特開 2023-103539 プロセッサシステム、半導体検査システム、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023103539

(43)【公開日】2023-07-27

(54)【発明の名称】プロセッサシステム、半導体検査システム、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   H01L 21/66 20060101AFI20230720BHJP

   G01B 15/04 20060101ALI20230720BHJP

   G01B 15/00 20060101ALI20230720BHJP

【ＦＩ】

H01L21/66 J

G01B15/04 K

G01B15/00 K

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022004104

(22)【出願日】2022-01-14

(71)【出願人】

【識別番号】501387839

【氏名又は名称】株式会社日立ハイテク

(74)【代理人】

【識別番号】110002066

【氏名又は名称】弁理士法人筒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】安井 健二

(72)【発明者】

【氏名】大崎 真由香

(72)【発明者】

【氏名】生井 仁

(72)【発明者】

【氏名】小嶋 雄樹

(72)【発明者】

【氏名】長友 渉

(72)【発明者】

【氏名】井古田 まさみ

(72)【発明者】

【氏名】木村 麻紀

【テーマコード（参考）】

2F067

4M106

【Ｆターム（参考）】

2F067AA26

2F067AA31

2F067AA51

2F067AA52

2F067AA53

2F067AA54

2F067BB04

2F067EE10

2F067JJ05

2F067KK04

2F067LL16

2F067RR35

2F067RR41

2F067SS02

2F067TT08

4M106BA02

4M106CA39

4M106DB05

4M106DJ12

4M106DJ18

4M106DJ20

(57)【要約】

【課題】断面観察を行う前に非破壊で、ウェハ面内あるいはウェハ間でのパターンの断面形状を含む立体形状の変化を定量的に把握することができる技術を提供する。
【解決手段】半導体検査システムのプロセッサシステムは、試料についての電子顕微鏡（ＳＥＭ）による撮像画像を取得し（Ｓ１０２）、試料面上に定義される基準領域について、基準領域内の複数の箇所の各々の箇所に対応する第１特徴量を撮像画像から計算し（Ｓ１０３Ａ）、複数の箇所での第１特徴量から、第１統計値を計算し（Ｓ１０３Ｂ）、基準領域と対応させて試料面上に点または領域として定義される複数の評価領域の各々の評価領域について、評価領域内の１以上の箇所の各々の箇所に対応する第２特徴量を、第１特徴量と同じ種類の特徴量として、撮像画像から計算し（Ｓ１０４Ａ）、第２特徴量を第１統計値によって変換して変換後の第２特徴量を得る（Ｓ１０５）。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

試料である半導体のパターンの断面形状を含む立体形状を評価するプロセッサシステムであって、
少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのメモリ資源とを備え、
前記プロセッサは、
１以上の試料についての電子顕微鏡による撮像画像を１以上取得し、
前記１以上の試料の面上に定義される基準領域について、前記基準領域内の複数の箇所の各々の箇所に対応する第１特徴量を前記撮像画像から計算し、
前記複数の箇所での第１特徴量から、第１統計値を計算し、
前記基準領域と対応させて前記１以上の試料の面上に定義される複数の評価領域の各々の評価領域について、前記評価領域内の１以上の箇所の各々の箇所に対応する第２特徴量を、前記第１特徴量と同じ種類の特徴量として、前記撮像画像から計算し、
前記第２特徴量を前記第１統計値によって変換して変換後の第２特徴量を得る、
プロセッサシステム。

【請求項2】

請求項１記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、
前記第１統計値として、前記基準領域内のパターンの局所的な形状のばらつきに対する前記第１特徴量の変動量および平均値を計算し、
第２統計値として、前記評価領域内のパターンの局所的な形状のばらつきに対する前記第２特徴量の平均値を計算し、
前記第２特徴量の平均値と前記第１特徴量の平均値との差分を、前記第１特徴量の変動量によって正規化する、
プロセッサシステム。

【請求項3】

請求項１記載のプロセッサシステムにおいて、
前記第１特徴量および前記第２特徴量は、前記撮像画像の信号波形に基づいて算出される、線幅、ホワイトバンドピーク、ボトム信号値、トップ信号値、傾き、または、前記撮像画像から演算によって算出される値のうち、少なくとも１つの特徴量である、
プロセッサシステム。

【請求項4】

請求項１記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、前記変換後の第２特徴量を指標として、対象試料面内または対象試料間での前記半導体のパターンの断面形状変化を定量化して評価する、
プロセッサシステム。

【請求項5】

請求項１記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、対象試料の前記評価領域についての前記変換後の第２特徴量を、表示画面に表示させる、
プロセッサシステム。

【請求項6】

請求項１記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、前記変換後の第２特徴量に基づいて、断面観察のための断面観察位置を選定する、
プロセッサシステム。

【請求項7】

請求項６記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、前記断面観察位置に基づいて、断面観察装置に断面観察を行わせて断面形状寸法を計測させる、
プロセッサシステム。

【請求項8】

請求項７記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、試料の同じ領域について、前記第２特徴量と、前記変換後の第２特徴量と、前記断面形状寸法とを関連付けて、前記メモリ資源にデータとして記憶する、
プロセッサシステム。

【請求項9】

請求項８記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、
推定対象試料についての電子顕微鏡による撮像画像を取得し、
前記撮像画像から特徴量を算出し、
算出された前記特徴量から、前記関連付けたデータで示す関係に従って、推定対象試料のパターンの断面形状寸法を推定する、
プロセッサシステム。

【請求項10】

請求項１記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、試料の同じ領域について、前記第２特徴量と、前記変換後の第２特徴量と、前記試料の製造パラメータとを関連付けて、前記メモリ資源にデータとして記憶する、
プロセッサシステム。

【請求項11】

請求項１０記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、
調整対象試料についての電子顕微鏡による撮像画像を取得し、
前記撮像画像から特徴量を算出し、
算出された前記特徴量から、前記関連付けたデータで示す関係に従って、調整対象試料面内または調整対象試料間での前記半導体のパターンの断面形状変化の均一性が前よりも高くなるように、前記製造パラメータを調整する、
プロセッサシステム。

【請求項12】

請求項１記載のプロセッサシステムにおいて、
前記プロセッサは、試料の同じ領域について、前記第２特徴量と、前記変換後の第２特徴量と、断面観察の結果の断面形状寸法と、前記試料の製造パラメータとを関連付けて、前記メモリ資源にデータとして記憶する、
プロセッサシステム。

【請求項13】

試料である半導体のパターンの断面形状を含む立体形状を検査する半導体検査システムであって、
電子顕微鏡と、
少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのメモリ資源とを備えるプロセッサシステムと、
を備え、
前記プロセッサは、
１以上の試料についての前記電子顕微鏡による撮像画像を１以上取得し、
前記１以上の試料の面上に定義される基準領域について、前記基準領域内の複数の箇所の各々の箇所に対応する第１特徴量を前記撮像画像から計算し、
前記複数の箇所での第１特徴量から、第１統計値を計算し、
前記基準領域と対応させて前記１以上の試料の面上に定義される複数の評価領域の各々の評価領域について、前記評価領域内の１以上の箇所の各々の箇所に対応する第２特徴量を、前記第１特徴量と同じ種類の特徴量として、前記撮像画像から計算し、
前記第２特徴量を前記第１統計値によって変換して変換後の第２特徴量を得る、
半導体検査システム。

【請求項14】

試料である半導体のパターンの断面形状を含む立体形状を評価するプロセッサシステムに処理を実行させるためのプログラムであって、
前記プロセッサシステムのプロセッサに、
１以上の試料についての電子顕微鏡による撮像画像を１以上取得する処理と、
前記１以上の試料の面上に定義される基準領域について、前記基準領域内の複数の箇所の各々の箇所に対応する第１特徴量を前記撮像画像から計算する処理と、
前記複数の箇所での第１特徴量から、第１統計値を計算する処理と、
前記基準領域と対応させて前記１以上の試料の面上に定義される複数の評価領域の各々の評価領域について、前記評価領域内の１以上の箇所の各々の箇所に対応する第２特徴量を、前記第１特徴量と同じ種類の特徴量として、前記撮像画像から計算する処理と、
前記第２特徴量を前記第１統計値によって変換して変換後の第２特徴量を得る処理と、
を実行させるための、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、半導体検査システム等の技術に関する。

【背景技術】

【0002】

従来技術として、半導体などの試料を破断し、断面観察装置を用いて破断面の形状を観察し、断面寸法を計測して、変化を把握する方法が知られている。

【0003】

また、例えば特開２００７－１２９０５９号公報（特許文献１）には、半導体デバイス製造プロセスモニタ装置等として、被評価パターンの断面形状、プロセス条件、あるいはデバイス特性を、非破壊で計測可能にする旨の技術が記載されている。特許文献１では、パターンのＳＥＭ像から、パターンの断面形状を推定するのに有効な画像特徴量を算出する。特許文献１では、その画像特徴量を、予めデータベースに保存しておいたパターンの断面形状等とＳＥＭ像から算出した画像特徴量とを関連づける学習データ（推定モデル）に照合する。特許文献１では、これにより、被評価パターンの断面形状、プロセス条件、あるいはデバイス特性が推定される旨が記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００７－１２９０５９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

半導体製造プロセスの例として、半導体回路パターンを形成するエッチングプロセスの最適化においては、例えば以下のような制御が行われる。加工対象であるウェハの中心付近をターゲットにパターンの立体形状が所望の形状になるように加工条件が調整される。そののち、ウェハ全体で形状が均一化されるような加工条件の調整が行われる。従来技術例は、立体形状のうちパターンの代表的な幅を、走査電子顕微鏡（Scanning electron microscope：ＳＥＭ）のＴｏｐ－ｖｉｅｗ画像から計測し、この計測値が均一化するように調整を行っている。なお、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗ画像とは、ウェハの表面（言い換えると上面）を上側から撮像した画像である。詳細には、この画像の撮像方向は、ウェハ表面に対し垂直な方向を基本とするが、垂直に対し斜めの方向（チルト方向など）も可能である。

【0006】

これに対し、半導体回路パターンの微細化が進み、半導体パターンの代表的な線幅だけでなく、立体的な断面形状が、デバイス特性に大きく影響を与えるようになってきている。この断面とは、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗ画像におけるウェハ表面の面内方向に対し、垂直な方向を基本とした面である。これに伴い、ウェハ面上の半導体パターンの断面形状を含む立体形状の変化の把握が求められてきている。この変化とは、ウェハ面内あるいはウェハ間のパターンの均一性を理想とした場合に、例えばウェハ面内方向あるいはウェハ間での断面形状の変化、違いが生じることである。

【0007】

断面観察装置において断面観察・断面計測を行う場合、試料に収束イオンビーム（Focused ion beam：ＦＩＢ）加工等の破壊を施して断面が露出した断面観察用のサンプルを作成する必要があるため、コストが高い。そのため、ウェハ面内を網羅的に評価できるほどの多くの箇所での断面観察を行うことは難しい。低コストで効率的に断面形状変化を把握するためには、ウェハ面の必要な断面観察箇所を適切に選定する必要がある。断面観察箇所の決め方によっては、断面形状変化を見逃す恐れがある。また、断面観察箇所の決め方によっては、同じような複数の断面形状箇所を重複して非効率に観察してしまう可能性がある。

【0008】

また、特許文献１の場合では、予め断面形状（例えば寸法）と画像特徴量との関係を学習することで、断面形状を推定・計測している。推定・計測の精度を確保するためには、実際の断面形状のバリエーションを網羅した学習用のデータが必要である。しかし、バリエーションが未知の試料から適切に学習用のデータの断面形状取得箇所を決定することは難しい。

【0009】

本開示の目的は、試料である半導体デバイスの検査、観察、計測、評価などの技術に関して、断面観察を行う前に非破壊で、ウェハ面内あるいはウェハ間でのパターンの断面形状を含む立体形状の変化を定量的に把握することができる技術を提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本開示のうち代表的な実施の形態は以下に示す構成を有する。実施の形態のプロセッサシステムは、試料である半導体のパターンの断面形状を含む立体形状を評価するプロセッサシステムであって、少なくとも１つのプロセッサと、少なくとも１つのメモリ資源とを備え、前記プロセッサは、１以上の試料についての電子顕微鏡による撮像画像を１以上取得し、前記１以上の試料の面上に定義される基準領域について、前記基準領域内の複数の箇所の各々の箇所に対応する第１特徴量を前記撮像画像から計算し、前記複数の箇所での第１特徴量から、第１統計値を計算し、前記基準領域と対応させて前記１以上の試料の面上に点または領域として定義される複数の評価領域の各々の評価領域について、前記評価領域内の１以上の箇所の各々の箇所に対応する第２特徴量を、前記第１特徴量と同じ種類の特徴量として、前記撮像画像から計算し、前記第２特徴量を前記第１統計値によって変換して変換後の第２特徴量を得る。

【発明の効果】

【0011】

本開示のうち代表的な実施の形態によれば、試料である半導体デバイスの検査、観察、計測、評価などの技術に関して、断面観察を行う前に非破壊で、ウェハ面内あるいはウェハ間でのパターンの断面形状を含む立体形状の変化を定量的に把握することができる。上記した以外の課題、構成および効果等については、発明を実施するための形態において示される。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】実施の形態１の半導体検査システムを含む、システムの構成例を示す。

【図2】実施の形態１のプロセッサシステムの構成例を示す。

【図3】実施の形態１での走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）の構成例を示す。

【図4】実施の形態１で、半導体パターンに対するＴｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像、断面形状、および信号波形の例を示す説明図である。

【図5】実施の形態１で、画像特徴量についての説明図である。

【図6】実施の形態１で、処理フローを示す図である。

【図7】実施の形態１で、基準領域と評価領域の例を示す説明図である。

【図8】実施の形態１で、基準領域内の局所的な形状ばらつきによる特徴量の揺らぎを算出する処理についての説明図である。

【図9】実施の形態１で、画像特徴量のウェハ分布および断面形状指標のウェハ分布の例を示す説明図である。

【図10】実施の形態１で、画像特徴量や断面形状指標を関連付けたデータ・情報のテーブル例を示す図である。

【図11】実施の形態２の半導体検査システムでの処理フローを示す図である。

【図12】実施の形態２で、基準観察領域と断面観察候補領域の例を示す説明図である。

【図13】実施の形態２で、断面観察候補領域における、局所的な断面形状ばらつきに基づいた断面形状寸法の頻度分布と、パターン数ｍの場合の標本平均の頻度分布とを示す説明図である。

【図14】実施の形態２で、パターン数ｍに関する説明図である。

【図15】実施の形態２で、断面観察候補領域で算出した断面形状指標のウェハ分布の例を示す説明図である。

【図16】実施の形態２で、選択された断面観察領域を表すマップ、および断面形状指標を示す説明図である。

【図17】実施の形態２で、断面観察領域を決定するための補助マップを示す説明図である。

【図18】実施の形態３の半導体検査システムでの処理フローを示す図である。

【図19】実施の形態３の変形例のシステムの構成例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、図面を参照しながら本開示の実施の形態を詳細に説明する。図面において、同一部には原則として同一符号を付し、繰り返しの説明を省略する。図面において、構成要素の表現は、発明の理解を容易にするために、実際の位置、大きさ、形状、および範囲等を表していない場合がある。

【0014】

説明上、プログラムによる処理について説明する場合に、プログラムや機能や処理部等を主体として説明する場合があるが、それらについてのハードウェアとしての主体は、プロセッサ、あるいはそのプロセッサ等で構成されるコントローラ、装置、計算機、システム等である。計算機は、プロセッサによって、適宜にメモリや通信インタフェース等の資源を用いながら、メモリ上に読み出されたプログラムに従った処理を実行する。これにより、所定の機能や処理部等が実現される。プロセッサは、例えばＣＰＵやＧＰＵ等の半導体デバイス等で構成される。プロセッサは、所定の演算が可能な装置や回路で構成される。処理は、ソフトウェアプログラム処理に限らず、専用回路でも実装可能である。専用回路は、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、ＣＰＬＤ等が適用可能である。

【0015】

プログラムは、対象計算機に予めデータとしてインストールされていてもよいし、プログラムソースから対象計算機にデータとして配布されてもよい。プログラムソースは、通信網上のプログラム配布サーバでもよいし、非一過性のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体（例えばメモリカード）でもよい。プログラムは、複数のモジュールから構成されてもよい。コンピュータシステムは、複数台の装置によって構成されてもよい。コンピュータシステムは、クライアントサーバシステム、クラウドコンピューティングシステム、ＩｏＴシステム等で構成されてもよい。各種のデータや情報は、例えばテーブルやリスト等の構造で構成されるが、これに限定されない。識別情報、識別子、ＩＤ、名、番号等の表現は互いに置換可能である。

【0016】

＜実施の形態１＞
図１を用いて、本開示の実施の形態１の半導体検査システム等について説明する。実施の形態１の半導体検査システムは、実施の形態１のプロセッサシステムと電子顕微鏡（特にＳＥＭ）とを含んで構成される。実施の形態１のプログラムは、実施の形態１のプロセッサシステムのプロセッサに処理を実行させるためのプログラムである。

【0017】

実施の形態１の半導体検査システム、特にそのうちのプロセッサシステムは、半導体パターンの断面形状を含む立体形状の評価を行う機能を有する。このシステムは、ＳＥＭの画像から算出される特徴量（言い換えると画像特徴量）に基づいて、その評価のための指標（言い換えると変換後の特徴量）を計算して出力する機能を有する。実施の形態１では、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像を用いて、半導体ウェハ面上のパターンの断面形状変化を、指標として計算、検知し、ユーザに対し表示する例を説明する。

【0018】

実施の形態１の半導体検査システムは、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像から算出した特徴量に基づいて、ウェハ面内の断面形状の変化を定量的に把握する。画像特徴量の変化は、断面形状の変化により発生するため、この画像特徴量の変化をウェハ面上で評価することで、断面形状の変化の可能性を把握することができる。一方で、断面形状変化には、パターンの線幅の変化や、角の丸まりの変化や、裾引きの変化や、側壁の傾斜角の変化や、高さの変化といった、様々な形状の変化がある。これらの断面形状変化と画像特徴量との関係を一意に定めることは難しい。そのため、画像特徴量から特定の断面形状の寸法（例えば線幅）を計測することは難しい。言い換えると、従来、画像特徴量の変化の大きさが断面形状の変化に与える影響の大きさを把握することは困難である。

【0019】

そこで、実施の形態１の半導体検査システムは、ウェハ面上の画像特徴量の変化量を、半導体パターンの局所的な形状ばらつきによる特徴量の揺らぎを基準として正規化した指標（断面形状指標とも記載）に変換する。正規化の具体例は後述の数式で示される。実施の形態１の半導体検査システムは、ＳＥＭ画像から、基準となる領域における複数の箇所の画像特徴量（第１特徴量とする）の統計値（第１統計値とする）を算出し、評価対象となる領域における複数の箇所の画像特徴量（第２特徴量とする）を算出する。そして、実施の形態１の半導体検査システムは、評価対象となる領域での第２特徴量を、基準となる領域の第２統計値によって変換することで、変換後の第２特徴量を、断面形状指標として得る。この断面形状指標は、ウェハ面内またはウェハ間でのパターンの均一性に関する、断面形状の変化を定量的に評価する指標として用いることができる。

【0020】

［半導体検査システムを含むシステム］
図１は、実施の形態１の半導体検査システムを含んで構成されるシステムの全体を示す。図１のシステムは、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）１と、断面観察装置２と、断面形状推定システム３と、製造パラメータ制御システム４と、半導体デバイス製造装置５と、製造実行システム（ＭＥＳ）６と、クライアント端末７とを有する。これらの構成要素は例えば通信網（例えばＬＡＮ）９に接続されており、相互に通信可能である。図１のシステムにおいて、実施の形態１で主に用いる構成要素は、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）１である。他の構成要素については、主に後述の実施の形態２以降で用いられる。

【0021】

実施の形態１の半導体検査システムは、主に走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）１によって構成されている。ＳＥＭ１は、後述（図３）の本体とプロセッサシステム１００とを含んでいる。プロセッサシステム１００は、実施の形態１の半導体検査システムの主な機能、すなわち断面形状指標を計算する機能などが実装されたコンピュータシステムである（後述の図２）。なお、ＳＥＭ１が外部装置（他の構成要素）との間で適宜に通信などを行ってもよく、例えばＳＥＭ１が外部装置から必要なデータ・情報を参照したり、外部装置へ必要なデータ・情報を保存したりしてもよい。

【0022】

実施の形態１の半導体検査システムは、図１の構成例に限定されない。例えば、半導体検査システムの主な機能を実現するプロセッサシステム１００の部分が、ＳＥＭ１の外部に存在してもよく、図１のシステムのいずれかの装置に実装されていてもよい。また、例えば、プロセッサシステム１００が、ＳＥＭ１とは独立して、サーバ装置等の態様で、通信網９に接続されて存在してもよい。

【0023】

断面観察装置２は、後述するが、半導体デバイス（特にウェハ）を断面加工して断面形状を観察する機能を有する装置であり、実施の形態１の例ではＦＩＢ－ＳＥＭを適用する。断面加工は、半導体デバイスの断面の構造が露出して観察可能な状態となるように、半導体デバイスの一部を破壊する加工である。断面観察は、その断面加工によってできた断面の観察である。なお、断面加工は、ＦＩＢ－ＳＥＭに限らずに、他の種類の装置によっても可能である。また、断面観察は、ＦＩＢ－ＳＥＭに限らずに、他の種類の装置、例えば、断面ＳＥＭやＳＴＥＭ（走査透過型電子顕微鏡）等によっても可能である。

【0024】

断面形状推定システム３は、後述するが、半導体デバイス（特にウェハ）の断面形状を推定する機能を有するシステムである。断面形状推定システム３は、例えば特許文献１に記載のシステムも適用できる。断面形状推定システム３は、例えば、学習に基づいて、データベース（ＤＢ）３ａに、推定のためのデータ・情報、例えば画像特徴量と断面形状寸法との対応関係を表すデータ・情報を格納する。断面形状推定システム３は、ＤＢ３ａのデータ・情報を用いて、画像特徴量から、半導体デバイスの断面形状寸法を推定する。

【0025】

製造パラメータ制御システム４は、後述するが、半導体デバイス製造装置５（一例としてはエッチング装置）による半導体デバイスの製造（一例としてはエッチングプロセス）に係わるパラメータ（一例としてはエッチングパラメータ）を調整するように制御するシステムである。なお、製造パラメータ制御システム４は、ＭＥＳ６の一部であってもよい。ＭＥＳ６は、半導体デバイス製造装置５を用いた半導体デバイスの製造実行を管理するシステムである。ＭＥＳ６等は、対象の半導体デバイスに係わる設計データや製造実行管理情報などを有している。

【0026】

クライアント端末７は、通信網９を介してＳＥＭ１等の各システム（特にそのうちのサーバ機能）にアクセスする機能を有する情報処理端末装置である。クライアント端末７は、一般的なＰＣ等が適用でき、外部入力のための入力装置や表示等のための出力装置を内蔵しているか、それらが外部接続されている。オペレータ等のユーザは、クライアント端末７からＳＥＭ１等の各システムを利用してもよい。

【0027】

また、変形例としては、インターネット等の通信網を介して、例えば、プロセッサシステム１００等とクライアント端末７が接続されてもよい。また、例えばプロセッサシステム１００等の機能がクラウドコンピューティングシステム等で実現されてもよい。

【0028】

また、通信網９には、図示しないプログラム配信サーバが設けられてもよい。プログラム配信サーバは、実施の形態１のプログラム等のデータを、例えばＳＥＭ１のプロセッサシステム１００に対し配信する。

【0029】

［プロセッサシステム］
図２は、プロセッサシステム１００のハードウェアおよびソフトウェアの構成例を示す。プロセッサシステム１００は、例えば制御ＰＣなどによって実装される。プロセッサシステム１００は、プロセッサ２０１、メモリ２０２、通信インタフェース装置２０３、入出力インタフェース装置２０４などを備える。それらの構成要素はバスに接続され、相互に通信可能である。

【0030】

プロセッサ２０１は、ＣＰＵあるいはＭＰＵやＧＰＵなどの半導体デバイスによって構成される。プロセッサ２０１は、ＲＯＭやＲＡＭ、各種周辺機能などを備える。プロセッサ２０１は、メモリ２０２の制御プログラム２１１に従った処理を実行する。これにより、ＳＥＭ制御機能２２１や半導体検査機能２２２などが実現される。ＳＥＭ制御機能２２１は、コントローラとしてＳＥＭ１を制御する機能であるが、省略可能である。半導体検査機能２２２は、実施の形態１の半導体検査システムでの主な機能であり、断面形状指標を計算する機能などを含む。

【0031】

メモリ２０２には、制御プログラム２１１、設定情報２１２、画像データ２１３、処理データ２１４、検査結果データ２１５などが記憶される。制御プログラム２１１は、半導体検査機能２２２等を実現する。設定情報２１２は、半導体検査機能２２２等のシステム設定情報やユーザ設定情報である。画像データ２１３は、ＳＥＭ１から取得される撮像画像のデータである。処理データ２１４は、半導体検査機能２２２等での処理過程のデータである。検査結果データ２１５は、半導体検査機能２２２等での処理結果として得られた、特徴量や断面形状指標、あるいは評価結果などを含むデータである。

【0032】

通信インタフェース装置２０３は、ＳＥＭ１や通信網９等に対する通信インタフェースが実装されている装置である。入出力インタフェース装置２０４は、入出力インタフェースが実装されている装置であり、入力装置２０５や出力装置２０６が外部接続されている。入力装置２０５は例えばキーボードやマウスが挙げられる。出力装置２０６は例えばディスプレイやプリンタが挙げられる。なお、プロセッサシステム１００に入力装置２０５や出力装置２０６が内蔵されていてもよい。オペレータ等であるユーザは、入力装置２０５の操作や、出力装置２０６の画面表示を通じて、プロセッサシステム１００を利用してもよい。ユーザは、図１のクライアント端末７から通信網９を通じてプロセッサシステム１００にアクセスすることでプロセッサシステム１００を利用してもよい。

【0033】

また、プロセッサシステム１００に外部記憶装置（例えばメモリカードやディスク）が接続されてもよく、プロセッサシステム１００の入出力データを外部記憶装置に格納してもよい。

【0034】

図１のプロセッサシステム１００等のシステムとユーザのクライアント端末７との間でのクライアント・サーバ通信で機能を利用する場合、例えば以下のように実現できる。ユーザは、クライアント端末７から例えばＳＥＭ１のプロセッサシステム１００のサーバ機能にアクセスする。プロセッサシステム１００のサーバ機能は、例えばＧＵＩ（グラフィカル・ユーザ・インタフェース）を含むＷｅｂページ等のデータをクライアント端末７に送信する。クライアント端末７は、受信したデータに基づいて、ディスプレイにＷｅｂページ等を表示する。ユーザは、そのＷｅｂページ等を見て、半導体検査に係わる情報を確認し、必要に応じて設定や指示を入力する。クライアント端末７は、ユーザが入力した情報をプロセッサシステム１００に送信する。プロセッサシステム１００は、ユーザが入力した情報に基づいて、半導体検査に係わる処理を実行し、結果を保存する。プロセッサシステム１００は、処理結果等を含むＷｅｂページ等のデータをクライアント端末７に送信する。クライアント端末７は、処理結果等を含むＷｅｂページをディスプレイに表示する。ユーザは、その処理結果等を確認する。

【0035】

［ＳＥＭ］
図３は、ＳＥＭ１の構成例を示す。ＳＥＭ１は、大別して、本体３０１と、本体３０１に対し接続される制御部３０２とを有する。本体３０１は、撮像部１０１や図示しない駆動機構などを有する。制御部３０２は、プロセッサシステム１００等を含む部分である。制御部３０２は、全体制御部１０２、信号処理部１０３、外部入力部１０４、記憶部１０５、プロセッサシステム１００、表示部１０７等を備える。プロセッサシステム１００は、画像演算部１０６を含んでいる。なお、プロセッサシステム１００に、全体制御部１０２、信号処理部１０３、記憶部１０５などの構成要素が一体で実装されてもよい。

【0036】

撮像部１０１は、鏡筒（言い換えると筐体）に実装される構成要素として、電子銃１０８、加速電極１１０、集束レンズ１１１、偏向レンズ１１２、対物レンズ１１３、ステージ１１５、検出器１１７等を備える。電子銃１０８は、電子ビーム１０９を出射する。加速電極１１０は、電子銃１０８から照射された電子ビーム１０９を加速する。集束レンズ１１１は、電子ビーム１０９を集束する。偏向レンズ１１２は、電子ビーム１０９の軌道を偏向させる。対物レンズ１１３は、電子ビーム１０９の集束する高さを制御する。

【0037】

ステージ１１５は、撮像対象の試料３００（言い換えると半導体デバイス、ウェハ）を載置する試料台である。ステージ１１５は、例えば図示のＸ方向およびＹ方向に移動可能な機構であり、これにより、撮像の視野が設定できる。

【0038】

検出器１１７は、電子ビーム１０９が照射された試料３００から発生した２次電子１１６等の粒子を検出する。

【0039】

全体制御部１０２は、ＳＥＭ１のコントローラに相当し、撮像部１０１の全体および各部を制御する。全体制御部１０２は、各部に駆動制御などの指示を与える。全体制御部１０２は、コンピュータシステムまたは専用回路で実装できる。なお、図２のＳＥＭ制御機能２２１と全体制御部１０２との少なくとも一方があればよい。ＳＥＭ制御機能２２１から全体制御部１０２を制御してもよい。

【0040】

信号処理部１０３は、検出器１１７で検出された信号を、全体制御部１０２からの指示に従い、アナログ／デジタル変換等に基づいて、画像データに変換し、記憶部１０５に保存する。信号処理部１０３は、コンピュータシステムまたは専用回路で実装できる。記憶部１０５は、例えば不揮発性記憶装置などで実装できる。

【0041】

外部入力部１０４は、オペレータによる入力操作に基づいて、全体制御部１０２に対し指示などを入力する部分であり、コンピュータシステムまたは入力デバイスなどで実装できる。表示部１０７は、全体制御部１０２に接続され、全体制御部１０２からの情報をオペレータに対し表示する部分であり、コンピュータシステムまたは入力デバイスなどで実装できる。

【0042】

プロセッサシステム１００は、記憶部１０５から、画像データを取得する。プロセッサシステム１００の画像演算部１０６は、図２の半導体検査機能２２２に相当する処理を行う部分である。画像演算部１０６は、プログラム処理などで実装できる。画像演算部１０６は、その画像データの画像（すなわちＳＥＭ１のＴｏｐ－ｖｉｅｗ画像）に対し、後述の画像特徴量の算出および変換処理を行うことで、変換後の特徴量として算出された断面形状指標を得る。画像演算部１０６は、その断面形状指標を、保存し、表示画面（例えば図２の出力装置２０６）にＧＵＩとともに表示する。

【0043】

なお、図３の構成例に限定されない。図２のＳＥＭ制御機能２２１と図３の全体制御部１０２などの機能とが１つに併合されてもよい。

【0044】

［画像特徴量］
次に、図４等を用いて、画像特徴量について説明する。画像特徴量は、ＳＥＭ画像上の信号波形を汎用的に定量化する指標（なお後述の断面形状指標とは異なる）である。図４には、半導体デバイス（特にウェハ）のラインパターンを対象としたＳＥＭ画像などの例を示す。図４の（Ａ）は、二次元のＳＥＭ画像４０１として、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗ画像の例である。このＳＥＭ画像４０１では、ウェハ面に対応した図示のＸ－Ｙ面内において、例えばＹ方向に延在する１つのラインパターン４０２が含まれている。ＳＥＭ画像４０１である画像は、図示の２次元の（Ｘ，Ｙ）の座標系において、各位置の画素に画素値（輝度や色）を有する。

【0045】

（Ｂ）は、（Ａ）のａ－ｂ線の位置での半導体パターンの断面形状の例であり、Ｘ－Ｚ断面に相当する。（Ｂ）に示す断面形状は、理想的な例を示しており、Ｘ－Ｙ面４０４に対し、ラインパターン４０２の側壁部４０５が垂直に平らに形成されており、上面部４０６が平行に平らに形成されている場合を示す。実際には、断面形状は、特許文献１の図１にも例示されているように、様々な形状が有り得る。例えば、側壁の傾斜、側壁の湾曲、側壁の上端側の角の丸まり、側壁の下端側の角の丸まり（裾引き）、側壁の上端側の角の突き出しなどがある。

【0046】

（Ｃ）は、（Ａ）の画像および（Ｂ）の断面形状に対応した、信号波形４０７の例であり、いわゆるラインプロファイルに相当する。（Ａ）のＳＥＭ画像４０１上で、ラインパターン４０２に対し垂直な方向（Ｘ方向）としてａからｂへの方向に切り出した画像信号が、信号波形４０７である。

【0047】

一般的に、信号波形４０７のような信号波形の信号量は、計測対象の傾斜角に対して感度が高く変化し、パターンの側壁部（例えば側壁部４０５）での信号量は、パターンの平坦部（例えば上面部４０６）の信号量よりも大きくなる。そのため、パターンの側壁部で信号量が絶対的に大きくなり、信号波形４０７上に、ホワイドバンド（ＷＢとも記載）４０３と呼ばれる領域が現れる。このように、信号波形４０７の信号量は、パターンの断面形状に応じて変化する。

【0048】

図５は、画像特徴量の一例を示す。図５の（Ａ）は、信号波形４０７の詳細を示し、（Ｂ）は、信号波形４０７の１次微分波形を示す。本例では、画像特徴量として、（Ａ）の信号波形４０７において、左右のホワイトバンドピーク５０１，５０２や、左右のボトム信号量５０３，５０４や、トップ信号量５０５や、ラインプロファイルの幅５０６（言い換えると線幅）を有する。また、（Ｂ）の１次微分波形から算出される画像特徴量として、傾き５０７，５０８，５０９，５１０を有する。これらの画像特徴量は、信号波形の特徴を定量的に表現する種々の値である。

【0049】

一般的に、信号波形の信号量を示す特徴量（例えばＷＢピーク５０１等）は、パターンの高さ方向（それに対応する断面）についての変化を捉え、信号波形での幅を示す特徴量（例えば幅５０６）は、断面形状の線幅などの幅方向の変化を捉え、信号波形の傾きを示す特徴量（例えば傾き５０７等）は、パターンの角の丸まりや裾引き、側壁の傾斜角などの変化を捉える、と考えられる。

【0050】

実施の形態１の半導体検査システムは、このような特徴量を１つ以上用いて、特徴量ごとに断面形状指標を算出するものである。

【0051】

［処理フロー（１－１）］
次に、図６を用いて、実施の形態１の半導体検査システムの主な処理フローを説明する。図６は、プロセッサシステム１００による処理フローである。この処理フローは、ＳＥＭ１および図５の画像特徴量（５０１～５１０）のうちの１つ以上を用いて、ウェハ面上のパターンの断面形状変化を定量化する処理ステップを含んでいる。本処理フローでは、半導体パターンの局所的な形状ばらつきによる画像特徴量の揺らぎを基準として画像特徴量を正規化することで、断面形状指標に変換する。

【0052】

ステップＳ１０１で、プロセッサシステム１００は、ＳＥＭ１の外部入力部１０４（または図２の入力装置２０５や図１のクライアント端末７。以下同様。）に基づいて、対象のウェハ面上での基準領域および評価領域を設定する。評価領域は、評価対象となる領域であり、基準領域は、評価領域の評価のために基準となる領域である。

【0053】

［基準領域と評価領域］
図７は、基準領域と評価領域の例を示す。図７の（Ａ）は、ある対象のウェハ７０１の表面（Ｘ－Ｙ面）における、基準領域７１と評価領域７２の定義・設定の例を示す。（Ｂ）は、基準領域７１と評価領域７２の例を拡大した画像を示す。（Ｃ）は、基準領域７１の特徴量の分布図の例、および評価領域７２の特徴量の分布図の例を示す。

【0054】

図７の（Ａ）に示すように、評価領域７２は、ウェハ７０１面上で大域的な断面形状の変化を評価するための対象となる複数の領域として設定される。（Ａ）では、各評価領域７２を、斜線パターンの小さい四角形の領域として図示し、基準領域７１をドットパターンの小さい四角形の領域として図示している。評価領域７２は、例えばチップ毎に設定される。ウェハ７０１の表面には、図示しないが一般的にチップ領域が格子状に繰り返し形成されている。そのチップ領域ごとに、評価領域７２や基準領域７１を設定すればよい。評価領域７２や基準領域７１は、チップ領域と同じ大きさや形状でなくてもよい。本例では、ウェハ７０１面において、複数の評価領域７２は、Ｘ方向およびＹ方向に一定の間隔の位置ごとに設定されているが、これに限定されない。

【0055】

評価領域７２や基準領域７１は、１つの領域内で複数の箇所をサンプルとしてとるために、設定されたサイズの２次元の領域として設定される。評価領域７２や基準領域７１は、その領域内において特徴量を算出可能なように、パターン形状（例えば少なくとも１つのラインパターン）が含まれているサイズの領域とすればよい。なお、変形例として、評価領域７２は、２次元の領域に限らず、断面形状指標の計算式によっては、１つの点として設定されてもよい。

【0056】

基準領域７１は、各評価領域７２の画像特徴量の比較の基準（言い換えると正規化のための基準）として設定される。この観点から、基準領域７１は、比較的理想形状に近いパターンが形成されていると想定される領域が選択される。本例では、基準領域７１は、ウェハ７０１の中心に設定されている。これに限らず、基準領域７１は、中心以外の任意の位置に設定されてもよい。

【0057】

（Ａ）の例のように、対象の１以上の試料（本例では１つのウェハ７０１）において、基準領域７１と複数の評価領域７２とが対応させて定義される。なお、本例では、ウェハ７０１の中心の基準領域７１に対し、ウェハ７０１の中心の評価領域７２が重なっているが、重なっていても指標の計算上問題無い。本例に限らず、基準領域７１および評価領域７２はユーザが表示画面で任意に設定可能である。

【0058】

（Ｂ）の例では、１つの基準領域７１として基準領域Ｒ１のＳＥＭ画像７１０と、２つの評価領域７２として、第１評価領域Ｅ１のＳＥＭ画像７２１および第２評価領域Ｅ２のＳＥＭ画像７２２とを示している。いずれの画像も、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗ画像の一部画像である。ＳＥＭ画像７１０等のいずれの領域も、図４と同様なラインパターンが含まれている。ＳＥＭ画像７１０等の各領域内には、破線で示すように、ある特徴量（例えば図５の線幅５０６）を計算するための複数の箇所をサンプルとしてとることができる。複数の箇所（サンプル）は、本例では、ラインパターンに対して垂直な方向（言い換えると断面観察が可能なＸ－Ｚ面）に対応した複数の直線である。

【0059】

（Ｂ）のＳＥＭ画像７１０，７２１，７２２の例に示すように、半導体パターンは、局所的な形状ばらつきを有する。（Ｂ）の各領域内のラインパターンは、Ｙ方向の各箇所において線幅がばらついており、一定ではない。このような局所的な形状ばらつきは、半導体の製造の詳細に応じて生じている。

【0060】

（Ｃ）では、（Ｂ）の各領域のＳＥＭ画像から得られる特徴量の例として線幅（図５での線幅５０６）についての頻度分布を示している。頻度分布は、言い換えると局所的な領域内の複数のサンプルの統計である。（Ｃ）に示すように、例えば、ラインパターンの線幅について、正規分布に近いばらつきを有する。分布７３０は、基準領域Ｒ１のＳＥＭ画像７１０に基づいた線幅の頻度分布である。分布７３０は、局所的な形状ばらつきを表している。分布７３１は、第１評価領域Ｅ１のＳＥＭ画像７２１に基づいた線幅の頻度分布であり、分布７３２は、第２評価領域Ｅ２のＳＥＭ画像７２２に基づいた線幅の頻度分布である。図示のように、２つの分布７３１，７３２には、大域的変化（局所的変化よりも大きい変化）が生じており、これはウェハ７０１面内での断面形状変化に相当する。

【0061】

実施の形態１では、このようなウェハのパターン形状の局所的な形状ばらつきによる画像特徴量の揺らぎを基準に、ウェハ面内またはウェハ間での画像特徴量の変化を定量化する。そのため、基準領域７１の範囲（言い換えると画像サイズ）は、局所的な形状ばらつきが統計的に十分な精度で評価できるように設定される。具体例では、（Ｂ）のように、基準領域７１の範囲内に少なくとも１つのラインパターンが含まれるように設定される。それとともに、基準領域７１の範囲と対応させて、複数の評価領域７２の各評価領域７２の範囲内にも少なくとも１つのラインパターンが含まれるように設定される。

【0062】

［処理フロー（１－２）］
図６に戻る。ステップＳ１０２で、プロセッサシステム１００（または全体制御部１０２）は、ＳＥＭ１を制御することで、対象のウェハについて、上記基準領域７１および評価領域７２に対し、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像を撮像する。

【0063】

ステップＳ１０３は、２つのステップＳ１０３Ａ，Ｓ１０３Ｂを含んでいる。まずステップＳ１０３Ａで、プロセッサシステム１００は、基準領域７１のＳＥＭ画像から、特徴量（第１特徴量とも記載）を算出する。この特徴量は、実施の形態１では、予め規定された１つの種類の特徴量である。一例は上述の線幅（図５の線幅５０６）である。なお、ここで使用する特徴量は、ユーザが表示画面で指定や設定を可能としてもよい。プロセッサシステム１００は、基準領域７１内の複数の箇所について、それぞれの箇所の特徴量を算出する。基準領域７１の特徴量（第１特徴量）を、特徴量Ｆｓとする。

【0064】

また、ステップＳ１０３Ｂで、プロセッサシステム１００は、特徴量Ｆｓから、所定の統計値（第１統計値とも記載）を算出する。基準領域７１の統計値（第１統計値）を、統計値Ｓｓとする。

【0065】

［特徴量などの算出］
図８は、特徴量などの算出についての説明図である。図８の（Ａ）は、領域（基準領域７１または評価領域７２、例えば基準領域７１）のＳＥＭ画像の例を示す。本例のＳＥＭ画像８００は、図４のＳＥＭ画像４０１や図７のＳＥＭ画像７１０と同じである。（Ｂ）は、その領域内の複数の箇所の信号波形の例を示す。（Ｃ）は、その複数の信号波形から算出された複数の特徴量の頻度分布を示す。

【0066】

図８に示すように、プロセッサシステム１００は、例えば基準領域７１の画像内のラインパターンに対し垂直な方向（断面形状が観察可能なＸ－Ｚ面）の信号波形を、当該画像内の複数の位置の箇所（サンプル）で算出する。（Ａ）では、基準領域７１内の複数（ｎとする）のサンプルを１～ｎとして示している。例えば、サンプル１は、図示のｃ－ｄ線のＸ－Ｚ断面に相当し、サンプルｎは、図示のｅ－ｆ線のＸ－Ｚ断面に相当する。複数（ｎ）の箇所の信号波形を、第１信号波形から第ｎ信号波形とする。

【0067】

（Ｂ）では、複数（ｎ）の信号波形を信号波形８０１～８０ｎとして示している。プロセッサシステム１００は、各サンプルの信号波形毎に、画像特徴量を算出する（ステップＳ１０３Ａ）。（Ｂ）では、複数の信号波形に対応した複数の画像特徴量を、特徴量Ｆｓ１～Ｆｓｎとして示している。

【0068】

プロセッサシステム１００は、（Ｃ）のように、基準領域７１内の複数の箇所で算出した複数の画像特徴量（Ｆｓ１～Ｆｓｎ）についての頻度分布８１０を得る。プロセッサシステム１００は、頻度分布８１０から、画像特徴量Ｆｓの統計値Ｓｓを算出する（ステップＳ１０３Ｂ）。統計値Ｓｓとしては、例えば、平均値（μｓとする）、標準偏差（σｓとする）が挙げられる。このような処理により、基準領域７１における局所的な形状ばらつきによる画像特徴量の揺らぎが算出される。標準偏差σｓは、基準領域内のパターンの局所的な形状のばらつきに対する第１特徴量の変動量である。

【0069】

［処理フロー（１－３）］
図６に戻る。ステップＳ１０４で、プロセッサシステム１００は、各評価領域７２について、ステップＳ１０３の基準領域７１の処理と類似の処理を行う。ステップＳ１０４は、２つのステップＳ１０４Ａ，Ｓ１０４Ｂを含んでいる。まずステップＳ１０４Ａで、プロセッサシステム１００は、各評価領域７２のＳＥＭ画像から、領域内のラインパターンに対し垂直な方向（Ｘ－Ｚ面）の信号波形を、当該画像内の複数の位置の箇所（サンプル）で算出する。プロセッサシステム１００は、各箇所の信号波形毎に、基準領域７１で算出した画像特徴量Ｆｓと同じ種類の画像特徴量（第２特徴量とも記載）を算出する。ここで、評価領域７２で算出する画像特徴量（第２特徴量）を、特徴量Ｆｅとする。

【0070】

プロセッサシステム１００は、評価領域７２内の複数の画像特徴量Ｆｅから、統計値（第２統計値とも記載）を算出する。実施の形態１の一例では、プロセッサシステム１００は、統計値（第２統計値）として、例えば平均値（μｅとする）を算出する。

【0071】

ステップＳ１０５で、プロセッサシステム１００は、評価領域７２ごとに断面形状指標（Ｉｅとする）を算出する。プロセッサシステム１００は、基準領域７１で算出した統計値Ｓｓを基準として、評価領域７２で算出した画像特徴量Ｆｅの平均値μｅの変化量を正規化した断面形状指標Ｉｅに変換する。言い換えると、プロセッサシステム１００は、評価領域７２の画像特徴量Ｆｅの統計値（例：μｅ）を、基準領域７１の画像特徴量Ｆｓの統計値Ｓｓ（例：μｓ，σｓ）によって変換することで、変換後の特徴量として断面形状指標Ｉｅを算出する。

【0072】

この変換は、一例として、下記の式１で表される。式１では、Ｉｅは、μｅとμｓとの差を、α×σｓで除算することで算出される。式１中のαは、基準領域７１の局所的な形状ばらつきの大きさを調整するパラメータである。

【0073】

［特徴量および指標の分布］
図９は、図６の処理フローの結果得られた特徴量および断面形状指標の例を示す。図９の（Ａ）は、対象ウェハ面内での各評価領域７２の特徴量Ｆｅの分布を示す。（Ａ）では、あるウェハ面上の各評価領域７２で算出された、ある１種類の画像特徴量（ここでは特徴量Ａとする）のウェハ分布９０１と、同じウェハ面上の各評価領域７２で算出された、他の１種類の画像特徴量（ここでは特徴量Ｂとする）のウェハ分布９０２との例を示す。これらのウェハ分布は、表示画面に表示する場合には、各評価領域７２の特徴量Ｆｅを、多値の色で表現する。ウェハ分布の右側には、特徴量Ｆｅの色のスケールを図示している。なお、図９では、特徴量Ｆｅを、多値の色ではなく、簡略化した模式図として、例えば４値の塗りつぶしパターン領域として図示している。例えば図示のスケールにおいて、ドットパターン領域に近いほど特徴量が負に大きい値であり、黒領域に近いほど特徴量が正に大きい値であることを表している。

【0074】

画像特徴量の変化は、半導体パターンの断面形状の変化を表しているが、その画像特徴量の単位が断面形状寸法と関連付けられていないため、画像特徴量の変化からは断面形状の変化の大きさを評価できない。言い換えると、ある特徴量の変化が具体的にどのような断面形状（例えば線幅、ＷＢ、側壁の傾斜、丸まり、裾引きなど）の変化を表しているかは特定できず、画像特徴量のみから断面形状変化に関する定量的な評価はできない。

【0075】

それに対し、実施の形態１の半導体検査システムは、画像特徴量（例えば２つの特徴量Ａ，Ｂ）に対し、図６のような処理に従って、局所的な形状ばらつきによる画像特徴量の揺らぎを基準として画像特徴量の変化量を正規化した指標である断面形状指標Ｉｅを得る。例えば、図９の（Ｂ）では、特徴量Ａのウェハ分布９０１から得られる断面形状指標（指標Ａとする）のウェハ分布９０３と、特徴量Ｂのウェハ分布９０２から得られる断面形状指標（指標Ｂとする）のウェハ分布９０４とを示している。なお、図９では、断面形状指標Ｉｅを、特徴量Ｆｅと同様に、多値の色ではなく、簡略化した模式図として、例えば４値の塗りつぶしパターン領域として図示している。例えば図示のスケールにおいて、ドットパターン領域に近いほど指標が－１に近い値であり、黒領域に近いほど指標が＋２以上の値であることを表している。本例では、指標Ｉｅの値の範囲は、正規化として、－１から＋２以上の範囲としているが、これに限定されない。

【0076】

（Ｂ）で、断面形状指標Ａのウェハ分布９０３は、言い換えると、局所的な形状ばらつきによる揺らぎに対する画像特徴量Ａの変化量を表している。断面形状指標Ｂのウェハ分布９０４は、言い換えると、局所的な形状ばらつきによる揺らぎに対する画像特徴量Ｂの変化量を表している。

【0077】

（Ｂ）の２種類の断面形状指標Ａ，Ｂの結果例を比べてみる。画像特徴量Ａの断面形状指標Ａのウェハ分布９０３では、局所的な形状ばらつき以上の変化がウェハ面内で生じていることを示している。本例では、ウェハ面の中心から径方向で外周に向かって、指標Ａの変化が表れており、例えば外周付近には黒い領域（指標値が２以上）を有する。このウェハ分布９０３により、画像特徴量Ａに相関のある断面形状寸法の変化が、ウェハ面内で局所的な形状ばらつき以上の変化として生じていることが、定量的に判断できる。

【0078】

一方、画像特徴量Ｂの断面形状指標Ｂのウェハ分布９０４では、局所的な形状ばらつき以下の変化しか生じていないことを示している。本例では、ウェハ面の全体で、指標Ｂが－１から＋１まで程度の領域となっている。このウェハ分布９０４により、画像特徴量Ｂに相関のある断面形状寸法の変化が、ウェハ面内で局所的なばらつき以下の変化でしか生じていないことが、定量的に判断できる。
［効果等（１）］
実施の形態１によれば、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像に基づいて取得した画像特徴量および断面形状指標を用いて、断面観察前に非破壊で半導体パターンの断面形状の変化を定量的に評価することが可能となる。例えば、その断面形状指標を表示画面に表示してユーザが見ることで、ウェハ面のうち断面観察用に断面加工するための好適な断面観察箇所を決定することができる。これにより、低コストで効率的な断面観察、検査などが可能となる。

【0079】

図９のように、実施の形態１によれば、画像特徴量から変換して得られた断面形状指標を用いることで、ウェハ面上で局所的な形状ばらつき以上の大域的な断面形状変化が生じているか否かなどを定量的に評価可能となる。実施の形態１によれば、例えばユーザに対し断面形状指標を表示することで、ウェハ面上で局所的な形状ばらつき以上の大域的な断面形状変化が生じているか否かなどを定量的に判断可能となる。実施の形態１によれば、断面形状指標から、断面形状変化が大きい領域を検知可能となる。

【0080】

実施の形態１の半導体検査システムは、こうして得た断面形状指標を含む情報を、例えばプロセッサシステム１００（あるいはクライアント端末７など）の表示装置の表示画面にＧＵＩとともに表示してもよい。表示画面の内容は、例えば図４、図５、図７、図８、図９と同様でもよい。プロセッサシステム１００は、表示画面に、例えば、ＳＥＭ画像、信号波形、特徴量、統計値や頻度分布、断面形状指標、および図９のようなウェハ分布を関連付けて表示してもよい。プロセッサシステム１００は、表示画面に、ユーザが指定した情報のみを表示してもよい。例えば、ユーザが表示画面で特徴量Ａを指定した場合に、プロセッサシステム１００は、表示画面に、図９のような特徴量Ａのウェハ分布と指標Ａのウェハ分布とを表示してもよい。また、表示画面で例えば指標Ａのウェハ分布からユーザが１つの領域を指定した場合に、プロセッサシステム１００は、その１つの領域のＳＥＭ画像や関連情報を拡大で表示画面内に表示してもよい。また、プロセッサシステム１００は、ユーザが表示画面で指標の大きさ（例えば「２以上」等）を指定した場合に、ウェハ分布のうちで指定された指標の大きさに該当する領域のみを表示してもよい。

【0081】

プロセッサシステム１００は、図６のような処理の過程で使用した各種のデータ・情報を関連付けて記憶部（プロセッサシステム１００内のメモリ、あるいは外部のＤＢなど）に記憶する。その各種のデータ・情報は、対象ウェハ、基準領域、評価領域、ＳＥＭ画像、信号波形、特徴量、統計値や頻度分布、断面形状指標、および図９のようなウェハ分布などである。

【0082】

図１０は、プロセッサシステム１００が記憶するデータのテーブル例を示す。このテーブルは、項目として、ウェハ、基準領域、評価領域、ＳＥＭ画像、信号波形、特徴量、統計値、断面形状指標などを有している。プロセッサシステム１００は、図１０のようなデータを表示画面に表示してもよい。

【0083】

実施の形態１での構成例に限定されず、各種の変形例が可能である。例えばＳＥＭ１の代わりに、画像が撮像できる他の種類の電子顕微鏡や荷電粒子ビーム装置などを適用してもよい。

【0084】

実施の形態１では、図８のようにＳＥＭ画像から算出される信号波形から画像特徴量を算出する例を示したが、これに限定されない。画像特徴量は、信号波形を算出せずに二次元画像から算出する特徴量を用いてもよい。例えば、ＳＥＭ画像をフーリエ変換して求められる特徴量などでもよい。

【0085】

実施の形態１では、基準領域７１と評価領域７２を同一のウェハに設定してウェハ面内での断面形状の均一性や変化を評価する例を説明したが、これに限定されない。異なるウェハ間において基準領域７１と評価領域７２を設定して、ウェハ間での断面形状の均一性や変化を評価することも同様に可能である。例えば第１ウェハ面内に基準領域７１が設定され、第２ウェハ面内に評価領域７２が設定される。また、複数のウェハから複数の評価領域が選択されてもよい。これらの場合でも、実施の形態１の処理は同様に適用できる。

【0086】

実施の形態１では、対象の半導体パターンをラインパターンとした例を説明したが、これに限定されない。例えば、ホールなどのパターンでも、実施の形態１の処理を同様に適用できる。例えば、ＳＥＭ画像内にホールのような楕円形状を含んでいる場合に、そのホールに対し、断面観察可能な方向で複数の箇所（サンプル）をとって特徴量を算出すればよい。

【0087】

実施の形態１では、ＳＥＭ画像内に１本のラインパターンが含まれる例を示したが、これに限定されない。例えば画像（言い換えると撮像の視野）内に周期パターンのように複数のラインパターン等が含まれている場合でも、実施の形態１の処理を同様に適用できる。例えば領域内の複数のラインパターンの複数の箇所（サンプル）から特徴量を算出すればよい。

【0088】

実施の形態１では、半導体パターンの断面形状変化（例えばＺ方向の断面に関する変化）を評価する例を示したが、これに加えて、２次元で撮像されたＳＥＭ画像からウェハ面および半導体パターンに平行な方向（例えばＸ，Ｙ方向）の形状変化も捉えるようにしてもよい。その平行な方向の形状変化については公知技術を適用してもよい。これにより、半導体パターンの３次元の立体形状変化が評価可能である。

【0089】

＜実施の形態２＞
図１１以降を用いて、実施の形態２の半導体検査システムなどについて説明する。実施の形態２等の基本的な構成は、実施の形態１と共通・類似であり、以下では、実施の形態２等における実施の形態１とは異なる構成部分について主に説明する。

【0090】

実施の形態２の半導体検査システムでは、実施の形態１のようにして得た断面形状指標に基づいて、試料における断面形状の観察位置（その観察位置に対応する断面観察領域）を選定する。そして、実施の形態２では、選定した観察位置を、図１の断面観察装置２によって自動観察する。断面観察装置２は、ウェハの観察位置を断面加工することで断面観察可能な断面を形成し、その断面を撮像して観察する。ユーザは、断面観察装置２を操作して表示画面でその断面を観察する。

【0091】

実施の形態２では、断面形状指標に基づいて、断面形状変化が想定される好適な位置・領域を選択する。これにより、断面形状変化の見逃しや、類似の変化の重複観察を低減できる。従来技術として、ウェハ面の複数の位置・領域を網羅的に順に調べてゆく場合やランダムに調べる場合などに比べて、実施の形態２では、最初から、好適な観察位置から順に断面観察が可能となる。よって、実施の形態２によれば、断面加工する箇所や回数も少なくて済み、効率的な評価・検査が可能となる。

【0092】

［半導体検査システム］
実施の形態２の半導体検査システムの構成は、図１と同様のシステムを適用できる。実施の形態２では、主に図１のＳＥＭ１（プロセッサシステム１００を含む）と断面観察装置２を用いる。実施の形態２での特徴的な処理（すなわち断面観察領域を選定する処理）は主にプロセッサシステム１００が行う。また、実施の形態２の半導体検査システムは、ユーザの操作に基づいて断面観察条件を入力する外部入力部を有する。この外部入力部は、図２の入力装置２０５や出力装置２０６、図３の外部入力部１０４、あるいは図１のクライアント端末７等を適用できる。また、実施の形態２の半導体検査システムは、ユーザに対し、選定された断面観察位置・領域を含む情報を出力する出力部を有する。この出力部は、図２の出力装置２０７、図３の表示部１０７、あるいは図１のクライアント端末７等を適用できる。実施の形態２の例では、図２の出力装置２０７の表示画面に、ＧＵＩとともに、選定された断面観察位置・領域を含む情報が表示される。

【0093】

断面観察装置２は、例えばＦＩＢ－ＳＥＭであり、断面加工と断面観察とが可能な装置である。断面観察装置２は、プロセッサシステム１００により選定された断面観察領域を断面観察する。

【0094】

なお、変形例として、断面観察領域を選定する処理を行う機能部分は、図１のＳＥＭ１のプロセッサシステム１００以外の装置に実装されていてもよい。断面観察装置２にその機能部分が実装されていてもよい。通信網９上にその機能部分が実装された断面観察位置選定システムが独立で設けられてもよい。

【0095】

［処理フロー（２－１）］
図１１は、実施の形態２の半導体検査システム（特にプロセッサシステム１００）における、ウェハ面上の断面形状寸法を定量的に評価するための処理フローを示す。この処理フローは、断面形状指標に基づいて断面観察位置・領域を選定するステップや、選定された断面観察領域を断面観察して断面形状寸法を計測するステップ等を含んでいる。

【0096】

ステップＳ２０１で、プロセッサシステム１００は、外部入力部およびユーザの操作に基づいて、断面観察条件を入力する。断面観察条件は、予め設定されていてもよい。本例では、断面観察条件として、対象ウェハ面上での断面観察候補領域と、領域内での断面観察するパターン数（ｍとする）と、基準観察領域とが入力される。

【0097】

［断面観察候補領域と基準観察領域］
図１２は、断面観察候補領域と基準観察領域の例を示す。図１２の例では、対象ウェハ１２００において中心に基準観察領域１２０１が設定されている。また、対象ウェハ１２００面内において、複数の断面観察候補領域１２０２が設定されている。ユーザは、これらの領域を任意に設定できる。なお、実施の形態２での基準観察領域１２０１および断面観察候補領域１２０２は、実施の形態１での基準領域７１および評価領域７２と対応した類似の概念である。対象ウェハは実施の形態１と同様に１以上の試料である。

【0098】

断面観察候補領域１２０２は、対象ウェハ１２００面上で大域的な断面形状変化を評価するための候補となる領域である。断面観察候補領域１２０２は、例えばチップ毎に設定される。また、基準観察領域１２０１は、断面形状指標の分布によらずに、ユーザが必ず取得したい観察箇所として選択される。基準観察領域１２０１に対し、断面観察候補領域１２０２が比較される。基準観察領域１２０１の範囲（言い換えると画像サイズ）は、半導体パターンの局所的な形状ばらつきが網羅されるように設定される。この範囲は具体例では前述と同様に例えば少なくとも１つのラインパターンが含まれる領域として設定される。一般的に、半導体ウェハにおいては、ウェハ中心を基準としてプロセス条件が決められるため、ウェハ中心の箇所は断面観察が行われる。そのため、本例では、ウェハ中心を基準観察領域１２０１として設定している。

【0099】

［処理フロー（２－２）］
図１１に戻る。ステップＳ２０２で、プロセッサシステム１００は、ＳＥＭ１を制御することで、対象ウェハの基準観察領域１２０１および断面観察候補領域１２０２に対し、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像を撮像する。

【0100】

ステップＳ２０３で、プロセッサシステム１００は、基準観察領域１２０１で撮像されたＳＥＭ画像から、当該画像内の複数の箇所（サンプル）の信号波形に対応する画像特徴量Ｆｓを算出する（ステップＳ２０３Ａ）。プロセッサシステム１００は、その画像特徴量Ｆｓに基づいて、統計値Ｓｓとして、例えば平均値μｓと標準偏差σｓを算出する（ステップＳ２０３Ｂ）。

【0101】

ステップＳ２０４で、プロセッサシステム１００は、同様に、観察候補領域１２０２に対して撮像されたＴｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像から、当該画像内の複数の箇所（サンプル）の信号波形に対応する画像特徴量Ｆｅを、基準観察領域１２０１から算出した画像特徴量Ｆｓと同じ種類の特徴量として算出する（ステップＳ２０４Ａ）。プロセッサシステム１００は、その画像特徴量Ｆｅに基づいて、統計値として、例えば平均値μｅを算出する（ステップＳ２０４Ｂ）。

【0102】

ステップＳ２０５で、プロセッサシステム１００は、基準観察領域１２０１で算出した標準偏差σｓに対し、ステップＳ２０１で入力した条件におけるパターン数ｍで断面観察することを想定し、パターン数ｍに応じた標本平均分布の標準偏差σ´ｓを算出する。

【0103】

このパターン数ｍに応じた標本平均分布の標準偏差σ´ｓは、図１３に示すような中心極限定理に従って、下記の式２で算出される。

【0104】

図１３で、（Ａ）は、ある断面観察候補領域において発生している局所的な断面形状ばらつきによる断面形状寸法分布１３０１を示す。横軸は断面形状寸法、縦軸は頻度である。標準偏差σｓはその局所的な断面形状ばらつきを表している。（Ｂ）は、同じある断面観察候補領域において断面計測のパターン数ｍの場合の標本平均分布１３０２を示す。横軸は断面計測結果の標本平均、縦軸は頻度である。

【0105】

図１１に戻る。ステップＳ２０６で、プロセッサシステム１００は、断面観察候補領域１２０２で算出した特徴量Ｆｅを、基準観察領域１２０１で算出した特徴量Ｆｓから算出した統計値（μｓ，σ´ｓ）を用いて、断面形状指標Ｉｅに変換する。実施の形態２での一例では、断面形状指標Ｉｅは、下記の式３に従って、変換によって算出される。

【0106】

［パターン数］
図１４は、領域内のパターン数ｍについての補足説明図を示す。図１４の（Ａ）は、図１２の断面観察候補領域１２０２のＳＥＭ画像１４００の例である。このＳＥＭ画像１４００内には、複数（図示の例では４本）のラインパターン１４０１が含まれている。（Ｂ）は、（Ａ）のＡ－Ａ線に対応した半導体パターンの断面形状のＸ－Ｚ断面図を示す。（Ｃ）は、（Ａ），（Ｂ）に対応した信号波形の例を示す。（Ｃ）では、信号波形に対し、断面観察候補領域１２０２内でのパターン数ｍを例示（本例ではｍ＝４）している。断面観察候補領域１２０２内でのパターン数ｍは、実際の断面観察時に考慮するパターンの数を設定するものであり、断面形状指標Ｉｅの計算に反映される。

【0107】

［断面形状指標］
図１５は、上記図１１のステップＳ２０６までの処理で算出された断面形状指標Ｉｅの例を示す。左側の（Ａ）には、対象ウェハについてある画像特徴量（特徴量Ａとする）に基づいた断面形状指標Ｉｅ（指標Ａとする）のウェハ分布１５０１を示す。このウェハ分布１５０１は、局所的な形状ばらつきによる揺らぎに対する特徴量Ａの変化量を表している。ウェハ分布１５０１において、断面観察候補領域１２０２ごとに指標Ａを多値で有する。図１５でもこの指標Ａの値を簡略化した模式図として４値で図示している。指標Ａの範囲は例えば－１から２以上の範囲である。

【0108】

右側の（Ｂ）には、断面形状指標Ｉｅ（指標Ａ）の詳細を示す。指標Ａの値は、本例では、約－２から約＋３までのレンジ内に分布している。この指標Ａは、前述の正規化によって、定量的な評価が可能な目盛りとして機能する。

【0109】

図１１に戻る。ステップＳ２０７で、プロセッサシステム１００は、上記算出された断面形状指標Ｉｅに基づいて、断面観察候補領域１２０２から断面観察領域を選択・決定する。断面観察領域は、実際に断面観察装置２で断面観察する領域である。本ステップＳ２０７では、対象ウェハ面上の断面形状変化を見逃し無く、かつ無駄無く、効率的に断面観察装置２で断面観察して評価するための断面観察位置を算出・選定することを目的とする。そのために、実施の形態２では、以下の２つの観点に基づいて、断面形状指標Ｉｅから断面観察領域を算出する。

【0110】

１つ目の観点は以下である。断面形状指標Ｉｅは、断面形状変化を表している。そのため、この変化のレンジをカバーするように、複数の断面観察候補領域１２０２から断面観察領域を選択することが、第１の条件である。これにより、ウェハ面上で発生している断面形状変化の見逃しを避けることができる。

【0111】

２つ目の観点は以下である。局所的な形状ばらつき以下の断面形状変化（例えば前述の図９の指標Ｂのウェハ分布９０４の例）は、断面観察では違いを評価できない。そのため、断面形状指標Ｉｅに基づいて選択された断面観察領域間で局所的な形状ばらつき以上の変化を持つようにその断面観察領域を選択することが、第２の条件である。これにより、同じような断面形状となっている領域を重複して観察してしまうことを避けることができる。

【0112】

［断面観察領域の選定］
図１６は、図１５の断面形状指標Ｉｅに基づいて選択された断面観察領域の例を示す。左側の（Ａ）には、プロセッサシステム１００によって選択された断面観察領域を表すマップ１６００を示す。断面形状指標Ｉｅから、上記条件を満たすように、マップ１６００の面内における本例では４つの断面観察領域（領域Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４）が選択されている。マップ１６００上の４つの領域Ｃ１～Ｃ４は、下側に示すウェハ分布での４つの断面観察候補領域（図１５と同じ）と対応している。これらの断面観察領域（領域Ｃ１～Ｃ４）は、図示のように、断面形状指標Ｉｅのレンジ（例えば約－２から約＋３まで）をカバーするように選択されている。

【0113】

右側の（Ｂ）には、図１５の右側と同様の断面形状指標Ｉｅ（指標Ａ）の目盛りにおいて、選択された断面観察領域に対応する指標値を示している。選択された指標値は、４個の指標値ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４である。指標値ｖ１は０、指標値ｖ２は約－１．８、指標値ｖ３は約＋１．３、指標値ｖ４は約＋２．８である。

【0114】

上記４個の断面観察領域をプロセッサシステム１００が自動的に選択する際の詳細な処理例を説明すると以下のようになる。プロセッサは、まず、指標値ｖ１が０である領域Ｃ１を選択する。この領域Ｃ１は、基準観察領域と同じである。次に、プロセッサは、指標Ａのレンジの最小値である指標値ｖ２に対応する領域Ｃ２と、最大値である指標値ｖ４に対応する領域Ｃ４とを選択する。次に、プロセッサは、領域Ｃ１に対し、指標値の差が＋１以上となる領域として、指標値ｖ３に対応する領域Ｃ３を選択する。なお、指標値の差が１以下であることは、局所的な形状ばらつき以下の変化しかないことを表しており、指標値の差が１以上であることは、局所的な形状ばらつき以上の変化があることを表している。

【0115】

［処理フロー（２－３）］
図１１に戻る。ステップＳ２０７で、プロセッサシステム１００は、図１６の例のように、断面形状指標Ｉｅに基づいて、断面観察候補領域から、条件を満たすような好適な断面観察領域を選択する。プロセッサシステム１００は、図１６の左側に示されるような、選択された断面観察領域（例えば領域Ｃ１～Ｃ４）を表す情報、例えばウェハ面内の位置座標を取得する。プロセッサシステム１００は、選択された断面観察領域（例えば領域Ｃ１～Ｃ４）を表す情報を、図１の断面観察装置２（ＦＩＢ－ＳＥＭ）に入力する。言い換えると、断面観察装置２は、ＳＥＭ１のプロセッサシステム１００から、そのような情報を取得する。

【0116】

ステップＳ２０８で、断面観察装置２は、入力された断面観察領域の位置座標において、断面が現われるように断面加工し、加工後の断面観察領域の断面の断面ＳＥＭ像を取得する。また、この際に、断面観察装置２は、ステップＳ２０１で入力されたパターン数ｍに従って、複数（ｍ）のパターンを含んだ断面ＳＥＭ像、もしくはパターンごとに分かれた複数（ｍ）の断面ＳＥＭ像、を取得する。なお、断面ＳＥＭ像は、図１４の（Ｃ）の信号波形と類似の画像となる。

【0117】

ステップＳ２０９で、断面観察装置２は、断面ＳＥＭ像を用いて、断面形状寸法を計測する。

【0118】

断面観察装置２またはプロセッサシステム１００は、上記図１１のような処理の過程で得た各種のデータ・情報を関連付けてメモリまたはデータベースなどに保存するとともに、ユーザに対し表示画面（実施の形態１と同様）でＧＵＩとともに表示する。例えば、ユーザは、表示画面で、観察候補領域、基準観察領域、領域内のパターン数ｍ、ＳＥＭ画像、特徴量、統計値、断面形状指標、選定された断面観察領域、断面ＳＥＭ像、断面形状寸法などを見て確認できる。表示画面は、図１５や図１６と同様としてもよい。

【0119】

［効果等（２）］
上記のように、実施の形態２によれば、断面形状指標に基づいて好適な断面観察領域を選定するので、断面観察装置２を用いてウェハ面上の断面形状変化を見逃し無く、かつ無駄無く、効率的に断面観察することが可能である。

【0120】

実施の形態２の図１１の処理の変形例として以下としてもよい。プロセッサは、断面観察候補領域において実施の形態１（図８）と同様に領域内の複数の箇所（サンプル）で算出した信号波形から特徴量Ｆｅを算出する。プロセッサは、その特徴量Ｆｅの分布から、断面観察候補領域側でも統計値Ｓｓとして平均値μｅおよび標準偏差σｅを算出し、この統計値Ｓｓを断面形状指標Ｉｅへの変換に用いてもよい。この変形例の場合、プロセッサは、例えば下記の式４のように、基準観察領域と断面観察候補領域との両方の統計値を用いて、断面形状指標Ｉｅを算出する。式４では、Ｉｅは、μｅとμｓとの差を、σｅとσｓとの和によって除算することで算出される。

【0121】

式４の断面形状指標Ｉｅは、断面観察候補領域での画像特徴量の頻度分布と、基準観察領域での画像特徴量の頻度分布との統計的な分離度を表している。この指標の場合、断面観察候補領域の局所的な形状ばらつきも考慮されるため、基準観察領域と断面観察候補領域とで大きく形状ばらつきが異なる場合でも当該指標が適用可能である。また、この変形例の式４は、実施の形態１（ステップＳ１０４）にも同様に適用可能である。

【0122】

実施の形態２では、図１１の断面観察領域を算出・選択するステップＳ２０７において、プロセッサが断面形状指標を用いて自動で断面観察領域を算出・選択する例を説明した。これに限定されず、ユーザに対する入出力を用いて、インタラクティブに、逐次的に、断面観察領域を算出・選択することも可能である。そのような例を以下に示す。

【0123】

［インタラクティブな断面観察］
例えば、プロセッサシステム１００は、図１５に示す断面形状指標Ｉｅを用いて、基準観察領域１２０１に対して局所的な形状ばらつき以上の変化がある断面観察候補領域と、基準観察領域１２０１に対して局所的な形状ばらつき以下の変化しかない断面観察候補領域とを算出する。すると、例えば図１７のような、断面観察領域を選定するための補助マップ１７００が得られる。

【0124】

図１７の補助マップ１７００では、ウェハに対応した面上に、黒の四角で示す第１種候補領域と、白の四角で示す第２種候補領域と、基準観察領域との例を示している。第１種候補領域は、基準観察領域に対して局所的な形状ばらつき以上の変化がみられる断面観察候補領域である。第２種候補領域は、基準観察領域に対して局所的な形状ばらつき以下の変化しかみられない断面観察候補領域である。すなわち、本例では、複数の断面観察候補領域が、指標の大きさに応じて大まかに２種類の候補領域に分けられている。

【0125】

局所的な形状ばらつき以上の変化がある断面観察候補領域（第１種候補領域）を断面観察領域として断面観察した場合、基準観察領域との違いが評価できる。よって、変形例では、プロセッサシステム１００は、このような補助マップ１７００を、表示画面にＧＵＩとともに表示する。ユーザは、補助マップ１７００を見て、局所的な形状ばらつき以上の変化がある断面観察候補領域領域（第１種候補領域）から、例えば１つの断面観察領域を選択する。

【0126】

次に、プロセッサシステム１００は、断面形状指標Ｉｅを用いて、ユーザが選択した断面観察領域と基準観察領域との２つの領域に対して、局所的な形状ばらつき以上の変化がある断面観察候補領域（第１種候補領域）と、局所的な形状ばらつき以下の変化しかない断面観察候補領域（第２種候補領域）とを同様に算出する。そして、プロセッサシステム１００は、同様に、それらの領域を含んだ補助マップを表示する。ユーザは、この更新された補助マップを見て、次の断面観察領域を選択することができる。このような処理と作業を順次に繰り返す構成によって、前述の２つの観点を満たすように好適な断面観察領域の選定が可能である。

【0127】

上記変形例は、以下のようにしてもよい。プロセッサシステム１０は、順次に１つずつ断面観察領域を選定する。プロセッサシステム１００またはユーザは、断面形状指標に基づいて、例えばまず１つの断面観察領域（第１領域とする）を選定する。プロセッサシステム１００は、断面観察装置２でその第１領域を断面加工して断面観察させる。ユーザは、その第１領域の断面を観察する。次に、ユーザは、別の領域を断面観察したい場合には、プロセッサシステム１００に次の１つの断面観察領域（第２領域とする）を選定させる。なお、その際には、最初の第１領域を基準観察領域として設定することもできる。プロセッサシステム１００またはユーザは、その第２領域を選定し、断面観察装置２にその第２領域を断面加工して断面観察させる。ユーザは、第２領域の断面を観察する。同様に、次の断面観察の必要に応じて、順次に断面観察領域が選定される。これにより、試料の一部を破壊する必要がある断面加工を最低限として、断面観察の作業が可能である。

【0128】

実施の形態２では、１つの断面形状指標（例えば指標Ａ）を用いる場合を例に説明した。これに限定されず、複数の特徴量に対応した複数の断面形状指標を用いることも同様に可能である。ウェハ面上で複数の独立な断面形状指標の変化が生じている場合には、各断面形状指標の変化のレンジをカバーするように、断面観察領域を選定すればよい。処理例としては、図１１のフローで、特徴量および指標の種類ごとにステップＳ２０３～Ｓ２０６を繰り返して各指標を算出し、ステップＳ２０７で、指標毎に断面観察領域を選択すればよい。もしくは、ステップＳ２０７で、複数の指標を総合的に考慮して断面観察領域を選択するようにしてもよい。

【0129】

また、他の変形例では、ウェハ面上で独立に変化する複数の断面形状指標が存在する場合に、プロセッサは、それらの指標を比較し、局所的な形状ばらつきに対してウェハ面内の変化がより大きい指標を自動で選択し、その選択した指標に対し断面観察領域を選択するようにしてもよい。複数の指標は、それぞれ正規化されているので、このような比較も可能である。

【0130】

実施の形態２では、図１のようにＳＥＭ１と断面観察装置２であるＦＩＢ－ＳＥＭとを接続して自動的な断面観察、断面形状寸法計測を行うことができるシステムの例を示した。これに限定されず、ＦＩＢ－ＳＥＭを用いずに、以下のような変形例も可能である。ＳＥＭ１のプロセッサシステム１００が断面観察領域を算出・選定する。その断面観察領域に対し、ユーザが手動で任意の断面加工装置（例えば研磨装置）を用いて断面加工を行う。加工後の断面を対象として、断面ＳＥＭやＳＴＥＭなどの断面観察装置（断面加工機能を有さないが断面観察機能を有する装置）によって断面観察を行う。これにより、実施の形態２と同様に、半導体パターンの断面形状変化を捉えることが可能である。

【0131】

実施の形態２では、図１１のステップＳ２０９で断面観察装置２が断面ＳＥＭ像に対して断面形状寸法を計測した結果と、断面観察領域を選択するためにＳＥＭ１が算出した断面形状指標などとを関連付けることが可能である。ＳＥＭ１または断面観察装置２などの装置は、それらのデータ・情報を関連付けてデータベースなどに保存し、保存したデータ・情報を任意に利用できる。

【0132】

また、実施の形態２による結果として得られたデータ・情報は、図１の断面形状推定システム３にも利用可能である。断面形状推定システム３は、ＳＥＭ１で取得するＴｏｐ－ｖｉｅｗ画像から算出した画像特徴量を用いて、断面形状寸法を推定する機能を有する。断面形状推定システム３は、断面形状寸法を推定する断面形状推定部を含んでいる。断面形状推定部は、コンピュータシステムで実装できる。断面形状推定システム３は、予めデータベース３ａに保存しておいた半導体パターンの断面形状と、Ｔｏｐ－ｖｉｅｗのＳＥＭ画像から算出した画像特徴量とを関連付ける。断面形状推定システム３は、その断面形状と画像特徴量との関係に従い、画像特徴量から断面形状寸法を推定するシステムである。

【0133】

このため、変形例では、実施の形態２による結果としての断面形状寸法と断面形状指標との関連付けのデータ・情報を、断面形状推定システム３のデータベース３ａ（断面形状と画像特徴量との関連付けのデータ・情報）に追加して登録する。言い換えると、データベース３ａには、画像特徴量と断面形状指標と断面形状寸法とが関連付けられたデータ・情報が記憶される。これにより、断面形状推定システム３において、効率的に、半導体パターンの断面形状変化を網羅したデータベース３ａを作成することができる。言い換えると、実施の形態２での機能に基づいて、断面形状推定システム３での推定のための学習に用いるデータベース３ａの情報を効率的に作成できる。これにより、そのデータベース３ａに基づいた断面形状推定の精度を高めることができる。

【0134】

また、その際、図１１のステップＳ２０７では、複数の指標を用いる場合に、前述の２つの観点に加え、以下の観点も加えて考慮して、断面観察領域を選定するとよい。すなわち、その観点は、データベース３ａの構築に関して、複数の断面形状指標間で相関を持たないように、言い換えると相関がなるべく小さいように、独立に変化するような領域を取得するという観点である。上記独立した複数の指標に対応して選定された複数の断面観察領域などの情報がデータベース３ａに登録される。これにより、断面形状推定システム３では、そのような相関を持たない情報を用いて、効率的な学習が可能である。

【0135】

＜実施の形態３＞
図１８を用いて、実施の形態３の半導体検査システムについて説明する。実施の形態３の半導体検査システムは、ＳＥＭ画像の画像特徴量に基づいて半導体デバイスの製造パラメータを制御（言い換えると調整など）する機能を有するシステムである。

【0136】

実施の形態１で説明した、画像特徴量を変換して得た断面形状指標Ｉｅは、局所的な形状ばらつきに対する、ウェハ面上での大域的な変化を示す指標であり、ウェハ面上の断面形状の均一性を定量的に示す指標である。実施の形態３は、この断面形状指標Ｉｅを利用して、製造パラメータの制御を行う。

【0137】

［製造パラメータ制御システム］
実施の形態３の半導体検査システムは、図１のシステムを同様に適用できる。実施の形態３では、特に、ＳＥＭ１と、製造パラメータ制御システム４と、半導体デバイス製造装置５とを用いる。製造パラメータ制御システム４は、製造プロセスパラメータ調整部を含んでいる。製造プロセスパラメータ調整部は、プロセッサの処理などによって実現される。製造プロセスパラメータ調整部は、製造プロセスの製造パラメータを調整する処理を行う部分である。また、実施の形態３は、断面形状指標を製造パラメータ制御システム４の製造プロセスパラメータ調整部に入力するための入出力部を有する。この入出力部は、プロセッサシステム１００、入力装置２０５や出力装置２０６、あるいはクライアント端末７等を同様に適用できる。

【0138】

なお、実施の形態３は、図１の製造パラメータ制御システム４内にプロセッサシステムを有する構成と捉えてもよい。この製造パラメータ制御システム４内のプロセッサシステムが製造プロセスパラメータ調整部として実施の形態３での特徴的な処理（すなわち指標に基づいた制御パラメータの調整）を実行すると捉えてもよい。また、実施の形態３での必要な処理は、ＳＥＭ１や製造パラメータ制御システム４等の複数の構成要素に分かれて実装された複数のプロセッサシステムが実行するものと捉えてもよい。

【0139】

［処理フロー］
図１８は、実施の形態３の半導体検査システム（特に製造パラメータ制御システム４内のプロセッサ）の処理フローを示す。ステップＳ３０１は、実施の形態１の図６の処理フローと同様の処理であり、対象ウェハについて、ＳＥＭ画像の画像特徴量から変換によって断面形状指標Ｉｅを取得する処理である。例えば、ＳＥＭ１内のプロセッサは、この断面形状指標Ｉｅを取得する。あるいは、製造パラメータ制御システム４内のプロセッサが、ＳＥＭ１から取得した画像に基づいて、同様に断面形状指標Ｉｅを計算してもよい。

【0140】

ステップＳ３０２は、入出力部を通じて製造パラメータ制御システム４に上記断面形状指標Ｉｅを入力する処理である。言い換えると、製造パラメータ制御システム４が上記断面形状指標Ｉｅを取得しメモリに記憶する。

【0141】

また、ステップＳ３０３で、ユーザは、入出力部を通じて、システム（例えば製造パラメータ制御システム４）が提供する表示画面に対し、断面形状指標の均一性を制御するための目標値を入力する。製造パラメータ制御システム４は、入力された目標値の情報を取得しメモリに記憶する。

【0142】

また、ステップＳ３０２の際には、製造パラメータ制御システム４は、入力された断面形状指標に対し、変換前の画像特徴量を参照する。実施の形態１で画像特徴量と断面形状指標とを含む各種のデータ・情報が関連付けられて記憶されているので（例えば図１０）、そのデータ・情報を参照すれば画像特徴量なども得られる。

【0143】

製造パラメータ制御システム４のデータベース４ａには、予め、半導体デバイス製造装置５での半導体デバイスの製造に係わる製造パラメータ等の情報が保存されている。この製造パラメータ等の情報は、ＭＥＳ６が管理している情報を利用してもよい。製造パラメータの一例は、半導体デバイス製造装置５がエッチング装置である場合のエッチングパラメータである。エッチングパラメータの一例は、ドライエッチングの場合であればガス圧やバイアス電力などが挙げられる。

【0144】

ステップＳ３０４で、製造パラメータ制御システム４は、予めデータベース４ａに保存されている製造パラメータ（例えばエッチングパラメータ）と、画像特徴量とを関連付ける。

【0145】

ステップＳ３０５で、製造パラメータ制御システム４は、製造パラメータと画像特徴量との関係性に従い、選択された画像特徴量の均一性（例えばウェハ面内での均一性）が、入力された目標値よりも良くなるという条件を満たすように、製造パラメータ、すなわち調整後の製造パラメータを算出する。この際、製造パラメータ制御システム４は、断面形状指標に基づいて、均一性を定量的に評価する。製造パラメータ制御システム４は、算出した調整後の製造パラメータを、メモリに記憶し、またはデータベース４ａに保存する。なお、製造パラメータの調整は、元のパラメータ値に対し調整用の係数を乗算するといったものが挙げられるが、これに限定されない。

【0146】

ステップＳ３０６で、製造パラメータ制御システム４は、算出した調整後の製造パラメータを、入出力部を通じて、半導体デバイス製造装置５に入力する。言い換えると、半導体デバイス製造装置５は、調整後の製造パラメータを入力し、調整後の製造パラメータが半導体デバイス製造装置５に設定される。その後、半導体デバイス製造装置５は、その調整後の製造パラメータに従って製造プロセス（例えばエッチングプロセス）を実行する。なお、調整後の製造パラメータがＭＥＳ６に入力されて設定されてもよい。上記のような製造パラメータの調整は、適宜に繰り返して実行できる。

【0147】

［効果等（３）］
実施の形態３によれば、画像特徴量および断面形状指標に基づいて、製造パラメータを好適に調整することができ、ウェハ面上の断面形状の均一性を向上させることができる。

【0148】

実施の形態３では、画像特徴量の変化量を局所的な形状ばらつきによる画像特徴量の揺らぎで正規化した断面形状指標に基づいて、製造パラメータを調整している。これに限定されず、実施の形態２の図１の断面形状推定システム３にも、これと同様のことを適用できる。

【0149】

図１９は、実施の形態３の製造パラメータ調整を実施の形態２の断面形状推定システム３に組み合わせた変形例の構成を示す。この変形例のシステムは、画像特徴量および断面形状指標と、断面形状（例えば断面形状寸法）と、製造パラメータとを関連付ける。この変形例では、プロセッサは、断面形状推定システム３において画像特徴量から推定によって出力する断面形状寸法に対し、断面形状寸法の変化量を局所的な形状ばらつきで正規化した断面形状指標（言い換えると断面形状寸法指標）に基づいて、特定の断面形状寸法（例えば線幅）の均一性が高まるように、製造パラメータを調整する。

【0150】

図１９のシステムの構成例は、実施の形態１～３を併合したような構成となっている。まず、ＳＥＭ１のプロセッサシステム１００は、少なくとも特徴量と断面形状指標とを関連付けてデータ・情報を保持している。断面形状推定システム３は、少なくとも特徴量と断面形状寸法とを関連付けてデータ・情報を保持している。製造パラメータ制御システム４は、画像特徴量および断面形状指標と製造パラメータとを関連付けてデータ・情報を保持している。

【0151】

そして、図１９の例で、システム内のいずれかに設けられたプロセッサシステム１９００は、画像特徴量および断面形状指標と、断面形状寸法と、製造パラメータとを関連付ける。プロセッサシステム１９００は、推定された断面形状寸法のウェハ面内などでの均一性が高くなるように、断面形状指標に基づいて、製造パラメータを調整する。調整後の製造パラメータが、半導体デバイス製造装置５に設定される。図１９のプロセッサシステム１９００は、独立したシステムの例を図示しているが、ＳＥＭ１、断面形状推定システム２、または製造パラメータ制御システム４等に実装されていてもよい。

【0152】

以上、本開示の実施の形態を具体的に説明したが、前述の実施の形態に限定されず、要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。各実施の形態は、必須構成要素を除き、構成要素の追加・削除・置換などが可能である。特に限定しない場合、各構成要素は、単数でも複数でもよい。各実施の形態を組み合わせた形態も可能である。

【符号の説明】

【0153】

１…走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、２…断面観察装置、３…断面形状推定システム、４…製造パラメータ制御システム、５…半導体デバイス製造装置、６…製造実行システム、７…クライアント端末、１００…プロセッサシステム。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】