JP7305422B2 - パターン評価システム及びパターン評価方法 - Google Patents

Description

本開示は、パターン評価システム及びパターン評価方法に関する。

半導体製品の製造工程を管理するために、半導体基板上に形成されたパターンの寸法を計測してパターンの製造ばらつきや欠陥の発生をモニタリングし、製造の歩留まりを向上ことが求められている。半導体製品におけるパターンの寸法を計測する装置として、例えば測長ＳＥＭ（ＣＤ－ＳＥＭ：Critical Dimension-Scanning Electron Microscope）が用いられる。

特許文献１には、試料表面の欠陥を検査する欠陥検査装置（走査型電子顕微鏡）において、電子ビームの光軸を挟んで対向する２方向の画像データの差分をとった差分画像を生成し、差分画像の輝度値に基づいて試料表面の凹凸を検出する際に、差分画像において凹凸を含む欠陥部と、凹凸が検出されない背景部とについてそれぞれ差分プロファイルを求め、欠陥部の差分プロファイルを積算した積分プロファイルから、背景部の差分プロファイルを積算した積分プロファイルを減算した積分プロファイルを求めることが記載されている（同文献の請求項１参照）。

特許第６０８４８８８号

近年、半導体製品におけるパターンの３次元化に伴い、深さ方向に配列した同一形状の複数の３次元パターンを測長ＳＥＭで計測して、製造工程を管理するニーズが増えている。

しかしながら、特許文献１に記載の欠陥検査装置においては、試料表面のパターンについては計測できるものの、試料内部のパターンを計測して製造工程を管理することについては記載がなく、内部パターンの体積変化を計測して評価することができない。

そこで、本開示は、試料の二次元情報から、試料の内部に形成されたパターンの性状を評価する技術を提供する。

本開示のパターン評価システムは、試料の内部に形成されたパターンの性状を評価するためのプログラムを格納するメモリから前記プログラムを読み出して前記パターンの性状を評価する処理を実行するコンピュータサブシステムを備え、前記コンピュータサブシステムは、前記試料の画像を取得する処理と、前記画像から信号波形を抽出する処理と、前記信号波形の所定の領域における特徴量を算出する処理と、前記特徴量と、前記特徴量の基準値とを比較する処理と、前記比較する処理における比較結果に基づいて、前記パターンの性状を評価する処理と、を実行することを特徴とする。

本開示に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本開示の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。
本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本開示の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではない。

本開示によれば、試料の二次元情報から、試料の内部に形成されたパターンの性状を評価することができる。
上記以外の課題、構成及び効果は、以下の実施の形態の説明により明らかにされる。

第１の実施形態に係るパターン評価システムの一例を示す概略構成図。 第１の実施形態に係るパターン評価システムの一例を示す概略構成図。 第１の実施形態に係る信号処理部及びコンピュータサブシステムの機能ブロック図。 第１の実施形態に係る計測対象のパターンの一例を示す断面斜視図。 図４に示したパターンを上方から観察したＳＥＭ画像を示す模式図。 図５に示したＳＥＭ画像の輝度値をＹ方向に積算したラインプロファイルを示す図。 輝度値のラインプロファイルからパターン寸法を算出する方法を説明する図。 第１の実施形態に係るパターンの断面斜視図及びラインプロファイルを示す図。 第１の実施形態に係るパターン評価方法の一例を示すフローチャート。 計測データを記録したファイルのＧＵＩ画面を示す模式図。 計測データを可視化して表示するためのＧＵＩ画面を示す模式図。 計測データを管理するためのＧＵＩ画面を示す模式図。 第２の実施形態に係る試料を示す断面斜視図。 第２の実施形態に係るパターン評価方法の一例を示すフローチャート。 加速電圧を設定するＧＵＩ画面を示す模式図。 第３の実施形態に係る計測対象のパターンの一例を示す断面図。 第４の実施形態に係る試料の一例を示す断面図及び試料を上方から観察したＳＥＭ画像を示す模式図。 第４の実施形態に係るパターン評価方法の一例を示すフローチャート。 第５の実施形態に係る信号処理部の機能ブロック図。 第６の実施形態に係る計測対象の柱状パターンの一例を示す断面図。 第６の実施形態に係る柱状パターンについて、シミュレーションにて算出したラインプロファイルを示す図。

［第１の実施形態］
＜パターン評価システムの構成＞
図１は、第１の実施形態に係るパターン評価システムの一例を示す概略構成図である。図１に示すように、パターン評価システム１は、コンピュータサブシステム１００、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１、コンピュータサブシステム５０２及びコンピュータサブシステム５１２を備える。

荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１（撮像ツール）は、例えば走査型電子顕微鏡の光学素子を含む鏡筒部であり、電子銃１０６、集束レンズ１０８及び１０９、偏向器１１０、対物レンズ１１１、ステージ１１３、偏向器１１５、検出絞り１１６、反射板１１７、検出器１１９及び１２１、シャッター１３０、ブランキング偏向器１３１及びブランキング用電極１３２を備える。集束レンズ１０８は、電子銃１０６から照射された電子ビーム１０７（荷電粒子ビーム）を集束し、集束レンズ１０９は、集束レンズ１０８を通過した電子ビーム１０７をさらに集束する。偏向器１１０は電子ビーム１０７を偏向し、対物レンズ１１１は電子ビーム１０７の集束する高さを制御する。

以上のような荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の光学素子を通過した電子ビーム１０７は、ステージ１１３上に載置された試料１１２に照射される。試料１１２は、例えばウェハ上に所定の形状のパターンを有する層が複数積層された半導体製品である。

電子ビーム１０７の照射によって試料１１２から放出される放出電子１１４（二次電子（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ：ＳＥ）や反射電子（Ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｅｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ：ＢＳＥ）等）は、偏向器１１５（二次電子アライナ）によって所定の方向に導かれる。偏向器１１５は所謂ウィーンフィルタであってもよく、電子ビーム１０７を偏向させることなく、放出電子１１４を所定の方向に選択的に偏向させてもよい。

検出絞り１１６は、放出電子１１４を角度弁別し、反射板１１７に衝突させる。反射板１１７から放出される三次電子１１８（放出電子１１４の二次電子）は、ウィーンフィルタ等（不図示）によって検出器１１９に導かれる。検出器１２１は、検出絞り１１６への放出電子１１４の衝突によって発生する三次電子１２０（放出電子１１４の二次電子）を検出する。

反射板１１７には、電子銃１０６から照射された電子ビーム１０７を通過させる開口が設けられており、該開口を十分小さくすることで、試料１１２に形成されたパターンの穴底又は溝底から鉛直上向きに放出された放出電子１１４を選択的に検出することができる。一方、偏向器１１５で放出電子１１４を偏向し、鉛直上向きに放出された放出電子１１４が反射板１１７の開口を通過しないようにすることもできる。また、反射板１１７と検出絞り１１６の間に設けられたエネルギーフィルタ１２２により、鉛直上向きに放出された放出電子１１４のエネルギーを選別することもできる。

シャッター１３０は、電子ビーム１０７の通過を一部制限する。ブランキング偏向器１３１は、電子ビーム１０７を光軸外に偏向することによって試料１１２への電子ビーム１０７の到達を制限する。ブランキング用電極１３２は、ブランキング偏向器１３１によって偏向された電子ビーム１０７を受け止める。

コンピュータサブシステム１００は、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の動作を制御するコンピュータシステムであり、全体制御部１０２、信号処理部１０３、入出力部１０４及びメモリ部１０５を備える。

全体制御部１０２及び信号処理部１０３は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサにより構成することができる。全体制御部１０２は、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１に設けられた上記の光学素子を制御して、試料１１２の撮像に必要な処理を実行する。

信号処理部１０３は、検出器１１９及び１２１からの検出信号の出力に基づいて、試料１１２のＳＥＭ画像を生成する。信号処理部１０３は、図示しない走査偏向器の走査と同期して、フレームメモリ等に検出信号を記憶させることで画像データを生成する。フレームメモリに検出信号を記憶する際、フレームメモリの走査位置に対応する位置に検出信号を記憶させることで、信号プロファイル（一次元情報）及びＳＥＭ画像（二次元情報）を生成する。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。

図示は省略しているが、入出力部１０４は、パターンの設計寸法や製造条件等の設計データ（試料情報）、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の動作開始の指示等をユーザーが入力するための入力デバイスと、これらを入力するためのＧＵＩ画面及び信号処理部１０３により生成されたＳＥＭ画像などを表示する表示デバイスと、を有する。入力デバイスは、例えばマウス、キーボード、音声入力装置など、ユーザーによりデータや指示を入力できるものであればよい。表示デバイスは、例えばディスプレイ装置である。入出力部１０４は、データの入力及び表示が可能なタッチパネルであってもよい。

メモリ部１０５は、全体制御部１０２が荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の光学素子を駆動することによる撮像処理を実行するためのプログラムや、パターンの設計データ及び観察箇所の位置情報（試料情報）など、撮像処理に必要な各種データを格納する。

コンピュータサブシステム１００は、例えばネットワーク２００により、コンピュータサブシステム５０２及びコンピュータサブシステム５１２と接続されている。コンピュータサブシステム５０２及び５１２も例えばネットワーク２００により互いに接続されている。コンピュータサブシステム１００、５０２及び５１２は、互いにデータや信号を送受信可能に構成される。

コンピュータサブシステム５０２及び５１２の詳細については後述するが、コンピュータサブシステム５０２は、信号処理部１０３により生成されたＳＥＭ画像に基づいて、試料１１２に形成されたパターンの寸法計測及び性状評価を行うための処理を実行する。

コンピュータサブシステム５１２は例えばシミュレータであり、パターンの設計データに基づいて理想的なパターンのＳＥＭ画像やその輝度値のラインプロファイルを生成し、コンピュータサブシステム５０２によるパターンの性状評価において参照される基準値を算出する。なお、本明細書において「理想的なパターン」とは、寸法、形状、体積及び密度などの性状が設計データ±所定の誤差の値の範囲にあるパターンを意味することとする。所定の誤差の値は、例えば半導体製品の製造ばらつきとして許容できる値であり、ユーザーが適宜設定することができる。

図２は、第１の実施形態に係る他のパターン評価システム２を示す概略構成図である。パターン評価システム１と、パターン評価システム２とは、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の構成が一部異なっているのみであり、本実施形態においてはいずれの構成を採用してもよい。

図２に示すように、パターン評価システム２においては、検出器１１９が電子ビーム１０７の照射軸の外に配置され、放出電子１１４（放出粒子）が衝突する位置に検出面を有する。さらに、放出電子１１４を検出器１１９に導くための偏向器１２３（二次電子アライナ）が設けられている。

検出器１１９の検出面に入射した放出電子１１４は、例えば検出面に設けられたシンチレータ（不図示）によって光信号に変換される。この光信号は、フォトマルチプライヤ等の増幅器によって増幅されると共に電気信号に変換され、検出器１１９の出力として信号処理部１０３に入力される。また、検出器１１９の直前にはエネルギーフィルタ１２２が設けられ、光軸近傍に通過軌道を持つ放出電子１１４をエネルギー弁別することができる。

図３（ａ）は、信号処理部１０３及びコンピュータサブシステム５０２の機能ブロック図である。図３（ａ）に示すように、信号処理部１０３は、ＳＥＭ画像生成部５０１及びＳＥＭ画像記憶部５００を備える。ＳＥＭ画像生成部５０１は、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の検出器１１９及び１２１が出力する検出信号を受信してＳＥＭ画像を生成する。ＳＥＭ画像記憶部５００は、例えばフレームメモリを含み、ＳＥＭ画像生成部５０１が生成したＳＥＭ画像を記憶する。また、ＳＥＭ画像生成部５０１は、生成したＳＥＭ画像をコンピュータサブシステム５０２に出力する。

コンピュータサブシステム５０２は、輝度評価部５０３、演算部５０４、メモリ部５０５、表示部５０６及び入力部５０７を備える。輝度評価部５０３及び演算部５０４は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサにより構成することができる。

輝度評価部５０３は、ＳＥＭ画像生成部５０１からＳＥＭ画像を受信し、その輝度値のラインプロファイル（信号波形）を取得し、演算部５０４に出力する。

演算部５０４は、輝度評価部５０３から受信したラインプロファイルに基づいて、試料１１２に形成されたパターンの寸法値を算出する。また、後述するように、演算部５０４は、ラインプロファイルのピーク（所定の領域）における特徴量を算出し、パターンの性状評価における基準値となる基準ラインプロファイルの特徴量と比較する。

メモリ部５０５は、輝度評価部５０３及び演算部５０４における上記の処理を行うためのプログラムを格納し、また、演算部５０４による演算結果を保存する。

表示部５０６は、演算部５０４による演算結果や、各種ＧＵＩ画面等を表示する。入力部５０７は、例えばキーボードやマウス等の入力デバイスであり、表示部５０６に表示されたＧＵＩ画面からユーザーが試料情報などの各種データを入力するために用いられる。入力部５０７を設ける代わりに、例えば表示部５０６をタッチパネルとしてもよい。

図３（ｂ）は、コンピュータサブシステム５１２の機能ブロック図である。図３（ｂ）に示すように、コンピュータサブシステム５１２は、基準ＳＥＭ画像生成部５１１、輝度評価部５１３、演算部５１４、メモリ部５１５、表示部５１６及び入力部５１７を備える。輝度評価部５１３及び演算部５１４は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサにより構成することができる。

基準ＳＥＭ画像生成部５１１は、理想的なパターンのＳＥＭ画像である基準ＳＥＭ画像を生成し、輝度評価部５１３に出力する。基準ＳＥＭ画像は、例えば、ユーザーにより入力部５１７から入力されたパターンの設計データ（試料情報）を用いたシミュレーションにより生成することができる。あるいは、基準ＳＥＭ画像生成部５１１は、信号処理部１０３のＳＥＭ画像生成部５０１から複数の計測点におけるＳＥＭ画像を受信して、それらのＳＥＭ画像のうち最も理想的なパターンに近いＳＥＭ画像を基準ＳＥＭ画像としてもよい。

輝度評価部５１３は、基準ＳＥＭ画像の輝度値のラインプロファイルである基準ラインプロファイル（基準信号波形）を取得する。

演算部５１４は、基準ラインプロファイルのピークにおける特徴量を算出し、コンピュータサブシステム５０２の演算部５０４に出力する。基準ラインプロファイルの特徴量は、コンピュータサブシステム５０２によるパターン性状評価における基準値となる。なお、本明細書において、「基準ラインプロファイルの特徴量」を単に「基準値」という場合がある。

メモリ部５１５は、輝度評価部５１３及び演算部５１４における上記の処理を行うためのプログラムを格納し、また、演算部５１４の演算結果を保存する。

表示部５１６は、演算部５１４による演算結果や、各種ＧＵＩ画面等を表示する。入力部５１７は、例えばキーボードやマウス等の入力デバイスであり、表示部５１６に表示されたＧＵＩ画面からユーザーが試料情報などの各種データを入力するために用いられる。入力部５１７を設ける代わりに、例えば表示部５１６をタッチパネルとしてもよい。

なお、コンピュータサブシステム５０２及び５１２は、それぞれ複数のコンピュータサブシステムから構成されていてもよい。この場合、コンピュータサブシステムは、当該コンピュータサブシステム５０２及び５１２によって実行される１以上のコンポーネントを含んでいる。

また、本実施形態においては、コンピュータサブシステム５０２及び５１２がそれぞれ別のシステムである例について説明したが、コンピュータサブシステム５０２及び５１２の各機能を１つのコンピュータサブシステムにより実行するように構成することもできる。

さらに、コンピュータサブシステム５０２及び５１２の各機能を信号処理部１０３に組み込み、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１のモジュールとすることもできる。この場合、信号処理部１０３は、ＳＥＭ画像記憶部５００、ＳＥＭ画像生成部５０１、輝度評価部５０３、演算部５０４、基準ＳＥＭ画像生成部５１１、輝度評価部５１３及び演算部５１４を備える。メモリ部５０５及び５１５は、コンピュータサブシステム１００のメモリ部１０５であってもよく、表示部５０６及び入力部５０７、並びに表示部５１６及び入力部５１７は、コンピュータサブシステム１００の入出力部１０４であってもよい。

なお、本実施形態においては荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１が走査型電子顕微鏡である例について説明したが、これに限定されず、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１として集束イオンビーム装置等の他の荷電粒子線装置（荷電粒子ビーム照射サブシステム）を用いてもよい。

＜パターン評価方法＞
半導体製品（試料）の量産管理に用いられる測長ＳＥＭは、試料表面のパターン形状を観察する場合、低加速電圧で電子ビームをパターンに入射し、パターンの表面近傍から得られる二次電子又は反射電子などの検出信号からパターンの輝度値のラインプロファイルを抽出し、ラインプロファイルに基づいて寸法を計測する。

例えば製造工程の異なる複数の層が積層しており、深さ方向に埋設したパターンを計測する場合には、一般に、電子ビームを高加速でパターンに入射させて入射深度を深くする。これにより、電子ビームがパターンを通過したときに得られる二次電子又は反射電子の信号波形から、積層したパターン間に生じるずれ（オーバーレイ）を計測することが可能となる。

本実施形態においても、深さ方向に埋設されたパターン（「内部パターン」という場合がある）の性状を評価するために、電子ビームを高加速電圧で試料に入射させる。

図４は、試料中の計測対象のパターンの一例を示す断面斜視図である。なお、パターン４ａ～４ｃ以外の試料の構成については、図示を省略している。また、試料の表面はＺ軸正方向側にあることとする。

図４（ａ）は、理想的なパターン４ａを示す。パターン４ａは、深さ方向に配列した２本のパターン７ａ及び８ａを有し、いずれも直径（Ｘ方向の寸法）が１０ｎｍの円柱状に形成されている。図４（ｂ）に示すパターン４ｂにおいては、深さ方向に埋没したパターン８ｂの直径が７ｎｍとなっており、表面に位置するパターン７ｂの直径（１０ｎｍ）より小さくなっている。図４（ｃ）に示すパターン４ｃにおいては、深さ方向に埋没したパターン８ｃの直径が１５ｎｍとなっており、表面に位置するパターン７ｃの直径（１０ｎｍ）より大きくなっている。

図５は、図４に示したパターン４ａ～４ｃを上方から観察したＳＥＭ画像５ａ～５ｃを示す模式図である。図５（ａ）～（ｃ）に示すように、ＳＥＭ画像５ａ～５ｃからは、表面に位置するパターン７ａ～７ｃの形状は観察できるものの、試料内部のパターン８ａ～８ｃの形状を観察することは困難である。したがって、図４のパターン８ｂ及び８ｃのように内部パターンの体積が変化していても、試料表面から撮像したＳＥＭ画像の見た目から体積変化を検知することが難しい。

そこで、ＳＥＭ画像の見た目からは検知することが難しい内部パターンの体積変化をモニタリングするために鋭意検討したところ、パターン上に電子ビームを走査することによって得られる二次電子の信号量は、電子ビームが通過するパターンの体積量に依存することがわかった。したがって、電子ビームがパターンを通過したときに得られる信号波形から、内部パターンの体積変化を推定できる。

図６は、図５に示したＳＥＭ画像５ａ～５ｃの輝度値をＹ方向に積算したラインプロファイル６ａ～６ｃを示す図である。ラインプロファイル６ａ～６ｃ（信号波形）は、それぞれＳＥＭ画像５ａ～５ｃに対応する。なお、ラインプロファイル６ａ～６ｃは、図４に示したパターン４ａ～４ｃの設計寸法等の条件を実際にシミュレーションにて出力した結果を示している。

図６に示すように、パターン４ｂのように内部パターンの形状（直径）が小さくなっている（電子ビームが通過するパターンの体積が小さくなる）ときは、ラインプロファイル６ｂのように、理想的なパターン４ａのラインプロファイル６ａと比較してラインプロファイルの形状が全体的に小さくなる。一方、パターン４ｃのように内部パターンの形状（直径）が大きくなっている（電子ビームが通過するパターンの体積が大きくなる）ときは、ラインプロファイル６ｃのように、理想的なパターン４ａのラインプロファイル６ａと比較してラインプロファイルのピークの裾付近の幅が広がっており、体積変化の影響があることが分かる。

図７は、輝度値のラインプロファイルからパターン寸法を算出する一般的な方法を説明する図である。図７には図６のラインプロファイル６ａ～６ｃが示されている。

まず、ラインプロファイル６ａのピークの左半分及び右半分において、最も輝度値が低い部分２０１及び２０４をそれぞれ輝度値０％とし、最も輝度値が高い部分２０２及び２０５をそれぞれ輝度値１００％とする。なお、ラインプロファイルのピークとは、最も輝度値が低い部分２０１及び２０４として設定した箇所の間の領域である。ピーク波形において輝度値が増加する部分（左側）及び輝度値が低下する部分（右側）はそれぞれパターンのエッジ部分に相当するため、輝度値５０％の箇所２０３及び２０６をエッジの左右で算出し、その間をパターンのＸ方向の寸法値とする。

ラインプロファイル６ｂ及び６ｃについても上記と同様にして、ピークにおける輝度値５０％の箇所の間（ピーク幅）をパターン４ｂ及び４ｃの寸法値とすることができる。

しかし、ラインプロファイル６ｂ及び６ｃの輝度値５０％におけるピーク幅は、いずれもラインプロファイル６ａの輝度値５０％におけるピーク幅とほぼ同じであるため、パターン４ａ～４ｃの寸法はすべて略同一であると判断されてしまう。このように、内部パターンの体積変化によるラインプロファイルの形状変化を検知する場合、ラインプロファイルの盛り上がりから閾値を設定してホワイトバンドから寸法を算出する一般的な方法は、設定する閾値によって寸法変化が観察できたりできなかったりすることや、最大輝度値がパターンごとに異なることなどから、効果的な方法とは言えない。

図８（ａ）は、理想的なパターン１４ａを示す断面斜視図である。パターン１４ａは、深さ方向に配列した２本の水平ナノワイヤ１７ａ及び１８ａを有する。水平ナノワイヤ１７ａ及び１８ａの断面は略円形であり、直径が互いに等しくなっている。図８（ｂ）は、試料に形成されたパターン１４ｂを示す概略斜視図である。パターン１４ｂは、深さ方向に配列した２本の水平ナノワイヤ１７ｂ及び１８ｂを有する。上方（試料の表面側）に位置する水平ナノワイヤ１７ｂの断面は略円形であるのに対し、下方に位置する水平ナノワイヤ１８ｂの断面は略楕円状になっており、内部パターンの体積変化が生じ、理想的なパターンではない場合を示している。

図８（ａ）及び（ｂ）に示す形状のパターン１４ａ及び１４ｂを実際に作成してＳＥＭ画像（不図示）を取得し、ＳＥＭ画像から輝度値のラインプロファイルを抽出した。図８（ｃ）は、パターン１４ａ及び１４ｂのＳＥＭ画像から取得したラインプロファイル１６ａ及び１６ｂを示す図である。ラインプロファイル１６ａ及び１６ｂを比較すると、ラインプロファイル１６ｂのピーク左側の裾付近の形状が、ラインプロファイル１６ａのピーク左側の裾付近の形状と異なっていることが分かる。このように、輝度値のラインプロファイルから、パターン１４ａの内部パターン形状が図８（ａ）の水平ナノワイヤ１８ａのような形状になっており、パターン１４ｂの内部パターン形状は図８（ｂ）の水平ナノワイヤ１８ｂのようになっていると推定できる。

そこで、本実施形態においては、パターンごとにラインプロファイル（信号波形）のピーク（所定の領域）における特徴量を算出し、理想的なパターンから得られるラインプロファイルのピークにおける特徴量（基準値）との差分を算出する。これにより、試料のＳＥＭ画像のラインプロファイル（二次元情報）から、深さ方向に埋没したパターンの体積変化を検知することができる。ラインプロファイルの特徴量の詳細については後述する。

図９は、本実施形態に係るパターン評価方法を示すフローチャートである。本実施形態のパターン評価方法は、図１のパターン評価システム１又は図２のパターン評価システム２を用いて実施される。

まず、ユーザーは、予めウェハカセット等の試料導入部（不図示）に試料１１２を導入しておく。ステップＳ１において、ユーザーが入出力部１０４によりパターン評価システムの動作開始の指示を入力すると、全体制御部１０２は、不図示の試料搬送機構を駆動して、試料１１２を試料導入部から取り出して荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１に導入し、ステージ１１３に載置する（ウェハロード）。

ステップＳ２において、全体制御部１０２は、ステージ１１３及びイメージシフト（不図示）を駆動して、計測対象のパターンに電子ビーム１０７を照射可能なように試料１１２を移動する。

ステップＳ３において、全体制御部１０２は、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の各光学素子を駆動して、所定の加速電圧で電子ビーム１０７を試料１１２に照射して、パターンをスキャンする。

ステップＳ４において、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１の検出器１１９及び１２１は、検出した二次電子又は反射電子の信号を信号処理部１０３のＳＥＭ画像生成部５０１に出力する。信号処理部１０３のＳＥＭ画像生成部５０１は、二次電子又は反射電子を時系列に配列することで、ＳＥＭ画像（二次元画像）を生成する。

ステップＳ５において、コンピュータサブシステム５０２は、信号処理部１０３のＳＥＭ画像生成部５０１からＳＥＭ画像を受信し、輝度評価部５０３は、ＳＥＭ画像の輝度を画像のＹ方向に積算し、ラインプロファイルを抽出する。

ステップＳ６において、演算部５０４は、輝度評価部５０３からラインプロファイルを受信して、ラインプロファイルのピークにおける特徴量を算出する。

ステップＳ７において、演算部５０４は、ラインプロファイルの特徴量をメモリ部５０５に記憶させる。また、演算部５０４は、ラインプロファイルの特徴量を計測データのファイルとして表示部５０６に出力する。なお、試料１１２内の複数の計測点でステップＳ２～Ｓ６を実施して、各計測点におけるＳＥＭ画像からラインプロファイルの特徴量を算出し、メモリ部５０５に記憶させ、表示部５０６に上記ファイルとして出力してもよい。

ステップＳ８において、コンピュータサブシステム５０２は、コンピュータサブシステム５１２の演算部５１４から理想的なパターンの基準ラインプロファイルの特徴量を受信する。演算部５０４は、基準ラインプロファイルの特徴量と、ステップＳ６において算出したラインプロファイルの特徴量とを比較して、これらの特徴量の差分を算出する。また、演算部５０４は、特徴量の差分をメモリ部５０５に記憶させ、計測データのファイルとして表示部５０６に出力する。以下において、「ラインプロファイルの特徴量と基準ラインプロファイルの特徴量との差分」を単に「特徴量の差分」という場合がある。

基準ラインプロファイルの特徴量（基準値）としては、コンピュータサブシステム５１２におけるシミュレーションで取得したパターンのラインプロファイルが、試料１１２を撮像したＳＥＭ画像のラインプロファイルと高さや幅等の形状がよく一致するのであれば、シミュレーションの結果を採用することができる。

あるいは、基準ラインプロファイルの特徴量は、コンピュータサブシステム５１２により以下のように取得することもできる。まず、試料１１２面内の複数の計測点についてステップＳ２～Ｓ７を実施して、演算部５０４により複数の計測点におけるラインプロファイルの特徴量を取得する。演算部５０４は、複数の計測点におけるラインプロファイルの特徴量をコンピュータサブシステム５１２の演算部５１４に出力する。演算部５１４は、複数の計測点におけるラインプロファイルの特徴量の平均値を算出し、その平均値に最も近いラインプロファイルの特徴量を基準値として採用して、コンピュータサブシステム５０２の演算部５０４に出力する。

さらに、基準ラインプロファイルの特徴量は、以下のように取得することもできる。まず、試料１１２面内の複数の計測点についてステップＳ２～Ｓ７を実施して、演算部５０４により複数の計測点におけるラインプロファイルの特徴量を取得する。次に、ＦＩＢ装置などの加工装置を用いて各計測点について断面を形成し、形成された断面を荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１により観察する。次に、コンピュータサブシステム５１２の演算部５１４により断面の画像に基づいて断面のパターン寸法を算出する。次に、演算部５１４は、各断面のパターン寸法を入力された設計データ等と比較し、最も理想的なパターンに近いパターンであった計測点におけるラインプロファイルの特徴量を基準値として採用して、コンピュータサブシステム５０２の演算部５０４に出力する。

ステップＳ９において、演算部５０４は、特徴量の差分から、パターンが製造仕様を満たしているか確認する。

製造仕様を満たしているか否かの判断において、演算部５０４は、例えば特徴量の差分と所定の閾値とを比較して、特徴量の差分が閾値未満（閾値以下としてもよい）であった場合に、パターンが製造仕様を満たしていると判断することができる。他の例として、演算部５０４は、複数の計測点について算出した特徴量の差分をヒストグラム化し、該ヒストグラムの３σを算出して、特徴量の差分が３σの範囲内にあるパターンが製造仕様を満たしていると判断するようにしてもよい。

特徴量の差分と比較される所定の閾値は、例えばステップＳ１において試料１１２を導入する前に、あるいはステップＳ９において、ユーザーが入力部５０７などを用いて入力することによりメモリ部５０５に記憶され、演算部５０４により読み出される。また、ユーザーにより入力された設計データ（試料情報）に基づいて、演算部５０４が自動的に所定の閾値を算出するようにしてもよい。なお、上記所定の閾値はコンピュータサブシステム５０２によりアクセス可能な他の記憶媒体に記憶されていてもよく、また、コンピュータサブシステム１００のメモリ部１０５又はコンピュータサブシステム５１２のメモリ部５１５に記憶されていてもよい。

計測したパターンが製造仕様を満たしている場合（ステップＳ９においてＹｅｓ）、ステップＳ１０に移行し、演算部５０４はパターンの体積変化が無いと判断し、結果を表示部５０６に出力する。製造仕様を満たしていない場合（ステップＳ９においてＮｏ）、ステップＳ１１に移行し、演算部５０４はパターンの体積変化が生じていると判断し、結果を表示部５０６に出力する。

このように、ラインプロファイルの特徴量を算出し、基準ラインプロファイルの特徴量との差分を算出して、特徴量の差分から、内部パターンが製造仕様を満たしているかを判断することができる。

ラインプロファイルのピークにおける特徴量の詳細な算出方法について、図７に示したラインプロファイル６ａを用いて説明する。例えば、ラインプロファイルの特徴量を面積値とすると、面積値の算出方法は、以下の通りである。まず、ラインプロファイル６ａのピークにおいて最も輝度値が低い部分２０１及び２０４を結んだ線分を面積の下底とし、１次の漸近線（図７中の点線）を引く。次に、例えばガウシアン近似を用いるなどして、ピークのみを近似できるような関数でフィッティングする。次に、１次の漸近線とフィッティング関数（不図示）の間に挟まれている領域の積分を行うことで、ラインプロファイルの面積値とすることができる。

ラインプロファイルの面積値の他の算出方法として、上記の１次の漸近線とフィッティング関数の間に挟まれた領域に存在する画像のピクセル数の和を算出し、ラインプロファイルの面積値とすることもできる。

さらに、ラインプロファイルの面積値の他の算出方法は、以下の通りである。まず、ラインプロファイル６ａのピークにおいて、最も輝度値が低い部分２０１及び２０４を結んだ線分を面積の下底とし、最も輝度値が高い部分２０２及び２０５を結んだ線分を上底として、それぞれ１次の漸近線を引く（図７中の点線）。次に、ピークの前後の傾斜になっている部分においても１次の漸近線（不図示）を引く。このように生成した４つの漸近線で囲まれた領域に存在するピクセル数の和を算出し、面積値とすることができる。

図７及び８から明らかなように、ラインプロファイルの面積値は、電子ビームが通過したパターンの体積に依存する。したがって、ラインプロファイルの特徴量として面積値を算出し、理想的なパターンのラインプロファイルの面積値との差分を取ることで、製造工程において内部パターンに体積変化が生じたか否かを判別することができる。また、複数の計測点について上記と同様の判断を行うことで、試料１１２の面内において体積変化が生じている場所を特定することもできる。

また、ラインプロファイルの特徴量として、ピークの面積値のみならず、ラインプロファイルのピークの傾き、ラインプロファイルのピーク幅、ラインプロファイルのピークにおける輝度値の最大値と最小値との差などをそれぞれ特徴量としてもよい。

図１０～１２を参照して、表示部５０６に表示されるＧＵＩ画面について説明する。まず、上述のステップＳ７及びＳ８におけるファイルの出力について説明する。

図１０（ａ）は、試料１１２内の各計測点における計測データを記録したファイル３００を示す図である。ファイル３００には、画像名３０１（Ｉｍａｇｅ Ｎａｍｅ）、試料１１２面内での計測地点３０２（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｘ，Ｐｏｓｉｔｉｏｎ Ｙ）、計測データ３０３などが記されている。図示は省略しているが、計測データ３０３の項目として、演算部５０４により算出されるパターンの寸法値、ラインプロファイルの特徴量及び特徴量の差分が含まれる。

図１０（ｂ）は、イメージオペレーション画面３１０を示す図である。イメージオペレーション画面３１０は、例えばユーザーが入力部５０７（例えばマウス）を用いてファイル３００中のセル３０４をクリックすることにより表示される。イメージオペレーション画面３１０には、セル３０４にて選択した計測点におけるＳＥＭ画像３１１、Ｒｅ－ＭＳボタン３１２及びＳａｖｅボタン３１３が表示される。ユーザーがＲｅ－ＭＳボタン３１２をクリックすると、コンピュータサブシステム１００の全体制御部１０２へ指示が送信され、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１を駆動して、同一の計測点について再度ＳＥＭ画像を取得し、パターンの測長を実行することができる。また、再測長の結果をファイル３００に反映する場合は、ユーザーはＳａｖｅボタン３１３をクリックする。再測長の結果を信号処理部１０３からコンピュータサブシステム５０２へ出力し、パターン性状を解析することもできる。

図１１は、計測データ３０３を可視化して表示するためのＧＵＩ画面を示す模式図である。図１１（ａ）は、計測データ３０３の可視化方法を選択するための選択画面３５０を示す。ユーザーが選択画面３５０の計測データボタン３５１をクリックすると、図１０（ａ）に示すファイル３００（計測データ一覧）が表示される。

図１１（ｂ）は、計測データ３０３に基づいて生成されたマップ画面３８０を示す。マップ画面３８０には、試料１１２（ウェハ）における計測データ３０３の分布であるウェハマップ３８１が表示されている。ウェハマップ３８１は、図１１（ａ）の選択画面３５０にあるマップボタン３５２をユーザーがクリックした際に、演算部５０４がファイル３００に記録された情報を参照して生成する。

マップ画面３８０のタブ３８２は、ウェハマップ３８１として可視化する計測データ３０３の項目をユーザーが選択するためのタブである。図１１（ｃ）は、タブ３８２のクリックにより表示される画面であり、ユーザーがウェハマップ３８１として可視化を望む計測データ３０３の項目を選択肢として表示する。

マップ画面３８０のＲａｎｇｅタブ３８４は、ウェハマップ３８１として計測データ３０３の分布を表示する範囲を選択するタブであり、Ｃｏｌｏｒタブ３８５は、その時の色を選択するタブである。ユーザーがＡｕｔｏボタン３８６をクリックすることにより、自動で各計測データに合った表示範囲や色を決定することも可能である。マップ画面３８０に可視化した結果（色や表示範囲など）をファイル３００に追加記録する場合には、図１１（ａ）の選択画面３５０にあるＳａｖｅボタン３５４をクリックすることで保存する。

図１１（ｄ）は、計測データ３０３に基づいて生成されたヒストグラム画面３９０を示す。ヒストグラム画面３９０には、計測データ３０３の統計的な分布であるヒストグラム３９１が表示されている。ヒストグラム３９１は、図１１（ａ）の選択画面３５０にあるヒストグラムボタン３５３をユーザーがクリックした際に、演算部５０４がファイル３００に記録された情報を参照して生成する。タブ３９２は、ヒストグラム３９１として可視化する計測データ３０３の項目をユーザーが選択するためのタブであり、タブ３８２と同様の機能を有する。

ヒストグラム画面３９０のＲａｎｇｅタブ３９３、Ｃｏｌｏｒタブ３９４及びＡｕｔｏボタン３９５についても、上述のマップ画面３８０のＲａｎｇｅタブ３８４、Ｃｏｌｏｒタブ３８５及びＡｕｔｏボタン３８６と同様である。ヒストグラム画面３９０に可視化した結果をファイル３００に追加記録する場合には、図１１（ａ）の選択画面３５０にあるＳａｖｅボタン３５４をクリックすることで保存する。

次に、上述のステップＳ９における判断のためのＧＵＩ画面について説明する。図１２は、計測データ３０３を管理するためのＧＵＩ画面４００を示す模式図である。ＧＵＩ画面４００には、ある計測点におけるＳＥＭ画像３３０及びそのラインプロファイル３２０、計測データ３０３のマップ画面３８０及びヒストグラム画面３９０を表示することができる。

ＧＵＩ画面４００のＲｅａｄボタン４１１をクリックすると、可視化するデータファイルを選択することができ、選択したデータファイルはマップ画面３８０又はヒストグラム画面３９０に反映される。図１２に示すように、マップ画面３８０にはタブ４０３及び閾値入力画面４０５が設けられ、ヒストグラム画面３９０にはタブ４０４及び閾値入力画面４０６が設けられている。

タブ４０３及び４０４は、上述のステップＳ９（図９）において、製造仕様を満たしているか判断する手法を選択するためのタブである。例えば、タブ４０３又は４０４のＲｅｆを選択した場合、演算部５０４は、参照値と計測データ３０３との比較により上記判断を行う。参照値としては、例えば理想的なパターンの場合の値やシミュレーションで算出した値とすることができる。

ユーザーは、閾値入力画面４０５及び４０６から計測データ３０３の閾値を設定することができる。閾値は、計測された特徴量と基準値との差分の閾値である。演算部５０４は、上述のステップＳ９（図９）において上記閾値を参照し、閾値以上であったデータについて、製造仕様を満たしておらず、パターンの体積変化がある（不良）と判断することができる。

タブ４０３及び４０４のＦｒｅを選択した場合、統計的処理により計測データ３０３を管理することができる。この場合、演算部５０４は、上述のステップＳ９において複数の計測点における特徴量の差分についてヒストグラムを作成し、その３σを算出する。３σの範囲内にあるデータのパターンについては、体積変化がなく製造仕様を満たしている（良）と判断し、３σの範囲外にあるデータのパターンについては、体積変化があり製造仕様を満たしていない（不良）と判断することができる。

上述のステップＳ１０及びＳ１１（図９）において、例えば図１２のマップ画面３８０及びヒストグラム画面３９０に示すように、製造仕様を満たしていないデータ４０７及び４０８の色を、製造仕様を満たしたデータと異なる色で表示してもよい。また、製造仕様を満たしていないデータ４０７又は４０８をクリックすることで、その場所の計測番号４０８、ＳＥＭ画像３３０及びラインプロファイル３２０をＧＵＩ画面４００にて表示させることもできる。

このように、複数の計測点で得られたラインプロファイルの特徴量をウェハマップとして可視化することで、パターンの体積変化が生じている場所を絞ることが可能である。体積変化が生じた場所を絞ることができれば、断面観察を実施する場所を絞ることも可能である。

なお、ＧＵＩ画面４００により管理される計測データ３０３として、ラインプロファイルの特徴量と基準値との差分である例を説明したが、パターンの寸法値などの他の計測データ３０３についても上記と同様にウェハマップやヒストグラムを作成して、製造仕様を満たしているかを判断することもできる。

演算部５０４は、パターンの体積変化のある箇所やその寸法などの計測データをパターンの製造装置（露光装置やエッチング装置など）へフィードバックすることも可能である。これにより、半導体製品の製造工程における歩留まり向上に貢献することができる。

＜技術的効果＞
従来、半導体製品のパターンを研究開発する段階において、パターンに体積変化が生じていないかを確認するために、ＦＩＢ装置等を用いてパターンを加工し、断面をＴＥＭ装置やＡＦＭ装置を用いて観察している。この方法では、断面を１ヶ所観察するのに数時間を要してしまう。

一方、本実施形態のパターン評価システムのように、ＳＥＭ画像の情報（輝度値のラインプロファイルの特徴量）だけで内部パターンの性状を評価することにより、ウェハの複数箇所の観察を数分で実施することができるため、開発期間の短縮に貢献することができる。

半導体製品のプロセス製造段階においても、ウェハ面内の複数の計測点でラインプロファイルの特徴量を取得し、基準値との差分やその３σをウェハマップにして可視化することで、露光装置やエッチング装置にフィードバックすることができる。これにより、半導体製品の製造工程における歩留まり向上に貢献することができる。

また、半導体製品の量産段階においても同様に、計測に使用したラインプロファイルから特徴量を取得し、基準値との差分やその３σを算出することで、３σから外れた箇所を量産からはじくことができる。これにより、半導体パターンの量産不良を低減し、歩留まり向上に貢献することができる。

［第２の実施形態］
＜パターン評価システム＞
第２の実施形態においては、試料の同一計測点において電子ビームの加速電圧を変更して２つのＳＥＭ画像を取得し、２つのＳＥＭ画像から得られるラインプロファイルの差分を算出する点で、第１の実施形態と異なっている。このように、差分ラインプロファイルを算出することで、深さを限定したパターンの評価を行うことができる。

第２の実施形態のパターン評価システムの装置構成については、第１の実施形態と同様のものを採用できるため、説明を省略する。

＜試料＞
図１３は、第２の実施形態における試料を示す概略斜視図である。図１３に示すように、本実施形態の試料は、複数のパターン２４が貫通したゲート２８がウェハ２７上に形成され、複数のパターン２４は、Ｘ軸方向及び深さ方向（Ｚ軸方向）に配列した水平ナノワイヤである。

例えば、試料の同一計測点において加速電圧を１０００Ｖ及び５０００Ｖとして、上方から（Ｚ軸正方向側から負方向側へ）電子ビームを照射すると、加速電圧１０００Ｖにおいては第１の深さまで電子ビームが通過し、加速電圧５０００Ｖにおいては第２の深さ（第１の深さ＜第２の深さ）まで電子ビームが通過する。各加速電圧についてＳＥＭ画像のラインプロファイルを抽出すると、いずれのラインプロファイルにおいても、ゲート２８及びパターン２４の情報が混在する。電子ビームが通過したゲート２８の体積は同じであるため、１０００Ｖの加速電圧で得られたラインプロファイルと、５０００Ｖの加速電圧で得られたラインプロファイルとの差分を取る。この差分ラインプロファイルは、試料において下方（第１の深さと第２の深さとの間）に位置するパターン２４の体積についての情報を示すこととなる。したがって、加速電圧を変更し、差分ラインプロファイルについて解析することで、深さを限定したパターン２４の体積変化を検知することができる。

＜パターン評価方法＞
図１４は、第２の実施形態に係るパターン評価方法を示すフローチャートである。ステップＳ２１～Ｓ２５については、第１の実施形態で説明した図９のステップＳ１～Ｓ５と同様であるため、説明を省略する。

ステップＳ２６において、全体制御部１０２は、ステップＳ２５におけるラインプロファイルの取得が１回目であったか否かを判断する。１回目であった場合（Ｙｅｓ）、ステップＳ２７に移行し、全体制御部１０２は、例えば入出力部１０４からのユーザーの入力に基づいて、加速電圧を変更する。その後、再びステップＳ２３に戻り、同一の計測点においてステップＳ２３～Ｓ２５を実施する。

２回目のステップＳ２３～Ｓ２５を実施した後、ステップＳ２６において、全体制御部１０２は、ラインプロファイルの取得が２回目であると判断し（Ｎｏ）、ステップＳ２８に移行する。

ステップＳ２８において、演算部５０４は、加速電圧毎に取得したラインプロファイルの差分を算出して差分ラインプロファイルとする。

ステップＳ２９において、演算部５０４は、差分ラインプロファイルについて、特徴量を算出する。

ステップＳ３０において、演算部５０４は、差分ラインプロファイルの特徴量をメモリ部５０５に記憶させる。また、演算部５０４は、差分ラインプロファイルの特徴量を計測データのファイルとして表示部５０６に出力する。なお、試料１１２内の複数の計測点でステップＳ２２～Ｓ２９を実施して、各計測点におけるＳＥＭ画像から差分ラインプロファイルの特徴量を算出し、メモリ部５０５に記憶させ、表示部５０６に上記ファイルとして出力してもよい。

ステップＳ３１において、コンピュータサブシステム５０２は、コンピュータサブシステム５１２の演算部５１４から理想的なパターンの基準ラインプロファイルの特徴量を受信する。演算部５０４は、基準ラインプロファイルの特徴量と、ステップＳ３０において算出した差分ラインプロファイルの特徴量とを比較して、これらの特徴量の差分を算出する。演算部５０４は、特徴量の差分をメモリ部５０５に記憶させ、また、計測データのファイルとして表示部５０６に出力する。

ステップＳ３２～Ｓ３４については、第１の実施形態で説明した図９のステップＳ９～Ｓ１１と同様であるため、説明を省略する。

図１５は、同一計測点の撮像において加速電圧を設定するＧＵＩ画面を示す図である。ステップＳ２３において、ユーザーは、入出力部１０４を用いて、１回目に入射する電子ビームの加速電圧４５０を設定し、ＳＥＴボタン４５１をクリックする。上述のステップＳ２７において、ユーザーは、２回目に入射する電子ビームの加速電圧４５３を設定し、ＳＥＴボタン４５４をクリックする。

なお、１回目のパターンのスキャン（ステップＳ２３）において設定される加速電圧と、ステップＳ２７において変更される加速電圧の値は、全体制御部１０２により自動で設定されるようにしてもよい。この場合、例えばパターン２４及びゲート２８の設計寸法や、深さ方向のパターン２４同士の間隔などの試料情報に基づいて、パターンの性状評価を行う深さを算出し、当該深さに電子ビームを照射できるような加速電圧に設定する。

＜技術的効果＞
以上のように、第２の実施形態においては、同一計測点において加速電圧を変更してＳＥＭ画像を取得し、加速電圧毎のラインプロファイルの差分を取る構成を採用している。これにより、深さを限定したパターンの体積変化を検知することができる。

［第３の実施形態］
＜パターン評価システム＞
第３の実施形態においては、パターンから得られる信号量を増加させるため、パターン表面に金属膜を塗布する工程を備える点で、第１の実施形態と異なっている。

図１６は、第３の実施形態に係る計測対象のパターンの一例を示す断面図である。図１６（ａ）に示すように、例えば半導体の突起であるパターン３４ｂがウェハ３１上に形成されている。ウェハ３１上に形成される突起の理想的な断面形状は、パターン３４ａ（図１６（ａ）中の点線）であるものの、製造工程において、パターン３４ｂのように逆テーパ状に変化してしまったとする。この場合、パターン３４ａ及び３４ｂを上方から撮像したＳＥＭ画像においては、パターン３４ａ及び３４ｂが同様の形状であるように写ってしまう。

パターン３４ａとパターン３４ｂとは、電子ビームが通過する体積が異なるため、ラインプロファイルの形状は異なると想定される。しかしながら、理想的なパターン３４ａの体積と、形成されたパターン３４ｂの体積との差が微小であると、得られるラインプロファイルの形状の変化も微小となるため、ラインプロファイルに基づいてパターンの体積が変化しているかを評価することが困難となる。そこで、本実施形態においては、計測前に予めパターン表面上に金属膜３７を形成し、パターンから得られる信号量を増やすことで、より微細な体積変化を検知する。

図１６（ｂ）は、パターン３４ｂ表面に金属膜３７を形成した状態を示す断面図である。金属膜３７は、堆積装置３を用いて、蒸着や原子層堆積法などの公知の方法により形成することができる。

＜パターン評価方法＞
本実施形態のパターン評価方法は、まず、試料の表面に金属膜３７を形成する工程を実施し、その後は第１の実施形態のパターン評価方法（図９）と同様に、各工程を実施することができる。

さらに、半導体製品（試料）の製造工程において、埋没しているパターンの表面にも金属膜を塗布する、もしくはパターンの内部に金属をドープさせることで、内部パターンからの信号量を増加させ、より微細な体積変化を検知することも可能である。

近年、微細デバイスの更なる高性能化のため、ゲート材料として金属を用いるメタルゲートが注目されている。ゲート材料を金属材料とすることにより、電子ビームがゲートを通過したときに発生する信号量が増幅するため、ラインプロファイルの特徴量を用いて微小な体積変化を検知することができる。このように、パターン表面に金属膜を塗布する場合だけでなく、パターンの周囲が金属材料である場合においても、より微細な体積変化を検知することができる。

＜技術的効果＞
以上のように、第３の実施形態のパターン評価システムは、試料表面に金属膜３７を形成するための堆積装置３を備え、パターン表面に金属膜を塗布する工程を実施する。これにより、パターンから得られる信号量を増加させることができ、パターンのより微細な体積変化を検知することが可能となる。

［第４の実施形態］
第１の実施形態においては、計測対象のパターンが試料内部に形成された水平ナノワイヤである例について説明したが、第４の実施形態においては、試料に形成されたホールパターンの体積の変化を検知する。

＜試料＞
図１７は、第４の実施形態における試料の一例を示す模式図である。図１７（ａ）は、ホールパターン４４ａの断面図を示し、図１７（ｂ）は、ホールパターン４４ｂの断面図を示している。図１７（ａ）に示すように、ホールパターン４４ａは、径が均一に形成された理想的なパターンであるのに対し、図１７（ｂ）に示すように、ホールパターン４４ｂは、Ｚ方向中間部において径が広がっている。例えば３Ｄ－ＮＡＮＤの製造において、ドライエッチング等により積層体にホールパターンを形成する工程で、ホールパターンの表面の形状やエッチングガスの入射角度がバラつくと、図１７（ｂ）のホールパターン４４ｂのように内部にボーイング等の体積変化が生じてしまう。

図１７（ｃ）は、ホールパターン４４ａが形成された箇所を撮像したＳＥＭ画像４５ａを示し、図１７（ｄ）は、ホールパターン４４ｂが形成された箇所を撮像したＳＥＭ画像４５ｂを示している。図１７（ｃ）及び（ｄ）に示すように、試料の上方からのＳＥＭ画像４５ａ及び４５ｂにおいては、試料表面におけるホールパターン４４ａ及び４４ｂの形状を観察することはできるが、内部の形状を観察することができない。

＜パターン評価システム＞
そこで、本実施形態において、計測前に予めホールパターンの内部を金属材料で満たして、ＳＥＭ画像を取得し、ラインプロファイルを抽出する。金属材料を充填することで得られる信号量を大きくすることができ、これにより、ホールパターンの微細な体積変化を検知することができる。したがって、本実施形態のパターン評価システムは、試料に形成されたホールパターンを金属材料で充填するための充填装置をさらに備える。図１７（ｅ）は、ホールパターン４４ｂ及び充填装置９を示す図である。図１７（ｅ）に示すように、充填装置９は、例えばホールパターン４４ｂの上方に配置される。

＜パターン評価方法＞
図１８は、第４の実施形態に係るパターン評価方法を示すフローチャートである。まず、ステップＳ４１において、ユーザーは、充填装置９を用いて、ホールパターンの内部を金属材料で満たす。これにより、ホールパターン内部の金属材料の体積についての情報を含んだラインプロファイルを取得することが可能となる。ステップＳ４２～Ｓ５２は、第１の実施形態のパターン評価方法（図９）におけるステップＳ１～Ｓ１１と同様であるため、説明を省略する。

なお、本実施形態においてホールパターンに充填される材料は、金属材料に限定されず、その他の材料であってもよい。

＜技術的効果＞
以上のように、第４の実施形態においては、ホールパターンに金属材料を充填して、そのＳＥＭ画像からラインプロファイルを抽出し、特徴量を算出してホールパターンの体積変化を評価する。このように、ホールパターンの体積変化を評価し、その結果をエッチング装置や露光装置へフィードバックすることで、製造工程の歩留まり向上にも貢献することができる。

［第５の実施形態］
＜パターン評価システム＞
第１の実施形態においては、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１により試料１１２を撮像したＳＥＭ画像を用いて、試料１１２に形成されたパターンの体積変化を検知する例を説明した。第５の実施形態においては、すでに取得済みのＳＥＭ画像を用いて、オフラインでパターンの体積変化を検知する例について説明する。すなわち、本実施形態のパターン評価システムは、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１を有さず、取得済みのＳＥＭ画像に基づいてパターンの性状の評価を行う点で、第１の実施形態と異なる。

図１９（ａ）は、第５の実施形態に係るコンピュータサブシステム６０２の機能ブロック図である。図１９（ａ）に示すように、コンピュータサブシステム６０２は、輝度評価部６０３、演算部６０４、メモリ部６０５、表示部６０６及び入力部６０７を備える。輝度評価部６０３及び演算部６０４は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサにより構成することができる。

輝度評価部６０３は、ＳＥＭ画像記憶部６０１から取得済みのＳＥＭ画像を受信し、輝度値のラインプロファイルを抽出し、演算部６０４に出力する。ＳＥＭ画像記憶部６０１は、コンピュータサブシステム６０２によりアクセス可能なデータベースやデータセンタ等であり、過去に取得したＳＥＭ画像を格納する。

演算部６０４、メモリ部６０５、表示部６０６及び入力部６０７については、第１の実施形態（図３（ａ））のコンピュータサブシステム５０２の演算部５０４、メモリ部５０５、表示部５０６及び入力部５０７と同様であるので、説明を省略する。

図１９（ｂ）は、第５の実施形態に係るコンピュータサブシステム６１２の機能ブロック図である。コンピュータサブシステム６１２は、コンピュータサブシステム６０２と不図示のネットワークにより接続されている。コンピュータサブシステム６１２は、基準画像生成部６１１、輝度評価部６１３、演算部６１４、メモリ部６１５、表示部６１６及び入力部６１７を備える。輝度評価部６１３及び演算部６１４は、ＣＰＵやＭＰＵなどのプロセッサにより構成することができる。

基準画像生成部６１１は、理想的なパターンのＳＥＭ画像である基準ＳＥＭ画像を生成し、輝度評価部６１３に出力する。基準ＳＥＭ画像は、例えば、ユーザーにより入力部６１７から入力された理想的なパターンの情報（設計値など）を用いたシミュレーションにより、基準ＳＥＭ画像を生成する。あるいは、基準画像生成部６１１は、ＳＥＭ画像記憶部６０１から複数のＳＥＭ画像を受信して、最も理想的なパターンに近いＳＥＭ画像を基準ＳＥＭ画像としてもよい。

輝度評価部６１３、演算部６１４、メモリ部６１５、表示部６１６及び入力部６１７については、第１の実施形態（図３（ｂ））のコンピュータサブシステム５１２の演算部５１４、メモリ部５１５、表示部５１６及び入力部５１７と同様であるので、説明を省略する。

＜パターン評価方法＞
本実施形態のパターン評価方法においては、第１の実施形態（図９）において説明したステップＳ１～Ｓ４を実施せず、ステップＳ５において、コンピュータサブシステム６０２がＳＥＭ画像記憶部６０１からＳＥＭ画像を受信する。その他のステップは第１の実施形態と同様であるため説明を省略する。

＜技術的効果＞
以上のように、第５の実施形態のパターン評価システムにおいては、すでに取得済みのＳＥＭ画像からラインプロファイルの特徴量を取得し、基準ラインプロファイルの特徴量（基準値）との差分を算出して、パターンの性状を評価する構成を採用している。これにより、荷電粒子ビーム照射サブシステム１０１を必要としないため、パターン評価システムの大型化を避けることができる。

［第６の実施形態］
＜パターン評価システム＞
第１の実施形態においては、計測対象のパターンが試料内部に形成された水平ナノワイヤであり、内部の水平ナノワイヤの体積変化を検知する例について説明したが、第６の実施形態においては、試料に形成された柱状パターンについて密度の変化を検知する。

＜試料＞
図２０は、第６の実施形態に係る計測対象の柱状パターンの一例を示す断面図である。図２０（ａ）は、理想的な柱状パターン６４ａを示し、図２０（ｂ）は、内部に空洞６７が生じた柱状パターン６４ｂを示している。柱状パターン６４ａと柱状パターン６４ｂとは、形状（大きさ）は略同一であるが、柱状パターン６４ｂに空洞６７が存在することにより、密度（体積）が異なっている。

図２１は、柱状パターン６４ａ及び６４ｂについて、シミュレーションにて算出したラインプロファイル６６ａ及び６６ｂを示す図である。図２１に示すように、理想的な柱状パターン６４ａから得られたラインプロファイル６６ａと、空洞がある柱状パターン６４ｂから得られたラインプロファイル６６ｂとを比較すると、ラインプロファイルのピーク部分において、輝度が最も高い部分にプロファイル形状の違いがあることが分かる。ラインプロファイル６６ｂは、ラインプロファイル６６ａと比較して、ピークの高さが低くなっている。

第１の実施形態（図４～６）において説明したように、理想的なパターン４ａに対して、パターン４ｂのように内部パターンの体積が小さくなっている場合に、パターン４ｂのラインプロファイル６ｂの形状がパターン４ａのラインプロファイル６ａの形状よりも全体として小さくなっている。

一方、図２１に示すように、理想的なパターンの形状（寸法）と、計測対象のパターンの形状（寸法）とが略同一であり密度が異なっている場合は、電子ビームが通過するパターンの大きさ（表面積）は略同一であるため、得られるラインプロファイルの形状は、パターンのエッジに相当する箇所の傾きがパターンのトップまでほぼ同じであることがわかった。このように、パターンの大きさ（体積）が変化している場合（第１の実施形態）と、パターンの密度が変化している場合（第６の実施形態）とでは、ラインプロファイルの形状の変化の仕方が異なることがわかる。

このように、ラインプロファイルの形状及びピーク高さを理想的なパターンの基準ラインプロファイルと比較することで、パターンの体積が変化しているか、あるいは密度が変化しているかを推定することができる。

また、ラインプロファイルの特徴量としてピーク幅やピーク形状に近似したフィッティング関数の傾きを算出し、基準ラインプロファイルと比較することで、パターンの体積が変化しているか、あるいは密度が変化しているかを判断するようにしてもよい。なお、ラインプロファイルのピーク幅を複数のピーク高さにおいて算出して、基準ラインプロファイルの各ピーク高さにおけるピーク幅と比較してもよい。

さらに、ラインプロファイルの特徴量として、ピーク面積、ピーク幅、ピーク高さ、ピークのフィッティング関数の傾きのうちいずれか１つ、あるいは２つ以上を算出して、パターンの性状（形状、体積、密度等）を解析してもよい。この場合、メモリ部５０５には、ラインプロファイルの特徴量の組み合わせからパターン性状にどのような変化が生じているかを判断するためのデータが記憶されている。

観察したパターンのラインプロファイルの特徴量と、基準ラインプロファイルの特徴量との差が小さく、パターンの体積が変化しているか密度が変化しているかを判断できない場合は、パターンを切断した断面を透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）や原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）等の観察装置で観察すればよい。

このように、製品の製造工程において形成されたパターンに体積変化が生じたか、密度変化が生じたかを特定して、その原因となった製造装置へフィードバックすることで、製品の歩留まりを向上することができる。

＜技術的効果＞
以上のように、第６の実施形態においては、パターンのラインプロファイルの形状及びピーク高さと、基準ラインプロファイルの形状及びピーク高さとを比較する。これにより、パターンの寸法が変化していない場合においても、パターンの密度の変化を検知することができる。したがって、製造工程において密度のばらつきが発生した箇所や原因を特定して、製造工程を管理することができる。

［変形例］
本開示は、上述した実施形態に限定されるものでなく、様々な変形例を含んでいる。例えば、上述した実施形態は、本開示を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備える必要はない。また、ある実施形態の一部を他の実施形態の構成に置き換えることができる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の実施形態の構成の一部を追加、削除又は置換することもできる。

１、２…パターン評価システム、３…堆積装置、４、１４、２４、３４、４４、６４…パターン、５、４５…ＳＥＭ画像、６、１６、６６…ラインプロファイル、９…充填装置、２７…ウェハ、２８…ゲート、３１…ウェハ、３７…金属膜、６７…空洞、１００、５０２、５１２、６０２、６１２…コンピュータサブシステム、１０１…荷電粒子ビーム照射サブシステム（走査型電子顕微鏡）、１０２…全体制御部、１０３…信号処理部、１０４…入出力部、１０５…メモリ部、１０６…電子銃、１０７…電子ビーム、１０８…集束レンズ、１０９…集束レンズ、１１０…偏向器、１１１…対物レンズ、１１２…試料、１１３…ステージ、１１４…放出電子、１１５…偏向器、１１６…検出絞り、１１７…反射板、１１８…三次電子、１１９…検出器、１２０…三次電子、１２１…検出器、１２３…偏向器、１３０…シャッター、１３１…ブランキング偏向器、１３２…ブランキング用電極、２００…ネットワーク、５００…ＳＥＭ画像記憶部、５０１…ＳＥＭ画像生成部、５０３、５１３、６０３、６１３…輝度評価部、５０４、５１４、６０４、６１４…演算部、５０５、５１５、６０５、６１５…メモリ部、５０６、５１６、６０６、６１６…表示部、５０７、５１７、６０７、６１７…入力部

Claims (14)

1. 試料の内部に形成されたパターンの性状を評価するためのプログラムを格納するメモリから、前記プログラムを読み出して前記パターンの性状を評価する処理を実行するコンピュータサブシステムを備え、
   前記コンピュータサブシステムは、
   前記試料の画像を取得する処理と、
   前記画像から信号波形を抽出する処理と、
   前記信号波形の所定の領域における特徴量を算出する処理と、
   前記特徴量と、前記特徴量の基準値とを比較する処理と、
   前記比較する処理における比較結果に基づいて、前記パターンの性状を評価する処理と、を実行し、
   前記試料の内部に形成されたパターンは、前記試料の表面に対し複数のパターンが深さ方向に沿って重複して埋め込まれたパターン、又は前記試料の表面に対し深さ方向に延びるように形成されたパターンであり、
   前記基準値は、前記試料の表面に対し複数のパターンが深さ方向に沿って重複して埋め込まれたパターン、又は前記試料の表面に対し深さ方向に延びるよう形成されたパターンの信号波形の特徴量であり、
   前記コンピュータサブシステムは、前記パターンの性状として前記パターンの体積及び密度のいずれか１以上を評価する
   ことを特徴とするパターン評価システム。
2. 前記コンピュータサブシステムは、前記パターンの性状を評価する処理において、前記特徴量と前記基準値との差分に基づいて、前記パターンの性状を評価することを特徴とする請求項１記載のパターン評価システム。
3. 前記信号波形は、前記画像の輝度値のラインプロファイルであることを特徴とする請求項１記載のパターン評価システム。
4. 前記コンピュータサブシステムは、
   理想的なパターンの設計データに基づいたシミュレーションにより、前記理想的なパターンの信号波形の特徴量を算出し、前記基準値とする処理をさらに実行することを特徴とする請求項１記載のパターン評価システム。
5. 前記コンピュータサブシステムは、
   前記試料の複数の計測点における画像からそれぞれ信号波形を抽出する処理と、
   それぞれの前記信号波形について所定の領域における特徴量を算出する処理と、
   複数の前記特徴量の平均値を算出して、前記平均値に最も近い前記特徴量を前記基準値とする処理と、をさらに実行することを特徴とする請求項１記載のパターン評価システム。
6. 前記コンピュータサブシステムは、
   前記パターンの性状が既知の箇所における前記信号波形の特徴量を前記基準値とする処理をさらに実行することを特徴とする請求項１記載のパターン評価システム。
7. 前記コンピュータサブシステムは、
   前記試料の複数の計測点について前記特徴量と前記基準値とを比較して複数の比較結果を取得する処理と、
   前記複数の比較結果から、前記試料内において前記パターンの性状が変化している箇所を特定する処理と、をさらに実行することを特徴とする請求項１記載のパターン評価システム。
8. 前記コンピュータサブシステムは、
   前記特徴量と前記基準値との比較結果に基づいて、前記パターンが製造仕様を満たしているかを判断する処理をさらに実行することを特徴とする請求項１記載のパターン評価システム。
9. 請求項１に記載のパターン評価システムは、
   前記コンピュータサブシステムにより制御される荷電粒子ビーム照射サブシステムをさらに備え、
   前記荷電粒子ビーム照射サブシステムは、
   荷電粒子ビームを前記試料に照射する荷電粒子源と、
   前記荷電粒子ビームを偏向して前記試料上を走査する偏向器と、
   前記荷電粒子ビームの照射により前記試料から放出される放出粒子を検出する検出器と、を有し、
   前記コンピュータサブシステムは、さらに、前記検出器の検出信号に基づいて前記画像を生成する処理を実行することを特徴とするパターン評価システム。
10. 前記試料は、深さ方向に配列した複数の前記パターンを有し、
    前記荷電粒子ビーム照射サブシステムは、前記荷電粒子源及び前記偏向器により前記複数のパターンを含む領域に前記荷電粒子ビームを照射して、前記検出器により前記領域からの前記放出粒子を検出し、
    前記コンピュータサブシステムは、前記検出器の検出信号に基づいて前記画像を生成する処理と、前記複数のパターンの性状を評価する処理を実行することを特徴とする請求項９記載のパターン評価システム。
11. 前記試料は、深さ方向に配列した複数の前記パターンを有し、
    前記コンピュータサブシステムは、
    第１の加速電圧で前記荷電粒子ビームを前記試料に照射して得られた検出信号に基づいて、第１の画像を生成し、前記第１の画像から第１の信号波形を抽出する処理と、
    第２の加速電圧で前記荷電粒子ビームを前記試料に照射して得られた検出信号に基づいて、第２の画像を生成し、前記第２の画像から第２の信号波形を抽出する処理と、
    前記第１の信号波形と前記第２の信号波形との差分である第３の信号波形を取得する処理と、をさらに実行し、
    前記特徴量を算出する処理において、前記第３の信号波形の所定の領域における特徴量を算出し、
    前記比較する処理において、前記第３の信号波形の前記特徴量と前記基準値とを比較し、
    前記パターンの性状を評価する処理において、前記深さ方向の所定の位置にある前記パターンの性状を評価することを特徴とする請求項９記載のパターン評価システム。
12. 前記試料の表面に金属膜を形成する堆積装置をさらに備えることを特徴とする請求項９記載のパターン評価システム。
13. 前記パターンが前記試料に設けられたホールパターンであり、
    前記ホールパターンに第１の材料を充填する充填装置をさらに備えることを特徴とする請求項９記載のパターン評価システム。
14. 内部にパターンが形成された試料の画像を取得することと、
    前記画像の信号波形を抽出することと、
    前記信号波形の所定の領域における特徴量を算出することと、
    前記特徴量と、前記特徴量の基準値とを比較して、前記パターンの性状を評価することと、を含み、
    前記試料の内部に形成されたパターンは、前記試料の表面に対し複数のパターンが深さ方向に沿って重複して埋め込まれたパターン、又は前記試料の表面に対し深さ方向に延びるように形成されたパターンであり、
    前記基準値は、前記試料の表面に対し複数のパターンが深さ方向に沿って重複して埋め込まれたパターン、又は前記試料の表面に対し深さ方向に延びるよう形成されたパターンの信号波形の特徴量であり、
    前記パターンの性状として前記パターンの体積及び密度のいずれか１以上を評価する
    ことを特徴とするパターン評価方法。

Images