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技術 パターン形状計測方法

出願人 東芝メモリ株式会社
発明者 浅野光代
出願日 2019年3月18日 (1年9ヶ月経過) 出願番号 2019-049787
公開日 2020年9月24日 (3ヶ月経過) 公開番号 2020-154401
状態 未査定
技術分野 光学的手段による測長装置 イメージ分析
主要キーワード 差分面積 仕上がり評価 形状評価値 マスクデータ中 計測輪 遷移的 計測プログラム 算出領域
関連する未来課題
重要な関連分野

この項目の情報は公開日時点(2020年9月24日)のものです。
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図面 (20)

課題

パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてパターンの仕上がりを評価することができるパターン形状計測方法を提供する。

解決手段

実施形態によれば、画像データが取得される。前記画像データからパターンを構成する要素の輪郭を抽出した輪郭データが取得される。前記計測対象の設計データおよび前記計測対象のパターンを指定する計測対象データが取得される。前記輪郭データと前記計測対象データとを用いて計測パターンが抽出される。前記計測パターンと前記設計データとを重ね合わせ、前記計測パターンについて前記設計データに対する仕上がり評価値が算出される。

概要

背景

マスクパターン輪郭マスクの設計データとの差分でマスクの仕上がりを評価するエッジプレイスメントエラー(以下、EPEという)測定と呼ばれる方法が知られている。

しかしながら、EPE測定で得られる仕上がり評価値は、パターンのサイズおよび形状の影響を受けやすいため、同一パターンアレイの測定でも測定領域・測定パターン配列によって異なる仕上がり評価値を出力することがあった。そのため、EPE測定での仕上がり評価が難しかった。

概要

パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてパターンの仕上がりを評価することができるパターン形状計測方法を提供する。実施形態によれば、画像データが取得される。前記画像データからパターンを構成する要素の輪郭を抽出した輪郭データが取得される。前記計測対象の設計データおよび前記計測対象のパターンを指定する計測対象データが取得される。前記輪郭データと前記計測対象データとを用いて計測パターンが抽出される。前記計測パターンと前記設計データとを重ね合わせ、前記計測パターンについて前記設計データに対する仕上がり評価値が算出される。

目的

本発明の一つの実施形態は、パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてパターンの仕上がりを評価することができるパターン形状計測方法を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
0件

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請求項1

パターンを有する計測対象の画像データを取得し、前記画像データから前記パターンを構成する要素の輪郭を抽出した輪郭データを取得し、前記計測対象の設計データおよび前記計測対象のパターンを指定する計測対象データを取得し、前記輪郭データと前記計測対象データとを用いて計測パターンを抽出し、前記計測パターンと前記設計データとを重ね合わせ、前記計測パターンについて前記設計データに対する仕上がり評価値を算出するパターン形状計測方法

請求項2

パターンを有する計測対象の設計データおよび前記計測対象中のパターンを指定する計測対象データを取得し、前記設計データと前記計測対象データとを用いて計測パターンを抽出し、前記計測対象の画像データを取得し、前記画像データから前記パターンを構成する要素のうち、前記計測パターンに対応する要素について輪郭を抽出した輪郭データを取得し、前記輪郭データと前記設計データとを重ね合わせ、前記設計データに対する仕上がり評価値を算出するパターン形状計測方法。

請求項3

前記設計データを構成するパターンデータについて、前記仕上がり評価値の算出を行う算出領域を設定することをさらに含み、前記仕上がり評価値の算出では、前記計測対象のパターンの前記算出領域について前記仕上がり評価値を算出する請求項1または2に記載のパターン形状計測方法。

請求項4

前記算出領域の設定では、プロセス起因による前記要素の仕上がり変動量が所定値よりも大きい領域を、前記仕上がり評価値の算出を行わない非算出領域として設定し、前記パターンデータの周上の前記非算出領域を除いた部分を前記算出領域に設定する請求項3に記載のパターン形状計測方法。

請求項5

前記非算出領域の設定では、前記パターンデータの周上で変曲点を抽出し、前記変曲点から所定の範囲を前記非算出領域に設定する請求項4に記載のパターン形状計測方法。

請求項6

前記パターンはマスク上に形成されており、前記設計データは、前記マスクを用いた露光処理によってウェハ上に解像する解像パターンデータと、前記ウェハ上に解像しない非解像パターンデータと、を有し、前記計測対象データは、前記解像パターンデータのすべてまたは一部を指定するデータである請求項1から5のいずれか1つに記載のパターン形状計測方法。

請求項7

前記輪郭データの生成では、前記輪郭および前記輪郭で囲まれる領域をデータが存在するデータ部に設定し、その他の領域をデータが存在しない非データ部に設定した第1輪郭データと、前記第1輪郭データの前記データ部と前記非データ部とを反転させた第2輪郭データと、を生成し、前記計測パターンの抽出では、前記計測対象データのデータ構造に応じて前記第1輪郭データまたは前記第2輪郭データを用いて前記計測パターンの抽出が行われる請求項1に記載のパターン形状計測方法。

請求項8

前記輪郭データの生成では、前記輪郭および前記輪郭で囲まれる領域をデータが存在するデータ部に設定し、その他の領域にデータが存在しない非データ部に設定した第1輪郭データと、前記第1輪郭データの前記データ部と前記非データ部とを反転させた第2輪郭データと、を生成し、前記仕上がり評価値の算出では、前記設計データのデータ構造に応じて前記第1輪郭データまたは前記第2輪郭データを用いて前記仕上がり評価値が算出される請求項2に記載のパターン形状計測方法。

請求項9

前記設計データおよび前記計測対象データの取得後に、前記設計データおよび前記計測対象データ中のパターンデータとその他の領域とで、データが存在するデータ部とデータが存在しない非データ部とを反転させた反転データおよび反転計測対象データを生成し、前記計測パターンの抽出では、前記輪郭データのデータ構造に応じて前記計測対象データまたは前記反転計測対象データを用いて前記計測パターンの抽出が行われ、前記仕上がり評価値の算出では、前記輪郭データのデータ構造に応じて前記設計データまたは前記反転データを用いて前記仕上がり評価値が算出される請求項1から8のいずれか1つに記載のパターン形状計測方法。

技術分野

0001

本発明の実施形態は、パターン形状計測方法に関する。

背景技術

0002

マスクパターン輪郭マスクの設計データとの差分でマスクの仕上がりを評価するエッジプレイスメントエラー(以下、EPEという)測定と呼ばれる方法が知られている。

0003

しかしながら、EPE測定で得られる仕上がり評価値は、パターンのサイズおよび形状の影響を受けやすいため、同一パターンアレイの測定でも測定領域・測定パターン配列によって異なる仕上がり評価値を出力することがあった。そのため、EPE測定での仕上がり評価が難しかった。

0004

特開3524853号公報

先行技術

0005

William Chou, Jeffrey Cheng, Adder Lee, James Cheng, Alex CP Tzeng, Colbert Lu, Ray Yang, Hong Jen Lee, Hideaki Bandoh, Izumi Santo, Hao Zhang, Chien Kang Chen, "The CD control improvement by using CDSEM 2D measurement of complex OPC patterns," Proc. SPIE9985, Photomask Technology 2016, 99851M (4 October 2016)

発明が解決しようとする課題

0006

本発明の一つの実施形態は、パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてパターンの仕上がりを評価することができるパターン形状計測方法を提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

0007

本発明の一つの実施形態によれば、パターンを有する計測対象の画像データが取得される。前記画像データから前記パターンを構成する要素の輪郭を抽出した輪郭データが取得される。前記計測対象の設計データおよび前記計測対象のパターンを指定する計測対象データが取得される。前記輪郭データと前記計測対象データとを用いて計測パターンが抽出される。前記計測パターンと前記設計データとを重ね合わせ、前記計測パターンについて前記設計データに対する仕上がり評価値が算出される。

図面の簡単な説明

0008

図1は、第1の実施形態によるパターン形状計測方法を実行するパターン形状計測装置機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。
図2は、評価対象のマスクの一例を模式的に示す図である。
図3は、図2のマスクの輪郭データの一例を模式的に示す図である。
図4は、マスクデータの一例を示す図である。
図5は、計測対象データの一例を示す図である。
図6は、計測パターンの抽出の様子の一例を示す図である。
図7は、計測パターンの一例を示す図である。
図8は、図7の計測パターンと図4のマスクデータとを重ね合せた図の一例を示す図である。
図9は、図8の領域R1を拡大した一例を示す図である。
図10は、仕上がり評価値の一例を示す図である。
図11は、第1の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
図12は、第2の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
図13は、マスクデータの解像パターンデータとSEM画像から取得した解像要素輪郭データとを重ね合わせた結果の一例を示す図である。
図14は、図13における解像パターンデータ上の位置における解像パターンデータと解像要素輪郭データとの差分の関係を示す図である。
図15は、第3の実施形態によるパターン形状計測装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。
図16は、複雑な形状を有する解像パターンデータでの算出領域決定方法の一例を示す図である。
図17は、図13および図16に示される解像パターンデータに対応する解像要素輪郭データの仕上がり評価値の一例を示す図である。
図18は、第3の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
図19は、マスクデータおよび輪郭データと計測対象データとの間のデータ構造が異なる場合の一例を示す図である。
図20は、第4の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。
図21は、第4の実施形態による計測パターンの抽出の様子を模式的に示す図である。
図22は、異なるデータ構造のマスクデータの一例を示す図である。
図23は、パターン形状計測装置のハードウェア構成を示す図である。

実施例

0009

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかるパターン形状計測方法を詳細に説明する。なお、これらの実施形態により本発明が限定されるものではない。

0010

(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態によるパターン形状計測方法を実行するパターン形状計測装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。パターン形状計測装置10は、SEM(Scanning Electron Microscope)画像取得部11と、輪郭データ生成部12と、参照データ取得部13と、計測パターン抽出部14と、仕上がり評価値算出部15と、仕上がり評価値出力部16と、を備える。

0011

SEM画像取得部11は、評価対象のマスクのマスクパターンをSEMで撮像したSEM画像を取得する。図2は、評価対象のマスクの一例を模式的に示す図であり、(a)は上面図であり、(b)は(a)のA−A断面図である。マスク100は、マスク基板110上に遮光部120が設けられた構造を有する。また、マスク100の遮光部120が設けられていない部分は、開口パターン130となる。この例では、開口パターン130は、露光処理の際に、露光対象ウェハ上に解像される開口部131と、ウェハ上に解像されない開口部132と、を含む。主に開口部131がウェハ上に解像されるパターンを形成する。この例では、開口パターン130がマスクパターンを構成する要素となる。

0012

輪郭データ生成部12は、取得したSEM画像からマスクパターンの輪郭を抽出した輪郭データを生成する。具体的には、輪郭データ生成部12は、SEM画像中のマスクパターンを構成する各要素のエッジ点を検出し、検出したエッジ点を閉図形ごとにグループ化してつなげることで要素輪郭データを生成する。図3は、図2のマスクの輪郭データの一例を模式的に示す図である。例えば、図2のマスク100の場合には、開口パターン130の輪郭211を抽出し、輪郭211とその内部212とを合わせて要素輪郭データとする。図3の輪郭データ200は、図2でウェハに解像される開口部131に対応する解像要素輪郭データ231と、ウェハに解像されない開口部132に対応する非解像要素輪郭データ232と、を含む。この例の輪郭データ200では、SEM画像の撮像領域中の解像要素輪郭データ231および非解像要素輪郭データ232は、データが存在するデータ部となり、その他の領域は、データが存在しない非データ部となる。

0013

参照データ取得部13は、評価対象のマスクに対応する参照データを取得する。参照データは、仕上がり評価値の算出の際に参照されるデータを指定する情報である。参照データは、評価対象のマスク100の設計データ(以下、マスクデータという)と、マスクデータ中の計測対象を示す計測対象データと、を含む。マスクデータは、マスク100の所望形状を示すデータである。図4は、マスクデータの一例を示す図である。この図に示されるように、マスクデータ300は、ウェハ上に解像される開口部131を形成する解像パターンデータ331と、ウェハ上に解像されない開口部132を形成する非解像パターンデータ332と、を含む。このマスクデータ300では、解像パターンデータ331および非解像パターンデータ332は、データが存在するデータ部となり、その他領域は、データが存在しない非データ部となる。この例では、非データ部は、図2(a)の遮光部120に対応している。

0014

計測対象データは、計測対象となるパターンデータを指定するものである。例えばウェハ上に解像されるパターンのすべてについて仕上がり評価を行う場合には、計測対象データは、マスクデータ300中のすべての解像パターンデータ331の位置を示す情報となる。すべての解像パターンデータ331の位置を示す情報は、リソグラフィターゲットデータとも呼ばれる。また、例えばウェハ上に解像されるパターンのうちのいくつかのパターンについて仕上がり評価を行う場合には、計測対象データは、マスクデータ300中の所定の解像パターンデータ331の位置を示す情報となる。

0015

図5は、計測対象データの一例を示す図である。ここでは、計測対象データがリソグラフィターゲットデータである場合を示している。計測対象データ400は、ウェハ上に解像されるパターンである計測対象パターン431のマスク上での位置を示している。図5では、計測対象パターン431が、マスクパターンの配置領域中で、ある大きさを持って配置される場合が示されているが、計測対象パターン431の重心位置が配置されるようにしてもよい。なお、この計測対象データ400では、計測対象パターン431は、データが存在するデータ部となり、計測対象パターン431以外の部分は、データが存在しない非データ部となる。

0016

計測パターン抽出部14は、輪郭データ200と、参照データ中の計測対象データ400と、を用いて、計測対象となる解像要素輪郭データ231を抽出する。具体的には、計測パターン抽出部14は、輪郭データ200と計測対象データ400とを重ね合わせ、計測対象データ400のデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つ輪郭データ200中の解像要素輪郭データ231を計測パターンとして抽出する。

0017

図6は、計測パターンの抽出の様子の一例を示す図であり、図7は、計測パターンの一例を示す図である。図6に示されるように、図3の輪郭データ200と図5の計測対象データ400とを所定の位置を基準にして重ね合わせる。ここでは、輪郭データ200の解像要素輪郭データ231および非解像要素輪郭データ232のうち、解像要素輪郭データ231が計測対象パターン431と重なる。そして、図7に示されるように、計測対象パターン431と重なった解像要素輪郭データ231だけを輪郭データ200から抽出したものが、計測パターン500となる。計測パターン500に含まれる解像要素輪郭データ231を、以下では、計測輪郭データ531という。

0018

仕上がり評価値算出部15は、計測パターン500とマスクデータ300とを重ね合わせ、計測パターン500の計測輪郭データ531と、マスクデータ300の解像パターンデータ331との差分計測によって、仕上がり評価値を算出する。図8は、図7の計測パターンと図4のマスクデータとを重ね合せた図の一例を示す図である。この図では、図4のマスクデータ300と図7の計測パターン500とを、所定の位置を基準にして重ね合せた状態を示している。

0019

仕上がり評価値として、任意のパターンの形状評価値を用いることができる。ここでは、仕上がり評価値として、2D−MtTを用いる。2D−MtTは、計測パターン500の計測輪郭データ531とマスクデータ300の解像パターンデータ331との差分で仕上がりを評価するものである。図9は、図8の領域R1を拡大した一例を示す図である。この図で、横軸はX軸方向の位置を示し、縦軸はY軸方向の位置を示している。この図に示されるように、計測輪郭データ531の各点に対応するマスクデータ300の解像パターンデータ331上の点を求める。例えば、計測輪郭データ531のある点POiで接線を引き、点POiを通り、接線に垂直な直線が解像パターンデータ331と交わる点PPiを、計測輪郭データ531上の点に対応する解像パターンデータ331上の点とする。その後、2つの点POi,PPi間の距離Diを求める。ついで、算出した2点間の距離を基に、計測輪郭データ531と解像パターンデータ331との間の差分面積を求める。そして、差分面積を解像パターンデータ331の周囲長規格化する。具体的には、評価対象の計測輪郭データ531が参照となる解像パターンデータ331よりも外側となる面積をSoutとし、計測輪郭データ531が解像パターンデータ331よりも内側となる面積をSinとし、解像パターンデータ331の周囲長Lrefとすると、2D−MtTは、次式(1)で求められる。
2D−MtT=2*((Sout+Sin)/Lref)[nm] ・・・(1)

0020

2D−MtTの絶対値が小さいほど計測輪郭データ531が解像パターンデータ331に近いことを示している。

0021

仕上がり評価値出力部16は、算出された仕上がり評価値を出力する。例えば、仕上がり評価値出力部16は、パターン形状計測装置10の図示しない表示部に仕上がり評価値を表示する。仕上がり評価値は、例えば評価対象の計測輪郭データ531ごとに出力される。あるいは、仕上がり評価値は、サイズまたは形状で分類したパターンカテゴリごとに出力される。この場合には、パターンカテゴリに含まれる計測輪郭データ531の仕上がり評価値の平均値中央値最大値最小値などの代表値グループの仕上がり評価値となる。

0022

図10は、仕上がり評価値の一例を示す図である。ここでは、図8の計測パターンであるパターンカテゴリPC1〜PC4について仕上がり評価値を出力した例を示している。各パターンカテゴリPC1〜PC4に含まれる計測輪郭データ531に対応する解像パターンデータ331は、すべて同じ形状およびサイズを有している。また、ここでは、参考のために、図3の輪郭データ200中の非解像要素輪郭データ232と、図4のマスクデータ300の非解像パターンデータ332と、から算出した非計測パターンの2D−MtTの値も示されている。

0023

図10に示されるように、評価対象の2D−MtTの値は、約−3nm〜−4nmであるが、非評価対象の2D−MtTの値は、約−13nmとなる。非評価対象の非解像パターンデータ332と非解像要素輪郭データ232との乖離は大きいが、一般的にリソグラフィ転写性に主に寄与するのは、ウェハ上で解像するメインパターン(解像データパターンに対応するパターン)である。そのため、メインパターンの仕上がりが管理できればよい。計測対象データ400と重なりを持つ輪郭データ200中の解像要素輪郭データ231を計測パターン500として抽出することにより、リソグラフィの転写で管理すべきパターンの計測を行うことができる。

0024

つぎに、パターン形状計測方法について説明する。図11は、第1の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、SEM画像取得部11は、評価対象のマスクのSEM画像を取得する(ステップS11)。ついで、輪郭データ生成部12は、SEM画像から輪郭データを生成する(ステップS12)。ここでは、輪郭データ生成部12は、例えば図3の解像要素輪郭データ231と非解像要素輪郭データ232とを含む輪郭データ200を生成する。

0025

その後、参照データ取得部13は、評価対象のSEM画像に対応するマスクデータと計測対象データとを含む参照データを取得する(ステップS13)。ここでは、参照データ取得部13は、図4のマスクデータ300と図5の計測対象データ400とを取得する。ついで、計測パターン抽出部14は、輪郭データと、参照データ中の計測対象データと、を重ね合わせ、計測対象データのデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つ輪郭データを計測パターンとして抽出する(ステップS14)。図6および図7に示されるように、計測パターン500は、計測対象データ400と重なった輪郭データ200中の解像要素輪郭データ231である計測輪郭データ531を含む。

0026

その後、仕上がり評価値算出部15は、計測パターンと参照データ中のマスクデータとを重ね合わせ、計測パターンの計測輪郭データについて仕上がり評価値を算出する(ステップS15)。例えば、マスクデータ300の解像パターンデータ331を基準にした計測パターン500の計測輪郭データ531の輪郭差分面積を算出し、輪郭差分面積を解像パターンデータの周囲長で規格化した2D−MtTを仕上がり評価値として算出する。そして、仕上がり評価値出力部16は、仕上がり評価値を例えば表示装置に出力して(ステップS16)、処理が終了する。

0027

第1の実施形態では、SEM画像から輪郭データ200を抽出し、計測対象データ400のデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つ輪郭データ200中の解像要素輪郭データ231を計測パターン500として抽出する。ついで、計測パターン500とマスクデータ300とを重ね合わせ、マスクデータ300の解像パターンデータ331に対する計測パターン500中の解像要素輪郭データ231の仕上がり評価値を算出する。一般的に、リソグラフィの転写性に主に寄与するのは、ウェハ上で解像するメインパターンである。そのため、ウェハ上に解像されるパターンである計測対象データ400について仕上がり評価値を算出することで、パターンのサイズおよび形状による影響を抑えてマスクパターンの仕上がりを評価することができる。

0028

(第2の実施形態)
第1の実施形態では、輪郭データと計測対象データとの突き合わせにより、計測対象データに含まれる図形に対応する解像要素輪郭データを計測パターンとして抽出する場合を説明した。第2の実施形態では、マスクデータと計測対象データとの突き合わせによって計測パターンを抽出する場合を説明する。

0029

第2の実施形態によるパターン形状計測装置10の構成は、図1と同様である。ただし、計測パターン抽出部14は、参照データ中のマスクデータ300と計測対象データ400とを重ね合わせ、計測対象データ400のデータ部と、一部あるいは全部につき重なりを持つマスクデータ300中の解像パターンデータ331を計測パターンとして抽出する。

0030

また、輪郭データ生成部12は、SEM画像中の計測パターン500に対応する要素について要素輪郭データを抽出した輪郭データ200を生成する。第1の実施形態では、SEM画像を取得すると、SEM画像中に含まれるすべての要素について要素輪郭データを抽出していたが、第2の実施形態では、SEM画像中のすべての要素について要素輪郭データを抽出する必要がないので、輪郭データ200の生成に要する時間を第1の実施形態の場合に比して短縮することができる。なお、その他の構成は、第1の実施形態と同様であるので、その説明を省略する。

0031

図12は、第2の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。まず、参照データ取得部13は、マスクデータ300と計測対象データ400とを含む参照データを取得する(ステップS31)。ついで、計測パターン抽出部14は、参照データ中のマスクデータ300と計測対象データ400とを重ね合わせ、計測対象データ400と重なるマスクデータ300中の解像パターンデータ331を計測パターン500として抽出する(ステップS32)。以上の処理は、SEM画像を取得する以前に予め実行しておくことができる。つまり、計測前あるいはマスクの製作発注前に計測パターンを決定しておくことができる。

0032

その後、SEM画像取得部11は、マスクデータ300に基づいて製作されたマスクのSEM画像を取得する(ステップS33)。ついで、輪郭データ生成部12は、ステップS32で抽出された計測パターン500に対応するSEM画像中の要素について輪郭データ200を生成する(ステップS34)。

0033

その後、仕上がり評価値算出部15は、輪郭データ200とマスクデータ300とを重ね合わせ、計測パターン500で指定される計測対象について、例えば2D−MtTなどの仕上がり評価値を算出する(ステップS35)。そして、仕上がり評価値出力部16は、仕上がり評価値を出力して(ステップS16)、処理が終了する。

0034

第2の実施形態によっても、第1の実施形態と同様の効果を得ることができる。また、SEM画像を取得した後、SEM画像中の評価対象となる要素について輪郭データ200を生成するので、第1の実施形態の場合に比して、輪郭データ200を生成する要素の数が少なり、処理に要する時間を短縮することができる。

0035

(第3の実施形態)
第1および第2の実施形態では、計測対象となる輪郭データの解像要素輪郭データについて、輪郭のすべてを用いて仕上がり評価値を算出していた。第3の実施形態では、計測対象のデータについて、評価を行う領域(エッジ)を選択する場合を説明する。なお、以下では、第1の実施形態と異なる部分について説明する。

0036

図13は、マスクデータの解像パターンデータとSEM画像から取得した解像要素輪郭データとを重ね合わせた結果の一例を示す図であり、図14は、図13における解像パターンデータ上の位置における解像パターンデータと解像要素輪郭データとの差分の関係を示す図である。図13に示されるように、ここでは、矩形状の解像パターンデータ331と解像要素輪郭データ231とを重ね合わせている。図14では、図13の解像パターンデータ331および解像要素輪郭データ231上の各点での、重心からの距離と、解像パターンデータ331と解像要素輪郭データ231との差分と、の関係を示している。図14で横軸は、矩形状の解像パターンデータ331または解像要素輪郭データ231の周上の基準位置からの距離を示し、左側の縦軸は、解像パターンデータ331の周上の点における解像パターンデータ331と解像要素輪郭データ231との差分を示し、右側の縦軸は解像パターンデータの各点での接線の傾きの変動を示している。

0037

図13および図14から、解像パターンデータ331と解像要素輪郭データ231との差分は、マスクデータ300の角部(頂点C)付近で大きくなっていることが分かる。これはマスクプロセス近接効果によって、角部に丸みが生じるためである。仕上がり評価値の算出で角部の丸みの影響を少なくするためには、丸みを帯びている部分を省いて計測すればよい。

0038

そこで、第3の実施形態では、解像パターンデータ331と解像要素輪郭データ231との差分が所定の値よりも大きくなる領域は除外して、仕上がり評価を行う。具体的には、解像パターンデータ331の変曲点から所定の範囲内では非算出領域とし、解像パターンデータ331の周上の非算出領域以外の領域を算出領域とし、算出領域で計測を行って仕上がり評価値の算出を行う。所定の範囲として、マスクの製作のプロセスで生じる角部の丸みの半径曲率半径R)とすることができる。

0039

図15は、第3の実施形態によるパターン形状計測装置の機能構成の一例を模式的に示すブロック図である。第3の実施形態によるパターン形状計測装置10Aは、算出領域決定部17をさらに備える。算出領域決定部17は、参照データであるマスクデータ300の解像パターンデータ331から変曲点を求め、この変曲点を中心にプロセスに起因して実際に形成されるパターンとマスクデータ300との乖離が大きくなると予測される範囲を非算出領域とする。算出領域決定部17は、解像パターンデータ331の周上から非算出領域を除いた領域を算出領域とする。なお、変曲点は、解像パターンデータ331の各点での接線の傾きを求め、接線の傾きの符号が変わる点として求められる。

0040

仕上がり評価値算出部15は、算出領域で重ね合わされた解像要素輪郭データ231と解像パターンデータ331について、仕上がり評価値を算出する。

0041

例えば、図13の場合には、変曲点がマスクデータ300の解像パターンデータ331の角部(頂点C)となり、変曲点から所定の範囲内が非算出領域となる。これによって、図13に示されるように、角部を含む所定の範囲を除いた領域が算出領域Rcとなる。

0042

図16は、複雑な形状を有する解像パターンデータでの算出領域の決定方法の一例を示す図である。まず、解像パターンデータ331の周上で、変曲点を求める。ついで、この変曲点から所定の範囲内、例えばマスクの製作のプロセスによって生じる角部の丸みの半径が100nmである場合には、100nmの範囲内が非算出領域とされる。そして、解像パターンデータ331の周上で、非算出領域以外の領域が算出領域Rcとされる。その結果、図に示される6か所の算出領域Rcで仕上がり評価値の算出処理が行われることになる。

0043

図17は、図13および図16に示される解像パターンデータに対応する解像要素輪郭データの仕上がり評価値の一例を示す図である。なお、図13に示される矩形状のパターンでは、設計寸法に対する実際のパターンの寸法の変動値を示すCD(Critical Dimension)測定値も示している。図13に示されるパターンでは、CD測定値は、−0.84nmであり、パターンの輪郭全体を用いて計測を行った場合の2D−MtTは、−3.76nmであり、第2の実施形態による方法によってパターンの算出領域のみで計測を行った場合の2D−MtTは、−0.58nmである。また、図16に示されるパターンでは、パターンの輪郭全体を用いて計測を行った場合の2D−MtTは、−2.55nmであり、第2の実施形態による方法によってパターンの算出領域のみで計測を行った場合の2D−MtTは、0.03nmである。図13に示されるパターンおよび図16に示されるパターンはともに、パターンの輪郭全体を用いて計測を行った場合と第2の実施形態による方法によってパターンの算出領域のみで計測を行った場合とで、2D-MtTの値は2〜3nmの差がある。一方、図13の場合で、CD測定値と第2の実施形態による2D−MtT値とは同等の結果を得ることができており、変曲点を含む領域を除いた算出領域で測定を行うことで、有効なマスクパターンの仕上がり評価方法となることが確認できる。

0044

図18は、第3の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。なお、第1の実施形態の図11と異なる部分について説明する。ステップS14で計測パターンを抽出した後、算出領域決定部17は、計測パターンで指定されるマスクデータの各解像パターンデータから変曲点を抽出する(ステップS51)。ついで、算出領域決定部17は、変曲点から所定の範囲である非算出領域を決定し(ステップS52)、さらに、解像パターンデータの周上の非算出領域以外の領域を、仕上がり評価値を算出する算出領域として決定する(ステップS53)。

0045

その後、仕上がり評価値算出部15は、計測パターンとマスクデータとを重ね合わせ、マスクデータの解像パターンデータを基準として計測パターンの計測輪郭データの算出領域について仕上がり評価値を算出する(ステップS54)。その後、処理がステップS16へと移る。

0046

なお、図18では、第1の実施形態に第3の実施形態を適用する場合を説明したが、第2の実施形態に第3の実施形態を適用することもできる。この場合には、図12のフローチャートで、ステップS32とステップS33との間に、ステップS51〜S53の処理が挿入されることになる。

0047

第3の実施形態では、マスクデータ300の各解像パターンデータ331の変曲点から所定の範囲を除いた領域を算出領域として決定する。そして、輪郭データ200の解像要素輪郭データ231と解像パターンデータ331とを重ね合わせたデータの算出領域について、仕上がり評価値を算出した。これによって、マスクデータ300の解像パターンデータ331と輪郭データ200の解像要素輪郭データ231とが乖離してしまう領域は仕上がり評価値の算出から除外されるので、第1の実施形態の場合に比して、より正確なマスクの仕上がり評価を行うことができる。

0048

(第4の実施形態)
上記した説明では、輪郭データおよび参照データの仕上がり評価の対象となる領域がデータ部である場合を説明したが、仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる場合と、非データ部となる場合と、が存在する。図19は、マスクデータおよび輪郭データと計測対象データとの間のデータ構造が異なる場合の一例を示す図であり、(a)はマスクデータの一例を示し、(b)は輪郭データの一例を示し、(c)は計測対象データの一例を示し、(d)は輪郭データと計測対象データとを重ね合せた場合の一例を示す図である。

0049

図19(a)の反転マスクデータ300Aは、解像パターンデータおよび非解像パターンデータの領域はデータが存在しない非データ部351となり、その他の領域はデータが存在するデータ部352となる形式のデータ構造を有している。また、図19(b)の反転輪郭データ200Aは、解像要素輪郭データおよび非解像要素輪郭データが存在する領域は非データ部251となり、その他の領域はデータ部252となる形式のデータ構造を有している。つまり、データ部352,252中に非データ部351,251による中空図形が含まれる形となる。このような中空図形を含むデータには、図形の分割線361,261が含まれる。

0050

一方、図19(c)の計測対象データ400は、計測対象パターン431の位置はデータ部452となり、それ以外の領域は非データ部451となる形式のデータ構造を有している。この場合、計測対象パターン431は、輪郭が閉曲線で構成され、閉曲線内の領域がデータによって構成される。

0051

例えば、反転輪郭データ200Aと計測対象データ400とを重ね合せて計測パターンを抽出する場合には、図19(d)に示されるように、データ部252,452の位置が両者で異なるため、反転輪郭データ200Aと計測対象データ400との間で重なる図形が得られず、計測パターンを抽出することができない。

0052

そこで、輪郭データ生成部12は、輪郭データを生成する際に、マスクパターンを構成する各要素の輪郭を抽出し、輪郭の内部がデータ部となる要素輪郭データを含む輪郭データ200と、この輪郭データ200のデータ部と非データ部とを反転させた反転輪郭データ200Aと、を生成する。

0053

その後の計測パターン抽出処理では、例えば、参照データの仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる場合には、仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる輪郭データを用いた処理が行われる。また、例えば、参照データの仕上がり評価の対象となる領域が非データ部である場合には、仕上がり評価の対象となる領域が非データ部となる反転輪郭データを用いた処理が行われる。

0054

その結果、重ね合せる2つのデータのデータ構造が統一されるので、計測パターンを抽出することができる。なお、参照パターンを取得する際にも、参照データ取得部13は、取得した参照データのデータ部および非データ部を反転させる処理を行ってもよい。

0055

図20は、第4の実施形態によるパターン形状計測方法の手順の一例を示すフローチャートである。図21は、第4の実施形態による計測パターンの抽出の様子を模式的に示す図である。なお、第1の実施形態の図11と異なる部分について説明する。ステップS11でマスクのSEM画像を取得すると、輪郭データ生成部12は、SEM画像からマスクパターンを構成する各要素の輪郭を抽出し、輪郭の内部をデータ部252とし、それ以外の領域を非データ部251とした輪郭データ200を生成する(ステップS71、図21(a))。

0056

また、輪郭データ生成部12は、輪郭データ200のデータ部252と非データ部251とを反転させた反転輪郭データ200Aを生成する(ステップS72、図21(b))。その後、ステップS13へと処理が移る。

0057

その後のステップS14では、計測対象データの仕上がり評価の対象となる領域がデータ部である場合には輪郭データを用いて、また非データ部である場合には反転輪郭データを用いて計測パターンの抽出が行われる。例えば、図21(c)のように、計測対象データ400の計測対象パターン431の領域がデータ部452である場合には、図21(a)に示される輪郭の内部をデータ部252とした輪郭データ200と、計測対象データ400と、を用いてパターンの抽出処理が行われる。

0058

なお、ここでは、輪郭データ200を生成したときに輪郭データ200のデータ部252と非データ部251とを反転させた反転輪郭データ200Aを生成する場合を示したが、参照データを取得したときに参照データのデータ部と非データ部とを反転させた反転参照データを生成してもよい。図22は、異なるデータ構造のマスクデータの一例を示す図である。図22(a)には、解像パターンデータおよび非解像パターンデータの領域がデータ部352となり、それ以外の領域が非データ部351となるマスクデータ300が示されている。図22(b)には、図22(a)のデータ部352と非データ部351とを反転させた反転マスクデータ300Aが示されている。

0059

この場合には、取得した輪郭データのデータ構造に対応するデータ構造を有する参照データまたは反転参照データを用いて、仕上がり評価値算出処理が行われる。また、反転輪郭データおよび反転参照データが取得された場合には、それぞれ仕上がり評価の対象となる領域がデータ部となる輪郭データおよび参照データを用いると、分割線がないので、差分計測が容易になるという利点がある。

0060

第4の実施形態では、輪郭データの生成時に、輪郭の内部をデータとした輪郭データ200と、輪郭データ200のデータ部252と非データ部251とを反転させた反転輪郭データ200Aと、を生成した。これによって、例えば計測対象データ400の仕上がり評価の対象となる領域が非データ部である場合、あるいはデータ部である場合にも対応することができる。

0061

つぎに、パターン形状計測装置10のハードウェア構成について説明する。図23は、パターン形状計測装置のハードウェア構成を示す図である。パターン形状計測装置10は、CPU(Central Processing Unit)311、ROM(Read Only Memory)312、RAM(Random Access Memory)313、外部記憶装置314、表示装置315、入力装置316を有している。パターン形状計測装置10では、これらのCPU311、ROM312、RAM313、外部記憶装置314、表示装置315、入力装置316がバスライン317を介して接続されている。

0062

CPU311は、コンピュータプログラムであるパターン形状計測プログラムを用いて、SEM画像から得られた解像要素輪郭データの仕上がり評価値を算出する。パターン形状計測プログラムは、コンピュータで実行可能な、輪郭データと計測対象データとを重ね合せて計測パターンを抽出し、輪郭データの仕上がり評価値を算出するための複数の命令を含むコンピュータ読取り可能かつ非遷移的記録媒体(nontransitory computer readable recording medium)を有するコンピュータプログラムプロダクトである。パターン形状計測プログラムでは、前述の複数の命令が計測パターンの抽出および輪郭データの仕上がり評価値の算出などを行うことをコンピュータに実行させる。

0063

外部記憶装置314は、HDD(Hard Disk Drive)、SSD(Solid State Drive)またはCD(Compact Disc)ドライブ装置などによって構成される。表示装置315は、液晶表示装置などによって構成される。表示装置315は、CPU311からの指示に基づいて、仕上がり評価値などを表示する。入力装置316は、マウスおよびキーボードなどによって構成される。

0064

パターン形状計測プログラムは、ROM312内に格納されており、バスライン317を介してRAM313へロードされる。

0065

CPU91はRAM931内にロードされたパターン形状計測プログラムを実行する。具体的には、パターン形状計測装置10では、使用者による入力装置316からの指示入力に従って、CPU311がROM312内からパターン形状計測プログラムを読み出してRAM313内のプログラム格納領域にロードして各種処理を実行する。CPU311は、この各種処理に際して生じる各種データをRAM313内に形成されるデータ格納領域に一時的に記憶させておく。

0066

パターン形状計測装置10で実行されるパターン形状計測プログラムは、SEM画像取得部11、輪郭データ生成部12、参照データ取得部13、計測パターン抽出部14、仕上がり評価値算出部15および仕上がり評価値出力部16などを含むモジュール構成となっており、これらが主記憶装置上にロードされ、これらが主記憶装置上に生成される。

0067

本実施形態のパターン形状計測装置10で実行されるパターン形状計測プログラムは、図11図12または図18に示される方法を実行するものであり、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルCD−ROMフレキシブルディスクFD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

0068

また、本実施形態のパターン形状計測装置10で実行されるパターン形状計測プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。さらに、本実施形態のパターン形状計測装置10で実行されるパターン形状計測プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

0069

また、本実施形態のパターン形状計測装置10で実行されるパターン形状計測プログラムを、ROM等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

0070

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

0071

10,10Aパターン形状計測装置、11SEM画像取得部、12輪郭データ生成部、13 参照データ取得部、14計測パターン抽出部、15仕上がり評価値算出部、16 仕上がり評価値出力部、17算出領域決定部、100マスク、110マスク基板、120遮光部、130開口パターン、131,132 開口部、200 輪郭データ、200A反転輪郭データ、211輪郭、212 内部、231解像要素輪郭データ、232 非解像要素輪郭データ、251,351,451非データ部、252,352,452データ部、300マスクデータ、300A反転マスクデータ、331解像パターンデータ、332非解像パターンデータ、261,361分割線、400計測対象データ、431計測対象パターン、500 計測パターン、531計測輪郭データ。

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