(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
エッジ点検出手段とペアリング手段と演算手段と距離角度分布図作成手段と特徴点抽出手段と解析手段とを備えるコンピュータを用いたパターン評価方法であって、
評価対象であるパターンの画像データの供給を受け、エッジ点検出手段により前記画像データを処理して前記画像における前記パターンのエッジ点の座標を検出するエッジ点検出手順と、
ペアリング手段により前記エッジ点同士でエッジ点ペアを組み合わせるペアリング手順と、
前記エッジ点ペアを構成する前記エッジ点間の距離と、前記エッジ点間を結ぶ直線と任意の軸線との間の角度とを演算手段により算出する演算手順と、
距離角度分布図作成手段により前記エッジ点ペアの前記距離と前記角度との分布図を作成する距離角度分布図作成手順と、
特徴点抽出手段により前記分布図の特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、
抽出された前記特徴点に基づいて解析手段により前記パターンを解析する解析手順と、
を備えるパターン評価方法。
【請求項２】
前記ペアリング手順は、
前記パターンがラインパターンである場合は前記ペアリング手段により前記画像の一方側に位置するパターンエッジに属するエッジ点と、前記画像の他方側に位置するパターンエッジに属するエッジ点との間でペアリングを行い、
前記パターンが閉曲線パターンである場合は前記ペアリング手段により前記パターンの任意の分割線を選択してこの分割線を用いて前記パターンを二つに分割し、前記画像の一方側に位置する前記パターンエッジに属するエッジ点と前記画像の他方側に位置するパターンエッジに属するエッジ点との間でペアリングを行う手順を含むことを特徴とする請求項１に記載のパターン評価方法。
【請求項３】
前記特徴点は、特徴点抽出手段で前記分布図を画像処理することにより抽出されることを特徴とする請求項１または２に記載のパターン評価方法。
【請求項４】
前記コンピュータは、記憶制御手段をさらに備え、
前記画像データが格納される第１の記憶領域とは異なる第２の記憶領域に対応するメモリアドレスを前記記憶制御手段により前記分布図のデータに付加する記憶制御手順をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項５】
前記記憶制御手順は、前記記憶制御手段により前記エッジ点ペアごとに、前記距離および前記角度に基づいて仮想的なサブピクセルを比例配分し、前記分布図のデータを複数ビットの画像データとして前記メモリアドレスを付加する手順を含むことを特徴とする請求項４に記載のパターン評価方法。
【請求項６】
前記特徴点抽出手順は、前記特徴点抽出手段により、前記分布図のデータまたは前記分布図の前記特徴点近傍のデータに濃淡を表わす階調値を付加する手順を含むことを特徴とする請求項１乃至５のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項７】
前記記憶制御手順は、前記エッジ点ペアの位置情報に基づいて前記分布図に前記画像データへの逆変換を可能にする復元用情報を前記記憶制御手段により付加する手順を含むことを特徴とする請求項４に記載のパターン評価方法。
【請求項８】
前記パターンは、理想形状で形成された理想パターンを少なくとも一つ含み、
前記特徴点抽出手順は、前記特徴点抽出手段により、前記理想パターンから得られた前記分布図の特徴点である理想特徴点と、前記評価対象であるパターンから得られた前記分布図の特徴点とを抽出し、前記評価対象であるパターンから得られた特徴点における前記理想特徴点からの差異を出力する手順をさらに含むことを特徴とする請求項１乃至７のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項９】
前記パターンは、複数のパターンであり、
前記距離角度分布図作成手順は、前記パターンごとの前記分布図が合成された第１の被合成分布図を前記距離角度分布図作成手段により作成する手順であり、
前記特徴点抽出手順は、前記第１の被合成分布図の一部の領域から前記パターンごとの前記特徴点と前記パターン間の相対的な位置関係を表わす前記特徴点とを前記特徴点抽出手段により抽出する手順であることを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１０】
前記画像データは、複数のパターンの画像データを含み、
前記ペアリング手順は、前記ペアリング手段により、各パターンで対応するパターンエッジ間以外のペアリングを禁止する禁止ルールを設定する手順を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１１】
前記画像データは、複数のパターンの画像データを含み、
前記ペアリング手順は、前記ペアリング手段により、各パターンで対応するパターンエッジ間以外のペアリングを行なう手順を含むことを特徴とする請求項１乃至９のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１２】
前記パターンは、複数のパターンであり、
前記距離角度分布図作成手順は、前記距離角度分布図作成手段により、パターンごとに前記分布図を作成し、得られた前記分布図同士で画像演算処理を行なって第２の被合成分布図を作成する手順を含み、
前記特徴点抽出手順は、前記特徴点抽出手段により、前記第２の被合成分布図から前記特徴点を抽出して前記分布図合成された前記パターン同士の形状の相異を定量化する手順であることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１３】
前記パターンは、複数のパターンであり、
前記距離角度分布図作成手順は、前記距離角度分布図作成手段により、パターンごとに前記分布図を作成する手順であり、
前記特徴点抽出手順は、前記特徴点抽出手段により、パターンごとに得られた前記分布図から前記特徴点を抽出し、得られた前記特徴点同士で演算処理を行ない、これらの特徴点同士の相異を定量化する手順であることを特徴とする請求項１乃至１１のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１４】
前記パターンは、閉曲線パターンを含み、
前記特徴点抽出手順は、前記特徴点抽出手段により、前記分布図の特徴曲線を設け、この特徴曲線に基づいて前記特徴点を抽出する手順を含むことを特徴とする請求項１乃至１３のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１５】
前記パターンは閉曲線パターンであり、
前記ペアリング手順は、
前記ペアリング手段により、前記パターンの任意の分割線と前記閉曲線パターン内の任意の点とを選択し、前記分割線を前記任意の点を中心として任意の角度で回転させ、前記任意の角度ごとに前記分割線を用いて前記パターンを二つに分割し、前記画像の前記一方側に位置する前記第１のパターンエッジに属するエッジ点と前記画像の前記他方側に位置する第２のパターンエッジに属するエッジ点との間で前記任意の角度ごとにペアリングを行う手順であり、
前記距離角度分布図作成手順は、前記距離角度分布図作成手段により、前記任意の角度ごとに前記分布図を作成する手順であることを特徴とする請求項１乃至７および１４のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１６】
前記パターンは、複数の閉曲線パターンを含み、
前記距離角度分布図作成手順は、前記距離角度分布図作成手段により、閉曲線パターンごとに前記分布図を作成する手順であり、
前記特徴点抽出手順は、前記特徴点抽出手段により、得られた各閉曲線パターンの前記分布図ごとに前記特徴曲線を設けてこの特徴曲線に基づいて前記閉曲線パターンごとに前記特徴点を抽出し、得られた複数の前記特徴点を演算処理して前記複数の閉曲線パターン間の相異を定量化する手順を含むことを特徴とする請求項１３または１４に記載のパターン評価方法。
【請求項１７】
前記パターンは、ラインパターンを含み、
前記特徴点抽出手順は、前記距離をｘとし、前記角度をｙとし、前記ラインパターンの幅をＤとするとき、前記特徴点抽出手段により、前記分布図に関数
ｘ＝Ｄ／ｃｏｓｙ
で表わされる少なくとも１本の近似曲線を設け、この近似曲線に基づいて前記特徴点を抽出する手順を含むことを特徴とする請求項１乃至１４および１６のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１８】
前記コンピュータは出力手段をさらに備え、
前記画像データは、時間的に変化する一連の画像データであり、
前記ペアリング手順、前記演算手順、前記距離角度分布図作成手順、および前記特徴点抽出手順は、前記一連の画像データを構成する画像データについて逐次実行され、
抽出された前記特徴点の変化を前記出力手段によりリアルタイムで出力する出力手順をさらに備えることを特徴とする請求項１乃至７、１１、１４、１７のいずれかに記載のパターン評価方法。
【請求項１９】
評価対象であるパターンの画像データの供給を受け、前記画像データを処理して前記画像から前記パターンのエッジ点の座標を検出するエッジ点検出手段と、  前記エッジ点同士でエッジ点ペアを組み合わせるペアリング手段と、
前記エッジ点ペアを構成するエッジ点間の距離と、前記エッジ点間を結ぶ直線と任意の軸線との間の角度とを算出する演算手段と、
前記エッジ点ペアの前記距離と前記角度との分布図を作成する距離角度分布図作成手段と、
前記分布図の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
抽出された前記特徴点に基づいて前記パターンを解析する解析手段と、
を備えるパターン評価装置。
【請求項２０】
請求項１乃至１８のいずれかに記載のパターン評価方法を前記コンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターン一般の評価方法、パターン評価装置、およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の技術によるパターン評価方法について、半導体の微細パターンを評価する方法を具体例に挙げて説明する。
【０００３】
パターンの評価は、半導体の製造工程においても重要であり、このことはリソグラフィー工程やエッチング工程等で形成される微細パターンについては特に顕著である。従来は、電子ビームを用いたＣＤＳＥＭ（Critical Dimension Scanning Electron Microscope）を用いてパターンの寸法（例えば、ラインパターンの場合では線幅等、ホールパターンの場合では穴径等）を計測し、評価する方法が一般に採用されている。ＣＤＳＥＭでは、試料から取得したパターンＳＥＭ画像から二次電子プロファイルを読み取り、このプロファイルからパターンのエッジをエッジ検出アルゴリズムにより検出し、検出したエッジの座標を用いて各計測の目的に適合したＣＤ計測アルゴリズムを用いてパターン寸法を計算する。例えば、ラインパターンの線幅を求める場合には、電子ビームスキャン方向のＳＥＭ画像の線画素から、直線近似法またはスレッショルド法等によりラインの左右のエッジが検出される。検出されたこれら左右のエッジに対し、測定で指定された範囲にわたってエッジペアが求まり、これらのペア間の距離（エッジ点のＸ座標の差）の平均をそのラインパターンの線幅として計算していた。また、幅が一定でないパターンの場合には、例えば最大または最小のエッジペア間距離を最大幅または最小線幅として計算し、その結果を計測値として出力していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の方法では、計測したいパターンの向き（以下ＣＤ方向という）を電子ビームのスキャン方向に一致させなければ計測できない、という問題があった。そこで、このような問題を解消するため、例えば、電子ビームスキャン方向をＣＤ方向に合わせてから計測したり、アフィン変換等の画像処理を用いて画像を回転し、ＣＤ方向を電子ビームスキャン方向に合わせてから計測する、などの方法で対処されていた。しかし、これらの処理には余分の時間が掛かり、計測時間短縮のためには好ましくない。さらに、計測に先立ってＣＤ方向が予め分からない場合は、電子ビームスキャン方向または画像回転角度をある範囲で振り当てる必要があるため、より長い処理時間が必要となっていた。
【０００５】
同様に、計測対象がホールパターンである場合、従来の方法ではＳＥＭ画像のＸ軸方向およびＹ軸方向の最大値をパターンの穴径として計測していた。しかし、この方法では、例えばパターンの最大径がＸ軸またはＹ軸に対して傾いている場合、その最大径を得ることは困難である。また、ホールパターンの形状の歪みを考慮して、エッジ点で囲まれた面積や、最小二乗円から近似直径を算出する方法も行われているが、これら平均的な計測値からだけでは複雑なパターン形状を把握することが不可能であった。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、上述した従来技術の問題点を克服するだけでなく、さらに多くの付加価値をもたらすパターン評価装置、パターン評価方法およびコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以下の手段により上記課題の解決を図る。
【０００８】
即ち、本発明の第１の態様によれば、
エッジ点検出手段とペアリング手段と演算手段と距離角度分布図作成手段と特徴点抽出手段と解析手段とを備えるコンピュータを用いたパターン評価方法であって、評価対象であるパターンの画像データの供給を受け、エッジ点検出手段により上記画像データを処理して上記画像における上記パターンのエッジ点の座標を検出するエッジ点検出手順と、ペアリング手段により上記エッジ点同士でエッジ点ペアを組み合わせるペアリング手順と、上記エッジ点ペアを構成する上記エッジ点間の距離と、上記エッジ点間を結ぶ直線と任意の軸線との間の角度とを演算手段により算出する演算手順と、距離角度分布図作成手段により上記エッジ点ペアの上記距離と上記角度との分布図を作成する距離角度分布図作成手順と、特徴点抽出手段により上記分布図の特徴点を抽出する特徴点抽出手順と、抽出された上記特徴点に基づいて解析手段により上記パターンを解析する解析手順と、を備えるパターン評価方法が提供される。
【００４４】
また、本発明の第２の態様によれば、
評価対象であるパターンの画像データの供給を受け、上記画像データを処理して上記画像から上記パターンのエッジ点の座標を検出するエッジ点検出手段と、上記エッジ点同士でエッジ点ペアを組み合わせるペアリング手段と、上記エッジ点ペアを構成するエッジ点間の距離と、上記エッジ点間を結ぶ直線と任意の軸線との間の角度とを算出する演算手段と、上記エッジ点ペアの上記距離と上記角度との分布図を作成する距離角度分布図作成手段と、上記分布図の特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、抽出された上記特徴点に基づいて上記パターンを解析する解析手段と、を備えるパターン評価装置が提供される。
【００５１】
即ち、本発明の第３の態様によれば、
上述した本発明に係るパターン評価方法を上記コンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記憶媒体が提供される。
【００５９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。以下の実施形態では半導体の微細パターンを評価する場合について説明するが、本発明はこの場合に限定されることなく、パターン評価の新しい手法として様々な工業分野に適用することができる。
【００６０】
（Ａ）パターン評価装置の一実施形態
図１は、本発明にかかるパターン評価装置の実施の一形態を示すブロック図である。同図に示すパターン評価装置２は、ワークステーション１２と、画像処理装置１４と、メモリ１６と、出力装置１８とを備える。
【００６１】
メモリ１６は、本発明のパターン評価方法のアルゴリズムが書き込まれたレシピファイルを格納する。ワークステーション１２は、メモリ１６からレシピファイルを読み出し、このレシピファイルに従って装置全体を制御するとともに、後述する距離角度分布図（以下、ＤＡＤ図という）から計測目的に応じた特徴点などの情報を抽出する。出力装置１８は、画像処理装置からワークステーション１２を介して供給されたＤＡＤ図をワークステーション１２によって抽出された上記特徴点とともにディスプレイなどを用いて表示する。なお、本実施形態では出力装置１８によりＤＡＤ図等を表示することとしたが、ＤＡＤ図等は特に表示する必要はなく、これらの情報をメモリ１６に格納するだけに止めても良い。
【００６２】
画像処理装置１４は、ＣＰＵ２２と画像処理部２４と画像メモリ制御部２６と画像メモリ２８とを含む。
【００６３】
画像処理部２４は、図示しないＣＤＳＥＭから供給されるＳＥＭ画像データを受けて後述する画像処理を行なう。画像メモリ２８は、複数の記憶領域を有し、画像メモリ制御部２６の制御により、ＳＥＭ画像データとＤＡＤ図のデータとを異なる記憶領域に格納する。
【００６４】
本実施形態において画像処理部２４はエッジ点検出手段、ペアリング手段、演算手段および距離角度分布図作成手段を構成し、ワークステーション１２は、特徴点抽出手段および解析手段を構成する。
【００６５】
図１に示すパターン評価装置２の動作について、本発明にかかるパターン評価方法の実施形態として図面を参照しながら説明する。
【００６６】
（Ｂ）パターン評価方法の実施形態
以下、本発明にかかるパターン評価方法の実施の形態のいくつかについて説明する。第１から第４まで、および第９の実施形態では評価対象としてラインパターン具体例に挙げて説明し、また、第５から第８、第１１、第１２および第１３の実施形態ではホールパターンを評価対象に取り上げて説明する。
【００６７】
（１）第１の実施形態
まず、本発明にかかるパターン評価方法の第１の実施の形態について図２から図４を参照しながら説明する。
【００６８】
図２は、本実施形態の概略手順を説明するフローチャートであり、図３は、ラインパターンのＳＥＭ画像を画像処理して得られたエッジ点ペアを示す模式図であり、さらに、図４は本実施形態において特徴的なＤＡＤ図の一例を示す。
【００６９】
図２に示すように、まず、図示しないＳＥＭ装置から評価対象であるパターンの画像データを取得する（ステップＳ１）。
【００７０】
次に、画像処理部２４は、取得した画像データからエッジを認識し、既知の方法によりエッジを構成するエッジ点の座標を検出する（ステップＳ２）。図３の模式図には、何らかのアルゴリズムによりエッジが検出された理想的な形状のラインパターンＬＰ１が示されている。前述したとおり、従来の計算方法では、図３のＸ軸方向にエッジのペアを見つけ、これらのエッジペア間の距誰の平均を求めていた。本実施形態では、画像処理部２４がラインの右側エッジを構成する点と左側エッジを構成する点のすべての組み合わせを取り（ステップＳ３）、各組み合わせにおける右側エッジと左側エッジ間の距離と、これらのエッジ間を結ぶ直線のＸ軸に対する角度とを算出し（ステップＳ４）、距離角度分布図（即ち、ＤＡＤ図）として表現する（ステップＳ５）。図３に示すラインパターンについて表現したＤＡＤ図を図４に示す。図４中、Ｘ軸はエッジ点間の距離を表わし、また、Ｙ軸はペアを繋いだ直線のＸ軸方向に対する角度を現わしている。エッジ点間の距離は、ピクセル数で表現される。この点は、以下に示す実施形態において共通である。ただし、通常の計測ではこのピクセル数値にキャリブレーション定数を掛けて長さの単位に変換して出力する。図４は、図３に示す理想的な直線パターンのＤＡＤ図であるため、この曲線は、数学的には線幅をＤとすると、ｘ＝Ｄ／ｃｏｓｙとなる関数である。この関数の極値ＥＶ１の座標は（Ｄ、０）となる。本実施形態によれば、理想的なラインパターンであってその中心線がＹ軸に平行になるようにＳＥＭ画像が取得されれば、そのラインパターンの線幅は、ＤＡＤ図のＸ軸との切片から容易に求めることができる。
【００７１】
本実施形態における上記極値が計測の目的に適合した特徴点であり、この値は、ワークステーション１２がＤＡＤ図から上述した近似曲線を作成することにより抽出する（ステップＳ６）。
【００７２】
最後に、抽出した特徴点に基づいて評価パターンを解析する（ステップＳ７）。本実施形態であれば、線幅Ｄを有する理想的なラインパターンであることが解析される。
【００７３】
（２）第２の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第２の実施の形態について説明する。
【００７４】
例えば、設計上は一定の線幅であっても、実際に加工された半導体のラインパターンには、図５に示すラインパターンＬＰ２のように、加工誤差により計測領域で線幅が異なる場合がある。本実施形態の特徴は、このように線幅にばらつきがあるパターンに適切に特徴点を抽出する点にある。
【００７５】
図６は、図５のラインパターンＬＰ２に対して図２に示す手順により作成したＤＡＤ図の一例を示す。図６に示すＤＡＤ図は、面積を持った分布として表現される。図６から明らかなように、ラインパターンＬＰ２の最小幅および最大幅は、それぞれ図中のＸ軸上にある分布点のうち最小値である点ＥＶ２および、最大値である点ＥＶ３の座標から求めることができる。ＤＡＤ図上のこれらの特徴点の抽出は、ｘ＝Ｄ／ｃｏｓｙという関数の近似曲線から求めても良いし、ＤＡＤ図に様々な画像処理を用いて抽出しても良い。このとき、ＤＡＤ図が画像メモリ２８内に格納されていると高速での演算処理または画像処理が可能である。
【００７６】
（３）第３の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第３の実施の形態について説明する。
【００７７】
図７は、加工工程で傾いて形成され、またはＳＥＭ像の取得過程においてＸ軸またはＹ軸などの基準軸に対して傾いて取得されたラインパターンＬＰ３を示す。図８は、このような傾斜パターンについて作成したＤＡＤ図の一例である。ラインパターンＬＰ３の線幅および回転角度は、ＤＡＤ図内の最小点ＥＶ４の座標から求めることができる。本実施形態の場合は、パターンＬＰ３の回転角は約４６度であることが分かる。
【００７８】
このように、本実施形態によれば、製造ラインの能力等が原因で一定角度に揃ったラインを製造できない場合でも、アライメント等の前処理を行うことなく、そのまま計測して真の線幅とラインの回転角度を測定できる。
【００７９】
（４）第４の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第４の実施の形態について説明する。
【００８０】
本実施形態の特徴は、複数のラインパターンについても同時にかつ高速で計測できる点にある。図９は、計測領域内に互いに線幅が異なる複数のラインパターンＬＰ４〜ＬＰ６が混在しており、かつ、これらのエッジ点が計測領域全域に渡って検出されている場合を示す。このような場合に、すべてのエッジ点のペアを形成してしまうと、ＤＡＤ図上にラインとスペースの情報が混在してしまう。このため、本実施形態では、ラインの右側エッジ点同士または左側エッジ点同士のペア形成を禁止する禁止ルールを設定して画像処理部２４に供給する。禁止ルールとしては、ラインを跨いだペア形成をもさらに禁止しても良い。これらのエッジ点ペア形成の禁則処理は、実際の計測に先立って予め実施しておき、計測の際に禁止条件を選択できるようにしておくと様々な計測目的に対応できる。上述した禁止ルールを設定した場合のＤＡＤ図を図１０に示す。同図に示すように、複数のラインについても、一本のラインを計測する場合と同様に、各ラインパターンの最大値、最小値および最小線幅を同時に取得できる。
【００８１】
（５）第５の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第５の実施の形態について説明する。
【００８２】
本実施形態は、評価対象のパターンがホールパターンである場合の評価方法である。ホールパターンの場合、ラインパターンと異なり、エッジ点に右側、左側という区別がないため、すべてのエッジ点のペアについてＤＡＤ図を作成する。しかしながら、本実施形態では計算時間を節約するため、図１１に示すように、得られたエッジ点をそのパターンの重心を通る垂直線ＶＬ１で二つのグループに分割する。以下の説明ではこの垂直線をエッジ分割線と呼ぶ。本実施例ではエッジ分割線をパターン重心のＸ成分から導出したが、その他適当な量、例えばパターンの主軸と一致する線を用いて定義しても良い。このようにすることで計算時間が半分になるばかりでなく、後述するように、パターンの凹部分の情報も検出することができる。図１１に示すホールパターンＨＰ１は直径Ｄの真円であり、この場合のＤＡＤ図は図１２に示すように作成される。Ｘ座標の最大値ＤからホールパターンＨＰ１の直径Ｄｃを求めることができる。
【００８３】
（６）第６の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第６の実施の形態について説明する。
【００８４】
本実施形態の特徴は、評価対象パターンが楕円パターンである場合に特徴点を的確に抽出する点にある。
【００８５】
図１３に楕円パターンの一例を示す。また、このような楕円パターンＨＰ２から得られたＤＡＤ図の一例を図１４に示す。同図中の特徴点ＥＶ９およびＥＶ１０がそれぞれ楕円の長径および短径の距離と角度とを示している。一般的に、これらの値は、それぞれホールパターンの最大および最小のフェレー（Ｆｅｒｒｅｔ）径とみなされる。本実施形態では画像メモリ２８に格納されたＤＡＤ図を画像処理部２４にて平滑処理した後に二値化処理を行い、メディアン（Ｍｅｄｉａｎ）処理によってＤＡＤ図上の孤立点を除去し、最終的にＥＶ９およびＥＶ１０を求めている。本実施形態によれば、このような画像処理によりエッジ検出のエラーにより疑似エッジ点が発生してしまった場合でも、その影響を取り除いて正確な計測を行うことができる。境界線
（７）第７の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第７の実施の形態について説明する。
【００８６】
半導体製造におけるリソグラフィー工程で形成されたホールパターンの一例を図１５に示す。同図に示すホールパターンＨＰ３には、様々な加工誤差の影響で歪みや周囲に沿ったラフネスが発生している。図１５に示すホールパターンＨＰ３について作成したＤＡＤ図の一例を図１６に示す。同図中、パターンの歪みやラフネス部分の情報は、分布の右側の境界線（以後、右側境界線という）に集約されている。この右側境界線はフーリエ分解等の通常の方法で解析することにより求めることができる。さらに、右側境界線をＹ軸に平行な直線で近似することにより、ある種の近似円を取得することができる。また、ＤＡＤ図中の各分布点には、強度値が付加されている。従って、特徴曲線として上述した境界線を用いる方法に代えて、分布の極大値の点を近似させて繋いだ曲線を用いても良いし、また、強度がある一定以上の点を近似させて繋いだ曲線を用いても良い。この点は、後述する第８、９、１３および１４の実施形態についても同様である。
【００８７】
（８）第８の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第８の実施の形態について説明する。
【００８８】
本実施形態の特徴は、ＤＡＤ図を用いて評価対象パターンのスペックチェックを行なう点にある。例えば、計測対象がホールパターンであり、このホールパターンにＬＳＬ（Lower Spec Limit）もしくはＵＳＬ（Upper Spec Limit）またはこれらの両方がある場合、これらのスペックはＤＡＤ図上で例えば図１７に示すよう、帯領域ＳＢ１で表現される。これにより、右側境界線とこの帯領域ＳＢ１との包含関係を計算することで瞬時にスペックチェックを行うことができる。なお、本実施形態では、真円に関するスペックを採用したため帯領域となったが、これを実際の製品から決定することにより、さらに複雑なスペックチェックも瞬時にして行うことができる。
【００８９】
（９）第９の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第９の実施の形態について説明する。
【００９０】
本実施形態の特徴は、鉤型に折れたラインパターンをも正確に計測する点にある。このような鉤型のラインパターンの具体例を図１８に示す。同図に示すラインパターンＬＰ７，ＬＰ８は、例えば半導体製造工程で形成されたパターンであり、特に括れ部分（それが括れていれば）の寸法計測が必要になる。図１９は、このパターンＬＰ７，ＬＰ８のＤＡＤ図であり、括れ部分の寸法はＤＡＤ図の左側の境界線の最小値から測定できる。本実施形態では括れ部分の距離は６８ピクセルと算出された。また、図１９のＤＡＤ図を図２０に示すような４本の曲線部分Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄから構成されているものとみなし、それぞれの曲線をｘ＝Ｄ／ｃｏｓｙという関数で近似することにより、例えば図２１に示すように、図１８のラインパターンＬＰ７，ＬＰ８の周辺に位置するその他ラインパターンＬＰ９〜ＬＰ１２の各種寸法をも計測できる。例えば、図２０の近似曲線Ｂ，ＣからはラインパターンＬＰ１０，ＬＰ１１の括れ部分以外の線幅が測定できる。さらに、図２０の近似曲線Ｄからは、ラインパターンＬＰ１２が括れ部分を有することにより全体として占有することになる線幅を計測することもできる。
【００９１】
（１０）第１０の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第１０の実施の形態について説明する。本実施形態の特徴は、ホールパターンが周縁部に凹部を有する場合に、この凹部の情報を取得する点に特徴がある。
【００９２】
図２２は、輪郭が凹曲線となるパターンの一例を示すＳＥＭ画像の図である。このようなホールパターンＨＰ４について、エッジ点を検出するための分割線を図２２のＸ軸に対して０度の方向に取って作成したＤＡＤ図を図２３に示し、また、分割線を図２２のＸ軸に対して９０度の方向に取って作成したＤＡＤ図を図２４に示す．
図２３と図２４との対比により明らかなように，同じパターンであっても，パターンの凹部分の輪郭におけるエッジ点の存在により、分割線の傾きに応じてＤＡＤ図が変化することが分かる。本実施形態では０度と９０度という荒いステップで分割線を回転させたが、これを例えば１０度ずつ、さらには１度ずつとステップを細かくし、それぞれの分割線で得られる分布図に基づいて、パターンの周縁で任意の方向に存在する凹部分の情報を計測することが可能である．またこの場合、分割線の角度をＺ軸に取って分布図を３次元空間で表現し、その後に特徴点を抽出してパターンの凹部分の情報を計測するとさらに好適である。
【００９３】
（１１）第１１の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第１１の実施の形態について説明する。本実施形態の特徴は、２つのＳＥＭ画像からそれぞれ得られた２つのＤＡＤ図に対して演算処理を行なう点にある。
【００９４】
図２５は、二つの穴パターンからそれぞれ得られたＳＥＭ画像の一例を示す。本実施形態において、これら二つのホールパターンＨＰ５，ＨＰ６は、同一画像内の別々の場所に存在する場合でも、別々のＳＥＭ画像に存在する場合でも良い。
【００９５】
これらのパターンＨＰ５，ＨＰ６のＤＡＤ図を図２６の（ａ）および（ｂ）にそれぞれ示す。なお、これらのＤＡＤ図は、図１に示すパターン評価装置２の画像メモリ２８においてそれぞれ別個のメモリ領域に独立に格納されている。次に、画像処理部２４により、これらのＤＡＤ図同士の画像演算処理を行なう。図２７（ａ）および（ｂ）は、図２６（ａ），（ｂ）のＤＡＤ図に対してそれぞれ加算処理を行なった結果と減算処理を行なった結果を示す。本実施形態によれば、図２７に示すような演算結果に基づいて、二つの穴パターンＨＰ５，ＨＰ６の相異を定量化することができる。図２５においては、二つのホールパターンＨＰ５，ＨＰ６は、互いに離隔し、かつ、長軸の方向が互いに直交する位置に示されているが、上述したとおり、これは別々に取得したＳＥＭ画像をこのように配置して表示した結果に過ぎず、実際には、例えばホールパターンＨＰ５内にホールパターンＨＰ６が包含されている場合もある。図２７に示すように、これらのＳＥＭ画像から得られたＤＡＤ図同士を演算処理することにより、これらの位置関係も明確に知ることができる。なお、本実施形態では、単純に画像同士の演算処理によりパターン同士の相異点を求めたが、それぞれのＤＡＤ図を二値化した上でワークステーション１２により、例えば両者のＡＮＤまたはＯＲという論理演算を行っても良い。また、ＤＡＤ図間の差を取る場合には演算結果としての正負も例えば色の違い等で表現して出力装置１８に表示しても良い。
【００９６】
（１２）第１２の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第１２の実施の形態について説明する。
【００９７】
上述した通常のＤＡＤ図作成の手順に加え、エッジ点ペアを形成する手順において、各エッジ点ペアの実平面上の位置関係を表わす情報、例えばペアをなす各エッジ点の中点の座標を求め、エッジ点ペアの距離および角度の情報に併せてデータとして画像メモリ２８（図１参照）に格納する。これにより、この追加の位置情報を用いて、ＤＡＤ図上の点で表現されるエッジ点ペアを実平面に戻すことで、元のパターン形状を容易に復元することが可能になる。
【００９８】
（１３）第１３の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第１３の実施の形態について説明する。本実施形態の特徴は、二つのパターンからそれぞれ得られたＤＡＤ図を合成し、合成されたＤＡＤ図に基づいて各パターン同士の相対的な特徴点を抽出する点にある。
【００９９】
この点を図２５に示す二つのホールパターンＨＰ５，ＨＰ６を再び例にとって説明する。なお、上述したとおり、これらのホールパターンは同一画像内で別々の場所にあっても良いし、別々の画像にあっても良い。
【０１００】
ホールパターンＨＰ５，ＨＰ６の各ＤＡＤ図は図２６に示したとおりであるが、本実施形態では、図２８に示すように、まず、これらのＤＡＤ図から各パターンの特徴、例えば各ＤＡＤ図の境界線ＳＢ５，ＳＢ６を検出する。次に、これの結果から平均した境界線ＳＢａｖ．を求める。この平均境界線ＳＢａｖ．から得られる計測情報は、個々のホールパターンＨＰ５，ＨＰ６の、ある種の平均された情報となっている。また、平均境界線ＳＢａｖ．を基準として各パターンの境界線ＳＢ５，ＳＢ６の分散を算出することにより、個々のパターンＨＰ５，ＨＰ６の形状面でのバラツキを定量化することができる。
【０１０１】
（１４）第１４の実施形態
次に、本発明にかかるパターン評価方法の第１４の実施の形態について説明する。本実施形態の特徴は、一連の時間変化を伴うＳＥＭ画像の画像データを取得し、ＤＡＤ図を逐次に作成してパターンの特徴点における変化をモニタリングする点に特徴がある。
【０１０２】
図２９は、本実施形態のパターン評価方法を説明するブロック図である。図２９には、図１に示すパターン評価装置１０の他、電子ビーム装置７０が示されている。電子ビーム装置７０は、ＣＤＳＥＭ８０とスキャンコンバータ９０とコラム電圧制御部１００とを備える。ＣＤＳＥＭ８０は、電子ビームを試料に向けて出射する電子銃部８２と、この電子ビームの軌道を制御して試料に照射させる電子光学系８４とを含む。電圧制御部１００は、パターン評価装置１のワークステーション１２とＣＤＳＥＭ８０の電子光学系８４に接続される。
【０１０３】
ここで、例えばＣＤＳＥＭ８０の電子光学系８４のコラム調整にホールパターンを使用する場合、スティグ等の各種パラメータを振るとスキャンコンバータ９０を介して検出器８６から得られるＳＥＭ画像においてホールの形状が電子ビーム収差によって変化する。上述したパターン評価方法を用いることにより、このホールパターン形状の時間変化をＤＡＤ図を介してリアルタイムに追跡することができる。この追跡結果をパターン評価装置１０のワークステーション１２が電圧制御部１００を介して電子光学系８４の各種パラメータにフィードバックすることにより電子ビームのコラム調整を容易に実行することができる。
【０１０４】
例えば試料表面に形成されたパターンが真円である場合、ＤＡＤ図における境界線が直線になるように（図１２参照）、コラム調整をすれば良い。以上の手順は、ＣＤＳＥＭ装置に限ることなく、例えば電子ビーム露光装置においてキャラクタープロジェクションとして、やはり例えば円形ビームをモニターする場合にも適用することができる。
【０１０５】
（Ｃ）記録媒体
上述したパターン評価方法の一連の手順および電子ビーム装置の制御方法の一連の手順は、コンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかるパターン評価方法を汎用コンピュータを用いて実現することができる。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布しても良い。
【０１０６】
【発明の効果】
以上詳述したとおり、本発明は、以下の効果を奏する。
【０１０７】
即ち、本発明によれば、種々のパターン評価を同時にかつ高速・高精度で実行できる上、高い付加価値を与えるパターン評価方法およびパターン評価装置が提供される。
【０１０８】
また、本発明によれば、上述した効果を奏するパターン評価方法を汎用のコンピュータを用いて実行できる記録媒体が提供される。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかるパターン評価装置の実施の一形態を示すブロック図である。
【図２】本発明にかかるパターン評価方法の第１の実施の形態の概略手順を示すフローチャートである。
【図３】図２に示すパターン評価方法によりラインパターンから得られた検出されたエッジ点を示す模式図である。
【図４】図２に示すパターン評価方法により図３に示すラインパターンから得られたＤＡＤ図の一例を示す。
【図５】加工誤差により計測領域で線幅が異なるラインパターンを示すＳＥＭ画像の一例である。
【図６】図５に示すラインパターンに対して図２に示す手順により作成されたＤＡＤ図の一例を示す。
【図７】基準軸に対して傾いてＳＥＭ像に取得されたラインパターンの一例を示す図である。
【図８】図７に示す傾斜パターンについて作成したＤＡＤ図の一例を示す図である。
【図９】計測領域内に互いに線幅が異なる複数のラインパターンが混在している例を示す。
【図１０】本発明にかかるパターン評価方法の第４の実施形態により禁則ルールを設定して図９に示す複数のラインパターンから取得したＤＡＤ図の一例である。
【図１１】真円形状のホールパターンの一例を示す図である。
【図１２】本発明にかかるパターン評価方法の第５の実施形態により図１１に示すホールパターンから取得したＤＡＤ図の一例である。
【図１３】楕円パターンの一例を示す図である。
【図１４】図１３に示す楕円パターンから得られたＤＡＤ図の一例である。
【図１５】半導体のリソグラフィー工程において加工誤差により歪みやラフネスを伴って形成されたホールパターンの一例を示す図である。
【図１６】図１５に示すホールパターンから得られたＤＡＤ図の一例である。
【図１７】ホールパターンの径に関するスペックをＤＡＤ図上で表現した図である。
【図１８】鉤型に折れたラインパターンのＳＥＭ画像の一例を示す図である。
【図１９】図１８に示す鉤型に折れたラインパターンから得られたＤＡＤ図である。
【図２０】図１９に示すＤＡＤ図からラインパターンの情報を解析する方法を示す図である。
【図２１】図２０に示す解析方法により導かれる図１６のラインパターンの周辺に位置する他のラインパターンの計測情報を示す図である。
【図２２】輪郭が凹曲線となるパターンの一例を示すＳＥＭ画像の図である。
【図２３】図２２に示すパターンについて分割線を図２２のＸ軸に対して０度の方向に取って作成したＤＡＤ図である。
【図２４】図２２に示すパターンについて分割線を図２２のＸ軸に対して９０度の方向に取って作成したＤＡＤ図である。
【図２５】二つの穴パターンから得られたＳＥＭ画像の一例である。
【図２６】図２５に示す二つの穴パターンのＤＡＤ図である。
【図２７】図２６（ａ），（ｂ）のＤＡＤ図に対してそれぞれ加算処理を行なった結果と減算処理を行なった結果を示す図である。
【図２８】本発明にかかるパターン評価方法の第１３の実施形態を説明するＤＡＤ図である。
【図２９】本発明にかかるパターン評価方法の第１４の実施の形態を説明するブロック図である。
【符号の説明】
２  パターン評価システム
１０  パターン評価装置
１２  ワークステーション
１４  画像処理装置
１６  メモリ
１８  出力装置
２２  ＣＰＵ
２４  画像処理部
２６  画像メモリ制御部
２８  画像メモリ
７０  電子ビーム装置
８０  ＣＤＳＥＭ
８２  電子銃部
８４  電子光学系
８６  検出器
９０  スキャンコンバータ
１００  電圧制御部
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【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】
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