KR101810436B1

KR101810436B1 - 라인 패턴의 형상 평가 방법 및 그 장치

Info

Publication number: KR101810436B1
Application number: KR1020157033545A
Authority: KR
Inventors: 아츠코 야마구치; 히로키 가와다
Original assignee: 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈
Priority date: 2013-06-11
Filing date: 2014-05-27
Publication date: 2017-12-20
Anticipated expiration: 2034-05-27
Also published as: TW201508267A; WO2014199820A1; KR20160003087A; JP6129651B2; TWI529388B; JP2014240765A; US20160123726A1; US9658063B2

Abstract

본 발명은, 전자 디바이스 작성 공정에서 나타나는 미세한 라인 패턴의 좌우의 에지가 같은 형태로 변형하는 현상, 즉 물결침의 정도와 특징을 정량적으로 평가하는 방법 및 그 장치에 관한 것이며, 라인 에지의 변동의 계측값은 상기한 물결침을 포함하고 있지만, 라인 폭의 변동량은 포함하고 있지 않은 것을 이용해, 이들의 차분을 취하도록 했다. 또한, 라인의 중심의 위치를 산출하고, 그 평균 위치로부터의 어긋남의 분포를 지표로 하도록 했다. 또한, 라인간의 물결침의 상관 계수, 혹은 라인간의 동기해 있는 물결침 성분을 지표로서 출력함으로써, 물결침의 특징을 정량화하도록 했다.

Description

라인 패턴의 형상 평가 방법 및 그 장치{METHOD AND DEVICE FOR LINE PATTERN SHAPE EVALUATION}

본 발명은, 전자 디바이스나 광학 디바이스의 제조 과정에 있어서의, 미세한 라인 패턴의 형상을 평가하는 방법 및 그 장치에 관한 것이다.

LSI 제조 기술로 대표되는 최근의 미세 가공 기술에 있어서는, 패턴의 미세화에 수반해서 수율 향상이 곤란해지고 있다. 그 때문에, 리소그래피나 에칭 후에 행하는 패턴 치수 및 형상 검사가 두 가지 의미에서 지금까지 이상으로 중요해졌다. 첫째로 관찰 대상 자신의 합격 여부 판정이다. 생산 공정 중의 가능한 한 빠른 단계에서 불량품을 발견해 가공을 다시 하는 혹은 폐기하는 것이 최종적인 생산성을 향상시킨다. 둘째로 가공 장치의 상태나 프로세스의 모니터링이다. 검사에 의해 장치의 이상이나 프로세스 상의 잘못이 검지되면 그 결과를 피드백함으로써 그 이상의 가공 실패를 막을 수 있다. 제조 공정에 보이는 기본적인 패턴은 라인 패턴이기 때문에, 미세한 라인 패턴에 대한 치수 및 형상 검사를 높은 정밀도로 행하는 것이 제품의 생산성 향상에 있어서 중요하다.

대상 패턴의 치수가 100㎚ 이하로까지 미세화되었기 때문에, 전술한 검사는 전자 현미경 관찰에 의해 행해지는 경우가 많다. 미세한 패턴에 대해 유효한 검사 방법은 주사형 전자 현미경(Scanning Electron Microscope : SEM)에 의해 얻어지는 패턴 위쪽으로부터의 관찰 화상을 해석하는 것이다. 단 패턴의 치수가 수 백 ㎚ 정도 혹은 그 이상이면, 레이저 현미경을 이용해 위쪽으로부터 마찬가지로 관찰·해석해도 된다.

SEM, 레이저 현미경, 무엇을 이용하는 경우여도 관찰하는 것만으로는 패턴을 정밀하고 확실하게 검지할 수 없으며, 또한 생산 관리에 응용할 수도 없다. 위쪽으로부터의 관찰 화상에 대해 해석을 행해서 패턴의 양부(良否) 판정을 가능케 하는 지표를 산출하는 것이 필요해진다. 지금까지는 디바이스 패턴 중에서도 제품 성능 관리 상 중요한 패턴의 치수를 Critical Dimension, 즉 CD로 부르고 그것을 지표로 해왔다. 그러나 패턴의 미세화에 수반해, 단순한 평균적인 CD뿐만 아니라, 라인 패턴 에지의 미소한 요철(Line-edge roughness, 즉 LER)이 야기하는 라인 폭의 국소적인 변동(Linewidth roughness, 즉 LWR) 등도 정량화해 지표로 이용할 필요가 생겼다. CD가 설계대로여도 LWR이 크면 디바이스의 성능이 불충분해지기 때문이다. 이것에 대해서는 비특허문헌 1에 상세하게 기술되어 있다.

미세화가 더 진행되어 라인 패턴의 피치가 80㎚ 이하로 되면 새로운 현상이 발생했다. 이것은 라인의 폭은 거의 일정(一定)을 유지한채로 라인 중심의 위치가 변동한다는 현상이다. 이러한 라인 형상의 열화(이하, 물결침(Waviness)이라 부름)가 있으면, 예를 들면 LSI의 배선의 저항률이 설계값으로부터 벗어나거나, 상하층과의 중첩 오차가 커져 쇼트나 오픈 불량이 발생하거나 한다. 그 때문에, 이것을 검지할 필요가 있다. 또, 여기에서는, 패턴이 생기고 나서 물결침이 생긴 경우도, 처음부터 라인 중심 위치가 변동된 형태로 라인이 형성된 경우도 구별하지 않고 물결침이라 부르는 것으로 한다.

그러나 이 물결침은 지금까지의 CD 계측으로도 LWR 계측으로도 검지할 수 없다. 물결침이 있거나 없거나 CD나 LWR은 변하지 않기 때문이다. LER 계측으로 검지할 수 있지만, 그 경우여도 레지스트 재료의 불균일성이나 현상 공정에서 랜덤하게 자연 발생하는, 라인의 좌우가 동기해 있지 않은 통상의 LER과 구별할 수 없다. 이 현상을 취급하고 있는 예로서는 비특허문헌 1을 들 수 있다. 이 문헌 중에서는, 라인 패턴의 치수값이 임의의 값 이하로 되면 이 물결침이 보이므로, 패턴 형성 프로세스 조건에 대해서, 물결침이 일어나는 최대 패턴 치수를 지표로 해, 그 치수값이 작을수록 좋은 프로세스라는 평가를 하고 있다.

라인 패턴의 물결침의 정도를 정량화하는 시도로써, 비특허문헌 2에 나타내는 LER, LWR, SWR(Space width roughness)을 조합한 지표에 의한 평가 방법이 제안되어 있다.

상기한 것 외에, LER의 원인을 탐색할 목적으로 라인 좌우의 에지 형상의 상관(相關)을 취한다는 방법이 제안되었다. 이 내용은 특허문헌 1에 기재되어 있다.

일본국 특개2003-037139호 공보

Y. Someya 외 「Spin-on-Carbon-Hardmask with high wiggling resistance」 Proceedings of SPIE, Vol.8325, 83250U 2012년 T. Lee 외 「Application of DBM system to overlay verification and wiggling quantification for advanced process」 Proceedings of SPIE, Vol.8324, 83241B 2012년

비특허문헌 1에는, 라인 패턴의 치수값이 임의의 값 이하로 되면 이 물결침이 보이므로, 패턴 형성 프로세스 조건에 대해서, 물결침이 일어나는 최대 패턴 치수를 지표로 해, 그 치수값이 작을수록 좋은 프로세스라는 평가를 하고 있다. 그러나 패턴의 화상에 대해 물결침의 유무의 판단을 무엇을 이용해서 행했는지는 명확하게 되어 있지 않다. 이후, 이 문헌에 있는 바와 같은 프로세스의 평가는 빈번하게 실시될 것으로 예측할 수 있다. 따라서, 미세 패턴의 형성 공정에서는 이 물결침의 정도 및 특징을 정량화하는 방법이 강하게 요망된다.

또한, 비특허문헌 2에 개시되어 있는 LER, LWR, SWR(Space width roughness)을 조합한 지표에 의한 평가 방법에서는 지표가 물결침의 무엇을 수치화한 것인지를 알 수 없다. 또한, 모든 라인이 동기해서 물결칠 경우에는 LWR도 SWR도 극히 작은 값으로 되기 때문에, LER을 계측하고 있는 것과 같아져버린다. 따라서, 물결침에 대한 감도는 낮아져버린다.

또한 특허문헌 1에 개시되어 있는 라인 좌우의 에지 형상의 상관을 취한다는 방법에서는, 이 지표, 상관 계수 ρ를 이용하면, 좌우 라인 에지의 형상의 유사성을 계측할 수 있어 간접적으로 라인 중심의 변동을 검지할 수 있다. 그러나 이것만으로는 라인의 물결침의 정도는 알 수 없다. ρ는 무차원의 양이며 0 내지 1의 값을 취하지만, 좌우의 에지가 완전히 같은 형태이면 1로 된다. 그러나 그 에지의 요철의 크기 자체를 알 수 없기 때문이다.

본 발명은, 상기한 종래기술의 과제를 해결해서, 전자 디바이스나 광학 디바이스의 생산성을 올리기 위해, 검사 공정에 있어서 미세한 라인 패턴의 탑뷰 관찰 화상으로부터 물결침을 정량화하는 것, 또한 그 물결침의 원인으로 된 공정을 추정하기 위한 물결침의 특징을 정량화하는 패턴의 형상 평가 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.

상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 평가 방법은, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상에 있어서의 상기 시료의 라인 패턴의 형상을 평가하는 평가 방법으로서, 상기 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출 공정과, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 양단의 에지점의 변동량을 산출하는 변동량 산출 공정과, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 양단의 에지점의 폭의 변동량을 산출하는 폭 변동량 산출 공정과, 상기 양단의 에지점의 변동량과 상기 양단의 에지점의 폭의 변동량의 차분을 산출하는 차분 산출 공정을 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 평가 방법은, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상에 있어서의 상기 시료의 라인 패턴의 형상을 평가하는 평가 방법으로서, 상기 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출 공정과, 상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출 공정과, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 추출 공정과 상기 중심점 산출 공정을 복수 회 실행하는 실행 공정과, 상기 실행 공정에서 산출된 복수의 상기 라인 패턴의 중심점의 분산값을 산출하는 분산값 산출 공정을 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 평가 방법은, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상에 있어서의 상기 시료의 라인 패턴의 형상을 평가하는 평가 방법으로서, 상기 라인 패턴의 윤곽의 에지점을 추출하는 추출 공정과, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 라인 패턴의 윤곽을 따른 방향에 있어서의 상기 에지점의 변동량을 산출하는 변동량 산출 공정과, 상기 변동량과 상기 라인 패턴에 서로 이웃하는 라인 패턴의 에지점의 변동량의 유사도를 산출하는 유사도 산출 공정을 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 평가 방법은, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상에 있어서의 상기 시료의 라인 패턴의 형상을 평가하는 평가 방법으로서, 상기 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출 공정과, 상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출 공정과, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 추출 공정과 상기 중심점 산출 공정을 복수 회 실행해 상기 라인 패턴의 중심점의 변동량을 산출하는 실행 공정과, 상기 실행 공정을 인접하는 다른 라인 패턴에 있어서도 실행하는 인접 패턴 실행 공정과, 상기 라인 패턴의 중심점의 변동량과 상기 다른 라인 패턴의 중심점의 변동량에 의거해, 상기 라인 패턴과 상기 다른 라인 패턴에 있어서 유사한 변동량을 산출하는 유사 변동량 산출 공정을 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 라인 패턴의 형상 평가 장치는, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상이 기억된 화상 기억부와, 상기 화상 기억부에 기억된 상기 화상에 있어서의 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출부와, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 양단의 에지점의 변동량을 산출하는 변동량 산출부와, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 양단의 에지점의 폭의 변동량을 산출하는 폭 변동량 산출부와, 상기 양단의 에지점의 변동량과 상기 양단의 에지점의 폭의 변동량의 차분을 산출하는 차분 산출부를 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 라인 패턴의 형상 평가 장치는, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상이 기억된 화상 기억부와, 상기 화상 기억부에 기억된 상기 화상에 있어서의 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출부와, 상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출부와, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 추출부와 상기 중심점 산출부의 처리를 복수 회 실행하는 실행부와, 상기 실행부에서 산출된 복수의 상기 라인 패턴의 중심점의 분산값을 산출하는 분산값 산출부를 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 라인 패턴의 형상 평가 장치는, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상이 기억된 화상 기억부와, 상기 화상 기억부에 기억된 상기 화상에 있어서의 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출부와, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 라인 패턴의 윤곽을 따른 방향에 있어서의 상기 에지점의 변동량을 산출하는 변동량 산출부와, 상기 변동량과 상기 라인 패턴에 서로 이웃하는 라인 패턴의 에지점의 변동량의 유사도를 산출하는 유사도 산출부를 갖는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기한 과제를 해결하기 위해, 본 발명에 있어서의 라인 패턴의 형상 평가 장치는, 시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상이 기억된 화상 기억부와, 상기 화상 기억부에 기억된 상기 화상에 있어서의 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출부와, 상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출부와, 상기 라인 패턴이 연장되는 방향에 있어서, 상기 추출부와 상기 중심점 산출부의 처리를 복수 회 실행해 상기 라인 패턴의 중심점의 변동량을 산출하는 실행부와, 상기 실행부의 처리를 인접하는 다른 라인 패턴에 있어서도 실행하는 인접 패턴 실행부와, 상기 라인 패턴의 중심점의 변동량과 상기 다른 라인 패턴의 중심점의 변동량에 의거해, 상기 라인 패턴과 상기 다른 라인 패턴의 유사한 개소에 있어서의 변동량을 산출하는 유사 변동량 산출부를 갖는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 라인 패턴의 물결침 평가 방법은, 탑뷰에 의한 라인 패턴 관찰 화상, 특히 주사형 전자 현미경 화상으로부터, 라인 중심 위치 변동량, 소위 물결침의 양을 수치화한다. 또한, 이 물결침량의 공간 주파수 분포를 가시화한다. 이 결과, 물결침의 정도나 물결침의 주기의 크기를 관찰자의 판단에 의존하지 않고 간단하게 행할 수 있게 된다. 또한, 이 물결침량의 대소를 장치가 자동으로 판정해 경고를 발하는 것도 가능해진다. 또한, 본 발명의 라인 패턴의 중심 위치 변동 평가 방법은, 전술한 물결침량의 공간 분포로부터, 그 이상(異常)이 무엇에 기인하는지의 판단을 돕는 지표를 출력할 수 있다.

도 1은 1개의 라인 패턴을 SEM으로 촬상(撮像)해서 얻어지는 탑뷰 관찰 화상으로부터 추출한 패턴 에지와, 이 라인 패턴의 단면의 모식도.
도 2는 복수의 라인 패턴을 SEM으로 촬상해서 얻어지는 탑뷰 관찰 화상으로부터 추출한 패턴 에지와, 이 라인 패턴의 단면의 모식도.
도 3은 본 발명의 처리의 전체의 흐름을 나타내는 흐름도.
도 4는 본 발명을 실시하기 위한 장치의 개략의 구성을 나타내는 블록도.
도 5는 본 발명의 실시예 1에 있어서의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도.
도 6은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 모니터 상에 표시되는 조작용 윈도우의 정면도.
도 7은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 라인 패턴을 SEM으로 촬상해서 얻어지는 탑뷰 화상과 이 라인 패턴의 단면의 모식도.
도 8은 본 발명의 실시예 1에 있어서의 라인 패턴을 SEM으로 촬상해서 얻어지는 탑뷰 화상으로부터 추출된 에지의 위치 데이터를 도시한 것과 이 라인 패턴의 단면의 모식도.
도 9는 본 발명의 실시예 2에 있어서의 2층으로 형성된 라인 패턴을 SEM으로 촬상해서 얻어지는 탑뷰 화상과 이 라인 패턴의 단면의 모식도.
도 10a는 본 발명의 실시예 2에 있어서의 처리의 흐름을 나타내는 흐름도.
도 10b는 본 발명의 실시예 2에 있어서의 라인 패턴 중심의 물결침을 평가하는 처리의 흐름을 나타내는 흐름도.
도 11은 본 발명의 실시예 2에 있어서의 라인 패턴을 SEM으로 촬상해서 얻어지는 탑뷰 화상으로부터 추출된 에지의 위치 데이터를 도시한 도면.
도 12는 본 발명의 실시예 3에 있어서 산출된 물결침 지표의 히스토그램.

본 발명은, 라인 패턴의 에지의 변동의 계측값은 라인 패턴의 물결침을 포함하고 있지만, 라인 폭의 변동량은 포함하고 있지 않은 것을 이용해, 이들의 차분을 취하는 것을 주요한 특징으로 한다.

즉, 본 발명에서는, 라인 패턴의 SEM 화상에 있어서, 라인 패턴의 에지나 폭의 라인 길이 방향의 변동의 정보, 또는 라인 패턴의 중심 위치의 라인 길이 방향의 변동의 정보로부터 라인 패턴의 물결침의 지표값을 구하는 방법, 및 라인 패턴간의 좌우 에지의 형태의 상관 또는 라인 패턴의 중심 위치의 형태의 상관을 구해서, 라인 중심 위치 변동량의 특징을 나타내는 지표값을 구하는 방법에 관한 것이다.

그 특징적인 방법은, 이하의 방법이다.

우선, 라인 패턴의 탑뷰 관찰 화상으로부터 1개의 라인의 좌우의 에지의 위치를 추출한다. 추출된 에지의 탑뷰 관찰 화상(100)의 예를 그 단면의 모식도(103)와 함께 도 1에 나타낸다. x, y, z축은, 도면 중에 나타낸 바와 같이 설정한다. 라인 패턴의 좌측의 에지를 그 x 좌표의 집합{x(L, i)|i=1, 2, … n}, 우측의 에지를 그 x 좌표의 집합{x(R, i)|i=1, 2, … n}으로 나타낸다. 단 도 1 중에서는 에지점을 직선으로 이어서 꺾은선으로서 표시하고 있다(101, 102). L, R은 각각 좌, 우를 나타내고 있으며, n는 에지를 나타내는 점의 총수이다. 또, 에지점의 y 방향의 간격을 Δy로 한다. 또한, 왼쪽 에지의 x 좌표의 평균값을 xL, 오른쪽 에지의 x 좌표의 평균값을 xR로 한다. 에지점의 위치를 나타내는 변수는 x, y 좌표 모두 단위를 ㎚로 한다.

이때, 좌우의 에지의 형상은 각각, 점의 집합{Δx(L, i)|i=1, 2, … n}{Δx(R, i)|i=1, 2, … n}으로 나타낼 수 있다. 여기에서 Δx(L, i), Δx(R, i)는 이하의 (수학식 1)로 주어진다.

[수학식 1]

또, 라인 패턴의 길이 방향은 y 방향과 병행인 것으로 한다. 병행이 아닌 경우는 계산에 앞서 라인 에지의 근사 직선을 구해 두고, (수학식 1) 대신에 근사 직선으로부터의 일탈량을 Δx(L, i), Δx(R, i)로 정의하거나, 혹은 화상을 회전시켜서 y 방향과 라인의 길이 방향을 병행하게 하면 된다.

라인 에지의 변동량은 좌우 에지 각각에 대해 이하의 (수학식 2)로 나타낸 양으로 나타낼 수 있다.

[수학식 2]

라인 폭의 변동량은 (수학식 3)과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 3]

또, 여기에서 좌변의 첨자 w는 폭(width)을 나타내고 있다.

이 양들을 사용해, 라인의 좌우의 에지 위치 변동 중, 좌우에 공통해 있는 부분의 크기를 (수학식 4)와 같이 해서 구할 수 있다.

[수학식 4]

이 (수학식 4)의 좌변인 σ_wig ², σ_wig, 혹은 σ_wig의 정수배(예를 들면 3σ_wig)를 물결침의 양의 지표로 하면 된다. 여기에서 첨자인 wig는 wiggling을 나타내고 있다.

또한, 본 발명은 이 σ_wig ²를 주파수 성분으로 나눠서 표시할 수 있다. 2개의 집합{Δx(L, i)|i=1, 2, … n}{Δx(R, i)|i=1, 2, … n}을 푸리에 변환해 얻어진 푸리에 계수로부터 왼쪽 및 오른쪽 에지의 LER의 파워 스펙트럼을 구할 수 있다. 또한, {x(R, i)-x(L, i)-(xR-xL)|i=1, 2, … n}로부터 LWR의 파워 스펙트럼을 구할 수 있다. 이들의 주파수 f에 대한 파워 밀도를 PSD_L(f), PSD_R(f), PSD_W(f)로 하면, 물결침의 스펙트럼은 파워 밀도 PSD_wig(f)는 (수학식 5)와 같이 주어진다.

[수학식 5]

또한, 본 발명은, 다른 물결침의 양의 지표로서, 라인 중심 위치를 라인 좌우의 에지 위치의 평균으로 정의하고 그 분포를 이용하는 것을 특징으로 한다. 이 지표는 패턴 전사에 있어서의 라인 중심 위치 정밀도를 직접적으로 나타내고 있기 때문에, 물결침이라는 현상의 검지보다, 형성된 패턴의 질을 평가할 때나 후술하는 바와 같이 위치 어긋남량을 평가할 때에 이용한다. 특히 이하의 방법이 좋다.

라인의 중심 위치의 x 좌표 xc(i)를 (수학식 6)과 같이 구한다.

[수학식 6]

여기에서, 라인 중심 위치의 분포를 (수학식 7)의 식으로 계산한다. 여기에서 첨자인 c는 center를 의미하고 있다.

[수학식 7]

이 (수학식 7)의 좌변인 σ_c ², σ_c, 혹은 σ_c의 정수배(예를 들면 3σ_c)를 물결침의 양의 지표로 하면 된다. 또는, xc(i)의 값 중에서 가장 큰 것과 가장 작은 것의 차분을 지표로 하는 방법도 있다.

이들은, 랜덤하게 발생하는 LER의 영향을 포함하기 때문에 순수한 물결침의 양에는 일치하지 않는다. 그러나 이 라인이 존재하는 층의 상층 혹은 하층으로부터 배선 패턴을 접속시킬 경우에 중요하다. 통상은 층간의 위치 맞춤이 완전하지 않기 때문에, 이 위치 어긋남량(오버레이 내지 오버레이 에러라 불림)을 측정한다. 그러나 라인이 물결치고 있으면, 임의의 점에서 계측한 층간의 위치 어긋남량과 다른 점에서 계측한 층간의 위치 어긋남량이 서로 다른 값을 취한다. 즉, 위치 어긋남량의 계측값이 σ_c에 대응하는 분포를 갖게 된다. 따라서, 라인이 물결치고 있는 경우는, 계측 위치 어긋남량의 겉보기 상의 오차에 σ_c의 영향을 도입해둘 필요가 있다.

또한 본 발명은, 물결침의 원인을 추정하기 위해, 스페이스의 좌우의 에지의 형태의 상관을 취하는 것, 인접하는 2개의 라인 패턴의 라인 중심 위치의 형태의 상관을 취하는 것, 양쪽의 라인 패턴에 공통인 라인 중심 위치 변동량을 계산하는 것을 특징으로 한다. 이들의 상세를 이하에 설명한다.

우선, 복수 개의 라인 패턴이 포함되는 관찰 화상(200)을 취득한다. 거기에서 추출한 에지를 라인 패턴(211∼214)의 단면의 모식도(210)와 함께 도 2에 나타낸다. 이하, 스페이스의 좌우의 에지의 형태의 상관을 취하는 방법을 설명한다. 이하, 라인(1∼4) 및 스페이스 패턴(1∼3)에 도 2와 같이 번호를 붙이고, 각 라인의 좌우의 에지에 대해 (수학식 1)을 적용해서 얻은 에지의 형상을 집합{Δx(m, L, i)|i=1, 2, … n}{Δx(m, R, i)|i=1, 2, … n}으로 나타낸다. 여기에서 m이 라인의 번호이다.

번호 m의 스페이스의 좌우의 에지의 형태의 상관 ρ_s(m)는 (수학식 8)과 같이 계산된다.

[수학식 8]

여기에서, σ_R(m), σ_L(m+1)는 각각, m번째의 라인의 오른쪽 에지 및 m+1번째의 라인의 왼쪽 에지에 (수학식 2)를 적용해서 구한 σ_R, σ_L이다. (수학식 6)의 좌변의 첨자 s는 스페이스를 나타내고 있다. ρ_s(m)가 1에 가까운 경우는 m번째의 라인과 m+1번째의 라인의 물결침의 형태가 닯아 있어, 같은 원인으로 2개의 라인이 물결치고 있는 것을 추정할 수 있다.

다음으로, 인접하는 2개의 라인의 라인 중심 위치의 형태의 상관에 대해 설명한다. 번호 m과 m+1의 라인의 중심 위치의 형태의 상관 ρ_c(m, m+1)는 (수학식 9)의 같이 계산된다.

[수학식 9]

여기에서 σ_c(m)는 m번째의 라인 패턴의 에지에 대해 (수학식 6)을 적용해서 얻은 라인 중심 위치 변동량이다.

또한,

[수학식 10]

이고, xc(m,i)는 (수학식 4)를 m번째의 라인 패턴에 적용해서 얻어지는 i번째의 라인 중심 x 좌표이고, xR(m), xL(m)은 각각, m번째의 라인 패턴의 좌우의 에지의 x 좌표의 평균값이다. ρ_c(m, m+1)의 첨자 c는 center를 나타내고 있다. 이 양도 0에서부터 1까지의 값을 취하며, 클수록 m번째와 m+1번째의 라인 패턴이 같은 형태로 물결치고 있어, 같은 원인으로 물결치고 있을 가능성이 높은 것을 나타낸다.

m번째, m+1번째의 양쪽의 라인 패턴에 공통인 라인 중심 위치 변동량은 이하와 같이 정의한다. 우선, m번째와 m+1번째의 라인 패턴의 간격 평균값 xD(m, m+1)를 (수학식 11)과 같이 정의한다.

[수학식 11]

다음으로, 라인 패턴의 간격 분포 σ_LD(m, m+1)를 계산한다.

[수학식 12]

다음으로, 양쪽의 라인 패턴에 공통인 라인 중심 위치 변동량이 구해진다.

[수학식 13]

이 식의 좌변인 σ_LL(m, m+1)², σ_LL(m, m+1), 혹은 σ_LL(m, m+1)의 정수배(예를 들면 3σ_LL(m, m+1))를 양쪽의 라인 패턴에 공통인 라인 중심 위치 변동량의 지표로 하면 된다.

또한 본 발명은, 물결침의 원인을 추정하기 위해, 상기한 인접하는 2개의 라인 패턴의 라인 중심 위치의 형태의 상관 ρ_c(m, m+1)를 라인 패턴의 나열순으로 표시시키거나, ρ_c(m, m+1)를 복수 개소에서 계측해 히스토그램을 표시시키거나 하는 것을 특징으로 한다.

또한 본 발명은, 물결침의 원인을 추정하기 위해, LER의 파워 스펙트럼으로부터 LWR의 파워 스펙트럼의 2배를 뺀 것을 표시시키는 것을 특징으로 한다.

이상의 방법에 의해 관찰 대상의 양부 판정을 행하거나, 패턴 형성 프로세스를 모니터링하거나 하기 위해서는, 에지의 검출 및 상기한 계산을 행하는 계산 장치를 전자 현미경과 같은 관찰 장치에 접속해, 화상을 선택하고 평가를 실시하는 장치 시스템을 구축할 수 있다.

이상에서 설명한 반도체 디바이스의 라인 패턴 형성 프로세스를 거쳐 웨이퍼 상에 형성된 라인 패턴의 물결침을 SEM 화상을 이용해 평가하는 방법에 대해, 도 3의 흐름도를 이용해서 설명한다.

우선, 표면에 라인 패턴이 형성된 시료(반도체 웨이퍼)를 SEM을 이용해 촬상한 화상을 입력함과 함께 해석할 대상 영역을 지정한다(S301). 그 후의 플로에서는 이 영역에 포함되는 라인 혹은 스페이스에 대해 해석을 행한다. 다음으로 평가 항목을 입력한다(S302). 평가 항목으로서는, 물결침의 유무를 판정하기 위한 물결침량의 지표(물결침량 : 3σ_wig, 라인 중심 위치 변동량 : 3σ_c), 물결침의 특징을 해석하기 위한 스펙트럼(파워 밀도 : PSD_wig(f)), 물결침이 공간적으로 어느 정도 고르게 되어 있는지를 평가하기 위한 물결침의 동기성 지표(스페이스 패턴의 좌우 에지의 상관 : ρ_s, 라인 중심 위치 변동끼리의 상관 : ρ_c, 물결침의 동기 성분 3σ_LL)이다. 이들 3가지 항목 중의 하나 또는 복수를 평가 항목으로서 입력한다.

다음으로, 입력한 SEM 화상을 처리해서 라인 패턴의 에지를 추출하고(S303), 라인 패턴의 화상의 좌우의 에지의 좌표의 평균값 xL, xR을 산출한다(S304). 다음으로, S302에서 입력한 평가 항목이 물결침량인지를 체크하고(S305), YES일 경우에는 S306으로 진행해 평가에 이용할 지표를 선택한다. 3σ_wig를 선택한 경우는 S307로 진행한다.

이 플로에서는, 우선, (수학식 1)을 이용해 라인 패턴의 SEM 화상으로부터 라인 패턴의 좌우의 에지 형상을 산출하고(S307), (수학식 2)를 이용해 좌우 에지의 변동량을 산출하고(S308), (수학식 3)을 이용해 라인 폭 변동량을 산출하고(S309), (수학식 4)를 이용해 라인 패턴의 좌우의 공통 부분의 에지 위치의 변동량 σ_wig ²를 산출하고(S310), 이 산출한 결과로부터 물결침 지표값 3σ_wig를 구한다(S311).

다음으로, 이 구한 물결침 지표값 3σ_wig가 미리 설정해둔 기준값 α보다 작은지를 체크한다(S312). 물결침 지표값 3σ_wig가 기준값 α보다 작으면(S312에서 YES인 경우), 이 라인 패턴의 물결침은 충분히 작은 것으로 해서 물결침 지표값 3σ_wig를 출력하고(S350), 종료한다.

한편, 물결침 지표값 3σ_wig가 미리 설정해둔 기준값 α와 같거나 그 이상이었을 경우(S312에서 NO인 경우)에는, S313에 의해 『이 관찰 대상의 물결침이 커, 발생의 원인을 구명하기 위해 동기성의 평가를 더 행해야 함』이라는 정보를 출력해야 할 데이터에 더한 후 출력한다(S350).

또한, S306의 공정에 있어서, 물결침량의 지표로서 3σ_c를 선택했을 경우, S314로 진행해 (수학식 6)을 이용해서 라인 패턴의 중심 위치 좌표를 구하고, (수학식 7)에 따라서 그 분포를 구하고(S315), 또한 그 값으로부터 라인 중심 위치 변동량 3σ_c를 계산한다.

다음으로 이 3σ_c의 값이 미리 설정해둔 기준값 β보다 작은지를 체크한다(S317). 작으면(S317에서 YES인 경우), 이 라인 패턴의 물결침은 충분히 작은 것으로 해서 물결침 지표 3σ_c를 출력하고(S350), 종료한다.

한편, 물결침 지표 3σ_c가 β와 같거나 그 이상이었을 경우(S317에서 NO인 경우)에는, S313에 의해 『이 관찰 대상의 물결침이 커, 발생의 원인을 구명하기 위해 동기성의 평가를 더 행해야 함』이라는 정보를 출력해야 할 데이터에 더한 후 출력한다(S350).

또한, S305의 판정에 있어서, 평가 항목이 물결침량의 지표가 아닐 경우에는(NO인 경우), S318로 진행해 물결침의 주파수 해석을 행할지의 여부를 판정하고, YES일 경우에는 라인 패턴의 좌우의 에지의 LER의 파워 스펙트럼을 구하고(S319), 다음으로 LWR의 파워 스펙트럼을 구하고(S320), (수학식 5)를 이용해 물결침의 파워 스펙트럼 PDS_wig를 산출하고(321), 그 결과를 출력한다(S350).

한편, S318에서 NO로 판정되었을 경우에는, 물결침의 원인 구명에 활용할 물결침의 동기성 지표값을 구하는 플로를 실행한다. 물결침의 동기성 지표에도 종류가 있기 때문에, 이 처리 플로에서는 우선 지표를 선택한다(S322). 여기에서 지표로서 인접 패턴간의 스페이스의 좌우 에지의 상관 ρ_s가 선택되었을 경우, S323으로 진행해 (수학식 8)을 이용해서 ρ_s를 산출하고 출력한다(S350).

지표로서 인접 라인 패턴의 중심 위치의 상관 ρ_c가 선택되었을 경우, S324로 진행해 (수학식 9)를 이용해서 ρ_c를 산출하고 출력한다(S350). 인접하는 라인 물결침의 동기 성분 3σ_LL가 선택되었을 경우, S325로 진행해 우선 (수학식 11)에 따라서 라인 중심 거리를 산출한다. 다음으로 S326으로 진행해 (수학식 12)에 따라서 앞의 공정에서 계산한 라인 중심 거리의 값의 분포를 산출한다. 다음으로 S327로 진행해 (수학식 13)을 이용해서 인접 라인 물결침의 동기 성분의 분산값을 산출하고, S328로 진행해 라인 물결침 동기 성분 3σ_LL를 출력한다(S350).

또한, S312 혹은 S317에서 지표의 값이 기준값을 넘었기 때문에 물결침이 크다는 정보가 출력되었을 경우에는, 본 도면에 플로를 나타낸 알고리즘과는 별개로, 물결침의 원인을 추정하기 위한 정보로서 인접하는 라인 패턴간의 라인 중심 위치의 형태의 상관 ρ_c(m, m+1)를 복수 구하고, 이 복수의 ρ_c(m, m+1)를 라인 패턴의 나열순으로 표시시키거나, 복수의 ρ_c(m, m+1)의 히스토그램을 화면 상에 표시한다.

이하에 본 발명을 적용한 실시예를 도면을 이용해 설명한다.

[실시예 1]

본 발명의 제1 실시예를 이하, 도 4 내지 도 8을 이용해 설명한다. 본 실시예에서는, 라인 패턴의 에지의 물결침의 지표 σ_wig를 이용해 에칭 후의 라인 패턴의 합격 여부 판정을 행하고, 물결침 지표값이 허용 한도를 넘은 라인 패턴에 대해서는 물결침 발생의 원인을 추정으로 하도록 했다.

본 실시예에서는, 도 4에 나타내는 바와 같은 측장(測長) 기능을 갖는 SEM(이하 CD-SEM으로 기재함)을 이용해 검사 대상의 시료의 화상을 취득하고 이 화상을 처리함으로써 실행한다.

도 4에 나타낸 CD-SEM은, 경통(301), 전자원(302), 이 전자원(302)으로부터 발사된 전자빔(303)을 수속시키는 집속 렌즈(304), 집속된 전자빔을 편향시키는 편향 전극(305), 편향된 전자빔을 시료인 웨이퍼(307)의 표면에 수속시켜서 조사하는 대물렌즈(306), 시료(307)를 재치(載置)해서 XY 평면 내에서 이동 가능한 테이블(308), 전자빔(303)이 조사된 시료(307)로부터 발생한 이차전자(반사 전자도 포함함)를 검출하는 검출기(310), 검출기(310)로부터 출력된 신호를 처리함과 함께, 전자원(302)과 집속 렌즈(304), 편향 전극(305), 대물렌즈(306), 테이블(308)을 제어하는 제어계(311), 이 제어계(311)와 접속되는 컴퓨터(312), 컴퓨터(312)와 접속되는 데이터 기억 장치(313), 디스플레이(315)를 구비한 모니터(314)를 구비해서 구성되어 있다.

본 실시예에 있어서의 처리의 수순은, 도 5에 나타내는 바와 같이, 우선, 도 4에 나타낸 구성에 의해 컴퓨터(312)로부터 CD-SEM의 제어계(311)에 명령을 보내, 에칭 가공에 의해 실리콘의 라인 패턴이 형성되어 있는 웨이퍼(307)를 장치 내로 이동시키고, 스테이지(308)를 이동시켜 라인 패턴군이 관찰 시야에 들어가도록 조정하고, 수속 렌즈(304) 및 대물렌즈(306)와 편향 전극(305)을 전기적으로 조정해서 컴퓨터(312)로부터의 신호에 의해 시료(307)에 형성된 패턴의 탑뷰 화상을 취득한다(S501). 다음으로, 그 취득한 화상 데이터를 일단 컴퓨터(312) 내의 기억 영역에 기록한 후, 촬상 조건의 데이터와 함께 데이터 기억 장치(313)에 세이브한다(S502).

그 후, 컴퓨터(312)로부터의 지령에 의해 평가를 행하는 프로그램을 기동시킨다. 프로그램 중에서는 평가 대상으로 하는 화상을 지정해서, 데이터 기억 장치(313)로부터 그 화상과 촬상 조건의 파일을 호출하고(S503 : 도 3의 S301에 상당), 모니터(314)의 화면(315) 상에 관찰 화상을 표시시킨다(S504). 다음으로 모니터(314)의 화면(315) 상에 표시된 화상 위에서 해석하고자 하는 영역을 지정한다(S505 : 도 3의 S302에 상당).

다음으로, 해석 영역을 지정한 모니터(314)의 화면(315)에 표시되어 있는 복수의 해석 방법(도 6 참조) 중에서 금회 실행할 해석의 종류인 3σ_wig를 지정하고(S506), 모니터(314)에 표시된 실행 버튼을 클릭함으로써 지정된 해석을 실행한다(S507 : 도 3의 S307 내지 S311에 상당).

다음으로, 해석에 의해 산출한 3σ_wig를 미리 설정한 허용 상한값 α와 비교하고(S508 : 도 3의 S312에 상당), 3σ_wig가 α보다 작을 경우(YES인 경우)에는, 검사 대상인 웨이퍼(307)는 양품인 것으로서 결과를 출력하고(S509 : 도 3의 S350에 상당), 평가를 종료한다.

한편, S508에서 3σ_wig가 허용 상한값 α보다 컸을 경우(NO인 경우)에는, S510으로 진행해 자동적으로 원인의 구명을 위한 정보로서 (수학식 8)에 따라 ρ_s(m)를 산출하고 그 결과를 출력한다는 플로를 실현한다. 여기에서 S510 대신에 S313과 마찬가지로 경고만을 더해 출력하고 원인 구명의 지표 계산은 조작자에게 맡기는 것도 가능하다.

다음으로, S504 내지 S510에 걸쳐서 실시하는 처리의 예를 이하에 설명한다.

도 7은 본 실시예에서 관찰된 라인 패턴의 탑뷰 화상을 2치화해 흑백 표시시킨 도면이며, S504에서 모니터(314)의 화면(315) 상에 표시되는 화상(700)이다. 이 700이 나타내는 실제의 화상은 농담이 있는 모노크롬 화상이지만 여기에서는 간편하게 하기 위해 그것을 2치화하고 있다. 도 7의 화상(700)의 사이즈는 x축 방향이 450㎚, y축 방향이 2560㎚이다. 또, 도 7에서는 화상(700) 내의 요철 부분을 알 수 있도록, 단면도(710)를 같은 x축(라인 패턴(711∼714)에 수직인 방향)을 따라 표시하고 있다. 흰 띠 형상의 영역(702)은 라인 패턴(711∼714)의 에지 근방을 나타내고 있다. 도 6은, 모니터(314)의 화면(315)에 표시된 윈도우를 나타낸 도면이며, 도면 중 좌측에 있는 화상(1011)은 도 7 내에 나타나 있는 화상(700)과 같은 것이다.

다음으로 S505에 있어서, 모니터(314)의 화면(315) 상의 윈도우(1010) 내에 있어서 화상 위에서 해석하고자 하는 영역을 지정한다. 이 영역은 도 7의 흰 파선의 프레임(701)의 내부이며 도 6 중의 흰 파선(1012)의 내부이다. 도 7의 파선의 프레임(701)의 y 방향을 따른 치수는 2000㎚이다. 다음으로, S506에 있어서, 도 6의 윈도우(1010)에 표시된 2가지 해석 지표, 즉 물결침의 양의 지표인 3σ_wig, 물결침의 양의 지표이며 특히 라인 중심의 물결침을 검지하는 3σ_c 중에서 금회 사용할 해석 방법을 선택한다. 본 실시예에서는 3σ_wig를 선택했을 경우에 대해 설명한다.

해석 지표가 선택되고 윈도우(1010)에 표시된 「실행」 버튼(1013)을 클릭함으로써, S507에 있어서 이 프레임(701) 내의 패턴의 에지에 대해 물결침의 지표로서 후술하는 σ_wig의 3배를 산출하도록 명령을 실행한다. 우선, 파선의 프레임(701) 내의 흰 띠 형상 영역으로부터 화상 처리에 의해 라인 패턴의 에지를 추출한다. 이것을 표시한 것이 도 8이다. 도 8은 계산 프로세스를 설명하기 위한 도면이며 모니터(314)의 화면(315) 상에는 표시되지 않는다. 여기에서 에지(801과 802)는 라인 패턴(821)(이하 탑뷰에서는 라인(811)으로 기재함)의 좌우의 에지이고, 이하 에지(803과 804)는 패턴(822)에 대응하는 라인(812), 에지(805과 806)는 패턴(823)에 대응하는 라인(813), 에지(807과 808)는 패턴(824)에 대응하는 라인(814)의 좌우의 에지를 나타낸다.

패턴 에지의 추출과 함께 컴퓨터(312)는 이 에지들의 위치 데이터를 이용해 물결침의 양을 계산한다. 이 수순은 이하와 같다. 우선 라인(811)의 좌우의 에지(801과 802)의 위치 데이터에 대해서, (수학식 1)(수학식 2)(수학식 3)(수학식 4)에 나타낸 식을 이용해 σ_wig ²를 산출한다. 이것은 1번째의 라인의 계산 결과이므로 이 양을 σ1_wig ²로 기록한다. 마찬가지의 것을 라인(812, 813, 814)에 대해서 실시해 σ_wig ²를 구하고, σ2_wig ², σ3_wig ², σ4_wig ²로 한다. 이 4개의 양들의 산술 평균을 취해 그 평방근의 3배, 즉 평균의 3σ_wig를 모니터 상의 화상(1011)의 모서리에 가까운 영역에 표시한다. 그 숫자는 5.28㎚였다.

다음으로, 해석의 결과를 평가하는 스텝 S508에 있어서, 이 웨이퍼를 사용해 작성하는 디바이스에서는, 3σ_wig의 허용 한도 α를 미리 4㎚로 설정하고 있었기 때문에, S508에 있어서 NO로 판정되어 S510으로 진행하고, 물결침의 원인으로 되는 공정을 특정하기 위해, 인접하는 라인 패턴간의 스페이스의 좌우의 에지간의 상관 ρ_s(m)를 산출하고 결과를 화면 위에 표시해서(S509) 종료한다.

또, 이 판정은, 실측값과 미리 입력되어 있던 허용 한도값 α를 비교해 전자가 후자를 넘을 경우에 경보가 울리도록 함으로써 자동으로 실시할 수 있다. 혹은, 복수의 웨이퍼에 대해 행한 전술한 판정 결과를 컴퓨터 화면에 출력할 수 있다. 합격 판정이었던 웨이퍼를 다음 공정으로 보내고 불합격이었던 웨이퍼를 리워크 공정으로 되돌림으로써 생산성을 향상시킬 수 있다. 각 라인의 에지 위치 데이터로부터 (수학식 5)에 따라 물결침의 스펙트럼을 산출할 수 있다. 이에 따라, 물결침의 특징적인 주기가 있으면 그것을 파악할 수 있다.

S508에 있어서 σ_wig가 허용 한도 α와 같거나 또는 큰 것으로 판단된 라인 패턴에 대해서, 물결침 평가용의 프로그램을 지정하고, S510에 있어서 ρ_s(m)를 산출해서 물결침의 원인으로 되는 공정을 동정, 대책함으로써 수율을 향상시키는 방법에 대해 설명한다.

우선, 도 8에 나타낸 대상 패턴의 화상 위에서, 라인(811 내지 814)의 에지(801 내지 808) 중, 에지(802 내지 807)에 대해 (수학식 8)을 적용해서 ρ_s(m)(m=1,2,3)를 산출하는 평가용 프로그램을 지정하고, 이 평가용 프로그램을 실행한다.

본 실시예에서 이용한 라인 패턴에 대해서는 m의 순으로 0.67, 0.12, 0.73이라는 결과가 얻어졌다. 같은 웨이퍼 상의 같은 패턴 영역의 다른 스폿에서 촬상한 라인 패턴 화상 9매에 대해서도 처리를 실행해 합계 30개의 결과를 얻어 평균을 취한 바, 0.56이라는 큰 값이 얻어졌다. 이것으로부터, 각 라인이 독립해서 물결치고 있는 것이 아니며, 동기해서 물결치고 있는 경향이 강한 것으로 판단되었다. 이것으로부터 물결침의 원인이 추측된다.

우선, 극단적으로 물결친 라인 패턴이 생겨 인접 라인 패턴에 접촉했기 때문에 도미노 토플링과 같이 변형이 생겼을 가능성이 지적되었다. 그러나 인접 라인 패턴에 접촉할수록 물결치고 있는 패턴은 관찰되고 있지 않았기 때문에, 이 가능성은 부정되었다. 다음으로, 하층의 막 두께나 표면의 젖음성이 국소적으로 변해 있어, 그 경계에서 일제히 라인 패턴의 에지가 구부러져 있을 가능성이 지적되었다. 그러나 프로세스를 체크한 바, 하층의 상태가 물결침과 같은 정도의 공간 주기로 변동하는 요인이 발견되지 않았다.

마지막으로, 이 프로세스는 형성한 라인 패턴의 양측에 막을 붙여 원래의 라인 패턴을 제거하고, 막으로서 붙인 부분을 새로운 라인 패턴으로 간주한다는 Self-aligned double patterning(SADP)을 2회 반복해서 작성하고 있었기 때문에, 최초에 형성한 패턴의 LER이 물결침의 원인으로 되어 있을 가능성이 지적되었다.

그래서, SADP의 최초의 라인 패턴 형성 시에 LER이 작은 재료를 도입해서 형성한 패턴에 대해 S301~S312까지를 다시 실행한 바, ρ_s(m)의 평균값이 0.20으로 되었다. 동시에 물결침량 σ_wig 자체가 충분히 작아졌다.

본 실시예에 따르면, 최초의 표 결과에 의거해서 SADP의 최초의 라인 패턴 형성 시에 LER이 작은 재료를 도입하도록 개선한 것에 의해 ρ_s(m)의 평균값을 작게 할 수 있으며, 물결침량 σ_wig 자체도 충분히 작게 할 수 있어 불합격 웨이퍼 수를 반감시킬 수 있었다.

〈변형예 1〉

실시예 1의 변형예 1로서, 물결침 평가 지표를 σ_wig 대신에 σ_c를 이용해 평가하는 경우에 대해 설명한다. 상기한 물결침 평가 지표로서 σ_wig를 이용한 예에서는, 물결침의 원인을 특정하기 위해 S510에 있어서 ρ_s(m)를 산출했지만 관찰 대상이 대전하는 등 해서 항상 한쪽의 에지에 노이즈가 큰 경우 등은, ρ_s(m) 대신에 (수학식 9)(수학식 10)을 이용해 얻어지는 지표의 ρ_c(m, m+1)를 이용하면, 계산 시간은 오래 걸리지만 높은 재현성으로 계측을 행할 수 있다. 이 경우, 물결침 발생의 원인으로 되는 공정을 동정하는 것이 용이해져 원인으로 되는 공정을 대책함으로써 수율을 향상시킬 수 있다.

본 실시예에 따르면, 기판 상에 형성된 패턴의 SEM 화상을 처리해서 패턴의 물결침을 정량적으로 평가할 수 있도록 한 것에 의해, 그 평가 결과를 패턴을 형성하는 프로세스에 피드백해서, 원하는 형상의 패턴을 안정되게 형성할 수 있게 되었다.

상기한 검사의 결과, 불합격으로 판정되었을 경우에는 대상 웨이퍼를 다음의 공정으로 보내지 않고 앞의 공정을 다시 한다.

상기한 검사에 의해 성능이 낮은 디바이스가 만들어지는 것을 예방하며 또한 폐기물을 감소시킬 수 있다. 특히 물결침에 특징적인 주파수가 있을 경우, 그것을 이용해 디바이스의 성능 열화를 예측할 수도 있다.

[실시예 2]

본 발명의 제2 실시예를 이하, 도 9 내지 도 12를 이용해 설명한다. 본 실시예에서는, 도 9에 나타내는 바와 같이, 라인 패턴(901)과 그 하층의, 상층 라인 패턴(901)과 평행하게 형성된 라인 패턴(903)과의 층간 중첩 어긋남을 계측할 때, 도 6에 나타낸 화면 상에서 3σ_c를 선택, 이 값을 계산함으로써 실제 패턴에 생길 수 있는 중첩 어긋남을 올바르게 예측해, 패턴의 합격 여부 판정을 행하도록 했다.

본 실시예에 있어서의 처리의 흐름은 기본적으로 실시예 1에서 설명한 도 5의 처리 플로와 같다. 본 실시예에 있어서의 처리의 흐름을 도 10a를 이용해 본 실시예의 처리의 흐름을 설명한다.

우선, 층간 중첩 오차를 산출할 대상 영역을 SEM으로 촬상하고(S1001), 이 SEM상을 데이터 기억 장치(313)에 기억한다(S1002). 다음으로, 이 데이터 기억 장치(313)에 기억시킨 화상 중에서, 모니터 상에 층간 중첩 오차를 산출할 대상 화상을 호출해서(S1003), 모니터(314) 상에 표시시킨다(S1004). 이 화상의 모식도(900)를 도 9에 나타낸다. 이 도면의 수평 방향의 치수는 300㎚, 라인을 따른 방향의 치수는 2560㎚이다. 제1 실시예와 마찬가지로 본 실시예에 있어서도 2치화시켜서 나타내고 있다. 또한, 이해하기 쉽게 하기 위해 대응하는 패턴 단면 구조(910)를 상부에 나타내고 있다. 본 실시예에 있어서는, 모니터(314)의 화면(315) 상에는 실시예 1에서 설명한 도 6의 화상(1011) 대신에 모식도(900)가 표시된다.

이 패턴은, 도시하고 있지 않은 기판 상에 제1 도전성 재료로 형성된 라인 패턴(903)이 있으며, 이 라인 패턴(903)을 덮도록 해서 형성된 절연체를 퇴적시켜서 만든 층(902)이 있고, 그 위에 제2 도전성 재료에 의한 라인 패턴(901)이 형성되어 있다. 라인 패턴(901)의 SEM상은 패턴의 에지 근방만이 희게 보이고, 라인 패턴(903)의 SEM상은 전체가 새하얗게 보인다. 도 9에 있어서는 라인 패턴(903)의 하층에 대해서는 표시를 생략하고 있다. 계측 대상은 라인 패턴(901과 903)의 간격이며 이것은 도면 중의 D로 나타나 있다. 이 D의 설계값이 예를 들면 55㎚인 것으로 하면, 실측값과 설계값의 55㎚의 차분이 라인 패턴(901)이 형성된 패턴 최상층과 라인 패턴(903)이 형성된 층의 패턴 형성 시의 중첩 어긋남량으로 된다.

다음으로, 해석 영역 지정 스텝 S1005에서, D의 값을 측정하기 위해, 모니터(314)에 표시된 화상(900) 위에서 도 9에 나타내는 바와 같은 흰 파선으로 나타낸 프레임(904 및 905)을 설정한다.

다음으로, 실행 스텝 S1006에 있어서, 모니터(314)에 표시된 도 9에 나타내는 바와 같은 화상(900) 위에서 흰 파선으로 나타낸 프레임(904 및 905)에서 라인 패턴(901과 903)의 중심끼리의 거리 D를 측정하는 레시피를 실행한다. 그 결과, 얻어진 D의 값이 59㎚와 51㎚였던 것으로 한다. 같은 샘플의 같은 설계 스폿 9개소에 대해 마찬가지의 것을 더 행하고, 얻어진 합계 20개의 값의 통계 처리를 행해, 그 평균값이 56.2㎚, 분포의 표준 편차가 2.5㎚였던 것으로 한다. 여기에서, 금회의 중첩 어긋남량은 +1.2㎚, 계측 오차(표준 편차의 3배)가 7.5㎚인 것으로 판단된다. 이 예의 경우에는, 오차가 크기 때문에 급거(急遽) 별도 광학 장치에 의한 계측을 실시할 필요가 있다. 그 결과, 어긋남량이 +1.2㎚와 같으며 또한 계측 오차가 불과 0.5㎚로 되었다.

이 때문에 도 4에 나타내는 장치 자체의 계측 오차가 클 가능성이 의심되었지만, 화상을 도 10b의 플로로 이하와 같이 더 분석한다.

우선, S10001에서, 전술한 도 9에 나타내는 화상(900)을 호출해 표시시킨다(S10002). 또한 S10003에서, 분석할 영역을 906과 같이 선택해 최상층의 라인 패턴의 에지를 추출한다. 추출된 에지를 도 11에 나타낸다. 추출된 라인 에지의 y 방향의 길이는 2000㎚이다. 다음으로, S10005에 의해, 도 11에 도시된 라인 왼쪽 에지(1101)의 위치 데이터와 오른쪽 에지(1102)의 위치 데이터를 이용해서, (수학식 6)(수학식 7)을 적용해 σ_c ²를 산출하고 출력해(S10006) 종료한다. 이것을 마찬가지로 다른 9 개소의 스폿의 화상에 적용해 σ_c ²를 산출하고, 합계 10개의 값의 평균값을 구하며, 또한 평방근을 취해서 3배한 바(3σ_c), 7.2㎚로 되었다.

이 값은, 최초에 산출된 계측 오차 7.5㎚와 매우 가까워, 오차로 판단된 계측값 편차의 대부분이 물결침에 의한 패턴 자신의 국소적인 위치 어긋남이라는 것이 밝혀졌다. 이것으로부터 도 4에 나타내는 장치를 이용한 중첩 어긋남 측정에는 문제없는 것을 알 수 있었기 때문에, 검사 장치의 사용은 속행했다. 이에 따라, 검사 공정의 변경이 불필요해졌기 때문에, 장치 교체에 따른 생산의 지연과 비용의 발생이 회피되었다.

동시에, 패턴의 물결침이 원인으로 하층과의 위치 어긋남이 생겨 있다는 프로세스 상의 문제가 밝혀져, 이것에 대처함으로써 수율이 향상되었다.

반대로, 미리 평균적인 σ_c ²를 도 4에 나타내는 장치로 계측해 두고, 그 평방근을 본래의 중첩 어긋남의 허용값으로부터 뺀 것을 광학 중첩 어긋남 타깃값 β로 하여, 그 후 중첩 어긋남은 광학 계측 장치로 평가하는 것이 가능하다. 광학 계측 장치에서의 평가에서는, 광학 중첩 어긋남 타깃값 β보다 큰 값이 나왔을 경우에 관찰 대상을 불합격으로 한다.

[실시예 3]

본 발명의 제3 실시예를 이하, 도 4 및 도 18을 이용해 설명한다. 본 예에서는 2개의 서로 이웃하는 라인의 세트로부터 계산되는 ρ_c(m, m+1)를 복수의 라인 세트에 대해 산출하고, 그 분포로부터 물결침의 원인으로 되는 공정을 동정, 대책함으로써 수율을 향상시켰다.

우선, 컴퓨터(312)로부터 입력해서 CD-SEM의 제어계(311)에 명령을 보내, 웨이퍼(307)를 장치 내로 이동시켰다. 웨이퍼(307)에는 에칭 가공에 의해 실리콘의 라인 패턴이 형성되어 있다. 다음으로, 스테이지를 이동시켜 라인 패턴군이 관찰 시야에 들어가도록 조정했다. 다음으로 렌즈(304 및 306)와 편향기(305)를 전기적으로 조정하고, 컴퓨터(312)로부터의 신호에 의해 패턴의 탑뷰 화상을 취득했다. 본 실시예에서 사용한 시료에는, 화상에는 라인이 2개 이상 포함되어 있었다. 이 라인 패턴의 에지 위치 데이터로부터 (수학식 9)으로 표시되는 ρ_c(m, m+1)를 산출했다. 여기에서 m은 라인의 번호이다. 라인이 N개 포함되어 있는 화상으로부터는 이 지표는 N-1개 계산할 수 있다.

같은 치수로 형성되도록 설계되어 있는 패턴 영역 내에서 20개소의 화상을 찍고, 라인간의 중심 위치 변동의 상관 계수 ρ_c(m, m+1)를 계산한 바, 값은 전부 60개 얻어졌다. 이 분포를 히스토그램으로 한 바, 도 12와 같이 되었다. 이 그래프에는, 전술한 상관 계수가 0.1∼0.2 정도의 위치와 0.7 근방에서 2개의 피크가 있다. 이것은 상관이 강한 라인의 세트와 약한 라인의 세트가 거의 반분씩 있다는 결과를 의미하고 있다. 이 패턴의 형성 공정에서 SAPD가 2회 실시되어 있었으므로, 최초의 패턴의 LER이 전사된 것으로 예측할 수 있었다. 그래서 프로세스를 재검토해 최초의 패턴 형성 후에 LER 저감 프로세스를 도입한 바, 물결침 자체가 0.5㎚ 정도로 저감되어 수율을 향상시킬 수 있었다.

또, ρ_c(m, m+1) 대신에 ρ_s(m)를 이용하는 방법도 있다. 레지스트 재료 기인의 랜덤한 LER이 작은 경우는 ρ_s(m) 쪽이 높은 감도로 물결침의 동기성을 검출할 수 있다.

또한, ρ_c(m, m+1) 대신에 3σ_LL(m, m+1)를 이용하는 방법도 있다. 이 경우, 동기하는 성분을 라인 중심의 변동량으로 해 거리의 단위로 나타낼 수 있기 때문에, 단순한 동기의 유무가 아닌 그 정도를 모니터링할 때에 적합하다.

301 : CD-SEM의 케이싱 302 : 전자총
303 : 전자선 304 : 수속 렌즈
305 : 편향기 306 : 대물렌즈
307 : 관찰 웨이퍼 308 : 스테이지
309 : 이차전자 310 : 검출기
311 : CD-SEM의 제어계
312 : 검사를 행하는 컴퓨터 데이터의 기억 장치

Claims

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시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상에서의 상기 시료의 라인 패턴의 형상을 평가하는 방법으로서,
상기 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출 공정과,
상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출 공정과,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 추출 공정과 상기 중심점 산출 공정을 복수 회 실행하는 실행 공정과,
상기 실행 공정에서 산출된 복수의 상기 라인 패턴의 중심점의 분산값을 산출하는 분산값 산출 공정을 갖는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 방법.
제4항에 있어서,
하전 입자선 장치에 의해 얻어진 패턴 중첩 어긋남량 계측의 편차의 분산값과, 상기 분산값에 의거해, 중첩 어긋남 계측에서의 오차의 분산값을 산출하는 중첩 어긋남 산출 공정을 갖는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 방법.
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시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상에서의 상기 시료의 라인 패턴의 형상을 평가하는 방법으로서,
상기 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출 공정과,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 라인 패턴의 윤곽을 따른 방향에서의 상기 에지점의 변동량을 산출하는 변동량 산출 공정과,
상기 변동량과 상기 라인 패턴에 서로 이웃하는 라인 패턴의 에지점의 변동량의 유사도를 산출하는 유사도 산출 공정과,
상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출 공정과,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 추출 공정과 상기 중심점 산출 공정을 복수 회 실행하는 실행 공정과,
상기 실행 공정을 인접하는 다른 라인 패턴에서도 실행하는 인접 패턴 실행 공정을 갖고,
상기 유사도 산출 공정은, 상기 실행 공정으로부터 얻어진 라인 패턴의 중심 위치의 변동과, 인접 패턴 실행 공정으로부터 얻어진 상기 인접하는 다른 라인 패턴의 중심 위치의 변동의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 방법.
시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상에서의 상기 시료의 라인 패턴의 형상을 평가하는 방법으로서,
상기 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출 공정과,
상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출 공정과,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 추출 공정과 상기 중심점 산출 공정을 복수 회 실행해 상기 라인 패턴의 중심점의 변동량을 산출하는 실행 공정과,
상기 실행 공정을 인접하는 다른 라인 패턴에서도 실행하는 인접 패턴 실행 공정과,
상기 라인 패턴의 중심점의 변동량과 상기 다른 라인 패턴의 중심점의 변동량에 의거해, 상기 라인 패턴과 상기 다른 라인 패턴에서 유사한 변동량을 산출하는 유사 변동량 산출 공정을 갖는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 방법.
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시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상이 기억된 화상 기억부와,
상기 화상 기억부에 기억된 상기 화상에서의 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출부와,
상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출부와,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 추출부와 상기 중심점 산출부의 처리를 복수 회 실행하는 실행부와,
상기 실행부에서 산출된 복수의 상기 라인 패턴의 중심점의 분산값을 산출하는 분산값 산출부를 갖는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 장치.
제13항에 있어서,
하전 입자선 장치에 의해 얻어진 패턴 중첩 어긋남량 계측의 편차의 분산값과, 상기 분산값에 의거해, 중첩 어긋남 계측에서의 오차의 분산값을 산출하는 중첩 어긋남 산출부를 갖는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 장치.
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시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상이 기억된 화상 기억부와,
상기 화상 기억부에 기억된 상기 화상에서의 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출부와,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 라인 패턴의 윤곽을 따른 방향에서의 상기 에지점의 변동량을 산출하는 변동량 산출부와,
상기 변동량과 상기 라인 패턴에 서로 이웃하는 라인 패턴의 에지점의 변동량의 유사도를 산출하는 유사도 산출부와,
상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출부와,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 추출부와 상기 중심점 산출부의 처리를 복수 회 실행하는 실행부와,
상기 실행부에서의 처리를 인접하는 다른 라인 패턴에서도 실행하는 인접 패턴 실행부를 갖고,
상기 유사도 산출부는, 상기 실행부로부터 얻어진 라인 패턴의 중심 위치의 변동과, 인접 패턴 실행부로부터 얻어진 상기 인접하는 다른 라인 패턴의 중심 위치의 변동의 유사도를 산출하는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 장치.
시료에 하전 입자선을 조사해 얻어진 화상이 기억된 화상 기억부와,
상기 화상 기억부에 기억된 상기 화상에서의 라인 패턴의 윤곽의 양단의 에지점을 추출하는 추출부와,
상기 양단의 에지점에 의거해 상기 라인 패턴의 중심점을 산출하는 중심점 산출부와,
상기 라인 패턴이 연장되는 방향에서, 상기 추출부와 상기 중심점 산출부의 처리를 복수 회 실행해 상기 라인 패턴의 중심점의 변동량을 산출하는 실행부와,
상기 실행부의 처리를 인접하는 다른 라인 패턴에서도 실행하는 인접 패턴 실행부와,
상기 라인 패턴의 중심점의 변동량과 상기 다른 라인 패턴의 중심점의 변동량에 의거해, 상기 라인 패턴과 상기 다른 라인 패턴의 유사한 개소에서의 변동량을 산출하는 유사 변동량 산출부를 갖는 것을 특징으로 하는 라인 패턴의 형상 평가 장치.