WO2021240610A1 - パターン検査・計測装置、パターン検査・計測プログラム - Google Patents

パターン検査・計測装置、パターン検査・計測プログラム Download PDF

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WO2021240610A1
WO2021240610A1 PCT/JP2020/020576 JP2020020576W WO2021240610A1 WO 2021240610 A1 WO2021240610 A1 WO 2021240610A1 JP 2020020576 W JP2020020576 W JP 2020020576W WO 2021240610 A1 WO2021240610 A1 WO 2021240610A1
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corner
pattern
pair
computer system
point
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竜吾 蔭谷
郁 深谷
博之 新藤
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株式会社日立ハイテク
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    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer

Definitions

  • the present disclosure relates to a pattern inspection / measuring device that inspects or measures a shape pattern formed on a sample.
  • the circuit pattern on the semiconductor integrated circuit is inspected and measured.
  • CAD Computer Aided Design
  • the circuit pattern is evaluated by comparing the CAD data with the image obtained by capturing the actually formed circuit pattern (for example, the SEM image captured by a scanning electron microscope: Scanning Electron Microscope).
  • the circuit pattern formed on the wafer does not become the same as the design shape, and shape measurement is performed to evaluate the workmanship.
  • the distance between patterns may be measured.
  • the distance measurement between patterns there are a method using design data and a method not using design data.
  • Patent Document 1 describes distance measurement between patterns without using design data.
  • the corner points are formed sharply (for example, at right angles) on the design data, but the corner points actually formed by the manufacturing process are not always clearly identifiable, and have a chamfered shape, for example. There may be. Due to such a property of the corner points, it is difficult to identify the corner points themselves or the distance between the corner points in the conventional evaluation method as in Patent Document 1.
  • the present disclosure has been made in view of the above problems, and an object of the present disclosure is to provide a pattern inspection / measurement device capable of accurately identifying corner points formed on a sample.
  • the pattern inspection / measurement device identifies a pair of corner points as a corner pair candidate on the design data, and the corner pair candidate on the design data and the corner pair candidate in the actually formed shape pattern.
  • the corner points on the shape pattern are specified according to the relative relationship between the two.
  • FIGS. 9A to 9D show an example of arranging FIGS. 9A to 9D. It is a figure which shows the specific example of S404. It is a flowchart explaining the detail of S208. It is a figure which shows the specific example of S210. This is an example of a screen interface (GUI) provided by the computer system 116.
  • GUI screen interface
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a pattern inspection / measurement system 100.
  • the pattern inspection / measurement system 100 is a system for inspecting / measuring a shape pattern formed on a semiconductor sample.
  • the pattern inspection / measurement system 100 includes a scanning electron microscope (SEM) 101, computer systems 111 and 116, a design information database 120, and an input / output device 121. These are interconnected via the network 115.
  • SEM scanning electron microscope
  • the SEM101 images the shape pattern formed on the sample by irradiating the sample with an electron beam.
  • the SEM 101 includes an electron beam column 102, a vacuum sample chamber 105, and an XY stage 106.
  • the electron beam 104 is irradiated from the electron source 103 to the sample 107 such as the wafer from which the device is manufactured.
  • the irradiated electron beam is converged using a multi-stage lens, and a scanning deflector is used for deflection scanning. As a result, the electron beam 104 scans the surface of the sample 107 one-dimensionally or two-dimensionally.
  • the electrons 108 (secondary electrons or backscattered electrons) emitted from the sample by scanning the electron beam 104 are detected by the detector and converted into a digital signal by the A / D converter 109.
  • the digital signal is input to the computer system 111 via the network 110 and stored in the storage unit 114.
  • the computer system 111 is connected to the SEM 101 by the network 110.
  • the computer system 111 controls various modules such as the electron beam column 102 of the apparatus, the vacuum sample chamber 105, and the XY stage 106 by the control unit 113.
  • the arithmetic processing unit 112 acquires information to be measured (for example, an SEM image) by performing signal processing or image processing using the digital signal stored in the storage unit 114.
  • the arithmetic processing unit 112 creates a program (recipe) for controlling the operation of the SEM 101 based on the design data of the semiconductor device. That is, the arithmetic processing unit 112 also functions as a recipe setting unit of the SEM 101. Specifically, the arithmetic processing unit 112 includes position information (for example, design data, pattern contour line data, desired measurement points on simulated design data, autofocus points, etc.) for causing the SEM 101 to execute necessary processing. The autostigma point, addressing point, etc.) are set, and the XY stage 106, deflector, etc. are controlled based on the settings.
  • position information for example, design data, pattern contour line data, desired measurement points on simulated design data, autofocus points, etc.
  • the computer system 116 processes the measurement result (SEM image, etc.) acquired by the computer system 111. Specifically, the arithmetic processing unit 117 carries out a process for inspecting the shape pattern on the sample 107 using the measurement result (for example, measurement of the distance between corner points described later). The image processing unit 118 performs image processing associated with the pattern inspection. The storage unit 119 stores the processing result.
  • the design information database 120 stores design information (hereinafter referred to as design data) of a semiconductor circuit pattern formed on the sample 107.
  • the design data describes the shape and coordinates of the circuit pattern formed in each layer of the laminated circuit pattern.
  • the design information database 120 can be configured by storing the design data in the storage device.
  • the input / output device 121 is an operation terminal for the user to perform various operations of the SEM 101, including a recipe execution operation and a recipe creation operation of the computer system 111.
  • the input / output device 121 connects to the computer system 116 and instructs processing such as measurement processing and statistical processing.
  • the input / output device 121 can further inquire, acquire, store, and create design data by accessing the design information database 120.
  • corner points refers to a combination of two corner points.
  • the computer system 116 inspects the sample 107 by identifying the corner points and calculating the distance between the corner points according to a procedure described later.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure in which the pattern inspection / measurement system 100 identifies a corner pair on the sample 107. Each step of FIG. 2 will be described below.
  • Step S201 The SEM 101 captures an SEM image of the sample 107 according to the recipe created by the recipe creation function of the arithmetic processing unit 112.
  • the control unit 113 stores the SEM image in the storage unit 114, and stores incidental information such as imaging conditions in the storage unit 114.
  • the computer system 116 acquires the SEM image and incidental information stored in the storage unit 114 of the computer system 111 via the network (S202).
  • the computer system 116 acquires the design data corresponding to the SEM image from the design information database 120 (S203), and reads the SEM image and the design data (S204).
  • Step S205 The computer system 116 sets additional information for the read design data.
  • the additional information in this step is given to distinguish whether the shape pattern formed on the design data is a convex pattern or a concave pattern, which will be described later. A specific example will be described with reference to FIG.
  • the computer system 116 performs an alignment process between the read SEM image and the design data.
  • the alignment method a known method such as template matching or pattern matching using a normalization correlation method can be used.
  • Step S207 The computer system 116 automatically acquires a corner pair as a measurement position candidate by using the design data obtained by aligning with the SEM image in S206. The details of this step will be described with reference to FIG.
  • Step S208 The computer system 116 extracts the outline of the circuit pattern by using the SEM image of the circuit pattern to be inspected. The details of this step will be described with reference to FIG.
  • the computer system 116 uses the corner pair candidate on the design data acquired in S207 and the contour line extracted in S208, and points (or areas) on the contour line corresponding to each corner point forming the corner pair candidate. ). The computer system 116 uses this specified position as the estimated position of the corner point on the actual shape pattern.
  • Fig. 2 Step S209: Supplement
  • the position of the corner point is estimated by searching the corresponding point in an arbitrary direction from the target corner point, or the target corner point is estimated.
  • a method such as setting the intersection of a straight line having an arbitrary angle to pass through and the contour line as a corresponding point and setting it as an estimated position of a corner point can be used.
  • the position of the corner point cannot be estimated or there is a possibility that it will be erroneously detected.
  • the distance conversion image is an image in which the distance to the nearest contour line is used as the luminance value based on the contour line information, and the luminance value decreases as the distance approaches the contour line.
  • Step S210 The computer system 116 searches for a combination of points having the shortest distance between corners around each corner estimated position existing as a pair, and acquires a combination having the shortest distance.
  • the shortest distance acquired in this step is defined as the distance between corners. An example of this step will be described with reference to FIG.
  • FIG. 3 is a schematic diagram illustrating additional information given to the design data in S205.
  • Three-dimensional shape patterns 301 and 302 are formed on the sample 107. These form a rectangular closed region in the plane.
  • the three-dimensional shape pattern 301 is a convex pattern
  • the three-dimensional shape pattern 302 is a concave pattern. Therefore, when the sample 107 is cut by the inspection surface 303, the closed region of the three-dimensional shape pattern 301 is filled with the material, and the closed region of the three-dimensional shape pattern 302 is not filled.
  • FIG. 4 is a flowchart illustrating the details of S207. Each step of FIG. 4 will be described below.
  • Step S401 The computer system 116 adds the additional information described below to each corner point on the design data.
  • Step S401 Additional information 1
  • the computer system 116 classifies each corner point on the design data into eight types based on the rotation direction described with reference to FIG. A specific example of this additional information will be described with reference to FIG. This additional information is provided for convenience in subsequent processing, and is for the necessity in arithmetic processing.
  • Step S401 Additional information 2
  • OPC Optical Proximity Direction
  • the computer system 116 imparts a non-target attribute indicating that the corner points formed by such minute steps are excluded from the inspection target. A specific example of this attribute will be described with reference to FIG. 6A.
  • Step S401 Additional information No. 3
  • the step is not as small as the OPC pattern, if the distance between adjacent corners is dense, the number of corner pairs for measuring the distance between corner points may increase extremely. Therefore, the computer system 116 imparts a dense attribute to such a dense corner group. A specific example of this attribute will be described with reference to FIG. 6B. An example of how to use this attribute will be described in the second embodiment.
  • Step S401 Additional information No. 4
  • the computer system 116 assigns a normal attribute to a corner point that does not belong to either the non-target attribute or the dense attribute.
  • the normal attribute means that the corner point should be the target for measuring the distance between the corner points.
  • Step S401 Additional information No. 5
  • the computer system 116 calculates polar coordinates with the upper left corner of the design data as the origin for each corner point, and assigns the polar coordinates as position information of each corner. An example of polar coordinates will be described with reference to FIG.
  • FIG. 4 Step S402
  • the computer system 116 uses the additional information set in S301 to specify a candidate for measuring the distance between corner points (hereinafter referred to as a corner pair candidate).
  • Candidates for corner pairs are (a) two diagonally arranged corner points in one closed area, and (b) two corner points facing each other among the corner points of each of the two closed areas. It is one of the points. Specific examples of this step will be described with reference to FIGS. 8A to 8E.
  • Step S402 Supplement
  • the computer system 116 excludes the corner points to which the non-target attribute is given from the corner pair candidates. Further, in the above (a), the computer system 116 considers only two diagonally arranged corner points as corner pair candidates, so that two adjacent corner points are excluded from the corner pair candidates. Further, the computer system 116 considers one overlapping corner point pair as one, such as a corner point 1: corner point 2 pair and a corner point 2: corner point 1 pair, and any one of the corner point pairs. Adopt only. The above is the same in S403.
  • Step S403 The computer system 116 narrows down the corner pairs for measuring the distance between the corner points from the corner pair candidates. Specifically, for (a) of S402, only two corner points included within the threshold distance in the coordinate regions having a diagonal arrangement relationship are measured, and for (b) of S402, the opposite arrangement relationship is applied. Only two corner points within the threshold distance in the coordinate area are adopted as measurement targets. Specific examples of this step will be described with reference to FIGS. 9A to 9E.
  • Fig. 4 Step S403: Supplement
  • the computer system 116 adopts all the corner points included within the threshold distance as measurement targets. Therefore, there may be a plurality of corner pair candidates within the threshold distance.
  • Step S404 When the line segment connecting the two corner points adopted as the corner pair candidate intersects the line segment forming the shape pattern, the computer system 116 excludes the two corner points from the corner pair candidate. An example of this step will be described with reference to FIG.
  • FIG. 5 is a diagram showing a specific example of the additional information 1 given in S401.
  • corner points There are four types of corner points: the lower right corner, the upper right corner, the lower left corner, and the upper left corner of the rectangle. Further, there are left rotation and right rotation described in FIG. 3 for each corner point. Therefore, each corner point on the design data can be classified into eight types shown in FIG.
  • FIG. 6A shows an example of a minute step.
  • the computer system 116 may determine whether or not the distance between the corner points is less than the threshold value (first threshold value). If it is less than the first threshold value, it can be determined that the step is a minute step.
  • the computer system 116 assigns the non-target attribute to both corner points where the distance between the corner points is less than the first threshold value.
  • FIG. 6B shows an example of a dense corner group 602.
  • the dense corner group 602 is formed by densely gathering a large number of corner points within a close range. In order to measure the distance between corner points, it is considered sufficient to measure the distance between any two of the dense corner groups. This is because the distances between other corner points are almost the same.
  • the computer system 116 imparts a density attribute to two corner points where the first threshold value ⁇ distance between corner points ⁇ second threshold value.
  • FIG. 7 shows an example of polar coordinates. With the upper left of the design data as the origin, the coordinates of each corner point are represented by the distance and angle. In the processes described with reference to FIGS. 8 to 9, the polar coordinates are easier to calculate, so the polar coordinates are calculated in advance in S401 and added as additional information.
  • FIG. 8A shows an example of specifying a corner pair candidate in S402.
  • the upper left corner point and the lower right corner point in the rectangular closed area of one convex pattern are set as corner pair candidates (Pattern 1).
  • the upper right corner point and the lower left corner point in the rectangular area of one convex pattern are set as corner pair candidates (Pattern 3).
  • the directions of the line segments around the corner points forming the corner pair candidates in FIG. 8A are limited to the four combinations of the line segment patterns shown on the right side of FIG. 8A, respectively.
  • FIG. 8B shows an example of specifying a corner pair candidate in S402.
  • the first convex pattern is arranged in the upper left and the second convex pattern is arranged in the lower right.
  • the lower right corner point of the first convex pattern and the upper left corner point of the second convex pattern are arranged so as to face each other.
  • Two corner points having such an arrangement relationship are also considered as corner pair candidates.
  • the direction of the line segment around the corner point forming the corner pair candidate is exactly the same as that of pattern 1 (Note: the direction of the line segment is the same, but the search range described later is different from pattern 1. The same applies to 6 and later).
  • the directions of the line segments around the corner points forming the corner pair candidates are exactly the same as in FIG. 8A.
  • the non-target pattern in FIG. 8B shows an example of two corner points that are not arranged facing each other.
  • the facing arrangement referred to here is a positional relationship in which the other corner point is arranged when one corner point is extended in the protruding direction. Corner points that do not face each other as in the non-target pattern of FIG. 8B are excluded from the corner pair candidates in the first embodiment.
  • the shape pattern having such a positional relationship may be inspected by an inspection method different from the present disclosure.
  • FIG. 8C shows an example of specifying a corner pair candidate in S402.
  • pattern 9 of FIG. 8C the one corresponding to the lower right corner point protrudes toward the inside of the closed region. Even in such a shape pattern, the upper left corner point and the lower right corner point are set as corner pair candidates.
  • the pattern 10 shows a concave pattern having the same shape as the pattern 9. The direction of the line segment around the corner point forming the corner pair candidate in the pattern 10 is exactly the same as that of the pattern 9. Similarly, for the pattern 11 and subsequent patterns, the two diagonally arranged corner points are set as corner pair candidates.
  • pattern 9 the relationship between the upper left corner point and the lower right corner point is the same as in pattern 1, so it is not necessary to consider it here.
  • the relationship between the upper left corner point and the lower right corner point in pattern 9 is the same as in pattern 1.
  • pattern 10 and later it is not necessary to consider overlapping line segment pairs.
  • FIG. 8D shows an example of specifying a corner pair candidate in S402.
  • the first convex pattern is arranged in the upper left and the second convex pattern is arranged in the lower right.
  • the lower right corner point of the first convex pattern protrudes toward the inside of the closed region as in the pattern 9.
  • the lower right corner point of the first convex pattern and the upper left corner point of the second convex pattern are arranged so as to face each other.
  • Two corner points having such an arrangement relationship are also considered as corner pair candidates.
  • the direction of the line segment around the corner points forming the corner pair candidate is exactly the same as that of the pattern 9.
  • the directions of the line segments around the corner points forming the corner pair candidates are exactly the same as in FIG. 8C.
  • FIG. 8E is an extraction of the combination of the directions of the line segments around the corner points forming the corner pair candidate.
  • the direction of the line segment around the corner points forming the corner pair candidate is limited to the eight patterns shown in FIG. 8E. Therefore, when the computer system 116 identifies the corner pair candidate in S402, it is sufficient to process only the line segment combination of the eight patterns shown in FIG. 8E. This makes it possible to simplify the process of specifying the corner pair candidate.
  • FIG. 9A shows an example of narrowing down corner pair candidates in S403.
  • the upper left corner point and the lower right corner point are the corner pair candidates, so that these two corner points can exist only in the region shown by the shaded area of FIG. 9A. Therefore, the computer system 116 searches for a corner pair candidate corresponding to the line segment combination of the pattern 1 from within the shaded area. There is no need to search outside the shaded area.
  • FIGS. 9B to 9D When the corner points of the other line segment pair exist in the same area, the two corner points are adopted as the target for measuring the distance between the corner points. The same applies to FIGS. 9B to 9D.
  • the size of the shaded area (radius of the sector) is set in advance as a distance threshold.
  • the user may enter the distance threshold.
  • FIGS. 9B to 9D The same search is performed for patterns 2 and subsequent patterns in FIG. 8A. In FIG. 9A, only the example of pattern 3 is shown.
  • FIG. 9B shows an example of narrowing down corner pair candidates in S403.
  • the lower right corner point of the first convex pattern and the upper left corner point of the second convex pattern are set as corner pair candidates, and therefore, the existence of these two corner points is shown in the shaded area. Limited to the area. Therefore, the computer system 116 searches for a corner pair candidate corresponding to the line segment combination of the pattern 5 from within the shaded area. The same search is performed for patterns 6 and subsequent patterns in FIG. 8B.
  • FIG. 9C shows an example of narrowing down corner pair candidates in S403.
  • the upper left corner point and the lower right corner point are the corner pair candidates, so that these two corner points can exist only in the region shown by the shaded area of FIG. 9C. Therefore, the computer system 116 searches for a corner pair candidate corresponding to the line segment combination of the pattern 9 from within the shaded area. The same search is performed for patterns 10 and later in FIG. 8C. In FIG. 9C, only the example of the pattern 10 is shown.
  • FIG. 9D shows an example of narrowing down corner pair candidates in S403.
  • the lower right corner point of the first convex pattern and the upper left corner point of the second convex pattern are the corner pair candidates, and therefore, the existence of these two corner points is shown in the shaded area. Limited to the area. Therefore, the computer system 116 searches for a corner pair candidate corresponding to the line segment combination of the pattern 17 from within the shaded area. The same search is performed for patterns 17 and later in FIG. 8D.
  • FIG. 9E shows the results of arranging FIGS. 9A to 9D.
  • the computer system 116 searches for two diagonally arranged corner points in one closed region pattern
  • the eight combinations in the upper part of FIG. 9E are shown.
  • (B) When searching for two opposite corner points of the two patterns, it is sufficient to search the range indicated by the eight combinations in the lower part of FIG. 9E. Become.
  • FIG. 10 is a diagram showing a specific example of S404.
  • the two corner points are excluded from the corner pair candidates (“NG” in FIG. 10).
  • FIG. 11 is a flowchart illustrating the details of S208. Any known technique can be used as a method for extracting the contour line of the actually formed shape pattern, and FIG. 11 shows an example thereof.
  • a reference edge is detected from the SEM image obtained by capturing the pattern to be measured (S1101).
  • the contour position is determined from the line profile of the reference edge acquired in S1101 (S1102).
  • a contour point cloud is generated by connecting contour positions along a target pattern point cloud of design data (S1103).
  • FIG. 12 is a diagram showing a specific example of S210.
  • the corner points on the actually formed shape pattern do not always have the shortest distance. Therefore, the distance between corner points is calculated for any number of corner points (for example, the number specified by the user) or all combinations of corner points centered on the corner points on the shape pattern.
  • the computer system 116 adopts the two corner points having the shortest distance among them as the final corner pair within the predetermined range.
  • the pattern inspection / measurement system 100 identifies the corner pair candidate on the design data, and the corner pair candidate and the contour line corresponding to the corner pair candidate on the actually formed shape pattern.
  • the corner points are specified by specifying the relative positional relationship between them. This makes it possible to accurately identify the corner points on the actual pattern.
  • the pattern inspection / measurement system 100 excludes the corner points formed by the minute steps from the corner pair candidates (see FIG. 6A). As a result, the process of searching for a corner pair candidate can be reduced, and the inspection process based on the distance between corner points can be completed promptly.
  • the pattern inspection / measurement system 100 extracts a line segment pair forming two diagonally arranged corner points in one closed region pattern when specifying a corner pair candidate (FIG. 1). 8A, see FIG. 8C), only the corner point pair formed by the line segment pair is regarded as a corner pair candidate. Further, only the range in which the corner point pair formed by the line segment pair can exist is set as the search range of the corner pair candidate (see FIGS. 9A and 9C). As a result, the process of searching for a corner pair candidate can be reduced, and the inspection process based on the distance between corner points can be completed promptly.
  • the pattern inspection / measurement system 100 extracts a line segment pair forming two opposite corner points, which each of the two closed region patterns has, when the corner pair candidate is specified (the pattern inspection / measurement system 100). (See FIGS. 8B and 8D), only the corner point pairs formed by the line segment pairs. Candidates for corner pairs. Further, only the range in which the corner point pair formed by the line segment pair can exist is set as the search range of the corner pair candidate (see FIGS. 9B and 9D). As a result, the process of searching for a corner pair candidate can be reduced, and the inspection process based on the distance between corner points can be completed promptly.
  • the pattern inspection / measurement system 100 assigns the rotation direction of the line segment forming the corner point as an additional attribute to the design data in order to distinguish between the convex pattern and the concave pattern (FIG. 3). reference). Thereby, the corner pair candidate can be specified while identifying the three-dimensional shape pattern on the design data which is the two-dimensional data.
  • the pattern inspection / measurement system 100 excludes the corner points from the corner pair candidates (see FIG. 10). As a result, only the corner points within the shortest distance from the corner points of interest are specified as corner pair candidates, so that the inspection process based on the distance between the corner points can be reduced.
  • the computer system 116 further performs the following processing after S404.
  • the corner points of the normal attribute existing in the range described with reference to FIGS. 9A to 9E are extracted.
  • the computer system 116 adopts only the two corner point pairs having the shortest distance between the corner points among the extracted corner points as the corner pair candidates, and excludes the others from the corner pair candidates.
  • the computer system 116 further performs the following processing after S404.
  • a group of corner points having a dense attribute existing in the range described with reference to FIGS. 9A to 9E is extracted. There are the following two extraction methods.
  • the computer system 116 adopts only two corner point pairs having the shortest distance between corner points among the corner points belonging to the same dense corner point cloud as corner pair candidates, and excludes the others from the corner pair candidates (method). 1).
  • the computer system 116 sets only the central corner point among the corner points belonging to the same dense corner point cloud as the corner point, and excludes the others from the corner points (method 2).
  • the method 2 since the dense corner point cloud can be regarded as one corner point, it is possible to reduce the time for searching for the two corner point pairs having the shortest distance between the corner points.
  • the difference is considered to be small regardless of which point is the corner point, but in the second embodiment, the difference is considered to be the largest in the dense range, at the center of the dense range.
  • the located point is a corner point.
  • the computer system 116 can narrow down the corner pair candidates in advance. This makes it possible to reduce the inspection process based on the distance between the corner points.
  • FIG. 13 is an example of a screen interface (GUI) provided by the computer system 116.
  • the computer system 116 can display a GUI such as a screen 1301 or 1302 on a display device such as a display included in the input / output device 121.
  • the screen 1301 is a screen that displays (1) the shape pattern 1303 on the design data, (2) the corner pair candidate 1304 specified on the design data, (3) the line segment 1305 connecting the corner pairs, and the like.
  • the screen 1302 has (1) the outline line 1306 of the pattern actually formed, (2) the estimated position of the corner point 1307, (3) the line segment 1308 connecting the estimated corner points, (4) the distance between the corners 1309, and the like. It is a screen to display.
  • the user can also switch between screens 1301 and 1302. Furthermore, the design data and the actual pattern can be displayed together.
  • the computer system 116 may output an alert or the like indicating that the calculated distance between the corner points deviates from the design data by a reference value or more.
  • the alert may be presented on the GUI described with reference to FIG. 13, or may be output in other formats.
  • an index value indicating the quality of the pattern such as the amount of deviation from the amount of design data, may be output.
  • the arithmetic processing unit 117 and the image processing unit 118 can be configured by hardware such as a circuit device that implements the function, and software that implements the function is a CPU (Central Processing Unit) or the like. It can also be configured by running on the processor of. Similarly, the arithmetic processing unit 112 and the control unit 113 can be configured by hardware or software executed by the processor.
  • hardware such as a circuit device that implements the function
  • software that implements the function is a CPU (Central Processing Unit) or the like. It can also be configured by running on the processor of.
  • the arithmetic processing unit 112 and the control unit 113 can be configured by hardware or software executed by the processor.
  • SEM101 has been exemplified as a means for acquiring an image of a shape pattern formed on a sample 107, but the present disclosure is not limited to this. If the computer system 116 can process the image of the shape pattern to identify the corner points, other means may be used.
  • the semiconductor sample has been exemplified as an example of the sample 107, but the present disclosure is not limited to this, and can be applied to other shape patterns formed on the sample.
  • Pattern inspection / measurement system 101 Scanning electron microscope 102: Electron beam column 103: Electron source 104: Electron beam 105: Vacuum sample chamber 106: XY stage 107: Sample 108: Secondary electrons or backscattered electrons 109: A / D converter 110: Network 111: Computer system 112: Arithmetic processing unit 113: Control unit 114: Storage unit 115: Network 116: Computer system 117: Arithmetic processing unit 118: Image processing unit 119: Storage unit 120: Design information database 121: Input / output device

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Abstract

本開示は、試料上に形成されたコーナー点を精度よく特定することができる、パターン検査・計測装置を提供することを目的とする。本開示に係るパターン検査・計測装置は、コーナー点のペアをコーナーペア候補として設計データ上で特定し、設計データ上における前記コーナーペア候補と、実際に形成された形状パターンにおける前記コーナーペア候補との間の相対関係にしたがって、前記形状パターン上におけるコーナー点を特定する（図１３参照）。

Description

パターン検査・計測装置、パターン検査・計測プログラム
　本開示は、試料上に形成された形状パターンを検査または計測するパターン検査・計測装置に関する。
　半導体の製造工程においては、一般に、半導体集積回路上の回路パターンを検査・計測する。回路パターンの検査および計測方法の１つとして、回路パターンの設計データであるＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ａｉｄｅｄ　Ｄｅｓｉｇｎ）データを基準パターンとして用いる方法がある。この方法においては、実際に形成された回路パターンを撮像した画像（例えば走査電子顕微鏡：Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅによって撮像したＳＥＭ画像）とＣＡＤデータを比較することによって、回路パターンを評価する。
　半導体製造プロセスにおいて、ウェハ上に形成される回路パターンは設計形状と同じになることはなく、その出来栄えを評価するために形状計測が実施される。
　回路パターンの評価の際に、パターン間距離を計測することがある。パターン間距離計測としては、設計データを用いた手法と、設計データを用いない手法とが存在する。特許文献１は、設計データを用いないパターン間距離計測について記載している。
特開平１１－２０１９１９号公報
　近年、半導体デバイスの微細化が進んでおり、回路パターンにおけるパターン変動の尤度が狭まっている。これにより、ライン部だけでなくコーナー部、あるいは隣接するパターン間距離を計測することが必要となっている。これらのパラメータは、製造プロセスが微細化することによって、設計データから乖離する可能性が高いからである。例えば１つの閉領域パターンの対角コーナー点間の距離や、２つの閉領域パターンの対向するコーナー点間の距離は、設計データからずれる可能性が相対的に高い。
　コーナー点は、設計データ上では鋭利（例えば直角）に形成されているが、製造プロセスによって実際に形成されるコーナー点は、必ずしも明確に識別できるものではなく、例えば面取りしたような形状となっている場合がある。コーナー点のこのような性質に起因して、コーナー点そのものあるいはコーナー点間の距離を識別することは、特許文献１のような従来の評価手法においては困難であった。
　本開示は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、試料上に形成されたコーナー点を精度よく特定することができる、パターン検査・計測装置を提供することを目的とする。
　本開示に係るパターン検査・計測装置は、コーナー点のペアをコーナーペア候補として設計データ上で特定し、設計データ上における前記コーナーペア候補と、実際に形成された形状パターンにおける前記コーナーペア候補との間の相対関係にしたがって、前記形状パターン上におけるコーナー点を特定する。
　本開示に係るパターン検査・計測装置によれば、試料上に形成されたコーナー点を精度よく特定することができる。その他の構成、課題、利点などは、以下の実施形態の説明によって明らかとなる。
パターン検査・計測システム１００の構成図である。 パターン検査・計測システム１００が試料１０７上のコーナーペアを特定する手順を説明するフローチャートである。 Ｓ２０５において設計データに対して付与する付加情報について説明する模式図である。 Ｓ２０７の詳細を説明するフローチャートである。 Ｓ４０１において付与する付加情報その１の具体例を示す図である。 微小段差の例を示す。 密集コーナー群６０２の例を示す。 極座標の例を示す。 Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。 Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。 Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。 Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。 コーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きの組み合わせを抜き出したものである。 Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。 Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。 Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。 Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。 図９Ａ～図９Ｄを整理した結果を示す。 Ｓ４０４の具体例を示す図である。 Ｓ２０８の詳細を説明するフローチャートである。 Ｓ２１０の具体例を示す図である。 コンピュータシステム１１６が提供する画面インターフェース（ＧＵＩ）の例である。
＜実施の形態１＞
　図１は、パターン検査・計測システム１００の構成図である。パターン検査・計測システム１００は、半導体試料上に形成された形状パターンを検査・計測するシステムである。パターン検査・計測システム１００は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）１０１、コンピュータシステム１１１と１１６、設計情報データベース１２０、入出力装置１２１、を備える。これらはネットワーク１１５を介して相互接続されている。
　ＳＥＭ１０１は、試料に対して電子線を照射することにより、試料上に形成された形状パターンを撮像する。ＳＥＭ１０１は、電子線カラム１０２、真空試料室１０５、ＸＹステージ１０６を備える。パターン検査の際は、デバイスが製造されたウェハ等の試料１０７に対して、電子源１０３から電子線１０４を照射する。照射された電子線を複数段のレンズを用いて収束させ、走査偏向器を用いて偏向走査する。これにより電子線１０４は試料１０７の表面上を１次元または２次元的に走査する。電子線１０４の走査によって試料から放出された電子１０８（２次電子または後方散乱電子）は検出器によって検出され、Ａ／Ｄ変換器１０９によってデジタル信号に変換される。デジタル信号は、ネットワーク１１０を介してコンピュータシステム１１１に入力され、記憶部１１４に格納される。
　コンピュータシステム１１１は、ネットワーク１１０によりＳＥＭ１０１に接続されている。コンピュータシステム１１１は、制御部１１３により装置の電子線カラム１０２、真空試料室１０５、ＸＹステージ１０６などの各種モジュールを制御する。パターン検査の際、演算処理部１１２は、記憶部１１４に格納されたデジタル信号を用いて信号処理や画像処理を実施することにより、測定すべき情報（例えばＳＥＭ画像）を取得する。
　演算処理部１１２は、半導体デバイスの設計データに基づいて、ＳＥＭ１０１の動作を制御するプログラム（レシピ）を作成する。すなわち演算処理部１１２は、ＳＥＭ１０１のレシピ設定部としても機能する。具体的に演算処理部１１２は、ＳＥＭ１０１に必要な処理を実行させるための位置情報（例えば設計データ、パターンの輪郭線データ、シミュレーションが施された設計データ上の所望の測定点、オートフォーカス点、オートスティグマ点、アドレッシング点、など）を設定し、当該設定に基づいてＸＹステージ１０６や偏向器などを制御する。
　コンピュータシステム１１６は、コンピュータシステム１１１が取得した測定結果（ＳＥＭ画像など）を処理する。具体的には、演算処理部１１７は、測定結果を用いて試料１０７上の形状パターンを検査するための処理（例えば後述するコーナー点間距離の計測など）を実施する。画像処理部１１８は、パターン検査にともなう画像処理を実施する。記憶部１１９は処理結果を格納する。
　設計情報データベース１２０は、試料１０７上に形成される半導体回路パターンの設計情報（以下、設計データ）が格納されている。設計データは、積層回路パターンの各層に形成される回路パターンの形状や座標などを記述している。設計情報データベース１２０は、設計データを記憶装置に格納することによって構成できる。
　入出力装置１２１は、コンピュータシステム１１１のレシピ実行操作やレシピ作成操作をはじめとするＳＥＭ１０１の各種操作をユーザが実施するための操作端末である。入出力装置１２１は、コンピュータシステム１１６に接続し、計測処理および統計処理などの処理を指示する。入出力装置１２１はさらに、設計情報データベース１２０へアクセスすることにより、設計データの照会、取得、保存、作成が可能である。
　以下の説明において、設計データにおける２つの線分間の角度が直角である頂点を、コーナー点とする。コーナーペアは、２つのコーナー点の組み合わせのことを指す。コンピュータシステム１１６は、後述する手順にしたがって、コーナー点を特定するとともにコーナー点間の距離を算出することにより、試料１０７を検査する。
　図２は、パターン検査・計測システム１００が試料１０７上のコーナーペアを特定する手順を説明するフローチャートである。以下図２の各ステップを説明する。
（図２：ステップＳ２０１）
　演算処理部１１２が有するレシピ作成機能によって作成されたレシピにしたがって、ＳＥＭ１０１は、試料１０７のＳＥＭ画像を撮像する。制御部１１３は、ＳＥＭ画像を記憶部１１４に格納するとともに、撮像条件などの付帯情報を記憶部１１４に保存する。
（図２：ステップＳ２０２～Ｓ２０４）
　コンピュータシステム１１６は、ネットワークを介してコンピュータシステム１１１の記憶部１１４に保存されているＳＥＭ画像と付帯情報を取得する（Ｓ２０２）。コンピュータシステム１１６は、設計情報データベース１２０から、ＳＥＭ画像に対応する設計データを取得し（Ｓ２０３）、ＳＥＭ画像および設計データを読み込む（Ｓ２０４）。
（図２：ステップＳ２０５）
　コンピュータシステム１１６は、読み込んだ設計データに対して付加情報を設定する。本ステップにおける付加情報は、設計データ上に形成されている形状パターンが、後述する凸パターンと凹パターンのいずれであるのかを区別するために付与するものである。具体例については図３を用いて説明する。
（図２：ステップＳ２０６）
　コンピュータシステム１１６は、読み込んだＳＥＭ画像と設計データとの間の位置合わせ処理を実施する。位置合わせの手法としては、テンプレートマッチングや正規化相関法を用いたパターンマッチングなど、公知の手法を用いることができる。
（図２：ステップＳ２０７）
　コンピュータシステム１１６は、Ｓ２０６においてＳＥＭ画像との位置合わせを実施した設計データを用いて、計測位置候補とするコーナーペアを自動取得する。本ステップの詳細は、図４を用いて説明する。
（図２：ステップＳ２０８）
　コンピュータシステム１１６は、検査対象とする回路パターンを撮像したＳＥＭ画像を用いて、回路パターンの輪郭線を抽出する。本ステップの詳細は、図１１を用いて説明する。
（図２：ステップＳ２０９）
　コンピュータシステム１１６は、Ｓ２０７で取得した設計データ上のコーナーペア候補と、Ｓ２０８で抽出した輪郭線とを用いて、コーナーペア候補を形成している各コーナー点に対応する輪郭線上の点（または領域）を特定する。コンピュータシステム１１６は、この特定した位置を、実際の形状パターン上におけるコーナー点の推定位置とする。
（図２：ステップＳ２０９：補足）
　本ステップにおいて、輪郭線のなかからコーナー点の位置を推定する手法としては、対象のコーナー点から任意の方向に対応点を探索することでコーナー点の位置を推定する、あるいは対象のコーナー点を通る任意の角度を有する直線と輪郭線の交点を対応点とし、コーナー点の推定位置とする、などの手法を用いることができる。ただしこの手法では、コーナー点の位置を推定することができないかあるいは誤検出してしまう可能性がある。そこで、取得した輪郭線の距離変換画像を作成し、前記距離変換画像のグラデーション方向の重みを、前記探索方向に加算することにより、誤検出等の可能性を緩和してもよい。距離変換画像とは、輪郭線情報に基づき、最近傍の輪郭線までの距離を輝度値とした画像であり、輪郭線に近づくにつれて輝度値が低くなる。
（図２：ステップＳ２１０）
　コンピュータシステム１１６は、ペアとして存在する各コーナー推定位置周辺で、コーナー間距離が最短となる点の組み合わせを探索し、最短の距離となる組み合わせを取得する。本ステップにおいて取得する最短の距離を、コーナー間距離とする。本ステップの例は図１２を用いて説明する。
　図３は、Ｓ２０５において設計データに対して付与する付加情報について説明する模式図である。試料１０７上には、３次元形状パターン３０１や３０２が形成されている。これらは平面内においては矩形の閉領域を形成している。３次元形状パターン３０１は凸パターンであり、３次元形状パターン３０２は凹パターンである。したがって、検査面３０３によって試料１０７を切断したとき、３次元形状パターン３０１の閉領域内には材質が充填されており、３次元形状パターン３０２の閉領域内には充填されていないことになる。
　Ｓ２０５においては、図３に例示する凸パターンと凹パターンを区別するために、付加情報を付与することとした。ただし設計データは２次元形状を記述しているので、３次元属性を表すためには工夫が必要である。そこで閉領域を形成する線分に着目した。具体的には、凸パターンにおいては左回転方向に線分が回転していると仮定し、凹パターンにおいては右回転していると仮定した。Ｓ２０５において、この回転方向属性を設計データ上の各形状パターンに対して便宜上付与することにより、凸パターンと凹パターンのいずれであるのかを区別することにした。
　図４は、Ｓ２０７の詳細を説明するフローチャートである。以下図４の各ステップを説明する。
（図４：ステップＳ４０１）
　コンピュータシステム１１６は、設計データ上の各コーナー点に対して、以下に説明する付加情報を付与する。
（図４：ステップＳ４０１：付加情報その１）
　コンピュータシステム１１６は、設計データ上の各コーナー点を、図３で説明した回転方向に基づいて、８タイプに分類する。この付加情報の具体例については図５を用いて説明する。この付加情報は、後続処理における便宜のために付与する、演算処理上の必要性のためのものである。
（図４：ステップＳ４０１：付加情報その２）
　実際に形成される形状パターン上には、コーナー点として形成することを意図したものではない、微小な段差が形成される場合がある、例えばＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ　Ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ）パターンがこれに相当する。コンピュータシステム１１６は、このような微小段差によって形成されているコーナー点に対して、検査対象から除外することを表す、対象外属性を付与する。この属性の具体例については図６Ａを用いて説明する。
（図４：ステップＳ４０１：付加情報その３）
　ＯＰＣパターンほど小さな段差ではないが、隣接するコーナー間の距離が密集していると、コーナー点間距離を計測するコーナーペアが極端に増える可能性がある。そこでコンピュータシステム１１６は、このような密集コーナー群に対して、密集属性を付与する。この属性の具体例については図６Ｂを用いて説明する。この属性の使い方の例については実施形態２で説明する。
（図４：ステップＳ４０１：付加情報その４）
　コンピュータシステム１１６は、対象外属性と密集属性いずれにも属さないコーナー点に対して、通常属性を付与する。通常属性は、コーナー点間距離を計測する対象とすべきコーナー点であることを意味する。
（図４：ステップＳ４０１：付加情報その５）
　コンピュータシステム１１６は、各コーナー点について、設計データの左上角を原点とする極座標を算出し、その極座標を各コーナーの位置情報として付与する。極座標の例は図７で説明する。
（図４：ステップＳ４０２）
　コンピュータシステム１１６は、Ｓ３０１で設定した付加情報を用いて、コーナー点間距離を計測する候補（以下ではコーナーペア候補と呼ぶ）を特定する。コーナーペア候補とするのは、（ａ）１つの閉領域のなかの対角配置された２つのコーナー点、（ｂ）２つの閉領域がそれぞれ有するコーナー点のうち対向配置されている２つのコーナー点、のいずれかである。本ステップの具体例は、図８Ａ～図８Ｅを用いて説明する。
（図４：ステップＳ４０２：補足）
　コンピュータシステム１１６は、対象外属性を付与したコーナー点を、コーナーペア候補から除外する。またコンピュータシステム１１６は、上記（ａ）においては対角配置された２つのコーナー点のみをコーナーペア候補とするので、隣接している２つのコーナー点はコーナーペア候補から除外する。さらにコンピュータシステム１１６は、例えばコーナー点１：コーナー点２のペアと、コーナー点２：コーナー点１のペアなどのように、重複するコーナー点ペアは１つとみなして、いずれか１つのコーナー点ペアのみを採用する。以上はＳ４０３においても同様である。
（図４：ステップＳ４０３）
　コンピュータシステム１１６は、コーナー点間距離を計測するコーナーペアを、コーナーペア候補のなかから絞り込む。具体的には、Ｓ４０２の（ａ）については、対角配置関係となる座標領域のうち閾値距離以内に含まれる２つのコーナー点のみを計測対象とし、Ｓ４０２の（ｂ）については対向配置関係となる座標領域のうち閾値距離以内に含まれる２つのコーナー点のみを計測対象として採用する。本ステップの具体例は、図９Ａ～図９Ｅを用いて説明する。
（図４：ステップＳ４０３：補足）
　本ステップにおいて、コンピュータシステム１１６は、閾値距離以内に含まれるコーナー点を全て計測対象として採用する。したがって閾値距離以内に、複数のコーナーペア候補が存在する場合もある。
（図４：ステップＳ４０４）
　コンピュータシステム１１６は、コーナーペア候補として採用した２つのコーナー点を結ぶ線分が、形状パターンを形成する線分と交差する場合、その２つのコーナー点はコーナーペア候補から除外する。本ステップの例は図１０を用いて説明する。
　図５は、Ｓ４０１において付与する付加情報その１の具体例を示す図である。コーナー点は、矩形の右下端部／右上端部／左下端部／左上端部の４タイプが存在する。さらにコーナー点ごとに、図３で説明した左回転と右回転が存在する。したがって設計データ上の各コーナー点は、図５に示す８タイプに分類できる。
　図６Ａは、微小段差の例を示す。コンピュータシステム１１６は、微小段差を除外するためには、コーナー点間の距離が閾値（第１閾値）未満であるか否かを判断すればよい。第１閾値未満であれば、微小段差であると判断できる。コンピュータシステム１１６はＳ４０１において、コーナー点間の距離が第１閾値未満である両コーナー点に対して、対象外属性を付与する。
　図６Ｂは、密集コーナー群６０２の例を示す。密集コーナー群６０２は、近接する範囲内に多数のコーナー点が密集することによって形成されている。コーナー点間距離を計測するためには、密集コーナー群のうちいずれか２つの間の距離を計測すれば十分であると考えられる。その他のコーナー点間の距離もほぼ同じだからである。コンピュータシステム１１６はＳ４０１において、第１閾値≦コーナー点間距離＜第２閾値、が成立する２つのコーナー点に対して、密集属性を付与する。
　図７は、極座標の例を示す。設計データの左上を原点とし、距離と角度によって各コーナー点の座標を表す。後述する図８～図９で説明する処理においては、極座標のほうが計算が容易であるので、あらかじめＳ４０１において極座標を算出して付加情報として付与しておくことにした。
　図８Ａは、Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。１つの凸パターンの矩形閉領域のうち左上コーナー点と右下コーナー点を、コーナーペア候補とする（パターン１）。凹パターンについても同様である（パターン２）。同様に、１つの凸パターンの矩形領域のうち右上コーナー点と左下コーナー点を、コーナーペア候補とする（パターン３）。凹パターンについても同様である（パターン４）。以上によれば、図８Ａにおいてコーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きは、それぞれ図８Ａ右側に示す線分パターンの組み合わせ４通りに限られることになる。
　図８Ｂは、Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。図８Ｂのパターン５において、第１凸パターンが左上に配置され、第２凸パターンが右下に配置されている。第１凸パターンの右下コーナー点と、第２凸パターンの左上コーナー点は、互いに対向して配置されている。このような配置関係にある２つのコーナー点も、コーナーペア候補とする。ただしこの場合、コーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きは、パターン１と全く同じである（注：線分の向きは同じだが、後述する探索範囲はパターン１とは異なる。パターン６以降も同様）。パターン６以降についても同様に、コーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きは、図８Ａと全く同じである。
　第１凸パターンが左下に配置され、第２凸パターンが右上に配置されている場合は、パターン７と同じ位置関係になる。したがってこのような位置関係は考慮する必要はない。すなわち図８Ｂに示す４つの位置関係のみを考慮すれば足りる。
　図８Ｂの対象外パターンは、対向配置されていない２つのコーナー点の例を示す。ここでいう対向配置とは、一方のコーナー点が突出している向きに向かって延伸すると他方のコーナー点が配置されている位置関係のことである。図８Ｂの対象外パターンのように互いに向き合っていないコーナー点は、本実施形態１におけるコーナーペア候補から除外する。このような位置関係にある形状パターンについては、本開示とは別の検査手法によって検査すればよい。
　図８Ｃは、Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。図８Ｃのパターン９において、右下コーナー点に相当するものが閉領域の内側に向かって突出している。このような形状パターンにおいても、左上コーナー点と右下コーナー点をコーナーペア候補とする。パターン１０は、パターン９と同じ形状の凹パターンを示す。パターン１０においてコーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きは、パターン９と全く同じである。パターン１１以降についても同様に、対角配置された２つのコーナー点を、コーナーペア候補とする。
　パターン９において、左上コーナー点と右辺下側のコーナー点との間の関係は、パターン１と同じであるから、ここでは考慮する必要はない。パターン９における左上コーナー点と下辺右側のコーナー点との間の関係もパターン１と同じである。パターン１０以降においても同様に、重複する線分ペアは考慮する必要はない。
　図８Ｄは、Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する例を示す。図８Ｄのパターン１７において、第１凸パターンが左上に配置され、第２凸パターンが右下に配置されている。第１凸パターンの右下コーナー点は、パターン９と同様に閉領域の内側に向かって突出している。第１凸パターンの右下コーナー点と、第２凸パターンの左上コーナー点は、互いに対向して配置されている。このような配置関係にある２つのコーナー点も、コーナーペア候補とする。ただしこの場合、コーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きは、パターン９と全く同じである。パターン１８以降（パターン１０～パターン１６に相当）についても同様に、コーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きは、図８Ｃと全く同じである。
　図８Ｅは、コーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きの組み合わせを抜き出したものである。図８Ａ～図８Ｄにおいて説明したように、コーナーペア候補を形成するコーナー点周辺の線分の向きは、図８Ｅに示す８パターンに限られる。したがってコンピュータシステム１１６は、Ｓ４０２においてコーナーペア候補を特定する際に、図８Ｅに示す８パターンの線分組み合わせのみを、処理対象とすればよいことになる。これにより、コーナーペア候補を特定する処理を簡略化することができる。
　図９Ａは、Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。図８Ａのパターン１においては、左上コーナー点と右下コーナー点をコーナーペア候補とするので、これら２つのコーナー点が存在し得るのは、図９Ａの斜線部に示す領域内に限られる。したがってコンピュータシステム１１６は、パターン１の線分組み合わせに対応するコーナーペア候補を、斜線部領域内から探索する。斜線部領域外は探索する必要はない。図９Ｂ～図９Ｄについても同様である。同領域内に相手方線分ペアのコーナー点が存在する場合、その２つのコーナー点は、コーナー点間距離を計測する対象として採用する。図９Ｂ～図９Ｄにおいても同様である。斜線部領域のサイズ（扇形の半径）は、あらかじめ距離閾値として定めておく。ユーザがその距離閾値を入力してもよい。図９Ｂ～図９Ｄにおいても同様である。図８Ａのパターン２以降についても同様に探索する。図９Ａにおいてはパターン３の例のみ示した。
　図９Ｂは、Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。図８Ｂのパターン５においては、第１凸パターンの右下コーナー点と第２凸パターンの左上コーナー点をコーナーペア候補とするので、これら２つのコーナー点が存在し得るのは、斜線部に示す領域内に限られる。したがってコンピュータシステム１１６は、パターン５の線分組み合わせに対応するコーナーペア候補を、斜線部領域内から探索する。図８Ｂのパターン６以降についても同様に探索する。
　図９Ｃは、Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。図８Ｃのパターン９においては、左上コーナー点と右下コーナー点をコーナーペア候補とするので、これら２つのコーナー点が存在し得るのは、図９Ｃの斜線部に示す領域内に限られる。したがってコンピュータシステム１１６は、パターン９の線分組み合わせに対応するコーナーペア候補を、斜線部領域内から探索する。図８Ｃのパターン１０以降についても同様に探索する。図９Ｃにおいてはパターン１０の例のみ示した。
　図９Ｄは、Ｓ４０３においてコーナーペア候補を絞り込む例を示す。図８Ｄのパターン１７においては、第１凸パターンの右下コーナー点と第２凸パターンの左上コーナー点をコーナーペア候補とするので、これら２つのコーナー点が存在し得るのは、斜線部に示す領域内に限られる。したがってコンピュータシステム１１６は、パターン１７の線分組み合わせに対応するコーナーペア候補を、斜線部領域内から探索する。図８Ｄのパターン１７以降についても同様に探索する。
　図９Ｅは、図９Ａ～図９Ｄを整理した結果を示す。図９Ａ～図９Ｄによれば、コンピュータシステム１１６はＳ４０３において、（ａ）１つの閉領域パターン内の対角配置されている２つのコーナー点を探索する場合は、図９Ｅ上段の８通りの組み合わせが示す範囲を探索すれば足り、（ｂ）２つのパターンがそれぞれ有する対向配置された２つのコーナー点を探索する場合は、図９Ｅ下段の８通りの組み合わせが示す範囲を探索すれば足りることになる。これにより、コーナーペア候補を絞り込むことができることに加えて、その絞り込みのための処理を簡略化することができる。
　図１０は、Ｓ４０４の具体例を示す図である。図１０において、左下のコーナー点を中心として、２つのコーナーペア候補が存在する。コーナーペア候補を形成する２つのコーナー点を線分で結んだとき、他の形状パターンと交差するのであれば、その２つのコーナー点はコーナーペア候補から除外する（図１０の「ＮＧ」）。
　図１１は、Ｓ２０８の詳細を説明するフローチャートである。実際に形成されている形状パターンの輪郭線を抽出する手法としては、任意の公知技術を用いることができるが、図１１はその１例を示す。まず計測対象とするパターンを撮像したＳＥＭ画像から、基準となるエッジを検出する（Ｓ１１０１）。Ｓ１１０１において取得した基準エッジのラインプロファイルから輪郭位置を決定する（Ｓ１１０２）。設計データの対象パターン点列に沿って、輪郭位置を連結させることにより、輪郭点群を生成する（Ｓ１１０３）。
　図１２は、Ｓ２１０の具体例を示す図である。実際に形成されている形状パターン上のコーナー点同士が、最短の距離を持つとは限らない。よって形状パターン上のコーナー点を中心とし、任意個数（例えばユーザが指定する個数）のコーナー点またはコーナー点の全ての組み合わせについてコーナー点間距離を算出する。コンピュータシステム１１６は、そのなかで最短距離となった２つのコーナー点を、その所定範囲内における最終的なコーナーペアとして採用する。
＜実施の形態１：まとめ＞
　本実施形態１に係るパターン検査・計測システム１００は、コーナーペア候補を設計データ上で特定し、そのコーナーペア候補と、実際に形成されている形状パターン上においてコーナーペア候補に対応する輪郭線との間の相対位置関係を特定することにより、コーナー点を特定する。これにより、実パターン上におけるコーナー点を精度よく特定することができる。
　本実施形態１に係るパターン検査・計測システム１００は、微小段差によって形成されているコーナー点を、コーナーペア候補から除外する（図６Ａ参照）。これにより、コーナーペア候補を探索する処理を軽減し、コーナー点間距離に基づく検査処理を速やかに完了することができる。
　本実施形態１に係るパターン検査・計測システム１００は、コーナーペア候補を特定する際に、１つの閉領域パターン内の対角配置された２つのコーナー点を形成する線分ペアを抽出し（図８Ａ、図８Ｃ参照）、その線分ペアによって形成されるコーナー点ペアのみを、コーナーペア候補とする。さらに、その線分ペアによって形成されるコーナー点ペアが存在可能な範囲内のみを、コーナーペア候補の探索範囲とする（図９Ａ、図９Ｃ参照）。これにより、コーナーペア候補を探索する処理を軽減し、コーナー点間距離に基づく検査処理を速やかに完了することができる。
　本実施形態１に係るパターン検査・計測システム１００は、コーナーペア候補を特定する際に、２つの閉領域パターンがそれぞれ有する、対向配置された２つのコーナー点を形成する線分ペアを抽出し（図８Ｂ，図８Ｄ参照）、その線分ペアによって形成されるコーナー点ペアのみを。コーナーペア候補とする。さらに、その線分ペアによって形成されるコーナー点ペアが存在可能な範囲内のみを、コーナーペア候補の探索範囲とする（図９Ｂ、図９Ｄ参照）。これにより、コーナーペア候補を探索する処理を軽減し、コーナー点間距離に基づく検査処理を速やかに完了することができる。
　本実施形態１に係るパターン検査・計測システム１００は、凸パターンと凹パターンを区別するために、コーナー点を形成する線分の回転方向を、設計データに対して追加属性として付与する（図３参照）。これにより、２次元データである設計データ上において、３次元形状パターンを識別しながら、コーナーペア候補を特定することができる。
　本実施形態１に係るパターン検査・計測システム１００は、コーナー点同士を結ぶ線分が形状パターンと交差する場合は、そのコーナー点をコーナーペア候補から除外する（図１０参照）。これにより、関心コーナー点から最短距離内にあるコーナー点のみがコーナーペア候補として特定されることになるので、コーナー点間距離に基づく検査処理を軽減することができる。
　本実施形態１に係るパターン検査・計測システム１００は、コーナーペア候補を形成するコーナー点が基準閾値範囲内に複数存在する場合、そのなかでコーナー点間距離が差異点であるコーナー点ペアのみを、コーナーペア候補として最終的に採用する（図１２参照）。これにより、コーナー点間距離に基づく検査処理を軽減することができる。
＜実施の形態２＞
　実施形態１においては、図９Ａ～図９Ｅで説明した範囲内に存在するコーナーペア候補を全て抽出することとした。本開示の実施形態２においては、図９Ａ～図９Ｅで説明した範囲内に存在するコーナーペア候補を、コーナー点間距離にしたがってあらかじめ絞り込む動作例を説明する。パターン検査・計測システム１００の構成は実施形態１と同じであるので、以下では探索範囲に関する差異点について主に説明する。
　コンピュータシステム１１６は、Ｓ４０４の後、さらに以下の処理を実施する。図９Ａ～図９Ｅで説明した範囲内に存在する通常属性のコーナー点を抽出する。コンピュータシステム１１６は、抽出したコーナー点のうち、コーナー点間距離が最短である２つのコーナー点ペアのみを、コーナーペア候補として採用し、その他はコーナーペア候補から除外する。
　コンピュータシステム１１６は、Ｓ４０４の後、さらに以下の処理を実施する。図９Ａ～図９Ｅで説明した範囲内に存在する密集属性のコーナー点群を抽出する。抽出方法は以下２手法存在する。
　コンピュータシステム１１６は、同じ密集コーナー点群に属するコーナー点のうち、コーナー点間距離が最短である２つのコーナー点ペアのみを、コーナーペア候補として採用し、その他はコーナーペア候補から除外する（手法１）。コンピュータシステム１１６は、同じ密集コーナー点群に属するコーナー点のうち、中心に位置するコーナー点のみをコーナー点とし、その他はコーナー点から除外する（手法２）。手法２を用いることにより、密集コーナー点群を１つのコーナー点とすることができるので、コーナー点間距離が最短である２つのコーナー点ペアを探索する時間を削減することができる。同じ密集コーナー点群に属するコーナー点であれば、どの点をコーナー点としても差分は小さいと考えるが、本実施形態２では、密集範囲の中でも最も差分が大きいと考えられる、密集範囲の中心に位置する点をコーナー点とする。
　以上の手法により、コンピュータシステム１１６は、コーナーペア候補をあらかじめ絞り込むことができる。これにより、コーナー点間距離に基づく検査処理を軽減することができる。
＜実施の形態３＞
　図１３は、コンピュータシステム１１６が提供する画面インターフェース（ＧＵＩ）の例である。コンピュータシステム１１６は、入出力装置１２１が備えるディスプレイなどの表示装置上に、画面１３０１や１３０２などのＧＵＩを表示することができる。
　画面１３０１は、（１）設計データ上の形状パターン１３０３、（２）設計データ上において特定したコーナーペア候補１３０４、（３）コーナーペアを結ぶ線分１３０５、などを表示する画面である。
　画面１３０２は、（１）実際に形成されているパターンの輪郭線１３０６、（２）コーナー点の推定位置１３０７、（３）コーナー推定位置を結ぶ線分１３０８、（４）コーナー間距離１３０９、などを表示する画面である。
　ユーザは画面１３０１と１３０２を切り替えることもできる。さらに、設計データと実パターンを併せて表示することもできる。
＜本開示の変形例について＞
　本開示は、前述した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開示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ことが可能であり、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・置換をすることが可能である。
　以上の実施形態において、コンピュータシステム１１６は、算出したコーナー点間の距離が設計データから基準値以上に乖離している場合は、その旨を示すアラートなどを出力してもよい。例えば図１３で説明したＧＵＩ上でそのアラートを提示してもよいし、その他形式で出力してもよい。併せて、設計データ量からの乖離量など、パターンの品質を表す指標値を出力してもよい。
　以上の実施形態において、演算処理部１１７と画像処理部１１８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によっ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ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などのプロセッサが実行することにより構成することもできる。演算処理部１１２と制御部１１３も同様に、ハードウェアまたはプロセッサが実行するソフトウェアによって構成することができる。
　以上の実施形態において、試料１０７上に形成された形状パターンの画像を取得する手段として、ＳＥＭ１０１を例示したが、本開示はこれに限るものではない。形状パターンの画像をコンピュータシステム１１６が処理してコーナー点を特定することができれば、その他手段を用いてもよい。
　以上の実施形態において、試料１０７の例として半導体試料を例示したが、本開示はこれに限るものではなく、その他試料上に形成された形状パターンに対して適用することもできる。
１００：パターン検査・計測システム
１０１：走査型電子顕微鏡
１０２：電子線カラム
１０３：電子源
１０４：電子線
１０５：真空試料室
１０６：ＸＹステージ
１０７：試料
１０８：２次電子または後方散乱電子
１０９：Ａ／Ｄ変換器
１１０：ネットワーク
１１１：コンピュータシステム
１１２：演算処理部
１１３：制御部
１１４：記憶部
１１５：ネットワーク
１１６：コンピュータシステム
１１７：演算処理部
１１８：画像処理部
１１９：記憶部
１２０：設計情報データベース
１２１：入出力装置

Claims (15)

  1. 　試料上に形成された形状パターンを検査または計測するパターン検査・計測装置であって、
    　前記形状パターンを撮像した画像から、前記形状パターンのうちコーナー点を含むコーナーパターンを検出する、コンピュータシステムを備え、
    　前記コンピュータシステムは、前記コーナーパターンの座標と形状を、前記形状パターンの設計データから取得し、
    　前記コンピュータシステムは、前記設計データから取得した前記コーナーパターンの座標と形状に基づき、互いからの距離が所定距離以内である２つの前記コーナー点をコーナーペア候補として特定し、
    　前記コンピュータシステムは、前記コーナーペア候補を形成する前記形状パターンの位置と、前記設計データ上における前記コーナーペア候補の位置との間の相対関係にしたがって、前記コーナーペア候補を形成する前記形状パターン上の２つのコーナー点の座標を特定する
    　ことを特徴とするパターン検査・計測装置。
  2. 　前記コンピュータシステムは、前記コーナーパターンのなかから、第１コーナー点および第２コーナー点を抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第１コーナー点と前記第２コーナー点との間の距離が第１閾値未満である場合は、前記第１コーナー点と前記第２コーナー点のうち少なくともいずれかを、前記コーナーペア候補から除外する
    　ことを特徴とする請求項１記載のパターン検査・計測装置。
  3. 　前記コンピュータシステムは、線分を接続することによって構成された閉領域を形成する１つの前記コーナーパターンのうち、隣接するコーナー点を除いた２つのコーナー点を、前記１つのコーナーパターンが有する内部コーナー点ペアとして抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記抽出した内部コーナー点ペアを、前記コーナーペア候補として特定する
    　ことを特徴とする請求項１記載のパターン検査・計測装置。
  4. 　前記コンピュータシステムは、前記内部コーナー点ペアを抽出する際には、
    　　線分を接続することによって構成された閉領域のうち、隣接するコーナー点を除いた２つのコーナー点が存在可能な範囲のみを、前記設計データ上で探索する
    　ことを特徴とする請求項３記載のパターン検査・計測装置。
  5. 　前記設計データは、２次元形状を記述したデータであり、
    　前記コンピュータシステムは、前記形状パターンのうち、２次元平面の法線方向に沿って突出することにより形成されている突出形状パターンと、陥没することにより形成されている陥没形状パターンとを区別し、
    　前記コンピュータシステムは、前記突出形状パターンと前記陥没形状パターンそれぞれについて、前記内部コーナー点ペアを抽出する
    　ことを特徴とする請求項３記載のパターン検査・計測装置。
  6. 　前記コンピュータシステムは、線分を接続することによって構成された閉領域を形成する２つの前記コーナーパターンのうち一方が有する第１コーナー点と、他方が有しかつ前記第１コーナー点に対して対向配置された第２コーナー点とを、外部コーナー点ペアとして抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記抽出した外部コーナー点ペアを、前記コーナーペア候補として特定する
    　ことを特徴とする請求項１記載のパターン検査・計測装置。
  7. 　前記コンピュータシステムは、前記外部コーナー点ペアを抽出する際には、
    　　線分を接続することによって構成された閉領域を形成する２つの前記コーナーパターンがそれぞれ有するコーナー点のうち、互いに対して対向配置された２つのコーナー点が存在可能な範囲のみを、前記設計データ上で探索する
    　ことを特徴とする請求項６記載のパターン検査・計測装置。
  8. 　前記設計データは、２次元形状を記述したデータであり、
    　前記コンピュータシステムは、前記形状パターンのうち、２次元平面の法線方向に沿って突出することにより形成されている突出形状パターンと、陥没することにより形成されている陥没形状パターンとを区別し、
    　前記コンピュータシステムは、前記突出形状パターンと前記陥没形状パターンそれぞれについて、前記外部コーナー点ペアを抽出する
    　ことを特徴とする請求項６記載のパターン検査・計測装置。
  9. 　前記コンピュータシステムは、前記コーナーパターンのなかから、第３パターンと第４パターンを抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記設計データが記述している線分が、前記第３パターンと前記第４パターンを結ぶ線分と交差する場合は、前記第３パターンと前記第４パターンのうち少なくともいずれかを、前記コーナーペア候補から除外する
    　ことを特徴とする請求項１記載のパターン検査・計測装置。
  10. 　前記コンピュータシステムは、前記座標を特定した２つのコーナー点間の距離を、前記コーナーペア候補を形成する２つの前記コーナー点間の距離として、算出および出力する
    　ことを特徴とする請求項１記載のパターン検査・計測装置。
  11. 　前記コンピュータシステムは、前記コーナーペア候補を複数個特定し、
    　前記コンピュータシステムは、
    　　前記複数個のコーナーペア候補のうち、第１コーナーペア候補を形成する一方のコーナー点と、第２コーナーペア候補を形成する一方のコーナー点との間の距離が基準閾値以内であり、かつ、前記第１コーナーペア候補を形成する他方のコーナー点と、前記第２コーナーペア候補を形成する他方のコーナー点との間の距離が前記基準閾値以内である場合は、
    　　前記第１コーナーペア候補に含まれるコーナー点と前記第２コーナーペア候補に含まれるコーナー点の全組み合わせのうち、互いの間の距離が最も短いもののみを抽出し、それ以外のコーナー点については前記コーナーペア候補から除外する
    　ことを特徴とする請求項１０記載のパターン検査・計測装置。
  12. 　前記コンピュータシステムは、前記コーナー点のうち、互いの間の距離が第１閾値未満であるものを、対象外ペアとして抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記コーナー点のうち、互いの間の距離が前記第１閾値以上第２閾値未満であるものを、密集コーナー群として抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記内部コーナー点ペアから前記対象外ペアと前記密集コーナー群を除外したもののうち互いの間の距離が最も小さい２つの前記コーナー点を、前記コーナーペア候補として特定し、
    　前記コンピュータシステムは、前記内部コーナー点ペアに含まれかつ前記密集コーナー群に含まれる前記コーナー点のうち、互いの間の距離が最も小さい２つの前記コーナー点を、前記コーナーペア候補として特定する、あるいは、前記コンピュータシステムは、前記内部コーナー点ペアに含まれかつ前記密集コーナー群に含まれる前記コーナー点のうち、前記密集コーナー群から１点を抽出し、その抽出したコーナー点を前記コーナーペア候補として特定する
    　ことを特徴とする請求項３記載のパターン検査・計測装置。
  13. 　前記コンピュータシステムは、前記コーナー点のうち、互いの間の距離が第１閾値未満であるものを、対象外ペアとして抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記コーナー点のうち、互いの間の距離が前記第１閾値以上第２閾値未満であるものを、密集コーナー群として抽出し、
    　前記コンピュータシステムは、前記外部コーナー点ペアから前記対象外ペアと前記密集コーナー群を除外したもののうち互いの間の距離が最も小さい２つの前記コーナー点を、前記コーナーペア候補として特定し、
    　前記コンピュータシステムは、前記外部コーナー点ペアに含まれかつ前記密集コーナー群に含まれる前記コーナー点のうち、互いの間の距離が最も小さい２つの前記コーナー点を、前記コーナーペア候補として特定する、あるいは、前記コンピュータシステムは、前記外部コーナー点ペアに含まれかつ前記密集コーナー群に含まれる前記コーナー点のうち、前記密集コーナー群から１点を抽出し、その抽出したコーナー点を前記コーナーペア候補として特定する
    　ことを特徴とする請求項６記載のパターン検査・計測装置。
  14. 　前記コンピュータシステムは、前記コーナーペア候補を形成する２つの前記コーナー点と、そのコーナー点間の距離とを画面表示する、画面インターフェースを備える
    　ことを特徴とする請求項１０記載のパターン検査・計測装置。
  15. 　試料上に形成された形状パターンを検査または計測する処理をコンピュータに実行させるパターン検査・計測プログラムであって、
    　前記パターン検査・計測プログラムは、前記コンピュータに、
    　　前記形状パターンを撮像した画像から、前記形状パターンのうちコーナー点を含むコーナーパターンを検出するステップを実行させ、
    　前記コーナーパターンを検出するステップにおいては、前記コンピュータに、
    　　　前記コーナーパターンの座標と形状を、前記形状パターンの設計データから取得するステップ、
    　　前記設計データから取得した前記コーナーパターンの座標と形状に基づき、互いからの距離が所定距離以内である２つの前記コーナー点をコーナーペア候補として特定するステップ、
    　　前記コーナーペア候補を形成する前記形状パターンの位置と、前記設計データ上における前記コーナーペア候補の位置との間の相対関係にしたがって、前記コーナーペア候補を形成するステップ、
    　を実行させる
    　ことを特徴とするパターン検査・計測プログラム。
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