WO2018061480A1 - パターン評価装置及びコンピュータープログラム - Google Patents

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WO2018061480A1
WO2018061480A1 PCT/JP2017/028403 JP2017028403W WO2018061480A1 WO 2018061480 A1 WO2018061480 A1 WO 2018061480A1 JP 2017028403 W JP2017028403 W JP 2017028403W WO 2018061480 A1 WO2018061480 A1 WO 2018061480A1
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pattern
value
measurement
inspection
arithmetic processing
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PCT/JP2017/028403
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康隆 豊田
新藤　博之
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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    • H01J37/26—Electron or ion microscopes; Electron or ion diffraction tubes
    • H01J37/28—Electron or ion microscopes; Electron or ion diffraction tubes with scanning beams

Definitions

  • the present disclosure relates to a pattern evaluation apparatus and a computer program, and more particularly, to a pattern evaluation apparatus and a computer program that perform defect determination based on comparison with reference data.
  • the dimension of the pattern is determined based on the review SEM (Scanning Electron Microscope) for reviewing the defect or the waveform information formed based on the detected signal.
  • a CD-SEM (Critical Dimension-SEM) to be measured is used for detailed inspection and measurement of these defects.
  • SEM inspection apparatuses inspect a pattern corresponding to inspection coordinates based on a simulation of a semiconductor manufacturing process and inspection coordinates based on an inspection result of an optical inspection apparatus or the like.
  • Various inspection methods have been proposed.
  • Patent Document 1 discloses a comparative inspection method in which design data is compared with a reference pattern and a pattern obtained from an image.
  • an allowable amount for determining whether or not a defect is present can be set according to the importance of the pattern part. It is difficult to set the allowable amount considering the above. In particular, the variation gradually decreases through the suppression operation, but it is difficult to separate the shape error that should be a defect that changes according to the stage of the suppression operation and the variation, and constitutes a semiconductor device. It is very difficult to set appropriate tolerances for all circuit parts.
  • a pattern for adjusting a defect determination threshold (allowable value) according to a distribution state of measurement data of a plurality of inspection target patterns having similar or identical design pattern shapes used for manufacturing the inspection target pattern We propose an evaluation device and a computer program.
  • the embodiment described below includes a pattern evaluation apparatus that performs evaluation of pattern measurement, inspection, and the like, mainly using design information and a captured image of an inspection pattern, a computer program that causes an arithmetic processing apparatus to perform the evaluation, and
  • the present invention relates to a readable storage medium storing the computer program.
  • the inspection operator defines a design pattern corresponding to the inspection pattern.
  • the design pattern and the inspection pattern are overlaid.
  • automatic adjustment using manual adjustment or pattern matching is used.
  • a measurement reference table is generated with reference to the shape of the design pattern, and measurement values and inspection coordinates are registered.
  • the measurement reference table is a database that registers measurement values and inspection coordinates of the inspection target pattern.
  • the inspection target pattern can be grouped and registered for each equivalent pattern of the ideal shape. The target group is determined by referring to the design pattern used for manufacturing the inspection pattern, and the measurement value and the inspection coordinate are registered.
  • the measurement reference table When registering the measurement reference table, if the target group already exists, the measurement value and the inspection coordinate are registered in the group. If the target group does not exist, a new group is created and the measurement value and the inspection coordinate are registered.
  • a group of patterns having the same ideal shape is formed in the measurement reference table, and the measurement value of the inspection pattern and the corresponding inspection coordinates are accumulated in each group.
  • the average and standard deviation of the measurement values of each group are calculated, and a threshold value in consideration of manufacturing variation is determined. For example, a threshold value for determining a pattern of measurement values outside the range of (average value ⁇ standard deviation) to (average value + standard deviation) of measurement values as a defect is generated.
  • the threshold value generated for each group is compared with the measured value to detect a defect. This realizes a defect inspection that allows manufacturing variations that differ depending on the circuit part. This will be described in detail in the following examples.
  • FIG. 2 is a diagram showing an outline of the semiconductor inspection system.
  • the semiconductor inspection system includes a scanning electron microscope 201 (SCANNING ELECTRON MICROSCOPE: hereinafter referred to as SEM) that acquires circuit pattern image data, and a control unit 214 that inspects the circuit pattern by analyzing the image data.
  • SEM 201 irradiates a sample 203 such as a wafer on which an electronic device is manufactured with an electron beam 202, captures electrons emitted from the sample 203 with the secondary electron detector 204 and the backscattered electron detectors 205 and 206, and performs A / D.
  • the converter 207 converts it into a digital signal.
  • the digital signal is input to the control unit 214 and stored in the memory 208, and the image processing hardware 210 such as the CPU 209, ASIC, or FPGA performs image processing according to the purpose, and the circuit pattern is inspected.
  • control unit 214 is connected to a display 211 having an input means, and has a function such as GUI (GRAPHICAL USER INTERFACE) that displays images, inspection results, and the like to the user. It should be noted that part or all of the control in the control unit 214 can be assigned to a CPU or an electronic computer equipped with a memory capable of storing images and processed and controlled. In addition, the control unit 214 manually captures an imaging recipe including coordinates of an electronic device required for inspection, a pattern matching template used for inspection positioning, imaging conditions, or the like, or utilizes design data 213 of the electronic device.
  • the imaging recipe creation device 212 to be created is connected via a network or a bus.
  • FIG. 16 is a diagram showing the arithmetic processing device built in the control unit 214 in more detail.
  • the semiconductor inspection system illustrated in FIG. 16 transmits a control signal to the scanning electron microscope main body 1601, a control device 1604 for controlling the scanning electron microscope main body, and a control device 1604 based on a predetermined operation program (recipe), and also scan electronic An arithmetic processing unit 1605 that performs pattern shape evaluation from signals (secondary electrons, backscattered electrons, etc.) obtained by a microscope, a design data storage medium 1616 that stores semiconductor device design data, and creation and simulation of design data And a design device 1618 that corrects design data using, and an input / output device 1617 that inputs predetermined semiconductor evaluation conditions and outputs measurement results and defect determination results.
  • signals secondary electrons, backscattered electrons, etc.
  • the arithmetic processing device 1605 functions as a data processing device for determining normality and defect of the pattern from the obtained image.
  • the control device 1604 controls the sample stage and the deflector in the scanning electron microscope main body 1601 based on an instruction from the recipe execution unit 1606, and positions the scanning region (field of view) to a desired position.
  • a scanning signal corresponding to the set magnification and the size of the visual field is supplied from the control device 1604 to the scanning deflector 1602.
  • the scanning deflector 1602 changes the size (magnification) of the field of view to a desired size in accordance with the supplied signal.
  • the image processing unit 1607 included in the arithmetic processing unit 1605 processes an image obtained by arranging detection signals from the detector 1603 in synchronization with the scanning of the scanning deflector 1602.
  • the arithmetic processing unit 1605 has a built-in memory 1609 for storing necessary operation programs, image data, observed feature amounts, and the like.
  • the image processing unit 1607 includes a matching processing unit 1610 for specifying an evaluation target in the image using a template stored in advance, an outline extracting unit 1611 for extracting an outline from image data as will be described later, A measurement reference table generation unit 1612 that analyzes a design pattern corresponding to the inspection position and generates a measurement reference table, a measurement unit 1613 that performs dimension measurement of the inspection pattern, shape quantification, and calculation of a comparison amount with the reference pattern, pattern Defect determination threshold value generation unit 1614 that generates a threshold value for determining a defect from a measured value statistic for each group, and a defect that determines a normality / defect of a pattern by comparing the measured value with the threshold value for each pattern group A determination unit 1615 is included.
  • the electrons emitted from the sample are captured by the detector 1603 and converted into a digital signal by an A / D converter built in the control device 1604.
  • Image processing according to the purpose is performed by image processing hardware such as a CPU, ASIC, and FPGA incorporated in the image processing unit 1607.
  • the arithmetic processing unit 1605 is connected to the input / output device 1617 and has a function such as a GUI (GRAPHICAL USER INTERFACE) for displaying an image, an inspection result, etc. to the operator on a display device provided in the input / output device 1617.
  • GUI GRAIN GUI
  • the input / output device 1617 can manually input an imaging recipe including coordinates of an electronic device required for measurement, inspection, etc., a template for pattern matching used for positioning, imaging conditions, or the design data storage medium of the electronic device. It also functions as an imaging recipe creation device that creates using the design data stored in 1616.
  • the input / output device 1617 includes a template creation unit that cuts out a part of a diagram image formed based on design data and uses it as a template, and is registered in the memory 1609 as a template matching template in the matching processing unit 1610. Is done.
  • Template matching is a technique for identifying a location where a captured image to be aligned and a template match based on matching degree determination using a normalized correlation method or the like, and the matching processing unit 1610 performs matching degree determination. Based on the above, a desired position of the captured image is specified.
  • the degree of matching between the template and the image is expressed in terms of the degree of matching and the degree of similarity, but the same is true in terms of an index indicating the degree of matching between the two. Further, the degree of dissimilarity and the degree of dissimilarity are one aspect of the degree of coincidence and similarity.
  • the image processing unit 1607 includes an image integration unit 1608 that integrates signals obtained by the SEM to form an integrated image.
  • an image is created by combining a plurality of signals obtained by the plurality of detectors. Thereby, an image according to the purpose of inspection can be generated. Further, by integrating a plurality of images obtained by one detector, it is possible to generate an image in which noise contained in each image is suppressed.
  • the contour line extraction unit 1611 extracts a contour line from the image data, for example, according to a flowchart illustrated in FIG. FIG. 18 is a diagram showing an outline of the outline extraction.
  • an SEM image is acquired (step 1701).
  • a first contour line is formed based on the luminance distribution of the white band (step 1702).
  • edge detection is performed using a white band method or the like.
  • a luminance distribution is obtained in a predetermined direction with respect to the formed first contour line, and a portion having a predetermined luminance value is extracted (step 1703).
  • the predetermined direction here is preferably a direction perpendicular to the first contour line.
  • a first contour line 1803 is formed based on the white band 1802 of the line pattern 1801, and a luminance distribution acquisition region (1804 to 1806) is set for the first contour line 1803.
  • the luminance distribution (1807 to 1809) in the direction perpendicular to the first contour line is acquired.
  • the first contour line 1803 is a rough contour line, but shows the approximate shape of the pattern. Therefore, in order to form a more accurate contour line based on this contour line, the luminance is determined based on the contour line. Detect distribution. By detecting the luminance distribution in the direction perpendicular to the contour line, the peak width of the profile can be narrowed, and as a result, an accurate peak position and the like can be detected. For example, if the positions of the peak tops are connected together, a highly accurate contour line (second contour line) can be formed (step 1705). Further, instead of detecting the peak top, a contour line may be formed by connecting predetermined brightness portions.
  • a profile is formed by scanning an electron beam in a direction perpendicular to the first contour line 1803 (step 1704). It is also possible to form two contour lines.
  • FIG. 19 is a flowchart showing a pattern inspection procedure.
  • the inspection method of the present invention is applied to inspection of a possible defect portion on a wafer specified in advance by an appearance inspection apparatus, evaluation of a semiconductor process simulation, or the like.
  • part is a site
  • the operator sets inspection conditions for photographing and inspecting the circuit pattern on the wafer using the recipe creation device 212 (step 1901).
  • the inspection conditions are the imaging magnification of the SEM 201, the coordinates of the circuit pattern to be inspected (hereinafter referred to as inspection coordinates), and the like.
  • an imaging recipe is generated based on the set inspection conditions (step 1902).
  • the imaging recipe is data for controlling the SEM 201, and an inspection condition set by the inspection operator and a template for specifying the inspection position from the captured image are defined.
  • a circuit pattern is photographed by the SEM 201, pattern matching is performed using a positioning template, and an inspection point in the photographed image is specified (step 1903).
  • step 1904 perform measurement suitable for the target pattern based on the design pattern, register the measurement data and inspection coordinates in the appropriate pattern library, and after the measurement value of the pattern library is accumulated more than a certain amount, based on the statistic of the measurement value, A threshold value for determining a defect is generated (step 1904).
  • the defect is determined by comparing with the measured value (step 1905).
  • the result is output to the memory 208 and the display 211 (step 1906).
  • step 1904 details of a procedure (step 1904) from the measurement of a pattern to generation of a defect determination threshold value and a procedure of determining a defect (step 1905) will be described with a specific example.
  • FIG. 3 is a diagram in which four inspection patterns 302 having different manufacturing points on the wafer are superimposed. These four inspection patterns 302 are all manufactured with the design pattern 301 having the same shape. As the pattern becomes finer, its manufacture becomes difficult, and the shape of the manufactured pattern varies as indicated by broken line areas 303 and 304. Further, the magnitude of variation also varies depending on the shape of the pattern and the surrounding pattern. These variations are suppressed to the extent that they do not affect the performance of the semiconductor device at the development stage of the manufacturing process, but cannot be completely suppressed. For this reason, especially in the inspection close to mass production, a measure not to determine this manufacturing variation as a defect is required. On the other hand, a deformation larger than the manufacturing variation formed by a large number of pattern shapes, such as 305, is highly likely to be a defect, and is a target to be detected by inspection.
  • FIG. 1 is a flowchart regarding threshold generation for defect determination from pattern measurement.
  • the design pattern corresponding to the inspection coordinates is analyzed, and the pattern ID corresponding to the inspection coordinates is determined (step 101).
  • the pattern ID is for identifying the measurement value and inspection coordinates of the pattern manufactured so as to have the same design value, and is determined by the procedure shown in FIG.
  • a design pattern corresponding to the inspection coordinates is read (step 501).
  • the design pattern is divided into measurement unit areas (step 502).
  • the measurement unit area is set to an area unit for generating measurement data for evaluating the inspection coordinate defect.
  • pattern IDs are set in all measurement unit areas including the inspection coordinates, and are registered in the memory as data that allows the pattern IDs to be referred to from the inspection coordinates (step 503). This will be specifically described below with reference to FIG.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of a design pattern including measurement coordinates 403, 404, and 405 and a measurement unit area (broken line area).
  • W1, W2, H1, H2, SW1, LE1, and LE2 in the figure are pattern IDs, and the same ID (identification information) is set in the measurement unit areas having the same design pattern shape.
  • the same pattern ID is set.
  • a measurement method suitable for the pattern can be defined.
  • FIG. 6 shows an appropriate measurement method for each pattern region.
  • FIG. 6A shows a case where a measurement unit area 601 is set at the center of the wiring pattern, and a pattern ID corresponding to this area defines a method for measuring the pattern dimension 602 in order to measure pattern shrinkage.
  • FIG. 6B shows a case where a measurement unit area 603 is set at the wiring end, and the pattern ID corresponding to this area has a pattern difference (EPE) from the design pattern 604 in order to measure the retreat amount of the wiring end.
  • EPE Pattern difference
  • the EPE is a shift between corresponding points of the reference pattern (reference data) generated from the design data and the contour line data extracted from the SEM image.
  • FIG. 21 shows an example of the shape distortion of the wiring end.
  • 21A and 21B show wiring ends whose shapes are distorted
  • FIG. 21C shows a wiring end having a normal shape.
  • FIG. 20 shows a set of contour points 2000 constituting the contour line of the wiring end pattern. For each contour point, the curvature is obtained using Equation (1).
  • 21A to 2103 in FIG. 21 show graphs in which the curvature values of the contour points in FIGS. 21A, 21B and 21C are projected on the X coordinate.
  • the greater the distortion at the wiring end the higher the curvature value.
  • curvature statistic is calculated
  • a procedure for generating curvature statistics will be described.
  • the contour data of the pattern ID for evaluating the distortion of the wiring end or the like is read (step 2201).
  • the curvature value for each contour point is measured using Equation 1 or the like (step 2202).
  • the statistical calculation of the curvature of a plurality of contour points is performed to calculate the curvature statistic (step 2203).
  • the measurement value of the last pattern ID is stored in the measurement reference table (step 2204).
  • the statistical calculation of the curvature value is, for example, an average value, a standard deviation, a maximum value, an average value of the n curvature values arranged in descending order from the maximum value, and the like.
  • FIG. 6D shows a case where a measurement unit area 608 is set in the hole pattern, and the pattern ID corresponding to this area measures the area of the pattern surrounded by the major axis 609 and minor axis 610 and the outline. Define the method to do. In addition, a target design value can be obtained by analyzing the shape of the design pattern in the measurement unit area.
  • the relationship between such pattern ID, design value, inspection coordinate, and measurement method is stored in a memory as a measurement reference table as shown in FIG.
  • the reference table illustrated in FIG. 7 can store a plurality of measurement values for each feature (for example, each combination of a category and a design value) of a geometric feature of a pattern part to be measured.
  • a measurement type corresponding to the inspection coordinates is determined using a measurement reference table, and measurement data by image analysis is generated based on the measurement method.
  • the dimension of the pattern corresponding to the inspection coordinates is measured.
  • a shape error (EPE) from the design pattern and a curvature value are measured.
  • hole measurement the area of the area surrounded by the minor axis, the major axis, and the contour line is measured.
  • step 103 the image measurement value is registered in the measurement reference table of the corresponding pattern ID.
  • step 104 the above steps 101 to 103 are performed for all inspection coordinates.
  • a threshold value for defect determination is generated for all pattern IDs (step 105).
  • the number of objects to be inspected ranges from several thousand to several tens of thousands.
  • sufficient measurement data for evaluating variation in the shape of each pattern ID is accumulated after the inspection is completed.
  • FIG. 8 shows a histogram of measurement data obtained by each measurement method (horizontal axis: measurement value, vertical axis: frequency). By analyzing the distribution state of such measurement data, a threshold for defect determination is generated. A procedure for generating a threshold value for defect determination will be described with reference to the flowchart of FIG.
  • all measurement data registered in one pattern ID is read from the measurement reference table (step 1001).
  • the statistic of the measured value is calculated (step 1002).
  • the statistic of the measured value is an average value or standard deviation value of all measured values. In the example of FIG. 9, points of an average value 909, (average value ⁇ standard deviation) 908, and (average value + standard deviation) 910 are shown. This average value is an average value in the current manufacturing process, and the possibility of defects increases as the average value deviates from the average value.
  • step 1003 A specific systematic defect determination procedure is shown in FIG. First, all measured values of the same pattern ID are read (step 1201). Next, statistics such as the average value and standard deviation of the measured values are calculated (step 1202). Next, the difference between the standard statistic such as the design value and the predicted value and the statistic from the measurement data is calculated (step 1203).
  • FIG. 13 is a diagram showing a histogram 1301 of measurement data and a histogram 1302 of predicted measurement values obtained by simulation of the manufacturing process.
  • the average value 1303 of the measurement data is greatly different from the design reference value 1304 obtained by the process simulation.
  • Such a divergence is specified by comparing the statistical difference value with a predetermined threshold value, and is determined as a systematic defect (step 1204).
  • a threshold value for determining an interval between (average value ⁇ standard deviation) to (average value + standard deviation) as a normal measurement value is generated (step 1004). It is also possible to generate a threshold weighted to the above range by the pattern ID (step 1005).
  • Steps 1001 to 1005 are performed for each target pattern ID, and the obtained defect determination threshold is registered in the memory. Further, there may be a threshold setting in which constant intervals 905 and 907 of the threshold range are provided, and a pattern corresponding to the portion is identified as a possible defect portion, and other intervals 904 and 906 are identified as defective portions. Such threshold generation is performed for all pattern IDs and registered in the measurement reference table (step 106).
  • an allowable range may be set by multiplying a predetermined coefficient so as to be narrower than (average value ⁇ standard deviation) to (average value + standard deviation).
  • the measurement reference table is read (step 107).
  • the threshold value of the pattern ID is read from the measurement reference table (step 108).
  • the measurement values of the same pattern ID are sequentially read (step 109), the defect is determined by comparison with a threshold value, and registered in the memory together with the inspection coordinates (step 110).
  • the above steps 108 to 110 are performed for all the measurement data in the pattern ID (step 111). This procedure is performed for the measurement data of all pattern IDs in the measurement reference table (step 112).
  • FIG. 14 shows an example of a GUI.
  • This GUI 1401 includes a window 1402 showing a pattern ID, a window 1403 showing its detailed information, a window 1404 showing a histogram of measurement values corresponding to the pattern ID, a window 1405 visualizing inspection coordinates 1408 on the wafer, a chip and a shot.
  • a coordinate 1409 determined to be a defect a window 1406 indicating an inspection coordinate 1410 determined to be defective, an inspection target pattern 1414 and a design pattern 1411, and a window 1407 indicating a measurement unit area 1412.
  • This GUI program is started as an execution program of the CPU. Further, the user can specify the weight 1417 by the threshold for defect determination, the slider 1415 for adjusting the threshold, the switching of the pattern ID, and the like.
  • the user can easily confirm the dangerous defective part.
  • the above-described pattern defect determination or the like may be executed by dedicated hardware, or a general-purpose computer may execute the above-described processing.
  • Measurement unit area 602. ⁇ Dimension measurement part, 03 ... measurement unit area, 604 ... design pattern, 605 ... error amount between design pattern and inspection pattern, 606 ... measurement unit area, 607 ... circle fitted to the pattern, 608 Measurement unit area, 609... Hole major axis, 610 .. hole minor axis, 901... Within threshold (normal), 902 .. out of threshold (defect), 903 .. out of threshold (defect) , 904 ... Defect area (lower limit), 905 ... Defect possibility area (lower limit), 906 ... Defect area (upper limit), 907 ... Defect possibility area (upper limit), 908 ... Defect determination threshold (lower limit), 909 ...
  • Arithmetic processing device 1606 ... Recipe execution unit, 1607 ... Image processing unit, 1608 ... Image integration unit, 1609 ... Memory, 1610 ... Matching processing unit, 1611 ... Contour Line extraction unit, 1612 ... Measurement reference table generation unit, 1613 ... measurement unit, 1614 ... defect determination threshold value generation unit, 1615 ... defect determination unit, 1616 ... design data storage unit, 1617 ... input / output device, 1618 ... design device, 1801 ... line pattern, 1802 ... White band, 1803 ... first contour line, 1804 to 1806 ... luminance distribution acquisition region, 1807 to 1809 ... luminance distribution in a direction perpendicular to the first contour line

Abstract

本発明は回路の部位によって異なる製造ばらつきを許容し、効率的かつ正確な欠陥検査を行うことを目的とするパターン評価装置、及びコンピュータープログラムの提供を目的とする。上記目的を達成するために、検査対象パターンの製造に用いた設計パターンの形状が類似または同一の複数の検査対象パターンの計測データを統計処理し、計測データの分布状態に応じて欠陥判定閾値を調整する手段を有するコンピュータープログラム、検査システムを提案する。

Description

パターン評価装置及びコンピュータープログラム
　本開示は、パターン評価装置、及びコンピュータープログラムに係り、特に、参照データとの比較に基づいて、欠陥判定を行うパターン評価装置、及びコンピュータープログラムに関する。
　近年の半導体は微細化、多層化が進み、論理も複雑化しているため、その製造が極めて困難な状況にある。その結果として、製造プロセスに起因する欠陥が多発する傾向にあり、その欠陥を正確に検査することが重要になっている。
　光学式検査装置等で検出された欠陥の座標情報に基づいて、欠陥をレビューするレビューＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）や、検出された信号に基づいて形成される波形情報に基づいて、パターンの寸法を測定するＣＤ－ＳＥＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ－ＳＥＭ）はこれら欠陥の詳細な検査や測定に用いられる。これらのＳＥＭ検査装置は、半導体製造プロセスのシミュレーションに基づく検査座標や、光学式検査装置等の検査結果に基づく検査座標に対応するパターンを検査する。検査手法は様々提案されている。特許文献１には、設計データを基準パターンと、画像から得られたパターンを比較する比較検査法が開示され、更に配線の属性やパターンが込み入っている場所か否か応じて、パターンの変形の許容量を設定することが説明されている。また、特許文献２には、パターンの部位ごとに、その重要度が異なることに鑑み、パターンの部位に応じた許容値を設定することが説明されている。
特開２００４－１６３４２０号公報（対応米国特許ＵＳＰ８，０４５，７８５） 特開２００７－２４８０８７号公報（対応米国特許ＵＳＰ８，０１９，１６１）
　微細化により、設計されたパターンの形状を忠実にウエハに製造することが困難になっている。特にコーナーやラインエンド等の曲線部位や、パターンが密集した部位は製造が難しく、製造ばらつきの抑制作業が行われるが、全パターンの製造ばらつきを一定に抑えることは困難であり、半導体デバイスの性能に影響を及ぼさない程度にまで調整され、生産が行われる。
　このため、検査の段階でも、このような製造ばらつきを考慮して致命的な欠陥のみを検出することが求められている。特許文献１、２に説明されているようなパターンの比較検査法によれば、欠陥か否かを判定するための許容量を、パターン部位の重要度に応じて設定することができるが、ばらつきまで考慮した許容量設定を行うことは困難である。特に、ばらつきは、その抑制作業を経て、徐々に小さくなっていくが、当該抑制作業の段階に応じて変化する欠陥とすべき形状誤差と、ばらつきとを切り分けることは難しく、半導体デバイスを構成する全ての回路部位に適切な公差を設定する作業は非常に困難である。
　以下に、パターンの部位によって異なる製造ばらつきを許容し、高効率かつ正確に欠陥検査を行うことを目的とするパターン評価装置、及びコンピュータープログラムを提案する。
　上記目的を達成するために、検査対象パターンの製造に用いた設計パターンの形状が類似または同一の複数の検査対象パターンの計測データの分布状態に応じて欠陥判定閾値（許容値）を調整するパターン評価装置、及びコンピュータープログラムを提案する。
　上記構成によれば、設計情報が同一もしくは類似の複数のパターンの計測値から欠陥を検出する閾値（許容値）を生成することによって、パターンの部位によって異なる製造ばらつきを許容し、致命的な欠陥のみを検出する検査を正確かつ効率的に行うことが可能となる。
製造ばらつきを踏まえて回路の部位に適切な欠陥判定閾値を決定する手順を示すフローチャートである。 半導体検査システムの構成を示す図である。 検査対象パターンを示す図である。 設計パターンを示す図である。 パターンＩＤの決定手順を示すフローチャートである。 パターンによる計測手法の違いを示す図である。 計測参照テーブルを示す図である。 計測データのヒストグラムを示す図である。 計測データのヒストグラムと欠陥判定閾値の関係を示す図である。 欠陥判定閾値を生成する手順を示すフローチャートである。 欠陥判定手順を示すフローチャートである。 システマティック欠陥判定手順を示すフローチャートである。 システマティック欠陥を説明するための図である。 検査パラメータの指示、検査結果を表示するＧＵＩの図である。 検査結果のＧＵＩの一例を示す図である。 検査システムの概要を示す図である。 輪郭線検出の手順を示すフローチャートである。 輪郭線抽出の概要を示した図である。 検査手順を示すフローチャートである。 配線端の輪郭点を示す図である。 配線端の形状歪みの例を示す図である。 曲率統計量の算出手順を示すフローチャートである。
　以下に説明する実施例は、主に設計情報と検査パターンの撮影画像を用いて、パターンの測定や検査等の評価を行うパターン評価装置、当該評価を演算処理装置等に実行させるコンピュータープログラム、及び当該コンピュータープログラムを記憶した読み取り可能な記憶媒体に関するものである。
　最初に検査オペレータが検査パターンに対応する設計パターンを定義する。次に設計パターンと検査パターンを重ね合わせる。重ね合わせは手動調整やパターンマッチングによる自動調整法を用いる。次に設計パターンの形状を参考に計測参照テーブルを生成し、計測値と検査座標を登録する。計測参照テーブルとは、検査対象パターンの計測値と検査座標を登録するデータベースである。検査対象パターンの理想形状が等価なパターン毎にグループ化して登録でき、検査パターンの製造に用いた設計パターンを参照することによって対象グループを決定し、計測値と検査座標を登録する。
　計測参照テーブルの登録の際、既に対象グループが存在する場合はそのグループに計測値と検査座標を登録し、存在しなければ新たにグループを作成して計測値と検査座標を登録する。
　以上の手順を検査ポイント毎に行うことで、計測参照テーブルに理想形状が同一のパターンのグループが形成され、各グループに検査パターンの計測値とそれに対応する検査座標が蓄積される。各グループの計測値が一定以上蓄積された後もしくは検査終了後に各グループの計測値の平均と標準偏差を算出し、製造ばらつきを考慮した閾値を決定する。例えば計測値の（平均値－標準偏差）～（平均値＋標準偏差）の範囲外の計測値のパターンを欠陥として判定するための閾値を生成する。最後にグループ毎に生成した閾値と計測値をそれぞれ比較し、欠陥を検出する。これにより回路の部位によって異なる製造ばらつきを許容した欠陥検査を実現する。以下の実施例にて詳細に説明する。
　以下、図面を用いてパターン検査手法、及び半導体検査システムの具体例について説明する。
　図２は半導体検査システムの概要を示す図である。半導体検査システムは回路パターンの画像データを取得する走査型電子顕微鏡２０１（ＳＣＡＮＮＩＮＧ　ＥＬＥＣＴＲＯＮ　ＭＩＣＲＯＳＣＯＰＥ：以下、ＳＥＭ）と画像データの分析によって回路パターンを検査する制御部２１４で構成されている。ＳＥＭ２０１は電子デバイスが製造されたウエハ等の試料２０３に電子線２０２を照射し、試料２０３から放出された電子を二次電子検出器２０４や反射電子検出器２０５、２０６で捕捉し、Ａ／Ｄ変換器２０７でデジタル信号に変換する。デジタル信号は制御部２１４に入力されてメモリ２０８に格納され、ＣＰＵ２０９やＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の画像処理ハードウェア２１０で目的に応じた画像処理が行われ、回路パターンが検査される。
　更に制御部２１４は、入力手段を備えたディスプレイ２１１と接続され、ユーザに対して画像や検査結果等を表示するＧＵＩ（ＧＲＡＰＨＩＣＡＬ　ＵＳＥＲ　ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ）等の機能を有する。なお、制御部２１４における制御の一部又は全てを、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、制御部２１４は、検査に必要とされる電子デバイスの座標、検査位置決めに利用するパターンマッチング用のテンプレート、撮影条件等を含む撮像レシピを手動もしくは、電子デバイスの設計データ２１３を活用して作成する撮像レシピ作成装置２１２とネットワークまたはバス等を介して接続される。
　図１６は、制御部２１４に内蔵される演算処理装置をより詳細に示した図である。図１６に例示する半導体検査システムは、走査電子顕微鏡本体１６０１、走査電子顕微鏡本体を制御する制御装置１６０４、制御装置１６０４へ所定の動作プログラム（レシピ）に基づいて制御信号を伝達すると共に、走査電子顕微鏡によって得られた信号（二次電子や後方散乱電子等）からパターンの形状評価を実行する演算処理装置１６０５、半導体デバイスの設計データが格納された設計データ記憶媒体１６１６、設計データの作成やシミュレーションを用いた設計データの修正等を行う設計装置１６１８、及び所定の半導体評価条件を入力したり、測定結果や欠陥判定結果を出力したりする入出力装置１６１７が含まれている。
　演算処理装置１６０５は、得られた画像からパターンの正常と欠陥を判定するためのデータ処理装置として機能する。制御装置１６０４は、レシピ実行部１６０６からの指示に基づいて、走査電子顕微鏡本体１６０１内の試料ステージや偏向器を制御し、所望の位置への走査領域（視野）の位置づけを実行する。制御装置１６０４からは設定倍率や視野の大きさに応じた走査信号が走査偏向器１６０２に供給される。走査偏向器１６０２は、供給される信号に応じて、所望の大きさに視野の大きさ（倍率）を変化させる。
　演算処理装置１６０５に含まれる画像処理部１６０７は、走査偏向器１６０２の走査と同期して、検出器１６０３による検出信号を配列することによって得られる画像を処理する。また、演算処理装置１６０５には、必要な動作プログラムや画像データ、観測された特徴量等が記憶されるメモリ１６０９が内蔵されている。
　また、画像処理部１６０７には、予め記憶されたテンプレートを用いて画像内の評価対象を特定するためのマッチング処理部１６１０、後述するように画像データから輪郭線を抽出する輪郭線抽出部１６１１、検査位置に対応する設計パターンを分析し、計測参照テーブルを生成する計測参照テーブル生成部１６１２、検査パターンの寸法計測や、形状定量化や基準パターンとの比較量の算出を行う計測部１６１３、パターンのグループ毎に計測値の統計量から欠陥を判定するための閾値を生成する欠陥判定閾値生成部１６１４、パターンのグループ毎に計測値と閾値を比較して、パターンの正常・欠陥を判定する欠陥判定部１６１５が含まれている。
　試料から放出された電子は、検出器１６０３にて捕捉され、制御装置１６０４に内蔵されたＡ／Ｄ変換器でデジタル信号に変換される。画像処理部１６０７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。
　演算処理装置１６０５は、入出力装置１６１７と接続され、当該入出力装置１６１７に設けられた表示装置に、操作者に対して画像や検査結果等を表示するＧＵＩ（ＧＲＡＰＨＩＣＡＬ　ＵＳＥＲ　ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ）等の機能を有する。
　また、入出力装置１６１７は、測定、検査等に必要とされる電子デバイスの座標、位置決めに利用するパターンマッチング用のテンプレート、撮影条件等を含む撮像レシピを手動もしくは、電子デバイスの設計データ記憶媒体１６１６に記憶された設計データを活用して作成する撮像レシピ作成装置としても機能する。
　入出力装置１６１７は、設計データに基づいて形成される線図画像の一部を切り出して、テンプレートとするテンプレート作成部を備えており、マッチング処理部１６１０におけるテンプレートマッチングのテンプレートとして、メモリ１６０９に登録される。テンプレートマッチングは、位置合わせの対象となる撮像画像と、テンプレートが一致する個所を、正規化相関法等を用いた一致度判定に基づいて特定する手法であり、マッチング処理部１６１０は、一致度判定に基づいて、撮像画像の所望の位置を特定する。なお、本実施例では、テンプレートと画像との一致の度合いを一致度や類似度という言葉で表現するが、両者の一致の程度を示す指標という意味では同じものである。また、不一致度や非類似度も一致度や類似度の一態様である。
　また、画像処理部１６０７には、ＳＥＭによって得られた信号を積算して積算画像を形成する画像積算部１６０８が内蔵されている。電子を捕捉する検出器１６０３が複数あるようなケースでは、複数の検出器によって得られた複数の信号を組み合わせた画像を作成する。これにより、検査の目的に応じた像を生成することができる。また、一つの検出器で得られた複数の画像を積算することで個々の画像に含まれるノイズを抑えた画像を生成できる。
　輪郭線抽出部１６１１は、例えば図１７に例示するようなフローチャートに沿って画像データから輪郭線を抽出する。図１８はその輪郭線抽出の概要を示す図である。
　まず、ＳＥＭ画像を取得する（ステップ１７０１）。次に、ホワイトバンドの輝度分布に基づいて、第１の輪郭線を形成する（ステップ１７０２）。ここではホワイトバンド法等を用いてエッジ検出を行う。次に、形成された第１の輪郭線に対して所定の方向に輝度分布を求め、所定の輝度値を持つ部分を抽出する（ステップ１７０３）。ここで言うところの所定の方向とは、第１の輪郭線に対して垂直な方向であることが望ましい。図１８に例示するように、ラインパターン１８０１のホワイトバンド１８０２に基づいて、第１の輪郭線１８０３を形成し、当該第１の輪郭線１８０３に対し、輝度分布取得領域（１８０４～１８０６）を設定することによって、第１の輪郭線に対し垂直な方向の輝度分布（１８０７～１８０９）を取得する。
　第１の輪郭線１８０３は粗い輪郭線であるが、パターンのおおよその形状を示しているため、この輪郭線を基準としてより高精度な輪郭線を形成するために、当該輪郭線を基準として輝度分布を検出する。輪郭線に対し垂直方向に輝度分布を検出することによって、プロファイルのピーク幅を狭めることができ、結果として正確なピーク位置等を検出することが可能となる。例えばピークトップの位置を繋ぎ合わせるようにすれば、高精度な輪郭線（第２の輪郭線）を形成する（ステップ１７０５）ことが可能となる。また、ピークトップを検出するのではなく、所定の明るさ部分を繋ぎ合わせるようにして、輪郭線を形成するようにしても良い。
　更に、第２の輪郭線を作成するために、第１の輪郭線１８０３に対して、垂直な方向に電子ビームを走査することによってプロファイルを形成（ステップ１７０４）し、当該プロファイルに基づいて、第２の輪郭線を形成することも可能である。
　図１９は、パターンの検査手順を示すフローチャートである。本実施例では、外観検査装置や半導体のプロセスシミュレーションの評価等で予め特定されたウエハ上の欠陥可能性部位の検査に本発明の検査手法を適用する例を説明する。なお、欠陥可能性部位とは、欠陥の発生が予測される部位である。
　最初にオペレータがレシピ作成装置２１２を利用してウエハ上の回路パターンを撮影、検査するための検査条件を設定する（ステップ１９０１）。検査条件とは、ＳＥＭ２０１の撮影倍率や検査対象となる回路パターンの座標（以下、検査座標とする）等である。次に設定された検査条件に基づき、撮影レシピを生成する（ステップ１９０２）。撮影レシピはＳＥＭ２０１を制御するためのデータであり、検査オペレータが設定した検査条件や、撮影画像から検査位置を特定するためのテンプレートが定義される。次にレシピに基づき、ＳＥＭ２０１で回路パターンを撮影し、位置決め用のテンプレートを用いてパターンマッチングを行って、撮影画像内の検査ポイントを特定する（ステップ１９０３）。次に設計パターンに基づき対象パターンに適した計測を行い、適合するパターンライブラリに計測データと検査座標を登録し、パターンライブラリの計測値が一定以上蓄積された後、計測値の統計量に基づき、欠陥を判定するための閾値を生成する（ステップ１９０４）。次に計測値と比較して欠陥を判定する(ステップ１９０５)。最後に結果をメモリ２０８やディスプレイ２１１に出力する（ステップ１９０６）。
　以下、具体例を示してパターンの計測から欠陥判定閾値を生成するまでの手順（ステップ１９０４）と、欠陥を判定する手順（ステップ１９０５）の詳細を説明する。
　図３は、ウエハ上の製造ポイントが異なる４つの検査パターン３０２を重ね合わせた図である。この４つの検査パターン３０２はいずれも同一形状の設計パターン３０１で製造されたものである。パターンの微細化に伴いその製造は困難となり、製造されるパターンは、破線エリア３０３、３０４のようにその形状はばらつく。また、ばらつきの大きさもパターンの形状や周囲のパターンによって異なる。これらのばらつきは製造プロセスの開発段階で半導体デバイスの性能に影響を及ぼさない程度に抑制されるが、完全に抑えることはできない。このため、特に量産に近い検査では、この製造ばらつきを欠陥と判定しない策が必要とされる。一方、３０５のように多数のパターン形状がなす製造ばらつきよりも大きな変形は欠陥の可能性が高いため、検査で検出されるべき対象となる。
　このようなパターンの部位によって異なる製造ばらつきを許容し、欠陥を検出するために、画像処理部１６０７で実行される、図１及び図１１に示した手順で検査を行う。図１は、パターンの計測から欠陥判定のための閾値生成に関するフローチャートである。
　まず検査座標に対応する設計パターンを分析し、検査座標に対応するパターンＩＤを決定する（ステップ１０１）。
　パターンＩＤは同一の設計値になるように製造されたパターンの計測値と検査座標を識別するためのものであり、図５に示した手順で決定する。まず検査座標に対応する設計パターンを読み出す（ステップ５０１）。次に設計パターンを計測単位エリアに分割する（ステップ５０２）。計測単位エリアは、検査座標の欠陥を評価するための計測データを生成する領域単位に設定する。次に検査座標を含む全ての計測単位エリアにパターンＩＤを設定し、検査座標からパターンＩＤが参照できるようなデータとしてメモリに登録する（ステップ５０３）。以下図４を用いて具体的に説明する。
　図４は、検査座標４０３，４０４，４０５を含む設計パターンと計測単位エリア（破線領域）の例を示した図である。図中のＷ１，Ｗ２，Ｈ１，Ｈ２，ＳＷ１，ＬＥ１，ＬＥ２がパターンＩＤであり、設計パターンの形状が同一の計測単位エリアには同一のＩＤ（識別情報）が設定される。例えば検査座標４０３，４０４を含む計測単位エリアの設計パターンは同一形状のため、同一のパターンＩＤが設定される。また、パターンＩＤの設定の際に、そのパターンに適した計測方法を定義することもできる。図６は各パターンの部位に適切な計測方法を示したものである。図６（ａ）は配線パターンの中央部に計測単位エリア６０１が設定された場合であり、このエリアに対応するパターンＩＤにはパターンの収縮を計測するためにパターン寸法６０２を計測する手法を定義する。図６（ｂ）は配線端に計測単位エリア６０３が設定された場合であり、このエリアに対応するパターンＩＤには配線端の後退量を計測するために、設計パターン６０４とパターンの差分（ＥＰＥ：Ｅｄｇｅ　Ｐｌａｃｅｍｅｎｔ　Ｅｒｒｏｒ）６０５を計測する手法を定義する。ＥＰＥとは設計データ等から生成される基準パターン（基準データ）と、ＳＥＭ画像から抽出される輪郭線データの対応点間のずれであり、ＥＰＥを求めることによって、実際のパターンとパターンの理想形状との形状の乖離を評価することができる。
　また、配線端は形状の歪み欠陥の検出も必要なことから、図６（ｃ）のように、配線端のパターンの曲率を計測する手法も定義する。
　図２１に配線端の形状歪みの例を示す。図２１（ａ）（ｂ）は形状が歪んだ配線端であり、図２１（ｃ）は正常な形状の配線端である。配線端の位置に、その配線と上下層の配線をつなぐビアが存在する場合、図２１（ａ）（ｂ）のように形状が歪んでいるとビアの接続面積が小さくなり、半導体デバイスの性能に影響を及ぼしてしまう。このため、配線端の形状歪み量を正確に定量化することが求められる。配線端の形状歪みを定量化するひとつの例を以下に説明する。
　図２０は配線端部のパターンの輪郭線を構成する輪郭点２０００の集合を示したものである。この輪郭点一点一点につき、数１を用いて曲率を求める。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　図２１の２１０１～２１０３に図２１（ａ）（ｂ）（ｃ）の各輪郭点の曲率値をＸ座標に投影したグラフを示す。このように配線端の歪みが大きいほど曲率値が高くなっているのがわかる。ただし、一つの輪郭線の代表値を曲率値として採用した場合、輪郭に含まれたノイズ成分の影響で正確な形状歪みが曲率値に反映されない場合がある。このため、図２２のような手順で曲率統計量を求め、配線端等の曲線部位の計測データとする。以下、曲率統計量の生成手順を説明する。最初に配線端等の歪みを評価するパターンＩＤの輪郭データを読み出す（ステップ２２０１）。次に数１等を用いて輪郭点毎の曲率値を計測する（ステップ２２０２）。次に、複数の輪郭点の曲率の統計演算を行い、曲率統計量を算出する（ステップ２２０３）。最後のパターンＩＤの計測値として計測参照テーブルに保存する（ステップ２２０４）。曲率値の統計演算は例えば平均値、標準偏差、最大値、最大値から降順に並べた上記ｎ個分の曲率値の平均値等である。
　図６（ｄ）はホールパターンに計測単位エリア６０８が設定された場合であり、このエリアに対応するパターンＩＤにはパターンの長径６０９や短径６１０や輪郭線で囲まれたエリアの面積を計測する手法を定義する。また、計測単位エリア内の設計パターンの形状を分析することによって、ターゲットとなる設計値を求めることもできる。
　このようなパターンＩＤ、設計値、検査座標、計測手法の関係を図７のような計測参照テーブルとしてメモリに保存する。図７に例示する参照テーブルは、計測対象となるパターン部位の形状的特徴の特徴毎（例えばカテゴリと設計値の組み合わせ毎）に、複数の計測値を記憶できるようになっている。
　次に検査座標位置の画像計測を行う（ステップ１０２）。具体例を以下に説明する。最初に計測参照テーブルを用いて検査座標に対応する計測種を決定し、その計測方法に基づいて画像解析による計測データを生成する。ライン幅やスペース幅の計測であれば、検査座標に対応するパターンの寸法を計測する。また、ラインエンド形状の計測であれば、設計パターンとの形状誤差（ＥＰＥ）や、曲率値を計測する。またホールの計測であれば、短径、長径、輪郭線によって囲まれたエリアの面積を計測する。
　次に画像計測値を対応するパターンＩＤの計測参照テーブルに登録する（ステップ１０３）。以上のステップ１０１～１０３の手順を全検査座標について行う（ステップ１０４）。
　全検査終了後に全パターンＩＤについて、欠陥判定のための閾値を生成する（ステップ１０５）。近年の検査対象数は数千～数万に及ぶが、パターン形状のバリエーションは少ないため、検査終了後に各パターンＩＤの形状のばらつきを評価する十分な計測データが蓄積される。図８に各計測手法による計測データのヒストグラム（横軸：計測値、縦軸：頻度）を示す。このような計測データの分布状態を分析して欠陥判定の閾値を生成する。
  欠陥判定の閾値の生成手順を図１０のフローチャートを用いて説明する。
　図９はあるパターンＩＤの計測値のヒストグラムを示した図であり、横軸が計測値、縦軸がその頻度を示している。パターンＩＤは設計パターンが等価な計測単位エリア毎に設定されているため、理想的には計測値＝設計値だが、製造ばらつきのために、このような分布をとる。最初に計測参照テーブルから、ひとつのパターンＩＤに登録された全計測データを読み出す（ステップ１００１）。次に計測値の統計量を算出する（ステップ１００２）。計測値の統計量とは全計測値の平均値や標準偏差値等である。図９の例に平均値９０９、（平均値―標準偏差）９０８、（平均値＋標準偏差）９１０のポイントを示す。この平均値が現状の製造プロセスにおける平均値であり、その平均値から外れるに従って欠陥の可能性が高くなる。
　ただし、マスク欠陥等のシステマティック欠陥の場合は、どのパターンにも同じ欠陥が生成されるため、計測データの平均値は設計値から大きく乖離した値になる。このため、閾値生成の前にこの設計値との乖離度を見積もってシステマティック欠陥の有無を判定する（ステップ１００３）。具体的なシステマティック欠陥判定手順を図１２に示す。まず、同パターンＩＤの計測値を全て読み出す（ステップ１２０１）。次に計測値の平均値、標準偏差等の統計量を算出する（ステップ１２０２）。次に設計値や予測値等の基準統計量と計測データからの統計量の差分を算出する（ステップ１２０３）。
　図１３は計測データのヒストグラム１３０１と製造プロセスのシミュレーションにより求めた計測予測値のヒストグラム１３０２を示した図である。計測データの平均値１３０３はプロセスシミュレーションによる設計基準値１３０４に対し、大きく乖離している。このような乖離を統計量の差分値と所定の閾値との比較により特定し、システマティック欠陥として判定する（ステップ１２０４）。システマティック欠陥判定後に、例えば（平均値－標準偏差）～（平均値＋標準偏差）の区間を正常な計測値と判定する閾値を生成する（ステップ１００４）。なお、パターンＩＤによって上記範囲に重み付けした閾値を生成することも可能である（ステップ１００５）。ステップ１００１～ステップ１００５を対象パターンＩＤ毎に実施し、求めた欠陥判定閾値をメモリに登録する。また、上記閾値範囲の一定の区間９０５，９０７を設け、その部分に相当するパターンは欠陥可能性部位、それ以外の区間９０４，９０６を欠陥部位として識別するような閾値設定もありうる。このような閾値生成を全パターンＩＤについて行い、計測参照テーブルに登録する（ステップ１０６）。
　なお、ＩＤを元に集計された統計値は、過去のデータであり、この統計値に基づいて求められる閾値は、これから行われる製造ばらつきの抑制作業の目標値としては低い場合が考えられる。よって、（平均値－標準偏差）～（平均値＋標準偏差）より狭くなるように所定の係数を乗算して許容範囲を設定するようにしても良い。
　次に欠陥の判定手順を図１１のフローチャートを用いて説明する。最初に計測参照テーブルを読み出す（ステップ１０７）。次に計測参照テーブルからパターンＩＤの閾値を読み出す（ステップ１０８）。同一のパターンＩＤの計測値を順次読み出して（ステップ１０９）、閾値との比較によって欠陥を判定し、検査座標とともにメモリに登録する（ステップ１１０）。以上のステップ１０８～ステップ１１０をパターンＩＤ内の全ての計測データに対し実施する（ステップ１１１）。この手順を計測参照テーブル内の全パターンＩＤの計測データについて実施する（ステップ１１２）。
　以上により、回路の部位によって異なる製造ばらつきを許容した欠陥検査を行う。
　次に欠陥検査に有効なＧＵＩを説明する。このＧＵＩを通じてユーザに検査パラメータを設定させることもできるし、ユーザが欠陥検査結果を確認することもできる。図１４がＧＵＩの例である。このＧＵＩ１４０１にはパターンＩＤを示すウィンドウ１４０２、その詳細情報を示すウィンドウ１４０３、そのパターンＩＤに対応する計測値のヒストグラムを示すウィンドウ１４０４、ウエハ上の検査座標１４０８をビジュアル化したウィンドウ１４０５、チップやショット内の欠陥と判定された座標１４０９、欠陥可能性があると判定された検査座標１４１０を示すウィンドウ１４０６、検査対象パターン１４１４や設計パターン１４１１、計測単位エリア１４１２を示すウィンドウ１４０７で構成されており、検査座標や、パターンの撮影画像、設計パターン、計測参照テーブル、欠陥判定結果に基づきディスプレイに表示する。このＧＵＩプログラムはＣＰＵの実行プログラムとして起動する。また、欠陥判定のための閾値による重み１４１７や、閾値を調整するスライダ１４１５、パターンＩＤの切り替え等はユーザの指定が可能である。
　このようなＧＵＩを活用することで、ユーザが欠陥判定結果を容易に確認することができる。
　また、図１５のように欠陥と判定された数が多い順にパターンＩＤをランキングとしてＧＵＩに表示することで、ユーザが危険な欠陥部位を容易に確認することもできる。
　以上のようなパターンの欠陥判定等は、専用のハードウェアによって実行するようにしても良いし、汎用のコンピューターに上述するような処理を実行させるようにしても良い。
２０１・・・ＳＥＭ、２０２・・・電子線、２０３・・・試料、２０４・・・二次電子検出器、２０５・・・反射電子検出器１、２０６・・・反射電子検出器２、２０７・・・Ａ／Ｄ変換器、２０８・・・メモリ、２０９・・・ＣＰＵ、２１０・・・ハードウェア、２１１・・・表示手段、２１２・・・レシピ生成システム、２１３・・・設計データ、２１４…制御部、３０１・・・設計パターン、３０２・・・検査対象の複数のパターン、３０３・・・製造ばらつき１、３０４・・・製造ばらつき２、３０５・・・欠陥１、３０６・・・欠陥２、４０１…設計パターン１、４０２…設計パターン２、４０３・・・検査座標１、４０４・・・検査座標２、４０５・・・検査座標３、６０１・・・計測単位エリア、６０２・・・寸法計測部位、６０３・・・計測単位エリア、６０４・・・設計パターン、６０５・・・設計パターンと検査パターンの誤差量、６０６・・・計測単位エリア、６０７・・・パターンにフィッティングされた円、６０８・・・計測単位エリア、６０９・・・ホールの長径、６１０・・・ホールの短径、９０１・・・閾値内（正常）、９０２・・・閾値外（欠陥）、９０３・・・閾値外（欠陥）、９０４・・・欠陥エリア（下限）、９０５・・・欠陥可能性エリア（下限）、９０６・・・欠陥エリア（上限）、９０７・・・欠陥可能性エリア（上限）、９０８・・・欠陥判定閾値（下限）、９０９・・・計測データの平均値、９１０・・・欠陥判定閾値（上限）、１３０１・・・計測データのヒストグラム、１３０２・・・プロセスシミュレーション等による推定ヒストグラム、１３０３・・計測データの平均値、１３０４・・・推定ヒストグラムの平均値、１３０５・・・推定ヒストグラムの分布範囲、１４０１・・・ＧＵＩ画面、１４０２・・・パターンＩＤウィンドウ、１４０３・・・パターンＩＤ詳細データウィンドウ、１４０４・・・計測データヒストグラムウィンドウ、１４０５・・・ウエハマップウィンドウ、１４０６・・・チップマップウィンドウ、１４０７・・・検査パターンウィンドウ、１６０１…走査電子顕微鏡本体、１６０２…走査偏向器、１６０３…検出器、１６０４…制御装置、１６０５…演算処理装置、１６０６…レシピ実行部、１６０７…画像処理部、１６０８…画像積算部、１６０９…メモリ、１６１０…マッチング処理部、１６１１…輪郭線抽出部、１６１２…計測参照テーブル生成部、１６１３…計測部、１６１４…欠陥判定閾値生成部、１６１５…欠陥判定部、１６１６…設計データ格納部、１６１７…入出力装置、１６１８・・・設計装置、１８０１…ラインパターン、１８０２…ホワイトバンド、１８０３・・・第１の輪郭線、１８０４～１８０６・・・輝度分布取得領域、１８０７～１８０９・・・第１の輪郭線に対し垂直な方向の輝度分布

Claims (11)

  1. 　パターンの計測値と所定の閾値との比較に基づいて、前記パターンの欠陥を検出する演算処理装置を備えたパターン評価装置において、
    　前記パターンの計測値を記憶する記憶媒体を備え、
    　前記演算処理装置は、前記記憶媒体に記憶された設計データ上、同一パターンの複数の計測値のばらつきを示す指標値を求め、当該指標値に応じて前記閾値を設定することを特徴とするパターン評価装置。
  2. 　請求項１において、
    　前記演算処理装置は、前記設計データ上、同一パターンの複数の計測値の統計値を求め、当該統計値から前記指標値を求めることを特徴とするパターン評価装置。
  3. 　請求項２において、
    　前記演算処理装置は、前記指標値の標準偏差に基づいて、前記閾値を設定することを特徴とするパターン評価装置。
  4. 　請求項１において、
    　前記演算処理装置は、前記設計データを用いて前記複数の計測値を、前記パターンの部位の種類毎に分類することを特徴とするパターン評価装置。
  5. 　請求項１において、
    　前記演算処理装置は、前記計測値に前記パターンの部位に応じた識別情報を付与し、同じ識別情報を有する計測値について前記指標値を求めることを特徴とするパターン評価装置。
  6. 　請求項１において、
    　前記計測値は、寸法、基準データと輪郭線データとの差分、前記パターンの一部の曲率、円形パターンの長径、及び円形パターンの短径、円形パターンの面積の少なくとも１つであることを特徴とするパターン評価装置。
  7. 　請求項６において、
    　前記曲率は、前記パターンを構成する複数の部位の曲率の統計演算によって求められることを特徴とするパターン評価装置。
  8. 　請求項１において、
    　前記演算処理装置は、前記パターンの頂点を含む部位と、前記パターンの頂点を含まない部位とに、前記パターンを分類し、当該分類された部位単位で、前記ばらつきを求めることを特徴とするパターン評価装置。
  9. 　請求項１において、
    　前記演算処理装置は、前記パターンのエッジを複数の領域に分割し、当該分割された領域単位で、前記計測値の統計処理を行うことを特徴とするパターン評価装置。
  10. 　請求項１において、
    　前記演算処理装置は、前記計測値のヒストグラム中に、２以上のピークが存在する場合に、２以上のピークの内、設計基準から相対的に乖離した計測値を含むピークに属する計測値を、システマティック欠陥と定義することを特徴とするパターン評価装置。
  11. 　コンピューターにパターンの計測値と所定の閾値との比較演算を行わせることによって、パターンの欠陥を検出させるコンピュータープログラムにおいて、
    　当該プログラムは前記コンピューターに、記憶媒体に記憶された設計データ上、同一パターンの複数の計測値のばらつきを示す指標値を求めさせ、当該指標値に応じて前記閾値を設定させることを特徴とするコンピュータープログラム。
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