KR20230004602A - 패턴 매칭 방법 - Google Patents

패턴 매칭 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR20230004602A
KR20230004602A KR1020227039515A KR20227039515A KR20230004602A KR 20230004602 A KR20230004602 A KR 20230004602A KR 1020227039515 A KR1020227039515 A KR 1020227039515A KR 20227039515 A KR20227039515 A KR 20227039515A KR 20230004602 A KR20230004602 A KR 20230004602A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
integrated value
group
pattern
patterns
area
Prior art date
Application number
KR1020227039515A
Other languages
English (en)
Inventor
유지 미우라
Original Assignee
타스밋 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 타스밋 가부시키가이샤 filed Critical 타스밋 가부시키가이샤
Publication of KR20230004602A publication Critical patent/KR20230004602A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/50—Context or environment of the image
    • G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N23/00—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00
    • G01N23/22—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material
    • G01N23/225—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion
    • G01N23/2251—Investigating or analysing materials by the use of wave or particle radiation, e.g. X-rays or neutrons, not covered by groups G01N3/00 – G01N17/00, G01N21/00 or G01N22/00 by measuring secondary emission from the material using electron or ion using incident electron beams, e.g. scanning electron microscopy [SEM]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/40—Extraction of image or video features
    • G06V10/44—Local feature extraction by analysis of parts of the pattern, e.g. by detecting edges, contours, loops, corners, strokes or intersections; Connectivity analysis, e.g. of connected components
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/401—Imaging image processing
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/40—Imaging
    • G01N2223/418—Imaging electron microscope
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60—Specific applications or type of materials
    • G01N2223/611—Specific applications or type of materials patterned objects; electronic devices
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01N—INVESTIGATING OR ANALYSING MATERIALS BY DETERMINING THEIR CHEMICAL OR PHYSICAL PROPERTIES
    • G01N2223/00—Investigating materials by wave or particle radiation
    • G01N2223/60—Specific applications or type of materials
    • G01N2223/611—Specific applications or type of materials patterned objects; electronic devices
    • G01N2223/6116—Specific applications or type of materials patterned objects; electronic devices semiconductor wafer
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
    • H01L22/00—Testing or measuring during manufacture or treatment; Reliability measurements, i.e. testing of parts without further processing to modify the parts as such; Structural arrangements therefor
    • H01L22/10—Measuring as part of the manufacturing process
    • H01L22/12—Measuring as part of the manufacturing process for structural parameters, e.g. thickness, line width, refractive index, temperature, warp, bond strength, defects, optical inspection, electrical measurement of structural dimensions, metallurgic measurement of diffusions

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biochemistry (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Immunology (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
  • Length-Measuring Devices Using Wave Or Particle Radiation (AREA)

Abstract

본 방법은 제1 그룹에 속하는 참조 패턴(210A)의 폭의 계측값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 참조 패턴(210B)의 폭의 계측값을 적산해서 제2 적산값을 결정하고, 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴과, 대응하는 복수의 CAD 패턴의 제2 매칭을 실시하고, 제1 그룹에 속하는 패턴(220A)의 폭의 계측값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 패턴(220B)의 폭의 계측값을 적산해서 제4 적산값을 결정하고, 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정한다.

Description

패턴 매칭 방법
본 발명은 반도체 디바이스의 제조에 사용되는 웨이퍼 또는 유리 기판 등의 워크피스의 표면에 형성된 패턴과, 패턴의 설계 데이터로부터 작성된 CAD 패턴의 매칭을 행하는 방법에 관한 것이다.
다이 투 데이터베이스 방식은, 웨이퍼 또는 유리 기판 등의 워크피스의 표면에 형성된 패턴과, 패턴의 설계 데이터로부터 작성된 CAD 패턴의 매칭을 행하는 패턴 매칭 방법이다. 보다 구체적으로는, 다이 투 데이터베이스 방식은, 검사하고자 하는 에어리어의 좌표를 설계 데이터로부터 취득하고, 워크피스가 놓인 스테이지를 그 좌표로 이동시키고, 워크피스 상의 패턴의 화상을 전자 빔 조사에 의해 생성하고, 화상과 설계 데이터로부터 작성된 CAD 패턴을 중첩하고, CAD 패턴의 에지를 기점으로 해서 설정된 범위에서 화상의 그레이 레벨의 프로파일을 작성하고, 그레이 레벨의 프로파일로부터 화상 상의 패턴의 에지를 결정하고, 결정된 에지의 위치와, 대응하는 CAD 패턴의 에지의 바이어스값이 최소가 되는 매칭 위치를 결정한다(예를 들어, 특허문헌 1 참조).
일본 특허 공개 평5-324836호 공보 일본 특허 공표 제2012-519391호 공보
최근에는, 패턴 간격이 보다 좁은 고집적 회로를 형성할 수 있는 기술인 더블 패터닝이 주목받고 있다. 이 더블 패터닝은, 교호로 배열되는 제1 패턴과 제2 패턴을 2회로 나누어서 형성하는 기술이다. 그러나, 어느 특정 에어리어에서는, 패턴의 치수(CD, 즉 Critical Dimension)의 변동이 발생하기 쉽다. 따라서, 그러한 에어리어에서는, 프로세스의 최적화나 프로세스 변동의 모니터링을 행하기 위해서, CD(Critical Dimension)의 정확한 통계 데이터의 취득이 필요해진다.
특허문헌 2에서는, SEM 이미지의 패턴 프로파일의 특징량만을 사용하여, 패턴 1과 패턴 2의 CD 계측을 행하는 기술이 개시되어 있다. 그러나, 이 기술에서는 CD의 계측값 이외에 설계 정보에 부가할 수 있는 정보는 얻을 수 없기 때문에, 설계상 또는 프로세스상의 문제점의 해석이 어렵다.
더블 패터닝의 프로세스 변동의 영향이 클 것으로 예상되는 에어리어를, 설계 데이터 내의 CAD 좌표계 상에서 직접 지정해서 CD 통계 데이터를 취득하고, 메모리셀 내의 CD 변동 평가를 행하는 것은, 종래의 다이 투 데이터베이스 방식으로 실현이 가능하다. 또한 다이 투 데이터베이스 방식은, SEM 이미지의 배율 변동이나 회전 등의 영향을, 설계 데이터를 사용해서 보정하면서 CD를 계측할 수 있기 때문에, 대량의 정확한 설계값과 CD의 차를 얻을 수 있다. 이에 더하여, 설계 데이터로부터 주변 패턴 정보 등의 부가 정보가 얻어지기 때문에, 다이 투 데이터베이스 방식은, 포토마스크나 프로세스 파라미터 변경 목적의 CD 계측 데이터 해석에 최적으로 되어 있다.
통상, 메모리셀의 단부에서는, 광근접 효과 등의 영향에 의해 패턴이 크게 변형되기 쉽다. 이 때문에, 더블 패터닝에 기인하는 CD 변동의 데이터를 취득하기 위해서는, 메모리셀의 중앙부에서 CD 계측을 행하는 것이 이상적이다. 그러나, 메모리셀의 중앙부에서는, 패턴 매칭이 올바른지 여부를 판단하는 것이 어렵다. 예를 들어, 도 16에 도시한 바와 같이, SEM 화상(500) 상의 반복 패턴(505)은 설계 데이터 상의 CAD 패턴(510)에 일치하고 있음에도 불구하고, 피치 어긋남이 발생하는 경우가 있다.
그래서, 본 발명은 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴과, 대응하는 CAD 패턴의 올바른 매칭을 달성할 수 있는 패턴 매칭 방법을 제공한다.
일 양태에서는, 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴을 포함하는 패턴 영역 내의 제1 영역의 화상을 생성하고, 상기 제1 영역의 화상 상의 복수의 참조 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제1 CAD 패턴의 제1 매칭을 실시하고, 상기 복수의 참조 패턴을, 상기 제1 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류하고, 상기 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 폭, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 폭을 계측하고, 상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고, 상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제2 적산값을 결정하고, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계를 결정하고, 상기 패턴 영역 내의 제2 영역의 화상을 생성하고, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제2 CAD 패턴의 제2 매칭을 실시하고, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 제2 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹으로 분류하고, 상기 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴의 폭, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴의 폭을 계측하고, 상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고, 상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제4 적산값을 결정하고, 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계를 결정하고, 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 상기 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정하는, 패턴 매칭 방법이 제공된다.
일 양태에서는, 상기 제1 영역은, 상기 패턴 영역의 에지를 포함하는 에지 영역이고, 상기 제2 영역은, 상기 패턴 영역 내이며, 또한 상기 제1 영역보다 내측에 위치한다.
일 양태에서는, 상기 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴은, 반복 패턴이다.
일 양태에서는, 상기 패턴 매칭 방법은, 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치하지 않을 때는, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 복수의 제2 CAD 패턴에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 상기 제2 매칭을 다시 실시하는 공정을 더 포함한다.
일 양태에서는, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 차의 절댓값, 및 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 차의 절댓값은, 미리 정해진 값보다 크다.
일 양태에서는, 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴을 포함하는 패턴 영역 내의 제1 영역의 화상을 생성하고, 상기 제1 영역의 화상 상의 복수의 참조 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제1 CAD 패턴의 제1 매칭을 실시하고, 상기 복수의 참조 패턴을, 상기 제1 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류하고, 상기 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 산정하고, 상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고, 상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제2 적산값을 결정하고, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계를 결정하고, 상기 패턴 영역 내의 제2 영역의 화상을 생성하고, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제2 CAD 패턴의 제2 매칭을 실시하고, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 제2 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹으로 분류하고, 상기 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 산정하고, 상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고, 상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제4 적산값을 결정하고, 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계를 결정하고, 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 상기 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정하는, 패턴 매칭 방법이 제공된다.
일 양태에서는, 상기 제1 영역은, 상기 패턴 영역의 에지를 포함하는 에지 영역이고, 상기 제2 영역은, 상기 패턴 영역 내이며, 또한 상기 제1 영역보다 내측에 위치한다.
일 양태에서는, 상기 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴은, 반복 패턴이다.
일 양태에서는, 상기 패턴 매칭 방법은, 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치하지 않을 때는, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 복수의 제2 CAD 패턴에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 상기 제2 매칭을 다시 실시하는 공정을 더 포함한다.
일 양태에서는, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 차의 절댓값, 및 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 차의 절댓값은, 미리 정해진 값보다 크다.
본 발명에 따르면, 제1 영역에서의 패턴 폭의 대소 관계를 참조하여, 제2 영역에서의 정확한 패턴 매칭을 보증할 수 있다. 특히, 본 발명에 따르면, 패턴 폭의 계측값을 프로세스 파라미터의 최적화에 사용할 수 있다. 또한, 프로세스 마진이 작은 영역의 패턴 폭의 감시가 가능해진다.
도 1은 화상 생성 장치의 일 실시 형태를 도시하는 모식도이다.
도 2는 웨이퍼 상에 형성되어 있는 패턴 영역을 도시하는 모식도이다.
도 3은 제1 영역의 화상의 일례를 도시하는 모식도이다.
도 4는 제1 영역의 화상 상의 복수의 참조 패턴과, 대응하는 복수의 CAD 패턴의 제1 매칭을 설명하는 도면이다.
도 5는 SEM 화상 상의 복수의 참조 패턴을 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류하는 공정을 설명하는 도면이다.
도 6은 적산된 참조 패턴의 폭의 수와, 제1 및 제2 적산값의 관계를 나타내는 그래프이다.
도 7은 제1 영역 내의 패턴의 다른 예를 나타내는 모식도이다.
도 8은 제2 영역의 화상의 일례를 도시하는 모식도이다.
도 9는 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴과, 대응하는 복수의 CAD 패턴의 제2 매칭을 설명하는 도면이다.
도 10은 SEM 화상 상의 복수의 패턴을 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류하는 공정을 설명하는 도면이다.
도 11은 패턴 매칭 방법의 일 실시 형태를 설명하는 흐름도이다.
도 12는 제1 영역의 화상의 다른 예를 나타내는 모식도이다.
도 13은 제2 영역의 화상의 다른 예를 나타내는 모식도이다.
도 14는 화상 상의 패턴의 휘도 프로파일의 일례를 도시하는 도면이다.
도 15는 패턴 매칭 방법의 일 실시 형태를 설명하는 흐름도이다.
도 16은 종래의 패턴 매칭에 일어날 수 있는 문제를 설명하는 도면이다.
이하, 본 발명의 실시 형태에 대해서 도면을 참조하여 설명한다.
도 1은 화상 생성 장치의 일 실시 형태를 도시하는 모식도이다. 도 1에 도시한 바와 같이, 화상 생성 장치는 주사 전자 현미경(50) 및 연산 시스템(150)을 구비하고 있다. 주사 전자 현미경(50)은 연산 시스템(150)에 접속되어 있고, 주사 전자 현미경(50)의 동작은 연산 시스템(150)에 의해 제어된다.
연산 시스템(150)은 데이터베이스(161) 및 프로그램이 저장된 기억 장치(162)와, 프로그램에 포함되는 명령에 따라 연산을 실행하는 처리 장치(163)와, 화상 및 GUI(그래피컬 유저 인터페이스) 등을 표시하는 표시 화면(165)을 구비하고 있다. 처리 장치(163)는 기억 장치(162)에 저장되어 있는 프로그램에 포함되는 명령에 따라 연산을 행하는 CPU(중앙 처리 장치) 또는 GPU(그래픽 프로세싱 유닛) 등을 포함한다. 기억 장치(162)는 처리 장치(163)가 액세스 가능한 주기억 장치(예를 들어 랜덤 액세스 메모리)와, 데이터 및 프로그램을 저장하는 보조 기억 장치(예를 들어, 하드디스크 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브)를 구비하고 있다.
연산 시스템(150)은 적어도 1대의 컴퓨터를 구비하고 있다. 예를 들어, 연산 시스템(150)은 주사 전자 현미경(50)에 통신선으로 접속된 에지 서버여도 되고, 인터넷 또는 로컬 네트워크 등의 통신 네트워크에 의해 주사 전자 현미경(50)에 접속된 클라우드 서버여도 되고, 혹은 주사 전자 현미경(50)에 접속된 네트워크 내에 설치된 포그 컴퓨팅 디바이스(게이트웨이, 포그 서버, 라우터 등)여도 된다. 연산 시스템(150)은 복수의 서버의 조합이어도 된다. 예를 들어, 연산 시스템(150)은 인터넷 또는 로컬 네트워크 등의 통신 네트워크에 의해 서로 접속된 에지 서버와 클라우드 서버의 조합이어도 된다. 다른 예에서는, 연산 시스템(150)은 네트워크로 접속되어 있지 않은 복수의 서버(컴퓨터)를 구비해도 된다.
주사 전자 현미경(50)은 1차 전자(하전 입자)로 이루어지는 전자 빔을 발하는 전자총(111)과, 전자총(111)으로부터 방출된 전자 빔을 집속하는 집속 렌즈(112), 전자 빔을 X 방향으로 편향하는 X 편향기(113), 전자 빔을 Y 방향으로 편향하는 Y 편향기(114), 전자 빔을 워크피스의 일례인 웨이퍼(124)에 포커스시키는 대물 렌즈(115)를 갖는다. 전자총(111)의 구성은 특별히 한정되지 않는다. 예를 들어, 필드 에미터형 전자총 또는 반도체 포토 캐소드형 전자총 등을 전자총(111)으로서 사용할 수 있다.
집속 렌즈(112) 및 대물 렌즈(115)는 렌즈 제어 장치(116)에 접속되고, 집속 렌즈(112) 및 대물 렌즈(115)의 동작은 렌즈 제어 장치(116)에 의해 제어된다. 이 렌즈 제어 장치(116)는 연산 시스템(150)에 접속되어 있다. X 편향기(113), Y 편향기(114)는, 편향 제어 장치(117)에 접속되어 있고, X 편향기(113), Y 편향기(114)의 편향 동작은 편향 제어 장치(117)에 의해 제어된다. 이 편향 제어 장치(117)도 마찬가지로 연산 시스템(150)에 접속되어 있다. 2차 전자 검출기(130)와 반사 전자 검출기(131)는 화상 취득 장치(118)에 접속되어 있다. 화상 취득 장치(118)는 2차 전자 검출기(130)와 반사 전자 검출기(131)의 출력 신호를 화상으로 변환하도록 구성된다. 이 화상 취득 장치(118)도 마찬가지로 연산 시스템(150)에 접속되어 있다.
시료 챔버(120) 내에 배치되는 시료 스테이지(121)는, 스테이지 제어 장치(122)에 접속되어 있고, 시료 스테이지(121)의 위치는 스테이지 제어 장치(122)에 의해 제어된다. 이 스테이지 제어 장치(122)는 연산 시스템(150)에 접속되어 있다. 웨이퍼(124)를, 시료 챔버(120) 내의 시료 스테이지(121)에 적재하기 위한 반송 장치(140)도 마찬가지로 연산 시스템(150)에 접속되어 있다.
전자총(111)으로부터 방출된 전자 빔은 집속 렌즈(112)에서 집속된 후에, X 편향기(113), Y 편향기(114)에서 편향되면서 대물 렌즈(115)에 의해 집속되어 웨이퍼(124)의 표면에 조사된다. 웨이퍼(124)에 전자 빔의 1차 전자가 조사되면, 웨이퍼(124)로부터는 2차 전자 및 반사 전자가 방출된다. 2차 전자는 2차 전자 검출기(130)에 의해 검출되고, 반사 전자는 반사 전자 검출기(131)에 의해 검출된다. 검출된 2차 전자의 신호 및 반사 전자의 신호는, 화상 취득 장치(118)에 입력되어 화상으로 변환된다. 화상은 연산 시스템(150)으로 송신된다.
웨이퍼(124)에 형성되어 있는 패턴의 설계 데이터는, 기억 장치(162)에 미리 기억되어 있다. 설계 데이터는, 웨이퍼(124) 상에 형성된 패턴의 정점의 좌표, 패턴의 위치, 형상 및 크기, 패턴이 속하는 층의 번호 등의 패턴의 설계 정보를 포함한다. 기억 장치(162)에는, 데이터베이스(161)가 구축되어 있다. 패턴의 설계 데이터는, 데이터베이스(161) 내에 미리 저장된다. 연산 시스템(150)은 기억 장치(162)에 저장되어 있는 데이터베이스(161)로부터 패턴의 설계 데이터를 읽어내는 것이 가능하다.
이어서, 주사 전자 현미경(50)에 의해 생성된 화상 상의 패턴과, 설계 데이터상의 대응하는 CAD 패턴의 매칭을 행하는 방법의 일 실시 형태에 대해서 설명한다. 이하의 설명에서는, 주사 전자 현미경(50)에 의해 생성된 화상을, SEM 화상이라고 하는 경우가 있다. 웨이퍼(124)의 패턴은, 설계 데이터(CAD 데이터라고도 한다)에 기초해서 형성되어 있다. CAD는 컴퓨터 지원 설계(computer-aided design)의 약어이다.
설계 데이터는, 웨이퍼(124)에 형성된 패턴의 설계 정보를 포함하는 데이터이며, 구체적으로는, 패턴의 정점의 좌표, 패턴의 위치, 형상 및 크기, 패턴이 속하는 층의 번호 등의 패턴의 설계 정보를 포함한다. 설계 데이터 상의 CAD 패턴은, 설계 데이터에 포함되는 패턴의 설계 정보에 의해 정의되는 가상 패턴이다. 이하의 설명에서는, 웨이퍼(124)에 이미 형성되어 있는 패턴을 실제 패턴이라고 하는 경우가 있다.
도 2는 웨이퍼(124) 상에 형성되어 있는 패턴 영역(200)을 도시하는 모식도이다. 패턴 영역(200) 내에 형성되어 있는 패턴은, 더블 패터닝, 쿼드러플 패터닝 등의 멀티 패터닝에 의해 형성된 실제 패턴이다. 본 실시 형태에서는, 패턴 영역(200) 내에 형성되어 있는 실제 패턴은, 반복 패턴의 일례인 라인 앤 스페이스 패턴이다. 패턴 영역(200)의 예로서는, 메모리셀을 들 수 있다.
처음에, 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴을 포함하는 패턴 영역(200) 내의 제1 영역(201)의 화상을 주사 전자 현미경(50)에 의해 생성한다. 제1 영역(201)의 화상을 생성한 후, 제1 영역(201)과는 다른 제2 영역(202)의 화상을 주사 전자 현미경(50)에 의해 생성한다. 제2 영역(202)은 제1 영역(201)과 마찬가지로, 패턴 영역(200) 내의 영역이다. 제1 영역(201)과 제2 영역(202)의 크기는 특별히 한정되지 않지만, 예를 들어 주사 전자 현미경(50)의 시야(FOV)의 크기, 또는 주사 전자 현미경(50)의 복수의 시야의 조합의 크기이다.
제1 영역(201)은, 그 후에 이어지는 제1 매칭 및 제2 매칭을 올바르게 실시 할 수 있는 것을 보증하기 위해서, 위치를 특정 가능한 특징적인 패턴을 포함하는 영역이다. 본 실시 형태에서는, 제1 영역(201)은 패턴 영역(200)의 에지를 포함하는 에지 영역이다. 제2 영역(202)은 패턴 영역(200) 내이며, 또한 제1 영역(201)보다 내측에 위치하고 있다.
도 3은 제1 영역(201)의 화상(205)의 일례를 도시하는 모식도이다. 도 3에 도시한 바와 같이, 제1 영역(201) 내의 패턴은, 더블 패터닝에 의해 각각 형성된 2조의 패턴(210A, 210B)을 포함한다. 이들 패턴(210A, 210B)은 교호로 배열되어 있다. 제1 영역(201) 내의 패턴(210A, 210B)은 패턴 영역(200)의 에지를 포함하는 반복 패턴이다. 즉, 가장 외측의 패턴(210A)은, 그 위치를 특정할 수 있는 특징적인 패턴이다. 따라서, 이들 패턴(210A, 210B)은 반복 패턴이기는 하지만, 정확한 패턴 매칭이 보증된다. 이하의 설명에서는, 제1 영역(201)의 화상(205) 상의 패턴(210A, 210B)을 참조 패턴이라고 칭한다. 제1 영역(201) 내에 포함되는 참조 패턴(210A, 210B)의 수는 도 3에 도시한 예에 한정되지는 않는다.
도 3에 도시한 바와 같이, 참조 패턴(210A, 210B)은 패턴 엔드를 포함하지 않는다. 즉, 참조 패턴(210A, 210B)의 각각은, 제1 영역(201)의 전체를 가로지르고 있다. 참조 패턴(210A, 210B)이 패턴 엔드를 포함하지 않는 이유는, 패턴 엔드에서는 패턴 수축이 일어나기 쉬워, 올바른 패턴폭을 계측할 수 없는 경우가 있기 때문이다. 제1 영역(201)의 크기 및 위치는 수동 또는 자동으로 설정할 수 있다. 복수의 제1 영역(201)이 설정되어도 된다.
이어서, 도 4에 도시한 바와 같이, 연산 시스템(150)은 제1 영역(201)의 화상(205) 상의 복수의 참조 패턴(210A, 210B)과, 대응하는 복수의 CAD 패턴(215A, 215B)의 제1 매칭을 실시한다. CAD 패턴(215A, 215B)은, 이들 CAD 패턴의 레이어 정보에 따라서 제1 그룹과 제2 그룹으로 각각 미리 분류되어 있다. 도 4에 도시한 예에서는, CAD 패턴(215A)은 제1 그룹으로 분류되고, CAD 패턴(215B)은 제2 그룹으로 분류되어 있다. CAD 패턴(215A, 215B)은 참조 패턴(210A, 210B)의 설계 데이터에 기초하여 연산 시스템(150)에 의해 작성된다.
제1 매칭은 다음과 같이 해서 행해진다. 연산 시스템(150)은 SEM 화상(205)과 설계 데이터로부터 작성된 CAD 패턴(215A, 215B)을 중첩하여, CAD 패턴(215A, 215B)의 에지를 기점으로 해서 설정된 범위에서 SEM 화상(205)의 그레이 레벨의 프로파일을 작성하고, 그레이 레벨의 프로파일로부터 SEM 화상(205) 상의 참조 패턴(210A, 210B)의 에지를 결정하고, 결정된 에지의 위치와, 대응하는 CAD 패턴(215A, 215B)의 에지의 위치의 바이어스값이 최소가 되는 매칭 위치를 결정한다. 바이어스값은 그레이 레벨의 프로파일로부터 결정된 에지와, 대응하는 CAD 패턴(215A, 215B)의 에지의 어긋남양(거리)을 나타내는 지표값이다. 바이어스값은, SEM 화상(205) 내의 모든 에지에 대해서 산출된다.
도 5에 도시한 바와 같이, 연산 시스템(150)은 SEM 화상(205) 상의 복수의 참조 패턴(210A, 210B)을, CAD 패턴(215A, 215B)의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다. CAD 패턴(215A, 215B)의 레이어 분류는, 멀티 패터닝(본 실시 형태에서는 더블 패터닝)의 패턴 형성 순서에 기초하여 미리 결정된다. 도 5에 도시한 예에서는, 연산 시스템(150)은 홀수번째의 참조 패턴(210A)을 제1 그룹으로 분류하고, 짝수번째의 참조 패턴(210B)을 제2 그룹으로 분류한다. CAD 패턴(215A, 215B)의 레이어 분류에 따라서는, 연산 시스템(150)은 짝수번째의 참조 패턴(210B)을 제1 그룹으로 분류하고, 홀수번째의 참조 패턴(210A)를 제2 그룹으로 분류해도 된다.
이어서, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210A)의 폭 및 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210B)의 폭을 계측한다. 각 참조 패턴(210A, 210B)의 폭의 계측값은, 각 참조 패턴(210A, 210B)의 CD(Critical Dimension)값이다. 참조 패턴(210A, 210B)의 폭의 계측 방법은 특별히 한정되지 않는다. 일례에서는, 연산 시스템(150)은 각 참조 패턴의 바이어스값의 평균과, 대응하는 CAD 패턴의 폭의 합계를 산정하고, 산정된 합계를 폭의 계측값(즉 CD값)으로 해도 된다. 다른 예에서는, 연산 시스템(150)은 각 참조 패턴의 휘도 프로파일의 피크간의 거리를 측정해도 된다. 일반적으로, 화상 상의 패턴의 에지의 휘도는, 패턴의 다른 부위보다 높아지는 경우가 있다. 따라서, 휘도 프로파일의 피크간의 거리는, 참조 패턴의 폭의 계측값으로서 사용할 수 있다.
연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210A)의 폭의 계측값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210B)의 폭의 계측값을 적산해서 제2 적산값을 결정한다. 또한, 연산 시스템(150)은 제1 적산값과 제2 적산값을 비교하여, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계를 결정한다. 즉, 연산 시스템(150)은 제1 적산값과 제2 적산값 중 어느 것이 큰지를 결정한다. 연산 시스템(150)은 결정한 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계를 기억 장치(162) 내에 기억한다.
제1 그룹에 속하는 참조 패턴(210A) 및 제2 그룹에 속하는 참조 패턴(210B)은 멀티 패터닝에 있어서 각각의 공정에 의해 형성된 실제 패턴이다. 통상, 멀티 패터닝에 있어서 각각의 공정에 의해 형성된 실제 패턴의 폭은 약간 다르다. 따라서, 제1 그룹에 속하는 참조 패턴(210A)의 폭과, 제2 그룹에 속하는 참조 패턴(210B)의 폭도 약간 다르다. 제1 그룹에 대해서 산정된 제1 적산값과, 제2 그룹에 대해서 산정된 제2 적산값은, 이들 2개의 그룹에 속하는 참조 패턴(210A, 210B)의 폭을 반영하고 있다.
도 6은 적산된 참조 패턴의 폭의 수와, 제1 및 제2 적산값의 관계를 나타내는 그래프이다. 도 6에서 알 수 있듯이, 적산된 참조 패턴(210A, 210B)의 폭의 수가 많아질수록, 제1 적산값과 제2 적산값의 차는 커진다. 제1 그룹에 속하는 하나하나의 참조 패턴(210A)의 폭과, 제2 그룹에 속하는 하나하나의 참조 패턴(210B)의 폭의 차는 매우 작지만, 제1 적산값과 제2 적산값의 사이에는 유의미한 차가 있다. 따라서, 연산 시스템(150)은 제1 적산값과 제2 적산값의 차에 기초하여, 제1 그룹에 속하는 참조 패턴(210A)의 폭과, 제2 그룹에 속하는 참조 패턴(210B)의 폭 중 어느 쪽이 다른 쪽보다 큰지를 결정할 수 있다. 도 6에 도시한 예에서는, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계는, 제1 적산값은 제2 적산값보다 크다.
제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계를 결정하기 위해서는, 제1 적산값과 제2 적산값 사이에는 유의미한 차가 있는 것이 바람직하다. 이러한 관점에서, 적산되는 참조 패턴의 수는, 미리 설정된 수 이상으로 해도 된다. 혹은, 연산 시스템(150)은 제1 적산값과 제2 적산값의 차의 절댓값이, 미리 정해진 값을 초과할 때까지, 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210A)의 폭의 계측값을 적산하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210B)의 폭의 계측값을 적산해도 된다. 제1 영역(201) 내에 존재하는 참조 패턴의 수를 증가시키기 위해서, 시야(FOV)를 크게 하거나, 혹은 복수의 시야를 조합해도 된다.
일반적으로, 패턴 영역(200) 내에서 가장 외측에 있는 패턴은, 도 7에 도시한 바와 같이, 광근접 효과 등의 영향으로, 다른 패턴과는 크게 다른 폭을 갖는 경우가 있다. 그래서, 연산 시스템(150)은 제1 영역(201) 내에서, 가장 외측에 있는 적어도 1개의 참조 패턴을 제외하고, 제1 적산값과 제2 적산값을 산정해도 된다. 일 실시 형태에서는, 연산 시스템(150)은 제1 영역(201) 내의 복수의 참조 패턴(210A, 210B)으로부터, 역치를 초과한 폭을 갖는 참조 패턴을 제외하고, 제1 적산값과 제2 적산값을 산정해도 된다.
연산 시스템(150)은 도 2에 도시한 제2 영역(202) 내의 패턴에 대해서도, 제1 영역(201) 내의 참조 패턴(210A, 210B)과 동일하도록, 적산값을 산정한다. 도 8은 제2 영역(202)의 화상(225)의 일례를 도시하는 모식도이다. 도 8에 도시한 바와 같이, 제2 영역(202) 내의 패턴은, 제1 영역(201) 내의 참조 패턴(210A, 210B)과 마찬가지로, 더블 패터닝에 의해 각각 형성된 2조의 패턴(220A, 220B)을 포함한다. 이들 패턴(220A, 220B)은 교호로 배열되어 있다.
제2 영역(202) 내의 패턴(220A, 220B)은, 패턴 영역(200)(도 2 참조)의 에지를 포함하지 않는 반복 패턴이다. 일례에서는, 제2 영역(202)은, 도 2에 도시한 패턴 영역(200)의 중앙에 위치하고 있다. 도 8에서 알 수 있듯이, 제2 영역(202) 내의 패턴(220A, 220B)은, 제2 영역(202)의 전체를 가로지르고 있고, 또한 위치의 특정을 가능하게 하는 특징적인 형상을 갖고 있지 않다. 제2 영역(202)의 크기 및 위치는, 수동 또는 자동으로 설정할 수 있다. 제2 영역(202) 내에 포함되는 패턴(220A, 220B)의 수는 도 8에 도시한 예에 한정되지는 않는다.
도 9에 도시한 바와 같이, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)과, 대응하는 복수의 CAD 패턴(230A, 230B)의 제2 매칭을 실시한다. CAD 패턴(230A, 230B)은, 이들 CAD 패턴의 레이어 정보에 따라서 제1 그룹과 제2 그룹으로 각각 미리 분류되어 있다. 도 9에 도시한 예에서는, CAD 패턴(230A)은 제1 그룹으로 분류되고, CAD 패턴(230B)은 제2 그룹으로 분류되어 있다. 제2 매칭은, 상술한 제1 매칭과 마찬가지로 하여 실시되므로, 그 중복된 설명을 생략한다.
도 10에 도시한 바와 같이, 연산 시스템(150)은 SEM 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)을, CAD 패턴(230A, 230B)의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다. 본 실시 형태에서는, 연산 시스템(150)은 홀수번째의 패턴(220A)을 제1 그룹으로 분류하고, 짝수번째의 패턴(220B)을 제2 그룹으로 분류한다. 이어서, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴(220A)의 폭 및 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴(220B)의 폭을 계측한다.
연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴(220A)의 폭의 계측값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴(220B)의 폭의 계측값을 적산해서 제4 적산값을 결정한다. 또한, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값을 비교하여, 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를 결정한다. 즉, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값 중 어느 것이 큰지를 결정한다. 연산 시스템(150)은 결정한 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를 기억 장치(162) 내에 기억한다.
제1 적산값과 제2 적산값과 마찬가지로, 적산되는 패턴의 수는, 미리 설정된 수 이상으로 해도 된다. 혹은, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 차의 절댓값이, 미리 정해진 값을 초과할 때까지, 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴(220A)의 폭의 계측값을 적산하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴(220B)의 폭의 계측값을 적산해도 된다. 제2 영역(202) 내에 존재하는 패턴의 수를 증가시키기 위해서, 시야(FOV)를 크게 하거나 혹은 복수의 시야를 조합해도 된다.
이어서, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 상기 대소 관계와 일치할 때, 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정한다. 도 6에 도시한 예에서는, 제1 적산값은 제2 적산값보다 크므로, 제3 적산값이 제4 적산값보다 클 때, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치한다고 판정한다.
연산 시스템(150)은 제1 적산값, 제2 적산값, 제3 적산값, 제4 적산값, 제1 적산값과 제2 적산값의 차, 제3 적산값과 제4 적산값의 차, 등을 표시 화면(165) 상에 표시한다. 오퍼레이터는 표시 화면(165) 상에 표시된 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 상기 대소 관계와 일치하지 않을 때는(즉, 제3 적산값이 제4 적산값보다 작을 때는), 제3 적산값은 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴의 폭의 적산값이고, 제4 적산값은 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴의 폭의 적산값이라고 추정된다. 따라서, 이 경우에는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)을, 대응하는 복수의 CAD 패턴(230A, 230B)에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 제2 매칭을 다시 실행한다.
본 실시 형태에 따르면, 제1 영역(201)에서의 패턴폭의 대소 관계를 참조하여, 제2 영역(202)에서의 정확한 패턴 매칭을 보증할 수 있다. 특히, 본 실시 형태에 따르면, 패턴폭의 계측값을 프로세스 파라미터의 최적화에 사용할 수 있다. 또한, 프로세스 마진이 작은 영역의 패턴 폭의 감시가 가능해진다.
도 11은 패턴 매칭 방법의 일 실시 형태를 설명하는 흐름도이다.
스텝 1에서는, 주사 전자 현미경(50)은 반복 패턴을 포함하는 패턴 영역(200) 내의 제1 영역(201)의 화상(205)을 생성한다(도 3 참조). 제1 영역(201)의 화상(205)은 연산 시스템(150)으로 보내진다.
스텝 2에서는, 연산 시스템(150)은 제1 영역(201)의 화상(205) 상의 복수의 참조 패턴(210A, 210B)과, 레이어 정보에 기초하여 제1 그룹과 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 CAD 패턴(215A, 215B)의 제1 매칭을 실시한다(도 4 참조).
스텝 3에서는, 연산 시스템(150)은 복수의 참조 패턴(210A, 210B)을, CAD 패턴(215A, 215B)의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다(도 5 참조).
스텝 4에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210A)의 폭 및 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210B)의 폭을 계측한다.
스텝 5에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210A)의 폭의 계측값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210B)의 폭의 계측값을 적산해서 제2 적산값을 결정한다.
스텝 6에서는, 연산 시스템(150)은 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계를 결정한다. 즉, 연산 시스템(150)은, 연산 시스템(150)은, 제1 적산값과 제2 적산값 중 어느 쪽이 다른 쪽보다 큰지를 결정한다.
스텝 7에서는, 주사 전자 현미경(50)은 패턴 영역(200) 내의 제2 영역(202)의 화상(225)을 생성한다(도 8 참조). 제2 영역(202)의 화상(225)은 연산 시스템(150)으로 보내진다.
스텝 8에서는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)과, 레이어 정보에 기초하여 제1 그룹과 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 CAD 패턴(230A, 230B)의 제2 매칭을 실시한다(도 9 참조).
스텝 9에서는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)을, CAD 패턴(230A, 230B)의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다(도 10 참조).
스텝 10에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴(220A)의 폭 및 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴(220B)의 폭을 계측한다.
스텝 11에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴(220A)의 폭의 계측값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴(220B)의 폭의 계측값을 적산해서 제4 적산값을 결정한다.
스텝 12에서는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를 결정한다.
스텝 13에서는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 제2 매칭은 올바르게 행해졌는지 여부를 결정한다. 구체적으로는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정한다. 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치하지 않을 때는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)을, 대응하는 복수의 CAD 패턴(230A, 230B)에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 제2 매칭을 다시 실행한다.
상술한 실시 형태에서는, 반복 패턴은, 더블 패터닝에 의해 형성되어 있지만, 본 발명은, 상기 실시 형태에는 한정되지 않고, 쿼드러플 패터닝 등의 다른 멀티 패터닝에 의해 형성된 반복 패턴에도 적용할 수 있다. 예를 들어, 본 발명이 쿼드러플 패터닝에 의해 형성된 패턴은, 대응하는 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 4개의 그룹으로 분류되고, 이들 4개의 그룹에 대해서 4개의 적산값이 산정되고, 이들 4개의 적산값의 대소 관계가 결정된다.
또한, 본 발명은, 라인 앤 스페이스 패턴 이외의 반복 패턴에도 적용할 수 있다. 도 12는 제1 영역(201)의 화상(305) 상의 홀 패턴을 도시하는 모식도이다. 홀 패턴은, 더블 패터닝에 의해 형성된 반복 패턴의 일례이다. 도 12에 도시한 예에서는, 화상(305) 상의 홀 패턴은 더블 패터닝에 의해 각각 형성된 2조의 홀 패턴(310A, 310B)을 포함한다. 이들 패턴(310A, 310B)은 X 방향 및 Y 방향으로 교호로 배열되어 있다. 이하의 설명에서는, 이들 홀 패턴(310A, 310B)을 참조 패턴이라고 칭한다. X 방향 및 Y 방향에 있어서의 참조 패턴(310A, 310B)의 위치를 특정하기 위해서, 제1 영역(201)은, 도 2에 도시한 패턴 영역(200)의 에지 영역 또한 코너 영역이다.
연산 시스템(150)은, 대응하는 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서, 참조 패턴(310A, 310B)을 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다. 일 실시 형태에서는, 연산 시스템(150)은 제1 참조 패턴(310A)을 제1 그룹으로 분류하고, 제2 참조 패턴(310B)을 제2 그룹으로 분류한다.
도 13은 제2 영역(205)의 화상(325) 상의 홀 패턴을 도시하는 모식도이다. 도 13에 도시한 바와 같이, 제2 영역(202) 내의 홀 패턴으로 이루어지는 패턴은, 더블 패터닝에 의해 각각 형성된 2조의 패턴(320A, 320B)을 포함한다. 이들 패턴(320A, 320B)은 X 방향 및 Y 방향으로 교호로 배열되어 있다. 연산 시스템(150)은, 대응하는 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서, 홀 패턴(320A, 320B)을 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다. 일 실시 형태에서는, 연산 시스템(150)은 홀 패턴(320A)을 제1 그룹으로 분류하고, 홀 패턴(320B)을 제2 그룹으로 분류한다.
본 실시 형태의 패턴 매칭은, 도 11을 참조하여 설명한 실시 형태와 마찬가지로 하여 행해진다.
스텝 1에서는, 주사 전자 현미경(50)은 반복 패턴을 포함하는 패턴 영역(200) 내의 제1 영역(201)의 화상(305)을 생성한다(도 12 참조). 제1 영역(201)의 화상(305)은 연산 시스템(150)으로 보내진다.
스텝 2에서는, 연산 시스템(150)은 제1 영역(201)의 화상(305) 상의 복수의 참조 패턴(310A, 310B)과, 레이어 정보에 기초하여 미리 제1 그룹과 제2 그룹으로 분류된 복수의 CAD 패턴의 제1 매칭을 실시한다.
스텝 3에서는, 연산 시스템(150)은 복수의 참조 패턴(310A, 310B)을, 대응하는 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다.
스텝 4에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(310A)의 폭 및 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(310B)의 폭을 계측한다.
스텝 5에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(310A)의 폭의 계측값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(310B)의 폭의 계측값을 적산해서 제2 적산값을 결정한다.
스텝 6에서는, 연산 시스템(150)은 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계를 결정한다. 즉, 연산 시스템(150)은, 연산 시스템(150)은, 제1 적산값과 제2 적산값 중 어느 쪽이 다른 쪽보다 큰지를 결정한다.
스텝 7에서는, 주사 전자 현미경(50)은 패턴 영역(200) 내의 제2 영역(202)의 화상(325)을 생성한다(도 13 참조). 제2 영역(202)의 화상(325)은 연산 시스템(150)으로 보내진다.
스텝 8에서는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(325) 상의 복수의 패턴(320A, 320B)과, 레이어 정보에 기초하여 미리 제1 그룹과 제2 그룹으로 분류된 복수의 CAD 패턴의 제2 매칭을 실시한다.
스텝 9에서는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(325) 상의 복수의 패턴(320A, 320B)을, 대응하는 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다.
스텝 10에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴(320A)의 폭 및 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴(320B)의 폭을 계측한다.
스텝 11에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴(320A)의 폭의 계측값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴(320B)의 폭의 계측값을 적산해서 제4 적산값을 결정한다.
스텝 12에서는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를 결정한다.
스텝 13에서는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 제2 매칭은 올바르게 행해졌는지 여부를 결정한다. 구체적으로는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정한다. 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치하지 않을 때는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(325) 상의 복수의 패턴을, 대응하는 복수의 CAD 패턴에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 제2 매칭을 다시 실행한다.
지금까지 설명한 실시 형태에서는, 각 그룹에 속하는 패턴의 폭의 적산값을 산정하지만, 패턴의 폭 대신에, 화상 상의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 적산값을 산정해도 된다. 통상, 멀티 패터닝에 있어서 각각의 공정에 의해 형성된 실제 패턴의 에지의 기울기는, 에칭 공정에 기인해서 약간 다른 경우가 있다. 따라서, 화상에 나타나는 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기도, 그룹 사이에서 약간 다르다.
도 14는 화상 상의 패턴의 휘도 프로파일의 일례를 도시하는 도면이다. 패턴의 휘도 프로파일은, 패턴을 가로지르는 방향을 따른 휘도의 분포이다. 휘도는, 예를 들어 그레이스케일에 따른 0부터 255까지의 수치로 표현된다. 도 14에서 알 수 있듯이, 턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기 S는, 휘도값과 거리(픽셀수)로부터 산정할 수 있다.
이하, 도 2 내지 도 5에 도시한 예에 있어서, 패턴의 폭 대신에, 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 사용하는 실시 형태에 대해서 설명한다. 특별히 설명하지 않는 이하의 실시 형태의 상세는, 도 2 내지 도 13을 참조하여 설명한 실시 형태의 상세와 동일하므로, 그 중복된 설명을 생략한다.
도 15는 패턴 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 사용한 패턴 매칭 방법의 일 실시 형태를 설명하는 흐름도이다.
스텝 2-1에서는, 주사 전자 현미경(50)은 반복 패턴을 포함하는 패턴 영역(200) 내의 제1 영역(201)의 화상(205)을 생성한다(도 3 참조). 제1 영역(201)의 화상(205)은, 연산 시스템(150)으로 보내진다.
스텝 2-2에서는, 연산 시스템(150)은 제1 영역(201)의 화상(205) 상의 복수의 참조 패턴(210A, 210B)과, 레이어 정보에 기초하여 제1 그룹과 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 CAD 패턴(215A, 215B)의 제1 매칭을 실시한다(도 4 참조).
스텝 2-3에서는, 연산 시스템(150)은 복수의 참조 패턴(210A, 210B)을, CAD 패턴(215A, 215B)의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다(도 5 참조).
스텝 2-4에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210A)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기, 및 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210B)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 산정한다.
스텝 2-5에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210A)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴(210B)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제2 적산값을 결정한다.
제1 그룹에 속하는 하나하나의 참조 패턴(210A)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기와, 제2 그룹에 속하는 하나하나의 참조 패턴(210B)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 차는 매우 작지만, 제1 적산값과 제2 적산값 사이에는 유의미한 차가 있다. 스텝 2-6에서는, 연산 시스템(150)은 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계를 결정한다. 즉, 연산 시스템(150)은, 연산 시스템(150)은, 제1 적산값과 제2 적산값 중 어느 쪽이 다른 쪽보다 큰지를 결정한다.
스텝 2-7에서는, 주사 전자 현미경(50)은 패턴 영역(200) 내의 제2 영역(202)의 화상(225)을 생성한다(도 8 참조). 제2 영역(202)의 화상(225)은 연산 시스템(150)으로 보내진다.
스텝 2-8에서는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)과, 레이어 정보에 기초하여 제1 그룹과 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 CAD 패턴(230A, 230B)의 제2 매칭을 실시한다(도 9 참조).
스텝 2-9에서는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)을, CAD 패턴(230A, 230B)의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류한다(도 10 참조).
스텝 2-10에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴(220A)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기, 및 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴(220B)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 산정한다.
스텝 2-11에서는, 연산 시스템(150)은 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴(220A)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고, 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴(220B)의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제4 적산값을 결정한다.
스텝 2-12에서는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를 결정한다.
스텝 2-13에서는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계를, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 비교하고, 그 비교 결과에 기초하여 제2 매칭은 올바르게 행해졌는지 여부를 결정한다. 구체적으로는, 연산 시스템(150)은 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정한다. 제3 적산값과 제4 적산값의 대소 관계가, 제1 적산값과 제2 적산값의 대소 관계와 일치하지 않을 때는, 연산 시스템(150)은 제2 영역(202)의 화상(225) 상의 복수의 패턴(220A, 220B)을, 대응하는 복수의 CAD 패턴(230A, 230B)에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 제2 매칭을 다시 실행한다.
상세한 설명을 생략하지만, 도 15를 참조하여 설명한 실시 형태는, 도 12 및 도 13에 도시한 홀 패턴에도 마찬가지로 적용할 수 있다.
상술한 실시 형태는, 본 발명이 속하는 기술 분야에 있어서의 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 실시할 수 있는 것을 목적으로 해서 기재된 것이다. 상기 실시 형태의 다양한 변형예는, 당업자이면 당연히 이룰 수 있는 것이며, 본 발명의 기술적 사상은 다른 실시 형태에도 적용할 수 있다. 따라서, 본 발명은, 기재된 실시 형태에 한정되지 않고, 특허 청구 범위에 의해 정의되는 기술적 사상에 따른 가장 넓은 범위로 해석되는 것이다.
본 발명은 반도체 디바이스의 제조에 사용되는 웨이퍼 또는 유리 기판 등의 워크피스의 표면에 형성된 패턴과, 패턴의 설계 데이터로부터 작성된 CAD 패턴의 매칭을 행하는 방법에 이용 가능하다.
50: 주사 전자 현미경
111: 전자총
112: 집속 렌즈
113: X 편향기
114: Y 편향기
115: 대물 렌즈
116: 렌즈 제어 장치
117: 편향 제어 장치
118: 화상 취득 장치
120: 시료 챔버
121: 시료 스테이지
122: 스테이지 제어 장치
124: 웨이퍼
130: 2차 전자 검출기
131: 반사 전자 검출기
140: 반송 장치
150: 연산 시스템
161: 데이터베이스
162: 기억 장치
163: 처리 장치
165: 표시 화면
200: 패턴 영역
201: 제1 영역
202: 제2 영역
205: 화상
210A, 210B: 참조 패턴
220A, 220B: 패턴
225: 화상

Claims (10)

  1. 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴을 포함하는 패턴 영역 내의 제1 영역의 화상을 생성하고,
    상기 제1 영역의 화상 상의 복수의 참조 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제1 CAD 패턴의 제1 매칭을 실시하고,
    상기 복수의 참조 패턴을, 상기 제1 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 폭, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 폭을 계측하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고,
    상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제2 적산값을 결정하고,
    상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계를 결정하고,
    상기 패턴 영역 내의 제2 영역의 화상을 생성하고,
    상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제2 CAD 패턴의 제2 매칭을 실시하고,
    상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 제2 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹으로 분류하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴의 폭, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴의 폭을 계측하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고,
    상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 폭의 계측값을 적산해서 제4 적산값을 결정하고,
    상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계를 결정하고,
    상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 상기 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정하는, 패턴 매칭 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제1 영역은, 상기 패턴 영역의 에지를 포함하는 에지 영역이고,
    상기 제2 영역은, 상기 패턴 영역 내이며, 또한 상기 제1 영역보다 내측에 위치하는, 패턴 매칭 방법.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴은, 반복 패턴인, 패턴 매칭 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치하지 않을 때는, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 복수의 제2 CAD 패턴에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 상기 제2 매칭을 다시 실시하는 공정을 더 포함하는, 패턴 매칭 방법.
  5. 제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 차의 절댓값, 및 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 차의 절댓값은, 미리 정해진 값보다 큰, 패턴 매칭 방법.
  6. 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴을 포함하는 패턴 영역 내의 제1 영역의 화상을 생성하고,
    상기 제1 영역의 화상 상의 복수의 참조 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제1 CAD 패턴의 제1 매칭을 실시하고,
    상기 복수의 참조 패턴을, 상기 제1 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 분류하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 산정하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제1 적산값을 결정하고,
    상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 참조 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제2 적산값을 결정하고,
    상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계를 결정하고,
    상기 패턴 영역 내의 제2 영역의 화상을 생성하고,
    상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴과, 레이어 정보에 따라서 제1 그룹 및 제2 그룹으로 미리 분류된 복수의 제2 CAD 패턴의 제2 매칭을 실시하고,
    상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 제2 CAD 패턴의 레이어 분류에 따라서 상기 제1 그룹 및 상기 제2 그룹으로 분류하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기, 및 상기 제2 그룹에 속하는 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기를 산정하고,
    상기 제1 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제3 적산값을 결정하고,
    상기 제2 그룹에 속하는 상기 복수의 패턴의 에지의 휘도 프로파일의 기울기의 산정값을 적산해서 제4 적산값을 결정하고,
    상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계를 결정하고,
    상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치할 때, 상기 제2 매칭은 올바르게 행해진 것을 결정하는, 패턴 매칭 방법.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 제1 영역은, 상기 패턴 영역의 에지를 포함하는 에지 영역이고,
    상기 제2 영역은, 상기 패턴 영역 내이며, 또한 상기 제1 영역보다 내측에 위치하는, 패턴 매칭 방법.
  8. 제6항 또는 제7항에 있어서,
    상기 멀티 패터닝에 의해 형성된 패턴은, 반복 패턴인, 패턴 매칭 방법.
  9. 제6항 내지 제8항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 대소 관계가, 상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 대소 관계와 일치하지 않을 때는, 상기 제2 영역의 화상 상의 복수의 패턴을, 상기 복수의 제2 CAD 패턴에 대하여 상대적으로 1피치 어긋나게 해서, 상기 제2 매칭을 다시 실시하는 공정을 더 포함하는, 패턴 매칭 방법.
  10. 제6항 내지 제9항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 제1 적산값과 상기 제2 적산값의 차의 절댓값, 및 상기 제3 적산값과 상기 제4 적산값의 차의 절댓값은, 미리 정해진 값보다 큰, 패턴 매칭 방법.
KR1020227039515A 2020-04-17 2021-04-09 패턴 매칭 방법 KR20230004602A (ko)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JPJP-P-2020-074033 2020-04-17
JP2020074033 2020-04-17
PCT/JP2021/015017 WO2021210505A1 (ja) 2020-04-17 2021-04-09 パターンマッチング方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20230004602A true KR20230004602A (ko) 2023-01-06

Family

ID=78085300

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020227039515A KR20230004602A (ko) 2020-04-17 2021-04-09 패턴 매칭 방법

Country Status (6)

Country Link
US (1) US20230147149A1 (ko)
JP (1) JP7405959B2 (ko)
KR (1) KR20230004602A (ko)
CN (1) CN115380207A (ko)
TW (1) TW202145399A (ko)
WO (1) WO2021210505A1 (ko)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05324836A (ja) 1992-05-19 1993-12-10 Fujitsu Ltd パターンマッチング方法
JP2012519391A (ja) 2009-03-02 2012-08-23 アプライド マテリアルズ イスラエル リミテッド 類似構造要素を分類するｃｄ計測システム及び方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5192795B2 (ja) * 2007-12-06 2013-05-08 株式会社日立ハイテクノロジーズ 電子ビーム測定装置
JP2020154977A (ja) * 2019-03-22 2020-09-24 Ｔａｓｍｉｔ株式会社 パターンマッチング方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05324836A (ja) 1992-05-19 1993-12-10 Fujitsu Ltd パターンマッチング方法
JP2012519391A (ja) 2009-03-02 2012-08-23 アプライド マテリアルズ イスラエル リミテッド 類似構造要素を分類するｃｄ計測システム及び方法

Also Published As

Publication number Publication date
JP7405959B2 (ja) 2023-12-26
JPWO2021210505A1 (ko) 2021-10-21
WO2021210505A1 (ja) 2021-10-21
US20230147149A1 (en) 2023-05-11
CN115380207A (zh) 2022-11-22
TW202145399A (zh) 2021-12-01

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9189843B2 (en) Pattern inspection apparatus and method
JP4787673B2 (ja) パターン検査装置および方法
JP5429869B2 (ja) パターン検査装置および方法
JP6038053B2 (ja) パターン評価方法およびパターン評価装置
US7796801B2 (en) Pattern inspection apparatus and method
JP5065943B2 (ja) 製造プロセスモニタリングシステム
US7817844B2 (en) Pattern inspection apparatus and method
JP4771714B2 (ja) パターン検査装置および方法
US6913861B2 (en) Method of observing exposure condition for exposing semiconductor device and its apparatus and method of manufacturing semiconductor device
US7816062B2 (en) Method and apparatus for semiconductor device production process monitoring and method and apparatus for estimating cross sectional shape of a pattern
TW201627655A (zh) 自動化圖案保真度量測計劃生成
JP5433522B2 (ja) 電子顕微鏡を用いたパターン寸法計測方法、パターン寸法計測システム並びに電子顕微鏡装置の経時変化のモニタ方法
JP2011191296A (ja) パターン検査装置および方法
JP2014145634A (ja) パターン評価装置、及び、パターン評価装置を備えた外観検査装置
JP4827269B2 (ja) パターン検査装置および方法
JP2019004115A (ja) 設計データを用いた欠陥可視化方法及び欠陥検出方法
CN107924850B (zh) 自定向计量和图案分类
JP7405959B2 (ja) パターンマッチング方法
KR102143803B1 (ko) 화상 해석 장치 및 하전 입자선 장치
JP7451287B2 (ja) パターン欠陥検出方法
WO2012056639A1 (ja) パターンの判定装置、及びコンピュータプログラム
KR102166971B1 (ko) 다중 패턴화 제조 소자에서 오버레이 관련 결함을 검출하는 설계 인식 시스템, 방법 및 컴퓨터 프로그램 제품
JP2023009348A (ja) パターンエッジの評価方法