JP2008177064A - 走査型荷電粒子顕微鏡装置および走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】
走査型荷電粒子顕微鏡で撮像して得られる試料の画像について、ノイズ成分を低減させた高品質な画像を取得して画像処理の精度を向上させる。
【解決手段】
撮像条件や試料情報に基づいてビーム強度波形を計算し、また、ビーム強度波形以外による分解能劣化要因も劣化モデルの対象として画像復元を行うことにより、様々な条件において高分解能な画像を取得することを可能とした。さらに、半導体検査および半導体計測用の走査型荷電粒子顕微鏡において、画像復元後の画像を用いてパターン寸法計測、欠陥検出、欠陥分類等に用いることにより、計測精度向上や欠陥検出、欠陥分類の高精度化を可能とした。
【選択図】 図１

Description

本発明は、走査型イオン顕微鏡や走査型電子顕微鏡などの荷電粒子を用いて試料表面を走査して画像を取得する走査型荷電粒子顕微鏡に係り、特に取得した画像に対して画像処理による分解能向上やS/Nを向上させることが可能な走査型荷電粒子顕微鏡および走査型荷電粒子顕微鏡で取得した画像の画像復元方法に関する。

微細な物体を鮮明に観察するために、光学顕微鏡に比べ分解能が非常に高い走査型荷電粒子顕微鏡が広く利用されている。走査型荷電粒子顕微鏡では、集束した電子ビームを対象試料に照射し、試料から放出される、または試料を透過する荷電粒子（照射する荷電粒子とは別種の場合もある）を検出することで、ビーム照射位置における対象試料の情報を得る。荷電粒子ビームで試料上をスキャンすることにより、対象試料の拡大画像を取得することができる。
走査型イオン顕微鏡（Scanning Ion Microscope : 以下SIMと記す）や走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：以下SEMと記す）は走査型荷電粒子顕微鏡の一つとして良く知られている。特に、半導体製造プロセスにおいては、画像観察のためのみでなく、半導体の検査やパターン計測などの対象試料の特徴量を求める用途として、半導体ウェーハ上に発生した欠陥の検出および欠陥の原因調査、パターンの寸法や形状の計測のために使われている。パターンの微細化に伴い、微小欠陥の検査や、パターンの高精度計測の必要性が増してきており、高分解能な画像を取得することが重要になってきている。
しかし、どんな走査型荷電粒子顕微鏡でも分解能の限界がある。粒子が波動の性質を持つことにより発生する回折収差や、レンズの特性に起因する色収差、球面収差のため、荷電粒子ビーム（イオンビームや電子ビームなど）はこれらの収差により広がったビーム強度波形を持って試料表面に入射する。また、試料内に入射した荷電粒子ビームは、一般に試料内で拡散した後、試料から放出される、または試料を透過する。これらの現象は、分解能劣化の要因となる。また、走査型荷電粒子顕微鏡では、荷電粒子ビームを多く入射するほど、試料にダメージを与えたり撮像時間が長くなるという問題がある。このため、十分な量の荷電粒子ビームを入射することができず、検出される信号量が減少するため、走査型荷電粒子顕微鏡では光学顕微鏡に比べて撮像画像のS/Nは低い。
一方、画像の分解能向上およびS/N向上を可能とする画像処理として、画像復元が知られている。カメラや望遠鏡、顕微鏡などの機器で得られた画像には、必ず分解能の劣化やノイズの重畳がある。画像復元は、これらの画像から分解能の劣化やノイズを除いた、鮮明で高S/Nの画像（以下理想画像と記す）を推定する処理である。通常画像復元では、まず理想画像が分解能劣化度合いを表す劣化関数との畳込みにより分解能が劣化し、さらにノイズが重畳した画像を撮像画像とモデル化し、次にこのモデルを用いて撮像画像から逆に理想画像を推定する。画像復元に関し、天体画像や光学画像などを対象に多くの研究が行われている（例えば、非特許文献１、２を参照）。
また、走査型光学顕微鏡や走査型荷電粒子顕微鏡においても、画像復元を用いて分解能を向上する手法が、特許文献１や非特許文献３で提案されている。
更に、撮像画像の分解能劣化要因の一つである試料表面でのビーム強度波形を求める計算方法については、例えば非特許文献４に記載されている。
また、特許文献２には、試料に斜め方向から電子ビームを照射して画像撮像を行うことにより、試料の側面の情報を得ることが記載されている。

特開平３−４４６１３号公報 特開２００１−１５０５５号公報 A.K.Katsaggelos: Optical Engineering、 28、 7、 pp.735-748 (1989) M.R.Banham and A.K.Katsaggelos: IEEE Signal Processing Magazine、 pp.24-41 (Mar.1997) Y.I.Gold and A.Goldenshtein: Proc. SPIE、 3332、 pp.620-624 (1998) J.Orloff: Handbook of Charged Particle Optics、 CRC Press (1997)

しかし、特許文献１や非特許文献３で提案されている手法では、劣化関数には固定されたビーム強度波形が用いられており、これは以下の問題点がある。
例えば、ビーム強度波形は、加速電圧、プローブ電流、ビーム開き角などの撮像条件を決めるパラメータによって大きく異なることもあり、ビームをチルトして撮像する場合にはビームチルト角によっても異なる。さらに、ビーム強度波形は、荷電粒子ビームを集束するレンズ等の性能に影響を受けやすく、異なる装置や、同じ装置であっても装置の状態によりレンズの性能が若干異なるだけで変化する場合がある。これらの撮像条件に応じて適した劣化関数を用いなければ、ビーム強度波形による分解能の劣化を十分に低減できない。
また、例えば、対象試料が焦点深度に比べて十分な高さを持つような場合では、試料の高さによってビーム強度波形が大きく異なる。この理由は、通常焦点位置を固定して１枚の画像を撮像するので、焦点位置が試料表面に近い場合には焦点が合うが、逆に試料表面から遠くなるほど焦点外れを引き起こすためである。この場合、試料の高さ情報に応じて劣化関数を変更しなければ、焦点外れのある領域の分解能を十分に向上することはできない。
また、例えば、更なる分解能向上のため、試料内での荷電粒子ビームの拡散による影響やビームスキャンによる影響など、ビーム強度波形以外の分解能劣化要因も低減したい場合がある。
また、例えば、半導体パターンの寸法や形状の計測などにおいては、安定した計測精度を実現するために、装置間での計測値の差や装置の経時変化による計測の変動を防ぐための処理が必要である。この場合の計測値の差や変動の大きな要因は、ビーム強度波形の差であると考えられるため、ビーム強度波形そのものを劣化関数として画像復元を行うことにより、ビーム強度波形の差を低減する考え方は有効である。しかし、撮像画像のS/Nが低く、また画像復元を短時間で行わなければならない場合には、分解能を十分に向上することが困難であり、したがってビーム強度波形そのものを劣化関数に用いても、ビーム強度波形の差を十分に低減することは非常に難しい。

上記課題を解決するために、本発明では、集束させた荷電粒子線をパターンが形成された試料上に照射して走査する荷電粒子線照射光学系手段と、この荷電粒子線照射光学系手段により荷電粒子線が照射されて走査された試料から発生した荷電粒子を検出する荷電粒子検出光学系手段と、この荷電粒子検出光学系手段で検出した信号を処理して試料の荷電粒子画像を得る画像取得手段と、この画像取得手段で取得した試料の荷電粒子画像を処理する画像処理手段とを備えた走査型荷電粒子顕微鏡装置において、画像処理手段が、画像取得手段で取得した画像の画像取得条件又は撮像した試料の情報のうち少なくとも一方を含む撮像情報を用いて算出した劣化関数を用いて画像取得手段で取得した画像の復元画像を求めるようにした。

また、本発明では、走査型荷電粒子顕微鏡装置を用いて集束させた荷電粒子線をパターンが形成された試料上に照射して走査することにより試料から発生した荷電粒子を検出して試料の荷電粒子画像を取得し、この取得した試料の荷電粒子画像を処理する走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法において、取得した画像の画像取得条件又は撮像した試料の情報のうち少なくとも一方を含む撮像情報を用いて算出した劣化関数を用いて前記取得した荷電粒子画像の復元画像を求めるようにした。

本発明によれば、走査型荷電粒子顕微鏡において、撮像条件や試料情報、用途に適応した劣化関数を用いて画像復元処理を行うことで、微細構造の観察や対象試料の特徴量の高精度計算が可能になる。

本発明に係る実施の形態について図面を用いて説明する。
［画像復元の原理の説明］
本発明は、撮像画像の分解能向上およびS/N向上を行うために、適切な劣化関数を用いて画像復元を行うものである。以下に、本発明による画像復元に原理について説明する。
図１は、画像を撮像して画像復元を行うシーケンスの一実施例である。まず、予め設定された撮像条件を元に、１０１のステップで画像撮像を行い、１１１の撮像画像gを得る。該撮像条件とは、装置に関する情報を表す装置の機種、装置ID、装置の状態、および撮像時のパラメータを表す加速電圧、プローブ電流、ビーム開き角、ビームチルト角、焦点位置等のことである。また、１０２のステップで該撮像条件と試料情報に基づき、劣化関数Aを生成する。次に、１０３のステップで画像復元を行うことにより、１１２の復元画像fを求める。また、ステップ１０４、１０５のようにユーザにより劣化関数を修正できる機能が付いていても良い。ステップ１０４でユーザに劣化関数を修正する必要があるか否かを尋ね、必要がある場合には、ステップ１０５で修正した劣化関数を用いて、ステップ１０３で画像復元を行い、劣化関数を修正する必要がなくなるまで繰り返す。画像を連続して撮像する場合には、最初に撮像した画像に対してステップ１０４、１０５の処理を行う場合はあるが、通常２枚目以降の撮像画像に対してはステップ１０４、１０５の処理は行われない。
図２は、本発明の一実施形態であるSEMの基本構成である。SEMは、例えば、撮像装置２０１、制御部２２１、処理部２２２、記憶部２２３、および入出力部２２４等から構成される。撮像画像の取得では、電子銃２０２から１次電子ビーム２０３を発生し、この1次電子ビーム２０３をコンデンサレンズ２０４に通し、さらに対物レンズ２０５に通すことにより試料２０６の表面に集束する。次に、試料２０６から発生する２次電子や反射電子等の電子を検出器２０８により検出し、画像生成器２０９により該検出信号からディジタル画像を生成することにより、撮像画像を取得する。撮像画像は、記憶部２２３に保存される。ステージ２０７を移動することにより、試料の任意の位置での画像撮像が可能である。検出器２０８は、例えば２次電子を多く検出するようにした２次電子検出器と、反射電子を多く検出するようにした反射電子検出器のように、複数の検出器があっても良い。また、試料の高さを計測するための高さ計測センサ２１４があっても良い。
1次電子ビーム２１０のように試料に斜め方向から電子ビームを照射して画像撮像を行うことにより、試料の側面の情報を得ることができる。斜め方向から電子ビームを照射する方法としては、例えば特許文献２には、光軸から離れて電子ビームを偏向させるための偏向ユニット２１１と、電子ビームを分散することにより試料表面における色収差を実質的に補正する補正ユニット２１２を用いることにより、電子ビームを傾斜させる手法が述べられている。このような手法以外にも、複数のカラムを用いる方法、あるいはカラムを傾ける方法、あるいはステージ２０７を傾ける方法等により、試料に斜め方向から荷電粒子線を照射して画像撮像を行うことが可能である。ただし、通常は試料に対して斜めから照射するほどビーム強度波形が広がり、撮像画像の分解能が低下する。
制御部２２１は、電子銃２０２周辺に印加する電圧、コンデンサレンズ２０４および対物レンズ２０５の焦点位置調整、ステージ２０７の移動、画像生成器２０９の動作タイミング等を制御する。処理部２２２によりステップ１０２の劣化関数の生成やステップ１０３の画像復元、ステップ１０４の劣化関数の修正要否の判断、ステップ１０５の劣化関数の修正等が行われる。記憶部２２３にて撮像画像、復元画像、撮像条件や試料情報等が保存される。撮像条件の入力、撮像画像または復元画像の出力、劣化関数の修正等は、入出力部２２４により行われる。
撮像画像gには、必ず何らかの要因による分解能劣化とノイズ重畳によるS/N低下が起こる。撮像画像g(x、y)は、分解能劣化の様子を表す劣化関数A(x’、y’)と復元画像f(x、y)との畳み込みに、ノイズn(x、y)が重畳した画像として、

と表すことができる。ここで、復元画像fは劣化関数Aによる分解能劣化や、ノイズnの重畳がない画像である。ノイズnは復元画像fと独立な白色ガウスノイズと仮定される場合が多いが、fと独立でないノイズや、ガウス分布以外の、例えばポアソン分布に従うノイズであっても良い。

また、ノイズは加法的でなくても良く、例えば

のように表せるようなノイズでも良い。
復元画像fは、必ずしも全ての分解能劣化要因や全てのノイズを除いた画像である必要はない。例えば、劣化関数がA₁(x’、y’)、A₂(x’、y’)で表される二つの分解能劣化要因がある場合、劣化関数A(x’、y’)を

とおいて、この二つの分解能劣化がないように復元画像fを設定することもできるし、劣化関数A(x’、y’)をA(x’、y’)=A₁(x’、y’)またはA(x’、y’)=A₂(x’、y’)とおいて、どちらか一方の分解能劣化のみを低減することもできる。

また、例えば、画像からノイズを完全に除去することは実質的には不可能であり、ノイズを強く除去するほど微細構造も除去してしまう等の悪影響を及ぼす可能性がある。これを防ぐため、復元画像fにある程度ノイズを残しておくこともできる。
分解能劣化要因としては、試料表面でのビーム強度波形の広がり、試料内でのビームの拡散、ビームスキャンによる影響などが考えられる。それぞれの分解能劣化要因に対応する劣化関数を用いて画像復元を行うことにより、各現象による分解能劣化を低減することが可能である。また、劣化関数は、これらの分解能劣化要因に直接対応している必要はない。例えば、異なる撮像条件における試料表面でのビーム強度波形が図５に示すような関数A_a(x’、y’)およびA_b(x’、y’)であるような場合、

を満たすような関数A(x’、y’)を劣化関数としても良い。この劣化関数を用いることで、二つのビーム強度波形による分解能の差を低減することが可能である。関数A(x’、y’)の計算方法としては、例えば、関数A_a(x’、y’)とA_b(x’、y’)をフーリエ変換し、それにより得られる関数FA_a(f_x’、f_y’)、 FA_b(f_x’、f_y’)の除算FA_a(f_x’、f_y’)/FA_b(f_x’、f_y’)を計算し、その結果を逆フーリエ変換する方法がある。
画像復元では、与えられた撮像画像gに対して、式(1)を逆に解くことにより復元画像fを求める。画像復元の解法としては、劣化関数Aの逆関数、または逆関数に対応する関数A⁺を求めて撮像画像gにA⁺を直接作用させる非反復法や、反復して処理を行うことでより分解能の高い復元画像fを求めてゆく反復法がある。非反復法は一般に高速に復元画像fを求められるという利点を持ち、Wienerフィルタなどの手法が有名である。一方、反復法のほうが一般に高分解能で画質の良好な復元画像fを得ることができる。

図４は、反復法に基づく画像復元の一実施例である。反復法では、画像f_iを反復して更新することにより画像f_iの分解能向上やノイズ低減を行ってゆき、復元画像fを求める方法である。まず、撮像画像gを用いてステップ４０１により画像f_iの初期値である画像f₀を作成する。画像f₀は撮像画像gそのものとしても良いし、撮像画像gにノイズ除去等の前処理を施した画像や、他の画像復元手法により求められた復元画像としても良い。次に、ステップ４０２で画像f₀と劣化関数Aとの畳込み結果である画像g₀を計算する。その後、４０３の画像f_i更新のステップで撮像画像g、画像f₀、画像g₀を用いて画像f₀を更新し、画像f₁を得る。

以下、ステップ４０４で終了条件を満たすまで、ステップ４０２〜４０４を繰返すことにより画像f_iを更新し、終了条件を満たしたら画像f_iを復元画像fとして出力する。終了条件は、一定の反復回数実施後や、一定の処理時間経過後、または画像f_iの更新量が十分小さくなったとき、画像f_iがある特定の条件を満たしたとき等が考えられる。
４０３の画像f_i更新のステップでは、多くの手法が提案されている。例えば、反復法として広く知られた手法であるRichardson-Lucy法では、次式

に従って画像f_iの更新を行う。この手法では、画像f_iはノイズがポアソン分布に従うときの最尤解に収束する。また、例えば、拘束条件

のもとで評価関数H(f_i(x、y))を小さくするようにf_i(x、y)を更新する方法もある。ここで、σはノイズnの標準偏差である。式(6)は、画像f_iが式(1)における復元画像fに等しいときに、画像g_iと撮像画像gの差がノイズnになるという性質に基づいている。この問題は、ラグランジェの未定係数ηを用いて、

を最小化する問題と置き換えることができるため、最急降下法やニュートン法等の最適化法を用いて画像f_iを更新してゆくことが可能である。非特許文献１に、その詳細な手法が説明されている。
図５は、撮像画像の分解能劣化要因の一つである、試料表面でのビーム強度波形の一例である。図５(a)において(1)、(2)のビームは３０１、３０２はどちらもある幅を持ったビームであり、試料３０３の表面で集束してビームの幅が狭くなるように入射している。(1)のビーム３０１は、x軸およびy軸に対して垂直な方向から入射されている。一方、図５(a)(2)のビーム３０２は、y軸に対しては垂直な方向であるが、x軸に対してはビームチルト角θでビームチルトしている。ビーム３０１、３０２の試料表面（xy平面に平行とする）でのビーム強度波形を図５(b〜(e)に示す。ビーム３０１、３０２の入射方向以外の性質が全て同一ならば、図５(c)および(e)に示すようにy方向に対するそれぞれのビーム強度波形、即ち図５(c)の波形３１２、図５(e)の波形３１４は同じとみなせる。一方、x方向に対するそれぞれのビーム強度波形、即ち図５(b)の波形３１１、図５(d)の波形３１３を比較すると、斜めから入射したビーム３０２のほうが広がったようになる。試料表面でのビーム強度波形が広がりを持つほど分解能劣化を引き起こすため、通常ビームチルト角θが増すほど分解能は劣化する。
他の条件が異なった場合にもビーム強度波形は異なった形になる。ビーム強度波形の広がりを表す値としては、荷電粒子が持つ波としての性質に起因する回折収差d_dや、レンズの特性である色収差d_c、球面収差d_s等がある。各収差d_d、d_c、d_sは、それぞれ次式のように表される。

ここで、λは荷電粒子のドブロイ波長、αは試料表面におけるビーム開き角、Φは荷電粒子ビームの加速電圧、ΔΦは加速電圧Φの変動、C_cは色収差係数、C_sは球面収差係数である。図６(a)に、これらの収差が撮像条件により変化する一例として、色収差係数C_cおよび球面収差係数C_sの値を一定とした場合におけるビーム開き角αと各収差d_d、d_c、d_sとの関係、および加速電圧Φと、各収差d_d、d_c、d_sとの関係を示す。尚、図６(ｂ)で回折収差d_dが加速電圧Φにより変化している理由は、荷電粒子のドブロイ波長λが加速電圧Φの-1/2乗に比例するためである。色収差係数C_cと球面収差係数C_sは、荷電粒子ビームを集束するためのレンズの特性を表す値であり、通常は加速電圧Φやビーム開き角α等によって変化する。ビーム強度波形は、各収差d_d、d_c、d_sを用いて近似的に求めることもできるし、例えば非特許文献４記載の計算方法により精確に求めることもできる。また、条件毎に実測をしてビーム強度波形を推定しても良い。収差が加速電圧Φやビーム開き角αによって変化するのと同様に、ビーム強度波形もこれらの条件によって変化する。また、ビーム強度波形は、荷電粒子ビームの電流（プローブ電流）や焦点位置等によっても変化する。したがって、ビーム強度波形による分解能劣化要因を劣化関数に含める場合、適切に画像復元を行うためには、加速電圧Φ、ビーム開き角α、プローブ電流、焦点位置等の撮像条件に応じて適した劣化関数を用いる必要がある。
図７は、撮像条件に応じてビーム強度波形を計算するステップの一実施例である。ビーム強度波形を劣化関数として画像復元を行う場合、５０１のビーム強度波形を計算するステップは、図１の１０２の劣化関数生成のステップとして利用できる。ビーム強度波形を計算するのに必要な、撮像条件に応じて変化するパラメータを、複数の撮像条件に対して５０２のように予め記憶しておく。５０２のパラメータは、例えば色収差係数C_cや球面収差係数C_s等である。次に５０３のスイッチにより与えられた撮像条件に対応するパラメータを選択する。このパラメータの選択の後、５０４のビーム強度波形計算によって該撮像条件に応じたビーム強度波形を計算する。与えられた撮像条件に完全に一致する撮像条件のパラメータが５０２に記憶されていない場合には、５０３のスイッチは、例えば与えられた撮像条件に最も近い撮像条件におけるパラメータを選択しても良いし、与えられた撮像条件に近い複数の撮像条件に対応するパラメータを用いて推定しても良い。
図８は、撮像条件に応じてビーム強度波形を計算するステップの別の一実施例である。複数の撮像条件に対するビーム強度波形を６０２のように予め記憶しておく。次に、６０３のスイッチにより与えられた撮像条件に対応するビーム強度波形を選択する。与えられた撮像条件に完全に一致する撮像条件のパラメータが６０２に記憶されていない場合には、６０３のスイッチは、例えば与えられた撮像条件に最も近い撮像条件におけるビーム強度波形を選択しても良いし、与えられた撮像条件に近い複数の撮像条件におけるビーム強度波形を補間しても良い。
劣化関数の計算に試料情報が必要な場合もある。図９に、高低差の大きい試料に対して荷電粒子ビームを照射した場合の様子を示す。図９(a)で荷電粒子ビーム８０２は、試料８０３の表面において合焦であり、そのビーム強度波形は８１２のようにあまり広がっていない。一方、荷電粒子ビーム８０１は、試料８０３の表面において焦点が外れており、そのビーム強度波形は図８(c)に示すように８１１のようにビーム強度波形８１２に比べて広がっている。試料８０３のように、荷電粒子ビームの焦点深度に対して対象とする試料の高低差が大きい場合には、荷電粒子ビーム８０１のように焦点が外れることが起こる。この場合、荷電粒子ビームのビーム径sは例えば図９(b)に示した８２１のようにビーム照射位置によって変化する。この変化のため、位置により分解能が異なる撮像画像が取得される。このような画像に対して、ビーム強度波形による分解能劣化を適切に低減するためには、試料の形状、特に試料の高さと焦点位置を表す情報を用いてビーム照射位置(x、y)毎のビーム強度波形を求め、該ビーム強度波形を劣化関数Aとする必要がある。尚、ビーム照射位置(x、y)によって変化するような劣化関数Aを用いる場合には、劣化関数はA(x’、y’;x、y)のように表され、撮像画像g(x、y)の分解能劣化モデルは

のようになる。試料の高さは、例えば図２に示した高さ計測センサ２１４等により計測しても良いし、走査プローブ顕微鏡等により計測した試料の高さを利用しても良い。また、試料が半導体パターンの場合には、パターン設計用のCAD（Computer Aided Design）データ等を利用することもできる。
図９では、試料の高さにより劣化関数が変化する例を示した。試料情報によって劣化関数が変化する別の例として、試料内での荷電粒子ビームの拡散を劣化関数に含める場合がある。

図１０に、試料内での荷電粒子ビームの拡散領域の例を示す。拡散は荷電粒子と試料との相互作用によって起こり、該相互作用は試料の材質によって異なる。したがって、該拡散領域の広さは試料の材質により異なり、例えば同一の荷電粒子ビーム９０１を照射した場合でも、試料９２１では９１１のように拡散領域は狭く、一方試料９２２では９１２のように拡散領域は広くなることがある。試料毎の拡散領域は、試料内での荷電粒子の軌道計算を行うモンテカルロシミュレータ等により計算することが可能である。また、拡散領域はビーム照射位置近傍の試料の形状によっても異なり、例えば試料９２３のように段差がある場合には、段差の近傍における拡散領域は、近傍に段差がない位置での拡散領域とは異なった形となる。

したがって、荷電粒子ビームの拡散による分解能劣化をできるだけ低減するためには、試料の形状や材質に基づいて劣化関数を計算する必要がある。試料の形状は、例えば図２に示した高さ計測センサ２１４等を利用して計測しても良いし、走査プローブ顕微鏡等を用いて計測しても良い。また、試料が半導体パターンの場合には、パターン設計用のCADデータから取得しても良い。試料の材質は、例えば欠陥の組成を調べるEDX（Energy Dispersion X-ray spectrum）等により取得しても良いし、試料が半導体パターンの場合にはパターン設計用のCADデータから取得しても良い。
別の分解能劣化要因の例として、ビームのスキャンに関係する劣化がある。走査型荷電粒子顕微鏡では、図１１の試料１９０３に対して荷電粒子ビームを、例えば１９０１のように一方向（x方向）にスキャンしながら、試料から放出される、または試料を透過する荷電粒子を検出する。ビーム照射位置を変えながら画素１９０２毎に荷電粒子数の検出を行うが、検出中にもスキャンを行うため、結果としてスキャン方向であるx方向に平滑化された値が得られる。また、検出器の応答時間に比べ、１画素当たりのスキャン時間が短いほど、x方向に平滑化されることになる。これらの分解能劣化要因を低減するため、ビームスキャン速度に応じて１９１１、１９１２のようなx方向にのみ幅を持つ劣化関数を生成し、該劣化関数を用いて画像復元を行うことができる。
図１２は、ビーム強度波形による分解能劣化、および試料内での荷電粒子ビームの拡散による分解能劣化を低減するための劣化関数を計算するステップの一実施例である。まず、複数の撮像条件に対してビーム強度波形を計算するのに必要なパラメータを１００１のように予め記憶しておく。次に与えられた撮像条件に対応するパラメータをスイッチ１００２により選択する。また、撮像条件と試料の形状から、１００３のステップで焦点位置と試料表面位置との距離を計算する。次に、該距離とスイッチ１００２から出力されるパラメータに基づいて１００４のステップでビーム強度波形の計算を行う。次に、該ビーム強度波形と撮像条件、試料の形状、試料の材質を用いて１００５のステップで荷電粒子ビームの試料内での拡散領域を計算し、最後に該ビーム強度波形と該拡散領域を用いて１００６のステップで劣化関数を求める。試料の形状に応じてビーム強度波形を計算する必要がない場合にはステップ１００３はなくても良い。また、ビーム強度波形による分解能低下を低減しない場合にはステップ１００２〜１００４はなくても良い。
劣化関数を細かく設定するため、劣化関数を生成した後、図１におけるステップ１０５のような劣化関数の修正が必要となる場合が考えられる。図１３は、劣化関数の修正方法をユーザに促すＧＵＩ画面の一実施例である。このＧＵＩ画面は、ビーム強度波形および試料内での荷電粒子ビームの拡散による分解能劣化を低減するための劣化関数を設定するためのＧＵＩ画面である。与えられた撮像条件１１０１に対し、劣化関数を表示する領域１１０４や、該劣化関数を表すパラメータのデフォルト値を表示する領域１１０３、該劣化関数を表すパラメータを設定するための領域１１０７がある。該劣化関数を表すパラメータは、例えば劣化関数A(x’、y’)の幾つかの位置(x’、y’)における値でも良いし、劣化関数A(x’、y’)をフーリエ変換した関数F_A(f_x’、f_y’)の幾つかの周波数(f_x’、f_y’)における値でも良い。または、例えば、色収差係数C_cや球面収差係数C_s等のような劣化関数を計算するために使用するパラメータであっても良い。領域１１０４には、領域１１０７で設定されたパラメータに対応する劣化関数のみを表示しても良いし、さらに領域１１０３に表示されているパラメータのデフォルト値に対応する劣化関数を表示しても良い。領域１１０１のように図１３のＧＵＩ画面から撮像条件を設定できるようにしても良い。
また、図１３のＧＵＩ画面には、領域１１０６のように、撮像画像や、領域１１０７で設定されたパラメータに対応する劣化関数を用いて画像復元を行うことにより得られる復元画像を表示するための領域がある。さらに領域１１０８のように、各画像から計算できる、分解能、ノイズ量、パターン寸法などの値を表示する領域があっても良い。領域１１０６、１１０８には、領域１１０３に表示されているようなデフォルトのパラメータに対応する劣化関数を用いる画像復元の結果を表示しても良い。また、劣化関数を計算するのに必要な試料情報を設定する領域１１０２や、画像復元の処理パラメータを設定する領域１１０５があっても良い。これらの表示領域や設定領域は、複数のＧＵＩ画面を用いて別々に表示しても良い。

上記に説明した画像復元の原理を欠陥レビューＳＥＭに適用した場合の実施例を以下に説明する。
画像復元により高分解能化、または高S/N化した復元画像は、微細構造観察や高精度計測などのために使うこともできる。図１４は、SEM検査装置や欠陥レビューSEMなどの半導体検査用SEMにおいて、画像復元により得られた復元画像を用いて欠陥検出または欠陥分類を行うシーケンスの一実施例である。１０１〜１０５のステップは図１で説明したステップと同じである。１１２の復元画像に対し、１３０１のステップで欠陥の検出または欠陥種類への分類を行う。従来の撮像画像に対して欠陥検出を行った場合、欠陥１３１１のような低コントラストの欠陥や微小な欠陥が画像に含まれていても、撮像画像が低分解能であったり、低S/Nであるとその欠陥を検出できないことがある。これに対し、画像復元を行うことにより欠陥１３１２のように欠陥の顕在化を行うことができるため、ステップ１３０１の欠陥検出により、欠陥を検出しやすくなる。ステップ１３０１で欠陥分類を行う場合でも、同様の理由により、分類精度の向上が可能となる。

ステップ１３０１の具体的な例として、図１５に、欠陥レビューSEMにおいて欠陥画像を自動撮像し、分類するシーケンスの例を示す。欠陥レビューSEMで欠陥画像を自動撮像する場合、予め例えば特開平２−１７０２７９号公報や特開２０００-１０５２０３号公報、特開２００１−２５５２７８号公報などに記載されているような種々の光学式の欠陥検査用装置や、特開２００６−２６１１６２号公報に記載されているようなレビューSEMに含まれる光学顕微鏡等を用いて欠陥検出および欠陥位置を測定しておき、この測定した欠陥位置情報を用いてレビューＳＥＭで詳細に観察する。該欠陥位置は位置精度が低く、レビューSEMで直接高倍画像を撮像するのに十分な精度ではない場合が多い。この場合、先ず光学式欠陥検査装置やレビューＳＥＭの光学顕微鏡で検出した欠陥の位置情報を用いてステップ１７０１で試料を載置したテーブルを駆動して欠陥をＳＥＭの観察視野内に移動させる。

次に、ステップ１７０２でSEM低倍画像を撮像し、ステップ１７０４で撮像した低倍画像を用いて欠陥検出を行い、高倍画像を撮像するのに十分な欠陥位置座標を取得する。このとき、該欠陥検出の性能向上のため、ステップ１７０３のように、低倍撮像後に低倍画像に対して画像復元を行うことにより復元画像を生成し、該復元画像を用いて欠陥検出を行うことができる。

また、メモリ部などの繰り返しパターン部において欠陥を検出する場合に、撮像して得た欠陥を含まないパターンの低倍画像を記憶しておいてこれを低倍の参照画像として用い、欠陥検出時にはこの記憶しておいた低倍の参照画像と毎回撮像して得た低倍の欠陥を含む画像とを比較して欠陥を検出することにより毎回低倍の参照画像を撮像する工程を省略でき欠陥検出の効率化を図ることができるが、この記憶しておく低倍の参照画像に対して上記に説明した画像復元を行うことにより、ノイズ成分が低減された画像を低倍の参照画像として用いることができる。これにより、この低倍の参照画像と上記した画像復元した低倍の欠陥を含む画像との差画像を求めることにより、より高精度に欠陥を検出することが可能になる。
次に、１７０４の欠陥検出のステップで欠陥が検出された場合には、検出した欠陥のＳＥＭ上の位置座標を登録し、ステップ１７０５で登録された該欠陥位置座標においてSEM高倍画像を撮像し、ステップ１７０７で高倍画像を用いて欠陥種類への分類を行う。この際、ステップ１７０７の欠陥分類を高性能に行うために、ステップ１７０６のように、高倍撮像して得られた高倍画像に対して画像復元を行い、該画像復元により得られた復元画像を用いて欠陥分類を行う。ステップ１７０８で対象とする全ての欠陥の検出を終了したかを判定し、終了していない場合にはステップ１７０１〜１７０７までの処理を、対象とする欠陥毎に繰り返す。ステップ１７０３またはステップ１７０６のどちらかの画像復元処理は省くこともできる。ステップ１７０６で生成した復元画像は、１８０８のようなデータベースに蓄えられる。また、ステップ１７０３で生成した復元画像等も同様に、１８０８のデータベースに蓄えることもできる。

本実施例によれば、ノイズ成分を除去した画像を用いて、より微細な欠陥を観察することが可能になる。また、欠陥のより鮮明な画像を画像を得ることができるので、欠陥の特徴量をより正確に求めることができ、検出した欠陥の分類精度を向上させることができる。

次に、上記に説明した画像復元の原理を測長ＳＥＭなどの半導体計測用ＳＥＭに適用した場合の実施例を以下に説明する。
図１６は、測長ＳＥＭなどの半導体計測用ＳＥＭにおいて、復元画像を用いてパターン寸法やパターン形状の計測を行うシーケンスの一実施例である。１０１〜１０５のシーケンスは図１と同じである。１１２の復元画像に対し、１２０１のステップで画像に含まれるパターンの寸法計測または形状計測を行う。測長SEM等では、寸法計測や形状計測等を行いたい点（評価点）において、この処理が行われる。測長SEMでは通常２次電子を検出することにより撮像画像を生成する。２次電子検出数が多いほど明度値が大きくなるように画像を生成すれば、パターンエッジにおいて明度値が大きいライン状の領域（ホワイトバンド）ができるような画像を得ることができる。パターンの寸法計測や形状計測はホワイトバンドを用いて行われる。しかし、分解能が低い画像であるほど、ホワイトバンドの幅が広くなることに起因して精度の低下を引き起こすという問題がある。このため、復元画像に対してパターンの寸法計測や形状計測を行ったほうが、撮像画像に対して同様の計測を行うよりも精度を向上することが可能である。
半導体計測用SEMにおいて評価点画像を自動撮像し、寸法や形状を計測するシーケンスの例を図１７に示す。評価点画像は十万倍以上の高倍率で撮像することが多いが、評価点画像の画像領域に比べて位置精度が低い。そこで、まず図１７（ａ）に示したシーケンスにおいて、ステップ１８０１で位置精度を合わせるためにアドレシング点の画像を撮像した後、ステップ１８０２で該撮像画像を用いて位置ずれ量の補正を行う。次に、ステップ１８０３で評価点の画像を撮像し、ステップ１８０４でこの撮像画像に対して画像復元を行うことにより復元画像を生成し、ステップ１８０５で該復元画像を用いて、画像に含まれるパターンの寸法計測や形状計測を行う。ステップ１８０１〜１８０５の処理を、対象とする評価点毎に繰り返す。ステップ１８０４で生成した復元画像を、１８０７のようにデータベースに蓄えることもできる。
一方、図１７（ａ）に示したシーケンスにおいて、ステップ１８０１のアドレシング点画像撮像により得られた撮像画像をそのまま用いてステップ１８０２で位置ずれを補正しているのに対し、図１７（ｂ）に示したシーケンスにおいては、ステップ１８０１で撮像したアドレッシング点の画像をステップ１８０７で画像復元して復元画像を生成し、ステップ１８０８では該復元画像を用いて位置ずれ量の補正を行う。このシーケンスは、アドレシング点の撮像画像の分解能やS/Nが低く位置ずれ量の補正が困難な場合に特に有効である。
また、図１７(a)のシーケンスの代わりに、図１７(c)のようにステップ１８１２で評価点の撮像画像に対して復元画像を生成するが、ステップ１８１１の寸法計測および形状計測では該復元画像の代わりに該撮像画像を用いて行うこともできる。また、図１７(d)のように評価点の撮像画像を１８２１のデータベースに蓄えた後、別途ステップ１８２２で該データベースから読み込んだ撮像画像に対して復元画像を生成することもできる。

図１８は、復元画像に対してパターンの寸法計測や形状計測を行うシーケンスの、別の一実施例である。異なる撮像条件１４２４、１４２７で画像を撮像してそれぞれの撮像画像１４２１、１４２３を取得し、撮像画像１４２１に処理を施すことにより撮像画像１４２１と１４２３との分解能を合わせる。撮像画像１４２１の分解能が撮像画像１４２３の分解能より高い場合には、撮像画像１４２１に低域通過フィルタを畳込む等の処理により分解能を撮像画像１４２３に合わせることができる。一方、撮像画像１４２１の分解能が低い場合には、撮像画像１４２１に対してステップ１４０４の画像復元を行うことにより、撮像画像１４２３に合わせることができる。

撮像画像１４２１と１４２３は、同一の装置で撮像しても良いし、異なる装置でも良い。シーケンス１４３２では、まず、予め設定された撮像条件１４２７に基づき１４０８のステップで画像撮像を行い、１４２３の撮像画像g₂を得る。次に、１４０９のステップでパターンの寸法計測または形状計測を行う。また、１４０７のステップで該撮像条件と試料情報を用いて、対象とする分解能劣化要因に対応する劣化モデルを計算する。シーケンス１４３１でも同様に、撮像条件１４２４に基づき１４０１のステップで画像撮像を行い、１４２１の撮像画像g₁を得る。また、１４０２のステップで撮像条件１４２４と試料情報から劣化モデルを計算する。その後、ステップ１４０２、１４０７で求めた劣化モデルから、１４０３のステップで劣化関数Aを生成する。ステップ１４０２、１４０７で求めた劣化モデルがそれぞれA_a、A_bの場合、例えば劣化関数Aは式(4)を用いて求めることができる。次に、該劣化関数Aを用いて１４０４のステップで画像復元を行うことにより、１４２２の復元画像f₁を求める。必要に応じて、ステップ１４０５、１４０６のように劣化関数を修正することもできる。１４０６のステップでは、１４２２の復元画像f₁の分解能が１４２３の撮像画像g₂の分解能と一致するように修正が行われる。劣化関数の修正が終わった後、１４１０のステップで復元画像f₁を用いてパターンの寸法計測または形状計測を行う。

図１８の実施例では、復元画像f₁の分解能を撮像画像g₂の分解能に合わせたが、撮像画像g₂に対しても画像復元を行い、その結果得られる復元画像g₂の分解能と復元画像g₁の分解能を合わせるようにしても良い。ステップ１４０５、１４０６では、劣化関数の修正が必要か否か、またはその修正方法をユーザに尋ねても良いし、予め指定された基準を元に自動的に修正を行っても良い。自動的に修正を行う方法としては、例えば次式

で表されるような、復元画像f₁と撮像画像g₂の差分の二乗和Sがある特定の値より大きいならばステップ１４０５で劣化関数を修正する必要ありとみなし、後段のステップ１４０６では、復元画像f₁の分解能が撮像画像g₂の分解能より高ければ劣化関数の幅が狭くなるように修正し、逆に復元画像f₁の分解能が高ければ劣化関数の幅が広くなるように修正することができる。また、復元画像f₁と比較するための基準画像やステップ１４０７が出力する劣化モデルには、実際に得られる撮像画像や、その撮像画像に対応する劣化モデルを用いなくとも良く、例えば基準画像にはシミュレーション画像を用いても良い。また、基準画像と比較を行う代わりに、例えば復元画像f₁から分解能等を計算し、基準とする分解能等と比較しても良い。

本実施例によれば、ノイズ成分が低減されたパターンの画像を得ることができ、この画像を用いることにより、より精度の高いパターン寸法計測やパターン形状計測を行うことが可能になる。
装置の状態が経時変化することにより撮像画像の分解能が変化することもある。特にパターンの寸法計測や形状計測の用途等、安定した分解能を得なければいけない場合においては、装置の状態を常に把握して劣化関数にフィードバックをかける必要がある。図１９に、装置の状態を計測するシーケンスの一実施例を示す。まず７１１のようなサンプル試料を準備しておき、７０１のステップにより該サンプル試料の画像を撮像して７１２の撮像画像gを得る。次に７０２のステップにより装置の状態を計測する。装置の状態として、例えば撮像画像gの分解能や、パターン寸法等を計測する。装置の状態は、撮像条件の一つとみなすことができる。
図１８の１４０６のステップである劣化関数修正において、劣化関数Aの修正方法をユーザに促すＧＵＩ画面を図２０に示す。図１８の撮像条件１４２４および試料情報１４２５を表示する領域１６０１と、撮像条件１４２７および試料情報１４２６を表示する領域１６０２がある。また、図１８と同様に、劣化関数を表示する領域１６０５や、該劣化関数を表すパラメータのデフォルト値を表示する領域１６０３、該劣化関数を表すパラメータを設定するための領域１６０４がある。さらに、画像復元の処理パラメータを設定する領域１６０６があっても良い。
また、図２０のＧＵＩ画面には、領域１６０７のように、１４２１の撮像画像g₁、１４２３の撮像画像g₂、復元画像f₁を表示するための領域がある。これらの画像の他に、撮像画像g₂と復元画像f₁を合わせることが容易に行えるように、例えば１６１１のような撮像画像g₂と復元画像f₁の差分画像等を表示しても良い。さらに領域１１０８と同様に、各画像から計算できる、分解能、ノイズ量、パターン寸法などの値を表示する領域１６０８があっても良い。
上記実施例１及び実施例２では走査型荷電粒子線装置としてＳＥＭを用いた場合について説明したが、ＳＩＭを用いた場合にも同様な画像の処理方法を適用できることは明らかである。
以上、本発明者によってなされた発明を実施するためにの最良の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施するための最良の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更が可能であることはいうまでもない。

画像を撮像して画像復元を行うシーケンスの一実施例である。 本発明の一実施形態であるSEMの基本構成である。 二つの劣化モデルにおける分解能の差を低減するための劣化関数の例である。 反復法に基づく画像復元の一実施例である。 撮像画像の分解能劣化要因の一つである、試料表面でのビーム強度波形の一例である。 収差と撮像条件との関係を表す一実施例である。 撮像条件に応じてビーム強度波形を計算するステップの一実施例である。 撮像条件に応じてビーム強度波形を計算するステップの一実施例である。 高さを持つ試料に荷電粒子ビームを照射した場合のビーム強度波形の一例である。 荷電粒子ビームの拡散領域の一例である。 荷電粒子ビームのスキャン方向に関係する劣化関数の一例である。 ビーム強度波形による分解能劣化および試料内での荷電粒子ビームの拡散による分解能劣化を低減するための劣化関数を計算するステップの一実施例である。 劣化関数の修正方法をユーザに促すＧＵＩ画面の一実施例である。 SEM検査装置や欠陥レビューSEMなどの半導体検査用SEMにおいて、画像復元により得られた復元画像を用いて欠陥検出または欠陥分類を行うシーケンスの一実施例である。 欠陥レビューSEMにおいて欠陥画像を自動撮像し、分類するシーケンスの例である。 測長SEMなどの半導体計測用SEMにおいて、復元画像を用いてパターンの寸法計測や形状計測を行うシーケンスの一実施例である。 半導体計測用SEMにおいて評価点画像を自動撮像し、寸法や形状を計測するシーケンスの例である。 異なる撮像条件で撮像した２枚の画像のうち、分解能が低い撮像画像に対して復元画像を行うことで分解能を合わせ、その後パターン寸法計測や形状計測を行うシーケンスの一実施例である。 装置の状態を計測するシーケンスの一実施例である。 劣化関数の修正方法をユーザに促すＧＵＩ画面の一実施例である。

符号の説明

１１１…撮像画像、１１２…復元画像、２０１…SEM、２０２…電子銃、２０３…電子ビーム、２０４…コンデンサレンズ、２０５…対物レンズ、２０６…試料、２０７…ステージ、２０８…検出器、２０９…画像生成器、２１０…電子ビーム、２１１…偏向ユニット、２１２…補正ユニット、２１３…電極、２２１…制御部、２２２…処理部、２２３…記憶部、２２４…入出力部、３０１…荷電粒子ビーム、３０２…荷電粒子ビーム、４１１…撮像画像、４１４…復元画像

Claims (12)

1. 集束させた荷電粒子線をパターンが形成された試料上に照射して走査する荷電粒子線照射光学系手段と、
   該荷電粒子線照射光学系手段により荷電粒子線が照射されて走査された前記試料から発生した同種または別種の荷電粒子を検出する荷電粒子検出光学系手段と、
   該荷電粒子検出光学系手段で検出した信号を処理して前記試料の荷電粒子画像を得る画像取得手段と、
   該画像取得手段で取得した前記試料の荷電粒子画像を処理する画像処理手段と
   を備えた走査型荷電粒子顕微鏡装置であって、
   前記画像処理手段は、前記画像取得手段で取得した画像の画像取得条件又は前記撮像した試料の情報のうち少なくとも一方を含む撮像情報を用いて算出した劣化関数を用いて前記画像取得手段で取得した画像の復元画像を求めることを特徴とする走査型荷電粒子顕微鏡装置。
2. 前記画像処理手段は、前記求めた復元画像を用いて前記試料上のパターンの欠陥検出、または、前記試料上のパターンの欠陥分類、または、前記試料上のパターンの寸法の計測、又は前記試料上のパターンの形状の計測のうちの何れかの処理を行うことを特徴とする請求項１記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置。
3. 前記画像処理手段は、前記劣化関数と前記取得した画像のノイズ成分の情報を用いて前記取得した画像から復元画像を求めることを特徴とする請求項１又は２に記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置。
4. 前記劣化関数は、対象試料に照射した粒子のビーム強度波形、試料内での粒子の散乱分布の少なくとも一つから求められる分解能劣化モデルを表す関数であることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置。
5. 前記劣化関数は、異なる撮像情報から求められる2種類以上の分解能劣化モデルを用いて生成されることを特徴とする請求項１乃至３の何れかに記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置。
6. 前記画像取得条件は、装置の機種、装置ID、装置の状態、加速電圧、プローブ電流、ビーム開き角、ビームチルト角、焦点位置、ビームスキャン速度のうちの何れか一つを含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置。
7. 走査型荷電粒子顕微鏡装置を用いて集束させた荷電粒子線をパターンが形成された試料上に照射して走査することにより前記試料から発生した荷電粒子を検出して前記試料の荷電粒子画像を取得し、該取得した前記試料の荷電粒子画像を処理する方法であって、
   前記取得した画像の画像取得条件又は前記撮像した試料の情報のうち少なくとも一方を含む撮像情報を用いて算出した劣化関数を用いて前記取得した荷電粒子画像の復元画像を求めることを特徴とする走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法。
8. 前記求めた復元画像を用いて前記試料上のパターンの欠陥検出、または、前記試料上のパターンの欠陥分類、または、前記試料上のパターンの寸法の計測、又は前記試料上のパターンの形状の計測のうちの何れかの処理を行うことを特徴とする請求項７記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法。
9. 前記劣化関数と前記取得した画像のノイズ成分の情報を用いて前記取得した画像から復元画像を求めることを特徴とする請求項７又は８に記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法。
10. 前記劣化関数は、対象試料に照射した粒子のビーム強度波形、試料内での粒子の散乱分布の少なくとも一つから求められる分解能劣化モデルを表す関数であることを特徴とする請求項７乃至９の何れかに記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法。
11. 前記劣化関数は、異なる撮像情報から求められる2種類以上の分解能劣化モデルを用いて生成されることを特徴とする請求項７乃至９の何れかに記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法。
12. 前記画像取得条件は、装置の機種、装置ID、装置の状態、加速電圧、プローブ電流、ビーム開き角、ビームチルト角、焦点位置、ビームスキャン速度のうちの何れか一つを含むことを特徴とする請求項７又は８に記載の走査型荷電粒子顕微鏡装置で取得した画像の処理方法。

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