WO2016117104A1 - パターン測定装置及び欠陥検査装置 - Google Patents

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山口　聡
和之 平尾
容徳 高杉
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Hitachi High Tech Corp
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    • H01J2237/2817—Pattern inspection

Definitions

  • the present invention relates to a pattern measurement device and a computer program for pattern measurement, and more particularly, to a pattern measurement device and a computer program for measuring a pattern evenly arranged on design data.
  • Non-Patent Document 1 Non-Patent Document 1
  • SAQP method Self Aligned Quadruple Patterning
  • a material having high etching resistance is selectively left on the side wall of a pattern formed by lithography, the pattern formed by lithography is deleted, and the remaining side wall is used as a pattern. Therefore, one pattern can be doubled, and if this step is repeated twice, quadrupling is also possible. In other words, the pattern pitch can be reduced to 1/2 or 1/4.
  • Non-patent Document 2 a method using a self-guided organization process
  • This method uses a material in which two types of polymers called polymer block copolymers are synthesized and block-bonded, and is self-organized using the difference in thermodynamic properties of the two types of polymers. It is the method.
  • a plurality of patterns can be formed inside a pattern (guide pattern) formed by lithography, or fine holes can be formed in a self-aligned manner inside large-sized holes.
  • Patent Document 1 describes that a plurality of reference lines are superimposed on an outline image obtained based on a scanning electron microscope image of a photomask, and measurement is performed using the reference lines.
  • JP 2011-137901 A (corresponding US Patent Publication No. 2012/0290990)
  • Non-Patent Documents 1 and 2 a fine pattern exceeding the limit determined by the wavelength of the beam of the projection exposure apparatus can be formed, but the pattern shape formed on the photomask
  • Non-Patent Document 1 and Non-Patent Document 2 do not disclose such an evaluation method, and Patent Document 1 does not have a photomask such as DSA, SADP, SAQP, and SAOP (Self-Aligned Octuple Patterning) method.
  • DSA DSA, SADP, SAQP, and SAOP (Self-Aligned Octuple Patterning) method.
  • a pattern measuring apparatus comprising an arithmetic unit for measuring the dimension of a pattern formed on the sample using data obtained by irradiating the sample with a beam
  • the arithmetic device extracts coordinate information of the pattern based on data obtained by irradiating the sample with a beam, and performs measurement when measuring the dimension of the pattern using the coordinate information.
  • a pattern measuring device for generating reference data is proposed.
  • a defect inspection apparatus comprising an arithmetic unit for detecting a defect on the sample using data obtained by irradiating the sample with a beam, A defect inspection apparatus that detects a defect by comparing a first image obtained by irradiating a beam with a second image obtained by performing autocorrelation processing on the image is proposed.
  • a pattern measuring apparatus including an arithmetic unit for measuring a dimension of a pattern formed on the sample using data obtained by irradiating the sample with a beam. Then, the coordinate information of a plurality of first patterns formed on the sample is extracted from the sample data, and the measurement reference data for measuring the second pattern formed between the first patterns is obtained.
  • a pattern measuring device to be generated is proposed.
  • the figure which shows the grouping method of a measurement pattern The figure which shows an example of the grouped image. The figure which shows the measuring method of the distance between patterns. The figure which shows the grouping method of the distance result between patterns. The figure which shows the method of producing
  • New patterning methods such as DSA and SAxP can achieve miniaturization relatively easily, unlike pattern formation methods in general lithography.
  • the shape of the pattern changes due to variations in various processes and materials.
  • simplification of device patterns is being promoted.
  • Gridded Design method as a typical design method. This method is a method of linearizing a device pattern as much as possible and arranging it on an aligned grid, and is suitable for the application of the SADP method or the DSA technique described above. In this way, the microfabrication technology has undergone major changes.
  • the embodiments described below are intended to realize high-precision microfabrication and high-performance device manufacturing by accurately measuring and measuring the dimensional variation of these latest pattern forming technologies.
  • the edge is recognized from the intensity distribution of secondary electrons and reflected electrons from the edge of the pattern to be measured, the desired edge-to-edge interval is obtained, and the pattern The dimension (CD: Critical dimension), the pitch of the pattern, etc. are obtained.
  • CD Critical dimension
  • the measurement position select the measurement position by placing a reference line across the edge you want to find and recognizing the edge from the secondary electron intensity distribution, etc. inside the reference line. However, it is necessary to set a reference line at an appropriate position according to the evaluation purpose for the pattern to be evaluated.
  • the present embodiment relates to a measurement technique in a manufacturing process for realizing an improvement in device manufacturing yield in the semiconductor manufacturing process.
  • the present invention relates to a dimension measuring method when using a so-called self-aligned pattern forming process for multiplying a pattern n times by utilizing process technology and material characteristics, and a measuring apparatus suitable for this.
  • a mask pattern is transferred onto a wafer using a reduction projection exposure apparatus.
  • the error amount is extremely small and can be ignored. Therefore, the evaluation of the quality of pattern formation is mainly the dimension of the pattern (CD: Critical Dimension).
  • Overlay margin management which is an important management item in semiconductor manufacturing, can be performed by managing alignment errors between different layers and pattern dimensions (CD: Critical Dimension).
  • a side wall pattern such as an ALD (Atomic Layer Deposition) layer that is self-aligned and formed around the core pattern is used as the pattern. Therefore, the ALD film thickness error and the size of the core resist pattern cause variations in the pattern position.
  • ALD Atomic Layer Deposition
  • the process position such as ALD film formation causes not only the CD but also the pattern position.
  • CD measurement of the line width and interval of the pattern can be performed, but it is not suitable for measurement of the pattern position. That is, there is no pattern that can specify the position in the measurement screen.
  • the present embodiment provides a method for evaluating CD variation and position variation collectively.
  • the position information of the pattern edge including the pattern position error can be evaluated, the deterioration of the device characteristics due to the overlay error can be prevented in advance, and the device manufacturing yield can be improved.
  • the pattern center of gravity or the position of the edge is expressed by a deviation amount with respect to a reference line or a reference point.
  • a plurality of reference lines or reference points are arranged on almost the entire area of the CD-SEM measurement screen, and after aligning each pattern edge or pattern centroid with the reference line, the distance between the pattern edge and the reference line or reference point. Measure.
  • the reference line or the reference point can be automatically measured from the arrangement of the pattern to be measured, and a method for arranging and a method for inputting and displaying a design value can be selected.
  • arranging a measurement pattern for determining the reference pitch and position, obtaining the pattern pitch with this pattern, and obtaining the reference line position are also effective for improving the measurement accuracy.
  • a function for calibrating the distortion of the measurement screen can also be added.
  • a chip on which a calibration pattern is formed can also be arranged in the measuring device.
  • the pattern measurement result for calibration can be applied to screen distortion correction, and a function of arranging a reference line or a reference point according to the screen distortion can be provided.
  • an apparatus and a computer program suitable for evaluating a pattern formed by a self-aligned n-fold pattern forming method or a pattern forming method using a self-guided organization material will be described. According to the present embodiment, it is possible to manage the quality of pattern formation and improve the size and position accuracy in the manufacture of advanced devices, which can greatly contribute to the improvement and stabilization of the manufacturing yield.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a scanning electron microscope.
  • the overall control unit 125 is configured to control the entire apparatus via the electron optical system control device 126 and the stage control device 127 based on the acceleration voltage of electrons input from the user interface 128 by the operator, information on the wafer 111, observation position information, and the like. Control is performed.
  • the wafer 111 is fixed on the stage 112 in the sample chamber 113 after passing through the sample exchange chamber via a sample transfer device (not shown).
  • the electron optical system control device 126 follows the command from the overall control unit 125, the high voltage control device 115, the first condenser lens control unit 116, the second condenser lens control unit 117, the secondary electron signal amplifier 118, the alignment control unit 119, the deflection.
  • the signal control unit 122 and the objective lens control unit 121 are controlled.
  • the primary electron beam 103 extracted from the electron source 101 by the extraction electrode 102 is converged by the first condenser lens 104, the second condenser lens 106, and the objective lens 110 and irradiated onto the sample 111.
  • the electron beam passes through the aperture 105, and its trajectory is adjusted by the alignment coil 108.
  • the deflection coil 109 that receives the signal from the deflection signal control unit 122 via the deflection signal amplifier 120 two-dimensionally on the sample. Scanned.
  • the secondary electrons 114 emitted from the sample 111 due to the irradiation of the primary electron beam 103 to the wafer 111 are captured by the secondary electron detector 107, and a secondary electron image is displayed via the secondary electron signal amplifier 118. Used as a luminance signal for the device 124. Since the deflection signal of the secondary electron image display device 124 and the deflection signal of the deflection coil are synchronized, the pattern shape on the wafer 111 is faithfully reproduced on the secondary electron image display device 124.
  • the image processor 123 and the secondary electronic image display device 124 may be a general-purpose computer or monitor.
  • a storage device 1231 is connected to the image processor 123, and registered information can be read out as necessary.
  • the signal output from the secondary electron signal amplifier 118 is AD-converted in the image processor 123 to create digital image data. Further, a secondary electron profile is created from the digital image data.
  • ⁇ Select the range to be measured from the created secondary electron profile manually or automatically based on a certain algorithm, and calculate the number of pixels in the selected range.
  • the actual dimension on the sample is measured from the actual dimension of the observation area scanned by the primary electron beam 103 and the number of pixels corresponding to the observation area.
  • a scanning electron microscope using an electron beam has been described as an example of a charged particle beam apparatus.
  • the present invention is not limited to this.
  • an ion beam irradiation apparatus using an ion beam may be used.
  • an execution subject that executes processing as described later may be referred to as an arithmetic processing unit.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a measurement system including a scanning electron microscope.
  • This system includes a scanning electron microscope system including an SEM main body 801, a control device 802 for the SEM main body, and an arithmetic processing unit 803.
  • the arithmetic processing unit 803 supplies a predetermined control signal to the control unit 802 and performs signal processing of the signal obtained by the SEM main body 801, and the obtained image information and recipe information.
  • a memory 805 for storing is incorporated.
  • the control device 802 and the arithmetic processing device 803 are described as separate units, but may be an integrated control device.
  • Electrons emitted from the sample or generated at the conversion electrode by the beam scanning by the deflector are captured by the detector 806 and converted into a digital signal by the A / D converter built in the control device 802.
  • the Image processing according to the purpose is performed by image processing hardware such as a CPU, ASIC, and FPGA incorporated in the arithmetic processing unit 803.
  • the arithmetic processing unit 804 includes a profile creation unit 807 that creates a waveform profile based on the signal detected by the detector 806, a first derivative of the signal waveform based on the waveform profile created by the profile creation unit 807, Or the measurement process execution part 808 which measures a pattern dimension based on the signal waveform obtained by quadratic differentiation is included. Further, as will be described later, the measurement processing execution unit 8089 executes a dimension measurement process between the set grid and the center of gravity of the pattern (or the center if the center of gravity coincides with the center). In this case, for example, a difference between coordinate values extracted in units of subpixels and / or a vector thereof may be used as a measurement result.
  • the pattern centroid position (from the pattern data obtained based on the design data and simulation data, the pattern edge information included in the SEM image, and the pattern outline data extracted from the pattern edge information ( (Coordinates) is extracted.
  • the center of gravity position may be obtained by creating a distance image based on the edge position and detecting the position farthest from the edge in the closed figure.
  • the closed figure formed of a polygon may be divided into a plurality of triangles, the area and the center of gravity of the triangle may be integrated, and the center of gravity obtained by dividing by the total area.
  • the position between both data is set so that the pattern centroid position obtained based on the design data or the pattern data of the simulation data matches the pattern centroid position obtained based on the edge data of the SEM image. Align.
  • both data are set so that the total value of the distances between corresponding centroid positions is minimized. Perform alignment between.
  • the alignment pattern selection unit 812 selects a pattern used for alignment (used to extract the position of the center of gravity for alignment) based on a predetermined reference. For example, when evaluating a pattern formed by SAxP, proper alignment cannot be performed if alignment is performed including other patterns. Therefore, in order to automatically select an alignment pattern according to the evaluation purpose, the alignment pattern measurement unit 812 stores the design data storage medium 814 in the design data storage medium 814 based on the measurement purpose and measurement target pattern information input by the input device 815. The region created by the stored SAxP is selectively read out and registered in the alignment processing unit 811 as an alignment image. Alternatively, design data of a pattern area created by SAxP and an area including other areas is read, and a pattern formed by SAxP is selectively registered as an alignment image.
  • the arithmetic processing unit 803 executes identification and measurement of an edge or a pattern based on the measurement condition input by the input device 815.
  • the arithmetic processing unit 804 includes a design data extraction unit 813 that reads design data from the design data storage medium 814 according to conditions input by the input device 815, and converts vector data into layout data as necessary. Then, the design data extraction unit 813 extracts information necessary for measurement described later from the design data.
  • a GUI for displaying images, inspection results, and the like is displayed to the operator.
  • the input device 815 also creates an imaging recipe that sets measurement conditions including the coordinates of the electronic device, pattern type, and imaging conditions (optical conditions and stage movement conditions) required for measurement and inspection as imaging recipes. It also functions as a device.
  • the input device 815 also has a function of collating the input coordinate information and information on the pattern type with the layer information of the design data and the pattern identification information, and reading out necessary information from the design data storage medium 814. Yes.
  • Design data stored in the design data storage medium 814 is expressed in GDS format, OASIS format, etc., and is stored in a predetermined format.
  • the design data can be of any type as long as the software that displays the design data can display the format and handle it as graphic data.
  • the graphic data is a line segment that has been subjected to a deformation process that approximates the actual pattern by performing an exposure simulation instead of the line segment image information indicating the ideal shape of the pattern formed based on the design data. It may be image information.
  • the measurement system illustrated in FIG. 8 includes a photomask measurement SEM 516 for measuring the dimension of the pattern formed on the photomask.
  • Photomask measurement results, image data, coordinate information, and the like obtained by the photomask measurement SEM 516 are stored in the memory 805 of the arithmetic processing unit 803 or the like. SEM for photomask measurement
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a measurement method for evaluating a pattern based on measurement between edges.
  • Pattern position information registered in advance from the measurement pattern image 200 or other positions of the measurement pattern 201 on the image obtained by pattern recognition is determined.
  • a pattern edge is detected based on the position information, and a pattern CD 203 (pattern width) and an inter-pattern distance 204 are calculated based on the edge information.
  • the measurement pattern position on the image can be detected by, for example, template matching between a part of the image cut out by the area designation cursor 205 and another pattern on the image.
  • relative measurements such as line width and interval of patterns can be performed, but it is unclear whether each pattern can be formed on target coordinates.
  • FIG. 3 shows an example in which a grid is arranged on the SEM image.
  • the grid arrangement screen 300 displayed on the secondary electron image display device 124 is an image obtained by overlaying the reference line X301 and the reference line Y302 on the measurement pattern image 200.
  • the plurality of reference lines X / Y can be expressed by an arbitrary reference point 303, a pitch X304, and a pitch Y305.
  • the measurement process using the grid is divided into a process of registering grid information (S600) and a process of executing grid measurement (S601-S605).
  • the pattern centroid position calculation unit 810 of the image processor 123 or the arithmetic processing unit 803 acquires the measurement pattern image (S602), and calculates the pattern centroid 311 from the pattern edge 310 obtained by the means described with reference to FIG.
  • There are various methods for calculating the position of the center of gravity For example, after extracting the edge of the pattern, the pattern center of gravity (or center) may be obtained by forming a distance image based on the pattern edge. .
  • the distance to the measurement reference point 312 which is one of the intersections of the plurality of reference lines X / Y is calculated, and a deviation amount 313 is output.
  • these processes are performed for all the patterns in the screen, and the reference point 303 is aligned so that the total amount of deviation is minimized (S603).
  • the field of view includes a pattern other than the pattern formed by SAxP or a pattern other than the pattern formed by self-alignment, these patterns are masked (patterns other than the specific pattern are to be aligned).
  • a pattern formed by SAxP or the like can be selectively evaluated.
  • this process may not be performed if a reference pattern exists in the measurement screen or outside the screen and is aligned in advance.
  • a reference line is placed on the screen (S604), and the relative position between the reference line and the pattern is measured (S605).
  • the pattern CD 203 can be output at the same time.
  • the grid line information can be registered using an actually acquired SEM image, or can be registered using pattern design data.
  • the interval between patterns is determined depending on the type of the polymer block copolymer (in some cases), the polymer block copolymer and grid line information (interval between grid lines) are associated in advance.
  • a database to be stored may be prepared, and grid line information may be read based on selection of the polymer block copolymer to be used.
  • the interval between grid lines is set to be the same as the interval between patterns on the design data. If the pattern formed by DSA or SAxP is ideally formed according to the design data, it should be formed at the same interval as the grid lines (for example, at equal intervals). Due to the variation (for example, the variation in the film thickness of the layer serving as the mask layer), the interval may vary. As described above, by measuring the dimension between the barycentric positions of a plurality of patterns, it is possible to obtain not only a mere deviation but also information sufficient to grasp the reason for the deviation. This point will be further described later.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example in which a grid is arranged on an image on which a pattern formed by the DSA method and a guide pattern for applying the DSA method are displayed.
  • the image illustrated in FIG. 7 is acquired at a magnification of 200K (field size 670 nm ⁇ ), and a grid pattern 702 (reference pattern) is superimposed on the acquired image 701.
  • the pattern 704 arranged in the guide pattern 703 by the self-guided organization phenomenon can appropriately evaluate the self-guided organization process by appropriately evaluating not only the size but also the formed position.
  • the guide pattern 703 is created based on patterning by the reduction projection exposure apparatus, the pattern 704 arranged in the guide pattern 703 may not be formed at an appropriate position depending on the quality of the guide pattern 703. In particular, when the edge of the guide pattern is deformed or the shape is distorted, the pattern may not be arranged at an appropriate position.
  • a guide pattern 705 for the reference pattern 706 is patterned together with the guide pattern 703, and a grid is set based on the reference pattern 706.
  • eight reference patterns are arranged in the field of view of the electron microscope.
  • the interval between the eight reference patterns is set to be an integral multiple of the interval between the DSA patterns arranged in the guide pattern, and on the grid lines arranged evenly between the reference patterns in the design data.
  • the grid lines are set so that the pattern formed by self-organization is located.
  • the grid pattern can be positioned at an appropriate position by setting an appropriate reference pattern that matches the DSA pattern size.
  • the SEM image to be measured is read into the image processor 123 and the arithmetic processing unit 803 (S401). At this time, as the SEM image, an image stored in advance in the storage device 1231 or the memory 805 can be used.
  • the user selects whether to detect a pattern position by automatic pattern recognition (S402). When automatic is selected, the image processor 123 and the alignment pattern selection unit 812 execute automatic pattern recognition (S403), and calculate pattern detection coordinates (S410).
  • the pattern position can be detected by automatically recognizing this repetition period by image processing or the like. In this embodiment, it is left to the user to perform automatic pattern recognition. However, if it can be determined that recognition is possible at this time, it can also be applied during measurement.
  • the user designates a pattern area to be measured as in 205 (S404).
  • a pattern formed by the DSA method may be selectively extracted from design data or simulation data to form a pattern recognition template (pattern centroid extraction image).
  • the image processor 123 and the arithmetic processing unit 803 execute pattern detection (S405), and calculate pattern detection coordinates in the same manner as in automatic pattern recognition (S410). Next, a neighboring pattern having a minimum distance is detected from the detected pattern coordinate group (S411).
  • the pitch is determined by calculating the distance that minimizes the distance between neighboring patterns in each of the X and Y directions.
  • a method of obtaining from a projected waveform in the X / Y direction or a direction in which a pattern exists by a distance between peaks a method of calculating by a spatial frequency analysis, a method of calculating by an autoregressive model, or the like can be considered.
  • the coordinates of the temporary grid line are generated simultaneously with the pitch calculation (S412). Pattern measurement is executed, and the pattern CD and pattern barycentric coordinates are obtained from the edge point group detected during measurement (S413).
  • the grid line corrects the temporary grid line using the pattern barycentric coordinates.
  • the coordinates of the auxiliary grid lines are also generated from the pattern CD and displayed on the secondary electron image display device 124 (S414).
  • a reference pattern area is designated (S421) or a reference line is designated (S422).
  • the reference line is designated, the barycentric coordinates of the reference pattern are detected and recalculated. Based on the recalculated information, the grid lines, auxiliary grid lines, and reference lines are corrected and displayed on the secondary electron image display device 124 (S424).
  • a method of creating a reference pattern separately from the pattern to be measured and evaluating the positional deviation of the measurement target pattern based on the alignment using the reference pattern explained.
  • by performing alignment using a plurality of reference patterns deviations of individual patterns can be averaged, and as a result, highly accurate alignment can be performed.
  • measurement reference data such as grid lines is generated in advance, and evaluation based on the data is performed, so that it is possible to properly evaluate the performance of the DSA pattern.
  • Such measurement reference data can be generated from, for example, design data (layout data).
  • design data layout data
  • the guide pattern edge can be generated. It may not be appropriate as a measurement standard for properly evaluating variation caused by failure or failure. In other words, it may be unsuitable for a measurement standard when it is desired to selectively evaluate variations in DSA patterns.
  • FIG. 9 is a diagram for explaining the pattern coordinate specifying process.
  • FIG. 10 is a conceptual diagram for explaining the processing flow of FIG.
  • FIG. 11 is a block diagram showing details of the grid setting unit 809 that generates measurement reference data along the processing steps of FIG.
  • the grid setting unit 809 reads the SEM image 5101 (S5001), and the autocorrelation processing unit 1101 creates an autocorrelation map 5102 of the read SEM image (S5002).
  • the autocorrelation map obtained here has the highest correlation value at the center coordinates of the map, and the peak interval is approximately equal to the pattern pitch interval in the SEM image. More specifically, a self-image search is performed using the same image as the self-image, and a map in which a portion having a high correlation value is relatively bright is created.
  • the unevenness determination unit 1102 determines the unevenness of the pattern of the SEM image (S5003).
  • the image can be simply binarized by binarizing Otsu or the like, and the smaller area side can be determined as the pattern portion.
  • the inverted image generation unit 1103 generates a luminance inverted image 5103 in which the luminance of the SEM image is inverted (S5004).
  • the cross-correlation processing unit 1104 generates a cross-correlation map (S5106) between the autocorrelation map and the SEM image (inversion of luminance when the pattern is concave) (S5005).
  • the cross-correlation map can be obtained by a normalized cross-correlation method, a sum of absolute values of luminance value differences, a sum of squares of luminance value differences, or the like.
  • the peak coordinates 5105 of the cross-correlation map obtained in this way indicate approximate pattern center coordinates in the SEM image.
  • a pattern coordinate map can be generated by detecting the peak position of the cross-correlation map by the peak detection unit 1105 (S5006).
  • the lattice structure determination unit 1106 performs determination processing of the lattice structure of the SEM image (S5007).
  • the peak map where the peak position of the autocorrelation map is detected, or the three points on the pattern coordinate map that are adjacent to each other are selected so as not to be linear, and the area of the triangle formed from the three points is selected to be the smallest.
  • the lattice structure is determined based on the shape of a triangle with the vertex at. As shown in FIG.
  • a hexagonal lattice is used for equilateral triangles with equal sides
  • a tetragonal lattice is used for a right isosceles triangle
  • an oblique lattice is used for an isosceles triangle
  • a rectangular lattice is used for a right triangle
  • the grid generation unit 1107 generates an average grid after the determination process (S5008).
  • an average distance between adjacent points in a point sequence arranged in parallel with each side of the triangle is obtained.
  • an average distance between adjacent points in a direction parallel to two sides intersecting at right angles of the three points used in lattice determination is calculated. An average grid is created from the average distance thus obtained.
  • a grid is created so that the distance between each coordinate of the pattern coordinate map and each point of the average grid is the smallest (S5009).
  • FIG. 13 an example in which the grid setting unit 809 has a defect detection function will be described.
  • the present invention is not limited to this, and a different arithmetic processing device that performs defect detection may be provided.
  • the grid setting unit 809 reads the SEM image 5401 (S5301), and the autocorrelation processing unit 1101 creates an autocorrelation map 5402 of the SEM image (S5302).
  • the lattice structure determination unit 1106 determines the lattice structure of the autocorrelation map (S5303). In the structure determination, the peak position of the autocorrelation map is detected, and the lattice structure determination process described in the first embodiment can be used.
  • the image cutout unit 1601 creates a cutout image 5403 of the autocorrelation map. Since the pattern pitch can be calculated from the structure determination, the cutout region may be set to a region that does not overlap the adjacent pattern (for example, a half pitch).
  • the unevenness determination unit 1102 performs pattern unevenness determination processing of the SEM image (S5305). If the pattern is concave, the inverted image generation unit 1103 determines the brightness of the SEM image. A reverse image is generated (S5306). In the next processing, the cross-correlation processing unit 1104 creates a cross-correlation map 5404 between the autocorrelation cut-out image and the SEM image (luminance inversion image when the pattern is concave) in order to specify the defect position of the SEM image ( S5307).
  • the cross-correlation map can be obtained by a normalized cross-correlation method, a sum of absolute values of luminance value differences, a sum of squares of luminance value differences, or the like.
  • the cross-correlation map calculated here there is a peak on the pattern of the SEM image, and no peak appears at the defect position (5405) where the pattern does not exist.
  • the position of the defect is specified by detecting the portion not arranged in (S5308).
  • a difference map 5503 is created based on the difference between the entire autocorrelation map map and the cross correlation map 5501 of the entire SEM image, and the difference between the image obtained by cutting the autocorrelation map and the cross correlation map 5502 of the entire SEM image, and detects the defect position 5504. There is a way to do it. In this method, since the peak 5504 appears at the defect position in the difference map, the defect position can be specified by detecting this peak.
  • the shortest distance 5605 between the coordinates 5604 of the pattern coordinate map is calculated, and a range 5606 in which Edge detection is performed is set. If the edge detection range is set to 1 ⁇ 2 of the shortest distance between the cross-correlation peaks, it is possible to set a region not covered by the adjacent pattern. Alternatively, an edge detection range can be set in advance.
  • the peak coordinate of the pattern coordinate map generated above is set as the measurement reference position 5604 (Edge detection is not performed at the position determined as Defect), and Edge detection of the pattern is performed within the Edge detection range.
  • the Edge detection method can detect Edge by providing a threshold value between the minimum luminance and the maximum luminance obtained from the SEM image.
  • the threshold value can be automatically calculated by binarizing Otsu or the like, and the brightness threshold value can be set in advance from the outside.
  • a luminance profile is acquired radially from the peak coordinates of the pattern coordinate map, and a position where the differential peak of the luminance profile is maximized can be set as the edge position.
  • it is determined whether Edge detection is successful When it is determined by binarization, it can be determined whether or not a closed curve is formed within the edge detection range.
  • the brightness profile is acquired in a radial manner and Edge detection is performed, if the differential peak value of the brightness profile exists in each direction within the edge detection range and the edge variation is within a predetermined range, it is determined that Edge detection has been successful. To do.
  • Patterns that have succeeded in Edge detection can calculate the center of gravity of each pattern Edge based on the Edge detection result, and calculate the center of gravity variation of the pattern by calculating the distance between the Edge center of each pattern and the corresponding coordinate in the pattern coordinate map. It is.
  • FIG. 18 is a flowchart showing a grid generation process.
  • the necessary data is the pattern coordinate map 5701 described in the previous embodiment.
  • Step 1 at least two pattern coordinates in the direction to be grouped are selected from the pattern coordinate map 5701.
  • a coordinate map as illustrated in FIG. 18 is displayed on the display device of the input device 815 illustrated in FIG. 8, and a pattern coordinate 5702 is selected using a pointing device or the like (not shown).
  • Step 2 linear approximation is performed from a pattern coordinate point sequence in the vicinity of a straight line passing through the two selected pattern coordinates, and an approximate straight line 5703 is generated. Further, linear approximation is performed for each of the pattern coordinates arranged in parallel with the approximated straight line. Step 2 can also calculate a straight line by Hough transforming the slope of the straight line passing through the two selected pattern coordinates and the pattern coordinate map.
  • two pattern coordinates 5704 are selected so as to be different from the direction of the coordinates selected in Step 2.
  • Step 4 linear approximation is performed in the same manner as in Step 2. With this method, it is possible to generate grid line 5705 in any direction.
  • Step 1 Grid Lines 5801 and 5802 created by using the method described in the above-described embodiment are plotted on the SEM image.
  • Step 2 one or more Grid Lines 5803 to be used as a grouping pattern reference are selected.
  • Step 3 the intersection 5805 of the Grid Line selected in step 1 and step 2 is set as a grouping pattern. If the pattern specified in 5805 is shifted by one pattern period, it can be divided into four groups as shown in a grouping image 5806 illustrated in FIG. Further, as illustrated in FIG. 20, grouping such as grouping images 5807 to 5809 may be performed by setting reference grid lines at other pattern coordinates.
  • the shortest distance between Edges between patterns is calculated using Grid Line information set using the method described in the above-described embodiment. Specifically, the distance 5904 between a plurality of adjacent edges located on the Grid Lines 5901 and 5902 is calculated, and the distance 5906 between the combinations of Edges that is the shortest is calculated by comparing the calculated distances 5904. Thus, the distance between patterns can be obtained. Further, not only the Edge distance between patterns but also the center-of-gravity distance between patterns can be calculated by using Grid Line.
  • Step 2 For the SEM image 6001, two Grid Lines 6003 serving as a reference are selected in Step 1 using the Grid Line 6002 created using the method described in the above-described embodiment.
  • Step 2 one or more grid line 6004 in the same direction as the direction in which the distance is calculated is selected.
  • a combination of the inter-pattern distance 6005 to be grouped can be determined.
  • the distance 6007 between the patterns in the adjacent array can be designated as the same Grouping.
  • the measurement positions can be collectively measured without setting the measurement positions individually for a plurality of patterns and distances between patterns desired to be measured. Setting is possible.
  • FIG. 23 is a diagram for explaining a measurement method using a DSA pattern measurement grid.
  • FIG. 27 is a diagram for explaining the grid generation unit 1107 illustrated in FIG. 11 in more detail, and illustrates a grid generation unit for generating grid information using DSA pattern information.
  • FIG. 28 is a flowchart showing a process of generating a DSA pattern measurement grid based on SEM image acquisition.
  • an electron beam is scanned on a sample on which a guide pattern (guide hole) is formed, and an SEM image of the guide pattern is acquired (step 2801).
  • the sample to be scanned with the electron beam is the one before applying the polymer for forming the DSA pattern.
  • the average grid generation unit 2701 generates a guide pattern grid 6102 based on the grid generation method described in the above-described embodiments and the like (step 0 in FIG. 23, steps 2802 and 2803 in FIG. 28).
  • the DSA grid generation unit 2702 generates a DSA pattern measurement grid 6103 by referring to the DSA pattern information stored in the memory 805 or the like or input from the input device 815 (step 1 in FIG. 23). , Steps 2804 and 2805 in FIG. Since the guide pattern generated by lithography is generated with high accuracy, the grid generated by DSA Hole can be defined in Step 1 with the guide grid as an ideal grid. If the guide pattern is a hexagonal lattice, DSA Hole is generated at the half-pitch location, so the ideal grid is assumed to be on the half-pitch of the guide pattern.
  • the guide pattern displayed in the SEM image shows the actual pattern shape, not the ideal shape as in the design data. Since the DSA pattern measurement grid formed by the method as described above indicates the ideal position of the DSA pattern in the actual guide pattern formation state, it is possible to perform an appropriate evaluation according to the result of the guide pattern. Become.
  • the barycentric coordinate 6104 of the pattern is obtained from the SEM image of the DSA pattern obtained based on the electron beam scanning on the sample after the DSA pattern is generated, and is compared with the ideal grid to calculate the barycentric deviation from the ideal coordinate. To do. Further, if grouping is performed for each grid line, it is possible to calculate a variation in pattern in each direction, a variation in angle of the pattern arrangement, and the like.
  • FIG. 24 illustrates the resist guide pattern resolved after exposure on the substrate or the guide pattern formed by etching and the hole pattern formed by the DSA process.
  • the pattern size and pitch (hereinafter referred to as Lo) can be controlled by the guide size and the component ratio of the two types of polymers.
  • the ratio of the two types of polymers is 1: 1, and Lo / 2 (approximately Hole diameter) is set to the minimum width of the grid.
  • this value indicates the Lo, DSA hole pattern size, and guide pattern. It is possible to set according to the shape. In this example, the generated grid pitch is divided into two.
  • FIG. 26 shows an example of the X direction waveform and the Y direction waveform taken out through one DSA hole pattern center.
  • the Y waveform near the center of the DSA hole is almost bilaterally symmetric, but the waveform in the X direction is asymmetric, and the signal between the other DSA hole patterns is low. Since it is difficult to determine an edge of a pattern whose signal intensity differs depending on the edge direction, it is difficult to determine an edge with a fixed threshold value. Therefore, the shape evaluation of the Guide pattern and DSA hole obtained by changing the threshold value is performed. Determine the threshold from the value. The measured value of each pattern is calculated from the determined threshold value.
  • the guide pattern position and area are recognized from the grid information (S9001).
  • the recognition of the area may be a part below a threshold value registered in advance, or may be recognized by template matching.
  • a minimum value and a maximum value of the pixel are detected in the recognized Guide region (S9002), and a threshold value is changed from the minimum value to the maximum value (S9003), and a binary image is created (S9004).
  • Particle analysis is performed at each threshold value, and evaluation values such as number and area are calculated (S9005). When a plurality of particles are detected, an evaluation value is calculated for all the particles.
  • the coordinates of the barycentric coordinates of the particles satisfying the predetermined condition or the input condition or the coordinates of an arbitrary shape are calculated (S9006).
  • the value output at this time may be an average value in all cases satisfying the condition, or may be a value obtained by multiplying the weights for a plurality of evaluation values.
  • the number of particles, area, circularity, and residual when fitting an arbitrary shape are used.
  • the particle area at the threshold that satisfies the condition, the area when fitting an arbitrary shape, especially the average value of the diameter when fitting an ellipse or circle, etc. are output.
  • the number of guide patterns is 1 and the number of DSA hole patterns is 2.
  • Electron source 102
  • Extraction electrode 103
  • Primary electron beam (charged particle beam) 104
  • First condenser lens 105
  • Aperture 106
  • Second condenser lens 107
  • Secondary electron detector 108
  • Alignment coil 109
  • Deflection coil 110
  • Objective lens 111
  • Sample 112 Stage 113
  • Sample chamber 114
  • Secondary electrons 115
  • High voltage controller 116
  • First condenser lens controller 117
  • Second condenser lens control unit 118
  • Secondary electron signal amplifier 119
  • Alignment control unit 120
  • Deflection signal amplifier 121
  • Objective lens control unit 122
  • Deflection signal control unit 123
  • Image processor 124 Secondary electron image display device

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Abstract

　本発明は、フォトマスクにはないパターンを形成するパターニング法によって形成されたパターンを適正に評価するパターン測定装置の提供を目的とする。この目的を達成するために、試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターンの寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置であって、前記演算装置は、前記試料にビームを照射することによって得られるデータに基づいて、前記パターンの座標情報を抽出し、当該座標情報を用いて、前記パターンの寸法測定を行う際の測定基準データを生成するパターン測定装置を提案する。

Description

[規則37.2に基づきISAが決定した発明の名称]　パターン測定装置及び欠陥検査装置
　本発明は、パターン測定装置、及びパターン測定のためのコンピュータープログラムに係り、特に、設計データ上、均等に配列されるパターンの測定を行うためのパターン測定装置、及びコンピュータープログラムに関する。
　半導体デバイスの大規模化、高集積化が進んでいる。これらの進歩を支えているのは微細加工技術である。その中でも、リソグラフィ技術は投影露光装置の波長の短波長化や投影レンズの高ＮＡ化によって進められてきた。しかし、これらも限界に達し、紫外光や遠紫外光を用いる方式ではおよそ４０ｎｍハーフピッチが限界となっている。これを打破する方式として、ＥＵＶ光を用いる方法が開発されているが、まだ、実用化には至っていない。これに対し、種々の加工技術を駆使したパターン形成法や、材用の特性を使った新しい方法が開発されている。
　１つは自己整合でパターンを２倍化するＳＡＤＰ法（Ｓｅｌｆ Ａｌｉｇｎｅｄ Ｄｏｕｂｌｅ Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ）（非特許文献１）や、４倍化するＳＡＱＰ法（Ｓｅｌｆ　Ａｌｉｇｎｅｄ　Ｑｕａｄｒｕｐｌｅ　Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ)がある。この方法は、リソグラフィで形成したパターンの側壁にエッチング耐性の高い材料を選択的に残し、リソグラフィで形成したパターンは削除し、残った側壁をパターンとして用いる。したがって、１つのパターンを２倍化できる、このステップを２回繰り返すと、４倍化も可能である。言い換えれば、パターンのピッチを１／２や１／４に微細化できる。
　また、材料の特性を使ったパターンｎ倍化法としては自己誘導組織化プロセス、ＤＳＡ(Ｄｉｒｅｃｔｅｄ　Ｓｅｌｆ Ａｓｓｅｍｂｌｙ)（非特許文献２）を用いる方法がある。この方法は、高分子ブロック共重合体と言われる２種類のポリマーを合成しブロック結合させた材料を用い、２種類のポリマーの熱力学的特性の違いを利用して自己組織化することを利用した方法である。リソグラフィで形成したパターン（ガイドパターン）の内側に複数本のパターンを形成したり、大きなサイズのホールの内側に微細なホールを自己整合的に形成することができる。
　一方、特許文献１にはフォトマスクの走査電子顕微鏡像に基づいて得られる輪郭線画像に、複数の基準線を重畳し、当該基準線を用いて測定を行うことが説明されている。
特開２０１１－１３７９０１号公報（対応米国特許公開公報ＵＳ２０１２／０２９０９９０）
Ｈ． Ｙａｅｇａｓｈｉ，ｅｔ　ａｌ．，"Ｎｏｖｅｌ　ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ　ｔｈｅ　ｓｅｌｆ－ａｌｉｇｎｅｄ　ｓｐａｃｅｒ　ＤＰ　ｐｒｏｃｅｓｓ　Ｔｏｗａｒｄｓ　２２－ｎｍ　Ｎｏｄｅｓ，"，　Ｐｒｏｃ．Ｏｆ　ＳＰＩＥ，８３２４８３２４１－Ｍ Ｂ．Ｒａｔｈｓａｃｋ，ｅｔ　ａｌ．，"Ｐａｔｔｅｒｎ　ｓｃａｌｉｎｇ　ｗｉｔｈ　ｄｉｒｅｃｔｅｄ　ｓｅｌｆ ａｓｓｅｍｂｌｙ　ｔｈｒｏｕｇｈ　ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ　ａｎｄ　ｅｔｃｈ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ",　Ｐｒｏｃ．Ｏｆ　ＳＰＩＥ，８３２３０Ｂ－１(２０１２)
　非特許文献１、２に開示されているようなパターニング法によれば、投影露光装置のビームの波長によって決まる限界を超えた微細パターンを形成することができるが、フォトマスクに形成されたパターン形状が、直接的に試料上に転写されるこれまでのパターニング技術とは違う工程や材料が用いられるため、当該違い故の評価を行うことが望ましい。非特許文献１、非特許文献２にはそのような評価法についての開示がなく、また、特許文献１にもＤＳＡ、ＳＡＤＰ、ＳＡＱＰ、ＳＡＯＰ（Ｓｅｌｆ　Ａｌｉｇｎｅｄ　Ｏｃｔｕｐｌｅ　Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ）法等のフォトマスクにはないパターンを評価する手法については何等論じられていない。特に、同じようなパターンが連続して配列されている試料を適正に評価する手法等については何等論じられていない。
　以下、フォトマスクにはないパターンを形成するパターニング法によって形成されたパターンを適正に評価することを目的とするパターン測定装置、及びパターン測定のためのコンピュータープログラムについて説明する。
　上記目的を達成するための一態様として、以下に、試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターンの寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置であって、前記演算装置は、前記試料にビームを照射することによって得られるデータに基づいて、前記パターンの座標情報を抽出し、当該座標情報を用いて、前記パターンの寸法測定を行う際の測定基準データを生成するパターン測定装置を提案する。
　上記目的を達成するための他の態様として、試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料上の欠陥を検出する演算装置を備えた欠陥検査装置であって、前記試料にビームを照射することによって得られた第１の画像と、当該画像について自己相関処理を施すことによって得られる第２の画像を比較して、欠陥を検出する欠陥検査装置を提案する。
　上記目的を達成するための更に他の態様として、試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターンの寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置であって、前記試料のデータから前記試料上に形成される複数の第１のパターンの座標情報を抽出し、当該第１のパターン間に形成される第２のパターンを測定する際の測定基準データを生成するパターン測定装置を提案する。
　上記構成によれば、フォトマスクにはないパターンを形成するパターニング法によって形成されたパターンを適正に評価するための基準データの生成、或いは欠陥の検査を行うことが可能となる。
走査電子顕微鏡の概略を示した図。 パターン寸法やピッチを測定する例を示す図。 ＳＥＭ画像上に測定基準となるグリッドを配置した例を示す図。 ＳＥＭ画像へのグリッド線情報の登録工程を示すフローチャート。 設計データへのグリッド線情報の登録工程を示すフローチャート。 グリッド線を用いた計測手順の概略を示すフローチャート。 ＤＳＡパターンのＳＥＭ画像の一例を示す図（実際の２００Ｋ倍でのＦＯＶイメージ）。 走査電子顕微鏡を含む測定システムの一例を示す図。 測定基準データを生成する工程を示すフローチャート。 ＳＥＭ像の自己相関マップ、輝度反転画像、相互相関マップ、パターン座標マップの一例を示す図。 グリッド設定部の一例を示すブロック図。 格子構造判定テーブルを示す図。 ＳＥＭ像を用いて試料の欠陥を特定する工程を示すフローチャート。 Ｄｅｆｅｃｔ位置を特定するための処理に用いられる中間結果画像の一例を示す図。 Ｄｅｆｅｃｔ位置を特定するための処理に用いられる相互相関マップと、相関マップ間の差分画像を示す図。 欠陥検出機能を備えたグリッド設定部の一例を示すブロック図。 Ｅｄｇｅ検出法の１例を示す図。 Ｇｒｉｄ　Ｌｉｎｅの選択方法を示す図。 計測パターンのグルーピング方法を示す図。 グルーピングされた画像の一例を示す図。 パターン間距離の計測方法を示す図。 パターン間距離結果のグルーピング方法を示す図。 ＤＳＡのガイドパターンから理想グリッドを生成する方法を示す図。 ガイドパターンとＤＳＡホールパターンの一例を示す図。 ガイドパターンとＤＳＡホールパターン計測処理手順を示すフローチャート。 ガイドパターンとＤＳＡホールパターン計測を説明するための図。 グリッド生成部の一例を示すブロック図。 ＤＳＡパターン測定用グリッドを生成する工程を示すフローチャート。
　ＤＳＡ、ＳＡｘＰ等の新たなパターニング法は、一般的なリソグラフィでのパターン形成法とは異なり、比較的簡単に微細化が達成できる。一方、種々のプロセスや材料のばらつきにより、パターンの形状が変化するといった特徴がある。また、これらの技術を採用する上で、デバイスパターンの単純化も併せて進められている。代表的な設計手法としてＧｒｉｄｄｅｄ　Ｄｅｓｉｇｎ法がある、この方法はデバイスパターンをできる限り直線化し、整列したグリッド上に配置する方法で、前記した、ＳＡＤＰ法やＤＳＡ技術の適用に好適である。このように、微細加工技術は大きな変革が進んだ。
　以下に説明する実施例は、これらの最新のパターン形成技術の寸法変動を的確にとらえ計測することで、高精度な微細加工、高性能デバイス製造を実現するためのものである。
　一方、電子線（電子ビーム）を用いた計測方法では、被計測パターンのエッジからの二次電子や反射電子の強度分布から前記エッジを認識し、所望のエッジとエッジの間隔を求め、パターンの寸法（ＣＤ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ　ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）やパターンのピッチ等を求めている。このような測定を行う際に、求めたいエッジを挟んで基準線を配置し、基準線に挟まれた内部の二次電子強度分布等からエッジの認識を行うことによって、計測位置を選択することが考えられるが、評価対象となるパターンに対し、評価目的に応じた適切な位置に基準線を設定する必要がある。
　一方、本実施例は、半導体製造工程における、デバイスの製造歩留まり向上を実現するための、製造工程での計測技術に関するものである。特に、プロセス技術や材料特性を利用して、パターンをｎ倍化する所謂自己整合パターン形成プロセスを用いた時の寸法計測方法およびこれに好適な計測装置に関するものである。
　一般的なリソグラフィを用いたパターン形成では、マスクパターンを、縮小投影露光装置を用いてウェーハ上にパターンを転写する。この方式ではパターンのピッチはマスクパターンで保障されているため、誤差量は極めて小さく、無視できる。したがって、パターン形成の出来栄え評価は主にパターンの寸法（ＣＤ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）が主である。また、半導体の製造で重要な管理項目であるＯｖｅｒｌａｙの余裕管理は、異層間の位置合わせ誤差と、パターンの寸法（ＣＤ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）の管理で行うことができた。しかし、セルフアラインプロセス等を用いた場合、コアパターンと呼ばれるリソグラフィで形成したパターンの他に、コアパターンの周辺に自己整合形成した、ＡＬＤ（Ａｔｏｍｉｃ　Ｌａｙｅｒ　Ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ）層等の側壁パターンをパターンとして用いる。したがって、ＡＬＤの膜厚誤差やコアレジストパターンの寸法がパターン位置の変動を引き起こす。
　したがって、ＡＬＤ膜形成等のプロセスの変動によって、ＣＤのみならず、パターン位置の変動を引き起こす。単なる寸法計測では、パターンの線幅や間隔のＣＤ計測は行えるが、パターン位置の計測には不適で有る。すなわち、計測画面内に位置を特定できるパターンが無いためである。
　本実施例では、ＣＤ変動や位置変動を総括して評価する方法を提供する。これにより、パターン位置誤差も含めたパターンエッジの位置情報を評価できるようになり、Ｏｖｅｒｌａｙ誤差によるデバイス特性の劣化を未然に防止でき、デバイスの製造歩留まりを向上できる。 
　本実施例の計測では、パターン重心またはエッジの位置を基準線あるいは基準点に対するずれ量で表現する。具体的にはＣＤ－ＳＥＭ計測画面内のほぼ全域に基準線あるいは基準点を複数配置し、それぞれのパターンエッジあるいはパターン重心と基準線をアライメントした後、パターンエッジと基準線あるいは基準点との距離を計測する。基準線あるいは基準点は、被測定パターンの配列から自動的に計測して、配置する方式と、設計値を入力して表示する方式を選択することができる。
　また、被測定パターンの他に基準ピッチおよび位置を決定するための計測パターンを配置し、このパターンでパターンピッチを求める事や、基準線位置を求める事も、計測精度向上に有効である。また、計測画面の歪を校正する機能も付加することもできる。校正用パターンが形成されたチップを計測装置内に配置することもできる。また、校正用のパターン計測結果は画面歪補正に適用し、画面歪に合わせて、基準線あるいは基準点を配置する機能を設けることもできる。
　本実施例では、自己整合ｎ倍化パターン形成法や、自己誘導組織化材料を用いたパターン形成法によって形成されるパターンを評価するのに好適な装置、及びコンピュータープログラムについて説明する。本実施例によれば、先端デバイス製造における、パターン形成の出来栄え管理や、寸法、位置精度の向上が可能となり、製造歩留まりの向上、安定化に大きく寄与できる。
　図１は走査型電子顕微鏡の構成概要のブロック図である。全体制御部１２５はユーザーインターフェース１２８から作業者によって入力された電子の加速電圧、ウェーハ１１１の情報、観察位置情報などを基に、電子光学系制御装置１２６、ステージ制御装置１２７を介して、装置全体の制御を行っている。ウェーハ１１１は図示されない試料搬送装置を介して、試料交換室を経由した後試料室１１３にあるステージ１１２上に固定される。
　電子光学系制御装置１２６は全体制御部１２５からの命令に従い高電圧制御装置１１５、第一コンデンサレンズ制御部１１６、第二コンデンサレンズ制御部１１７、二次電子信号増幅器１１８、アライメント制御部１１９、偏向信号制御部１２２、対物レンズ制御部１２１を制御している。
　引出電極１０２により電子源１０１から引き出された一次電子線１０３は第一コンデンサレンズ１０４、第二コンデンサレンズ１０６、対物レンズ１１０により収束され試料１１１上に照射される。途中電子線は絞り１０５を通過し、アライメントコイル１０８によりその軌道を調整され、また、偏向信号増幅器１２０を介して偏向信号制御部１２２から信号を受けた偏向コイル１０９により試料上を二次元的に走査される。ウェーハ１１１への一次電子線１０３の照射に起因して、試料１１１から放出される二次電子１１４は二次電子検出器１０７により捕捉され、二次電子信号増幅器１１８を介して二次電子像表示装置１２４の輝度信号として使用される。二次電子像表示装置１２４の偏向信号と、偏向コイルの偏向信号とは同期しているため、二次電子像表示装置１２４上にはウェーハ１１１上のパターン形状が忠実に再現される。なお、画像処理プロセッサ１２３や二次電子像表示装置１２４は汎用的なコンピュータやモニターでもよい。画像処理プロセッサ１２３には記憶装置１２３１が接続され、必要に応じて登録された情報を読み出すことが可能である。また、パターンの寸法計測に使用する画像を作成するため、二次電子信号増幅器１１８から出力される信号を画像処理プロセッサ１２３内でＡＤ変換し、デジタル画像データを作成する。さらにデジタル画像データから二次電子プロファイルを作成する。
　作成された二次電子プロファイルから計測する範囲を、手動、もしくは一定のアルゴリズムに基づいて自動選択し、選択範囲の画素数を算出する。一次電子線１０３により走査された観察領域の実寸法と当該観察領域に対応する画素数から試料上での実寸法を計測する。
　なお、以上の説明では荷電粒子線装置の一例として、電子線を用いる走査型電子顕微鏡を例にとって説明したが、これに限られることはなく、例えばイオンビームを用いるイオンビーム照射装置であってもよい。また、以下の説明では後述するような処理を実行する実行主体を演算処理装置と称する場合もある。
　図８は、走査電子顕微鏡を含む測定システムの一例を示す図である。本システムには、ＳＥＭ本体８０１、当該ＳＥＭ本体の制御装置８０２、及び演算処理装置８０３からなる走査電子顕微鏡システムが含まれている。演算処理装置８０３には、制御装置８０２に所定の制御信号を供給、及びＳＥＭ本体８０１にて得られた信号の信号処理を実行する演算処理部８０４と、得られた画像情報や、レシピ情報を記憶するメモリ８０５が内蔵されている。なお、本実施例では、制御装置８０２と演算処理装置８０３が別体のものとして説明するが一体型の制御装置であっても良い。
　偏向器によるビーム走査によって、試料から放出された電子、或いは変換電極にて発生した電子は、検出器８０６にて捕捉され、制御装置８０２に内蔵されたＡ／Ｄ変換器でデジタル信号に変換される。演算処理装置８０３に内蔵されるＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の画像処理ハードウェアによって、目的に応じた画像処理が行われる。
　演算処理部８０４には、検出器８０６によって検出された信号に基づいて、波形プロファイルを作成するプロファイル作成部８０７、プロファイル作成部８０７によって作成された波形プロファイルに基づいて、或いは信号波形を一次微分、或いは二次微分することによって得られる信号波形に基づいて、パターン寸法を測定する測定処理実行部８０８が含まれている。また、後述するように、当該測定処理実行部８０８９では、設定されたグリッドとパターンの重心（重心と中心が一致する場合は、中心でも良い）との間の寸法測定処理を実行する。この場合、例えばサブピクセル単位で抽出された座標値の差分、及び／又はそのベクトルを測定結果とするようにしても良い。パターン重心演算部８１０では、設計データやシミュレーションデータに基づいて得られるパターンデータ、ＳＥＭ画像に含まれるパターンのエッジ情報、及びパターンエッジ情報から抽出されるパターンの輪郭線データから、パターンの重心位置（座標）を抽出する。重心位置を求める手法としては、例えば円形パターンの場合は、エッジ位置を基準とした距離画像を作成し、閉図形内のエッジから最も遠い位置を検出することによって、重心を求めるようにしても良いし、多角形からなる閉図形を複数の三角形に分割し、三角形の面積と重心を積算し、全面積で除算することによって、重心を求めるようにしても良い。
　位置合わせ処理部８１１では設計データ、或いはシミュレーションデータのパターンデータに基づいて得られるパターン重心位置と、ＳＥＭ画像のエッジデータ等に基づいて得られるパターン重心位置を一致させるように、両データ間の位置合わせを行う。なお、以下に説明する実施例では主に、複数のパターンの重心間の位置合わせを行う例について説明するが、その場合、対応する重心位置間の距離の合計値が最小となるように両データ間の位置合わせを実行する。
　位置合わせパターン選択部８１２は、所定の基準に基づいて、位置合わせに用いられる（位置合わせ用の重心位置を抽出するのに用いられる）パターンを選択する。例えば、ＳＡｘＰによって形成されたパターンを評価する場合、それ以外のパターンも含めて位置合わせを行うと、適正な評価ができない。そこで、評価目的に応じた位置合わせ用パターンを自動で選択すべく、位置合わせパターン測定部８１２では、入力装置８１５によって入力された測定目的や測定対象パターン情報に基づいて、設計データ記憶媒体８１４に記憶されたＳＡｘＰによって作成された領域を選択的に読みだして、位置合わせ処理部８１１に位置合わせ用画像として登録する。或いは、ＳＡｘＰによって作成されたパターン領域とそれ以外の領域を含む領域の設計データを読み出し、ＳＡｘＰによって形成されたパターンを選択的に位置合わせ用画像として登録する。
　演算処理装置８０３は、入力装置８１５によって入力された測定条件等に基づいて、エッジ、或いはパターンの特定や測定を実行する。また、演算処理部８０４には、入力装置８１５によって入力された条件によって、設計データ記憶媒体８１４から設計データを読み出し、必要に応じて、ベクトルデータからレイアウトデータに変換する設計データ抽出部８１３が内蔵され、設計データ抽出部８１３では、後述する測定に要する情報を設計データから抽出する。
　更に演算処理装置２５０３とネットワークを経由して接続されている入力装置２５１５に設けられた表示装置には、操作者に対して画像や検査結果等を表示するＧＵＩが表示される。
　なお，演算処理装置８０３における制御や処理の一部又は全てを，ＣＰＵや画像の蓄積が可能なメモリを搭載した電子計算機等に割り振って処理・制御することも可能である。また、入力装置８１５は、測定や検査等に必要とされる電子デバイスの座標，パターンの種類、撮影条件（光学条件やステージの移動条件）を含む測定条件を、撮像レシピとして設定する撮像レシピ作成装置としても機能する。また、入力装置８１５は、入力された座標情報や、パターンの種類に関する情報を、設計データのレイヤ情報やパターンの識別情報と照合し、必要な情報を設計データ記憶媒体８１４から読み出す機能も備えている。
　設計データ記憶媒体８１４に記憶される設計データは、ＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。また、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、図形データは、設計データに基づいて形成されるパターンの理想形状を示す線分画像情報に替えて、露光シミュレーションを施すことによって、実パターンに近くなるような変形処理が施された線分画像情報であっても良い。
　また、図８に例示する測定システムには、フォトマスクに形成されたパターンの寸法を測定するためのフォトマスク測定用ＳＥＭ５１６が含まれている。フォトマスク測定用ＳＥＭ５１６で得られたフォトマスクの測定結果、画像データ、及び座標情報等は、演算処理装置８０３のメモリ８０５等に記憶される。フォトマスク測定用ＳＥＭ
　本実施例では、走査電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：ＳＥＭ）によって得られた画像に、基準線（点）となるグリッドを重畳することによって、パターンを評価する計測法について説明する。図２は、エッジ間測定に基づいてパターンを評価する計測法を説明する図である。計測パターン画像２００からあらかじめ登録しておいたパターン位置情報もしくはパターン認識によって得られた画像上の計測パターン２０１他の位置を決定する。次にそれらの位置情報を元にパターンエッジを検出し、そのエッジ情報を元にパターンＣＤ２０３（パターン幅）や、パターン間距離２０４を計算する。なお、画像上の計測パターン位置は、例えば領域指定カーソル２０５により切り出された画像の一部と画像上の他のパターンとのテンプレートマッチングで検出することができる。このような計測法では、パターンの線幅や間隔といった相対的な計測は行えるが、それぞれのパターンが目標の座標上に形成できているかは不明である。
　そこで本実施例では、ＳＥＭ画像（或いはＳＥＭ画像に基づいて得られる輪郭線画像）に、グリッド（測定基準データ）を重畳し当該グリッドを基準（測定始点、或いは測定終点）とした計測法を提案する。図３に、ＳＥＭ画像にグリッド配置した例を示す。二次電子像表示装置１２４上に表示されたグリッド配置画面３００は、計測パターン画像２００に基準線Ｘ３０１と基準線Ｙ３０２をオーバーレイした画像である。なお、複数の基準線Ｘ／Ｙは、任意の基準点３０３とピッチＸ３０４およびピッチＹ３０５で表現することが可能である。
　グリッドパターンの配置に基づいて、パターンを測定する例を、図３および図６を用いて説明する。グリッドを用いた測定工程は、グリッド情報を登録する工程（Ｓ６００）と、グリッド計測を実行する工程（Ｓ６０１－Ｓ６０５）に分けられる。
　グリッド計測実行時、あらかじめ登録されているグリッド情報を記憶装置１２３１、或いはメモリ８０５から、画像処理プロセッサ１２３、或いは演算処理装置８０３に読込む(Ｓ６０１)。画像処理プロセッサ１２３、或いは演算処理装置８０３のパターン重心位置演算部８１０は、計測パターン画像を取得し(Ｓ６０２)、図２で説明した手段で求めたパターンエッジ３１０からパターン重心３１１を計算する。重心位置を計算する手法は種々のものが考えられるが、例えばパターンのエッジを抽出した後、パターンエッジを基準とした距離画像を形成することによってパターン重心（或いは中心）を求めるようにしても良い。
　次に複数の基準線Ｘ／Ｙの交点の1つである計測基準点３１２との距離を計算し、ずれ量３１３を出力する。同様にこれらの処理を画面内の全パターンに対して実施し、ずれ量の総和が最小となるように基準点３０３をアライメントする(Ｓ６０３)。この場合、視野内に、ＳＡｘＰによって形成されるパターン以外のパターンや、自己整合によって形成されるパターン以外のパターンが含まれている場合、それらのパターンをマスク（特定パターン以外のパターンをアライメントの対象としない）して、アライメントを行うことによって、ＳＡｘＰ等によって形成されるパターンを選択的に評価することができる。
　なお、計測画面内または画面外に基準パターンが存在し、あらかじめアライメントされている場合は本処理を実施しないことが考えられる。アライメント後、基準線を画面に配置して(Ｓ６０４)、基準線とパターンの相対位置を計測する(Ｓ６０５)。同様に重心ではなくエッジ点に合せた基準線を用意しておくことで同時にパターンＣＤ２０３も出力することができる。グリッド線情報は実際に取得したＳＥＭ画像を用いて登録することもできるし、パターンの設計データを使用して登録することも可能である。また、パターン間間隔は、高分子ブロック共重合体の種類に応じて決定される（場合もある）ので、予め高分子ブロック共重合体と、グリッド線情報（グリッド線間の間隔）を関連付けて記憶するデータベースを用意しておき、使用する高分子ブロック共重合体の選択に基づいて、グリッド線情報を読み出すようにしても良い。
　グリッド線間の間隔は、設計データ上のパターン間間隔と同じに設定されている。ＤＳＡやＳＡｘＰによって形成されたパターンは、設計データ通り理想的に形成されていれば、グリッド線と同じ間隔（例えば等間隔）で形成される筈であるが、ガイドパターンの不出来や、プロセス条件の変動（例えばマスク層となる層の膜厚の変動）によって、間隔にばらつきが生じることがある。上述のように、複数のパターンの重心位置間の寸法を測定することによって、単なるずれだけではなく、ずれの理由を把握するに足る情報を得ることが可能となる。この点については更に後述する。
　図７はＤＳＡ法によって形成されたパターンと、ＤＳＡ法を適用するためのガイドパターンが表示された画像上に、グリッドを配置した例を示す図である。図７に例示する画像は倍率２００Ｋ倍（視野サイズ６７０ｎｍ□）で取得されたものであり、この取得画像７０１に、グリッドパターン７０２（基準パターン）が重畳されている。自己誘導組織化現象によってガイドパターン７０３内に配列されるパターン７０４はその大きさだけではなく、形成された位置を適正に評価することによって、自己誘導組織化プロセスの適正な評価が可能となる。また、ガイドパターン７０３は縮小投影露光装置によるパターニングに基づいて作成されるが、ガイドパターン７０３の出来栄えによっては、当該ガイドパターン７０３内に配列されるパターン７０４が適正な位置に形成されない場合がある。特にガイドパターンのエッジが変形していたり、形状が歪んでいるような場合、適正な位置にパターンが配列されない可能性がある。
　図７の例は基準パターン７０６用のガイドパターン７０５を、ガイドパターン７０３と共にパターニングし、当該基準パターン７０６を基準としてグリッドを設定している。なお、本例の場合、電子顕微鏡の視野内には８つの基準パターンが配置されている。この８つの基準パターンのパターン間間隔は、ガイドパターン内に配列されるＤＳＡパターンの間隔の整数倍となるように設定されており、且つ設計データ上、基準パターン間に均等配列されたグリッド線上に、自己組織化によって形成されたパターンが位置するようにグリッド線が設定される。このようにがＤＳＡパターンサイズ合わせた適切な基準パターンの設定によって、適正な位置にグリッドパターンを位置付けることが可能となる。
　図４および図５を用いてＳＥＭ画像を使用したグリッド線情報の登録方法について説明する。計測を実施するＳＥＭ画像を画像処理プロセッサ１２３や演算処理装置８０３に読込む（Ｓ４０１）。このときＳＥＭ画像はあらかじめ記憶装置１２３１やメモリ８０５に保存されているものを使用することができる。ユーザは自動パターン認識でパターン位置を検出するかどうかを選択する（Ｓ４０２）。自動が選択された場合は像処理プロセッサ１２３や位置合わせパターン選択部８１２が自動パターン認識を実行し（Ｓ４０３）、パターンの検出座標を計算する（Ｓ４１０）。
　一般に半導体パターンは同じ形状の繰返しが多いため、この繰返し周期を画像処理等で自動認識してパターン位置を検出することができる。本実施例では自動パターン認識の実施の判断をユーザに委ねているがこの時に認識が可能であると判断できれば計測実行時にも適用が可能である。自動でない選択をした場合、ユーザは２０５のように計測するパターン領域を指定する（Ｓ４０４）。なお、上述したように、設計データやシミュレーションデータから、ＤＳＡ法によって形成されるパターンを選択的に抽出して、パターン認識用テンプレート（パターン重心抽出用画像）とするようにしても良い。
　画像処理プロセッサ１２３や演算処理装置８０３はパターン検出を実行して（Ｓ４０５）、自動パターン認識と同様にパターンの検出座標を計算する（Ｓ４１０）。次に検出されたパターン座標群からそれぞれ距離が最小となる近傍のパターンを検出する（Ｓ４１１）。
　近傍パターン間の距離が最小となる距離をＸ方向とＹ方向それぞれ算出してピッチを決定する。別のピッチの計算方法としてＸ／Ｙ方向やパターンが存在する方向の投影波形からピーク間の距離により求める方法や空間周波数解析により計算する方法、自己回帰モデルにより計算する方法などが考えられる。
　ピッチ計算と同時に仮のグリッド線の座標を生成しておく（Ｓ４１２）。パターン計測を実行し、計測時に検出されるエッジ点群からパターンＣＤおよびパターン重心座標を求める（Ｓ４１３）。グリッド線はパターン重心座標を使用して仮のグリッド線を補正する。またパターンＣＤより補助グリッド線の座標も同時に生成し、二次電子像表示装置１２４に表示する（Ｓ４１４）。
　基準パターンがない場合は確認へ進み（Ｓ４２５）終了となる。基準バターンがある場合は基準パターン領域を指定する（Ｓ４２１）か、基準線を指定する（Ｓ４２２）。基準線を指定した場合は基準パターンの重心座標を検出して再計算しておく。再計算された情報を元にグリッド線や補助グリッド線、基準線を補正して二次電子像表示装置１２４に表示する（Ｓ４２４）。
　なお、上記実施例では、１つの態様として、測定対象となるパターンとは別に、基準パターンを作成し、当該基準パターンを用いた位置合わせに基づいて、測定対象パターンの位置ずれを評価する手法について説明した。１つのＤＳＡパターン（ホールパターン）が形成されるように設定されたガイドパターンに含まれるパターンは、複数のホールパターンが形成されるように設定されたガイドパターンに含まれるパターンと比較して、複数のパターンが形成されるが故、発生するずれがないため、特定の原因（ガイドパターン内に複数のパターンが含まれる場合）によって発生するずれを適正に評価することができる。また、複数の基準パターンを用いた位置合わせを行うことによって、個々のパターンのずれを平均化することができ、結果として高精度な位置合わせを行うことが可能となる。
　なお、測定対象となるパターンの重心を基準として位置合わせを行う場合であっても、複数のパターンを位置合わせの対象とすることによって、他のパターンに対して相対的に大きくずれているパターンを顕在化することが可能となる。
　また、複数のガイドパターン内に含まれるパターンを、位置合わせの対象とすることによって、ガイドパターンの出来に起因するずれを顕在化することが可能となる。
　上述のように、グリッド線のような測定基準データを予め生成し、そのデータを基準とした評価を行うことによって、特にＤＳＡパターンの出来不出来を適正に評価することができる。このような測定基準データは、例えば設計データ（レイアウトデータ）から生成することが考えられるが、例えばガイドパターンの出来が設計データと異なり、ＤＳＡパターンが適正に形成されていない場合、ガイドパターンエッジの出来不出来に起因するばらつき等を適正に評価するための測定基準としては適当ではないことがある。換言すれば、ＤＳＡパターンのばらつき等を選択的に評価したい場合の測定基準には不向きなものとなる場合が考えられる。
　そこで本実施例では、ＳＥＭによって得られた繰り返しパターンの画像から画像内のパターン箇所を特定する方法および、パターンのＧｒｉｄを自動で生成する方法について説明する。図９は、パターン座標特定処理を説明する図である。また、図１０は図９の処理フローを説明するための概念図を示す。図１１は、図９の処理工程に沿って、測定基準データを生成するグリッド設定部８０９の詳細を示すブロック図である。
　まず、グリッド設定部８０９は、ＳＥＭ像５１０１を読み込み（Ｓ５００１）、自己相関処理部１１０１では、読み込んだＳＥＭ像の自己相関マップ５１０２を作成する（Ｓ５００２）。ここで得られる自己相関マップは、マップの中心座標で最も相関値が高くなり、ピークの間隔はＳＥＭ像におけるパターンピッチ間隔とおおよそ等しくなる。より具体的には、自画像と同じ画像を用いて、自画像のサーチを行い、相関値の高い部分を相対的に高輝度とするマップを作成する。
　次に、凹凸判定部１１０２では、ＳＥＭ像のパターンの凹凸判定を行う（Ｓ５００３）。凹凸判定は単純に画像を大津の２値化などによって２値化して、面積の小さい側をパターン部として判定可能である。低輝度側の面積が小さい、すなわちパターンが凹の場合、反転画像生成部１１０３では、ＳＥＭ像の輝度を反転した輝度反転画像５１０３を生成する（Ｓ５００４）。
　次に、相互相関処理部１１０４では、自己相関マップとＳＥＭ像（パターンが凹の場合は輝度反転画像）の相互相関マップ（Ｓ５１０６）を生成する（Ｓ５００５）。相互相関マップは正規化相互相関法や、輝度値の差の絶対値の合計、輝度値の差の２乗の合計などによって求めることが可能である。このようにして求めた相互相関マップのピーク座標５１０５は、ＳＥＭ像にあるおおよそのパターン中心座標を示す。ピーク検出部１１０５によって、相互相関マップのピーク位置を検出することで、パターン座標マップを生成することができる（Ｓ５００６）。
　次に格子構造判定部１１０６では、ＳＥＭ画像の格子構造の判定処理を行う（Ｓ５００７）。自己相関マップのピーク位置を検出したピークマップ、もしくはパターン座標マップ上にある互いに隣接した３点を直線状にならないよう、また３点から形成する三角形の面積がもっとも小さくなるように選び、３点を頂点とする三角形の形状によって格子構造の判定を行う。図１２のように、三角形の各辺が等しい正三角形の場合は六角格子、三角形が直角二等辺三角形の場合は正方格子、二等辺三角形の場合は斜方格子、直角三角形の場合は矩形格子、前記に当てはまらない場合は平行体格子と判定する。
　続いて、グリッド生成部１１０７では、上記判定処理の後平均Ｇｒｉｄを生成する（Ｓ５００８）。六角格子、斜方格子、平行体格子の場合、上記三角形の各辺に平行に配列する点列で隣り合う点同士の平均距離を求める。正方格子、矩形格子の場合は格子判定で用いた三点の直角に交わる２辺にそれぞれ平行になる方向で隣り合う点同士の平均距離を算出する。このように求めた平均距離から平均Ｇｒｉｄを作成する。グリッド生成部１１０７では、平均Ｇｒｉｄを算出後、パターン座標マップの各座標と平均Ｇｒｉｄの各点の距離が最も小さくなるようなＧｒｉｄを作成する（Ｓ５００９）。これら処理によって、ＳＥＭ上のパターン位置を特定し、ＳＥＭ像の格子構造、またＳＥＭ像のパターン上に平均Ｇｒｉｄを生成することが可能である。
　次にＳＥＭ画像中のパターンのＤｅｆｅｃｔを判定する処理を、図１３、図１４、図１５、及び図１６を用いて説明する。なお、本実施例では、グリッド設定部８０９に欠陥検出機能を持たせる例について説明するが、これに限られることはなく、欠陥検出を実行する異なる演算処理装置を設けるようにしても良い。
　まず、グリッド設定部８０９は、ＳＥＭ画像５４０１を読み込み（Ｓ５３０１）、自己相関処理部１１０１にて、ＳＥＭ画像の自己相関マップ５４０２を作成する（Ｓ５３０２）。続いて、格子構造判定部１１０６にて、自己相関マップの格子構造の判定を行う（Ｓ５３０３）。構造判定は、自己相関マップのピーク位置を検出し、実施例１で説明した格子構造判定処理を利用することができる。格子構造の判定後、画像切出部１６０１にて、自己相関マップの切り出し画像５４０３を作成する。切り出し領域は、構造判定からパターンピッチが算出できるので、隣のパターンに重ならない領域（たとえば、半ピッチ）に設定すればよい。
　続いて、相互相関マップ作成のために、凹凸判定部１１０２にて、ＳＥＭ像のパターン凹凸判定処理を行い（Ｓ５３０５）、パターンが凹であれば、反転画像生成部１１０３にて、ＳＥＭ像の輝度反転画像を生成する（Ｓ５３０６）。次の処理では、ＳＥＭ像の欠陥位置を特定するために自己相関切り出し画像とＳＥＭ像（パターンが凹の場合は輝度反転画像）の相互相関マップ５４０４を、相互相関処理部１１０４にて作成する（Ｓ５３０７）。
　相互相関マップは、相互相関マップは正規化相互相関法や、輝度値の差の絶対値の合計、輝度値の差の２乗の合計などによって求めることが可能である。ここで算出される相互相関マップはＳＥＭ像のパターン上でピークが存在し、パターンが存在しないＤｅｆｅｃｔ位置（５４０５）に関してはピークが現れないため、欠陥検出部１６０２は、相互相関マップから、周期的に配列されていない箇所を検出することによって、Ｄｅｆｅｃｔ位置を特定する（Ｓ５３０８）。
　周期的に配列されていない箇所はハフ変換を行い直線成分の交点上に相互相関マップピークが存在するかどうかで特定する方法もあり、また相互相関マップのピークを検出して隣接するピークがパターン構造分存在するかなどでも特定可能である。さらに、自己相関マップのマップ全体とＳＥＭ像全体の相互相関マップ５５０１と、自己相関マップを切り出した画像とＳＥＭ像全体の相互相関マップ５５０２の差分により差分マップ５５０３を作成し、Ｄｅｆｅｃｔ位置５５０４を検出する方法がある。本手法では、差分マップでＤｅｆｅｃｔ位置にピーク５５０４が現れるため、本ピークを検出することでＤｅｆｅｃｔ位置が特定できる。
　本実施例では、前記実施例で生成した相互相関マップ（パターン座標マップ）のピーク座標を用いてパターンＥｄｇｅを検出する方法について図１７を用いて説明する。まず、パターン座標マップの各座標同士５６０４の最短距離５６０５を算出しＥｄｇｅ検出を行う範囲５６０６を設定する。Ｅｄｇｅ検出範囲は、相互相関ピーク同士の最短距離の１／２に設定すれば、隣接するパターンに被らない領域の設定が可能である。または、予めエッジ検出範囲を設定しておくことも可能である。次に、前記で生成したパターン座標マップのピーク座標を計測基準位置５６０４とし（Ｄｅｆｅｃｔと判断された位置ではＥｄｇｅ検出を実施しない）、Ｅｄｇｅ検出範囲内でパターンのＥｄｇｅ検出を行う。Ｅｄｇｅの検出手法は、ＳＥＭ像から求めた最低輝度と最大輝度の間にしきい値を設けてＥｄｇｅを検出するこができる。しきい値は大津の２値化などによって自動で算出することが可能であり、また外部より予め輝度しきい値を設定しておくことも可能である。しきい値以外にもパターン座標マップのピーク座標から放射状に輝度プロファイルを取得して、輝度プロファイルの微分ピークが最大になる箇所をＥｄｇｅ位置とすることができる。次にＥｄｇｅ検出に成功したかどうかの判定を行う。２値化によって判定した場合は、Ｅｄｇｅ検出範囲内に閉曲線ができたかどうかで判定することができる。放射状に輝度プロファイルを取得してＥｄｇｅ検出した場合は、エッジ検出範囲内に各方向に輝度プロファイルの微分ピーク値が存在して、かつエッジのばらつきが所定の範囲内であればＥｄｇｅ検出成功と判定する。
　Ｅｄｇｅ検出に成功したパターンは、Ｅｄｇｅ検出結果より各パターンＥｄｇｅの重心を求め、各パターンのＥｄｇｅ重心とパターン座標マップで対応する座標の距離を算出することでパターンの重心ばらつきを算出することも可能である。
　本実施例では、前記で生成したパターン座標マップからパターンの配列に応じて任意方向のＧｒｉｄデータを生成する方法を説明する。図１８は、グリッド生成の工程を示すフローチャートである。必要となるデータは先の実施例にて説明したパターン座標マップ５７０１であり、まずＳｔｅｐ１では、Ｇｒｏｕｐｉｎｇしたい方向のパターンの座標をパターン座標マップ５７０１から少なくとも２つ選択する。図１８に例示するような座標マップを、図８に例示する入力装置８１５の表示装置に表示させ、図示しないポインティングデバイス等を用いて、パターン座標５７０２を選択する。
　Ｓｔｅｐ２では、選択した２つのパターン座標を通る直線の近傍にあるパターン座標点列から直線近似を行い、近似直線５７０３を生成する。更に、近似した直線と平行に配列するパターン座標に対しそれぞれ直線近似を行う。Ｓｔｅｐ２は、選択した２つのパターン座標を通る直線の傾きとパターン座標マップをハフ変換することでも直線を算出できる。Ｓｔｅｐ３では、Ｓｔｅｐ２で選択した座標の方向とは別な方向となるよう２つのパターン座標５７０４を選択する。Ｓｔｅｐ４では、Ｓｔｅｐ２と同様に直線近似を行う。本手法によって任意方向のＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ５７０５を生成することが可能である。
　本実施例では、Ｇｒｉｄ　Ｌｉｎｅ情報を用いて計測パターンの寸法サイズなどの特徴量をグルーピングする手法について図１９を用いて説明する。まず、Ｓｔｅｐ０において、上述の実施例に記載の手法等を用いて作成したＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ５８０１、５８０２をＳＥＭ像上にプロットする。Ｓｔｅｐ１において、Ｇｒｏｕｐｉｎｇするパターンの基準となるＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ５８０３を一つ以上選択する。次にＳｔｅｐ２では、Ｓｔｅｐ１とは別方向のＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ５８０４を一つ以上選択する。最後にＳｔｅｐ３にて、ｓｔｅｐ１、ｓｔｅｐ２で選択したＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅの交点５８０５をＧｒｏｕｐｉｎｇするパターンとして設定する。５８０５で指定したパターンをパターン１周期分ずらすと、図２０に例示するグルーピング画像５８０６のように、４つのグループに分けることが可能である。また、図２０に例示するように、他のパターン座標に基準グリッドラインを設定することによって、グルーピング画像５８０７～５８０９のようなグループ分けを行うようにしても良い。
　本実施例では、パターン間のＥｄｇｅ同士の最短距離を算出する方法について説明する。図２１に例示するように、上述の実施例に記載の手法等を用いて設定したＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ情報を用いてパターン間のＥｄｇｅ同士の最短距離を算出する。具体的には、Ｇｒｉｄ　Ｌｉｎｅ５９０１、５９０２上に位置する隣接した複数のエッジ間の距離５９０４を算出し、算出された複数の距離５９０４を比較して最短となるＥｄｇｅの組み合わせ間の距離５９０６を算出することでパターン間距離を求めることができる。また、Ｇｒｉｄ　Ｌｉｎｅを用いることでパターン間のＥｄｇｅ距離だけでなく、パターン間の重心距離も算出可能である。
　本実施例では、パターン間の距離をＧｒｏｕｐｉｎｇして算出する方法を説明する。図２２に例示するように、まず、ＳＥＭ像６００１に対して、上述の実施例に記載の手法等を用いて作成したＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ６００２を用いてＳｔｅｐ１にて基準となる２つのＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ６００３を選択する。Ｓｔｅｐ２では、距離を算出する方向と同方向のＧｒｉｄ　Ｌｉｎｅ６００４を１つ以上選択する。本ステップによりグルーピングするパターン間距離６００５の組み合わせを決定できる。また本ステップで決定したパターンの組み合わせを平行移動させることで、隣の配列のパターン間の距離６００７も同じＧｒｏｕｐｉｎｇとして指定することができる。
　以上のように、ＳＥＭ像上に予めグリッドラインを設定しておくことによって、測定を希望する複数のパターンやパターン間距離に対して、個々に測定位置を設定することなく、一括した測定位置の設定が可能となる。
　本実施例では、ＤＳＡで形成されたパターンを、測定する際に用いられるグリッドラインの生成方法について説明する。図２３は、ＤＳＡパターン測定用グリッドを用いた測定法を説明する図である。図２７は、図１１に例示したグリッド生成部１１０７をより詳細に説明するための図であり、ＤＳＡパターン情報を用いて、グリッド情報を生成するためのグリッド生成部を例示するものである。図２８は、ＳＥＭ像取得に基づいて、ＤＳＡパターン測定用グリッドを生成する工程を示すフローチャートである。
　まず、ガイドパターン（ガイドホール）が形成された試料上に、電子ビームを走査し、ガイドパターンのＳＥＭ像を取得する（ステップ２８０１）。電子ビームの走査対象となる試料は、ＤＳＡパターンを形成するためのポリマーを塗布する前のものである。平均グリッド生成部２７０１は、上述した実施例等に説明されたグリッド生成法に基づいて、ガイドパターングリッド６１０２を生成する（図２３のステップ０、図２８のステップ２８０２、２８０３）。
　次に、ＤＳＡグリッド生成部２７０２では、メモリ８０５等に記憶されている、或いは入力装置８１５から入力されたＤＳＡパターン情報を参照して、ＤＳＡパターン測定用グリッド６１０３を生成する（図２３のステップ１、図２８のステップ２８０４、２８０５）。リソグラフィで生成したガイドパターンは精度よく生成されることから、Ｓｔｅｐ１で、ガイドＧｒｉｄを理想ＧｒｉｄとしてＤＳＡ　Ｈｏｌｅで生成されるＧｒｉｄを定義することができる。ガイドパターンが六角格子であれば、その半ピッチの場所にＤＳＡ　Ｈｏｌｅが生成されることから、理想Ｇｒｉｄはガイドパターンの半ピッチ上にあるものとする。このような情報はＤＳＡパターンに用いられるポリマーの種類や製造条件等から予め知得することができるため、記憶媒体等に予め登録しておき、上記生成方法に基づいて、ＤＳＡパターンの測定条件の１つである測定用グリッドを自動的に生成することも可能である。
　ＳＥＭ像に表示されたガイドパターンは、設計データのような理想形状ではなく、実際のパターンの形状を示している。上述のような手法で形成されたＤＳＡパターン測定グリッドは、実際のガイドパターンの形成状態におけるＤＳＡパターンの理想位置を示しているため、ガイドパターンの出来に応じた適切な評価を行うことが可能となる。
　図２３のＳｔｅｐ２では、ＤＳＡパターン生成後の試料に対する電子ビーム走査に基づいて得られるＤＳＡパターンのＳＥＭ像からパターンの重心座標６１０４を求め、理想Ｇｒｉｄとの比較を行い理想座標からの重心ずれを算出する。またＧｒｉｄ　ＬｉｎｅごとにＧｒｏｕｐｉｎｇすれば方向ごとのパターンのばらつきや、パターンの配列の角度のばらつきなども算出することができる。
　本実施例は前記生成されたＧｒｉｄ情報を用いて形成されたＤＳＡパターンを計測する方法について説明する。基板上に露光後、解像されたレジストガイドパターンまたはエッチングによって形成されたガイドパターンとＤＳＡ工程で形成されたホールパターンを図２４に例示する。ＤＳＡ工程ではガイドのサイズおよび２種類のポリマーの成分比によってパターンサイズやピッチ（以下Ｌｏと呼ぶ）を制御することが可能である。
　本実施例では２種類のポリマーの成分比が１：１でＬｏ／２（およそＨｏｌｅ径）をＧｒｉｄの最小幅に設定した例を示しているがこの値はＬｏやＤＳＡホールパターンサイズ、ガイドパターン形状に合わせて設定することが可能である。ここでは前記生成されたＧｒｉｄのピッチを２分割して使用する例である。
　ＤＳＡガイドパターン内に形成された２つのＤＳＡホールパターンの位置検出と計測手順を図２５に例示するフローチャートを用いて説明する。１つのＤＳＡホールパターン中心を通るように取り出したＸ方向波形およびＹ方向波形例を図２６に示す。ＤＳＡホール中心付近のＹ波形はほぼ左右対称であるがＸ方向波形は非対称であり、もう１つのＤＳＡホールパターンの間の信号が低くなっている。このようなエッジ方向によって信号強度が違うパターンのエッジを決定するためには固定したしきい値で決定することは難しため、しきい値を変化させて得られたＧｕｉｄｅパターンおよびＤＳＡホールの形状評価値からしきい値を決定する。決定したしきい値から各パターンの計測値を算出する。
　以下、処理手順について説明する。まず、Ｇｒｉｄ情報からＧｕｉｄｅパターン位置と領域を認識する（Ｓ９００１）。領域の認識はあらかじめ登録したしきい値以下の部分としてもよいし、テンプレートマッチングで認識してもよい。認識したＧｕｉｄｅ領域内で画素の最小値、最大値を検出して（Ｓ９００２）、最小値から最大値までしきい値を変更しながら（Ｓ９００３）、２値画像を作成する（Ｓ９００４）。各しきい値で粒子解析を実行して個数、面積等の評価値を算出する（Ｓ９００５）。複数の粒子が検出された場合はすべて粒子に対して評価値を算出する。あらかじめ決めておいた条件または入力された条件を満たす粒子の重心座標または任意の形状(楕円や円等)をフィッテイングした位置に対する座標を算出する（Ｓ９００６）。このとき出力する値は条件を満たしたすべての場合の平均値でもよいし、複数の評価値に対する重みを乗じた値でもよい。
　評価値に対する条件としては粒子の個数や面積、円形度、任意形状をフィッテイングした場合の残差を使用する。ホールサイズに対しては条件を満たしたしきい値における粒子の面積や任意形状をフィッテイングした場合の面積、特に楕円や円をフィッテイングした場合は直径の平均値などを出力する。
　本実施例ではＧｕｉｄｅパターン個数を１、ＤＳＡホールパターン２個の場合を示したがＤＳＡホールに関しては２個以上検出して計測することも可能である。同様の処理を画面内の他のＧｕｉｄｅパターンとＤＳＡホールパターンについて実施しそれぞれの計測値を出力することができる。
１０１　電子源
１０２　引出電極
１０３　一次電子線（荷電粒子ビーム）
１０４　第一コンデンサレンズ
１０５　絞り
１０６　第二コンデンサレンズ
１０７　二次電子検出器
１０８　アライメントコイル
１０９　偏向コイル
１１０　対物レンズ
１１１　試料
１１２　ステージ
１１３　試料室
１１４　二次電子
１１５　高電圧制御装置
１１６　第一コンデンサレンズ制御部
１１７　第二コンデンサレンズ制御部
１１８　二次電子信号増幅器
１１９　アライメント制御部
１２０　偏向信号増幅器
１２１　対物レンズ制御部
１２２　偏向信号制御部
１２３　画像処理プロセッサ
１２４　二次電子像表示装置

Claims (16)

  1. 　試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターンの寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置において、
    　前記演算装置は、前記試料にビームを照射することによって得られるデータに基づいて、前記パターンの座標情報を抽出し、当該座標情報を用いて、前記パターンの寸法測定を行う際の測定基準データを生成することを特徴とするパターン測定装置。
  2. 　請求項１において、
    　前記演算装置は、前記試料にビームを照射することによって得られる第１の画像と、前記試料にビームを照射することによって得られる画像に自己相関処理を施すことによって得られる第２の画像との相関判定に基づいて、前記座標情報を抽出することを特徴とするパターン測定装置。
  3. 　請求項２において、
    　前記演算装置は、前記第１の画像と第２の画像の相関判定に基づいて、パターン座標マップを生成することを特徴とするパターン測定装置。
  4. 　請求項３において、
    　前記演算装置は、前記パターン座標マップに含まれる複数の座標を頂点とする形状が所定の形状か否かの判定を行うことを特徴とするパターン測定装置。
  5. 　請求項４において、
    　前記演算装置は、前記形状判定に応じた方向の線分を持つグリッド線を生成することを特徴とするパターン測定装置。
  6. 　請求項１において、
    　前記第１の画像は、前記試料にビームを照射することによって得られる画像の輝度を反転させた画像であることを特徴とするパターン測定装置。
  7. 　請求項６において、
    　前記演算装置は、前記試料上に形成されたパターンが凹パターンである場合に、前記試料にビームを照射することによって得られる画像の輝度を反転させて、前記第１の画像を生成することを特徴とするパターン測定装置。
  8. 　請求項１において、
    　前記演算装置は、前記抽出された座標情報の配列に応じて、前記パターンの寸法測定を行う際の基準となるグリッド線を生成することを特徴とするパターン測定装置。
  9. 　試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料上の欠陥を検出する演算装置を備えた欠陥検査装置において、
    　前記演算装置は、前記試料にビームを照射することによって得られた第１の画像と、当該画像について自己相関処理を施すことによって得られる第２の画像を比較して、欠陥を検出する欠陥検査装置。
  10. 　請求項９において、
    　前記演算装置は、前記自己相関処理を施すことによって得られる画像の一部を切り出して前記第２の画像を生成し、当該第２の画像と、前記第１の画像の相関判定に基づいて、前記欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査装置。
  11. 　請求項１０において、
    　前記演算装置は、前記第１の画像と第２の画像との相関判定に基づいて、相互相関マップを生成することを特徴とする欠陥検査装置。
  12. 　請求項９において、
    　前記演算装置は、前記試料にビームを照射することによって得られる画像について、自己相関を施すことによって得られた自己相関画像の一部を切り出した切り出し画像と、前記試料にビームを照射することによって得られる画像との相関を求めることによって得られる第１の画像と、前記試料にビームを照射することによって得られる画像について、自己相関を施すことによって得られた自己相関画像と、前記試料にビームを照射することによって得られる画像との相関を求めることによって得られる第２の画像との差分演算に基づいて、前記欠陥を検出することを特徴とする欠陥検査装置。
  13. 　請求項９において、
    　前記第１の画像は、前記試料にビームを照射することによって得られる画像の輝度を反転させた画像であることを特徴とする欠陥検査装置。
  14. 　請求項１３において、
    　前記演算装置は、前記試料上に形成されたパターンが凹パターンである場合に、前記試料にビームを照射することによって得られる画像の輝度を反転させて、前記第１の画像を生成することを特徴とする欠陥検査装置。
  15. 　試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターンの寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置において、
    　前記演算装置は、前記試料のデータから前記試料上に形成される複数の第１のパターンの座標情報を抽出し、当該第１のパターン間に形成される第２のパターンを測定する際の測定基準データを生成するパターン測定装置。
  16. 　請求項１５において、前記第１のパターンは自己誘導組織化プロセスに用いられるガイドパターンであり、前記第２のパターンは前記自己誘導組織化プロセスによって生成されるパターンであることを特徴とするパターン測定装置。
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