(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
２層以上で構成されるパターンを有するサンプル上を荷電ビームで走査して該パターンの画像データを得て、該画像データに表出する前記各層のパターンの輪郭を抽出する工程と、
前記各層のパターンの輪郭同士の交点を抽出する工程と、
前記抽出された交点に基づいて、前記パターンのうち上層のパターンにより隠れた領域の下層パターンの輪郭を内挿により決定する工程と、
前記内挿により決定された輪郭を用いて前記各層のパターンの輪郭同士の重なり領域を評価する工程と
を含むことを特徴とする微細パターン評価方法。
【請求項２】
２層以上で構成されるパターンを有するサンプル上を荷電ビームで走査して該パターンの画像データを得て、該画像データに表出する前記各層のパターンの輪郭を抽出する工程と、
前記抽出された各層のパターンの輪郭同士の交点を抽出する工程と、
前記抽出された交点に基づいて前記パターンのうち、上層のパターンにより隠れた領域の輪郭を内挿により決定する工程と、
前記内挿により決定された輪郭を用いて前記各層のパターンの輪郭のそれぞれの代表点を抽出する工程と、
前記各層の代表点の座標のずれ量を算出する工程と
を含むことを特徴とする微細パターン評価方法。
【請求項３】
前記各層のパターンの輪郭は、前記画像データを、予め設定され、あるいは該画像データの濃度ヒストグラムから求められたしきい値に基づいてＮ値化し、該Ｎ値化されたデータを各層ごとに対応づけてラベリングすることにより抽出することを特徴とする請求項１又は２に記載の微細パターン評価方法。
【請求項４】
前記内挿により決定される輪郭は、前記交点を頂点に含む多辺形であることを特徴とする請求項１又は２に記載の微細パターン評価方法。
【請求項５】
前記内挿により決定される輪郭は、前記交点を通る曲線による近似により決定されることを特徴とする請求項１又は２に記載の微細パターン評価方法。
【請求項６】
前記重なり領域の評価は、該重なり領域の形状を評価することを特徴とする請求項１に記載の微細パターン評価方法。
【請求項７】
前記上層パターンによって隠れた領域の前記下層パターンの輪郭を決定する手段として、マスクのＣＡＤデータ、或いはＣＡＤデータをシミュレーションにより変換したデータを利用することを特徴とする請求項１又は２に記載の微細パターン評価方法。
【請求項８】
前記上層パターンによって隠れた領域の前記下層パターンの輪郭を決定する手段として、該上層パターンが該下層パターンに重なる前の工程で観察された画像データを利用することを特徴とする請求項１又は２に記載の微細パターン評価方法。
【請求項９】
コンピュータに、２層以上で構成されるパターンを有するサンプル上を荷電ビームで走査して該パターンの画像データを得て、該画像データに表出する前記各層のパターンの輪郭を抽出する機能、前記抽出された各層のパターンの輪郭同士の交点を抽出する機能、前記抽出された交点に基づいて前記パターンのうち、上層のパターンにより隠れた領域の下層パターンの輪郭を内挿により決定する機能、前記内挿により決定された輪郭を用いて前記各層のパターンの輪郭同士の重なり領域を評価する機能を実現するための微細パターン評価プログラムを記録した記録媒体。
【請求項１０】
コンピュータに、２層以上で構成されるパターンを有するサンプル上を荷電ビームで走査して該パターンの画像データを得て、該画像データに表出する前記各層のパターンの輪郭を抽出する機能、前記抽出された各層のパターンの輪郭同士の交点を抽出する機能、前記抽出された交点に基づいて前記パターンのうち、上層のパターンにより隠れた領域の輪郭を内挿により決定する機能、前記内挿により決定された輪郭を用いて前記各層のパターンの輪郭のそれぞれの代表点を抽出する機能、前記各層の代表点の座標のずれ量を算出する機能を実現するための微細パターン評価プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、微細パターンの評価方法及び微細パターン評価プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体デバイスは多くの層から成っており、そのデバイス特性は一層でのパターン形状だけでなくその上層或いは下層との重ねあわせの部分で決まることが多い。例えばゲートの特性はゲートパターンの形状だけでなく実際にはその下層にある活性領域との重ねあわせの部分で決まる。また、配線同士をつなぐコンタクトの抵抗はコンタクトホールと配線との重ねあわせの面積で決まる。
【０００３】
ところが従来のパターン形状管理においては１層のパターン形状を測定する事は可能だが、その下の層との重ね合わせの部分に相当する形状を測定する場合、どこを測定するかが問題になり、測定する場所がずれる場合等、重ね合わせの部分の形状を測定することは困難であった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように従来の微細パターン評価方法では、評価対象が各層のパターンを有し、かつ上層のパターンにより下層のパターンが隠れている場合、重ね合わせの部分のパターンを評価することは困難であった。
【０００５】
本発明は上記課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、半導体デバイスの多層からなるパターンを評価するための微細パターン評価方法を提供することにある。
【０００６】
また、本発明の別の目的は、上記微細パターン評価方法を実現するための微細パターン評価プログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る微細パターン評価方法は、２層以上で構成されるパターンを有するサンプル上を荷電ビームで走査して該パターンの画像データを得て、該画像データに表出する前記各層のパターンの輪郭を抽出する工程と、前記各層のパターンの輪郭同士の交点を抽出する工程と、前記抽出された交点に基づいて、前記パターンのうち上層のパターンにより隠れた領域の下層パターンの輪郭を内挿により決定する工程と、前記内挿により決定された輪郭を用いて前記各層のパターンの輪郭同士の重なり領域を評価する工程とを含むことを特徴とする。
【０００８】
望ましくは、重なり領域の評価は、該重なり領域の形状を評価するものであり、重なり領域の形状とは、具体的には重なり領域の面積、周囲長、水平方向あるいは垂直方向の距離等をいうが、これらの長さ、面積等に限定されない。
【０００９】
また、本発明の請求項２に係る微細パターン評価方法は、２層以上で構成されるパターンを有するサンプル上を荷電ビームで走査して該パターンの画像データを得て、該画像データに表出する前記各層のパターンの輪郭を抽出する工程と、前記抽出された各層のパターンの輪郭同士の交点を抽出する工程と、前記抽出された交点に基づいて前記パターンのうち、上層のパターンにより隠れた領域の輪郭を内挿により決定する工程と、前記内挿により決定された輪郭を用いて前記各層のパターンの輪郭のそれぞれの代表点を抽出する工程と、前記各層の代表点の座標のずれ量を算出する工程とを含むことを特徴とする。
【００１０】
本発明の望ましい形態を以下に示す。
（１）各層のパターンの輪郭は、画像データを、予め設定され、あるいは該画像データの濃度ヒストグラムから求められたしきい値に基づいてＮ値化し、該Ｎ値化されたデータを各層ごとに対応づけてラベリングすることにより抽出する。
（２）内挿により決定される輪郭は、交点を頂点に含む多辺形である。
（３）内挿により決定される輪郭は、交点を通る曲線による近似により決定される。
（４）上層パターンによって隠れた領域の下層パターンの輪郭を決定する手段としてマスクのＣＡＤデータ、或いはＣＡＤデータをシミュレーションにより変換したデータを利用する。
（５）上層パターンによって隠れた領域の下層パターンの輪郭を決定する手段として、上層パターンが下層パターンに重なる前の工程での観察画像データを利用する。
（６）画像データの取得に走査電子顕微鏡を用いる。
【００１１】
また、方法に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する機能を実現させるための微細パターン評価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としても成立する。
【００１２】
（作用）
本発明では、２層以上で構成されている半導体デバイスの微細パターンを評価するため、２層以上のパターンが同時に観察可能な画像データを得て、この画像データを所定のしきい値で判別してパターンの輪郭を抽出し、得られた輪郭から、他の層により観察できない部分のパターンを決定する。これにより、２層以上で構成されている半導体デバイスのパターンを、各層ごとに抽出することができ、各層のパターンの輪郭同士の重なり領域を評価することが可能となる。従って、例えばゲートパターンの形成されている層と、その下層にある活性領域との重なり領域や、コンタクトホールと配線との重なり面積等が求まり、ゲート特性やコンタクト抵抗等の特性を評価できる。
【００１３】
また、各層のパターンの輪郭を内挿により求め、各層のパターンの輪郭のそれぞれの代表点の座標のずれ量を算出することにより、各層のパターンの合わせずれを評価することが可能となる。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。
【００１５】
（第１実施形態）
図１は本発明の第１実施形態に係る微細パターン評価方法のフローチャートである。本実施形態では、パターン形状評価装置として測長ＳＥＭを用いた場合で説明する。
【００１６】
まず、測定を行いたいサンプルをＳＥＭ装置内に搬送し（１）、サンプル上に電子ビームを走査してサンプルのＳＥＭ画像を得る（２）。得られたＳＥＭ画像の一例を図２に示す。図２に示すように、上層パターン２１と下層パターン２２が同時に観察される。なお、本実施形態では上層パターン２１，下層パターン２２ともに残しパターンである。図２においては、下層パターン２２の上に上層パターン２１が重なっている。以下、パターン２１及び２２の重なり部分２３を測長する場合を説明する。
【００１７】
まず、得られたＳＥＭ画像（多値画像）に対して濃度のヒストグラムを作成し（３）、得られたヒストグラムよりしきい値を決定した後、Ｎ値化処理をする（４）。しきい値の決定手法としては例えば判別規準に基づく自動しきい値選定法などを用いる。また、クラス分けの総数、すなわＮ値は測定者が指定しても、プログラムの方で自動的に行うのでも良い。
【００１８】
具体的なＮ値化処理の手法を以下に示す。図２に示すＳＥＭ画像に対しては、上層パターン２１でも下層パターン２２でもない背景２４に対しては濃度Ａ、上層パターン２１に対しては濃度Ｂ、上層パターン２１のエッジ部分に対しては濃度Ｃ、下層パターン２２に対しては濃度Ｄとし、これらによりＳＥＭ画像の４値化処理が完了する。
【００１９】
次に、これら４値化された濃度Ａ〜Ｄに基づいて、２層のパターンをラベリングし（５）、さらにラベリングした境界部分をパターンの輪郭として抽出する（６）。どの境界を輪郭として抽出するかは測定者が設定する。
【００２０】
具体的にはまず、測定者は上層パターン２１に対する濃度はＢ、及び下層パターン２２に対する濃度はＤであるとラべリングをする。このようにラベリングをすることにより、濃度Ｄの領域の外側の境界が下層パターン２２の輪郭として抽出される。また、ＳＥＭ画像の場合は、テーパ部分の２次電子放出効率が高くなるので、パターンのエッジ部が白い画像となる。図２に示したのは残しパターンであるので、濃度Ｂに隣接する濃度Ｃの部分の外側の境界がパターンの輪郭として抽出される。
【００２１】
本実施形態の場合とは逆に上層パターン２１が抜きパターンの場合は、濃度Ｃと濃度Ｂとの境界が輪郭として抽出される。すなわち、白の部分である濃度Ｃの領域の内側が輪郭として抽出される（１０）。パターンが抜きか残しかはあらかじめ測定者が設定しておく様にする。
【００２２】
また、本実施形態のようにラベリングされた濃度のうち、濃度Ｃのように隣接して白の部分がない場合には、設定された濃度の外側を輪郭として抽出する（９）。
【００２３】
以上の工程を経て得られたパターンの輪郭を図３に模式的に示す。図３に示すように、上層パターン２１に対しては輪郭３１が、下層パターン２２に対しては輪郭３２が得られる。次に、輪郭３１と３２との交点３３を複数点抽出し、それぞれの交点３３同士を結んだ四辺形の隠しパターン３４の面積、周囲長、垂直方向、水平方向の距離などを算出する。
【００２４】
このように本実施形態によれば、下層パターンにより隠れている領域の形状であって画像データとして表出しない場合であっても、各層のパターンの形状の交点を抽出し、内挿により下層パターンの輪郭を決定することにより、上層パターンと下層パターンの重なり領域の形状を評価することができる。
【００２５】
（第２実施形態）
図４及び図５は本発明の第２実施形態に係る微細パターン評価方法を説明するための図である。以下、第１実施形態と共通する部分には同一の符号を付し、また共通する内容の詳細な説明は省略する。本実施形態は、下層パターンが上層パターンにより隠れている部分の形状の辺が直線ではない場合のパターン評価方法に関する。
【００２６】
まず、第１実施形態と同様に測定を行いたいサンプルをＳＥＭ装置内に搬送し、サンプル上に電子ビームを走査してサンプルのＳＥＭ画像を得る。得られたＳＥＭ画像の模式図を図４に示す。図４に示すように、サンプルの上層パターン２１と下層パターン２２、これらパターン２１及び２２の重なり部分２３，背景２４が得られる。本実施形態では下層パターン２２は円形であるため、上層パターン２１により隠れている下層パターン２２の形状の辺は直線とならない。従って、重なり部分２３の輪郭は破線で示すような形状となる。
【００２７】
次に、第１実施形態と同様に得られたＳＥＭ画像に対して濃度のヒストグラムを作成し、作成したヒストグラムよりしきい値を決定した後、４値化処理を施す。そして、得られた４つの濃度Ａ〜Ｄに基づいて、２層のパターンをラベリングし、ラベリングした境界部分をパターンの輪郭として抽出する。本実施形態も第１実施形態と同様にラベリングした濃度に隣接して白の部分があり、そのパターンは残しパターンであるため、白の部分の外側を輪郭として抽出する。このようにして得られた輪郭を図５に示す。上層パターン２１の輪郭は３１に、下層パターン２２の輪郭は３２に示す。
【００２８】
次に、得られた輪郭３２の形状に基づいて隠しパターン３４の輪郭を求める。具体的には、下層パターン２２の形状を円とみなして近似を行う、あるいは領域を定めて曲線近似を行ってもよい。近似の結果得られた近似曲線５１と輪郭３１との交点３３を抽出し、交点３３と曲線５１、輪郭３１とで囲まれた隠しパターン３４の面積、周囲長、垂直方向、水平方向の距離などを算出する。
【００２９】
このように本実施形態によれば、評価すべきパターンの形状が直線でない場合であっても重なり領域のパターンの形状の評価が可能となる。
【００３０】
（第３実施形態）
図６及び図７は本発明の第３実施形態に係る微細パターン評価方法を説明するための図であり、図６は本実施形態の評価の対象とするパターンのＳＥＭ画像を模式的に示した図である。図６に示すように、本実施形態では、重なり部分２３の形状が直線的であるが交点を抽出するのみでは形状が特定できない場合の評価方法に関する。
【００３１】
まず、第１，２実施形態と同様の手法を用いて上層パターン２１と下層パターン２２それぞれの輪郭３１，３２を得る。得られた輪郭の模式図を図７に示す。次に、輪郭３１と３２との交点３３を抽出する。次に、交点３３を通る輪郭３２の近似直線７１及び近似曲線７２を算出する。この場合、近似を行う領域は測定者が設定するものとする。このようにして得られた２本の近似直線７１同士の交点７３と、近似直線７１と輪郭３１の交点３３を頂点とし、輪郭３１及び近似直線７１とで囲まれる隠しパターン３４の面積、周囲長、垂直方向又は水平方向の距離などを算出する。
【００３２】
また、本実施形態の変形例を図８及び図９を用いて説明する。図８はサンプルのＳＥＭ画像の模式図を、図９は本実施形態と同様の手法により得られた輪郭の模式図を示す。図８に示すように、上層パターン２１と下層パターン２２の重なり部分２３の形状が、直線的ではあるが交点を抽出するのみでは形状が特定できず、単に交点を結んで得られる領域の面積が、実際の重なり部分２３の面積よりも広くなってしまう。このような場合でも、図９に示す各層２１，２２に対する輪郭３１，３２を求め、近似直線７１の交点を算出することで、隠しパターン３４の実際の形状、面積等を正確に求めることができる。
【００３３】
このように本実施形態によれば、評価すべきパターンの形状が直線的であるが、交点を抽出するのみではパターンの形状が特定できない場合であっても重なり領域のパターンの形状の評価が可能となる。
【００３４】
（第４実施形態）
図１０〜図１４は本発明の第４実施形態に係る微細パターン評価方法を説明するための図である。図１０は本実施形態の評価の対象とするパターンのＳＥＭ画像を模式的に示した図である。まず、図１０に示したパターンについて、第１〜３実施形態に示した方法と同様にして上層パターン２１及び下層パターン２２の輪郭３１，３２を抽出する。抽出された輪郭の模式図を図１１に示す。次に、上層パターン２１により隠れている下層パターン２２の輪郭を楕円形状に近似し、近似曲線５１を得る。
【００３５】
次に、上層パターン２１の輪郭３１について、図１２に示すように閉領域を形成している部分を抽出し、その図形の重心１２１を抽出した後、隣接するパターンの重心との中点１２２を算出する。
【００３６】
下層パターン２２については、図１１に示すように、上層パターン２１により隠れている下層パターン２２の輪郭を楕円形状に近似し、近似曲線５１を得る。次に、上層パターン２１と同様に、図１３に示すように、輪郭３２を近似した曲線５１について閉領域を形成している部分の重心１３１を抽出、ついで隣接するパターンの重心との中点１３２を算出する。
【００３７】
次に、上層パターン２１と下層パターン２２の合わせずれ量を算出する。図１４は各パターン２１，２２の中点付近を拡大して示した図である。図１４に示すように、各パターン２１，２２それぞれの中点１２２及び１３２の座標の垂直方向のずれ量１４１及び水平方向のずれ量１４２を算出する。あるいは、上層パターン２１のパターン認識から中心座標を求め、次いで下層パターン２２のパターン認識から中心座標を求め、両者の水平方向、垂直方向のずれ量から合わせずれ量を計算するのでもよい。
【００３８】
このように本実施形態によれば、各層のパターンの輪郭を内挿により求め、各層のパターンの輪郭のそれぞれの代表点の座標ずれ量を算出することにより、各層のパターンの合わせずれを評価することが可能となる。
【００３９】
以上、本発明の実施形態について説明してきたが、以上の各機能は、ハードウェアを用いてもソフトウェハを用いても実現可能である。また、本実施形態に係る微細パターン評価方法は、汎用計算機を用いて実現することも、専用機として実現することもできる。
【００４０】
また、本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、その技術的範囲において種々変形して実施することができる。隠れている部分の輪郭を決定する方法としては、マスクのＣＡＤデータやそれをシミュレーションにより変換したデータを利用する事も可能である。或いは下層のパターンを形成した工程において下層のパターンのＳＥＭ画像を記録しておき、上層パターン形成後先に記録した下層パターンのＳＥＭ画像を利用して下層パターンの輪郭を決定するのでも良い。
【００４１】
また、本実施形態は、コンピュータに所定の機能を実現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として実施することもできる。
【００４２】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、２層以上で構成されるパターンを有するサンプルの画像データから各層のパターンの輪郭を抽出し、この抽出された輪郭同士の交点を抽出し、上層のパターンにより隠れた領域の下層パターンの輪郭を決定することで、半導体デバイスの多層からなるパターンを評価することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１実施形態に係る微細パターン評価方法のフローチャートを示す図。
【図２】同実施形態に係る微細パターン評価方法における評価の対象とするパターンの画像データの模式図。
【図３】同実施形態に係る微細パターン評価方法により抽出されたパターンの輪郭を示す模式図。
【図４】本発明の第２実施形態に係る微細パターン評価方法における評価の対象とするパターンの画像データの模式図。
【図５】同実施形態に係る微細パターン評価方法により抽出されたパターンの輪郭を示す模式図。
【図６】本発明の第３実施形態に係る微細パターン評価方法における評価の対象とするパターンの画像データの模式図。
【図７】同実施形態に係る微細パターン評価方法により抽出されたパターンの輪郭を示す模式図。
【図８】同実施形態の変形例に係るパターンの画像データの模式図。
【図９】同実施形態の変形例に係る微細パターン評価方法により抽出されたパターンの輪郭を示す模式図。
【図１０】本発明の第４実施形態に係る微細パターン評価方法における評価の対象とするパターンの画像データの模式図。
【図１１】同実施形態に係る微細パターン評価方法により抽出されたパターンの輪郭を示す模式図。
【図１２】同実施形態に係る上層パターンの中点算出手法を示す図。
【図１３】同実施形態に係る下層パターンの中点算出手法を示す図。
【図１４】同実施形態に係る各パターンの合わせずれの測定手法を示す図。
【符号の説明】
２１…上層パターン
２２…下層パターン
２３…重なり部分
２４…背景
３１，３２…輪郭
３３，７３…交点
３４…隠しパターン
５１…近似曲線
７１…近似直線
１２１，１３１…重心
１２２，１３２…中点
１４１…垂直方向のずれ量
１４２…水平方向のずれ量
【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５】
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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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【図１４】
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