WO2019082497A1 - 荷電粒子線装置、断面形状推定プログラム - Google Patents

荷電粒子線装置、断面形状推定プログラム

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WO2019082497A1
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sample
charged particle
particle beam
cross
sectional shape
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俊之 横須賀
源 川野
黒澤　浩一
秀之 数見
李　燦
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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    • H01J2237/2817—Pattern inspection

Definitions

  • the present invention relates to a charged particle beam device.
  • Patent Document 1 discloses a method of determining the depth of a defect by charging a sample surface in advance and limiting the energy of secondary electrons to be detected.
  • Patent Document 2 also discloses a method of measuring the pattern dimension of a specific depth by charging the sample surface in advance.
  • Non-Patent Document 1 discloses a method of determining a pattern dimension of a specific depth by forming a charge on a sample in advance and an energy filter cutting electrons of low energy.
  • Patent Document 3 discloses a method of learning a cross-sectional shape of a pattern and an upper surface SEM image of a sample and utilizing it as a database.
  • Non-Patent Document 2 discloses a method of determining a buried void pattern by optimizing the acceleration energy of an electron beam to be irradiated.
  • Patent Document 1 when the pattern is made of an insulator material, by setting the charge on the surface, it is possible to form a potential difference between the pattern surface and the pattern bottom. In this case, a uniform potential gradient is formed from the pattern surface to the bottom, and the energy of the secondary electrons can be discriminated at each position in the depth direction. By analyzing the energy of the signal at the location where the defect seems to be present, it is possible to estimate what depth the defect is at. Also in the method disclosed in Patent Document 2, it is possible to determine whether a signal at the bottom of a hole is detected or a signal in the middle of a hole is detected. Further, in Non-Patent Document 1, a pattern dimension of a specific depth is estimated by using an energy filter.
  • Patent Document 1 Patent Document 2
  • Non-Patent Document 1 although information such as which depth is the defect and the size of the defect can be obtained, the cross-sectional shape of the pattern Judgment about is difficult.
  • the cross-sectional shape such as the inclination (pattern angle) of the pattern is difficult to determine because the primary electrons are deflected by the charging of the pattern.
  • Patent Document 3 requires a database to be prepared for each shape / material of a pattern, so the burden of advance preparation is large. In addition, if the charging varies due to a change in material properties, the estimation accuracy may be reduced.
  • Non-Patent Document 2 the voids are measured by optimizing the acceleration conditions, but since the optimum acceleration conditions differ depending on the depth and size of the voids, it takes time to search for the optimum conditions for each wafer or chip. The problem of requiring
  • the present invention has been made in view of the above problems, and provides a charged particle beam device capable of easily estimating the cross-sectional shape of a pattern.
  • the charged particle beam device obtains a detection signal for each different discrimination condition of the energy discriminator, and estimates the cross-sectional shape of the sample by comparing the detection signal for each discrimination condition with the reference pattern.
  • the energy discriminator is used to measure the edge position of the specified depth, and the measured edge position and the reference pattern are compared to make the cross-sectional shape of the sample by a simple method. Can be estimated.
  • FIG. 1 is a block diagram of a charged particle beam device according to a first embodiment. It is a side cross-section schematic diagram which illustrates the pattern of the hole which the sample 6 has. It is an example of the electric potential gradient in a hole. It is an example of the SEM picture generated for every energy which the secondary electron 7 has. The edge position of the pattern extracted from each SEM image shown in FIG. 4 is shown. The result of having estimated the cross-sectional shape using the difference of the edge position shown in FIG. 5 is shown.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure of estimating the cross-sectional shape of the sample 6 by the scanning electron microscope according to Embodiment 1.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining a method of estimating the cross-sectional shape in the second embodiment.
  • FIG. 13 is a flowchart illustrating a procedure of estimating the cross-sectional shape of the sample 6 by the scanning electron microscope according to Embodiment 2.
  • FIG. FIG. 6 is a side cross-sectional view showing an example in which an inclined hole is formed in a sample 6; The result of having detected the edge position of each pattern using the method demonstrated in Embodiment 1 is shown. The result of having estimated the cross-sectional shape based on the difference between the edge position of a reference
  • FIG. 14 is a configuration diagram of a cross-sectional shape estimation system according to a fifth embodiment. It is an example of GUI which the input device 813 displays. It is an example of GUI which carries out pattern classification of presumed section shape. It is an example of GUI which a user edits a section shape model.
  • a scanning electron microscope is a device that detects electrons emitted from a sample, generates a signal waveform by detecting such electrons, and measures, for example, dimensions between signal waveform peaks (corresponding to edge portions of a pattern). Do.
  • the electrons emitted from the sample hold information representing the charge (potential) state of the emission position of the sample. For example, secondary electrons emitted from a positively charged site and secondary electrons emitted from a negatively charged site enter the detector while maintaining the charge difference (potential difference) at the emission site. Even if the original emitted energy is low for secondary electrons (mostly several eV), using such characteristics, the charge potential at the emission site can be estimated, or the emission site can be specified from the energy of the secondary electrons You can do it.
  • the device structure has become complicated, such as FinFET and Nanowire, and there is also a trend of high aspect ratio formation in which devices are stacked in a three-dimensional direction such as NAND flash memory.
  • a very deep hole of several ⁇ m is being processed for a hole diameter of several tens of nm. Therefore, it is necessary to check if the hole is correctly opened straight.
  • the bowing shape and reverse tapered shape of the hole side wall can not be determined in the TopView image by the scanning electron microscope, a destructive inspection is employed in which the cross section is divided and the pattern shape is confirmed by TEM or the like.
  • there is an increasing need to confirm the cross-sectional shape of a pattern as the device structure becomes more complicated and the aspect ratio is increased, and a long development period and an increase in cost by cross-sectional shape observation have become issues.
  • FIG. 1 is a block diagram of a charged particle beam device according to a first embodiment of the present invention.
  • the charged particle beam device according to the first embodiment is configured as a scanning electron microscope.
  • the electron beam 2 (electron beam) generated from the electron gun 1 is converged by the condenser lens 3 and converged onto the sample 6 by the objective lens 5.
  • the deflector 4 scans the electron beam 2 (primary electrons) on the surface of the sample 6.
  • the secondary electrons 7 are excited in the sample 6 and emitted from the sample 6 by scanning and irradiating the primary electrons two-dimensionally.
  • the detector 8 detects the secondary electrons 7 and outputs a detection signal representing its intensity.
  • the sample 6 is observed and measured by converting the detection signal into an image.
  • An energy discriminator 9 (configured as a high pass filter or a band pass filter) is provided at the front stage of the detector 8 to pass only secondary electrons 7 having energy falling within a specific range.
  • the scanning electron microscope of FIG. 1 is provided with a control device (not shown), and the control device controls each optical element of the scanning electron microscope to control the discrimination condition of the energy discriminator 9.
  • a negative voltage application power supply (not shown) is connected to the sample stage for mounting the sample 6.
  • the controller controls the energy when the electron beam 2 reaches the sample 6 by controlling the negative voltage application power source.
  • the invention is not limited to this, and the energy of the electron beam 2 may be controlled by controlling an acceleration power source connected between an acceleration electrode for accelerating the electron beam 2 and the electron source.
  • the scanning electron microscope illustrated in FIG. 1 is provided with an image memory for storing a detection signal for each pixel, and the detection signal is stored in the image memory.
  • the scanning electron microscope illustrated in FIG. 1 includes a computing device (not shown).
  • the computing device estimates the cross-sectional shape of the pattern based on the image data stored in the image memory. More specifically, based on the luminance information stored in each pixel of the image, a shape profile waveform is formed for each energy discrimination condition, and the edge position of the pattern is determined using this, and the determined edge position is different.
  • the edge position (that is, the cross-sectional shape) at each depth position of the sample 6 is estimated by comparing with the edge position of the reference pattern. Details will be described later.
  • FIG. 2 is a side cross-sectional schematic view illustrating the hole pattern of the sample 6.
  • A is a pattern in which the sidewall shape is straight, and in the first embodiment, this is used as a reference pattern.
  • B is a pattern with a uniform slope from the surface to the bottom of the hole.
  • C is a straight pattern up to half of the hole, and a uniform sloped pattern below it.
  • D is a uniform slope up to half of the hole, and a straight pattern below it.
  • any one of (b) to (d) may be used as a reference pattern.
  • positive charge is previously formed by pre-dosing the pattern.
  • positive charge As indicated by + on the surface of the pattern in FIG. 2, positive charge is previously formed by pre-dosing the pattern.
  • FIG. 3 is an example of the potential gradient in the hole.
  • the potential gradient at the time of forming the positive charge of the hole bottom 0 V and the surface 140 V is illustrated.
  • the horizontal axis in FIG. 3 indicates the relative position in the depth direction when the surface is 1 and the hole bottom is 0.
  • the vertical axis in FIG. 3 indicates the potential at each depth position. If the material forming the hole is uniform, a uniform potential gradient is formed from the surface to the bottom of the hole. Since the secondary electrons 7 hold information on the potential of the emission site, it is possible to determine from which depth the secondary electrons 7 having energy falling within the specific range are detected.
  • FIG. 4 is an example of a SEM image generated for each energy possessed by the secondary electrons 7. Since the electron beam 2 is deflected by the charging of the surface of the sample 6, it is necessary to make the energy of the electron beam 2 higher (that is, increase the acceleration voltage) in order to reach the electron beam 2 deeper in the hole. is there. Therefore, the leftmost of FIG. 4 represents the plane shape at the deepest position of the hole, and the rightmost represents the plane shape at the shallowest position of the hole. Since this image is obtained in a state in which the electron beam 2 is deflected by the charging of the surface of the sample 6, it is difficult to estimate the cross-sectional shape of the sample 6 using only this image.
  • FIG. 5 shows the edge position of the pattern extracted from each SEM image shown in FIG.
  • the result of detecting only the position of the left edge of the pattern of FIG. 4 is shown.
  • edge positions were obtained also for energy values other than those shown in FIG. Since the reference pattern (a) is a case where the hole is straight, the edge position should be constant regardless of the depth, but since the electron beam 2 is deflected by the charge on the surface of the sample 6, the closer to the hole bottom The edge position detected on the is shifted more.
  • the difference between the edge position of the reference pattern (a) and the edge position of each pattern is considered to represent the cross-sectional shape of each pattern be able to. In the first embodiment, this is used to estimate the cross-sectional shape of the sample 6.
  • FIG. 6 shows the result of estimation of the cross-sectional shape using the difference in edge position shown in FIG. Since the energy possessed by the secondary electrons 7 corresponds to the detection depth, the horizontal axis in FIG. 5 corresponds to the depth of the sample 6. Since it is known that the reference pattern (a) has a straight hole shape, the difference between the edge position of the hole in the pattern (a) and the edge position of the holes in the other patterns (b) to (d) is It shows how far it deviates from the straight shape.
  • the solid line in FIG. 6 is the edge position of each pattern estimated using this.
  • the dotted lines in FIG. 6 indicate edge positions obtained by simulation in advance. Although the number of pixels in the simulation is small and the estimation results show variations, differences in the shapes of the three patterns (b), (c) and (d) can be determined, and the position at which the sidewall inclination angle changes can also be determined.
  • FIG. 7 is a flow chart for explaining the procedure of estimating the cross-sectional shape of the sample 6 by the scanning electron microscope according to the first embodiment.
  • the edge position of each depth corresponding to the reference pattern (a) is obtained in advance.
  • Each step of FIG. 7 will be described below.
  • the charged particle beam device forms a potential difference between the surface and the bottom of the sample 6 (pre-dose).
  • pre-dose is incorporated to provide a potential gradient in the depth direction, but the pre-dose is not necessary if a potential difference corresponding to the resolution of the energy discrimination can be applied by a normal scan.
  • the charged particle beam device measures the charging potential (V Surf ) of the surface of the sample 6.
  • V Surf the charging potential of the surface of the sample 6.
  • the charging potential can also be determined based on, for example, the luminance distribution of each part of the observation image of the sample 6 acquired by performing energy discrimination. It may be determined by any other appropriate method.
  • the charged particle beam device acquires an observation image while changing the discrimination voltage, using V Surf as an initial value of the energy discrimination voltage (V EF ).
  • V EF energy discrimination voltage
  • the process is repeated until the original surface potential V r in the state without pre-dose is reached.
  • the change width of V EF can be set arbitrarily. The smaller the change width, the higher the resolution of the shape in the depth direction.
  • Step S 707 The charged particle beam device extracts an edge position of the cross-sectional shape for each position in the depth direction from each energy discrimination image (EF image). For example, in the observation image shown in FIG. 4, the position of each side of the hole is extracted as an edge position for each position in the depth direction. This step is considered to extract each measurement point in FIG.
  • Steps S708 to S709 The charged particle beam device compares the edge position obtained from each EF image with the edge position in the reference pattern to obtain the difference between the edge positions of the two (S 708).
  • the charged particle beam apparatus estimates the cross-sectional shape of the sample 6 using the obtained difference (S709). These steps correspond to obtaining the estimation result of FIG. 6 by obtaining the difference between the measurement point of the reference pattern in FIG. 5 and the measurement point of each pattern.
  • the charged particle beam device extracts the edge position of the cross-sectional shape from each energy discrimination image, and compares it with the edge position of the cross-sectional shape in the reference pattern whose shape is known in advance. Estimate the cross-sectional shape. Thereby, even if it is a sample whose cross-sectional shape is unknown, the cross-sectional shape can be estimated without destroying the sample.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method of estimating the cross-sectional shape in the second embodiment.
  • pre-dose is performed on the sample 6 under certain acceleration conditions (for example, 800 eV) and each energy discrimination image is acquired.
  • pre-dose is performed on the same sample 6 under different acceleration conditions (for example, 2000 eV), and each energy discrimination image is acquired (FIG. 8A).
  • the energy discrimination voltage is made to correspond to the measurement depth by measuring the surface potential of the sample 6 for each acceleration condition.
  • the amount of deflection between the electron beam 2 (primary electrons) at 800 eV in the horizontal direction and the amount of deflection of the primary electrons at 2000 eV in the horizontal direction The difference is calculated for each measurement depth (dotted line in FIG. 8 (b)). If the charge potential on the surface is known, it is easy to calculate the deflection amount of primary electrons at each measurement depth for each acceleration voltage.
  • FIG. 8C shows the estimation result.
  • FIG. 9 is a flow chart for explaining the procedure of estimating the cross-sectional shape of the sample 6 by the scanning electron microscope according to the second embodiment. Each step of FIG. 9 will be described below.
  • Steps S900 to S906 The charged particle beam device carries out the same processing as steps S701 to S706 for the acceleration voltages 800 eV and 2000 eV, respectively.
  • Step S 907 The charged particle beam device extracts an edge position of the cross-sectional shape for each position in the depth direction from each energy discrimination image (EF image).
  • the charged particle beam apparatus determines, for each measurement depth, how much the actually measured edge position changes by changing the acceleration voltage. This corresponds to obtaining a solid line in FIG.
  • the charged particle beam apparatus further determines the difference between the acceleration voltages and the deflection amount of primary electrons. This corresponds to obtaining a dotted line in FIG.
  • FIG. 9 Steps S908 to S909
  • the charged particle beam device estimates the cross-sectional shape of the sample 6 (S909) by obtaining the difference between the solid line and the dotted line in FIG. 8B (S908).
  • the charged particle beam device calculates in advance how much the amount of deflection of primary electrons changes by changing the acceleration voltage, and detects the edge position by changing the acceleration voltage.
  • the cross-sectional shape is estimated by measuring how much it changes. Thereby, even if the sample has no reference pattern, the cross-sectional shape can be estimated without destroying the sample.
  • the deflection amount of the primary electron is calculated in advance, but the present invention is not limited to this, and for example, a target processing shape (for example, design) The amount of deflection may be calculated assuming data).
  • FIG. 10 is a side sectional view showing an example in which an inclined hole is formed in the sample 6.
  • A is a straight pattern
  • (b) is a 5 nm inclined pattern from the surface to the bottom
  • (c) is a 2 nm inclined pattern from the surface to the bottom.
  • 10 (b) and 10 (c) have a shape called reverse taper, and even if the surface is scanned with the electron beam 2, the electron beam 2 does not hit the side wall and it is difficult to obtain information on the cross-sectional shape.
  • FIG. 11 shows the result of detecting the edge position of each pattern using the method described in the first embodiment.
  • the electron beam 2 can be irradiated to such a side wall.
  • the electron beam 2 itself may be tilted by the deflector 4.
  • FIG. 12 shows the result of estimating the cross-sectional shape based on the difference between the edge position of the reference pattern and the measured edge position.
  • the dotted line shows the actual shape
  • the solid line shows the shape estimated from the result of FIG. It can be seen that the actual shape can be roughly estimated for both the 5 nm tilt and the 2 nm tilt.
  • FIG. 13 is a side sectional schematic view showing an example of a void pattern. Since the SEM is for observing the irregularities on the surface of the sample, it is generally difficult to inspect and measure the voids present inside the sample 6. Also in this case, as in the first to third embodiments, the surface of the sample 6 is charged, and the energy discrimination image can be observed to estimate the void shape. Specifically, the electric potential of the surface of the sample 6 is measured by discriminating the secondary electrons 7 using the energy discriminator 9, and the planar position of the void is estimated based on the potential difference between each portion on the surface. Can.
  • FIG. 14 is a potential distribution diagram of the surface of the sample 6.
  • the potential of the portion where the void is in the lower layer becomes higher than the potential of the other portion.
  • a potential difference occurs between each part of Since the secondary electrons 7 have the energy of the emitted place as an offset, the energy discrimination when detecting the secondary electrons 7 makes it possible to enhance the contrast of the region having voids in the lower layer in the observation image.
  • the luminance of the region having no void in the lower layer is a reference, and the region where the luminance is higher than the reference luminance by a predetermined threshold or more can be regarded as the planar size of the void.
  • FIG. 15 is a graph illustrating the correspondence between the size in the depth direction of the void and the potential difference of the sample surface. Even if the size in the horizontal direction of the void is the same, the surface potential difference shown in FIG. 14 differs depending on the size in the depth direction of the void. That is, the difference between the potential of the portion where the void exists in the lower layer and the potential of the portion where the void does not exist in the lower layer on the sample surface increases as the size in the depth direction of the void increases.
  • the size in the depth direction of the void can be estimated by acquiring the correspondence shown in FIG. 15 in advance by experiment or simulation analysis or the like.
  • the charged particle beam device measures the surface potential for each portion of the sample 6 using the energy discriminator 9, and compares the potential distribution without voids in the lower layer with the measurement result as a reference pattern
  • the planar shape of the void can be estimated.
  • the depth direction size of the void can be estimated by acquiring in advance the correspondence relationship between the surface potential difference and the depth direction size of the void.
  • FIG. 16 is a configuration diagram of a cross-sectional-shape estimation system according to Embodiment 5 of the present invention.
  • the control device of the scanning electron microscope has (a) a function of controlling each part of the scanning electron microscope, (b) a function of forming an observation image of the sample 6 based on the detected secondary electrons 7, (c) from each image It has a function of deriving an edge position of a pattern, (d) a function of deriving an amount of change in edge position among a plurality of images, and the like. Arithmetic processing of these functions may be partially or entirely performed by an arithmetic device provided separately from the control device. In the fifth embodiment, a configuration example will be described in which an arithmetic processing unit 803 described later implements the arithmetic processing.
  • the cross-sectional shape estimation system of FIG. 16 includes an SEM main body 801, a control device 802, and an arithmetic processing unit 803.
  • the SEM main body 801 is the charged particle beam device according to the first to fourth embodiments.
  • the arithmetic processing unit 803 includes an arithmetic processing unit 804 and a memory 805.
  • the arithmetic processing unit 804 supplies a predetermined control signal to the control device 802, and processes the signal acquired by the SEM main body 801.
  • the memory 805 stores the acquired image data, a recipe (data describing measurement conditions and the like), data describing the reference pattern described in the first to fourth embodiments, data described in FIG. 15, and the like.
  • the control unit 802 and the arithmetic processing unit 803 may be integrally configured.
  • the deflector 4 scans the electron beam 2.
  • the detector 8 captures secondary electrons 7 emitted from the sample 6.
  • An A / D converter incorporated in the controller 802 converts the detection signal output from the detector 8 into a digital signal.
  • the arithmetic processing unit 803 includes arithmetic processing hardware such as a CPU (Central Processing Unit), and the hardware performs respective processing of detection signals to realize each function.
  • the arithmetic processing unit 804 includes a measurement condition setting unit 808, a feature amount calculation unit 809, a design data extraction unit 810, and a cross-sectional shape estimation unit 811.
  • the measurement condition setting unit 808 sets measurement conditions such as the scanning conditions of the deflector 4 based on the measurement conditions and the like input by the input device 813.
  • the feature amount computing unit 809 obtains a profile in an ROI (Region Of Interest) input by the input device 813 from the image data.
  • the design data extraction unit 810 reads design data from the design data storage medium 812 according to the conditions input by the input device 813, and converts vector data into layout data as necessary.
  • the cross-sectional shape estimation unit 811 estimates the cross-sectional shape of the sample 6 by the method described in the first to fourth embodiments using each energy discrimination image obtained by the feature amount calculation unit 809.
  • the arithmetic processing unit 804 and each functional unit thereof can be configured using hardware such as a circuit device on which the function is mounted, or can be configured by the arithmetic device executing software on which the function is mounted. it can.
  • the input device 813 is connected to the arithmetic processing unit 803 via a network, and provides a GUI (Graphical User Interface) for displaying the observation image of the sample 6 and the estimation result of the cross-sectional shape to the operator ( 17 to 19) described later.
  • GUI Graphic User Interface
  • image data and design data can be displayed together as a three-dimensional map.
  • FIG. 17 is an example of a GUI displayed by the input device 813.
  • the operator sets the pattern depth of the image.
  • the operator can further view an XY cross-sectional image at an arbitrary depth by specifying the cross-sectional height (View height) viewed from the bottom of the sample.
  • the entire sample 6 can be three-dimensionally displayed as shown in the lower right part of FIG.
  • the lower right three-dimensional image can be arbitrarily rotated by the mouse pointer.
  • the view height can also be specified from the three-dimensional image in the lower right figure.
  • a two-dimensional area is designated in the XY sectional image
  • the result of estimation of the sectional shape (XZ or YZ section) in the area is displayed in the upper right column (sectional shape window) of FIG.
  • the mouse cursor is moved to an arbitrary position, the depth of the place designated by the cursor and the inclination angle of the side wall are displayed.
  • the created image and cross-sectional shape waveform can be named and saved.
  • FIG. 18 is an example of a GUI for pattern classification of the estimated cross-sectional shape.
  • the arithmetic processing unit 803 classifies cross-sectional shapes based on preset pattern shapes (straight, forward taper, reverse taper, inclination, and bowing) and an arbitrary shape model edited by the user.
  • the classification results are displayed for each pattern on the SEM image on the right side of FIG. Classification results can be saved as image or text data.
  • FIG. 19 is an example of a GUI in which the user edits the cross-sectional shape model.
  • the closed space can be set as a pattern by clicking on the top of the pattern with the mouse on the model editing area.
  • the shape can be set by arranging and combining the shape templates shown on the left side of FIG. 19 on the model editing area.
  • the edited shape model can be saved, and models created in the past can be read and edited.
  • the present invention is not limited to the above embodiment, but includes various modifications.
  • the above-described embodiment is described in detail to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and is not necessarily limited to one having all the described configurations.
  • part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of one embodiment.
  • another configuration can be added to, deleted from, or replaced with a part of the configuration of each embodiment.
  • the primary electrons reach the bottom of the sample 6. Therefore, in the charged particle beam device, when determining the deflection amount of primary electrons under each acceleration condition based on pattern size (hole diameter, groove width, etc.) and pattern depth, the primary electrons may reach the bottom of the pattern.
  • the range of possible accelerating voltages may be derived.
  • the combination of the acceleration voltage range and the optimum acceleration condition may be presented on the GUI described in the fifth embodiment. If the electron beam 2 does not reach the bottom of the pattern even if the acceleration condition is changed, the electron beam 2 itself may be tilted. When the electron beam 2 is tilted, the cross-sectional shape of the sample 6 may be estimated based on the image of the reference pattern obtained by irradiating the tilted electron beam.
  • Each process described in the first to fourth embodiments may be performed on a computing device (for example, the control device 802) provided in the charged particle beam device itself, or the charged particle beam device itself acquires only the detection signal and
  • the arithmetic unit (for example, the arithmetic processing unit 803) may acquire data describing the detection signal and carry out the same processing.
  • the processing performed by each arithmetic unit may be performed using hardware such as a circuit device on which the arithmetic processing is implemented, or even if the arithmetic unit executes software on which the arithmetic processing is implemented. Good.

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Abstract

本発明は、簡便にパターンの断面形状を推定することができる荷電粒子線装置を提供することを目的とする。本発明に係る荷電粒子線装置は、エネルギー弁別器のそれぞれ異なる弁別条件ごとに検出信号を取得し、前記弁別条件ごとの検出信号を基準パターンと比較することにより、試料の断面形状を推定する（図５参照）。

Description

荷電粒子線装置、断面形状推定プログラム
　本発明は、荷電粒子線装置に関するものである。
　半導体パターンの微細化および高集積化にともなって、僅かな形状差がデバイスの動作特性に影響を及ぼすようになり、形状管理のニーズが高まっている。そのため、半導体の検査・計測に用いられる走査電子顕微鏡（ＳＥＭ：Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）は、高感度、高精度が従来に増して求められるようになっている。また近年のパターン微細化に加え、高さ方向にデバイスを積み上げる高アスペクト比化の進展にともない、３次元構造の計測ニーズが高まってきている。特定の深さにおける寸法推定に関して、以下の方法が開示されている。
　下記特許文献１は、あらかじめ試料表面に帯電を付け、検出する２次電子のエネルギーを制限することにより、欠陥の深さを判定する方法を開示している。下記特許文献２も、あらかじめ試料表面に帯電を付けることにより、特定深さのパターン寸法を計測する方法を開示している。
　下記非特許文献１は、あらかじめ試料に帯電を形成し、エネルギーフィルタが低エネルギーの電子をカットすることにより、特定の深さのパターン寸法を判定する方法を開示している。下記特許文献３は、パターンの断面形状と、試料の上面ＳＥＭ画像を学習し、データベースとして活用する方法を開示している。
　パターン寸法の微細化にともなって、成膜過程で形成されるボイドパターン（試料内部の空洞）がデバイス特性に与える影響が増加するので、ボイドパターンを検査・計測するニーズが増加している。下記非特許文献２は、照射する電子線の加速エネルギーを最適化することにより、埋もれたボイドパターンを判定する方法を開示している。
特開２０１４－２３８９８２号公報 特開２０１０－１７５２４９号公報 特開２００７－２２７６１８号公報
Proc. SPIE 10145, Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography XXXI, 101451K (28 March 2017) Applied Physics Letters 93, 263110(2008)
　特許文献１に開示されているように、パターンが絶縁体材料で構成される場合、表面に帯電を設定することにより、パターン表面とパターン底との間の電位差を形成することができる。この場合、パターン表面から底部にかけて均一な電位勾配が形成され、２次電子のエネルギーを深さ方向の位置ごとに弁別することができる。欠陥があると思われる位置の信号のエネルギーを分析することにより、欠陥がどの深さにあるかを推定できる。特許文献２に開示されている方法においても同様に、穴底の信号を検出しているのか、穴途中の信号を検出しているのかを判別できる。非特許文献１においてはさらに、エネルギーフィルタを用いることにより、特定深さのパターン寸法を推定している。しかしながら、特許文献１、特許文献２、および非特許文献１に記載の方法によれば、どの深さに欠陥があるか、欠陥寸法がいくらであるかといった情報は得られるものの、パターンの断面形状についての判断は困難である。例えばパターンの傾き具合（テーパー角度）などの断面形状は、１次電子がパターンの帯電によって偏向されるので、判定が困難である。
　特許文献３に開示されている方法は、パターンの形状／材質ごとにデータベースを用意する必要があるので、事前準備の負担が大きい。また材料特性の変化などに起因して帯電がばらつくと、推定精度が低下する可能性がある。
　非特許文献２においては、加速条件を最適化することによりボイドを計測しているが、ボイドの深さやサイズによって最適な加速条件が異なるので、ウェハやチップごとに最適条件を探索するのに時間を要するという課題が考えられる。
　本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、簡便にパターンの断面形状を推定することができる荷電粒子線装置を提供するものである。
　本発明に係る荷電粒子線装置は、エネルギー弁別器のそれぞれ異なる弁別条件ごとに検出信号を取得し、前記弁別条件ごとの検出信号を基準パターンと比較することにより、試料の断面形状を推定する。
　本発明に係る荷電粒子線装置によれば、エネルギー弁別器を用いて特定深さのエッジ位置を測定するとともに、測定したエッジ位置と基準パターンを比較することにより、簡易な手法で試料の断面形状を推定することができる。
実施形態１に係る荷電粒子線装置の構成図である。 試料６が有する穴のパターンを例示する側断面模式図である。 穴内の電位勾配の例である。 ２次電子７が有するエネルギーごとに生成したＳＥＭ画像の例である。 図４に示す各ＳＥＭ画像から抽出したパターンのエッジ位置を示す。 図５に示すエッジ位置の差分を用いて断面形状を推定した結果を示す。 実施形態１に係る走査電子顕微鏡が試料６の断面形状を推定する手順を説明するフローチャートである。 実施形態２において断面形状を推定する方法を説明する図である。 実施形態２に係る走査電子顕微鏡が試料６の断面形状を推定する手順を説明するフローチャートである。 試料６に傾斜した穴が形成されている例を示す側断面図である。 実施形態１で説明した手法を用いて各パターンのエッジ位置を検出した結果を示す。 基準パターンのエッジ位置と計測したエッジ位置との間の差分に基づき断面形状を推定した結果を示す。 ボイドパターンの例を示す側断面模式図である。 試料６表面の電位分布図である。 ボイドの深さ方向のサイズと試料表面の電位差との間の対応関係を例示するグラフである。 実施形態５に係る断面形状推定システムの構成図である。 入力装置８１３が表示するＧＵＩの例である。 推定した断面形状をパターン分類するＧＵＩの例である。 ユーザが断面形状モデルを編集するＧＵＩの例である。
　半導体デバイスの微細パターンを高精度に計測・検査する装置として、走査電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）のニーズが高まっている。走査電子顕微鏡は、試料から放出された電子を検出する装置であり、このような電子を検出することによって信号波形を生成し、例えば信号波形ピーク（パターンのエッジ部分に相当）間の寸法を測定する。
　試料から放出される電子は、試料の放出位置の帯電（電位）状態を表す情報を保持している。例えば、正に帯電した場所から放出された２次電子と、負に帯電した場所から放出された２次電子は、放出場所の帯電差（電位差）を保持したまま検出器に入る。元々の放出エネルギーが低い２次電子（殆どが数ｅＶ）であっても、このような特性を利用することにより、放出場所の帯電電位を推定したり、２次電子のエネルギーから放出場所を特定したりすることができる。
　近年、半導体デバイスの微細化とともに、ＦｉｎＦＥＴ、Ｎａｎｏｗｉｒｅなどのようにデバイス構造が複雑化しており、さらにＮＡＮＤフラッシュメモリなどのように３次元方向にデバイスを積み上げる高アスペクト比化のトレンドがある。例えばコンタクトホールは、穴径数十ｎｍに対して数μｍの非常に深い穴が加工されるようになってきている。したがって穴が正常にまっすぐ開いているかどうかの検査が必要である。特に、穴側壁のボーイング形状や逆テーパー形状などは、走査電子顕微鏡によるＴｏｐＶｉｅｗ画像では判定できないので、断面を割り、ＴＥＭ等によりパターン形状を確認するという破壊検査が採用されている。一方で、デバイス構造の複雑化や高アスペクト化が進むことにともない、パターンの断面形状を確認するニーズは増えており、断面形状観察による開発期間の長期化とコスト増加が課題となっている。
　以下の実施形態では、上記のような課題に鑑みて、走査電子顕微鏡を用いて取得した試料のＴｏｐＶｉｅｗ画像により、試料を破壊することなくパターンの断面形状を推定する方法を説明する。
＜実施の形態１＞
　図１は、本発明の実施形態１に係る荷電粒子線装置の構成図である。本実施形態１に係る荷電粒子線装置は、走査型電子顕微鏡として構成されている。電子銃１から発生した電子線２（電子ビーム）をコンデンサレンズ３で収束させ、対物レンズ５により試料６上に収束させる。偏向器４（走査偏向器）は、電子線２（１次電子）を試料６の表面上で走査させる。１次電子を２次元的に走査して照射することにより、試料６内で２次電子７が励起され、試料６から放出される。検出器８は２次電子７を検出し、その強度を表す検出信号を出力する。検出信号を画像に変換することにより、試料６を観察・計測する。検出器８の前段には、エネルギー弁別器９（ハイパスフィルタもしくはバンドパスフィルタとして構成されている）が備えられており、特定の範囲内に収まるエネルギーを有する２次電子７のみを通過させる。
　図１の走査電子顕微鏡は、図示しない制御装置を備えており、制御装置は走査電子顕微鏡の各光学素子を制御し、エネルギー弁別器９の弁別条件を制御する。試料６を載置するための試料ステージには、図示しない負電圧印加電源が接続されている。制御装置は、負電圧印加電源を制御することにより、電子線２が試料６へ到達するときのエネルギーをコントロールする。これに限られることはなく、電子線２を加速するための加速電極と電子源との間に接続される加速電源を制御することによって、電子線２のエネルギーをコントロールしてもよい。図１に例示する走査電子顕微鏡は、画素ごとに検出信号を記憶する画像メモリを備えており、検出信号は当該画像メモリに記憶される。
　図１に例示する走査電子顕微鏡は、図示しない演算装置を備えている。演算装置は、画像メモリに記憶された画像データに基づいて、パターンの断面形状を推定する。より具体的には、エネルギー弁別条件ごとに、画像の各画素に記憶された輝度情報に基づいて、形状プロファイル波形を形成し、これを用いてパターンのエッジ位置を求め、求めたエッジ位置を異なる基準パターンのエッジ位置と比較することにより、試料６の各深さ位置におけるエッジ位置（すなわち断面形状）を推定する。詳細は後述する。
　図２は、試料６が有する穴のパターンを例示する側断面模式図である。（ａ）は、側壁形状がストレートなパターンであり、本実施形態１においてはこれを基準パターンとする。（ｂ）は、表面から穴底に向けて一様に傾斜が付いたパターンである。（ｃ）は、穴の半分まではストレート、それ以下は一様な傾斜が付いたパターンである。（ｄ）は、穴の半分までは一様な傾斜、それ以下はストレートなパターンである。断面形状がわかっていれば、（ｂ）～（ｄ）のいずれを基準パターンとして用いてもよい。
　図２のパターン表面に＋を示したように、パターンにプリドーズすることにより正の帯電をあらかじめ形成している。試料６上に引き上げ電界を設定し、２次電子放出係数が１以上となる加速条件で広い領域を電子線２により照射すると、パターン表面に図２のような正帯電を形成することができる。
　図３は、穴内の電位勾配の例である。ここでは、穴底０Ｖ、表面１４０Ｖの正帯電を形成した際の電位勾配を例示した。図３の横軸は、表面を１、穴底を０としたときの深さ方向の相対位置を示す。図３の縦軸は、各深さ位置における電位を示す。穴を形成する材質が均一である場合、穴の表面から底まで、均一な電位勾配が形成される。２次電子７は放出場所の電位の情報を保持しているので、特定範囲内に収まるエネルギーを有する２次電子７を検出することにより、どの深さから放出されたのかを判断できる。
　図４は、２次電子７が有するエネルギーごとに生成したＳＥＭ画像の例である。試料６表面の帯電により電子線２が偏向されるので、穴のより深い位置まで電子線２を到達させるためには、電子線２のエネルギーをより高くする（すなわち加速電圧を大きくする）必要がある。したがって図４の最左が穴の最も深い位置における平面形状を表し、最右が穴の最も浅い位置における平面形状を表す。この画像は、試料６表面の帯電によって電子線２が偏向された状態で取得したものであるので、この画像のみを用いて試料６の断面形状を推定するのは困難である。
　図５は、図４に示す各ＳＥＭ画像から抽出したパターンのエッジ位置を示す。ここでは図４のパターンの左エッジの位置のみを検出した結果を示す。データ点を補うため、図４に示したエネルギー値以外についてもエッジ位置を求めた。基準パターン（ａ）は穴がストレートである場合なので、エッジ位置は深さによらず一定であるはずだが、試料６表面の帯電により電子線２が偏向されるので、穴底に近づくほど、実際に検出されるエッジ位置はより大きくシフトする。
　帯電による電子線２の偏向量はほぼ同じであると考えると、基準パターン（ａ）のエッジ位置と、各パターンのエッジ位置との間の差分は、各パターンの断面形状を表していると見なすことができる。本実施形態１においては、このことを利用して、試料６の断面形状を推定する。
　図６は、図５に示すエッジ位置の差分を用いて断面形状を推定した結果を示す。２次電子７が有するエネルギーは検出深さと対応しているので、図５の横軸は試料６の深さと対応している。基準パターン（ａ）は穴形状がストレートであることが分かっているので、パターン（ａ）における穴のエッジ位置とその他パターン（ｂ）～（ｄ）における穴のエッジ位置との間の差分は、ストレート形状からどの程度ずれているかを表している。図６実線はこのことを用いて推定した各パターンのエッジ位置である。図６点線はあらかじめシミュレーションにより求めたエッジ位置である。シミュレーションのピクセル数が少なく、推定結果にばらつきは見られるものの、（ｂ）（ｃ）（ｄ）３パターンの形状の違いは判定でき、また側壁の傾斜角が変化する位置も判定できる。
　図７は、本実施形態１に係る走査電子顕微鏡が試料６の断面形状を推定する手順を説明するフローチャートである。基準パターン（ａ）に相当する各深さのエッジ位置は、あらかじめ取得しておくものとする。以下図７の各ステップについて説明する。
（図７：ステップＳ７０１）
　荷電粒子線装置は、試料６の表面と底部との間の電位差を形成する（プリドーズ）。ここでは、深さ方向の電位勾配をつけるためプリドーズを組み込んでいるが、通常の走査によってエネルギー弁別の分解能に相当する電位差が付けられるのであれば、プリドーズは不要である。
（図７：ステップＳ７０２）
　荷電粒子線装置は、試料６表面の帯電電位（ＶSurf）を計測する。帯電電位は、例えばエネルギー弁別することにより取得した試料６の観察画像の各部位の輝度分布に基づき求めることもできる。その他適当な手法により求めてもよい。
（図７：ステップＳ７０３～Ｓ７０６）
　荷電粒子線装置は、ＶSurfをエネルギー弁別電圧（ＶEF）の初期値として、弁別電圧を変えながら観察画像を取得する。ここでは、ＶEFを１０Ｖずつ変化させながら、プリドーズ無しの状態における本来の表面電位Ｖrになるまで繰り返す。ＶEFの変化幅は任意にセットすることができる。変化幅を小さくするほど、深さ方向の形状をより高分解能で推定できる。
（図７：ステップＳ７０７）
　荷電粒子線装置は、各エネルギー弁別画像（ＥＦ像）から、断面形状のエッジ位置を、深さ方向の位置ごとに抽出する。例えば図４に示す観察画像においては、穴の各辺の位置をエッジ位置として、深さ方向の位置ごとに抽出する。本ステップは、図５における各計測点を抽出することに想到する。
（図７：ステップＳ７０８～Ｓ７０９）
　荷電粒子線装置は、各ＥＦ像から求めたエッジ位置と、基準パターンにおけるエッジ位置とを比較することにより、両者の間のエッジ位置の差分を求める（Ｓ７０８）。荷電粒子線装置は、求めた差分を用いて、試料６の断面形状を推定する（Ｓ７０９）。これらステップは、図５における基準パターンの計測点と各パターンの計測点との間の差分を求めることにより、図６の推定結果を得ることに相当する。
＜実施の形態１：まとめ＞
　本実施形態１に係る荷電粒子線装置は、各エネルギー弁別画像から断面形状のエッジ位置を抽出し、あらかじめ形状がわかっている基準パターンにおける断面形状のエッジ位置と比較することにより、未知なパターンの断面形状を推定する。これにより、断面形状が未知の試料であっても、試料を破壊することなく断面形状を推定することができる。
＜実施の形態２＞
　実施形態１においては、既知の基準パターンと計測結果を比較することにより、断面形状を推定する例を説明した。本発明の実施形態２では、複数の加速条件を用いて取得したエッジ位置を電子線２の偏向量と比較することにより、断面形状を推定する方法について説明する。荷電粒子線装置の構成は実施形態１と同様であるので、以下では推定手順について主に説明する。
　図８は、本実施形態２において断面形状を推定する方法を説明する図である。まず、ある加速条件（例えば８００ｅＶ）で試料６に対してプリドーズを実施するとともに各エネルギー弁別画像を取得する。次に異なる加速条件（例えば２０００ｅＶ）で同じ試料６に対してプリドーズを実施するとともに各エネルギー弁別画像を取得する（図８（ａ））。このとき、加速条件ごとに試料６の表面電位を計測することにより、エネルギー弁別電圧と計測深さを対応付けられるようにしておく。
　次に、断面形状がストレート穴である場合において、８００ｅＶのときの電子線２（１次電子）の水平方向における偏向量と、２０００ｅＶのときの１次電子の水平方向における偏向量との間の差分を、計測深さごとに算出する（図８（ｂ）点線）。表面の帯電電位が既知であれば、各計測深さにおける１次電子の偏向量を加速電圧ごとに算出することは容易である。
　次に、加速電圧を変更することにより、実際に計測されるエッジ位置がどの程度変化するかを、計測深さごとに求める（図８（ｂ）実線）。断面形状がストレートであれば、加速電圧を変更することにより計測されるエッジ位置は、１次電子の偏向量と等しいはずである。したがって、図８（ｂ）の点線と実線との間の差分を求めることにより、断面形状がストレートからどれだけずれているかを推定することができる。これにより、試料６の断面形状を推定することができる。図８（ｃ）は、その推定結果を示す。
　図９は、本実施形態２に係る走査電子顕微鏡が試料６の断面形状を推定する手順を説明するフローチャートである。以下図９の各ステップについて説明する。
（図９：ステップＳ９００～Ｓ９０６）
　荷電粒子線装置は、加速電圧８００ｅＶと２０００ｅＶそれぞれについて、ステップＳ７０１～Ｓ７０６と同様の処理を実施する。
（図９：ステップＳ９０７）
　荷電粒子線装置は、各エネルギー弁別画像（ＥＦ像）から、断面形状のエッジ位置を、深さ方向の位置ごとに抽出する。荷電粒子線装置は、加速電圧を変更することにより、実際に計測されるエッジ位置がどの程度変化するかを、計測深さごとに求める。これは図８（ｂ）実線を求めることに相当する。荷電粒子線装置はさらに、加速電圧間の１次電子の偏向量の差分を求める。これは図８（ｂ）点線を求めることに相当する。
（図９：ステップＳ９０８～Ｓ９０９）
　荷電粒子線装置は、図８（ｂ）実線と点線との間の差分を求めることにより（Ｓ９０８）、試料６の断面形状を推定する（Ｓ９０９）。
＜実施の形態２：まとめ＞
　本実施形態２に係る荷電粒子線装置は、加速電圧を変更することにより１次電子の偏向量がどの程度変化するかをあらかじめ算出しておき、加速電圧を変更することによりエッジ位置の検出結果がどの程度変化するかを計測することにより、断面形状を推定する。これにより、基準パターンが存在しない試料であっても、試料を破壊することなく断面形状を推定することができる。
　本実施形態２において、側壁形状がストレートであることを想定して、１次電子の偏向量をあらかじめ算出することとしたが、これに限られるものではなく、例えば目的とする加工形状（例えば設計データ）を想定して偏向量を算出してもよい。
＜実施の形態３＞
　図１０は、試料６に傾斜した穴が形成されている例を示す側断面図である。ここでは３種類のパターンについて説明する。（ａ）はストレートなパターン、（ｂ）は表面から底にかけて５ｎｍ傾斜したパターン、（ｃ）は表面から底にかけて２ｎｍ傾斜したパターンである。図１０（ｂ）（ｃ）は、逆テーパーとよばれる形状であり、表面を電子線２によって走査しても、電子線２が側壁に当たらず、断面形状についての情報を得ることは難しい。
　図１１は、実施形態１で説明した手法を用いて各パターンのエッジ位置を検出した結果を示す。通常、逆テーパーのパターンは、表面のエッジよりも内側に側壁のエッジが配置されているので、電子線２を側壁に対して直接照射するのは困難である。実施形態１で説明したように試料６の表面を正帯電させることにより、このような側壁に対して電子線２を照射することができる。
　テーパー角度が大きく、表面帯電による偏向では電子線２が側壁に到達しない場合は、偏向器４によって電子線２自体を傾斜（チルト）させてもよい。
　図１２は、基準パターンのエッジ位置と計測したエッジ位置との間の差分に基づき断面形状を推定した結果を示す。点線は実際の形状を示し、実線は図１１の結果から推定した形状を示す。５ｎｍ傾斜、２ｎｍ傾斜ともに、実際の形状をほぼ推定できていることがわかる。
＜実施の形態４＞
　以上の実施形態においては、試料６が有する穴の断面形状を推定する例を説明した。本発明の実施形態４では、試料６の内部に存在する空隙（ボイド）の断面形状を推定する例について説明する。荷電粒子線装置の構成は実施形態１と同様であるので、以下では推定手順について主に説明する。
　図１３は、ボイドパターンの例を示す側断面模式図である。ＳＥＭは試料表面の凹凸を観察するものであるので、試料６の内部に存在するボイドを検査・計測することは、一般に困難である。この場合も実施形態１～３と同様に、試料６の表面に帯電を付与し、エネルギー弁別画像を観察することによりボイド形状を推定することができる。具体的には、エネルギー弁別器９を用いて２次電子７を弁別することにより、試料６表面の電位を計測し、表面上の各部位間の電位差に基づき、ボイドの平面位置を推定することができる。
　図１４は、試料６表面の電位分布図である。図１３に示すように、ボイドを有する試料６に対してプリドーズを実施し、表面に正帯電を付与すると、下層にボイドがある箇所の電位がその他部位の電位よりも高くなり、試料６表面上の各部位間において電位差が生じる。２次電子７は放出された場所のエネルギーをオフセットとして持つので、２次電子７を検出する際にエネルギー弁別することにより、観察画像において、下層にボイドのある領域のコントラストを強調することができる。この場合は、下層にボイドの無い領域の輝度が基準となり、その基準輝度に対して輝度が所定閾値以上高い領域を、ボイドの平面サイズとみなすことができる。
　図１５は、ボイドの深さ方向のサイズと試料表面の電位差との間の対応関係を例示するグラフである。ボイドの水平方向におけるサイズが同じであっても、ボイドの深さ方向のサイズに応じて、図１４に示した表面電位差が異なる。すなわち試料表面における、下層にボイドが存在する部位の電位と下層にボイドが存在しない部位の電位との間の差分は、ボイドの深さ方向のサイズが大きいほど大きい。図１５に示す対応関係をあらかじめ実験またはシミュレーション解析などによって取得しておくことにより、ボイドの深さ方向のサイズを推定することができる。
＜実施の形態４：まとめ＞
　本実施形態４に係る荷電粒子線装置は、エネルギー弁別器９を用いて、試料６の部位ごとに表面電位を計測し、下層にボイドが存在しない電位分布を基準パターンとして計測結果と比較することにより、ボイドの平面形状を推定することができる。さらに、表面電位差とボイドの深さ方向サイズとの間の対応関係をあらかじめ取得しておくことにより、ボイドの深さ方向サイズを推定することができる。
＜実施の形態５＞
　図１６は、本発明の実施形態５に係る断面形状推定システムの構成図である。走査電子顕微鏡の制御装置は、（ａ）走査電子顕微鏡の各部を制御する機能、（ｂ）検出された２次電子７に基づいて試料６の観察画像を形成する機能、（ｃ）各画像からパターンのエッジ位置を導出する機能、（ｄ）複数の画像間でエッジ位置の変化量を導出する機能、などを備えている。これら機能の演算処理は、その一部または全部を、制御装置とは別に設けた演算装置に実施させることもできる。本実施形態５においては、後述する演算処理装置８０３がその演算処理を実施する構成例を説明する。
　図１６の断面形状推定システムは、ＳＥＭ本体８０１、制御装置８０２、演算処理装置８０３を備える。ＳＥＭ本体８０１は、実施形態１～４に係る荷電粒子線装置である。演算処理装置８０３は、演算処理部８０４とメモリ８０５を備える。演算処理部８０４は、制御装置８０２に対して所定の制御信号を供給し、ＳＥＭ本体８０１が取得した信号を処理する。メモリ８０５は、取得した画像データ、レシピ（計測条件などを記述したデータ）、実施形態１～４で説明した基準パターンを記述したデータ、図１５で説明したデータ、などを記憶する。制御装置８０２と演算処理装置８０３は一体的に構成してもよい。
　偏向器４は電子線２を走査する。検出器８は試料６から放出された２次電子７を捕捉する。制御装置８０２に内蔵されたＡ／Ｄ変換器は、検出器８が出力する検出信号をデジタル信号に変換する。演算処理装置８０３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などの演算処理ハードウェアを備え、同ハードウェアが検出信号を演算処理することにより、各機能を実現する。
　演算処理部８０４は、測定条件設定部８０８、特徴量演算部８０９、設計データ抽出部８１０、断面形状推定部８１１を備える。測定条件設定部８０８は、入力装置８１３によって入力された測定条件等に基づいて、偏向器４の走査条件等の測定条件を設定する。特徴量演算部８０９は、入力装置８１３によって入力されたＲＯＩ（Ｒｅｇｉｏｎ　Ｏｆ　Ｉｎｔｅｒｅｓｔ）内のプロファイルを、画像データから求める。設計データ抽出部８１０は、入力装置８１３によって入力された条件にしたがって、設計データ記憶媒体８１２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。断面形状推定部８１１は、特徴量演算部８０９が求めた各エネルギー弁別画像を用いて実施形態１～４で説明した手法により試料６の断面形状を推定する。
　演算処理部８０４およびその各機能部は、その機能を実装した回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアを演算装置が実行することにより構成することもできる。
　入力装置８１３は、演算処理装置８０３とネットワークを経由して接続されており、操作者に対して試料６の観察画像や断面形状の推定結果などを表示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ　Ｕｓｅｒ　Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）を提供する（後述の図１７～図１９）。例えば画像データや設計データを併せて３次元マップとして表示することもできる。
　図１７は、入力装置８１３が表示するＧＵＩの例である。操作者は、画像のパターン深さ（Ｐａｔｔｅｒｎ　ｄｅｐｔｈ）を設定する。操作者はさらに、試料底部から見た断面高さ（Ｖｉｅｗ　ｈｅｉｇｈｔ）を指定することにより、任意深さにおけるＸＹ断面画像を見ることができる。
　演算処理装置８０３は試料６の３次元構造を推定するので、図１７右下の画像のように試料６全体を３次元表示することもできる。右下の３次元画像は、マウスポインタによって任意に回転することができる。右下図の３次元像から断面高さ（Ｖｉｅｗ　ｈｅｉｇｈｔ）を指定することもできる。ＸＹ断面像内で２次元領域を指定すると、その領域内の断面形状（ＸＺもしくはＹＺ断面）を推定した結果を、図１７右上欄（断面形状ウィンドウ）に表示する。断面形状ウィンドウにおいて、任意の位置にマウスカーソルを移動すると、カーソルで指定した場所の深さと側壁の傾斜角度を表示する。作成した画像および断面形状波形は名前をつけて保存できる。
　図１８は、推定した断面形状をパターン分類するＧＵＩの例である。演算処理装置８０３は、あらかじめ設定されたパターン形状（ストレート、順テーパー、逆テーパー、傾斜、ボーイング）の他、ユーザが編集する任意形状モデルに基づき、断面形状を分類する。分類結果は図１８右側のＳＥＭ画像上にパターンごとに表示される。分類結果は画像またはテキストデータとして保存できる。
　図１９は、ユーザが断面形状モデルを編集するＧＵＩの例である。モデル編集領域上において、マウスでパターンの頂点をクリックしていくことにより、閉空間をパターンとして設定することができる。あるいは、図１９左側に示す形状テンプレートをモデル編集領域上に配置し、組み合わせることにより、形状を設定することもできる。編集した形状モデルは保存することができ、過去に作成したモデルを読み込んで編集することもできる。
＜本発明の変形例について＞
　本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換える事が可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について他の構成の追加・削除・置換をすることができる。
　以上の実施形態においては、１次電子が試料６の底部まで到達することが前提となる。そこで荷電粒子線装置は、パターンサイズ（穴径、溝幅など）とパターン深さに基づき、各加速条件における１次電子の偏向量を求める際に、１次電子がパターン底部まで到達することができる加速電圧の範囲を導出してもよい。さらにその加速電圧範囲や最適な加速条件の組み合わせを、実施形態５で説明したＧＵＩ上で提示してもよい。加速条件を変更してもパターン底まで電子線２が到達しない場合は、電子線２自体を傾斜（チルト）させてもよい。電子線２をチルトさせた場合は、チルトさせた電子線を照射して得られた基準パターンの画像を基に、試料６の断面形状を推定すればよい。
　実施形態１～４で説明した各処理は、荷電粒子線装置自身が備える演算装置（例えば制御装置８０２）上で実施してもよいし、荷電粒子線装置自身は検出信号のみを取得し、別の演算装置（例えば演算処理装置８０３）がその検出信号を記述したデータを取得して同処理を実施してもよい。各演算装置が実施する処理は、その演算処理を実装した回路デバイスなどのハードウェアを用いて実施してもよいし、その演算処理を実装したソフトウェアを演算装置が実行することにより実施してもよい。
１　電子銃
２　電子線
３　コンデンサレンズ
４　偏向器
５　対物レンズ
６　試料
７　２次電子
８　検出器
８０１　ＳＥＭ本体
８０２　制御装置
８０３　演算処理装置
８０４　演算処理部
８０５　メモリ
８０８　測定条件設定部
８０９　特徴量演算部
８１０　設計データ抽出部
８１１　断面形状推定部
８１２　設計データ記憶媒体
８１３　入力装置

Claims (12)

  1. 　試料に対して荷電粒子線を照射する荷電粒子線装置であって、
    　前記荷電粒子線を出射する荷電粒子源、
    　前記試料に対して前記荷電粒子線を照射することにより生じる荷電粒子を検出してその強度を表す検出信号を出力する検出器、
    　前記検出器が前記荷電粒子を検出する前に、前記荷電粒子が有するエネルギーに応じて前記荷電粒子を弁別するエネルギー弁別器、
    　前記検出器が出力する前記検出信号を用いて前記試料の断面形状を推定する演算器、
    　基準試料について前記検出器が出力した前記検出信号を基準パターンとして記憶する記憶部、
    　を備え、
    　前記演算器は、前記エネルギー弁別器のそれぞれ異なる弁別条件ごとに、前記検出信号を取得し、
    　前記演算器は、前記弁別条件ごとに取得した前記検出信号と前記基準パターンを比較することにより、前記試料の断面形状を推定する
    　ことを特徴とする荷電粒子線装置。
  2. 　前記基準パターンは、前記基準試料の深さ方向の位置ごとに、前記基準試料の断面形状のエッジ部分の位置を記述しており、
    　前記エネルギー弁別器は、前記弁別条件にしたがって、前記試料の深さ方向の特定位置から得られた前記荷電粒子を選択的に弁別することができるように構成されており、
    　前記演算器は、異なる前記弁別条件ごとに前記検出信号を取得することにより、前記弁別条件に対応する前記試料の深さ方向の位置ごとに前記試料の断面形状のエッジ部分の位置を取得し、
    　前記演算器は、前記基準試料の断面形状のエッジ部分の位置と、前記試料の断面形状のエッジ部分の位置を、前記試料の深さ方向の位置ごとに比較することにより、前記試料の断面形状を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  3. 　前記演算器は、前記基準パターンとして、前記荷電粒子線の加速電圧を変化させることにより前記荷電粒子線の偏向量が変化する変化量を、前記試料の深さ方向の位置ごとに取得し、
    　前記演算器は、前記荷電粒子線のそれぞれ異なる加速電圧について、前記試料の深さ方向の位置ごとに、前記試料の断面形状のエッジ部分の位置を取得し、
    　前記演算器は、前記基準パターンが記述している前記変化量と、前記異なる加速電圧ごとに取得した前記試料の断面形状のエッジ部分の位置を、前記試料の深さ方向の位置ごとに比較することにより、前記試料の断面形状を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  4. 　前記基準パターンは、内部に空洞を有していない前記基準試料を帯電させたときにおける前記基準試料の表面の電位分布を記述しており、
    　前記エネルギー弁別器は、前記弁別条件にしたがって、前記試料の表面上において特定電位を有する位置から生じた前記荷電粒子を選択的に弁別することができるように構成されており、
    　前記演算器は、前記基準パターンが記述している電位分布と、前記弁別条件ごとの前記検出信号を比較することにより、前記試料の内部に存在する空洞の、前記試料の表面上における位置を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  5. 　前記記憶部は、前記空洞を前記試料の表面に投影した位置における電位と、前記試料の表面のうち前記投影した位置以外の位置における電位との間の差分を、前記空洞の深さ方向におけるサイズごとに記述した空洞サイズデータを記憶しており、
    　前記演算器は、前記空洞サイズデータが記述している前記差分と、前記弁別条件ごとの前記検出信号とを比較することにより、前記試料の内部に存在する空洞の深さ方向のサイズを推定する
    　ことを特徴とする請求項４記載の荷電粒子線装置。
  6. 　前記荷電粒子源は、前記試料に対して前記荷電粒子線を照射することにより、前記試料の深さ方向において電位差を生じさせ、
    　前記基準パターンは、前記基準試料の表面と底との間の電位差により前記荷電粒子線が偏向される偏向量を記述しており、
    　前記演算器は、前記荷電粒子線が偏向される偏向量と、前記基準パターンが記述している偏向量とを比較することにより、前記試料の断面形状を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  7. 　前記試料は穴を有しており、
    　前記荷電粒子線装置はさらに、前記荷電粒子線を偏向させる偏向器を備え、
    　前記偏向器は、前記荷電粒子線を偏向させて前記荷電粒子線が前記試料に対して入射する入射角を傾けることにより、前記穴の底部に対して前記荷電粒子線を照射する
    　ことを特徴とする請求項４記載の荷電粒子線装置。
  8. 　前記演算器は、前記試料の断面形状を表す画像を生成し、
    　前記荷電粒子線装置はさらに、前記試料の断面形状の画像を表示する表示部を備える
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  9. 　前記演算器は、前記荷電粒子線の加速電圧を用いて、前記荷電粒子線が偏向する偏向量を算出し、
    　前記演算器は、前記偏向量と、前記試料の深さ方向のサイズとを用いて、前記荷電粒子線が前記試料の底部まで到達することができる前記加速電圧の範囲を算出し、
    　前記表示部は、前記演算器が算出した前記加速電圧の範囲を表示する
    　ことを特徴とする請求項８記載の荷電粒子線装置。
  10. 　前記演算器は、前記試料の深さ方向の位置ごとに前記試料の断面形状を推定することにより、前記試料の３次元形状を推定し、
    　前記表示部は、前記演算器が推定した前記試料の３次元形状を表示する
    　ことを特徴とする請求項８記載の荷電粒子線装置。
  11. 　前記演算器は、前記試料の断面形状を、テーパー形状、逆テーパー形状、ボーイング形状、傾斜形状、または前記荷電粒子線装置のユーザが定義した形状のいずれかに分類し、　前記表示部は、前記演算器による前記分類の結果を表示する
    　ことを特徴とする請求項８記載の荷電粒子線装置。
  12. 　試料の断面形状を推定する処理をコンピュータに実行させる断面形状推定プログラムであって、前記コンピュータに、
    　前記試料に対して荷電粒子線を照射することにより生じる荷電粒子の強度を表す検出信号を記述した検出信号データを取得するステップ、
    　基準試料に対して荷電粒子線を照射することにより生じる荷電粒子の強度を表す検出信号を記述した基準パターンを読み取るステップ、
    　前記検出信号データと前記基準パターンを用いて前記試料の断面形状を推定する推定ステップ、
    　を実行させ、
    　前記検出信号データは、前記荷電粒子を検出する前に前記荷電粒子が有するエネルギーに応じてエネルギー弁別器が前記荷電粒子を弁別し、その後に検出器が前記荷電粒子線を検出することにより取得した前記検出信号を、記述しており、
    　前記推定ステップにおいては、前記コンピュータに、前記エネルギー弁別器のそれぞれ異なる弁別条件ごとに取得した前記検出信号と前記基準パターンを比較することにより、前記試料の断面形状を推定させる
    　ことを特徴とする断面形状推定プログラム。
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