JP2021132159A - 特徴量測定方法及び特徴量測定装置 - Google Patents
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Abstract
Description
ところで、近年、半導体デバイスの更なる微細化が求められている。それに伴い、さらに高い測定精度が求められている。そこで、本発明者らが鋭意調査したところ、走査画像から測定された、基板上の周期的なパターンのピッチが、想定以上に、基板面内において一定とならない場合があることが分かった。パターンの線幅等はパターン形成時の処理条件に応じて変化するが、パターンのピッチは露光時のマスク位置等の露光条件さえ適切であれば、パターン形成時のその他の処理条件が適切でなくても大きく変化することはない。そして、マスク位置等の露光条件は厳密に管理されている。それにも関わらず、上述のように、走査画像から測定されたパターンのピッチが基板面内において一定とならない場合があった。このことは、走査画像に基づいて、パターンのピッチ以外の他の特徴量(例えば線幅等)を直接算出しても、正確でない場合があることを意味する。
図1は、第1実施形態にかかる特徴量測定装置としての制御装置を含む処理システムの構成の概略を示す図である。
図1の処理システム1は、走査電子顕微鏡10と、制御装置20と、を有する。
制御部22は、例えばCPUやメモリ等を備えたコンピュータにより構成され、プログラム格納部(図示せず)を有している。プログラム格納部には、制御部22における各種処理を制御するプログラムが格納されている。なお、上記プログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記録されていたものであって、当該記憶媒体から制御部22にインストールされたものであってもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェア(回路基板)で実現してもよい。また、後述するように、測定用画像の生成方法は限定されるものではないので、測定用画像生成部201を機能させるプログラムと、ピッチ測定部202及び特徴量測定部203を機能させるプログラムと、を個別に提供し連携して動作させるようにしてもよい。
この点を踏まえ、本発明者は、実際のフレーム数は抑えつつ、多数の別のフレーム画像を人工的に作成し平均化することにより、画像ノイズを低減した測定用画像を得ることを考えた。そして、フレーム画像を人工的に作成するには、人工的なフレーム画像における画素の輝度の決定方法を定める必要がある。
したがって、実際のフレーム画像において電子線照射部分に相当する画素の輝度は、とある確率分布から決定されると考えられる。
これらの結果に基づけば、実際のフレーム画像において電子線照射部分に相当する画素の輝度は、対数正規分布に従った確率分布から決定されていると考えられる。
測定用画像生成部201は、フレーム画像生成部211と、取得部212と、確率分布判定部213と、画像生成部としての人工画像生成部214と、を有する。
確率分布判定部213は、取得部212が取得した複数のフレーム画像から、画素毎に、対数正規分布に従う輝度の確率分布を判定する。
人工画像生成部214は、画素毎の輝度の確率分布に基づいて、指定されたフレーム数(例えば1024)の人工フレーム画像を生成する。そして、人工画像生成部214は、指定されたフレーム数の人工フレーム画像を平均化した画像に相当する人工画像を生成する。
人工フレーム画像は、具体的には、各画素の輝度を、上記確率分布に従って生成された乱数値とした画像である。
つまり、ステップS3では、人工画像生成部214が、例えば、各画素について、ステップS2において画素毎に算出された上記確率分布が従う対数正規分布を定める特定の2つのパラメータμ、σから、乱数を、上記指定されたフレーム数分の数だけ発生させる。
ステップS4では、具体的には、人工フレーム画像の各画素について、ステップS3において生成された上記指定されたフレーム数分の数の乱数値を平均化し、その平均化した値を、当該画素に対応する人工画像の画素の輝度とする。
なお、ピッチ測定部202での測定や、特徴量測定部203での測定と同時、または、前後に、人工画像を表示部23に表示させてもよい。
Lm=L0/(Pave/Pd) … (2)
なお、本実施形態とは異なり、例えば、以下のようにパターンの特徴量を測定する方法が考えられる。すなわち、電子線での走査結果に基づいて測定されたピッチの平均値がピッチの設計値となるような単純な加減算による較正を走査電子顕微鏡に対し予め行い、その較正後、電子線での走査結果に基づいてパターンの特徴量を測定する方法である。しかし、この方法で行われる較正では、電子線での走査結果に基づいて測定されるピッチの平均値が改善されても、同ピッチのばらつきは改善されない。このような較正後に、電子線での走査結果に基づいてパターンの特徴量を測定しても、正確な測定結果を得ることができない。
パターンを形成する際に、SADP(Self-Aligned Double Patterning)、SAQP(Self-Aligned Quadruple Patterning)を用いる場合がある。この場合、互いに隣接するライン等の凸部の中心間の距離はピッチウォーキングにより変動するが、互いに隣接する凹部すなわちスペースの中心間の距離は比較的安定している。そのため、本実施形態では、互いに隣接するスペースの中心間の距離が用いられている。
図6及び図7に示すように、人工画像は、元のフレーム画像を平均化した画像と略等しい内容となっている。つまり、本実施形態では、元の画像と同内容の人工画像を生成することができる。
図8(B)及び図8(C)並びに図9(B)及び図9(C)に示すように、LLER及びRLERの周波数解析においても同様である。
つまり、超高フレームの人工画像では、画像ノイズは除去されるが、一定量のノイズは残る。そして、このノイズはプロセス由来のストキャスティックノイズ(以下、プロセスノイズと省略することがある)であると考えられる。
図12(B)及び図12(C)並びに図13(B)及び図13(C)に示すように、LLER及びRLERの周波数解析においても同様である。
つまり、プロセスノイズが零の場合、超高フレームの人工画像では、画像ノイズが除去され、画像全体のノイズはゼロとなる。
(i)プロセスノイズがある場合、人工フレームのフレーム数の増加と共にノイズレベルは減少するが、仮想フレーム画像のフレーム数が非常に大きくても、人工画像におけるノイズはゼロとならない。
(ii)また、プロセスノイズを仮想的に零とした場合、上記仮想フレーム画像のフレーム数が大きいと、人工画像におけるノイズはゼロとなる。
上記(i)、(ii)から、人工画像は、画像ノイズのみを除去しプロセスノイズを残した画像である、と言える。
図14は、第2実施形態にかかる特徴量測定装置としての制御装置が有する制御部300の画像処理や特徴量の算出処理にかかる構成の概略を示すブロック図である。
本実施形態にかかる制御部300は、測定用画像生成部201、ピッチ測定部202及び特徴量測定部203の他に、フィルタ部301と算出部302とを有する。
算出部302は、具体的には、例えば、測定用画像生成部201が生成したフィルタリング前の元のウェハWの画像と、フィルタリング後のウェハWの画像とに基づいて、ブラー値を算出する。より具体的には、算出部302は、人工画像生成部214が生成したフィルタリング前の元の人工画像と、フィルタリング後の人工画像とに基づいて、ブラー値を算出する。
制御部300における処理では、ステップS4の後、すなわち、人工画像の生成後、フィルタ部301は、人工画像生成部214が生成した人工画像に対し、ソベルフィルタを用いてフィルタリングを行う(ステップS11)。
ブラー値Bは例えば以下の式(3)〜(5)のいずれかに基づいて算出される。なお、式(3)〜(5)において、pは人工画像の画素数、cx、yは元の人工画像における座標(x、y)の画素の輝度値、sx、yはフィルタリング後の人工画像における座標(x、y)の画素の輝度値、nは人工画像のビット数(例えば256階調なら8、65536階調なら16)を示している。
一方、ブラー値Bが所定の範囲内にない場合すなわちブラー値Bが閾値より小さい場合(NOの場合)、ピッチ測定部202によるピッチの測定と特徴量測定部203による他の特徴量の測定とは行われない。
このようにして、ブラー値Bが所定の範囲内にない元の人工画像は、他の特徴量の測定工程に用いられる人工画像から除外される。
図16の画像Im1及び画像Im2はそれぞれ、ラインアンドスペースのパターンの上にピラーが形成されたウェハWについての、フィルタリング前の人工画像である。画像Im2の方が画像Im1に比べてぼけている。
画像Im4は、画像Im2に対し上記ソベルフィルタSobel−xを用いてフィルタリングが行われた画像である。
画像Im1と画像Im2とでは輝度はあまり変わらない。画像Im3及び画像Im4は、画像Im1及び画像Im2に比べて輝度が高くなっており、特に、画像Im3の方が、全体的に輝度が高い。つまり、ぼけている画像Im2とフィルタリング後の画像Im4との間での輝度の変化量は、ぼけていない画像Im1とフィルタリング後の画像Im3との間での輝度の変化量に比べて小さい。また、輝度値が16bitで与えられる場合において、画像Im1〜画像Im4に基づいて算出可能な、前述の式(3)で与えられるブラー値Bは、画像Im1については955、画像Im2が739であり、その差が216である。
画像Im6は、画像Im2に対し、上記ソベルフィルタSobel−yを用いてフィルタリングが行われた画像である。
画像Im5及び画像Im6は、画像Im1及び画像Im2に比べて輝度が高くなっており、特に、画像Im5の方が、全体的に輝度が高い。つまり、ぼけている画像Im2とフィルタリング後の画像Im6との間での輝度の変化量は、ぼけていない画像Im1とフィルタリング後の画像Im5との間での輝度の変化量に比べて小さい。また、輝度値が16bitで与えられる場合において、画像Im1、Im2、Im5、Im6に基づいて算出可能な、前述の式(3)で与えられるブラー値Bは、画像Im1については491、画像Im2が387であり、その差が104である。
画像Im8は、画像Im2に対し、上記ソベルフィルタSobel−xyを用いてフィルタリングが行われた画像である。
画像Im7及び画像Im8は、画像Im1及び画像Im2に比べて輝度が高くなっており、また、画像Im7と画像Im8とで輝度はほぼ変わらない。つまり、ぼけている画像Im2とフィルタリング後の画像Im8との間での輝度の変化量は、ぼけていない画像Im1とフィルタリング後の画像Im7との間での輝度の変化量と変わらない。また、輝度値が16bitで与えられる場合において、画像Im1、Im2、Im7、Im8に基づいて算出可能な、前述の式(3)で与えられるブラー値Bは、画像Im1については138、画像Im2が136であり、その差が2である。
このようにフィルタリング前の元画像がぼけている場合とぼけていない場合とで、ブラー値Bの差が小さい場合、フィルタリング前の元画像がぼけているか否かの判定を、ブラー値を用いて行うのは難しい。
なお、ウェハW上に形成されたパターンがラインアンドスペースのパターンの場合、ソベルフィルタを用いるときは、ラインが延在する方向に画像を平滑化するフィルタが用いられる。
画像がぼけている場合、ウェハW上のパターンの例えば線幅を当該画像から測定すると、実際の線幅より大きな測定結果が得られる。一方、露光処理時のフォーカスがずれている場合と露光量が適切ではない場合、線幅は所望の値より実際に大きくなったり小さくなったりする。そのため、ウェハW上のパターンの線幅が所望の値であり且つ測定に用いる画像がぼけている場合も、ウェハW上のパターンの線幅が所望の値より大きくなった場合も、画像に基づいて線幅を測定した場合、どちらも大きな線幅として計算される。したがって、本実施形態とは異なり、測定に用いる画像についてぼけを考慮しない場合、線幅の測定結果が所望の値より大きいときに、露光処理時のフォーカスずれか露光量の変動が生じている、と誤って判断されるおそれがある。つまりB値を採用していない場合、電子線の走査画像に基づく線幅の測定結果を、正確に解釈できないことがある。
それに対し、本実施形態では、ブラー値をウェハWに対する走査の結果から得られた画像に対し、フィルタリングを行う工程と、フィルタリング前の元画像と、フィルタリング後の画像とに基づいて、元画像のぼけの度合いを示すブラー値Bを算出する工程とを有する。
したがって、ブラー値Bが所定の範囲内にないフィルタリング前の元画像を、ピッチ以外の他の特徴量の測定工程で用いられる元画像から除外すること等により、電子線の走査画像に基づく線幅の測定結果を正確に解釈することができる。
上述の実施形態では、ステップS3とステップS4との2つのステップで、人工画像生成ステップを構成していた。
本実施形態では、人工画像に用いる人工フレーム画像のフレーム数は無限とする。かかる場合は、人工画像生成ステップは、人工画像生成部214が、人工画像として、各画素の輝度を、輝度の確率分布の期待値とした画像を生成するステップという1つのステップで構成することができる。
上記期待値は、各画素の輝度の確率分布が従う対数正規分布の特定のパラメータμ、σを用いて、以下の式(6)で表すことができる。
exp(μ+σ2/2) …(6)
なお、以下では、用いた人工フレーム画像のフレーム数が無限である人工画像を無限フレームの人工画像という。
図17に示すように、本実施形態によれば、より鮮明な人工画像を得ることができる。
第1実施形態等では、人工画像生成部214が、画素毎の輝度の確率分布に基づいて、乱数を用いて、1つの人工画像を生成し、ピッチ測定部202及び特徴量測定部203が、上記1つの人工画像を基に測定を行っていた。
(X)画素毎の輝度の確率分布が従う対数正規分布を定める特定の2つのパラメータμ、σから、乱数を発生させ、P(P≧2)枚の人工フレーム画像を生成すること、
(Y)生成されたP枚の人工フレーム画像を平均化し人工画像を生成することと、
をQ(Q≧2)回繰り返し、Q枚の人工画像を生成する。
複数すなわちQ枚の人工画像それぞれについて、ピッチ測定部202が、ウェハ上のパターンのエッジ座標の算出し、算出されたQ個のエッジ座標から、当該エッジ座標の統計値として、当該エッジ座標の平均値を算出し取得する。取得されたパターンのエッジ座標の平均値に基づいて、ピッチ測定部202が、パターンのピッチを測定する。そして、特徴量測定部203が、取得されたパターンのエッジ座標の平均値と、ピッチ測定部202によるピッチの測定値と、ピッチの設計値と、に基づいて、パターンの上記他の特徴量を測定する。より具体的には、特徴量測定部203が、上記エッジ座標の平均値からパターンの上記他の特徴量を測定し、その測定結果を、ピッチ測定部202による上記エッジ座標の平均値に基づくピッチの測定値とピッチの設計値との比に基づいて補正する。
図18は、第5実施形態にかかる特徴量測定装置としての制御装置が有する制御部400の画像処理や特徴量の算出処理にかかる構成の概略を示すブロック図である。
本実施形態にかかる制御部400は、測定用画像生成部201、ピッチ測定部202及び特徴量測定部203の他に、解析部401を有する。
解析部401は、ウェハWに対する電子線の走査の結果と、パターンのピッチのピッチ測定部202による測定結果と、上記ピッチの設計値とに基づき、上記パターンの解析を行う。ウェハWに対する電子線の走査の結果とは、例えば、測定用画像生成部201が生成したウェハWの画像であり、具体的には、人工画像生成部214が生成した人工画像である。解析部401は、具体的には、例えばまず、人工画像生成部214が生成した人工画像から、従前と同様に、ウェハW上に形成されたパターンのエッジを検出する。また、解析410は、検出したパターンのエッジの情報と、予め記憶された人工画像における1画素あたりの長さの情報等に基づいて、ウェハW上のパターンの解析を行う。解析部401が行う解析は、例えば、パターンが有するラインの幅粗さ(LWR:Line Width Roughness)の周波数解析、上記ラインのエッジ粗さの周波数解析及び上記ラインの中心位置(ラインプレイスメントラフネス(Line Placement Roughness))の粗さの周波数解析の少なくともいずれか1つである。
本発明者らがさらに検討を重ねたところによれば、図2のヒストグラムは、複数の対数正規分布の和や、ワイブル分布、ガンマ・ポアソン分布に従う。また、単一の対数正規分布または複数の対数正規分布とワイブル分布との組み合わせ、単一の対数正規分布または複数の対数正規分布とガンマ・ポアソン分布との組み合わせ、ワイブル分布とガンマ・ポアソン分布との組み合わせにも従う。単一の対数正規分布または複数の対数正規分布とワイブル分布とガンマ・ポアソン分布との組み合わせにも従う。したがって、確率分布判定部213が画素毎に判定する輝度の確率分布は、対数正規分布または対数正規分布の和と、ワイブル分布と、ガンマ・ポアソン分布と、の少なくともいずれか、またはこれらの組み合わせに従っていればよい。
202 ピッチ測定部
203 特徴量測定部
W ウェハ
Claims (19)
- 基板に形成された、周期的な凹凸を有するパターンの特徴量を測定する方法であって、
(A)前記基板に対する荷電粒子線の走査の結果に基づいて、前記パターンのピッチを測定する工程と、
(B)前記走査の結果に基づいて前記パターンのピッチ以外の他の特徴量を測定し、該測定結果を、前記(A)工程での前記ピッチの測定結果と前記ピッチの設計値との比に基づいて、補正する、特徴量測定方法。 - 前記ピッチは、前記パターンの凹部のピッチである、請求項1に記載の特徴量測定方法。
- 前記走査の結果から得られた画像に対し、フィルタリングを行う工程と、
前記フィルタリング前の元画像と、前記フィルタリング後の画像とに基づいて、前記元画像のぼけの度合いを示すブラー値を算出する工程と、をさらに有する、請求項1または2に記載の特徴量測定方法。 - 前記ブラー値は、画素毎の、前記元画像の輝度と前記フィルタリング後の画像の輝度との差に基づいて算出される、請求項3に記載の特徴量測定方法。
- 前記(A)及び前記(B)工程における測定は、前記元画像に基づいて行われ、
前記ブラー値が所定の範囲内にない前記元画像は、前記(B)工程で用いられる元画像から除外される、請求項3または4に記載の特徴量測定方法。 - 前記ブラー値が所定の範囲内にない前記元画像に対して、ぼけを除外する除去処理を行い、
前記(B)工程における測定は、前記ブラー値が所定の範囲内にある前記元画像、または、前記除去処理後の前記ブラー値が所定の範囲内にない前記元画像に基づいて行われる、請求項3または4に記載の特徴量測定方法。 - 前記(A)及び前記(B)工程における測定は、前記元画像に基づいて行われ、
当該方法は、
前記ブラー値が所定の範囲内にない前記元画像が取得された、前記基板上の領域について、前記元画像を再取得する工程をさらに有する請求項3または4に記載の特徴量測定方法。 - 前記フィルタリングは、ソベルフィルタ、ロバーツフィルタ、ガウシャンフィルタ、単純平滑化フィルタ、ボックスフィルタ、メディアンフィルタまたはローパスフィルタを用いて行われる、請求項4〜7のいずれか1項に記載の特徴量測定方法。
- (a)前記基板に対する荷電粒子線の走査で得られるフレーム画像を、複数取得する工程と、
(b)複数の前記フレーム画像から、画素毎に、輝度の確率分布を判定する工程と、
(c)画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成される複数の別のフレーム画像を平均化した画像に相当する前記基板の画像を生成する工程と、をさらに有し、
前記(A)及び(B)工程における測定は、前記(c)工程で生成された前記基板の画像に基づいて行われる、請求項1〜8のいずれか1項に記載の特徴量測定方法。 - 前記輝度の確率分布は、対数正規分布または対数正規分布の和と、ワイブル分布と、ガンマ・ポアソン分布と、の少なくともいずれか、またはこれらの組み合わせに従う、請求項9に記載の特徴量測定方法。
- 前記輝度の確率分布は、対数正規分布に従い、
前記(b)工程は、画素毎に、前記対数正規分布を定める2つのパラメータμ、σを算出する工程であり、
前記(c)工程は、前記2つのパラメータμ、σに基づいて前記基板の画像を生成する、請求項9または10に記載の特徴量測定方法。 - 前記(c)工程は、
画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて、前記複数の前記別のフレーム画像を順次生成し、
生成した前記複数の前記別のフレーム画像を平均化して、前記基板の画像を生成する、請求項9〜11のいずれか1項に記載の特徴量測定方法。 - 前記別のフレーム画像は、各画素の輝度を、前記画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成された乱数値とした画像である、請求項9〜12のいずれか1項に記載の特徴量測定方法。
- 前記(c)工程は、
前記基板の画像として、各画素の輝度を、前記輝度の確率分布の期待値とした画像を生成する、請求項9〜11のいずれか1項に記載の特徴量測定方法。 - 前記(c)工程は、複数の前記基板の画像を生成し、
前記(A)工程は、
前記複数の前記基板の画像それぞれに基づいて、前記パターンのエッジ座標の算出を行い、当該算出結果に基づいて、前記パターンのエッジ座標の統計量を取得する工程と、
取得された前記パターンのエッジ座標の統計量に基づいて、前記パターンのピッチを測定する工程と、有し、
前記(B)工程は、前記取得された前記パターンのエッジ座標の統計量と、前記(A)工程での前記ピッチの測定結果と、前記ピッチの設計値と、に基づいて、前記パターンの前記他の特徴量を測定する、請求項12に記載の特徴量測定方法。 - 前記パターンの前記他の特徴量は、前記パターンのライン幅、前記パターンのライン幅粗さ、及び、前記パターンのラインエッジ粗さの少なくともいずれか1つである、請求項1〜15のいずれか1項に記載の特徴量測定方法。
- 前記走査の結果と、前記(A)工程での前記ピッチの測定結果と、前記ピッチの設計値と、に基づいて、前記パターンの解析を行う工程をさらに有する、請求項1〜16のいずれか1項に記載の特徴量測定方法。
- 基板に形成された、周期的な凹凸を有するパターンの特徴量を測定する装置であって、
前記基板に対する荷電粒子線の走査の結果に基づいて、前記パターンのピッチを測定するピッチ測定部と、
前記走査の結果に基づいて前記パターンのピッチ以外の他の特徴量を測定し、該測定結果を、前記ピッチ測定部での測定結果と前記ピッチの設計値との比に基づいて、補正する特徴量測定部と、を有する、特徴量測定装置。 - 前記基板に対する荷電粒子線の走査で得られるフレーム画像を、複数取得する取得部と、
複数の前記フレーム画像から、画素毎に、輝度の確率分布を判定する確率分布判定部と、
画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成される複数の別のフレーム画像を平均化した画像に相当する基板の画像を生成する画像生成部と、を有し、
前記ピッチ測定部及び前記特徴量測定部での測定は、前記画像生成部で生成した前記基板の画像に基づいて行われる、請求項18に記載の特徴量測定装置。
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