(57)【要約】【課題】  本発明は、フォトマスクにはないパターンを形成するパターニング法によって形成されたパターンを適正に評価するパターン測定装置の提供を目的とする。【解決手段】  本発明は、上記目的を達成するために、試料に形成されたパターン間の寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置であって、ビームを照射することによって得られる被測定データから、試料に形成されたパターンの重心を抽出し、当該抽出された重心と、測定始点或いは測定終点となる基準が設定される測定基準データとの間で位置合わせ処理を実行し、当該位置合わせされた測定基準データの前記測定始点或いは測定終点と、前記被測定データに含まれるパターンの重心、或いはエッジとの間の寸法を測定するパターン測定装置を提案する。【選択図】  図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターン間の寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置において、
前記演算装置は、前記ビームを照射することによって得られる被測定データから、前記試料に形成されたパターンの重心を抽出し、当該抽出された重心と、測定始点或いは測定終点となる基準が設定される測定基準データとの間で位置合わせ処理を実行し、当該位置合わせされた測定基準データの前記測定始点或いは測定終点と、前記被測定データに含まれるパターンの重心、或いはエッジとの間の寸法を測定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記測定始点或いは測定終点は、所定の間隔で複数配列されることを特徴とするパターン測定装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記複数の測定始点或いは測定終点は、自己誘導組織化プロセスによって生成されるパターン間の理想的な間隔分、或いはマルチパターニング法によって生成されるパターン間の理想的な間隔分、離間して配列されることを特徴とするパターン測定装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記測定基準データには、前記重心との間で位置合わせされる位置合わせ基準位置が設定され、前記測定始点或いは測定終点は、当該位置合わせ基準位置の位置合わせに基づいて設定されることを特徴とするパターン測定装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記演算装置は、自己誘導組織化プロセスによって生成されるパターンの重心位置を前記位置合わせ基準位置として前記位置合わせ処理を実行することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項６】
請求項４において、
前記演算装置は、マルチパターニング法によって生成されるパターン間のスペースの重心位置を前記位置合わせ基準位置として位置合わせ処理を実行することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項７】
コンピューターに、試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターン間の寸法を測定させるコンピュータープログラムにおいて、
当該プログラムは前記コンピューターに、前記ビームを照射することによって得られる被測定データから、前記試料に形成されたパターンの重心を抽出させ、当該抽出された重心と、測定始点或いは測定終点となる基準が設定される測定基準データとの間で位置合わせ処理を実行させ、当該位置合わせされた測定基準データの前記測定始点或いは測定終点と、前記被測定データに含まれるパターンの重心、或いはエッジとの間の寸法を測定させることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項８】
試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターン間の寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置において、
前記演算装置は、縮小投影露光装置を用いたパターニングによって形成されるパターンデータを取得し、当該パターンデータに基づいて、当該パターンデータのパターン間、或いは当該パターン内に、自己誘導組織化プロセスによって生成されるパターン、或いはマルチパターニング法によって形成されるパターンの重心位置を求めることを特徴とするパターン測定装置。
【請求項９】
請求項８において、
前記パターンデータは、自己誘導組織化プロセスに用いられるガイドパターンデータであることを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１０】
請求項８において、
前記パターンデータは、マルチパターニング法に適用されるコアパターンデータであることを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１１】
コンピューターに、試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターン間の寸法を測定させるコンピュータープログラムにおいて、
当該プログラムは前記コンピューターに、縮小投影露光装置を用いたパターニングによって形成されるパターンデータを取得させ、当該パターンデータに基づいて、当該パターンデータのパターン間、或いは当該パターン内に、自己誘導組織化プロセスによって生成されるパターン、或いはマルチパターニング法によって形成されるパターンの重心位置を求めさせることを特徴とするコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン測定装置、及びパターン測定のためのコンピュータープログラムに係り、特に、設計データ上、均等に配列されるパターンの測定を行うためのパターン測定装置、及びコンピュータープログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体デバイスの大規模化、高集積化が進んでいる。これらの進歩を支えているのは微細加工技術である。その中でも、リソグラフィ技術は投影露光装置の波長の短波長化や投影レンズの高ＮＡ化によって進められてきた。しかし、これらも限界に達し、紫外光や遠紫外光を用いる方式ではおよそ４０ｎｍハーフピッチが限界となっている。これを打破する方式として、ＥＵＶ光を用いる方法が開発されているが、まだ、実用化には至っていない。これに対し、種々の加工技術を駆使したパターン形成法や、材用の特性を使った新しい方法が開発されている。
【０００３】
１つは自己整合でパターンを２倍化するＳＡＤＰ法（Ｓｅｌｆ ａｌｉｇｎｅｄ ｄｏｕｂｌｅ ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ）（非特許文献１）や、４倍化するＳＡＱＰ法(Ｓｅｌｆ  ａｌｉｇｎｅｄ  ｑｕａｄｒｕｐｌｅ  ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ)がある。この方法は、リソグラフィで形成したパターンの側壁にエッチング耐性の高い材料を選択的に残し、リソグラフィで形成したパターンは削除し、残った側壁をパターンとして用いる。したがって、１つのパターンを２倍化できる、このステップを２回繰り返すと、４倍化も可能である。言い換えれば、パターンのピッチを１／２や１／４に微細化できる。
【０００４】
また、材料の特性を使ったパターンｎ倍化法としては自己誘導組織化プロセス、ＤＳＡ(Ｄｉｒｅｃｔｅｄ  Ｓｅｌｆ Ａｓｓｅｍｂｌｙ)（非特許文献２）を用いる方法がある。この方法は、高分子ブロック共重合体と言われる２種類のポリマーを合成しブロック結合させた材料を用い、２種類のポリマーの熱力学的特性の違いを利用して自己組織化することを利用した方法である。リソグラフィで形成したパターン（ガイドパターン）の内側に複数本のパターンを形成したり、大きなサイズのホールの内側に微細なホールを自己整合的に形成することができる。
【０００５】
一方、特許文献１にはフォトマスクの走査電子顕微鏡像に基づいて得られる輪郭線画像に、複数の基準線を重畳し、当該基準線を用いて測定を行うことが説明されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１１−１３７９０１号公報（対応米国特許公開公報ＵＳ２０１２／０２９０９９０）
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｈ． Ｙａｅｇａｓｈｉ，ｅｔ  ａｌ．，”Ｎｏｖｅｌ  ａｐｐｒｏａｃｈｅｓ ｔｏ  ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ  ｔｈｅ  ｓｅｌｆ−ａｌｉｇｎｅｄ  ｓｐａｃｅｒ  ＤＰ  ｐｒｏｃｅｓｓ  Ｔｏｗａｒｄｓ  ２２−ｎｍ  Ｎｏｄｅｓ，”，  Ｐｒｏｃ．Ｏｆ  ＳＰＩＥ，８３２４８３２４１−Ｍ
【非特許文献２】Ｂ．Ｒａｔｈｓａｃｋ，ｅｔ  ａｌ．，”Ｐａｔｔｅｒｎ  ｓｃａｌｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ｄｉｒｅｃｔｅｄ  ｓｅｌｆ ａｓｓｅｍｂｌｙ  ｔｈｒｏｕｇｈ  ｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ  ａｎｄ  ｅｔｃｈ  ｐｒｏｃｅｓｓ  ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ”,  Ｐｒｏｃ．Ｏｆ  ＳＰＩＥ，８３２３０Ｂ−１(２０１２)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
非特許文献１、２に開示されているようなパターニング法によれば、投影露光装置のビームの波長によって決まる限界を超えた微細パターンを形成することができるが、フォトマスクに形成されたパターン形状が、直接的に試料上に転写されるこれまでのパターニング技術とは違う工程や材料が用いられるため、当該違い故の評価を行うことが望ましい。非特許文献１、非特許文献２にはそのような評価法についての開示がなく、また、特許文献１にもＤＳＡ、ＳＡＤＰ、ＳＡＱＰ、ＳＡＯＰ（Ｓｅｌｆ  Ａｌｉｇｎｅｄ  Ｏｃｔｕｐｌｅ  Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ）法等のフォトマスクにはないパターンを評価する手法については何等論じられていない。
【０００９】
以下、フォトマスクにはないパターンを形成するパターニング法によって形成されたパターンを適正に評価することを目的とするパターン測定装置、及びパターン測定のためのコンピュータープログラムについて説明する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するための一態様として、以下に試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターン間の寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置であって、演算装置は、ビームを照射することによって得られる被測定データから、試料に形成されたパターンの重心を抽出し、当該抽出された重心と、測定始点或いは測定終点となる基準が設定される測定基準データとの間で位置合わせ処理を実行し、当該位置合わせされた測定基準データの前記測定始点或いは測定終点と、前記被測定データに含まれるパターンの重心、或いはエッジとの間の寸法を測定するパターン測定装置を提案する。
【００１１】
また、上記目的を達成するための他の態様として、試料にビームを照射することによって得られるデータを用いて、前記試料に形成されたパターン間の寸法を測定する演算装置を備えたパターン測定装置であって  演算装置は、縮小投影露光装置を用いたパターニングによって形成されるパターンデータを取得し、当該パターンデータに基づいて、当該パターンデータのパターン間、或いは当該パターン内に、自己誘導組織化プロセスによって生成されるパターン、或いはマルチパターニング法によって形成されるパターンの重心位置を求めるパターン測定装置を提案する。
【発明の効果】
【００１２】
上記構成によれば、フォトマスクにはないパターンを形成するパターニング法によって形成されたパターンを適正に評価することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】走査電子顕微鏡の概略を示した図。
【図２】パターン寸法やピッチを測定する例を示す図。
【図３】ＳＥＭ画像上に測定基準となるグリッドを配置した例を示す図。
【図４】ＳＥＭ画像へのグリッド線情報の登録工程を示すフローチャート。
【図５】設計データへのグリッド線情報の登録工程を示すフローチャート。
【図６】グリッド線を用いた計測手順の概略を示すフローチャート。
【図７】ＤＳＡパターンのＳＥＭ画像の一例を示す図（実際の２００Ｋ倍でのＦＯＶイメージ）。
【図８】走査電子顕微鏡を含む測定システムの一例を示す図。
【図９】設計データ上にグリッド線を配置した例を示す図。
【図１０】パターンの識別情報と、測定基準となるグリッド位置との関係を示すデータベースの一例を示す図。
【図１１】ガイドパターン用マスクデータに基づいて生成した画像の一例を示す図。
【図１２】ガイドパターンを撮像したＳＥＭ画像例を示す図。
【図１３】ＤＳＡパターンの重心とグリッド線を重ねた例を示す図。
【図１４】グリッド計測結果の表示例を示す図。
【図１５】グリッド計測データの出力画面例を示す図。
【図１６】グリッド計測結果の表示例を示す図。
【図１７】グリッド計測結果の表示例を示す図。
【図１８】グリッド計測結果の表示例を示す図。
【図１９】グリッド計測結果を分布表示した例を示す図。
【図２０】ＳＡＤＰパターンをグリッド計測した例を示す図。
【図２１】ＳＡＤＰパターンをグリッド計測した結果の解析例を説明する図。
【図２２】ＳＡＱＰパターン計測時の基準グリッド線の決定方法を示す図(正常)。
【図２３】ＳＡＱＰパターン計測時の基準グリッド線の決定方法を示す図(コアパターンエラー) 。
【図２４】ＳＡＱＰパターン計測時の基準グリッド線の決定方法を示す図(１ｓｔスペーサ―エラー) 。
【図２５】ＳＡＤＰによって形成されたホールパターンをグルーピングした例を示す図。
【図２６】ＳＡＤＰによるパターニングプロセスを説明する図。
【図２７】ＳＡｘＰのグリッド計測結果の出力例を示す図。
【図２８】ＤＳＡのガイドパターンデータ（設計データ）から、ＤＳＡによって形成されるパターンの重心位置を求める手法を説明する図。
【図２９】設計データに基づいて作成した重心位置情報を利用した計測結果の出力例を示す図。
【図３０】設計データに基づいて作成した重心位置情報を利用した計測の工程を示すフローチャート。
【図３１】ＤＳＡのガイドパターンデータ（設計データ）から、ＤＳＡによって形成されるパターンの重心位置を求める手法を説明する図。
【図３２】設計データに基づいて作成した重心位置情報を利用した計測結果の出力例を示す図。
【図３３】ＤＳＡのガイドパターンデータ（設計データ）から、ＤＳＡによって形成されるパターンの重心位置を求める手法を説明する図。
【図３４】設計データに基づいて作成した重心位置情報を利用した計測結果の出力例を示す図。
【図３５】ＤＳＡのガイドパターンデータ（設計データ）から、ＤＳＡによって形成されるパターンの重心位置を求める手法を説明する図。
【図３６】設計データに基づいて作成した重心位置情報を利用した計測結果の出力例を示す図。
【図３７】設計データからＳＡＱＰのラインパターンを生成する工程を示す図。
【図３８】設計データに基づくパターンデータ生成法を示す図。
【図３９】設計データに基づいてラインパターンの重心を特定する手法を説明する図。
【図４０】Ｄｅｎｓｅ  Ｈｏｌｅ  Ｐａｔｔｅｒｎのグリッド計測法を説明する図。
【図４１】Ｄｅｎｓｅ  Ｈｏｌｅ  Ｐａｔｔｅｒｎの計測結果の出力例（分布表示）を示す図。
【図４２】ＤＳＡパターンのグリッド線を用いた計測例を示す図。
【図４３】グリッド計測に用いられる斜方格子データの一例を示す図。
【図４４】グリッド計測に用いられる六角格子データの一例を示す図。
【図４５】グリッド計測に用いられる矩形格子データの一例を示す図。
【図４６】グリッド計測に用いられる平行体格子データの一例を示す図。
【図４７】格子選択およびピッチ入力例
【図４８】設計データに基づいてＤＳＡパターンデータを作成する際のパラメータを入力する入力画面の一例を示す図。
【図４９】入力パラメータに基づいて生成されたＤＳＡパターンの一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
ＤＳＡ、ＳＡｘＰ等の新たなパターニング法は、一般的なリソグラフィでのパターン形成法とは異なり、比較的簡単に微細化が達成できる。一方、種々のプロセスや材料のばらつきにより、パターンの形状が変化するといった特徴がある。また、これらの技術を採用する上で、デバイスパターンの単純化も併せて進められている。代表的な設計手法としてＧｒｉｄｄｅｄ  Ｄｅｓｉｇｎ法がある、この方法はデバイスパターンをできる限り直線化し、整列したグリッド上に配置する方法で、前記した、ＳＡＤＰ法やＤＳＡ技術の適用に好適である。このように、微細加工技術は大きな変革が進んだ。
【００１５】
以下に説明する実施例は、これらの最新のパターン形成技術の寸法変動を的確にとらえ計測することで、高精度な微細加工、高性能デバイス製造を実現するためのものである。
【００１６】
一方、電子線（電子ビーム）を用いた計測方法では、被計測パターンのエッジからの二次電子や反射電子の強度分布から前記エッジを認識し、所望のエッジとエッジの間隔を求め、パターンの寸法（ＣＤ：Ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）やパターンのピッチ等を求めている。このような測定を行う際に、求めたいエッジを挟んで基準線を配置し、基準線に挟まれた内部の二次電子強度分布等からエッジの認識を行うことによって、計測位置を選択することが考えられるが、評価対象となるパターンに対し、評価目的に応じた適切な位置に基準線を設定する必要がある。
【００１７】
一方、本実施例は、半導体製造工程における、デバイスの製造歩留まり向上を実現するための、製造工程での計測技術に関するものである。特に、プロセス技術や材料特性を利用して、パターンをｎ倍化する所謂自己整合パターン形成プロセスを用いた時の寸法計測方法およびこれに好適な計測装置に関するものである。
【００１８】
一般的なリソグラフィを用いたパターン形成では、マスクパターンを、縮小投影露光装置を用いてウェーハ上にパターンを転写する。この方式ではパターンのピッチはマスクパターンで保障されているため、誤差量は極めて小さく、無視できる。したがって、パターン形成の出来栄え評価は主にパターンの寸法（ＣＤ:Ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）が主である。また、半導体の製造で重要な管理項目であるＯｖｅｒｌａｙの余裕管理は、異層間の位置合わせ誤差と、パターンの寸法（ＣＤ:Ｃｒｉｔｉｃａｌ  ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）の管理で行うことができた。しかし、セルフアラインプロセス等を用いた場合、コアパターンと呼ばれるリソグラフィで形成したパターンの他に、コアパターンの周辺に自己整合形成した、ＡＬＤ(Ａｔｏｍｉｃ  ｌａｙｅｒ  ｄｅｐｏｓｉｔｉｏｎ)層等の側壁パターンをパターンとして用いる。したがって、ＡＬＤの膜厚誤差やコアレジストパターンの寸法がパターン位置の変動を引き起こす。
【００１９】
したがって、ＡＬＤ膜形成等のプロセスの変動によって、ＣＤのみならず、パターン位置の変動を引き起こす。単なる寸法計測では、パターンの線幅や間隔のＣＤ計測は行えるが、パターン位置の計測には不適で有る。すなわち、計測画面内に位置を特定できるパターンが無いためである。
【００２０】
本実施例では、ＣＤ変動や位置変動を総括して評価する方法を提供する。これにより、パターン位置誤差も含めたパターンエッジの位置情報を評価できるようになり、Ｏｖｅｒｌａｙ誤差によるデバイス特性の劣化を未然に防止でき、デバイスの製造歩留まりを向上できる。 
本実施例の計測では、パターン重心またはエッジの位置を基準線あるいは基準点に対するずれ量で表現する。具体的にはＣＤ−ＳＥＭ計測画面内のほぼ全域に基準線あるいは基準点を複数配置し、それぞれのパターンエッジあるいはパターン重心と基準線をアライメントした後、パターンエッジと基準線あるいは基準点との距離を計測する。基準線あるいは基準点は、被測定パターンの配列から自動的に計測して、配置する方式と、設計値を入力して表示する方式を選択することができる。
【００２１】
また、被測定パターンの他に基準ピッチおよび位置を決定するための計測パターンを配置し、このパターンでパターンピッチを求める事や、基準線位置を求める事も、計測精度向上に有効である。また、計測画面の歪を校正する機能も付加することもできる。校正用パターンが形成されたチップを計測装置内に配置することもできる。また、校正用のパターン計測結果は画面歪補正に適用し、画面歪に合わせて、基準線あるいは基準点を配置する機能を設けることもできる。
【００２２】
本実施例では、自己整合ｎ倍化パターン形成法や、自己誘導組織化材料を用いたパターン形成法によって形成されるパターンを評価するのに好適な装置、及びコンピュータープログラムについて説明する。本実施例によれば、先端デバイス製造における、パターン形成の出来栄え管理や、寸法、位置精度の向上が可能となり、製造歩留まりの向上、安定化に大きく寄与できる。
【００２３】
図１は走査型電子顕微鏡の構成概要のブロック図である。全体制御部１２５はユーザーインターフェース１２８から作業者によって入力された電子の加速電圧、ウェーハ１１１の情報、観察位置情報などを基に、電子光学系制御装置１２６、ステージ制御装置１２７を介して、装置全体の制御を行っている。ウェーハ１１１は図示されない試料搬送装置を介して、試料交換室を経由した後試料室１１３にあるステージ１１２上に固定される。
【００２４】
電子光学系制御装置１２６は全体制御部１２５からの命令に従い高電圧制御装置１１５、第一コンデンサレンズ制御部１１６、第二コンデンサレンズ制御部１１７、二次電子信号増幅器１１８、アライメント制御部１１９、偏向信号制御部１２２、対物レンズ制御部１２１を制御している。
【００２５】
引出電極１０２により電子源１０１から引き出された一次電子線１０３は第一コンデンサレンズ１０４、第二コンデンサレンズ１０６、対物レンズ１１０により収束され試料１１１上に照射される。途中電子線は絞り１０５を通過し、アライメントコイル１０８によりその軌道を調整され、また、偏向信号増幅器１２０を介して偏向信号制御部１２２から信号を受けた偏向コイル１０９により試料上を二次元的に走査される。ウェーハ１１１への一次電子線１０３の照射に起因して、試料１１１から放出される二次電子１１４は二次電子検出器１０７により捕捉され、二次電子信号増幅器１１８を介して二次電子像表示装置１２４の輝度信号として使用される。二次電子像表示装置１２４の偏向信号と、偏向コイルの偏向信号とは同期しているため、二次電子像表示装置１２４上にはウェーハ１１１上のパターン形状が忠実に再現される。なお、画像処理プロセッサ１２３や二次電子像表示装置１２４は汎用的なコンピュータやモニターでもよい。画像処理プロセッサ１２３には記憶装置１２３１が接続され、必要に応じて登録された情報を読み出すことが可能である。また、パターンの寸法計測に使用する画像を作成するため、二次電子信号増幅器１１８から出力される信号を画像処理プロセッサ１２３内でＡＤ変換し、デジタル画像データを作成する。さらにデジタル画像データから二次電子プロファイルを作成する。
【００２６】
作成された二次電子プロファイルから計測する範囲を、手動、もしくは一定のアルゴリズムに基づいて自動選択し、選択範囲の画素数を算出する。一次電子線１０３により走査された観察領域の実寸法と当該観察領域に対応する画素数から試料上での実寸法を計測する。
【００２７】
なお、以上の説明では荷電粒子線装置の一例として、電子線を用いる走査型電子顕微鏡を例にとって説明したが、これに限られることはなく、例えばイオンビームを用いるイオンビーム照射装置であってもよい。また、以下の説明では後述するような処理を実行する実行主体を演算処理装置と称する場合もある。
【００２８】
図８は、走査電子顕微鏡を含む測定システムの一例を示す図である。本システムには、ＳＥＭ本体８０１、当該ＳＥＭ本体の制御装置８０２、及び演算処理装置８０３からなる走査電子顕微鏡システムが含まれている。演算処理装置８０３には、制御装置８０２に所定の制御信号を供給、及びＳＥＭ本体８０１にて得られた信号の信号処理を実行する演算処理部８０４と、得られた画像情報や、レシピ情報を記憶するメモリ８０５が内蔵されている。なお、本実施例では、制御装置８０２と演算処理装置８０３が別体のものとして説明するが一体型の制御装置であっても良い。
【００２９】
偏向器によるビーム走査によって、試料から放出された電子、或いは変換電極にて発生した電子は、検出器８０６にて捕捉され、制御装置８０２に内蔵されたＡ／Ｄ変換器でデジタル信号に変換される。演算処理装置８０３に内蔵されるＣＰＵ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ等の画像処理ハードウェアによって、目的に応じた画像処理が行われる。
【００３０】
演算処理部８０４には、検出器８０６によって検出された信号に基づいて、波形プロファイルを作成するプロファイル作成部８０７、プロファイル作成部８０７によって作成された波形プロファイルに基づいて、或いは信号波形を一次微分、或いは二次微分することによって得られる信号波形に基づいて、パターン寸法を測定する測定処理実行部８０８が含まれている。また、後述するように、当該測定処理実行部８０９では、設定されたグリッドとパターンの重心（重心と中心が一致する場合は、中心でも良い）との間の寸法測定処理を実行する。この場合、例えばサブピクセル単位で抽出された座標値の差分、及び／又はそのベクトルを測定結果とするようにしても良い。パターン重心演算部８１０では、設計データやシミュレーションデータに基づいて得られるパターンデータ、ＳＥＭ画像に含まれるパターンのエッジ情報、及びパターンエッジ情報から抽出されるパターンの輪郭線データから、パターンの重心位置（座標）を抽出する。重心位置を求める手法としては、例えば円形パターンの場合は、エッジ位置を基準とした距離画像を作成し、閉図形内のエッジから最も遠い位置を検出することによって、重心を求めるようにしても良いし、多角形からなる閉図形を複数の三角形に分割し、三角形の面積と重心を積算し、全面積で除算することによって、重心を求めるようにしても良い。
【００３１】
位置合わせ処理部８１１では設計データ、或いはシミュレーションデータのパターンデータに基づいて得られるパターン重心位置と、ＳＥＭ画像のエッジデータ等に基づいて得られるパターン重心位置を一致させるように、両データ間の位置合わせを行う。なお、以下に説明する実施例では主に、複数のパターンの重心間の位置合わせを行う例について説明するが、その場合、対応する重心位置間の距離の合計値が最小となるように両データ間の位置合わせを実行する。
【００３２】
位置合わせパターン選択部８１２は、所定の基準に基づいて、位置合わせに用いられる（位置合わせ用の重心位置を抽出するのに用いられる）パターンを選択する。例えば、ＳＡｘＰによって形成されたパターンを評価する場合、それ以外のパターンも含めて位置合わせを行うと、適正な評価ができない。そこで、評価目的に応じた位置合わせ用パターンを自動で選択すべく、位置合わせパターン測定部８１２では、入力装置８１５によって入力された測定目的や測定対象パターン情報に基づいて、設計データ記憶媒体８１４に記憶されたＳＡｘＰによって作成された領域を選択的に読みだして、位置合わせ処理部８１１に位置合わせ用画像として登録する。或いは、ＳＡｘＰによって作成されたパターン領域とそれ以外の領域を含む領域の設計データを読み出し、ＳＡｘＰによって形成されたパターンを選択的に位置合わせ用画像として登録する。
【００３３】
演算処理装置８０３は、入力装置８１５によって入力された測定条件等に基づいて、エッジ、或いはパターンの特定や測定を実行する。また、演算処理部８０４には、入力装置８１５によって入力された条件によって、設計データ記憶媒体８１４から設計データを読み出し、必要に応じて、ベクトルデータからレイアウトデータに変換する設計データ抽出部８１３が内蔵され、設計データ抽出部８１３では、後述する測定に要する情報を設計データから抽出する。
【００３４】
更に演算処理装置２５０３とネットワークを経由して接続されている入力装置２５１５に設けられた表示装置には、操作者に対して画像や検査結果等を表示するＧＵＩが表示される。
【００３５】
なお，演算処理装置８０３における制御や処理の一部又は全てを，ＣＰＵや画像の蓄積が可能なメモリを搭載した電子計算機等に割り振って処理・制御することも可能である。また、入力装置８１５は、測定や検査等に必要とされる電子デバイスの座標，パターンの種類、撮影条件（光学条件やステージの移動条件）を含む測定条件を、撮像レシピとして設定する撮像レシピ作成装置としても機能する。また、入力装置８１５は、入力された座標情報や、パターンの種類に関する情報を、設計データのレイヤ情報やパターンの識別情報と照合し、必要な情報を設計データ記憶媒体８１４から読み出す機能も備えている。
【００３６】
設計データ記憶媒体８１４に記憶される設計データは、ＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。また、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、図形データは、設計データに基づいて形成されるパターンの理想形状を示す線分画像情報に替えて、露光シミュレーションを施すことによって、実パターンに近くなるような変形処理が施された線分画像情報であっても良い。
【００３７】
また、図８に例示する測定システムには、フォトマスクに形成されたパターンの寸法を測定するためのフォトマスク測定用ＳＥＭ５１６が含まれている。フォトマスク測定用ＳＥＭ５１６で得られたフォトマスクの測定結果、画像データ、及び座標情報等は、演算処理装置８０３のメモリ８０５等に記憶される。フォトマスク測定用ＳＥＭ
【実施例１】
【００３８】
本実施例では、走査電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：ＳＥＭ）によって得られた画像に、基準線（点）となるグリッドを重畳することによって、パターンを評価する計測法について説明する。図２は、エッジ間測定に基づいてパターンを評価する計測法を説明する図である。計測パターン画像２００からあらかじめ登録しておいたパターン位置情報もしくはパターン認識によって得られた画像上の計測パターン２０１他の位置を決定する。次にそれらの位置情報を元にパターンエッジを検出し、そのエッジ情報を元にパターンＣＤ２０３（パターン幅）や、パターン間距離２０４を計算する。なお、画像上の計測パターン位置は、例えば領域指定カーソル２０５により切り出された画像の一部と画像上の他のパターンとのテンプレートマッチングで検出することができる。このようなの計測法では、パターンの線幅や間隔といった相対的な計測は行えるが、それぞれのパターンが目標の座標上に形成できているかは不明である。
【００３９】
そこで本実施例では、ＳＥＭ画像（或いはＳＥＭ画像に基づいて得られる輪郭線画像）に、グリッド（測定基準データ）を重畳し当該グリッドを基準（測定始点、或いは測定終点）とした計測法を提案する。図３に、ＳＥＭ画像にグリッド配置した例を示す。二次電子像表示装置１２４上に表示されたグリッド配置画面３００は、計測パターン画像２００に基準線Ｘ３０１と基準線Ｙ３０２をオーバーレイした画像である。なお、複数の基準線Ｘ／Ｙは、任意の基準点３０３とピッチＸ３０４およびピッチＹ３０５で表現することが可能である。
【００４０】
グリッドパターンの配置に基づいて、パターンを測定する例を、図３および図６を用いて説明する。グリッドを用いた測定工程は、グリッド情報を登録する工程(Ｓ６００)と、グリッド計測を実行する工程(Ｓ６０１−Ｓ６０５)に分けられる。
【００４１】
グリッド計測実行時、あらかじめ登録されているグリッド情報を記憶装置１２３１、或いはメモリ８０５から、画像処理プロセッサ１２３、或いは演算処理装置８０３に読込む(Ｓ６０１)。画像処理プロセッサ１２３、或いは演算処理装置８０３のパターン重心位置演算部８１０は、計測パターン画像を取得し(Ｓ６０２)、図２で説明した手段で求めたパターンエッジ３１０からパターン重心３１１を計算する。重心位置を計算する手法は種々のものが考えられるが、例えばパターンのエッジを抽出した後、パターンエッジを基準とした距離画像を形成することによってパターン重心（或いは中心）を求めるようにしても良い。
【００４２】
次に複数の基準線Ｘ／Ｙの交点の1つである計測基準点３１２との距離を計算し、ずれ量３１３を出力する。同様にこれらの処理を画面内の全パターンに対して実施し、ずれ量の総和が最小となるように基準点３０３をアライメントする(Ｓ６０３)。この場合、視野内に、ＳＡｘＰによって形成されるパターン以外のパターンや、自己整合によって形成されるパターン以外のパターンが含まれている場合、それらのパターンをマスク（特定パターン以外のパターンをアライメントの対象としない）して、アライメントを行うことによって、ＳＡｘＰ等によって形成されるパターンを選択的に評価することができる。
【００４３】
なお、計測画面内または画面外に基準パターンが存在し、あらかじめアライメントされている場合は本処理を実施しないことが考えられる。アライメント後、基準線を画面に配置して(Ｓ６０４)、基準線とパターンの相対位置を計測する(Ｓ６０５)。同様に重心ではなくエッジ点に合せた基準線を用意しておくことで同時にパターンＣＤ２０３も出力することができる。グリッド線情報は実際に取得したＳＥＭ画像を用いて登録することもできるし、パターンの設計データを使用して登録することも可能である。また、パターン間間隔は、高分子ブロック共重合体の種類に応じて決定される（場合もある）ので、予め高分子ブロック共重合体と、グリッド線情報（グリッド線間の間隔）を関連付けて記憶するデータベースを用意しておき、使用する高分子ブロック共重合体の選択に基づいて、グリッド線情報を読み出すようにしても良い。
【００４４】
グリッド線間の間隔は、設計データ上のパターン間間隔と同じに設定されている。ＤＳＡやＳＡｘＰによって形成されたパターンは、設計データ通り理想的に形成されていれば、グリッド線と同じ間隔（例えば等間隔）で形成される筈であるが、ガイドパターンの不出来や、プロセス条件の変動（例えばマスク層となる層の膜厚の変動）によって、間隔にばらつきが生じることがある。上述のように、複数のパターンの重心位置間の寸法を測定することによって、単なるずれだけではなく、ずれの理由を把握するに足る情報を得ることが可能となる。この点については更に後述する。
【００４５】
図７はＤＳＡ法によって形成されたパターンと、ＤＳＡ法を適用するためのガイドパターンが表示された画像上に、グリッドを配置した例を示す図である。図７に例示する画像は倍率２００Ｋ倍（視野サイズ６７０ｎｍ□）で取得されたものであり、この取得画像７０１に、グリッドパターン７０２（基準パターン）が重畳されている。自己誘導組織化現象によってガイドパターン７０３内に配列されるパターン７０４はその大きさだけではなく、形成された位置を適正に評価することによって、自己誘導組織化プロセスの適正な評価が可能となる。また、ガイドパターン７０３は縮小投影露光装置によるパターニングに基づいて作成されるが、ガイドパターン７０３の出来栄えによっては、当該ガイドパターン７０３内に配列されるパターン７０４が適正な位置に形成されない場合がある。特にガイドパターンのエッジが変形していたり、形状が歪んでいるような場合、適正な位置にパターンが配列されない可能性がある。
【００４６】
図７の例は基準パターン７０６用のガイドパターン７０５を、ガイドパターン７０３と共にパターニングし、当該基準パターン７０６を基準としてグリッドを設定している。なお、本例の場合、電子顕微鏡の視野内には８つの基準パターンが配置されている。この８つの基準パターンのパターン間間隔は、ガイドパターン内に配列されるＤＳＡパターンの間隔の整数倍となるように設定されており、且つ設計データ上、基準パターン間に均等配列されたグリッド線上に、自己組織化によって形成されたパターンが位置するようにグリッド線が設定される。このようにがＤＳＡパターンサイズ合わせた適切な基準パターンの設定によって、適正な位置にグリッドパターンを位置付けることが可能となる。
【００４７】
図４および図５を用いてＳＥＭ画像を使用したグリッド線情報の登録方法について説明する。計測を実施するＳＥＭ画像を画像処理プロセッサ１２３や演算処理装置８０３に読込む(Ｓ４０１)。このときＳＥＭ画像はあらかじめ記憶装置１２３１やメモリ８０５に保存されているものを使用することができる。ユーザは自動パターン認識でパターン位置を検出するかどうかを選択する(Ｓ４０２)。自動が選択された場合は像処理プロセッサ１２３や位置合わせパターン選択部８１２が自動パターン認識を実行し(Ｓ４０３)、パターンの検出座標を計算する(Ｓ４１０)。
【００４８】
一般に半導体パターンは同じ形状の繰返しが多いため、この繰返し周期を画像処理等で自動認識してパターン位置を検出することができる。本実施例では自動パターン認識の実施の判断をユーザに委ねているがこの時に認識が可能であると判断できれば計測実行時にも適用が可能である。自動でない選択をした場合、ユーザは２０５のように計測するパターン領域を指定する(Ｓ４０４)。なお、上述したように、設計データやシミュレーションデータから、ＤＳＡ法によって形成されるパターンを選択的に抽出して、パターン認識用テンプレート（パターン重心抽出用画像）とするようにしても良い。
【００４９】
画像処理プロセッサ１２３や演算処理装置８０３はパターン検出を実行して(Ｓ４０５)、自動パターン認識と同様にパターンの検出座標を計算する(Ｓ４１０)。次に検出されたパターン座標群からそれぞれ距離が最小となる近傍のパターンを検出する(Ｓ４１１)。
【００５０】
近傍パターン間の距離が最小となる距離をＸ方向とＹ方向それぞれ算出してピッチを決定する。別のピッチの計算方法としてＸ／Ｙ方向やパターンが存在する方向の投影波形からピーク間の距離により求める方法や空間周波数解析により計算する方法、自己回帰モデルにより計算する方法などが考えられる。
【００５１】
ピッチ計算と同時に仮のグリッド線の座標を生成しておく(Ｓ４１２)。パターン計測を実行し、計測時に検出されるエッジ点群からパターンＣＤおよびパターン重心座標を求める(Ｓ４１３)。グリッド線はパターン重心座標を使用して仮のグリッド線を補正する。またパターンＣＤより補助グリッド線の座標も同時に生成し、二次電子像表示装置１２４に表示する(Ｓ４１４)。
【００５２】
基準パターンがない場合は確認へ進み（Ｓ４２５）終了となる。基準バターンがある場合は基準パターン領域を指定する(Ｓ４２１)か、基準線を指定する(Ｓ４２２)。基準線を指定した場合は基準パターンの重心座標を検出して再計算しておく。再計算された情報を元にグリッド線や補助グリッド線、基準線を補正して二次電子像表示装置１２４に表示する(Ｓ４２４)。
【００５３】
なお、上記実施例では、１つの態様として、測定対象となるパターンとは別に、基準パターンを作成し、当該基準パターンを用いた位置合わせに基づいて、測定対象パターンの位置ずれを評価する手法について説明した。１つのＤＳＡパターン（ホールパターン）が形成されるように設定されたガイドパターンに含まれるパターンは、複数のホールパターンが形成されるように設定されたガイドパターンに含まれるパターンと比較して、複数のパターンが形成されるが故、発生するずれがないため、特定の原因（ガイドパターン内に複数のパターンが含まれる場合）によって発生するずれを適正に評価することができる。また、複数の基準パターンを用いた位置合わせを行うことによって、個々のパターンのずれを平均化することができ、結果として高精度な位置合わせを行うことが可能となる。
【００５４】
なお、測定対象となるパターンの重心を基準として位置合わせを行う場合であっても、複数のパターンを位置合わせの対象とすることによって、他のパターンに対して相対的に大きくずれているパターンを顕在化することが可能となる。
【００５５】
また、複数のガイドパターン内に含まれるパターンを、位置合わせの対象とすることによって、ガイドパターンの出来に起因するずれを顕在化することが可能となる。
【実施例２】
【００５６】
図５、図９、および図１０を用いて設計データを使用してグリッド線や補助グリッド線、基準パターン位置座標を取得する方法を説明する。画像処理プロセッサ１２３等は記憶装置１２３１等に保存されている設計データを読込む(Ｓ５０１)。設計データは外部ネットワークやメディアによって取得したものでもよい。視野サイズやウェーハ上の位置を指定し(Ｓ５０２)、設計データから生成した画像９００を二次電子像表示装置１２４等に表示する。パターン位置座標情報を計算またはユーザによる位置指定により取得する(Ｓ５０３)。各パターンの座標位置情報から最短距離をｘ方向、ｙ方向それぞれ算出して(Ｓ５０４)、ピッチＰｘ９０１、Ｐｙ９０２を計算する(Ｓ５０５）。
【００５７】
併せてパターンサイズも計算または入力によって取得しておく(Ｓ５０６)。計算されたピッチとパターンサイズ情報からグリッド線９０３または補助グリッド線を生成して(Ｓ５０７)、二次電子像表示装置１２４に表示する(Ｓ５０８)。
【００５８】
基準パターンがあれば同様にその座標情報を取得して(Ｓ５０９)、基準線９０３も二次電子像表示装置１２４に合せて表示し(Ｓ５１０)、確認して(Ｓ５１１)終了する。
【００５９】
図１０は、測定対象となるパターンと、関連情報を併せて記憶するデータベースの一例を示す図である。本実施例では、全パターンのＩＤとしてＰａｔｔｅｒｎ Ｎｏ．を用意する。次にＤＳＡパターンと基準パターンを区別するためにＧｒｏｕｐ Ｎｏ．を割り当てる。ここでは、基準パターンがグループ１、ＤＳＡパターンがグループ２として割り当てられている。基準パターン（Ｐａｔｔｅｒｎ Ｎｏ．１、２、６、７）は、１のガイドパターンに対して１のパターンが作成されるため、マスクとガイドパターンのデータが併せて記憶されているが、本例のＤＳＡパターンは、１のガイドパターンについて、３つのＤＳＡパターンが作成され、１対１の対応したマスクデータやガイドパターンデータが存在しないので、図１０に例示するデータベースにはＰａｔｔｅｒｎ Ｎｏ．３、４、５のマスクデータやガイドパターンデータが記憶されていない。
【００６０】
図１０に例示するデータベースでは、各パターンに対して画像上のグリッド座標(Ｘｎ，Ｙｍ)が割り当てられている。このときリソグラフィで使用されるＭａｓｋパターンは別の属性として記憶しておく。同様にＧｕｉｄｅ  Ｐａｔｔｅｒｎとして使用するパターンも別の属性とする。最後に計測パターン位置を持つ。他にグリッド線のピッチ情報や原点となる座標を別に記憶しておく。
このように、理想的な位置にパターンが配置された設計データやマスクデータに基づいて、予め測定基準となるグリッド線情報を登録しておくことによって、ＤＳＡパターン固有の誤差要因を評価可能な測定条件を、測定レシピ化することができる。
【実施例３】
【００６１】
グリッドを用いた計測法を、自己誘導組織化プロセス、ＤＳＡ(Ｄｉｒｅｃｔｅｄ  Ｓｅｌｆ Ａｓｓｅｍｂｌｙ)で形成したパターンの計測に適用した例を、図１１、図１２、図１３を用いて説明する。
【００６２】
図１１はガイドパターン用のマスクデータをパターン画像として生成し、表示したものである。設計データのパターン画像に対してＯＰＣを加味したものとなり、実際のマスクパターンではパターン３、４、５が重なって１つのパターン１１０２となってしまう。そこで設計データから求めておいた座標データ１０１０やグリッド線１１００をマスクパターン画像に重ねて表示することで形成されるパターン位置１１０３を確認することが可能となる。
【００６３】
マスクパターンデータは、例えばマスクパターンの設計データが設計データ記憶媒体８１４に記憶されている場合は、そのデータを読み出して使用することもできるし、フォトマスク測定用ＳＥＭ５１６によって得られた画像データを使用することも可能である。
【００６４】
図１２はリソグラフィ工程で形成されたガイドパターン１２０１を撮像したＳＥＭ画像である。ＳＥＭ画像内のガイドパターン１２０２の重心位置１２０２と重心位置から計算した基準線１２０３、図１１で表示したマスクパターンや形成されるパターン位置を上書きしている。このときガイドパターン１，２，３，４の重心位置より基準線１２０３を補正することもできる。同様に基準線１２０３を基準にしてグリッド線のピッチを補正することも可能である。
【００６５】
図１３は実際に形成されたＤＳＡパターンとガイドパターンを撮像したＳＥＭ画像で検出したＤＳＡパターンの重心とグリッド線を重ねて表示したものである。これによってガイドパターン内に１つ形成されたＤＳＡパターン１，２，６，７と基準線とのずれやガイドパターン内に３つ形成されたパターン３，４，５とのグリッド線とのずれを容易に確認することができる。
【実施例４】
【００６６】
以下、グリッド計測の出力例方法について図１４−図１９を用いて説明する。図１４はグリッド計測結果の表示例であり、図１５はグリッド計測データの出力画面例である。図１４にはＤＳＡパターンとガイドパターンを撮像したＳＥＭ画像上に検出したＤＳＡパターンの重心とグリッド線、目標の座標上からのずれ量を、ベクトル１４１０を表示している。
【００６７】
ずれ量１４１０が小さく視認性が低い場合は、図１５の倍率変更画面１５１１のベクトルサイズ変更用プルダウンメニュー１５１２で拡大したベクトル倍率を選択することができる。選択した倍率に合せた拡大ベクトル１４１３が表示される。詳細なパターンデータはデータ表示画面１５０１で確認が可能である。確認するデータ１５０２の種類１５０５から選択して表示させる。データはソートボタン１５０３で整列が可能である。また各種データの統計値１５０４も合わせて表示される。
【００６８】
図１６にグループ化したデータのみフィルタリングして表示する例を示す。データグルーピングウィンドウ１６１０のチェックボックス１６１３で表示させたいデータグループを選択することができる。選択されたパターンのデータはSEM画像上１６００のずれ量ベクトル１６０１と連動しており、選択されたパターンのベクトルのみ色が変更されて表示される。また、選択されたデータは昇順ボタン１６１１、降順ボタン１６１２によってソートすることが可能である。
【００６９】
図１７に出力データ種類を示す。Ｘ方向、Ｙ方向のずれ量だけでなく、次式で計算される距離ΔＧｒｉｄ(Ｒ)や角度ΔＧｒｉｄ(θ)も出力することが可能である。
ΔＧｒｉｄ(Ｒ)＝√(ΔＧｒｉｄ（ｘ）2＋ΔＧｒｉｄ(ｙ)2)
ΔＧｒｉｄ(θ)＝ａｒｃ＿ｔａｎ（ΔＧｒｉｄ（ｙ）／Δ）Ｇｒｉｄ（ｘ））
【００７０】
図１８にプロセス変動等によりパターンが正常に形成されず欠損となった場合の出力例を示す。グリッドで定義された位置にパターンがない場合、データ表示画面では欠損が分かるような記号１８０２を表示する。またパターン検出数１８０３も例のように５から４となる。ＳＥＭ画像上の表示は登録されているデータの座標を使用してマーク１８００を表示する。
【００７１】
図１９にグリッド計測のずれ量の分布図を示す。ユーザが指定した管理範囲を超えたずれがあったパターンはＳＥＭ画像上に表示されるベクトルの色を変更して表示する。分布はＸ／Ｙ方向だけでなく動径方向と角度方向にも表示することが可能である。
【実施例５】
【００７２】
これまで説明したグリッド線をＳＥＭ画像やＳＥＭ画像から得られる輪郭線データに重畳すると共に、グリッド線を基準とした測定を行う手法を、自己整合でパターンを２倍にするＳＡＤＰ（Ｓｅｌｆ  Ａｌｉｇｎｅｄ  Ｄｏｕｂｌｅ  Ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ）によって形成されたパターンの測定に適用した例を図２０に示す。本例では、ラインパターン間に基準線（Ｇ４、Ｇ８、Ｇ１２）を設定する。自己整合によるパターニングによって形成されるパターンを評価する場合、適正な位置に測定基準を配置することによって、ＳＡＤＰの各工程でのプロセス状態を適正に評価することが可能となる。本例の場合は、スペースパターンの重心（パターンエッジの長手方向に対して垂直な方向における２つのエッジ間の重心位置）に基準線を設定し、当該基準線から所定距離（例えば設計データ上のスペースパターン幅の半分）離れた位置にエッジずれを評価するための基準線（Ｇ３、Ｇ５、Ｇ７、Ｇ９、Ｇ１１、Ｇ１３）を設定している。これら基準線を用いて、基準線と実際のエッジの位置の差分（例えば、Ｇ５−Ｅ３やＧ７−Ｅ４（Ｅはエッジ（或いはエッジに基づいて得られる輪郭線）の位置））を求めることによって、本来のエッジ位置に対する実際のエッジ位置のずれを求めることができる。
【００７３】
なお、本例では、スペースパターンの重心位置への基準線（第１の基準線）の設定に基づいて、ずれ評価のための基準線（第２の基準線）の設定を行っているが、それは以下の理由による。
【００７４】
図２６は、ＳＡＤＰによるパターン形成プロセスの一部を説明する図であり、形成されるパターンを断面方向から見た図である。まず基板２６００上に縮小投影露光装置を用いたパターニングによって、パターン２６０１が形成される。パターン２６０１が形成された基板２６００上に、マスク層２６０２が形成される。マスク層２６０２が形成された基板に対し、適切なエッチングを施すことによって、スペーサー２６０３とパターン２６０１が残った状態となり、更に、パターン２６０１がエッチングされることにより、スペーサー２６０３が残る。スペーサー２６０３は、露光装置によってパターニングされたパターン２６０１に対し、倍の密度をもって形成されているため、このスペーサーをマスクとしたエッチングを行うことによって、露光装置の露光限界を超えたパターニングが可能となる。
【００７５】
以上のプロセスを経て形成されるパターンのライン部分は、マスク層２６０２の膜厚の程度やエッチング条件によって、エッジ位置やその重心が変化する可能性がある。一方、スペース部分は膜厚やエッチングの程度によって、エッジの位置が変化する可能性があるものの、その重心位置２６０４はこれら条件によっては変化しない。よって、ＳＡＤＰ固有のプロセスを評価する場合、スペース重心を基準とした測定を行うことによって、プロセスの変動によらず、高精度なプロセス評価を行うことが可能となる。
【００７６】
図２１では、スペースの重心に基準線（４ｘ、８ｘ）が設定され、更にその間に均等配列されるように３本の基準線（５ｘ、６ｘ、７ｘ）が設定されている。更に、当該３本の基準線と等間隔で基準線（１ｘ、２ｘ、３ｘ、８ｘ、９ｘ、１０ｘ、１１ｘ）が配列されている。測定結果を参照すると、隣接するスペースパターンの寸法のばらつきが大きく、コアレジストパターンの寸法が管理範囲２１０１の限界に近いことがわかる。この傾向からスペーサー２６０３が小さめに形成されていることがわかる。また、この測定結果（相対距離）を横軸とし、出現頻度を縦軸としたヒストグラムを、ラインの右側と左側のそれぞれで作成すると、正常な場合は正常値を中心とした１つのピークが現れるのに対して、プロセス条件によっては、ピークが２つ現れることがある。これは、特定のプロセス条件によるパターン変動が、ラインパターンに１本おきに現れるＳＡＤＰ特有の現象であり、図２１に例示するような表示を入力装置８１５の表示装置に表示させることによって、操作者は視覚的に試料の出来栄えを把握することが可能となる。
【００７７】
図２２は、上述の基準線の設定に基づくグリッド計測法を、自己整合でパターンを４倍化するＳＡＱＰ法（Ｓｅｌｆ ａｌｉｇｎｅｄ ｑｕａｄｒｕｐｌｅ ｐａｔｔｅｒｎｉｎｇ）に適用した例を示している。図２２はＳＡＱＰのプロセスが正常に行われた場合の、各工程での断面形状と、最終的に得られるパターンの平面形状を模式的に示す。また、得られるパターンの寸法とスペースの寸法を図に示した。ライン寸法とスペース寸法は目標の管理範囲内で良好に形成できている。この場合のグリッドのピッチ設定や位置合わせは各スペースの中心位置を基準として行えばよい。一方、通常のプロセスでは何らかのプロセスエラーが原因で、各寸法が目標から外れる事がある。
【００７８】
図２３は最初のコアパターン形成でエラーが発生した場合の例を示す。コアパターンのＣＤが細く形成された場合、最終の寸法分布でＳ２のスペースＣＤが細り、Ｓ４のスペースＣＤが細る。その他のスペースはコアパターンの影響を受けないために、寸法は変動しない。また、特徴的なことは、Ｓ２，Ｓ４、Ｓ６は寸法は目標からずれているが、パターン中心の位置はグリッド上にあり、パターン中心位置は変動しない事が判る。一方、Ｓ２，Ｓ４、Ｓ６以外のスペースＣＤは目標値となっているが、スペース中心位置は目標グリッドからずれていることが判る。したがって、Ｓ２，Ｓ４、Ｓ６の中心位置を選択して、この中心座標を用いて、グリッドのピッチ設定や位置合わせを行い、配置されたグリッドと各ラインエッジの誤差を計測する。
【００７９】
なお、ＳＡＱＰ等によって形成されるパターンは、同じようなパターンが連続して形成される繰り返しパターンであるため、Ｓ２、Ｓ４、Ｓ６の位置を同定することが困難となる場合がある。そのような場合は、例えばパターンの特徴の周期性を利用して基準線を設定すべきスペースパターンを同定することが考えられる。Ｓ２は２ｎｄスペーサのエッジ間に形成されるパターンであり、当該エッジは、他のエッジにはない、パターンの製造条件に応じた特徴を持っている。例えばＳＥＭ画像のある基準点２３０１からＳＥＭ画像上に現れる複数のエッジ（波形プロファイルのピーク位置）までの距離を測定すると、その測定結果が特定の出現周期ごとに分類できることがわかる。例えばＣＤ４とＣＤ１２間の距離（ＣＤ１２−ＣＤ４）ごとに、同じ種類のパターンエッジ（例えば、Ｓ１０、Ｓ１４、Ｓ１８・・・の左側エッジ）が現れ、異なる種類のエッジ毎に、距離に応じた分類を行うことができる。このような分類は、各測定結果について、複数の測定点の差分値による割り算を行い、特定の余りを持つもの（特定の周期で配列されているもの）毎に弁別することによって行うと良い。
【００８０】
このような分類を行うことによって、同種の特徴を持つエッジ、或いはパターン単位での識別が可能となる。また、信号波形について、更にＳＡＱＰ等以外によって形成されるパターン領域（周期性を持たないパターン領域）との識別を行い、ＳＡＱＰ等によって形成されるパターンの始点を特定すると、既知のＳＡＱＰパターンの配列情報から、分類された測定結果がどのエッジを対象としたものなのか、その特定を行うことができる。演算処理装置８０３のグリッド設定部８０９では、上記のようなエッジ、或いはパターンの特定に基づいて、基準線を設定すべき領域を特定し、パターン重心演算部８１０の演算に基づいて、基準線の設定位置を特定する。なお、ＳＡＱＰのパターン開始点が予めわかっているような場合は、エッジの順番情報に基づいて特定対象パターンを選択するようにしても良い。
【００８１】
図２４は１ｓｔスペーサの形成でエラーが発生した場合の例を示す。この例ではコアパターンは正常に形成されているが、１ｓｔスペーサが目標より厚く形成されている。Ｓ１，Ｓ３，Ｓ５，Ｓ７のスペースＣＤが目標より大きく形成されており、ほぼ同一寸法となっている。また、パターン中心は基準グリッドからずれていることが判る。
【００８２】
一方、Ｓ２，Ｓ４，Ｓ６は互いにＣＤは異なるが、スペースの中心はグリッドと一致している。したがって、Ｓ２，Ｓ４、Ｓ６の中心位置を選択して、この中心座標を用いて、グリッドのピッチ設定や位置合わせを行い、配置されたグリッドと各ラインエッジの誤差を計測する。以上のように、ＳＡＱＰでのグリッドピッチ設定、位置合わせは、例えば、以下の法則にしたがっておこなう。連続した任意のスペースパターンにおいて、一本おきにスペースの寸法がほぼ同一のパターン群以外の一本おきに寸法の異なるパターン群を認識し、このスペースパターンの中心位置を求める。
【００８３】
以上のように、マルチパターニング工程前の露光工程にて作成されるパターンの重心位置を基準として、他の基準位置を設定したり、これら基準線からエッジのずれを評価することによって、マルチパターニング固有のずれを正確に特定することが可能となる。
【００８４】
図２７は、配置されたグリッド（基準線）とエッジ（波形プロファイルのピーク、或いは抽出された輪郭線）との間の距離（ずれ量）を測定した結果をグラフ化した例を示す図である。図２７（ａ）はコアレジストパタンが−４ｎｍで形成された例、（ｂ）はコアレジストパタンが−４ｎｍ、さらに１ｓｔスペーサが＋１ｎｍで形成された場合。（ｃ）は（ｂ）の状態にさらに２ｎｄスペーサが＋１ｎｍで形成されている場合、（ｄ）は１ｓｔスペーサが−２ｎｍで形成された場合の例を示す。図の横軸はエッジのＮｏで、たとえばエッジ１とエッジ２の間にでラインが形成されている。エッジ２とエッジ３との間はスペースとなる。図からわかるように、（ａ）のようにコアパターンのみが変動した場合はエッジ４本毎に＋シフト、−シフトを繰り返す。（ｂ）の２種類のプロセス変動があった場合、２段階のエッジのずれが見られる。また、（ｃ）のように３種類のプロセス変動が重なった場合３段階のエッジずれとなる。また、（ｄ）のように（ａ）と同様に１種類のプロセス変動がある場合でも、１ｓｔスペーサの変動の場合は、変動しないエッジが４本存在する。
また、（ａ）、（ｂ）、（ｃ）、（ｄ）で共通に見られのは、エッジ４とエッジ５、エッジ８とエッジ９、エッジ１２とエッジ１３では互いに＋、−で対称になっており、それらのエッジで作られたスペースパターンの中心座標が０であることを示している。
【００８５】
以上のように、エッジずれの分布を解析することにより、プロセスのエラーを検知することが可能である。すなわち、理想状態からのエッジのずれ量を解析することによって、単にライン寸法のみやスペース寸法のみの情報解析を行う場合と比較して、すべての情報を含んで解析できる点に特徴があり、プロセス変動等に検出に有効である。
【００８６】
また、上述のようなマルチパターニングの際のずれ要因に対する測定結果の組み合わせを予めデータベース化しておくことによって、当該データベースの参照に基づく、プロセス変動要因の特定が可能となる。より具体的には、例えばメモリ８０５に、ずれ量の発生パターン（発生するずれの符号や、ずれ量間の相対的な大きさの関係情報）と、プロセス変動要因との関係を示すデータベースを予め登録しておき、当該データベースに測定処理実行部８０８から出力される測定結果を参照することによって、プロセス発生要因を抽出するようにする。プロセス発生要因情報を、入力装置８１５の表示装置に出力可能としておくことによって、操作者は、自ら測定結果の解析を行うことなく、プロセス変動要因を特定することが可能となる。
【実施例６】
【００８７】
図２５は自己整合のラインパターンを水平方向と垂直方向に形成し、それらのスペース部分で重なり合った部分にホールパターンを形成するプロセスの模式図である。プロセスの変動などを管理するため、ユーザは４つのグループに分けてホールパターンを計測して、各グループの平均値を出力する。レシピの登録時、従来はすべのホールパターンにグループを考慮しながら測長カーソルを配置する必要があった。本発明のグリッド線のＩＤを組み合わせることによりグループを定義することが可能となる。表に示すようにグループ１はＲｏｗ/Ｃｏｌｕｍｎとも奇数番、グループ２はＲｏｗが偶数番、Ｃｏｌｕｍｎが奇数番というように少ないパラメータ設定で測長カーソル配置とグループ定義が可能となる。
【実施例７】
【００８８】
図４０に規則的に整列したホールパターンのグリッド計測例を示す。グリッド４００２はあらかじめ用意されている図４８に示す格子選択とピッチ入力で定義することもできるし、画像からパターン認識やブロブ解析などを利用してパターン重心４００１の座標群からピッチ４０１３と格子種類を計算することも可能である。
【００８９】
このようにして決定したグリッド４００２の交点すべてで計測を実行する。パターン計測において検出されたエッジ点から計算された重心４０１１とグリッド４００２の交点のうち再近傍の交点とのずれを計測することによって理想の位置からのずれを統計的に把握することが可能となる。また直径４０１２やピッチ４０１３なども同時に計測することができる。計測時のエッジ検出ができないパターン４００３は欠陥として判断することができる。
【００９０】
図４１にホールパターンの計測値の度数分布の表示例をしめす。ｘ軸４１０１はパターン径４１０８やピッチ４１０６のサイズや円形度４１０８などの比率などである。ｙ軸はパターンやピッチといった計測したものの度数である。図４１の表示例では計算に使用した全パターン数４１０５、欠陥として判断したパターン数４１１０、パターン径のヒストグラム４１０２やピッチのヒストグラム４１０６、円形度のヒストグラム４１０４などを同時に表示している。これらのヒストグラムの重心や正規分布などのフィティング曲線４１０６をあてはめることによりパターンの平均径４１０８やピッチの平均径４１０７、円形度の平均４１０９を計算して表示する。また３σなどのばらつきも計算して表示することができる。
【００９１】
このように画面内の複数パターンの統計データを視覚的に表示することで製造工程の安定性などが把握しやすくなる。パターン重心とグリッドからずれは図１９で示した２次元の分布として表示することも可能である。他に出力するデータとして欠陥数と全検出パターン数の比率やパターン間の方向の分布などがある。
【００９２】
規則性を持ったグリッドを定義するため方法としてまず図４３、図４４、図４６、図４７に示す４つの格子を選択して決定する。図４３は斜方格子、図４４は六角格子、図４５は矩形格子、図４６は平行体格子を示している。これらはＤＳＡパターンの類型に応じて、グリッド計測に用いられる。
【００９３】
次に各格子のピッチサイズを入力する。なお、図４７に示すように選択する格子の種類によって入力するピッチが異なる。
【実施例８】
【００９４】
図４２にＤＳＡで形成されたパターン４２０１のグリッド計測例を示す。パターン４２０３はフォト工程やエッチング工程などの従来の工程で形成されたパターンである。それらのパターンのうちリソグラフィで形成したパターン４２０３のピッチ４２１３は精度よく形成されているため、ガイドパターンとしてガイドグリッド４２０４を生成するのに使用する。図４２の例ではガイドパターン自体も計測対象となる。また隣り合うガイドパターン間には２つのＤＳＡパターンが形成されており、特にガイドパターンから最も距離があるパターン４２０５は他のパターンと区別して位置ずれを計測する必要がある。このような場合でもＬ０（ｋ）、Ｌ６０（ｍ）、Ｌ１２０（ｎ）のように個々のパターン位置を指定し、グルーピングすることができる。
【００９５】
なお、本計測ではピッチのみを指定すればＤＳＡ前のフィンガープリントでも平均ピッチや角度分布などを計測することが可能である。
【実施例９】
【００９６】
ウェハ製造段階で製造部門が入手できる設計データは、通常、ＤＳＡではガイドパターン、ＳＡＤＰ・ＳＡＱＰではコアパターンしかない場合がある。特に、ファウンドリと呼ばれるファブレス（工場を持たない半導体製造会社）からの委託に基づいて、半導体製造を行う事業者の場合、露光装置に用いられるマスクパターンのデータ（試料上に露光されるパターンのデータ）は入手できるものの、マスクパターンには現れないガイドパターン内に配列するパターンや、自己整合によって配列するパターンのデータが入手できない場合がある。
【００９７】
一方、ファウンドリにて、半導体デバイスの出来栄えを評価するためのパターン測定を行う場合、ＤＳＡ等によって形成されたパターンも重要な評価対象の１つであるが、もとの設計情報がないと適正な評価を行うことが困難となる場合がある。以下に、もとのレイアウトデータ等がない場合であっても、ＤＳＡ等によって形成されたパターンを適正に評価する装置、及び当該評価を行うためのコンピュータープログラムについて説明する。
【００９８】
ＤＳＡの１つの矩形ガイドパターンから１つのホールを作成する場合の画像生成例を図２８に示す。設計データのガイドパターン２８０１と、ＤＳＡ形状・大きさ情報から、ウェハに作られるパターンであるホール形状２８０３と、ホール重心２８０４を生成する。
【００９９】
ガイドパターン２８０１のデータやＤＳＡの大きさ情報は、例えばメモリ８０５に予め登録しておき、パターン重心演算部８１０の演算に供される。ガイドパターンは縮小投影露光装置によって投影されるパターンであり、このようなパターンデータをメモリ８０５に予め登録しておく。
【０１００】
グリッド設定部８０９では、複数のパターンから、ピッチＸ２８０５・ピッチＹ２８０６を計算する。そのピッチ情報から基準線Ｘ２８０７・基準線Ｙ２８０８を計算する。
【０１０１】
図２９に計測結果の表示例を示す。ＳＥＭ画像上の計測パターン位置は、例えばアライメント用設計データ２９０９とＳＥＭ画像のアライメント用パターンエッジ２９１０とのテンプレートマッチングで検出することができる。ＳＥＭ画像から計測パターンエッジ２９０２を検出し、計測パターン重心２９０３も算出する。さらに、基準線Ｘ２９０６と基準線Ｙ２９０７からずれ量２９０５も算出する。それらを、設計データから生成した画像にオーバーレイ表示する。図２９に例示したように、上記実施例によれば、マスクパターンデータのようなＤＳＡパターン情報が欠落したデータであっても、適正な測定基準の設定が可能となり、結果としてＤＳＡパターンを高精度に評価することが可能となる。
【０１０２】
図３０を用いて設計データを使用した場合のグリッド線を生成する方法を説明する。演算処理装置８０３は、設計データ記憶媒体８１４に記憶されている設計データを読込む（Ｓ３００１）。設計データは外部ネットワークやメディアによって取得したものでもよい。次に、入力装置８１５から、ＤＳＡ／ＳＡＤＰ／ＳＡＱＰ等の特性情報をユーザが指定する（Ｓ３００２）。特性情報とは、ＤＳＡであれば、形状、大きさやピッチ等の値である。ＳＡＤＰ／ＳＡＱＰであれば、スペーサ作成回数とスペーサ幅等の値である。視野サイズや位置を指定し（Ｓ３００３）、パターン形状と重心を生成する（Ｓ３００４）。複数の重心からピッチを計算する（Ｓ３００５）。ピッチよりグリッド線を生成する（Ｓ３００６）。生成したものを表示装置に表示する（Ｓ３００７）。
【０１０３】
重心、基準線、計測パターンエッジ等の生成物を設計データと同じ形式で装置外に出力する。例えば、重心座標をマークで、基準線座標を線で、計測パターンエッジを多角形で出力する。そのことにより、解析や設計データへのフィードバックが容易になる。
【実施例１０】
【０１０４】
ＤＳＡの１つの矩形ガイドパターンから複数のホールを作成する場合の画像生成例を図３１に示す。設計データのガイドパターン３１０１とＤＳＡ形状・大きさ情報から、ウェハに作られるパターンであるホール形状３１０３・ホール重心３１０４を生成する。なお、多くの場合、ＤＳＡパターンはガイドパターン内に均等配列されるので、１のピッチ情報の入力によって、その設定を行うことができる。また、予めピッチ情報がわかっている場合には、ピッチ情報は入力する必要がなく、パターンの形状情報と大きさ情報の設定によって、適正な基準位置を設定することが可能となる。以上のようにして設定された複数のパターンの重心位置に基づいて、ピッチＸ３１０５・ピッチＹ３１０６を計算する。そのピッチ情報から基準線Ｘ３１０７・基準線Ｙ３１０８を計算する。
【０１０５】
図３２に計測結果の表示例を示す。ＳＥＭ画像から計測パターンエッジ３２０２を検出し、計測パターン重心３２０３も算出する。さらに、基準線Ｘ３２０６と基準線Ｙ３２０７からずれ量３２０５も算出する。それらを、設計データから生成した画像にオーバーレイ表示する。
【０１０６】
上記実施例によれば、ガイドパターン内に複数のパターンが組織化される場合であっても、適正な位置に測定基準を設定することができ、結果として高精度な測定を行うことが可能となる。
【実施例１１】
【０１０７】
ＤＳＡの１つの矩形以外の形状のガイドパターンから複数のホールを作成する場合の画像生成例を図３３に示す。設計データのガイドパターン３３０１とＤＳＡ形状・大きさ情報から、ウェハに作られるパターンであるホール形状３３０３・ホール重心３３０４を生成する。複数のパターンから、ピッチＸ３３０５・ピッチＹ３３０６を計算する。そのピッチ情報から基準線Ｘ３３０７・基準線Ｙ３３０８を計算する。
【０１０８】
図３４に計測結果の表示例を示す。ＳＥＭ画像から計測パターンエッジ３４０２を検出し、計測パターン重心３４０３も算出する。さらに、基準線Ｘ３４０６と基準線Ｙ３４０７からずれ量３４０５も算出する。それらを、設計データから生成した画像にオーバーレイ表示する。
【０１０９】
上述のようにガイドパターンは矩形状のものだけではなく、Ｌ字型や他の形状であることもあるため、メモリ８０５に予めガイドパターンの形状に応じたパターンの配列条件を記憶しておくことによって、ＤＳＡパターンの大きさ情報等の入力によって、設計データ上のパターンの重心を再現することが可能となる。グリッド設定部８０９では、メモリ８０５に記憶されたパターンの配列条件と、設定されたパターンの大きさ情報等をもとに、設計データ上のパターンの重心位置を再現し、測定基準として設定する。
【０１１０】
以上のような構成によれば、操作者は特にガイドパターンの形状を意識することなく、適正な位置に測定基準となるパターン重心を設定することが可能となる。
【実施例１２】
【０１１１】
ＤＳＡの１つの矩形のガイドパターンから複数のラインを作成する場合の画像生成例を図３５に示す。設計データのガイドパターン３５０１とＤＳＡ形状・大きさ情報から、ウェハに作られるパターンであるライン形状３５０３・ライン重心３５０４を生成する。複数のパターンから、ピッチＸ３５０５を計算する。そのピッチ情報とライン重心から基準線Ｘ３５０６・基準線Ｙ３５０７を計算する。
【０１１２】
図３６に計測結果の表示例を示す。ＳＥＭ画像から計測パターンエッジ３６０２を検出し、計測パターン重心３６０３も算出する。さらに、基準線Ｘ３６０６と基準線Ｙ３６０７からずれ量３６０８も算出する。それらを、設計データから生成した画像にオーバーレイ表示する。
【実施例１３】
【０１１３】
ＳＡＱＰのコアパターン（縮小投影露光装置によってパターニングされるパターン）から複数のラインを作成する場合の画像生成例を図３７に示す。設計データのコアパターン３７０１とユーザが指定したＳＡＱＰのスペーサ幅情報から、ウェハに作られるパターンである１ｓｔスペーサ３７０２、１ｓｔスペーササイドウォール３７０３、２ｎｄスペーサ３７０４、２ｎｄスペーササイドウォール３７０５を生成する。
【０１１４】
図３８に、設計データに基づくパターンデータ生成法を例示する。設計データのコアパターン３８０１を１ｓｔスペーサ幅の増加分太らせ、１ｓｔスペーサ３８０２を生成する。１ｓｔスペーサ３８０２から１ｓｔスペーサ３８０２を削除し、１ｓｔスペーササイドウォール３８０３を生成する。１ｓｔスペーササイドウォール３８０３を２ｎｄスペーサ幅の増加分太らせ、２ｎｄスペーサ３８０４を生成する。２ｎｄスペーサ３８０４から１ｓｔスペーササイドウォール３８０３を削除し、２ｎｄスペーササイドウォール３８０５を生成する。
【０１１５】
図３９にカッティング後の生成方法例を示す。２ｎｄスペーササイドウォール１１２０２から設計データのカッティングパターン３９０１を削除し、ＳＡＱＰパターン３９０３を生成する。ＳＡＱＰパターン３９０３からライン重心３９０４を算出する。複数のライン重心から、基準線Ｘ３９０５と基準線Ｙ３９０６を計算する。ＳＡＤＰは２ｎｄスペーサが無いので、その部分を実施しなければ良い。
【０１１６】
また、例えば、図２３に例示したスペースパターンの重心位置（Ｓ２、Ｓ６の重心位置）と、上述のようにして求められたライン重心３９０４の内、Ｓ２、Ｓ６の重心位置に相当するライン重心を重ね合わせ、その他の重心位置間のずれを測定することによって、マルチパターニング由来のプロセス変動を適正に評価することが可能となる。
【０１１７】
なお、重心位置Ｓ２とＳ６の双方の重ね合わせが適正に行えないときは、マルチパターニング工程ではなく、フォトマスクや露光工程等のプロセス条件に起因するパターンずれが発生している可能性があるので、例えばＳ２、Ｓ６の一方の重心位置間で位置合わせを行い、他方の重心位置間のずれを評価することによって、マルチパターニング前の工程に由来するパターンずれを評価することが可能となる。更に、マルチパターニング由来のパターンずれを評価する場合には、例えば、Ｓ２の重心位置間のずれとＳ６の重心位置間のずれの加算値が最小となるように、基準画像データとＳＥＭ画像に由来する測定対象画像との位置合わせを実行し、その上で他の重心位置（例えばＳ２、Ｓ６以外の重心位置）間のずれを評価することによって、マルチパターニング工程由来のずれを評価することができる。
【実施例１４】
【０１１８】
特性情報をユーザが設定する画面例を図４８に示す。高分子化合物の形状を選択ボックス４８０１で設定することができる。高分子化合物のパターン幅を入力ボックス４８０２で設定することができる。高分子化合物のピッチ幅を入力ボックス４８０３で設定することができる。
【０１１９】
ＤＳＡパターンの生成例を図４９に示す。設計データのガイドパターン４９０１内に、設定された高分子化合物のパターン幅４９０３、ピッチ幅４９０３の位置に、パターン形状の画像を生成する。ピッチ幅は、パターン周りのガイドパターンや他のＤＳＡパターンに適用する。
【符号の説明】
【０１２０】
１０１  電子源
１０２  引出電極
１０３  一次電子線（荷電粒子ビーム）
１０４  第一コンデンサレンズ
１０５  絞り
１０６  第二コンデンサレンズ
１０７  二次電子検出器
１０８  アライメントコイル
１０９  偏向コイル
１１０  対物レンズ
１１１  試料
１１２  ステージ
１１３  試料室
１１４  二次電子
１１５  高電圧制御装置
１１６  第一コンデンサレンズ制御部
１１７  第二コンデンサレンズ制御部
１１８  二次電子信号増幅器
１１９  アライメント制御部
１２０  偏向信号増幅器
１２１  対物レンズ制御部
１２２  偏向信号制御部
１２３  画像処理プロセッサ
１２４  二次電子像表示装置
【図１】
2017067442.tif 000003
【図２】
2017067442.tif 000004
【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】
2017067442.tif 000012
【図１１】
2017067442.tif 000013
【図１２】
2017067442.tif 000014
【図１３】
2017067442.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
2017067442.tif 000017
【図１６】
2017067442.tif 000018
【図１７】
2017067442.tif 000019
【図１８】
2017067442.tif 000020
【図１９】
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【図２０】
2017067442.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
2017067442.tif 000031
【図３０】
2017067442.tif 000032
【図３１】
2017067442.tif 000033
【図３２】
2017067442.tif 000034
【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
2017067442.tif 000039
【図３８】
2017067442.tif 000040
【図３９】
2017067442.tif 000041
【図４０】
2017067442.tif 000042
【図４１】
2017067442.tif 000043
【図４２】
2017067442.tif 000044
【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
2017067442.tif 000048
【図４７】
2017067442.tif 000049
【図４８】
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【図４９】
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