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TW202137361A - 帶電粒子束裝置及粗糙度指標計算方法 - Google Patents

帶電粒子束裝置及粗糙度指標計算方法 Download PDF

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TW202137361A
TW202137361A TW110111284A TW110111284A TW202137361A TW 202137361 A TW202137361 A TW 202137361A TW 110111284 A TW110111284 A TW 110111284A TW 110111284 A TW110111284 A TW 110111284A TW 202137361 A TW202137361 A TW 202137361A
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白井純
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Abstract

實現補正了機器誤差的粗糙度測量。因此，第1PSD資料係表示在粗糙度指標計算中的基準機事先針對形成在機器誤差管理用晶圓上的線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度者，第2PSD資料係表示由補正對象機針對形成在機器誤差管理用晶圓上的線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度者，使用該第1PSD資料與第該2PSD資料算出用於將第2PSD資料的功率頻譜密度補正為第1PSD資料的功率頻譜密度的補正方法，從形成在測量對象晶圓上的線圖案的掃描像，針對形成在測量對象晶圓上的線圖案的功率頻譜密度進行測量而獲得第3PSD資料，算出經由已算出的補正方法對第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正後的補正後功率頻譜密度。

Description

帶電粒子束裝置及粗糙度指標計算方法
本揭示關於帶電粒子束裝置及粗糙度指標計算方法，尤其是關於成為測定對象的圖案的邊緣處出現的粗糙度指標的測量中的帶電粒子束裝置之間的機器誤差補正。
在半導体製程中，尤其是在使用極紫外(EUV)光的微影成像製程中，隨著圖案微細化，圖案的邊緣粗糙度(圖案端部的凹凸)大幅影響到零配件的良率。粗糙度產生的程度根據構成半導体零配件的材料、曝光裝置、或底層基板的性質、特徵等而大幅變化。尤其是在量產工程中，粗糙度的大小對製品的性能帶來大幅影響，因此期待量產工程中的粗糙度指標的測量管理。
另一方面，重要的是在量產工程中使用的測量裝置中裝置之間的測量值的差(機器誤差)要小。現在，半導體的尺寸測量及邊緣粗糙度測量主要使用掃描電子顯微鏡(SEM：Scanning Electron Microscope)。於此，將特別用於測量半導體的尺寸的測量裝置稱為SEM型長度測量裝置。隨著使用EUV微影成像的半導體零配件的量產工程中的邊緣粗糙度測量的重要性增加，邊緣粗糙度測量上使用的SEM式長度測量裝置被要求能夠減低邊緣粗糙度測量中的機器誤差。 先前技術文獻 專利文獻
專利文獻1：特開2019-39884號公報 專利文獻2：特開2012-151053號公報
[發明所欲解決的課題]
成為使用SEM式長度測量裝置的邊緣粗糙度測量中的機器誤差的主要原因，可以推測是混入SEM圖像的雜訊。在專利文獻1揭示為了從SEM圖像除去雜訊，針對單一的SEM圖像，藉由比較從一方的邊緣位置獲取的功率頻譜密度(Power spectral density)與從另一方的邊緣位置獲取的功率頻譜密度的差異來除去SEM圖像的雜訊成分的方法。但是，專利文獻1記載的方法中，無法除去均等地混入到一方的邊緣位置與另一方的邊緣位置的裝置特有的雜訊成分，例如柱的振動或電源雜訊等。
另一方面，專利文獻2揭示從使電子束僅向一方向偏轉時獲取的SEM圖像，算出裝置特有的雜訊頻率與雜訊振幅，並使前述雜訊頻率與雜訊振幅回饋到進行電子束掃描的偏轉器，藉此來除去裝置特有的雜訊的方法。但是，專利文獻2記載的方法中即使已知應回饋到偏轉器的信號的振幅時也不知道相位，因此存在需要反複試驗來確定最佳的相位之課題。
以下，提案使用以SEM式長度測量裝置為代表的進行朝特定方向的帶電粒子束的掃描的帶電粒子束裝置來測量圖案的粗糙度指標時，能夠補正裝置之間的機器誤差的帶電粒子束裝置及粗糙度指標計算方法。 [解決課題的手段]
本發明之一態樣的帶電粒子束裝置，係具備：帶電粒子束光學系統，其針對形成在樣本上的線圖案二維地掃描帶電粒子束；檢測器，其檢測照射帶電粒子束而從樣本釋出的電子；圖像處理部，其根據從檢測器檢測到的信號獲取的掃描像來計算形成在樣本上的線圖案的粗糙度指標；及功率頻譜密度輸入部，用於輸入第1PSD資料，該第1PSD資料係表示，在粗糙度指標計算中作為機器誤差管理之基準的基準帶電粒子束裝置事先針對形成在第1晶圓上的線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度者； 圖像處理部， 係根據形成在第1晶圓上的線圖案的掃描像，針對形成在第1晶圓上的線圖案的功率頻譜密度進行測量並設為第2PSD資料，算出將第2PSD資料的功率頻譜密度補正為第1PSD資料的功率頻譜密度的補正方法，根據形成在第2晶圓上的線圖案的掃描像，針對形成在第2晶圓上的線圖案的功率頻譜密度進行測量並設為第3PSD資料，藉由補正方法計算對第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正後的補正後功率頻譜密度，使用補正後功率頻譜密度計算形成在第2晶圓上的線圖案的粗糙度指標。 發明的效果
實現對機器誤差進行補正後的粗糙度測量。
其他課題及新穎的特徵可以由本說明書之記述及附圖理解。
以下，說明本發明的實施例。又，本實施例中示出的圖面係表示基於本發明原理的具體的實施例，但這些實施例係用來理解本發明者，絕不是用來限定並解釋本發明者。在以下的實施例中，作為帶電粒子源係說明使用電子的SEM型長度測量裝置之例，但是帶電粒子源即使是使用各種離子時亦可以獲得同等的效果。 實施例 1
圖1係表示SEM型長度測量裝置的構成。SEM型長度測量裝置的主要構成係具備：對樣本照射電子束的電子束光學系統；針對電子束的照射引起而從樣本釋出的二次電子進行檢測的檢測系統；配置在真空腔室(未圖示)內的載台機構系統；對SEM型長度測量裝置的構成要素進行控制，並處理各種資訊的控制系統；及根據獲得的SEM圖像來測量來測量圖案的尺寸或邊緣粗糙度的圖像處理系統。
具體而言，電子源101生成的一次電子102被偏轉器104偏轉並被物鏡103聚焦之後，照射到搭載於可移動載台106上的樣本105。物鏡103的動作由物鏡控制部111控制，偏轉器104的動作由偏轉器控制部112控制，可移動載台106的動作由載台控制部107控制。又，經由可移動載台106對樣本105施加負極性的電壓亦可。
如上所述的基於電子束光學系統的一次電子102的照射到樣本105而產生的二次電子108，係由構成檢測系統的檢測器109進行檢測。圖之例中檢測器109相比偏轉器104更靠近電子源101側配置，但只要能夠檢測二次電子108即可，因此亦可以配置在偏轉器104與物鏡103之間或物鏡103與樣本105之間。作為檢測器109的構成可以舉出由閃爍體･導光板･光電倍增管構成的E-T(Everhart-Thornley)檢測器或半導體檢測器，但亦可以使用能夠檢測電子的構成之任何檢測器。此外，亦可以將檢測器109搭載於多個位置。檢測器109檢測到的信號被A/D轉換器110轉換為數位信號。在圖像處理部113中生成每個電子束座標之信號，將掃描像顯示於顯示部114，並且將掃描像亦記錄於記錄部115。
由工作站117控制載台控制部107、A/D轉換器110、物鏡控制部111、偏轉器控制部112、圖像處理部113、顯示部114、記錄部115及後述的PSD輸入部116的動作。
圖2中示出由圖1所示的SEM型長度測量裝置獲取的掃描像的示意圖。圖2的線圖案中的邊緣位置之變動量為線邊緣粗糙度(LER：Line Edge Roughness)。對LER的測量方法進行說明。圖3示出圖2中y座標yn 中的x方向之線輪廓。在確定線圖案的左側的邊緣時，將線輪廓之左側中的最小之信號量設為0 %，將最大之信號量設為100 %，將信號量為50 %的x座標確定為y座標yn 中的邊緣位置xn 。將該確定方法稱為臨界值法。又，將信號量為50 %以外之x座標定義為邊緣位置xn 亦可。此外，除了臨界值法以外之方法，亦可以使用例如線輪廓之微分值，藉由與事先算出的波形之匹配來算出邊緣位置。針對由多個y座標yn 算出的邊緣位置xn 實施傅立葉分析(Fourier analysis)可以算出功率頻譜密度(以下標記為「PSD」(Power Spectrum Density))。通常，LER被表示為相對於PSD之頻率的積分。可以由圖像處理部113執行以上之邊緣位置之計算、PSD分析、及LER之計算，其結果顯示於顯示部114並且記錄於記錄部115。
又，獲取的PSD(或LER)在晶圓面內會產生偏差。因此在晶圓上例如設置數百點的測量點，取針對各測量點之線圖案測量到的PSD之平均值作為晶圓之PSD。
在獲取的PSD中，設為觀察對象的圖案本身持有的邊緣位置之變化與基於裝置特有的雜訊而產生的邊緣位置之變化呈現重疊。裝置特有的雜訊會有機器誤差，因此為了減少LER測量中的機器誤差需要從PSD除去雜訊的機器誤差成分。圖4A、B表示從PSD獲得對雜訊的機器誤差成分進行補正後的LER值之具體的流程。
流程分為圖4A所示的作成補正函數的步驟與圖4B所示的執行補正的步驟。首先，對圖4A所示的作成補正函數的流程進行說明。最初，藉由成為機器誤差管理之基準的裝置(稱為「基準機」)獲取用於機器誤差管理的晶圓上形成的圖案的PSD(「PSDMaster 」)(402)。於此，PSDMaster 可以由一台裝置算出，或由多台裝置獲取並算出用於機器誤差管理的圖案的PSD之平均值亦可。PSDMaster 被記錄於記錄部115。
接著，藉由成為實施LER測量值的機器誤差補正之對象的裝置(稱為「補正對象機」)，並使用與算出PSDMaster 時相同之晶圓來獲取PSD’(403)。又，當PSD’的測量所使用的晶圓係和算出了PSDMaster 的晶圓不同之情況下，假設存在有多片已確認和算出了PSDMaster 的晶圓具有相同之LER的晶圓時，使用其中之1片來進行亦可。接著，由補正對象機讀取PSDMaster (404)。PSDMaster 係由PSD輸入部116輸入。接著，如(公式1)所示，計算PSD’與PSDMaster 的差值，並定義為補正函數PSDCorr (405)。
Figure 02_image001
最後，將補正函數PSDCorr 記錄於記錄部115(406)。
對圖4B所示的執行補正的流程進行說明。在執行補正的流程中，係藉由成為實施LER測量值的機器誤差補正的對象的裝置(稱為「補正對象機」)來測量形成在任意晶圓上的圖案的PSD(PSDObs )(412)。使用記錄於記錄部115的補正函數PSDCorr ，並根據(公式2)計算PSDObs 與PSDCorr 的差值PSDObs ’(413)。
Figure 02_image003
接著，對PSDObs ’實施頻率積分而算出機器誤差補正後之LER(LERCorr )(414)。將算出的LERCorr 顯示於顯示部114，並且記錄於記錄部115。
圖5A示出圖4A中的PSDCorr 與PSD’與PSDMaster 之関係，圖5B示出圖4B中的PSDObs ’、與PSDObs 與PSDCorr 之関係。PSD’及PSDMaster 係從同一晶圓(或具有同一大小之LER的晶圓)獲取者，圖案本身持有的PSD為相同者。因此，PSD’與PSDMaster 的差值亦即PSDCorr 表示基準機與補正對象機之間的雜訊的差。因此，在補正對象機中藉由從任意圖案獲取的PSDObs 減掉PSDCorr ，可以獲得已除去了雜訊中的機器誤差成分的PSDObs ’。 實施例 2
在SEM型長度測量裝置中獲取的PSD中包含圖案本身持有的粗糙度成分與雜訊成分之雙方。此外，在包含於PSD的雜訊成分中，包含有不論是那一種頻率都持有恆定強度的雜訊成分(隨機雜訊成分)，將該隨機雜訊成分從PSD除去的方法為已知(例如，專利文獻1)。實施例2中揭示從隨機雜訊除去後之PSD算出機器誤差補正用的補正函數PSDCorr 的方法。
本實施例的流程係如圖6A、B所示。基本的流程係和圖4A、B相同。藉由基準機獲取用於機器誤差管理的晶圓上所形成的圖案的PSD(PSDMaster )(602)之後，算出從PSDMaster 除去了隨機雜訊成分的PSD(PSDMaster ’)(603)。同樣地，在補正對象機中亦使用和算出PSDMaster 時相同之晶圓來測量PSD’(604)之後，算出從PSD’已除去了隨機雜訊成分的PSD(PSD’’)(605)。接著，藉由補正對象機讀取PSDMaster ’(606)，根據PSDMaster ’與PSD’’算出以(公式3)定義的補正函數PSDCorr (607)。
Figure 02_image005
最後，將補正函數PSDCorr 記錄於記錄部115(608)。
對圖6B所示的執行補正的流程進行說明。藉由補正對象機獲取任意之晶圓之PSD(PSDObs )(611)之後，算出已除去了隨機雜訊成分的PSD(PSDObs ’’)(612)。接著，算出從PSDObs ’’減掉PSDCorr 後的PSD(PSDObs ’’’)(613)，並實施PSDObs ’’’對於頻率的積分而算出機器誤差補正後之LER(LERCor r )(614)。
如上所述，在實施例2中，針對已除去了隨機雜訊的PSD，可以獲得對殘存的雜訊中的機器誤差成分進行補正後的PSD。
可以根據量產工程之運用來選擇使用實施例1之方法或者使用實施例2的方法。按照從已除去了與頻率無關的隨機雜訊後的PSD算出的LER來進行工程管理時，使用實施例2的方法為較佳，按照從未除去隨機雜訊的PSD算出的LER來進行工程管理時，使用實施例1的方法為較佳。如此則，可以維持管理數值之連續性之同時，可以藉由減少了機器誤差的管理數值來進行量產工程之管理。
以下，對實施例1或實施例2說明的機器誤差成分之補正方法之變形例進行說明。首先，揭示更高精度地算出補正函數PSDCorr 的方法。在實施例1及實施例2中算出的補正函數PSDCorr 中，根據用於PSD分析中的邊緣之數量而導致的測量偏差會疊加有限的雜訊。該雜訊對PSD的機器誤差補正精度造成影響。因此，如圖7所示，針對由(公式1)或(公式3)算出的補正函數PSDCorr 實施平滑化處理，藉此，可以高精度地確定補正函數PSDCorr 。作為平滑化方法可以使用移動平均，或者藉由任意之函數進行近似亦可。
此外，在實施例1及實施例2中，係如(公式1)或(公式3)這樣藉由差值來定義補正函數PSDCorr ，但是亦可以藉由其他方法來定義補正函數PSDCorr 。例如，(公式4-1)係在實施例1中將補正函數PSDCorr 定義為PSD’與PSDMaster 之比者。
Figure 02_image007
該情況下，任意之晶圓中的機器誤差補正後之PSDObs ’可以由(公式5-1)算出。
Figure 02_image009
實施例2的情況下，分別可以由以下算出
Figure 02_image011
Figure 02_image013
。
此外，機器誤差補正方法不限定於基於上述函數的補正方法，也可以是基於機器學習的補正方法。參照圖8A、B說明使用機器學習算出任意之晶圓中的機器誤差補正後之PSDObs ’或PSDObs ’’’的方法。圖8A表示學習之步驟，圖8B表示使用學習過的模型的機器誤差補正之步驟。作為機器學習之類別可以使用監督學習，如圖8A所示，以補正對象機中獲取的用於機器誤差管理的晶圓上所形成的圖案的PSD’或PSD’’作為輸入，並以基準機中獲取的同一晶圓之圖案的PSDMaster 或PSDMaster ’成為輸出的方式進行學習。於此，作為學習之運算法則之一例可以使用Deep Neural Network、Convolutional Neural Networks、Generative adversarial networks等。另外，亦可以應用可以從PSD’或PSD’’推論出PSDMaster 或PSDMaster ’的運算法則。在機器誤差補正之步驟中，如圖8B所示，藉由將在補正對象機中由任意之晶圓獲取的PSDObs 或PSDObs ’’輸入學習過的模型，從而輸出機器誤差補正後的PSDObs ’或PSDObs ’’’。
以上說明的LER測量中的機器誤差補正方法，獲取用於LER測量的SEM圖像的光學條件，具體而言為一次電子102照射到樣本105的照射能量、一次電子102的電流量、用於獲取SEM圖像的檢測器109之種類、一次電子102在樣本105上掃描的掃描速度等較好是按照每一條件進行設定。因為彼等之光學條件變化時重疊在SEM圖像的雜訊之量亦隨著變化。
圖9係表示由PSD輸入部116顯示於顯示部114的GUI之一例。在GUI畫面之上部有用於測量的SEM圖像之顯示區域901，可以指定表示測量對象之晶圓的晶圓ID903、表示測量部位的測量座標904、光學條件之照射能量905、探針電流906、倍率907、掃描方法908、檢測器種類909、測量項目910。圖之例中，與指定的測量座標對應的區域被顯示在SEM圖像上(902)。於此，當選擇LER作為測量項目910時，啟用機器誤差補正選框911。當機器誤差補正選框911被選中時可以輸入PSDMaster 或PSDMaster ’。該例中在框912中指定與光學條件對應的PSDMaster 或PSDMaster ’之資料。
該例中示出藉由PSD輸入部116顯示在顯示部114的GUI，由操作者來指定PSDMaster 或PSDMaster ’之資料的例，但是藉由網路連接基準機與補正對象機之間，經由網路將與預定之光學條件對應的PSDMaster 或PSDMaster ’之資料輸入到補正對象機亦可。
又，不限定於上述說明的LER測量，本發明亦可以應用在線圖案的其他粗糙度指標的測量，具體而言，可以應用在線寬之偏差(LWR：Line Width Roughness)的測量。該情況下，在圖2中，對y座標yn 中的線寬(Line Width)CDn 進行測量，並以針對在多個yn 處算出的線寬CDn 實施了傅立葉分析的結果作為PSD，應用以上說明的實施例或變形例之方法即可獲得機器誤差補正後的LWR。
101:電子源 102:一次電子 103:物鏡 104:偏轉器 105:樣本 106:可移動載台 107:載台控制部 108:二次電子 109:檢測器 110:A/D轉換器 111:物鏡控制部 112:偏轉器控制部 113:圖像處理部 114:顯示部 115:記錄部 116:PSD輸入部 117:工作站
[圖1]SEM型長度測量裝置的概略構成圖。 [圖2]利用SEM型長度測量裝置獲取的掃描像的示意圖。 [圖3]說明邊緣位置的決定方法的圖。 [圖4A]LER測量值的機器誤差補正方法的流程圖。 [圖4B]LER測量值的機器誤差補正方法的流程圖。 [圖5A]用於LER測量的PSD的示意圖。 [圖5B]用於LER測量的PSD的示意圖。 [圖6A]LER測量值的機器誤差補正方法的流程圖。 [圖6B]LER測量值的機器誤差補正方法的流程圖。 [圖7]說明提高補正函數的精度的方法的圖。 [圖8A]說明使用了機器學習的粗糙度指標的機器誤差補正方法的圖。 [圖8B]說明使用了機器學習的粗糙度指標的機器誤差補正方法的圖。 [圖9]表示GUI之一例的圖。

Claims (15)

  1. 一種帶電粒子束裝置，係具有： 帶電粒子束光學系統，其針對形成在樣本上的線圖案二維地掃描帶電粒子束； 檢測器，其檢測照射前述帶電粒子束而從前述樣本釋出的電子； 圖像處理部，其根據從前述檢測器檢測到的信號獲取的掃描像來計算形成在前述樣本上的線圖案的粗糙度指標；及 功率頻譜密度輸入部，其用於輸入第1PSD資料，該第1PSD資料係表示由前述粗糙度指標計算中作為機器誤差管理之基準的基準帶電粒子束裝置，事先針對形成在第1晶圓上的線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度者； 前述圖像處理部， 係根據形成在前述第1晶圓上的線圖案的掃描像，針對形成在前述第1晶圓上的線圖案的功率頻譜密度進行測量並設為第2PSD資料，算出將前述第2PSD資料的功率頻譜密度補正為前述第1PSD資料的功率頻譜密度的補正方法， 根據形成在第2晶圓上的線圖案的掃描像，針對形成在前述第2晶圓上的線圖案的功率頻譜密度進行測量並設為第3PSD資料，算出經由前述補正方法對前述第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正後的補正後功率頻譜密度， 使用前述補正後功率頻譜密度來算出形成在前述第2晶圓上的線圖案的粗糙度指標。
  2. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 前述第1晶圓為形成有用於機器誤差管理的線圖案的晶圓，前述第2晶圓為形成有測量對象之線圖案的晶圓， 前述第1晶圓為多片晶圓之中之1片晶圓，且前述多片晶圓之每一片上形成的線圖案的功率頻譜密度為相同。
  3. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 前述第1PSD資料和前述第2PSD資料，係針對形成在前述第1晶圓上的多個線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度之平均值。
  4. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 前述第1PSD資料，係多個前述基準帶電粒子束裝置各自針對形成在前述第1晶圓上的線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度之平均值。
  5. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 針對形成在前述晶圓上的線圖案的邊緣位置進行測量，並算出線邊緣粗糙度(LER)作為形成在前述晶圓上的線圖案的粗糙度指標，或者， 針對形成在前述晶圓上的線圖案的線寬進行測量，並算出線寬粗糙度(LWR)作為形成在前述晶圓上的線圖案的粗糙度指標。
  6. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 作為前述補正方法，係算出前述第2PSD資料的功率頻譜密度與前述第1PSD資料的功率頻譜密度的差值，並根據前述差值對前述第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正。
  7. 如請求項6之帶電粒子束裝置，其中 對前述差值實施平滑化，並根據平滑化的前述差值對前述第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正。
  8. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 作為前述補正方法，係算出前述第2PSD資料的功率頻譜密度與前述第1PSD資料的功率頻譜密度之比，並根據前述比對前述第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正。
  9. 如請求項8之帶電粒子束裝置，其中 對前述比實施平滑化，並根據平滑化的前述比對前述第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正。
  10. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 作為前述補正方法，係學習以前述第2PSD資料的功率頻譜密度作為輸入，且以前述第1PSD資料的功率頻譜密度作為輸出的模型，並將前述第3PSD資料的功率頻譜密度輸入到已學習過的前述模型，藉此而對前述第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正。
  11. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 前述第1至第3PSD資料的功率頻譜密度為，已除去了與頻率無關的隨機雜訊成分的功率頻譜密度。
  12. 如請求項1之帶電粒子束裝置，其中 前述功率頻譜密度輸入部，係按照每一項光學條件輸入前述第1PSD資料。
  13. 如請求項12之帶電粒子束裝置，其中 前述光學條件至少包含前述帶電粒子束照 射到前述樣本的照射能量、前述帶電粒子束之電流量、前述檢測器之種類、前述帶電粒子束在前述樣本上掃描的掃描速度之任一。
  14. 一種粗糙度指標計算方法，係使用第1P SD資料與第2PSD資料，由帶電粒子束裝置算出形成在第2晶圓上的線圖案的粗糙度指標的粗糙度指標計算方法，該第1P SD資料係表示在粗糙度指標計算中由作為機器誤差管理之基準的基準帶電粒子束 裝置，事先針對形成在第1晶圓上的線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度者，該第2PSD資料係表示由作為機器誤差管理之對象的前述帶電粒子束裝置，針對形成在前述第1晶圓上的線圖案測量到的線圖案的功率頻譜密度者， 該粗糙度指標計算方法， 係算出將前述第2PSD資料的功率頻譜密度補正為前述第1PSD資料的功率頻譜密度的補正方法， 根據形成在前述第2晶圓上的線圖案的掃描像，針對形成在前述第2晶圓上的線圖案的功率頻譜密度進行測量並設為第3PSD資料，算出經由前述補正方法對前述第3PSD資料的功率頻譜密度進行補正後的補正後功率頻譜密度， 使用前述補正後功率頻譜密度來算出形成在前述第2晶圓上的線圖案的粗糙度指標。
  15. 如請求項14之粗糙度指標計算方法，其中 前述第1至第3PSD資料的功率頻譜密度為，已除去了與頻率無關的隨機雜訊成分的功率頻譜密度。
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