JP2017036963A - パターン輪郭抽出装置、パターン輪郭抽出方法およびパターン輪郭抽出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】少量のデータで所望のプロセス条件における輪郭を高精度で抽出することができるパターン輪郭抽出装置を提供する。【解決手段】実施形態によれば、パターン輪郭抽出装置２０は、読み込み手段と、輪郭抽出手段と、重ね合わせ手段と、変動量算出手段と、対応情報算出手段と、輪郭算出手段と、を備える。変動量算出手段は、重ね合わせた複数の輪郭と交差する直線状の測定線を設定し、測定線上の測定点を基準とした、測定線と各輪郭との各交点の測定線上での変動量を算出する。対応情報算出手段は、プロセス条件と変動量との間の関係を示す変動量−プロセス条件対応情報を、測定線ごとに算出する。輪郭算出手段は、所望のプロセス条件に対応する測定点を基準とした測定線上での予測変動量を、変動量−プロセス条件対応情報から算出し、測定線上で測定点に予測変動量を加算した算出点を測定線ごとに算出し、算出点間を結んだ予測輪郭を算出する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、パターン輪郭抽出装置、パターン輪郭抽出方法およびパターン輪郭抽出プログラムに関する。

近年、半導体集積回路は様々な構造を有するようになっている。このような構造を形成するためには、様々なパターンが処理基板上に配置される。従来、形成されたパターンを測定して数値化する際には、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）により測定した寸法値を用いていた。この場合、様々な形状を有するパターンを測定し数値化するには限界がある。そのため、撮像したＳＥＭ画像からパターンの輪郭を抽出し評価する手法が主体になりつつある。このように、抽出した輪郭を用いることによって、面積、位置ズレなどの２次元的指標を数値化できる。

輪郭を抽出して評価する手法では、輪郭の精度が非常に重要となる。輪郭の精度を上げるため、現状は多量な輪郭を取得し平均化している。しかし、多量の輪郭の取得のためには膨大な時間が必要となる。また、従来では、所望のプロセス条件で形成した輪郭のみを取得するものであった。

特許第５３１９９３１号公報

本発明の一つの実施形態は、少量のデータで所望のプロセス条件における輪郭を高精度で抽出することができるパターン輪郭抽出装置、パターン輪郭抽出方法およびパターン輪郭抽出プログラムを提供することを目的とする。

本発明の一つの実施形態によれば、パターン輪郭抽出装置は、読み込み手段と、輪郭抽出手段と、重ね合わせ手段と、変動量算出手段と、対応情報算出手段と、輪郭算出手段と、を備える。前記読み込み手段は、プロセス条件を変えて形成されたパターンの画像データを読み込む。前記輪郭抽出手段は、それぞれの前記プロセス条件の前記画像データから前記パターンの輪郭を抽出する。前記重ね合わせ手段は、前記輪郭を重ね合わせる。前記変動量算出手段は、重ね合わせた複数の前記輪郭と交差する直線状の測定線を設定し、前記測定線上の測定点を基準とした、前記測定線と前記各輪郭との各交点の前記測定線上での変動量を算出する。前記対応情報算出手段は、前記プロセス条件と前記変動量との間の関係を示す変動量−プロセス条件対応情報を、前記測定線ごとに算出する。前記輪郭算出手段は、所望のプロセス条件に対応する前記測定点を基準とした前記測定線上での予測変動量を、前記変動量−プロセス条件対応情報から算出する。また、前記輪郭算出手段は、前記測定線上で前記測定点に前記予測変動量を加算した算出点を、前記測定線ごとに算出し、前記算出点間を結んだ予測輪郭を算出する。

図１は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出装置を含むパターン輪郭抽出システムの構成の一例を示すブロック図である。 図２は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、処理基板のパターン形成の一例を示す上面図である。 図４−１は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を説明する図である（その１）。 図４−２は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を説明する図である（その２）。 図５は、変動量−プロセス条件対応情報の一例を示す図である。 図６は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の他の例を説明する図である。 図７は、変動量−プロセス条件対応情報の一例を示す図である。 図８は、第２の実施形態によるパターン輪郭抽出システムの構成の一例を示すブロック図である。 図９は、第２の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を示すフローチャートである。 図１０−１は、第２の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を説明する図である（その１）。 図１０−２は、第２の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を説明する図である（その２）。 図１１は、変動量−プロセス条件対応情報の一例を示す図である。

以下に添付図面を参照して、実施形態にかかるパターン輪郭抽出装置、パターン輪郭抽出方法およびパターン輪郭抽出プログラムを詳細に説明する。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。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出装置を含むパターン輪郭抽出システムの構成の一例を示すブロック図である。パターン輪郭抽出システムは、ＳＥＭ１０と、パターン輪郭抽出装置２０と、を備える。

ＳＥＭ１０は、撮像部１１と、記憶部１２と、通信部１３と、を有する。撮像部１１は、処理基板上にリソグラフィ技術を用いて形成されたパターンを撮像する。処理基板上のパターンは、様々なプロセス条件で形成される。プロセス条件として、露光量（ドーズ）または焦点位置（フォーカス）を例示することができる。ここでは、露光量または焦点位置を変化させて形成された複数のパターンが処理基板上に形成されており、各パターンを撮像部１１で撮像する。

記憶部１２は、撮像部１１で撮像された画像を記憶する。記憶部１２は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）などの不揮発性記憶装置によって構成される。通信部１３は、パターン輪郭抽出装置２０との間で通信を行う。ここでは、通信部１３は、記憶部１２に記憶された画像をパターン輪郭抽出装置２０へと送信する。

パターン輪郭抽出装置２０は、通信部２１と、入力部２２と、表示部２３と、メモリ２４と、２次記憶部２５と、制御部２６と、がバス２８を介して接続された構成を有する。パターン輪郭抽出装置２０は、パターン輪郭抽出プログラムを実行可能なたとえばパーソナルコンピュータなどの情報処理装置である。

通信部２１は、ＳＥＭ１０から画像の受信処理を行う。入力部２２は、パターン輪郭抽出装置２０に対する指示などの入力を行う入力装置である。入力部２２は、キーボード、マウスなどによって構成される。表示部２３は、画像または映像を表示することができる表示装置である。表示部２３として、液晶表示装置または有機ＥＬ（ElectroLuminescence）装置などを例示することができる。なお、入力部２２と表示部２３とは、タッチパネルで構成されてもよい。

メモリ２４は、制御部２６が制御に用いるデータおよびプログラムを一時的に記憶する。メモリ２４として、各種のＲＡＭ（Random Access Memory）を用いることができる。

２次記憶部２５は、パターン輪郭抽出装置２０で実行されるパターン輪郭抽出プログラムを含むプログラム２５ａ、ＳＥＭ１０から取得した画像データ２５ｂ、および後述する変動量−プロセス条件対応情報２５ｃなどを記憶する。２次記憶部２５として、ＨＤＤまたはＳＳＤなどを例示することができる。

制御部２６は、２次記憶部２５に記憶されたプログラム２５ａをメモリ２４に展開し、実行する。制御部２６は、１個または複数個のＣＰＵ（Central Processing Unit）および周辺回路によって構成される。制御部２６は、画像読込部２６１、輪郭抽出部２６２、輪郭重ね合わせ部２６３、基準輪郭データ設定部２６４、測定点設定部２６５、変動量算出部２６６、変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７および輪郭算出部２６８を有する。

画像読込部２６１は、２次記憶部２５に記憶された画像データ２５ｂを読み込む。ここで、プロセス条件を変更して形成されたあるパターンに関する複数の画像データ２５ｂが読み込まれる。たとえば、プロセス条件として露光量を振って得られた各パターンの画像データ２５ｂが読み込まれる。画像データ２５ｂの数が少ない場合には、所望のプロセス条件での輪郭を精度よく得ることができない。そのため、異なる５種類以上のプロセス条件で形成されたパターンの画像データ２５ｂを用いることが望ましい。画像読込部２６１は、読み込み手段を構成する。

輪郭抽出部２６２は、読み込んだ画像データ２５ｂから形成されたパターンの輪郭を抽出する。画像データからパターンの輪郭を抽出する処理は、公知であるので説明を省略する。輪郭抽出部２６２は、輪郭抽出手段を構成する。

輪郭重ね合わせ部２６３は、抽出された輪郭を重ね合わせる。たとえば、輪郭の重心位置を算出し、重心位置が一致するように複数の輪郭が重ね合わせられる。輪郭重ね合わせ部２６３は、重ね合わせ手段を構成する。

基準輪郭データ設定部２６４は、重ね合わせた輪郭のうち基準となる基準輪郭データを設定する。たとえば重ね合わせた輪郭を表示部２３に表示し、ユーザが入力部２２を介して選択した輪郭が基準輪郭データとして設定される。あるいは、複数の輪郭のうち、所定の位置にある輪郭が基準輪郭データとして機械的に設定されてもよい。

測定点設定部２６５は、測定点を基準輪郭データ上に設定する。測定点は、変動量を測定する際の基準位置となる。測定点設定部２６５は、基準輪郭データ上の所定の位置に、機械的に所定の数だけ測定点を設定してもよいし、ユーザが入力部２２を介して選択した位置に測定点を設定してもよい。輪郭の精度を上げるため、設定する測定点の数は多ければ多いほどよい。

変動量算出部２６６は、基準輪郭データ上に設定された測定点を通る所定の直線が他の輪郭と交わる交点を求め、測定点と各交点との間の距離を変動量として算出する。第１の実施形態では、変動量算出部２６６は、基準輪郭データの測定点における接線を求め、さらに測定点での接線の垂線を求める。そして、変動量算出部２６６は、この垂線上での測定点を基準とした交点の距離を変動量として算出し、プロセス条件のパラメータに対応付けて記憶する。変動量算出部２６６は、この処理を各測定点について実施する。基準輪郭データ設定部２６４と、測定点設定部２６５と、変動量算出部２６６とは、変動量算出手段を構成する。

変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７は、プロセス条件のパラメータと変動量との間の対応関係を示す変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを算出する。具体的には、横軸にプロセス条件のパラメータを取り、縦軸に変動量を取った座標系上に、ある垂線についてのプロセス条件のパラメータと変動量との組み合わせをプロットする。そして、最小二乗法によって、プロットした点の近似曲線を算出する。近似曲線を表す式が変動量−プロセス条件対応情報となる。変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７は、算出した変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを２次記憶部２５に垂線または測定点に対応付けて保存する。変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７は、対応情報算出手段を構成する。

輪郭算出部２６８は、所望のプロセス条件における変動量を、変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを用いて垂線ごとに算出する。また、輪郭算出部２６８は、各垂線上で測定点に変動量を加算した予測位置を求め、予測位置間を結ぶことで予測輪郭を算出する。そして、輪郭算出部２６８は、算出した予測輪郭を表示部２３に表示する。輪郭算出部２６８は、輪郭算出手段を構成する。

つぎに、このような構成のパターン輪郭抽出システムでのパターン輪郭抽出方法について説明する。図２は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を示すフローチャートである。また、図３は、処理基板のパターン形成の一例を示す上面図であり、図４−１と図４−２は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を説明する図であり、図５は、変動量−プロセス条件対応情報の一例を示す図である。

まず、処理基板上にプロセス条件のパラメータを振ったパターンを露光処理によって形成する（ステップＳ１１）。図３に示されるように、処理基板に互いに直交するＸ軸とＹ軸とを設け、ショット領域をＸ軸方向とＹ軸方向とに沿って配置する。各ショット領域では、プロセス条件のパラメータを変化させている。この図の例では、Ｘ軸方向に焦点距離を変化させ、Ｙ軸方向に露光量を変化させている。たとえば、Ｘ軸の位置が同じショット領域の列Ｃ１では、焦点距離が同じで、露光量がＹ軸正方向に向かって増大するような条件で露光処理が行われるパターンが形成される。また、Ｙ軸の位置が同じショット領域の行Ｒ１では、露光量が同じで、焦点距離がＸ軸正方向に向かって増大するような条件で露光処理が行われるパターンが形成される。なお、処理基板上には、同じマスクを用いて、異なるプロセス条件で複数のパターンが形成される。

ついで、ＳＥＭ１０の撮像部１１で処理基板上に形成されたパターンを撮像する（ステップＳ１２）。撮像部１１で撮像された画像データは、記憶部１２に記憶される。また、記憶部１２に記憶された画像データは、ＳＥＭ１０の通信部１３からパターン輪郭抽出装置２０の通信部２１へと送信され、２次記憶部２５に格納される。

その後、パターン輪郭抽出装置２０の画像読込部２６１は、２次記憶部２５に格納された画像データ２５ｂを読み込み、輪郭抽出部２６２は、画像データ２５ｂから輪郭を抽出する（ステップＳ１３）。また、輪郭重ね合わせ部２６３は、輪郭の重ね合わせを実施する（ステップＳ１４）。輪郭の重ね合わせは、たとえば図４−１（ａ）に示されるように、取得した輪郭１１１〜１１５の重心位置を一致させて重ね合わせる。また、重ね合わせる輪郭１１１〜１１５は、たとえばあるパターンの設計デザイン１１０について、焦点距離を所定値とし、露光量を変化させて露光処理を行った場合に得られるパターンの輪郭である。なお、設計デザインの短径方向のサイズは、たとえば６０ｎｍである。

ついで、基準輪郭データ設定部２６４は、重ね合わせた複数の輪郭のうち、１つの輪郭を選択して基準輪郭データとする（ステップＳ１５）。図４−１（ｂ）に示されるように、ここでは、複数の輪郭１１１〜１１５のうち、輪郭１１３が基準輪郭データとして選択されたものとする。

その後、測定点設定部２６５は、基準輪郭データ上に測定点を設定する（ステップＳ１６）。図４−１（ｃ）に示されるように、基準輪郭データ１１３上に１つの測定点１２１を設定したものとする。

ついで、変動量算出部２６６は、基準輪郭データ上の測定点での接線を求め、さらに、この接線の測定点での垂線を引く（ステップＳ１７）。図４−２（ａ）に示されるように、基準輪郭データ１１３の測定点１２１での接線１３１を引き、さらに接線１３１の測定点１２１での垂線１４１を引く。

また、変動量算出部２６６は、垂線上の基準輪郭データと他の輪郭との間の距離を変動量として算出する（ステップＳ１８）。図４−２（ａ）を用いて具体的に説明すると、垂線１４１においては、垂線１４１と輪郭１１１，１１２，１１４，１１５との交点１５１−１〜１５１−４を求める。そして、垂線１４１上における測定点１２１と各交点１５１−１〜１５１−４との間の距離を求める。すなわち、垂線１４１上での測定点１２１を基準としたときの各交点１５１−１〜１５１−４の変動量を求める。この変動量は、測定点１２１または垂線１４１と対応付けられる。このとき、基準輪郭データ１１３から外部に向かう方向を正の方向とし、内部に向かう方向を負の方向とする。

その後、変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７は、プロセス条件のパラメータに対する変動量をグラフ化する（ステップＳ１９）。図５に示されるように、Ｘ軸にプロセス条件として露光量を取り、Ｙ軸に変動量を取った座標系上に、ある垂線における露光量と変動量との間の関係をプロットする。図５（ａ）は、垂線１４１における露光量に対する変動量の様子をプロットした図である。

また、変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７は、グラフ化されたプロセス条件のパラメータと変動量との間の関係を最小二乗法で近似した変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを算出する（ステップＳ２０）。図５（ａ）に示されるように、露光量と変動量との間には相関関係があり、露光量と変動量との間の近似式を最小二乗法によって算出する。算出された変動量−プロセス条件対応情報２５ｃは測定点１２１または垂線１４１と対応付けて２次記憶部２５に記憶される。

ついで、測定点設定部２６５は、他の測定点を設定するかを判定する（ステップＳ２１）。他の測定点を設定する場合（ステップＳ２１でＹｅｓの場合）には、ステップＳ１６に戻り、上記したステップＳ１６〜Ｓ２０の処理が実行される。

たとえば、図４−１（ｃ）に示されるように測定点１２２を設定する。ついで、図４−２（ａ）に示されるように、基準輪郭データ１１３上の測定点１２２での接線１３２を引き、さらに接線１３２の測定点１２２での垂線１４２を引く。また、垂線１４２と各輪郭１１１，１１２，１１４，１１５との間の交点１５２−１〜１５２−４を求め、垂線１４２上における各交点１５２−１〜１５２−４の測定点１２２からの変動量を求める。この変動量は、測定点１２２または垂線１４２と対応付けられる。その後、図５（ｂ）に示されるように、垂線１４２における露光量に対する変動量の様子をプロットし、最小二乗法によって垂線１４２における変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを算出する。

なお、図４−１（ｃ）と図４−２（ａ）では、２つの測定点１２１，１２２しか示されていないが、実際には５つ以上の測定点が設定される。そして、各測定点に対して、上述した処理が実行される。

ステップＳ２１で他の測定点を設定しない場合（ステップＳ２１でＮｏの場合）には、輪郭算出部２６８は、所望の設計パターンを得るためのプロセス条件を取得する（ステップＳ２２）。また、輪郭算出部２６８は、各測定点の変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを用いて、取得したプロセス条件に対応する変動量を測定点（垂線）ごとに取得する（ステップＳ２３）。

たとえば、垂線１４１では、図５（ａ）に示されるように、基準輪郭データ１１３に対応する露光量がａ１であり、その時の変動量がｒ１であるとする。所望の露光量がａ２である場合には、対応する変動量は、変動量−プロセス条件対応情報２５ｃからｒ２となる。その結果、所望の露光量ａ２における変動量はｒ２−ｒ１となる。

また、垂線１４２では、図５（ｂ）に示されるように、基準輪郭データ１１３に対応する露光量がａ１であり、その時の変動量がｒ３であるとする。所望の露光量がａ２である場合には、対応する変動量は、変動量−プロセス条件対応情報２５ｃからｒ４となる。その結果、所望の露光量ａ２における変動量はｒ４−ｒ３となる。このように、所望の露光量ａ２における各垂線上での変動量を算出する。

その後、輪郭算出部２６８は、各測定点を通る垂線上で、取得した変動量分だけ基準輪郭データ（測定点）から離れた位置を算出点として求める（ステップＳ２４）。たとえば、図４−２（ｂ）に示されるように、基準輪郭データ１１３の各垂線１４１，１４２の測定点１２１，１２２からステップＳ２３で求めた変動量を加算する。垂線１４１では、測定点１２１から外側に向けて変動量ｒ２−ｒ１を加算した算出点１６１を求める。また、垂線１４２では、測定点１２２から外側に向けて変動量ｒ４−ｒ３を加算した算出点１６２を求める。さらに、図示しないが他の垂線についても同様に算出点を求める。

そして、輪郭算出部２６８は、ステップＳ２４で求めた算出点を結び、所望のプロセス条件下での予測輪郭を算出する（ステップＳ２５）。たとえば、図４−２（ｂ）に示されるように、算出点１６１，１６２間を結び予測輪郭１６０を算出する。なお、上記した説明でわかるように、測定点（垂線）を多数設定することで、予測輪郭１６０の形状の精度が高くなる。しかし、測定点（垂線）を多数設定することで、演算時間が長くなる。そのため、演算時間が現実的な時間となる範囲で測定点（垂線）の点数を設定することが望ましい。以上によって、処理が終了する。

図４−１〜図５では、楕円状の開口パターンを例に挙げた。しかし、配線パターンに対しても第１の実施形態を適用することができる。図６は、第１の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の他の例を説明する図であり、図７は、変動量−プロセス条件対応情報の一例を示す図である。

設計デザイン２１０を形成するためのパターンに対して、焦点距離を所定値にした状態で、露光量を振って露光処理を行って処理基板上に配線パターンを形成したものとする。形成した配線パターンをＳＥＭ１０で撮像し、パターン輪郭抽出装置２０で輪郭を抽出する。そして、図６（ａ）に示されるように、複数の輪郭２１１〜２１５を重ね合わせる。ここでは、輪郭２１３が基準輪郭データとして設定される。

また、基準輪郭データ２１３上に測定点２２１，２２２が設定され、各測定点２２１，２２２での接線２３１，２３２に対する垂線２４１，２４２が引かれる。垂線２４１と各輪郭２１１，２１２，２１４，２１５との交点２５１−１〜２５１−４が求められ、測定点２２１を基準とした交点２５１−１〜２５１−４の変動量が求められる。垂線２４２でも同様にして、垂線２４２と各輪郭２１１，２１２，２１４，２１５との交点２５２−１〜２５２−４が求められ、測定点２２２を基準とした交点２５２−１〜２５２−４の変動量が求められる。

その後、図７に示されるように、各垂線２４１，２４２について、露光量と変動量との間の関係をプロットし、両者の関係を示す変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを最小二乗法によって算出する。さらに、所望の露光量について、基準輪郭データ２１３を基準にした輪郭の変動量を算出する。たとえば、垂線２４１では、図７（ａ）に示されるように、基準輪郭データ２１３のときの露光量がａ１１であり、そのときの変動量がｒ１１であるとすると、所望の露光量ａ１２のときの変動量はｒ１２となる。そして、基準輪郭データ２１３を基準としたときの変動量はｒ１２−ｒ１１となる。また、垂線２４２では、図７（ｂ）に示されるように、基準輪郭データ２１３のときの露光量がａ１１であり、そのときの変動量がｒ１３であるとすると、所望の露光量ａ１２のときの変動量はｒ１４となる。そして、基準輪郭データ２１３を基準としたときの変動量はｒ１４−ｒ１３となる。

その後、図６（ｂ）に示されるように、基準輪郭データ２１３の各垂線２４１，２４２上で、測定点２２１，２２２にそれぞれ変動量ｒ１２−ｒ１１，ｒ１４−ｒ１３を加算した算出点２７１，２７２を算出する。そして、算出点２７１，２７２を結ぶことによって予測輪郭２７０が得られる。

なお、上記した説明では、プロセス条件として、焦点深度を固定して露光量を変化させたパターンについて輪郭を抽出する場合を示した。しかし、プロセス条件として、露光量を固定して焦点深度を変化させたパターンについて輪郭を抽出してもよい。

第１の実施形態では、プロセス条件を振って露光処理を行ったパターンから得られる輪郭を重ね合わせ、その中から基準輪郭データを設定する。基準輪郭データ上に測定点を設定し、測定点での接線に対する垂線を引く。その後、測定点を基準とした垂線と各輪郭との交点の変動量を測定し、各垂線におけるプロセス条件と変動量との間の関係を示す変動量−プロセス条件対応情報を算出する。また、各垂線について、所望のプロセス条件に対応する変動量を、変動量−プロセス条件対応情報から取得する。そして、各垂線上で、各測定点に各変動量を加算した算出点を算出し、算出点間を結ぶことによって予測輪郭を求めた。これによって、ＳＥＭ１０で撮像するパターンの点数が少なくても、所望のプロセス条件におけるパターンの輪郭の平均値（中央値）を高い精度で取得することができるという効果を有する。

また、従来の方法では、マスクに形成されたパターンを焦点深度と露光量とを変化させて転写したパターンを有する処理基板を多数用意し、各処理基板についてパターンを撮像し、輪郭を抽出する処理を行っていた。そのため、輪郭の抽出に多大の時間を要していた。しかし、第１の実施形態では、マスクに形成されたパターンを焦点深度と露光量とを変えて転写したパターンを有する処理基板を１枚用意すればよい。その結果、輪郭の抽出に要する時間を従来に比して短縮することができるという効果を有する。

また、従来の方法では、所望のパターンを得るためのプロセス条件でパターンを形成し、その際の輪郭のバラつきを取得するものである。そのため、別のプロセス条件でパターンを形成する場合には、別のプロセス条件で形成したパターンを多数用意する必要があった。しかし、第１の実施形態では、変動量−プロセス条件対応情報を求めているので、プロセス条件を変更したときの輪郭の変化を、新たなテストパターンの形成を行うことなく取得することができるという効果も有する。

（第２の実施形態）
第１の実施形態では、測定点を通る所定の直線として、基準輪郭データ上の測定点での接線に対して垂直な垂線を用いた。これは一例であり、測定点を通る所定の直線は、別のものであってもよい。第２の実施形態では、測定点を通る所定の直線として、輪郭の重心を通る直線を用いる場合について説明する。

図８は、第２の実施形態によるパターン輪郭抽出システムの構成の一例を示すブロック図である。第２の実施形態によるパターン輪郭抽出システムの構成は、第１の実施形態の図１で説明したものと略同様であるので、第１の実施形態と異なる部分についてのみ説明する。

パターン輪郭抽出装置２０の２次記憶部２５には、プログラム２５ａ、画像データ２５ｂおよび変動量−プロセス条件対応情報２５ｃのほかに、設計デザイン２５ｄが記憶される。設計デザイン２５ｄは、撮像対象のパターンの基となるデザインデータである。

パターン輪郭抽出装置２０の制御部２６は、画像読込部２６１、輪郭抽出部２６２、輪郭重ね合わせ部２６３、放射線設定部２６９、変動量算出部２６６、変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７、および輪郭算出部２６８を有する。

画像読込部２６１は、画像データ２５ｂとともに設計デザイン２５ｄを読み込む。輪郭重ね合わせ部２６３は、設計デザイン２５ｄと、画像データ２５ｂから抽出された輪郭と、を重ね合わせる。重ね合わせの方法として、たとえば、設計デザインの重心位置と輪郭の重心位置を算出し、重心位置が一致するように、設計デザインと複数の輪郭とを重ね合わせる。

放射線設定部２６９は、設計デザインの重心位置を中心に所定の本数の放射線を引く処理を行う。放射線の数は、ユーザによって入力部２２を介して設定されたものでもよいし、予め定められたものであってもよい。

変動量算出部２６６は、放射線が設計デザインと交わる測定点と、放射線が輪郭と交わる交点と、を求め、測定点を基準とした各交点の変動量を算出する。変動量算出部２６６は、この処理を各放射線について実施する。放射線設定部２６９と変動量算出部２６６とは、変動量算出手段を構成する。

なお、これ以外の処理部については、第１の実施形態で説明したものと同様であるので、その説明を省略する。

つぎに、このような構成のパターン輪郭抽出システムでのパターン輪郭抽出方法について説明する。図９は、第２の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を示すフローチャートである。また、図１０−１〜図１０−２は、第２の実施形態によるパターン輪郭抽出方法の手順の一例を説明する図であり、図１１は、変動量−プロセス条件対応情報の一例を示す図である。

まず、第１の実施形態の図２のステップ１１〜Ｓ１２と同様に、処理基板上にプロセス条件のパラメータを振ったパターンを露光処理によって形成し、ＳＥＭ１０でパターンの画像データを撮像する（ステップＳ３１〜Ｓ３２）。画像データは、ＳＥＭ１０からパターン輪郭抽出装置２０へと送信され、２次記憶部２５に記憶される。

ついで、パターン輪郭抽出装置２０の画像読込部２６１は、２次記憶部２５に格納された画像データ２５ｂと設計デザイン２５ｄとを読み込み、輪郭抽出部２６２は、画像データ２５ｂから輪郭を抽出する（ステップＳ３３）。また、輪郭重ね合わせ部２６３は、設計デザイン２５ｄと、抽出した輪郭の重ね合わせを実施する（ステップＳ３４）。設計デザインと輪郭の重ね合わせは、たとえば図１０−１（ａ）に示されるように、設計デザイン３１０の重心位置と、輪郭３１１〜３１５の重心位置と、を一致させて重ね合わせる。

その後、放射線設定部２６９は、設計デザインの重心位置から所定の本数の直線の放射線を引く（ステップＳ３５）。図１０−１（ｂ）の例では、設計デザイン３１０の重心位置３２１を始点とした１６本の直線状の放射線３４０が引かれる。

ついで、変動量算出部２６６は、１本の放射線を選択し（ステップＳ３６）、選択した放射線上の設計デザインと輪郭との間の距離である変動量を算出する（ステップＳ３７）。図１０−２（ａ）に示されるように、放射線３４１が選択されたものとする。この場合には、放射線３４１と設計デザイン３１０との交点である測定点３３１と、放射線３４１と輪郭３１１〜３１５との交点３５１−１〜３５１−５と、が求められる。そして、測定点３３１を基準とした各交点３５１−１〜３５１−５の変動量を算出する。この変動量は、放射線３４１または測定点３３１と対応付けられる。また、このとき、設計デザイン３１０から外部に向かう方向を正の方向とし、内部（重心位置３２１）に向かう方向を負の方向とする。

その後、変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７は、プロセス条件のパラメータに対する変動量をグラフ化する（ステップＳ３８）。図１１に示されるように、Ｘ軸にプロセス条件として露光量を取り、Ｙ軸に変動量を取った座標系上に、露光量と変動量との間の関係をプロットする。図１１（ａ）は、放射線３４１における露光量に対する変動量の様子をプロットした図である。

また、変動量−プロセス条件対応情報算出部２６７は、グラフ化された変動量とプロセス条件のパラメータとの間の関係を最小二乗法で近似した変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを算出する（ステップＳ３９）。図１１（ａ）に示されるように、露光量と変動量との間には相関関係があり、露光量と変動量との間の近似式を最小二乗法によって算出する。算出された変動量−プロセス条件対応情報２５ｃは放射線３４１または測定点３３１と対応付けて２次記憶部２５に記憶される。

ついで、変動量算出部２６６は、他の放射線があるかを判定する（ステップＳ４０）。他の放射線がある場合（ステップＳ４０でＹｅｓの場合）には、ステップＳ３６に戻り、上記したステップＳ３６〜Ｓ３９の処理が実行される。

たとえば、図１０−２（ａ）で、放射線３４２が選択されるものとする。この場合には、放射線３４２と設計デザイン３１０との交点である測定点３３２と、放射線３４２と輪郭３１１〜３１５との交点３５２−１〜３５２−５と、が求められる。そして、放射線３４２上での測定点３３２を基準とした各交点３５２−１〜３５２−５の変動量を算出する。この変動量は、放射線３４２または測定点３３２と対応付けられる。その後、図１１（ｂ）に示されるように、放射線３４２における露光量と変動量との間の関係がプロットされ、最小二乗法によって放射線３４２における変動量−プロセス条件対応情報２５ｃが算出される。この処理が、全ての放射線について実行される。

ステップＳ４０で他の放射線がない場合（ステップＳ４０でＮｏの場合）には、輪郭算出部２６８は、所望の設計パターンを得るためのプロセス条件を取得する（ステップＳ４１）。また、輪郭算出部２６８は、各測定点の変動量−プロセス条件対応情報２５ｃを用いて、取得したプロセス条件に対応する変動量を測定点ごとまたは放射線ごとに取得する（ステップＳ４２）。

たとえば、放射線３４１では、図１１（ａ）に示されるように、設計デザイン３１０に対応する露光量がａ２１であり、その時の変動量がｒ２１であるとする。所望の露光量がａ２２である場合には、対応する変動量は、変動量−プロセス条件対応情報２５ｃからｒ２２となる。その結果、所望の露光量ａ２２における測定点３３１を基準とした変動量はｒ２２−ｒ２１となる。

また、放射線３４２では、図１１（ｂ）に示されるように、設計デザイン３１０に対応する露光量がａ２１であり、その時の変動量がｒ２３であるとする。所望の露光量がａ２２である場合には、対応する変動量は、変動量−プロセス条件対応情報２５ｃからｒ２４となる。その結果、所望の露光量ａ２２における測定点３３２を基準とした変動量はｒ２４−ｒ２３となる。このように、所望の露光量ａ２２における各放射線上での変動量を算出する。

その後、輪郭算出部２６８は、各測定点を通る放射線上で、取得した変動量分だけ設計デザイン３１０（測定点）から離れた位置を算出点として求める（ステップＳ４３）。たとえば、図１０−２（ｂ）に示されるように、各放射線３４１，３４２上で測定点３３１，３３２からステップＳ４２で求めた変動量を加算する。放射線３４１では、測定点３３１から外側に向けて変動量ｒ２２−ｒ２１を加算した算出点３６１を求める。また、放射線３４２では、測定点３３２から外側に向けて変動量ｒ２４−ｒ２３を加算した算出点３６２を求める。さらに、図示しないが他の放射線についても同様に算出点を求める。

そして、輪郭算出部２６８は、ステップＳ４３で求めた算出点間を結び、所望のプロセス条件下での予測輪郭を算出する（ステップＳ４４）。たとえば、図１０−２（ｂ）に示されるように、算出点３６１，３６２間を結び予測輪郭３６０を算出する。なお、上記した説明でわかるように、放射線を多数設定することで、予測輪郭３６０の形状の精度が高くなる。しかし、放射線を多数設定することで、演算時間が長くなる。そのため、演算時間が現実的な時間となる範囲で放射線の点数を設定することが望ましい。以上によって、処理が終了する。

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。

なお、上記した説明では、ＳＥＭ１０の記憶部１２に記憶された画像をパターン輪郭抽出装置２０へと通信部１３を介して送信する場合を示した。しかし、これは一例であり、たとえばＳＥＭ１０の記憶部１２を取り外し可能な記憶媒体で構成し、ＳＥＭ１０での撮像処理が終了した後、ＳＥＭ１０から記憶媒体を取り外し、パターン輪郭抽出装置２０へと装着し、記憶媒体中の画像を読み出す構成としてもよい。取り外し可能な記憶媒体として、メモリカード、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどを例示することができる。

また、上記したパターン輪郭抽出方法は、プログラムとして提供される。このプログラムは、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でＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、メモリカード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。

また、上記したパターン輪郭抽出方法を実行するプログラムを、インターネット等のネットワークに接続された情報処理装置上に格納し、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、上記したパターン輪郭抽出方法を実行する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。

パターン輪郭抽出装置２０で、パターン輪郭抽出方法が記述されたプログラムをメモリ２４であるＲＡＭに展開し、制御部２６であるＣＰＵがこのプログラムを実行することによって、図２と図９とで説明したパターン輪郭抽出方法が実行される。

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。

１０ ＳＥＭ、１１ 撮像部、１２ 記憶部、１３，２１ 通信部、２０ パターン輪郭抽出装置、２２ 入力部、２３ 表示部、２４ メモリ、２５ ２次記憶部、２５ａ プログラム、２５ｂ 画像データ、２５ｃ 変動量−プロセス条件対応情報、２５ｄ 設計デザイン、２６ 制御部、２８ バス、２６１ 画像読込部、２６２ 輪郭抽出部、２６３ 輪郭重ね合わせ部、２６４ 基準輪郭データ設定部、２６５ 測定点設定部、２６６ 変動量算出部、２６７ 変動量−プロセス条件対応情報算出部、２６８ 輪郭算出部、２６９ 放射線設定部。

Claims (7)

1. プロセス条件を変えて形成されたパターンの画像データを読み込む読み込み手段と、
   それぞれの前記プロセス条件の前記画像データから前記パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、
   前記輪郭を重ね合わせる重ね合わせ手段と、
   重ね合わせた複数の前記輪郭と交差する直線状の測定線を設定し、前記測定線上の測定点を基準とした、前記測定線と前記各輪郭との各交点の前記測定線上での変動量を算出する変動量算出手段と、
   前記プロセス条件と前記変動量との間の関係を示す変動量−プロセス条件対応情報を、前記測定線ごとに算出する対応情報算出手段と、
   所望のプロセス条件に対応する前記測定点を基準とした前記測定線上での予測変動量を、前記変動量−プロセス条件対応情報から算出し、前記測定線上で前記測定点に前記予測変動量を加算した算出点を、前記測定線ごとに算出し、前記算出点間を結んだ予測輪郭を算出する輪郭算出手段と、
   を備えるパターン輪郭抽出装置。
2. 前記変動量算出手段は、複数の前記輪郭から選択される１つの基準輪郭上に前記測定点を設定し、前記基準輪郭上の前記測定点での接線の垂線を前記測定線とする請求項１に記載のパターン輪郭抽出装置。
3. 前記対応情報算出手段は、前記プロセス条件と前記変動量とを２次元座標上にプロットしたときの近似曲線を前記変動量−プロセス条件対応情報として算出する請求項１に記載のパターン輪郭抽出装置。
4. 前記読み込み手段は、前記パターンの元となる設計デザインも読み込み、
   前記重ね合わせ手段は、前記輪郭と前記設計デザインとを重ね合わせ、
   前記変動量算出手段は、前記設計デザインの重心位置を始点とする直線状の測定線を複数設定し、前記測定線と前記設計デザインとの交点を前記測定点とする請求項１に記載のパターン輪郭抽出装置。
5. 前記プロセス条件は、露光量または焦点深度である請求項１に記載のパターン輪郭抽出装置。
6. プロセス条件を変えて形成されたパターンの画像データを読み込む読み込み工程と、
   それぞれの前記プロセス条件の前記画像データから前記パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出工程と、
   前記輪郭を重ね合わせる輪郭重ね合わせ工程と、
   重ね合わせた複数の前記輪郭と交差する直線状の測定線を設定する測定線設定工程と、
   前記測定線上の測定点を基準とした、前記測定線と前記各輪郭との各交点の前記測定線上での変動量を算出する変動量算出工程と、
   前記プロセス条件と前記変動量との間の関係を示す変動量−プロセス条件対応情報を、前記測定線ごとに算出する対応情報算出工程と、
   所望のプロセス条件に対応する前記測定点を基準とした前記測定線上での予測変動量を、前記変動量−プロセス条件対応情報から算出する予測変動量算出工程と、
   前記測定線上で前記測定点に前記予測変動量を加算した算出点を、前記測定線ごとに算出する算出点算出工程と、
   前記算出点間を結んだ予測輪郭を算出する輪郭算出工程と、
   を含むパターン輪郭抽出方法。
7. リソグラフィ処理で得られるパターンの予測輪郭を算出するパターン輪郭抽出プログラムであって、コンピュータに、
   プロセス条件を変えて形成された前記パターンの画像データを読み込む読み込み手順と、
   それぞれの前記プロセス条件の前記画像データから前記パターンの輪郭を抽出する輪郭抽出手順と、
   前記輪郭を重ね合わせる輪郭重ね合わせ手順と、
   重ね合わせた複数の前記輪郭と交差する直線状の測定線を設定する測定線設定手順と、
   前記測定線上の測定点を基準とした、前記測定線と前記各輪郭との各交点の前記測定線上での変動量を算出する変動量算出手順と、
   前記プロセス条件と前記変動量との間の関係を示す変動量−プロセス条件対応情報を、前記測定線ごとに算出する対応情報算出手順と、
   所望のプロセス条件に対応する前記測定点を基準とした前記測定線上での予測変動量を、前記変動量−プロセス条件対応情報から算出する予測変動量算出手順と、
   前記測定線上で前記測定点に前記予測変動量を加算した算出点を、前記測定線ごとに算出する算出点算出手順と、
   前記算出点間を結んだ予測輪郭を算出する輪郭算出手順と、
   を実行させるパターン輪郭抽出プログラム。

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