JP4956510B2 - パターン計測装置、パターン計測方法およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、パターン計測装置、パターン計測方法およびプログラムに関し、例えば光を用いたパターンの断面計測を対象とする。

半導体装置の製造には、リソグラフィ工程や成膜工程およびエッチング工程等の製造工程に加えて、歩留まり向上のために、これらの工程により作成される微細パターンの計測工程が必須となっている。パターン計測としては、従来、ＣＤＳＥＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）を用いたＣＤ計測が実施されている。

近年、デバイスに対する高性能化、高機能化の要求を満たすために、パターンはそのサイズが微細になってきているだけでなく、ダブルパターニング技術に代表されるようにその二次元および三次元的な形状もますます複雑になってきている。これら複雑な形状のパターンを評価するためには、パターン断面の特定部分のＣＤのみを計測する従来のＣＤ計測と異なり、パターンの断面形状を計測する必要がある。従来、パターンの断面計測としては、断面ＳＥＭやＴＥＭ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：透過型電子顕微鏡）等の破壊計測による方法が用いられているが、非破壊でパターン断面を計測したいという要求の高まりから、近年、光を用いた光波散乱計測（ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ：スキャトロメトリ）が台頭してきた。スキャトロメトリは、計測対象パターンに光を照射し、その反射光の分光波形を、予め数値計算により構築したパターン断面形状に依存する波形ライブラリを参照することで、対応するパターン断面形状を推定する手法である。

スキャトロメトリには、非破壊計測であることに加え、ＣＤは勿論、パターンの高さや側壁角等をも計測できるという長所がある。この一方、スキャトロメトリには、波形ライブラリを予め構築することが必須となり、これに多大な労力を要するという問題点がある。特に、パターン断面形状を台形等で近似したモデルを作成するためには、プロセス変動に対応したパターン断面形状の変化を予め知る必要があり、そのためにはパターンの断面写真を見てモデリングするノウハウが要求される。このように、高精度の計測結果を得るためには良い波形ライブラリを作成するための多大なコスト（熟練した技術者の労力と時間）がかかり、大きな負担となっていた。また、このようにコストを費やして計測を実施しても、プロセス変動等の要因で波形ライブラリに含まれない想定外のパターン断面形状に対しては、正しい計測値が出ないという計測ロバストネスの問題もあった。
特開２００５−１４２５３５

本発明の目的は、少ない情報で波形ライブラリを作成でき、かつ、小さな波形ライブラリにもかかわらず高い計測分解能を達成することが可能なパターン計測装置、パターン計測方法およびプログラムを提供することにある。

本発明の第１の態様によれば、
パターンを作成するための複数のプロセスパラメータにそれぞれ対応させて前記パターンの複数の断面形状を取得する断面形状取得手段と、前記複数の断面形状を用いて前記パターンに光を照射した場合に得られる予測分光波形を算出するシミュレータと、を含み、算出された前記予測分光波形に、対応するプロセスパラメータの情報をそれぞれ付加して波形ライブラリを形成するライブラリ作成手段と、
所望の形状が得られるように設定されたプロセスパラメータを用いて前記パターンを実際に作成して得られた計測対象としてのパターンの分光波形を実際に取得する分光波形取得手段と、
前記波形ライブラリを参照して実際の分光波形に対応する最適なプロセスパラメータを算出するプロセスパラメータ算出手段と、
前記最適なプロセスパラメータに対応する最適なパターン断面形状を生成する断面形状生成手段と、
前記最適なパターン断面形状を計測する計測手段と、
を備えるパターン計測装置が提供される。

本発明の第２の態様によれば、
パターンを作成するための複数のプロセスパラメータにそれぞれ対応させて前記パターンの複数の断面形状を取得する過程と、
取得した複数の前記断面形状を用いて前記パターンに光を照射した場合に得られる予測分光波形を算出し、算出した前記予測分光波形に、対応するプロセスパラメータの情報をそれぞれ付加することにより波形ライブラリを形成する過程と、
所望の形状が得られるようにプロセスパラメータを設定し、設定されたプロセスパラメータを用いて前記パターンから実際に作成された計測対象としてのパターンの分光波形を実際に取得する過程と、
前記波形ライブラリを参照して実際の分光波形に対応する最適なプロセスパラメータを算出する過程と、
前記最適なプロセスパラメータに対応する最適なパターン断面形状を生成する過程と、
前記最適なパターン断面形状を計測する過程と、
を備えるパターン計測方法が提供される。

本発明によれば、少ない情報で波形ライブラリを作成でき、かつ、小さな波形ライブラリにもかかわらず高い計測分解能を達成することができる。

以下、本発明の実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。各図において同一の部分には同一の参照番号を付し、その重複説明は適宜省略する。また、以下の実施の形態では、リソグラフィ工程やエッチング工程等の半導体装置の製造工程で作成される微細パターンを計測する場合を取り上げて説明するが、本発明はこの場合に限定されるものでは決してなく、例えば、液晶パネル製造工程等他の様々な産業分野におけるパターン評価全般に適用可能である点に留意されたい。

（１）パターン計測装置の実施の一形態
図１は、本発明にかかるパターン計測装置の実施の一形態の概略構成を示すブロック図である。同図に示すパターン計測装置１は、光源１０と、偏光子１２と、ステージＳと、検光子１４と、アレイ状の検出器１６と、コンピュータ２０と、ライブラリ作成部３０と、記憶装置ＭＲ１，ＭＲ３とを備える。光源１１０は、白色光を発光する。ステージＳは、回転運動（ＲＶ方向）および並進運動（ＴＲ方向）によりウェーハＷを移動する。ウェーハＷの表面には、任意のパターンをウェーハＷ上に実際に作成して得られた計測対象としてのパターンＴＰが作成されている。パターンＴＰの作成に際して所望の形状が得られるようにプロセスパラメータが設定され、設定されたプロセスパラメータを用いてパターンＴＰがウェーハＷの表面に作成される。検出器１６は分光器を含み、パターンＴＰの実際の分光波形を出力する。本実施形態において、光源１０、偏光子１２、ステージＳ、検光子１４および検出器１６は、例えば分光波形取得手段に対応する。

コンピュータ２０は、ライブラリ作成部３０、記憶装置ＭＲ１，ＭＲ３に接続される。コンピュータ２０は、後述する本発明にかかるパターン計測方法の実施の形態の各処理過程を記述したレシピファイルを記憶装置ＭＲ１から読み込み、後述するライブラリ作成およびパターン計測を実行する。記憶装置ＭＲ１は、複数の記憶領域を有し、上述のレシピファイルを格納する他、検出器１６からコンピュータ２０へ送られた、パターンＴＰの実際の分光波形図を格納する。

ライブラリ作成部３０は、コンピュータ２０の制御信号を受けて後述する処理過程により波形ライブラリを作成する。

図２は、図１に示すパターン計測装置１が備えるコンピュータ２０およびライブラリ作成部３０のより詳細な構成を示すブロック図である。

図２に示すように、コンピュータ２０は、制御部２２、プロセスパラメータ算出部２４、断面形状生成部２６およびパターン断面形状計測部２８を含む。制御部２２は、プロセスパラメータ算出部２４、断面形状生成部２６およびパターン断面形状計測部２８の他、記憶装置ＭＲ１，ＭＲ３にも接続され、プロセスパラメータ算出部２４、断面形状生成部２６、パターン断面形状計測部２８および記憶装置ＭＲ１，ＭＲ３に制御信号を供給する。プロセスパラメータ算出部２４は、検出器１６に接続され、検出器１６から計測対象としてのパターンＴＰの実際の分光波形の入力を受け、制御部２２を介して記憶装置ＭＲ３に格納された波形ライブラリを参照しながら、実際の分光波形に対応する最適なプロセスパラメータを算出する。断面形状生成部２６は、プロセスパラメータ算出部２４およびパターン断面形状計測部２８にも接続され、プロセスパラメータ算出部２４から最適なプロセスパラメータの供給を受けてこれに対応する最適なパターン断面形状を生成する。パターン断面形状計測部２８は、本実施形態において、例えば計測手段に対応し、断面形状生成部２６から最適なパターン断面形状の供給を受けて計測を行う。

ライブラリ作成部３０は、第１シミュレータ３２および第２シミュレータ３４を含む。第１シミュレータ３２は、本実施形態において例えば断面形状取得手段に対応する。第２シミュレータ３４は、第１シミュレータ３２および記憶装置ＭＲ３に接続される。第２シミュレータ３４は、本実施形態において例えばシミュレータに対応する。

第１シミュレータ３２は、図示しない入力手段を介してパターンＴＰの設計データおよび複数のプロセスパラメータの入力を受け、パターンＴＰの仕上がりにおける断面形状を予測し、プロセスパラメータの数量に応じた数の予測断面形状を出力し、第２シミュレータ３４に供給する。第２シミュレータ３４は、図示しない入力手段からシミュレーションパラメータの供給を受け、第１シミュレータ３２から与えられた予測断面形状を用いてパターンＴＰに光を照射した場合に得られる予測分光波形を算出し、各予測分光波形に、それぞれ対応するプロセスパラメータの情報を付加して波形ライブラリを形成し、記憶装置ＭＲ３に格納する。

図１に示すパターン計測装置１のより具体的な動作について、本発明にかかるパターン計測方法の実施の形態として、図３乃至図１０を参照しながら説明する。

（２）パターン計測方法の第１の実施の形態
図３は、本発明にかかるパターン計測方法の第１の実施の形態における処理過程を概略的に示すフローチャートであり、また、図４は、図３に示す処理過程のうち、波形ライブラリの作成方法の詳細過程を示すフローチャートである。以下では、図５に示すようなほぼ台形の断面形状を有するラインパターンＬＰを取り上げて説明する。

最初に、ラインパターンＬＰついて波形ライブラリを作成する（図３、ステップＳ１０）。図４を参照しながらより詳細に説明すると、まず、ラインパターンＬＰを作成するためのプロセスパラメータの範囲とウェーハＷ上での位置範囲を設定する（ステップＳ１１）。ラインパターンＬＰは、幾つかのパターン製造工程を経て作成され、前述したとおり、狙いの形状通りのパターンが作成されるようにプロセスパラメータが設定される。しかしながら、現実の製造工程ではプロセスパラメータの予期しない変動が生じ、この変動に応じてその形状が変動する。例えばエッチング工程による配線パターンでは、ガス流量や圧力およびＲＦ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）パワー等により、リソグラフィ工程によるレジストパターンの形状がフォーカス（Ｆｏｃｕｓ）位置とドーズ（Ｄｏｓｅ）量とにより変動する。従って、波形ライブラリの作成に使用するプロセスパラメータは、現実の加工工程でのばらつきを考慮して様々な値を設定する必要がある。しかしながら、本実施形態では、説明を簡易にするため、二つのプロセスパラメータＡとＢとでパターンの形状が規定されるとする。プロセスパラメータＡとしてＡ１、Ａ２、Ａ３の３通りの値を設定し、パラメータＢとしてＢ１、Ｂ２、Ｂ３の３通りの値を設定し、設定したそれぞれの値をライブラリ作成部３０の第１シミュレータ３２に入力する。

次に、第１シミュレータ３２により、設定した範囲内でプロセスパラメータを変動させてラインパターンＬＰの形状シミュレーションを実行し、パターン断面形状を予測する（図４、ステップＳ１２）。プロセスパラメータの変動に際しては、例えばＡ２、Ｂ２の値をパラメータのターゲット値と規定し、Ａ１、Ｂ１の値をパラメータの下限値、Ａ３、Ｂ３の値を上限値と規定する。ここで、上限値および下限値は実際のプロセスの変動幅から決定すればよい。

結果として、図６に示すように、パラメータ平面の９個の座標点上でパターン断面形状シミュレーションが行われる。このようなシミュレーション技術として、近年では物理法則をベースにしたＴ−ＣＡＤ（Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ−Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）技術を用いることが可能である。なお、シミュレーションによらず、上記９個の条件で実際にラインパターンＬＰを加工し、その断面形状を断面ＳＥＭやＡＦＭ（Ａｔｏｍｉｃ Ｆｏｒｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）等で取得してもよい。

次に、このようにして得られたパターン予測断面形状に、第２シミュレータ３４により光学シミュレーションを実行し、ラインパターンＬＰに光を照射した場合に得られる予測分光波形を算出し、算出した予測分光波形に、対応するプロセスパラメータの情報を付加して波形ライブラリを形成する（ステップＳ１３）。

光学シミュレーションは、後述する処理過程で計測対象としてのパターンＴＰの分光波形を実際に取得する際に使用する光Ｌｉの波長や入射角度θ等の条件で行う。

従来のスキャトロメトリではパターンの断面形状が変動することを見越してパターン断面形状を幾つかの形状パラメータで表現し、それらを変化させて波形ライブラリを作成していたが、本実施形態の特徴は、形状パラメータを変化させる代わりに、プロセスパラメータを変化させて波形ライブラリを作成する点にある。

一見すると、従来技術のように形状パラメータを用いて波形ライブラリを構築する方が合理的であるかのように思える。しかしながら、最終目的はパターンの形状を得ることであり、新しい製造工程の場合のように、作成されるパターンの断面形状についての知見が少ない場合は、パターンの変化として無限のバリエーションを考えなければならないため、ライブラリ作成に多大の労力を強いられることになる。本実施形態によれば、プロセスパラメータをもとに波形ライブラリを作成するので、設定値およびそのばらつきを考慮すれば足り、波形ライブラリを比較的小さくすることが可能になる。

形状パラメータとして、例えば図７に示すような台形モデリングを採用した場合、例えば図８に示すように８個の台形を組み合わせて１６個もの形状パラメータによる波形ライブラリを作成する必要がある。計測対象パターンの形状がより複雑である場合や、より高い計測精度が要求される場合は、更にパラメータが増えることになる。ここで、従来の技術における問題は、パラメータの数ではなく、予めパターンに対する知見がなければいかなる波形ライブラリも作成できない点にある。このため、最初は最も単純な一つの台形によるモデルによる波形ライブラリから始め、その結果を参照しながら徐々に複雑な形状に対応するという手順をとる場合があった。この手続きを容易にするために、予めパターン断面形状を断面ＳＥＭ等により観察したり、パターン断面形状をコンピュータシミュレーションで計算したりして、ある程度までパターン断面形状の変動を予測することも実施されていた。しかしながら、断面ＳＥＭ写真やシミュレーション結果を取得するためには多大な労力が必要であった。

本実施形態によれば、デバイスの工程やウェーハ上の位置等、最小限の情報があれば波形ライブラリを作成することが可能になる。

図３に戻り、設定されたプロセスパラメータを用いてラインパターンＬＰをウェーハＷ上に実際に作成して得られた計測対象としてのパターンＴＰに光源１０から光Ｌｉを照射し、検光子１４を介して検出器１６に反射回折光Ｌｒを取り込むことにより、実際にパターンＴＰの分光波形を取得する（ステップＳ３０）。

次に、実際に得られた分光波形と波形ライブラリの分光波形とのマッチングを行う（ステップＳ４０）。この結果、マッチング毎にマッチングスコアが得られる。図６に示す例では９個のマッチングスコアが得られることになる。

続いて、応答曲面法により最大のマッチングスコアを与える最適なパラメータ座標を求める（ステップＳ５０）。本実施形態では、図６のグラフ上で座標（Ａｍ、Ｂｍ）にて特定される点が最大のスコアを与えるものとする。従って、計測対象としてのパターンＴＰはパラメータＡをＡｍ、パラメータＢをＢｍという条件で作成されているものと推定できる。

次に、最適なプロセスパラメータに対応する最適なパターン断面形状を生成する（図３、ステップＳ６０）。そのような形状は、シミュレーションを実施しても導出可能である。しかしながら、本実施形態では、計測のリアルタイム性を損なわずに所望の結果を得るために、モーフィング技術を用いて最適なプロセスパラメータ（Ａｍ、Ｂｍ）に近似する複数のプロセスパラメータに対応するパターンのパターン断面形状を、プロセスパラメータ間の大小関係に応じた割合で合成することにより求める。モーフィングとは、形状Ａから形状Ｂへ連続的に変形していく様を動画で表示する場合に、中割り、即ち異なる形状間の形状を生成する画像処理技術である。この技術を用いて、本実施形態では（Ａｍ、Ｂｍ）の周囲の４つの座標、即ち、（Ａ２、Ｂ２）、（Ａ２、Ｂ３）、（Ａ３、Ｂ２）、（Ａ３、Ｂ３）におけるシミュレーション形状を合成して、（Ａｍ、Ｂｍ）における形状を予測する。説明を簡単にするために、図９に示すように一次元のモーフィングの場合を説明する。この例では、パターンＡとパターンＢとの形状を２：８との比率で合成した新たなパターン形状を次の手順により生成している。

１．シミュレーションの際に、パターンＡとＢとで互いに対応する点を設定する。
２．パターンＡとＢとを任意の離れた距離に置いた上で互いに対応する点同士を線分で繋ぎ、その線分を８：２に分ける点を生成する。
３．上記生成された点を接続して新たなパターンを生成する。

上述した方法は、容易に二次元に拡張することができ、その結果、図１０（ｂ）に示すように、（Ａｍ、Ｂｍ）の条件で作成されたパターンの予測断面形状を得ることができる。なお、参考のため、座標（Ａ２、Ｂ２）および（Ａ３、Ｂ２）の各条件で作成されたパターンの予測断面形状をそれぞれ図１０の（ａ）および（ｃ）に示す。

最後に、このようにして生成された最適なパターン断面形状に対して計測を実施する（図３、ステップＳ７０）ことでＣＤ等所望の結果を得ることができる。

（３）パターン計測方法の第２の実施の形態
上述した第１の実施の形態では、ラインパターンＬＰの断面形状をシミュレーションから得ていたが、本実施形態の特徴は、波形ライブラリの作成に際し、断面ＳＥＭまたはＡＦＭによる実際のパターン計測結果からラインパターンＬＰの断面形状を得る点にある。この場合、前述した実施の形態と異なり、次の二つのステップが必要になる。一つは、波形ライブラリの作成の詳細過程において、図４のステップＳ１２に対応するステップにおいて、図１１に示すように、得られた断面ＳＥＭ画像（ステップＳ２２）に対して輪郭検出を行う過程（ステップＳ２３）である。これは、断面ＳＥＭ画像の輪郭が自明ではない点に起因するものである。もう一つ追加されるステップは、断面形状を合成する際（図３、ステップＳ６０）に、対応点をとるステップである。後者のステップを実現するためにも様々な方法が考えられるが、本実施例では、下記の文献で提案されているロバスト・ポイント・マッチング（Ｒｏｂｕｓｔ ｐｏｉｎｔ ｍａｔｃｈｉｎｇ）の手法を用いる。

Ｈａｉｌｉ Ｃｈｕｉ、 Ａｎａｎｄ Ｒａｎｇａｒａｊａｎ、 Ａ ｎｅｗ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｎｏｎ−ｒｉｇｉｄ ｐｏｉｎｔ ｍａｔｃｈｉｎｇ、 ＩＥＥＥ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ ａｎｄ Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ （ＣＶＰＲ）、 ｖｏｌｕｍｅ ＩＩ、 ４４−５１、 ２０００。

その他の処理ステップは、第１の実施の形態と同一であるため、重複説明は省略する。

本実施形態によれば、波形ライブラリの作成に際して実際にパターンを作成するので、その分だけ煩雑なステップを必要とするが、第１の実施の形態と比較してより精度の高い波形ライブラリを得ることができる。

（４）プログラム
上述した実施の形態においては、パターン計測方法の一連の手順を、レシピファイルとして記憶装置ＭＲ１に記憶させてパターン計測装置１に読み込ませて実行させた。しかしながら、上述したパターン計測方法の一連の手順は、これをプログラムに組み込んで汎用のコンピュータに読み込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかるパターン計測方法を、パターンの分光波形を取得する装置に接続され、画像処理可能な汎用コンピュータを用いて実現することができる。また、上述したパターン計測方法の一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、パターンの分光波形を取得する装置に接続され、画像処理可能な汎用コンピュータに読み込ませて実行させても良い。

記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターン計測方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。

（５）半導体装置の製造方法
上述したパターン計測方法を、例えば半導体装置の製造工程中で用いることにより、高い効率および分解能でパターンを評価することができるので、短いＴＡＴ（Ｔｕｒｎ Ａｒｏｕｎｄ Ｔｉｍｅ）で、並びに、より高いスループットおよび歩留まりで半導体装置を製造することができる。

より具体的には、製造ロット単位で基板を抜き出し、抜き出された基板に作成されたパターンを上述した計測方法により計測して評価する。評価の結果、良品と判定された場合、計測された基板が属する製造ロット全体について、引き続き残余の製造プロセスを実行する。この一方、評価の結果不良品と判定された場合でリワーク処理が可能な場合には、不良品と判定された基板が属する製造ロットに対してリワーク処理を実行する。リワーク処理が終了すると、その製造ロットから基板を抜き取って再度パターンを計測して再評価する。抜き取られた基板が再評価により良品と判定されると、リワーク処理を終えたその製造ロットに対し残余の製造プロセスを実行する。また、リワーク処理が不可能な場合には、不良品と判定された基板が属する製造ロットは廃棄し、不良発生原因を解析して設計担当や上流のプロセス担当等へフィードバックする。

本発明にかかるパターン計測装置の実施の一形態の概略構成を示すブロック図である。 図１に示すパターン計測装置が備えるコンピュータおよびライブラリ作成部のより詳細な構成を示すブロック図である。 本発明に係るパターン計測方法の第１の実施の形態における処理過程を概略的に示すフローチャートである。 図３に示す処理過程のうち、波形ライブラリの作成方法の詳細過程を示すフローチャートである。 計測対象パターンの一例の断面形状を示す図である。 パターン断面形状シミュレーションの結果の一例を示すグラフである。 従来の技術による波形ライブラリ作成方法を説明する図である。 従来の技術による波形ライブラリ作成方法を説明する図である。 モーフィング技術の説明図である。 モーフィング技術を用いた断面形状の合成により生成された最適なパターン断面形状の一例を示す図である。 本発明にかかるパターン計測方法の第２の実施の形態における波形ライブラリの作成方法の詳細過程を示すフローチャートである。

符号の説明

１：パターン計測装置
１０：光源
１２：偏光子
１４：検光子
１６：検出器
２０：コンピュータ
２２：制御部
２４：プロセスパラメータ算出部
２６：断面形状生成部
２８：パターン断面形状計測部
３０：ライブラリ作成部
３２：第１シミュレータ
３４：第２シミュレータ
Ｌｉ：入射光
Ｌｒ：反射回折光
ＭＲ１，ＭＲ３：記憶装置

Claims (5)

1. パターンを作成するための複数のプロセスパラメータにそれぞれ対応させて前記パターンの複数の断面形状を取得する断面形状取得手段と、前記複数の断面形状を用いて前記パターンに光を照射した場合に得られる予測分光波形を算出するシミュレータと、を含み、算出された前記予測分光波形に、対応するプロセスパラメータの情報をそれぞれ付加して波形ライブラリを形成するライブラリ作成手段と、
   所望の形状が得られるように設定されたプロセスパラメータを用いて前記パターンを実際に作成して得られた計測対象としてのパターンの分光波形を実際に取得する分光波形取得手段と、
   前記波形ライブラリを参照して実際の分光波形に対応する最適なプロセスパラメータを算出するプロセスパラメータ算出手段と、
   前記最適なプロセスパラメータに対応する最適なパターン断面形状を生成する断面形状生成手段と、
   前記最適なパターン断面形状を計測する計測手段と、
   を備えるパターン計測装置。
2. パターンを作成するための複数のプロセスパラメータにそれぞれ対応させて前記パターンの複数の断面形状を取得する過程と、
   取得した複数の前記断面形状を用いて前記パターンに光を照射した場合に得られる予測分光波形を算出し、算出した前記予測分光波形に、対応するプロセスパラメータの情報をそれぞれ付加することにより波形ライブラリを形成する過程と、
   所望の形状が得られるようにプロセスパラメータを設定し、設定されたプロセスパラメータを用いて前記パターンから実際に作成された計測対象としてのパターンの分光波形を実際に取得する過程と、
   前記波形ライブラリを参照して実際の分光波形に対応する最適なプロセスパラメータを算出する過程と、
   前記最適なプロセスパラメータに対応する最適なパターン断面形状を生成する過程と、
   前記最適なパターン断面形状を計測する過程と、
   を備えるパターン計測方法。
3. 前記パターンの複数の断面形状は、設計データを用いたシミュレーションにより取得されることを特徴とする請求項２に記載のパターン計測方法。
4. 前記最適なパターン断面形状を生成する過程は、
   前記波形ライブラリ内で前記最適なプロセスパラメータに近似する複数のプロセスパラメータに対応するパターンの断面形状を、前記最適なプロセスパラメータと前記近似する複数のプロセスパラメータとの大小関係に応じた割合で合成する過程を含む、
   ことを特徴とする請求項２または３に記載のパターン計測方法。
5. パターンの分光波形を取得する装置に接続され、画像処理可能なコンピュータに、請求項２乃至４のいずれかに記載のパターン計測方法を実行させるプログラム。

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