JP2022023322A

JP2022023322A - 荷電粒子線装置および帯電評価方法

Info

Publication number: JP2022023322A
Application number: JP2020126178A
Authority: JP
Inventors: 海林汪; Hailin Wang; 明佳倉田; Akiyoshi Kurata
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 2020-07-27
Filing date: 2020-07-27
Publication date: 2022-02-08
Anticipated expiration: 2040-07-27
Also published as: JP7351812B2

Abstract

【課題】荷電粒子線像のアーチファクトを自動抽出し、帯電の影響を抑制するよう、撮影条件の調整を可能とする。【解決手段】観察試料または観察試料と同等の帯電が生じる材料である試料の教師画像から抽出された基底画像ｄｉ（１≦ｉ≦ｍ）を記憶する基底画像記憶部２０２と、観察画像である検出器からの検出信号に基づき生成された荷電粒子線像を複数の分割画像に分割し（Ｓ８０２）、分割画像を基底画像ｄｉとその係数ｗｉとの積の総和として表すとき、基底画像ｄｉのうち、その利用率が観察試料における帯電の発生と最も強い相関を有するとしてラベリングされたラベリング基底画像ｄＬの係数ｗＬが所定の閾値を越える観察画像の分割画像の座標位置を観察画像の関心領域として抽出する関心領域抽出部２１３とを備える。【選択図】図８

Description

本発明は、荷電粒子線装置および帯電評価方法に関する。

荷電粒子線装置により非導電性試料を観察するとき、装置から荷電粒子線が照射されることにより、試料が帯電し、その影響が荷電粒子線像に表れることがある。帯電の荷電粒子線像への影響の表れ方はさまざまであるが、異常輝線のように観察試料の構造ではないアーチファクトが荷電粒子線像にあらわれる場合がある。

特許文献１は、焦点調節のためのアルゴリズムを実行する自動合焦点検出装置を備える荷電粒子線顕微鏡を開示する。テンプレート画像とレンズの焦点位置を逐次変化させて取得したサンプル画像との一致度を算出して、合焦点を算出する。

特開２０１４－１０６３８８号公報

帯電の影響を荷電粒子線像から自動的に検出／評価し、撮影条件を調整することができれば、荷電粒子線装置の操作に熟練していないユーザであっても、帯電の影響を抑えた荷電粒子線像を容易に取得できるようになる。具体的には、荷電粒子線像中のアーチファクトを自動的に検出し、アーチファクトが抑制されるよう、撮影条件を調整すればよい。

しかしながら、アーチファクトは観察試料の材料や撮影条件によって表れ方が異なるため、特許文献１に開示されるようなパターンマッチングの手法では精度よく抽出することができない。

そこで、本発明者らは、画像中の未知の物体をそれが属するべき既知のクラスに分類する一般物体認識の知見を応用し、荷電粒子線像からアーチファクトを精度よく検出する手法について検討した。

本発明の一実施態様である荷電粒子線装置は、観察試料に荷電粒子線を照射する荷電粒子光学系と、前記荷電粒子線と前記観察試料との相互作用によって放出される電子を検出する検出器とを備える荷電粒子線装置であって、観察試料または観察試料と同等の帯電が生じる材料である試料の教師画像から抽出された基底画像ｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）を記憶する基底画像記憶部と、観察画像である検出器からの検出信号に基づき生成された荷電粒子線像を複数の分割画像に分割し、分割画像を基底画像ｄ_ｉとその係数ｗ_ｉとの積の総和として表すとき、基底画像ｄ_ｉのうち、その利用率が観察試料における帯電の発生と最も強い相関を有するとしてラベリングされたラベリング基底画像ｄ_Ｌの係数ｗ_Ｌが所定の閾値を越える観察画像の分割画像の座標位置を観察画像の関心領域として抽出する関心領域抽出部とを備え、荷電粒子線像における基底画像ｄ_ｉの利用率は、荷電粒子線像の複数の分割画像のそれぞれについて求めた基底画像ｄ_ｉの係数ｗ_ｉの総和に基づき定義される。

荷電粒子線像のアーチファクトを自動抽出し、帯電の影響を抑制するよう、撮影条件の調整を可能とする。

その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述および添付図面から明らかになるであろう。

荷電粒子線装置の例である。観察フローの実行にかかわるデータ、プログラムを示す図である。本実施例による観察フローである。基底画像のラベリングフローである。利用率の算出方法について説明するための図である。利用率ｕ_ｉと走査条件との相関係数の算出について説明するための図である。基底画像ラベリングＧＵＩの例である。教師画像の読み込みフローである。教師画像作成ＧＵＩの例である。ＲＯＩ抽出フローである。ＲＯＩ抽出ＧＵＩの例である。帯電有無に基づく撮影条件調整フローである。

図１に本実施例の荷電粒子線装置の例として、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning Electron Microscope）１００を示す。鏡体１０１Ａには電子光学系及び検出系が内蔵され、試料室１０１Ｂには試料を載置するステージが内蔵される。試料観察時には、図示しない真空ポンプにより、鏡体１０１Ａ及び試料室１０１Ｂの内部は真空化される。電子光学系は、その主な構成として、電子線を放出する電子源、電子線を試料上に集束させるためのコンデンサレンズ、絞り、対物レンズなどの光学素子、試料上で電子線を２次元に走査するための偏向器を有している。電子光学系からの電子線が試料に照射されると、電子線と試料との相互作用によって試料から２次電子が放出される。検出系は、試料から放出された２次電子を検出する検出器を備えている。

装置制御部１０２は、入力部１０６からのユーザの指示にしたがって試料のＳＥＭ像を撮影するため、鏡体１０１Ａに内蔵される電子光学系、検出系及び試料室１０１Ｂに内蔵されるステージなどのＳＥＭの各構成要素の制御を行う。また、検出系から出力される２次電子の検出信号と電子光学系の電子線走査信号とに基づき、試料のＳＥＭ像を形成する。

データ記憶部１０３は、例えば、ＨＤＤ（Hard disk drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、などの不揮発性ストレージであり、ＳＥＭを制御するための制御データやＳＥＭで撮影された画像データの他、ＳＥＭの制御、ＳＥＭ像に対する画像処理等を行うプログラムが記憶されている。

データ処理部１０４は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などのプロセッサであり、ソフトウェアのプログラムコードをデータ記憶部１０３から読み込むことで、他のハードウェアと協働して定められた処理を実行する。データ処理部１０４などが実行するプログラム、その機能、あるいはその機能を実現する手段を、「機能」、「部」等と呼ぶ場合がある。

表示部１０５は、走査電子線顕微鏡で撮像したＳＥＭ像の他、ＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示する。ユーザは表示部１０５に表示されるＧＵＩを通じて、入力部１０６から必要な指示を入力する。

図２に、本実施例の観察フローの実行にかかわるデータ、プログラムを示す。データ記憶部１０３は、教師画像記憶部２０１、基底画像記憶部２０２、ＲＯＩ（関心領域）記憶部２０３、撮影画像記憶部２０４、撮影条件記憶部２０５を含む。データ処理部１０４は、基底画像ラベリング部２１１、教師画像生成部２１２、ＲＯＩ（関心領域）抽出部２１３、帯電評価部２１４を含む。上述のようにこれらの処理部を実行するためのプログラムコードはデータ記憶部１０３に格納されており、データ処理部１０４はこれらのプログラムコードを読み込んで、実行することにより、それぞれの処理部として機能する。これらの詳細については後述する。

図３は、本実施例による観察フローを示す。本観察フローでは、帯電によるアーチファクトの発生を抑制するよう、撮影条件を最適化する。ユーザは、試料室１０１Ｂのステージ上に観察試料をセッティングし、観察視野まで移動する（Ｓ３０１）。続いて、撮影条件を設定し（Ｓ３０２）、ＳＥＭ像（観察画像）を撮像する（Ｓ３０３）。一般的に、ＳＥＭでは観察する試料、観察目的（例えば、試料表面のパターンの計測を行いたいのか、試料の溝や穴の深さを計測したいのか、等）に応じて適切な撮影条件があらかじめ設定されており、撮影条件記憶部２０５に記憶されている。ユーザは、撮影条件記憶部２０５から呼び出した撮像条件をそのまま使用する、あるいは撮像条件のパラメータ値を修正して、ＳＥＭ像を撮像するための撮影条件を設定する。

本観察フローでは、ステップＳ３０３で撮像した観察画像に写っているアーチファクトを検出し、アーチファクトの発生を抑えるよう、撮影条件を調整する。このため、まず撮像したＳＥＭ像に含まれるアーチファクトを検出する必要がある。ＳＥＭ像中のアーチファクトは、濃さ、長さ、幅などはそれぞれ異なる。そのようなアーチファクトを精度よく検出するため、本実施例では一般物体認識の手法を用いる。最初に、アーチファクトと強い相関をもつ基底画像をアーチファクトの基底画像としてラベリングする（Ｓ３０４）。その後、アーチファクトの基底画像に基づき、アーチファクトが写っているＳＥＭ像中の関心領域（以下、ＲＯＩ（Region of Interest）と表記する）を抽出する（Ｓ３０５）。その後、抽出したＲＯＩに基づき、帯電状況を評価し、帯電の影響が強くみられる場合には撮像条件の調整を行う（Ｓ３０６）。以下では、表面にラインアンドスペースパターンが形成されたデバイスのＳＥＭ像観察を例に、Ｓ３０４～Ｓ３０６の各ステップについて説明する。ラインアンドスペースパターン上に絶縁体の異物が存在した場合、異物が電子線の照射を受けて帯電する。帯電した異物がのった状態でラインアンドスペースパターンのＳＥＭ像を取得すると、ＳＥＭ像には、異物の位置に応じて電子線の走査方向に筋を引いたような輝線（異常輝線）があらわれることがある。この例では異常輝線がアーチファクトであり、これを抑制できる撮影条件を定める。

図４Ａに基底画像のラベリングフロー（Ｓ３０４）を示す。図４Ａのフローは、基底画像ラベリング部２１１により実行される。まず、基底画像ラベリング部２１１は教師画像生成部２１２を呼び出し、教師画像生成部２１２は、ＳＥＭ像から基底画像を求めるための教師画像を読み込む（Ｓ４０１）。

教師画像生成部２１２が実行する、教師画像の読み込みフロー（Ｓ４０１）を図６に示す。帯電の大きさを決める要因の一つが試料の材料であるため、教師画像には、観察試料と同じ材料の試料のＳＥＭ像を用いる。このため、観察試料の試料情報を入力部１０６から入力し、教師画像データベースに既存の教師画像が存在しているかどうかを検索する（Ｓ６０２）。教師画像ＤＢは、荷電粒子線装置に保存されているＤＢであってもよいし、外部システムに保存されているＤＢであってもよい。観察試料と同じ材料である試料の教師画像が教師画像ＤＢに存在している場合には（Ｓ６０２でYes）、教師画像ＤＢにアクセスし（Ｓ６１１）、その教師画像を教師画像記憶部２０１に保存する（Ｓ６１０）。なお、材料は厳密に同一でなくてもよく、同程度の帯電が観察試料と同様に生じる材料である試料の教師画像を用いてもよい。

一方、教師画像として適切な画像が教師画像ＤＢに存在しないと判断する場合（Ｓ６０２でNo）、観察試料を撮像することによって、必要な教師画像を得る。教師画像生成部２１２はまず、教師画像を撮影するための複数の撮影条件を生成する（Ｓ６０３）。撮影条件は、光学条件、走査方向、観察視野の少なくとも１以上について、異なる条件を複数設定する。これらはそれぞれ帯電によるアーチファクトの表れ方に影響を及ぼす条件であるため、それらの条件の異なるパラメータの組み合わせとして複数の撮影条件を生成することが望ましい。光学条件には、例えば、電子線の走査速度、加速電圧、照射電流といったパラメータが挙げられる。観察する試料、観察目的に応じたパラメータの制御範囲においてランダムに値を振って光学条件を定めればよい。走査方向は、ラインアンドスペースの長手方向と走査方向との関係がＳＥＭ像への帯電の表れ方に影響する。観察視野は、異物の存在状況がＳＥＭ像への帯電の表れ方に影響する。装置制御部１０２は、設定した撮影条件を１つずつ読み込み（Ｓ６０５）、ＳＥＭの撮影条件をステップＳ６０５で読み込んだパラメータの値に変更し（Ｓ６０６）、画像撮影を行う（Ｓ６０７）。以上のステップＳ６０５～Ｓ６０７を設定した全ての撮影条件について繰り返し行う（Ｓ６０４）。

続いて、撮影された画像を表示部に表示する（Ｓ６０８）。教師画像生成ＧＵＩ７００を図７に示す。教師画像生成ＧＵＩ７００は、撮影されたＳＥＭ像７０１ごとに帯電有無の判断結果を入力する判定部７０２が設けられている。ユーザは、目視でＳＥＭ像７０１中にアーチファクトが見られない場合には帯電の影響がないことを示す「〇」を、ＳＥＭ像７０１中にアーチファクトが見られる場合には帯電の影響があることを示す「×」をポインタ７０３により選択する（Ｓ６０９）。なお、ＳＥＭ像７０１は模式的に表現しているが、上段中央のＳＥＭ像を例にとると、傾斜線７１１がラインアンドスペースの輪郭、丸７１２が異物、横方向に伸びる影のような線７１３が異常輝線（アーチファクト）を表している。スライダー７０４を動かして、撮影したすべてのＳＥＭ像について帯電有無についての判定入力が完了したら、保存ボタン７０５を押下することにより、教師画像を教師画像記憶部２０１に保存する（Ｓ６１０）。教師画像は、ＳＥＭ像と当該ＳＥＭ像の帯電有無データとの組み合わせである。

基底画像のラベリングフロー（Ｓ３０４、図４Ａ）の説明に戻る。教師画像のそれぞれを同じサイズの画像に分割する（Ｓ４０２）。分割画像のサイズは特に限定しないが、観察するアーチファクトに対して、大きすぎることも、小さすぎることもないサイズとして設定する。教師画像の分割画像についてスパースコーディング（辞書学習とも呼ばれる）を行うことにより、基底画像を抽出する（Ｓ４０３）。

スパースコーディングは、観測信号をなるべく少ない基底ベクトルの線形和として再構成する最適化問題である。スパースコーディングでは、観測信号ｙ、ｍ個の基底ベクトルの集合Ｄ＝｛ｄ_１，ｄ_２，ｄ_３・・・ｄ_ｍ｝（なお、Ｄを辞書と呼ぶ）、線形結合の係数をｗとして、ｙ≒Ｄｗ（式１）と定式化する。ただし、ｗの要素の多くは０の値をとる（このとき、ｗはスパースである、という）。実データｙと（式１）で求められるＤｗとの間の誤差関数を最小化するよう学習を行うことにより、辞書Ｄを求める。このとき、誤差関数として誤差項に正則項（正則パラメータ）を加えたlassoの式を用いて学習を行うことで、ｗがスパースとなるような辞書Ｄを求めることができる。なお、スパースコーディングのために誤差関数として用いられる式はlassoの式の他にもいくつか知られており、用いる誤差関数について限定するものではない。

ステップＳ４０３では、教師画像の分割画像についてスパースコーディングを行って、基底画像を抽出する。教師画像の分割画像が観測信号ｙにあたり、基底画像は辞書Ｄの基底ベクトルｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）にあたる。ユーザは教師画像の分割サイズ、分割枚数、求める基底画像数ｍ、誤差関数の正則パラメータの大きさを設定して、スパースコーディングを行うことにより、ｍ個の基底画像ｄ_ｉを抽出する。

続いて、学習に使用した教師画像の中から、同一視野で走査速度以外は同じ撮影条件で撮像された複数のＳＥＭ像（この複数のＳＥＭ像を比較画像という）を準備する。なお、そのようなＳＥＭ像が教師画像に含まれていなければ、観察試料をそのような撮影条件で撮像する。この複数の比較画像を用いて以下の処理を行う。

まず、複数の比較画像のそれぞれについて基底画像ｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）の利用率を算出する（Ｓ４０４～４０５）。図４Ｂを用いてステップＳ４０５における利用率の算出方法について説明する。ここではｋ枚の走査速度の異なるＳＥＭ像（比較画像）１～ｋのそれぞれについて利用率を算出するものとする。また、ＳＥＭ像１～ｋの順に走査速度が速くなっており、ＳＥＭ像１の走査速度が最も遅く、ＳＥＭ像ｋの走査速度が最も速いものとする。

ＳＥＭ像１の利用率ｕ＝｛ｕ_１１，ｕ_２１・・・ｕ_ｍ１｝の算出方法について説明する。ＳＥＭ像１における基底画像ｄ_ｉの利用率をｕ_ｉ１と表記する。ＳＥＭ像１の分割画像ｙ_１１を例にとると、（式１）より、
ｙ_１１＝ｗ_１１１ｄ_１＋ｗ_２１１ｄ_２・・・＋ｗ_ｍ１１ｄ_ｍ
と表すことができる。利用率は、ＳＥＭ像１の分割画像ｙのそれぞれについて求めた基底画像ｄ_ｉの係数ｗ_ｉの総和に基づき定義し、これを算出する（図４Ｂでは総和そのものを利用率と定義している）。ＳＥＭ像１～ｋについて以上の処理を実行することにより、ＳＥＭ像１～ｋごとの利用率ｕ＝｛ｕ_１，ｕ_２・・・ｕ_ｍ｝を算出することができる。

続いて、すべての基底画像ｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）について、利用率ｕ_ｉと走査条件との相関係数を算出する（Ｓ４０６～４０７）。図４Ｃを用いてステップＳ４０７における利用率ｕ_ｉと走査条件との相関係数の算出について説明する。図４Ｃは各基底画像ｄ_ｉについて、ステップＳ４０５で算出した利用率を縦軸にとって、横軸を走査条件として示したものである。例えば、基底画像ｄ_１の場合、利用率ｕ_１１～ｕ_１ｋの値をＳＥＭ像の走査条件（ここでは走査速度の逆数）に応じてプロットしたものである。基底画像ｄ_ｉごとに利用率と走査条件との関係を相関係数として算出する。

ＳＥＭ像１～ｋは、走査条件以外は同一の撮影条件で撮影しており、走査速度が遅い程、帯電の影響が強く表れる。すなわち、走査速度の遅いＳＥＭ像程、アーチファクトは多く表れることになる。したがって、アーチファクトの基底画像は、走査速度の遅いＳＥＭ像程その利用率が高くなり、走査速度の速いＳＥＭ像ではその利用率が低くなるという関係を有していることになる。そこで、基底画像ｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）のうち、走査速度と最も強い負の相関を有する基底画像をアーチファクトの基底画像として選定する（Ｓ４０８）。

アーチファクトの基底画像としてラベリングされた基底画像（ラベリング基底画像ｄ_Ｌという）を表示部１０５に表示する。基底画像ラベリングＧＵＩ５００を図５に示す。基底画像表示領域５０１にｍ個の基底画像が一覧に表示される。一度に表示できない基底画像はスライダー５０２を動かすことによって表示させることができる。なお、本図における基底画像は模式図であって、実際の基底画像は、画像における特徴量の局所性、方向性を表す抽象的な画像である。アーチファクトの基底画像として選定されたラベリング基底画像５０３が他と識別可能に表示される。ユーザは、ラベリング基底画像５０３をアーチファクトの基底画像として用いることを認める場合には（Ｓ４０９でYes）、終了ボタン５０６を押下する。これにより、得られた基底画像とラベリング基底画像のラベリング情報とを基底画像記憶部２０２に記憶する（Ｓ４０８）。これに対して、ユーザがラベリング基底画像５０３をアーチファクトの基底画像として用いることを認めない場合には（Ｓ４０９でNo）、再学習ボタン５０７を押下して、再度、基底画像の抽出を実行する（Ｓ４０３）。この際、基底画像ラベリングＧＵＩ５００の上部には、基底画像を抽出したときの条件である基底画像数５０４、正則パラメータ５０５が表示されているので、この値を変更し、再学習させ、アーチファクトの基底画像が抽出されるまで基底画像のラベリングフローを実行する。

ステップＳ３０４により、アーチファクトの基底画像としてラベリングされたラベリング基底画像が得られれば、観察試料のＳＥＭ図からアーチファクトが写っている関心領域（ＲＯＩ）を抽出する（Ｓ３０５）。図８にＲＯＩ抽出フロー（Ｓ３０５）を示す。

まず、ＲＯＩ抽出部２１３は、観察画像を読み込む（Ｓ８０１）。観察画像は、ステップＳ３０３で撮影したＳＥＭ像である。観察画像を、教師画像について画像分割を行ったとき（ステップＳ４０２）と同じ条件で画像分割を行う（Ｓ８０２）。基底画像記憶部２０２から基底画像ｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）を読み込み（Ｓ８０３）、観察画像についての基底画像ごとの利用率ｕ＝｛ｕ_１，ｕ_２・・・ｕ_ｍ｝を算出する。利用率の算出方法は図４Ｂを用いて説明した通りである。本実施例では、観察画像に帯電の影響が表れているかどうかを、アーチファクトの基底画像としてラベリングされたラベリング基底画像ｄ_Ｌの係数ｗ_Ｌの大きさによって判定する。このため、ラベリング基底画像ｄ_Ｌの利用率に基づいて、係数ｗ_Ｌに対する閾値を設定し（Ｓ８０５）、観察画像の各分割画像において帯電の影響が表れているかどうか、すなわちアーチファクトがあらわれているかどうかを判定する。

図９にＲＯＩ抽出ＧＵＩ９００を示す。ＲＯＩ抽出ＧＵＩ９００の上段には閾値設定部９０１が設けられている。抽出モード選択部９０２により、閾値を自動で設定する自動抽出モードと閾値を手動で設定する手動抽出モードとのいずれかを設定できる。自動抽出モードの場合の閾値設定には大津法などの手法を適用できる。手動抽出モードでは、分割画像におけるラベリング基底画像の係数の分布に基づき、ユーザが設定する。閾値設定部９０１には、係数分布グラフ９０３が表示され、ユーザは、分割画像ごとのアーチファクトの基底画像（ラベリング基底画像ｄ_Ｌ）の係数ｗ_Ｌを把握することができ、ポインタ９０４を上下に移動させて閾値を設定する。設定ボタン９０６を押下することにより、以降の処理に進む。なお、閾値設定部９０１には、取り消しボタン９０５も設けられており、ＲＯＩの抽出結果に基づいて、閾値の再設定を行い、再度閾値を変更してＲＯＩを再抽出することも可能である。

閾値が設定されると、分割画像ごとに、アーチファクトの基底画像の係数を、設定された閾値と比較し（Ｓ８０７）、閾値を越えている場合には（Ｓ８０７ｂでYes）、元の観察画像における座標位置をＲＯＩ記憶部２０３に記憶する（Ｓ８０８）。この処理をすべての分割画像に対して繰り返し実行する（Ｓ８０６）。その後、ＲＯＩ記憶部２０３に記憶された座標情報からＲＯＩマスクを作成し（Ｓ８０９）、ＲＯＩマスクを観察画像に重畳して表示することにより、ユーザにＲＯＩを可視化する（Ｓ８１０）。

図９に示すＲＯＩ抽出ＧＵＩ９００の下段にＲＯＩ抽出結果を表示するＲＯＩ抽出結果表示部９１０が設けられている。ＲＯＩ抽出結果表示部９１０の左側には観察画像９１１が表示され、右側には抽出されたＲＯＩをＲＯＩマスク９１３が付加された観察画像９１２が表示されている。これにより、ユーザは抽出されたＲＯＩを把握することができる。

ステップＳ３０５により抽出されたアーチファクトが写っている関心領域（ＲＯＩ）に基づき、帯電状況の評価と帯電あり評価の場合には撮影条件の調整とを行う（Ｓ３０６）。図１０に帯電有無に基づく撮影条件調整フロー（Ｓ３０６）を示す。

まず、帯電評価部２１４は、抽出されたＲＯＩに基づき、ステップＳ３０３で撮影した観察画像の帯電スコアを算出する（Ｓ１００１）。帯電スコア値は、抽出したＲＯＩのＳＥＭ像全体に対する面積比、ＲＯＩとして抽出された分割画像の枚数、ＲＯＩとして抽出された分割画像におけるアーチファクトの基底画像の利用率の少なくともいずれか、またはそれらのいずれかの組み合わせとして定義されるものとする。このＳＥＭ像の帯電スコア値を、帯電有無を判定するための帯電スコア閾値と比較する（Ｓ１００２）。帯電スコア閾値は、例えば、帯電ありと評価された教師画像のスコア値と帯電なしと評価された教師画像の帯電スコア値から求めることができる。ＳＥＭ像の帯電スコア値が帯電スコア閾値よりも小さい場合（Ｓ１００２でYes）には、ＳＥＭ像を撮影画像記憶部２０４に保存する（Ｓ１００６）とともに、ＳＥＭ像を取得した撮影条件を撮影条件記憶部２０５に記憶する（Ｓ１００７）。

一方、観察画像の帯電スコア値が帯電スコア閾値以上である場合（Ｓ１００２でNo）には、観察画像に帯電の影響があると評価し、撮影条件を変えて、帯電スコア閾値を満たす撮影条件の探索を行う。このため、新たな撮影条件でＳＥＭ像（再観察画像）を撮影し、ＲＯＩの抽出（Ｓ３０５）と抽出したＲＯＩに基づく帯電スコア値の算出を実行する（Ｓ１００３）。ステップＳ３０２で設定した撮影条件を第１の撮影条件、ステップＳ１００３で設定する撮影条件を第２の撮影条件とすると、第２の撮影条件は前記第１の撮影条件よりも帯電が小さくなるよう、走査速度、加速電圧、照射電流などの値を調整するものとする。第２の撮影条件でのＳＥＭ像の帯電スコア値が第１の撮影条件でのＳＥＭ像の帯電スコア値よりも小さくなっていることを確認し（Ｓ１００４）、帯電スコア閾値と比較する（Ｓ１００５）。帯電スコア閾値を満たさない場合（Ｓ１００５でNo）には、撮影条件の探索を継続する。帯電スコア閾値を満たす場合（Ｓ１００５でYes）には、ＳＥＭ像を撮影画像記憶部２０４に保存する（Ｓ１００６）とともに、ＳＥＭ像を取得した撮影条件を撮影条件記憶部２０５に記憶する（Ｓ１００７）。

なお、ここではステップＳ１００２、ステップＳ１００５で同じ帯電スコアにより撮影条件の可否を判定する例を説明したが、異なる帯電スコアを用いてもよい。すなわち、帯電の影響を少なくするように撮影条件を変更する場合、ＳＥＭ像の画質の劣化につながりやすい。このため、ステップＳ１００５における評価には、ＳＥＭ像の帯電評価値に加えて、画質評価値も加えたスコアにより判定するようにしてもよい。スコアに加える画質評価としては、ＳＥＭ像の解像度、コントラスト、平均輝度、Ｓ／Ｎなどが挙げられる。この帯電評価値と画像評価値とを含む帯電スコアによってステップＳ１００２の判定を行ってもよい。

以上、本発明を実施例、変形例に基づき説明した。本発明は、上記した実施例、変形例に限定されるものではなく、発明の要旨を変更しない範囲でさまざまな変形が可能である。

１００：走査電子顕微鏡、１０１Ａ：鏡体、１０１Ｂ：試料室、１０２：装置制御部、１０３：データ記憶部、１０４：データ処理部、１０５：表示部、１０６：入力部、２０１：教師画像記憶部、２０２：基底画像記憶部、２０３：ＲＯＩ記憶部、２０４：撮影画像記憶部、２０５：撮影条件記憶部、２１１：基底画像ラベリング部、２１２：教師画像生成部、２１３：ＲＯＩ抽出部、２１４：帯電評価部、５００：基底画像ラベリングＧＵＩ、５０１：基底画像表示領域、５０２：スライダー、５０３：ラベリング基底画像、５０４：基底画像数、５０５：正則パラメータ、５０６：終了ボタン、５０７：再学習ボタン、７００：教師画像生成ＧＵＩ、７０１：ＳＥＭ像、７０２：判定部、７０３：ポインタ、７０４：スライダー、７０５：保存ボタン、９００：ＲＯＩ抽出ＧＵＩ、９０１：閾値設定部、９０２：抽出モード選択部、９０３：係数分布グラフ、９０４：ポインタ、９０５：取り消しボタン、９０６：設定ボタン、９１０：ＲＯＩ抽出結果表示部、９１１，９１２：観察画像、９１３：ＲＯＩマスク。

Claims

観察試料に荷電粒子線を照射する荷電粒子光学系と、前記荷電粒子線と前記観察試料との相互作用によって放出される電子を検出する検出器とを備える荷電粒子線装置であって、
前記観察試料または前記観察試料と同等の帯電が生じる材料である試料の教師画像から抽出された基底画像ｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）を記憶する基底画像記憶部と、
観察画像である前記検出器からの検出信号に基づき生成された荷電粒子線像を複数の分割画像に分割し、分割画像を前記基底画像ｄ_ｉとその係数ｗ_ｉとの積の総和として表すとき、前記基底画像ｄ_ｉのうち、その利用率が前記観察試料における帯電の発生と最も強い相関を有するとしてラベリングされたラベリング基底画像ｄ_Ｌの係数ｗ_Ｌが所定の閾値を越える前記観察画像の分割画像の座標位置を前記観察画像の関心領域として抽出する関心領域抽出部とを備え、
前記荷電粒子線像における前記基底画像ｄ_ｉの利用率は、前記荷電粒子線像の複数の分割画像のそれぞれについて求めた前記基底画像ｄ_ｉの係数ｗ_ｉの総和に基づき定義される荷電粒子線装置。
請求項１において、
前記教師画像を複数の分割画像に分割し、前記教師画像の複数の分割画像についてスパースコーディングを行うことにより前記基底画像ｄ_ｉを抽出し、帯電状況の異なるｋ枚の比較画像である前記教師画像または前記荷電粒子線像について、前記比較画像のそれぞれについて前記基底画像ｄ_ｉの利用率を求め、前記基底画像ｄ_ｉのうち、その利用率が前記観察試料における帯電の発生と最も強い相関を有する基底画像を前記ラベリング基底画像ｄ_Ｌとしてラベリングする基底画像ラベリング部を有する荷電粒子線装置。
請求項２において、
前記比較画像は、前記荷電粒子線の走査速度以外の撮影条件が等しい前記荷電粒子線像である荷電粒子線装置。
請求項２において、
表示部を有し、
前記基底画像ラベリング部は、前記表示部に前記基底画像ｄ_ｉを表示し、前記ラベリング基底画像ｄ_Ｌを他の基底画像とは識別可能に表示する荷電粒子線装置。
請求項１において、
表示部を有し、
前記関心領域抽出部は、抽出された前記観察画像の関心領域を前記観察画像に重畳して表示する荷電粒子線装置。
請求項５において、
前記観察画像の関心領域を抽出するための前記所定の閾値は、前記観察画像の分割画像における前記ラベリング基底画像ｄ_Ｌの係数ｗ_Ｌの分布に基づき決定される荷電粒子線装置。
請求項１において、
前記観察画像の関心領域に基づき算出される第１帯電スコアが所定の第１スコア閾値よりも小さい場合には、前記観察画像を撮影画像記憶部に記憶し、前記観察画像を撮影した撮影条件を撮影条件記憶部に記憶する帯電評価部を有し、
前記第１帯電スコアは、抽出された関心領域の前記観察画像全体に対する面積比、関心領域として抽出された分割画像の枚数、関心領域として抽出された分割画像における前記ラベリング基底画像ｄ_Ｌの利用率の少なくともいずれか、またはそれらのいずれかの組み合わせとして定義される荷電粒子線装置。
請求項７において、
前記帯電評価部は、前記観察画像の撮影条件を変更して撮影した再観察画像について、前記再観察画像の関心領域及び画質に基づき算出される第２帯電スコアが所定の第２スコア閾値よりも小さい場合には、前記再観察画像を前記撮影画像記憶部に記憶し、前記観察画像を撮影した撮影条件を前記撮影条件記憶部に記憶し、
前記第２帯電スコアは、前記第１帯電スコアを決定する帯電評価値に加えて、画質評価値を加えて定義される荷電粒子線装置。
荷電粒子線装置により観察試料を撮影した観察画像である荷電粒子線像の帯電評価方法であって、
前記観察試料または前記観察試料と同等の帯電が生じる材料である試料の教師画像から基底画像ｄ_ｉ（１≦ｉ≦ｍ）を抽出し、
前記観察画像である荷電粒子線像を複数の分割画像に分割し、分割画像を前記基底画像ｄ_ｉとその係数ｗ_ｉとの積の総和として表すとき、前記基底画像ｄ_ｉのうち、その利用率が前記観察試料における帯電の発生と最も強い相関を有するとしてラベリングされたラベリング基底画像ｄ_Ｌの係数ｗ_Ｌが所定の閾値を越える前記観察画像の分割画像の座標位置を前記観察画像の関心領域として抽出し、
前記荷電粒子線像における前記基底画像ｄ_ｉの利用率は、前記荷電粒子線像の複数の分割画像のそれぞれについて求めた前記基底画像ｄ_ｉの係数ｗ_ｉの総和に基づき定義される帯電評価方法。
請求項９において、
前記教師画像を複数の分割画像に分割し、前記教師画像の複数の分割画像についてスパースコーディングを行うことにより前記基底画像ｄ_ｉを抽出し、
帯電状況の異なるｋ枚の比較画像である前記教師画像または前記荷電粒子線像について、前記比較画像のそれぞれについて前記基底画像ｄ_ｉの利用率を求め、前記基底画像ｄ_ｉのうち、その利用率が前記観察試料における帯電の発生と最も強い相関を有する基底画像を前記ラベリング基底画像ｄ_Ｌとしてラベリングする帯電評価方法。
請求項１０において、
前記比較画像は、荷電粒子線の走査速度以外の撮影条件が等しい前記荷電粒子線像である帯電評価方法。
請求項９において、
前記観察画像の関心領域を抽出するための前記所定の閾値は、前記観察画像の分割画像における前記ラベリング基底画像ｄ_Ｌの係数ｗ_Ｌの分布に基づき決定される帯電評価方法。
請求項９において、
前記観察画像の関心領域に基づき算出される第１帯電スコアが所定の第１スコア閾値よりも小さい場合には、前記観察画像を撮影画像記憶部に記憶し、前記観察画像を撮影した撮影条件を撮影条件記憶部に記憶し、
前記第１帯電スコアは、抽出された関心領域の前記観察画像全体に対する面積比、関心領域として抽出された分割画像の枚数、関心領域として抽出された分割画像における前記ラベリング基底画像ｄ_Ｌの利用率の少なくともいずれか、または組み合わせとして定義される帯電評価方法。
請求項１３において、
前記観察画像の撮影条件を変更して撮影した再観察画像について、前記再観察画像の関心領域及び画質に基づき算出される第２帯電スコアが所定の第２スコア閾値よりも小さい場合には、前記再観察画像を前記撮影画像記憶部に記憶し、前記再観察画像を撮影した撮影条件を前記撮影条件記憶部に記憶し、
前記第２帯電スコアは、前記第１帯電スコアを決定する帯電評価値に加えて、画質評価値を加えて定義される帯電評価方法。