(57)【要約】【課題】パターン間のマッチング処理に成功したか否かを正確に判定することができる方法を提供する。【解決手段】画像マッチング判定方法は、設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有する対象物を移動ステージにより所定の撮像位置まで移動させ、所定の撮像位置にある対象物のパターンの実画像を生成し、移動ステージの移動ベクトルを算出し、ＣＡＤパターンと、実画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、ＣＡＤパターンと、実画像上のパターンとのずれ量を算出し、ＣＡＤパターンの形状データと、ずれ量と、移動ステージの移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、モデルから、マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力する。【選択図】図８
2020123064.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有する対象物を移動ステージにより所定の撮像位置まで移動させ、
前記所定の撮像位置にある前記対象物の前記パターンの実画像を生成し、
前記移動ステージの移動ベクトルを算出し、
前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、
前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのずれ量を算出し、
前記ＣＡＤパターンの形状データと、前記ずれ量と、前記移動ステージの移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、
前記モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、前記モデルから、前記マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力する、画像マッチング判定方法。
【請求項２】
前記モデルは、複数のＣＡＤパターンの形状データと、前記複数のＣＡＤパターンに基づいてそれぞれ作成された複数の実際のパターンの複数の実画像を生成するときに移動した前記移動ステージの移動ベクトルと、前記複数のＣＡＤパターンと前記複数の実画像上のパターンとのずれ量を少なくとも含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項１に記載の画像マッチング判定方法。
【請求項３】
前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせは、表示画面上に表示された画像リスト内の複数のＣＡＤパターンと、対応する複数の実画像上のパターンの複数の組み合わせのうちの１つである、請求項１または２に記載の画像マッチング判定方法。
【請求項４】
前記画像マッチング判定方法は、前記マッチング処理が成功したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させる工程をさらに含む、請求項３に記載の画像マッチング判定方法。
【請求項５】
前記画像マッチング判定方法は、前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させる工程をさらに含む、請求項３に記載の画像マッチング判定方法。
【請求項６】
前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を再度実行する、請求項１乃至５のいずれか一項に記載の画像マッチング判定方法。
【請求項７】
対象物の画像を生成する画像生成装置と、
前記対象物に形成されたパターンの設計情報を含む設計データを含む演算システムを備え、
前記演算システムは、前記設計データおよびプログラムが格納された記憶装置と、前記プログラムに従って演算を実行する処理装置を備えており、
前記演算システムは、
前記画像生成装置に指令を発して、前記設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有する対象物を移動ステージにより所定の撮像位置まで移動させ、
前記所定の撮像位置にある前記対象物の前記パターンの実画像を前記画像生成装置から取得し、
前記移動ステージの移動ベクトルを算出し、
前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、
前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのずれ量を算出し、
前記ＣＡＤパターンの形状データと、前記ずれ量と、前記移動ステージの移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、
前記モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、前記モデルから、前記マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力するステップを前記プログラムに従って実行する、画像マッチング判定装置。
【請求項８】
前記モデルは、設計データ上の複数のＣＡＤパターンの形状データと、前記複数のＣＡＤパターンに基づいてそれぞれ作成された複数の実際のパターンの複数の実画像を生成するときに移動した前記移動ステージの移動ベクトルと、前記複数のＣＡＤパターンと前記複数の実画像上のパターンとのずれ量を少なくとも含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである、請求項７に記載の画像マッチング判定装置。
【請求項９】
前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせは、表示画面上に表示された画像リスト内の複数のＣＡＤパターンと、対応する複数の実画像上のパターンの複数の組み合わせのうちの１つである、請求項７または８に記載の画像マッチング判定装置。
【請求項１０】
前記演算システムは、前記マッチング処理が成功したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させるように構成されている、請求項９に記載の画像マッチング判定装置。
【請求項１１】
前記演算システムは、前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させるように構成されている、請求項９に記載の画像マッチング判定装置。
【請求項１２】
前記演算システムは、前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を再度実行するように構成されている、請求項７乃至１１のいずれか一項に記載の画像マッチング判定装置。
【請求項１３】
画像生成装置に指令を発して、設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有する対象物を移動ステージにより所定の撮像位置まで移動させ、
前記所定の撮像位置にある前記対象物の前記パターンの実画像を前記画像生成装置から取得し、
前記移動ステージの移動ベクトルを算出し、
前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、
前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのずれ量を算出し、
前記ＣＡＤパターンの形状データと、前記ずれ量と、前記移動ステージの移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、
前記モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、前記モデルから、前記マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、設計データ上のパターンと、画像上のパターンとの位置合わせを行うための画像マッチング処理に関し、特に画像マッチングのエラーを判定するための方法および装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
ダイ・ツー・データベース（Die  to  Database）技術を用いた半導体デバイスのパターン検査方法が知られている（例えば特許文献１参照）。代表的なパターン検査方法は、ウェーハ上のパターンの画像を走査電子顕微鏡で生成し、設計データ（ＣＡＤデータともいう）上のＣＡＤパターンと画像上のパターンとを比較して、ウェーハ上のパターンの欠陥を検出することである。このようなパターン検査方法の前処理として、設計データ上のＣＡＤパターンを、画像上のパターンに位置合わせするマッチング処理が行われる。
【０００３】
上記マッチング処理は、画像マッチングアルゴリズムを用いてコンピュータにより自動的に行われる。しかしながら、ウェーハ上のパターンがＣＡＤパターンに比べて大きく変形している場合、あるいはＣＡＤパターンが繰り返しパターンである場合は、コンピュータはマッチング処理に失敗することがある。例えば、図１５に示すようなＣＡＤパターン５０１と、画像上のパターン５０２の場合、図１６に示すマッチング結果が正しいのであるが、コンピュータは、図１７に示すように、マッチング処理に失敗してしまうことがある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１１−１７７０５号公報
【特許文献２】特開２０１６−１７３６１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
マッチング処理に成功したか否かを判定するために、ＣＡＤパターン５０１と、画像上のパターン５０２とのずれ量が用いられることがある。一般に、パターン間のずれ量が大きいと、マッチング処理に失敗した可能性が高い。しかしながら、パターン間のずれ量が大きい場合でも、マッチング処理自体は正しく行われていることがある。このため、パターン間のずれ量に基づいて、マッチング処理が成功したか否かを正確に判定することは難しい。
【０００６】
そこで、本発明は、パターン間のマッチング処理に成功したか否かを正確に判定することができる方法および装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一態様では、設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有する対象物を移動ステージにより所定の撮像位置まで移動させ、前記所定の撮像位置にある前記対象物の前記パターンの実画像を生成し、前記移動ステージの移動ベクトルを算出し、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのずれ量を算出し、前記ＣＡＤパターンの形状データと、前記ずれ量と、前記移動ステージの移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、前記モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、前記モデルから、前記マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力する、画像マッチング判定方法が提供される。
【０００８】
一態様では、前記モデルは、複数のＣＡＤパターンの形状データと、前記複数のＣＡＤパターンに基づいてそれぞれ作成された複数の実際のパターンの複数の実画像を生成するときに移動した前記移動ステージの移動ベクトルと、前記複数のＣＡＤパターンと前記複数の実画像上のパターンとのずれ量を少なくとも含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
一態様では、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせは、表示画面上に表示された画像リスト内の複数のＣＡＤパターンと、対応する複数の実画像上のパターンの複数の組み合わせのうちの１つである。
一態様では、前記画像マッチング判定方法は、前記マッチング処理が成功したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させる工程をさらに含む。
一態様では、前記画像マッチング判定方法は、前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させる工程をさらに含む。
一態様では、前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を再度実行する。
【０００９】
一態様では、対象物の画像を生成する画像生成装置と、前記対象物に形成されたパターンの設計情報を含む設計データを含む演算システムを備え、前記演算システムは、前記設計データおよびプログラムが格納された記憶装置と、前記プログラムに従って演算を実行する処理装置を備えており、前記演算システムは、前記画像生成装置に指令を発して、前記設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有する対象物を移動ステージにより所定の撮像位置まで移動させ、前記所定の撮像位置にある前記対象物の前記パターンの実画像を前記画像生成装置から取得し、前記移動ステージの移動ベクトルを算出し、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのずれ量を算出し、前記ＣＡＤパターンの形状データと、前記ずれ量と、前記移動ステージの移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、前記モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、前記モデルから、前記マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力するステップを前記プログラムに従って実行する、画像マッチング判定装置が提供される。
【００１０】
一態様では、前記モデルは、設計データ上の複数のＣＡＤパターンの形状データと、前記複数のＣＡＤパターンに基づいてそれぞれ作成された複数の実際のパターンの複数の実画像を生成するときに移動した前記移動ステージの移動ベクトルと、前記複数のＣＡＤパターンと前記複数の実画像上のパターンとのずれ量を少なくとも含む訓練データを用いて機械学習により構築されたモデルである。
一態様では、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせは、表示画面上に表示された画像リスト内の複数のＣＡＤパターンと、対応する複数の実画像上のパターンの複数の組み合わせのうちの１つである。
一態様では、前記演算システムは、前記マッチング処理が成功したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させるように構成されている。
一態様では、前記演算システムは、前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記マッチング処理を行った前記ＣＡＤパターンと前記実画像上のパターンの組み合わせの前記表示画面上での表示の仕方を変化させるように構成されている。
一態様では、前記演算システムは、前記マッチング処理が失敗したことを前記指標値が示している場合は、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を再度実行するように構成されている。
【００１１】
一態様では、画像生成装置に指令を発して、設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有する対象物を移動ステージにより所定の撮像位置まで移動させ、前記所定の撮像位置にある前記対象物の前記パターンの実画像を前記画像生成装置から取得し、前記移動ステージの移動ベクトルを算出し、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、前記ＣＡＤパターンと、前記実画像上のパターンとのずれ量を算出し、前記ＣＡＤパターンの形状データと、前記ずれ量と、前記移動ステージの移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、前記モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、前記モデルから、前記マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体が提供される。
【発明の効果】
【００１２】
移動ステージの移動ベクトル（移動距離と移動方向を含む）には機械的誤差が含まれており、この機械的誤差はＣＡＤパターンと実画像上のパターンとの間の位置ずれを引き起こす。一般に、移動ステージの移動ベクトルが大きいほど、ＣＡＤパターンと実画像上のパターンとの間のずれ量が大きくなる。しかしながら、移動ステージの移動ベクトルが大きくても、マッチング処理自体は正しく行われている、すなわちマッチング処理に成功していることもある。本発明によれば、ＣＡＤパターンの形状データのみならず、移動ステージの移動ベクトルがモデルに入力されるので、モデルは移動ステージの移動ベクトルを反映したマッチング処理の結果を示す指標値を出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】画像マッチング判定装置の一実施形態を示す模式図である。
【図２】機械学習によりモデルを構築する一実施形態を説明するフローチャートである。
【図３】ＣＡＤパターンの一例を示す図である。
【図４】図３に示すＣＡＤパターンに基づいて実際に作成されたパターンのＳＥＭ画像の一例を示す図である。
【図５】図３に示すＣＡＤパターンと、図４に示すＳＥＭ画像上のパターンのマッチング処理が成功した例を示す図である。
【図６】図３に示すＣＡＤパターンと、図４に示すＳＥＭ画像上のパターンのマッチング処理が失敗した例を示す図である。
【図７】機械学習に使用されるモデルの一例を示す模式図である。
【図８】モデルを用いて、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとの位置合わせ（すなわちマッチング処理）が成功したか否かを判定する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
【図９】画像マッチング装置によって作成された画像リストの一例を示す模式図である。
【図１０】マッチング処理が成功したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示の仕方を変える一例を示す模式図である。
【図１１】マッチング処理が成功したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示の仕方を変える他の例を示す模式図である。
【図１２】マッチング処理が成功したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示の仕方を変えるさらに他の例を示す模式図である。
【図１３】マッチング処理が成功したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示の仕方を変えるさらに他の例を示す模式図である。
【図１４】演算システムの構成の一実施形態を示す模式図である。
【図１５】ＣＡＤパターンと画像上のパターンの一例を示す図である。
【図１６】コンピュータがマッチング処理に成功した一例を示す図である。
【図１７】コンピュータがマッチング処理に失敗した一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、画像マッチング判定装置の一実施形態を示す模式図である。図１に示すように、画像マッチング判定装置は、走査電子顕微鏡５０および演算システム１５０を備えている。走査電子顕微鏡５０は、対象物の画像を生成する画像生成装置の一例である。走査電子顕微鏡５０は、演算システム１５０に接続されており、走査電子顕微鏡５０の動作は演算システム１５０によって制御される。
【００１５】
演算システム１５０は、データベース１６１およびプログラムが格納された記憶装置１６２と、プログラムに従って演算を実行する処理装置１６３と、画像およびＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェイス）などを表示する表示画面１６５を備えている。演算システム１５０は、マウス１７０ａおよびキーボード１７０ｂを備えた入力装置１７０をさらに備えている。ユーザーは、マウス１７０ａおよび／またはキーボード１７０ｂを操作して、表示画面１６５上に現れた画像を移動させることができる。
【００１６】
演算システム１５０は、少なくとも１台のコンピュータを備えている。例えば、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に通信線で接続されたエッジサーバであってもよいし、インターネットなどのネットワークによって走査電子顕微鏡５０に接続されたクラウドサーバであってもよい。演算システム１５０は、複数のサーバの組み合わせであってもよい。例えば、演算システム１５０は、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどの通信ネットワークにより互いに接続されたエッジサーバとクラウドサーバとの組み合わせ、あるいは通信ネットワークで接続されていない複数のサーバの組み合わせであってもよい。
【００１７】
走査電子顕微鏡５０は、一次電子（荷電粒子）からなる電子ビームを発する電子銃１１１と、電子銃１１１から放出された電子ビームを集束する集束レンズ１１２、電子ビームをＸ方向に偏向するＸ偏向器１１３、電子ビームをＹ方向に偏向するＹ偏向器１１４、電子ビームを試料であるウェーハ１２４にフォーカスさせる対物レンズ１１５を有する。
【００１８】
集束レンズ１１２および対物レンズ１１５はレンズ制御装置１１６に接続され、集束レンズ１１２および対物レンズ１１５の動作はレンズ制御装置１１６によって制御される。このレンズ制御装置１１６は演算システム１５０に接続されている。Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４は、偏向制御装置１１７に接続されており、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４の偏向動作は偏向制御装置１１７によって制御される。この偏向制御装置１１７も同様に演算システム１５０に接続されている。二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１は画像取得装置１１８に接続されている。画像取得装置１１８は二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１の出力信号を画像に変換するように構成される。この画像取得装置１１８も同様に演算システム１５０に接続されている。
【００１９】
試料チャンバー１２０内に配置される移動ステージ１２１は、ステージ制御装置１２２に接続されており、移動ステージ１２１の位置はステージ制御装置１２２によって制御される。このステージ制御装置１２２は演算システム１５０に接続されている。ウェーハ１２４を、試料チャンバー１２０内の移動ステージ１２１に載置するためのウェーハ搬送装置１４０も同様に演算システム１５０に接続されている。
【００２０】
電子銃１１１から放出された電子ビームは集束レンズ１１２で集束された後に、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４で偏向されつつ対物レンズ１１５により集束されてウェーハ１２４の表面に照射される。ウェーハ１２４に電子ビームの一次電子が照射されると、ウェーハ１２４からは二次電子および反射電子が放出される。二次電子は二次電子検出器１３０により検出され、反射電子は反射電子検出器１３１により検出される。検出された二次電子の信号、および反射電子の信号は、画像取得装置１１８に入力され画像に変換される。画像は演算システム１５０に送信される。
【００２１】
ウェーハ１２４上に形成されたパターンの設計データは、記憶装置１６２に予め記憶されている。パターンの設計データは、パターンの頂点の座標、パターンの位置、形状、および大きさ、パターンが属する層の番号などのパターンの設計情報を含む。記憶装置１６２には、データベース１６１が構築されている。パターンの設計データは、データベース１６１内に予め格納される。演算システム１５０は、記憶装置１６２に格納されているデータベース１６１から設計データを読み込むことが可能である。
【００２２】
次に、設計データ上のＣＡＤパターンと、走査電子顕微鏡５０によって生成されたウェーハの画像上のパターンとのマッチング処理について説明する。以下の説明では、画像生成装置である走査電子顕微鏡５０によって生成された実画像を、ＳＥＭ画像という。ウェーハ上のパターンは、設計データ（ＣＡＤデータともいう）に基づいて形成されている。ＣＡＤは、コンピュータ支援設計（computer-aided  design）の略語である。
【００２３】
マッチング処理は、次のようにして行われる。まず、設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成された実パターンを有する対象物としてのウェーハが移動ステージ１２１上に置かれる。演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０のステージ制御装置１２２に指令を発し、移動ステージ１２１を、ウェーハとともに、所定の撮像位置まで移動させる。この撮像位置は、ＣＡＤパターンの位置に基づいて算出される。演算システム１５０はＣＡＤパターンの位置を設計データから取得することができる。
【００２４】
走査電子顕微鏡５０は、ウェーハに形成されているパターンのＳＥＭ画像を生成する。演算システム１５０は、ＳＥＭ画像を走査電子顕微鏡５０から取得し、ＳＥＭ画像を記憶装置１６２内に記憶する。演算システム１５０は、ＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンとを重ね合わせ、これら２つのパターンの間のずれ量を算出する。パターン間のずれ量の算出は、公知の技術を用いて行うことができる。一例では、演算システム１５０は、ＣＡＤパターンのエッジと、ＳＥＭ画像上のパターンのエッジとの相対位置であるずれ量を算出する。
【００２５】
このようにして算出されたずれ量は、ＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理が成功したか否かを示す指標として使用できる。しかしながら、算出されたずれ量が小さくても、ＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンとの実際のずれ量が大きい場合もある。例えば、繰り返しパターンでは、図１７に示すように、ＣＡＤパターンと、画像上のパターンとの実際のずれ量が大きいにもかかわらず、算出されたずれ量は小さい場合がある。
【００２６】
逆に、算出されたずれ量が大きくても、マッチング処理自体は成功している場合もある。例えば、ウェーハ上のパターンを撮像する前、移動ステージ１２１は、ＣＡＤパターンの位置に基づいて算出された撮像位置まで移動する。移動ステージ１２１の移動ベクトル（移動距離および移動方向を含む）には機械的誤差が含まれている。すなわち、算出された撮像位置と、撮像位置に移動した移動ステージ１２１の実際の位置との間には、移動ステージ１２１の機構に起因した機械的誤差が必然的に存在する。この機械的誤差はＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとの間の位置ずれを引き起こす。一般に、移動ステージ１２１の移動ベクトルが大きいほど、ＣＡＤパターンと実画像上のパターンとの間の位置ずれ、すなわちマッチング処理のずれ量が大きくなる。しかしながら、この場合のマッチング処理自体は、正しく行われている（つまり、マッチング処理自体は成功している）。
【００２７】
このように、ＣＡＤパターンと、画像上のパターンとのマッチング処理の結果は、様々な因子に起因して変わりうる。そこで、本実施形態では、機械学習により構築されたモデルを用いて、パターンのマッチング処理が成功したか否か、すなわちパターンのマッチング処理の結果を判定する。本実施形態では、演算システム１５０は、機械学習を用いたモデルの構築と、モデルを用いたマッチング処理の結果の判定を実行する。
【００２８】
演算システム１５０は、少なくとも１つのコンピュータを含む。演算システム１５０が第１コンピュータおよび第２コンピュータを含む複数のコンピュータを備える場合は、第１コンピュータは上記モデルを構築する工程を実行し、第２コンピュータは、上記モデル用いて、マッチング結果の判定を実行してもよい。第１コンピュータで作成されたモデルは、半導体メモリ（例えばＵＳＢフラッシュドライブ）または光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ）などの記録媒体に保存された後に、半導体メモリから第２コンピュータに読み込まれてもよい。あるいは、第１コンピュータで作成されたモデルは、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどの通信ネットワークを通じて第２コンピュータに送信されてもよい。
【００２９】
図２は、機械学習によりモデルを構築する一実施形態を説明するフローチャートである。
ステップ１−１では、演算システム１５０は、設計データ上のＣＡＤパターンを指定する。図３は、ＣＡＤパターンの一例を示す図である。図３において、符号１０１はＣＡＤパターンを示している。
【００３０】
設計データは、ウェーハに形成されたパターンの設計情報を含むデータであり、具体的には、パターンの頂点の座標、パターンの位置、形状、および大きさ、パターンが属する層の番号などのパターンの設計情報を含む。設計データ上のＣＡＤパターンは、設計データに含まれるパターンの設計情報によって定義される仮想パターンである。このステップ１−１は、設計データに含まれる複数のＣＡＤパターンから、あるＣＡＤパターンを特定する工程である。このステップ１−１では、単数のＣＡＤパターンまたは複数のＣＡＤパターンが指定されてもよい。
【００３１】
ステップ１−２では、演算システム１５０は、指定されたＣＡＤパターンの形状データおよび位置を設計データから取得する。ＣＡＤパターンの形状データは、例えば、ＣＡＤパターンの頂点の座標を含む。
ステップ１−３では、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に指令を発して、ステップ１−１で指定されたＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有するウェーハを、移動ステージ１２１により所定の撮像位置まで移動させる。所定の撮像位置は、ＣＡＤパターンの位置に基づいて、予め算出される。
【００３２】
ステップ１−４では、演算システム１５０は、移動ステージ１２１の移動ベクトルを算出する。この移動ステージ１２１の移動ベクトルは、予め定められた基準点から撮像位置までのベクトルである。演算システム１５０は、基準点の位置と、撮像位置から、移動ステージ１２１の移動ベクトルを算出することができる。演算システム１５０は、移動ステージ１２１の算出した移動ベクトル（移動距離および移動方向を含む）を記憶装置１６２内に記憶する。
【００３３】
ステップ１−５では、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に指令を発して、撮像位置にある移動ステージ１２１上のウェーハのパターンのＳＥＭ画像を走査電子顕微鏡５０により生成させる。ＳＥＭ画像に現れるパターンは、ステップ１−１で指定されたＣＡＤパターンに基づいて実際に作成されたパターンである。演算システム１５０は、ＳＥＭ画像を走査電子顕微鏡５０から取得し、ＳＥＭ画像を記憶装置１６２内に記憶する。
【００３４】
図４は、図３に示すＣＡＤパターン１０１に基づいて実際に作成されたパターンのＳＥＭ画像の一例を示す図である。図４において、符号１０４は、ＳＥＭ画像を表し、符号１０５は、ＳＥＭ画像１０４上に現れたパターン、すなわち図３に示すＣＡＤパターン１０１に対応する実パターンである。
【００３５】
ステップ１−６では、演算システム１５０は、ステップ１−１で指定されたＣＡＤパターンと、ステップ１−５で生成されたＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理を実行する。マッチング処理は、設計データ上のＣＡＤパターンを、ＳＥＭ画像上のパターンに位置合わせする処理である。
ステップ１−７では、ＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンとの間のずれ量を算出する。基本的に、これら２つのパターン間のずれ量は少ないことが好ましい。パターン間のずれ量の算出は、公知の技術を用いて行うことができる。演算システム１５０は、算出したずれ量を、記憶装置１６２内に記憶する。
【００３６】
ステップ１−８では、ユーザーは、ステップ１−６において演算システム１５０によって実行されたマッチング処理が成功したか否かを判断する。より具体的には、演算システム１５０は、マッチング処理の結果を示すＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンを表示画面１６５上に表示し、ユーザーは、表示画面１６５上のＣＡＤパターンがＳＥＭ画像上のパターンに正しく位置合わせされているか否かを判断する。
【００３７】
図５は、図３に示すＣＡＤパターン１０１と、図４に示すＳＥＭ画像上のパターン１０５のマッチング処理が成功した例を示す図である。この例では、ＣＡＤパターン１０１の各エッジおよび各頂点は、ＳＥＭ画像上のパターン１０５の対応するエッジおよび対応する頂点に隣接する。これに対し、図６は、図３に示すＣＡＤパターン１０１と、図４に示すＳＥＭ画像上のパターン１０５のマッチング処理が失敗した例を示す図である。この例では、ＣＡＤパターン１０１の各エッジおよび各頂点は、ＳＥＭ画像上のパターン１０５の対応するエッジおよび対応する頂点とは別のエッジおよび頂点に隣接している。
【００３８】
ステップ１−９では、ユーザーは、ステップ１−６で実行したマッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す正解値を入力装置１７０を介して演算システム１５０に入力する。演算システム１５０は、正解値を記憶装置１６２内に記憶する。本実施形態では、マッチング処理が成功したことを表す正解値は１であり、マッチング処理が失敗したことを表す正解値は０である。正解値は、０〜１の範囲内の数値であってもよい。例えば、マッチング処理が成功した可能性が高い場合は、正解値として０．８を入力してもよい。ただし、マッチング処理の結果を表す正解値の具体的な数値は、特に限定されない。例えば、マッチング処理が成功したことを表す正解値は１００であってもよく、マッチング処理が失敗したことを表す正解値は０以外の数値であってもよい。
【００３９】
ステップ１−１０では、演算システム１５０は、ステップ１−２で取得したＣＡＤパターンの形状データと、ステップ１−４で算出した移動ステージ１２１の移動ベクトルと、ステップ１−７で算出した２つのパターン間のずれ量と、ステップ１−９で入力された正解値を含む訓練データを作成する。
ステップ１−１１では、演算システム１５０は、上記訓練データを用いて、モデルのパラメータ（重み係数など）を機械学習により決定する。より具体的には、演算システム１５０は、モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、モデルから、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力し、指標値と上記正解値との差を最小とすることができるパラメータを決定する。
【００４０】
演算システム１５０および走査電子顕微鏡５０は、上述したステップ１−１からステップ１−１１までの工程を、予め設定された回数だけ繰り返し、機械学習によりモデルを構築する。すなわち、モデルは、設計データ上の複数のＣＡＤパターンの形状データと、前記複数のＣＡＤパターンに基づいてそれぞれ作成された複数の実際のパターンの複数のＳＥＭ画像を生成するときに移動した移動ステージ１２１の移動ベクトルと、前記複数のＣＡＤパターンと前記複数のＳＥＭ画像上のパターンとのずれ量と、前記複数のＣＡＤパターンと前記複数のＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理の結果を表す複数の正解値を含む訓練データを用いて機械学習により構築される。このように機械学習によって構築されたモデルは、学習済みモデルともいう。演算システム１５０は、モデルを記憶装置１６２内に記憶する。ステップ１−１〜ステップ１−１１が繰り返される間、同じ設計データが使用されてもよいし、または複数の設計データが使用されてもよい。
【００４１】
図７は、機械学習に使用されるモデルの一例を示す模式図である。モデルは、入力層２０１と、複数の中間層（隠れ層ともいう）２０２と、出力層２０３を有したニューラルネットワークである。モデルの入力層２０１には、ＣＡＤパターンの形状データと、移動ステージ１２１の移動ベクトルと、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとの間のずれ量が入力される。出力層２０３は、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力する。
【００４２】
機械学習のアルゴリズムとしては、ディープラーニングが好適である。ディープラーニングは、中間層が多層化されたニューラルネットワークをベースとする学習法である。本明細書では、入力層と、複数の中間層（隠れ層）と、出力層で構成されるニューラルネットワークを用いた機械学習をディープラーニングと称する。ディープラーニングを用いて構築されたモデルは、様々な因子に起因して変わりうるマッチング処理の結果を正確に判定することができる。
【００４３】
次に、機械学習によって構築されたニューラルネットワークからなる上記モデル（すなわち学習済みモデル）を用いて、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとの位置合わせ（すなわちマッチング処理）が成功したか否かを判定する方法の一実施形態について、図８に示すフローチャートを参照して説明する。
【００４４】
ステップ２−１では、演算システム１５０は、設計データ上のＣＡＤパターンを指定する。
ステップ２−２では、演算システム１５０は、指定されたＣＡＤパターンの形状データおよびＣＡＤパターンの位置を設計データから取得する。
ステップ２−３では、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に指令を発して、ステップ２−１で指定されたＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有するウェーハを、移動ステージ１２１により所定の撮像位置まで移動させる。所定の撮像位置は、ＣＡＤパターンの位置に基づいて、予め算出される。
【００４５】
ステップ２−４では、演算システム１５０は、基準点から撮像位置まで移動した移動ステージ１２１の移動ベクトルを算出する。演算システム１５０は、移動ステージ１２１の算出した移動ベクトルを記憶装置１６２内に記憶する。
ステップ２−５では、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に指令を発して、撮像位置にある移動ステージ１２１上のウェーハのパターンのＳＥＭ画像を走査電子顕微鏡５０により生成させる。ＳＥＭ画像に現れるパターンは、ステップ２−１で指定されたＣＡＤパターンに基づいて実際に作成されたパターンである。演算システム１５０は、ＳＥＭ画像を走査電子顕微鏡５０から取得し、ＳＥＭ画像を記憶装置１６２内に記憶する。
【００４６】
ステップ２−６では、演算システム１５０は、ステップ２−１で指定されたＣＡＤパターンと、ステップ２−５で生成されたＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理を実行する。
ステップ２−７では、ＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンとの間のずれ量を算出する。演算システム１５０は、算出したずれ量を、記憶装置１６２内に記憶する。
【００４７】
ステップ２−８では、演算システム１５０は、ステップ２−２で取得したＣＡＤパターンの形状データと、ステップ２−４で算出した移動ステージ１２１の移動ベクトルと、ステップ２−７で算出した２つのパターン間のずれ量を、上記モデルに入力する。
ステップ２−９では、演算システム１５０は、モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、モデルから、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力する。マッチング処理が完全に成功したことを表す正解値が１であり、マッチング処理が完全に失敗したことを表す正解値が０である場合、指標値は０〜１の範囲内の数値である。
【００４８】
ステップ２−１０では、演算システム１５０は、指標値をしきい値と比較し、比較結果に基づいてマッチング処理が成功したか、または失敗したかを判定する。本実施形態では、演算システム１５０は、指標値がしきい値以上である場合はマッチング処理が成功したと判定し、指標値がしきい値よりも小さい場合はマッチング処理が失敗したと判定する。上記しきい値は、記憶装置１６２内に予め格納されている。
【００４９】
本実施形態によれば、ＣＡＤパターンの形状データのみならず、移動ステージ１２１の移動ベクトルがモデルに入力されるので、モデルは移動ステージ１２１の移動ベクトルを反映したマッチング処理の結果を示す指標値を出力することができる。演算システム１５０は、指標値をしきい値との比較結果に基づいて、マッチング処理が成功したか、または失敗したかを正確に判定することができる。
【００５０】
通常、設計データには、多数のパターンの設計情報が含まれている。したがって、設計データに含まれる設計情報によって定義されるＣＡＤパターンは多数存在する。演算システム１５０は、これらのＣＡＤパターンのそれぞれについてマッチング処理を実行し、ＣＡＤパターンと、対応するＳＥＭ画像上のパターンとのずれ量を算出する。すなわち、演算システム１５０は、ＣＡＤパターンを次々に変えながら、マッチング処理およびずれ量の算出を繰り返す。さらに、演算システム１５０は、複数のＣＡＤパターン、対応する複数のＳＥＭ画像、および対応する複数のずれ量を含む画像リストを作成し、画像リストを表示画面１６５上に表示する。
【００５１】
図９は、画像マッチング装置によって作成された画像リストの一例を示す模式図である。図９に示すように、画像リストは、ＣＡＤパターンと、対応するＳＥＭ画像と、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとのずれ量を少なくとも含む多数の組み合わせを含んでいる。一実施形態では、図３に示すＣＡＤパターン１０１と、図４に示すＳＥＭ画像上のパターン１０５の組み合わせは、図９に示す複数の組み合わせのうちの１つである。
【００５２】
演算システム１５０は、画像リストに載っている各ＣＡＤパターンの形状データと、移動ステージ１２１の移動ベクトルと、ＣＡＤパターンに対応する画像上のパターンとの間のずれ量を、機械学習により構築された上記モデルに入力し、モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、モデルから指標値を出力し、指標値をしきい値と比較し、比較結果に基づいてマッチング処理が成功したか、または失敗したかを判定する。
【００５３】
指標値がしきい値よりも大きい場合、すなわちマッチング処理が成功した場合は、演算システム１５０は、そのマッチング処理を行ったＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示画面１６５上での表示の仕方を変化させるように構成されている。例えば、演算システム１５０は、画像リスト上の上記組み合わせの項目に取り消し線を付す（図１０参照）、あるいは画像リスト上の上記組み合わせの項目の表示色を変える（図１１参照）、あるいは上記組み合わせの項目を画像リストから削除する（図１２参照）、あるいは上記組み合わせの項目を画像リスト上の他の位置に移動する（図１３参照）。
【００５４】
本実施形態によれば、マッチング処理が成功したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示画面１６５上での表示の仕方が変化する。ユーザーは、表示画面１６５上の画像リストに基づいて、マッチング処理に失敗したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせを、マッチング処理に成功したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせから視覚的に容易に選り分けることができる。
【００５５】
マッチング処理に失敗した組み合わせは、図６に示す例のように、ＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとの位置合わせが正しく行われなかった可能性を示唆している。ユーザーは、マッチング処理に失敗した組み合わせについて、表示画面１６５上でＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理、すなわちＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンとの位置合わせを表示画面１６５上で手動で実行する。
【００５６】
本実施形態によれば、演算システム１５０は、機械学習によって構築された上記モデルを使用して、画像リストに載っている全ての組み合わせについて、マッチング処理の結果を正確に判定できる。ユーザーは、マッチング処理に失敗したと判定された組み合わせについてのみ、マッチング処理を再実行すればよいので、ユーザーの労力が低減できる。
【００５７】
一実施形態では、指標値がしきい値よりも小さい場合、すなわちマッチング処理が失敗した場合は、演算システム１５０は、そのマッチング処理が行われたＣＡＤパターンと、ＳＥＭ像上のパターンとのマッチング処理を再度実行してもよい。この場合は、演算システム１５０は、マッチング処理の設定パラメータを変更した上で、マッチング処理を再実行してもよい。
【００５８】
一実施形態では、指標値がしきい値よりも小さい場合、すなわちマッチング処理が失敗した場合は、演算システム１５０は、そのマッチング処理を行ったＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示画面１６５上での表示の仕方を変化させてもよい。例えば、演算システム１５０は、画像リスト上の上記組み合わせの項目の表示色を変える、あるいは上記組み合わせの項目を画像リスト上の他の位置に移動してもよい。
【００５９】
本実施形態によれば、マッチング処理が失敗したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせの表示画面１６５上での表示の仕方が変化する。ユーザーは、表示画面１６５上の画像リストに基づいて、マッチング処理に失敗したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせを、マッチング処理に成功したＣＡＤパターンとＳＥＭ画像上のパターンの組み合わせから視覚的に容易に選り分けることができる。
【００６０】
図１４は、演算システム１５０の構成の一実施形態を示す模式図である。図１４に示す実施形態では、演算システム１５０は、専用のコンピュータまたは汎用のコンピュータから構成される。演算システム１５０は、プログラムやデータなどが格納される記憶装置１６２と、記憶装置１６２に格納されているプログラムに従って演算を行うＣＰＵ（中央処理装置）またはＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）などの処理装置１６３と、データ、プログラム、および各種情報を記憶装置１６２に入力するための入力装置１７０と、処理結果や処理されたデータを出力するための出力装置１９０と、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどの通信ネットワークに接続するための通信装置１９５を備えている。
【００６１】
記憶装置１６２は、処理装置１６３がアクセス可能な主記憶装置１６２Ａと、データおよびプログラムを格納する補助記憶装置１６２Ｂを備えている。主記憶装置１６２Ａは、例えばランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり、補助記憶装置１６２Ｂは、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などのストレージ装置である。
【００６２】
入力装置１７０は、キーボード、マウスを備えており、さらに、記録媒体からデータを読み出すための記録媒体読み出し装置１８２と、記録媒体が接続される記録媒体ポート１８４を備えている。記録媒体は、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、光ディスク（例えば、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ）や、半導体メモリ（例えば、ＵＳＢフラッシュドライブ、メモリーカード）である。記録媒体読み出し装置１８２の例としては、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブなどの光学ドライブや、メモリーリーダーが挙げられる。記録媒体ポート１８４の例としては、ＵＳＢポートが挙げられる。記録媒体に記憶されているプログラムおよび／またはデータは、入力装置１７０を介して演算システム１５０に導入され、記憶装置１６２の補助記憶装置１６２Ｂに格納される。出力装置１９０は、表示画面１６５、印刷装置１９２を備えている。
【００６３】
少なくとも１台のコンピュータからなる演算システム１５０は、記憶装置１６２に電気的に格納されたプログラムに従って動作する。すなわち、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に指令を発して、設計データ上のＣＡＤパターンに基づいて作成されたパターンを有するウェーハを移動ステージ１２１により所定の撮像位置まで移動させ、前記所定の撮像位置にあるウェーハのパターンのＳＥＭ画像を走査電子顕微鏡５０から取得し、移動ステージ１２１の移動ベクトルを算出し、ＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンとのマッチング処理を実行し、ＣＡＤパターンと、ＳＥＭ画像上のパターンとのずれ量を算出し、ＣＡＤパターンの形状データと、ずれ量と、移動ステージ１２１の移動ベクトルを、機械学習により構築されたモデルに入力し、モデルによって定義されたアルゴリズムに従って計算を実行することで、モデルから、マッチング処理が成功したか、または失敗したかを示す指標値を出力するステップを実行する。
【００６４】
これらステップを演算システム１５０に実行させるためのプログラムは、非一時的な有形物であるコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録され、記録媒体を介して演算システム１５０に提供される。または、プログラムは、インターネットまたはローカルエリアネットワークなどの通信ネットワークを介して通信装置１９５から演算システム１５０に入力されてもよい。
【００６５】
上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。
【符号の説明】
【００６６】
５０      走査電子顕微鏡
１０１      テンプレート画像
１０４      ＳＥＭ画像
１１１      電子銃
１１２      集束レンズ
１１３      Ｘ偏向器
１１４      Ｙ偏向器
１１５      対物レンズ
１１６      レンズ制御装置
１１７      偏向制御装置
１１８      画像取得装置
１２１      移動ステージ
１２２      ステージ制御装置
１２４      ウェーハ
１３０      二次電子検出器
１３１      反射電子検出器
１４０      ウェーハ搬送装置
１５０      演算システム
１６１      データベース
１６２      記憶装置
１６３      処理装置
１６５      表示画面
１７０      入力装置
１７０ａ    マウス
１７０ｂ    キーボード
【図１】
2020123064.tif 000003
【図２】
2020123064.tif 000004
【図３】
2020123064.tif 000005
【図４】
2020123064.tif 000006
【図５】
2020123064.tif 000007
【図６】
2020123064.tif 000008
【図７】
2020123064.tif 000009
【図８】
2020123064.tif 000010
【図９】
2020123064.tif 000011
【図１０】
2020123064.tif 000012
【図１１】
2020123064.tif 000013
【図１２】
2020123064.tif 000014
【図１３】
2020123064.tif 000015
【図１４】
2020123064.tif 000016
【図１５】
2020123064.tif 000017
【図１６】
2020123064.tif 000018
【図１７】
2020123064.tif 000019