JP2020184539A - 荷電粒子顕微鏡を使用したサンプル検査方法 - Google Patents

荷電粒子顕微鏡を使用したサンプル検査方法 Download PDF

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Abstract

【課題】データ取得及び／又はデータ処理が改良された、荷電粒子顕微鏡を使用した改良されたサンプル検査方法を提供する。【解決手段】サンプルＳの少なくとも一部上にわたって荷電粒子ビームＢを走査し、第１検出器３０を使用して、複数のサンプル位置におけるサンプルからの第１タイプの放出に対応した検出器測定信号を取得する。一組をなす複数のデータクラス要素を準備し、予想される検出器信号の対応するサンプル情報値に対して関連付けを行い、検出器測定信信号と比較してデータクラス要素の中の特定の１つに属する少なくとも１つの確率を決定し、少なくとも１つのサンプル情報値と少なくとも１つの確率とを、複数のサンプル位置に対して割り当て、サンプル情報値と対応する確率とを、データとして表現する。【選択図】図１

Description

本発明は、荷電粒子顕微鏡を使用してサンプルを検査するための方法に関し、この方法は、荷電粒子ビームを準備するとともにサンプルを準備するステップと、前述のサンプルの少なくとも一部上にわたって前述の荷電粒子ビームを走査するステップと、第１検出器を使用して、複数のサンプル位置におけるサンプルからの第１タイプの放出に対応した検出器測定信号を取得するステップと、を含む。
荷電粒子顕微鏡法は、微視的対象物を撮像するに際し、特に電子顕微鏡法という態様で、周知のかつ重要度を増している技術である。歴史的には、電子顕微鏡の基本的な種別は、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ）、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）、及び、走査型透過電子顕微鏡（ＳＴＥＭ）などの、いくつかの周知の装置分類へと進化を遂げてきており、また、例えばイオンビームミリング又はイオンビーム誘起成膜（ＩＢＩＤ）などの支援作用を可能とする「機械加工」集束イオンビーム（ＦＩＢ）を追加的に使用するいわゆる「デュアルビーム」装置（例えば、ＦＩＢ−ＳＥＭ）などの、様々な副分類へと進化を遂げている。当業者であれば、荷電粒子顕微鏡法の異なる分類をよく知っているであろう。
走査電子ビームによる試験片の照射は、二次電子、後方散乱電子、Ｘ線、及び、カソードルミネッセンス（赤外線、可視光、及び／又は、紫外線光子）の形態で、試験片からの「副次的」放射の放出を引き起こす。放出されるこの放射の１つ又は複数の成分を検出することができ、サンプルを分析するために使用することができる。
典型的には、ＳＥＭにおいては、後方散乱電子が、固体検出器によって検出され、その場合、各後方散乱電子は、半導体検出器内において多数の電子−正孔対を生成するにつれて、増幅される。後方散乱電子検出器信号を使用することにより、ビームが走査される際に画像を形成することができ、各画像ポイントの輝度は、一次ビームがサンプル上にわたって移動する時にサンプルの対応ポイントにおいて検出された後方散乱電子の数によって決定される。画像は、検査対象をなすサンプルの外形形状（ｔｏｐｏｌｏｇｙ）に関する情報を提供する。
「エネルギ分散型Ｘ線分光法」又は「ＥＤＳ」と称されるプロセスにおいては、電子ビームに応答してサンプルから来るＸ線のエネルギが測定されて、ヒストグラムにプロットされ、これにより、材料固有のスペクトルを形成することができる。測定されたスペクトルを、様々な元素に関する既知のスペクトルと比較することができ、これにより、前述のサンプル内に存在する元素及び無機物の種類を決定することができる。
本発明の目的は、特にデータ取得及び／又はデータ処理が改良された、荷電粒子顕微鏡を使用した改良されたサンプル検査方法を提供することである。
この目的のために、請求項１に記載の方法が提供される。この方法は、荷電粒子ビームを準備するとともにサンプルを準備するステップと、前述のサンプルの少なくとも一部上にわたって、前述の荷電粒子ビームを走査するステップと、第１検出器を使用して、複数のサンプル位置におけるサンプルからの第１タイプの放出に対応した検出器測定信号を取得するステップと、を含む。
本明細書において規定される方法によれば、方法は、各データクラス要素が、予想される検出器信号を、対応するサンプル情報値に対して関連付けするものである、一組をなす複数のデータクラス要素を準備するステップを含む。予想される検出器信号と、対応するサンプル情報値と、を含む一組をなす複数のデータクラス要素を準備することにより、データの処理を、より迅速かつより効果的に行うことができる。検出された信号は、データクラス要素と迅速に比較することができ、対応するサンプル情報値を、特定のサンプル位置に対して容易に割り当てることができる。
本明細書において規定される方法によれば、方法は、前述の検出器測定信号を処理するステップをさらに含み、前述の処理は、複数のサンプル位置の各々に関し、前述の検出器測定信号を、前述の一組をなす複数のデータクラス要素と比較するステップを含む。その後、前述の検出器測定信号が前述の一組をなす複数のデータクラス要素の中の特定の１つに属する少なくとも１つの確率が、決定される。少なくとも２つの確率が決定されることが想定され、各確率は、前述の検出器測定信号が前述の一組をなす複数のデータクラス要素の中の特定の１つに属する確率を示す。その後、少なくとも１つのサンプル情報値と少なくとも１つの確率とが、複数のサンプル位置の各々に対して、割り当てられる。
上記の概念を例示するために、以下の例を示す。
第１の例として、確率的分類器を使用することにより、事前に規定された又はアルゴリズムによって決定される一組をなす複数のクラスに対しての、各入力データポイント（すなわち、検出された信号）の類似度を計算することができる。単一のデータポイントが与えられると、分類器は、各クラスに対する尤度を計算する。クラスに対する尤度が大きいことは、そのデータポイントがそのクラスに属する可能性が高いことを意味する。確率的分類器は、例えば最も尤度の大きなものを選択することによって、各データポイントに対して厳密に１つのクラスを割り当てる「ハード分類器」として、簡略化することができる。この場合、「デフォルト」クラスを準備することにより、他のいかなるクラスによってもカバーされていないデータに対応することができる。
第２の例として、ＥＤＳ信号処理を使用することが可能である。この場合、各ポイントにおいて測定されたスペクトルを、データクラス要素内において規定されたスペクトルと比較することができる。取得した信号を、事前に規定された信号と比較することは、より速くかつより正確に実行することを可能とする。比較時には、取得したスペクトルと、事前に規定されたスペクトルと、の類似度スコアを、計算することができる。これに基づいて、確率を規定することができる。例えば、測定されたスペクトルＸは、既知のスペクトルＡとは異なるものの、その差がほんのわずかであり得る。これにより、測定されたスペクトルＸが実際にスペクトルＡに対応する確率が、約９０％であることができる。同様に、測定されたスペクトルＸは、他の既知のスペクトルＢと異なるものであって、その差がより大きなものであり得るけれども、それでもなお、測定されたスペクトルＸが実際にスペクトルＢに対応していることがあり得る。確率は、約１０％に設定することができる。よって、測定されたスペクトルＸは、スペクトルＡに対してｐ＝０．９という確率を有し、スペクトルＢに対してはｐ＝０．１という確率を有している。その後、対応する元素又は材料（すなわち、データクラス要素内に規定されているサンプル情報値）を、特定のサンプル位置に対して割り当てることができる。
次のステップとして、方法は、対応するサンプル情報値と対応する確率とを付随した前述の複数のサンプル位置を、データとして表現するステップを含む。前述のデータは、画像又は表とすることができる、あるいは、データとしての他の任意の表現とすることができる。
上述した方法により、複雑な信号の迅速な処理が可能になると同時に、ユーザに対して、出力データの信頼性の尺度が提示される。
一実施形態においては、データとして表現することは、サンプル情報値と、対応する確率と、を表現するために、色情報を含むグレースケール画像の使用を含む。一実施形態においては、グレースケール画像は、ＳＥＭモードにおいて検出された後方散乱電子から得られたデータを含み、色情報は、Ｘ線ＥＤＳデータに基づく。
一実施形態においては、データクラス要素は、少なくとも部分的に、事前に規定される。事前規定は、ユーザによってあるいは処理デバイスによって、開始することができる。前述のデータクラス要素は、追加的に、アルゴリズムによって決定され得る。この決定は、前述の一組をなす複数のデータクラス要素を開始するステップ、及び／又は、前述の一組をなす複数のデータクラス要素を更新するステップ、を含むことができる。前述のアルゴリズムは、実施中にあるいは実施後に、一組をなす複数のデータクラス要素の品質を改良するために、機械学習アルゴリズムを含むことができる。
一実施形態においては、少なくとも１つの確率を決定する前述のステップは、確率的分類器を使用するステップを含むことができる。前述の確率的分類器は、ファジィロジックルール、ガウシアン混合モデル、及び、潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）分類器、からなる群から選択される１つ又は複数の構成要素を含むことができる。
一実施形態においては、検出器測定信号が、少なくとも２つのデータクラス要素内へとほぼ等しく分類可能となることが、想定される。この実施形態においては、少なくとも２つの確率を決定することができ、各確率は、前述の検出器測定信号が前述の一組をなす複数のデータクラス要素の中の特定の１つに属する確率を示す。
一実施形態においては、検出器測定信号が少なくとも２つのデータクラス要素へと分類される場合に、ベイジアン演算子が使用される。ベイジアン演算子は、入力データが、一組をなす複数のデータクラス要素内において規定された個々のクラスに属する確率を推測する。一例として、ＥＤＳにおいては、スペクトルは、９０％の銅と、１０％の酸素と、を有するものとして評価され、この場合、銅及び酸素は、例えばファジィロジックルールに基づいて、事前に規定されたデータクラス要素とすることができる。この実施形態におけるプロセスは、各データクラス要素の事前確率によって制御されることができ、これにより、個々のクラスの突出を増強又は抑制することができる。
上述したように、前述のデータとして表現することは、そのデータを含む画像を提供するステップを含むことが想定される。ＨＳＶ色空間を参照して、前述の一組をなす複数のデータクラス要素を表現する一組をなす複数の色を準備することができ、前述の一組をなす複数の色を、前述の画像を提供するために使用することができる。ＨＳＶ色空間とは、色相（多くの場合、例えば赤色、緑色、青色などの「色」と称される）と、彩度（多くの場合、色の強度又は純粋さと称される）と、明度（多くの場合、色の明るさ又は暗さと称される）と、を使用した色空間であって、特定の色の属性を記述することができる。原理的には、使用される実際の色空間に関係なく、ＨＳＶ色空間内においてすべての色を記述することができる。よって、本明細書において説明する方法は、特定の色空間の使用に限定されるものではなく、ＲＧＢ色空間においても同様に適用することができる（すべてのＲＧＢ色は、ＨＳＶ色空間を参照して同様に記述することができるため）、あるいは、その内容に関して他の任意の色空間においても適用することができる。
一実施形態においては、前述の一組をなす複数の色は、前述のデータクラス要素を符号化するために、色相情報及び／又は彩度情報を使用する。特に、色相情報は、サンプル情報値を符号化するために使用することができる。前述の一組をなす複数の色は、前述の確率を符号化するために、色相情報及び／又は彩度情報を使用することができる。より彩度の大きな色は、例えば、より高い確率に対応することができる。前述の確率は、また、対応する２つ以上のデータクラス要素に関連した２つ以上の色相どうしを混合することによっても、符号化することができる。
一実施形態においては、方法は、第２検出器を使用して、サンプルの領域上にわたって走査されたビームに応答したサンプルからの第２タイプの放出を検出し、前述の第２タイプの放出を前述の画像内において符号化するために値情報を使用するステップを含む。特に、前述の第２検出器は、後方散乱検出器とすることができる。
一実施形態においては、前述の第１検出器は、検出される第１タイプの放出に関するスペクトル情報を取得するために使用される。特に、前述の第１検出器は、ＥＤＳデータを取得するために使用することができる。
一態様によれば、本明細書において説明する方法を使用してサンプルを検査するための荷電粒子顕微鏡が提供され、前述の荷電粒子顕微鏡は、
−荷電粒子源と、最終プローブ形成レンズと、走査部材と、を含む光学カラムであるとともに、前述の荷電粒子源から放出された荷電粒子ビームを、試験片上へと、焦点合わせする光学カラムと、
−前述の最終プローブ形成レンズの下流側に配置されているとともに、前述の試験片を保持し得るように構成された試験片ステージと、
−前述の荷電粒子源から放出された荷電粒子の入射に応答して前述の試験片から放出される第１タイプの放出を検出するための第１検出器と、
−前述の第１検出器に対して接続された、制御ユニット及び処理デバイスと、を含む。
この態様によれば、荷電粒子顕微鏡は、本明細書において説明する方法の１つ又は複数の実施形態を実行し得るように構成されている。そのような荷電粒子顕微鏡の利点は、方法の実施形態に関して上記において既に説明されている。以下においては、本発明につき、例示的な実施形態に基づいて、及び、添付の概略的な図面に基づいて、より詳細に説明する。
図１は、本発明の第１実施形態による荷電粒子顕微鏡の縦断面図を示す。 図２は、本発明の第２実施形態による荷電粒子顕微鏡の縦断面図を示す。 図３は、本明細書において開示される方法の一実施形態を示す。 図４は、一組をなす複数のデータクラス要素の一実施形態を示す。 図５は、本明細書において開示される方法におけるアルゴリズムの使用を示す。 図６は、ＨＳＶ色空間の表現を示す。
図１（正確な縮尺ではない）は、本発明の一実施形態による荷電粒子顕微鏡Ｍの一実施形態に関する非常に概略的な図示である。より詳細には、図１は、透過型顕微鏡Ｍという一実施形態を示しており、この場合には、ＴＥＭ／ＳＴＥＭである（ただし、本発明の文脈においては、例えば、ＳＥＭ（図２を参照されたい）も、また、イオンベースの顕微鏡も、同様に有効であり得る）。図１においては、真空筐体２内において、電子源４が電子ビームＢを生成し、この電子ビームは、電子光学軸線Ｂ’に沿って伝搬するとともに、電子光学照明器６を通過し、試験片Ｓの選択された一部上へと（この一部は、例えば、（局所的に）薄肉化され得る／平坦状とされ得る）、電子を案内する／焦点合わせするように機能する。また、（とりわけ）ビームＢの走査移動をもたらすために使用され得る偏向器８も、図示されている。
試験片Ｓは、位置決めデバイス／ステージＡによって複数の自由度でもって位置決めされ得る試験片ホルダＨ上に保持され、位置決めデバイス／ステージＡは、ホルダＨが（取り外し可能に）取り付けられているクレードルＡ’を駆動するものとされ、例えば、試験片ホルダＨは、（とりわけ）ＸＹ平面内において駆動され得る（図示されたデカルト座標系を参照されたい。典型的には、Ｚに対して平行な動き、及び、Ｘ／Ｙまわりの傾斜も、可能である。）フィンガーを含むことができる。このような動きにより、試験片Ｓの様々な部分を、軸線Ｂ’に沿って（Ｚ方向に）移動する電子ビームＢによって、照明／撮像／検査することができる（及び／又は、ビームを走査することに代えて、走査移動を実行することができる）。必要に応じて、任意選択的な冷却デバイス（図示せず）を、サンプルホルダＨに対して熱的に緊密に接触させることができ、これにより、試験片ホルダＨ（及び、その上の試験片Ｓ）を、例えば極低温に維持することができる。
電子ビームＢは、（例えば）二次電子、後方散乱電子、Ｘ線、及び、光学的放射（カソードルミネッセンス）を含む様々なタイプの「誘導」放射を試験片Ｓから放出させ得るようにして、試験片Ｓに対して相互作用することとなる。必要に応じて、これらの放射タイプの１つ又は複数を、例えば組合せ型のシンチレータ／光電子増倍管又はＥＤＸ又はＥＤＳ（エネルギ分散型Ｘ線分光法）モジュールとし得る分析デバイス２２を援用して検出することができ、そのような場合、画像を、基本的にＳＥＭの場合と同じ原理を使用して構築することができる。しかしながら、これに代えてあるいはこれに加えて、試験片Ｓを通過し（透過し）、試験片Ｓから出て／放出されて、そして、軸線Ｂ’に沿って（実質的には、全体的ないくらかの偏向／散乱を伴うけれども）伝搬し続ける電子を、調べることができる。このような透過した電子束は、一般に様々な静電／磁気レンズと偏向器と補正器（非点収差補正器など）等を含むこととなる撮像システム（投影レンズ）２４へと入射する。通常の（非走査式の）ＴＥＭモードにおいては、この撮像システム２４は、透過した電子束を、蛍光スクリーン２６上へと焦点合わせすることができ、蛍光スクリーン２６は、必要に応じて、（矢印２６’によって概略的に示すように）後退／退避させることができ、これにより、軸線Ｂ’に対して干渉しないようにすることができる。試験片Ｓ（の一部）の画像（又は、ディフラクトグラム）が、撮像システム２４によってスクリーン２６上に形成されることとなり、これは、筐体２の壁の適切な部分に配置されたビューポート２８を通して見ることができる。スクリーン２６の後退機構は、例えば、本質的に機械的なもの及び／又は電気的なものとすることができ、ここでは図示されていない。
スクリーン２６上において画像を見ることに代えて、その代わりに、撮像システム２４を出る電子束の焦点深度が一般にかなり大きい（例えば、１メートルという程度）ということを、利用することができる。その結果、スクリーン２６の下流側においては、以下のような様々な他のタイプの分析装置を使用することができる。
−ＴＥＭカメラ３０。このカメラ３０のところにおいては、電子束は、静止画像（又はディフラクトグラム）を生成することができ、この静止画像は、コントローラ／プロセッサ２０によって処理することができて、例えばフラットパネルディスプレイなどのディスプレイデバイス（図示せず）上に表示することができる。不要な場合には、カメラ３０は、後退／退避させることができ（矢印３０’によって概略的に示すように）、これにより、軸線Ｂ’に対して干渉しないようにすることができる。
−ＳＴＥＭカメラ３２。このカメラ３２からの出力は、試験片Ｓ上におけるビームＢの（Ｘ、Ｙ）走査位置の関数として記録することができ、Ｘ、Ｙの関数としてのカメラ３２からの出力の「マップ」である画像を、構築することができる。カメラ３２は、カメラ３０内に特徴的に存在する複数の画素からなるマトリクスとは対照的に、例えば直径が２０ｍｍの単一画素を含むことができる。その上、カメラ３２は、一般に、カメラ３０（例えば、１０２画像／秒）と比較して、はるかに大きな取得速度（例えば、１０６ポイント／秒）を有することとなる。この場合にも、必要でない場合には、カメラ３２は、後退／退避させることができ（矢印３２’によって概略的に示すように）、これにより、軸線Ｂ’に対して干渉しないようにすることができる（ただし、そのような後退は、例えば、ドーナツ形状の環状暗視野カメラ３２の場合には、不要なものとされる。そのようなカメラにおいては、中央の穴が、カメラの不使用時に、電子束の通過を可能とする。）。
−カメラ３０又は３２を使用した撮像の代替として、また、例えばＥＥＬＳモジュールとし得る分光装置３４を起動することもできる。
装置３０、３２、３４の順序／配置が厳密なものではないこと、及び、多くの可能な変形が想定されることに、留意されるべきである。例えば、分光装置３４は、また、撮像システム２４内に一体化することもできる。
図示の実施形態においては、顕微鏡Ｍは、さらに、符号４０によって全体的に示された格納式Ｘ線コンピュータ断層撮影（ＣＴ）モジュールを含む。コンピュータ断層撮影（断層撮像とも称される）においては、線源と、（径方向において対向した）検出器と、を使用することにより、異なる視線に沿って試験片を通して観察することができ、これにより、様々な視点から試験片に関する透過観察を行うことができる。
コントローラ（コンピュータプロセッサ）２０が、制御ライン（バス）２０’を介して、図示された様々な構成要素に対して接続されていることに、留意されたい。このコントローラ２０は、動作の同期、設定点の提供、信号の処理、計算の実行、及び、ディスプレイデバイス（図示せず）上へのメッセージ／情報の表示などの、様々な機能を提供することができる。言うまでもなく、（概略的に図示された）コントローラ２０は、筐体２の（部分的に）内部又は外部に位置することができ、また、必要に応じて、単一の構造又は複合的な構造を有することができる。
当業者であれば、筐体２の内部を厳密な真空に維持する必要がないことは、理解されよう。例えば、いわゆる「環境制御型ＴＥＭ／ＳＴＥＭ」においては、所与のガスからなる背景雰囲気が、筐体２内に意図的に導入／維持される。また、当業者であれば、実用的には、筐体２の容積を制限することが有利であり得ることは、理解されよう。これにより、筐体は、可能であれば、実質的に軸線Ｂ’を包含しつつ、使用される電子ビームが内部を通過する小さなチューブ（例えば、直径が１ｃｍという程度のチューブ）という形態をとり得るものの、線源４、試験片ホルダＨ、スクリーン２６、カメラ３０、カメラ３２、分光装置３４、等のような構造物を収容し得るように拡径することができる。
よって、その一実施形態が図１に示されている本発明による荷電粒子顕微鏡Ｍは、荷電粒子源４と、最終プローブ形成レンズ６と、走査部材８と、を含む光学カラムＯであるとともに、前述の荷電粒子源４から放出された荷電粒子ビームＢを試験片上へと焦点合わせする光学カラムＯを含む。装置は、さらに、前述の最終プローブ形成レンズ６の下流側に配置され、前述の試験片Ｓを保持し得るように構成された試験片ステージＡ、Ｈを含む。装置は、さらに、前述の荷電粒子源４から放出された荷電粒子Ｂの入射に応答して前述の試験片から放出される第１タイプの放出を検出するための第１検出器２２を含む。図示の実施形態においては、第１検出器２２は、分析デバイス２２であり、この分析デバイスは、上述したように、組合せ型のシンチレータ／光電子増倍管又はＥＤＳ（エネルギ分散型Ｘ線分光法）モジュールとすることができる。好ましい実施形態においては、前述の第１検出器は、ＥＤＳである。さらに、本発明による装置は、（ライン２０’によって）前述の第１検出器２２に対して接続された制御デバイス２０（概略的に示されている）を含む。本発明によれば、前述の荷電粒子顕微鏡Ｍは、図３〜図８を参照して以下において説明する本発明による方法を実行し得るように構成されている。
ここでまず、図２を参照すると、本発明による装置の他の実施形態が図示されている。図２（正確な縮尺ではない）は、本発明による荷電粒子顕微鏡Ｍの非常に概略的な図示であり、より詳細には、図２は、非透過型顕微鏡Ｍという一実施形態を示しており、この場合には、ＳＥＭである（ただし、本発明の文脈においては、例えば、イオンベースの顕微鏡も、同様に有効であり得る）。図２においては、図１の部材に対応した部材は、同じ参照記号を使用して示されているため、ここでは個別には説明しない。図１に対して追加される部材は、（とりわけ）次の部材である。
−２ａ：真空ポートであり、この真空ポートは、真空チャンバ２の内部へと物品（構成部材、試験片）を導入するために／真空チャンバ２の内部から物品（構成部材、試験片）を導出するために、開放することができる、あるいは、真空ポート上に、例えば、補助デバイス／モジュールを取り付けることができる。顕微鏡Ｍは、必要に応じて、複数のそのようなポート２ａを含むことができる。
−１０ａ、１０ｂ：照明器６内の概略的に図示されたレンズ／光学要素。
−１２：必要に応じて、試験片ホルダＨあるいは少なくとも試験片Ｓを、グランドに対して所定電位へと、バイアスする（浮遊させる）ことを可能とする、電圧源。
−１４：ＦＰＤ又はＣＲＴなどのディスプレイ。
−２２ａ、２２ｂ：中央開口２２ｂ（ビームＢの通過を可能とする）まわりに配置された複数の独立した検出セグメント（例えば、四分円）を含む、セグメント化された電子検出器２２ａ。このような検出器は、例えば、試験片Ｓから放出される出力（二次又は後方散乱）電子束（の角度依存性）を調査するために使用することができる。
よって、図２に示す荷電粒子顕微鏡Ｍは、荷電粒子源４と、最終プローブ形成レンズ６、１０ａ、１０ｂと、走査部材８と、を含む光学カラムＯであるとともに、前述の荷電粒子源４から放出された荷電粒子ビームＢを試験片Ｓ上へと焦点合わせする光学カラムＯを含む。装置は、さらに、前述の最終プローブ形成レンズ６の下流側に配置され、前述の試験片Ｓを保持し得るように構成された試験片ステージＡ、Ｈを含む。装置は、さらに、前述の荷電粒子源４から放出された荷電粒子Ｂの入射に応答して前述の試験片から放出される第１タイプの放出を検出するための第１検出器２２を含む。図示の実施形態においては、第１検出器２２は、前述の分析デバイス２２であり、この分析デバイスは、上述したように、組合せ型のシンチレータ／光電子増倍管又はＥＤＳ（エネルギ分散型Ｘ線分光法）モジュールとすることができる。代替可能な実施形態においては、第１検出器２２は、セグメント化された検出器２２ａ、２２ｂとすることができる。好ましい実施形態においては、前述の第１検出器はＥＤＳである。さらに、本発明による装置は、（ライン２０’によって）前述の第１検出器２２に対して接続された前述の制御デバイス２０を含む。
図１及び図２に示す装置は、本発明による方法を使用してサンプルを検査するに際して使用することができる。一般に、方法のすべての実施形態は、以下の一般的なステップを含む、すなわち、
−前述のサンプルＳの少なくとも一部上にわたって前述の荷電粒子ビームＢを走査するステップと、
−第１検出器２２を使用して、複数のサンプル位置におけるサンプルＳからの第１タイプの放出に対応した検出器測定信号を取得するステップと、
−前述の検出器測定信号を処理するステップと、
−前述の検出器測定信号をデータとして表現するステップと、を含む。
本明細書において規定される方法によれば、処理には、いくつかのステップが必要であり、これらのステップにつき、図３〜図６に示す実施形態によって説明する。
ここで図３を参照すると、本明細書において説明する方法の一実施形態が図示されている。前述の方法１００は、一組をなす複数のデータクラス要素を準備するステップ１０１を含み、ここで、各データクラス要素とは、予想される検出器２２の信号を、対応するサンプル情報値に対して、関連付けするものである。前述の方法は、さらに、前述の検出器測定信号を、前述の一組をなす複数のデータクラス要素（ステップ１０１において準備されたような）と比較するステップ１０２を含む。その後、ステップ１０３においては、少なくとも１つの確率が決定され、ここで、前述の確率は、前述の検出器測定信号が前述の一組をなす複数のデータクラス要素のうちの特定の１つに属する確率を示すものである。これに基づいて、少なくとも１つのサンプル情報値と、前述の少なくとも１つの確率とが、複数のサンプル位置の各々に対して割り当てられる１０４。これにより、対応するサンプル情報値と対応する確率とを付随した前述の複数のサンプル位置を、データとして表現することができる１０５。
図４は、複数のデータクラス要素２０１〜２０３からなる組２００の例を示しており、ここで、各データクラス要素２０１〜２０３は、予想される検出器信号２１１〜２１３を、対応するサンプル情報値２２１〜２２３に対して、関連付けしている。図示の例においては、合計で３つのデータクラス要素２０１〜２０３が使用されているけれども、原理的に、任意の数のデータクラス要素を使用し得ることに、留意されたい。限られた数のデータクラス要素は、特定のデータ値のみに関心があり、他のデータ値を「その他」として分類し得る場合に、有効である。複数のデータクラス要素からなる制限された組は、データ処理を高速化させる。
図４に示す例においては、データクラス要素２０１〜２０３を使用することにより、予想されるスペクトル２１１〜２１３を、物質Ａ〜Ｃを示すために使用されるデータ値２２１〜２２３に対して、関連付けすることができる。データクラス要素２０１は、特定のスペクトル２１１を、「物質Ａ」に関するデータ値２２１に対して関連付けし、データクラス要素２０２は、他のスペクトル２１２を、「物質Ｂ」に関するデータ値２２２に対して関連付けし、そして、データクラス要素２０３は、さらなるスペクトル２１３を、「物質Ｃ」に関するデータ値２２３に対して関連付けしている。
方法の実行時には、サンプルが調査される際に、検出器信号が取得されることとなる。検出器信号を、スペクトルへと符号化し得るとともに、このスペクトルを、データクラス要素２０１〜２０３と比較することができる。測定されたスペクトルが、事前に規定されたデータクラス要素２０１〜２０３の１つ又は複数に対して、いくらかの類似度を有していることが、想定される。例えば、測定されたスペクトルは、スペクトル２１１に対して２０％類似しており、スペクトル２１２に対して１０％類似しており、スペクトル２１３に対して７０％類似している、ことがあり得る。この類似度スコアは、測定されたスペクトルが、「物質Ｃ」に関するデータ値２２３に属している可能性が高いという示唆を、既に与えている。その後、このデータ値と、７０％という類似度スコアに等しいものとなり得るあるいはさらなる計算に基づいて他の値となり得る対応する確率とが、それぞれのサンプル位置に対して割り当てられる。よって、ここでは、サンプル情報値（測定位置は物質Ｃを含む）と、その確率とが、それぞれのサンプル位置に対して割り当てられ、これは、データメモリ内に格納することによりあるいはユーザに対して提示することにより、データとして表現することができる。
図５は、本明細書において説明する方法を組み込んだアルゴリズム３０１の一実施形態に関するフローチャート３００を示しており、特に、着色画像が、データの表現として提供される。図５においては、入力データ３１１が、特にスペクトルなどの検出器測定信号又は処理済み検出器信号が、アルゴリズム３０１に対しての入力として提供される。ステップ３１２においては、確率的分類器が、データを処理することにより、尤度を決定する。ステップ３１３においては、ベイジアン演算子が使用される。ベイジアン演算子は、ステップ３１２において処理された入力データ３１１が、一組をなす複数のデータクラス要素（図４を参照されたい）内において規定された１つ又は複数の個別クラス内に実際に属する確率を、推測する。これにより、ステップ３１４においては、色特性を使用した表現を規定することができる。その後、最終データ表現３１５を、出力データとして与えることができる。これは、例えば、着色画像とすることができる。アルゴリズムは、ステップ３１２〜３１４において使用されるいくつかのパラメータ３２０をさらに含み、これらのパラメータは、静的なもの及び／又は動的なものとすることができる。例えば、パラメータは、各受信データポイントについて学習するとともにデータクラス要素の規定を自動的に推論する組込型の機械学習メソッドを含むことができ、これにより、ユーザが実行しなければならないステップ数を低減させる。
図５に示す実施形態は、確率的分類器３１２と、ベイジアン演算子３１３と、色混合ステップ３１４と、を使用する。確率的分類器は、事前に規定された又はアルゴリズムによって決定された複数のクラスからなる組に対しての、各入力データポイントの類似度を計算する。これらのクラスは、手動（ユーザによる）又は自動（機械学習による）のいずれかによって、規定することができる。単一のデータポイントが与えられると、分類器は、各クラスに対する尤度を計算する。クラスに対する尤度が大きいことは、そのデータポイントがそのクラスに属する可能性が高いことを意味する。確率的分類器は、例えば最も尤度の大きなものを選択することによって、各データポイントに対して厳密に１つのクラスを割り当てる「ハード分類器」として、簡略化することができ、この場合、「デフォルト」クラスを準備することにより、他のいかなるクラスによってもカバーされていないデータに対応することができる。本発明者らは、様々な様式及び様々な用途に適した確率的分類器の様々な具現化を提案する。ＥＤＳにおいては、ファジィロジックルール（手動分類）に基づく分類器、化学定量データに対して適用されるガウシアン混合モデルを使用した分類器、及び、スパースＥＤＳスペクトルに対して適用される潜在的ディリクレ配分法（ＬＤＡ）分類器、を使用することができる。
一例として、ＥＤＳにおいては、測定されたスペクトル３１１（例えば、９０％のシリコンと、１０％の酸素と、を示している）がアルゴリズムへと入力される。シリコン（Ｓｉ）に対応したＣ１、及び、ＳｉｘＯｘに対応したＣ２、などのデータクラスが準備される。よって、データクラスは、化学元素に対応し得るだけでなく、組成物にも対応することができる。測定されたスペクトルが分析され、データ値（例えば、Ｓｉ、ＳｉｘＯｘ）と、いくつかの確率とが、ステップ３１２において、測定されたスペクトルに対して付加される。これらの確率に基づいて、ベイジアン演算子は、そのデータをさらに処理することができ、与えられたそのデータに関し、化学分布の確率が、９８％のＳｉ及び２％のＳｉｘＯｘであると結論づけることができる。したがって、この場合には、測定されたスペクトルは、実際にはシリコンに属している可能性が最も高い。しかしながら、確率を出力するに際しては、着色画像を出力するためのステップ３１４において、色混合を使用することができる。色混合は、決定された確率に対応した量でもって色相どうしを混合することを含むことができ、出力は、単一の（混合済みの）色相を含むことができる。
図６は、得られた結果をデータとして表現するに際して使用し得るＨＳＶ色空間４０１の一例を示している。ＨＳＶ色空間１０１とは、色相（多くの場合、例えば赤色、緑色、青色などの「色」と称される）と、彩度（多くの場合、色の強度又は純粋さと称される）と、明度（多くの場合、色の明るさ又は暗さと称される）と、を使用した色空間であって、特定の色の属性を記述することができる。ＨＳＶ色空間は、図３に示すように、色相を有した円柱形状で表現することができ、色相の角度寸法は、０°における赤の原色から始まり、１２０°における緑の原色と、２４０°における青の原色と、を通過し、３６０°のところにおいて赤色へと折り返す。中央の鉛直方向軸線は、ニュートラル、非彩色、又は、グレー色を含み、値０における黒色（図３の底部）から、値１における白色（図３の頂部）までの、範囲にわたっている。半径が大きくなるにつれて、すなわち中心から外側へと向かうにつれて、色の彩度が増大する。ＨＳＶ色空間に関する詳細は、それ自体が、色空間の当業者には公知である。
ここで図４及び図５に戻って参照すると、特定の色相が特定のデータクラス要素２０１〜２０３に対して関連付けされていることが想定される。例えば、赤色という色相は、データクラス要素２０１に対して関連付けすることができ、青色という色相は、データクラス要素２０２に対して関連付けすることができる。化学分布の確率が約９０％の「物質Ａ」と約１０％の「物質Ｂ」とであることを図５のアルゴリズムが示している場合には、これらの色相は、例えば９０対１０という比率で混合し得るとともに、最終的な画像表現として出力することができる。このように、ユーザは、使用されている色相が赤に似ていることにより、物質が「物質Ａ」である可能性が高いことを理解し得るものの、また、物質が実際に「物質Ａ」であることが１００％確実ではないことも理解することができる。
本明細書において説明する方法の実施形態は、マルチモーダルスカラー（ｍｕｌｔｉｍｏｄａｌ ｓｃａｌａｒ）又はスペクトルデータ（例えば、ＥＤＳスペクトル、フォトルミネッセンス、等）を、その後にグレースケール画像と混合し得る色へと、変換するための一般的なアルゴリズムフレームワークを提供する。ここで提示されたフレームワークは、いくつかのデータクラス要素（例えば、異なる要素又は異なるフェーズ）を規定するとともに、各データクラス要素に対して事前確率（重み）と色とを割り当て、その後、ベイジアン数学を使用してそれらを処理する確率的分類器３１２に、基づくことができる。
本発明の実施形態につき、本明細書において説明した。所望の保護は、添付の特許請求の範囲によって付与される。

Claims (13)

  1. 荷電粒子顕微鏡を使用してサンプルを検査するための方法であって、
    −荷電粒子ビームを準備するとともに、サンプルを準備することと、
    −前記サンプルの少なくとも一部上にわたって、前記荷電粒子ビームを走査することと、
    −第１検出器を使用して、複数のサンプル位置における前記サンプルからの第１タイプの放出に対応した検出器測定信号を取得することと、
    −一組をなす複数のデータクラス要素を準備することであって、各データクラス要素が、予想される検出器信号を、対応するサンプル情報値に対して関連付けする、準備することと、
    −前記検出器測定信号を処理することであって、前記処理は、前記複数のサンプル位置の各々に関し、
    ○前記検出器測定信号を、前記一組をなす複数のデータクラス要素と比較することと、
    ○前記検出器測定信号が前記一組をなす複数のデータクラス要素の中の特定の１つに属する少なくとも１つの確率を決定することと、
    ○少なくとも１つのサンプル情報値と前記少なくとも１つの確率とを、前記複数のサンプル位置の各々に対して、割り当てることと、
    を含む、前記検出器測定信号を処理することと、
    −対応するサンプル情報値と対応する確率とを付随した前記複数のサンプル位置を、データとして表現することと、を含む、方法。
  2. 前記一組をなす複数のデータクラス要素を、少なくとも部分的に、事前に規定されたものとする、請求項１に記載の方法。
  3. 前記一組をなす複数のデータクラス要素を、少なくとも部分的に、アルゴリズムによって決定されるものとする、請求項１又は２に記載の方法。
  4. 前記一組をなす複数のデータクラス要素を、少なくとも部分的に、処理ユニットによって決定されるものとする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
  5. 検出器測定信号が少なくとも２つのデータクラス要素へと分類される場合には、ベイジアン演算子を使用する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
  6. データとして表現することは、前記データを含有した画像を提供するステップを含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
  7. ＨＳＶ色空間を参照して、前記一組をなす複数のデータクラス要素を表現する一組をなす複数の色を準備し、前記一組をなす複数の色を、前記画像を提供するために使用するステップを含む、請求項６に記載の方法。
  8. 前記一組をなす複数の色は、前記データクラス要素を符号化するために、色相情報及び／又は彩度情報を使用する、請求項７に記載の方法。
  9. 前記一組をなす複数の色は、前記確率を符号化するために、色相情報及び／又は彩度情報を使用する、請求項７又は８に記載の方法。
  10. 前記確率の符号化は、対応する２つ以上のデータクラス要素に関連した２つ以上の色相を混合することを含む、請求項９に記載の方法。
  11. 第２検出器を使用して、前記サンプルの領域上にわたって走査された前記荷電粒子ビームに応答した前記サンプルからの第２タイプの放出を検出し、前記第２タイプの前記放出を前記画像内において符号化するために値情報を使用するステップを含む、請求項６〜１０のいずれか一項に記載の方法。
  12. 前記第１検出器を、検出される前記第１タイプの放出に関するスペクトル情報を取得するために使用する、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
  13. 請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法を使用してサンプルを検査するための荷電粒子顕微鏡であって、
    −荷電粒子源と、最終プローブ形成レンズと、走査部材と、を含む光学カラムであるとともに、前記荷電粒子源から放出された荷電粒子ビームを、試験片上へと、焦点合わせする光学カラムと、
    −前記最終プローブ形成レンズの下流側に配置されているとともに、前記試験片を保持するように構成された試験片ステージと、
    −前記荷電粒子源から放出された前記荷電粒子ビームの入射に応答して前記試験片から放出される第１タイプの放出を検出するための第１検出器と、
    −前記第１検出器に対して接続された、制御ユニット及び処理デバイスと、を含み、
    前記荷電粒子顕微鏡は、請求項１〜１２のいずれか一項又は複数に記載の方法を実行するように構成されている、荷電粒子顕微鏡。
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