JP2023119281A - 光計測システム、情報処理装置、光計測方法および情報処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】光波散乱計測において、容易かつ再現性良く特定の場所を計測できる、光計測システム、情報処理装置、光計測方法および情報処理方法を提供すること。【解決手段】光計測システムは、計測する試料の計測点に集光した光による輝点を含む所定範囲の像を結像する結像素子と、結像素子が結像した所定範囲の像を表示することで試料の所定範囲の計測点を表示するイメージセンサと、光の光軸と光軸と直交する軸との各々に沿って、試料を移動させることで試料の計測点を移動させる第１駆動部と、結像素子とイメージセンサとのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って移動させる第２駆動部とを備え、第１駆動部と第２駆動部とを調整することによって、イメージセンサに結像している所定範囲の特定の計測点に光を集光できる。【選択図】図１Ａ

Description

本発明の実施形態は、光計測システム、情報処理装置、光計測方法および情報処理方法に関する。

光波散乱計測（スキャタロメトリ）は、コヒーレントな光（可干渉性のある光）を微細な試料に当て、散乱パターンからその形状やサイズを推定する技術である。光波散乱計測の産業用途の一例として、最先端の半導体の製造工程において、オンラインで微細パターンを計測する装置が挙げられる。
散乱パターンから元の形状を推定する際には、回折や偏光を厳密に考慮できるベクトル場理論を使用して、散乱パターンを計算し、形状と散乱パターンとの対応関係をデータベース化する。このデータベースに基づいて、元の形状を推定する。ベクトル場理論はマクスウェルの方程式を数値計算で直接解くもので、厳密結合波解析や時間領域差分法、境界要素法が知られている。

光波散乱計測は、周期構造の解析に広く適用されており、３次元形状を結像計測に比べて二桁高い分解能で計測することが可能である（例えば、非特許文献１、２参照）。ここで、結像計測は、フラウンホーファー近似で元の像を直接得る手法を想定している。フラウンホーファー近似では、散乱や結像の光学シミュレーションがフーリエ変換でできる。屈折率レンズやゾーンプレートを用いたハードウェアでフーリエ変換することによる結像の他、散乱パターンからソフトウェアでフーリエ変換することで元の像を得る計測がこれに該当する（例えば、非特許文献３参照）。

光波散乱計測では、散乱パターンの計測に必要なＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）イメージセンサは３桁以上の高いダイナミックレンジを持つことが必要である。このＣＣＤイメージセンサのフレームレートで、応答速度が決まるが、近年の技術進歩のため、５０μ秒までの繰り返し応答速度で計測することが可能であり、高速な計測ができる。フレームレートはＣＣＤイメージセンサの全画素を取得するのが１秒当たり何回可能かを示す。
発明者らを含む研究グループでは、光波散乱計測を周期構造だけでなく孤立構造についても適用する手法を開発し、分解能も周期構造と同等レベルにできることを示してきた（例えば、非特許文献２、４、５、特許文献１、２参照）。

特許第６１８３８２６号公報 特許第６７８３４６１号公報 特開昭６１－２１３６５３号公報 特表２００９－５０５１０１号公報 国際公開第２０２０／０２６７０４号

Ｄｅｘｉｎ Ｋｏｎｇ， Ｄａｎｉｅｌ Ｓｃｈｍｉｄｔ， Ｊｅｎｎｉｆｅｒ Ｃｈｕｒｃｈ， Ｃｈｉ－Ｃｈｕｎ Ｌｉｕ， Ｍａｒｙ Ｂｒｅｔｏｎ， Ｃｏｄｙ Ｍｕｒｒａｙ， Ｅｒｉｃ Ｍｉｌｌｅｒ， Ｌｕｃｉａｎａ Ｍｅｌｉ， Ｊｏｈｎ Ｓｐｏｒｒｅ， Ｎｅｌｓｏｎ Ｆｅｌｉｘ， Ｉｓｈｔｉａｑ Ａｈｓａｎ， Ａｒｏｎ Ｊ． Ｃｅｐｌｅｒ， Ｍａｒｊｏｒｉｅ Ｃｈｅｎｇ， Ｒｏｙ Ｋｏｒｅｔ， Ｉｇｏｒ Ｔｕｒｏｖｅｔｓ， "Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ Ｌｏｃａｌ ＣＤ Ｕｎｉｆｏｒｍｉｔｙ ｉｎ ＥＵＶ ｖｉａｓ ｗｉｔｈ ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ ａｎｄ ｍａｃｈｉｎｅ ｌｅａｒｎｉｎｇ"， Ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ， Ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ， ａｎｄ Ｐｒｏｃｅｓｓ Ｃｏｎｔｒｏｌ ｆｏｒ Ｍｉｃｒｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ ＸＸＸＩＶ， Ｐｒｏｃ． ｏｆ ＳＰＩＥ Ｖｏｌ．１１３２５， ｐ．１１３２５１Ｉ． Ｔｅｔｓｕｙａ Ｈｏｓｈｉｎｏ， Ｍａｓａｈｉｋｏ Ｓｈｉｏｎｏ， Ｂａｎｅｒｊｅｅ Ｓａｓｗａｔｅｅ， Ｓａｄａｏ Ａｏｋｉ， Ｋｅｎｊｉ Ｓａｋｕｒａｉ， ＡＮＤ Ｍａｓａｈｉｄｅ Ｉｔｏｈ， Ｈｉｇｈ ａｃｃｕｒａｃｙ ｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎａｌ ｓｈａｐｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｂｙ ｃｏｈｅｒｅｎｔ ｓｏｆｔ ｘ－ｒａｙ ｄｉｆｆｒａｃｔｉｏｎ， Ｖｏｌ． ５９， Ｎｏ．２８／１ Ｏｃｔｏｂｅｒ ２０２０／ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｏｐｔｉｃｓ． Ｇｏｏｄｍａｎ， Ｊ． Ｗ． （２００５）． Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｆｏｕｒｉｅｒ ｏｐｔｉｃｓ． Ｅｎｇｌｅｗｏｏｄ， Ｃｏｌｏ： Ｒｏｂｅｒｔｓ ＆ Ｃｏ． Ｔｅｔｓｕｙａ Ｈｏｓｈｉｎｏ， Ｔｏｙｏｈｉｋｏ Ｙａｔａｇａｉ， ａｎｄ Ｍａｓａｈｉｄｅ Ｉｔｏｈ， "Ｐｒｅｃｉｓｅ ａｎｄ ｒａｐｉｄ ｄｉｓｔａｎｃｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ ｂｙ ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ"， １３ Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２０１２， Ｖｏｌ．２０， Ｎｏ．４／Ｏｐｔｉｃｓ ｅｘｐｒｅｓｓ ３９５４． ＴＥＴＳＵＹＡ ＨＯＳＨＩＮＯ， ＮＯＲＩＯ ＷＡＴＡＮＡＢＥ， ＳＡＤＡＯ ＡＯＫＩ， ＫＥＮＪＩ ＳＡＫＵＲＡＩ， ＡＮＤ ＭＡＳＡＨＩＤＥ ＩＴＯＨ， "Ｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎａｌ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｉｎ ｔｈｅ ｒｅｓｏｎａｎｃｅ ｄｏｍａｉｎ ｏｎ ｔｈｅ ｓｕｂｓｔｒａｔｅ ｔｈｒｏｕｇｈ ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ"， Ｖｏｌ． ２５， Ｎｏ． ２１， １６ Ｏｃｔ ２０１７， Ｏｐｔｉｃｓ ｅｘｐｒｅｓｓ ２６３２９． Ｔｅｔｓｕｙａ Ｈｏｓｈｉｎｏ， Ｔｏｙｏｈｉｋｏ Ｙａｔａｇａｉ， ａｎｄ Ｍａｓａｈｉｄｅ Ｉｔｏｈ， "Ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ ｏｆ Ｓｌａｎｔ Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ ｔｏ Ｉｓｏｌａｔｅｄ Ｓｃａｔｔｅｒｅｒｓ ｆｏｒ Ｈｉｇｈ－Ｄｅｎｓｉｔｙ Ｍｅｍｏｒｙ"， Ｊａｐａｎｅｓｅ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｐｈｙｓｉｃｓ， ５２（２０１３）， ０９ＬＡ０５． Ｊｏｒｇ Ｂｉｓｃｈｏｆｆ， Ｊｏａｃｈｉｍ Ｂａｕｅｒ， Ｕｌｒｉｃｈ Ｈａａｋ， Ｌｕｔｚ Ｈｕｔｓｃｈｅｎｒｅｕｔｈｅｒ， ａｎｄ Ｈｏｒｓｔ Ｔｒｕｃｋｅｎｂｒｏｄｔ， "Ｏｐｔｉｃａｌ ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ ｏｆ ｑｕａｒｔｅｒ－ｍｉｃｒｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｕｓｉｎｇ ｎｅｕｒａｌ ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ"， ５２６／ＳＰＩＥ Ｖｏｌ． ３３３２． Ｄ． Ｋｏｌｅｎｏｖ， Ｄ． Ｄａｖｉｄｓｅ， Ｊ． Ｌｅ Ｃａｍ， ＡＮＤ Ｓ． Ｆ． Ｐｅｒｅｉｒａ， "Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋ ａｐｐｌｉｅｄ ｆｏｒ ｎａｎｏｐａｒｔｉｃｌｅ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ｃｏｈｅｒｅｎｔ ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ ｄａｔａ"， Ｖｏｌ． ５９， Ｎｏ．２７／ ２０ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２０２０／Ａｐｐｌｉｅｄ Ｏｐｔｉｃｓ． Ｔｅｔｓｕｙａ Ｈｏｓｈｉｎｏ， Ｓａｓｗａｔｅｅ Ｂａｎｅｒｊｅｅ， Ｓａｄａｏ Ａｏｋｉ， ａｎｄ Ｍａｓａｈｉｄｅ Ｉｔｏｈ， "Ｒｅｆｌｅｃｔｉｖｉｔｙ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ Ｉｓｏｌａｔｅｄ Ｐａｒｔｉｃｌｅ ｏｎ ａ Ｓｕｂｓｔｒａｔｅ ｏｎ Ｉｎｃｏｈｅｒｅｎｔ Ｌｉｇｈｔ ｂｙ ＲＣＷＡ"， Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｓｅｎｓｉｎｇ ａｎｄ Ｉｍａｇｉｎｇ ２０２１． Ｔｅｔｓｕｙａ Ｈｏｓｈｉｎｏ， Ｍａｓａｈｉｄｅ Ｉｔｏｈ， "Ｃｒｏｓｓ－ｓｅｃｔｉｏｎａｌ ｓｈａｐｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ａ ｐａｒｔｉｃｌｅ ｂｙ ｓｃａｔｔｅｒｏｍｅｔｒｙ"， Ｏｐｔｉｃｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ， ３５９， ２４０－２４４． 成岡 伸太郎、星野 鉄哉、伊藤 雅英、小林 正美、 "蛍光体を含む油滴の高精度３次元計測"、 第８２回応用物理学会秋季学術講演会、２２ｐ－Ｐ０９－１１（２０２１） Ｔｅｔｓｕｙａ Ｈｏｓｈｉｎｏ， Ｓａｓｗａｔｅｅ Ｂａｎｅｒｊｅｅ， Ｓａｄａｏ Ａｏｋｉ， ＡＮＤ Ｍａｓａｈｉｄｅ Ｉｔｏｈ， "Ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａｂｓｏｒｂｉｎｇ ｆｉｌｍ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｒａｃｔｉｖｅ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｓ ｆｏｒ ｉｎｃｏｈｅｒｅｎｔ ｌｉｇｈｔ ｂｙ ｒｉｇｏｒｏｕｓ ｃｏｕｐｌｅｄ－ｗａｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ"， Ｖｏｌ．６０， Ｎｏ．２５／１ Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ ２０２１／ Ａｐｐｌｉｅｄ Ｏｐｔｉｃｓ． Ｔｅｔｓｕｙａ Ｈｏｓｈｉｎｏ， Ｓａｓｗａｔｅｅ Ｂａｎｅｒｊｅｅ， Ｎｏｒｉｏ Ｗａｔａｎａｂｅ， Ｓａｄａｏ Ａｏｋｉ， Ｋｅｎｊｉ Ｓａｋｕｒａｉ ａｎｄ Ｍａｓａｈｉｄｅ Ｉｔｏｈ， "Ｒｉｇｏｒｏｕｓ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｒｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｓｐｅｃｔｒｕｍ ｏｆ ａｂｓｏｒｂｉｎｇ ｆｉｌｍ"， Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ ｏｎ Ｏｐｔｉｃａｌ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ （ＯＰＴＭ２０１９）， Ｙｏｋｏｈａｍａ， ２０１９．５

光波散乱計測は、計測点が分かりにくく、ルーチン的な試料解析には使いにくく、解析に熟練が必要であり、かつ、客観性を担保するのが難しいため、汎用的に使われるには至っていない。
本発明の目的は、光波散乱計測において、容易かつ再現性良く特定の場所を計測できる、光計測システム、情報処理装置、光計測方法および情報処理方法を提供することである。

本発明の一実施形態は、光波散乱計測を行う光計測システムであって、計測する試料の計測点に集光した光による輝点を含む所定範囲の像を結像する結像素子と、前記結像素子が結像した前記所定範囲の前記像を表示することで前記試料の前記所定範囲の前記計測点を表示するイメージセンサと、前記光の光軸と前記光軸と直交する軸との各々に沿って、前記試料を移動させることで前記試料の前記計測点を移動させる第１駆動部と、前記結像素子と前記イメージセンサとのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って移動させる第２駆動部とを備え、前記第１駆動部と前記第２駆動部とを調整することによって、前記イメージセンサに結像している前記所定範囲の特定の計測点に前記光を集光できる、光計測システムである。
集光用の素子としては、屈折率レンズ、楕円ミラー、ウォルターミラー、Ｓｃｈｗａｒｚｓｃｈｉｌｄミラー等を用いる波長に応じて使うことができる。結像素子としては、屈折率レンズ、ゾーンプレート等を用いる波長に応じて使うことができる。結像素子の屈折率レンズの開口数ＮＡは０．１以上が好ましく、より好ましくは０．２以上である。ＮＡが大きい方が高い分解能が期待できる。集光用の素子や結像素子と試料との距離の指標となるワーキングディスタンスは１ｍｍ以上が好ましく、より好ましくは２ｍｍ以上である。この距離が長い方が試料を傾けた計測が容易になる。イメージセンサとしては、ＣＣＤやＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）を使うことができる。

本発明の一実施形態は、前述の光計測システムにおいて、第１光源と、第２光源と、前記第１光源からの光を前記試料の前記計測点に集光させる対物レンズとを備え、前記対物レンズは、前記第２光源が照射した光の前記試料による透過ないし反射光から前記所定範囲の前記像を作成し、前記結像素子は、前記対物レンズが作成した前記所定範囲の前記像を結像する。

本発明の一実施形態は、前述の光計測システムにおいて、前記第１光源からの光が前記対物レンズで前記試料の前記計測点に集光されることによって前記試料から散乱された散乱光を利用して、前記試料の散乱パターンを表示する表示手段を備え、前記結像素子は、前記第２光源が照射した光の前記試料による反射光から前記対物レンズで作成された前記所定範囲の前記像を前記イメージセンサに結像する。

本発明の一実施形態は、前述の光計測システムにおいて、前記第１駆動部は、前記光の光軸と前記光軸と直交する軸との各々に沿って、前記試料を０．１ｍｍ以上移動させ、前記第２駆動部は、前記結像素子と前記イメージセンサとのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って、１ｍｍ以上移動させる。

本発明の一実施形態は、光計測システムによって取得される前記試料の散乱強度の角度分布を受け付ける受付部と、前記受付部が受け付けた前記試料の散乱強度の前記角度分布に基づいて、前記試料の三次元形状を導出する処理部とを備え、前記処理部は、複数の試料の各々の散乱強度の角度分布と、複数の前記試料の各々について前記試料の三次元形状との関係を深層学習しており、当該深層学習の結果を使用して、前記受付部が受け付けた前記試料の散乱強度の角度分布について、前記試料の三次元形状を導出する、情報処理装置である。

本発明の一実施形態は、前述の情報処理装置において、前記試料は、孤立した光散乱体であり、前記深層学習は、バッチサイズが４８以上１９２以下、繰り返し数が１５０以上５００以下、学習の各層のパラメータ数が６０以上２００以下、学習の層数が２以上で行われている。

本発明の一実施形態は、前述の情報処理装置において、試料の三次元形状は、光軸を含む平面の試料の断面の形状が、三角、四角、楕円である三次元形状を含む。

本発明の一実施形態は、前述の情報処理装置において、試料の三次元形状は、試料表面が凹凸であり、且つ少なくとも一部の凹凸の高さが異なる三次元形状を含む。

本発明の一実施形態は、光波散乱計測を行う光計測システムが実行する光計測方法であって、結像素子が、計測する試料の計測点に集光した光による輝点を含む所定範囲の像を結像するステップと、イメージセンサが、前記結像素子が結像した前記所定範囲の前記像を表示することで前記試料の前記所定範囲の前記計測点を表示するステップと、前記光の光軸と前記光軸と直交する軸との各々に沿って、前記試料を移動させることで前記試料の前記計測点を移動させる第１駆動部と、前記結像素子と前記イメージセンサとのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って移動させる第２駆動部とが調整されることによって、前記イメージセンサに結像している前記所定範囲の特定の計測点に前記光を集光するステップとを有する、光計測方法である。

本発明の一実施形態は、光計測システムによって取得される試料の散乱強度の角度分布を受け付けるステップと、受け付ける前記ステップで受け付けた前記試料の散乱強度の前記角度分布に基づいて、前記試料の三次元形状を導出するステップとを有し、導出する前記ステップでは、複数の試料の各々の散乱強度の角度分布と、複数の前記試料の各々について前記試料の三次元形状との関係を深層学習した結果を使用して、受け付ける前記ステップで受け付けた前記試料の散乱強度の角度分布について、前記試料の三次元形状を導出する、情報処理装置が実行する情報処理方法である。

本発明の実施形態によれば、光波散乱計測において、容易かつ再現性良く特定の場所を計測できる光計測システム、情報処理装置、光計測方法および情報処理方法を提供することができる。

本実施形態に係る光計測システムの一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムの動作の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の比較例を示す図である。 本実施形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。 本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる解析結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムの他の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムが測定する試料の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる試料の測定結果の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムの他の一例を示す図である。 本実施形態に係る光計測システムによる測定結果の一例を示す図である。

次に、本実施形態の光計測システム、情報処理装置、光計測方法および情報処理方法を、図面を参照しつつ説明する。以下で説明する実施形態は一例に過ぎず、本発明が適用される実施形態は、以下の実施形態に限られない。
なお、実施形態を説明するための全図において、同一の機能を有するものは同一符号を用い、繰り返しの説明は省略する。
また、本願でいう「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。

（実施形態）
（散乱パターンの計測）
光波散乱計測は、周期構造、あるいは、多数の粒子の散乱の平均構造を計測する例が主流である。周期構造、あるいは、多数の粒子の散乱の平均構造を計測する方法において、計測位置を特定する必要はない。このため、複雑な形状の測定を行うために、集光の計測位置を明確にする必要はない。また、散乱パターン計測と結像とを同一試料に対して行っている例はあるが、試料中の特定の微細構造を光波散乱計測するためのものではない（例えば、特許文献３～５参照）。

基板に固定された孤立試料を３次元形状計測する光波散乱計測において、結像計測を使用することは行われていない。第１の理由として、結像計測は光波散乱計測より、３次元分解能が二桁低いことが挙げられる。第２の理由として、光波散乱計測は光学系が単純であるが、結像計測は複雑な光学系となり光軸調整も難しいため、結像計測を導入する利点が薄いことが挙げられる。
発明者らは多くの実験を重ね、基板に固定された孤立試料を３次元形状計測する光波散乱計測において、結像計測を導入した方が、用途が広がると考えるようになった。特に、試料の形状が単純な周期構造や、疎に分散配置されている微粒子ではなく、生体細胞や超ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ－Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）の配線のような複雑な形状の場合には、結像計測がないと難しい。

結像計測に用いる対物レンズは、光波散乱計測の集光の対物レンズと共通にすることもできる。このときの結像計測の技術的な問題として、孤立系（構造）の光散乱は、集光が平行に近い必要があることが挙げられる。そのため、光波散乱計測の集光をするときには、口径の大きいレンズで焦点距離の長いものを使用していた。結像計測に有効な口径が８ｍｍ以下の対物レンズでは、一般に、焦点距離が短いため、平行に近い集光にするのが難しく、コントラストの高い散乱パターンが得られるか不明となる。

光波散乱解析において、特定の場所を計測する技術として、散乱光を計測するために集光する光の照射範囲を計測点の近傍にまで広げることで試料を投影して拡大投影像を得る技術が知られている（例えば、非特許文献５、特許文献２参照）。この手法は、光学系が簡便であるが、魚眼レンズで見たときのように像が歪み、視野が狭くなる場合がある。このため、例えば、マジック（マジックインキ）で目印をつけそれを頼りに集光位置を同定しなければならない。また、投影するために一旦集光位置から外してしまうため、元に戻すためには３次元的に１μｍ以下の位置精度が必要となり、同じ集光条件にするのは難しく、実験の再現性の面で問題があった。

光波散乱解析において、特定の場所を計測するもう一つの技術として、ＸＹステージで試料を動かし、集光位置をずらしたときの反射光の角度分布や強度の変化を観察する技術が知られている。タイコグラフィーが代表的な手法であり、観測側にビームスプリッタやレンズを使用しないで、単純な光学系で実現できる。この方法では、複雑な形状に対応できるメリットがあるが、ステージを動かし、かつステージを動かす途中の各点で計測するため、高速な計測には向かない。
そこで、本実施形態に係る光計測システムでは、集光位置はある程度固定しながら、計測している位置を同定する。本実施形態に係る光計測システムでは、結像で集光位置を把握し、計測個所まで集光位置を動かしてから光波散乱計測を行う。このように構成することで、光波散乱計測の集光位置を容易に把握でき、高速な計測が可能である。

（散乱パターンの解析）
光波散乱計測において、周期構造と孤立系（構造）では散乱パターンが全く異なる。前者においては、周期で定まる回折角度に輝点が出てくるので、その角度分布は離散的である。一方、後者においては、回折角度は周期で決まる場所からはずれ、回折角度以外にも強度の強い角度分布が現れるので、散乱角度分布は連続でブロードである。光波散乱計測は、多数の微粒子の散乱パターンからそのサイズ分布を計測するためにも使われる。多数の微粒子の散乱パターンからそのサイズ分布を計測する場合には、粒子形状は同じであると考え、散乱の角度分布からサイズを算出する。
光波散乱計測において、孤立系の散乱パターンから光散乱体の形状が初めて解析されたのは、発明者らの研究グループによるものである（例えば、非特許文献５、特許文献１参照）。

本実施形態に係る光計測システムでは、孤立系の散乱パターンについて、深層学習を適用し、四角（矩形）や楕円、半楕円、三角といった形状を解析することで判別する。深層学習においては、そのプログラムをいくつかのパラメータを用いて最適化し、パラメータの最適値を明らかにする。さらに、本実施形態では、区分けの要素として、表面の凹凸が重要であることを明らかにする。
本実施形態に係る光計測システムでは、複雑な形状を持つ試料について、誰もが簡便に速く光波散乱計測ができる。以下では、可視・紫外光の計測と極短紫外・軟Ｘ線の計測について述べる。さらに、これらの計測で得られた散乱パターンの解析方法として共通に使うことができる深層学習のプログラムについて述べる。

（可視・紫外光の計測）
可視・紫外光では、集光範囲は、入射光の波長と同程度まで絞られる。そのため、集光範囲を結像しても集光位置に関する情報は得られない。集光用の光源とは別の結像用光源を使って、集光の輝点を含む領域を明るく照らして、広い領域で結像することになる。散乱光や計測するＣＣＤイメージセンサも光波散乱の計測と別の方がよい。

（極短紫外・軟Ｘ線の計測）
光波散乱計測では、試料に照射する光は可干渉性を維持する必要がある。軟Ｘ線では、この状態を維持できる入射光集光の手法の一つは、楕円ミラーを用いた集光である。その集光範囲は１００μｍ程度であり、入射光の波長が１０ｎｍの時には、波長の１万倍にもなる。そのため、集光範囲を結像することで、ある程度計測範囲にかかわる情報が得られる。別の光源は必要なく、計測するＣＣＤイメージセンサも光波散乱の計測と共通のものでよい。光散乱の集光素子としては、楕円ミラーが、結像用の集光素子としてはゾーンプレートが挙げられる。

（散乱パターンの解析）
散乱パターンは、散乱光の計測角度は一定での入射光の波長に対する強度分布と、波長は一定での散乱角度に対する強度分布の２種類が存在し、いずれでも解析可能である（例えば、非特許文献６、特許文献１参照）。本実施形態では、散乱角度に対する強度分布を解析する。深層学習による形状やサイズの推定のためには、プログラムのパラメータを適切に設定する。このパラメータを変えて学習し、実験結果を適切に再現できるかどうか検討した。

生体試料や矩形格子を計測したところ、従来の方法では、試料形状が複雑であるか、粒子のように孤立している時には、どこに集光しているのかを知るのは難しい。
そこで、種々検討した結果、結像と光波散乱計測とを組み合わせることによって、特定箇所の散乱パターンを正確に得られることが分かった。可視光・紫外光での計測において、重要な点の一つは、光波散乱計測の集光の光源と結像用の光源とを別々にすることである。重要な点のもう一つは、集光と結像とを、光学配置を同じにしたまま同一のＣＣＤイメージセンサで計測することである。このように構成することによって、試料の微細構造における集光点の位置を知ることができる。

この検討で新規に得られた知見の一つは、光波散乱計測用の集光をする対物レンズと結像計測用の対物レンズとを共通にしても、両方に焦点を合わせることができるということである。孤立系の光波散乱計測の集光と結像の集光とは同じではないので、共通にできることは自明ではなくむしろずれがあると考えるのが自然である。この検討で新規に得られた知見のもう一つは、計測個所が試料面内で異なると対物レンズを光軸に沿って動かす必要があり、視野の狭い範囲でも焦点深度が確保できないため、結像レンズあるいは結像用ＣＣＤを光軸に沿って動かす必要があるということである。従来の顕微鏡では、試料と対物レンズとの間の距離だけを調整すれば、視野の範囲内で計測可能である。このため、本実施形態に係る光計測システムでは、光軸調整に関して新しい考え方が必要になったことになる。

従来技術でも、結像計測と光波散乱計測とを行い、計測対象を明確にしている。しかし、従来技術で結像計測と光波散乱計測とを行う目的は、フローサイトメトリーのように、流れてくる試料が何かを判別するものであって（例えば、特許文献２、３、４参照）、本実施形態のように、試料の特定箇所に光波散乱計測の集光位置を合わせるために結像計測をするものではない。
集光位置と試料の特定箇所の散乱パターン、光散乱計測の集光位置を試料の特定箇所に合わせるには、散乱パターンのコントラストが最大になることを利用して初めて可能となる。従来の光波散乱計測においては、集光範囲を調整し広い範囲を投影したのちに、徐々に狙いの個所に集光点を持ってくることで、試料の特定箇所に集光位置を合わせることができる（例えば、特許文献２参照）。

図１Ａは、本実施形態に係る光計測システムの一例を示す図である。本実施形態に係る光計測システム１０は、支持台１０１に載置された試料ＳＡに光を照射して、試料ＳＡに関する情報を取得するものである。
光計測システム１０は、光計測装置５０と、情報処理装置１００と、ディスプレイ１５０とを備えている。
（光計測装置５０）
光計測装置５０は、第１ステージ１と、第２ステージ２と、第３ステージ３と、レーザー光集光スポット形状調整手段４と、レーザー光集光スポット位置調整手段５と、結像レンズ７と、イメージセンサ８と、レーザー光源１２と、光源１４と、ライトガイドＬＧと、スクリーンＳＣと、撮像装置１６とを備えている。
図１において、紙面に垂直な方向をＸ軸とし、鉛直上向きをＹ軸とし、Ｘ軸とＹ軸とに垂直な方向をＺ軸とする。図中の矢印の方向が正方向であり、反対方向が負方向である。
レーザー光源１２、レーザー光集光スポット形状調整手段４、レーザー光集光スポット位置調整手段５は、Ｚ軸に平行な一直線上に並ぶように配置されている。図１では、レーザー光源１２側から、レーザー光集光スポット形状調整手段４として、スリット４ａ、アイリス絞り４ｂが、順に並んで配置されている。また、図１では、レーザー光源１２側から、レーザー光集光スポット位置調整手段５として、レンズ５ａ、ピンホール５ｂ、レンズ５ｃ、偏光ビームスプリッタ５ｄ、レンズ５ｅが、順に並んで配置されている。スリット４ａ、アイリス絞り４ｂは、レンズ５ｃと偏光ビームスプリッタ５ｄとの間に配置されている。

結像レンズ７は、第１ステージ１上に固定されている。第１ステージ１は、Ｙ軸方向の位置を制御可能である。例えば、第１ステージ１は、マイクロメータＭＭＹを動作させることによって、Ｙ軸方向に沿って、１ｍｍ以上移動させることが可能である。
支持台１０１は、第２ステージ２上に固定されている。支持台１０１は、試料ＳＡの配置可能な形状であればよく、試料ＳＡの存在形態によって好適な形状が異なる。第２ステージ２は、Ｘ軸方向とＹ軸方向とＺ軸方向との位置を制御可能である。例えば、第２ステージ２は、マイクロメータＭＭＸ、ＭＭＹ、ＭＭＺを動作させることによって、それぞれＸ軸方向、Ｙ軸方向、Ｚ軸方向に沿って、１ｍｍ以上移動させることが可能である。

従来方式では、支持台１０１の表面には、粒子の位置を特定できるマーカーがついていた。従来、マーカーを目印とすることにより、支持台１０１の移動時にずれた集光位置を補正していた。本実施形態では、イメージセンサ８に結像をして、ディスプレイ１５０で表示することでマーカーがなくても、計測点を容易に把握できる。
レンズ５ｅの一例は対物レンズであり、第３ステージ３上に固定されている。レンズ５ｅは、レーザー光源１２からのレーザー光を、試料ＳＡの計測点に集光させる。第３ステージ３は、Ｚ軸方向の位置を制御可能である。例えば、第３ステージ３は、マイクロメータＭＭＺを動作させることによって、Ｚ軸方向に沿って、１ｍｍ以上移動させることが可能である。
レーザー光源１２の一例は、アルゴンレーザーである。レーザー光源１２は、アルゴンレーザーに限らず、放射光、Ｘ線自由電子レーザー、気体レーザー、固体レーザー等であってもよい。波長はＸ線、紫外・可視、赤外線、テラヘルツ波等、幅広く用いることができる。

レーザー光集光スポット形状調整手段４は、レーザー光源１２を用いて、試料ＳＡに対して照射するレーザー光Ｌ１の集光スポットの形状・サイズを、線状でかつ特定の粒子にのみ集光するように調整する機能を有する。具体的には、スリット４ａ、瞳４ｂ等が用いられる。スリット４ａとしては、径のサイズ可変の瞳４ｂとレンズ５ｃとの間に設置され、取り外し可能であることが好ましい。スリット４ａによって照射範囲が調整され、瞳４ｂによって光量が調整される。スリット４ａは、集光スポットを回転させるため、回転可能な構成を有している。瞳４ｂとしては、アイリス絞りや、径の異なるピンホール等を用いることができるが、アイリス絞りは径が可変であり、差し替えの必要がないため好ましい。

レーザー光集光スポット位置調整手段５は、レーザー光Ｌ１の集光スポットを、試料ＳＡの位置に合うように調整する機能を有する。光軸上において、レーザー光源１２とレーザー光集光スポット形状調整手段４との間には、レンズ５ａとピンホール５ｂとレンズ５ｃとからなるスペーシャルフィルターが置かれている。レーザー光源１２からの光は、レンズ５ａで試料Ｓの幅以上に広げられ、ピンホール５ｂに入射し、ピンホール５ｂを通った光はレンズ５ｃで平行化される。レンズ５ｃで平行化された光は、レーザー光集光スポット形状調整手段４に入射する。スペーシャルフィルターを経由させることにより、照射されるレーザー光Ｌ１から余分なモードを除くことができる。また、この目的のためピンホール５ｂのサイズは、１μｍφ程度であることが好ましい。
レーザー光集光スポット形状調整手段４とレンズ５ｅとの間には、偏光ビームスプリッタ５ｄが置かれている。偏光ビームスプリッタ５ｄが置かれていることによって、試料ＳＡに集光する偏光を正確に規定することができ、散乱パターンの計算が容易になる。また、偏光ビームスプリッタ５ｄが置かれていることによって、試料ＳＡに集光する光の波面の歪みを小さくすることができる。また、偏光の向きを自由に変えるため、偏光ビームスプリッタ５ｄは、光軸周りに回転できるものであることが好ましい。

第１ステージ１から第３ステージ３は、散乱パターンを解析した結果に基づいて、位置をフィードバック制御できるように、情報処理装置１００などの計算機によって制御できることが好ましい。このように構成することによって、試料ＳＡに照射する光の範囲を制御できる。このため、散乱パターンの実験値と計算値の比較が容易になる。
スクリーンＳＣの一例は透過型であり、試料ＳＡから散乱される散乱光を利用して、試料ＳＡの散乱パターンを表示する。スクリーンＳＣと試料ＳＡの間には、計測される散乱の強度を上げるために集光素子を置いてもよい。
撮像装置１６は、スクリーンＳＣに表示された試料ＳＡの散乱パターンを撮像する。スクリーンＳＣおよびカメラ２６の代わりに、新たにイメージセンサを配置してもよい。
光源１４は、支持台１０１に載置された試料ＳＡに光を照射する。光源１４の一例は、ハロゲンランプである。光源１４は、ハロゲンランプに限らず、計測する波長範囲に合わせて、放射光、キセノンランプ、赤外線ランプ等であってもよい。光源１４からの光は、ライトガイドＬＧによって支持台１０１に導かれる。
レンズ５ｅは、光源１４が照射した光の試料ＳＡによる反射光から所定範囲の像を作成する。所定範囲の像の一例は、試料ＳＡの計測点に集光された光の輝点を含む範囲である。レンズ５ｅが作成した所定範囲の像は、偏光ビームスプリッタ５ｄによって、－Ｙ方向に光の向きが変えられる。結像レンズ７は、レンズ５ｅが作成した所定範囲の像を、イメージセンサ８に結像する。
イメージセンサ８は、結像レンズ７が作成した所定範囲の像を電気信号に変換して取り出す。イメージセンサ８は、取り出した電気信号を、情報処理装置１００に出力する。

［光計測方法］
図１Ｂは、本実施形態に係る光計測システムの動作の一例を示す図である。図１Ｂを参照して、光計測システム１０を用いた光計測方法として、試料ＳＡに関する情報を取得する方法について説明する。
（ステップＳ１－１）
試料ＳＡに照射するレーザー光Ｌ１の集光スポットの形状が、レーザー光集光スポット形状調整手段４によって、線状となるように調整される。
（ステップＳ２－１）
レンズ５ｅなどの集光素子と試料ＳＡとの間の距離、および光軸と試料ＳＡとの間の距離が調整される。例えば、第２ステージのマイクロメータＭＭＺと第３ステージのマイクロメータＭＭＺとのいずれか一方又は両方が調整される。
（ステップＳ３－１）
レーザー光Ｌ１の集光スポットが、試料ＳＡの位置に合うように調整される。例えば、第３ステージのマイクロメータＭＭＺが調整される。
（ステップＳ４－１）
レーザー光Ｌ１の光軸（Ｚ軸）と直交する軸（Ｘ軸、Ｙ軸）を中心に、第２ステージ２のマイクロメータＭＭＸとマイクロメータＭＭＹとのいずれか一方又は両方により支持台１０１または光軸が移動することでレーザー光Ｌ１が試料ＳＡに集光するように調整される。

（ステップＳ５－１）
試料ＳＡからの散乱光を利用して、試料ＳＡの散乱パターンを取得する。例えば、試料ＳＡの散乱パターンをスクリーンＳＣに投影して、投影された試料ＳＡの散乱パターンを、撮像装置１６で撮像する。試料ＳＡの散乱パターンのコントラストが所定の値以上になるように、第２ステージ２のマイクロメータＭＭＸとマイクロメータＭＭＹとマイクロメータＭＭＺとの少なくとも一つが調整される。このように構成することによって、各方向から見た試料ＳＡの形状、サイズの情報を取得することができる。
（ステップＳ６－１）
光源１４からの光Ｌ２が、ライトガイドＬＧを経由して、試料ＳＡに照射される。
（ステップＳ７－１）
光Ｌ２が試料ＳＡに集光するように調整される。
（ステップ８－１）
光源１４が試料ＳＡに照射した光の反射光から作成された所定範囲の像がイメージセンサ８に結像するように、レンズ５ｅのＺ方向と、結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方のＹ方向とが調整される。

（光波散乱計測の例１）
図２Ａから図２Ｅは、本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。ここでは、スライドガラス上の矩形ローダミンＢの散乱パターンの計測を行った。図２Ａは、光学顕微鏡の像を示す。図２Ｂは、ＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）による斜め５２°の像を示す。図２Ｃは、入射角θｉと散乱角θｄとを示す。図２Ｄは、イメージセンサの像を示す。図２Ｅは、波長４８８ｎｍのアルゴンレーザーの散乱パターンの一例を示す。
基板ｓｕｂ表面に予め焦点を合わせておいた結像レンズ７で試料ＳＡの広い範囲の像を計測する。試料ＳＡの特定の位置を集光位置とし、結像レンズ７を固定したまま、散乱パターンのコントラストを最大にするために、第２ステージ２のマイクロメータＭＭＺと、第３ステージ３のマイクロメータＭＭＺとのいずれか一方又は両方によって、レンズ５ｅと試料ＳＡとの間隔を微調整する。さらに、結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を光軸方向に、第１ステージ１のマイクロメータＭＭＹによって微調整する。

レンズ５ｅはＯＬＹＭＰＵＳ製ＰＬＡＮ Ｎ（Ｘ１０ ０．２５ ＣＹ ∞ ＦＮ２２）であり、結像レンズ７はミツトヨ製ＭＴ－２である。イメージセンサ８はＪＡＩ社製２／３型ＣＣＤＣＶ－Ｍ４＋ＣＬである。第１ステージ１、第２ステージ２および第３ステージ３は、それぞれ結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方、試料ＳＡ、レンズ５ｅの位置を動かす。スリット４ａは、レーザー光源１２からのレーザーのバックグラウンドを減らす（遮蔽する）ことができる。アイリス絞り４ｂの径を１ｍｍφ以下とすることで、レンズ５ｅで集光した際に、入射光の平行度を確保できる。撮像装置１６はスクリーンＳＣに映った散乱パターンを撮影する。光源１４はライトガイドＬＧを通して試料ＳＡを照射する。

試料ＳＡはスライドガラスの上に、ローダミンＢのエタノール溶液をスピンコートした後に、集光イオンビームで２５μｍ角の二つの矩形の穴を平行に加工したものである。二つの矩形の穴の間の幅５μｍ程度の凸部を計測対象の格子とした（図２Ａから図２Ｃ）。集光位置を把握して、集光条件はそのままで、散乱パターンを計測することができた（図２Ｄ、図２Ｅ）。
スクリーンはＮＢＳリコーＴＰ ＰＡＰＥＲ ９０１２２１ Ａ４サイズである。撮像装置１６はオリンパス製 ＳＴＹＬＵＳ ＸＺ－１０であり、ＡＩモードで撮影した。
図１では、レンズ５ｅと反対側から試料ＳＡに光源１４から光の入射光を照射しているが、例えば、ビームスプリッタを使用して、レンズ５ｅの側から、試料ＳＡに光源１４からの光を入射してもよい。レーザーの偏光制御のため、偏光子や位相差フィルムを適宜使用できる。また、この場合にも、レンズ５ｅの側から、試料ＳＡに光源１４からの光を入射できる。

（光波散乱計測の例２）
図３Ａから図３Ｃは、本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。ここでは、ラットのプレパラート標本を試料とした場合について示す。
図３Ａは、ラット脳のプレパラート標本の写真の一例であり、光波散乱計測用のレーザー光源１２をオンにした場合と、オフにした場合とについて示す。図３Ｂは、イメージセンサ８上のラット脳の透過画像の一例であり、光波散乱計測用のレーザー光源１２をオンにした場合とオフにした場合とについて示す。図３Ｃは、波長４８８ｎｍのアルゴンレーザー光のラット脳による散乱パターンの一例を示す。図３Ｄは、図３Ｃに示す散乱パターンの角度分布と断面形状の解析例を示す。図３Ｄにおいて、θｄは散乱角度である。
図３Ａから図３Ｃに示すように、コントラストのよい散乱パターンと、焦点のあった結像が得られた。図３Ｃの散乱パターンから、図３Ｄに示す角度分布が得られ、角度分布から断面形状・サイズを算出できる。断面形状の算出方法については後述する。入射光に垂直な方向の幅のサイズは矢印で示したほぼ等間隔に並んだピークの間隔から、後述の厳密結合波解析を使わなくても、おおよその値を見積もることができる（例えば、非特許文献１０参照）。具体的には、平均角度間隔をθ、波長をλとすると、λ／ｓｉｎ（θ）によって算出できる。

（光波散乱計測の例３）
光波散乱計測の例２と同様の試料について、予め基板ｓｕｂ表面に焦点を合わせておいた結像レンズ７で試料ＳＡの広い範囲の像を計測する。試料ＳＡの特定の位置を集光位置とし、結像レンズ７を固定したまま、散乱パターンのコントラストを最大にするためにレンズ５ｅと試料ＳＡとの間隔を微調整する。さらに、結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を光軸方向に微調整する。その結果、像が大きくぼやけた。

（光波散乱計測の例４）
図４Ａから図４Ｄは、本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。ここでは、猫の大脳のプレパラート標本を試料とした場合について示す。
図４Ａは、猫の大脳のプレパラート標本の一例であり、計測点を示すレーザー光が含まれている。図４Ａでは、試料ＳＡはプルキンエ細胞が分かるようにゴルジ染色されている。図４Ｂは、イメージセンサ８上の猫の大脳の透過画像と計測点とを示す。レーザー光源１２をオンにした場合とオフにした場合とについて示す。図４Ｃは、猫の大脳の散乱パターンの一例を示す。図４Ｄは、図４Ｃに示した散乱パターンの角度分布と断面形状の解析例を示す。図４Ｄにおいて、θｄは散乱角度である。
図４Ａでは、試料ＳＡはプルキンエ細胞が分かるようにゴルジ染色されている。図４Ｂに示すように、複雑なパターンであるが、結像を見ながら、特定の位置に集光点を合わせた。図４Ｃに示すように特定器官の光波散乱計測の解析に必要な散乱パターンを観測することができた。図４Ｄに示すように、散乱パターンの角度分布を解析することで、形状・サイズを算出できる。

（光波散乱計測の例５）
図５Ａから図５Ｄは、本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。ここでは、人の小脳のプレパラート標本を試料とした場合について示す。
図５Ａは、ヒト小脳のミエリン鞘をワイガート染色したプレパラート標本の一例であり、計測点を示すレーザー光が含まれている。図５Ｂは、イメージセンサ８上の人の小脳の透過画像と計測点とを示す。レーザー光源１２をオンにした場合とオフにした場合とについて示す。図５Ｃは、人の小脳の散乱パターンの一例を示す。図５Ｄは、図５Ｃに示した散乱パターンの角度分布と断面形状の解析例を示す。図５Ｄにおいて、θｄは散乱角度である。
図５Ｂに示すように、複雑なパターンであるが、結像を見ながら、特定の位置に集光点を合わせた。図５Ｃに示すように特定器官の光波散乱計測の解析に必要な散乱パターンを観測することができた。図５Ｄに示すように、散乱パターンの角度分布を解析することで、形状・サイズを算出できる。

（光波散乱計測の例６）
図６Ａから図６Ｃは、本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の一例を示す図である。ここでは、シリコン基板の上にレジストの格子を２０μｍ間隔で作成したものを試料とした場合について示す。
図６Ａは、極短紫外・軟Ｘ線実験のためのコヒーレント回折の光学系の概略と試料及び結像素子の駆動部の一例を示す。図６Ｂは、ゾーンプレートによるイメージセンサの暗視野像とその拡大図とを示す。拡大図には強度の投影像も示されている。矢印で示した個所に４つの格子が見えている。格子の幅設計値は０．７５μｍであり、波長は１３．５ｎｍである。図６Ｃは、回折の角度分布を示す。図６Ｃにおいて、θｉは入射角であり、この例では、４３．７°である。

図６Ａに示すように、ゾーンプレートＺＰで集光結像して、目的の計測位置に試料ＳＡを動かした後に、ゾーンプレートＺＰを除いて、散乱パターンをイメージセンサＩＳで計測する。ゾーンプレートＺＰと試料ＳＡは共に、ＸＹＺステージで動かした。ＸＹＺステージは、ＸＹステージに直線導入機を固定したものである。これを６方管に結合し、各ステージについたマイクロメータで動かした。
ゾーンプレートＺＰはＡｐｐｌｉｅｄ Ｎａｎｏｔｏｏｌｓ ＩＮＣ．製で、５０ｎｍの窒化ケイ素膜の上に２００ｎｍ厚の金が形成されている。この素子の直径は７５０μｍで、外側のゾーン幅２００ｎｍである。焦点距離は波長１０ｎｍで１６．２ｍｍである。
ビームストッパーＢＳは、径０．５ｍｍの針金であり、ゾーンプレートＺＰによる試料の１次回折光集光位置に配置する。

放射光を、楕円ミラーＥＭで集光し、シリコン基板の垂線に対して、４３．７°の角度で入射させた。開口制限は１ｍｍφのピンホールＰＨである。レジストの格子の長い方の向きを入射光・反射光のなす平面に対して、垂直になるように配置した。この格子を該平面で切った時の断面形状を計測する。
放射光施設において、楕円ミラーの上流側にある分光用回折格子で波長を切り替えて計測する。波長１３．５ｎｍの光を用いて、ゾーンプレートＺＰでイメージセンサＩＳに結像して、少なくとも２つの格子に光が当たっていることを確認した（図６Ｂ）。さらに、集光素子（ゾーンプレートＺＰ）をステージで光軸から外して、波長１０ｎｍの光を用いて、散乱パターンをイメージセンサＩＳで計測した（図６Ｃ）。

（光波散乱計測の比較例）
（比較例１）
図７は、本実施形態に係る光計測システムによる計測結果の比較例を示す図である。
光学系は実施形態において、結像レンズ７を省略したものである。集光位置を知るためには、集光点を光軸に沿ってずらすことで、拡大投影する方法が簡便であるが、この方法では、像が歪み、計測範囲も狭く計測位置を知るには試料の載ったスライドガラスにマジックによる目印が必要となった。図７は、レーザー光による粒子の投影像の一例を示す（例えば、特許文献２参照）。粒子の一例としてローダミンＢ粒子を示す。図７のレーザー光による粒子の投影像では、図２Ｄと比較して、像は歪んでおり、集光点の位置も明確でない。図７のレーザー光による粒子の投影像では、計測点が分からない。

（比較例２）
光学系は実施形態において、結像レンズ７を省略したものである。先端が細く散乱パターンの妨害になりにくいファイバースコープ（ＵＳＢファイバースコープ ３ ｉｎ １オートフォーカス内視鏡カメラ ５００万画素ＵＳＢ内視鏡 Ａｎｙｋｉｔ製 ＡＫＮＴＣ１４０ＡＦ）で斜めから観察することを検討したが、焦点を試料に合わせることが難しく、かつ、散乱パターン計測の妨害になった。

（比較例３）
光学系は実施形態において、結像レンズ７を省略したものである。プラスチック製で設置が容易なＵＳＢ駆動のハンドヘルドデジタル顕微鏡（Ｐｅｒ Ｐｅｔ製）で観察を試みたが、斜めから焦点を合わせるのは難しく、散乱パターン計測の妨害になった。

（比較例４）
光学系は実施形態において、結像レンズ７を省略したものである。対物レンズが横向きについている小型光学顕微鏡で斜めから観察したが、毎回ピントを合わせるのに時間と手間がかかり、かつ、散乱パターン計測の計測を同時に行うことはできなかった。

（比較例５）
光学系は実施形態において、光源１４と、ライトガイドＬＧとを省略したものである。レーザー光の集光範囲を広げたうえで、その反射光を結像する方法を検討したが、集光位置を特定するのが難しく、かつ、散乱パターンの再現性や操作性も悪くなった。

（比較例６）
光学系は実施形態において、結像レンズ７を省略したものである。レーザー光源１２の位置に光源１４を移動し、光源１４とレーザー光源１２とを切り替えて使用する。スクリーンＳＣの部分には、レーザー光源１２を使用する場合はスクリーンＳＣを配置し、光源１４を使用する場合にはイメージセンサを配置する。ピンホール径の一例は１０μｍである。
集光用のレーザー光源１２からのレーザー光と、レーザー光によって集光されたことによる輝点を含む範囲をカバーする光源１４からの光とを同一のレンズ５ｅを通して、交互に照射し、試料ＳＡを挟んで対物レンズＳＡと反対側にある、イメージセンサで白色光像とレーザーの投影像とを観察した。しかし、像の歪みが大きく、視野も狭いため、集光位置の特定は難しかった。

（比較例７）
光学系は、図６Ａにおいて、ゾーンプレートを省略したものである。波長１０ｎｍの軟Ｘ線をレジストの格子に当てその散乱パターンを計測した。格子は周期２０μｍ間隔で並んでいる。格子の結像データない条件では、格子いくつ分に集光しているのか、また、格子の上で集光がどのように分布しているのか分からなかった。

本実施形態では、光波散乱計測に使用するイメージセンサと結像計測に使用するイメージセンサとが異なる場合について説明したが、この例に限られない。光波散乱計測に使用するイメージセンサと結像計測に使用するイメージセンサとは、同じであってもよいし、異なっていてもよい。光波散乱計測に使用するイメージセンサと結像計測に使用するイメージセンサとが同じである場合には、結像素子がある場合（結像レンズ７で結像する場合）が結像計測であり、結像素子がない場合が光波散乱計測となる。このため、結像素子を再現性良く駆動して、結像計測を行う場合には光軸上に配置し、光波散乱測を行う場合には光軸から除く切り替えを行う。光波散乱計測に使用するイメージセンサと結像計測に使用するイメージセンサとが異なる場合には、結像素子は光軸上に残したままでもよい。

本実施形態において、スクリーンＳＣの代わりにイメージセンサを使用してもよい。この場合、光波散乱計測に使用するイメージセンサと結像計測に使用するイメージセンサ８とが同じ場合でも異なる場合でも、光波散乱計測での集光状態を動かさないで、散乱パターンと結像との両方を計測することが重要である。光波散乱計測の集光位置の調整は難しく一旦動かしてしまうと、１μｍ程度の精度では元の位置に戻すのは難しいからである。そのためには、結像素子の内の一つは、結像に適した光軸上の位置へ精密に動かして調整する。さらに、結像は集光位置が把握できるものでなくてはならない。

光波散乱計測の光学系は、試料ＳＡの計測点に入射光を集光するためのレンズ５ｅなどの集光素子と、散乱光を計測するためのスクリーンＳＣとを備える。スクリーンＳＣの代わりにイメージセンサ（図示なし）が用意されてもよい。スクリーンＳＣを使用し、スクリーンＳＣに投影した場合は別に用意した撮像装置１６などのカメラ（レンズとイメージセンサ）で散乱パターンを撮影して解析する。さらに、集光の輝点の位置を含む該輝点と同じかより広い範囲の結像を得るために、結像レンズ７などの集光素子およびイメージセンサ８が必要である。反射の結像を得る場合にはレンズ５ｅなどの集光素子を結像レンズ７などの集光素子と、同一光軸上で組み合わせてもよい。レンズ５ｅなどの集光素子は集光時に入射光のコヒーレンスを維持できるものが好ましい。

試料ＳＡの計測点を同定するためには、結像の範囲がある程度広いことが必要である。感度良く光波散乱計測を行うためには、集光の輝点の光強度分布の全半値幅は、計測対象となる光散乱体の短径の１００００倍より小さいことが好ましい。
輝点と同じ範囲を結像する場合には、光波散乱計測の入射光と結像用の入射光とを同一としてもよいが、そのサイズは光散乱体の短径の１０００倍あるいは光波散乱計測の入射光の中心波長の１０００倍より大きいことが好ましい。サイズが大きくないと周辺の様子が分からず、計測位置を知ることは難しくなるためである。

本実施形態に係る光計測システム１０は、レンズ５ｅを、光波散乱計測と結像計測とに使用している。光波散乱計測に使用する場合には集光素子として使用される。レンズ５ｅは可視・紫外光による光波散乱計測ではコヒーレンスを維持しながら集光できる有力な手段である。レンズ５ｅを、光波散乱計測と結像計測とにおいて共通に使用することで、焦点合わせの手間が省けると同時に光学系を単純にできる。レンズ５ｅは、入射光の集光径を小さくできる。一方で、レンズ５ｅは、集光点の位置の判別が難しくなるので、別の光源を準備して、照射範囲を広げ、広い範囲で結像するのが好ましい。

本実施形態では、レンズ５ｅと反対側から試料ＳＡに光源１４から光の入射光を照射する場合について説明したが、この例に限られない。例えば、ビームスプリッタを使用して、レンズ５ｅの側から、試料ＳＡに光源１４からの光を入射してもよい。レーザーの偏光制御のため、偏光子や位相差フィルムを適宜使用して、レンズ５ｅの側から、試料ＳＡに光源１４からの光を入射できる。

本実施形態に係る光計測システム１０は、レンズ５ｅを透過した、試料ＳＡの画像情報を含む光を結像するための結像レンズ７と結像を行うイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を、レンズ５ｅや試料ＳＡとは独立に光軸方向に沿って１ｍｍ以上動かせる第１駆動部を備える。例えば、第１駆動部は、第１ステージのマイクロメータＭＭＹを動かすようにしてもよい。第１駆動部は、結像結果に基づいて、第１ステージのマイクロメータＭＭＹを動かすことによって、位置がフィードバック制御されてもよい。
実施形態に係る光計測システム１０は、レンズ５ｅと試料ＳＡとの相対位置をＸ軸とＹ軸とＺ軸との３軸方向にそれぞれ０．１ｍｍ以上動かせる第２駆動部を備える。例えば、第２駆動部は第２ステージのマイクロメータＭＭＸとマイクロメータＭＭＹとマイクロメータＭＭＺとを動かすようにしてもよい。第２駆動部は、散乱パターンを解析した結果と結像結果とのいずれか一方又は両方に基づいて、第２ステージのマイクロメータＭＭＸとマイクロメータＭＭＹとマイクロメータＭＭＺとを動かすことによって、位置がフィードバック制御されてもよい。
本実施形態に係る光計測システム１０は、レンズ５ｅをＺ軸方向に０．１ｍｍ以上動かせる第３駆動部を備える。例えば、第３駆動部は第３ステージのマイクロメータＭＭＺを動かすようにしてもよい。第３駆動部は、散乱パターンを解析した結果と結像結果とのいずれか一方又は両方に基づいて、第３ステージのマイクロメータＭＭＺを動かすことによって、位置がフィードバック制御されてもよい。第２駆動部と第３駆動部のいずれか一方又は両方は、光軸方向に沿って１μｍより良い精度で動かせるのが好ましく、より好ましくは３０ｎｍより良い精度である。１μｍの精度で動かすことで、解析可能な散乱パターンを得ることができる。３０ｎｍの精度で動かすことで、集光位置による散乱パターンの違いをなくせるので、再現性の高い実験が可能となる。

結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方は、レンズ５ｅや試料ＳＡとは独立に光軸方向に沿って１０ｍｍ以上動かせることが好ましく、より好ましくは２０ｍｍ以上である。結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を、レンズ５ｅや試料ＳＡとは独立に光軸方向に沿って１０ｍｍ以上動かすことによって大抵の生体試料に対応できる。結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を、レンズ５ｅや試料ＳＡとは独立に光軸方向に沿って２０ｍｍ以上動かすことによって光散乱計測が可能な試料に対応できる。

通常の光学顕微鏡では、レンズ５ｅと試料ＳＡとの間の距離は変える場合があるが、結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方の位置を光軸に沿って動かすことはない。実験的に検討した結果、試料ＳＡ内の光散乱体の対象を変えて、光波散乱計測を行った場合に、結像がぼやけたため、結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方の位置を変えることが好ましいことが分かった。

（情報処理装置１００）
情報処理装置１００は、光波散乱計測において、散乱強度角度分布と光散乱体の形状・サイズに関して逆問題を解くことで孤立した光散乱体の３次元形状を算出する。孤立した光散乱体の３次元形状を算出する方法として、形状の算出に深層学習を使用する。例えば、繰り返し数を１５０以上５００以下、バッチサイズを４８以上１９２以下、学習の各層のパラメータ数を６０以上２００以下、学習の層数を２以上とする深層学習用プログラムを使用する。ここで、逆問題とは、散乱パターンから元の形状を算出する問題である。算出される元の形状の短辺の長さは集光径と同程度か小さい。

深層学習プログラムで重要なパラメータは、学習の繰り返し数、バッチサイズ、学習のパラメータ数、学習の層数である（例えば、非特許文献７、８参照）。繰り返し数は学習アルゴリズムが訓練データセット全体を学習する回数である。学習の層数が３である場合、３つの層に対しての学習を１回と数える。
バッチサイズは、内部モデルパラメータを更新する前に処理するサンプルの数である。
パラメータ数は深層学習の一つの層で使うパラメータの数である。
孤立した光散乱体について光波散乱計測した散乱パターンについて、深層学習で解析できることが初めて明らかになった。また、その際の形状の区分けの一例として、三角形状、四角形状、半楕円形状、楕円形状とすればよいことが明らかになった。さらに、それに適した４つのパラメータの値を算出した。

深層学習では、散乱パターンと元の形状の対応付けをするが、散乱パターンの何を対応させるかは、様々である。ここでは、計算した散乱パターンの個々の角度について、実験のデータを補完して散乱強度を算出し、データ長を同じにした。また、０°から５°くらいに分布するゼロ次光を深層学習の対象から除いた。各角度の値と形状を直接、結合させることで全結合型の深層学習を行う。
繰り返し数は１５０以上５００以下が好ましい。一般には、繰り返し数が多いほうが、精度が出るが、本実施形態では１５０以上３００以下程度が最もよい結果であった。バッチサイズは、４８以上１９２以下が好ましく、より好ましくは６４以上１２８以下である。適正なバッチサイズとすることで正答率が向上する。パラメータ数は、６０以上２００以下が好ましい。適正なパラメータ数とすることで正答率が向上する。
層数は２以上が好ましく、より好ましくは３以上である。総数が多いほうが正しい答えを出す精度が上がりやすいが、計算時間が増え、メモリも多く必要になる。

図８Ａは、本実施形態に係る情報処理装置の一例を示す図である。
情報処理装置１００は、パーソナルコンピュータ、サーバ、スマートフォン、タブレットコンピュータ又は産業用コンピュータ等の装置によって実現される。情報処理装置１００は、例えば、入力部１０２と、受付部１０４と、処理部１０６と、出力部１０８と、記憶部１１０とを備える。
入力部１０２は、情報を入力する。一例として、入力部１０２は、キーボードおよびマウスなどの操作部を有してもよい。この場合、入力部１０２は、ユーザによって当該操作部に対して行われる操作に応じた情報を入力する。他の例として、入力部１０２は、外部の装置から情報を入力してもよい。当該外部の装置は、例えば、可搬な記憶媒体であってもよい。入力部１０２には、散乱強度角度分布が入力される。

受付部１０４は、入力部１０２に入力された散乱強度角度分布を取得し、取得した散乱強度角度分布を受け付ける。
処理部１０６は、学習モデル１０７を備える。学習モデル１０７は、光計測システム１０が試料ＳＡを光波散乱計測することによって得られる試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状との複数の組み合わせに基づいて、試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状を特定する情報との関係を機械学習することによって得られる。試料ＳＡの三次元形状の一例は、三角、四角、半楕円、楕円である。
試料ＳＡの三次元形状を人が判定し、試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状との関係を機械学習させることによって、学習モデル１０７が更新されてもよい。

処理部１０６は、受付部１０４が受け付けた試料ＳＡの散乱強度の角度分布を取得する。処理部１０６は、取得した試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、学習モデル１０７とに基づいて、試料ＳＡの三次元形状を判定する。
出力部１０８は、処理部１０６から試料ＳＡの三次元形状の判定結果を取得し、取得した試料ＳＡの三次元形状の判定結果を出力する。例えば、出力部１０８は、試料ＳＡの三次元形状の判定結果をディスプレイ１５０に表示させることによって出力してもよいし、音声で出力してもよい。
記憶部１１０は、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やフラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などにより実現される。

受付部１０４と、処理部１０６と、出力部１０８とは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェアプロセッサが記憶部１１０に格納されたコンピュータプログラム（ソフトウェア）を実行することにより実現される。
また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）やＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのハードウェア（回路部；ｃｉｒｃｕｉｔｒｙを含む）によって実現されてもよいし、ソフトウェアとハードウェアとの協働によって実現されてもよい。コンピュータプログラムは、予めＨＤＤやフラッシュメモリなどの記憶装置に格納されていてもよいし、ＤＶＤやＣＤ－ＲＯＭなどの着脱可能な記憶媒体に格納されており、記憶媒体がドライブ装置に装着されることでインストールされてもよい。

（情報処理装置の動作）
図８Ｂは、本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例を示す図である。
本実施形態に係る情報処理装置の動作の一例について説明する。ここでは、一例として、情報処理装置１００において、処理部１０６は、光計測装置５０が試料ＳＡを光波散乱計測することによって得られる試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状との複数の組み合わせに基づいて、試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状を特定する情報との関係を機械学習することによって得られる学習モデル１０７を備えている場合について説明する。
（ステップＳ１－２）
入力部１０２には、散乱強度角度分布が入力される。
（ステップＳ２－２）
受付部１０４は、入力部１０２に入力された散乱強度角度分布を取得し、取得した散乱強度角度分布を受け付ける。
（ステップＳ３－２）
処理部１０６は、受付部１０４が受け付けた試料ＳＡの散乱強度の角度分布を取得する。処理部１０６は、取得した試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、学習モデル１０７とに基づいて、試料ＳＡの三次元形状を判定する。
（ステップＳ４－２）
出力部１０８は、処理部１０６から試料ＳＡの三次元形状の判定結果を取得し、取得した試料ＳＡの三次元形状の判定結果を出力する。

本実施形態では、光計測装置５０が試料ＳＡを光波散乱計測することによって得られる試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状との複数の組み合わせに基づいて、試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状を特定する情報との関係を機械学習することによって得られる学習モデル１０７を備えている場合について説明したがこの例に限られない。
例えば、光計測装置５０に限らず、一般の光計測装置５０が試料ＳＡを光波散乱計測することによって得られる試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状との複数の組み合わせに基づいて、試料ＳＡの散乱強度の角度分布と、試料ＳＡの三次元形状を特定する情報との関係を機械学習することによって得られる学習モデル１０７を備えてもよい。
入力部１０２に入力される散乱強度角度分布についても、光計測装置５０が試料ＳＡを光波散乱計測することによって得られる試料ＳＡの散乱強度の角度分布に限らず、一般の光計測装置が試料ＳＡを光波散乱計測することによって得られる試料ＳＡの散乱強度の角度分布が入力されてもよい。

本実施形態では、光波散乱計測を行う光計測システム１０において、光軸を含む平面内での計測する試料ＳＡの断面を解析する方法として深層学習を使用した。深層学習するモデル形状の区分として、三角形状、四角形状、半楕円形状と、三角形状、四角形状、半楕円形状の表面に凹凸のあるものとを使用して深層学習による形状判別を行った。ただし、三角形状、四角形状、半楕円形状の表面に凹凸のあるものについては、凹凸の高さの違いを区分に入れて、深層学習による形状判別を行った。
凹凸は例えばモデル形状が矩形の場合、その上に２波長間隔で、幅１波長高さ０．２波長の矩形を並べることで設計できる。高さ０．２波長のところを、０波長、０．４波長あるいは０．６波長に変えてそれぞれ別の区分とする。この場合は、三角形状、四角形状、半楕円形状に３種類を加えて計６種類の区分ができる。こられの区分の散乱パターンを学習して、実験で得られた散乱パターンから形状を判定する。

本実施形態は、結像計測では入射光１が試料ＳＡ、結像素子（結像レンズ７）、イメージセンサ８の順に伝搬する一方、光波散乱計測では、入射光２が、集光素子（結像レンズ７）、試料ＳＡ、スクリーンＳＣの位置に配置されたイメージセンサ（イメージセンサＡという）の順に伝搬する。つまり、結像の範囲と光波散乱計測用の入射光の照射範囲との両方の範囲を同じイメージセンサで計測できる。

イメージセンサ８には結像が、イメージセンサＡには散乱パターンが現れる。結像は、光散乱計測の集光範囲が１０００波長以上ある場合、入射光１と入射光２は共通でもよい。イメージセンサ８とイメージセンサＡも共通でよいが、このとき、結像と散乱パターンの計測を時間差で分けることが好ましい。入射光が可視・紫外光の場合には、イメージセンサＡはイメージセンサではなく、スクリーンＳＣ（透過型スクリーン）と撮像装置１６（カメラ）の組み合わせでもよい。
また、結像素子（結像レンズ７）とレンズ５ｅは屈折率レンズであることが好ましい。入射光が極短紫外・Ｘ線の場合には、結像素子（結像レンズ７）はゾーンプレートであることが好ましく、集光素子（レンズ５ｅ）は楕円ミラーであることが好ましい。

（散乱パターンの解析例）
（解析例１）
図９から図１１は、本実施形態に係る光計測システムによる解析の一例を示す図である。
図９は、集光と試料について示す。図１０は、矩形形状、楕円形状、半楕円形状、三角形状のモデルを示す。図１１は、回折パターンを示す。図１１において、（１）は幅４０波長、アスペクト比０．３の４つの形状のシミュレートされた回折パターンであり、（２）は半楕円形状のシミュレーションによる回折パターンと実験による回折パターンである。
図９に示すように、試料ＳＡは、スライドガラスの基板上に油滴を噴霧したのち、水をたらし、カバーガラスで覆った（例えば、非特許文献１１参照）。油滴は蛍光体を含む。この散乱パターンを解析した。標本数は７である。

図９から図１１を参照して、サイズ・アスペクト比を計算するために、光軸を含む平面での断面形状について、楕円、半楕円、四角、三角を判別する場合について説明する。教師データとして、油滴の幅、縦横比、消光係数、入射光の偏光を変えて、６０７２個の散乱角度分布を孤立系の厳密結合波解析で計算した。三角形状は縦横比０．１から０．３、その他の形状は０．１から１とした。この理由は、三角形状で特徴のあるピークが縦横比０．４以上では、今回の計測角度範囲から外れ、他の形状と見分けがつきにくいからである。
偏光ＴＥ、ＴＭの定義は、非特許文献５に記載がある。計算を行った各角度について、実験データから標本を抽出した。深層学習用に各標本の角度分布と対応する形状を全結合した。プログラミング言語の一例はＰｙｔｈｏｎ（パイソン）、フレームワークはＰｙｔｏｒｃｈ（パイトーチ）である。活性化関数レイヤとしては、ＲｅＬＵ（Ｒｅｃｔｉｆｉｅｄ Ｌｉｎｅａｒ Ｕｎｉｔ：正規化線形ユニット）レイヤを、出力層にはｓｏｆｔｍａｘ（ソフトマックス）レイヤを用いた。

図１２から図１４は、本実施形態に係る光計測システムによる解析結果の一例を示す図である。図１２Ａと図１２Ｂとは、テストデータの精度の評価結果を示す。図１３は、形状の見積もりの結果を示す。図１４は、形状の評価結果として、正しい答えの数を示す。
図１２から図１４に示すように、繰り返し数、バッチ数、パラメータ数を最適化した。階層数は３でパラメータ数はいずれも８５とした。バッチ数が６４、繰り返し数が１５０のとき、教師データと同じテストデータで検証し、６０７２個中どのくらい正答したかで判定するａｃｃｕｒａｃｙ（精度）が９６％である。形状推定では７個の油滴について、いずれも半楕円の判定を得た。半楕円と異なる形状である確率の指標であるｎｏｖｅｌｔｙ ｓｃｏｒｅ（新規性スコア）はいずれも０．０１未満となった。ｎｏｖｅｌｔｙ ｓｃｏｒｅは小さいほうが、信頼性が高い。
深層学習プログラム条件設定後の所要時間について形状と散乱パターンとの対応関係の学習時間は２分４０秒、形状解析時間は６秒の計２分４６秒となり時間が短縮された。

（解析例２）
図１５は、本実施形態に係る光計測システムによる解析結果の一例を示す図である。図１５は、表面に凹凸のある矩形形状、楕円形状、半楕円形状、三角の形状のモデルの一例を示す。
前述した光波散乱計測の例６のように、矩形のレジストについて、波長１３．５ｎｍで結像、１０ｎｍで光散乱計測を行った。散乱パターンをＣＣＤカメラで計測した。回折光強度の角度分布を深層学習で解析して、矩形形状、半楕円形状、楕円形状、三角形状の内のいずれであるかを同定する。サイズについては、散乱強度の角度分布の山または谷の角度を指標として、幅と高さを算出する。深層学習のプログラムとパラメータは前述したものと同じものを用いた。

断面が幅７５０ｎｍ高さ１８８ｎｍの矩形の格子をシリコン基板上に作成し、これを試料とした。波長１０ｎｍの放射光を入射角度４３．７°で入射させ、その散乱光の角度分布を計測した。
図１５に示すように矩形の表面の凹凸の高さ（ｄ０）を０ｎｍ、２ｎｍ、４ｎｍ、６ｎｍと変えて４種類、さらに、三角形状、楕円形状、半楕円形状の３種類を加え、計７種類で、実験結果を評価した。各種類について１０２４個の教師データを計算し、教師データおよびテストデータとした。評価結果は、表面凹凸の高さが４ｎｍの矩形でｎｏｖｅｌｔｙ ｓｃｏｒｅが７．５×１０－５と、高い信頼度を示した。
深層学習プログラム条件設定後の所要時間について形状と散乱パターンとの対応関係の学習時間は２分、形状解析時間は６秒の計２分６秒となり解析時間が短縮された。

（解析例３）
図１６は、本実施形態に係る光計測システムの他の一例を示す図である。
光波散乱計測と結像計測の二つの手法を同一試料に適用することで、吸収スペクトルの信頼性の向上を図ることができる。実施形態に係る光計測システムにおいて、光源１４、スクリーンＳＣ及び撮像装置１６を、切替部２０に置き換える。切替部２０には、分光器２１と、分光器２１に付属する光ファイバＦＢと、第４ステージ２２と、アクロマートレンズ２３ａと、レンズ２３ｂと、光源２４とが含まれる。第４ステージ２２は、光ファイバＦＢの先端をＸ軸方向に移動させるマイクロメータＭＭＸと、Ｙ軸方向に移動させるマイクロメータＭＭＹとを備える。このように構成することによって、３次元形状計測をした部分と同一箇所について、透過吸収スペクトルの計測ができる。このため、吸収スペクトルの歪みを３次元形状から解釈でき、実験データの信頼性に貢献できる。

実験系は、図１６に示すように、図１の光計測システム１０において、光源２５と、ライトガイドＬＧと、レンズ２６ａと、対物レンズ２６ｂと、ピンホール２６ｃと、アクロマートレンズ２６ｄと、偏光ビームスプリッタ５ｆとをさらに備える。ピンホール２６ｃの径の一例は、２５μｍφである。アクロマートレンズ２６ｄの焦点距離の一例は、４５ｍｍである。
スリット４ａとアイリス絞り４ｂとの間に偏光ビームスプリッタ５ｆが設置される。光源２５からの光はライトガイドＬＧによって、－Ｙ方向に導かれ、レンズ２６ａと、対物レンズ２６ｂとによって広げられ、ピンホール２６ｃに入射する。ピンホール２６ｃを通った光は、アクロマートレンズ２６ｄで平行化される。アクロマートレンズ２６ｄで平行化された光は、偏光ビームスプリッタ５ｆに入射される。偏光ビームスプリッタ５ｄは、入射した光の向きを、＋Ｚ方向に変える。
ハロゲンランプなどの光源２５からの光を集光し、集光部位の透過吸収スペクトルを計測する。分光器２１はオーシャンオプティクス社製Ｍａｙａ２０００Ｐｒｏである。結像のための光源にはＬＥＤ懐中電灯などの光源２４を用い、像の計測時のみオンにする。第１ステージ１、第２ステージ２、第３ステージ３および第４ステージ２２は、ぞれぞれ、結像レンズ７、試料ＳＡ、レンズ５ｅ、光ファイバＦＢの先端の移動に用いるステージである。
ピンホール２６ｃの径、対物レンズ５eとアクロマートレンズ２６ｄの焦点距離は集光径が５μｍから２０μｍとなるように、２つの組み合わせレンズの倍率の公式を用いて設定する。レンズ５ｅの光軸合わせは、ハロゲンランプなどの光源２５からの白色光をコリメートしたのち、試料ＳＡ上での集光スポットが最小になるようにイメージセンサ８の画像を見ながら対物レンズ５ｅと試料ＳＡとの間隔を調整する。さらに、結像レンズ７とイメージセンサ８とのいずれか一項又は両方の位置を調整して、試料像にピントが合うようにする。

図１７は、本実施形態に係る光計測システムが測定する試料の一例を示す図である。図１７は、吸収スペクトルの計測点の一例を示す。試料ＳＡはスライドガラスにスピンコートした色素のローダミンＢ膜に集光イオンビームで２５μｍ角の穴を二つ明け、穴と穴の間隔を５μｍ幅として、矩形格子を作成したものである（例えば、非特許文献１２参照）。図１７は、集光点と２５μｍ角の穴の位置関係について、イメージセンサ８で観測した結像結果を示す。

図１８は、本実施形態に係る光計測システムによる試料の測定結果の一例を示す図である。図１８は、各計測点の吸収スペクトルを示す。図１８において、横軸は波長（ｎｍ）であり、縦軸は透過率（％）である。図１８に示すように、この格子部分と平らな膜部分では吸収スペクトルの吸収極大波長に大きな違いがある。この違いは、矩形格子の３次元的な形状が影響していると考えられる。この解釈には正確な矩形格子の断面形状の情報が必要である（例えば、非特許文献９参照）。

（比較例１）
解析例１に示したように、試料ＳＡは、スライドガラス基板上に油滴を噴霧したのち、水をたらし、カバーガラスで覆った。この散乱パターンを解析した。四角形状、三角形状、楕円形状、半楕円形状の４種類で区分した。散乱パターンの計算をしたのち、人の判断で当てはめた。７種類の試料について、いずれも楕円と判定した。熟練者で判断に、１０分かかった。初心者では、熟練者による説明だけで１時間を要した。

（比較例２）
解析例２と同様の計測を行い、同じ深層学習のプログラムで解析した。断面が矩形形状のレジスト格子について、波長１３．５ｎｍで結像、１０ｎｍで光散乱計測を行った。散乱パターンの解析を、深層学習を用いて行い、パラメータの最適化を行った。散乱パターンを撮像装置１６で計測した。回折光強度の角度分布を深層学習で解析して、矩形形状、半楕円形状、楕円形状、三角形状の内のどれかを同定する。サイズについては、散乱強度の角度分布の山または谷の角度を指標として、幅と高さを算出する。断面が幅７５０ｎｍ高さ１８８ｎｍの矩形形状の格子をシリコン基板上に作成しこれを試料とした。波長１０ｎｍの放射光を入射角度４３．７°で入射させ、その散乱光の角度分布を計測した。矩形形状に、三角形状、楕円形状、半楕円形状の３種類を加え、計４種類で、実験結果を深層学習で評価した。矩形形状の表面の凹凸は考慮しない。各種類について１０２４個の教師データを計算した。評価結果は矩形ｎｏｖｅｌｔｙ ｓｃｏｒｅが１を超え、矩形形状ではないとの判定が出た。

（比較例３）
図１９は、本実施形態に係る光計測システムの他の一例を示す図である。図１９は、白色光の投影により配置を計測する光計測システムを示す。
光学系は、図１９に示すように、解析例３で、切替部２０にイメージセンサ８を配置し、結像レンズ７と偏光ビームスプリッタ５ｄと第１ステージ１とは省略される。集光位置を知るためには、集光点を光軸に沿ってずらすことで、拡大投影する方法が簡便であるが、この方法では、像が歪み、計測範囲も狭く正確な計測点を知るのは難しい。

図２０は、本実施形態に係る光計測システムによる測定結果の一例を示す図である。図２０は、測定結果の一例として、白色光による２５μｍ角の穴二つとその中心にある矩形格子の投影像を示す（例えば、非特許文献１３参照）。格子の作成方法は、解析例３で説明したので、ここでの説明は省略する。図１７と比較して、図２０の像は歪んでおり、集光点の位置も明確でない。このため、計測点が分からない。
（発明を実施するための最良の形態の一例）

本実施形態に係る光計測システム１０によれば、光計測システム１０は、光波散乱計測を行う。光計測システム１０は、計測する試料ＳＡの計測点に集光した光による輝点を含む所定範囲の像を結像する結像素子（結像レンズ７）と、結像素子が結像した所定範囲の像を表示することで試料ＳＡの所定範囲の計測点を表示するイメージセンサ８と、光の光軸と光軸と直交する軸との各々に沿って、試料ＳＡを移動させることで試料ＳＡの計測点を移動させる第１駆動部と、結像素子とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って移動させる第２駆動部とを備える。第１駆動部と第２駆動部とが調整されることによって、イメージセンサ８に結像している所定範囲の特定の計測点に光を集光できる。

このように構成することで、結像計測によって試料ＳＡ内での計測点（計測位置）を知ることができる。光計測システム１０は、計測点を移動するための第１駆動部と、結像素子とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を移動するための第２駆動部とを備えるため、得られた結像（所定範囲の像）を元に、同一試料内の特定の計測点に集光できる。このため、光波散乱計測において、容易かつ再現性良く特定の場所を計測できる。各駆動部の駆動手段としてはマイクロメータ、ステッピングモータ、ピエゾモータを使うことができる。マイクロメータで、１μｍの精度が可能であり、さらに、ピエゾモータでは、３０ｎｍの精度が可能である。ピエゾモータの製品としては、ＮＥＷＰＯＲＴ社製Ｐｉｃｏｍｏｔｏｒが挙げられ、情報処理装置１００からの自動制御が可能である。また、自動制御モーターについては、移動距離の定量性のないオープンループのモーターよりも、定量性のあるクローズドループのモーターの方が好ましい。

光計測システム１０において、レーザー光源１２としての第１光源と、光源１４としての第２光源と、第１光源からの光を試料ＳＡの計測点に集光させるレンズ５ｅとしての対物レンズとを備える。対物レンズは、第２光源が照射した光の試料ＳＡによる透過ないし反射光から所定範囲の像を作成する。結像素子は、対物レンズが作成した所定範囲の像を結像する。

このように構成することによって、集光用の対物レンズと結像用の対物レンズとを同一にすることかでき、かつ、集光用の光源と結像用の光源とを異ならせることができる。結像素子（例えば、結像レンズ７）とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方の光軸上の位置を精密に調整して、ピントを合わせることによって、結像素子のうちの一つ（例えば、レンズ５ｅ）が、結像計測と光波散乱計測の集光素子を兼ねることができる。

光計測システム１０において、第１光源からの光が対物レンズで試料ＳＡの計測点に集光されることによって試料ＳＡから散乱された散乱光を利用して、試料ＳＡの散乱パターンを表示するスクリーンＳＣとしての表示手段を備える。結像素子は、第２光源が照射した光の試料ＳＡによる反射光から対物レンズで作成された所定範囲の像を前記イメージセンサ８に結像する。
このように構成することによって、試料ＳＡから散乱された散乱光を利用して、試料ＳＡの散乱パターンを、スクリーンＳＣに表示できる。

光計測システム１０において、第１駆動部は、光の光軸と光軸と直交する軸との各々に沿って、試料ＳＡを０．１ｍｍ以上移動させる。第２駆動部は、結像素子とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って、１ｍｍ以上移動させる。

このように構成することで、光の光軸と光軸と直交する軸との各々に沿って、試料ＳＡを移動させることができるため、結像計測によって試料ＳＡ内での計測点（計測位置）を移動させることができる。結像素子とイメージセンサ８とのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って、移動させることができるため、得られた結像（所定範囲の像）を元に、同一試料内の特定の計測点に集光できる。

本実施形態に係る情報処理装置１００によれば、光計測システム１０によって取得される試料ＳＡの散乱強度の角度分布を受け付ける受付部１０４と、受付部１０４が受け付けた試料ＳＡの散乱強度の角度分布に基づいて、試料ＳＡの三次元形状を導出する処理部１０６とを備える。処理部１０６は、複数の試料の各々の散乱強度の角度分布と、複数の試料の各々について前記試料の三次元形状との関係を深層学習しており、当該深層学習の結果を使用して、受付部１０４が受け付けた試料ＳＡの散乱強度の角度分布について、試料ＳＡの三次元形状を導出する。

このように構成することによって、複数の試料の各々の散乱強度の角度分布と、複数の試料の各々について前記試料の三次元形状との関係を深層学習できるため、深層学習の結果を使用して、受け付けた試料ＳＡの散乱強度の角度分布について、試料ＳＡの三次元形状を導出（判別）できる。

情報処理装置１００において、試料ＳＡは、孤立した光散乱体であり、深層学習は、バッチサイズが４８以上１９２以下、繰り返し数が１５０以上５００以下、学習の各層のパラメータ数が６０以上２００以下、学習の層数が２以上で行われている。
このように構成することによって、深層学習プログラムで重要なパラメータを最適化できるため、正答率を向上できる。

情報処理装置１００において、試料の三次元形状は、光軸を含む平面の試料の断面の形状が、三角、四角、楕円である三次元形状を含む。
このように構成することによって、情報処理装置１００は、深層学習の結果を使用して、受け付けた試料ＳＡの散乱強度の角度分布について、試料ＳＡの三次元形状として、光軸を含む平面の試料の断面の形状が、三角、四角、楕円のいずれであるかを導出（判別）できる。

情報処理装置１００において、試料の三次元形状は、試料表面が凹凸であり、且つ少なくとも一部の凹凸の高さが異なる三次元形状を含む。
このように構成することによって、情報処理装置１００は、深層学習の結果を使用して、受け付けた試料ＳＡの散乱強度の角度分布について、試料ＳＡの三次元形状として、試料表面が凹凸であり、且つ少なくとも一部の凹凸の高さが異なる三次元形状を導出（判別）できる。

本実施形態に係る光計測システム１０によれば、特定の位置を容易に選択することで複雑な形状の光波散乱計測が可能となる。また、ｍｓのオーダーで高速に解析することができる。具体的な解決方法は以下の２点である。
（１）光波散乱計測は結像計測に比べて、３次元計測で２桁の分解能向上が期待できる。計測位置が不明確という問題を、結像計測と組み合わせて解決する。
（２）光波散乱計測結果の解析を深層学習で行うことで、解析結果の客観性を付与できるだけでなく、自動計測も可能となる。計測中に、すぐ、形状が分かる。

これらの結果として、３次元微細形状を高分解能、高精度に計測できる。特に、異なる幅や形状の複数の微細形状を、高速に計測できる。
このために、広い視野で結像を行い、光波散乱計測の集光を該視野の特定計測点に移動する機構を搭載する。このほかに、孤立系の光波散乱計測の解析を深層学習で行うことも高速解析の利点がある。これらにより、複雑な形状について、知りたい箇所の３次元形状を高精度且つ高速に計ることができる。
数波長レベルの３次元形状計測ができることによって、吸収スペクトルの定量化も可能となってくる。吸収スペクトルは、微細構造の回折で歪む。なぜなら、波長によって散乱強度や散乱光角度分布が異なるからである。これらの波長依存性をシミュレーションで推定できれば、歪みを補正することができる。

本実施形態に係る光計測システムによれば、光学系に、特性部位だけに白色光を集光する光学系と、光ファイバ対応の分光器を付加することができるため、容易に実現できる。孤立した形状についての吸収スペクトルを補正する（例えば、非特許文献９参照）。発明者らはこれを同じ試料について行うことができれば、歪みの補正をできることに気が付いた。しかし、吸収スペクトル計測、光波散乱計測、結像の３つを一つのシステムで行うには、どのような光学系であれば可能かについては明らかでなかった。
以上をまとめると下記のようになる。
１．周期構造や単一構造に限定されていた光波散乱計測の計測対象が、微細半導体回路や生体の神経回路など広い用途に広がる。
２．自動計測することで、結果に客観性が出るほか、計測中に結果が出るので、計測の途中で判断しながら次の計測をすることができる。
３．計測した３次元構造をもとに、吸収スペクトルの定量化ができるので、従来できなかった、複雑な構造について、定量的な吸収スペクトルの算出が可能となる。

以上、本発明の実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、組合わせを行うことができる。これら実施形態およびその変形例は、発明の範囲や要旨に含まれると同時に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
なお、前述の情報処理装置１００は内部にコンピュータを有している。そして、前述した各装置の各処理の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、半導体メモリなどをいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしてもよい。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。
さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。

１０…光計測システム、 １…第１ステージ、 ２…第２ステージ、 ３…第３ステージ、 ４…レーザー光集光スポット形状調整手段、 ５…レーザー光集光スポット位置調整手段、 ７…結像レンズ、 ８…イメージセンサ、 １２…レーザー光源、 １４…光源、 １６…撮像装置、 １００…情報処理装置、１０２…入力部、 １０４…受付部、 １０６…処理部、 １０７…学習モデル、 １０８…出力部、 １１０…記憶部、 １５０…ディスプレイ

Claims (10)

1. 光波散乱計測を行う光計測システムであって、
   計測する試料の計測点に集光した光による輝点を含む所定範囲の像を結像する結像素子と、
   前記結像素子が結像した前記所定範囲の前記像を表示することで前記試料の前記所定範囲の前記計測点を表示するイメージセンサと、
   前記光の光軸と前記光軸と直交する軸との各々に沿って、前記試料を移動させることで前記試料の前記計測点を移動させる第１駆動部と、
   前記結像素子と前記イメージセンサとのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って移動させる第２駆動部と
   を備え、
   前記第１駆動部と前記第２駆動部とを調整することによって、前記イメージセンサに結像している前記所定範囲の特定の計測点に前記光を集光できる、光計測システム。
2. 第１光源と、
   第２光源と、
   前記第１光源からの光を前記試料の前記計測点に集光させる対物レンズと
   を備え、
   前記対物レンズは、前記第２光源が照射した光の前記試料による透過ないし反射光から前記所定範囲の前記像を作成し、
   前記結像素子は、前記対物レンズが作成した前記所定範囲の前記像を結像する、請求項１に記載の光計測システム。
3. 前記第１光源からの光が前記対物レンズで前記試料の前記計測点に集光されることによって前記試料から散乱された散乱光を利用して、前記試料の散乱パターンを表示する表示手段
   を備え、
   前記結像素子は、前記第２光源が照射した光の前記試料による反射光から前記対物レンズで作成された前記所定範囲の前記像を前記イメージセンサに結像する、請求項２に記載の光計測システム。
4. 前記第１駆動部は、前記光の光軸と前記光軸と直交する軸との各々に沿って、前記試料を０．１ｍｍ以上移動させ、
   前記第２駆動部は、前記結像素子と前記イメージセンサとのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って、１ｍｍ以上移動させる、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の光計測システム。
5. 請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の光計測システムによって取得される前記試料の散乱強度の角度分布を受け付ける受付部と、
   前記受付部が受け付けた前記試料の散乱強度の前記角度分布に基づいて、前記試料の三次元形状を導出する処理部と
   を備え、
   前記処理部は、複数の試料の各々の散乱強度の角度分布と、複数の前記試料の各々について前記試料の三次元形状との関係を深層学習しており、当該深層学習の結果を使用して、前記受付部が受け付けた前記試料の散乱強度の角度分布について、前記試料の三次元形状を導出する、情報処理装置。
6. 前記試料は、孤立した光散乱体であり、
   前記深層学習は、バッチサイズが４８以上１９２以下、繰り返し数が１５０以上５００以下、学習の各層のパラメータ数が６０以上２００以下、学習の層数が２以上で行われている、請求項５に記載の情報処理装置。
7. 試料の三次元形状は、光軸を含む平面の試料の断面の形状が、三角、四角、楕円である三次元形状を含む、請求項５又は請求項６に記載の情報処理装置。
8. 試料の三次元形状は、試料表面が凹凸であり、且つ少なくとも一部の凹凸の高さが異なる三次元形状を含む、請求項５から請求項７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. 光波散乱計測を行う光計測システムが実行する光計測方法であって、
   結像素子が、計測する試料の計測点に集光した光による輝点を含む所定範囲の像を結像するステップと、
   イメージセンサが、前記結像素子が結像した前記所定範囲の前記像を表示することで前記試料の前記所定範囲の前記計測点を表示するステップと、
   前記光の光軸と前記光軸と直交する軸との各々に沿って、前記試料を移動させることで前記試料の前記計測点を移動させる第１駆動部と、前記結像素子と前記イメージセンサとのいずれか一方又は両方を、光軸に沿って移動させる第２駆動部とが調整されることによって、前記イメージセンサに結像している前記所定範囲の特定の計測点に前記光を集光するステップと
   を有する、光計測方法。
10. 光計測システムによって取得される試料の散乱強度の角度分布を受け付けるステップと、
    受け付ける前記ステップで受け付けた前記試料の散乱強度の前記角度分布に基づいて、前記試料の三次元形状を導出するステップと
    を有し、
    導出する前記ステップでは、複数の試料の各々の散乱強度の角度分布と、複数の前記試料の各々について前記試料の三次元形状との関係を深層学習した結果を使用して、受け付ける前記ステップで受け付けた前記試料の散乱強度の角度分布について、前記試料の三次元形状を導出する、情報処理装置が実行する情報処理方法。

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