(57)【要約】【課題】金属粒子の観察画像から走査型電子顕微鏡装置の状態の良し悪しを定量的かつ高精度に表すことができるようにすること。【解決手段】走査型電子顕微鏡装置の状態を金属粒子画像から評価するための方法であって、  金属粒子画像を入力する画像入力工程と、入力した画像のノイズを除去するノイズ除去工程と、ノイズを除去した画像の画質を定量化して画質評価値を得る画質定量化工程と、画質評価値に基いて画質の良否を判定する判定工程と、その判定結果を表示する表示工程とを含むことを特徴とする走査型電子顕微鏡装置の評価方法。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
走査型電子顕微鏡装置の状態を金属粒子画像から評価するための方法であって、
金属粒子画像を入力する画像入力工程と、入力した画像のノイズを除去するノイズ除去工程と、ノイズを除去した画像の画質を定量化して画質評価値を得る画質定量化工程と、画質評価値に基いて画質の良否を判定する判定工程と、その判定結果を表示する表示工程とを含むことを特徴とする走査型電子顕微鏡装置の評価方法。
【請求項２】
前記画質定量化工程は、金属粒子画像の濃度ヒストグラムからパターン部と背景部との分離度を算出する判別分析工程を含み、その分離度の値を画質評価値とすることを特徴とする請求項１記載の走査型電子顕微鏡装置の評価方法。
【請求項３】
前記画質定量化工程は、金粉粒子画像全体または所望の領域のみを抽出する領域抽出工程と、二値化するためのしきい値を求めるしきい値算出工程と、しきい値によりパターン部と背景部に分ける二値化工程と、二値画像に対して金粉粒子のエッジを抽出するエッジ抽出工程と、エッジの幅を広げる膨張処理工程と、元の金粉粒子画像から膨張処理したエッジ部分のみの濃度ヒストグラムを抽出するエッジ濃度情報抽出工程とを含むことを特徴とする請求項２記載の走査型電子顕微鏡装置の評価方法。
【請求項４】
走査型電子顕微鏡装置の状態を金属粒子画像から評価するための装置であって、
金属粒子画像を入力する画像入力手段と、入力した画像のノイズを除去するノイズ除去手段と、ノイズを除去した画像の画質を定量化して画質評価値を得る画質定量化手段と、画質評価値に基いて画質の良否を判定する判定手段と、その判定結果を表示する表示手段とを具備することを特徴とする走査型電子顕微鏡装置の評価装置。
【請求項５】
前記画質定量化手段は、金属粒子画像の濃度ヒストグラムからパターン部と背景部との分離度を算出する判別分析手段を具備し、その分離度の値を画質評価値とすることを特徴とする請求項４記載の走査型電子顕微鏡装置の評価装置。
【請求項６】
前記画質定量化手段は、金粉粒子画像全体または所望の領域のみを抽出する領域抽出手段と、二値化するためのしきい値を求めるしきい値算出手段と、しきい値によりパターン部と背景部に分ける二値化手段と、二値画像に対して金粉粒子のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、エッジの幅を広げる膨張処理手段と、元の金粉粒子画像から膨張処理したエッジ部分のみの濃度ヒストグラムを抽出するエッジ濃度情報抽出手段とを具備することを特徴とする請求項５記載の走査型電子顕微鏡装置の評価装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は走査型電子顕微鏡（以下ＳＥＭと略称する）装置の調整において、チェック用の金属粒子の観察画像から装置の状態を定量的に把握するための評価方法及び評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の半導体ＬＳＩの微細化により、ウェハ上のＬＳＩパターンやＬＳＩパターンの原版となるフォトマスクのパターンを計測する手段として、主に測長ＳＥＭ装置が利用されている。年々、パターン寸法が小さくなるに従い、測長ＳＥＭ装置に要求される測定精度も厳しくなってきている。例えば、ＩＴＲＳのテクノロジーロードマップでは、測定装置に要求される精度として、２００７年以降では０．５ｎｍ以下（３σ）の測定再現精度が必要とされている。
【０００３】
測長ＳＥＭ装置は電子銃から照射された電子ビームが、コンデンサレンズによって収束され、アパーチャーを通って、ウェハやフォトマスクのパターン上に当たった際に放出される二次電子をディテクターで捉えることで電気信号に変換し、二次元画像を取得する。この二次元画像の情報を元にパターンの寸法などを高精度に測定する。
【０００４】
測長ＳＥＭ装置の測定精度を安定させるためには、装置の日常的な管理・保守が必要不可欠である。特に電子ビームを制御するコンデンサレンズやアパーチャー、非点収差、フォーカスなどのパラメータを正しく調整し、良好な画質のパターン画像を安定的に取得する必要がある。
【０００５】
従来、ＳＥＭ装置を利用するユーザーが装置の状態を確認する手段として、金などの金属粒子を高倍率で観察し、その観察画像の良し悪しを目視で定性的に判断する方法が取られていた。
【０００６】
しかしながら、金属粒子の観察画像を目視で確認する方法では、以前に比べてどのくらい良くなった（又は悪くなった）のかを数値的に表すことができないという欠点があった。また、見る人の主観によって結果が左右されるという問題もある。
【０００７】
ところで、特許文献１には、良質な観察画像を予め登録しておき、観察画像を、登録済みの良質な画像と比較し一致率を算出し、その一致率の値を許容値と比較することにより画質低下を認識することが提案されているが、残念なことに、その具体的な内容が一切記載されていない。
【特許文献１】特開平６−３２５７１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は斯かる背景技術を鑑みてなされたもので、金属粒子の観察画像からＳＥＭ装置の状態の良し悪しを定量的かつ高精度に表すことができるようにすることを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明において上記課題を達成するために、まず請求項１の発明では、走査型電子顕微鏡装置の状態を金属粒子画像から評価するための方法であって、
金属粒子画像を入力する画像入力工程と、入力した画像のノイズを除去するノイズ除去
工程と、ノイズを除去した画像の画質を定量化して画質評価値を得る画質定量化工程と、画質評価値に基いて画質の良否を判定する判定工程と、その判定結果を表示する表示工程とを含むことを特徴とする走査型電子顕微鏡装置の評価方法としたものである。
【００１０】
また請求項２の発明では、前記画質定量化工程は、金属粒子画像の濃度ヒストグラムからパターン部と背景部との分離度を算出する判別分析工程を含み、その分離度の値を画質評価値とすることを特徴とする請求項１記載の走査型電子顕微鏡装置の評価方法としたものである。
【００１１】
また請求項３の発明では、前記画質定量化工程は、金粉粒子画像全体または所望の領域のみを抽出する領域抽出工程と、二値化するためのしきい値を求めるしきい値算出工程と、しきい値によりパターン部と背景部に分ける二値化工程と、二値画像に対して金粉粒子のエッジを抽出するエッジ抽出工程と、エッジの幅を広げる膨張処理工程と、元の金粉粒子画像から膨張処理したエッジ部分のみの濃度ヒストグラムを抽出するエッジ濃度情報抽出工程とを含むことを特徴とする請求項２記載の走査型電子顕微鏡装置の評価方法としたものである。
【００１２】
また請求項４の発明では、走査型電子顕微鏡装置の状態を金属粒子画像から評価するための装置であって、
金属粒子画像を入力する画像入力手段と、入力した画像のノイズを除去するノイズ除去手段と、ノイズを除去した画像の画質を定量化して画質評価値を得る画質定量化手段と、画質評価値に基いて画質の良否を判定する判定手段と、その判定結果を表示する表示手段とを具備することを特徴とする走査型電子顕微鏡装置の評価装置としたものである。
【００１３】
また請求項５の発明では、前記画質定量化手段は、金属粒子画像の濃度ヒストグラムからパターン部と背景部との分離度を算出する判別分析手段を具備し、その分離度の値を画質評価値とすることを特徴とする請求項４記載の走査型電子顕微鏡装置の評価装置としたものである。
【００１４】
また請求項６の発明では、前記画質定量化手段は、金粉粒子画像全体または所望の領域のみを抽出する領域抽出手段と、二値化するためのしきい値を求めるしきい値算出手段と、しきい値によりパターン部と背景部に分ける二値化手段と、二値画像に対して金粉粒子のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、エッジの幅を広げる膨張処理手段と、元の金粉粒子画像から膨張処理したエッジ部分のみの濃度ヒストグラムを抽出するエッジ濃度情報抽出手段とを具備することを特徴とする請求項５記載の走査型電子顕微鏡装置の評価装置としたものである。
【発明の効果】
【００１５】
本発明は、金属粒子の観察画像からＳＥＭ装置の状態の良し悪しを定量的かつ高精度に表すことができるという効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して本発明の最良の一実施形態を詳述する。
【００１７】
図１は本発明に係る一実施形態におけるＳＥＭ装置の評価方法を実行するＳＥＭ装置の評価装置の構成を示すブロック図である。この図において、１は金属粒子の観察画像を入力する画像入力部である。２は入力した画像に対してノイズ除去処理やエッジ抽出処理、二値化処理などの画像処理を適用する画像処理部である。このとき処理された画像は３の画像表示部（モニタなど）で表示されると共に、４の画像データ保存部に画像データとして保存される。
【００１８】
次に５の演算処理部では判別分析法による画質評価値などを計算する。ここで得られた結果は６の数値データ保存部に保存される。また、７のデータ解析部では数値データ保存部のデータを解析することで画質の定量化処理や、画像の良し悪しの判定処理などを行う。最後に、その結果がファイルやプリンタ、モニタ等の結果表示部８に表示される。
【００１９】
次に図２の処理フローを参照して、本発明に係る一実施形態におけるＳＥＭ装置の評価装置がＳＥＭ装置の評価方法を実行する動作を説明する。最初に、ＳＥＭ画像入力処理Ｓ１により、ＳＥＭ装置状態を評価するための金属粒子観察画像を入力する。この画像は通常２５６階調のビットマップ形式である。次にノイズ除去処理Ｓ２で画像の平滑化処理などにより、入力画像上にあるノイズを除去する。ノイズが除去された画像から領域選択処理Ｓ３により、画質評価値を算出したい領域を抽出する。これは、画像全体でも注目したい金属粒子１個分の範囲でも良い。選択領域から、エッジ部分の濃度データ抽出処理Ｓ４により金属粒子のエッジ部分に相当する濃度データだけを抽出する。この具体的な方法については図３の処理フローで詳細を説明する。
【００２０】
次に抽出された濃度データに対して画像定量化処理Ｓ５を実施することで、画質評価値を得る。画像定量化処理Ｓ５は判別分析法を利用する。ここで判別分析法について説明する。
【００２１】
一般的に、パターン部分と背景部分との両方を含む画像の濃度ヒストグラムは２つの山の部分から成るが、パターン部分と背景部分とを分離するということは、濃度ヒストグラムの２つの山を分離することに等しい。そこで、２つの山ＡとＢとの分離度が、もっとも適切なしきい値ｋを求める方法を考える。それには、Ａの平均値ａとＢの平均値ｂとｋとの間の分散を最大にするｋの値を求めれば良い。判別分析法とは、画像の濃度値のヒストグラムにおいて、濃度値の集合をしきい値ｋで２つのクラス（ｋ以上とｋ未満）に分割したと仮定したとき、２つのクラスの分離が最も良くなるようにしきい値ｋを決めるという考え方に基いている。実際には、２つのクラスの平均値の分散（クラス間分散）と、画像全体での分散の比を最大にするという基準によりｋを決める。
【００２２】
次に、このｋの具体的な決め方を以下の数１に示す各式で説明する。与えられた画像が１，２，…，ＬのＬレベルの濃度値を持つとする。ここでしきい値をｋとして、ｋより大きな濃度値をもつ画素と、それ以下の濃度値をもつ画素の２つのグループに分け、クラス１、クラス２とする。レベルｉの画素数をｎi、全画素数をＮとすると、クラス間分散は式（１）で与えられ、画像全体での分散は式（２）で与えられる。また、式（３）で与えられる評価基準値ηは、クラス間分散を画像全体での分散で正規化したものである。これは、０≦η≦１の範囲の値をもち、１に近いほど2クラスの分離度、或いはヒストグラムの双峰性が高いことを示す有効な評価尺度である。つまり最適なしきい値を求めるには、ｋを変化させてηを最大にするｋの値をみつければ良い。なお、本発明においてはηの最大値を画質評価値としている。
【００２３】
【数１】
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ＳＥＭ装置の調整がうまくいっている場合には、金属粒子画像のコントラストが大きくてノイズ成分が少なく、粒子パターンのエッジが明瞭となる。このような画像の濃度ヒストグラムは粒子パターン部と背景部がきちんと分離しており双峰形を成す。一方、調整がうまくいっていない場合の金属粒子画像は、コントラストが小さくてノイズ成分が多く、粒子パターンのエッジも不明瞭である。この場合には画像の濃度ヒストグラムは粒子パターン部と背景部とが重なって分離しておらず、双峰形が崩れていることが多い。
【００２４】
つまり判別分析法による評価により、ＳＥＭ装置の調整が良好な画像においてはより１
に近い大きな画質評価値が得られ、逆に調整不良の場合にはより０に近い小さい画質評価値しか得られないことになる。
【００２５】
これらの処理によって得られた画質評価値が、ある基準値をクリアしているかどうかを判定処理Ｓ６によって比較評価する。ここでの基準値とは、ＳＥＭ装置の立上げ時や調整作業直後の安定している状態で撮影した金属粒子観察画像から得られる画質評価値や、経験的にＳＥＭ装置の安定性が損なわれると予想される画質評価値のしきい値などを使用する。判定処理の結果がＯＫの場合は、その旨と画質評価値を表示する合格処理Ｓ７を実施し、ＮＧの場合は画質評価値とともに装置の調整を促すメッセージを表示するＮＧ処理Ｓ８を実施する。
【００２６】
ここでエッジ部分の濃度データ抽出処理Ｓ４の詳細について、図３のフロー図を参照して説明する。まず最初に、しきい値算出Ｐ１を行う。しきい値を求める方法は単純法やモード法、Ｐタイル法、判別分析法など様々なものがある。単純法は画像中にある濃度値の最大と最小の平均値をしきい値とする方法である。モード法はパターン画像のヒストグラム中にはパターン部分と背景部分を表す２つの山（モード）があり、濃度分布が双方形になることを前提に、２つの山を分離する谷となるところをしきい値とする方法である。またＰタイル法はマスクパターン画像の中でパターン部分の占める割合が予めＰ％であると分かっている場合に、ヒストグラムから累積分布がＰ％になるようなところをしきい値とする方法である。
【００２７】
次に、算出されたしきい値によって金属粒子画像を粒子パターン部分と背景部分とに分離する二値化処理Ｐ２を行う。この処理により金属粒子画像の粒子部分が黒に、背景部分が白に変換され二値画像が得られる。
【００２８】
次に、二値画像に対してエッジ抽出処理Ｐ３を実施して金粉粒子の輪郭画像を取得する。これは金粉粒子のエッジ部分のみが黒で他が白になっている画像である。一般的にエッジ抽出処理によって得られる輪郭画像の輪郭線は幅が１ｐｉｘｅｌしかないため、幅を持たせ輪郭帯とするためにエッジ膨張処理Ｐ４を行う。これは、二値画像に対する膨張処理を複数回実施することで実現できる。膨張処理というのは、ある画素が黒だった場合にその近傍（３×３領域など）の画素も黒に変換する処理を、画像の全画素に対して行うものである。
【００２９】
図４に元の金粉粒子画像とＰ１〜Ｐ４の処理を実施した後の膨張した輪郭画像を示す。
【００３０】
最後に濃度データ抽出処理Ｐ５により、膨張処理によって得られた輪郭帯部分と同じ位置にある画素濃度データを、元の画像データから抽出する。これにより、ＳＥＭ装置のフォーカスぼけや各調整項目の不良の影響が現れやすいエッジ付近のみの画素濃度データを、効率的に取得することが可能となる。図５に、この画素濃度データのヒストグラムグラフの一例を示す。判別分析法では、パターン部分と背景部分の画素濃度データが面積的に差があると評価値が大きく低下するため、金粉粒子画像の画質を比較評価するには、画素濃度データがパターン部と背景部がほぼ１：１で構成されるようにする必要がある。金粉粒子のエッジ付近はパターン部と背景部が同じ程度含まれることになるため、エッジ部分のみのデータを利用する本手法は有用である。
【実施例】
【００３１】
ここで、本発明の実施例としてＳＥＭ装置のフォーカスズレと非点収差ズレを調整する際の画質定量化例について述べる。図６は金粉粒子画像の撮影時にわざと少しずつフォーカスをずらした場合の金粉粒子画像と、各画像におけるエッジ領域の画素濃度データのヒストグラムを表示したものである。ＪｕｓｔＦｏｃｕｓの場合のヒストグラムグラフは、
明るく濃度値が大きい部分と暗くて濃度値が小さい部分の２箇所にピークがあり、双峰形を成していることが分かる。しかしながら、フォーカスがずれている場合にはヒストグラムの双峰形が崩れている。しかも、フォーカスのズレ量の大きさによってヒストグラムの崩れ具合が異なっており、Ｄｅｆｏｃｕｓ１に比べてＤｅｆｏｃｕｓ２の方がヒストグラムの形が大きく崩れていることが分かる。
【００３２】
本発明では判別分析法の手法により、金粉粒子画像のヒストグラムの形の良し悪しを数値化することで、画像そのものを画質評価値として定量化する。そのため、フォーカスの良し悪しを定量比較することが可能となる。図６の各金粉粒子画像における画質評価値は、ＪｕｓｔＦｏｃｕｓ＝０．７７４、Ｄｅｆｏｃｕｓ１＝０．７３２、Ｄｅｆｏｃｕｓ１＝０．６９７であった。画質評価値はより１に近い方が、画質が良いことになる。
【００３３】
図６の金粉粒子観察時において、Ｆｏｃｕｓの高さを除々に変化させた場合の各画像について画質評価値を算出した結果を図７に示す。図７のグラフから分かるように、Ｆｏｃｕｓの高さに対する画質評価値の変化は、二次曲線に近似することができる。この二次曲線の頂点がＪｕｓｔＦｏｃｕｓの位置となる。
【００３４】
ＳＥＭ装置では非点収差をなくすために、Ｓｔｉｇｍａｔｏｒというパラメータを調整する。図８はＳｔｉｇｍａｔｏｒでＸ方向の非点を調整した際の調整前後の画像である。非点補正前の画像は金粉粒子のエッジ部分がボケており、金粉と背景のコントラストが低くなっているが、非点補正後の画像はエッジ部分のボケやコントラストが改善されていることが分かる。本発明の手法でこの２つの画像の画質評価値を求めたところ、補正前＝０．７２９、補正後＝０．７７０であり、画質評価値は補正後の方が高くなった。
【００３５】
図９に非点収差がない状態からＳｔｉｇｍａｔｏｒ（ｘ）を変更したときのＳｔｉｇｍａｔｏｒ（ｘ）レベルと画質評価値の関係例をグラフに示す。グラフからＳｔｉｇｍａｔｏｒ（ｘ）を変更すると、最初は少しずつ画質評価値が下がっていき、ズレ量があるレベル以上になると直線的に画質評価値が低くなっていることが分かる。この結果から、非点収差についてもフォーカスと同様に調整の良し悪しを定量的に評価することが可能であるといえる。
【００３６】
以上のことから、フォーカスやＳｔｉｇｍａｔｏｒ調整時において、金粉粒子の画像を取得して画質評価値を算出することを繰返し実施しモニタリングすることで、定量的な最適調整が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明に係るＳＥＭ装置の評価装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係るＳＥＭ装置の評価装置の動作を説明する処理フローである。
【図３】エッジ部分の濃度データ抽出処理の詳細フローである。
【図４】金粉粒子画像と、その金粉粒子画像からエッジ部分のみを抽出して膨張させた輪郭画像との一例を示す図。
【図５】エッジ部分の濃度ヒストグラムの一例を示す図である。
【図６】フォーカスとエッジ部分の濃度ヒストグラムの関係例を示す図である。
【図７】フォーカスと画質評価値の関係例を表すグラフである。
【図８】非点収差の調整前後の画像例を示す図である。
【図９】非点収差がない状態からＳｔｉｇｍａｔｏｒ（ｘ）を変更したときのＳｔｉｇｍａｔｏｒ（ｘ）レベルと画質評価値との関係例を示すグラフである。
【符号の説明】
【００３８】
１…画像入力部
２…画像処理部
３…画像表示部
４…画像データ保存部
５…演算処理部
６…数値データ保存部
７…データ解析部
８…結果表示部
Ｓ１…ＳＥＭ画像入力処理
Ｓ２…ノイズ除去処理
Ｓ３…領域選択処理
Ｓ４…エッジ部分の濃度データ抽出処理
Ｓ５…画像の定量化処理
Ｓ６…判定処理
Ｓ７…合格処理
Ｓ８…ＮＧ処理
Ｐ１…しきい値算出
Ｐ２…二値化処理
Ｐ３…エッジ抽出処理
Ｐ４…エッジ膨張処理
Ｐ５…濃度データ抽出処理
【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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