測定データの判定方法および測定データの判定プログラム
【目的】本発明は、定データの判定方法および測定データの判定プログラムに関し、複合的に判定する機能を実現することを目的とする。
【構成】取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、算出した複数の測定データについて、前記判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、判定した判定結果を出力するステップとを有する。
【構成】取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、算出した複数の測定データについて、前記判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、判定した判定結果を出力するステップとを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定方法および測定データの判定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、走査型電子顕微鏡を用いた測長装置において、マスク上に描画されたパターンの寸法の測定値が異常である異常点の判定は、デザイン値（ＣＡＤデータなどの設計データ）と実際の測定値との差（デルタ）や、測定できているかどうか（位置ずれやフォーカスボケなどにより測定エラーになっていないか）を判定基準にしていた。
【０００３】
例えば図７の従来技術の説明フローチャートに示すように、サンプルに応じたデルタの許容値を含むレシピを作成し（Ｓ２１）、次に、測定を行い（Ｓ２２）、測定が失敗しなかった場合はデルタの許容値を元に測定の判定を行い、測定が失敗した場合とデルタが許容値を超えた場合は異常点と判定する（Ｓ２３）。測定終了後、全測定の集計を行い（Ｓ２４）、結果を表示していた（Ｓ２５）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述した従来の測定方法では、デルタの許容値を用いて異常点を判定しており、デルタを算出するにはデザイン値が必要であり、サンプルによってはデザイン値が分からないものもあり、測定値の良否の判定が不可となってしまうという問題があった。
【０００５】
また、デザイン値があっても、チャージやデフォーカスなどの要因によって画像が歪んだりなどしてパターンの測定値がエラーとなったり、測定値は所定範囲内ではあるが正しい値ではない場合などの発生を防止できないなどの問題が発生した。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するため、デザイン値がわからなく、またデザイン値はわかっても外部要因により画像が歪んだりなどした場合には、その他の評価方法が必要、例えば画質評価値（ＳＮ比）やフォーカス値などを用いた画像の評価方法が考えられるが、各評価方法（評価値）の単体ではサンプルによっては異常点を判定できない場合も更にあり、そのためにそれぞれの評価値（判定基準）の許容値を設定し、複合的に判定する機能が要望されている。
【０００７】
本発明は、そのために、走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定方法において、サンプルから画像および必要に応じて画像取得時のフォーカス情報を含む画像情報を取得するステップと、取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、算出した複数の測定データについて、判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、判定した判定結果を出力するステップとを有する。
【０００８】
この際、フォーカスは、サンプル上の基準位置におけるフォーカス値から予想されるパターンの位置の予想フォーカス値と、サンプル上のパターンの位置における実際のフォーカス値との差とするようにしている。
【０００９】
また、デルタ、ＳＮ、シュルダ、スロープ値／テーパ幅は、サンプル上のパターンの信号強度分布からそれぞれ算出するようにしている。
【００１０】
また、判定基準テーブルにはサンプルに対応づけて測定データの良否を判定する複数の判定基準を登録し、判定時には登録されている複数の判定基準をもとに良否の判定を行い、登録されていない判定基準については良否の判定を行わないようにしている。
【００１１】
また、良否の判定で否と判定されたパターンについて、測定する分割数を増やす、足し合わせるサミング数を増やす、および信号波形の最大値／最小値を所定の閾値に変える、のいずれか１つ以上を実行して測定精度を向上させ、再測定して良否を再判定するようにしている。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、デザイン値がわからなく、またデザイン値はわかっても外部要因により画像が歪んだりなどした場合には、その他の評価方法が考えられるが、各評価方法（評価値）の単体ではサンプルによっては異常点を判定できない場合も更にあり、そのためにサンプルに応じた評価値（判定基準）の許容値をそれぞれ設定し、複合的に判定して判定精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、デザイン値がわからなく、またデザイン値はわかっても外部要因により画像が歪んだりなどした場合には、その他の評価方法が考えられるが、各評価方法（評価値）の単体ではサンプルによっては異常点を判定できない場合も更にあり、そのためにそれぞれのサンプルに応じた評価値（判定基準）の許容値をそれぞれ設定し、複合的に判定して判定精度を向上させることを実現した。
【実施例１】
【００１４】
図１は、本発明のシステム構成図を示す。
【００１５】
図１において、ＳＥＭ１は、走査型電子顕微鏡の鏡筒であって、ここでは、当該ＳＥＭ１の鏡筒を測長装置に用いたものである。ＳＥＭ１の鏡筒は、公知の電子銃、集束レンズ、対物レンズ、走査コイルなどから構成され、電子銃から放出された電子線ビームは、集束レンズで集束され、当該集束された電子線ビームが更に対物レンズでサンプル３上にフォーカス（焦点合わせ）され、フォーカスされた状態で走査コイルにより平面上でＸ方向およびＹ方向に走査される。そして、電子線ビームがサンプル３上を走査されたときに放出された２次電子、反射した反射電子、吸収した吸収電子などが図示外の検出器で検出され、表示装置６０の画面上に拡大された像（例えば２次電子画像など）を表示する。
【００１６】
試料室２は、サンプル３、ステージ４などを収納する真空の容器であって、ここでは、ＳＥＭ１を構成する対物レンズにより電子線ビームを集束して走査するサンプル３、サンプル３を搭載してＸ方向、Ｙ方向に図示外のレーザ干渉計で精密に位置測定しつつ移動させるステージ４などを真空中に収納する容器である。
【００１７】
サンプル３は、マスク、ウェハなどのサンプルであって、ここでは、マスク、ウェハ上に形成された微細なパターンを持つサンプルである。
【００１８】
ステージ４は、サンプル３を所定位置に正確に移動させるものであって、図示外の公知のレーザ干渉計により位置をそれぞれ計測しながら移動させるものである。
【００１９】
パソコン５は、ＳＥＭ１、ステージ４などをプログラムに従い制御するコンピュータであって、判定基準作成手段５１、画像取得手段５２、測定手段５３、比較手段５４、評価手段５５、判定基準設定テーブル５６、ＣＡＤデータ５７、測定結果ファイル５８、入力装置５９、および表示装置６０などから構成されるものである。
【００２０】
判定基準作成手段５１は、サンプルに対応づけて当該サンプル上に形成されたパターンの判定基準を作成し、判定基準設定テーブル５６に登録するものである（後述する図２から図６参照）。
【００２１】
画像取得手段５２は、ＳＥＭ１，ステージ４などを制御し、ＣＡＤデータ５７（ＣＡＤデータがないときはサンプル３上の所定基準位置をもとに指定されたパターンの座標情報）をもとにサンプル３である例えばマスク上のパターンを所定位置に位置づけ、当該位置づけた状態で電子線ビームをフォーカスして走査し、画像を取得するものである（後述する図２から図６を参照）。
【００２２】
測定手段５３は、画像取得手段５２によって取得した画像をもとに、パターンの測長などを行うものである（後述する図２から図６を参照）。
【００２３】
比較手段５４は、測定手段５３で測定した結果を、判定基準設定テーブル５６を参照して比較し、良否を判定するものである。
【００２４】
評価手段５５は、比較手段５４で比較した結果をもとに、評価を行うものである（後述する図２から図６を参照）。
【００２５】
判定基準設定テーブル５６は、サンプル３に対応づけて複数の判定基準を予め設定したものである（後述する図３などを参照）。
【００２６】
ＣＡＤデータ５７は、サンプル３上に形成したパターンのＣＡＤデータであって、設計データの一例である。
【００２７】
測定結果ファイル５８は、測定結果を格納するファイルである（後述する図６を参照）。
【００２８】
入力装置５９は、表示装置６０上から各種データを入力したり、指示したりなどするものであって、マウス、キーボード、タッチパネルなどである。
【００２９】
表示装置６０は、画像などを表示する表示装置である。
【００３０】
次に、図２のフローチャートの順番に従い、図１の構成の全体の動作を説明する。
【００３１】
図２は、本発明の動作説明フローチャートを示す。
【００３２】
図２において、ステップＳ１は、ＣＡＤデータを取得する。これは、指定されたマスクの設計データであるＣＡＤデータを取得する。尚、ＣＡＤデータがないときは、サンプル３上の測定対象のパターンの座標データなどを取得する。
【００３３】
ステップＳ２は、測定箇所の指定を行う。これは、ステップＳ１で取得したＣＡＤデータなどの上で、測定箇所を利用者が指定、あるいは予め指定された測定箇所（光学顕微鏡などの低倍率の画像で観察して指定された測定箇所（測定座標））を取り込む。
【００３４】
ステップＳ３は、マスクの画像を取得する。これは、図１の画像取得手段５２が、ステップＳ２で指定された測定箇所を含む画像（例えば２次電子画像）を取得する。
【００３５】
ステップＳ４は、パターンの測定を行う。これは、ステップＳ３で取得した画像の信号強度分布をもとに、指定されたパターンの測定データの測定（算出）を行う。
【００３６】
ステップＳ５は、比較する。これは、図１の比較手段５３が、ステップＳ４で算出したパターンの測定データと、ステップＳ１で取得したＣＡＤデータの値（設計値）とを比較する。ここでは、例えばパターンのライン幅を算出する場合には、各測定点の近傍の２０ラインの信号強度分布から各測定点のパターンを横切る幅（平均の幅（測定値））をそれぞれ算出し、更にこれら算出した幅（測定値）とＣＡＤデータとをそれぞれ比較する。尚、フォーカス値については、マスク上の基準点のフォーカス値から予想される予想フォーカス値と、当該マスク上の各パターンのフォーカス値との差をそれぞれ算出して比較する。
【００３７】
ステップＳ６は、平均を算出する。これは、ステップＳ５で比較した複数の測定値と、ＣＡＤデータとの平均を算出する。ここでは、判定種別（デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ値などの判定種別）についてそれぞれ平均を算出し、当該平均をもとに許容値を加味した判定基準データ（良否を判定するための判定基準データ）を算出、例えば、
判定種別 ： 判定基準データ
・デルタ ： ±３０ｎｍ
・フォーカス： 予想値からのずれ量が２３１０／２16以内
・ＳＮ ： ２．２１３以上
・ショルダ ： ２１ｎｍ以内
・その他（テーパ幅／スロープ値）：（Ｔ１〜Ｔ２）ｎｍ／（Ｓ１〜Ｓ２）
のように算出する。尚、フォーカスは、マスク上の基準点のフォーカス値から予想される予想フォーカス値と、パターン上の実際のフォーカス値との平均を求め、当該平均をもとに許容値を加味して判定基準データとして算出する（通常のマスクの平坦度であれば許される範囲内（平均値に実験で求めた許容値を加味した値）を判定基準データとして算出する）。
【００３８】
ステップＳ７は、ステップＳ６で算出したマスク上の全パターンの測定種別（ライン、スペース、ドットなどの測定種別）毎の判定基準データを登録する。これにより、サンプル上のパターンについて、当該パターン（測定種別毎）の良否を判定する判定基準データを算出して登録することが可能となる。
【００３９】
以上のステップＳ１からステップＳ７により、マスク上のサンプル毎（更に測定種別毎）の測定データを求め、当該測定データから平均を算出して許容値を加味して判定基準データを算出して判定基準設定テーブル５６に図３に示すように判定種別毎（デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ値）に登録することが可能となる。
【００４０】
次に、マスク上のパターンの測長時の動作を説明する。
【００４１】
ステップＳ８は、評価する。これは、ステップＳ１からＳ４で測定した測定値と、既述した図３の判定基準設定テーブル５６に登録されている当該測定対象のマスクに適用される判定基準データとを比較して評価する（良否を判定する）。例えばステップＳ１からＳ４で測定したパターンの幅の測定値が図３の判定基準設定テーブル５６の判定名ａａａ＿ｂｂｂのエントリのデルタの値の範囲内にあるときは良、範囲外のときは否と判定する。他の判定種別（フォーカス、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ）についても同様に良否を判定する。
【００４２】
ステップＳ９は、結果を表示する。これは、ステップＳ８で評価した結果（良否）および総合結果（１つでも否があるときは総合結果が否）を表示する。
【００４３】
以上のステップＳ１からＳ４、Ｓ８、Ｓ９により、マスク上のパターンについて測定種別毎（ライン、スペース、ドットなどの測定種別毎）に測定した実測値について、当該マスクに対応する図３の判定基準設定テーブル５６のエントリの判定種別毎の基準データをもとに各判定種別毎の良否を判定し、更に総合結果を判定することが可能となる。これにより、１つの判定種別ではなく、図３の判定基準設定テーブル５６に設定した判定種別の基準データに従い複合的に総合判定（ＣＡＤデータがないときはデルタの基準データなしなど）することを自動的に行うことが可能となる。
【００４４】
図３は、本発明の判定基準設定テーブル例を示す。図示の判定基準設定テーブル５６は、既述した図２のステップＳ１からＳ７の手順で登録されたものであって、マスクに対応づけて判定名を登録し、当該判定名で指定されたエントリの基準データをもとに、既述した図２のステップＳ１からＳ４、Ｓ８、Ｓ９の手順でマスク上のパターンの測定値の良否、更に、複合的な総合結果を自動判定することが可能となる。
【００４５】
ここで、判定名は、マスクに対応づけた判定名であって、下段に記載したように、マスクの種類（ハーフトーン、バイナリマスク）、マスクメーカ（Ａ社、Ｂ社）などにより分類した判定名である。
【００４６】
デルタ、フォーカス、ＳＮ、ショルダ、テーパ幅／スロープ値は、判定種別であって、マスク上のパターンの測定値の良否を判定する判定種別である。
【００４７】
デルタは、ＣＡＤデータと、実測値との差をもとに良否を判定する基準である。
【００４８】
フォーカスは、マスク上の基準点のフォーカス値から予想される予想フォーカス値と、パターンの測定点における実際のフォーカス値との差をもとに良否を判定する基準である（基準データを超えたときは否、超えないときは良と判定）（図５参照）。ここで、例えば２３１０は、２16分の２３１０を表す、デフォーカス量がこれ以下のときは良（フォーカスされている）、以上のときは（フォーカスされていない）と判定する。
【００４９】
ＳＮは、パターンの信号強度分布上のエッジ部分の最大ピークと、最小ピークとの比であって、例えば２．２１３以上のときは良、以下のときは否と判定する基準データである（図４参照）。
【００５０】
ショルダは、図４に示すように、パターンのエッジ部分のショルダ（肩）部分の幅である。
【００５１】
テーパ幅は、図４の信号強度分布の最大ピーク（あるいは所定閾値１）と最小ピーク（所定閾値２）との間の幅である。スロープ値は、例えば図４の信号強度分布の（（閾値０．９のときのパターン幅）−（閾値０．１のときのパターン幅））／（０９．−０．１）である（特願２００５−１９４８１９号参照）。これらテーパ幅、スロープ値が所定範囲（基準データ）内のときに良、それ以外のときに否と判定する。
【００５２】
図４は、本発明の説明図（その１）を示す。
【００５３】
図４の（ａ）は、画像例を示す。図示の画像は、マスクのパターン上のラインの画像（２次電子画像）を示す。
【００５４】
図４の（ｂ）は、図４の（ａ）のラインの信号強度分布の例を示す。図４の（ａ）の画像（２次電子画像）の場合には、ラインの両端で上方向と下方向の図示の信号波形がそれぞれ得られる。そして、当該信号波形上で既述したデルタ、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ値をそれぞれ測定する。
【００５５】
デルタの場合には、ラインの幅を測定する場合、ラインの左と右のエッジ部分の例えば最大ピークの間の幅を測定する（実際は、測定点のラインの近傍の２０ラインについて測定してその平均値を求めて実測値とする）。測定した実測値と、ＣＡＤデータ上のデータとの差がデルタとなり、基準データの範囲内のときに良、範囲外のときに否と判定する。
【００５６】
フォーカスは、図４の（ａ）の画像を取得したときのフォーカス電流（対物レンズのレンズ電流値）と、マスクの基準点にフォーカスしたときのフォーカス電流（対物レンズのレンズ電流値）から予想される予想フォーカス値との差である。当該差が、基準データの範囲内のときにフォーカスは良、それ以外は否と判定する。
【００５７】
ＳＮは、ラインのエッジ部分の最大ピークの値Ｓと、最小ピークの値Ｎとの比である。パターンの信号強度分布のＳＮが、ＳＮの基準データよりも大きいときは良、小さいときは否と判定する。
【００５８】
ショルダは、信号強度分布の図４の（ｂ）の図示の肩の部分の幅（最大ピークと最小ピークとの幅）である。パターンの信号強度分布のショルダの値が、ショルダの基準データの値より小さいときは良、大きいときは否と判定する。
【００５９】
テーパ幅／スロープ値は、既述したように、前者は信号強度波形の例えば最大ピーク値と最小ピーク値との幅、スロープ値は最大ピーク値と最小ピーク値との差を規格化した値である。パターンのテーパ幅／スロープ値が基準データの範囲内のときは良、範囲外のときは否と判定する。
【００６０】
尚、良否の判定で否と判定されたパターンについては、その測定精度を向上させて再測定するために、測定する分割数を増やしたり、測定データの足し合わせるサミング数を増やしたり、更に、信号強度分布の波形の最大値／最小値を所定の閾値に変えたりなどして測定精度をより向上させ、再測定して良否の判定を向上させるようにする。
【００６１】
図５は、本発明の説明図（その２）を示す。これは、各基準データの良否の判定方法をわかり易く図で表したものである。
【００６２】
図５において、デルタ評価は、平均を中心に、左右に所定許容値を持つ基準データであって、これの範囲内のときは良（ＯＫ）、範囲外のときは否（ＮＧ）と判定する。
【００６３】
フォーカス評価は、マスクの基準点のフォーカス電流値から予想される予想フォーカス値（予想フォーカス電流値）Ｆ０を中心に、ここでは、左右に２３１０ダックだけの許容値の範囲内のときは良（ＯＫ）、範囲外のときは否（ＮＧ）と評価する。ここで、２３１０ダックは、２16ダックに対する割合が２３１０（１０進数）を表す。尚、フォーカス評価の基準値（Ｆ０）は、通常周囲５点の平均値で表すが、これの精度を高める場合には測定点５点を更に増やしてフォーカス値の算出精度を高める。
【００６４】
尚、マスクの複数の基準点のフォーカス電流値から算出した、パターンの測定点における予想される予想フォーカス電流値Ｆ０と、実際のパターンの測定点のフォーカス電流値との差を算出し、差が所定範囲内のときに良、所定範囲外のときに否と判定することにより、マスクの傾きによるフォーカス値に与える影響を除去している。この本願の実施例の方法の他に、マスクの複数の基準点のフォーカス電流値（マスクが傾いた場合のフォーカス電流値の違い）をもとに、マスクのパターンに実際に流す電流値を補正したり、測定した電流値（フォーカス電流値）を補正したりしなどし、マスクが傾むいていることによるフォーカス電流値の補正を行うようにしてもよい。
【００６５】
ＳＮ評価は、既述した図４の測定対象のパターンのエッジ部分の最大ピークと最小ピークとの比であって、基準データＳＮよりも大きいときに良（ＯＫ），小さいときに比（ＮＧ）と評価する。
【００６６】
ショルダ評価は、既述した図４の測定対象のパターンのエッジ部分の肩の幅（最大ピークと最小ピークとの幅）であって、所定ショルダ値よりも小さいときに良（ＯＫ）．大きいときに否（ＮＧ）と評価する。
【００６７】
テーパ幅／スロープ値は、測定対象のパターンのテーパ幅、スロープ値が所定範囲内（基準データ）のときは良（ＯＫ），範囲外のは否（ＮＧ）と評価する。
【００６８】
図６は、本発明の測定結果ファイル例を示す。
【００６９】
図６の（ａ）は、測定結果ファイル例を示す。ここでは、図示の下記の情報を対応づけて登録したものである。
【００７０】
・Ｘ座標：
・Ｙ座標：
・条件番号：
・測定値：
・評価：
ここで、Ｘ座標、Ｙ座標は、測定対象のパターンのＸ座標、Ｙ座標（例えば中心座標）である。条件番号は、判定種別を表し、ここでは、１はライン、２はスペース、３はピッチ、４は横ラインをそれぞれ表す。測定値は、条件番号で表される判定種別の測定値である。評価は、総合評価であって、図３の判定基準設定テーブル５６に設定されている全部の判定種別がＯＫ（良）のときにＯＫ（良）、１つでもＮＧ（否）のときは当該ＮＧ（否）のＴｙｐｅ（図６の（ｂ）で後述）を設定したものである。
【００７１】
図６の（ｂ）は、タイプがいずれのエラーであったかを表すテーブルを示す。ここでは、
Ｔｙｐｅ１（１）：デルタエラー
Ｔｙｐｅ１（２）：フォーカスエラー
Ｔｙｐｅ１（３）：ＳＮエラー
Ｔｙｐｅ１（４）：ショルダエラー
をそれぞれ表す。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明のシステム構成図である。
【図２】本発明の動作説明フローチャートである。
【図３】本発明の判定基準設定テーブル例である。
【図４】本発明の説明図（その１）である。
【図５】本発明の説明図（その２）である。
【図６】本発明の測定結果ファイル例である。
【図７】従来技術の説明フローチャートである。
【符号の説明】
【００７３】
１：ＳＥＭ
２：試料室
３：サンプル
４：ステージ
５：パソコン
５１：判定基準作成手段
５２：画像取得手段
５３：測定手段
５４：比較手段
５５：評価手段
５６：判定基準設定テーブル
５７：ＣＡＤデータ
５８：測定結果ファイル
５９：入力装置
６０：表示装置
【技術分野】
【０００１】
本発明は、走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定方法および測定データの判定プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、走査型電子顕微鏡を用いた測長装置において、マスク上に描画されたパターンの寸法の測定値が異常である異常点の判定は、デザイン値（ＣＡＤデータなどの設計データ）と実際の測定値との差（デルタ）や、測定できているかどうか（位置ずれやフォーカスボケなどにより測定エラーになっていないか）を判定基準にしていた。
【０００３】
例えば図７の従来技術の説明フローチャートに示すように、サンプルに応じたデルタの許容値を含むレシピを作成し（Ｓ２１）、次に、測定を行い（Ｓ２２）、測定が失敗しなかった場合はデルタの許容値を元に測定の判定を行い、測定が失敗した場合とデルタが許容値を超えた場合は異常点と判定する（Ｓ２３）。測定終了後、全測定の集計を行い（Ｓ２４）、結果を表示していた（Ｓ２５）。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上述した従来の測定方法では、デルタの許容値を用いて異常点を判定しており、デルタを算出するにはデザイン値が必要であり、サンプルによってはデザイン値が分からないものもあり、測定値の良否の判定が不可となってしまうという問題があった。
【０００５】
また、デザイン値があっても、チャージやデフォーカスなどの要因によって画像が歪んだりなどしてパターンの測定値がエラーとなったり、測定値は所定範囲内ではあるが正しい値ではない場合などの発生を防止できないなどの問題が発生した。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するため、デザイン値がわからなく、またデザイン値はわかっても外部要因により画像が歪んだりなどした場合には、その他の評価方法が必要、例えば画質評価値（ＳＮ比）やフォーカス値などを用いた画像の評価方法が考えられるが、各評価方法（評価値）の単体ではサンプルによっては異常点を判定できない場合も更にあり、そのためにそれぞれの評価値（判定基準）の許容値を設定し、複合的に判定する機能が要望されている。
【０００７】
本発明は、そのために、走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定方法において、サンプルから画像および必要に応じて画像取得時のフォーカス情報を含む画像情報を取得するステップと、取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、算出した複数の測定データについて、判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、判定した判定結果を出力するステップとを有する。
【０００８】
この際、フォーカスは、サンプル上の基準位置におけるフォーカス値から予想されるパターンの位置の予想フォーカス値と、サンプル上のパターンの位置における実際のフォーカス値との差とするようにしている。
【０００９】
また、デルタ、ＳＮ、シュルダ、スロープ値／テーパ幅は、サンプル上のパターンの信号強度分布からそれぞれ算出するようにしている。
【００１０】
また、判定基準テーブルにはサンプルに対応づけて測定データの良否を判定する複数の判定基準を登録し、判定時には登録されている複数の判定基準をもとに良否の判定を行い、登録されていない判定基準については良否の判定を行わないようにしている。
【００１１】
また、良否の判定で否と判定されたパターンについて、測定する分割数を増やす、足し合わせるサミング数を増やす、および信号波形の最大値／最小値を所定の閾値に変える、のいずれか１つ以上を実行して測定精度を向上させ、再測定して良否を再判定するようにしている。
【発明の効果】
【００１２】
本発明は、デザイン値がわからなく、またデザイン値はわかっても外部要因により画像が歪んだりなどした場合には、その他の評価方法が考えられるが、各評価方法（評価値）の単体ではサンプルによっては異常点を判定できない場合も更にあり、そのためにサンプルに応じた評価値（判定基準）の許容値をそれぞれ設定し、複合的に判定して判定精度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明は、デザイン値がわからなく、またデザイン値はわかっても外部要因により画像が歪んだりなどした場合には、その他の評価方法が考えられるが、各評価方法（評価値）の単体ではサンプルによっては異常点を判定できない場合も更にあり、そのためにそれぞれのサンプルに応じた評価値（判定基準）の許容値をそれぞれ設定し、複合的に判定して判定精度を向上させることを実現した。
【実施例１】
【００１４】
図１は、本発明のシステム構成図を示す。
【００１５】
図１において、ＳＥＭ１は、走査型電子顕微鏡の鏡筒であって、ここでは、当該ＳＥＭ１の鏡筒を測長装置に用いたものである。ＳＥＭ１の鏡筒は、公知の電子銃、集束レンズ、対物レンズ、走査コイルなどから構成され、電子銃から放出された電子線ビームは、集束レンズで集束され、当該集束された電子線ビームが更に対物レンズでサンプル３上にフォーカス（焦点合わせ）され、フォーカスされた状態で走査コイルにより平面上でＸ方向およびＹ方向に走査される。そして、電子線ビームがサンプル３上を走査されたときに放出された２次電子、反射した反射電子、吸収した吸収電子などが図示外の検出器で検出され、表示装置６０の画面上に拡大された像（例えば２次電子画像など）を表示する。
【００１６】
試料室２は、サンプル３、ステージ４などを収納する真空の容器であって、ここでは、ＳＥＭ１を構成する対物レンズにより電子線ビームを集束して走査するサンプル３、サンプル３を搭載してＸ方向、Ｙ方向に図示外のレーザ干渉計で精密に位置測定しつつ移動させるステージ４などを真空中に収納する容器である。
【００１７】
サンプル３は、マスク、ウェハなどのサンプルであって、ここでは、マスク、ウェハ上に形成された微細なパターンを持つサンプルである。
【００１８】
ステージ４は、サンプル３を所定位置に正確に移動させるものであって、図示外の公知のレーザ干渉計により位置をそれぞれ計測しながら移動させるものである。
【００１９】
パソコン５は、ＳＥＭ１、ステージ４などをプログラムに従い制御するコンピュータであって、判定基準作成手段５１、画像取得手段５２、測定手段５３、比較手段５４、評価手段５５、判定基準設定テーブル５６、ＣＡＤデータ５７、測定結果ファイル５８、入力装置５９、および表示装置６０などから構成されるものである。
【００２０】
判定基準作成手段５１は、サンプルに対応づけて当該サンプル上に形成されたパターンの判定基準を作成し、判定基準設定テーブル５６に登録するものである（後述する図２から図６参照）。
【００２１】
画像取得手段５２は、ＳＥＭ１，ステージ４などを制御し、ＣＡＤデータ５７（ＣＡＤデータがないときはサンプル３上の所定基準位置をもとに指定されたパターンの座標情報）をもとにサンプル３である例えばマスク上のパターンを所定位置に位置づけ、当該位置づけた状態で電子線ビームをフォーカスして走査し、画像を取得するものである（後述する図２から図６を参照）。
【００２２】
測定手段５３は、画像取得手段５２によって取得した画像をもとに、パターンの測長などを行うものである（後述する図２から図６を参照）。
【００２３】
比較手段５４は、測定手段５３で測定した結果を、判定基準設定テーブル５６を参照して比較し、良否を判定するものである。
【００２４】
評価手段５５は、比較手段５４で比較した結果をもとに、評価を行うものである（後述する図２から図６を参照）。
【００２５】
判定基準設定テーブル５６は、サンプル３に対応づけて複数の判定基準を予め設定したものである（後述する図３などを参照）。
【００２６】
ＣＡＤデータ５７は、サンプル３上に形成したパターンのＣＡＤデータであって、設計データの一例である。
【００２７】
測定結果ファイル５８は、測定結果を格納するファイルである（後述する図６を参照）。
【００２８】
入力装置５９は、表示装置６０上から各種データを入力したり、指示したりなどするものであって、マウス、キーボード、タッチパネルなどである。
【００２９】
表示装置６０は、画像などを表示する表示装置である。
【００３０】
次に、図２のフローチャートの順番に従い、図１の構成の全体の動作を説明する。
【００３１】
図２は、本発明の動作説明フローチャートを示す。
【００３２】
図２において、ステップＳ１は、ＣＡＤデータを取得する。これは、指定されたマスクの設計データであるＣＡＤデータを取得する。尚、ＣＡＤデータがないときは、サンプル３上の測定対象のパターンの座標データなどを取得する。
【００３３】
ステップＳ２は、測定箇所の指定を行う。これは、ステップＳ１で取得したＣＡＤデータなどの上で、測定箇所を利用者が指定、あるいは予め指定された測定箇所（光学顕微鏡などの低倍率の画像で観察して指定された測定箇所（測定座標））を取り込む。
【００３４】
ステップＳ３は、マスクの画像を取得する。これは、図１の画像取得手段５２が、ステップＳ２で指定された測定箇所を含む画像（例えば２次電子画像）を取得する。
【００３５】
ステップＳ４は、パターンの測定を行う。これは、ステップＳ３で取得した画像の信号強度分布をもとに、指定されたパターンの測定データの測定（算出）を行う。
【００３６】
ステップＳ５は、比較する。これは、図１の比較手段５３が、ステップＳ４で算出したパターンの測定データと、ステップＳ１で取得したＣＡＤデータの値（設計値）とを比較する。ここでは、例えばパターンのライン幅を算出する場合には、各測定点の近傍の２０ラインの信号強度分布から各測定点のパターンを横切る幅（平均の幅（測定値））をそれぞれ算出し、更にこれら算出した幅（測定値）とＣＡＤデータとをそれぞれ比較する。尚、フォーカス値については、マスク上の基準点のフォーカス値から予想される予想フォーカス値と、当該マスク上の各パターンのフォーカス値との差をそれぞれ算出して比較する。
【００３７】
ステップＳ６は、平均を算出する。これは、ステップＳ５で比較した複数の測定値と、ＣＡＤデータとの平均を算出する。ここでは、判定種別（デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ値などの判定種別）についてそれぞれ平均を算出し、当該平均をもとに許容値を加味した判定基準データ（良否を判定するための判定基準データ）を算出、例えば、
判定種別 ： 判定基準データ
・デルタ ： ±３０ｎｍ
・フォーカス： 予想値からのずれ量が２３１０／２16以内
・ＳＮ ： ２．２１３以上
・ショルダ ： ２１ｎｍ以内
・その他（テーパ幅／スロープ値）：（Ｔ１〜Ｔ２）ｎｍ／（Ｓ１〜Ｓ２）
のように算出する。尚、フォーカスは、マスク上の基準点のフォーカス値から予想される予想フォーカス値と、パターン上の実際のフォーカス値との平均を求め、当該平均をもとに許容値を加味して判定基準データとして算出する（通常のマスクの平坦度であれば許される範囲内（平均値に実験で求めた許容値を加味した値）を判定基準データとして算出する）。
【００３８】
ステップＳ７は、ステップＳ６で算出したマスク上の全パターンの測定種別（ライン、スペース、ドットなどの測定種別）毎の判定基準データを登録する。これにより、サンプル上のパターンについて、当該パターン（測定種別毎）の良否を判定する判定基準データを算出して登録することが可能となる。
【００３９】
以上のステップＳ１からステップＳ７により、マスク上のサンプル毎（更に測定種別毎）の測定データを求め、当該測定データから平均を算出して許容値を加味して判定基準データを算出して判定基準設定テーブル５６に図３に示すように判定種別毎（デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ値）に登録することが可能となる。
【００４０】
次に、マスク上のパターンの測長時の動作を説明する。
【００４１】
ステップＳ８は、評価する。これは、ステップＳ１からＳ４で測定した測定値と、既述した図３の判定基準設定テーブル５６に登録されている当該測定対象のマスクに適用される判定基準データとを比較して評価する（良否を判定する）。例えばステップＳ１からＳ４で測定したパターンの幅の測定値が図３の判定基準設定テーブル５６の判定名ａａａ＿ｂｂｂのエントリのデルタの値の範囲内にあるときは良、範囲外のときは否と判定する。他の判定種別（フォーカス、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ）についても同様に良否を判定する。
【００４２】
ステップＳ９は、結果を表示する。これは、ステップＳ８で評価した結果（良否）および総合結果（１つでも否があるときは総合結果が否）を表示する。
【００４３】
以上のステップＳ１からＳ４、Ｓ８、Ｓ９により、マスク上のパターンについて測定種別毎（ライン、スペース、ドットなどの測定種別毎）に測定した実測値について、当該マスクに対応する図３の判定基準設定テーブル５６のエントリの判定種別毎の基準データをもとに各判定種別毎の良否を判定し、更に総合結果を判定することが可能となる。これにより、１つの判定種別ではなく、図３の判定基準設定テーブル５６に設定した判定種別の基準データに従い複合的に総合判定（ＣＡＤデータがないときはデルタの基準データなしなど）することを自動的に行うことが可能となる。
【００４４】
図３は、本発明の判定基準設定テーブル例を示す。図示の判定基準設定テーブル５６は、既述した図２のステップＳ１からＳ７の手順で登録されたものであって、マスクに対応づけて判定名を登録し、当該判定名で指定されたエントリの基準データをもとに、既述した図２のステップＳ１からＳ４、Ｓ８、Ｓ９の手順でマスク上のパターンの測定値の良否、更に、複合的な総合結果を自動判定することが可能となる。
【００４５】
ここで、判定名は、マスクに対応づけた判定名であって、下段に記載したように、マスクの種類（ハーフトーン、バイナリマスク）、マスクメーカ（Ａ社、Ｂ社）などにより分類した判定名である。
【００４６】
デルタ、フォーカス、ＳＮ、ショルダ、テーパ幅／スロープ値は、判定種別であって、マスク上のパターンの測定値の良否を判定する判定種別である。
【００４７】
デルタは、ＣＡＤデータと、実測値との差をもとに良否を判定する基準である。
【００４８】
フォーカスは、マスク上の基準点のフォーカス値から予想される予想フォーカス値と、パターンの測定点における実際のフォーカス値との差をもとに良否を判定する基準である（基準データを超えたときは否、超えないときは良と判定）（図５参照）。ここで、例えば２３１０は、２16分の２３１０を表す、デフォーカス量がこれ以下のときは良（フォーカスされている）、以上のときは（フォーカスされていない）と判定する。
【００４９】
ＳＮは、パターンの信号強度分布上のエッジ部分の最大ピークと、最小ピークとの比であって、例えば２．２１３以上のときは良、以下のときは否と判定する基準データである（図４参照）。
【００５０】
ショルダは、図４に示すように、パターンのエッジ部分のショルダ（肩）部分の幅である。
【００５１】
テーパ幅は、図４の信号強度分布の最大ピーク（あるいは所定閾値１）と最小ピーク（所定閾値２）との間の幅である。スロープ値は、例えば図４の信号強度分布の（（閾値０．９のときのパターン幅）−（閾値０．１のときのパターン幅））／（０９．−０．１）である（特願２００５−１９４８１９号参照）。これらテーパ幅、スロープ値が所定範囲（基準データ）内のときに良、それ以外のときに否と判定する。
【００５２】
図４は、本発明の説明図（その１）を示す。
【００５３】
図４の（ａ）は、画像例を示す。図示の画像は、マスクのパターン上のラインの画像（２次電子画像）を示す。
【００５４】
図４の（ｂ）は、図４の（ａ）のラインの信号強度分布の例を示す。図４の（ａ）の画像（２次電子画像）の場合には、ラインの両端で上方向と下方向の図示の信号波形がそれぞれ得られる。そして、当該信号波形上で既述したデルタ、ＳＮ，ショルダ、テーパ幅／スロープ値をそれぞれ測定する。
【００５５】
デルタの場合には、ラインの幅を測定する場合、ラインの左と右のエッジ部分の例えば最大ピークの間の幅を測定する（実際は、測定点のラインの近傍の２０ラインについて測定してその平均値を求めて実測値とする）。測定した実測値と、ＣＡＤデータ上のデータとの差がデルタとなり、基準データの範囲内のときに良、範囲外のときに否と判定する。
【００５６】
フォーカスは、図４の（ａ）の画像を取得したときのフォーカス電流（対物レンズのレンズ電流値）と、マスクの基準点にフォーカスしたときのフォーカス電流（対物レンズのレンズ電流値）から予想される予想フォーカス値との差である。当該差が、基準データの範囲内のときにフォーカスは良、それ以外は否と判定する。
【００５７】
ＳＮは、ラインのエッジ部分の最大ピークの値Ｓと、最小ピークの値Ｎとの比である。パターンの信号強度分布のＳＮが、ＳＮの基準データよりも大きいときは良、小さいときは否と判定する。
【００５８】
ショルダは、信号強度分布の図４の（ｂ）の図示の肩の部分の幅（最大ピークと最小ピークとの幅）である。パターンの信号強度分布のショルダの値が、ショルダの基準データの値より小さいときは良、大きいときは否と判定する。
【００５９】
テーパ幅／スロープ値は、既述したように、前者は信号強度波形の例えば最大ピーク値と最小ピーク値との幅、スロープ値は最大ピーク値と最小ピーク値との差を規格化した値である。パターンのテーパ幅／スロープ値が基準データの範囲内のときは良、範囲外のときは否と判定する。
【００６０】
尚、良否の判定で否と判定されたパターンについては、その測定精度を向上させて再測定するために、測定する分割数を増やしたり、測定データの足し合わせるサミング数を増やしたり、更に、信号強度分布の波形の最大値／最小値を所定の閾値に変えたりなどして測定精度をより向上させ、再測定して良否の判定を向上させるようにする。
【００６１】
図５は、本発明の説明図（その２）を示す。これは、各基準データの良否の判定方法をわかり易く図で表したものである。
【００６２】
図５において、デルタ評価は、平均を中心に、左右に所定許容値を持つ基準データであって、これの範囲内のときは良（ＯＫ）、範囲外のときは否（ＮＧ）と判定する。
【００６３】
フォーカス評価は、マスクの基準点のフォーカス電流値から予想される予想フォーカス値（予想フォーカス電流値）Ｆ０を中心に、ここでは、左右に２３１０ダックだけの許容値の範囲内のときは良（ＯＫ）、範囲外のときは否（ＮＧ）と評価する。ここで、２３１０ダックは、２16ダックに対する割合が２３１０（１０進数）を表す。尚、フォーカス評価の基準値（Ｆ０）は、通常周囲５点の平均値で表すが、これの精度を高める場合には測定点５点を更に増やしてフォーカス値の算出精度を高める。
【００６４】
尚、マスクの複数の基準点のフォーカス電流値から算出した、パターンの測定点における予想される予想フォーカス電流値Ｆ０と、実際のパターンの測定点のフォーカス電流値との差を算出し、差が所定範囲内のときに良、所定範囲外のときに否と判定することにより、マスクの傾きによるフォーカス値に与える影響を除去している。この本願の実施例の方法の他に、マスクの複数の基準点のフォーカス電流値（マスクが傾いた場合のフォーカス電流値の違い）をもとに、マスクのパターンに実際に流す電流値を補正したり、測定した電流値（フォーカス電流値）を補正したりしなどし、マスクが傾むいていることによるフォーカス電流値の補正を行うようにしてもよい。
【００６５】
ＳＮ評価は、既述した図４の測定対象のパターンのエッジ部分の最大ピークと最小ピークとの比であって、基準データＳＮよりも大きいときに良（ＯＫ），小さいときに比（ＮＧ）と評価する。
【００６６】
ショルダ評価は、既述した図４の測定対象のパターンのエッジ部分の肩の幅（最大ピークと最小ピークとの幅）であって、所定ショルダ値よりも小さいときに良（ＯＫ）．大きいときに否（ＮＧ）と評価する。
【００６７】
テーパ幅／スロープ値は、測定対象のパターンのテーパ幅、スロープ値が所定範囲内（基準データ）のときは良（ＯＫ），範囲外のは否（ＮＧ）と評価する。
【００６８】
図６は、本発明の測定結果ファイル例を示す。
【００６９】
図６の（ａ）は、測定結果ファイル例を示す。ここでは、図示の下記の情報を対応づけて登録したものである。
【００７０】
・Ｘ座標：
・Ｙ座標：
・条件番号：
・測定値：
・評価：
ここで、Ｘ座標、Ｙ座標は、測定対象のパターンのＸ座標、Ｙ座標（例えば中心座標）である。条件番号は、判定種別を表し、ここでは、１はライン、２はスペース、３はピッチ、４は横ラインをそれぞれ表す。測定値は、条件番号で表される判定種別の測定値である。評価は、総合評価であって、図３の判定基準設定テーブル５６に設定されている全部の判定種別がＯＫ（良）のときにＯＫ（良）、１つでもＮＧ（否）のときは当該ＮＧ（否）のＴｙｐｅ（図６の（ｂ）で後述）を設定したものである。
【００７１】
図６の（ｂ）は、タイプがいずれのエラーであったかを表すテーブルを示す。ここでは、
Ｔｙｐｅ１（１）：デルタエラー
Ｔｙｐｅ１（２）：フォーカスエラー
Ｔｙｐｅ１（３）：ＳＮエラー
Ｔｙｐｅ１（４）：ショルダエラー
をそれぞれ表す。
【図面の簡単な説明】
【００７２】
【図１】本発明のシステム構成図である。
【図２】本発明の動作説明フローチャートである。
【図３】本発明の判定基準設定テーブル例である。
【図４】本発明の説明図（その１）である。
【図５】本発明の説明図（その２）である。
【図６】本発明の測定結果ファイル例である。
【図７】従来技術の説明フローチャートである。
【符号の説明】
【００７３】
１：ＳＥＭ
２：試料室
３：サンプル
４：ステージ
５：パソコン
５１：判定基準作成手段
５２：画像取得手段
５３：測定手段
５４：比較手段
５５：評価手段
５６：判定基準設定テーブル
５７：ＣＡＤデータ
５８：測定結果ファイル
５９：入力装置
６０：表示装置
【特許請求の範囲】
【請求項１】
走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定方法において、
サンプルから画像および必要に応じて画像取得時のフォーカス情報を含む画像情報を取得するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、
前記算出した複数の測定データについて、前記判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、
前記判定した判定結果を出力するステップと
を有する測定データの判定方法。
【請求項２】
前記フォーカスは、サンプル上の基準位置におけるフォーカス値から予想されるパターン位置における予想フォーカス値と、サンプル上のパターンの位置における実際のフォーカス値との差としたことを特徴とする請求項１あるいは請求項２記載の測定データの判定方法。
【請求項３】
前記デルタ、ＳＮ、シュルダ、スロープ値／テーパ幅は、サンプル上のパターンの信号強度分布からそれぞれ算出したことを特徴とする請求項１から請求項２のいずれかに記載の測定データの判定方法。
【請求項４】
前記判定基準テーブルにはサンプルに対応づけて測定データの良否を判定する複数の判定基準を登録し、判定時には当該登録されている複数の判定基準をもとに良否の判定を行い、登録されていない判定基準については良否の判定を行わないことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の測定データの判定方法。
【請求項５】
前記良否の判定で否と判定されたパターンについて、測定する分割数を増やす、足し合わせるサミング数を増やす、および信号波形の最大値／最小値を所定の閾値に変える、のいずれか１つ以上を実行して測定精度を向上させ、再測定して良否を再判定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の測定データの判定方法。
【請求項６】
走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定プログラムにおいて、
コンピュータに、
サンプルから画像および必要に応じて画像取得時のフォーカス情報を含む画像情報を取得するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、
前記算出した複数の測定データについて、前記判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、
前記判定した判定結果を出力するステップと
結果を出力するステップと
を実行させる測定データの判定プログラム。
【請求項１】
走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定方法において、
サンプルから画像および必要に応じて画像取得時のフォーカス情報を含む画像情報を取得するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、
前記算出した複数の測定データについて、前記判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、
前記判定した判定結果を出力するステップと
を有する測定データの判定方法。
【請求項２】
前記フォーカスは、サンプル上の基準位置におけるフォーカス値から予想されるパターン位置における予想フォーカス値と、サンプル上のパターンの位置における実際のフォーカス値との差としたことを特徴とする請求項１あるいは請求項２記載の測定データの判定方法。
【請求項３】
前記デルタ、ＳＮ、シュルダ、スロープ値／テーパ幅は、サンプル上のパターンの信号強度分布からそれぞれ算出したことを特徴とする請求項１から請求項２のいずれかに記載の測定データの判定方法。
【請求項４】
前記判定基準テーブルにはサンプルに対応づけて測定データの良否を判定する複数の判定基準を登録し、判定時には当該登録されている複数の判定基準をもとに良否の判定を行い、登録されていない判定基準については良否の判定を行わないことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の測定データの判定方法。
【請求項５】
前記良否の判定で否と判定されたパターンについて、測定する分割数を増やす、足し合わせるサミング数を増やす、および信号波形の最大値／最小値を所定の閾値に変える、のいずれか１つ以上を実行して測定精度を向上させ、再測定して良否を再判定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の測定データの判定方法。
【請求項６】
走査型電子顕微鏡を用いて測定したサンプル上のパターンの測定データの判定プログラムにおいて、
コンピュータに、
サンプルから画像および必要に応じて画像取得時のフォーカス情報を含む画像情報を取得するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上の測定対象のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準をそれぞれ作成して判定基準テーブルに登録するステップと、
前記取得した画像および必要に応じて取得した画像情報をもとに、サンプル上のパターンの、デルタ、フォーカス、ＳＮ，ショルダ、スロープ値／テーパ幅を含むうちから複数の判定基準に対応する測定データをそれぞれ算出するステップと、
前記算出した複数の測定データについて、前記判定基準テーブルから取り出した複数の判定基準をもとにそれぞれ良否を判定するステップと、
前記判定した判定結果を出力するステップと
結果を出力するステップと
を実行させる測定データの判定プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２０１２−２２１７４０（Ｐ２０１２−２２１７４０Ａ）
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−８６３７７（Ｐ２０１１−８６３７７）
【出願日】平成２３年４月８日（２０１１．４．８）
【出願人】（５９１０１２６６８）株式会社ホロン (63)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２４年１１月１２日（２０１２．１１．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年４月８日（２０１１．４．８）
【出願人】（５９１０１２６６８）株式会社ホロン (63)
【Ｆターム（参考）】
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