WO2023242954A1

WO2023242954A1 - 荷電粒子線装置および注目画像データを出力する方法

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Publication number: WO2023242954A1
Application number: PCT/JP2022/023817
Authority: WO
Inventors: 浩之山本; 健史大森; 駿也田中; 博文佐藤
Original assignee: 株式会社日立ハイテク
Priority date: 2022-06-14
Filing date: 2022-06-14
Publication date: 2023-12-21

Abstract

荷電粒子線装置は、試料を移動させる試料ステージと、前記試料の観察画像データを取得する撮像ユニットと、前記荷電粒子線装置の稼働状態を数値化して、稼働状態の時系列データを出力する出力ユニットと、前記観察画像データが表示され、かつ、観察用設定パラメータを入力するためのグラフィカルユーザーインターフェースが表示される表示ユニットと、前記観察画像データを時系列に並べた時系列画像データを保存し、かつ、前記稼働状態の時系列データおよび前記観察画像データに関する演算処理を実行する、コンピュータシステムと、を備える。荷電粒子線装置は、前記稼働状態の時系列データに基づき、予め設定した特定の変動パターンに合致する時刻を自動的に決定し、前記時系列画像データから、前記時刻に対応する観察画像データを、注目画像データとして取得して出力する。

Description

荷電粒子線装置および注目画像データを出力する方法

　本発明は、荷電粒子線装置および注目画像データを出力する方法に関する。

　近年の半導体デバイスの進化に伴い、そのデバイス構造が複雑化している。先端デバイスを製造する半導体メーカーにおいては、そのようなデバイスのプロセスをいかに迅速かつ効率的に開発するかが重要な課題である。半導体プロセス開発では，シリコン（Ｓｉ）ウェハ上に成膜し積層した材料を設計通りの形状に加工するための条件最適化が必須であり，そのために断面のパターン加工形状観察が必要となる。

　先端半導体デバイスの加工パターンはナノメートルレベルの微細構造であるため、断面のパターン加工形状観察には、透過型電子顕微鏡（ＴＥＭ：Transmission Electron Microscope）や、高分解能の走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ：Scanning Electron Microscope）といった荷電粒子線装置が用いられる。

　荷電粒子線装置を用いたウェハ断面の加工形状観察は、現状、人による作業に委ねられており、観察視野の探索と撮像作業に多くの手間と時間を要している。したがって、半導体プロセス開発の迅速化、高効率化に向けては、この観察作業をできるだけ自動化し、大量の観察データを高速かつ省人的に取得することができる装置が求められている。

　また、金属材料や生体試料といった半導体以外の観察対象物に対しても、マテリアルズインフォマティクス技術の進展等の理由により、大量の観察データを高速かつ省人的に取得できる装置の需要が増大している。

　画像処理の機械学習やＡＩ技術を活用すれば、観察中に特徴的な対象物を自動で検出することが可能であり、操作者が観察対象位置に視野を合わせる際の作業負担が軽減される。例えば半導体プロセス開発では、一連の実験シリーズにおいて加工された複数枚のウェハ試料を観察することがあるが、一度、機械学習で対象物の特徴識別器を構築すれば、同様のウェハ試料では視野探索からパターン観察までを自動化することも可能である。しかしながら、別の実験シリーズにおいてはパターンのレイアウトも変わるため、一定のサイクルで対象の識別モデルを新たに構築する必要がある。機械学習による識別モデル（特徴識別器）の構築には多量の教師画像データが不可欠なため、操作者が自ら教師画像データを収集するには、依然として大きな作業負担が発生するという課題がある。

　教師画像データは、操作者が着目した対象物を含む画像であり、観察作業によって新たに画像を取得するか、あるいは、過去の画像データベースから使用できそうな画像を検索して再利用することも可能である。計測装置で取得した画像データを操作者の負荷なく容易に検索する手段として、例えば特許文献１では、ＳＥＭ装置において、データベースに保存済の画像の中から操作者にとって重要と推定される画像を検索する技術が開示されている。その開示においては、自動フォーカスや明るさ調整、ステージ移動など、観察時に実施した各種の操作コマンドを記録したデータから「重要度」スコアを作り、そのスコアを取得した画像データに付与することで、画像検索時には重要度に適合する画像データを絞り込む技術が提案されている。しかしながら、特許文献１に開示の方法では、新たな実験シリーズに対応する新しい教師画像データを収集する場合には、保存済のデータベース内に適切な画像が存在しないため、結局は１枚ずつ手動で教師画像データを取得する必要がある。従って、新たな教師画像データの収集に係る操作者の負担を軽減する課題に対しては、特許文献１に開示の方法では対応することができない。

特開２０１２－７４１８７号公報

　本開示は、荷電粒子線装置を用いた試料観察において、教師画像データを半自動的に生成し、それを用いて観察視野を自動認識する特徴識別器を構築し、それらに基づき自動撮像を実行する機能を備えた、荷電粒子線装置、および、注目画像データを出力する方法を提供することを目的とする。

　本発明に係る荷電粒子線装置の一例は、
　試料を移動させる試料ステージと、
　前記試料の観察画像データを取得する撮像ユニットと、
　前記荷電粒子線装置の稼働状態を数値化して、稼働状態の時系列データを出力する出力ユニットと、
　前記観察画像データが表示され、かつ、観察用設定パラメータを入力するためのグラフィカルユーザーインターフェースが表示される表示ユニットと、
　前記観察画像データを時系列に並べた時系列画像データを保存し、かつ、前記稼働状態の時系列データおよび前記観察画像データに関する演算処理を実行する、コンピュータシステムと、
を備え、
　前記稼働状態の時系列データに基づき、予め設定した特定の変動パターンに合致する時刻を自動的に決定し、
　前記時系列画像データから、前記時刻に対応する観察画像データを、注目画像データとして取得して出力する。

　本発明に係る方法の一例は、
　荷電粒子線装置によって注目画像データを出力する方法であって、
　前記荷電粒子線装置は、
　試料を移動させる試料ステージと、
　前記試料の観察画像データを取得する撮像ユニットと、
　前記荷電粒子線装置の稼働状態を数値化して、稼働状態の時系列データを出力する出力ユニットと、
　前記観察画像データが表示され、かつ、観察用設定パラメータを入力するためのグラフィカルユーザーインターフェースが表示される表示ユニットと、
　前記観察画像データを時系列に並べた時系列画像データを保存し、かつ、前記稼働状態の時系列データ、および前記観察画像データに関する演算処理を実行する、コンピュータシステムと、
を備え、
　前記方法は、
　前記稼働状態の時系列データに基づき、予め設定した特定の変動パターンに合致する時刻を自動的に決定するステップと、
　前記時系列画像データから、前記時刻に対応する観察画像データを、注目画像データとして取得して出力するステップと、
を備える。

　本開示の実施の形態に係る荷電粒子線装置および注目画像データを出力する方法によれば、視野認識の特徴識別器の学習に必要な教師画像データを半自動的に生成でき、その結果、試料観察時における視野探索の時間と労力を大幅に削減でき、また断面画像の自動撮像が可能となる。

第１の実施の形態の荷電粒子線装置の構成図である。第１の実施の形態の試料２０の傾斜軸との相対位置関係を示す模式図である。第１の実施の形態の試料ステージ１７を示す模式図である。特徴識別器４５の学習手順を示す図である。教師画像データの生成手順を示す図である。荷電粒子線装置が備える主ＧＵＩを示す模式図である。教師画像データの生成時に使用されるＧＵＩを示す図である。ＲＯＩ２５選定時に使用されるＧＵＩを示す図である。ＲＯＩ含有画像４４０の取得条件の設定に使用されるＧＵＩを示す図である。注目画像５２３の抽出方法を示す模式図である。ＲＯＩ含有画像４４０の取得のための自動撮像シーケンスを示すフローチャートである。ＲＯＩ含有画像４４０と正解画像４２９および不正解画像４３０の関係を示す模式図である。特徴識別器４５の学習時に使用されるＧＵＩを示す図である。自動撮像シーケンスを示すフローチャートである。図９ＡのステップＳ５０２の詳細を示すフローチャートである。図９ＡのステップＳ５０５の詳細を示すフローチャートである。図９ＡのステップＳ５０８の詳細を示すフローチャートである。自動撮像条件の設定に使用するＧＵＩを示す図である。自動撮像条件の設定時に同時表示される主ＧＵＩを示す図である。自動撮像シーケンスの実行を指示するＧＵＩを示す図である。高倍での試料断面観察結果を示す模式図である。第２の実施の形態の荷電粒子線装置の試料ステージ１７の動作を示す模式図である。Ｚ軸周りに９０度回転した状態の図１３Ａの試料ステージ１７を示す模式図である。第３の実施の形態のステップＳ５０８の詳細を示すフローチャートである。第４の実施の形態における観察対象の金属組織の模式図である。

　例えば半導体デバイス開発においては、一連の実験シリーズで加工パターンの断面観察を行う場合、プロセスエンジニアとＳＥＭ操作者が初回のテスト観察を一緒に行い、実際の試料を観察しながら観察すべき加工パターン形状や、その観察場所を見つけるための目印パターンの認識を合わせる工程が想定される（事前観察）。その際の情報をデータ化すれば，そこにはプロセスエンジニアが着目しているＲＯＩ（Region Of Interest；関心領域）に関する情報が含まれる。

　本開示の例示的な荷電粒子線装置は、事前観察等における観察中の画面を動画などの「時系列画像データ」として記録し、同時に試料ステージ座標や観察倍率など装置の「稼働状態の時系列データ」を記録し、両者を連携して解析することで、視野認識のための特徴識別器の学習に必要な教師画像データを半自動的に生成する。

　具体的には、本開示の例示的な荷電粒子線装置は、試料に荷電粒子線を照射することにより、当該試料の画像データを所定倍率で取得する撮像ユニットと、前記画像データを取得する際の視野探しの演算処理を、前記画像データを用いて実行するコンピュータシステムと、前記視野探しのための設定パラメータを入力するためのグラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）が表示される表示ユニットと、を備える。前記撮像ユニットは、前記試料を少なくとも２つの駆動軸で移動させることが可能に構成され、かつ前記コンピュータシステムが求める前記試料の位置情報に対応させて撮像視野を移動させることができる試料ステージを備える。前記コンピュータシステムは、前記表示ユニットに表示される観察画像を動画データあるいは一定時間間隔で連続撮像した画像セットである「時系列画像データ」として記録し、同時に、装置の「稼働状態の時系列データ」を記録する。さらに、前記コンピュータシステムは、前記稼働状態の時系列データにおいて事前に設定された特定の変動パターンから操作者が着目したと推定されるイベント時刻を計算し、前記時系列画像データの中から、前記イベント時刻に合致する複数の画像データを注目画像として抽出する。さらに前記コンピュータシステムは、前記注目画像の中から操作者が選定したＲＯＩの位置座標や観察倍率などの情報を記録する。その情報に基づいて、前記試料ステージが前記ＲＯＩの位置座標に移動され、観察倍率や前記試料ステージの傾斜角度などが異なる複数の条件で前記ＲＯＩの画像が複数取得される。前記コンピュータシステムは、前記ＲＯＩの画像から所定の範囲を切り抜き学習用の教師画像データを生成し、それを用いて特徴識別器を生成する。特徴識別器は、入力された新規な画像データに対し、当該画像上に一つまたは複数存在するＲＯＩの位置情報を出力する処理を実行する。

　以下、本開示の実施の形態をより詳細に説明するが、各実施の形態の開示内容は以下の記載のみに限定されるものではなく、各実施の形態の開示または教唆する要素技術を当業者の知見の範囲内で適宜組み合わせた構成も、本実施の形態の範疇に含まれる。

[第１の実施の形態]
　第１の実施の形態は、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）が撮像装置である荷電粒子線装置において、観察対象のＲＯＩを含む教師画像データを半自動的に生成する機能を実現し、それにより構築される視野の自動認識機能を用いた、試料の自動観察方法を提案する。

　図１に、第１の実施の形態の走査電子顕微鏡の構成図を示す。第１の実施の形態の走査電子顕微鏡１０は、荷電粒子線装置の例であり、たとえば電界放出型走査電子顕微鏡（ＦＥ－ＳＥＭ）である。走査電子顕微鏡１０は、本実施の形態に記載される、注目画像データを出力する方法を実行することができる。

　一例として、走査電子顕微鏡１０は、電子銃１１、集束レンズ１３、偏向レンズ１４、対物レンズ１５、二次電子検出器１６、試料ステージ１７、像形成部３１、制御部３３、表示ユニット３５、入力部３６を備え、更には本実施の形態の視野探索機能に必要な演算処理を実行するコンピュータシステム３２を備える。以下、各構成要素について説明する。

　電子銃１１は、試料に電子線（荷電粒子線）を照射する。電子銃１１は、所定の加速電圧によって加速された電子線１２を放出する線源を備える。放出された電子線１２は、集束レンズ１３および対物レンズ１５によって集束され、試料２０上に照射される。偏向レンズ１４は、磁場や電場によって電子線１２を偏向し、これにより試料２０の表面が電子線１２で走査される。

　試料ステージ１７は、走査電子顕微鏡１０の撮像視野を移動させるために、試料２０を所定の駆動軸に沿って平行移動させる機能、或いは、所定の駆動軸周りに傾斜移動および／または回転移動させる機能を有し、このためのモーターやピエゾ素子等のアクチュエータを備える。

　二次電子検出器１６は、シンチレータ、ライトガイド、および光電子増倍管を備えるＥ－Ｔ検出器や半導体検出器等であり、電子線１２が照射される試料２０から放出される二次電子１００を検出する。二次電子検出器１６から出力される検出信号は像形成部３１へ送信される。なお二次電子検出器１６とともに、反射電子を検出する反射電子検出器や透過電子を検出する透過電子検出器が備えられても良い。

　像形成部３１は、二次電子検出器１６から送信される検出信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器と、当該ＡＤ変換器が出力するデジタル信号に基づいて試料２０の観察像を形成する演算器等（いずれも図示せず）によって構成される。演算器としては、例えば、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）やＧＰＵ（Graphic Processing Unit）等が使用される。像形成部３１によって形成された観察像は、表示ユニット３５に送信されて表示されたり、コンピュータシステム３２に送信されて様々な処理が施されたりする。

　このように、走査電子顕微鏡１０は、電子銃１１と、二次電子検出器１６と、像形成部３１とを備える。電子銃１１と、二次電子検出器１６と、像形成部３１（画像構成器）とは、本実施の形態における撮像ユニットを構成する。このような撮像ユニットを用いると、電子線（荷電粒子線）を用いた像を取得することができる。

　コンピュータシステム３２は、外部とデータやコマンドの入出力を行うインターフェース部９００と、与えられた情報に対して各種の演算処理を実行するプロセッサ９０１（たとえばＣＰＵ（Central Processing Unit））と、記憶手段を構成するメモリ９０２およびストレージ９０３とを含んで構成される。

　ストレージ９０３は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等により構成され、本実施の形態の視野探索ツールを構成するソフトウェア９０４、教師データＤＢ（データベース）４４が格納される。本実施の形態のソフトウェア９０４は視野探索ツールである。一例では、プロセッサ９０１がソフトウェア９０４を実行すると、メモリ９０２との協同により、機能ブロックとして特徴識別器４５および画像処理部３４が構成される。

　特徴識別器４５は、入力された画像データから視野探索のための目印パターン２３（図２Ａ等を参照して後述）の抽出を行う。たとえば、特徴識別器４５は、画像データの各位置において目印パターン２３が存在するか否かを判定し、目印パターン２３が存在すると判定された位置（または、画像データ内で目印パターン２３が存在する確率が最も高いと判定された位置）を出力する。画像処理部３４は、検出した目印パターンの画像上の位置から、試料ステージ１７の位置情報を参照して目印パターン２３の位置座標を計算する。

　図１に示すメモリ９０２は、ソフトウェア９０４を構成する各機能ブロックがメモリ空間上に展開された状態を表している。ソフトウェア９０４の実行時には、プロセッサ９０１がメモリ空間内に展開された各機能ブロックの機能を実行する。

　特徴識別器４５は、機械学習によって生成される学習済みモデルであり、教師データＤＢ４４に格納された目印パターン２３の画像データを教師データとして学習が行われる。特徴識別器４５に新規な画像データを入力すると、画像データ上で学習した目印パターンの位置を決定して、当該新規な画像データにおける目印パターンの位置（以下の例では目印パターンの中心座標）を出力する。出力された中心座標は、視野探索時のＲＯＩ（Region Of Interest；関心領域）の特定に用いられる。また、中心座標から計算される各種の位置情報が制御部３３に送信され、試料ステージ１７の駆動制御に用いられる。

　画像処理部３４は、試料断面を視野に正対させた断面像において、画像処理に基づくウェハ表面のエッジライン検出、フォーカス調整、非点収差補正、等を自動実行する際に、画像鮮鋭度の算出および／または評価などの処理を行う。

　制御部３３は、図１の各構成要素を制御するとともに、各構成要素で形成されるデータを処理したり送信したりする演算器であり、例えばＣＰＵやＭＰＵ等を含む。入力部３６は、試料２０を観察するための観察条件の入力を受け付けたり、観察の実行や停止などの命令の入力を受け付ける装置であり、例えばキーボード、マウス、タッチパネル、液晶ディスプレイ、又はそれらの組合せにより構成され得る。表示ユニット３５には、操作者のための操作画面を構成するＧＵＩ(Graphical User Interface)や、撮像された画像（観察画像データ）が表示される。

　次に図２Ａを用いて、観察対象の試料２０と試料ステージ１７の駆動軸の相対位置関係について説明する。図２Ａは、本実施の形態の荷電粒子線装置の観察対象物の一例であるウェハ試料の斜視図である。

　図２Ａにおいて、試料２０はウェハを割断したクーポン試料であり、割断面２１と加工パターンが形成された上面２２を有する。試料２０は半導体デバイスの製造工程やプロセス開発工程を経て作製されたものであり、割断面２１には微細構造が形成されている。多くの場合、荷電粒子線装置の操作者が意図する撮像箇所は割断面２１に存在する。

　上面２２には、目印パターン２３が形成される。目印パターン２３は、上述の微細構造と比べてサイズの大きい形状や構造であり、即ち視野探索時の目印として利用できるパターンである。目印パターン２３としては、例えばウェハ上のチップ加工領域を識別するための特徴的な形状マーカや、ラベル情報を含む加工パターンなどが利用できる。

　図２Ａに示されるＸＹＺの直交軸は、試料２０の電子線１２に対する相対位置関係を示す座標軸であり、電子線１２の進行方向がＺ軸、試料ステージ１７の第一傾斜軸６１に平行な方向がＸ軸、第二傾斜軸６２に平行な方向がＹ軸である。本実施の形態においては、試料２０は長手方向がＸ軸と平行になるように試料ステージ１７上に載置されている。

　割断面２１の微細形状を観察する際には、電子線１２は割断面２１に対して概ね垂直方向から照射され、断面観察視野２４の領域が観察される。しかし、手動で割断された割断面２１は、上面２２と完全には直交しない場合が多く、操作者が試料ステージ１７へ試料２０を設置する際にも取り付け角度が毎回同じになるとは限らない。

　そのため、割断面２１を電子線１２に直交させるための角度調整軸として、第一傾斜軸６１、第二傾斜軸６２が試料ステージ１７に設けられる。第一傾斜軸６１は試料２０をＹＺ面内で回転させるための駆動軸である。割断面２１の長手方向がＸ軸方向であるため、試料２０を斜め方向から傾けて観察するいわゆるチルト像の傾斜角を調整する場合には第一傾斜軸６１の回転角を調整する。同様に、第二傾斜軸６２は、試料２０をＸＺ面内で回転させるための駆動軸である。視野が割断面２１に対して正対位置にある場合、第二傾斜軸６２の回転角を調整することにより、視野中心を通る上下方向（Ｙ軸方向）の軸を中心として画像を回転させることができる。

　図２Ｂを用いて、試料ステージ１７の構成を説明する。図示したように、試料２０は試料ステージ１７に保持され固定される。試料ステージ１７には、試料２０の載置面を第一傾斜軸６１または第二傾斜軸６２周りに回転させる機構が備わっており、回転角度は制御部３３によって制御される。なお図示は省略したが、図２Ｂに示される試料ステージ１７は、試料載置面をＸＹＺ方向にそれぞれ独立に移動させるためのＸ駆動軸、Ｙ駆動軸およびＺ駆動軸、更に試料載置面をＺ駆動軸周りに回転させる回転軸も備えており、電子線１２の走査領域（即ち視野）を試料２０の長手方向、短手方向および高さ方向に移動し、更に回転させることができる。Ｘ駆動軸、Ｙ駆動軸およびＺ駆動軸の移動距離も制御部３３によって制御される。

　本実施の形態では、試料２０を斜め方向から傾けて観察したチルト像にて、目印パターン２３を自動認識する特徴識別器４５を構築し、当該目印パターン２３を基点として所定の距離離れた位置で、高倍率観察を実行する。次に、図３Ａ、図３Ｂ、図４Ａ、図４Ｂ、図４Ｃ、図４Ｄ、図５、図６、図７、および図８を用いて、本実施の形態の特徴識別器４５における学習の手順を説明する。

　本実施の形態の自動視野探索とそれを用いた自動撮像を実行するために、目印パターン２３を検出する特徴識別器４５を構築する。図３Ａのフローチャートは、特徴識別器４５を構築する際に操作者が実施するワークフローを示している。

　図３Ａの処理が開始された（ステップＳ３００）後、試料２０を図１に示した荷電粒子線装置内の試料ステージ１７に載置する（ステップＳ３０１）。次に、加速電圧や倍率等、教師データとなる画像を撮像するための光学条件を設定する（ステップＳ３０２）。

　その後、試料ステージ１７のチルト角を設定し（ステップＳ３０３）、第一の観察を行う（ステップＳ３０４）。この第一の観察は、目印パターンや最終的に観察したい加工パターンなどを操作者が確認する最初の観察作業を指し、操作者が単独で実施する場合もあるし、あるいは、ＳＥＭ操作者がプロセスエンジニアの立会いの下、注目すべき領域などを観察画面を見ながら伝達される場合もある。このステップＳ３０４により、教師画像データの生成に必要な情報が取得される。続いて、ステップＳ３０５の実行により、教師画像データが生成され、生成された教師画像データはストレージ９０３に格納される（ステップＳ３０６）。

　ステップＳ３０５を詳細に示したワークフローを図３Ｂに示す。ステップＳ３０４の第一の観察により得られたデータから、注目画像５２３（図５等に関連して後述）の抽出が自動処理により実行される（ステップＳ３０５－１）。次に、注目画像５２３を基に、操作者によるＲＯＩの選定と登録が実行され（ステップＳ３０５－２）、その情報に基づき、ＲＯＩ画像の追加取得が自動処理により実行される（ステップＳ３０５－３）。その後、取得されたＲＯＩ画像に基づいて適切な教師画像データを取得するために、画像の後処理が実行される（ステップＳ３０５－４）。最後に、生成された教師画像データの確認が操作者により実行され（ステップＳ３０５－５）、確認を通過した教師画像データがストレージ９０３に格納される（ステップＳ３０６）。各工程の詳細は後述する。

　以上に述べた特徴識別器４５の学習の手順を、ＧＵＩの図面も用いながら、より詳細に説明する。

　図４Ａは、本実施の形態の荷電粒子線装置の表示ユニット３５に表示される主ＧＵＩ４００を示す。図４Ａの主ＧＵＩおよび他の図における同様のＧＵＩは、観察用設定パラメータを入力するためのグラフィカルユーザーインターフェースである。

　主ＧＵＩ上にはチルト画像の一例が表示されている。図４Ａに示される主ＧＵＩは、一例として、主画面４０１、荷電粒子線装置の稼働開始・停止を指示する稼働開始・停止ボタン４０２、観察倍率を表示させ調整する倍率調整欄４０３、撮像条件の設定項目を選択するための項目ボタンが表示されるセレクトパネル４０４、画質やステージの調整を行うオペレーションパネル４０５、その他の操作機能を呼び出すためのメニューボタン４０６（「Menu」）、主画面４０１よりも広視野の画像を表示するサブ画面４０７、撮像した画像をサムネイル表示するイメージリスト領域４０８を含む。以上説明したＧＵＩはあくまで一構成例であり、上記以外の項目を追加したり、他の項目に置き換えたりしたＧＵＩも採用可能である。

　操作者は、ステップＳ３０４の開始時に、オペレーションパネル４０５内の記録ボタン４５１（「Record」）を押し、観察中の時系列画像データ５０（図５等に関連して後述）と、装置の稼働状態の時系列データ５１（図５等に関連して後述）の記録を開始する。時系列画像データ５０は、観察画像データを時系列に並べたデータであり、コンピュータシステム３２に保存される。なお、コンピュータシステム３２は、後述するように、稼働状態の時系列データ５１と、観察画像データとに関する演算処理を実行することができる。

　一例として、図４Ａには観察中の主画面４０１上にチルト像が表示された状態を示しており、チルト像には割断面２１、上面２２、及び目印パターン２３が含まれる。操作者は、ステップＳ３０４において、チルト画像を見ながら観察場所の起点となる目印パターン２３を確認したり、そこを基点に試料ステージ１７を移動したり、試料２０の割断面２１が観察面に正対するように試料ステージ１７を傾斜し、取得したい加工パターンを観察する。ステップＳ３０４の第一の観察が完了したら、操作者は再び記録ボタン４５１を押し、データの記録を完了する。データの記録中は、主画面４０１に左隅には記録中マーク４５０が表示され、データの記録が完了したら記録中マーク４５０の表示が消える。

　ステップＳ３０４（第一の観察）の完了後、ステップＳ３０５（教師画像データの生成）を実施する。図４Ｂは、ステップＳ３０５において、操作者が使用するＧＵＩ画面の構成例を示す。図４ＢのＧＵＩが表示されていない状態から図４ＢのＧＵＩを表示させる場合、図４Ａのメニューボタン４０６を押して表示されるセレクトボタンから、選択肢の一つである「自動視野探索」（「Auto FOV search」）を選択すると、図４Ｂに示す教師データ生成ツール画面がポップアップ表示される。ステップＳ３０５の操作では、「教師データ生成」（「Training Data Generate」）のタブ５１０を選択する。

　図４Ｂに示す教師データ生成ツール画面において、操作者はデータ選択領域（「Data Select」）の入力ボタン５１１（「Input」）を押し、ステップＳ３０４にてストレージ９０３に格納された時系列画像データ５０と、稼働状態の時系列データ５１とを選択する。選択されたファイルは、時系列画像データ名表示欄５１６と、稼働状態の時系列データ名表示欄５１７とに表示される。もし別のファイルを選択したい場合は、クリアボタン５１２（「Clear」）を押して登録ファイルをクリアした後、再度適切なファイルを選択し直す。

　続いて、ステップＳ３０５－１（注目画像の抽出）の工程において、操作者が画像抽出ボタン５１３（「Image Extract」）を押すことで、時系列画像データ５０と、稼働状態の時系列データ５１が自動的に取得され、その結果、操作者が注目したと推定される注目画像５２３が表示され、また、稼働状態の時系列データ５１が出力される。このように、ステップＳ３０５－１において、プロセッサ９０１は、走査電子顕微鏡１０の稼働状態を数値化して、稼働状態の時系列データ５１を出力する、出力ユニットとして機能する。

　ステップＳ３０５－１の注目画像の抽出の工程が終了すると、動作状態を示す状態表示欄５１８に「完了」（「Done」）のメッセージが表示される。

　図５には、注目画像を抽出するステップＳ３０５－１において、コンピュータシステム３２で実行されるデータ解析処理動作を模式的に示した。図５の上部には、時系列画像データ５０が示されており、時間軸に沿って多数の観察像が保存されている様子が示されている。時系列画像データ５０が動画フォーマットの場合には、画像データの集合したデータセットとなり、例えば３０ｆｐｓ（frames per second）であれば１秒間あたりに３０枚の画像が含まれる。

　時系列画像データ５０が動画データである場合には、公知の動画処理プログラム等を用いて効率的に時系列画像データ５０を処理することができる。また、時系列画像データ５０が静止画像データの集合データセットである場合には、動画処理が不要となり、処理が簡素化される。

　図５の下部には、稼働状態の時系列データ５１が示されており、ここでは一例として、ステージＸ座標の時系列データ５１－１、ステージＹ座標の時系列データ５１－２、観察倍率の時系列データ５１－３、が示されている。稼働状態の時系列データ５１は、図示のものに限らず、以下のうち少なくとも一つを含むデータとして構成することができる。
　‐試料ステージ１７の位置情報
　‐試料ステージ１７の傾斜角度情報
　‐試料ステージ１７の回転角度情報
　‐観察倍率情報
　‐対物レンズ１５の電流情報
　‐スティグマ電流情報
　‐荷電粒子線の加速電圧情報
　‐観察中画像の評価値
このような稼働状態の時系列データ５１を用いることにより、注目画像を抽出するための様々なパターンを定義することができる。

　とくに、稼働状態の時系列データ５１が観察中画像の評価値を含む場合には、評価値は以下の少なくとも一つを含むように構成することができる。
　‐画像の高周波成分解析により算出された鮮鋭度
　‐画像の輝度分布に基づいて算出された輝度特徴量
このような稼働状態の時系列データ５１を用いることにより、鮮鋭度が高い画像または輝度分布が適切な画像を抽出することができ、後続の画像処理がより高精度に行える。

　コンピュータシステム３２には、稼働状態の時系列データ５１を対象に、あらかじめ特定の変動パターン（着目イベント）が設定されている。コンピュータシステム３２は、稼働状態の時系列データ５１に基づき、着目イベントに合致した時刻を自動的に決定する。

　本実施の形態では、着目イベントの条件として、（１）一定時間以上注視すること、（２）同位置で倍率が増加すること、の２つを設定した。（１）一定時間以上注視イベントは、操作者がステージの位置および観察倍率を一切変えずに一定時間保持することを条件として定義した。このイベントは、試料ステージが所定時間（第１時間）停止しており、かつ当該所定時間（第１時間）中の倍率が固定しているパターンに対応する。一方、（２）同位置での倍率増加イベントでは、操作者がステージのＸ、Ｙ座標を一切変えない状態で観察倍率だけを増加させることを条件として定義した。このイベントは、試料ステージ１７が所定時間（第２時間）停止しており、かつ当該所定時間（第２時間）中に倍率が変化したパターンに対応する。なお、第１時間および第２時間は同一の時間であってもよく、異なる時間であってもよい。

　（１）（２）のインベント条件に合致する変動パターンを稼働状態の時系列データ５１から検索し、そのときの時刻を決定した一例が、図５に示した時刻Ｔ１１、Ｔ１２，Ｔ１３、Ｔ１４である。時刻Ｔ１１および時刻Ｔ１３は（１）一定時間以上注視イベントに対応し、時刻Ｔ１２および時刻Ｔ１４は（２）同位置での倍率増加イベントに対応する。なお図５は概要を示すものであり、時刻Ｔ１１、Ｔ１２、Ｔ１３、Ｔ１４が示す時刻は厳密なものではない。

　コンピュータシステム３２は、時系列画像データ５０から、時刻Ｔ１１、Ｔ１２、Ｔ１３、Ｔ１４に対応する観察画像データを、注目画像データとして取得して出力する。注目画像データは、たとえば注目画像５２３としてストレージ９０３に保存される。また、各注目画像５２３に付帯する装置状態データとして、イベントの時刻、ステージの座標、チルト角度情報、観察倍率などが記録された注目画像付帯情報５４１が、ＣＳＶ形式ファイルにてストレージ９０３に保存される。

　このようなイベントを定義することにより、適切な注目画像５２３を取得することができる。なお、本実施の形態では、（１）一定時間以上注視イベントに合致する時刻および（２）同位置での倍率増加イベントに合致する時刻の双方を抽出したが、いずれか一方のみを抽出してもよい。

　図４Ｂに戻り、ステップＳ３０５－２（ＲＯＩの選定と登録）の工程を説明する。ステップＳ３０５－２では、ステップＳ３０５－１で抽出した注目画像５２３を使用してＲＯＩの選定を実行する。操作者がＲＯＩ選択ボタン５１４（「ROI Select」）を押すと、図４Ｃに示すＲＯＩ選定ＧＵＩが表示される。ＲＯＩ選定ＧＵＩでは、画面左側に注目画像５２３の画像名リスト５２２が表示される。

　画像名リスト５２２のいずれかの注目画像名をマウスで選択すると、その画像名が反転表示され、選択された注目画像が主画面５３２に表示される。操作者は主画面５３２に表示された注目画像５２３に対して、ＲＯＩであると操作者が認識した領域をマウス操作により選択する（たとえば目印パターン２３を含む領域（すなわちＲＯＩ）を、ポインタ５３１と選択ツール５３０とを用いて選択する）。

　その後、登録ボタン５２６（「Register」）を押し、当該ＲＯＩの情報を登録する。このようにして、走査電子顕微鏡１０は、ＲＯＩ選定ＧＵＩを介して、注目画像内のＲＯＩの指定を受け付ける。登録されたＲＯＩは、登録済ＲＯＩ５２９のように太枠で表示される。ここで登録が実行されると、登録済ＲＯＩ５２９の画像データがストレージ９０３に保存され、またＲＯＩに付帯する情報として、ＲＯＩ付帯情報がストレージ９０３に保存される。

　ＲＯＩ付帯情報は、ＲＯＩの実空間上でのステージ座標とステージの傾斜角度、ＲＯＩのサイズ、観察倍率、等を含み、ＣＳＶ形式ファイルとして保存される。ＲＯＩ付帯情報は、たとえば当該ＲＯＩが含まれる注目画像の注目画像付帯情報５４１と同一とすることができるが、注目画像内におけるＲＯＩの位置等に応じて注目画像付帯情報５４１を補正したものであってもよい。

　ＲＯＩ付帯情報は、以下の少なくとも一つを含むものであってもよい。
　‐試料ステージ１７の傾斜角度情報
　‐試料ステージ１７の回転角度情報
　‐観察倍率情報
このようにすると、各ＲＯＩに付帯して、当該ＲＯＩを撮像した条件を記憶することができ、当該ＲＯＩまたはその周辺の再撮像が容易になる。

　このようにして、走査電子顕微鏡１０は、ＲＯＩ５２９の画像データおよびＲＯＩ付帯情報を記憶する。このような構成によれば、操作者は任意のＲＯＩを指定することにより自動的に付帯情報を記憶させることができ、作業が効率化される。とくに、ＲＯＩ付帯情報が、ＲＯＩに対応する試料ステージ１７の位置情報を含む場合には、ＲＯＩの指定に応じて試料ステージ１７の位置情報が自動的に記憶され、作業がさらに効率化される。

　誤った場所を登録した場合、そのＲＯＩをポインタ５３１で選択し、クリアボタン５２７（「Clear」）によって登録を削除することができる。ＲＯＩの選定と登録処理が実施された注目画像に対しては、画像名リスト５２２において、処理済みマーク５２４が表示される。また、注目画像５２３が多数あり、ＧＵＩ上の画像名リスト５２２に一度に表示しきれない場合は、スクロールボタン５２５によってリストを送り表示することができる。

　操作者が所望のＲＯＩを全て選択し登録した後に、終了ボタン５２８（「Exit」）を押すと、図４ＣのＧＵＩが閉じられる。それと連動して、図４Ｂの状態表示欄５１９に「完了」（「Done」）と表示され、ステップＳ３０５－２のＲＯＩ選定と登録の工程は終了する。

　図４Ｂに戻り、ステップＳ３０５－３（ＲＯＩ画像の追加取得）の工程を説明する。ステップＳ３０５－３では、ステップＳ３０５－２で登録されたＲＯＩ情報と、自動撮像機能を使用して、追加のＲＯＩ画像を自動取得する。図４ＢのＧＵＩにある設定ボタン５２１（「Setting」）を押すと、図４Ｄの設定ＧＵＩが表示される。

　精度の高い特徴識別器４５を構築するには、多様な条件で取得した教師画像データを用意するのが望ましい。図４Ｄの設定ＧＵＩでは、撮像倍率の設定パネル５３３、試料ステージの第一チルト角（図２Ｂの第一傾斜軸６１周りの回転角）の設定パネル５３４、試料ステージの第二チルト角（図２Ｂの第二傾斜軸６２周りの回転角）の設定パネル５３５が備わる。

　操作者は、各設定パネルにおいて、開始値と終了値、およびその間のステップ値を入力する。たとえば、撮像倍率の開始値を「×０．１ｋ」、終了値を「×１．０ｋ」、ステップ値を「０．１ｋ」、と設定すれば、×０．１ｋから×１．０ｋまでを０．１刻みにした、合計１０個の撮像倍率条件を設定できる。なお単位「ｋ」はキロすなわち１０００を表す。

　同様にして、第一チルト角（図２Ｂの第一傾斜軸６１周りの回転角）の設定値を１°から５°まで１°刻みで設定すれば、５個の条件の角度条件を設定できる。また、第二チルト角（図２Ｂの第二傾斜軸６２周りの回転角）は０°で固定としたければ、開始値と終了値をいずれも０°と設定する。

　以上の設定を行うと、撮像倍率とチルト角度を組み合わせた条件が生成され、本例では、合計１０×５＝５０の撮像条件が設定される。この撮像条件は、追加撮像条件としてストレージ９０３に保存される。すなわち、本実施の形態の追加撮像条件は、撮像倍率、第一チルト角、第二チルト角からなる組み合わせを１以上含む。また、各設定パネル５３３、５３４、５３５の自動ラジオボタン（「Auto」）にチェックを入れると、対応する設定パネルについて予め設定されたデフォルトの条件が適用され、毎回設定を変える必要が無い場合には、操作者の作業負荷を減らすことができる。

　以上の撮像条件の設定を完了した後、再び図４ＢのＧＵＩに戻り、操作者は自動収集ボタン５１５（「Auto Collect」）を押すことで、ステップＳ３０５－３におけるＲＯＩの追加撮像が自動で実行される。

　図６に、ＲＯＩ画像の追加取得のフローチャートを示す。ステップＳ３０５－３Ａでは、図４Ｄで説明したとおり設定ＧＵＩを用いて追加撮像条件が保存される。ステップＳ３０５－３Ｂでは、次のＲＯＩ（当該ステップが最初に実行される際には、最初のＲＯＩであり、たとえばＲＯＩ付帯情報に記載された複数のＲＯＩのうち先頭に記載されたＲＯＩ）の中心座標へ試料ステージ１７を移動する。このようにして、走査電子顕微鏡１０は、ＲＯＩ付帯情報を用いて、当該ＲＯＩが撮像可能な位置に試料ステージ１７を移動する。

　ステップＳ３０５－３Ｃでは、追加撮像条件に記載されている次の設定角度（当該ステップが最初に実行される際には、最初の設定角度であり、たとえば追加撮像条件に記載された設定角度のうち先頭に記載された設定角度）へ、ステージを傾斜させる。ステップＳ３０５－３Ｄでは、観察倍率を走査電子顕微鏡１０の最低倍率に設定する。

　ステップＳ３０５－３Ｅでは、最低倍率の観察像を基に、視野中心補正を行う。図４Ａで示したように視野観察時のチルト像では、試料の上面２２（ウェハ表面）と割断面２１が観察され、両者の境界線がエッジラインとして視認できる。視野中心補正方法としては、当該エッジラインを画像処理で検出し、エッジラインの画像上の位置情報と試料ステージ１７の位置情報から、エッジラインの実際の位置座標を算出し、視野の中心になるように試料ステージ１７を移動する。エッジラインを検出するための画像処理アルゴリズムとしては、Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出などを使用することができる。また、より検出精度を高めるために、Ｓｏｂｅｌフィルタなどの処理を施し、エッジラインを強調させる前処理を行ってもよい。

　ステップＳ３０５－３Ｆでは、追加撮像条件に記載された次の倍率条件に変更する。その後、ステップＳ３０５－３Ｇで、ＲＯＩを視野中心に捉えたＲＯＩ含有画像４４０を取得する。ステップＳ３０５－３Ｈでは、撮像倍率の判定を行う。最後の倍率（たとえば追加撮像条件に記載された倍率のうち最高の倍率）に到達したかを判定し、最後の倍率に到達していなければステップＳ３０５－３Ｆにもどり、次の倍率に設定し、ＲＯＩ含有画像４４０を取得する処理を繰り返す。

　ステップＳ３０５－３Ｈで最後の倍率に到達したら、ステップＳ３０５－３Ｉに進む。ステップＳ３０５－３Ｉでは、その設定角度が最後の角度（たとえば追加撮像条件に記載されたチルト角度のうち大の角度）かどうかを判定し、最後の角度でなければステップＳ３０５－３Ｃに戻り、次の設定角度における最低倍率での視野中心補正を経て、倍率を変えながらＲＯＩ含有画像４４０を取得する処理を繰り返す。

　なお、図６では説明を簡略化するため、角度のループ（ステップＳ３０５－３ＩからステップＳ３０５－３Ｃへのループ）は単一のものとして示しているが、実際には第一チルト角度および第二チルト角度それぞれについてループが実行され、二重ループとなる。

　ステップＳ３０５－３Ｉで最後の角度条件に到達したら、ステップＳ３０５－３Ｊに進む。ステップＳ３０５－３Ｊでは、そのＲＯＩが追加撮像条件に記載されたＲＯＩのうち最後のＲＯＩかどうかを判定し、最後のＲＯＩでなければステップＳ３０５－３Ｂに戻り、次のＲＯＩの中心座標でステージの傾斜と倍率条件を変えながら、複数条件でＲＯＩ含有画像４４０を取得する処理を繰り返す。

　このようにして、走査電子顕微鏡１０は、複数の撮像条件において、ＲＯＩの追加画像データを取得する。なお、この複数の撮像条件は、倍率、試料ステージの傾斜角度、試料ステージの回転角度、のうち少なくとも一つが異なる条件を含むものとすることができる。このような複数の撮像条件を用いると、目印パターン２３が適切に現れる画像を取得できる可能性が高まる。

　ステップＳ３０５－３Ｊで最後のＲＯＩに到達したら、ＲＯＩ画像の追加取得処理が終了する（ステップＳ３０５－３Ｋ）。以上が完了すると、図４Ｂの教師データ生成ツール画面において、状態表示欄５２０の表示が「完了」（「Done」）となり、ステップＳ３０５－３（図３Ｂ）のＲＯＩ画像の追加取得の工程が完了する。

　ステップＳ３０５－３が完了すると、次にステップＳ３０５－４の画像の後処理工程に進む（図３Ｂ）。ステップＳ３０５－４の工程を図７、図４Ｂを用いて説明する。

　図７は、ステップＳ３０５-３によって取得されるＲＯＩ含有画像４４０と、特徴識別器４５の構築に用いる教師データの正解画像４２９および不正解画像４３０の関係性を示す模式図である。本実施の形態では、特徴識別器４５をカスケード分類器により構築する。カスケード分類器では教師画像データとして、対象ＲＯＩを含む正解画像と不正解画像の２種類の画像データセットを用いる。ステップＳ３０５－４では、ＲＯＩ含有画像４４０において、目印パターン２３またはその一部を含む領域を正解画像４２９とし、目印パターン２３またはその一部を含まない領域を不正解画像４３０として保存する。

　図４ＢのＧＵＩに戻り、ステップＳ３０５－４における操作を説明する。画像フォルダ表示欄５４５には、ステップＳ３０５－３が終了すると、取得された多数のＲＯＩ含有画像４４０からなる画像データが保存されたフォルダが表示される。

　もし直前のステップＳ３０５－３において追加取得された画像セット以外の画像セットを用いたい時は、画像フォルダ表示欄５４５をクリックし、適切な画像フォルダを選択する。

　その後、後処理ボタン５４４（「Post Process」）を押すと、図７で説明したように正解画像４２９と不正解画像４３０の領域が自動で切り抜き処理されて、新たな教師画像データフォルダに保存される。この際の自動切り抜き処理は、公知技術に基づいて適宜設計することができる。たとえば機械学習によらないアルゴリズムを用いて各領域を特定してもよいし、機械学習による一般的な特徴識別器４５が利用可能である場合にはそれを用いてもよい。誤った特定が行われた場合には後のステップＳ３０５－５で修正することができるため、このステップＳ３０５－４における特定精度を高くすることは必須ではない。

　正解画像４２９と不正解画像４３０はそれぞれ異なるサブフォルダに格納される。ステップＳ３０５－４で取得した全てのＲＯＩ含有画像４４０に対して、同様の処理が実行され、処理が完了すると、ステップＳ３０５－４の画像の後処理工程が完了し、図４ＢのＧＵＩの状態表示欄５４６が「完了」（「Done」）となる。

　続いて、ステップＳ３０５－５の教師画像データの確認工程に進む（図３Ｂ）。図８は、ステップＳ３０５－５の工程で用いられるＧＵＩ画面の構成例を示す。画面が表示されていない状態から図８のＧＵＩを表示させるためには、図４Ａのメニューボタン４０６を押して表示されるセレクトボタンから「自動視野探索」を選択すると、図８に示す学習ツール画面がポップアップ表示される。

　ステップＳ３０５－５の操作では、学習タブ４１１（「Train」）を選択する。操作者はデータ選択（「Data Select」）の入力ボタン４１２（「Input」）を押し、ステップＳ３０５－４で生成した教師画像データセットが格納されたフォルダを選択する。選択されたフォルダ名は画像フォルダ表示欄４１３に表示される。画像フォルダの指定を変更するためにクリアボタン４１４（「Clear」）を押し、選択操作をやり直す。

　教師画像データのフォルダが選択されると、ＧＵＩの下段に教師画像データタブ４１７（「Folder: Training_data」）が表示され、画像表示画面４１８に正解画像４２９が表示され、画像表示画面４２８に不正解画像４３０が表示される。画像表示画面４１８、４２８に表示しきれない画像は、スクロールボタン４１９により送り表示できる。

　各教師画像データには、チェックマーク入力欄４２０が設けられており、初期設定では全画像にチェックマーク４２１が付与されている。操作者は表示された教師画像データを確認し、もし不適当な画像があればチェックマーク４２１をマウス操作により削除する。

　確認が終了したら、操作者は更新ボタン４２２（「Update」）を押し、教師画像データを更新する。この際にＧＵＩ上段の更新表示ボタン４２７（「Data Update」）が点滅し、データ更新が行われたことを操作者に表示する。またもし、教師画像データの選択処理を複数やり直したい場合、リセットボタン４２３（「Reset」）を押すことでチェックマーク入力欄４２０が初期化されて全画像にチェックマーク４２１が付与された状態に戻すことができる。

　更新ボタン４２２が押されると、その時点でチェックマーク４２１が付与されている全画像が教師画像データとして複製され、一時的に教師データＤＢ４４に保存される。この際、オリジナルの教師画像データセットの中身は入力ボタン４１２を押した直後の状態から変更なく維持されるため、後で再利用する際にデータの破損は生じない。一方、更新した教師画像データセットを新たなデータセットとして保存したいときは、保存ボタン４３１（「Save」）を押し、新たな名称のデータセットとして保存することも可能である。

　以上の工程によって、ステップＳ３０５－５の教師画像データの確認工程が完了し、それに伴って、ステップＳ３０６の教師データのストレージへの格納工程も完了する（図３Ｂ）。なお、もしデータ選択の入力ボタン４１２を押して表示される教師画像データについて特に更新が必要なければ、そのままステップＳ３０５－５とステップＳ３０６の工程は完了する。

　続いて、ステップＳ３０７（特徴識別器の学習）の工程について説明する（図３Ａ）。教師画像データの設定が終了すると、操作者は図８のＧＵＩ上段の学習ボタン４１５（「Train」）か、ＧＵＩ下段の学習ボタン４２４（「Train」）を押して学習を開始させる。学習ボタン４１５および学習ボタン４２４の横には、それぞれ状態を示す状態表示欄セル４１６および状態表示欄セル４２５が表示されており、ステップＳ３０７の学習が終了すると、状態表示欄セル４１６および４２５に「完了」（「Done」）が表示される。このようにして図３Ａの処理が終了する（ステップＳ３０８）。

　複数の特徴識別器４５が使用可能である場合には、モデル名入力欄４２６（「Model Name」）をクリックし、ストレージ内の学習済みモデルを選択することにより、視野探索に用いる特徴識別器４５を選択することができる。

　機械学習の方法として、本実施の形態ではカスケード分類器を使用したが、ディープニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を用いた物体検出アルゴリズムも使用することができる。

　次に、特徴識別器４５の学習完了後、それを活用した視野探索と自動撮像シーケンスについて、図９Ａ～図１２を用いて説明する。図９Ａは、自動撮像シーケンス全体を示すフローチャートである。図９Ａの処理が開始された（ステップＳ５００）後、初めに、新規な試料２０を試料ステージ１７に載置し（ステップＳ５０１）、次に、視野探索時の条件設定を行う（ステップＳ５０２）。

　ステップＳ５０２の視野探索時の条件設定ステップは、図９Ｂに示すように、視野探索時の光学条件設定ステップ（ステップＳ５０２－１）、視野探索時のステージ条件設定ステップ（ステップＳ５０２－２）を含んで構成される。ステップＳ５０２では、図１０Ａに示すＧＵＩ６００と、図１０Ｂに示す主ＧＵＩ４００を用いて操作を行うが、詳細は後述する。

　視野探索の条件設定が終わると、視野探索のテストラン（ステップＳ５０３）を実行する（図９Ａ）。テストランは、予め設定した倍率で試料２０のチルト画像を取得し、特徴識別器４５からの目印パターンの中心座標を出力させるステップである。試料断面のチルト画像は、目的とする撮像箇所の数や設定倍率により、１枚の画像に収まる場合もあれば複数枚の画像を撮像しなければならない場合もある。

　複数枚の画像を撮像する場合には、画像を取得した後、コンピュータシステム３２が自動で試料ステージ１７をＸ軸方向に一定距離だけ移動させ、その後、次の画像を取得し、さらに一定距離だけ試料ステージ１７を移動させ、さらに次の画像を取得し、というように画像取得を繰り返す。このように取得した複数のチルト画像に対して、特徴識別器４５を動作させ、目印パターン２３を検出する。検出結果は、ＲＯＩを示すマーカ（たとえば矩形枠）を取得画像に重畳させて表示する形で、主ＧＵＩ４００に表示される。操作者は得られた出力結果から、画像内に含まれる目印パターンのＲＯＩを正しく抽出できたかどうかを確認する。

　テストランの結果、不具合が発生したと操作者が判断した場合には、ステップＳ５０４－２で作動不良の解消処理を行った後に、ステップＳ５０３を再実行または再開させる。起こり得る不具合としては、例えば、特徴識別器４５を動作させても視野内の目印パターン２３が見つからずに目印パターン２３の中心座標が出力されない場合や、目印パターン２３以外の領域を目印パターン２３と誤認識して、誤った中心座標が出力された場合などがある。また、光学系の異常のように、撮像装置や装置全体に関わる不具合が発生した場合にはテストランの実行処理を一時中断してもよい。

　不具合が発生せずテストランが上手く行った場合には、画像オートキャプチャ（即ち高倍画像での画像取得）の条件の設定が行われる（ステップＳ５０５）。なお、テストランのステップＳ５０３および作動不良を確認するステップＳ５０４は省略することも可能であり、視野探索時の条件設定（ステップＳ５０２）後、画像オートキャプチャの条件設定ステップ（ステップＳ５０５）に進み、直ちに本番を始めてもよい。

　ステップＳ５０５は、図９Ｃに示すように、高倍撮像時の光学条件設定ステップ（ステップＳ５０５－１）、正対条件のステージ条件設定ステップ（ステップＳ５０５－２）および最終観察位置の設定ステップ（ステップＳ５０５－３）を含んで構成される。

　ここで、図９Ｂおよび図９Ｃのフローチャート実行時に使用されるＧＵＩについて説明する。図１０Ａは、視野探索の条件設定時（ステップＳ５０２）に操作者が使用するＧＵＩ６００を示し、図１０Ｂは主画面である主ＧＵＩ４００の一例を示している。

　主ＧＵＩ４００は、図４Ａで説明したＧＵＩと同じものである。前述の通り、操作者がメニューボタン４０６を押して表示されるセレクトボタンから視野探索ボタンを選択すると、図１０Ａに示す画面がポップアップ表示される。もし図１０Ａに示すＧＵＩが表示されない場合は、自動レシピタブ６０１（「Auto Recipe」）を選択すれば、画面が図１０Ａに示すＧＵＩに切り替わる。

　図１０Ａに示すＧＵＩ６００の上段は、視野探索時（ステップＳ５０２およびＳ５０６）と高倍画像の自動撮像時（ステップＳ５０８）の撮像条件の両者を設定することができ、視野探索欄６０２（「FOV search」）または高倍率撮像欄６０３（「High magnification capture」）いずれかのラジオボタンを押すことにより双方の設定画面を切り替えることが可能である。

　ラジオボタン下部には撮像条件の各種の設定項目の設定パネルが表示され、例えば図１０Ａの場合、ＧＵＩ６００の上段には、ステージ状態設定パネル６０４、倍率設定パネル６０５、および最終観察位置設定パネル６０７等が表示されている。

　位置番号選択欄６２１は、視野探索を行う位置の登録番号を選択する欄である。本実施の形態では、Ｐ１とＰ２の２つの登録番号を設定することができる。視野探索を行う位置が一つの場合は、Ｐ１のみを設定すればよく、それに対して、一定範囲内でステージをスキャンしながら視野探索を行う場合は、Ｐ１とＰ２の二つを設定することで、２点間の間をスキャンして視野を探索することができる。

　撮像番号欄６３０は、高倍画像の自動撮像を行う条件セットを選択する欄である。条件セットが登録されている場合には、撮像番号欄６３０を操作して、登録された条件セットのいずれかを参照することができる。

　ステージ状態設定パネル６０４は、試料ステージ１７のＸＹＺの各座標情報、第一チルト角（図２Ｂの第一傾斜軸６１周りの回転角）、および第二チルト角（図２Ｂの第二傾斜軸６２周りの回転角）をコンピュータシステム３２に登録するための設定欄である。主ＧＵＩ４００の主画面４０１に試料断面のチルト画像が表示されているが、ステージ状態設定パネル６０４のＸ座標情報、Ｙ座標情報、Ｚ座標情報、第一チルト角（図２Ｂの第一傾斜軸６１）および第二チルト角（図２Ｂの第二傾斜軸６２）の各表示欄には、主画面４０１に表示された画像の状態のステージ情報が表示される。

　位置番号選択欄６２１でＰ１またはＰ２を選択した状態で、登録ボタン６１２（「Register」）が押されると、現在のステージ状態（駆動軸の状態）が、選択された位置番号（Ｐ１あるいはＰ２）のステージ情報として、コンピュータシステム３２に登録される。

　説明の便宜上、図１０Ａには視野探索時（ステップＳ５０２およびＳ５０６）と高倍画像の自動撮像時（ステップＳ５０８）双方の画面に表示される設定パネルの構成例を示しているが、実際には各画面には、ラジオボタンによる選択に応じた必要な設定パネルのみしか表示されない。たとえば、視野探索欄６０２のラジオボタンが選択されている場合には、位置番号選択欄６２１およびステージ状態設定パネル６０４が表示され、高倍率撮像欄６０３のラジオボタンが選択されている場合には、撮像番号欄６３０、倍率設定パネル６０５および最終観察位置設定パネル６０７が表示される。

　登録はクリアボタン６１３（「Clear」）を押せばキャンセルすることができる。登録ボタン６１２およびクリアボタン６１３の動作は以下の説明で共通である。

　実行ボタン６１４（「Run」）は、コンピュータシステム３２に対して視野探索開始を指示するためのボタンであって、このボタンを押すことにより図９ＡのステップＳ５０３（テストラン）を開始させることができる。

　レジュームボタン６１５（「Resume」）は、図９ＡのステップＳ５０４で作動不良等のため処理が自動停止した場合に、処理を再開させるためのボタンである。ステップＳ５０４－２の処理後、不良原因が解消した後にこのボタンを押すと、処理が自動停止したステップからテストランの処理を再開することができる。ストップボタン６１６（「Stop」）を押せば、実行中の視野探索を途中で止めることができる。

　チルト画像の視野を微調整したい場合には、調整ボタン６０９を押すと、試料ステージ１７のＸＹＺの各座標或いはチルト角がプラス又はマイナスの方向に変化する。変化後の画像は主画面４０１にリアルタイムで表示され、操作者は画像を見ながら最も適切と判断される視野が得られる試料ステージ１７の状態を登録する。なお、高倍率撮像欄６０３のラジオボタンを選択した状態で、割断面２１の正対画像が主画面４０１に映るように視野を調整すれば、その状態でのステージ条件が、正対条件となるステージ条件を表す。このステージ条件をコンピュータシステム３２に登録することで、図９ＣのステップＳ５０５－２を実行することができる。

　また、ステージ正対条件の設定および／または登録は、以上説明した手動での調整の他、所定のアルゴリズムに基づいて自動で調整してもよい。試料２０の傾斜角度調整のアルゴリズムとしては、色々な傾斜角度でチルト像を取得し、画像から抽出したウェハのエッジ線などを基に数値計算によって傾斜角度を算出するアルゴリズムが採用し得る。

　倍率設定パネル６０５（図１０Ａ）は、視野探索時の撮像倍率（すなわち高倍撮像時の開始倍率）から最終倍率（高倍撮像時の最終倍率）まで倍率を増大させていく際の、途中倍率を設定するための設定欄である。「現在値」（「Current」）と表示された箇所の右側欄には、主画面４０１に現在表示されているチルト画像の撮像倍率が表示される。中段の「最終」（「Final」）の右側は、最終倍率を設定するための設定欄であり、ステージ状態設定パネル６０４と同様の調整ボタンで最終倍率を選択する。下段「ステップ＊」（「Step＊」）は、途中倍率がチルト画像の撮像倍率から何ステップ目であるかを設定する設定欄であり、設定欄右の調整ボタンを操作すると「＊」の欄に数字が表示される。例えば、「Step1」、「Step2」…等のように表示される。設定欄右の調整ボタンの更に右側には、各ステップにおける撮像倍率を設定するための倍率設定欄が表示されており、同じく調整ボタンを操作して途中倍率を設定する。このようなＧＵＩによれば、高倍撮像時に複数ステップにわたって倍率を拡大させてゆく際に、第何ステップが何倍であるかを個別に設定することができる。設定終了後は、登録ボタン６１２を押すと、設定した最終倍率と途中倍率がコンピュータシステム３２に登録される。

　最終観察位置設定パネル６０７は、最終倍率で撮像を行う際の視野の中心位置を目印パターン２３からの相対位置によって設定するための設定欄である。主画面４０１には、試料断面のチルト画像が目印パターン設定用のＲＯＩ２５と共に示されているが、操作者は、ポインタ４０９を操作して選択ツール４１０を所望の最終観察位置４３６（図１０Ｂ参照）までドラッグアンドドロップすることで、目印パターン２３に対する最終観察位置の相対位置情報を設定することができる。最終観察位置設定パネル６０７には、ＲＯＩ２５の中心座標からのＸ方向の距離が、左表示欄（「Left」）または右表示欄（「Right」）のいずれかに表示され、Ｚ方向の距離が上表示欄（「Above」）または下表示欄（「Below」）のいずれかに表示される。

　最終観察位置を複数設定する場合、選択ツール４１０のドラッグアンドドロップを繰り返すことにより設定する。また後述のように、入力部３６に備えられたキーボードやテンキー等を使用して、左表示欄、右表示欄、上表示欄、下表示欄のうち必要なものに数値を直接入力してもよい。この方式は、例えば目印パターン２３から所定距離だけ離れた位置を基準として、当該基準位置から決まった間隔（例えば等間隔ピッチ）で複数枚の画像を撮像する場合等に、操作者の利便性が高い。

　視野探索時および高倍画像撮像時の光学条件の設定は、主ＧＵＩであるＧＵＩ４００を用いて行う。ＧＵＩ６００を表示させた状態で、ＧＵＩ４００のセレクトパネル４０４やオペレーションパネル４０５の光学条件に関わるボタンを押すと光学条件の設定画面が表示される。

　例えば、図１０ＢのＧＵＩにおいて走査ボタン４３７（「Scan」）を押すと、走査速度設定パネル６０８が表示され、操作者はインジケータ６１０を見ながら設定ツマミ６１１を操作し、撮像時の走査速度を適切な値に設定することができる。設定後、登録ボタン６１２を押すと、設定した走査速度がコンピュータシステム３２に登録される。

　以上の要領で、視野探索欄６０２および高倍率撮像欄６０３のラジオボタンを切り替えながら、加速電圧やビーム電流値等の光学条件を設定し、コンピュータシステム３２に登録することで、図９ＢのステップＳ５０２－１や図９ＣのステップＳ５０５－１において用いられる条件を決定することができる。なお、チルト画像の撮像の際の走査速度は、最終倍率での画像の走査速度よりも大きく設定することができる。また、走査電子顕微鏡１０は、設定された速度に応じて走査速度を切り替えることが可能である。

　なお、以上の図１０Ａの上段の説明において、各設定パネル（ステージ状態設定パネル６０４、倍率設定パネル６０５および最終観察位置設定パネル６０７）に設けられた表示欄への数値入力は調整ボタン６０９を用いて行うことができるが、これに代えて又はこれに加えて、入力部３６に備えられたキーボードやテンキー等を使用して数値を直接入力することも可能である。

　複数の特徴識別器４５が使用可能である場合には、図１０ＡのＧＵＩ６００において、モデル名入力欄６２４（「Model Name」）をクリックし、ストレージ内の学習済みモデルを選択することにより、視野探索に用いる特徴識別器４５を選択することができる。

　以上説明した、図１０ＡのＧＵＩ６００の上段の設定を行うと、下段の領域にも情報が反映される。ＧＵＩ６００の下段には、視野探索（「FOV search」）の設定条件と、高倍画像撮影の設定条件がリスト化して表示される。

　逆に、下段の設定リストを直接編集しても、上段のパネルで入力するのと同じことが可能である。例えば、視野探索モード設定パネル６２２で「固定」（「Fix」）を選択し、探索位置設定表６２５のＰ１の行にステージ座標やチルト角を設定すれば、固定位置での視野探索が設定できる（このとき、探索位置設定表６２５のＰ２行は入力不可状態となる）。

　あるいは、視野探索モード設定パネル６２２で「走査」（「Scan」）を選択し、探索位置設定表６２５のＰ１およびＰ２の両方に異なるステージ座標を設定すれば、Ｐ１からＰ２までスキャンしながら目印パターンを探索する処理を設定できる。

　高倍撮像レシピ設定表６２６においても、複数の撮像場所や撮像条件を直接入力できる。それぞれの撮像番号（「Capture No」）に対して、目印パターン２３からの相対位置をそれぞれ設定したり、観察倍率やチルト角度などを設定でき、多数の条件で連続して高倍率撮像を設定する場合には便利である。撮像番号が多く高倍撮像レシピ設定表６２６が画面内に表示しきれない場合には、スクロールボタン６２７により送り表示できる。

　検出信号についても、二次電子像（ＳＥ像）および反射電子像（ＢＳＥ像）のいずれを用いるかを選択でき、同一視野で形状像とＺコントラスト像を撮像することも可能である。この高倍撮像レシピは、予めＣＳＶファイルなどに記載しておけば、自動レシピ名入力欄６２９（「Auto Recipe Data」）にレシピ名を入力した後にインポートボタン６２８（「Import」）を押して読み込むことができ、ＧＵＩ６００に反映される。

　図９Ａに戻って、フローチャートの説明を再開する。ステップＳ５０５において画像オートキャプチャの条件設定が終わると、本番の視野探索の実行が開始される（ステップＳ５０６）。図１１は、図９ＡのステップＳ５０６以降の手順で示される本番の視野探索の実行時に操作者が用いるＧＵＩの構成例を示している。操作者が主ＧＵＩ４００に示されるメニューボタン４０６から選択するか、または図１０ＡのＧＵＩの自動レシピタブ６０１に代えて自動撮像タブ６１９（「Auto Capture」）を選択することにより、画面が図１１のＧＵＩに切り替わる。操作者がスタートボタン６１７を押すと、図９ＡのステップＳ５０６以降の手順が開始される。

　ステップＳ５０６では、撮像条件として指定された範囲の試料断面のチルト画像が撮像される。撮像された画像から得られる画像データが順次、特徴識別器４５に入力され、目印パターンの中心座標データが出力される。出力された中心座標データには、ＲＯＩ１、ＲＯＩ２、等といったシリアルナンバーが付与され、前述の付帯情報とともにストレージ９０３に格納される。

　視野探索が終了すると、現在のステージ位置情報と各ＲＯＩの中心座標データとから、制御部３３により試料ステージ１７の移動量が計算され、目印パターン２３の位置への視野移動が実行される（ステップＳ５０７）。視野移動後、ステップＳ５０６で設定した高倍での画像オートキャプチャ条件に従って、最終観察位置での高倍率画像が取得される（ステップＳ５０８）。以下、図９Ｄを用いてステップＳ５０８の詳細について説明する。

　図９ＡのステップＳ５０７で目印パターン２３の位置への視野移動を行った後、制御部３３により、図１０Ａの最終観察位置設定パネル６０７で設定した相対位置情報に従って、最終観察位置への視野移動が実行される（ステップＳ５０８－１）。次にステップＳ５０８－２で、ステージ条件を正対条件に調整する。このステップでは、図１０ＡのＧＵＩの高倍率撮像欄６０３のラジオボタンを押した状態で設定したステージ条件と、ステップＳ５０８－１が終了した時点でのステージ条件（又は視野探索欄６０２のラジオボタンを押した状態で設定したステージ条件）との差分から、制御部３３がステージ移動量を計算し、試料ステージ１７を動作させる。

　ステップＳ５０８－１とステップＳ５０８－２の実行により、観察視野が最終観察位置に移動し、かつ試料断面に対して正対条件となるので、その視野で倍率を拡大する（ステップＳ５０８－３）。倍率は図１０Ａの倍率設定パネル６０５で設定した途中倍率に従って、１段階ずつ拡大される。

　ステップＳ５０８－４で、コンピュータシステム３２はフォーカス調整と非点収差の補正処理を行う。補正処理のアルゴリズムとしては、対物レンズや収差補正コイルの電流値を所定の範囲内で掃引しながら画像を取得し、取得画像に対して高速フーリエ変換（ＦＦＴ）やＷａｖｅｌｅｔ変換を行って画像鮮鋭度を評価し、スコアが高い設定条件を導出する方法などが使用できる。必要に応じて他の収差の補正処理を含めてもよい。ステップＳ５０８－５で、コンピュータシステム３２は拡大後の倍率で撮像を行い、現在の視野での画像データを取得する。

　ステップＳ５０８－６で、コンピュータシステム３２は、第一の視野ずれ補正を行う。本実施の形態の第一の視野ずれ補正には、画像の水平線の補正処理と視野中心の位置ずれ補正処理が含まれるが、倍率に応じてその他必要な視野ずれ補正処理を行ってもよい。

　まず、水平線の補正処理について説明する。図２Ａで示したように本実施の形態での観察試料はクーポン試料であり、目印パターン２３が形成されたクーポン試料の上面２２（ウェハ表面）と割断面２１が存在する。ステージ正対条件での割断面２１の断面像において、クーポン試料の上面２２はエッジラインとして視認される。そこで本ステップでは、ステップＳ５０８－５で取得された画像データからエッジラインを自動で検出し、当該エッジラインが画像内で水平線（視野中心を通る仮想的な水平方向の基準線）と一致するよう取得画像のＸＺ面内での視野ずれを補正する。具体的には、エッジラインの画像上の位置情報と試料ステージ１７の位置情報から、プロセッサ９０１によりエッジラインの実際の位置座標を導出し、制御部３３により第一傾斜軸の回転角を調整し、視野の中央にエッジラインが位置するよう視野を移動する。エッジラインを検出するための画像処理アルゴリズムとしては、Ｈｏｕｇｈ変換による直線検出などが使用することができる。また、より検出精度を高めるために、Ｓｏｂｅｌフィルタなどの処理を施し、エッジラインを強調させる前処理を行ってもよい。

　次に、視野中心の位置ずれ補正処理について説明する。ステップＳ５０８－１の視野移動直後には、図１０Ａの最終観察位置設定パネル６０７で設定した位置が視野中心に位置しているが、ステップＳ５０８－３で観察倍率を拡大すると視野中心がずれる場合がある。そこでコンピュータシステム３２は、倍率拡大前の画像から視野中心の周囲で適当なピクセル数分の画像データを抜き出し、この画像データをテンプレートとしてステップＳ５０８－５で取得された画像データ上でパターンマッチングを実行する。マッチングで検出された領域の中心座標が本来の視野中心であり、コンピュータシステム３２は、当該検出領域の中心座標とステップＳ５０８－５で取得された画像データの視野中心の座標の差分を計算し、制御部３３に試料ステージ１７の制御量として送信する。制御部３３は、受信した制御量に従ってＸ駆動軸またはＹ駆動軸を駆動し、さらに倍率によっては第二傾斜軸を駆動し、視野中心のずれを補正する。

　なお、コンピュータシステム３２が、倍率拡大の過程で得られる画像を教師データとして学習させた別の特徴識別器を備えていれば、テンプレートマッチングを使わずとも、ステップＳ５０８－５で取得された画像データを当該別の特徴識別器に直接入力することにより視野中心の座標データを得ることができる。

　また本ステップの視野ずれ補正は、試料ステージ１７の調整ではなくイメージシフトにより実行してもよい。その場合、視野ずれの調整量がコンピュータシステム３２により電子線のＸＹ方向の走査範囲に関する制御情報に変換され、制御部３３に送られる。制御部３３は、受け取った制御情報を基に偏向レンズ１４を制御し、イメージシフトによる視野ずれ調整を実行する。

　ステップＳ５０８－７では、ステップＳ５０８－６で実行した第一の視野ずれ補正の調整量が妥当かどうかの判断が行われる。図２Ｂにおいて、試料２０の高さ（図２Ａにおいて、割断面２１とその対抗面との距離）は既知であるので、第二傾斜軸６２の回転中心と割断面２１との距離Ｒも既知である。ステップＳ５０８－６で第二傾斜軸６２を用いた視野ずれ補正を行う場合、原理的には、第二傾斜軸の６２回転角θと距離Ｒの積Ｒθが、画像上での視野移動量に等しくなるようにθを調整する。しかしながら、試料ステージ１７のウェハ載置面の水平精度や割断面２１の傾き（試料形状に起因）等、種々の理由によりＲを厳密に正しく計測することは困難である。よって、第一の視野ずれ補正ステップで計算された回転角θがＲの精度に起因して不足または過剰である場合がある。また、Ｘ駆動軸またはＹ駆動軸の調整による視野ずれ補正であっても、機械精度の問題等から、視野ずれ補正後の画像において本来の視野中心が視野中心に位置しない場合も発生し得る。妥当でない場合は、ステップＳ５０８－８に進み、妥当である場合はステップＳ５０８－９に進む。

　ステップＳ５０８－８では、第二の視野ずれ補正を実行する。第二の視野ずれ補正では、画像処理によって、不足分または過剰分の回転角θの調整量、またはＸ駆動軸およびＹ駆動軸の調整量を求め、試料ステージ１７を再調整する。本来の視野中心が視野中心に位置しない場合、ステップＳ５０８－８で、指定距離移動の実行前の画像と、移動実行後の画像を比較し、実移動した距離を計測し不足分を加え補正する。視野中に上記処理するための対象物がない場合には倍率を低倍率側に変更し、画像識別可能な対象物を視野内に納めてから上記処理を行う。

　なお、本ステップの第二の視野ずれ補正は、試料ステージ１７の調整ではなくイメージシフトを用いて実行してもよい。以上説明した第一の視野ずれ補正処理と第二の視野ずれ補正処理を合わせて「微細調整」（「fine adjustment」）と呼ぶ場合もある。

　ステップＳ５０８－９では、現在の撮像倍率が図１０Ａの倍率設定パネル６０５で設定した最終観察倍率と一致しているかどうかの判定を行い、一致していれば次のステップＳ５０８－１０に進む。一致していなければ、ステップＳ５０８－３に戻り、ステップＳ５０８－３からステップＳ５０８－８までの処理を繰り返す。

　ステップＳ５０８－１０では、図１０ＡのＧＵＩ４００で設定した高倍画像撮像時の光学条件に変更し、ステップＳ５０８－１１で当該光学条件に従い撮像を行う。以上でステップＳ５０８は終了し、図９ＡのステップＳ５０９に進む。

　ステップＳ５０９では、ステップＳ５０８で撮像したＲＯＩのシリアルナンバーから、視野探索で抽出された全ＲＯＩについて最終観察位置での撮像が終了したかどうかの判断が行われ、終了していなければ、ステップＳ５０７に戻って次のＲＯＩへの視野移動を行う。終了していれば、本実施の形態の自動撮像処理を終了する（ステップＳ５１０）。

　自動撮像処理の実行中、図１１に示すＧＵＩには自動撮像処理の進行状況を表すステイタスが表示される。ステータスバー６１８には全ＲＯＩ数に対する撮像済みＲＯＩの割合が表示される。撮像済み画像の明細欄６２０には、撮像済みないし撮像中の画像のシリアルナンバー、座標（ステージ条件）と、各撮像箇所の目印パターンに対応するＲＯＩのシリアルナンバーが表示される。

　このように、走査電子顕微鏡１０は、特徴識別器４５を用いて自動撮像処理を実行するので、手動での視野探索作業が不要となり、作業効率が向上する。また、特徴識別器４５の生成は、注目画像付帯情報５４１に基づいて行われるので、走査電子顕微鏡１０は、注目画像付帯情報５４１に基づいて自動撮像処理を実行するということができる。このような構成によれば、実際の試料に基づいて自動撮像の動作（ステージ条件、倍率、等）が決定されるので、試料に適した撮像動作を実現することができる。

　図１２には、自動撮像処理のシーケンス終了後の主ＧＵＩ４００の様子を示す。主画面４０１には撮像された高倍画像が表示され、サブ画面４０７には、主画面４０１よりも広視野で割断面２１のチルト画像が表示されている。イメージリスト領域４０８には各撮像箇所の高倍画像４３９がサムネイル表示されている。主画面４０１に表示された高倍画像は、ウェハ上に形成された加工パターン２６の形状が確認できる程度の高倍率の断面像であり、この例では倍率調整欄４０３に表示された通り拡大倍率は×２００ｋである。また高倍画像の撮像箇所を強調表示するため、サブ画面４０７には目印パターンと最終撮像位置を示すマーカ４３８が表示されている。

　以上説明した荷電粒子線装置について、２００枚セットの教師データとカスケード分類器を用いて目印パターン２３の特徴識別器４５を構築し、図９Ａ～図９Ｄのフローを自動撮像シーケンスとして装置実装した結果、良好な自動断面観察動作が確認された。また、教師画像データの準備に要する手動での作業時間は、従来の完全手動方式では６４０分かかっていたのに対し、本実施の形態における半自動化方式では５分のみであり、本実施の形態により作業負担を１／１２８に削減する効果が得られた。

　このように、本実施の形態に係る走査電子顕微鏡１０および注目画像データを出力する方法によれば、特徴識別器４５の学習に必要な教師画像データを半自動的に生成でき、その結果、試料観察時における視野探索の時間と労力を大幅に削減でき、また断面画像の自動撮像が可能となる。

　本実施の形態では、ステップＳ３０５の教師画像データの生成を半自動化する構成を示したが、場合によっては、操作者が手動で教師画像データを追加生成してもよい。その場合にも、図４Ａの主ＧＵＩが使用可能である。操作者は、主画面４０１に表示されるチルト画像上で、特徴識別器４５に自動検出させたい目印パターン２３を含む領域をポインタ４０９と選択ツール４１０で選択する。画像の選択や編集を行う場合、操作者は、図４Ａに示されるＧＵＩでオペレーションパネル４０５中の編集ボタン（「Edit」）を押す。このボタンを押すと「切り取り」（「Cut」）や「コピー」（「Copy」）、あるいは「保存」（「Save」）といった画像データの編集ツールが画面表示され、更に主画面４０１中にポインタ４０９と選択ツール４１０が表示される。

　図４Ａは一つのＲＯＩを選択した状態を示しており、ＲＯＩ２５を示すマーカが主画面４０１に表示されている。操作者はこれらの編集ツールを用いて、チルト像の画像データから選択領域を切り出し、画像データとしてストレージ９０３に保存する（図３ＡのステップＳ３０６）。保存された画像データが機械学習に用いる教師画像データとなる。図４Ａでは一つのＲＯＩしか選択していないが、１枚の画像においてＲＯＩを複数選択しても構わない。なお、保存の際には画像データのみならず、例えば倍率や走査条件等の撮像時の光学条件やステージ条件（試料ステージ１７の設定に関する条件）等の付帯情報も、ストレージ９０３に保存することが可能である。

　また、本実施の形態では、図３ＢのステップＳ３０５－３において、ＲＯＩ画像の追加取得を行い、教師画像データの数量を増加したが、ステップＳ３０５－２のＲＯＩの選定と登録によって、特徴識別器４５の構築に充分な量の教師画像データが得られた場合は、ステップＳ３０５－３は必ずしも必要でない。また、ＲＯＩ画像の追加取得を行った場合には、追加取得に係る画像データだけを教師画像データとすることも可能である（すなわち、ステップＳ３０５－２において取得された画像データを用いる必要はない）。このように、特徴識別器４５は、ＲＯＩの画像データ、または、ＲＯＩの追加画像データ、のうち少なくとも一方を含む画像セットを教師データとする機械学習によって生成することが可能である。

　また、本実施の形態では、時系列画像データ５０が動画データであることを想定して説明したが、時系列画像データ５０は、観察像を一定時間間隔で連続撮像した複数画像のデータセットであってもよい。

　また、本実施の形態では、稼働状態の時系列データ５１におけるデータの種類として、ステージＸ座標、ステージＹ座標、観察倍率、を収集したが、さらに、その他の状態データとして、ステージの第一チルト角、ステージの第二チルト角、対物レンズの電流情報、スティグマ電流情報、観察中画像の評価値、等を収集してもよい。観察中画像の評価値としては、例えば、画像の高周波成分解析により算出した鮮鋭度、画像の輝度分布から算出した輝度平均または輝度分散といった輝度特徴量、等が利用可能である。

[第２の実施の形態]
　次に、第２の実施の形態に係る走査型電子顕微鏡を説明する。第２の実施の形態は、第１の実施の形態とは異なる構造の試料ステージ１７を備えた走査型電子顕微鏡を提案するものである。対象試料や、自動撮像のフローや視野認識機能の構築方法は第１の実施の形態と同じであり、試料ステージ１７の構成が異なる。

　図１３Ａに、試料ステージ１７の模式図を示す。本実施の形態では、第二傾斜軸６２は図中のＺ軸方向に沿って設けられている。さらに、第一傾斜軸６１は、第二傾斜軸６２が備わった試料ステージ１７の下側の基台１７Ｘに設置される。固定治具によって、試料２０の上面２２は試料ステージ１７の上面と直交するように固定される。

　図１３Ａの状態（Ｘ－Ｚ平面が紙面に平行）から、第二傾斜軸６２を９０°回転させた後の状態（Ｙ－Ｚ平面が紙面に平行）を、図１３Ｂに示す。この配置では、試料２０の上面２２と第一傾斜軸６１が直交する。

　この状態から第一傾斜軸６１を回転させることで、電子線１２に対して割断面２１の傾きを調整できる。また、目印パターン２３の探索のためにチルト像を取得する際は、図１３Ａの状態に戻してから、第一傾斜軸６１を回転させることでチルト像が観察できる。なお、図示してはいないが、本実施の形態の試料ステージは、試料載置面をＸＹ方向にそれぞれ独立に移動させるためのＸ駆動軸、Ｙ駆動軸を備えており、観察視野を試料の長手方向に平行移動させることができる。

［第３の実施の形態］
　次に、第３の実施の形態に係る走査型電子顕微鏡を説明する。本実施の形態では、特徴識別器４５を二つ備え、低倍率像での視野探索と高倍率像での視野探索を行う。本実施の形態の自動撮像シーケンスが実行される荷電粒子線装置の全体構成や、操作者が使用するＧＵＩは、第１の実施の形態と同様であるため、以下の説明においては重複する説明は省略する場合がある。必要に応じて図３Ａ～Ｂ、図９Ａ～Ｄ、図１０Ａを適宜引用しつつ、相違点を中心に説明する。

　本実施の形態では、特徴識別器４５の構築フローは図３Ａおよび図３Ｂに示した第１の実施の形態と同様であるが、自動認識させる対象物が二つある点が異なる。本実施の形態では、低倍率で目印パターン２３を自動検出する第一の特徴識別器を第１の実施の形態と同じ方法で構築し、さらに、最終観察倍率で加工パターン２６（図１２）を自動検出する第二の特徴識別器も、第１の実施の形態と同様の方法で構築する。

　本実施の形態において、自動撮像シーケンスの途中までは図９Ａに示すフローと同様である。図９ＡのステップＳ５０６では、構築済の第一の特徴識別器を用いて目印パターン２３を目標対象物として視野探索を実行する。本実施の形態では、ステップＳ５０８の最終観察位置での高倍率撮像時に実行される処理が、第１の実施の形態と一部異なる。

　図１４に、本実施の形態での自動撮像シーケンスの要部のフローチャートを示す。ステップＳ５０８－１からステップＳ５０８－１０までの処理は第１の実施の形態（図９Ｄ）のフローチャートと同じである。

　その後、Ｓ５０８－１０Ａでは、第二の特徴識別器を用いて、加工パターン２６を目標物（ＲＯＩ）として第二の視野探索が実行される。もし、加工パターンにゴミが付着していたり加工パターンの位置が想定とずれていた等の理由により、観察された視野に加工パターン２６が見付からない場合（ステップＳ５０８－１０Ｂ：ＮＯ）には、試料ステージ１７を視野一つ分あるいは予め設定された距離だけ、ＸあるいはＹ方向に移動する（ステップＳ５０８－１０Ｃ）。そこで再度、第二の視野探索を実行する（ステップＳ５０８－１０Ａ）。この処理が、目標物の加工パターン２６が確認されるまで繰り返される。もしステップＳ５０８－１０Ａの判定でＲＯＩが検出されたら（ステップＳ５０８－１０Ｂ：ＹＥＳ）、ステップＳ５０８－１１で高倍率の断面画像取得を実行する。

　本実施の形態における、第二の視野探索の設定は、図１０ＡのＧＵＩによって実行できる。図１０Ａの下段にある、高倍撮像レシピ設定表６２６には、高倍率観察に用いる第二の特徴識別器を設定するための特徴識別器設定欄６２３（「Model」）が設けられている。操作者が、予め構築した第二の特徴識別器を特徴識別器設定欄６２３に設定しておくと、自動撮像シーケンスが実行されたとき、図１４のフローチャートの処理に従って、第二の視野探索（ステップＳ５０８－１０Ａ）が実行される。

　なお、第１の実施の形態のように、第二の視野探索を実行しないシーケンスを用いる場合には、走査者は、高倍率観察の特徴識別器設定欄６２３には何も設定せず、その上の視野探索設定パネル（「FOV search」）のモデル名入力欄６２４にのみ、特徴識別器を設定する。

　本実施の形態は、例えば、加工パターンの断面に予期せぬゴミが付着していて、自動撮像した画像で加工パターン形状が見えなくなるような事態を防ぐ場合には有効である。あるいは、割断面２１に正対した断面像だけでなく、若干試料を傾斜させたチルト像を高倍率で自動観察する場合にも有効である。高倍率でのチルト像観察では、正対した状態からの試料の傾斜によって、観察場所が視野外になることが多いため、傾斜後の観察視野を自動で探索する機能は、操作者の作業負担軽減に有効である。

［第４の実施の形態］
　次に、第４の実施の形態に係る走査型電子顕微鏡を説明する。本実施の形態では、半導体試料ではなく金属材料組織の観察に本発明を適用した観察手法の例について説明する。

　金属材料組織の断面においては、複数の異相の種類や分布、各相の形状や組成、といった特徴が現れ、操作者はそれらに着目して視野を選択し、観察画像を取得する。構造が複雑な金属組織の場合、着目すべき領域も複数存在することが多い。とりわけ材料開発の実験では、新しい製造条件による金属材料組織を観察するため、どのような組織特徴を有するかは観察して初めて判明するケースが多い。

　このような場合、操作者は、観察試料内の様々な場所を観察し（初回の観察）、どのような組織が形成されているかの全体像をまず把握した上で、着目すべき組織特徴を決め、それが出現している領域を含むような視野で観察像を取得する。着目すべき組織特徴が表れていた位置に再度戻って詳細観察を行なうことも多く、その視野探しに時間を要する。

　また、初回の観察の際に、ある組織特徴が詳細分析に値する組織特徴かどうか迷いつつ観察を進め、結果として詳細分析すべき領域であったと後で判明した場合に、その組織が現れていた位置の記録を忘れて戻れなくなる場合もある。このような材料組織の観察を、限られたマシンタイムの中で効率よく進めるには、操作者が着目した視野を後で抽出できる機能が有効であり、本開示の技術が適用可能である。以下、本実施の形態を説明するが、前提とする装置構成は図１と同様であり、上述の各実施の形態と同じである。

　金属材料の観察例として、図１５に、多結晶組織を有する金属材料の多結晶組織７１の断面模式図を示す。図示したとおり、この多結晶組織では、主相の他、複数の異相が共存する。このような組織において、操作者は、第１主相８１の領域、第１異相９１の領域、第２異相９２に囲まれた第３異相９３の領域、第２異相９２に囲まれた第４異相９４の領域、単独で存在する第２異相９２の領域、形状がくびれた第２主相８２の領域、アスペクト比の大きい第３主相８３の領域、などの特徴を確認しながら、どの領域が特に詳細分析すべきかを考えつつ、その他の視野に移動しながら試料全体の観察（初回の観察）を進める。

　初回の観察を行う際、本実施の形態において、操作者は図４Ａの主ＧＵＩにある記録ボタン４５１を押し、観察中の時系列画像データ５０と、装置の稼働状態の時系列データ５１の記録を開始する。

　初回の観察が終了したら、操作者は図４ＢのＧＵＩにある画像抽出ボタン５１３を押す。その結果、図５で説明したアルゴリズムに従って操作者が着目したと推定される注目画像５２３が出力される。

　その後は、第１の実施の形態と同様に、図４ＢのＧＵＩにあるＲＯＩ選択ボタン５１４を押して、図４ＣのＲＯＩ選定ＧＵＩを起動する。そこでＲＯＩを選択し、登録した後、図４ＢのＧＵＩにある設定ボタン５２１を押して、図４Ｄの追加撮像を設定するＧＵＩを起動させる。そこで観察倍率の設定を行った後、図４Ｂの自動収集ボタン５１５を押すことで、着目組織を含む領域の観察像が自動で取得できる。

　本実施の形態は、第１の実施の形態のように教師画像データの半自動生成が目的ではないが、走査型電子顕微鏡によって注目画像データを出力することにより、金属材料組織の観察においても着目領域の追加観察が自動化でき、操作者の作業負担軽減を実現できる。すなわち、特徴識別器４５を生成しない場合であっても、作業負担を軽減することができる。

　なお、本発明は上記の各実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記各実施の形態は本発明をわかりやす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るし、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。また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段などは、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウエアで実現してもよい。

　１０…走査電子顕微鏡（荷電粒子線装置）
　１１…電子銃（撮像ユニット）
　１２…電子線
　１３…集束レンズ
　１４…偏向レンズ
　１５…対物レンズ
　１６…二次電子検出器（検出器、撮像ユニット）
　１７…試料ステージ
　２０…試料
　２１…割断面
　２２…上面
　２３…目印パターン
　２４…断面観察視野
　２５…ＲＯＩ（関心領域）
　２６…加工パターン
　３１…像形成部（画像構成器、撮像ユニット）
　３２…コンピュータシステム
　３３…制御部
　３４…画像処理部
　３５…表示ユニット
　３６…入力部
　４４…教師画像データベース
　４５…特徴識別器
　５０…時系列画像データ
　５１…稼働状態の時系列データ
　６１…第一傾斜軸
　６２…第二傾斜軸
　７１…多結晶組織
　８１…第１主相
　８２…第２主相
　８３…第３主相
　９１…第１異相
　９２…第２異相
　９３…第３異相
　９４…第４異相
　４００…主ＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェース）
　５２３…注目画像（注目画像データ）
　５４１…注目画像付帯情報
　６００…ＧＵＩ（グラフィカルユーザーインターフェース）
　９０１…プロセッサ（出力ユニット）

Claims

　荷電粒子線装置であって、
　試料を移動させる試料ステージと、
　前記試料の観察画像データを取得する撮像ユニットと、
　前記荷電粒子線装置の稼働状態を数値化して、稼働状態の時系列データを出力する出力ユニットと、
　前記観察画像データが表示され、かつ、観察用設定パラメータを入力するためのグラフィカルユーザーインターフェースが表示される表示ユニットと、
　前記観察画像データを時系列に並べた時系列画像データを保存し、かつ、前記稼働状態の時系列データおよび前記観察画像データに関する演算処理を実行する、コンピュータシステムと、
を備え、
　前記稼働状態の時系列データに基づき、予め設定した特定の変動パターンに合致する時刻を自動的に決定し、
　前記時系列画像データから、前記時刻に対応する観察画像データを、注目画像データとして取得して出力する、
ことを特徴とする、荷電粒子線装置。
　請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
　前記撮像ユニットは、
　　‐前記試料に荷電粒子線を照射する電子銃と、
　　‐検出器と、
　　‐画像構成器と、
を備えることを特徴とする、荷電粒子線装置。
　請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
　前記特定の変動パターンは、
　　‐前記試料ステージが所定の第１時間停止しており、かつ前記第１時間中の倍率が固定しているパターン、または、
　　‐前記試料ステージが所定の第２時間停止しており、かつ前記第２時間中に倍率が変化したパターン、
の少なくとも一つを含むことを特徴する、荷電粒子線装置。
　請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
　前記稼働状態の時系列データは、
　　‐前記試料ステージの位置情報、
　　‐前記試料ステージの傾斜角度情報、
　　‐前記試料ステージの回転角度情報、
　　‐観察倍率情報、
　　‐対物レンズの電流情報、
　　‐スティグマ電流情報、
　　‐荷電粒子線の加速電圧情報、
　　‐観察中画像の評価値、
の少なくとも一つを含むことを特徴とする、荷電粒子線装置。
　請求項４に記載の荷電粒子線装置において、
　前記稼働状態の時系列データは、観察中画像の評価値を含み、
　前記観察中画像の評価値は、
　　‐画像の高周波成分解析により算出された鮮鋭度、または、
　　‐画像の輝度分布に基づいて算出された輝度特徴量、
の少なくとも一つを含むことを特徴とする、荷電粒子線装置。
　請求項１に記載の荷電粒子線装置において、前記時系列画像データは、動画データであることを特徴とする、荷電粒子線装置。
　請求項１に記載の荷電粒子線装置において、前記時系列画像データは、静止画像データの集合データセットであることを特徴とする荷電粒子線装置。
　請求項１に記載の荷電粒子線装置において、
　前記グラフィカルユーザーインターフェースは、前記注目画像データを表示し、
　前記荷電粒子線装置は、前記グラフィカルユーザーインターフェースを介して、前記注目画像データに係る画像内の関心領域の指定を受け付け、
　前記荷電粒子線装置は、前記関心領域の画像データ、および、前記関心領域の付帯情報を記憶することを特徴とする荷電粒子線装置。
　請求項８に記載の荷電粒子線装置において、前記関心領域の前記付帯情報は、前記関心領域に対応する前記試料ステージの位置情報を含むことを特徴とする、荷電粒子線装置。
　請求項８に記載の荷電粒子線装置において、
　前記関心領域の前記付帯情報は、
　　‐前記試料ステージの傾斜角度情報、
　　‐前記試料ステージの回転角度情報、または、
　　‐観察倍率情報、
の少なくとも一つを含むことを特徴とする、荷電粒子線装置。
　請求項８に記載の荷電粒子線装置において、
　前記荷電粒子線装置は、前記関心領域の前記付帯情報を用いて、前記関心領域が撮像可能な位置に前記試料ステージを移動し、
　前記荷電粒子線装置は、複数の撮像条件において、前記関心領域の追加画像データを取得し、
　前記複数の撮像条件は、倍率、前記試料ステージの傾斜角度、または、前記試料ステージの回転角度、のうち少なくとも一つが異なる複数の撮像条件を含む、
ことを特徴とする荷電粒子線装置。
　請求項１１に記載の荷電粒子線装置において、
　前記荷電粒子線装置は特徴識別器を備え、前記特徴識別器は、前記関心領域の画像データ、または、前記関心領域の追加画像データ、のうち少なくとも一方を含む画像セットを教師データとする機械学習によって生成され、
　前記荷電粒子線装置は、前記特徴識別器を用いて自動撮像処理を実行する、
ことを特徴とする荷電粒子線装置。
　請求項１に記載の荷電粒子線装置において、前記注目画像データの付帯情報に基づいて自動撮像処理を実行することを特徴とする、荷電粒子線装置。
　荷電粒子線装置によって注目画像データを出力する方法であって、
　前記荷電粒子線装置は、
　試料を移動させる試料ステージと、
　前記試料の観察画像データを取得する撮像ユニットと、
　前記荷電粒子線装置の稼働状態を数値化して、稼働状態の時系列データを出力する出力ユニットと、
　前記観察画像データが表示され、かつ、観察用設定パラメータを入力するためのグラフィカルユーザーインターフェースが表示される表示ユニットと、
　前記観察画像データを時系列に並べた時系列画像データを保存し、かつ、前記稼働状態の時系列データ、および前記観察画像データに関する演算処理を実行する、コンピュータシステムと、
を備え、
　前記方法は、
　前記稼働状態の時系列データに基づき、予め設定した特定の変動パターンに合致する時刻を自動的に決定するステップと、
　前記時系列画像データから、前記時刻に対応する観察画像データを、注目画像データとして取得して出力するステップと、
を備えることを特徴とする、方法。