WO2022014008A1 - 補正係数計算装置、補正係数計算方法、補正係数計算プログラム - Google Patents

補正係数計算装置、補正係数計算方法、補正係数計算プログラム Download PDF

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真純 白井
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    • H01J2237/28—Scanning microscopes
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    • H01J2237/00—Discharge tubes exposing object to beam, e.g. for analysis treatment, etching, imaging
    • H01J2237/26—Electron or ion microscopes
    • H01J2237/282—Determination of microscope properties
    • H01J2237/2826—Calibration

Definitions

  • the present disclosure relates to a technique for calculating a machine difference correction coefficient for correcting a machine difference between image acquisition devices that acquire an image of a sample.
  • a length measuring SEM (CD-SEM: Critical Measurement-Scanning Electron Microscope) irradiates a fine pattern formed on a semiconductor wafer while scanning an electron beam, and detects and images the emitted secondary electrons. , Measure the pattern dimensions based on the quantitative features extracted from the image.
  • machine difference difference in length measurement value between a plurality of devices
  • the length measurement SEM device that measures the dimensions of fine patterns such as semiconductors from the acquired image.
  • Patent Document 1 describes a technique for correcting a machine difference of an electron beam observation device.
  • the document describes an image from a secondary signal generated from a sample by irradiating the sample with an electron source and an objective lens that focuses the electron beam emitted from the electron source.
  • It is an electron beam observation device that generates a plurality of images by capturing an image of a reference sample having a specific pattern multiple times, and has a control unit that calculates a frequency characteristic for each of the plurality of images. , The control unit holds the plurality of frequency characteristics. ⁇ (See summary).
  • Patent Document 2 describes a technique for measuring the opening angle of an electron beam as an example of an image feature amount.
  • the document states, "The present disclosure is intended to propose a charged particle beam device that enables proper evaluation and setting of a beam opening angle. "As an aspect to achieve the above object, the plurality of lenses are focused at a predetermined height on the sample and the opening angle of the beam is adjusted.”
  • a charged particle beam device that controls the first, based on the detection signal obtained by scanning the beam while focusing on the first height, which is the bottom of the pattern formed on the sample. (S102), the feature amount of the signal waveform of the bottom edge of the pattern is calculated from the first signal waveform (S102), and the opening angle of the beam is calculated based on the calculation of the feature amount.
  • S106 ⁇ (See summary).
  • Patent Document 1 observes the same sample in a plurality of devices and corrects the frequency characteristics obtained from each image so that one frequency characteristic is equivalent to the other frequency characteristic. Correct the machine difference.
  • the machine difference fluctuates daily due to changes in the environment in which the measuring device is placed, deterioration of internal parts of the device over time, etc., and in order to keep the machine difference continuously small, Patent Document 1
  • the indicated method needs to be performed frequently.
  • the present disclosure has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present disclosure is to provide a technique for obtaining a more efficient and highly accurate machine difference correction coefficient.
  • the defect inspection device calculates a machine difference correction coefficient for correcting the difference in the feature amount of the reference sample between the devices, and the machine difference variation coefficient representing the change with time of the feature amount of the calibration member is out of the threshold range. In that case, the machine difference correction coefficient is recalculated using the feature amount of the calibration member.
  • the correction coefficient is obtained from the sample unique to the device, so that the time required for calculating the correction coefficient can be significantly reduced and a more accurate machine error correction coefficient can be efficiently obtained. Is possible.
  • FIG. 1 It is a block diagram which shows the schematic structure of the defect inspection apparatus 1-A which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. It is a flowchart explaining the procedure of calculating the machine difference correction coefficient. It is a flowchart explaining the recalculation of the machine difference correction coefficient when the change of the apparatus state occurs.
  • It is a time-dependent change table explaining the operation example of Embodiment 1. It is a time-dependent change table explaining the operation example of Embodiment 1. It is a time-dependent change table explaining the operation example of Embodiment 1. It is a time-dependent change table explaining the operation example of Embodiment 1.
  • FIG. 1 It is a flowchart explaining the procedure of calculating the machine difference correction coefficient. It is a flowchart explaining the recalculation of the machine difference correction coefficient when the change of the apparatus state occurs.
  • It is a time-dependent change table explaining the operation example of Embodi
  • FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of the defect inspection device 1-A according to the first embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 1 shows an electron beam observation system in which defect inspection device 1-A and defect inspection device 1-B are connected via a communication means 121 such as a data bus or a network.
  • the defect inspection device 1-A and the defect inspection device 1-B are configured so that data can be transmitted to and received from each other via the communication means 10. Since the configurations of the defect inspection device 1-A and the defect inspection device 1-B are the same, only the defect inspection device 1-A will be described below. When the defect inspection device 1-A and the defect inspection device 1-B are not distinguished, they are referred to as the defect inspection device 1.
  • the scanning electron microscope 100 is a device for observing the sample 108 by irradiating the sample 108 with the electron beam 102.
  • the computer system 300 controls each part of the scanning electron microscope 100.
  • the operation unit 200 is a user interface used by the user to give an instruction to the scanning electron microscope 100 via the computer system 300.
  • the computer system 300 may be a component of any electron beam observation device, or may be a device independent of these. In FIG. 1, the computer system 300 is arranged as a component of the device 1-A.
  • the electron beam 102 emitted from the electron gun 101 propagates along the optical axis 115, is scanned by the deflector 105, is converged by the objective lens 106, and is irradiated on the sample 108 on the stage 107.
  • the secondary electrons 114 emitted from the sample 108 are detected by the detector 104.
  • the computer system 300 images the detection signal of the secondary electrons 114 output by the detector 104.
  • the display on the operation unit 200 displays the image.
  • the difference (machine difference) in the length measurement values between the devices is small.
  • the length measurement value may differ depending on the electron beam observation device.
  • Patent Document 1 proposes an image correction method for suppressing a machine difference between devices AB by photographing the same sample in the device A and the device B in advance and correcting the difference in frequency characteristics extracted from the image. ..
  • the machine difference always fluctuates because a slight difference in the shape of the electron beam occurs due to aged deterioration of the device, changes in the usage environment, and the like.
  • Patent Document 1 when a large machine difference between the devices AB is observed again, the same sample is imaged again in the device A and the device B, and the difference in the frequency characteristics extracted from the image is corrected.
  • the correction coefficient is updated to correct the image of the sample acquired by each device.
  • the target device group for which the machine error should be suppressed is not two, for example, several tens of devices, it takes a lot of labor and time to image the same sample with all the devices and calculate the machine error correction coefficient. It is not realistic because it takes.
  • the device A and the device B use different samples, it is difficult to determine whether the obtained frequency characteristic difference is due to the device or the sample, and a correct machine difference correction coefficient can be obtained. No.
  • the calibration member 130 is provided on the stage 107 separately from the reference sample, and the frequency characteristic difference between the reference sample and the calibration member 130 is held in advance as the sample difference correction coefficient, and the correction coefficient is calculated.
  • each device acquires an image of the calibration member 130, corrects the image by the inter-sample correction coefficient, and then calculates the machine difference correction coefficient.
  • the calibration member 130 can be configured, for example, by cutting out a part of a sample (semiconductor wafer or the like) to be inspected and fixing it on the stage 107.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a procedure for calculating the machine difference correction coefficient. This flowchart is carried out by the computer system 300 controlling each part of the scanning electron microscope 100. Here, it is assumed that the machine difference between the defect inspection device 1-A (device A) and the defect inspection device 1-B (device B) is corrected. Each step of FIG. 2 will be described below.
  • the apparatus A takes an image of the reference sample S and acquires the frequency characteristic SA0 of the image.
  • the frequency characteristic referred to here is, for example, the frequency spectrum characteristic of the image of the sample as described in Patent Document 1.
  • the device A captures an image of the calibration member KA (the one described above as the calibration member 130) included in the device A, and acquires the frequency characteristic KA A0 of the image.
  • the apparatus A calculates the correlation coefficient CA 0 using the frequency characteristic SA 0 (the calculation procedure will be described later).
  • the device A calculates and stores the machine difference correction coefficient XA 0 (the calculation procedure will be described later).
  • the apparatus B also acquires the respective frequency characteristics from the images of the reference sample S and the calibration member KB, calculates the correlation coefficient CB 0 , and calculates and stores the machine error correction coefficient XB 0.
  • FIG. 3 is a flowchart illustrating recalculation of the machine error correction coefficient when a change in the device state occurs.
  • the computer system 300 determines whether or not it is necessary to recalculate the machine error correction coefficient by executing this flowchart at predetermined time intervals (for example, once a day). Each step of FIG. 3 will be described below. Since the device A and the device B perform the same processing, only the operation of the device A will be described below.
  • the apparatus A imaged the calibration member KA again, obtained the frequency characteristic KA AN, and according to the difference from the KA used in the previous calculation of the machine difference correction coefficient. Calculate and save the difference coefficient of variation VK AN.
  • the coefficient of variation VK AN is a coefficient for sequentially monitoring the change over time in the feature amount of the calibration member. A calculation example will be described later.
  • the apparatus A calculates and stores the total coefficient of variation VX AN according to the difference between KA, that is, KA A0 and KA AN at the time of acquiring the reference frequency characteristic, in order to prevent a defect due to overcorrection.
  • the total coefficient of variation VX AN represents the amount in which the feature amount of the calibration member KA has fluctuated since the initial calculation. A calculation example will be described later.
  • the device A determines whether the VK AN is within the threshold TVA range, and further determines whether the VX AN is within the range of the upper threshold (1 + TX) and the lower threshold (1-TX). If neither of them satisfies the threshold range, a new machine error correction coefficient XA AN is calculated and saved by the correction coefficient KA AN. Alternatively, if the threshold range of either one is not satisfied, the machine difference correction coefficient XA AN may be updated. In the calculation example described later, for the sake of simplicity, it is decided to update the machine difference correction coefficient XA AN if one of the threshold values is not satisfied.
  • FIGS. 4A to 4D are time-dependent change tables for explaining an operation example of the first embodiment. For convenience of description, the time course of each parameter for each day is shown in each figure.
  • the device A acquires the frequency characteristic SA0 of the reference sample S, and uses this as the reference frequency characteristic between the devices AB.
  • the apparatus A acquires the frequency characteristic KA A0 of the calibration member KA, and obtains the correlation coefficient CA0 of the reference sample S and the calibration member K by the calculation of SA0 and KA A0 .
  • Correlation coefficient C A0 is a convenience used factor in calculating the machinery difference correction coefficient XA 0.
  • the apparatus A obtains the machine difference correction coefficient X A0 by the calculation of SA0 , KA A0, and CA0 .
  • the machine difference correction coefficient is a coefficient for correcting the difference in the feature amount between the devices AB. Since the device A is used as a reference, the machine difference correction coefficient XA 0 on the 0th day is 1.
  • the device B On the 0th day, the device B also calculates a similar coefficient. However, since the device A is used as a reference, the machine difference correction coefficient X B0 is a coefficient representing the difference between SA 0 and SB 0. In this example, the ratio of SA0 and SB0 is set to the machine difference correction coefficient X B0 (Equation (9)). By substituting SB0 derived from the equation (7) into the second arithmetic expression of the equation (9), the third arithmetic expression of the equation (9) can be obtained.
  • the apparatus A obtains the frequency characteristic KA A1 using the calibration member KA.
  • the apparatus A obtains the coefficient of variation VK A1 representing the absolute value of the difference between KA A0 and KA A1.
  • VK A1 is within the threshold range.
  • the first day may be omitted for the total coefficient of variation VX AN. It is omitted in this example. The same applies to the device B.
  • the device B updates the machine difference correction coefficient XB 2. Specifically, (a) the feature amount SA0 of the reference sample S first acquired by the apparatus A is acquired, (b) the feature amount KB B2 of the calibration member KB is acquired again, and (c) equation (35). Update XB according to. It will be updated in the same way on the third day.
  • the device A updates the machine difference correction coefficient XA 3. Specifically, (a) the feature amount SA0 of the reference sample S first acquired by the apparatus A is acquired, and (b) the feature amount KA A3 of the calibration member KA is acquired again, according to the equation (c) (48). Therefore, XA is updated.
  • the computer system 300 in the case that are referenced to device A, if the machinery difference variation coefficient VK B2 of device B exceeds the threshold value TVB, once again acquires the feature quantity KB B2 of the calibration member KB, The machine difference correction coefficient XB 2 is updated by using the newly acquired feature amount KB B2.
  • Machinery difference variation coefficient VK B2 represents the feature amount, for example, changes over time for each day of the calibration member KB. Therefore, even when the machine difference fluctuates continuously, the machine difference correction coefficient can be appropriately updated according to the fluctuation.
  • the computer system 300 calculates the total coefficient of variation VX, which represents the amount of variation of the feature amount of the calibration member from the first calculation, and VX is within the range of the threshold TX (1-TX ⁇ VX ⁇ ). If 1 + TX) is not satisfied, the machine difference correction coefficient X is updated. This makes it possible to identify changes over time that cannot be captured by monitoring changes over time on a daily basis, and to appropriately update the machine error correction coefficient in accordance with the changes.
  • the difference of the device B is used by using the feature amount SA0. Update the correction factor XB. Therefore, it is not necessary to reacquire the feature amount of the reference sample S in order to update the machine difference correction coefficient XB.
  • the machine difference correction coefficient XB can be updated using only the feature amount in the device B. That is, the machine difference correction can be completed only inside the device B without the device B obtaining new information from the device A.
  • the surface condition of the semiconductor pattern changes depending on the number of years since manufacture, the irradiation history of the electron beam, and the repeated loading and unloading of the observation device into and out of the sample chamber. Therefore, for example, when several years have passed since the machine difference correction coefficients of the devices A and B were created, the machine difference correction coefficient XC of the newly created device C may be increased due to the change of the reference sample over time. There is concern that a difference will occur. On the other hand, since the calibration member installed in the sample chamber inside the apparatus is held in a vacuum, the change in frequency characteristics is smaller than that of the reference sample.
  • the feature amount of the reference sample S acquired by the device C is corrected according to the feature amount of the calibration member KA acquired by the device A. It was considered that the machine difference correction coefficient in the device C could be calculated.
  • FIG. 5 is a diagram showing a state in which the defect inspection device 1-C newly participates in the third embodiment.
  • the defect inspection device 1-C is connected to the computer system 300.
  • FIG. 6 is a flowchart illustrating a procedure in which the computer system 300 calculates the machine difference correction coefficient XC of the device C.
  • the computer system 300 of the apparatus AC implements this flowchart when the apparatus C newly joins.
  • the procedure when the apparatus C participates on the second day is shown according to the calculation example shown in FIG.
  • Each step of FIG. 7 will be described below.
  • the coefficient of variation VKA 2 of the device A is obtained from the first frequency characteristic KA A0 of the calibration member KA of the device A at that time and the current frequency characteristic KA A2 (day 2).
  • Device C the feature amount S C2 of the reference sample S at time participation (Day 2), the calibration member KC feature quantity KC C2, calculates the correlation coefficient C C2, the.
  • the machine difference correction coefficient XC 0 of the device C should normally be calculated according to the difference between SC 0 and SA 0 , but since device C participated from the second day, SC 0 does not exist. .. So using the feature quantity in the apparatus A, by converting the S C2 to day 0 value equivalent, it was decided to reproduce the S C0 artificially. As a result, the machine difference correction coefficient XC 0 can be appropriately calculated even for the device C that participates in the middle. A calculation example will be described later.
  • FIG. 7A shows the result of calculating each parameter when the device C newly participates on the second day. Since the 0th to 1st days are the same as those in the first embodiment, they are omitted.
  • Device C a machinery difference correction coefficient XC 0, is calculated according to the difference between the S C0 and S A0 (formula (38)). However, since S C0 does not exist, converting the S C2 to S C0 according to the following procedure.
  • the apparatus difference (calibration member KA
  • the difference between the samples (the difference between the feature amount of the reference sample S acquired by the apparatus A and the feature amount of the reference sample S acquired by the apparatus C) occurs.
  • the S C2 in order to convert the S C0, it is necessary to correct these two differences.
  • FIG. 7B shows a calculation example on the third day of the second embodiment. If the coefficient of variation VK is out of the threshold range, the coefficient of variation X is updated.
  • the threshold value may be determined for the total coefficient of variation of the machine difference as in the first embodiment. For convenience of description, it is omitted in FIGS. 7A to 7B.
  • the device A is in the case of calculating the S C2 first after elapses first 2 days from the time of calculating the S A0, and calculating device A is first S
  • the machine difference correction coefficient X C0 is calculated using A0.
  • the device A is in the case of calculating the S C2 first after elapses first 2 days from the time of calculating the S A0, in addition to S A0, (a ) device C S C2 which was first calculated, using the S A2, the device a is calculated at the time when (b) apparatus C was calculated for the first to S C2, calculating a machinery difference correction coefficient X C0.
  • SC0 machinery difference correction coefficient
  • the device A is in the case of calculating the S C2 first after elapses first 2 days from the time of calculating the S A0, in addition to S A0, device A
  • the coefficient of variation X C0 may be calculated using the coefficient of variation VK A2 in. Thereby, even if the device C participates in the middle, the machine difference correction coefficient X C0 can be calculated based on the same rule as the device group that has already participated.
  • the frequency characteristics in the initial state of the reference device acquired by using the reference sample are used as the reference of the machine error correction coefficient. Therefore, it was decided to calculate the machine difference correction coefficient X by converting the frequency characteristics acquired by the calibration member into the frequency characteristics in the reference sample.
  • the machine difference correction coefficient X is (a) the machine difference correction coefficient XT for correcting the difference between devices, and (b) the fluctuation correction coefficient XV for correcting the time-dependent variation in the same device. An example of dividing into is described. All of these can be regarded as a part of the machine error correction coefficient X.
  • FIG. 8 is a flowchart illustrating a procedure in which the defect inspection device 1 according to the third embodiment calculates the machine difference correction coefficient XT and the fluctuation correction coefficient XV.
  • the device AB calculates the machine difference correction coefficients XT A0 and XT B0 , respectively, with the frequency characteristic SA A0 as a reference.
  • the machine difference correction coefficient XT represents only the change with time of the frequency characteristic of the reference sample S (the frequency characteristic of the calibration member K is not included).
  • the machine difference correction coefficient XT is kept as it is without being updated after the first calculation. A calculation example will be described later.
  • the Device A calculates a frequency characteristic KA A calibration member KA.
  • the device A calculates, for example, the fluctuation correction coefficient XVA A every day.
  • the fluctuation correction coefficient XVA A represents the change over time of KA A.
  • the frequency characteristic KB B and the fluctuation correction coefficient XV B of the calibration member KB are calculated. If the coefficient of variation VK (variation over time of the feature amount of the calibration member) is out of the threshold range, the coefficient of variation XV is updated. A calculation example will be described later. Further, the total coefficient of variation VX may be calculated in the same manner as in the first embodiment.
  • FIGS. 9A to 9D are time-dependent change tables for explaining an operation example of the third embodiment. For convenience of description, the time course of each parameter for each day is shown in each figure.
  • each device AB calculates a machinery difference correction coefficient XT.
  • the machine difference correction coefficient XT A0 in the device A is 1.
  • the apparatus A further calculates a variation correction coefficient XV A0 representing the temporal variation of the feature amount KA A0 of the calibration member KA.
  • XV B0 is calculated in the same manner.
  • the machine difference correction coefficient XT of the device C is calculated in the same manner as in the second embodiment (formula (46) has the same contents as the formula (38) of FIG. 7A).
  • the fluctuation correction coefficient of the device C is 1 because it is based on the frequency characteristic KC C2 on the second day.
  • the machinery difference variation coefficient VK B2 of the device B becomes a threshold range, to update the variation correction coefficient XV B0 by the ratio between the KB B2 and KB B0.
  • the coefficient of variation VK for the machine difference was out of the threshold range for both the devices AB, so the coefficient of variation XV 0 is updated with reference to the frequency characteristic KB 3 on the third day.
  • the defect inspection device 1 calculates a coefficient of variation XV representing a change over time in the frequency characteristics of the calibration member K as a part of the machine difference correction coefficient X, and uses the machine difference correction coefficient XT to calculate the coefficient of variation XV. After correcting the machine difference between them and calculating the machine difference correction coefficient XT for the first time, if the machine difference variation coefficient VK is outside the threshold range, the variation correction coefficient XV is updated, and if it is within the threshold range, it is not updated.
  • the machine difference correction coefficient X is divided into the machine difference correction coefficient XT and the variation correction coefficient XV, and the corrections between the devices are aggregated in the machine difference correction coefficient XT and corrected only for the first time, and thereafter only inside each device. Updates the coefficient of variation VK (without acquiring the coefficients of other devices). As a result, since it is not necessary to consider the frequency characteristic difference between the reference sample S and the calibration member K after the first day, the coefficient calculation process becomes easier than in the first and second embodiments.
  • Patent Document 2 describes a method for reducing the difference in the opening angle of an electron beam in an electron microscope device.
  • samples with different taper angles are imaged, features are extracted from the obtained signal profile, the obtained measurement results are fed back to the lens control of the device, and the opening angle is adjusted. It discloses a method for reducing the device error.
  • a method in which all the devices measure one reference sample can be considered, but it is not realistic when there are many target devices or when the opening angle is to be constantly monitored.
  • both the reference sample and the calibration member are measured in advance, and the opening angle obtained from the calibration member is obtained.
  • a correction coefficient calibration member correction coefficient
  • FIG. 10 is a flowchart illustrating a procedure in which the defect inspection device 1 according to the fourth embodiment corrects the opening angle. This flowchart is implemented by the computer system 300. Here, it is assumed that the apparatus A implements this flowchart. Each step of FIG. 10 will be described below.
  • the device A acquires an image of the reference sample S and acquires an opening angle AS from the image.
  • the device A further acquires an image of the calibration member K and acquires an opening angle AK from the image.
  • the device A calculates the calibration member correction coefficient for correcting the opening angle AK according to the difference between the opening angle AS and the opening angle AK.
  • the apparatus A corrects the opening angle AK using the calibration member correction coefficient to obtain the corrected opening angle AK'. Therefore, the opening angle AK'is equivalent to the opening angle AS even though it is the opening angle obtained from the calibration member K.
  • the corrected opening angle (BK'in the case of device B) is acquired according to the flowchart of FIG. This makes it possible to obtain the difference between the devices. If the image obtained by each device is corrected according to the difference in opening angle, each device can reduce the difference without using a reference sample. Alternatively, if the difference in opening angle is fed back to the lens control of the device, the difference in opening angle can be reduced by hardware.
  • the corrected opening angle is used to correct the image of each device by comparing it between the devices, the frequency characteristics of the reference sample S in the first embodiment ( SA0 and SB0 in FIG. 4A). ) Has the same role. Therefore, the processing after calculating the corrected opening angle is the same as that of the first embodiment.
  • the opening angle is used as the feature amount of the image, but other feature amounts can also be used according to the flowchart of FIG.
  • the beam spot diameter and the beam tilt angle which are index values of the electron beam profile, can be used as the image feature amount.
  • the defect inspection device 1 corrects the opening angle AK with reference to the opening angle AS by calculating the component correction coefficient using the opening angle AS and the opening angle AK. Thereby, the opening angle AK acquired from the calibration member K can be converted into the equivalent of the opening angle AS acquired from the reference sample S.
  • the defect inspection device 1 (device A) according to the fourth embodiment has a machine difference correction coefficient XA according to the difference between the corrected opening angle AK'and the corrected opening angle BK'acquired by the device B. To calculate.
  • the machine difference between the devices can be corrected based on the feature amount of the reference sample S in the reference device (SA if the device A is the reference device). Further, by comparing the corrected opening angles with each other, it is possible to correct the machine difference without acquiring the reference feature amount.
  • the computer system 300 is configured as a correction coefficient calculation device (or a component of the correction coefficient calculation device) for calculating the difference correction coefficient of each electron beam observation device.
  • the processing performed by the computer system 300 can be configured by hardware such as a circuit device that implements the processing, or can be configured by executing software that implements the processing by an arithmetic unit.
  • a coefficient such as the coefficient of variation VK has been described as a coefficient representing the time-dependent variation of the feature amount.
  • These coefficients can be expressed by the absolute value of the difference from the reference value, or can be expressed by the ratio of the reference value and the current value. This is because they have essentially the same meaning.
  • VK when it is necessary to express VK by a ratio as in the formula (38) of FIG. 7A, the ratio is used. In this case, when comparing the coefficient of variation with the machine difference and the threshold value, it is necessary to assume that the coefficient of variation with the machine difference is a ratio. do.
  • the scanning electron microscope is exemplified as an example of the electron beam observation device, but the present disclosure can be applied to an electron beam observation device other than the scanning electron microscope or a measurement device based on an image other than the electron microscope. Is.
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Abstract

本開示は、より効率よく高精度な機差補正係数を求める技術を提供することを目的とする。本開示に係る欠陥検査装置は、装置間における基準試料の特徴量の差分を補正する機差補正係数を算出し、校正部材の特徴量の経時変化を表す機差変動係数が閾値範囲外である場合は、校正部材の特徴量を用いて機差補正係数を再計算する（図３参照）。

Description

補正係数計算装置、補正係数計算方法、補正係数計算プログラム
　本開示は、試料の画像を取得する画像取得装置間の機差を補正する機差補正係数を計算する技術に関する。
　半導体製造プロセスにおいては、パターンの寸法や形状の出来栄えを管理するために、半導体パターンに対して光や電子線を照射して得られる信号から抽出する特徴量に基づく診断がしばしば用いられる。例えば測長ＳＥＭ（ＣＤ－ＳＥＭ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ－Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）は、半導体ウェハ上に形成された微細パターンに対して電子線を走査させながら照射し、放出された２次電子を検出・画像化し、画像から抽出した定量的な特徴量に基づきパターン寸法を計測する。
　半導体検査・計測装置のうち、取得した画像から半導体等の微細パターンの寸法を測定する測長ＳＥＭ装置においては、複数装置間の測長値の差（機差）が小さいことが望ましい。これまで、ハードウェア的またはソフトウェア的な調整により、機差を許容できる範囲にまで小さくする取り組みが行なわれてきたが、半導体等のパターンのさらなる微細化に伴い、既存の機差低減方法が限界に近づきつつある。
　下記特許文献１は、電子線観察装置の機差を補正する技術について記載している。同文献は、『電子源と、前記電子源から放出された電子線を集束する対物レンズと、を有して、前記電子線を試料に照射することによって前記試料から発生する二次信号から画像を生成する電子線観察装置であって、特定のパターンを有する基準試料の画像を複数回撮像して複数の画像を生成し、前記複数の画像のそれぞれについて周波数特性を算出する制御部を有し、前記制御部は、前記複数の周波数特性を保持する。』という技術を開示している（要約参照）。
　下記特許文献２は、画像特徴量の１例として、電子ビームの開き角を計測する技術について記載している。同文献は、『本開示は、ビームの開き角の適正な評価や設定を可能とする荷電粒子線装置の提案を目的とする。』ことを課題として、『上記目的を達成するための一態様として、複数のレンズと、試料上の所定の高さで焦点を合わせると共に、ビームの開き角の調整を行うように前記複数のレンズを制御する荷電粒子線装置であって、試料上に形成されたパターンの底部である第１の高さに焦点を合わせた状態で前記ビームを走査することによって得られる検出信号に基づいて第１の信号波形を生成（Ｓ１０２）し、当該第１の信号波形から前記パターンの底部エッジの信号波形の特徴量を算出（Ｓ１０４）し、当該特徴量の算出に基づいて、前記ビームの開き角を算出（Ｓ１０６）する荷電粒子線装置を提案する。』という技術を開示している（要約参照）。
ＷＯ２０１９／０２１５３６ 特開２０１９－１８５９６２号公報
　特許文献１記載の技術は、複数の装置において同一の試料を観察し、各々の画像から得られた周波数特性に対し、片方の周波数特性を他方の周波数特性に等価にする補正をかけることにより、機差を補正する。しかし、実際には機差は計測装置の置かれた環境の変化や、装置内部部品の経年劣化等により、日々変動するものであり、機差を継続的に小さく保つには、特許文献１に示された方法を頻回に実施する必要がある。
　特許文献１に示された従来例では、試料起因の周波数特性差の影響を排除するため、複数の装置で共通の試料を用いて補正係数を求める必要があるが、頻回に計測を実施する場合、試料を補正対象の装置１台ずつ持ち回る必要があり効率が悪い。特に、半導体製造ラインは、数十台に及ぶ測定装置の機差をできるだけ小さくすることが求められるので、全装置が１つの試料を測定するのにかかる期間は数日に及ぶことが想定される。機差は日々変動するので、補正係数を求めている間にも機差が変動し、補正の精度が低下することが懸念される。
　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、より効率よく高精度な機差補正係数を求める技術を提供することを目的とする。
　本開示に係る欠陥検査装置は、装置間における基準試料の特徴量の差分を補正する機差補正係数を算出し、校正部材の特徴量の経時変化を表す機差変動係数が閾値範囲外である場合は、校正部材の特徴量を用いて機差補正係数を再計算する。
　本開示に係る欠陥検査装置によれば、装置固有の試料により補正係数が求められることにより、補正係数算出に必要な時間を大幅に削減し、より高精度な機差補正係数を効率よく求めることが可能となる。
実施形態１に係る欠陥検査装置１－Ａの概略構成を示すブロック図である。 機差補正係数を算出する手順を説明するフローチャートである。 装置状態の変化が生じた場合の機差補正係数の再算出について説明するフローチャートである。 実施形態１の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態１の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態１の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態１の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態３において欠陥検査装置１－Ｃが新たに参加した状態を示す図である。 コンピュータシステム３００が装置Ｃの機差補正係数ＸＣを算出する手順を説明するフローチャートである。 実施形態２の２日目において装置Ｃが新たに参加したときにおける各パラメータを計算した結果を示す。 実施形態２の３日目における計算例を示す。 実施形態３に係る欠陥検査装置１が機差補正係数ＸＴと変動補正係数ＸＶを計算する手順を説明するフローチャートである。 実施形態３の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態３の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態３の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態３の運用例を説明する経時変化表である。 実施形態４に係る欠陥検査装置１が開き角を補正する手順を説明するフローチャートである。
＜実施の形態１＞
　図１は、本開示の実施形態１に係る欠陥検査装置１－Ａの概略構成を示すブロック図である。図１は、データバスやネットワーク等の通信手段１２１を介して、欠陥検査装置１－Ａと欠陥検査装置１－Ｂが接続された電子ビーム観察システムを示す。欠陥検査装置１－Ａと欠陥検査装置１－Ｂとは、通信手段１０を介して、お互いにデータの送受信が可能なように構成されている。欠陥検査装置１－Ａと欠陥検査装置１－Ｂの構成は同様であるので、以下では欠陥検査装置１－Ａのみについて説明する。欠陥検査装置１－Ａと欠陥検査装置１－Ｂを区別しない場合は、欠陥検査装置１と呼称する。
　走査電子顕微鏡１００は、試料１０８に対して電子ビーム１０２を照射することにより試料１０８を観察する装置である。コンピュータシステム３００は、走査電子顕微鏡１００が備える各部を制御する。操作部２００は、ユーザがコンピュータシステム３００を介して走査電子顕微鏡１００に対して指示を与えるために用いるユーザインターフェースである。コンピュータシステム３００は、いずれかの電子ビーム観察装置の構成要素としてもよいし、これらとは独立した装置としてもよい。図１においてはコンピュータシステム３００が装置１－Ａの構成要素として配置されている。
　電子銃１０１から出射した電子ビーム１０２は、光軸１１５に沿って伝搬し、偏向器１０５により走査され、対物レンズ１０６により収束されて、ステージ１０７上の試料１０８に対して照射される。試料１０８から放出された２次電子１１４が検出器１０４により検出される。コンピュータシステム３００は、検出器１０４が出力する２次電子１１４の検出信号を画像化する。操作部２００上のディスプレイは、その画像を表示する。
　欠陥検査装置１－Ａと１－Ｂが取得した画像から試料１０８のパターンの寸法を測定する際に、装置間の測長値の差（機差）が小さいことが望ましい。しかし様々な要因により、同じパターンを測定した場合であっても、測長値は電子ビーム観察装置ごとに異なる場合がある。
　特許文献１では、あらかじめ装置Ａおよび装置Ｂにおいて同一の試料を撮像し、画像から抽出した周波数特性の違いを補正することにより、装置ＡＢ間の機差を抑制する画像補正方法を提案している。しかしながら、一度機差を抑制した装置同士であっても、装置の経年劣化や使用環境の変動等により、わずかな電子ビームの形状差が発生するので、機差は常に変動する。
　特許文献１の場合、例えば装置ＡＢ間の機差が再び大きく観測された場合には、装置Ａおよび装置Ｂにおいて再度同一の試料を撮像し、画像から抽出した周波数特性の違いを補正するための補正係数を更新し、各々の装置で取得する試料の画像を補正する。機差を抑制すべき対象の装置群が２台ではなく、例えば数十台に及ぶ場合、すべての装置で同一の試料を撮像し、機差補正係数を算出するには、多大な労力と時間がかかるので、現実的でない。一方で、装置Ａと装置Ｂが別々の試料を用いる場合、得られた周波数特性差が装置起因のものなのか、試料起因のものなのか判別が困難であり、正しい機差補正係数が得られない。
　そこで本実施形態１では、基準試料とは別に、校正部材１３０をステージ１０７上に備え付け、あらかじめ基準試料と校正部材１３０との間の周波数特性差を試料間差補正係数として保持し、補正係数算出の際は、各装置が校正部材１３０の画像を取得し、試料間補正係数により画像を補正したのち、機差補正係数を算出する。校正部材１３０は、例えば検査する試料（半導体ウエハなど）の一部を切り出してステージ１０７上に固定することによって構成できる。
　図２は、機差補正係数を算出する手順を説明するフローチャートである。本フローチャートは、コンピュータシステム３００が走査電子顕微鏡１００の各部を制御することによって実施される。ここでは欠陥検査装置１－Ａ（装置Ａ）と欠陥検査装置１－Ｂ（装置Ｂ）との間の機差を補正することを想定する。以下図２の各ステップを説明する。
　装置Ａは、基準試料Ｓの画像を撮像し、その画像の周波数特性ＳＡ０を取得する。ここでいう周波数特性は、例えば特許文献１記載のように、試料の画像の周波数スペクトル特性のことである。装置Ａは、装置Ａが備えている校正部材ＫＡ（校正部材１３０として上述したもの）の画像を撮像し、その画像の周波数特性ＫＡＡ０を取得する。装置Ａは、周波数特性ＳＡ０を用いて相関係数ＣＡ０を算出する（算出手順は後述）。装置Ａは、機差補正係数ＸＡ０を算出・保存する（算出手順は後述）。同様に装置Ｂも、基準試料Ｓと校正部材ＫＢの画像からそれぞれの周波数特性を取得し、相関係数ＣＢ０を算出し、機差補正係数ＸＢ０を算出・保存する。
　図３は、装置状態の変化が生じた場合の機差補正係数の再算出について説明するフローチャートである。装置状態が変化すると、当初求めた機差補正係数では補正量が不十分となる。コンピュータシステム３００は、本フローチャートを所定時間間隔ごとに（例えば１日１回）実施することにより、機差補正係数を再算出する必要があるか否か判定する。以下図３の各ステップを説明する。装置Ａと装置Ｂは同じ処理を実施するので、以下では装置Ａの動作のみ説明する。
　装置Ａは、機差補正係数ＸＡ０を求めたＮ日後に、再度校正部材ＫＡを撮像し、周波数特性ＫＡＡＮを求め、前回の機差補正係数算出時に使用したＫＡとの間の差分にしたがって機差変動係数ＶＫＡＮを算出し保存する。機差変動係数ＶＫＡＮは、校正部材の特徴量の経時変化を逐次的に監視するための係数である。算出例については後述する。
　装置Ａは、過補正による不具合を防ぐために、基準周波数特性取得時のＫＡすなわちＫＡＡ０とＫＡＡＮとの間の差分にしたがって、機差総変動係数ＶＸＡＮを算出し保存する。機差総変動係数ＶＸＡＮは、校正部材ＫＡの特徴量が初回算出時から変動した量を表す。算出例については後述する。
　装置Ａは、ＶＫＡＮが閾値ＴＶＡの範囲内であるか否かを判定し、さらにＶＸＡＮが上限閾値（１＋ＴＸ）と下限閾値（１－ＴＸ）の範囲内であるか否かを判定する。いずれも閾値範囲を満たしていなければ、補正係数ＫＡＡＮにより新たな機差補正係数ＸＡＡＮを算出し保存する。あるいは、いずれか一方の閾値範囲内を満たしていなければ機差補正係数ＸＡＡＮを更新してもよい。後述する算出例においては、説明簡易のため、いずれか一方の閾値範囲内を満たしていなければ機差補正係数ＸＡＡＮを更新することとした。
　図４Ａ～図４Ｄは、本実施形態１の運用例を説明する経時変化表である。記載の便宜上、１日ごとの各パラメータの経時変化を各図に記載した。
　０日目において、装置Ａは基準試料Ｓの周波数特性ＳＡ０を取得し、これを装置ＡＢ間の基準周波数特性とする。装置Ａは、校正部材ＫＡの周波数特性ＫＡＡ０を取得し、ＳＡ０とＫＡＡ０の演算により基準試料Ｓと校正部材Ｋの相関係数ＣＡ０を求める。相関係数ＣＡ０は、機差補正係数ＸＡ０を計算する際に便宜上用いる係数である。装置Ａは、ＳＡ０とＫＡＡ０とＣＡ０の演算により、機差補正係数ＸＡ０を求める。機差補正係数は、装置ＡＢ間の特徴量の差分を補正するための係数である。装置Ａを基準としているので、０日目における機差補正係数ＸＡ０は１である。
　０日目において、装置Ｂも同様の係数を算出する。ただし装置Ａを基準とするので、機差補正係数ＸＢ０はＳＡ０とＳＢ０との間の差分を表す係数である。本例においてはＳＡ０とＳＢ０の比率を機差補正係数ＸＢ０とした（式（９））。式（７）から導かれるＳＢ０を式（９）の２番目の演算式へ代入することにより、式（９）の３番目の演算式を得ることができる。
　１日目において、装置Ａは校正部材ＫＡを用いた周波数特性ＫＡＡ１を求める。装置Ａは、ＫＡＡ０とＫＡＡ１との間の差分の絶対値を表す機差変動係数ＶＫＡ１を求める。ここではＶＫＡ１が閾値範囲内であったものとする。機差総変動係数ＶＸＡＮについては、１日目は省略してもよい。本例においては省略した。装置Ｂにおいても同様である。
　２日目において、装置Ｂの機差変動係数ＶＫＢ２が閾値ＴＶＢを超えたので、装置Ｂは機差補正係数ＸＢ２を更新する。具体的には、（ａ）装置Ａが最初に取得した基準試料Ｓの特徴量ＳＡ０を取得する、（ｂ）校正部材ＫＢの特徴量ＫＢＢ２を改めて取得する、（ｃ）式（３５）にしたがってＸＢを更新する。３日目においても同様に更新する。
　３日目においては、装置Ａの機差変動係数ＶＫＡ３も閾値ＴＶＡを超えたので、装置Ａは機差補正係数ＸＡ３を更新する。具体的には、（ａ）装置Ａが最初に取得した基準試料Ｓの特徴量ＳＡ０を取得、（ｂ）校正部材ＫＡの特徴量ＫＡＡ３を改めて取得する、（ｃ）式（４８）にしたがってＸＡを更新する。
＜実施の形態１：まとめ＞
　本実施形態１において、コンピュータシステム３００は、装置Ａを基準としている場合において、装置Ｂの機差変動係数ＶＫＢ２が閾値ＴＶＢを超えた場合、校正部材ＫＢの特徴量ＫＢＢ２を改めて取得し、その改めて取得した特徴量ＫＢＢ２を用いて、機差補正係数ＸＢ２を更新する。機差変動係数ＶＫＢ２は、校正部材ＫＢの特徴量の例えば１日毎の経時変化を表す。したがって、機差が継続的に変動する場合であっても、機差補正係数をその変動に併せて適切に更新することができる。
　本実施形態１において、コンピュータシステム３００は、校正部材の特徴量が初回算出時から変動した量を表す機差総変動係数ＶＸを算出し、ＶＸが閾値ＴＸの範囲内（１－ＴＸ≦ＶＸ≦１＋ＴＸ）を満たしていなければ、機差補正係数Ｘを更新する。これにより、１日毎の経時変化を監視することによって捕捉できない経時変化を識別し、機差補正係数をその変動に併せて適切に更新することができる。
　本実施形態１において、コンピュータシステム３００は、装置Ａを基準としている場合において、基準試料Ｓの特徴量ＳＡ０を最初に取得した以後は、その特徴量ＳＡ０を用いて、装置Ｂの機差補正係数ＸＢを更新する。したがって、機差補正係数ＸＢを更新するために基準試料Ｓの特徴量を取得し直す必要はない。これにより、特徴量ＳＡ０を最初に取得した以後は、装置Ｂ内における特徴量のみを用いて、機差補正係数ＸＢを更新できる。すなわち装置Ｂが装置Ａから新たに情報を得ることなく、装置Ｂ内部のみで機差補正を完結できる。
＜実施の形態２＞
　実施形態１において、新たな欠陥検査装置１－Ｃ（装置Ｃ）が加わった場合、装置Ｃが備える校正部材ＫＣに対応する機差補正係数を求める必要がある。本開示の実施形態２においては、その手順を説明する。
　半導体パターンは、製造後の経過年数や、電子ビームの照射履歴、観察装置の試料室への出し入れを繰り返すことにより、表面状態が変化する。したがって、装置Ａおよび装置Ｂの機差補正係数を作成してから例えば数年が経過している場合、基準試料の経時変化により、新たに作成した装置Ｃの機差補正係数ＸＣとの間に差が生じることが懸念される。一方で、装置内部の試料室に備え付けられた校正部材は、真空中に保持されるので基準試料に比べて周波数特性の変化が小さい。
　そこで本実施形態２においては、途中から新たな装置Ｃが加わった場合、装置Ｃが取得した基準試料Ｓの特徴量を、装置Ａが取得した校正部材ＫＡの特徴量にしたがって補正することにより、装置Ｃにおける機差補正係数を算出できると考えた。
　図５は、本実施形態３において欠陥検査装置１－Ｃが新たに参加した状態を示す図である。欠陥検査装置１－Ｃはコンピュータシステム３００と接続されている。
　図６は、コンピュータシステム３００が装置Ｃの機差補正係数ＸＣを算出する手順を説明するフローチャートである。装置ＡＣのコンピュータシステム３００は、装置Ｃが新たに参加した時点で本フローチャートを実施する。ここでは図７に示す計算例にしたがって、装置Ｃが２日目に参加した場合の手順を示す。以下図７の各ステップを説明する。
　装置Ｃが加わったら、その時点で装置Ａの校正部材ＫＡの最初の周波数特性ＫＡＡ０と現在（２日目）の周波数特性ＫＡＡ２から、装置Ａの機差変動係数ＶＫＡ２を求める。装置Ｃは、参加時点（２日目）における基準試料Ｓの特徴量ＳＣ２、校正部材ＫＣの特徴量ＫＣＣ２、相関係数ＣＣ２、を算出する。
　装置Ｃの機差補正係数ＸＣ０は、本来であればＳＣ０とＳＡ０との間の差分にしたがって算出する必要があるが、装置Ｃは２日目から参加したので、ＳＣ０は存在しない。そこで装置Ａにおける特徴量を用いて、ＳＣ２を０日目相当の値へ換算することにより、ＳＣ０を疑似的に再現することとした。これにより、途中参加した装置Ｃについても機差補正係数ＸＣ０を適切に算出できる。計算例は後述する。
　図７Ａは、２日目において装置Ｃが新たに参加したときにおける各パラメータを計算した結果を示す。０～１日目については実施形態１と同じなので省略した。装置Ｃは、機差補正係数ＸＣ０を、ＳＣ０とＳＡ０との間の差分にしたがって算出する（式（３８））。ただしＳＣ０は存在していないので、以下の手順によりＳＣ２をＳＣ０へ換算する。
　基準試料Ｓの周波数特性は経時変化するので、装置Ａが０日目に取得したＳＡ０と、装置Ｃが２日目に取得したＳＣ２との間には、装置間差（校正部材ＫＡとＫＣとの間の差）に加えて試料間差（装置Ａが取得した基準試料Ｓの特徴量と装置Ｃが取得した基準試料Ｓの特徴量との間の差）が生じる。ＳＣ２をＳＣ０へ換算するためには、この２つの差分を補正する必要がある。
　ＳＣ２とＳＣ０との間には、基準試料Ｓの２日間の経時変化によって生じる差が含まれている。ＳＣ２とＳＣ０との間のこの経時変化によって生じる比率は、ＳＡ２とＳＡ０との間の同様の経時変化によって生じる比率と類似する性質を有していると考えることができる。したがって、ＳＣ２：ＳＣ０＝ＳＡ２：ＳＡ０またはこれに類似する関係が成立すると考えられる。これから、ＳＣ０＝ＳＣ２×ＳＡ０／ＳＡ２を導くことができる。式（３８）の１番目の式は、原則としてこの考え方に基づいている。ただし以下の事項をさらに考慮してもよい。
　ＳＡ２とＳＡ０との間には、装置Ａ自身の経時変化による差と、基準試料Ｓの経時変化による差とが含まれている。これらの差は、校正部材ＫＡの特徴量の経時変化においても表れていると考えられる。ただし校正部材ＫＡは真空室内に設置されているので校正部材ＫＡ自体の経時変化は無視することができる。そうすると校正部材ＫＡの特徴量の経時変化は、実際にはＳＡ２とＳＡ０との間の経時変化に起因する部分のみを含んでいると仮定することができる。機差変動係数ＶＫＡ２は、ＫＡＡ２とＫＡＡ０との間の差分に代えてこれらの比率として定義することもできるので、この場合のＶＫＡ２はＳＡＡ２とＳＡＡ０との間の比率と等価とみなすことが可能である。そうすると、ＶＫＡ２＝ＫＡＡ２／ＫＡＡ０≒ＳＡＡ２／ＳＡＡ０と置き換えることができる。したがって式（３８）の１番目の式は、２番目の式のように書き換えてもよい。
　図７Ｂは、本実施形態２の３日目における計算例を示す。機差変動係数ＶＫが閾値範囲外であれば機差補正係数Ｘを更新する。機差総変動係数についても実施形態１と同様に閾値判定してもよい。記載の便宜上、図７Ａ～図７Ｂにおいては省略した。
＜実施の形態２：まとめ＞
　本実施形態２に係る欠陥検査装置１（装置Ｃ）は、装置Ａが最初にＳＡ０を算出した時点から２日経過後にＳＣ２を最初に算出した場合は、装置Ａが最初に算出したＳＡ０を用いて、機差補正係数ＸＣ０を計算する。これにより、欠陥検査装置群に対して途中から参加した場合であっても、各装置がＳＡ０を基準として機差補正係数を計算するというルールを変更する必要はないので、既存装置群が取得する測定値に対して影響を及ぼすことなく、新たな欠陥検査装置を任意時点で追加することができる。
　本実施形態２に係る欠陥検査装置１（装置Ｃ）は、装置Ａが最初にＳＡ０を算出した時点から２日経過後にＳＣ２を最初に算出した場合は、ＳＡ０に加えて、（ａ）装置Ｃが最初に算出したＳＣ２、（ｂ）装置ＣがＳＣ２を最初に算出した時点において装置Ａが算出したＳＡ２、を用いて、機差補正係数ＸＣ０を計算する。これにより、装置Ｃが０日目においても装置群のなかに初めから参加していたと仮定した場合におけるＳＣ０を仮想的に導出することができる。したがって、装置Ｃが途中参加した場合であっても、既に参加している装置群と同じルールに基づき、機差補正係数ＸＣ０を計算することができる。
　本実施形態２に係る欠陥検査装置１（装置Ｃ）は、装置Ａが最初にＳＡ０を算出した時点から２日経過後にＳＣ２を最初に算出した場合は、ＳＡ０に加えて、装置Ａにおける機差変動係数ＶＫＡ２を用いて、機差補正係数ＸＣ０を計算してもよい。これにより、装置Ｃが途中参加した場合であっても、既に参加している装置群と同じルールに基づき、機差補正係数ＸＣ０を計算することができる。
＜実施の形態３＞
　実施形態１～２においては、基準試料を用いて取得した基準装置の初期状態における周波数特性を、機差補正係数の基準として用いる。したがって、校正部材により取得された周波数特性を、基準試料における周波数特性に換算することにより、機差補正係数Ｘを算出することとした。本開示の実施形態３では、機差補正係数Ｘを、（ａ）装置間差を補正する機差補正係数ＸＴ、（ｂ）同じ装置内の経時変動を補正する変動補正係数ＸＶ、の２つに分ける例について述べる。これらはいずれも、機差補正係数Ｘの一部とみなすことができる。
　図８は、本実施形態３に係る欠陥検査装置１が機差補正係数ＸＴと変動補正係数ＸＶを計算する手順を説明するフローチャートである。装置ＡＢは、周波数特性ＳＡＡ０を基準として、機差補正係数ＸＴＡ０とＸＴＢ０をそれぞれ計算する。機差補正係数ＸＴは、基準試料Ｓの周波数特性の経時変化のみを表す（校正部材Ｋの周波数特性は含まない）。機差補正係数ＸＴは、最初に計算した以降は更新せずにそのまま保持する。計算例は後述する。
　装置Ａは、校正部材ＫＡの周波数特性ＫＡＡを計算する。装置Ａは例えば１日ごとに変動補正係数ＸＶＡを計算する。変動補正係数ＸＶＡはＫＡＡの経時変化を表す。装置Ｂにおいても同様に校正部材ＫＢの周波数特性ＫＢＢと変動補正係数ＸＶＢを計算する。機差変動係数ＶＫ（校正部材の特徴量の経時変動）が閾値範囲外である場合は、変動補正係数ＸＶを更新する。計算例は後述する。さらに実施形態１と同様に機差総変動係数ＶＸを計算してもよい。
　試料画像を補正する際は、（ａ）０日目における機差についてはＸＴを用いて補正し、（ｂ）１日目以降の機差についてはＸＴを用いた補正結果を前提としてＸＶをさらに用いて補正する。
　図９Ａ～図９Ｄは、本実施形態３の運用例を説明する経時変化表である。記載の便宜上、１日ごとの各パラメータの経時変化を各図に記載した。
　０日目において、装置ＡＢはそれぞれ、ＳＡ０に対する基準試料Ｓの特徴量の比率を、機差補正係数ＸＴを計算する。装置Ａにおける機差補正係数ＸＴＡ０は１である。装置Ａはさらに、校正部材ＫＡの特徴量ＫＡＡ０の経時変動を表す変動補正係数ＸＶＡ０を計算する。装置Ｂにおいても同様にＸＶＢ０を計算する。
　１日目において、装置Ａの機差変動係数ＶＫＡ１は閾値以内であるので、変動補正係数ＸＶＡ０を更新する必要はない。装置Ｂにおいても同様である。
　２日目において、装置Ｃが新たに装置群のなかへ参加する。装置Ｃの機差補正係数ＸＴについては、実施形態２と同様に計算する（式（４６）は図７Ａの式（３８）と同様の内容）。装置Ｃの変動補正係数は、２日目の周波数特性ＫＣＣ２を基準とするので、１である。２日目においては、装置Ｂの機差変動係数ＶＫＢ２が閾値範囲外となったので、ＫＢＢ２とＫＢＢ０との間の比率によって変動補正係数ＸＶＢ０を更新する。
　３日目において、装置ＡＢともに機差変動係数ＶＫが閾値範囲外となったので、３日目の周波数特性ＫＢ３を基準として、変動補正係数ＸＶ０を更新する。
＜実施の形態３：まとめ＞
　本実施形態３に係る欠陥検査装置１は、機差補正係数Ｘの一部として、校正部材Ｋの周波数特性の経時変化を表す変動補正係数ＸＶを計算し、機差補正係数ＸＴを用いて装置間の機差を補正し、機差補正係数ＸＴを最初に計算した以降は、機差変動係数ＶＫが閾値範囲外であれば変動補正係数ＸＶを更新し、閾値範囲内であれば更新しない。すなわち機差補正係数Ｘを機差補正係数ＸＴと変動補正係数ＸＶに分けて構成し、装置間の補正については機差補正係数ＸＴに集約して初回のみ補正し、それ以降は各装置内部のみで（他装置の係数を取得せずに）機差変動係数ＶＫを更新する。これにより、初日以降は基準試料Ｓと校正部材Ｋとの間の周波数特性差を考慮する必要がなくなるので、係数の算出プロセスが実施形態１～２に比べ容易になる。
＜実施の形態４＞
　実施形態１～３においては、画像から抽出する特徴量として、周波数特性を用いる例を説明した。本開示の実施形態４では、画像から抽出する特徴量を、電子ビームの開き角とする例について説明する。
　特許文献２は、電子顕微鏡装置における電子ビームの開き角の機差を低減するための手法を記載している。同文献は、複数の異なるテーパ角を持つサンプルを撮像し、得られた信号プロファイルから特徴量を抽出し、得られた計測結果を装置のレンズ制御にフィードバックし、開き角を調整することによって、装置の機差を低減する手法を開示している。しかし実際には測定用サンプルにはばらつきがあり、各々の装置が各々の校正用試料から開き角を求めても機差が正しく見積もれない。１つの基準試料をすべての装置が測定する方法も考えられるが、対象装置が多い場合や、開き角を常時モニタしたい場合は、現実的でない。
　そこで本実施形態４においては、各装置が備えている校正部材を使用して開き角を測定することを前提として、あらかじめ基準試料と校正部材の両方を測定し、校正部材から求めた開き角を補正する係数（校正部材補正係数）をもたせることにより、装置間の開き角を比較可能にする。
　図１０は、本実施形態４に係る欠陥検査装置１が開き角を補正する手順を説明するフローチャートである。本フローチャートはコンピュータシステム３００によって実施される。ここでは装置Ａが本フローチャートを実施する場面を想定する。以下図１０の各ステップを説明する。
　装置Ａは、基準試料Ｓの画像を取得し、その画像から開き角ＡＳを取得する。装置Ａはさらに、校正部材Ｋの画像を取得し、その画像から開き角ＡＫを取得する。装置Ａは、開き角ＡＳと開き角ＡＫとの間の差分にしたがって、開き角ＡＫを補正するための校正部材補正係数を計算する。装置Ａは、校正部材補正係数を用いて開き角ＡＫを補正することにより、補正後の開き角ＡＫ’を得る。したがって開き角ＡＫ’は、校正部材Ｋから取得した開き角でありながら、開き角ＡＳと等価である。
　各装置において、図１０のフローチャートにしたがって、補正後の開き角（装置ＢであればＢＫ’）を取得する。これにより装置間における開き角機差を求めることができる。開き角機差にしたがって各装置が得た画像を補正すれば、各装置は基準試料を用いることなく機差を低減することが可能となる。あるいは開き角機差を装置のレンズ制御に対してフィードバックすれば、開き角機差をハードウェアによって低減することもできる。
　補正後の開き角は、これを装置間において比較することにより各装置の画像を補正するために用いるものであるから、実施形態１における基準試料Ｓの周波数特性（図４ＡにおけるＳＡ０とＳＢ０）と同じ役割を有する。したがって補正後の開き角を算出した以降の処理は、実施形態１と同様である。
　本実施形態４においては、画像の特徴量として開き角を用いたが、その他の特徴量についても図１０のフローチャートにしたがって用いることができる。例えば電子ビームプロファイルの指標値であるビームスポット径やビームチルト角などを、画像特徴量として用いることができる。
＜実施の形態４：まとめ＞
　本実施形態４に係る欠陥検査装置１は、開き角ＡＳと開き角ＡＫを用いて構成部材補正係数を計算することにより、開き角ＡＳを基準として開き角ＡＫを補正する。これにより、校正部材Ｋから取得した開き角ＡＫを、基準試料Ｓ取得した開き角ＡＳと等価なものへ換算することができる。
　本実施形態４に係る欠陥検査装置１（装置Ａ）は、補正後の開き角ＡＫ’と、装置Ｂが取得した補正後の開き角ＢＫ’との間の差分にしたがって、機差補正係数ＸＡを計算する。これにより、実施形態１と同様に、基準装置における基準試料Ｓの特徴量（装置Ａが基準装置であればＳＡ）を基準として、装置間の機差を補正することができる。さらに補正後の開き角を相互比較することにより、基準特徴量を取得することなく機差を補正することができる。
＜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３００は各電子ビーム観察装置の機差補正係数を計算する補正係数計算装置（または補正係数計算装置の構成要素）として構成されていることを説明した。コンピュータシステム３００が実施する処理は、その処理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構成することもできる。
　以上の実施形態において、特徴量の経時変動などを表す係数として、機差変動係数ＶＫなどの係数を説明した。これらの係数は、基準値からの差分の絶対値によって表現することもできるし、基準値と現在値の比率によって表現することもできる。これらは本質的には同じ意味だからである。ただし図７Ａの式（３８）のようにＶＫを比率によって表現する必要がある場合は、比率を用いる。この場合は機差変動係数と閾値を比較する際に、機差変動係数が比率であることを前提とする必要があるので、図７Ａの式（３２）（３３）のように閾値判定を実施する。
　以上の実施形態においては、電子ビーム観察装置の１例として走査電子顕微鏡を例示したが、本開示は走査電子顕微鏡以外の電子ビーム観察装置、または電子顕微鏡以外の画像に基づく計測装置にも適用可能である。
１：欠陥検査装置
１００：走査電子顕微鏡
２００：操作部
３００：コンピュータシステム

Claims (14)

  1. 　試料の画像を取得する画像取得装置間の機差を補正する機差補正係数を計算する補正係数計算装置であって、
    　前記補正係数計算装置は、第１画像取得装置が取得した前記試料の第１画像データと第２画像取得装置が取得した前記試料の第２画像データとの間の差分を補正する機差補正係数を算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、前記第１画像取得装置が取得した基準試料の画像データの第１特徴量を取得し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第２画像取得装置が取得した前記基準試料の画像データの第２特徴量を取得し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第１画像取得装置が取得した校正部材の画像データの第３特徴量を取得し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量と前記第２特徴量との間の差に起因する補正値を計算することにより、前記機差補正係数を計算し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第３特徴量の経時変化を表す機差変動係数が機差変動係数閾値の範囲外である場合は、前記第３特徴量の現在値を改めて取得し、その改めて取得した前記第３特徴量を用いて前記機差補正係数を再計算する
    　ことを特徴とする補正係数計算装置。
  2. 　前記コンピュータシステムは、前記第３特徴量の現在値を取得し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第３特徴量を最初に算出したとき取得した初期値と前記第３特徴量の現在値との間の差分の絶対値を表す値を、前記機差変動係数として算出する
    　ことを特徴とする請求項１記載の補正係数計算装置。
  3. 　前記コンピュータシステムは、前記第３特徴量の現在値を取得し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第３特徴量を最初に算出したとき取得した初期値と前記第３特徴量の現在値との間の差分の絶対値を表す値が総変動量閾値の範囲外である場合は、前記第３特徴量の現在値を改めて取得し、その改めて取得した前記第３特徴量を用いて前記機差補正係数を再計算する
    　ことを特徴とする請求項１記載の補正係数計算装置。
  4. 　前記コンピュータシステムは、所定の時間間隔ごとに前記機差変動係数を算出するように構成されており、
    　前記コンピュータシステムは、前記第２画像取得装置が最初に前記第２特徴量を算出した時点から前記時間間隔以上の時間が経過した時点において、前記第１特徴量を最初に算出した場合は、前記第２画像取得装置が最初に前記第２特徴量を算出した時点における前記第２特徴量の値を用いて、前記機差補正係数を計算する
    　ことを特徴とする請求項１記載の補正係数計算装置。
  5. 　前記コンピュータシステムは、前記第２画像取得装置が最初に前記第２特徴量を算出した時点から前記時間間隔以上の時間が経過した時点において、前記第１特徴量を最初に算出した場合は、
    　　前記第２画像取得装置が最初に前記第２特徴量を算出した時点における前記第２特徴量の値に加えて、
    　　前記コンピュータシステムが最初に算出した前記第１特徴量、
    　　前記コンピュータシステムが前記第１特徴量を最初に算出した時点において前記第２画像取得装置が算出した前記第２特徴量、
    　を用いて、前記機差補正係数を計算する
    　ことを特徴とする請求項４記載の補正係数計算装置。
  6. 　前記第２画像取得装置は、第２校正部材の画像データの第４特徴量を算出するように構成されており、
    　前記第２画像取得装置は、前記第４特徴量の経時変化を表す第２機差変動係数を算出するように構成されており、
    　前記コンピュータシステムは、前記第２画像取得装置が最初に前記第２特徴量を算出した時点から前記時間間隔以上の時間が経過した時点において、前記第１特徴量を最初に算出した場合は、
    　　前記第２画像取得装置が最初に前記第２特徴量を算出した時点における前記第２特徴量の値に加えて、
    　　前記第２画像取得装置から取得した前記第２機差変動係数、
    　を用いて、前記機差補正係数を計算する
    　ことを特徴とする請求項４記載の補正係数計算装置。
  7. 　前記コンピュータシステムは、前記機差補正係数の一部として、前記第３特徴量の経時変化を表す変動補正係数をさらに計算し、
    　前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量と前記第２特徴量との間の差に起因する機差補正値を計算することにより、前記第１特徴量と前記第２特徴量との間の差を補正し、
    　前記コンピュータシステムは、前記機差補正値を計算することにより、前記第１特徴量と前記第２特徴量との間の差を補正した以降は、前記機差変動係数が前記機差変動係数閾値の範囲外であれば前記変動補正係数を更新し、範囲内であれば更新しない
    　ことを特徴とする請求項１記載の補正係数計算装置。
  8. 　前記第１特徴量、前記第２特徴量、および前記第３特徴量は、画像データの周波数特性である
    　ことを特徴とする請求項１記載の補正係数計算装置。
  9. 　前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量と前記第３特徴量を用いて、前記第３特徴量を前記基準試料によって取得した特徴量に換算する校正部材補正係数を計算し、
    　前記コンピュータシステムは、前記校正部材補正係数を用いて前記第３特徴量を補正する
    　ことを特徴とする請求項１記載の補正係数計算装置。
  10. 　前記第２画像取得装置は、第２校正部材の画像データの第４特徴量を算出するように構成されており、
    　前記第２画像取得装置は、前記第２特徴量と前記第４特徴量を用いて、前記第４特徴量を前記基準試料によって取得した特徴量に換算する第２校正部材補正係数を計算するように構成されており、
    　前記第２画像取得装置は、前記第２校正部材補正係数を用いて前記第４特徴量を補正するように構成されており、
    　前記コンピュータシステムは、前記校正部材補正係数を用いて補正した前記第３特徴量と、前記第２画像取得装置が前記第２校正部材補正係数を用いて補正した前記第４特徴量との間の差分にしたがって、前記機差補正係数を計算する
    　ことを特徴とする請求項９記載の補正係数計算装置。
  11. 　前記第１画像取得装置と前記第２画像取得装置は、荷電粒子ビームを前記試料に対して照射することにより前記試料の画像を取得する荷電粒子ビーム装置として構成されており、
    　前記第１特徴量、前記第２特徴量、および前記第３特徴量は、
    　　前記荷電粒子ビームの開き角、
    　　前記荷電粒子ビームのスポット径、
    　　前記荷電粒子ビームのチルト角、
    　のうちいずれかである
    　ことを特徴とする請求項９記載の補正係数計算装置。
  12. 　前記第１画像取得装置と前記第２画像取得装置は、荷電粒子ビームを前記試料に対して照射することにより前記試料の画像を取得する荷電粒子ビーム装置として構成されている
    　ことを特徴とする請求項１記載の補正係数計算装置。
  13. 　試料の画像を取得する画像取得装置間の機差を補正する機差補正係数を計算する補正係数計算方法であって、
    　前記補正係数計算方法は、第１画像取得装置が取得した前記試料の第１画像データと第２画像取得装置が取得した前記試料の第２画像データとの間の差分を補正する機差補正係数を算出するステップを有し、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記第１画像取得装置が取得した基準試料の画像データの第１特徴量を取得し、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記第２画像取得装置が取得した前記基準試料の画像データの第２特徴量を取得し、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記第１画像取得装置が取得した校正部材の画像データの第３特徴量を取得し、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記第１特徴量と前記第２特徴量との間の差に起因する補正値を計算することにより、前記機差補正係数を計算し、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記第３特徴量の経時変化を表す機差変動係数が機差変動係数閾値の範囲外である場合は、前記第３特徴量の現在値を改めて取得し、その改めて取得した前記第３特徴量を用いて前記機差補正係数を再計算する
    　ことを特徴とする補正係数計算方法。
  14. 　試料の画像を取得する画像取得装置間の機差を補正する機差補正係数を計算する処理をコンピュータに実行させる補正係数計算プログラムであって、
    　前記補正係数計算プログラムは、前記コンピュータに、第１画像取得装置が取得した前記試料の第１画像データと第２画像取得装置が取得した前記試料の第２画像データとの間の差分を補正する機差補正係数を算出するステップを実行させ、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第１画像取得装置が取得した基準試料の画像データの第１特徴量を取得するステップを実施させ、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第２画像取得装置が取得した前記基準試料の画像データの第２特徴量を取得するステップを実施させ、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第１画像取得装置が取得した校正部材の画像データの第３特徴量を取得するステップを実施させ、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第１特徴量と前記第２特徴量との間の差に起因する補正値を計算することにより、前記機差補正係数を計算するステップを実施させ、
    　前記機差補正係数を算出するステップにおいては、前記コンピュータに、前記第３特徴量の経時変化を表す機差変動係数が機差変動係数閾値の範囲外である場合は、前記第３特徴量の現在値を改めて取得し、その改めて取得した前記第３特徴量を用いて前記機差補正係数を再計算するステップを実施させる
    　ことを特徴とする補正係数計算プログラム。
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