외광을 사용하는 방식에서는 대략 40nm 하프 피치가 한계로 되고 있다. 이것을 타파하는 방식으로서, EUV광을 사용하는 방법이 개발되고 있지만, 아직, 실용화에는 이르고 있지 않다. 이에 대해, 다양한 가공 기술을 구사한 패턴 형성법이나, 재용(材用)의 특성을 사용한 새로운 방법이 개발되고 있다.
하나는 자기 정합으로 패턴을 2배화하는 SADP법(Self Aligned Double Patterning)(비특허문헌 1)이나, 4배화하는 SAＱP법(Self Aligned Ｑuadruple Patterning)이 있다. 이 방법은, 리소그래피로 형성한 패턴의 측벽에 에칭 내성이 높은 재료를 선택적으로 남기고, 리소그래피로 형성한 패턴은 삭제하여, 남은 측벽을 패턴으로서 사용한다. 따라서, 하나의 패턴을 2배화할 수 있는, 이 스텝을 2회 반복하면, 4배화도 가능하다. 환언하면, 패턴의 피치를 1/2나 1/4로 미세화할 수 있다.
또한, 재료의 특성을 사용한 패턴 n배화법으로서는 자기 유도 조직화 프로세스, DSA(Directed Self Assembly)(비특허문헌 2)를 사용하는 방법이 있다. 이 방법은, 고분자 블록 공중합체라 하는 2종류의 폴리머를 합성하여 블록 결합시킨 재료를 사용하고, 2종류의 폴리머의 열역학적 특성의 차이를 이용해서 자기 조직화하는 것을 이용한 방법이다. 리소그래피로 형성한 패턴(가이드 패턴)의 내측에 복수 개의 패턴을 형성하거나, 큰 사이즈의 홀의 내측에 미세한 홀을 자기 정합적으로 형성할 수 있다.
한편, 특허문헌 1에는 포토 마스크의 주사 전자 현미경상에 의거하여 얻어지는 윤곽선 화상에, 복수의 기준선을 중첩하고, 당해 기준선을 사용해서 측정을 행하는 것이 설명되어 있다.
일본국 특개2011-137901호 공보(대응 미국 특허공개공보 US2012/0290990)
비특허문헌 1, 2에 개시되어 있는 바와 같은 패터닝법에 따르면, 투영 노광 장치의 빔의 파장에 따라 결정되는 한계를 초과한 미세 패턴을 형성할 수 있지만, 포토 마스크에 형성된 패턴 형상이, 직접적으로 시료 상에 전사되는 지금까지의 패터닝 기술과는 다른 공정이나 재료가 사용되기 때문에, 당해 차이로 인한 평가를 행하는 것이 바람직하다. 비특허문헌 1, 비특허문헌 2에는 그와 같은 평가법에 대한 개시가 없고, 또한, 특허문헌 1에도 DSA, SADP, SAＱP, SAOP(Self Aligned Octuple Patterning)법 등의 포토 마스크에는 없는 패턴을 평가하는 방법에 대해서는 하등 논의되어 있지 않다. 특히, 비슷한 패턴이 연속해서 배열되어 있는 시료를 적정하게 평가하는 방법 등에 대해서는 하등 논의되어 있지 않다.
이하, 포토 마스크에는 없는 패턴을 형성하는 패터닝법에 의해 형성된 패턴을 적정하게 평가하는 것을 목적으로 하는 패턴 측정 장치, 및 패턴 측정을 위한 컴퓨터 프로그램에 대해 설명한다.
상기 목적을 달성하기 위한 일 태양으로서, 이하에, 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터를 사용해서, 상기 시료에 형성된 패턴의 치수를 측정하는 연산 장치를 구비한 패턴 측정 장치로서, 상기 연산 장치는, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터에 의거하여, 상기 패턴의 좌표 정보를 추출하고, 당해 좌표 정보를 사용해서, 상기 패턴의 치수 측정을 행할 때의 측정 기준 데이터를 생성하는 패턴 측정 장치를 제안한다.
상기 목적을 달성하기 위한 다른 태양으로서, 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터를 사용해서, 상기 시료 상의 결함을 검출하는 연산 장치를 구비한 결함 검사 장치로서, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어진 제1 화상과, 당해 화상에 대해 자기 상관 처리를 실시함에 의해 얻어지는 제2 화상을 비교해서, 결함을 검출하는 결함 검사 장치를 제안한다.
상기 목적을 달성하기 위한 또 다른 태양으로서, 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터를 사용해서, 상기 시료에 형성된 패턴의 치수를 측정하는 연산 장치를 구비한 패턴 측정 장치로서, 상기 시료의 데이터로부터 상기 시료 상에 형성되는 복수의 제1 패턴의 좌표 정보를 추출하고, 당해 제1 패턴간에 형성되는 제2 패턴을 측정할 때의 측정 기준 데이터를 생성하는 패턴 측정 장치를 제안한다.
상기 구성에 따르면, 포토 마스크에는 없는 패턴을 형성하는 패터닝법에 의해 형성된 패턴을 적정하게 평가하기 위한 기준 데이터의 생성, 혹은 결함의 검사를 행하는 것이 가능해진다.
도 1은 주사 전자 현미경의 개략을 나타낸 도면.
도 2는 패턴 치수나 피치를 측정하는 예를 나타내는 도면.
도 3은 SEM 화상 상에 측정 기준이 되는 그리드를 배치한 예를 나타내는 도면.
도 4는 SEM 화상에의 그리드선 정보의 등록 공정을 나타내는 플로우 차트.
도 5는 설계 데이터에의 그리드선 정보의 등록 공정을 나타내는 플로우 차트.
도 6은 그리드선을 사용한 계측 수순의 개략을 나타내는 플로우 차트.
도 7은 DSA 패턴의 SEM 화상의 일례를 나타내는 도면(실제의 200Ｋ배에서의 FOV 이미지).
도 8은 주사 전자 현미경을 포함하는 측정 시스템의 일례를 나타내는 도면.
도 9는 측정 기준 데이터를 생성하는 공정을 나타내는 플로우 차트.
도 10은 SEM상의 자기 상관맵, 휘도 반전 화상, 상호 상관맵, 패턴 좌표 맵의 일례를 나타내는 도면.
도 11은 그리드 설정부의 일례를 나타내는 블록도.
도 12는 격자 구조 판정 테이블을 나타내는 도면.
도 13은 SEM상을 사용해서 시료의 결함을 특정하는 공정을 나타내는 플로우 차트.
도 14는 Defect 위치를 특정하기 위한 처리에 사용되는 중간 결과 화상의 일례를 나타내는 도면.
도 15는 Defect 위치를 특정하기 위한 처리에 사용되는 상호 상관맵과, 상관맵간의 차분 화상을 나타내는 도면.
도 16은 결함 검출 기능을 구비한 그리드 설정부의 일례를 나타내는 블록도.
도 17은 Edge 검출법의 일례를 나타내는 도면.
도 18은 Grid Line의 선택 방법을 나타내는 도면.
도 19는 계측 패턴의 그루핑 방법을 나타내는 도면.
도 20은 그루핑된 화상의 일례를 나타내는 도면.
도 21은 패턴간 거리의 계측 방법을 나타내는 도면.
도 22는 패턴간 거리 결과의 그루핑 방법을 나타내는 도면.
도 23은 DSA의 가이드 패턴으로부터 이상(理想) 그리드를 생성하는 방법을 나타내는 도면.
도 24는 가이드 패턴과 DSA 홀 패턴의 일례를 나타내는 도면.
도 25는 가이드 패턴과 DSA 홀 패턴 계측 처리 수순을 나타내는 플로우 차트.
도 26은 가이드 패턴과 DSA 홀 패턴 계측을 설명하기 위한 도면.
도 27은 그리드 생성부의 일례를 나타내는 블록도.
도 28은 DSA 패턴 측정용 그리드를 생성하는 공정을 나타내는 플로우 차트.
DSA, SAxP 등의 새로운 패터닝법은, 일반적인 리소그래피에서의 패턴 형성법과는 달리, 비교적 간단히 미세화를 달성할 수 있다. 한편, 다양한 프로세스나 재료의 편차에 의해, 패턴의 형상이 변화한다는 특징이 있다. 또한, 이들 기술을 채용하는 상태에서, 디바이스 패턴의 단순화도 아울러 진행되고 있다. 대표적인 설계 방법으로서 Gridded Design법이 있는, 이 방법은 디바이스 패턴을 가능한 한 직선화하고, 정렬한 그리드 상에 배치하는 방법이며, 상기한, SADP법이나 DSA 기술의 적용에 호적(好適)하다. 이와 같이, 미세 가공 기술은 큰 변혁이 진행되었다.
이하에 설명하는 실시예는, 이들 최신의 패턴 형성 기술의 치수 변동을 정확히 파악 계측함으로써, 고정밀도의 미세가공, 고성능 디바이스 제조를 실현하기 위한 것이다.
한편, 전자선(전자빔)을 사용한 계측 방법에서는, 피계측 패턴의 에지로부터의 이차 전자나 반사 전자의 강도 분포로부터 상기 에지를 인식하고, 원하는 에지와 에지의 간격을 구하여, 패턴의 치수(CD:Critical dimension)나 패턴의 피치 등을 구하고 있다. 이와 같은 측정을 행할 때, 구하고 싶은 에지를 사이에 두고 기준선을 배치하고, 기준선에 끼워진 내부의 이차 전자 강도 분포 등으로부터 에지의 인식을 행함에 의해, 계측 위치를 선택하는 것을 생각할 수 있지만, 평가 대상으로 되는 패턴에 대해, 평가 목적에 따른 적절한 위치에 기준선을 설정할 필요가 있다.
한편, 본 실시예는, 반도체 제조 공정에 있어서의, 디바이스의 제조 수율 향상을 실현하기 위한, 제조 공정에서의 계측 기술에 관한 것이다. 특히, 프로세스 기술이나 재료 특성을 이용해서, 패턴을 n배화하는 소위 자기 정합 패턴 형성 프로세스를 사용했을 때의 치수 계측 방법 및 이것에 바람직한 계측 장치에 관한 것이다.
일반적인 리소그래피를 사용한 패턴 형성에서는, 마스크 패턴을, 축소 투영 노광 장치를 사용해서 웨이퍼 상에 패턴을 전사한다. 이 방식에서는 패턴의 피치는 마스크 패턴으로 보장되어 있기 때문에, 오차량은 극히 작아, 무시할 수 있다. 따라서, 패턴 형성의 만듦새 평가는 주로 패턴의 치수(CD:Critical Dimension)가 주이다. 또한, 반도체의 제조에서 중요한 관리 항목인 Overlay의 여유 관리는, 서로 다른 층간의 위치 맞춤 오차와, 패턴의 치수(CD:Critical Dimension)의 관리로 행할 수 있었다. 그러나, 셀프 얼라인먼트 프로세스 등을 사용했을 경우, 코어 패턴이라고 하는 리소그래피로 형성한 패턴 외에, 코어 패턴의 주변에 자기 정합 형성한, ALD(Atomic Layer Deposition)층 등의 측벽 패턴을 패턴으로서 사용한다. 따라서, ALD의 막두께 오차나 코어 레지스트 패턴의 치수가 패턴 위치의 변동을 일으킨다.
따라서, ALD막 형성 등의 프로세스의 변동에 의해, CD뿐만 아니라, 패턴 위치의 변동을 일으킨다. 간단한 치수 계측에서는, 패턴의 선폭이나 간격의 CD 계측은 행할 수 있지만, 패턴 위치의 계측에는 부적합하다. 즉, 계측 화면 내에 위치를 특정할 수 있는 패턴이 없기 때문이다.
본 실시예에서는, CD 변동이나 위치 변동을 총괄해서 평가하는 방법을 제공한다. 이에 의해, 패턴 위치 오차도 포함한 패턴 에지의 위치 정보를 평가할 수 있게 되어, Overlay 오차에 의한 디바이스 특성의 열화를 미연에 방지할 수 있어, 디바이스의 제조 수율을 향상할 수 있다.
본 실시예의 계측에서는, 패턴 무게 중심 또는 에지의 위치를 기준선 혹은 기준점에 대한 어긋남량으로 표현한다. 구체적으로는 CD-SEM 계측 화면 내의 거의 전역에 기준선 혹은 기준점을 복수 배치하고, 각각의 패턴 에지 혹은 패턴 무게 중심과 기준선을 얼라인먼트한 후, 패턴 에지와 기준선 혹은 기준점과의 거리를 계측한다. 기준선 혹은 기준점은, 피측정 패턴의 배열로부터 자동적으로 계측해서, 배치하는 방식과, 설계값을 입력해서 표시하는 방식을 선택할 수 있다.
또한, 피측정 패턴 외에 기준 피치 및 위치를 결정하기 위한 계측 패턴을 배치하고, 이 패턴으로 패턴 피치를 구하는 것이나, 기준선위치를 구하는 것도, 계측 정밀도 향상에 유효하다. 또한, 계측 화면의 왜곡을 교정하는 기능도 부가할 수도 있다. 교정용 패턴이 형성된 칩을 계측 장치 내에 배치할 수도 있다. 또한, 교정용의 패턴 계측 결과는 화면 왜곡 보정에 적용하여, 화면 왜곡에 맞춰, 기준선 혹은 기준점을 배치하는 기능을 마련할 수도 있다.
본 실시예에서는, 자기 정합 n배화 패턴 형성법이나, 자기 유도 조직화 재료를 사용한 패턴 형성법에 의해 형성되는 패턴을 평가하는데 바람직한 장치, 및 컴퓨터 프로그램에 대해 설명한다. 본 실시예에 따르면, 선단(先端) 디바이스 제조에 있어서의, 패턴 형성의 만듦새 관리나, 치수, 위치 정밀도의 향상이 가능해져, 제조 수율의 향상, 안정화에 크게 기여할 수 있다.
도 1은 주사형 전자 현미경의 구성 개요의 블록도이다. 전체 제어부(125)는 유저 인터페이스(128)로부터 작업자에 의해 입력된 전자의 가속 전압, 웨이퍼(111)의 정보, 관찰 위치 정보 등을 바탕으로, 전자 광학계 제어 장치(126), 스테이지 제어 장치(127)를 통해, 장치 전체의 제어를 행하고 있다. 웨이퍼(111)는 도시되지 않는 시료 반송 장치를 통해, 시료 교환실을 경유한 후 시료실(113)에 있는 스테이지(112) 상에 고정된다.
전자 광학계 제어 장치(126)는 전체 제어부(125)로부터의 명령에 따라 고전압 제어 장치(115), 제1 콘덴서 렌즈 제어부(116), 제2 콘덴서 렌즈 제어부(117), 이차 전자 신호 증폭기(118), 얼라인먼트 제어부(119), 편향 신호 제어부(122), 대물 렌즈 제어부(121)를 제어하고 있다.
인출 전극(102)에 의해 전자원(101)으로부터 인출된 일차 전자선(103)은 제1 콘덴서 렌즈(104), 제2 콘덴서 렌즈(106), 대물 렌즈(110)에 의해 수속(收束)되어 시료(111) 상에 조사된다. 도중 전자선은 스로틀(105)을 통과하고, 얼라인먼트 코일(108)에 의해 그 궤도가 조정되고, 또한, 편향 신호 증폭기(120)를 통해 편향 신호 제어부(122)로부터 신호를 받은 편향 코일(109)에 의해 시료 상을 이차원적으로 주사된다. 웨이퍼(111)에의 일차 전자선(103)의 조사에 기인해서, 시료(111)로부터 방출되는 이차 전자(114)는 이차 전자 검출기(107)에 의해 포착되고, 이차 전자 신호 증폭기(118)를 통해 이차 전자상 표시 장치(124)의 휘도 신호로서 사용된다. 이차 전자상 표시 장치(124)의 편향 신호와, 편향 코일의 편향 신호와는 동기해 있기 때문에, 이차 전자상 표시 장치(124) 상에는 웨이퍼(111) 상의 패턴 형상이 충실히 재현된다. 또한, 화상 처리 프로세서(123)나 이차 전자상 표시 장치(124)는 범용적인 컴퓨터나 모니터여도 된다. 화상 처리 프로세서(123)에는 기억 장치(1231)가 접속되어, 필요에 따라 등록된 정보를 판독하는 것이 가능하다. 또한, 패턴의 치수 계측에 사용하는 화상을 작성하기 위해, 이차 전자 신호 증폭기(118)로부터 출력되는 신호를 화상 처리 프로세서(123) 내에서 AD변환하여, 디지털 화상 데이터를 작성한다. 또한 디지털 화상 데이터로부터 이차 전자 프로파일을 작성한다.
작성된 이차 전자 프로파일로부터 계측하는 범위를, 수동, 또는 일정한 알고리즘에 의거하여 자동 선택하여, 선택 범위의 화소 수를 산출한다. 일차 전자선(103)에 의해 주사된 관찰 영역의 실제 치수와 당해 관찰 영역에 대응하는 화소 수로부터 시료 상에서의 실제 치수를 계측한다.
또한, 이상의 설명에서는 하전 입자선 장치의 일례로서, 전자선을 사용하는 주사형 전자 현미경을 예를 들어 설명했지만, 이것에 한정되지 않고, 예를 들면 이온 빔을 사용하는 이온 빔 조사 장치여도 된다. 또한, 이하의 설명에서는 후술하는 바와 같은 처리를 실행하는 실행 주체를 연산 처리 장치라 할 경우도 있다.
도 8은, 주사 전자 현미경을 포함하는 측정 시스템의 일례를 나타내는 도면이다. 본 시스템에는, SEM 본체(801), 당해 SEM 본체의 제어 장치(802), 및 연산 처리 장치(803)로 이루어지는 주사 전자 현미경 시스템이 포함되어 있다. 연산 처리 장치(803)에는, 제어 장치(802)에 소정의 제어 신호를 공급, 및 SEM 본체(801)에서 얻어진 신호의 신호 처리를 실행하는 연산 처리부(804)와, 얻어진 화상 정보 나, 레시피 정보를 기억하는 메모리(805)가 내장되어 있다. 또한, 본 실시예에서는, 제어 장치(802)와 연산 처리 장치(803)가 별개의 것으로 해서 설명하지만 일체형의 제어 장치여도 된다.
편향기에 의한 빔 주사에 의해, 시료로부터 방출된 전자, 혹은 변환 전극에서 발생한 전자는, 검출기(806)에서 포착되고, 제어 장치(802)에 내장된 A/D변환기에서 디지털 신호로 변환된다. 연산 처리 장치(803)에 내장되는 CPU, ASIC, FPGA 등의 화상 처리 하드웨어에 의해, 목적에 따른 화상 처리가 행해진다.
연산 처리부(804)에는, 검출기(806)에 의해 검출된 신호에 의거하여, 파형 프로파일을 작성하는 프로파일 작성부(807), 프로파일 작성부(807)에 의해 작성된 파형 프로파일에 의거하여, 혹은 신호 파형을 일차미분, 혹은 이차미분함에 의해 얻어지는 신호 파형에 의거하여, 패턴 치수를 측정하는 측정 처리 실행부(808)가 포함되어 있다. 또한, 후술하는 바와 같이, 당해 측정 처리 실행부(8089)에서는, 설정된 그리드와 패턴의 무게 중심(무게 중심과 중심이 일치할 경우는, 중심이어도 됨) 사이의 치수 측정 처리를 실행한다. 이 경우, 예를 들면 서브 픽셀 단위로 추출된 좌표값의 차분, 및/또는 그 벡터를 측정 결과로 하도록 해도 된다. 패턴 무게 중심 연산부(810)에서는, 설계 데이터나 시뮬레이션 데이터에 의거하여 얻어지는 패턴 데이터, SEM 화상에 포함되는 패턴의 에지 정보, 및 패턴 에지 정보로부터 추출되는 패턴의 윤곽선 데이터로부터, 패턴의 무게 중심 위치(좌표)를 추출한다. 무게 중심 위치를 구하는 방법으로서는, 예를 들면 원형 패턴의 경우는, 에지 위치를 기준으로 한 거리 화상을 작성하고, 폐(閉)도형 내의 에지로부터 가장 먼 위치를 검출함에 의해, 무게 중심을 구하도록 해도 되고, 다각형으로 이루어지는 폐도형을 복수의 삼각형으로 분할하고, 삼각형의 면적과 무게 중심을 적산하고, 전체 면적으로 제산함에 의해, 무게 중심을 구하도록 해도 된다.
위치 맞춤 처리부(811)에서는 설계 데이터, 혹은 시뮬레이션 데이터의 패턴 데이터에 의거하여 얻어지는 패턴 무게 중심 위치와, SEM 화상의 에지 데이터 등에 의거하여 얻어지는 패턴 무게 중심 위치를 일치시키도록, 양 데이터간의 위치 맞춤을 행한다. 또한, 이하에 설명하는 실시예에서는 주로, 복수의 패턴의 무게 중심간의 위치 맞춤을 행하는 예에 대해 설명하지만, 그 경우, 대응하는 무게 중심 위치간의 거리의 합계값이 최소로 되도록 양 데이터간의 위치 맞춤을 실행한다.
위치 맞춤 패턴 선택부(812)는, 소정의 기준에 의거하여, 위치 맞춤에 사용되는(위치 맞춤용의 무게 중심 위치를 추출하는데 사용되는) 패턴을 선택한다. 예를 들면, SAxP에 의해 형성된 패턴을 평가할 경우, 그 이외의 패턴도 포함해 위치 맞춤을 행하면, 적정한 평가를 할 수 없다. 그래서, 평가 목적에 따른 위치 맞춤 용 패턴을 자동으로 선택하기 위해, 위치 맞춤 패턴 측정부(812)에서는, 입력 장치(815)에 의해 입력된 측정 목적이나 측정 대상 패턴 정보에 의거하여, 설계 데이터 기억 매체(814)에 기억된 SAxP에 의해 작성된 영역을 선택적으로 판독해서, 위치 맞춤 처리부(811)에 위치 맞춤용 화상으로서 등록한다. 혹은, SAxP에 의해 작성된 패턴 영역과 그 이외의 영역을 포함하는 영역의 설계 데이터를 판독해서, SAxP에 의해 형성된 패턴을 선택적으로 위치 맞춤용 화상으로서 등록한다.
연산 처리 장치(803)는, 입력 장치(815)에 의해 입력된 측정 조건 등에 의거하여, 에지, 혹은 패턴의 특정이나 측정을 실행한다. 또한, 연산 처리부(804)에는, 입력 장치(815)에 의해 입력된 조건에 의해, 설계 데이터 기억 매체(814)로부터 설계 데이터를 판독하고, 필요에 따라, 벡터 데이터로부터 레이아웃 데이터로 변환하는 설계 데이터 추출부(813)가 내장되고, 설계 데이터 추출부(813)에서는, 후술하는 측정에 요하는 정보를 설계 데이터로부터 추출한다.
또한 연산 처리 장치(2503)와 네트워크를 경유해서 접속되어 있는 입력 장치(2515)에 마련된 표시 장치에는, 조작자에 대해 화상이나 검사 결과 등을 표시하는 GUI가 표시된다.
또한, 연산 처리 장치(803)에 있어서의 제어나 처리의 일부 또는 모두를, CPU나 화상의 축적이 가능한 메모리를 탑재한 전자 계산기 등에 배정해서 처리·제어하는 것도 가능하다. 또한, 입력 장치(815)는, 측정이나 검사 등에 필요해지는 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(815)는, 입력된 좌표 정보나, 패턴의 종류에 관한 정보를, 설계 데이터의 레이어 정보나 패턴의 식별 정보와 조합해서, 필요한 정보를 설계 데이터 기억 매체(814)로부터 판독하는 기능도 구비하고 있다.
설계 데이터 기억 매체(814)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 상관없다. 또한, 도형 데이터는, 설계 데이터에 의거하여 형성되는 패턴의 이상 형상을 나타내는 선분 화상 정보 대신에, 노광 시뮬레이션을 실시함에 의해, 실제 패턴에 가까워지도록 하는 변형 처리가 실시된 선분 화상 정보여도 된다.
또한, 도 8에 예시하는 측정 시스템에는, 포토 마스크에 형성된 패턴의 치수를 측정하기 위한 포토 마스크 측정용 SEM(516)이 포함되어 있다. 포토 마스크 측정용 SEM(516)으로 얻어진 포토 마스크의 측정 결과, 화상 데이터, 및 좌표 정보 등은, 연산 처리 장치(803)의 메모리(805) 등에 기억된다. 포토 마스크 측정용 SEM
실시예 1
본 실시예에서는, 주사 전자 현미경(Scanning Electron Microscope:SEM)에 의해 얻어진 화상에, 기준선(점)이 되는 그리드를 중첩함에 의해, 패턴을 평가하는 계측법에 대해 설명한다. 도 2는, 에지간 측정에 의거하여 패턴을 평가하는 계측법을 설명하는 도면이다. 계측 패턴 화상(200)으로부터 미리 등록해둔 패턴 위치 정보 또는 패턴 인식에 의해 얻어진 화상 상의 계측 패턴(201) 다른 위치를 결정한다. 다음으로 그들 위치 정보를 바탕으로 패턴 에지를 검출하고, 그 에지 정보를 바탕으로 패턴 CD(203)(패턴 폭)나, 패턴간 거리(204)를 계산한다. 또한, 화상 상의 계측 패턴 위치는, 예를 들면 영역 지정 커서(205)에 의해 잘라낸 화상의 일부와 화상 상의 다른 패턴과의 템플릿 매칭으로 검출할 수 있다. 이와 같은 계측법에서는, 패턴의 선폭이나 간격과 같은 상대적인 계측을 행할 수 있지만, 각각의 패턴이 목표의 좌표 상에 형성되어 있는지는 불명확하다.
그래서 본 실시예에서는, SEM 화상(혹은 SEM 화상에 의거하여 얻어지는 윤곽선 화상)에, 그리드(측정 기준 데이터)를 중첩하고 당해 그리드를 기준(측정 시점, 혹은 측정 종점)으로 한 계측법을 제안한다. 도 3에, SEM 화상에 그리드 배치한 예를 나타낸다. 이차 전자상 표시 장치(124) 상에 표시된 그리드 배치 화면(300)은, 계측 패턴 화상(200)에 기준선X(301)와 기준선Y(302)를 오버레이한 화상이다. 또한, 복수의 기준선X/Y는, 임의의 기준점(303)과 피치X(304) 및 피치Y(305)로 표현하는 것이 가능하다.
그리드 패턴의 배치에 의거하여, 패턴을 측정하는 예를, 도 3 및 도 6을 사용해서 설명한다. 그리드를 사용한 측정 공정은, 그리드 정보를 등록하는 공정(S600)과, 그리드 계측을 실행하는 공정(S601-S605)으로 나눠진다.
그리드 계측 실행시, 미리 등록되어 있는 그리드 정보를 기억 장치(1231), 혹은 메모리(805)로부터, 화상 처리 프로세서(123), 혹은 연산 처리 장치(803)에 판독 기입한다(S601). 화상 처리 프로세서(123), 혹은 연산 처리 장치(803)의 패턴 무게 중심 위치 연산부(810)는, 계측 패턴 화상을 취득하고(S602), 도 2에서 설명한 수단으로 구한 패턴 에지(310)로부터 패턴 무게 중심(311)을 계산한다. 무게 중심 위치를 계산하는 방법은 다양한 것을 생각할 수 있지만, 예를 들면 패턴의 에지를 추출한 후, 패턴 에지를 기준으로 한 거리 화상을 형성함에 의해 패턴 무게 중심(혹은 중심)을 구하도록 해도 된다.
다음으로 복수의 기준선X/Y의 교점의 하나인 계측 기준점(312)과의 거리를 계산해, 어긋남량(313)을 출력한다. 마찬가지로 이들 처리를 화면 내의 모든 패턴에 대해 실시하고, 어긋남량의 총합이 최소로 되도록 기준점(303)을 얼라인먼트한다(S603). 이 경우, 시야 내에, SAxP에 의해 형성되는 패턴 이외의 패턴이나, 자기 정합에 의해 형성되는 패턴 이외의 패턴이 포함되어 있을 경우, 그들 패턴을 마스크(특정 패턴 이외의 패턴을 얼라인먼트의 대상으로 하지 않음)해서, 얼라인먼트를 행함에 의해, SAxP 등에 의해 형성되는 패턴을 선택적으로 평가할 수 있다.
또한, 계측 화면 내 또는 화면 밖에 기준 패턴이 존재하고, 미리 얼라인먼트 되어 있을 경우는 본 처리를 실시하지 않는 것을 생각할 수 있다. 얼라인먼트 후, 기준선을 화면에 배치하고(S604), 기준선과 패턴의 상대 위치를 계측한다(S605). 마찬가지로 무게 중심이 아니라 에지 점에 맞춘 기준선을 준비해 둠으로써 동시에 패턴 CD(203)도 출력할 수 있다. 그리드선 정보는 실제로 취득한 SEM 화상을 사용해서 등록할 수도 있고, 패턴의 설계 데이터를 사용해서 등록하는 것도 가능하다. 또한, 패턴간 간격은, 고분자 블록 공중합체의 종류에 따라 결정되므로(경우도 있으므로), 미리 고분자 블록 공중합체와, 그리드선 정보(그리드선간의 간격)를 관련지어 기억하는 데이터 베이스를 준비해 두고, 사용하는 고분자 블록 공중합체의 선택에 의거하여, 그리드선 정보를 판독하도록 해도 된다.
그리드선간의 간격은, 설계 데이터 상의 패턴간 간격과 동일하게 설정되어 있다. DSA나 SAxP에 의해 형성된 패턴은, 설계 데이터와 같이 이상적으로 형성되어 있으면, 그리드선과 동일한 간격(예를 들면 등 간격)으로 형성되겠지만, 가이드 패턴의 만듦새 나쁨이거나, 프로세스 조건의 변동(예를 들면 마스크 층으로 되는 층의 막두께의 변동)에 의해, 간격에 편차가 생기는 경우가 있다. 상술한 바와 같이, 복수의 패턴의 무게 중심 위치간의 치수를 측정함에 의해, 단순한 어긋남뿐만 아니라, 어긋남의 이유를 파악하는데 충분한 정보를 얻는 것이 가능해진다. 이 점에 대해서는 더 후술한다.
도 7은 DSA법에 의해 형성된 패턴과, DSA법을 적용하기 위한 가이드 패턴이 표시된 화상 상에, 그리드를 배치한 예를 나타내는 도면이다. 도 7에 예시하는 화상은 배율 200Ｋ배(시야 사이즈 670nm□)로 취득된 것이고, 이 취득 화상(701)에, 그리드 패턴(702)(기준 패턴)이 중첩되어 있다. 자기 유도 조직화 현상에 의해 가이드 패턴(703) 내에 배열되는 패턴(704)은 그 크기뿐만 아니라, 형성된 위치를 적정하게 평가함에 의해, 자기 유도 조직화 프로세스의 적정한 평가가 가능해진다. 또한, 가이드 패턴(703)은 축소 투영 노광 장치에 의한 패터닝에 의거하여 작성되지만, 가이드 패턴(703)의 만듦새에 따라서는, 당해 가이드 패턴(703) 내에 배열되는 패턴(704)이 적정한 위치에 형성되지 않을 경우가 있다. 특히 가이드 패턴의 에지가 변형해 있거나, 형상이 왜곡되어 있는 바와 같은 경우, 적정한 위치에 패턴이 배열되지 않을 가능성이 있다.
도 7의 예는 기준 패턴(706)용의 가이드 패턴(705)을, 가이드 패턴(703)과 함께 패터닝하고, 당해 기준 패턴(706)을 기준으로 해서 그리드를 설정하고 있다. 또한, 본 예의 경우, 전자 현미경의 시야 내에는 8개의 기준 패턴이 배치되어 있다. 이 8개의 기준 패턴의 패턴간 간격은, 가이드 패턴 내에 배열되는 DSA 패턴의 간격의 정수배로 되도록 설정되어 있고, 또한 설계 데이터 상, 기준 패턴간에 균등 배열된 그리드선 상에, 자기 조직화에 의해 형성된 패턴이 위치하도록 그리드선이 설정된다. 이와 같이 DSA 패턴 사이즈 맞춘 적절한 기준 패턴의 설정에 의해, 적정한 위치에 그리드 패턴을 위치 부여하는 것이 가능해진다.
도 4 및 도 5를 사용해서 SEM 화상을 사용한 그리드선 정보의 등록 방법에 대해 설명한다. 계측을 실시하는 SEM 화상을 화상 처리 프로세서(123)나 연산 처리 장치(803)에 판독 기입한다(S401). 이때 SEM 화상은 미리 기억 장치(1231)나 메모리(805)에 보존되어 있는 것을 사용할 수 있다. 사용자는 자동 패턴 인식으로 패턴 위치를 검출할지의 여부를 선택한다(S402). 자동이 선택되었을 경우는 상(像)처리 프로세서(123)나 위치 맞춤 패턴 선택부(812)가 자동 패턴 인식을 실행하고(S403), 패턴의 검출 좌표를 계산한다(S410).
일반적으로 반도체 패턴은 동일한 형상의 반복이 많기 때문에, 이 반복 주기를 화상 처리 등으로 자동 인식하여 패턴 위치를 검출할 수 있다. 본 실시예에서는 자동 패턴 인식의 실시의 판단을 유저에게 맡기고 있지만 이 때 인식이 가능하다고 판단할 수 있으면 계측 실행시에도 적용이 가능하다. 자동 아님의 선택을 했을 경우, 사용자는 205와 같이 계측하는 패턴 영역을 지정한다(S404). 또한, 상술한 바와 같이, 설계 데이터나 시뮬레이션 데이터로부터, DSA법에 의해 형성되는 패턴을 선택적으로 추출해서, 패턴 인식용 템플릿(패턴 무게 중심 추출용 화상)으로 하도록 해도 된다.
화상 처리 프로세서(123)나 연산 처리 장치(803)는 패턴 검출을 실행하고(S405), 자동 패턴 인식과 마찬가지로 패턴의 검출 좌표를 계산한다(S410). 다음으로 검출된 패턴 좌표 군으로부터 각각 거리가 최소로 되는 근방의 패턴을 검출한다(S411).
근방 패턴간의 거리가 최소로 되는 거리를 X방향과 Y방향 각각 산출하여 피치를 결정한다. 다른 피치의 계산 방법으로서 X/Y 방향이나 패턴이 존재하는 방향의 투영 파형으로부터 피크간의 거리에 의해 구하는 방법이나 공간 주파수 해석에 의해 계산하는 방법, 자기 회귀 모델에 의해 계산하는 방법 등을 생각할 수 있다.
피치 계산과 동시에 임시 그리드선의 좌표를 생성해 둔다(S412). 패턴 계측을 실행하고, 계측시에 검출되는 에지 점 군으로부터 패턴 CD 및 패턴 무게 중심 좌표를 구한다(S413). 그리드선은 패턴 무게 중심 좌표를 사용해서 임시 그리드선을 보정한다. 또한 패턴 CD로부터 보조 그리드선의 좌표도 동시에 생성하여, 이차 전자상 표시 장치(124)에 표시한다(S414).
기준 패턴이 없을 경우는 확인으로 진행되고(S425) 종료가 된다. 기준 패턴이 있을 경우는 기준 패턴 영역을 지정하거나(S421), 기준선을 지정한다(S422). 기준선을 지정했을 경우는 기준 패턴의 무게 중심 좌표를 검출해서 재계산해 둔다. 재계산된 정보를 바탕으로 그리드선이나 보조 그리드선, 기준선을 보정해서 이차 전자상 표시 장치(124)에 표시한다(S424).
또한, 상기 실시예에서는, 하나의 태양으로서, 측정 대상으로 되는 패턴과는 별개로, 기준 패턴을 작성하고, 당해 기준 패턴을 사용한 위치 맞춤에 의거하여, 측정 대상 패턴의 위치 어긋남을 평가하는 방법에 대해 설명했다. 하나의 DSA 패턴(홀 패턴)이 형성되도록 설정된 가이드 패턴에 포함되는 패턴은, 복수의 홀 패턴이 형성되도록 설정된 가이드 패턴에 포함되는 패턴과 비교해서, 복수의 패턴이 형성되지만 특히, 발생하는 어긋남이 없기 때문에, 특정의 원인(가이드 패턴 내에 복수의 패턴이 포함되는 경우)에 의해 발생하는 어긋남을 적정하게 평가할 수 있다. 또한, 복수의 기준 패턴을 사용한 위치 맞춤을 행함에 의해, 개개의 패턴의 어긋남을 평균화할 수 있고, 결과로서 고정밀도의 위치 맞춤을 행하는 것이 가능해진다.
또한, 측정 대상으로 되는 패턴의 무게 중심을 기준으로 해서 위치 맞춤을 행할 경우여도, 복수의 패턴을 위치 맞춤의 대상으로 함에 의해, 다른 패턴에 대해 상대적으로 크게 어긋나 있는 패턴을 현재화하는 것이 가능해진다.
또한, 복수의 가이드 패턴 내에 포함되는 패턴을, 위치 맞춤의 대상으로 함에 의해, 가이드 패턴의 만듦에 기인하는 어긋남을 현재화하는 것이 가능해진다.
상술한 바와 같이, 그리드선과 같은 측정 기준 데이터를 미리 생성하고, 그 데이터를 기준으로 한 평가를 행함에 의해, 특히 DSA 패턴의 만듦새의 좋고 나쁨을 적정하게 평가할 수 있다. 이와 같은 측정 기준 데이터는, 예를 들면 설계 데이터(레이아웃 데이터)로부터 생성하는 경우를 생각할 수 있지만, 예를 들면 가이드 패턴의 만듦이 설계 데이터와 상이하고, DSA 패턴이 적정하게 형성되어 있지 않을 경우, 가이드 패턴 에지의 만듦새의 좋고 나쁨에 기인하는 편차 등을 적정하게 평가하기 위한 측정 기준으로서는 적당하지 않을 경우가 있다. 환언하면, DSA 패턴의 편차 등을 선택적으로 평가하고자 할 경우의 측정 기준에는 부적합한 것으로 되는 경우를 생각할 수 있다.
그래서 본 실시예에서는, SEM에 의해 얻어진 반복 패턴의 화상으로부터 화상 내의 패턴 개소를 특정하는 방법 및, 패턴의 Grid를 자동으로 생성하는 방법에 대해 설명한다. 도 9는, 패턴 좌표 특정 처리를 설명하는 도면이다. 또한, 도 10은 도 9의 처리 플로우를 설명하기 위한 개념도를 나타낸다. 도 11은, 도 9의 처리 공정을 따라, 측정 기준 데이터를 생성하는 그리드 설정부(809)의 상세를 나타내는 블록도이다.
우선, 그리드 설정부(809)는, SEM상(5101)을 판독 기입하고(S5001), 자기 상관 처리부(1101)에서는, 판독 기입한 SEM상의 자기 상관맵(5102)을 작성한다(S5002). 여기에서 얻어지는 자기 상관맵은, 맵의 중심 좌표에서 가장 상관값이 높아지고, 피크의 간격은 SEM상에 있어서의 패턴 피치 간격과 대략 동등해진다. 보다 구체적으로는, 자화상과 동일한 화상을 사용해서, 자화상의 서치를 행해, 상관값의 높은 부분을 상대적으로 고휘도로 하는 맵을 작성한다.
다음으로, 요철 판정부(1102)에서는, SEM상의 패턴의 요철 판정을 행한다(S5003). 요철 판정은 단순히 화상을 오츠의 2치화 등에 의해 2치화해서, 면적이 작은 측을 패턴부로서 판정 가능하다. 저휘도측의 면적이 작은, 즉 패턴이 오목일 경우, 반전 화상 생성부(1103)에서는, SEM상의 휘도를 반전한 휘도 반전 화상(5103)을 생성한다(S5004).
다음으로, 상호 상관 처리부(1104)에서는, 자기 상관맵과 SEM상(패턴이 오목일 경우는 휘도 반전 화상)의 상호 상관맵(S5106)을 생성한다(S5005). 상호 상관맵은 정규화 상호 상관법이나, 휘도값의 차의 절대값의 합계, 휘도값의 차의 2승의 합계 등에 의해 구하는 것이 가능하다. 이와 같이 해서 구한 상호 상관맵의 피크 좌표(5105)는, SEM상에 있는 대략의 패턴 중심 좌표를 나타낸다. 피크 검출부(1105)에 의해, 상호 상관맵의 피크 위치를 검출함으로써, 패턴 좌표 맵을 생성할 수 있다(S5006).
다음으로 격자 구조 판정부(1106)에서는, SEM 화상의 격자 구조의 판정 처리를 행한다(S5007). 자기 상관맵의 피크 위치를 검출한 피크 맵, 또는 패턴 좌표 맵 상에 있는 서로 인접한 3점을 직선상이 되지 않도록, 또한 3점으로부터 형성하는 삼각형의 면적이 가장 작아지도록 선택하여, 3점을 정점으로 하는 삼각형의 형상에 의해 격자 구조의 판정을 행한다. 도 12와 같이, 삼각형의 각 변이 동등한 정삼각형일 경우는 육각 격자, 삼각형이 직각이등변 삼각형일 경우는 정방 격자, 이등변 삼각형일 경우는 사방(斜方) 격자, 직각삼각형일 경우는 사각형 격자, 상기에 들어맞지 않는 경우는 평행체 격자로 판정한다.
이어서, 그리드 생성부(1107)에서는, 상기 판정 처리의 후 평균 Grid를 생성한다(S5008). 육각 격자, 사방 격자, 평행체 격자일 경우, 상기 삼각형의 각 변에 평행하게 배열하는 점 열에서 인접하는 점끼리의 평균 거리를 구한다. 정방 격자, 사각형 격자일 경우는 격자 판정에서 사용한 3점의 직각에 교차하는 2변에 각각 평행이 되는 방향에서 인접하는 점끼리의 평균 거리를 산출한다. 이와 같이 구한 평균 거리로부터 평균 Grid를 작성한다. 그리드 생성부(1107)에서는, 평균 Grid를 산출 후, 패턴 좌표 맵의 각 좌표와 평균 Grid의 각 점의 거리가 가장 작아지는 바와 같은 Grid를 작성한다(S5009). 이들 처리에 의해, SEM 상의 패턴 위치를 특정하고, SEM상의 격자 구조, 또한 SEM상의 패턴 상에 평균 Grid를 생성하는 것이 가능하다.
실시예 2
다음으로 SEM 화상 중의 패턴의 Defect를 판정하는 처리를, 도 13, 도 14, 도 15, 및 도 16을 사용해서 설명한다. 또한, 본 실시예에서는, 그리드 설정부(809)에 결함 검출 기능을 갖게 하는 예에 대해 설명하지만, 이것에 한정되지 않고, 결함 검출을 실행하는 서로 다른 연산 처리 장치를 마련하도록 해도 된다.
우선, 그리드 설정부(809)는, SEM 화상(5401)을 판독 기입하고(S5301), 자기 상관 처리부(1101)에서, SEM 화상의 자기 상관맵(5402)을 작성한다(S5302). 이어서, 격자 구조 판정부(1106)에서, 자기 상관맵의 격자 구조의 판정을 행한다(S5303). 구조 판정은, 자기 상관맵의 피크 위치를 검출하고, 실시예 1에서 설명한 격자 구조 판정 처리를 이용할 수 있다. 격자 구조의 판정 후, 화상 잘라냄부(1601)에서, 자기 상관맵의 잘라냄 화상(5403)을 작성한다. 잘라냄 영역은, 구조 판정으로부터 패턴 피치를 산출할 수 있으므로, 인접한 패턴에 겹치지 않는 영역(예를 들면, 반 피치)으로 설정하면 된다.
이어서, 상호 상관맵 작성을 위해, 요철 판정부(1102)에서, SEM상의 패턴 요철 판정 처리를 행하고(S5305), 패턴이 오목이면, 반전 화상 생성부(1103)에서, SEM상의 휘도 반전 화상을 생성한다(S5306). 다음 처리에서는, SEM상의 결함 위치를 특정하기 위해 자기 상관 잘라냄 화상과 SEM상(패턴이 오목일 경우는 휘도 반전 화상)의 상호 상관맵(5404)을, 상호 상관 처리부(1104)에서 작성한다(S5307).
상호 상관맵은, 상호 상관맵은 정규화 상호 상관법이나, 휘도값의 차의 절대값의 합계, 휘도값의 차의 2승의 합계 등에 의해 구하는 것이 가능하다. 여기에서 산출되는 상호 상관맵은 SEM상의 패턴 상에서 피크가 존재하고, 패턴이 존재하지 않는 Defect 위치(5405)에 관해서는 피크가 나타나지 않기 때문에, 결함 검출부(1602)는, 상호 상관맵으로부터, 주기적으로 배열되어 있지 않은 개소를 검출함에 의해, Defect 위치를 특정한다(S5308).
주기적으로 배열되어 있지 않은 개소는 허프 변환을 행하여 직선 성분의 교점 상에 상호 상관맵 피크가 존재하는지의 여부로 특정하는 방법도 있고, 또한 상호 상관맵의 피크를 검출하여 인접하는 피크가 패턴 구조분 존재하는지 등으로도 특정 가능하다. 또한, 자기 상관맵의 맵 전체와 SEM상 전체의 상호 상관맵(5501)과, 자기 상관맵을 잘라낸 화상과 SEM상 전체의 상호 상관맵(5502)의 차분에 의해 차분 맵(5503)을 작성하여, Defect 위치(5504)를 검출하는 방법이 있다. 본 방법에서는, 차분 맵에서 Defect 위치에 피크(5504)가 나타나기 때문에, 본 피크를 검출함으로써 Defect 위치를 특정할 수 있다.
실시예 3
본 실시예에서는, 상기 실시예에서 생성한 상호 상관맵(패턴 좌표 맵)의 피크 좌표를 사용해서 패턴 Edge를 검출하는 방법에 대해 도 17을 사용해서 설명한다. 우선, 패턴 좌표 맵의 각 좌표끼리(5604)의 최단 거리(5605)를 산출하며 Edge 검출을 행하는 범위(5606)를 설정한다. Edge 검출 범위는, 상호 상관 피크끼리의 최단 거리의 1/2로 설정하면, 인접하는 패턴에 의해 영향받지 않는 영역의 설정이 가능하다. 또는, 미리 에지 검출 범위를 설정해 두는 것도 가능하다. 다음으로, 상기에서 생성한 패턴 좌표 맵의 피크 좌표를 계측 기준 위치(5604)로 해서(Defect로 판단된 위치에서는 Edge 검출을 실시하지 않음), Edge 검출 범위 내에서 패턴의 Edge 검출을 행한다. Edge의 검출 방법은, SEM상으로부터 구한 최저 휘도와 최대 휘도 사이에 역치를 마련해서 Edge를 검출할 수 있다. 역치는 오츠의 2치화 등에 의해 자동으로 산출하는 것이 가능하고, 또한 외부로부터 미리 휘도 역치를 설정해 두는 것도 가능하다. 역치 이외에도 패턴 좌표 맵의 피크 좌표로부터 방사상으로 휘도 프로파일을 취득해서, 휘도 프로파일의 미분 피크가 최대가 되는 개소를 Edge위치로 할 수 있다. 다음으로 Edge 검출에 성공했는지의 여부의 판정을 행한다. 2치화에 의해 판정했을 경우는, Edge 검출 범위 내에 폐곡선이 생겼는지의 여부로 판정할 수 있다. 방사상으로 휘도 프로파일을 취득해서 Edge 검출했을 경우는, 에지 검출 범위 내에 각 방향으로 휘도 프로파일의 미분 피크 값이 존재하고, 또한 에지의 편차가 소정의 범위 내이면 Edge 검출 성공으로 판정한다.
Edge 검출에 성공한 패턴은, Edge 검출 결과로부터 각 패턴 Edge의 무게 중심을 구하고, 각 패턴의 Edge 무게 중심과 패턴 좌표 맵에서 대응하는 좌표의 거리를 산출함으로써 패턴의 무게 중심 편차를 산출하는 것도 가능하다.
실시예 4
본 실시예에서는, 상기에서 생성한 패턴 좌표 맵으로부터 패턴의 배열에 따라 임의 방향의 Grid 데이터를 생성하는 방법을 설명한다. 도 18은, 그리드 생성의 공정을 나타내는 플로우 차트이다. 필요해지는 데이터는 앞선 실시예에서 설명한 패턴 좌표 맵(5701)이고, 우선 Step1에서는, Grouping하고자 하는 방향의 패턴의 좌표를 패턴 좌표 맵(5701)으로부터 적어도 2개 선택한다. 도 18에 예시하는 바와 같은 좌표 맵을, 도 8에 예시하는 입력 장치(815)의 표시 장치에 표시시키고, 도시하지 않은 포인팅 디바이스 등을 사용해서, 패턴 좌표(5702)를 선택한다.
Step2에서는, 선택한 2개의 패턴 좌표를 지나는 직선의 근방에 있는 패턴 좌표점 열로부터 직선 근사를 행하여, 근사 직선(5703)을 생성한다. 또한, 근사한 직선과 평행하게 배열하는 패턴 좌표에 대해 각각 직선 근사를 행한다. Step2는, 선택한 2개의 패턴 좌표를 지나는 직선의 기울기와 패턴 좌표 맵을 허프 변환함으로써도 직선을 산출할 수 있다. Step3에서는, Step2에서 선택한 좌표의 방향과는 다른 방향으로 되는 바와 같은 2개의 패턴 좌표(5704)를 선택한다. Step4에서는, Step2와 마찬가지로 직선 근사를 행한다. 본 방법에 의해 임의 방향의 Grid Line(5705)를 생성하는 것이 가능하다.
실시예 5
본 실시예에서는, Grid Line 정보를 사용해서 계측 패턴의 치수 사이즈 등의 특징량을 그루핑하는 방법에 대해 도 19를 사용해서 설명한다. 우선, Step0에 있어서, 상술한 실시예에 기재된 방법 등을 사용해서 작성한 Grid Line(5801, 5802)을 SEM상 상에 플롯한다. Step1에 있어서, Grouping하는 패턴의 기준이 되는 Grid Line(5803)을 하나 이상 선택한다. 다음으로 Step2에서는, Step1과는 다른 방향의 Grid Line(5804)을 하나 이상 선택한다. 마지막으로 Step3에서, step1, step2에서 선택한 Grid Line의 교점(5805)을 Grouping하는 패턴으로서 설정한다. 5805에서 지정한 패턴을 패턴 1주기분 시프트하면, 도 20에 예시하는 그루핑 화상(5806)과 같이, 4개의 그룹으로 나누는 것이 가능하다. 또한, 도 20에 예시하는 바와 같이, 다른 패턴 좌표에 기준 그리드 라인을 설정함에 의해, 그루핑 화상(5807~5809)과 같은 그룹 나눔를 행하도록 해도 된다.
실시예 6
본 실시예에서는, 패턴간의 Edge끼리의 최단 거리를 산출하는 방법에 대해 설명한다. 도 21에 예시하는 바와 같이, 상술한 실시예에 기재된 방법 등을 사용해서 설정한 Grid Line 정보를 사용해 패턴간의 Edge끼리의 최단 거리를 산출한다. 구체적으로는, Grid Line(5901, 5902) 상에 위치하는 인접한 복수의 에지간의 거리(5904)를 산출하고, 산출된 복수의 거리(5904)를 비교해서 최단으로 되는 Edge의 조합간의 거리(5906)를 산출함으로써 패턴간 거리를 구할 수 있다. 또한, Grid Line을 사용함으로써 패턴간의 Edge 거리뿐만 아니라, 패턴간의 무게 중심 거리도 산출 가능하다.
실시예 7
본 실시예에서는, 패턴간의 거리를 Grouping해서 산출하는 방법을 설명한다. 도 22에 예시하는 바와 같이, 우선, SEM상(6001)에 대해, 상술한 실시예에 기재된 방법 등을 사용해서 작성한 Grid Line(6002)을 사용해서 Step1에서 기준이 되는 2개의 Grid Line(6003)을 선택한다. Step2에서는, 거리를 산출하는 방향과 동일 방향의 Grid Line(6004)를 1개 이상 선택한다. 본 스텝에 의해 그루핑하는 패턴간 거리(6005)의 조합을 결정할 수 있다. 또한 본 스텝에서 결정한 패턴의 조합을 평행 이동시킴으로써, 인접하는 배열의 패턴간의 거리(6007)도 동일한 Grouping로 해서 지정할 수 있다.
이상과 같이, SEM상 상에 미리 그리드 라인을 설정해 둠에 의해, 측정을 희망하는 복수의 패턴이나 패턴간 거리에 대해, 개개에 측정 위치를 설정하지 않고, 일괄한 측정 위치의 설정이 가능해진다.
실시예 8
본 실시예에서는, DSA에서 형성된 패턴을, 측정할 때에 사용되는 그리드 라인의 생성 방법에 대해 설명한다. 도 23은, DSA 패턴 측정용 그리드를 사용한 측정법을 설명하는 도면이다. 도 27은, 도 11에 예시한 그리드 생성부(1107)를 보다 상세히 설명하기 위한 도면이고, DSA 패턴 정보를 사용해서, 그리드 정보를 생성하기 위한 그리드 생성부를 예시하는 것이다. 도 28은, SEM상 취득에 의거하여, DSA 패턴 측정용 그리드를 생성하는 공정을 나타내는 플로우 차트이다.
우선, 가이드 패턴(가이드 홀)이 형성된 시료 상에, 전자빔을 주사하여, 가이드 패턴의 SEM상을 취득한다(스텝 2801). 전자빔의 주사 대상으로 되는 시료는, DSA 패턴을 형성하기 위한 폴리머를 도포하기 전의 것이다. 평균 그리드 생성부(2701)는, 상술한 실시예 등에 설명된 그리드 생성법에 의거하여, 가이드 패턴 그리드(6102)를 생성한다(도 23의 스텝 0, 도 28의 스텝 2802, 2803).
다음으로, DSA 그리드 생성부(2702)에서는, 메모리(805) 등에 기억되어 있는, 혹은 입력 장치(815)로부터 입력된 DSA 패턴 정보를 참조해서, DSA 패턴 측정용 그리드(6103)를 생성한다(도 23의 스텝 1, 도 28의 스텝 2804, 2805). 리소그래피로 생성한 가이드 패턴은 정밀하게 생성되기 때문에, Step1에서, 가이드 Grid를 이상 Grid로 해서 DSA Hole로 생성되는 Grid를 정의할 수 있다. 가이드 패턴이 육각 격자이면, 그 반 피치의 장소에 DSA Hole이 생성되기 때문에, 이상 Grid는 가이드 패턴의 반 피치 상에 있는 것으로 한다. 이와 같은 정보는 DSA 패턴에 사용되는 폴리머의 종류나 제조 조건 등으로부터 미리 지득(知得)할 수 있기 때문에, 기억 매체 등에 미리 등록해 두고, 상기 생성 방법에 의거하여, DSA 패턴의 측정 조건의 하나인 측정용 그리드를 자동적으로 생성하는 것도 가능하다.
SEM상에 표시된 가이드 패턴은, 설계 데이터와 같은 이상 형상이 아니고, 실제의 패턴의 형상을 나타내고 있다. 상술한 바와 같은 방법으로 형성된 DSA 패턴 측정 그리드는, 실제의 가이드 패턴의 형성 상태에 있어서의 DSA 패턴의 이상 위치를 나타내고 있기 때문에, 가이드 패턴의 만듦에 따른 적절한 평가를 행하는 것이 가능해진다.
도 23의 Step2에서는, DSA 패턴 생성 후의 시료에 대한 전자빔 주사에 의거하여 얻어지는 DSA 패턴의 SEM상으로부터 패턴의 무게 중심 좌표(6104)를 구하고, 이상 Grid와의 비교를 행하여 이상 좌표로부터의 무게 중심 어긋남을 산출한다. 또한 Grid Line마다 Grouping하면 방향마다의 패턴의 편차나, 패턴의 배열의 각도의 편차 등도 산출할 수 있다.
실시예 9
본 실시예는 상기 생성된 Grid 정보를 사용해서 형성된 DSA 패턴을 계측하는 방법에 대해 설명한다. 기판 상에 노광 후, 해상된 레지스트 가이드 패턴 또는 에칭에 의해 형성된 가이드 패턴과 DSA 공정에서 형성된 홀 패턴을 도 24에 예시한다. DSA 공정에서는 가이드의 사이즈 및 2종류의 폴리머의 성분비에 의해 패턴 사이즈나 피치(이하 Lo라 함)를 제어하는 것이 가능하다.
본 실시예에서는 2종류의 폴리머의 성분비가 1:1로 Lo/2(대략 Hole 직경)를 Grid의 최소 폭으로 설정한 예를 나타내고 있지만 이 값은 Lo나 DSA 홀 패턴 사이즈, 가이드 패턴 형상에 맞춰 설정하는 것이 가능하다. 여기에서는 상기 생성된 Grid의 피치를 2분할해서 사용하는 예이다.
DSA 가이드 패턴 내에 형성된 2개의 DSA 홀 패턴의 위치 검출과 계측 수순을 도 25에 예시하는 플로우 차트를 사용해서 설명한다. 하나의 DSA 홀 패턴 중심을 지나도록 취출한 X방향 파형 및 Y방향 파형 예를 도 26에 나타낸다. DSA 홀 중심부근의 Y파형은 거의 좌우 대칭이지만 X방향 파형은 비대칭이고, 또 다른 하나의 DSA 홀 패턴간의 신호가 낮아져 있다. 이와 같은 에지 방향에 의해 신호 강도가 상이한 패턴의 에지를 결정하기 위해는 고정한 역치로 결정하는 것은 어렵기 때문에, 역치를 변화시켜 얻어진 Guide 패턴 및 DSA 홀의 형상 평가값으로부터 역치를 결정한다. 결정한 역치로부터 각 패턴의 계측값을 산출한다.
이하, 처리 수순에 대해 설명한다. 우선, Grid 정보로부터 Guide 패턴 위치와 영역을 인식한다(S9001). 영역의 인식은 미리 등록한 역치 이하의 부분으로 해도 되고, 템플릿 매칭으로 인식해도 된다. 인식한 Guide 영역 내에서 화소의 최소값, 최대값을 검출하고(S9002), 최소값으로부터 최대값까지 역치를 변경하면서(S9003), 2치 화상을 작성한다(S9004). 각 역치로 입자 해석을 실행해서 개수, 면적 등의 평가값을 산출한다(S9005). 복수의 입자가 검출되었을 경우는 모두 입자에 대해 평가값을 산출한다. 미리 정해 둔 조건 또는 입력된 조건을 만족시키는 입자의 무게 중심 좌표 또는 임의의 형상(타원이나 원 등)을 피팅한 위치에 대한 좌표를 산출한다(S9006). 이때 출력하는 값은 조건을 만족한 모든 경우의 평균값이어도 되고, 복수의 평가값에 대한 가중을 승산한 값이어도 된다.
평가값에 대한 조건으로서는 입자의 개수나 면적, 원형도, 임의 형상을 피팅했을 경우의 잔차(殘差)를 사용한다. 홀 사이즈에 대해서는 조건을 만족한 역치에 있어서의 입자의 면적이나 임의 형상을 피팅했을 경우의 면적, 특히 타원이나 원을 피팅했을 경우는 직경의 평균값 등을 출력한다.
본 실시예에서는 Guide 패턴 개수를 1, DSA 홀 패턴 2개인 경우를 나타냈지만 DSA 홀에 관해서는 2개 이상 검출해서 계측하는 것도 가능하다. 마찬가지인 처리를 화면 내의 다른 Guide 패턴과 DSA 홀 패턴에 대해 실시해서 각각의 계측값을 출력할 수 있다.
101 전자원
102 인출 전극
103 일차 전자선(하전 입자 빔)
104 제1 콘덴서 렌즈
105 스로틀
106 제2 콘덴서 렌즈
107 이차 전자 검출기
108 얼라인먼트 코일
109 편향 코일
110 대물 렌즈
111 시료
112 스테이지
113 시료실
114 이차 전자
115 고전압 제어 장치
116 제1 콘덴서 렌즈 제어부
117 제2 콘덴서 렌즈 제어부
118 이차 전자 신호 증폭기
119 얼라인먼트 제어부
120 편향 신호 증폭기
121 대물 렌즈 제어부
122 편향 신호 제어부
123 화상 처리 프로세서
124 이차 전자상 표시 장치

Claims (16)

  1. 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터를 사용해서, 상기 시료에 형성된 패턴의 치수를 측정하는 연산 장치를 구비한 패턴 측정 장치에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터에 의거하여, 상기 패턴의 좌표 정보를 추출하고, 당해 좌표 정보를 사용해서, 상기 패턴의 치수 측정을 행할 때의 측정 기준 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 제1 화상과, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상에 자기(自己) 상관 처리를 실시함에 의해 얻어지는 제2 화상과의 상관 판정에 의거하여, 상기 좌표 정보를 추출하는 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 제1 화상과 제2 화상의 상관 판정에 의거하여, 패턴 좌표 맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 패턴 좌표 맵에 포함되는 복수의 좌표를 정점(頂点)으로 하는 형상이 소정의 형상인지의 여부의 판정을 행하는 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 형상 판정에 따른 방향의 선분을 갖는 그리드선을 생성하는 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 제1 화상은, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상의 휘도를 반전시킨 화상인 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 시료 상에 형성된 패턴이 오목 패턴일 경우에, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상의 휘도를 반전시켜서, 상기 제1 화상을 생성하는 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 추출된 좌표 정보의 배열에 따라, 상기 패턴의 치수 측정을 행할 때의 기준이 되는 그리드선을 생성하는 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
  9. 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터를 사용해서, 상기 시료 상의 결함을 검출하는 연산 장치를 구비한 결함 검사 장치에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어진 제1 화상과, 당해 화상에 대해 자기 상관 처리를 실시함에 의해 얻어지는 제2 화상을 비교해서, 결함을 검출하는 결함 검사 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 자기 상관 처리를 실시함에 의해 얻어지는 화상의 일부를 잘라내서 상기 제2 화상을 생성하고, 당해 제2 화상과, 상기 제1 화상의 상관 판정에 의거하여, 상기 결함을 검출하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 제1 화상과 제2 화상과의 상관 판정에 의거하여, 상호 상관맵을 생성하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상에 대해, 자기 상관을 실시함에 의해 얻어진 자기 상관 화상의 일부를 잘라낸 잘라냄 화상과, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상과의 상관을 구함에 의해 얻어지는 제1 화상과, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상에 대해, 자기 상관을 실시함에 의해 얻어진 자기 상관 화상과, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상과의 상관을 구함에 의해 얻어지는 제2 화상과의 차분 연산에 의거하여, 상기 결함을 검출하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  13. 제9항에 있어서,
    상기 제1 화상은, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상의 휘도를 반전시킨 화상인 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 시료 상에 형성된 패턴이 오목 패턴일 경우에, 상기 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 화상의 휘도를 반전시켜서, 상기 제1 화상을 생성하는 것을 특징으로 하는 결함 검사 장치.
  15. 시료에 빔을 조사함에 의해 얻어지는 데이터를 사용해서, 상기 시료에 형성된 패턴의 치수를 측정하는 연산 장치를 구비한 패턴 측정 장치에 있어서,
    상기 연산 장치는, 상기 시료의 데이터로부터 상기 시료 상에 형성되는 복수의 제1 패턴의 좌표 정보를 추출하여, 당해 제1 패턴간에 형성되는 제2 패턴을 측정할 때의 측정 기준 데이터를 생성하는 패턴 측정 장치.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 제1 패턴은 자기 유도 조직화 프로세스에 사용되는 가이드 패턴이고, 상기 제2 패턴은 상기 자기 유도 조직화 프로세스에 의해 생성되는 패턴인 것을 특징으로 하는 패턴 측정 장치.
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