JP7250642B2 - 荷電粒子線装置および荷電粒子線検査システム - Google Patents

Description

本発明は、荷電粒子線装置および荷電粒子線検査システムに関し、例えば、荷電粒子線を用いて試料の電気特性を推定する技術に関する。

電子顕微鏡を用いた試料解析法の１つに、電子ビームを試料に照射することによって得られる二次電子等の検出に基づいて、電位コントラスト像を形成し、当該電位コントラスト像の解析に基づいて、試料上に形成された素子の電気特性を評価する手法が知られている。

特許文献１には、電位コントラストから電気抵抗値を算出し、欠陥を判別する方法が開示されている。

特許文献２には、電位コントラストから回路素子の電気的特性および接続情報を含む情報を記述するネットリストを等価回路として作成することで、電気抵抗値等の欠陥の特性を正確に予測する方法が開示されている。

特開２００３－１００８２３号公報 特開２００８－１３０５８２号公報

特許文献１，２は、電位コントラストを用いて試料の抵抗値を推定する方法を開示している。このような方法を用いると、試料の抵抗特性を推定することは可能である。しかし、試料の容量特性を推定することは容易でない。すなわち、容量特性を正確に推定するためには、電子線照射に伴うある時点（定常状態）での帯電量ではなく、当該帯電量の時間的な変化（過渡応答）の情報が必要となる。

本発明は、このようなことに鑑みてなされたものであり、その目的の一つは、容量特性を含めた試料の電気特性を推定可能な荷電粒子線装置および荷電粒子線検査システムを提供することにある。

本発明の前記並びにその他の目的と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。

本願において開示される実施の形態のうち代表的なものの概要を簡単に説明すれば下記の通りである。

本発明の代表的な実施の形態による荷電粒子線装置は、試料のデバイス構造の等価回路を表すネットリストと、ネットリストのノードと試料上の座標との対応関係を表す対応データと、試料に荷電粒子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定めるパルス化条件データと、を用いて試料の電気特性を推定する。荷電粒子線装置は、荷電粒子線光学系と、検出器と、放出量演算部と、比較器と、を有する。荷電粒子線光学系は、試料上の所定の座標に対し、パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射する。検出器は、荷電粒子線光学系による荷電粒子線の照射に応じた電子の放出量を実測する。放出量演算部は、所定の座標に対応するネットリスト上のノードに対して、パルス化条件に基づき荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を演算する。比較器は、検出器による実測結果と、放出量演算部による演算結果とを比較する。

本願において開示される発明のうち、代表的な実施の形態によって得られる効果を簡単に説明すると、荷電粒子線装置において、容量特性を含めた試料の電気特性を推定可能になる。

本発明の実施の形態１による荷電粒子線装置において、試料の電気特性（容量特性）の検出原理を説明する図である。 本発明の実施の形態１による荷電粒子線装置の主要部の構成例を示す概略図である。 図２Ａにおける計算機および表示器周りの主要部の構成例を示す概略図である。 図２Ｂにおいて、試料に対してパルス化条件に基づき電子線が照射される際の状況の一例を示す図である。 図３Ａにおける各プローブ電流の一例を示す波形図である。 図３Ａにおける電子線照射時の試料の等価回路の一例を示す回路図である。 図３Ｃの等価回路に対応するネットリストと演算用ネットリストの構成例を示す図である。 図２Ｂの荷電粒子線装置の動作例を示すフローチャートである。 図４Ａに続くフローチャートである。 図４Ａにおける欠陥構造のネットリストに対応するデバイス構造の一例を示す図である。 図５Ａのデバイス構造に対応する演算用ネットリストの等価回路の一例を示す回路図である。 図５Ｂの等価回路に対応する演算用ネットリストの構成例およびその元となる欠陥構造のネットリストの構成例を示す図である。 図２Ｂにおける演算用ネットリスト生成部の処理内容の一例を示すフロー図である。 図２Ｂにおける表示器の表示内容の一例を示す図である。 図２Ｂにおける表示器の表示内容の他の一例を示す図である。 本発明の実施の形態２による荷電粒子線検査システムの主要部の構成例を示す概略図である。 図９Ａにおける電子顕微鏡装置周りの主要部の構成例を示す概略図である。 図９Ｂの荷電粒子線装置（電子顕微鏡装置）の動作例を示すフローチャートである。 図１０Ａに続くフローチャートである。

以下の実施の形態において、要素の数等（個数、数値、量、範囲等を含む）に言及する場合、特に明示した場合および原理的に明らかに特定の数に限定される場合等を除き、その特定の数に限定されるものではなく、特定の数以上でも以下でも良い。また、以下の実施の形態において、その構成要素（要素ステップ等も含む）は、特に明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。同様に、以下の実施の形態において、構成要素等の形状、位置関係等に言及するときは、特に明示した場合および原理的に明らかにそうでないと考えられる場合等を除き、実質的にその形状等に近似または類似するもの等を含むものとする。このことは、上記数値および範囲についても同様である。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施の形態を説明するための全図において、同一の部材には原則として同一の符号を付し、その繰り返しの説明は省略する。

（実施の形態１）
《電気特性（容量特性）の推定原理》
図１は、本発明の実施の形態１による荷電粒子線装置において、試料の電気特性（容量特性）の検出原理を説明する図である。図１の例では、導体１０５ａと導体１０５ｂが絶縁体１０６を挟んで配置された正常構造の試料ＳＰＬ１に対して電子線（一次電子）１００が照射され、これに応じて放出される二次電子（または反射電子）１０１が検出される。二次電子１０１の放出量は、電子線１００の照射によって生じる試料ＳＰＬ１の表面電位が高くなるほど（蓄積電荷量が多くなるほど）少なくなる。また、同様にして、欠陥１０７が含まれる欠陥構造の試料ＳＰＬ２に対しても、電子線１００の照射および二次電子１０１の検出が行われる。

ここで、図１においては、照射期間Ｔ１および遮断期間Ｔ２を適宜設定することで電子線１００がパルス化（変調）され、当該パルス化された電子線１００が正常構造の試料ＳＰＬ１と欠陥構造の試料ＳＰＬ２に照射される。この場合、各試料ＳＰＬ１，ＳＰＬ２内の抵抗（寄生抵抗）Ｒおよび容量（寄生容量）Ｃに応じて、各試料ＳＰＬ１，ＳＰＬ２の帯電状態（表面電位）に時間的変化（過渡応答）が発生する。

抵抗Ｒおよび容量Ｃの値が小さい正常構造の試料ＳＰＬ１の場合、時定数が小さいため、前回の電子線１００の照射に伴い試料ＳＰＬ１内に蓄積された電荷は、次回の電子線１００の照射前に十分に放電される。このため、電子線１００を照射する各回において、二次電子１０１の放出量は特に変化しない。一方、欠陥１０７に伴い抵抗Ｒおよび容量Ｃの値が大きくなった欠陥構造の試料ＳＰＬ２の場合、時定数が大きいため、前回の照射に伴い試料ＳＰＬ２内に蓄積された電荷が十分に放電される前に、次回の照射が行われる。その結果、二次電子１０１の放出量は、電子線１００を照射する毎に減少する。

このため、例えば、欠陥構造の試料ＳＰＬ２において各サンプリング点１２１，１２２，１２３で得られた二次電子放出量の合計は、正常構造の試料ＳＰＬ１において各サンプリング点１１１，１１２，１１３で得られた二次電子放出量の合計よりも小さくなる。このように、パルス化された電子線１００を用いて、帯電状態（表面電位）の時間的変化に応じた二次電子１０１の放出量を検出することで、容量Ｃに紐づく時定数を取得できる。そして、取得した時定数に基づいて、各試料ＳＰＬ１，ＳＰＬ２における容量特性を含む電気特性を推定可能になる。

なお、帯電状態の時間的変化に応じた二次電子１０１の放出量の実測方法に関しては、他にも様々な方法を用いることができる。例えば、サンプリング点を、照射期間Ｔ１の終点ではない他の箇所に定めてもよい。また、ここでは、複数回の照射毎に得られる二次電子放出量の合計値を二次電子放出量の最終的な実測値に定めたが、当該最終的な実測値は、合計値に限らず、合計値に比例する値であればよい。例えば、Ｎ回の照射の中のＮ回目で検出された二次電子放出量（サンプリング点１１３，１２３）や、または、Ｎ回の照射の中の予め定めたＭ（＜Ｎ）回で検出された二次電子放出量の合計値（例えば、サンプリング点１２１とサンプリング点１２３の合計値等）を用いても、図１で説明した合計値に比例する値が得られる。

また、電子線１００のパルス化（変調）方法に関し、例えば、図１の試料ＳＰＬ１に対して、電子線１００を右方向に一定速度でスキャンする場合、電子線１００が導体１０５ａの左端に到達してから導体１０５ａの右端を超えるまでに、所定の期間を要する。この場合、この所定の期間の中に、図１のような電子線１００の照射期間Ｔ１および遮断期間Ｔ２を複数設ければよい。あるいは、例えば、電子線１００のスキャン領域をある程度小さくした状態で、他の箇所への電子線１００の照射を挟んだ所定の時間間隔で導体１０５ａに電子線１００の照射が行われるような方法を用いてもよい。さらには、スキャンを一時的に停止して同一箇所に照射する方法であってもよい。

《荷電粒子線装置の構成》
図２Ａは、本発明の実施の形態１による荷電粒子線装置の主要部の構成例を示す概略図である。図２Ｂは、図２Ａにおける計算機および表示器周りの主要部の構成例を示す概略図である。明細書では、荷電粒子線装置が、電子線を用いる電子顕微鏡装置である場合を例とするが、これに限らず、例えば、イオン線を用いるイオン顕微鏡装置等であってもよい。図２Ａに示す荷電粒子線装置は、電子顕微鏡本体２０１と、計算機２０２と、表示器２０３と、記憶装置２０４と、入出力装置２００とを備える。入出力装置２００は、例えば、キーボードやマウス等のユーザインタフェースである。

電子顕微鏡本体２０１は、電子源２１６と、パルス変調器２１７と、偏向器２１８と、検出器２１９と、絞り２２０と、対物レンズ２２１と、ステージ２２２と、これらを制御する電子顕微鏡制御器２１５とを備える。ステージ２２２上には試料ＳＰＬが搭載される。パルス変調器２１７は、予め定められたパルス化条件に基づいて、電子源２１６からの電子線（荷電粒子線）をパルス化（変調）して試料ＳＰＬへ照射する。偏向器２１８は、試料ＳＰＬ上で電子線をスキャンする。検出器２１９は、電子線の照射に応じた試料ＳＰＬからの電子（二次電子、反射電子）の放出量を実測する。

図２Ｂには、電子顕微鏡本体２０１として、図２Ａに示した電子顕微鏡制御器２１５、電子源２１６、パルス変調器２１７、偏向器２１８および検出器２１９が示される。この内、電子源２１６、パルス変調器２１７および偏向器２１８等は、電子線光学系（荷電粒子線光学系）２２３と呼ばれる。電子線光学系２２３は、試料ＳＰＬ上の所定の座標に対し、パルス化条件に基づく電子線を照射する。検出器２１９は、当該電子線光学系２２３による電子線の照射に応じた電子の放出量を実測する。

ここで、例えば、図２Ａの記憶装置２０４は、予め、図２Ｂに示される電子線パルス化条件データ２０５、電子線光学条件データ２０６、電子線スキャン条件データ２０７、デバイス座標データ２０８、ネットリスト２０９および座標・ネットリスト対応データ２１０を保持する。これらのデータは、入出力装置２００を介してユーザによって入力されてもよい。デバイス座標データ２０８は、試料ＳＰＬ上に座標を設定する。ネットリスト２０９は、試料ＳＰＬのデバイス構造の等価回路を表す。座標・ネットリスト対応データ２１０は、ネットリスト２０９のノードと試料ＳＰＬ上の座標（チップレイアウト上の座標）との対応関係を表す。

電子線光学条件データ２０６は、例えば、加速電圧、リターディング電圧、照射電流（プローブ電流）、スキャン速度、スキャン間隔、倍率、開き角、ワーキングディスタンス等である。リターディング電圧は、図示は省略されるが、試料ＳＰＬに電圧を印加することで、試料ＳＰＬ直前で電子線の速度を減速させるための電圧である。電子線スキャン条件データ２０７は、例えば、試料ＳＰＬの平面上におけるスキャン範囲や、当該スキャン範囲における電子線の動かし方（例えば、右方向、左方向、上方向、下方向等）などを定める。すなわち、電子線スキャン条件データ２０７は、どの時点でどの座標にプローブ電流をフォーカスするか（ただし、フォーカスするが実際に照射するとは限らない）を定める。

電子線パルス化条件データ（電子線変調条件データ）２０５は、試料ＳＰＬに電子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定め、所定の制御周期においてどの時点からどの期間だけ電子線の照射をオンにするかを定める。すなわち、電子線パルス化条件データ２０５は、電子線スキャン条件データ２０７に基づきフォーカスされた先で実際に照射を行うか否かを定める。電子線パルス化条件データ２０５として、具体的には、オンパルス期間、デューティ比（＝オンパルス期間／制御周期）、周波数（＝１／制御周期）等が挙げられる。オンパルス期間は、図１の照射期間Ｔ１に該当する。また、電子線パルス化条件データ２０５として、オンパルス期間やデューティ比を時系列的に順次変化させるような条件が含まれてもよい。

電子顕微鏡本体２０１内の電子顕微鏡制御器２１５は、このような電子線パルス化条件データ２０５、電子線光学条件データ２０６、電子線スキャン条件データ２０７およびデバイス座標データ２０８に基づき、電子線光学系２２３を制御する。また、電子顕微鏡制御器２１５は、電子線光学系２２３の制御に同期して検出器２１９を制御する。例えば、電子顕微鏡制御器２１５は、図１に示したように、試料ＳＰＬに対する電子線１００の照射期間Ｔ１で、検出器２１９を活性化するように制御する。

計算機２０２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含むコンピュータシステムによって構成される。計算機２０２は、演算用ネットリスト生成部２２５と、演算用ネットリスト更新部２２６と、放出量演算部２２７と、推定照射結果記憶部２２８と、電子線照射結果記憶部２２９と、比較器２３０と、推定ネットリスト記憶部２３１とを備える。例えば、各記憶部（２２８，２２９，２３１）は、計算機２０２内の揮発性メモリまたは不揮発性メモリや、図２Ａの記憶装置２０４等によって実現され、各処理部（２２５，２２６，２２７，２３０）は、ＣＰＵ等によるプログラム処理によって実現される。

ここで、例えば、電子線光学系２２３が、試料ＳＰＬ上の所定の座標に対し、パルス化条件に基づく電子線を照射する場合を想定する。この場合、演算用ネットリスト生成部２２５は、ネットリスト２０９および座標・ネットリスト対応データ２１０に基づき、当該所定の座標に対応するネットリスト２０９上のノードに、電子線の照射を反映した回路素子（例えば可変電流源）を追加する。また、演算用ネットリスト生成部２２５は、当該所定の座標に対応するネットリスト２０９上のノードに、二次電子の放出量を表す回路素子（例えば可変電流源）を追加する。

この際に、二次電子の放出量は、図１で述べたように、電子線の照射に伴う帯電状態（表面電位）の時間的変化の影響を受けるため、二次電子の放出量を表す回路素子には、この帯電状態の時間的変化の影響も反映させる。このようにして、演算用ネットリスト生成部２２５は、ネットリスト２０９に対して電子線の照射および二次電子の放出量を反映させた演算用ネットリストを生成する。

演算用ネットリスト更新部２２６は、演算用ネットリスト生成部２２５で生成された演算用ネットリストに対して、演算用ネットリスト内の素子パラメタ値（例えば、抵抗値または容量値）を逐次変更することで演算用ネットリストを更新する。この更新は、比較器２３０によって一致の比較結果が得られるまで行われる。放出量演算部２２７は、演算用ネットリスト更新部２２６で更新された演算用ネットリストを用いて二次電子の放出量を演算する。すなわち、放出量演算部２２７は、前述した所定の座標に対応するネットリスト上のノードに対して、パルス化条件に基づき荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を演算する。

推定照射結果記憶部２２８は、放出量演算部２２７による演算結果を記憶する。この演算結果は、帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量であり、図１の例では、例えば、サンプリング点１１１，１１２，１１３の合計値に対応するものである。ただし、推定照射結果記憶部２２８が記憶する演算結果は、このような電子の放出量そのものに限らず、当該電子の放出量を二次電子像（電位コントラスト像）に変換したものであってもよい。

電子線照射結果記憶部２２９は、電子顕微鏡本体２０１内の検出器２１９による実測結果を記憶する。この実測結果は、推定照射結果記憶部２２８の場合と同様に、帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量であり、図１の例では、例えば、サンプリング点１１１，１１２，１１３の合計値に対応するものである。ただし、推定照射結果記憶部２２８の場合と同様に、電子線照射結果記憶部２２９が記憶する演算結果も、電子の放出量そのものに限らず、当該電子の放出量を二次電子像（電位コントラスト像）に変換したものであってもよい。

比較器２３０は、推定照射結果記憶部２２８に格納される演算結果（すなわち放出量演算部２２７による演算結果）と、電子線照射結果記憶部２２９に格納される実測結果（すなわち検出器２１９による実測結果）とを比較する。ここで、比較器２３０によって不一致の比較結果が得られた場合、演算用ネットリスト更新部２２６によって演算用ネットリスト内の素子パラメタ値が更新され、更新された演算用ネットリストを用いて前述した放出量演算部２２７から比較器２３０までの処理が再度行われる。一方、比較器２３０によって一致の比較結果が得られた場合、演算用ネットリスト更新部２２６は、現在の素子パラメタ値を含むネットリストを推定ネットリストとして推定ネットリスト記憶部２３１に格納する。

表示器２０３は、推定照射結果表示部２３５と、電子線照射結果表示部２３６と、推定ネットリスト／回路パラメタ／電子デバイス構造表示部２３７とを備える。推定照射結果表示部２３５は、比較器２３０による比較結果の一致／不一致に関わらず、推定照射結果記憶部２２８に格納される演算結果を表示する。同様に、電子線照射結果表示部２３６は、比較器２３０による比較結果の一致／不一致に関わらず、電子線照射結果記憶部２２９に格納される実測結果を表示する。推定ネットリスト／回路パラメタ／電子デバイス構造表示部２３７は、比較器２３０による比較結果が一致した場合に推定ネットリスト記憶部２３１に格納される推定ネットリスト、およびそれに対応する回路パラメタやデバイス構造を表示する。

《ネットリストと演算用ネットリスト》
図３Ａは、図２Ｂにおいて、試料に対してパルス化条件に基づき電子線が照射される際の状況の一例を示す図である。図３Ｂは、図３Ａにおける各プローブ電流の一例を示す波形図である。図３Ｃは、図３Ａにおける電子線照射時の試料の等価回路の一例を示す回路図である。図３Ｄは、図３Ｃの等価回路に対応するネットリストと演算用ネットリストの構成例を示す図である。

図３Ａには、３個のコンタクトプラグ３０１ａ，３０１ｂ，３０１ｃを備えた試料ＳＰＬ３ａのデバイス構造（正常構造）の一例が示される。このようなデバイス構造は、抵抗および容量を含んだ等価回路で表現可能である。そして、このような試料ＳＰＬ３ａに対して、図２Ｂの電子線パルス化条件データ２０５等に基づいて電子線が照射される。この例では、複数のパルス化条件［１］，［２］が定められる。

パルス化条件［１］では、電子線のスキャン方向に沿って、順に、コンタクトプラグ３０１ａとコンタクトプラグ３０１ｃに電子線が照射される。パルス化条件［２］では、電子線のスキャン方向に沿って、順に、コンタクトプラグ３０１ｂと、その先の部材（例えば図示しないコンタクトプラグ）に電子線が照射される。この照射される電子線は、プローブ電流源ＩＰ１，ＩＰ２，ＩＰ３で表現される。

例えば、プローブ電流源ＩＰ１は、コンタクトプラグ３０１ａに対応する電流源であり、プローブ電流源ＩＰ２は、コンタクトプラグ３０１ｂに対応する電流源である。このプローブ電流源ＩＰ１，ＩＰ２，ＩＰ３は、図２Ｂの電子線パルス化条件データ２０５や電子線スキャン条件データ２０７（すなわち電子線の動かし方）等に基づいて、時間軸で見ると、図３Ｂに示されるように、所定の時間間隔で電流を所定の期間注入するような特性となる。

図３Ａおよび図３Ｂに基づくと、図３Ｃに示されるような等価回路を作成することができる。図３Ｃにおいて、ノードＮ５，Ｎ６，Ｎ７は、それぞれ、図３Ａのコンタクトプラグ３０１ａ，３０１ｂ，３０１ｃの表面位置に該当する。そして、例えば、ノードＮ５と接地電位ＧＮＤとの間には、電子線照射を表すプローブ電流源ＩＰ１が接続される。また、ノードＮ５と接地電位ＧＮＤとの間には、電子線照射に伴う二次電子（反射電子）の放出量を表す放出電流源ＩＥ１が接続される。

放出電流源ＩＥ１の特性は、例えば、所定の二次電子放出モデルに基づいて定められる。この際に、二次電子の放出量は、電子線照射に伴う帯電状態（例えば、ノードＮ５の表面電位等）の影響を受けて変化する。このため、放出電流源ＩＥ１の特性は、このような表面電位の関数として定められる。

ここで、例えば、図３Ａのコンタクトプラグ３０１ａに電子線が照射された場合を想定する。この場合、図３Ｃにおいて、プローブ電流源ＩＰ１は、活性状態となり、ノードＮ５にプローブ電流を注入し、プローブ電流源ＩＰ２，ＩＰ３は、非活性状態（例えば開放状態）となる。この状態で、表面電位（例えば、ノードＮ５の電位等）が定められ、表面電位に応じて放出電流源ＩＥ１からの放出電流が定められる。この放出電流源ＩＥ１からの放出電流は、図２Ｂの検出器２１９で実測される二次電子の放出量に対応する。

図３Ｄには、図２Ｂにおけるネットリスト２０９の一例と、演算用ネットリスト生成部２２５によって生成される演算用ネットリストの一例とが示される。図３Ｄのネットリスト２０９ａは、図３Ｃの等価回路の中からプローブ電流源ＩＰ１，ＩＰ２，ＩＰ３および放出電流源ＩＥ１，ＩＥ２，ＩＥ３を省いた回路を表し、当該回路を構成する各回路素子と各回路素子間の接続関係とをリストとして表現したものである。ネットリスト２０９ａでは、例えば、ノードＮ１とノードＮ４との間に１０ｋΩの抵抗素子Ｒ１が接続される、といったことが表現される。ネットリスト２０９ａは、図３Ａに示した試料ＳＰＬ３ａのデバイス構造等に基づいて予め生成される。

図２Ｂの演算用ネットリスト生成部２２５は、このようなネットリスト２０９ａに対して、図３Ｃに示したようなプローブ電流源ＩＰ１，ＩＰ２，ＩＰ３および放出電流源ＩＥ１，ＩＥ２，ＩＥ３を加えることで図３Ｄに示されるような演算用ネットリスト３０５ａを生成する。例えば、プローブ電流源ＩＰ１は、接地電位ＧＮＤとノードＮ５との間に接続され、図３Ｂに示したように時間ｔの関数式“ｆ１（ｔ）”として定義される。関数式は、シミュレータの記述言語で記載される。

また、放出電流源ＩＥ１は、ノードＮ５と接地電位ＧＮＤとの間に接続され、表面電位（例えば、ノードＮ５の電位Ｖ（Ｎ５）、ノードＮ６の電位Ｖ（Ｎ６），…）の関数式“ｇ１（Ｖ（Ｎ５），Ｖ（Ｎ６），…）”として定義される。ここで、二次電子の放出量は、通常、所定の領域における表面電位の影響を受けて変化する。したがって、放出電流源ＩＥ１は、ノードＮ５の電位Ｖ（Ｎ５）のみの関数でもよいが、ここでは、ノードＮ５，ノードＮ６，…が所定の領域に含まれる場合を想定して、ノードＮ６の電位Ｖ（Ｎ６）等を含めた関数となっている。

さらに、図２Ｂの演算用ネットリスト生成部２２５は、例えば、入出力装置２００を介したユーザからの指示に基づき、演算用ネットリスト３０５ａに含まれる所定の素子パラメタを変数に定める。図３Ｄの例では、抵抗素子Ｒ１，Ｒ２および容量素子Ｃ１，Ｃ２が変数に定められる。ユーザは、変数を指示すると共に、変数値の可変設定範囲も指示する。図２Ｂの演算用ネットリスト更新部２２６は、このようなユーザの指示に基づき、逐次、指示された変数の変数値を変えながら、放出量演算部２２７に演算用ネットリスト３０５ａ内の放出電流源ＩＥ１，ＩＥ２，ＩＥ３の放出電流値を演算させる。

《荷電粒子線装置の動作》
図４Ａは、図２Ｂの荷電粒子線装置の動作例を示すフローチャートであり、図４Ｂは、図４Ａに続くフローチャートである。図４ＡのステップＳ１０１ａ～Ｓ１０１ｅでは、図２Ｂで述べたように、演算用ネットリスト生成部２２５に、電子線光学条件データ２０６、電子線パルス化条件データ２０５、電子線スキャン条件データ２０７、デバイス座標データ２０８および座標・ネットリスト対応データ２１０が入力される。また、ステップＳ１０５ａ，Ｓ１０５ｂでは、演算用ネットリスト生成部２２５に、ネットリスト２０９が入力される。

ステップＳ１０１ａ～Ｓ１０１ｄで入力される各種データに関しては、例えば、予め検査用レシピとして、図２Ａの記憶装置２０４に格納される。また、ネットリスト２０９に関しては、ステップＳ１０５ａ，Ｓ１０５ｂに示されるように、正常構造のネットリストと、予め想定される欠陥を反映した欠陥構造のネットリストとが入力される。そして、当該ネットリストに対応するように自動または手動で座標・ネットリスト対応データ２１０が生成され、当該データが、ステップＳ１０１ｅで演算用ネットリスト生成部２２５に入力される。

図５Ａは、図４Ａにおける欠陥構造のネットリストに対応するデバイス構造の一例を示す図である。図５Ｂは、図５Ａのデバイス構造に対応する演算用ネットリストの等価回路の一例を示す回路図である。図５Ｃは、図５Ｂの等価回路に対応する演算用ネットリストの構成例およびその元となる欠陥構造のネットリストの構成例を示す図である。図５Ａに示す欠陥構造の試料ＳＰＬ３ｂでは、例えば、図３Ａに示した正常構造の試料ＳＰＬ３ａと比較して、コンタクトプラグ３０１ｂとコンタクトプラグ３０１ｃとの間に導電体の欠陥５０２が存在している。

図５Ｂに示す等価回路は、図５Ａの欠陥５０２を反映した抵抗素子ＲＤＥＦを備える。また、図５Ｃに示す欠陥構造のネットリスト２０９ｂおよび演算用ネットリスト３０５ｂでは、図３Ｄに示した正常構造のネットリスト２０９ａおよび演算用ネットリスト３０５ａと比較して、ノードＮ２とノードＮ３との間に抵抗素子ＲＤＥＦが加わっている。この抵抗素子ＲＤＥＦの抵抗値は、欠陥５０２の形状・素材等に応じて様々な値を採り得るため、図５Ｃの演算用ネットリスト３０５ｂでは、抵抗素子ＲＤＥＦは変数に設定される。このようにして、予め想定される欠陥の位置（およびその種別（容量性、抵抗性等））毎に、欠陥を反映した単数または複数の欠陥構造のネットリストが予め作成される。

ここで、図４Ａに戻り、正常構造および欠陥構造のネットリストを作成する際（ステップＳ１０５ａ，Ｓ１０５ｂ）には、主に、２通りの方法が考えられる。１つ目は、ステップＳ１０２ａ，Ｓ１０２ｂ，Ｓ１０４ａに示されるように、図３Ａに示したような正常構造のデバイス構造や、図５Ａに示したよな欠陥構造のデバイス構造を入力として、デバイスシミュレーションによって作成する方法である。２つ目は、ステップＳ１０３ａ，Ｓ１０３ｂ，Ｓ１０４ｂに示されるように、ユーザによって作成された正常構造の等価回路（例えば、図３Ｄのネットリスト２０９ａに対応する等価回路）や、欠陥構造の等価回路を入力として、所定のツールを用いてネットリスト（例えば図３Ｄのネットリスト２０９ａ）を抽出する方法である。なお、ユーザがネットリストを直接作成する方法を用いてもよい。

また、図３Ｃ等で述べたように、放出電流源ＩＥ１～ＩＥ３を生成するためには、二次電子放出モデルが必要とされる。図４Ａの例では、ステップＳ１０６，Ｓ１０７に示されるように、電子線散乱シミュレーション（荷電粒子線散乱シミュレーション）に、ステップＳ１０２ａでの正常構造のデバイス構造と、ステップＳ１０１ａでの電子線光学条件データ（主に加速電圧等）とを入力することで、表面電位に依存した二次電子放出モデルが生成される。これに伴い、図２Ｂの放出量演算部２２７は、当該電子線散乱シミュレーションに基づく二次電子放出モデルを用いて二次電子の放出量を演算することになる。

なお、電子線散乱シミュレーションを用いる方法の代わりに、例えば、予め用意された複数の計算式から構成される電子線散乱モデルの一覧から選択する方法や、構造データに対して電磁界シミュレーションを行う方法、また、それらを組み合わせた方法であってもよい。

図２Ｂの演算用ネットリスト生成部２２５は、ステップＳ１０１ａ～Ｓ１０１ｅで入力された各種データや、ステップＳ１０７で生成された二次電子放出モデルを用いて、例えば、電子線が照射される座標やタイミングをネットリストのノードに対応付ける等といった各種変換処理を行う（ステップＳ１０８）。そして、これによって、演算用ネットリスト生成部２２５は、図３Ｄに示したような正常構造に対応する演算用ネットリスト３０５ａ、および図５Ｃに示したような欠陥構造に対応する演算用ネットリスト３０５ｂを生成する（ステップＳ１０９）。

続いて、図４Ｂにおいて、図２Ｂの演算用ネットリスト更新部２２６は、演算用ネットリスト生成部２２５によって生成され得る複数の演算用ネットリストの中のいずれかの演算用ネットリストを選択する（ステップＳ１１０）。この際に、演算用ネットリストの選択肢としては、正常構造のものと、欠陥構造のものとが含まれる。すなわち、等価回路上は正常構造であるが、当該等価回路上の素子パラメータ値に異常が生じる場合や、欠陥によって前提となる等価回路自体が変わる場合がある。

次いで、演算用ネットリスト更新部２２６は、選択した演算用ネットリストに対して、図３Ｄで述べたように、変数に定められた素子パラメタの中のいずれかの素子パラメータ値を初期値に設定する（ステップＳ１１１）。図２Ｂの放出量演算部２２７は、このように定められた素子パラメータ値を含む演算用ネットリストを対象に、二次電子の放出量（例えば、図３Ｃの放出電流源ＩＥ１～ＩＥ３の放出電流値）を演算（シミュレーション）する（ステップＳ１１２）。

一方、図４ＢのステップＳ２０１において、図２Ｂの電子顕微鏡本体２０１には、電子線光学条件データ２０６、電子線パルス化条件データ２０５および電子線スキャン条件データ２０７を含む検査条件セットが入力される。検査条件セット内のデータと、図４ＡのステップＳ１０１ａ，Ｓ１０１ｂ，Ｓ１０１ｃで入力されるデータとは、電子顕微鏡本体２０１による実測と放出量演算部２２７による演算とで同じ前提条件を用いる必要があるため同一である。

ステップＳ２０２において、電子顕微鏡本体２０１は、図２Ｂのデバイス座標データ２０８に基づき、検査座標原点へステージ２２２を動かすか、または電子線プローブをシフトさせる。その後、電子顕微鏡本体２０１は、ステップＳ２０１で入力された条件に基づいて、試料ＳＰＬ上で電子線をスキャンしながら検出器２１９を用いて実測を行う（ステップＳ２０３）。

続いて、電子顕微鏡本体２０１は、ステップＳ２０４において、全検査条件セットでの実測が終了するまでステップＳ２０１～Ｓ２０３の処理を繰り返す。すなわち、この例では、ステップＳ２０１における検査条件セットとして複数の検査条件セットが設けられる。各検査条件セットは、特に、電子線パルス化条件データ２０５で定められるパルス化条件が異なっている。具体的には、パルス化条件データでは、オンパルス期間（図１の照射期間Ｔ１に対応）またはデューティ比（図１の照射期間Ｔ１／（照射期間Ｔ１＋遮断期間Ｔ２）に対応）が異なる複数のパルス化条件が定められる。

図２Ｂの電子線光学系２２３は、ステップＳ２０１～Ｓ２０３の処理を繰り返す過程で、当該複数のパルス化条件毎に電子線を照射し、検出器２１９も、当該複数のパルス化条件毎に二次電子の放出量を実測する。そして、このようなステップＳ２０１～Ｓ２０３の処理を経て、計算機２０２は、電子顕微鏡本体２０１による検査条件セット毎（特にパルス化条件毎）の実測結果を表す実測データベースを作成し、電子線照射結果記憶部２２９に格納する（ステップＳ２０５）。

一方、図２Ｂの演算用ネットリスト生成部２２５も、ステップＳ１０９において、このような複数の検査条件セットにそれぞれ対応する複数の演算用ネットリストを生成する。そして、図２Ｂの放出量演算部２２７も、ステップＳ１１２において、複数の検査条件セット毎（特にパルス化条件毎）に電子線を照射した条件で、複数の検査条件セット毎（パルス化条件毎）に二次電子の放出量を演算する。

その後、ステップＳ１１３において、図２Ｂの比較器２３０は、ステップＳ２０５で作成された実測データベースと、ステップＳ１１２での演算結果とを比較する。すなわち、比較器２３０は、検出器２１９による複数のパルス化条件毎の実測結果と、放出量演算部２２７による複数のパルス化条件毎の演算結果とを比較する。この際には、複数のパルス化条件毎の実測結果の特性と、複数のパルス化条件毎の演算結果の特性との類似性が、ある一定レベル以上であれば、比較結果は一致とみなされる。

ここで、ステップＳ１１３での比較結果が不一致の場合（ステップＳ１１４の“ＮＯ”時）、演算用ネットリスト更新部２２６は、パラメタ更新の打ち切り条件に達したか否かを判定する（ステップＳ１１８）。演算用ネットリスト更新部２２６は、打ち切り条件に未達の場合には、ステップＳ１１１に戻って素子パラメタの種類を変更するか、または、素子パラメタの種類を維持して素子パラメータ値を変更する。一方、演算用ネットリスト更新部２２６は、打ち切り条件に達した場合には、ステップＳ１１０に戻って、別の演算用ネットリスト（例えば、前回とは欠陥箇所が異なる欠陥構造の演算用ネットリスト）を選択する。

以上のようなループ処理に伴い、放出量演算部２２７は、ステップＳ１１２において、複数の演算用ネットリストと、複数の演算用ネットリストに含まれる素子パラメタ値とを変更しながら二次電子の放出量を演算することになる。なお、ステップＳ１１８においてパラメタ更新の打ち切り条件に達する場合とは、例えば、変数とした素子パラメタの可変設定範囲を全て網羅した場合や、または、ステップＳ１１１に戻るループ回数が予め定めた上限回数に達した場合等である。

一方、ステップＳ１１３での比較結果が一致の場合（ステップＳ１１４の“ＹＥＳ”時）、その時点での素子パラメータ値を含むネットリストが図２Ｂの推定ネットリスト記憶部２３１に格納される。図２Ｂの計算機２０２は、当該ネットリストを検査座標に対応付け（ステップＳ１１５）、当該ネットリストの種類（正常構造、欠陥構造）および当該ネットリスト内の素子パラメータ値に基づいて、当該検査座標における容量特性を含んだ電気特性を推定する（ステップＳ１１６）。そして、計算機２０２は、推定欠陥構造および素子パラメータ値等を表示器２０３等に出力する（ステップＳ１１７）。

なお、この例では、ステップＳ１１２において、放出量演算部２２７は、比較器２３０によって一致の比較結果が得られるまで、複数の演算用ネットリストと、複数の演算用ネットリストに含まれる素子パラメタ値とを順次変更しながら、二次電子の放出量を演算した。一方、比較結果の一致／不一致に関わらず、予めネットリストおよび素子パラメタ値を順次変更しながら放出量演算部２２７に演算を行わせ、当該演算結果と、ネットリストおよび素子パラメタ値との対応関係を予め演算データベースとして登録しておく方法を用いてもよい。この場合、比較器２３０は、演算データベースの中から、ステップＳ２０５で得られた実測データベース内の実測結果に最も近い演算結果を探索し、当該演算結果に対応するネットリストおよび素子パラメタ値を取得すればよい。

《演算用ネットリスト生成部の詳細》
図６は、図２Ｂにおける演算用ネットリスト生成部の処理内容の一例を示すフロー図である。図６のステップＳ３０１において、演算用ネットリスト生成部２２５は、電子線光学条件データ２０６と、電子線パルス化条件データ２０５と、電子線スキャン条件データ２０７と、デバイス座標データ２０８とに基づいて、照射点毎の電子線プローブ条件（時間波形）を算出する。

具体例として、電子線光学条件データ２０６内の照射電流（プローブ電流）に基づいて、プローブ電流の電流値が判る。また、電子線スキャン条件データ２０７（および電子線光学条件データ２０６内のスキャン速度等）に基づいて、どの時点でどの座標にプローブ電流がフォーカスされるかが判る。さらに、電子線パルス化条件データ２０５に基づいて、どの時点からどの期間だけ実際にプローブ電流が照射されるかが判る。これらによって、試料ＳＰＬ上の座標毎に、電子線プローブ条件を計算することができる。電子線プローブ条件とは、どの時点からどの期間だけ、どの大きさのプローブ電流が照射されるかを定めた条件であり、前回の照射時点から次回の照射時点までの時間間隔も含まれる。

続いて、ステップＳ３０２において、演算用ネットリスト生成部２２５は、ステップＳ３０１で算出した各照射点座標と電子線プローブ条件との対応関係と、座標・ネットリスト対応データ２１０とに基づいて、ネットリストのノードと電子線プローブ条件との対応関係を得ることができる。演算用ネットリスト生成部２２５は、この対応関係に基づいて、ネットリストのノードに電子線プローブ条件に相当する電子線プローブモデル（すなわち、図３Ｃ等のプローブ電流源ＩＰ１～ＩＰ３）を挿入する。なお、モデルは、図３Ｄに示したような周期波形を示す関数式に限らず、データ列のような形式であってもよい。

次いで、ステップＳ３０３において、演算用ネットリスト生成部２２５は、電子線プローブモデルが挿入されたノードに、二次電子放出モデル（すなわち、図３Ｃ等の放出電流源ＩＥ１～ＩＥ３）を挿入する。二次電子放出モデルは、図４Ａで述べたように電子線光学条件（主に加速電圧等）から計算される。モデルは、予め決められた式でもよいし、デバイス構造と、電子線散乱シミュレーションから求めたデータベース（例えば、加速電圧や試料の表面電位毎に、二次電子の放出量を定めたようなもの）であってもよい。

《表示器の表示内容》
図７は、図２Ｂにおける表示器の表示内容の一例を示す図である。図７の表示器２０３の表示内容には、例えば、図２Ｂに示した各種データ（２０５～２１０）に対応する表示項目７０１と、推定パラメタ値を指定する表示項目７０２と、推定結果等の表示項目７０３と、推定された構造の表示項目７０４とが含まれる。例えば、図２Ｂに示した各種データ（２０５～２１０）のそれぞれには、複数の選択肢が含まれており、ユーザは、表示項目７０１を介して、複数の選択肢の中のいずれかを選択可能となっている。

表示項目７０２は、図３Ｄ等で述べたように、ユーザが変数に定める素子パラメタを指定できるようになっている。この例では、抵抗素子Ｒ１，Ｒ２および容量素子Ｃ１，Ｃ２が変数に指定される。また、この例では、この変数に定めた素子パラメタの推定値が併せて表示される。この推定値は、図４Ａおよび図４Ｂの処理によって得られる。

表示項目７０３は、この例では、パルス化条件と二次電子放出量との相関関係を表示し、実測した相関関係（点で示す）と、放出量演算部２２７によって素子パラメタ値（ここでは容量素子Ｃ１の容量値）を変えて演算された相関関係（実線で示す）とを表示している。当該表示項目７０３は、図２Ｂの推定照射結果表示部２３５および電子線照射結果表示部２３６に対応する。パルス化条件は、例えば、オンパルス期間（図１の照射期間Ｔ１）を短くしていく、または、オフパルス期間（図１の遮断時間Ｔ２）を長くしていくような条件に定められる。

この例では、容量素子Ｃ１を１ｐＦに定めた場合の演算結果（相関関係）と、実測結果（相関関係）とが最も類似している。その結果、容量素子Ｃ１の値は、１ｐＦと推定される。なお、このような相関関係同士の比較ではなく、ある一点のパルス化条件で実測結果と演算結果とを比較するような方法であってもよい。ただし、図１に示したように、特に、ＲＣの過渡応答に基づいて電気特性を推定する場合、一点のパルス化条件のみでは高精度な推定結果が得られない場合がある。そこで、このように、相関関係同士を比較する方法を用いることが有益となる。

表示項目７０４では、図４Ａおよび図４Ｂの処理によって選択されたネットリストに対応する構造情報が表示されている。当該表示項目７０４は、図２Ｂの推定ネットリスト／回路パラメタ／電子デバイス構造表示部２３７に対応する。表示項目７０４に表示される推定構造は、ネットリストそのものでもよいし、対応する等価回路を図示したものや、デバイス構造を図示したものであってよい。

図８は、図２Ｂにおける表示器の表示内容の他の一例を示す図である。図８の表示器２０３の表示内容には、パルス化条件の表示項目８０１と、二次電子像の表示項目８０２とが含まれる。表示項目８０１には、図３Ｂに示したようなプローブ電流源ＩＰ１～ＩＰ３の波形が表示される。表示項目８０２には、表示項目８０１に表示されたパルス化条件で実測を行った際に、検出器２１９の実測結果から得られる二次電子像が表示される。例えば、ユーザは、表示項目８０２の二次電子像を観察しながら、適切なパルス化条件をデバックすることができる。

《実施の形態１の主要な効果》
以上、実施の形態１の荷電粒子線装置を用いることで、代表的には、抵抗特性のみならず、容量特性を含めた試料の電気特性を推定可能になる。その結果、例えば、製造工程での不具合の原因や、または、製品設計上の不具合の原因等を早期に究明することが可能になり、製品開発期間の短縮や、製品の信頼性向上や、各種コストの低減等が実現可能になる。

（実施の形態２）
《荷電粒子線検査システムの構成》
図９Ａは、本発明の実施の形態２による荷電粒子線検査システムの主要部の構成例を示す概略図である。図９Ｂは、図９Ａにおける電子顕微鏡装置周りの主要部の構成例を示す概略図である。実施の形態１では、予め想定される欠陥に基づいて、例えば、人手を介して欠陥構造ネットリストが作成された。しかし、欠陥構造は、様々なものが存在し得るため、実施の形態１では、対応する欠陥構造ネットリストを予め設けることが困難となる恐れがある。このような場合に、実施の形態２の方式を用いることが有益となる。

図９Ａに示す荷電粒子線検査システムは、電子顕微鏡装置（荷電粒子線装置）９００と、断面観察装置９０１と、計算機９０２と、サーバ９０３とを備える。計算機９０２は、入力用実測データ９１０と欠陥構造ネットリスト（ＮＬ）９１２との対応関係を人工知能を用いて学習する。入力用実測データ９１０は、電子線光学条件、電子線スキャン条件、電子線パルス化条件およびデバイス座標を含む検査条件セットと、当該検査条件セットを用いて電子顕微鏡装置９００によって実測された電子線照射結果（すなわち検出器による実測結果）とを含む。

そして、計算機９０２は、当該学習した対応関係を表す欠陥構造分類ネットワーク９１１（具体的にはニューラルネットワーク）をサーバ９０３の学習済み欠陥構造分類ネットワークデータベース（学習済みネットワークデータベース）９２０に登録する。一方、電子顕微鏡装置９００は、検査条件セット（特にパルス化条件）および検出器による実測結果を含む実測データを用いて、通信インタフェース９０６を介して学習済み欠陥構造分類ネットワークデータベース９２０を参照することで、二次電子放出量演算等で使用するネットリストを取得する。

ここで、欠陥構造分類ネットワーク９１１（ニューラルネットワーク）の学習方法について説明する。まず、ある欠陥構造を電子線により検査した際の実測データ（検査条件セットおよび実測結果）と、その欠陥構造を断面観察装置９０１によって解析した結果である断面解析データ（ひいては、断面解析データから自動または手動で抽出される欠陥構造ネットリスト）とを用意する。当該断面解析データは、教師データ用断面構造観察結果９１５となる。

計算機９０２は、実測データを欠陥構造分類ネットワーク９１１に入力し、そこから得られる欠陥構造ネットリスト９１２の分類結果９１３と、教師データ用断面構造観察結果９１５とを比較・ネットワーク係数更新部９１４を用いて比較する。比較・ネットワーク係数更新部９１４は、分類結果９１３が正しくなるように、欠陥構造分類ネットワーク９１１内の係数を更新する。

さらに、別の欠陥構造を電子線により検査した際の実測データ（検査条件セットおよび実測結果）と、その欠陥構造の断面解析データとを用意し、同様にして欠陥構造分類ネットワーク９１１（ニューラルネットワーク）の係数更新を行う。このような処理を繰り返すことで、ニューラルネットワークの学習が進んでいく。計算機９０２は、例えば、学習がある程度収束した段階で、当該欠陥構造分類ネットワーク９１１を学習済み欠陥構造分類ネットワークとして、サーバ９０３の学習済み欠陥構造分類ネットワークデータベース（学習済みネットワークデータベース）９２０に登録する。

図９Ｂに示す電子顕微鏡装置９００は、図２Ｂに示した構成例と比較して、計算機９０５の内部構成が異なり、さらに、図２Ｂのネットリスト２０９が削除された構成となっている。計算機９０５は、図２Ｂの計算機２０２と比較して、さらに、サーバ９０３と通信を行う通信インタフェース９０６と、学習済み欠陥構造分類ネットワーク（ＮＷ）記憶処理部９２５と、学習済み情報取得部９２６とを備える。

学習済み情報取得部９２６は、通信インタフェース９０６を介して、サーバ９０３から学習済み欠陥構造分類ネットワーク（ニューラルネットワーク）を取得し、それを、学習済み欠陥構造分類ネットワーク記憶処理部９２５に格納する。学習済み欠陥構造分類ネットワーク記憶処理部９２５は、電子線照射結果記憶部２２９に格納される検出器２１９の実測結果と、検査条件セット（電子線光学条件、電子線スキャン条件、電子線パルス化条件含む）とに基づいてネットリスト（例えば欠陥構造ネットリスト）を生成する。演算用ネットリスト生成部２２５は、当該学習済み欠陥構造分類ネットワーク記憶処理部９２５からのネットリストを用いて演算用ネットリストを生成する。

《荷電粒子線装置の動作》
図１０Ａは、図９Ｂの荷電粒子線装置（電子顕微鏡装置）の動作例を示すフローチャートであり、図１０Ｂは、図１０Ａに続くフローチャートである。図１０Ａのフローチャートは、図４Ａのフローチャートと異なり、ステップＳ４０１に示されるように、ステップＳ１０５ａ，Ｓ１０５ｂにおける正常構造および欠陥構造のネットリストを学習済み欠陥構造分類ネットワーク（ニューラルネットワーク）から生成している。また、この例では、ステップＳ１０７における二次電子放出モデルも学習済み欠陥構造分類ネットワークから生成している。

図１０Ｂのフローチャートは、図４Ｂのフローチャートと比較して、ステップＳ４０２，Ｓ５０１の処理が追加された点と、図４ＢにおけるステップＳ１１８からステップＳ１１０に戻るループ経路（すなわち、ネットリストを入れ替える経路）が削除された点とが異なる。ステップＳ５０１の処理は、ステップＳ２０５において、電子線照射結果記憶部２２９に実測データベースが格納されたのちに行われる。

ステップＳ５０１において、電子線照射結果記憶部２２９は、実測データベースを学習済み欠陥構造分類ネットワーク記憶処理部９２５へ出力する。これに応じて、ステップＳ１１０において、ネットリストが選択される。詳細には、学習済み欠陥構造分類ネットワーク記憶処理部９２５によってネットリストが生成される。

また、ステップＳ４０２の処理は、ステップＳ１１８においてパラメタ更新打ち切り条件に達した場合に行われる。ステップＳ４０２において、演算用ネットリスト更新部２２６は、パラメタ更新打ち切り条件に達したことを表す推定不可結果通知を発行する。この推定不可結果通知が発行された場合（言い換えれば、比較器２３０によって一致の比較結果が得られなかった場合）、試料ＳＰＬが自動または手動で図９Ａの断面観察装置９０１に搬送される。

そして、断面観察装置９０１は、当該試料ＳＰＬの断面構造を自動または手動で観察することで、観察結果となる断面構造データを作成する。図９Ａの計算機９０２は、当該断面観察装置９０１の観察結果に基づいて新たな欠陥構造ネットリストを作成し、当該作成したネットリストと、実測データ（検査条件セットおよび実測結果）との対応関係を欠陥構造分類ネットワーク９１１（ニューラルネット）に学習する。これによって、欠陥構造分類ネットワーク９１１は、新たな欠陥構造にも対応するように更新される。

《実施の形態２の主要な効果》
以上、実施の形態２の荷電粒子線検査システムを用いることで、実施の形態１で述べた各種効果と同様の効果が得られる。また、実施の形態１の場合と比較して、ネットリストを変更しながら演算を行う必要性が無くなることから、検査時間の短縮等が実現可能になる。さらに、対応する欠陥構造が自動的に（または半自動的に）更新されるため、検査システムの自動化に寄与することができる。

以上、本発明者によってなされた発明を実施の形態に基づき具体的に説明したが、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲で種々変更可能である。例えば、前述した実施の形態は、本発明を分かり易く説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施の形態の構成の一部を他の実施の形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施の形態の構成に他の実施の形態の構成を加えることも可能である。また、各実施の形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。

１００ 電子線
１０１ 二次電子
１０５ 導電体
１０６ 絶縁体
１０７ 欠陥
１１１～１１３，１２１～１２３ サンプリング点
２００ 入出力装置
２０１ 電子顕微鏡本体
２０２ 計算機
２０３ 表示器
２０４ 記憶装置
２０５ 電子線パルス化条件データ
２０６ 電子線光学条件データ
２０７ 電子線スキャン条件データ
２０８ デバイス座標データ
２０９ ネットリスト
２１０ 座標・ネットリスト対応データ
２１５ 電子顕微鏡制御器
２１６ 電子源
２１７ パルス変調器
２１８ 偏向器
２１９ 検出器
２２０ 絞り
２２１ 対物レンズ
２２２ ステージ
２２３ 電子線光学系
２２５ 演算用ネットリスト生成部
２２６ 演算用ネットリスト更新部
２２７ 放出量演算部
２２８ 推定照射結果記憶部
２２９ 電子線照射結果記憶部
２３０ 比較器
２３５ 推定照射結果表示部
２３６ 電子線照射結果表示部
２３７ 推定ネットリスト／回路パラメタ／電子デバイス構造表示部
３０１ コンタクトプラグ
３０５ 演算用ネットリスト
５０２ 欠陥
７０１～７０４，８０１，８０２ 表示項目
９００ 電子顕微鏡装置
９０１ 断面観察装置
９０２，９０５ 計算機
９０３ サーバ
９０６ 通信インタフェース
９１０ 入力用実測データ
９１１ 欠陥構造分類ネットワーク
９１２ 欠陥構造ネットリスト
９１３ 分類結果
９１４ 比較・ネットワーク係数更新部
９１５ 教師データ用断面構造観察結果
９２０ 学習済み欠陥構造分類ネットワークデータベース
９２５ 学習済み欠陥構造分類ネットワーク記憶処理部
９２６ 学習済み情報取得部
ＩＥ 放出電流電流源
ＩＰ プローブ電流源
ＳＰＬ 試料
Ｔ１ 照射期間
Ｔ２ 遮断期間

Claims (10)

1. 試料のデバイス構造の等価回路を表すネットリストと、
   前記ネットリストのノードと前記試料上の座標との対応関係を表す対応データと、
   前記試料に荷電粒子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定めるパルス化条件データと、
   を用いて前記試料の電気特性を推定する荷電粒子線装置であって、
   前記試料上の所定の座標に対し、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射する荷電粒子線光学系と、
   前記荷電粒子線光学系による荷電粒子線の照射に応じた電子の放出量を実測する検出器と、
   前記所定の座標に対応する前記ネットリスト上のノードに対して、前記パルス化条件に基づき荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を演算する放出量演算部と、
   前記検出器による実測結果と、前記放出量演算部による演算結果とを比較する比較器と、
   を有し、
   前記パルス化条件データは、オンパルス期間またはデューティ比が異なる複数のパルス化条件を定め、
   前記荷電粒子線光学系は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射し、
   前記検出器は、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を実測し、
   前記放出量演算部は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射した条件で、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を演算し、
   前記比較器は、前記検出器による前記複数のパルス化条件毎の実測結果と、前記放出量演算部による前記複数のパルス化条件毎の演算結果とを比較する、
   荷電粒子線装置。
2. 請求項１記載の荷電粒子線装置において、
   前記ネットリストには、正常構造のネットリストと、予め想定される欠陥を反映した欠陥構造のネットリストとを含む複数のネットリストが含まれ、
   前記放出量演算部は、前記複数のネットリストと、前記複数のネットリストに含まれる素子パラメタ値とを変更しながら前記電子の放出量を演算する、
   荷電粒子線装置。
3. 請求項１または２記載の荷電粒子線装置において、
   前記放出量演算部は、荷電粒子線散乱シミュレーションに基づく電子放出モデルを用いて前記電子の放出量を演算する、
   荷電粒子線装置。
4. 試料のデバイス構造の等価回路を表すネットリストと、
   前記ネットリストのノードと前記試料上の座標との対応関係を表す対応データと、
   前記試料に荷電粒子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定めるパルス化条件データと、
   を用いて前記試料の電気特性を推定する荷電粒子線装置であって、
   前記試料上の所定の座標に対し、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射する荷電粒子線光学系と、
   前記荷電粒子線光学系による荷電粒子線の照射に応じた電子の放出量を実測する検出器と、
   前記所定の座標に対応する前記ネットリスト上のノードに対して、前記パルス化条件に基づき荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を演算する放出量演算部と、
   前記検出器による実測結果と、前記放出量演算部による演算結果とを比較する比較器と、
   を有し、
   前記放出量演算部は、前記パルス化条件に基づき、前記ネットリスト上のノードに対して、荷電粒子線をパルス状に複数回照射した条件で、当該複数回の照射毎に得られる前記電子の放出量の合計値に比例する値を演算する、
   荷電粒子線装置。
5. 請求項４記載の荷電粒子線装置において、
   前記ネットリストには、正常構造のネットリストと、予め想定される欠陥を反映した欠陥構造のネットリストとを含む複数のネットリストが含まれ、
   前記放出量演算部は、前記複数のネットリストと、前記複数のネットリストに含まれる素子パラメタ値とを変更しながら前記電子の放出量を演算する、
   荷電粒子線装置。
6. 試料のデバイス構造の等価回路を表すネットリストと、前記ネットリストのノードと前記試料上の座標との対応関係を表す対応データと、荷電粒子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定めるパルス化条件データと、を用いて前記試料の電気特性を推定する荷電粒子線装置と、
   学習済みネットワークデータベースを作成する計算機と、
   を有する荷電粒子線検査システムであって、
   前記荷電粒子線装置は、
   前記試料上の所定の座標に対し、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射する荷電粒子線光学系と、
   前記荷電粒子線光学系による荷電粒子線の照射に応じた電子の放出量を実測する検出器と、
   前記所定の座標に対応する前記ネットリスト上のノードに対して、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を、前記ネットリストに含まれる素子パラメタ値を変更しながら演算する放出量演算部と、
   前記検出器による実測結果と、前記放出量演算部による演算結果とを比較する比較器と、
   を有し、
   前記計算機は、前記パルス化条件および前記検出器による実測結果と、前記ネットリストとの対応関係を人工知能を用いて学習し、当該学習した対応関係を表すニューラルネットワークを前記学習済みネットワークデータベースに登録し、
   前記放出量演算部は、前記パルス化条件および前記検出器による実測結果を用いて前記学習済みネットワークデータベースを参照することで、演算で使用する前記ネットリストを取得する、
   荷電粒子線検査システム。
7. 請求項６記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
   さらに、前記比較器によって一致の比較結果が得られなかった場合に、前記試料の断面構造を観察する断面観察装置を備え、
   前記計算機は、前記断面観察装置の観察結果に基づいて新たな前記ネットリストを作成し、当該作成したネットリストと、前記パルス化条件および前記検出器による実測結果との対応関係を前記ニューラルネットワークに学習する、
   荷電粒子線検査システム。
8. 請求項６または７記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
   前記放出量演算部は、荷電粒子線散乱シミュレーションに基づく電子放出モデルを用いて前記電子の放出量を演算する、
   荷電粒子線検査システム。
9. 請求項６または７記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
   前記パルス化条件データは、オンパルス時間またはデューティ比が異なる複数のパルス化条件を定め、
   前記荷電粒子線光学系は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射し、
   前記検出器は、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を実測し、
   前記放出量演算部は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射した条件で、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を演算し、
   前記比較器は、前記検出器による前記複数のパルス化条件毎の実測結果と、前記放出量演算部による前記複数のパルス化条件毎の演算結果とを比較し、
   前記計算機は、前記複数のパルス化条件および前記複数のパルス化条件毎の実測結果と、前記ネットリストとの対応関係を人工知能を用いて学習する、
   荷電粒子線検査システム。
10. 請求項６または７記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
    前記放出量演算部は、前記パルス化条件に基づき、前記ネットリスト上のノードに対して、荷電粒子線をパルス状に複数回照射した条件で、当該複数回の照射毎に得られる前記電子の放出量の合計値に比例する値を演算する、
    荷電粒子線検査システム。

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