【課題】ノイズの多い微細ラインパターンのSEM観察像からエッジラフネスの程度を精確かつ迅速に評価するために、計測されるエッジラフネスの指標のうち、装置のランダムノイズの寄与を1枚の画像データをもとに計算する。またエッジラフネス指標の計測値から装置起因のラフネスを差し引いて、パターンに実際に存在するラフネスの程度を計算する。
【解決手段】エッジ位置のゆらぎのうち、ランダムなノイズに起因する量（分散値）は統計的にみて、エッジ位置データをN個平均したときに１／Ｎに減少する。この性質を利用し、１枚の画像に対してさまざまなパラメータＳの値で画像を縦方向に平均化したのち、エッジラフネス指標を求める。エッジラフネス指標のＳ依存性を分析し、分散値が１／Ｓに比例する項をノイズ起因とする。 （もっと読む）

【課題】ノイズの多い微細ラインパターンのSEM観察像からエッジラフネスの程度を精確かつ迅速に評価するために、計測されるエッジラフネスの指標のうち、装置のランダムノイズの寄与を1枚の画像データをもとに計算する。またエッジラフネス指標の計測値から装置起因のラフネスを差し引いて、パターンに実際に存在するラフネスの程度を計算する。
【解決手段】エッジ位置のゆらぎのうち、ランダムなノイズに起因する量（分散値）は統計的にみて、エッジ位置データをN個平均したときに１／Ｎに減少する。この性質を利用し、１枚の画像に対してさまざまなパラメータＳの値で画像を縦方向に平均化したのち、エッジラフネス指標を求める。エッジラフネス指標のＳ依存性を分析し、分散値が１／Ｓに比例する項をノイズ起因とする。 （もっと読む）

【課題】走査型顕微鏡で得られる画像からパターンのエッジ形状を抽出し、その抽出情報からデバイスの電気的性能を予測し、パターンを検査するパターン検査方法を提供する。
【解決手段】走査型電子線顕微鏡の制御部１６１１及び検査用コンピュータ１６１２において、反射電子又は二次電子１６０９の強度分布を処理し、エッジ位置のデータから単一ゲート内のゲート長の分布を求め、最終的に作成されるトランジスタを様々なゲート長を持つ複数個のトランジスタの並列接続とみなしてトランジスタ性能を予測し、その予測結果を基にパターンの良否や等級を判定することにより、エッジラフネスのデバイス性能への影響を高精度かつ迅速に予測することができ、デバイス仕様に応じて高精度かつ効率的にパターン検査を行うことができる。 （もっと読む）