(57)【要約】【課題】ラインエッジラフネスあるいはライン幅ラフネスを、装置や環境に起因するノイズの影響を抑えて評価する。【解決手段】トップダウン画像から得られる所定のＹ座標に対するＸ方向の二次電子信号量分布を示す信号プロファイルをＹ方向にＳ画素（Ｓは１より大きい整数）の移動平均をとった平均化信号プロファイル４０５を求め、平均化信号プロファイルに基づきラインパターンのエッジ位置４０６を抽出し、抽出したエッジ位置に基づくＬＥＲデータまたはＬＷＲデータの第１のパワースペクトル密度４０７と、Ｓ画素の移動平均化に対応する矩形窓関数の第２のパワースペクトル密度４０９とに基づき、ノイズフロア高さを計算する。【選択図】図４
2020051771.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料に形成されるラインパターンの形状を評価するパターン形状評価装置であって、
プロセッサと、
メモリと、
前記メモリに読み込まれ、前記プロセッサにより実行される、エッジ抽出プログラム、及びパターン形状評価プログラムとを有し、
前記エッジ抽出プログラムは、前記ラインパターンのトップダウン画像から前記ラインパターンのエッジ位置を抽出するエッジ位置抽出部を有し、
前記パターン形状評価プログラムは、ノイズフロア計算部を有し、
前記トップダウン画像における前記ラインパターンの長手方向がＹ方向、前記長手方向と垂直な方向がＸ方向と定義され、
前記エッジ位置抽出部は、前記トップダウン画像から得られる所定のＹ座標に対するＸ方向の二次電子信号量分布を示す信号プロファイルをＹ方向にＳ画素（Ｓは１より大きい整数）の移動平均をとった平均化信号プロファイルを求め、前記平均化信号プロファイルに基づき前記ラインパターンのエッジ位置を抽出し、
前記ノイズフロア計算部は、前記エッジ位置抽出部の抽出したエッジ位置に基づくＬＥＲデータまたはＬＷＲデータの第１のパワースペクトル密度と、前記Ｓ画素の移動平均化に対応する矩形窓関数の第２のパワースペクトル密度とに基づき、ノイズフロア高さを計算するパターン形状評価装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記信号プロファイルは、前記トップダウン画像における所定のＹ座標に対するＸ方向の画素のグレイスケールの分布であるパターン形状評価装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記ＬＥＲデータは、前記ラインパターンのエッジを近似する近似直線を求め、各Ｙ座標における前記ラインパターンのエッジ位置と前記近似直線との距離の集合であり、
前記ＬＷＲデータは、前記ラインパターンの局所的な幅の平均値を算出し、各Ｙ座標における前記ラインパターンの局所的な幅と前記平均値との差分の集合であるパターン形状評価装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記パターン形状評価プログラムは、指標値算出部を有し、
前記指標値算出部は、前記第１のパワースペクトル密度を前記第２のパワースペクトル密度を除算して得られる第３のパワースペクトル密度から、前記ノイズフロア高さを差し引いたパワースペクトル密度を積分することにより、前記ラインパターンの形状の指標値を算出するパターン形状評価装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記パターン形状評価プログラムは、メソッド選択部を有し、
前記メソッド選択部は、１つのＳの値を使用する第１の方法と複数のＳの値を使用する第２の方法とのいずれかを選択するパターン形状評価装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記メソッド選択部が前記第１の方法を選択した場合、
前記ノイズフロア計算部は、前記第１のパワースペクトル密度を前記第２のパワースペクトル密度を除算して得られる第３のパワースペクトル密度に対し、前記第２のパワースペクトル密度の大きさが所定値以下にならない空間周波数領域においてノイズフロア領域を定義し、前記ノイズフロア領域における前記第３のパワースペクトル密度の平均値をノイズフロア高さとするパターン形状評価装置。
【請求項７】
請求項５において、
前記メソッド選択部が前記第２の方法を選択した場合、
前記エッジ位置抽出部は、前記複数のＳの値ごとに前記平均化信号プロファイルを求め、複数の前記平均化信号プロファイルのそれぞれに基づき前記ラインパターンのエッジ位置を抽出し、
前記第２のパワースペクトル密度は、前記複数のＳの値についての前記Ｓ画素の移動平均化に対応する複数の矩形窓関数のパワースペクトル密度を、各空間周波数における値が前記複数の矩形窓関数のパワースペクトル密度の最大値となるように接続したパワースペクトル密度であり、
前記第１のパワースペクトル密度は、前記複数のＳの値について前記エッジ位置抽出部の抽出したエッジ位置に基づく複数のＬＥＲデータまたはＬＷＲデータのパワースペクトル密度を、各空間周波数における前記第２のパワースペクトル密度のＳの値にしたがって接続したパワースペクトル密度であるパターン形状評価装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記ノイズフロア計算部は、前記第１のパワースペクトル密度を前記第２のパワースペクトル密度を除算して得られる第３のパワースペクトル密度に対してノイズフロア領域を定義し、前記ノイズフロア領域における前記第３のパワースペクトル密度の平均値をノイズフロア高さとするパターン形状評価装置。
【請求項９】
請求項７において、
前記複数のＳの値として２及び３、または３，４及び５を使用するパターン形状評価装置。
【請求項１０】
前記トップダウン画像を撮像する電子顕微鏡と、
前記電子顕微鏡が撮像した前記トップダウン画像を記憶する記憶装置と、
前記記憶装置と接続される請求項１〜９のいずれか１項に記載のパターン形状評価装置とを有し、
前記パターン形状評価装置は、前記記憶装置に記憶された前記トップダウン画像を読み出して、前記トップダウン画像に撮像された前記ラインパターンの形状を評価するパターン形状評価システム。
【請求項１１】
パターン形状評価装置により、試料に形成されるラインパターンの形状を、前記ラインパターンのトップダウン画像を用いて評価するパターン形状評価方法であって、
前記トップダウン画像において、前記ラインパターンの長手方向がＹ方向、前記長手方向と垂直な方向がＸ方向と定義され、
前記トップダウン画像から前記ラインパターンのエッジ位置を抽出し、
前記トップダウン画像から得られる所定のＹ座標に対するＸ方向の二次電子信号量分布を示す信号プロファイルをＹ方向にＳ画素（Ｓは１より大きい整数）の移動平均をとった平均化信号プロファイルを求め、前記平均化信号プロファイルに基づき前記ラインパターンのエッジ位置を抽出し、
抽出した前記ラインパターンのエッジ位置に基づくＬＥＲデータまたはＬＷＲデータの第１のパワースペクトル密度と、前記Ｓ画素の移動平均化に対応する矩形窓関数の第２のパワースペクトル密度とに基づき、ノイズフロア高さを計算するパターン形状評価方法。
【請求項１２】
請求項１１において、
前記第１のパワースペクトル密度を前記第２のパワースペクトル密度を除算して得られる第３のパワースペクトル密度から、前記ノイズフロア高さを差し引いたパワースペクトル密度を積分することにより、前記ラインパターンの形状の指標値を算出するパターン形状評価方法。
【請求項１３】
請求項１１において、
１つのＳの値を使用する第１の方法と複数のＳの値を使用する第２の方法とのいずれかが選択可能とされるパターン形状評価方法。
【請求項１４】
請求項１３において、
前記第１の方法を選択した場合、前記第１のパワースペクトル密度を前記第２のパワースペクトル密度を除算して得られる第３のパワースペクトル密度に対し、前記第２のパワースペクトル密度の大きさが所定値以下にならない空間周波数領域においてノイズフロア領域を定義し、前記ノイズフロア領域における前記第３のパワースペクトル密度の平均値をノイズフロア高さとするパターン形状評価方法。
【請求項１５】
請求項１３において、
前記第２の方法を選択した場合、
前記複数のＳの値ごとに前記平均化信号プロファイルを求め、複数の前記平均化信号プロファイルのそれぞれに基づき前記ラインパターンのエッジ位置を抽出し、
前記第２のパワースペクトル密度は、前記複数のＳの値についての前記Ｓ画素の移動平均化に対応する複数の矩形窓関数のパワースペクトル密度を、各空間周波数における値が前記複数の矩形窓関数のパワースペクトル密度の最大値となるように接続したパワースペクトル密度であり、
前記第１のパワースペクトル密度は、前記複数のＳの値について抽出した前記ラインパターンのエッジ位置に基づく複数のＬＥＲデータまたはＬＷＲデータのパワースペクトル密度を、各空間周波数における前記第２のパワースペクトル密度のＳの値にしたがって接続したパワースペクトル密度であるパターン形状評価方法。
【請求項１６】
請求項１５において、
前記第１のパワースペクトル密度を前記第２のパワースペクトル密度を除算して得られる第３のパワースペクトル密度に対してノイズフロア領域を定義し、前記ノイズフロア領域における前記第３のパワースペクトル密度の平均値をノイズフロア高さとするパターン形状評価方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン形状評価装置、パターン形状評価システム及びパターン形状評価方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
微細化の進んだ半導体デバイスの製造プロセスでは、パターン輪郭のわずかな変動がデバイス性能の劣化を引き起こすため、パターン輪郭の形状評価が重要になってきている。なかでも、トランジスタや配線部分を構成する極細ラインのエッジラフネスの精確な評価は、製造プロセスの管理にとって必須である。
【０００３】
半導体の微細なパターン形状の評価、特にエッジラフネスのような局所的な変動の評価には、通常、測長機能を有する電子顕微鏡、ＣＤ−ＳＥＭ（Critical Dimension Scanning Electron Microscope）とその画像を解析するシステムが使われる。ＣＤ−ＳＥＭはラインパターンを半導体ウエハの上からトップダウン撮像し、サンプルから放出される二次電子の量を画像化して出力する。この画像から、パターンの離散的なエッジ位置を算出し、理想的な直線からのずれ量の分布を求めて、エッジラフネスとする。ラインパターンのエッジラフネスは特にラインエッジラフネスと呼ばれ、ＬＥＲ（Line-Edge Roughness）と略されることが多い。ＬＥＲ指標には、画像から抽出したエッジ位置と理想的な直線との差異の分布の標準偏差σの３倍を用いることが一般的である。また、ラインパターンの左右両方のエッジ位置を抽出し、局所的な幅の分布の標準偏差の３倍を求めてライン幅ラフネス（ＬＷＲ：Line width Roughness）と呼ぶ。こちらをラインパターンのラフネスの指標とする場合もある。ＬＷＲもラインのうねりがある場合（特許文献１を参照）を除けば、ＬＥＲと同じ挙動をする。
【０００４】
画像から算出したＬＥＲまたはＬＷＲ（本明細書では、以下、特に注記しない場合には、両者を便宜的にまとめてＬＥＲと略記する）の指標値は、画像に含まれるランダムなノイズの影響を受けることが知られている（非特許文献１を参照）。すなわち、ＣＤ−ＳＥＭ画像からラインパターンのエッジを抽出してＬＥＲを求めるだけでは、パターン自身のエッジ位置のゆらぎと、画像にのっているランダムなノイズによるみかけ上のエッジ位置のゆらぎとが混ざった値しか得られない。この様子は以下の（数１）で示される。
【０００５】
【数１】
2020051771.tif 000003
【０００６】
ここでσ_measuredは計測されたＬＥＲの1/3、σ_0はノイズがなかった場合のＬＥＲ（真のＬＥＲという）の1/3、σ_errorはノイズに起因する量である。
【０００７】
半導体製造プロセスの管理や材料の評価に、このＬＥＲ計測値（3σ_measured）を用いると、たとえ真のＬＥＲが同じであっても、ＣＤ−ＳＥＭ自体やその周辺で発生するノイズの変化を受けて計測値が変わることになる。また、形が同じで材質だけが異なるパターンのＣＤ−ＳＥＭ画像からＬＥＲを抽出する際、材質ごとの帯電や二次電子効率の違いによりランダムノイズの影響を受けやすい場合と受けにくい場合があるため、真のＬＥＲの違いが見えなくなる。そのため、このランダムノイズに起因するσ_errorをなんらかの方法で計算し、単純なＬＥＲ計測値から除去することで真のＬＥＲ（3σ_0）を求めたいというニーズがある。
【０００８】
このニーズに対応するため、これまでに複数の方法が提案されてきている。非特許文献１に示されている第１の方法は、ＣＤ−ＳＥＭ画像から抽出したラインパターンのエッジ位置のゆらぎをラインに沿った方向の波とみなしてフーリエ変換したもの、すなわちＬＥＲのパワースペクトル密度（以下、ＰＳＤ（Power Spectral Density）と記す）を求め、その高周波領域に発現する平らな領域（ノイズフロア）の高さを差し引く方法である。また、非特許文献２に示されている第２の方法は、同じ箇所を２回撮像してその違いからσ_errorを推定する方法である。特許文献２に示されている第３の方法は、１回の撮像結果（画像）に複数の画像処理を施し、その結果からσ_errorを推定する方法である。
【０００９】
第１の方法には、高周波側までＰＳＤが計算できるような画像、即ち画素数の多い画像が必要になるため画像の容量が大きくなるという問題があった。また、フーリエ変換が必要になるため、計算時間も長くなった。第２の方法は全く同じ箇所を２回撮像する必要があり、スポットのずれの修正や電子線照射によるサンプルの変化が大きな誤差を生むという問題があった。第３の方法はあらゆる画像に適用可能であったが、フィッティングによる誤差が発生するという問題があり、昨今、材料やデバイスベンダーの努力によってＬＥＲの値自体が非常に小さくなってくるのに応じ、より高い精度が求められている。
【００１０】
この一方で、コンピュータ性能の向上により、画素数の大きい画像であっても短時間で処理できるようになり、フーリエ変換にかかる計算時間も問題にはならなくなった。この背景から、昨今では第１の方法が有力な解決策の候補となっている。そこで、簡単に第１の方法について説明する。
【００１１】
図１に、断面図１０３として示したＹ方向に延びるラインパターン１０１をＣＤ−ＳＥＭで観察したトップダウン画像１０２を示す。ラインパターン１０１は、断面図１０３に示されるように中央部分が上に凸になっており、例えば幅20ｎｍ以下の微細なラインパターンである。画像１０２において、二次電子の放出量が多い場所は白く、少ない場所は黒く示されている。一般に二次電子の放出量が多い部分は、パターンの側壁（上から見た場合にはパターン輪郭）近傍であるが、ラインが細い場合はライン全体が明るくなる。パターン両側の側壁近傍の二次電子放出量が多い部分の裾野同士が重なり合うことによる。
【００１２】
画像を構成する画素のＹ方向の一辺に対応する長さをΔｙとする。Ｙ座標一定で、Ｘ方向に沿って二次電子信号量あるいは画素のグレイスケールをプロットしたものを、信号プロファイルと呼ぶ。各信号プロファイル上で、ラインパターンの左側のエッジ１０４に相当する位置を定義し、それをｘ_iとする。ここで、ｉは信号プロファイルの番号であり、Ｙ方向にｉ番目の画素である、ということに対応している。得られたエッジ点（ｘ_i，ｉ）を直線で近似し、各Ｙ座標（各ｉの値）において近似直線からのずれ量Δｘ_iを求める。この数列｛Δｘ_i｜ｉ=１，２，・・・ｎ｝をＬＥＲデータと呼ぶ。なお、高速フーリエ変換を用いるため、ｎは２の累乗に設定する。
【００１３】
同様に、各信号プロファイル上で、ラインパターンの両側のエッジに相当する位置を定義し、その間の距離をラインパターンの幅ｗ_iとする。得られたライン幅（ｗ_i，ｉ）について平均値を求め、各Ｙ座標（各ｉの値）において平均値からの差分Δｗ_iを求める。この数列｛Δｗ_i｜ｉ=１，２，・・・ｎ｝をＬＷＲデータと呼ぶ。
【００１４】
図２は、ＬＥＲデータ（あるいはＬＷＲデータ）を高速フーリエ変換し、ＰＳＤを空間周波数ｆに対してプロットした図である。なお、高速フーリエ変換で得られるＰＳＤは左右対称になる。図２及び以降の図面では、ＰＳＤを図示する際は簡単のため、左側半分のみを示すことにする。ＰＳＤを積分したものはＬＥＲデータの分散値に等しくなるが、積分する際には、図示しない対称な右半分にもデータがあることに注意する必要がある。
【００１５】
このようにして求めたＬＥＲデータのＰＳＤには、画素サイズΔｙが十分小さければ、高周波数領域に平らな領域２０１が現れる（領域２０１をノイズフロア領域と呼び、ノイズフロア領域におけるＰＳＤの大きさをノイズフロア高さと呼ぶ）。ノイズフロア領域２０１はパターンの形状に起因する本来のラフネスではなく、ホワイトノイズとなったランダムなノイズとみなし、この値を全周波数領域に渡って積分した値をσ_error2とする。また、残りの領域２０２をパターンエッジ由来のラフネスσ_0の２乗とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特開２０１４−２４０７６５号公報
【特許文献２】特開２００６−２１５０２０号公報
【非特許文献】
【００１７】
【非特許文献１】“Determination of Optimal Parameters for CD-SEM Measurement of Line Edge Roughness”, Bunday, B. D., et al., Proceedings of SPIE Vol.5375, p515 (2004)
【非特許文献２】“Unbiased estimation of linewidth roughness”, Villarrubia, J. S. and Bunday, B. D., Proceedings of SPIE Vol.5752, p480 (2005)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
画像の信号対ノイズ比（以下Ｓ／Ｎ比と記す）が低い場合には、前述したＰＳＤの高周波側からノイズフロア高さを出し、それをＰＳＤから差し引く方法（以下、ノイズフロア減算法と呼ぶ）では、ＬＥＲの算出がうまくいかない場合がある。これは、スポットを固定し、信号を積算する回数を小さい値から大きい値まで変えて撮像し、得られた画像から3σ_0を求めてみるとわかる。図３に、画像から得たＬＥＲデータから直接求めた3σ_measured（図中の「従来直接法」）、及び非特許文献１にある従来のノイズフロア減算法で求めた3σ_0（図中の「従来ノイズフロア減算法」） の信号積算回数依存性を示す。２本のラインエッジ１，２について求めた数値をプロットしている。信号積算回数が小さい、即ちＳ／Ｎ比が低くなると、3σ_measuredは著しく大きい値となるが、3σ_0のグラフは一定値に近い。しかしそれでも、信号積算回数が２以下になると3σ_0が極端に小さくなったり、あるいは大きくなったりしていることがわかる。
【００１９】
レジストパターン観察や、電子線照射でダメージを受けやすいレイヤーが表面に現れている場合などは、加速電圧の低い電子線を少量照射して得た画像で解析を行いたいという要望があり、可能な限り低いＳ／Ｎ比の画像から、正しい3σ_0を得ることが求められている。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明の一態様である、試料に形成されるラインパターンの形状を評価するパターン形状評価装置は、プロセッサと、メモリと、メモリに読み込まれ、プロセッサにより実行される、エッジ抽出プログラム、及びパターン形状評価プログラムとを有し、エッジ抽出プログラムは、ラインパターンのトップダウン画像からラインパターンのエッジ位置を抽出するエッジ位置抽出部を有し、パターン形状評価プログラムは、ノイズフロア計算部を有し、トップダウン画像におけるラインパターンの長手方向がＹ方向、Ｙ方向と垂直な方向がＸ方向と定義され、エッジ位置抽出部は、トップダウン画像から得られる所定のＹ座標に対するＸ方向の二次電子信号量分布を示す信号プロファイルをＹ方向にＳ画素（Ｓは１より大きい整数）の移動平均をとった平均化信号プロファイルを求め、平均化信号プロファイルに基づきラインパターンのエッジ位置を抽出し、ノイズフロア計算部は、エッジ位置抽出部の抽出したエッジ位置に基づくＬＥＲデータまたはＬＷＲデータの第１のパワースペクトル密度と、Ｓ画素の移動平均化に対応する矩形窓関数の第２のパワースペクトル密度とに基づき、ノイズフロア高さを計算する。
【発明の効果】
【００２１】
ライン形状を有する基板を観察して得た画像から、そのパターンを形成した装置やプロセス条件のよしあしを定量的に評価するための指標であるラインエッジラフネスあるいはライン幅ラフネスを、装置や環境に起因するノイズの影響を抑えて評価することが可能になる。
【００２２】
その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】微細なラインパターンをトップダウン観察して得られる画像（模式図）である。
【図２】ラインパターンのＬＥＲ／ＬＷＲのパワースペクトル密度（模式図）である。
【図３】信号積算回数とＬＥＲ値との関係を示す図である。
【図４】ノイズフロア減算法を説明する図である。
【図５Ａ】信号プロファイル（平均化処理なし）におけるエッジ位置を示す図である。
【図５Ｂ】信号プロファイル（平均化処理あり）におけるエッジ位置を示す図である。
【図６】矩形窓関数の規格化されたパワースペクトル密度である。
【図７】複数の矩形窓関数の規格化されたパワースペクトル密度を接続したパワースペクトル密度である。
【図８】パターン形状評価システムの構成図である。
【図９】微細なラインパターンからのエッジ位置抽出例である。
【図１０】ＬＥＲ／ＬＷＲを算出するフローチャートである。
【図１１】ラインパターンのＬＥＲのパワースペクトル密度と矩形窓関数のパワースペクトル密度とをあわせて表示した図である。
【図１２】コンピュータ（パターン形状評価装置）のハードウェア構成例である。
【図１３】検査対象とするウエハの例である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
図４を用いて本実施例におけるパターン評価方法を説明する。本方法は、従来のノイズフロア減算法よりも適用範囲の広い、新しいノイズフロア減算法として位置づけられる。
【００２５】
従来のノイズフロア減算法においてσ_02を求める場合、まず、二次電子信号量（通常は画素のグレイスケールとして扱われる）分布４０１を取得する。ここでＹ軸はラインパターンの長手方向と平行な方向である。信号強度の高い部分がエッジを表しており、各Ｙの値における二次電子信号量のＸ方向の分布からエッジ位置を取り出すことができる。このエッジ位置を表したものが位置データ４０２である。位置データ４０２をＸ座標の数列とみなし、ＬＥＲデータを算出し、フーリエ変換してＰＳＤを求めたものがＰＳＤ４０３である。ノイズフロアとみなせる空間周波数ｆの領域において、ＰＳＤの平均値を求めてノイズフロア高さとし、これをＰＳＤ全体から差し引いて、残りの積分値をσ_02とするのが前述した従来のノイズフロア減算法である。
【００２６】
しかし、課題として述べたように、画像のコントラストが低く、ノイズが大きい場合、二次電子信号量分布４０１からエッジ位置として取り出される位置データ４０２が信頼できない。この原因は、後述するように、従来のノイズフロア減算法での位置データ４０２を取り出す方法によれば、コントラストが低く、ノイズの大きい画像からは、パターンのエッジとは関係のない位置をエッジ位置として認識する事態が多く発生するためである。本実施例では、エッジ位置の認識精度を改善する別のルートによりＰＳＤ４０３を求める。
【００２７】
新しいノイズフロア減算法においては、エッジ位置を取り出すにあたって、二次電子信号量の平均化処理を行う。これはラインに沿った方向（一般に画像縦方向、即ちここではＹ方向）に信号量の移動平均を取る操作である。即ち、あるＹ座標の信号プロファイルを得るために、自分自身及びその近傍の合計Ｓ本の信号プロファイルを平均化する。これは画像データ（二次電子信号量分布４０１）に対してＹ方向にＳ画素分の矩形窓４０４でぼかしをかけることに等しい。この結果、画像データ（二次電子信号量分布４０１）は、平均化二次電子信号量分布４０５のようになる。平均化二次電子信号量分布４０５からエッジ位置を抽出したものが位置データ４０６である。エッジ位置はすべての画素のＹ座標の値（即ちすべての信号プロファイル）に対して算出する。平均化処理により、位置データ４０６のエッジラフネスの様子は、平均化処理を行わない位置データ４０２に比べて滑らかになる。位置データ４０６からＰＳＤを得たものがＰＳＤ４０７である。平均化処理を行うことによって実質的な分解能は劣化しているため、ＰＳＤ４０７の高周波数側の大きさはＰＳＤ４０３に比べて小さくなる。また、Ｓの値によってはエイリアシングも現れる。
【００２８】
ここで、仮想的に、位置データ４０２に対して、Ｙ方向に同様の平均化操作を施した平均化位置データ４０８を考える（ノイズフロア減算法としては、このようなエッジ位置を出した後の平均化操作は行わない）。この移動平均操作は矩形窓４０４で位置データ４０２にぼかしをかけることに他ならない。すると、位置データ４０２に矩形窓４０４でぼかしをかけて平均化位置データ４０８が得られた、ということは、位置データ４０２のＰＳＤ４０３に矩形窓４０４のＰＳＤ４０９を乗じれば、平均化位置データ４０８のＰＳＤ４１０が得られるということになる。従って、ＰＳＤ４１０を既知のＰＳＤ４０９で割れば、ＰＳＤ４０３が得られる。この手法自体は、画像をシャープにする方法として一般的である。これに対して、本実施例でのノイズフロア減算法では、画像の段階での平均化（本実施例）とエッジ位置を出してからの平均化（仮想例）の効果が非常に近くて、しかし異なることを利用する。平均化位置データ４０８のＰＳＤ４１０が位置データ４０６のＰＳＤ４０７ときわめて近いはずなので、ＰＳＤ４１０に代えて、ＰＳＤ４０７をＰＳＤ４０９で割ることにより、平均化を行わなかった場合のＰＳＤ４０３が実質的に再生できることになる。なお、矩形窓関数のＰＳＤ４０９はｆ→０でＰＳＤが１になるように規格化されている。
【００２９】
平均化位置データ４０８と位置データ４０６との相違について説明する。図５Ａは、二次電子信号量分布４０１の例であり、Ｙ＝１，２，３の隣接した信号プロファイルがあるとする。左側（信号強度の低い領域）がスペース領域、右側（信号強度の高い領域）がライン領域である。信号プロファイル上でパターンのエッジ位置を定義する方法として一般的なものは、信号の最小値と最大値の差、すなわち信号の高さをユーザーが指定した比率で内分する強度を与える位置をエッジとするものである。図５Ａには、比率70％の例を示した。Ｙ＝２の信号プロファイルにはスパイクノイズ５０１が乗っている。ノイズはもともと二次電子数イールドの高い領域に発生しやすいため、スパイクノイズは、信号強度の低いスペース領域より信号強度の高いライン領域に偏って発生する。このため、前述の定義でエッジ位置を求めた場合、このノイズの存在のせいで、Ｙ＝２の信号プロファイルから抽出したエッジ位置だけが、パターン自体のエッジ位置ではなくスパイクノイズ５０１の位置となる（図中の黒い丸がエッジ位置を表している）。
【００３０】
このような二次電子信号量分布４０１に対して、Ｓ＝３で平均化を施した平均化二次電子信号量分布４０５を図５Ｂに示す。平均化処理によりＹ＝２の信号プロファイルは平均化前の信号プロファイルよりもなだらかなものとなり、３つの信号プロファイルのエッジ位置は図５Ａほど離れない。つまり、スパイクノイズにより本来のエッジ位置と無関係な位置をエッジ位置として出力してしまうことが回避できる。
【００３１】
従来のノイズフロア減算法においては、観察されるエッジ位置が対象とするエッジの位置情報とランダムなノイズとだけから成っていると仮定されている。しかし、画像のコントラストが低く、ノイズの大きい画像では、実際には、観察されるエッジ位置が対象エッジの位置情報とその周辺のばらつきに加えて、ライン領域に偏って発生するスパイクノイズの発生箇所の情報をあわせたものになってしまい、相対的に本来のエッジ位置の情報が少なくなる。このため、このような場合には信号プロファイルに対して平均化処理を行って、スパイクノイズの影響を低減する。これが新しいノイズフロア減算法の特徴である。
【００３２】
上記の手順を数式で表すと以下の（数２）になる。画像に対して平均化を施さずにエッジ位置を求め、そのエッジ位置の数列をフーリエ変換して求めたＰＳＤ４０３をＰorignal(ｆ)とする。また、そのエッジ位置の数列に対して平均化操作を行った後にフーリエ変換し求めたＰＳＤ４１０をＰav1(ｆ)とする。信号プロファイルに平均化を施した後にエッジ位置を求め、そのエッジ位置の数列からフーリエ変換して求めたＰＳＤ４０７をＰav2(ｆ)とする。また、平均化操作に対応する矩形窓関数のＰＳＤ４０９をＰbox(ｆ)とする。
【００３３】
【数２】
2020051771.tif 000004
【００３４】
ここでＰoriginal(ｆ)に近似するＰav2(ｆ)／Ｐbox(ｆ)を、再生されたＰＳＤとしてＰrep(ｆ)と表示し、Ｐoriginal(ｆ)と区別しておく。
【００３５】
除算に用いる矩形窓関数のＰＳＤであるＰbox(ｆ)には、値が極めて小さくなる空間周波数領域がある。例として、図６にＳ＝２（実線）及びＳ＝３（破線）のＰＳＤを示す。横軸周波数ｆの単位は、画素サイズの逆数である。例えばｆ＝0.2におけるＰＳＤ値は画素の一辺の５倍の長さを周期とする波のパワーに相当する。図４に関してＰＳＤの除算（この操作を行う際には、横軸の単位をあわせておく）を行うことを説明したが、ＰＳＤの値が小さい周波数領域では小さい値同士の除算となるため誤差が大きくなる。
【００３６】
これを回避する方法は２つ考えられる。一方はＰＳＤの高周波領域の比較的値が大きい領域のみを用いる方法、他方はエイリアシングの領域を活用する方法である。ここでは、これらをそれぞれ、方法Ａ、方法Ｂと呼ぶことにする。
【００３７】
具体的には、方法Ａでは、ＰＳＤ４０９に対してカットオフ周波数を定義し、カットオフ周波数以下の周波数領域だけを使ってＰＳＤ４０３を再生する。たとえば、ＰＳＤ４０９のＰＳＤ値が最大値の20％になる点をカットオフと定める。一方、方法Ｂでは、Ｐav2(ｆとＰbox(ｆ)を異なるＳから求めたＰＳＤをつないで作成する。例として、図７に、Ｓ＝２及びＳ＝３の矩形窓のＰＳＤを組み合わせたグラフ７０１（実線）を示す。図６に示されるように、低周波領域においてはＳ＝２のＰＳＤ値はＳ＝３のＰＳＤ値よりも大きな値をとっているが、高周波領域にはＳ＝３のＰＳＤ値がＳ＝２のＰＳＤ値よりも大きくなる領域がある。空間周波数ｆに対して、よりＰＳＤ値が大きいほうを選択し、接続したものがこのＰＳＤ７０１である。
【００３８】
方法Ｂを用いる場合には、画像データ４０１から平均化画像データ４０５を算出するときに、Ｓ＝２及びＳ＝３の２種類の平均化を施す。それぞれの結果から位置データ、さらにＰＳＤを求め、２つのＰＳＤを接続してＰＳＤ４０７を得る。ＰＳＤ４０７に対して、図７のＰＳＤ７０１を矩形窓関数のＰＳＤ（ＰＳＤ４０９）として、除算を行う。
【００３９】
同様の考え方で、Ｓ＝３，Ｓ＝４及びＳ＝５のＰＳＤを組み合わせることもできる。Ｓ＝３，４，５の組み合わせの場合のＰbox(ｆ)を、図７中にＰＳＤ７０２（破線）で示す。高周波側の右端はＳ＝３のＰＳＤ値を用いているためＰＳＤ７０１と重なっている。Ｓ＝２で平均化を施してもエッジ位置が正しく検出できないような場合には、Ｓが３以上の場合のＰＳＤで構成されているＰＳＤを用いるとよい。
【００４０】
以下、方法Ａと方法Ｂとの使い分けについて述べる。比較的高周波数領域までＰＳＤ４０７が検出できている場合、即ち、画素サイズが小さく、エッジ検出間隔も小さく設定されている場合は除算に用いるＰＳＤ値が小さくならない、方法Ａが適している。しかし画素サイズが大きくエッジ検出間隔も比較的大きい場合はもともとノイズフロア上のデータ点が少ない。このような場合は方法Ｂを用いるとよい。ただし、方法Ｂは、小さなＰＳＤ値による除算を行うことにより、方法Ａに比べると誤差が大きくなる傾向がある。
【００４１】
このようなラインパターンの評価、検査を行うパターン形状評価システムを図８に示す。パターン形状評価システムは、ラインパターンの画像からエッジ位置を抽出し出力するプログラムや、本実施例のエッジ位置ないしは局所ライン幅のデータをフーリエ変換してノイズ成分を除去したＬＥＲ値やＬＷＲ値を出力するプログラムが搭載されたコンピュータ（パターン形状評価装置）８０１、コンピュータ８０１に接続されるモニタ８０２、入力装置８０３、ＣＤ−ＳＥＭ画像やその他のデータを保存する記憶装置８０４、微細なパターンを観察する電子顕微鏡８０５、それを制御するとともに得られた画像を保存する操作等を行うコンピュータ（制御装置）８０６、コンピュータ８０６の状況や入出力状態を表示するモニタ８０７及び入力装置８０８を有している。
【００４２】
コンピュータ（パターン形状評価装置）８０１のハードウェア構成例を図１２に示す。コンピュータ８０１は、プロセッサ１２０１、主記憶１２０２、補助記憶１２０３、入出力インタフェース１２０４、表示インタフェース１２０５、ネットワークインタフェース１２０６を含み、これらはバス１２０７により結合されている。入出力インタフェース１２０４は入力装置８０３と接続され、表示インタフェース１２０５はモニタ８０２に接続され、操作者とのＧＵＩを実現する。また、評価や検査の過程でＣＤ−ＳＥＭ画像や後述するような評価結果を表示する。ネットワークインタフェース１２０６はネットワークと接続するためのインタフェースであり、本インタフェースを介して、記憶装置８０４やコンピュータ（制御装置）８０６と接続される。補助記憶１２０３は通常、ＨＤＤやＲＯＭ、フラッシュメモリなどの不揮発性メモリで構成され、コンピュータ８０１が実行するプログラムやプログラムが処理対象とするデータ等を記憶する。プログラムが処理対象とするデータは記憶装置８０４から取り込まれる。主記憶１２０２はＲＡＭで構成され、プロセッサ１２０１の命令により、プログラムやプログラムの実行に必要なデータ等を一時的に記憶する。プロセッサ１２０１は、補助記憶１２０３から主記憶１２０２にロードしたプログラムを実行する。
【００４３】
補助記憶１２０３には、評価対象とするパターンを含み、記憶装置８０４から読み出された画像データ１２１０、評価処理に必要であらかじめ記憶された、あるいはプログラムの実行により算出される数値データ１２１１、その他のデータ及びエッジ抽出プログラム１２２０、ＰＳＤ算出プログラム１２３０、パターン形状評価プログラム１２４０、その他のプログラムが記憶されている。エッジ抽出プログラム１２２０はその主要部としてエッジ位置抽出部１２２１と局所エッジ幅算出部１２２２とを有している。パターン形状評価プログラム１２４０はその主要部としてメソッド選択部１２４１とノイズフロア計算部１２４２と指標値算出部１２４３とを有している。パターン形状評価プログラム１２４０は後述する図１０のフローチャートを実行するプログラムである。具体的には、メソッド選択部１２４１は当該フローチャートの工程１００１〜１００６、ノイズフロア計算部１２４２は工程１００７〜１００９、指標値算出部１２４３は工程１０１０〜１０１１を実行する。
【実施例１】
【００４４】
実施例１では、微細なラインパターンのＬＥＲを用いてプロセスのモニタリングを行う例を説明する。ＬＥＲを算出する際に、前述した新しいノイズフロア減算法を用いてノイズに影響されないＬＥＲ値を算出することにより、周辺環境に影響されることなく、プロセス装置の僅かな変化を検知して歩留まりの低下を防ぐことができる。例えば、これから長期間にわたって作り続ける予定のデバイスのなかに含まれる、長さ1.5μｍのラインパターンの中央近傍１μｍの領域において、左側エッジのＬＥＲ平均値を、加工後のすべてのシリコンウエハに対して数箇所測定し、その値をモニタリングする。新しいノイズフロア減算法を適用することで、環境のノイズを極力排して、パターン自体のもつＬＥＲを測定することで、適正なモニタリングが実行可能になる。
【００４５】
まず、検査の仕様を確定する。図８に示すパターン形状評価システムの電源を全て投入し、検査したいパターンを有する典型的なシリコンウエハを入力装置８０８の操作によって電子顕微鏡８０５に挿入し、観察して得られた画像を記憶装置８０４に保存する。続いて、入力装置８０３の操作によってコンピュータ８０１に画像からエッジ情報を抽出するエッジ抽出プログラム１２２０を稼動させ、記憶装置８０４に保存した画像を呼び出して解析する。
【００４６】
評価対象とするラインパターンは、画像内で画像の縦方向（以下、Ｙ方向と定義する）の辺と平行になっている。画像の例は、図１に示した画像１０２であり、画像内の白く表示した部分がラインパターンである。ただしこの図は簡略化したものであり、実際には、白く表示した部分にも濃淡が存在し、黒く塗られた部分にもスパイクノイズ（信号強度が著しく高いデータ点）が存在する。
【００４７】
操作者は、左側のエッジ近傍の信号プロファイル上で、信号の最高強度と最低強度の平均の強度となる位置を、エッジ位置と定義する。エッジ抽出プログラム１２２０のエッジ位置抽出部１２２１は、この操作者の定義に基づいて画像（信号プロファイル）からエッジ位置を抽出する。このとき、操作者は平均化画素数（Ｓ：Ｓは１より大きい整数）を指定でき、平均化画素数（Ｓ）が指定された場合には、近傍のＳ本の信号プロファイルの移動平均からエッジ位置を抽出する。
【００４８】
画像（信号）を加工せずにラインに沿ってエッジを抽出したところ、エッジ位置が、本来の位置として妥当と思われる位置から異常に離れた位置にも現れる現象が見られた。これは、ノイズが大きいため、スパイクノイズの位置をエッジの位置として検出してしまっていることを表している。このようなとびはなれたエッジ位置は、信号２本分（Ｓ＝２）の平均化処理を行うことでほとんどなくなることがわかった。この様子を図９に示す。これは取り出されたエッジ位置の一部である。実線で繋がれた黒い丸が平均化処理なし、破線で繋がれた四角形が平均化処理ありの場合のエッジ位置を示している。平均化処理なしで抽出したエッジ位置は、平均化処理して抽出したエッジ位置の周辺に分布するのではなく、とびはなれた位置、しかも右側（ライン領域）で検出されている。一方で平均化処理して抽出したエッジ位置は、ばらつきはみられるものの、目視で確認する限り、左右均等にばらついているように見える。この場合、操作者は、モニタリングの検査仕様について、従来のノイズフロア減算法ではなく、前述した新しいノイズフロア減算法を適用するものとし、さらに平均化画素数（Ｓ）２で十分平均化できていると判断できるため、方法Ａを適用するように決定する。
【００４９】
Ｓ＝２での方法Ａの適用という検査仕様の確定後、モニタリングでは、操作者は、検査するウエハを電子顕微鏡８０５に挿入し、チップ内の、所望のパターンのある領域に視野を移動して撮像し保存する。同じチップ内の、先に撮像したパターンの近傍で同じパターンがある領域に視野を移動して再度撮像、画像を保存する。これを繰り返して合計５枚の画像を記憶装置８０４に保存する。次にコンピュータ８０１のエッジ抽出プログラムのエッジ位置抽出部１２２１により、検査したいパターン画像を平均化画素数（Ｓ）２で平均化してからエッジ位置を抽出して数値データ１２１１として保存する。
【００５０】
次に、ＰＳＤ算出プログラム１２３０により、この保存されたエッジ位置データよりＬＥＲデータを求め、フーリエ変換を行ってＰＳＤを算出する。解析するエッジの長さは１μｍであり、画面上では512画素分に相当する。このとき、ＰＳＤの基本周波数は１μｍ-1である。５枚の画像に対してこの操作を施し、５つのＰＳＤデータを得る。このＰＳＤを平均し、もとの５枚の画像の情報（撮像日、撮像したウエハやパターン位置の情報など）及び平均化画素数の情報（この場合は２）を明記してファイルとして記憶装置８０４に保存する。これが（数２）のＰav2(ｆ)にあたる。
【００５１】
次に、保存されたＰav2(ｆ)から、ノイズの情報を抑制したＬＥＲ値を以下のように計算する。まず入力装置８０３を操作して、ＬＥＲのＰＳＤからノイズ起因成分を除去して真のＬＥＲを求めるパターン形状評価プログラム１２４０を立ち上げる。このプログラムと操作者の作業によりＬＥＲが計算されるフローを図１０に示す。
【００５２】
まず、操作者は、入力装置８０３より、検査対象とするＬＥＲのＰＳＤを指定する（工程１００１）。具体的には、記憶装置８０４にいったん保存したＰav2(ｆ)のファイル名を指定する。これによりＰＳＤデータが記憶装置８０４からコンピュータ８０１に呼び出され、同時にモニタ８０２上にＰav2(ｆ)のグラフを表示する（工程１００２）。
【００５３】
次に平均化された画像から得たＰＳＤから平均化されなかった場合のＰＳＤを推定する作業を行うが、前述したように、平均化を行った矩形窓関数のＰＳＤの裾を使う方法Ａと、複数のＰＳＤを接続してエイリアシング領域を使う方法Ｂとがある。操作者は、方法Ａと方法Ｂとのいずれかを選択する（工程１００３）。本実施例では、確定した仕様に従って、操作者は方法Ａを選択する。続いて、操作者は、入力装置８０３より、平均化画素数（Ｓ）を「２」と指定する（工程１００４）。コンピュータ８０１のプログラムはその内部に、さまざまなＳの値の矩形窓に対応するＰＳＤデータを空間周波数ｆの関数（Ｐbox(ｆ)）として保持している。自動的に工程１００５に進み、この平均化画素数（Ｓ）＝２のＰbox(ｆ)をＰav2(ｆ)に重ねて表示する。この様子を図１１に示す。
【００５４】
次に、ノイズフロア領域を決める上下限の周波数を設定する（工程１００７）。ノイズフロアが現れる最低周波数は装置がこれ以上高い空間周波数の成分を検出できない、と考えられる周波数であり、装置状態で決まる値である。操作者は予め装置の性質からこの空間周波数がおよそ100μｍ-1であることを求めてあったため、この値を入力した。一方、図１１に示すグラフから、Ｐbox(ｆ)の値がｆ＝175μｍ-1近くで0.2以下になることがわかるため、上限を175と決めて入力する。本入力を受け、プログラムは自動で工程１００８に進み、ｆ＝１から175μｍ-1までの範囲で、Ｐav2(ｆ)をＰbox(ｆ)で割って、Ｐrep(ｆ)を計算し、ｆ＝100から175μｍ-1の範囲のＰrep(ｆ)の値を平均して、これをノイズフロア高さＰnfとする（工程１００９）。
【００５５】
続いてプログラムは、Ｐrep(ｆ)−Ｐnfの値を、ｆ＝１から100μｍ-1の範囲で積分し、２倍した（工程１０１０）この値が、σ_02にあたる。２倍する理由は、前述の通り、図示されているＰＳＤグラフと対称なＰＳＤグラフが高周波数側に存在するためである。工程１０１０で求められた値の平方根をとり、３倍した値をモニタ８０２に表示する（工程１０１１）。
【００５６】
以上のモニタリングでは環境変動の影響を抑えて真のＬＥＲの変化を信頼性高く得ることができる。このようなモニタリングを継続実施して得られるＬＥＲの長期的な変化に基づいてプロセスパラメータの微調整を実施することにより、半導体製造ラインにおける歩留まりの低下を抑制することができるようになる。
【実施例２】
【００５７】
実施例２では、リソグラフィ工程で形成された、長さ約1.5μｍのレジストからなるラインパターンのＬＷＲを評価して半導体デバイス製造ラインのモニタリングを行う例を説明する。解析するラインの長さは実施例１と同様、１μｍであり、画面上で512画素分に相当する。
【００５８】
レジストパターンを電子顕微鏡で観察する場合、電子線照射によるダメージを最小限にとどめるため、信号積算回数を少なくする必要がある。このため、実施例１の場合よりも画像のノイズレベルは高くなる。そのため、平均化画素数Ｓを２に設定して画像の平均化を実施してもエッジ点列には大きく逸脱した点がみられた。そこで、操作者は検査仕様として、Ｓの値として３以上を選ぶ必要があると判断し、方法Ｂをとることにした。
【００５９】
操作者は以下の手順で、Ｐav2(ｆ)に相当するＬＷＲのＰＳＤを作成する。まず、検査するウエハを電子顕微鏡８０５に挿入し、チップ内の、所望のパターンのある領域に視野を移動して撮像し保存する。同じチップ内の、先に撮像したパターンの近傍で同じパターンがある領域に視野を移動して再度撮像、画像を保存する。これを繰り返して合計５枚の画像を記憶装置８０４に保存する。次にエッジ抽出プログラム１２２０のエッジ位置抽出部１２２１によりエッジ画像からパターンの左右のエッジ位置を抽出し、局所エッジ幅算出部１２２２では、パターンの左右のエッジ位置のｘ座標の差分をとって局所ライン幅を算出する。検査したいパターン画像１枚を平均化画素数（Ｓ）３，４，５で平均化してからそれぞれのＳの値に対応する局所ライン幅の数列を、データセットとして保存する。これを近い領域で撮像した合計５枚の画像に対して実施し、Ｓ＝３，４，５の局所ライン幅データをそれぞれ５セット作成する。
【００６０】
次に、ＰＳＤ算出プログラム１２３０では、これらの局所ライン幅データをフーリエ変換し、ＰＳＤを計算する。Ｓの値１つに対して５つのＰＳＤデータが得られるので、このＰＳＤを平均し、もとの５枚の画像の情報（撮像日、撮像したウエハやパターン位置の情報など）及び平均化画素数Ｓの情報（この場合は３，４，５のいずれか）を明記してファイルとして記憶装置８０４に保存する。この段階では、Ｓ＝３，４，５の３つのＰＳＤがあるので、これを接続して１つのＰＳＤにする。平均化画素数Ｓ＝３，４，５に相当する矩形窓関数のＰＳＤを組み合わせたＰＳＤ（Ｐbox(ｆ)）は、図７の破線のようになる。このＰＳＤは、空間周波数ｆに対して、Ｓ＝３，４，５に相当する３つのＰＳＤのうち強度が最も高いものであり、ＰＳＤデータの数が512個のとき、波数1から139まではＳ＝３のＰＳＤ、波数140から163まではＳ＝５のＰＳＤ、波数164から210まではＳ＝４のＰＳＤ、波数211から256まではＳ＝３のＰＳＤとなる。なお、波数257以上は、波数1から256までの値を反転させたものとなる。
【００６１】
局所ライン幅（ＬＷＲ）データについても、各空間周波数におけるＰＳＤ（Ｐbox(ｆ)）のＳの値にしたがって接続し、この場合、波数1から139までをＳ＝３のＰＳＤ、波数140から163までをＳ＝５のＰＳＤ、波数164から210までをＳ＝４のＰＳＤ、波数211から256までをＳ＝３のＰＳＤでつないだものをＰav2(ｆ)とし、これを記憶装置８０４に保存する。
【００６２】
このようにして作成したＬＷＲのＰＳＤ（＝Ｐav2(ｆ)）から、ノイズの情報を抑制したＬＷＲ値を以下のように計算する。まず入力装置８０３を操作して、ＬＷＲのＰＳＤからノイズ起因成分を除去して真のＬＷＲを求めるパターン形状評価プログラム１２４０を立ち上げる。このプログラムと操作者の作業によりＬＥＲ／ＬＷＲが計算されるフローは、実施例１と同じく図１０に示される。
【００６３】
実施例１と同じ工程については重複する説明を省略するものとする。本実施例では、確定した仕様に従って、工程１００３において、操作者は方法Ｂを選択する。この場合、工程１００６に進み、平均化画素数（Ｓ）の組合せとしてＢ２を選択する。コンピュータ８０１は、数値データ１２１１として、さまざまなＳの値の矩形窓に対応するＰＳＤを組み合わせたＰＳＤデータを空間周波数ｆの関数（Ｐbox(ｆ)）として保持している。例えば、Ｓ＝３，４，５の組み合わせであるＰＳＤ（Ｂ２）のみならず、本例ではＳ＝２，３の組み合わせであるＰＳＤ（Ｂ１）をも保持している。その後、自動的に工程１００５に進む。
【００６４】
工程１００７ではノイズフロア計算領域を決める上下限の周波数を設定する。最低周波数については実施例１と同様に設定する一方、上限となる周波数については設定しない。方法Ｂの場合は、全周波数帯域のデータを用いるためである。そのため、工程１００８では、全周波数帯域の左半分の領域においてＰav2(ｆ)をＰbox(ｆ)で割って、Ｐrep(ｆ)を求め、工程１００９にて、全周波数帯域の左半分の領域においてｆが100μｍ-1以上の範囲のＰrep(ｆ)の値を平均して、これをノイズフロア高さＰnfとする。工程１０１０以降は実施例１と同様である。
【００６５】
以上のモニタリングでは環境変動の影響を抑えて真のＬＷＲの変化を信頼性高く得ることができる。このようなモニタリングを図１３に示すような、チップ１３０１が形成されているウエハ１３００に対して実行するものとする。前述したＬＷＲの指標値として3σ_0を算出する検査を、例えば、図１３に黒く示す位置のチップで行う。作成されるウエハの全てがパターン形状評価システムに投入され、検査対象とされるチップのそれぞれ中央付近の５箇所のラインパターンが撮像され、そこから3σ_0の値が算出される。これにより、１枚のウエハにつき、１３個（＝検査対象のチップ数）のＬＷＲ指標値が算出される。
【００６６】
図１３に示されるように検査対象とされるチップは、ウエハ中央からの距離が４種類ある。ウエハ中央のチップが１つ、中央から１番目に近いチップ、２番目に近いチップ、最も遠いチップがそれぞれ４つずつある（図１３中に中央からの距離を同心円によって示している）。これらの４つのグループのＬＷＲ平均値をそれぞれsig1、sig2、sig3、sig4として、長期に渡って算出した3σ_0によりその傾向をモニタリングする。本実施例ではノイズの影響を大幅に抑制できることから、ＬＷＲ指標値の長期的変化、さらにはウエハ中心部における長期的変化とウエハ外周部における長期的変化の違いといったことがモニタリングできるようになる。このような変化は、従来方法ではノイズの影響により傾向を見出すことが難しいものである。また、このようにモニタリングされた長期的な変化に基づいて、リソグラフィ装置のメンテナンスを行うことで、エッチング後の検査でリワークにまわされるウエハの枚数を減少させることにより、コスト削減ができるようになる。
【符号の説明】
【００６７】
１０１…ラインパターン、１０２…ＣＤ−ＳＥＭ画像、１０３…ラインパターン（断面図）、１０４…エッジ、８０１…コンピュータ（パターン形状評価装置）、８０２…モニタ、８０３…入力装置、８０４…記憶装置、８０５…電子顕微鏡、８０６…コンピュータ（制御装置）、８０７…モニタ、８０８…入力装置、１２０１…プロセッサ、１２０２…主記憶、１２０３…補助記憶、１２０４…入出力インタフェース、１２０５…表示インタフェース、１２０６…ネットワークインタフェース、１２０７…バス、１２１０…画像データ、１２１１…数値データ、１２２０…エッジ抽出プログラム、１２２１…エッジ位置抽出部、１２２２…局所エッジ幅算出部、１２３０…ＰＳＤ算出プログラム、１２４０…パターン形状評価プログラム、１２４１…メソッド選択部、１２４２…ノイズフロア計算部、１２４３…指標値算出部、１３００…ウエハ、１３０１…チップ。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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