KR960013370B1

KR960013370B1 - 패턴특징 추출방법

Info

Publication number: KR960013370B1
Application number: KR1019920004575A
Authority: KR
Inventors: 후미오 가마츠
Original assignee: 가부시키가이샤 도시바; 아오이 죠이치
Priority date: 1991-03-26
Filing date: 1992-03-20
Publication date: 1996-10-04
Also published as: JP3034975B2; US5479535A; KR920019198A; JPH05307609A

Abstract

내용없음.

Description

패턴특징 추출방법

제1도는 본 발명의 1실시예에 따른 패턴특징 추출방법의 처리단계를 나타낸 흐름도,

제2도 내지 제5도는 제1도의 처리를 실제의 시료에 적용한 경우의 소정 단계에서 얻어진 현미경사진이다.

* 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명

1 : 제1단계(SEM화상입력) 2 : 제2단계(대수변환처리)

3 : 제3단계(N치화처리) 4 : 제4단계(편미분처리)

5 : 제5단계(패턴위치검출) 6 : 제6단계(개구지름,주위길이,개구면적산출)

[산업상의 이용분야]

본 발명은 패턴특징 추출방법(pattern 特徵抽出方法)에 관한 것으로, 특히 전자현미경(이하, SEM이라 칭함)등에 의한 전자빔을 이용한 패턴인식이나 패턴계측중에서도 초(超) LSI 제조공정중에서의 트렌치(trench) 가공공정이나 평탄화공정을 실시한 후에 패턴표면의 요철(凹凸)이 적은 패턴평가를 행하는데 적합한 패턴특징 추출방법에 관한 것이다.

[종래의 기술 및 그 문제점]

종래, 전자빔을 이용한 패턴인식이나 패턴계측을 행하는 경우에는, 시료에 대한 조사손상(照射 damage)의 저감이나 차아지-업(charge-up)의 방지를 목적으로 SEM을 저가속전압(低加速電壓; 1kV 이하), 저전류(10pA 이하)로 설정하고, 또 SEM으로부터 얻어지는 2차 전자화상의 S/N비(signal to noise ratio)를 향상시키기 위해 프레임 승산처리(frame 乘算處理) 또는 필터링처리(filtering 處理) 등과 같은 화상처리를 실시했다. 그리고, 이와 같이 해서 얻어진 2차 전자화상으로부터 여러가지 제안되어 있는 알고리즘(예컨대, 임계치법, 직선근사법, 최대경사법 등)에 기초하여 패턴의 자동계측을 행했다.

일반적으로, 초 LSI의 제조공정중 트렌치 구멍(穴) 가공공정이나 평탄화 공정을 실시한 시료의 표면은 평탄한 형상(요철이 0.1μm 정도)을 유지하고, 또 그 시료의 표면이 레지스트 등과 같은 절연물로 피복되어 있다. 이때문에, 패턴을 찾는 경우에 얻어지는 SEM화상의 콘트라스트(contrast)가 상당히 부족하게 된다. 따라서 SEM화상으로부터 원하는 패턴위치를 찾는 것은 상당히 곤란하다. 또 일반적으로 패턴을 찾아낸 후에는 관찰 배율을 올려야 하고, 또 그와 더불어 도우즈량(dose 量)을 증가시켜야 한다.

이 때문에, 경통 파라미터(鏡筒 parameter)를 조정하고 있는 동안에 차아지-업이 진행되어 패턴계측이 불가능하게 되는 일이 적지 않게 발생된다.

따라서, 패턴특징을 정확히 추출하는 것이 상당히 중요하게 된다.

한편, 다른 공정에 있어서도 일반적으로 관찰화상의 S/N비를 상승시킬 목적으로 프레임승산을 행하게 되는 바, 이 경우에도 전자빔을 조사한 영역에는 오염물질(contamination)이 부착되기 쉽다. 따라서, 프레임승산의 횟수는 오염물질이나 차아지-업의 정도에 의해 제한되게 된다. 그 결과, 얻어진 화상으로부터 예컨대 접촉구멍(contact hole) 패턴에서의 구멍의 저부(低部)면적이나 구멍지름 등의 자동계측이 곤란한 경우가 적지 않게 발생되었다.

[발명의 목적]

본 발명은 상기한 점을 감안하여 발명된 것으로, 프레임승산을 행한 경우에 차아지-업이 유도되는 시료에 대해서나, 표면형상이 평탄하고 패턴인식이나 패턴계측을 행하는데 충분한 콘트라스트를 얻을 수 없는 시료에 대해서도 1회의 SEM화상입력에 의해 얻어진 화상에 각종의 디지탈처리를 실시함으로써, 효과적인 패턴인식이나 패턴계측을 행할 수 있도록 된 패턴특징 추출방법을 제공함에 그 목적이 있다.

[발명의 구성]

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 패턴특징 추출방법은, 전자 현미경에 의해 발생된 화상의 원하는 형상을 추출하기 위한 패턴특징 추출방법에 있어서, a) 상기 전자현미경에 의해 발생된 상기 화상을 CPU와 프레임 메모리를 갖춘 프로세서에 입력하는 단계와, b) 상기 프레임 메모리에 상기 화상의 픽셀을 저장하는 단계, C) 상기 CPU를 이용하여 상기 각 픽셀을 대수방법으로 변환시킴과 더불어 비선형 화상 강조 픽셀을 생성하는 단계; d) 상기 각 비선형 화상 강조 픽셀을 각각 대응하는 픽셀값을 갖는 N개의 다른 군중 하나로 할당함과 더불어 상기 비선형 화상 강조 픽셀을 규정값 처리 픽셀로 변환시키고, 상기 다른 군에서의 상기 각 규정값 처리 픽셀이 대응하는 픽셀 값을 갖는 단계; e) 상기 CPU를 이용하여 X방향 및 Y방향에 있어서의 상기 규정값 처리 픽셀을 편미분함과 더불어 편미분된 픽셀을 생성하는 단계 및; f) 상기 편미분된 픽셀로부터의 경계를 검출함으로써 상기 화상의 상기 원한는 형상을 결정하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 한다.

(작용)

상기와 같이 구성된 본 발명은, 제1단계에서의 대수변환처리를 통해서 화상의 비선형(非線形) 화상강조(畵像强調)를 행하게 되고, 다음의 제2단계에서의 N치화처리를 통해서 화상의 농담치(濃淡値)를 설정하게 되며, 더욱이 계속되는 제3단계에서의 편미분처리를 통해서 복수개의 농담치 영역의 경계를 식별함으로써, 화상의 특징부분을 추출할 수 있게 된다.

(실시예)

이하, 예시도면을 참조해서 본 발명에 따른 1실시예를 상세히 설명한다.

제1도는 본 발명의 1실시예에 따른 패턴특징 추출방법에서의 화상처리순서를 나타낸 흐름도이다.

먼저, 제1단계(1)에서 SEM화상입력을 행하여 도시되지 않은 SEM의 관찰화상을 도시되지 않은 화상처리장치의 프레임 메모리(frame memory)에 입력하고, 이것을 화상으로서 보존한다.

다음의 제2단계(2)에서는 먼저 취입된 원화상(原畵像)의 각 화소에 대해(상용)대수변환처리를 행한다.

즉, 임의의 화소(X,Y)에서의 농담치 F(X,Y)에 대해,

F'(X, Y)=255[log F(X, Y)-log Fmin]/[log Fmax-log Fmin]…………(1)

로 표현되는 식에 의해 F'(X,Y)을 구하고, 이것을 프레임 메모리에 격납한다.

계속되는 3단계(3)에서는 대수변환처리된 화상의 각 화소에 대해 N치화(N値化)처리를 행하게 되는데, 예컨대 기판표면과 테이퍼부(taper部) 및 패턴저부(pattern 低部)로 분리되는 경우에는 3치화처리를 행한다. 이 3치화처리를 행하는 경우의 임계치는 농담치의 전체 범위(여기서는, 0~255)를 3등분하여 구한다.

이때, 제2단계의 대수변환처리에 의해 농담치가 규격화되어 있으므로, 등분(等分)에 의해서도 충분히 분리할 수가 있다. 이상과 같이 해서 3치화한 후의 농담치를, 예컨대 40, 126, 212로 할당하여 프레임 메모리에 격납하여 둔다.

그리고, 이어지는 제4단계(4)에서는 X,Y의 양방향에 대해 순서대로 편미분처리를 행하게 되는데, 제3단계에서 N(에컨대,=3)치화를 행했기 때문에, 편미분 처리후의 화상데이터는 N-1(예컨대,=2) 개분(個分)의 경계만을 포함하게 되어 이것을 검출할 수 있게 된다. 즉. N치화에 의해 배분된 각 영역은 편미분에 의해 0으로 되므로, 그 화소의 농담치는 0으로서 프레임 메모리에 격납되게 된다. 따라서, 상기 농담치로 3치화된 경우, 경계영역은 86의 농담치를 갖게 된다.

이상과 같은 처리를 행한 화상에 대해, 이어지는 제5단계(5)에서는 소정의 값(상기 예에서는, 86)을 가지면서 프레임 메모리의 어드레스상에서 연속하는 위치를 화상처리장치에서 찾아서 패턴의 위치검출을 행하게 된다.

그 중에서, 예컨대 구멍패턴이면 특정의 농담치로 검출한 위치가 구멍패턴의 개구부(開口部)와 구멍의 저부에 대응하게 된다.

다음의 제6단계(6)에서는 검출된 위치의 화소어드레스를 X방향 및 Y방향으로 계산하고, 그 합에 1화소당(當) 크기를 고려하여 구멍의 지름(개구지름)이나 구멍의 주위 길이를 구한다. 그리고, 검출된 위치내에 포함되는 전체 화소수(畵素數)를 계산하고, 그 총합에 1화소당 크기를 고려하여 구멍의 면적을 구한다.

이상과 같은 화상처리단계를 통해서 SEM화상으로부터 최종적으로 목적으로 하는 구멍의 개구지름과 구멍의 주위길이 및 구멍의 개구면적을 산출할 수 있게 된다.

제2도 내지 제5도는 실제로 시료를 사용하여 제1도에 나타낸 흐름도의 처리를 행한 경우에 얻어지는 화상의 예(현미경 사진)를 나타낸 도면이다.

본 예에서는 트렌치 구멍패턴에서 개구지름이 1.08μm인 시료를 사용하고, SEM의 가속전압을 1.2kV로 함과 더불어 SEM의 관찰배율을 ×40k배로 했다.

제2도는 상기 조건에서 SEM화상을 화상처리장치에 입력한 예로서, 샘플링(sampling)속도를 3.84μs/pix.로 하고, 프레임승산은 행하지 않았다.

제3도는 원화상(原畵像)을 대수변환처리한 화상으로서, 원화상의 콘트라스트를 비선형 강조한 것이다.

제4도는 대수변환화상에 대해 3치화처리를 실시한 화상을 나타낸 도면이다. 이것으로부터, 시료인 기판의 표면과 트렌치 패턴의 테이퍼부 및 트렌치의 저부를 명확하게 판단할 수 있게 된다.

제5도는 3치화 화상에 대해 X,Y의 양방향에 대해 각각 편미분처리를 실시한 화상을 나타낸 도면이다.

이것으로부터, 상술한 각각의 영역의 경계가 등고선(等高線)으로 표현되게 된다.

상술한 바와 같은 단계를 통해 최종적으로 얻어진 제2도 내지 제5도의 패턴으로 부터 각각의 등고선 루프(loop)를 구성하는 화소의 갯수를 화상처리장치로 산출했다. 그 결과, 트렌치 패턴의 개구지름이 1.16μm, 트렌치 저부의 지름이 0.92μm, 트렌치저부의 표면적이 2.13μm2이라는 결과를 얻었다. 그리고, 원화상과 편미분 처리화상을 중첩하여 나타냄으로써, S/N비가 낮은 원화상중에서 패턴위치를 용이하게 판단할 수도 있게 된다.

[발명의 효과]

이상 설명한 바와 같이 봉 발명에 의하면, SEM의 전자빔이 시료에 대해 조사손상을 주거나 차아지-업을 초래하는 경우와, 프레임적재(積載)를 할 수 없는 경우나 시료표면의 콘트라스트가 부족한 경우에도 1회의 SEM화상으로부터 필요한 패턴의 특징을 효과적으로 추출할 수 있게 되고, 그에 따라 각종 계측을 확실하게 실시할 수 있게 된다.

Claims

전자현미경에 의해 발생된 화상의 원하는 형상을 추출하기 위한 패턴특징 추출방법에 있어서, a) 상기 전자현미경에 의해 발생된 상기 화상을 CPU와 프레임 메모리를 갖춘 프로세서에 입력하는 단계와; b)상기 프레임 메모리에 상기 화상의 픽셀을 저장하는 단계; C) 상기 CPU를 이용하여 상기 각 픽셀을 대수방법으로 변환시킴과 더불어 비선형 화상 강조 픽셀을 생성하는 단계; d) 상기 각 비선형 화상 강조 픽셀을 각각 대응하는 픽셀값을 갖는 N개의 다른 군중 하나로 할당함과 더불어 상기 비선형 화상 강조 픽셀을 규정값 처리 픽셀로 변환시키고, 상기 다른 군에서의 상기 각 규정값 처리 픽셀이 대응하는 픽셀 값을 갖는 단계; e) 상기 CPU를 이용하여 X방향 및 Y방향에 있어서의 상기 규정값 처리 픽셀을 편미분함과 더불어 편미분된 픽셀을 생성하는 단계 및 ; f) 상기 편미분된 픽셀로부터의 경계를 검출함으로써 상기 화상의 상기 원하는 형상을 결정하는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
제1항에 있어서, 동일한 크기를 갖춘 편미분된 픽셀을 검출함으로써 상기 화상의 패턴 형상과 패턴 크기를 검출하는 단계를 더 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
제1항에 있어서, 상기 CPU가 다음의 식 F'(X,Y)=CNmax[log F(X,Y)-log Fmin]/[log Fmax-log Fmin]에 따라 단계 c)에서의 변환을 수행하고, 여기서, F(X,Y)는 좌표(X,Y)에서의 픽셀의 그레이(gray) 레벨을 나타내고, Fmax는 최대 그레이 레벨을 나타내며, Fmin은 최소 그레이 레벨을 나타내고, CNmax는 상수 값을 나타내며, F'(X,Y)는 상기 단계 c)에서 얻어진 좌표(X,Y)에서의 비선형 화상 강조 픽셀의 그레이 레벨을 나타내는 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
제2항에 있어서, 상기 CPU가 다음의 식 F'(X,Y)=CNmax[log F(X,Y)-log Fmin]/[log Fmax-log Fmin]에 따라 단계 c)에서의 변환을 수행하고, 여기서, F(X,Y)는 좌표(X,Y)에서의 픽셀의 그레이(gray) 레벨을 나타내고, Fmax는 최대 그레이 레벨을 나타내며, Fmin은 최소 그레이 레벨을 나타내고, CNmax는 상수 값을 나타내며, F'(X,Y)는 상기 단계 c)에서 얻어진 좌표(X,Y)에서의 비선형 화상 강조 픽셀의 그레이 레벨을 나타내는 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
제1항에 있어서, 상기 단계 d)가 상기 비선형 화상 강조 픽셀을 N개의 그레이 레벨 군으로의 분할을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 특징 추출방법.
제2항에 있어서, 상기 단계 d)가 상기 비선형 화상 강조 픽셀을 N개의 그레이 레벨 군으로의 분할을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 특징 추출방법.
제1항에 있어서, 상기 화상이 전자현미경의 단일 스캔에 의해 발생되는 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
제1항에 있어서, 상기 단계 e)가 동일 영역내의 상기 규정값처리 픽셀을 제1그레이 레벨값과 동등하게 만드는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
제5항에 있어서, 상기 단계 d)가 각각의 비선형 화상 강조 픽셀을 N개의 그레이 레벨군 중 하나를 표현하는 그레이 레벨값으로 할당하는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
제8항에 있어서, 상기 단계 d)가 영역 사이의 경계상의 규정값 처리 픽셀을 제2그레이 레벨 값으로 만드는 것을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.
전자현미경에 의해 발생된 화상의 원하는 형상을 추출하기 위한 패턴특징 추출방법에 있어서, 상기 전자현미경에 의해 발생된 상기 화상을 CPU와 프레임 메모리를 갖춘 프로세서에 입력하는 단계와; 상기 프레임 메모리에 상기 화상의 전자픽셀신호를 저장하는 단계; 상기 CPU를 이용하여 상기 각 전자픽셀신호를 대수방법으로 변환시킴과 더불어 비선형 화상 강조 픽셀신호를 생성하는 단계; 상기 CPU를 이용하여 상기 각 비선형 화상 강조 픽셀신호를 처리함과 더불어 N형(N은 소정 수)의 규정값 처리 픽셀신호를 생성하는 단계; X 및 Y방향에서 상기 CPU를 이용하여 상기 N형의 규정값 처리 픽셀신호를 편미분하고, 편미분 픽셀신호를 생성하는 단계 및; 상기 편미분된 픽셀신호로부터 경계를 검출함으로써 상기 화상의 상기 원하는 형상을 발생시키는 단계를 구비하여 이루어진 것을 특징으로 하는 패턴특징 추출방법.