JP6266360B2 - 画像処理装置および荷電粒子線装置 - Google Patents

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Description

本発明は、画像処理装置および荷電粒子線装置に係り、特に自己組織化現象を利用したパターニング法によって形成されるパターンの測定や評価に好適な画像処理装置および荷電粒子線装置に関する。
半導体デバイスの大規模化、高集積化が進んでいる。これらの進歩を支えているのは微細加工技術である。その中でも、リソグラフィ技術は投影露光装置の波長の短波長化や投影レンズの高NA化によって進められてきた。しかし、これらも限界に達しつつある。このような状況を打破するために、投影露光装置によって形成されるパターンをn倍化する手法の検討が進められている。このようなn倍化法として、自己誘導組織化プロセス、DSA(Directed Self Assembly)がある。この方法は、高分子ブロック共重合体と言われる2種類のポリマーを合成しブロック結合させた材料を用い、2種類のポリマーの熱力学的特性の違いを利用して自己組織化することを利用した方法である。リソグラフィで形成したパターン(ガイドパターン)の内側に複数本のパターンを形成したり、大きなサイズのホールの内側に微細なホールを自己整合的に形成することができる。
一方、半導体デバイスの微細化加工技術の進歩に伴って、パターンの出来栄えを評価する評価法や評価装置の進歩も目覚ましいものがある。特許文献1には、パターンの寸法を測定する測定装置において、繰り返しパターンのような周期性のあるパターンの画像を取得し、当該画像を積算して得られる信号に基づいて、パターンの寸法を測定する測定装置が説明されている。
国際公開番号WO2013/12209
DSAによって形成されるパターンは最終的には、同等のパターンが複数配列された状態となるが、DSAに用いられるガイドパターンと、ガイドパターン間に自己組織化現象によって配列するパターンは、その製造工程が異なる。例えば自己組織化現象によって配列するパターンは、ポリマーやガイドパターンの出来によって、位置が変化する場合がある。今後、ポリマーやガイドパターンの出来に応じたパターン評価を行う必要性が生じることが予想されるが、従来、このようなパターン評価の必要性については何等論じられてこなかった。引用文献1には、DSAによって形成されるパターンと同様に、周期性のあるパターンを評価する手法が説明されているが、DSAパターンを評価することについての言及、示唆はない。
以下に、DSAパターンの評価を定量的に行うことを目的とした画像処理装置、及び荷電粒子線装置について説明する。
上記目的を達成するための一態様として、以下に、荷電粒子ビームの走査によって得られる取得画像を記憶する記憶媒体と、当該記憶媒体に記憶された取得画像上で参照画像を用いたマッチング処理を実行する演算装置を備えた画像処理装置、或いは荷電粒子線装置であって、前記演算装置は、前記記憶媒体に記憶された自己誘導組織化プロセスによって生成される試料の前記取得画像の第1の領域、前記取得画像に含まれるパターンの設計データの前記第1の領域に相当する第2の領域、或いは前記設計データのシミュレーション画像の前記第1の領域に相当する第3の領域からの画像の抽出に基づいて参照画像を生成し、前記第1の領域以外の前記取得画像の第4の領域の画像と、前記参照画像を比較し、前記参照画像と前記第4の領域の画像の一致度、及び前記参照画像のマッチング位置に関する位置情報の少なくとも1つを求める画像処理装置、或いは荷電粒子線装置を提案する。
上記構成によれば、自己誘導組織化プロセスによって形成されるパターンの定量評価を行うことが可能となる。
自己誘導組織化プロセスによって生成される周期パターンを測定する例を示す図。 複数の測定、或いは検査装置がネットワークに接続された測定、検査システムの概略説明図。 走査電子顕微鏡の概略構成図。 画像処理プロセッサの一例を説明する図。 パターンの特徴に応じた識別表示例(分布図)を示す図。 参照テンプレートを作成し、各計測点(画像)と比較した結果の表示例を示す図。 ホールパターンの計測結果の表示例を示す図。 自己組織化現象を利用したパターニング法を説明する図。 自己組織化により形成されたラインパターンの計測例を示す図。 自己組織化により形成されたホールパターンの計測例を示す図。
以下に説明する実施例は、走査電子顕微鏡等によって得られた高分子ブロック共重合体が基板表面上で自己組織化して微細構造を有する高分子薄膜の画像を用い、その形状、配列を測定、評価する方法、装置、及びコンピュータプログラムに関する。特に、高分子ブロック共重合体により形成されるパターンに特徴のある周期性に関して、その長距離秩序性、領域を測定評価が可能な方法、装置及びコンピュータプログラムに関する。
半導体素子や薄膜磁気ヘッドなど、表面の微細加工により製作される機能素子製品の製造・検査工程では、加工されたパターン幅の測定(以下「測長」と呼ぶ)および外観検査等に、走査型電子顕微鏡(Scanning Electron Microscope:SEM)が広く用いられている。走査電子顕微鏡は、電子源から放出され、磁場あるいは電場と電子線の相互作用を利用した収束レンズおよび対物レンズにより細く絞られた電子線を、偏向器を用いて試料上で一次元あるいは二次元的に走査し、電子線照射によって試料から発生する二次信号(二次電子や反射電子、電磁波)を、光電効果等を利用した検出器により検出し、その検出信号を電子線の走査と同期した輝度信号等の可視化可能な信号に変換・処理することで試料像を形成する装置である。
半導体素子や薄膜磁気ヘッドなど、表面の微細加工の方法としては、光リソグラフィーやナノインプリントといった微細構造を光・電子線・原版等によりパターンを形成する方法が一般に用いられている。しかしながら、パターンの微細化が進むに従いプロセスが複雑になり課題も多い。特に、微細パターンの加工寸法が20ナノメートル以下まで微細になると、装置に莫大な投資が必要となる。
近年、微細加工のパターン形成の方法として、高分子ブロック共重合体組成物を含む高分子層を基板表面に配置し、前記高分子層をミクロ相分離させて、物質が自然に構造を形成する現象、いわゆる自己組織化現象を応用した手法が注目を集めている。この方法では、材料・プロセスを最適化することで、簡便な塗布プロセスにより数ナノメートル〜数百ナノメートルの種々の形状を有する微細な規則構造を形成できる。
自己組織化現象を利用して微細な規則構造を形成した例としては、ポリスチレン(PS)とポリメチルメタクリレート(PMMA)からなる高分子ブロック共重合体薄膜を用いて、規則配列された孔やラインアンドスペースのパターンを基板上に形成した公知技術が知られている。この際、形成される周期パターンの形状(孔またはラインアンドスペース等)、その形状の周期的配列のピッチ等は、高分子ブロック共重合体組成物を含む高分子層の各分子量・混合比等で決まる。
この自己組織化を平坦均一な下地上に形成する場合の課題は、規則配列の範囲が数十周期以下の狭い範囲となる。また、その異方向の配列の範囲が分布もち、その間に欠陥が存在する。この範囲は高分子ブロック共重合体組成物を含む高分子層の性質、および形成プロセスによって異なり、より広範囲に規則配列が並び、欠陥の少ないパターンが要求されている。
自己組織化により形成するパターン配列を所望の範囲とし、その範囲の配列を揃えるため、2つの方法が考案されている。
第1の方法は、下地基板表面に溝・孔を加工し、それをガイドとしてその内部に高分子ブロック共重合体組成物を含む高分子層を成膜して規則配列パターンを形成させる方法である。ガイドは配列が安定するように自己組織化のパターン周期の2倍から十倍程度となるような大きさとする。微細構造はガイドによって制限された範囲で配列し、自己組織化の長距離秩序性が向上する。
第2の方法は、下地基板表面を化学的にパターン化する方法である。基板表面には高分子ブロック共重合体を構成する各々のブロック鎖に対して親和性が異なる領域をパターンとして形成する。たとえばポリスチレンとポリメチルメタクリレートからなる高分子ブロック共重合において、ポリスチレンと化学的に親和性の良い領域を、自己組織化の周期の約半分の大きさで、自己組織化の周期の2倍から十倍程度の周期で配列する。それ以外領域をポリスチレンとポリメチルメタクリレートと同じ親和性を持つように化学的に形成する。この基板表面上の高分子ブロック共重合体の自己組織化によるパターンは、ポリスチレンと化学的に親和性の良い領域をガイドとして、ガイド上にポリスチレンが形成され、それ以外の領域はガイド上のポリスチレンパターンからの周期的配列となり、自己組織化の長距離秩序性が向上する。
上記したような高分子ブロック共重合体薄膜をもちいた自己組織化によるパターン形成において、広範囲に規則配列が並び欠陥の少なくする材料・プロセスが開発されている。一方、上述のようなプロセスを経て形成されるパターンの配列は、平坦均一な下地上に形成されパターン配列で数ピッチ程度しか配列が揃っていない場合と、パターンを揃えるためのガイドを用いて配列がガイド近傍でほぼ均一に揃っている場合がある。
以下に説明する実施例では、主に上記のような2種のパターンについて、同一配列の範囲、均一性の程度を測定・評価する画像処理の方法や装置に関するものである。このような画像処理によってもたらされる測定結果は、高分子ブロック共重合体薄膜の材料の評価、材料ごとの成膜プロセス評価、配列を揃えるガイドの形成技術の評価に用いられる。
上述のように高分子ブロック共重合体薄膜の材料にて形成された配列パターンと、その下層パターンに対する位置ずれは微細加工プロセスで課題となる異層間のパターンの位置ずれ(オーバーレイ)である。高分子ブロック共重合体薄膜をもちいた自己組織化によるパターン形成におけるオーバーレイへ影響は、ガイドパターンと下層パターンとのオーバーレイだけでなく、ガイドパターンに対する周期パターンの相対位置の位置ずれの分布が重要となる。
以下に説明する実施例では、この相対位置の位置ずれを計測する方法評価する画像処理の方法を提案する。
上記のように相対位置の位置ずれを適正に評価すべく、高分子ブロック共重合体薄膜を用いて、規則的に配列された孔やラインアンドスペースの画像を取得し、その画像から特定領域を少なくとも2か所を選定し、その2か所から切り出した画像を比較し、一致率を計測する。パターン周期サイズ以下の範囲で相対位置をずらして2画像を比較し、画像処理における2画像の一致率が最大となる相対位置ずれを検出し、その一致率を計測、評価する。
2つの特定領域のパターン配列が同一の場合は、一致度は高くなる。一方2つの特定領域のパターン配列が異なる場合、またはどちらか一方でもパターン配列が崩れている場合は、一致度は低い。特定領域の比較を画像内で複数行い、その一致度分布、配列の均一性を計測、評価する。さらにデザインデータを用いて比較する特定領域のサイズ、比較する特定領域間の距離を決める。
また、比較対象となる参照画像と比較対象画像内に、自己誘導組織化に用いられるガイドパターン(第1のパターン)と、自己誘導組織化プロセスによって形成されるパターン(第2のパターン)を含め、その一致度を評価することによって、ガイドパターンと自己組織化によって形成されるパターンの乖離の程度を、一致度という定量的な評価値で表現することが可能となる。
上記構成によれば、高分子ブロック共重合体薄膜をもちいた自己組織化によるパターン形成において、パターン配列の均一性、分布が計測できる。ガイドを用いて長距離秩序性が向上させたパターンでは、ガイド近傍のパターンとそれ以外のパターンとの配列を比較し、パターン間の位置ずれ量の分布を解析することができる。また、自己組織化によるパターン形成に用いられる高分子ブロック共重合体薄膜の材料および膜形成プロセスの最適化、ガイドの形成方法および形状の最適化の評価を行うことができる。
本実施例では、高分子ブロック共重合体薄膜を用いた自己組織化によるパターン形成によりに作製されたパターンの、主に配列均一性、およびその分布が計測する手法について説明する。
計測対象となるパターンは、分子ブロック共重合体組成物を含む高分子層による自己組織化現象を用いており、その材料・形成プロセスにより、パターン配列の方向やピッチのロバスト性が異なるため、その計測が重要となる。
以下の説明では、画像を形成する装置として荷電粒子線装置を例示すると共に、その一態様として、SEMを用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビ−ムを走査して画像を形成する集束イオンビ−ム(Focused Ion Beam:FIB)装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。また、撮像された画像の視野内に自己組織化により形成されたパターンの配列分布を画像処理に基づいて評価することができるのであれば、撮像装置の種類は問わない。
本実施例における測定法の原理を、図1を使って説明する。まず、高分子ブロック共重合体薄膜をもちいた自己組織化により配列されたパターンの画像101を取得し、所定の記憶媒体に記憶する。この記憶媒体に記憶された画像から2つの特定領域(第1の領域と、第4の領域を含む2つの領域)を選択し、テンプレート102、103として、2つのテンプレートとして登録する。2つのテンプレートを比較し、配列ピッチ未満で相対位置をずらして2画像間の一致率が最大になる相対位置とその一致率を計測する。
テンプレート102、103のように2つの特定領域のパターン配列方向が同一で領域内で均一の場合、2つの特定領域のパターンは、配列ピッチ以下の相対位置ずれで高いパターン一致度をもつ。比較するテンプレートとして102と104を選択した場合は、104の一部で配列が異なるためにパターンの一致度は低い。テンプレート102と105を選択した場合、相対位置ずれを平行移動のみとした場合105のパターン配列が異なるためパターン一致度は低いが、相対値ずれとして回転成分を許容した場合、一致度は高くなる。テンプレート105と106を選択した場合は、102とは配列が異なるが、テンプレート105と106との一致度は高い。この評価を複数の特定領域間で行い、その一致率から同一配列の領域、均一性を計測評価する。
以上のような評価を行うことによって、適正にポリマーが配列されている領域と、それ以外の領域が識別できるだけではなく、ポリマーが適正に形成されているか否かを定量的な指標値(一致度や位置ずれ等の位置情報)に基づいて評価することが可能となる。また、テンプレートの移動範囲を制限しつつ、回転を伴うサーチを行うことによって、一部のパターンが傾斜して形成されている領域(例えば領域104)なのか、全てのパターンが傾斜して形成されている領域(例えば領域105)なのか、その識別を高精度に行うことができる。
なお、位置情報は理想的なマッチング位置と、実際のマッチング位置の差分を求めることによって位置情報を求める場合、マッチングスコアが最大となる位置、或いはマッチングスコアが所定の条件を満たす位置(例えばマッチングスコアが所定の閾値を超える位置)を、マッチング位置とする。
更に、一部のパターンが傾斜して形成されている領域は、全てのパターンが適正に形成されている領域(例えば領域103)と、パターンが適正に形成されていない領域(例えば領域105)の境界に位置することが考えられるため、前記傾斜を伴う一致度判定によって、適正にパターンが形成されている領域とそうでない領域を正確に識別でき、適正な領域の面積評価を行うことができる。このような適正にパターンが形成されている領域が広い範囲に亘って形成されているポリマーが、DSA法を用いたパターニングにとって好適なポリマーであると言える。すなわち、ポリマー作成時やポリマーの品質管理において、広範囲にパターンが適正に形成されているか否かを評価することによって、ポリマー自体の品質の向上、或いは品質の維持が可能となる。また、半導体デバイスの製造者は、上記のような評価を行うことによって、半導体デバイスの歩留まり向上、或いは維持が可能となる。
本方式のメリットは取得した画像内で比較するため、事前に参照画像を取得する必要がない。これは評価対象の材料の混合比等で決まったパターン配列、周期を持つためであり、特定領域のサイズは配列周期の2から数十ピッチとし、比較する特定領域の間の距離は配列ピッチ以上あれば評価することが可能である。配列ピッチ未満では、2つの比較画像が重なる位置で最大の一致度となり、配列分布を評価できない。
また、ガイドパターンを用意した上で、自己誘導組織化に基づくパターニングを行った場合、ガイドパターン(第1のパターン)と、自己誘導組織化プロセスによって形成されるパターン(第2のパターン)を含めた参照画像を用意し、一致度等の評価を行うことによって、ガイドパターンの出来に応じたDSAパターンの出来を相対評価することが可能となる。第1のパターンと第2のパターンの双方を含む参照画像を用意することによって、その乖離の程度が、一致度、或いは位置ずれのような定量的な指標値で表現できるため、評価対象領域内の相対的な評価を正確に行うことが可能となる。
図2は、複数の測定、或いは検査装置がネットワ−クに接続された測定、検査システムの概略説明図である。当該システムには、主に半導体ウエハやフォトマスク等のパタ−ン寸法を測定、あるいは検査するSEM201、202、203がネットワ−クに接続された構成となっている。また、ネットワ−クには、半導体デバイスの設計デ−タ上で、測定位置や測定条件等を設定し、且つ得られたSEM画像に基づいて、測定や検査を行う画像処理装置としても機能する条件設定装置204、半導体デバイスの設計デ−タと、半導体製造装置の製造条件等に基づいて、パタ−ンの出来栄えをシミュレ−ションするシミュレ−タ−205、及び半導体デバイスのレイアウトデ−タや製造条件が登録された設計デ−タが記憶される記憶媒体206が接続されている。
設計デ−タは例えばGDSフォ−マットやOASISフォ−マットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計デ−タは、設計デ−タを表示するソフトウェアがそのフォ−マット形式を表示でき、図形デ−タとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、記憶媒体206は測定装置、検査装置の制御装置、或いは条件設定装置204、シミュレ−タ−205に内蔵するようにしても良い。なお、シミュレ−タ−205は、設計デ−タに基づいて、欠陥発生位置をシミュレ−ションする機能を備えている。
なお、SEM201、202、203には、それぞれの制御装置が備えられ、各装置に必要な制御が行われるが、これらの制御装置に、上記シミュレ−タ−の機能や測定条件等の設定機能を搭載するようにしても良い。
SEMでは、電子源より放出される電子ビ−ムが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビ−ムは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。
電子ビ−ムの走査によって試料より放出される二次電子(Secondary Electron: SE)或いは後方散乱電子(Back scattered Electron:BSE)は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレ−ムメモリ等の記憶媒体に記憶される。このフレ−ムメモリに記憶されている画像信号は、制御装置内に搭載された演算装置によって積算される。また、走査偏向器による走査は任意の大きさ、位置、及び方向について可能である。
以上のような制御等は、各SEMの制御装置にて行われ、電子ビ−ムの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線ネットワ−クを介して条件設定装置204に送られる。なお、本例では、SEMを制御する制御装置と、条件設定装置204を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、条件設定装置204にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、SEMの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。
また、上記条件設定装置204或いは制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定、或いは演算が行われる。
また、条件設定装置204は、SEMの動作を制御するプログラム(レシピ)を、半導体の設計デ−タに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部として機能する。具体的には、設計デ−タ、パタ−ンの輪郭線デ−タ、或いはシミュレ−ションが施された設計デ−タ上で所望の測定点、オートフォーカス、オ−トスティグマ、アドレッシング点等のSEMにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、SEMの試料ステ−ジや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。
実施例1の説明では、SEM201、202、203等で取得された取得画像からテンプレートを抽出すると共に、当該テンプレートが抽出された画像と同じ画像を、テンプレートマッチングを行う被サーチ画像とする例について説明したが、テンプレートは、記憶媒体206に記憶された設計データに基づいて形成される輪郭線データ(輪郭線画像:第2の領域)や、シミュレーター205が出力するシミュレーション画像(第3の領域)であっても良い。
図3は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子源301から引出電極302によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビ−ム303は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ304によって、絞られた後に、走査偏向器305により、試料309上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビ−ム303は試料台308に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ306のレンズ作用によって集束されて試料309上に照射される。
電子ビ−ム303が試料309に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子310が放出される。放出された電子310は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極312に衝突し、二次電子311を生じさせる。変換電極312から放出された二次電子311は、検出器313によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器313の出力が変化する。
この出力に応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器305への偏向信号と、検出器313の出力との同期をとることで、走査領域の画像を形成する。また、図8に例示する走査電子顕微鏡には、電子ビ−ムの走査領域を移動する偏向器(図示せず)が備えられている。この偏向器は異なる位置に存在する同一形状のパタ−ンの画像等を形成するために用いられる。この偏向器はイメ−ジシフト偏向器とも呼ばれ、試料ステ−ジによる試料移動等を行うことなく、電子顕微鏡の視野(Field Of View:FOV)位置の移動を可能とする。イメ−ジシフト偏向器と走査偏向器を共通の偏向器とし、イメ−ジシフト用の信号と走査用の信号を重畳して、偏向器に供給するようにしても良い。
なお、図3の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。
制御装置314は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて、試料上に形成されたパタ−ンのサイズを測定する機能を備えている。
図4に例示する画像処理プロセッサ401(演算装置)は、比較演算領域設定部402、テンプレート設定部403、パターンマッチング設定部404、パターン一致率演算部405、パターン配列および欠陥分布記憶部406、テンプレート記憶部407、計測結果記憶部408を備えている。
比較演算領域設定部402では、入力或いは予め設定された条件に基づいて、画像内の比較する複数特定領域と、比較する組み合わせを設定する。テンプレート設定部403では走査電子顕微鏡によって得られた画像の一部、デザインデータ、露光シミュレーターから得られるパターン像の一部を切り出してテンプレートを作成する。テンプレート設定部403にて作成されるテンプレートはテンプレート記憶部408あるいはレシピ記憶部に記憶される。
パターンマッチング実行部404では、テンプレート設定部403にて作成された複数のテンプレートに基づいて、パターンマッチングを実行する。テンプレートマッチングとは、比較する2つのテンプレートの形状が一致する相対位置を特定するものであり、正規化相関や位相限定相関等を用いて求めることにより、一致度が最大になる相対位置を特定する手法である。相対位置は平行移動のみ場合と、回転成分も含めた場合がある。比較するテンプレートの片方に欠陥がある場合または配列が異なる場合等では、一致度が最大となる相対位置でもその一致度は低くなる。パターン一致度演算部405は比較したテンプレートの一致度を算出する。
パターン配列および欠陥分布演算部406では、パターンマッチングによって特定差入れた相対位置ずれ量と、一致度の分布からパターン配列および欠陥の分布を演算する。
なお、画像処理プロセッサ401は、SEMの制御装置と一体としても良いし、SEMとネットワーク経由で接続されるSEMとは別体の画像処理装置とするようにしても良い。
上述のように、テンプレートを用いた画像上の複数の領域のパターンの出来栄え評価結果の分布表示例を図5に示す。自己組織化による周期パターン501に基づいて、パターン配列表示502のような表示を行う。パターン配列表示502では、領域ごとのパターン状態に応じた識別表示を行っている。例えば、各評価点の周辺のパターン配列が隣接パターンと揃っている計測点503は○で、揃っていない場合或いは欠陥がある計測点504は×で示す。評価した計測点に対する○の数の比でパターン配列性の良否が判定できる。
配向パターン表示505のような表示によればは、各評価点の周辺のパターン配列が隣接パターンと揃っている計測点506を配列の方向も含めてベクトルで表示できる。パターン配列表示507では揃っているエリアのみを判定し、パターン配列が一定となる領域508の面積を解析することもできる。
上述したように、パターンの方向が適切であり、且つその方向が揃っている領域の面積が大きい程、そのポリマーは、DSA法を用いたパターニングにとってより好適なポリマーであるため、画像処理プロセッサ401によって、識別された領域の面積を求めることによって、DSA法を用いたパターニングに用いられるポリマーの評価を行うことが可能となる。なお、面積以外であっても、領域の大きさを示す指標値であれば、その種類は問わない。例えば、パターン配列表示502の○(或いは×)の数、全体の面積に対する適正な(或いは不適正な)領域の面積の比率等、面積に関する他の指標値であっても良い。画像処理プロセッサ401を用いて、面積に関する指標値を算出することによって、ポリマーの出来を定量評価することが可能となる。
比較する2つのテンプレートのうち1つを、参照テンプレートとし、各計測点周辺から切り出したテンプレートと比較した結果を計測点の計測値とする例を図6に示す。
自己組織化による周期パターン601に関して、特定領域603、604、605から切り出す際にその周辺も含めて、周期パターンの周期程度大きめに切りだしたテンプレート606、607、608を合成し、参照テンプレート609を生成する。テンプレート606、607,608を大きめに切り出すのは、それぞれのテンプレートが周期パターンそれぞれピッチの範囲で相対位置がずれている可能性があるためで、合成の際、相対位置を一致率が高い位置で合わせて参照テンプレート(参照画像)を生成する。
参照テンプレートを生成する方法としては、自己組織化による周期パターン601のデザインデータ610から特定領域を切り出してテンプレート311とする方法もある。これら生成した参照テンプレートと計測点602を中心とする特定領域603、604、605から切り出したテンプレートと比較して一致率、相対位置ずれ、配列の方向を計測し、その分布を算出する。
以上のような処理によれば、計測点602ごとの評価結果の分布を把握することが可能となる。なお、設計データ601より、部分領域611を切り出してテンプレートとするようにしても良い。
実施例1では、ポリマーを直線状に配列させることで、ラインパターンを作成する場合に用いられる材料を対象とした測定を行う例について説明したが、本実施例では、ホールパターンを対象とした測定を行う例について説明する。複数の ホールパターンが配列された試料のSEM画像の例を図7に示す。
まず、高分子ブロック共重合体薄膜をもちいた自己組織化により配列された複数のホールパターン702が含まれたホールパターンの画像701を取得する。次に、この画像の特定領域、材料で決定されるピッチに基づいて形成される画像、或いはデザインデータを画像化(ベクトルデータからレイアウトデータに変換)し、当該画像から上記特定領域に相当する領域を、テンプレート703として登録する。テンプレートの形状は任意だが、テンプレート703のような6角形がパターン周期の単位となる。画像内に計測点を設定し、この参照テンプレートと一致率の高い、回転成分も含めた相対位置ずれを求め、同じ回転角となるエリアを同一周期パターンとして判定し、その各領域、欠陥エリア704を定義する。
また、図7のように配列されたホールパターンの場合、6角形ではなく、3角形を選択的に切り出して、テンプレートとするようにしても良い。3角形のテンプレートの場合、回転を伴いつつ、テンプレートを移動させることで、画像701のパターンの配置条件を評価するようにすると良い。また、自己組織化による配列パターンには、長方形、正方形、菱形、平行四辺形のような四角形もあるため、このような基本図形単位でテンプレートを抽出するようにしても良い。
以上のように、多角形を構成するパターン単位で、テンプレートを抽出し、一致度や位置情報を抽出することによって、自己組織化のためのプロセス条件や、ポリマーの評価を行うことが可能となる。
自己組織化により形成するパターン配列を所望の範囲とし、その範囲の配列を揃えるための配列ガイドを形成させ、ポリスチレン(PS)とポリメチルメタクリレート(PMMA)からなる高分子ブロック共重合を用いた2つプロセスフローの例を図8に示す。
1つ目の例は、溝をガイドとする例である。下地基板801の表面にPS相およびPMMA相に対し同じ親和性を持つ中性層802を成膜し、その上にリソグラフィー技術によりHSQレジストパターン803を形成する。次にこのHSQレジストパターン803を高分子ブロック共重合の配向ガイドとして、高分子ブロック共重合のPS相804とPMMA相805の交互積層構造からなるラメラ構造を形成する。その際、HSQレジスト803の表面がPMMA相に親和性があるため、ガイド側壁表面にPMMA相805が形成される。最後に、PMMA相805を選択エッチングして、HSQレジストパターン803とPS相804のラインパターンが形成される。
HSQレジストパターン803のスペースは、PS相804とPMMA相805の交互積層構造の周期+その周囲の2分の1となるようにする。図の例では周期の2と2分の1周期とし、HSQレジストパターン803のスペース内にPS相804のラインパターンが2本形成される
2つ目の例は化学的にパターン化した下地をガイドとする方法である。下地基板806の上に反射防止膜806とPS相に親和性をもつ層807を成膜し、リソグラフィー技術によりレジストパターン809を形成し、そのレジストパターン809をマスクとしてPS相に親和性をもつ層807をエッチングして、PS相に親和性をもつラインを形成し高分子ブロック共重合の配向ガイド810を形成する。次にPS相に親和性をもつライン810の間に、PS相およびPMMA相に対し同じ親和性を持つ中性層811を成膜し、その上に高分子ブロック共重合のPS相812とPMMA相813の交互積層構造からなるラメラ構造を形成する。このとき、配向ガイド810の上にはラメラ構造のPS相812偏析させることが可能である。
最後にPMMA相812を選択エッチングして、PS相812のラインパターンが形成される。PS相に親和性をもつライン810のピッチは、PS相804とPMMA相805の交互積層構造の周期の整数倍であり、図の例では周期の3倍である。PS相812から形成されるラインは、配向ガイド814の上のPS相ライン816と中性層815上にあるPS相ライン817がある。2種類のラインのラフネスや断面構造が異なることが懸念されている。
図8に例示したプロセスによって形成されたラインパターンの計測例を図9に示す。デザインデータ901には、自己組織化によって形成されるラインパターンの3倍のピッチでガイドパターンが配列されている。即ち、デザインデータ901には、ガイド上のラインデータ902とガイド上にないラインデータ903が含まれている。ここでパターンピッチと同程度のサイズの特定領域904を使って、パターン配列の程度を数値化する例を示す。
デザインデータ901の自己組織化により形成するパターン905を計測する場合、ガイド上のラインパターン906とガイド上にないラインパターン907を比較すると、パターンエッジのデザインデータの位置からのずれ量が異なる。
たとえばガイド上ラインパターンを含む特定領域908、909とガイド上にないラインパターンを含む特定領域910,911をそれぞれ比較すると、ガイド上ラインパターンを含む特定領域908、909から切り出したテンプレートの方一致率が高い。
また、特定領域の配置をパターン全体の空間周波数またはラインピッチの平均からからパターンの平均ピッチを求め、特定領域の間隔をライン配列の周期と一致させれば、各特定領域からのテンプレート間のずれはガイド上ラインパターン同士の比較の場合相対位置ずれ量が最小となる。ラインパターンの位置ずれ精度の分布を求めることにより、ラインパターンのデザインデータからの位置ずれの程度を数値化することができる。また画像ノイズによる影響を取り除くため画像のパターンに平滑化処理を行うことで精度を上げる方法もある。
次にDSA法によって形成されたホールパターンの計測例を説明する。デザインデータ1001はホールピッチの3倍のガイドパターンを使って、配列を揃える例である。ガイド上のホールデータ1002とガイド上にないホールデータ1003からなる。ここでパターンピッチと同程度のサイズの特定領域1004を使って、パターン配列の程度を数値化する例を示す。
デザインデータ1001の自己組織化により形成するパターン1005を計測する場合、特定領域の配置をパターン全体の空間周波数またはポールピッチの平均からからパターンの平均ピッチを求め、特定領域の間隔をライン配列の周期と一致させれば、各特定領域からのテンプレート間のずれはガイド上ホールパターン同士の比較の場合相対位置ずれ量が最小となる。たとえばガイド上ホールパターンを含む特定領域1006、1007とガイド上にないホールパターンを含む特定領域1008をそれぞれ比較すると、ガイド上ホールパターンを含む特定領域1006、1007から切り出したテンプレートの方が一致率が高い。また、ホールパターンの位置ずれ精度の分布を求めることにより、ホールパターンのデザインデータからの位置ずれの程度を数値化することができる。
101 自己組織化により配列されたパターンの画像
102、103、104,105,106 特定領域から切り出したテンプレート
201、202、203 SEM
204 条件設定装置
205 シミュレーター
206 記憶媒体
301 電子源
302 引出電極
303 電子ビーム
304 コンデンサレンズ
305 走査偏向器
306 対物レンズ
307 試料室
308 試料台
309 試料
310 電子
311 二次電子
312 変換電極
313 検出器
314 制御装置
401 画像処理プロセッサ
402 比較演算領域設定部
403 テンプレート設定部
404 パターンマッチング設定部
405 パターン一致率演算部
406 パターン配列および欠陥分布記憶部
407 テンプレート記憶部
408 計測結果記憶部
501 自己組織化による周期パターン
502 パターン配列表示
503 隣接パターンと揃っている計測点の表示
504 隣接パターンと揃っていない場合或いは欠陥がある計測点の表示
505 配向パターン表示
506 隣接パターンと揃っている計測点のベクトル表示
507 パターン配列表示507
508 パターン配列が一定となる領域
601 自己組織化による周期パターン
602 計測点
603、604、605 特定領域
606、607,608 テンプレート+
609 参照テンプレート
610 デザインデータ
611 デザインデータの特定領域から切り出した参照テンプレート
701 自己組織化により配列されたホールパターンの画像
702 計測点
703 参照テンプレート
704 同一周期パターン領域と欠陥領域
801 下地基板
802 PS相およびPMMA相に対し同じ親和性を持つ中性層
803 HSQレジストパターン
804 高分子ブロック共重合のPS相
805 高分子ブロック共重合のPMMA相
806 下地基板
807 反射防止膜
808 PS相に親和性をもつ層
809 レジストパターン
810 PS相に親和性をもつライン
811 PS相およびPMMA相に対し同じ親和性を持つ中性層
812 高分子ブロック共重合のPS相
813 高分子ブロック共重合のPMMA相
814 配向ガイド
815 中性層
816 配向ガイド上のPS相ライン
817 中性層上のPS相ライン
901 デザインデータ
902 ガイド上のラインデータ
903 ガイド上にないラインデータ
904 パターンピッチと同程度のサイズの特定領域
905 自己組織化により形成するパターン
906 ガイド上のラインパターン
907 ガイド上にないラインパターン
908、909 ガイド上のラインパターンを含む特定領域
910、911 ガイド上にないラインパターンを含む特定領域
1001 デザインデータ
1002 ガイド上のホールデータ
1003 ガイド上にないホールデータ
1004 パターンピッチと同程度のサイズの特定領域
1005 自己組織化により形成するパターン
1006、1007 ガイド上ホールパターンを含む特定領域
1008 ガイド上にないホールパターンを含む特定領域

Claims (13)

  1. 荷電粒子ビームの走査によって得られる取得画像を記憶する記憶媒体と、当該記憶媒体に記憶された取得画像上で参照画像を用いたマッチング処理を実行する演算装置を備えた画像処理装置において、
    前記演算装置は、前記記憶媒体に記憶された自己誘導組織化プロセスによって生成される試料の前記取得画像の第1の領域、前記取得画像に含まれるパターンの設計データの前記第1の領域に相当する第2の領域、或いは前記設計データのシミュレーション画像の前記第1の領域に相当する第3の領域からの画像の抽出に基づいて参照画像を生成し、前記第1の領域以外の前記取得画像の第4の領域の画像と、前記参照画像を比較し、前記参照画像と前記第4の領域の画像の一致度、及び前記参照画像のマッチング位置に関する位置情報の少なくとも1つを求めることを特徴とする画像処理装置。
  2. 請求項1において、
    前記演算装置は、前記取得画像の位置の異なる複数の領域で、前記参照画像との一致度、及び前記参照画像のマッチング位置に関する位置情報の少なくとも1つを求めることを特徴とする画像処理装置。
  3. 請求項2において、
    前記演算装置は、前記取得画像の位置の異なる複数の領域の所定範囲内で、前記一致度、及び位置情報の少なくとも1つを求めることを特徴とする画像処理装置。
  4. 請求項3において、
    前記演算装置は、前記取得画像の位置の異なる複数の領域の所定範囲内で、前記参照画像を回転させつつ、マッチング処理を実行することを特徴とする画像処理装置。
  5. 請求項4において、
    前記演算装置は、前記参照画像の回転の程度に応じて、前記取得画像内の複数の領域を識別することを特徴とする画像処理装置。
  6. 請求項5において、
    前記取得画像内の複数の領域を識別して表示する表示装置を備えたことを特徴とする画像処理装置。
  7. 請求項1において、
    前記演算装置は、前記参照画像と前記第4の領域の画像の一致度、及びマッチング位置の位置情報の少なくとも1つに応じて、前記取得画像内の複数の領域を識別することを特徴とする画像処理装置。
  8. 請求項7において、
    前記取得画像内の複数の領域を識別して表示する表示装置を備えたことを特徴とする画像処理装置。
  9. 請求項1において、
    前記演算装置は、前記取得画像の複数の領域から抽出した画像を合成して、前記参照画像を生成することを特徴とする画像処理装置。
  10. 請求項1において、
    前記演算装置は、前記試料に含まれるガイドパターンと、自己組織化によって生成されるパターンの相対位置を算出することを特徴とする画像処理装置。
  11. 請求項1において、
    前記演算装置は、前記設計データから切り出された参照画像と、前記取得画像に含まれる周期パターンの複数の計測点との相対位置ずれを計測し、相対位置ずれ分布を算出することを特徴とする画像処理装置。
  12. 請求項1において、
    前記演算装置は、前記一致度、及び位置情報の少なくとも1つが所定の条件を満たす領域の面積に関する情報を求めることを特徴とする画像処理装置。
  13. 荷電粒子源から放出されるビームを走査する偏向器と、当該偏向器のビーム走査によって得られる荷電粒子を検出する検出器と、当該検出器によって得られた信号に基づいて形成された取得画像上で参照画像を用いたマッチング処理を実行する演算装置を備えた荷電粒子線装置において、
    前記取得画像を記憶する記憶媒体を備え、
    前記演算装置は、前記記憶媒体に記憶された自己誘導組織化プロセスによって生成される試料の前記取得画像の第1の領域、前記取得画像に含まれるパターンの設計データの前記第1の領域に相当する第2の領域、或いは前記設計データのシミュレーション画像の前記第1の領域に相当する第3の領域からの画像の抽出に基づいて参照画像を生成し、前記第1の領域以外の前記取得画像の第4の領域の画像と、前記参照画像を比較し、前記参照画像と前記第4の領域の画像の一致度、及び前記参照画像のマッチング位置に関する位置情報の少なくとも1つを求めることを特徴とする荷電粒子線装置。
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