表面観察装置および表面観察方法
【課題】初心者であっても、試行錯誤することなく、様々な評価対象パターンに対して、最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置を実現する技術の提供。
【解決手段】画像処理部から評価画像入力部に複数の評価画像が入力される（ステップ９０１）。入力された評価画像はディスプレイ１１５に表示され、ユーザはディスプレイを参照しながらユーザの評価基準で画像を並べ替えて評価基準を定義する（ステップ９０２）。入力された評価画像に対して複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ９０３）。各評価指標における評価値と、ユーザが定義した評価基準とを比較して、相関係数を算出して（ステップ９０４）、ユーザが定義した評価基準に対して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を、最も近い評価基準として自動選択する（ステップ９０５）。相関係数順に、画像が並びけられ、ディスプレイに評価値順に一覧表示される（ステップ９０６）。
【解決手段】画像処理部から評価画像入力部に複数の評価画像が入力される（ステップ９０１）。入力された評価画像はディスプレイ１１５に表示され、ユーザはディスプレイを参照しながらユーザの評価基準で画像を並べ替えて評価基準を定義する（ステップ９０２）。入力された評価画像に対して複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ９０３）。各評価指標における評価値と、ユーザが定義した評価基準とを比較して、相関係数を算出して（ステップ９０４）、ユーザが定義した評価基準に対して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を、最も近い評価基準として自動選択する（ステップ９０５）。相関係数順に、画像が並びけられ、ディスプレイに評価値順に一覧表示される（ステップ９０６）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観察条件を登録したレシピに基づき、様々な観察条件で試料の表面の観察を行なう表面観察装置および表面観察方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造等において、高い歩留りを確保するためには、製造工程で発生する欠陥を早期に発見して、対策を施すことが重要である。近年、半導体の微細化に伴い、微小な欠陥であっても、歩留りに与える影響を無視できなくなり、観察対象となる欠陥の多様化が進んでいる。
【０００３】
ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）式欠陥観察装置は、このような多様な欠陥を観察するための装置であり、一般に上位の検査装置で検出した欠陥位置をもとに、欠陥を観察するものである。ところが、半導体の微細化に伴い、上位の検査装置では欠陥が検出できない事例が増えたため、ＳＥＭ式観察装置で、観察位置・範囲をＳＥＭ式観察装置上で設定して観察する定点観察機能の重要性が高まってきている。
【０００４】
また、定点観察、特に半導体製造工程におけるプロセスモニタリングの用途では、測長ＳＥＭが用いられてきた。測長ＳＥＭでは、指定パターンの長さを計測して、管理値とすることで、プロセスの完成度を定量化している。ところが、測長対象となるパターンの変動が大きすぎる場合、例えば、ラインパターンのオープンやショートなど、極端なプロセス変動に弱いという欠点がある。
【０００５】
さらに、ユーザの評価指標が多様化しており、測長値だけでは、十分な評価ができない事例が発生しており、ＳＥＭ式欠陥観察装置の定点観察機能を用いて、様々な評価指標で、プロセスの完成度を定量化したいという要望が増加してきている。
【０００６】
このため、特許文献１に記載の技術では、評価対象パターンに応じて、複数のパターンエッジ検出アルゴリズムを使い分け、測長精度を向上させる方法が開示されている。
【０００７】
また、特許文献２に記載の技術では、欠陥検査装置において、欠陥画像や算出したコントラスト、輝度分布を並べて表示し、ユーザが最適テスト条件を選択することが容易となるように、構成されている。
【０００８】
さらに、特許文献２に記載の技術では、欠陥検査装置において、画面上に設定条件毎の画像を一覧表示すると共に評価指標も一覧表示することにより、ユーザによる最適な条件選択を支援している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−１４７１１３号公報
【特許文献２】特開２００２−３０３５８６号公報
【特許文献３】特開２００４−２９４３５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、特許文献１に開示されている方法により、評価対象パターンに応じて、最適な測長アルゴリズムを選択することができるが、プロセスの完成度を定量化する場合には、評価対象パターンは、多様で、測長値のみでは評価できない事例が増加している。
【００１１】
また、測長値をはじめ、複数の評価指標を搭載した装置が存在するが、複数の評価指標のうち、最適な評価指標を選択する作業は、特に、初心者にとっては困難な作業である。
【００１２】
特許文献２や３のように、欠陥画像や算出したコントラスト、輝度分布を並べて表示したり、評価指標も一覧表示することにより、ユーザによる条件選択の支援を行なうことはできるが、依然として、複数の条件からユーザが最適な条件を選択する必要があり、初心者にとっては、依然として困難な作業であった。また、熟練者であっても、さらに短時間に最適条件を判断することができれば、欠陥検査の時間短縮が可能であるが、従来の技術では、欠陥検査の時間短縮が困難であった。
【００１３】
本発明の目的は、初心者であっても、試行錯誤することなく、様々な評価対象パターンに対して、最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置および表面観察方法を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明は、次のように構成される。
【００１５】
試料の表面を観察する表面観察装置において、試料の表面の複数部分の表面画像を処理する画像処理部と、この画像処理部により処理された複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出する指標別評価値算出部と、入力手段により入力された評価基準と上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択する相関係数算出部と、相関係数算出部により選択された最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示する表示部とを備える。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、初心者であっても、試行錯誤することなく、観察画像に最適な評価指標を選択できるため、指標選択に要する時間を削減することができる。また、既存の評価指標を組み合わせて新たな評価指標を作成することができるので、ソフトウェア開発のコストを抑えて、新たな評価指標を導入することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明が適用されるＳＥＭ式欠陥観察装置の概略構成図である。
【図２】本発明の実施例の動作フローチャートであり、複数の評価指標で評価値を算出し、ユーザの評価基準に合う評価指標を選択する手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、複数の評価指標別、評価値順に画像を一覧表示する例を示す図である。
【図４】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特に基準画像を表示する例を示す図である。
【図５】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特にウェーハマップを表示する例を示す図である。
【図６】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特に撮像条件を表示する例を示す図である。
【図７】本発明の実施例の動作を示すフローチャートであり、複数の評価指標で評価値を算出し、ユーザの評価基準に合う評価指標を選択する手順において、サンプリングにより評価対象を限定することで、処理時間を短縮するフローチャートである。
【図８】本発明の実施例における処理時間短縮のためのサンプリングの説明図である。
【図９】本発明の実施例の動作を示すフローチャートであり、画像を並べ替えることで評価基準を定義し、定義した評価基準に最も近い評価指標を自動選択する動作フローチャートである。
【図１０】本発明の実施例における全体制御部の内部機能ブロック図である。
【図１１】本発明の実施例において、画像を並べ替えることで、評価基準を定義する手順を示す説明図である。
【図１２】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、ユーザが定義した評価基準と、各評価指標での評価結果、さらには各評価指標における各画像の評価内容の詳細を確認することができる例を示す図である。
【図１３】本発明の実施例の動作フローチャートであり、画像を並べ替えることで評価基準を定義し、定義した評価基準に最も近い評価指標を自動選択する手順において、サンプリングにより評価対象を限定することで、評価基準の設定作業、および評価値の算出処理時間を短縮するフローチャートである。
【図１４】本発明の実施例の動作フローチャートであり、既存の評価指標を合成して新たな評価指標を作成するフローチャートである。
【図１５】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、指令合成評価指標を設定、確認する例を示す図である。
【図１６】本発明の実施例であり、複数の表面監察装置についてネットワークを介して接続するネットワークシステムの一例を示す図である。
【図１７】本発明の実施例であり、複数の表面監察装置についてネットワークを介して接続するネットワークシステムの他の例を示す図である。
【００１８】
観察画像の評価機能を有する、観察装置のネットワークシステムの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【実施例１】
【００２０】
本発明の実施例１について説明する。
【００２１】
図１は、本発明の表面観察装置の一例であるＳＥＭ式欠陥観察装置の概略構成図である。図１において、ＳＥＭ式欠陥観察装置は、電子銃１０１、レンズ１０２、偏向器１０３、対物レンズ１０４、ステージ１０６、二次粒子検出器１０９、電子光学系制御部１１０、Ａ／Ｄ変換部１１１、ステージ制御部１１２、全体制御部１１３、画像処理部１１４、ディスプレイ１１５、キーボード１１６、記憶装置１１７、マウス１１８を備えている。
【００２２】
電子銃１０１から発射された電子ビーム１０７は、レンズ１０２で集束され、偏向器１０３で偏向された後、対物レンズ１０４で集束されて、試料１０５に照射される。電子ビーム１０７が照射された試料１０５から、試料の形状や材質に応じて二次電子や反射電子等の二次粒子１０８が発生する。
【００２３】
発生した二次粒子１０８は、二次粒子検出器１０９で検出され、Ａ／Ｄ変換部１１１でデジタル信号に変換されて、ＳＥＭ画像が形成される。生成したＳＥＭ画像を使用して、欠陥検出などの画像処理が画像処理部１１４で実行される。レンズ１０２、偏向器１０３、対物レンズ１０４の制御は、電子光学系制御部１１０で行われる。試料１０５の位置制御は、ステージ制御部１１２により制御されたステージ１０６で実行される。全体制御部１１３は、キーボード１１６、マウス１１８、記憶装置１１７からの入力を解釈し、電子光学系制御部１１０、ステージ制御部１１２、画像処理部１１４等を制御して、必要に応じてディスプレイ１１５、記憶装置１１７に処理内容を出力する。
【００２４】
図２は、ユーザの評価指標に最も近い評価指標を選択する手順を示すフローチャートである。
【００２５】
ここで、評価指標の具体例としては、観察画像と基準画像との差分面積、差分面積から算出される欠陥個数、観察画像と基準画像との比較した相関値、観察画像における特定パターンの大きさ、形状、色、特定パターン間の距離等がある。
【００２６】
図２において、まず、複数の評価画像を入力する（ステップ２０１）。入力された複数の評価画像のそれぞれに対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ２０２）。このとき、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、評価値算出の処理時間を短縮することができる。評価結果は、評価指標別に、評価値順に並べて画像表示する（ステップ２０３）。ユーザは評価値順に表示された画像を確認して、最適と思われる評価指標を容易に選択することができる（ステップ２０４）。
【００２７】
図３は、複数の評価指標で評価した結果を一覧表示したＧＵＩの一例を示す図である。図３において、指標１〜４の４種類の評価指標で評価した結果を表示している。指標１〜４のうちのいずれかのラジオボタン３０１を選択することにより、一つの指標を選択することができる。
【００２８】
各評価指標に基づき算出した評価値の昇順または降順に、複数の評価画像に対して通し番号３０２を割り当てて表示している。評価指標の良し悪しを容易に確認できるように、ページ単位のスクロールボタン３０３と画像単位のスクロールボタン３０４を配置している。
【００２９】
図４は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図４において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域４０１に表示している。サムネイル上で選択した画像４０２は拡大画像４０３として拡大表示される。拡大画像４０３と並べて、基準画像４０４を表示する。
【００３０】
基準画像４０４とは、Ｇｏｌｄｅｎ Ｉｍａｇｅとも表現される画像で、一般に、この基準画像４０４と評価画像４０３とを比較して、差分を抽出し、この差分から評価値を算出する。差分を評価画像上に、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示することで、基準画像との違いを明確に判断することができる。４０５は差分表示を示し、４０６は評価値を示す。評価値を示すことで、評価指標の妥当性を、より詳細に確認することができる（図示した例では、評価値は７６）。
【００３１】
図５は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図５において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域５０１に表示している。サムネイル上で選択した画像５０２は拡大画像５０３として拡大表示する。拡大表示した画像５０３の近辺には、基準画像との差分を、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示する（差分表示５０５）。また、選択画像の評価値５０６が分かると、指標選択のための詳細情報として役に立つ。さらに、選択した画像がウェーハ上のどの位置に存在するか確認できるように、ウェーハマップ５０４を表示する。
【００３２】
図６は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図６において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域６０１に表示している。サムネイル上で選択した画像６０２は拡大画像６０３として拡大表示する。拡大表示した画像６０３の近辺には、基準画像との差分を、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示する（差分表示６０５）。また、選択画像の評価値６０６が分かると、指標選択のための詳細情報として役に立つ。さらに、評価画像の取得条件、例えばＦＯＶ（視野サイズ）、Ｍａｇ（倍率）、Ｖａｃ（加速電圧）、Ｉｐ（プローブ電流）、評価値１（評価指標１による評価値）、評価値２（評価指標２による評価値）等を、インフォメーション６０４として表示することで、より詳細な解析が可能となる。
【００３３】
図７は、ユーザが求める評価指標に最も近い評価指標を選択する手順で、サンプリングを導入することで、評価値算出処理時間を短縮するフローチャートである。
【００３４】
図７において、まず、複数の評価画像を入力する（ステップ７０１）。次に、複数の評価指標で評価したい画像を選択する（ステップ７０２）。サンプリングした結果に対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ７０３）。評価値を算出した画像は、評価指標別に、評価値順に並べ替えて一覧表示する（ステップ７０４）。評価指標別、評価値順の画像一覧から、ユーザの評価指標に最も近い評価指標を選択する（ステップ７０５）。
【００３５】
このように、全入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出するのではなく、評価対象とする画像を代表的な画像に限定することで、評価値算出の処理時間を短縮することができる。さらに、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、評価値算出の処理時間を大幅に短縮することができる。
【００３６】
評価対象を限定して得られた結果に対して不安がある場合には、全入力画像を対象に評価値を算出し（ステップ７０６）、評価値順に画像を並べ替えて表示することも可能である（ステップ７０７）。この場合でも、選択した1種類の評価指標でのみ評価値を算出するので、サンプリングをしない場合と比較して、処理時間は短縮できる。
【００３７】
図８は、Ｎ個の全入力画像８０１から、Ｍ（Ｎ以下の値）個の評価対象画像８０２を選択するサンプリングの概念図である。サンプリングはユーザが選択してもよいし、自動でサンプリングしてもよい。
【００３８】
自動サンプリングの場合、ランダムサンプリングでもよいが、より代表的と思われる画像を選択するためには、例えば、ＳＥＭ画像の場合は、輝度値のヒストグラム分布を算出し、分布に差がある画像を選択するなど、サンプリングアルゴリズムを工夫することで、必要最小限のサンプルで評価結果の精度を向上させることができる。但し、サンプリングのための解析処理時時間がかかり過ぎると、本来の目的である時間短縮の効果が薄くなるので、バランスに注意する必要がある。
【００３９】
図９は、ユーザの希望する評価基準で画像を並べ替えることで、予め最適な評価基準指標を定義し、その定義に最も近い評価基準（評価指標）を自動選択する手順を示すフローチャートである。
【００４０】
また、図１０は、図９に示したフローチャートの動作を実行する全体制御部１１３の内部機能ブロック図である。
【００４１】
図９及び図１０において、画像処理部１１４から評価画像入力部１１３ａに、複数の評価画像が入力される（ステップ９０１）。次に、入力された評価画像は、指標別評価値算出部１１３ｂ、表示画像制御部１１３ｄを介してディスプレイ１１５に表示される。
【００４２】
続いて、ユーザは、キーボード１１６、マウス１１８等を使用して、ディスプレイ１１５を参照しながら、画像評価画像に対して、ユーザの評価基準で画像を並べ替えることで、評価基準を定義する（ステップ９０２）。この定義は、キーボード１１６、マウス１１８から、表示画像制御部１１３ｄを介して指標別評価値算出部１１３ｂに入力される。
【００４３】
次に、入力された評価画像に対して、指標別評価値算出部１１３ｂは複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ９０３）。そして、ユーザ評価基準画像並び替え処理部１１３ｅ及び相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆは、各評価指標と、ユーザが定義した評価基準とを比較して、例えば、相関係数を算出して（ステップ９０４）、ユーザが定義した評価基準に対して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を、最も近い評価基準として自動選択する（ステップ９０５）。
【００４４】
ここで、相関係数は、ユーザが定義した評価基準順のデータ列をｘ、データ列ｘの平均値をｘバー、評価指標における評価値順に並べ替えたデータ列をｙ、データ列ｙの平均値をｙバーとして、次式（１）から算出する。
【００４５】
【数１】
【００４６】
また、相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆにより相関係数順に、画像が並び替えられ、表示画像制御部１１３ｄを介してディスプレイ１１５に評価値順に一覧表示される（ステップ９０６）。この表示により、自動選択結果の妥当性評価、確認に有効である。
【００４７】
なお、図１０中の評価指標別評価順画像並び替え処理部１１３ｃは、図３に示した画像表示を行なうための処理部である。
【００４８】
図１１は、複数の画像を並べ替えることで、ユーザが求める評価基準を定義する手順を示す説明図である。図１１において、複数の入力画像１００１をユーザの評価基準、例えば、観察視野内に存在する複数配線パターンの出来栄え順に並べ替えている（並べ替えた後の複数の画像１００２）。
【００４９】
図１１に示した例は比較的単純な事例であるが、従来技術における測長ＳＥＭでは、複数配線パターンの太りあるいは細りを総合的に評価するのは困難である。特に、配線パターンが完全に崩れているような場合には、測長値が算出できないなどの課題がある。変動幅が限定されている範囲で、測長値を正確にかつ再現性よく算出するのには適しているが、観察視野内の総合的な出来栄えを評価するのには適していない。
【００５０】
図１２は、図１１を用いて説明したようにしてユーザが定義した評価基準と、各評価指標での評価結果、さらには各評価指標における各画像の評価内容の詳細を確認することができる、ＧＵＩの一例を示す図である。
【００５１】
図１２において、ユーザの定義に基づき並べ替えた複数の画像が１１０１表示されている。これに対して、複数の評価指標１〜３で評価値を算出し、各指標内で評価値順に複数の画像１１０２を表示している。複数の評価指標は、ユーザの評価基準との相関係数の絶対値が高い順に表示されており、各指標にはユーザ定義の基準との相関係数１１０３を併記している。
【００５２】
ユーザの定義と負の相関が強い場合には、画像の表示順を逆転させれば、相互の比較をしやすいので、表示順を逆転させるボタン１０４を配置している。また、選択画像１１０５は強調表示して、拡大画像、基準画像、基準画像との差分、評価値、ウェーハマップ１１０６、画像取得条件などの情報を表示している。
【００５３】
図１３は、図９に示したフローチャートの変形例であり、ユーザが定義した評価基準に最も近い評価基準を、自動選択する手順において、入力画像をサンプリングすることで、評価基準を定義する手間と、評価値を算出する処理時間を短縮する方法を示したフローチャートである。
【００５４】
まず、評価画像を入力する（ステップ１２０１）。次に、複数の評価指標で評価したい画像をサンプリングする（ステップ１２０２）。画像のサンプリングは、評価画像入力部１１３ａで自動的に行なうこともできるし、ユーザにより行なうこともできる。
【００５５】
サンプリングした画像に対して、評価基準を定義するために、画像を並べ替える（ステップ１２０３）。また、サンプリングした画像を対象に、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ１２０４、指標別評価値算出部１３ｂ）。さらに、サンプリングした画像に対してユーザが定義した評価基準と、評価指標との相関係数を算出し（ステップ１２０５、処理部１１３ｅ、１１３ｆ）、相関係数の絶対値が最大の指標を推奨指標として自動選択する（ステップ１２０６、処理部１１３ｆ）。評価値を算出した画像は、評価指標別に、評価値順に並べて一覧表示する（ステップ１２０７、制御部ｂ１１３ｄ、ディスプレイ１１５）。
【００５６】
このように、全入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出するのではなく、評価対象とする画像を代表的な画像に限定することで、評価値算出の処理時間を短縮することができる。さらに、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、さらに評価値算出の処理時間を大幅に短縮することができる。
【００５７】
評価対象を限定して得られた結果に対して不安がある場合には、全入力画像を対象に評価値を算出し（ステップ１２０８）、評価値順に画像を並べ替えて表示することも可能である（ステップ１２０９）。この場合でも、選択した１種類の評価指標でのみ評価値を算出するので、サンプリングをしない場合と比較して、処理時間を短縮することができる。
【００５８】
図１４は、図９に示したフローチャートの他の変形例であり、既存の評価指標を合成して、新たな評価指標を作成する手順を示すフローチャートである。図１４において、まず、評価画像を入力する（ステップ１３０１）。次に、ユーザの評価基準に従い、画像を並べ替えることにより、分類基準を定義する（ステップ１３０２）。入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ１３０３）。続いて、ユーザが定義した評価基準と、各評価指標との相関係数を算出する（ステップ１３０４）。
【００５９】
相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆは、相関係数の絶対値が高い、上位Ｎ個の指標を合成して、新たな評価指標を作成し（ステップ１３０５）、重みを変化させた場合の相関係数を評価する。例えば、合成評価指標の相関係数の絶対値が、ある閾値以上である場合は、効果的な評価指標が作成できたと判断して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を選択して終了する。あるいは、合成評価指標の相関係数の絶対値が、既存の単独評価指標の相関係数の絶対値より小さい場合は、合成により効果的な評価指標は作成できないと判断して、既存の単独評価指標の中から、相関係数の絶対値が最大の評価指標を選択して終了する（ステップ１３０６）。
【００６０】
合成した評価指標の相関係数の絶対値が、ステップ１３０５で選択した上位Ｎ個に入る場合は、評価を継続して、より最適な合成指標作成の可能性を追求してもよい（ステップ１３０７）。評価指標別に、評価値順に画像を一覧表示することで、選択した評価指標の妥当性を確認することが容易にできる（ステップ１３０８）。
【００６１】
図１５は、合成評価指標を設定、確認するＧＵＩの一例を示す図である。評価指標の合成式は、ｆは合成評価指標、ｇは単独の評価指標、ｗは単独の評価指標に掛ける重み、ｃは定数として、次式（２）で表される。この式（２）は説明のため、最も単純と思われる式を例示したものであり、別の式でもよい。
【００６２】
【数２】
【００６３】
図１５において、まず、合成対象とする評価指標を選択する（指標名称番号１４０１を選択する）。単独の評価指標としては、基準画像と評価画像との差分面積、差分をグルーピングした結果から算出できる欠陥個数、アライメント精度の評価に有効な特定パターン間距離、ＳＥＭ画像の場合各画素はグレースケールで表現されるので、この分布を表す輝度分布、測長ＳＥＭに用いられる測長値、主に穴形状のパターンを想定した円形度、ラインパターンを想定したエッジラフネス、パターン断線数、パターンショート数などが考えられる（指標名称１４０２）。
【００６４】
選択基準としては、単独の評価指標の相関係数が考えられるので、ソート機能があると便利である（相関係数１４０３）。自動で合成対象とする評価指標を選択する場合は、単独の評価指標の相関係数の絶対値が大きいものから選択すればよい。重みは手動で微調整することができる（重み１４０４）。
【００６５】
指標を自動選択する場合は、複数の組合せで合成評価指標を作成し、最も相関係数の絶対値が大きかったものを選択すればよい。この際、実験計画法などを用いれば、相関係数算出の処理時間を短縮することができる。重みを変更して試行した結果は、メモ情報として保存することができる（メモ情報１４０５）。
【００６６】
このように、評価指標名称と、重みを変更した際の相関係数の関係を評価する経験を積むことで、評価サンプルに応じて、どの評価指標が有効かの予想精度が向上させることができる。予想精度が向上すると、評価指標を選択する際の精度も向上するので、不要な評価指標における評価処理を削減することができる。
【００６７】
図１６、図１７は、本発明の評価機能を有する観察装置が、複数台ネットワーク接続された観察システムを示す図である。
【００６８】
図１６において、表面観察装置のそれぞれは、情報の送受信を行なう信号送受信部を備え、複数台の観察装置（１５０１、１５０２、１５０３）が、それぞれの信号送受信部を介してネットワーク１５０４に接続されている。ネットワーク１５０４は、データの受け渡しが可能であれば、有線、無線等の形態は問わない。
【００６９】
観察装置１５０３には、出来栄え評価機能が搭載されていないため、観察装置１５０３上では出来栄え評価することができないが、観察装置１５０１または観察装置１５０２のレシピ解析機能を使って、観察装置１５０３に保存された評価対象画像を評価することができる。
【００７０】
図１７は、観察装置には出来栄え評価機能を持たずに、出来栄え管理サーバ１５０５で一括管理する観察システムである。評価対象画像は出来栄え管理サーバで一括管理され、必要に応じて、観察装置（１５０６、１５０７、１５０８）に転送することができる。
【００７１】
以上のように、本発明の実施例によれば、評価対象試料の複数部分の表面画像に対して、複数の指標を用いて評価し、指標別に評価画像を評価順に配列して表示し、複数の画像に対して、ユーザが配列した複数の画像の配列に従って決定される評価基準と評価指標との相関係数が自動的に算出され、算出された相関係数が最大の評価指標を検出して、画面に表示される。
【００７２】
したがって、表面観察装置に記憶された複数の評価指標のうち、ユーザが希望する判断基準に最も近いものが自動的に検出されるため、初心者であっても、試行錯誤することなく、様々な評価対象パターンに対して、最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置および表面観察方法を実現することができる。
【符号の説明】
【００７３】
１０１・・・電子銃、１０２・・・レンズ、１０３・・・偏向器、１０４・・・対物レンズ、１０５・・・試料、１０６・・・ステージ、１０７・・・電子ビーム、１０８・・・二次粒子、１０９・・・二次粒子検出器、１１０・・・電子光学系制御部、１１１・・・Ａ／Ｄ変換部、１１２・・・ステージ制御部、１１３・・・全体制御部、１１３ａ・・・評価画像入力部、１１３ｂ・・・指標別評価値算出部、１１３ｃ・・・評価指標別評価順画像並び替え処理部、１１３ｄ・・・表示画像制御部、１１３ｅ・・・ユーザ評価基準画像並び替え処理部、１１３ｆ・・・相関係数算出画像並び替え処理部、１１４・・・画像処理部、１１５・・・ディスプレイ、１１６・・・キーボード、１１７・・・記憶装置、１１８・・・マウス、１５０１、１５０２・・・評価機能付観察装置、１５０３、１５０６、１５０７、１５０８・・・評価機能無し観察装置、１５０４・・・ネットワーク、１５０５・・・評価機能
【技術分野】
【０００１】
本発明は、観察条件を登録したレシピに基づき、様々な観察条件で試料の表面の観察を行なう表面観察装置および表面観察方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造等において、高い歩留りを確保するためには、製造工程で発生する欠陥を早期に発見して、対策を施すことが重要である。近年、半導体の微細化に伴い、微小な欠陥であっても、歩留りに与える影響を無視できなくなり、観察対象となる欠陥の多様化が進んでいる。
【０００３】
ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）式欠陥観察装置は、このような多様な欠陥を観察するための装置であり、一般に上位の検査装置で検出した欠陥位置をもとに、欠陥を観察するものである。ところが、半導体の微細化に伴い、上位の検査装置では欠陥が検出できない事例が増えたため、ＳＥＭ式観察装置で、観察位置・範囲をＳＥＭ式観察装置上で設定して観察する定点観察機能の重要性が高まってきている。
【０００４】
また、定点観察、特に半導体製造工程におけるプロセスモニタリングの用途では、測長ＳＥＭが用いられてきた。測長ＳＥＭでは、指定パターンの長さを計測して、管理値とすることで、プロセスの完成度を定量化している。ところが、測長対象となるパターンの変動が大きすぎる場合、例えば、ラインパターンのオープンやショートなど、極端なプロセス変動に弱いという欠点がある。
【０００５】
さらに、ユーザの評価指標が多様化しており、測長値だけでは、十分な評価ができない事例が発生しており、ＳＥＭ式欠陥観察装置の定点観察機能を用いて、様々な評価指標で、プロセスの完成度を定量化したいという要望が増加してきている。
【０００６】
このため、特許文献１に記載の技術では、評価対象パターンに応じて、複数のパターンエッジ検出アルゴリズムを使い分け、測長精度を向上させる方法が開示されている。
【０００７】
また、特許文献２に記載の技術では、欠陥検査装置において、欠陥画像や算出したコントラスト、輝度分布を並べて表示し、ユーザが最適テスト条件を選択することが容易となるように、構成されている。
【０００８】
さらに、特許文献２に記載の技術では、欠陥検査装置において、画面上に設定条件毎の画像を一覧表示すると共に評価指標も一覧表示することにより、ユーザによる最適な条件選択を支援している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００９】
【特許文献１】特開２００１−１４７１１３号公報
【特許文献２】特開２００２−３０３５８６号公報
【特許文献３】特開２００４−２９４３５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、特許文献１に開示されている方法により、評価対象パターンに応じて、最適な測長アルゴリズムを選択することができるが、プロセスの完成度を定量化する場合には、評価対象パターンは、多様で、測長値のみでは評価できない事例が増加している。
【００１１】
また、測長値をはじめ、複数の評価指標を搭載した装置が存在するが、複数の評価指標のうち、最適な評価指標を選択する作業は、特に、初心者にとっては困難な作業である。
【００１２】
特許文献２や３のように、欠陥画像や算出したコントラスト、輝度分布を並べて表示したり、評価指標も一覧表示することにより、ユーザによる条件選択の支援を行なうことはできるが、依然として、複数の条件からユーザが最適な条件を選択する必要があり、初心者にとっては、依然として困難な作業であった。また、熟練者であっても、さらに短時間に最適条件を判断することができれば、欠陥検査の時間短縮が可能であるが、従来の技術では、欠陥検査の時間短縮が困難であった。
【００１３】
本発明の目的は、初心者であっても、試行錯誤することなく、様々な評価対象パターンに対して、最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置および表面観察方法を実現することである。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するため、本発明は、次のように構成される。
【００１５】
試料の表面を観察する表面観察装置において、試料の表面の複数部分の表面画像を処理する画像処理部と、この画像処理部により処理された複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出する指標別評価値算出部と、入力手段により入力された評価基準と上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択する相関係数算出部と、相関係数算出部により選択された最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示する表示部とを備える。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、初心者であっても、試行錯誤することなく、観察画像に最適な評価指標を選択できるため、指標選択に要する時間を削減することができる。また、既存の評価指標を組み合わせて新たな評価指標を作成することができるので、ソフトウェア開発のコストを抑えて、新たな評価指標を導入することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明が適用されるＳＥＭ式欠陥観察装置の概略構成図である。
【図２】本発明の実施例の動作フローチャートであり、複数の評価指標で評価値を算出し、ユーザの評価基準に合う評価指標を選択する手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、複数の評価指標別、評価値順に画像を一覧表示する例を示す図である。
【図４】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特に基準画像を表示する例を示す図である。
【図５】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特にウェーハマップを表示する例を示す図である。
【図６】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特に撮像条件を表示する例を示す図である。
【図７】本発明の実施例の動作を示すフローチャートであり、複数の評価指標で評価値を算出し、ユーザの評価基準に合う評価指標を選択する手順において、サンプリングにより評価対象を限定することで、処理時間を短縮するフローチャートである。
【図８】本発明の実施例における処理時間短縮のためのサンプリングの説明図である。
【図９】本発明の実施例の動作を示すフローチャートであり、画像を並べ替えることで評価基準を定義し、定義した評価基準に最も近い評価指標を自動選択する動作フローチャートである。
【図１０】本発明の実施例における全体制御部の内部機能ブロック図である。
【図１１】本発明の実施例において、画像を並べ替えることで、評価基準を定義する手順を示す説明図である。
【図１２】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、ユーザが定義した評価基準と、各評価指標での評価結果、さらには各評価指標における各画像の評価内容の詳細を確認することができる例を示す図である。
【図１３】本発明の実施例の動作フローチャートであり、画像を並べ替えることで評価基準を定義し、定義した評価基準に最も近い評価指標を自動選択する手順において、サンプリングにより評価対象を限定することで、評価基準の設定作業、および評価値の算出処理時間を短縮するフローチャートである。
【図１４】本発明の実施例の動作フローチャートであり、既存の評価指標を合成して新たな評価指標を作成するフローチャートである。
【図１５】本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、指令合成評価指標を設定、確認する例を示す図である。
【図１６】本発明の実施例であり、複数の表面監察装置についてネットワークを介して接続するネットワークシステムの一例を示す図である。
【図１７】本発明の実施例であり、複数の表面監察装置についてネットワークを介して接続するネットワークシステムの他の例を示す図である。
【００１８】
観察画像の評価機能を有する、観察装置のネットワークシステムの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
【実施例１】
【００２０】
本発明の実施例１について説明する。
【００２１】
図１は、本発明の表面観察装置の一例であるＳＥＭ式欠陥観察装置の概略構成図である。図１において、ＳＥＭ式欠陥観察装置は、電子銃１０１、レンズ１０２、偏向器１０３、対物レンズ１０４、ステージ１０６、二次粒子検出器１０９、電子光学系制御部１１０、Ａ／Ｄ変換部１１１、ステージ制御部１１２、全体制御部１１３、画像処理部１１４、ディスプレイ１１５、キーボード１１６、記憶装置１１７、マウス１１８を備えている。
【００２２】
電子銃１０１から発射された電子ビーム１０７は、レンズ１０２で集束され、偏向器１０３で偏向された後、対物レンズ１０４で集束されて、試料１０５に照射される。電子ビーム１０７が照射された試料１０５から、試料の形状や材質に応じて二次電子や反射電子等の二次粒子１０８が発生する。
【００２３】
発生した二次粒子１０８は、二次粒子検出器１０９で検出され、Ａ／Ｄ変換部１１１でデジタル信号に変換されて、ＳＥＭ画像が形成される。生成したＳＥＭ画像を使用して、欠陥検出などの画像処理が画像処理部１１４で実行される。レンズ１０２、偏向器１０３、対物レンズ１０４の制御は、電子光学系制御部１１０で行われる。試料１０５の位置制御は、ステージ制御部１１２により制御されたステージ１０６で実行される。全体制御部１１３は、キーボード１１６、マウス１１８、記憶装置１１７からの入力を解釈し、電子光学系制御部１１０、ステージ制御部１１２、画像処理部１１４等を制御して、必要に応じてディスプレイ１１５、記憶装置１１７に処理内容を出力する。
【００２４】
図２は、ユーザの評価指標に最も近い評価指標を選択する手順を示すフローチャートである。
【００２５】
ここで、評価指標の具体例としては、観察画像と基準画像との差分面積、差分面積から算出される欠陥個数、観察画像と基準画像との比較した相関値、観察画像における特定パターンの大きさ、形状、色、特定パターン間の距離等がある。
【００２６】
図２において、まず、複数の評価画像を入力する（ステップ２０１）。入力された複数の評価画像のそれぞれに対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ２０２）。このとき、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、評価値算出の処理時間を短縮することができる。評価結果は、評価指標別に、評価値順に並べて画像表示する（ステップ２０３）。ユーザは評価値順に表示された画像を確認して、最適と思われる評価指標を容易に選択することができる（ステップ２０４）。
【００２７】
図３は、複数の評価指標で評価した結果を一覧表示したＧＵＩの一例を示す図である。図３において、指標１〜４の４種類の評価指標で評価した結果を表示している。指標１〜４のうちのいずれかのラジオボタン３０１を選択することにより、一つの指標を選択することができる。
【００２８】
各評価指標に基づき算出した評価値の昇順または降順に、複数の評価画像に対して通し番号３０２を割り当てて表示している。評価指標の良し悪しを容易に確認できるように、ページ単位のスクロールボタン３０３と画像単位のスクロールボタン３０４を配置している。
【００２９】
図４は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図４において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域４０１に表示している。サムネイル上で選択した画像４０２は拡大画像４０３として拡大表示される。拡大画像４０３と並べて、基準画像４０４を表示する。
【００３０】
基準画像４０４とは、Ｇｏｌｄｅｎ Ｉｍａｇｅとも表現される画像で、一般に、この基準画像４０４と評価画像４０３とを比較して、差分を抽出し、この差分から評価値を算出する。差分を評価画像上に、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示することで、基準画像との違いを明確に判断することができる。４０５は差分表示を示し、４０６は評価値を示す。評価値を示すことで、評価指標の妥当性を、より詳細に確認することができる（図示した例では、評価値は７６）。
【００３１】
図５は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図５において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域５０１に表示している。サムネイル上で選択した画像５０２は拡大画像５０３として拡大表示する。拡大表示した画像５０３の近辺には、基準画像との差分を、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示する（差分表示５０５）。また、選択画像の評価値５０６が分かると、指標選択のための詳細情報として役に立つ。さらに、選択した画像がウェーハ上のどの位置に存在するか確認できるように、ウェーハマップ５０４を表示する。
【００３２】
図６は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図６において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域６０１に表示している。サムネイル上で選択した画像６０２は拡大画像６０３として拡大表示する。拡大表示した画像６０３の近辺には、基準画像との差分を、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示する（差分表示６０５）。また、選択画像の評価値６０６が分かると、指標選択のための詳細情報として役に立つ。さらに、評価画像の取得条件、例えばＦＯＶ（視野サイズ）、Ｍａｇ（倍率）、Ｖａｃ（加速電圧）、Ｉｐ（プローブ電流）、評価値１（評価指標１による評価値）、評価値２（評価指標２による評価値）等を、インフォメーション６０４として表示することで、より詳細な解析が可能となる。
【００３３】
図７は、ユーザが求める評価指標に最も近い評価指標を選択する手順で、サンプリングを導入することで、評価値算出処理時間を短縮するフローチャートである。
【００３４】
図７において、まず、複数の評価画像を入力する（ステップ７０１）。次に、複数の評価指標で評価したい画像を選択する（ステップ７０２）。サンプリングした結果に対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ７０３）。評価値を算出した画像は、評価指標別に、評価値順に並べ替えて一覧表示する（ステップ７０４）。評価指標別、評価値順の画像一覧から、ユーザの評価指標に最も近い評価指標を選択する（ステップ７０５）。
【００３５】
このように、全入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出するのではなく、評価対象とする画像を代表的な画像に限定することで、評価値算出の処理時間を短縮することができる。さらに、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、評価値算出の処理時間を大幅に短縮することができる。
【００３６】
評価対象を限定して得られた結果に対して不安がある場合には、全入力画像を対象に評価値を算出し（ステップ７０６）、評価値順に画像を並べ替えて表示することも可能である（ステップ７０７）。この場合でも、選択した1種類の評価指標でのみ評価値を算出するので、サンプリングをしない場合と比較して、処理時間は短縮できる。
【００３７】
図８は、Ｎ個の全入力画像８０１から、Ｍ（Ｎ以下の値）個の評価対象画像８０２を選択するサンプリングの概念図である。サンプリングはユーザが選択してもよいし、自動でサンプリングしてもよい。
【００３８】
自動サンプリングの場合、ランダムサンプリングでもよいが、より代表的と思われる画像を選択するためには、例えば、ＳＥＭ画像の場合は、輝度値のヒストグラム分布を算出し、分布に差がある画像を選択するなど、サンプリングアルゴリズムを工夫することで、必要最小限のサンプルで評価結果の精度を向上させることができる。但し、サンプリングのための解析処理時時間がかかり過ぎると、本来の目的である時間短縮の効果が薄くなるので、バランスに注意する必要がある。
【００３９】
図９は、ユーザの希望する評価基準で画像を並べ替えることで、予め最適な評価基準指標を定義し、その定義に最も近い評価基準（評価指標）を自動選択する手順を示すフローチャートである。
【００４０】
また、図１０は、図９に示したフローチャートの動作を実行する全体制御部１１３の内部機能ブロック図である。
【００４１】
図９及び図１０において、画像処理部１１４から評価画像入力部１１３ａに、複数の評価画像が入力される（ステップ９０１）。次に、入力された評価画像は、指標別評価値算出部１１３ｂ、表示画像制御部１１３ｄを介してディスプレイ１１５に表示される。
【００４２】
続いて、ユーザは、キーボード１１６、マウス１１８等を使用して、ディスプレイ１１５を参照しながら、画像評価画像に対して、ユーザの評価基準で画像を並べ替えることで、評価基準を定義する（ステップ９０２）。この定義は、キーボード１１６、マウス１１８から、表示画像制御部１１３ｄを介して指標別評価値算出部１１３ｂに入力される。
【００４３】
次に、入力された評価画像に対して、指標別評価値算出部１１３ｂは複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ９０３）。そして、ユーザ評価基準画像並び替え処理部１１３ｅ及び相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆは、各評価指標と、ユーザが定義した評価基準とを比較して、例えば、相関係数を算出して（ステップ９０４）、ユーザが定義した評価基準に対して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を、最も近い評価基準として自動選択する（ステップ９０５）。
【００４４】
ここで、相関係数は、ユーザが定義した評価基準順のデータ列をｘ、データ列ｘの平均値をｘバー、評価指標における評価値順に並べ替えたデータ列をｙ、データ列ｙの平均値をｙバーとして、次式（１）から算出する。
【００４５】
【数１】
【００４６】
また、相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆにより相関係数順に、画像が並び替えられ、表示画像制御部１１３ｄを介してディスプレイ１１５に評価値順に一覧表示される（ステップ９０６）。この表示により、自動選択結果の妥当性評価、確認に有効である。
【００４７】
なお、図１０中の評価指標別評価順画像並び替え処理部１１３ｃは、図３に示した画像表示を行なうための処理部である。
【００４８】
図１１は、複数の画像を並べ替えることで、ユーザが求める評価基準を定義する手順を示す説明図である。図１１において、複数の入力画像１００１をユーザの評価基準、例えば、観察視野内に存在する複数配線パターンの出来栄え順に並べ替えている（並べ替えた後の複数の画像１００２）。
【００４９】
図１１に示した例は比較的単純な事例であるが、従来技術における測長ＳＥＭでは、複数配線パターンの太りあるいは細りを総合的に評価するのは困難である。特に、配線パターンが完全に崩れているような場合には、測長値が算出できないなどの課題がある。変動幅が限定されている範囲で、測長値を正確にかつ再現性よく算出するのには適しているが、観察視野内の総合的な出来栄えを評価するのには適していない。
【００５０】
図１２は、図１１を用いて説明したようにしてユーザが定義した評価基準と、各評価指標での評価結果、さらには各評価指標における各画像の評価内容の詳細を確認することができる、ＧＵＩの一例を示す図である。
【００５１】
図１２において、ユーザの定義に基づき並べ替えた複数の画像が１１０１表示されている。これに対して、複数の評価指標１〜３で評価値を算出し、各指標内で評価値順に複数の画像１１０２を表示している。複数の評価指標は、ユーザの評価基準との相関係数の絶対値が高い順に表示されており、各指標にはユーザ定義の基準との相関係数１１０３を併記している。
【００５２】
ユーザの定義と負の相関が強い場合には、画像の表示順を逆転させれば、相互の比較をしやすいので、表示順を逆転させるボタン１０４を配置している。また、選択画像１１０５は強調表示して、拡大画像、基準画像、基準画像との差分、評価値、ウェーハマップ１１０６、画像取得条件などの情報を表示している。
【００５３】
図１３は、図９に示したフローチャートの変形例であり、ユーザが定義した評価基準に最も近い評価基準を、自動選択する手順において、入力画像をサンプリングすることで、評価基準を定義する手間と、評価値を算出する処理時間を短縮する方法を示したフローチャートである。
【００５４】
まず、評価画像を入力する（ステップ１２０１）。次に、複数の評価指標で評価したい画像をサンプリングする（ステップ１２０２）。画像のサンプリングは、評価画像入力部１１３ａで自動的に行なうこともできるし、ユーザにより行なうこともできる。
【００５５】
サンプリングした画像に対して、評価基準を定義するために、画像を並べ替える（ステップ１２０３）。また、サンプリングした画像を対象に、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ１２０４、指標別評価値算出部１３ｂ）。さらに、サンプリングした画像に対してユーザが定義した評価基準と、評価指標との相関係数を算出し（ステップ１２０５、処理部１１３ｅ、１１３ｆ）、相関係数の絶対値が最大の指標を推奨指標として自動選択する（ステップ１２０６、処理部１１３ｆ）。評価値を算出した画像は、評価指標別に、評価値順に並べて一覧表示する（ステップ１２０７、制御部ｂ１１３ｄ、ディスプレイ１１５）。
【００５６】
このように、全入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出するのではなく、評価対象とする画像を代表的な画像に限定することで、評価値算出の処理時間を短縮することができる。さらに、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、さらに評価値算出の処理時間を大幅に短縮することができる。
【００５７】
評価対象を限定して得られた結果に対して不安がある場合には、全入力画像を対象に評価値を算出し（ステップ１２０８）、評価値順に画像を並べ替えて表示することも可能である（ステップ１２０９）。この場合でも、選択した１種類の評価指標でのみ評価値を算出するので、サンプリングをしない場合と比較して、処理時間を短縮することができる。
【００５８】
図１４は、図９に示したフローチャートの他の変形例であり、既存の評価指標を合成して、新たな評価指標を作成する手順を示すフローチャートである。図１４において、まず、評価画像を入力する（ステップ１３０１）。次に、ユーザの評価基準に従い、画像を並べ替えることにより、分類基準を定義する（ステップ１３０２）。入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ１３０３）。続いて、ユーザが定義した評価基準と、各評価指標との相関係数を算出する（ステップ１３０４）。
【００５９】
相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆは、相関係数の絶対値が高い、上位Ｎ個の指標を合成して、新たな評価指標を作成し（ステップ１３０５）、重みを変化させた場合の相関係数を評価する。例えば、合成評価指標の相関係数の絶対値が、ある閾値以上である場合は、効果的な評価指標が作成できたと判断して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を選択して終了する。あるいは、合成評価指標の相関係数の絶対値が、既存の単独評価指標の相関係数の絶対値より小さい場合は、合成により効果的な評価指標は作成できないと判断して、既存の単独評価指標の中から、相関係数の絶対値が最大の評価指標を選択して終了する（ステップ１３０６）。
【００６０】
合成した評価指標の相関係数の絶対値が、ステップ１３０５で選択した上位Ｎ個に入る場合は、評価を継続して、より最適な合成指標作成の可能性を追求してもよい（ステップ１３０７）。評価指標別に、評価値順に画像を一覧表示することで、選択した評価指標の妥当性を確認することが容易にできる（ステップ１３０８）。
【００６１】
図１５は、合成評価指標を設定、確認するＧＵＩの一例を示す図である。評価指標の合成式は、ｆは合成評価指標、ｇは単独の評価指標、ｗは単独の評価指標に掛ける重み、ｃは定数として、次式（２）で表される。この式（２）は説明のため、最も単純と思われる式を例示したものであり、別の式でもよい。
【００６２】
【数２】
【００６３】
図１５において、まず、合成対象とする評価指標を選択する（指標名称番号１４０１を選択する）。単独の評価指標としては、基準画像と評価画像との差分面積、差分をグルーピングした結果から算出できる欠陥個数、アライメント精度の評価に有効な特定パターン間距離、ＳＥＭ画像の場合各画素はグレースケールで表現されるので、この分布を表す輝度分布、測長ＳＥＭに用いられる測長値、主に穴形状のパターンを想定した円形度、ラインパターンを想定したエッジラフネス、パターン断線数、パターンショート数などが考えられる（指標名称１４０２）。
【００６４】
選択基準としては、単独の評価指標の相関係数が考えられるので、ソート機能があると便利である（相関係数１４０３）。自動で合成対象とする評価指標を選択する場合は、単独の評価指標の相関係数の絶対値が大きいものから選択すればよい。重みは手動で微調整することができる（重み１４０４）。
【００６５】
指標を自動選択する場合は、複数の組合せで合成評価指標を作成し、最も相関係数の絶対値が大きかったものを選択すればよい。この際、実験計画法などを用いれば、相関係数算出の処理時間を短縮することができる。重みを変更して試行した結果は、メモ情報として保存することができる（メモ情報１４０５）。
【００６６】
このように、評価指標名称と、重みを変更した際の相関係数の関係を評価する経験を積むことで、評価サンプルに応じて、どの評価指標が有効かの予想精度が向上させることができる。予想精度が向上すると、評価指標を選択する際の精度も向上するので、不要な評価指標における評価処理を削減することができる。
【００６７】
図１６、図１７は、本発明の評価機能を有する観察装置が、複数台ネットワーク接続された観察システムを示す図である。
【００６８】
図１６において、表面観察装置のそれぞれは、情報の送受信を行なう信号送受信部を備え、複数台の観察装置（１５０１、１５０２、１５０３）が、それぞれの信号送受信部を介してネットワーク１５０４に接続されている。ネットワーク１５０４は、データの受け渡しが可能であれば、有線、無線等の形態は問わない。
【００６９】
観察装置１５０３には、出来栄え評価機能が搭載されていないため、観察装置１５０３上では出来栄え評価することができないが、観察装置１５０１または観察装置１５０２のレシピ解析機能を使って、観察装置１５０３に保存された評価対象画像を評価することができる。
【００７０】
図１７は、観察装置には出来栄え評価機能を持たずに、出来栄え管理サーバ１５０５で一括管理する観察システムである。評価対象画像は出来栄え管理サーバで一括管理され、必要に応じて、観察装置（１５０６、１５０７、１５０８）に転送することができる。
【００７１】
以上のように、本発明の実施例によれば、評価対象試料の複数部分の表面画像に対して、複数の指標を用いて評価し、指標別に評価画像を評価順に配列して表示し、複数の画像に対して、ユーザが配列した複数の画像の配列に従って決定される評価基準と評価指標との相関係数が自動的に算出され、算出された相関係数が最大の評価指標を検出して、画面に表示される。
【００７２】
したがって、表面観察装置に記憶された複数の評価指標のうち、ユーザが希望する判断基準に最も近いものが自動的に検出されるため、初心者であっても、試行錯誤することなく、様々な評価対象パターンに対して、最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置および表面観察方法を実現することができる。
【符号の説明】
【００７３】
１０１・・・電子銃、１０２・・・レンズ、１０３・・・偏向器、１０４・・・対物レンズ、１０５・・・試料、１０６・・・ステージ、１０７・・・電子ビーム、１０８・・・二次粒子、１０９・・・二次粒子検出器、１１０・・・電子光学系制御部、１１１・・・Ａ／Ｄ変換部、１１２・・・ステージ制御部、１１３・・・全体制御部、１１３ａ・・・評価画像入力部、１１３ｂ・・・指標別評価値算出部、１１３ｃ・・・評価指標別評価順画像並び替え処理部、１１３ｄ・・・表示画像制御部、１１３ｅ・・・ユーザ評価基準画像並び替え処理部、１１３ｆ・・・相関係数算出画像並び替え処理部、１１４・・・画像処理部、１１５・・・ディスプレイ、１１６・・・キーボード、１１７・・・記憶装置、１１８・・・マウス、１５０１、１５０２・・・評価機能付観察装置、１５０３、１５０６、１５０７、１５０８・・・評価機能無し観察装置、１５０４・・・ネットワーク、１５０５・・・評価機能
【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料の表面を観察する表面観察装置において、
試料の表面の複数部分の表面画像を取得する画像取得部と、
上記画像取得部により取得された複数の表面画像が入力され、入力された複数の表面画像を処理する画像処理部と、
上記画像処理部により処理された複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出する指標別評価値算出部と、
評価基準が入力される入力手段と、
上記入力手段により入力された評価基準と、上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択する相関係数算出部と、
上記相関係数算出部により選択された最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示する表示部と、
を備えることを特徴とする表面観察装置。
【請求項２】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記画像処理部は、上記画像取得部により取得された複数の表面画像のうちの観察すべき表面画像を自動的にサンプリングする機能を有することを特徴とする表面観察装置。
【請求項３】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記相関係数算出部は、算出した相関係数が大きい複数の評価指標を合成し、合成評価指標を作成し、作成した合成評価指標と上記評価基準との相関係数を算出し、上記選択した最大の評価指標と比較して、大の評価指標を選択することを特徴とする表面観察装置。
【請求項４】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記評価基準、上記評価基準に従って配列された複数の表面画像、上記評価指標、上記評価指標に従って配列された複数の表面画像、これら複数の表面画像のうちの評価画像として選択された画像の拡大画像、基準画像の拡大表示画像、ウェーハマップ、画像の撮像条件のうちの１つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察装置。
【請求項５】
請求項１に記載の表面観察装置において、定義した評価基準に基づく観察画像の並び順と、複数の各評価指標に基づく観察画像の並び順とを比較して、並び順の類似度を数値化した値と、複数の評価指標を合成する際に各評価指標に掛け合わせる重みの値と、合成した評価指標に基づく観察画像の並び順の類似度を数値化した値のうち、２つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察装置。
【請求項６】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記試料は半導体であることを特徴とする表面観察装置。
【請求項７】
請求項１に記載の表面観察装置は、情報の送受信を行なう信号送受信部を備え、複数の表面観察装置が、それぞれの信号送受信部を介して情報ネットワークに接続され、観察システムを形成することを特徴とする表面観察装置。
【請求項８】
試料の表面を観察する表面観察法において、
試料の表面の複数部分の表面画像を取得し、
取得した複数の表面画像を画像処理し、
画像処理した複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出し、
入力手段により入力された評価基準と、上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択し、
上記選択した最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示することを特徴とする表面観察方法。
【請求項９】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記取得された複数の表面画像のうちの観察すべき表面画像は、自動的にサンプリングされることを特徴とする表面観察方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記算出した相関係数が大きい複数の評価指標を合成し、合成評価指標を作成し、作成した合成評価指標と上記評価基準との相関係数を算出し、上記選択した最大の評価指標と比較して、大の評価指標を選択することを特徴とする表面観察方法。
【請求項１１】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記評価基準、上記評価基準に従って配列された複数の表面画像、上記評価指標、上記評価指標に従って配列された複数の表面画像、これら複数の表面画像のうちの評価画像として選択された画像の拡大画像、基準画像の拡大表示画像、ウェーハマップ、画像の撮像条件のうちの１つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察方法。
【請求項１２】
請求項８に記載の表面観察方法において、定義した評価基準に基づく観察画像の並び順と、複数の各評価指標に基づく観察画像の並び順とを比較して、並び順の類似度を数値化した値と、複数の評価指標を合成する際に各評価指標に掛け合わせる重みの値と、合成した評価指標に基づく観察画像の並び順の類似度を数値化した値のうち、２つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察方法。
【請求項１３】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記試料は半導体であることを特徴とする表面観察方法。
【請求項１】
試料の表面を観察する表面観察装置において、
試料の表面の複数部分の表面画像を取得する画像取得部と、
上記画像取得部により取得された複数の表面画像が入力され、入力された複数の表面画像を処理する画像処理部と、
上記画像処理部により処理された複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出する指標別評価値算出部と、
評価基準が入力される入力手段と、
上記入力手段により入力された評価基準と、上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択する相関係数算出部と、
上記相関係数算出部により選択された最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示する表示部と、
を備えることを特徴とする表面観察装置。
【請求項２】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記画像処理部は、上記画像取得部により取得された複数の表面画像のうちの観察すべき表面画像を自動的にサンプリングする機能を有することを特徴とする表面観察装置。
【請求項３】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記相関係数算出部は、算出した相関係数が大きい複数の評価指標を合成し、合成評価指標を作成し、作成した合成評価指標と上記評価基準との相関係数を算出し、上記選択した最大の評価指標と比較して、大の評価指標を選択することを特徴とする表面観察装置。
【請求項４】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記評価基準、上記評価基準に従って配列された複数の表面画像、上記評価指標、上記評価指標に従って配列された複数の表面画像、これら複数の表面画像のうちの評価画像として選択された画像の拡大画像、基準画像の拡大表示画像、ウェーハマップ、画像の撮像条件のうちの１つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察装置。
【請求項５】
請求項１に記載の表面観察装置において、定義した評価基準に基づく観察画像の並び順と、複数の各評価指標に基づく観察画像の並び順とを比較して、並び順の類似度を数値化した値と、複数の評価指標を合成する際に各評価指標に掛け合わせる重みの値と、合成した評価指標に基づく観察画像の並び順の類似度を数値化した値のうち、２つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察装置。
【請求項６】
請求項１に記載の表面観察装置において、上記試料は半導体であることを特徴とする表面観察装置。
【請求項７】
請求項１に記載の表面観察装置は、情報の送受信を行なう信号送受信部を備え、複数の表面観察装置が、それぞれの信号送受信部を介して情報ネットワークに接続され、観察システムを形成することを特徴とする表面観察装置。
【請求項８】
試料の表面を観察する表面観察法において、
試料の表面の複数部分の表面画像を取得し、
取得した複数の表面画像を画像処理し、
画像処理した複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出し、
入力手段により入力された評価基準と、上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択し、
上記選択した最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示することを特徴とする表面観察方法。
【請求項９】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記取得された複数の表面画像のうちの観察すべき表面画像は、自動的にサンプリングされることを特徴とする表面観察方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記算出した相関係数が大きい複数の評価指標を合成し、合成評価指標を作成し、作成した合成評価指標と上記評価基準との相関係数を算出し、上記選択した最大の評価指標と比較して、大の評価指標を選択することを特徴とする表面観察方法。
【請求項１１】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記評価基準、上記評価基準に従って配列された複数の表面画像、上記評価指標、上記評価指標に従って配列された複数の表面画像、これら複数の表面画像のうちの評価画像として選択された画像の拡大画像、基準画像の拡大表示画像、ウェーハマップ、画像の撮像条件のうちの１つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察方法。
【請求項１２】
請求項８に記載の表面観察方法において、定義した評価基準に基づく観察画像の並び順と、複数の各評価指標に基づく観察画像の並び順とを比較して、並び順の類似度を数値化した値と、複数の評価指標を合成する際に各評価指標に掛け合わせる重みの値と、合成した評価指標に基づく観察画像の並び順の類似度を数値化した値のうち、２つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察方法。
【請求項１３】
請求項８に記載の表面観察方法において、上記試料は半導体であることを特徴とする表面観察方法。
【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】
【公開番号】特開２０１０−２８３０７９（Ｐ２０１０−２８３０７９Ａ）
【公開日】平成２２年１２月１６日（２０１０．１２．１６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−１３４２８４（Ｐ２００９−１３４２８４）
【出願日】平成２１年６月３日（２００９．６．３）
【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２２年１２月１６日（２０１０．１２．１６）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年６月３日（２００９．６．３）
【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）】
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