JP7194837B2 - 荷電粒子線装置 - Google Patents

Description

本発明は、荷電粒子線装置に関する。

試料における着目対象物の検出および／または評価を行うために、荷電粒子線装置が用いられる。荷電粒子線装置は、試料に荷電粒子線を照射し、照射に起因する信号を利用して着目対象物の検出および／または評価を行う。このような荷電粒子線装置の例は、特許文献１に開示される。

特開２０１９－６０７４１号公報

しかしながら、荷電粒子線装置を用いた検査業務では、荷電粒子線装置の動作に係る各種条件の設定作業や、解析領域の設定作業を人手で行っており、時間と労力がかかるという課題があった。

また、着目対象物は多様である一方で、荷電粒子線装置は高額なため、異なる特性を有する着目対象物に対して同一の荷電粒子線装置を流用せざるを得ない場合がある。このような場合においても、条件の設定作業や、解析領域の設定作業に時間と労力がかかっていた。

この発明はこのような課題を解決するためになされたものであり、動作に係る各種条件の設定作業や、解析領域の設定作業を自動的に行う荷電粒子線装置を提供することを目的とする。

この発明に係る荷電粒子線装置の一例は、
荷電粒子線を試料に対して照射する照射部と、
前記荷電粒子線の前記試料への照射に起因する信号を出力する検出部と、
複数の条件セットのうちから１つの条件セットを選択するための条件選択インタフェースを出力するインタフェース出力部と、
着目対象物に関する評価を実行する評価部と、
を備え、
前記条件セットは、
‐複数の学習済みモデルのうちから、１つの学習済みモデルを特定する情報と、
‐照射条件および検出条件の少なくとも一方を含む複数の探索条件のうちから、１つの探索条件を特定する情報と、
‐前記照射部および前記検出部の少なくとも一方の動作を規定する複数の解析条件のうちから、１つの解析条件を特定する情報と、
を含み、
前記荷電粒子線装置は、
‐前記条件選択インタフェースを介して前記条件セットの選択を受け付け、
‐特定された前記探索条件に基づき、前記試料の第１の領域に対して前記荷電粒子線を照射し、当該照射に起因する第１の信号を検出し、
‐特定された前記学習済みモデルに、前記第１の信号に基づく情報を受け渡し、
‐特定された前記学習済みモデルから、前記着目対象物の候補の位置を含む前記試料の第２の領域を表す情報を取得し、前記第２の領域は前記第１の領域の一部であって前記第１の領域より小さく、
‐特定された前記解析条件に基づき、前記第２の領域に対して前記荷電粒子線を照射し、当該照射に起因する第２の信号を検出し、
‐前記第２の信号に基づく情報を前記評価部に入力する。

この発明に係る荷電粒子線装置によれば、各種条件の設定を個別に行う必要がなく、また解析領域の設定を自動的に行うことができる。

この発明の実施形態１にかかる荷電粒子線装置を概略的に表した正面図。 図１の荷電粒子線装置の動作を表すフローチャート。 図２の処理において出力される条件選択インタフェースの一部を構成する画面の例。 図３のナビゲーション画像の別の例。 条件セットの設定を行うための画面の例。 第２の領域の例。 形状解析に係る処理を模式的に示す図。 組成解析に係る処理を模式的に示す図。 評価結果の例。 評価結果の表示例。 探索条件の自動調整に係る荷電粒子線装置の動作を表すフローチャート。 変形例に係る評価結果の表示例。

以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
実施形態１．
＜荷電粒子線装置１００の構成について＞
図１は実施形態１にかかる荷電粒子線装置１００を概略的に表した正面図である。この荷電粒子線装置１００は走査型電子顕微鏡である。ただし、荷電粒子線装置は透過型電子顕微鏡、イオンビーム装置等の他の荷電粒子線装置であってもよい。荷電粒子線装置１００の構成は一例にすぎないことに留意されたい。換言すれば、荷電粒子線装置１００の各部の具体的な構成は荷電粒子線装置１００の種類や構造に応じて変わり得る。

荷電粒子線装置１００は、荷電粒子線を試料Ｓに対して照射する照射部１１０を有する。この例の照射部１１０は、電子源１１１と、鏡筒１１２を有する。電子源１１１は荷電粒子線（この例では電子線）の源となる電子を放出する。鏡筒１１２は集束レンズ、走査コイル、対物レンズ等を有し、荷電粒子線を試料Ｓに向かって導く。

照射部１１０は試料室１２０に接続されている。典型的には、試料室１２０は図示しない真空ポンプなどによって真空引きされている。

この例では、荷電粒子線の試料Ｓへの照射に起因する信号を出力する検出部１３０が試料室１２０に設けられている。検出部１３０が検出する対象は、二次電子、反射電子、Ｘ線、オージェ電子などであってよい。また、検出部１３０は複数設けられていてよい。この例では、荷電粒子線装置１００は、二次電子を検出する第一の検出部１３０Ａと、Ｘ線を検出する第二の検出部１３０Ｂを有する。検出部１３０は試料室１２０に設けられているとは限らない。一例として、一種の走査型電子顕微鏡では、検出部１３０が鏡筒１１２の内部に設けられている。他の例として、一種の透過型電子顕微鏡では、検出部１３０は試料Ｓを透過した電子線を検出するように試料Ｓより電子線の流れの下流に設けられている。

荷電粒子線装置１００はステージ１４０を備える。ステージ１４０は可動ステージであってよい。典型的には、ステージ１４０はＸ方向および／またはＹ方向（荷電粒子線の光軸と垂直な平面内における一方向：図１の矢印方向）に可動であってよい。さらに、ステージ１４０はＺ方向（荷電粒子線の光軸と垂直な方向）に可動であってよい。さらに、ステージ１４０は回転（Ｚ軸方向を回転軸とした回転）可能であってよい。さらに、ステージ１４０は傾斜（Ｘ方向またはＹ方向を回転軸とした回転）可能であってよい。ステージ１４０は試料ホルダ１４１を支持するように構成されていてよい。この例では、試料Ｓは試料ホルダ１４１に載せられる。

荷電粒子線装置１００は制御部１５１と、入力部１５２と、記憶部１５３と、表示部１５４に接続されていてよい。制御部１５１、入力部１５２、記憶部１５３、表示部１５４は荷電粒子線装置１００の一部であってもよく、荷電粒子線装置１００と独立していてもよい。各部の間の接続は有線接続であっても無線接続であってもよい。したがって、図１に図示される接続線は例示に過ぎない。追加または代替として、インターネットなどの通信回線を介した接続も採用可能である。たとえば、記憶部１５３は、イントラネット、インターネットまたはクラウドサービス上の記憶部１５３であってもよい。荷電粒子線装置１００が複数階層の制御部１５１または記憶部１５３に接続されている場合、上位の階層にある制御部１５１または記憶部１５３を上位装置と呼ぶ場合がある。

典型的な荷電粒子線装置１００においては、検出部１３０からの信号を受け取った制御部１５１は画像もしくはスペクトルの生成が可能である。または、制御部１５１は、試料Ｓにおいて荷電粒子線が照射されている領域の評価が可能である。したがって、制御部１５１は「評価部」とも呼ばれ得る。

なお、本明細書において「領域」とは、たとえば有限の広がりを持つ面をいうが、有限の大きさを持つ体積であってもよく、有限の長さと、ゼロまたは実質的に無視できる幅とを持つ線であってもよく、ゼロまたは実質的に無視できる大きさを持つ点であってもよい。また、本明細書において「評価」とは、たとえば領域またはその一部に基づき、その領域またはその一部に関する情報を生成することを言い、「分析」または「判定」と呼ばれる動作を含む。

本実施形態では、制御部１５１は、第一の検出部１３０Ａが出力した信号に基づいたＳＥＭ像（ここでは二次電子像）を生成することができる。同様に、制御部１５１は、第二の検出部１３０Ｂが出力した信号に基づいたＸ線分析画像またはスペクトルを生成することができる。制御部１５１は、これらの画像または信号に基づいて、たとえば試料Ｓの表面形状または表面元素の評価をすることができる。

荷電粒子線装置１００への情報の入力または荷電粒子線装置１００からの情報の出力は、ＵＩ（ユーザインタフェース）を介して行われてよい。この例では、ＵＩはＧＵＩ（グラフィックユーザインタフェース）であり、表示部１５４に表示される。

制御部１５１による荷電粒子線装置１００の制御、画像もしくはスペクトルの生成または試料Ｓの評価は、記憶部１５３に記憶された学習済みモデルに基づいて実行されてよい。

制御部１５１は、荷電粒子線装置１００全体の動作を制御してもよい。制御部１５１は、プログラムを実行することによりこの制御を実現してもよい。このプログラムは、記憶部１５３に格納されてもよく、記憶部１５３から独立した制御部１５１内の記憶手段に格納されてもよい。

荷電粒子線装置１００はさらに、ナビゲーション画像撮影機１６０を備えてよい。ナビゲーション画像撮影機１６０はナビゲーション画像３０５（後述）を撮影する。図１の例ではナビゲーション画像撮影機１６０は試料室１２０に設けられている。図１では、ステージ１４０が図１の矢印の右端に位置する場合に、ナビゲーション画像撮影機１６０は試料ホルダ１４１が存在すると見込まれる部分の少なくとも一部を撮影することができる。図１の例ではナビゲーション画像撮影機１６０は光学カメラであり、試料ホルダ１４１が存在すると見込まれる部分全てを撮影可能である。なお、ナビゲーション画像撮影機１６０のための光源が試料室１２０に設けられていてもよい。

図１の例とは異なり、ナビゲーション画像撮影機１６０として光学カメラ以外の画像取得手段が用いられてもよい。また、図１の例とは異なり、荷電粒子線装置１００とは別個独立したナビゲーション画像撮影機１６０が用いられてもよい。たとえば、ナビゲーション画像撮影機１６０として、荷電粒子線装置１００とは別個独立した光学顕微鏡であって、試料ホルダ１４１を一定の位置かつ一定の方向に固定することができる光学顕微鏡が用いられてもよい。また、ナビゲーション画像撮影機１６０も、制御部１５１と、入力部１５２と、記憶部１５３と、表示部１５４に接続されていてよい。

＜荷電粒子線装置１００の動作について＞
図２は、実施形態１に係る荷電粒子線装置１００の動作を表すフローチャートである。図２の処理において、まず荷電粒子線装置１００はモデルを選択する（ステップ２０１）。このステップにおいて、荷電粒子線装置１００は、複数の条件セットのうちから１つの条件セットを選択するためのインタフェース（条件選択インタフェース）を出力する。条件セットは、荷電粒子線装置１００の動作を特定する条件の組み合わせを含む。

図３は、ステップ２０１において出力される条件選択インタフェースの一部を構成する画面の例を示す。本実施形態では、条件選択インタフェースはＧＵＩとして構成される。この画面３００は、表示部１５４における画面表示として出力される。すなわち、本実施形態では、表示部１５４がこの条件選択インタフェースを出力するインタフェース出力部として機能する。

図３の例では、条件選択インタフェースは名称欄３０１を含む。本実施形態において、複数の条件セットのうち１つを選択するためにこの名称欄３０１が用いられる。たとえば、条件セットのそれぞれに異なる名称が関連付けられており、特定の条件セットに対応する名称が入力されることに応じて、その条件セットが選択される。

条件選択インタフェースは装置種類欄３０２を含む。装置種類欄３０２は、用いられる荷電粒子線装置の種類を特定する情報を入力または表示するために用いられる。

条件選択インタフェースは新規ボタン３０３および編集ボタン３０４を含む。新規ボタン３０３は、新たな条件セットを作成する際に操作され、編集ボタン３０４は、既存の条件セットの内容を変更する際に操作される。

条件選択インタフェースはナビゲーション画像３０５を含む。ナビゲーション画像３０５はユーザによって試料台３０７（たとえば図１の試料ホルダ１４１に対応する）上に載置された試料Ｓにおける探索範囲を視覚的に指定するための画像であり、典型的にはナビゲーション画像撮影機１６０により撮影される。ただし、荷電粒子線装置１００の観察倍率が十分低く設定できるのであれば、ＳＥＭ像などの画像がナビゲーション画像３０５として用いられてもよい。ナビゲーション画像３０５は、試料に関する探索領域３０６を表示する。図３では探索領域３０６をハッチングで示す。この例では、試料台３０７上に２本の導電テープ３０８が載置されており、探索領域３０６はこれらの導電テープ３０８の全体を含んでいる。

図４は、ナビゲーション画像３０５の別の例を示す。この例では、複数の試料台３０７が配置されており、各試料台３０７においてそれぞれ異なる探索領域が指定されている。

図５は、条件セットの設定（学習済みモデルの選択を含む）を行うための画面の例を示す。この画面５００は、本実施形態では条件選択インタフェースの一部を構成するが、変形例として条件選択インタフェースとは別画面のＧＵＩとして構成されてもよい。画面５００は、たとえば図３の新規ボタン３０３または編集ボタン３０４が操作されることに応じて出力される。

図５によれば、条件選択インタフェースは、探索条件、学習済みＡＩ（すなわち機械学習によって生成された学習済みモデル）、解析条件、および数値化項目に関する情報の入力を受け付け、または入力された情報を表示する。

探索条件は、照射条件（主に照射部１１０の動作条件であるが、ステージ１４０の位置、傾斜（換言すれば、試料Ｓの位置、傾斜等）、試料室１２０の真空度等の条件等も含む）および検出条件（主に検出部１３０の動作条件であるが、検出部１３０の前段の構造（絞り等）の条件等も含む）の少なくとも一方を含む条件である。条件選択インタフェースは、探索条件に関して、倍率を特定するための倍率選択部５０１と、スキャンの種類を特定するためのスキャン種類選択部５０２と、画像サイズを特定するための画像サイズ選択部５０３と、検出器を特定するための検出器選択部５０４と、ワーキングディスタンスを特定するためのＷＤ選択部５０５とを含む。

スキャンの種類としては、スキャン速度（速度が０となる場合を含む）、スキャンの経路（ラスタスキャン、スネークスキャン、等）、同一領域に対するスキャンの積算数、スキャンの積算方式（ライン毎、画像毎、等）、またはこれらの組み合わせが選択可能である。

検出器としては、二次電子検出器、反射電子検出器、Ｘ線検出器、オージェ電子検出器、透過電子検出器（たとえばカメラ）、結晶方位を特定する検出器、等が選択可能である。

また、条件選択インタフェースは、学習済みモデル欄５０６と、探索条件調整ボタン５０７とを含む。学習済みモデル欄５０６は、複数の学習済みモデルのうちから１つの学習済みモデルを特定するために用いられる。探索条件調整ボタン５０７については後述する。

解析条件は、照射部１１０および検出部１３０の少なくとも一方の動作を規定する条件である。解析条件は、上記の探索条件と重複する項目を含んでもよいし、そうでなくともよい。条件選択インタフェースは、解析条件に関して、形状解析を実行するか否かを特定するための形状解析チェックボックス５０８と、組成解析を実行するか否かを特定するための組成解析チェックボックス５０９とを含む。

条件選択インタフェースは、形状解析に関して、倍率を特定するための倍率選択部５１０と、スキャンの種類を特定するためのスキャン種類選択部５１１と、画像サイズを特定するための画像サイズ選択部５１２と、検出器を特定するための検出器選択部５１３と、ワーキングディスタンスを特定するためのＷＤ選択部５１４とを含む。

条件選択インタフェースは、組成解析に関して、検出器を特定するための検出器選択部５１５と、ワーキングディスタンスを特定するためのＷＤ選択部５１６とを含む。

ここで、荷電粒子線装置１００の使用者は、探索条件および解析条件についてそれぞれ異なる条件を適切に指定することにより、処理を効率化することができる。たとえば、試料Ｓの全体をカバーするのに６０個の視野が必要となり、１視野当たり４０秒のスキャン速度によるスキャンが必要となる場合を考える。単一の条件（解析条件）のみを用いて試料Ｓを解析する場合の一例として、４０［秒］×６０［視野］＝２４００［秒］＝４０［分］の時間が必要となる。

これに対し、解析の事前処理として、厳密な解析が必要となる領域を特定するための探索処理を行うことができる。この探索では、解析ほど厳密なスキャンは要求されないので、より高速に処理可能な条件を用いることができる。たとえば、スキャン速度を１視野当たり１秒とし、倍率を解析条件の１／５とすれば（たとえば解析条件における倍率が１５００倍であれば、探索条件における倍率を３００倍とする）、探索にかかる時間は１［秒］×６０［視野］／５＝１２［秒］となる。この探索の結果、３個の領域に対して解析が必要となった場合には、解析にかかる時間は４０［秒］×３［視野］＝１２０［秒］となり、合計で１３２［秒］すなわち２分１２秒で探索および解析を完了することができる。

なお、この探索条件および解析条件の決定方法は一例である。荷電粒子線装置１００の用途によっては、探索を解析より高速に完了させる必要はなく、または処理を効率化する必要はない。

図５に戻り、数値化項目は、評価部としての制御部１５１の動作を規定する条件であり、すなわち評価条件とも言えるものである。条件選択インタフェースは、形状解析に係る数値化項目に関して、着目対象物の直径を出力するか否かを特定するための直径チェックボックス５１７と、着目対象物の面積を出力するか否かを特定するための面積チェックボックス５１８と、評価に関連して用いられるプログラムを特定するためのスクリプト欄５１９（複数であってもよい）とを含む。

なお、「着目対象物」の意味は当業者が適宜解釈可能であるが、たとえば粒子または異物をいう。また、着目対象物は、試料から分離された物体に限らず、試料Ｓにおいて他と区別可能な形状、構造または組成を有する部分であってもよい。

条件選択インタフェースは、組成解析に係る数値化項目に関して、着目対象物における特定成分の含有量を出力するか否かを特定するための含有量チェックボックス５２０と、着目対象物の結晶方位ＩＤを出力するか否かを特定するための結晶方位ＩＤチェックボックス５２１とを含む。

条件選択インタフェースは、保存ボタン５２２を含む。荷電粒子線装置１００は、保存ボタン５２２が操作されることに応じて、その時点で条件選択インタフェース上で特定されている各条件を互いに関連付けて条件セットとし、記憶部１５３に記憶する。この際に、その条件セットを特定する情報（たとえば図３の名称欄３０１に表示される名称）の入力を受け付けてもよく、この情報を条件セットに関連付けて記憶部１５３に記憶してもよい。

条件セットは終了条件を含んでもよい。図５の例では、条件選択インタフェースは、終了条件を特定するための終了条件選択部５２３を備える。終了条件は、探索条件の一部を構成してもよい。終了条件は、探索領域をすべて探索する前に探索処理を打ち切るための条件を表してもよい。たとえば、探索処理中に特定の着目対象物が所定数以上検出された場合に探索処理を打ち切るように構成してもよい。このような終了条件を用いると、アスベスト検査のモニタリングマニュアルに従い、所定数以上検出された特定の着目対象物に対して、組成解析を行うといったように、荷電粒子線装置１００の動作を様々な基準に準拠させることが可能となる。また、探索処理が打ち切られた場合には、図２のステップ２０５以降の処理（後述）は実行を省略してもよい。

このような条件セットの作成および変更は、図２の処理が開始される前に行われてもよいし、上述のように図２のステップ２０１において行われてもよい。いずれにしても、ステップ２０１において表示部１５４は条件選択インタフェースを出力し、荷電粒子線装置１００はこの条件選択インタフェースを介して条件セットの選択を受け付ける。

上述のように、本実施形態では、条件セットは次の情報を含む。
‐複数の学習済みモデルのうちから、１つの学習済みモデルを特定する情報。
‐照射部１１０および検出部１３０の少なくとも一方の動作を規定する複数の探索条件のうちから、１つの探索条件を特定する情報。この情報により、各学習済みモデルに適した探索条件を用いることができる。
‐照射部１１０および検出部１３０の少なくとも一方の動作を規定する複数の解析条件のうちから、１つの解析条件を特定する情報。この情報により、各学習済みモデルに適した解析条件を用いることができる。

また、本実施形態では、条件セットは次の情報を含む。
‐評価部（制御部１５１）の動作を規定する複数の評価条件のうちから、１つの評価条件を特定する情報。この情報により、各学習済みモデルに適した評価条件を用いることができる。

このため、荷電粒子線装置１００の使用者は、条件セットを１つ選択するだけで、学習済みモデル、探索条件および解析条件をすべて決定することができる。このため、これらを個別に決定するのに必要な時間および労力が節約される。

このようにしてステップ２０１が実行された後、荷電粒子線装置１００は、探索範囲として探索領域３０６を指定する（ステップ２０２）。荷電粒子線装置１００は、探索領域３０６を自動的に決定してもよいし、使用者からの入力に応じて決定してもよい。

自動的な決定は、たとえば画像処理によって行うことができる。たとえば、ナビゲーション画像３０５において円板状の領域を検出することによって試料台３０７を検出してもよい。また、図１の例ではナビゲーション画像撮影機１６０（光学カメラ）がナビゲーション画像３０５を撮影する。そこで試料台３０７上において、周辺の色（すなわち試料台３０７そのものの色と考えられる色）と異なる色を含む部分を、探索領域３０６として決定してもよい。２つの色が異なるか否かの判定は、たとえば色空間における識別線に対して異なる側にあるか否かに基づいて行ってもよい。なお、色ではなく、画像中の特定領域の明暗などの他の信号に基づいて探索領域３０６が決定されてもよい。色に関する情報を用いないことは、ナビゲーション画像３０５がモノクローム画像である場合（ナビゲーション画像撮影機１６０がモノクロームカメラ等である場合またはＳＥＭ像などの画像がナビゲーション画像３０５として用いられる場合）に好適である。さらに、荷電粒子線装置１００は、条件選択インタフェースに対する操作（たとえばマウスポインタを利用した操作）に応じ、探索領域３０６を決定または変更してもよい。

次に、荷電粒子線装置１００は、注目構造を探索する（ステップ２０３）。すなわち、ステップ２０１において特定された探索条件に基づき、照射部１１０を介して試料Ｓの探索領域３０６（第１の領域）に対して荷電粒子線を照射し、検出部１３０を介して当該照射に起因する信号（第１の信号）を検出する。この探索では、たとえば低倍率かつ高速のスキャンによる撮影を利用することができる。このステップ２０３は、たとえば図３のスタートボタン３０９が操作されることに応じて開始されてもよい。

「注目構造」とは、たとえば着目対象物の候補を意味する。第１の信号は、たとえば、試料Ｓに荷電粒子線が照射された際に生じる電子に基づく信号であってもよいし、試料Ｓに荷電粒子線が照射された際に生じるＸ線に基づく信号であってもよい。

次に、荷電粒子線装置１００は、学習済みモデルを用いて注目構造を検知する（ステップ２０４）。たとえば、まず、ステップ２０１において特定された学習済みモデルに、ステップ２０３において検出された信号（第１の信号）に基づく情報を受け渡す。この情報は第１の信号そのものであってもよいし、適切な変換または補正等を行ったものであってもよい。そして、その学習済みモデルから、着目対象物の候補の位置を含む試料Ｓの領域（第２の領域）を表す情報を取得する。第２の領域は探索領域３０６の一部であり、探索領域３０６より小さい領域である。

たとえば、学習済みモデルが、画素ごとに着目対象物の存在確率を表すヒートマップを出力する場合には、第２の領域はこのヒートマップに基づいて決定することができる。ヒートマップから第２の領域を決定するための具体的な処理はとくに説明しないが、当業者であれば周知技術に基づいて適宜設計することができる。たとえば適切な閾値を用いた２値化処理を含んでもよい。

図６は、第２の領域の例を示す。図６（ａ）に、横３列×縦２行の視野６０１が表示されている。各視野６０１は、その周辺において、隣接する視野６０１と重なる領域すなわちオーバーラップ領域６０２を有する。導電テープ３０８上に、注目構造（文字「Ａ」で表す）と、その他の構造（文字「Ｂ」で表す）とが存在している。

学習済みモデルは、図６（ａ）に示す情報（たとえば画像の形式で表すことができる）に基づき、図６（ｃ）に示す情報（たとえば座標の組の形式で表すことができる）を出力する。学習済みモデルは、図６（ｂ）に示すように様々な注目構造の形状等（様々なフォントの文字「Ａ」で示す）を学習しており、注目構造を検出することができる。なお、このような機能を有する学習済みモデルの具体例はとくに示さないが、当業者であれば公知の学習用モデルおよび適切な教師データを用いて生成することが可能である。

図６（ｃ）の例では、第２の領域は、注目構造の位置（「＋」記号で表す）によって表される。第２の領域は、たとえば注目構造の位置（点）であってもよく、注目構造の位置を中心として所定の２次元寸法を有する矩形領域であってもよい。ただしこの第２の領域は、探索領域３０６（第１の領域）の一部であり、探索領域３０６からはみ出さない範囲で定義される。

荷電粒子線装置１００は、ステップ２０４の後に、高分解能化のための軸調整を行ってもよい。また、荷電粒子線装置１００が走査透過電子顕微鏡である場合には、ステップ２０４の後に方位合わせを行ってもよい。

次に、荷電粒子線装置１００は、解析条件に基づき、形状解析（ステップ２０５）または組成解析（ステップ２０６）あるいはこれらの双方を実行する。すなわち、ステップ２０１で特定された解析条件に基づき、照射部１１０を介して第２の領域に対して荷電粒子線を照射し、検出部１３０を介して当該照射に起因する第２の信号を検出する。第２の信号は、たとえば、試料Ｓに荷電粒子線が照射された際に生じる電子に基づく信号であってもよいし、試料Ｓに荷電粒子線が照射された際に生じるＸ線に基づく信号であってもよい。とくに、第１の信号（探索に用いる信号）を電子に基づく信号とし、第２の信号（解析に用いる信号）をＸ線に基づく信号とすると、探索を効率的に実行し、解析を高精度で実行することができる。

図７は、ステップ２０５の形状解析に係る処理を模式的に示す。解析領域７０１（第２の領域）をハッチングで示す。この例では、３個の注目構造をそれぞれ含む３個の解析領域７０１が、高分解能かつ高信号対雑音比（高Ｓ／Ｎ比）で撮影される。形状解析には、たとえば高倍率かつ低速のスキャンによる撮影を利用することができる。

図８は、ステップ２０６の組成解析に係る処理を模式的に示す。解析領域８０１（第２の領域）は注目構造の位置に対応する点である。この例では、解析領域８０１のそれぞれにおいて特性Ｘ線によるスペクトル解析が行われる。組成解析には、たとえばエネルギー分散型Ｘ線分光（ＥＤＳ）または電子線後方散乱回折（ＥＢＳＤ）を利用した高倍率の撮影を利用することができる。また、撮影には、高加速または大電流の荷電粒子線を用いてもよい。

次に、荷電粒子線装置１００は、解析結果を数値化する（ステップ２０７）。すなわち、ステップ２０５またはステップ２０６において検出された信号（第２の信号）に基づく情報を評価部（制御部１５１）に入力し、評価部から出力される評価結果を取得する。ここで、第２の信号に基づく情報は、第２の信号そのものであってもよいし、適切な変換または補正等を行ったものであってもよい。

なお、ステップ２０７において、評価部は着目対象物に関する評価を実行するが、その具体的な処理内容の説明は省略する。具体的な処理内容は、当業者が公知技術等に基づいて適宜設計することができる。たとえば、ステップ２０５において形状解析の結果として画像が取得された場合には、公知の画像処理および信号処理等によって、着目対象物の候補の直径または面積等を評価することができる。

図９は、評価結果の例を示す。図９（ａ）はステップ２０５の形状解析に対応する。解析された注目構造について、その高さおよび幅が評価結果として示されている。図９（ｂ）はステップ２０６の組成解析に対応する。解析された注目構造について、その組成が評価結果として示されている。なお図９（ｂ）では、組成を各元素の割合を表す円グラフとして模式的に示している。

次に、荷電粒子線装置１００は、評価結果を表示する。表示は、表形式で行われてもよいし（ステップ２０８）、荷電粒子線装置１００によって撮像された画像に重畳する形式で行われてもよいし（ステップ２０９）、これらの組み合わせとして行われてもよい。

次に、荷電粒子線装置１００は、評価結果を表すデータを出力する（ステップ２１０）。たとえば、このデータは、他のアプリケーションプログラムが処理できる形式であってもよい。このデータは、再撮像するための位置情報、画像処理の精度を上げる情報、統計データを算出できる情報、等を含んでもよい。

図１０は、評価結果の表示例を示す。このような表示は、表示部１５４において表示される画面１０００として実現することができる。画面１０００は、条件選択インタフェースの一部を構成してもよい。画面１０００は、表形式部１００１と、重畳部１００２とを含む。

表形式部１００１では、評価結果が表形式で表示される。図１０の例では、各注目構造について、その注目構造が含まれる解析領域に対応する画像番号（「Ｉｍａｇｅ」）、その解析領域に含まれる注目構造のうち当該注目構造を特定する番号（「Ｎｏ」）、その注目構造に関する評価結果（「Ｓｃｏｒｅ」）、その注目構造の位置（「Ｘ」および「Ｙ」）、その注目構造の面積（「Ａｒｅａ」）が表示されている。

重畳部１００２では、評価結果が画像に重畳して表示される。この例では、重畳部１００２には評価結果を表す結果画像１００３が複数表示されており、各結果画像１００３に重畳して、注目構造の位置が黒い丸で示されている。また、各結果画像１００３について、その画像に含まれる注目構造に関する評価結果が数値として表示されている。なお結果画像１００３の内容はとくに図示していないが、たとえば解析処理によって取得された画像が表示される。

この例では黒い丸によって注目構造の位置のみを示しているが、注目構造が形状を有する場合には、その形状が結果画像１００３に重畳して表示されてもよい。たとえば、注目構造を構成する画素の色を特定の色（たとえば赤または緑）に変更してもよい。

画面１０００は、マップ部１００４を含んでもよい。マップ部１００４には、各結果画像１００３に対応するシンボル１００５が表示される。シンボル１００５は、それぞれ対応する結果画像１００３に関連する情報に応じて表示態様が変化する。表示態様の変化は、形状、色、色調、濃淡、大きさ、位置、等の変化を含む。

たとえば、シンボル１００５の形状（この例では矩形）は、結果画像１００３の形状に応じて決定されてもよく、たとえば結果画像１００３の形状と同一であってもよい。また、シンボル１００５の色または濃淡は、結果画像１００３に含まれる注目構造に関する評価結果に応じて決定されてもよい。また、シンボル１００５の大きさは、試料Ｓにおける結果画像１００３の大きさに応じて決定されてもよく、たとえば各結果画像１００３間の相対的な大きさに応じて各シンボル１００５間の相対的な大きさが決定されてもよい。また、マップ部１００４におけるシンボル１００５の位置は、試料Ｓにおける結果画像１００３の位置に対応してもよい。

また、画面１０００は、ナビゲーション画像３０５を含んでもよい。

以上説明するように、本実施形態に係る荷電粒子線装置１００によれば、荷電粒子線装置の動作に係る条件セットを選択するだけで、探索条件および解析条件が自動的に決定される。また、この際に探索に用いる学習済みモデルも決定されるので、このモデルを用いて解析領域が自動的に決定される。このように、人手で行う作業が省略され、時間と労力が節約される。

次に、図５の探索条件調整ボタン５０７について説明する。荷電粒子線装置１００は、探索条件調整ボタン５０７が操作されることに応じて、探索条件を自動的に調整してもよい。このような探索条件の自動調整は、たとえば、特定の荷電粒子線装置および特定の着目対象物を想定して設定された探索条件を、別の荷電粒子線装置または別の着目対象物に対して最適化するために利用することができる。

図１１は、このような探索条件の自動調整に係る荷電粒子線装置１００の動作を表すフローチャートである。図１１の処理において、まず荷電粒子線装置１００は、検出したい着目対象物を撮像の視野に配置する（ステップ１１０１）。これは荷電粒子線装置１００の使用者により手動で行われてもよい。

次に、荷電粒子線装置１００は、現在指定されている条件セットに含まれる探索条件（第１の探索条件）を用いて探索を行う（ステップ１１０２）。たとえば、第１の探索条件に基づいて、図２のステップ２０３および２０４を実行し、解析領域（第２の領域）を表す情報を取得する。

次に、荷電粒子線装置１００は、着目対象物（または適切な注目構造）が適切に検出できるか否かを判定する（ステップ１１０３）。この判定の具体的な内容は、検出された解析領域を表す情報に関する条件として、当業者が適宜設計することができる。一例として、検出された解析領域の数が所定の閾値以上である場合には、着目対象物が適切に検出できたと判定され、検出された解析領域の数が所定の閾値未満である場合には、着目対象物が適切に検出できなかったと判定される。

着目対象物が適切に検出できた場合（たとえば、解析領域を表す情報が所定の条件を満たす場合）には、荷電粒子線装置１００は処理を終了する。この場合には、現在の条件セットは変更されない。

一方、着目対象物が適切に検出できなかった場合（たとえば、解析領域を表す情報が所定の条件を満たさない場合）には、荷電粒子線装置１００は探索条件を変更する（ステップ１１０４）。本実施形態のように探索条件が複数の条件の組み合わせからなる場合には、その少なくとも一部を変更する。ここで、探索条件の変更は、ランダムに行われてもよいし、荷電粒子線装置１００の機種に応じて行われてもよいし、探索に用いられる画像（たとえばステップ２０３において取得されるもの）の画質に応じて行われてもよい。このようにして、新たな探索条件（第２の探索条件）が生成される。

次に、荷電粒子線装置１００は、第２の探索条件を用いて探索を行う（ステップ１１０５）。たとえば、第２の探索条件に基づいて、図２のステップ２０３および２０４を実行し、解析領域（第２の領域）を表す情報を取得する。

次に、荷電粒子線装置１００は、ステップ１１０３と同様にして、着目対象物（または適切な注目構造）が適切に検出できるか否かを判定する（ステップ１１０６）。

着目対象物が適切に検出できた場合（たとえば、解析領域を表す情報が所定の条件を満たす場合）には、荷電粒子線装置１００は、第２の探索条件を条件セットの一部として記憶する（ステップ１１０７）。たとえば、それまで選択されていた条件セットの探索条件を、第２の探索条件と一致するように変更する。これによって生成された新たな条件セットは、変更前の条件セットに上書きして保存されてもよいし、変更前の条件セットとは別の条件セットとして保存されてもよい。

一方、着目対象物が適切に検出できなかった場合には、荷電粒子線装置１００は所定の条件に応じてステップ１１０４に処理を戻し、ステップ１１０４～１１０６を含むループを実行する。この所定の条件は、たとえばループの実行回数が所定の閾値以下であることとすることができる。この所定の条件が満たされない場合（たとえばループが多数回実行された結果、実行回数が閾値を超えた場合）には、荷電粒子線装置１００は図１１の処理を終了する。この場合には、現在の条件セットは変更されない。

このような探索条件の自動調整によれば、ある特定の荷電粒子線装置または特定の着目対象物に対して必ずしも最適化されていない探索条件を、よりよく最適化することができる。たとえば、荷電粒子線装置を変更することなく、ある着目対象物に対する探索条件に基づき、別の着目対象物に対する探索条件を生成することができる。このように、１つの荷電粒子線装置を活用しつつ、着目対象物毎に具体的な探索条件を設定する時間および労力を節約することができる。

また、同一の荷電粒子線装置によって同一の着目対象物を検出する場合でも、荷電粒子線装置のメンテナンス等によって性能が変化し、探索条件と整合しなくなる場合がある。そのような場合でも、探索条件の自動調整を行うことにより、再び探索条件を最適化することができる。

実施形態１において、以下のような変形を施すことができる。
実施形態１では、ステップ２０１～２０４の探索処理において単一の学習済みモデルを使用した。変形例として、複数の学習済みモデルを用いて探索処理を行ってもよい。たとえば複数の条件セットを選択し、条件セットごとに特定される学習済みモデルを用いて探索を行ってもよい。その場合には、解析処理の進め方は適宜設計可能である。たとえば、各学習済みモデルの探索結果に基づいてそれぞれ解析領域を決定し、それらすべての解析領域について、それぞれ対応する解析条件で解析処理を行ってもよい。または、複数の学習済みモデルによる複数の探索結果を組み合わせ、統合された解析領域について、単一の解析条件を用いて解析処理を行ってもよい。その場合の解析条件の決定方法は適宜設計可能である。

図１２は、このような変形例に係る評価結果の表示例である。この例の画面１２００では、重畳部１２０２に表示される結果画像１２０３において、異なる学習済みモデルによって検出された注目構造の位置が異なる態様で表示されている。たとえば、第１の学習済みモデルによるものは黒い丸で示され、第２の学習済みモデルによるものはグレーの五角形で示される。

注目構造の位置を表すための表示態様の相違は任意に設計可能であり、たとえば学習済みモデルに応じて異なる形状を用いてもよく、学習済みモデルに応じて異なる色または色調を用いてもよく、学習済みモデルに応じて異なる塗りつぶしパターン（縦縞、横縞、斜め縞、グラデーション、等）を用いてもよく、学習済みモデルに応じて点滅させるか否かを異ならせてもよく、これらのうち複数を組み合わせてもよい。

実施形態１では、探索条件および解析条件はそれぞれ複数の項目を含むが、それぞれに含まれる項目の数および内容は任意に変更することができ、たとえば単一の項目からなってもよい。

１００…荷電粒子線装置
１１０…照射部
１１１…電子源
１１２…鏡筒
１２０…試料室
１３０…検出部（１３０Ａ…第一の検出部、１３０Ｂ…第二の検出部）
１４０…ステージ
１４１…試料ホルダ
１５１…制御部（評価部）
１５２…入力部
１５３…記憶部
１５４…表示部（インタフェース出力部）
１６０…ナビゲーション画像撮影機
２０１，２０２，２０３，２０４，２０５，２０６，２０７，２０８，２０９，２１０…ステップ
３００…画面（条件選択インタフェース）
５００…画面（条件選択インタフェース）
６０１…視野
６０２…オーバーラップ領域
７０１，８０１…解析領域
１０００…画面（条件選択インタフェース）
１１０１，１１０２，１１０３，１１０４，１１０５，１１０６，１１０７…ステップ
１２００…画面（条件選択インタフェース）

Claims (3)

1. 荷電粒子線装置であって、
   荷電粒子線を試料に対して照射する照射部と、
   前記荷電粒子線の前記試料への照射に起因する信号を出力する検出部と、
   複数の条件セットのうちから１つの条件セットを選択するための条件選択インタフェースを出力するインタフェース出力部と、
   着目対象物に関する評価を実行する評価部と、
   を備え、
   前記条件セットは、
   ‐複数の学習済みモデルのうちから、１つの学習済みモデルを特定する情報と、
   ‐照射条件および検出条件の少なくとも一方を含む複数の探索条件のうちから、１つの探索条件を特定する情報と、
   ‐前記照射部および前記検出部の少なくとも一方の動作を規定する複数の解析条件のうちから、１つの解析条件を特定する情報と、
   を含み、
   前記荷電粒子線装置は、
   ‐前記条件選択インタフェースを介して前記条件セットの選択を受け付け、
   ‐特定された前記探索条件に基づき、前記試料の第１の領域に対して前記荷電粒子線を照射し、当該照射に起因する第１の信号を検出し、
   ‐特定された前記学習済みモデルに、前記第１の信号に基づく情報を受け渡し、
   ‐特定された前記学習済みモデルから、前記着目対象物の候補の位置を含む前記試料の第２の領域を表す情報を取得し、前記第２の領域は前記第１の領域の一部であって前記第１の領域より小さく、
   ‐特定された前記解析条件に基づき、前記第２の領域に対して前記荷電粒子線を照射し、当該照射に起因する第２の信号を検出し、
   ‐前記第２の信号に基づく情報を前記評価部に入力し、
   前記荷電粒子線装置は、
   ‐第１の探索条件に基づいて前記第２の領域を表す情報を取得し、
   ‐前記第１の探索条件に係る前記第２の領域を表す情報が所定の条件を満たさない場合に、前記第１の探索条件の少なくとも一部を変更した第２の探索条件に基づいて前記第２の領域を表す情報を取得し、
   ‐前記第２の探索条件に係る前記第２の領域を表す情報が前記所定の条件を満たす場合に、前記第２の探索条件を前記条件セットの一部として記憶する、
   荷電粒子線装置。
2. 前記第１の信号は、前記試料に前記荷電粒子線が照射された際に生じる電子に基づく信号であり、
   前記第２の信号は、前記試料に前記荷電粒子線が照射された際に生じるＸ線に基づく信号である、
   請求項１に記載の荷電粒子線装置。
3. 前記条件セットは、前記評価部の動作を規定する複数の評価条件のうちから、１つの評価条件を特定する情報をさらに含む、
   請求項１に記載の荷電粒子線装置。

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