WO2019176212A1 - 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 Download PDF

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WO2019176212A1
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particle beam
luminance
energy
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俊之 横須賀
源 川野
黒澤　浩一
秀之 数見
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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    • H01J2237/28—Scanning microscopes
    • H01J2237/2803—Scanning microscopes characterised by the imaging method

Definitions

  • the present invention relates to a charged particle beam apparatus.
  • Patent Document 1 discloses a method for determining whether a void or a foreign substance exists in a sample by generating a luminance image while changing the energy of irradiated electrons and measuring a change in luminance value accompanying the energy change.
  • Patent Document 2 discloses a method for estimating the depth of a different material existing in a sample from a change in lower layer information when the energy of irradiated electrons is changed.
  • Non-Patent Document 1 below discloses a method of determining a buried void pattern by optimizing the acceleration energy of an electron beam to be irradiated.
  • JP 2014-032833 A Japanese Patent Laid-Open No. 05-290786
  • the present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to easily estimate the size of a defect in the depth direction using luminance images acquired according to different energy conditions.
  • the charged particle beam apparatus obtains the luminance ratio for each irradiation position on the luminance image while changing the parameter for changing the signal amount, and determines the depth of the defect based on the parameter when the luminance ratio is minimized.
  • the position of the direction is estimated, and the size of the defect in the depth direction is estimated based on the luminance ratio.
  • the charged particle beam apparatus can estimate the position and size of the defect in the depth direction from the luminance image. Thereby, the cross-sectional shape of a pattern can be estimated simply.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a charged particle beam apparatus according to Embodiment 1.
  • FIG. It is a schematic diagram explaining the relationship between the penetration length of primary electrons irradiated into the sample 6 and energy. It is a sectional side view which shows the example of six types of cross-sectional structures. It is a graph which shows the result of having simulated the energy distribution of BSE. It is a graph which shows the simulation result which calculated
  • 3 is a flowchart illustrating a procedure for detecting a void in a sample 6 by the charged particle beam apparatus according to the first embodiment.
  • 6 is a flowchart for explaining a procedure for detecting a void in a sample by the charged particle beam apparatus according to the second embodiment. It is a block diagram of the cross-sectional shape estimation system which concerns on Embodiment 3. It is an example of GUI displayed on the input device 813.
  • a scanning electron microscope is a device that detects electrons emitted from a sample. By detecting such electrons, a signal waveform is generated, and for example, the dimension between signal waveform peaks (corresponding to the edge portion of a pattern) is measured. To do.
  • the top view image of the sample acquired using the scanning electron microscope indicates the position in the depth direction of voids or foreign matters existing in the sample without destroying the sample.
  • a method for estimating the size in the depth direction will be described.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a charged particle beam apparatus according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the charged particle beam apparatus according to the first embodiment is configured as a scanning electron microscope.
  • An electron beam 2 (electron beam) generated from the electron gun 1 is converged by the condenser lens 3 and converged on the sample 6 by the objective lens 5.
  • the deflector 4 scans the surface of the sample 6 with the electron beam 2 (primary electrons).
  • Electrons 7 secondary electrons and backscattered electrons
  • the detector 8 detects the electrons 7 and outputs a detection signal representing the intensity thereof.
  • the sample 6 is observed and measured by converting the detection signal into an image.
  • An energy discriminator 9 (high-pass filter or band-pass filter) is provided in the front stage of the detector 8, and the electrons 7 detected by the detector 8 are discriminated according to the energy of the electrons 7.
  • the scanning electron microscope of FIG. 1 includes a control device (not shown), and the control device controls each optical element of the scanning electron microscope and controls the discrimination conditions of the energy discriminator 9.
  • a negative voltage application power source (not shown) is connected to the sample stage on which the sample 6 is placed.
  • the control device controls the energy when the electron beam 2 reaches the sample 6 by controlling the negative voltage application power source.
  • the energy of the electron beam 2 may be controlled by controlling an acceleration power source connected between the acceleration electrode for accelerating the electron beam 2 and the electron source.
  • the scanning electron microscope illustrated in FIG. 1 includes an image memory that stores 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 an arithmetic device (not shown).
  • the arithmetic device estimates the cross-sectional shape of the pattern based on the image data stored in the image memory. More specifically, for each energy discrimination condition, based on the luminance information stored in each pixel of the image, the depth direction of defects (voids and foreign matters, the same applies hereinafter) existing inside the sample 6 by the method described later. Estimate position and depth size.
  • FIG. 2 is a schematic diagram for explaining the relationship between the penetration length of the primary electrons irradiated into the sample 6 and the energy.
  • the primary electrons irradiated on the sample 6 are scattered in the sample 6, a part stays in the sample 6, and a part is emitted from the sample 6 as backscattered electrons (BSE).
  • BSE backscattered electrons
  • the energy of the BSE varies depending on how much the electron beam is scattered in the sample 6.
  • the primary electrons irradiated on the sample 6 repeat elastic scattering and inelastic scattering and enter the sample 6. The more electrons that have entered the interior, the greater the number of scattering times, so the probability of causing inelastic scattering increases, and the possibility of electron energy loss increases.
  • the penetration length When the penetration length is short, the number of scattering is small, so there is little chance of energy loss, and there is a high possibility of becoming a high energy BSE. On the other hand, if the sample 6 penetrates further into the inside, the probability of inelastic scattering increases, and the possibility of detecting low-energy BSE with more energy loss increases.
  • the energy that BSE has includes information that suggests the penetration depth (number of scattering times).
  • the position in the depth direction and the size in the depth direction of the defect embedded in the sample are estimated.
  • FIG. 3 is a side sectional view showing examples of six types of sectional structures. Here, five types of voids were arranged in the Si sample. Hereinafter, for convenience, it is assumed that the defect in the sample 6 is a void. Even in the case of defects other than voids, the defect position and size are still estimated using the change in the luminance ratio.
  • FIG. 3A shows a void-free pattern.
  • the void size in the z direction (depth direction) was 40 nm, and the distance from the sample surface was (b) 20 nm, (c) 40 nm, and (d) 60 nm.
  • the distance from the sample surface was 20 nm, and the void z-direction size was (e) 60 nm and (f) 80 nm.
  • FIG. 4 is a graph showing the result of simulating the energy distribution of BSE.
  • the energy distribution (only the part of 1000 eV or more) when the primary electrons of 5 keV are irradiated to the patterns (a) and (b) of FIG.
  • a change in signal amount between patterns is observed in a high energy band of 4000 eV to 4500 eV. That is, it can be seen that a difference appears in the energy distribution of detected electrons due to the presence of voids in the sample 6. Therefore, it is considered that the depth and size of the void in the sample can be estimated by obtaining the luminance ratio for each energy of the detected electrons.
  • FIG. 5 is a graph showing a simulation result of obtaining the luminance ratio for each energy of the detected electrons. Even when the acceleration conditions of the electron beam 2 are the same, BSE having various energies is generated from the sample 6. By setting the discrimination condition of the energy discriminator 9, it can be adjusted so that the detector 8 detects only BSE having energy that falls within a certain energy width. Although it depends on the material of the sample 6, when determining the void position and size in the order of 10 nm, it is desirable that the energy width of the detected electrons be ⁇ several tens eV.
  • the luminance ratio here refers to the luminance value at the position (position in the xy direction on the sample surface) where the presence / absence of a void is determined for the pixel on the luminance image and the other reference position (the void exists inside). The ratio between the luminance value at the position where the image is not transmitted).
  • FIG. 5A shows the luminance ratio obtained for each of the patterns of FIGS. 3B, 3C, and 3D.
  • the detection energy that minimizes the luminance ratio shifts to the lower energy side as the pattern has deeper voids. Therefore, the position of the void can be estimated from the detected energy at which the luminance ratio is minimized by obtaining in advance the relationship between the detected energy at which the luminance ratio is minimum and the void position.
  • the right figure of Fig.5 (a) is an example of the position data which described the relationship.
  • FIG. 5 (b) shows the luminance ratio obtained for each of the patterns in FIGS. 3 (b), (e), and (f). Since (b), (e), and (f) have the same position in the depth direction of the void, the detection energy that minimizes the luminance ratio is the same. On the other hand, the larger the void size in the depth direction, the smaller the luminance ratio. Therefore, the void size can be estimated from the magnitude of the brightness ratio by obtaining in advance the relationship between the magnitude of the brightness ratio and the void size when the brightness ratio is minimized.
  • the right figure of FIG.5 (b) is an example of the size data which described the relationship.
  • the position in the depth direction of the void can be estimated from the detected energy that minimizes the luminance ratio, and the size in the depth direction of the void can be estimated from the size of the luminance ratio when the luminance ratio is minimized.
  • the relationship (position data) between the detected energy and the void position when the luminance ratio is minimum, and the relationship (size data) between the size of the luminance ratio and the void size when the luminance ratio is minimum are, for example,
  • the structure may be obtained by experimenting with a known pattern, or the result of electron beam scattering simulation as shown in FIGS. 3 to 4 may be used as a reference.
  • FIG. 6 is an example of a non-flat shape pattern around the void.
  • the actual sample 6 has a non-flat shape pattern or a different material around the void, and the luminance value may be affected by the pattern.
  • the relationship between the peripheral pattern and the influence of the signal amount detected by the detector 8 can be described in advance as reference shape data, and the detection result can be corrected according to the description. For example, when the BSE detection rate differs depending on the peripheral pattern, the correspondence between the peripheral pattern and the detection rate may be described, and the detection result by the detector 8 may be corrected using this.
  • the reference shape data can be created using, for example, the result of electron beam scattering simulation, or the absolute value of the signal amount obtained from each irradiation position is evaluated based on the experimental result, thereby creating the reference shape data You can also.
  • the process of correcting the signal amount using the reference shape data can be performed, for example, when generating a luminance image in step S703 to be described later.
  • the reference shape data can also describe the correspondence between the material of the peripheral pattern and the signal amount change due to the material.
  • the signal amount corrected using the reference shape data can be used when the luminance image is generated in step S703.
  • FIG. 7 is a flowchart illustrating a procedure for detecting a void in the sample 6 by the charged particle beam apparatus according to the first embodiment.
  • the energy discriminator 9 creates a plurality of luminance images by using an energy filter (high-pass filter, hereinafter referred to as EF) and creates a luminance image from the difference images thereof.
  • EF energy filter
  • Step S701 The user sets acceleration conditions for the electron beam 2. Since the primary electron beam needs to reach the void, acceleration conditions are set in consideration of the material and film thickness of the sample 6. As the acceleration energy is increased, the energy width of the BSE is increased and the S / N is decreased. Therefore, the acceleration energy is set so that the penetration depth is not excessive while covering the void depth.
  • Steps S702 to S705 The user sets EF filtering conditions (S702).
  • the arithmetic device acquires a BSE luminance image using the detection result by the detector 8 (S703). Until the BSE luminance image is acquired with all the filtering conditions, the filtering conditions are changed (that is, the detection energy is changed) (S705), and steps S702 to S703 are repeated (S704).
  • Step S703 Supplement
  • SE secondary electrons
  • the arithmetic unit generates a band pass image (difference image) from the two BSE luminance images. For example, a difference image between luminance images acquired under the EF condition ( ⁇ 100 V) and the EF condition ( ⁇ 110 V) is a luminance image generated by detecting electrons having energy of 100 to 110 eV.
  • Step S707 The arithmetic device extracts the luminance value of the measurement part (part for determining whether there is a void) from the bandpass image generated in step S706.
  • the arithmetic unit obtains a ratio between the luminance value of the flat portion (reference part) and the luminance value of the measurement part.
  • the arithmetic device specifies the detected electron energy that minimizes the luminance ratio.
  • the arithmetic unit estimates the void position by comparing the detected electron energy with the position data (described with reference to FIG. 5A).
  • the arithmetic device estimates the void size by comparing the magnitude of the luminance ratio at that time with the size data (described with reference to FIG. 5B) in the detected electron energy that minimizes the luminance ratio.
  • the charged particle beam apparatus generates a luminance image of the sample 6, estimates the void position by specifying the detected electron energy that minimizes the luminance ratio between the flat part and the measurement part,
  • the void size is estimated according to the magnitude of the brightness ratio in the detected electron energy that minimizes the brightness ratio.
  • Embodiment 2 In the first embodiment, it has been described that the void position and the void size are estimated using the relationship between the detected electron energy of the BSE and the penetration length of the primary electrons. Since the penetration length is changed by changing the acceleration energy of the primary electrons, it is considered that the void position and the void size can be estimated similarly. Therefore, in Embodiment 2 of the present invention, a method for estimating the void position and the void size by changing the acceleration energy of primary electrons instead of the detected electron energy of BSE will be described. The configuration of the charged particle beam apparatus is the same as that of the first embodiment.
  • FIG. 8 is a graph showing a simulation result of obtaining the luminance ratio while changing the acceleration energy of the primary electrons. Here, the result of carrying out an electron beam scattering simulation similar to FIG. 5 is shown.
  • FIG. 8 (a) shows the luminance ratio obtained for each of the patterns of FIGS. 3 (b), (c) and (d).
  • the acceleration energy that minimizes the luminance ratio shifts to the lower energy side as the pattern has a void at a shallower position.
  • the position of the void can be estimated from the acceleration energy at which the luminance ratio is minimum.
  • the right figure of Fig.8 (a) is an example of the position data which described the relationship.
  • FIG. 8 (b) shows the luminance ratio obtained for each of the patterns in FIGS. 3 (b), (e), and (f). Since (b), (e), and (f) have the same position in the depth direction of the void, the detection energy that minimizes the luminance ratio is the same. On the other hand, the larger the void size in the depth direction, the smaller the luminance ratio. Therefore, the void size can be estimated from the magnitude of the brightness ratio by obtaining in advance the relationship between the magnitude of the brightness ratio and the void size when the brightness ratio is minimized.
  • the right figure of FIG.8 (b) is an example of the size data which described the relationship.
  • FIG. 9 is a flowchart illustrating a procedure for detecting a void in the sample 6 by the charged particle beam apparatus according to the second embodiment.
  • the luminance image is acquired while changing the acceleration energy of the primary electrons, it is not necessary to change the energy discrimination condition. Therefore, there is no step corresponding to steps S702 and S706.
  • Steps S901 to S904 The user sets acceleration conditions (acceleration energy) of the electron beam 2 (S901).
  • the arithmetic device acquires a BSE luminance image using the detection result by the detector 8 (S902).
  • Step S902 is repeated (S904) while changing acceleration conditions (S904) until luminance images are acquired under all acceleration conditions. Specifically, all the parts of the sample 6 are measured using one acceleration condition, and when the measurement is completed, the process proceeds to the next acceleration condition.
  • Steps S905 to S907 The arithmetic device extracts the luminance value of the measurement site (S905).
  • the arithmetic unit obtains the void position by comparing the acceleration condition that minimizes the luminance ratio with the position data (S906).
  • the arithmetic unit obtains the void size by comparing the size data with the size of the brightness ratio when the brightness ratio is minimized (S907).
  • the charged particle beam apparatus estimates a void position and a void size using acceleration energy instead of detection energy. As a result, the same effects as those of the first embodiment can be exhibited without performing the process of calculating the difference image.
  • FIG. 10 is a configuration diagram of a cross-sectional shape estimation system according to Embodiment 3 of the present invention.
  • the control device of the scanning electron microscope includes (a) a function for controlling each part of the scanning electron microscope, (b) a function for forming an observation image of the sample 6 based on the detected electrons 7, and (c) a pattern from each image. A function of deriving an edge position; and (d) a function of deriving a change amount of the edge position between a plurality of images.
  • Some or all of the arithmetic processing of these functions can be performed by an arithmetic device provided separately from the control device.
  • a configuration example will be described in which an arithmetic processing device 803 described later performs the arithmetic processing.
  • the 10 includes an SEM main body 801, a control device 802, and an arithmetic processing device 803.
  • the SEM main body 801 is a charged particle beam apparatus according to the first and second embodiments.
  • the arithmetic processing device 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 body 801.
  • the memory 805 stores the acquired image data, recipe (data describing measurement conditions and the like), position data / size data / reference shape data described in the first and second embodiments, and the like.
  • the control device 802 and the arithmetic processing device 803 may be integrally configured.
  • the deflector 4 scans the electron beam 2.
  • the detector 8 captures the electrons 7 emitted from the sample 6.
  • the A / D converter built in the control device 802 converts the detection signal output from the detector 8 into a digital signal.
  • the arithmetic processing device 803 includes arithmetic processing hardware such as a CPU (Central Processing Unit), and the hardware implements each function by performing arithmetic processing on the detection signal.
  • the calculation 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 condition of the deflector 4 based on the measurement conditions input by the input device 813.
  • the feature amount calculation unit 809 obtains a profile in 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 the vector data into layout data as necessary.
  • the cross-sectional shape estimation unit 811 estimates the cross-sectional shape of the sample 6 using the luminance images obtained by the feature amount calculation unit 809 by the method described in the first and second embodiments.
  • the input device 813 is connected to the arithmetic processing device 803 via a network, and provides a GUI (Graphical User Interface) that displays an observation image of the sample 6, an estimation result of a cross-sectional shape, and the like to the operator ( FIG. 11 described later). For example, image data and design data can be displayed together as a three-dimensional map.
  • GUI Graphic User Interface
  • FIG. 11 shows an example of a GUI displayed by the input device 813.
  • the operator sets the pattern depth (Pattern depth) of the image. Further, the operator can view an XY cross-sectional image at an arbitrary depth by designating a cross-sectional height viewed from the bottom of the sample (View height).
  • the left side of FIG. 11 displays an SEM image (TopView).
  • a void or a foreign substance in the sample 6 is displayed as a region surrounded by a dotted line.
  • the difference between the void and the foreign object is distinguished by the display color (for example, void: red, foreign object: yellow, etc., which can be specified by the operator).
  • the lower right of FIG. 11 is a three-dimensional image of the sample 6.
  • the lower right three-dimensional image can be arbitrarily rotated by a mouse pointer.
  • the section height (View height) can also be specified from the three-dimensional image in the lower right diagram. The specified height is reflected in the XY cross-sectional image (left in FIG. 11).
  • the estimated cross sectional shape in the cross section is displayed on the upper right of FIG.
  • information such as voids and foreign matters existing in the sample is also displayed. Created images and cross-sectional shapes can be saved with names.
  • the following can be considered. Since the metal generally generates more secondary electrons (SE) / BSE than the Si sample, the luminance value of the portion where the metal defect exists is larger than the luminance value of the reference portion. Therefore, unlike FIG. 4B, the signal intensity is larger than that of the reference portion. If the defect is a void, the same result as in FIG. 4B is obtained.
  • the arithmetic unit can use these principles to classify whether the defect is metal / void.
  • the above principle relies on the relative relationship between the SE / BSE generation rate of the sample 6 and the SE / BSE generation rate of the defect material. Therefore, the arithmetic unit can classify the defect type according to the relative relationship.
  • the present invention is not limited to the above embodiment, and includes various modifications.
  • the above-described embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to one having all the configurations described.
  • a part of the configuration of an embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment, and the configuration of another embodiment can be added to the configuration of an embodiment.
  • the void position and the void size are estimated using the luminance ratio.
  • a difference between the luminance value in the reference part and the luminance value in the measurement part may be used. it can. Since both the luminance ratio and the luminance difference are for comparing luminances, these are merely differences in expression, and can be said to be substantially the same processing.
  • the example which detects a defect using the detection energy of BSE and the example which detects a defect using acceleration energy were demonstrated.
  • the discrimination condition of the energy discriminator 9 In order to specify the detected energy, it is necessary to set the discrimination condition of the energy discriminator 9, and in order to specify the acceleration energy, it is necessary to set the acceleration condition.
  • These can be said to be parameters that cause a change in the luminance ratio on the luminance image by varying the amount of signal detected by the detector 8. If it has the same effect as these parameters, it is also conceivable to change the other parameters to cause a change in the luminance ratio and apply the same technique as in the present invention.
  • Reference shape data can be defined for each peripheral pattern. For example, when there is a shape pattern other than that illustrated in FIG. 6, reference shape data can be separately defined for the shape pattern.
  • the line height and the space width are exemplified, but other parameters that are considered to affect the luminance value such as the line width and the line material can be described as the reference shape data.
  • the detection rate is illustrated as an example of the reference shape data, other parameters that can correct the influence of the peripheral pattern on the luminance value can be described.
  • Each processing described in the first and second embodiments may be performed on an arithmetic device (for example, the control device 802) included in the charged particle beam device itself, or the charged particle beam device itself acquires only the detection signal,
  • the arithmetic device (for example, arithmetic processing device 803) may acquire the data describing the detection signal and perform the same processing.
  • the processing performed by each arithmetic device may be performed using hardware such as a circuit device in which the arithmetic processing is implemented, or may be performed by the arithmetic device executing software in which the arithmetic processing is implemented. Good.

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Abstract

本発明は、それぞれ異なるエネルギー条件にしたがって取得した輝度画像を用いて、簡便に欠陥の深さ方向のサイズを推定することを目的とする。本発明に係る荷電粒子線装置は、信号量を変動させるパラメータを変化させながら、輝度画像上における照射位置ごとの輝度比を求め、輝度比が最小になるときの前記パラメータに基づき欠陥の深さ方向の位置を推定し、輝度比の大きさに基づき欠陥の深さ方向のサイズを推定する（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。またパターン寸法の微細化にともなって、成膜過程において形成されるボイドパターンがデバイス特性に与える影響が増加し、検査・計測ニーズが増加している。試料内に形成されたボイドや埋め込み材料の検査・計測に関して、以下の方法が開示されている。
　下記特許文献１は、照射電子のエネルギーを変更しながら輝度画像を生成し、エネルギー変化にともなう輝度値の変化を計測することにより、試料内にボイドあるいは異物が存在することを判定する方法が開示されている。下記特許文献２は、照射電子のエネルギーを変更した際の下層情報の変化から、試料内に存在する異種材料の深さを推定する方法が開示されている。下記非特許文献１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が開示されている。
特開２０１４－０３２８３３号公報 特開平０５－２９０７８６号公報
Applied Physics Letters 93, 263110(2008)
　上記先行技術は、荷電粒子線をそれぞれ異なる照射エネルギーで照射することにより取得した複数の画像から、試料内部の欠陥（異物、ボイド）の有無を判定している。しかしこれら文献は、欠陥の深さ方向におけるサイズの推定に関しては必ずしも具体的に検討していない。
　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、それぞれ異なるエネルギー条件にしたがって取得した輝度画像を用いて、簡便に欠陥の深さ方向のサイズを推定することを目的とする。
　本発明に係る荷電粒子線装置は、信号量を変動させるパラメータを変化させながら、輝度画像上における照射位置ごとの輝度比を求め、輝度比が最小になるときの前記パラメータに基づき欠陥の深さ方向の位置を推定し、輝度比の大きさに基づき欠陥の深さ方向のサイズを推定する。
　本発明に係る荷電粒子線装置によれば、輝度画像から欠陥の深さ方向の位置およびサイズを推定することができる。これにより、簡便にパターン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内に照射された１次電子の侵入長とエネルギーの関係を説明する模式図である。 ６種類の断面構造の例を示す側断面図である。 ＢＳＥのエネルギー分布をシミュレートした結果を示すグラフである。 検出電子が有するエネルギーごとに輝度比を求めたシミュレーション結果を示すグラフである。 ボイド周辺の平坦ではない形状パターンの例である。 実施形態１に係る荷電粒子線装置が試料６内のボイドを検出する手順を説明するフローチャートである。 １次電子の加速エネルギーを変化させながら輝度比を求めたシミュレーション結果を示すグラフである。 実施形態２に係る荷電粒子線装置が試料６内のボイドを検出する手順を説明するフローチャートである。 実施形態３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。
　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。
　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いる。これにともなって、成膜過程において微小なボイドが発生することによりデバイスの電気特性に影響を与えるケースが増加し、プロセス開発および量産時におけるボイド管理の重要性が高まっている。一方で、試料内部に存在するボイドは、走査電子顕微鏡によるＴｏｐＶｉｅｗ画像では判定することが困難である。そこで試料を割り、ＴＥＭ（透過電子顕微鏡）などを用いてパターン形状を確認する、破壊検査が採用されている。デバイス構造が複雑化することが進むと、パターンの断面形状を確認するニーズも増え、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試料内に存在するボイドまたは異物の深さ方向の位置と深さ方向のサイズを推定する方法について説明する。
＜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から電子７（２次電子および後方散乱電子）が放出される。検出器８は電子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）が備えられており、検出器８が検出する電子７を、電子７が有するエネルギーにしたがって弁別する。
　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、後述する手法により試料６内部に存在する欠陥（ボイドや異物、以下同様）の深さ方向の位置と深さ方向のサイズを推定する。
　図２は、試料６内に照射された１次電子の侵入長とエネルギーの関係を説明する模式図である。試料６に照射された１次電子は試料６内を散乱し、一部は試料６内にとどまり、一部は試料６から後方散乱電子（ＢＳＥ）として放出される。この際、電子線がどれだけ試料６内を散乱したかによって、ＢＳＥが有するエネルギーが異なる。試料６に照射された１次電子は、弾性散乱と非弾性散乱を繰り返し、試料６内部に侵入していく。より内部に侵入した電子ほど、散乱回数が増えるので、非弾性散乱を起こしている確率は高まり、電子のエネルギーロスが生じる可能性が高くなる。侵入長が短い場合には、散乱回数が少ないので、エネルギーロスの機会が少なく、高エネルギーのＢＳＥとなる可能性が高い。一方、試料６のより内部にまで侵入した場合には、非弾性散乱の確率が高まり、よりエネルギーロスした低エネルギーのＢＳＥが検出される可能性が高まる。
　以上のことから、ＢＳＥが有するエネルギーには、侵入長（散乱回数）を示唆する情報が含まれている。ＢＳＥのエネルギーが高いほどより浅い位置における構造についての情報を有し、ＢＳＥのエネルギーが低いほどより深い位置における構造についての情報を有している。本実施形態１では、この特性を利用し、試料内部に埋め込まれた欠陥の深さ方向の位置と深さ方向のサイズを推定する。
　図３は、６種類の断面構造の例を示す側断面図である。ここではＳｉ試料内に５種類のボイドを配置した。以下では便宜上、試料６内の欠陥がボイドであるものとする。ボイド以外の欠陥であっても、輝度比が変化することを用いて欠陥位置とサイズを推定することに変わりはない。
　図３（ａ）はボイド無しパターンである。（ｂ）～（ｄ）は、ボイドのｚ方向（深さ方向）サイズをいずれも４０ｎｍとし、試料表面からの距離を（ｂ）２０ｎｍ、（ｃ）４０ｎｍ、（ｄ）６０ｎｍとした。（ｅ）（ｆ）は試料表面からの距離をいずれも２０ｎｍとし、ボイドのｚ方向サイズを（ｅ）６０ｎｍ、（ｆ）８０ｎｍとした。
　図４は、ＢＳＥのエネルギー分布をシミュレートした結果を示すグラフである。ここでは図３のパターン（ａ）（ｂ）に対して５ｋｅＶの１次電子を照射したときのエネルギー分布（１０００ｅＶ以上の部分のみ）を、電子線散乱シミュレーションにより算出した結果を示す。図４によれば、４０００ｅＶ～４５００ｅＶの高エネルギー帯において、パターン間の信号量変化が観察される。すなわち試料６内にボイドがあることにより、検出電子のエネルギー分布に差が現れていることが分かる。したがって、検出電子が有するエネルギー毎に輝度比を求めることにより、試料内のボイドの深さとサイズを推定することができると考えられる。
　図５は、検出電子が有するエネルギーごとに輝度比を求めたシミュレーション結果を示すグラフである。電子線２の加速条件が同じであっても、様々なエネルギーを有するＢＳＥが試料６から生じる。エネルギー弁別器９の弁別条件をセットすることにより、あるエネルギー幅内に収まるエネルギーを有するＢＳＥのみを検出器８が検出するように、調整することができる。試料６の材質に依存するが、１０ｎｍオーダでボイド位置やサイズを判定する場合には、検出電子のエネルギー幅は～数十ｅＶとすることが望ましい。ここでいう輝度比とは、輝度画像上の画素について、ボイドの有無を判定しようとしている位置（試料表面上のｘｙ方向における位置）における輝度値と、それ以外の基準位置（ボイドが内部に存在しない位置）における輝度値との間の比である。
　図５（ａ）は、図３（ｂ）（ｃ）（ｄ）それぞれのパターンについて求めた輝度比を示す。ボイドがより深い位置にあるパターンほど、輝度比が最小となる検出エネルギーは低エネルギー側にシフトする。したがって、輝度比が最小となる検出エネルギーとボイド位置との間の関係をあらかじめ求めておくことにより、輝度比が最小となる検出エネルギーからボイドの位置を推定できる。図５（ａ）右図は、その関係を記述した位置データの例である。
　図５（ｂ）は、図３（ｂ）（ｅ）（ｆ）それぞれのパターンについて求めた輝度比を示す。（ｂ）（ｅ）（ｆ）はボイドの深さ方向の位置が同じであるので、輝度比が最小となる検出エネルギーは同じである。他方で、ボイドの深さ方向のサイズが大きいほど、輝度比が小さい。したがって、輝度比が最小となるときの輝度比の大きさとボイドサイズとの間の関係をあらかじめ求めておくことにより、輝度比の大きさからボイドサイズを推定することができる。図５（ｂ）右図は、その関係を記述したサイズデータの例である。
　以上から、ボイドの深さ方向の位置は輝度比が最小となる検出エネルギーから推定し、ボイドの深さ方向のサイズは輝度比が最小となったときの輝度比の大きさから推定することができるといえる。輝度比が最小になるときの検出エネルギーとボイド位置との間の関係（位置データ）、輝度比が最小になるときの輝度比の大きさとボイドサイズとの間の関係（サイズデータ）は、例えば構造が既知のパターンで実験することにより取得してもよいし、図３～図４に示すような電子線散乱シミュレーションの結果をリファレンスとして用いてもよい。
　図６は、ボイド周辺の平坦ではない形状パターンの例である。以上の説明においては、ボイド周辺が平坦である場合について説明した。実際の試料６は、ボイド周辺に平坦ではない形状パターンや異種材料が存在し、輝度値がその影響を受ける場合がある。この場合は、周辺パターンとこれにより検出器８が検出する信号量が受ける影響との間の関係をあらかじめ参照形状データとして記述しておき、その記述にしたがって検出結果を補正すればよい。例えば周辺パターンに応じてＢＳＥの検出率が異なる場合、周辺パターンと検出率との間の対応関係を記述しておき、これを用いて検出器８による検出結果を補正すればよい。
　図６に示すように、ボイドがライン＆スペースパターンのスペース部の下方に存在しているとする。ラインの高さＬｄとスペース幅Ｗに応じて、スペース部からの信号量は変化する。ここではシミュレーションによりライン高さとスペース幅を変更した際の検出率を求め、図６下図のような参照形状データを作成した。検出器８による検出結果（信号量または輝度値）に対して補正係数（１／検出率）を乗算することにより、周辺パターンに起因して輝度値が受ける影響を補正することができる。
　参照形状データは、例えば電子線散乱シミュレーションの結果を用いて作成することもできるし、実験結果に基づき各照射位置から得られる信号量の絶対値を評価し、これにより参照形状データを作成することもできる。参照形状データを用いて信号量を補正する処理は、例えば後述するステップＳ７０３において輝度画像を生成する際に実施することができる。
　参照形状データは、試料６の形状パターンに加えてまたはこれに代えて、周辺パターンの材料と、その材料による信号量変化との間の対応関係を記述することもできる。この場合も同様に、ステップＳ７０３において輝度画像を生成する際に、参照形状データを用いて補正した信号量を用いることができる。
　図７は、本実施形態１に係る荷電粒子線装置が試料６内のボイドを検出する手順を説明するフローチャートである。ここでは、エネルギー弁別器９がエネルギーフィルタ（ハイパスフィルタ、以降ＥＦと記載）を用いることにより複数の輝度画像を作成し、それらの差画像により輝度画像を作成する例を説明する。ＥＦではなくバンドパスフィルタを用いる場合は、差画像を求める処理が不要となる以外は同一である。
（図７：ステップＳ７０１）
　ユーザは電子線２の加速条件を設定する。ボイドまで１次電子線が到達する必要があるので、試料６の材質と膜厚を考慮して加速条件を設定する。加速エネルギーを高くするほど、ＢＳＥのエネルギー幅は広がり、Ｓ／Ｎとしては低下するので、ボイド深さをカバーしつつ過剰ではない侵入長となるように、加速エネルギーを設定する。
（図７：ステップＳ７０２～Ｓ７０５）
　ユーザはＥＦのフィルタリング条件を設定する（Ｓ７０２）。演算装置は、検出器８による検出結果を用いて、ＢＳＥ輝度画像を取得する（Ｓ７０３）。全てのフィルタリング条件でＢＳＥ輝度画像を取得するまで、フィルタリング条件を変更しながら（すなわち検出エネルギーを変更しながら）（Ｓ７０５）ステップＳ７０２～Ｓ７０３を繰り返し実施する（Ｓ７０４）。
（図７：ステップＳ７０３：補足）
　参照形状データを用いて信号量を補正する場合は、ステップＳ７０３において、ＢＳＥに加えて２次電子（ＳＥ）を検出し、演算装置はその検出結果を用いて周辺パターンを特定することができる。特定した周辺パターンと参照形状データを対比することにより、信号量を補正することができる。後述する図９においても同様である。
（図７：ステップＳ７０６）
　演算装置は、２枚のＢＳＥ輝度画像からバンドパス画像（差画像）を生成する。例えばＥＦ条件（－１００Ｖ）とＥＦ条件（－１１０Ｖ）それぞれにおいて取得した輝度画像の差画像は、エネルギー１００～１１０ｅＶを有する電子を検出することにより生成した輝度画像ということになる。
（図７：ステップＳ７０７）
　演算装置は、ステップＳ７０６において生成したバンドパス画像から、計測部位（ボイドがあるか否かを判定する部位）の輝度値を抽出する。演算装置は、平坦部（基準部位）の輝度値と計測部位の輝度値との比を求める。
（図７：ステップＳ７０８）
　演算装置は、輝度比が最小となる検出電子エネルギーを特定する。演算装置は、その検出電子エネルギーと位置データ（図５（ａ）で説明したもの）を対比することにより、ボイド位置を推定する。
（図７：ステップＳ７０９）
　演算装置は、輝度比が最小となる検出電子エネルギーにおいて、そのときの輝度比の大きさとサイズデータ（図５（ｂ）で説明したもの）を対比することにより、ボイドサイズを推定する。
＜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、試料６の輝度画像を生成し、平坦部位と計測部位との間の輝度比が最小となる検出電子エネルギーを特定することによりボイド位置を推定し、輝度比が最小となる検出電子エネルギーにおける輝度比の大きさにしたがってボイドサイズを推定する。これにより、走査電子顕微鏡によって取得したＴｏｐＶｉｅｗ画像であっても、ボイドの位置とサイズ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、ＢＳＥの検出電子エネルギーと１次電子の侵入長との間の関係を利用して、ボイド位置とボイドサイズを推定することを説明した。１次電子の加速エネルギーを変えることによってその侵入長が変わるので、同様にボイド位置とボイドサイズを推定することができると考えられる。そこで本発明の実施形態２では、ＢＳＥの検出電子エネルギーに代えて１次電子の加速エネルギーを変えることにより、ボイド位置とボイドサイズを推定する手法を説明する。荷電粒子線装置の構成は実施形態１と同様である。
　図８は、１次電子の加速エネルギーを変化させながら輝度比を求めたシミュレーション結果を示すグラフである。ここでは図５と同様の電子線散乱シミュレーションを実施した結果を示す。
　図８（ａ）は、図３（ｂ）（ｃ）（ｄ）それぞれのパターンについて求めた輝度比を示す。ボイドがより浅い位置にあるパターンほど、輝度比が最小となる加速エネルギーは低エネルギー側にシフトする。輝度比が最小となる加速エネルギーとボイド位置との間の関係をあらかじめ求めておくことにより、輝度比が最小となる加速エネルギーからボイドの位置を推定できる。図８（ａ）右図はその関係を記述した位置データの例である。
　図８（ｂ）は、図３（ｂ）（ｅ）（ｆ）それぞれのパターンについて求めた輝度比を示す。（ｂ）（ｅ）（ｆ）はボイドの深さ方向の位置が同じであるので、輝度比が最小となる検出エネルギーは同じである。他方で、ボイドの深さ方向のサイズが大きいほど、輝度比が小さい。したがって、輝度比が最小となるときの輝度比の大きさとボイドサイズとの間の関係をあらかじめ求めておくことにより、輝度比の大きさからボイドサイズを推定することができる。図８（ｂ）右図は、その関係を記述したサイズデータの例である。
　図９は、本実施形態２に係る荷電粒子線装置が試料６内のボイドを検出する手順を説明するフローチャートである。本実施形態２においては１次電子の加速エネルギーを変化させながら輝度画像を取得するので、エネルギー弁別条件を変化させる必要はない。したがってステップＳ７０２とＳ７０６に相当するステップはない。
（図９：ステップＳ９０１～Ｓ９０４）
　ユーザは電子線２の加速条件（加速エネルギー）を設定する（Ｓ９０１）。演算装置は、検出器８による検出結果を用いて、ＢＳＥ輝度画像を取得する（Ｓ９０２）。全ての加速条件で輝度画像を取得するまで、加速条件を変更（Ｓ９０４）しながらステップＳ９０２を繰り返す（Ｓ９０４）。具体的には、１つの加速条件を用いて試料６の全部位を測定し、測定し終えると次の加速条件に移る。
（図９：ステップＳ９０５～Ｓ９０７）
　演算装置は、計測部位の輝度値を抽出する（Ｓ９０５）。演算装置は、輝度比が最小となる加速条件と位置データを対比することにより、ボイド位置を求める（Ｓ９０６）。演算装置は、輝度比が最小となるときの輝度比の大きさとサイズデータを対比することにより、ボイドサイズを求める（Ｓ９０７）。
＜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、検出エネルギーに代えて加速エネルギーを用いて、ボイド位置とボイドサイズを推定する。これにより、差画像を算出する処理を実施することなく、実施形態１と同様の効果を発揮することができる。
＜実施の形態３＞
　図１０は、本発明の実施形態３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３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１０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１～２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１～２で説明した位置データ／サイズデータ／参照形状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が求めた各輝度画像を用いて実施形態１～２で説明した手法により試料６の断面形状を推定する。
　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１１）。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１１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。
　図１１左側はＳＥＭ像（ＴｏｐＶｉｅｗ）を表示する。試料６内のボイドまたは異物は点線に囲まれた領域として表示される。ボイドと異物の違いは表示の色で区別される（例えば、ボイド：赤、異物：黄など。操作者が指定可能）。図１１右下は試料６の３次元画像である。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。指定した高さは、ＸＹ断面像（図１１左）に反映される。ＸＹ断面像内でＸＺ断面またはＹＺ断面を設定（白破線）すると、その断面における推定断面形状を図１１右上に表示する。断面形状には、試料内に存在するボイドや異物などの情報も表示される。作成した画像および断面形状は名前をつけて保存できる。
　試料６内の欠陥種別を分類する手法としては、例えば以下のようなものが考えられる。金属は一般にＳｉ試料よりも多くの２次電子（ＳＥ）／ＢＳＥを発生させるので、金属欠陥が存在する部位の輝度値は基準部位の輝度値よりも大きくなる。したがって図４（ｂ）とは異なり信号強度は基準部位よりも大きい。欠陥がボイドであれば図４（ｂ）と同様の結果が得られる。演算装置はこれらの原理を用いて、欠陥が金属／ボイドのいずれであるかを分類することができる。以上の原理は、試料６のＳＥ／ＢＳＥの発生率と、欠陥材質のＳＥ／ＢＳＥの発生率との間の相対関係に依拠している。したがって演算装置は、その相対関係にしたがって欠陥種別を分類することができる。
＜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。
　実施形態１においては、輝度比を用いてボイド位置とボイドサイズを推定することとしたが、輝度比に代えて、基準部位における輝度値と計測部位における輝度値との間の差分を用いることもできる。輝度比と輝度差はいずれも輝度同士を比較するものであるから、これらは表現上の差異に過ぎず、実質的にはほぼ同様の処理であるといえる。
　以上の実施形態においては、ＢＳＥの検出エネルギーを用いて欠陥を検出する例と、加速エネルギーを用いて欠陥を検出する例について説明した。検出エネルギーを特定するためにはエネルギー弁別器９の弁別条件をセットする必要があり、加速エネルギーを特定するためには加速条件をセットする必要がある。これらはいずれも、検出器８が検出する信号量を変動させることにより、輝度画像上における輝度比の変化を生じさせるパラメータであるといえる。これらのパラメータと同等の作用を有するのであれば、その他のパラメータを変化させることにより輝度比の変化を生じさせ、本発明と同様の手法を適用することも考えられる。
　参照形状データは周辺パターンごとに定義することができる。例えば図６に例示した以外の形状パターンが存在する場合は、その形状パターンについても参照形状データを別途定義することができる。
　参照形状データの例として、ライン高さとスペース幅を例示したが、ライン幅やライン材質など、輝度値に影響すると考えられるその他のパラメータを参照形状データとして記述することもできる。また参照形状データの例として検出率を例示したが、周辺パターンが輝度値に対して与える影響を補正することができるその他のパラメータを記述することもできる。
　実施形態１～２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：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輝度画像を生成する演算器、
    　を備え、
    　前記演算器は、前記荷電粒子の照射位置に対応する画素を有するとともに前記照射位置における前記検出信号に対応する輝度値を有する前記輝度画像を生成し、
    　前記演算器は、前記照射位置における輝度値が前記試料上の基準位置における輝度値から変化した場合、前記照射位置と前記基準位置との間の輝度比を求め、
    　前記演算器は、前記荷電粒子を検出したときの信号量を変動させるパラメータを変化させながら前記輝度画像を生成するとともに、前記輝度比が最小となる前記パラメータを特定することにより、前記試料の内部にある欠陥の深さ方向の位置を求め、
    　前記演算器は、前記輝度比の大きさにしたがって、前記欠陥の深さ方向におけるサイズを求める
    　ことを特徴とする荷電粒子線装置。
  2. 　前記荷電粒子線装置はさらに、前記輝度比が最小となる前記パラメータと、前記欠陥の深さ方向の位置との間の対応関係を記述した位置データを格納する記憶部を備え、
    　前記記憶部はさらに、前記輝度比の大きさと、前記欠陥の深さ方向におけるサイズとの間の対応関係を記述したサイズデータを格納しており、
    　前記演算器は、前記位置データと前記サイズデータを用いて、前記欠陥の深さ方向の位置と前記欠陥の深さ方向のサイズを求める
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  3. 　前記荷電粒子線装置はさらに、前記試料の形状パターンと、前記形状パターンに起因する前記検出信号の変化量との間の対応関係、または、前記試料の材料と、前記材料に起因する前記検出信号の変化量との間の対応関係のうち少なくともいずれかを記述した参照形状データを格納する記憶部を備え、
    　前記演算器は、前記参照形状データを参照することにより、前記検出信号を前記試料の形状パターンまたは前記試料の材料に応じて補正した上で、前記輝度画像を生成する
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  4. 　前記演算器は、前記エネルギー弁別器の弁別条件を変化させて、前記検出器が検出する前記荷電粒子のエネルギーを変化させることにより、前記パラメータを変化させ、
    　前記演算器は、前記検出器が検出した前記荷電粒子のエネルギーごとに、前記輝度比を求める
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  5. 　前記演算器は、前記荷電粒子源が前記荷電粒子線を出射するときの加速電圧を変化させることにより、前記パラメータを変化させ、
    　前記演算器は、前記加速電圧の値ごとに、前記輝度比を求める
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  6. 　前記エネルギー弁別器は、バンドパスフィルタを用いて構成されており、
    　前記演算器は、前記パラメータに対応するエネルギーを有する前記荷電粒子が前記エネルギー弁別器を通過するように、前記バンドパスフィルタをセットする
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  7. 　前記エネルギー弁別器は、ハイパスフィルタを用いて構成されており、
    　前記演算器は、前記ハイパスフィルタのフィルタリング条件を複数セットし、前記フィルタリング条件ごとに前記輝度値を求めるとともに、各前記輝度値の差分を求めることにより、前記輝度画像を生成する
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  8. 　前記演算器は、前記試料から発生する前記荷電粒子の標準発生率と、前記照射位置に対して前記荷電粒子線を照射したときにおける前記荷電粒子の発生率とを比較することにより、前記欠陥の種別を推定する
    　ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子線装置。
  9. 　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。
  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９記載の荷電粒子線装置。
  11. 　前記荷電粒子線装置はさらに、前記演算器による前記推定の結果を表示する表示部を備える
    　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、
    　前記検出信号データを用いて前記試料の輝度画像を生成する演算ステップ、
    　を有し、
    　前記演算ステップにおいては、前記荷電粒子の照射位置に対応する画素を有するとともに前記照射位置における前記検出信号に対応する輝度値を有する輝度画像を生成し、
    　前記演算ステップにおいては、前記照射位置における輝度値が前記試料上の基準位置における輝度値から変化した場合、前記照射位置と前記基準位置との間の輝度比を求め、
    　前記演算ステップにおいては、前記荷電粒子を検出したときの信号量を変動させるパラメータを変化させながら前記輝度画像を生成するとともに、前記輝度比が最小となる前記パラメータを特定することにより、前記試料の内部にある欠陥の深さ方向の位置を求め、　前記演算ステップにおいては、前記変化の前後における前記輝度比の大きさにしたがって、前記欠陥の深さ方向におけるサイズを求める
    　ことを特徴とする断面形状推定プログラム。
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