パターン測定装置
【課題】本発明は、ＳＡＤＰのような複数の露光工程を有する製造プロセスにて形成されたギャップの種類の特定を、高精度且つ高いスループットにて実現することを目的とする。特に、ギャップ判定が困難な試料であっても、適切にその判定を可能とするパターン測定装置の提供を目的とする。
【解決手段】上記目的を達成するための一態様として、荷電粒子ビームの走査に基づいて検出される信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する複数種類の特徴量を抽出し、当該複数種類の特徴量の内、適切な種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側の特徴量を比較し、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のスペースの種類を判定するパターン測定装置を提案する。
【解決手段】上記目的を達成するための一態様として、荷電粒子ビームの走査に基づいて検出される信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する複数種類の特徴量を抽出し、当該複数種類の特徴量の内、適切な種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側の特徴量を比較し、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のスペースの種類を判定するパターン測定装置を提案する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料に対する荷電粒子線の照射によって得られる信号に基づいて、パターン寸法を測定するパターン測定装置に係り、特に、二重露光（ダブルパターニング）によって形成されるパターンの測定に好適なパターン測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体素子の製造装置の１つであるステッパ（縮小投影露光装置）は、レジストが塗布された半導体ウェーハ上に、フォトマスクやレチクル等に形成されたパターンを、投影レンズにより縮小して投影する装置である。
【０００３】
昨今、形成されるパターンの微細化に伴い、走査電子顕微鏡等によって、形成されたパターンを測定、或いは検査し、その出来映えを評価する手法が、半導体の測定検査の主流となりつつある。走査電子顕微鏡は、電子ビームを試料上に走査することによって、試料から放出される電子を検出し、画像化する装置である。即ち、二次電子の放出量がほぼ同じの２つの領域は、ほぼ同じ輝度で表現されることになるため、その識別が困難になる可能性がある。また、電子顕微鏡画像にノイズが混入すると、やはり上記識別が困難となる場合がある。特に、昨今のパターンの高集積化に伴い、識別が困難なパターンが散見されるようになってきた。特許文献１，２には、ラインアンドスペースパターンのラインパターンとスペースを識別する手法が開示されている。具体的には、特許文献１には、垂直な二つの斜面によって形成された凸部と一種類の凹部によって構成されたラインパターンにおいて凸部と凹部を判定する方法が開示されている。特許文献２には、理想光軸に対し、ビームを傾斜して照射することによって得られる２つの隣接したプロファイルのピーク幅の比較に基づいて、当該２つのピークに挟まれた部位がラインパターンであるか、スペースであるかを判定する手法が説明されている。
【０００４】
また、パターンの二次元画像だけでは判断が困難であっても、試料の深さ方向を含む三次元構造をモニタすることによって、パターンの種類を特定することができる。特許文献３には、パターンの三次元構造を観察するための方法として試料に対し異なる２方向から観察した画像を合成してパターンの三次元構造を推定する方法が開示されている。特許文献４には、試料上のパターンに対し斜めからビームを照射して、パターンの上面と底面の寸法を別々に計測をする方法が開示されている。
【０００５】
非特許文献１，２、及び３には、半導体プロセスにおいて、露光とエッチングを２回繰り返して微細パターンを形成する手法が説明されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２５１６７４号公報
【特許文献２】特開２００３−９０７１９号公報
【特許文献３】特開平５−４１１９５号公報
【特許文献４】特開平５−１７５４９６号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】J.Finders, M.Dusa et al.,“Double patterning for 32nm and below: an update,”Proc. of SPIE Vol. 6924 692408-1-12
【非特許文献２】A. Miller, M. Maenhoudt et al,“Comparison of LFLE and LELE Manufacturability,”5th International Symposium on Immersion Lithography Extensions, September 2008
【非特許文献３】K. Lucas, C. Cork1 et al,“Interactions of double patterning technology with wafer processing, OPC and design flows,”Proc. of SPIE Vol. 6924 692403-1-12
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、半導体試料上に形成されるパターンの微細化要求に伴い当該要求を満たす一つの方法として自己整合型ダブルパターニング（Self Aligned Double Patterning：以下ＳＡＤＰと呼ぶ）と呼ばれるパターン形成方法が開発されており、今後歩留まり向上に向けたプロセス間でのパターン寸法計測が必要となることが予測される。
【０００９】
ＳＡＤＰによって形成される複数のパターンの間には、異なる工程にて形成されたギャップが交互に形成される。各工程におけるプロセス管理等を適正に行うためには、当該ギャップの種類を特定した上で、測定を行う必要がある。特許文献１，２にはラインパターン（凸部）及びスペース（凹部）を識別する手法についての説明はあるものの、同じ凹部に異なる種類が存在することや、それを識別する手法については何も説明されていない。また、特許文献３，４に開示されているように、試料断面をモニタすることで、ギャップを識別することも考えられるが、ビームの傾斜や、画像を複数取得する手間があり、検査，測定時間の増加につながり、結果として単位時間当たりに検査，測定が可能な試料数が少なくなる。
【００１０】
以下に、ＳＡＤＰのような複数の露光工程を有する製造プロセスにて形成されたギャップの種類の特定を、高精度且つ高いスループットにて実現することを目的とするパターン測定装置を説明する。特に、ギャップ判定が困難な試料であっても、適切にその判定を可能とするパターン測定装置を説明する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するための一態様として、荷電粒子ビームの走査に基づいて検出される信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する複数種類の特徴量を抽出し、当該複数種類の特徴量の内、適切な種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側の特徴量を比較し、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のスペースの種類を判定するパターン測定装置を提案する。
【発明の効果】
【００１２】
複数種類の特徴量の内、適切な種類の特徴量を用いて、ギャップ判定を行うことによって、ギャップ間での違いを見出すことが困難な試料であっても、正確な判定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】走査電子顕微鏡の概略構成図。
【図２】ＳＡＤＰの処理工程を説明する図。
【図３】ＳＡＤＰによって形成されたパターンの断面図，電子顕微鏡像、及び二次電子プロファイルの一例を説明する図。
【図４】二次電子プロファイルに基づいて、ギャップの種類を判別する手法の一例を説明する図。
【図５】二次電子プロファイルに基づいて、ギャップの種類を判別する手法の他の一例を説明する図。
【図６】スペーサープロファイルの微分プロファイルの一例を説明する図。
【図７】スペーサーの線幅が小さくなったパターンに対するギャップ判別方法を説明する図。
【図８】スペーサーの線幅が小さくなったパターンに対するギャップ判別工程を説明するフローチャート。
【図９】波形マッチングを用いたギャップの判別工程を説明するフローチャート。
【図１０】波形マッチングによるギャップの判別法を説明する図。
【図１１】ギャップ判別時の誤判定を訂正する手法を説明する図。
【図１２】コアギャップとスペーサーギャップの測定結果を電子顕微鏡画像上に表示した表示例を説明する図。
【図１３】ＳＡＤＰによって形成されたパターンの断面図，電子顕微鏡像、及び二次電子プロファイルの他の一例を説明する図。
【図１４】ビーム走査領域（Field Of View）内の複数の領域にて取得された二次電子プロファイルから、エッジのゆらぎを求める手法を説明する図。
【図１５】複数の特徴量を用いて、ギャップの種類を判別する手法を説明する図。
【図１６】モデルパターンを用いたギャップの判定工程を説明するフローチャート。
【図１７】判定対象となるパターンと同一試料上にてモデルパターンを作成し、当該モデルパターンのプロファイルから得られる特徴量を用いて、ギャップ判定を行う工程を説明するフローチャート。
【図１８】モデルパターンの登録工程を説明するフローチャート。
【図１９】半導体チップのレイアウト例とモデルパターンの説明図。
【図２０】判定対象となるパターンと同一試料上にてモデルパターンを作成し、当該モデルパターンと判定対象パターンのプロファイルのプロファイル比較に基づいて、ギャップ判定を行う工程を説明するフローチャート。
【図２１】２つのモデルパターンの登録工程を説明するフローチャート。
【図２２】２つのモデルパターンを用いたギャップ判定を行う場合のモデルパターン設定法を説明する図。
【図２３】予め登録された２つのモデルパターンを用いてギャップ判定とパターン計測を行う工程を説明するフローチャート。
【図２４】複数種類の特徴量を用いて、ギャップの判定を行う工程を示すフローチャート。
【図２５】パターンの一端側と他端側の特徴量の類型を説明する図。
【図２６】複数種類の特徴量の分布を説明する図。
【図２７】分離度が最も高い特徴量を選択する工程を説明するフローチャート。
【図２８】ウェーハ上の異なる位置ごとに、特徴量の出方が異なる例を説明する図。
【図２９】複数種類の特徴量の中から、適切な種類の特徴量を選択してギャップ判定を行う工程を説明するフローチャート。
【図３０】複数の特徴量を用いて、登録時と検出時の特徴量の信頼性による総合スコアを計算し、登録スコアと検出スコアの比較結果に基づいて、ギャップの判定工程を説明するフローチャート。
【図３１】分離度とギャップ認識の成功率との関係を説明する図。
【図３２】コアギャップに寸法差に異常がある場合のパターンの断面，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３３】コアギャップ底に残留物がある場合のパターンの断面，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３４】コアギャップ端に残留物がある場合のパターンの断面図，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３５】スペーサーサイド勾配に異常がある場合のパターン断面図，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３６】パターンの立体的構造を計測する工程を説明するフローチャート。
【図３７】パターンの寸法検査で異常があった場合の検査工程を説明するフローチャート。
【図３８】パターンのギャップ底に異常があった場合の検査工程を説明するフローチャート。
【図３９】ＳＡＤＰによって生成されたパターンの最終工程のパターン断面図。
【図４０】ＳＡＤＰによって生成されたパターンが正常に作られた場合と、異常が発生した場合における工程ごとのパターンの断面図。
【図４１】ＳＡＤＰの最終工程でのパターン検査フローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
ＳＡＤＰは、従来の露光装置が到達できる露光限界以下の非常に狭いピッチで配置されたラインとスペースが繰り返すパターンを作成する技術である。
【００１５】
実際には、試料上に第一マスク層を形成し当該マスク層をエッチングすることで形成される第一マスクパターンと、第一マスクパターン上に第二マスク層を形成し当該マスク層をエッチングすることで第一マスクパターンの側壁にのみ形成される第二マスクパターン（以下スペーサーと呼ぶ）と、に対し、第一マスクパターンをエッチングによって除去し、試料上に残留するスペーサーをマスクとして試料をエッチングし試料上にラインパターンを形成する。このため、スペーサーの寸法が試料に形成されるラインパターンの寸法を決定する。したがって、ＳＡＤＰを用いてパターンを形成する場合、スペーサーの寸法を計測し、スペーサーの寸法を決定するプロセスへ計測結果をフィードバックし、当該計測結果を基にスペーサーの寸法を正確に制御することは非常に重要である。
【００１６】
また、スペーサーは、傾斜の異なる二つの側面（第一の側面，第二の側面）と当該側面をつなぐ上面によって構成されている。スペーサーの側面には、スペーサーの第一の側面に隣接し、第一マスクパターンをエッチングにより除去することによって形成された第一の凹部（以下コアギャップと呼ぶ）と、スペーサーの第二の側面に隣接し、第二マスクパターンをエッチングにより加工することによって形成された第二の凹部（以下スペーサーギャップと呼ぶ）がある。コアギャップとスペーサーギャップは異なるプロセスによって形成されており、コアギャップの寸法とスペーサーギャップの寸法はそれぞれ別々のプロセスが制御している。これらのギャップの寸法はラインパターン形成時にラインパターン間の寸法を決定するため、当該パターンの寸法を制御するには、スペーサーとコアギャップ，スペーサーギャップをそれぞれ別々に計測し、それぞれの寸法を制御しているプロセスに寸法値をフィードバックし、当該寸法値を基にプロセスの実施条件を変更する必要がある。
【００１７】
以上より、スペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップを別々に計測するためには、それぞれを判別する機能が必要となる。
【００１８】
一般的に試料上へ形成されるラインパターンは、一定の間隔でラインが並んだ構造となるためＳＡＤＰにより形成されるコアギャップとスペーサーギャップの寸法は同一になるよう制御される。したがって、試料に対し垂直に荷電粒子線を入射させる観察方法では、撮像した画像から当該ギャップを判別するのは困難である。また、ＳＡＤＰにより形成されるパターン寸法は３０〜２０ｎｍ程度の非常の微細なものとなるため、ウェーハを計測したい位置に移動させる二次元可動ステージの停止位置精度がパターン寸法より大きい場合、計測範囲がずれる可能性があり、計測点の画像を撮像するたびにスペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップを別々に認識することが必要となる。
【００１９】
後述するように、ＳＡＤＰプロセスにおいては、マスクパターンのコアギャップとスペーサーギャップの断面形状が異なるため、これらの形状の違いを検知することができれば、二種類のギャップの判別が可能となる。
【００２０】
半導体デバイスを測定，検査する装置では、試料上に形成された多数のパターン等を高速に測定，検査することが望まれる。よって、ギャップ判定も高速化が求められる。
【００２１】
以下に説明する実施例では、試料上に形成されたスペーサーと二種類のギャップを含むパターンに対し垂直方向から荷電粒子線を走査し、当該走査箇所から放出される荷電粒子を検出することにより当該荷電粒子強度のプロファイルを導出し、当該プロファイルから算出される特徴値に基づいて、隣接する断面形状の異なる二種類のギャップを判別し寸法を計測する手法を説明する。
【００２２】
二種類のギャップを判別するために、スペーサーを形成する第一の側面と第二の側面の形状が異なる点を利用する。この形状の差は、ギャップを形成するプロセスに依存しており、形状を比較することでギャップを形成したプロセス、すなわちスペーサーに隣接するギャップの種別を判別することが可能である。スペーサー側面の形状は、荷電粒子線強度のプロファイルにおいて信号の高さや当該プロファイルの裾部の傾き及び裾部の長さに相違点として現れる。
【００２３】
具体的には、傾斜が急峻な場合、当該プロファイルのピーク高さは高く裾部の傾きは急峻になり、裾部の長さは短くなる。逆に、傾斜が緩やかな場合、当該プロファイルのピーク高さは低く裾部の傾きは緩やかになり、裾部の長さは長くなる。これらの情報を基に、傾斜が急峻な側面に隣接するギャップをコアギャップ、傾斜が緩やかな側面に隣接するギャップをスペーサーギャップと判定する。これをすべてのスペーサーに対して実行することで、計測範囲内のギャップを判別し、必要なパターン寸法の計測を可能とする。ＳＡＤＰ以外のダブルパターンニング方式についても、異なるプロセスステップにより隣接して形成される、２組のパターン間の断面形状が異なる場合には、これらの断面形状の違いは荷電粒子線強度のプロファイルの違いとして現れるため、同様に２組のパターンを判定し、それぞれのパターンの寸法計測を可能とする。
【００２４】
上述のような手法により、ＳＡＤＰにより形成されたスペーサーと二種類のギャップを含むパターンに対し、スループットを低下させること無く、断面形状の異なる二種類のギャップを判別して、寸法を連続して自動的に計測することが可能となる。
【００２５】
以下に図面を用いて、荷電粒子線走査によって得られる信号に基づいて、複数のパターン間に形成されるスペース部（ギャップ）の種類を判定可能なパターン測定装置を説明する。なお、以下の実施例では、走査電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）によって取得される信号に基づいて、パターンの測定を行う装置について説明するが、ＳＥＭに替えて、集束イオンビーム（Focused Ion Beam）装置を適用することも可能である。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。
【００２６】
図１は走査電子顕微鏡の概略構成図である。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，試料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。
【００２７】
試料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。
【００２８】
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。
【００２９】
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、偏向信号制御部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。試料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。
【００３０】
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上には試料１１１上のパターン形状が忠実に再現される。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
なお、本実施例では、パターン測定装置の一例として、二次電子等の信号に基づいて、以下に説明するようなギャップ判定を行う画像処理プロセッサ（判定部）を含むコンピューターが、走査電子顕微鏡装置の一部として構成された装置を例示するが、これに限られることはない。例えば、走査電子顕微鏡によって取得された信号に基づく情報（二次電子信号，二次電子の検出に基づく信号波形情報，二次元画像信号、或いは画像から抽出されたパターンエッジの輪郭線情報等）を取得するためのインターフェースと、上記画像処理プロセッサに相当する演算装置を備えた外部の測定装置にて、後述するようなギャップ判定を行うようにしても良い。後述する処理を行うプログラムを記憶媒体に登録しておき、走査電子顕微鏡等に必要な信号を供給するプロセッサにて、当該プログラムを実行するようにしても良い。即ち、以下の説明は走査電子顕微鏡等のパターン測定装置にて実行可能なプログラム、或いはプログラムプロダクトとしての説明でもある。
【００３４】
以下に、走査電子顕微鏡の計測対象であるＳＡＤＰの概略を示す。
【００３５】
図２にＳＡＤＰの基本的なプロセスを示す。ＳＡＤＰでは、試料１１１においてパターンを形成する試料２０１上に第一マスク層２０２を形成し（図２（ａ））、当該マスク層上にフォトレジスト膜２０３を形成する（図２（ｂ））。当該フォトレジスト膜２０３にパターンを露光し現像処理を行ってフォトレジスト膜２０３にフォトレジストパターン２０４を形成する（図２（ｃ））。当該フォトレジストパターン２０４をマスクとして第一マスク層２０２をエッチングし、第一マスクパターン２０５を形成する（図２（ｄ））。
【００３６】
次に、第一マスクパターンの２０５上のフォトレジストパターン２０４を除去し（図２（ｅ））、第一マスクパターン２０５の全面に第二マスク層２０６を形成する（図２（ｆ））。その後、第一マスクパターン２０５の側壁のみに第二マスク層２０６の一部が残るようにエッチング条件を制御して第二マスク層２０６をエッチングする（図２（ｇ））。このようにして形成された第二マスク層の残留構造物がスペーサー２０７である。
【００３７】
スペーサー２０７は、第一マスクパターン２０５との接触部に形成される試料表面に対し垂直な側面２０８と、側面２０８に比べてわずかに傾いた反対側の側面２０９、および側面２０８から側面２０９へわずかに傾いた上面２１０に囲まれた形状を有している。側面２０９と上面２１０は、第一マスクパターン２０５の形状に沿って形成された第二マスク層２０６をエッチングして形成されるため、第一マスクパターンを中心としてなだらかに傾斜した斜面となる。
【００３８】
続いて、第一マスクパターン２０５をエッチングによって除去すると、試料上にスペーサー２０７のみが残った状態となる（図２（ｈ））。最後にこのスペーサーをマスクとして試料をエッチングし（図２（ｉ））、ラインパターンを形成する（図２（ｊ））。
【００３９】
上記のプロセスより、最終的に試料２０１に形成されるパターンの寸法はスペーサーの寸法によって決定され、当該パターンのピッチ寸法はスペーサー間の凹部の寸法とスペーサーの寸法の和によって決定される。しかし、スペーサー間の凹部は、第一マスクパターン２０５をエッチングによって除去することで形成されるコアギャップ２１１と、第二マスク層２０６形成後の当該マスク層へのエッチングによって形成されるスペーサーギャップ２１２の二種類で構成されているため、コアギャップとスペーサーギャップの寸法に差が生じた場合、試料上へ形成されるラインパターンのピッチ寸法が一定にならなくなってしまう。したがって、コアギャップの寸法を制御するためには、第一マスクパターン２０５を形成するためのフォトレジストを露光するプロセス（図２（ｃ））へ、スペーサーギャップの寸法を制御するためには、第二マスク層２０６を形成する成膜プロセス（図２（ｆ））あるいは第二マスク層２０６をエッチングするプロセス（図２（ｇ））へ、それぞれの寸法値を別々に計測し、当該プロセスへ寸法値をフィードバックして、当該寸法値を基にプロセスの実施条件を変更する必要がある。
【００４０】
以下、前記走査型電子顕微鏡を用いて、ＳＡＤＰにより試料上に形成されたコアギャップとスペーサーギャップを判別し、当該ギャップの寸法を計測する方法について説明する。
【００４１】
図３に試料上に形成されたスペーサーと二種類のギャップを含むパターンの電子顕微鏡像、当該電子顕微鏡像に対応するパターンの断面図、当該電子顕微鏡像から作成した二次電子プロファイルを示す。
【００４２】
当該電子顕微鏡像において、輝度が高く白く見える部分３０１と、輝度が低く黒く見える部分３０２がある。電子顕微鏡像の輝度は試料から放出される二次電子量に依存しており、二次電子量が多いほど輝度が高くなるといった特徴がある。このような特徴を利用することにより、電子顕微鏡画像においては、パターンの断面形状の違いが画像の輝度の違いとして現れる。本実施例では、このような電子顕微鏡画像の特徴を利用して、パターンのコアギャップとスペーサーギャップをその形状の違いを利用して判別する。
【００４３】
電子顕微鏡像から作成した二次電子プロファイルは、スペーサーに相当する部分で高くなり、ギャップに相当する部分で低くなる。加えて、スペーサーとコアギャップとの境界部分、およびスペーサーギャップとの境界部分に、二次電子プロファイルのピークが出現する。これは、試料表面に対し、角度の異なるエッジ部分を電子線で走査した場合、エッジ効果により平面よりも二次電子の放出量が増大するためであり、エッジの傾斜が急峻であるほど放出される二次電子量も多くなる。
【００４４】
スペーサー２１１が有する２つのエッジの内、コアギャップ２１１に隣接するエッジ３０３の方が、スペーサーギャップ２１２に隣接するエッジ３０５と比較して、鋭利に形成される。したがって、エッジ３０３から放出される電子の検出に基づいて形成されるコアピーク３０４と、エッジ３０５から放出される電子の検出に基づいて形成されるスペーサーピーク３０６を比較すると、コアピーク３０４の方が相対的に高くなる。
【００４５】
即ち、コアギャップ２１１とスペーサー２０７の境界部分では、相対的に高いコアピーク３０４が出現し、スペーサーギャップ２１２とスペーサー２０７の境界部分では、相対的に低いスペーサーピーク３０６が出現する。
【００４６】
ここで、ギャップ判定方法の具体的な説明の前に、他のダブルパターンニングプロセスについて説明しておく。
【００４７】
図２ではダブルパターニングプロセスの一つであるＳＡＤＰプロセスを例にとって説明したが、この他にも、非特許文献１および非特許文献２に開示されているように、露光とエッチングを２回繰り返して微細パターンを形成する手法（Litho-Etch-Litho-Etch：以下ＬＥＬＥと呼ぶ）や、１組目のパターンを露光したあと、フリーズと呼ばれる処理により１組目のレジストパターンを保持したまま、２組目の露光を行う手法（Litho-Freeze-Litho-Etch：以下ＬＦＬＥと呼ぶ）など、様々な手法が提案されている。ＳＡＤＰ以外のダブルパターニングプロセスの共通点として、高密度部分の隣接するパターンを２つのマスクに分割し、これらを２回別々に露光するという特徴がある。
【００４８】
隣接するパターンは別々の露光プロセスを経て形成されるため、パターン寸法管理およびその制御には、隣接するパターンが形成されたのはどちらの露光プロセスであるか判別する必要がある。すなわち、ＳＡＤＰにおけるコアギャップとスペーサーギャップとの代わりに、隣接するラインパターンの判別が必要となるのである。また、換言すれば、コアギャップに隣接するパターンエッジと、スペーサーギャップに隣接するパターンエッジは、当該エッジが形成された製造プロセスが異なるため、その製造プロセスによってもたらされる特徴を捉えれば、両者の識別が可能となる。
【００４９】
本実施例における、電子顕微鏡の信号波形の違いに基づいて、パターンの断面形状の違いを判別する方法は、このような一般的なダブルパターンニングプロセスにも適用することができる。例えば、非特許文献３に開示されているように、ＬＥＬＥプロセスにおいては、はじめに露光，エッチングにより形成された一組目のパターンの影響により、二組目の露光時の下地平坦性が低下し、露光が困難になる例が示されている。このように、ＬＥＬＥプロセスにおいては、１組目の露光と２組目の露光では、その難易度が異なり、その結果として形成されるパターン形状は形成プロセスに依存して変化してしまう。また、ＬＦＬＥプロセスにおいても、１組目の露光パターンにはフリーズ処理が施され、さらに２度目の露光処理によっても再度光が照射されるなど、異なる処理が加わるため、２度目の露光パターンとは異なる形状を持つ可能性が高い。どちらのプロセスにおいても、２度目の露光時は下地に１度目の露光の影響があるため、反射防止が不十分になってしまう。このため、単に断面形状が変化するだけでなく、パターン形状や寸法のばらつきが比較的大きくなる。すなわちラインエッジラフネス（Line Edge Roughness：以下ＬＥＲと呼ぶ）の大きさが１度目と２度目の露光パターンで異なることになる。また、先述のパターン形状に依存した画像輝度の変化のみならず、電子顕微鏡画像の明るさは材料の違いによっても変化する。ＬＥＬＥプロセスでは、最終パターン形成のためのマスク材料が２組のパターン間で異なる。ＬＦＬＥプロセスにおいてもフリージング処理により２組のパターン間で材料の特性が変化する。
【００５０】
また、ＳＡＤＰのギャップについても、コアギャップとスペーサーギャップではギャップ形成のエッチング工程が異なるため、表面のダメージ状態などが変化する可能性が高い。このような場合には、材料特性の違いによっても電子顕微鏡画像の輝度が変化する。このように、どのダブルパターンニングプロセスにおいても、異なるプロセスステップにより隣接して形成される、２組のパターン間の形状の違いやそのばらつき，材料の違いなどが生じるため、これらを電子顕微鏡画像により判別できれば、形成プロセス毎のパターン寸法評価が可能となり、製造プロセスの適切な管理および制御が可能となる。以下の実施例では、ＳＡＤＰプロセスを経て形成されたパターンの判別方法について詳細に述べるが、当該手法の応用により、他のダブルパターンニングプロセスにも適用が可能である。
【実施例１】
【００５１】
以下、具体的なギャップ判定方法について説明する。ギャップの判定方法は大きく分けて二つあるが、第一の方法として、二つのギャップ形状の違いによって発生する二次電子プロファイルの形状の違いに着目し、当該プロファイルから算出された特徴値に基づいて判別を行う方法を示す。
【００５２】
図４にスペーサーと二種類のギャップを含むパターンの二次電子プロファイルと、当該プロファイルから抽出した任意のスペーサーにおける二次電子プロファイル、および当該プロファイルに対して微分処理を行った微分プロファイルを示す。
【００５３】
まず、当該パターンの二次電子プロファイルからスペーサーに相当する部分（以下スペーサープロファイル４０１と呼ぶ）を抽出する。スペーサープロファイル４０１の検出には、予め設定された閾値以上の二次電子量をもつ領域を抜き出す処理を行う。スペーサーは計測範囲内に複数含まれているため、当該処理により抜き出された複数の領域を一つ一つの別のスペーサーとして認識する。なおこの閾値は、二次電子プロファイルからスペーサーとギャップ部分を分離するために行うプロセスであるため任意に設定可能であるが、一般的に当該パターンの二次電子プロファイルにおける最大値と最小値の中間程度でよい。
【００５４】
次に、抜き出された一つのスペーサープロファイル４０１に対してスペーサーのエッジに対応するピークを抽出する。ピークの抽出には、スペーサープロファイル４０１の微分プロファイルを用いる方法を説明する。スペーサープロファイルに対して微分プロファイルを作成し、微分プロファイルの値が０となる点４０２を抽出する。この時抽出された点のうちスペーサープロファイルの値が最も大きい点をコアピーク３０４、２番目に大きい点をスペーサーピーク３０６とすればよい。
【００５５】
上記の処理をすべてのスペーサープロファイル４０１に対して実行した後、隣接するスペーサープロファイルにおいてコアピーク３０４同士が隣り合う領域をコアギャップ２１１，スペーサーピーク３０６同士が隣り合う領域をスペーサーギャップ２１２と判定する。
【００５６】
前記以外の判別方法として、スペーサープロファイル４０１の裾部の傾斜を利用する判別も可能である。図５にスペーサーと二種類のギャップを含むパターンの二次電子プロファイルと、当該プロファイルから抽出した任意のスペーサープロファイル、および当該プロファイルに対して微分処理を行った微分プロファイルを示す。
【００５７】
当該判別方法は、スペーサーを形成する二つの側面の傾斜が異なる点に注目し、傾斜が緩やかな側面ではスペーサープロファイルの裾部が長くなり、傾斜が急峻である側面ではスペーサープロファイルの裾部が短くなる特徴を利用している。具体的にはスペーサープロファイルの立ち上がりからコアピーク３０４、およびスペーサーピーク３０６に達するまでの距離を比較することで判別を行う。
【００５８】
まず前記手法と同様に当該パターンの二次電子プロファイルから任意のスペーサープロファイル４０１を抽出した後、当該プロファイルの微分プロファイルを作成し、当該微分プロファイルからスペーサープロファイル４０１の左右の立ち上がり点５０１，５０２を抽出する。立ち上がり点の抽出には、微分プロファイルの端点からプロファイルの中央に向かって微分プロファイルの値を調べた時、値が０から大きくずれる点を求めればよい。
【００５９】
次に、当該立ち上がり点５０１，５０２からスペーサープロファイルの内側に向かって初めて微分プロファイルの値が０となる点５０３，５０４を抽出する。点５０３，５０４の位置は、図５より明らかなようにそれぞれコアピーク３０４およびスペーサーピーク３０６に相当する。
【００６０】
ここで、点５０１と点５０３の二点間距離５０５と点５０２と点５０４の二点間距離５０６をそれぞれ求める。得られた二点間距離を比較すると、値の大きい二点間距離５０５の側面に隣接したギャップがスペーサーギャップ２１２、値の小さな二点間距離５０６の側面に隣接したギャップがコアギャップ２１１と判別できる。
【００６１】
また、単にペーサープロファイルの裾部の傾斜を利用することも可能である。これは、スペーサーを形成する二つの側面の傾斜が異なる点に注目し、傾斜が緩やかな側面ではスペーサープロファイルの傾きが緩やかになるため微分プロファイルの絶対値が小さくなり、逆に傾斜が急峻な側面ではスペーサープロファイルの傾きが急峻になるため微分プロファイルの絶対値が大きくなることを利用している。
【００６２】
図６に図５記載の微分プロファイルの絶対値をとったプロファイルを示す。
【００６３】
まず、前記手法と同様に、スペーサーと二種類のギャップを含むパターンの二次電子プロファイルから任意のスペーサープロファイル４０１を抽出した後、当該プロファイルの微分プロファイルを作成し、当該微分プロファイルの絶対値をとった微分プロファイルを作成する。次に、当該プロファイルの左右の裾部から中心に向かって一つ目のピーク６０１，６０２のピーク高さを比較する。ピーク高さが高い方６０１に隣接するギャップをコアギャップ、ピーク高さが低い方６０２に隣接するギャップをスペーサーギャップとして判定する。
【００６４】
なお、本明細書では二次電子プロファイルからピークを抽出する方法として、微分プロファイルを用いた方法について説明したが、その他の方法でピークを抽出できる方法であれば適用可能である。
【００６５】
一方、より寸法の小さなスペーサーにおいては、図４に示したようなスペーサープロファイルを示さない場合がある。
【００６６】
図７にスペーサーの寸法が図４に示したスペーサーより小さくなった場合の当該パターンの断面図および二次電子プロファイルを示す。
【００６７】
ＳＡＤＰを用いてより微細なパターンを形成した場合、スペーサーの寸法も比例して小さくなる。スペーサーの寸法が小さくなるとコアピークとスペーサーピークが接近するため、コアピークの裾部にスペーサーピークが隠れ、スペーサーピークがピークとして検出できなくなることが予測される。もしくは、形成するスペーサーの寸法が小さくなることで、コアギャップ側とスペーサーギャップ側でのスペーサーの側面形状の差が小さくなり、コアピークとスペーサーピークの明確な差が検出できなくなることも予測される。
【００６８】
この場合、前記の手法によりギャップの判定を実施すると、コアギャップとスペーサーギャップを検出することができなくなる。したがって、当該エラーを回避する処理をギャップの判別シーケンスに加える必要がある。
【００６９】
図８に当該エラーの回避処理を加えたフローチャートを示す。
【００７０】
計測点から得られた二次電子プロファイルに対し、前記のギャップ判別方法にて述べたコアピークとスペーサーピークの検出処理を行い（Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）、Ｓ１４にてコアピークとスペーサーピークの検出に成功したかどうかを判定する。図７に示したような二次電子プロファイルではピークが一つしか検出されないためＳ１４の判定処理で通常のギャップ判定処理（Ｓ１５）ではなくＳ１６の処理へ移動する。Ｓ１６では、スペーサープロファイル上のピークを一つとしてピーク７０１を検出する。当該ピーク７０１は、コアピークとスペーサーピークの和であるため、当該ピーク７０１の位置は必ず本来のコアギャップに近い位置に存在する。
【００７１】
したがって、Ｓ１７で当該ピーク７０１の位置から、スペーサープロファイルの立ち上がり点７０２，７０３までの二点間距離７０４，７０５をそれぞれ算出し、Ｓ１８で両者を比較して、二点間距離の短いほうをコアギャップ、間隔の長いほうをスペーサーギャップとして判定する。前記手法においては二次電子プロファイルから微分プロファイルを作成して、ピーク７０１，点７０２，点７０３に相当する当該微分プロファイルの値が０となる点７０６，７０７，７０８を算出して、点７０６と点７０７間の二点間距離７０４と点７０６と点７０８間の二点間距離７０５を比較することも可能である。もしくは、隣接するスペーサープロファイル４０１間でピーク７０１間の距離を算出し、距離が小さいギャップをコアギャップ２１１、距離が大きいギャップをスペーサーギャップ２１２と判定するようにしてもよい。
【００７２】
また、前述したＬＥＲがスペーサーの左右エッジで異なることを利用した判別方法や、コアギャップとスペーサーギャップの底部の深さが異なることを利用した判別方法を用いることでもコアギャップとスペーサーギャップを判別することが可能である。これらの手法については後述する実施例２において詳細に説明する。
【００７３】
以上のように、一のギャップ判定法が適正ではないと判断された場合に、他のギャップ判定法に切り替えるようなアルゴリズムの適用によって、以下のような効果も期待できる。
【００７４】
例えば、製造プロセスの予期せぬ変動にも対応することが可能である。更なる効果として、半導体デバイスの製造工程での歩留確保には、製造プロセスの安定性，再現性が重要であり、上記判定法の切り替えを要すること自体が、プロセスの変動を検知したこととなる。この切り替えのフラグをプロセスＱＣ（quality Check）に利用し、工程のチェックを実施し、製造工程の異常の拡散を防止することが可能である。
【００７５】
上述のようにスペーサー間に形成されるギャップの判定手法として、当該スペーサー部から放出される電子に基づいて形成されるプロファイルを用いると共に、当該プロファイルの一端（一方のエッジ）側の特徴量（ピーク高さ，ピークとボトム（ピークの立ち上がり点）間の距離，微分プロファイルのピーク高さ，微分プロファイルのピークとボトム間の距離等に関する情報）と、他端（他方のエッジ）側の特徴量との比較を行うことによって、高精度にギャップ種類の判定を行うことが可能となる。また、２つの特徴量は、２点間の絶対的な距離だけではなく、例えば、画像上の２点間の画素数や、その他、距離の程度を示す何等かの値に置き換えることもできる。また、２つの特徴量を直接比較するのではなく、所定の基準値を設けておき、当該基準値にどの程度近似、或いは離間しているかを判定することによって、２つの特徴量の比較を行うようにしても良い。
【００７６】
次に第二のギャップ判定方法として、プロファイルマッチングを用いて判別する方法について説明する。プロファイルマッチングによる判別方法は、判定の基準となるパターンの二次電子プロファイルを事前に登録しておき、計測点のパターンから得られた二次電子プロファイルとの類似度を算出することでギャップの判別を行う方法である。図９に判定方法のフローチャートを示す。
【００７７】
まず、作業者の操作によりコアギャップとスペーサーギャップの位置が既知であり、かつ判別を実施したいパターンと同一の構造をもつパターンの電子顕微鏡像を撮像する（Ｓ２１）。当該画像から二次電子プロファイルを算出し（Ｓ２２）、当該プロファイルの値が一定の閾値以上の領域をスペーサー、それ以外の部分をギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２３）。
【００７８】
抽出されたスペーサープロファイルは、二つのギャップ部と一つのスペーサー部に領域を区分けされ、図１の二次電子像表示装置１２４上に表示される。
【００７９】
その後、Ｓ２４にて作業者に対しどのギャップがコアギャップとスペーサーギャップに該当するか入力を求め、ギャップの種別を決定する。Ｓ２５にて当該スペーサープロファイルを最大値と最小値を用いて規格化し、当該プロファイルに隣接するギャップの種別と共にモデル情報として登録する。このモデル登録は、Ｓ２６以降でギャップ判別処理が行われる計測対象パターンと同一のウェーハ上のパターンを用いてもよいし、代表となるウェーハで取得したものを計測対象全てのウェーハに繰り返し用いてもよい。対象ウェーハ毎に登録する場合には、パターンの出来映えがモデルと計測対象で同程度であるため、判別がより正確に行える利点があるが、作業者による初期入力が必要となってしまう。この入力を不要としたより効率のよい手法については、実施例３にて説明する。以上の登録したモデル情報を基に計測を実施する。
【００８０】
Ｓ２６において計測点のパターンを撮像し、二次電子プロファイルを算出して（Ｓ２７）、一定の閾値以上の領域をスペーサー、それ以外の部分をギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２８）。Ｓ２９では算出したスペーサープロファイルを規格化して、登録されたモデルのスペーサープロファイルと比較を行いギャップの判別を実施する。
【００８１】
図１０にギャップ判別方法の詳細を示す。まず、計測点から得られたそれぞれのスペーサープロファイルとモデルのスペーサープロファイルがどの程度一致しているかを示す類似度１００１を算出する。ここで、スペーサーはプロセスの都合上左右向きの異なるスペーサーが交互の配列しているため、モデルのスペーサープロファイルと向きが一致しているスペーサーは類似度が高く、反対に向きが逆のスペーサーは類似度が低くなる。したがって、モデルのスペーサープロファイルと向きが一致するスペーサーのみ抽出可能となる類似度の閾値１００２を設定して、当該閾値以上の類似度を有するスペーサーに対してのみモデル情報に基づくギャップの判別を実施する。前記に述べたようにコアギャップとスペーサーギャップは交互に配列しているため、以上の処理により全てのギャップに対してギャップの種別を確定することができる。
【００８２】
また、このモデル情報を用いた判別方法では、第一のギャップ判別方法に用いた特徴値をモデル情報として判別を実施することも可能である。
【００８３】
前記記載のギャップ判別方法では、一次電子線で走査された計測領域中に存在するすべてのスペーサープロファイルに対して判別を実施しギャップの種別を確定する方法について説明したが、ＳＡＤＰ特有のスペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップの配列に関する規則性を利用することで判別を実施するスペーサープロファイルの数を低減することも可能である。
【００８４】
これは、スペーサーと二種類のギャップを含むパターンにおいて必ずコアギャップとスペーサーギャップが交互に並んで形成される点に注目し、最低隣接する二つのスペーサープロファイルについて判別を行うことで当該二つのスペーサー間に位置するギャップの種類が特定でき、当該ギャップを基準として他の全てのギャップについても種類を確定することができるためである。本手法により、判別処理の回数を軽減することが可能であり、結果としてスループットの向上が期待できる。しかし、判別を実施するスペーサーの個数を少なくした場合、当該スペーサーの形状がくずれていると判別が失敗もしくは誤判定をする可能性が高くなるため、判別に実施するスペーサーの個数は作業者が任意に設定可能とするのがよい。
【００８５】
また、複数のスペーサープロファイルに対して判別を実施した場合、いくつかのスペーサープロファイルは判別に失敗したり、誤った判別結果を出力することが考えられる。この場合、得られた個々の判別結果を集計して前記規則性からエラーとなったギャップでの判別結果を訂正することが可能である。
【００８６】
図１１にギャップ判定時の誤り訂正手法について示す。図１１に示す計測点の二次電子プロファイルには、正常な判別が可能なプロファイル１１０１，誤判定となりやすいプロファイル１１０２，判別が失敗となりやすいプロファイル１１０３が含まれている。
【００８７】
まず当該二次電子プロファイルに対し、前記手法によりスペーサープロファイルの抽出を行い、スペーサープロファイルごとに当該スペーサープロファイルの左右のギャップについて判別を行う。判別結果１１０４のＳはスペーサーギャップ、Ｃはコアギャップ、Ｆは判別不可能と判定されたことを示している。ここでＳＡＤＰにより形成されたコアギャップとスペーサーギャップは、常に交互に配列しているため、ギャップの並び方としてはパターンＡとパターンＢのどちらかとなる。パターンＡは最も左側のギャップがスペーサーギャップであり、パターンＢはコアギャップとなっている。
【００８８】
次にこの二種類のパターンを各スペーサープロファイルの判別結果と比較した時の各ギャップにおける評価値１１０５を算出する。評価値の算出方法は、一つのギャップに対して当該ギャップの両側のスペーサーから得られた判別結果を基に、判別結果が一致していれば＋１、判別結果が相反もしくは判別失敗により結果がない場合は０として算出する。例えば、両側のスペーサーから得られた結果が選択パターンと一致していれば＋２、片方だけ一致していれば＋１となる。全てのスペーサープロファイルに対し評価値を算出した後、全てのスペーサープロファイルの評価値を合計した総合評価値１１０６を算出し、当該総合評価値が高いパターンをギャップの判定結果とする。
【００８９】
図１１の場合パターンＡがギャップの判定結果となり、当該判定結果を基に判別に失敗したギャップや誤判定をしていたギャップの判別結果を訂正する。
【００９０】
また、総合評価値を算出した段階において、総合評価値のパターンＡとパターンＢの差が一定値以下となった場合、すなわち誤判定もしくは判別失敗となるスペーサーの割合が一定値以上となった場合は、当該計測点での判別結果をエラーと出力し、本計測点でのパターン寸法計測は実施せず、次の処理に移動するようにしておくとよい。これは、誤判定や判別失敗となるスペーサーが多くなった場合、出力された判別結果自体の確実性が低くなるためである。
【００９１】
ギャップの判別、および計測が終了すると、図１の二次電子像表示装置１２４上に撮像した電子顕微鏡像とギャップの判定結果およびギャップごとの測長値を表示する。
【００９２】
表示例を図１２に示す。電子顕微鏡像１２０１の下部の曲線１２０２は、ギャップ判定により判定されたパターンの断面模式図を表示している。また、電子顕微鏡像１２０１の右上の数字１２０３は、計測された複数のスペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップのそれぞれの平均値を表示している。
【００９３】
以上の構成により、荷電粒子線によって走査された範囲のスペーサーと二種類のギャップを含むパターンに対し、垂直方向からの画像のみからギャップの判別を行うことが容易となる。また、半導体検査装置の自動測定に組み込む場合においても、ギャップの判別処理によりスループットを低下させること無く、検査・計測を実施することが可能である。
【実施例２】
【００９４】
図１３に図３で説明したパターンとは別のパターン例を示す。試料上に形成されたパターンの電子断面図，当該電子顕微鏡像に対応するパターンの断面図，当該電子顕微鏡像から作成した二次電子プロファイルを示す。図３との違いはスペーサーギャップ１３０３とコアギャップ１３０２の深さに差があることであり、本例ではスペーサーギャップ１３０３の方がコアギャップ１３０２より深くエッチングされている。スペーサーギャップ１３０３とコアギャップ１３０２は図２で示したように別々のプロセスのエッチングで形成されるため、このような違いが現れやすいと考えられる。これら違いは電子顕微鏡像では輝度の違いとなって観察され、例えばスペーサーギャップ部１３１３が暗く、コアギャップ部１３１２の方が明るくなる。二次電子プロファイルでは波形のボトム部の深さの違いとなり、スペーサーギャップ部分のプロファイル１３２３の方がコアギャップ部分のプロファイル１３２２より深くなる。これらの違いを検出することでスペーサーギャップ側１３２６とコアギャップ側１３２７が決定でき、注目しているパターンの左右（１３０４，１３０５）を判定することができる。
【００９５】
スペーサーギャップ１３０３とコアギャップ１３０２が別々のプロセスのエッチングで形成されることによる別の違いとしてラインエッジラフネスの違いがある。コアギャップ側はコアギャップ形成時のラインエッジラフネスがそのまま残ってしまうがスペーサーギャップ側はエッチングによって形成されるためラインエッジラフネスが少ないと考えられる。この違いを用いて左右のパターンを判定する方法を、図１４を用いて説明する。なお、ここではスペーサーギャップ側のラインエッジラフネス１３１６を左ラインエッジラフネスと呼び、コアギャップ側のラインエッジラフネス１３１７を右ラインエッジラフネスと呼ぶ。
【００９６】
パターンの電子顕微鏡像から二次電子プロファイルを作成する際に投影する任意の領域１４０１ごと二次電子プロファイル１４０２を複数作成する。これら複数の二次電子プロファイル１４０３すべてのラインエッジを検出する。ラインエッジの検出は例えばそれぞれのパターンの二次電子プロファイルの最大値と最小値の中間となる位置のように決定することができる。すべての領域で検出したエッジをプロットしたエッジ画像１４１１はコアギャップ側のラインエッジ１４１２とスペーサー側のラインエッジ１４１３が２本おきに交互に並ぶ。次にそれぞれのエッジにおけるラインエッジ位置の分布を求める。コアギャップ側とスペーサー側のラインエッジラフネスの違いはコアギャップ側のラインエッジ位置の分布１４２２とスペーサー側のラインエッジ位置の分布１４２３の違いで判別できる。
【００９７】
エッジ位置の分布情報は、図１４の紙面縦方向（Ｙ方向）における異なる複数のエッジ位置において取得される横方向（Ｘ方向）のエッジ位置情報の取得に基づいて、取得することが可能である。例えば、横軸をエッジ位置情報（Ｘ方向）、縦軸に信号の出現頻度としたグラフを作成し、当該グラフ上に表現されるエッジ位置分布情報に基づいて、ギャップ判定を行うことが考えられる。この場合には、分布曲線の半値幅を、第１のギャップ部と第２のギャップ部との間で比較し、半値幅が大きい方を、コアギャップ側のエッジとして判定（半値幅が小さい方を、スペーサーギャップ側のエッジとして判定）する。
【００９８】
このほかにも一般的な線分のゆらぎを評価する手法に基づいて、ラフネスを評価し、相対的にゆらぎの大きな線分側に位置するギャップを、コアギャップ（ゆらぎの小さな線分側に位置するギャップをスペーサーギャップ）と判定するようにしても良い。
【００９９】
また、異なるＹ方向位置にて、輝度プロファイルを形成し、所定の明るさを持つ部分を繋ぎ合せるようにして輪郭線を形成し、当該輪郭線のゆらぎを評価するようにしても良い。更に、輪郭線のベクトルデータを、ＧＤＳやＯＡＳＩＳ形式のような半導体デバイスの設計データと同じ形式で保存することも可能である。
【０１００】
以上、左右のパターンを区別するための特徴を複数提案した。これらの複数の特徴量はそれぞれ単独で判定に使うこともできるし、組み合わせて使うことも可能である。組み合わせて使う利点は顧客ごとにパターン作成のプロセスが違うため、どの特徴量が左右のスペーサーを認識するのに有利か判断できないためである。図１５では複数の特徴量を判定に使う際の方法を説明するために、まず２つの特徴量Ａ（１５０１）と特徴量Ｂ（１５１１）を考える。例えば２つの特徴量としては二次電子プロファイルにおける左右エッジの高さの違いやコアギャップとスペーサーギャップの深さの違いである。
【０１０１】
ここでは説明のため特徴量Ａ（１５０１）を左右エッジの高さの違い、特徴量Ｂ（１５１１）をコアギャップとスペーサーギャップの深さの違いとする。特徴量Ａにおいて分布１５０２はスペーサーギャップ側のエッジ高さの分布（平均値１５０６，分散１５０４）を示しており、分布１５０３はコアギャップ側のエッジ高さの分布（平均値１５０７，分散１５０５）とする。同様に特徴量Ｂにおいて分布１５１３はスペーサーギャップの深さの分布（平均値１５１７，分散１５１５）を示しており、分布１５１２はコアギャップの深さの分布（平均値１５１６，分散１５１４）とする。特徴量を用いて分類するには２つの分布が離れている方が判定は確からしく、またばらつきは狭いほどよい。ここで距離はそれぞれの分布の平均値１５０７から平均値１５０６を引いたものとする。特徴量Ａと特徴量Ｂを比較するとばらつきは同等であるが距離が大きい特徴量Ａの方がよいと判定する。
【０１０２】
２つ以上の特徴量を使用する場合も基本的には同じである。それぞれの特徴量はパターンを登録する際に数字データとして記憶しておき、パターン検出実行時に使用することもできる。
【０１０３】
図９の実施例のシーケンスを本実施例に置き換えたシーケンスのフローを図１６に示す。図９の実施例ではテンプレートマッチングでギャップ判定を行う例を示したが、本実施例ではモデル画像から抽出した特徴量を比較し、ギャップ判定を行う（Ｓ４５）。それ以外は図９のシーケンスと同様に、モデル画像を取得し（Ｓ４１）、画像から二次電子プロファイルの算出（Ｓ４２）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ４３）を行い、作業者によってギャップ種類の入力（Ｓ４３）を行い、特徴量の比較による判定結果を保存したのち、実際に計測するパターンの画像を取得し（Ｓ４６）、モデル画像同様に二次電子プロファイルの算出（Ｓ４７）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ４８）を保存された特徴量との比較（Ｓ４９）を行い、ギャップ判別（Ｓ５０）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ５１）。他に計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得を行い、Ｓ４６〜Ｓ５１のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ５２）。
【実施例３】
【０１０４】
図９におけるモデル画像の取得を計測対象ウェーハ毎に自動で行う方法について、図１７を用いて説明する。
【０１０５】
図９の実施例では作業者により２種類のギャップの判別を行い、その結果に基づいて計測パターンのギャップ判別を行った。これに対し、新たな実施の形態では、ギャップ判別が確実に行えるパターン部分を予めモデルパターンとして登録しておき、計測時には、登録されたモデルパターンを用いてギャップ判別用のモデル画像を取得する。計測時には予め登録された情報に基づいて計測対象パターンと同じウェーハ上のパターンでモデルパターンの画像をモデル画像として取得し（Ｓ６１）、二次電子プロファイルの算出（Ｓ６２）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ６３）を行い、モデル画像のギャップ判別（Ｓ６４）を自動で行う。以降は、計測するパターンの画像を取得（Ｓ６５）し、計測パターン画像中で二次電子プロファイルの算出（Ｓ６６）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ６７）を行った後、モデル画像のプロファイルの特徴を利用して計測対象画像のパターン判別（Ｓ６８）を行う。ギャップ判別（Ｓ６９）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ７０）。他に計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得（Ｓ６５）を行い、Ｓ６６〜Ｓ７０のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ７１）。図１８に示すフローは、モデルパターン登録の手順である。はじめに、計測レシピ（自動計測のための手順を装置のタスクリストとして記録したファイル）作成時に計測対象パターン近傍で、ギャップ種類が確実に判別できるレイアウト部分をモデルパターンとして登録する（Ｓ８１）。次に、指定されたモデルパターンの電子顕微鏡画像をモデル画像として計測時と同じ条件で撮像する（Ｓ８２）。このモデルパターンの一例を図１９に示す。図１９（ａ）は半導体ウェーハ上に形成されるチップ１７０１のレイアウトの例であり、ハッチング部分は比較的パターン密度の高い部分である。特に、メモリ部分など、本発明が対象とするような微細な繰り返しパターンが形成される部分をセル部１７０２と呼ぶ。セル部中央１７０３では、隣接するマスクパターンのギャップ部分がコアギャップなのかスペーサーギャップなのか判別することが困難な部分である。
【０１０６】
これに対し、図１９（ｂ）に示すように、ＳＡＤＰプロセスの場合には、セル部の端部１７０４ではコアギャップ部分１７０７はマスクパターンにより囲まれて閉じており、コアギャップ１７０７とスペーサーギャップ１７０８の判別を容易にかつ確実に行うことができる。
【０１０７】
本実施例におけるパターン判別方法では、このセル端部１７０４のようにパターン判別が確実に行える部分をモデルパターンとして登録し、モデルパターンの画像をモデル画像として登録する。図１９（ｂ）はモデルパターン部の電子顕微鏡画像１７０５の例である。
【０１０８】
次に、このモデル画像に対して、実際に計測を行うパターンと同じ構造である部分、本実施例の場合には図１９（ｂ）に点線で囲ったラインパターン部分１７０９を登録しておく（Ｓ８３）。次に選択したラインパターン部分の画像内で、画像特徴量を用いてギャップ部分を認識させる（Ｓ８４）。ギャップ部分の認識結果をモデル画像上に表示し、表示されたギャップ部分のギャップ種類を操作者にＧＵＩを用いて登録させる（Ｓ８５）。
【０１０９】
最後にこれら登録された情報、すなわち、モデルパターンおよびそのモデル画像，ラインエリア，ギャップ判定結果、ギャップ種類をまとめて計測レシピに保存する（Ｓ８６）。このモデルパターン登録は同じ品種・工程のウェーハ計測に対して一度だけ行えばよい。本実施の形態によるパターン判別に用いる、モデルパターンでの画像取得は、計測箇所の位置決めに用いることが可能であり、位置決めのための画像と併用すれば、スループットを低下させることなく実現が可能である。
【０１１０】
これらの処理により、計測レシピと共に保存されるモデル画像のラインパターン部分は、図９の実施例のモデル画像と等価なものとなる。そこで、計測時には、計測対象パターンの画像を取得（Ｓ６５）する前に、その近傍でモデルパターンの画像を取得し（Ｓ６１）、事前にレシピに記録された情報を用いて、モデルパターン画像内のスペーサーの種類を判定する（Ｓ６４）。事前に登録されているモデルパターンでは、そのレイアウトによって確実にスペーサーの種類判別が可能であるため、モデル画像内のラインパターン部分１７０９に含まれるパターンの種類も確実に判別できる。特に、モデル画像内のラインパターン部分以外の部分１７０６にはスペーサー種類の判別に役立つ情報が含まれているため、予め指定したこのラインパターン以外の部分１７０６を用いたマッチングを行えば、このスペーサー種別判断は容易に実現できる。このようにして得られたモデル画像のラインパターン部分１７０９は、スペーサー種別が判別されている計測画像と同等のものであるため、この部分の画像をモデル画像として、図１７のステップＳ６２〜Ｓ７１を行うことで、計測対象パターンの種類を確実に判別することが可能となる。本実施例で用いるライン部画像は計測対象パターンと異なる部分の画像となるが、同じ設計レイアウト、すなわち計測対象箇所と同じ形状になるよう形成されるパターンであるため、その違いは結果にほとんど影響しない。
【０１１１】
本実施の形態により、同じサンプル上のパターンでギャップ判別を行う場合には、モデル画像と計測画像のパターンの出来映えが同程度であるため、高精度な判別が可能となる利点がある。なお、図１８の実施例では、モデルパターンの登録やギャップ部分の認識は作業者によってなされる例を示したが、これらの手続きは設計データを利用して、そのレイアウトの一意性などを評価して行うことももちろん可能である。例えば設計データを用いた測定レシピ作成を行う場合、設計データ上でモデルパターンを登録し、モデル画像を取得する前に、設計データ上で、図１９（ｂ）におけるラインエリア１７０９とそれ以外のエリア１７０６を予め登録しておく。計測時には、登録されたモデルパターンにおいて画像を取得し、登録された情報をもとにラインエリア１７０９とその他のエリア１７０６を自動設定し、以降は図１７に従って、計測を行う。これにより、レシピ作成にかける時間を短縮することができ、計測時に作業者が行う作業を軽減することができる。また、図１７では特徴量を用いたギャップ判定を例にとって説明したが、図１８において保存した画像やプロファイルをテンプレートと比較することにより、ギャップを判別することも可能である。図２０にフローを示す。
【０１１２】
予め登録された情報に基づいて計測対象パターンと同じウェーハ上のパターンでモデルパターンの画像をモデル画像として取得し（Ｓ９１）、二次電子プロファイルの算出（Ｓ９２）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ９３）を行い、モデル画像のギャップ判別（Ｓ９４）を自動で行う。以降は、計測するパターンの画像を取得（Ｓ９５）し、計測パターン画像中で二次電子プロファイルの算出（Ｓ９６）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ９７）を行った後、モデル画像のプロファイルの特徴を利用して計測対象画像のパターン判別（Ｓ９８）を行う。ギャップ判別（Ｓ９９）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ１００）。他に計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得（Ｓ９５）を行い、Ｓ６６〜Ｓ７０のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ１０１）。
【実施例４】
【０１１３】
実施例３では、図１９のセル部中央１７０３を所望の計測パターンとしており、同じセルの端部１７０４を用いてコアギャップ１７０７とスペーサーギャップ１７０８の判別を行う例を示した。しかし、実際の半導体パターンにおいては、セル中央部１７０３とセル端部１７０４の出来映え（寸法，ラインエッジラフネス，パターン側壁傾斜角度など、形状の違い）が同じとは限らない。一般的に、セル部１７０２のような場所では、セル中央部１７０３ではパターンの出来映えが安定するのに対し、セル端部１７０４では形状に差が生じやすい。そのため、セル端部１７０３を用いて判定したコアギャップ，スペーサーギャップの判定基準は、判定精度が低下し、セル中央部１７０３でのギャップ種類判定時において誤判定を生じる場合がある。また、セル中央部１７０３とセル端部１７０４での形状の違いが大きい場合、セル端部１７０４で作成した判定基準が、セル中央部１７０３では当てはまらないケースが起こりうる。これに対し、新たな実施例の形態では、ギャップ種類の区別に用いる画像取得ステップを２段階設けることにより、誤判定を防ぐ。フローを、図２１に示す。
【０１１４】
図２１に示すフローは、図１８に示したモデルパターン登録手順に、後述する誤判定抑制シーケンス（Ｓ１２０，Ｓ１２１）を追加したフローである。まず、モデルパターンを登録し（Ｓ１１１）、モデル画像を取得し（Ｓ１１２）、ラインエリアを入力し（Ｓ１１３）、ギャップ部分の認識を行い（Ｓ１１４）、ギャップ種類を作業者が入力し（Ｓ１１５）、ギャップ種類を区別するための特徴量を抽出してギャップ種類の判別を行う（Ｓ１１６）。しかしここで図１９（ｂ）に示すラインパターン１７０９の形状にばらつきがあり、あるいは２種類のギャップの形状に差異がほとんどみられずに、得られた特徴量からは２種類のギャップを区別することが困難と判断（Ｓ１１７）した場合、追加シーケンス（Ｓ１２０〜Ｓ１２２、後述）を実行する。
【０１１５】
なお、ギャップ部分の認識方法の一例としては、図１９に示したように予め指定したラインパターン以外の部分１７０６を用いたマッチングを行えば、このギャップ種類の区別は容易に実現できる。ギャップの区別が可能か否かの判定には、テンプレートとの一致度を数値として表し、その値に閾値を設けることで、それ以下の場合を困難と判断できる。つぎに、第２モデル画像取得（Ｓ１２０）について、図２２を用いて説明する。なお、図２１にて取得するモデル画像（Ｓ１１２）を以降第１モデル画像と呼ぶ。
【０１１６】
図２２（ａ）１９０１は、半導体ウェーハ上に形成されるチップ内のセル部を表す。第２モデル画像とは、計測時に正確なギャップ種類の判別を行うためのモデル画像で、第１モデル画像取得位置１９０４よりも計測位置１９０２に近い位置で、両方の位置から電子線偏向によって、正確に距離が検知できる範囲内１９０５に移動した場所で、計測パターンの形状と一致する形状のパターンが存在する場所１９０３を作業者が指定し、計測時と同じ条件で撮像した画像である。ここで、正確に位置を検出するためには、ライン１本分以内の視野ずれの精度が求められる。すなわち、ここで求められる電子線偏向の精度は、完成したラインパターンの１／２ピッチ分以内である。
【０１１７】
第１モデル画像と第２モデル画像は、電子線の偏向精度に依存した正確な位置情報を持っているので、第１モデル画像中で判別されたコアギャップとスペーサーギャップの区別は、その位置により、第２モデル画像中でも判別可能である。したがってギャップ部分の認識は第１モデル画像で行い、第２モデル画像では、ギャップ種類判別のための特徴量抽出を行う。第２モデル画像中のラインエリアで、第１モデル画像中で行ったギャップの認識結果から、ギャップの種類を自動的に判別し、各ギャップを区別するための特徴量の抽出を行い（Ｓ１２１）、ギャップ種別と特徴量の対応付けを行い（Ｓ１２２）、第２モデル画像を用いてギャップ種類が判別可能であることを確認する（Ｓ１２３）。得られたギャップ認識結果とギャップ種類区別の結果は計測レシピに保存され（Ｓ１１８）、図２３に示す計測シーケンス実行時に用いられる。なお、第２モデル画像で特徴量抽出とギャップ区別が困難な場合、本シーケンスを終了する。
【０１１８】
図２３のシーケンスでは、計測用のウェーハ上で、図２１にて予め登録された第１モデルにて画像を取得し（Ｓ１３１）、ギャップ種別の判別を行い（Ｓ１３２）、第２モデルの画像を取得し（Ｓ１３３）、特徴量を抽出してギャップ種別と特徴量の対応付けを行い（Ｓ１３４）、計測画像を取得し（Ｓ１３５）、保存された特徴量と比較し（Ｓ１３６）、ギャップ判別を行い（Ｓ１３７）、判別結果に従って、種別毎に分けて計測を行う（Ｓ１３８）。Ｓ１３５〜Ｓ１３８のシーケンスを測定点数分繰り返す（Ｓ１３９）。なお、図２２では特徴量によるギャップ判別（Ｓ１２４）を例にとって説明したが、図２０同様、ギャップ種別と特徴量の対応付け（Ｓ１３４）を、ギャップ種別とテンプレートマッチングを用いたギャップ判別結果との対応付けに置き換えることも可能である。
【０１１９】
ＳＡＤＰ以外のＤＰパターンの場合には、ライン端部の形状ではラインパターンの種別判別ができない。このような場合、周辺のパターンを用いれば、第３の実施例同様にラインパターンの判別が可能である。この場合、第１画像の条件としては、画像が確実にセル内の最も外側のライン上で撮像されている、またはパターン上のどこを撮像したか保証できる必要がある。例えば、図２２（ｂ）のように、セル端部（破線で囲んだ１９０７）が入るように第１モデル画像を取得する。セル端部１９０７のラインパターン種類は、この部分の設計データから容易に確認可能であり、図２１のシーケンスに従い、作業者によってラインパターン種類を入力することができる（Ｓ９５）。またライン端部の出来映えが悪く、ラインが消失する可能性がある場合などを想定して、ラインパターン以外に特徴的なパターン１９０６を同一視野内にて撮像することで、位置決め精度がより高くなる。なお、ギャップ判別には設計データを用いても良い。
【０１２０】
また、上述のギャップ判別は、半導体の製造プロセスが成熟すると、パターンの断面形状差が小さくなり、判別が困難になる可能性がある。このような場合には、第４の実施例で示した２段階のモデル画像取得を用いて対応することが可能となる。先述のように、第２のモデル画像取得部分と計測対象部分のパターンの出来映えは同程度であることが期待される。このため、形状が同じであっても寸法が異なる場合、コアギャップとスペーサーギャップ間の寸法差も、これら２つのパターンの間で同程度となる。このため、画像特徴量として、コアおよびスペーサーギャップの寸法を用いれば、第２の実施例の断面形状による判別と同様に、寸法差による判別が可能となる。パターンの形状も寸法も差がない場合には正しく判別できないが、この場合は、パターンが均一にできている良好な状態であるため、その旨結果を出力すればよい。
【０１２１】
上記の全ての実施例はＳＡＤＰのマスク形状の判定を例にとって説明したが、図２（ｊ）の最終パターンエッチ後においても、図２（ｈ）のマスク形状の違いにより、コアギャップとスペーサーギャップのパターン側壁形状が変化するため、同様の手続きでパターン判別が可能である。また、上述したギャップ判定法は、他のダブルパターンニングプロセスに適用しても、同様に２組のパターンの判別が可能となる。ひいては、その結果に基づいたパターン寸法計測，プロセス管理・制御を実現することが可能となる。
【実施例５】
【０１２２】
上述した実施例では、ＳＡＤＰによって形成されたパターンの一端側と、他端側が、異なる製造プロセスで形成されることに起因して、プロファイル上、異なる傾向を示すことを利用して、判別することを説明した。本実施例では、パターンの一端側と、他端側との間で複数種の情報を比較することによって、判定に適した情報を適用する例について説明する。より具体的には、パターンの一端側の状態を示す複数種類の情報と、他端側の状態を示す複数種類の情報とを比較し、一端側と他端側との間で、識別に足る十分な差異が認められる情報を用いて、パターンの種類を判定する。なお、一端側と他端側の情報は、これまで説明してきたような、数値的な対比が可能であり、且つプロセスの違い故の差異が検出可能な情報であれば、その種類は問わない。また、一端側と他端側の比較を行うための数値的な情報を「特徴量」として、以下に説明する。
【０１２３】
以下に図面を用いて、荷電粒子線走査によって得られる信号に基づいた複数の特徴量の組み合わせによる、ギャップの判別する方法を説明する。図２４に判定方法のフローチャートを示す。
【０１２４】
まず、作業者の操作によりコアギャップとスペーサーギャップの位置が既知であり、かつ判別を実施したいパターンと同一の構造をもつパターンの電子顕微鏡像を撮像する（Ｓ２４００）。当該画像から二次電子プロファイルを算出し（Ｓ２４０１）、当該プロファイルの値が一定の閾値以上の領域をスペーサー、それ以外の部分をギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２４０２）。
【０１２５】
その後、Ｓ２４０３にて作業者に対しどのギャップがコアギャップとスペーサーギャップに該当するか入力を求め、ギャップの種別を決定する。Ｓ２４０４にて該当スペーサープロファイルにおけるギャップを識別できる複数特徴量を抽出し、各特徴量において、コアギャップとスペーサーギャップの違いにより、二つの分布が得られる。Ｓ２４０５において複数の特徴量の中から、最も信頼性の高い特徴量を選択し、当該プロファイルに隣接するギャップの種別と特徴量を登録する。
【０１２６】
Ｓ２４０６において検出画像を取得し、画像の二次電子プロファイルを算出して（Ｓ２４０７）、当該プロファイルの値が一定閾値以上の領域はスペーサー、それ以外の部分はギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２４０８）。Ｓ２４０９では算出したスペーサープロファイルにおいて、登録された特徴量の抽出を行った後、登録された特徴量の特徴を利用して計測対象パターン判別（Ｓ２４１０）を行う。ギャップの判別（Ｓ２４１１）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ２４１２）。他の計測点があれば、次の計測点の画像を取得し（Ｓ２４０６）、Ｓ１０７〜Ｓ１１２のシーケンスを測長点数回繰り返す（Ｓ２４１３）。
【０１２７】
図２５に最も信頼性の高い特徴量を選択する方法を示す。たとえば、２次電子プロファイルから、特徴量Ａ（左右エッジラフネス２５０１の違い），特徴量Ｂ（左右エッジの高さ２５０１の違い），特徴量Ｃ（コアギャップとスペーサーギャップの深さ２５０２の違い），特徴量Ｄ（２次電子プロファイルの微分プロファイルの絶対値プロファイルの左右エッジの高さ２５０３の違い）を抽出したとする。
【０１２８】
図２６に抽出された特徴量の分布を示す。特徴量Ａにおいて分布２６００はスペーサーギャップ側のエッジラフネスの分布（平均値２６０２，分散２６０４）を示しており、分布２６０１はコアギャップ側のエッジラフネスの分布（平均２６０３，分散２６０５）とする。２６０６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６０３から平均値２６０２の差とする。
【０１２９】
特徴量Ｂにおいて分布２６１０はスペーサーギャップ側のエッジ高さの分布（平均値２６１２，分散２６１４）を示しており、分布２６１１はコアギャップ側のエッジ高さの分布（平均値２６１３，分散２６１５）とする。２６１６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６１３から平均値２６１２を引いたものとする。
【０１３０】
特徴量Ｃにおいて分布２６２０はスペーサーギャップの深さの分布（平均値２６２２，分散２６２４）を示しており、分布２６２１はコアギャップの深さの分布（平均値２６２３，分散２６２５）とする。２６２６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６２３から平均値２６２２の差とする。
【０１３１】
特徴量Ｃおいて分布２６３０はスペーサーギャップ側の微分プロファイルエッジの高さ（平均値２６３２，分散２６３４）を示しており、分布２６３１はコアギャップ側の微分プロファイルエッジの高さ（平均２６３３，分散２６３５）とする。２６３６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６３３から平均値２６３２の差とする。
【０１３２】
前述した４つの特徴量が縦軸を標準偏差値（２６４０）、横軸を二つ分布の距離（２６４１）とした分類は下記のようになる。（１）特徴量Ａでは、分布２６００と２６０１では標準偏差値が大、距離２６０６が小となり、分布の重なる部分２６０７の領域が大きくなる。ただし、重なる領域ではギャップの判別不可能な領域である。（２）特徴量Ｂでは、分布２６１０と２６１１では標準偏差が大、距離２６１６が小となり、分布の重なる部分（２６１７）の領域が小さくなる。（３）特徴量Ｃでは、分布２６２０と２６２１では標準偏差が小、距離２６２６も小となり、分布の重なる部分（２６２７）の領域が小さくなる。（４）特徴量Ｄでは、特徴量Ｄは、分布２６３０と２６３１では標準偏差が小、距離２６３６が大となり、分布の重なる領域がない。
【０１３３】
前述したことから、分布の距離と標準偏差値は特徴量の信頼性を決定する重要な条件となる。ここで、特徴量における二つ分布の分離の良さを示す尺度として、分離度を定義する。
【０１３４】
分離度＝（Ａverage_１−Ａverage_２）／（σ１＋σ２）
ただし
Ａverage_１：コアギャップ側の特徴量の平均値
Ａverage_２：スペーサーギャップ側の特徴量の平均値
σ１：コアギャップ側の特徴量の標準偏差値
σ２：スペーサーギャップ側の特徴量の標準偏差値
【０１３５】
最も信頼性の高い特徴量の選択手順を図２７に示す。２７００にて画像の２次電子プロファイルから特徴量を抽出し、２７０１にて特徴量の二つ分布の平均値および標準偏差値を求める。前述した分離度を求める式を用いて、２７０２にて特徴量の分離度を求め、その後、２７０３にて分離度の高い特徴量を選択し、ギャップを判定する特徴量とする。
【０１３６】
上記のように、複数の特徴量を用いてパターン登録を行い、各特徴量の分布の距離と標準偏差を用いて、特徴量の分離度を計算することで、最も信頼性高い特徴量の確定することができる。また、確定した信頼性の高い特徴量を数値データとして記憶し、パターン検出する際に、登録した特徴量を用いてパターン検出を行うことにより、全部の特徴量を求めずに処理時間を軽減できる。
【０１３７】
なお、分離度の高い特徴量の選択は、分離度が最も大きいものを選択する以外にも、分離度が所定値より大きいものを選択することによって達成しても良い。このように所定の条件を満たす特徴量を選択する工程を設けることによって、微細なパターンであって、特徴量の差異が現れにくいようなパターンであっても、効果的にパターン種別の判定を行うことが可能となる。
【０１３８】
なお、上述の例では、２つの分布の距離を、当該各分布の特徴量の標準偏差値で除算した値を、分離度として定義しているが、これに限られることはなく、例えば、標準偏差値や分布の大きさに応じて決定される係数を、乗除算するようにしても良い。また、特徴量が比較的狭い範囲で分布している場合は、分布の距離のみをもって、分離度を求めるようにしても良い。更に標準偏差がゼロに近いような場合には、平均値を求めることなく、１の特徴量間の距離をもって分離度とするようにしても良い。以上のように、パターンの一端側と、他端側の違いが明確に現れるような情報が取得できれば、その手法は問わない。
【０１３９】
但し、得られる特徴量はばらつきがあることが多いため、２つの分布の距離を、当該各分布の特徴量の標準偏差にて除算する手法は、極めて有効な手法であると言える。なお、選択肢となり得る特徴量の種類が多いほど、分離度判定の確実性が増すが、少なくも２種類の特徴量を用意し、状況に応じて使い分けるようにしても良い。
【実施例６】
【０１４０】
先の実施例においては、作業者により２種のギャップの判別を行い、その結果に基づいて、複数の特徴量の中から、最も信頼性の高い特徴量をギャップの判別する特徴量として登録し、計測パターンのギャップ判別を行った。しかし、実際の半導体ウェーハにおいては、図２８に示すように、ウェーハ（２８００）中央部のチップ２８０１，端部のチップ２８０２においては、半導体パターンの出来映えが（ラインエッジラフネス，パターン側壁傾斜角度など形状の違い）同じとは限らない。すなわち、中央部の２８０１と端部の２８０２上のパターンにおける特徴量の出方が異なる。そのため、ウェーハ中央部２８０１のコアギャップ，スペーサーギャップの判定時に使う特徴量を用いて、ウェーハ端部２８０２のコアギャップ，スペーサーギャップの判定を行うと、判定精度が低下し、ウェーハ端部２８０２でのギャップ判定時に、おいて誤判定を生じる場合がある。これに対して、新たな実施形態では、パターン検出時にギャップの種類の区別に用いる複数の特徴量を同時に検出し、その複数の特徴量の中から最も信頼性の高い特徴量を用いてギャップの判定を行うことにより、誤判定を除く。シーケンスのフローを図２９に示す。
【０１４１】
まず、登録画像を取得し（Ｓ２９００）、画像から２次電子プロファイルの算出（Ｓ２９０１）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ２９０２）を行い、作業者によってギャップの種類の入力（Ｓ２９０３）を行い、プロファイルからギャップを判定できる複数の特徴量を抽出（Ｓ２９０４）し、複数の特徴量とギャップの判定結果を保存（Ｓ２９０５）したのち、実際に計測する画像を取得し（Ｓ２９０６）、計測画像同様に２次電子プロファイルの算出（Ｓ２９０７）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ２９０８）し、登録時に保存された複数の特徴量の抽出（Ｓ２９０９）を行う。各特徴量それぞれの分離度を計算（Ｓ２９１０）したのち、最も分離度の高い特徴量を選択し（Ｓ２９１１）、登録時に保存された特徴量との比較（Ｓ２９１２）を行い、ギャップの判別（Ｓ２９１３）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップの種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ２９１４）。他の計測点があれば、次に計測するパターンの画像取得を行い、Ｓ２９０６〜Ｓ２９１４のシーケンスを計測点数回繰り返す（Ｓ２９１５）。
【０１４２】
登録したパターンのチップはウェーハ上での配置位置により、特徴量の出方が異なる。パターン検出時に、異なるチップ位置における、複数の特徴量から、信頼性の高いギャップを識別する特徴量を自動的に選択することにより、ある特徴量による判定でパターン検出失敗しても、他の特徴量による判定でパターン検出を可能とする。
【０１４３】
上述のように試料位置ごとに、適切な特徴量を用いた判定を行うことによって、試料位置に因らない正確な判定を行うことが可能となる。
【実施例７】
【０１４４】
前述したＳＡＤＰにおけるコアギャップとスペーサーギャップの判定では、計測対象画像の２次電子プロファイルからギャップを判定できる複数の特徴量を抽出し、登録時に、あるいは検出時に、複数の特徴量の中から最も信頼性の高い特徴量を選択し、ギャップの判定を行う。プロファイルから抽出された複数の特徴量では、計測対象パターンの総合形状を現すため、それらの特徴量を用いてパターン検出スコアを計算し、そのスコア値による登録の成功か失敗かを総合的に判定することが可能である。
【０１４５】
図３０にパターン登録時に複数の特徴量を用いてパターン検出スコアを計算し、そのスコア値により、登録成功か失敗かの判定シーケンスを示す。
【０１４６】
まず、登録画像を取得し（Ｓ３０００）、画像から２次電子プロファイルの算出（Ｓ３００１）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ３００２）を行い、作業者によってギャップの種類の入力（Ｓ３００３）とギャップ判別する特徴量を選択用アクセプタンスの設定を行う。
【０１４７】
図３０におけるアクセプタンスの設定方法について、図３１を用いて説明する。図３１では、特徴量を用いてギャップを分類する二つの分布を示す。
【０１４８】
（１）図３１のａでは、二つの分布（３１０１，３１０２）の距離（３１００）を示しており、分布（３１０１）の標準偏差（３１０３），分布３１０２の標準偏差（３１０４）とする。二つ分布の距離（３１００）と二つ分布の標準偏差の和（３１０３＋３１０４）と一致する場合、分離度（分離度＝距離／標準偏差和）は１となり、二つの分布は１σのところで交わる。この場合、特徴量を用いてギャップの判定成功率は６６７×０.６６７＝０.４４４となる。
【０１４９】
（２）図３１のｂでは、二つの分布（３１１１，３１１２）の距離（３１００）を示しており、分布（３１１１）の標準偏差（３１１３），分布３１１２の標準偏差（３１１４）とする。二つ分布の距離（３１００）は二つ分布の標準偏差の和（３１１３＋３１１４）の２倍となる場合、分離度（分離度＝距離／標準偏差和）は２となり、二つの分布は２σのところで交わる。この場合、特徴量を用いてギャップの判定成功率は０.９５×０.９５＝０.９０２となる。
【０１５０】
（３）図３１のｃでは、二つの分布（３１２１，３１２２）の距離（３１２０）を示しており、分布（３１２１）の標準偏差（３１２３），分布３１２２の標準偏差（３１２４）とする。二つ分布の距離（３１２０）は二つ分布の標準偏差の和（３１２３＋３１２４）の３倍となる場合、分離度（分離度＝距離／標準偏差和）は３となり、二つの分布は３σのところで交わる。この場合、特徴量を用いてギャップの判定成功率は０.９９７×０.９９７＝０.９９４となる。
【０１５１】
前述したことから、特徴量の分離度は３以上であれば、ギャップの判別成功率がほぼ１００％となる。このため、本例では特徴量を選択するアクセプタンスは３として設定する。
【０１５２】
アクセプタンスを設定後、ギャップを判定する複数の特徴量を抽出し（Ｓ３００５）、特徴量の分離度の計算（Ｓ３００６）を行い、分離度は事前に設定したアクセプタンスの値より大きい特徴量を選択し（Ｓ３００７）、選択された特徴量とギャップの判別結果を登録する（Ｓ３００８）。その後、選択された特徴量を用いてパターン検出テスト（Ｓ３００９）を行い、各特徴量の分離度の加重和をパターン検出スコアとする（Ｓ３０１０）。検出スコアが事前に設定したアクセプタンスより小さい場合、パターン登録失敗とする。
【０１５３】
選択された特徴量の分離度をａ１，ａ２，ａ３，ａ４，各特徴量の分離度の重み係数をα１，α２，α３，α４とする場合、検出スコアは下記の式となる。
【０１５４】
検出スコア＝α１ａ１＋α２ａ２＋α３ａ３＋α４ａ４。ただし、α１＋α２＋α３＋α４＝１
【０１５５】
さまざまな重み係数の決定方法があるが、たとえば、各分離度は各分離度の和の割合により、重みをつける方法とすると、分離度の高い特徴量の重みが大きくなる。このスコアの計算方法は、分離度の高い特徴量に支配されることなく、総合的なプロファイル形状からパターン検出の評価ができる。
【０１５６】
Ｓ３０１１にてパターン検出スコアは事前に設定されたアクセプタンスと比較し、検出スコアがアクセプタンスより小さい場合、検出失敗とする。検出スコアがアクセプタンスより大きい場合、最も分離度の高い特徴量とギャップの判別結果を登録（Ｓ３０１２）した後、計測画像を取得し（Ｓ３０１３）、２次電子のプロファイル（Ｓ３０１４）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ３０１５）を行い、登録時に保存された特徴量の抽出を行い（Ｓ３０１６）、登録された特徴量と比較し（Ｓ３０１７）、ギャップの判別（Ｓ３０１８）に成功すれば、判別結果をもとに、ギャップの種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ３０１９）。他の計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得を行い、Ｓ３０１３〜Ｓ３０１９のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ３０２０）。
【０１５７】
複数の特徴量を組み合わせによりパターン登録時に、事前に設定されたアクセプタンスにより高い特徴量を選択することにより、パターン認識を成功する確率が高くなる。また、設定されたアクセプタンスより高い特徴量を用いて、パターン検出テストを行い、検出スコアはアクセプタンスより大きいか小さいかの判定によるパターン登録方法では、分離度の高い特徴量に支配されることなく、総合的なプロファイル形状からパターン検出成功かを判定できる。
【実施例８】
【０１５８】
以下、ＳＡＤＰパターンの検査方法について述べる。従来ＳＥＭ像を用いたラインパターン検査では、ＳＥＭ画像よりプロファイルを抽出してラインエッジ位置を検出し寸法を測定し、その寸法サイズの検査を行う。寸法計測のみでは、パターンやパターン間の幅などは検査することができても、パターンの立体的な形状を検査することができない。例えば、Gap部の底にエッチングで除去できなかった残留物があった場合、この残留物の検査はできない。この残留物がある場合、半導体の性能を落とす要因になってしまう可能性が高く、寸法以外にもパターンの立体的な構造を検査することは半導体の性能などの面から考えても重要なことである。以下では、ＳＥＭ像で撮像した画像より抽出したプロファイルとそのプロファイルを微分して得られる波形を用いて、パターンの立体的な形状を検査する方法を説明する。本方式では、スペーサー部，ギャップ部の寸法検査を含め、ギャップ部底の残留物の検査，パターンサイド部の傾斜の検査，スペーサーサイド部の残留物の検査を行うことができる。次に、上記検査を行うための各検査方法についてそれぞれ説明する。
【０１５９】
まず、寸法検査について述べる。正常時に比べ、コアギャップが狭くなった場合のコアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３２に示す。正常な場合の断面形状（３２００）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０３のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０６のようになる。一方、コアギャップが狭い場合の断面形状（３２０１）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０４のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０７のようになる。
【０１６０】
コアギャップが狭くなってしまった場合（３２０２）、プロファイルのエッジ距離（３２０５）から、コアギャップの寸法を測定することができる。異常が寸法差のみであれば、微分波形（絶対値）のピーク値は正常時に比べ大きくない。本寸法検査は、スペーサーギャップ、スペーサーの寸法検査でも同様に実施できる。
【０１６１】
続いて、コアギャップ底の残留物検査について述べる。コアギャップの底に残留物がある場合のコアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３３に示す。正常な場合の断面形状（３３０１）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０３のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０５のようになる。一方、残留物（３３０１）がある場合、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０２のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０６のようになる。断面図（ａ）に示すように、残留物がある場合、コアギャップの底は浅くなるため、残留物なない場合に比べパターンから放出された２次電子を多く検出器で捉えることができ、コアギャップ部の輝度が高くなる（３３０４）。コアギャップのボトムの高さが正常時に比べ高くなり、プロファイルより残留物があることを検出することができる。異常がコアギャップ部の底の残留物のみであれば、Line側面部などは正常時とかわらないため、微分波形のピーク値は正常時と同じになる。本残留物検査は、スペーサーギャップの残留物検査でも同様に実施できる。
【０１６２】
上では、コアギャップ底に残留物がある場合について説明したが、次ではコアギャップ端部に残留物がある場合の検査方法について述べる。コアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３４に示す。正常な場合の断面形状（３４００）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３４０２のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３４０６のようになる。一方、ギャップ端に残留物（３４０１）がある場合、プロファイルを抽出するとプロファイルは３４０２のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０５のようになる。コアギャップの端に残留物がある場合、正常時に比べコアギャップ端部の高さが高くなるため、ＳＥＭで撮像すると、コアギャップ端部分から放出される２次電子を多く検出器で捉えることができ、コアギャップ端部の輝度が高くなる。コアギャップ中心から端側に向かって輝度の変化に着目すると、正常時平坦な部分が、残留物があるため輝度の変化が急峻になる。プロファイルの微分波形ではその特徴が顕著に現れ、正常時に比べ底周辺部の変化が急峻になる（３４０６）ため、端側の残留物を検出することができる。これを数値的に判定する方法には、微分波形のボトム位置から微分波形のピーク位置までの距離を算出する方法と、ギャップ周辺部を２次関数で近似して得られた下式のａの値を算出する方法がある。
ｆ(ｘ)＝ａｘ2＋ｂｘ＋ｃ
【０１６３】
ｆ（ｘ）は位置ｘで２次関数に当てはめた微分波形の近似値、ｘはプロファイルの座標位置、ａ，ｂ，ｃは２次関数の近似係数である。ボトム端部に残留物があった場合、スペーサー全体の端部に残留物が残っていない限り、微分波形のピーク値には大きな変化はない。本検査は、スペーサーギャップの残留物検査でも同様に実施できる。
【０１６４】
続いてスペーサーのサイド部分の勾配に異常があるときの検査方法について述べる。コアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３５に示す。正常な場合の断面形状（３５００）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３５０１のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３５０２のようになる。一方、勾配に異常がある場合、断面図でみると３５０１のようになり、プロファイルを抽出するとプロファイルは３５０３のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３５０５のようになる。正常時に比べラインのサイド部分の勾配が緩やかな場合、ＳＥＭ像でも輝度変化が緩やかになり、正常時に比べると、プロファイルの微分波形でピーク値（３５０６）が低下してしまうため、微分ピーク値の大きさで判断することができる。本検査は、スペーサーギャップの残留物検査でも同様に実施できる。
【０１６５】
上記のように、ＳＥＭ像のプロファイル，微分波形より、寸法の異常，ギャップ底の残留物による異常，ギャップ端の残留物による異常，スペーサーサイドの勾配異常を検出することができる。
【０１６６】
次では、その異常を自動で判定する処理フローについて説明する。自動で検査をするには、検査前に許容される寸法，スペーサーの高さ，ギャップの高さ，スペーサーの勾配，ギャップ底の形状などの特徴量の大きさの許容範囲を入力しておき、検出にてそれを判定する方法と、コアギャップ部とスペーサーギャップ部の許容できる値の差を登録してそれを判定に用いる方法がある。
【０１６７】
検査方法について図３６を用いて説明する。まず、検査前特徴量を登録しておく方法について説明する。パターンの登録時に正常時のパターンの形状情報を登録する（Ｓ３６０１）。コアギャップ部，スペーサーギャップ部，スペーサー部の寸法，スペーサー部の高さ情報，スペーサー部の傾き情報を登録する。次に、これらの変動が許容できる割合を登録する。これについては、許容できる寸法差の幅，スペーサー部の高さ，ライン部の傾き，ギャップ端側の残留物の大きさを登録する。ＳＥＭ像は加速電圧やプローブ電流などによって見え方が異なるため、登録時には上記に加え加速電圧やプローブ電流情報も入力する必要がある。これらの登録情報からＳＥＭ像で画像を取得した時に想定されるプロファイル，微分波形を算出し、検査ができる値に許容値を変換する。一般に加速電圧やプローブ電流が大きいとパターンに照射される電子エネルギーが高いため、パターンから放出される電子量も増えパターンの像のコントラストが高くなるなどの情報を元にプロファイルを作成し、許容値を設定する（Ｓ３６０２）。登録時に検査対象の画像データがあればそのデータを用いてそれぞれ何％程度ずれたら異常と判定するかの許容値を登録しておくこともできる。
【０１６８】
登録後、検査対象パターンにステージを移動させ、検査対象パターンをＳＥＭ像で撮像する（Ｓ３６０３）。撮像したＳＥＭ像より、プロファイルを抽出し（Ｓ３６０４）微分波形の絶対値を計算する（Ｓ３６０５）。
【０１６９】
次にパターンの検査を行うが、検査は複数の処理を組み合わせて行う。検査では、寸法の検査，ギャップ底の残留物検査，スペーサーサイド部の勾配検査，ギャップ端部分の残留物検査の順に行う。全てでエラーにならなければ、正常なパターンと判定することができる。しかし、上記１つでもエラーとなってしまった場合、エラー情報を出力してエラーを通知する。エラー情報はパターンの形状を表示し、その上にエラー部分を強調して表示する。
【０１７０】
寸法検査（Ｓ３６０６）でエラーとなった場合（Ｓ３６０７）は、寸法以外でエラーになっていないかを検査Ａの処理にて検査する（Ｓ３６１５）。以下では図３７の検査Ａについて説明する。寸法のみにエラーがある場合、正常時に比べ、プロファイルのギャップ部または、スペーサー部の幅に差が生じるが、ギャップ底の高さや、微分波形のピーク値には正常時に比べ違いは見られないため、ギャップ高さや微分ピークにエラーが生じていた場合、それぞれエラーとすることができる。しかし、寸法差に違いが生じている場合は、微分波形のギャップ部分の形状も正常時に比べ急峻になってしまうことから、このままの波形ではギャップ端の残留物検査でエラーになってしまう。この場合、寸法差による微分波形のギャップ部における形状変化の影響をなくすため、登録時に算出した正常時のプロファイルデータを用いてプロファイル補正を行う（Ｓ３７００）。寸法差異常の場合、プロファイル部分を切り取る、または広げるなどして正常時の寸法差に合わせる。その後、寸法差を合わせたプロファイルを用いて微分波形の絶対値を算出し、以降のギャップ底残留物検査（Ｓ３７０１，Ｓ３７０２），スペーサーサイド勾配検査（Ｓ３７０３，Ｓ３７０４），ギャップ端部の残留物検査（Ｓ３７０５）を行う。尚、Ｓ３７０２でＮｏになった場合、検査Ｂ（Ｓ３７０６）を実施する。以下では図３８の検査Ｂについて説明する。ギャップ底の残留物検査でエラーとなった場合、検査Ｂが実施される。検査Ｂでは、微分波形よりスペーサーの傾きを検査する（Ｓ３８００）。ここで異常と判断された場合（Ｓ３８０１）、検査Ｂを終了する。Ｓ３８００で正常と判断された場合、微分波形よりギャップ端の残留物を検査し（Ｓ３８０２）、検査Ｂを終了する。
【０１７１】
図３６に戻り、Ｓ３６００以下の処理を説明する。ギャップ底残留物検査（Ｓ３６０８）で異常と判断された場合（Ｓ３６０９）、ギャップ底残留物のみの異常であれば、微分波形には正常時と比べ大きな差は生じない。しかし、ギャップ底残留物以外にも異常ある場合、微分波形でも正常時に比べ違いが生じるため、以降の検査Ｂ（Ｓ３６１５）を行うことができる。
【０１７２】
スペーサーサイドの傾き検査（Ｓ３６１０）で異常と判断された場合（Ｓ３６１１）は、ギャップ端の残留物検査を省略（Ｓ３６１２）する。スペーサーサイド部の勾配エラーの場合、微分ピークの差以外にも微分波形のギャップ部の形状差が生じやすいため、その形状差が生じたからといってボトム端部に残留物があるとは一概にはいえず、この場合ギャップ端の残留物検査を省略する。
【０１７３】
上記、寸法検査，ギャップ底の残留物検査，スペーサーサイドの傾き検査，ギャップ端の残留物検査のいずれかで異常と判断された場合（Ｓ３６１３）は、エラー情報を出力する（Ｓ３６１７）。上記処理を計測点数分実行して処理を終了する（Ｓ３６１４）。
【０１７４】
続いて、コアギャップとスペーサーギャップの特徴量の違いを検査前に登録しておく方法を説明する。ＳＡＤＰパターンはコアギャップとスペーサーギャップは最終的に同じ形状にしようとして生成しているため、コアギャップとスペーサーギャップの形状に差があれば、エラーとすることができる。
【０１７５】
まず、登録時にコアギャップ，スペーサーギャップの寸法差，ギャップ高さの差，ギャップ隣のスペーサーの傾き差，ギャップ底における形状の変化の許容範囲をそれぞれ登録しておき、コアギャップ部とスペーサーギャップ部のそれぞれの値の範囲内に入っていなければ異常と判断する。しかし、このままではコアギャップ，スペーサーギャップのどちらにエラーが生じているか分からない。しかしながら、ＳＡＤＰでは、工程ごとに各パターンの形状を管理しておけば、どの部分でエラーが出ているかが分かる。例えば、スペーサーを生成して、コア部分のマスクを除去した工程（図２（ｈ））を検査する際、その一つ前の工程でスペーサーギャップ部に問題がないことが分かっていれば、コアギャップに問題が生じていることが分かる。実際の検査する処理順序は、図３６で述べた順序で検査を行う。
【実施例９】
【０１７６】
次に、プロセスが成熟して最終工程でもプロファイルによる判断がつかない場合のパターン検査方法について述べる。本方式を用いることで最終的な工程の検査のみで、どの工程での発生した異常なのかを特定することができる。
【０１７７】
ＳＡＤＰの最終工程でのパターンの断面図を図３９に示す。最終工程のパターンであるため、Gap１（３９０１），Gap２（３９０２）がそれぞれ、コアギャップ，スペーサーギャップか判断できない。また、スペーサーに関しても３９００と３９０２が、どちらがコアギャップ側のスペーサーなのかスペーサーギャップ側のスペーサーなのか判断できない。しかしながら、ＳＡＤＰで生成されたパターンは以下３つの特徴を持ち、これら特徴を用いてパターン検査を行いどの工程で異常が発生したのかと、スペーサーが異常なのか、ギャップが異常なのかを特定することができる。１つ目の特徴は、スペーサー（３９００，３９０２）とギャップ（３９０１，３９０３）の寸法は同じになることである。２つ目はパターンのピッチは等間隔になることである（３９０４）。３つ目はスペーサー部（３９００，３９０２）の寸法差はプロセス上大きな差は出ないことである。これらを式で表すと、以下で示すことができる。
Spacer１＝Gap１＝Spacer２＝Gap２ …（１）
Spacer１＋Gap１＋Spacer２＋Gap２＝２Ｐ …（２）
Spacer１＝Spacer２ …（３）
【０１７８】
上式で、Spacer１，Spacer２はスペーサー部分の寸法、Gap１，Gap２はギャップ部分の寸法、２Ｐはスペーサー部とギャップ部の距離の和（３９０４）を示す。
【０１７９】
これらの関係から、以下２つの条件を満たせばパターンが正常に生成されていることが判断できる。
Spacer１＋Spacer２＝Ｐ …（４）
Gap１＝Gap２ …（５）
【０１８０】
正常時と異常時のプロセスを工程ごとのパターン断面図を図４０以下に示す。図４０（１）４００１のように正常にできていれば、上式（４），（５）を満たす。しかし、異常時図４０（２）４００２の場合スペーサーとギャップの寸法差が異なるため、式（４）は成り立つが、式（５）は成り立たない。式（４）が成り立つためSpacer１とSpacer２は正常に生成されていると判断でき、（ｃ）以降の工程で異常が発生したとは考えにくい。また、Spacer１とSpacer２が正常に生成されているとしたら、スペーサーギャップも正常に生成されるはずである。そのため、（ａ）のコア部生成の段階（４００４）でエラーが発生したものと判断できる。図４０（２）では、Coreが細ってしまう例であるが、Coreが太ってしまう場合でも同じ判定ができる。しかし、最終工程でGap１，Gap２がコアギャップまたはスペーサーギャップなのかを区別できないため、Core部の太りか細りかは判断できない。
【０１８１】
次に、式（４）が成り立たない場合について図４０（ｃ）４００３を用いて説明する。この場合、スペーサーが細ってしまい、式（４）は成り立たずスペーサー異常だと判断できる。図４０（ｃ）のように、Spacer１＋Spacer２＜Ｐの場合、マスク層をエッチングしスペーサーを生成するときに残留物を除去し過ぎたことになる。スペーサーを生成する工程は図４０（ｃ）の工程であり、４００５で異常が発生したことが分かる。一方、Spacer１＋Spacer２＞Ｐの場合、マスク層をエッチングするときに残留物の除去が足りなかったことになり、やはり、４００５で異常が発生したことになる。
【０１８２】
上記のようにどの工程での異常が発生しているか検査する処理フローを図４１に示す。以下、図４１の処理フローに従い説明する。まず、検査条件を入力する（Ｓ４１００）。検査条件としては、検査座標，スペーサー幅の設計値，スペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップの寸法差の許容できる最大値，最小値、一度の撮像で検査するパターン数である。次に、検査位置で検査画像を取得する（Ｓ４１０１）。取得する画像領域の範囲は、Line幅の設計値と一度の撮像で検査するパターン数に基づいて計算することができる。続いて、取得した検査画像より、測定するSpacer，Coreを検出する（Ｓ４１０２）。この検出では、最終工程でコアギャップ，スペーサーギャップの区別ができないため、スペーサー位置とギャップ位置を検出する。次に、検出した位置で検査パターンである、スペーサー、コアに対して寸法測定を実施する（Ｓ４１０３）。寸法測定の後、スペーサーの寸法差の異常を検査する（Ｓ４１０４）。スペーサー寸法は式（１）を元に判定することができる。Spacer１とSpacer２の寸法をたし合わせたものが登録時に設定したスペーサー幅の寸法差が許容できる最小値と最大値の範囲内にあれば（Ｓ４１０５）、次のGap１，Gap２の寸法差検査に進む（Ｓ４１０６）。スペーサー幅が範囲外であれば、スペーサー異常としてエラーを出力する（Ｓ４１０９）。エラーは工程（ｃ）で生じたことが分かるようにする。エラーを出力後、次の測定点に進む（Ｓ４１０８）。一方、スペーサー寸法に異常がない場合、ギャップ寸法差の検査を行う（Ｓ４１０６）。検査処理では、Gap１とGap２の差を求め、登録時に指定したコアギャップ，スペーサーギャップの寸法差の許容できる最大値，最小値との比較を行う。比較した結果（Ｓ４１０７）、値が範囲外であればギャップ寸法エラーを出力する（Ｓ４１１０）。ここでは、工程（ａ）でエラーが発生していることが分かるように出力する。以上が検査の一連の処理で、上記処理を計測点数分実行し処理を終了する。
【符号の説明】
【０１８３】
１０１ 電子源
１０２ 引出電極
１０３ 一次電子線
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
１２０，１２２ 偏向信号制御部
１２１ 対物レンズ制御部
１２３ 画像処理プロセッサ
１２４ 二次電子像表示装置
１２５ 全体制御部
１２６ 電子光学系制御装置
１２７ ステージ制御装置
１２８ ユーザーインターフェース
【技術分野】
【０００１】
本発明は、試料に対する荷電粒子線の照射によって得られる信号に基づいて、パターン寸法を測定するパターン測定装置に係り、特に、二重露光（ダブルパターニング）によって形成されるパターンの測定に好適なパターン測定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体素子の製造装置の１つであるステッパ（縮小投影露光装置）は、レジストが塗布された半導体ウェーハ上に、フォトマスクやレチクル等に形成されたパターンを、投影レンズにより縮小して投影する装置である。
【０００３】
昨今、形成されるパターンの微細化に伴い、走査電子顕微鏡等によって、形成されたパターンを測定、或いは検査し、その出来映えを評価する手法が、半導体の測定検査の主流となりつつある。走査電子顕微鏡は、電子ビームを試料上に走査することによって、試料から放出される電子を検出し、画像化する装置である。即ち、二次電子の放出量がほぼ同じの２つの領域は、ほぼ同じ輝度で表現されることになるため、その識別が困難になる可能性がある。また、電子顕微鏡画像にノイズが混入すると、やはり上記識別が困難となる場合がある。特に、昨今のパターンの高集積化に伴い、識別が困難なパターンが散見されるようになってきた。特許文献１，２には、ラインアンドスペースパターンのラインパターンとスペースを識別する手法が開示されている。具体的には、特許文献１には、垂直な二つの斜面によって形成された凸部と一種類の凹部によって構成されたラインパターンにおいて凸部と凹部を判定する方法が開示されている。特許文献２には、理想光軸に対し、ビームを傾斜して照射することによって得られる２つの隣接したプロファイルのピーク幅の比較に基づいて、当該２つのピークに挟まれた部位がラインパターンであるか、スペースであるかを判定する手法が説明されている。
【０００４】
また、パターンの二次元画像だけでは判断が困難であっても、試料の深さ方向を含む三次元構造をモニタすることによって、パターンの種類を特定することができる。特許文献３には、パターンの三次元構造を観察するための方法として試料に対し異なる２方向から観察した画像を合成してパターンの三次元構造を推定する方法が開示されている。特許文献４には、試料上のパターンに対し斜めからビームを照射して、パターンの上面と底面の寸法を別々に計測をする方法が開示されている。
【０００５】
非特許文献１，２、及び３には、半導体プロセスにおいて、露光とエッチングを２回繰り返して微細パターンを形成する手法が説明されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００４−２５１６７４号公報
【特許文献２】特開２００３−９０７１９号公報
【特許文献３】特開平５−４１１９５号公報
【特許文献４】特開平５−１７５４９６号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】J.Finders, M.Dusa et al.,“Double patterning for 32nm and below: an update,”Proc. of SPIE Vol. 6924 692408-1-12
【非特許文献２】A. Miller, M. Maenhoudt et al,“Comparison of LFLE and LELE Manufacturability,”5th International Symposium on Immersion Lithography Extensions, September 2008
【非特許文献３】K. Lucas, C. Cork1 et al,“Interactions of double patterning technology with wafer processing, OPC and design flows,”Proc. of SPIE Vol. 6924 692403-1-12
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
近年、半導体試料上に形成されるパターンの微細化要求に伴い当該要求を満たす一つの方法として自己整合型ダブルパターニング（Self Aligned Double Patterning：以下ＳＡＤＰと呼ぶ）と呼ばれるパターン形成方法が開発されており、今後歩留まり向上に向けたプロセス間でのパターン寸法計測が必要となることが予測される。
【０００９】
ＳＡＤＰによって形成される複数のパターンの間には、異なる工程にて形成されたギャップが交互に形成される。各工程におけるプロセス管理等を適正に行うためには、当該ギャップの種類を特定した上で、測定を行う必要がある。特許文献１，２にはラインパターン（凸部）及びスペース（凹部）を識別する手法についての説明はあるものの、同じ凹部に異なる種類が存在することや、それを識別する手法については何も説明されていない。また、特許文献３，４に開示されているように、試料断面をモニタすることで、ギャップを識別することも考えられるが、ビームの傾斜や、画像を複数取得する手間があり、検査，測定時間の増加につながり、結果として単位時間当たりに検査，測定が可能な試料数が少なくなる。
【００１０】
以下に、ＳＡＤＰのような複数の露光工程を有する製造プロセスにて形成されたギャップの種類の特定を、高精度且つ高いスループットにて実現することを目的とするパターン測定装置を説明する。特に、ギャップ判定が困難な試料であっても、適切にその判定を可能とするパターン測定装置を説明する。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
上記目的を達成するための一態様として、荷電粒子ビームの走査に基づいて検出される信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する複数種類の特徴量を抽出し、当該複数種類の特徴量の内、適切な種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側の特徴量を比較し、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のスペースの種類を判定するパターン測定装置を提案する。
【発明の効果】
【００１２】
複数種類の特徴量の内、適切な種類の特徴量を用いて、ギャップ判定を行うことによって、ギャップ間での違いを見出すことが困難な試料であっても、正確な判定を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】走査電子顕微鏡の概略構成図。
【図２】ＳＡＤＰの処理工程を説明する図。
【図３】ＳＡＤＰによって形成されたパターンの断面図，電子顕微鏡像、及び二次電子プロファイルの一例を説明する図。
【図４】二次電子プロファイルに基づいて、ギャップの種類を判別する手法の一例を説明する図。
【図５】二次電子プロファイルに基づいて、ギャップの種類を判別する手法の他の一例を説明する図。
【図６】スペーサープロファイルの微分プロファイルの一例を説明する図。
【図７】スペーサーの線幅が小さくなったパターンに対するギャップ判別方法を説明する図。
【図８】スペーサーの線幅が小さくなったパターンに対するギャップ判別工程を説明するフローチャート。
【図９】波形マッチングを用いたギャップの判別工程を説明するフローチャート。
【図１０】波形マッチングによるギャップの判別法を説明する図。
【図１１】ギャップ判別時の誤判定を訂正する手法を説明する図。
【図１２】コアギャップとスペーサーギャップの測定結果を電子顕微鏡画像上に表示した表示例を説明する図。
【図１３】ＳＡＤＰによって形成されたパターンの断面図，電子顕微鏡像、及び二次電子プロファイルの他の一例を説明する図。
【図１４】ビーム走査領域（Field Of View）内の複数の領域にて取得された二次電子プロファイルから、エッジのゆらぎを求める手法を説明する図。
【図１５】複数の特徴量を用いて、ギャップの種類を判別する手法を説明する図。
【図１６】モデルパターンを用いたギャップの判定工程を説明するフローチャート。
【図１７】判定対象となるパターンと同一試料上にてモデルパターンを作成し、当該モデルパターンのプロファイルから得られる特徴量を用いて、ギャップ判定を行う工程を説明するフローチャート。
【図１８】モデルパターンの登録工程を説明するフローチャート。
【図１９】半導体チップのレイアウト例とモデルパターンの説明図。
【図２０】判定対象となるパターンと同一試料上にてモデルパターンを作成し、当該モデルパターンと判定対象パターンのプロファイルのプロファイル比較に基づいて、ギャップ判定を行う工程を説明するフローチャート。
【図２１】２つのモデルパターンの登録工程を説明するフローチャート。
【図２２】２つのモデルパターンを用いたギャップ判定を行う場合のモデルパターン設定法を説明する図。
【図２３】予め登録された２つのモデルパターンを用いてギャップ判定とパターン計測を行う工程を説明するフローチャート。
【図２４】複数種類の特徴量を用いて、ギャップの判定を行う工程を示すフローチャート。
【図２５】パターンの一端側と他端側の特徴量の類型を説明する図。
【図２６】複数種類の特徴量の分布を説明する図。
【図２７】分離度が最も高い特徴量を選択する工程を説明するフローチャート。
【図２８】ウェーハ上の異なる位置ごとに、特徴量の出方が異なる例を説明する図。
【図２９】複数種類の特徴量の中から、適切な種類の特徴量を選択してギャップ判定を行う工程を説明するフローチャート。
【図３０】複数の特徴量を用いて、登録時と検出時の特徴量の信頼性による総合スコアを計算し、登録スコアと検出スコアの比較結果に基づいて、ギャップの判定工程を説明するフローチャート。
【図３１】分離度とギャップ認識の成功率との関係を説明する図。
【図３２】コアギャップに寸法差に異常がある場合のパターンの断面，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３３】コアギャップ底に残留物がある場合のパターンの断面，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３４】コアギャップ端に残留物がある場合のパターンの断面図，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３５】スペーサーサイド勾配に異常がある場合のパターン断面図，プロファイル、及び微分波形の絶対値を示す図。
【図３６】パターンの立体的構造を計測する工程を説明するフローチャート。
【図３７】パターンの寸法検査で異常があった場合の検査工程を説明するフローチャート。
【図３８】パターンのギャップ底に異常があった場合の検査工程を説明するフローチャート。
【図３９】ＳＡＤＰによって生成されたパターンの最終工程のパターン断面図。
【図４０】ＳＡＤＰによって生成されたパターンが正常に作られた場合と、異常が発生した場合における工程ごとのパターンの断面図。
【図４１】ＳＡＤＰの最終工程でのパターン検査フローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
ＳＡＤＰは、従来の露光装置が到達できる露光限界以下の非常に狭いピッチで配置されたラインとスペースが繰り返すパターンを作成する技術である。
【００１５】
実際には、試料上に第一マスク層を形成し当該マスク層をエッチングすることで形成される第一マスクパターンと、第一マスクパターン上に第二マスク層を形成し当該マスク層をエッチングすることで第一マスクパターンの側壁にのみ形成される第二マスクパターン（以下スペーサーと呼ぶ）と、に対し、第一マスクパターンをエッチングによって除去し、試料上に残留するスペーサーをマスクとして試料をエッチングし試料上にラインパターンを形成する。このため、スペーサーの寸法が試料に形成されるラインパターンの寸法を決定する。したがって、ＳＡＤＰを用いてパターンを形成する場合、スペーサーの寸法を計測し、スペーサーの寸法を決定するプロセスへ計測結果をフィードバックし、当該計測結果を基にスペーサーの寸法を正確に制御することは非常に重要である。
【００１６】
また、スペーサーは、傾斜の異なる二つの側面（第一の側面，第二の側面）と当該側面をつなぐ上面によって構成されている。スペーサーの側面には、スペーサーの第一の側面に隣接し、第一マスクパターンをエッチングにより除去することによって形成された第一の凹部（以下コアギャップと呼ぶ）と、スペーサーの第二の側面に隣接し、第二マスクパターンをエッチングにより加工することによって形成された第二の凹部（以下スペーサーギャップと呼ぶ）がある。コアギャップとスペーサーギャップは異なるプロセスによって形成されており、コアギャップの寸法とスペーサーギャップの寸法はそれぞれ別々のプロセスが制御している。これらのギャップの寸法はラインパターン形成時にラインパターン間の寸法を決定するため、当該パターンの寸法を制御するには、スペーサーとコアギャップ，スペーサーギャップをそれぞれ別々に計測し、それぞれの寸法を制御しているプロセスに寸法値をフィードバックし、当該寸法値を基にプロセスの実施条件を変更する必要がある。
【００１７】
以上より、スペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップを別々に計測するためには、それぞれを判別する機能が必要となる。
【００１８】
一般的に試料上へ形成されるラインパターンは、一定の間隔でラインが並んだ構造となるためＳＡＤＰにより形成されるコアギャップとスペーサーギャップの寸法は同一になるよう制御される。したがって、試料に対し垂直に荷電粒子線を入射させる観察方法では、撮像した画像から当該ギャップを判別するのは困難である。また、ＳＡＤＰにより形成されるパターン寸法は３０〜２０ｎｍ程度の非常の微細なものとなるため、ウェーハを計測したい位置に移動させる二次元可動ステージの停止位置精度がパターン寸法より大きい場合、計測範囲がずれる可能性があり、計測点の画像を撮像するたびにスペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップを別々に認識することが必要となる。
【００１９】
後述するように、ＳＡＤＰプロセスにおいては、マスクパターンのコアギャップとスペーサーギャップの断面形状が異なるため、これらの形状の違いを検知することができれば、二種類のギャップの判別が可能となる。
【００２０】
半導体デバイスを測定，検査する装置では、試料上に形成された多数のパターン等を高速に測定，検査することが望まれる。よって、ギャップ判定も高速化が求められる。
【００２１】
以下に説明する実施例では、試料上に形成されたスペーサーと二種類のギャップを含むパターンに対し垂直方向から荷電粒子線を走査し、当該走査箇所から放出される荷電粒子を検出することにより当該荷電粒子強度のプロファイルを導出し、当該プロファイルから算出される特徴値に基づいて、隣接する断面形状の異なる二種類のギャップを判別し寸法を計測する手法を説明する。
【００２２】
二種類のギャップを判別するために、スペーサーを形成する第一の側面と第二の側面の形状が異なる点を利用する。この形状の差は、ギャップを形成するプロセスに依存しており、形状を比較することでギャップを形成したプロセス、すなわちスペーサーに隣接するギャップの種別を判別することが可能である。スペーサー側面の形状は、荷電粒子線強度のプロファイルにおいて信号の高さや当該プロファイルの裾部の傾き及び裾部の長さに相違点として現れる。
【００２３】
具体的には、傾斜が急峻な場合、当該プロファイルのピーク高さは高く裾部の傾きは急峻になり、裾部の長さは短くなる。逆に、傾斜が緩やかな場合、当該プロファイルのピーク高さは低く裾部の傾きは緩やかになり、裾部の長さは長くなる。これらの情報を基に、傾斜が急峻な側面に隣接するギャップをコアギャップ、傾斜が緩やかな側面に隣接するギャップをスペーサーギャップと判定する。これをすべてのスペーサーに対して実行することで、計測範囲内のギャップを判別し、必要なパターン寸法の計測を可能とする。ＳＡＤＰ以外のダブルパターンニング方式についても、異なるプロセスステップにより隣接して形成される、２組のパターン間の断面形状が異なる場合には、これらの断面形状の違いは荷電粒子線強度のプロファイルの違いとして現れるため、同様に２組のパターンを判定し、それぞれのパターンの寸法計測を可能とする。
【００２４】
上述のような手法により、ＳＡＤＰにより形成されたスペーサーと二種類のギャップを含むパターンに対し、スループットを低下させること無く、断面形状の異なる二種類のギャップを判別して、寸法を連続して自動的に計測することが可能となる。
【００２５】
以下に図面を用いて、荷電粒子線走査によって得られる信号に基づいて、複数のパターン間に形成されるスペース部（ギャップ）の種類を判定可能なパターン測定装置を説明する。なお、以下の実施例では、走査電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）によって取得される信号に基づいて、パターンの測定を行う装置について説明するが、ＳＥＭに替えて、集束イオンビーム（Focused Ion Beam）装置を適用することも可能である。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。
【００２６】
図１は走査電子顕微鏡の概略構成図である。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，試料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。
【００２７】
試料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。
【００２８】
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。
【００２９】
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、偏向信号制御部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。試料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。
【００３０】
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上には試料１１１上のパターン形状が忠実に再現される。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
なお、本実施例では、パターン測定装置の一例として、二次電子等の信号に基づいて、以下に説明するようなギャップ判定を行う画像処理プロセッサ（判定部）を含むコンピューターが、走査電子顕微鏡装置の一部として構成された装置を例示するが、これに限られることはない。例えば、走査電子顕微鏡によって取得された信号に基づく情報（二次電子信号，二次電子の検出に基づく信号波形情報，二次元画像信号、或いは画像から抽出されたパターンエッジの輪郭線情報等）を取得するためのインターフェースと、上記画像処理プロセッサに相当する演算装置を備えた外部の測定装置にて、後述するようなギャップ判定を行うようにしても良い。後述する処理を行うプログラムを記憶媒体に登録しておき、走査電子顕微鏡等に必要な信号を供給するプロセッサにて、当該プログラムを実行するようにしても良い。即ち、以下の説明は走査電子顕微鏡等のパターン測定装置にて実行可能なプログラム、或いはプログラムプロダクトとしての説明でもある。
【００３４】
以下に、走査電子顕微鏡の計測対象であるＳＡＤＰの概略を示す。
【００３５】
図２にＳＡＤＰの基本的なプロセスを示す。ＳＡＤＰでは、試料１１１においてパターンを形成する試料２０１上に第一マスク層２０２を形成し（図２（ａ））、当該マスク層上にフォトレジスト膜２０３を形成する（図２（ｂ））。当該フォトレジスト膜２０３にパターンを露光し現像処理を行ってフォトレジスト膜２０３にフォトレジストパターン２０４を形成する（図２（ｃ））。当該フォトレジストパターン２０４をマスクとして第一マスク層２０２をエッチングし、第一マスクパターン２０５を形成する（図２（ｄ））。
【００３６】
次に、第一マスクパターンの２０５上のフォトレジストパターン２０４を除去し（図２（ｅ））、第一マスクパターン２０５の全面に第二マスク層２０６を形成する（図２（ｆ））。その後、第一マスクパターン２０５の側壁のみに第二マスク層２０６の一部が残るようにエッチング条件を制御して第二マスク層２０６をエッチングする（図２（ｇ））。このようにして形成された第二マスク層の残留構造物がスペーサー２０７である。
【００３７】
スペーサー２０７は、第一マスクパターン２０５との接触部に形成される試料表面に対し垂直な側面２０８と、側面２０８に比べてわずかに傾いた反対側の側面２０９、および側面２０８から側面２０９へわずかに傾いた上面２１０に囲まれた形状を有している。側面２０９と上面２１０は、第一マスクパターン２０５の形状に沿って形成された第二マスク層２０６をエッチングして形成されるため、第一マスクパターンを中心としてなだらかに傾斜した斜面となる。
【００３８】
続いて、第一マスクパターン２０５をエッチングによって除去すると、試料上にスペーサー２０７のみが残った状態となる（図２（ｈ））。最後にこのスペーサーをマスクとして試料をエッチングし（図２（ｉ））、ラインパターンを形成する（図２（ｊ））。
【００３９】
上記のプロセスより、最終的に試料２０１に形成されるパターンの寸法はスペーサーの寸法によって決定され、当該パターンのピッチ寸法はスペーサー間の凹部の寸法とスペーサーの寸法の和によって決定される。しかし、スペーサー間の凹部は、第一マスクパターン２０５をエッチングによって除去することで形成されるコアギャップ２１１と、第二マスク層２０６形成後の当該マスク層へのエッチングによって形成されるスペーサーギャップ２１２の二種類で構成されているため、コアギャップとスペーサーギャップの寸法に差が生じた場合、試料上へ形成されるラインパターンのピッチ寸法が一定にならなくなってしまう。したがって、コアギャップの寸法を制御するためには、第一マスクパターン２０５を形成するためのフォトレジストを露光するプロセス（図２（ｃ））へ、スペーサーギャップの寸法を制御するためには、第二マスク層２０６を形成する成膜プロセス（図２（ｆ））あるいは第二マスク層２０６をエッチングするプロセス（図２（ｇ））へ、それぞれの寸法値を別々に計測し、当該プロセスへ寸法値をフィードバックして、当該寸法値を基にプロセスの実施条件を変更する必要がある。
【００４０】
以下、前記走査型電子顕微鏡を用いて、ＳＡＤＰにより試料上に形成されたコアギャップとスペーサーギャップを判別し、当該ギャップの寸法を計測する方法について説明する。
【００４１】
図３に試料上に形成されたスペーサーと二種類のギャップを含むパターンの電子顕微鏡像、当該電子顕微鏡像に対応するパターンの断面図、当該電子顕微鏡像から作成した二次電子プロファイルを示す。
【００４２】
当該電子顕微鏡像において、輝度が高く白く見える部分３０１と、輝度が低く黒く見える部分３０２がある。電子顕微鏡像の輝度は試料から放出される二次電子量に依存しており、二次電子量が多いほど輝度が高くなるといった特徴がある。このような特徴を利用することにより、電子顕微鏡画像においては、パターンの断面形状の違いが画像の輝度の違いとして現れる。本実施例では、このような電子顕微鏡画像の特徴を利用して、パターンのコアギャップとスペーサーギャップをその形状の違いを利用して判別する。
【００４３】
電子顕微鏡像から作成した二次電子プロファイルは、スペーサーに相当する部分で高くなり、ギャップに相当する部分で低くなる。加えて、スペーサーとコアギャップとの境界部分、およびスペーサーギャップとの境界部分に、二次電子プロファイルのピークが出現する。これは、試料表面に対し、角度の異なるエッジ部分を電子線で走査した場合、エッジ効果により平面よりも二次電子の放出量が増大するためであり、エッジの傾斜が急峻であるほど放出される二次電子量も多くなる。
【００４４】
スペーサー２１１が有する２つのエッジの内、コアギャップ２１１に隣接するエッジ３０３の方が、スペーサーギャップ２１２に隣接するエッジ３０５と比較して、鋭利に形成される。したがって、エッジ３０３から放出される電子の検出に基づいて形成されるコアピーク３０４と、エッジ３０５から放出される電子の検出に基づいて形成されるスペーサーピーク３０６を比較すると、コアピーク３０４の方が相対的に高くなる。
【００４５】
即ち、コアギャップ２１１とスペーサー２０７の境界部分では、相対的に高いコアピーク３０４が出現し、スペーサーギャップ２１２とスペーサー２０７の境界部分では、相対的に低いスペーサーピーク３０６が出現する。
【００４６】
ここで、ギャップ判定方法の具体的な説明の前に、他のダブルパターンニングプロセスについて説明しておく。
【００４７】
図２ではダブルパターニングプロセスの一つであるＳＡＤＰプロセスを例にとって説明したが、この他にも、非特許文献１および非特許文献２に開示されているように、露光とエッチングを２回繰り返して微細パターンを形成する手法（Litho-Etch-Litho-Etch：以下ＬＥＬＥと呼ぶ）や、１組目のパターンを露光したあと、フリーズと呼ばれる処理により１組目のレジストパターンを保持したまま、２組目の露光を行う手法（Litho-Freeze-Litho-Etch：以下ＬＦＬＥと呼ぶ）など、様々な手法が提案されている。ＳＡＤＰ以外のダブルパターニングプロセスの共通点として、高密度部分の隣接するパターンを２つのマスクに分割し、これらを２回別々に露光するという特徴がある。
【００４８】
隣接するパターンは別々の露光プロセスを経て形成されるため、パターン寸法管理およびその制御には、隣接するパターンが形成されたのはどちらの露光プロセスであるか判別する必要がある。すなわち、ＳＡＤＰにおけるコアギャップとスペーサーギャップとの代わりに、隣接するラインパターンの判別が必要となるのである。また、換言すれば、コアギャップに隣接するパターンエッジと、スペーサーギャップに隣接するパターンエッジは、当該エッジが形成された製造プロセスが異なるため、その製造プロセスによってもたらされる特徴を捉えれば、両者の識別が可能となる。
【００４９】
本実施例における、電子顕微鏡の信号波形の違いに基づいて、パターンの断面形状の違いを判別する方法は、このような一般的なダブルパターンニングプロセスにも適用することができる。例えば、非特許文献３に開示されているように、ＬＥＬＥプロセスにおいては、はじめに露光，エッチングにより形成された一組目のパターンの影響により、二組目の露光時の下地平坦性が低下し、露光が困難になる例が示されている。このように、ＬＥＬＥプロセスにおいては、１組目の露光と２組目の露光では、その難易度が異なり、その結果として形成されるパターン形状は形成プロセスに依存して変化してしまう。また、ＬＦＬＥプロセスにおいても、１組目の露光パターンにはフリーズ処理が施され、さらに２度目の露光処理によっても再度光が照射されるなど、異なる処理が加わるため、２度目の露光パターンとは異なる形状を持つ可能性が高い。どちらのプロセスにおいても、２度目の露光時は下地に１度目の露光の影響があるため、反射防止が不十分になってしまう。このため、単に断面形状が変化するだけでなく、パターン形状や寸法のばらつきが比較的大きくなる。すなわちラインエッジラフネス（Line Edge Roughness：以下ＬＥＲと呼ぶ）の大きさが１度目と２度目の露光パターンで異なることになる。また、先述のパターン形状に依存した画像輝度の変化のみならず、電子顕微鏡画像の明るさは材料の違いによっても変化する。ＬＥＬＥプロセスでは、最終パターン形成のためのマスク材料が２組のパターン間で異なる。ＬＦＬＥプロセスにおいてもフリージング処理により２組のパターン間で材料の特性が変化する。
【００５０】
また、ＳＡＤＰのギャップについても、コアギャップとスペーサーギャップではギャップ形成のエッチング工程が異なるため、表面のダメージ状態などが変化する可能性が高い。このような場合には、材料特性の違いによっても電子顕微鏡画像の輝度が変化する。このように、どのダブルパターンニングプロセスにおいても、異なるプロセスステップにより隣接して形成される、２組のパターン間の形状の違いやそのばらつき，材料の違いなどが生じるため、これらを電子顕微鏡画像により判別できれば、形成プロセス毎のパターン寸法評価が可能となり、製造プロセスの適切な管理および制御が可能となる。以下の実施例では、ＳＡＤＰプロセスを経て形成されたパターンの判別方法について詳細に述べるが、当該手法の応用により、他のダブルパターンニングプロセスにも適用が可能である。
【実施例１】
【００５１】
以下、具体的なギャップ判定方法について説明する。ギャップの判定方法は大きく分けて二つあるが、第一の方法として、二つのギャップ形状の違いによって発生する二次電子プロファイルの形状の違いに着目し、当該プロファイルから算出された特徴値に基づいて判別を行う方法を示す。
【００５２】
図４にスペーサーと二種類のギャップを含むパターンの二次電子プロファイルと、当該プロファイルから抽出した任意のスペーサーにおける二次電子プロファイル、および当該プロファイルに対して微分処理を行った微分プロファイルを示す。
【００５３】
まず、当該パターンの二次電子プロファイルからスペーサーに相当する部分（以下スペーサープロファイル４０１と呼ぶ）を抽出する。スペーサープロファイル４０１の検出には、予め設定された閾値以上の二次電子量をもつ領域を抜き出す処理を行う。スペーサーは計測範囲内に複数含まれているため、当該処理により抜き出された複数の領域を一つ一つの別のスペーサーとして認識する。なおこの閾値は、二次電子プロファイルからスペーサーとギャップ部分を分離するために行うプロセスであるため任意に設定可能であるが、一般的に当該パターンの二次電子プロファイルにおける最大値と最小値の中間程度でよい。
【００５４】
次に、抜き出された一つのスペーサープロファイル４０１に対してスペーサーのエッジに対応するピークを抽出する。ピークの抽出には、スペーサープロファイル４０１の微分プロファイルを用いる方法を説明する。スペーサープロファイルに対して微分プロファイルを作成し、微分プロファイルの値が０となる点４０２を抽出する。この時抽出された点のうちスペーサープロファイルの値が最も大きい点をコアピーク３０４、２番目に大きい点をスペーサーピーク３０６とすればよい。
【００５５】
上記の処理をすべてのスペーサープロファイル４０１に対して実行した後、隣接するスペーサープロファイルにおいてコアピーク３０４同士が隣り合う領域をコアギャップ２１１，スペーサーピーク３０６同士が隣り合う領域をスペーサーギャップ２１２と判定する。
【００５６】
前記以外の判別方法として、スペーサープロファイル４０１の裾部の傾斜を利用する判別も可能である。図５にスペーサーと二種類のギャップを含むパターンの二次電子プロファイルと、当該プロファイルから抽出した任意のスペーサープロファイル、および当該プロファイルに対して微分処理を行った微分プロファイルを示す。
【００５７】
当該判別方法は、スペーサーを形成する二つの側面の傾斜が異なる点に注目し、傾斜が緩やかな側面ではスペーサープロファイルの裾部が長くなり、傾斜が急峻である側面ではスペーサープロファイルの裾部が短くなる特徴を利用している。具体的にはスペーサープロファイルの立ち上がりからコアピーク３０４、およびスペーサーピーク３０６に達するまでの距離を比較することで判別を行う。
【００５８】
まず前記手法と同様に当該パターンの二次電子プロファイルから任意のスペーサープロファイル４０１を抽出した後、当該プロファイルの微分プロファイルを作成し、当該微分プロファイルからスペーサープロファイル４０１の左右の立ち上がり点５０１，５０２を抽出する。立ち上がり点の抽出には、微分プロファイルの端点からプロファイルの中央に向かって微分プロファイルの値を調べた時、値が０から大きくずれる点を求めればよい。
【００５９】
次に、当該立ち上がり点５０１，５０２からスペーサープロファイルの内側に向かって初めて微分プロファイルの値が０となる点５０３，５０４を抽出する。点５０３，５０４の位置は、図５より明らかなようにそれぞれコアピーク３０４およびスペーサーピーク３０６に相当する。
【００６０】
ここで、点５０１と点５０３の二点間距離５０５と点５０２と点５０４の二点間距離５０６をそれぞれ求める。得られた二点間距離を比較すると、値の大きい二点間距離５０５の側面に隣接したギャップがスペーサーギャップ２１２、値の小さな二点間距離５０６の側面に隣接したギャップがコアギャップ２１１と判別できる。
【００６１】
また、単にペーサープロファイルの裾部の傾斜を利用することも可能である。これは、スペーサーを形成する二つの側面の傾斜が異なる点に注目し、傾斜が緩やかな側面ではスペーサープロファイルの傾きが緩やかになるため微分プロファイルの絶対値が小さくなり、逆に傾斜が急峻な側面ではスペーサープロファイルの傾きが急峻になるため微分プロファイルの絶対値が大きくなることを利用している。
【００６２】
図６に図５記載の微分プロファイルの絶対値をとったプロファイルを示す。
【００６３】
まず、前記手法と同様に、スペーサーと二種類のギャップを含むパターンの二次電子プロファイルから任意のスペーサープロファイル４０１を抽出した後、当該プロファイルの微分プロファイルを作成し、当該微分プロファイルの絶対値をとった微分プロファイルを作成する。次に、当該プロファイルの左右の裾部から中心に向かって一つ目のピーク６０１，６０２のピーク高さを比較する。ピーク高さが高い方６０１に隣接するギャップをコアギャップ、ピーク高さが低い方６０２に隣接するギャップをスペーサーギャップとして判定する。
【００６４】
なお、本明細書では二次電子プロファイルからピークを抽出する方法として、微分プロファイルを用いた方法について説明したが、その他の方法でピークを抽出できる方法であれば適用可能である。
【００６５】
一方、より寸法の小さなスペーサーにおいては、図４に示したようなスペーサープロファイルを示さない場合がある。
【００６６】
図７にスペーサーの寸法が図４に示したスペーサーより小さくなった場合の当該パターンの断面図および二次電子プロファイルを示す。
【００６７】
ＳＡＤＰを用いてより微細なパターンを形成した場合、スペーサーの寸法も比例して小さくなる。スペーサーの寸法が小さくなるとコアピークとスペーサーピークが接近するため、コアピークの裾部にスペーサーピークが隠れ、スペーサーピークがピークとして検出できなくなることが予測される。もしくは、形成するスペーサーの寸法が小さくなることで、コアギャップ側とスペーサーギャップ側でのスペーサーの側面形状の差が小さくなり、コアピークとスペーサーピークの明確な差が検出できなくなることも予測される。
【００６８】
この場合、前記の手法によりギャップの判定を実施すると、コアギャップとスペーサーギャップを検出することができなくなる。したがって、当該エラーを回避する処理をギャップの判別シーケンスに加える必要がある。
【００６９】
図８に当該エラーの回避処理を加えたフローチャートを示す。
【００７０】
計測点から得られた二次電子プロファイルに対し、前記のギャップ判別方法にて述べたコアピークとスペーサーピークの検出処理を行い（Ｓ１１，Ｓ１２，Ｓ１３）、Ｓ１４にてコアピークとスペーサーピークの検出に成功したかどうかを判定する。図７に示したような二次電子プロファイルではピークが一つしか検出されないためＳ１４の判定処理で通常のギャップ判定処理（Ｓ１５）ではなくＳ１６の処理へ移動する。Ｓ１６では、スペーサープロファイル上のピークを一つとしてピーク７０１を検出する。当該ピーク７０１は、コアピークとスペーサーピークの和であるため、当該ピーク７０１の位置は必ず本来のコアギャップに近い位置に存在する。
【００７１】
したがって、Ｓ１７で当該ピーク７０１の位置から、スペーサープロファイルの立ち上がり点７０２，７０３までの二点間距離７０４，７０５をそれぞれ算出し、Ｓ１８で両者を比較して、二点間距離の短いほうをコアギャップ、間隔の長いほうをスペーサーギャップとして判定する。前記手法においては二次電子プロファイルから微分プロファイルを作成して、ピーク７０１，点７０２，点７０３に相当する当該微分プロファイルの値が０となる点７０６，７０７，７０８を算出して、点７０６と点７０７間の二点間距離７０４と点７０６と点７０８間の二点間距離７０５を比較することも可能である。もしくは、隣接するスペーサープロファイル４０１間でピーク７０１間の距離を算出し、距離が小さいギャップをコアギャップ２１１、距離が大きいギャップをスペーサーギャップ２１２と判定するようにしてもよい。
【００７２】
また、前述したＬＥＲがスペーサーの左右エッジで異なることを利用した判別方法や、コアギャップとスペーサーギャップの底部の深さが異なることを利用した判別方法を用いることでもコアギャップとスペーサーギャップを判別することが可能である。これらの手法については後述する実施例２において詳細に説明する。
【００７３】
以上のように、一のギャップ判定法が適正ではないと判断された場合に、他のギャップ判定法に切り替えるようなアルゴリズムの適用によって、以下のような効果も期待できる。
【００７４】
例えば、製造プロセスの予期せぬ変動にも対応することが可能である。更なる効果として、半導体デバイスの製造工程での歩留確保には、製造プロセスの安定性，再現性が重要であり、上記判定法の切り替えを要すること自体が、プロセスの変動を検知したこととなる。この切り替えのフラグをプロセスＱＣ（quality Check）に利用し、工程のチェックを実施し、製造工程の異常の拡散を防止することが可能である。
【００７５】
上述のようにスペーサー間に形成されるギャップの判定手法として、当該スペーサー部から放出される電子に基づいて形成されるプロファイルを用いると共に、当該プロファイルの一端（一方のエッジ）側の特徴量（ピーク高さ，ピークとボトム（ピークの立ち上がり点）間の距離，微分プロファイルのピーク高さ，微分プロファイルのピークとボトム間の距離等に関する情報）と、他端（他方のエッジ）側の特徴量との比較を行うことによって、高精度にギャップ種類の判定を行うことが可能となる。また、２つの特徴量は、２点間の絶対的な距離だけではなく、例えば、画像上の２点間の画素数や、その他、距離の程度を示す何等かの値に置き換えることもできる。また、２つの特徴量を直接比較するのではなく、所定の基準値を設けておき、当該基準値にどの程度近似、或いは離間しているかを判定することによって、２つの特徴量の比較を行うようにしても良い。
【００７６】
次に第二のギャップ判定方法として、プロファイルマッチングを用いて判別する方法について説明する。プロファイルマッチングによる判別方法は、判定の基準となるパターンの二次電子プロファイルを事前に登録しておき、計測点のパターンから得られた二次電子プロファイルとの類似度を算出することでギャップの判別を行う方法である。図９に判定方法のフローチャートを示す。
【００７７】
まず、作業者の操作によりコアギャップとスペーサーギャップの位置が既知であり、かつ判別を実施したいパターンと同一の構造をもつパターンの電子顕微鏡像を撮像する（Ｓ２１）。当該画像から二次電子プロファイルを算出し（Ｓ２２）、当該プロファイルの値が一定の閾値以上の領域をスペーサー、それ以外の部分をギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２３）。
【００７８】
抽出されたスペーサープロファイルは、二つのギャップ部と一つのスペーサー部に領域を区分けされ、図１の二次電子像表示装置１２４上に表示される。
【００７９】
その後、Ｓ２４にて作業者に対しどのギャップがコアギャップとスペーサーギャップに該当するか入力を求め、ギャップの種別を決定する。Ｓ２５にて当該スペーサープロファイルを最大値と最小値を用いて規格化し、当該プロファイルに隣接するギャップの種別と共にモデル情報として登録する。このモデル登録は、Ｓ２６以降でギャップ判別処理が行われる計測対象パターンと同一のウェーハ上のパターンを用いてもよいし、代表となるウェーハで取得したものを計測対象全てのウェーハに繰り返し用いてもよい。対象ウェーハ毎に登録する場合には、パターンの出来映えがモデルと計測対象で同程度であるため、判別がより正確に行える利点があるが、作業者による初期入力が必要となってしまう。この入力を不要としたより効率のよい手法については、実施例３にて説明する。以上の登録したモデル情報を基に計測を実施する。
【００８０】
Ｓ２６において計測点のパターンを撮像し、二次電子プロファイルを算出して（Ｓ２７）、一定の閾値以上の領域をスペーサー、それ以外の部分をギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２８）。Ｓ２９では算出したスペーサープロファイルを規格化して、登録されたモデルのスペーサープロファイルと比較を行いギャップの判別を実施する。
【００８１】
図１０にギャップ判別方法の詳細を示す。まず、計測点から得られたそれぞれのスペーサープロファイルとモデルのスペーサープロファイルがどの程度一致しているかを示す類似度１００１を算出する。ここで、スペーサーはプロセスの都合上左右向きの異なるスペーサーが交互の配列しているため、モデルのスペーサープロファイルと向きが一致しているスペーサーは類似度が高く、反対に向きが逆のスペーサーは類似度が低くなる。したがって、モデルのスペーサープロファイルと向きが一致するスペーサーのみ抽出可能となる類似度の閾値１００２を設定して、当該閾値以上の類似度を有するスペーサーに対してのみモデル情報に基づくギャップの判別を実施する。前記に述べたようにコアギャップとスペーサーギャップは交互に配列しているため、以上の処理により全てのギャップに対してギャップの種別を確定することができる。
【００８２】
また、このモデル情報を用いた判別方法では、第一のギャップ判別方法に用いた特徴値をモデル情報として判別を実施することも可能である。
【００８３】
前記記載のギャップ判別方法では、一次電子線で走査された計測領域中に存在するすべてのスペーサープロファイルに対して判別を実施しギャップの種別を確定する方法について説明したが、ＳＡＤＰ特有のスペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップの配列に関する規則性を利用することで判別を実施するスペーサープロファイルの数を低減することも可能である。
【００８４】
これは、スペーサーと二種類のギャップを含むパターンにおいて必ずコアギャップとスペーサーギャップが交互に並んで形成される点に注目し、最低隣接する二つのスペーサープロファイルについて判別を行うことで当該二つのスペーサー間に位置するギャップの種類が特定でき、当該ギャップを基準として他の全てのギャップについても種類を確定することができるためである。本手法により、判別処理の回数を軽減することが可能であり、結果としてスループットの向上が期待できる。しかし、判別を実施するスペーサーの個数を少なくした場合、当該スペーサーの形状がくずれていると判別が失敗もしくは誤判定をする可能性が高くなるため、判別に実施するスペーサーの個数は作業者が任意に設定可能とするのがよい。
【００８５】
また、複数のスペーサープロファイルに対して判別を実施した場合、いくつかのスペーサープロファイルは判別に失敗したり、誤った判別結果を出力することが考えられる。この場合、得られた個々の判別結果を集計して前記規則性からエラーとなったギャップでの判別結果を訂正することが可能である。
【００８６】
図１１にギャップ判定時の誤り訂正手法について示す。図１１に示す計測点の二次電子プロファイルには、正常な判別が可能なプロファイル１１０１，誤判定となりやすいプロファイル１１０２，判別が失敗となりやすいプロファイル１１０３が含まれている。
【００８７】
まず当該二次電子プロファイルに対し、前記手法によりスペーサープロファイルの抽出を行い、スペーサープロファイルごとに当該スペーサープロファイルの左右のギャップについて判別を行う。判別結果１１０４のＳはスペーサーギャップ、Ｃはコアギャップ、Ｆは判別不可能と判定されたことを示している。ここでＳＡＤＰにより形成されたコアギャップとスペーサーギャップは、常に交互に配列しているため、ギャップの並び方としてはパターンＡとパターンＢのどちらかとなる。パターンＡは最も左側のギャップがスペーサーギャップであり、パターンＢはコアギャップとなっている。
【００８８】
次にこの二種類のパターンを各スペーサープロファイルの判別結果と比較した時の各ギャップにおける評価値１１０５を算出する。評価値の算出方法は、一つのギャップに対して当該ギャップの両側のスペーサーから得られた判別結果を基に、判別結果が一致していれば＋１、判別結果が相反もしくは判別失敗により結果がない場合は０として算出する。例えば、両側のスペーサーから得られた結果が選択パターンと一致していれば＋２、片方だけ一致していれば＋１となる。全てのスペーサープロファイルに対し評価値を算出した後、全てのスペーサープロファイルの評価値を合計した総合評価値１１０６を算出し、当該総合評価値が高いパターンをギャップの判定結果とする。
【００８９】
図１１の場合パターンＡがギャップの判定結果となり、当該判定結果を基に判別に失敗したギャップや誤判定をしていたギャップの判別結果を訂正する。
【００９０】
また、総合評価値を算出した段階において、総合評価値のパターンＡとパターンＢの差が一定値以下となった場合、すなわち誤判定もしくは判別失敗となるスペーサーの割合が一定値以上となった場合は、当該計測点での判別結果をエラーと出力し、本計測点でのパターン寸法計測は実施せず、次の処理に移動するようにしておくとよい。これは、誤判定や判別失敗となるスペーサーが多くなった場合、出力された判別結果自体の確実性が低くなるためである。
【００９１】
ギャップの判別、および計測が終了すると、図１の二次電子像表示装置１２４上に撮像した電子顕微鏡像とギャップの判定結果およびギャップごとの測長値を表示する。
【００９２】
表示例を図１２に示す。電子顕微鏡像１２０１の下部の曲線１２０２は、ギャップ判定により判定されたパターンの断面模式図を表示している。また、電子顕微鏡像１２０１の右上の数字１２０３は、計測された複数のスペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップのそれぞれの平均値を表示している。
【００９３】
以上の構成により、荷電粒子線によって走査された範囲のスペーサーと二種類のギャップを含むパターンに対し、垂直方向からの画像のみからギャップの判別を行うことが容易となる。また、半導体検査装置の自動測定に組み込む場合においても、ギャップの判別処理によりスループットを低下させること無く、検査・計測を実施することが可能である。
【実施例２】
【００９４】
図１３に図３で説明したパターンとは別のパターン例を示す。試料上に形成されたパターンの電子断面図，当該電子顕微鏡像に対応するパターンの断面図，当該電子顕微鏡像から作成した二次電子プロファイルを示す。図３との違いはスペーサーギャップ１３０３とコアギャップ１３０２の深さに差があることであり、本例ではスペーサーギャップ１３０３の方がコアギャップ１３０２より深くエッチングされている。スペーサーギャップ１３０３とコアギャップ１３０２は図２で示したように別々のプロセスのエッチングで形成されるため、このような違いが現れやすいと考えられる。これら違いは電子顕微鏡像では輝度の違いとなって観察され、例えばスペーサーギャップ部１３１３が暗く、コアギャップ部１３１２の方が明るくなる。二次電子プロファイルでは波形のボトム部の深さの違いとなり、スペーサーギャップ部分のプロファイル１３２３の方がコアギャップ部分のプロファイル１３２２より深くなる。これらの違いを検出することでスペーサーギャップ側１３２６とコアギャップ側１３２７が決定でき、注目しているパターンの左右（１３０４，１３０５）を判定することができる。
【００９５】
スペーサーギャップ１３０３とコアギャップ１３０２が別々のプロセスのエッチングで形成されることによる別の違いとしてラインエッジラフネスの違いがある。コアギャップ側はコアギャップ形成時のラインエッジラフネスがそのまま残ってしまうがスペーサーギャップ側はエッチングによって形成されるためラインエッジラフネスが少ないと考えられる。この違いを用いて左右のパターンを判定する方法を、図１４を用いて説明する。なお、ここではスペーサーギャップ側のラインエッジラフネス１３１６を左ラインエッジラフネスと呼び、コアギャップ側のラインエッジラフネス１３１７を右ラインエッジラフネスと呼ぶ。
【００９６】
パターンの電子顕微鏡像から二次電子プロファイルを作成する際に投影する任意の領域１４０１ごと二次電子プロファイル１４０２を複数作成する。これら複数の二次電子プロファイル１４０３すべてのラインエッジを検出する。ラインエッジの検出は例えばそれぞれのパターンの二次電子プロファイルの最大値と最小値の中間となる位置のように決定することができる。すべての領域で検出したエッジをプロットしたエッジ画像１４１１はコアギャップ側のラインエッジ１４１２とスペーサー側のラインエッジ１４１３が２本おきに交互に並ぶ。次にそれぞれのエッジにおけるラインエッジ位置の分布を求める。コアギャップ側とスペーサー側のラインエッジラフネスの違いはコアギャップ側のラインエッジ位置の分布１４２２とスペーサー側のラインエッジ位置の分布１４２３の違いで判別できる。
【００９７】
エッジ位置の分布情報は、図１４の紙面縦方向（Ｙ方向）における異なる複数のエッジ位置において取得される横方向（Ｘ方向）のエッジ位置情報の取得に基づいて、取得することが可能である。例えば、横軸をエッジ位置情報（Ｘ方向）、縦軸に信号の出現頻度としたグラフを作成し、当該グラフ上に表現されるエッジ位置分布情報に基づいて、ギャップ判定を行うことが考えられる。この場合には、分布曲線の半値幅を、第１のギャップ部と第２のギャップ部との間で比較し、半値幅が大きい方を、コアギャップ側のエッジとして判定（半値幅が小さい方を、スペーサーギャップ側のエッジとして判定）する。
【００９８】
このほかにも一般的な線分のゆらぎを評価する手法に基づいて、ラフネスを評価し、相対的にゆらぎの大きな線分側に位置するギャップを、コアギャップ（ゆらぎの小さな線分側に位置するギャップをスペーサーギャップ）と判定するようにしても良い。
【００９９】
また、異なるＹ方向位置にて、輝度プロファイルを形成し、所定の明るさを持つ部分を繋ぎ合せるようにして輪郭線を形成し、当該輪郭線のゆらぎを評価するようにしても良い。更に、輪郭線のベクトルデータを、ＧＤＳやＯＡＳＩＳ形式のような半導体デバイスの設計データと同じ形式で保存することも可能である。
【０１００】
以上、左右のパターンを区別するための特徴を複数提案した。これらの複数の特徴量はそれぞれ単独で判定に使うこともできるし、組み合わせて使うことも可能である。組み合わせて使う利点は顧客ごとにパターン作成のプロセスが違うため、どの特徴量が左右のスペーサーを認識するのに有利か判断できないためである。図１５では複数の特徴量を判定に使う際の方法を説明するために、まず２つの特徴量Ａ（１５０１）と特徴量Ｂ（１５１１）を考える。例えば２つの特徴量としては二次電子プロファイルにおける左右エッジの高さの違いやコアギャップとスペーサーギャップの深さの違いである。
【０１０１】
ここでは説明のため特徴量Ａ（１５０１）を左右エッジの高さの違い、特徴量Ｂ（１５１１）をコアギャップとスペーサーギャップの深さの違いとする。特徴量Ａにおいて分布１５０２はスペーサーギャップ側のエッジ高さの分布（平均値１５０６，分散１５０４）を示しており、分布１５０３はコアギャップ側のエッジ高さの分布（平均値１５０７，分散１５０５）とする。同様に特徴量Ｂにおいて分布１５１３はスペーサーギャップの深さの分布（平均値１５１７，分散１５１５）を示しており、分布１５１２はコアギャップの深さの分布（平均値１５１６，分散１５１４）とする。特徴量を用いて分類するには２つの分布が離れている方が判定は確からしく、またばらつきは狭いほどよい。ここで距離はそれぞれの分布の平均値１５０７から平均値１５０６を引いたものとする。特徴量Ａと特徴量Ｂを比較するとばらつきは同等であるが距離が大きい特徴量Ａの方がよいと判定する。
【０１０２】
２つ以上の特徴量を使用する場合も基本的には同じである。それぞれの特徴量はパターンを登録する際に数字データとして記憶しておき、パターン検出実行時に使用することもできる。
【０１０３】
図９の実施例のシーケンスを本実施例に置き換えたシーケンスのフローを図１６に示す。図９の実施例ではテンプレートマッチングでギャップ判定を行う例を示したが、本実施例ではモデル画像から抽出した特徴量を比較し、ギャップ判定を行う（Ｓ４５）。それ以外は図９のシーケンスと同様に、モデル画像を取得し（Ｓ４１）、画像から二次電子プロファイルの算出（Ｓ４２）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ４３）を行い、作業者によってギャップ種類の入力（Ｓ４３）を行い、特徴量の比較による判定結果を保存したのち、実際に計測するパターンの画像を取得し（Ｓ４６）、モデル画像同様に二次電子プロファイルの算出（Ｓ４７）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ４８）を保存された特徴量との比較（Ｓ４９）を行い、ギャップ判別（Ｓ５０）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ５１）。他に計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得を行い、Ｓ４６〜Ｓ５１のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ５２）。
【実施例３】
【０１０４】
図９におけるモデル画像の取得を計測対象ウェーハ毎に自動で行う方法について、図１７を用いて説明する。
【０１０５】
図９の実施例では作業者により２種類のギャップの判別を行い、その結果に基づいて計測パターンのギャップ判別を行った。これに対し、新たな実施の形態では、ギャップ判別が確実に行えるパターン部分を予めモデルパターンとして登録しておき、計測時には、登録されたモデルパターンを用いてギャップ判別用のモデル画像を取得する。計測時には予め登録された情報に基づいて計測対象パターンと同じウェーハ上のパターンでモデルパターンの画像をモデル画像として取得し（Ｓ６１）、二次電子プロファイルの算出（Ｓ６２）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ６３）を行い、モデル画像のギャップ判別（Ｓ６４）を自動で行う。以降は、計測するパターンの画像を取得（Ｓ６５）し、計測パターン画像中で二次電子プロファイルの算出（Ｓ６６）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ６７）を行った後、モデル画像のプロファイルの特徴を利用して計測対象画像のパターン判別（Ｓ６８）を行う。ギャップ判別（Ｓ６９）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ７０）。他に計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得（Ｓ６５）を行い、Ｓ６６〜Ｓ７０のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ７１）。図１８に示すフローは、モデルパターン登録の手順である。はじめに、計測レシピ（自動計測のための手順を装置のタスクリストとして記録したファイル）作成時に計測対象パターン近傍で、ギャップ種類が確実に判別できるレイアウト部分をモデルパターンとして登録する（Ｓ８１）。次に、指定されたモデルパターンの電子顕微鏡画像をモデル画像として計測時と同じ条件で撮像する（Ｓ８２）。このモデルパターンの一例を図１９に示す。図１９（ａ）は半導体ウェーハ上に形成されるチップ１７０１のレイアウトの例であり、ハッチング部分は比較的パターン密度の高い部分である。特に、メモリ部分など、本発明が対象とするような微細な繰り返しパターンが形成される部分をセル部１７０２と呼ぶ。セル部中央１７０３では、隣接するマスクパターンのギャップ部分がコアギャップなのかスペーサーギャップなのか判別することが困難な部分である。
【０１０６】
これに対し、図１９（ｂ）に示すように、ＳＡＤＰプロセスの場合には、セル部の端部１７０４ではコアギャップ部分１７０７はマスクパターンにより囲まれて閉じており、コアギャップ１７０７とスペーサーギャップ１７０８の判別を容易にかつ確実に行うことができる。
【０１０７】
本実施例におけるパターン判別方法では、このセル端部１７０４のようにパターン判別が確実に行える部分をモデルパターンとして登録し、モデルパターンの画像をモデル画像として登録する。図１９（ｂ）はモデルパターン部の電子顕微鏡画像１７０５の例である。
【０１０８】
次に、このモデル画像に対して、実際に計測を行うパターンと同じ構造である部分、本実施例の場合には図１９（ｂ）に点線で囲ったラインパターン部分１７０９を登録しておく（Ｓ８３）。次に選択したラインパターン部分の画像内で、画像特徴量を用いてギャップ部分を認識させる（Ｓ８４）。ギャップ部分の認識結果をモデル画像上に表示し、表示されたギャップ部分のギャップ種類を操作者にＧＵＩを用いて登録させる（Ｓ８５）。
【０１０９】
最後にこれら登録された情報、すなわち、モデルパターンおよびそのモデル画像，ラインエリア，ギャップ判定結果、ギャップ種類をまとめて計測レシピに保存する（Ｓ８６）。このモデルパターン登録は同じ品種・工程のウェーハ計測に対して一度だけ行えばよい。本実施の形態によるパターン判別に用いる、モデルパターンでの画像取得は、計測箇所の位置決めに用いることが可能であり、位置決めのための画像と併用すれば、スループットを低下させることなく実現が可能である。
【０１１０】
これらの処理により、計測レシピと共に保存されるモデル画像のラインパターン部分は、図９の実施例のモデル画像と等価なものとなる。そこで、計測時には、計測対象パターンの画像を取得（Ｓ６５）する前に、その近傍でモデルパターンの画像を取得し（Ｓ６１）、事前にレシピに記録された情報を用いて、モデルパターン画像内のスペーサーの種類を判定する（Ｓ６４）。事前に登録されているモデルパターンでは、そのレイアウトによって確実にスペーサーの種類判別が可能であるため、モデル画像内のラインパターン部分１７０９に含まれるパターンの種類も確実に判別できる。特に、モデル画像内のラインパターン部分以外の部分１７０６にはスペーサー種類の判別に役立つ情報が含まれているため、予め指定したこのラインパターン以外の部分１７０６を用いたマッチングを行えば、このスペーサー種別判断は容易に実現できる。このようにして得られたモデル画像のラインパターン部分１７０９は、スペーサー種別が判別されている計測画像と同等のものであるため、この部分の画像をモデル画像として、図１７のステップＳ６２〜Ｓ７１を行うことで、計測対象パターンの種類を確実に判別することが可能となる。本実施例で用いるライン部画像は計測対象パターンと異なる部分の画像となるが、同じ設計レイアウト、すなわち計測対象箇所と同じ形状になるよう形成されるパターンであるため、その違いは結果にほとんど影響しない。
【０１１１】
本実施の形態により、同じサンプル上のパターンでギャップ判別を行う場合には、モデル画像と計測画像のパターンの出来映えが同程度であるため、高精度な判別が可能となる利点がある。なお、図１８の実施例では、モデルパターンの登録やギャップ部分の認識は作業者によってなされる例を示したが、これらの手続きは設計データを利用して、そのレイアウトの一意性などを評価して行うことももちろん可能である。例えば設計データを用いた測定レシピ作成を行う場合、設計データ上でモデルパターンを登録し、モデル画像を取得する前に、設計データ上で、図１９（ｂ）におけるラインエリア１７０９とそれ以外のエリア１７０６を予め登録しておく。計測時には、登録されたモデルパターンにおいて画像を取得し、登録された情報をもとにラインエリア１７０９とその他のエリア１７０６を自動設定し、以降は図１７に従って、計測を行う。これにより、レシピ作成にかける時間を短縮することができ、計測時に作業者が行う作業を軽減することができる。また、図１７では特徴量を用いたギャップ判定を例にとって説明したが、図１８において保存した画像やプロファイルをテンプレートと比較することにより、ギャップを判別することも可能である。図２０にフローを示す。
【０１１２】
予め登録された情報に基づいて計測対象パターンと同じウェーハ上のパターンでモデルパターンの画像をモデル画像として取得し（Ｓ９１）、二次電子プロファイルの算出（Ｓ９２）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ９３）を行い、モデル画像のギャップ判別（Ｓ９４）を自動で行う。以降は、計測するパターンの画像を取得（Ｓ９５）し、計測パターン画像中で二次電子プロファイルの算出（Ｓ９６）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ９７）を行った後、モデル画像のプロファイルの特徴を利用して計測対象画像のパターン判別（Ｓ９８）を行う。ギャップ判別（Ｓ９９）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ１００）。他に計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得（Ｓ９５）を行い、Ｓ６６〜Ｓ７０のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ１０１）。
【実施例４】
【０１１３】
実施例３では、図１９のセル部中央１７０３を所望の計測パターンとしており、同じセルの端部１７０４を用いてコアギャップ１７０７とスペーサーギャップ１７０８の判別を行う例を示した。しかし、実際の半導体パターンにおいては、セル中央部１７０３とセル端部１７０４の出来映え（寸法，ラインエッジラフネス，パターン側壁傾斜角度など、形状の違い）が同じとは限らない。一般的に、セル部１７０２のような場所では、セル中央部１７０３ではパターンの出来映えが安定するのに対し、セル端部１７０４では形状に差が生じやすい。そのため、セル端部１７０３を用いて判定したコアギャップ，スペーサーギャップの判定基準は、判定精度が低下し、セル中央部１７０３でのギャップ種類判定時において誤判定を生じる場合がある。また、セル中央部１７０３とセル端部１７０４での形状の違いが大きい場合、セル端部１７０４で作成した判定基準が、セル中央部１７０３では当てはまらないケースが起こりうる。これに対し、新たな実施例の形態では、ギャップ種類の区別に用いる画像取得ステップを２段階設けることにより、誤判定を防ぐ。フローを、図２１に示す。
【０１１４】
図２１に示すフローは、図１８に示したモデルパターン登録手順に、後述する誤判定抑制シーケンス（Ｓ１２０，Ｓ１２１）を追加したフローである。まず、モデルパターンを登録し（Ｓ１１１）、モデル画像を取得し（Ｓ１１２）、ラインエリアを入力し（Ｓ１１３）、ギャップ部分の認識を行い（Ｓ１１４）、ギャップ種類を作業者が入力し（Ｓ１１５）、ギャップ種類を区別するための特徴量を抽出してギャップ種類の判別を行う（Ｓ１１６）。しかしここで図１９（ｂ）に示すラインパターン１７０９の形状にばらつきがあり、あるいは２種類のギャップの形状に差異がほとんどみられずに、得られた特徴量からは２種類のギャップを区別することが困難と判断（Ｓ１１７）した場合、追加シーケンス（Ｓ１２０〜Ｓ１２２、後述）を実行する。
【０１１５】
なお、ギャップ部分の認識方法の一例としては、図１９に示したように予め指定したラインパターン以外の部分１７０６を用いたマッチングを行えば、このギャップ種類の区別は容易に実現できる。ギャップの区別が可能か否かの判定には、テンプレートとの一致度を数値として表し、その値に閾値を設けることで、それ以下の場合を困難と判断できる。つぎに、第２モデル画像取得（Ｓ１２０）について、図２２を用いて説明する。なお、図２１にて取得するモデル画像（Ｓ１１２）を以降第１モデル画像と呼ぶ。
【０１１６】
図２２（ａ）１９０１は、半導体ウェーハ上に形成されるチップ内のセル部を表す。第２モデル画像とは、計測時に正確なギャップ種類の判別を行うためのモデル画像で、第１モデル画像取得位置１９０４よりも計測位置１９０２に近い位置で、両方の位置から電子線偏向によって、正確に距離が検知できる範囲内１９０５に移動した場所で、計測パターンの形状と一致する形状のパターンが存在する場所１９０３を作業者が指定し、計測時と同じ条件で撮像した画像である。ここで、正確に位置を検出するためには、ライン１本分以内の視野ずれの精度が求められる。すなわち、ここで求められる電子線偏向の精度は、完成したラインパターンの１／２ピッチ分以内である。
【０１１７】
第１モデル画像と第２モデル画像は、電子線の偏向精度に依存した正確な位置情報を持っているので、第１モデル画像中で判別されたコアギャップとスペーサーギャップの区別は、その位置により、第２モデル画像中でも判別可能である。したがってギャップ部分の認識は第１モデル画像で行い、第２モデル画像では、ギャップ種類判別のための特徴量抽出を行う。第２モデル画像中のラインエリアで、第１モデル画像中で行ったギャップの認識結果から、ギャップの種類を自動的に判別し、各ギャップを区別するための特徴量の抽出を行い（Ｓ１２１）、ギャップ種別と特徴量の対応付けを行い（Ｓ１２２）、第２モデル画像を用いてギャップ種類が判別可能であることを確認する（Ｓ１２３）。得られたギャップ認識結果とギャップ種類区別の結果は計測レシピに保存され（Ｓ１１８）、図２３に示す計測シーケンス実行時に用いられる。なお、第２モデル画像で特徴量抽出とギャップ区別が困難な場合、本シーケンスを終了する。
【０１１８】
図２３のシーケンスでは、計測用のウェーハ上で、図２１にて予め登録された第１モデルにて画像を取得し（Ｓ１３１）、ギャップ種別の判別を行い（Ｓ１３２）、第２モデルの画像を取得し（Ｓ１３３）、特徴量を抽出してギャップ種別と特徴量の対応付けを行い（Ｓ１３４）、計測画像を取得し（Ｓ１３５）、保存された特徴量と比較し（Ｓ１３６）、ギャップ判別を行い（Ｓ１３７）、判別結果に従って、種別毎に分けて計測を行う（Ｓ１３８）。Ｓ１３５〜Ｓ１３８のシーケンスを測定点数分繰り返す（Ｓ１３９）。なお、図２２では特徴量によるギャップ判別（Ｓ１２４）を例にとって説明したが、図２０同様、ギャップ種別と特徴量の対応付け（Ｓ１３４）を、ギャップ種別とテンプレートマッチングを用いたギャップ判別結果との対応付けに置き換えることも可能である。
【０１１９】
ＳＡＤＰ以外のＤＰパターンの場合には、ライン端部の形状ではラインパターンの種別判別ができない。このような場合、周辺のパターンを用いれば、第３の実施例同様にラインパターンの判別が可能である。この場合、第１画像の条件としては、画像が確実にセル内の最も外側のライン上で撮像されている、またはパターン上のどこを撮像したか保証できる必要がある。例えば、図２２（ｂ）のように、セル端部（破線で囲んだ１９０７）が入るように第１モデル画像を取得する。セル端部１９０７のラインパターン種類は、この部分の設計データから容易に確認可能であり、図２１のシーケンスに従い、作業者によってラインパターン種類を入力することができる（Ｓ９５）。またライン端部の出来映えが悪く、ラインが消失する可能性がある場合などを想定して、ラインパターン以外に特徴的なパターン１９０６を同一視野内にて撮像することで、位置決め精度がより高くなる。なお、ギャップ判別には設計データを用いても良い。
【０１２０】
また、上述のギャップ判別は、半導体の製造プロセスが成熟すると、パターンの断面形状差が小さくなり、判別が困難になる可能性がある。このような場合には、第４の実施例で示した２段階のモデル画像取得を用いて対応することが可能となる。先述のように、第２のモデル画像取得部分と計測対象部分のパターンの出来映えは同程度であることが期待される。このため、形状が同じであっても寸法が異なる場合、コアギャップとスペーサーギャップ間の寸法差も、これら２つのパターンの間で同程度となる。このため、画像特徴量として、コアおよびスペーサーギャップの寸法を用いれば、第２の実施例の断面形状による判別と同様に、寸法差による判別が可能となる。パターンの形状も寸法も差がない場合には正しく判別できないが、この場合は、パターンが均一にできている良好な状態であるため、その旨結果を出力すればよい。
【０１２１】
上記の全ての実施例はＳＡＤＰのマスク形状の判定を例にとって説明したが、図２（ｊ）の最終パターンエッチ後においても、図２（ｈ）のマスク形状の違いにより、コアギャップとスペーサーギャップのパターン側壁形状が変化するため、同様の手続きでパターン判別が可能である。また、上述したギャップ判定法は、他のダブルパターンニングプロセスに適用しても、同様に２組のパターンの判別が可能となる。ひいては、その結果に基づいたパターン寸法計測，プロセス管理・制御を実現することが可能となる。
【実施例５】
【０１２２】
上述した実施例では、ＳＡＤＰによって形成されたパターンの一端側と、他端側が、異なる製造プロセスで形成されることに起因して、プロファイル上、異なる傾向を示すことを利用して、判別することを説明した。本実施例では、パターンの一端側と、他端側との間で複数種の情報を比較することによって、判定に適した情報を適用する例について説明する。より具体的には、パターンの一端側の状態を示す複数種類の情報と、他端側の状態を示す複数種類の情報とを比較し、一端側と他端側との間で、識別に足る十分な差異が認められる情報を用いて、パターンの種類を判定する。なお、一端側と他端側の情報は、これまで説明してきたような、数値的な対比が可能であり、且つプロセスの違い故の差異が検出可能な情報であれば、その種類は問わない。また、一端側と他端側の比較を行うための数値的な情報を「特徴量」として、以下に説明する。
【０１２３】
以下に図面を用いて、荷電粒子線走査によって得られる信号に基づいた複数の特徴量の組み合わせによる、ギャップの判別する方法を説明する。図２４に判定方法のフローチャートを示す。
【０１２４】
まず、作業者の操作によりコアギャップとスペーサーギャップの位置が既知であり、かつ判別を実施したいパターンと同一の構造をもつパターンの電子顕微鏡像を撮像する（Ｓ２４００）。当該画像から二次電子プロファイルを算出し（Ｓ２４０１）、当該プロファイルの値が一定の閾値以上の領域をスペーサー、それ以外の部分をギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２４０２）。
【０１２５】
その後、Ｓ２４０３にて作業者に対しどのギャップがコアギャップとスペーサーギャップに該当するか入力を求め、ギャップの種別を決定する。Ｓ２４０４にて該当スペーサープロファイルにおけるギャップを識別できる複数特徴量を抽出し、各特徴量において、コアギャップとスペーサーギャップの違いにより、二つの分布が得られる。Ｓ２４０５において複数の特徴量の中から、最も信頼性の高い特徴量を選択し、当該プロファイルに隣接するギャップの種別と特徴量を登録する。
【０１２６】
Ｓ２４０６において検出画像を取得し、画像の二次電子プロファイルを算出して（Ｓ２４０７）、当該プロファイルの値が一定閾値以上の領域はスペーサー、それ以外の部分はギャップとして自動認識し、スペーサープロファイルを抽出する（Ｓ２４０８）。Ｓ２４０９では算出したスペーサープロファイルにおいて、登録された特徴量の抽出を行った後、登録された特徴量の特徴を利用して計測対象パターン判別（Ｓ２４１０）を行う。ギャップの判別（Ｓ２４１１）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップ種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ２４１２）。他の計測点があれば、次の計測点の画像を取得し（Ｓ２４０６）、Ｓ１０７〜Ｓ１１２のシーケンスを測長点数回繰り返す（Ｓ２４１３）。
【０１２７】
図２５に最も信頼性の高い特徴量を選択する方法を示す。たとえば、２次電子プロファイルから、特徴量Ａ（左右エッジラフネス２５０１の違い），特徴量Ｂ（左右エッジの高さ２５０１の違い），特徴量Ｃ（コアギャップとスペーサーギャップの深さ２５０２の違い），特徴量Ｄ（２次電子プロファイルの微分プロファイルの絶対値プロファイルの左右エッジの高さ２５０３の違い）を抽出したとする。
【０１２８】
図２６に抽出された特徴量の分布を示す。特徴量Ａにおいて分布２６００はスペーサーギャップ側のエッジラフネスの分布（平均値２６０２，分散２６０４）を示しており、分布２６０１はコアギャップ側のエッジラフネスの分布（平均２６０３，分散２６０５）とする。２６０６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６０３から平均値２６０２の差とする。
【０１２９】
特徴量Ｂにおいて分布２６１０はスペーサーギャップ側のエッジ高さの分布（平均値２６１２，分散２６１４）を示しており、分布２６１１はコアギャップ側のエッジ高さの分布（平均値２６１３，分散２６１５）とする。２６１６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６１３から平均値２６１２を引いたものとする。
【０１３０】
特徴量Ｃにおいて分布２６２０はスペーサーギャップの深さの分布（平均値２６２２，分散２６２４）を示しており、分布２６２１はコアギャップの深さの分布（平均値２６２３，分散２６２５）とする。２６２６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６２３から平均値２６２２の差とする。
【０１３１】
特徴量Ｃおいて分布２６３０はスペーサーギャップ側の微分プロファイルエッジの高さ（平均値２６３２，分散２６３４）を示しており、分布２６３１はコアギャップ側の微分プロファイルエッジの高さ（平均２６３３，分散２６３５）とする。２６３６は二つの分布の距離とする。ここで、距離はそれぞれの分布の平均値２６３３から平均値２６３２の差とする。
【０１３２】
前述した４つの特徴量が縦軸を標準偏差値（２６４０）、横軸を二つ分布の距離（２６４１）とした分類は下記のようになる。（１）特徴量Ａでは、分布２６００と２６０１では標準偏差値が大、距離２６０６が小となり、分布の重なる部分２６０７の領域が大きくなる。ただし、重なる領域ではギャップの判別不可能な領域である。（２）特徴量Ｂでは、分布２６１０と２６１１では標準偏差が大、距離２６１６が小となり、分布の重なる部分（２６１７）の領域が小さくなる。（３）特徴量Ｃでは、分布２６２０と２６２１では標準偏差が小、距離２６２６も小となり、分布の重なる部分（２６２７）の領域が小さくなる。（４）特徴量Ｄでは、特徴量Ｄは、分布２６３０と２６３１では標準偏差が小、距離２６３６が大となり、分布の重なる領域がない。
【０１３３】
前述したことから、分布の距離と標準偏差値は特徴量の信頼性を決定する重要な条件となる。ここで、特徴量における二つ分布の分離の良さを示す尺度として、分離度を定義する。
【０１３４】
分離度＝（Ａverage_１−Ａverage_２）／（σ１＋σ２）
ただし
Ａverage_１：コアギャップ側の特徴量の平均値
Ａverage_２：スペーサーギャップ側の特徴量の平均値
σ１：コアギャップ側の特徴量の標準偏差値
σ２：スペーサーギャップ側の特徴量の標準偏差値
【０１３５】
最も信頼性の高い特徴量の選択手順を図２７に示す。２７００にて画像の２次電子プロファイルから特徴量を抽出し、２７０１にて特徴量の二つ分布の平均値および標準偏差値を求める。前述した分離度を求める式を用いて、２７０２にて特徴量の分離度を求め、その後、２７０３にて分離度の高い特徴量を選択し、ギャップを判定する特徴量とする。
【０１３６】
上記のように、複数の特徴量を用いてパターン登録を行い、各特徴量の分布の距離と標準偏差を用いて、特徴量の分離度を計算することで、最も信頼性高い特徴量の確定することができる。また、確定した信頼性の高い特徴量を数値データとして記憶し、パターン検出する際に、登録した特徴量を用いてパターン検出を行うことにより、全部の特徴量を求めずに処理時間を軽減できる。
【０１３７】
なお、分離度の高い特徴量の選択は、分離度が最も大きいものを選択する以外にも、分離度が所定値より大きいものを選択することによって達成しても良い。このように所定の条件を満たす特徴量を選択する工程を設けることによって、微細なパターンであって、特徴量の差異が現れにくいようなパターンであっても、効果的にパターン種別の判定を行うことが可能となる。
【０１３８】
なお、上述の例では、２つの分布の距離を、当該各分布の特徴量の標準偏差値で除算した値を、分離度として定義しているが、これに限られることはなく、例えば、標準偏差値や分布の大きさに応じて決定される係数を、乗除算するようにしても良い。また、特徴量が比較的狭い範囲で分布している場合は、分布の距離のみをもって、分離度を求めるようにしても良い。更に標準偏差がゼロに近いような場合には、平均値を求めることなく、１の特徴量間の距離をもって分離度とするようにしても良い。以上のように、パターンの一端側と、他端側の違いが明確に現れるような情報が取得できれば、その手法は問わない。
【０１３９】
但し、得られる特徴量はばらつきがあることが多いため、２つの分布の距離を、当該各分布の特徴量の標準偏差にて除算する手法は、極めて有効な手法であると言える。なお、選択肢となり得る特徴量の種類が多いほど、分離度判定の確実性が増すが、少なくも２種類の特徴量を用意し、状況に応じて使い分けるようにしても良い。
【実施例６】
【０１４０】
先の実施例においては、作業者により２種のギャップの判別を行い、その結果に基づいて、複数の特徴量の中から、最も信頼性の高い特徴量をギャップの判別する特徴量として登録し、計測パターンのギャップ判別を行った。しかし、実際の半導体ウェーハにおいては、図２８に示すように、ウェーハ（２８００）中央部のチップ２８０１，端部のチップ２８０２においては、半導体パターンの出来映えが（ラインエッジラフネス，パターン側壁傾斜角度など形状の違い）同じとは限らない。すなわち、中央部の２８０１と端部の２８０２上のパターンにおける特徴量の出方が異なる。そのため、ウェーハ中央部２８０１のコアギャップ，スペーサーギャップの判定時に使う特徴量を用いて、ウェーハ端部２８０２のコアギャップ，スペーサーギャップの判定を行うと、判定精度が低下し、ウェーハ端部２８０２でのギャップ判定時に、おいて誤判定を生じる場合がある。これに対して、新たな実施形態では、パターン検出時にギャップの種類の区別に用いる複数の特徴量を同時に検出し、その複数の特徴量の中から最も信頼性の高い特徴量を用いてギャップの判定を行うことにより、誤判定を除く。シーケンスのフローを図２９に示す。
【０１４１】
まず、登録画像を取得し（Ｓ２９００）、画像から２次電子プロファイルの算出（Ｓ２９０１）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ２９０２）を行い、作業者によってギャップの種類の入力（Ｓ２９０３）を行い、プロファイルからギャップを判定できる複数の特徴量を抽出（Ｓ２９０４）し、複数の特徴量とギャップの判定結果を保存（Ｓ２９０５）したのち、実際に計測する画像を取得し（Ｓ２９０６）、計測画像同様に２次電子プロファイルの算出（Ｓ２９０７）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ２９０８）し、登録時に保存された複数の特徴量の抽出（Ｓ２９０９）を行う。各特徴量それぞれの分離度を計算（Ｓ２９１０）したのち、最も分離度の高い特徴量を選択し（Ｓ２９１１）、登録時に保存された特徴量との比較（Ｓ２９１２）を行い、ギャップの判別（Ｓ２９１３）が成功すれば、判別結果をもとに、ギャップの種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ２９１４）。他の計測点があれば、次に計測するパターンの画像取得を行い、Ｓ２９０６〜Ｓ２９１４のシーケンスを計測点数回繰り返す（Ｓ２９１５）。
【０１４２】
登録したパターンのチップはウェーハ上での配置位置により、特徴量の出方が異なる。パターン検出時に、異なるチップ位置における、複数の特徴量から、信頼性の高いギャップを識別する特徴量を自動的に選択することにより、ある特徴量による判定でパターン検出失敗しても、他の特徴量による判定でパターン検出を可能とする。
【０１４３】
上述のように試料位置ごとに、適切な特徴量を用いた判定を行うことによって、試料位置に因らない正確な判定を行うことが可能となる。
【実施例７】
【０１４４】
前述したＳＡＤＰにおけるコアギャップとスペーサーギャップの判定では、計測対象画像の２次電子プロファイルからギャップを判定できる複数の特徴量を抽出し、登録時に、あるいは検出時に、複数の特徴量の中から最も信頼性の高い特徴量を選択し、ギャップの判定を行う。プロファイルから抽出された複数の特徴量では、計測対象パターンの総合形状を現すため、それらの特徴量を用いてパターン検出スコアを計算し、そのスコア値による登録の成功か失敗かを総合的に判定することが可能である。
【０１４５】
図３０にパターン登録時に複数の特徴量を用いてパターン検出スコアを計算し、そのスコア値により、登録成功か失敗かの判定シーケンスを示す。
【０１４６】
まず、登録画像を取得し（Ｓ３０００）、画像から２次電子プロファイルの算出（Ｓ３００１）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ３００２）を行い、作業者によってギャップの種類の入力（Ｓ３００３）とギャップ判別する特徴量を選択用アクセプタンスの設定を行う。
【０１４７】
図３０におけるアクセプタンスの設定方法について、図３１を用いて説明する。図３１では、特徴量を用いてギャップを分類する二つの分布を示す。
【０１４８】
（１）図３１のａでは、二つの分布（３１０１，３１０２）の距離（３１００）を示しており、分布（３１０１）の標準偏差（３１０３），分布３１０２の標準偏差（３１０４）とする。二つ分布の距離（３１００）と二つ分布の標準偏差の和（３１０３＋３１０４）と一致する場合、分離度（分離度＝距離／標準偏差和）は１となり、二つの分布は１σのところで交わる。この場合、特徴量を用いてギャップの判定成功率は６６７×０.６６７＝０.４４４となる。
【０１４９】
（２）図３１のｂでは、二つの分布（３１１１，３１１２）の距離（３１００）を示しており、分布（３１１１）の標準偏差（３１１３），分布３１１２の標準偏差（３１１４）とする。二つ分布の距離（３１００）は二つ分布の標準偏差の和（３１１３＋３１１４）の２倍となる場合、分離度（分離度＝距離／標準偏差和）は２となり、二つの分布は２σのところで交わる。この場合、特徴量を用いてギャップの判定成功率は０.９５×０.９５＝０.９０２となる。
【０１５０】
（３）図３１のｃでは、二つの分布（３１２１，３１２２）の距離（３１２０）を示しており、分布（３１２１）の標準偏差（３１２３），分布３１２２の標準偏差（３１２４）とする。二つ分布の距離（３１２０）は二つ分布の標準偏差の和（３１２３＋３１２４）の３倍となる場合、分離度（分離度＝距離／標準偏差和）は３となり、二つの分布は３σのところで交わる。この場合、特徴量を用いてギャップの判定成功率は０.９９７×０.９９７＝０.９９４となる。
【０１５１】
前述したことから、特徴量の分離度は３以上であれば、ギャップの判別成功率がほぼ１００％となる。このため、本例では特徴量を選択するアクセプタンスは３として設定する。
【０１５２】
アクセプタンスを設定後、ギャップを判定する複数の特徴量を抽出し（Ｓ３００５）、特徴量の分離度の計算（Ｓ３００６）を行い、分離度は事前に設定したアクセプタンスの値より大きい特徴量を選択し（Ｓ３００７）、選択された特徴量とギャップの判別結果を登録する（Ｓ３００８）。その後、選択された特徴量を用いてパターン検出テスト（Ｓ３００９）を行い、各特徴量の分離度の加重和をパターン検出スコアとする（Ｓ３０１０）。検出スコアが事前に設定したアクセプタンスより小さい場合、パターン登録失敗とする。
【０１５３】
選択された特徴量の分離度をａ１，ａ２，ａ３，ａ４，各特徴量の分離度の重み係数をα１，α２，α３，α４とする場合、検出スコアは下記の式となる。
【０１５４】
検出スコア＝α１ａ１＋α２ａ２＋α３ａ３＋α４ａ４。ただし、α１＋α２＋α３＋α４＝１
【０１５５】
さまざまな重み係数の決定方法があるが、たとえば、各分離度は各分離度の和の割合により、重みをつける方法とすると、分離度の高い特徴量の重みが大きくなる。このスコアの計算方法は、分離度の高い特徴量に支配されることなく、総合的なプロファイル形状からパターン検出の評価ができる。
【０１５６】
Ｓ３０１１にてパターン検出スコアは事前に設定されたアクセプタンスと比較し、検出スコアがアクセプタンスより小さい場合、検出失敗とする。検出スコアがアクセプタンスより大きい場合、最も分離度の高い特徴量とギャップの判別結果を登録（Ｓ３０１２）した後、計測画像を取得し（Ｓ３０１３）、２次電子のプロファイル（Ｓ３０１４）とスペーサープロファイルの抽出（Ｓ３０１５）を行い、登録時に保存された特徴量の抽出を行い（Ｓ３０１６）、登録された特徴量と比較し（Ｓ３０１７）、ギャップの判別（Ｓ３０１８）に成功すれば、判別結果をもとに、ギャップの種別ごとに別々に寸法計測を行う（Ｓ３０１９）。他の計測点があれば、新たに計測するパターンの画像取得を行い、Ｓ３０１３〜Ｓ３０１９のシーケンスを計測点数分繰り返す（Ｓ３０２０）。
【０１５７】
複数の特徴量を組み合わせによりパターン登録時に、事前に設定されたアクセプタンスにより高い特徴量を選択することにより、パターン認識を成功する確率が高くなる。また、設定されたアクセプタンスより高い特徴量を用いて、パターン検出テストを行い、検出スコアはアクセプタンスより大きいか小さいかの判定によるパターン登録方法では、分離度の高い特徴量に支配されることなく、総合的なプロファイル形状からパターン検出成功かを判定できる。
【実施例８】
【０１５８】
以下、ＳＡＤＰパターンの検査方法について述べる。従来ＳＥＭ像を用いたラインパターン検査では、ＳＥＭ画像よりプロファイルを抽出してラインエッジ位置を検出し寸法を測定し、その寸法サイズの検査を行う。寸法計測のみでは、パターンやパターン間の幅などは検査することができても、パターンの立体的な形状を検査することができない。例えば、Gap部の底にエッチングで除去できなかった残留物があった場合、この残留物の検査はできない。この残留物がある場合、半導体の性能を落とす要因になってしまう可能性が高く、寸法以外にもパターンの立体的な構造を検査することは半導体の性能などの面から考えても重要なことである。以下では、ＳＥＭ像で撮像した画像より抽出したプロファイルとそのプロファイルを微分して得られる波形を用いて、パターンの立体的な形状を検査する方法を説明する。本方式では、スペーサー部，ギャップ部の寸法検査を含め、ギャップ部底の残留物の検査，パターンサイド部の傾斜の検査，スペーサーサイド部の残留物の検査を行うことができる。次に、上記検査を行うための各検査方法についてそれぞれ説明する。
【０１５９】
まず、寸法検査について述べる。正常時に比べ、コアギャップが狭くなった場合のコアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３２に示す。正常な場合の断面形状（３２００）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０３のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０６のようになる。一方、コアギャップが狭い場合の断面形状（３２０１）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０４のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０７のようになる。
【０１６０】
コアギャップが狭くなってしまった場合（３２０２）、プロファイルのエッジ距離（３２０５）から、コアギャップの寸法を測定することができる。異常が寸法差のみであれば、微分波形（絶対値）のピーク値は正常時に比べ大きくない。本寸法検査は、スペーサーギャップ、スペーサーの寸法検査でも同様に実施できる。
【０１６１】
続いて、コアギャップ底の残留物検査について述べる。コアギャップの底に残留物がある場合のコアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３３に示す。正常な場合の断面形状（３３０１）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０３のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０５のようになる。一方、残留物（３３０１）がある場合、プロファイルを抽出するとプロファイルは３２０２のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０６のようになる。断面図（ａ）に示すように、残留物がある場合、コアギャップの底は浅くなるため、残留物なない場合に比べパターンから放出された２次電子を多く検出器で捉えることができ、コアギャップ部の輝度が高くなる（３３０４）。コアギャップのボトムの高さが正常時に比べ高くなり、プロファイルより残留物があることを検出することができる。異常がコアギャップ部の底の残留物のみであれば、Line側面部などは正常時とかわらないため、微分波形のピーク値は正常時と同じになる。本残留物検査は、スペーサーギャップの残留物検査でも同様に実施できる。
【０１６２】
上では、コアギャップ底に残留物がある場合について説明したが、次ではコアギャップ端部に残留物がある場合の検査方法について述べる。コアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３４に示す。正常な場合の断面形状（３４００）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３４０２のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３４０６のようになる。一方、ギャップ端に残留物（３４０１）がある場合、プロファイルを抽出するとプロファイルは３４０２のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３２０５のようになる。コアギャップの端に残留物がある場合、正常時に比べコアギャップ端部の高さが高くなるため、ＳＥＭで撮像すると、コアギャップ端部分から放出される２次電子を多く検出器で捉えることができ、コアギャップ端部の輝度が高くなる。コアギャップ中心から端側に向かって輝度の変化に着目すると、正常時平坦な部分が、残留物があるため輝度の変化が急峻になる。プロファイルの微分波形ではその特徴が顕著に現れ、正常時に比べ底周辺部の変化が急峻になる（３４０６）ため、端側の残留物を検出することができる。これを数値的に判定する方法には、微分波形のボトム位置から微分波形のピーク位置までの距離を算出する方法と、ギャップ周辺部を２次関数で近似して得られた下式のａの値を算出する方法がある。
ｆ(ｘ)＝ａｘ2＋ｂｘ＋ｃ
【０１６３】
ｆ（ｘ）は位置ｘで２次関数に当てはめた微分波形の近似値、ｘはプロファイルの座標位置、ａ，ｂ，ｃは２次関数の近似係数である。ボトム端部に残留物があった場合、スペーサー全体の端部に残留物が残っていない限り、微分波形のピーク値には大きな変化はない。本検査は、スペーサーギャップの残留物検査でも同様に実施できる。
【０１６４】
続いてスペーサーのサイド部分の勾配に異常があるときの検査方法について述べる。コアギャップの断面図（ａ），プロファイル（ｂ），微分波形の絶対値（ｃ）を図３５に示す。正常な場合の断面形状（３５００）をＳＥＭ像で撮像し、プロファイルを抽出するとプロファイルは３５０１のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３５０２のようになる。一方、勾配に異常がある場合、断面図でみると３５０１のようになり、プロファイルを抽出するとプロファイルは３５０３のようになり、プロファイルの微分波形の絶対値は３５０５のようになる。正常時に比べラインのサイド部分の勾配が緩やかな場合、ＳＥＭ像でも輝度変化が緩やかになり、正常時に比べると、プロファイルの微分波形でピーク値（３５０６）が低下してしまうため、微分ピーク値の大きさで判断することができる。本検査は、スペーサーギャップの残留物検査でも同様に実施できる。
【０１６５】
上記のように、ＳＥＭ像のプロファイル，微分波形より、寸法の異常，ギャップ底の残留物による異常，ギャップ端の残留物による異常，スペーサーサイドの勾配異常を検出することができる。
【０１６６】
次では、その異常を自動で判定する処理フローについて説明する。自動で検査をするには、検査前に許容される寸法，スペーサーの高さ，ギャップの高さ，スペーサーの勾配，ギャップ底の形状などの特徴量の大きさの許容範囲を入力しておき、検出にてそれを判定する方法と、コアギャップ部とスペーサーギャップ部の許容できる値の差を登録してそれを判定に用いる方法がある。
【０１６７】
検査方法について図３６を用いて説明する。まず、検査前特徴量を登録しておく方法について説明する。パターンの登録時に正常時のパターンの形状情報を登録する（Ｓ３６０１）。コアギャップ部，スペーサーギャップ部，スペーサー部の寸法，スペーサー部の高さ情報，スペーサー部の傾き情報を登録する。次に、これらの変動が許容できる割合を登録する。これについては、許容できる寸法差の幅，スペーサー部の高さ，ライン部の傾き，ギャップ端側の残留物の大きさを登録する。ＳＥＭ像は加速電圧やプローブ電流などによって見え方が異なるため、登録時には上記に加え加速電圧やプローブ電流情報も入力する必要がある。これらの登録情報からＳＥＭ像で画像を取得した時に想定されるプロファイル，微分波形を算出し、検査ができる値に許容値を変換する。一般に加速電圧やプローブ電流が大きいとパターンに照射される電子エネルギーが高いため、パターンから放出される電子量も増えパターンの像のコントラストが高くなるなどの情報を元にプロファイルを作成し、許容値を設定する（Ｓ３６０２）。登録時に検査対象の画像データがあればそのデータを用いてそれぞれ何％程度ずれたら異常と判定するかの許容値を登録しておくこともできる。
【０１６８】
登録後、検査対象パターンにステージを移動させ、検査対象パターンをＳＥＭ像で撮像する（Ｓ３６０３）。撮像したＳＥＭ像より、プロファイルを抽出し（Ｓ３６０４）微分波形の絶対値を計算する（Ｓ３６０５）。
【０１６９】
次にパターンの検査を行うが、検査は複数の処理を組み合わせて行う。検査では、寸法の検査，ギャップ底の残留物検査，スペーサーサイド部の勾配検査，ギャップ端部分の残留物検査の順に行う。全てでエラーにならなければ、正常なパターンと判定することができる。しかし、上記１つでもエラーとなってしまった場合、エラー情報を出力してエラーを通知する。エラー情報はパターンの形状を表示し、その上にエラー部分を強調して表示する。
【０１７０】
寸法検査（Ｓ３６０６）でエラーとなった場合（Ｓ３６０７）は、寸法以外でエラーになっていないかを検査Ａの処理にて検査する（Ｓ３６１５）。以下では図３７の検査Ａについて説明する。寸法のみにエラーがある場合、正常時に比べ、プロファイルのギャップ部または、スペーサー部の幅に差が生じるが、ギャップ底の高さや、微分波形のピーク値には正常時に比べ違いは見られないため、ギャップ高さや微分ピークにエラーが生じていた場合、それぞれエラーとすることができる。しかし、寸法差に違いが生じている場合は、微分波形のギャップ部分の形状も正常時に比べ急峻になってしまうことから、このままの波形ではギャップ端の残留物検査でエラーになってしまう。この場合、寸法差による微分波形のギャップ部における形状変化の影響をなくすため、登録時に算出した正常時のプロファイルデータを用いてプロファイル補正を行う（Ｓ３７００）。寸法差異常の場合、プロファイル部分を切り取る、または広げるなどして正常時の寸法差に合わせる。その後、寸法差を合わせたプロファイルを用いて微分波形の絶対値を算出し、以降のギャップ底残留物検査（Ｓ３７０１，Ｓ３７０２），スペーサーサイド勾配検査（Ｓ３７０３，Ｓ３７０４），ギャップ端部の残留物検査（Ｓ３７０５）を行う。尚、Ｓ３７０２でＮｏになった場合、検査Ｂ（Ｓ３７０６）を実施する。以下では図３８の検査Ｂについて説明する。ギャップ底の残留物検査でエラーとなった場合、検査Ｂが実施される。検査Ｂでは、微分波形よりスペーサーの傾きを検査する（Ｓ３８００）。ここで異常と判断された場合（Ｓ３８０１）、検査Ｂを終了する。Ｓ３８００で正常と判断された場合、微分波形よりギャップ端の残留物を検査し（Ｓ３８０２）、検査Ｂを終了する。
【０１７１】
図３６に戻り、Ｓ３６００以下の処理を説明する。ギャップ底残留物検査（Ｓ３６０８）で異常と判断された場合（Ｓ３６０９）、ギャップ底残留物のみの異常であれば、微分波形には正常時と比べ大きな差は生じない。しかし、ギャップ底残留物以外にも異常ある場合、微分波形でも正常時に比べ違いが生じるため、以降の検査Ｂ（Ｓ３６１５）を行うことができる。
【０１７２】
スペーサーサイドの傾き検査（Ｓ３６１０）で異常と判断された場合（Ｓ３６１１）は、ギャップ端の残留物検査を省略（Ｓ３６１２）する。スペーサーサイド部の勾配エラーの場合、微分ピークの差以外にも微分波形のギャップ部の形状差が生じやすいため、その形状差が生じたからといってボトム端部に残留物があるとは一概にはいえず、この場合ギャップ端の残留物検査を省略する。
【０１７３】
上記、寸法検査，ギャップ底の残留物検査，スペーサーサイドの傾き検査，ギャップ端の残留物検査のいずれかで異常と判断された場合（Ｓ３６１３）は、エラー情報を出力する（Ｓ３６１７）。上記処理を計測点数分実行して処理を終了する（Ｓ３６１４）。
【０１７４】
続いて、コアギャップとスペーサーギャップの特徴量の違いを検査前に登録しておく方法を説明する。ＳＡＤＰパターンはコアギャップとスペーサーギャップは最終的に同じ形状にしようとして生成しているため、コアギャップとスペーサーギャップの形状に差があれば、エラーとすることができる。
【０１７５】
まず、登録時にコアギャップ，スペーサーギャップの寸法差，ギャップ高さの差，ギャップ隣のスペーサーの傾き差，ギャップ底における形状の変化の許容範囲をそれぞれ登録しておき、コアギャップ部とスペーサーギャップ部のそれぞれの値の範囲内に入っていなければ異常と判断する。しかし、このままではコアギャップ，スペーサーギャップのどちらにエラーが生じているか分からない。しかしながら、ＳＡＤＰでは、工程ごとに各パターンの形状を管理しておけば、どの部分でエラーが出ているかが分かる。例えば、スペーサーを生成して、コア部分のマスクを除去した工程（図２（ｈ））を検査する際、その一つ前の工程でスペーサーギャップ部に問題がないことが分かっていれば、コアギャップに問題が生じていることが分かる。実際の検査する処理順序は、図３６で述べた順序で検査を行う。
【実施例９】
【０１７６】
次に、プロセスが成熟して最終工程でもプロファイルによる判断がつかない場合のパターン検査方法について述べる。本方式を用いることで最終的な工程の検査のみで、どの工程での発生した異常なのかを特定することができる。
【０１７７】
ＳＡＤＰの最終工程でのパターンの断面図を図３９に示す。最終工程のパターンであるため、Gap１（３９０１），Gap２（３９０２）がそれぞれ、コアギャップ，スペーサーギャップか判断できない。また、スペーサーに関しても３９００と３９０２が、どちらがコアギャップ側のスペーサーなのかスペーサーギャップ側のスペーサーなのか判断できない。しかしながら、ＳＡＤＰで生成されたパターンは以下３つの特徴を持ち、これら特徴を用いてパターン検査を行いどの工程で異常が発生したのかと、スペーサーが異常なのか、ギャップが異常なのかを特定することができる。１つ目の特徴は、スペーサー（３９００，３９０２）とギャップ（３９０１，３９０３）の寸法は同じになることである。２つ目はパターンのピッチは等間隔になることである（３９０４）。３つ目はスペーサー部（３９００，３９０２）の寸法差はプロセス上大きな差は出ないことである。これらを式で表すと、以下で示すことができる。
Spacer１＝Gap１＝Spacer２＝Gap２ …（１）
Spacer１＋Gap１＋Spacer２＋Gap２＝２Ｐ …（２）
Spacer１＝Spacer２ …（３）
【０１７８】
上式で、Spacer１，Spacer２はスペーサー部分の寸法、Gap１，Gap２はギャップ部分の寸法、２Ｐはスペーサー部とギャップ部の距離の和（３９０４）を示す。
【０１７９】
これらの関係から、以下２つの条件を満たせばパターンが正常に生成されていることが判断できる。
Spacer１＋Spacer２＝Ｐ …（４）
Gap１＝Gap２ …（５）
【０１８０】
正常時と異常時のプロセスを工程ごとのパターン断面図を図４０以下に示す。図４０（１）４００１のように正常にできていれば、上式（４），（５）を満たす。しかし、異常時図４０（２）４００２の場合スペーサーとギャップの寸法差が異なるため、式（４）は成り立つが、式（５）は成り立たない。式（４）が成り立つためSpacer１とSpacer２は正常に生成されていると判断でき、（ｃ）以降の工程で異常が発生したとは考えにくい。また、Spacer１とSpacer２が正常に生成されているとしたら、スペーサーギャップも正常に生成されるはずである。そのため、（ａ）のコア部生成の段階（４００４）でエラーが発生したものと判断できる。図４０（２）では、Coreが細ってしまう例であるが、Coreが太ってしまう場合でも同じ判定ができる。しかし、最終工程でGap１，Gap２がコアギャップまたはスペーサーギャップなのかを区別できないため、Core部の太りか細りかは判断できない。
【０１８１】
次に、式（４）が成り立たない場合について図４０（ｃ）４００３を用いて説明する。この場合、スペーサーが細ってしまい、式（４）は成り立たずスペーサー異常だと判断できる。図４０（ｃ）のように、Spacer１＋Spacer２＜Ｐの場合、マスク層をエッチングしスペーサーを生成するときに残留物を除去し過ぎたことになる。スペーサーを生成する工程は図４０（ｃ）の工程であり、４００５で異常が発生したことが分かる。一方、Spacer１＋Spacer２＞Ｐの場合、マスク層をエッチングするときに残留物の除去が足りなかったことになり、やはり、４００５で異常が発生したことになる。
【０１８２】
上記のようにどの工程での異常が発生しているか検査する処理フローを図４１に示す。以下、図４１の処理フローに従い説明する。まず、検査条件を入力する（Ｓ４１００）。検査条件としては、検査座標，スペーサー幅の設計値，スペーサー，コアギャップ，スペーサーギャップの寸法差の許容できる最大値，最小値、一度の撮像で検査するパターン数である。次に、検査位置で検査画像を取得する（Ｓ４１０１）。取得する画像領域の範囲は、Line幅の設計値と一度の撮像で検査するパターン数に基づいて計算することができる。続いて、取得した検査画像より、測定するSpacer，Coreを検出する（Ｓ４１０２）。この検出では、最終工程でコアギャップ，スペーサーギャップの区別ができないため、スペーサー位置とギャップ位置を検出する。次に、検出した位置で検査パターンである、スペーサー、コアに対して寸法測定を実施する（Ｓ４１０３）。寸法測定の後、スペーサーの寸法差の異常を検査する（Ｓ４１０４）。スペーサー寸法は式（１）を元に判定することができる。Spacer１とSpacer２の寸法をたし合わせたものが登録時に設定したスペーサー幅の寸法差が許容できる最小値と最大値の範囲内にあれば（Ｓ４１０５）、次のGap１，Gap２の寸法差検査に進む（Ｓ４１０６）。スペーサー幅が範囲外であれば、スペーサー異常としてエラーを出力する（Ｓ４１０９）。エラーは工程（ｃ）で生じたことが分かるようにする。エラーを出力後、次の測定点に進む（Ｓ４１０８）。一方、スペーサー寸法に異常がない場合、ギャップ寸法差の検査を行う（Ｓ４１０６）。検査処理では、Gap１とGap２の差を求め、登録時に指定したコアギャップ，スペーサーギャップの寸法差の許容できる最大値，最小値との比較を行う。比較した結果（Ｓ４１０７）、値が範囲外であればギャップ寸法エラーを出力する（Ｓ４１１０）。ここでは、工程（ａ）でエラーが発生していることが分かるように出力する。以上が検査の一連の処理で、上記処理を計測点数分実行し処理を終了する。
【符号の説明】
【０１８３】
１０１ 電子源
１０２ 引出電極
１０３ 一次電子線
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
１２０，１２２ 偏向信号制御部
１２１ 対物レンズ制御部
１２３ 画像処理プロセッサ
１２４ 二次電子像表示装置
１２５ 全体制御部
１２６ 電子光学系制御装置
１２７ ステージ制御装置
１２８ ユーザーインターフェース
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料に対する荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号を用いて、複数のパターンが配列されたパターンを測定するパターン測定装置において、
前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量とを複数種類抽出し、
当該複数種類の特徴量の内、所定の条件を満たすものを選択し、当該選択された種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側との比較を行い、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判定する判定装置を備えた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、
前記パターンは、自己整合型ダブルパターニングによって形成されるものであって、前記ギャップには、コアギャップとスペーサーギャップが含ま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１において、
前記複数種類の特徴量は、前記パターンのエッジラフネスの程度、エッジ高さ，ギャップ深さ、及びプロファイル高さの内、少なくとも２つを含んでい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、
前記判定装置は、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の違いが所定の条件を満たすものを選択す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、
前記判定装置は、前記特徴量の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の違いが所定値より大きいものを選択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、
前記判定装置は、前記特徴量の平均値の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の平均値の違いが所定値より大きいものを選択することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項７】
請求項１において、
前記判定装置は、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の分離度が所定の条件を満たすものを選択することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項８】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク高さに関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端のピークが高い側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項９】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク高さに関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端のピークが低い側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１０】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク点と当該ピークの立ち上がり点との距離に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記距離が小さい側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１１】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク点と当該ピークの立ち上がり点との距離に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記距離が大きい側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１２】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークが高い側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１３】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークが低い側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１４】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークの立ち上がり点間の距離が短い側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１５】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークの立ち上がり点間の距離が長い側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１６】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記スペースに相当する部分の明るさに関するものであって、前記判定装置は、２種のスペースに相当する部分の内、明るい方をコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１７】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記スペースに相当する部分の明るさに関するものであって、前記判定装置は、２種のスペースに相当する部分の内、暗い方をスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１８】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記パターンのエッジ部分のゆらぎに関するものであって、前記判定装置は、当該ゆらぎの程度が大きい側に位置するギャップを、コアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１９】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記パターンのエッジ部分のゆらぎに関するものであって、前記判定装置は、当該ゆらぎの程度が小さい側に位置するギャップを、スペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項２０】
荷電粒子線を試料上に走査することによって得られる信号に基づいて、試料上のパターンを測定する荷電粒子線装置に接続されるコンピューターに、前記信号から、前記試料上の部位の種類を判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、前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量とを複数種類抽出させ、
当該複数種類の特徴量の内、所定の条件を満たすものを選択し、当該選択された種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側との比較を行い、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判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２１】
請求項２０において、
前記パターンは、自己整合型ダブルパターニングによって形成されるものであって、前記ギャップには、コアギャップとスペーサーギャップが含まれることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項２２】
請求項２０において、
前記複数種類の特徴量は、前記パターンのエッジラフネスの程度、エッジ高さ，ギャップ深さ、及びプロファイル高さの内、少なくとも２つを含んでいることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項２３】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の違いが所定の条件を満たすものを選択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２４】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記特徴量の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の違いが所定値より大きいものを選択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２５】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記特徴量の平均値の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の平均値の違いが所定値より大きいものを選択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２６】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の分離度が所定の条件を満たすものを選択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２７】
試料に対する荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号を用いて、複数のパターンが配列されたパターンを測定するパターン測定装置において、
前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量を抽出し、当該２つの特徴量の比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判定する判定装置を備え、当該判定装置は、前記試料上の異なる位置ごとに、所定の条件を満たす特徴量を選択することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項２８】
荷電粒子線を試料上に走査することによって得られる信号に基づいて、試料上のパターンを測定する荷電粒子線装置に接続されるコンピューターに、前記信号から、前記試料上の部位の種類を判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、前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量を抽出させ、当該２つの特徴量の比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判定させ、前記試料上の異なる位置ごとに、所定の条件を満たす特徴量を選択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１】
試料に対する荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号を用いて、複数のパターンが配列されたパターンを測定するパターン測定装置において、
前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量とを複数種類抽出し、
当該複数種類の特徴量の内、所定の条件を満たすものを選択し、当該選択された種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側との比較を行い、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判定する判定装置を備えた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、
前記パターンは、自己整合型ダブルパターニングによって形成されるものであって、前記ギャップには、コアギャップとスペーサーギャップが含ま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１において、
前記複数種類の特徴量は、前記パターンのエッジラフネスの程度、エッジ高さ，ギャップ深さ、及びプロファイル高さの内、少なくとも２つを含んでい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、
前記判定装置は、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の違いが所定の条件を満たすものを選択す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、
前記判定装置は、前記特徴量の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の違いが所定値より大きいものを選択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、
前記判定装置は、前記特徴量の平均値の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の平均値の違いが所定値より大きいものを選択することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項７】
請求項１において、
前記判定装置は、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の分離度が所定の条件を満たすものを選択することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項８】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク高さに関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端のピークが高い側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項９】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク高さに関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端のピークが低い側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１０】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク点と当該ピークの立ち上がり点との距離に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記距離が小さい側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１１】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される前記パターンの波形のピーク点と当該ピークの立ち上がり点との距離に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記距離が大きい側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１２】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークが高い側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１３】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークが低い側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１４】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークの立ち上がり点間の距離が短い側に位置するギャップをコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１５】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記信号に基づいて形成される波形の微分波形に関するものであって、前記判定装置は、前記一端、或いは他端の前記微分波形のピークの立ち上がり点間の距離が長い側に位置するギャップをスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１６】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記スペースに相当する部分の明るさに関するものであって、前記判定装置は、２種のスペースに相当する部分の内、明るい方をコアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１７】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記スペースに相当する部分の明るさに関するものであって、前記判定装置は、２種のスペースに相当する部分の内、暗い方をスペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１８】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記パターンのエッジ部分のゆらぎに関するものであって、前記判定装置は、当該ゆらぎの程度が大きい側に位置するギャップを、コアギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項１９】
請求項１において、
前記特徴量の少なくとも１つは、前記パターンのエッジ部分のゆらぎに関するものであって、前記判定装置は、当該ゆらぎの程度が小さい側に位置するギャップを、スペーサーギャップと判定することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項２０】
荷電粒子線を試料上に走査することによって得られる信号に基づいて、試料上のパターンを測定する荷電粒子線装置に接続されるコンピューターに、前記信号から、前記試料上の部位の種類を判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、前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量とを複数種類抽出させ、
当該複数種類の特徴量の内、所定の条件を満たすものを選択し、当該選択された種類の特徴量について、前記パターンの一端側と他端側との比較を行い、当該比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判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２１】
請求項２０において、
前記パターンは、自己整合型ダブルパターニングによって形成されるものであって、前記ギャップには、コアギャップとスペーサーギャップが含まれることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項２２】
請求項２０において、
前記複数種類の特徴量は、前記パターンのエッジラフネスの程度、エッジ高さ，ギャップ深さ、及びプロファイル高さの内、少なくとも２つを含んでいることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項２３】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の違いが所定の条件を満たすものを選択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２４】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記特徴量の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の違いが所定値より大きいものを選択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２５】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記特徴量の平均値の違いが最も大きいもの、或いは前記特徴量の平均値の違いが所定値より大きいものを選択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２６】
請求項２０において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記複数種類の特徴量の内、前記一端側と他端側の特徴量の分離度が所定の条件を満たすものを選択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２７】
試料に対する荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号を用いて、複数のパターンが配列されたパターンを測定するパターン測定装置において、
前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量を抽出し、当該２つの特徴量の比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判定する判定装置を備え、当該判定装置は、前記試料上の異なる位置ごとに、所定の条件を満たす特徴量を選択することを特徴とするパターン測定装置。
【請求項２８】
荷電粒子線を試料上に走査することによって得られる信号に基づいて、試料上のパターンを測定する荷電粒子線装置に接続されるコンピューターに、前記信号から、前記試料上の部位の種類を判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、前記荷電粒子線の走査に基づいて得られる信号から、複数のパターンが配列されたパターンの一端側に関する特徴量と、当該パターンの他端側に関する特徴量を抽出させ、当該２つの特徴量の比較に基づいて、前記複数のパターン間のギャップの種類を判定させ、前記試料上の異なる位置ごとに、所定の条件を満たす特徴量を選択させることを特徴とするコンピュータープログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図３１】
【図３２】
【図３３】
【図３４】
【図３５】
【図３６】
【図３７】
【図３８】
【図３９】
【図４０】
【図４１】
【公開番号】特開２０１１−１３３３７８（Ｐ２０１１−１３３３７８Ａ）
【公開日】平成２３年７月７日（２０１１．７．７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−２９３７１１（Ｐ２００９−２９３７１１）
【出願日】平成２１年１２月２５日（２００９．１２．２５）
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年７月７日（２０１１．７．７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年１２月２５日（２００９．１２．２５）
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]