一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法与流程

本发明涉及扫描电子显微测量技术领域，尤其涉及一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法。

背景技术：

在微电子、光电子、mems等领域，精确测量线条宽度和粗糙度是一项非常重要的应用。特别是对于某些情形，微纳器件结构包含非常严重的背景电子束强度分布，例如前层图层存在图形对电子束成像有较大影响，或切片之后对截面进行电子束成像及评估沿高度方向线条宽度时背景电子束分布受到高度位置的严重影响等，这些现象均使得在量测线条宽度时存在严重缺陷。

现有的技术在处理这类问题时，通常需要工程师指定量测位置避开背景图形的影响，或不同区域采用独立的参数值，这些方法带来了较大的工作量，并且只能分析有限个数据点，且存在人为干预造成的测量误差。

技术实现要素：

本申请实施例通过提供一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法，解决了现有技术中测量线条宽度和粗糙度工作量较大、存在人为干预造成的测量误差且只能分析有限个数据点的问题。

本申请实施例提供一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法，包括：获得待测线条结构的扫描电子显微图像；

截取第一区域；

对所述第一区域内的图像进行沿线条方向平均化处理，获得线条边缘像素分布曲线；

根据所述线条边缘像素分布曲线，确定第一边界区域；

对所述第一边界区域内的图像进行局域像素分析，获得边界分布；

根据所述边界分布，计算所述待测线条的宽度和粗糙度，提取所述待测线条的宽度数值和粗糙度数值。

优选的，在所述获得待测线条结构的扫描电子显微图像之后，还包括：确定横向和纵向的每一个像素所代表的实际物理长度。

优选的，所述第一区域为不包含以下任意一种或多种的区域：标尺、标注和非关注区域。

优选的，所述根据所述线条边缘像素分布曲线，确定第一边界区域，包括：

选择像素第一极值范围内的区域作为基本边界区域；

向所述基本边界区域外拓展第一宽度，所述基本边界区域和所述第一宽度构成所述第一边界区域。

优选的，所述像素第一极值范围为像素极值对应宽度的20％～80％。

优选的，在所述根据所述线条边缘像素分布曲线，确定第一边界区域之后，还包括：

对所述线条边缘像素分布曲线求导，获得斜率绝对值的最大值，与所述第一边界区域进行交集检查，排除干扰区域。

优选的，所述对所述第一边界区域内的图像进行局域像素分析，获得边界分布，包括：

选择边界局域区域范围；

筛选或去除不合理像素点；

以平均化局域边界的极大值、极小值为依据计算边界位置。

优选的，所述边界局域区域范围在沿线条方向上覆盖至少一个像素区域，所述边界局域区域范围在沿线条方向的最大像素个数不超过背景有用信息包含像素的二分之一。

优选的，所述筛选或去除不合理像素点，包括：

沿线条分布方向平均化局域像素值，或加入筛选算法分析孤立的像素值是否明显为独立噪声，或采用最佳曲线拟合的方法进行数据处理，以筛选或去除不合理像素点。

优选的，所述计算线条宽度和粗糙度的方法包括：标准离散分析法，或功率谱密度分析法。

本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

在本申请实施例中，采用边界区域和局域范围相结合的方法，前者通过沿线条方向平均化处理，获得线条边缘像素分布曲线，然后确定第一边界区域，从而有效界定了边界范围；后者通过局域像素分析，获得边界分布，从而通过设置合理的局域范围有效降低了背景像素影响，使边界定位更加准确。本发明方法能够有效降低现有方法在确定电子束成像图形时的局限性，提高测量的准确性和可靠性，并极大地节省了工程师实际量测的时间和成本。

附图说明

为了更清楚地说明本实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一个实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法的流程图；

图2为本发明实施例一中的sem图像及其沿线条方向的sem灰度平均值分布曲线。

图3为本发明实施例一采用原始的固定像素阈值测量方法获得的线条边缘分布曲线，及采用本发明方法获得的线条边缘分布曲线。

图4为本发明实施例一采用原始方法获得的线条宽度粗糙度功率谱密度分布曲线，及采用本方法获得的线条宽度粗糙度功率谱密度分布曲线。

图5为本发明实施例二中的包含两层结构的sem俯视图像及其沿x和y方向的灰度平均值分布曲线。

图6为本发明实施例二采用原始的固定像素阈值测量方法获得的线条边缘分布曲线，及采用本发明方法获得的线条边缘分布曲线。

图7为本发明实施例二采用原始方法获得的线条宽度粗糙度功率谱密度分布曲线，及采用本方法获得的线条宽度粗糙度功率谱密度分布曲线。

具体实施方式

本申请实施例通过提供一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法，解决了现有技术中测量线条宽度和粗糙度工作量较大、存在人为干预造成的测量误差且只能分析有限个数据点的问题。

本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题，总体思路如下：

一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法，包括：

获得待测线条结构的扫描电子显微图像；

截取第一区域；

对所述第一区域内的图像进行沿线条方向平均化处理，获得线条边缘像素分布曲线；

根据所述线条边缘像素分布曲线，确定第一边界区域；

对所述第一边界区域内的图像进行局域像素分析，获得边界分布；

根据所述边界分布，计算所述待测线条的宽度和粗糙度，提取所述待测线条的宽度数值和粗糙度数值。

通过采用边界区域和局域范围相结合的方法，前者通过沿线条方向平均化处理，获得线条边缘像素分布曲线，然后确定第一边界区域，从而有效界定了边界范围；后者通过局域像素分析，获得边界分布，从而通过设置合理的局域范围有效降低了背景像素影响，使边界定位更加准确。本发明方法能够有效降低现有方法在确定电子束成像图形时的局限性，提高测量的准确性和可靠性，并极大地节省了工程师实际量测的时间和成本。

为了更好的理解上述技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。

实施例一：

本实施例提供了一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法，如图1所示，包括：

步骤10：获得待测线条结构的扫描电子显微图像。

所述待测线条结构可以是经过光刻工艺之后所获得的光刻图形。所述光刻工艺是在光刻胶上形成图形，该图形进一步用于刻蚀的掩膜层。所述待侧线条结构也可以是通过刻蚀工艺对待刻蚀层进行刻蚀之后获得中间图形或目标图形，待刻蚀层可以为栅材料层、衬底、介质材料层或金属层等任何需要刻蚀的材料层，刻蚀工艺可以为湿法刻蚀或光刻刻蚀。所述待测线条结构可以是经过切片之后的线条图形。所述待测线条结构还可以是进行其他的工艺之后的需要测量线条宽度或者粗糙度的图形，在此不作限制，并不再一一列举。

特别的，待测线条结构的扫描电子显微图像的电子束成像之后的背景像素分布不均匀，或背景包含其他图形。例如，电子束对当前层结构成像的同时，能反应前层结构图形，从而造成电子束成像存在前层图形成像干扰；或电子束对切片结构进行成像，由于不同位置的电子束运行过程受到的约束不同而导致的电子束成像像素不均匀，故采用传统的测量方法量测线条宽度或者粗糙度时会存在严重缺陷。

本实施例中，待测线条结构为深刻蚀线条结构的切片图，如图2所示，沿线条方向，坐标位置从1增加到100时，均值像素明显增大。

此外，在所述获得待测线条结构的扫描电子显微图像之后，确定横向和纵向的每一个像素所代表的实际物理长度。

本实施例中，确定的横向和纵向每一个像素代表的物理长度均为1nm。一般的，横向和纵向的像素所代表的实际物理长度相同，但是针对特殊情况可以存在不同。

步骤20：截取第一区域。

所述第一区域为不包含以下任意一种或多种的区域：标尺、标注和非关注区域。

一般的，可以使用其他工具对原始图片进行最佳区域选择处理，也可以在该步骤根据实际需求灵活截取合适区域。本实施例所示的图片均经过了合理区间截取，去除标尺、标注等干扰区域。

根据实际情形可以选择对所述第一区域内的图像使用或不使用去噪算法；如选择使用去燥算法，可以使用但不限于高斯去噪算法，去除随机噪声的影响。本实施例没有使用去噪算法。

步骤30：对所述第一区域内的图像进行沿线条方向平均化处理，获得线条边缘像素分布曲线。

所述沿线条方向平均化处理，指沿线条方向累加所有像素值，再除以像素点个数，以获取平均后的线条像素分布曲线。该步骤的作用是去除测量过程中产生的信号噪声，获取光滑的边界分布，从而为下一步骤确定基本边界区域提供准确依据。特别的，为评估前层/背景像素分布的影响，往往对底层像素值沿垂直于线条方向进行平均化处理，获取背景像素分布曲线，如本实施例中的图2所示。

步骤40：根据所述线条边缘像素分布曲线，确定第一边界区域。

所述根据所述线条边缘像素分布曲线，确定第一边界区域，包括：

选择像素第一极值范围内的区域作为基本边界区域；

向所述基本边界区域外拓展第一宽度，所述基本边界区域和所述第一宽度构成所述第一边界区域。

例如，对于线条扭曲的情形，沿线条平均处理的方法所获得的像素极值范围往往不能涵盖特殊扭曲线条，因此需要向外适当拓展，即向所述基本边界区域外拓展第一宽度。

其中，所述像素第一极值范围优选为像素极值对应宽度的20％～80％。

在所述根据所述线条边缘像素分布曲线，确定第一边界区域之后，还可以对所述线条边缘像素分布曲线求导，获得斜率绝对值的最大值，与所述第一边界区域进行交集检查，排除干扰区域，以确定准确的边界范围。

步骤50：对所述第一边界区域内的图像进行局域像素分析，获得边界分布。

所述对所述第一边界区域内的图像进行局域像素分析，获得边界分布，包括：

选择边界局域区域范围；

筛选或去除不合理像素点；

以平均化局域边界的极大值、极小值为依据计算边界位置。

通过局域像素分析可以降低背景像素影响，获得较准确的边界阈值分布。

其中，边界局域区域范围的合理选择方法通常需要兼顾背景像素分布情况。

较少的边界局域范围可以有效减小平滑处理对最佳边界寻找的影响，但是却增加了噪声影响；较多的边界局域范围可以有效抑制噪声影响，但同时加强了背景像素的影响，使实际边界位置偏离真实位置。

一般的，所述边界局域区域范围在沿线条方向上覆盖至少一个像素区域，所述边界局域区域范围在沿线条方向的最大像素个数不超过背景有用信息包含像素的二分之一。

可以通过沿线条分布方向平均化局域像素值，或加入筛选算法分析孤立的像素值是否明显为独立噪声，或采用最佳曲线拟合的方法进行数据处理，以筛选或去除不合理像素点。

以平均化局域边界的极大值、极小值为依据计算边界位置。其中，计算最佳边界位置时，采用局域边界平均化之后的极大值和极小值，边界阈值为固定像素百分制阈值。

本实施例中，沿线条方向像素分布呈现均匀变化趋势，因此局域范围沿线条方向可以选择较大的像素区域，例如本实施例使用的11个像素作为局域处理区，由此确定的边界分布如图3(b)所示。对比的，原始方法确定的边界分布如图3(a)所示，明显的，原始方法确定的边界在y方向偏离真实边界，从而造成较大的量测误差。

步骤60：根据所述边界分布，计算所述待测线条的宽度和粗糙度，提取所述待测线条的宽度数值和粗糙度数值。

所述计算线条宽度和粗糙度的方法包括：标准离散分析法，或功率谱密度分析法。

本实施例中，采用标准离散方法分别计算了原始方法确定的边界和本发明方法确定的边界的平均宽度，两者分别为31.4(纳米或像素点)和31.2(纳米或像素点)，即本发明方法的使用对平均宽度降低了0.2(纳米或像素点)。

本实施例中，采用功率谱密度方法分别获得了原始方法和本发明方法得到的线条宽度粗糙度功率谱密度曲线，如图4所示，使用本发明方法可以有效降低线条宽度粗糙度，特别是低频范围的功率谱密度值。宽度粗糙度从原始方法的3.6纳米降低至本发明方法的1.6纳米，极大地提高了测量线条宽度及其均匀性范围的准确性。

实施例二：

实施例二与实施例一在多数步骤中相同，这里仅说明不同之处。

步骤10：获得待测线条结构的扫描电子显微图像。

本实施例中，待测结构为包含双层结构的俯视图，如图5所示，其中，当前层结构的电子束成像亮度高，呈南北分布(上下分布)；前层结构的电子束成像亮度较低，呈东西分布(左右分布)。由于前层结构的存在，其平均像素分布差高达40个像素值。

本实施例一个像素代表1纳米，并且未使用去噪算法。

步骤30：对所述第一区域内的图像进行沿线条方向平均化处理，获得线条边缘像素分布曲线。

本实施例中，我们分别获取了测量当前层沿线条方向的边缘像素分布曲线，如图5下图所示，该平均化像素分布曲线有效地界定了当前层线条的基本边界区域；同时为评估前层图层的干扰像素信号强度，沿前层线条方向进行了像素平均化处理，获取了前层干扰信号的像素分布变化曲线，如图5左图所示，该线条分布有助于评估前层图层干扰信号强度，并以此合理选取最佳的局域化像素范围。

步骤50：对所述第一边界区域内的图像进行局域像素分析，获得边界分布。

本实施例中，沿当前层线条方向，前层结构的电子束成像结果具有较强的影响，因此所确定的局域范围应尽可能小，例如本实施例使用的3个像素作为局域处理区，由此确定的边界分布如图6(b)所示。对比的，原始方法确定的边界分布曲线如图6(a)所示，明显的，在与前层结构重叠的区域，原始方法确定的边界受到非常明显的影响，线条边界向两侧扩张；本发明方法确定的边界只有轻微的波动，并未呈现较大变化。

步骤60：根据所述边界分布，计算所述待测线条的宽度和粗糙度，提取所述待测线条的宽度数值和粗糙度数值。

本实施例中，采用标准离散方法分别计算了原始方法确定的边界和本发明方法确定的边界的平均宽度，两者分别为37.6(纳米或像素点)和37.3(纳米或像素点)。本发明方法的使用对平均宽度降低了0.3(纳米或像素点)。

本实施例中，采用功率谱密度方法分别获得了原始方法和本发明方法得到的线条宽度粗糙度功率谱密度曲线，如图7所示，该图显示，使用本发明方法可以有效降低线条宽度粗糙度，特别是原始方法确定的功率谱密度曲线在0.02nm^-1位置存在突出峰值，对应于原始图像存在50nm的周期波动，与图5沿y方向的灰度分布以及图6(a)的边界分布曲线一致。使用本发明方法确定的边界宽度粗糙度功率谱密度曲线明显降低了中低频范围内的功率谱密度值，即降低了前层结构的干扰。从数值上看，原始方法确定的宽度粗糙度(3σ)为9.0纳米，而本发明方法确定的宽度粗糙度(3σ)降低至6.5纳米。

特别需要指出的是，本发明的方法不限于精确量测包含背景影响的线条结构宽度和粗糙度的量测，同时可以精确量测线条边缘粗糙度。

本发明方法不仅适用于硅基集成电路制造中的先进量测，也适用于光电子器件、硅锗集成电路、三五族集成结构或微机电系统结构中的任意工艺过程中所形成的线条结构的粗糙度量测。

本发明实施例公开的精确表征电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法，不限于集成电路器件研发和量产过程中的对关键尺寸粗糙度的精确测量，其他任何具有一维方向特征的器件或结构的光学成像或电子束成像图像均可以采用本发明提供的方法及其延伸方法进行分析和处理。

本发明实施例提供的一种电子显微图像线条宽度和粗糙度的测量方法至少包括如下技术效果：

在本申请实施例中，采用边界区域和局域范围相结合的方法，前者通过沿线条方向平均化处理，获得线条边缘像素分布曲线，然后确定第一边界区域，从而有效界定了边界范围；后者通过局域像素分析，获得边界分布，从而通过设置合理的局域范围有效降低了背景像素影响，使边界定位更加准确。本发明方法能够有效降低现有方法在确定电子束成像图形时的局限性，提高测量的准确性和可靠性，并极大地节省了工程师实际量测的时间和成本。

最后所应说明的是，以上具体实施方式仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照实例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。