JP4709785B2 - Charged particle beam microscope, image resolution evaluation computer, and image resolution evaluation method - Google Patents
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本発明は、荷電粒子線顕微鏡、画像形成方法、及び画像分解能評価用計算機に関する。 The present invention relates to a charged particle beam microscope, an image forming method, and a computer for evaluating image resolution.
荷電粒子顕微鏡（走査形電子顕微鏡ＳＥＭや走査形イオン顕微鏡ＳＩＭなど）において、従来の像分解能評価方法には大別して２種類ある。第一の方法は、特許文献１のようにカーボン上に金粒子を蒸着した試料を顕微鏡観察し、その観察画像上で目視確認できる粒子の最小２点間のギャップ距離で評価するギャップ法である。もう一つの方法は、前記の観察画像を特許文献２のように、観察画像のデータを２次元フーリエ変換(ＦＦＴ)による周波数解析から像分解能を評価するＦＦＴ法である。
In charged particle microscopes (scanning electron microscope SEM, scanning ion microscope SIM, etc.), there are roughly two types of conventional image resolution evaluation methods. The first method is a gap method in which a sample in which gold particles are vapor-deposited on carbon as in Patent Document 1 is observed with a microscope and evaluated by a gap distance between two minimum points of particles that can be visually confirmed on the observed image. . Another method is the FFT method in which the image resolution is evaluated from frequency analysis of the observed image data by two-dimensional Fourier transform (FFT) as in the case of
従来の第１のギャップ法においては、撮像対象の金粒子には大きさ，形状にばらつきがあること、また目視確認できる粒子の最小２点間に評価者の主観が入り込むことにより、像分解能の評価値に高い精度や再現性が望めない問題がある。 In the conventional first gap method, the gold particles to be imaged vary in size and shape, and the subjectivity of the evaluator enters between the minimum two points of the particles that can be visually confirmed. There is a problem that high accuracy and reproducibility cannot be expected in the evaluation value.
また、従来の第２のＦＦＴ法においても、周波数解析のパワースペクトル図上で設定する分解能判定曲線の作成時に目視判断による分解能評価を行っており、やはり評価者の主観が取りきれていない問題がある。 Also in the conventional second FFT method, resolution evaluation by visual judgment is performed when creating a resolution judgment curve set on the power spectrum diagram of frequency analysis, and there is still a problem that the subjectivity of the evaluator is not completely removed. is there.
特に半導体製造工程においては、複数台の顕微鏡が半導体デバイスの品質管理のために長時間使われているが、その像分解能が従来法で評価しているために、像分解能の顕微鏡ごとの差（機差）や時間変化が高精度に管理できず、デバイスの品質ばらつきを小さく抑えたデバイス製造が行えない等の問題がある。 Especially in the semiconductor manufacturing process, multiple microscopes have been used for quality control of semiconductor devices for a long time, but the image resolution has been evaluated by the conventional method. Machine differences) and time changes cannot be managed with high accuracy, and there is a problem that device manufacturing with small variations in device quality cannot be performed.
本発明の目的は、客観的な像評価を行うことにあり、特に顕微鏡像の像分解能を客観的判断のもとに評価できる像評価方法、及び分解能評価機能を備えた顕微鏡を提供することにある。 An object of the present invention is to provide an objective image evaluation, and in particular to provide an image evaluation method capable of evaluating the image resolution of a microscope image based on objective judgment, and a microscope having a resolution evaluation function. is there.
本発明によれば、上記目的を達成するために、荷電粒子源と、当該荷電粒子源から放出される荷電粒子線を試料に照射することによって放出される二次粒子を検出する検出器と、当該検出器の出力に基づいて画像を形成する制御プロセッサを備えた荷電粒子顕微鏡において、前記制御プロセッサは、前記画像の複数の画素を含む複数の領域から、当該複数の領域の分解能を算出し、当該複数領域の分解能の平均値を算出することを特徴とする。本発明の他の目的、及び具体的な構成については、発明の実施の形態の欄で説明する。 According to the present invention, in order to achieve the above object, a charged particle source, a detector for detecting secondary particles emitted by irradiating a sample with a charged particle beam emitted from the charged particle source, In the charged particle microscope including a control processor that forms an image based on the output of the detector, the control processor calculates the resolution of the plurality of regions from the plurality of regions including the plurality of pixels of the image, The average value of the resolution of the plurality of regions is calculated. Other objects and specific configurations of the present invention will be described in the section of the embodiment of the present invention.
本発明によれば、顕微鏡における像分解能の評価過程において、評価者の主観が入り込まないので、像分解能の評価値に対して高い精度と良い再現性が達成できる。 According to the present invention, since the subjectivity of the evaluator does not enter the image resolution evaluation process in the microscope, high accuracy and good reproducibility can be achieved with respect to the image resolution evaluation value.
倍率校正試料を用いた像分解能評価法では、評価値信号を利用して光学性能を高精度に調整するので、所望の像分解能，倍率，画像ノイズ、および画質を高精度に維持，管理できる。 In the image resolution evaluation method using the magnification calibration sample, the optical performance is adjusted with high accuracy using the evaluation value signal, so that desired image resolution, magnification, image noise, and image quality can be maintained and managed with high accuracy.
さらに、半導体製造の品質管理のために使用される複数台の顕微鏡に本発明を採用した場合、像分解能などにおける顕微鏡ごとの差（機差）や時間変化が高精度に管理できるため、デバイスの品質ばらつきを小さく抑えたデバイス製造が実現できる。 Furthermore, when the present invention is applied to a plurality of microscopes used for quality control of semiconductor manufacturing, differences (machine differences) and temporal changes for each microscope in image resolution and the like can be managed with high accuracy. Device manufacturing with low quality variation can be realized.
本発明の実施形態例とする走査形電子顕微鏡（以下ＳＥＭと呼ぶ）の概略を説明する。図１の電子光学系は荷電粒子である電子を放出する荷電粒子源(電子銃)１から発せられる該荷電粒子線（電子線）２をレンズ３により試料４上に集束させて任意の順序で走査することができる。電子線の照射により試料４の表面において発生する二次粒子（２次電子）５は二次粒子検出系６により検出され、画像データとして画像演算制御の機能も持たせた制御系７（制御プロセッサ）に入力される。試料４はＸ−Ｙ−Ｚステージ８により３次元方向すべての方向に移動可能である。制御系７は、荷電粒子源（電子銃）１，レンズ３，二次粒子検出系６，Ｘ−Ｙ−Ｚステージ８、および画像表示装置９の制御も行う。
An outline of a scanning electron microscope (hereinafter referred to as SEM) as an embodiment of the present invention will be described. The electron optical system of FIG. 1 focuses the charged particle beam (electron beam) 2 emitted from a charged particle source (electron gun) 1 that emits electrons as charged particles onto a
本実施例の場合、電子線２は、図示しない走査コイルで試料４上を二次元的（Ｘ−Ｙ方向）に走査される。二次粒子検出系６内の二次電子検出器で検出された信号は、制御系７内の信号増幅器で増幅された後、画像メモリに転送されて画像表示装置９に試料像として表示される。二次信号検出器は二次電子や反射電子を検出するものであっても、光やＸ線を検出するものであっても良い。
In this embodiment, the
なお、画像メモリのメモリ位置に対応したアドレス信号が、制御系７内、或いは別に設置されたコンピュータ内で生成され、アナログ変換された後に、走査コイルに供給される。Ｘ方向のアドレス信号は、例えば画像メモリが５１２×５１２画素(pixel）の場合、０から５１２を繰り返すデジタル信号であり、Ｙ方向のアドレス信号は、Ｘ方向のアドレス信号が０から５１２に到達したときにプラス１される、０から５１２の繰り返しのデジタル信号である。これがアナログ信号に変換される。
An address signal corresponding to the memory location of the image memory is generated in the
画像メモリのアドレスと電子線を走査するための偏向信号のアドレスが対応しているので、画像メモリには走査コイルによる電子線の偏向領域の二次元像が記録される。なお、画像メモリ内の信号は、読み出しクロックで同期された読み出しアドレス生成回路で時系列に順次読み出すことができる。アドレスに対応して読み出された信号はアナログ変換され、画像表示装置９の輝度変調信号となる。 Since the address of the image memory corresponds to the address of the deflection signal for scanning the electron beam, a two-dimensional image of the deflection region of the electron beam by the scanning coil is recorded in the image memory. Note that signals in the image memory can be sequentially read out in time series by a read address generation circuit synchronized with a read clock. A signal read corresponding to the address is converted into an analog signal and becomes a luminance modulation signal of the image display device 9.
画像メモリには、Ｓ／Ｎ比改善のため画像（画像データ）を重ねて(合成して)記憶する機能が備えられている。例えば８回の二次元走査で得られた画像を重ねて記憶することで、１枚の完成した像を形成する。即ち、１回もしくはそれ以上のＸ−Ｙ走査単位で形成された画像を合成して最終的な画像を形成する。１枚の完成した像を形成するための画像数（フレーム積算数）は任意に設定可能であり、二次電子発生効率等の条件を鑑みて適正な値が設定される。また複数枚数積算して形成した画像を更に複数枚重ねることで、最終的に取得したい画像を形成することもできる。所望の画像数が記憶された時点、或いはその後に一次電子線のブランキングを実行し、画像メモリへの情報入力を中断するようにしても良い。 The image memory has a function of storing (combining) images (image data) in an overlapping manner for improving the S / N ratio. For example, a single completed image is formed by storing images obtained by eight two-dimensional scans in an overlapping manner. That is, a final image is formed by combining images formed in one or more XY scanning units. The number of images (frame integration number) for forming one completed image can be arbitrarily set, and an appropriate value is set in consideration of conditions such as secondary electron generation efficiency. Further, an image desired to be finally acquired can be formed by further overlapping a plurality of images formed by integrating a plurality of sheets. When the desired number of images is stored, or after that, blanking of the primary electron beam may be executed to interrupt information input to the image memory.
またフレーム積算数を８に設定した場合に、９枚目の画像が入力される場合には、１枚目の画像は消去され、結果として８枚の画像が残るようなシーケンスを設けても良いし、９枚目の画像が入力されるときに画像メモリに記憶された積算画像に７／８を掛け、これに９枚目の画像を加算するような重み加算平均を行うことも可能である。 In addition, when the number of integrated frames is set to 8, when the 9th image is input, a sequence may be provided in which the 1st image is deleted and 8 images remain as a result. In addition, when the ninth image is input, it is also possible to perform weighted averaging such that the accumulated image stored in the image memory is multiplied by 7/8 and the ninth image is added thereto. .
制御系７には、図示しない入力装置が設けられ、画像の取り込み条件（走査速度，画像積算枚数）や視野補正方式などの指定、および画像の出力や保存などを指定することができる。更に制御系７には図示しない記憶媒体が内蔵され種々のデータを記憶できる。
The
また本発明実施例装置は、検出された二次電子或いは反射電子等に基づいて、ラインプロファイルを形成する機能を備えている。ラインプロファイルは一次電子線を一次元、或いは二次元走査したときの電子検出量、或いは試料像の輝度情報等に基づいて形成されるものであり、得られたラインプロファイルは、例えば半導体ウェハ上に形成されたパターンの寸法測定等に用いられる。 The apparatus according to the present invention has a function of forming a line profile based on detected secondary electrons or reflected electrons. The line profile is formed based on the amount of detected electrons when the primary electron beam is scanned one-dimensionally or two-dimensionally or the luminance information of the sample image. The obtained line profile is, for example, on a semiconductor wafer. It is used for measuring the dimension of the formed pattern.
なお、図１の説明は制御系７が走査電子顕微鏡と一体、或いはそれに準ずるものとして説明したが、無論それに限られることはなく、走査電子顕微鏡鏡体とは別に設けられた制御プロセッサで以下に説明するような処理を行っても良い。その際には二次信号検出器で検出される検出信号を制御プロセッサに伝達したり、制御プロセッサから走査電子顕微鏡のレンズや偏向器等に信号を伝達する伝達媒体と、当該伝達媒体経由で伝達される信号を入出力する入出力端子が必要となる。
In the description of FIG. 1, the
更に、本実施例装置は、例えば半導体ウェハ上の複数点を観察する際の条件（測定個所，走査電子顕微鏡の光学条件等）を予めレシピとして記憶しておき、そのレシピの内容に従って、測定や観察を行う機能を備えている。 Further, the apparatus of this embodiment stores in advance, for example, a condition (measurement location, optical conditions of a scanning electron microscope, etc.) for observing a plurality of points on a semiconductor wafer as a recipe, It has a function to perform observation.
また、以下に説明する処理を行うプログラムを記憶媒体に登録しておき、画像メモリを有し走査電子顕微鏡に必要な信号を供給する制御プロセッサで、当該プログラムを実行するようにしても良い。即ち、以下に説明する本発明実施例は画像プロセッサを備えた走査電子顕微鏡等の荷電粒子線装置に採用可能なプログラムの発明としても成立するものである。また、本実施例のステージ８には、以下に説明する像分解能の評価試料が載置されている。 Alternatively, a program for performing the processing described below may be registered in a storage medium, and the program may be executed by a control processor that has an image memory and supplies necessary signals to the scanning electron microscope. That is, the embodiment of the present invention described below is also established as an invention of a program that can be used in a charged particle beam apparatus such as a scanning electron microscope equipped with an image processor. In addition, an evaluation sample with an image resolution described below is placed on the stage 8 of the present embodiment.
像分解能の評価用試料には、通常、カーボン等の被蒸着材に対し、原子番号の大きな金粒子等を蒸着させたものを用いる。図２にそのＳＥＭ画像の代表例を示す。画像は大きさ５１２×５１２ピクセルからなるデジタル画像である。像分解能は、以下の評価アルゴリズムにより算出する。その像分解能の評価コンセプトをギャップ分解能評価法と共に図８に、また像分解能の算出フローチャートを図９に示す。詳細は以下の実施例の中で説明する。 A sample obtained by evaporating gold particles having a large atomic number on a deposition material such as carbon is usually used as an image resolution evaluation sample. FIG. 2 shows a representative example of the SEM image. The image is a digital image having a size of 512 × 512 pixels. The image resolution is calculated by the following evaluation algorithm. FIG. 8 shows the image resolution evaluation concept together with the gap resolution evaluation method, and FIG. 9 shows the image resolution calculation flowchart. Details will be described in the following examples.
〔実施例１〕
本実施例では、顕微鏡画像を３次元物体の一方向からの観察画像と見立てて、まず各画素位置Ｐでの物体面の勾配や曲率を求める。次に、その物***置が周囲から認識できるに必要な仮想最短距離、つまり局所分解能を認識に必要な最小コントラストと前記勾配から計算する。そして、局所分解能を画像全体に亘って重み付き調和平均を計算し、その平均値を画像代表の像分解能とみなす。以下にその具体例を図９の像分解能の算出フローチャートに沿って説明する。
[Example 1]
In this embodiment, a microscope image is regarded as an observation image from one direction of a three-dimensional object, and first, the gradient and curvature of the object plane at each pixel position P are obtained. Next, the virtual shortest distance necessary for recognizing the object position from the surroundings, that is, the local resolution is calculated from the minimum contrast necessary for recognition and the gradient. Then, the weighted harmonic average of the local resolution is calculated over the entire image, and the average value is regarded as the image resolution of the image representative. A specific example will be described below with reference to the image resolution calculation flowchart of FIG.
顕微鏡画像を３次元物体の１方向から観察した画像と見なし、距離画像解析によりその物体形状の勾配や曲率半径などの幾何学的特徴を算出する。画像はｎ×ｎ画素からなるデジタル画像である。この画像上の任意点Ｐの画素位置を（ｘ，ｙ）とし、濃度をｚとする。今、点Ｐ(ｘ，ｙ)における物体形状の勾配と曲率半径を算出するために、点Ｐを中心とした大きさｍ×ｍ画素（通常、ｍ＝５）の局所領域（部分領域）を切り出し、その局所面の形状を多次方程式ｚ(ｘ，ｙ)で近似する。ここでは、多次の一つとして二次を採用し、下（式１）の二次方程式で表される曲面で近似する。
ｚ(ｘ，ｙ)＝ａｘ2＋ｂｙ2＋ｃｘｙ＋ｄｘ＋ｅｙ＋ｆ …（式１）
A microscope image is regarded as an image observed from one direction of a three-dimensional object, and geometric features such as a gradient of the object shape and a radius of curvature are calculated by distance image analysis. The image is a digital image composed of n × n pixels. The pixel position of the arbitrary point P on this image is (x, y), and the density is z. Now, in order to calculate the gradient of the object shape and the radius of curvature at the point P (x, y), a local region (partial region) having a size of m × m pixels (normally m = 5) around the point P is determined. Cut out and approximate the shape of the local surface with a multi-order equation z (x, y). Here, a quadratic is adopted as one of the multi-orders and approximated by a curved surface represented by the quadratic equation below (Formula 1).
z (x, y) = ax 2 + by 2 + cxy + dx + ey + f (Formula 1)
その曲面の合わせに関しては、そのあわせ誤差の２乗和が最小になるように係数ａ，…，ｆを決定する。これらの係数が決まれば下記の幾何学計算（式２）を用いて局所面の勾配ｇ（ｘ，ｙ；θ）［θは勾配の方位角］が算出できる。
ｇ(ｘ，ｙ；θ)＝｛(δｚ／δｘ)2＋(δｚ／δｙ)2｝1/2 …（式２ａ）
θ＝arctan｛(δｚ／δｙ)／(δｚ／δｘ)｝ …（式２ｂ）
Regarding the matching of the curved surfaces, the coefficients a,..., F are determined so that the sum of squares of the matching error is minimized. If these coefficients are determined, the gradient g (x, y; θ) [θ is the azimuth angle of the gradient] of the local surface can be calculated using the following geometric calculation (Formula 2).
g (x, y; θ) = {(δz / δx) 2 + (δz / δy) 2 } 1/2 (Formula 2a)
θ = arctan {(δz / δy) / (δz / δx)} (Formula 2b)
同様に、曲率半径Ｒｃも算出できる。この近似曲面の当てはめには、画像ノイズの除去効果がある。即ち、ノイズが混入した画像を部分的に切り出して曲面、或いは平面で近似すれば、部分的にノイズを除去することができ、ノイズの影響を軽減した勾配の計算ができる。 Similarly, the radius of curvature Rc can be calculated. The fitting of the approximate curved surface has an effect of removing image noise. That is, if an image in which noise is mixed is partially cut out and approximated by a curved surface or a plane, the noise can be partially removed, and the gradient can be calculated while reducing the influence of noise.
ノイズ除去効果および計算時間の短縮の観点からは、局所領域の大きさ５×５画素（ｍ＝５）が好都合であり、これに合った方程式の次数は二次が良い。もし、局所領域の大きさとして３×３画素（ｍ＝３）を採用すれば計算時間は早くなるが、画像パターンにおいて特に周期３ピクセルを超える周波数成分のノイズ除去効果がｍ＝５の二次方程式を用いた場合より悪くなる。一方、画像自体にノイズが少なく、画像パターンにおいて周期５ピクセル未満の周波数成分を多く含む画像においては、局所領域の大きさとして３×３画素を採用した方が、勾配の算出精度が高くなる。また、近似面として曲面ではなく平面（表示関数式は一次となる）を当てはめる場合は、計算時間は早くなるが、二次方程式表示の曲面を用いた場合よりノイズ除去効果が悪くなる。 From the viewpoint of noise removal effect and shortening of calculation time, a local area size of 5 × 5 pixels (m = 5) is convenient, and the order of an equation suitable for this is preferably second order. If 3 × 3 pixels (m = 3) is adopted as the size of the local region, the calculation time is shortened. However, in the image pattern, the noise removal effect of frequency components exceeding a period of 3 pixels in particular is a secondary of m = 5. Worse than using equations. On the other hand, in an image that contains little noise in the image itself and contains many frequency components with a period less than 5 pixels in the image pattern, the gradient calculation accuracy is higher when 3 × 3 pixels are used as the size of the local region. In addition, when a plane (not a curved surface) is applied as an approximate surface (the display function formula is linear), the calculation time is faster, but the noise removal effect is worse than when a curved surface represented by a quadratic equation is used.
ここでは、特定の方位角θi−π／ｎからθi＋π／ｎの範囲を代表する方位角をθi(ｉ＝１，２，…，ｎ；ｎ＝３６）で表し、その方位角θiを持つ局所像分解能Ｒｐの重みＷｐを付けて画像内で調和平均化した分解能を方位像分解能Ｒ(θi）と見なす。像全体の像分解能Ｒはこの方位像分解能能Ｒ(θi）を全方位角で相乗平均して求める。これにより、例えば顕微鏡像の一部に予期しないノイズが混入したとしても、算出される像分解能は殆ど影響を受けない。
１／Ｒ(θi）＝［∫{Ｗｐ(ｘ，ｙ)／Ｒp(ｘ，ｙ；θI)}ｄｘｄｙ］
／［∫Ｗｐ(ｘ，ｙ)ｄｘｄｙ］ …（式３ａ）
Ｒｐ(ｘ，ｙ；θi)＝２ΔＣ／｜ｇ(ｘ，ｙ；θi)｜ …（式３ｂ）
Ｒ＝{Ｒ(θ1），Ｒ(θ2），…，Ｒ(θn）}1/n …（式４）
Here, an azimuth angle representing a specific azimuth angle θ i −π / n to θ i + π / n is represented by θ i (i = 1, 2,..., N; n = 36), and the azimuth angle. A resolution obtained by adding a weight Wp of the local image resolution Rp having θ i and performing harmonic averaging in the image is regarded as an azimuth image resolution R (θ i ). The image resolution R of the entire image is obtained by geometrically averaging the azimuth image resolution capability R (θ i ) at all azimuth angles. Thereby, for example, even if unexpected noise is mixed in a part of the microscope image, the calculated image resolution is hardly affected.
1 / R (θ i ) = [∫ {Wp (x, y) / R p (x, y; θ I )} dxdy]
/ [∫Wp (x, y) dxdy] (Formula 3a)
Rp (x, y; θ i ) = 2ΔC / | g (x, y; θ i ) | (Formula 3b)
R = {R (θ 1 ), R (θ 2 ),..., R (θ n )} 1 / n (Formula 4)
ここで、ΔＣは分解能に対応する物体形状上のギャップが認識できるためのしきいコントラストであり、（式１）から計算した濃度期待値Ｅ｛ｚ｝の最大振幅に比例し、その比例係数をＫｃとした。通常、Ｋｃ＝０.１である。
ΔＣ＝Ｋｃ・［Ｅ{ｚ(max)｝−Ｅ{ｚ(min)}］ …（式５）
Here, ΔC is a threshold contrast for recognizing the gap on the object shape corresponding to the resolution, and is proportional to the maximum amplitude of the density expected value E {z} calculated from (Equation 1). It was set as Kc. Usually, Kc = 0.1.
ΔC = Kc · [E {z (max)} − E {z (min)}] (Formula 5)
また局所重みＷｐは、勾配ｇのみ（式６ａ）かｇと［Ｅ{ｚ(ｘ，ｙ)｝−Ｅ｛ｚ(min)｝］の積(式６ｂ）とした。評価像において勾配ｇが大きく、かつ明るい部分により注目する場合は後者を採用する。これにより、ブライトネス変更の分解能への影響が大きく軽減できる。
Ｗｐ(ｘ，ｙ)＝｜ｇ(ｘ，ｙ)｜ …（式６ａ）
［Ｅ{ｚ(ｘ，ｙ)}−Ｅ{ｚ(min)}］・｜ｇ(ｘ，ｙ)｜］ …（式６ｂ）
The local weight Wp is the gradient g only (expression 6a) or the product of g and [E {z (x, y)} − E {z (min)}] (expression 6b). In the evaluation image, when the gradient g is large and attention is paid to a bright part, the latter is adopted. Thereby, the influence of the brightness change on the resolution can be greatly reduced.
Wp (x, y) = | g (x, y) | (Formula 6a)
[E {z (x, y)} − E {z (min)}] · | g (x, y) |] (Formula 6b)
ここで、当てはめ面が曲面の場合、局所分解能を高精度に計算するために取り上げられるのは、その１／２値（＝Ｒｐ／２）が最小曲率半径の絶対値以下の場合に限るとしてＷｐを（式６）から計算し、一方、これ以外の場合はＷｐ＝０と置いた。また、画像の画質評価パラメータである濃度の標準偏差σ（画像ノイズに相当）も局所ノイズσpを用いて計算できる。
σ＝{１／(ｎ−２)}{Σ(σp 2)}1/2 （ｍ＝５の場合） …（式７ａ）
σp＝{１／ｍ}{Σ［ｚ(ｘ，ｙ)−Ｅ{ｚ(ｘ，ｙ)}］2｝1/2 …（式７ｂ）
Here, when the fitting surface is a curved surface, Wp is taken up only when the half value (= Rp / 2) is equal to or smaller than the absolute value of the minimum curvature radius in order to calculate the local resolution with high accuracy. Was calculated from (Equation 6), otherwise Wp = 0 was set. Further, a standard deviation σ of density (corresponding to image noise) that is an image quality evaluation parameter of an image can be calculated using the local noise σ p .
σ = {1 / (n−2)} {Σ (σ p 2 )} 1/2 (when m = 5) (Expression 7a)
σ p = {1 / m} {Σ [z (x, y) −E {z (x, y)}] 2 } 1/2 (Expression 7b)
本分解能評価法による評価実施例を図２を用いて説明する。(ａ）および(ｂ）は分解能評価用試料からＳＥＭの光学条件を変えて撮影した像（５１２×５１２画素）である。本評価法による像分解能Ｒｃｇと従来のギャップ分解能Ｒｇａｐにおいて、条件（ａ）と（ｂ）の分解能比および、その複数評価者による誤差も比較表示してある。いずれの分解能においても、Ｒ（ｂ）／Ｒ（ａ）が１を越すことを示すものの、従来のギャップ法では複数評価者による誤差が約±５０％にもなるのに対し、本手法では同一画像データである限りその誤差は０になる。 An evaluation example by this resolution evaluation method will be described with reference to FIG. (a) And (b) is the image (512 * 512 pixel) image | photographed changing the optical conditions of SEM from the sample for resolution evaluation. In the image resolution Rcg obtained by this evaluation method and the conventional gap resolution Rgap, the resolution ratio of the conditions (a) and (b) and the errors caused by the plurality of evaluators are also displayed in comparison. Although it shows that R (b) / R (a) exceeds 1 at any resolution, the error by multiple evaluators is about ± 50% in the conventional gap method, but this method is the same. As long as it is image data, the error is zero.
以上、このようにして算出する分解能評価アルゴリズムは、その算出に必要なパラメータ全てを該画像が持つ情報のみで決定するものである。よって本評価法は、評価者の主観が入り込まないアルゴリズムとなり以下の特徴を持つ。
１）従来のギャップ分解能評価法に付随する評価者の主観が排除できる。つまり客観的な評価ができる。
２）計算を実空間上で行うので計算パラメータが物理量として判り易い(ＦＦＴ法では周波数空間で計算）。
３）分解能だけでなく濃度の標準偏差（画像ノイズ）も算出・評価できる。
４）さらに、画像のＳＮ比，画質、および観察倍率の精度（あるいは誤差）も算出・評価できる。
５）ブライトネス変更や画像ノイズに影響を受けにくい。
６）方向性の強いパターン試料に対しても適用性がある（ＦＦＴ法では不可）。試料の汚染などの影響を受けにくい。
７）複数の装置間で、同じ試料（画像）に基づく分解能評価が可能となり、装置間の機差の判定が容易になる。
As described above, the resolution evaluation algorithm calculated in this way determines all parameters necessary for the calculation only by information held in the image. Therefore, this evaluation method is an algorithm that does not include the evaluator's subjectivity and has the following characteristics.
1) Evaluator's subjectivity associated with the conventional gap resolution evaluation method can be eliminated. In other words, objective evaluation is possible.
2) Since the calculation is performed in real space, the calculation parameters are easy to understand as physical quantities (calculated in the frequency space in the FFT method).
3) Not only resolution but also standard deviation of density (image noise) can be calculated and evaluated.
4) Furthermore, the SN ratio, image quality, and observation magnification accuracy (or error) of the image can be calculated and evaluated.
5) Less susceptible to changes in brightness and image noise.
6) Applicable to pattern samples with strong directionality (not possible with FFT method). Less susceptible to sample contamination.
7) A resolution evaluation based on the same sample (image) can be performed between a plurality of apparatuses, and machine differences between apparatuses can be easily determined.
特に、特徴１）は、同種の顕微鏡間における像分解能の客観的比較を可能とするもので、ユーザの機種選定にも大いに役に立つ。なお、本実施例では試料像（画像）全体に亘って像分解能を求める例について説明したが、これに限られることはなく、例えば試料像の特定領域（像全体領域以下、局所分解能Ｒｐを算出するための局所領域以上）の分解能を算出するようにしても良い。例えば制御系７に図示しない画像領域選択手段（ポインティングデバイス等）を接続し、画像上の任意の位置と大きさを選択できるようにしておき、この選択手段によって選択された画像に相当する領域の像分解能を算出するようにしても良い。これによって測定対象とは直接関係のない背景の情報を排除し、測定対象部分の現実的な像分解能を得ることができる。また特定部分だけの演算ですむので像分解能演算のスループット向上にも効果がある。
In particular, the feature 1) enables objective comparison of image resolution between the same type of microscopes, and is very useful for user model selection. In this embodiment, the example in which the image resolution is obtained over the entire sample image (image) has been described. However, the present invention is not limited to this. For example, a specific region of the sample image (below the entire image region, the local resolution Rp is calculated). The resolution of the local area or higher) may be calculated. For example, an image area selecting means (pointing device or the like) (not shown) is connected to the
〔実施例２〕
次に、この像分解能評価法を利用した走査形電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning Electron Microscope)の実施例について説明する。なお、走査形電子顕微鏡は一例に過ぎず、画像を評価する必要のある検査装置全般に適用が可能である。
[Example 2]
Next, an embodiment of a scanning electron microscope (SEM) using this image resolution evaluation method will be described. The scanning electron microscope is only an example, and can be applied to all inspection apparatuses that need to evaluate images.
半導体製品等の生産ラインにおいては、図７のように半導体デバイスパターンなどの測長管理のために、複数台のＳＥＭ７０１〜７０４が管理用マスター計算機７０５にネットワーク接続されている。
In a production line for semiconductor products and the like, a plurality of
個々のＳＥＭには、上記の像分解能評価方法に基づく像分解能計算機能が該ＳＥＭの制御系の計算機に組み込まれており、装置オペレータの指示により、像分解能性能が自己評価できる。その分解能評価値は、顕微鏡画像を表示していた画像表示装置を用いて表示する。 In each SEM, an image resolution calculation function based on the above-described image resolution evaluation method is incorporated in a computer of the control system of the SEM, and the image resolution performance can be self-evaluated by an instruction from the apparatus operator. The resolution evaluation value is displayed using an image display device that has displayed a microscope image.
また、長期にわたってデバイスパターンなどの測長管理に用いているＳＥＭにおいては、各々のＳＥＭが像分解能評価用試料を用いて定期的に像分解能を評価し、その評価値の推移情報と共に表示・記録する。この定期的な分解能評価値は、マスター計算機７０５に吸い上げられ、ここで他のＳＥＭからの情報と合わせて集中管理される。像分解能評価値が設定許容範囲、或いは設定値を外れた場合は、その顕微鏡においても、またマスター計算機においても、その異常が装置オペレータに知らされる。マスター計算機７０５は画像表示モニタと、先に説明したような画像プロセッサを備えており、画像表示モニタに、像分解能評価値が設定許容範囲、或いは設定値を外れた事実が表示される。具体的な表示形態としては、複数のＳＥＭの評価値の推移情報をグラフ状に表示し、且つ設定許容範囲を許容範囲外と識別表示するようにしても良いし、図７に示すように複数のＳＥＭをモデル表示しておき、設定許容範囲、或いは設定値を外れたときに特定のSEMモデルを点滅させるようにしても良い。このように表示させることによって、各装置間の測定誤差（機差）によって生じる測定精度の低下を防ぐための対策を講じることができる。本実施例では、検査装置が出力する画像が、含まれているべき分解能評価値の許容範囲を外れたときに、その旨の表示、或いは記憶を行うようにすることで、高分解能を維持するだけではなく各検査装置間の機差をも管理することが可能になる。
In addition, in SEMs that have been used for length measurement management of device patterns and the like over a long period of time, each SEM periodically evaluates image resolution using a sample for image resolution evaluation, and displays and records along with transition information of the evaluation values. To do. This periodic resolution evaluation value is taken up by the
また、その異常となった顕微鏡においては、装置オペレータからの指示、あるいは制御系に組み込まれたプログラムから指示により、検査条件の１つである光学系の調整が命令され、この評価値を基にした信号により該顕微鏡の制御系を介してレンズ系が制御され、像分解能が所望の許容値に入るように調整が行われる。この調整過程の経過情報は、その異常ＳＥＭ自体に記録され、またマスター計算機に報告される。本例では、各ＳＥＭが像分解能を自己評価したが、制御用マスター計算機が各ＳＥＭから送ってもらった画像の像分解能評価をしてその評価値信号を各ＳＥＭに送り返してもよい。各ＳＥＭは、この評価値信号を基に、前記と同様に該顕微鏡の制御系を介してレンズ系を制御し、像分解能が所望の許容値に入るように調整するのである。 In addition, in the microscope in which the abnormality has occurred, adjustment of the optical system, which is one of the inspection conditions, is instructed by an instruction from the apparatus operator or an instruction from a program incorporated in the control system. With this signal, the lens system is controlled via the control system of the microscope, and adjustment is performed so that the image resolution falls within a desired tolerance. The progress information of this adjustment process is recorded in the abnormal SEM itself and reported to the master computer. In this example, each SEM self-evaluates the image resolution. However, the control master computer may evaluate the image resolution of the image sent from each SEM and send the evaluation value signal back to each SEM. Each SEM controls the lens system via the control system of the microscope in the same manner as described above based on the evaluation value signal, and adjusts the image resolution to fall within a desired allowable value.
こうして、複数台のＳＥＭの分解能差を同時に計測管理し、異常が認められた場合には、上記の手段を用いて調整を行う。これにより、各製造工程間のデバイス品質の差異を低減し、品質の安定化が可能となる。また、異なる場所にある工場とも通信を行い、工場間においても同様に品質の安定したデバイス製造が可能となった。 Thus, the resolution difference of a plurality of SEMs is simultaneously measured and managed, and if an abnormality is recognized, adjustment is performed using the above means. Thereby, the difference in the device quality between each manufacturing process is reduced, and the quality can be stabilized. In addition, it communicated with factories in different locations, making it possible to manufacture devices with stable quality between factories as well.
〔実施例３〕
次に、前記の像分解能評価用試料を用いた実施例についてより詳細に述べる。本実施例では、像分解能評価用試料に絶対寸法パターンを有する標準試料として、特開平８−３１３６３号公報に開示されている寸法校正試料を用いた。図４はそのＳＥＭ像である。シリコン基板上に作られた格子パターンのピッチ寸法は０.２４０±０.００１μｍと非常に高精度である。
Example 3
Next, examples using the image resolution evaluation sample will be described in more detail. In this example, a dimensional calibration sample disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 8-31363 was used as a standard sample having an absolute dimension pattern as an image resolution evaluation sample. FIG. 4 shows the SEM image. The pitch dimension of the lattice pattern formed on the silicon substrate is very high accuracy of 0.240 ± 0.001 μm.
これを用いることによりＳＥＭ画像の高精度の倍率校正が可能になった。すなわち、顕微鏡のデジタル画像の大きさ単位ピクセルと実寸法単位（例えば、ナノメータ）と間で、高精度換算が可能になった。これにより、本発明の分解能評価値Ｒは長さ単位（例えば、ナノメータ）で表示することも可能である。ただし、ここでの評価像分解能は試料パターンが縦線状であるため、（式４）の全方位の平均から算出する像分解能ではなく、（式３ａ）から算出する方位像分解能のうち最小値を示す方位（図４例では横方向）の方位像分解能を用いる。 By using this, the SEM image can be calibrated with high precision. That is, high-accuracy conversion can be performed between the size unit pixel of the digital image of the microscope and the actual size unit (for example, nanometer). Thereby, the resolution evaluation value R of the present invention can be displayed in length units (for example, nanometers). However, since the sample image has a vertical line shape, the evaluation image resolution here is not the image resolution calculated from the average of all the directions in (Expression 4), but the minimum value among the azimuth image resolutions calculated from (Expression 3a). Azimuth | direction image resolution of the azimuth | direction which shows (in the example of FIG. 4 horizontal) is used.
分解能評価値Ｒの表示に関して、実寸法（長さ）単位表示は、観察倍率に依存しない値であり、実使用には好都合な表示である。一方、ピクセル単位表示は、像分解能値に所望のピクセル数を割り当てる、つまり最適な観察倍率を直接算出する場合に好都合となる。像分解能の表示の場合、通常、長さ単位であるが、これも装置オペレータの選択により、ピクセル単位、あるいは両単位で並列表示も可能である。また、像分解能値に割り当てるピクセル数を予め設定しておくことにより、種々の試料に対して、観察倍率を自動設定することも可能になった。 Regarding the display of the resolution evaluation value R, the actual dimension (length) unit display is a value that does not depend on the observation magnification, and is convenient for actual use. On the other hand, the pixel unit display is convenient when a desired number of pixels is assigned to the image resolution value, that is, when the optimum observation magnification is directly calculated. In the case of display of image resolution, the unit is usually a length unit, but this can also be displayed in parallel in units of pixels or both units, as selected by the apparatus operator. Also, by setting the number of pixels to be assigned to the image resolution value in advance, it has become possible to automatically set the observation magnification for various samples.
顕微鏡画像の画質評価パラメータは、像分解能と信号ノイズ比（ＳＮＲ）である。ここで、濃度期待値Ｅ{ｚ}の平均値Ｚａｖとすると、信号ＳはＳ＝Ｚａｖ−Ｅ{ｚ(min)}、ノイズＮはＮ＝σ（（式７）参照）で近似でき、ＳＮＲは次式から算出できる。
ＳＮＲ＝［Ｚａｖ−Ｅ{ｚ(min)}］／σ …（式８）
The image quality evaluation parameters of the microscope image are an image resolution and a signal noise ratio (SNR). Here, when the average value Zav of the expected density value E {z} is assumed, the signal S can be approximated by S = Zav−E {z (min)}, and the noise N can be approximated by N = σ (see (Equation 7)). Can be calculated from the following equation.
SNR = [Zav−E {z (min)}] / σ (Expression 8)
画質評価パラメータとして、像分解能値程度の微細構造パターンに注視して、その構造パターンの１ピクセル当たりに持ち得る最大情報量Ｃ（単位はビット）を採用すると、Ｃはピクセル単位の像分解能値Ｒを用いて次式から近似計算できる。
Ｃ＝{log2(１＋ＳＮＲ)｝／Ｒ2 …（式９）
If the maximum amount of information C (in bits) that can be held per pixel of the structural pattern is adopted as an image quality evaluation parameter by paying attention to a fine structure pattern of the image resolution value, C is the image resolution value R in pixel units. Approximate calculation from the following equation using
C = {log 2 (1 + SNR)} / R 2 (Formula 9)
これにより、ここの画像が像分解能，ノイズ、および画質の観点から評価できるようになった。これら評価パラメータの少なくとも一つに対し、画像の良し悪しを判定する評価しきい値を設定しておくことにより、撮像した画像に対してそれぞれの評価値とともに判定設定のパラメータに対する画像の良し悪しも判定できるようになった。 As a result, the image here can be evaluated from the viewpoint of image resolution, noise, and image quality. By setting an evaluation threshold value for judging whether the image is good or bad for at least one of these evaluation parameters, it is possible to determine whether the image is good or bad with respect to each of the evaluation values together with the evaluation setting parameter for the captured image. Judgment is now possible.
画像表示装置には、それぞれの画像に対してこれらの評価値と判定結果（例えばしきい値を超えたか否か、どの程度しきい値を超えたか等）の良し悪しにより異なるメッセージが表示されるが、装置オペレータの選択により、それらの一部のみの表示も可能である。また制御プロセッサ内の記憶媒体に登録しておき、後から読み出せるようにしても良い。 On the image display device, different messages are displayed for each image depending on the quality of these evaluation values and determination results (for example, whether or not the threshold value has been exceeded or how much the threshold value has been exceeded). However, only a part of them can be displayed by the selection of the device operator. It may be registered in a storage medium in the control processor so that it can be read later.
〔実施例４〕
次に、観察倍率の精度（あるいは誤差）について述べる。いま、特定の観察倍率下で寸法校正試料を撮像した顕微鏡画像の像分解能評価値（単位μｍ）をＲ，寸法校正試料のピッチ絶対寸法Ｌ，誤差をΔｘ（単位μｍ）とする。上記寸法校正試料の例では、Ｌ＝０.２４０μｍ，Δｘ＝０.００１μｍである。この試料表面には、シリコンの異方性エッチングを利用して矩形波状断面の繰り返しパターンが作製されている。矩形のエッジは、試料表面に対し垂直に立つシャープなエッジである。
Example 4
Next, the accuracy (or error) of the observation magnification will be described. Now, let R be an image resolution evaluation value (unit: μm) of a microscope image obtained by imaging a size calibration sample under a specific observation magnification, and Δp (unit μm) be an absolute pitch dimension L of the size calibration sample. In the example of the dimension calibration sample, L = 0.240 μm and Δx = 0.001 μm. On the surface of the sample, a repetitive pattern having a rectangular wave-shaped cross section is formed by utilizing anisotropic etching of silicon. The rectangular edge is a sharp edge that stands perpendicular to the sample surface.
観察倍率の校正は、寸法校正試料の格子パターン像が表示画面上で垂直になるように像回転補正を行った後、倍率５〜１０万倍で複数点（１０〜２０点程度）のピッチ寸法の測長を行い、その平均値が０.２４０μｍ となるように校正する。即ち、測長平均値が０.２４０μｍ に近づくように電子線の走査範囲を変更する。複数点の測定は、パターンそのもののピッチ寸法が数ｎｍの誤差を持つため、これを平均化して低減するために行うものである。この時、％表示における倍率誤差Ｅおよび倍率精度Ｐは、それぞれ次式から算出できる。
Ｅ＝１００ｘ{(Δｘ)2＋Ｒ2}1/2／Ｌ …（式１０）
Ｐ＝１００−Ｅ …（式１１）
The calibration of the observation magnification is performed by correcting the image rotation so that the lattice pattern image of the dimension calibration sample is vertical on the display screen, and then the pitch dimensions of a plurality of points (about 10 to 20 points) at a magnification of 50,000 to 100,000. And calibrate so that the average value is 0.240 μm. That is, the scanning range of the electron beam is changed so that the length measurement average value approaches 0.240 μm. The measurement of a plurality of points is performed in order to average and reduce the pitch dimension of the pattern itself because it has an error of several nanometers. At this time, the magnification error E and the magnification accuracy P in% display can be calculated from the following equations, respectively.
E = 100x {(Δx) 2 + R 2 } 1/2 / L (Formula 10)
P = 100-E (Formula 11)
一般的な走査電子顕微鏡で検証した結果、観察倍率の誤差Ｅとして、それぞれ±２％および±０.５％ 以下が得られた。これより、観察倍率の精度や誤差を個々の顕微鏡ばかりでなく、複数台の顕微鏡においても、像分解能と同様に顕微鏡ごとの差（機差）や経時変化の観点から高精度に管理できるようになった。これらの評価パラメータの経時変化データは、装置オペレータの操作により、必要に応じて、グラフや表のフォーマットで画像表示装置に表示することも可能である。画像表示装置に表示したＳＥＭ装置ＡおよびＢの像分解能における１ヶ月間の経時変化グラフの例を図５に示す。両装置とも分解能３.２−３.８間の許容範囲に収まっていることがわかる。もし、この範囲からはみ出した場合は、装置保守作業が必要になる。また、このグラフからわかるように両装置の像分解能は共に許容範囲に収まっているが装置Ｂの方が０.１ 良いという機差があることがわかった。それぞれの装置の測長値に対し、この機差を基に装置間の機差補正係数を求め、両装置からの測長値を補正することにより、デバイス製造の顕微鏡管理において機差をより小さく抑えた管理ができるようになった。 As a result of verification with a general scanning electron microscope, the error E of the observation magnification was ± 2% and ± 0.5% or less, respectively. As a result, not only individual microscopes but also multiple microscopes can manage the accuracy and error of observation magnification with high precision from the viewpoint of differences (machine differences) and temporal changes from microscope to microscope as well as image resolution. became. The time-dependent change data of these evaluation parameters can be displayed on the image display device in the form of a graph or a table as required by the operation of the device operator. FIG. 5 shows an example of a one-month change graph for the image resolution of the SEM apparatuses A and B displayed on the image display apparatus. It can be seen that both devices are within the allowable range of resolution 3.2-3.8. If it is out of this range, equipment maintenance work is required. Further, as can be seen from this graph, the image resolutions of both apparatuses are within the allowable range, but it has been found that there is a machine difference that the apparatus B is 0.1 better. The machine difference correction coefficient between the devices is calculated based on this machine difference for the length measurement value of each device, and the length difference from both devices is corrected to reduce the machine difference in the microscope management of device manufacturing. It became possible to manage with a low level.
図６に方位分解能を用いた非点画像の評価実施例を示す。図６ａは顕微鏡の制御系７にある像非点制御系において補正パラメータｓ.ｐ.値が０，４０および８０時の金粒子試料からの顕微鏡像である。その時の方位像分解能を図６ｂに極座標プロットする。方位像分解能カーブがｓ.ｐ.＝０の時、ほぼ円形であるのに対し、４０，８０と大きくなるにつれ方位分解能は方位８，１６の方向（矢印方向）では余り変化しないのに対し、方位１７，３５の方向（矢印方向）では増加しているのがわかる。これらの変化は図６ａの像のボケ方向と大きさを反映している。この像ボケは、顕微鏡のビームのボケに対応する（図６ａのｓ.ｐ.＝８０画像参照）。この方位像分解能の評価方法とこの評価値を全方位に対して最小とする最適化方法を組み合わせたプログラムを制御系７にある計算機に組み込む事により、フォーカス調整と非点補正を自動で高精度に行う顕微鏡を実現することができた。
FIG. 6 shows an evaluation example of an astigmatism image using azimuth resolution. FIG. 6 a is a microscopic image from a gold particle sample when the correction parameter sp value is 0, 40 and 80 in the image astigmatism control system in the
上記実施例では、ＳＥＭについて説明したが、走査形透過電子顕微鏡(STEM)，走査イオン顕微鏡（ＳＩＭ）においても同様な効果が得られた。ＳＴＥＭにおいては、試料が薄膜であり、画像形成につかわれる輝度信号は、二次電子，試料透過の一次電子，一次電子で励起されたＸ線などである。特に、ＳＩＭにおいては、ＳＥＭやＳＴＥＭには存在しないイオンビームによる試料表面のスパッタリング損傷が発生するため、試料の同じ個所を高倍率で観察できない。そのため、本方法の特徴として既述した5)方向性の強いパターン試料に対しても適用性があることから、分解能評価用試料の範囲が広がった。実用上、操作性の向上，観察像分解能の精度向上に大いに効果があった。 In the above embodiment, the SEM has been described, but the same effect was obtained in a scanning transmission electron microscope (STEM) and a scanning ion microscope (SIM). In STEM, a sample is a thin film, and luminance signals used for image formation are secondary electrons, primary electrons transmitted through the sample, X-rays excited by primary electrons, and the like. In particular, in SIM, sputtering damage on the surface of the sample due to an ion beam that does not exist in SEM or STEM occurs, so the same part of the sample cannot be observed at high magnification. For this reason, the range of the sample for resolution evaluation has been expanded because it has applicability to the pattern sample having 5) strong directivity described above as a feature of this method. Practically, it was greatly effective in improving operability and improving the resolution of the observed image.
上記では実施例装置として顕微鏡を取り上げて説明した。顕微鏡画像をビーム位置合わせやビーム照射領域の設定などに利用している装置、例えば集束イオンビーム加工装置，電子ビーム診断装置，電子ビーム露光装置などの荷電粒子ビーム装置においても、本発明の像分解能評価方法を全く同様に実施でき、同じ効果がある。ここで言う「顕微鏡」は、顕微鏡画像を利用している「荷電粒子ビーム装置」も含むものである。 In the above description, the microscope is taken up as an example device. The image resolution of the present invention is also applied to a device that uses a microscope image for beam alignment or setting of a beam irradiation region, such as a charged particle beam device such as a focused ion beam processing device, an electron beam diagnostic device, or an electron beam exposure device. The evaluation method can be implemented in exactly the same way and has the same effect. The “microscope” mentioned here includes a “charged particle beam device” using a microscope image.
また、本発明での顕微鏡画像を３次元物体の一方向からの観察画像と見立てて、前記の局所領域ごとに多次（あるいは一次）関数ｚ＝ｆ(ｘ，ｙ)で記述される曲面（あるいは平面）を近似的に当てはめた手法は、画像のノイズを軽減するための画像処理方法としても非常に有効である。画像処理後の濃度分布は、(式７)のＥ{ｚ(ｘ，ｙ)}分布に他ならない。図３に分解能標準試料のＳＥＭ像を用いて、画像処理効果を見る。図（ａ）がオリジナル画像、図（ｂ）が処理画像である。図（ｂ）では画像が滑らかになっており、ノイズ除去効果が大きなことがわかる。 Further, a microscopic image according to the present invention is regarded as an observation image from one direction of a three-dimensional object, and a curved surface (denoted by a multi-order (or first-order) function z = f (x, y) for each local region ( Alternatively, the method of approximating the plane) is very effective as an image processing method for reducing image noise. The density distribution after image processing is nothing but the E {z (x, y)} distribution in (Expression 7). FIG. 3 shows the effect of image processing using an SEM image of a resolution standard sample. The figure (a) is an original image, and the figure (b) is a processed image. In FIG. 5B, the image is smooth, and it can be seen that the noise removal effect is great.
本発明は、ＳＥＭ，ＳＩＭに限らず、これまで画像分解能の評価法として従来のギャップ分解能法やＦＦＴ法を使っていた顕微鏡であれば、例えば、光学顕微鏡であっても、あるいは走査形プローブ顕微鏡であっても、つまりどんな顕微鏡に対しても適用できる。また画像処理法においても同様、ＳＥＭ，ＳＩＭに限らず、全ての顕微鏡の画像においてノイズ除去の効果がある。 The present invention is not limited to SEM and SIM, and any microscope that has conventionally used the conventional gap resolution method or FFT method as an image resolution evaluation method may be, for example, an optical microscope or a scanning probe microscope. However, it can be applied to any microscope. Similarly, the image processing method is effective not only for SEM and SIM but also for all microscope images.
１…荷電粒子源、２…荷電粒子線、３…レンズ、４…試料、５…二次粒子、６…二次粒子検出系、７…制御系、８…Ｘ−Ｙ−Ｚステージ、９…画像表示装置。 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Charged particle source, 2 ... Charged particle beam, 3 ... Lens, 4 ... Sample, 5 ... Secondary particle, 6 ... Secondary particle detection system, 7 ... Control system, 8 ... XYZ stage, 9 ... Image display device.
Claims (18)
前記制御プロセッサは、前記画像の複数の画素を含む複数の局所領域において、前記局所領域における前記試料の形状を実空間上で曲面または平面で近似し、前記曲面または平面から前記複数の画素位置における濃度期待値と前記曲面または平面の勾配を算出し、前記濃度期待値と前記勾配から前記局所領域の分解能を算出し、前記複数の局所領域の分解能の平均値を前記画像の分解能とすることを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 A charged particle source, a detector for detecting secondary particles emitted by irradiating the sample with a charged particle beam emitted from the charged particle source, and a control processor for forming an image based on the output of the detector In a charged particle microscope equipped with
The control processor approximates the shape of the sample in the local region by a curved surface or a plane in real space in a plurality of local regions including a plurality of pixels of the image, and at the plurality of pixel positions from the curved surface or the plane. that calculates the slope of the curved surface or plane as the density expected value, the calculated resolution of the local area density expected value from the gradient, the average value of the resolution of the plurality of local regions and the resolution of the image Characteristic charged particle beam microscope.
前記制御プロセッサは、前記曲面または平面から前記複数の画素位置における複数の濃度期待値を算出し、前記複数の濃度期待値のうち最大値と最小値の差に比例するコントラストを算出し、前記コントラストを前記曲面または平面の勾配で除算することにより、前記局所領域の分解能を算出することを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 Oite the charged particle beam microscope according to claim 1,
The control processor calculates a plurality of expected density values at the plurality of pixel positions from the curved surface or plane, calculates a contrast proportional to a difference between a maximum value and a minimum value among the plurality of expected density values, and the contrast The charged particle beam microscope is characterized in that the resolution of the local region is calculated by dividing the value by the curved surface or the gradient of the plane .
前記制御プロセッサは、前記平均値を定期的に算出し、当該算出された平均値を時間推移情報とともに表示、或いは記憶することを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 Oite the charged particle beam microscope according to claim 1,
The charged particle beam microscope characterized in that the control processor periodically calculates the average value, and displays or stores the calculated average value together with time transition information.
前記制御プロセッサは、前記分解能に併せて、前記画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは前記分解能に基づいて計算される画質評価パラメータの少なくとも１つを算出することを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 Oite the charged particle beam microscope according to claim 1,
The charged particle beam microscope characterized in that the control processor calculates at least one of the image noise, the S / N ratio of an image, or an image quality evaluation parameter calculated based on the resolution, in addition to the resolution.
前記制御プロセッサは、前記平均値，画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは画質評価パラメータの少なくとも１つにしきい値を設定する機能を備え、当該しきい値を前記平均値，画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは画質評価パラメータが超えたときに、その旨を表示装置に表示、或いは記憶することを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 Oite the charged particle beam microscope according to claim 4,
The control processor has a function of setting a threshold value to at least one of the average value, image noise, image SN ratio, or image quality evaluation parameter, and the threshold value is set to the average value, image noise, and image SN. A charged particle beam microscope characterized in that, when the ratio or image quality evaluation parameter exceeds, a message to that effect is displayed or stored.
前記平均値，画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは画質評価パラメータの少なくとも１つを定期的に評価し、その評価値を時間推移情報と共に表示、或いは記憶することを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 Oite the charged particle beam microscope according to claim 4,
A charged particle beam microscope characterized by periodically evaluating at least one of the average value, image noise, image signal-to-noise ratio, or image quality evaluation parameter, and displaying or storing the evaluation value together with time transition information.
前記制御プロセッサは、表示装置に倍率精度、或いは倍率誤差を表示させることを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 Oite the charged particle beam microscope according to claim 1,
The charged particle beam microscope characterized in that the control processor displays magnification accuracy or magnification error on a display device.
前記制御プロセッサは、前記局所領域の分解能を前記画像全体、或いは一部領域に亘って重み付き平均化することを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 Oite the charged particle beam microscope according to claim 1,
The control processor, the entire pre-Symbol image resolution of the local region, or a charged particle beam microscope, which comprises weighted averaging over a partial region.
前記試料上の同等の寸法を有する複数のパターンに前記荷電粒子線を走査して、前記パターンの測長を行い、当該測長結果の平均値が、前記パターンの寸法に近くなるように、前記荷電粒子線の走査範囲を変更することを特徴とする荷電粒子線顕微鏡。 The charged particle beam microscope according to claim 1 ,
The charged particle beam is scanned on a plurality of patterns having equivalent dimensions on the sample, the pattern is measured, and the average value of the measurement results is close to the dimension of the pattern. A charged particle beam microscope characterized by changing a scanning range of a charged particle beam .
当該画像分解能評価用計算機は、前記画像の複数の画素を含む複数の局所領域において、前記局所領域における前記試料の形状を実空間上で曲面または平面で近似し、前記曲面または平面から前記複数の画素位置における濃度期待値と前記曲面または平面の勾配を算出し、前記濃度期待値と前記勾配から前記局所領域の分解能を算出し、前記複数の局所領域の分解能の平均値を前記画像の分解能とすることを特徴とする画像分解能評価用計算機。 An image resolution evaluation computer for evaluating the resolution of an image obtained from a plurality of charged particle beam devices via a network,
The image resolution evaluation computer approximates the shape of the sample in the local region in a curved surface or a plane in real space in a plurality of local regions including a plurality of pixels of the image . calculating a gradient of the curved surface or plane as the density expected value at a pixel location, the calculated resolution of the local area density expected value from the slope, and resolution of the image the mean value of the resolution of the plurality of local regions A computer for evaluating image resolution.
前記画像分解能評価用計算機は、前記曲面または平面から前記複数の画素位置における複数の濃度期待値を算出し、前記複数の濃度期待値のうち最大値と最小値の差に比例するコントラストを算出し、前記コントラストを前記曲面または平面の勾配で除算することにより、前記局所領域の分解能を算出することを特徴とする画像分解能評価用計算機。 Oite the image resolution evaluation computer according to claim 10,
The image resolution evaluation calculator calculates a plurality of expected density values at the plurality of pixel positions from the curved surface or plane, and calculates a contrast proportional to a difference between a maximum value and a minimum value among the plurality of expected density values. A computer for image resolution evaluation , wherein the resolution of the local region is calculated by dividing the contrast by the gradient of the curved surface or plane .
前記画像分解能評価用計算機は、前記平均値を定期的に算出し、当該算出された平均値を時間推移情報とともに表示、或いは記憶することを特徴とする画像分解能評価用計算機。 Oite the image resolution evaluation computer according to claim 10,
The computer for evaluating image resolution periodically calculates the average value, and displays or stores the calculated average value together with time transition information.
前記画像分解能評価用計算機は、前記分解能に併せて、前記画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは前記分解能に基づいて計算される画質評価パラメータの少なくとも１つを算出することを特徴とする画像分解能評価用計算機。 Oite the image resolution evaluation computer according to claim 10,
The image resolution evaluation computer calculates at least one of the image noise, the S / N ratio of the image, or an image quality evaluation parameter calculated based on the resolution, in addition to the resolution. Calculator.
前記画像分解能評価用計算機は、前記平均値，画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは画質評価パラメータの少なくとも１つにしきい値を設定する機能を備え、当該しきい値を前記平均値，画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは画質評価パラメータが超えたときに、その旨を表示装置に表示、或いは記憶することを特徴とする画像分解能評価用計算機。 Oite the image resolution evaluation computer according to claim 13,
The image resolution evaluation computer has a function of setting a threshold value to at least one of the average value, image noise, image S / N ratio, or image quality evaluation parameter, and the threshold value is set to the average value, image noise, An image resolution evaluation computer which displays or stores information on a display device when an SN ratio of an image or an image quality evaluation parameter is exceeded.
画像分解能評価用計算機は、前記平均値，画像ノイズ，画像のＳＮ比、或いは画質評価パラメータの少なくとも１つを定期的に評価し、その評価値を時間推移情報と共に表示、或いは記憶することを特徴とする画像分解能評価用計算機。 Oite the image resolution evaluation computer according to claim 13,
An image resolution evaluation computer periodically evaluates at least one of the average value, image noise, image S / N ratio, or image quality evaluation parameter, and displays or stores the evaluation value together with time transition information. A computer for evaluating image resolution.
前記画像分解能評価用計算機は、表示装置に倍率精度、或いは倍率誤差を表示させることを特徴とする画像分解能評価用計算機。 Oite the image resolution evaluation computer according to claim 10,
The image resolution evaluation computer displays magnification accuracy or magnification error on a display device.
前記画像分解能評価用計算機は、前記局所領域の分解能を前記画像全体、或いは一部領域に亘って重み付き平均化することを特徴とする画像分解能評価用計算機。 Oite the image resolution evaluation computer according to claim 10,
The image resolution evaluation computer performs weighted averaging of the resolution of the local region over the entire image or a partial region.
前記局所領域における前記試料の形状を実空間上で曲面または平面で近似し、Approximate the shape of the sample in the local region with a curved surface or plane in real space,
前記曲面または平面から前記複数の画素位置における濃度期待値と前記曲面または平面の勾配を算出し、Calculate the density expected value at the plurality of pixel positions and the gradient of the curved surface or plane from the curved surface or plane,
前記濃度期待値のうち最大値と最小値の差に比例するコントラストを算出し、Calculate the contrast proportional to the difference between the maximum and minimum values of the expected density value,
前記コントラストを前記曲面または平面の勾配で除算して前記局所領域の分解能とし、Divide the contrast by the slope of the curved surface or plane to obtain the resolution of the local region,
前記局所領域の分解能を前記複数の領域で平均化して前記画像の分解能とすることを特徴とする像分解能評価方法。An image resolution evaluation method, wherein the resolution of the local area is averaged over the plurality of areas to obtain the resolution of the image.
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