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WO2021199183A1 - 荷電粒子線装置およびラフネス指標算出方法 - Google Patents

荷電粒子線装置およびラフネス指標算出方法 Download PDF

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WO2021199183A1
WO2021199183A1 PCT/JP2020/014617 JP2020014617W WO2021199183A1 WO 2021199183 A1 WO2021199183 A1 WO 2021199183A1 JP 2020014617 W JP2020014617 W JP 2020014617W WO 2021199183 A1 WO2021199183 A1 WO 2021199183A1
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WO
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psd
wafer
power spectral
psd data
particle beam
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PCT/JP2020/014617
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English (en)
French (fr)
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大輔 備前
計 酒井
純一 角田
真純 白井
山崎　実
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Tech Corp
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Publication date
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Priority to US17/909,876 priority patent/US12505976B2/en
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Priority to PCT/JP2020/014617 priority patent/WO2021199183A1/ja
Priority to KR1020227026616A priority patent/KR102687231B1/ko
Priority to TW110111284A priority patent/TWI759161B/zh
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    • H01J2237/26—Electron or ion microscopes
    • H01J2237/28—Scanning microscopes
    • H01J2237/2813—Scanning microscopes characterised by the application
    • H01J2237/2817—Pattern inspection

Definitions

  • the present disclosure relates to a charged particle beam device and a method for calculating a roughness index, and more particularly to a machine difference correction between charged particle beam devices in the measurement of a roughness index appearing at the edge of a pattern to be measured.
  • the edge roughness of the pattern greatly affects the yield of the device as the pattern becomes finer.
  • the degree of roughness varies greatly depending on the materials constituting the semiconductor device, the exposure apparatus, the properties and characteristics of the base substrate, and the like.
  • the magnitude of roughness greatly affects the performance of the product, so measurement management of the roughness index in the mass production process is required.
  • the measuring equipment used in the mass production process it is important that the difference in measured values (machine difference) between the equipment is small.
  • SEMs scanning electron microscopes
  • a measuring device particularly used for measuring the dimensions of a semiconductor is called an SEM type length measuring device.
  • the SEM type length measuring device used for edge roughness measurement is required to reduce the difference in edge roughness measurement.
  • Noise mixed in the SEM image can be considered as a factor of the machine difference in edge roughness measurement using the SEM type length measuring device.
  • Patent Document 1 in order to remove noise from an SEM image, a single SEM image is obtained by differentiating the power spectral density obtained from one edge position and the power spectral density obtained from the other edge position. A method of removing the noise component of the above is disclosed. However, the method described in Patent Document 1 cannot remove device-specific noise components such as column vibration and power supply noise that are equally mixed in one edge position and the other edge position.
  • Patent Document 2 the noise frequency and noise amplitude peculiar to the device are obtained from the SEM image obtained when the electron beam is deflected in only one direction, and the noise frequency and noise are used in the deflector for scanning the electron beam. A method of removing device-specific noise by feeding back the amplitude is described. However, the method described in Patent Document 2 has a problem that trial and error is required to identify the optimum phase because the phase is not known even if the amplitude of the signal to be fed back to the deflector is known.
  • the charged particle beam apparatus is a charged particle beam optical system that scans a charged particle beam two-dimensionally with respect to a line pattern formed on a sample, and is irradiated with the charged particle beam.
  • a detector that detects electrons emitted from the sample
  • an image processing unit that calculates the roughness index of the line pattern formed on the sample from the scanned image obtained from the signal detected by the detector, and the roughness index calculation.
  • the reference charged particle beam device which is the standard for machine difference management, inputs the first PSD data indicating the power spectrum density of the line pattern measured in advance for the line pattern formed on the first wafer.
  • the image processing unit measures the power spectral density of the line pattern formed on the first wafer from the scanned image of the line pattern formed on the first wafer and obtains the second PSD data as the second PSD data.
  • a correction method for correcting the power spectral density of the PSD data to the power spectral density of the first PSD data was sought, and a line formed on the second wafer was obtained from a scanned image of a line pattern formed on the second wafer.
  • the power spectral density of the pattern is measured to obtain the third PSD data, the corrected power spectral density obtained by correcting the power spectral density of the third PSD data by the correction method is calculated, and the corrected power spectral density is used to calculate the second wafer. Calculate the roughness index of the line pattern formed above.
  • FIG. 1 shows the configuration of the SEM type length measuring device.
  • the main components of the SEM length measuring device are an electron beam optical system that irradiates the sample with an electron beam, a detection system that detects secondary electrons emitted from the sample due to the irradiation of the electron beam, and a vacuum chamber.
  • the stage mechanism system arranged inside (not shown), the control system that controls the components of the SEM type length measuring device and processes various information, and the pattern dimensions and edge roughness are measured from the obtained SEM image. It is provided with an image processing system for performing.
  • the primary electrons 102 generated by the electron source 101 are deflected by the deflector 104 and focused by the objective lens 103, and then irradiated to the sample 105 mounted on the movable stage 106.
  • the operation of the objective lens 103 is controlled by the objective lens control unit 111
  • the operation of the deflector 104 is controlled by the deflector control unit 112
  • the operation of the movable stage 106 is controlled by the stage control unit 107.
  • a negative electrode voltage may be applied to the sample 105 via the movable stage 106.
  • the secondary electrons 108 generated due to the irradiation of the sample 105 with the primary electrons 102 by the electron beam optical system as described above are detected by the detector 109 constituting the detection system.
  • the detector 109 is arranged closer to the electron source 101 than the deflector 104, but if the secondary electrons 108 can be detected, it may be between the deflector 104 and the objective lens 103, or with the objective lens 103. It may be arranged between the sample 105 and the sample 105.
  • Examples of the detector 109 include an ET (Everhart-Thornley) detector composed of a scintillator, a light guide, and a photomultiplier tube, and a semiconductor detector. What kind of configuration can detect electrons?
  • a detector may be used. Further, the detector 109 may be mounted at a plurality of positions. The signal detected by the detector 109 is converted into a digital signal by the A / D converter 110. A signal for each electron beam coordinate is generated by the image processing unit 113, a scanned image is displayed on the display unit 114, and the scanned image is also recorded on the recording unit 115.
  • stage control unit 107 The operation of the stage control unit 107, the A / D converter 110, the objective lens control unit 111, the deflector control unit 112, the image processing unit 113, the display unit 114, the recording unit 115, and the PSD input unit 116 described later is performed by the workstation 117. Be controlled.
  • FIG. 2 A schematic diagram of a scanning image obtained by the SEM type length measuring device shown in FIG. 1 is shown in FIG.
  • the amount of variation in the edge position in the line pattern of FIG. 2 is the line edge roughness (LER).
  • the LER measurement method will be described.
  • FIG. 2 the line profile in the x direction at the y coordinate y n is shown in FIG.
  • the minimum signal amount on the left side of the line profile is 0%
  • the maximum signal amount is 100%
  • the x coordinate at which the signal amount is 50% is the edge position at y coordinate y n. Determined as x n.
  • This determination method is called the threshold method.
  • the x-coordinates whose signal amount is other than 50% may be defined as the edge position x n.
  • a method other than the threshold method for example, a differential value of a line profile may be used, or an edge position may be obtained by matching with a waveform obtained in advance.
  • the power spectral density (hereinafter referred to as "PSD” (hereinafter referred to as "Power Spectrum Density”)) can be obtained by performing a Fourier analysis on the edge positions x n obtained by a plurality of y coordinates y n.
  • PSD power spectral density
  • LER is expressed as an integral with respect to the PSD frequency.
  • the above-mentioned edge position calculation, PSD analysis, and LER calculation can be executed by the image processing unit 113, and the results are displayed on the display unit 114 and recorded on the recording unit 115.
  • the acquired PSD (or LER) varies within the wafer surface. Therefore, for example, several hundred measurement points are provided on the wafer, and the PSD measured for the line pattern of each measurement point is averaged to obtain the PSD of the wafer.
  • PSD Master a PSD of a pattern formed on a wafer used for machine difference management is acquired by a device (referred to as a “reference machine”) that serves as a reference for machine difference management (402).
  • the PSD Master may be obtained from one device, or may be obtained as the average value of PSD obtained from a plurality of devices in a pattern used for machine difference management.
  • the PSD Master is recorded in the recording unit 115.
  • the device for performing the machine difference correction of the LER measurement value acquires the PSD'using the same wafer as when the PSD Master was obtained (403).
  • the wafer used for measurement of the PSD ' is not necessarily the same as the wafer was determined PSD Master, if plurality of wafers that have the same LER and the wafer obtained the PSD Master has been confirmed, one that May be used.
  • the PSD Master is read by the correction target machine (404).
  • the PSD Master can be input from the PSD input unit 116.
  • the difference between PSD'and PSD Master is calculated and defined as the correction function PSD Corr (405).
  • PSD Corr PSD'-PSD Master ... (Equation 1)
  • the correction function PSD Corr is recorded in the recording unit 115 (406).
  • the PSD (PSD Obs ) of the pattern formed on an arbitrary wafer is measured by a device (referred to as a “correction target machine”) for performing the machine difference correction of the LER measurement value (412). ..
  • PSD Corr recorded in the recording unit 115
  • the difference PSD Obs'between PSD Obs and PSD Corr is calculated (413) as shown in (Equation 2).
  • PSD Obs ' PSD Obs -PSD Corr ... (Equation 2)
  • the LER (LER Corr ) after the machine error correction is calculated by integrating the PSD Obs'with respect to the frequency (414).
  • the calculated LER Corr is displayed on the display unit 114 and recorded on the recording unit 115.
  • PSD Corr PSD'and PSD Master in FIG. 4A
  • PSD Obs ' PSD Obs and PSD Corr in FIG. 4B
  • the PSD'and PSD Master are obtained on the same wafer (or a wafer having a LER of the same size), and the PSD of the pattern itself is the same. Therefore, the PSD Corr , which is the difference between PSD'and PSD Master , represents the difference in noise between the reference machine and the correction target machine. Therefore, from the obtained in any pattern in the correction object machine PSD Obs by subtracting the PSD Corr, PSD Obs' is obtained machinery difference component of noise is removed.
  • the PSD obtained by the SEM type length measuring device contains both the roughness component and the noise component of the pattern itself. Further, the noise component contained in the PSD includes a noise component (random noise component) having a constant intensity at any frequency, and a method for removing this random noise component from the PSD is known (for example, Patent Documents). 1). In the second embodiment, a method of obtaining a correction function PSD Corr for machine error correction from the PSD after removing random noise is disclosed.
  • FIGS. 6A and 6B The flows related to this embodiment are shown in FIGS. 6A and 6B.
  • the basic flow is the same as in FIGS. 4A and 4B.
  • PSD (PSD'') in which the random noise component is gradually obtained is obtained from PSD'(605). ..
  • PSD Master in corrected machine obtained from 'reads (606), PSD correction function PSDCorr defined by (Equation 3) Master' and PSD '' (six hundred and seven).
  • PSD Corr PSD''-PSD Master '' ⁇ ⁇ ⁇ (Equation 3)
  • the correction function PSD Corr is recorded in the recording unit 115 (608).
  • the second embodiment it is possible to obtain a PSD obtained by correcting the difference component of the remaining noise with respect to the PSD from which the random noise has been removed.
  • Example 1 Whether to use the method of Example 1 or the method of Example 2 may be selected according to the operation of the mass production process.
  • the process control is performed by the LER calculated from the PSD obtained by removing the random noise independent of the frequency
  • the process control is performed by the LER calculated from the PSD calculated by removing the random noise. If so, it is desirable to use Example 1.
  • the mass production process can be managed by the control numerical values that reduce the machine difference while maintaining the continuity of the control numerical values.
  • the correction function PSD Corr can be determined with high accuracy by performing the smoothing process on the correction function PSD Corr calculated by (Equation 1) or (Equation 3).
  • a moving average may be used, or an arbitrary function may be used for approximation.
  • the correction function PSD Corr is defined by the difference as in (Equation 1) and (Equation 3), but the correction function PSD Corr may be defined by another method.
  • (Equation 4-1) defines the correction function PSD Corr as the ratio of PSD'and PSDMaster in Example 1.
  • PSD Corr PSD Master / PSD'... (Equation 4-1)
  • the PSD Obs'after the machine difference correction on any wafer can be calculated by (Equation 5-1).
  • PSD Obs ' PSD Corr x PSD Obs ... (Equation 5-1)
  • each PSD Corr PSD Master '/ PSD'' ... (Equation 4-2)
  • the machine difference correction method is not limited to the correction method by the function as described above, and may be a correction method by machine learning.
  • FIG. 8A, B a method for obtaining the arbitrary post-instrumental error correction at the wafer PSD Obs 'and PSD Obs' '' using a machine learning.
  • FIG. 8A shows the learning step
  • FIG. 8B shows the machine error correction step using the trained model.
  • the type of machine learning is supervised learning, and as shown in FIG. 8A, the PSD'or PSD'' of the pattern formed on the wafer used for machine difference management acquired in the correction target machine is input as the reference machine. the acquired learning as PSD Master or PSD Master 'of the pattern of the same wafer is output performed in.
  • Deep Neural Network Convolutional Neural Networks, Generative adversarial networks and the like can be used. Additional applicable as long as the algorithm can estimate the PSD Master or PSD Master 'from PSD' or PSD ''.
  • PSD Obs'or PSD Obs ''' is output.
  • the machine error correction method in the LER measurement described above is for acquiring the optical conditions for acquiring the SEM image used for the LER measurement, specifically, the irradiation energy of the sample 105 of the primary electron 102, the current amount of the primary electron 102, and the acquisition of the SEM image. It is desirable to set for each type of detector 109 to be used and the scanning speed at which the primary electron 102 is scanned on the sample 105. This is because the amount of noise superimposed on the SEM image changes when these optical conditions change.
  • FIG. 9 shows an example of the GUI displayed on the display unit 114 by the PSD input unit 116.
  • a display area 901 of the SEM image used for measurement at the top of the GUI screen wafer ID 903 indicating the wafer to be measured, measurement coordinates 904 indicating the measurement location, irradiation energy 905 which is the optical condition, probe current 906, magnification 907, scan.
  • Method 908, detector type 909, and measurement item 910 can be specified.
  • the area corresponding to the specified measurement coordinates is displayed on the SEM image (902).
  • the machine error correction check box 911 is enabled.
  • the GUI of PSD input unit 116 is displayed on the display unit 114, but the operator indicates an example of specifying the data of PSD Master or PSD Master ', between the reference apparatus and the correction target machine network in connecting, it is also possible that the data of the PSD Master or PSD Master 'via a network corresponding to a predetermined optical condition is input to the correction target machine.
  • the present invention is not limited to the LER measurement described so far, and the present invention can be applied to the measurement of other roughness indexes of the line pattern, specifically, the measurement of the line width variation (LWR: Line Width Roughness).
  • LWR Line Width Roughness
  • the line width (line width) CD n at the y coordinate y n is measured, and the result of performing the Fourier analysis on the line width (line width) CD n obtained by a plurality of y n is defined as PSD.
  • 101 electron source
  • 102 primary electron
  • 103 objective lens
  • 104 deflector
  • 105 sample
  • 106 movable stage
  • 107 stage control unit
  • 108 secondary electron
  • 109 detector
  • 110 A / D converter
  • 111 Objective lens control unit
  • 112 Deflection control unit
  • 113 Image processing unit
  • 114 Display unit
  • 115 Recording unit
  • 116 PSD input unit
  • 117 Workstation.

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Abstract

機差を補正したラフネス計測を実現する。このため、ラフネス指標算出における基準機が、あらかじめ機差管理用ウェハ上に形成されたラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度を示す第１のＰＳＤデータと、補正対象機が、機差管理用ウェハ上に形成されたラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度を示す第２のＰＳＤデータとを用い、第２のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を第１のＰＳＤデータのパワースペクトル密度に補正する補正方法を求め、計測対象ウェハ上に形成されたラインパターンの走査像から、計測対象ウェハ上に形成されたラインパターンのパワースペクトル密度を計測して第３のＰＳＤデータとし、求めた補正方法により第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正した補正パワースペクトル密度を算出する。

Description

荷電粒子線装置およびラフネス指標算出方法
　本開示は、荷電粒子線装置およびラフネス指標算出方法に係り、特に、測定対象となるパターンのエッジに現れるラフネス指標の計測における荷電粒子線装置間の機差補正に関する。
　半導体プロセス、特に、極紫外（ＥＵＶ）光を用いたリソグラフィプロセスでは、パターン微細化に伴い、パターンのエッジラフネス（パターン端部の凹凸）がデバイスの歩留まりに大きく影響する。ラフネスは、半導体デバイスを構成する材料、露光装置、あるいは下地基板の性質、特徴等に応じて発生の程度が大きく変化する。特に、量産工程においては、ラフネスの大きさが製品の性能に大きく影響するため、量産工程におけるラフネス指標の計測管理が求められている。
　一方、量産工程で使用される計測装置では装置間の計測値の差（機差）が小さいことが重要である。現在、半導体の寸法計測およびエッジラフネス計測には主に走査電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning Electron Microscope）が用いられている。ここで、特に半導体の寸法計測に用いられる計測装置をＳＥＭ式測長装置と呼ぶ。ＥＵＶリソグラフィを用いた半導体デバイスの量産工程におけるエッジラフネス計測の重要性が増すにつれ、エッジラフネス計測に用いられるＳＥＭ式測長装置にはエッジラフネス計測における機差を低減することが求められる。
特開２０１９－３９８８４号公報 特開２０１２－１５１０５３号公報
　ＳＥＭ式測長装置を用いたエッジラフネス計測における機差の要因としては、ＳＥＭ画像に混入するノイズが考えられる。特許文献１には、ＳＥＭ画像からノイズを除去するため、単一のＳＥＭ画像について、一方のエッジ位置から得られるパワースペクトル密度と他方のエッジ位置から得られるパワースペクトル密度を差分することでＳＥＭ画像のノイズ成分を除去する方法が開示されている。しかし、特許文献１に記載の方法では、一方のエッジ位置と他方のエッジ位置に等しく混入している装置固有のノイズ成分、例えばカラムの振動や電源ノイズ等を除去することができない。
　一方、特許文献２には電子線を一方向のみに偏向した際に得られるＳＥＭ画像から、装置固有のノイズ周波数とノイズ振幅を求め、電子線を走査するための偏向器に前記ノイズ周波数とノイズ振幅をフィードバックすることで装置固有のノイズを除去する方法が記載されている。しかし、特許文献２に記載の方法では偏向器にフィードバックすべき信号の振幅は分かっても位相が分からないため、最適な位相の同定に試行錯誤を要するという課題がある。
　以下、ＳＥＭ式測長装置に代表される特定方向への荷電粒子線の走査を行う荷電粒子線装置を用いてパターンのラフネス指標を計測する際に、装置間の機差を補正することが可能な荷電粒子線装置およびラフネス指標算出方法を提案する。
　本発明の一態様である荷電粒子線装置は、試料上に形成されたラインパターンに対して荷電粒子線を二次元的に走査する荷電粒子線光学系と、荷電粒子線が照射されることにより、試料から放出される電子を検出する検出器と、検出器で検出された信号から得られる走査像から試料上に形成されたラインパターンのラフネス指標を算出する画像処理部と、ラフネス指標算出における機差管理の基準とされる基準荷電粒子線装置が、あらかじめ第１のウェハ上に形成されたラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度を示す第１のＰＳＤデータを入力するパワースペクトル密度入力部とを有し、
　画像処理部は、第１のウェハ上に形成されたラインパターンの走査像から、第１のウェハ上に形成されたラインパターンのパワースペクトル密度を計測して第２のＰＳＤデータとし、第２のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を第１のＰＳＤデータのパワースペクトル密度に補正する補正方法を求め、第２のウェハ上に形成されたラインパターンの走査像から、第２のウェハ上に形成されたラインパターンのパワースペクトル密度を計測して第３のＰＳＤデータとし、補正方法により第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正した補正パワースペクトル密度を算出し、補正パワースペクトル密度を用いて第２のウェハ上に形成されたラインパターンのラフネス指標を算出する。
　機差を補正したラフネス計測を実現する。
　その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。
ＳＥＭ式測長装置の概略構成図である。 ＳＥＭ式測長装置で取得される走査像の模式図である。 エッジ位置の決定方法を説明するための図である。 ＬＥＲ計測値の機差補正方法のフロー図である。 ＬＥＲ計測値の機差補正方法のフロー図である。 ＬＥＲ計測に用いるＰＳＤの模式図である。 ＬＥＲ計測に用いるＰＳＤの模式図である。 ＬＥＲ計測値の機差補正方法のフロー図である。 ＬＥＲ計測値の機差補正方法のフロー図である。 補正関数を高精度化する方法を説明するための図である。 機械学習を用いたラフネス指標の機差補正方法を説明するための図である。 機械学習を用いたラフネス指標の機差補正方法を説明するための図である。 ＧＵＩの一例を示す図である。
　以下、本発明の実施例について説明する。なお、本実施例で示す図面は本発明の原理に則った具体的な実施例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。以下の実施例では、荷電粒子源として電子を用いるＳＥＭ式測長装置を例に説明するが、荷電粒子源として各種イオンを用いる場合でも同等の効果を得ることができる。
　図１にＳＥＭ式測長装置の構成を示す。ＳＥＭ式測長装置は、主要な構成として、試料に電子線を照射する電子線光学系と、電子線の照射に起因して試料から放出される二次電子を検出する検出系と、真空チャンバー（図示せず）内に配置されるステージ機構系と、ＳＥＭ式測長装置の構成要素を制御し、各種情報を処理する制御系と、得られたＳＥＭ画像からパターンの寸法やエッジラフネスを計測する画像処理系と、を備える。
　具体的には、電子源１０１で生成された一次電子１０２は偏向器１０４で偏向および対物レンズ１０３で集束された後、可動ステージ１０６上に搭載された試料１０５に照射される。対物レンズ１０３の動作は対物レンズ制御部１１１、偏向器１０４の動作は偏向器制御部１１２、および可動ステージ１０６の動作はステージ制御部１０７でそれぞれ制御される。なお、試料１０５には可動ステージ１０６を介して負極性の電圧が印加されていてもよい。
　以上のような電子線光学系による一次電子１０２の試料１０５への照射に起因して発生する二次電子１０８は、検出系を構成する検出器１０９で検出される。図の例では検出器１０９は偏向器１０４よりも電子源１０１側に配置しているが、二次電子１０８を検出できるのであれば偏向器１０４と対物レンズ１０３との間や、対物レンズ１０３と試料１０５との間に配置されていてもよい。検出器１０９の構成としてはシンチレータ・ライトガイド・光電子増倍管で構成されるＥ－Ｔ（Everhart-Thornley）検出器や半導体検出器が挙げられるが、電子を検出できる構成であればどのような検出器を用いてもよい。また、検出器１０９が複数の位置に搭載されていてもよい。検出器１０９で検出された信号はＡ／Ｄ変換器１１０でデジタル信号に変換される。電子線座標ごとの信号を画像処理部１１３で生成し、表示部１１４に走査像を表示するとともに、走査像は記録部１１５にも記録される。
　ステージ制御部１０７、Ａ／Ｄ変換器１１０、対物レンズ制御部１１１、偏向器制御部１１２、画像処理部１１３、表示部１１４、記録部１１５および後述するＰＳＤ入力部１１６の動作はワークステーション１１７により制御される。
　図１に示すＳＥＭ式測長装置で得られる走査像の模式図を図２に示す。図２のラインパターンにおけるエッジ位置の変動量がラインエッジラフネス（ＬＥＲ：Line Edge Roughness）である。ＬＥＲの計測方法について説明する。図２において、ｙ座標ｙｎにおけるｘ方向のラインプロファイルが図３である。ラインパターンの左側のエッジを決定する場合、ラインプロファイルの左側における最小の信号量を0 %、最大の信号量を100 %とし、信号量が50 %となるｘ座標をｙ座標ｙｎにおけるエッジ位置ｘｎと決定する。この決定手法は閾値法と呼ばれる。なお、信号量が50 %以外のｘ座標をエッジ位置ｘｎとして定義してもよい。また、閾値法以外の手法、たとえばラインプロファイルの微分値を用いたり、予め求めておいた波形とのマッチングによりエッジ位置を求めたりしてもよい。複数のｙ座標ｙｎで求めたエッジ位置ｘｎについてフーリエ解析を実施することで、パワースペクトル密度（以下、「ＰＳＤ」（Power Spectrum Density）と表記する）が求められる。一般に、ＬＥＲはＰＳＤの周波数に対する積分として表現される。以上の、エッジ位置の算出、ＰＳＤ解析、およびＬＥＲの算出は画像処理部１１３で実行することができ、その結果は表示部１１４に表示されるとともに記録部１１５に記録される。
　なお、取得されるＰＳＤ（あるいはＬＥＲ）はウェハ面内でばらつきを生じる。このため、ウェハ上で例えば数１００点の計測点を設け、各計測点のラインパターンについて計測したＰＳＤを平均してウェハのＰＳＤとする。
　取得されたＰＳＤには、観察対象とするパターンそのものが持つエッジ位置の変化と装置固有のノイズによって生じるエッジ位置の変化とが重畳されている。装置固有のノイズには機差があるため、ＬＥＲ計測における機差を低減するためにはＰＳＤからノイズの機差成分を除去する必要がある。ＰＳＤからノイズの機差成分を補正したＬＥＲ値を得るための具体的なフローを図４Ａ，Ｂに示す。
　フローは、図４Ａに示す補正関数を作成するステップと図４Ｂに示す補正を実行するステップとに分かれる。まず、図４Ａに示す補正関数を作成するフローについて説明する。最初に、機差管理の基準となる装置（「基準機」という）で機差管理に用いるウェハに形成されたパターンのＰＳＤ（「ＰＳＤMaster」）を取得する（４０２）。ここで、ＰＳＤMasterは一台の装置から求めてもよいし、複数台の装置から機差管理に用いるパターンで取得したＰＳＤの平均値として求めてもよい。ＰＳＤMasterは記録部１１５に記録される。
　次に、ＬＥＲ計測値の機差補正を実施する対象となる装置（「補正対象機」という）で、ＰＳＤMasterを求めた際と同一のウェハを用いてＰＳＤ’を取得する（４０３）。なお、ＰＳＤ’の計測に用いるウェハは、ＰＳＤMasterを求めたウェハと同一でなくとも、ＰＳＤMasterを求めたウェハと同一のＬＥＲを有することが確認されているウェハが複数あれば、その１枚を用いて行ってもよい。次に、補正対象機でＰＳＤMasterを読み込む（４０４）。ＰＳＤMasterはＰＳＤ入力部１１６から入力することができる。続いて、（式１）に示すように、ＰＳＤ’とＰＳＤMasterとの差分を計算し、補正関数ＰＳＤCorrと定義する（４０５）。
ＰＳＤCorr＝ＰＳＤ’－ＰＳＤMaster ・・・（式１）
最後に、補正関数ＰＳＤCorrを記録部１１５に記録する（４０６）。
　図４Ｂに示す補正を実行するフローについて説明する。補正を実行するフローでは、ＬＥＲ計測値の機差補正を実施する対象となる装置（「補正対象機」という）で任意のウェハに形成されたパターンのＰＳＤ（ＰＳＤObs）を計測する（４１２）。記録部１１５に記録されている補正関数ＰＳＤCorrを用いて、（式２）に示すように、ＰＳＤObsとＰＳＤCorrとの差分ＰＳＤObs’を計算する（４１３）。
ＰＳＤObs’＝ＰＳＤObs－ＰＳＤCorr ・・・（式２）
次に、ＰＳＤObs’を周波数について積分することで機差補正後のＬＥＲ（ＬＥＲCorr）を算出する（４１４）。算出されたＬＥＲCorrは表示部１１４に表示されるとともに、記録部１１５に記録される。
　図４ＡにおけるＰＳＤCorr、ＰＳＤ’およびＰＳＤMasterの関係を図５Ａに、図４Ｂにおける、ＰＳＤObs’、ＰＳＤObsおよびＰＳＤCorrの関係を図５Ｂに示す。ＰＳＤ’およびＰＳＤMasterは同一ウェハ（または同じ大きさのＬＥＲをもつウェハ）で取得したものであり、パターン自体が持つＰＳＤは同一である。従って、ＰＳＤ’およびＰＳＤMasterの差分であるＰＳＤCorrは、基準機と補正対象機との間におけるノイズの差を表わしている。よって、補正対象機において任意のパターンで得られたＰＳＤObsからＰＳＤCorrを差し引くことで、ノイズの機差成分が除去されたＰＳＤObs’が得られる。
　ＳＥＭ式測長装置で得られるＰＳＤにはパターン自体が持つラフネス成分とノイズ成分の両方が含まれる。さらに、ＰＳＤに含まれるノイズ成分にはどの周波数でも一定の強度を持つノイズ成分（ランダムノイズ成分）が含まれており、このランダムノイズ成分をＰＳＤから除去する方法は公知である（例えば、特許文献１）。実施例２では、ランダムノイズ除去後のＰＳＤから機差補正のための補正関数ＰＳＤCorrを求める方法を開示する。
　本実施例にかかわるフローを図６Ａ，Ｂに示す。基本的なフローは図４Ａ，Ｂと同等である。基準機で機差管理に用いるウェハに形成されたパターンのＰＳＤ（ＰＳＤMaster）を取得（６０２）した後、ＰＳＤMasterからランダムノイズ成分を徐々したＰＳＤ（ＰＳＤMaster’）を求める（６０３）。同様に、補正対象機でもＰＳＤMasterを求めた際と同一のウェハを用いてＰＳＤ’を計測（６０４）した後、ＰＳＤ’からランダムノイズ成分を徐々したＰＳＤ（ＰＳＤ’’）を求める（６０５）。そして、補正対象機でＰＳＤMaster’を読み込み（６０６）、（式３）で定義される補正関数ＰＳＤCorrをＰＳＤMaster’とＰＳＤ’’から求める（６０７）。
ＰＳＤCorr＝ＰＳＤ’’－ＰＳＤMaster’ ・・・（式３）
最後に、補正関数ＰＳＤCorrを記録部１１５に記録する（６０８）。
　図６Ｂに示す補正を実行するフローについて説明する。補正対象機で任意のウェハのＰＳＤ（ＰＳＤObs）を取得（６１１）した後、ランダムノイズ成分を除去したＰＳＤ（ＰＳＤObs’’）を求める（６１２）。そしてＰＳＤObs’’からＰＳＤCorrを差し引いたＰＳＤ（ＰＳＤObs’’’）を求め（６１３）、ＰＳＤObs’’’を周波数に対して積分することで機差補正後のＬＥＲ（ＬＥＲCorr）を算出する（６１４）。
　このように、実施例２では、ランダムノイズを除去したＰＳＤに対して、残存するノイズの機差成分を補正したＰＳＤを得ることができる。
　実施例１の方法を用いるか、実施例２の方法を用いるかは、量産工程の運用に応じて選択すればよい。周波数に依存しないランダムノイズを除去したＰＳＤから算出したＬＥＲで工程管理を行っている場合は、実施例２の方法を用いることが望ましく、ランダムノイズを除去しないＰＳＤから算出したＬＥＲで工程管理を行っている場合は、実施例１を用いることが望ましい。これにより、管理数値の連続性を維持しながら、機差を低減した管理数値によって、量産工程の管理を行うことができる。
　以下、実施例１または実施例２に説明した機差成分の補正方法の変形例について説明する。まず、補正関数ＰＳＤCorrをより高精度に求める方法について開示する。実施例１および実施例２で求められた補正関数ＰＳＤCorrは、ＰＳＤ解析に用いるエッジの本数に応じて計測ばらつきに起因して有限のノイズが重畳される。このノイズはＰＳＤの機差補正精度に影響を与える。このため、図７に示すように（式１）または（式３）により算出される補正関数ＰＳＤCorrに対して平滑化処理を実施することで、補正関数ＰＳＤCorrを高精度に決定できる。平滑化方法としては、移動平均を用いてもよいし、任意の関数で近似してもよい。
　なお、実施例１および実施例２では、補正関数ＰＳＤCorrを（式１）や（式３）のように差分により定義したが、その他の方法で補正関数ＰＳＤCorrを定義してもよい。例えば、（式４－１）は、実施例１において、補正関数ＰＳＤCorrをＰＳＤ’とＰＳＤMasterの比で定義するものである。
ＰＳＤCorr＝ＰＳＤMaster／ＰＳＤ’ ・・・（式４－１）
この場合、任意のウェハにおける機差補正後のＰＳＤObs’は（式５－１）で算出できる。
ＰＳＤObs’＝ＰＳＤCorr×ＰＳＤObs ・・・（式５－１）
実施例２の場合は、それぞれ、
ＰＳＤCorr＝ＰＳＤMaster’／ＰＳＤ’’ ・・・（式４－２）
ＰＳＤObs’’’＝ＰＳＤCorr×ＰＳＤObs’’ ・・・（式５－２）
により、算出できる。
　さらに、機差補正方法は、上述したような関数により補正方法に限定されず、機械学習による補正方法であってもよい。機械学習を用いて任意のウェハにおける機差補正後のＰＳＤObs’やＰＳＤObs’’’を求める方法を図８Ａ，Ｂを用いて説明する。図８Ａは学習のステップを、図８Ｂは学習済みモデルを用いた機差補正のステップを示している。機械学習の種類としては教師あり学習であり、図８Ａに示すように、補正対象機において取得した、機差管理に用いるウェハに形成されたパターンのＰＳＤ’もしくはＰＳＤ’’を入力とし、基準機において取得した、同じウェハのパターンのＰＳＤMasterもしくはＰＳＤMaster’が出力になるように学習を行う。ここで、学習のアルゴリズムの一例としては、Deep Neural Network、Convolutional Neural Networks、Generative adversarial networks等が使用できる。他にもＰＳＤ’もしくはＰＳＤ’’からＰＳＤMasterもしくはＰＳＤMaster’を推定できるアルゴリズムであれば適用できる。機差補正のステップでは、図８Ｂに示すように、学習済みモデルに補正対象機において任意のウェハで取得したＰＳＤObsもしくはＰＳＤObs’’を入力することにより、機差補正されたＰＳＤObs’もしくはＰＳＤObs’’’が出力される。
　以上説明したＬＥＲ計測における機差補正方法は、ＬＥＲ計測に用いるＳＥＭ画像を取得する光学条件、具体的には一次電子１０２の試料１０５における照射エネルギー、一次電子１０２の電流量、ＳＥＭ画像の取得に用いる検出器１０９の種類、一次電子１０２が試料１０５上で走査される走査速度、ごとに設定されることが望ましい。これは、これらの光学条件が変化するとＳＥＭ画像に重畳されるノイズの量が変化するためである。
　図９にＰＳＤ入力部１１６により、表示部１１４に表示されるＧＵＩの一例を示す。ＧＵＩ画面の上部に計測に用いるＳＥＭ画像の表示領域９０１がある、計測対象のウェハを示すウェハＩＤ９０３、計測箇所を示す計測座標９０４、光学条件である照射エネルギー９０５、プローブ電流９０６、倍率９０７、スキャン方法９０８、検出器種類９０９、計測項目９１０が指定可能とされている。図の例では、指定された計測座標に対応する領域がＳＥＭ画像上に表示されているようになっている（９０２）。ここで、計測項目９１０としてＬＥＲが選択されると、機差補正チェックボックス９１１が有効化される。機差補正チェックボックス９１１がチェックされると、ＰＳＤMasterもしくはＰＳＤMaster’を入力できるようになる。この例ではボックス９１２に光学条件に対応するＰＳＤMasterもしくはＰＳＤMaster’のデータを指定する。
　この例では、ＰＳＤ入力部１１６が表示部１１４に表示するＧＵＩにより、操作者がＰＳＤMasterもしくはＰＳＤMaster’のデータを指定する例を示しているが、基準機と補正対象機との間をネットワークで接続し、ネットワークを介して所定の光学条件に対応するＰＳＤMasterもしくはＰＳＤMaster’のデータが補正対象機に入力することも可能である。
　なお、これまで説明してきたＬＥＲ計測に限られず、本発明はラインパターンの他のラフネス指標の計測、具体的にはライン幅のばらつき（ＬＷＲ：Line Width Roughness）の計測にも適応できる。この場合、図２において、ｙ座標ｙｎにおける線幅（ライン幅）ＣＤｎを計測し、複数のｙｎで求めた線幅（ライン幅）ＣＤｎについてフーリエ解析を実施した結果をＰＳＤとし、以上に説明した実施例または変形例の方法を適応すれば機差補正したＬＷＲを得ることができる。
１０１：電子源、１０２：一次電子、１０３：対物レンズ、１０４：偏向器、１０５：試料、１０６：可動ステージ、１０７：ステージ制御部、１０８：二次電子、１０９：検出器、１１０：Ａ／Ｄ変換器、１１１：対物レンズ制御部、１１２：偏向器制御部、１１３：画像処理部、１１４：表示部、１１５：記録部、１１６：ＰＳＤ入力部、１１７：ワークステーション。

Claims (15)

  1. 　試料上に形成されたラインパターンに対して荷電粒子線を二次元的に走査する荷電粒子線光学系と、
    　前記荷電粒子線が照射されることにより、前記試料から放出される電子を検出する検出器と、
    　前記検出器で検出された信号から得られる走査像から前記試料上に形成されたラインパターンのラフネス指標を算出する画像処理部と、
    　前記ラフネス指標算出における機差管理の基準とされる基準荷電粒子線装置が、あらかじめ第１のウェハ上に形成されたラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度を示す第１のＰＳＤデータを入力するパワースペクトル密度入力部とを有し、
    　前記画像処理部は、
    　前記第１のウェハ上に形成されたラインパターンの走査像から、前記第１のウェハ上に形成されたラインパターンのパワースペクトル密度を計測して第２のＰＳＤデータとし、前記第２のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を前記第１のＰＳＤデータのパワースペクトル密度に補正する補正方法を求め、
    　第２のウェハ上に形成されたラインパターンの走査像から、前記第２のウェハ上に形成されたラインパターンのパワースペクトル密度を計測して第３のＰＳＤデータとし、前記補正方法により前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正した補正パワースペクトル密度を算出し、
    　前記補正パワースペクトル密度を用いて前記第２のウェハ上に形成されたラインパターンのラフネス指標を算出する荷電粒子線装置。
  2. 　請求項１において、
    　前記第１のウェハは機差管理に用いるラインパターンが形成されているウェハであり、前記第２のウェハは計測対象のラインパターンが形成されているウェハであり、
    　前記第１のウェハは複数のウェハのうちの１枚のウェハであり、前記複数のウェハのそれぞれに形成されたラインパターンのパワースペクトル密度は同一である荷電粒子線装置。
  3. 　請求項１において、
    　前記第１のＰＳＤデータ及び前記第２のＰＳＤデータは、前記第１のウェハ上に形成された複数のラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度の平均値である荷電粒子線装置。
  4. 　請求項１において、
    　前記第１のＰＳＤデータは、複数の前記基準荷電粒子線装置がそれぞれ前記第１のウェハ上に形成されたラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度の平均値である荷電粒子線装置。
  5. 　請求項１において、
    　前記ウェハ上に形成されたラインパターンのエッジ位置を計測し、前記ウェハ上に形成されたラインパターンのラフネス指標として、ラインエッジラフネス（ＬＥＲ）を算出する、または、
    　前記ウェハ上に形成されたラインパターンのライン幅を計測し、前記ウェハ上に形成されたラインパターンのラフネス指標として、ライン幅ラフネス（ＬＷＲ）を算出する荷電粒子線装置。
  6. 　請求項１において、
    　前記補正方法として、前記第２のＰＳＤデータのパワースペクトル密度と前記第１のＰＳＤデータのパワースペクトル密度との差分を求め、前記差分に基づき前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正する荷電粒子線装置。
  7. 　請求項６において、
    　前記差分を平滑化し、平滑化された前記差分に基づき前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正する荷電粒子線装置。
  8. 　請求項１において、
    　前記補正方法として、前記第２のＰＳＤデータのパワースペクトル密度と前記第１のＰＳＤデータのパワースペクトル密度との比を求め、前記比に基づき前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正する荷電粒子線装置。
  9. 　請求項８において、
    　前記比を平滑化し、平滑化された前記比に基づき前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正する荷電粒子線装置。
  10. 　請求項１において、
    　前記補正方法として、前記第２のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を入力とし、前記第１のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を出力とするモデルを学習させ、学習済みとなった前記モデルに前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を入力することにより、前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正する荷電粒子線装置。
  11. 　請求項１において、
    　前記第１乃至第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度は、周波数に依存しないランダムノイズ成分が除去されたパワースペクトル密度である荷電粒子線装置。
  12. 　請求項１において、
    　前記パワースペクトル密度入力部は、光学条件ごとに前記第１のＰＳＤデータを入力する荷電粒子線装置。
  13. 　請求項１２において、
    　前記光学条件は、少なくとも前記荷電粒子線の前記試料における照射エネルギー、前記荷電粒子線の電流量、前記検出器の種類、前記荷電粒子線が前記試料上で走査される走査速度のいずれかを含む荷電粒子線装置。
  14. 　ラフネス指標算出における機差管理の基準とされる基準荷電粒子線装置が、あらかじめ第１のウェハ上に形成されたラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度を示す第１のＰＳＤデータと、機差管理の対象とされる荷電粒子線装置が、前記第１のウェハ上に形成されたラインパターンについて計測したラインパターンのパワースペクトル密度を示す第２のＰＳＤデータとを用いて、前記荷電粒子線装置が第２のウェハ上に形成されたラインパターンのラフネス指標を算出するラフネス指標算出方法であって、
    　前記第２のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を前記第１のＰＳＤデータのパワースペクトル密度に補正する補正方法を求め、
    　前記第２のウェハ上に形成されたラインパターンの走査像から、前記第２のウェハ上に形成されたラインパターンのパワースペクトル密度を計測して第３のＰＳＤデータとし、前記補正方法により前記第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度を補正した補正パワースペクトル密度を算出し、
    　前記補正パワースペクトル密度を用いて前記第２のウェハ上に形成されたラインパターンのラフネス指標を算出するラフネス指標算出方法。
  15. 　請求項１４において、
    　前記第１乃至第３のＰＳＤデータのパワースペクトル密度は、周波数に依存しないランダムノイズ成分が除去されたパワースペクトル密度であるラフネス指標算出方法。
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