JP2008311216A - 走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】表面が平板と見なせるような試料であってもフォーカスを合わせることができるオートフォーカス決定方法を提供することを目的とする。
【解決手段】 試料上の電子ビームのフォーカス状態をステップ状に変化させ、その変化の都度、試料上の帯状領域を電子ビームで走査し、走査に伴って得られたデータとその時のフォーカス状態に対応するフォーカス値とを画像データとしてメモリに格納する。メモリに格納した画像データを読み出して、データ上で複数区画に分割し、各分割した区画の画像データ各々について、複数種類のフォーカス値に対する輝度の特性を求める。複数種類の特性の内、特定の種類の特性についてフォーカス値毎に積算して平均を取ったものをフォーカス関数とする。フォーカス関数を2次曲線に近似し、2次曲線からピーク点のフォーカス値を求め、フォーカス値に基づいて電子ビームのフォーカス状態を設定する。
【選択図】図7
【解決手段】 試料上の電子ビームのフォーカス状態をステップ状に変化させ、その変化の都度、試料上の帯状領域を電子ビームで走査し、走査に伴って得られたデータとその時のフォーカス状態に対応するフォーカス値とを画像データとしてメモリに格納する。メモリに格納した画像データを読み出して、データ上で複数区画に分割し、各分割した区画の画像データ各々について、複数種類のフォーカス値に対する輝度の特性を求める。複数種類の特性の内、特定の種類の特性についてフォーカス値毎に積算して平均を取ったものをフォーカス関数とする。フォーカス関数を2次曲線に近似し、2次曲線からピーク点のフォーカス値を求め、フォーカス値に基づいて電子ビームのフォーカス状態を設定する。
【選択図】図7
Description
本発明はエッジのない平坦な試料でも正確にフォーカス可能な走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法に関する。
走査電子顕微鏡におけるオートフォーカスは、電子ビームにより試料上の領域を走査することにより、該領域から得られた二次的電子の、各走査位置に対する輝度の変化を評価し、評価結果を走査電子顕微鏡の集束レンズ(例えば、対物レンズ)の焦点距離にフィードバックすることにより実現している。
図9はオートフォーカスを行う際の電子ビーム走査を示す図で、(a)はベクタ走査の一例を、(b)はラスタ走査を示している。
図10はビーム走査位置における得られた二次的電子信号の輝度を示している。縦軸は輝度、横軸は走査位置である。
この様な電子ビームによる試料上領域の走査をフォーカス値を種々変えて行ない、その都度、ビーム走査位置と輝度信号の関係を取得し、各フォーカス値毎に信号の微分をとり、微分値の和が最大となる時のフォーカス値を最適フォーカス値としている。
図11は走査電子顕微鏡におけるオートフォーカスシステムの構成例を示す図である。
この様な走査電子顕微鏡において、電子銃1から出射された電子ビーム2は、対物レンズ4により試料5上に微小に絞られ、偏向器3により試料5上の所定領域を走査する。この時、前記試料5から発生する2次電子は、2次電子検出器6で検出される。検出された2次電子はA/D変換器7によってデジタル画像データに変換される。
10はマイコンであり、評価部11と、演算制御部12と、走査信号発生部13から構成されている。
該走査信号発生部13の出力は、偏向駆動回路9に送られ、該偏向駆動回路9は前記偏向器3を駆動するので、電子ビームは前記試料5上を2次元走査する。
前記A/D変換器7の出力は、前記評価部11に入って評価され、該評価結果は前記演算制御部12に送られる。該演算制御部12は、前記評価部11の評価結果に基づいてフィードバック量の計算とフィードバック量の出力を行なう。そして、前記演算制御部12の出力は、焦点距離駆動回路8に入る。
電子ビーム2は、該焦点距離駆動回路8の出力に基づく励磁電流で励磁された前記対物レンズ4を通って前記試料5上に照射される。この時、該試料5から発生した2次電子は、前記2次電子検出器6により検出され、前記A/D変換器7でデジタル画像データに変換され、前記評価部11に入る。
該評価部11はこの時の2次電子検出信号を測定しており、その測定値は前記演算制御部12に与えられる。
該演算制御部12は、電子ビーム2が前記試料5上でジャストフォーカスする様な励磁電流を対物レンズ4に流す様に前記焦点距離駆動回路8を駆動する。
この様にしてフォーカス操作が行われる。
従来のこの種のシステムとしては、画面全体を用いたオートフォーカスを実行した後、メモリに画面全体の検出信号を記憶しておき、記憶された検出信号を読み出してデータ積算ユニットで分割領域毎に積算し、各分割領域毎の積算値の数値の大きい領域で再度オートフォーカスを実行するようにした技術が知られている(例えば、特開平11−73903参照)。
また、水平走査信号と、鋸歯状波が加算された垂直走査信号で偏向コイルを駆動し、1水平走査信号の期間、鋸歯状波により垂直方向に速い周期で繰り返し走査し、該走査により試料から発生した2次電子を検出してオートフォーカスを行なう技術が知られている(例えば、特開平5−114378参照)。
図11に示すオートフォーカスシステムが機能するためには、図10に示すようにビーム走査位置に対応して輝度の変化がなければならない。
しかしながら、電子ビームで試料上を走査した時に、試料上の電子ビームが当たる線上に何も物体が無い場合(例.たまたまビームが当たるところに構造物がなかった場合、微小ゴミのためにビームの照射線上から外れた場合等)や表面が平板と見なせるような試料であるような場合、図12に示すように、ビーム走査位置に対しての輝度が一定となり、ビーム走査位置による輝度変化を生じない。従って、有効な信号処理を行なうことができず、焦点を合わせることができなくなるという問題があった。
本発明はこのような課題に鑑みてなされたものであって、表面が平板と見なせるような試料であっても正確にフォーカスを合わせることができる走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法を提供することを目的としている。
本発明の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法は、試料上を荷電粒子ビームで走査することにより検出されるデータに基づいて試料像を得る走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法において、前記試料上の荷電粒子ビームのフォーカス状態をステップ状に変化させ、その変化の都度、前記試料上の所定領域を荷電粒子ビームで走査し、該走査に伴って得られたデータとその時のフォーカス状態に対応するフォーカス値とを画像データとしてメモリに格納し、該メモリに格納した画像データを読み出して、データ上で複数区画に分割し、各分割した区画の画像データ各々について、複数種類のフォーカス値に対する輝度の特性を求め、該複数種類の特性の内、特定の種類の特性についてフォーカス値毎に積算して平均を取ったものをフォーカス関数とし、該フォーカス関数を任意関数に近似し、該任意関数からピーク点のフォーカス値を求め、該フォーカス値に基づいて荷電粒子ビームのフォーカス状態を設定する様にしたことを特徴とする。
本発明によれば、表面が平板と見なせるような試料であっても正確にフォーカスを合わせることができる。
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図1はオートフォーカスシステムの構成概念図である。図では、検出器を2つ(例えば、二次電子検出器20Aと反射電子検出器20B)設けた場合を示している。例えば、二次電子検出器20Aで検出された2次電子信号はプリアンプ21Aで増幅された後、A/D変換器22Aでデジタルデータに変換される。このA/D変換器22Aの出力は、CPU30に入力され、メモリブロック23に一旦格納される。その後、該CPU30は前記メモリブロック23に格納されている2次電子画像データを読み出し、該CPU30内に設けられたオートフォーカスアルゴリズム41に従って、オートフォーカス処理の演算を実行する。
前記CPU30のオートフォーカスアルゴリズム41で演算された結果の信号は、D/A変換器24によりアナログ信号に変換される。該アナログ信号はドライブアンプ25に入力され、該ドライブアンプはフォーカスコイル26を駆動する。このような一連の流れによってオートフォーカスが実行される。この構成は基本的には従来の構成と変わらない。従来と異なるのは、前記オートフォーカスアルゴリズム41である。このアルゴリズムについては後述する。
先ず、本発明の特徴を成すオートフォーカスアルゴリズムの原理について説明する。
本発明の特徴を成すオートフォーカスアルゴリズムでは、フォーカス状態によって、2次電子や反射電子等の電子や電流等の信号の発生挙動が変化するという物理的性質を利用する。
図2は試料Sに対する電子ビームEBのフォーカス状態の定義の説明図である。(a)は後ピント(Rear Focus)、(b)はジャストピント(Just Focus)、(c)は前ピント(Front Focus)である。
さて、フォーカス状態を、ジャストピントを挟んで、後ピントから前ピントへ(前ピントから後ピントでも良い)適宜な値ずつ変化させ、その都度、試料上を電子ビームで走査すると、その試料が半導体から成る平坦な試料やエッジがあるような試料の場合、ジャストピント状態の時に試料からの二次的電子に基づく信号量が増加する。例えば、フォーカス値fに対する、走査面全体から得られる信号量に対応する輝度値の特性を測定すると、それぞれ、図3(a),(b)に示すようになる。
それぞれの図において、b1はフォーカス値に対する平均輝度の変化を、b2はフォーカス値に対する最大輝度の変化を、b3はフォーカス値に対する最小輝度の変化を、b4はフォーカス値に対する輝度値の標準偏差(正規化して示す)の変化を、それぞれ示している。b5は後述する本発明のアルゴリズムで得られたフォーカス値に対する輝度の変化を表す信号を示している。尚、前記b1の各平均輝度はそのフォーカス値で得られた全ての信号強度を平均したものに対応し、前記b2の最大輝度はそのフォーカス値で得られた全ての信号の内、強度が上位にあるもの(例えば、(最大値−最小値)の上位5%)を平均したものに対応し、前記b3の最小輝度はそのフォーカス値で得られた全ての信号の内、強度が下位にあるもの(例えば、(最大値−最小値)の下位5%)を平均したものに対応する。
本発明では、試料に応じて、後述する本発明のアルゴリズムに従って前記4種類のフォーカス特性b1,b2,b3,b4から適宜な特性を選択し、該選択した特性に後述する本発明のアルゴリズムに従った信号処理を施して前記フォーカス特性b5を得る。
該フォーカス特性b5から分かるように、最大輝度前後の輝度は共に減少しており、この最大輝度に対応しているフォーカス値がジャストフォーカス点になる。従って、前記フォーカス特性b5からピーク点を求めれば、ジャストフォーカス点を求めることが出来、高精度でフォーカスを合わせることができる。
フォーカス状態による輝度の変化は、試料を成す物質にも依存する。
例えば、図4はアルミ膜の二次電子像の写真であるが、一般に、平坦な金属の場合は前記輝度の変化量が少く、これまでは、焦点を合わせることができなかった。
図5の(a),(b)は該アルミ膜から成る試料に対して前述の様にフォーカスを後ピントから前ピントへ変化させた時の各種輝度変化の状態(特性)を示す。4種類のフォーカス特性b1,b2,b3,b4を見ると、殆ど変化が見られない。
しかし、後述する本発明のオートフォーカスアルゴリズムに従って該4種類のフォーカス特性b1,b2,b3,b4から適宜な特性を選択し、該選択した特性に後述する本発明のオートフォーカスアルゴリズムに従った信号処理を施すと、埋もれた信号を出現させることができ、ピークの明確なフォーカス特性b5を得ることが出来、ピーク点探索によりジャストピント点を求めることが可能になるのである。
また、試料が絶縁体の場合は、図6の(a).(b)のb1,b2,b3,b4に示す如き4種の特性が得られ、後述する本発明のオートフォーカスアルゴリズムに従って該4種類のフォーカス特性b1,b2,b3,b4から適宜な特性を選択し、該選択した特性に後述する本発明のオートフォーカスアルゴリズムに従った信号処理を施してフォーカス特性b5を得ることが出来る。該特性b5から、絶縁体の場合、チャージアップが発生するので、合焦点に近づくにつれて輝度が急激に増加することが分かる。従って、この様な試料の場合も、ピーク点探索によりジャストピント点を求めることが可能になるのである。
次に、本発明のオートフォーカスアルゴリズム(図1の41)について詳しく説明する。
本アルゴリズムでは、オートフォーカスに使用する信号として、前記4つのフォーカス特性(フォーカス値に対する平均輝度の変化、フォーカス値に対する最大輝度の変化、フォーカス値に対する最小輝度点の変化、フォーカス値に対する輝度値の標準偏差(正規化して示す)の変化)を用いる。尚、この他にも利用できる信号があれば使用しても構わない。また、本アルゴリズムは、半導体試料、金属試料、絶縁体試料の何れにも同じ様に適用することができる。
図7は本発明によるオートフォーカス動作の一例を示すフローチャートである。
<ステップ1(S1):帯状領域の画像データを取得する>
本発明では、電子ビームで試料上を走査する時、時間短縮のために、試料上の広い範囲を走査するのではなく、帯状領域を走査して、該帯状領域から二次的粒子信号(例えば、二次電子信号)を得る。
<ステップ1(S1):帯状領域の画像データを取得する>
本発明では、電子ビームで試料上を走査する時、時間短縮のために、試料上の広い範囲を走査するのではなく、帯状領域を走査して、該帯状領域から二次的粒子信号(例えば、二次電子信号)を得る。
先ず、帯状領域走査でのY方向オフセットをゼロとし、フォーカス位置fを0(後ピント位置に対応する)とする。
次に、電子ビームのフォーカス位置fを後ピント位置(f=0)から前ピント位置へ向け、所定のステップΔfで連続変化させ、該変化の都度、電子ビームで試料上の所定の帯状領域を走査する。該走査により前記試料から発生した二次電子は二次電子検出器20Aで検出される。そして、該検出された信号に基づく、帯状領域(例えば、32×640ピクセル数から成る領域)の画像データImage(x,y,f)は前記CPU30の指令によりメモリブロック23の画像メモリ23Aに格納される。ここで、x,yは帯状領域内のx,y座標である。尚、ここではf毎に二次元走査を行う様にしたが、(x,Y)毎にfを変えても同様なデータが得られる。
<第2ステップ(S2):帯状領域データを小区画領域データに分割する>
次に、前記CPU30は前記画像メモリ23Aに格納された32×640(帯状領域のピクセル数)分の画像データImage(x,y,f)を読み出す。そして、該読み出された画像データは前記CPU30中の演算ブロック31により32×32ピクセルの小区画領域に分割される。図8は前記32×640ピクセルから成る帯状領域の説明図である。図中、posは32×32ピクセルの小区画領域のインデックスを示し、帯状領域はこの小区画領域pos0からpos19までの20個に分割される。
<第3ステップ(S3):小区画毎に4種類の特性を求める>
そして、前記演算ブロック31はこの20個の小区画領域各々について、フォーカス値に対する平均輝度の変化(フォーカス−平均輝度特性と称す)b1に対応する信号、フォーカス値に対する最大輝度の変化(フォーカス−最大輝度特性と称す)b2に対応する信号、フォーカス値に対する最小輝度の変化(フォーカス−最小輝度特性)b3に対応する信号、フォーカス値に対する輝度値の標準偏差の変化(フォーカス−輝度標準偏差特性)b4に対応する信号を求める。即ち、画像データImage(x,y,f)を元に、フォーカス−平均輝度特性データbri(pos1,f0)〜bri(pos20,fm)、フォーカス−最大輝度特性top(pos1,f0)〜top(pos20,fm)、フォーカス−最小輝度特性bot(pos1,f0)〜bot(pos20,fm)、フォーカス−輝度標準偏差特性stv(pos1,f0)〜stv(pos20,fm)を求める。
<第2ステップ(S2):帯状領域データを小区画領域データに分割する>
次に、前記CPU30は前記画像メモリ23Aに格納された32×640(帯状領域のピクセル数)分の画像データImage(x,y,f)を読み出す。そして、該読み出された画像データは前記CPU30中の演算ブロック31により32×32ピクセルの小区画領域に分割される。図8は前記32×640ピクセルから成る帯状領域の説明図である。図中、posは32×32ピクセルの小区画領域のインデックスを示し、帯状領域はこの小区画領域pos0からpos19までの20個に分割される。
<第3ステップ(S3):小区画毎に4種類の特性を求める>
そして、前記演算ブロック31はこの20個の小区画領域各々について、フォーカス値に対する平均輝度の変化(フォーカス−平均輝度特性と称す)b1に対応する信号、フォーカス値に対する最大輝度の変化(フォーカス−最大輝度特性と称す)b2に対応する信号、フォーカス値に対する最小輝度の変化(フォーカス−最小輝度特性)b3に対応する信号、フォーカス値に対する輝度値の標準偏差の変化(フォーカス−輝度標準偏差特性)b4に対応する信号を求める。即ち、画像データImage(x,y,f)を元に、フォーカス−平均輝度特性データbri(pos1,f0)〜bri(pos20,fm)、フォーカス−最大輝度特性top(pos1,f0)〜top(pos20,fm)、フォーカス−最小輝度特性bot(pos1,f0)〜bot(pos20,fm)、フォーカス−輝度標準偏差特性stv(pos1,f0)〜stv(pos20,fm)を求める。
そして、前記フォーカス−平均輝度特性データ、フォーカス−最大輝度特性データ、フォーカス−最小輝度特性データ、フォーカス−輝度標準偏差特性データは、前記CPU30の指令により、それぞれ、前記メモリブロック23の平均値メモリ23B、最大値メモリ23C、最小値メモリ23D、標準偏差メモリ23Eに格納される。
<第4ステップ(S4):特性bri(pos,f),top(pos,f),bot(pos,f)の平坦化>
次に、前記CPU30は前記各メモリ23B,23C,23D,23Eからそれぞれフォーカス−平均輝度特性データ、フォーカス−最大輝度特性データ、及びフォーカス−最小輝度特性データを呼び出す。そして、前記演算ブロック31は、これらの特性を直線近似し、直線の値を差し引くことにより平坦化する。この処理は、輝度変化による影響を除去するためのものである。尚、フォーカス−輝度標準偏差特性の平坦化は不要である。
<第5ステップ(S5):異常な小区画領域の除去(正常な小区画領域を抽出する)>
次に、前記演算ブロック31は、各区画毎に、求めた4種類の全てのフォーカス特性を精査して、異常な小区画領域を除外する。該ステップにおいては、小領域区画毎に、4種類のフォーカス特性の少なくとも1つがフォーカスfについて凸関数になっているかどうか、且つ、該凸関数のピークが走査領域内にあるかどうかを判定し、両条件を満たしている小領域区画(正常な小領域区画)のデータのみを取り出す。
<第6ステップ(S6):最適特性データの選択>
次に、前記CPU30の信号選択ブロック32は、最適信号選択ルーチンに従って、前記演算ブロック31からの、フォーカス−平均輝度特性データbri(pos,f)、フォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)、フォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)、フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)の中から、オートフォーカスを実施するために最適な特性データを選択する。常に同じ特性データを使用すると、特定の条件ではピークを検出できないケースが多くなり破綻する。従って、条件に応じて適切な特性データを選択するアルゴリズムが重要である。
<第4ステップ(S4):特性bri(pos,f),top(pos,f),bot(pos,f)の平坦化>
次に、前記CPU30は前記各メモリ23B,23C,23D,23Eからそれぞれフォーカス−平均輝度特性データ、フォーカス−最大輝度特性データ、及びフォーカス−最小輝度特性データを呼び出す。そして、前記演算ブロック31は、これらの特性を直線近似し、直線の値を差し引くことにより平坦化する。この処理は、輝度変化による影響を除去するためのものである。尚、フォーカス−輝度標準偏差特性の平坦化は不要である。
<第5ステップ(S5):異常な小区画領域の除去(正常な小区画領域を抽出する)>
次に、前記演算ブロック31は、各区画毎に、求めた4種類の全てのフォーカス特性を精査して、異常な小区画領域を除外する。該ステップにおいては、小領域区画毎に、4種類のフォーカス特性の少なくとも1つがフォーカスfについて凸関数になっているかどうか、且つ、該凸関数のピークが走査領域内にあるかどうかを判定し、両条件を満たしている小領域区画(正常な小領域区画)のデータのみを取り出す。
<第6ステップ(S6):最適特性データの選択>
次に、前記CPU30の信号選択ブロック32は、最適信号選択ルーチンに従って、前記演算ブロック31からの、フォーカス−平均輝度特性データbri(pos,f)、フォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)、フォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)、フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)の中から、オートフォーカスを実施するために最適な特性データを選択する。常に同じ特性データを使用すると、特定の条件ではピークを検出できないケースが多くなり破綻する。従って、条件に応じて適切な特性データを選択するアルゴリズムが重要である。
この選択アルゴリズムは、次のようなアルゴリズムが考えられる。
1)平均輝度の変化量が大きい場合(半導体試料や絶縁物試料の場合)
(a)フォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凸関数であり、ピークが存在する場合はフォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)を選択する。
(b)フォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凹関数であり、谷が存在する場合にはフォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)を反転したデータを選択する。
2)平均輝度の変化量が小さい場合(金属系試料の場合)
(a)フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)が大きい場合は、フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)を選択する。
(b)フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)が小さく、フォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)の変動が一定値以上あり、且つフォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凹関数である場合は、フォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)を反転したデータを選択する。
(c)フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)が小さく、フォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)の変動が一定値以上あり、且つフォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凸関数である場合は、フォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)を選択する。
(d)前記(a),(b),(c)以外の場合は、オートフォーカス不能と判定する。
<第7ステップ(S7):最終的フォーカス関数F(f)を求める>
次に、前記CPU30のフォーカス関数算出ブロック33は、前記信号選択ブロック32で選択されたフォーカス−輝度特性データを、正規化し、更に、フォーカス値毎に積算して平均化する。この様にして平均化されたフォーカス−輝度特性データを最終的フォーカス関数と称する。
<第8ステップ(S8):F(f)のピーク点でのフォーカス値を求める>
次に、前記CPU30のピーク検出処理ブロック34は、前記最終的フォーカス関数F(f)を二次曲線に近似し、該二次曲線からピーク点を求め、該ピーク点でのフォーカス値を求める。尚、局所的に強度の高い複数のピークが得られた場合には、該複数のピークそれぞれのフォーカス値を平均した値をジャストフォーカス値とする。
1)平均輝度の変化量が大きい場合(半導体試料や絶縁物試料の場合)
(a)フォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凸関数であり、ピークが存在する場合はフォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)を選択する。
(b)フォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凹関数であり、谷が存在する場合にはフォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)を反転したデータを選択する。
2)平均輝度の変化量が小さい場合(金属系試料の場合)
(a)フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)が大きい場合は、フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)を選択する。
(b)フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)が小さく、フォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)の変動が一定値以上あり、且つフォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凹関数である場合は、フォーカス−最小輝度特性データbot(pos,f)を反転したデータを選択する。
(c)フォーカス−輝度標準偏差特性データstv(pos,f)が小さく、フォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)の変動が一定値以上あり、且つフォーカスー平均輝度特性bri(pos,f)が凸関数である場合は、フォーカス−最大輝度特性データtop(pos,f)を選択する。
(d)前記(a),(b),(c)以外の場合は、オートフォーカス不能と判定する。
<第7ステップ(S7):最終的フォーカス関数F(f)を求める>
次に、前記CPU30のフォーカス関数算出ブロック33は、前記信号選択ブロック32で選択されたフォーカス−輝度特性データを、正規化し、更に、フォーカス値毎に積算して平均化する。この様にして平均化されたフォーカス−輝度特性データを最終的フォーカス関数と称する。
<第8ステップ(S8):F(f)のピーク点でのフォーカス値を求める>
次に、前記CPU30のピーク検出処理ブロック34は、前記最終的フォーカス関数F(f)を二次曲線に近似し、該二次曲線からピーク点を求め、該ピーク点でのフォーカス値を求める。尚、局所的に強度の高い複数のピークが得られた場合には、該複数のピークそれぞれのフォーカス値を平均した値をジャストフォーカス値とする。
そして、前記ピーク検出処理ブロック34は、求めたフォーカス値に対応する励磁データを前記DA変換器24及びドライブアンプ25を介してフォーカスコイル26に送る。この結果、ジャストフォーカスされた電子ビームにより試料が走査されることになる。
尚、前記ピーク検出処理ブロック34では、得られたピーク値が所定の閾値よりも小さいかどうかをチェックしている。もし、ピーク値が閾値より小さい場合には、信頼出来るジャストフォーカス値を求められないので、試料上で別の帯状領域を選択し、前記ステップS1〜S8をやり直す。この際、この様なやり直しの回数が所定回数実行したかどうかもチェックする。所定回数実行しても閾値より大きいピーク値が得られない場合には、異常事態が発生したと判断し、フォーカス操作を終了する。但し、この様なやり直し回数が所定回数に達していない場合には、帯状領域走査でのY方向オフセットを64×(N/2)×(−1)Nに設定する(Nはやり直し回数である)。つまり、64の倍数で上下に交互に帯状領域走査することになる。
又、上述の実施の形態では、オートフォーカス操作に使用する信号として、2次電子検出器による2次電子信号を用いたが、本発明はこれに限る必要はない。例えば、反射電子信号、吸収電子信号等、フォーカスによる変動がある信号であれば使用することができる。
又、微小領域毎にフォーカス点を求めることにより、微小領域の相対的な高さ(3次元データ)を求めることができる。これにより、3次元構造を再現し、任意の点の高さ測定に利用することができる。
又、前記第4ステップと第5ステップの順序を交換しても良い。
又、前記ステップ8で最終的フォーカス関数を二次曲線に近似させているが、他の任意関数、例えば、曲線(N次曲線)でも良い。
又、前記第7ステップでは、フォーカス関数算出ブロック33において、信号選択ブロック32で選択されたフォーカス−輝度特性データを正規化し、更に、フォーカス値毎に積算して最終的フォーカス関数を得る様にしているが、次の様にして最終的フォーカス関数を求めても良い。
正常な小区画領域について、信号選択ブロック32で選択されたフォーカス−輝度特性データに基づいてピーク値に対応するフォーカス値を求め、フォーカス値毎に小区画の度数(頻度)を求める(フォーカス値に対する小区画のヒストグラムを作成する)。そして、該ヒストグラムから、頻度の最も高いフォーカス値を抽出し、該各フォーカス値を持つ前記小区画領域のデータを平均化して最終的フォーカス関数を得る様にしても良い。尚、この場合、一番頻度の高いフォーカス値をジャストフォーカス値としても良い。
又、通常、走査型荷電粒子ビーム装置には、オートフォーカス機能と共にオート非点補正の機能が備えられている。両機能は、使用するレンズが異なるだけで(オートフォーカスでは、フォーカス用レンズ(対物レンズ)を使用し、オート非点補正では、X,Y方向の非点補正用レンズを使用する)、同じ様な操作を行う。従って、X方向、Y方向非点補正用レンズへの励磁強度をステップ状に変化させ、後は、前述のオートフォーカス操作と同じ様に操作していけば、表面が平板と見なせる様な試料であっても、正確に非点補正を行うことが出来ることは言うまでもない。
又、各小領域毎にフォーカス点を求めることにより、小領域の相対的な高さ(三次元データ)を求めることが出来、これにより、試料表面の三次元構造を再現して、試料表面の任意の点の高さ測定に利用することが出来る。
又、本発明のオートフォーカス方法は、走査電子顕微鏡だけではなく、荷電粒子ビームで試料(被描画材料等の被加工材料等も含む)上を走査する他の走査型荷電粒子ビーム装置にも応用可能である。
以上、説明したように、本発明によれば以下のような効果が得られる。
1)パターンの無い試料上でもフォーカスを合わせられるため、従来のオートフォーカスでは困難であった鏡面のような試料でもオートフォーカスが可能となる。
2)試料上の帯状領域を電子ビームで走査することにより得られた画像信号に基づいてオートフォーカスを行っているので、短時間でオートフォーカスが可能となる。
3)分割した区画毎に求めた複数種類の特性を調べ、異常な区画の特性データを除外し、正常な区画のみをオートフォーカス操作に使用しているので、S/N比が向上し、金属試料、半導体試料、絶縁体試料の何れでもオートフォーカスが可能となる。
4)ジャストフォーカス点はフォーカス関数のピークを探索することにより求まるため、フォーカスのステップ幅が大きくても、ジャストフォーカスが高精度に求められる。
1)パターンの無い試料上でもフォーカスを合わせられるため、従来のオートフォーカスでは困難であった鏡面のような試料でもオートフォーカスが可能となる。
2)試料上の帯状領域を電子ビームで走査することにより得られた画像信号に基づいてオートフォーカスを行っているので、短時間でオートフォーカスが可能となる。
3)分割した区画毎に求めた複数種類の特性を調べ、異常な区画の特性データを除外し、正常な区画のみをオートフォーカス操作に使用しているので、S/N比が向上し、金属試料、半導体試料、絶縁体試料の何れでもオートフォーカスが可能となる。
4)ジャストフォーカス点はフォーカス関数のピークを探索することにより求まるため、フォーカスのステップ幅が大きくても、ジャストフォーカスが高精度に求められる。
以上、詳細に説明したように、本発明によれば表面が平板と見なせるような試料であってもフォーカスを合わせることができる走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法を提供することができる。
20A 二次電子検出器
20B 反射電子検出器
21A,21B プリアンプ
22A,22B A/D変換器
23 メモリブロック
23A 画像メモリ
23B 平均値メモリ
23C 最大値メモリ
23D 最小値メモリ
23E 標準偏差値メモリ
24 D/A変換器
25 ドライブアンプ
26 フォーカスコイル
30 CPU
31 演算ブロック
32 信号選択ブロック
33 フォーカス関数算出メモリ
34 ピーク検出処理ブロック
41 オートフォーカスアルゴリズム
20B 反射電子検出器
21A,21B プリアンプ
22A,22B A/D変換器
23 メモリブロック
23A 画像メモリ
23B 平均値メモリ
23C 最大値メモリ
23D 最小値メモリ
23E 標準偏差値メモリ
24 D/A変換器
25 ドライブアンプ
26 フォーカスコイル
30 CPU
31 演算ブロック
32 信号選択ブロック
33 フォーカス関数算出メモリ
34 ピーク検出処理ブロック
41 オートフォーカスアルゴリズム
Claims (14)
- 試料上を荷電粒子ビームで走査することにより検出されるデータに基づいて試料像を得る走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法において、
前記試料上の荷電粒子ビームのフォーカス状態をステップ状に変化させ、その変化の都度、前記試料上の所定領域を荷電粒子ビームで走査し、該走査に伴って得られたデータとその時のフォーカス状態に対応するフォーカス値とを画像データとしてメモリに格納し、
該メモリに格納した画像データを読み出して、データ上で複数区画に分割し、
各分割した区画の画像データ各々について、複数種類のフォーカス値に対する輝度の特性を求め、
該複数種類の特性の内、特定の種類の特性についてフォーカス値毎に積算して平均を取ったものをフォーカス関数とし、
該フォーカス関数を任意関数に近似し、該任意関数からピーク点のフォーカス値を求め、該フォーカス値に基づいて荷電粒子ビームのフォーカス状態を設定する様にした
ことを特徴とする走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。 - 前記求めた各特性を直線近似し、直線の値を引くことにより平坦化する様にしたことを特徴とする請求項1記載の走査型荷電粒子ビームのオートフォーカス方法。
- 前記分割した区画毎に、複数種類の特性の少なくとも一つが凸関数か否か且つその関数のピークが荷電粒子ビーム走査領域内に在るか否かを調べ、これらの条件を満たす区画の特定の種類の特性データについてフォーカス値毎に積算して平均を取ったものをフォーカス関数としたことを特徴とする請求項1記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記複数種類のフォーカス値に対する輝度の特性として、フォーカス値に対する平均輝度の特性、フォーカス値に対する最大輝度の特性、フォーカス値に対する最小輝度の特性、フォーカス値に対する標準偏差の特性の何れか若しくは全てを使用し、該使用する特性の中から最適な種類の特性を選択し、選択された種類の特性についてフォーカス値毎に積算して平均を取ったものをフォーカス関数としたことを特徴とする請求項1記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記複数種類のフォーカス値に対する輝度の特性は、フォーカス値に対する平均輝度の特性、フォーカス値に対する最大輝度の特性、フォーカス値に対する最小輝度の特性、フォーカス値に対する標準偏差の特性であり、これらの特性の内、前記フォーカス値に対する平均輝度の特性,フォーカス値に対する最大輝度の特性及びフォーカス値に対する最小輝度の特性を平坦化し、該平坦化した3種の特性と前記フォーカス値に対する標準偏差の特性の4種の特性の中から最適な種類の特性を選択し、選択された種類の特性についてフォーカス値毎に積算して平均を取ったものをフォーカス関数としたことを特徴とする請求項1記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記最適な特性の選択は次のa,bの様に行われることを特徴とする請求項4若しくは5記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
a.半導体試料や絶縁体試料の場合、フォーカス値に対する平均輝度の特性が凸関数であり、ピークが存在する場合にはフォーカス値に対する最大輝度の特性を選択する。
b.半導体試料や絶縁体試料の場合、フォーカス値に対する平均輝度の特性が凹関数であり、谷が存在する場合はフォーカス値に対する最低輝度特性を反転したものを選択する。 - 前記最適な特性の選択は、次のc,d,e,fの様に行われることを特徴とする請求項4若しくは5記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
c.金属系試料の場合、フォーカス値に対する標準偏差の特性が大きい場合は、フォーカス値に対する標準偏差の特性を選択する。
d.金属系試料の場合、フォーカス値に対する標準偏差の特性が小さく、フォーカス値に対する最適輝度の特性の変動が一定値以上あり、且つフォーカス値に対する平均輝度の特性が凹関数である場合は、フォーカス値に対する最小輝度の特性を反転したものを選択する。
e.金属系試料の場合、フォーカス値に対する標準偏差の特性が小さく、フォーカス値に対する最大輝度の特性の変動が一定値以上あり、且つフォーカス値に対する平均輝度の特性が凸関数である場合は、フォーカス値に対する最大輝度の特性を選択する。
f.前記c〜e以外はオートフォーカス不能とする。 - 前記荷電粒子ビームで走査される試料上の所定領域は帯状の領域で、データ上で長手方向に垂直な方向に分割される請求項1記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記分割される区画は矩形状である請求項8記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記任意関数はN次曲線であることを特徴とする請求項1記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記N次曲線は2次曲線である請求項10記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記任意関数に複数のピークがある場合、それらのピークのフォーカス値の平均値に基づいて荷電粒子ビームのフォーカス状態を設定する様にした請求項1記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 前記分割した区画について、特定の種類の特性データに基づいてピーク点に対応するフォーカス値を求め、フォーカス値毎に区画の度数分布を求め、該分布から、度数の最も高いフォーカス値を抽出し、該フォーカス値を持つ前記区画のデータを平均化して最終的フォーカス関数を得る様にした請求項1記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
- 度数の最も高いフォーカス値に基づいて荷電粒子ビームのフォーカス状態を設定する様にした請求項13に記載の走査型荷電粒子ビーム装置のオートフォーカス方法。
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US6538249B1 (en) * | 1999-07-09 | 2003-03-25 | Hitachi, Ltd. | Image-formation apparatus using charged particle beams under various focus conditions |
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-
2008
- 2008-03-11 JP JP2008060513A patent/JP2008311216A/ja not_active Withdrawn
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