JPS6231490A - パタ−ン認識方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野コ この発明は、ウェハ上の配線パターンやレジストパター
ンなど、被観測面上の目標パターンを自動的に認識する
方式に関する。

［従来の技術］ ウェハのパターンの寸法や合わせ精度を測定するための
従来の微小寸法測定装置においては、パターン検出光学
系の視野内のパターンの幅を検出して、その幅を目標パ
ターンの幅と比較し、その比較の一致を以て目標パター
ンを認識している。

［解決しようとする問題点］ このようなパターン認識方式では、目標パターンの近傍
に同等幅のパターンが存在すると、そのパターンと目標
パターンとの誤認識が起こるという問題があった。また
、そのようなパターン誤認識を防止するために、視野内
に目標パターンだけが入るようにするなど、パターン設
計段階で配慮しなければならなかった。

［発明の目的］ この発明の目的は、目標パターンの近傍に同等幅のパタ
ーンが存在しても、目標パターンを正確に認識できるパ
ターン認識方式を提供することにある。

［問題点を解決するための手段コ この目的を達成するために、この発明によるパターン認
識方式は、目標パターンを含む特定のパターン列のパタ
ーンの幅を示すデータ系列を記憶する記憶手段と、被観
測面を走査撮像する撮像素子と、この撮像素子から出力
される画信号から、その走査線上におけるパターンの幅
を示すデータ系列を生成する手段と、この手段により生
成されたデータ系列と前記記憶手段に記憶されているデ
ータ系列とを照合することにより、前記目標パターンを
認識する照合手段とからなるものである。

ここで、上記各データ系列は、個々のパターンの幅を直
接的に示すようなものであるか、あるいは、間接的に示
すものである。後者の例としては、−・端側のパターン
エツジを起点として、その起点と各パターンのエツジま
での間隔を示すようなデータ系列、各パターンのエツジ
から後続のパターンの各エツジまでの間隔を示すような
データ系列が挙げられる。

また、上記データ系列は必ずしもパターン列中の全パタ
ーンの幅を直接的または間接的に示すものでなくてもよ
く、要は注目パターンと他のパターンとを区別できるよ
うな特徴パターン幅を示すものでよい。

［作用コ このように、目標パターンの幅だけでなく、目標パター
ンを含むパターン列についての照合により目標パターン
の認識がなされるから、目標パターンの近傍に同等幅の
パターンが存在しても、目標パターンを正確に認識でき
る。

［実施例コ 以下、図面を参照し、この発明の一実施例について説明
する。

第１図に、この発明のパターン認識方式が適用された微
小寸法測定装置の要部構成を示す。この微小寸法測定装
置は、パターン検出光学系１のＣＣＤリニアイメージセ
ンサ（撮像素子）２によりウェハ４の表面を走査撮像し
、それより出力される画信号に基づき、処理系６にてパ
ターンの認識、９Ｊ−法測定、合わせ精度測定などを杼
うものである。

ウェハ４はＸ−Ｙテーブル機構にセットされ、処理系６
の制御により位置決めされるが、その詳細は図中省略さ
れている。

ウェハ４の表面は、ハーフミラ−８および対物レンズ１
０を介して光源１２により照明される。

このように照明されたウェハ面は、対物レンズ１０、ハ
ーフミラ−８、スリット１４を介してＣＣＤリニアイメ
ージセンサ２に結像される。

処理系６のパターン認識処理に関係する要素としては、
極小点検出回路１６、符号化回路１８、シフトレジスタ
２０、マツチング演算回路２２、シフトレジスタ２４が
ある。この処理系６の構成要素のうち、パターン認識に
直接関与しないものは図中省略されている。

以下、第２図を参照してパターン認識処理を説明する。

例えば、第２図の（Ａ）に示すようなパターン３０．３
１，３２，３３．３４の列が、矢線３５で示すようにＣ
ＣＤリニアイメージセンサ２により走査撮像されたとす
る。そして、パターン３３が注目パターンであるとする
。この場合、ＣＣＤリニアイメージセンサ２からは、例
えば第２図の（Ｂ）に示すような波形の画信号が画素単
位にシリアルに出力され、これは極小点検出回路１６に
入力される。なお、パターン検出光学系１の焦点ハ、目
標パターン３３の例えばエツジの中間高さに合わされて
いるため、目標パターン３３の部分で画信号レベルが高
くなっている。

極小点検出回路１６では、例えば入力画信号が微分され
て、その微分信号から入力画信号波形の極小点が検出さ
れ、第２図の（Ｃ）に示すようなパルス信号が極小点検
出回路１６から出力される。

このパルス信号の各立ち上がり点は、画信号波形の１つ
の極小点、つまり走査線（３５）上の１つのパターンの
１つのエツジに対応している。つまり、この例では、隣
合う立ち」二がり点（エツジ）の間隔Ｓｔ、Ｓ２．　　
・・・は、パターン３０，３１、・・・の幅に等しい。

極小点検出回路１６から出力されるパルス信号は、符号
化回路１８に入力されて各エツジ間隔Ｓ１％８２．１１
６８を示すコードからなるデータ系列に変換され、シフ
トレジスタ２０に順次蓄積される。

−・方、例えばパターン３Ｌ　３２，３３．３４の幅Ｌ
ｌ、Ｌ２．　　・φ・を示すコードからなるデータ系列
が、他方のシフトレジスタ２４に保持されている。

マツチング演算回路２２は、シフトレジスタ２０．２４
内のデータ系列の照合を行い、目標パターン３３を認識
するものである。具体的には、例えば以下に説明するよ
うな操作により、目標パターンが認識される。

まず、マツチング演算回路２２からシフト信号がシフト
レジスタ２０１２４へ送られ、各シフトレジスタから最
初のコードがマツチング演算回路２２に人力される。こ
の例では、ＳｌとＬｌのコードが入力される。マツチン
グ演算回路２２で、ＳｌとＬＬの差の絶対値＋８ｌ−Ｌ
ｌｌが計算され、その値が許容値εと比較される。

この例では、ｌ５Ｉ−ＬＬ＋≧εとなるから、マツチン
グ演算回路２２より一方のシフトレジスタ２０にのみシ
フト信号が送られ、シフトレジスタ２０より８２のコー
ドがマツチング演算回路２２に入力される。Ｓ２とＬｌ
の差の絶対値＋８２−Ｌｌｌが計算され、それと許容値
εとの比較が行われる。

この例では、１８２−Ｌｌｌ＜εである。そこでマツチ
ング演算回路２２より、両方のシフトレジスタ２０．２
４へシフト信号が送られ、Ｓ３とＬ２のコードがマツチ
ング演算回路２２に入力されて、差計算と許容値との比
較がなされる。

ここでは、１３３−ｌ２Ｉ＜εであるから、マツチング
演算回路２２からシフトレジスタ２０゜２４にシフト信
号が送られ、Ｓ４とＬ３がマツチング演算回路２２に入
力され、差の計算と比較が行われる。

ここでｌ　Ｓ４−Ｌ３１　＜εであるから、シフト信号
がシフトレジスタ２０．２４へ送られ、Ｓ５とＬ４のコ
ードがマツチング演算回路２２に入力され、差計算と比
較が行われる。ここでは＋８５−ｌ４Ｉ＜εである。つ
まり、この段階で、照合が成立する。そして、各比較の
結果はマツチング演算回路２２の内部レジスタに逐次保
持されており、その保持内容からマツチング演算回路２
２は間隔Ｓ４の工フジに挟まれたパターン３３が目標パ
ターンであると認識し、その情報を処理系θ内のデータ
処理部へ転送する。

このように、目標パターンの幅だけでなく、その近傍の
パターンの幅についても照合を行うため、目標パターン
の近傍に同等のパターンが存在し、それがＣＣＤリニア
イメージセンサ２の視野内に入っていても、目標パター
ンを正しく認識できる。

したがって、例えばメモリチップ上のメモリセル群内の
特定のパターンを自動的に捜すというような操作も可能
となる。さらに、目標パターンの周囲パターンに関する
制約が緩和され、パターン設計の自由・度が向上する。

前記実施例においては、個々のパターンの幅を直接的に
示すデータ系列を用いたが、それらのパターン幅を間接
的に示すようにデータ系列の型式を変形してもよい。そ
の変形例を第２図を参照しながら以下に説明する。

第１の変形例では、第２図の例において、パターン３１
の左側エツジを起点とし、それと各エツジとの間隔ＬＬ
、Ｌ１＋Ｌ２．ＬＬ＋Ｌ２＋Ｌ３゜ｌ１ＩＬ２＋Ｌ３＋
Ｌ４のデータ系列がシフトレジスタ２４にセットされる
。同様に、符号化回路１８からは、最初に検出されたエ
ツジと後続の各エツジとの間隔を示すデータ系列がシフ
トレジスタ２０にセットされる。このようなデータ系列
について、マツチング演算回路２２で各パターン毎の幅
に変換しながら同様な照合がなされ、目標パターンが認
識される。

第２の変形例では、パターン３１．　　・・・３４の各
エツジをそれぞれ起点とし、それぞれの起点エツジと後
続の各エツジとの間隔を示すデータ系列がシフトレジス
タ２４にセットされ、同様に、検出された各エツジと後
続の各エツジとの間隔を示すデータ系列が符号化回路１
８よりシフトレジスタ２０にセットされる。そして各デ
ータ系列について前記実施例と同様な照合がマツチング
演算回路２２で行われる。

他の変形例を第３図により説明する。この図に示された
パターン列の斜線を施したパターンか注目パターンであ
るとする。この場合に、シフトレジスタ２４にセットさ
れるデータ系列として、例えば図示のエツジ間隔Ｌ　ａ
　＋　　Ｌ　ｂ　＋　Ｌ　ｃを示すデータ系列を用いる
こともできる。要するに、注目パターンと他のパターン
とを区別できるような特徴パターン幅を示すデータ系列
であればよい。

以上、この発明について説明したが、この発明は前記の
ものに限定されるものではなく、適宜変形して実施し得
るものである。

例えば、撮像素子としてはＣＯＤリニアイメージセンサ
以外の素子でもよい。

画信号からパターンのエツジを検出する方法も変更して
よい。

データ系列の照合演算方法も変更してよい。

さらに、この発明は前記微小寸法測定装置に限らず、同
様な装置にも適用できるものである。

［発明の効果コ 以上説明したように、この発明は、目標パターンを含む
特定のパターン列のパターンの幅を示すデータ系列を記
憶する記憶手段と、被観ａ１而を走査撮像する撮像素Ｙ
と、この撮像素子から出力される画信号から、その走査
線上におけるパターンの幅を示すデータ系列を生成する
手段と、この手段により生成されたデータ系列と前記記
憶手段に記憶されているデータ系列とを照合することに
より、前記目標パターンを認識する照合手段とからなる
パターン認識方式であり、目標パターンの幅だけでなく
、目標パター／を含むパターン列についての照合により
目標パターンの認識がなされるから、目標パターンの近
傍に同等幅のパターンが存在しても、目標パターンを正
確に認識できるとともに、ウェハなどのパターン設計の
自由度が向上するなどの効果を達成できる。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明のパターン認識方式が適用された微小
寸法測定装置の要部のみを示す概要図、第２図はパター
ン認識処理を説明するためのパターンおよび信号波形を
示す図、第３図はデータ系列データの変形例を説明する
ための図である。 ■・・・パターン検出光学系、２・・・ＣＣＤリニアイ
メージセンサ、６・・・処理系、１６・・・極小点検出
回路、１８・・・符号化回路、２０．２４・・・シフト
レジスタ、２２・・・マツチング演算回路。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）目標パターンを含む特定のパターン列のパターン
   の幅を示すデータ系列を記憶する記憶手段と、被観測面
   を走査撮像する撮像素子と、この撮像素子から出力され
   る画信号から、その走査線上におけるパターンの幅を示
   すデータ系列を生成する手段と、この手段により生成さ
   れたデータ系列と前記記憶手段に記憶されているデータ
   系列とを照合することにより、前記目標パターンを認識
   する照合手段とからなることを特徴とするパターン認識
   方式。
2. （２）前記データ系列を生成する手段は前記画信号から
   パターンのエッジを検出し、そのエッジの間隔を示すデ
   ータ系列を生成することを特徴とする特許請求の範囲第
   １項記載のパターン認識方式。