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WO2016104342A1 - 露光条件評価装置 - Google Patents

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Publication number
WO2016104342A1
WO2016104342A1 PCT/JP2015/085434 JP2015085434W WO2016104342A1 WO 2016104342 A1 WO2016104342 A1 WO 2016104342A1 JP 2015085434 W JP2015085434 W JP 2015085434W WO 2016104342 A1 WO2016104342 A1 WO 2016104342A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
exposure
exposure condition
feature amount
information
feature
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/085434
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
篠田　伸一
康隆 豊田
郭介 牛場
仁志 菅原
Original Assignee
株式会社 日立ハイテクノロジーズ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社 日立ハイテクノロジーズ filed Critical 株式会社 日立ハイテクノロジーズ
Priority to US15/536,255 priority Critical patent/US10558127B2/en
Priority to KR1020177016892A priority patent/KR101992550B1/ko
Publication of WO2016104342A1 publication Critical patent/WO2016104342A1/ja

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    • G03F7/70605—Workpiece metrology
    • G03F7/706835—Metrology information management or control
    • G03F7/706839—Modelling, e.g. modelling scattering or solving inverse problems

Definitions

  • the present invention relates to an exposure condition evaluation apparatus such as a reduction projection exposure apparatus, and more particularly to an exposure condition evaluation apparatus that evaluates an exposure condition of a reduction projection exposure apparatus based on information obtained from a conditioned wafer.
  • a dimension measurement SEM Critical Dimension-Scanning Electron Microscope: CD-SEM
  • CD-SEM Cross-Scanning Electron Microscope
  • the exposure light is applied to the photomask of the shielding material on which the circuit pattern to be printed is written, and the image of the photomask is projected onto the resist on the wafer through the lens system.
  • Create a circuit pattern One chip or a plurality of chips are printed by one exposure shot, and a circuit pattern is created on the wafer by a plurality of exposure shots.
  • the exposure and exposure are determined by appropriately determining the focus and exposure amount.
  • the focus and exposure amount are uniformly determined to be appropriate values, the focus and exposure are caused by unevenness on the resist surface due to uneven resist coating, unevenness due to the photomask, lens aberration, etc.
  • the value of the quantity deviates from an appropriate value, and a normal circuit pattern is not created, and variation in pattern dimensions increases.
  • Patent No. 40658817 (corresponding US Pat. No. 6,929,892)
  • the FEM wafer is a wafer used for determining the exposure conditions of the reduction projection exposure apparatus. Further, by modeling the relationship between the exposure conditions and the pattern shape information, a CD-SEM or the like can be obtained. Based on the measurement result obtained by the used measurement, it can be used for grasping under what exposure conditions the wafer to be measured was exposed. As described above, the FEM wafer serves as a reference for evaluating the exposure conditions. If the FEM wafer is not properly formed, the appropriate exposure condition evaluation as described above cannot be performed. For example, if there is uneven application of resist on the FEM wafer itself, the exposure conditions change accordingly, making it difficult to create an appropriate FEM wafer reflecting the change in exposure conditions. Patent Document 1 does not assume a state in which an FEM wafer as a reference for evaluation is not properly formed.
  • an exposure condition evaluation apparatus for evaluating wafer exposure conditions appropriately or calculating appropriate exposure conditions based on information obtained from the FEM wafer regardless of the FEM wafer formation state will be described. To do.
  • an exposure condition evaluation apparatus including an arithmetic unit that evaluates the exposure conditions of the reduction projection exposure apparatus based on pattern information exposed on the sample by the reduction projection exposure apparatus will be described below.
  • the arithmetic device has the second feature of the plurality of patterns formed by unifying the first feature amounts of the plurality of patterns formed by setting a plurality of different exposure conditions.
  • An exposure condition evaluation apparatus that corrects using an amount is proposed.
  • an exposure condition evaluation including an arithmetic unit that evaluates the exposure condition of the reduced projection exposure apparatus based on the pattern information exposed on the sample by the reduced projection exposure apparatus.
  • the apparatus wherein the arithmetic unit creates related information between the first feature amounts of a plurality of patterns formed by setting a plurality of different first exposure conditions and the exposure conditions of the plurality of patterns, A second exposure condition is calculated based on the related information and a second feature amount of a plurality of patterns formed by making the exposure condition uniform, and the calculated second exposure condition is used.
  • An exposure condition evaluation apparatus for correcting the first exposure condition is proposed.
  • the figure which shows the Example of a semiconductor measuring device The figure which shows the Example of a semiconductor measuring device.
  • the figure which shows the Example of a feature-value extraction part The figure which shows the Example of an outline extraction part.
  • amendment part The figure which shows the Example of a calculation information generation part.
  • the figure which shows the Example of a calculation part The figure which shows the Example of the wafer used by the exposure condition calculation information preparation part.
  • the figure which shows the Example of the GUI screen of a semiconductor measuring device The figure which shows the Example of the GUI screen of a semiconductor measuring device.
  • the figure which shows the Example of a calculation processing flow The figure which shows the Example of a semiconductor measuring device.
  • the figure which shows the Example of a semiconductor measuring device The figure which shows the Example of a semiconductor measuring device.
  • the figure which shows each exposure field of a wafer The figure which shows the Example of the processing flow of a semiconductor measuring device.
  • the figure which shows the Example of the semiconductor measuring device The figure which shows an example of the SEM image set used for input Diagram showing estimation error obtained at multiple points
  • the figure which shows the Example of the semiconductor measuring device The figure which shows the Example of the processing flow of a semiconductor measuring device
  • the FEM wafer is a conditioned wafer that is used to find an exposure condition in which an exposure condition (focus, dose) is changed by a reduction projection exposure apparatus while changing an exposure condition to obtain an appropriate pattern size or pattern shape. It is also used when correcting exposure condition fluctuations by associating and storing exposure conditions and pattern evaluation information. More specifically, the pattern is evaluated by SEM or the like, the evaluation value is compared with the evaluation value of the pattern that is the best condition on the FEM wafer, and the exposure amount is corrected so as to suppress the deviation. Used for.
  • the FEM wafer is prepared in advance in order to evaluate the relationship between the exposure conditions and the circuit pattern shape.
  • the pattern shape is evaluated by extracting features of the pattern from the SEM image (for example, the pattern dimension, the two-dimensional shape of the pattern, etc.), and the information related to the feature amount and the exposure condition is registered as the exposure condition evaluation information.
  • the FEM wafer may be generated with a value different from the assumed exposure condition due to unevenness on the resist surface, non-flatness caused by the photomask, lens aberration, and the like.
  • the deviation of the exposure condition that occurs on the FEM wafer becomes a cause of a decrease in accuracy when determining the relationship between the exposure condition and the circuit pattern shape. If there is a deviation in exposure conditions on the FEM wafer, the relationship between normal exposure conditions and circuit pattern shapes cannot be obtained. Even if an abnormal relationship is used, the estimated exposure parameter may not be normal.
  • the exposure is performed using the relationship between the exposure parameter and the circuit pattern shape that evaluates the relationship between the exposure parameter and the circuit pattern shape that is not affected by unevenness on the surface of the resist.
  • a pattern measuring apparatus for obtaining conditions will be described.
  • a semiconductor measuring apparatus for obtaining an exposure condition of a semiconductor pattern from an image photographed using an electron beam
  • a first SEM obtained by photographing a circuit pattern of a wafer prepared by changing the exposure condition of a reduction projection exposure apparatus.
  • a first feature for obtaining pattern dimension and shape information from a first SEM image data set using an image data set and a second SEM image data set obtained by photographing a circuit pattern of a wafer created with uniform exposure conditions Calculate the output of the second feature quantity extraction unit, the first feature quantity extraction unit, and the output of the second feature quantity extraction unit for obtaining pattern dimension and shape information from the quantity extraction unit and the second SEM image data set
  • the exposure condition using the relationship between the feature quantity correction unit, the exposure condition corresponding to each SEM image of the first SEM image data set, and the output of the feature quantity correction unit.
  • a semiconductor measuring device comprising an exposure condition calculation information generation unit for generating information for determining the describing.
  • a semiconductor measuring apparatus for obtaining an exposure condition of a semiconductor pattern from an image photographed using an electron beam
  • an SEM image data set obtained by photographing a circuit pattern of a wafer
  • a feature amount extraction unit that obtains pattern dimension and shape information from an image data set
  • a feature amount correction unit that performs an operation using an output of the feature amount extraction unit and a feature amount reference value that is obtained in advance, an exposure condition, and the feature amount correction unit
  • a semiconductor measurement apparatus including an exposure condition calculation unit that obtains an exposure condition using information using the relationship with the output of the above is proposed.
  • the semiconductor measuring apparatus exemplified in the embodiments described below relates to a pattern image semiconductor measuring method and apparatus for monitoring exposure conditions of an exposure apparatus from circuit pattern image data obtained by SEM imaging. Further, as a specific example, a process using pattern shape feature values from circuit pattern image data created on two wafers, a wafer created under different exposure conditions and a wafer created under uniform exposure conditions. An example of obtaining a model for detecting fluctuation will be shown.
  • a charged particle beam apparatus is illustrated as an apparatus for forming an image, and an example using an SEM is described as one aspect thereof.
  • a focused ion beam (FIB) apparatus that scans the beam to form an image may be employed as the charged particle beam apparatus.
  • FIB focused ion beam
  • FIG. 21 is a schematic explanatory diagram of a measurement and inspection system in which a plurality of measurement or inspection devices are connected to a network.
  • the system mainly includes a CD-SEM 2401 for measuring pattern dimensions of a semiconductor wafer, a photomask, etc., and irradiating a sample with an electron beam to acquire an image and compare the image with a pre-registered reference image.
  • the defect inspection apparatus 24023 for extracting defects based on the above is connected to the network.
  • the network also includes a condition setting device 2403 for setting the measurement position and measurement conditions on the design data of the semiconductor device, and the pattern quality based on the design data of the semiconductor device and the manufacturing conditions of the semiconductor manufacturing device.
  • a simulator 2404 for simulation and a storage medium 2405 for storing design data in which layout data and manufacturing conditions of semiconductor devices are registered are connected.
  • the design data is expressed in, for example, the GDS format or the OASIS format, and is stored in a predetermined format.
  • the design data can be of any type as long as the software that displays the design data can display the format and can handle the data as graphic data.
  • the storage medium 2405 may be built in the measuring device, the control device of the inspection device, the condition setting device 2403, and the simulator 2404.
  • the CD-SEM 2401 and the defect inspection device 2402 are provided with respective control devices, and necessary control is performed for each device. In these control devices, the functions of the simulator, measurement conditions, etc. are set. You may make it mount a function.
  • an electron beam emitted from an electron source is focused by a plurality of lenses, and the focused electron beam is scanned one-dimensionally or two-dimensionally on a sample by a scanning deflector.
  • SE Secondary Electron
  • BSE backscattered electrons
  • the image signals stored in the frame memory are integrated by an arithmetic device mounted in the control device. Further, scanning by the scanning deflector is possible for any size, position, and direction.
  • control and the like are performed by the control device of each SEM, and images and signals obtained as a result of scanning with the electron beam are sent to the condition setting device 2403 via the communication line network.
  • the control device that controls the SEM and the condition setting device 2403 are described as separate units.
  • the present invention is not limited to this, and the condition setting device 2403 controls and measures the device. Processing may be performed in a lump, or SEM control and measurement processing may be performed together in each control device.
  • condition setting device 2403 or the control device stores a program for executing a measurement process, and measurement or calculation is performed according to the program.
  • the condition setting device 2403 has a function of creating a program (recipe) for controlling the operation of the SEM based on semiconductor design data, and functions as a recipe setting unit. Specifically, positions for performing processing necessary for SEM such as desired measurement points, autofocus, autostigma, and addressing points on design data, pattern outline data, or design data that has been simulated And a program for automatically controlling the sample stage, deflector, etc. of the SEM is created based on the setting. Also, in order to create a template, which will be described later, information on a region serving as a template is extracted from design data, and a processor for creating a template based on the extracted information, or a program for creating a template for a general-purpose processor, or It is remembered.
  • a program for controlling the operation of the SEM based on semiconductor design data
  • a recipe setting unit Specifically, positions for performing processing necessary for SEM such as desired measurement points, autofocus, autostigma, and addressing points on design data, pattern outline data, or design data that
  • FIG. 22 is a schematic configuration diagram of a scanning electron microscope.
  • An electron beam 2503 extracted from an electron source 2501 by an extraction electrode 2502 and accelerated by an acceleration electrode (not shown) is focused by a condenser lens 2504 which is a form of a focusing lens, and then is scanned on a sample 2509 by a scanning deflector 2505.
  • the electron beam 2503 is decelerated by a negative voltage applied to an electrode built in the sample stage 2508 and is focused by the lens action of the objective lens 2506 and irradiated onto the sample 2509.
  • secondary electrons and electrons 2510 such as backscattered electrons are emitted from the irradiated portion.
  • the emitted electrons 2510 are accelerated in the direction of the electron source by the acceleration action based on the negative voltage applied to the sample, collide with the conversion electrode 2512, and generate secondary electrons 2511.
  • the secondary electrons 2511 emitted from the conversion electrode 2512 are captured by the detector 2513, and the output I of the detector 2513 changes depending on the amount of captured secondary electrons. Depending on the output I, the brightness of a display device (not shown) changes.
  • an image of the scanning region is formed by synchronizing the deflection signal to the scanning deflector 2505 and the output I of the detector 2513.
  • the scanning electron microscope illustrated in FIG. 22 includes a deflector (not shown) that moves the scanning region of the electron beam.
  • the present invention is not limited to such a configuration. It is possible to adopt a configuration in which the detection surface of the electron multiplier tube or the detector is arranged on the orbit.
  • the control device 2514 controls each component of the scanning electron microscope, and forms a pattern on the sample based on a function of forming an image based on detected electrons and an intensity distribution of detected electrons called a line profile. It has a function to measure the pattern width.
  • the exposure condition calculation information creation unit 1 and the exposure condition calculation unit 2 can be built in the control device 2514 or can be executed by an arithmetic device with built-in image processing, or can be externally connected via a network. It is also possible to perform image evaluation with an arithmetic device (for example, condition setting device 2403).
  • FIG. 30 is a view showing an example of an exposure system including an SEM 3000, a reduced projection exposure apparatus 3001, and an exposure condition evaluation apparatus (condition setting apparatus) 3002.
  • the exposure condition evaluation apparatus 3002 illustrated in FIG. 30 includes an arithmetic processing unit 3004 that executes arithmetic processing to be described later, and a memory that stores arithmetic expressions necessary for the arithmetic processing, feature amounts obtained as a result of the arithmetic, and exposure conditions. 3005 is incorporated.
  • an input / output device 3003 for displaying the output of the calculation result and inputting necessary information is provided.
  • the arithmetic processing unit 301 includes a feature amount extraction unit 3006 that extracts two-dimensional information such as a pattern dimension (one-dimensional information), a pattern shape, and an area based on the SEM image.
  • the feature amount extraction unit 3006 extracts dimension information between peaks from the signal waveform obtained by the SEM 3000.
  • a contour line is extracted from an edge included in the SEM image, and the area and shape information (distortion information, etc.) of the contour line are calculated.
  • the feature amount correction unit 3007 corrects the feature amount obtained by the feature amount extraction unit 3006 based on a predetermined condition.
  • the feature amount correction unit 3007 makes the exposure condition uniform by using the first feature amount (feature amount of the FEM wafer) of the plurality of patterns formed by setting a plurality of different exposure conditions. Correction is performed using the second feature amount (feature amount of the nominal wafer) of the plurality of formed patterns.
  • the calculation result classification unit 3008 classifies the feature amount or the corrected feature amount according to a preset classification condition.
  • the classification is performed in shot units and exposure condition units, and stored in a predetermined format.
  • a model creation unit 3009 creates a model in which the exposure conditions of the reduced projection exposure apparatus 3001 are associated with the feature quantities of the pattern created under the exposure conditions.
  • the model is for grasping the variation of the pattern feature amount and the variation of the exposure condition.
  • the model is used for grasping the adjustment amount of the exposure condition for correcting the variation of the feature amount.
  • the exposure condition calculation unit 3010 calculates exposure condition correction parameters using the model generated by the model creation unit 3009.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining an example of a semiconductor measuring apparatus that creates exposure condition calculation information for obtaining a relationship between an SEM image and an exposure condition.
  • the exposure condition calculation information creation unit 1 uses the first SEM image data set 4 and the second SEM image data set 5 as inputs.
  • the first SEM image data set 4 is an image data set obtained by SEM imaging a circuit pattern of an FEM wafer created by a plurality of exposure shots while changing the exposure conditions Focus and Dose as in the wafer A shown in FIG. .
  • the second SEM image data set 5 is an image data set obtained by SEM imaging a circuit pattern of a wafer (Nominal wafer) created by a plurality of exposure shots uniformly without changing the exposure conditions as in the wafer B of FIG. .
  • Exposure condition information 3 is information on exposure conditions corresponding to each image data of the first SEM image data set 4.
  • the feature amounts of the respective circuit pattern images are calculated from the first SEM image data set 4 and the second SEM image data set 5 through the first and second feature amount calculation units 11 and 12, respectively.
  • the feature amount correction unit 13 corrects the feature amount calculated by the first feature amount calculation unit 11 with the feature amount calculated by the second feature amount calculation unit 12.
  • the calculation information generation unit 14 obtains the relationship between the feature amount and the exposure condition by using the corrected feature amount and the exposure condition information 3 corresponding to the image.
  • the relationship between the obtained feature amount and the exposure condition is output as exposure condition calculation information 6.
  • the first and second feature quantity calculation units are used. However, it is also conceivable that the feature quantity calculation unit is used as one unit and divided into two steps. It is also conceivable that the exposure condition calculation information creation unit 1 is provided with a storage unit that stores the feature amount obtained by the feature amount calculation unit.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining an example of a semiconductor measuring apparatus for obtaining exposure conditions from an SEM image.
  • the exposure condition calculation unit 2 inputs the SEM image data set 5 for which the exposure condition is to be obtained.
  • the exposure condition calculation information 6 obtained by the exposure condition calculation information creation unit 1 is used as an input.
  • the exposure condition calculation information 6 may be stored in advance beforehand.
  • the feature amount calculation unit 11 calculates the feature amount of the circuit pattern image from the SEM image data set 5.
  • the feature amount correction unit 13 corrects the feature amount calculated by the feature amount calculation unit 11 using a feature amount reference value obtained in advance. The feature amount reference value will be described separately.
  • the calculation unit 16 calculates the exposure condition information 7 using the exposure condition calculation information 6 indicating the relationship between the corrected feature amount and the exposure condition.
  • the exposure condition information 7 is a value of Focus and Dose.
  • FIG. 3 shows an embodiment of the feature amount extraction unit.
  • the contour line extraction unit 111 extracts contour line data from the SEM image data. Then, a shape feature is calculated for the contour line data obtained by the shape feature calculation unit 112.
  • FIG. 4 shows an example of the contour line extraction unit.
  • an edge detection unit 1111 obtains an edge image by extracting an edge such as a Laplacian filter and the like, and a binarization unit 1112 binarizes it with an arbitrary threshold value to make a thin line.
  • Contour line data is obtained by thinning in the section 1113.
  • the white band may be smoothed, binarized, and thinned to obtain contour line data, or other methods may be used as long as the contour line data with which the pattern shape can be obtained is obtained.
  • FIG. 5 shows an example of the shape feature calculation unit.
  • the alignment unit 1122 performs alignment with the contour line data of the contour line extraction unit 111 and the reference data created by the reference data creation unit 1121. Then, the distance value calculation unit 1123 obtains the distance between pixels corresponding to each pixel from the aligned contour line data and the reference pattern.
  • the statistic calculation unit 1124 calculates the statistic using the distance value obtained for each pixel, and outputs the calculated statistic.
  • the reference data created by the reference data creation unit 1121 may be design data, simulation data, or image data or contour line data created by averaging one or a plurality of SEM images. Also, one of the plurality of contour data generated by the contour generation unit 11 may be used as a reference pattern, or a contour created by averaging a plurality of corresponding contour pixels using a plurality of contour lines. A line may be used as a reference pattern. In addition, it is possible to create externally and input from outside without creating here.
  • the alignment unit 1122 that aligns the contour line data and the reference pattern images the contour line data and the reference pattern, expands each of them, and performs a matching process using a normalized correlation to perform alignment. It is also conceivable that after the image is formed, the center of gravity of the image is obtained and the center of gravity is aligned. However, the present invention is not limited to this, and the alignment of the contour line data and the reference pattern can be performed by a known matching technique.
  • the distance value calculation unit 1123 associates the pixels of the contour line after the alignment with the pixels of the reference pattern, for example, among the pixels of the reference pattern with reference to the pixels of the contour line.
  • the pixels having the closest distance are associated as the corresponding reference pattern pixels, and the distance between the corresponding pixels is obtained.
  • the statistic calculation unit 1124 calculates the statistic of the distance obtained by all the pixels, for example, the average value, the variance value, the skewness, and the saliency. Etc. are obtained as feature values. You may obtain
  • the association is obtained based on the pixels of the contour line, but may be obtained based on the pixels of the reference pattern.
  • FIG. 6 shows an embodiment of the feature amount correction unit.
  • the first feature quantity extraction unit 11 subtracts the feature quantity obtained by the second feature quantity extraction unit 12 from the feature quantity obtained by the first feature quantity extraction unit 11 by the subtraction unit 131 of the feature quantity correction unit. The obtained feature amount is corrected.
  • the selector 134 switches the value to be subtracted between when the exposure condition calculation information is created and when the exposure condition is calculated.
  • the exposure condition calculation information is created, the feature amount obtained by the second feature amount extraction unit 12 is selected, and when the exposure condition is calculated, the value of the feature amount reference value 133 is selected.
  • the feature amount reference value 133 is obtained when the exposure condition calculation information is created, and is used when calculating the exposure condition.
  • the feature amount reference value 133 is obtained by summing a plurality of image data for the feature amount values obtained for each image data of the second feature amount extraction unit 12 by the averaging processing unit 132 and obtaining the average value. . Further, it may be a value created from the feature quantity of the second feature quantity extraction unit 12 of one or a plurality of image data corresponding to a position on a specific wafer. This value is stored internally as a feature value reference value 133 and read when calculating exposure conditions.
  • FIG. 7 shows an example of the calculation information generation unit.
  • a model indicating the relationship between the corrected feature quantity obtained by the feature quantity correction unit 13 and the exposure condition information 3 is calculated by the model calculation unit 141 and output as the exposure condition calculation information 5.
  • the model may be a regression equation that uses a plurality of statistical values as corrected feature values and obtains exposure conditions by linear sums obtained by multiplying the respective coefficients.
  • the exposure condition Y can be expressed by a linear sum of weight coefficients X1, X2,... Xn for a plurality of statistical values A1, A2,.
  • the exposure condition calculation information is the values of the weight coefficients X1, X2,... Xn, b of each statistical value. Further, it may be obtained by nonlinear regression, or linear programming may be used. A model may be obtained by learning using a plurality of statistical values and their exposure conditions to obtain weights. It is also conceivable to create a library or the like associating the corrected feature quantity with the exposure condition information 3 as a model.
  • FIG. 8 shows an example of the calculation unit 16 used in the exposure condition calculation unit 2.
  • the model calculation unit 161 performs calculation using the exposure condition calculation information 6 created by the exposure condition calculation information creation unit 1 and the corrected feature quantity obtained by the feature quantity correction unit 13. For example, it is conceivable to calculate the exposure condition by multiplying weights corresponding to a plurality of statistics in the calculation of the model. It is also conceivable to use the exposure condition calculation information 6 as a library corresponding to the corrected feature value, and select the corrected feature value without performing the calculation.
  • FIG. 20 shows a resist cross section and a focal position at the time of exposure.
  • the resist surface of the wafer has irregularities due to coating unevenness and the like, and even at the same focal position, if the resist is concave, it becomes the upper focal point, and if convex, it becomes the lower focal point and may deviate from the proper focal position.
  • a model or the like is created using a wafer created by changing the exposure conditions.
  • an appropriate model may not be obtained. Therefore, it is possible to correct the feature value of the wafer circuit pattern created by changing the exposure condition using the feature value of the image obtained by SEM photographing the wafer circuit pattern of the uniform exposure condition. Thought.
  • the wafer A created by changing the exposure conditions as shown in FIG. 9 and the wafer B created under the uniform exposure conditions SEM imaging is performed, and the first SEM image data set 4 and the second SEM image data set 5 are obtained.
  • the wafer A and the wafer B are photographed at the same wafer position. For example, if the SEM image taken at the coordinates x and y of the wafer A is A1, the SEM image taken at the coordinates x and y of the wafer B is taken as B1 and taken at the same coordinates x and y.
  • the wafer A and the wafer B must be SEM photographed at the same coordinates. Even if the same coordinates are within the range of 10 ⁇ m, even if the coordinates are slightly shifted, it is considered that there is no problem because it is considered that the period is smaller than the period of unevenness on the wafer. Since the resist coating unevenness is reproducible, if the two wafers have the same coordinates, the unevenness will be the same. Therefore, it is considered that the feature amount of the unevenness can be corrected by subtracting the feature amount of the image of the wafer B created under the uniform exposure condition from the feature amount of the image of the wafer A created by changing the exposure condition.
  • the model subtracts the feature amount of the wafer B, but there may be offset values other than the unevenness in the model. In this case, when obtaining exposure conditions using this model, the offset value is corrected. There is a need.
  • FIG. 10 shows a processing flow of the exposure condition calculation condition creation process.
  • the SEM imaging process S11 the circuit pattern of the wafer A created by changing the exposure conditions as shown in FIG. 9 and the wafer B created under the uniform exposure conditions are SEM photographed, and the circuit pattern of the wafer A is first photographed by SEM.
  • the feature amount of the first SEM image data set is calculated in the first feature amount calculation processing S12
  • the feature amount of the second SEM image data set is calculated in the second feature amount calculation processing S12.
  • the feature amount calculated in the first feature amount calculation processing S12 is corrected with the feature amount calculated in the second feature amount calculation processing S12. Then, the relationship between the exposure condition of the wafer A created by changing the exposure condition in the calculation information generation process S15 and the corrected feature amount of the image data corresponding to the exposure condition is obtained and output as exposure condition calculation information.
  • FIG. 11 shows a processing flow of exposure condition calculation processing.
  • SEM imaging processing S21 the circuit pattern of the wafer C whose exposure conditions are to be calculated is SEM-imaged to obtain an SEM image data set. Then, a feature amount of the SEM image data set is calculated in a feature amount calculation process S22.
  • the feature amount correction processing S23 the feature amount calculated in the feature amount calculation processing S22 is corrected with a specific value, and in the calculation processing S24, the exposure condition is calculated using the exposure condition calculation information and the corrected feature amount.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an example of a semiconductor measurement apparatus that creates exposure condition calculation information using a plurality of contour lines.
  • the exposure condition calculation information creation unit 1 will be described here using two contour lines.
  • the two shape feature extraction units 17 are used to form these two shapes.
  • the exposure condition calculation information generation unit 15 obtains the relationship between the corrected feature quantity of the feature extraction unit 17 and the exposure condition information 3, and outputs the exposure condition calculation information 6.
  • the number of shape feature extraction units 17 increases with the number of contour lines. When there are three contour lines, three shape feature extraction units 17 are used, and three corrected feature amounts and exposure conditions are used. A relationship with the information 3 is obtained by the exposure condition calculation information generation unit 15 and the exposure condition calculation information 6 is output.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining an example of a semiconductor measurement apparatus that calculates exposure conditions using a plurality of contour lines. Here, a case where two contour lines are used will be described.
  • the exposure condition calculation unit 2 when the feature amount extraction unit 11 and the feature amount correction unit 13 are combined into a shape feature extraction unit 18, the two shape feature extraction units 18 are used to Using the corrected feature amount and the exposure condition calculation information 6, the calculation unit 16 obtains the exposure condition and outputs the exposure condition information 7.
  • the number of shape feature extraction units 18 increases with the number of contour lines. When the number of contour lines is three, three shape feature extraction units 18 are used, and three corrected feature amounts and exposure conditions are used.
  • the calculation unit 15 obtains the exposure condition using the calculation information 6 and outputs the exposure condition information 7.
  • FIG. 14A shows a GUI example of the semiconductor measuring device.
  • When creating information for calculating exposure conditions for example, when creating a model, there is an area for starting execution of model creation as shown in FIG. 14, and exposure as shown in FIG. 9 is used as data to be used.
  • a second SEM image obtained by SEM imaging the circuit pattern of wafer B created under uniform exposure conditions, and the A area for specifying the first SEM image data set obtained by SEM imaging of the circuit pattern of wafer A created under different conditions.
  • There is a B area for designating a data set and it is conceivable that model creation can be executed by designating two.
  • the exposure condition calculation information for calculating the exposure condition as shown in FIG. 14B and the feature amount reference value information for correcting the feature amount may be output. Conceivable.
  • the exposure conditions there is an area for starting execution of the calculation process, the C area for designating an image data set for which the exposure conditions are calculated, and the exposure conditions.
  • There are information for calculation for example, a D region for specifying a model formula or a library, and an E region for specifying feature amount reference value information used for correction of the feature amount. By specifying these, calculation processing can be executed. It is possible to do so.
  • FIG. 16 shows an embodiment of a semiconductor measuring device. 1 is mostly the same as FIG. 1 except that the feature value reference value from the feature value reference value creation unit 15 is output as the feature value reference value information 8. Moreover, the Example of FIG. 17 is shown.
  • the feature amount reference value information 8 is input to the exposure condition calculation unit 2 and used by the feature amount correction unit 13, which is different from FIG. 2. In these cases, as shown in FIG. 18, the correction unit 13 determines whether the feature amount of the feature amount extraction processing 12 selected by the selector 134 from the feature amount extraction processing 11 to the subtraction portion 131 or the feature amount reference value of the feature amount reference value information 8 is selected. Correct either one of the two by subtracting the value. Switching by the selector 135 is the same as in FIG.
  • FIG. 19 shows a feature quantity reference value creation unit. It is conceivable that the averaging processing unit 151 sums a plurality of pieces of image data for the feature value values obtained for each image data of the second feature value extraction unit 12 to obtain the average value. Further, it may be a value created from the feature amount of the second feature amount extraction unit of one or a plurality of pieces of image data corresponding to a position on a specific wafer. The created value is output as feature amount reference value information 8.
  • the exposure condition calculation information is obtained mainly based on the correction of the feature amount.
  • the exposure condition calculation information is obtained mainly by correcting the exposure condition.
  • the first feature amount of a plurality of patterns formed by setting a plurality of different first exposure conditions and the exposure information of the plurality of patterns are created, and the related information Based on the information and the second feature amount of the plurality of patterns formed by making the exposure condition uniform, the second exposure condition is calculated, and using the calculated second exposure condition.
  • FIG. 23 shows an example of the processing flow of the semiconductor measuring apparatus.
  • the feature amount is obtained from the SEM image data set 4 obtained by SEM photographing the circuit pattern of the FEM wafer created under a plurality of exposure conditions while changing the first exposure condition Focus and Dose. Then, based on the obtained feature amount and the corresponding exposure condition (Focus and Dose), calculation information (related information between the feature amount and the exposure condition) for creating the exposure condition is created in the calculation information generation process S33.
  • the feature amount is obtained from the SEM image data set 5 obtained by SEM photographing the circuit pattern of the wafer created under the plurality of exposure conditions uniformly without changing the exposure condition, and the calculation information generation processing S33.
  • the exposure condition is obtained based on the feature amount in the calculation process S35.
  • the exposure condition of the first SEM image data set 4 is corrected in the exposure condition correction process S36 using the obtained exposure condition.
  • the exposure condition correction process S36 the difference between the exposure condition corresponding to the SEM image data set 5 and the value of the exposure condition calculated in the calculation process S35 based on the feature quantity in the second feature quantity calculation process (exposure condition deviation). ) And adding the deviation of the exposure condition to the exposure condition (Focus and Dose) corresponding to the first feature amount.
  • calculation information for obtaining the exposure condition is created again in the calculation information generation process S37. Therefore, it is possible to create calculation information for obtaining the exposure condition in a state where there is no deviation of the exposure condition, and it is possible to obtain an accurate exposure condition.
  • the calculation process is further performed using the feature quantity and the calculation information obtained in the second feature quantity calculation process S34. It is conceivable that the exposure condition is obtained in S35, and the above S35 to S39 are repeated a plurality of times until n becomes m. It is considered that it becomes possible to obtain a more accurate exposure condition by repeating.
  • the calculation information generation processing As shown in FIG. 25, there is a feature amount obtained in advance from the SEM image data set 5 in the second feature amount calculation processing S52 and obtained in the effective feature amount determination processing S53. It is determined whether or not the value is equal to or less than a specific value, and the wafer position where the characteristic value is equal to or less than the specific value is stored. In the first characteristic value calculation process S54, the stored wafer position or the wafer is recorded. Only for the exposure conditions corresponding to the positions, the feature amount is obtained from the SEM image data set 4 of the circuit pattern of the first FEM wafer. Then, calculation information for obtaining the exposure condition is obtained in the calculation information generation process S55 using the obtained feature amount.
  • a location where the deviation from the exposure condition is large is obtained from the SEM image data set 5 in advance, and by removing that portion, only the feature amount of the SEM image data set 4 effective for creating calculation information for obtaining the exposure condition is used. It is possible to improve the accuracy of the calculated information.
  • This process corresponds to S33 in FIG.
  • the subsequent processing is continued from, for example, S34 in FIG. Since the deviation of the exposure condition is corrected after the exposure condition correction process S36, the feature information corresponding to the exposure condition corresponding to the wafer position determined to be invalid or the wafer position in the calculation information generation process is also included. It is conceivable that the calculation information of the exposure condition is obtained by using it.
  • the feature quantity is obtained from the SEM image in the feature quantity calculation process S62, and the exposure condition calculation information is used.
  • the exposure condition is obtained in the calculation process S63.
  • the feature amount calculation process S62 is the same process as S32 and S34 in FIG.
  • the calculation process S63 is also the same process as S35 in FIG.
  • FIG. 27 is a diagram for explaining an example of a semiconductor measurement apparatus that creates exposure condition calculation information for obtaining the relationship between the SEM image and the exposure condition.
  • the exposure condition calculation information creation unit 1 uses the first SEM image data set 4 and the second SEM image data set 5 as inputs.
  • the first SEM image data set 4 is an image data set obtained by SEM imaging a circuit pattern of an FEM wafer created by a plurality of exposure shots while changing the exposure conditions Focus and Dose as in the wafer A shown in FIG. .
  • the second SEM image data set 5 is an image data set obtained by performing SEM imaging of a circuit pattern of a wafer created by a plurality of exposure shots uniformly without changing the exposure conditions as in the wafer B of FIG.
  • the exposure condition information 3 is exposure condition information corresponding to each image data of the first SEM image data set 4.
  • the feature amounts of the respective circuit pattern images are calculated from the first SEM image data set 4 and the second SEM image data set 5 via the first and second feature amount calculation units 11 and 12, respectively.
  • the calculation information generation unit 14 obtains the relationship between the feature amount and the exposure condition by using the feature amount obtained by the first feature amount calculation unit 11 and the exposure condition information 3 corresponding to the image.
  • the relationship between the obtained feature amount and the exposure condition is output as exposure condition calculation information 6 to the calculation unit 16.
  • the calculation unit 16 obtains an exposure condition using the feature amount obtained by the second feature amount extraction unit 12 and the exposure condition calculation information obtained by the calculation information generation unit 14, and further corresponds to the second SEM image data set.
  • the difference from the exposure condition is determined as the exposure condition deviation.
  • the exposure condition correction unit 10 corrects the exposure condition by adding the exposure condition to the value of the exposure condition in the exposure condition information 3 using the obtained deviation of the exposure condition. Then, the relationship between the feature quantity and the exposure condition is obtained again using the exposure condition corrected by the exposure condition correction section 10 and the feature quantity obtained by the first feature quantity calculation section 11. The relationship between the obtained feature amount and the exposure condition is output as exposure condition calculation information 6.
  • the exposure unit calculation information 6 is used to obtain the deviation of the exposure condition by the calculation unit 16 and the above process is repeated a plurality of times.
  • the feature quantity extraction unit 11 extracts the feature quantity from the SEM image data set, and the calculation unit 16 uses the exposure condition calculation information 6 created in advance to expose the exposure condition. And the exposure condition information 7 is output.
  • FIG. 29 illustrates an example of a semiconductor measurement apparatus that uses the second SEM image data set 5 to create exposure condition calculation information for determining whether or not the feature amount obtained from the first SEM image data set 4 is valid data.
  • FIG. 29 Using the second SEM image data set 5 in advance, the feature amount is obtained in the second feature amount calculation processing S52, and it is determined whether or not the obtained feature amount is equal to or less than a specific value. The position of the wafer where the characteristic amount is equal to or less than a specific value is stored.
  • the calculation information generation unit 14 when the feature amount is obtained from the SEM image data set 4 of the circuit pattern of the first FEM wafer and the relationship between the feature amount and the exposure condition is obtained by the calculation information generation unit 14, the stored wafer position or the wafer The relationship is obtained using only the feature amount corresponding to the exposure condition corresponding to the position of. Then, the relationship between the feature quantity and the exposure condition is obtained as the exposure condition calculation information 6, the exposure condition is calculated by the calculation unit 16 using the second SEM image data set 5 as in FIG. 28, and the obtained exposure condition is further calculated. The exposure condition is corrected by obtaining the deviation.
  • the effective feature quantity judgment section judges.
  • the relationship between the feature amount and the exposure condition is obtained using not only the feature amount that has been determined but also the feature amount that has been determined to be invalid, and is output as exposure condition calculation information 6.
  • An exposure condition evaluation apparatus is proposed that estimates a deviation of exposure conditions using the feature amount and corrects the first exposure condition.
  • a linear regression equation for obtaining a focus value when using the feature amount of the wafer B formed by making the exposure conditions uniform can be similarly expressed by the following equation B.
  • the focus value becomes the same set value in all regions.
  • the weight X (1 to m) of the feature amount and the exposure condition deviation o (11 to 77) of the wafer area are the same values as the wafer A.
  • F4 + o11 X1B1 (11) + X2B2 (11) + .. + XmBm (11) + ⁇ B (11)
  • F4 + o12 X1B1 (12) + X2B2 (12) + ..
  • FIG. 32 shows an example of the processing flow of the semiconductor measuring device.
  • the feature amount is obtained from the SEM image data set 4 obtained by SEM photographing the circuit pattern of the FEM wafer created under the plurality of exposure conditions while changing the first exposure condition Focus and Dose.
  • the second feature amount calculation process S74 the feature amount is obtained from the SEM image data set 5 obtained by SEM photographing the circuit pattern of the wafer created under a plurality of exposure conditions uniformly without changing the exposure condition.
  • the exposure condition of the exposure condition information 3 is output as it is because there is no exposure deviation value.
  • the feature quantity calculated in the first feature quantity calculation process S72 Using the feature amount calculated in the second feature amount calculation process S74, a correspondence relationship with the exposure condition corrected in the exposure condition correction process S75 is obtained, and calculation information for obtaining the exposure condition is generated. It can be obtained by linear regression using the formulas A and B shown above. Information on the feature amount weights X (1 to m) used in the expressions A and B is generated as calculation information.
  • the exposure condition is estimated in each region using the calculation information generated in the calculation information generation process S76 and the feature amount obtained from the SEM image data sets 4, 5, and corrected in the exposure condition correction process S75.
  • a difference (error) from the value of the exposure condition is obtained, and the errors obtained in the same area corresponding to wafer A and wafer B are averaged to obtain an exposure condition deviation in that area.
  • the respective errors obtained in the region No11 of the wafer A and the region No11 of the wafer B in FIG. 31 are 1.2 nm and ⁇ 2.4 nm
  • the average value of the exposure deviation of the region No11 is ⁇ 0.6 nm. Become.
  • the exposure condition deviation obtained in the exposure deviation calculation process S77 is added to the set value of the exposure condition for each area in the exposure condition correction S75, and calculation information for obtaining the exposure condition is generated in the calculation information generation process S76. This process is repeated m times, and the exposure condition deviation with the smallest error is obtained in the calculation information determination process S79. Then, calculation information of the exposure condition corresponding to the obtained exposure condition deviation is output.
  • FIG. 33 is a diagram for explaining an example of a semiconductor measurement apparatus that creates exposure condition calculation information for obtaining a relationship between an SEM image and an exposure condition.
  • the exposure condition calculation information creation unit 1 uses the first SEM image data set 4 and the second SEM image data set 5 as inputs.
  • the first SEM image data set 4 is an image data set obtained by SEM imaging a circuit pattern of an FEM wafer created by a plurality of exposure shots while changing the exposure conditions Focus and Dose as in the wafer A shown in FIG. .
  • the second SEM image data set 5 is an image data set obtained by performing SEM imaging of a circuit pattern of a wafer created by a plurality of exposure shots uniformly without changing the exposure conditions as in the wafer B of FIG.
  • the exposure condition information 3 is exposure condition information corresponding to each image data of the first SEM image data set 4.
  • the feature amounts of the respective circuit pattern images are calculated from the first SEM image data set 4 and the second SEM image data set 5 via the first and second feature amount calculation units 11 and 12, respectively.
  • the calculation information generation unit 14 the feature amount obtained by the first feature amount calculation unit 11 and the second feature amount calculation unit 12 and the exposure condition information 3 corresponding to the image of the first SEM image data set are obtained.
  • the relationship with the exposure condition in which the exposure condition deviation is corrected by the exposure condition deviation estimation unit 9 is obtained.
  • the exposure condition deviation estimation unit 9 the exposure condition deviation is based on the exposure condition calculation information obtained by the calculation information generation unit 14, the feature amounts extracted by the first and second feature amount extraction units 11 and 12, and the exposure condition information 3. Is estimated.
  • a difference (error) between the value obtained by estimating the exposure condition and the value obtained by adding the exposure condition deviation to the exposure condition of the exposure condition information 3 is obtained in each region, and the wafer A and the wafer B, the first SEM image data set 4 and The errors obtained in the same region in the second SEM image data set 5 are averaged and obtained as the exposure condition deviation in that region. Then, a value obtained by adding the exposure condition deviation to the set value of the exposure condition for each region is passed to the calculation information generation unit 14. Then, the calculation information generation unit 14 obtains exposure condition calculation information, and similarly estimates the exposure condition deviation using the obtained exposure condition calculation information. This process is repeated m times to obtain the exposure condition deviation with the smallest error. Then, the calculation information generation unit 14 outputs the calculation information of the exposure condition generated with the exposure condition deviation with the smallest error as the exposure condition calculation information 6.
  • the example in which the exposure condition calculation information is obtained from the two wafers using the first and second SEM image data sets has been described.
  • a plurality of different exposure conditions An example of obtaining exposure condition calculation information by correcting exposure conditions by obtaining a deviation of exposure conditions using one wafer formed by setting will be described.
  • an exposure condition evaluation apparatus is proposed that estimates exposure condition deviations using feature amounts of a plurality of patterns formed by setting a plurality of different exposure conditions and corrects the exposure conditions.
  • a plurality of patterns in the vicinity are used.
  • a plurality of patterns corresponding to a plurality of different exposure conditions are used.
  • the exposure condition calculation information is obtained at each of a plurality of points, and the difference between the estimated exposure value and the set value (estimation error) is obtained as shown in FIG.
  • the error swings to plus or minus around zero, and the error approaches zero when averaged.
  • the error shifts to plus or minus around the exposure shift value. Get closer.
  • the exposure condition calculation information is obtained from each of a plurality of neighboring patterns, the exposure condition is estimated for each exposure area, and the estimation error is obtained and averaged to calculate the exposure deviation value for each exposure area. can do. If the value of the exposure deviation is known, the exposure condition calculation information without the influence of the exposure deviation can be obtained by correcting the value and obtaining the exposure condition calculation information again.
  • FIG. 36 is a diagram for explaining an example of a semiconductor measurement apparatus that creates exposure condition calculation information for obtaining the relationship between the SEM image and the exposure condition.
  • the exposure condition calculation information creation unit 1 uses the SEM image data set 4 as an input.
  • the SEM image data set 4 is an image data set obtained by SEM imaging a circuit pattern of an FEM wafer created by a plurality of exposure shots while changing the Focus and Dose exposure conditions as in the wafer A shown in FIG.
  • the exposure condition information 3 is information on exposure conditions corresponding to each image data in the SEM image data set 4.
  • the feature amount of each circuit pattern image is calculated from the SEM image data set 4 via the feature amount calculation unit 11.
  • the calculation information generation unit 14 obtains the relationship between the feature amount and the exposure condition by using the feature amount obtained by the feature amount calculation unit 11 and the exposure condition information 3 corresponding to the image. Then, the exposure condition is estimated for each exposure region based on the relationship between the feature amount obtained by the exposure deviation calculation unit 20 and the exposure condition, and the feature amount extracted by the feature amount calculation unit 11, and the exposure condition of the exposure condition information Find the difference (error). Then, after repeating the calculation of the errors for a plurality of neighboring patterns, the errors are averaged for each exposure region to obtain an exposure deviation value. Then, the exposure condition is corrected by adding the exposure condition and the exposure deviation value of the exposure condition information.
  • the calculation information generation unit 21 obtains the relationship between the feature amount and the exposure condition based on the corrected exposure condition and the feature amount extracted by the feature amount calculation unit 11, and outputs the exposure condition calculation information 6. It can be considered that the calculation information generation unit 21 obtains the relationship between the feature amount and the exposure condition by linear regression.
  • FIG. 37 shows an example of the processing flow of the semiconductor measuring device.
  • the feature amount calculation process S82 the feature amount is obtained from the SEM image data set 4 obtained by SEM imaging the circuit pattern of the FEM wafer created under a plurality of exposure conditions while changing the first exposure condition Focus and Dose.
  • the calculation information generation process S83 calculation information (related information between the feature quantity and the exposure condition) for obtaining the exposure condition is created based on the obtained feature quantity and the corresponding exposure condition (Focus and Dose).
  • the exposure condition is determined for each exposure region from the feature quantity of the SEM image data set 4 taken by SEM using the calculation information (related information of the feature quantity and the exposure condition) created in the calculation information generation process S83. And the difference (estimation error) between the estimated exposure condition and the exposure condition (Focus and Dose) is calculated.
  • the exposure deviation calculation process S86 m estimated errors obtained for each exposure area are averaged and calculated as an exposure deviation value.
  • correction is performed by adding the obtained exposure deviation value to the exposure conditions (Focus and Dose) of the corresponding exposure region.
  • exposure condition calculation information 6 (related information on the feature amount and the exposure condition) for obtaining the exposure condition from the corrected exposure condition (Focus and Dose) and the feature amount obtained from the SEM image data set 4 is created. To do.

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Abstract

　本発明は、ＦＥＭウエハの形成状態に依らず、ＦＥＭウエハから得られる情報に基づいて、適正にウエハの露光条件を評価、或いは適正な露光条件を算出することを露光条件評価装置の提供を目的とする。本発明では、上記目的を達成するために、縮小投影露光装置によって試料上に露光されたパターン情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する演露光条件評価装置であって、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量を、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量を用いて補正する露光条件評価装置を提案する。

Description

露光条件評価装置
　本発明は、縮小投影露光装置等の露光条件評価装置に係り、特に条件出しウェハから得られる情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する露光条件評価装置に関する。
　昨今、半導体プロセスにおいては、形成されたパターンが設計通りであるかを評価する手段として測長ＳＥＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ－Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：ＣＤ－ＳＥＭ）を用いて、ラインパターンの幅やホールの径の寸法等を計測して、寸法でパターン形状を管理しており、近年では半導体の微細化に伴い、厳密な寸法管理が必要になってきている。
　半導体の回路パターンをウエハ上に転写する投影露光法は、焼き付けたい回路パターンの書いてある遮蔽材のフォトマスクに露光の光を当てレンズ系を通してウエハ上のレジストにフォトマスクの像を投影して回路パターンを作成する。１回の露光ショットで１チップ若しくは複数のチップを焼きつけ、複数の露光ショットでウエハ上に回路パターンが作成される。
　露光装置で露光する際、露光条件であるフォーカス及び露光量を適切に決めて露光する。しかし、フォーカス及び露光量を適切な値に一律に決めて露光しても、レジスト塗布のムラによるレジストの表面に凹凸や、フォトマスクに起因する非平坦性、レンズの収差等によって、フォーカス及び露光量に値が適切な値からずれて、正常な回路パターンが作成されない、また、パターンの寸法のばらつきが大きくなるという問題がある。
　これらレジスト塗布、フォトマスク、レンズ収差で起こる露光条件のずれは再現性がある。そのため、予め露光条件を変えて複数の露光条件で作成したＦＥＭ（Ｆｏｃｕｓ　Ｅｘｐｏｓｕｒｅ　Ｍａｔｒｉｘ）ウエハ上の回路パターンの形状を半導体計測装置で計測して、露光条件と回路パターン形状の関係性を評価することにより、半導体計測装置で計測した回路パターン形状から露光条件を推定する方法（特許文献１参照）が知られている。この手法により推定した露光パラメータを露光機にフィードバックすることで、露光条件のずれを補正した露光が可能となる。
特許第４０６５８１７号（対応米国特許ＵＳＰ６，９２９，８９２）
　上述のようにＦＥＭウエハは、縮小投影露光装置の露光条件の条件出しに用いられるウエハであり、更に、露光条件とパターンの形状情報との関係をモデル化しておくことによって、ＣＤ－ＳＥＭ等を用いた測定によって得られた測定結果に基づいて、測定対象となったウエハがどのような露光条件で露光されたかを把握するために用いることができる。このように、ＦＥＭウエハは露光条件を評価するための基準となるものであり、このＦＥＭウエハが適正に形成されていないと、上述のような適正な露光条件評価を行うことができない。例えば、ＦＥＭウエハ自体にレジストの塗りむら等があると、その分、露光条件が変化してしまい、露光条件の変化を反映した適正なＦＥＭウエハを作成することが困難となる。特許文献１には、評価の基準となるＦＥＭウエハが適正に形成されない状態を想定していない。
　以下に、ＦＥＭウエハの形成状態に依らず、ＦＥＭウエハから得られる情報に基づいて、適正にウエハの露光条件を評価、或いは適正な露光条件を算出することを目的とする露光条件評価装置について説明する。
　上記目的を達成するための一態様として、以下に、縮小投影露光装置によって試料上に露光されたパターン情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する演算装置を備えた露光条件評価装置であって、前記演算装置は、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量を、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量を用いて補正する露光条件評価装置を提案する。
　上記目的を達成するための他の態様として、以下に、縮小投影露光装置によって試料上に露光されたパターン情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する演算装置を備えた露光条件評価装置であって、前記演算装置は、複数の異なる第１の露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量と、当該複数のパターンの露光条件との関連情報を作成し、当該関連情報と、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量に基づいて、第２の露光条件を算出し、当該算出された第２の露光条件を用いて、前記第１の露光条件を補正する露光条件評価装置を提案する。
　上記構成によれば、ＦＥＭウエハの形成状態に依らず、ＦＥＭウエハから得られる情報に基づいて、適正にウエハの露光条件を評価、或いは適正な露光条件の算出を行うことが可能となる。
半導体計測装置の実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 特徴量抽出部の実施例を示す図。 輪郭線抽出部の実施例を示す図。 形状特徴算出の実施例を示す図。 特徴量補正部の実施例を示す図。 算出情報生成部の実施例を示す図。 算出部の実施例を示す図。 露光条件算出情報作成部で用いるウエハの実施例を示す図。 露光条件算出情報作成部の処理フローの実施例を示す図。 露光条件算出部の処理フローの実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 半導体計測装置のＧＵＩ画面の実施例を示す図。 半導体計測装置のＧＵＩ画面の実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 特徴量補正部の実施例を示す図。 特徴量基準値作成部の実施例を示す図。 レジスト断面と焦点位置について説明する図。 半導体計測システムの一例を説明する図。 走査電子顕微鏡の概略説明図。 半導体計測装置の処理フローの実施例を示す図。 半導体計測装置の処理フローの実施例を示す図。 算出情報生成処理の処理フローの実施例を示す図。 算出処理フローの実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 半導体計測装置の実施例を示す図。 半導体評価システムを備えた縮小投影露光システムの一例を示す図。 ウエハの各露光領域を示す図 半導体計測装置の処理フローの実施例を示す図 半導体計測装置の実施例を示す図 入力に用いるSEM画像セットの一例を示す図 複数点で求めた推定誤差を示す図 半導体計測装置の実施例を示す図 半導体計測装置の処理フローの実施例を示す図
　ＦＥＭウエハは、縮小投影露光装置によって露光条件（フォーカス、ドーズ）を変化させながら露光され、適正なパターン寸法、或いはパターン形状となる露光条件を見出すために用いられる、条件出しウエハである。また、露光条件とパターン評価情報を関連付けて記憶しておくことによって、露光条件変動を補正する場合にも用いられる。具体的には、ＳＥＭ等によってパターンを評価し、その評価値と、ＦＥＭウエハ上でベスト条件とされているパターンの評価値を比較し、その乖離を抑制するような露光量の補正を行うために用いられる。
　このようにＦＥＭウエハは、予め露光条件と回路パターン形状の関係性を評価するために作成される。パターン形状は例えばＳＥＭ画像からそのパターンの特徴（例えば、パターン寸法やパターンの２次元形状等）の抽出によって評価され、その特徴量と露光条件の関連情報が、露光条件評価情報として登録される。しかし、実はＦＥＭウエハにもレジストの表面に凹凸や、フォトマスクに起因する非平坦性、レンズの収差等によって、想定する露光条件と異なる値で生成される可能性がある。そして、そのＦＥＭウエハに起こる露光条件のずれは、露光条件と回路パターン形状の関係性を求める際に、精度低下の要因となる。ＦＥＭウエハに露光条件のずれがあれば、正常な露光条件と回路パターン形状の関係性を求めることができない。正常でない関係性を用いても、推定する露光パラメータも正常にならない場合がある。
　以下に説明する実施例では、一例としてレジストの表面に凹凸等の影響を受けない露光パラメータと回路パターン形状の関係性を評価するパターン測定装置及び露光パラメータと回路パターン形状の関係性を用いて露光条件を求めるパターン測定装置について説明する。
　本実施例では、電子線を用いて撮影した画像から半導体パターンの露光条件を求める半導体計測装置において、縮小投影露光装置の露光条件を変化させて作成したウエハの回路パターンを撮影した第一のＳＥＭ画像データセットと、露光条件を一律にして作成したウエハの回路パターンを撮影した第二のＳＥＭ画像データセットを用いて、第一のＳＥＭ画像データセットからパターン寸法や形状情報を求める第一の特徴量抽出部と第二のＳＥＭ画像データセットからパターン寸法や形状情報を求める第二の特徴量抽出部と前記第一の特徴量抽出部の出力と前記第二の特徴量抽出部の出力を演算する特徴量補正部と、前記第一のＳＥＭ画像データセットの各ＳＥＭ画像に対応する露光条件と前記特徴量補正部の出力との関係性を用いて露光条件を求めるための情報を生成する露光条件算出情報生成部を備える半導体計測装置について説明する。
　また、上記目的を達成するための一態様として、電子線を用いて撮影した画像から半導体パターンの露光条件を求める半導体計測装置において、ウエハの回路パターンを撮影したＳＥＭ画像データセットを用いて、ＳＥＭ画像データセットからパターン寸法や形状情報を求める特徴量抽出部と前記特徴量抽出部の出力と予め求めている特徴量基準値で演算を行う特徴量補正部と、露光条件と前記特徴量補正部の出力との関係性を用いた情報を用いて露光条件を求める露光条件算出部を備える半導体計測装置を提案する。
　上記構成によれば、安定した装置条件の評価を行うことが可能になる。
　以下に説明する実施例にて例示する半導体計測装置は、ＳＥＭ撮影による回路パターンの画像データから露光装置の露光条件をモニタするためのパターン画像の半導体計測手法、および装置に関するものである。また、その具体的な一例として、露光条件を変えて作成したウエハと一律の露光条件で作成したウエハの２枚のウエハに作成された回路パターンの画像データからパターン形状の特徴量を用いてプロセス変動を検出するためのモデルを求める例を示す。
　また、画像データからパターン形状の特徴量を用いてプロセス変動を検出する例を示す。
　以下に、画像データからパターンの輪郭線の2次元形状を用いてプロセス変動を検出する機能を備えた装置、測定検査システムについて、図面を用いて説明する。より具体的には、測定装置の一種である測長用走査電子顕微鏡（Ｃｒｉｔｉｃａｌ　Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ－Ｓｃａｎｎｉｎｇ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ　Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：ＣＤ－ＳＥＭ）を含む装置、システムについて説明する。
　なお、以下の説明では、画像を形成する装置として荷電粒子線装置を例示すると共に、その一態様として、ＳＥＭを用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を形成する集束イオンビーム（Ｆｏｃｕｓｅｄ　Ｉｏｎ　Ｂｅａｍ：ＦＩＢ）装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。
　図２１は、複数の測定、或いは検査装置がネットワークに接続された測定、検査システムの概略説明図である。当該システムには、主に半導体ウエハやフォトマスク等のパターン寸法を測定するＣＤ－ＳＥＭ２４０１、試料に電子ビームを照射することによって、画像を取得し当該画像と予め登録されている参照画像との比較に基づいて欠陥を抽出する欠陥検査装置２４０２３がネットワークに接続された構成となっている。また、ネットワークには、半導体デバイスの設計データ上で、測定位置や測定条件等を設定する条件設定装置２４０３、半導体デバイスの設計データと、半導体製造装置の製造条件等に基づいて、パターンの出来栄えをシミュレーションするシミュレーター２４０４、及び半導体デバイスのレイアウトデータや製造条件が登録された設計データが記憶される記憶媒体２４０５が接続されている。
　設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、記憶媒体２４０５は測定装置、検査装置の制御装置、或いは条件設定装置２４０３、シミュレーター２４０４内蔵するようにしても良い。　なお、ＣＤ－ＳＥＭ２４０１、及び欠陥検査装置２４０２、には、それぞれの制御装置が備えられ、各装置に必要な制御が行われるが、これらの制御装置に、上記シミュレーターの機能や測定条件等の設定機能を搭載するようにしても良い。
　ＳＥＭでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。
　電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子（Ｓｅｃｏｎｄａｒｙ　 Ｅｌｅｃｔｒｏｎ:ＳＥ）或いは後方散乱電子（Ｂａｃｋｓｃａｔｔｅｒｅｄ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎ:ＢＳＥ)は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。このフレームメモリに記憶されている画像信号は、制御装置内に搭載された演算装置によって積算される。また、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。
　以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線ネットワークを介して条件設定装置２４０３に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、条件設定装置２４０３を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、条件設定装置２４０３にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、ＳＥＭの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。
　また、上記条件設定装置２４０３或いは制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定、或いは演算が行われる。
　また、条件設定装置２４０３は、ＳＥＭの動作を制御するプログラム（レシピ）を、半導体の設計データに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部として機能する。具体的には、設計データ、パターンの輪郭線データ、或いはシミュレーションが施された設計データ上で所望の測定点、オートフォーカス、オートスティグマ、アドレッシング点等のＳＥＭにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、ＳＥＭの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。また、後述するテンプレートの作成のために、設計データからテンプレートとなる領域の情報を抽出し、当該抽出情報に基づいてテンプレートを作成するプロセッサ、或いは汎用のプロセッサをテンプレートを作成させるプログラムが内蔵、或いは記憶されている。
　図２２は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子源２５０１から引出電極２５０２によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビーム２５０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ２５０４によって、絞られた後に、走査偏向器２５０５により、試料２５０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム２５０３は試料台２５０８に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ２５０６のレンズ作用によって集束されて試料２５０９上に照射される。
　電子ビーム２５０３が試料２５０９に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子２５１０が放出される。放出された電子２５１０は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極２５１２に衝突し、二次電子２５１１を生じさせる。変換電極２５１２から放出された二次電子２５１１は、検出器２５１３によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器２５１３の出力Ｉが変化する。この出力Ｉに応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器２５０５への偏向信号と、検出器２５１３の出力Ｉとの同期をとることで、走査領域の画像を形成する。また、図２２に例示する走査電子顕微鏡には、電子ビームの走査領域を移動する偏向器（図示せず）が備えられている。
　なお、図２２の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。制御装置２５１４は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて、試料上に形成されたパターンのパターン幅を測定する機能を備えている。
　次に、半導体計測を行うための露光条件算出情報作成部１及び露光条件算出部２の一態様を説明する。露光条件算出情報作成部1及び露光条件算出部２は、制御装置２５１４内に内蔵、或いは画像処理を内蔵された演算装置にて実行することも可能であるし、ネットワークを経由して、外部の演算装置（例えば条件設定装置２４０３）にて画像評価を実行することも可能である。
　図３０は、ＳＥＭ３０００、縮小投影露光装置３００１、及び露光条件評価装置（条件設定装置）３００２を含む露光システムの一例を示す図である。図３０に例示する露光条件評価装置３００２には、後述する演算処理を実行する演算処理部３００４と、当該演算処理に必要な演算式や、演算の結果求められる特徴量や露光条件を記憶するメモリ３００５が内蔵されている。また、演算結果の出力の表示や、必要な情報の入力を行う入出力装置３００３が設けられている。
　演算処理装置３０１には、ＳＥＭ画像に基づいてパターンの寸法（一次元情報）やパターンの形状、面積等の二次元情報を抽出する特徴量抽出部３００６が含まれている。特徴量抽出部３００６では、ＳＥＭ３０００によって得られた信号波形から、ピーク間の寸法情報を抽出する。また、二次元計測を行う場合には、ＳＥＭ画像に含まれるエッジから輪郭線を抽出し、当該輪郭線の面積や形状情報（歪み情報等）を算出する。特徴量補正部３００７では、特徴量抽出部３００６にて得られた特徴量を、所定の条件に基づいて補正する。詳細は後述するが、特徴量補正部３００７では、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量（ＦＥＭウエハの特徴量）を、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量（Ｎｏｍｉｎａｌウエハの特徴量）を用いて補正する。
　算出結果分類部３００８では、上記特徴量や補正された特徴量を、予め設定された分類条件に従って分類する。分類はショット単位、露光条件単位で行われ、所定の形式で記憶される。モデル作成部３００９では、縮小投影露光装置３００１の露光条件と、その露光条件で作成されたパターンの特徴量を関連付けたモデルを作成する。モデルは、パターンの特徴量の変動と露光条件の変動を把握するためのものであり、例えば特徴量の変動を補正するための露光条件の調整量を把握するために用いられる。露光条件算出部３０１０では、モデル作成部３００９にて生成されたモデルを用いて、露光条件の補正パラメータを算出する。
　図１はＳＥＭ画像と露光条件の関係を求めるための露光条件算出情報を作成する半導体計測装置の一例を説明する図である。
　露光条件算出情報作成部１（露光条件評価装置）では、第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット５を入力として用いる。第一のＳＥＭ画像データセット４は、図９に示すウエハＡのように露光条件であるＦｏｃｕｓとＤｏｓｅを変えながら複数の露光ショットで作成したＦＥＭウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像データセットである。第二のＳＥＭ画像データセット５は、図９のウエハＢのように露光条件を変えずに一律で複数の露光ショットで作成したウエハ（Ｎｏｍｉｎａｌウエハ）の回路パターンをＳＥＭ撮影した画像データセットである。
　露光条件情報３は第一のＳＥＭ画像データセット４の各画像データに対応する露光条件の情報である。第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット５から、それぞれ第一、第二の特徴量算出部１１、１２を経て、それぞれの回路パターン画像の特徴量を算出する。特徴量補正部１３では第一の特徴量算出部１１で算出した特徴量を第二の特徴量算出部１２で算出した特徴量で補正する。算出情報生成部１４では、補正後の特徴量と、その画像に対応する露光条件情報３を用いて、特徴量と露光条件の関係性を求める。求めた特徴量と露光条件の関係性は露光条件算出情報６として出力する。ここでは第一と第二の特徴量算出部を用いているが、特徴量算出部をひとつにして２回に分けて行うことも考えられる。また、特徴量算出部で得た特徴量を記憶する記憶部を露光条件算出情報作成部１の設けることも考えられる。
　図２はＳＥＭ画像から露光条件を求める半導体計測装置の一例を説明する図である。露光条件算出部２では、露光条件を求めたいＳＥＭ画像データセット５を入力する。また、露光条件算出情報作成部１で求めた露光条件算出情報６を入力とする。露光条件算出情報６は予め内部に格納しておいてもよい。特徴量算出部１１ではＳＥＭ画像データセット5から回路パターン画像の特徴量を算出する。特徴量補正部１３では特徴量算出部１１で算出した特徴量を予め求めた特徴量基準値を用いて補正する。特徴量基準値は別途説明する。算出部１６では補正された特徴量と露光条件の関係性を示す露光条件算出情報６を用いて露光条件情報７を算出する。露光条件情報７は具体的にはＦｏｃｕｓ、Ｄｏｓｅの値である。図３に特徴量抽出部の実施例を示す。輪郭線抽出部１１１でＳＥＭ画像データから輪郭線データを抽出する。そして、形状特徴算出部１１２で求めた輪郭線データについて形状特徴を算出する。
　図４に輪郭線抽出部の一例を示す。SEM画像データセット４，５の各ＳＥＭ画像に対してエッジ検出部１１１１でラプラシアンフィルタ等のエッジを抽出する処理でエッジ画像を求め、２値化部１１１２で任意の閾値で２値化し、細線化部１１１３で細線化することで輪郭線データが得られる。また、ホワイトバンドを平滑化して２値化し、細線化して輪郭線データを得ても良いし、それ以外の方法でもパターン形状が判る輪郭線データが得られる方法であればよい。
　図５に形状特徴算出部の一例を示す。位置合わせ部１１２２では、輪郭線抽出部１１１の輪郭線データと基準データ作成部１１２１で作成した基準データとで位置合わせを行う。そして、距離値計算部１１２３では位置合わせされた輪郭線データと基準パターンとで画素毎に対応する画素間の距離を求める。統計量計算部１１２４では画素毎に求めた距離値を用いて、それらの統計量を計算し、特徴量として出力する。
　基準データ作成部１１２１で作成する基準データは、設計データでも良いし、シミュレーションデータでも良いし、１枚若しくは複数のＳＥＭ像を平均化して作成した画像データや輪郭線データでも良い。また、輪郭線生成部１１で生成した複数の輪郭線データの中の１つを基準パターンとしても良いし、複数の輪郭線を用い、対応する複数の輪郭画素の位置を平均化して作成した輪郭線を基準パターンとしてもよい。また、ここで作成しないで、外部で作成し、外部から入力することも考えられる。
　輪郭線データと基準パターンの位置合わせを行う位置合わせ部１１２２は輪郭線データと基準パターンを画像化し、それぞれを膨張処理し、正規化相関を用いたマッチング処理を行い位置合わせする。また、画像化した後に画像の重心を求めて重心位置が合うように位置合わせを行うことも考えられる。これに限らず、公知のマッチング技術で輪郭線データと基準パターンの位置合わせを行うことができる。
　また、距離値計算部１１２３で、位置合わせを行った後の輪郭線の画素と基準パターンの画素との対応付けを行い、例えば、輪郭線の画素を基準にして基準パターンの各画素の中で最も距離の近い画素を対応する基準パターンの画素として対応付けを行い、その対応する画素間の距離を求める。
　輪郭線の全ての画素において同様に対応する基準パターンの画素との距離を求め、統計量計算部１１２４では全画素で求めた距離の統計量、例えば平均値や分散値また、歪度や突度等を求めて特徴量とする。全画素でなくても複数の画素で求めてもよい。対応付けはここでは輪郭線の画素を基準にして求めたが、基準パターンの画素を基準にして求めてもよい。
　図６に特徴量補正部の実施例を示す。特徴量補正部の減算部１３１で第一の特徴量抽出部１１で求めた特徴量から第二の特徴量抽出部１２で求めた特徴量を減算することで第一の特徴量抽出部１１で求めた特徴量を補正する。
　セレクタ１３４では露光条件算出情報作成時と露光条件算出時とで減算する値を切り替える。露光条件算出情報作成時は第二の特徴量抽出部１２で求めた特徴量を選択し、露光条件算出時は特徴量基準値１３３の値を選択する。特徴量基準値１３３は露光条件算出情報作成時に求め、露光条件算出時に使用する。
　特徴量基準値１３３は、平均化処理部１３２で第二の特徴量抽出部１２の画像データ毎に得られる特徴量の値について複数画像データ分を合計し、その平均値とすることが考えられる。また、特定のウエハ上の位置に対応する一枚または複数枚の画像データの第二の特徴量抽出部１２の特徴量から作成した値でもよい。この値は特徴量基準値１３３として内部で記憶しておき、露光条件算出時に読み出す。
　図７に算出情報生成部の一例を示す。特徴量補正部１３で求めた補正後の特徴量と露光条件情報３との関係を示すモデルをモデル算出部１４１で算出し、露光条件算出情報５として出力する。モデルは補正後の特徴量として複数の統計値を用い、それぞれ係数を掛け合わせた線形和で露光条件を求める回帰式としてもよい。
　例えば回帰式では、複数の統計値Ａ１、Ａ２、…Ａｎに、それぞれ重み係数Ｘ１、Ｘ２、…Ｘｎの線形和で露光条件Ｙを表すことができる。
　Ｙ＝Ｘ１Ａ１＋Ｘ２Ａ２＋・・・ＸｎＡｎ＋ｂ　…数１
　この場合、露光条件算出情報は各統計値の重み係数Ｘ１、Ｘ２、…Ｘｎ、ｂの値となる。また、非線形の回帰で求めてもよいし、線形計画法を用いても良い。複数の統計値とその露光条件を用いて学習させて重みを求めてモデルとしてもよい。また、露光条件情報3から補正後の特徴量を対応づけたライブラリ等をモデルとして作成することも考えられる。
　図８に露光条件算出部２で用いる算出部１６の一例を示す。モデル演算部１６１では露光条件算出情報作成部１で作成した露光条件算出情報6と、特徴量補正部１３で求めた補正後の特徴量を用いて演算を行う。モデルの演算は例えば、複数の統計量に対応した重みを掛け合わせて露光条件を求めることが考えられる。露光条件算出情報６を補正後の特徴量に対応した対応づけたライブラリとし、演算は行わずに補正後の特徴量を選択することも考えられる。
　図２０に露光の際のレジスト断面と焦点位置を示す。ウエハのレジスト表面は塗布ムラ等により凹凸があり、同じ焦点位置にしても、レジストが凹の場合は上焦点になり、凸の場合は下焦点となり、適正な焦点位置からずれる場合がある。ＳＥＭ画像からこのずれを求めるために露光条件を変えて作成したウエハを用いてモデル等を作成しているが、このウエハ自体にもずれがあるため、適正なモデルができない場合がある。そのため、従来の露光条件を変えて作成したウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像の特徴量に対して一律の露光条件のウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像の特徴量を用いて補正することを考えた。
　図９のように露光条件を変えて作成したウエハＡと一律の露光条件で作成したウエハＢを用いて、ＳＥＭ撮影し、第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット５を作成するが、その際、ウエハＡとウエハＢで同じウエハの位置で撮影を行う。例えば、ウエハＡの座標ｘ、ｙで撮影したＳＥＭ画像をＡ１とすると、ウエハＢの座標ｘ、ｙで撮影したＳＥＭ画像をＢ１として、同じ座標ｘ、ｙで撮影する。
　同様に用いるＳＥＭ画像データセットはウエハＡとウエハＢは同じ座標でＳＥＭ撮影する必要がある。同じ座標と言っても、１０μｍ範囲以内であれば多少座標がずれていてもウエハ上の凹凸の周期よりも小さいと考えられるので問題はないと考える。レジスト塗布ムラは再現性があるので、２枚のウエハで同じ座標であれば凹凸は同じとなる。そこで露光条件変えて作成したウエハＡの画像の特徴量から一律の露光条件で作成したウエハＢの画像の特徴量を減算することで凹凸分の特徴量を補正することができると考える。凹凸分の特徴量を引くことで、ウエハ上の凹凸に影響を受けない特徴量を求める事が可能となり、その特徴量から作成した露光条件を求めるためのモデルもウエハ上の凹凸に影響を受けないモデルとなる。モデルはウエハＢの特徴量を減算しているが、その中には凹凸以外のオフセット値がある場合があり、その場合は、このモデルを用いて露光条件を求める際、オフセット値分を補正する必要がある。
　図１０に露光条件算出条件作成処理の処理フローを示す。ＳＥＭ撮影処理Ｓ１１では図９に示すような露光条件を変えて作成したウエハＡ及び一律の露光条件で作成したウエハＢの回路パターンをＳＥＭ撮影し、ウエハＡの回路パターンをＳＥＭ撮影した第一のＳＥＭ画像データセットとウエハＢの回路パターンをＳＥＭ撮影した第二のＳＥＭ画像データセットを得る。続いて第一の特徴量算出処理Ｓ１２で第一のＳＥＭ画像データセットの特徴量を算出し、そして、第二の特徴量算出処理Ｓ１２で第二のＳＥＭ画像データセットの特徴量を算出する。特徴量補正処理Ｓ１４では、第一の特徴量算出処理Ｓ１２で算出した特徴量を第二の特徴量算出処理Ｓ１２で算出した特徴量で補正する。そして、算出情報生成処理Ｓ１５で露光条件を変えて作成したウエハＡの露光条件と、その露光条件に対応する画像データの補正した特徴量との関係性を求めて露光条件算出情報として出力する。
　図１１に露光条件算出処理の処理フローを示す。ＳＥＭ撮影処理Ｓ２１で露光条件を算出したいウエハＣの回路パターンをＳＥＭ撮影し、ＳＥＭ画像データセットを得る。そして特徴量算出処理Ｓ２２でＳＥＭ画像データセットの特徴量を算出する。特徴量補正処理Ｓ２３では特徴量算出処理Ｓ２２で算出した特徴量を特定の値で補正し、算出処理Ｓ２４で露光条件算出情報と補正した特徴量とで露光条件を算出する。
　図１２に複数の輪郭線を使用して露光条件算出情報を作成する半導体計測装置の一例を説明する図である。露光条件算出情報作成部１では、ここでは２本の輪郭線を用いる場合について説明する。第一の特徴量抽出部１１と第二の特徴量抽出部１２及び特徴量補正部１３を合わせて形状特徴抽出部１７とした場合、２つの形状特徴抽出部１７を用いて、これら２つの形状特徴抽出部１７の補正後の特徴量と露光条件情報３との関係性を露光条件算出情報生成部１５で求めて、露光条件算出情報６を出力する。
　この形状特徴抽出部１７の数は輪郭線の本数に合わせて増える構成となり、輪郭線が３本の場合は、３つの形状特徴抽出部１７を用いて、３つの補正後の特徴量と露光条件情報３との関係性を露光条件算出情報生成部１５で求めて、露光条件算出情報６を出力する。
　図１３に複数の輪郭線を使用して露光条件を算出する半導体計測装置の一例を説明する図である。ここでは２本の輪郭線を用いる場合について説明する。
　露光条件算出部２では、特徴量抽出部１１及び特徴量補正部１３を合わせて形状特徴抽出部１８とした場合、２つの形状特徴抽出部１８を用いて、これら２つの形状特徴抽出部１８の補正後の特徴量と露光条件算出情報６とを用いて算出部１６で露光条件を求めて、露光条件情報７を出力する。
　この形状特徴抽出部１８の数は輪郭線の本数に合わせて増える構成となり、輪郭線が３本の場合は、３つの形状特徴抽出部１８を用いて、３つの補正後の特徴量と露光条件算出情報６を用いて算出部１５で露光条件を求めて、露光条件情報７を出力する。
　図１４（ａ）に半導体計測装置のＧＵＩの実施例を示す。露光条件を算出するための情報を作成する際、例えばモデルを作成する際は、図１４のようにモデル作成実行を起動するための領域があり、また用いるデータとして図９に示したような露光条件を変えて作成したウエハＡの回路パターンをＳＥＭ撮影した第一のＳＥＭ画像データセットを指定するＡ領域と、一律の露光条件で作成したウエハＢの回路パターンをＳＥＭ撮影した第二のSEM画像データセットを指定するＢ領域があり、２つを指定することでモデル作成実行が可能となるようにすることが考えられる。
　また、モデル作成実行を行った後に図１４（ｂ）に示すような露光条件を算出するための情報の露光条件算出情報と、特徴量を補正するための特徴量基準値情報を出力することが考えられる。 
　また、図１５に示すように露光条件を算出する際は、算出処理実行を起動するための領域があり、また、露光条件を算出する対象の画像データセットを指定するＣ領域と、露光条件を算出するための情報、例えばモデル式やライブラリを指定するＤ領域と、特徴量の補正に用いる特徴量基準値情報を指定するＥ領域があり、それらを指定することで算出処理実行が可能となるようにすることが考えられる。
　図１６に半導体計測装置の実施例を示す。図１と大半が同じであるが、特徴量基準値作成部１５からの特徴量基準値を特徴量基準値情報８として出力する点が異なる。また、図１７の実施例を示す。露光条件算出部２に特徴量基準値情報８を入力し、特徴量補正部１３で使用する点が図２と異なる。これらの場合、補正部１３については図１８のように特徴量抽出処理１１から減算部１３１でセレクタ１３４の選択した特徴量抽出処理１２の特徴量又は特徴量基準値情報８の特徴量基準値かのどちらか一方のを値を引いて補正する。セレクタ１３５での切り替えは図６と同様であり、露光条件算出情報作成時は第二の特徴量抽出部１２で求めた特徴量を選択し、露光条件算出時は特徴量基準値情報8の値を選択する。図１９に特徴量基準値作成部を示す。平均化処理部１５１で第二の特徴量抽出部１２の画像データ毎に得られる特徴量の値について複数画像データ分を合計し、その平均値とすることが考えられる。また、特定のウエハ上の位置に対応する一枚または複数枚の画像データの第二の特徴量抽出部の特徴量から作成した値でもよい。作成した値は特徴量基準値情報８として出力する。
　上記の装置は、パソコンを用いてソフト処理で行うことも考えられる。また、ＬＳＩ化することも考えられる。
　実施例１では、主に特徴量の補正に基づいて、露光条件算出情報を求める例について説明したが、本実施例では主に露光条件を補正することによって、露光条件算出情報を求める例について説明する。そのための具体的一態様として、複数の異なる第１の露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量と、当該複数のパターンの露光条件との関連情報を作成し、当該関連情報と、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量に基づいて、第２の露光条件を算出し、当該算出された第２の露光条件を用いて、前記第１の露光条件を補正する露光条件評価装置を提案する。
　図２３に半導体計測装置の処理フローの実施例を示す。第一の特徴量算出処理Ｓ３２では第一の露光条件であるＦｏｃｕｓとＤｏｓｅを変えながら複数の露光条件で作成したＦＥＭウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影したＳＥＭ画像データセット４から特徴量を求める。そして、求めた特徴量とそれに対応する露光条件（ＦｏｃｕｓとＤｏｓｅ）に基づいて算出情報生成処理Ｓ３３で露光条件を求めるための算出情報（特徴量と露光条件の関連情報）を作成する。
　そして、第二の特徴量算出処理Ｓ３４で露光条件を変えずに一律で複数の露光条件で作成したウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影したＳＥＭ画像データセット５から特徴量を求め、算出情報生成処理Ｓ３３で求めている露光条件を求めるための算出情報を用いて、算出処理Ｓ３５で特徴量を基に露光条件を求める。
　そして、求めた露光条件を用いて露光条件補正処理Ｓ３６で第一のＳＥＭ画像データセット４の露光条件を補正する。露光条件補正処理Ｓ３６は、ＳＥＭ画像データセット５に対応する露光条件と、第二の特徴量算出処理の特徴量を基に算出処理Ｓ３５で算出した露光条件の値との差（露光条件のずれ）を求めて、この露光条件のずれを第一の特徴量に対応する露光条件（ＦｏｃｕｓとＤｏｓｅ）に加算する処理である。
　そして、補正した露光条件と第一のＳＥＭ画像データセット４の特徴量を用いて再度、算出情報生成処理Ｓ３７で露光条件を求めるための算出情報を作成する。そのため、露光条件のずれが無い状態で露光条件を求めるための算出情報を作成でき、精度のよい露光条件を求めることが可能となる。
　また、図２４に示すように算出情報生成処理Ｓ３７で露光条件を求めるための算出情報を作成した後で、さらに第二の特徴量算出処理Ｓ３４で求めた特徴量と算出情報を用いて算出処理Ｓ３５で露光条件を求めて、上記、Ｓ３５からＳ３９までをｎがｍになるまで複数回繰り返すことが考えられる。繰り返すことにより、さらに精度のよい露光条件を求めることが可能となると考える。
　また、算出情報生成処理については図２５に示すように、予め第二の特徴量算出処理Ｓ５２でＳＥＭ画像データセット５から特徴量を求めて、有効特徴量判定処理Ｓ５３で求めた特徴量がある特定の値以下であるか否かを判定し、特徴量がある特定の値以下となるウエハの位置を記憶しておき、第一の特徴量算出処理Ｓ５４では、記憶したウエハの位置またはそのウエハの位置に対応する露光条件についてのみ、第一のＦＥＭウエハの回路パターンのSEM画像データセット４から特徴量を求める。そして、求めた特徴量を用いて算出情報生成処理Ｓ５５で、露光条件を求めるための算出情報を求める。予め露光条件からのずれが大きい場所をＳＥＭ画像データセット５から求め、その部分を除外することで、露光条件を求めるための算出情報の作成に有効なＳＥＭ画像データセット４の特徴量のみを用いることができ、算出情報の精度向上に寄与できると考える。この処理は図２４のＳ３３までに相当する。後の処理は、例えば、図２４のＳ３４から続くことになる。露光条件補正処理Ｓ３６後は、露光条件のずれは補正されているので、算出情報生成処理では、有効でないと判断されたウエハの位置またはそのウエハの位置に対応する露光条件に対応する特徴量も用いて露光条件の算出情報を求めることが考えられる。
　露光条件算出情報作成処理で露光条件算出情報を作成した後、露光条件を算出する場合は、図２６に示すようにＳＥＭ画像から特徴量算出処理Ｓ６２で特徴量を求め、露光条件算出情報を用いて算出処理Ｓ６３で露光条件を求める。特徴量算出処理Ｓ６２は図２４のＳ３２並びにＳ３４と同じ処理である。また、算出処理Ｓ６３も図２４のＳ３５と同じ処理である。
　図２７はＳＥＭ画像と露光条件の関係を求めるための露光条件算出情報を作成する半導体計測装置の一例を説明する図である。露光条件算出情報作成部１では、第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット5を入力として用いる。第一のＳＥＭ画像データセット４は、図９に示すウエハＡのように露光条件であるＦｏｃｕｓとＤｏｓｅを変えながら複数の露光ショットで作成したＦＥＭウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像データセットである。第二のＳＥＭ画像データセット５は、図９のウエハＢのように露光条件を変えずに一律で複数の露光ショットで作成したウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像データセットである。露光条件情報３は第一のＳＥＭ画像データセット４の各画像データに対応する露光条件の情報である。
　第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット５から、それぞれ第一、第二の特徴量算出部１１、１２を経て、それぞれの回路パターン画像の特徴量を算出する。算出情報生成部１４では、第一の特徴量算出部１１で求めた特徴量と、その画像に対応する露光条件情報３を用いて、特徴量と露光条件の関係性を求める。求めた特徴量と露光条件の関係性は露光条件算出情報６として、算出部１６に出力する。算出部１６では第二の特徴量抽出部１２で求めた特徴量と算出情報生成部１４で求めた露光条件算出情報を用いて、露光条件を求め、さらに第二のＳＥＭ画像データセットに対応する露光条件との差を露光条件ずれとして求める。第二のＳＥＭ画像データセットに対応する露光条件は一律で既知の値なので、求めた露光条件の値から既知の値を減算することで露光条件のずれを求める。求めた露光条件のずれを用いて露光条件補正部１０では露光条件情報３の露光条件の値に露光条件を加算することで補正する。そして、露光条件補正部１０で補正した露光条件と第一の特徴量算出部１１で求めた特徴量とを用いて、再度、特徴量と露光条件の関係性を求める。求めた特徴量と露光条件の関係性を露光条件算出情報６として出力する。
　また、露光条件算出情報６を用いて算出部１６で露光条件のずれを求めて、上記の処理を複数回繰り返すことも考えられる。ＳＥＭ画像から露光条件を求める際は、図２８で示すようにＳＥＭ画像データセットから特徴量抽出部１１で特徴量を抽出し、予め作成した露光条件算出情報６を用いて算出部１６で露光条件を算出し、露光条件情報７を出力する。
　図２９に第二のＳＥＭ画像データセット５を用いて、第一のＳＥＭ画像データセット４から求める特徴量について、有効なデータか判定する露光条件算出情報を作成する半導体計測装置の一例を説明する図である。予め第二のＳＥＭ画像データセット５を用いて、第二の特徴量算出処理Ｓ５２で特徴量を求めて、求めた特徴量がある特定の値以下であるか否かを有効特徴量判定部１９で判定し、特徴量がある特定の値以下となるウエハの位置を記憶しておく。そして、第一のＦＥＭウエハの回路パターンのＳＥＭ画像データセット４から特徴量を求めて、算出情報生成部14で特徴量と露光条件の関係性を求める際に、記憶したウエハの位置またはそのウエハの位置に対応する露光条件に対応する特徴量のみを用いて関係性を求める。そして、特徴量と露光条件の関係性を露光条件算出情報６として求め、図２８と同様に二のＳＥＭ画像データセット５を用いて、算出部１６で露光条件を算出し、さらに求めた露光条件のずれを求めて、露光条件を補正する。補正した露光条件を用いて再度、第一のＳＥＭ画像データセット４から求める特徴量を用いて算出情報生成部１４で特徴量と露光条件の関係性を求める際は、有効特徴量判定部で判定した特徴量のみでなく、有効でないと判定した特徴量も用いて特徴量と露光条件の関係性を求め、露光条件算出情報６として出力する。
　また、同じく、露光条件ずれを求めることによって露光条件を補正して、露光条件算出情報を求める例について説明する。そのための具体的一態様として、複数の異なる第１の露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量と、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量を用いて露光条件ずれを推定し、前記第１の露光条件を補正する露光条件評価装置を提案する。
　ウエハに対して露光毎に升目に区切った各領域に番号を付けた図３１の図を用いて説明する。複数の異なる第１の露光条件の設定によって形成されたウエハAの特徴量を用いた際のフォーカス値を求める線形回帰は、ウエハを露光した領域（１１～７７）のフォーカスの設定値をＦ（１～７）、算出した特徴量をＡ（１～Ｍ）、その特徴量の重みをＸ（１～ｍ）、ウエハの領域（１１～７７）の露光条件ずれ をｏ（１１～７７）とし、ウエハＡの各領域について、露光条件ずれｏ（１１～７７）を加えたフォーカスの露光条件の設定値と、露光条件の推定値の差を残差εＡ（１１～７７）とすると、下記の式Ａで表せる。 
Ｆ１＋ｏ１１＝ Ｘ１Ａ１（１１） ＋ Ｘ２Ａ２（１１） + ・・ + ＸｍＡｍ（１１）＋εＡ（１１）
Ｆ２＋ｏ１２＝ Ｘ１Ａ１（１２） ＋ Ｘ２Ａ２（１２） ＋ ・・ ＋ ＸｍＡｍ（１２）＋εＡ（１２） 
Ｆ３＋ｏ１３＝ Ｘ１Ａ１（１３） ＋ Ｘ２Ａ２（１３） ＋ ・・ ＋ ＸｍＡｍ（１３）＋εＡ（１３） 
　　　　　　　　　　　　　　　：
Ｆ７＋ｏ７７＝ Ｘ１Ａ１（７７） ＋ Ｘ２Ａ２（７７） ＋ ・・ ＋ ＸｍＡｍ（７７）＋εＡ（７７） 
　ウエハＡではフォーカスの設定値Ｆ（１～７）、算出した特徴量Ａ（１～ｍ）、ウエハの領域の露光条件ずれｏ（１１～７７）が各領域（１１～７７）で変わる。
　露光条件を一律にすることによって形成されたウエハＢの特徴量を用いた際のフォーカス値を求める線形回帰式は同様に下記式Ｂで表せる。但し、ウエハＢではフォーカス値は全領域で同じ設定値になる。また、特徴量の重みＸ（１～ｍ）とウエハの領域の露光条件ずれ ｏ（１１～７７）はウエハＡと同じ値である。
Ｆ４＋ｏ１１＝ Ｘ１Ｂ１（１１） ＋ Ｘ２Ｂ２（１１） ＋ ・・ ＋ ＸｍＢｍ（１１）＋εＢ（１１） 
Ｆ４＋ｏ１２＝ Ｘ１Ｂ１（１２） ＋ Ｘ２Ｂ２（１２） ＋ ・・ ＋ ＸｍＢｍ（１３）＋εＢ（１２） 
Ｆ４＋ｏ１３＝ Ｘ１Ｂ１（１３） ＋ Ｘ２Ｂ２（１３） ＋ ・・ ＋ ＸｍＢｍ（１３）＋εＢ（１３） 
　　　　　　　　　　　　　　　：
Ｆ４＋ｏ７７＝ Ｘ１Ｂ１（７７） ＋ Ｘ２Ｂ２（７７） ＋ ・・ ＋ ＸｍＢｍ（７７）＋εＢ（７７） 
　これらの式を合わせて線形回帰を求め、各領域の残差εＡと残差εＢが共に最小になる露光条件ずれｏ１１～ｏ７７を、露光条件ずれｏ１１～ｏ７７の真値として求める。そして、求めた露光条件ずれを除いた露光条件算出情報６を求める。
　図３２に半導体計測装置の処理フローの実施例を示す。第一の特徴量算出処理Ｓ７２では第一の露光条件であるＦｏｃｕｓとＤｏｓｅを変えながら複数の露光条件で作成したＦＥＭウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影したＳＥＭ画像データセット４から特徴量を求める。そして、第二の特徴量算出処理Ｓ７４で露光条件を変えずに一律で複数の露光条件で作成したウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影したＳＥＭ画像データセット５から特徴量を求める。１回目の露光条件補正処理Ｓ７５では露光ずれの値は無いとして露光条件情報３の露光条件をそのまま出力し、算出情報生成処理Ｓ７６で、第一の特徴量算出処理Ｓ７２で算出した特徴量と第二の特徴量算出処理Ｓ７４で算出した特徴量とを用い、露光条件補正処理Ｓ７５で補正した露光条件との対応関係を求め、露光条件を求めるための算出情報を生成する。先に示した式Aと式Bを用いた線形回帰で求めることが考えられる。式Ａと式Ｂで用いる特徴量の重みＸ（１～ｍ）の情報を算出情報として生成する。
　露光ずれ算出処理Ｓ７７では、算出情報生成処理Ｓ７６で生成した算出情報とＳＥＭ画像データセット４、５から求めた特徴量を用いて各領域で露光条件を推定し、露光条件補正処理Ｓ７５で補正した露光条件の値との差（誤差）を求め、ウエハＡとウエハＢで対応する同じ領域で求めた誤差について平均化して、その領域の露光条件ずれとして求める。例えば図３１のウエハＡの領域Ｎｏ１１とウエハＢの領域Ｎｏ１１で求めたそれぞれの誤差が１．２ｎｍと－２．４ｎｍとした場合、平均して領域Ｎｏ１１の露光ずれの値は－０．６ｎｍとなる。
　そして、露光ずれ算出処理Ｓ７７で求めた露光条件ずれを露光条件補正Ｓ７５で領域毎の露光条件の設定値に加えて、算出情報生成処理Ｓ７６で露光条件を求めるための算出情報を生成する。この処理をｍ回、繰り返し、最も誤差が小さくなる露光条件ずれを算出情報決定処理Ｓ７９で求める。そして求めた露光条件ずれに対応する露光条件の算出情報を出力する。
　また、この方法以外にも、ウエハＡ及びウエハＢの全ての領域で露光条件ずれが起きる大きさの範囲で、式Ａと式Ｂに総当たり的に全領域の露光条件ずれを設定しながら、露光条件を推定した値と、露光条件の設定値に露光条件ずれを含めた値との差（誤差：残差εＡ、εＢ）が最も小さくなる露光条件ずれの値を求めることが考えられる。また、線形計画法、山登り法、遺伝的アルゴリズム等の多点探索法などの最小値を探索する手段を利用できる。
　図３３はＳＥＭ画像と露光条件の関係を求めるための露光条件算出情報を作成する半導体計測装置の一例を説明する図である。露光条件算出情報作成部１では、第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット5を入力として用いる。第一のＳＥＭ画像データセット４は、図９に示すウエハＡのように露光条件であるＦｏｃｕｓとＤｏｓｅを変えながら複数の露光ショットで作成したＦＥＭウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像データセットである。第二のＳＥＭ画像データセット５は、図９のウエハＢのように露光条件を変えずに一律で複数の露光ショットで作成したウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像データセットである。露光条件情報３は第一のＳＥＭ画像データセット４の各画像データに対応する露光条件の情報である。
　第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット５から、それぞれ第一、第二の特徴量算出部１１、１２を経て、それぞれの回路パターン画像の特徴量を算出する。算出情報生成部１４では、第一の特徴量算出部１１及び第二の特徴量算出部１２で求めた特徴量と、第一のＳＥＭ画像データセットの画像に対応する露光条件情報３に対して露光条件ずれ推定部９で露光条件ずれを補正した露光条件との関係性を求める。露光条件ずれ推定部９では算出情報生成部１４で求めた露光条件の算出情報と第一、第二の特徴量抽出部１１、１２で抽出した特徴量及び露光条件情報３を基に露光条件ずれを推定する。露光条件を推定した値と、露光条件情報３の露光条件に露光条件ずれを加算した値との差（誤差）を各領域で求め、ウエハＡとウエハＢ、第一のＳＥＭ画像データセット４と第二のＳＥＭ画像データセット５で同じ領域で求めた誤差を平均化し、その領域の露光条件ずれとして求める。そして、領域毎に露光条件の設定値に露光条件ずれを加算した値を算出情報生成部１４に渡す。そして、算出情報生成部１４で露光条件の算出情報を求め、求めた露光条件の算出情報を用いて同様に露光条件ずれを推定する。この処理をｍ回、繰り返して、最も誤差が小さい露光条件ずれを求める。そして、算出情報生成部１４で、最も誤差が小さくなる露光条件ずれで生成した露光条件の算出情報を露光条件算出情報６として出力する。
　実施例１、２では、２枚のウエハから第一、第二の２つのＳＥＭ画像データセットを用いて、露光条件算出情報を求める例について説明したが、本実施例では複数の異なる露光条件の設定によって形成された１枚のウエハを用い、露光条件ずれを求めることによって露光条件を補正し、露光条件算出情報を求める例について説明する。そのための具体的一態様として、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの特徴量を用いて露光条件ずれを推定し、前記露光条件を補正する露光条件評価装置を提案する。
　本実施例では図３４に示すように、それぞれ近傍に存在するパターンの複数点（ここでは９点）を用いる。そして、それぞれ複数の異なる露光条件に対応する複数のパターンを用いる。ウエハの露光毎の領域で露光ずれが発生していない場合、複数点でそれぞれ露光条件算出情報を求めて、露光条件を推定した値と設定値と差分（推定誤差）を求めると、図３５の右のグラフのように、誤差は０を中心にプラスマイナスに振れて、平均化すると誤差が０に近づく。逆にウエハの露光毎の領域で露光ずれが発生していると図３５の左のグラフのように、誤差は露光ずれの値を中心にプラスマイナスに振れて、平均化すると露光ずれの値に近づく。そのため、近傍の複数のパターンからそれぞれ露光条件算出情報を求めて、露光領域毎に露光条件を推定し、それらの推定誤差を求めて平均化することで、露光領域毎の露光ずれの値を算出することができる。露光ずれの値が判れば、その値を補正して再度、露光条件算出情報を求め直すことで、露光ずれの影響の無い露光条件算出情報を得る事ができる。
　図３６はＳＥＭ画像と露光条件の関係を求めるための露光条件算出情報を作成する半導体計測装置の一例を説明する図である。露光条件算出情報作成部１では、ＳＥＭ画像データセット４を入力として用いる。ＳＥＭ画像データセット４は、図９に示すウエハＡのように露光条件であるＦｏｃｕｓとＤｏｓｅを変えながら複数の露光ショットで作成したＦＥＭウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影した画像データセットである。露光条件情報３はＳＥＭ画像データセット４の各画像データに対応する露光条件の情報である。
　ＳＥＭ画像データセット４から特徴量算出部１１を経て、それぞれの回路パターン画像の特徴量を算出する。算出情報生成部１４では特徴量算出部１１で求めた特徴量と、その画像に対応する露光条件情報３を用いて、特徴量と露光条件の関係性を求める。そして、露光ずれ算出部20で求めた特徴量と露光条件の関係性と、特徴量算出部１１で抽出した特徴量を基に、露光領域毎に露光条件を推定し、露光条件情報の露光条件との差（誤差）を求める。そして、近傍の複数点のパターン分、繰り返して、複数点のパターン分の誤差を求めて終わってから、露光領域毎に、その誤差を平均化し、露光ずれ値として求める。そして、露光条件情報の露光条件と露光ずれ値を加えて、露光条件を補正する。
　算出情報生成部２１では、補正した露光条件と特徴量算出部１１で抽出した特徴量を基に特徴量と露光条件の関係性を求めて、露光条件算出情報６を出力する。算出情報生成部２１では線形回帰で特徴量と露光条件の関係性を求めることが考えられる。
　図３７に半導体計測装置の処理フローの実施例を示す。特徴量算出処理Ｓ８２では第一の露光条件であるＦｏｃｕｓとＤｏｓｅを変えながら複数の露光条件で作成したＦＥＭウエハの回路パターンをＳＥＭ撮影したＳＥＭ画像データセット４から特徴量を求める。そして、算出情報生成処理Ｓ８３では、求めた特徴量とそれに対応する露光条件（ＦｏｃｕｓとＤｏｓｅ）に基づいて露光条件を求めるための算出情報（特徴量と露光条件の関連情報）を作成する。
　そして、推定誤差算出処理S８４では、算出情報生成処理Ｓ８３で作成した算出情報（特徴量と露光条件の関連情報）を使ってＳＥＭ撮影したＳＥＭ画像データセット４の特徴量から露光領域毎に露光条件を推定し、推定した露光条件と露光条件（ＦｏｃｕｓとＤｏｓｅ）との差（推定誤差）を算出する。
　そして、近傍に存在するパターンの画像データセットのｍ点について、同様に繰り返し、ｍ点それぞれで推定誤差を求める。露光ずれ算出処理S８６では露光領域毎に求めたm個の推定誤差を平均化して露光ずれの値として算出する。露光条件補正処理S８７では、求めた露光ずれの値を対応する露光領域の露光条件（ＦｏｃｕｓとＤｏｓｅ）に加えることで補正する。算出情報生成処理S８８では補正した露光条件（ＦｏｃｕｓとＤｏｓｅ）とＳＥＭ画像データセット４から得た特徴量から露光条件を求めるための露光条件算出情報６（特徴量と露光条件の関連情報）を作成する。
１　露光条件算出情報作成部
２　露光条件算出部
３　露光条件情報 
４　第一のＳＥＭ画像データセット 
５　第二のＳＥＭ画像データセット 
６　露光条件算出情報 
７　露光条件情報 
８　特徴量基準値情報 
１１　第一の特徴量抽出部 
１２　第二の特徴量抽出部 
１３　特徴量補正部 
１４　算出情報生成部 
１５　特徴量基準値作成部 
１６　算出部 
１７　形状特徴抽出部
１８　形状特徴抽出部
１１１　輪郭線抽出部 
１１２　形状特徴算出部
１３１　減算部
１３２　平均化処理部 
１３３　特徴量基準値 
１３４　セレクタ
１４１　モデル算出部 
１６１　モデル演算部 

Claims (19)

  1. 　縮小投影露光装置によって試料上に露光されたパターン情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する演算装置を備えた露光条件評価装置において、
    　前記演算装置は、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量を、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量を用いて補正することを特徴とする露光条件評価装置。
  2. 　請求項１において、
    　前記演算装置は、前記補正された第１の特徴量と、対応する露光条件情報に基づいて、前記補正された第１の特徴量と、露光条件情報との関連情報を生成することを特徴とする露光条件評価装置。
  3. 　請求項２において、
    　前記演算装置は、前記生成された関連情報に基づいて、露光条件を算出することを特徴とする露光条件評価装置。
  4. 　請求項１において、
    　前記演算装置は、前記第１の特徴量から、前記第２の特徴量を減算して、前記第１の特徴量を補正することを特徴とする露光条件評価装置。
  5. 　請求項１において、
    　前記演算装置は、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの複数の第１の特徴量を、当該複数のパターンと座標が同じパターンの前記第２の特徴量を用いて補正することを特徴とする露光条件評価装置。
  6. 　請求項１において、
    　前記第１の特徴量と前記第２の特徴量は、前記試料上に形成されたパターンの寸法情報、及び形状情報の少なくとも１つであることを特徴とする露光条件評価装置。
  7. 　請求項１において、
    　前記演算装置は、電子顕微鏡画像に含まれるパターンのエッジから輪郭線を抽出し、当該輪郭線の抽出に基づいて、前記第１の特徴量、及び第２の特徴量を算出することを特徴とする露光条件評価装置。
  8. 　請求項１において、
    　前記演算装置は、前記補正された第１の特徴量と、対応する露光条件情報に基づいて、前記補正された第１の特徴量と、露光条件情報に基づいて、露光条件を求めるためのモデル、或いはライブラリを生成することを特徴とする露光条件評価装置。
  9. 　縮小投影露光装置によって試料上に露光されたパターン情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する演算装置を備えた露光条件評価装置において、
    　前記演算装置は、複数の異なる第１の露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量と、当該複数のパターンの露光条件との関連情報を作成し、当該関連情報と、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量に基づいて、第２の露光条件を算出し、当該算出された第２の露光条件を用いて、前記第１の露光条件を補正することを特徴とする露光条件評価装置。
  10. 　請求項９において、
    　前記演算装置は、前記第１の露光条件に前記第２の露光条件を加算することによって、前記第１の露光条件を補正することを特徴とする露光条件評価装置。
  11. 　請求項９において、
    　前記演算装置は、前記補正された第１の露光条件と、対応する露光条件情報に基づいて、前記補正された第１の特徴量と、露光条件情報との関連情報を生成することを特徴とする露光条件評価装置。
  12. 　請求項１１において、
    　前記演算装置は、前記生成された関連情報に基づいて、露光条件を算出することを特徴とする露光条件評価装置。
  13. 　請求項９において、
    　前記演算装置は、前記第１の露光条件の補正を所定回数繰り返すことを特徴とする露光条件評価装置。
  14. 　請求項９において、
    　前記演算装置は、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの複数の第１の特徴量と、当該複数のパターンと座標が同じパターンの前記第２の特徴量に基づいて、前記第１の露光条件を補正することを特徴とする露光条件評価装置。
  15. 　請求項９において、
    　前記第１の特徴量と前記第２の特徴量は、前記試料上に形成されたパターンの寸法情報、及び形状情報の少なくとも１つであることを特徴とする露光条件評価装置。
  16. 　縮小投影露光装置と、当該縮小投影露光装置によって露光された試料上に形成されたパターンを測定する測定装置と、当該測定装置によって得られたパターン情報に基づいて、前記縮小投影露光装置の露光条件を評価する露光条件評価装置を備えた縮小投影露光システムであって、
    　前記露光条件評価装置は、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量を、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量を用いて補正することを特徴とする縮小投影露光システム。
  17. 　縮小投影露光装置と、当該縮小投影露光装置によって露光された試料上に形成されたパターンを測定する測定装置と、当該測定装置によって得られたパターン情報に基づいて、前記縮小投影露光装置の露光条件を評価する露光条件評価装置を備えた縮小投影露光システムであって、
    　前記露光条件評価装置は、複数の異なる第１の露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量と、当該複数のパターンの露光条件との関連情報を作成し、当該関連情報と、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量に基づいて、第２の露光条件を算出し、当該算出された第２の露光条件を用いて、前記第１の露光条件を補正することを特徴とする縮小投影露光システム。
  18. 　縮小投影露光装置によって試料上に露光されたパターン情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する演算装置を備えた露光条件評価装置において、
    　前記演算装置は、複数の異なる第１の露光条件の設定によって形成された複数のパターンの第１の特徴量と、露光条件を一律にすることによって形成された複数のパターンの第２の特徴量に基づいて、当該複数のパターンの露光条件との関連情報を作成し、当該関連情報を用いて、前記第１、第２の露光条件を補正することを特徴とする露光条件評価装置。
  19. 　縮小投影露光装置によって試料上に露光されたパターン情報に基づいて、縮小投影露光装置の露光条件を評価する演算装置を備えた露光条件評価装置において、
    　前記演算装置は、複数の異なる露光条件の設定によって形成された複数のパターンの特徴量の当該複数のパターンの露光条件との関連情報を作成し、当該関連情報を用いて、前記露光条件を補正することを特徴とする露光条件評価装置。
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