WO2025252555A1 - Procédé de détermination d'une cartographie en épaisseur d'une couche à mesurer - Google Patents

Procédé de détermination d'une cartographie en épaisseur d'une couche à mesurer

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WO2025252555A1
WO2025252555A1 PCT/EP2025/064713 EP2025064713W WO2025252555A1 WO 2025252555 A1 WO2025252555 A1 WO 2025252555A1 EP 2025064713 W EP2025064713 W EP 2025064713W WO 2025252555 A1 WO2025252555 A1 WO 2025252555A1
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layer
theoretical
normalized
pixel
vector
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Application number
PCT/EP2025/064713
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Inventor
Alexandre ARNOULT
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Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
Original Assignee
Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
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Publication date
Application filed by Centre National de la Recherche Scientifique CNRS filed Critical Centre National de la Recherche Scientifique CNRS
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/02—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness
    • G01B11/06—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material
    • G01B11/0616—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material of coating
    • G01B11/0625—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring length, width or thickness for measuring thickness ; e.g. of sheet material of coating with measurement of absorption or reflection

Definitions

  • the invention relates to the field of thin films, and more particularly to the optical mapping of the thickness of thin films.
  • BACKGROUND [0002] The phenomenon of interference amplifies the variations in the reflectivity of a thin film with wavelength. When a thin film is illuminated with white light, the reflected light is no longer white, and the perceived color will then depend on its refractive index and its thickness. The perceived color varies according to the thickness. Knowing one, the other can be deduced.
  • the refractive index of a material is a quantity that can be measured precisely and is known and documented for many thin films. In principle, it is therefore possible to use the phenomenon of interference to map the thickness of a thin film.
  • Color charts exist that list the color perceived by the naked eye as a function of thickness for a given material.
  • the perceived color is an interpretation of the relative intensities perceived by the eye or camera in three wavelength ranges, and not a color defined by its wavelength.
  • the color of a layer thus allows the thickness of a layer to be determined by eye.
  • these color charts do not allow for a precise determination of thickness.
  • a color camera operates on a principle inspired by the human eye.
  • Each pixel of the camera's detector generally comprises sub-pixels equipped respectively with three red, green, and blue filters that filter the collected light, thus enabling a coarse spectroscopy over three different wavelength ranges.
  • Figure 1a illustrates an example of the spectral sensitivities of a camera (in arbitrary units) SCR, SCG, SCB associated respectively with three red, green, and blue subpixels, as a function of wavelength ⁇ .
  • the spectral sensitivity associated with each color typically referred to as "quantum efficiency," is specific to a given camera and generally provided by the manufacturer. It is typically the product of the spectral sensitivity of the camera without color filters (black and white camera) and the transmission of the associated color filter.
  • the camera also has an infrared CRI filter that cuts wavelengths above 650 nm (also illustrated in Figure 1a), thus blocking the infrared light to which the camera sensor is sensitive, unlike the human eye.
  • an infrared CRI filter that cuts wavelengths above 650 nm (also illustrated in Figure 1a), thus blocking the infrared light to which the camera sensor is sensitive, unlike the human eye.
  • each pixel comprises four sub-pixels equipped respectively with four red, green, blue, and infrared filters.
  • Figure 1b illustrates an example of the sensitivities (in %) of such an SCR, SCG, SCB, SCIR camera associated with the four aforementioned filters, as a function of the wavelength ⁇ .
  • a color camera is therefore at least a "tri-spectral" camera.
  • the color measured by the camera is encoded in a three-dimensional space (R, G, B), each color being the integral of the intensity of white light multiplied by the reflectivity of the thin film multiplied by the camera's sensitivity in that color, over the wavelength range.
  • the relative intensity of the three measured colors depends on the camera's relative gain on the three colors (called white balance).
  • One of the aims of the present invention is to overcome the aforementioned drawbacks by providing a method that uses colorimetric information obtained with a camera to accurately map the thicknesses of thin films.
  • the invention relates to a method for determining a thickness map of a layer to be measured, having a refractive index and disposed on a substrate, with: • a camera comprising a detector and configured to image the layer on the detector, the detector comprising a plurality of pixels (Pi) indexed i, each pixel being subdivided into at least three sub-pixels comprising respectively at least three filters (FR, FG, FB), each sub-pixel detecting an intensity, a pixel being characterized by at least three coordinates corresponding to the intensities detected by the at least three sub-pixels, and • a source presenting an emission spectrum over a spectral band of interest, the method comprising the steps of: A.
  • a measurement image of the layer illuminated by the source with the camera B. obtaining a reference image of a reference reflector illuminated by the source, with the camera, the reference reflector having a predetermined reference reflectivity
  • D have, for each pixel, a predetermined normalized theoretical vector comprising at least three so-called normalized theoretical coordinates, a function of a theoretical thickness of a theoretical layer, said normalized theoretical vector having been determined from a predetermined theoretical reflectivity of said theoretical layer and the reference reflectivity, said theoretical layer having a refractive index equal to the refractive index of the layer to be measured
  • each of the at least three coordinates of the normalized theoretical vector is determined by, respectively: with: ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ , ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ , ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ : coordinates of the normalized vector ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ , ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ and ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ camera sensitivity for the at least three sub-pixels respectively, ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ predetermined theoretical reflectivity of the theoretical layer of theoretical thickness e ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ reflectivity of the reference reflector ⁇ ⁇ ⁇ emission spectrum of the source, ⁇ min and ⁇ max bounds of the spectral band of interest.
  • step D consists of loading a previously calculated normalized theoretical vector.
  • step D comprises a first substep consisting of loading refractive index values onto the band of interest and a second substep consisting of determining said normalized theoretical vector.
  • step B consists of acquiring an image of the reference reflector illuminated by the source with the camera.
  • step B consists of loading a stored reference image.
  • the method further comprises a control step F including the substeps of: F1 identifying, where applicable, pixels exhibiting an abnormal layer thickness by comparison with the thicknesses of at least two nearest neighbors of said pixels; F2, for each of the identified pixels, defining a range of possible thicknesses based on said thicknesses of said nearest neighbors of said identified pixels; F3 determining, for said pixels identified in step F1, a corrected thickness based on the identification of a normalized theoretical vector whose corresponding thickness is within said thickness range.
  • each pixel is subdivided into four sub-pixels, the first, second, and third sub-pixels comprising, respectively, three red filters.
  • the reference reflector is a mirror or a blank substrate identical to the substrate on which the layer is deposited.
  • the invention relates to a system for determining a thickness map of a layer to be measured having a refractive index and disposed on a substrate, the system comprising: • a source having an emission spectrum over a spectral band of interest, the source being configured to illuminate said layer to be measured; • a camera comprising a detector and configured to image said layer to be measured on the detector, the detector comprising a plurality of indexed pixels i, each pixel being subdivided into at least three sub-pixels, each sub-pixel detecting an intensity, a pixel being characterized by at least three coordinates corresponding to the intensities detected by the at least three sub-pixels, the camera being configured to acquire a measurement image of said layer; and • a processing unit configured to: - have a reference image of a reference reflector illuminated by the source with the camera, the reference reflector having a reference reflectivity, - determine a normalized measurement image equal, for each pixel, to the ratio of the intensities of the
  • the camera is further configured to acquire an image of the reference reflector illuminated by the source and to transmit said image of the reference reflector to the processing unit.
  • the three camera filters correspond to three colored filters: red, green, and blue.
  • each pixel is subdivided into four sub-pixels, the first, second, and third sub-pixels comprising three filters: red, green, and blue, respectively, and the fourth sub-pixel comprising a filter in the infrared spectral band.
  • the normalized measurement vector and the normalized theoretical vector are determined in a four-dimensional space.
  • the source and the camera are arranged symmetrically with respect to a normal to the substrate.
  • the source or the camera is arranged on a normal to the substrate, and the system further comprises a semi-reflective (SL) device configured to send the light reflected by the layer to be measured to the camera or to send the light emitted by the source to the layer to be measured, respectively.
  • the source is a screen emitting white light.
  • FIG. 1a Figure 1a represents an example of the sensitivity spectrum of a camera comprising three sub-pixels, each having a filter on the blue, green, and red spectral bands;
  • Figure 1b Figure 1b represents an example of the sensitivity spectrum of a camera comprising four sub-pixels, each having a filter on the blue, green, red, and infrared spectral bands;
  • FIG. 1b Figure 1b represents an example of the sensitivity spectrum of a camera comprising four sub-pixels, each having a filter on the blue, green, red, and infrared spectral bands;
  • Figure 2 illustrates a method for determining a thickness map of a layer to be measured according to the invention
  • Figure 3 represents an example of theoretical reflectivity spectra of a silicon dioxide layer for different layer thicknesses
  • Figure 4 represents an example of the evolution of the predetermined normalized theoretical vector (symbolized by a point) as a function of thickness
  • Figure 5 illustrates an example of thickness determination using the method according to the invention when the measurement is noisy
  • Figure 6a Figure 6a shows an example of thickness mapping of a silicon dioxide layer to be measured on a silicon wafer carried out using the method according to the invention
  • Figure 6b shows the thickness measured in Figure 6a along a cross-section along the y-axis; [0041] [Fig. 7a] Figure 7a shows an example of a system for determining the thickness of a layer to be measured according to the invention; [0042] [Fig. 7b] Figure 7b shows another example of a system for determining the thickness of a layer to be measured according to the invention; and [0043] [Fig. 7c] Figure 7c represents another example of a system for determining the thickness of a layer to be measured according to the invention.
  • DETAILED DESCRIPTION [0044] The method 1000 for determining a thickness map of a layer to be measured CM according to the invention is schematically illustrated in Figure 2.
  • the layer to be measured CM has a refractive index n( ⁇ ) and is disposed on a substrate Sub.
  • the method 1000 is carried out with a camera Cam comprising a detector Det, and which is configured to image the CM layer on the detector.
  • the detector comprises a plurality of pixels Pi indexed i.
  • an area of the layer is associated with a point Pi of the detector, identified by its index i.
  • the measured thickness map is therefore also indexed em(i).
  • Each pixel Pi of the camera is subdivided into at least three sub-pixels comprising respectively at least three filters FR, FG, FB.
  • Each subpixel detects an intensity, a pixel thus being characterized by at least three coordinates corresponding to the intensities detected by the three subpixels.
  • each pixel Pi is subdivided into three subpixels comprising three associated filters FR, FG, FB respectively, the three filters corresponding to three colored filters: red, green, and blue.
  • a pixel is characterized by three coordinates corresponding to the intensities detected by the three filters.
  • each pixel is subdivided into four subpixels, the first, second, and third subpixels comprising three filters: red, green, and blue respectively, the fourth subpixel having an FIR filter and SCIR sensitivity in the infrared spectral band.
  • a pixel is characterized by four coordinates corresponding to the intensities detected by the four filters.
  • SCR( ⁇ ) the spectral sensitivity of the first sub-pixel
  • SCIR( ⁇ ) the spectral sensitivity of the second sub-pixel
  • SCIR( ⁇ ) the spectral sensitivity of the third sub-pixel
  • the sensitivity of the fourth sub-pixel is denoted SCIR( ⁇ ).
  • SCIR( ⁇ ) the sensitivity of the fourth sub-pixel
  • the method 1000 is carried out with a source S having a known emission spectrum SE( ⁇ ) over the spectral band of interest.
  • the source S is a screen emitting white light.
  • the source S is a computer monitor.
  • the method 1000 is described for a pixel Pi subdivided into three sub-pixels. It can be easily adapted depending on the number of sub-pixels.
  • the method 1000 comprises the steps described below.
  • the method 1000 comprises the acquisition of a measurement image Im of the CM layer illuminated by the source S, the image being acquired with the Cam camera.
  • the acquisition is carried out so as to obtain, for each pixel Pi of the measurement image, a measurement vector ⁇ ! ⁇ ⁇ having three coordinates ⁇ !, ⁇ !, ⁇ ! corresponding respectively to the three measurement intensities ⁇ !, ⁇ !, ⁇ ! detected through the colored filters FR, FG, FB.
  • the Cam camera includes four colored filters
  • the measurement vector has four coordinates corresponding respectively to the four measurement intensities detected through the four filters.
  • the measurement image Im comprises the entire measurement layer CM, or in another example, only a portion of the measurement layer CM (for example, a region of interest or a predetermined portion).
  • a reference image Iref of a reference reflector Rref is provided, illuminated by the source S with the camera Cam.
  • the reference reflector Rref has a predetermined (i.e., known) reference reflectivity RFref( ⁇ ).
  • the reference reflector Rref is a mirror or a blank substrate identical to the substrate Sub on which the CM layer is deposited.
  • the CM layer is deposited on a silicon substrate Sub
  • the reference reflector Rref is a blank silicon substrate .
  • the process 1000 comprises determining a normalized measurement image In equal, for each pixel Pi, to the ratio of the intensities of the measurement image Im and the intensities of the reference image Iref.
  • Each pixel of the normalized measurement image In has three coordinates ⁇ #, ⁇ #, ⁇ #, called normalized, defining a normalized measurement vector V % ⁇ i ⁇ .
  • the normalized measurement vector V % ⁇ i ⁇ is defined by the ratio of a measurement vector ⁇ ! ⁇ ⁇ and the reference vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ , that is: [0057]
  • the normalized measurement vector V % ⁇ i ⁇ has three coordinates IRn, IGn, IBn defined respectively as follows, for each pixel Pi: [0058] With, for a given pixel Pi indexed i: IRm(i) the intensity of the measurement image for the red sub-pixel of pixel Pi; IGm(i) the intensity of the measurement image for the green sub-pixel of pixel Pi; IBm(i) the intensity of the measurement image for the blue sub-pixel of pixel Pi; IR 0 (i) the intensity of the reference image for the red sub-pixel of pixel Pi; IG 0 (i) the intensity of the reference image for the green sub-pixel of pixel Pi
  • the intensities detected by each pixel of the camera, respectively for the layer to be measured CM and for the reference reflector Rref, can be mathematically expressed with physical quantities characteristic of the different elements of the system, and therefore their ratios equal to IRn, IGn and IBn, in the following way: [0060] [0061] With: , and the spectral sensitivity of the camera for the red, green, and blue sub-pixels, respectively; the reflectivity of the layer to be measured CM ; the reflectivity of the reference reflector; the emission spectrum of the source in arbitrary units ; ⁇ the actual spectral intensity of the source S, related to the measurement method [0062]; ⁇ min and ⁇ max the lower and upper bounds of the spectral band of interest.
  • the ratio of the measurement vector and the reference vector allows us to disregard the actual spectral intensity ⁇ of the source S, which simplifies for each pixel (i.e. , for each sub-pixel of the pixel).
  • the Cam camera has four filters FR, FG, FB, FIR, the four filters being red, green, blue and infrared filters
  • the normalized vector V % ⁇ i ⁇ has four coordinates IRn, IGn, IBn, IIRn, the red, green and blue coordinates being defined as above and the infrared coordinate being defined as follows: With, for a given pixel Pi: ⁇ , the spectral sensitivity of the camera for the red, green, and blue sub-pixels, respectively; IIRm(i) the intensity of the measurement image for the infrared sub-pixel of pixel Pi; and IIR0(i) the intensity of the reference image for the infrared sub-pixel of pixel Pi.
  • step B consists of acquiring an image of the reference reflector Rref illuminated by the source with the camera Cam.
  • an image Iref is acquired before or after the acquisition of the image Im, by positioning the reference reflector in place of the layer to be measured.
  • step B consists of loading a stored reference image.
  • a series of measurements i.e., acquisitions of images Im, can be performed for layers to be measured CM on a substrate Sub of the same type.
  • a reference image Iref corresponding to the stored reference reflector Rref is used for a series of measurements.
  • a reference image Iref acquired with a silicon reference reflector Rref is acquired and stored.
  • step D the method 1000 comprises the arrangement, for each pixel Pi, of a predetermined normalized theoretical vector V , comprising at least three coordinates called normalized theoretical coordinates IRth, IGth, IBth, a function of a theoretical thickness e of a theoretical layer CT.
  • the theoretical layer CT has a refractive index equal to the refractive index n( ⁇ ) of the layer to be measured CM.
  • the normalized theoretical vector ⁇ was determined from a predetermined theoretical reflectivity R ⁇ sub> 0 ⁇ /sub> ( ⁇ ) of the theoretical CT layer and the reference reflectivity RFref( ⁇ ).
  • Figure 3 illustrates examples of the predetermined theoretical reflectivity R ⁇ sub> 0 ⁇ /sub>( ⁇ ) as a function of the wavelength ⁇ (in nm) for a silicon substrate alone (curve a), and for a theoretical CT layer of silicon dioxide deposited on a silicon substrate, for layer thicknesses of 50 nm (curve b), 500 nm (curve c), and 1000 nm (curve d). It is noted that reflectivity varies significantly with thickness in the visible spectral range.
  • Figure 4 illustrates the evolution of the normalized theoretical vector V ⁇ sub> i ⁇ /sub> calculated for a theoretical CT layer of silicon dioxide on a silicon substrate, as a function of thickness e.
  • the thickness e of the theoretical CT layer varies between 0 (point V, with a normalized vector V ⁇ sub> t ⁇ /sub> , -0 / " % with coordinates (1,1,1)) and 1400 nm (point W), and the refractive index n( ⁇ ) is known.
  • the theoretical reflectivity R ⁇ sub>t ⁇ /sub>( ⁇ ) is calculated from known formulas for a plurality of thicknesses, and the reflectivity of the reference reflector is known.
  • the normalized theoretical vector V ⁇ sub> t ⁇ /sub>, - /% ⁇ i ⁇ is deduced.
  • the normalized theoretical vector V ⁇ sub> t ⁇ /sub>, - /% ⁇ i ⁇ is represented by a point in three-dimensional space since it is obtained from three coordinates ⁇ / ⁇ , ⁇ / ⁇ , ⁇ / ⁇ associated with a given thickness (when three filters are used).
  • the normalized theoretical vector V ⁇ sub>t ⁇ /sub> .
  • the process 1000 includes the identification, for each pixel Pi, of the normalized theoretical vector closest to the normalized measurement vector
  • the thickness associated with the nearest normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ! / ⁇ ⁇ ⁇ corresponds to the measured thickness em(i) of the CM layer for the point (or area) of the CM layer imaged on pixel Pi.
  • the normalized measurement vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ is compared to the normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ ⁇ ⁇ (for example, illustrated in Figure 4).
  • the invention eliminates the need for white balance by using normalization with a reference reflector Rref.
  • the reference reflector Rref normalizes the image of the layer to be measured CM, thus eliminating the colorimetric non-uniformity of the source and the Cam camera.
  • this thickness measurement method is as accurate as other methods used, such as spectral reflectivity, X-ray reflectivity, or ellipsometry, but much faster and less expensive.
  • the invention allows mapping the thickness of a thin layer across the entire field of view of the Cam camera in a single shot. and therefore in a very short time, with a resolution dependent on the field of view, the lens, and the pixel density of the camera used.
  • the coordinates of the normalized theoretical vector correspond, for each sub-pixel of a given pixel, to the calculated ratio of the intensity detected by the camera when the layer to be measured is replaced by the theoretical CT layer, and the intensity detected by the camera when the layer to be measured is replaced by the reference reflector.
  • the coordinates of the normalized theoretical vector determined in step D are determined by , respectively: [0075] With: , and the spectral sensitivity of the camera for the red, green , and blue sub-pixels, respectively; the predetermined theoretical reflectivity of the theoretical layer ; the reflectivity of the reference reflector; and the emission spectrum of the source.
  • the calculation of the normalized theoretical vector corresponds to the calculation of the normalized measurement vector V % i , which has been simplified by the actual spectral intensity ⁇ of the source S , by replacing the reflectivity of the layer to be measured CM with the theoretical reflectivity for a given thickness (for example , illustrated in Figure 3 ).
  • the normalized theoretical vector is therefore comparable to the normalized measurement vector V % i .
  • step D consists of loading a previously calculated normalized theoretical vector .
  • the normalized theoretical vector A predetermined theoretical vector V ⁇ sub> i ⁇ /sub> is determined for a given refractive index n( ⁇ ) (and therefore a given material).
  • the normalized theoretical vector V ⁇ sub> i ⁇ /sub> is calculated for a given material and can be used for a series of thickness mappings em(i) of layers to be measured CM in that same material.
  • a first normalized theoretical vector V ⁇ sub> 1 ⁇ /sub> is calculated for a first material M ⁇ sub>1 ⁇ /sub> having a first refractive index n ⁇ sub>1 ⁇ /sub>( ⁇ ) and a second normalized theoretical vector V ⁇ sub>2 ⁇ /sub> is calculated for a second material M ⁇ sub>2 ⁇ /sub> having a second refractive index n ⁇ sub>2 ⁇ /sub>( ⁇ ).
  • the first normalized theoretical vector V ⁇ sub> 1 ⁇ /sub> is loaded to perform a series of thickness mapping determinations of layers to be measured CM in the first material M ⁇ sub>1 ⁇ /sub>.
  • the second normalized theoretical vector V ⁇ sub>2 ⁇ /sub> is used .
  • step D comprises a first substep consisting of loading refractive index values onto the band of interest and a second substep consisting of determining the normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ ⁇ ⁇ .
  • the first substep consists of identifying the material of the layer to be measured CM and loading the refractive index value n( ⁇ ) corresponding to the material.
  • the second substep consists of determining the normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ ⁇ ⁇ based on the loaded refractive index value.
  • the thickness determination is obtained by comparing the normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ ⁇ ⁇ (illustrated in Figure 4) and the normalized measurement vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ . To determine the nearest vector, a Euclidean distance between the two vectors is typically determined. [0080] As illustrated in Figure 4, the evolution curve of the normalized theoretical vector as a function of thickness comprises several "turns.” The thickness corresponding to each pixel Pi therefore corresponds to the point on the turn closest to the point associated with the normalized measurement vector. If the measurement is noisy, and this noise is on the order of magnitude of the difference between two turns, the determined thickness may be erroneous due to the proximity of the incorrect turn.
  • FIG. 5 illustrates an example of thickness determination when the measurement is noisy.
  • Two turns Sp1 and Sp2 are shown.
  • the measured thicknesses may give an erroneous value.
  • the mean plane between the two turns Sp1 and Sp2 is denoted Pm.
  • point 50 corresponding to the normalized measurement vector Vn(i) of a pixel Pi
  • Vn(i) of a pixel Pi the mean plane between the two turns Sp1 and Sp2
  • the nearest neighbors PPV1, PPV2 of point 50 both have thicknesses e(PPV1).
  • the method 1000 includes a control step F.
  • Step F includes a substep F1 for identifying, where appropriate, "abnormal" pixels exhibiting an abnormal layer thickness by comparison with thicknesses of at least two nearest neighbors of the pixels. For example, the thickness determined by the method according to the invention is compared to thicknesses determined for nearest neighbors of the pixel, and when the difference between the determined thickness and the thicknesses of nearest neighbors is greater than a threshold, the determined thickness is identified as abnormal.
  • step F includes a substep F2 for defining a range of possible thicknesses [emin; [emax], for each of the identified "abnormal" pixels, based on the thicknesses of at least two nearest neighbors of the identified pixels. [0085] Thus, the range makes it possible to limit the thickness to a so-called normal value, that is, without abrupt variations. [0086] Furthermore, step F includes a substep F3 for determining, for the pixels identified in step F1, a corrected thickness based on the identification of a normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ ⁇ ⁇ whose corresponding thickness is within the range of possible thicknesses [emin; emax].
  • the thickness is determined within the loop within the range of possible thicknesses [emin; emax].
  • this method makes it possible to detect erroneous thickness values and correct them. Indeed, the thickness of a layer is generally continuous. Abrupt variations (for example, of several tens of nm) between two consecutive pixels are unlikely.
  • Figure 6a illustrates an example of em(i) thickness maps of a silicon dioxide CM layer obtained using method 1000 according to the invention. A point on the layer is located along two axes X and Y (expressed in mm), and the layer thickness determined by the method according to the invention is expressed in nm. The image pixels have been transformed to their corresponding positions on the layer.
  • Figure 6b illustrates an example of a thickness measurement of a silicon dioxide CM layer taken in cross-section along the Y-axis (line 60 of Figure 6a). A thickness of 590 nm is noted at point O in Figure 6b. The thickness of the CM layer was measured independently with a spectroscopic ellipsometer at the center O of the CM layer, and a value very close to 590 nm was measured.
  • the method according to the invention makes it possible to measure the em(i) thicknesses of the CM layer regardless of its surface roughness, whereas it is not possible to measure the thickness of a thin film with known techniques using reflectivity (for example, spectral reflectivity, X-ray reflectivity, or ellipsometry) if the surface is rough.
  • reflectivity for example, spectral reflectivity, X-ray reflectivity, or ellipsometry
  • the invention relates to a Sys system for determining a thickness map em(i) of a layer to be measured CM having a refractive index n( ⁇ ) and disposed on a substrate Sub, enabling the implementation of the method 1000 described above.
  • Examples of Sys systems are illustrated in Figures 7a, 7b, and 7c.
  • the Sys system comprises a source S having an emission spectrum SE( ⁇ ) over a spectral band of interest, the source S being configured to illuminate the layer to be measured CM.
  • the source S is a screen emitting white light.
  • the source is a computer monitor.
  • the Sys system also includes a Cam camera comprising a detector Det and configured to image the CM layer on the detector Det.
  • the detector comprises a plurality of pixels Pi indexed i, each pixel being subdivided into at least three sub-pixels comprising at least three filters FR, FG, FB, respectively.
  • Each sub-pixel detects an intensity, and a pixel is characterized by at least three coordinates corresponding to the intensities detected by the at least three sub-pixels.
  • the Cam camera is configured to acquire a measurement image Im of the CM layer.
  • the Cam camera comprises three colors: blue, green, and red.
  • each pixel of the detector Det of the Cam camera is subdivided into three sub-pixels comprising three filters FR, FG, FB, respectively.
  • the three filters correspond to three colored filters: red, green, and blue.
  • each pixel is subdivided into four sub-pixels, the first, second, and third sub-pixels comprising three filters: red, green, and blue, respectively, and the fourth sub-pixel comprising an FIR filter in the infrared spectral band.
  • a pixel is characterized by four coordinates corresponding to the intensities detected by the four filters.
  • the camera Cam is a "tri-spectral" color camera equipped with a lens.
  • the lens is focused on the surface of the layer to be measured CM, which is illuminated by the source S.
  • the source S and the camera Cam are arranged symmetrically with respect to the normal N to the substrate Sub. In this In this configuration, the source S illuminates the layer to be measured CM, and the camera Cam directly images the layer to be measured CM.
  • the source S is arranged on a normal to the substrate, and the system further includes a semi-reflective device LS configured to send the light reflected by the layer to be measured CM to the camera Cam.
  • the camera Cam is arranged on a normal to the substrate, and the system further includes a semi-reflective device LS configured to send the light emitted by the source to the layer to be measured CM.
  • the semi-reflective device LS can be a beam splitter or a beam splitter cube.
  • the lens of the camera Cam is focused on the surface of the layer to be measured CM, which is illuminated by the source S via the semi-reflective device LS.
  • the source S illuminates the layer to be measured CM, which is imaged by the camera Cam via the semi-reflective device LS.
  • the Sys system includes a processing unit PU configured to implement method 1000.
  • the processing unit PU is connected to the camera Cam.
  • the processing unit PU is configured to have a reference image Iref of a reference reflector Rref illuminated by the source with the camera Cam, the reference reflector Rref having a reference reflectivity RFref( ⁇ ).
  • the processing unit PU is configured to determine a normalized measurement image In equal, for each pixel, to the ratio of the intensities of the measurement image and the reference image, each pixel of the normalized measurement image having three so - called normalized coordinates defining a normalized measurement vector.
  • the processing unit PU is configured to have, for each pixel Pi, a predetermined normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ / ⁇ ⁇ ⁇ comprising at least three coordinates called normalized theoretical coordinates, a function of a theoretical thickness e of a theoretical layer CT, the normalized theoretical vector having been determined from a theoretical reflectivity predetermined theoretical layer CT and reference reflectivity, the theoretical layer CT having a refractive index equal to the refractive index n( ⁇ ) of the layer to be measured CM.
  • each pixel is subdivided into four sub-pixels, the first, second, and third sub-pixels comprising three red, green, and blue filters respectively, the fourth sub-pixel comprising a filter in the infrared spectral band, the normalized measurement vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ and the normalized theoretical vector being determined in a four-dimensional space.
  • the processing unit PU is configured to identify, for each pixel, the normalized theoretical vector the closest to the normalized measurement vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ , the thickness associated with the normalized theoretical vector ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ! / ⁇ ⁇ ⁇ the closest corresponding to the thickness of the measured layer CM for the imaged layer point on the pixel.
  • the processing unit PU can be implemented using hardware, software, and/or a combination thereof.
  • hardware devices can be implemented using processing circuits such as, but not limited to, a processor, a central processing unit (CPU), a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field-programmable gate array (FPGA), a system-on-a-chip (SoC), a programmable logic unit, a microprocessor, or any other device capable of responding to and executing instructions in a defined manner.
  • Software can include a computer program, program code, instructions, or a combination thereof, to provide instructions or configure, independently or collectively, a hardware device to operate as desired.
  • the computer program and/or program code can include program or computer-readable instructions, software components, software modules, data files, data structures, and/or the like, which can be implemented by one or more hardware devices.
  • a hardware unit is a computing device (e.g., a CPU, controller, ALU, digital signal processor, microcomputer, microprocessor, etc.)
  • the computing device can be configured to execute program code by performing arithmetic, logical, and input/output operations, according to the program code.
  • Each unit may also include one or more storage devices.
  • the storage device(s) may be tangible or non-transient computer-readable storage media, such as random access memory (RAM), read-only memory (ROM), a permanent mass storage device (such as a disk drive), a semiconductor (e.g., NAND flash), and/or any other similar data storage mechanism capable of storing and recording data.
  • the storage device(s) may be configured to store computer programs, program code, instructions, or a combination thereof, for one or more operating systems and/or to implement the example embodiments described herein. Computer programs, program code, instructions, or a combination thereof, can also be loaded from a separate, readable storage medium. by computer in the storage device(s) and/or one or more computer processing devices using a drive mechanism.
  • Such a separate computer-readable storage medium may include a USB (Universal Serial Bus) flash drive, a USB flash drive, a Blu-ray/DVD/CD-ROM drive, a memory card, and/or other similar computer-readable storage media.
  • the Cam camera is further configured to acquire an image of the reference reflector Rref illuminated by the source and to transmit the image of the reference reflector Iref to the PU processing unit. The PU processing unit can then use the image of the reference reflector Rref to determine the thickness mapping em(i) of the layer to be measured CM.

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Abstract

L'invention concerne un procédé de détermination d'une cartographie en épaisseur d'une couche à mesurer, avec une caméra et une source. Le procédé comprend les étapes suivantes : A acquérir une image de mesure de la couche éclairée par la source avec la caméra, B disposer d'une image de référence d'un réflecteur de référence éclairé par la source avec la caméra, C déterminer une image de mesure normalisée, chaque pixel de l'image de mesure normalisée présentant au moins trois coordonnées définissant un vecteur de mesure normalisé, D disposer, pour chaque pixel, d'un vecteur théorique normalisé prédéterminé comprenant au moins trois coordonnées, fonction d'une épaisseur théorique d'une couche théorique, E identifier, pour chaque pixel, le vecteur théorique normalisé le plus proche du vecteur de mesure normalisé l'épaisseur associée audit vecteur théorique normalisé le plus proche correspondant à l'épaisseur mesurée de la couche pour le point de la couche imagé sur le pixel.

Description

Procédé de détermination d’une cartographie en épaisseur d’une couche à mesurer DOMAINE TECHNIQUE [0001] L’invention concerne le domaine des couches minces, et plus particulièrement la cartographie par voie optique de l’épaisseur des couches minces. ARRIÈRE-PLAN [0002] Le phénomène d’interférences amplifie les variations de la réflectivité d’une couche mince avec la longueur d’onde. Lorsqu’une couche mince est éclairée avec une lumière blanche, la lumière réfléchie n’est plus blanche et la couleur perçue dépendra alors de son indice de réfraction et de son épaisseur. La couleur perçue varie en fonction de l’épaisseur. En connaissant l’un, on peut en déduire l’autre. L’indice de réfraction d’un matériau est une grandeur qui peut être mesurée précisément, et qui est connue et documentée pour de nombreuses couches minces. En principe, il est donc possible d’utiliser le phénomène d’interférences pour cartographier l’épaisseur d’une couche mince. [0003] Des cartes de couleurs existent, listant la couleur perçue à l’œil nu en fonction de l’épaisseur pour un matériau donné. La couleur perçue est une interprétation des intensités relatives perçues par l’œil ou la caméra dans trois gammes de longueurs d’ondes et non une couleur définie par sa longueur d’onde. La couleur d’une couche permet donc de déterminer, à l’œil, l’épaisseur d’une couche. Cependant, ces cartes de couleurs ne permettent pas de déterminer une épaisseur de façon précise. [0004] Il est également possible d’utiliser une caméra couleur pour déterminer l’épaisseur d’une couche en percevant la couleur à travers la caméra plutôt que l’œil. Une caméra couleur fonctionne sur un principe inspiré par l’œil humain. Chaque pixel du détecteur de la caméra comprend en général des sous-pixels équipés respectivement de trois filtres rouge, vert et bleu qui permettent de filtrer la lumière recueillie, et ainsi de faire une spectrographie grossière sur trois plages de longueurs d’ondes différentes. La figure 1a illustre un exemple des sensibilités spectrales d’une caméra (en unité arbitraire) SCR, SCG, SCB associées respectivement à trois sous-pixels rouge, vert et bleu, en fonction de la longueur d’onde λ. La sensibilité spectrale associée à chaque couleur, typiquement dénommée « quantum efficiency » en anglais, est spécifique à une caméra donnée et généralement fournie par le fabricant. Il s’agit typiquement du produit de la sensibilité spectrale de la caméra sans filtres colorés (caméra noir et blanc) par la transmission du filtre coloré associé. [0005] Dans l’exemple de la figure 1a, la caméra possède également un filtre infrarouge ICR qui coupe les longueurs d’ondes supérieures à 650 nm (également illustré dans la figure 1a) permettant de couper la lumière infrarouge à laquelle le capteur de la caméra est sensible, contrairement à l’œil humain. [0006] Il est également possible d’utiliser un détecteur dont chaque pixel comprend quatre sous-pixels équipés respectivement de quatre filtres rouge, vert, bleu et infrarouge. La figure 1b illustre un exemple des sensibilités (en %) d’une telle caméra SCR, SCG, SCB, SCIR associées aux quatre filtres précités, en fonction de la longueur d’onde λ. [0007] Une caméra couleur est donc une caméra au moins « tri-spectrale ». Son intérêt majeur est de pouvoir cartographier en une mesure l’ensemble d’un échantillon. Cependant, sa faible résolution spectrale ne permet pas de mesurer précisément une épaisseur, via la couleur mesurée par la caméra. [0008] La couleur mesurée par la caméra est codée dans un espace tridimensionnel (R, G, B), chaque couleur étant l’intégrale de l’intensité de la lumière blanche par la réflectivité de la couche mince par la sensibilité de la caméra dans la couleur, sur la gamme de longueur d’onde. [0009] L’intensité relative des trois couleurs mesurées dépend du gain relatif de la caméra sur les trois couleurs (appelée la balance des blancs). Cependant, afin de pouvoir réaliser une mesure colorimétrique qui puisse être exploitée quantitativement, il faudrait calibrer la caméra sur une surface de réflectivité connue, et réaliser la balance des blancs sur tout le champ de l’image acquise. Dans la pratique, cette balance est globale, et ne peut pas être effectuée pixel par pixel. Par conséquent, des zones sont plus ou moins bien balancées, et il n’est pas possible d’obtenir une balance des blancs sur toute l’image. [0010] Du fait de cette impossibilité, la colorimétrie n’est pas utilisée pour quantifier précisément des épaisseurs de couches minces en tous points de celles-ci avec une caméra. [0011] Par exemple, le document CN107310173 utilise la colorimétrie pour contrôler l’épaisseur de couches minces pendant leur production. Le but de ce document est de détecter des défauts épais tels que des arceaux, des nervures et des rainures lors de la production des films. La couleur d’une image est analysée et comparée à une couleur prédéterminée afin de déterminer si l’épaisseur présente un défaut. Cependant, la méthode ne requiert pas de cartographier de manière précise l’épaisseur de la couche puisqu’elle n’est destinée qu’à détecter des défauts importants dans la couche. [0012] Ainsi, les méthodes de colorimétrie connues ne permettent pas de réaliser de façon précise une cartographie des épaisseurs des couches minces. [0013] Un des buts de la présente invention est de pallier aux inconvénients précités en proposant un procédé qui utilise l’information de la colorimétrie obtenue avec une caméra pour réaliser de façon précise une cartographie des épaisseurs des couches minces. RÉSUMÉ [0014] L’invention a pour objet un procédé de détermination d’une cartographie en épaisseur d’une couche à mesurer présentant un indice de réfraction et disposée sur un substrat, avec : • une caméra comprenant un détecteur et configurée pour imager la couche sur le détecteur, le détecteur comprenant une pluralité de pixels (Pi) indicés i, chaque pixel étant subdivisé en au moins trois sous-pixels comprenant respectivement au moins trois filtres (FR, FG, FB), chaque sous-pixel détectant une intensité, un pixel étant caractérisé par au moins trois coordonnées correspondant aux intensités détectées par les au moins trois sous- pixels, et • une source présentant un spectre d’émission sur une bande spectrale d’intérêt, le procédé comprenant les étapes consistant à : A acquérir une image de mesure de la couche éclairée par la source avec la caméra, B disposer d’une image de référence d’un réflecteur de référence éclairé par la source, avec la caméra, le réflecteur de référence présentant une réflectivité de référence prédéterminée, C déterminer une image de mesure normalisée égale, pour chaque pixel, au ratio des intensités de l’image de mesure et de l’image de référence, chaque pixel de l’image de mesure normalisée présentant au moins trois coordonnées dites normalisées définissant un vecteur de mesure normalisé, D disposer, pour chaque pixel, d’un vecteur théorique normalisé prédéterminé comprenant au moins trois coordonnées dites coordonnées théoriques normalisées, fonction d’une épaisseur théorique d’une couche théorique, ledit vecteur théorique normalisé ayant été déterminé à partir d’une réflectivité théorique prédéterminée de ladite couche théorique et de la réflectivité de référence, ladite couche théorique présentant un indice de réfraction égale à l’indice de réfraction de la couche à mesurer, E identifier, pour chaque pixel, le vecteur théorique normalisé le plus proche du vecteur de mesure normalisé, l’épaisseur associée audit vecteur théorique normalisé le plus proche correspondant à l’épaisseur mesurée de la couche pour le point de la couche imagé sur le pixel. [0015] Selon un mode de réalisation chacune des au moins trois coordonnées du vecteur théorique normalisé, est déterminée par, respectivement : avec : ^^^ ^ ^/^ , ^^ ^ ^^/^ , ^^^ ^ ^/^ : coordonnées du vecteur normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^^, ^^^^^^, ^^^^^^ et ^^^^^^ sensibilité de la caméra pour respectivement les au moins trois sous-pixels, ^^ ^ ^ ^^^ réflectivité théorique prédéterminée de la couche théorique d’épaisseur théorique e ^^^^^ ^^^ réflectivité du réflecteur de référence ^^^^^ spectre d’émission de la source, λmin et λmax bornes de la bande spectrale d’intérêt. [0016] Selon un mode de réalisation les trois filtres correspondent à trois filtres colorés rouge, vert et bleu. [0017] Selon un mode de réalisation l’étape D consiste à charger un vecteur théorique normalisé préalablement calculé. [0018] Selon un autre mode de réalisation l’étape D comprend une première sous-étape consistant à charger des valeurs d’indice de réfraction sur la bande d’intérêt et une deuxième sous-étape consistant à déterminer ledit vecteur théorique normalisé. [0019] Selon un mode de réalisation l’étape B consiste à acquérir une image du réflecteur de référence éclairé par la source avec la caméra. [0020] Selon un autre mode de réalisation l’étape B consiste à charger une image de référence mémorisée. [0021] Selon un mode de réalisation le procédé comprend en outre une étape F de contrôle comprenant les sous-étapes consistant à : F1 identifier, le cas échéant, des pixels présentant une épaisseur de la couche anormale par comparaison avec des épaisseurs d’au moins deux proches voisins desdits pixels, F2 pour chacun des pixels identifiés, définir une gamme d’épaisseurs possibles à partir desdites épaisseurs desdits proches voisins desdits pixels identifiés, F3 déterminer, pour lesdits pixels identifiés à l’étape F1, une épaisseur corrigée à partir de l’identification d’un vecteur théorique normalisé dont l’épaisseur correspondante est comprise dans ladite gamme d’épaisseur. [0022] Selon un mode de réalisation chaque pixel est subdivisé en quatre sous-pixels, le premier, deuxième et troisième sous-pixels comprenant respectivement trois filtres rouge, vert et bleu, le quatrième sous-pixel comprenant un filtre dans la bande spectrale infrarouge, le vecteur de mesure normalisé et le vecteur théorique normalisé étant déterminés dans un espace à quatre dimensions. [0023] Selon un mode de réalisation le réflecteur de référence est un miroir ou un substrat vierge identique au substrat sur lequel la couche est déposée. [0024] Selon un autre aspect l’invention concerne un système de détermination d’une cartographie en épaisseur d’une couche à mesurer présentant un indice de réfraction et disposé sur un substrat, le système comprenant : • une source présentant un spectre d’émission sur une bande spectrale d’intérêt, la source étant configurée pour éclairer ladite couche à mesurer ; • une caméra comprenant un détecteur et étant configurée pour imager ladite couche à mesurer sur le détecteur, le détecteur comprenant une pluralité de pixels indicés i, chaque pixel étant subdivisé en au moins trois sous-pixels, chaque sous-pixel détectant une intensité, un pixel étant caractérisé par au moins trois coordonnées correspondant aux intensités détectées par les au moins trois sous-pixels, la caméra étant configurée pour acquérir une image de mesure de ladite couche ; et • une unité de traitement configurée pour : - disposer d’une image de référence d’un réflecteur de référence éclairé par la source avec la caméra, le réflecteur de référence présentant une réflectivité de référence, - déterminer une image de mesure normalisée égale, pour chaque pixel, au ratio des intensités de l’image de mesure et de l’image de référence, chaque pixel de l’image de mesure normalisée présentant trois coordonnées dites normalisées définissant un vecteur de mesure normalisé, - disposer, pour chaque pixel, d’un vecteur théorique normalisé prédéterminé comprenant au moins trois coordonnées dites coordonnées théoriques normalisées, fonction d’une épaisseur théorique d’une couche théorique, ledit vecteur théorique normalisé ayant été déterminé à partir d’une réflectivité théorique prédéterminée de ladite couche théorique et de la réflectivité de référence, ladite couche théorique présentant un indice de réfraction égale à l’indice de réfraction de la couche à mesurer ; et - identifier, pour chaque pixel, le vecteur théorique normalisé le plus proche du vecteur de mesure normalisé, l’épaisseur associée audit vecteur théorique normalisé le plus proche correspondant à l’épaisseur de la couche mesurée pour le point de la couche imagé sur le pixel. [0025] Selon un mode de réalisation la caméra est en outre configurée pour acquérir une image du réflecteur de référence éclairé par la source et pour transmettre ladite image du réflecteur de référence à l’unité de traitement. [0026] Selon un mode de réalisation les trois filtres de la caméra correspondent à trois filtres colorés rouge, vert et bleu. [0027] Selon un mode de réalisation chaque pixel est subdivisé en quatre sous-pixels, le premier, deuxième et troisième sous-pixels comprenant respectivement trois filtres rouge, vert et bleu, le quatrième sous-pixel comprenant un filtre dans la bande spectrale infrarouge, le vecteur de mesure normalisé et le vecteur théorique normalisé étant déterminés dans un espace à quatre dimensions. [0028] Selon un mode de réalisation la source et la caméra sont disposées symétriquement par rapport à une normale au substrat. [0029] Selon un mode de réalisation la source ou la caméra est disposée sur une normale au substrat, et le système comprend en outre un dispositif semi-réfléchissant (LS) configuré pour respectivement envoyer la lumière réfléchie par la couche à mesurer vers la caméra ou pour envoyer la lumière émise par la source vers la couche à mesurer. [0030] Selon un mode de réalisation, la source est un écran émettant une lumière blanche. [0031] La description suivante présente plusieurs exemples de réalisation du dispositif de l’invention : ces exemples sont non limitatifs de la portée de l’invention. Ces exemples de réalisation présentent à la fois les caractéristiques essentielles de l’invention ainsi que des caractéristiques additionnelles liées aux modes de réalisation considérés. BRÈVE DESCRIPTION DES DESSINS [0032] L’invention sera mieux comprise et d’autres avantages apparaîtront à la lecture de la description qui va suivre donnée à titre non limitatif et grâce aux figures parmi lesquelles : [0033] [Fig.1a] la figure 1a représente un exemple de spectre de sensibilité d’une caméra comprenant trois sous-pixels chacun présentant un filtre sur la bande spectrale bleue, verte et rouge ; [0034] [Fig.1b] la figure 1b représente un exemple de spectre de sensibilité d’une caméra comprenant quatre sous-pixels, chacun présentant un filtre sur la bande spectrale bleue, verte, rouge et infrarouge ; [0035] [Fig. 2] la figure 2 illustre un procédé de détermination d’une cartographie en épaisseur d’une couche à mesurer selon l’invention ; [0036] [Fig.3] la figure 3 représente un exemple de spectres de réflectivité théorique d’une couche de dioxyde de silicium pour différentes épaisseurs de couche ; [0037] [Fig. 4] la figure 4 représente un exemple de l’évolution du vecteur théorique normalisé prédéterminé (symbolisé par un point) en fonction de l’épaisseur ; [0038] [Fig. 5] la figure 5 illustre un exemple de détermination d’épaisseur avec le procédé selon l’invention lorsque la mesure est bruitée ; [0039] [Fig. 6a] la figure 6a représente un exemple de cartographie d’épaisseur d’une couche à mesurer en dioxyde de silicium sur un wafer de silicium réalisée avec le procédé selon l’invention ; [0040] [Fig. 6b] la figure 6b représente l’épaisseur mesurée en figure 6a selon une coupe selon l’axe y ; [0041] [Fig. 7a] la figure 7a représente un exemple de système de détermination d’une épaisseur d’une couche à mesurer selon l’invention ; [0042] [Fig.7b] la figure 7b représente un autre exemple de système de détermination d’une épaisseur d’une couche à mesurer selon l’invention ; et [0043] [Fig.7c] la figure 7c représente un autre exemple de système de détermination d’une épaisseur d’une couche à mesurer selon l’invention. DESCRIPTION DÉTAILLÉE [0044] Le procédé 1000 de détermination d’une cartographie en épaisseur d’une couche à mesurer CM selon l’invention est schématisé en figure 2. La couche à mesurer CM présente un indice de réfraction n(λ) et est disposée sur un substrat Sub. [0045] Le procédé 1000 est réalisé avec une caméra Cam comprenant un détecteur Det, et qui est configurée pour imager la couche CM sur le détecteur. Le détecteur comprend une pluralité de pixels Pi indicés i. Ainsi, une zone de la couche est associée à un point Pi du détecteur, repéré par son indice i. La cartographie d’épaisseur mesurée est donc également indicée em(i). [0046] Chaque pixel Pi de la caméra est subdivisé en au moins trois sous-pixels comprenant respectivement au moins trois filtres FR, FG, FB. Chaque sous-pixel détecte une intensité, un pixel étant ainsi caractérisé par au moins trois coordonnées correspondant aux intensités détectées par les trois sous-pixels. [0047] Par exemple, chaque pixel Pi est subdivisé en trois sous-pixels comprenant respectivement trois filtres associés FR, FG, FB, les trois filtres correspondant à trois filtres colorés rouge, vert et bleu. Dans ce cas, un pixel est caractérisé par trois coordonnées correspondant aux intensités détectées par les trois filtres. [0048] Dans un autre exemple, chaque pixel est subdivisé en quatre sous-pixels, les premier, deuxième et troisième sous-pixels comprenant respectivement trois filtres rouge, vert et bleu, le quatrième sous-pixel présentant un filtre FIR et une sensibilité SCIR dans la bande spectrale infrarouge. Dans ce cas, un pixel est caractérisé par quatre coordonnées correspondant aux intensités détectées par les quatre filtres. [0049] Pour une caméra pour laquelle chaque pixel comprend trois sous-pixels, on dénomme respectivement SCR(λ) la sensibilité spectrale du premier sous-pixel (par exemple le rouge), SCG(λ) la sensibilité spectrale du deuxième sous-pixel (par exemple le vert) et SCB(λ) la sensibilité spectrale du troisième sous-pixel (par exemple le bleu). Ces sensibilités spectrales sont définies sur une bande spectrale d’intérêt [λmin et λmax]. Lorsque la caméra comprend quatre sous-pixels, on dénomme SCIR(λ) la sensibilité du quatrième sous-pixel (par exemple un sous-pixel infrarouge). [0050] Le procédé 1000 est réalisé avec une source S présentant un spectre d’émission SE(λ) connu sur la bande spectrale d’intérêt. Dans un mode de réalisation, la source S est un écran émettant une lumière blanche. Par exemple, la source S est un écran d’ordinateur. [0051] Dans ce qui suit, le procédé 1000 est décrit pour un pixel Pi subdivisé en trois sous- pixels. Il peut être aisément adapté en fonction du nombre de sous-pixels. [0052] Le procédé 1000 comprend les étapes décrites ci-après. [0053] A l’étape A, le procédé 1000 comprend l’acquisition d’une image de mesure Im de la couche CM éclairée par la source S, l’image étant réalisée avec la caméra Cam. L’acquisition est réalisée de manière à obtenir, pour chaque pixel Pi de l’image de mesure, un vecteur de mesure ^!^ ^ présentant trois coordonnées ^!, ^!, ^! correspondant respectivement aux trois intensités de mesure ^^!, ^^!, ^^! détectées au travers des filtres colorés FR, FG, FB. Lorsque la caméra Cam comprend quatre filtres colorés, le vecteur de mesure présente quatre coordonnées correspondant respectivement aux quatre intensités de mesure détectées au travers des quatre filtres. Dans un exemple, l’image de mesure Im comprend la totalité de la couche à mesurer CM ou dans un autre exemple seulement une portion de la couche à mesurer CM (par exemple, une zone d’intérêt ou une portion prédéterminée). [0054] A l’étape B du procédé 1000, on dispose d’une image de référence Iref d’un réflecteur de référence Rref éclairé par la source S avec la caméra Cam, le réflecteur de référence Rref présentant une réflectivité de référence RFref(λ) prédéterminée (c’est-à-dire connue). Par exemple, le réflecteur de référence Rref est un miroir ou un substrat vierge identique au substrat Sub sur lequel est déposée la couche CM. Par exemple, la couche CM est déposée sur un substrat Sub en silicium et le réflecteur de référence Rref est un substrat vierge de silicium. [0055] Pour chaque pixel Pi de l’image de référence Iref, un vecteur de référence ^^^^^ ^ est obtenu. Le vecteur de référence ^^^^^ ^ présente trois coordonnées ^^", ^^", ^^" correspondant respectivement aux trois intensités de référence de l’image de référence Iref détectées au travers des filtres colorés de chaque pixel Pi. [0056] A l’étape C, le procédé 1000 comprend la détermination d’une image de mesure normalisée In égale, pour chaque pixel Pi, au ratio des intensités de l’image de mesure Im et des intensités de l’image de référence Iref. Chaque pixel de l’image de mesure normalisée In présente trois coordonnées ^^#, ^^#, ^^# dites normalisées définissant un vecteur de mesure normalisé V%^i^. Le vecteur de mesure normalisé V%^i^ est défini par le ratio d’un vecteur de mesure ^!^ ^ et du vecteur de référence ^^^^^ ^, c’est-à-dire : [0057] Par exemple, lorsque la caméra Cam présente trois filtres FR, FG, FB, les trois filtres étant des filtres colorés rouge, vert et bleu, le vecteur de mesure normalisé V% ^i^ possède trois coordonnées IRn, IGn, IBn définies respectivement comme suit, pour chaque pixel Pi : [0058] Avec, pour un pixel Pi donné indicé i : IRm(i) l’intensité de l’image de mesure pour le sous-pixel rouge du pixel Pi ; IGm(i) l’intensité de l’image de mesure pour le sous-pixel vert du pixel Pi ; IBm(i) l’intensité de l’image de mesure pour le sous-pixel bleu du pixel Pi ; IR0(i) l’intensité de l’image de référence pour le sous-pixel rouge du pixel Pi ; IG0(i) l’intensité de l’image de référence pour le sous-pixel vert du pixel Pi ; et IB0(i) l’intensité de l’image de référence pour le sous-pixel bleu du pixel Pi. [0059] On peut exprimer mathématiquement les intensités détectées par chaque pixel de la caméra, respectivement pour la couche à mesurer CM et pour le réflecteur de référence Rref, avec des grandeurs physiques caractéristiques des différents éléments du système, et donc leurs ratio égaux à IRn, IGn et IBn, de la manière suivante : [0060] [0061] Avec : ^^^^^^, ^^^^^^ et ^^^^^^ la sensibilité spectrale de la caméra pour le sous-pixel rouge, vert et bleu, respectivement. ^^!^^^ la réflectivité de la couche à mesurer CM ; ^^^^^^^^ la réflectivité du réflecteur de référence ^^^^ ; ^^^^^ le spectre d’émission de la source en unités arbitraires α l’intensité spectrale réelle de la source S, liée à la méthode de mesure [0062] λmin et λmax bornes inférieure et supérieure de la bande spectrale d’intérêt. On remarque que dans le calcul ci-dessus, le ratio du vecteur de mesure ^!^ ^ et du vecteur de référence ^^^^ ^ ^ permet de s’affranchir de l’intensité spectrale α réelle de la source S, qui se simplifie pour chaque pixel (c’est-à-dire pour chaque sous-pixel du pixel). [0063] Dans un autre exemple, la caméra Cam présente quatre filtres FR, FG, FB, FIR, les quatre filtres étant des filtres rouge, vert, bleu et infrarouge, le vecteur normalisé V%^i^ possède quatre coordonnées IRn, IGn, IBn, IIRn, les coordonnées rouge, vert et bleu étant définies comme ci-dessus et la coordonnée infrarouge étant définie comme suit : Avec, pour un pixel Pi donné : ^^^^^^^, la sensibilité spectrale de la caméra pour le sous-pixel rouge, vert et bleu, respectivement ; IIRm(i) l’intensité de l’image de mesure pour le sous-pixel infrarouge du pixel Pi ; et IIR0(i) l’intensité de l’image de référence pour le sous-pixel infrarouge du pixel Pi. [0064] Dans un mode de réalisation, l’étape B consiste à acquérir une image du réflecteur de référence Rref éclairé par la source avec la caméra Cam. Ainsi, une image Iref est acquise avant ou après l’acquisition de l’image Im, en positionnant le réflecteur de référence à la place de la couche à mesurer. [0065] Dans un autre mode de réalisation, l’étape B consiste à charger une image de référence mémorisée. Par exemple, une série de mesures, c’est-à-dire d’acquisition d’images Im, peut être réalisée pour des couches à mesurer CM sur un substrat Sub de même nature. Ainsi, une image de référence Iref correspondant au réflecteur de référence Rref mémorisée est utilisée pour une série de mesures. Par exemple, une image de référence Iref réalisée avec un réflecteur de référence Rref en silicium est acquise et mémorisée. Par la suite, lorsque la couche à mesurer CM disposée sur un substrat Sub en silicium, l’étape C est réalisée avec l’image de référence Iref mémorisée du réflecteur de référence Rref en silicium, permettant ainsi de réduire le temps nécessaire pour réaliser une série de mesures. [0066] A l’étape D, le procédé 1000 comprend la disposition, pour chaque pixel Pi, d’un vecteur théorique normalisé V, . -/% ^i^ prédéterminé comprenant au moins trois coordonnées dites coordonnées théoriques normalisées IRth, IGth, IBth, fonction d’une épaisseur théorique e d’une couche théorique CT. La couche théorique CT présente un indice de réfraction égale à l’indice de réfraction n(λ) de la couche à mesurer CM. Le vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ a été déterminé à partir d’une réflectivité théorique R. ,- (λ) prédéterminée de la couche théorique CT et de la réflectivité de référence RFref(λ). [0067] La figure 3 illustre des exemples de réflectivité théorique R. ,- (λ) prédéterminée en fonction de la longueur d’onde λ (en nm) pour un substrat en silicium seul (courbe a), et pour une couche théorique CT de dioxyde de silicium déposée sur un substrat en silicium, pour des épaisseurs de couche de 50 nm (courbe b), 500 nm (courbe c) et 1000 nm (courbe d). Il est noté que la réflectivité varie notablement avec l’épaisseur dans la gamme spectrale visible. Ces calculs sont basés sur des modèles classiques de réflectivité, tels que la méthode des matrices de transfert. [0068] La figure 4 illustre l’évolution du vecteur théorique normalisé V, . -/% ^i^ calculé pour une couche théorique CT de dioxyde de silicium sur un substrat en silicium, en fonction de l’épaisseur e. Sur cette figure l’épaisseur e de la couche théorique CT varie entre 0 (point V, avec un vecteur normalisé V, . -0 /" % de coordonnées (1,1,1)) et 1400 nm (point W), et l’indice de réfraction n(λ) est connu. On calcule la réflectivité théorique R. ,- (λ) à partir de formules connues pour une pluralité d’épaisseurs, et on connait la réflectivité du réflecteur de référence. On déduit le vecteur théorique normalisé V, . -/% ^i^ . Dans l’exemple de la figure 4, le vecteur théorique normalisé V, . -/% ^i^ est représenté par un point dans un espace à trois dimensions puisqu’il est obtenu à partir de trois coordonnées ^^^ ^ ^/^ , ^^^ ^ ^/^ , ^^^ ^ ^/^ associées à une épaisseur donnée (lorsque trois filtres sont utilisés). [0069] Dans un autre mode de réalisation, le vecteur théorique normalisé V, . -/% ^i^ est calculé avec quatre coordonnées (lorsque quatre filtres sont déterminés) et est représenté en quatre dimensions. La représentation en trois ou quatre dimensions permet de limiter la probabilité de points de croisements. [0070] A l’étape E, le procédé 1000 comprend l’identification, pour chaque pixel Pi, du vecteur théorique normalisé le plus proche du vecteur de mesure normalisé L’épaisseur associée au vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^! /^ ^ ^ le plus proche correspond à l’épaisseur mesurée em(i) de la couche CM pour le point (ou la zone) de la couche CM imagé sur le pixel Pi. En particulier, le vecteur de mesure normalisé ^^^ ^ est comparé au vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ (par exemple illustré dans la figure 4). Le vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ étant fonction d’une épaisseur théorique e d’une couche théorique CT, en comparant les deux vecteurs, il est possible de déterminer l’épaisseur correspondant au vecteur théorique normalisé le plus proche du vecteur de mesure normalisé ^^^ ^. Ainsi, par cette méthode, une épaisseur est obtenue et il est donc possible de réaliser une cartographie d’épaisseur avec une seule image de la couche à mesurer CM. [0071] Avantageusement, l’invention permet de s’affranchir de la balance des blancs en utilisant la normalisation avec un réflecteur de référence Rref. Le réflecteur de référence Rref permet de normaliser l’image de la couche à mesurer CM et ainsi de s’affranchir de la non uniformité colorimétrique de la source et de la caméra Cam. Ainsi, la normalisation permet d’obtenir des valeurs d’épaisseurs précises. [0072] De plus, cette méthode de mesure d’épaisseur est aussi précise que d’autres méthodes utilisées telles que la réflectivité spectrale, la réflectivité X, ou l’éllipsométrie mais beaucoup plus rapide et moins coûteuse. En effet, l’invention permet la cartographie sur tout le champ de la caméra Cam de l’épaisseur d’une couche mince en une seule prise de vue, et donc en une durée de temps très brève, avec une résolution dépendant du champ de vision, de l’objectif et de la densité de pixels de la caméra Cam utilisée. [0073] Dans un mode de réalisation, les coordonnées du vecteur théorique normalisé correspondent, pour chaque sous-pixel d’un pixel donné, au calcul du ratio de l’intensité détectée par la caméra lorsque la couche à mesurer est remplacée par la couche théorique CT, et de l’intensité détectée par la caméra lorsque la couche à mesurer est remplacée par le réflecteur de référence. [0074] Typiquement les coordonnées du vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ déterminé à l’étape D sont déterminées par, respectivement : [0075] Avec : ^^^^^^, ^^^^^^ et ^^^^^^ la sensibilité spectrale de la caméra pour les sous-pixels rouge, vert et bleu, respectivement ; ^^ ^ ^ ^^^ la réflectivité théorique prédéterminée de la couche théorique ; ^^^^^^^^ la réflectivité du réflecteur de référence ; ^^^^^ le spectre d’émission de la source. [0076] On remarque que le calcul du vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ correspond au calcul du vecteur de mesure normalisé V% ^i^ qui a été simplifié par l’intensité α spectrale réelle de la source S, en ayant remplacé la réflectivité de la couche à mesurer CM par la réflectivité théorique ^^ ^ ^ ^^^ pour une épaisseur donnée (par exemple illustrée dans la figure 3). Le vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ est donc comparable au vecteur de mesure normalisé V% ^i^. Il convient cependant de connaitre : la réflectivité de référence RFref(λ) du réflecteur de référence ^^^^^^^, le spectre d’émission de la source (en unités arbitraires), et les sensibilités spectrales des sous-pixels (en unités arbitraires). [0077] Dans un mode de réalisation, l’étape D consiste à charger un vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ préalablement calculé. En particulier, le vecteur théorique normalisé V, . -/% ^i^ prédéterminé est déterminé pour un indice de réfraction n(λ) donné (et donc un matériau donné). Ainsi, le vecteur théorique normalisé V, . -/% ^i^ est calculé pour un matériau donné et peut être utilisé pour une série de cartographies en épaisseur em(i) de couches à mesurer CM dans ce même matériau. Par exemple, un premier vecteur théorique normalisé V1. ,-/% ^i^ est calculé pour un premier matériau M1 ayant un premier indice de réfraction n1(λ) et un deuxième vecteur théorique normalisé V2. ,-/% ^i^ est calculé pour un deuxième matériau M2 ayant un deuxième indice de réfraction n2(λ). Le premier vecteur théorique normalisé V1. ,-/% ^i^ est chargé pour effectuer une série de déterminations de la cartographie en épaisseur de couches à mesurer CM dans le premier matériau M1. Puis, le deuxième vecteur théorique normalisé V2. ,-/% ^i^ est chargé pour effectuer une série de déterminations de la cartographie en épaisseur em(i) de couches à mesurer CM dans le deuxième matériau M2. [0078] Dans un autre mode de réalisation, l’étape D comprend une première sous-étape consistant à charger des valeurs d’indice de réfraction sur la bande d’intérêt et une deuxième sous-étape consistant à déterminer le vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^. Par exemple, la première sous-étape consiste à identifier le matériau de la couche à mesurer CM et charger la valeur d’indice de réfraction n(λ) correspondant au matériau. Puis, la deuxième sous-étape consiste à déterminer le vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ basé sur la valeur d’indice de réfraction chargée. [0079] Comme indiqué ci-dessus, pour chaque pixel, la détermination d’une épaisseur est obtenue en comparant le vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ (illustré dans la figure 4) et le vecteur de mesure normalisé ^^^ ^. Pour déterminer le vecteur le plus proche typiquement on détermine une distance euclidienne entre les deux vecteurs. [0080] Comme illustré sur la figure 4, la courbe d’évolution du vecteur théorique normalisé en fonction de l’épaisseur comprend plusieurs « spires ». L’épaisseur correspondant à chaque pixel Pi correspond donc au point de la spire la plus proche du point associé au vecteur de mesure normalisé. Si la mesure est bruitée, et que ce bruit est de l’ordre de grandeur de l’écart entre deux spires, l’épaisseur déterminée peut être erronée, due à la proximité de la mauvaise spire. [0081] La figure 5 illustre un exemple de détermination d’épaisseur lorsque la mesure est bruitée. Deux spires Sp1 et Sp2 sont représentées. Lorsqu’une mesure est bruitée, les épaisseurs mesurées peuvent donner une valeur erronée. On dénomme Pm le plan moyen entre les deux spires Sp1 et Sp2. Par exemple, le point 50 (correspondant au vecteur de mesure normalisé Vn(i) d’un pixel Pi) est plus près de la spire Sp2 plutôt que de la spire Sp1, suggérant ainsi que l’épaisseur associée au point 50 est l’épaisseur e2(50). Or, les plus proches voisins PPV1, PPV2 du point 50 ont tous les deux des épaisseurs e(PPV1), e(PPV2) placées sur la spire Sp1. Ainsi, l’épaisseur associée au point 50 n’est pas l’épaisseur e2(50) mais est en réalité l’épaisseur e1(50). [0082] Afin de corriger ces erreurs, dans un mode de réalisation, le procédé 1000 comprend une étape F de contrôle. [0083] L’étape F comprend une sous-étape F1 d’identification le cas échéant des pixels « anormaux » présentant une épaisseur de la couche anormale par comparaison avec des épaisseurs d’au moins deux proches voisins des pixels. Par exemple, l’épaisseur déterminée par le procédé selon l’invention est comparée à des épaisseurs déterminées pour de proches voisins du pixel, et lorsque la différence entre l’épaisseur déterminée et des épaisseurs de proches voisins est supérieure à un seuil, l’épaisseur déterminée est identifiée comme anormale. [0084] Ensuite, l’étape F comprend une sous-étape F2 de définition d’une gamme d’épaisseurs possibles [emin ; emax], pour chacun des pixels « anormaux » identifiés, à partir des épaisseurs des au moins deux proches voisins des pixels identifiés. [0085] Ainsi, la gamme permet de limiter l’épaisseur à une valeur dite normale, c’est-à-dire sans variation brusque. [0086] De plus, l’étape F comprend une sous-étape F3 de détermination, pour les pixels identifiés à l’étape F1, d’une épaisseur corrigée à partir de l’identification d’un vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ dont l’épaisseur correspondante est comprise dans la gamme d’épaisseurs possibles [emin ; emax]. Ainsi, l’épaisseur est déterminée dans la spire comprise dans la gamme d’épaisseurs possibles [emin ; emax]. [0087] Avantageusement, cette méthode permet de détecter les valeurs d’épaisseurs erronées et de les corriger. En effet, l’épaisseur d’une couche est généralement continue. Des variations brusques (par exemple, de plusieurs dizaines de nm) entre deux pixels consécutifs est peu probable. [0088] La figure 6a illustre un exemple de cartographies d’épaisseurs em(i) d’une couche CM de dioxyde de silicium obtenue avec le procédé 1000 selon l’invention. Un point de la couche est repéré selon deux axes X et Y (exprimés en mm) et l’épaisseur de la couche déterminée par le procédé selon l’invention est exprimée en nm. Les pixels de l’image ont été transformés en position correspondante sur la couche. La figure 6b illustre un exemple de mesure d’épaisseurs d’une couche CM de dioxyde de silicium prise en coupe selon l’axe Y (ligne 60 de la figure 6a). On note sur la figure 6b une épaisseur de 590 nm au point O. L’épaisseur de la couche CM a été mesurée indépendamment avec un ellipsomètre spectroscopique au centre O de la couche CM, et une valeur très proche de 590 nm a été mesurée. [0089] En outre, le procédé selon l’invention permet de mesurer les épaisseurs em(i) de la couche CM quelle que soit la rugosité de sa surface, alors qu’il n’est pas possible de mesurer l’épaisseur d’une couche mince avec les techniques connues utilisant la réflectivité (par exemple la réflectivité spectrale, la réflectivité X ou l’ellispométrie) si la surface est rugueuse. Ceci provient du fait que ces mesures de réflectivité sont basées sur la mesure de franges d’interférences, c’est-à-dire des oscillations, dont l’amplitude décroit fortement avec la rugosité. Au contraire, la rugosité n’a pas d’impact sur la colorimétrie. Cette robustesse du procédé selon l’invention provient du fait que les gammes spectrales des couleurs et/ou de l’infrarouge sont très larges. [0090] Selon un autre aspect, l’invention concerne un système Sys de détermination d’une cartographie en épaisseur em(i) d’une couche à mesurer CM présentant un indice de réfraction n(λ) et disposée sur un substrat Sub. permettant d’implémenter le procédé 1000 décrit ci-dessus. Des exemples de système Sys sont illustrés dans les figures 7a, figure 7b et figure 7c. [0091] Le système Sys comprend une source S présentant un spectre d’émission SE(λ) sur une bande spectrale d’intérêt, la source S étant configurée pour éclairer la couche à mesurer CM. Dans un exemple, la source S est un écran émettant une lumière blanche. Par exemple, la source est un écran d’ordinateur. [0092] Le système Sys comprend également une caméra Cam comprenant un détecteur Det et configurée pour imager la couche CM sur le détecteur Det, le détecteur comprenant une pluralité de pixels Pi indicés i, chaque pixel étant subdivisé en au moins trois sous-pixels comprenant respectivement au moins trois filtres FR, FG, FB, chaque sous-pixel détectant une intensité, un pixel étant caractérisé par au moins trois coordonnées correspondant aux intensités détectées par les au moins trois sous-pixels. [0093] La caméra Cam est configurée pour acquérir une image de mesure Im de la couche CM. Dans un mode de réalisation, la caméra Cam comprend trois couleurs bleu, vert et rouge. En particulier, chaque pixel du détecteur Det de la caméra Cam est subdivisé en trois sous-pixels comprenant respectivement trois filtres FR, FG, FB, les trois filtres correspondent à trois filtres colorés rouge, vert et bleu. Dans un autre exemple, chaque pixel est subdivisé en quatre sous-pixels, le premier, deuxième et troisième sous-pixels comprenant respectivement trois filtres rouge, vert et bleu, le quatrième sous-pixel comprenant un filtre FIR dans la bande spectrale infrarouge. Dans ce cas, un pixel est caractérisé par quatre coordonnées correspondant aux intensités détectées par les quatre filtres. Dans un exemple, la caméra Cam est une caméra couleur « tri-spectrale » équipée d’un objectif. L’objectif est mis au point sur la surface de la couche à mesurer CM qui est éclairée par la source S. [0094] Dans le mode de réalisation illustré dans la figure 7a, la source S et la caméra Cam sont disposées symétriquement par rapport à la normale N au substrat Sub. Dans cette configuration, la source S éclaire la couche à mesurer CM et la caméra Cam image directement la couche à mesurer CM. [0095] Dans l’exemple des figures 7b, la source S est disposée sur une normale au substrat, et le système comprend en outre un dispositif semi-réfléchissant LS configuré pour envoyer la lumière réfléchie par la couche à mesurer CM vers la caméra Cam. [0096] Dans l’exemple de la figure 7c, la caméra Cam est disposée sur une normale au substrat, et le système comprend en outre un dispositif semi-réfléchissant LS configuré pour envoyer la lumière émise par la source vers la couche à mesurer CM. [0097] Par exemple, le dispositif semi-réfléchissant LS peut être une lame séparatrice ou un cube séparateur. Dans la configuration de la figure 7c, l’objectif de la caméra Cam est mis au point sur la surface de la couche à mesurer CM, qui est éclairée par la source S via le dispositif semi-réfléchissant LS. Alternativement (figure 7b), la source S éclaire la couche à mesurer CM, qui est imagée par la caméra Cam via le dispositif semi-réfléchissant LS. [0098] De plus, le système Sys comprend une unité de traitement PU configurée pour implémenter le procédé 1000. L’unité de traitement PU est connectée à la caméra Cam. [0099] L’unité de traitement PU est configurée pour disposer d’une image de référence Iref d’un réflecteur de référence Rref éclairé par la source avec la caméra Cam, le réflecteur de référence Rref présentant une réflectivité de référence RFref(λ). [0100] De plus, l’unité de traitement PU est configurée pour déterminer une image de mesure normalisée In égale, pour chaque pixel, au ratio des intensités de l’image de mesure et de l’image de référence, chaque pixel de l’image de mesure normalisée présentant trois coordonnées dites normalisées définissant un vecteur de mesure normalisé ^^^ ^. [0101] De plus, l’unité de traitement PU est configurée pour disposer, pour chaque pixel Pi, d’un vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^ prédéterminé comprenant au moins trois coordonnées dites coordonnées théoriques normalisées, fonction d’une épaisseur théorique e d’une couche théorique CT, le vecteur théorique normalisé ayant été déterminé à partir d’une réflectivité théorique prédéterminée de la couche théorique CT et de la réflectivité de référence, la couche théorique CT présentant un indice de réfraction égal à l’indice de réfraction n(λ) de la couche à mesurer CM. [0102] Dans un mode de réalisation, chaque pixel est subdivisé en quatre sous-pixels, le premier, deuxième et troisième sous-pixels comprenant respectivement trois filtres rouge, vert et bleu, le quatrième sous-pixel comprenant un filtre dans la bande spectrale infrarouge, le vecteur de mesure normalisé ^^^ ^ et le vecteur théorique normalisé étant déterminés dans un espace à quatre dimensions. [0103] De plus, l’unité de traitement PU est configurée pour identifier, pour chaque pixel, le vecteur théorique normalisé le plus proche du vecteur de mesure normalisé ^^^ ^, l’épaisseur associée au vecteur théorique normalisé ^^ ^ ^! /^ ^ ^ le plus proche correspondant à l’épaisseur de la couche mesurée CM pour le point de la couche imagé sur le pixel. [0104] Du fait que le calcul de la distance euclidienne est très simple et que chaque pixel est indépendant des autres, il est possible de paralléliser le calcul de recherche du vecteur théorique le plus proche du vecteur mesuré de chaque pixel, en utilisant un GPU (Graphical Processor Unit). Ceci diminue grandement le temps de calcul. [0105] L'unité de traitement PU peut être mise en œuvre à l'aide de matériel, de logiciel et/ou d'une combinaison de ceux-ci. Par exemple, des dispositifs matériels peuvent être mis en œuvre à l'aide de circuits de traitement tels que, sans s'y limiter, un processeur, une unité centrale de traitement (CPU), un contrôleur, une unité arithmétique et logique (ALU), un processeur de signal numérique, un micro-ordinateur, un champ, un réseau de portes programmable (FPGA), un système sur puce (SoC), une unité logique programmable, un microprocesseur ou tout autre dispositif capable de répondre et d'exécuter des instructions d'une manière définie. Le logiciel peut comprendre un programme informatique, un code de programme, des instructions, ou une combinaison de ceux-ci, pour donner des instructions ou configurer indépendamment ou collectivement un dispositif matériel pour qu'il fonctionne comme souhaité. Le programme informatique et/ou le code de programme peuvent comprendre des instructions de programme ou lisibles par ordinateur, des composants logiciels, des modules logiciels, des fichiers de données, des structures de données et/ou similaires, susceptibles d'être mis en œuvre par un ou plusieurs dispositifs matériels, tels qu'un ou plusieurs dispositifs matériels. Lorsqu'un dispositif matériel est un dispositif de traitement informatique (par exemple une CPU, un contrôleur, une ALU, un processeur de signal numérique, un micro-ordinateur, un microprocesseur, etc.), le dispositif de traitement informatique peut être configuré pour exécuter un code de programme en effectuant des opérations arithmétiques, opérations logiques et d'entrée/sortie, selon le code du programme. Chaque unité peut également comprendre un ou plusieurs périphériques de stockage. Le ou les dispositifs de stockage peuvent être des supports de stockage tangibles ou non transitoires lisibles par ordinateur, tels qu'une mémoire vive (RAM), une mémoire morte (ROM), un dispositif de stockage de masse permanent (tel qu'un lecteur de disque), un semi-conducteur (par exemple, NAND flash), et/ou tout autre mécanisme de stockage de données similaire capable de stocker et d'enregistrer des données. Le ou les dispositifs de stockage peuvent être configurés pour stocker des programmes informatiques, du code de programme, des instructions, ou une combinaison de ceux-ci, pour un ou plusieurs systèmes d'exploitation et/ou pour mettre en œuvre les exemples de modes de réalisation décrits ici. Les programmes informatiques, le code de programme, les instructions, ou une combinaison de ceux-ci, peuvent également être chargés à partir d'un support de stockage distinct lisible par ordinateur dans le ou les dispositifs de stockage et/ou un ou plusieurs dispositifs de traitement informatique à l'aide d'un mécanisme d'entraînement. Un tel support de stockage distinct lisible par ordinateur peut comprendre un lecteur flash USB (Universal Serial Bus), une clé USB, un lecteur Blu-ray/DVD/CD-ROM, une carte mémoire et/ou d'autres supports de stockage similaires lisibles par ordinateur. [0106] Dans un mode de réalisation, la caméra Cam est en outre configurée pour acquérir une image du réflecteur de référence Rref éclairé par la source et pour transmettre l’image du réflecteur de référence Iref à l’unité de traitement PU. L’unité de traitement PU peut ensuite utiliser l’image du réflecteur de référence Rref afin de déterminer la cartographie d’épaisseurs em(i) de la couche à mesurer CM. [0107] Bien que l'invention ait été illustrée et décrite en détail à l'aide d'un mode de réalisation préféré, l'invention n'est pas limitée aux exemples divulgués. D'autres variantes peuvent être déduites par l'homme du métier sans sortir du cadre de protection de l'invention revendiquée.

Claims

REVENDICATIONS 1. Procédé (1000) de détermination d’une cartographie en épaisseur (em(i)) d’une couche à mesurer (CM) présentant un indice de réfraction (n(λ)) et disposée sur un substrat (Sub), avec : • une caméra (Cam) comprenant un détecteur (Det) et configurée pour imager la couche sur le détecteur, le détecteur comprenant une pluralité de pixels (Pi) indicés i, chaque pixel étant subdivisé en au moins trois sous-pixels comprenant respectivement au moins trois filtres (FR, FG, FB), chaque sous-pixel détectant une intensité, un pixel étant caractérisé par au moins trois coordonnées correspondant aux intensités détectées par les au moins trois sous-pixels, et • une source (S) présentant un spectre d’émission (SE(λ)) sur une bande spectrale d’intérêt, le procédé comprenant les étapes consistant à : A acquérir une image de mesure (Im) de la couche (CM) éclairée par la source avec la caméra, B disposer d’une image de référence (Iref) d’un réflecteur de référence (Rref) éclairé par la source, avec la caméra, le réflecteur de référence présentant une réflectivité de référence (RFref(λ)) prédéterminée, C déterminer une image de mesure normalisée (Inorm) égale, pour chaque pixel, au ratio des intensités de l’image de mesure et de l’image de référence, chaque pixel de l’image de mesure normalisée présentant au moins trois coordonnées dites normalisées définissant un vecteur de mesure normalisé ^^^^ ^^, D disposer, pour chaque pixel, d’un vecteur théorique normalisé (^^ ^ ^/^ ^ ^^ prédéterminé comprenant au moins trois coordonnées dites coordonnées théoriques normalisées, fonction d’une épaisseur théorique (e) d’une couche théorique (CT), ledit vecteur théorique normalisé ayant été déterminé à partir d’une réflectivité théorique (^^ ^ ^ (λ)) prédéterminée de ladite couche théorique et de la réflectivité de référence, ladite couche théorique présentant un indice de réfraction égale à l’indice de réfraction (n(λ)) de la couche à mesurer, E identifier, pour chaque pixel, le vecteur théorique normalisé (^^ ^ ^! /^ ^ ^^ le plus proche du vecteur de mesure normalisé ^^^^ ^^, l’épaisseur associée (em(i)) audit vecteur théorique normalisé le plus proche correspondant à l’épaisseur mesurée de la couche pour le point de la couche imagé sur le pixel.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel chacune des au moins trois coordonnées du vecteur théorique normalisé (^^ ^ ^/^ ^ ^^, est déterminée par, respectivement : avec : ^^^ ^ ^ ^/^ , ^^^^/^ , ^^^ ^ ^/^ : coordonnées du vecteur normalisé ^^ ^ ^/^ ^ ^^, ^^^^^^, ^^^^^^ et ^^^^^^ sensibilité de la caméra pour respectivement les au moins trois sous-pixels, ^^ ^ ^ ^^^ réflectivité théorique prédéterminée de la couche théorique d’épaisseur théorique e ^^^^^ ^^^ réflectivité du réflecteur de référence ^^^^^ spectre d’émission de la source, λmin et λmax bornes de la bande spectrale d’intérêt.
3. Procédé selon l’une des revendications 1 ou 2, dans lequel les trois filtres correspondent à trois filtres colorés rouge, vert et bleu.
4. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape D consiste à charger un vecteur théorique normalisé préalablement calculé.
5. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’étape D comprend une première sous-étape consistant à charger des valeurs d’indice de réfraction sur la bande d’intérêt et une deuxième sous-étape consistant à déterminer ledit vecteur théorique normalisé.
6. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel l’étape B consiste à acquérir une image du réflecteur de référence éclairé par la source avec la caméra.
7. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape B consiste à charger une image de référence mémorisée.
8. Procédé selon l’une des revendications précédentes comprenant en outre une étape F de contrôle comprenant les sous-étapes consistant à : F1 identifier, le cas échéant, des pixels présentant une épaisseur de la couche anormale par comparaison avec des épaisseurs d’au moins deux proches voisins desdits pixels, F2 pour chacun des pixels identifiés, définir une gamme d’épaisseurs possibles ([emin ; emax]) à partir desdites épaisseurs desdits proches voisins desdits pixels identifiés, F3 déterminer, pour lesdits pixels identifiés à l’étape F1, une épaisseur corrigée à partir de l’identification d’un vecteur théorique normalisé dont l’épaisseur correspondante est comprise dans ladite gamme d’épaisseur.
9. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel chaque pixel est subdivisé en quatre sous-pixels, le premier, deuxième et troisième sous-pixels comprenant respectivement trois filtres rouge, vert et bleu, le quatrième sous-pixel comprenant un filtre dans la bande spectrale infrarouge, le vecteur de mesure normalisé (^^^ ^^ et le vecteur théorique normalisé étant déterminés dans un espace à quatre dimensions.
10. Procédé selon l’une des revendications précédentes, dans lequel le réflecteur de référence (Rref) est un miroir ou un substrat vierge identique au substrat sur lequel la couche est déposée.
11. Système (Sys) de détermination d’une cartographie en épaisseur (em(i)) d’une couche à mesurer (CM) présentant un indice de réfraction (n(λ)) et disposé sur un substrat (Sub), le système (Sys) comprenant : • une source (S) présentant un spectre d’émission (SE(λ)) sur une bande spectrale d’intérêt, la source étant configurée pour éclairer ladite couche à mesurer ; • une caméra (Cam) comprenant un détecteur (Det) et étant configurée pour imager ladite couche à mesurer sur le détecteur, le détecteur comprenant une pluralité de pixels (Pi) indicés i, chaque pixel étant subdivisé en au moins trois sous-pixels, chaque sous-pixel détectant une intensité, un pixel étant caractérisé par au moins trois coordonnées correspondant aux intensités détectées par les au moins trois sous-pixels, la caméra étant configurée pour acquérir une image de mesure (Im) de ladite couche (CM) ; et • une unité de traitement (PU) configurée pour : - disposer d’une image de référence (Iref) d’un réflecteur de référence (Rref) éclairé par la source avec la caméra, le réflecteur de référence présentant une réflectivité de référence (RFref(λ)), - déterminer une image de mesure normalisée égale, pour chaque pixel, au ratio des intensités de l’image de mesure et de l’image de référence, chaque pixel de l’image de mesure normalisée présentant trois coordonnées dites normalisées définissant un vecteur de mesure normalisé (^^^ ^) - disposer, pour chaque pixel, d’un vecteur théorique normalisé prédéterminé comprenant au moins trois coordonnées dites coordonnées théoriques normalisées, fonction d’une épaisseur théorique (e) d’une couche théorique (CT), ledit vecteur théorique normalisé ayant été déterminé à partir d’une réflectivité théorique (^^ ^ ^ (λ)) prédéterminée de ladite couche théorique et de la réflectivité de référence, ladite couche théorique présentant un indice de réfraction égale à l’indice de réfraction (n(λ)) de la couche à mesurer ; et - identifier, pour chaque pixel, le vecteur théorique normalisé plus proche du vecteur de mesure normalisé, l’épaisseur associée (em(i)) audit vecteur théorique normalisé le plus proche correspondant à l’épaisseur de la couche mesurée pour le point de la couche imagé sur le pixel.
12. Système selon la revendication 11, dans lequel la caméra est en outre configurée pour acquérir une image du réflecteur de référence éclairé par la source et pour transmettre ladite image du réflecteur de référence à l’unité de traitement.
13. Système selon les revendications 11 ou 12, dans lequel les trois filtres de la caméra correspondent à trois filtres colorés rouge, vert et bleu.
14. Système selon la revendication 11 ou 12 dans lequel chaque pixel est subdivisé en quatre sous-pixels, le premier, deuxième et troisième sous-pixels comprenant respectivement trois filtres rouge, vert et bleu, le quatrième sous-pixel comprenant un filtre dans la bande spectrale infrarouge, le vecteur de mesure normalisé et le vecteur théorique normalisé étant déterminés dans un espace à quatre dimensions.
15. Système selon l’une des revendications 11 à 14, dans lequel la source et la caméra sont disposées symétriquement par rapport à une normale au substrat.
16. Système selon l’une des revendications 11 à 14, dans lequel la source ou la caméra est disposée sur une normale au substrat, et dans lequel le système comprend en outre un dispositif semi-réfléchissant (LS) configuré pour respectivement envoyer la lumière réfléchie par la couche à mesurer vers la caméra ou pour envoyer la lumière émise par la source vers la couche à mesurer.
17. Système selon l’une des revendications 11 à 16 dans lequel la source est un écran émettant une lumière blanche.
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