JP2016139467A - 試料観察方法および試料観察装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】
試料観察方法において、複数の検出器で検出された複数の画像について、欠陥部位や回路パターンの視認性を考慮して、複数の画像を混合(合成)するときの重み係数を自動調整し混合して混合画像を生成することを可能とする。
【解決手段】
荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する方法において、荷電粒子ビームを試料上に照射して走査することにより試料から発生する二次電子又は反射電子を試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出し、異なる位置に配置した複数の検出器ごとに二次電子又は反射電子を検出して得た複数の検出器ごとの試料の複数の画像を混合して混合画像を生成し、生成した混合画像を画面上に表示するようにした。
【選択図】 図6
試料観察方法において、複数の検出器で検出された複数の画像について、欠陥部位や回路パターンの視認性を考慮して、複数の画像を混合(合成)するときの重み係数を自動調整し混合して混合画像を生成することを可能とする。
【解決手段】
荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する方法において、荷電粒子ビームを試料上に照射して走査することにより試料から発生する二次電子又は反射電子を試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出し、異なる位置に配置した複数の検出器ごとに二次電子又は反射電子を検出して得た複数の検出器ごとの試料の複数の画像を混合して混合画像を生成し、生成した混合画像を画面上に表示するようにした。
【選択図】 図6
Description
本発明は半導体ウェハの製造中において生じる欠陥や回路パターンを観察する方法およびその装置に関するものであって、より詳細には荷電粒子顕微鏡に備えられた複数の検出器から得られた画像を用いて欠陥や回路パターンの視認性が高い画像を出力する方法および手段を備えた装置に関するものである。
半導体ウェハの製造では、製造プロセスを迅速に立ち上げ、高歩留まりの量産体制に早期に移行させることが、収益確保のため重要である。この目的のため、製造ラインには各種の検査・計測装置が導入されている。
代表的な検査装置としては、光学式のウェハ検査装置がある。例えば、特開2000−105203号公報(特許文献1)には、明視野照明により、ウェハ表面の光学画像を撮像し、良品部位の画像(例えば隣接チップの画像)との比較により欠陥を検査する技術が開示されている。ただし、このような光学検査装置は、その照明波長の影響を受け、取得画像の分解能限界は数百ナノメートル程度となる。よって、ウェハ上における数十ナノメートルオーダの欠陥に関しては、その有無を検出できるのみであり、詳細な欠陥解析を行う場合は、別途より撮像分解能の高い欠陥観察装置などが必要になる。
欠陥観察装置とは、検査装置の出力を用いてウェハ上の欠陥位置を高解像度に撮像し、画像を出力する装置であり、走査型電子顕微鏡(SEM:Scanning Eelectron Microscope)を用いた観察装置(以下、レビューSEMと記載)が広く使われている。半導体の量産ラインでは観察作業の自動化が望まれており、レビューSEMは試料内の欠陥位置における画像を自動収集する欠陥画像自動収集処理(ADR:Automatic Defect Review)を搭載している。なお、検査装置が出力した欠陥位置座標(試料上の欠陥の位置を示した座標情報)には誤差が含まれているため、ADRでは検査装置が出力した欠陥位置座標を中心に視野広く撮像した画像から、欠陥を再検出し、再検出した欠陥位置を高倍率で撮像し観察用画像を得る機能を備えている。
SEM画像からの欠陥検出方法として、欠陥部位と同一の回路パターンが形成されている領域を撮像した画像を参照画像とし、欠陥部位を撮像した画像と参照画像を比較することで欠陥を検出する方法が特開2001−189358号公報(特許文献2)に記載されている。また、欠陥部位を撮像した画像1枚から欠陥を検出する方法が特開2007−40910号公報(特許文献3)に記載されている。また、撮像画像から回路パターン領域を認識する方法が特開2013−168595号公報(特許文献7)に記載されている。
半導体ウェハ上に形成される回路パターンの構造の種類は多数あり、発生する欠陥も種類や発生位置など様々なものがある。様々な構造の回路パターンや各種欠陥の視認性を高めるためには、試料から放出された放出角度や放出エネルギーが異なる電子を複数の検出器で検出することが有効である。例えば、特開2012−186177号公報(特許文献4)には試料から生じた電子について放出された仰角および方位角で弁別して検出することで対象の凹凸情報を把握可能なことが記載されている。また、特開平1−304647号公報(特許文献5)には各方位に放出された反射電子を分割して配置した複数の検出器を用いて検出する方法が記載されている。また、特開2013−232435号公報(特許文献6)には複数の検出器から得られた検出器画像を合成することにより多層レイヤにおける下層パターンのコントラストを向上する方法が開示されている。
前述の様に様々な構造の回路パターンや各種欠陥の視認性を高めるためには、試料で生じた放出角度や放出エネルギーが異なる様々な電子を多数の検出器で検出することが有効である。しかし、検出器の数が増加すると欠陥観察のために目視する画像枚数が増えユーザの負荷が増大する。そこで、得られた複数枚の検出器画像を混合して欠陥および回路パターンの視認性が高い画像を出力することが必要である。特にADRにおいては対象の欠陥ごと撮像される欠陥種や周辺の回路パターン構造が異なるため、欠陥点ごとに合成方法を自動で最適化する必要がある。
特許文献5にはビームスキャン方向に応じて混合時の重み係数を自動調整する方法が開示されているが、欠陥部位や回路パターンの視認性を考慮して自動調整する方法については記載されていない。また、特許文献6には設計情報から得られた回路パターンのエッジ方向に応じて混合時の重み係数を自動調整する方法が記載されているが、欠陥部位の視認性を考慮した自動調整方法については記載されていない。
本発明は、上記した従来技術の課題を解決して、複数の検出器で検出された複数の画像について、欠陥部位や回路パターンの視認性を考慮して、複数の画像を混合(合成)するときの重み係数を自動調整し混合して混合画像を生成することを可能とする試料観察方法及び試料観察装置を提供するものである。
上記した課題を解決するために、本発明では、荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する方法において、荷電粒子ビームを試料上に照射して走査することにより試料から発生する二次電子又は反射電子を試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出し、異なる位置に配置した複数の検出器ごとに二次電子又は反射電子を検出して得た複数の検出器ごとの試料の複数の画像を混合して混合画像を生成し、生成した混合画像を画面上に表示するようにした。
また、上記課題を解決するために、本発明では、荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する方法において、荷電粒子ビームを試料上の第1の領域に照射して走査することにより第1の領域から発生する二次電子又は反射電子を試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出し、異なる位置に配置した複数の検出器ごとに二次電子又は反射電子を検出して得た信号から複数の検出器ごとの第1の領域の複数の画像を作成し、作成した複数の検出器ごとの第1の領域の複数の画像それぞれの重みづけとなる混合パラメータを算出し、荷電粒子ビームを試料上の第1の領域の内部の第2の領域に照射して走査することにより第2の領域から発生する二次電子又は反射電子を試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出し、異なる位置に配置した複数の検出器ごとに二次電子又は反射電子を検出して得た信号から第1の領域の複数の画像よりも高倍率の複数の検出器ごとの第2の領域の複数の画像を作成し、作成した第2の領域の複数の画像を算出した混合パラメータを用いて混合して高倍率の混合画像を生成し、この生成した高倍率の混合画像を画面上に表示するようにした。
更に、上記課題を解決するために、本発明では、荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する装置を、荷電粒子ビームを試料上に照射して走査することにより試料から発生する二次電子又は反射電子を試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出する複数の検出器を備えた荷電粒子顕微鏡と、荷電粒子顕微鏡の異なる位置に配置した複数の検出器ごとに二次電子又は反射電子を検出して得た信号から複数の検出器ごとの試料の画像を作成する画像作成部と、画像作成部で作成した複数の検出器ごとの試料の画像を混合して混合画像を作成する混合画像作成部と、混合画像作成部で作成した混合画像を表示する表示部とを備えて構成した。
本発明によれば、複数の検出器を備える欠陥観察装置において、欠陥および回路パターンの視認性が高い画像を出力することが可能となり、ユーザによる画像目視作業の負荷を軽減することが可能となった。
また、本発明によれば、複数の検出器で検出された複数の画像について欠陥部位や回路パターンの視認性が考慮されて、複数の画像を混合(合成)するときの重み係数を自動調整し混合して混合画像を生成することが可能となり、ユーザによる画像目視作業の負荷を軽減することが可能となった。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
本発明は、複数の検出器を備える欠陥観察装置において、欠陥および回路パターンの視認性が高い画像を出力することを可能にし、ユーザによる画像目視作業の負荷を軽減するようにしたものである。
また、本発明は、複数の検出器で検出された複数の画像について欠陥部位や回路パターンの視認性を考慮して、複数の画像を混合(合成)するときの重み係数を自動調整し混合(合成)して混合画像(合成画像)を生成することを可能にし、ユーザによる画像目視作業の負荷を軽減するようにしたものである。
以下、本発明の実施の形態を、図を用いて説明する。なお、本発明は以下に説明する実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。下記に説明する実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明するものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
以下に、本発明に関わる欠陥観察装置について説明する。本実施例では走査型電子顕微鏡(SEM)を備えた観察装置を対象に説明するが、本発明に関わる撮像装置はSEM以外でも良く、イオンなどの荷電粒子を用いた撮像装置でも良い。
図1は本発明にかかる装置の全体構成を表しており、画像の撮像を行うSEM101と、全体の制御を行う制御部102、磁気ディスクや半導体メモリなどに情報を記憶する記憶部103、プログラムに従い演算を行う演算部104、装置に接続された外部の記憶媒体との情報の入出力を行う外部記憶媒体入出力部105、ユーザとの情報の入出力を制御するユーザインターフェース部106、ネットワークを介して他の装置などと通信を行うネットワークインターフェース部107からなる。また、ユーザインターフェース部106には、キーボードやマウス、ディスプレイなどから構成される入出力端末113が接続されている。
SEM101は、試料ウェハ108を搭載する可動ステージ109、試料ウェハ108に電子ビーム(一次電子ビーム)1101を照射するため電子源110、試料ウェハから発生した二次電子や反射電子などを検出する検出器111の他、電子ビームを試料上に収束させる電子レンズ(図示せず)や、電子ビームを試料ウェハ上で走査するための偏向器(図示せず)や、検出器111からの信号をデジタル変換してデジタル画像を生成する画像化部112等を備えて構成される。なお、これらはバス114を介して接続され、相互に情報をやり取りすることが可能である。
図2に制御部102、記憶部103、演算部104の構成を示す。
制御部102は試料ウェハ108の搬送を制御するウェハ搬送制御部201、ステージの制御を行うステージ制御部202、電子ビームの照射位置を制御するビームシフト制御部203、電子ビームの走査を制御するビームスキャン制御部204を備える。
制御部102は試料ウェハ108の搬送を制御するウェハ搬送制御部201、ステージの制御を行うステージ制御部202、電子ビームの照射位置を制御するビームシフト制御部203、電子ビームの走査を制御するビームスキャン制御部204を備える。
記憶部103は、取得された画像データを記憶する画像記憶部205、撮像条件(例えば、一次電子ビーム1101の加速電圧や検出器111のプローブ電流、撮像して得た画像の加算フレーム数、撮像視野サイズなど)や処理パラメータなどを記憶するレシピ記憶部206、撮像箇所の座標を記憶する座標記憶部207を備える。また、演算結果などを一時的に記憶するメモリ領域(図示せず)を備える。
演算部104は検出器画像から欠陥情報を抽出する欠陥情報抽出部208、2枚の画像の差を算出する差画像算出部209、差分値の分布情報を算出する差分値分布情報算出部210、画像の混合比や混合方法などを決定する混合パラメータ算出部211、決定された画像の混合比の情報を用いて各検出器で検出された検出器画像を混合する画像混合処理部212、混合処理された画像における欠陥領域を認識する欠陥領域認識部213、混合処理された画像における回路パターン領域を認識する回路パターン領域認識部214を備える。なお、欠陥情報抽出部208、差画像算出部209、差分値分布情報算出部210、混合パラメータ算出部211は各演算を行うように設計されたハードウェアとして構成されても良いほか、ソフトウェアとして実装され汎用的な演算装置(例えばCPUやGPUなど)を用いて実行されるように構成しても良い。
指定された座標の画像を取得するための方法を説明する。
まず、計測対象となるウェハ108は、ウェハ搬送制御部201で制御されたロボットアーム(図示せず)によりステージ109の上に設置される。つぎに、撮像視野が電子ビーム1101の照射範囲内に含まれるようにステージ制御部202によりステージ109が移動される。この時、ステージの移動誤差を吸収するため、図示していない手段でステージ位置の計測が行われ、ビームシフト制御部203により移動誤差を打ち消す様にビーム照射位置の調整が行われる。電子ビーム1101は電子源110から出射して、ビームスキャン制御部204により撮像視野内において試料ウェハ108上を走査される。電子ビーム1101の照射により試料ウェハ108から生じる二次電子や反射電子は複数の検出器111により検出され、画像化部112を通して検出器ごとにデジタル画像化される。撮像された画像は撮像条件や撮像日時、撮像座標などの付帯情報とともに画像記憶部205に記憶される。
まず、計測対象となるウェハ108は、ウェハ搬送制御部201で制御されたロボットアーム(図示せず)によりステージ109の上に設置される。つぎに、撮像視野が電子ビーム1101の照射範囲内に含まれるようにステージ制御部202によりステージ109が移動される。この時、ステージの移動誤差を吸収するため、図示していない手段でステージ位置の計測が行われ、ビームシフト制御部203により移動誤差を打ち消す様にビーム照射位置の調整が行われる。電子ビーム1101は電子源110から出射して、ビームスキャン制御部204により撮像視野内において試料ウェハ108上を走査される。電子ビーム1101の照射により試料ウェハ108から生じる二次電子や反射電子は複数の検出器111により検出され、画像化部112を通して検出器ごとにデジタル画像化される。撮像された画像は撮像条件や撮像日時、撮像座標などの付帯情報とともに画像記憶部205に記憶される。
複数の検出器111の配置について図3を用いて説明する。図3A乃至図3Cは、複数の検出器111として検出器301〜305を用いた場合を示し、検出器301〜305と試料108の位置関係を模式的に表した図であり、図3Aは透視図、図3B、図3Cはそれぞれz軸、y軸方向から見た平面図と正面図である(検出器305は図示せず)。ここで301〜304は特定の放出角度をもつ電子(主に反射電子)を選択的に検出するように構成された複数の検出器を表しており、例えば検出器301は試料ウェハ108からy方向に放出された電子を検出する検出器を表している。なお、検出器としては特許文献5に記載されているような分割型の検出器を用いても良い。また、検出器305は試料から放出された二次電子を検出する検出器を表している。以降の説明では簡略化のため図示した5つの検出器を備えた装置を例に説明するが、本発明はこの検出器配置以外にも適用可能であり、検出器の数が増えても適用可能である。
電子の放出角度と検出信号の関係について図4を用いて説明する。電子銃110から出射した一次電子ビーム1101が試料108の表面に到達した際、位置401の様に試料が平面であれば全方位に二次電子1102や反射電子1103が放出される(図4中の矢印)。そのため各検出器において信号強度は同程度となる。試料が平面でない場合、放出される二次電子1102や反射電子1103の角度には偏りが生じる。
例えば位置402では、一次電子ビーム1101の照射位置を中心に左側に放出される電子は、試料108が平面の場合よりも多くなるため左側に配置した検出器303の検出信号は強くなる。一方、右側には放出される電子は少なくなるため右側に配置した検出器304の検出信号は低くなる。位置403では試料108は平面であるが隣接する凹凸410により放出電子が遮蔽されるため左側に配置した検出器303に届く電子が少なくなり検出信号が小さくなる。
このように特定の放出角度を持つ電子を選択的に検出する様に構成された検出器301〜304(図3A参照)では試料108の表面の凹凸410により検出器301〜304の位置に応じた画像濃淡が生じる。画像上ではあたかも検出器方向から光を当てて陰影を観察している様に見えることからこれらの検出器画像は陰影像とも呼ばれる。なお、上方に位置する検出器305は主に二次電子を検出しており、試料108上に形成されたパターンのエッジ効果によって生じる二次電子の放出量の差異によって画像濃淡が生じる。各検出器303〜305の出力を模式的に表した信号プロファイル404〜406を図4に示す。図4の下側のグラフで、縦軸は各検出器から出力される信号の強度、横軸は試料上の位置を示している。
図5は、凹形状の欠陥部位551と凸形状の回路パターン552をSEM101で撮像した場合の各検出器301〜305の検出信号を模式的に表した図である(断面形状のグラフ501は画像550における(a)−(b)間の断面プロファイル、断面形状のグラフ502は画像550における(c)−(d)間の断面プロファイルである)。
本例の欠陥部位551は画像550のx方向に沿って凹みが生じているため、画像y方向に配置した検出器301および302においては、信号プロファイル511及び512に示すように欠陥部位551の広い範囲で濃淡コントラスト510が生じるが、画像550のx方向に配置した検出器303および304においては、信号プロファイル513及び514に示すように欠陥部位551の両端のみでしか濃淡コントラスト510が生じない。そのため欠陥部位551に関しては画像y方向に配置した検出器301および302の信号プロファイル511及び512から形成される検出器画像において陰影が顕在化され、視認性が高くなる。
一方、y方向に沿って形成された回路パターン552に関しては逆の傾向となり画像550のx方向に配置した検出器303および304の信号プロファイル513及び514から形成される検出器画像において視認性が高くなる。
このように画像550の面内に複数の欠陥部位551や回路パターン552が含まれている場合、対象の視認性が高くなる検出器が異なる場合がある。そのため、例えば欠陥部位551の視認性が高い画像を得るためには欠陥部位551の視認性に関する情報(以下、欠陥情報と記載)を各検出器301〜305毎に各信号プロファイル511〜515により形成される検出器画像から抽出し、その情報に基づいて視認性が高い検出器画像を選択したり、各検出器301〜305の各信号プロファイル511〜515毎に得られる複数の検出器画像を混合(合成)して画像を生成したりすることが必要である。以降において具体的方法を説明する。
図6は本発明に係る観察処理のメインフロー図である。まず、観察対象の試料ウェハ108をステージ109上にロードし(S601)、レシピ記憶部206から画像撮像条件(加速電圧やプローブ電流、加算フレーム数など)や画像処理条件が記憶されたレシピを読み込み、読み込んだ条件に従って電子光学系の設定などを行う(S602)。次に、座標記憶部207に記憶された観察対象の座標を読み込む(S603)。
以降の処理S604〜S607は読み込んだ観察対象座標それぞれに対して行う。まず、観察対象の座標が撮像視野に含まれるようにステージ制御部202を用いて可動ステージ109の移動を行い(S604)、ビームスキャン制御部204を用いて一次電子ビーム1101を撮像視野内において走査し、試料ウェハ108から放出された二次電子や反射電子を複数の検出器111により検出し、複数の検出器111で検出された信号を画像化部112によりそれぞれ画像化し、複数枚の検出器画像を得る(S605)。得られた複数枚の検出器画像から画像混合処理部212で混合画像(合成画像)を生成し(S606)、この生成した混成画像(合成画像)を出力する(S607)。
図7を用いて混合画像(合成画像)を生成するための混合画像生成処理(S606)の詳細について説明する。既に述べた通り、欠陥部位の視認性が高い画像を生成するためには、各検出器ごとに得られる検出器画像から欠陥情報を抽出する必要がある。そのため、まず欠陥情報抽出部208で検出器画像から欠陥情報の抽出を行い(S701)、次に抽出された欠陥情報をもとに混合パラメータ算出部211で欠陥部位の視認性が高くなる混合パラメータを算出し(S702)、算出された混合パラメータをもとに画像混合処理部212で画像を混合する(S703)。以降、S701〜S703の各処理の詳細について説明する。
まず、欠陥情報抽出部208で行う欠陥情報抽出処理(S701)の詳細について述べる。図8は欠陥情報のひとつである差分値分布情報の算出フロー図である。差分値分布情報とは欠陥画像と参照画像の差画像を用いて、各検出器の濃淡値の関連を表したものである。差分値分布情報を得るため、各検出器画像について参照画像と欠陥画像を取得し(S801、S802)、差画像算出部209でその差画像を算出する(S803)。
なお、参照画像とは欠陥画像と同様の回路パターンが観察され欠陥を含まない画像である。半導体ウェハにおいては同一の回路パターンが形成されるように製造されたチップもしくは部分領域がウェハ内に複数含まれることを利用し、欠陥が含まれるチップに隣接するチップもしくは欠陥部位の近傍において参照画像を撮像することが可能である。また、同一の回路パターンが形成されるように製造された箇所を撮像した複数枚の欠陥画像を用いて、例えば加重平均を算出することで参照画像を作成するようにしても良い。また、特許文献3に記載されている様に、回路パターンの周期性を利用し、欠陥画像から合成した参照画像を用いても良い。さらには、設計情報をもとにSEMシミュレーションにより作成された参照画像を用いても良い。
差画像算出部209で欠陥画像と参照画像の差を算出することにより欠陥画像と参照画像の両方の回路パターンの同じ場所に現れる回路パターンに関する陰影が除去され、差画像には欠陥部位に関する陰影のみが残る。検出器画像の枚数をnとすると一画素あたりn個の差分値が得られる。これを差分値分布情報算出部210でn次元の空間に散布図としてプロットした一例を図9に示す。軸は検出器の数だけあり、画素の数だけ点がプロットされる。ただし、図9では簡略化のため検出器AとBに関する二次元についてのみ示している。
この例では検出器Aにおける差分値の分布が、検出器Bよりも広く分布している。これは検出器Aの方が検出器Bよりも欠陥の陰影を多く含んでいることを表しており、視認性が高いとみなせる。また、各プロット点を軸上に投影した際に分散が最大になる特徴軸903も主成分分析などの手法を使うことにより容易に算出することが可能である。つまり特徴軸903が第一主成分軸、特徴軸904が第二主成分軸である。主成分軸への投影パラメータを求めることで、より視認性の高い混合画像を生成可能となる。
次に、図7に示したフローにおける混合パラメータ算出部211で行う混合パラメータ算出処理(S702)と、画像混合処理部212で行う画像混合処理(S703)について説明する。混合パラメータとは、画像混合処理(S703)におけるパラメータの総称である。例えば、検出器画像に対して加重平均で画像を混合する際の重み係数は混合パラメータの一つである。画像混合処理部212で行う画像混合処理では、各検出器画像に対し(数1)に示されるように線形混合をしても良いし、(数2)に示されるように非線形混合にしても良い。なお(数1)(数2)において、xi(i=1、2、3、…、n)は検出器画像セット(nは検出器数)、yj(j=1、2、3、…、n)はj番目の混合画像、wiは重み係数、f(xi)は非線形関数、βはオフセット項を表す。また、非線形関数f(xi)は多項式でも良いし、シグモイド関数でも良い。
非線形関数を用いることで画素濃淡値に応じて異なる増幅が可能となり、画素濃淡値が低い領域に集中するノイズ成分の増幅抑制や、画素濃淡値が高い回路パターンの濃淡飽和を抑制することが可能となる。
yj=Σwixi+β … (数1)
yj=Σwif(xi)+β … (数2)
混合パラメータ算出部211で行う混合パラメータ算出処理(S702)では、各検出器画像に対する重み係数wiを欠陥情報抽出処理(S701)で得られる差分値分布の解析結果から算出する。
yj=Σwixi+β … (数1)
yj=Σwif(xi)+β … (数2)
混合パラメータ算出部211で行う混合パラメータ算出処理(S702)では、各検出器画像に対する重み係数wiを欠陥情報抽出処理(S701)で得られる差分値分布の解析結果から算出する。
図9の例を用いて具体的に説明すれば、第一主成分軸の傾き、db/daより、主成分軸への投影パラメータとして検出器Aの重みw1をda、検出器Bの重みw2をdbとすれば良い。なお図9は検出器数nが2の場合を示しているが、検出器数nが3以上の場合も容易に算出可能である。また、第二主成分軸を用いて、第二の混合画像の混合パラメータを算出することも可能である。その他、混合方法として線形混合とするか非線形混合とするかはレシピに記憶された外部パラメータを参照して決定すれば良い。もしくは入力画像に応じて自動的に切り替えるようにしても良い。
画像混合処理(S703)は、混合パラメータ算出部211で算出された混合パラメータをもとに画像混合処理部212で検出器画像を混合し出力する。
図17は画像混合処理部212で行う画像混合処理(S703)の入力と出力を表した図である。混合パラメータ算出部211において混合パラメータ算出処理(S702)で算出した混合パラメータ1701を用いて、画像混合処理(S703)において画像混合処理部212で5枚の入力画像(1711〜1715)を混合し、2枚の画像(1721と1722)を出力した例である。入力画像1711〜1715は、それぞれ検出器301〜305で検出した信号を処理して得られた画像である。出力する画像の枚数は外部パラメータとしても良いし、主成分分析において得られる寄与率をもとに自動的に算出しても良い。
以上はS701の欠陥情報抽出処理ステップで、欠陥情報として差分値分布の解析結果を用いて、混合パラメータを決定する方法を示したが、欠陥情報は差分値分布情報に限らない。
S701の欠陥情報抽出処理ステップで抽出する他の欠陥情報として、欠陥部位の外観特徴量を算出する方法を図10に沿って説明する。まず、欠陥領域認識部213を用いて検出器画像から欠陥領域を認識する(S1001)。この方法としてはADRにおける欠陥再検出と同じ方法を用いることが可能であり、特許文献2や特許文献3に記載されているような、欠陥画像と参照画像との濃淡差を算出し、濃淡差の大きい領域を欠陥部として抽出する方法を用いれば良い。
次に回路パターン領域認識部213を用いて検出器画像から回路パターンの領域を認識する(S1002)。この方法としては特許文献7に記載されているように画素濃淡の分布情報を用いて回路パターン領域と下地領域を認識しても良いし、設計情報を用いて領域を認識するようにしても良い。
以上の認識した欠陥領域と回路パターン領域をもとに、欠陥部位外観特徴量算出215で欠陥部位の外観特徴量を算出する(S1003)。ここで欠陥部位の外観特徴とは、検出器画像から得られる凹凸情報や欠陥の方向、回路パターンとの位置関係などであるが、これらに限られたものではない。例えば画像x方向に沿って生じた欠陥は、画像y方向に配置された検出器において顕在化されることが定性的に明らかである。そこで、混合パラメータ算出処理(S702)では欠陥部位の外観特徴と、事前に作成した外観特徴条件と重み係数の対応表(図11)を用いて混合パラメータを算出する。
具体的には、図11の対応表は、欠陥部位特徴1111の欠陥の特徴毎に検出器A〜Eの重み計数を決め、欠陥の種類に応じた特徴を選んで、各検出器ごとに重み計数の平均値を求め、それを重みとする。すなわち、図11に示した対応表において、条件に一致する項目として条件一致判定欄1113で1のフラグが立っている項目(図11の場合は、欠陥部位特徴1111が♯2の凸欠陥と♯3のX方向間色パターンの溝底の欠陥)を抽出し、その加重平均1114(図11の場合は、重み計数の欄1112の各検出器ごとの重み計数を縦軸方向に加算した値を、加算した重み計数の数で割った値)を各検出器ごとに得られた検出器画像の重み係数wiとして設定すれば良い。
以上、欠陥情報抽出処理(S701)において欠陥情報として、差分値分布情報や欠陥部位外観特徴量を抽出し、混合パラメータを設定する方法について説明した。説明した二つの情報は排他的なものではなく、例えば図9を用いて説明した差分値分布情報を用いて算出した重み計数と図11を用いて説明した外観特徴条件と重み係数の対応表を用いて算出した重み計数とを平均化するなどして、両方の情報を相互補完的に用いることも可能である。また、欠陥情報は混合画像における欠陥部の視認性を決定するのに有用な情報であれば良く、これらに限ったものではない。例えば欠陥検査装置が欠陥を検出する際に利用した情報も活用可能である。
以上は、全ての検出器画像を用いて混合パラメータを算出し、画像を混合する方法を示したが、事前に選択された検出器画像のみを用いて混合パラメータの算出と画像混合を行っても良い。また、複数検出器をグルーピングしておき、各グループごとに混合パラメータを算出し、画像を混合しても良い。例えば、主に反射電子を検出する検出器と、主に二次電子を検出する検出器を別グループとし、主に反射電子を検出した検出器画像から前述の方法により作成した混合画像と、主に二次電子を検出した検出器画像から作成した混合画像をそれぞれ出力するようにしても良い。
最後に混合画像出力(S607)について説明する。本処理は混合画像を入出力端末113や画像記憶部205へ出力する。もしくは、ネットワークインターフェース部107を介して外部装置へ出力しても良い。この際、混合パラメータも合わせて出力する。混合パラメータは出力画像の付帯情報ファイルへ記載されても良いし、画像上にオーバーレイ表示して出力しても良い。
図12A乃至図12Cは、混合画像出力(S607)において混合パラメータのうち各検出器に対する重み係数を画像1201〜1203上にオーバーレイ表示する例を示している。図12A乃至図12Cの画像1201〜1203は、図17で説明したような、各検出器で検出して得られた検出器画像1711〜1715を混合パラメータ1701を用いて画像混合処理部212で、S703において画像混合処理を行って得られた画像1721又は1722に相当する。
画像混合処理を行って得られた画像1201〜1203上に、画像混合処理における各検出器に対する重み係数をオーバーレイ表示する仕方としては、図12Aのように文字情報1204を出力しても良いし、図12Bのようにレーダーチャート1205を出力しても良いし、図12Cのように棒グラフ1206として出力しても良く、検出器間の重み係数の大小関係がわかる出力であれば良い。特に図12Bに示したように、レーダーチャート1205の軸1207を実際の検出器方向と一致させることで、検出方向に対する重み係数の大小関係が直観的になり、凹凸情報などの理解が容易となる。また、重み係数の他、混合方法などを出力する様にしても良い。
以上説明したように、試料で生じた放出角度やエネルギーが異なる様々な電子を複数の検出器で検出し、検出器画像を用いて差分値分布情報や欠陥部位の外観特徴量を欠陥情報として抽出し、抽出した欠陥情報をもとに混合パラメータを自動算出し、算出された混合パラメータに基づき画像を混合し、混合パラメータと併せて出力することにより、各種欠陥の視認性が高い画像を出力することが可能となり、画像観察に関してユーザ負荷の低減が可能となる。
このように、試料で生じた放出角度や放出エネルギーが異なる様々な電子を複数の検出器で検出し、検出器画像を用いて差分値分布情報や欠陥部位の外観特徴量を欠陥情報として抽出し、抽出した欠陥情報をもとに混合パラメータを自動算出し、算出された混合パラメータに基づき画像を混合し、混合パラメータと併せて出力することにより、各種欠陥の視認性が高い画像を出力することができる。
実施例1では、各種欠陥の視認性が高い画像を出力する方法について述べたが、実施例2では欠陥の視認性のみではなく回路パターンの視認性も高い画像を生成、出力する方法について説明する。
本実施例にかかる装置構成は、実施例1で説明した図1および図2の構成と同様である。また、観察処理のメインフローも、図6で説明した観察処理のフローと同様である。異なるのは混合画像生成処理(S606)の処理方法である。以降においては実施例1と異なる部分についてのみ説明する。
本実施例にかかる画像混合方法は検出器画像を欠陥領域と欠陥以外の領域(背景領域)に弁別し、領域ごとに混合パラメータを算出し、領域ごとに異なる混合パラメータで画 を混合することを特徴とする。具体的な処理フローについて図13を用いて説明する。
まず、領域弁別処理(S1301)では、欠陥領域認識部213で検出器画像から欠陥領域を抽出し、欠陥領域と欠陥以外の領域に弁別する。なお、欠陥領域の抽出の方法は実施例1に記載の方法と同様の方法で良い。また、画像内に複数の欠陥が存在する場合は、各欠陥をそれぞれ別の欠陥領域として弁別するようにしても良い。また、回路パターン領域認識部214を用いて、背景領域を回路パターン領域ごとに分割する様にしても良い。
図14Aに検出器画像1410を示し、図14Bに領域弁別結果1420の例を示す。図14Aの検出器画像1410には画像y方向に沿って形成された上層の回路パターン1411と画像x方向に沿って形成された下層の回路パターン1412、2つの欠陥1413、1414が撮像されている。図14Bは領域弁別結果1420の例であり、背景領域は上層回路パターン領域1421と下層回路パターン領域1422に弁別され、欠陥領域として領域1423、領域1424のふたつの領域が抽出および弁別されている。
領域弁別後、各領域について混合パラメータの算出を独立に行う。背景領域に関しては、差分値情報算出部210で、背景濃淡値分布解析処理(S1302)において、各検出器の濃淡値分布を解析する。これは実施例1において説明した差分値情報算出部210における差分値分布の解析を領域弁別処理(S1301)で弁別した背景領域ごとの濃淡値を用いて処理するものであり、実施例1における差分値分布の解析と同様に、濃淡値の分散が最大となる特徴軸を主成分分析などにより算出する。
次に、差分値情報算出部210におけるS1302の背景領域濃淡値分布の解析結果をもとに、混合パラメータ算出部211で混合パラメータを算出する(S1303)。本処理も実施例1において図8を用いて説明した混合パラメータ算出部211で実行する差分値分布情報をもとにした混合パラメータ算出方法と同様の方法を用いればよい。つまり、S1302で背景領域濃淡値分布の解析により得られる主成分軸の傾きより混合パラメータを設定する。その他、特許文献6記載の様に回路パターンのエッジ方向などをもとに混合パラメータを算出する様にしても良く、さらには背景濃淡値分布の解析結果と回路パターンのエッジ方向などをもとに混合パラメータを算出する様にしても良い。
欠陥領域に関しては実施例1で説明した方法により混合パラメータを算出すれば良い。つまり欠陥情報抽出部208で欠陥情報を抽出し(S1304)、抽出した欠陥情報に基づいて混合パラメータ算出部211で混合パラメータを算出すれば良い(S1305)。図15の表1500に示すように、各領域について算出した混合パラメータ(重み計数1502)は、領域1501に結び付けて記憶部103に記憶される。図15に示した例においては、領域1501の欄の番号1421〜1424は、図14Bの領域1421〜1424に対応している。
ループ1の処理を繰り返して各領域について混合パラメータの算出が終了すると、次に、画像混合処理部212において、画像混合処理(1306)により領域ごとに画像を混合する。この際、領域の境界において生じる混合パラメータの違いによる不連続性を低減するために、弁別した領域をそれぞれ膨張させておき、重なり合う領域については濃淡の加重平均を算出するようにしても良い。もしくは混合パラメータの加重平均を算出した上で混合するようにしても良い。
以上説明した方法によれば、欠陥部位のみならず回路パターンの視認性も高い画像を出力することが可能となった。
実施例1および実施例2では検出器画像を用いて混合パラメータを算出し、欠陥部位ないし回路パターンの視認性が高い画像を混合する方法について説明した。本実施例ではADRを対象に視認性の高い観察用画像を得る方法について説明する。
ADRは他の欠陥検査装置が出力した欠陥位置座標をもとに、観察用の画像を自動収集する機能である。検査装置が出力した欠陥位置座標には誤差が含まれるため、ADRでは欠陥位置座標を低倍率で撮像した画像から欠陥を再検出し、再検出した欠陥位置を中心に観察用の高倍率画像を撮像する機能を備えている。本実施例では低倍画像から混合パラメータを算出し、高倍画像の画像混合に用いる方法を説明する。
本実施例にかかる装置構成は実施例1および実施例2で示した図1および図2に示した構成と同様である。本実施例に係る欠陥観察のフローを図16に示す。
まず、観察対象のウェハ108をステージ109上にロードし(S1601)、レシピ記憶部206から画像撮像条件(加速電圧やプローブ電流、加算フレーム数など)や画像処理条件が記憶されたレシピを読み込み、読み込んだ条件に従ってSEM101の電子光学系の設定などを行う(S1602)。次に、座標記憶部207に記憶された欠陥検査装置が出力した欠陥位置座標を読み込む(S1603)。
以降の処理S1604〜S1611は読み込んだ欠陥位置座標それぞれに対して行う。まず、欠陥位置座標がSEM101の電子光学系の撮像視野に含まれるようにステージ制御部202を用いてステージ109の移動を行い(S1604)、次に視野サイズ(SEM101の電子光学系の撮像視野における試料面の一辺の長さ)が10〜3μm程度の低倍率で試料ウェハ108を撮像する(S1605)。次に、この撮像して得た試料ウェハ108の低倍画像の視野内から欠陥を再検出し(S1606)、この低倍画像を用いて混合パラメータを算出し(S1607)、低倍画像の混合画像を生成する(S1608)。次に、低倍画像で再検出した欠陥位置を中心に視野サイズが3〜0.5μm程度の高倍率で画像を撮像し(S1609)、処理S1607で算出した混合パラメータを用いて高倍画像を混合し(S1610)、混合した低倍画像および高倍画像を出力する(S1611)。
混合パラメータ算出処理(S1607)に関しては、実施例1ないし実施例2に記載の方法を用いればよい。また、高倍画像撮像後に、高倍撮像画像を用いて混合パラメータを算出し、低倍画像から算出した混合パラメータとの併用により、高倍画像の混合パラメータを算出しても良い。
以上説明した方法によれば、低倍画像の混合画像と、高倍画像の混合画像の見栄えが同様になり、かつ視認性の高い高倍画像を得ることが可能となる
101…走査型電子顕微鏡(SEM) 108…ウェハ試料 112…画像化部 205…画像記憶部 206…レシピ記憶部 207…座標記憶部 208…欠陥情報抽出部 209…差画像算出部 210…差分値分布情報算出部 211…混合パラメータ算出部 212…画像混合処理部 213…欠陥領域認識部 214…回路パターン領域認識部 215…欠陥部位外観特徴量算出部 301〜305…荷電粒子検出器。
Claims (14)
- 荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する方法であって、
荷電粒子ビームを試料上に照射して走査することにより前記試料から発生する二次電子又は反射電子を前記試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出し、
前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとに前記二次電子又は反射電子を検出して得た前記複数の検出器ごとの前記試料の複数の画像を混合して混合画像を生成し、
前記生成した混合画像を出力する
ことを特徴とする試料観察方法。 - 請求項1記載の試料観察方法であって、
前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとに前記二次電子又は反射電子を検出して得た前記複数の検出器ごとの前記試料の複数の画像を混合して混合画像を生成することにより、前記複数の検出器ごとに得られた前記試料の画像よりも前記試料上の欠陥部位やパターンの視認性を向上させた画像を出力することを特徴とする試料観察方法。 - 請求項1又は2に記載の試料観察方法であって、
前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとに前記二次電子又は反射電子を検出して得た前記複数の検出器ごとの前記試料の複数の画像を混合して混合画像を生成することを、前記複数の検出器ごとの前記試料の複数の画像のそれぞれに重みをつけて混合することにより行うことを特徴とする試料観察方法。 - 請求項1記載の試料観察方法であって、
前記複数の検出器ごとの前記試料の複数の画像を混合して混合画像を生成することを、前記試料上の観察したいパターン又は欠陥の種類に応じて前記試料の複数の画像のそれぞれの重みを変えて混合することにより行うことを特徴とする試料観察方法。 - 請求項1記載の試料観察方法であって、
前記複数の検出器ごとの前記試料の複数の画像を混合した画像と共に、前記混合した画像における前記複数の検出器ごとの前記試料の複数の画像の重みに関する情報を画面上に表示することを特徴とする試料観察方法。 - 荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する方法であって、
荷電粒子ビームを試料上の第1の領域に照射して走査することにより前記第1の領域から発生する二次電子又は反射電子を前記試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出し、
前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとに前記二次電子又は反射電子を検出して得た信号から前記複数の検出器ごとの前記第1の領域の複数の画像を作成し、
前記作成した前記複数の検出器ごとの前記第1の領域の複数の画像それぞれの重みづけとなる混合パラメータを算出し、
荷電粒子ビームを前記試料上の前記第1の領域の内部の第2の領域に照射して走査することにより前記第2の領域から発生する二次電子又は反射電子を前記試料に対して異なる位置に配置した前記複数の検出器で検出し、
前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとに前記二次電子又は反射電子を検出して得た信号から前記第1の領域の複数の画像よりも高倍率の前記複数の検出器ごとの前記第2の領域の複数の画像を作成し、
前記作成した前記第2の領域の複数の画像を前記算出した混合パラメータを用いて混合して高倍率の混合画像を生成し、
前記生成した高倍率の混合画像を出力する
ことを特徴とする試料観察方法。 - 請求項6記載の試料観察方法であって、
前記混合パラメータを、前記作成した第1の領域の複数の画像から抽出した欠陥の情報を用いて算出することを特徴とする試料観察方法。 - 請求項6記載の試料観察方法であって、
前記生成した高倍率の混合画像を、前記重みに関する情報と共に画面上に表示することを特徴とする試料観察方法。 - 荷電粒子顕微鏡を用いて試料を観察する装置であって、
荷電粒子ビームを試料上に照射して走査することにより前記試料から発生する二次電子又は反射電子を前記試料に対して異なる位置に配置した複数の検出器で検出する複数の検出器を備えた荷電粒子顕微鏡と、
前記荷電粒子顕微鏡の異なる位置に配置した複数の検出器ごとに前記二次電子又は反射電子を検出して得た信号から前記複数の検出器ごとの前記試料の画像を作成する画像作成部と、
前記画像作成部で作成した前記複数の検出器ごとの前記試料の画像を混合して混合画像を作成する混合画像作成部と、
前記混合画像作成部で作成した混合画像を表示する表示部と
を備えたことを特徴とする試料観察装置。 - 請求項9記載の試料観察装置であって、
前記混合画像作成部は、前記複数の検出器ごとの前記試料の画像にそれぞれに重みをつけて混合することにより混合画像を作成することを特徴とする試料観察装置。 - 請求項9記載の試料観察装置であって、
前記混合画像作成部は、前記試料上の観察したいパターン又は欠陥の種類に応じて前記複数の検出器ごとの前記試料の画像にそれぞれに重みをつけて混合することを特徴とする試料観察装置。 - 請求項9記載の試料観察装置であって、
欠陥情報抽出部と混合パラメータ算出部とを更に備え、前記欠陥情報抽出部で前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとに作成した前記試料の画像から前記試料上の欠陥の情報を抽出し、前記混合パラメータ算出部で前記混合画像作成部において前記混合画像を作成するための前記試料の画像の重みである混合パラメータを算出し、前記混合画像作成部において前記混合パラメータ算出部で算出した前記混合パラメータを用いて前記画像作成部で作成した前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとの画像に重みをつけて混合することを特徴とする試料観察装置。 - 請求項9記載の試料観察装置であって、
前記表示部に、前記重みをつけて混合した画像を前記重みに関する情報と共に表示することを特徴とする試料観察装置。 - 請求項9記載の試料観察装置であって、
前記混合画像作成部において前記画像作成部で作成した前記異なる位置に配置した複数の検出器ごとの前記試料の画像を重みをつけて混合することにより、前記複数の検出器ごとに得られた前記試料の画像よりも前記試料上の欠陥部位やパターンの視認性を向上させた画像を作成することを特徴とする試料観察装置。
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