(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォトマスクパターンの形状を自動計測する方法において、
（ａ）計測するマスクパターンの画像を取得する工程と、
（ｂ）前記マスクパターン画像から任意のパターン部分を切り出す工程と、
（ｃ）該パターン部と同じ位置の設計データ、又は正常なマスクパターンから正常なパターン部分の画像を取得する工程と、
（ｄ）前記正常なパターン部分画像の輪郭を抽出する工程と、
（ｅ）前記輪郭の輪郭線からベクトルデータを生成する工程と、
（ｆ）前記ベクトルデータから基準ベクトルを決め、該基準ベクトルと前記ベクトルデータ中の各ベクトルの相対角度を用いてパターン信号への変換を行う工程と、
（ｇ）前記パターン信号からパターン形状の種類を決定するパターン形状認識をする工程と、
（ｈ）前記パターン形状認識によって決定した形状の種類毎にパターン部分の形状特性値を計測する工程と、
からなる工程を実行することによりマスクパターン画像の所望のパターン部分について自動分類及び形状特性値の自動計測を可能とすることを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測方法。
【請求項２】
フォトマスクパターンの形状を自動計測する装置において、
（ａ）計測するマスクパターンの画像を取得するマスクパターン画像取得処理する手段と、
（ｂ）前記マスクパターン画像から任意のパターン部分を切り出すパターン部分切り出す処理手段と、
（ｃ）該パターン部と同じ位置の設計データや正常なマスクパターンから正常なパターン部分の画像を取得する正常なパターン部分画像取得して処理する手段と、
（ｄ）前記正常なパターン部分画像の輪郭を抽出する輪郭抽出処理する手段と、
（ｅ）前記輪郭の輪郭線からベクトルデータを生成するベクトルデータ化処理する手段と、
（ｆ）前記ベクトルデータからパターン信号を生成するパターン信号化処理する手段と、
（ｇ）前記パターン信号からパターン形状の種類を決定するパターン形状認識して、処理する手段と、
（ｈ）前記パターン形状認識処理によって決定した形状の種類毎にパターン部分の特性値を計測する形状計測して処理する手段と、
からなることを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測装置。
【請求項３】
フォトマスクパターンの形状を自動計測するプログラムにおいて、
（ａ）計測するマスクパターンの画像を取得するマスクパターン画像取得処理プログラムと、
（ｂ）前記マスクパターン画像から任意のパターン部分を切り出すパターン部分切り出しプログラムと、
（ｃ）該パターン部と同じ位置の設計データや正常なマスクパターンから正常パターン部分の画像を取得する正常なパターン部分画像取得処理プログラムと、
（ｄ）正常なパターン部分画像の輪郭を抽出する輪郭抽出処理プログラムと、
（ｅ）前記輪郭の輪郭線からベクトルデータを生成するベクトルデータ化処理プログラムと、
（ｆ）前記ベクトルデータから基準ベクトルを決め、該基準ベクトルと前記ベクトルデータ中の各ベクトルの相対角度を用いてパターン信号を生成するパターン信号化処理プログラムと、
（ｇ）前記パターン信号からパターン形状の種類を決定するパターン形状認識プログラム処理と、
（ｈ）前記パターン形状認識処理によって決定した形状の種類毎にパターン部分の特性値を計測する形状計測プログラムと、
を具備し、マスクパターン画像の所望のパターン部分について、自動分類及び形状特性値の自動計測を実行することを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測プログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のフォトマスクパターン形状自動計測プログラムを搭載することを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測装置。
【請求項５】
前記請求項１記載の方法，又は請求項２記載の装置又は請求項４記載の装置を用いてフォトマスクパターン形状を計測して、フォトマスクを製造することを特徴とするフォトマスク製造方法。
【請求項６】
前記請求項５記載のフォトマスク製造方法にて製造されたフォトマスクを用いて半導体装置を製造することを特徴とする半導体装置の製造方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は半導体製造のリソグラフィ工程に用いられるフォトマスクのマスクパターン画像の所望のパターン部分を自動分類しパターン形状を自動計測するためのフォトマスクパターン形状自動計測方法、およびフォトマスクパターン形状自動計測プログラムならびにフォトマスクパターン形状自動計測装置及びその装置をもちいてフォトマスクを製造する方法及びフォトマスクを用いて半導体装置の製造方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の半導体ＬＳＩパターンの微細化に伴い、パターン原版としてのフォトマスク４も同様に微細化への対応を迫られており、同時に高精度化への要求は非常に厳しい。従来、フォトマスク４品質における重要項目として、欠陥・寸法精度・アライメントの３項目が特に重視されており、半導体の微細化が進む現在ではそれぞれの項目のマスクパターン１の形状特性値１０を計測するための高精度なフォトマスク４専用検査装置が開発され使用されている。しかしフォトマスクパターン１の微細化による高精度化への要求は、前記３項目以外のあらゆる品質項目（パターン形状、パターンデータ保証、耐久性、クリーン度等）においても同様になりつつあり、特にマスクパターン形状特性値の精度については直接ＬＳＩ回路の精度および性能に関わることから、かなり重視されるようになってきた。
【０００３】
フォトマスク４のパターン形状７は、半導体回路１６のマスクレイアウトの設計８において設計図面通りのパターン８が精度良くマスク４上に再現されていることが望ましいのは当然である。しかし、実際にはリソグラフィ技術を用いてガラス上の金属薄膜に微細なパターンを加工しているため、マスクパターン１と設計パターン８、９とは完全に同一形状ではなく、寸法差やコーナー部の丸みなど、微小な違い１８が存在する。この違いはマスク４上で数十〜数百ナノメートル程度の大きさであることがほとんどであるが、近年の超ＬＳＩの微細化の進展によって、これが半導体回路１６の特性に影響を与えることが懸念され始めている。すなわち、微細なパターンであるほど、パターン１自体に対して前記のパターン形状の違い１８が相対的に大きくなり、半導体装置の特性値１７に影響するようになってきたということである。
【０００４】
また、近年の急激な微細化に伴い、投影露光技術において光学原理を積極的に利用することで前記のパターン形状の問題を改善しようという試みが盛んになってきている。その代表例は光近接効果補正マスク（以下ＯＰＣマスクと称する）である。ここでＯＰＣマスクについて説明する。ＯＰＣマスクは、ウェハ露光転写時に回路パターン１６形状が精度良く転写されるように、本来の回路パターン１６に近接あるいは接触するようにして微細な光近接効果補正パターン（以下ＯＰＣパターンと称する）が付加されているマスクである。ＯＰＣパターンは、投影露光転写時に光学的近接効果が原因で生じる転写パターン形状の劣化に対して、近接するパターン同士の光干渉効果を利用して形状補正し、本来の設計パターン８を精度よく、半導体装置用基板１９に転写可能にすることを目的とするパターンであり、本来の回路パターン１６の四隅や隣接するパターンと最も近接する部分に配置されることが多い。また最近では回路パターン１６全体を複雑に変形させるような種類のＯＰＣパターンも提案されている。ただし、本来の回路パターン１６としては不要なため、ＯＰＣパターン自身は転写されない程度に微細でなければならない。従って、ＯＰＣパターンは従来のパターンよりもかなり微細であるため、マスクパターン１の寸法ルールが従来のマスクよりも飛躍的に微細化することになり、マスク製造技術の点では非常に高度な微細加工技術を必要とする。もちろん、微細化の点では従来型のフォトマスク４も同様に進展していくことは確実であり、やはり高度な微細加工技術が要求されるようになっている。そこでフォトマスク製造及び検査技術の課題として重視されるようになったのが、前述のパターン形状特性値１０の精度の問題である。
【０００５】
マスク４品質上の点検項目としてパターン形状７を表す場合、様々な項目がある。例えば、パターンコーナー部の丸み（＝コーナーラウンド）、直線パターンエッジ部のギザツキ（＝エッジラフネス）、描画時のパターンズレ（＝バッティングエラー）、形状歪み、テーパー形状など、パターンのそれぞれの部分ごとにチェックすべき項目がある。なお、括弧内はフォトマスク検査工程で通常使われている項目名である。さらに最近では、微細なパターンを精度良くウェハ１９上に転写する上でＯＰＣパターン等の形状の丸みが問題となる場合があり、パターン形状の矩形性なども考慮する必要が出てきている。
【０００６】
これらのパターン形状７の精度を確認する手段として従来は、光学顕微鏡やＳＥＭを用いてマスクパターン１の形状７観察を行い、パターン１のエッジのギザつきやパターン１のコーナー部の形状丸み等の項目について異常がないかどうかを検査者の目視観察によって判定していた。またその他の手段として、前述の光学顕微鏡やＳＥＭによるマスクパターン１の観察画像１５をコンピュータに画像データとして読み込んだ後、コンピュータの画面上でパターン１形状７と設計パターン８を比較して形状７の善し悪しを判断したり、画像データの濃淡からパターンを判別した上で画像処理ソフトのツール等を使って、パターンコーナーの大きさや角度、パターン幅などをマウス操作により計測して形状の精度を確認していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前記のようなパターン形状７の精度の確認手段において、光学顕微鏡（レーザー顕微鏡や共焦点顕微鏡等の、同様に高倍率での観察を目的とするパターン観察装置も含む）やＳＥＭによる目視観察では、判定は検査者の主観によるため、検査者によってまちまちの判定となるおそれがあった。また、コンピュータの画面１上で設計パターン８と比較する場合も検査者による主観的な判定によるため、同様な問題があった。こうしたパターン１形状７の確認方法の根本的な問題は、客観的に評価するための数値表現ができないこと、つまりパターン１形状７の形状特性値１０を定量的に計測し、正確に評価することができないということである。
【０００８】
この意味においては、前記の画像処理ソフトのツールを使った従来手段は、形状７を長さや角度などによって数値で表すことができるため、他の手段より優れているといえる。しかしながら前記手段では、画像データ７の濃淡差によってパターンの輪郭を判断した上でマウスの手動操作で計測するため、パターン１のコーナーの大きさや、パターン幅などを計測する際の計測ポイントが測定者によって変わってしまい、正確な計測ができないという問題があった。また、前記手段でパターン１形状７の特性値１０として計測できるのは、長さや角度など直接的に計測可能なものだけで、曲線形状などは計測できなかった。また、パターン１形状７の特性値は１つのパターン２に対して１箇所とは限らないため、いくつも手動で計測するのは煩わしいという問題もある。
【０００９】
このように従来の手段ではパターン１形状７の特性値１０を自動的に正確かつ迅速に評価するには不十分であった。本発明は上記の問題点を鑑みてなされたもので、微細なパターンを含むフォトマスク４のパターン１形状を自動分類１２し、分類された形状毎１４に自動で迅速かつ正確・高精度に計測することを可能にする方法およびソフトウェアならびに装置を提供することを目的とする。
【００１０】
【問題を解決するための手段】
上記課題を解決するために請求項１に記載の発明に係るフォトマスクパターンの形状を自動計測する方法において、フォトマスクパターンの形状を自動計測する方法において、  （ａ）計測するマスクパターンの画像を取得する工程と、  （ｂ）前記マスクパターン画像から任意のパターン部分を切り出す工程と、  （ｃ）該パターン部と同じ位置の設計データ、又は正常なマスクパターンから正常なパターン部分の画像を取得する工程と、  （ｄ）前記正常なパターン部分画像の輪郭を抽出する工程と、  （ｅ）前記輪郭の輪郭線からベクトルデータを生成する工程と、  （ｆ）前記ベクトルデータから基準ベクトルを決め、該基準ベクトルと前記ベクトルデータ中の各ベクトルの相対角度を用いてパターン信号への変換を行う工程と、  （ｇ）前記パターン信号からパターン形状の種類を決定するパターン形状認識をする工程と、  （ｈ）前記パターン形状認識によって決定した形状の種類毎にパターン部分の形状特性値を計測する工程と、からなる工程を実行することによりマスクパターン画像の所望のパターン部分について自動分類及び形状特性値の自動計測を可能とすることを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測方法である。
【００１１】
また、請求項２に記載の発明に係るフォトマスクパターンの形状を自動計測する装置において、（ａ）計測するマスクパターンの画像を取得するマスクパターン画像取得処理する手段と、  （ｂ）前記マスクパターン画像から任意のパターン部分を切り出すパターン部分切り出す処理手段と、  （ｃ）該パターン部と同じ位置の設計データや正常なマスクパターンから正常なパターン部分の画像を取得する正常なパターン部分画像取得して処理する手段と、  （ｄ）前記正常なパターン部分画像の輪郭を抽出する輪郭抽出処理する手段と、  （ｅ）前記輪郭の輪郭線からベクトルデータを生成するベクトルデータ化処理する手段と、  （ｆ）前記ベクトルデータからパターン信号を生成するパターン信号化処理する手段と、  （ｇ）前記パターン信号からパターン形状の種類を決定するパターン形状認識して、処理する手段と、  （ｈ）前記パターン形状認識処理によって決定した形状の種類毎にパターン部分の特性値を計測する形状計測して処理する手段と、からなることを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測装置である。
【００１２】
また、請求項２に記載の発明に係るフォトマスクパターンの形状を自動計測するプログラムにおいて、（ａ）計測するマスクパターンの画像を取得するマスクパターン画像取得処理プログラムと、  （ｂ）前記マスクパターン画像から任意のパターン部分を切り出すパターン部分切り出しプログラムと、  （ｃ）該パターン部と同じ位置の設計データや正常なマスクパターンから正常パターン部分の画像を取得する正常なパターン部分画像取得処理プログラムと、  （ｄ）正常なパターン部分画像の輪郭を抽出する輪郭抽出処理プログラムと、
（ｅ）前記輪郭の輪郭線からベクトルデータを生成するベクトルデータ化処理プログラムと、  （ｆ）前記ベクトルデータから基準ベクトルを決め、該基準ベクトルと前記ベクトルデータ中の各ベクトルの相対角度を用いてパターン信号を生成するパターン信号化処理プログラムと、  （ｇ）前記パターン信号からパターン形状の種類を決定するパターン形状認識プログラム処理と、  （ｈ）前記パターン形状認識処理によって決定した形状の種類毎にパターン部分の特性値を計測する形状計測プログラムと、を具備し、マスクパターン画像の所望のパターン部分について、自動分類及び形状特性値の自動計測を実行することを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測プログラム。
【００１３】
前記記載の請求項４に係る発明は、請求項３に記載のフォトマスクパターン形状自動計測プログラムを搭載することを特徴とするフォトマスクパターン形状自動計測装置である。
【００１４】
前記記載の請求項５に係る発明は、前記請求項１記載の方法，又は請求項２記載の装置又は請求項４記載の装置を用いてフォトマスクパターン形状を計測して、フォトマスクを製造することを特徴とするフォトマスク製造方法である。
【００１５】
前記記載の請求項６に係る発明は、前記請求項５記載のフォトマスク製造方法にて製造されたフォトマスクを用いて半導体装置を製造することを特徴とする半導体装置の製造方法である。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の内容を詳述する。図１はフォトマスクパターン形状自動計測方法のフロー図である。この図に沿ってフォトマスクパターン形状自動計測方法について説明する。
【００１７】
Ｓ１は計測するマスクパターン１画像１５を取得する手段で検査機やＳＥＭ、光学顕微鏡等を用いる。取得したマスクパターン１画像はビットマップ１１画像のデータとしてコンピュータに取り込まれる。
【００１８】
Ｓ２は取得したマスクパターン１画像から所望のパターン部分２を切り出す手段で、マウスなどのポインティングデバイスを利用して任意に選択されたパターン部分２矩形領域を切り出す。
【００１９】
Ｓ３は切り出されたパターン部分２のビットマップ１１画像のデータである。このビットマップ１１画像のデータは、光透過率を表す画像の濃淡を数値化したデータということもできる。この時、遮光部分と透過部分の数値の差は適宜定めれば良く、遮光部分に相当する数値と透過部分に相当する数値をそれぞれ最小・最大値として、中間階調部分の数値はその間の等分で求められる。
【００２０】
Ｓ４は正常なパターン部分９画像を取得する手段で、前記Ｓ１のマスクパターン１（欠陥パターン画像）を取得処理と同様に検査機やSEM、光学顕微鏡を用いる方法と、Ｓ５に示すように、設計データ８を利用する方法がある。前記マスクパターン１より取得を検査機やＳＥＭ、光学顕微鏡を用いる場合は、前記マスクパターン１より切り出したパターン部分２と同じパターンが正常な状態７で存在するときのみ利用でき、有効である。設計データ８を利用する場合は、切り出したパターン部分の位置座標と領域の大きさの情報を元に、パターン部分２に対応するところの設計データ８をパターン画像に変換する処理を行う。
【００２１】
Ｓ６は輪郭抽出処理をする手段で、正常なパターン部分９画像からパターンの輪郭線３を抽出するための処理で、正常なパターン９のビットマップ１１画像のデータに画像処理を施すことで行う。画像処理には画像のノイズを除去する平滑化処理や多階調データを０または１からなる2値データに変換する2値化処理、パターンと背景部分の境界を抽出するエッジ抽出処理、太さを持つ線の画像を幅が１、すなわち画像データの最小単位になるまで収縮する細線化処理などがあり、これらの処理を適宜組み合わせることにより、パターンの遮光部と透過部の境界をつなげた輪郭線３を抽出することができる。
【００２２】
Ｓ７は、正常なパターン部分９の輪郭線３をベクトルデータ５へ変換するベクトルデータ化処理を行う。輪郭線３の出発点（始点）２３から、順番に、輪郭線に沿った方向に大きさ成分の等しいベクトルを配置して、量と方向をもったベクトル５をつなげて、輪郭線３の終点２４のまでベクトルデータ化処理を行う。これらのベクトルの方向成分のデータをベクトルデータ５とする。
【００２３】
Ｓ８は前記ベクトルデータを１次元配列の数値データに変換するための、パターン信号化処理を行う。パターン信号６はベクトルデータ５をもとに生成する。ここでは輪郭線の出発点２３におけるベクトルを基準ベクトル２１とし、各ベクトル２２の基準ベクトル２１に対する相対角度θに対しCosθを計算して、この値をパターン信号６のデータとした。
【００２４】
Ｓ９は正常なパターン部分９の形状の種類１２を特定するパターン形状１４認識処理を行う。形状認識１４はパターン信号６を微分処理して絶対値をとったデータを利用して行う。
【００２５】
Ｓ１０はパターン形状認識処理１４によって分類されたパターン９形状毎に、パターン１の部分画像２に対して形状計測処理を行う。形状計測処理により、種類別パターン形状１４毎個別に自動計測が行われる。
【００２６】
Ｓ１１では、計測結果である形状特性値のデータが出力される。
【００２７】
次に、実施した一事例に付いて説明する。図２の（１）〜（５）はデータ処理の手順を示し、図２の（１）に示すように、設計データは矩形図形の頂点の座標データの集まりで構成されている。そのため、ダイｔｏデータベース方式の検査機に使われているような変換アルゴリズムを用いて、図２の（２）に示す、ビットマップ１１画像に変換して正常なパターン部分９画像を得る。
【００２８】
図２の（３）は、正常パターン画像９から輪郭線３を抽出した結果である。
【００２９】
図２の（４）には、前記輪郭線３からベクトルデータ５に変換したデータの結果を示す。
【００３０】
図２の（５）には、基準ベクトル２１と各ベクトル２２の相対角度θを表示する、また図３の（１）には横軸にベクトルデータＮｏと、例えば一例として、縦軸にＣｏｓθをとった場合のパターン信号のグラフを示す。このパターン信号６はパターン形状の特徴を１次元の数値データで表したもので、各データは基準ベクトル２１に対する相対角度から求められているため、各ベクトル２２はパターンの向きに関係なくパターン毎に一意に定まる。なお、パターン信号６のデータはCosθに限らず場合に応じてＳｉｎθや、θそのもの、またベクトルデータ５から生成されるその他の数値を利用しても良い。
【００３１】
図３の（２）は、図３の（１）のパターン信号６を微分して絶対値をとったデータを示す。
【００３２】
図３の（２）のデータではピークの数は6個なので、このパターンはハンマーパターンであると認識できる。
【００３３】
ここでは、前記のデータ処理の手順によって分類する形状の種類は、次の図４〜図６に示すように、パターンエッジと、パターンコーナーと、ライン端と、ホールパターンと、セリフパターンと、ハンマーヘッドの6種類とする。
【００３４】
次に、図４〜図６には、前記６種類のそれぞれの形状のパターン信号６と、それを微分して、絶対値をとったデータを示す。図４〜図６からピーク数は形状の種類によって異なり、そのピーク数はパターンの角数と同じになっていることが分かる。つまり、このピークの数を数えることで、パターン形状の種類１２を認識し分類することが可能となる。例えば、図５（１）は（ａ）は、データ図形によるパターンの種類を表わして、ライン端、（ｂ）は、各ベクトル２２の相対角度θをＣｏｓθをとった場合のパターン信号６のグラフを示す、（  ｃ）はパターン信号６を微分して絶対値をとったデータを示す。ピークに▲１▼、▲２▼、▲３▼、付けてピークの数を表わしている。
【００３５】
図７に示す、形状計測処理は筆者が発明・出願済みの「マスクパターン形状計測方法」特願平１１−３６７６６９の手順に沿って行う。図７にその処理手順のフローを示す。図７のＳＳ１は切り出されたパターン部分９画像の輪郭線３を抽出するための処理で、図７の（１）のパターン部分画像に画像処理を施すことで行う。パターン部分９画像の輪郭線３を抽出する手順の画像処理には、画像のノイズを除去する平滑化処理や、多階調データを０または１からなる2値データに変換する2値化処理と、パターンと背景部分の境界を抽出するエッジ抽出処理、太さを持つ線の画像を幅が１すなわち画像データの最小単位になるまで収縮する細線化処理などがあり、これらの処理を適宜組み合わせることにより、パターンの遮光部と透過部の境界をつなげた輪郭線３を抽出することができる。
【００３６】
図７の（２）はパターン部分９画像から輪郭線３を抽出する手順により、輪郭線３を抽出したデータの出力結果である。
【００３７】
次にパターン９の輪郭線３をベクトルデータへ変換するベクトルデータ化処理ＳＳ２を行う。輪郭線３の出発点２３から、順番に輪郭線に沿った方向に大きさ成分の等しいベクトルを配置して、量と方向を持つたベクトル５をつなげて輪郭線の終点２４までベクトルデータ化の処理を行う。これらのベクトルの方向成分のデータをベクトルデータとする。
【００３８】
図７の（３）に輪郭線３データよりベクトルデータ５に変換した結果を示す。
【００３９】
次にベクトルデータ５を線図形データ２０に変換する連結・合成処理を行う。これは最初のベクトルデータの始点２３の座標と、ベクトルデータの個々のｘ、ｙ成分を順次加算していくことで、パターン輪郭線３の各画素の座標値を算出する処理である。これによって算出された各画素の座標値データはパターンの輪郭に沿って順番に並んでおり、線図形を構成しているので線図形データ２０と呼んでいる。図７の（４）に変換された線図形データ２０を示す。
【００４０】
最後に線図形データ２０を用いて、パターン形状の特性値を計測する座標計測処理ＳＳ４を行う。座標計測処理ＳＳ４のアルゴリズムはパターン形状の種類１２毎に異なっており、パターン形状９に応じて異なる形状特性値１０を計測することができる。パターン形状の種類１２と計測される形状特性値１０の詳細を次に述べる。なお、パターン形状の特性値１０は以下に述べる以外にもパターン特徴に応じていろいろ考えられるが、ここで得られた前記線図形データ２０をもとにして、計測処理のアルゴリズムを変更・追加することによって所望の形状特性値１０を得ることが可能である。
【００４１】
次に、図８〜図１３は前記６種類の種類別パターン部１４に付いて順番に計測方法について説明する。
【００４２】
図８に示す、パターンエッジの計測方法について述べる。パターンエッジはエッジのラフネスを計測する。定量化する特性値は図５（ａ）に示す平均粗さとラフネス幅：ａである。平均粗さを求めるには統計的な計算が必要不可欠であり、従来の画像処理手法ではパターンエッジの平均粗さの計算は困難であった。しかし、本発明においては図８（ｂ）に示すような線図形データ２０を生成しｘｙ座標値をもとに計算を行うため、それが可能となっている。具体的には、パターンのエッジ部分の始点２３と始点２４間の線図形データ２０の座標値をもとにエッジの平均線をもとめ、平均線と各座標値の差ｆ（ｘ）の絶対値の定積分値を、終点２４〜始点２３間迄の距離で割ることによって算出される。またラフネス幅ａは、線図形データ２０の座標値を大小の順番に調べ、幅方向の最小値と最大値の差を求めれば良い。
【００４３】
図９に示す、パターンコーナーの計測方法について解説する。パターンコーナーを定量化するための形状特性値１０として、図９（ａ）に示すように、コーナー部分の横方向と縦方向の長さａ、ｂや斜め４５度方向の長さｃ、丸みによって本来のパターンから欠けた部分の面積ｓ、本来のパターンの面積Ｓと欠けた部分の面積ｓとの比によって欠け具合を表す侵食度ｓ／Ｓなどがある。これらの特性値を計測するためには、パターン形状の輪郭線３が曲線的に変化する部分、すなわちコーナーの曲がり始めと曲がり終わりを検知する必要がある。コーナーの曲がり始め曲り終わりは図９（ｂ）に示すように、線図形データ２０の始点２３から順に、一定数はなれた２点間のｘｙ成分移動量から直線の傾きを求め、その傾きが所定の閾値以上（もしくは以下）になるところを調べることで検知することが可能である。なお、パターンの輪郭線３にノイズがのっている場合は、ノイズ部分をコーナー曲がり始めと特定してしまうことが考えられるため、本発明ではマスクパターン画像の画像品質によって閾値を調整できるようにしてある。コーナー部分の横方向と縦方向の長さａ、ｂはコーナー曲がり始めと曲がり終わりの2点間のｘ、ｙ成分の差の絶対値を計算することで求められる。コーナーの斜め方向の長さｃは、曲がり始めと終わりの点より直線を延ばして交わる点から、輪郭線までの距離を斜め４５度方向に計算することで求められる。また、欠けた部分の面積ｓはａ、ｂを二辺とする長方形（＝本来のパターン）からコーナー部分の面積を減算してもとめられる。なお、コーナー部分の面積は線図形データ２０を始点２３から終点２４まで辿りながら、列ごとのピクセル数をすべて合計することで算出される。コーナーの欠け具合を表す侵食度は、単純に本来のパターンの面積Ｓと欠けた部分の面積ｓの比すなわちｓ／Ｓを計算すれば良い。
【００４４】
図１０に示す、ライン端の計測方法について解説する。ライン端には２つの角があるため、定量化するための特性値として図１０（ａ）に示すように、２つのパターンコーナーの横方向と縦方向の長さａ１、ａ２、ａ１、ｂ１、ｂ２、斜め４５度方向の長さｃ１、ｃ２、本来のパターンから欠けた部分の面積ｓ１、ｓ２、ラインの幅ｄなどがある。特性値の中でｄ以外の項目は、パターンコーナーの計測方法と全く同様にして計測することができる。コーナーの曲がり始めと終わりを検知する方法も同様で、図１０（ｂ）に示すように、線図形データ２０の始点２３から順に、一定数はなれた２点間のｘｙ成分移動量から直線の傾きを求め、その傾きが所定の閾値以上（もしくは以下）になるところを調べることで行う。ライン幅ｄは始点２３と終点２４のｘ又はｙ座標（図の場合はｘ座標）の差の絶対値を計することで求められる。
【００４５】
図１１に示す、ホールパターンの計測方法について解説する。ホールパターンを定量化するための特性値は、図１１（ａ）に示すように、横径と縦径ａ、ｂやホール面積ｓ、４つのコーナーのへこみ長（斜め４５度方向の長さ）Ｌ１〜４、本来のパターンの面積Ｓと実際のホールパターンの面積ｓとの比によってパターンの出来具合を表す忠実度ｓ／Ｓなどがある。ホールパターンの横径は、線図形データのｘ方向の最大値と最小値の差を計算することで、縦径はＹ方向の最大値と最小値の差を計算することで求められる。また面積は、線図形データ内に含まれるピクセルの数を算出することで求められる。４つのコーナーのへこみ長Ｌ１〜４は、図１１（ｂ）のように線図形データ２０の最大・最小点からホールパターンの外接矩形（＝本来のパターン）を生成して、この矩形の各頂点からホールパターンの輪郭線までの距離を計算することによって求める。パターンの出来具合を表す忠実度は、本来のパターン面積Ｓ（ａ×ｂ）とホールパターン面積ｓの比すなわちｓ／Ｓを計算すれば良い。
【００４６】
図１２に示す、セリフパターンの計測方法について解説する。セリフパターンを定量化するための特性値としては、図１２（ａ）に示すように、横径と縦径ａ、ｂ、や斜め径ｃ、膨らみの横方向と縦方向の長さｄ、ｅ、セリフパターンの面積Ｓ、各コーナー部のへこみ長（斜め４５度方向の長さ）Ｌ１〜３などがある。セリフパターンの特性値は、図１２（ｂ）に示す予測パターンを元に計測を行う。この予測パターンはセリフパターンの形状から本来のパターンを予測したものである。セリフパターンとベースパターンの交点において、セリフパターンの辺とベースパターンの辺のなす角は設計データでは直角になる。そのため、線図形データの一定数離れた2点間の直線の傾きが、ベースパターンの辺に対して最大となる地点（直角に最も近くなるところ）を基準点として検出することで、本来のセリフパターンを予測することができる。セリフパターンの外接矩形で、この２つの基準点を通るものを予測パターンとする。セリフパターンの横径ａ、縦径bはそれぞれ予測パターンの横径、縦径を算出することで求められる。膨らみ横方向の長さdはベースパターンの縦辺と予測パターンの縦辺との距離を算出することで、膨らみ縦方向の長さeはベースパターンの横辺と予測パターンの横辺との距離を算出することで求められる。３つのコーナーのへこみ長Ｌ１〜３は、予測パターンの頂点からセリフパターンの輪郭線までの距離を計算することで求める。斜め径ｃは、予測パターンの縦横径より三平方の定理によって算出した対角線の長さから、Ｌ１とＬ３を減算することによって求められる。線図形データを２つの基準点の間を辿りながら、列ごとのピクセル数を‐ｘ方向に進んだときは減算、＋ｘ方向に進んだときは加算することにより、セリフパターンと重なり部分を合わせた面積が算出される。よって、ここから重なり部分の面積[ (ａ―ｂ)×（ｂ−ｅ）]  を減算することによって斜線部分のセリフパターン面積が求められる。
【００４７】
図１３に示す、ハンマーパターンの計測方法について解説する。ハンマーパターンを定量化するための特性値は、図１３（ａ）に示すように、横径と縦径ａ、ｂ、やハンマーの突起の長さｃ、ｄ、ハンマーの面積Ｓ、各コーナー部のへこみ長（斜め４５度方向の長さ）Ｌ１〜４などがある。ハンマーパターンの特性値は、図１３（ｂ）に示す予測パターンを元に計測を行う。この予測パターンはハンマーパターンの形状から本来のパターンを予測したものである。ハンマーパターンとベースパターンの交点において、ハンマーパターンの辺とベースパターンの辺のなす角は設計データでは直角になる。そのため、線図形データの一定数離れた2点間の直線の傾きがベースパターンの辺に対して最大となる地点（直角に最も近くなるところ）を基準点として検出することで、本来のハンマーパターンを予測することができる。なお、２つの基準点の位置座標（図１０の場合はｙ座標）が異なる場合には、２つの平均の位置を算出して微調整し、それを新たな基準点とする。ハンマーパターンの外接矩形で、この２つの基準点を通るものを予測パターンとする。ハンマーパターンの横径ａ、縦径ｂはそれぞれ予測パターンの横径、縦径を算出することで求められる。ハンマーの突起の長さｃ、ｄはベースパターンの側辺と予測パターンの測辺との距離を両端それぞれにおいて算出することで求められる。４つのコーナーのへこみ長Ｌ１〜４は、予測パターンの頂点からハンマーパターンの輪郭線までの距離を計算することで求める。またハンマーパターンの面積Ｓは、線図形データを２つの基準点の間を辿りながら、列ごとのピクセル数を‐ｘ方向に進んだときは減算、＋ｘ方向に進んだときは加算することによって求められる。
【００４８】
フォトマスク４のパターン形状７は、半導体回路１６のマスクレイアウトの設計８において設計図面通りのパターン８が精度良くマスク４上に再現されていることが望ましいのは当然である。しかし、実際にはリソグラフィ技術を用いてガラス上の金属薄膜に微細なパターンを加工しているため、マスクパターン１と設計パターン８、９とは完全に同一形状ではなく、寸法差やコーナー部の丸みなど、微小な違い１８が存在する。その課題として、本発明の方法、及び処理の手順を用いて、本発明のソフトウエアの要求するハードウエアの環境を備えたシステム上により、本発明の画像処理ソフトウエアのツール等を用いて検査及びパターン形状の自動計測装置開発提供することにより、微小な違い１８を検査及び自動計測をした。
【００４９】
次に、フォトマスクパターン１の微細化による高精度化への要求は、欠陥パターンの寸法精度と、各フォトマスク間の重ね会わせ精度、の項目以外のあらゆる品質項目（パターン形状、パターンデータ保証、耐久性、クリーン度等）にも厳しい品質規格の要求になりつつあり、特にマスクパターン形状特性値の精度については直接ＬＳＩ回路（半導体回路）の精度および性能に関わることから、重視されるようになってきた。半導体装置の製造時において、半導体装置用基板１９上に形成する半導体回路は光プロセスの手段を用いて、前記半導体装置用基板１９上に感光性レジストの塗布形成と、フォトマスクに形成した回路パターンを露光転写と、現像工程によるレジスト層の現像後に、薄膜導電膜形成、又は腐蝕によるパターン層形成、或いは前記レジストパターンをマスク層としたイオン照射等のプロセス加工が順次繰り返されて、階層構造の回路を形成する為に、複数回工程を実行することが一般的である。又前記半導体回路を形成する為に複数枚のフォトマスクを使用するが、前記工程では半導体回路のパターンを形成にはフォトマスクの精度に大きく依存する為に、本発明で製造したフォトマスクを用いて半導体装置の製造し、又露光転写の精度を検証した。
【００５０】
【発明の効果】
以上のようにフォトマスクパターン形状の計測において、本発明のフォトマスクパターン自動計測方法を用いることにより、所望のパターン部分を自動分類し、パターン形状毎に自動的に迅速でかつ高精度な形状計測が可能となり、さらに統計手法など多様な計算方法が利用できるため、形状の特徴を正確に定量化することが可能となり、本発明の装置を用いて、高精度のフォトマスクが製造され、また、そのフォトマスクを用いた半導体装置の製造においても高い精度の製品を供給でき、又その他のフォトマスクパターン形状においても同じ形状データを用いて、座標計測処理のアルゴリズムを変更するだけで、形状の特徴を定量化するための自動形状計測が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のフォトマスクパターン形状自動計測方法の一実施例の手順Ｓ１〜Ｓ１１を示すフローである。
【図２】正常なパターン部分画像を輪郭画像、ベクトルデータおよびパターン信号に変換する手順Ｓ４〜Ｓ８を示す模式図で、（１）は設計データ、（２）は正常なマスクパターン、（３）は輪郭線、（４）はベクトルデータ、（５）はベクトルデータ相対角度θを表わした。
【図３】図２の続いての手順を表わすグラフ図であり、（１）はパターン信号のグラフ、（２）は微分したデータである。
【図４】と、と、と、  6種類のパターン形状とパターン信号の一実施例であり、（１）は、パターンエッジ（ａ）は正常なマスクパターンであり、（ｂ）は、Ｃｏｓθのグラフ、（ｃ）は積分値の絶対値グラフである。（２）パターンコーナー
【図５】  6種類のパターン形状とパターン信号の一実施例であり、（１）は、ライン端（ａ）は正常なマスクパターンであり、（ｂ）は、Ｃｏｓθのグラフ、（ｃ）は積分値の絶対値グラフである。（２）ホールパターンである。又（ａ）▲１▼、▲２▼、は数を表わす。
【図６】  6種類のパターン形状とパターン信号の一実施例であり、（１）は、セリフパターン（ａ）は正常なマスクパターンであり、（ｂ）は、Ｃｏｓθのグラフ、（ｃ）は積分値の絶対値グラフである。（２）ハンマーヘッドである。
【図７】形状計測処理の手順Ｓ１０を示すフローである。
【図８】前記６種類の内の一実施例で、パターンエッジの特性値である。
【図９】前記６種類の内の一実施例で、パターンコーナーの特性値である。
【図１０】前記６種類の内の一実施例で、ライン端の特性値である。
【図１１】前記６種類の内の一実施例で、ホールパターンの特性値である。
【図１２】前記６種類の内の一実施例で、セリフパターンの特性値である。
【図１３】前記６種類の内の一実施例で、ハンマーパターンの特性値である。
【符号の説明】
Ｓ１…マスクパターン画像取得処理
Ｓ２…パターン部分切り出し処理
Ｓ３…パターン部分画像
Ｓ４…正常なパターン部分画像取得処理
Ｓ５…設計データ
Ｓ６…輪郭抽出処理
Ｓ７…ベクトルデータ化処理
Ｓ８…パターン信号化処理
Ｓ９…パターン形状認識処理
Ｓ１０…形状計測処理
Ｓ１１…形状特性値データ
ＳＳ１…輪郭抽出処理
ＳＳ２…ベクトルデータ化処理
ＳＳ３…連結・合成処理
ＳＳ４…座標計測処理
１…（フォト）マスクパターン
２…任意のパターン部
３…（画像の）輪郭線（抽出）
４…フォトマスク
５…ベクトルデータ
６…パターン信号
７…フォトマスクのパターン形状
８…設計データ
９…正常なマスクパターン（マスクデータ）
１０…形状特性値
１１…ビットマップ画像
１２…パターン形状の種類
１３…正常なパターン部
１４…種類別パターン部
１５…画像
１６…半導体回路
１７…半導体装置の特性値
１８…パターン形状の違い（正常なパターン９とマスクパターン１の形状の差）
１９…半導体装置用基板
２０…線図形データ
２１…基準ベクトル
２２…各ベクトル
２３…始点
２４…終点
【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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