JP2017181323A - 走査型白色干渉顕微鏡を用いた三次元形状計測方法 - Google Patents

Abstract

【課題】走査型白色干渉顕微鏡により得られた計測信号のデータを有効に活用し、信号中のピークを可能な限り正確に検出する三次元形状計測方法を提供する。【解決手段】走査型白色干渉顕微鏡を用いた三次元形状計測方法において、走査型白色干渉顕微鏡が取得した、計測対象である試料の全ての計測信号のデータを保持する。【選択図】図３

Description

本発明は、白色光源を用いた干渉計測により三次元形状計測を行う方法に関する。

走査型白色干渉顕微鏡は干渉信号から高さ情報に変換することで三次元計測を行う装置であり、得られる干渉信号から各種計算をして表面形状、高さ、段差、膜厚、表面粗さ、同種材・異種材等の判定をする。

例えば特許文献１では、得られた干渉信号から包絡線のピーク位置と位相０の位置との関係から材料の異種・同種を判定して表面形状を測定する方法が述べられている。特許文献２では、薄膜が存在する場合に干渉パターンが重なり合って歪め合う場合に、テンプレートを用いることでピーク分離する方法が記載されている。特許文献３では、干渉信号のＳ／Ｎ比（信号ノイズ比）を向上させるために光源のＬＥＤを点滅させる手法を採用している。

特許第５７４０２３０号公報 特許第５５８７２４１号公報 特開２０１４−２２８４８６号公報

従来より光線光学の分野では、走査型白色干渉顕微鏡を用いた三次元計測において、使用する対物レンズのＮＡ（numerical aperture；開口数）以上の光は戻ってこない、または検出できないと考えられてきた。このため対物レンズのＮＡを越えた傾斜面の計測は難しいと考えられてきた。しかしながら波動光学の観点からは、ＮＡを越えた部分の光も散乱光として戻ってきて干渉信号を生成する。

また、現実の物体の表面には小さな凹凸があるため、ＮＡを越えていても局所的には角度としては光が戻ってくる。

しかしながら、上述したような散乱光はＮＡより小さい部分に比べて弱いため、バックグラウンドノイズからこの弱い散乱光をいかにして取り出すかが、重要なポイントとなる。

光と物体の干渉信号が大きい時には位相を用いて精密にｎｍのオーダで高さを求めることができるが、高傾斜面において得られる信号は小さいため、位相情報にもノイズがのりやすい。そして、得られた干渉信号を高さに変換して生の干渉信号を捨ててしまうと、強度が小さく、誤検出しやすい干渉信号の部分について、後工程で再処理を行うことが困難となる。

また、現在は１００万画素以上のカメラが主流であり、得られるデータ数が非常に多いため（１００μｍスキャンデータに対して約１ＧＢのデータ量となる）、リアルタイムに計算を行うことは難しい。

従来の計測においては処理の負荷を考慮し、干渉信号が所定の強度を示した部分のデータのみをもっぱら処理し、他の部分のデータは破棄していた。しかしながら、本来は検出しなくてはいけないがノイズに埋もれがちな弱い信号を破棄するおそれもあり、計測の精度が低下する可能性がある。特に装置の解像度が大きくなればなるほどこの問題は深刻となる。

本発明は、走査型白色干渉顕微鏡により得られた計測信号のデータを有効に活用し、試料の特性をより正確に検出する技術を提供することにある。

本発明の走査型白色干渉顕微鏡を用いた三次元形状計測方法は、走査型白色干渉顕微鏡により取得した、試料の全ての計測信号のデータを保持するものである。

本発明によれば、得られた計測信号をより有効に活用することができ、試料の特性をより正しく検出することができるようになる。

本発明の実施の形態に係る走査型白色干渉顕微鏡の全体構成図である。 フレームレートに従って取得したカメラにて撮像された干渉信号（干渉縞）を示す概念図である。 図３（ａ）は試料の低傾斜部における深さ方向の干渉信号の代表波形を示す図、図３（ｂ）は試料の高傾斜部における深さ方向の干渉信号の代表波形を示す図である。 図４（ａ１）は低傾斜部の干渉縞であり、図４（ａ２）が当該干渉縞をフーリエ変換して得られる空間周波数のスペクトルであり、図４（ｂ１）は高傾斜部の干渉縞であり、図４（ｂ２）が当該干渉縞をフーリエ変換して得られる空間周波数のスペクトルである。 図５は異なる２台のカメラの輝度値に対するノイズ幅のデータを示すグラフである。 図６は試料の二つの深さにおける面内での干渉信号である干渉縞Ｈ_n、Ｈ_n+1、それぞれの干渉縞に応じた干渉パターンの包絡線Ｈ_n、Ｈ_n+1、包絡線Ｈ_nおよび包絡線Ｈ_n+1の比較による差分である差分曲線Ｄを示す。

以下、本発明に係る走査型白色干渉顕微鏡を用いた三次元形状計測方法の好適な実施形態を、図１〜図６に基づいて詳述する。

（走査型白色干渉顕微鏡の概要説明）
図１は、本発明の実施の形態に係る走査型白色干渉顕微鏡の全体構成図である。走査型白色干渉顕微鏡１００は、装置本体１０と、計測対象の試料Ｓが載置されたステージ２０と、得られたデータを処理するコンピュータ（プロセッサ）３０とを含む。装置本体１０は、白色光源１１と、フィルタ１２と、ビームスプリッタ１３と、二光束干渉対物レンズ１４と、カメラ１５と、ピエゾアクチュエータ１６と、を含む。

矢印Ａで示すように白色光源１１から出射された光（白色光）は、フィルタ（例えば波長フィルタ、偏光フィルタなど）１２を通過した後、ビームスプリッタ１３で二光束干渉対物レンズ１４へ導かれる（矢印Ｂ）。光は二光束干渉対物レンズ１４内のビームスプリッタで、計測対象物（試料Ｓおよびその内部の物質）側へ向かう第２の光と、図示せぬ参照ミラー側へ向かう第２の光の２つに分割される。二光束干渉対物レンズ１４内のビームスプリッタから計測対象物までの光学距離と、当該ビームスプリッタから参照ミラーまでの光学距離が等しくなった時に、計測信号が２つの光の干渉信号の形態で観測可能となり、カメラ１５がこの干渉信号を干渉縞（干渉パターン）として撮像し、干渉信号がコンピュータ３０に保持、格納される。また、図１の実施形態では、ビームスプリッタ１３から図示せぬ参照ミラーまでの距離が固定されているため、ピエゾアクチュエータ１６を用いて掃引させることにより（矢印Ｃの動き）、計測対象物との距離を変化させている。走査型白色干渉顕微鏡１００はコヒーレンス長の短い白色光源を用いるため（コヒーレンス長〜１μｍ）、干渉信号が得られた位置が、計測対象物が存在するＺ位置（深さ位置）となる。

図２は、ピエゾアクチュエータ１６で掃引しながら、フレームレートに従って取得したカメラ１５にて撮像された干渉信号を示す概念図である。フレームレートに従って得られる各フレームＨ₁，Ｈ₂，・・・Ｈ_n，Ｈ_n+1，・・・（Ｈ_nはフレーム番号であって、所定の深さ（深度）に相当）中のＸ座標、Ｙ座標における輝度情報Ｇがそれぞれのフレームごとに保持され、コンピュータ３０に保持される。すなわち、各座標（ｘ_i，ｙ_i）に輝度情報Ｇ（ｘ_i，ｙ_i）が対応付けられた［ｘ_i，ｙ_i，Ｇ（ｘ_i，ｙ_i）］の形式で、各フレームのデータ（フレームデータ）は構成される。［ｘ_i，ｙ_i，Ｇ（ｘ_i，ｙ_i）］の形式であるフレームデータは、干渉縞（干渉パターン）に対応した各座標の輝度によって構成される干渉信号のデータである。

そして本発明の実施形態では、走査型白色干渉顕微鏡１００が計測において取得した計測対象である試料の全ての計測信号のデータが、コンピュータ３０の図示せぬメモリなどの記憶装置により保持される。言い換えると、全てのフレームの各々における、全フレームデータがコンピュータ３０に保持される。

本実施形態では、コンピュータ３０が、走査型白色干渉顕微鏡１００が取得した全ての計測信号のデータを保持する。よって、操作者は、計測時にまたは計測の後に、全データを利用することができ、干渉信号から試料中の種々の材料の存在に応じたピークを精度よく検出することが可能となる。以下、保持した全データを有効に活用する方法の具体例について説明する。

（深さ方向の干渉信号に基づくノイズ幅の算出）
図３は、試料Ｓの低傾斜部Ｓ１および高傾斜部Ｓ２（図１参照）で取得される干渉信号の代表波形であり、図３（ａ）が低傾斜部Ｓ１の干渉信号の代表波形、図３（ｂ）が高傾斜部Ｓ２の干渉信号の代表波形をそれぞれ示す。低傾斜部Ｓ１は試料Ｓにおいて相対的に傾斜の小さい部分のことであり、高傾斜部Ｓ２は試料Ｓにおいて相対的に傾斜の大きい部分のことである。図３は、図２とは異なり、計測信号における、試料の深さ（深度）方向の干渉信号を表している。そして、特定の物質が存在する場合、当該物質は輝度のピークｈ_maxになって表されることになる。

図３（ａ）に示すように、低傾斜部Ｓ１では戻り光が多く、干渉信号の強度が大きい反面、バックグラウンド光による重畳したノイズも大きい。一方、図３（ｂ）に示すように、高傾斜部Ｓ２では戻り光が少なくなるため、干渉信号の強度が小さくなるが、バックグラウンド光による重畳したノイズも小さくなる。ピークｈ_maxの有無を判定するため、コンピュータ３０は所定の閾値を用いてこのようなノイズ（バックグラウンドノイズ）を除去するが、本図で示すように低傾斜部と高傾斜部ではノイズの値が大きく異なっているため、一定の閾値を用いてノイズを除去しても、ピークｈ_maxの有無がうまく実行できないことが予想される。例えば図３（ａ）で一定の閾値を用いてノイズを除去した場合、依然としてノイズが残存しているため、ピークｈ_maxが存在しても、コンピュータ３０がその存在を判定できない可能性がある。また、図３（ｂ）で一定の閾値を用いてノイズを除去した場合、本来必要なピークｈ_maxが除去されてしまう可能性がある。

そこでコンピュータ３０は、図３（ａ）、図３（ｂ）の干渉信号から重畳したノイズの値であるノイズ幅σ_nを算出する。そしてコンピュータ３０は、干渉信号中のピークｈ_maxの有無を判定するために、ノイズを除去する閾値をノイズ幅σ_nに基づいて決定する。コンピュータ３０は、図３（ａ）に示すように低傾斜部Ｓ１ではノイズ幅σ_n1に対応して閾値（第１の閾値）を大きくするともに、図３（ｂ）に示すように高傾斜部Ｓ２ではノイズ幅σ_n2に対応して閾値（第２の閾値）を小さくする（σ_n1＞σ_n2、第１の閾値＞第２の閾値）。このような閾値の設定により、コンピュータ３０は、ピークｈ_maxをノイズと混同することなく、検出できるようになる。

（傾斜部の空間周波数に基づくノイズ幅の算出）
図４は、図２に示した所定の深さ（深度）におけるフレームＨ_nの干渉縞と、コンピュータ３０がこの干渉縞の干渉パターンをフーリエ変換することにより得られる空間周波数ｆのスペクトルの概念図を示す。空間周波数ｆのスペクトルを取得することにより、特定の深さにおける傾き具合を判定することが可能である。すなわち、図４（ａ１）は低傾斜部Ｓ１の干渉縞であり、図４（ａ２）が当該干渉縞をフーリエ変換して得られる低傾斜部Ｓ１の空間周波数ｆのスペクトルである。図４（ｂ１）は高傾斜部Ｓ２の干渉縞であり、図４（ｂ２）が当該干渉縞をフーリエ変換して得られる高傾斜部Ｓ２の空間周波数ｆのスペクトルである。

図４からわかるように、空間周波数ｆが低い場合は、低傾斜面での計測であると判定できるため、コンピュータ３０は、ピークｈ_maxの有無を判定するための大きな閾値（第１の閾値）を算出する。一方、空間周波数ｆが高くなる場合は、高傾斜面での計測であると判定できるため、コンピュータ３０は、ピークｈ_maxの有無を判定するための小さな閾値（第２の閾値）を算出する（第１の閾値＞第２の閾値）。このように空間周波数ｆに対応してピークの有無を判定する閾値を変化させることにより、誤検出や検出漏れを防ぎ、正しい位置でのピークの検出が可能となる。

（カメラの特性に基づくノイズ幅の算出）
図５は異なる２台のカメラＡおよびカメラＢの輝度値に対するノイズ幅の測定結果のデータである。カメラへの入射光量が増えるとポアソン分布にもとづき光はゆらいでノイズが増える。すなわち輝度値が増えるにつれノイズ幅も大きくなる。

また、この時、カメラの特性により輝度値に対するノイズ幅の傾きは異なる。そこで図５のように、あらかじめ計測信号の輝度値に対するノイズ幅のデータを取得しておくことで、図３のσ_nに相当するノイズ幅をあらかじめ決めておき、コンピュータ３０の記憶装置などに保持しておくことができる。コンピュータ３０は、このノイズ幅に基づき、 干渉信号中のピークの有無を判定する閾値を算出する。このように輝度値に応じてノイズ除去をすることでピーク検出が可能となる。

（異なる深さにおける干渉縞を用いた高さの検出）
図６は、図２と同様に、試料の第１の深さにおけるＸＹ面内での干渉信号である干渉縞Ｈ_n、深さ方向においてこの第１の深さに隣接した第２の深さにおけるＸＹ面内での干渉信号である干渉縞Ｈ_n+1を示す。比較する干渉縞の深さは特に隣接している必要はない。さらにコンピュータ３０が算出したそれぞれの干渉縞に応じた干渉パターンの包絡線Ｈ_n、Ｈ_n+1を示す（点線のＨ_n：第１の包絡線、破線のＨ_n+1：第２の包絡線）。さらにコンピュータ３０は、第１の包絡線Ｈ_nおよび第２の包絡線Ｈ_n+1の比較による差分である差分曲線Ｄをも算出する。

この差分曲線Ｄは、ＸＹ面内の所定の座標点におけるＨ_nとＨ_n+1の高さ関係を示している。すなわち、Ｚ方向（深さ方向）のみならず、ＸおよびＹ方向（面内方向）のみでも高さ情報の演算を行うことにより、ピークの誤検出をより効果的に防止することが可能となる。

例えば干渉縞Ｈ_nにおける座標［Ｘ_i，Ｙ_i］と座標［Ｘ_i+n，Ｙ_i+n］の高さの大小関係を把握する必要がある場合、干渉縞Ｈ_nのみによる単独の包絡線Ｈ_nを用いてこの大小関係を導くことは可能である。しかしながら、干渉縞Ｈ_nのみによる単独の包絡線Ｈ_nの信号のみを使用する場合、包絡線Ｈ_nに含まれるノイズに影響を受けやすく、ピークの誤検出が生ずるおそれがある。しかしながら、第１の包絡線Ｈ_nと第２の包絡線Ｈ_n+1の２つの包絡線の差分をとることでノイズ成分は打ち消されるため、単独の包絡線Ｈ_nを使用する場合に比べて、例えば１．４倍程度であるがノイズ成分は小さくなる。また、単独の包絡線Ｈ_nを用いた場合における座標［Ｘ_i，Ｙ_i］と座標［Ｘ_i+n，Ｙ_i+n］の位置の信号の差分量に比べて、二つの包絡線Ｈ_nとＨ_n+1を用いた場合における差分量による方が信号が大きくなるため、ピークの検出が容易となる。

包絡線の形状が同じと仮定した場合、２つの包絡線Ｈ_nとＨ_n+1の差分をとることで、２つの座標［Ｘ_i，Ｙ_i］と［Ｘ_i+n，Ｙ_i+n］の高さ信号の差分量は、単独の包絡線を使用する場合（図６のα）と比べ２倍となり（図６のβ）、またノイズ成分も打ち消し合う。よって、座標［Ｘ_i，Ｙ_i］と座標［Ｘ_i+n，Ｙ_i+n］の高さの大小関係を把握することが容易となる。

従来の手法では、任意の座標［Ｘ_i，Ｙ_i］について、図３のようなＺ方向のみの干渉縞から高さ情報を算出していたが、ＸＹ面でも干渉縞の差分をとって比較することでＸＹ面からの干渉縞の解析による高さの大小関係の把握結果とのクロスチェックが可能となる。

本発明によれば、計測により得られた干渉信号のデータの全て（生データ）を保持することで、例えば計測後、試料の傾斜面に応じて変化するノイズ幅に応じて閾値を柔軟に設定したり、高さの変化を正確に把握することができる。このように、本発明によれば、状況に応じて最適なアルゴリズムを採用することができ、各種解析を行うことが可能となる。よって、散乱光による弱い干渉信号からも正しい位置のピーク検出や高さ変化の検出を行うことができるようになり、試料の特性をより正確に把握することが可能となる。

また、本発明は、ＮＡを越えた部分の傾斜面計測にも適用可能で、原理的には９０°の特異点未満までの計測に対応可能である。

尚、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、適宜、変形、改良、等が可能である。その他、上述した実施形態における各構成要素の材質、形状、寸法、数値、形態、数、配置箇所、等は本発明を達成できるものであれば任意であり、限定されない。

本発明は、走査型白色干渉顕微鏡を用いた三次元形状計測方法にあたって、より正確な試料の特性の把握を可能とするアルゴリズムを提供するため、種々の材料の計測に適用可能である。

１０ 装置本体
１１ 白色光源
１２ フィルタ
１３ ビームスプリッタ
１４ 二光束干渉対物レンズ
１５ カメラ
１６ ピエゾアクチュエータ
２０ ステージ
３０ コンピュータ
１００ 走査型白色干渉顕微鏡
Ｓ 試料

Claims (5)

1. 走査型白色干渉顕微鏡を用いた三次元形状計測方法であって、
   走査型白色干渉顕微鏡が取得した、計測対象である試料の全ての計測信号のデータを保持する三次元形状計測方法。
2. 請求項１に記載の三次元形状計測方法であって、
   前記計測信号における、試料の深さ方向の干渉信号に重畳したノイズの値であるノイズ幅を算出し、
   前記ノイズ幅に基づき、前記干渉信号中のピークの有無を判定する閾値を算出する三次元形状計測方法。
3. 請求項１に記載の三次元形状計測方法であって、
   前記計測信号における、試料の所定の深さにおける面内での干渉信号から得られる干渉パターンをフーリエ変換して空間周波数のスペクトルを取得し、
   前記空間周波数のスペクトルに応じて、前記干渉信号中のピークの有無を判定する閾値を算出する三次元形状計測方法。
4. 請求項１に記載の三次元形状計測方法であって、
   前記計測信号における、カメラの輝度値に対するノイズ幅をあらかじめ保持しておき、
   前記ノイズ幅に基づき、前記干渉信号中のピークの有無を判定する閾値を算出する三次元形状計測方法。
5. 請求項１に記載の三次元形状計測方法であって、
   前記計測信号における、試料の第１の深さにおける面内での干渉信号から得られる干渉パターンの第１の包絡線を算出し、
   前記計測信号における、前記第１の深さに対して少なくとも１つ以上離れた第２の深さにおける面内での干渉信号から得られる干渉パターンの第２の包絡線を算出し、
   前記第１の包絡線および前記第２の包絡線との差分を算出し、
   前記差分に基づき、前記第１の深さおよび前記第２の深さにおける所定の座標点における高さ位置を比較してＸＹ面内における大小関係を判定する三次元形状計測方法。