JP7405959B2 - パターンマッチング方法 - Google Patents

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Description

本発明は、半導体デバイスの製造に使用されるウェーハまたはガラス基板などのワークピースの表面に形成されたパターンと、パターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンとのマッチングを行う方法に関する。
ダイ・ツー・データベース方式は、ウェーハまたはガラス基板などのワークピースの表面に形成されたパターンと、パターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンとのマッチングを行うパターンマッチング方法である。より具体的には、ダイ・ツー・データベース方式は、検査したいエリアの座標を設計データから取得し、ワークピースが置かれたステージをその座標へ移動させ、ワークピース上のパターンの画像を電子ビーム照射により生成し、画像と設計データから作成されたＣＡＤパターンとを重ね合わせ、ＣＡＤパターンのエッジを起点として設定された範囲で画像のグレーレベルのプロファイルを作成し、グレーレベルのプロファイルから画像上のパターンのエッジを決定し、決定されたエッジの位置と、対応するＣＡＤパターンのエッジとのバイアス値が最小になるマッチング位置を決定する（例えば、特許文献１参照）。
特開平５－３２４８３６号公報 特表２０１２－５１９３９１号公報
最近では、パターン間隔がより狭い高集積回路を形成することができる技術であるダブルパターニングが注目されている。このダブルパターニングは、交互に並ぶ第１パターンと第２パターンを２回に分けて形成する技術である。しかしながら、ある特定のエリアでは、パターンの寸法（ＣＤ、すなわちCritical Dimension）のばらつきが発生しやすい。したがって、そのようなエリアでは、プロセスの最適化やプロセス変動のモニタリングを行うために、ＣＤ（Critical Dimension）の正確な統計データの取得が必要となる。
特許文献２では、ＳＥＭイメージのパターンプロファイルの特徴量のみを使い、パターン１とパターン２のＣＤ計測を行う技術が開示されている。しかしながら、この技術では、ＣＤの計測値以外に設計情報に付加できる情報は得られないため、設計上またはプロセス上の問題点の解析が難しい。
ダブルパターニングのプロセス変動の影響が大きいと予想されるエリアを、設計データ内のＣＡＤ座標系上で直接指定してＣＤ統計データを取得し、メモリーセル内のＣＤばらつき評価を行うことは、従来のダイ・ツー・データベース方式で実現が可能である。さらにダイ・ツー・データベース方式は、ＳＥＭイメージの倍率変動や回転等の影響を、設計データを使って補正しながらＣＤを計測できるため、大量の正確な設計値とのＣＤとの差を得ることができる。加えて、設計データから周辺パターン情報などの付加情報が得られるため、ダイ・ツー・データベース方式は、フォトマスクやプロセスパラメータ変更目的のＣＤ計測データ解析に最適とされている。
通常、メモリーセルの端部では、光近接効果等の影響によりパターンが大きく変形しやすい。このため、ダブルパターニングに起因するＣＤ変動のデータを取得するためには、メモリーセルの中央部でＣＤ計測を行うことが理想である。しかしながら、メモリーセルの中央部では、パターンマッチングが正しいか否かを判断することが難しい。例えば、図１６に示すように、ＳＥＭ画像５００上の繰り返しパターン５０５は設計データ上のＣＡＤパターン５１０に一致しているにもかかわらず、ピッチずれが発生している場合がある。
そこで、本発明は、マルチパターニングにより形成されたパターンと、対応するＣＡＤパターンとの正しいマッチングを達成することができるパターンマッチング方法を提供する。
一態様では、マルチパターニングにより形成されたパターンを含むパターン領域内の第１領域の画像を生成し、前記第１領域の画像上の複数の参照パターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第１ＣＡＤパターンとの第１マッチングを実施し、前記複数の参照パターンを、前記第１ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類し、前記第１グループに属する複数の参照パターンの幅、および前記第２グループに属する複数の参照パターンの幅を計測し、前記第１グループに属する前記複数の参照パターンの幅の計測値を積算して第１積算値を決定し、前記第２グループに属する前記複数の参照パターンの幅の計測値を積算して第２積算値を決定し、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係を決定し、前記パターン領域内の第２領域の画像を生成し、前記第２領域の画像上の複数のパターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第２ＣＡＤパターンとの第２マッチングを実施し、前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記第２ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って前記第１グループおよび前記第２グループに分類し、前記第１グループに属する複数のパターンの幅、および前記第２グループに属する複数のパターンの幅を計測し、前記第１グループに属する前記複数のパターンの幅の計測値を積算して第３積算値を決定し、前記第２グループに属する前記複数のパターンの幅の計測値を積算して第４積算値を決定し、前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係を決定し、前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致するときに、前記第２マッチングは正しく行われたことを決定する、パターンマッチング方法が提供される。
一態様では、前記第１領域は、前記パターン領域のエッジを含むエッジ領域であり、前記第２領域は、前記パターン領域内であって、かつ前記第１領域よりも内側に位置する。
一態様では、前記マルチパターニングにより形成されたパターンは、繰り返しパターンである。
一態様では、前記パターンマッチング方法は、前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致しないときは、前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記複数の第２ＣＡＤパターンに対して相対的に１ピッチずらして、前記第２マッチングを再度実施する工程をさらに含む。
一態様では、前記第１積算値と前記第２積算値との差の絶対値、および前記第３積算値と前記第４積算値との差の絶対値は、予め定められた値よりも大きい。
一態様では、マルチパターニングにより形成されたパターンを含むパターン領域内の第１領域の画像を生成し、前記第１領域の画像上の複数の参照パターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第１ＣＡＤパターンとの第１マッチングを実施し、前記複数の参照パターンを、前記第１ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類し、前記第１グループに属する複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾き、および前記第２グループに属する複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾きを算定し、前記第１グループに属する前記複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第１積算値を決定し、前記第２グループに属する前記複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第２積算値を決定し、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係を決定し、前記パターン領域内の第２領域の画像を生成し、前記第２領域の画像上の複数のパターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第２ＣＡＤパターンとの第２マッチングを実施し、前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記第２ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って前記第１グループおよび前記第２グループに分類し、前記第１グループに属する複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾き、および前記第２グループに属する複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きを算定し、前記第１グループに属する前記複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第３積算値を決定し、前記第２グループに属する前記複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第４積算値を決定し、前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係を決定し、前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致するときに、前記第２マッチングは正しく行われたことを決定する、パターンマッチング方法が提供される。
一態様では、前記第１領域は、前記パターン領域のエッジを含むエッジ領域であり、前記第２領域は、前記パターン領域内であって、かつ前記第１領域よりも内側に位置する。
一態様では、前記マルチパターニングにより形成されたパターンは、繰り返しパターンである。
一態様では、前記パターンマッチング方法は、前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致しないときは、前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記複数の第２ＣＡＤパターンに対して相対的に１ピッチずらして、前記第２マッチングを再度実施する工程をさらに含む。
一態様では、前記第１積算値と前記第２積算値との差の絶対値、および前記第３積算値と前記第４積算値との差の絶対値は、予め定められた値よりも大きい。
本発明によれば、第１領域でのパターン幅の大小関係を参照して、第２領域での正確なパターンマッチングを保証することができる。特に、本発明によれば、パターン幅の計測値をプロセスパラメータの最適化に用いることができる。また、プロセスマージンが小さい領域のパターン幅の監視が可能になる。
画像生成装置の一実施形態を示す模式図である。 ウェーハ上に形成されているパターン領域を示す模式図である。 第１領域の画像の一例を示す模式図である。 第１領域の画像上の複数の参照パターンと、対応する複数のＣＡＤパターンとの第１マッチングを説明する図である。 ＳＥＭ画像上の複数の参照パターンを第１グループおよび第２グループに分類する工程を説明する図である。 積算された参照パターンの幅の数と、第１および第２積算値との関係を示すグラフである。 第１領域内のパターンの他の例を示す模式図である。 第２領域の画像の一例を示す模式図である。 第２領域の画像上の複数のパターンと、対応する複数のＣＡＤパターンとの第２マッチングを説明する図である。 ＳＥＭ画像上の複数のパターンを第１グループおよび第２グループに分類する工程を説明する図である。 パターンマッチング方法の一実施形態を説明するフローチャートである。 第１領域の画像の他の例を示す模式図である。 第２領域の画像の他の例を示す模式図である。 画像上のパターンの輝度プロファイルの一例を示す図である。 パターンマッチング方法の一実施形態を説明するフローチャートである。 従来のパターンマッチングに起こりうる問題を説明する図である。
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、画像生成装置の一実施形態を示す模式図である。図１に示すように、画像生成装置は、走査電子顕微鏡５０および演算システム１５０を備えている。走査電子顕微鏡５０は、演算システム１５０に接続されており、走査電子顕微鏡５０の動作は演算システム１５０によって制御される。
演算システム１５０は、データベース１６１およびプログラムが格納された記憶装置１６２と、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する処理装置１６３と、画像およびＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェイス）などを表示する表示画面１６５を備えている。処理装置１６３は、記憶装置１６２に格納されているプログラムに含まれる命令に従って演算を行うＣＰＵ（中央処理装置）またはＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）などを含む。記憶装置１６２は、処理装置１６３がアクセス可能な主記憶装置（例えばランダムアクセスメモリ）と、データおよびプログラムを格納する補助記憶装置（例えば、ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブ）を備えている。
演算システム１５０は、少なくとも１台のコンピュータを備えている。例えば、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に通信線で接続されたエッジサーバであってもよいし、インターネットまたはローカルネットワークなどの通信ネットワークによって走査電子顕微鏡５０に接続されたクラウドサーバであってもよいし、あるいは走査電子顕微鏡５０に接続されたネットワーク内に設置されたフォグコンピューティングデバイス（ゲートウェイ、フォグサーバ、ルーターなど）であってもよい。演算システム１５０は、複数のサーバの組み合わせであってもよい。例えば、演算システム１５０は、インターネットまたはローカルネットワークなどの通信ネットワークにより互いに接続されたエッジサーバとクラウドサーバとの組み合わせであってもよい。他の例では、演算システム１５０は、ネットワークで接続されていない複数のサーバ（コンピュータ）を備えてもよい。
走査電子顕微鏡５０は、一次電子（荷電粒子）からなる電子ビームを発する電子銃１１１と、電子銃１１１から放出された電子ビームを集束する集束レンズ１１２、電子ビームをＸ方向に偏向するＸ偏向器１１３、電子ビームをＹ方向に偏向するＹ偏向器１１４、電子ビームをワークピースの一例であるウェーハ１２４にフォーカスさせる対物レンズ１１５を有する。電子銃１１１の構成は特に限定されない。例えば、フィールドエミッタ型電子銃、または半導体フォトカソード型電子銃などが電子銃１１１として使用できる。
集束レンズ１１２および対物レンズ１１５はレンズ制御装置１１６に接続され、集束レンズ１１２および対物レンズ１１５の動作はレンズ制御装置１１６によって制御される。このレンズ制御装置１１６は演算システム１５０に接続されている。Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４は、偏向制御装置１１７に接続されており、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４の偏向動作は偏向制御装置１１７によって制御される。この偏向制御装置１１７も同様に演算システム１５０に接続されている。二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１は画像取得装置１１８に接続されている。画像取得装置１１８は二次電子検出器１３０と反射電子検出器１３１の出力信号を画像に変換するように構成される。この画像取得装置１１８も同様に演算システム１５０に接続されている。
試料チャンバー１２０内に配置される試料ステージ１２１は、ステージ制御装置１２２に接続されており、試料ステージ１２１の位置はステージ制御装置１２２によって制御される。このステージ制御装置１２２は演算システム１５０に接続されている。ウェーハ１２４を、試料チャンバー１２０内の試料ステージ１２１に載置するための搬送装置１４０も同様に演算システム１５０に接続されている。
電子銃１１１から放出された電子ビームは集束レンズ１１２で集束された後に、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４で偏向されつつ対物レンズ１１５により集束されてウェーハ１２４の表面に照射される。ウェーハ１２４に電子ビームの一次電子が照射されると、ウェーハ１２４からは二次電子および反射電子が放出される。二次電子は二次電子検出器１３０により検出され、反射電子は反射電子検出器１３１により検出される。検出された二次電子の信号、および反射電子の信号は、画像取得装置１１８に入力され画像に変換される。画像は演算システム１５０に送信される。
ウェーハ１２４に形成されているパターンの設計データは、記憶装置１６２に予め記憶されている。設計データは、ウェーハ１２４上に形成されたパターンの頂点の座標、パターンの位置、形状、および大きさ、パターンが属する層の番号などのパターンの設計情報を含む。記憶装置１６２には、データベース１６１が構築されている。パターンの設計データは、データベース１６１内に予め格納される。演算システム１５０は、記憶装置１６２に格納されているデータベース１６１からパターンの設計データを読み出すことが可能である。
次に、走査電子顕微鏡５０によって生成された画像上のパターンと、設計データ上の対応するＣＡＤパターンとのマッチングを行う方法の一実施形態について説明する。以下の説明では、走査電子顕微鏡５０によって生成された画像を、ＳＥＭ画像ということがある。ウェーハ１２４のパターンは、設計データ（ＣＡＤデータともいう）に基づいて形成されている。ＣＡＤは、コンピュータ支援設計（computer-aided design）の略語である。
設計データは、ウェーハ１２４に形成されたパターンの設計情報を含むデータであり、具体的には、パターンの頂点の座標、パターンの位置、形状、および大きさ、パターンが属する層の番号などのパターンの設計情報を含む。設計データ上のＣＡＤパターンは、設計データに含まれるパターンの設計情報によって定義される仮想パターンである。以下の説明では、ウェーハ１２４に既に形成されているパターンを実パターンということがある。
図２は、ウェーハ１２４上に形成されているパターン領域２００を示す模式図である。パターン領域２００内に形成されているパターンは、ダブルパターニング、クアドラプルパターニングなどのマルチパターニングによって形成された実パターンである。本実施形態では、パターン領域２００内に形成されている実パターンは、繰り返しパターンの一例であるラインアンドスペースパターンである。パターン領域２００の例としては、メモリーセルが挙げられる。
最初に、マルチパターニングにより形成されたパターンを含むパターン領域２００内の第１領域２０１の画像を走査電子顕微鏡５０により生成する。第１領域２０１の画像を生成した後、第１領域２０１とは異なる第２領域２０２の画像を走査電子顕微鏡５０により生成する。第２領域２０２は、第１領域２０１と同様に、パターン領域２００内の領域である。第１領域２０１と第２領域２０２の大きさは特に限定されないが、例えば、走査電子顕微鏡５０の視野（ＦＯＶ）の大きさ、または走査電子顕微鏡５０の複数の視野の組み合わせの大きさである。
第１領域２０１は、その後に続く第１マッチングおよび第２マッチングを正しく実施できることを保証するために、位置が特定可能な特徴的なパターンを含む領域である。本実施形態では、第１領域２０１は、パターン領域２００のエッジを含むエッジ領域である。第２領域２０２は、パターン領域２００内であって、かつ第１領域２０１よりも内側に位置している。
図３は、第１領域２０１の画像２０５の一例を示す模式図である。図３に示すように、第１領域２０１内のパターンは、ダブルパターニングによって別々に形成された２組のパターン２１０Ａ，２１０Ｂを含む。これらパターン２１０Ａ，２１０Ｂは交互に配列されている。第１領域２０１内のパターン２１０Ａ，２１０Ｂは、パターン領域２００のエッジを含む繰り返しパターンである。すなわち、最も外側のパターン２１０Ａは、その位置を特定することができる特徴的なパターンである。したがって、これらパターン２１０Ａ，２１０Ｂは繰り返しパターンではあるが、正確なパターンマッチングが保証される。以下の説明では、第１領域２０１の画像２０５上のパターン２１０Ａ，２１０Ｂを参照パターンと称する。第１領域２０１内に含まれる参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂの数は図３に示す例には限定されない。
図３に示すように、参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂは、パターンエンドを含まない。すなわち、参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂのそれぞれは、第１領域２０１の全体を横切っている。参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂがパターンエンドを含まない理由は、パターンエンドではパターン収縮が起こりやすく、正しいパターン幅を計測できないことがあるためである。第１領域２０１の大きさおよび位置は、手動または自動で設定することができる。複数の第１領域２０１が設定されてもよい。
次に、図４に示すように、演算システム１５０は、第１領域２０１の画像２０５上の複数の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂと、対応する複数のＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂとの第１マッチングを実施する。ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂは、これらＣＡＤパターンのレイヤー情報に従って第１グループと第２グループにそれぞれ予め分類されている。図４に示す例では、ＣＡＤパターン２１５Ａは第１グループに分類され、ＣＡＤパターン２１５Ｂは第２グループに分類されている。ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂは、参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂの設計データに基づいて演算システム１５０によって作成される。
第１マッチングは次のようにして行われる。演算システム１５０は、ＳＥＭ画像２０５と設計データから作成されたＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂとを重ね合わせ、ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのエッジを起点として設定された範囲でＳＥＭ画像２０５のグレーレベルのプロファイルを作成し、グレーレベルのプロファイルからＳＥＭ画像２０５上の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂのエッジを決定し、決定されたエッジの位置と、対応するＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのエッジの位置とのバイアス値が最小になるマッチング位置を決定する。バイアス値は、グレーレベルのプロファイルから決定されたエッジと、対応するＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのエッジとのずれ量（距離）を示す指標値である。バイアス値は、ＳＥＭ画像２０５内のすべてのエッジについて算出される。
図５に示すように、演算システム１５０は、ＳＥＭ画像２０５上の複数の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂを、ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する。ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのレイヤー分類は、マルチパターニング（本実施形態ではダブルパターニング）のパターン形成順序に基づいて予め決定される。図５に示す例では、演算システム１５０は、奇数番目の参照パターン２１０Ａを第１グループに分類し、偶数番目の参照パターン２１０Ｂを第２グループに分類する。ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのレイヤー分類によっては、演算システム１５０は、偶数番目の参照パターン２１０Ｂを第１グループに分類し、奇数番目の参照パターン２１０Ａを第２グループに分類してもよい。
次に、演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン２１０Ａの幅、および第２グループに属する複数の参照パターン２１０Ｂの幅を計測する。各参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂの幅の計測値は、各参照パターン２１０Ａ，２１０ＢのＣＤ（Critical Dimension）値である。参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂの幅の計測方法は特に限定されない。一例では、演算システム１５０は、各参照パターンのバイアス値の平均と、対応するＣＡＤパターンの幅との合計を算定し、算定された合計を幅の計測値（すなわちＣＤ値）としてもよい。他の例では、演算システム１５０は、各参照パターンの輝度プロファイルのピーク間の距離を測定してもよい。一般に、画像上のパターンのエッジの輝度は、パターンの他の部位よりも高くなることがある。したがって、輝度プロファイルのピーク間の距離は、参照パターンの幅の計測値として用いることができる。
演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン２１０Ａの幅の計測値を積算して第１積算値を決定し、第２グループに属する複数の参照パターン２１０Ｂの幅の計測値を積算して第２積算値を決定する。さらに、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値を比較し、第１積算値と第２積算値の大小関係を決定する。すなわち、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値のうちのいずれが大きいかを決定する。演算システム１５０は、決定した第１積算値と第２積算値の大小関係を記憶装置１６２内に記憶する。
第１グループに属する参照パターン２１０Ａおよび第２グループに属する参照パターン２１０Ｂは、マルチパターニングにおいて別々の工程によって形成された実パターンである。通常、マルチパターニングにおいて別々の工程によって形成された実パターンの幅は僅かに異なっている。したがって、第１グループに属する参照パターン２１０Ａの幅と、第２グループに属する参照パターン２１０Ｂの幅も僅かに異なっている。第１グループについて算定された第１積算値と、第２グループについて算定された第２積算値は、これら２つのグループに属する参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂの幅を反映している。
図６は、積算された参照パターンの幅の数と、第１および第２積算値との関係を示すグラフである。図６から分かるように、積算された参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂの幅の数が多くなるほど、第１積算値と第２積算値の差は大きくなる。第１グループに属する１つ１つの参照パターン２１０Ａの幅と、第２グループに属する１つ１つの参照パターン２１０Ｂの幅との差は極めて小さいが、第１積算値と第２積算値との間には有意な差がある。したがって、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値との差に基づいて、第１グループに属する参照パターン２１０Ａの幅と、第２グループに属する参照パターン２１０Ｂの幅のどちらが他方よりも大きかを決定することができる。図６に示す例では、第１積算値と第２積算値の大小関係は、第１積算値は第２積算値よりも大きい。
第１積算値と第２積算値の大小関係を決定するためには、第１積算値と第２積算値との間には有意な差があることが望ましい。かかる観点から、積算される参照パターンの数は、予め設定された数以上としてもよい。あるいは、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値との差の絶対値が、予め定められた値を超えるまで、第１グループに属する複数の参照パターン２１０Ａの幅の計測値を積算し、第２グループに属する複数の参照パターン２１０Ｂの幅の計測値を積算してもよい。第１領域２０１内に存在する参照パターンの数を増やすために、視野（ＦＯＶ）を大きくする、あるいは複数の視野を組み合わせてもよい。
一般に、パターン領域２００の内で最も外側にあるパターンは、図７に示すように、光近接効果などの影響で、他のパターンとは大きく異なる幅を有することがある。そこで、演算システム１５０は、第１領域２０１内で、最も外側にある少なくとも１つの参照パターンを除外して、第１積算値と第２積算値を算定してもよい。一実施形態では、演算システム１５０は、第１領域２０１内の複数の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂから、しきい値を超えた幅を持つ参照パターンを除外して、第１積算値と第２積算値を算定してもよい。
演算システム１５０は、図２に示す第２領域２０２内のパターンについても、第１領域２０１内の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂと同じように、積算値を算定する。図８は、第２領域２０２の画像２２５の一例を示す模式図である。図８に示すように、第２領域２０２内のパターンは、第１領域２０１内の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂと同様に、ダブルパターニングによって別々に形成された２組のパターン２２０Ａ，２２０Ｂを含む。これらパターン２２０Ａ，２２０Ｂは交互に配列されている。
第２領域２０２内のパターン２２０Ａ，２２０Ｂは、パターン領域２００（図２参照）のエッジを含まない繰り返しパターンである。一例では、第２領域２０２は、図２に示すパターン領域２００の中央に位置している。図８から分かるように、第２領域２０２内のパターン２２０Ａ，２２０Ｂは、第２領域２０２の全体を横切っており、かつ位置の特定を可能とする特徴的な形状を有していない。第２領域２０２の大きさおよび位置は、手動または自動で設定することができる。第２領域２０２内に含まれるパターン２２０Ａ，２２０Ｂの数は図８に示す例には限定されない。
図９に示すように、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂと、対応する複数のＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂとの第２マッチングを実施する。ＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂは、これらＣＡＤパターンのレイヤー情報に従って第１グループと第２グループにそれぞれ予め分類されている。図９に示す例では、ＣＡＤパターン２３０Ａは第１グループに分類され、ＣＡＤパターン２３０Ｂは第２グループに分類されている。第２マッチングは、上述した第１マッチングと同様にして実施されるので、その重複する説明を省略する。
図１０に示すように、演算システム１５０は、ＳＥＭ画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂを、ＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する。本実施形態では、演算システム１５０は、奇数番目のパターン２２０Ａを第１グループに分類し、偶数番目のパターン２２０Ｂを第２グループに分類する。次に、演算システム１５０は、第１グループに属する複数のパターン２２０Ａの幅、および第２グループに属する複数のパターン２２０Ｂの幅を計測する。
演算システム１５０は、第１グループに属する複数のパターン２２０Ａの幅の計測値を積算して第３積算値を決定し、第２グループに属する複数のパターン２２０Ｂの幅の計測値を積算して第４積算値を決定する。さらに、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値を比較し、第３積算値と第４積算値の大小関係を決定する。すなわち、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値のうちのいずれが大きいかを決定する。演算システム１５０は、決定した第３積算値と第４積算値の大小関係を記憶装置１６２内に記憶する。
第１積算値と第２積算値と同様に、積算されるパターンの数は、予め設定された数以上としてもよい。あるいは、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との差の絶対値が、予め定められた値を超えるまで、第１グループに属する複数のパターン２２０Ａの幅の計測値を積算し、第２グループに属する複数のパターン２２０Ｂの幅の計測値を積算してもよい。第２領域２０２内に存在するパターンの数を増やすために、視野（ＦＯＶ）を大きくする、あるいは複数の視野を組み合わせてもよい。
次に、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との上記大小関係と一致するときに、第２マッチングは正しく行われたことを決定する。図６に示す例では、第１積算値は第２積算値よりも大きいので、第３積算値が第４積算値よりも大きいときに、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との大小関係と一致すると判定する。
演算システム１５０は、第１積算値、第２積算値、第３積算値、第４積算値、第１積算値と第２積算値との差、第３積算値と第４積算値との差、などを表示画面１６５上に表示する。オペレータは、表示画面１６５上に表示された結果を視覚的に確認することができる。
第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との上記大小関係と一致しないときは（すなわち、第３積算値が第４積算値よりも小さいときは）、第３積算値は、第２グループに属する複数のパターンの幅の積算値であり、第４積算値は、第１グループに属する複数のパターンの幅の積算値であると推定される。したがって、この場合は、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂを、対応する複数のＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂに対して相対的に１ピッチずらして、第２マッチングを再度実行する。
本実施形態によれば、第１領域２０１でのパターン幅の大小関係を参照して、第２領域２０２での正確なパターンマッチングを保証することができる。特に、本実施形態によれば、パターン幅の計測値をプロセスパラメータの最適化に用いることができる。また、プロセスマージンが小さい領域のパターン幅の監視が可能になる。
図１１は、パターンマッチング方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
ステップ１では、走査電子顕微鏡５０は、繰り返しパターンを含むパターン領域２００内の第１領域２０１の画像２０５を生成する（図３参照）。第１領域２０１の画像２０５は、演算システム１５０に送られる。
ステップ２では、演算システム１５０は、第１領域２０１の画像２０５上の複数の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂと、レイヤー情報に基づいて第１グループと第２グループに予め分類された複数のＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂとの第１マッチングを実施する（図４参照）。
ステップ３では、演算システム１５０は、複数の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂを、ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する（図５参照）。
ステップ４では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン２１０Ａの幅、および第２グループに属する複数の参照パターン２１０Ｂの幅を計測する。
ステップ５では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン２１０Ａの幅の計測値を積算して第１積算値を決定し、第２グループに属する複数の参照パターン２１０Ｂの幅の計測値を積算して第２積算値を決定する。
ステップ６では、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値との大小関係を決定する。すなわち、演算システム１５０は、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値のどちらが他方よりも大きいかを決定する。
ステップ７では、走査電子顕微鏡５０は、パターン領域２００内の第２領域２０２の画像２２５を生成する（図８参照）。第２領域２０２の画像２２５は、演算システム１５０に送られる。
ステップ８では、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂと、レイヤー情報に基づいて第１グループと第２グループに予め分類された複数のＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂとの第２マッチングを実施する（図９参照）。
ステップ９では、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂを、ＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する（図１０参照）。
ステップ１０では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数のパターン２２０Ａの幅、および第２グループに属する複数のパターン２２０Ｂの幅を計測する。
ステップ１１では、演算システム１５０は、第１グループに属する前記複数のパターン２２０Ａの幅の計測値を積算して第３積算値を決定し、第２グループに属する前記複数のパターン２２０Ｂの幅の計測値を積算して第４積算値を決定する。
ステップ１２では、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係を決定する。
ステップ１３では、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係を、第１積算値と第２積算値との大小関係と比較し、その比較結果に基づいて第２マッチングは正しく行われたか否かを決定する。具体的には、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との大小関係と一致するときに、第２マッチングは正しく行われたことを決定する。第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との大小関係と一致しないときは、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂを、対応する複数のＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂに対して相対的に１ピッチずらして、第２マッチングを再度実行する。
上述した実施形態では、繰り返しパターンは、ダブルパターニングにより形成されているが、本発明は、上記実施形態には限定されず、クアドラプルパターニングなどの他のマルチパターニングにより形成された繰り返しパターンにも適用することができる。例えば、本発明がクアドラプルパターニングにより形成されたパターンは、対応するＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って４つのグループに分類され、これら４つのグループについて４つの積算値が算定され、これら４つの積算値の大小関係が決定される。
また、本発明は、ラインアンドスペースパターン以外の繰り返しパターンにも適用することができる。図１２は、第１領域２０１の画像３０５上のホールパターンを示す模式図である。ホールパターンは、ダブルパターニングによって形成された繰り返しパターンの一例である。図１２に示す例では、画像３０５上のホールパターンは、ダブルパターニングによって別々に形成された２組のホールパターン３１０Ａ，３１０Ｂを含む。これらパターン３１０Ａ，３１０Ｂは、Ｘ方向およびＹ方向に交互に配列されている。以下の説明では、これらのホールパターン３１０Ａ，３１０Ｂを参照パターンと称する。Ｘ方向およびＹ方向における参照パターン３１０Ａ，３１０Ｂの位置を特定するために、第１領域２０１は、図２に示すパターン領域２００のエッジ領域かつコーナー領域である。
演算システム１５０は、対応するＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って、参照パターン３１０Ａ，３１０Ｂを第１グループおよび第２グループに分類する。一実施形態では、演算システム１５０は、第１参照パターン３１０Ａを第１グループに分類し、第２参照パターン３１０Ｂを第２グループに分類する。
図１３は、第２領域２０５の画像３２５上のホールパターンを示す模式図である。図１３に示すように、第２領域２０２内のホールパターンからなるパターンは、ダブルパターニングによって別々に形成された２組のパターン３２０Ａ，３２０Ｂを含む。これらパターン３２０Ａ，３２０ＢはＸ方向およびＹ方向に交互に配列されている。演算システム１５０は、対応するＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って、ホールパターン３２０Ａ，３２０Ｂを第１グループおよび第２グループに分類する。一実施形態では、演算システム１５０は、ホールパターン３２０Ａを第１グループに分類し、ホールパターン３２０Ｂを第２グループに分類する。
本実施形態のパターンマッチングは、図１１を参照して説明した実施形態と同様にして行われる。
ステップ１では、走査電子顕微鏡５０は、繰り返しパターンを含むパターン領域２００内の第１領域２０１の画像３０５を生成する（図１２参照）。第１領域２０１の画像３０５は、演算システム１５０に送られる。
ステップ２では、演算システム１５０は、第１領域２０１の画像３０５上の複数の参照パターン３１０Ａ，３１０Ｂと、レイヤー情報に基づいて予め第１グループと第２グループに分類された複数のＣＡＤパターンとの第１マッチングを実施する。
ステップ３では、演算システム１５０は、複数の参照パターン３１０Ａ，３１０Ｂを、対応するＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する。
ステップ４では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン３１０Ａの幅、および第２グループに属する複数の参照パターン３１０Ｂの幅を計測する。
ステップ５では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン３１０Ａの幅の計測値を積算して第１積算値を決定し、第２グループに属する複数の参照パターン３１０Ｂの幅の計測値を積算して第２積算値を決定する。
ステップ６では、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値との大小関係を決定する。すなわち、演算システム１５０は、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値のどちらが他方より大きいかを決定する。
ステップ７では、走査電子顕微鏡５０は、パターン領域２００内の第２領域２０２の画像３２５を生成する（図１３参照）。第２領域２０２の画像３２５は、演算システム１５０に送られる。
ステップ８では、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像３２５上の複数のパターン３２０Ａ，３２０Ｂと、レイヤー情報に基づいて予め第１グループと第２グループに分類された複数のＣＡＤパターンとの第２マッチングを実施する。
ステップ９では、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像３２５上の複数のパターン３２０Ａ，３２０Ｂを、対応するＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する。
ステップ１０では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数のパターン３２０Ａの幅、および第２グループに属する複数のパターン３２０Ｂの幅を計測する。
ステップ１１では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数のパターン３２０Ａの幅の計測値を積算して第３積算値を決定し、第２グループに属する複数のパターン３２０Ｂの幅の計測値を積算して第４積算値を決定する。
ステップ１２では、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係を決定する。
ステップ１３では、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係を、第１積算値と第２積算値との大小関係と比較し、その比較結果に基づいて第２マッチングは正しく行われたか否かを決定する。具体的には、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との大小関係と一致するときに、第２マッチングは正しく行われたことを決定する。第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との大小関係と一致しないときは、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像３２５上の複数のパターンを、対応する複数のＣＡＤパターンに対して相対的に１ピッチずらして、第２マッチングを再度実行する。
今まで説明した実施形態では、各グループに属するパターンの幅の積算値を算定するが、パターンの幅に代えて、画像上のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの積算値を算定してもよい。通常、マルチパターニングにおいて別々の工程によって形成された実パターンのエッジの傾きは、エッチング工程に起因して僅かに異なっていることがある。したがって、画像に現れるパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きも、グループ間で僅かに異なる。
図１４は、画像上のパターンの輝度プロファイルの一例を示す図である。パターンの輝度プロファイルは、パターンを横切る方向に沿った輝度の分布である。輝度は、例えば、グレースケールに従った０から２５５までの数値で表される。図１４から分かるように、ターンのエッジの輝度プロファイルの傾きＳは、輝度値と距離（ピクセル数）から算定することができる。
以下、図２乃至図５に示す例において、パターンの幅に代えて、パターンのエッジの輝度プロファイルの傾きを用いる実施形態について説明する。特に説明しない以下の実施形態の詳細は、図２乃至図１３を参照して説明した実施形態の詳細と同じであるので、その重複する説明を省略する。
図１５は、パターンエッジの輝度プロファイルの傾きを用いたパターンマッチング方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
ステップ２－１では、走査電子顕微鏡５０は、繰り返しパターンを含むパターン領域２００内の第１領域２０１の画像２０５を生成する（図３参照）。第１領域２０１の画像２０５は、演算システム１５０に送られる。
ステップ２－２では、演算システム１５０は、第１領域２０１の画像２０５上の複数の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂと、レイヤー情報に基づいて第１グループと第２グループに予め分類された複数のＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂとの第１マッチングを実施する（図４参照）。
ステップ２－３では、演算システム１５０は、複数の参照パターン２１０Ａ，２１０Ｂを、ＣＡＤパターン２１５Ａ，２１５Ｂのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する（図５参照）。
ステップ２－４では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン２１０Ａのエッジの輝度プロファイルの傾き、および第２グループに属する複数の参照パターン２１０Ｂのエッジの輝度プロファイルの傾きを算定する。
ステップ２－５では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数の参照パターン２１０Ａのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第１積算値を決定し、第２グループに属する複数の参照パターン２１０Ｂのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第２積算値を決定する。
第１グループに属する１つ１つの参照パターン２１０Ａのエッジの輝度プロファイルの傾きと、第２グループに属する１つ１つの参照パターン２１０Ｂのエッジの輝度プロファイルの傾きとの差は極めて小さいが、第１積算値と第２積算値との間には有意な差がある。ステップ２－６では、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値との大小関係を決定する。すなわち、演算システム１５０は、演算システム１５０は、第１積算値と第２積算値のどちらが他方よりも大きいかを決定する。
ステップ２－７では、走査電子顕微鏡５０は、パターン領域２００内の第２領域２０２の画像２２５を生成する（図８参照）。第２領域２０２の画像２２５は、演算システム１５０に送られる。
ステップ２－８では、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂと、レイヤー情報に基づいて第１グループと第２グループに予め分類された複数のＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂとの第２マッチングを実施する（図９参照）。
ステップ２－９では、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂを、ＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類する（図１０参照）。
ステップ２－１０では、演算システム１５０は、第１グループに属する複数のパターン２２０Ａのエッジの輝度プロファイルの傾き、および第２グループに属する複数のパターン２２０Ｂのエッジの輝度プロファイルの傾きを算定する。
ステップ２－１１では、演算システム１５０は、第１グループに属する前記複数のパターン２２０Ａのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第３積算値を決定し、第２グループに属する前記複数のパターン２２０Ｂのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第４積算値を決定する。
ステップ２－１２では、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係を決定する。
ステップ２－１３では、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係を、第１積算値と第２積算値との大小関係と比較し、その比較結果に基づいて第２マッチングは正しく行われたか否かを決定する。具体的には、演算システム１５０は、第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との大小関係と一致するときに、第２マッチングは正しく行われたことを決定する。第３積算値と第４積算値との大小関係が、第１積算値と第２積算値との大小関係と一致しないときは、演算システム１５０は、第２領域２０２の画像２２５上の複数のパターン２２０Ａ，２２０Ｂを、対応する複数のＣＡＤパターン２３０Ａ，２３０Ｂに対して相対的に１ピッチずらして、第２マッチングを再度実行する。
詳細な説明を省略するが、図１５を参照して説明した実施形態は、図１２および図１３に示すホールパターンにも同様に適用することができる。
上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。
本発明は、半導体デバイスの製造に使用されるウェーハまたはガラス基板などのワークピースの表面に形成されたパターンと、パターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンとのマッチングを行う方法に利用可能である。
５０ 走査電子顕微鏡
１１１ 電子銃
１１２ 集束レンズ
１１３ Ｘ偏向器
１１４ Ｙ偏向器
１１５ 対物レンズ
１１６ レンズ制御装置
１１７ 偏向制御装置
１１８ 画像取得装置
１２０ 試料チャンバー
１２１ 試料ステージ
１２２ ステージ制御装置
１２４ ウェーハ
１３０ 二次電子検出器
１３１ 反射電子検出器
１４０ 搬送装置
１５０ 演算システム
１６１ データベース
１６２ 記憶装置
１６３ 処理装置
１６５ 表示画面
２００ パターン領域
２０１ 第１領域
２０２ 第２領域
２０５ 画像
２１０Ａ，２１０Ｂ 参照パターン
２２０Ａ，２２０Ｂ パターン
２２５ 画像

Claims (10)

  1. マルチパターニングにより形成されたパターンを含むパターン領域内の第１領域の画像を生成し、
    前記第１領域の画像上の複数の参照パターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第１ＣＡＤパターンとの第１マッチングを実施し、
    前記複数の参照パターンを、前記第１ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類し、
    前記第１グループに属する複数の参照パターンの幅、および前記第２グループに属する複数の参照パターンの幅を計測し、
    前記第１グループに属する前記複数の参照パターンの幅の計測値を積算して第１積算値を決定し、
    前記第２グループに属する前記複数の参照パターンの幅の計測値を積算して第２積算値を決定し、
    前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係を決定し、
    前記パターン領域内の第２領域の画像を生成し、
    前記第２領域の画像上の複数のパターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第２ＣＡＤパターンとの第２マッチングを実施し、
    前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記第２ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って前記第１グループおよび前記第２グループに分類し、
    前記第１グループに属する複数のパターンの幅、および前記第２グループに属する複数のパターンの幅を計測し、
    前記第１グループに属する前記複数のパターンの幅の計測値を積算して第３積算値を決定し、
    前記第２グループに属する前記複数のパターンの幅の計測値を積算して第４積算値を決定し、
    前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係を決定し、
    前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致するときに、前記第２マッチングは正しく行われたことを決定する、パターンマッチング方法。
  2. 前記第１領域は、前記パターン領域のエッジを含むエッジ領域であり、
    前記第２領域は、前記パターン領域内であって、かつ前記第１領域よりも内側に位置する、請求項１に記載のパターンマッチング方法。
  3. 前記マルチパターニングにより形成されたパターンは、繰り返しパターンである、請求項１または２に記載のパターンマッチング方法。
  4. 前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致しないときは、前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記複数の第２ＣＡＤパターンに対して相対的に１ピッチずらして、前記第２マッチングを再度実施する工程をさらに含む、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のパターンマッチング方法。
  5. 前記第１積算値と前記第２積算値との差の絶対値、および前記第３積算値と前記第４積算値との差の絶対値は、予め定められた値よりも大きい、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のパターンマッチング方法。
  6. マルチパターニングにより形成されたパターンを含むパターン領域内の第１領域の画像を生成し、
    前記第１領域の画像上の複数の参照パターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第１ＣＡＤパターンとの第１マッチングを実施し、
    前記複数の参照パターンを、前記第１ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って第１グループおよび第２グループに分類し、
    前記第１グループに属する複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾き、および前記第２グループに属する複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾きを算定し、
    前記第１グループに属する前記複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第１積算値を決定し、
    前記第２グループに属する前記複数の参照パターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第２積算値を決定し、
    前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係を決定し、
    前記パターン領域内の第２領域の画像を生成し、
    前記第２領域の画像上の複数のパターンと、レイヤー情報に従って第１グループおよび第２グループに予め分類された複数の第２ＣＡＤパターンとの第２マッチングを実施し、
    前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記第２ＣＡＤパターンのレイヤー分類に従って前記第１グループおよび前記第２グループに分類し、
    前記第１グループに属する複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾き、および前記第２グループに属する複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きを算定し、
    前記第１グループに属する前記複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第３積算値を決定し、
    前記第２グループに属する前記複数のパターンのエッジの輝度プロファイルの傾きの算定値を積算して第４積算値を決定し、
    前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係を決定し、
    前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致するときに、前記第２マッチングは正しく行われたことを決定する、パターンマッチング方法。
  7. 前記第１領域は、前記パターン領域のエッジを含むエッジ領域であり、
    前記第２領域は、前記パターン領域内であって、かつ前記第１領域よりも内側に位置する、請求項６に記載のパターンマッチング方法。
  8. 前記マルチパターニングにより形成されたパターンは、繰り返しパターンである、請求項６または７に記載のパターンマッチング方法。
  9. 前記第３積算値と前記第４積算値との大小関係が、前記第１積算値と前記第２積算値との大小関係と一致しないときは、前記第２領域の画像上の複数のパターンを、前記複数の第２ＣＡＤパターンに対して相対的に１ピッチずらして、前記第２マッチングを再度実施する工程をさらに含む、請求項６乃至８のいずれか一項に記載のパターンマッチング方法。
  10. 前記第１積算値と前記第２積算値との差の絶対値、および前記第３積算値と前記第４積算値との差の絶対値は、予め定められた値よりも大きい、請求項６乃至９のいずれか一項に記載のパターンマッチング方法。
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