(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の微細パターンの寸法を測定するパターン寸法測定方法において、
任意の微細パターン上の画像を得る工程と、得られた画像に対して、予め用意された複数の画像テンプレートとの類似度を比較することにより、パターン形状の良，不良を自動的に判断する工程と、判断処理の結果、良と判断された場合はパターン寸法の測定を行い、不良と判断された場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る工程とを含むことを特徴とするパターン寸法測定方法。
【請求項２】
前記判断する工程として、正常なパターンに相当する第１の画像テンプレートと、不良なパターンに相当する第２の画像テンプレートが用意され、パターンの画像と第１の画像テンプレートとの類似度と、パターンの画像と第２の画像テンプレートとの類似度がそれぞれ得られて互いに比較され、この比較結果に基づいて、微細パターンが形状判断基準を満たすか否かが判断されることを特徴とする請求項１記載のパターン寸法測定方法。
【請求項３】
前記パターン形状の判断処理結果を基にパターンの不良原因を測定結果に反映させると同時に、パターン間の分離，結合，及びパターンの倒潰などのパターン異常の種類を自動分類することを特徴とする請求項１記載のパターン寸法測定方法。
【請求項４】
前記複数の画像テンプレートとして、走査型電子顕微鏡で実際のパターンを検出して得られたＳＥＭ画像を用いることを特徴とする請求項１記載のパターン寸法測定方法。
【請求項５】
前記複数の画像テンプレートとして、マスクデータから計算して得られた画像を用いることを特徴とする請求項１記載のパターン寸法測定方法。
【請求項６】
複数の微細パターンの寸法を測定するパターン寸法測定方法において、
任意の微細パターン上の画像を得る工程と、得られた画像に対して、正常なパターンに対する画像テンプレートと前記画像との差の情報のグレーレベルが一定のしきい値以上であるか否かを解析することにより、パターン形状の良，不良を自動的に判断する工程と、判断処理の結果、良と判断された場合はパターン寸法の測定を行い、不良と判断された場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る工程とを含むことを特徴とするパターン寸法測定方法。
【請求項７】
複数の微細パターンの寸法を測定するパターン寸法測定方法において、
任意の微細パターンの画像を得る工程と、前記画像から得られた微細パターンの輪郭により定義される曲線が閉領域を形成するか否かにより、パターン形状の良，不良を自動的に判断する工程と、判断処理の結果、良と判断された場合はパターン寸法の測定を行い、不良と判断された場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る工程とを含むことを特徴とするパターン寸法測定方法。
【請求項８】
複数の微細パターンの寸法を測定するパターン寸法測定方法において、
任意の微細パターンの画像を得る工程と、前記画像から得られた微細パターンの輪郭に相当する曲線の周囲長と該輪郭に囲まれた領域の面積の少なくとも一方が、正常なパターンに対する画像テンプレートの輪郭のそれに対して規格値を超えるか否かにより、パターン形状の良，不良を自動的に判断する工程と、判断処理の結果、良と判断された場合はパターン寸法の測定を行い、不良と判断された場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る工程とを含むことを特徴とするパターン寸法測定方法。
【請求項９】
複数の微細パターンの寸法を測定するパターン寸法測定装置において、
任意の微細パターン上の画像を得る手段と、この手段により得られた画像に対して、記憶部に登録された複数の画像テンプレートとの類似度を比較することにより、パターン形状の良，不良を自動的に判断する手段と、この手段による判断処理の結果、良と判断された場合はパターン寸法の測定を行い、不良と判断された場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る手段とを具備してなることを特徴とするパターン寸法測定装置。
【請求項１０】
サンプル上に形成されたパターンを画像化する観察装置と、
前記サンプル上に設定された複数の測定領域のうちの１つに前記観察装置の観察フィールドを移す移動装置と、
前記観察装置により得られた画像に対して、記憶部に登録された複数の画像テンプレートとの類似度を比較することにより、パターン形状の良，不良を自動的に判断する形状判断装置と、
パターンの寸法を測定する測定装置とを有する画像プロセッサと、
前記移動装置によって前記１つの測定領域へ観察フィールドを移し、前記観察装置によって前記１つの測定領域に存する微細パターンを画像化し、前記形状判断装置によって、パターン形状が良か不良かを判断し、良と判断されるときは前記測定装置によってパターンの寸法を測定した後、前記移動装置によって前記１つの測定領域から次の測定領域へ観察フィールドを移し、不良と判断されるときは、前記測定装置によってパターンの寸法を測定せずに、前記１つの測定領域から次の測定領域へ観察フィールドを移す指示を実行する制御装置と、
を具備してなることを特徴とするパターンの測定システム。
【請求項１１】
複数の微細パターンの寸法を測定するためのコンピュータ読み取り可能なプログラムであって、
任意の微細パターンの画像を得る手順と、得られた画像に対して、予め用意された複数の画像テンプレートとの類似度を比較することにより、パターン形状の良，不良を自動的に判断する手順と、判断処理の結果、良と判断された場合はパターン寸法の測定を行い、不良と判断された場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る手順とを行わせるようにコンピュータを制御するプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、微細パターンの寸法測定技術に係わり、特にパターン形状異常の識別及び自動測定を可能としたパターン寸法測定方法及び測定装置、更にはこの測定方法を実施するためのプログラムを格納した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
半導体製造工程において、回路パターンを形成するために被加工物上にレジストパターンを形成するリソグラフィープロセスは、ドーズ，フォーカスに対するマージンで評価される。これを算出するためには、様々な露光条件（ドーズ，フォーカス）についてのレジストパターンの寸法データが必要であり、その取得のためには測長の自動化が必須である。
【０００３】
ところが、現在の測長装置では、レジストパターンの解像，非解像の判断が十分ではなく、自動測定の後に技術者が再度ウェハを測定装置にセットして解像，非解像の確認をする必要があった。ここで、非解像とは露光条件が適正でない場合に、レジストパターン同士が結合したり、パターンそのものが倒潰したりすることを意味している。
【０００４】
例えば、ツインホールパターンの場合、オーバードーズで露光したパターンでは、ツインホールの間の部分が消失し、２つの穴が結合することがある。また、ラインアンドスペース（Ｌ／Ｓ）パターンの場合、オーバードーズの場合に線幅が細すぎてパターンが倒れたり、レジスト膜厚が減少したりする。逆に、アンダードーズの場合は、スペース部分にレジスト残りが生じる。
【０００５】
ここで、測長装置として通常用いられている走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）の自動測長シーケンスの例を挙げておくと、図９に示すように、「測定点への移動→オートフォーカス→パターンマッチングによる測定ポイントの決定→測定」となっている。パターンマッチングとは、装置に予め記憶させておいた画像テンプレートと実際のサンプルのＳＥＭ画像とを比較して最も類似しているところを測長ポイントとして決定するものである。この類似度は相関係数で示される。従って、相関係数にしきい値を設けておき、得られた相関係数がしきい値よりも低い場合はパターンマッチングエラーとして測定は行われない。
【０００６】
しかしながら、この種の方法にあっては次のような問題があった。即ち、上述のように露光条件を振ってあるウェハの場合は、様々なパターン形状に対して測定を行う必要があるため、パターンマッチングのしきい値を低く設定しておく必要がある。ところが、しきい値の設定が低すぎる場合は、解像していないパターンに対してもマッチングが成功してしまう場合がある。また、従来の方法においては、画像のうち一点でもしきい値を超えるような点があればそこをマッチングポイントとしてしまうので、特に画像テンプレートにノイズが多い場合は、解像していないようなパターンの画像でも全く関係ないところをマッチングポイントとしてしまうことがあった。
【０００７】
つまり、テンプレートの作り方が不適当であったり、相関係数のしきい値の設定が適切でないと、解像していないパターンに対してもマッチングが行われてしまい、自動測定の終わったウェハに対して解像，非解像の確認のために再度ウェハを観察する必要があり、その作業は非常に煩雑で熟練を要した。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
このように従来、レジストパターンの寸法等を電子ビームの走査によるＳＥＭ画像から測長する方法においては、測定ポイントを決定するためのパターンマッチングの誤認識により、測定結果に誤った測定データが含まれることがあった。そして、この測定データをそのまま用いてドーズやフォーカスのマージンを算出すると誤ってマージンを見積もってしまうので、自動測長の後、再度パターンの良，不良を人の目により確認する必要があった。
【０００９】
本発明は、上記事情を考慮して成されたもので、その目的とするところは、測定ポイントを決定するためのパターンマッチングを正確に行うことができ、パターンの良，不良を再確認する等の作業を要することなく、ＳＥＭで自動的にパターンの寸法を測定することのできるパターン寸法測定方法及び測定装置を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、上記測定方法を実施するためのプログラムを格納した記録媒体を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
（構成）
上記課題を解決するために本発明は、次のような構成を採用している。
即ち本発明は、走査型電子顕微鏡を用いて複数の微細パターンの寸法を測定するパターン寸法測定方法において、電子ビームで任意の微細パターン上を走査してＳＥＭ画像を得る工程と、得られたＳＥＭ画像に対して、予め設定されたパターンの形状判断基準を満たすか否かを判断する工程と、判断処理の結果、基準を満たす場合はパターン寸法の測定を行い、基準を満たさない場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る工程とを含むことを特徴とする。
【００１１】
また本発明は、走査型電子顕微鏡を用いて複数の微細パターンの寸法を測定するパターン寸法測定装置において、電子ビームで任意の微細パターン上を走査してＳＥＭ画像を得る手段と、この手段により得られたＳＥＭ画像に対して、記憶部に登録されたパターンの形状判断基準を満たすか否かを判断する手段と、この手段による判断処理の結果、基準を満たす場合はパターン寸法の測定を行い、基準を満たさない場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る手段とを具備してなることを特徴とする。
【００１２】
また本発明は、走査型電子顕微鏡を用いて複数の微細パターンの寸法を測定するためのプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記プログラムは、電子ビームで任意の微細パターン上を走査してＳＥＭ画像を得る手順と、得られたＳＥＭ画像に対して、予め設定されたパターンの形状判断基準を満たすか否かを判断する手順と、判断処理の結果、基準を満たす場合はパターン寸法の測定を行い、基準を満たさない場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移る手順とを行わせるようにコンピュータを制御することを特徴とする。
【００１３】
ここで、本発明の望ましい実施態様としては次のものがあげられる。
(1) 微細パターンはレジストパターンであり、パターンの形状判断基準によりレジストパターンの解像，非解像を判断すること。
(2) パターン形状の判断処理結果を基にパターンの不良原因を測定結果に反映させると同時に、パターン間の分離，結合，及びパターンの倒潰などのパターン異常の種類を自動分類すること。
【００１４】
(3) パターン形状を判断処理する工程として、予め複数の画像テンプレートを用意しておき、これらの画像テンプレートとＳＥＭ画像との類似度を比較することにより、パターンの良，不良を自動的に判断すること。
(4) 複数の画像テンプレートとして、走査型電子顕微鏡で実際のパターンを検出して得られた２次元像を用いること。
(5) 複数の画像テンプレートとして、マスクデータから計算して得られた画像を用いること。
【００１５】
(6) パターン形状を判断処理する工程として、正常なパターンに対する画像テンプレートと前記ＳＥＭ画像との差の情報のグレーレベルが一定のしきい値以上であるか否かを解析することにより、パターンの良，不良を自動的に判断すること。
(7) パターン形状を判断処理する工程として、ＳＥＭ画像から得られた微細パターンの輪郭に相当する情報を抽出し、これを利用してパターンの良，不良を自動的に判断すること。
【００１６】
(8) パターン形状を判断処理する工程として、ＳＥＭ画像から得られた微細パターンの輪郭により定義される曲線が閉領域を形成するか否かにより、パターンの良，不良を自動的に判断すること。
(9) パターン形状を判断処理する工程として、ＳＥＭ画像から得られた微細パターンの輪郭に相当する曲線の周囲長と、該輪郭に囲まれた領域の面積のいずれか一つでも、正常なパターンに対する画像テンプレートの輪郭のそれに対して規格値を超えるか否かにより、パターンの良，不良を自動的に判断すること。
【００１７】
（作用）
本発明によれば、例えばレジストパターンに対しては、従来の方法に比べて解像，非解像の自動的な判断の精度が高くなるので、人による再確認の必要がなくなる。また、解像していないショットに対して測定処理が行われないようになるため、スループットの向上につながる。さらに、今までと比較して非解像でのデータが自動的に削除されるため、算出されるドーズ，フォーカスマージンの精度も向上する。
【００１８】
また、前記(2) のように、パターンの不良原因を測定結果に反映させると同時にパターン異常の種類を自動分類し、非解像のショットを視覚化するようにすれば、評価すべき露光条件でのショットが一目瞭然で分かり、露光条件出しに向けて素早いフィードバックをかけることが可能となる。
【００１９】
また、前記(3) のように、微細パターンの加工条件の違いによる様々な形状の劣化に対して複数の画像テンプレートで対応が可能になり、より確実に劣化したパターンを振るい落とすことができる。さらに、前記(4) のように、実際のパターンを検出して得られたＳＥＭ画像を用いることにより、画像テンプレートを簡単に作成できると共に、サンプルの材質，観察条件等に応じたテンプレートの作成が可能になる。さらにまた、前記(5) のように、マスクデータから計算して得られた画像を用いることにより、測定のサンプルの作成の前にテンプレートの作成が可能になると共に、汎用性の高い画像テンプレートの作成が可能となる。
【００２０】
また、前記(6) のように、画像テンプレートとＳＥＭ画像との差であるグレーレベルを解析することにより、アンダードーズにてレジストの膜残り生じるようなパターンに対しても確実にパターン形状の判断ができるようになる。さらに、画像テンプレートと比較する場合に比べ短い時間での処理が可能となる。
【００２１】
また、前記(7) のように、２次元電子像そのものではなくその輪郭を利用することにより、画像テンプレートと比較する場合に比べ短い時間での処理が可能となる。さらに、画像を用いる場合と比較して情報の量が少なくなるので、誤って判断する確率が少なくなる。さらにまた、輪郭は確実にパターンの形状の変化を捉えることができるので、パターン形状の判断が確実に行える。
【００２２】
また、前記(8) のように、パターンの輪郭により定義される曲線が閉領域を形成するか否かを調べることにより、パターン同士の分離，結合の自動的な判断が可能となる。さらに、加工条件の違いによるパターンの形状の変化を確実に捉えることができるので、パターン形状の判断が確実に行える。
【００２３】
また、前記(9) のように、パターンの周囲長や該輪郭に囲まれた領域の面積等を利用することにより、加工条件の違いによるパターンの形状の変化を確実に捉えることができ、パターン形状の判断が確実に行える。
【００２４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の詳細を図示の実施形態によって説明する。
（第１の実施形態）
本実施形態は、レジストパターンの良，不良の判断を複数の画像テンプレートにより判断するものである。露光条件を様々に振ったレジストパターンを評価する場合を例に挙げて説明する。
【００２５】
測定の前に、解像したレジストパターンと解像していないレジストパターンのそれぞれについて予め画像テンプレートを準備し、測定レシピに記憶させておく。解像していないレジストパターンについては様々なバリエーションがあるので複数枚用意してもよい。
【００２６】
例えば図１に示すように、アンダードーズにてパターン同士がつながっているレジストパターンのテンプレート（ａ）とオーバドーズにてレジストが膜減りしているレジストパターンのテンプレート（ｂ）及びベストの露光条件でのレジストパターンのテンプレート（ｃ）をそれぞれ作成する。この際の画像テンプレートは、実際のパターンをＳＥＭで検出して得られるＳＥＭ画像（ＳＥＭ画像）、或いはマスクのＣＡＤデータからリソグラフィーシミュレーションを行って得られる画像より作成する。
【００２７】
実際のパターンを検出して得られたＳＥＭ画像を用いる場合、画像テンプレートを簡単に作成できると共に、サンプルの材質，観察条件等に応じたテンプレートの作成が可能になる。また、マスクデータから計算して得られた画像を用いる場合、測定のサンプルの作成の前にテンプレートの作成が可能になると共に、汎用性の高い画像テンプレートの作成が可能となる。
【００２８】
なお、図１において、１はレジストパターンから得られる２次電子像、２はレジストパターンエッジから得られる２次電子像、３はレジスト下地から得られる２次電子像である。
【００２９】
実際の測定シーケンスは、図２に示す通りである。このシーケンスは、例えば磁気ディスク等の記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されるコンピュータによって実現される。
【００３０】
まず、記憶させた測定レシピを読み込み、ウェハをＳＥＭの試料室内へ搬送した後、アライメント操作によりウェハのローテーションを補正する。次いで、測定レシピに記憶されている測定点へステージを移動し、サンプルを電子ビームにより走査し、フォーカスや倍率の調整を行った後、上述した解像画像テンプレート（ｃ）、非解像画像テンプレート（ａ）（ｂ）を読み込み、実際のＳＥＭ画像に対してそれぞれパターンマッチングを行う。この際、複数の画像テンプレートに対するパターンマッチングを並列処理にて行えば、通常のパターンマッチングと同程度の時間にて処理が可能になる。
【００３１】
次いで、実際のＳＥＭ画像のそれぞれのテンプレートに対する相関係数を算出する。そして、解像画像テンプレート（ｃ）との相関係数が最も高い場合は、その測定点にて寸法の測定を行った後に、次の測定点へ移動する。非解像テンプレート（ａ）又は（ｂ）との相関係数が最も高い場合は、その測定点では測定せずに次の測定点へ移動する。
【００３２】
また、図１に示した画像テンプレートと実際のＳＥＭ画像とのマッチングの結果、テンプレート（ａ）と最も相関係数が高い場合はレジスト残り、テンプレート（ｂ）と最も相関係数が高い場合はレジスト膜減り、という情報を測定結果のウェハマップ上に表示する。このようにすれば、ある条件で露光した場合のレジストの形状が一目瞭然で分かるようになり、不良の分類を自動的に行うことができるので、例えば露光条件出しの際に素早いフィードバックがかけられるようになる。
【００３３】
このように本実施形態によれば、実際のＳＥＭ画像と複数の画像テンプレートとの比較によりパターンマッチングを行うことにより、測定ポイントを決定するためのパターンマッチングを正確に行うことができ、従来方法に比べて解像，非解像の自動的な判断の精度が高くなる。このため、解像していないショットに対して測定処理が行われることはなく、しかも人による再確認の必要もなくなるため。スループットの向上をはかることができる。
【００３４】
また、微細パターンの加工条件の違いによる様々な形状の劣化に対して複数の画像テンプレートで対応が可能になり、より確実に劣化したパターンを振るい落とすことができる。さらに、非解像でのデータが自動的に削除されるため、算出されるドーズ，フォーカスマージンの精度向上をはかることができる。
【００３５】
（第２の実施形態）
本実施形態は、標準的なパターンの画像テンプレートと実際のパターンの画像との差画像を利用してパターンの良，不良を判断するものである。露光条件を様々に振ったコンタクトホールのレジストパターンを評価する場合を例に取り説明する。
【００３６】
測定の前に、図３（ａ）に示すような適正な露光条件でのパターンの画像テンプレートを準備しておき、測定レシピに記憶させておく。なお、図中の１はレジストパターンから得られる２次電子像、２はレジストパターンエッジから得られる２次電子像、３はレジスト下地から得られる２次電子像であり、６は後述するグレーレベルを判断する領域、７はレジスト、８は下地を示している。
【００３７】
この実施形態における測定シーケンスは図４に示す通りである。まず、測定レシピを読み込み、ウエハをＳＥＭの試料室内へ搬送した後、アライメント操作によりウェハのローテーションを補正する。
【００３８】
次いで、測定レシピに記憶されている測定点へステージを移動し、パターン上を電子ビームで走査し、フォーカスや倍率の調整を行った後、実際のＳＥＭ画像と上述した標準テンプレートとの差画像を取る。例えば、実際のＳＥＭ画像が図３の（ｂ）に示すようなものであるなら、その差画像は図３の（ｃ）に示すようなものとなる。
【００３９】
次いで、差画像のグレーレベルを解析する。解析の結果得られたグレーレベルが予め設定しておいたしきい値以内の場合は、その測定点にて寸法の測定を行った後に、次の測定点へ移動する。グレーレベルがしきい値を超えてしまう場合は、パターンの不良と判断し次の測定点へ移動する。
【００４０】
ここで、上記の例に示したホールパターンのようにレジストの膜残りが生じる部分が特定できる場合は、予めグレーレベルを解析する領域を特定しておいてもよい。例えば、図３の（ａ）の６の領域のようにテンプレートに対して差画像を解析する部分を予め指定しておく。
【００４１】
このように本実施形態によれば、画像テンプレートとＳＥＭ画像との差であるグレーレベルを解析することにより、解像，非解像の自動的な判断の精度が高くなり、スループットの向上をはかることができる。特に、アンダードーズにてレジストの膜残り生じるようなパターンに対しても確実にパターン形状の判断ができるようになる。また、画像テンプレートと比較する第１の実施形態と比べ、より短い時間での処理が可能となる。
【００４２】
（第３の実施形態）
本実施形態は、ＳＥＭ画像から微細パターンの輪郭に相当する情報を抽出して画像を解析することによりパターンの良，不良を判断するものである。例えば、ＳＥＭ画像からの輪郭の抽出は以下の方法により行う。
【００４３】
微細パターンのＳＥＭ像は通常、パターンの表面とパターンテーパ部とパターン底部とで信号強度が異なるので、輪郭の抽出の方法としては３値化処理が適している。例えば、測定レシピに保存されている情報により輪郭抽出の領域が指定された後、その範囲内において３値化処理を行う。
【００４４】
しきい値はヒストグラム処理により求め、画面を黒，白，灰色の３種類に分類した後、黒と白、或いは白と灰色との境界線を輪郭と定義する。いずれを境界線とするかはサンプルの材質や形状に基づく画像のコントラストの状態によって決める。或いは指定範囲内において画像の微分処理を行い、最も勾配の高い点を結び合わせて輪郭を得る方法でもよい。
【００４５】
この方法によれば、図５の（a1）に示すような解像しているラインアンドスペースのレジストパターンのＳＥＭ画像の場合、その輪郭は図５の（b1）のようになる。（ｂ）中の線５はレジストと下地膜との境界部分に相当する。一方、解像していないパターン（図５の（a2））の場合は輪郭は図５の（b2）のようになる。なお、アンダードーズで見られるようなレジスト膜残りは大抵レジストパターンそのものに比べると像の強度が弱いが、しきい値を下げることで輪郭として抽出することも可能である。
【００４６】
それぞれの画像に対して得られた輪郭を比較してみると、解像しているレジストパターンの輪郭を示す曲線５は互いに交わらず、「開いている」のに対して、アンダードーズにて解像していないレジストパターンの輪郭を示す曲線は互いに交わっており、一部で閉領域や半閉領域を形成しているのが分かる。即ち、「閉じている」。このように、解像した状態と非解像の状態とで、輪郭が閉領域を形成しているか否かを調べ比較することで、非解像の判断が可能となる。
【００４７】
実際の測定のシーケンスは、図６に示すとおりである。まず、測定レシピを読み込み、ウェハをＳＥＭの試料室内へ搬送した後、アライメント操作によりウェハのローテーションを補正する。
【００４８】
次いで、測定レシピに記憶されている測定点へステージを移動し、パターン上を電子ビームで走査し、フォーカスや倍率の調整を行う。その後、実際のＳＥＭ画像の輪郭を上記に記した方法により抽出し、輪郭が閉じているか開いているかの解析を行う。
【００４９】
ここで、予め輪郭が開いている場合はパターン良、輪郭が閉じている場合はパターン不良と設定しておく。これにより、輪郭が開いている場合は、その測定点にて寸法の測定を行った後に、次の測定点へ移動する。輪郭が閉じている場合は、その測定点は測定されず次の測定点へ移動する。そして、測定結果には「非解像」のデータが残る。
【００５０】
このように本実施形態によれば、ＳＥＭ画像の輪郭が閉じているか開いているかを調べることにより、先の第１，第２の実施形態と同様に、解像，非解像の自動的な判断の精度が高くなり、スループットの向上をはかることができる。また、ＳＥＭ画像そのものではなくその輪郭を利用しているので、画像テンプレートと比較する第１及び第２の実施形態と比べて、より短い時間での処理が可能となり、画像を用いる場合と比較して情報の量が少なくなるので、誤って判断する確率も少なくなる。
【００５１】
また、輪郭は確実にパターンの形状の変化を捉えることができるので、パターン形状の判断が確実に行える利点もある。特に、パターンの輪郭により定義される曲線が閉領域を形成するか否かを調べることにより、パターン同士の分離，結合の自動的な判断が可能となり、さらに加工条件の違いによるパターンの形状の変化を確実に捉えることができるので、パターン形状の判断を確実に行うことができる。
【００５２】
（第４の実施形態）
本実施形態も、ＳＥＭ画像から微細パターンの輪郭に相当する情報を抽出して画像を解析することによりパターンの良，不良を判断するものであり、露光条件を様々に振ったレジストパターンを用いて説明する。
【００５３】
本実施形態においては、図７の（a1）に示すような標準パターンから、図７（b1）に示すような輪郭５を取っておく。輪郭５の抽出は第３の実施形態と同様に行う。例えば、（a1）のパターンに対してオーバードーズのために解像していないパターンは、図７の（a2）のようになる。この場合に輪郭を抽出すると図７の（b2）のようになる。これらの（b1）（b2）の２つの曲線に対して周囲長及び曲線で囲まれる面積をそれぞれ求めると、周囲長，面積共に（b1）の１つの曲線から得られるものに比べて、（b2）から得られるものはおよそ２倍近くになることが分かる。
【００５４】
なお、本実施形態においては標準パターンの輪郭５は、必ずしも正常なパターンのＳＥＭ画像から得る必要はなく、マスクのＣＡＤデータなどからリソグラフィシミュレーションにより求めたものを用いてもよい。
【００５５】
このように本実施形態は、パターンの変形に基づく輪郭の周囲長と輪郭に囲まれた領域の面積の変化を利用するものである。実際の測定のシーケンスは図８のようになる。まず、測定レシピを読み込み、ウェハをＳＥＭの試料室内へ搬送した後、アライメント操作によりウェハのローテーションを補正する。
【００５６】
次いで、測定レシピに記憶されている測定点へステージを移動し、パターン上を電子ビームで走査し、フォーカスや倍率の調整をした後、実際のＳＥＭ画像の輪郭を抽出し、そのラベリング処理を行う。
【００５７】
ここで、標準パターンの周囲長，面積に対していずれも例えば±１０％以内であればパターンは正常、いずれか一つでも例えば±１０％から外れていれば不良との設定をしておく。これにより、図７（ａ）のような正常パターンに対してはその測定点にて測定を行った後に、次の測定点へ移動する。図７（ａ）のような異常パターンに対しては、その測定点は測定されず、次の測定点へ移動する。そして、測定結果には「非解像」のデータが残る。
【００５８】
このように本実施形態によれば、ＳＥＭ像から得られた微細パターンそのものではなく、該輪郭に相当する曲線の周囲長や該輪郭に囲まれた領域の面積と画像テンプレートの輪郭のそれとを比較することにより、パターン形状の良否判定を正確に行うことができる。従って、先の第１の実施形態と同様に解像，非解像の自動的な判断の精度が高くなり、スループットの向上をはかることができる。
【００５９】
また、本実施形態のようにパターンの周囲長や該輪郭に囲まれた領域の面積等を利用することにより、加工条件の違いによるパターンの形状の変化を定量的に捉えることができ、パターン形状の判断をより確実に行うことが可能となる。
【００６０】
なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではない。第１〜第４の実施形態は必ずしも単独で行う必要はなく、適宜組み合わせてもよい。また、予めパターンの形状が予想されるような場合には、パターン形状に応じて判断の基準を変えてもよい。また、実施形態ではレジストパターンについて説明したが、これに限らず各種の材質のパターンの寸法測定に適用できるのは勿論のことである。
【００６１】
また、実施形態において記載した手法は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、例えば磁気ディスク（フロッピーディスク，ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ−ＲＡＭ，ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで各種装置に適用したり、通信媒体により伝送して各種装置に適用することも可能である。本装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、このプログラムによって動作が制御されることにより、上述した処理を実行する。
その他、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々変形して実施することができる。
【００６２】
【発明の効果】
以上詳述したように本発明によれば、電子ビームで微細パターン上を走査して得られたＳＥＭ画像に対して、予め設定されたパターンの形状判断基準を満たすか否かを判断することにより、測定ポイントを決定するためのパターンマッチングを正確に行うことができる。そして、基準を満たす場合はパターン寸法の測定を行い、基準を満たさない場合はパターン寸法の測定を行わずに次の測定ポイントに移ることにより、マッチングの誤りによる不必要な測定データを残すこともなく、ＳＥＭによるパターン寸法測定の自動化をはかることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】第１の実施形態に用いる画像テンプレートの例を示す図。
【図２】第１の実施形態における自動測定のシーケンスを説明するための図。
【図３】第２の実施形態に用いる画像テンプレートの例を示す図。
【図４】第２の実施形態における自動測定のシーケンスを説明するための図。
【図５】第３の実施形態に用いる画像パターンとその輪郭の例を示す図。
【図６】第３の実施形態における自動測定のシーケンスを説明するための図。
【図７】第４の実施形態に用いる画像パターンとその輪郭の例を示す図。
【図８】第３の実施形態における自動測定のシーケンスを説明するための図。
【図９】従来の自動測定のシーケンスを説明するための図。
【符号の説明】
１…レジストパターンから得られる２次電子像
２…レジストテーパ部から得られる２次電子像
３…下地から得られる２次電子像
４…差画像
５…パターン輪郭
６…グレーレベルを判断する領域
【図１】
0003961657.tif 000002
【図２】
0003961657.tif 000003
【図３】
0003961657.tif 000004
【図４】
0003961657.tif 000005
【図５】
0003961657.tif 000006
【図６】
0003961657.tif 000007
【図７】
0003961657.tif 000008
【図８】
0003961657.tif 000009
【図９】
0003961657.tif 000010