WO2012056638A1 - パターン測定方法，パターン測定装置及びそれを用いたプログラム - Google Patents

パターン測定方法，パターン測定装置及びそれを用いたプログラム Download PDF

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ニ大 笹嶋
嘉宏 木村
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株式会社 日立ハイテクノロジーズ
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Definitions

  • the present invention relates to a pattern measuring apparatus, a pattern measuring method, and a pattern measuring program suitable for a semiconductor inspection apparatus.
  • pattern matching for performing alignment with a pattern on the recorded data
  • pattern measurement a function for performing dimension measurement of a target pattern
  • Patent Document 1 is an invention relating to a method for measuring dimensions with high accuracy with respect to a shape error between a pattern on a sample image called a process variation in a pattern manufacturing process and a pattern on a pre-registered sample data. If the pattern measurement result is invalid, it is disclosed that the size or position of the cursor is corrected.
  • Patent Document 2 calculates a shape separation between a pattern in an SEM image and a pattern in design data when a target region including an edge of a pattern is set and imaged and image processed to measure a pattern, and based on the calculated information. It is described that an inspection area is designated by a measurement cursor and the position and shape are managed as a measurement recipe. It is disclosed that when the cursor position deviates from the edge, the cursor position is shifted in accordance with the edge position to increase the distance between the cursors.
  • Japanese Patent Laid-Open No. 2004-260688 sets a mask area that is not subject to pattern matching in sample image data, and the pattern data registered in advance spans the target area and the mask area in the image data at the stage of scanning.
  • a method for setting processing conditions based on the degree of overlap between the target area and at least one of the mask areas is disclosed.
  • Patent Document 1 and Patent Document 2 when correcting the size and position of the measurement cursor as a method for dealing with process variations that occur in the manufacturing process of the sample, the measurement object is not around the pattern that is the measurement object. No consideration was given to the case where there was no other pattern or noise such as dust. For this reason, in such a case, the problem of pattern measurement at an incorrect position of the corrected measurement cursor that may be caused by noise cannot be solved. Further, in Patent Document 1, since the measurement cursor is adjusted after determining the validity of the pattern measurement result, the pattern measurement failure due to process variation cannot be prevented in advance. .
  • Patent Document 3 does not describe the relevance between setting a mask in an area that is not subject to pattern matching processing and the problem of pattern measurement at an incorrect position using the above-described corrected measurement cursor.
  • An object of the present invention is to provide means for accurately measuring a pattern even when another pattern or dust that is not a measurement target exists around the measurement target pattern.
  • a measurement region is set in image data obtained by imaging a sample, pattern matching is performed between the image data and pre-stored pattern data, and the image data aligned by the matching is included in the image data.
  • a pattern measuring apparatus, method, and program for setting a predetermined area as an area to be excluded from a measurement target, and performing pattern measurement by excluding a signal included in an area where the measurement area and the predetermined area overlap each other I will provide a.
  • the predetermined region set as the non-measurement target region overlaps the measurement region. Since the region is not affected by these, pattern measurement can be performed with high accuracy even when process variation occurs between image data obtained by photographing a sample and pattern data stored in advance. Also, the work can be simplified when adjusting the size and position of the measurement cursor.
  • the block diagram which shows the pattern measuring apparatus of this invention The block diagram of the scanning electron microscope system carrying the pattern measuring apparatus of this invention.
  • region in a circular pattern The figure which shows the example of various conditions setting at the time of the imaging condition input in this invention, and a processing flow.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a basic configuration of a pattern measuring apparatus 100 of the present invention.
  • the pattern measuring apparatus of the present invention includes image data 105 (hereinafter referred to as SEM image) obtained by photographing a sample with an imaging device such as a scanning electron microscope (hereinafter referred to as SEM), and a sample pattern stored in advance.
  • SEM image image data obtained by photographing a sample with an imaging device such as a scanning electron microscope (hereinafter referred to as SEM), and a sample pattern stored in advance.
  • the data 106 is input, the measurement area is set for the image data 105 by the measurement area setting unit 101, and the pattern matching unit 103 performs pattern matching between the image data 105 and the pattern data 106.
  • the non-matching target area may be set by providing the non-matching target area setting unit 102 as necessary.
  • the non-measurement target area setting unit 108 sets a predetermined area used for alignment in the image data 105 as an area to be excluded from the measurement area.
  • a pattern measurement unit that extracts a signal included in the measurement region and measures a pattern formed on the sample is configured such that the pattern measurement unit 104 includes the measurement region and the predetermined region in the image data 109 after setting. Pattern measurement is performed by excluding signals included in the overlapping region, and a pattern measurement result 110 is output.
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a configuration in which the pattern measuring apparatus 100 of the present invention is applied to the image processing apparatus 202 of the scanning electron microscope system 200.
  • the scanning electron microscope system 200 includes an SEM 201 that captures an image of a semiconductor device, an image processing apparatus 202 that performs processing for reducing specific noise included in the image data 105, and pattern measurement processing of the present invention, and an SEM 201.
  • the display device 203 is configured to display display data 210 for controlling the device 100.
  • the control computer 204 controls the entire scanning electron microscope system 200 such as the imaging conditions of the SEM 201, the inspection position of the semiconductor device, and the setting of the image processing function of the image processing apparatus 202, and is represented by a personal computer or the like.
  • a memory for storing pre-stored pattern data 106, sample image data 105, a scanning electron microscope (hereinafter referred to as SEM) 201, a program for controlling the image processing apparatus 202, and the like.
  • SEM scanning electron microscope
  • a CPU that executes the control program, a signal input IF for inputting image processing results 207 such as image data 105 and pattern matching values from the image processing apparatus 202, SEM control data 208 for controlling the SEM 201, and an image processing apparatus 202.
  • the input means 205 is for the operator to instruct the control computer 204 of the imaging conditions of the SEM 201, the inspection position of the sample, the position of the design data corresponding to the inspection position, the setting of the image processing function, and the like.
  • a mouse or a keyboard connected to the control computer 204.
  • the display device 203 displays the image data 105 captured by the SEM 201, the pattern matching value, the information on the inspection position on the semiconductor device, the display data 210 such as the SEM 201, the image processing device 202, the pattern data 106, and the like.
  • An image display device such as a CRT (Cathode Ray Tube) or a liquid crystal display connected to the control computer 204.
  • the function of the SEM 201 is to irradiate the sample with an electron beam while performing raster scanning on the sample surface, detect and amplify secondary electrons and reflected electrons generated from the sample surface, and convert them into luminance information. Is something to get.
  • the image processing apparatus 202 includes a memory for storing image data 105, pattern matching and pattern measurement results and image processing results, a CPU for controlling an image processing program and overall image processing in accordance with instructions from the control computer 204, and high-speed image processing. It includes hardware for execution, image data 105 used for pattern matching and pattern measurement, and signal output IF for transferring image processing data 209 of the image processing function to the control computer 204.
  • the pattern measuring apparatus 100 of the present invention can be realized by combining the hardware and software processing using a CPU.
  • FIG. 3 shows an example of a general measurement region 302 and measurement position setting method for obtaining the measurement distance 303 for the measurement target pattern 301 on the image data 300.
  • a region including the edge position 304 to be measured is set with a measurement cursor such as a rectangle, circle, or short shape.
  • a measurement region 302 including each edge is designated by a rectangular length measurement cursor. It is an example.
  • FIG. 3 (2) shows an example in which, when measuring the measurement distance 303 of the left and right edge positions 304 of the measurement target pattern 301, it is designated by one rectangular length measuring cursor including both the left and right edges.
  • FIG. 3 (6) is an example in which when measuring the measurement distance 303 of the measurement area 302 between two circular patterns, the measurement area 302 including each edge is designated by a sector-shaped length measurement cursor.
  • FIG. 3 (7) shows the pattern edge position using the signal information 305 acquired from the measurement target pattern 301 when measuring the measurement distance 303 of the left and right edge positions 304 of the measurement target pattern 301 that is the measurement target.
  • the measurement region 302 is designated by one rectangular length measuring cursor including the two signal information peaks 306. is there.
  • Examples of process fluctuations 4 and 5 show an example of occurrence of process fluctuation between data such as design data regarding a sample such as a semiconductor device and an SEM image obtained by photographing the sample. In this case, a pattern to be measured cannot be detected, or an erroneous position is detected, thereby causing erroneous pattern measurement.
  • FIG. 4A shows an example in which the measurement region 402 is correctly set when the measurement target pattern 401 to be measured on the image data 400 is thick and shifted to the right side.
  • the correct measurement distance 403 it is necessary to set an area including the left and right edge positions 404 to be measured with respect to the measurement area 402 with a length measurement cursor as shown in the figure.
  • FIG. 4 (2) shows an example in which only one of the left and right edge positions is set as the measurement region 402 with respect to the measurement target pattern 401 of (1). In this case, since the edge position 405 of the portion not included in the measurement cursor is not measured, an erroneous measurement for measuring the measurement distance 406 occurs.
  • FIG. 4 (3) shows an example in which the measurement region 402 is set with respect to the measurement target pattern 401 of (1) with reference to the center of gravity of the pattern. In this case, both the left and right edge positions 404 are not included in the measurement region 402, and an erroneous measurement for measuring an incorrect measurement distance 406 occurs.
  • FIG. 5A shows an example in which the measurement region 502 is correctly set with respect to the central measurement target pattern 501 to be measured on the image data 500.
  • the correct measurement distance 503 it is necessary to set an area including the left and right edge positions 504 to be measured with respect to the measurement area 502 with the measurement cursor as shown in the figure.
  • FIG. 5B shows an example in which only one of the edge positions 504 is set as the measurement region 502 when the shape of the measurement target pattern 501 in (1) is large and is shifted to the right side. .
  • an erroneous measurement for measuring the measurement distance 506 occurs.
  • the pattern to be measured in this step or the pattern that is not the target to be measured around it is allowed to have some dimensional variation or contact with neighboring patterns when it is removed in the subsequent steps. In that case, it is expected that more significant process variations will occur.
  • Non-measurement area setting A method of setting a region including a pattern 602 that is not used at the time of measurement among the plurality of measurement target patterns 601 and 602 on the image data 600 as a non-measurement target region 606 will be described with reference to FIG.
  • the non-measurement target area 606 can be set from various types of data such as pattern data 106 stored in advance, that is, design data, simulation data, reference images, signal information acquired from measurement patterns, and the like. is there.
  • the measurement area 603 is set with the measurement cursor for the measurement target pattern 601 used for measurement without setting the non-measurement target area 606 among the plurality of patterns on the image data 600.
  • An example of measuring the distance 605 between the left and right edge positions 604 is shown.
  • FIG. 6B is an example in which an area including a pattern 602 that is not used for measurement among a plurality of patterns on the data 600 is set as a non-measurement target area 606. It is assumed that the pattern 602 included in the set non-measurement target region 606 is not used for measurement.
  • the measurement region 603 is set so that the left and right edge positions 604 of the pattern used for measurement are included. At this time, an area where the measurement target pattern 601 used for measurement is expected to change due to process variation is predicted, and the left and right edge positions 604 used for measurement are included in the measurement region 603 even when process variation occurs. Set widely. As a countermeasure against the process variation shown in FIG. 4, this measure may cause erroneous measurement due to the influence of noise such as patterns and dust that are not used for surrounding measurement even when the size and position of the measurement cursor are corrected. This makes it possible to measure the pattern stably.
  • FIG. 7 illustrates a method for setting, as a non-measurement target region 706, a region including a pattern 702 that is not used during measurement among a plurality of circular patterns on the image data 700.
  • the measurement region 703 is set with the measurement cursor for the measurement target pattern 701 used for measurement without setting the non-measurement target region 706 among the plurality of circular patterns on the data 700.
  • An example of measuring the distance 705 between the left and right edge positions 704 is shown.
  • the measurement area is set wide as a countermeasure for the case where the process fluctuation occurs, there is a possibility that an erroneous measurement occurs due to the inclusion of the pattern 702 that is not used for the measurement existing around.
  • FIG. 7B is an example in which an area including a pattern 702 that is not used for measurement among a plurality of patterns on the image data 700 is set as a non-measurement target area 706. It is assumed that the pattern 702 included in the set non-measurement target region 706 is not used for measurement.
  • the measurement region 703 is set so that the left and right edge positions 704 of the pattern used for measurement are included. At this time, a region where the measurement target pattern 701 used for measurement is expected to change due to process variation is predicted, and the left and right edge positions 704 used for measurement are included in the measurement region 703 even when process variation occurs. Set widely.
  • This operation may be performed at the time of setting measurement conditions at the time of pattern registration / detection, or may be performed at the stage of actual pattern measurement.
  • this correspondence makes it possible to perform pattern measurement stably without causing erroneous measurement due to the influence of noise such as patterns not used in surrounding measurement and dust.
  • FIG. 8 shows a setting example and processing flow of various conditions at the time of pattern registration / detection in the present invention.
  • This process is an example in which a non-measurement target region is set as information to be input from a pattern on data on a sample such as a semiconductor device such as design data in advance before performing actual pattern matching or pattern measurement. That is, in the pattern measurement apparatus shown in FIG. 1, this is a processing example in which the setting of the non-measurement target area performed after pattern matching is performed in advance when setting the conditions.
  • various conditions related to pattern matching and pattern measurement are set.
  • processing such as setting of image conditions, focusing, and alignment is repeated from low magnification to high magnification, and adjustment is performed so that the pattern to be measured falls within the field of view.
  • it is easier to set measurement conditions if there is information such as the location of large and small process variations around the position to be measured, or how much the pattern changes due to process variations. .
  • the surrounding pattern 802 it is assumed that there is almost no variation in the size and shape of the pattern 802, and there is little process variation.
  • the central measurement target pattern 801 having a large process variation is a measurement target
  • measurement is performed by masking a peripheral pattern 802 having a small process variation and a small measurement variation. Not applicable.
  • a measurement region and measurement conditions in this example, the line width is measured
  • the measurement area is set to be large so that the pattern falls within the measurement area even if process variation occurs.
  • the size of the measurement area may be set larger so that the non-measurement target area is superimposed on the measurement area as long as the non-measurement target area is appropriately set.
  • a pattern used for pattern matching is set.
  • the central measurement target with a large process variation is used by using the entire screen so as not to be affected by the process variation of the central measurement target pattern 801 not used for pattern matching. Only the region including the pattern 801 may be set as the non-measurement target region 803.
  • Measure information, measurement conditions, information used for measurement, mask information, etc. are all stored in association with each other.
  • FIG. 9 shows an example of a processing flow in the case of actually performing pattern matching and pattern measurement based on the conditions registered in the procedures described above with reference to FIGS. As processing, the following sequence is assumed. (1) Positioning under low magnification conditions (2) Moving to measurement position under high magnification conditions (3) Brightness / focus adjustment (4) Pattern matching under high magnification conditions (5) Non-measurement target area processing (6) Pattern Measurement
  • pattern matching and pattern measurement are performed on a sample such as a semiconductor device to be measured based on the above-described condition setting at the time of pattern detection / registration.
  • a sample such as a semiconductor device to be measured based on the above-described condition setting at the time of pattern detection / registration.
  • alignment is performed at a magnification lower than the measurement magnification.
  • the measurement target pattern 901 at the center of the screen with a large process variation is the measurement target.
  • a pattern 902 having a small process variation existing in the measurement region at a magnification of about 1 ⁇ 2 at the time of measurement is set as an alignment target.
  • (2) move to the measurement position under the high magnification condition the region surrounded by the dotted line 903 in FIG. 9 (1)
  • (4) pattern matching under high magnification conditions is performed.
  • alignment is performed using a region including a peripheral pattern 902 surrounded by a dotted line and having a small process variation.
  • an area including the central measurement target pattern 901 having a large process variation may be set as the non-matching target area 905 as necessary.
  • processing is performed using the non-measurement target region 906 registered in advance by the above-described method.
  • the peripheral pattern 902 used for pattern matching corresponds to the non-measurement target region 906 here.
  • the center line pattern is set by setting the measurement region 909 wider as shown in FIG. 9 (5). For the distance 908 between the left and right edge positions 907, stable measurement corresponding to process variation can be performed.
  • pattern matching and pattern measurement with the same magnification and the same field of view, and it is possible to use information with a wide field of view by performing pattern matching at a lower magnification. It is recommended that pattern matching be performed at a low magnification when the position accuracy of the apparatus is poor or when measurement is performed at a higher magnification.
  • alignment is performed at a low magnification before measurement, and alignment is performed again at a magnification that is close to the pattern measurement based on the information, so that the inspection pattern enters the field of view at the measurement / inspection magnification.
  • a setting may be performed.
  • a region including the left and right edge positions 1004 of the measurement target pattern 1001 predicted to have a large process variation on the image data 1000 is defined as a measurement region 1003.
  • a place where a shape change due to a process change is generated is distinguished from a place where it does not occur from the foresight information. For example, it can be predicted from the process formation state or existing inspection results.
  • the measurement target pattern 1001 located in the center of the screen is a measurement target, but there is a high possibility of process variation, and the line pattern 1002 around the screen is not a measurement target, but the possibility of process variation occurs.
  • the line pattern 1002 around the screen is not a measurement target, but the possibility of process variation occurs.
  • there is foresight information that is low.
  • a region having a high process variation occurrence probability as distinguished by a double line and a region having a low process variation occurrence probability as enclosed by a dotted line are distinguished.
  • pattern matching is performed using only this information.
  • pattern matching may be performed by setting the measurement target pattern 1001 as the non-matching target area 1009 and executing the entire screen as a template, or by setting a part of the screen as a template and setting the entire screen as a non-matching target area ( It is also possible to execute after executing (not shown).
  • the setting of the non-matching target area is not necessarily a process that must be performed, it is desirable that the non-matching target area is executed as necessary in consideration of the influence of process variations.
  • the measurement target pattern 1001 having a large process variation is the measurement target, when pattern measurement is performed after the pattern matching is completed, as shown in FIG.
  • a surrounding pattern 1002 having a small process variation is set as the non-measurement target region 1010, and pattern measurement is performed in the measurement region 1008.
  • FIG. 10 (5) it is possible to set all parts other than the measurement cursor as the non-measurement target area 1010.
  • the non-matching target region, the non-measurement target region, and the measurement region are set for a plurality of patterns on the data according to the size of the process variation, and only the region including the pattern with a small process variation. It is also possible to perform pattern matching using, and perform pattern measurement using only a region including a pattern having a large process variation. If a pattern with small process variation is to be measured, each of pattern matching and pattern measurement may be performed using only an area including a pattern with small process variation.
  • FIG. 11 shows an example of pattern matching and pattern measurement using a plurality of templates for a plurality of patterns on the image data 1100. A specific method will be described below.
  • Fig. 11 (1) shows a setting example of a pattern to be measured and a measurement region.
  • the measurement cursors 1106 and 1107 including the pattern measurement reference position are set as (rml) and (rmr), respectively.
  • the distance 1108 (rdm) between rml and rmr is stored as information at the time of registration.
  • a non-measurement target area that is not used for pattern measurement may be set. This procedure does not have to be set, but it is desirable to execute it as necessary in consideration of the influence of process variations.
  • a measurement target pattern 1101 whose size has changed due to process variation is set as a measurement target.
  • FIG. 11 (6) more detailed pattern matching is performed on the pattern whose size has changed using the measurement cursors 1110 (trml) and 1111 (trml) as templates. Since the approximate position is predicted by the condition setting at the time of pattern registration in FIGS. 11 (1) to 11 (3) in the previous stage, at this stage, only the measurement cursor 1110 (trml) and the measurement cursor 1111 (trml) and the vicinity Detection may be performed.
  • Pattern matching is executed in the process of FIG. 11 (6), and the pattern measurement is performed with the detected new measurement cursor positions as 1114 (rml ′) and 1115 (rmr ′) and the distance as 1118 (rdm ′).
  • the index value of the process variation between the pattern data stored in advance and the image data of the sample is shown by the following formula.
  • This index value can be expressed as follows when the measurement target is two-dimensional.
  • ⁇ It is also possible to correct the position and size of the measurement cursors rmrx 'and rmry' based on this index value.
  • FIG. 12 shows an example of a procedure for automatically setting a non-matching target area corresponding to various process variations when an actual image is used.
  • a reference image is used as data relating to the sample is shown, but this method can also be applied to various types of data such as design data, simulation images, and signal information corresponding to measurement pattern information.
  • image sets In order to set the non-matching target region, a plurality of sample image sets (hereinafter referred to as image sets) that are considered suitable for application to various process variations are prepared. Although it is desirable that a plurality of image sets covering the range of the assumed process variation can be prepared because the shape has actually changed, it is also possible to set it by taking into account the user's foresight information.
  • This process can be performed manually when the number of image sets is small, but it is recommended to automate considering the case where the number of image sets increases.
  • Fig. 12 (1) shows an example of the assumed process variation with reference image.
  • the line width is thick (FIG. 12 (2-1)), thin (FIG. 12 (2-2)), or when the white band is thick with respect to the measurement target pattern 1201 of the reference image (FIG. 12 (2-3)).
  • FIG. 12 (2-4) it is assumed that there is another pattern such as dust around the measurement pattern.
  • FIG. Pattern matching may be performed without setting the non-matching target region 1208.
  • the matching is performed by receiving a lot of influence of the portion. Therefore, it is more preferable to set the non-matching target area 1208. Since this processing requires manual processing, it is necessary to uniformly extract images with various process variations in the image set.
  • pattern matching is performed in a region including a peripheral pattern 1202 with small process variation, and the positional deviation amount of each image in the image set can be calculated.
  • the appearance probability of the pattern at each position in the image is calculated.
  • noise removal processing and binarization processing are executed on the image sets shown in FIGS. 13 (1-1) to (1-4). Extract the pattern.
  • known Otsu binarization processing or the like may be performed, or noise removal processing using a Gaussian filter or the like may be applied in consideration of image noise.
  • Each binarized image is subjected to an addition process in consideration of the above-described positional deviation amount.
  • a pattern appearance probability map is created as shown in FIG. First, regarding the image set, the amount of positional deviation between sample images is calculated. An existing alignment method may be used or may be performed visually.
  • a binarized average image is created based on the binarized image created by the above-described method and information on the amount of positional deviation between the calculated images. Let this image be a pattern appearance probability map. In FIG. 13 (3), it is assumed that the measurement target pattern 1301 has a low pattern appearance probability, and the surrounding pattern 1302 has a high pattern appearance probability.
  • the non-matching target region 1304 is set from the pattern appearance probability map created by the above method, manually or automatically, as shown in FIG.
  • FIG. 14 is an example of the processing flow described above with reference to FIG.
  • a threshold is set for the appearance probability of the pattern.
  • the measurement area can be specified by setting a portion smaller than the threshold as a non-measurement target area. it can.
  • you want to stably detect patterns with small process fluctuations you can set the area where the process fluctuations are larger than the threshold as the non-matching target area (or match areas containing patterns with small process fluctuations). Specified in the area).
  • the threshold value may be set from the outside, or may be automatically set by using Otsu's binarization process.
  • Otsu's binarization process As a simple method, there is a method of creating a histogram of a binarized average image and setting a threshold value from the information.
  • the above method has distinguished the high and low pattern appearance probability.
  • the magnitude of the process variation may be distinguished from the user's foresight information without using the above-described method.
  • Fig. 16 (1) shows the pattern to be measured and the measurement area.
  • the measurement target pattern 1601 and the upper right pattern 1602 are set as measurement targets, and a region including the right edge 1604 of the center line pattern and the left edge 1605 of the upper right line pattern is defined as a measurement region 1606.
  • the portions used for pattern measurement are set as measurement cursors 1607 (rml) and 1608 (rmr), respectively, and a measurement distance 1609 (rdm) between them is measured.
  • a pattern appearance probability map of this example is shown in FIG. In this case, the measurement target pattern 1601 at the center of the screen has a high process variation occurrence probability and a low pattern appearance probability.
  • FIG. 16 (3) shows an example of an actual measurement image.
  • the measurement target pattern 1601 near the center of the screen is shifted to the left of the screen as the positional relationship with the surroundings.
  • the line width is assumed to be almost the same.
  • the information of the set measurement area is stored as templates 1610 (trml) and 1611 (trml) from the information of the reference image.
  • templates 1610 (trml) and 1611 (trml) from the information of the reference image.
  • an area not used for pattern measurement may be set as a non-measurement target area by the above-described method.
  • pattern matching is performed.
  • This may be a normal method, but it is desirable to set a non-matching target region as shown in FIG. 16 (7) and perform pattern detection using peripheral patterns 1602 and 1603 with small process variations as templates.
  • the central measurement target pattern 1601 having a large process variation may be used as a template, but both the central measurement target pattern 1601 and the pattern 1602 at the upper right of the screen, which are finally measured, need to appear in the screen. Therefore, the former method should be used in consideration of the effect of process variations.
  • the measurement cursor 1607 (rml) exists in a region including the central measurement target pattern 1601 having a large process variation, and the measurement cursor 1608 (rmr) exists in a region including a peripheral pattern 1602 having a small process variation. Therefore, the measurement cursor 1608 (rmr) can be easily detected.
  • the measurement cursor 1607 (rml) is present on the left side of the measurement cursor 1608 (rmr), and within the region set as the non-matching target region 1612 when performing pattern matching as shown in FIG. Since it is known to exist in the vicinity, detection processing may be performed by matching using normal correlation or the like.
  • the information on the distance of rml / rmr here can be calculated as the process variation index value by the above formulas (1) to (4) and used as an index value for process management.
  • FIG. 17 shows various setting examples of the non-measurement target region.
  • the data 1700 includes a plurality of patterns.
  • FIG. 17 (2-1) only the upper two of the surrounding patterns 1702 are to be measured, and a plurality of non-measurement target areas are set for the line pattern of the other stocks and the center line pattern 1701.
  • FIG. 17 (2-2) shows an example in which all areas other than the measurement area are set as non-measurement target areas.
  • a pattern existing at the upper right of a part of the central measurement target pattern 1701 and the peripheral pattern 1702 is set as a measurement target, and the rest are explicitly selected and set as a non-measurement target region.
  • FIG. 17 (2-3) is an example in which a measurement area is set in a non-measurement target area.
  • a part of the central measurement target pattern 1701 is a measurement target.
  • the operation can be simplified by selecting and setting both the non-measurement target region and the measurement region.
  • FIG. 17 (2-4) shows an example in which all areas other than the non-measurement target area are set as measurement areas.
  • FIG. 17 (2-2) and FIG. 17 (2-4) are the same as a result, but the operation can be simplified by explicitly designating either the non-measurement target region or the measurement region. For example, even if the non-measurement target area is wide, it is easier to specify only the non-measurement target area if it can be set with one rectangle. It is desirable to select by a simple method from the number and shape of non-measurement target areas and measurement areas.
  • Pattern measuring apparatus 101 Measurement area
  • Pattern measurement result 200 Scanning electron microscope system 201

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Abstract

　プロセス変動の大きいパタ－ンを測定する場合に、予め登録した測定領域において、測定対象パターンの周囲に測定対象ではないパターンやゴミ等のノイズが存在すると正しい測定ができない。　試料の画像データのうち、パターンマッチングを行って位置合わせされた所定の領域を、パターン測定の対象から除外する非測定対象領域として設定する。例えばプロセス変動の大きいパターンを測定する場合では、パターンマッチングにおいてプロセス変動の小さいパターンを含んだ領域のみを使用し、パターン測定の際には、パターンマッチングに使用して位置合わせされた所定の領域を非測定対象領域として設定する。　測定領域と非測定対象領域が重畳する領域の影響を受けることがなく、プロセス変動の大きいパターンに対しても容易にかつ安定したパターン測定を可能とする。

Description

パターン測定方法，パターン測定装置及びそれを用いたプログラム
　本発明は、半導体検査装置に好適なパターン測定装置，パターン測定方法、及びパターン測定プログラムに関する。
　近年、半導体素子の高集積化及び微細化に伴い、微細なパターンを高速に、正確に検査する技術が重要になっている。このような背景から、電子顕微鏡に代表される撮像装置と、映像装置の高性能化により、撮像装置で試料を撮影した画像内に含まれている特定のパターンやその位置を認識し、予め登録されたデータ上のパターンとの間で位置合わせを行う機能（以下、「パターンマッチング」と称する）や、目的とするパターンの寸法測長を行う機能（以下、「パターン測定」と称する）を搭載した画像処理装置が実用化されている。
　特許文献１は、パターンの製造工程におけるプロセス変動と呼ばれる試料の画像上のパターンと予め登録された試料のデータ上のパターンとの間の形状誤差に対して、精度良く寸法測定する方法に関する発明であり、パターン測定結果が妥当でない場合には、カーソルの大きさまたは位置を修正することが開示されている。
　特許文献２は、パターンのエッジを含む対象領域を設定して撮像・画像処理してパターン測定する際、ＳＥＭ画像におけるパターンと設計データにおけるパターンとの形状禿離を算出し、算出した情報に基づいて測定カーソルにより検査領域を指定し、位置や形状を測定レシピとして管理することが記載されている。カーソル位置がエッジからはずれた場合には、エッジ位置に合わせてカーソルの位置をずらし、カーソル間の距離を広げることが開示されている。
　特許文献３は、試料の画像データにパターンマッチングの対象外とするマスク領域を設定し、予め登録されたパターンデータが、走査の段階で前記画像データ中の対象領域と前記マスク領域にまたがる場合に、前記対象領域と前記マスク領域の少なくとも一方との重なりの程度に基づいて処理条件を設定する方法が開示されている。
特開２００８－３１８９５５号公報 特開２００９－２４３９９３号公報 特開２００３－１０９００２号公報
　しかしながら、特許文献１及び特許文献２においては、試料の製造工程において発生するプロセス変動への対処法として、測定カーソルの大きさや位置の修正を行う際、測定対象であるパターンの周囲に測定対象ではない別のパターンやゴミ等のノイズが存在する場合については何ら考慮されていなかった。このため、そのような場合において、ノイズが原因となって生じうる修正後の測定カーソルの誤った位置におけるパターン測定の問題を解決することはできない。また特許文献１においては、パターンの測定結果が得られた後にその結果の妥当性を判断した上で測定カーソルの調整を行っているため、プロセス変動によるパターン測定の失敗を未然に防ぐことができない。
　また、特許文献３においては、パターンマッチング処理の対象外とする領域にマスクを設定することと、前述の修正した測定カーソルによる誤った位置におけるパターン測定の問題の関連性については記載されていない。
　本発明の目的は、測定対象パターンの周囲に測定対象ではない別のパターンやゴミ等が存在する場合においても、精度良くパターン測定を行う手段を提供することである。
　試料を撮像することにより得られる画像データ中に測定領域を設定し、前記画像データと、予め記憶されたパターンデータとの間でパターンマッチングを行い、当該マッチングによって位置合わせされた前記画像データ中の所定領域を、測定対象から除外する領域として設定し、前記測定領域と前記所定領域が重畳する領域に含まれる信号を除外してパターン測定を行うことを特徴とするパターン測定装置，方法、及びプログラムを提供する。
　本発明のパターン測定装置，方法、及びプログラムによると、測定領域の中に測定対象ではない別のパターンやゴミ等が存在しても、非測定対象領域として設定した所定領域が測定領域と重畳する領域についてはこれらの影響を受けることがないため、試料を撮影した画像データと、予め記憶させたパターンデータとの間にプロセス変動が生じた際にも精度良くパターン測定を行うことができる。また、測定カーソルの大きさ，位置の調整を行う場合にも作業を簡略化することができる。
本発明のパターン測定装置を示すブロック図。 本発明のパターン測定装置を搭載した走査型電子顕微鏡システムの構成図。 各種パターンに対する測定領域の設定例を示す図。 各種パターンに対する測定領域の設定例を示す図。 ライン状のパターンにおけるプロセス変動の発生例と予測される誤測定の例を示す図。 円形状のパターンにおけるプロセス変動の発生例と予測される誤測定の例を示す図。 ライン状のパターンにおける非測定対象領域の設定例を示す図。 円形状のパターンにおける非測定対象領域の設定例を示す図。 本発明における撮像条件入力時の各種条件設定例及び処理フローを示す図。 本発明にて入力した撮像条件に基づいて、実際にパターンマッチング，パターン測定を行う場合の操作例及び処理フローを示す図。 本発明において、実際にパターンマッチング，パターン測定を行う際に非マッチング対象領域または／及び非測定対象領域を設定する操作例を示す図。 本発明における円形パターンに対して複数回測定領域を設定してパターンマッチング，パターン測定を行う際の操作例を示す図。 画像セットを用いた各種パターンに対する非マッチング対象領域の自動設定例を示す図。 画像セットを用いた各種パターンに対する非マッチング対象領域の自動設定例を示す図。 各種パターンに対するパターン出現確率マップの算出及びこれを用いた非マッチング対象領域の設定例を示す図。 図１３の設定例の処理フローを示す図。 非マッチング対象領域または／及び非測定対象領域の設定におけるパターン出現確率マップを用いた閾値の使用例を示す図。 プロセス変動発生確率の高いパターンと低いパターンの間の間隔を測定する場合への本発明の応用例を示す図。 非測定対象領域の種々の設定例を示す図。
　以下、本発明の実施の形態を添付図面に基づき説明する。なお、以下に示す実施の形態は一例であり、本発明の内容はこれに限られるものではない。
　図１は本発明のパターン測定装置１００の基本構成を示したブロック図である。本発明のパターン測定装置は、試料を走査型電子顕微鏡（以下、ＳＥＭとする。）等の撮像装置で撮影した画像データ１０５（以下、ＳＥＭ画像とする。）と、予め記憶させた試料のパターンデータ１０６のデータを入力し、画像データ１０５に対して測定領域設定部１０１により測定領域を設定し、パターンマッチング部１０３により画像データ１０５とパターンデータ１０６とのパターンマッチングを行う。このとき、必要に応じて非マッチング対象領域設定部１０２を備えることで、非マッチング対象領域を設定しても良い。次に、パターンマッチング結果１０７から、非測定対象領域設定部１０８により、画像データ１０５のうち位置合わせに使用された所定領域を測定領域から除外する領域として設定する。そして、前記測定領域に含まれる信号を抽出して前記試料上に形成されたパターンの測定を行うパターン測定部は、設定後の画像データ１０９においてパターン測定部１０４が前記測定領域と前記所定領域が重畳する領域に含まれる信号を除外してパターン測定を行い、パターン測定結果１１０を出力する。
　図２は本発明のパターン測定装置１００を走査型電子顕微鏡システム２００の画像処理装置２０２に適用した構成の概略図である。走査型電子顕微鏡システム２００は、半導体デバイスの画像を撮影するＳＥＭ２０１と、画像データ１０５に含まれている特有のノイズを低減する処理や、本発明のパターン測定処理を行う画像処理装置２０２と、ＳＥＭ２０１と画像処理装置２０２を制御する制御用計算機２０４と、走査型電子顕微鏡システム２００を制御するための制御データ２１１を入力する入力手段２０５と、画像データ１０５の撮影画像や、画像処理結果及びパターン測定装置１００を制御するための表示用データ２１０を表示する表示装置２０３で構成されている。
　以下、システムを構成するそれぞれの装置について説明する。
　制御用計算機２０４は、ＳＥＭ２０１の撮像条件や、半導体デバイスの検査位置，画像処理装置２０２の画像処理機能の設定といった、走査型電子顕微鏡システム２００全般の制御を行うもので、パーソナルコンピュータ等に代表される情報処理装置であり、予め記憶されたパターンデータ１０６，試料の画像データ１０５，走査型電子顕微鏡（以下、ＳＥＭとする。）２０１と画像処理装置２０２を制御するためのプログラム等を保存するメモリ、前記制御プログラムを実行するＣＰＵ，画像処理装置２０２から画像データ１０５やパターンマッチング値といった画像処理結果２０７を入力するための信号入力ＩＦ、ＳＥＭ２０１を制御するためのＳＥＭ制御データ２０８や画像処理装置２０２の制御データ、画像データ１０５といった画像処理機能に渡す画像処理用データ２０９を出力する信号出力ＩＦで構成されている。
　入力手段２０５は、ＳＥＭ２０１の撮像条件や、試料の検査位置，前記検査位置に相当する設計データの位置，画像処理機能の設定等を制御用計算機２０４に対してオペレータが指示するためのものであり、制御用計算機２０４に接続されたマウスやキーボードである。表示装置２０３は、ＳＥＭ２０１で撮影した画像データ１０５や、パターンマッチング値，半導体デバイス上の検査位置の情報，ＳＥＭ２０１，画像処理装置２０２，パターンデータ１０６等の表示用データ２１０を表示するものであり、制御用計算機２０４に接続されたＣＲＴ（Cathode Ray Tube），液晶ディスプレイなどの画像表示装置である。
　ＳＥＭ２０１の機能は、試料表面上をラスタ走査しながら試料に電子線を照射し、試料表面から発生した二次電子及び反射電子を検出，増幅後、輝度情報に変換することによって試料の画像データ１０５を取得するものである。画像処理装置２０２は、画像データ１０５や、パターンマッチング及びパターン測定結果や画像処理結果を格納するメモリ、制御用計算機２０４の指示に従って画像処理プログラムや画像処理全般を制御するＣＰＵ、画像処理を高速に実行するためのハードウェア，パターンマッチング及びパターン測定に利用する画像データ１０５及び画像処理機能の画像処理用データ２０９を制御用計算機２０４に転送するための信号出力ＩＦで構成されている。
　本発明のパターン測定装置１００は、前記のハードウェアと、ＣＰＵを利用したソフトウェア処理を組み合わせることで実現することができる。
［測定領域の設定例］
　図３は、画像データ３００上の測定対象パターン３０１に対して、測定距離３０３を求めるための一般的な測定領域３０２及び測定位置の設定方法の例を示す。測定領域３０２に関しては、例えば測定するエッジ位置３０４を含む領域を長方形や円，短形などの測定カーソルにて設定する。
　図３（１）は、ラインパターンである測定対象パターン３０１の左右のエッジ位置３０４の測定距離３０３を測定する場合に、それぞれのエッジを含んだ測定領域３０２を長方形の測長カーソルにて指定する例である。
　図３（２）は、測定対象パターン３０１の左右のエッジ位置３０４の測定距離３０３を測定する場合に、左右両方のエッジを含んだ一つの長方形の測長カーソルにて指定する例である。
　図３（３），（４），（５）は、円形または楕円形の測定対象パターン３０１のエッジ位置３０４の測定距離３０３を測定する場合に、測定領域３０２を左右両方のエッジを含んだそれぞれ一つの円形，四角形，楕円形の測長カーソルにて設定する例である。
　図３（６）は、二つの円形パターンの間の測定領域３０２の測定距離３０３を測定する場合に、それぞれのエッジを含んだ測定領域３０２を扇形の測長カーソルにて指定する例である。
　図３（７）は、測定対象である測定対象パターン３０１の左右のエッジ位置３０４の測定距離３０３を測定する場合に、測定対象パターン３０１から取得される信号情報３０５を用いて、パターンのエッジ位置３０４に対応した２本の信号情報のピーク３０６間の距離３０７を測定するために、２本の信号情報のピーク３０６を含んだ一つの長方形の測長カーソルにて測定領域３０２を指定する例である。
［プロセス変動の発生例］
　図４及び図５は、半導体デバイス等の試料に関する設計データ等のデータと、試料を撮影することにより得られるＳＥＭ画像の間のプロセス変動の発生例を示す。この場合、測定すべきパターンを検出できない、あるいは誤った位置を検出してしまうことにより、パターンの誤測定が発生する原因となる。
　図４（１）は、画像データ４００上の測定する測定対象パターン４０１が太くなり、かつ右側にずれている場合について、正しく測定領域４０２が設定されている例を示す。ここで、正しい測定距離４０３を求めるためには、測定領域４０２に関して、図のように測定する左右のエッジ位置４０４を含んだ領域を測長カーソルにて設定する必要がある。
　図４（２）は、（１）の測定対象パターン４０１に対して、左右のエッジ位置のうち、どちらか一方のエッジ位置のみが測定領域４０２として設定されている例を示す。この場合、測定カーソルに含まれていない部分のエッジ位置４０５については測定されないため、測定距離４０６を測定する誤測定が生じる。
　図４（３）は、（１）の測定対象パターン４０１に対して、パターンの重心を基準として測定領域４０２が設定されている例を示す。この場合、左右両方のエッジ位置４０４が測定領域４０２に含まれておらず、誤った測定距離４０６を測定する誤測定が生じる。
　図５（１）は、画像データ５００上の測定する中央の測定対象パターン５０１に対して、正しく測定領域５０２が設定されている例を示す。ここで、正しい測定距離５０３を求めるためには、測定領域５０２に対して、図のように測定する左右のエッジ位置５０４を含んだ領域を測定カーソルにて設定する必要がある。
　図５（２）は、（１）の測定対象パターン５０１の形状が大きくなり、かつ右側にずれている場合について、どちらか一方のエッジ位置５０４のみが測定領域５０２として設定されている例を示す。この場合、測定カーソルに含まれていない部分のエッジ位置５０５については測定されないため、測定距離５０６を測定する誤測定が生じる。
　上記のプロセス変動に対する対処法として、測定領域を広く設定することが可能だが、このとき測定対象のパターンの周囲に測定対象ではない別のパターンまたはゴミ等のノイズが存在していた場合、これらのノイズを誤って測定してしまう誤測定が生じる可能性がある。
　なお、この工程において測定対象となるパターン、あるいはその周囲に存在する測定対象ではないパターンは、次工程以降において除去される場合等、ある程度の寸法変動、あるいは近隣のパターンへの接触などが許容されていることがあり、その場合にはより顕著なプロセス変動が発生することが予想される。
［非測定領域設定］
　図６を用いて、画像データ６００上の複数の測定対象パターン６０１とパターン６０２のうち、測定時に使用しないパターン６０２を含んだ領域を非測定対象領域６０６として設定する方法について説明する。ここで、非測定対象領域６０６は、予め記憶されたパターンデータ１０６、すなわち設計データ，シュミレーションデータ，参照画像，測定パターンから取得される信号情報等、様々な種類のデータから設定することが可能である。
　図６（１）は、画像データ６００上の複数のパターンのうち、非測定対象領域６０６を設定することなく、測定に使用する測定対象パターン６０１に対して測定領域６０３を測定カーソルにより設定し、左右のエッジ位置６０４の間の距離６０５を測定する例を示す。
　このとき、プロセス変動が生じた場合への対処法として測定領域を広く設定すると、周囲に存在する測定に使用しないパターン６０２が含まれることにより誤測定が発生する可能性がある。
　図６（２）は、データ６００上の複数のパターンのうち、測定に使用しないパターン６０２を含んだ領域を非測定対象領域６０６として設定する例である。設定した非測定対象領域６０６に含まれているパターン６０２は、測定に使用されないものとする。次に、図６（３）及び（４）に示すように、測定領域６０３を、測定に使用するパターンの左右のエッジ位置６０４が含まれるように設定する。このとき、測定に使用する測定対象パターン６０１がプロセス変動により変化すると思われる領域を予測し、プロセス変動が発生した場合でも測定に使用する左右のエッジ位置６０４が測定領域６０３内に含まれるように広く設定する。本対応によって、図４に示したプロセス変動への対処法として、測定カーソルの大きさや位置を修正する場合にも、周囲の測定に使用しないパターンやゴミ等のノイズの影響による誤測定を生じることなく安定にパターン測定することが可能となる。
　図７は、画像データ７００上の複数の円形パターンのうち、測定時に使用しないパターン７０２を含んだ領域を非測定対象領域７０６として設定する方法について説明する。図７（１）は、データ７００上の複数の円形パターンのうち、非測定対象領域７０６を設定することなく、測定に使用する測定対象パターン７０１に対して測定領域７０３を測定カーソルにより設定し、左右のエッジ位置７０４の間の距離７０５を測定する例を示す。
　このとき、プロセス変動が生じた場合への対処法として測定領域を広く設定すると、周囲に存在する測定に使用しないパターン７０２が含まれることにより誤測定が発生する可能性がある。
　図７（２）は、画像データ７００上の複数のパターンのうち、測定に使用しないパターン７０２を含んだ領域を非測定対象領域７０６として設定する例である。設定した非測定対象領域７０６に含まれているパターン７０２は、測定に使用されないものとする。次に、図７（３）に示すように、測定領域７０３を、測定に使用するパターンの左右のエッジ位置７０４が含まれるように設定する。このとき、測定に使用する測定対象パターン７０１がプロセス変動により変化すると思われる領域を予測し、プロセス変動が発生した場合でも測定に使用する左右のエッジ位置７０４が測定領域７０３内に含まれるように広く設定する。本操作は、パターン登録・検出時の測定条件の設定時に実施しても良いし、実際にパターン測定する段階にて実施しても良い。本対応によって、図５に示したプロセス変動への対処法として、周囲の測定に使用しないパターンやゴミ等のノイズの影響による誤測定を生じることなく安定にパターン測定することが可能となる。
　図８は、本発明におけるパターン登録・検出時の各種条件の設定例及び処理フローを示す。本処理では、実際のパターンマッチングやパターン測定を行う前に、予め設計データといった半導体デバイス等の試料に関するデータ上のパターンから非測定対象領域を入力すべき情報として設定する場合の例である。すなわち、図１で示したパターン測定装置において、パターンマッチング後に行った非測定対象領域の設定を、予め条件設定の際に行っている処理例である。
　まず、パターンマッチング，パターン測定に係る各種条件を設定する。予め、低倍率から高倍率へ画像条件の設定及び焦点合わせ、位置合わせ等の処理を繰り返し行い、測定対象とするパターンが視野内に入るように調整しておく。事前情報として、測定対象となる位置周辺にてプロセス変動が大きい部分と小さい部分の場所、あるいはプロセス変動によってパターンがどの程度変形するか、などの情報があれば測定条件の設定がより容易になる。
　本例の場合、図８（１）に示す画像データ８００上の複数のパターンのうち、中央の測定対象パターン８０１を測定対象とし、そのパターン幅が大きく変動することが予測されるものとする。対して、周囲のパターン８０２に関してはその大きさ、形状の変動がほとんど見られず、プロセス変動の少ない部位であるとする。本例の場合、プロセス変動の大きい中央の測定対象パターン８０１が測定対象であるので、まずは図８（２）に示すようにプロセス変動の小さい、測定対象でない周辺のパターン８０２にマスクをして測定対象外とする。続いて図８（３）に示すように、測定領域と測定条件（本例ではラインの幅を測定）を設定する。ここで、プロセス変動が発生してもパターンが測定領域内に入るように、測定領域を大きく設定する。測定領域のサイズに関しては、非測定対象領域が適切に設定されていれば、非測定対象領域が測定領域に重畳するように大きめに設定してもよい。その後、パターンマッチングに使用するパターンを設定する。ここではプロセス変動の小さい周囲のパターン８０２を選択するのが望ましい。このとき、図８（４）に示すようにパターンマッチングに使用しない中央の測定対象パターン８０１のプロセス変動等による影響を受けないように、画面全体を使用して、プロセス変動の大きい中央の測定対象パターン８０１を含んだ領域のみを非測定対象領域８０３として設定しても良い。
　測定画像と測定条件、測定に使用する領域とマスクする領域などの情報はすべて関連付けて保存しておく。
　図９は、図６～図８及び前述の手順にて登録された条件を元に、実際にパターンマッチング、パターン測定を行う場合の処理フローの例を示す。処理としては、以下のようなシーケンスが想定される。
　（１）低倍率条件における位置合わせ
　（２）高倍率条件にて測定位置に移動
　（３）明るさ・焦点調整
　（４）高倍率条件におけるパターンマッチング
　（５）非測定対象領域処理
　（６）パターン測定
　基本的には前述のパターン検出・登録時の条件設定を元に測定対象となる半導体デバイス等の試料にてパターンマッチング，パターン測定を行う。以下、シーケンス及び図９を用いて順に説明する。
　（１）では、測定倍率よりも低い倍率で位置合わせを行う。ここで、位置合わせを行う際には画像データ９００上の複数のラインパターンのうち、プロセス変動の小さい部分を使用することを推奨する。図９（１）の例では、プロセス変動の大きい画面中央の測定対象パターン９０１を測定対象としている。このとき、測定時の１／２程度の倍率で、その周辺の、測定領域内に存在しているプロセス変動の小さいパターン９０２を位置合わせ対象とする。その後、（２）高倍率条件（図９（１）の点線９０３で囲まれた領域）にて測定位置に移動させ、必要に応じて（３）明るさや焦点合わせの処理を行い、測定倍率にて焦点の合った画像を取得する。ここで、（４）高倍率条件におけるパターンマッチングを行う。ここでは、点線で囲まれたプロセス変動の小さい周辺のパターン９０２を含む領域を用いて位置合わせを行う。このとき、必要に応じて図９（３）に示すようにプロセス変動の大きい中央の測定対象パターン９０１を含んだ領域を非マッチング対象領域９０５として設定しても良い。（５）では、前述の方法により予め登録した非測定対象領域９０６による処理を行う。図９（４）に示すように、ここではパターンマッチングに使用した周辺のパターン９０２が非測定対象領域９０６に該当する。（６）では、測定対象は画面中央に位置する、プロセス変動の大きい測定対象パターン９０１であるので、測定領域９０９を図９（５）に示すように広めに設定することで、中央のラインパターンの左右のエッジ位置９０７間の距離９０８に対して、プロセス変動に対応した安定した測定が実施できる。
　また、パターンマッチングとパターン測定は同じ倍率，同じ視野で実施する必要は無く、パターンマッチングに関してはより低い倍率にて行うことで広い視野の情報を使用することも可能になる。装置の位置精度が悪い、あるいはより高い倍率にて測定を行う際には、パターンマッチングを低い倍率で実行することが推奨される。
　また、測定以前に低い倍率にて位置合わせを行い、その情報を元にパターン測定を実施するのに近い倍率で再度位置合わせを実行することで、測定・検査倍率で検査パターンが視野内に入るような設定を行っても良い。
　次に、図１０を用いて実際にパターンマッチング，パターン測定を行う段階において、画像データ上の複数のパターンにおけるプロセス変動を考慮し、非マッチング対象領域，非測定対象領域及び測定領域の設定及び処理を実施する場合について説明する。
　図１０（１）に示すように、画像データ１０００上のプロセス変動が大きいと予測される測定対象パターン１００１の左右のエッジ位置１００４を含んだ領域を測定領域１００３とする。
　ここで、まず高倍率条件におけるパターンマッチングを行う際の非マッチング対象領域１００８の設定例を示す。図１０（２）のように、先見情報からプロセス変動による形状の変化が発生すると思われる場所と発生しない場所を区別する。たとえばプロセスの形成状態や、あるいは既存の検査結果から予測可能である。また、プロセスに対する寸法許容値が大きい場合にも、プロセス変動が発生する可能性が高い。本例の場合には、画面中央に位置する測定対象パターン１００１は測定対象であるがプロセス変動する可能性が高く、画面周辺のラインパターン１００２は測定対象ではないが、プロセス変動の発生する可能性は低いという先見情報があるとする。ここでは２重線で囲んだようにプロセス変動の発生確率が高い領域と、点線で囲んだようにプロセス変動の発生確率が低い領域に区別する。
　たとえばパターン検出の場合には、図１０（３）のようにプロセス変動の発生確率の高い画面中央のラインパターン周辺を非マッチング対象領域１００８として設定し、プロセス変動の発生確率が低い周辺のパターン１００２の情報のみを使用してパターンマッチングを行う。この場合のパターンマッチングは、測定対象パターン１００１を非マッチング対象領域１００９として設定した上で、画面全面をテンプレートとして実行しても、あるいは一部をテンプレートとし、画面全面を非マッチング対象領域として設定（図示せず）した上で実行しても良い。この非マッチング対象領域の設定は、必ずしも行わなければならない処理ではないが、プロセス変動の影響を考慮し、必要に応じて実行することが望ましい。
　図１０の例の場合、プロセス変動の大きい、測定対象パターン１００１が測定対象なので、パターンマッチングが完了した後にパターン測定等を行う場合においては、図１０（４）に示すように、パターンマッチング時とは反対にプロセス変動の小さい周囲のパターン１００２を非測定対象領域１０１０として設定し、測定領域１００８においてパターン測定を行う。図１０（５）のように、測定カーソル以外の部分を全て非測定対象領域１０１０として設定してしまうことも可能である。
　図１０のように、データ上の複数のパターンに対して、プロセス変動の大小に応じて非マッチング対象領域，非測定対象領域、及び測定領域を設定し、プロセス変動の小さいパターンを含んだ領域のみを用いてパターンマッチングを行い、プロセス変動の大きいパターンを含んだ領域のみを用いてパターン測定を行っても良い。プロセス変動の小さいパターンを測定対象するのであれば、パターンマッチング及びパターン測定のそれぞれについて、プロセス変動の小さいパターンを含んだ領域のみを用いて実施してもよい。
　図１１は、画像データ１１００上の複数のパターンに対し、複数のテンプレートを用いたパターンマッチング，パターン測定例を示す。以下に具体的方法を説明する。
　図１１（１）に示すような画像データ１１００上の円形パターンのエッジ位置１１０４の距離１１０５を測定する際に、図１１（４）に示すように測定対象パターン１１０１にプロセス変動が生じる場合には、測定領域内の測定基準位置を含む測定カーソルの位置を補正する処理が必要である。
　図１１（１）に、測定対象とするパターンと測定領域の設定例を示す。図１１（２）のように、画像データ１１００上の測定対象パターン１１０１において、パターン測定の基準位置を含んだ測定カーソル１１０６，１１０７をそれぞれ（rml），（rmr）として設定する。またrml，rmr間の距離１１０８（rdm）を、登録時の情報として記憶しておく。
　図１１（３）のように、パターン測定に使用しない非測定対象領域を設定しても良い。この手順は設定しなくても良いが、プロセス変動の影響等を考慮して必要に応じて実行することが望ましい。
　次に、図１１（４）に示すような、プロセス変動により大きさが変化した測定対象パターン１１０１を測定の対象とする。
　パターンマッチングを正規化相関等の一般的な手法を用いて実施した場合には、たとえば図１１（５）のように、ＳＥＭ画像１１１３上のパターンに対して、その一部分が重なるような位置で検出されることが想定される。すなわち、測定カーソル１１１０（trml），１１１１（trml）の配置が、予め記憶させたパターンデータにおけるパターン登録時の測定対象パターン１１０１の位置に対して相対的となる。図１１（５）の例の場合には、特に右側の測定カーソル（trml）には測定対象となるエッジが存在しない。左側の測定カーソル（trml）も、本来測定すべきエッジ位置よりも下に配置されており、このままパターン測定を実行した場合、測定エラーあるいは誤測定が発生する可能性が高い。
　そこで、図１１（６）のように、測定カーソル１１１０（trml），１１１１（trml）をテンプレートとして、大きさが変化したパターンに対してより詳細なパターンマッチングを行う。前段の図１１（１）～（３）におけるパターン登録時の条件設定にておおよその位置が予測されているので、本段階では、測定カーソル１１１０（trml），測定カーソル１１１１（trml）周辺のみの検出を行えばよい。
　図１１（６）の処理にてパターンマッチングを実行し、検出された新しい測定カーソル位置を１１１４（rml′），１１１５（rmr′）とし、その距離を１１１８（rdm′）としてパターン測定を行う。
　予め記憶させたパターンデータと試料の画像データとの間のプロセス変動の指標値を以下の式で示す。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　本指標値は、測定対象が２次元の場合にはそれぞれ以下で表現可能である。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000004
　本指標値を元に、rmrｘ′，rmrｙ′の測定カーソルの位置及び大きさを補正することも可能である。
　図１２を用いて、実際の画像を用いた場合の各種プロセス変動に応じた非マッチング対象領域を自動で設定する手順の例を示す。ここでは試料に関するデータとして参照画像を用いた例を示すが、設計データやシュミレーション画像，測定パターン情報に対応する信号情報等、各種タイプのデータに対しても本手法を適用可能である。
　非マッチング対象領域を設定するために、想定される種々のプロセス変動に対してそれらを適用することが適しているとされるサンプル画像のセット（以後、画像セットと記載）を複数枚用意する。実際に形状が変化しており、想定されるプロセス変動の範囲を網羅した画像セットを複数用意できるのが望ましいが、ユーザの先見情報を加味して設定することも可能である。
　本処理は、画像セットの枚数が少ない場合には手動でも実施可能であるが、画像セット枚数が増加する場合を考慮し自動化を推奨する。
　図１２（１）を参照画像として、想定されるプロセス変動の例を示す。参照画像の測定対象パターン１２０１に対して線幅が太い場合（図１２（２－１））、細い場合（図１２（２－２））、ホワイトバンドが太い場合（図１２（２－３）※ここでは黒太線として記載）、測定パターンの周辺にゴミなどの別パターンが存在する場合（図１２（２－４））等が想定される。なお、これらの例は、それぞれ個別あるいは同時に発生する。
　これらの画像を入力情報として準備して、参照画像の、特にプロセス変動が小さい周辺のラインパターン１２０２部分をテンプレートとして設定して、パターンマッチングを行う。図１２（３－１）～（３－４）に、非マッチング対象領域１２０８の設定例を示す。非マッチング対象領域１２０８を設定せずにパターンマッチングを行っても良いが、相関値を用いたマッチングの場合では、プロセス変動の大きい部分の輝度が高い場合、その部分の影響を多く受けることによってマッチングが正しく実行されない場合があるので、非マッチング対象領域１２０８の設定を実施することがより好ましい。本処理は手動での処理が必要であるので、画像セット内の、各種プロセス変動のある画像を均等に抽出することが必要になる。前記処理にて、プロセス変動の小さい周辺のパターン１２０２を含んだ領域でのパターンマッチングを行い、画像セットの各画像の位置ずれ量が算出できる。
　次に、図１３に示すように、画像内の各位置におけるパターンの出現確率を算出する。
　図１３（１－１）～（１－４）に示す前述画像セットに対して、図１３（２－１）～（２－４）に示すようにノイズ除去処理や二値化処理を実行し、パターンを抽出する。ここで、既知の大津の二値化等の処理を施しても良いし、あるいは画像のノイズを考慮し、ガウスフィルタ等を適用したノイズ除去処理等を併せて適用すると良い。各二値化した画像を、前述の位置ずれ量を加味した上で、加算処理を行う。本加算処理にて、図１３（３）に示すようにパターン出現確率マップを作成する。まず、画像セットに関して、サンプル画像間の位置ずれ量を算出しておく。既存の位置合わせ方式を使用するか、あるいは目視にて行っても良い。前述の手法により作成した二値化画像と、算出した画像間の位置ずれ量の情報を元に、二値化後の平均画像を作成する。この画像をパターン出現確率マップとする。図１３（３）においては、測定対象パターン１３０１はパターンの出現確率が低く、周辺のパターン１３０２はパターンの出現確率が高いものとする。
　上記の手法により作成したパターン出現確率マップから、手動あるいは自動で、用途に応じて図１３（４）に示すように非マッチング対象領域１３０４を設定する。図１４は、図１３を用いて説明した前述の処理フロー例である。このとき、パターンの出現確率に閾値を設定し、例えばプロセス変動の大きいパターンを測定対象とする場合には、閾値よりも小さい部分を非測定対象領域と設定することで測定領域を特定することもできる。また、反対にプロセス変動の小さいパターンを安定して検出したい場合には、プロセス変動が閾値よりも大きい部分を非マッチング対象領域として設定すれば良い（あるいはプロセス変動の小さいパターンを含んだ領域をマッチング領域に指定する）。図１５は、非マッチング対象領域あるいは非測定対象領域の設定における閾値の使用例を示す。閾値は外部から設定しても、あるいは大津の二値化処理などを用いて自動設定してもよい。簡便な手法としては、２値化平均画像のヒストグラムを作成し、その情報から閾値を設定する方法等がある。
　そのほか、プロセス変動の大きいパターンと小さいパターンとの間隔を測定する場合への適用例を図１６を用いて以下に説明する。
　前述手法にて、パターンの出現確率の高い部分と低い部分が区別できていることを前提とする。当然ながら、特に前述手法を用いなくても、たとえばユーザの先見情報からプロセス変動の大小が区別されていても良い。
　測定対象とするパターンと測定領域を図１６（１）に示す。データ１６００上の複数のパターンのうち、測定対象パターン１６０１と右上のパターン１６０２を測定対象とし、中央ラインパターンの右側のエッジ１６０４と右上のラインパターンの左側のエッジ１６０５を含む領域を測定領域１６０６とする。設定した左右の測定領域１６０６のうちパターン測定に使用する部分をそれぞれ測定カーソル１６０７（rml），１６０８（rmr）として、この間の測定距離１６０９（rdm）を測定する。本例のパターン出現確率マップを図１６（２）に示す。この場合、画面中央の測定対象パターン１６０１はプロセス変動の発生確率が高く、パターン出現確率が低い。一方、周辺のラインパターン１６０２，１６０３はプロセス変動の発生確率が低くパターンの出現確率が高い。図１６（３）に実際の測定画像の例を示す。測定画像では、画面中央付近の測定対象パターン１６０１が、周囲との位置関係として画面左にずれている。線幅はほぼ同じと仮定する。
　図１６（３）において、パターン１６０２，１６０３を基準にパターンマッチングを行い、測定領域１６０６を設定した場合には、図１６（４）に示すように測定カーソル１６０７（rml）に測定対象とするエッジ位置１６０４が入らない。また、図１６（５）に示すように画面中央のラインパターン１６０１を基準にパターンマッチングを行い、測定対象パターン１６０１が画面中心となるよう調整し測定領域を設定した場合、測定カーソル１６０８（rmr）内に存在するはずの、画面右端に存在していたはずのパターン１６０２が存在しないため、誤測定が発生する。そこで、前述問題を改善する例を以下に示す。まず、測定条件設定時に、図１６（６）に示すように、参照画像の情報から、設定した測定領域の情報をテンプレート１６１０（trml），１６１１（trml）として記憶しておく。このとき、パターン出現マップあるいは先見情報を用いて、プロセス変動の大きい部分を非マッチング対象領域として設定しておけばより安定したパターンマッチングが可能である。また、パターン測定に使用しない領域については、前述の手法で非測定対象領域として設定しても良い。
　次にパターンマッチングを行う。これは通常の方式でも良いが、図１６（７）に示すように非マッチング対象領域を設定し、プロセス変動の小さい周辺パターン１６０２，１６０３をテンプレートとしてパターン検出を行うことが望ましい。特にプロセス変動の大きい中央の測定対象パターン１６０１をテンプレートとしても良いが、最終的に測定対象とする、中央の測定対象パターン１６０１と画面右上のパターン１６０２の両方が画面内に出現している必要があるため、プロセス変動の影響を考慮して前者の手法を用いると良い。
　次に、測定画像に対して詳細パターンマッチングを行う。先見情報として、測定カーソル１６０７（rml）はプロセス変動の大きい中央の測定対象パターン１６０１を含んだ領域に、測定カーソル１６０８（rmr）はプロセス変動の小さい周辺のパターン１６０２を含んだ領域に存在することがわかっているので、測定カーソル１６０８（rmr）は容易に検出可能である。また、測定カーソル１６０７（rml）は測定カーソル１６０８（rmr）よりも左に存在し、図１６（７）にて示したようにパターンマッチングを行う際に非マッチング対象領域１６１２として設定した領域内あるいはその周辺に存在することもわかっているので、通常の相関等を用いたマッチングによって検出処理を行えば良い。ここでのrml／rmrの距離の情報は、プロセス変動指標値として前述の式（１）～（４）で算出し、プロセス管理の指標値とすることが可能である。
［非測定対象領域の設定応用例］
　図１７は、非測定対象領域の種々の設定例を示す。図１７（１）に示すように、データ１７００上には複数のパターンを含んでいるものとする。図１７（２－１）は、周辺のパターン１７０２のうち上部の２つのみを測定対象とし、それ以外の株のラインパターン及び中央のラインパターン１７０１に対しては非測定対象領域として複数設定する例を示す。図１７（２－２）は、測定領域以外全てを非測定対象領域として設定する例である。ここでは中央の測定対象パターン１７０１の一部と周辺のパターン１７０２のうち右上に存在するパターンのみを測定対象とし、それ以外は明示的に非測定対象領域として選択し、設定する。
　図１７（２－３）は、非測定対象領域の中に測定領域を設定する例である。ここでは中央測定対象パターン１７０１の一部を測定対象とする。非測定対象領域を上下左右の４箇所設定しても同じ事を指定できるが、非測定対象領域と測定領域の両方を選択して設定可能とすることで操作が簡略化される。
　図１７（２－４）は、非測定対象領域以外全てを測定領域として設定する例である。図１７（２－２）と図１７（２－４）は結果としては同じになるが、非測定対象領域と測定領域のどちらか一方を明示的に指定することにより、操作を簡略化できる。たとえば非測定対象領域が広くても、四角形ひとつで設定できる場合には非測定対象領域のみを指定したほうが簡単である。非測定対象領域と測定領域の数や形状などから簡易的な方法で選択することが望ましい。
１００　パターン測定装置
１０１　測定領域設定部
１０２　非マッチング対象領域設定部
１０３　パターンマッチング部
１０４　パターン測定部
１０５，１０９，３００，４００，５００，６００，７００，８００，９００，１０００，１１００，１２００，１３００，１６００，１７００　画像データ
１０６　パターンデータ
１０７　パターンマッチング結果
１０８　非測定対象領域設定部
１１０　パターン測定結果
２００　走査型電子顕微鏡システム
２０１　ＳＥＭ
２０２　画像処理装置
２０３　表示装置
２０４　制御用計算機
２０５　入力手段
２０７　画像処理結果
２０８　ＳＥＭ制御データ
２０９　画像処理用データ
２１０　表示用データ
２１１　制御データ
３０１，４０１，５０１，６０１，７０１，８０１，９０１，１００１，１１０１，１２０１，１３０１，１６０１，１６０３，１７０１　測定対象パターン
３０２，４０２，５０２，６０３，７０３，８０３，９０９，１００３，１１０３，１２０６，１６０６　測定領域
３０３，４０３，４０６，５０３，５０６，６０５，７０５，８０５，９０８，１００５，１１０５，１２０５，１６０９，１１１６　測定距離
３０４，４０４，４０５，５０４，５０５，６０４，７０４，８０４，９０７，１００４，１１０４，１２０４，１６０４，１６０５　エッジ
３０５　信号情報
３０６　ピーク
３０７　エッジ位置に対応した複数ピーク間の距離
６０２，７０２，８０２，９０２，１００２，１１０２，１２０２，１３０２，１６０２，１７０２　パターン
６０６，７０６，８０６，９０６，１０１０，１７０３　非測定対象領域
８０７，９０５，１１０９，１２０８，１３０４　非マッチング対象領域
９０３，９０４　マッチング領域
１００６　プロセス変動の発生する可能性が高い領域
１００７　プロセス変動の発生する可能性が低い領域
１１０６，１１０７，１１１０，１１１１，１６０７，１６０８　測定カーソル
１１０８　距離
１１１２，１１１３　新たに設定した測定カーソル
１２０７　ゴミ等のノイズ成分
１７０４　非測定領域中に設定した測定領域

Claims (9)

  1. 　試料を撮像することにより得られる画像データ中に測定領域を設定する測定領域設定部と、
    　前記画像データと、予め記憶されたパターンデータとの間でパターンマッチングを行うマッチング部と、
    　当該マッチング部によって、位置合わせされた前記画像データ中の所定領域を、測定対象から除外する領域として設定する非測定対象領域設定部と、
    　当該測定領域に含まれる信号を抽出して、前記試料上に形成されたパターンの測定を行うパターン測定部を備え、
    　前記パターン測定部は、前記測定領域と前記所定領域が重畳する領域に含まれる信号を除外してパターン測定を行うことを特徴とするパターン測定装置。
  2. 　請求項１に記載のパターン測定装置において、
    　前記パターンデータは、前記試料の設計データ，シュミレーションデータ，参照画像，測定パターンから取得される信号情報のいずれかであることを特徴とするパターン測定装置。
  3. 　請求項１または請求項２に記載のパターン測定装置において、
    　前記所定領域は、前記パターンデータを用いて設定されることを特徴とするパターン測定装置。
  4. 　請求項３に記載のパターン測定装置において、
    　前記所定領域は、前記試料の設計データ，シュミレーションデータ，参照画像，測定パターンから取得される信号情報のいずれかを用いて設定されることを特徴とするパターン測定装置。
  5. 　請求項１～請求項４のいずれかに記載のパターン測定装置において、
    　前記画像データ中の所定領域に含まれるパターンは、前記測定領域中の前記所定領域を除く領域に含まれるパターンよりも前記パターンデータとの間の形状誤差が相対的に小さいことを特徴とするパターン測定装置。
  6. 　請求項５に記載のパターン測定装置において、
    　前記画像データ中の所定領域に含まれるパターンは、前記パターンデータとの間の形徐誤差が所定の閾値以下であることを特徴とするパターン測定装置。
  7. 　請求項１～請求項６のいずれかに記載のパターン測定装置を備えた画像処理装置と、
    　走査型電子顕微鏡と画像処理装置を制御する制御用計算機と、
    　走査型電子顕微鏡や、パターンマッチング及びパターン測定を行うためのパラメータ等を入力する入力手段と、
    　走査型電子顕微鏡からの画像データ，パターンマッチング及びパターン測定結果を表示する表示装置を備えたことを特徴とする走査型電子顕微鏡システム。
  8. 　試料を撮像することにより得られる画像データ中に測定領域を設定する測定領域設定工程と、
    　前記画像データと、予め記憶されたパターンデータとの間でパターンマッチングを行うマッチング工程と、
    　当該マッチング工程によって、位置合わせされた前記画像データ中の所定領域を、測定対象から除外する領域として設定する非測定対象領域設定工程と、
    　当該測定領域に含まれる信号を抽出して、前記試料上に形成されたパターンの測定を行うパターン測定工程を備え、
    　前記パターン測定工程は、前記測定領域と前記所定領域が重畳する領域に含まれる信号を除外してパターン測定を行うことを特徴とするパターン測定方法。
  9. 　ネットワーク経由、もしくは外部接続型のメモリ経由で、走査型電子顕微鏡の画像データや、予め記憶されたパターンデータを受信可能な計算機と、パターンマッチング及びパターン測定を行うためのパラメータ等を入力する入力手段と、走査型電子顕微鏡からの画像データや、パターンマッチング及びパターン測定結果を表示する表示装置を備え、請求項１に記載のパターン測定装置の機能をソフトウェア処理で行うことを特徴としたプログラム。
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