特許 7451287 パターン欠陥検出方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-03-08

(45)【発行日】2024-03-18

(54)【発明の名称】パターン欠陥検出方法

(51)【国際特許分類】

   H01L 21/66 20060101AFI20240311BHJP

   G01N 23/2251 20180101ALI20240311BHJP

   G01B 15/00 20060101ALI20240311BHJP

【ＦＩ】

H01L21/66 J

G01N23/2251

G01B15/00 K

【請求項の数】 3

(21)【出願番号】P 2020080497

(22)【出願日】2020-04-30

(65)【公開番号】P2021174969

(43)【公開日】2021-11-01

【審査請求日】2023-01-26

(73)【特許権者】

【識別番号】301014904

【氏名又は名称】東レエンジニアリング先端半導体ＭＩテクノロジー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100118500

【弁理士】

【氏名又は名称】廣澤 哲也

(74)【代理人】

【氏名又は名称】渡邉 勇

(72)【発明者】

【氏名】丸山 浩太郎

【審査官】小池 英敏

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１９－００９２５６（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１０－２６８００９（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０１Ｌ ２１／６６

Ｇ０１Ｎ ２３／２２５１

Ｇ０１Ｂ １５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数のレイヤーに形成された複数のパターンを含む積層構造の反射電子画像を走査電子顕微鏡で生成し、
前記複数のパターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンを含む仮想積層構造の複数の領域を、前記仮想積層構造の深さ方向におけるＣＡＤパターンの重なり方に従って複数のグループに分類し、
前記反射電子画像上の前記複数のパターンのうちの少なくとも１つと、対応するＣＡＤパターンとのマッチングを行い、
各グループに属する領域に対応する前記反射電子画像上の領域の輝度指標値を算定し、
前記輝度指標値が標準範囲外にあるときに、前記反射電子画像上の前記領域内にパターン欠陥があることを決定する、パターン欠陥検出方法。

【請求項2】

前記輝度指標値は、前記反射電子画像上の前記領域内の画素の輝度の統計量で表される、請求項１に記載のパターン欠陥検出方法。

【請求項3】

前記統計量は、最大値、最小値、中央値、平均値、標準偏差値、またはそれらの組み合わせである、請求項２に記載のパターン欠陥検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、コンタクトや配線などのパターンの欠陥を検出する方法に関し、より具体的には、設計データに基づき製造された積層構造を構成するパターンの欠陥検出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

電子ビームによる半導体配線パターンの検査には、低エネルギーの電子ビームをスキャンすることで得られる最表面パターンの二次電子画像が用いられる。これらの二次電子画像を用い、異なる２つ以上のショットにおけるパターンの二次電子画像を比較するDie to Die検査、または設計データとパターンの二次電子画像を比較するDie to Database検査がある（特許文献１参照）。

【0003】

また、配線工程の導通不良検査の方法として、Die to Databaseによる電位コントラスト画像を用いた配線工程の検査が提案されている（特許文献２参照）。更に、高加速電子ビームを用いた、二次電子画像による最表面パターンと、下層からの反射電子による透過画像によるパターンとのオーバーレイ（重ね合わせ）の測定が提案されている（非特許文献１参照）

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特開２０１０－２６８００９号公報

【文献】特開２０１９－９２５６号公報

【非特許文献】

【0005】

【文献】”SEM-based overlay measurement between via patterns and buried M1 patterns using high-voltage SEM”, SPIE,(米), 2017, Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography XXXI, Proc. SPIE 10145

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

配線工程においては、配線パターンの形状、位置ずれのみならず、下層ビアパターンの形状、重心、及び各層の重ね合わせが重要となる。非特許文献１に開示されているように、高加速電子ビームのスキャンにより複数の配線層パターンからの反射電子信号を検出して得られる透過画像を用いた検査が期待される。

【0007】

しかし、高加速電子ビームによる配線層の画像は、配線層の材質、厚み、配線深さ、絶縁層の材質、更に上層配線、ビア、下層配線との重なりによりコントラストが変化する。このため、パターンエッジと設計データのパターンエッジを比較する従来のDie to Database技術を適用することが困難である。

【0008】

そこで、本発明は、積層構造を構成するパターンの欠陥を検出することができる方法を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0009】

一態様では、複数のレイヤーに形成された複数のパターンを含む積層構造の反射電子画像を走査電子顕微鏡で生成し、前記複数のパターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンを含む仮想積層構造の複数の領域を、前記仮想積層構造の深さ方向におけるＣＡＤパターンの重なり方に従って複数のグループに分類し、前記反射電子画像上の前記複数のパターンのうちの少なくとも１つと、対応するＣＡＤパターンとのマッチングを行い、各グループに属する領域に対応する前記反射電子画像上の領域の輝度指標値を算定し、前記輝度指標値が標準範囲外にあるときに、前記反射電子画像上の前記領域内にパターン欠陥があることを決定する、パターン欠陥検出方法が提供される。

【0010】

一態様では、前記輝度指標値は、前記反射電子画像上の前記領域内の画素の輝度の統計量で表される。
一態様では、前記統計量は、最大値、最小値、中央値、平均値、標準偏差値、またはそれらの組み合わせである。

【発明の効果】

【0011】

本発明に係る方法は、複数の半導体配線層におけるオープン欠陥、ショート欠陥、形状欠陥、ビアと配線とのオーバーラップ不良を一括で検出することができる。また、本発明に係る方法は、Die to Database技術を用いることにより、システマティック欠陥の検出が可能となり、さらに、単一の反射電子画像で積層構造の検査を可能にする。

【図面の簡単な説明】

【0012】

【図1】画像生成装置の一実施形態を示す模式図である。

【図2】半導体デバイスを構成する積層構造の一例を説明する断面図である。

【図3】ウェーハ上に形成されているパターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンを含む仮想積層構造の一例を示す模式図である。

【図4】図３に示すＣＡＤパターンに従ってウェーハ上に実際に作成された積層構造の反射電子画像の模式図である。

【図5】パターン欠陥の一例としてビアパターンの欠陥を示す図である。

【図6】パターンの欠陥を検出する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0013】

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、画像生成装置の一実施形態を示す模式図である。図１に示すように、画像生成装置は、走査電子顕微鏡５０および演算システム１５０を備えている。走査電子顕微鏡５０は、演算システム１５０に接続されており、走査電子顕微鏡５０の動作は演算システム１５０によって制御される。

【0014】

演算システム１５０は、データベース１６１およびプログラムが格納された記憶装置１６２と、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する処理装置１６３と、画像およびＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェイス）などを表示する表示画面１６５を備えている。処理装置１６３は、記憶装置１６２に格納されているプログラムに含まれる命令に従って演算を行うＣＰＵ（中央処理装置）またはＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）などを含む。記憶装置１６２は、処理装置１６３がアクセス可能な主記憶装置（例えばランダムアクセスメモリ）と、データおよびプログラムを格納する補助記憶装置（例えば、ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブ）を備えている。

【0015】

演算システム１５０は、少なくとも１台のコンピュータを備えている。例えば、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に通信線で接続されたエッジサーバであってもよいし、インターネットまたはローカルネットワークなどの通信ネットワークによって走査電子顕微鏡５０に接続されたクラウドサーバであってもよいし、あるいは走査電子顕微鏡５０に接続されたネットワーク内に設置されたフォグコンピューティングデバイス（ゲートウェイ、フォグサーバ、ルーターなど）であってもよい。演算システム１５０は、複数のサーバの組み合わせであってもよい。例えば、演算システム１５０は、インターネットまたはローカルネットワークなどの通信ネットワークにより互いに接続されたエッジサーバとクラウドサーバとの組み合わせであってもよい。他の例では、演算システム１５０は、ネットワークで接続されていない複数のサーバ（コンピュータ）を備えてもよい。

【0016】

走査電子顕微鏡５０は、一次電子（荷電粒子）からなる電子ビームを発する電子銃１１１と、電子銃１１１から放出された電子ビームを集束する集束レンズ１１２、電子ビームをＸ方向に偏向するＸ偏向器１１３、電子ビームをＹ方向に偏向するＹ偏向器１１４、電子ビームをワークピースの一例であるウェーハ１２４にフォーカスさせる対物レンズ１１５を有する。電子銃１１１の構成は特に限定されない。例えば、フィールドエミッタ型電子銃、または半導体フォトカソード型電子銃などが電子銃１１１として使用できる。

【0017】

集束レンズ１１２および対物レンズ１１５はレンズ制御装置１１６に接続され、集束レンズ１１２および対物レンズ１１５の動作はレンズ制御装置１１６によって制御される。このレンズ制御装置１１６は演算システム１５０に接続されている。Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４は、偏向制御装置１１７に接続されており、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４の偏向動作は偏向制御装置１１７によって制御される。この偏向制御装置１１７も同様に演算システム１５０に接続されている。反射電子検出器１３１は画像取得装置１１８に接続されている。画像取得装置１１８は反射電子検出器１３１の出力信号を反射電子画像に変換するように構成される。この画像取得装置１１８も同様に演算システム１５０に接続されている。

【0018】

試料チャンバー１２０内に配置される試料ステージ１２１は、ステージ制御装置１２２に接続されており、試料ステージ１２１の位置はステージ制御装置１２２によって制御される。このステージ制御装置１２２は演算システム１５０に接続されている。ウェーハ１２４を、試料チャンバー１２０内の試料ステージ１２１に載置するための搬送装置１４０も同様に演算システム１５０に接続されている。

【0019】

電子銃１１１から放出された電子ビームは集束レンズ１１２で集束された後に、Ｘ偏向器１１３、Ｙ偏向器１１４で偏向されつつ対物レンズ１１５により集束されてウェーハ１２４の表面に照射される。ウェーハ１２４に電子ビームの一次電子が照射されると、ウェーハ１２４からは反射電子が放出される。反射電子は反射電子検出器１３１により検出される。反射電子検出器１３１から出力された反射電子の検出信号は、画像取得装置１１８に入力され、画像取得装置１１８により反射電子画像に変換される。反射電子画像は演算システム１５０に送信される。

【0020】

電子ビームを形成する一次電子は、ウェーハ１２４の内部に侵入し、ウェーハ１２４内で散乱して、反射電子となる。反射電子は、ウェーハ１２４から放出される高いエネルギーを持つ電子である。原子番号が大きく、高い密度の材料では放出信号強度が高い傾向を持つため、反射電子画像はウェーハ１２４の組成がコントラストに反映されやすい特性を持っている。また、積層構造に対して十分な深さまで到達するエネルギーをもつ電子ビームからなる反射電子信号は、電子ビームが照射される位置における、深さ方向の構造と組成の情報を含む。

【0021】

半導体デバイスの製造工程においては、比較的小さい密度を持つ絶縁層に、大きい密度を持つ金属配線層、ビア層が形成される。高いエネルギーを持つ電子ビームを半導体デバイスに照射して得られる反射電子画像は、配線、およびビアパターンにて高い輝度を持ち、絶縁層で低い輝度を持つ。また、配線およびビアが重なり、金属層の総高さが増すにつれ、より高い輝度を持つ傾向となる。この様な特性を利用し、以下に説明するように、本実施形態に係る方法は、設計データを用い、積層構造の深さ方向における材料の組成（すなわちパターンの重なり方）に従って分類された領域毎に反射電子画像の輝度を評価することにより、複数層のパターンを一括で検査する。

【0022】

以下、走査電子顕微鏡５０によって生成された反射電子画像上のパターンの欠陥を検出する方法の一実施形態について説明する。以下の説明では、ウェーハ１２４のパターンは、設計データ（ＣＡＤデータともいう）に基づいて形成されている。ＣＡＤは、コンピュータ支援設計（computer-aided design）の略語である。

【0023】

ウェーハ１２４に形成されているパターンの設計データは、記憶装置１６２に予め記憶されている。設計データは、ウェーハ１２４上に形成されたパターンの頂点の座標、パターンの位置、形状、および大きさ、パターンが属するレイヤーの番号などのパターンの設計情報を含む。記憶装置１６２には、データベース１６１が構築されている。パターンの設計データは、データベース１６１内に予め格納される。演算システム１５０は、記憶装置１６２に格納されているデータベース１６１からパターンの設計データを読み込むことが可能である。

【0024】

設計データは、ウェーハ１２４に形成されたパターンの設計情報を含むデータである。以下に説明する設計データ上のＣＡＤパターンは、設計データに含まれるパターンの設計情報によって定義される仮想パターンである。ウェーハ１２４に実際に形成されているパターンを実パターンということがある。

【0025】

図２は、半導体デバイスを構成する積層構造の一例を説明する断面図である。積層構造２００は、第１レイヤー内に位置する第１配線パターン２０１と、第２レイヤー内に位置する第２配線パターン２０２と、第１配線パターン２０１と第２配線パターン２０２との間を延びるビアパターン２０３を含む。第１配線パターン２０１、第２配線パターン２０２、およびビアパターン２０３は、絶縁層２０５内に形成されている。図２に示す例では、第２レイヤーは第１レイヤーよりも高い位置にある。

【0026】

ビアパターン２０３は、第１配線パターン２０１および第２配線パターン２０２に対して垂直に延びている。ビアパターン２０３の一端は第１配線パターン２０１に接続され、ビアパターン２０３の他端は第２配線パターン２０２に接続されている。したがって、ビアパターン２０３は、第１配線パターン２０１と第２配線パターン２０２との電気的接続を確立する。

【0027】

図３は、ウェーハ１２４上に形成されているパターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンを含む仮想積層構造３００の一例を示す模式図である。ＣＡＤパターンは、第１レイヤー内に位置する第１配線ＣＡＤパターン３０１と、第２レイヤー内に位置する第２配線ＣＡＤパターン３０２と、第１配線ＣＡＤパターン３０１と第２配線ＣＡＤパターン３０２との間を延びるビアＣＡＤパターン３０３を含む。第１レイヤーおよび第２レイヤーは、高さの異なるレイヤーである。以下、第１配線ＣＡＤパターン３０１、第２配線ＣＡＤパターン３０２、およびビアＣＡＤパターン３０３を、総称して単にＣＡＤパターンということがある。

【0028】

図３の例においては、仮想積層構造３００の領域は、仮想積層構造３００の深さ方向におけるＣＡＤパターン配列（すなわちＣＡＤパターンの重なり方）に基づいて、以下の５グループに分類することができる。
第１グループ：第１配線ＣＡＤパターン３０１、第２配線ＣＡＤパターン３０２、およびビアＣＡＤパターン３０３が重なる領域
第２グループ：第１配線ＣＡＤパターン３０１の上方に第２配線ＣＡＤパターン３０２があり、かつビアＣＡＤパターン３０３がない領域
第３グループ：第１配線ＣＡＤパターン３０１が存在し、第２配線ＣＡＤパターン３０２およびビアＣＡＤパターン３０３がない領域
第４グループ：第２配線ＣＡＤパターン３０２が存在し、第１配線ＣＡＤパターン３０１およびビアＣＡＤパターン３０３がない領域
第５グループ：第１配線ＣＡＤパターン３０１、第２配線ＣＡＤパターン３０２、およびビアＣＡＤパターン３０３がない領域

【0029】

演算システム１５０は、図３に示す仮想積層構造３００の複数の領域を、仮想積層構造３００の深さ方向におけるＣＡＤパターン配列に基づいて第１グループ～第５グループに分類する。例えば、図３に示す仮想積層構造３００の領域Ｓ１は、第１グループに属する。第１グループから第５グループまでの複数のグループは、深さ方向におけるＣＡＤパターン配列が異なっている。

【0030】

図４は、図３に示すＣＡＤパターンに従ってウェーハ１２４上に実際に作成された積層構造４００の反射電子画像の模式図である。図４に示す積層構造４００は、図３に示す仮想積層構造３００に対応する。すなわち、図４に示す反射電子画像上の第１配線パターン４０１は、図３の第１配線ＣＡＤパターン３０１に対応し、図４に示す反射電子画像上の第２配線パターン４０２は、図３の第２配線ＣＡＤパターン３０２に対応し、図４に示す反射電子画像上のビアパターン４０３は、図３のビアＣＡＤパターン３０３に対応する。

【0031】

図４に示すように、パターンが重なっている部分は白く、パターンがない部分は黒い。言い換えれば、金属の厚さが大きくなるほど、輝度が高くなる。図４に示すように、第１配線パターン４０１と、第２配線パターン４０２と、ビアパターン４０３が重なる部分は、最も大きな輝度を持つ。第１配線パターン４０１、第２配線パターン４０２、およびビアパターン４０３のいずれもが存在しない絶縁層４０５は、最も小さい輝度を持つ。一実施形態では、輝度は、グレースケールに従った数値である。

【0032】

図４に示す反射電子画像は、図１に示す走査電子顕微鏡５０によって生成される。演算システム１５０は、反射電子画像を走査電子顕微鏡５０から取得し、反射電子画像上の複数のパターンと、設計データから作成されたＣＡＤパターンとのマッチングを行う。

【0033】

上記パターンマッチングは、公知の方法に従って実行される。例えば、演算システム１５０は、反射電子画像と設計データから作成されたＣＡＤパターンとを重ね合わせ、ＣＡＤパターンのエッジを起点として設定された範囲で反射電子画像のグレーレベルのプロファイルを作成し、グレーレベルのプロファイルから反射電子画像上のパターンのエッジを決定し、決定されたエッジの位置と、対応するＣＡＤパターンのエッジの位置とのバイアス値が最小になるマッチング位置を決定する。バイアス値は、グレーレベルのプロファイルから決定されたエッジと、対応するＣＡＤパターンのエッジとのずれ量（距離）を示す指標値である。上記パターンマッチングには、複数レイヤーの複数のＣＡＤパターンが用いられるが、一実施形態では最もパターンマッチングに最適な単一レイヤーのＣＡＤパターンが用いられてもよい。

【0034】

演算システム１５０は、各グループに属する仮想積層構造３００の領域に対応する反射電子画像上の領域の輝度指標値を算定する。具体的には、演算システム１５０は、図３に示す第１グループに属する各領域に対応する反射電子画像上の領域の輝度指標値を算定する。例えば、演算システム１５０は、第１グループに属する領域Ｓ１（図３参照）に対応する反射電子画像上の領域Ｒ１（図４参照）の輝度指標値を算定する。第１グループに属する領域Ｓ１（図３参照）と反射電子画像上の対応する領域Ｒ１（図４参照）は、互いに同じ位置にあり、同じ大きさを有する。

【0035】

領域Ｒ１は、第１配線パターン４０１、第２配線パターン４０２、およびビアパターン４０３が重なり合う領域であるため、最も高い輝度を有する。演算システム１５０は、領域Ｒ１内に存在する画素の輝度の統計量である輝度指標値を算定する。輝度指標値は、領域Ｒ１の輝度を示す指標である。本実施形態では、輝度指標値は、領域Ｒ１内の画素の輝度の最大値、最小値、中央値、平均値、標準偏差値、またはそれらの組み合わせである。

【0036】

輝度指標値は、パターンの重なり方によって変わる。言い換えれば、輝度指標値は、パターンの重なり方に依存して定まる固有の値である。この輝度指標値が所定の範囲外であるとき、パターンに欠陥があると判定することができる。演算システム１５０は、算定された輝度指標値を、予め定められた第１標準範囲内にあるか否かを判断し、輝度指標値が第１標準範囲外にあるときに、領域Ｒ１においてパターンの欠陥が存在することを決定する。

【0037】

図５は、パターン欠陥の一例としてビアパターン４０３の欠陥を示す図である。図５に示す例では、ビアパターン４０３がずれている。結果として、領域Ｒ１の輝度指標値は第１標準範囲から外れる。このようにして、演算システム１５０は、輝度指標値を第１標準範囲と比較することで、領域Ｒ１内にパターン欠陥が存在するか否かを判定することができる。

【0038】

同様にして、演算システム１５０は、図３に示す第２グループの領域に対応する図４の反射電子画像上の領域の輝度指標値を算定し、算定された輝度指標値を、予め定められた第２標準範囲内にあるか否かを判断し、輝度指標値が第２標準範囲外にあるときに、反射電子画像上のその領域においてパターンの欠陥が存在することを決定する。演算システム１５０は、第３グループ、第４グループ、および第５グループについても同様にして、それぞれの輝度指標値が、第３標準範囲、第４標準範囲、第５標準範囲内にあるか否かを判断する。

【0039】

本実施形態によれば、単一の反射電子画像を用いて、複数レイヤーのパターンの欠陥を一度に検出することができる。特に、本実施形態に係る方法は、半導体デバイスの抵抗値に影響しうるパターン自体の欠陥、パターンの重なり方の欠陥を判定することで積層構造４００を正しく評価することができる。本方法によって検出しうるパターン欠陥の例としては、パターンシフト、パターンの欠落、短絡（ショートサーキット）、断線（オープンサーキット）、パターン変形などが挙げられるが、これらに限定されない。

【0040】

図６は、パターンの欠陥を検出する方法の一実施形態を説明するフローチャートである。
ステップ１では、演算システム１５０は、走査電子顕微鏡５０に指令を発して、複数のレイヤーに形成された複数のパターンを含む積層構造４００の反射電子画像を生成させる。反射電子画像は、走査電子顕微鏡５０から演算システム１５０に送られる。
ステップ２では、演算システム１５０は、積層構造４００を構成するパターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンを含む仮想積層構造３００の複数の領域を、仮想積層構造３００の深さ方向におけるＣＡＤパターン配列に従って複数のグループに分類する。グループの数は、仮想積層構造３００の全体におけるＣＡＤパターンの配列によって変わりうる。

【0041】

ステップ３では、演算システム１５０は、反射電子画像上の複数レイヤーのパターン４０１，４０２，４０３と、対応するＣＡＤパターン３０１，３０２，３０３とのマッチングを行う。このマッチングは、反射電子画像上の複数のパターンを特定するために行われる。一実施形態では、パターンマッチングを容易にするために、単一レイヤーのパターンのみがパターンマッチングに使われてもよい。
ステップ４では、演算システム１５０は、各グループに属する領域に対応する反射電子画像上の領域の輝度指標値を算定する。
ステップ５では、演算システム１５０は、輝度指標値が標準範囲外にあるときに、反射電子画像上の上記領域内にパターン欠陥があることを決定する。標準範囲は、グループごとに設定される。

【0042】

上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。

【符号の説明】

【0043】

５０ 走査電子顕微鏡
１１１ 電子銃
１１２ 集束レンズ
１１３ Ｘ偏向器
１１４ Ｙ偏向器
１１５ 対物レンズ
１１６ レンズ制御装置
１１７ 偏向制御装置
１１８ 画像取得装置
１２０ 試料チャンバー
１２１ 試料ステージ
１２２ ステージ制御装置
１２４ ウェーハ
１３１ 反射電子検出器
１４０ 搬送装置
１５０ 演算システム
１６１ データベース
１６２ 記憶装置
１６３ 処理装置
１６５ 表示画面
２００ 積層構造
２０１ 第１配線パターン
２０２ 第２配線パターン
２０３ ビアパターン
２０５ 絶縁層
３００ 仮想積層構造
３０１ 第１配線ＣＡＤパターン
３０２ 第２配線ＣＡＤパターン
３０３ ビアＣＡＤパターン
４００ 積層構造
４０１ 第１配線パターン
４０２ 第２配線パターン
４０３ ビアパターン
４０５ 絶縁層

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】