(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定のパターンが存在する被検出体について、該被検出体を画像認識してあらかじめ定めたリファレンス画像に比較することにより該特定のパターンが存在する存在位置を検出する画像認識方法において、
上記リファレンス画像は、検出すべき特定のパターンの１種類に対し複数定めておき、該複数のリファレンス画像に対して優先順位を定め、該優先順位にしたがって順に比較を行って上記特定のパターンが存在する存在位置を検出する画像認識であって、上記優先順位を、上記被検出体の被検出位置または検出座標により変更可能としたことを特徴とする画像認識方法。
【請求項２】
特定のパターンが存在する半導体ウエーハについて、該半導体ウエーハを画像認識してあらかじめ定めたリファレンス画像と比較することにより該特定のパターンが存在する存在位置を検出する画像認識装置において、
上記リファレンス画像は、検出すべき特定のパターンの１種類に対し複数定めておき、該複数のリファレンス画像に対して優先順位を定め、該優先順位にしたがって順に比較を行って上記特定のパターンが存在する存在位置を検出する半導体ウエーハの画像認識であって、上記優先順位を、上記被検出体の被検出位置または検出座標により変更するプログラムを有し、該プログラムにより変更された優先順位に従って順に比較を行うことを特徴とする半導体ウエーハの画像認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識方法、及び半導体ウエーハの画像認識装置に関する。本発明に係る画像認識方法は、各種パターンの位置を検出して該パターンについて各種の検査を行う場合や、該パターンの長さその他の測定を行う場合や、該パターンを構成要素ないしは標識パターンとする各種材料（電子材料等）の製造の工程において、利用することができる。また、本発明に係る半導体ウエーハの画像認識装置は、半導体ウエーハに形成された各種パターンにつき、検査や測定を行う場合、また、半導体装置の製造の工程において、該パターンの存在位置を知る必要がある場合などに、汎用することができる。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、画像認識により各種パターンの位置を検出することが行われている。たとえば測長ＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）では、被測定ポイントの自動検出が、パターンマッチングによる画像認識により、行われている。このようなたとえば測長ＳＥＭで用いられる画像認識は、測定パターンがほぼ同じサイズ、形状に仕上がっている場合には、誤認識がほとんど無いレベルにまで、検出精度が向上している。たとえば量産ウエーハについて、プロセスでのＱＣ（品質管理）を行うための測定等については、測定パターンがほぼ同じサイズ、形状に仕上がっており、誤認識はほとんど無いと言える。
【０００３】
しかし、場合によっては、検出すべき特定のパターンが適正に形成されておらず、このために認識ができないことがある。たとえば、露光により形成されるパターンについては、条件出しなどで露光量、フォーカスを変えて露光したパターンの場合、最適条件からはずれた条件で形成されたパターンでは劣化が起こり、リファレンスとなるパターンとの差が大きい場合には、認識率が大幅に低下し、測定できない場合が生じる。
【０００４】
たとえば、ウエーハ上に露光工程を経て形成されたパターンについて、その長さを測定する測長ＳＥＭの場合を例にとって従来技術の問題点を説明すると、次のとおりである。測長にあたって、通常、被検出体であるウエーハ内のショットマップや、チップ内のポイントの座標などについては、既にファイルが作成されて、登録されているものとする。
【０００５】
自動測長を行う場合には、まず測長ポイントとその周辺のパターンを画像データとして取り込む。現状の技術では、測長ＳＥＭではステージの停止精度が実効±３μｍ程度であるため、ステージ自体はほぼ所定の位置に持ってくることができる。ここでリファレンスの画像データと実パターンとの比較を行って、同一パターンである可能性を算出し、ある閾値以上であれば同一パターンと認識して、測定作業に入る。ここでは、図２に示すように、ライン状のパターンが繰り返し並んで成るパターンを、リファレンスの画像パターンとして、検出を行う。
【０００６】
図２に示すリファレンスの画像パターンは、適正に形成されたパターンに対応したパターンである。よって、理想的には、リファレンスの画像パターンと全く同一のパターンがウエーハ上に形成され、それがリファレンスの画像パターンとの対比で認識され、その位置が検出されることになる。
【０００７】
すなわち、製造工程では、すべてのチップが同じように露光されているはずであるから、不良品でない限りは、リファレンスと同一のパターンとの認識がなされるはずである。しかし、条件出しの場合や、実験用のウエーハでは、チップ毎に露光条件が異なるため、最適条件から大きく外れる場合がある。最適条件から大きく外れたチップでは、パターン形状が崩れ、同一パターンとは認識しなくなる。
【０００８】
たとえば、実際のウエーハ上のパターンが図３に示すように、リファレンスの画像パターンよりもやや太いとする。このようなパターンは、ポジ型レジストを用いた場合に、やや露光アンダーの条件であった場合などに、形成される。図３のパターンの場合、この程度であれば、同一との認識が可能なこともある。
【０００９】
一方、実際のウエーハ上のパターンが図４に示すように、リファレンスの画像パターンよりもかなり細いとする。このようなパターンは、ポジ型レジストを用いた場合に、オーバー露光の条件の場合などに、形成される。図４のパターンの場合、同一とは認識されないことになる。
【００１０】
上記のように、検出すべきパターンが必ずしもリファレンスの画像パターンと一致せず、よって同一との認識がなされなくて、このため位置検出がなされないことは、上記条件出しの場合や実験用のウエーハではありがちであり、場合によっては、実プロセスでも無しとしない。
【００１１】
この問題は、ハーフトーン位相シフト法を用いて露光を行う場合にも、生じる。ハーフトーン位相シフト法は、たとえば１０数％程度の光透過率をもつ半透過膜（ハーフトーン膜）を用いて位相シフト露光を行う手法であるが、これを用いた場合には、２次ピークによる偽パターンＡが解像されることがある。これは図７に示すように、意図した必要なパターン間に、該パターン間の２次ピークによりパターンが形成されてしまう現象である。この場合、適正な露光によりパターンに対応して、偽パターンの無いリファレンスを用いると、同一であるとの認識がなされず、必要な位置検出がなされなくなる。
【００１２】
パターン認識の場合、たとえばホールのように周りに似たようなパターンが多い場合には、たとえば図８の（ａ）に示すような、数字や英文字のように大きな特徴のあるパターンを基準として用いることがある。この場合に、図８の（ｂ）（図８の（ａ）のＸＩＩＩ部該当部の拡大図）に示すように、この周りに２次ピークによるパターンが解像する場合には、２次ピークの無いパターンがリファレンスとして用いられるためやはりパターンの認識率が低下し、基準として必要なパターン認識がなされなくなる。このため、測定ができなくなることがあった。
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は上記従来技術の問題点を解決して、パターン認識を利用して位置検出を行い、これによりたとえば自動測定や、検査、製造などを行う場合のパターン認識率を向上させて、信頼性を向上させた画像認識方法、及び半導体ウエーハの画像認識装置を提供することを課題とする。
【００１４】
【 課題を解決するための手段】
本発明に係る画像認識方法は、
特定のパターンが存在する被検出体について、該被検出体を画像認識してあらかじめ定めたリファレンス画像に比較することにより該特定のパターンが存在する存在位置を検出する画像認識方法において、
上記リファレンス画像は、検出すべき特定のパターンの１種類に対し複数定めておき、該複数のリファレンス画像に対して優先順位を定め、該優先順位にしたがって順に比較を行って上記特定のパターンが存在する存在位置を検出する画像認識であって、上記優先順位を、上記被検出体の被検出位置または検出座標により変更可能としたことを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る半導体ウエーハの画像認識装置は、
特定のパターンが存在する半導体ウエーハについて、該半導体ウエーハを画像認識してあらかじめ定めたリファレンス画像と比較することにより該特定のパターンが存在する存在位置を検出する画像認識装置において、
上記リファレンス画像は、検出すべき特定のパターンの１種類に対し複数定めておき、該複数のリファレンス画像に対して優先順位を定め、該優先順位にしたがって順に比較を行って上記特定のパターンが存在する存在位置を検出する半導体ウエーハの画像認識であって、上記優先順位を、上記被検出体の被検出位置または検出座標により変更するプログラムを有し、該プログラムにより変更された優先順位に従って順に比較を行うことを特徴とする。
【００１６】
本発明によれば、画像認識によって、あらかじめ定めたリファレンス画像と比較することにより特定のパターンが存在する存在位置を検出する場合に、リファレンス画像を検出すべき特定のパターンの１種類に対し複数定めておくので、形成されているパターンが、適正に形成されて得られるべきリファレンス画像と一致しない場合も、次候補、あるいは次次候補としてのリファレンス画像を設定しておくことにより、適正パターンからずれたパターンについてもその認識ができるようになる。よって認識率を高めることができ、画像認識の信頼性を高めることができる。
【００１７】
上記複数のリファレンス画像を用いて、これにより順次比較を行って、特定のパターンが存在する存在位置を検出するが、このとき、用いる複数のリファレンス画像に、優先順位をつけるができる。さらに、この優先順位を、検出する部位により（たとえば半導体ウエーハの左半分と右半分のいずれの部位を検査するかにより）、変更可能にすることができる。検出座標により変更可能にしてもよい。原則的には、各検出の場面に応じて、最も存在しやすいパターンに対応するリファレンスを優先し、以下存在の可能性の高い順に優先順位を決めるのが良い。そのようにすることにより、位置検出の時間を短縮することができる。
【００１８】
すなわち、複数のリファレンス画像に対して優先順位を定め、該優先順位にしたがって順に比較を行うようにすることができ、また、この優先順位を、被検出体（半導体ウエーハ）の被検出位置または検出座標により変更可能とすることができる。
【００１９】
上記複数のリファレンス画像は、適正に形成された上記特定のパターンに対応する主リファレンス画像（たとえば図２に示したような、適正に形成されたパターンそのものの形状のパターン）と、１以上の、該適正に形成された上記特定のパターンからは外れたパターンに対応する副リファレンス（たとえば図５に示したような、適正に形成されたパターンより細った形状のパターンや、図６に示したような、適正に形成されたパターンより太くなった形状のパターン）画像とからなるものとすることができる。
【００２０】
この場合、画像認識の優先順位としては、１番目に上記主リファレンス画像を用いて比較を行い、２番目以降に、上記副リファレンス画像を用いて比較を行うようにでき、また、副リファレンス画像を複数用いるとき、該副リファレンス画像間での優先順位を付けて順に比較を行うようにすることができる。ただし、主リファレンス画像に対応する適正パターンよりも、副リファレンス画像画像に対応するパターンの方が存在確率が高い場合などは、存在確率が高い方を優先してもよいことは、当然である。また、必ずしも常に優先順位をつけられるとは限らないので、その場合は優先順位にこだわる必要はない。
【００２１】
【発明の実施の形態】
以下本発明の好ましい実施の形態の具体例について図面を参照して説明する。但し当然のことではあるが、本発明は図示実施の形態例に限定されるものではない。
【００２２】
実施の形態例１
この実施の形態例は、本発明を、半導体ウエーハ上のパターンの長さを測定する測長ＳＥＭの場合を例とするものである。特に、測長ＳＥＭを使用して、条件出し、あるいは実験用ウエーハのように、露光量、フォーカスを振ってウエーハ内数十ポイント露光したサンプルを測長する場合を例示する。
【００２３】
サンプルは、どのようなものでも構わない。たとえばレジストパターンならば、少なくとも適正条件で露光した場合に測長ＳＥＭで測定可能であれば、下地、レジストの種類、形状などを問わない。レジストパターンに限らず、エッチング後のパターンでも構わず、測定可能なパターンであれば任意である。ここでは１例として、以下のようなサンプルを考える。
【００２４】
シリコンウエーハ上にレジストを塗布したものを使用する。サンプルは、ＫｒＦエキシマレーザ（波長２４８ｎｍ）ステッパーを使用して、０．３０μｍ幅のライン・アンド・スペース（マスク上は１．５μｍで、１／５に縮小露光される）が、露光・現像されて作成されたものである。光学条件は、ＮＡ＝０．５０、σ＝０．６０である。露光量は、最適露光量を中心にして、適当なピッチで振って、露光している。
【００２５】
本例では、次のようにして、測長のための位置検出を行う。被検出体であるウエーハ内のショットマップや、チップ内のポイントの座標などについては、既にファイルが作成されて、登録されているものとする。
【００２６】
自動測長を行う通常の手法にしたがって、測長ポイントとその周辺のパターンを画像データとして取り込む。現状の測長ＳＥＭ技術ではステージの停止精度が実効±３μｍ程度であるため、ステージ自体はほぼ所定の位置に持ってくることができる。ここでリファレンスの画像データと実パターンとの比較を行って、同一パターンである可能性を算出し、ある閾値以上であれば同一パターンと認識する。その認識がなされると、長さ測定の作業に入るものとする。
【００２７】
本例では、適正露光されて得られる場合の図２に示すライン・アンド・スペースパターンを、主リファレンス画像とする。理想的な適正条件でパターン形成がなされていれば、この主リファレンス画像との対比で、パターンの位置検出ができる。この主リファレンス画像を、本例ではリファレンス１と称する。
【００２８】
前述したように、特に条件出しの場合や、実験用のウエーハでは、チップ毎に露光条件が異なるため、条件が最適条件から大きく外れ、形成さるパターンが、最適条件で得られるものとかけ離れる場合がある。
【００２９】
そこで本例では、リファレンス画像を、複数読み込めるようにする。ここでは、上記したように条件が異なるチップにおいて形成されるパターン画像を読み込んでおく。本例では、図２に示すリファレンス１に加え、図６に示す、リファレンス１よりもやや太いパターン（ポジ型レジストを用いてやや露光アンダーの条件とした場合のパターン）を、リファレンス２として記憶しておく。また、図５に示す、リファレンス１よりも細いパターン（ポジ型レジストを用いてやや露光オーバーの条件とした場合のパターン）を、リファレンス３として記憶しておく。
【００３０】
まず、リファレンス１との比較を行う。リファレンス１との比較で同一パターンの存在位置が認識されれば、そこで位置検出は終了し、測長作業を行うことになる。リファレンス１との比較で同一パターンでないと判定された場合には、リファレンス２との比較を新たに行って、判定する。さらに、リファレンス２についても、同一パターンでないと判定された場合には、リファレンス３との比較を新たに行って、判定を行う。
【００３１】
装置としては、図１に構成図を示すように、符号１で示すような複数のリファレンス（ここではリファレンス１〜３）を記憶するメモリを確保する。かつ、リファレンスに優先順位をつけて、順に比較するプログラムを搭載する。ここでは、図１に符号１で示すように、リファレンス１、次いでリファレンス２、次いでリファレンス３の順で、画像認識を行う手順を組んでいる。
【００３２】
これら最適条件から外れたことによるパターンの崩れは、露光量の大小、デフォーカスの方向で異なることから、被検出体であるウエーハ上の位置もしくはチップ座標によって、優先するリファレンスを変更できるように設定する。
【００３３】
図１に符号２で示すのは、このような場合に優先順位を組み換えを行う工程である。この優先順位の組み換え２によって、優先するリファレンスを変更し、たとえば図１に符号３で示すように、リファレンス１、次いでリファレンス３、次いでリファレンス２の順に、優先順位を変更する。
【００３４】
具体的には本例においては、上述した光学条件で露光したパターンは、露光量が小さいときには線幅が太く、露光量が大きくなるほど線幅が細くなる。よって、オリエンテーションフラットを下にして左から右に露光量が増加し、中心を最適露光量になるように露光したとすると、ウエーハの左半分は線幅の太いリファレンス２に対応したパターンのようになり、ウエーハの右半分は線幅の細いリファレンス３に対応したパターンになる。
【００３５】
このように、適正パターンであるリファレンス１からはずれたパターンであるリファレンス２、及びリファレンス３も登録してあるので、ウエーハの左半分ではその領域で存在確率の高いリファレンス２の優先順位を高くし、ウエーハの右半分ではその領域で存在確率の高いリファレンス３の優先順位を高くして、画像認識を行う。具体的には、図１に符号５で示すウエーハの左半分での位置検出では、リファレンス１でのパターンマッチングに失敗した場合に、リファレンス２を使用して、２度目のマッチングを行うようにプログラムする。図１に符号６で示すウエーハの右半分での位置検出では、リファレンス１でのパターンマッチングに失敗した場合に、リファレンス３を使用して、２度目のマッチングを行うようにプログラムする。
【００３６】
リファレンスをさらにリファレンス４，５，６・・・と続けて各種設定し、かつ、ウエーハ上の位置もしくはチップ座標などの測定の場面に応じて、優先するリファレンスを変更できるように設定することができる。本例のような構成にすることにより、各種要因でパターンが適正パターンから外れた場合でも、検出可能となる可能性が向上する。
【００３７】
実施の形態例２
この実施の形態例は、ホールのように周りに似たようなパターンが多い場合に、数字や英文字のように大きな特徴のあるパターンを基準として用いるときに、このパターンがハーフトーン位相シフト法を用いて露光を行って得られたもので、パターンの周りに２次ピークによるパターンが解像する場合の画像認識について、本発明を利用したものである。
【００３８】
本例では、Ｍｏ−Ｓｉを遮光帯として使用した単層マスク（石英基板）を使用し、シリコンウエーハ上にポジレジストを塗布して露光・現像を行い、ホールパターンを形成する。前述の実施の形態例１の通常マスクの場合の例と同様の条件下で、露光量とフォーカスを振って、露光する。露光料が大きくなった場合には、２次ピーク（サブピーク）による偽パターンが解像されることがある。
【００３９】
特に解像度パターンの場合には、目的のパターンをパターンマッチングで探すためには、付近にある特徴的なパターン（数字など）を目標にする場合が多い。ところが、このように比較的大きなパターンでは、２次ピーク（サブピーク）が大きくなり、比較的低い露光量で図８（ｂ）に示すように偽パターンが発生することが知られている。
【００４０】
そこで本例では、この偽パターンが存在する図８（ｂ）の画像をリファレンス２として取り込み、特に、実施の形態例１で説明したように露光量が大きくなるウエーハの右半分を露光した場合の検出の場合に、参照するようにした。これによって、図８（ａ）に示す目標とする特徴的なパターンについての認識率を、向上させることが可能となる。
【００４１】
実施の形態例３
この実施の形態例は、ハーフトーン位相シフト法を用いて露光を行ってホールパターンを得る場合に、図７に示すようにパターンの間に２次ピークによるパターンが解像する場合の画像認識について、本発明を利用したものである。
【００４２】
本来のコンタクトホールの場合でも、多少の２次ピーク（サブピーク）による偽パターンがあっても評価対称となり得るので、ここではこの２次ピーク（サブピーク）による偽パターンが存在する画像パターンをリファレンス２として取り込んで、認識率を向上させるようにした。
【００４３】
【発明の効果】
本発明によれば、パターン認識を利用して位置検出を行い、これによりたとえば自動測定や、検査、製造などを行う場合に、そのパターン認識率を向上させて、信頼性を向上させた画像認識方法、及び半導体ウエーハの画像認識装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  実施の形態例１を示す構成図である。
【図２】  実施の形態例１のリファレンス１を示す図である。
【図３】  実際に形成されるパターンを示す図で、適正パターンより太いパターンの場合を示すものである。
【図４】  実際に形成されるパターンを示す図で、適正パターンより細いパターンの場合を示すものである。
【図５】  実施の形態例１のリファレンス２を示す図である。
【図６】  実施の形態例１のリファレンス３を示す図である。
【図７】  ハーフトーン位相シフトマスクを使用した場合のパターンを示す図である。
【図８】  ハーフトーン位相シフトマスクを使用した場合の特徴的な記号パターンを示す図である。
【符号の説明】
１・・・記憶したリファレンス、２・・・優先順位の組み換え、３・・・記憶したリファレンス（優先順位の組み換え後）、５・・・被検出体の第１の位置検出、６・・・被検出体の第２の位置検出。
【図１】
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【図２】
0003873373.tif 000003
【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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