(57)【要約】【課題】回折格子の様に非対称で丸みのある等の特徴を含む断面形状をモデル化すると、パラメータ数が大きく、ライブラリの演算が事実上不可能で、形状測定が不可能となる。【解決手段】表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射し、試料の表面で反射した光を分光検出し、分光検出して得たデータと予め記憶しておいたデータとを用いて試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を求めるパターン断面形状の測定方法において、予め記憶しておいたデータは、分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、断面形状をモデル化したデータは、一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする。【選択図】  図５
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射し、前記試料の表面で反射した光を分光検出し、該分光検出して得たデータと予め記憶しておいたデータとを用いて前記試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を求める方法であって、前記予め記憶しておいたデータは、前記分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、該分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた前記微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、該断面形状をモデル化したデータは、一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項２】
前記分光検出して得たデータは、前記試料の表面の分光反射率に関するデータであることを特徴とする請求項１記載の微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項３】
前記分光検出して得たデータは、前記試料の表面のエリプソパラメータに関するデータであることを特徴とする請求項１記載の微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項４】
前記断面形状をモデル化したデータは、ガウス分布又はローレンツ分布又はＳＩＮＣ関数の何れかを複数組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項５】
前記断面形状をモデル化したデータは、フーリエ級数展開で表わされる左右非対称な曲線について、位相と振幅を変化させることにより形成されたデータであることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項６】
表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射する光照射系と、該光照射系により前記光を照射された前記試料で反射した光を分光して検出する分光検出系と、データを記憶する記憶部と、前記分光検出系で前記反射光を分光して検出して得たデータと前記記憶部に記憶したおいたデータとを用いて前記試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を算出するデータ処理系とを備え、前記記憶部に記憶したデータは、前記分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、該分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた前記微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、該断面形状をモデル化したデータは、一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする微細パターンの断面形状測定装置。
【請求項７】
前記分光検出系は、前記試料で反射した光を分光して検出することにより、前記試料の表面の分光反射率に関するデータを取得することを特徴とする請求項６記載の微細パターンの断面形状測定装置。
【請求項８】
前記分光検出系は、前記試料で反射した光を分光して検出することにより、前記試料の表面のエリプソパラメータに関するデータを取得することを特徴とする請求項６記載の微細パターンの断面形状測定装置。
【請求項９】
前記記憶部に記憶する前記断面形状をモデル化したデータは、ガウス分布又はローレンツ分布又はＳＩＮＣ関数の何れかを複数組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする請求項６乃至８の何れかに記載の微細パターンの断面形状測定装置。
【請求項１０】
前記記憶部に記憶する前記断面形状をモデル化したデータは、フーリエ級数展開で表わされる左右非対称な曲線について、位相と振幅を変化させることにより形成されたデータであることを特徴とする請求項６乃至８の何れかに記載の微細パターンの断面形状測定装置。
【請求項１１】
表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射し、前記試料の表面で反射した光を分光検出し、該分光検出して得たデータと予め記憶しておいたデータとを用いて前記試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を求める方法であって、前記予め記憶しておいたデータは、前記分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、該分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた前記微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、該断面形状をモデル化したデータは、測定対象の形成プロセスにおける物理現象及びプロセス条件に基づいて分布形状を選択または構築された一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項１２】
前記断面形状をモデル化したデータは、測定対象の形成プロセスにおけるプロセス条件に基づいて分布形状を表現するパラメータをライブラリ演算時に可変するか固定値とするかを決定することを特徴とする請求項１１記載の微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項１３】
前記断面形状をモデル化したデータは、水平，垂直，斜め方向に展開した複数の分布形状を重ね合わせることにより構築することを特徴とする請求項１１記載の微細パターンの断面形状測定方法。
【請求項１４】
表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射する光照射系と、該光照射系により前記光を照射された前記試料で反射した光を分光して検出する分光検出系と、データを記憶する記憶部と、前記分光検出系で前記反射光を分光して検出して得たデータと前記記憶部に記憶したおいたデータとを用いて前記試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を算出するデータ処理系とを備え、前記記憶部に記憶したデータは、前記分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、該分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた前記微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、該断面形状をモデル化したデータは、測定対象の形成プロセスにおける物理現象及びプロセス条件に基づいて分布形状を選択または構築した一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする微細パターンの断面形状測定装置。
【請求項１５】
前記記憶部に記憶する前記断面形状をモデル化したデータは、測定対象の形成プロセスにおけるプロセス条件に基づいて分布形状を表現するパラメータをライブラリ演算時に可変するか固定値とするかを決定することを特徴とする請求項１４記載の微細パターンの断面形状測定装置。
【請求項１６】
前記記憶部に記憶する前記断面形状をモデル化したデータは、水平，垂直，斜め方向に展開した複数の分布形状を重ね合わせることにより構築することを特徴とする請求項１４記載の微細パターンの断面形状測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、基板上に形成された、間隔が数マイクロメータ以下の繰り返しパターンの断面形状を測定または検査する方法に関し、例えば、回折格子等の光学素子や、半導体等の電子デバイスの微細パターンの断面形状を測定する方法及びその装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体分野においては、近年いわゆるスキャトロメトリ技術により、パターンの断面形状を測定することが一般的に実施されている。スキャトロメトリとは、微細な繰返しパターンが形成された試料表面の反射率等に基づいて、同微細な繰り返しパターンの断面形状を測定する技術であり、特許文献１や特許文献２等に同技術の記載がる。
【０００３】
特許文献１には、試料表面の分光反射率やエリプソパラメータに基づいて、パターンの断面形状を測定する技術が記載されている。また、特許文献２には光学シミュレーションを利用して、予め種々の断面形状の条件で算出した分光反射率のライブラリから、実際に検出した分光反射率に最も近いデータを抽出し、その抽出したデータを算出した際の形状条件を測定形状として出力する方法が記載されている。
【０００４】
又、特許文献３には、スキャトロメトリにより繰り返しパターンの断面形状を求める手法において、ガウス分布を用いて左右対称なモデルを作成して解析を行う方法について記載されている。
【０００５】
更に、特許文献４には、フーリエ級数展開を用いて左右対称な断面形状のモデル化を行うことについて記載されている。
【０００６】
更に又、特許文献５には、左右対称な台形モデルで断面の初期形状を表わして解析することについて記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】米国特許５４３２６０７号明細書
【特許文献２】米国特許５６０７８００号明細書
【特許文献３】米国特許６７０４６６１号明細書
【特許文献４】米国特許７０３１８９４号明細書
【特許文献５】米国特許７２８０２３０号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
スキャトロメトリ技術を用いて、微細な繰り返しパターンの断面形状を測定する方法として、上記の、ライブラリから最も近いデータを抽出するいわゆるライブラリマッチングと呼ばれる手法と、形状をパラメータとして分光反射率等を算出し、非線形等の最適化法を用いて実際に検出した分光反射率と一致するように形状パラメータを求める、いわゆるモデルフィッティングと呼ばれる方法がある。何れの方法においても、光学シミュレーションにより分光反射率等を算出するには、パターンの断面形状をモデル化する必要がある。
【０００９】
例えば、半導体のパターンを測定することを例として、モデル化について説明する。図１は半導体パターンの断面形状１０１を模式的に示したものである。この様な断面形状をもつパターンが試料表面に繰返し掲載されていることを想定する。この断面形状に対して、特許文献３乃至５に記載されているように、図２に示す様な、複数の台形を垂直方向に積み重ねたモデル２０１を想定する（同図中点線で表示）。この様な方法で、断面形状を比較的単純な形状でモデル化することができ、例えばパターンの高さは、各台形の高さの合計値として求めることができる。
【００１０】
一方、例えば図３に示す回折格子パターン３０１の場合は、図１と比較して、非対称である、比較的なだらかな形状である、凸部及び凹部に丸みがある、斜面部に凹凸がある等、左右対称な断面形状の場合に対していくつもの特徴が異なる。この様な断面形状に対して、図２と同様に台形を垂直方向に積み重ねてモデル化する場合、実際の形状とモデル形状との誤差を小さくしようとすると、図４に示す様に多数の台形を積層した構造４０１としなければならない（同図中点線で表示）。
【００１１】
しかし、図４に示す様に多数の台形を組み合わせた場合、形状を決定するパラメータが増加することになる。例えば、図２の場合には、パラメータの数は、接する台形の下底と上底が同じ幅であるので、パラメータ数は、幅が４で高さが３の合計７となる。一方、図４の場合には、７つの台形で構成されているため、幅が８、高さが７、に加えて形状が非対象であることから、それぞれの相対位置のパラメータ６つが必要となり、合計２１と大幅にパラメータ数が増加する。
【００１２】
パラメータが増加すると、ライブラリマッチングの場合は、ライブラリの増加、モデルフィッティングにおいても演算時間の増加が課題となる。例えばライブラリマッチングの場合、各パラメータの可変水準数を１０とすると、上記図２の場合には、ライブラリに含まれる分光反射率の演算数は１０の７乗で１千万通りとなる。これだけでも十分大きい数字であるが、図４に示す場合には、１０の２１乗で非常に大きな数となる。
【００１３】
この様に、図４に示す様な左右非対称な断面形状の場合には、図２に示す場合と比較して、パラメータ数が大きく、ライブラリの演算時間が膨大となり、形状測定が事実上不可能となる。または、パラメータ数を減らして演算時間を短縮する場合には、モデルを単純化する必要があるため、形状測定精度を下げなければならないという課題がある。
【００１４】
特許文献１乃至５の何れにも、このような左右非対称なパターン形状をモデル化することについては、記載されていない。
【００１５】
本発明は、上記した課題を解決して、左右が非対称な断面形状を有するパターンであっても、パラメータ数を減らしてライブラリの演算時間を低減することと、高い形状測定精度を確保することを両立させることが可能な微細パターンの断面形状測定方法及びその装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
上記課題を解決するために、本発明では、表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射し、試料の表面で反射した光を分光検出し、分光検出して得たデータと予め記憶しておいたデータとを用いて試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を求めるパターン断面形状の測定方法において、予め記憶しておいたデータは、分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、断面形状をモデル化したデータは、一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする。
【００１７】
また、上記課題を解決するために、本発明では、パターン断面形状の測定装置を、表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射する光照射系と、光照射系により光を照射された試料で反射した光を分光して検出する分光検出系と、データを記憶する記憶部と、分光検出系で反射光を分光して検出して得たデータと記憶部に記憶したおいたデータとを用いて試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を算出するデータ処理系とを備えて構成し、記憶部に記憶したデータは、分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、断面形状をモデル化したデータは、一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする。
【００１８】
更に、上記課題を解決するために、本発明では、表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射し、試料の表面で反射した光を分光検出し、この分光検出して得たデータと予め記憶しておいたデータとを用いて試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を求める方法において、予め記憶しておいたデータは、分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、断面形状をモデル化したデータは、測定対象の形成プロセスにおける物理現象及びプロセス条件に基づいて分布形状を選択または構築された一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする。
【００１９】
更にまた、上記課題を解決するために、本発明では、パターン断面形状の測定装置を、表面に断面形状が左右非対称な微細な繰り返しパターンが形成された試料に光を照射する光照射系と、この光照射系により光を照射された試料で反射した光を分光して検出する分光検出系と、データを記憶する記憶部と、分光検出系で反射光を分光して検出して得たデータと記憶部に記憶したおいたデータとを用いて試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を算出するデータ処理系とを備えて構成し、記憶部に記憶したデータは、分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータと、分光検出系で分光検出して得たデータと同じ種類のデータに関連付けた微細な繰り返しパターンの断面形状をモデル化したデータであり、この断面形状をモデル化したデータは、測定対象の形成プロセスにおける物理現象及びプロセス条件に基づいて分布形状を選択または構築した一つの関数又は複数の関数を組み合わせて表わされる左右非対称な曲線により形成されたデータであることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明を用いることにより、例えば、前記回折格子の様に非対称で丸みのある等の特徴を含む断面形状に対して、従来のモデル化手法よりもパラメータを少なくすることができ、例えばライブラリマッチングまたはモデルフィッティングによる形状測定を可能とすることができる。または、少ないパラメータ数でより形状誤差の小さいモデル化を可能とし、形状測定精度を向上することができる。
【００２１】
さらに、回折格子の場合は、分布形状として正弦波形、すなわちフーリエ級数展開を用いると、少ない次数のモデル化で回折格子性能の一つである回折効率との相関をとることができ、回折格子性能を評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】半導体パターンの断面形状の一例を示すパターンの断面図である。
【図２】半導体パターンの断面形状をモデル化した一例を示すパターンの断面図である。
【図３】回折格子の断面形状の一例を示す回折格子の断面図である。
【図４】回折格子の断面形状を従来の方法でモデル化した一例を示す回折格子の断面図である。
【図５】本発明の実施例１におけるパターン断面形状測定装置の構成を示すブロック図である。
【図６Ａ】実施例１におけるパターン断面形状測定装置の分光検出光学系の構成を示すブロック図である。
【図６Ｂ】実施例１におけるパターン断面形状測定装置の分光検出光学系の照明光学系の構成を示すブロック図である。
【図７Ａ】実施例１におけるＸＹステージの構成の例を示すブロック図である。
【図７Ｂ】実施例１におけるＸＺθステージの構成の例を示すブロック図である。
【図８】実施例１における断面形状測定の手順を示すフロー図である。
【図９】実施例１におけるライブラリマッチングの手順を示すフロー図である。
【図１０】実施例１におけるライブラリの演算の手順を示すフロー図である。
【図１１】有効媒質近似でパターンを積層構造に近似した一例を示すパターンの断面の模式図である。
【図１２Ａ】回折格子の断面形状を、複数のガウス分布を用いてモデル化した一例を示す回折格子の断面図である。
【図１２Ｂ】回折格子の断面形状を、ガウス分布を複数用いてモデル化する場合の入力データのリストを示す図である。
【図１２Ｃ】回折格子の断面形状を、ガウス分布を複数用いてモデル化した結果を示すデータのリストの一例を示す図である。
【図１３】マスク露光によりポジ型のレジストにパターンを形成する方法を示す概略図である。
【図１４】マスク露光によりポジ型のレジストに形成したパターンの断面図である。
【図１５】マスク露光によりポジ型のレジストに非対称のパターンを形成する方法を示す概略図である。
【図１６】マスク露光によりポジ型のレジストに形成した非対称なパターンの断面図である。
【図１７】非対称なパターンの一例の断面図である。
【図１８】ポジ型のレジストに対してガウス分布を有する露光光を等ピッチずつ移動させて複数回露光して非対称なパターン断面形状を形成する場合をモデル化した一例を示すポジ型レジストパターンの断面図である。
【図１９】露光量と露光強度分布の関係を示す模式図である。
【図２０Ａ】回折格子の断面形状を、ガウス分布を複数用いて高さを変数としてモデル化した結果を示すデータのリストの一例を示す図である。
【図２０Ｂ】回折格子の断面形状を、ガウス分布を複数用いて高さと位置を変数としてモデル化した結果を示すデータのリストの一例を示す図である。
【図２１】ネガ型レジストの場合のパターン形成する方法を示す概略図である。
【図２２】ネガ型のレジストに対してガウス分布を有する露光光を等ピッチずつ移動させて複数回露光して非対称なパターン断面形状を形成する場合をモデル化した一例を示すネガ型レジストパターンの断面図である。
【図２３Ａ】回折格子の断面形状を、フーリエ級数展開を用いてモデル化した一例を示す回折格子の断面図である。
【図２３Ｂ】回折格子の断面形状を、フーリエ級数展開を用いてモデル化する場合の入力データリストの一例を示す図である。
【図２４Ａ】２項までのフーリエ級数でのモデル化の一例を示した回折格子の断面図である。
【図２４Ｂ】３項までのフーリエ級数でのモデル化の一例を示した回折格子の断面図である。
【図２４Ｃ】４項までのフーリエ級数でのモデル化の一例を示した回折格子の断面図である。
【図２５】フーリエ級数の項数と回折効率との関係の一例を示したグラフである。面の模式図である。
【図２６】本発明の実施例２におけるパターン断面形状測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２７】実施例２における分光エリプソ光学系の構成を示す図である。
【図２８】実施例２におけるライブラリマッチングの手順を示すフロー図である。
【図２９】実施例２におけるライブラリの演算の手順を示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明は、左右が非対称な断面形状を有するパターンであっても、パラメータ数を減らしてライブラリの演算時間を低減することと、高い形状測定精度を確保することを両立させることを可能にする微細パターンの断面形状測定方法及びその装置に関するものである。
【００２４】
以下に本発明の実施例を、回折格子の断面形状測定を例として、図面を用いて説明する。
【実施例１】
【００２５】
本実施例では、試料表面の分光反射率を検出して、検出した分光反射率に基づいて、試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を測定する装置の例を説明する。
【００２６】
図５に装置の構成図を示す。装置は少なくとも、分光反射率を検出するための分光反射率検出光学系９０１と、試料９０５及び基準試料９０６を設置するための試料ステージ９０２、分光反射率検出光学系９０１を制御して分光検出することやステージの動作を制御する制御ユニット９０３、検出した分光反射強度に基づいて断面形状を算出する演算ユニット９０４、条件設定及び結果表示等するインターフェース９０７、演算ユニット９０４で演算に必要なデータを記憶するデータ記憶部９０８を備えて構成される。
【００２７】
図６Ａに分光反射率検出光学系９０１の構成の一例を示す。光学系は少なくとも、多数の波長を含む光を照射する光源１００１と、光源から射出した光を試料表面に照射する光学系１００２と、試料表面からの反射光を分光する分光検出器１００３とから構成される。
【００２８】
同図は、一般的な光学顕微鏡を応用して構成した場合を示している。光源１００１にはキセノンランプを用いることで、紫外光から赤外光までの光を射出することができる。深紫外光が必要な場合には重水素ランプを用いることや、紫外光が不要であればハロゲンランプを用いてもよい。また、複数波長を含む光を射出するレーザ光源や、複数の異なる波長のレーザ光源を用いることも考えられる。
【００２９】
光学系１００２は一例として、照明光学系１００４、ハーフミラー（またはビームスプリッタ）１００５、対物レンズ１００６、結像レンズ１００７、視野絞り１００８とを備えて構成される。
【００３０】
照明光学系１００４は、図６Ｂに示すように、集光レンズ１００４１、第１のスリット板１００４２、コリメートレンズ１００４３、第２のスリット板１００４４を備えて構成されている。
【００３１】
このような構成において、照明光学系１００４は、光源１００１から発射された光を集光レンズ１００４１で集光し、集光された光が細く絞られた個所の付近に設けられた第１のスリット板１００４２に設けた孔により外乱光を遮光して集光された光を透過させ、第１のスリット板の穴を通過して径が拡大した光をコリメートレンズ１００４３で平行光に変換し、この平行光に変換した光のうち周辺の光を第２のスリット板１００４４で遮光して強度が比較的そろっている中心付近の光を第２のスリット板１００４４に設けた孔を通過させる。第２のスリット板１００４４を通過した光は、ハーフミラー１００５に入射し、その半分は対物レンズ１００６の側に反射されて試料９０５に照射される。
【００３２】
試料９０５からの反射光は、再び対物レンズ１００６とハーフミラー１００５を介し、今度は結像レンズ１００７と視野絞り１００８を介して分光検出器１００３に導かれる。試料９０５の表面と視野絞り１００８が設けられた面とは光学的に共役となっており、視野絞り１００８によって試料９０５表面の特定の領域の反射光のみを通過させることができる構成となっている。
【００３３】
ステージ９０２は、水平方向に２軸、垂直方向に１軸のいわゆるＸＹＺの３軸を備えるか(図７Ａ)、水平方向に１軸と回転、垂直方向に１軸のいわゆるＸＺθステージの３軸を備える(図７Ｂ)ことが望ましい。
【００３４】
制御ユニット９０３は、分光反射率検出光学系９０１とステージ９０２を制御して、試料９０５の表面の任意の位置で分光反射率を検出することを実現する。
【００３５】
断面形状を測定する一連の動作を、図８を用いて説明する。まず始めに、ステージ９０２を動作させて、基準試料９０６を分光反射率検出光学系９０１で分光検出可能な位置に移動する（Ｓ１２０１）。ここで、基準試料９０６の分光反射強度Irを検出する（Ｓ１２０２）。次に、ステージ９０２を動作させて、試料９０５を分光反射率検出光学系９０１で分光検出可能な位置に移動する（Ｓ１２０３）。同様にここで、試料９０５の分光反射強度Isを検出する（Ｓ１２０４）。分光反射強度の検出時は必要に応じて、試料９０５面が、分光反射率検出光学系９０１のフォーカス位置となる様に、Ｚ軸を調整する。次に、演算ユニット９０４において、上記、検出した２つの分光反射強度の比（Is/Ir）を算出する（Ｓ１２０５）。
【００３６】
演算ユニット９０４においては、算出した分光反射率を用いて、ライブラリマッチングまたはモデルフィッティングにより、断面形状を算出する（Ｓ１２０６）。
【００３７】
以上の動作を、必要に応じて繰返すことにより、試料９０５の表面の任意の位置でのパターンの断面形状を測定することができる（Ｓ１２０７）。
【００３８】
次に、Ｓ１２０６で実行する断面形状の算出方法について説明する。例として、ライブラリマッチングによる方法を、図９を用いて説明する。
【００３９】
演算ユニット９０４において、ライブラリマッチングにより形状を測定するには、検出した分光反射率のデータを用意し（Ｓ１３０１）、一方、光学シミュレーションにより算出した分光反射率のデータをデータ記憶部９０８に記憶されているライブラリ（データベース）から引き出し（Ｓ１３０２）、これらのデータを比較して誤差を算出し（Ｓ１３０３），既に算出した誤差との比較を行って誤差の最小値判定を行う（Ｓ１３０４）ことをデータ記憶部９０８のライブラリに記憶されている全データについて行い（Ｓ１３０５）、Ｓ１３０４で検出した分光反射率との誤差が最も小さくなる分光反射率を計算した時の形状条件を形状測定値として、分光反射率と形状条件とを関連付けて記憶されているライブラリから抽出する（Ｓ１３０６）。
【００４０】
Ｓ１３０３において、検出した分光反射率とデータベースから引き出したシミュレーションで計算した分光反射率との誤差を算出する方法としては、例えば、（数１）に示す平均自乗誤差を用いることが考えられる。同式で、Rsが検出した分光反射率を、Rmがシミュレーションにより算出した分光反射率を示している。
【００４１】
【数１】
2014006236.tif 000003
【００４２】
実際に検出した分光反射率は、分光検出器の仕様により、波長が等間隔のデータでない場合が多い。その場合には、補間する等により検出したデータと算出したデータの波長を一致させておく。
【００４３】
上記の通り、ライブラリマッチングによる方法では、予め分光反射率のライブラリを演算により作成しておく必要がある。次に分光反射率のライブラリの演算方法について図１０を用いて説明する。
【００４４】
まず始めに、測定対象の断面形状をある程度把握するために、概略の形状の検出（概形状の検出）を行う（Ｓ１４０１）。この作業は、別の手段で対象形状を測定することや、断面をＳＥＭで観察する等で実現できる。次にこの断面形状をモデル化する（Ｓ１４０２）。
【００４５】
次に、ライブラリを演算するための形状パラメータを選定する（Ｓ１４０３）。試料の表面に形成されたパターンの断面形状は、形成プロセスの条件によって変化する。この変化は、Ｓ１４０１で別方式により測定した測定対象の断面形状またはＳＥＭで観察した断面形状が、単純に相似的に変化するものではない。そのため、少ないパラメータで、可変し得る全ての形状を表現できる断面形状モデルを考える必要がある。
【００４６】
最後に、ライブラリを演算する。ライブラリを演算するには、モデルを構成するパラメータの演算条件を決める必要がある（Ｓ１４０４）。パラメータの演算条件には、例えば、演算範囲と分解能とを設定する方法がある。演算範囲については変化し得る形状を網羅する様に設定し、分解能については必要な形状測定精度を得るのに十分な大きさとすればよい。この設定したパラメータの演算条件でライブラリを演算する（Ｓ１４０５）。
【００４７】
分光反射率を算出する手段としては、ＲＣＷＡ（Ｒｉｇｏｕｒｏｕｓ Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｗａｖｅ  Ａｎａｌｙｓｉｓ）法を用いる（ＲＣＷＡは当該技術分野において既知の技術である）。対象パターンの大きさが小さく、検出に用いている波長の１０分の１程度以下の場合には、図１１に示す様に、有効媒質近似を用いて対象パターンを層構造に近似し、この近似した層構造に基づいてフレネル係数の式で算出する方法でもよい（有効媒質近似及びフレネル係数は当該技術分野において既知の技術である）。
【００４８】
有効媒質近似とフレネル係数を用いて反射率を算出する方法については、特許文献５に記載の方法を用いればよい。
【００４９】
以上により、試料の表面の分光反射率を検出し、検出した分光反射率に基づいて試料表面に形成された微細な繰返しパターンの断面形状を測定することができる。
【００５０】
次に、Ｓ１４０２において，断面形状をモデル化する方法について説明する。第1の方法として、断面形状のモデル化にガウス分布等の分布関数による分布形状を用いる方法を説明する。前述したように、従来のモデル化では、図３に示すような左右が非対称な断面構造３０１を図４に示す様に台形を垂直方向に積み重ねたモデル４０１を適用する。この方法では、複雑な形状をモデル化しようとした場合に垂直方向に分割する台形の数を増やさなければならず、その結果パラメータ数が大きくなるという課題があった。
【００５１】
これに対して本実施例では、図１２Ａに示す様に、例えばガウス分布を水平方向に複数配置して、それらを足し合わせた形状でモデル化を実現するようにした。すなわち、同図に示す様に、水方方向に配置した２つのガウス分布５０１，５０２を足し合わせてモデル化形状５０３を形成する（同図中点線で表示）。
【００５２】
図１２Ａに示す例の場合、パラメータ数は、ガウス分布の数と、ガウス分布を定義するガウス分布関数のパラメータの数３（中心位置ｐ、高さｈ及び半値幅ｗ）とを掛け合わせた数６となり、従来の台形を積み重ねた場合の２１と比較して大幅に減じることができる。また、断面形状とモデルとの形状誤差も小さくすることができ、より精度の高い形状測定が可能となる。
【００５３】
図１２Ａに示したような、ガウス分布を２つ用いて断面形状モデルを作成する場合、入力データは図１２Ｂに示すように、ガウス分布を特徴づける高さ、半値幅と位置の３つのデータをそれぞれのガウス分布データとして入力すればよい。また、図１２Ｂの入力データに基づいて演算した結果として、図１２Ａの実線で示した断面形状モデル５０３３０１と点線で示した２つのガウス分布５０１と５０２とを合成したデータ５０３との誤差データとして、図１２Ｃに示すような、ピーク位置誤差、高さ誤差、最大誤差等を算出した結果が出力(画面に表示)される。オペレータは、この結果を見て、図１２Ｂで入力したデータの調整を行うことができる。図１２Ｂに示した入力データ、及び図１２Ｃに示した出力データは、図１２Ａのグラフと一緒に、インターフェース９０７の画面上に表示される。
【００５４】
図１２Ａは、一例としてガウス分布を２つ用いた場合を示したものであり、用いるガウス分布の数は２つに限らない。３つ又はそれ以上を組み合わせて作成してもよい。
【００５５】
また、同様に図１２Ａでは、分布形状を表わす分布関数として、ガウス分布を用いているが、ガウス分布に限定するものではなく、ローレンツ分布やＳＩＮＣ関数等を用いてもよい。
【００５６】
なお、ガウス分布を用いることは、特許文献３の［００７４］に記載があるが、同文献では、ガウス分布を水平方向に複数配置することや、非対称形状を測定することは開示されていない。
【００５７】
複数のガウス分布関数を用いることは、例えば、レジストを複数回露光することにより非対称な断面形状を形成させた場合には、物理的な現象と合致した妥当なモデル化であるといえる。
〔変形例１〕
断面形状をモデル化する方法の変形例として、例えば、単純なスリット状の開口をもつマスクを用いて、そのマスク位置と露光量を可変して複数回露光することにより、断面形状が非対称なパターンを形成することを考える。パターンの形成原理を、図１３を用いて説明する。同図はレジスト２００４への露光を模式的に示した図である。
【００５８】
光源からの射出した光２００１によって、マスク２００２、この場合は幅aのスリット状の開口の像が基板２００５上のレジスト２００４に転写される。同図は、スリットの像、すなわち露光の強度分布２００６をレジストの表面を原点とし深さ方向に基板２００５に向かって示した図である。スリット状開口の幅が露光に用いる光の波長に近い場合には、レジストに転写される露光の強度分布は、矩形の分布ではなく、同図に点線で示すような分布状となる。
【００５９】
仮に１回だけ露光したサンプルを現像した場合は、図１４に示すような、露光強度分布２００６とレジスト２００４の特性や現像の条件できまる溝形状２１０１となる。同図はポジ型レジストの場合を例に示したものである。
【００６０】
図１４に示した通り、１回の露光では非対称な形状を形成することはできない。そこで、マスクの位置や露光量を変えて複数回実施してプロセスの物理現象に基づいて形状モデルを形成することにより、非対称な形状を形成する。図１５は５回露光により非対称な形状を形成した例を示している。同図の場合は、マスク２００２位置を等間隔でずらし（図１５では中心位置での場合のみ図示）、それぞれの露光量２２０１を変えることにより、非対称な露光分布形状２２０２を形成した例を示している。これを現像することにより、図１６に示すような非対称なパターン形状２３０１を実現することができる。
【００６１】
図１６に示すような非対称なパターン形状２３０１を、上述した水平方向に展開した複数の分布形状を重ね合わせた、プロセスの物理現象に基づいて形成した形状モデルで測定する場合、上述した測定対象パターンの形成プロセスの情報を用いることができる。
【００６２】
図１７は基板２６０３上のレジスト２６０２に形成した非対称なパターン２６０１を示している。これを図１８に示すように、ガウス分布によりモデル化する。同図では、逆さまのガウス分布を５つ用いてモデル化した例を示している。モデル化した形状２７０１（点線）は、５つのガウス分布２７０１〜２７０５を重ね合わせた値をレジスト表面２７０６から減算することで求めている。この場合、モデル形状を決定するパラメータとしては、ガウス分布を定義する幅，高さ及び位置の３パラメータが５つのガウスそれぞれに必要なため３×５＝１５パラメータが必要であるが、対象パターンを形成するプロセス条件から、減じることができる。
【００６３】
例えば、複数回露光の間隔はプロセス条件から既知であり、また露光装置にもよるが、数nm以下の精度で位置決めされているため、プロセス条件から各分布の中心位置を決定することができる。
【００６４】
また、複数回露光を実施する際、図１５では同じマスクを用いている。図１９は同じスリット状のマスクを用いて、露光量を３種変えた場合の露光分布形状２４０１〜２４０３を模式的に示したものである。同図で、矢印２４０４で示す幅がそれぞれの半値幅であり、各分布の半値幅２４０４は露考量によらず一定となる。このことから、図１８に示す５つのガウス分布の半値幅は同じであると考えられる。そのため、同じマスクを用いる場合は、各露光におる分布形状の幅（半値幅）を同一の値として扱うことができる。
【００６５】
また、複数露光による分布形状幅（半値幅）を同一値として１つのパラメータとする、または、予め半値幅の評価ができれば全ての分布の半値幅を固定値とすることができる。
【００６６】
複数回露光のマスクの幅がすべて異なる場合も、マスクの幅と分布形状半値幅との間には相関関係があるので、計算により露光の分布形状の半値幅を確定する、または実際に評価することにより、分布形状の半値幅を確定することができる。
【００６７】
分布の高さも、露光量との間に相関があるため、露光量から、これを固定値として、ライブラリ演算時のパラメータから除外することができる。
【００６８】
以上はすべて、プロセス条件が安定していることが前提で固定値として扱うことができることを述べたが、プロセスにはばらつきがあるため、ばらつきの生じうるパラメータのみを用いてライブラリ演算を実施すればよい。例えば、図１６に示したような、同一マスクで等間隔に露光し、各露光の露光量を可変することにより、さまざまなパターン形状を形成しようとした場合は、モデルに用いる分布の位置と半値幅を固定とし、露光量のみをパラメータとすれば、本来パラメータ数は３×５＝１５パラメータ必要であるが、各露光量の５パラメータのみでモデル形状を構築することができる（図２０Ａ）。
【００６９】
または、モデルに用いる分布の半値幅だけを固定とし、分布の位置と露光量とをパラメータとすれば、必要なパラメータ数は、２×５＝１０パラメータとなり、１０パラメータでモデル形状を構築することができる（図２０Ｂ）。
【００７０】
以上の様に、パターン形成時のプロセス条件を利用することにより、ライブラリ演算のパラメータ数を減じることができる。パラメータを減じることができれば、ライブラリ数を減じることができ、パターン形状測定に必要な演算時間を短縮することができる。または各パラメータについてより詳細なライブラリを演算することが可能となり、より精度の高い測定が実現できる。
【００７１】
上記に図１３乃至１６及び図１８乃至図２０Ｂを用いて説明した例は、いわゆるポジ型のレジストについて説明したが、いわゆるネガ型についても同様に扱うことが可能である。すなわち、ポジ型では感光した部分が残るが、ネガ型では感光していない部分が残る。上記ポジ型では、例えば図１５で説明したようにパターンの表面を原点として基板に向かって分布形状を定義したが、ネガ方の場合は、例えば図２１に示すように、レジスト２００４と基板２００５との界面を原点として膜厚方向に分布形状２５０１を定義すればよい。
ネガ型のレジストを用いる場合、図１７に示したようなレジスト２６０２による非対称なパターン２６０１を基板２６０３上に形成するためには、図１８で説明したポジ型のレジストを用いた場合とは逆に、図２２に示すようなガウス分布によりモデル化する。同図では、図１８の場合と同様に、ガウス分布を５つ用いてモデル化した例を示している。
【００７２】
モデル化した形状２９０６（点線）は、５つのガウス分布２９０１〜２９０５を重ね合わせた値として求めている。この場合、モデル形状を決定するパラメータとしては、図１８の場合と同様に、ガウス分布を定義する幅，高さ及び位置の３パラメータが５つのガウスそれぞれに必要なため、３×５＝１５パラメータが必要であるが、対象パターンを形成するプロセス条件から減じることができて５パラメータ又は１０パラメータでモデル形状を構築できるのは、ポジレジストを用いた場合の例で説明したのと同じである。  上記は、例として５つのガウス分布を用いる方法を説明したが、分布の数は５に限るものではなく、分布形状も対象によって適切に選択すればよい。
【００７３】
上述したとおり、形状モデルに用いる分布形状はガウス等の分布形状を用いることで、十分精度の高い測定が可能である。しかし、実際の分布形状は正確にはガウス等の比較的単純な分布形状ではなく、レジストの特性や現像条件等によって決まる形状である。
【００７４】
そこで、より精度の高い測定を実現するには、実際にどのような分布であるかを実測すればよい。測定した形状に基づいてモデルを構築すればより精度の高い測定が可能である。
【００７５】
また、例えば５つの分布形状でモデルを構築した場合、実際の形状との間に、分布形状に起因する誤差が生じ、５周期の誤差が生じることが考えられる。この場合は、１周期分の幅で移動平均処理をすることにより、誤差を低減することが可能である。  
なお、物理現象に基づいて正確な分布形状を演算で求めることも可能である。
【００７６】
上記では、複数の分布形状を水平に展開して重ね合わせすることによりモデルを構築しているが、測定対象によっては垂直方向または斜め方向に展開した分布を重ね合わせることも考えられる。また、水平方向，垂直方向及び斜め方向を組み合わせることも考えられる。
【００７７】
従来は上記のとおりシミュレーションする際のモデルの形状は、台形や矩形を積み重ねたモデルを利用することが一般的であった。このモデルの特徴は、対象形状を分割して比較的単純な形状に置き換えるというものである（領域分割モデル）。一方で、本実施例のモデルは、物理現象に基づいて複雑な対象形状を比較的単純な分布形状の重ね合わせで構築するという特徴がある（分布重畳モデル）。
【００７８】
〔変形例２〕
次に、Ｓ１４０２において，断面形状をモデル化する方法の第２の変形例として、断面形状のモデル化にフーリエ級数展開を用いる方法を説明する。図２３Ａは、図３に示す断面形状３０１をフーリエ級数展開してモデル化した形状を示している（同図中点線６０１で表示）。フーリエ級数展開によっても、実線で示した断面形状５０３と一致した形状を求めることができる。図２３Ｂには、フーリエ級数展開によりモデル化する場合に入力するデータの一例を示す。入力データとしては、位相と振幅及びモデル化に用いるフーリエ級数の項数である。図２３Ｃに入力するデータの他の一例を示す。入力データは図２３Ｃに示すように、振幅と位相の２つのデータを項数分入力すればよい。図２３Ｃは項数２の場合の例を示している。項数分の振幅と位相を入力する。また、計算の結果は、図１２Ｃに示したものと同じような情報が出力される。図２３Ｂまたは図２３Ｃの入力データ、及び図１２Ｃと同様な出力データは、図２３Ａのグラフと一緒に、インターフェース９０７の画面上に表示される。
【００７９】
ここで、図３に示す断面形状をもつ回折格子の回折効率を考える。図２４Ａ乃至図２４Ｃは、ｎ項（ｎ＝２，３及び４）までのフーリエ級数で、回折格子の断面形状５０１モデル化した形状を示している。即ち、図２４Ａは２項までのフーリエ級数によるモデル形状７０１(点線)を実線で示した断面形状５０１と重ねて表示したものである。また、図２４Ｂは、３項までのフーリエ級数によるモデル形状７０２を断面形状５０１と重ねて表示したものである。更に、図２４Ｃは、４項までのフーリエ級数によるモデル形状７０２を断面形状５０１と重ねて表示したものである。図２４Ａ乃至図２４Ｃに示す様に、次数が小さい場合(図２４Ａ)は、元の形状との誤差が大きい。
【００８０】
ここで、回折格子性能の一つである回折効率に着目する。図２５は横軸にモデル化に用いる項数ｎを、縦軸にｎ項までのフーリエ級数でモデル化された形状での回折効率を計算で求めたものである。同図から形状の誤差が十分小さくなる項数に達する前に、回折効率はほとんど項数の大きい場合とほとんど同値となることがわかる。すなわち、形状誤差が十分小さくなる項数まで計算しなくても、回折格子の回折効率を評価することができる。
【００８１】
なお、フーリエ級数展開を用いることは、特許文献４の［０１９７］に記載があるが、非対称な形状をモデル化することや、回折効率との相関をとることは開示されていない。
〔変形例３〕
次に、Ｓ１４０２において，断面形状をモデル化する方法の第３の変形例について説明する。上記第１の方法及び第１及び第２の変形例におけるモデル化の式を一般化すると、（数２）で表すことができる。同式は、水平方向に配置した複数の分布形状f(x)を足し合わせた式となっている。上記２つの方法の場合は、分布形状をそれぞれ、（数３）及び（数４）とした場合となる。
【００８２】
【数２】
2014006236.tif 000004
【００８３】
【数３】
2014006236.tif 000005
【００８４】
【数４】
2014006236.tif 000006
【００８５】
第３の変形例においては、（数２）で表わされるような一般化した式に、分布形状f(x)として、(数３)で表わされる第１の方法で説明したものと(数４)で表わされる第２の方法で説明したものを、それぞれに重みを付けて組み合わせてモデル化する。この場合、分布形状としては、前述の通り、ガウス分布に限らず、ローレンツ分布やＳＩＮＣ関数等を用いることも考えられる。要は、形状モデルとして適切な分布を選択すれば良い。
【００８６】
本実施例によれば、試料表面の分光反射率を検出して得られたデータから、左右非対称な断面形状のモデルデータを、複数の分布関数を用いてより少ないパラメータを用いて計算することが可能になるので、従来の台形パターンを組み合わせて断面形状のモデルデータを作成する場合と比べて、高い形状測定精度を維持しつつ、ライブラリの演算時間を低減させることが可能になった。
【実施例２】
【００８７】
本実施例では、試料表面のエリプソパラメータを検出して、検出したエリプソパラメータに基づいて、試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を測定する装置の例を説明する。
【００８８】
図２６に本実施例における装置の構成図を示す。本実施例による装置構成は実施例１で図５を用いて説明した装置と同様であるが、分光反射率を検出するための分光反射率検出光学系９０１の代わりに分光エリプソ光学系１６０１で構成されている。
【００８９】
図２７に分光エリプソ光学系１６０１の構成の一例を示す。分光エリプソ光学系１６０１は少なくとも、多数の波長を含む光を照射する光源１７０１と、偏光子１７０２と、光軸を中心として偏光子を回転させる回転ステージ１７０６と、補償子１７０３と、検光子１７０４及び分光検出器１７０５を備えて構成される。必要に応じて光源１７０１から補償子１７０３でまでの入射光学系と、検光子１７０４から分光検出器１７０５までの検出光学系とを試料に対して相対して同じ角度(仰角)で配置してその角度を調整可能な調整機構（図示せず）を設けるようにしてもよい。試料９０５を載置するステージ９１２は、実施例１で説明したステージ９０２と同様に、図７Ａ又は図７Ｂに示したような構成を有している。
【００９０】
図２７に示した構成において、光源１７０１から射出した光は、偏光子１７０２と補償子１７０３を介してステージ９１２に載置された試料に照射され、その反射光は、検光子１７０４を介して分光検出器１７０５で分光検出される。なお、検光子１７０４と偏光子１７０２とは同じ構成のもの（１/４波長板又は１/２波長板又はそれらを組合せたもの）であっても良い。
【００９１】
図２６の制御ユニット１６０２は、補償子回転ステージ１７０６と分光検出器１７０５とステージ９０２を制御して、試料９０５の表面の任意の位置で分光強度を検出し、検出した分光強度に基づいて演算ユニット１６０３によってエリプソパラメータを算出する。
【００９２】
具体的には、補償子回転ステージ１７０６で補償子１７０３の角度を回転させて分光検出器１７０５で分光反射強度を検出する。検出した対補償子角度の分光反射強度データに基づいてエリプソパラメータであるΔとΨとを算出する。分光強度データに基づいてエリプソパラメータを算出することは、当該技術分野において既知の技術であるので、算出の詳細は割愛する。
【００９３】
実施例２における、ライブラリマッチングによる断面形状の算出方法を図２８に示す。同図は実施例１における図８に示したフロー図に相当する。
【００９４】
エリプソパラメータに基づいてライブラリマッチングにより断面形状を算出する手順は、先ず始めに、ステージ９１２を駆動して、試料を測定位置に移動させる（Ｓ１８０１）。次に、制御ユニット１６０２で制御された補償子回転ステージ１７０６を回転させて補償子１７０４の角度を変化させながら試料９０５の表面からの反射光を分光検出器１７０５で検出し、分光反射強度データを得る（Ｓ１８０２）。次に、Ｓ１８０２で得られた分光反射強度データを用いてエリプソパラメータであるΔとΨとを算出する（Ｓ１８０３）。次に、この算出したエリプソパラメータ(ΔとΨ)をもちいて、ライブラリマッチングまたはモデルフィッティングにより断面形状を算出する（Ｓ１８０４）。
【００９５】
以上の動作を必要に応じて繰り返すことにより、試料９０５の表面の任意の位置での繰り返しパターンの断面形状を測定することができる（Ｓ１８０５）。
【００９６】
次に、Ｓ１８０４で実行する断面形状の算出方法について説明する。例として、ライブラリマッチングによる方法を、図２９を用いて説明する。
ライブラリマッチングにより形状を測定するには、検出した分光反射強度のデータからＳ１８０３において算出したエリプソパラメータ(ΔとΨ)を用意し（Ｓ１９０１）、一方、光学シミュレーションにより算出したエリプソパラメータのデータをライブラリ（データベース）から引き出し（Ｓ１９０２）、これらのデータを比較して誤差を算出し（Ｓ１９０３），既に算出した誤差との比較を行って誤差の最小値判定を行う（Ｓ１９０４）ことをライブラリに記憶されている全データについて行い（Ｓ１９０５）、Ｓ１９０４で検出した誤差が最も小さくなるエリプソパラメータを計算した時の形状条件を形状測定値として、エリプソパラメータと形状条件とを関連付けて記憶されているライブラリから抽出する（Ｓ１９０６）。
【００９７】
Ｓ１９０３において、検出したエリプソパラメータとデータベースから引き出したシミュレーションで計算したエリプソパラメータとの誤差を算出する方法としては、同様に（数５）または（数６）に示す平均自乗誤差を表す式を用いることが考えられる。同式では、一例としてΔとΨとをその可変範囲で正規化して足し合わせた値を用いた場合を示している。
【００９８】
【数５】
2014006236.tif 000007
【００９９】
【数６】
2014006236.tif 000008
【０１００】
実際に検出したエリプソパラメータは、分光検出器の仕様により、波長が等間隔のデータでない場合が多い。その場合には、補間する等により検出したデータと算出したデータの波長を一致させておく。
【０１０１】
上記の通り、ライブラリマッチングによる方法では、予めエリプソパラメータのライブラリを演算しておく必要がある。
【０１０２】
ライブラリを演算して求める方法は実施例１で図１０を用いて説明した方法と同様であるので、説明を省略する。ＲＣＷＡや有効媒質近似を用いてフレネルの式を用いることによりエリプソパラメータを算出することができる。
以上の方法により、試料表面に形成された微細な繰り返しパターンの断面形状を測定することができる。
【０１０３】
本実施例によれば、試料表面のエリプソパラメータを検出して得られたデータから、左右非対称な断面形状のモデルデータを、複数の分布関数を用いてより少ないパラメータを用いて計算することが可能になるので、従来の台形パターンを組み合わせて断面形状のモデルデータを作成する場合と比べて、高い形状測定精度を維持しつつ、ライブラリの演算時間を低減させることが可能になった。
【符号の説明】
【０１０４】
１０１・・・半導体パターンの断面形状    ９０１・・・分光反射率検出光学系    ９０２・・・試料ステージ    ９０３・・・制御ユニット    ９０４・・・演算ユニット    ９０５・・・試料    ９０６・・・基準試料    ９０７・・・インターフェース    １００１・・・光源    １００２・・・光学系    １００３・・・分光検出器    １００４・・・照明光学系    １００５・・・ハーフミラーまたはビームスプリッタ    １００６・・・対物レンズ    １００７・・・結像レンズ    １００８・・・視野絞り    １１０１・・・Ｘステージ    １１０２・・・Ｙステージ    １１０３・・・Ｚステージ    １１０４・・・θステージ    １５０１・・・断面形状    １６０１・・・分光エリプソ光学系    １６０２・・・制御ユニット    １６０３・・・演算ユニット    １７０１・・・光源    １７０２・・・偏光子    １７０３・・・補償子    １７０４・・・検光子    １７０５・・・分光検出器    １７０６・・・回転ステージ    ２００１・・・光源から射出した光    ２００２・・・マスク    ２００３・・・露光光学系    ２００４・・・レジスト    ２００５・・・基板    ２００６・・・露光強度分布    ２１０１・・・パターン形状    ２２０１・・・露光強度    ２２０２・・・非対称な露光強度分布    ２３０１・・・非対称パターン  ２４０１〜２４０３・・・露光強度分布    ２４０４・・・半値幅    ２５０１・・・露光強度分布    ２６０１・・・非対称パターン    ２６０２・・・レジスト    ２６０３・・・基板    ２７０１〜２７０５・・・ガウス分布    ２７０６・・・レジスト表面    ２７０７・・・モデル化形状
【図１】
2014006236.tif 000009
【図２】
2014006236.tif 000010
【図３】
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【図４】
2014006236.tif 000012
【図５】
2014006236.tif 000013
【図６Ａ】
2014006236.tif 000014
【図６Ｂ】
2014006236.tif 000015
【図７Ａ】
2014006236.tif 000016
【図７Ｂ】
2014006236.tif 000017
【図８】
2014006236.tif 000018
【図９】
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【図１０】
2014006236.tif 000020
【図１１】
2014006236.tif 000021
【図１２Ａ】
2014006236.tif 000022
【図１２Ｂ】
2014006236.tif 000023
【図１２Ｃ】
2014006236.tif 000024
【図１３】
2014006236.tif 000025
【図１４】
2014006236.tif 000026
【図１５】
2014006236.tif 000027
【図１６】
2014006236.tif 000028
【図１７】
2014006236.tif 000029
【図１８】
2014006236.tif 000030
【図１９】
2014006236.tif 000031
【図２０Ａ】
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【図２０Ｂ】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３Ａ】
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【図２３Ｂ】
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【図２４Ａ】
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【図２４Ｂ】
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【図２４Ｃ】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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