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特開2024-92743マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステム、およびその方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024092743
(43)【公開日】2024-07-08
(54)【発明の名称】マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステム、およびその方法
(51)【国際特許分類】
H01J 37/22 20060101AFI20240701BHJP
H01J 37/28 20060101ALI20240701BHJP
【ＦＩ】
H01J37/22 502H
H01J37/28 B
【審査請求】未請求
【請求項の数】23
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022208879
(22)【出願日】2022-12-26
(71)【出願人】
【識別番号】501387839
【氏名又は名称】株式会社日立ハイテク
(74)【代理人】
【識別番号】110001689
【氏名又は名称】青稜弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】酒井 薫
(72)【発明者】
【氏名】大崎 真由香
(72)【発明者】
【氏名】川野 源
【テーマコード（参考）】
5C101
【Ｆターム（参考）】
5C101AA03
5C101EE03
5C101FF02
5C101HH11
5C101HH25
5C101HH38
5C101HH40
5C101HH43
5C101HH44
5C101JJ06
(57)【要約】
【課題】
マルチ荷電粒子ビーム装置で発生するクロストークの影響を軽減する。
【解決手段】
マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムは、第２走査領域からの２次電子を第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、第２画像を用いて、第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識する。そしてプロセッサシステムは、前記第１ゴーストの第１発生領域を修正する、又は第１発生領域より外側に検出した欠陥候補位置がある場合は、欠陥候補位置を欠陥位置として出力する。
【選択図】図４
マルチ荷電粒子ビーム装置で発生するクロストークの影響を軽減する。
【解決手段】
マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムは、第２走査領域からの２次電子を第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、第２画像を用いて、第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識する。そしてプロセッサシステムは、前記第１ゴーストの第１発生領域を修正する、又は第１発生領域より外側に検出した欠陥候補位置がある場合は、欠陥候補位置を欠陥位置として出力する。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
１以上のメモリ資源と、１以上のプロセッサと、を有し、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムであって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（Ａ）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｂ）前記第１ゴーストの第１発生領域を、修正する、
プロセッサシステム。
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（Ａ）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｂ）前記第１ゴーストの第１発生領域を、修正する、
プロセッサシステム。
【請求項2】
請求項１記載のプロセッサシステムであって、
前記（Ａ）は、前記第１発生領域と、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度と、を取得することを含み、
前記（Ｂ）は、前記第１発生領域内の前記画素毎に、当該画素の輝度から前記第１発生強度を差し引く、ことを含む、
プロセッサシステム。
前記（Ａ）は、前記第１発生領域と、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度と、を取得することを含み、
前記（Ｂ）は、前記第１発生領域内の前記画素毎に、当該画素の輝度から前記第１発生強度を差し引く、ことを含む、
プロセッサシステム。
【請求項3】
請求項２記載のプロセッサシステムであって、
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ１）前記第１画像とゴーストの特徴から、ゴースト候補画像を生成し、
（Ａ２）前記ゴースト候補画像と、前記第２画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ２）は、前記ゴースト候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記ゴースト候補画像と前記第２画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
プロセッサシステム。
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ１）前記第１画像とゴーストの特徴から、ゴースト候補画像を生成し、
（Ａ２）前記ゴースト候補画像と、前記第２画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ２）は、前記ゴースト候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記ゴースト候補画像と前記第２画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
プロセッサシステム。
【請求項4】
請求項２記載のプロセッサシステムであって、
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ３）前記第２画像から、実像候補画像を生成し、
（Ａ４）前記実像候補画像と、前記第１画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ４）は、前記実像候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記実像候補画像と前記第１画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
プロセッサシステム。
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ３）前記第２画像から、実像候補画像を生成し、
（Ａ４）前記実像候補画像と、前記第１画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ４）は、前記実像候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記実像候補画像と前記第１画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
プロセッサシステム。
【請求項5】
請求項３又は４記載のプロセッサシステムであって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置はさらに、
前記第１荷電粒子ビーム及び前記第２荷電粒子ビームの照射と並行して、第３荷電粒子ビームを前記試料上の第３走査領域に照射し、
第３画像を生成するため、第３検出器によって、少なくとも前記第３走査領域からの２次電子を検出し、
前記プロセッサはさらに、
前記第３画像を前記メモリ資源に格納し、
前記第３走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第２クロストーク、の影響軽減として、
（Ｃ）前記第３画像を用いて、前記第２クロストークで生じた第２ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｄ）前記第１画像内の領域である、前記第２ゴーストの第２発生領域を、補正する、
プロセッサシステム。
前記マルチ荷電粒子ビーム装置はさらに、
前記第１荷電粒子ビーム及び前記第２荷電粒子ビームの照射と並行して、第３荷電粒子ビームを前記試料上の第３走査領域に照射し、
第３画像を生成するため、第３検出器によって、少なくとも前記第３走査領域からの２次電子を検出し、
前記プロセッサはさらに、
前記第３画像を前記メモリ資源に格納し、
前記第３走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第２クロストーク、の影響軽減として、
（Ｃ）前記第３画像を用いて、前記第２クロストークで生じた第２ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｄ）前記第１画像内の領域である、前記第２ゴーストの第２発生領域を、補正する、
プロセッサシステム。
【請求項6】
請求項３記載のプロセッサシステムであって、
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ１）の前記ゴースト候補画像の生成は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
プロセッサシステム。
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ１）の前記ゴースト候補画像の生成は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
プロセッサシステム。
【請求項7】
請求項４記載のプロセッサシステムであって、
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ３）の前記実像候補画像の生成は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
プロセッサシステム。
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ３）の前記実像候補画像の生成は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
プロセッサシステム。
【請求項8】
請求項３記載のプロセッサシステムであって、
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記ゴースト候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相に基づいて算出される、
プロセッサシステム。
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記ゴースト候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相に基づいて算出される、
プロセッサシステム。
【請求項9】
請求項４記載のプロセッサシステムであって、
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記実像候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相以下に基づいて算出される、
プロセッサシステム。
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記実像候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相以下に基づいて算出される、
プロセッサシステム。
【請求項10】
請求項１記載のプロセッサシステムであって、
前記プロセッサは、
（Ｅ）前記第２画像から、前記第１ゴーストに対応する領域である欠損領域を特定し、
（Ｆ）前記欠損領域内の画素毎に、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度を補填する、
プロセッサシステム。
前記プロセッサは、
（Ｅ）前記第２画像から、前記第１ゴーストに対応する領域である欠損領域を特定し、
（Ｆ）前記欠損領域内の画素毎に、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度を補填する、
プロセッサシステム。
【請求項11】
１以上のメモリ資源と、１以上のプロセッサと、を有し、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムであって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第１画像内の欠陥候補位置を検出し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（１）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（２）前記第１ゴーストの第１発生領域より外側に前記欠陥候補位置がある場合は、当該欠陥候補位置を欠陥位置として出力する、
プロセッサシステム。
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第１画像内の欠陥候補位置を検出し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（１）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（２）前記第１ゴーストの第１発生領域より外側に前記欠陥候補位置がある場合は、当該欠陥候補位置を欠陥位置として出力する、
プロセッサシステム。
【請求項12】
請求項１１記載のプロセッサシステムであって、
前記プロセッサは、前記第１クロストークの影響軽減として、
（３）前記第１発生領域より内側に、前記欠陥候補位置が含まれる場合は、前記欠陥候補位置を欠陥として出力しない、
プロセッサシステム。
前記プロセッサは、前記第１クロストークの影響軽減として、
（３）前記第１発生領域より内側に、前記欠陥候補位置が含まれる場合は、前記欠陥候補位置を欠陥として出力しない、
プロセッサシステム。
【請求項13】
請求項１１記載のプロセッサシステムであって、
前記欠陥候補位置の検出は、基準画像と前記第１画像とを比較することで行われ、
前記基準画像は、前記試料の設計データに基づいて生成される、
プロセッサシステム。
前記欠陥候補位置の検出は、基準画像と前記第１画像とを比較することで行われ、
前記基準画像は、前記試料の設計データに基づいて生成される、
プロセッサシステム。
【請求項14】
１以上のメモリ資源と、１以上のプロセッサと、を有し、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムにおけるクロストーク補正方法であって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサで実行される前記クロストーク補正方法は、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（Ａ）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｂ）前記第１画像内の領域である、前記第１ゴーストの第１発生領域を、補正する、
クロストーク補正方法。
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサで実行される前記クロストーク補正方法は、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（Ａ）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｂ）前記第１画像内の領域である、前記第１ゴーストの第１発生領域を、補正する、
クロストーク補正方法。
【請求項15】
請求項１４記載のクロストーク補正方法であって、
前記（Ａ）は、前記第１発生領域と、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度と、を取得することを含み、
前記（Ｂ）は、前記第１発生領域内の前記画素毎に、当該画素の輝度から前記第１発生強度を差し引く、ことを含む、
クロストーク補正方法。
前記（Ａ）は、前記第１発生領域と、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度と、を取得することを含み、
前記（Ｂ）は、前記第１発生領域内の前記画素毎に、当該画素の輝度から前記第１発生強度を差し引く、ことを含む、
クロストーク補正方法。
【請求項16】
請求項１５記載のクロストーク補正方法であって、
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ１）前記第１画像とゴーストの特徴から、ゴースト候補画像を生成し、
（Ａ２）前記ゴースト候補画像と、前記第２画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ２）は、前記ゴースト候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記ゴースト候補画像と前記第２画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
クロストーク補正方法。
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ１）前記第１画像とゴーストの特徴から、ゴースト候補画像を生成し、
（Ａ２）前記ゴースト候補画像と、前記第２画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ２）は、前記ゴースト候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記ゴースト候補画像と前記第２画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
クロストーク補正方法。
【請求項17】
請求項１５記載のクロストーク補正方法であって、
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ３）前記第２画像から、実像候補画像を生成し、
（Ａ４）前記実像候補画像と、前記第１画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ４）は、前記実像候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記実像候補画像と前記第１画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
クロストーク補正方法。
前記（Ａ）の第１発生領域の取得は、
（Ａ３）前記第２画像から、実像候補画像を生成し、
（Ａ４）前記実像候補画像と、前記第１画像と、に基づいて、前記第１発生領域を取得し、
ここで、前記（Ａ４）は、前記実像候補画像の相対位置の補正を行いつつ、前記実像候補画像と前記第１画像との照合スコアを算出する、ことを含む、
クロストーク補正方法。
【請求項18】
請求項１６又は１７記載のクロストーク補正方法であって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置はさらに、
前記第１荷電粒子ビーム及び前記第２荷電粒子ビームの照射と並行して、第３荷電粒子ビームを前記試料上の第３走査領域に照射し、
第３画像を生成するため、第３検出器によって、少なくとも前記第３走査領域からの２次電子を検出し、
前記プロセッサによる前記クロストーク補正方法はさらに、
前記第３画像を前記メモリ資源に格納し、
前記第３走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第２クロストーク、の影響軽減として、
（Ｃ）前記第３画像を用いて、前記第２クロストークで生じた第２ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｄ）前記第１画像内の領域である、前記第２ゴーストの第２発生領域を、補正する、
クロストーク補正方法。
前記マルチ荷電粒子ビーム装置はさらに、
前記第１荷電粒子ビーム及び前記第２荷電粒子ビームの照射と並行して、第３荷電粒子ビームを前記試料上の第３走査領域に照射し、
第３画像を生成するため、第３検出器によって、少なくとも前記第３走査領域からの２次電子を検出し、
前記プロセッサによる前記クロストーク補正方法はさらに、
前記第３画像を前記メモリ資源に格納し、
前記第３走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第２クロストーク、の影響軽減として、
（Ｃ）前記第３画像を用いて、前記第２クロストークで生じた第２ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｄ）前記第１画像内の領域である、前記第２ゴーストの第２発生領域を、補正する、
クロストーク補正方法。
【請求項19】
請求項１６記載のクロストーク補正方法であって、
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ１）の前記ゴースト候補信号の抽出は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
クロストーク補正方法。
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ１）の前記ゴースト候補信号の抽出は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
クロストーク補正方法。
【請求項20】
請求項１７記載のクロストーク補正方法であって、
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ４）の前記実像候補信号の抽出は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
クロストーク補正方法。
前記試料は半導体ウェハであり、
前記（Ａ４）の前記実像候補信号の抽出は、前記第１画像に含まれる画素の輝度又は当該輝度に基づいて生成された信号、を対象とした、少なくとも、微分処理、フーリエ変換、ウェーブレット変換の１つの処理を用いて行われる、
クロストーク補正方法。
【請求項21】
請求項１６記載のクロストーク補正方法であって、
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記ゴースト候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相に基づいて算出される、
クロストーク補正方法。
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記ゴースト候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相に基づいて算出される、
クロストーク補正方法。
【請求項22】
請求項１７記載のクロストーク補正方法であって、
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記実像候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相以下に基づいて算出される、
クロストーク補正方法。
前記照合スコアは、前記相対位置の補正後の前記実像候補画像から算出される位相、及び前記第２画像から算出される位相以下に基づいて算出される、
クロストーク補正方法。
【請求項23】
請求項１４記載の方法であって、
前記プロセッサによる前記クロストーク補正方法はさらに、
（Ｅ）前記第２画像から、前記第１ゴーストに対応する領域である欠損領域を特定し、
（Ｆ）前記欠損領域内の画素毎に、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度を補填する、
クロストーク補正方法。
前記プロセッサによる前記クロストーク補正方法はさらに、
（Ｅ）前記第２画像から、前記第１ゴーストに対応する領域である欠損領域を特定し、
（Ｆ）前記欠損領域内の画素毎に、前記第１発生領域に含まれる画素毎の前記第１ゴーストの第１発生強度を補填する、
クロストーク補正方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
半導体製品の多機能化、高速・大容量化、小型化の進展に伴い、検査対象となる半導体ウェハ上に形成される回路パターンの微細化、複雑化が急速に進んでいる。半導体ウェハの開発、生産ラインにおいては、高歩留まり安定生産と信頼性確保を目的として、ウェハ上の不良を検出する検査、又はウェハ上の観察が行われているが、回路パターンの微細化に伴い、検出すべき欠陥の寸法も相対的に小さくなっており、検査装置には、更なる高感度化の要求が高まっている。なお、高感度化のニーズはウェハ観察でも存在する。
【0003】
微細パターンを有する被検査体に存在する欠陥を検出する装置として、光学式検査装置がある。光学式検査装置は、波長の短いレーザ光を被検査体に照射し、その反射光を検出して画像化し、画像処理により欠陥を検出する。しかし、レーザ光による高感度化には限界がある。
【0004】
光学式検査装置の限界を超える装置として、電子線検査装置がある。電子線検査装置は、被検査体上へ１次電子ビーム（荷電粒子ビームの一例である）を照射し、照射スポットから発生する２次電子を検出して画像化し、欠陥を検出する。これは、レーザ光に比べ、分解能の高い画像を得ることができる。
【0005】
従来、電子線検査装置による検査又は観察はスループットが課題であったが、近年は、複数の電子ビームを１枚の半導体ウェハに照射し、複数の照射スポットから発生する２次電子を複数の検出器で検出することで広範な画像を一括取得及び検査を行うマルチ電子ビームによる検査装置も存在する。しかし、マルチ電子ビームによる検査装置には、２次電子の各々を対応する検出器で同時に検出する際に、他のビームの２次電子が混入する、いわゆるクロストークが発生するという本質的な課題がある。クロストークはノイズの要因となり、検査画像の画質を劣化させるとともに、欠陥検出の際の感度阻害要因となる。
【0006】
これに対応する従来技術として、特許文献１に記載の方法がある。特許文献１に開示のマルチ電子ビーム検査装置では、クロストークの影響により発生する像（本願ではゴーストと呼ぶ）を含む被検査画像と合成参照画像とを比較することで、欠陥検出を行う。なお、前述の合成参照画像は、参照画像（設計データより生成）に対して被検査画像以外の２次電子画像を疑似的なゴースト象となるように合成することで生成される。なお、当該合成の割合に相当する意味を持つゲインは、２次元電子画像取得のための１次電子ビームの照射の前に、１次電子ビームを照射することで行われる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0007】
【特許文献1】特開２０２１－１６５６６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0008】
特許文献１に記載された方法は、以下の少なくとも１つの課題を有する。
（課題１）マルチ電子ビームけん査装置で得られた２次電子画像には、ゴーストが含まれたままであるため、利便性が悪い。以下が具体例である。
（１）ゴーストがユーザ又はプログラムによる２次電子画像の観察のノイズとなるため、観察の邪魔となる。
（２）試料がパターンを持つ半導体ウェハで、プログラムによる自動測長（例えばパターン間の距離やパターンの幅）を行おうとした場合に、ゴーストを測長の始点や終点に相当する部位（パターンでいえばパターンの端が例）と誤認識してしまう。もしその誤認識がパターン間の真ん中に生じたゴーストで発生するのであれば、パターン間の測長値は半分となるため、もはや自動測長（および自動測長に基づいた欠陥検出や検査）が成立しない。
（課題１）マルチ電子ビームけん査装置で得られた２次電子画像には、ゴーストが含まれたままであるため、利便性が悪い。以下が具体例である。
（１）ゴーストがユーザ又はプログラムによる２次電子画像の観察のノイズとなるため、観察の邪魔となる。
（２）試料がパターンを持つ半導体ウェハで、プログラムによる自動測長（例えばパターン間の距離やパターンの幅）を行おうとした場合に、ゴーストを測長の始点や終点に相当する部位（パターンでいえばパターンの端が例）と誤認識してしまう。もしその誤認識がパターン間の真ん中に生じたゴーストで発生するのであれば、パターン間の測長値は半分となるため、もはや自動測長（および自動測長に基づいた欠陥検出や検査）が成立しない。
【0009】
（課題２）試料の帯電に由来するクロストークの影響が強くなってしまう。特許文献１のゲインの取得には、撮像用とは「別に」１次電子ビームを照射するため、結果として試料の帯電に由来するクロストークの影響が強くなってしまうことがある。
【0010】
（課題３）クロストークの影響の時系列変化に追従することが難しい。特許文献１のゲインの取得には、撮像より「前に」１次電子ビームを照射するため、ゲイン取得後からのクロストーク影響の時間変化に追従することが難しい。特にクロストークが試料の帯電に由来する場合、試料の荷電量が時間変化するため、試料帯電由来のクロストークの場合、そしてその影響が設計データから事前に推定できない場合、当該課題が顕著となる。
【0011】
本発明の目的は、これら課題の少なくとも１つを解決することにある。
【課題を解決するための手段】
【0012】
一つの視点では、本発明は以下である。
１以上のメモリ資源と、１以上のプロセッサと、を有し、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムであって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（Ａ）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｂ）前記第１ゴーストの第１発生領域を、修正する、
プロセッサシステム。
１以上のメモリ資源と、１以上のプロセッサと、を有し、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムであって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（Ａ）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（Ｂ）前記第１ゴーストの第１発生領域を、修正する、
プロセッサシステム。
【0013】
また、別な視点では本発明は以下である。
１以上のメモリ資源と、１以上のプロセッサと、を有し、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムであって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第１画像内の欠陥候補位置を検出し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（１）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（２）前記第１ゴーストの第１発生領域より外側に前記欠陥候補位置がある場合は、当該欠陥候補位置を欠陥位置として出力する、
プロセッサシステム。
１以上のメモリ資源と、１以上のプロセッサと、を有し、マルチ荷電粒子ビーム装置と通信可能なプロセッサシステムであって、
前記マルチ荷電粒子ビーム装置は、
第１荷電粒子ビームを試料上の第１走査領域に照射し、
前記第１荷電粒子ビームの照射と並行して、第２荷電粒子ビームを前記試料上の第２走査領域に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器によって、少なくとも前記第１走査領域からの２次電子を検出し、
第２画像を生成するため、第２検出器によって、少なくとも前記第２走査領域からの２次電子を検出する、
装置であり、
前記プロセッサは、
前記第１画像と前記第２画像と、を前記メモリ資源に格納し、
前記第１画像内の欠陥候補位置を検出し、
前記第２走査領域からの２次電子を前記第１検出器が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（１）前記第２画像を用いて、前記第１クロストークで生じた第１ゴーストを前記第１画像から認識し、
（２）前記第１ゴーストの第１発生領域より外側に前記欠陥候補位置がある場合は、当該欠陥候補位置を欠陥位置として出力する、
プロセッサシステム。
【発明の効果】
【0014】
本発明によれば、前述の１以上の課題を解決できる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1】実施例１におけるマルチ電子ビーム検査システムの概念構成図である。
【図2】実施例１における電子光学系の構成模式図である。
【図3】マルチ電子ビーム装置における課題を示すクロストークの説明図である。
【図4】実施例１におけるクロストーク補正の処理フロー図である。
【図6】実施例１におけるクロストーク補正の他の処理フロー図である。
【図7】実施例１における画像照合の詳細処理を説明する図である。
【図8】実施例１におけるクロストーク補正による処理結果を示す図である。
【図9】実施例２におけるゴースト情報を欠陥判定に活用する例を説明する図である。
【図10】実施例３における設計データ活用によるゴースト認識処理を説明する図である。
【図11】実施例３における設計データを活用したゴースト認識処理の詳細フローである。
【図12】実施例３における設計データを活用したゴースト特定を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、本発明の実施例を図面に用いて説明する。なお、以下の例は理解の容易化のため、主に以下の具体例について説明するが、本発明の権利範囲は以下に限定されるものではない。
荷電粒子：電子。
マルチ荷電粒子ビーム装置：マルチ電子ビーム装置（図１の１０）。
プロセッサシステム：プロセッサシステム（図１の２０）。なお、プロセッサシステムが行う処理は画像補正に加えて欠陥検出を伴った検査も行う。
試料：微細回路パターンを有する半導体ウェハ。
２次電子：試料より継続的に放出されることでビーム状となっている２次電子の群（２次電子ビームと呼ぶ）
荷電粒子：電子。
マルチ荷電粒子ビーム装置：マルチ電子ビーム装置（図１の１０）。
プロセッサシステム：プロセッサシステム（図１の２０）。なお、プロセッサシステムが行う処理は画像補正に加えて欠陥検出を伴った検査も行う。
試料：微細回路パターンを有する半導体ウェハ。
２次電子：試料より継続的に放出されることでビーム状となっている２次電子の群（２次電子ビームと呼ぶ）
【0017】
なお、以後の説明では、画像の何か（ゴーストや領域が例）を認識することを、画像の何かを特定すると表現することがある。
【実施例0018】
図１は、本実施例におけるマルチ電子ビーム検査システムの概念構成図である。図１において、マルチ電子ビーム検査システム１００は、マルチ電子ビーム装置１０とプロセッサシステム２０で構成される。さらに、マルチ電子ビーム装置１０は、電子光学系１と画像生成部８で構成される。なお、画像生成部のハードウェア構成は後程説明する。
【0019】
電子光学系１は、少なくとも、電子源２と、１次電子照射部３、２次電子検出部７を備えて構成される。電子源２は電子ビームを発生させ、電子ビームが１次電子照射部３へ入射する。１次電子照射部３は、電子ビームを複数の１次電子ビーム４に分岐し、試料５の各照射位置に１次電子ビーム４を照射する。微細回路パターンを有する試料の照射位置に１次電子ビーム４が照射されると、照射スポット又はその近傍から２次電子６が発生する。なお、２次電子は照射スポットの近傍からも発生する場合があるが、説明の簡易化のため、以後の文章では省略する。発生した２次電子は２次電子検出部７で検出され、２次電子強度信号に変換される。この２次電子強度信号は画像生成部８に入力される。なお、以後の説明では２次電子がビーム状に移動する場合について説明しているが、必ずしもそうでなくてもよい。
【0020】
＜電子光学系＞
図２は、電子光学系１の構成模式図である。図２において、被検査体である試料５は、主に半導体ウェハであり、表面に微細構造の回路パターンなどが形成されている。電子源２は、１次電子照射部３に向けて（図中のＺ方向へ）、１次電子ビームを発生させる。１次電子照射部３では、入射した１次電子ビームをレンズ３－１でコリメート形状のビームに整え、ソース変換ユニット３－２で垂直入射した１次電子ビームを偏向後、ビームセパレータ３－３で所定の数のサブビーム（マルチ電子ビーム）に分岐し、対物レンズ３－４で試料５上に合焦して照射する。図２では、１つの電子源２から発生した１次電子ビーム４を３つのサブビーム（Ｂ１～Ｂ３）に分割し、試料５のＸＹ面上の異なる領域に同時に照射することを示している。なお、図２では省略したが、電子光学系は、サブビームを走査するための偏向器（サブビームと同数でもよく、複数のサブビームで共通としてもよい）も含む。
図２は、電子光学系１の構成模式図である。図２において、被検査体である試料５は、主に半導体ウェハであり、表面に微細構造の回路パターンなどが形成されている。電子源２は、１次電子照射部３に向けて（図中のＺ方向へ）、１次電子ビームを発生させる。１次電子照射部３では、入射した１次電子ビームをレンズ３－１でコリメート形状のビームに整え、ソース変換ユニット３－２で垂直入射した１次電子ビームを偏向後、ビームセパレータ３－３で所定の数のサブビーム（マルチ電子ビーム）に分岐し、対物レンズ３－４で試料５上に合焦して照射する。図２では、１つの電子源２から発生した１次電子ビーム４を３つのサブビーム（Ｂ１～Ｂ３）に分割し、試料５のＸＹ面上の異なる領域に同時に照射することを示している。なお、図２では省略したが、電子光学系は、サブビームを走査するための偏向器（サブビームと同数でもよく、複数のサブビームで共通としてもよい）も含む。
【0021】
１次電子サブビームを照射したスポット（前述の通り近傍からの場合もある）からは２次電子６が発生し、それを２次電子検出部７で検出する。２次電子検出部７には所定の数の検出器７ａが配置されており、対応する２次電子を各々検出する。サブビーム、走査領域、２次電子ビーム、検出器の関係を図２の例で具体化すると以下の通りである。
（１）１次電子サブビームＢ１の試料上の照射スポットＰ１及びその近傍にて２次電子ビームＳＥ１が発生し、当該ビームを第１検出器７ａ１で検出する。サブビーム走査を意識した表現をすると、１次電子サブビームＢ１の試料上の走査領域Ｒ１にて２次電子ビームＳＥ１が発生し、当該ビームを第１検出器７ａ１で検出する。
（２）１次電子サブビームＢ２の試料上の照射スポットＰ２及びその近傍にて２次電子ビームＳＥ２が発生し、当該２次電子ビームを第２検出器７ａ２で検出する。サブビーム走査を意識した表現をすると、１次電子サブビームＢ２の試料上の走査領域Ｒ２にて２次電子ビームＳＥ２が発生し、当該２次電子ビームを第２検出器７ａ２で検出する。
（３）１次電子サブビームＢ３の試料上の照射スポットＰ３及びその近傍にて２次電子ビームＳＥ３が発生し、当該２次電子ビームを第３検出器７ａ３で検出する。サブビーム走査を意識した表現をすると、１次電子サブビームＢ３の試料上の走査領域Ｒ３にて２次電子ビームＳＥ３が発生し、当該２次電子ビームを第３検出器７ａ３で検出する。
（１）１次電子サブビームＢ１の試料上の照射スポットＰ１及びその近傍にて２次電子ビームＳＥ１が発生し、当該ビームを第１検出器７ａ１で検出する。サブビーム走査を意識した表現をすると、１次電子サブビームＢ１の試料上の走査領域Ｒ１にて２次電子ビームＳＥ１が発生し、当該ビームを第１検出器７ａ１で検出する。
（２）１次電子サブビームＢ２の試料上の照射スポットＰ２及びその近傍にて２次電子ビームＳＥ２が発生し、当該２次電子ビームを第２検出器７ａ２で検出する。サブビーム走査を意識した表現をすると、１次電子サブビームＢ２の試料上の走査領域Ｒ２にて２次電子ビームＳＥ２が発生し、当該２次電子ビームを第２検出器７ａ２で検出する。
（３）１次電子サブビームＢ３の試料上の照射スポットＰ３及びその近傍にて２次電子ビームＳＥ３が発生し、当該２次電子ビームを第３検出器７ａ３で検出する。サブビーム走査を意識した表現をすると、１次電子サブビームＢ３の試料上の走査領域Ｒ３にて２次電子ビームＳＥ３が発生し、当該２次電子ビームを第３検出器７ａ３で検出する。
【0022】
なお、厳密に言えば、前述の２次電子ビームは、照射スポットや走査領域で発生する「すべて」の２次電子ではない。また、２次電子の発生・移動方向は試料の形状等によって変化することがあるため、検出器の数は１次電子サブビームの数、又はその整数倍（Ｎ）である場合がある。よって、サブビーム、走査領域、検出器、の対応関係は１：１：Ｎであるといえる。
【0023】
なお、一部説明した通り、２次元の画像を得るため、偏向器は、サブビームの照射スポットを走査領域内で移動させる、いわゆる走査を担う。走査パターンの例がラスタ走査である。画像生成部８は、当該偏向器への走査のための制御量と検出器の信号とに基づいて、２次元の画像を生成している。そして、画像生成部８によるこのような画像生成は、各検出器（言い方を変えれば各サブビーム、各撮像領域）毎に個別かつ他の検出器の画像生成処理と並列して行われる。そのため、マルチ電子ビーム装置の試料撮像スループットはシングル電子ビーム装置よりも高速となる。
【0024】
なお、図１、図２では、電子光学系１は、電子ビームを複数の１次電子サブビームに分岐することでマルチ電子ビームの照射を行うとして説明した。なお、電子光学系１は１次電子サブビームと同数の電子源を備えることで、セパレートを省略する構成でもよい。
【0025】
なお、一部説明済であるが、図１および図２の構成物の具体例は以下である。
（１）電子源２：電子銃。
（２）１次電子照射部３：少なくとも１以上の走査用の偏向器を含む。電子源を複数の１次電子サブビームで共有する場合は、ビームセパレータ。なお、偏向器の実現形態はコイル（駆動回路を含めてもよい）や電極板ペア（駆動回路含めてもよい）である。コイルの場合、制御量は電流又は電流を供給する駆動回路への入力値である。電極版ペアの場合、制御量は電極版間の電位差又は電位差を生成する駆動回路への入力値である。
（３）２次電子検出部７：少なくとも複数の検出器７ａを含む。検出器７ａの例は、ＳｉＰＭ、シンチレータとホトマルのペア、である。なお、図２の７ｂのように複数の検出器７ａで共有される構成物が存在してもよい。
（１）電子源２：電子銃。
（２）１次電子照射部３：少なくとも１以上の走査用の偏向器を含む。電子源を複数の１次電子サブビームで共有する場合は、ビームセパレータ。なお、偏向器の実現形態はコイル（駆動回路を含めてもよい）や電極板ペア（駆動回路含めてもよい）である。コイルの場合、制御量は電流又は電流を供給する駆動回路への入力値である。電極版ペアの場合、制御量は電極版間の電位差又は電位差を生成する駆動回路への入力値である。
（３）２次電子検出部７：少なくとも複数の検出器７ａを含む。検出器７ａの例は、ＳｉＰＭ、シンチレータとホトマルのペア、である。なお、図２の７ｂのように複数の検出器７ａで共有される構成物が存在してもよい。
【0026】
なお、本実施例のプロセッサシステムと通信可能なマルチ荷電粒子ビーム装置は、少なくとも以下を満たせば、どのような構成であってもよい。なお、カッコ内の英数字は図２との対応を例示するものである、
第１荷電粒子ビーム（Ｂ１）を試料上の第１走査領域（Ｒ１）に照射し、
前記第１荷電粒子ビーム（Ｂ１）の照射と並行して、第２荷電粒子ビーム（Ｂ２）を前記試料上の第２走査領域（Ｒ２）に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器（７ａ１）によって、少なくとも前記第１走査領域（Ｒ１）からの２次電子（ＳＥ１）を検出し、及び
第２画像を生成するため、第２検出器（７ａ２）によって、少なくとも前記第２走査領域（Ｒ２）からの２次電子（ＳＥ２）を検出する。
さらには、マルチ荷電粒子ビーム装置は、照射検出サブセット（前述のような所定の荷電粒子ビームと、所定の荷電粒子ビームに対応する走査領域と、所定の荷電粒子ビームに対応する検出器と、のセットを指す）を２つに限らず、３つ以上有してもよい。３つの場合を例とすれば、マルチ荷電粒子ビーム装置は、
前記第１荷電粒子ビーム（Ｂ１）の照射と並行して、第３荷電粒子ビーム（Ｂ３）を前記試料上の第３走査領域（Ｒ３）に照射し、及び
第３画像を生成するため、第３検出器（７ａ３）によって、少なくとも前記第３走査領域（Ｒ３）からの２次電子（ＳＥ３）を検出する、ことを行ってもよい。
第１荷電粒子ビーム（Ｂ１）を試料上の第１走査領域（Ｒ１）に照射し、
前記第１荷電粒子ビーム（Ｂ１）の照射と並行して、第２荷電粒子ビーム（Ｂ２）を前記試料上の第２走査領域（Ｒ２）に照射し、
第１画像を生成するため、第１検出器（７ａ１）によって、少なくとも前記第１走査領域（Ｒ１）からの２次電子（ＳＥ１）を検出し、及び
第２画像を生成するため、第２検出器（７ａ２）によって、少なくとも前記第２走査領域（Ｒ２）からの２次電子（ＳＥ２）を検出する。
さらには、マルチ荷電粒子ビーム装置は、照射検出サブセット（前述のような所定の荷電粒子ビームと、所定の荷電粒子ビームに対応する走査領域と、所定の荷電粒子ビームに対応する検出器と、のセットを指す）を２つに限らず、３つ以上有してもよい。３つの場合を例とすれば、マルチ荷電粒子ビーム装置は、
前記第１荷電粒子ビーム（Ｂ１）の照射と並行して、第３荷電粒子ビーム（Ｂ３）を前記試料上の第３走査領域（Ｒ３）に照射し、及び
第３画像を生成するため、第３検出器（７ａ３）によって、少なくとも前記第３走査領域（Ｒ３）からの２次電子（ＳＥ３）を検出する、ことを行ってもよい。
【0027】
＜画像生成部８（コントローラ）＞
図１に戻り、画像生成部８を説明する。画像生成部８は、入力された２次電子強度信号を内蔵するＡ／Ｄ変換器を用いてデジタル信号に変換する。なお、Ａ／Ｄ変換器は、画像生成部の外（例えば２次電子検出部７内部）に位置してもよい。その場合は当然ながら、画像生成部８にＡ／Ｄ変換器は含まれなくてもよい。画像生成部８のハードウェアは、プロセッサとメモリ資源とを少なくとも有するコントローラ（電子光学系１を制御する計算機である）であることが一例であるが、同種の構成物を有する存在があれば、コントローラ以外であってもよい。なお、コントローラは、プロセッサとメモリ資源以外にも制御回路を備えてもよい。また、プロセッサとメモリ資源の具体例は本明細書にて説明するプロセッサシステムのプロセッサとメモリ資源と同種の存在が一例である。
図１に戻り、画像生成部８を説明する。画像生成部８は、入力された２次電子強度信号を内蔵するＡ／Ｄ変換器を用いてデジタル信号に変換する。なお、Ａ／Ｄ変換器は、画像生成部の外（例えば２次電子検出部７内部）に位置してもよい。その場合は当然ながら、画像生成部８にＡ／Ｄ変換器は含まれなくてもよい。画像生成部８のハードウェアは、プロセッサとメモリ資源とを少なくとも有するコントローラ（電子光学系１を制御する計算機である）であることが一例であるが、同種の構成物を有する存在があれば、コントローラ以外であってもよい。なお、コントローラは、プロセッサとメモリ資源以外にも制御回路を備えてもよい。また、プロセッサとメモリ資源の具体例は本明細書にて説明するプロセッサシステムのプロセッサとメモリ資源と同種の存在が一例である。
【0028】
一部説明した通り、画像生成部８は、偏向器に与える走査用の制御量と、２次電子強度信号のデジタル値に基づいて、走査領域の２次電子像（本明細書では単に画像と呼ぶ場合もあるほか、ビーム像と呼ぶ場合もある。）を生成する。なお、画像生成部８は、複数の２次電子像をつなぎ合わせて広領域画像を生成してもよい。また、画像生成部８は２次電子像や広領域画像を用いて、公知の欠陥検出や寸法計測を行ってもよい。なお、画像生成部８による２次電子像の生成は、特許文献１の処理を採用してもよく、ほかを採用してもよい。本明細書では、先程定義した照射検出サブセットに、当該サブセットに含まれる検出器７ａの２次電子強度信号に基づいて生成された２次電子像も含めた定義で用いることがある。
【0029】
＜プロセッサシステム＞
プロセッサシステム２０は、ハードウェアイメージとしては、プロセッサとメモリ資源と通信装置より構成される装置、または当該装置の集合体である（ただし図１では図示を省略している）。計算機、サーバ計算機、クラウドサーバ、ノートパソコン、スマートフォン、タブレットコンピュータが前述の装置の一例である。また、集合体に含まれる装置同士は異種であってもよい。サーバ計算機とタブレットコンピュータの集合体が例である。プロセッサシステム２０は、記憶装置に記憶されているプログラムがメモリにロードされ、ロードされたプログラムがＣＰＵによって実行されることにより各種機能を実現するソフトウェア処理を行う。図１に示すように、プロセッサシステム２０は、その機能として、マルチ電子ビーム装置１０と通信可能であって、クロストーク補正部２１、欠陥検出部２２、データ出力部２３、パラメータ設定部２４を適宜有して構成される。
プロセッサシステム２０は、ハードウェアイメージとしては、プロセッサとメモリ資源と通信装置より構成される装置、または当該装置の集合体である（ただし図１では図示を省略している）。計算機、サーバ計算機、クラウドサーバ、ノートパソコン、スマートフォン、タブレットコンピュータが前述の装置の一例である。また、集合体に含まれる装置同士は異種であってもよい。サーバ計算機とタブレットコンピュータの集合体が例である。プロセッサシステム２０は、記憶装置に記憶されているプログラムがメモリにロードされ、ロードされたプログラムがＣＰＵによって実行されることにより各種機能を実現するソフトウェア処理を行う。図１に示すように、プロセッサシステム２０は、その機能として、マルチ電子ビーム装置１０と通信可能であって、クロストーク補正部２１、欠陥検出部２２、データ出力部２３、パラメータ設定部２４を適宜有して構成される。
【0030】
クロストーク補正部２１は、マルチ電子ビーム装置１０（典型的には画像生成部８（コントローラ））から入力された２次電子像に対し、後述する信号処理を行なうことによって、電子光学系１で発生するクロストークを補正する。クロストーク補正部２１は、プロセッサによって本明細書で説明する処理を行うことで実現される。もしプロセッサがプログラムを実行できるデバイスである場合は、本明細書で説明する処理はプログラム（以後クロストーク補正プログラムと呼ぶことがある）に実装されることになる。なお、後程説明する実施例２では、クロストーク補正部２１で２次電子像の補正を省略し、ゴーストの認識までに留める形態がある。このような形態まで含める意味では、クロストーク補正部２１はクロストーク認識部と呼んでもよい。
【0031】
欠陥検出部２２は２次電子像を対象に後述する処理を行い、欠陥を検出する。検出の時、クロストーク補正部２１の処理で生成される情報（途中情報も含む）を用いることがある。欠陥検出部は、プロセッサによって本明細書で説明する処理を行うことで実現される。もしプロセッサがプログラムを実行できるデバイスである場合は、本明細書で説明する処理はプログラム（以後クロストーク補正プログラムと呼ぶことがある）に実装されることになる。
【0032】
データ出力部２３は、クロストーク補正部２１又は欠陥検出部２２等のプロセッサシステム２０から出力されるデータを、実際に出力するハードウェアである。データ出力部２３は、例えば、ディスプレイやプリンタといった表示装置である。また、データ出力部２３としてネットワークインターフェースデバイス（例えば無線ネットワークＬＳＩや、優先ネットワークＬＳＩ）を含めてもよい。プロセッサシステム２０の外部に存在する表示用計算機（タブレットコンピュータ等）を表示装置とみなした場合には、表示用計算機と通信するためのネットワークインターフェースデバイスは表示装置の一部ともみなせるからである。この場合、クロストーク補正部２１又は欠陥検出部２２で行うデータ出力処理の一部である表示処理は、表示用計算機に表示に直接的又は間接的に用いるデータをネットワークインターフェースを介して送信すること、を含む意味を持つとする。
【0033】
なお、図１には図示を省略しているが、プロセッサシステムは、表示用途でなくてもネットワークインターフェースデバイスと、入力装置を有してもよい。入力装置は、例えば、キーボード、マウス、タッチパネルである。なお、入力装置は必ずしもデータ出力部と別なハードウェアである必要はない。また、データ出力部２３と同様の意味として、ネットワークインターフェースデイバスを入力装置の例として扱ってもよい。
【0034】
パラメータ設定部２４は、外部（例えば入力装置を操作するユーザ）から入力される画像処理条件などのパラメータを受け付け、クロストーク補正部２１、欠陥検出部２２へセットする。なお、パラメータ設定部２４はデータベースと接続されていてもよい。なお、以後の説明で行われるユーザ操作（指示）の受信は、実際にはパラメータ設定部２４を介して行われる。
【0035】
なお、プロセッサは、以下に示す処理を実行するのであれば、ＣＰＵ以外にも、ＧＰＵやＦＰＧＡであってもよく、ＬＳＩであってもよい。また、メモリ資源は揮発メモリと不揮発メモリのいずれか一方または両方の組み合わせが一例である。不揮発メモリは、例えばＨＤＤやフラッシュメモリ、ＵＳＢメモリ、光ディスク、ＰＲＡＭが例である。揮発メモリはＤＲＡＭ、ＳＲＡＭが例である。
【0036】
また、クロストーク補正部２１、欠陥検出部２２、パラメータ設定部２４と、記憶装置に記憶されているプログラムとの関係は、１つのプログラムで、これら各部を実現する必要はない。クロストーク補正プログラム、欠陥検出プログラム、パラメータ設定プログラム、といった別々なプログラムに分け、各部を実現させてもよい。また、これらプログラムは、コンピュータが読み取り可能なストレージ媒体に格納されてもよい。このようなプログラムが格納されたコンピュータが読み取り可能な不揮発メモリは、プログラム配布（物理的、電子的問わず）に用いられる。
【0037】
なお、前述の通りプロセッサシステムは、クロストーク補正や欠陥検出処理を担うサーバ計算機と、表示用計算機（例えばノートパソコンやタブレットコンピュータ）と、の集合体であってもよい。この場合、データ出力部は表示用計算機が有し、サーバ計算機は処理結果自体、又は処理結果に基づいて生成された表示用データを、表示用計算機に出力する形態が「データ出力」の一例である。
【0038】
＜クロストーク、ゴースト、欠損、実像＞
前述したクロストークの意味をより明確化する。クロストークは、照射検出サブセット（クロストーク元の照射検出サブセットや、短く「元」と付して呼ぶことがある）に含まれる走査領域からの２次電子が、ほかの照射検出サブセット（クロストーク先の照射検出サブセットや、短く「先」と付して呼ぶことがある）に含まれる検出器７ａによって検出されてしまうことを指す。照射検出サブセットという言葉を用いずに、図２及び対応する説明を用いてクロストークを説明すると「第２走査領域（Ｒ２）からの２次電子（ＳＥ２）の全て又は一部を第１検出器（７ａ１）が検出してしまう」ことである（「元」を第２、「先」を第１として説明した場合）。このようなクロストークの「元」と「先」は任意の照射検出サブセットの組み合わせがあり得ることは否定しないが、典型的には走査領域が近いどうしの照射検出サブセット同士が「元」と「先」となりやすい。
前述したクロストークの意味をより明確化する。クロストークは、照射検出サブセット（クロストーク元の照射検出サブセットや、短く「元」と付して呼ぶことがある）に含まれる走査領域からの２次電子が、ほかの照射検出サブセット（クロストーク先の照射検出サブセットや、短く「先」と付して呼ぶことがある）に含まれる検出器７ａによって検出されてしまうことを指す。照射検出サブセットという言葉を用いずに、図２及び対応する説明を用いてクロストークを説明すると「第２走査領域（Ｒ２）からの２次電子（ＳＥ２）の全て又は一部を第１検出器（７ａ１）が検出してしまう」ことである（「元」を第２、「先」を第１として説明した場合）。このようなクロストークの「元」と「先」は任意の照射検出サブセットの組み合わせがあり得ることは否定しないが、典型的には走査領域が近いどうしの照射検出サブセット同士が「元」と「先」となりやすい。
【0039】
なお、クロストーク発生の代表的理由は以下の理由である（全ての理由で発生する場合もあれば、一部の理由で発生する場合もある）。
（１）電子光学系１の調整不足や経年変化。
（２）試料の帯電（特に局所帯電）。前述の通り、１次電子ビームの照射でも試料帯電量は増加する。なお、試料の所定領域の帯電量は、試料からの放電や電子光学系１が行うステージへの電荷移動、試料内の他の領域への電荷移動でも変化する。これら電荷移動の速度は、試料の材料やパターンによって変化し得る。
（１）電子光学系１の調整不足や経年変化。
（２）試料の帯電（特に局所帯電）。前述の通り、１次電子ビームの照射でも試料帯電量は増加する。なお、試料の所定領域の帯電量は、試料からの放電や電子光学系１が行うステージへの電荷移動、試料内の他の領域への電荷移動でも変化する。これら電荷移動の速度は、試料の材料やパターンによって変化し得る。
【0040】
次に本実施例における２次電子像に係る「ゴースト」と「欠損」について明確にする。クロストーク先の照射検出サブセットの２次電子像に係るゴーストは、クロストークの影響により、「先」照射検出サブセットの走査領域の像として本来得られるべき実像に、重畳する形で現れた像である。その代わりとして、他の照射検出サブセットの２次電子像はクロストークで失った２次電子に相当する輝度成分が欠損（欠損後の輝度の絶対値がゼロになるとは限らない意味では減少とも言える）するため、マイナスの輝度成分が重畳した減少が発生する。このマイナスの輝度成分を持つ像を欠損と呼ぶ。後程明らかとなるが、本実施例は、「先」照射検出サブセットの「先」２次電子像内のゴースト発生領域の座標（当該「先」画像の左上を原点とする）と、「元」照射検出サブセットの２次電子像内の欠損領域の座標と（当該「元」画像の左上を原点とする）、とは異なっていても対応できる。すなわち、クロストーク元の画像上の欠損の位置と、クロストーク先の画像のゴーストが載る位置が異なっていても対応できる。
【0041】
なお、「実像」とは、クロストークがないときの２次電子像に存在する画像全体又はその一部であり、マルチ電子ビーム装置のユーザが本来得たい像である、ともいえる。本実施例を用いずに実像を得るとしたら、クロストークが発生する原因を取り除いた状態の電子ビーム装置で２次電子像を生成すればよい。その一例が、十分に調整されたマルチ電子ビーム装置を用いて、十分に帯電を放電した試料に対して、不要な帯電をさせないようにシングル電子ビームで２次電子像を生成することである。
【0042】
典型的なゴーストは、「元」２次電子像の一部又はすべての像の輝度を割り引いた上で、「先」２次電子像に重畳する。しかし本実施例はそうでない場合でも対応でき得る。欠損は「元」２次電子像の一部又はすべての像の輝度をマイナスにしたうえで割り引いた「マイナスの」輝度を持つ。しかし本実施例のそうでない場合でも対応でき得る。なお、「先」２次電子像におけるゴースト重畳位置（より正確には「先」２次電子像の原点からの座標）と、「元」２次電子像における欠損重畳位置（より正確には「元」２次電子像の原点からの座標）とは、ずれる場合がある。
また、画像生成部８が２次電子像に対してブライトネス調整を行った場合、欠損は「元」の２次電子像に現れない場合がある。
また、画像生成部８が２次電子像に対してブライトネス調整を行った場合、欠損は「元」の２次電子像に現れない場合がある。
【0043】
図３の模式図を用いてゴーストと欠損を説明する。図３は試料５より検出された２次電子像の一例である。３０１は座標系であり、図中の３１～３４は、試料５のＸＹ面上を走査して得られた２次電子像の一例である。なお、２次電子像の座標原点は各像の左上とする。また、図３および今後説明する図５においては、本明細書の印刷の都合により、図３および５の輝度と、明細書で説明する輝度を逆転させている。つまり図３と５で最も白い位置は明細書の説明文としては最も輝度が低い位置となる。
【0044】
３１、３２は、異なる照射検出サブセットの２次電子像（以下、ビーム像とも記載）であり、ゴーストや欠損が発生していない場合を示している。これに対し、３３、３４は、ゴースト又は欠損が発生したビーム像を示している。ビーム像３３では、領域３３Ｒにて欠損が発生していることを示すため、縦パターン情報の一部の輝度が低下しているように図示した。ビーム像３４では、領域３４Ｇ１と領域３４Ｇ２とにゴーストが重畳していることを示すため、縦パターンを、像３２に対して重畳させた図としている。なお、以後の説明では３３Ｒは欠損そのものを指す場合に使うが、前述の通りその領域を指す場合にも使う。同様に３４Ｇ１と３４Ｇ２は、ゴーストそのものを指す場合に使うが、前述の通りゴーストの発生領域を指す場合もある。ここで、ビーム像３４の左側のゴースト（３４Ｇ１）はビーム像３３が属する照射検出サブセットを「元」とし、ビーム像３４が属する照射検出サブセットを「先」とするクロストークにより発生した例である。ビーム像３４の右側のゴースト（３４Ｇ２）は、同様にクロストークにより発生した例であるが、クロストーク「元」はビーム像３３が属する照射検出サブセット以外の照射検出サブセットである。このような、パターンの一部の欠損やゴーストの重畳は、チップ比較や設計データ比較などの後段の欠陥判定処理において、虚報（誤検出）となる可能性が高い。また、観察像としての画質の劣化、パターン寸法測定時の精度低下などの要因ともなる。
【0045】
＜プロセッサシステムによる２次電子像の取得とメモリ資源への格納＞
図１が例示の通り、本実施例のプロセッサシステム２０は、画像生成部８が生成した２次電子像を取得し、取得した２次電子像をプロセッサシステム２０のメモリ資源に格納する。これによって、クロストーク補正部２１や欠陥検出部２２は２次電子像の参照が可能となる。なお図１では２次電子像の取得と格納は、クロストーク補正部２１が行うものとして例示したが、プロセッサシステム２０の他の機能部（やプログラム）が担当してもよい。なお、２次電子像の取得の一例としては、プロセッサシステム２０が有するネットワークインターフェースデバイスを介したデータ受信であり、プロセッサシステム２０が有するＩ／Ｏインターフェースデバイスを介して接続された外部メモリデバイス（ＵＳＢメモリ）からのデータ読み込みである。
図１が例示の通り、本実施例のプロセッサシステム２０は、画像生成部８が生成した２次電子像を取得し、取得した２次電子像をプロセッサシステム２０のメモリ資源に格納する。これによって、クロストーク補正部２１や欠陥検出部２２は２次電子像の参照が可能となる。なお図１では２次電子像の取得と格納は、クロストーク補正部２１が行うものとして例示したが、プロセッサシステム２０の他の機能部（やプログラム）が担当してもよい。なお、２次電子像の取得の一例としては、プロセッサシステム２０が有するネットワークインターフェースデバイスを介したデータ受信であり、プロセッサシステム２０が有するＩ／Ｏインターフェースデバイスを介して接続された外部メモリデバイス（ＵＳＢメモリ）からのデータ読み込みである。
【0046】
＜クロストーク補正処理（ゴースト候補画像利用）＞
図４は、本実施例におけるクロストーク補正部の処理を示すフロー図である。また、図５は、図４におけるクロストーク補正の処理手順の具体例である。以下、図４を用いて、図５を参照しながら説明する。なお、図４で説明する補正処理は、以下の説明でわかる通りゴースト候補画像を用いるため、図４の処理と明記するときに「ゴースト候補画像利用」といった言葉で単語や複合語を形容する場合がある。
図４は、本実施例におけるクロストーク補正部の処理を示すフロー図である。また、図５は、図４におけるクロストーク補正の処理手順の具体例である。以下、図４を用いて、図５を参照しながら説明する。なお、図４で説明する補正処理は、以下の説明でわかる通りゴースト候補画像を用いるため、図４の処理と明記するときに「ゴースト候補画像利用」といった言葉で単語や複合語を形容する場合がある。
【0047】
図４において、ステップＳ４０１～Ｓ４０６の処理は、プロセッサシステム２０のクロストーク補正部２１が行う処理である。なお、クロストーク補正部２１を主語とした処理は、主語をプロセッサに置き換えてもよく、プロセッサで実行可能なプログラム（便宜上、クロストーク補正プログラムと呼ぶ）に置き換えてもよい。図４において、まず、画像生成部８で生成された母集団となる複数の２次電子像のうちの２枚のビーム像４１、４２がクロストーク補正部２１へ適宜入力される。ここで、ビーム像４１は、画像内にゴーストの有無を探索するビーム像Ｇ、ビーム像４２は、参照ビーム像Ｒと仮定する。本実施例では、ビーム像にゴーストが存在する場合、他のビーム像のいずれかに実像があると仮定し、実像を探索しにいくビーム像を参照ビーム像Ｒと定義する。すなわち、参照ビーム像Ｒに実像があれば、ビーム像Ｇにゴーストの存在を認識する。図５にビーム像４１（ビーム像Ｇ）、ビーム像４２（ビーム像Ｒ）の模擬画像を示す。
【0048】
なお、以後に示すステップＳ４０１からステップＳ４０６は、入力（指定されたともいえる）されたビーム像Ｇとビーム像Ｒに対する処理として説明しているが、これらビーム像は、画像生成部８により生成されたビーム像群を母集団として、所定の基準で選定される。なお、以後の説明では母集団のビーム像群を「母集団ビーム像群」と呼ぶことがある。そして、母集団ビーム像群からのビーム像Ｇとビーム像Ｒの選定については後程説明する。
【0049】
＜ステップＳ４０１、ステップＳ４０２＞
まず、クロストーク補正部２１は、ビーム像Ｇ４１から、ゴースト候補画像を生成する。図４の例ではこの処理を２つのステップＳ４０１とステップＳ４０２で例示している。各々のステップを説明する。クロストーク補正部２１は、ビーム像Ｇ４１から、ゴースト候補信号４１Ｓと、実像候補信号４１Ｍに信号分離する（Ｓ４０１）。なお、本図における処理においては、実像候補信号４１Ｍの信号分離は省略してもよい。次に、クロストーク補正部２１は、ゴースト候補信号４１Ｓからゴースト候補画像４３を生成する（Ｓ４０２）。なお、ゴースト候補画像が生成できるのであれば、クロストーク補正部２１は、ステップＳ４０１とステップＳ４０２の２つに分離してシーケンシャルに実行する必要はなく、また分離した信号のデータを生成する必要もない。
まず、クロストーク補正部２１は、ビーム像Ｇ４１から、ゴースト候補画像を生成する。図４の例ではこの処理を２つのステップＳ４０１とステップＳ４０２で例示している。各々のステップを説明する。クロストーク補正部２１は、ビーム像Ｇ４１から、ゴースト候補信号４１Ｓと、実像候補信号４１Ｍに信号分離する（Ｓ４０１）。なお、本図における処理においては、実像候補信号４１Ｍの信号分離は省略してもよい。次に、クロストーク補正部２１は、ゴースト候補信号４１Ｓからゴースト候補画像４３を生成する（Ｓ４０２）。なお、ゴースト候補画像が生成できるのであれば、クロストーク補正部２１は、ステップＳ４０１とステップＳ４０２の２つに分離してシーケンシャルに実行する必要はなく、また分離した信号のデータを生成する必要もない。
【0050】
＜分離される「信号」の例＞
本明細書における、ゴースト候補信号や実像候補信号の「信号」のデータ形態は、ステップＳ４０２で画像化できる中間的なデータ形態であればよい。その一例が以下である。
（１）画像ファイルと同じデータ形態。ビットマップファイルであれば、画像の原点からラスタ走査にそって輝度を示す固定長ビット群（典型的には１バイトや２バイト）が並ぶデータ構造となる。なお、特定座標の画素が輝度を持たないことを示すために、対応する位置の固定長ビットを事前に定めた値にすることで「その座標の画素がない」ことを示してもよい。
（２）画素の座標と輝度のペアをリスト型で格納したデータ形態。
（３）ステップＳ４０２で画像化するときのデータ形態（言い方を変えると信号化を省略していきなり画像化するともいえる）。
（４）画像処理で用いられる変換処理（例えばフーリエ変換やウェーブレット変換）で得た特徴量又は特徴量の集合を示すデータ形態。
本明細書における、ゴースト候補信号や実像候補信号の「信号」のデータ形態は、ステップＳ４０２で画像化できる中間的なデータ形態であればよい。その一例が以下である。
（１）画像ファイルと同じデータ形態。ビットマップファイルであれば、画像の原点からラスタ走査にそって輝度を示す固定長ビット群（典型的には１バイトや２バイト）が並ぶデータ構造となる。なお、特定座標の画素が輝度を持たないことを示すために、対応する位置の固定長ビットを事前に定めた値にすることで「その座標の画素がない」ことを示してもよい。
（２）画素の座標と輝度のペアをリスト型で格納したデータ形態。
（３）ステップＳ４０２で画像化するときのデータ形態（言い方を変えると信号化を省略していきなり画像化するともいえる）。
（４）画像処理で用いられる変換処理（例えばフーリエ変換やウェーブレット変換）で得た特徴量又は特徴量の集合を示すデータ形態。
【0051】
＜信号からの画像生成の例＞
信号からの画像生成（図４の場合は、ゴースト候補信号からゴースト候補画像生成、後程説明する図６の場合は、実像候補信号から実像候補画像生成）は、例えばステップＳ４０１で行った信号分離結果に基づき、ビーム像Ｇ４１より、ゴースト候補信号座標の輝度値を残し、それ以外の座標の輝度値を０とする。他には、ビーム像Ｇ４１のフーリエ変換（またはウェーブレット変換）後の周波数空間において、高周波成分を除外した後、逆フーリエ変換（または逆ウェーブレット変換）を行ってもよい。つまり、ペアリスト型データ形態からの画像ファイルデータ形態への変換である。
信号からの画像生成（図４の場合は、ゴースト候補信号からゴースト候補画像生成、後程説明する図６の場合は、実像候補信号から実像候補画像生成）は、例えばステップＳ４０１で行った信号分離結果に基づき、ビーム像Ｇ４１より、ゴースト候補信号座標の輝度値を残し、それ以外の座標の輝度値を０とする。他には、ビーム像Ｇ４１のフーリエ変換（またはウェーブレット変換）後の周波数空間において、高周波成分を除外した後、逆フーリエ変換（または逆ウェーブレット変換）を行ってもよい。つまり、ペアリスト型データ形態からの画像ファイルデータ形態への変換である。
【0052】
＜ゴーストの特徴と信号分離処理の例＞
図５は、ビーム像Ｇ４１、ビーム像Ｒ４２、ゴースト候補画像４３の例を示している。なお、ゴースト候補画像４３は模式的にゴースト候補信号４１Ｓとなった画素のみを抽出して画像化したゴースト候補画像の例を示している。また、図５の４１Ｍは実像候補信号を模式的に示してる。ゴースト候補画像４３の利用例は後程のステップで説明するが、当該画像の理想は、実像が除かれ、クロストーク元は問わないがゴーストだけが含まれる（ただし、ゴーストの位置は「元」の欠損位置からずれていてもよい）画像である。なお、ゴースト候補画像利用のクロストーク補正処理において、実像候補信号４１Ｍの画像化は必須ではなく、前述の通り実像候補信号４１Ｍの分離も必須ではない。また、ゴースト候補画像には、実像以外のノイズ成分が含まれてもよい。
図５は、ビーム像Ｇ４１、ビーム像Ｒ４２、ゴースト候補画像４３の例を示している。なお、ゴースト候補画像４３は模式的にゴースト候補信号４１Ｓとなった画素のみを抽出して画像化したゴースト候補画像の例を示している。また、図５の４１Ｍは実像候補信号を模式的に示してる。ゴースト候補画像４３の利用例は後程のステップで説明するが、当該画像の理想は、実像が除かれ、クロストーク元は問わないがゴーストだけが含まれる（ただし、ゴーストの位置は「元」の欠損位置からずれていてもよい）画像である。なお、ゴースト候補画像利用のクロストーク補正処理において、実像候補信号４１Ｍの画像化は必須ではなく、前述の通り実像候補信号４１Ｍの分離も必須ではない。また、ゴースト候補画像には、実像以外のノイズ成分が含まれてもよい。
【0053】
このような理想に近いゴースト候補画像４３の元となるゴースト候補信号４１Ｓを分離するための分離処理の一例について述べる。発明者による分析によれば、実像であればパターンエッジコントラストが高く、ゴーストであればパターンコントラストは低いと予想される。よほど調整不足の装置や想定外の試料帯電でない限り、クロストークで他の照射検出サブセットで検出されてしまう２次電子の割合は小さいからである。こうした分析の結果得られたゴーストの特徴を踏まえた分離処理の例が以下である。
（１）ビーム像Ｇ４１の微分値（微分フィルタを畳込んだフィルタにより得る）に対して、しきい値より小さい画素の輝度を画素の座標と共にゴースト候補信号４１Ｓに含め、しきい値以上の画素の輝度を画素の座標と共に実像候補信号４１Ｍに含める。
（２）各画素及びその輝度において、局所輝度勾配変化量を算出して画像内のヒストグラムを生成する。そしてヒストグラムを基に高コントラスト部に含まれる画素は実像候補信号４１Ｍに含め、低コントラスト部に含まれる画素はゴースト候補信号４１Ｓに含める。
（３）周波数特性に基づき、高周波成分を実像候補信号４１Ｍに含め、低周波成分をゴースト候補信号と４１Ｓとする（実像に高周波成分が多い場合。高周波と低周波の関係が逆であってもよい）。
（１）ビーム像Ｇ４１の微分値（微分フィルタを畳込んだフィルタにより得る）に対して、しきい値より小さい画素の輝度を画素の座標と共にゴースト候補信号４１Ｓに含め、しきい値以上の画素の輝度を画素の座標と共に実像候補信号４１Ｍに含める。
（２）各画素及びその輝度において、局所輝度勾配変化量を算出して画像内のヒストグラムを生成する。そしてヒストグラムを基に高コントラスト部に含まれる画素は実像候補信号４１Ｍに含め、低コントラスト部に含まれる画素はゴースト候補信号４１Ｓに含める。
（３）周波数特性に基づき、高周波成分を実像候補信号４１Ｍに含め、低周波成分をゴースト候補信号と４１Ｓとする（実像に高周波成分が多い場合。高周波と低周波の関係が逆であってもよい）。
【0054】
＜ステップＳ４０３、ステップＳ４０４＞
ゴースト候補画像４３が生成された後、クロストーク補正部２１は、少なくともゴースト候補画像とビーム像Ｒ４２とに基づいて、ゴーストの認識（具体的にはゴーストの発生領域とクロストーク発生強度の取得）を行う。図４の例ではその処理をステップＳ４０３とステップＳ４０４で例示しているが、これらステップはシーケンシャルに行う必要はない。例えば、ステップＳ４０４のゴースト認識の延長でステップＳ４０３のすべて又は一部の処理を実行してもよく、両ステップで共通化できる処理を共通化してもよい。
ゴースト候補画像４３が生成された後、クロストーク補正部２１は、少なくともゴースト候補画像とビーム像Ｒ４２とに基づいて、ゴーストの認識（具体的にはゴーストの発生領域とクロストーク発生強度の取得）を行う。図４の例ではその処理をステップＳ４０３とステップＳ４０４で例示しているが、これらステップはシーケンシャルに行う必要はない。例えば、ステップＳ４０４のゴースト認識の延長でステップＳ４０３のすべて又は一部の処理を実行してもよく、両ステップで共通化できる処理を共通化してもよい。
【0055】
＜ステップＳ４０３＞
クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像４３とビーム像Ｒ４２とを照合して位相が一致する領域（ゴースト候補画像の一部領域である）を抽出する（Ｓ４０３）。なお、本ステップの目指すところは、ビーム像Ｒ４２に実像がないゴーストや、ノイズに起因する画像内の絵を除去することにあるが、本ステップで完全にこれらを除去するという意味ではない。
クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像４３とビーム像Ｒ４２とを照合して位相が一致する領域（ゴースト候補画像の一部領域である）を抽出する（Ｓ４０３）。なお、本ステップの目指すところは、ビーム像Ｒ４２に実像がないゴーストや、ノイズに起因する画像内の絵を除去することにあるが、本ステップで完全にこれらを除去するという意味ではない。
【0056】
なお、ステップＳ４０３は、例えば以下で実現する。
（Ｓ４０３Ａ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像を複数の領域に分割する。分割は指定画素数で、分割する方法や、所定値以上の輝度が連続する画像中の領域を１領域として抽出することを繰り返す方法があるが、ほかの分割方法でもよい。なお、以後の説明ではゴースト候補画像の分割された領域を「ゴースト候補分割後領域」と呼んだり、当該領域の画像を「ゴースト候補分割後画像」と呼ぶことがある。
（Ｓ４０３Ｂ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補分割後領域およびその画像の各々について以下を処理する。
（Ｓ４０３Ｂ１）ビーム像４２の相対位置（ゴースト候補分割後画像に対する）を移動させながら、照合スコアを複数算出する。なお、照合スコアは、ゴースト候補分割後画像と相対位置移動後のビーム像４２との位相の一致度を示すスコアである。また、移動範囲は所定の基準に基づいて限定することで、照合スコアの算出コストを低減してもよい。
（Ｓ４０３Ｂ２）ステップＳ４０３Ｂ１で算出した照合スコアの最大値が所定の閾値以下の場合は、当該ゴースト候補分割後領域およびその画像を以後のステップＳ４０３Ｂ３以降の処理対象から除外する。なお、照合スコアの最大値は局所最大値で代替してもよい。このことは以後の説明でも同様である。
（Ｓ４０３Ｂ３）ステップＳ４０３Ｂ２で除外しなかった当該ゴースト候補分割後領域（およびその画像）の最大の照合スコアを算出した時の相対位置を、当該最大値と共にメモリ資源に格納する。当該情報はステップＳ４０４で利用する。なお、本ステップの実現形態として、ステップＳ４０３Ｂ２で算出した、各相対位置毎の照合スコアをメモリ資源に格納してもよい。この形態であっても、最大値とその相対位置はわかるからである。なお、相対位置は、例えば両画像の所定箇所（例えば左上隅や中心）の位置関係を示すことが例である。なお、当該位置関係は、言い方を変えると、両画像を所定箇所が重なるようにした後に、片方の画像の相対移動量を示す、ともいえる。
（Ｓ４０３Ｃ）クロストーク補正部２１は、ステップＳ４０３Ｂで除外されなかったゴースト候補分割後領域を結合し、「位相が一致する領域」（以後、位相一致領域と呼ぶことがある）とする。
（Ｓ４０３Ａ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像を複数の領域に分割する。分割は指定画素数で、分割する方法や、所定値以上の輝度が連続する画像中の領域を１領域として抽出することを繰り返す方法があるが、ほかの分割方法でもよい。なお、以後の説明ではゴースト候補画像の分割された領域を「ゴースト候補分割後領域」と呼んだり、当該領域の画像を「ゴースト候補分割後画像」と呼ぶことがある。
（Ｓ４０３Ｂ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補分割後領域およびその画像の各々について以下を処理する。
（Ｓ４０３Ｂ１）ビーム像４２の相対位置（ゴースト候補分割後画像に対する）を移動させながら、照合スコアを複数算出する。なお、照合スコアは、ゴースト候補分割後画像と相対位置移動後のビーム像４２との位相の一致度を示すスコアである。また、移動範囲は所定の基準に基づいて限定することで、照合スコアの算出コストを低減してもよい。
（Ｓ４０３Ｂ２）ステップＳ４０３Ｂ１で算出した照合スコアの最大値が所定の閾値以下の場合は、当該ゴースト候補分割後領域およびその画像を以後のステップＳ４０３Ｂ３以降の処理対象から除外する。なお、照合スコアの最大値は局所最大値で代替してもよい。このことは以後の説明でも同様である。
（Ｓ４０３Ｂ３）ステップＳ４０３Ｂ２で除外しなかった当該ゴースト候補分割後領域（およびその画像）の最大の照合スコアを算出した時の相対位置を、当該最大値と共にメモリ資源に格納する。当該情報はステップＳ４０４で利用する。なお、本ステップの実現形態として、ステップＳ４０３Ｂ２で算出した、各相対位置毎の照合スコアをメモリ資源に格納してもよい。この形態であっても、最大値とその相対位置はわかるからである。なお、相対位置は、例えば両画像の所定箇所（例えば左上隅や中心）の位置関係を示すことが例である。なお、当該位置関係は、言い方を変えると、両画像を所定箇所が重なるようにした後に、片方の画像の相対移動量を示す、ともいえる。
（Ｓ４０３Ｃ）クロストーク補正部２１は、ステップＳ４０３Ｂで除外されなかったゴースト候補分割後領域を結合し、「位相が一致する領域」（以後、位相一致領域と呼ぶことがある）とする。
【0057】
ステップＳ４０３の別の例として、以下の通り、輝度勾配方向符号による位相の照合を行うことも可能である。
（Ｓ４０３Ａ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像４３およびビーム像Ｒ４２の各々について以下を処理する。
各画素について、周辺の８近傍画素との輝度差を各々算出し、輝度差が最大となる近傍画素との位置関係を表現するラベルを付与する（８方向あるので、ラベルは８種）。すなわち、両画像内の各画素を０～７のいずれかの値をとるラベル画像に変換する。
（Ｓ４０３Ｂ１）ビーム像Ｒ４２より変換したラベル画像の相対位置（ゴースト候補画像より変換したラベル画像に対する）をＸ，Ｙ方向に移動させながら、照合スコアを算出する。なお、照合スコアは、両ラベル画像間で、ラベルが一致する画素数を計数することで算出し、ゴースト候補画像と相対位置移動後のビーム像４２との位相の一致度を示すスコアである。また、移動範囲は所定の基準に基づいて限定することで、照合スコアの算出コストを低減してもよい。
（Ｓ４０３Ｂ２）ステップＳ４０３Ｂ１で算出した照合スコアの最大値が所定の閾値以下の場合は、ゴースト候補画像内に、ビーム像Ｒに対するゴーストはないと判断し、以後のＳ４０３Ｂ３以降の処理対象から除外する。
（Ｓ４０３Ｂ３）ステップＳ４０３Ｂ２で除外しなかった当該ゴースト候補画像とビーム像Ｒとの、最大の照合スコアを算出した時の相対位置を、当該最大値と共にメモリ資源に格納する。当該情報はステップＳ４０４で利用する。なお、本ステップの実現形態として、ステップＳ４０３Ｂ２で算出した、各相対位置毎の照合スコアをメモリ資源に格納してもよい。この形態であっても、最大値とその相対位置はわかるからである。なお、相対位置は、両画像の、Ｘ，Ｙそれぞれの方向のずれ量を示す。なお、当該位置関係は、言い方を変えると、両画像を所定箇所が重なるようにした後に、片方の画像の相対移動量を示す、ともいえる。
（Ｓ４０３Ｃ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像のうち、「位相が一致する領域」（以後、位相一致領域と呼ぶことがある）をゴースト領域とする。
（Ｓ４０３Ａ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像４３およびビーム像Ｒ４２の各々について以下を処理する。
各画素について、周辺の８近傍画素との輝度差を各々算出し、輝度差が最大となる近傍画素との位置関係を表現するラベルを付与する（８方向あるので、ラベルは８種）。すなわち、両画像内の各画素を０～７のいずれかの値をとるラベル画像に変換する。
（Ｓ４０３Ｂ１）ビーム像Ｒ４２より変換したラベル画像の相対位置（ゴースト候補画像より変換したラベル画像に対する）をＸ，Ｙ方向に移動させながら、照合スコアを算出する。なお、照合スコアは、両ラベル画像間で、ラベルが一致する画素数を計数することで算出し、ゴースト候補画像と相対位置移動後のビーム像４２との位相の一致度を示すスコアである。また、移動範囲は所定の基準に基づいて限定することで、照合スコアの算出コストを低減してもよい。
（Ｓ４０３Ｂ２）ステップＳ４０３Ｂ１で算出した照合スコアの最大値が所定の閾値以下の場合は、ゴースト候補画像内に、ビーム像Ｒに対するゴーストはないと判断し、以後のＳ４０３Ｂ３以降の処理対象から除外する。
（Ｓ４０３Ｂ３）ステップＳ４０３Ｂ２で除外しなかった当該ゴースト候補画像とビーム像Ｒとの、最大の照合スコアを算出した時の相対位置を、当該最大値と共にメモリ資源に格納する。当該情報はステップＳ４０４で利用する。なお、本ステップの実現形態として、ステップＳ４０３Ｂ２で算出した、各相対位置毎の照合スコアをメモリ資源に格納してもよい。この形態であっても、最大値とその相対位置はわかるからである。なお、相対位置は、両画像の、Ｘ，Ｙそれぞれの方向のずれ量を示す。なお、当該位置関係は、言い方を変えると、両画像を所定箇所が重なるようにした後に、片方の画像の相対移動量を示す、ともいえる。
（Ｓ４０３Ｃ）クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像のうち、「位相が一致する領域」（以後、位相一致領域と呼ぶことがある）をゴースト領域とする。
【0058】
＜位相を用いた照合スコアの例＞
位相を用いた照合スコアは例えば以下の算出例がある。
（例１）ゴースト候補画像４３のフーリエ変換後の位相情報と、ビーム像Ｒ４２のフーリエ変換後の位相情報との差分に基づいた統計値を算出する。フーリエ変換の代わりとしてウェーブレット変換を用いてもよい。
（例２）例１の発展形として、ゴースト候補画像の位相情報から復元した画像と、ビーム像Ｒ４２の位相情報から復元した画像との同一位置の画素の輝度差を求める。そして、当該輝度差に基づいて統計値を算出する。
（例３）ゴースト候補画像の輝度勾配の方向を符号化（以後、輝度勾配方向符号化と呼ぶことがある）し、同様に輝度勾配方向符号化をビーム像Ｒ４２にも適用する。そして、符号化した両画像間での符号の一致度の統計値を算出する。
（例４）非正規化相互相関関数を用いる。
位相を用いた照合スコアは例えば以下の算出例がある。
（例１）ゴースト候補画像４３のフーリエ変換後の位相情報と、ビーム像Ｒ４２のフーリエ変換後の位相情報との差分に基づいた統計値を算出する。フーリエ変換の代わりとしてウェーブレット変換を用いてもよい。
（例２）例１の発展形として、ゴースト候補画像の位相情報から復元した画像と、ビーム像Ｒ４２の位相情報から復元した画像との同一位置の画素の輝度差を求める。そして、当該輝度差に基づいて統計値を算出する。
（例３）ゴースト候補画像の輝度勾配の方向を符号化（以後、輝度勾配方向符号化と呼ぶことがある）し、同様に輝度勾配方向符号化をビーム像Ｒ４２にも適用する。そして、符号化した両画像間での符号の一致度の統計値を算出する。
（例４）非正規化相互相関関数を用いる。
【0059】
以上がステップＳ４０３の例である。なお、「位相」は比較対象の画像間で、平均輝度、コントラスト等が異なっていた場合でも、両画像の重なりの程度を示す指標として好適である。しかし、位相の代わりとして他の指標（例えば両画像の輝度差の統計値）を用いて照合スコアを算出してもよい。
【0060】
＜ステップＳ４０４＞
クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像４３の位相一致領域に基づいてゴーストを認識する（Ｓ４０４）。なお、ゴーストの認識とは、ゴースト候補画像４３内（又は後述するビーム像Ｇ４１内）のゴースト発生領域を取得することであり、オプションとして当該発生領域に関するクロストーク発生強度を取得することである。ステップＳ４０３の場合、相対位置を変化させながら繰り返し照合スコアを算出するため、計算負荷の視点で複雑な指標を用いることは困難であったが、ステップＳ４０４の場合はステップＳ４０３で得られた結果でより複雑な指標を使ってゴーストの発生領域やクロストーク発生強度を精度よく計算する。
クロストーク補正部２１は、ゴースト候補画像４３の位相一致領域に基づいてゴーストを認識する（Ｓ４０４）。なお、ゴーストの認識とは、ゴースト候補画像４３内（又は後述するビーム像Ｇ４１内）のゴースト発生領域を取得することであり、オプションとして当該発生領域に関するクロストーク発生強度を取得することである。ステップＳ４０３の場合、相対位置を変化させながら繰り返し照合スコアを算出するため、計算負荷の視点で複雑な指標を用いることは困難であったが、ステップＳ４０４の場合はステップＳ４０３で得られた結果でより複雑な指標を使ってゴーストの発生領域やクロストーク発生強度を精度よく計算する。
【0061】
なお、ゴーストの認識とは、ビーム像Ｇ４１内のゴースト発生領域を取得することであってもよい。そのために、ゴースト候補画像４３内のゴースト発生領域を、ビーム像Ｇ４１内の領域に座標変換してもよい。もし、ステップＳ４０１およびステップＳ４０２の処理の特徴として、ビーム像Ｇ４１の実像に混ざったゴーストの領域（座標）と、ゴースト候補画像に於けるゴーストの領域（座標）とが一致するのであれば、当該座標変換は不要である。もしそうでないのであれば、ステップＳ４０１とステップＳ４０２の処理内容に基づいた変換関数や情報に基づいて座標変換を行う。なお、このような領域（座標）変換は、ステップＳ４０４で行う代わりとして、後術するステップＳ６０５やステップＳ６０６の一環として行ってもよい。なお、ゴーストの認識については後程再度説明する。
【0062】
＜ステップＳ４０３とＳ４０４の結果＞
図５に認識したゴースト４４の模擬画像を示す（「候補」ではないゴースト画像を生成することは必須ではない）。なお、図５の例では、ゴースト候補信号４１Ｓは、左右２つの候補があるが、ステップＳ４０３とステップＳ４０４の処理の結果、濃淡の上下の間隔、周期性、又は／及び位相等から左側の逆Ｌ字の絵の領域をゴーストとして認識する。
図５に認識したゴースト４４の模擬画像を示す（「候補」ではないゴースト画像を生成することは必須ではない）。なお、図５の例では、ゴースト候補信号４１Ｓは、左右２つの候補があるが、ステップＳ４０３とステップＳ４０４の処理の結果、濃淡の上下の間隔、周期性、又は／及び位相等から左側の逆Ｌ字の絵の領域をゴーストとして認識する。
【0063】
＜認識したゴーストに基づいた補正＞
次に、認識したゴースト４４を基に、ビーム像４１、４２をクロストークの影響の無い（軽減でもよい）画像に補正する。なお、本実施例ではステップＳ４０５とステップＳ４０６を両方行ってもよく、片方だけ行ってもよい。
次に、認識したゴースト４４を基に、ビーム像４１、４２をクロストークの影響の無い（軽減でもよい）画像に補正する。なお、本実施例ではステップＳ４０５とステップＳ４０６を両方行ってもよく、片方だけ行ってもよい。
【0064】
＜ステップＳ４０５（ビーム像Ｇのゴーストを軽減）＞
クロストーク補正部２１は、認識したゴーストに基づいて、ビーム像Ｇ４１内のゴースト発生領域を特定し、ビーム像Ｇ４１内のゴースト発生領域を補正する。以上がステップ４０５である。
クロストーク補正部２１は、認識したゴーストに基づいて、ビーム像Ｇ４１内のゴースト発生領域を特定し、ビーム像Ｇ４１内のゴースト発生領域を補正する。以上がステップ４０５である。
【0065】
なお、前述のゴースト発生領域の補正は、具体的には、ゴースト発生領域に含まれる画素毎に、ゴースト発生強度を取得（算出）し、当該画素の輝度からゴースト発生強度を差し引く（減算する）、ことが一例である。なお、ゴースト発生強度は、ステップＳ４０４の認識の結果として生成したゴースト画像の画素（減算対象画素に対応する画素である）の輝度や、当該輝度に所定の係数を乗算した係数適用後の輝度を使ってもよい。また、ゴースト画像を生成しない場合は、ゴースト候補画像４３（ゴースト候補画像４３内のゴースト発生領域を示す情報も組み合わせる）を代替で使用してもよい。
【0066】
図５の画像４５は、ゴースト補正後のビーム像Ｇ（図４ではビーム像Ｇ’４５と表現）である。ゴースト補正後のビーム像Ｇ４５は、左側のゴーストは軽減（除去）されているが、右側のゴーストは軽減されず残る。しかし、後述するようにステップＳ４０１～Ｓ４０５の処理は全ビーム像に対して組み合わせを変えて実施されるため、今後軽減されることになる。
【0067】
＜ステップＳ４０６（ビーム像Ｒの欠損を補填）＞
クロストーク補正部２１は、ビーム像Ｒ４２から、認識したゴーストに対応する領域である欠損領域を特定し、ビーム像Ｒ４２内の欠損領域の画素の輝度を修正（より具体的には補填）する。以上がステップ４０６である。なお、輝度の補填量の例を以下に示す。
（１）補填対象の画素に対応する減算対象の画素をビーム像Ｇ４１から特定し、特定した画素に関するゴースト発生強度を補填量とする。なお、当該発生強度に所定の係数を乗算した値を補填量としてもよい。
（２）欠損領域の画素の輝度に所定の係数を乗算した値を補填量とする。所定の係数は、欠損領域に共通の係数として、前述のゴースト発生強度を統計処理（平均演算）することで算出してもよく、本装置のユーザによる入力値であってもよい。
クロストーク補正部２１は、ビーム像Ｒ４２から、認識したゴーストに対応する領域である欠損領域を特定し、ビーム像Ｒ４２内の欠損領域の画素の輝度を修正（より具体的には補填）する。以上がステップ４０６である。なお、輝度の補填量の例を以下に示す。
（１）補填対象の画素に対応する減算対象の画素をビーム像Ｇ４１から特定し、特定した画素に関するゴースト発生強度を補填量とする。なお、当該発生強度に所定の係数を乗算した値を補填量としてもよい。
（２）欠損領域の画素の輝度に所定の係数を乗算した値を補填量とする。所定の係数は、欠損領域に共通の係数として、前述のゴースト発生強度を統計処理（平均演算）することで算出してもよく、本装置のユーザによる入力値であってもよい。
【0068】
図５の画像４６は、欠損補填後のビーム像Ｒ（図４ではビーム像Ｒ’４６と表現）である。欠損補填後のビーム像Ｒ４６は、ビーム像Ｒ４２の中心および左側に逆Ｌ字型に暗くなっていた欠損領域が補填されていることを示している。
【0069】
＜ビーム像Ｇとビーム像Ｒの選定方法＞
以上が、前述の母集団ビーム像群から選択した所定の（ビーム像Ｇとなる）ビーム像と、別な所定の（ビーム像Ｒとなる）ビーム像を選択した後のステップＳ４０１からステップＳ４０６の説明である。なお、母集団ビーム像群は、撮像期間中に並行して照射される複数の１次電子サブビーム及びその照射検出サブセットに基づいて生成された、ビーム像の群である。また、並行照射される１次電サブビームの各々の照射開始タイミングと照射終了タイミングは、必ずしもほかの全ての１次電子サブビームと完全一致している必要はない。電子光学系の仕様により、照射開始や終了のタイミングが他の１次電子ビームとずれてもよい、ということである。
以上が、前述の母集団ビーム像群から選択した所定の（ビーム像Ｇとなる）ビーム像と、別な所定の（ビーム像Ｒとなる）ビーム像を選択した後のステップＳ４０１からステップＳ４０６の説明である。なお、母集団ビーム像群は、撮像期間中に並行して照射される複数の１次電子サブビーム及びその照射検出サブセットに基づいて生成された、ビーム像の群である。また、並行照射される１次電サブビームの各々の照射開始タイミングと照射終了タイミングは、必ずしもほかの全ての１次電子サブビームと完全一致している必要はない。電子光学系の仕様により、照射開始や終了のタイミングが他の１次電子ビームとずれてもよい、ということである。
【0070】
母集団ビーム像群からのビーム像Ｇとビーム像Ｒの選択方法は、例えば以下が考えられる。
（母集団選択１）母集団ビーム像群から、（ビーム像Ｇとビーム像Ｒの）ペアのすべてのコンビネーションを生成し、各ペアについてステップＳ４０１からステップＳ４０６を行う。
（母集団選択２）装置ユーザによる指定を受信する。指定は、ビーム像Ｇだけでもよく、両ビーム像であってもよい。ビーム像Ｇだけを指定される場合、クロストーク補正部２１が所定の基準（ビーム像Ｒ選択基準と呼ぶことがある）に基づいてビーム像Ｒを１以上選択し、その後、指定されたビーム像Ｇと、選択された１以上のビーム像Ｒの各々と、についてステップＳ４０１からステップＳ４０６を行う。
（母集団選択３）母集団選択２のバリエーションとして、クロストーク補正部２１が所定の基準（ビーム像Ｇ選択基準と呼ぶことがある）に基づいて、ビーム像Ｇを選択する。
（母集団選択１）母集団ビーム像群から、（ビーム像Ｇとビーム像Ｒの）ペアのすべてのコンビネーションを生成し、各ペアについてステップＳ４０１からステップＳ４０６を行う。
（母集団選択２）装置ユーザによる指定を受信する。指定は、ビーム像Ｇだけでもよく、両ビーム像であってもよい。ビーム像Ｇだけを指定される場合、クロストーク補正部２１が所定の基準（ビーム像Ｒ選択基準と呼ぶことがある）に基づいてビーム像Ｒを１以上選択し、その後、指定されたビーム像Ｇと、選択された１以上のビーム像Ｒの各々と、についてステップＳ４０１からステップＳ４０６を行う。
（母集団選択３）母集団選択２のバリエーションとして、クロストーク補正部２１が所定の基準（ビーム像Ｇ選択基準と呼ぶことがある）に基づいて、ビーム像Ｇを選択する。
【0071】
以上が選択方法の例である。ここでビーム像Ｇに対応する検出器（対応関係は照射検出サブセットを介する）を起点として、より近い検出器に対応するビーム像から順にステップＳ４０１からステップＳ４０６の処理を行うことがビーム像Ｒ選択基準の例である。なお、前述のビーム像Ｒ選択基準のバリエーションとして、検出器間の遠近に替えて走査領域間の遠近で処理順序を判断してもよい。試料帯電に起因するクロストークの場合、クロストークの原因となる２次電子に与える力（例えばクーロン力）は、２次電子に近い箇所が帯電している程影響が大きくなる。よって、クロストークが潜在的に発生しやすい、より近い検出器間又はより近い走査領域間を優先して処理してもよい、ということである。
【0072】
＜ゴースト候補画像４３に複数の「元」由来のゴーストが含まれる場合＞
前述の通り、ビーム像Ｇ４１についてステップＳ４０２で生成されるゴースト候補画像４３には、異なる「元」のビーム像Ｒに由来するゴーストが同時に含まれることがある。図５のゴースト候補画像４３はその例として、前述の通りビーム像Ｒ４２に由来する逆Ｌ字のゴーストと共に、ほかのビーム像（便宜上ビーム像Ｒその２と呼ぶ）に由来するＬ字のゴーストが画像中に存在する。＜ビーム像Ｇとビーム像Ｒの選定方法＞で説明した通り、１つのビーム像Ｇに対して、複数のビーム像をビーム像Ｒとして選定するため、例えば、最初のビーム像Ｒ４１では逆Ｌ字のゴーストのみ補正し、補正後のビーム像Ｇと、次のビーム像Ｒその２とに対してステップＳ４０１からステップＳ４０６を行うことで、Ｌ字のゴーストも補正できる。
前述の通り、ビーム像Ｇ４１についてステップＳ４０２で生成されるゴースト候補画像４３には、異なる「元」のビーム像Ｒに由来するゴーストが同時に含まれることがある。図５のゴースト候補画像４３はその例として、前述の通りビーム像Ｒ４２に由来する逆Ｌ字のゴーストと共に、ほかのビーム像（便宜上ビーム像Ｒその２と呼ぶ）に由来するＬ字のゴーストが画像中に存在する。＜ビーム像Ｇとビーム像Ｒの選定方法＞で説明した通り、１つのビーム像Ｇに対して、複数のビーム像をビーム像Ｒとして選定するため、例えば、最初のビーム像Ｒ４１では逆Ｌ字のゴーストのみ補正し、補正後のビーム像Ｇと、次のビーム像Ｒその２とに対してステップＳ４０１からステップＳ４０６を行うことで、Ｌ字のゴーストも補正できる。
【0073】
つまり、第３画像（ビーム像Ｒその２）を前記メモリ資源に格納し、
第３走査領域（ビーム像Ｒその２に対応する照射検出サブセットの走査領域）からの２次電子を第１検出器（ビーム像Ｇ４１に対応する照射検出サブセットの検出器）が検出したことで生じる第２クロストーク、の影響軽減として、
（Ｃ）第３画像を用いて、第２クロストークで生じた第２ゴーストを第１画像から認識し、
（Ｄ）前記第１画像内の領域である、前記第２ゴーストの第２発生領域を補正、
してもよいということである。
第３走査領域（ビーム像Ｒその２に対応する照射検出サブセットの走査領域）からの２次電子を第１検出器（ビーム像Ｇ４１に対応する照射検出サブセットの検出器）が検出したことで生じる第２クロストーク、の影響軽減として、
（Ｃ）第３画像を用いて、第２クロストークで生じた第２ゴーストを第１画像から認識し、
（Ｄ）前記第１画像内の領域である、前記第２ゴーストの第２発生領域を補正、
してもよいということである。
【0074】
＜欠陥検出部２２の処理＞
前述のゴースト及び欠損部の補正を行ったあと、欠陥検出部２２は、補正後のビーム像を用いて欠陥の検出を行う。欠陥の検出方法は、例えば以下が例であるが、ほかの検出方法でもよい。
（１）隣接する同一パターンの画像を比較してその差異の大きな箇所を欠陥とするチップ比較やセル比較方法。
（２）設計データより２次電子による画像を推定し、ビーム像と比較する設計データ比較方法。
（３）ＡＩを用いて推定した画像と比較するＡＩ良品画像比較方法。
前述のゴースト及び欠損部の補正を行ったあと、欠陥検出部２２は、補正後のビーム像を用いて欠陥の検出を行う。欠陥の検出方法は、例えば以下が例であるが、ほかの検出方法でもよい。
（１）隣接する同一パターンの画像を比較してその差異の大きな箇所を欠陥とするチップ比較やセル比較方法。
（２）設計データより２次電子による画像を推定し、ビーム像と比較する設計データ比較方法。
（３）ＡＩを用いて推定した画像と比較するＡＩ良品画像比較方法。
【0075】
＜クロストーク補正処理（実像候補画像利用）＞
図６は、本実施例におけるクロストーク補正部２１が行うクロストーク補正処理を示す別のフロー図である。図６において、図４と同様な処理は同じ符号を付し、その説明は省略する。図６において、図４と異なる点は、以下である。
（１）ステップＳ４０２のゴースト候補画像生成の代わりとして、ステップＳ６０２では、実像候補画像６３を生成する。なお、本代替により、図６のステップＳ４０１で分離（分離による生成）が必須なのは、実像候補信号４１Ｍであり、ゴースト候補信号４１Ｓの分離は省略してもよい。
（２）ステップＳ４０３ｂ（Ｓ４０３のバリエーション）への入力が、ビーム像Ｇ４１と、実像候補画像６３となる。
図６は、本実施例におけるクロストーク補正部２１が行うクロストーク補正処理を示す別のフロー図である。図６において、図４と同様な処理は同じ符号を付し、その説明は省略する。図６において、図４と異なる点は、以下である。
（１）ステップＳ４０２のゴースト候補画像生成の代わりとして、ステップＳ６０２では、実像候補画像６３を生成する。なお、本代替により、図６のステップＳ４０１で分離（分離による生成）が必須なのは、実像候補信号４１Ｍであり、ゴースト候補信号４１Ｓの分離は省略してもよい。
（２）ステップＳ４０３ｂ（Ｓ４０３のバリエーション）への入力が、ビーム像Ｇ４１と、実像候補画像６３となる。
【0076】
＜ステップＳ６０２＞
クロストーク補正部２１は、実像候補信号４１Ｍから実像候補画像６３を生成する。信号から画像を生成する処理は、ステップＳ４０２と同様である。
クロストーク補正部２１は、実像候補信号４１Ｍから実像候補画像６３を生成する。信号から画像を生成する処理は、ステップＳ４０２と同様である。
【0077】
＜図６におけるステップＳ４０３ｂの補足＞
図４のステップＳ４０３では、ゴースト候補画像４３とビーム像Ｒ４２であったが、図６のステップＳ４０３ｂでは、ゴースト候補画像４３に替えてビーム像Ｇ４１を、ビーム像Ｒ４２に替えて実像候補画像６３を、使う。そのため、ステップＳ４０３で抽出される位相一致領域は、ビーム像Ｒ４２由来で発生している、ビーム像Ｇ４１内のゴースト発生領域となる。
い。
図４のステップＳ４０３では、ゴースト候補画像４３とビーム像Ｒ４２であったが、図６のステップＳ４０３ｂでは、ゴースト候補画像４３に替えてビーム像Ｇ４１を、ビーム像Ｒ４２に替えて実像候補画像６３を、使う。そのため、ステップＳ４０３で抽出される位相一致領域は、ビーム像Ｒ４２由来で発生している、ビーム像Ｇ４１内のゴースト発生領域となる。
い。
【0078】
＜ゴースト候補画像利用と実像候補画像利用を併用したクロストーク補正処理＞
クロストーク補正部２１は、図４で説明したゴースト候補画像利用のクロストーク補正処理と、図６で説明した実像候補画像利用のクロストーク補正処理と、を併用してもよい。併用の仕方としては、母集団ビーム像群から選択されたビーム像Ｇやビーム像Ｒの画像特性に応じて使用する処理を切り替えてもよく、あるビーム像Ｇ４１とビーム像Ｒ４２の組み合わせに対して両方の処理を実行し、両方の処理（又は少なくとも一方の処理）が認識したゴーストに対して、ステップＳ４０５以降の処理を行ってもよい。
クロストーク補正部２１は、図４で説明したゴースト候補画像利用のクロストーク補正処理と、図６で説明した実像候補画像利用のクロストーク補正処理と、を併用してもよい。併用の仕方としては、母集団ビーム像群から選択されたビーム像Ｇやビーム像Ｒの画像特性に応じて使用する処理を切り替えてもよく、あるビーム像Ｇ４１とビーム像Ｒ４２の組み合わせに対して両方の処理を実行し、両方の処理（又は少なくとも一方の処理）が認識したゴーストに対して、ステップＳ４０５以降の処理を行ってもよい。
【0079】
＜ゴースト認識処理＞
図７を用いて、図４及び図６のゴースト認識（Ｓ４０４）の詳細処理を説明する。なお、図７には以下が示されているが、各提示内容の更なる説明は追って行う。
（１）画像７１：ビーム像Ｒに相当する、図３および図５の例とは異なる新たな画像である。
（２）画像７２：ビーム像Ｇに相当する、図３および図５の例とは異なる新たな画像である。
（３）画像７３：図６の処理に関連するビーム像Ｇの実像候補領域（二重白線で示す）を示す図である。
（４）グラフ７４：ステップＳ４０３で算出された、最大の照合スコアを算出した時のＹ方向の相対位置と、最大の照合スコアの例を示す図である。なお、本グラフには、ステップＳ４０３Ｂ２で算出した各相対位置毎の照合スコアも表している。
（５）グラフ７５：画像７１（ビーム像Ｒ）の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイル（点線の円で一部囲われた線）と、画像７２（ビーム像Ｇ）の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイル（相対位置移動前の（１）と移動後（２））である。なお、輝度プロファイルとは、指定線分上の輝度変化を示したグラフである。本グラフでは、ビーム像Ｒの相対移動の有無を示すために、ビーム像Ｇ側の輝度プロファイルを移動したグラフとしている。
（６）下部のステップＳ４０４：ゴースト認識処理の詳細を示した図である。
図７を用いて、図４及び図６のゴースト認識（Ｓ４０４）の詳細処理を説明する。なお、図７には以下が示されているが、各提示内容の更なる説明は追って行う。
（１）画像７１：ビーム像Ｒに相当する、図３および図５の例とは異なる新たな画像である。
（２）画像７２：ビーム像Ｇに相当する、図３および図５の例とは異なる新たな画像である。
（３）画像７３：図６の処理に関連するビーム像Ｇの実像候補領域（二重白線で示す）を示す図である。
（４）グラフ７４：ステップＳ４０３で算出された、最大の照合スコアを算出した時のＹ方向の相対位置と、最大の照合スコアの例を示す図である。なお、本グラフには、ステップＳ４０３Ｂ２で算出した各相対位置毎の照合スコアも表している。
（５）グラフ７５：画像７１（ビーム像Ｒ）の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイル（点線の円で一部囲われた線）と、画像７２（ビーム像Ｇ）の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイル（相対位置移動前の（１）と移動後（２））である。なお、輝度プロファイルとは、指定線分上の輝度変化を示したグラフである。本グラフでは、ビーム像Ｒの相対移動の有無を示すために、ビーム像Ｇ側の輝度プロファイルを移動したグラフとしている。
（６）下部のステップＳ４０４：ゴースト認識処理の詳細を示した図である。
【0080】
以下にゴースト認識処理（Ｓ４０４）の詳細を述べる。
＜ステップＳ７０１＞
クロストーク補正部２１は、位相一致領域に対する照合スコアに（グラフ７４が例）基づいて、ゴースト発生の有無を判定する。例えば、当該判定は、ゴースト候補領域の位相一致領域に対する最大の照合スコア（Ｓ４０３で算出）を所定の閾値を上回る場合は、ゴースト発生有りと判定する。なお、当該判定として、照合スコアの最大値の代わりとして、照合スコアの尖度を用いてもよく、尖度と最大値とを組み合わせてもよい。なお、ゴースト発生の有無は、後程説明するステップＳ７０３、Ｓ７０４、Ｓ７０５の結果を用いて判定してもよい。
＜ステップＳ７０１＞
クロストーク補正部２１は、位相一致領域に対する照合スコアに（グラフ７４が例）基づいて、ゴースト発生の有無を判定する。例えば、当該判定は、ゴースト候補領域の位相一致領域に対する最大の照合スコア（Ｓ４０３で算出）を所定の閾値を上回る場合は、ゴースト発生有りと判定する。なお、当該判定として、照合スコアの最大値の代わりとして、照合スコアの尖度を用いてもよく、尖度と最大値とを組み合わせてもよい。なお、ゴースト発生の有無は、後程説明するステップＳ７０３、Ｓ７０４、Ｓ７０５の結果を用いて判定してもよい。
【0081】
ゴースト発生無しと判定した場合、クロストーク補正部２１の処理対象のビーム像Ｇ４１とビーム像Ｒ４２に対する補正処理は終え、＜ビーム像Ｇとビーム像Ｒの選定方法＞で説明した基準に従って選ばれた次のビーム像Ｇ４１と次のビーム像Ｒ４２に対するステップＳ４０１からステップＳ４０６（図６で言えばステップＳ６０２とステップＳ４０３ｂに代替される）の処理を行う。
【0082】
＜ステップＳ７０２＞
クロストーク補正部２１は、ゴースト候補領域の位相一致領域に対する最大の照合スコアを算出した時の相対位置に、ビーム像Ｒを相対移動（つまりＸＹ位置補正）させる。その目的は、ステップＳ７０３で示す特徴量算出を容易とするためである。グラフ７４の例では、ビーム像Ｒの相対位置が６の時が照合スコアが最大値となる時であるため、ビーム像ＲをＹ方向に６画素、相対移動させる。なお、誤解を回避する趣旨で述べると、当該相対移動はステップＳ４０３で行った相対移動にさらに重ねて行うものではなく、ステップＳ４０３で相対移動する前の状態からの相対移動である。なお、ステップＳ４０４で行った相対移動は、ステップＳ４０４終了後に元に戻すものとする。
クロストーク補正部２１は、ゴースト候補領域の位相一致領域に対する最大の照合スコアを算出した時の相対位置に、ビーム像Ｒを相対移動（つまりＸＹ位置補正）させる。その目的は、ステップＳ７０３で示す特徴量算出を容易とするためである。グラフ７４の例では、ビーム像Ｒの相対位置が６の時が照合スコアが最大値となる時であるため、ビーム像ＲをＹ方向に６画素、相対移動させる。なお、誤解を回避する趣旨で述べると、当該相対移動はステップＳ４０３で行った相対移動にさらに重ねて行うものではなく、ステップＳ４０３で相対移動する前の状態からの相対移動である。なお、ステップＳ４０４で行った相対移動は、ステップＳ４０４終了後に元に戻すものとする。
【0083】
なお、ビーム像ＲをＹ方向にｎ画素相対移動させることは、実際にビーム像ＲをＹ方向にｎ画素移動させることで実現できるが、他に相対移動の元となるビーム像（ゴースト候補像等）をＹ方向に「マイナス」ｎ画素移動させることでも実現できることは言うまでもない。以後の説明ではこの「マイナス」を省略して説明することがある。
【0084】
＜ステップ７０３＞
クロストーク補正部２１は、相対移動後のビーム像Ｒと、以下で示す少なくとも１つの画像（以後、ステップＳ７０３相手画像と呼ぶことがある）と、に基づいて特徴量を算出する。
（１）ゴースト候補画像のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出した領域部分。
（２）ビーム像Ｇ４１、ビーム像Ｇ４１のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出した領域部分、又はビーム像Ｇ４１のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出しなかった領域部分（つまり実像が含まれることが期待できる領域部分）。
クロストーク補正部２１は、相対移動後のビーム像Ｒと、以下で示す少なくとも１つの画像（以後、ステップＳ７０３相手画像と呼ぶことがある）と、に基づいて特徴量を算出する。
（１）ゴースト候補画像のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出した領域部分。
（２）ビーム像Ｇ４１、ビーム像Ｇ４１のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出した領域部分、又はビーム像Ｇ４１のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出しなかった領域部分（つまり実像が含まれることが期待できる領域部分）。
【0085】
なお、算出する特徴量は例えば以下である（組み合わせてもよい）。
（１）相対移動後のビーム像Ｒの所定座標上の画素の輝度その１と、ステップＳ７０３相手画像の前述の所定座標上の画素の輝度その２と、の差分。
（２）当該輝度その１と当該輝度その２との比。
（３）ビーム像Ｇ４１のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出しなかった領域部分の輝度分布に対する、当該輝度その２の輝度の距離。
（１）相対移動後のビーム像Ｒの所定座標上の画素の輝度その１と、ステップＳ７０３相手画像の前述の所定座標上の画素の輝度その２と、の差分。
（２）当該輝度その１と当該輝度その２との比。
（３）ビーム像Ｇ４１のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出しなかった領域部分の輝度分布に対する、当該輝度その２の輝度の距離。
【0086】
ここまでの処理を画像７１から画像７３とグラフ７５を使って補足する。より詳細に述べると、画像７１（ビーム像Ｒ）は、所定画素としてＹ方向に６画素相対移動した場合を示していて、横ラインパターン（実線で描画）が含まれる。画像７２（ビーム像Ｇ）は実像として実線（横ラインパターンで描画）が含まれるほか、ゴースト（横方向の破線で描画）が発生している例である。
【0087】
画像７３は、図６の処理に関連するビーム像Ｇの実像候補領域（二重白線で示す）を示す図であるが、前述のビーム像Ｇ４１のステップＳ４０３又はステップＳ４０３ｂで抽出しなかった領域、の例ととらえてもよい。
【0088】
前述の通りグラフ７５は、画像７１（ビーム像Ｒ）の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイル（点線の円で一部囲われた線）と、画像７２（ビーム像Ｇ）の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイル（相対位置移動前は（１）を付与し、移動後は（２）を付与した）である。そしてグラフ７５は、ステップＳ７０３相手画像が画像７２のビーム像Ｇの場合の、相対移動を行ったことによる特徴量の変化を例示する図でもある。
【0089】
仮に算出特徴量が両輝度の差分である場合、画像７１と画像７２との輝度差分は、輝度プロファイル（１）の場合よりも、相対移動後の輝度プロファイル（２）のほうがピーク位置が一致するため、より意味のある特徴量が得られることが分かる。
【0090】
＜ステップＳ７０４＞
クロストーク補正部２１は、ステップＳ７０３で算出した特徴量に基づいて、ゴースト発生領域を求める。なお、ステップＳ４０４の説明で述べたように、求めるゴースト発生領域は、ゴースト候補画像４３内の領域であってもよく、ビーム像Ｇ４１内の領域でもよい。
クロストーク補正部２１は、ステップＳ７０３で算出した特徴量に基づいて、ゴースト発生領域を求める。なお、ステップＳ４０４の説明で述べたように、求めるゴースト発生領域は、ゴースト候補画像４３内の領域であってもよく、ビーム像Ｇ４１内の領域でもよい。
【0091】
＜ステップＳ７０５＞
クロストーク補正部２１は、ステップＳ７０３で算出した特徴量に基づいて、クロストーク発生強度を取得（より具体的には算出）する。なお、クロストーク発生強度の具体的意味はステップＳ４０５およびステップＳ４０６で説明した意味が一例であり、クロストークの発生程度を示す値であれば、ほかの意味を持つ値を本ステップで取得（算出）してもよい。
クロストーク補正部２１は、ステップＳ７０３で算出した特徴量に基づいて、クロストーク発生強度を取得（より具体的には算出）する。なお、クロストーク発生強度の具体的意味はステップＳ４０５およびステップＳ４０６で説明した意味が一例であり、クロストークの発生程度を示す値であれば、ほかの意味を持つ値を本ステップで取得（算出）してもよい。
【0092】
＜ゴースト補正と欠損部補填用のクロストーク発生強度算出方法の例＞
ステップＳ４０５のゴースト補正とステップＳ４０６の欠損補填に適するクロストーク発生強度の算出の例は以下である。
（例１）：
ゴースト発生領域内の画素ｇのクロストーク発生強度＝
ゴースト候補画像４３のゴースト発生領域内の画素ｇの輝度 －
ビーム像Ｇ４１の背景領域の代表輝度
なお、代表輝度は、当該領域に含まれる画素の輝度の統計値（平均、最大、再頻出値等）である。
また、背景領域とは、画像７２（つまりビーム像Ｇ）において、実像（明るい、かつ太い横線で例示）とゴースト発生領域（細い破線で例示）を除く領域である。当該領域の取得方法は、例えば、ステップＳ４０１とステップＳ４０２で、ゴースト候補画像４３と、実像候補画像と、を両方求め、いずれの領域にも属さないビーム像Ｇ４１の領域を取得することが一例である。
ステップＳ４０５のゴースト補正とステップＳ４０６の欠損補填に適するクロストーク発生強度の算出の例は以下である。
（例１）：
ゴースト発生領域内の画素ｇのクロストーク発生強度＝
ゴースト候補画像４３のゴースト発生領域内の画素ｇの輝度 －
ビーム像Ｇ４１の背景領域の代表輝度
なお、代表輝度は、当該領域に含まれる画素の輝度の統計値（平均、最大、再頻出値等）である。
また、背景領域とは、画像７２（つまりビーム像Ｇ）において、実像（明るい、かつ太い横線で例示）とゴースト発生領域（細い破線で例示）を除く領域である。当該領域の取得方法は、例えば、ステップＳ４０１とステップＳ４０２で、ゴースト候補画像４３と、実像候補画像と、を両方求め、いずれの領域にも属さないビーム像Ｇ４１の領域を取得することが一例である。
【0093】
（例２）：
ゴースト発生領域内の画素ｇのクロストーク発生強度＝
画素ｇに対応するビーム像Ｒ内の画素ｒの輝度 ＊ 所定係数
ここで、所定係数＝ゴースト候補画像４３の代表輝度 ／ ビーム像Ｒの欠損領域の代表輝度
ゴースト発生領域内の画素ｇのクロストーク発生強度＝
画素ｇに対応するビーム像Ｒ内の画素ｒの輝度 ＊ 所定係数
ここで、所定係数＝ゴースト候補画像４３の代表輝度 ／ ビーム像Ｒの欠損領域の代表輝度
【0094】
以上が例である。例１はゴーストと実像が重複していたとしてもステップＳ４０１でゴースト候補信号を分離できる場合はより好適である。例２は、欠損領域を高精度に求められる場合はより好適である。なお、例１に於いて背景輝度の引き算を省略してもよく、例１と例２とも各演算中に所定の係数を加算又は乗算してもよい。また、例２の所定係数の分母に、「ゴースト候補画像４３の代表輝度」を加えてもよい。
【0095】
＜図７の例におけるゴースト補正の例＞
図８は、図７を例とした、ゴースト補正（Ｓ４０５）による処理結果を示す。なお、図８には以下が示されているが、各提示内容の更なる説明は追って行う。
（１）画像８１：図７の画像７２に相当するビーム像Ｇ。図７と同様にゴースト（横方向の破線で描画）を含む。
（２）画像８２：画像８１のゴースト補正後の図。
（３）グラフ８３：画像８１および８２の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイルを用いて、ゴースト補正のコンセプトを示すグラフである。
図８は、図７を例とした、ゴースト補正（Ｓ４０５）による処理結果を示す。なお、図８には以下が示されているが、各提示内容の更なる説明は追って行う。
（１）画像８１：図７の画像７２に相当するビーム像Ｇ。図７と同様にゴースト（横方向の破線で描画）を含む。
（２）画像８２：画像８１のゴースト補正後の図。
（３）グラフ８３：画像８１および８２の破線Ａ－Ｂ上の輝度プロファイルを用いて、ゴースト補正のコンセプトを示すグラフである。
【0096】
前述の通り、ステップＳ４０５はクロストーク発生強度に基づいて、ビーム像Ｇ４１（図８でいえば画像８１）を補正することで、ビーム像Ｇ４１に含まれるゴーストを軽減（理想的には除去）する。画像８２はゴーストが除去できた場合を示す図である。
【0097】
グラフ８３は画像８１と画像８２の輝度プロファイルを重ねて表示させたグラフである。グラフ中の下方向の矢印で指し示す箇所がゴーストに対応する位置を示す。ゴースト補正前は、矢印箇所には小さなピークが存在するが、ゴースト補正により当該ピークが消滅している例をこのグラフで示している。
【0098】
なお、グラフ８３でわかる通り、ビーム像Ｇ４１は、必ずしも背景領域の輝度が０であるとは限らない。そのため、ゴースト補正としてゴースト発生領域の輝度を必ずゼロにしてしまうと、視覚的には輝度が異なるゴーストが残っているように見えるため、これまでの説明のような処理にすることが好ましい。ただし、次点の策としてゴースト発生領域の輝度をゼロにしてもよい。測長用途の場合は輝度の高い画素を測長始点又は終点とする場合が多いからである。
【0099】
＜データ出力の例＞
クロストーク補正部２１又は欠陥検出部２２は、実施例１及び後述する実施例２乃至３にて生成、取得、算出したいかなる情報をデータ出力部２３を介してデータ出力してもよい。好適には以下の情報をデータ出力する。
（１）ゴースト補正後又は欠損補填後のビーム像（ビーム像Ｇ’４５やビーム像Ｒ’４６が例）や、ゴースト補正後又は欠損補填後のビーム像を統合した統合ビーム像４７。なお、統合ビーム像４７の意味は後述する実施例２にて説明する。
（２）欠陥検出部２２が検出した欠陥に関する情報。
（３）ゴースト発生領域、欠損領域、クロストーク発生強度。
（４）ゴースト候補画像、実像候補画像、ステップＳ７０２の相対移動量、ステップＳ７０３の特徴量。これら画像はクロストーク補正部のパラメータチューニングに有益な情報である。
（５）後述する実施例２にて説明するゴーストマップ４９。なお、ゴーストマップ４９は、元となる情報（少なくともゴースト発生領域。オプションとして欠損領域とクロストーク発生強度）が生成された後、他の実施例で参照されるまでに、クロストーク補正部２１が生成すればよい。
クロストーク補正部２１又は欠陥検出部２２は、実施例１及び後述する実施例２乃至３にて生成、取得、算出したいかなる情報をデータ出力部２３を介してデータ出力してもよい。好適には以下の情報をデータ出力する。
（１）ゴースト補正後又は欠損補填後のビーム像（ビーム像Ｇ’４５やビーム像Ｒ’４６が例）や、ゴースト補正後又は欠損補填後のビーム像を統合した統合ビーム像４７。なお、統合ビーム像４７の意味は後述する実施例２にて説明する。
（２）欠陥検出部２２が検出した欠陥に関する情報。
（３）ゴースト発生領域、欠損領域、クロストーク発生強度。
（４）ゴースト候補画像、実像候補画像、ステップＳ７０２の相対移動量、ステップＳ７０３の特徴量。これら画像はクロストーク補正部のパラメータチューニングに有益な情報である。
（５）後述する実施例２にて説明するゴーストマップ４９。なお、ゴーストマップ４９は、元となる情報（少なくともゴースト発生領域。オプションとして欠損領域とクロストーク発生強度）が生成された後、他の実施例で参照されるまでに、クロストーク補正部２１が生成すればよい。
【0100】
＜実施例１まとめ＞
以上に説明した本実施例は前述した特許文献１の１以上の課題を解決することができる。
以上に説明した本実施例は前述した特許文献１の１以上の課題を解決することができる。
【実施例0101】
本実施例では、実施例１で説明した図４や図６の処理の活用例として、ゴースト発生領域を欠陥判定の誤報抑制に活用する実施例を説明する。なお、以下の例ではゴースト補正や欠損補填を省略した場合で説明を行ったが、当該補正や補填を行っても良い。欠陥判定の誤報抑制する理由は以下である。
（１）ゴーストや欠損を欠陥と判定してしまう可能性がある。
（２）一方で、常時ゴースト補正や欠損補填が高精度で行う事ができない場合、残ってしまうゴーストや欠損を欠陥と判定してしまう可能性がある。
（１）ゴーストや欠損を欠陥と判定してしまう可能性がある。
（２）一方で、常時ゴースト補正や欠損補填が高精度で行う事ができない場合、残ってしまうゴーストや欠損を欠陥と判定してしまう可能性がある。
【0102】
図９を用いて概念を説明する。図９は以下を示している。
（１）統合ビーム像９１：母集団ビーム像群に含まれる１以上のビーム像（本例では９つのビーム像）を統合して生成された画像である。
（２）ゴーストマップ９４：統合ビーム像９１の領域上でゴーストが発生している領域を示す情報である。図９では、当該領域を白色の四角で表現している。なお、ゴーストマップ９４には、クロストーク発生強度を含めてもよい。また、欠損領域を示す情報を含めてもよい。なお、以後の説明では欠損領域を示す情報を含めてもよいことを明示するために、ゴーストマップ９４をより抽象化した名称としてクロストーク影響マップ、と呼ぶことがある。
（３）欠陥候補マップ９３：欠陥検出部２２で検出した欠陥検出位置を示した情報である。図９では、欠陥検出位置を白色の領域（丸又は四角）で示している。
（４）欠陥マップ９５：ゴーストマップ９４を欠陥候補マップ９３に適用した後の欠陥マップである。欠陥検出位置を白色の領域（丸又は四角）で示している。
（１）統合ビーム像９１：母集団ビーム像群に含まれる１以上のビーム像（本例では９つのビーム像）を統合して生成された画像である。
（２）ゴーストマップ９４：統合ビーム像９１の領域上でゴーストが発生している領域を示す情報である。図９では、当該領域を白色の四角で表現している。なお、ゴーストマップ９４には、クロストーク発生強度を含めてもよい。また、欠損領域を示す情報を含めてもよい。なお、以後の説明では欠損領域を示す情報を含めてもよいことを明示するために、ゴーストマップ９４をより抽象化した名称としてクロストーク影響マップ、と呼ぶことがある。
（３）欠陥候補マップ９３：欠陥検出部２２で検出した欠陥検出位置を示した情報である。図９では、欠陥検出位置を白色の領域（丸又は四角）で示している。
（４）欠陥マップ９５：ゴーストマップ９４を欠陥候補マップ９３に適用した後の欠陥マップである。欠陥検出位置を白色の領域（丸又は四角）で示している。
【0103】
なお、欠陥候補マップ９３、ゴーストマップ９４、欠陥マップ９５のデータ構造は、処理の高速化の視点では、輝度に特定の意味を持たせたグレースケール又は白黒の画像ファイルが好ましい。ここで、「輝度に特定の意味」とは、マップが包含する情報の内容を輝度で示すということである。例えば、領域を示すのであれば、輝度が２５５の画素を領域内、輝度が０の画素を領域外とする、ことが例である。また、クロストーク発生強度を示すのであれば、最大輝度をする最大（と想定される)クロストーク発生強度に対応にさせ、最小輝度を最小のクロストーク発生強度（つまりゼロであり、ゴースト発生なし）に対応させる、ことが例である。しかし、各マップは必ずしも画像ファイル相当のデータ構造で表現される必要はない。
【0104】
図９の提示物をより詳細に説明しながら、本実施例を説明する。図９の統合ビーム像９１は９個の同一回路パターンが含まれる。なお、統合ビーム像９１は、９つのビーム像を統合して生成された画像であり、回路パターンとビーム像との関係は１：１である場合を例示している。ビーム像同士の統合は、２つのビーム像を一部重複しながら一体化することが例であるが、重複させなくてもよい。図９の統合ビーム像９１は、複数のゴースト（灰色の背景を持ち、左上から右下方向の斜線が描画され、破線境界を持つ形状で表現）を含む例である。なお、先に説明したとおり、図９の例はゴースト補正や欠損補填を行っていないビーム像を統合している場合である。
【0105】
なお、試料上に同一回路パターンが複数含む状況は、例えば、同じチップの回路パターンを共通の試料（ウェハ）上に複数形成する場合である。以後の説明では当該例で説明するが、本実施例はチップ以外の単位で回路パターンが繰り返し形成された試料（ウェハ）であってもよい。
【0106】
欠陥候補マップ９３は、欠陥検出部２２が統合ビーム像９１で検出した欠陥検出位置（本実施例の場合は欠陥「候補」位置という意味合いとなる）を含む情報である。欠陥検出部２２による欠陥検出アルゴリズムは、いかなる公知の方法を用いてもよいが、これら方法は実際の欠陥を検出するが、ゴーストを欠陥候補として誤検出してしまう可能性が高く、欠陥検出感度向上の阻害要因となる。このような誤検出を抑止する手段がゴーストマップ９４である。
【0107】
ゴーストマップ９４は、前述の通り、統合ビーム像９１の領域上でゴーストが発生している領域を示す情報である。欠陥検出部２２による当該情報の生成方法は、例えば以下の少なくとも１つが考えられる。
（方法１）クロストーク補正部２１で取得したゴースト発生領域を示す情報をゴーストマップ９４にコピーする（統合ビーム像がビーム像そのものの場合）。
（方法２）統合ビーム像に統合されたビーム像のゴースト発生領域を示す情報を、座標変換を伴ってゴーストマップ９４にコピーする。なお、当該座標変換は、統合ビーム像内のビーム像統合位置に基づいて、ビーム像における座標を統合ビーム像における座標に変換することである。
（方法３）ゴースト発生領域の取得方法がゴースト補正前のビーム像と、ゴースト補正後のビーム像と、を比較することで、当該ビーム像のゴースト発生領域を取得する。その後は方法１又は方法２と同様である。
（方法１）クロストーク補正部２１で取得したゴースト発生領域を示す情報をゴーストマップ９４にコピーする（統合ビーム像がビーム像そのものの場合）。
（方法２）統合ビーム像に統合されたビーム像のゴースト発生領域を示す情報を、座標変換を伴ってゴーストマップ９４にコピーする。なお、当該座標変換は、統合ビーム像内のビーム像統合位置に基づいて、ビーム像における座標を統合ビーム像における座標に変換することである。
（方法３）ゴースト発生領域の取得方法がゴースト補正前のビーム像と、ゴースト補正後のビーム像と、を比較することで、当該ビーム像のゴースト発生領域を取得する。その後は方法１又は方法２と同様である。
【0108】
欠陥検出部２２は、このような欠陥候補マップ９３とゴーストマップ９４に基づいて、欠陥マップ９５を生成する。そして、欠陥検出部２２は、欠陥マップ９５をデータ出力部２３を用いて出力する。なお、データ出力対象は欠陥候補マップ９３を追加で加えてもよい。この時、欠陥検出部２２は、パラメータ設定部２４を介してマルチ電子ビーム装置１０のユーザからの切り替え操作を契機として、表示対象を欠陥候補マップ９３と欠陥マップ９５と、を切り替えてもよい。なお、欠陥候補マップ９３と欠陥マップ９５とは別々な情報である必要はなく、ゴーストマップ９４に基づいて欠陥候補マップを修正することで、欠陥マップ９５を生成してもよい。マルチ電子ビーム装置１０のユーザから見れば欠陥候補マップ９３からゴーストをマスク（隠す）しているように見える点は変わりないからである。以後の説明では、本処理を「ゴーストマスク処理」と呼ぶことがある。
【0109】
欠陥検出部２２による欠陥マップ９５の生成方法は、例えば以下の少なくとも１つが考えられる。
（方法Ａ）欠陥候補マップ９３に含まれる欠陥候補位置の各々について、ゴーストマップ９４に含まれるゴースト発生領域に含まれるか判断し、含まれない（いずれのゴースト発生領域の外であるとも言える）場合は欠陥マップ９５に当該位置をコピーする。一方で前述の判断で含まれる、と判断された場合は、当該欠陥候補位置を欠陥マップ９５にコピーしない。
（方法Ｂ）方法Ａのバリエーションである。欠陥候補位置がゴースト発生領域に含まれる場合であっても、当該欠陥候補位置に対応するクロストーク発生強度が所定の閾値未満（又は以下）の場合は、欠陥マップ９５に当該位置をコピーする。
（方法Ｃ）方法Ａ又は方法Ｂのバリエーションとして、欠陥マップ９５にコピーしなかった欠陥候補位置を「欠陥候補として検出されたが、ゴーストに起因する検出の可能性が高い」ことを示す情報として格納する。
（方法Ａ）欠陥候補マップ９３に含まれる欠陥候補位置の各々について、ゴーストマップ９４に含まれるゴースト発生領域に含まれるか判断し、含まれない（いずれのゴースト発生領域の外であるとも言える）場合は欠陥マップ９５に当該位置をコピーする。一方で前述の判断で含まれる、と判断された場合は、当該欠陥候補位置を欠陥マップ９５にコピーしない。
（方法Ｂ）方法Ａのバリエーションである。欠陥候補位置がゴースト発生領域に含まれる場合であっても、当該欠陥候補位置に対応するクロストーク発生強度が所定の閾値未満（又は以下）の場合は、欠陥マップ９５に当該位置をコピーする。
（方法Ｃ）方法Ａ又は方法Ｂのバリエーションとして、欠陥マップ９５にコピーしなかった欠陥候補位置を「欠陥候補として検出されたが、ゴーストに起因する検出の可能性が高い」ことを示す情報として格納する。
【0110】
＜実施例２まとめ＞
以上、実施例２について説明した。なお、ゴーストマップ９４は、欠損領域を示す情報を含んでもよい。欠損領域を含み得る場合、ゴーストマップ９４はより広くクロストーク影響マップと呼んでもよい。
以上、実施例２について説明した。なお、ゴーストマップ９４は、欠損領域を示す情報を含んでもよい。欠損領域を含み得る場合、ゴーストマップ９４はより広くクロストーク影響マップと呼んでもよい。
【実施例0111】
実施例１、２では、走査領域の異なる２枚の２次電子像を照合してゴーストを認識する例を示したが、本実施例では、２次電子像に加え、設計データをクロストーク補正部２１への入力とし、ゴーストを認識する例について説明する。
【0112】
図１０は、本実施例における別なゴースト認識処理を説明する図である。図１０においては、本実施例におけるゴースト認識処理のフロー図と、それを説明するための具体例の模式図を示している。簡潔に説明すると、図１０は以下を含む。
（１）設計データ１０１は、試料の設計データである。なお、図１０では設計データ１０１を模式的に図形で表しているが、設計データは必ずしも図形で表現される必要はない。なお、設計データ１０１は、少なくとも試料を製造するための回路パターンの構造情報（形状や材質等）とその構造のレイアウト情報が格納される。図１０の設計データ１０１は例として図９の試料の設計データを示しているため、３×３のマトリックス状に同一パターンの回路がレイアウトされている。なお、同じ回路パターンが繰り返し試料上に形成される場合、設計データは必ずしも繰り返し数分の回路パターンの情報を含む必要はない。言い方を変えると、設計データは、繰り返し形成される回路パターンの１回分の回路パターンの構造情報と当該構造のレイアウト情報を含むデータであってもよいということである。
（２）画像１０２：設計データ１０１から推定された試料の推定２次電子像である。
（３）画像１０３：基準２次電子像である。基準２次電子像１０３は、推定２次電子像１０２から生成、又は実際の２次電子像を統計演算することで得られる。なお、本実施例の基準２次電子像は、欠陥、ゴースト、及び欠損を含まない、理想的な２次電子像である。
（４）画像１０４：ゴースト認識対象となるビーム像であり、図４のビーム像Ｇ４１に相当する。
（５）ゴーストマップ１０５。
（６）欠陥候補マップ１０６。
（７）欠陥マップ１０７。
（８）フロー図（左下）：実施例３におけるクロストーク補正部２１の処理と、欠陥検出部２２の処理と、を示す。
（１）設計データ１０１は、試料の設計データである。なお、図１０では設計データ１０１を模式的に図形で表しているが、設計データは必ずしも図形で表現される必要はない。なお、設計データ１０１は、少なくとも試料を製造するための回路パターンの構造情報（形状や材質等）とその構造のレイアウト情報が格納される。図１０の設計データ１０１は例として図９の試料の設計データを示しているため、３×３のマトリックス状に同一パターンの回路がレイアウトされている。なお、同じ回路パターンが繰り返し試料上に形成される場合、設計データは必ずしも繰り返し数分の回路パターンの情報を含む必要はない。言い方を変えると、設計データは、繰り返し形成される回路パターンの１回分の回路パターンの構造情報と当該構造のレイアウト情報を含むデータであってもよいということである。
（２）画像１０２：設計データ１０１から推定された試料の推定２次電子像である。
（３）画像１０３：基準２次電子像である。基準２次電子像１０３は、推定２次電子像１０２から生成、又は実際の２次電子像を統計演算することで得られる。なお、本実施例の基準２次電子像は、欠陥、ゴースト、及び欠損を含まない、理想的な２次電子像である。
（４）画像１０４：ゴースト認識対象となるビーム像であり、図４のビーム像Ｇ４１に相当する。
（５）ゴーストマップ１０５。
（６）欠陥候補マップ１０６。
（７）欠陥マップ１０７。
（８）フロー図（左下）：実施例３におけるクロストーク補正部２１の処理と、欠陥検出部２２の処理と、を示す。
【0113】
以下に図１０のフローを説明する。なお、ステップＳ１００１とステップＳ１００２は少なくともどちらか片方だけ実行することが典型的であるが、両方実行し、実行結果を統合してもよい。
＜ステップＳ１００１（推定）＞
クロストーク補正部２１は、設計データ１０１を用いて、２次電子像１０２を推定する。なお、図１０では、ステップＳ１００３の処理に好適なように、推定した２次電子像１０２の一部を抽出して基準２次電子像１０３を生成する例を示している。しかし、推定した２次電子像１０２をそのまま基準２次電子像１０３としてもよい。
＜ステップＳ１００１（推定）＞
クロストーク補正部２１は、設計データ１０１を用いて、２次電子像１０２を推定する。なお、図１０では、ステップＳ１００３の処理に好適なように、推定した２次電子像１０２の一部を抽出して基準２次電子像１０３を生成する例を示している。しかし、推定した２次電子像１０２をそのまま基準２次電子像１０３としてもよい。
【0114】
＜２次電子像推定方法＞
なお、２次電子像の推定方法は、例えば以下の少なくとも１つの方法で行う。
（方法１）設計データとマルチ電子ビーム装置のシミュレーションモデルと、電子線シミュレータプログラムに与えて、疑似的に２次電子像を得る。
（方法２）深層学習、より抽象的には機械学習といったＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）エンジン（実体はプログラムとパラメータの集合体、又はプログラムとＧＰＵとパラメータの集合体である）に設計データ１０１を入力することで、基準２次電子像を出力させる。機械学習を伴ったＡＩエンジンの場合、事前に実際の２次電子像と設計データと、を使って学習させることが典型的である。欠陥、ゴースト、欠損が完全排除された実際の２次電子像だけで学習する必要はない。なお、ＡＩエンジンに関する技術は公知の技術を採用してよい。
なお、２次電子像の推定方法は、例えば以下の少なくとも１つの方法で行う。
（方法１）設計データとマルチ電子ビーム装置のシミュレーションモデルと、電子線シミュレータプログラムに与えて、疑似的に２次電子像を得る。
（方法２）深層学習、より抽象的には機械学習といったＡＩ（Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）エンジン（実体はプログラムとパラメータの集合体、又はプログラムとＧＰＵとパラメータの集合体である）に設計データ１０１を入力することで、基準２次電子像を出力させる。機械学習を伴ったＡＩエンジンの場合、事前に実際の２次電子像と設計データと、を使って学習させることが典型的である。欠陥、ゴースト、欠損が完全排除された実際の２次電子像だけで学習する必要はない。なお、ＡＩエンジンに関する技術は公知の技術を採用してよい。
【0115】
＜ステップＳ１００２（統計）＞
クロストーク補正部２１は、同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像を取得し、統計演算を用いて、（統計的な）基準２次電子像を生成する。
クロストーク補正部２１は、同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像を取得し、統計演算を用いて、（統計的な）基準２次電子像を生成する。
【0116】
＜＜＜複数の２次電子像の取得＞＞＞
同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像の取得方法は、例えば以下の少なくとも１つである。
（方法１）試料全体が撮像された２次電子像（実施例２の統合ビーム像でもよい）から、同一回路パターンが含まれる部分画像を複数抽出し、当該抽出した画像を「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」として扱う。
（方法２）ビーム像に対応する照射検出サブセットの条件を調整することで、１ビーム像に１回路パターンを対応させされる場合は、同一回路パターンが含まれる複数のビーム像を、「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」として扱う。
同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像の取得方法は、例えば以下の少なくとも１つである。
（方法１）試料全体が撮像された２次電子像（実施例２の統合ビーム像でもよい）から、同一回路パターンが含まれる部分画像を複数抽出し、当該抽出した画像を「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」として扱う。
（方法２）ビーム像に対応する照射検出サブセットの条件を調整することで、１ビーム像に１回路パターンを対応させされる場合は、同一回路パターンが含まれる複数のビーム像を、「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」として扱う。
【0117】
以上が複数の２次電子像の取得方法の例である。なお、本取得の際に、基準形状(回路パターンの)の存在位置（各２次電子像上の）を揃えてもよい。
【0118】
＜統計演算＞
統計演算を用いた（統計的）基準２次電子像の生成方法は、例えば以下である。
統計的基準２次電子像の画素（ｘ，ｙ）の輝度＝
統計演算（画像（１）の画素（ｘ，ｙ）の輝度、画像（２）の画素（ｘ，ｙ）の輝度、・・・・、画像（Ｎ）の画素（ｘ，ｙ）の輝度）
所定画像の画素（ｘ，ｙ）は、所定画像の座標（ｘ，ｙ）に存在する画素を指す。
ここで、Ｎは「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」の数を指す。
画像（ｉ）は「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」のｉ番目（１から始まる）の画像を指す。また、統計演算は、例えば引数群の平均値算出、引数群の中央値の取得、引数群の最頻出値の取得、が例である。
統計演算を用いた（統計的）基準２次電子像の生成方法は、例えば以下である。
統計的基準２次電子像の画素（ｘ，ｙ）の輝度＝
統計演算（画像（１）の画素（ｘ，ｙ）の輝度、画像（２）の画素（ｘ，ｙ）の輝度、・・・・、画像（Ｎ）の画素（ｘ，ｙ）の輝度）
所定画像の画素（ｘ，ｙ）は、所定画像の座標（ｘ，ｙ）に存在する画素を指す。
ここで、Ｎは「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」の数を指す。
画像（ｉ）は「同一回路パターンが含まれる複数の２次電子像」のｉ番目（１から始まる）の画像を指す。また、統計演算は、例えば引数群の平均値算出、引数群の中央値の取得、引数群の最頻出値の取得、が例である。
【0119】
＜ステップＳ１００３＞
クロストーク補正部２１は、ステップＳ１００１又はステップＳ１００２で生成した基準２次電子像１０３と、ビーム像Ｇ４１（１０４）と、を照合することで、ゴーストを認識する。その後、認識したゴーストのゴースト発生領域とクロストーク発生強度を含むゴーストマップ１０５を生成する。本ステップのゴースト認識まで具体例は、例えば以下である。
（１）照合として図４のステップＳ４０３を実行し、ゴースト認識としてステップＳ４０４を実行する。
（２）図４のステップＳ４０１からステップＳ４０４を実行する（ただし、ビーム像Ｒ４２の代わりとして、基準２次電子像を用いる）。本例は後程図１１を用いて説明する。
（３）図６のステップＳ４０１からステップＳ４０４（含むステップＳ６０２）を実行する（ただし、ビーム像Ｒ４２の代わりとして、基準２次電子像を用いる）。
クロストーク補正部２１は、ステップＳ１００１又はステップＳ１００２で生成した基準２次電子像１０３と、ビーム像Ｇ４１（１０４）と、を照合することで、ゴーストを認識する。その後、認識したゴーストのゴースト発生領域とクロストーク発生強度を含むゴーストマップ１０５を生成する。本ステップのゴースト認識まで具体例は、例えば以下である。
（１）照合として図４のステップＳ４０３を実行し、ゴースト認識としてステップＳ４０４を実行する。
（２）図４のステップＳ４０１からステップＳ４０４を実行する（ただし、ビーム像Ｒ４２の代わりとして、基準２次電子像を用いる）。本例は後程図１１を用いて説明する。
（３）図６のステップＳ４０１からステップＳ４０４（含むステップＳ６０２）を実行する（ただし、ビーム像Ｒ４２の代わりとして、基準２次電子像を用いる）。
【0120】
＜ステップＳ１００４＞
欠陥検出部２２では、基準２次電子像１０３と各２次電子像を入力とし、差分演算などの比較処理を行い、差の大きい部分を欠陥候補とした欠陥候補マップ１０６を生成する（Ｓ１００４）。欠陥候補マップ１０６は、実施例２の欠陥候補マップと同様な意味である。また、当該欠陥候補検出のアルゴリズムは差分演算に限らず、本明細書および公知のアルゴリズムを適用してもよい。後程説明する図１１のフローでは当該差分演算で説明する。
欠陥検出部２２では、基準２次電子像１０３と各２次電子像を入力とし、差分演算などの比較処理を行い、差の大きい部分を欠陥候補とした欠陥候補マップ１０６を生成する（Ｓ１００４）。欠陥候補マップ１０６は、実施例２の欠陥候補マップと同様な意味である。また、当該欠陥候補検出のアルゴリズムは差分演算に限らず、本明細書および公知のアルゴリズムを適用してもよい。後程説明する図１１のフローでは当該差分演算で説明する。
【0121】
＜＜ステップＳ１００５＞＞
欠陥検出部２２は、ステップＳ１００４で生成した欠陥候補マップ１０６に対して、ステップＳ１００３で生成したゴーストマップ１０５でマスクする。欠陥マップ１０７はステップ１００５の実行結果の例である。
欠陥検出部２２は、ステップＳ１００４で生成した欠陥候補マップ１０６に対して、ステップＳ１００３で生成したゴーストマップ１０５でマスクする。欠陥マップ１０７はステップ１００５の実行結果の例である。
【0122】
＜ステップＳ１００３の具体例＞
図１１を用いて、ステップＳ１００３の具体例を示す。図１１において、図４及び図１０と同じ処理は同じ符号を付し、説明を省略する。なお、図１１の囲み２１の実行主体は、クロストーク補正部２１であり、図１１の囲み２２の実行主体は欠陥検出部２２であることを指す。なお、参考として図１１には、図１０のステップＳ１００４とステップＳ１００５も含めたが、図１０で説明済のため、本図での説明は省略する。
図１１を用いて、ステップＳ１００３の具体例を示す。図１１において、図４及び図１０と同じ処理は同じ符号を付し、説明を省略する。なお、図１１の囲み２１の実行主体は、クロストーク補正部２１であり、図１１の囲み２２の実行主体は欠陥検出部２２であることを指す。なお、参考として図１１には、図１０のステップＳ１００４とステップＳ１００５も含めたが、図１０で説明済のため、本図での説明は省略する。
【0123】
クロストーク補正部２１のステップＳ１００３の具体例は、図１１が示す通り、図４のステップＳ４０１からステップＳ４０４と同様である。なお、ビーム像Ｒ４２の代わりとして、基準２次電子像１０３を用いる。なお、実施例１及び実施例２と同様にクロストーク補正部２１がゴーストマップ１０５を生成するが、当該生成は欠陥検出部２２が行ってもよい。
【0124】
なお、図１１では省略されているが、実施例１の＜ビーム像Ｇとビーム像Ｒの選定方法＞と同様な方法で母集団ビーム像群からのビーム像Ｇ４１の選定が行われる。なお、試料に異なる種類の回路パターンが形成される場合は、当該種類ごとに基準２次電子像１０３を生成して図１０に示すフローを行ってもよい。
【0125】
＜実施例３バリエーション＞
実施例３のバリエーションを、図１２を用いて説明する。図１２は以下を含む図である。
（１）複数のビーム像Ｇ（１１３１から１１３５）を統合した統合ビーム像１１３
（２）設計データに基づいて生成された推定２次電子像（基準２次電子像でもある）１１１。
実施例３のバリエーションを、図１２を用いて説明する。図１２は以下を含む図である。
（１）複数のビーム像Ｇ（１１３１から１１３５）を統合した統合ビーム像１１３
（２）設計データに基づいて生成された推定２次電子像（基準２次電子像でもある）１１１。
【0126】
なお、以下に示す１以上の理由により、マルチ電子ビーム装置１０は、常に１ビーム像に対して１チップの回路パターンを含められるとは限らない。
（理由１）所望する画像品質（解像度等）に対応する走査領域の大きさの限界。例えば、装置限界によって、解像度を高める代わりとして走査領域を小さくする必要が生じることが例である。
（理由２）走査領域の端をチップ回路パターンの端に合わせることが難しい。マルチ電子ビーム装置１０がチップ回路パターンの端を認識しながら走査領域を微調整出来ない限り、どれだけ精度よく走査領域に関係する装置パラメータを設定したとしてもチップ回路パターンの大きさと走査領域の大きさとの微小な誤差が積み重なる。その結果、一部のビーム像ではチップ回路パターンを包含できているが、一部のビーム像ではチップ回路パターンの一部が見切れてしまう、といった状況が発生する。この点はチップ回路パターンの設計上の大きさと実際の大きさとの誤差でも発生し得る。
（理由１）所望する画像品質（解像度等）に対応する走査領域の大きさの限界。例えば、装置限界によって、解像度を高める代わりとして走査領域を小さくする必要が生じることが例である。
（理由２）走査領域の端をチップ回路パターンの端に合わせることが難しい。マルチ電子ビーム装置１０がチップ回路パターンの端を認識しながら走査領域を微調整出来ない限り、どれだけ精度よく走査領域に関係する装置パラメータを設定したとしてもチップ回路パターンの大きさと走査領域の大きさとの微小な誤差が積み重なる。その結果、一部のビーム像ではチップ回路パターンを包含できているが、一部のビーム像ではチップ回路パターンの一部が見切れてしまう、といった状況が発生する。この点はチップ回路パターンの設計上の大きさと実際の大きさとの誤差でも発生し得る。
【0127】
こうした状況の中でクロストークが発生すると、統合ビーム像１１３に示すような状況が発生し得る。より詳細に説明すると、統合ビーム像１１３は以下を含む例である。
（１）ビーム像１１３１（下段左側）は、像１１４ｂＬを含む。なお、本例では像１１４ｂＬと像１１４ｂＲとが実像とする。
（２）ビーム像１１３２（下段中心）は、像１１４ｂＲ（実像）と像１１４ｃＬと、を含む。なお、像１１４ｃＬは、像１１４ｂＬ（実像）のゴーストである。
（３）ビーム像１１３３（下段右側）は、像１１４ｃＲを含む。なお、像１１４ｃＲは、像１１４ｂＲ（実像）のゴーストである。
（４）ビーム像１１３４（上段左側）は、像１１４ａＬを含む。なお、像１１４ａＬは、像１１４ｂＬ（実像）のゴーストである。
（５）ビーム像１１３５（上段右側）は、像１１４ａＲを含む。なお、像１１４ａＲは、像１１４ｂＲ（実像）のゴーストである。
なお、以上は像１１４ｂの左側の領域に電荷が存在することで像１１４ｃが発生し、かつ像１１４ｂの左下の領域に別な電荷が存在することで像１１４ａが発生する、ことが例である。
（１）ビーム像１１３１（下段左側）は、像１１４ｂＬを含む。なお、本例では像１１４ｂＬと像１１４ｂＲとが実像とする。
（２）ビーム像１１３２（下段中心）は、像１１４ｂＲ（実像）と像１１４ｃＬと、を含む。なお、像１１４ｃＬは、像１１４ｂＬ（実像）のゴーストである。
（３）ビーム像１１３３（下段右側）は、像１１４ｃＲを含む。なお、像１１４ｃＲは、像１１４ｂＲ（実像）のゴーストである。
（４）ビーム像１１３４（上段左側）は、像１１４ａＬを含む。なお、像１１４ａＬは、像１１４ｂＬ（実像）のゴーストである。
（５）ビーム像１１３５（上段右側）は、像１１４ａＲを含む。なお、像１１４ａＲは、像１１４ｂＲ（実像）のゴーストである。
なお、以上は像１１４ｂの左側の領域に電荷が存在することで像１１４ｃが発生し、かつ像１１４ｂの左下の領域に別な電荷が存在することで像１１４ａが発生する、ことが例である。
【0128】
このような状況で、実施例１における母集団ビーム像群の選定が以下となったとする。
（１）ビーム像Ｇ（ゴースト探索対象のビーム像）：ビーム像１１３２
（２）ビーム像Ｒ（参照するビーム像）：ビーム像１１３４、次いでビーム像１１３１
この選定順序の場合、誤ってゴースト同士で図４や図６に記載のゴースト認識やゴースト補正を行うことが生じ得る。
（１）ビーム像Ｇ（ゴースト探索対象のビーム像）：ビーム像１１３２
（２）ビーム像Ｒ（参照するビーム像）：ビーム像１１３４、次いでビーム像１１３１
この選定順序の場合、誤ってゴースト同士で図４や図６に記載のゴースト認識やゴースト補正を行うことが生じ得る。
【0129】
実施例３に説明した設計データに基づいたゴースト認識は、このような状況を軽減することができる。ビーム像Ｒに相当する、推定２次電子像（かつ基準２次電子像）１１１には、ゴーストが含まれないからである。なお、この点では実像相当が全体で映り込む推定２次電子像１１１と、各ビーム像１１３１乃至１１３５と、でゴースト認識を行ってもよいが、照合スコアをより高める視点では、より高確率にゴースト全体が映り込むように統合ビーム像を用いたほうがより好適である。例えば、像１１４ｃＬ単体で推定２次電子像１１１と照合スコアを計算するよりも、形状の類似性がよりはっきりする像１１４ｃＬと像１１４ｃＲをまとめた像１１４ｃで照合スコアを計算したほうがより照合スコアが高くなる、ということである。
【0130】
以上の理由により、実施例３は変形例としてビーム像Ｇは、複数のビーム像を統合した統合ビーム像を用いてもよい。また、実施例１および２のビーム像Ｇやビーム像Ｒについても同様に統合ビーム像を用いてもよい。なお、その用い方として、母集団ビーム像群から選定したビーム像Ｒとなるビーム像と、選定されたビーム像に隣接（または指定された閾値以内に離間している）ビーム像と、を統合した統合ビーム像を生成してもよい。なお、ＴＣＰ／ＩＰのスライディングウィンドウのように、一度統合対象として選んだビーム像を、次の統合ビーム像生成の際に再度含めてもよい。図１２で言えば、ビーム像１１３１とビーム像１１３２で統合ビーム像（ビーム像Ｒの役割）を生成し、図４のステップＳ４０１からステップＳ４０４を実行し、次にビーム像１１３２とビーム像１１３３とで統合ビーム像を生成し、図４のステップＳ４０１からステップＳ４０４を実行してもよい、ということである。そして実施例１におけるビーム像Ｇも同様に統合ビーム像を用いてもよい。
【0131】
＜実施例２、３まとめ＞
以上、実施例３について説明した。なお、実施例３は実施例１又は実施例２と併用されてもよい。実施例２と実施例３によるゴーストマップを用いた欠陥検出処理をまとめると、プロセッサシステムのプロセッサは、
第１画像（ビーム像Ｇ４１、又はビーム像Ｇである統合ビーム像９１)、と第２画像（ビーム像Ｒ４２又はビーム像Ｒである統合ビーム像）と、プロセッサシステムのメモリ資源に格納し、
第１画像内の欠陥候補位置（欠陥候補マップに含まれる欠陥候補位置）を検出し、
第２走査領域（第２画像に対応する照射検出セットの走査領域）からの２次電子を第１検出器（第１画像に対応する照射検出セットの検出器）が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（１）第２画像を用いて、第１クロストークで生じた第１ゴーストを第１画像から認識し、
（２）第１ゴーストの第１発生領域より外側に前記欠陥候補位置がある場合は、当該欠陥候補位置を欠陥位置として出力する（欠陥マップに含まれる欠陥位置の出力）、
ことを説明した。
以上、実施例３について説明した。なお、実施例３は実施例１又は実施例２と併用されてもよい。実施例２と実施例３によるゴーストマップを用いた欠陥検出処理をまとめると、プロセッサシステムのプロセッサは、
第１画像（ビーム像Ｇ４１、又はビーム像Ｇである統合ビーム像９１)、と第２画像（ビーム像Ｒ４２又はビーム像Ｒである統合ビーム像）と、プロセッサシステムのメモリ資源に格納し、
第１画像内の欠陥候補位置（欠陥候補マップに含まれる欠陥候補位置）を検出し、
第２走査領域（第２画像に対応する照射検出セットの走査領域）からの２次電子を第１検出器（第１画像に対応する照射検出セットの検出器）が検出したことで生じる第１クロストーク、の影響軽減として、
（１）第２画像を用いて、第１クロストークで生じた第１ゴーストを第１画像から認識し、
（２）第１ゴーストの第１発生領域より外側に前記欠陥候補位置がある場合は、当該欠陥候補位置を欠陥位置として出力する（欠陥マップに含まれる欠陥位置の出力）、
ことを説明した。
【0132】
なお、プロセッサは、前記第１クロストークの影響軽減として、
（３）前記第１発生領域より内側に、前記欠陥候補位置が含まれる場合は、前記欠陥候補位置を欠陥として出力しなくてもよい（ゴーストマスク処理の結果として、このような欠陥候補は隠される）、
ことを説明した。
（３）前記第１発生領域より内側に、前記欠陥候補位置が含まれる場合は、前記欠陥候補位置を欠陥として出力しなくてもよい（ゴーストマスク処理の結果として、このような欠陥候補は隠される）、
ことを説明した。
【0133】
また、欠陥候補位置の検出は、基準画像と前記第１画像とを比較することで行われ、
前記基準画像は、前記試料の設計データに基づいて生成されてもよい、
ことを説明した。
前記基準画像は、前記試料の設計データに基づいて生成されてもよい、
ことを説明した。
【0134】
＜バリエーション＞
以上、実施例群を説明したが、これら実施例群には様々なバリエーションが考えられる。一例をあげるとすれば以下の通りである。
（１）２次電子検出部７が検出する２次電子は、反射電子（ＢＳＥ： Ｂａｃｋ Ｓｃａｔｔｅｒｅｄ Ｅｌｅｔｒｏｎ）を含めた定義としてもよい。
（２）１次電子ビームの代わりとして、荷電粒子ビームの他の一例であるイオンビームを照射してもよい。この場合、電子源はイオン源に読み替える。
（３）２次電子は必ずしもビーム状でなくてもよい。試料形状と荷電粒子の照射方法によっては、ビームとは言えないほど少ない数の２次電子しか放出されない場合がある。
（４）本システムは、必ずしも欠陥検出（検査）は行わなくてもよい。
（５）画像生成部８の一部またはすべての処理を、プロセッサシステム２０が行ってもよい。さらには画像生成部８を実現するハードウェアの一部又はすべてをプロセッサシステム２０に統合してもよい。
以上、実施例群を説明したが、これら実施例群には様々なバリエーションが考えられる。一例をあげるとすれば以下の通りである。
（１）２次電子検出部７が検出する２次電子は、反射電子（ＢＳＥ： Ｂａｃｋ Ｓｃａｔｔｅｒｅｄ Ｅｌｅｔｒｏｎ）を含めた定義としてもよい。
（２）１次電子ビームの代わりとして、荷電粒子ビームの他の一例であるイオンビームを照射してもよい。この場合、電子源はイオン源に読み替える。
（３）２次電子は必ずしもビーム状でなくてもよい。試料形状と荷電粒子の照射方法によっては、ビームとは言えないほど少ない数の２次電子しか放出されない場合がある。
（４）本システムは、必ずしも欠陥検出（検査）は行わなくてもよい。
（５）画像生成部８の一部またはすべての処理を、プロセッサシステム２０が行ってもよい。さらには画像生成部８を実現するハードウェアの一部又はすべてをプロセッサシステム２０に統合してもよい。
