(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計データに基づいて、画像取得装置にて用いられる画像認識用のテンプレートを作成するテンプレート作成方法において、
当該テンプレートによって特定される領域の材料情報、測定時におけるパターンの存在する層の位置情報、及びパターンの大きさ情報の３つの情報の選択に基づいて、当該３つの情報と輝度の関係記憶したテーブルの参照に基づく輝度の選択、或いは前記３つの情報に割り当てられたパラメータを用いた輝度の算出を実行し、当該選択或いは算出された輝度情報を、前記テンプレート内の各位置に設定することによって、画像認識用のテンプレートを作成すると共に、前記選択されたパターンの大きさが大きい程、高輝度となるように、前記テンプレートを作成することを特徴とするテンプレート作成方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記画像取得装置は、光学顕微鏡であることを特徴とするテンプレート作成方法。
【請求項３】
半導体素子の設計データを記憶する記憶媒体と、
当該記憶媒体に記憶された前記設計データの一部を用いて、画像認識用のテンプレートを作成する演算装置を備えた画像処理装置において、
前記演算装置は、前記テンプレートによって特定される領域の材料情報、測定時におけるパターンの存在する層の位置情報、及びパターンの大きさ情報の３つの情報の選択に基づいて、当該３つの情報と輝度の関係記憶したテーブルの参照に基づく輝度の選択、或いは前記３つの情報に割り当てられたパラメータを用いた輝度の算出を実行し、当該選択或いは算出された輝度情報を、前記テンプレート内の各位置に設定することによって、画像認識用のテンプレートを作成すると共に、前記選択されたパターンの大きさが大きい程、高輝度となるように、前記テンプレートを作成することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特定の位置を検出するために用いられるテンプレートの形成方法，画像処理装置及びプログラムに係り、特に半導体デバイス等の設計データに基づいてテンプレートを形成する方法等に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体計測装置において、従来の画像認識はＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）の画像と、ＳＥＭ画像及びＯＭ（Optical Microscope）の画像と、ＯＭの画像のように同一種の画像間での比較であった。ところが最近の画像認識技術では、設計データとＳＥＭ画像及び設計データとＯＭ画像間のようにDesignデータを利用した画像認識技術が現れている。
【０００３】
特許文献１には、設計データ（ＣＡＤデータ）に基づいて、ＳＥＭ画像上でのパターンマッチングに供されるテンプレートを形成する際に、設計データを平滑化することで、実画像に近いテンプレートを形成する技術が説明されている。
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３２８０１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、同一種の画像間での画像認識ではパターンのEdge情報とコントラストの全ての情報を利用して画像認識の成功率を向上させることができるが、設計データを利用した画像認識技術では、パターンのエッジ情報は利用できるがコントラスト情報が利用できないため、ＳＥＭ像同士，ＯＭ像同士間での比較と比べると、画像認識の成功率と性能を、ある一定以上向上することができないという問題がある。
【０００６】
特許文献１に開示の技術によれば、設計データのエッジ部分の形状補完により、設計データとＳＥＭ画像のエッジ部分間の形状差を縮小し、マッチングの成功率を飛躍的に高めることができるが、設計データには存在しないコントラスト差情報に基づく、同種画像間の画像認識技術との性能差を補完することまで言及されていない。
【０００７】
本発明の目的は、同種画像間の画像認識に用いられるテンプレートと同等の情報を、設計データに基づいて形成されるテンプレートに付加することで、実画像を取得することなく、設計データに基づいてテンプレートを作成することのできる容易性の維持と、テンプレートと実画像の一致度を高めることによる画像認識技術性能向上の両立にある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、以下に設計データに基づいて、画像認識用のテンプレートを作成する際に、当該テンプレートによって特定される領域の材料情報に基づいて、当該テンプレート内の各位置の輝度情報を設定する方法，装置、及びプログラムを提案する。また、その一例として、材料の情報に加えて、上記領域上に配置されたパターンの大きさ，画像取得装置の装置条件，試料の層情報，パターンの線分情報の少なくとも１つの情報に基づいて、輝度レベルを設定する。
【発明の効果】
【０００９】
上記構成によれば、設計データに基づいて形成したテンプレートに基づく画像認識性能の向上を実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を用いてデザインデータを利用したテンプレート作成の概要について説明する。
【００１１】
図１にＳＥＭの構成の１例を示す。陰極１０１と第１陽極１０２に印加された一次電子線１０４は第２陽極１０３に印加される電圧Ｖａｃｃ（加速電圧）により加速されて後段のレンズ系に進行する。
【００１２】
この一次電子線１０４は、レンズ制御電源１１４によって制御される集束レンズ１０５と対物レンズ１０６により、ウェーハ（試料）１０７に微小スポットとして集束され、二段の偏向コイル１０８によってウェーハ（試料）１０７上を二次元的に走査される。偏向コイル１０８の走査信号は観察倍率に応じて偏向制御装置１０９によって制御される。一次電子線１０４の走査により、ウェーハ（試料）１０７から発生した二次電子１１０は、二次電子検出器１１１で検出される。二次電子検出器１１１で検出された二次電子情報は増幅器１１２で増幅されＣＲＴ１１３上に表示される。図１の装置では、ＣＲＴ１１３に表示された試料形状の情報を利用してパターンの自動計測を実施する。
【００１３】
図２は、図１を用いて説明したＳＥＭを一部とするシステム構成を説明する図である。ＳＥＭ本体２０４には、ロードロック室２０２，ミニエン２０３，制御装置２０４、及びデザインデータ管理装置２０５が接続されている。ロードロック室２０２は、ＳＥＭの真空チャンバに試料を導入する際に、予備排気を行うための真空ポンプが接続されている。ミニエン２０３内には、光学顕微鏡が搭載されており、当該光学顕微鏡にて取得された画像を用いたプリアライメントが行われる。プリアライメントでは、光学顕微鏡による画像認識に基づいて、試料が所定の位置に位置づけられるように、図示しない調節機構によって調整が行われる。制御装置２０４はＳＥＭ本体２０４の光学素子や、ロードロック室２０２での予備排気、ミニエン２０３内の光学顕微鏡等を制御するために設けられている。画像処理装置の一部をなすデザインデータ管理装置２０５には、図示しない記憶媒体に、ＳＥＭによる測定対象試料の設計データが記憶されており、当該設計データに基づいて、パターンマッチングに供されるテンプレートを形成するのに必要なプログラムが登録されている。以上のように、図２のシステムには、ＳＥＭ本体と光学顕微鏡の２つの画像取得装置が備えられている。
【００１４】
以下に、上記２つの画像処理装置に接続されたデザインデータ管理装置２０５によるテンプレートを作成のアルゴリズムの一例を説明する。なお、図２の例では、ＳＥＭ本体２０４及びそれを制御する制御装置２０４と、デザインデータ管理装置２０５が異なる装置構成となっている例について説明するが、これに限られることはなく、例えば制御装置２０４に備えられた演算機能によって、上記プログラムを実行するように構成しても良い。
【００１５】
図３は、半導体デバイスの或る部分の設計データ例を説明する図である。図３（ａ）〜図３（ｃ）は、いずれも同じ試料領域（試料表面方向において）であって、異なるレイヤーのデザインデータ（その半導体素子の設計情報）である。図３（ａ）は、ＳＥＭによる測定の時点で、最上層に位置するレイヤー、図３（ｂ）は、下層に位置するレイヤーのデザインデータ、図３（ｃ）はダミーレイヤーのデザインデータを示している。更にこの３種類のデザインデータを全部重ね合わせたデザインデータを図３（ｄ）示す。
【００１６】
デザインデータと異なり、ＯＭ像は、下層の情報や、デザインデータには表現されないコントラスト情報が含まれている。デザインデータに基づいてテンプレートを作成しようとする場合、これらの情報を適正に取り込めれば、実際のＯＭ像に近いテンプレートを作成することが可能となり、結果としてマッチングの成功率を飛躍的に向上できる。本実施例では、レイヤー毎、或いは素子に用いられている材料毎に異なる輝度を設定することにより、実画像に近いテンプレートを作成する例について説明する。
【００１７】
より具体的には、（１）上層に配置されている場合と下層に配置されている場合等で光の反射率等が異なるため、高い反射率を示す個所をより明るく、反射率が相対的に低い個所を暗くする、（２）材料の種類によって、光の反射率が異なるので、反射率に応じた明るさを異なる材料領域ごとに適用する、というルールに基づいて、テンプレートの各位置ごとの明るさレベルを変化させる。以下にその具体的態様の一例について説明する。
【００１８】
図４に、図３（ｄ）のデザインデータを利用した画像認識用テンプレート（図４（ａ））とそれに相当するＯＭの画像（図４（ｂ））を示す。図３（ａ）〜図３（ｃ）のそれぞれのデザインデータを、画像認識用テンプレートにすると、実際のＯＭ画像（図４（ｂ））との情報量の差が大きく、画像認識に失敗する可能性が高くなるため、各レイヤーの複合データ（図３（ｄ））に基づいて、テンプレートを作成する。
【００１９】
デザインデータではＯＭ画像の様なコントラスト情報がないため、２値化法（信号がある領域と信号がない領域）でコントラストを表示する。そのため、図４（ａ）のような白と黒の画像認識用テンプレートになる。レイヤー間の区別がない図４（ａ）のようなテンプレートと、実際のＯＭ画像（図４（ｂ））との間には、明らかに情報の乖離があり、画像認識に失敗する可能性がある。
【００２０】
この問題を解決するため、図５（ａ）に図示するように、デザインデータのレイヤー毎に異なる明るさ（階調、以下グレーレベルと称することもある）を適用する。図５の例では、試料の最上層４００に高い輝度、ダミーレイヤー４０１には中間の輝度、下層レイヤー４０２には低い輝度を適用した。更に背景４０３には、中間の輝度を適用した。このようにレイヤーごとに適正なグレーレベルを設定することで、画像認識に必用な情報量を最適化する。更に半導体素子に用いられている材料の違いによっても、画像上の明るさが異なるため、材料の違いによってもグレーレベルを変化させる。
【００２１】
なお、このグレーレベルの設定は、図６に図示するようなルールに従って実行する。まず、図６（ａ）に図示するように、金属層と石英層では、光の反射率が異なる。よって、金属層の反射光＞石英層の反射光と定義し、当該関係となるように、グレーレベルを設定する。更に図６（ｂ）に図示するように、反射光量は上層膜＞下層膜の関係になるので、当該関係になるように、グレーレベルを設定する。また、図６（ｃ）に図示するように、光の大部分が反射される大きなパターンの反射光量は、小さなパターンのそれに比べて大きくなるため、大きなパターン＞小さなパターンの関係になるように、グレーレベルを設定する。さらに、デザインデータの線分は図６（ｄ）のエッジ５０１に示すようにパターンの傾斜の部分に相当するため黒色に設定する。
【００２２】
上記のデザインデータにグレーカラーを適用する事により、画像認識に必要な情報量が増加し、画像認識の成功率を向上できる。さらに今まで使用出来なかったコントラストの情報まで利用する事ができ、使用可能な画像認識アルゴリズムの幅が広くなる。
【００２３】
また、上述のグレーレベル設定のルールを複合させて、最終的なグレーレベルを決定することも可能である。例えば、（１）パターンの材料、（２）測定時におけるパターンの存在する層の位置、（３）パターンの大きさ等について、それぞれパラメータ化し、アンド条件をとることで、グレーレベルを決定するようにしても良い。より具体的には、グレーレベルの初期設定値×Ａｎ（材料の種類ごとに定義される係数）×Ｂｎ（レイヤーごとに定義される係数）×Ｃｎ（パターンの大きさに依存して定義される係数）…のように、各判断要因を係数化して、最終的なグレーレベルを決定しておくことができる。また、例えば、パターンの大きさによっては、余り反射光の程度に影響が出ないような試料であれば、パターンの大きさを示すパラメータの係数を固定化（１とする）することも可能である。試料の種類等によって適用するパラメータを選択することも可能である。
【００２４】
半導体デバイスのデザインデータには、上記条件が記録されており、測定時点での最上層レイヤーの情報と、画像取得個所との情報のつきあわせによって、容易に各グレーレベルを導き出すことができ、アルゴリズム化も容易である。また、その都度演算するのではなく、予め上記パラメータとグレーレベルの関係をテーブル化しておき、上記のような演算を行うことなく、適用するグレーレベルを割り当てることも可能である。
【００２５】
図９は、デザインデータに基づいて、最終的に画像認識用画像のグレーレベルを求めるまでのステップを説明するためのフローチャートである。まず、テンプレートとして登録すべき領域を、デザインデータから選択（Ｓ９０１）し、その中でバックグラウンドとなる領域について、所定のグレーレベルを設定する（Ｓ９０２）。バックグラウンドのグレーレベル値は任意の値であるが、明るすぎず、暗すぎない中間的なレベルを割り当てることが望ましい。次に、パターンの線分（境界線）について、暗い（階調値ゼロ相当）グレーレベルが割り当てられる（Ｓ９０３）。次に、デザインデータ内のグレーレベルを、上述のルールに従って、割り当てる（Ｓ９０４）。
【００２６】
以上のような手順に基づいて、テンプレートの各位置に対するグレーレベルの割り付けを行うことによって、実画像に近い画像認識用画像を形成することが可能となる。
【００２７】
次に、ＳＥＭによって得られた画像に基づいて、画像認識用テンプレートのグレーレベルの割り当て手法について、説明する。ＯＭと比較するとＳＥＭは二次電子（Secondary Electro：ＳＥ）、或いは後方散乱電子（Backscattered Electron：ＢＳＥ）の検出効率によって、画像の輝度が変化するため、電子の検出効率に応じたグレーレベルの割り当てを行う。
【００２８】
まず、二次電子の発生効率は、（１）電子ビームの到達エネルギー（電子ビームが試料に到達する際の加速電圧）、（２）材料の種類、（３）エッジ効果による二次電子の発生効率の差異等によって決定する。この他、電子ビームのプローブ電流等も明るさに寄与するパラメータであるため、必要に応じてグレーレベル判定の判断要素に含める。また、電子ビームの加速電圧が高い場合には、電子ビームが下層領域まで到達することがあり、加速電圧が所定値以上となったとき、低加速では見えなかった下層パターン見えてくることがあるので、必要に応じて、グレーレベルの判断要素に加えるようにすると良い。
【００２９】
図８（ａ）は電子ビームの試料への到達エネルギーと、二次電子の発生効率との関係を示すグラフである。当該図から判るように、電子ビームの試料への到達エネルギーの大きさによって、二次電子の発生効率（イールド）は大きく変化する。即ち、到達エネルギーによって試料上の明るさは大きく変化する。この明るさの程度に応じて、適当なグレーレベルを割り当てるために、電子ビームの到達エネルギーを判断要素の１つとする。ビームの試料への到達エネルギー（Landing Energy：ＬＥ）は、電子顕微鏡に備えられた加速電極に印加する電圧（Ｖａｃｃ）と同じ値になる。試料に負の電圧（Ｖｒ）を印加して到達エネルギーをコントロールする機能を持つＳＥＭでは、ＬＥ＝Ｖａｃｃ−Ｖｒとなる。
【００３０】
次に、図８（ｂ）は、試料の種類とイールドの関係を示す表の一例である。このように材料の種類に応じたグレーレベルの割り当てを行う。更に図８（ｃ）に図示するように、二次電子のイールドは、エッジ部分で多くなるため、それ以外の部分と比べて、より明るくなる傾向にある。よって、エッジ部分がより明るくなるようなグレーレベルの割り当てを行うことが望ましい。なお、これらの条件を全て用いてグレーレベルの割り当てを行う必要はなく、少なくとも１つの条件からグレーレベルを割り当てることも可能である。
【００３１】
図７を用いてグレーレベルを調整したテンプレートと、単に設計データに基づいて作成したテンプレートについて説明する。図７（ａ）は一般的なデザインデータであり、図７（ｂ）は、デザインデータに基づいて作成されたテンプレートである。更に図７（ｃ）は、当該テンプレートで画像認識されるべきＳＥＭ画像の一部である。図７（ｄ）はテンプレートのグレーレベルを調整したテンプレートである。図７（ｂ）のデザインデータに基づいて作成されたテンプレートと比較すると、図７（ｄ）のグレーレベルを調整したテンプレートは、図７（ｃ）のＳＥＭ画像により近いことが確認できる。
【００３２】
図７（ｄ）のグレーレベルを調整したテンプレートは、デザインデータの線分６００は、二次電子の発生効率が高いエッジ部分に相当するため、グレーレベルは高く（本例の場合、最高階調値）に設定されている。部分６０１と部分６０２は材質が異なるため、予め登録された材質に応じた明るさが設定される。
【００３３】
図９のＳ９１１〜Ｓ９１４は、図８（ａ）〜（ｃ）に説明した判断要因に基づいて、最終的に画像認識用画像のグレーレベルを求めるまでのステップを説明するためのフローチャートである。まず、テンプレートとして登録すべき領域を、デザインデータから選択（Ｓ９１１）し、その中でバックグラウンドとなる領域について、所定のグレーレベルを設定する（Ｓ９１２）。バックグラウンドのグレーレベル値は二次電子のイールドを考慮したレベルが設定される。次に、パターンの線分（境界線）について、明るいグレーレベルが割り当てる（Ｓ９１３）。先に説明したように、パターンの線分（境界線）は、実際のデバイス上のエッジに相当する個所であり、二次電子のイールドが高い。よって、他の部分と比較して相対的に高いグレーレベルを設定する。次に、デザインデータ内のグレーレベルを、二次電子のイールドや材料の種類等に基づいて、割り当てる（Ｓ９１４）。ＳＥＭにおけるテンプレート作成の際にも上述のような各パラメータの係数化やテーブル化が可能である。以上のようなルールに基づいて、画素毎に、或いはデザインデータの線分によって定義される領域毎に、上述のようなグレーレベルの割り当てを行う。
【００３４】
以上の構成によれば、光学顕微鏡画像やＳＥＭ画像を取得しなくても、半導体デバイス等の設計データや装置条件等の情報に基づいて、実画像に近いテンプレートを作成することが可能となる。また、グレーレベル情報を付加したデザインデータを、微分処理すれば、エッジ方式の画像認識も可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】走査電子顕微鏡の概略を説明する図。
【図２】ＳＥＭをその一部とするシステムの概略構成図。
【図３】ウェーハのレイヤーごとのデザインデータを説明する図。
【図４】レイヤーごとの設計データを単に重ねた場合の画像認識用テンプレートを示す図。
【図５】各レイヤーに異なる輝度情報を付加した画像認識用テンプレートの一例を説明する図。
【図６】材料及びパターンの種類に対する反射光の反射効率を説明する図。
【図７】グレーレベルを調整した画像認識用テンプレートの一例を説明する図。
【図８】材料の種類及び走査電子顕微鏡の装置条件に対する二次電子の発生効率を説明する図。
【図９】画像認識用テンプレートの作成手順を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００３６】
１０１  陰極
１０２  第１陽極
１０３  第２陽極
１０４  一次電子線
１０５  集束レンズ
１０６  対物レンズ
１０７  ウェーハ（試料）
１０８  偏向コイル
１０９  偏向制御装置
１１０  二次電子
１１１  二次電子検出器
１１２  増幅器
１１３  ＣＲＴ
【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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