JP5968677B2 - 荷電粒子顕微鏡を用いる試料検査方法 - Google Patents
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Description
− 「荷電粒子」とは、電子又はイオン(一般的には、たとえばガリウムイオン又はヘリウムイオンのような正イオン)を指称する。
− 「顕微鏡」とは、小さすぎて裸眼では満足行くように詳細を観察できない対象物、構造、又は成分の拡大像を生成するのに用いられる装置を指称する。結像機能を有することに加えて、当該装置は加工機能をも有して良い。たとえば当該装置は、試料から材料を除去すること(「ミリング」又は「アブレーション」)によって、又は、試料に材料を追加すること(「堆積」)によって、前記撮像機能及び加工機能は、同種の荷電粒子によって供されて良いし、又は、各異なる種類の荷電粒子によって供されても良い。たとえば集束イオンビーム(FIB)顕微鏡は、加工目的で(集束)イオンビームを利用し、かつ、撮像目的で電子ビームを利用する(所謂「デュアルビーム」顕微鏡又は「FIB-SEM」)。あるいは当該装置は、比較的高エネルギーのイオンビームによって加工を実行し、かつ、比較的低エネルギーのイオンビームによって撮像を実行しても良い。この解釈に基づくと、電子顕微鏡、FIB装置、EBID(電子ビーム誘起堆積)及びIBID(イオンビーム誘起堆積)装置等は本発明の技術的範囲に含まれるものと解される。
− 「粒子光学鏡筒」とは、荷電粒子ビームを操作することで、前記荷電粒子ビームを集束若しくは偏向させ、かつ/又は、内部に生じた収差を緩和するのに利用可能な静電レンズ及び/又は磁気レンズの一団を指称する。
− 「検出器」とは、試料から放出される(1種類以上の)放射線を登録するのに用いられる任意の検出機構を含むように解されなければならない。係る検出器は単体であって良い。あるいは係る検出器は、複数の検出器を有する複合体−たとえば試料台について検出器が空間分布を有するようなもの、又は画素化された検出器−であっても良い。
− 「検出器の構成」とは、6つの自由度(たとえばx, y, z, Rx, Ry, Rz)における試料に対する検出器の具体的な幾何学的位置/配向を指称する。従って、係る検出器の構成は、前記検出器に対する前記試料の相対位置/配向を変化させることによって変更することができる。
− 「画像」とは、従来概念の画像のみならず、たとえばスペクトル図又はマップのような概念も含まれるように広く解されなければならない。基本的には、本明細書において画像とは、用いられた検出器からのデータ出力を利用して構築され、かつ試料に関連する空間変数−たとえば強度、コントラスト、密度変化、原子量、汚染濃度、電子収量/X線収量−を試料上の位置の関数として与える試料の(一部の)マップである。
− 電子は、たとえば光電子増倍管(PMT)若しくはシリコン光電子増倍管(SiPM−多重画素光子計数器とも呼ばれる)と一緒になったシンチレータ又は図2に図示されたような固体検出器を用いることによって、相対的に容易かつ安価に検出される。
− X線検出器は、相対的に高価で動作が遅くなりがちで、かつ、一般的には比較的視野が制限されている。それにもかかわらず、試料から放出されたX線の検出及び解析が強く望まれる荷電粒子顕微鏡の用途は存在する。たとえばそのようなX線の解析は、試料中の励起した原子/分子のX線帯に関する情報を与えるので、試料を構成する元素/組成の解析を可能にする。これは、2種類以上の材料が1つの試料中で共存するような多くの材料調査において利用可能である。
− 前記第1検出器構成C1とは異なる第2検出器構成C2を用いて、前記放出される放射線の第2部分を検出して、前記第2部分に基づいて第2画像I2を生成することで、検出器構成の組SD={C1,C2}と、対応する画像の組SI={I1,I2}をまとめる手順、
− コンピュータ処理装置を用いて、SIの各異なる画像を自動的に比較して、SDのうちの少なくとも1つに対する視線が閉塞された前記試料上の少なくとも1つの閉塞領域を数学的に特定する手順、
である。
− 各検出器の構成は、試料ホルダに対して各異なる一定の位置に存在する各異なる検出器を用いる。これは、SiPMの「一団」の場合、又は、図2の区分化された固体検出器の場合に当てはまる状況である(しかし、各異なる種類の検出を利用する場合にも当てはまる。その理由は、そのような場合における検出は概して空間的には一致しないからである)。
− 各検出器の構成は、同一の検出器を利用するが、試料に対して各異なる相対位置/配向に移動する。そのような状況はたとえば、単一の小面積検出器に対して試料ホルダを傾斜/回転させることにより、及び/又は、構造の上に係る検出器を載置することで、検出器自体を試料ホルダに対して各異なる位置へ移動させることを可能にするにより、実現されて良い。
− SIに属する複数の画像が数学的に統合されることで、合成参照画像IFとなる。
− 検査画像ITがもう一度SIから選ばれる。
− このとき、ITと合成参照画像IFとを比較し、かつ、(上述した手順同様に)1)ITとIFとの間の相関の減少及び2)IFに対するITの強度の減少、のうちの少なくとも1つが観察されるIT内の領域を特定することによって、閉塞領域は特定される。
− SIに属する様々な個々の画像における閉塞領域の特定に加えて、そのような閉塞領域が(少なくともある程度)除去された合成画像IFをもまとめる。この理由は、各異なる画像を統合する方法は、統合された結果である合成画像中においてそのような閉塞領域を実効的に「消去」することで、一の画像において閉塞された領域は他の画像においては閉塞されないからである。従って装置の使用者は、閉塞が除去又は少なくとも緩和された最終画像を得る。
− 毎回、SIに属する所与の画像と同一の参照画像IFを比較することは一般的に、より容易/効率的である。
− 一方で、ITとIF及びI’Tのうちの少なくとも1つとの比較を実行するときに、相関及び/又は強度が上述したように減少することを特定するだけで、閉塞の存在を定性的に決定することが可能となる。
− 他方で、係る閉塞がどの程度なのかを計算することもできる。たとえば、
・ 観察された相関の大きさを比較し、かつその大きさを完全な相関の比率で表すことができる。
・ 観察された強度と参照強度(たとえばIFの全面積にわたってとられた平均強度)とを比較し、その後前記観察された強度を前記参照強度で割った値で表す。
(i) Rに関して閉塞に最も悩まされる組SDに属する画像を表示し、
(ii) Rに関して閉塞にほとんど悩まされない組SDに属する画像を表示し、
(iii) SDの既存の画像ではなく、SDの任意の既存の画像よりも、Rに関する閉塞が小さいと予測される新たな検出器の構成C’を推定する。
− (i)と(ii)に関しては、装置の使用者は、(問題となっている特別な試料について可能な限り)試料表面の閉塞に最も悩まされる検出器の構成を回避して、その代わりにそのような閉塞にほとんど悩まされない検出器の構成に最適化するように選ぶことができる。
− (iii)に関しては、コンピュータ処理装置は、直積されたデータSD、SI、及びIFを用いて、問題となっている試料上の一般化された領域での検出器の構成に対する(パラメータ化された)閉塞の予測モデルを構築し、試料上の特定の位置に関する閉塞効果に悩まされない検出器の構成を計算することができる(費用関数分析)。装置の使用者は、所望であれば、示唆された検出器の構成を手動で試すことができる。あるいはコンピュータ処理装置は、示唆された構成を実現するのに必要な調節を(たとえば試料ホルダの幾何学的位置/状態調節を調節することにより、所与の検出器を動かすことにより、及び/又は複数の検出器が分配された検出装置内の特定の検出器を選ぶことによって)自動で行ってもよい。たとえば試料への累積的な尊重の危険性/効果のため及び/又は利用可能な時間/資源の制約等のため、(多くの)異なる検出器の構成を用いて広範囲な試料の検査を実行する余裕のない状況が存在しうることも留意する必要がある。そのような状況では、既に蓄積されている限られた量の測定結果に存在する閉塞効果に我慢せざるを得ない。そのような場合、所与の検出器の構成を用いて得られる画像に関しては、装置の使用者は単純に、閉塞が認められる領域の位置を記録し、そのような領域内でのデータ解釈が信頼できないことに留意すればよい。この点に関しては、上述の統合された画像IFを使用することで、一般的には、蓄積されたデータの解釈/利用に関する問題は生じない。
− 理論的には、単一の検出器の構成で取得される1つの画像に基づいて、(比較的厳しい)制約に服しながら、閉塞を生じさせる表面の凹凸構造についての(非常に)限られた推定の基礎として(考えられる)閉塞領域を用いることができる。これは、たとえば影からの形の復元のような既知の手法を用いることによって実現されて良い。このかなり難解な方法についてのさらなる情報については、以下の非特許文献1〜3を参照のこと。
− 対照的に、本発明は、複数の検出器の構成で取得された複数の画像を供し、たとえばフォトメトリックステレオ法(の変化型)のような手法を用いて(複数の)特定された閉塞領域に係る(つまり少なくとも部分的な原因になっていると思われる)試料の凹凸構造のさらに正確な計算を可能にする。
− 段階301は、様々な種類の検出器を表している。その検出器の出力は、様々な異なる検出器の構成で照射された試料の画像を生成するための基礎としての役割を果たす。表されている各種の検出器は、荷電粒子が衝突するときに試料から放出される特定の種類の放射線を検出することができる。表示されている種類の放射線とは別に、他の種類の検出器もたとえば、イオン又は光放射線(赤外/可視/紫外放射線)を検出することが可能である。1組の画像をまとめるのに、これらの様々な検出器のうちの1つ以上を選んで使用しても良い。
− 段階303は、段階303で様々な検出器から生成される様々な(生の)画像が表されている。
− 手順305は、段階303での(生の)画像には、存在しうる相互の縮尺/移動/回転の差異を解決するため、数学的な空間位置合わせ/登録手順が行われる。
− 段階307は、手順305の結果として十分に処理されて登録された画像が表されている。
− 手順309は、任意であって、以降の手順317において言及されている画像統合操作の特別な実施例の前に行われることとして/前記特別な実施例一部として考えなければならない。段階307で登録された画像には、数学的なマッピング操作−たとえば相対距離/構造を保存しながら2D強度空間から1D強度空間へマッピングするような操作−が行われる(図1B及び実施例1を参照のこと)。この種類のマッピングは、たとえばベイズ型反復統合とは対照的に、非線形直接統合のような統合手法が用いられるときに有効である。具体的に図1Bを参照すると以下のことが分かる。
− 図の左上部は、軸が2つ異なる画像−I1(縦軸)及びI2(横軸)−の画素強度を表す2D強度空間を表す。図示された空間は、4つの典型的な点を表している。前記4つの典型的な点は(一般的に)、各異なる画像I1とI2の各々において各異なる強度を有する。
− 図の右下部は、2D空間内に図示された点を単一の強度軸(1D空間)上にマッピングした結果を表している。この図示された特別なマッピングでは、任意の所与の点について、図示された単一の強度軸上の位置は、図示された2D空間の縦軸上と横軸上での強度の加算平均(I=(I1+I2)/2)である。しかし他の多くのマッピングが可能であり、図示された場合に限定されるものと解されてはならない。
− 段階311では、手順309の出力は、後続の数学的処理によりすぐに適応する仮想画像である。
− 手順313では、段階311での仮想画像の対が、(強度/相関の参照を利用することによって)閉塞領域が露わになるように、互いに比較される。
− 手順315では、手順313から現れる閉塞のラベルが与えられた画像は、閉塞マップ(315)を生成するのに用いられて良い。あるいはその代わりに/それに加えて、前記画像にはさらなる処理が行われて良い。
− 手順317では、所望の場合、段階315での画像は、数学的に統合されて「結合」画像319となって良い。代替実施例では、この統合手順317は、手順313の前に実行され、かつ、手順313での閉塞ラベル処理の(部分的な)基礎として利用されて良いことに留意して欲しい。
− 手順321では、手順313の結果生じた閉塞のラベルが与えられた画像は、第1位置で観察された閉塞の発生に関与した試料の表面凹凸構造を(少なくとも部分的に)計算するための入力として用いられて良い。係る処理は、試料の3次元(3D)表面モデル323となる。
− 手順325では、閉塞マップ315’と可能な補助的ユーザー入力327のみならず、統合手順317と再構成手順321の出力も、計画を決定する手順325への入力として用いられて良い。計画を決定する手順325の目的は、後続の測定を実行するための新たな検出器の構成を決定することである。
SEM像における閉塞領域は、問題となっている検出器の構成についての各閉塞領域における強度の低下が相対的に大きいことを特徴とする。そのような各領域からの重要な情報は失われている。試料周辺の様々な位置に設けられた複数の検出器の場合では、一の検出器の構成で閉塞される領域は、他の検出器の構成では可視となる可能性が高い。この事実に基づき、一の画像中の局所パッチと、他の検出器の構成を用いて得られた画像中の対応するパッチとの相関(互いが関係する情報の量)をチェックする方法は、平均よりも低い相関を記録することである。これら2つの基準(通常とは異なる低輝度+相対的に低い十字像の相関)を用いることによって、安定な閉塞検出法を設計することができる。試料上の各位置について、最も閉塞していることが確実な領域にラベルを与え、続いて後続の統合手順及び計画されている後続の顕微鏡台の移動においてこの情報を利用することが可能である。
以降では、2つの異なる画像の統合手法について説明する。しかし、複数の他の統合方法が代わりに用いられても良いことに留意して欲しい。画像統合方法の概略はたとえば非特許文献4に記載されている。
この方法では、所謂サモンマッピング(Sammon mapping)が利用される。サモンマッピングについてはたとえば非特許文献5と6を参照のこと。
F(I1, I2)=NL(I1,
I2) (2)
たとえば、以下のように表される。
F(I1, I2)=(p1+p2I1+p3I1 2)(p4+p5I2+p6I2 2) (3)
他のNLマッピングも同様に考えることができる。
{ri}, i=1,2,…,N、ri∈R (9)
反復法は、基準(1)を最小化するのに用いられて良い。ここで、反復mでの基準(1)は次式のように推定される。
rl(m+1)=rl(m)-αΔl(m) (11)
ここで、所謂学習パラメータαは、実験から選ばれ、かつ典型的には約0.3に設定される。また
検出器の構成iの画像生成は以下のようにモデル化することができる。
− maxSP(I|S,x,y)を探索する、所謂最尤(ML)法
− maxSP(S|I,x,y)を探索する、所謂事後確率(MAP)法
この解は以下のようにして得ることができる。
I=βS+n (20)
3. 深さ測定アルゴリズム
一般的には、一種類の検出器−たとえばBE検出器−から、ランベルトの画像生成モデルに依拠することによって試料の表面凹凸構造を推定することができる。
p=-nx/nz (22)
p=-ny/nz (22)
法線の推定には誤差が生じうるので、p及びq(∂z/∂x及び∂z/∂yのノイズの推定)は、積分することで物理的表面を得ることができる保証がない。以下の変分基準の最小を探索することによって技術的に可能な表面を回復する処理に近づくことは一般的である。
上述した検出器の構成の各組について閉塞にラベルが付されたとすると、試料の相対位置/配置を変化させることができる。それにより閉塞領域の分布は異なったものになる。このことはたとえば、通常の手順で試料ホルダ(台)を系統的に回転及び傾斜させることによって実行することができる。これにより多くの閉塞が解決される。他の手法はコンピュータ断層撮像を用いることである。表面が既知で、かつ絶対測定値に校正される場合、所与の検出器についての実際の閉塞表面を発見して、関心領域が前記検出器に対して可視となるように、試料台を移動及び傾斜させるようにプログラムすることができる。
画像登録手順は、同一の測定期間(SEMの場合であれば走査)中に取得されなかった画像を統合するときにのみ必要となる。この処理は、多くの統合問題に共通で、かつ、主として、一の画像中の画素が他の画像中の対応する画素にマッピングされるように、前記画像の座標を位置合わせる空間変換の発見から構成される。手動又は半自動登録は、画像中の対応する目印となる点の手動選択、及び、一致リストに基づく位置合わせ変換の計算に依拠する。他方自動登録は、対応関係に到達するときに最大化される相似性の尺度を使用することが必要となる。多モードデータベースについては、相互情報量の基準が、相似性の尺度として広く用いられている。画像間マッピングもモデル化に用いることのできる変換の種類は、アフィン変換不変のものから、(スプライン変換に基づくものを含む)不変ではない変換にまで及ぶ。これらの変換は、測定期間(走査)間での試料の運動、並びに、ドリフト、振動、及び他の阻害要因による歪みをも明らかにする。登録は、相似性の尺度を最大化する値にする変換空間を探索する手順で構成される。そのような最適化は、たとえば勾配に基づく手法により実現されて良い。様々な相似性基準、画像変換、及び最適化手法を有する広範囲にわたる登録手法が、非特許文献11で説明されている。
− たとえば適切な数学的変換を適用することでシフト/縮尺/回転等を補正することによって、組SIに含まれる画像を相互に登録/位置合わせする。
− (相互に登録された)組SIに含まれる画像を入力として用いることによって統合画像IFを計算する。
− 組SIに含まれる画像の閉塞領域を決定する。
− 観察された閉塞の原因である試料表面の凹凸構造を計算する。
− 所与の閉塞領域と最適に協働するように、最善に使用又は回避されうる検出器の構成に関する示唆を行うこと。
102 光軸
104 環状検出領域
106 環状検出領域
112 貫通孔
202 検出領域
204 検出領域
206 接続パッド
208 導電性トラック
Claims (10)
- 荷電粒子顕微鏡を用いて試料を検査する方法であって:
前記試料を試料ホルダ上に載置する手順;
粒子光学鏡筒を用いて、少なくとも1つの粒子放射線ビームを前記試料へ案内することによって、前記試料から放出される放射線を発生させる相互作用を生じさせる手順;
第1検出器構成C1を用いて、前記放出される放射線の第1部分を検出して、前記第1部分に基づいて第1画像I1を生成する手順;
前記第1検出器構成C1とは異なる第2検出器構成C2を少なくとも用いて、前記放出される放射線の第2部分を検出して、前記第2部分に基づいて第2画像I2を生成し、検出器構成の組SD={C1,C2}と、対応する画像の組SI={I1,I2}をまとめる手順;
コンピュータ処理装置を用いて、SIの各異なる画像を自動的に比較して、SDのうちの少なくとも1つに対する視線が閉塞された少なくとも1つの閉塞領域を前記試料上で数学的に特定する手順;
を有する方法。 - 前記SDのうちの検出器構成は、
− 各々が、前記試料ホルダに対して各異なる一定の位置に存在する各異なる検出器を用いるように、及び/又は、
− 各々が、同一の検出器を利用するが、前記試料に対して各異なる相対位置に動かされるように、
互いに異なる、請求項1に記載の方法。 - 1つ以上の異なる追加の検出器構成Ciが、対応する追加の画像Iiを生成するために使用され、前記SDとSIの基数を増加させる役割を果たす、請求項1又は2に記載の方法。
- 前記SIに属する複数の画像が合成参照画像I F に数学的に統合され、
少なくとも1つの検査画像ITが前記SIから選ばれ、
前記閉塞領域は、前記ITと前記IFとを比較し、かつ、1)前記ITと前記IFとの間の相関の減少及び2)前記IFに対する前記ITの強度の減少、のうちの少なくとも1つが観察される前記IT内の領域を特定することによって、特定される、
請求項1乃至3のいずれか1項に記載の方法。 - 前記ITと前記IFとの比較に加えて、前記ITは、前記SIに属する異なる画像I’Tとも比較される、請求項4に記載の方法。
- 前記試料上の所与の領域Rについて、前記コンピュータ処理装置が:
(i) 組S D のうち、前記Rに関して最も大きな閉塞の影響を受ける検出器構成を示すこと;
(ii) 組S D のうち、前記Rに関してほとんど閉塞の影響を受けない検出器構成を示すこと;
(iii) 前記SDの既存の検出器構成ではなく、前記Rに関して前記SDの何れの既存の検出器構成よりも小さな閉塞を与えるように予測される新たな検出器構成C’を推定すること;
のうちの少なくとも1つを自動的に実行する、
請求項1乃至5のいずれか1項に記載の方法。 - 前記コンピュータ処理装置が、前記少なくとも1つの閉塞領域に係る前記試料の少なくとも一部の表面凹凸構造を計算する、請求項1乃至6のいずれか1項に記載の方法。
- 前記SDに属する少なくとも2つの異なる検出器構成が、少なくとも2種類の放出された放射線を対応して検出するのに用いられる、請求項1乃至7のいずれか1項に記載の方法。
- 前記少なくとも2種類の異なる放出された放射線が、ある場合にはX線を有し、他のある場合には電子を有する、請求項8に記載の方法。
- 請求項1乃至9のいずれか1項に記載の方法を実行するように構成及び配置されている荷電粒子顕微鏡。
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