(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-03-26
(45)【発行日】2024-04-03
(54)【発明の名称】荷電粒子ビーム検査における多層構造のための画像向上
(51)【国際特許分類】
H01J 37/22 20060101AFI20240327BHJP
H01J 37/21 20060101ALI20240327BHJP
【ＦＩ】
H01J37/22 502H
H01J37/21 Z
【請求項の数】
15
(21)【出願番号】P 2022563226
(86)(22)【出願日】2021-05-06
(65)【公表番号】
(43)【公表日】2023-06-21
(86)【国際出願番号】 EP2021062087
(87)【国際公開番号】W WO2021224435
(87)【国際公開日】2021-11-11
【審査請求日】2022-12-01
(31)【優先権主張番号】63/022,170
(32)【優先日】2020-05-08
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(73)【特許権者】
【識別番号】504151804
【氏名又は名称】エーエスエムエル ネザーランズ ビー．ブイ．
(74)【代理人】
【識別番号】100079108
【弁理士】
【氏名又は名称】稲葉 良幸
(74)【代理人】
【識別番号】100109346
【弁理士】
【氏名又は名称】大貫 敏史
(74)【代理人】
【識別番号】100117189
【弁理士】
【氏名又は名称】江口 昭彦
(74)【代理人】
【識別番号】100134120
【弁理士】
【氏名又は名称】内藤 和彦
(72)【発明者】
【氏名】ファン，ウェイ
(72)【発明者】
【氏名】フェイ，ローチョン
(72)【発明者】
【氏名】プ，リンリン
(72)【発明者】
【氏名】ジョウ，ウェンティアン
(72)【発明者】
【氏名】ユ，リャンジャン
(72)【発明者】
【氏名】ワン，ボー
【審査官】鳥居 祐樹
(56)【参考文献】
【文献】特開２００１－０８４９４４（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０１Ｊ ３７／２２
Ｈ０１Ｊ ３７／２１
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
荷電粒子ビーム検査システムにおいて検査画像を向上させる方法であって、第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
前記第１の画像の第１のセグメントを前記複数の積層された層のうちの第１の層の露出された部分に関連付け、及び前記第２の画像の第２のセグメントを前記複数の積層された層のうちの第２の層の露出された部分に関連付けることと、
前記第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて前記第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて前記第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
前記第１のボケ度合いに応じて前記第１のセグメントを更新し、及び前記第２のボケ度合いに応じて前記第２のセグメントを更新することと、
前記更新された第１のセグメントと、前記更新された第２のセグメントとを合成して、前記第１の層と前記第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む方法。
【請求項2】
画像向上装置であって、命令セットを格納するメモリと、
少なくとも１つのプロセッサであって、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
前記第１の画像の第１のセグメントを前記複数の積層された層のうちの第１の層の露出された部分に関連付け、及び前記第２の画像の第２のセグメントを前記複数の積層された層のうちの第２の層の露出された部分に関連付けることと、
前記第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて前記第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて前記第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
前記第１のボケ度合いに応じて前記第１のセグメントを更新し、及び前記第２のボケ度合いに応じて前記第２のセグメントを更新することと、
前記更新された第１のセグメントと、前記更新された第２のセグメントとを合成して、前記第１の層と前記第２の層とを含む合成画像を生成することと
を前記装置に実施させるために前記命令セットを実行する少なくとも１つのプロセッサと
含む画像向上装置。
【請求項3】
前記第１の画像の前記第１のセグメントを前記複数の積層された層のうちの前記第１の層の露出された部分に関連付け、及び前記第２の画像の前記第２のセグメントを前記複数の積層された層のうちの前記第２の層の露出された部分に関連付けることは、前記第１の画像及び前記第２の画像上のフィーチャを前記第１の基準画像及び前記第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、請求項２に記載の装置。
【請求項4】
前記第１のボケ度合いは、前記第１のセグメントと前記第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、請求項２に記載の装置。
【請求項5】
前記少なくとも１つのプロセッサは、前記第１の画像の第３のセグメントを前記第２の層の露出された部分に関連付けることと、
前記第２の基準画像に基づいて前記第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
前記第３のボケ度合いに応じて前記第３のセグメントを更新することであって、前記第３のボケ度合いは、前記第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を前記装置に更に実施させるために前記命令セットを実行する、請求項２に記載の装置。
【請求項6】
前記更新された第１のセグメントと、前記更新された第２のセグメントとを合成することは、前記更新された第１のセグメントと、前記更新された第２のセグメントと、前記更新された第３のセグメントとを合成して、前記第１の層と前記第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
前記第２の層に対応する前記合成画像の一部分は、前記更新された第２のセグメントと、前記更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、請求項５に記載の装置。
【請求項7】
前記第２の層と前記第１の焦点との間の第１の高低差と、前記第２の層と前記第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、前記更新された第２のセグメントと、前記更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、請求項５に記載の装置。
【請求項8】
前記第１の基準画像及び前記第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、請求項２に記載の装置。
【請求項9】
画像を向上させる方法を実施するために、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令セットを格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、前記方法は、第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
前記第１の画像の第１のセグメントを前記複数の積層された層のうちの第１の層の露出された部分に関連付け、及び前記第２の画像の第２のセグメントを前記複数の積層された層のうちの第２の層の露出された部分に関連付けることと、
前記第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて前記第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて前記第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
前記第１のボケ度合いに応じて前記第１のセグメントを更新し、及び前記第２のボケ度合いに応じて前記第２のセグメントを更新することと、
前記更新された第１のセグメントと、前記更新された第２のセグメントとを合成して、前記第１の層と前記第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
【請求項10】
前記第１の画像の前記第１のセグメントを前記複数の積層された層のうちの前記第１の層の露出された部分に関連付け、及び前記第２の画像の前記第２のセグメントを前記複数の積層された層のうちの前記第２の層の露出された部分に関連付けることは、前記第１の画像及び前記第２の画像上のフィーチャを前記第１の基準画像及び前記第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項11】
前記第１のボケ度合いは、前記第１のセグメントと前記第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項12】
前記命令セットは、前記第１の画像の第３のセグメントを前記第２の層の露出された部分に関連付けることと、
前記第２の基準画像に基づいて前記第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
前記第３のボケ度合いに応じて前記第３のセグメントを更新することであって、前記第３のボケ度合いは、前記第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を更に実施するために、前記コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項13】
前記更新された第１のセグメントと、前記更新された第２のセグメントとを合成することは、前記更新された第１のセグメントと、前記更新された第２のセグメントと、前記更新された第３のセグメントとを合成して、前記第１の層と前記第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
前記第２の層に対応する前記合成画像の一部分は、前記更新された第２のセグメントと、前記更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項14】
前記第２の層と前記第１の焦点との間の第１の高低差と、前記第２の層と前記第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、前記更新された第２のセグメントと、前記更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、請求項１２に記載のコンピュータ可読媒体。
【請求項15】
前記第１の基準画像及び前記第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、請求項９に記載のコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
関連出願の相互参照
[0001] 本出願は、２０２０年５月８日に出願された米国特許出願第６３／０２２，１７０号の優先権を主張し、この出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
[0001] 本出願は、２０２０年５月８日に出願された米国特許出願第６３／０２２，１７０号の優先権を主張し、この出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
[0002] 本明細書で提供される実施形態は、画像向上技術に関し、より詳細には、荷電粒子ビーム検査におけるウェーハ上の多層構造のための検査画像向上に関する。
【背景技術】
【0003】
[0003] 集積回路（ＩＣ）の製造プロセスでは、未完成又は完成回路コンポーネントは、それらが設計に従って製造され、欠陥がないことを保証するために検査が行われる。走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）など、光学顕微鏡又は荷電粒子（例えば、電子）ビーム顕微鏡を利用する検査システムを採用することができる。ＩＣコンポーネントの物理的なサイズが縮小し続けるにつれて、欠陥検出における精度及び歩留まりがより重要になる。
【0004】
[0004] 設計からのパターン／構造変位及び寸法偏差は、サブナノメートル（ｎｍ）の精度でＳＥＭ画像から測定され得る。これらの測定値は、製造されたＩＣの欠陥を特定すること及び製造プロセスを制御することにおいて役立ち得る。階段構造などの３次元構造が広く使用されており、３次元構造の高さは、チップの密度又は記憶容量を増加させるために一層高くなっている。そのため、３次元構造についてのロバストな検査又は正確なメトロロジー測定が必要である。
【発明の概要】
【0005】
[0005] 本明細書で提供される実施形態は、粒子ビーム検査装置、より詳細には荷電粒子ビームを使用する検査装置を開示する。
【0006】
[0006] いくつかの実施形態では、荷電粒子ビーム検査システムにおいて検査画像を向上させる方法が提供される。本方法は、第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することとを含む。
【0007】
[0007] いくつかの実施形態では、画像向上装置は、命令セットを格納するメモリと、少なくとも１つのプロセッサであって、第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することとを装置に実施させるために命令セットを実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサとを含む。
【0008】
[0008] いくつかの実施形態では、画像を向上させる方法を実施するために、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令セットを格納する非一時的コンピュータ可読媒体が提供される。本方法は、第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することとを含む。
【0009】
[0009] いくつかの実施形態では、荷電粒子ビーム検査システムにおいて検査画像を向上させる方法が提供される。本方法は、第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントを更新し、及び第２の層に対応する第２の基準画像に基づいて第２のセグメントを更新することと、更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することとを含む。
【0010】
[0010] いくつかの実施形態では、サンプルの画像を生成する方法が提供される。本方法は、サンプル上の位置の複数の画像を得ることであって、複数の画像の各々は、異なる焦点において得られる、得ることと、複数の画像のフィーチャと、関連する基準画像のフィーチャとの間の相関を決定することと、関連する基準画像の相関及び層情報に基づいて複数の画像のフィーチャの各々の深さを決定することと、複数の画像上のフィーチャの各々について、選択された画像を得る対象となる、複数の画像のうちの１つの画像を選択することと、選択された画像の各々を合成することにより、位置の画像を作成することとを含む。
【0011】
[0011] 本開示の実施形態の他の利点は、添付の図面と併せて取り入れられる以下の説明から明らかになるであろう。以下の説明では、例示及び例として、本発明の特定の実施形態を記載する。
【図面の簡単な説明】
【0012】
【図1】[0012]本開示のいくつかの実施形態と一致する、例示的な電子ビーム検査（ＥＢＩ）システムを示す概略図である。
【図3A】[0014]本開示のいくつかの実施形態と一致する、例示的な多層構造の断面図である。
【図4】[0016]本開示のいくつかの実施形態と一致する、例示的な画像向上装置のブロック図である。
【図5】[0017]本開示のいくつかの実施形態と一致する、検査画像の例示的なセットである。
【図6】[0018]本開示のいくつかの実施形態と一致する、検査画像を分離する例を示す。
【図7】[0019]本開示のいくつかの実施形態と一致する、検査画像を合成する例を示す。
【図8】[0020]本開示のいくつかの実施形態と一致する、画像を向上させる例示的な方法を表すプロセスフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0013】
[0021] ここで、例示的な実施形態を詳細に参照し、その例は、添付の図面に示されている。以下の説明は、添付の図面を参照し、別段の表現がない限り、異なる図面における同じ番号は、同じ又は同様の要素を表す。例示的な実施形態の以下の説明において記載される実装形態は、全ての実装形態を表すわけではない。代わりに、それらの実装形態は、添付の請求項において記述されるように、開示される実施形態に関連する態様と一致する装置及び方法の単なる例である。例えば、いくつかの実施形態は、電子ビームの利用に関連して説明されるが、本開示は、そのように限定されない。他のタイプの荷電粒子ビームを同様に適用することができる。その上、光学撮像、写真検出、Ｘ線検出など、他の撮像システムを使用することができる。
【0014】
[0022] 電子デバイスは、基板と呼ばれるシリコン片上に形成された回路で構築される。多くの回路は、同じシリコン片上にまとめて形成することができ、集積回路又はＩＣと呼ばれる。これらの回路のサイズは、劇的に減少しており、その結果、更に多くの回路を基板に適合させることができる。例えば、スマートフォンのＩＣチップは、親指の爪ほどの大きさであるが、それにもかかわらず、２０億を超えるトランジスタを含むことができ、各トランジスタのサイズは、人間の毛髪のサイズの１／１０００未満である。
【0015】
[0023] これらの極めて小さいＩＣの作成は、多大な時間を要する複雑及び高価なプロセスであり、数百もの個々のステップを伴う場合が多い。１つのステップにおける誤差でさえ、完成ＩＣに欠陥をもたらす可能性があり、完成ＩＣが無用なものとなる。従って、製造プロセスの目標の１つは、プロセスで作成される機能可能なＩＣの数を最大化するため、すなわちプロセスの総歩留まりを向上させるために、そのような欠陥を回避することである。
【0016】
[0024] 歩留まりを向上させる要素の１つは、十分な数の機能可能な集積回路を生産することを保証するために、チップ作成プロセスをモニタすることである。プロセスをモニタする方法の１つは、それらの形成の様々な段階でチップ回路構造を検査することである。検査は、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）を使用して行うことができる。ＳＥＭは、これらの極めて小さい構造を撮像するために使用することができ、実際には構造の「ピクチャ」を撮影する。画像は、構造が正しく形成されたかどうか、また構造が正しい場所に形成されたかどうかを判断するために使用することができる。構造に欠陥がある場合、欠陥が再発する可能性が低くなるようにプロセスを調整することができる。
【0017】
[0025] 設計からのパターン／構造変位及び寸法偏差は、サブナノメートル（ｎｍ）の精度でＳＥＭ画像から測定することができる。これらの測定値は、製造されたＩＣの欠陥を特定すること及び製造プロセスを制御することにおいて役立ち得る。検査ツールの焦点深度は、限られているため、３次元構造についての合焦した検査画像を得ることは、困難である。しかしながら、階段構造などの３次元構造の高さは、チップの密度又は記憶容量を増加させるために一層高くなっており、これにより３次元構造についてのロバストな検査又はメトロロジー測定が妨げられる。
【0018】
[0026] 本開示のいくつかの実施形態は、検査システムの焦点深度よりも深さが大きい多層構造について、合焦した検査画像を得るための技術を提供する。いくつかの実施形態では、多層構造について異なる焦点で撮影された複数の検査画像は、対応するGraphic Database System（ＧＤＳ）情報に基づいて層ごとに補償することができ、視野内の多層構造についてより鮮明な検査画像を生成するために合成することができる。本開示は、より正確なＳＥＭ画像を提供するのに役立つことができ、したがってサンプルの欠陥をより高い精度及び効率で検出することを可能にする。
【0019】
[0027] 図面では、コンポーネントの相対寸法は、明確にするために拡大され得る。以下の図面の説明内では、同じ又は同様の参照番号は、同じ又は同様のコンポーネント又はエンティティを指し、個々の実施形態に対する違いのみを説明する。本明細書で使用される場合、別段の具体的な記述がない限り、「又は」という用語は、実行不可能な場合を除いて、考えられる全ての組合せを包含する。例えば、コンポーネントがＡ又はＢを含み得ることが記述される場合、別段の具体的な記述がない限り又は実行不可能でない限り、コンポーネントは、Ａ若しくはＢ又はＡ及びＢを含み得る。第２の例として、コンポーネントがＡ、Ｂ又はＣを含み得ることが記述される場合、別段の具体的な記述がない限り又は実行不可能でない限り、コンポーネントは、Ａ、又はＢ、又はＣ、又はＡ及びＢ、又はＡ及びＣ、又はＢ及びＣ、又はＡ、Ｂ及びＣを含み得る。
【0020】
[0028] ここで、図１を参照すると、図１は、本開示の実施形態と一致する、例示的な電子ビーム検査（ＥＢＩ）システム１００を示す。図１に示されるように、荷電粒子ビーム検査システム１００は、メインチャンバ１０、装填・ロックチャンバ２０、電子ビームツール４０及び機器フロントエンドモジュール（ＥＦＥＭ）３０を含む。電子ビームツール４０は、メインチャンバ１０内に位置する。説明及び図面は、電子ビームを対象とするが、実施形態は、本開示を特定の荷電粒子に限定するために使用されないことが理解される。
【0021】
[0029] ＥＦＥＭ ３０は、第１の装填ポート３０ａ及び第２の装填ポート３０ｂを含む。ＥＦＥＭ ３０は、追加の装填ポートを含み得る。第１の装填ポート３０ａ及び第２の装填ポート３０ｂは、検査予定のウェーハ（例えば、半導体ウェーハ若しくは他の材料で作られたウェーハ）又はサンプルを含むウェーハ前面開口式一体型ポッド（ＦＯＵＰ）を受け取る（以下では、ウェーハ及びサンプルは、集合的に「ウェーハ」と呼ばれる）。ＥＦＥＭ ３０の１つ又は複数のロボットアーム（図示せず）は、装填・ロックチャンバ２０にウェーハを移送する。
【0022】
[0030] 装填・ロックチャンバ２０は、装填／ロック真空ポンプシステム（図示せず）に接続され、装填／ロック真空ポンプシステムは、大気圧を下回る第１の圧力に達するように装填・ロックチャンバ２０内の気体分子を取り除く。第１の圧力に達した後、１つ又は複数のロボットアーム（図示せず）は、装填・ロックチャンバ２０からメインチャンバ１０にウェーハを移送する。メインチャンバ１０は、メインチャンバ真空ポンプシステム（図示せず）に接続され、メインチャンバ真空ポンプシステムは、第１の圧力を下回る第２の圧力に達するようにメインチャンバ１０内の気体分子を取り除く。第２の圧力に達した後、ウェーハに対して、電子ビームツール４０による検査が行われる。いくつかの実施形態では、電子ビームツール４０は、シングルビーム検査ツールを含み得る。他の実施形態では、電子ビームツール４０は、マルチビーム検査ツールを含み得る。
【0023】
[0031] コントローラ５０は、電子ビームツール４０に電子的に接続することができ、また他のコンポーネントにも電子的に接続することができる。コントローラ５０は、荷電粒子ビーム検査システム１００の様々な制御を実行するように構成されたコンピュータであり得る。コントローラ５０は、様々な信号及び画像処理機能を実行するように構成された処理回路も含み得る。図１では、コントローラ５０は、メインチャンバ１０、装填・ロックチャンバ２０及びＥＦＥＭ ３０を含む構造の外部のものとして示されているが、コントローラ５０は、構造の一部でもあり得ることが理解される。
【0024】
[0032] 本開示は、電子ビーム検査システムを収納するメインチャンバ１０の例を提供するが、本開示の態様は、広い意味において、電子ビーム検査システムを収納するチャンバに限定されないことに留意すべきである。むしろ、前述の原理は、他のチャンバにも適用できることが理解される。
【0025】
[0033] ここで、図２を参照すると、図２は、本開示の実施形態と一致する、図１の例示的な荷電粒子ビーム検査システム１００の一部であり得る例示的な電子ビームツール４０の概略図を示す。電子ビームツール４０（本明細書では装置４０とも称される）は、電子源１０１、ガンアパーチャ１０３を有するガンアパーチャプレート１７１、プレビームレット形成機構１７２、コンデンサーレンズ１１０、供給源変換ユニット１２０、一次投影光学系１３０、サンプルステージ（図２に図示せず）、二次結像系１５０及び電子検出デバイス１４０を含む。一次投影光学系１３０は、対物レンズ１３１を含むことができる。電子検出デバイス１４０は、複数の検出要素１４０＿１、１４０＿２及び１４０＿３を含むことができる。ビームセパレータ１６０及び偏向走査ユニット１３２は、一次投影光学系１３０内に配置することができる。装置４０の一般的に知られている他の構成要素を必要に応じて追加／省略できることが理解され得る。
【0026】
[0034] 電子源１０１、ガンアパーチャプレート１７１、コンデンサーレンズ１１０、供給源変換ユニット１２０、ビームセパレータ１６０、偏向走査ユニット１３２及び一次投影光学系１３０は、装置１００の主光軸１００＿１と位置合わせすることができる。二次結像系１５０及び電子検出デバイス１４０は、装置４０の副光軸１５０＿１と位置合わせすることができる。
【0027】
[0035] 電子源１０１は、カソード、抽出器又はアノードを含み得、一次電子は、カソードから放出され、次いで抽出又は加速され、一次ビームクロスオーバー（虚像又は実像）１０１ｓを形成する一次電子ビーム１０２を形成することができる。一次電子ビーム１０２は、クロスオーバー１０１ｓから放出されると視覚化することができる。
【0028】
[0036] 供給源変換ユニット１２０は、画像形成要素アレイ（図２に図示せず）、収差補償器アレイ（図示せず）、ビーム制限アパーチャアレイ（図示せず）及び事前曲げマイクロ偏向器アレイ（図示せず）を含み得る。画像形成要素アレイは、複数のマイクロ偏向器又はマイクロレンズを含んで、一次電子ビーム１０２の複数のビームレットを用いてクロスオーバー１０１ｓの複数の平行画像（虚像又は実像）を形成することができる。図２は、一例として３つのビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３を示し、供給源変換ユニット１２０は、いかなる数のビームレットも処理できることが理解される。コントローラ５０は、電子検出デバイス１４０、一次投影光学系１３０など、図１の荷電粒子ビーム検査システム１００の様々な部分に接続され得る。いくつかの実施形態では、以下に更に詳細に説明するように、コントローラ５０は、様々な画像及び信号処理機能を果たし得る。コントローラ５０は、様々な制御信号を生成して、荷電粒子ビーム検査システム１００の動作も管理し得る。
【0029】
[0037] いくつかの実施形態では、供給源変換ユニット１２０は、ビーム制限アパーチャアレイ及び画像形成要素アレイ（両方とも図示せず）を備え得る。ビーム制限アパーチャアレイは、ビーム制限アパーチャを含み得る。必要に応じて、いかなる数のアパーチャも使用できることが理解される。ビーム制限アパーチャは、一次電子ビーム１０２のビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３のサイズを制限するように構成され得る。画像形成要素アレイは、主光軸１００＿１に向けて角度を変化させることにより、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３を偏向させるように構成された画像形成偏向器（図示せず）を含み得る。いくつかの実施形態では、偏向器は、主光軸１００＿１から離れるほど、より大きくビームレットを偏向させることができる。更に、画像形成要素アレイは、複数の層（図示せず）を含み得、偏向器は、別個の層に設けられ得る。偏向器は、互いに独立して個別に制御されるように構成され得る。いくつかの実施形態では、偏向器は、サンプル１の表面上に形成されるプローブスポット（例えば、１０２＿１Ｓ、１０２＿２Ｓ及び１０２＿３Ｓ）のピッチを調整するように制御され得る。本明細書で言及される場合、プローブスポットのピッチは、サンプル１の表面上の２つの直接隣接するプローブスポット間の距離として定義することができる。
【0030】
[0038] 画像形成要素アレイの中央に位置する偏向器は、電子ビームツール４０の主光軸１００＿１と位置合わせされ得る。従って、いくつかの実施形態では、中央の偏向器は、ビームレット１０２＿１の軌跡を直線に維持するように構成され得る。いくつかの実施形態では、中央の偏向器は、省略され得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、一次電子源１０１は、必ずしも供給源変換ユニット１２０の中心と位置合わせされなくてもよい。更に、図２は、ビームレット１０２＿１が主光軸１００＿１上にある装置４０の側面図を示すが、ビームレット１０２＿１は、異なる側から見ると、主光軸１００＿１から外れ得ることが理解される。すなわち、いくつかの実施形態では、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３の全てがオフアクシスであり得る。オフアクシス構成要素は、主光軸１００＿１に対してオフセットされ得る。
【0031】
[0039] 偏向されたビームレットの偏向角度は、１つ以上の判断基準に基づいて設定され得る。いくつかの実施形態では、偏向器は、オフアクシスビームレットを、半径方向外向きに又は主光軸１００＿１から離れるように（例示せず）偏向させることができる。いくつかの実施形態では、偏向器は、オフアクシスビームレットを、半径方向内向きに又は主光軸１００＿１に向かって偏向させるように構成され得る。ビームレットの偏向角度は、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３がサンプル１上に垂直に着地するように設定され得る。対物レンズ１３１などのレンズに起因する画像のオフアクシス収差は、レンズを通過するビームレットの経路を調整することにより減らすことができる。従って、オフアクシスビームレット１０２＿２及び１０２＿３の偏向角度は、プローブスポット１０２＿２Ｓ及び１０２＿３Ｓが小さい収差を有するように設定され得る。オフアクシスプローブスポット１０２＿２Ｓ及び１０２＿３Ｓの収差を減らすために、ビームレットは、対物レンズ１３１の正面焦点又はその近くを通過するように偏向され得る。いくつかの実施形態では、偏向器は、プローブスポット１０２＿１Ｓ、１０２＿２Ｓ及び１０２＿３Ｓが小さい収差を有しながら、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３がサンプル１上に垂直に着地するように設定され得る。
【0032】
[0040] コンデンサーレンズ１１０は、一次電子ビーム１０２を集束するように構成される。供給源変換ユニット１２０の下流のビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３の電流は、コンデンサーレンズ１１０の集束力を調整するか、又はビーム制限アパーチャアレイ内の対応するビーム制限アパーチャの径方向サイズを変えることにより変化させることができる。電流は、ビーム制限アパーチャの径方向サイズ及びコンデンサーレンズ１１０の集束力を変更することの両方により変えることができる。コンデンサーレンズ１１０は、その第１の原理的平面が移動可能となるように構成され得る調整可能コンデンサーレンズであり得る。調整可能コンデンサーレンズは、磁性を有するように構成することができ、その結果、オフアクシスビームレット１０２＿２及び１０２＿３は、回転角度を有して供給源変換ユニット１２０を照射することができる。回転角度は、集束力又は調整可能コンデンサーレンズの第１の主平面の位置に応じて変わる場合がある。それに応じて、コンデンサーレンズ１１０は、コンデンサーレンズ１１０の集束力が変えられながら、回転角度を不変に保つように構成され得る抗回転コンデンサーレンズであり得る。いくつかの実施形態では、コンデンサーレンズ１１０は、コンデンサーレンズ１１０の集束力及び第１の主平面の位置が変化した場合に回転角度が変わらない、調整可能な抗回転コンデンサーレンズであり得る。
【0033】
[0041] 電子ビームツール４０は、プレビームレット形成機構１７２を含み得る。いくつかの実施形態では、電子源１０１は、一次電子を放出し、一次電子ビーム１０２を形成するように構成され得る。いくつかの実施形態では、ガンアパーチャプレート１７１は、一次電子ビーム１０２の周辺の電子を遮断して、クーロン効果を減らすように構成され得る。いくつかの実施形態では、プレビームレット形成機構１７２は、一次電子ビーム１０２の周辺の電子を更に切断して、クーロン効果を更に減らし得る。一次電子ビーム１０２は、プレビームレット形成機構１７２を通過した後、３つの一次電子ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３（又はビームレットの任意の他の番号）にトリミングされ得る。電子源１０１、ガンアパーチャプレート１７１、プレビームレット形成機構１７２及びコンデンサーレンズ１１０は、電子ビームツール４０の主光軸１００＿１と位置合わせされ得る。
【0034】
[0042] プレビームレット形成機構１７２は、クーロンアパーチャアレイを含み得る。プレビームレット形成機構１７２の、本明細書ではオンアクシスアパーチャとも称される中央アパーチャと、供給源変換ユニット１２０の中央偏向器とは、電子ビームツール４０の主光軸１００＿１と位置合わせされ得る。プレビームレット形成機構１７２は、複数のプリトリミングアパーチャ（例えば、クーロンアパーチャアレイ）を備え得る。図２では、３つのビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３は、一次電子ビーム１０２が３つのプリトリミングアパーチャを通過し、一次電子ビーム１０２の残りの大部分が遮断されているときに生成される。すなわち、プレビームレット形成機構１７２は、３つのビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３を形成しない、一次電子ビーム１０２からの電子の多く又は大部分をトリミングすることができる。プレビームレット形成機構１７２は、一次電子ビーム１０２が供給源変換ユニット１２０に入る前に、プローブスポット１０２＿１Ｓ、１０２＿２Ｓ及び１０２＿３Ｓを形成するために最後的に使用されない電子を遮断することができる。いくつかの実施形態では、ガンアパーチャプレート１７１が電子源１０１の近くに設けられて、電子を早期に遮断することができる一方、プレビームレット形成機構１７２も設けられて、複数のビームレットの近傍の電子を更に遮断することができる。図２は、プレビームレット形成機構１７２の３つのアパーチャを示すが、必要に応じて任意の数のアパーチャがあり得ることが理解される。
【0035】
[0043] いくつかの実施形態では、プレビームレット形成機構１７２は、コンデンサーレンズ１１０の下方に配置され得る。プレビームレット形成機構１７２を電子源１０１のより近くに配置することにより、クーロン効果をより効果的に減らすことができる。いくつかの実施形態では、プレビームレット形成機構１７２を電子源１０１の十分近くに配置することができ、しかも依然として製造可能な場合、ガンアパーチャプレート１７１を省略することができる。
【0036】
[0044] 対物レンズ１３１は、検査のために、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３をサンプル１上に集束させるように構成され得、サンプル１の表面上に３つのプローブスポット１０２＿１ｓ、１０２＿２ｓ及び１０２＿３ｓを形成することができる。クーロン交互作用効果を減らすために、ガンアパーチャプレート１７１は、使用されない一次電子ビーム１０２の周辺電子を遮断することができる。クーロン交互作用効果は、プローブスポット１０２＿１ｓ、１０２＿２ｓ及び１０２＿３ｓの各々のサイズを拡大させ、従って検査解像度を劣化させる可能性がある。
【0037】
[0045] ビームセパレータ１６０は、静電双極子場Ｅ１及び磁気双極子場Ｂ１（図２には両方とも図示せず）を生成する静電偏向器を含むウィーンフィルタタイプのビームセパレータであり得る。それらの場が印加された場合、静電双極子場Ｅ１によってビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３の電子にかかる力は、磁気双極子場Ｂ１によって電子にかかる力に対して、大きさが等しく、方向が反対方向である。従って、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３は、ビームセパレータ１６０をゼロ偏向角度で直線に通過することができる。
【0038】
[0046] 偏向走査ユニット１３２は、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３を偏向させて、サンプル１の表面のあるセクションの３つの小さい走査エリアにわたってプローブスポット１０２＿１ｓ、１０２＿２ｓ及び１０２＿３ｓを走査させることができる。プローブスポット１０２＿１ｓ、１０２＿２ｓ及び１０２＿３ｓにおけるビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３の入射に応答して、３つの二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅがサンプル１から放出され得る。二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅの各々は、二次電子（エネルギー≦５０ｅＶ）及び後方散乱電子（５０ｅＶと、ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３の着地エネルギーとの間のエネルギー）を含むエネルギー分布を有する電子を含むことができる。ビームセパレータ１６０は、二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅを二次結像系１５０に向かって導くことができる。二次結像系１５０は、二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅを電子検出デバイス１４０の検出要素１４０＿１、１４０＿２及び１４０＿３上に集束させることができる。検出要素１４０＿１、１４０＿２及び１４０＿３は、対応する二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅを検出し、例えばサンプル１の対応する走査エリアの画像を構築するために、コントローラ５０又は信号処理システム（図示せず）に送信される対応する信号を生成することができる。
【0039】
[0047] 図２では、３つのプローブスポット１０２＿１Ｓ、１０２＿２Ｓ及び１０２＿３Ｓによってそれぞれ発生した３つの二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅは、主光軸１００＿１に沿って電子源１０１に向けて上方に移動し、対物レンズ１３１及び偏向走査ユニット１３２を相次いで通過する。３つの二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅは、副光軸１５０＿１に沿って二次結像系１５０に入るように、ビームセパレータ１６０（ウィーンフィルタなど）によって方向転換される。二次結像系１５０は、３つの検出要素１４０＿１、１４０＿２及び１４０＿３を含む電子検出デバイス１４０上に３つの二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ～１０２＿３ｓｅを集束させる。従って、電子検出デバイス１４０は、３つのプローブスポット１０２＿１Ｓ、１０２＿２Ｓ及び１０２＿３Ｓによってそれぞれ走査された３つの走査領域の画像を同時に生成することができる。いくつかの実施形態では、電子検出デバイス１４０及び二次結像系１５０は、１つの検出ユニット（図示せず）を形成する。いくつかの実施形態では、対物レンズ１３１、偏向走査ユニット１３２、ビームセパレータ１６０、二次結像系１５０及び電子検出デバイス１４０など（ただし、これらに限定されない）の、二次電子ビームの経路上の電子光学要素は、１つの検出システムを形成することができる。
【0040】
[0048] いくつかの実施形態では、コントローラ５０は、画像処理システムを含み得、画像処理システムは、画像取得器（図示せず）及びストレージ（図示せず）を含む。画像取得器は、１つ又は複数のプロセッサを含み得る。例えば、画像取得器は、コンピュータ、サーバ、メインフレームホスト、端末、パーソナルコンピュータ、任意の種類のモバイルコンピューティングデバイス及び同様のもの又はそれらの組合せを含み得る。画像取得器は、中でもとりわけ、導電体、光ファイバケーブル、ポータブル記憶媒体、ＩＲ、Bluetooth、インターネット、ワイヤレスネットワーク、ワイヤレス無線機又はそれらの組合せなどの媒体を通して装置４０の電子検出デバイス１４０に通信可能に結合することができる。いくつかの実施形態では、画像取得器は、電子検出デバイス１４０から信号を受信し、画像を構築することができる。従って、画像取得器は、サンプル１の画像を取得することができる。画像取得器は、輪郭の生成、取得画像へのインジケータの重畳及び同様のものなどの様々な後処理機能を実行することもできる。画像取得器は、取得画像の明度及びコントラストなどの調整を実行するように構成することができる。いくつかの実施形態では、ストレージは、ハードディスク、フラッシュドライブ、クラウドストレージ、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、他のタイプのコンピュータ可読メモリ及び同様のものなどの記憶媒体であり得る。ストレージは、画像取得器と結合し、走査された生の画像データをオリジナルの画像として保存し、及び後処理された画像を保存するために使用することができる。
【0041】
[0049] いくつかの実施形態では、画像取得器は、電子検出デバイス１４０から受信された１つ又は複数の撮像信号に基づいてサンプルの１つ又は複数の画像を取得することができる。撮像信号は、荷電粒子撮像を実施するための走査動作に対応し得る。取得画像は、複数の撮像エリアを含む単一の画像であり得るか、又は複数の画像を伴い得る。単一の画像は、ストレージに格納することができる。単一の画像は、複数の領域に分割され得るオリジナルの画像であり得る。領域の各々は、サンプル１の特徴を含む撮像エリアを１つずつ含み得る。取得画像は、時系列にわたって複数回サンプリングされたサンプル１の単一の撮像エリアの複数の画像を含み得るか、又はサンプル１の異なる撮像エリアの複数の画像を含み得る。複数の画像は、ストレージに格納することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ５０は、サンプル１の同じ場所の複数の画像を用いて画像処理ステップを実行するように構成することができる。
【0042】
[0050] いくつかの実施形態では、コントローラ５０は、検出された二次電子の分布を得るために、測定回路（例えば、アナログ／デジタル変換器）を含み得る。検出時間窓中に収集された電子分布データは、ウェーハ表面に入射した一次ビームレット１０２＿１、１０２＿２及び１０２＿３の各々の対応する走査経路データと組み合わせて、検査中のウェーハ構造の画像を再構築するために使用することができる。再構築された画像は、サンプル１の内部又は外部の構造の様々な特徴を明らかにするために使用することができ、従ってウェーハに存在し得るいかなる欠陥も明らかにするために使用することができる。
【0043】
[0051] いくつかの実施形態では、コントローラ５０は、検査中にサンプル１を動かすように電動ステージ（図示せず）を制御することができる。いくつかの実施形態では、コントローラ５０は、電動ステージが、ある方向に一定の速さで継続的にサンプル１を動かせるようにすることができる。他の実施形態では、コントローラ５０は、電動ステージが、走査プロセスのステップに応じて、サンプル１が動く速さを経時的に変更できるようにすることができる。いくつかの実施形態では、コントローラ５０は、二次電子ビーム１０２＿１ｓｅ、１０２＿２ｓｅ及び１０２＿３ｓｅの画像に基づいて、一次投影光学系１３０又は二次結像系１５０の構成を調整することができる。
【0044】
[0052] 図２は、電子ビームツール４０が３つの一次電子ビームを使用することを示すが、電子ビームツール４０が２つ以上の一次電子ビームを使用し得ることが理解される。本開示は、装置４０で使用される一次電子ビームの数を限定しない。
【0045】
[0053] ここで、図３Ａを参照すると、図３Ａは、本開示の実施形態と一致する、サンプルにおける例示的な多層構造の断面図である。図３Ａは、複数の積層された層Ｌを有する多層構造３００の側面図を示す。本開示では、多層構造は、例えば、検査画像を撮影するための平面（例えば、Ｘ－Ｙ平面）と交差するＺ方向に複数の積層された層を含む階段構造を含むことができ、上から見たときに最上層以外の少なくとも１つの層が露出されている。例えば、図３Ａの多層構造３００は、上から下に階段状に積層された１０個の層Ｌ１～Ｌ１０を含む。第１の層Ｌ１は、露出された第１の露出面Ｓ１であって、その長さがｌ１として示されている、第１の露出面Ｓ１を有し、第２の層Ｌ２は、第１の層Ｌ１によって覆われていない第２の露出面Ｓ２であって、その長さがｌ２として示されている、第２の露出面Ｓ２を有する。同様に、第３の層Ｌ３～第１０の層Ｌ１０の各々は、各層の上に積層された層によって覆われていない各層自体の露出面を有する。図３Ａに示すように、各層Ｌ１～Ｌ１０は、厚さＴを有する。例えば、第１の層Ｌ１の厚さは、Ｔ１として示されており、第２の層Ｌ２の厚さは、Ｔ２として示されている。この例では、多層構造３００は、第１の層Ｌ１～第１０の層Ｌ１０の各厚さＴの合計に対応する深さＤを有し得る。いくつかの実施形態では、積層された層Ｌ１～Ｌ１０は、互いに対して異なる厚さを有し得る。
【0046】
[0054] 図３Ｂは、図３Ａの例示的な多層構造３００の上面図である。いくつかの実施形態では、図３Ｂに示すように、多層構造３００は、多層構造３００において長さ方向（例えば、図３Ｂの左から右方向）に形成されたスリットトレンチＳＴを含み得る。図３Ｂに示すように、上から見ると、最上層（例えば、Ｌ１）に加えて、層の少なくとも一部分（例えば、露出面Ｓ２～Ｓ１０）が見える。したがって、多層構造３００全体のより鮮明な画像を得るために、検査ツールの焦点深度は、最上層（例えば、Ｌ１）のみならず、最下層（例えば、Ｌ１０）もカバーするのに十分に深くなければならない。しかしながら、多層構造の場合、検査ツールの焦点深度が限られているため、合焦した検査画像を得ることは、困難である。いくつかの実施形態では、図３Ｂに示す多層構造３００を検査ツールの視野（ＦＯＶ）に含めることができる。検査ツールの焦点深度が多層構造３００の深さＤよりも小さい場合、検査ツールは、多層構造３００全体の鮮明で合焦した検査画像を撮影できない場合がある。これにより、多層構造３００についてのロバストな検査又はメトロロジー測定が妨げられる。
【0047】
[0055] 単なる例示の目的で、検査ツールの焦点深度は、焦点から－２．５マイクロメートル（μｍ）～＋２．５μｍの範囲であり、多層構造３００の深さＤは、１０μｍであり、層Ｌ１～Ｌ１０の各々は、厚さが１μｍであると想定される。この想定下において、一例として、検査ツールの焦点が第１の層Ｌ１の上面に配置されるように設定することにより、多層構造３００についての検査画像が撮影される場合、検査画像は、焦点深度から外れた領域について焦点がぼける可能性がある。例えば、検査画像は、それぞれ焦点深度内にある第１の層Ｌ１、第２の層Ｌ２及び第３の層Ｌ３についての鮮明な画像を有し得る。しかしながら、検査画像は、第４の層Ｌ４～第１０の層Ｌ１０が検査ツールの焦点深度から外れているため、第４の層Ｌ４～第１０の層Ｌ１０について焦点のぼけた画像を有し得る。別の例として、検査ツールの焦点が第５の層Ｌ５の上面に配置されるように設定することにより、多層構造３００についての検査画像が撮影される場合、検査画像は、焦点深度から外れた領域について焦点がぼける可能性がある。例えば、検査画像は、それぞれ焦点深度内にある第３の層Ｌ３～第７の層Ｌ７についての鮮明な画像を有し得る。しかしながら、検査画像は、第１の層Ｌ１、第２の層Ｌ２及び第８の層Ｌ８～第１０の層Ｌ１０が検査ツールの焦点深度から外れているため、第１の層Ｌ１、第２の層Ｌ２及び第８の層Ｌ８～第１０の層Ｌ１０について焦点のぼけた画像を有し得る。
【0048】
[0056] 上記の問題は、技術が進歩するにつれて悪化し得る。例えば、複数の積層された層は、垂直型ＮＡＮＤフラッシュメモリに使用され、一部の製造業者は、３２個もの層を積層しており、また記憶容量及び密度を向上させるために、積層される層の数が多くなり、一部の製造業者は、６４個、１２８個及び更に多くの層を積層できるように取り組んでいる。しかしながら、図３Ａ及び図３Ｂに関して説明したように、多層構造の深さがより深くなるにつれて、焦点外の検査画像は、多層構造を検査する能力に深刻な影響を及ぼす。結果的に、検査画像から正確な測定を行うことは言うまでもなく、視野内の多層構造について合焦した検査画像を撮影することも困難である。本開示の実施形態は、検査画像に基づいて正確なメトロロジーを実施できるように、深さが検査ツールの焦点深度よりも深い多層構造の全てのパターンについての合焦画像を得るための技術を提供することができる。
【0049】
[0057] 図４は、本開示の実施形態と一致する、例示的な画像向上装置のブロック図である。様々な実施形態では、画像向上装置４００は、荷電粒子ビーム検査システム（例えば、図１の電子ビーム検査システム１００）の一部であり得るか又はそれとは別個であり得ることが理解される。いくつかの実施形態では、画像向上装置４００は、コントローラ５０の一部であり得、画像取得器、測定回路又はストレージなどを含み得る。いくつかの実施形態では、画像向上装置４００は、画像処理システムを含み得、画像取得器、ストレージなどを含み得る。
【0050】
[0058] 図４に示すように、画像向上装置４００は、画像取得器４１０と、画像分離器４２０と、画像補償器４３０と、画像合成器４４０と、情報ファイル４５０とを含み得る。
【0051】
[0059] 本開示の実施形態によれば、画像取得器４１０は、検査されるサンプルの複数の検査画像を取得することができる。例示の目的で、検査されるサンプルの例として、図３Ａ及び図３Ｂに示す多層構造３００を含むサンプルを使用する。いくつかの実施形態では、検査画像取得器４１０は、電子ビームツール４０の電子検出デバイス１４０からの検出信号に基づいて検査画像を生成することができる。いくつかの実施形態では、検査画像取得器４１０は、コントローラ５０に含まれる画像取得器の一部であり得るか又は画像取得器とは別個であり得る。いくつかの実施形態では、検査画像取得器４１０は、コントローラ５０に含まれる画像取得器により生成された検査画像を得ることができる。いくつかの実施形態では、検査画像取得器４１０は、検査画像を格納するストレージデバイス又はシステムから検査画像を得ることができる。
【0052】
[0060] いくつかの実施形態では、複数の検査画像をサンプルの同じ領域について撮影することができる。例えば、複数の検査画像を、図３Ｂに示す多層構造３００を有する領域について撮影することができる。いくつかの実施形態では、複数の検査画像を深さ方向（例えば、Ｚ方向）における異なる焦点で撮影することができる。図５は、本開示の実施形態と一致する、異なる焦点で撮影された検査画像５００の例示的なセットである。図５に示すように、第２の検査画像５０２は、画像５０２の焦点がＺ次元における多層構造の中心に近接しているため、第１の検査画像５０１に比べて中間層のより鮮明な画像を有する一方、第１の検査画像５０１は、画像５０１の焦点が多層構造の最上部に近接しているため、第２の検査画像に比べて上層のより鮮明な画像を有する。例えば、第１の検査画像５０１は、多層構造の最上部により近接する第１の焦点に検査ツールの焦点を設定することにより撮影することができ、第２の検査画像５０２は、深さ（すなわちＺ）方向において第１の焦点と異なる第２の焦点に検査ツールの焦点を設定することにより撮影することができる。同様に、複数の検査画像は、前回の検査画像の焦点から所定量だけ焦点を変化させることにより撮影することができる。
【0053】
[0061] 焦点を変化させることによる複数の検査画像の取得を図５に関して説明する。単なる例示の目的で、図３Ｂに関して述べたものと同じ想定を使用することができる。例えば、検査ツールの焦点深度は、焦点から－２．５μｍ～＋２．５μｍの範囲であり、多層構造３００の深さＤは、１０μｍであり、層Ｌ１～Ｌ１０の各々は、厚さが１μｍであると想定される。この想定下において、一例として、第１の検査画像５０１は、検査ツールの第１の焦点が第１の層Ｌ１の上面に配置されるように設定することにより撮影することができる。第２の検査画像５０２は、第１の焦点から所定量だけ検査ツールの焦点を増加させることにより撮影することができる。この例では、第２の検査画像５０２は、第１の焦点を４μｍだけ増加させ、これにより第２の焦点が第５の層Ｌ５の上面に配置されるようにして第２の焦点を設定することにより撮影することができる。同様に、第３の検査画像（図示せず）は、第２の焦点から所定量だけ検査ツールの焦点を増加させることにより撮影することができる。いくつかの実施形態では、第１の点と第２の焦点との間の同じ所定量を、第２の焦点と第３の焦点との間の所定量のために使用することができる。例えば、第３の検査画像は、第２の焦点を４μｍだけ増加させ、これにより第３の焦点が第９の層Ｌ９の上面に配置されるようにして第３の焦点を設定することにより撮影することができる。この例では、最下層Ｌ１０についての合焦画像は、第３の検査画像により撮影することができ、したがって第４の検査画像を撮影しなくてもよい。
【0054】
[0062] いくつかの実施形態では、２つの連続する検査画像間の焦点間隔の所定量は、積層された層Ｌ１～Ｌ１０の各々について、少なくとも１つの合焦画像を撮影するために、検査ツールの焦点深度以下となるように決定することができる。いくつかの実施形態では、焦点深度の範囲内でも検査画像が僅かにぼける可能性あるため、隣り合う検査画像の合焦領域の少なくとも一部分が重なり合うことができるように所定量を設定することができる。上記の例では、焦点間隔の所定量（例えば、４μｍ）が焦点深度（例えば、５μｍ）よりも小さいため、隣り合う検査画像の合焦領域の一部分が重なり合う。例えば、第１の検査画像５０１は、第１の層Ｌ１～第３の層Ｌ３についての合焦画像を有し得、第２の検査画像５０２は、第３の層Ｌ３～第７の層Ｌ７についての合焦画像を有し得、同様に、第３の検査画像は、第７の層Ｌ７～第１０の層Ｌ１０についての合焦画像を有し得る。いくつかの実施形態では、所定量は、各層が１つの検査画像のみに合焦画像を有するように、焦点深度に等しくなるように設定することができる。例えば、上記の例において、所定量が５μｍに設定された場合、第１の検査画像５０１は、第１の焦点が第１の層Ｌ１の上面に位置決めされる点において、第１の層Ｌ１～第３の層Ｌ３についての合焦画像を有し得、第２の検査画像５０２は、第２の焦点が第６の層Ｌ６などの上面に位置決めされる点において、第４の層Ｌ４～第８の層Ｌ８についての合焦画像を有し得る。そのように、全ての層は、本開示のいくつかの実施形態による、３つの検査画像からの少なくとも１つの合焦画像を有し得る。画像取得プロセスを３つの検査画像に関して説明したが、検査システムの焦点深度、３次元構造の深さ、解像度要件などに応じて、任意の数の検査画像を使用できることが理解されるであろう。
【0055】
[0063] 図５において、複数の検査画像５００は、荷電粒子ビーム検査システム（例えば、図１の電子ビーム検査システム１００）により得ることができる。例えば、複数の検査画像５００は、電子検出要素１４０からの電子検出信号に基づいて生成された電子ビーム画像であり得る。いくつかの実施形態では、検査ツールの焦点は、荷電粒子ビームの焦点であり得る。いくつかの実施形態では、焦点は、荷電粒子システムの対物レンズ（例えば、図２の対物レンズ１３１）を制御することによって調整することができる。いくつかの実施形態では、焦点は、荷電粒子システム（例えば、荷電粒子源のアノード）の対物レンズの集束コンポーネントの上流に位置するコンポーネントを用いて調整することができる。いくつかの実施形態では、焦点は、荷電粒子ビームの着地エネルギーを変化させることによっても調整され得る。例えば、焦点は、対物レンズの下流及びウェーハの近傍に位置するプレートに印加される電圧を変化させることによって調整することができる。焦点は、Ｚ軸におけるステージの位置を調整することによっても調整され得る。
【0056】
[0064] 図４を再び参照すると、画像分離器４２０は、画像取得器４１０から取得した検査画像上の層を分離するように構成される。いくつかの実施形態では、画像分離器４２０は、複数の検査画像上の層を分離することができる。いくつかの実施形態では、画像分離器４２０は、層に対応する基準画像を参照することにより、検査画像上の層を分離することができる。検査画像５００は、様々な大きさのビア、接点、スロープなど、サンプル上のフィーチャ／パターンを捕捉することができる。図５に示すように、第１の検査画像５０１及び第２の検査画像５２０は、対応するサンプル上に存在するフィーチャ／パターンを表すフィーチャ／パターンを含む。本開示のいくつかの実施形態によれば、画像分離器４２０は、検査画像上のパターン／フィーチャ及びそれらの位置と、対応する基準画像上のパターン／フィーチャ及びそれらの位置とに基づいて、検査画像上の層を分離することができる。
【0057】
[0065] 本開示の実施形態によれば、画像分離器４２０は、情報ファイル４５０からの情報を使用して層を分離することができる。情報ファイル４５０は、層（例えば、第１の層Ｌ１～第１０の層Ｌ１０）に対応する基準画像を含むことができる。情報ファイル４５０は、情報を格納する任意の手段、例えばファイル、ファイルのセット、データベース、データベースのセットなどであり得る。情報ファイル４５０は、例えば、検査画像のための層の基準画像を含むことができる。いくつかの実施形態では、情報ファイル４５０に含まれる基準画像は、対応するテスト領域のグラウンドトゥルース画像であり得る。グラウンドトゥルース画像は、中でもとりわけ、対応するパターンを含むウェーハ若しくはダイの生画像を含むことができるか、又は対応するパターンを含むウェーハ若しくはダイから測定されたグラウンドトゥルースウェハーマップを含むことができる。いくつかの実施形態では、基準画像は、サンプルの対応する層のウェーハ設計レイアウトを例えばGraphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式、Caltech Intermediate Format（ＣＩＦ）などの形式で含むことができる。ウェーハ設計レイアウトは、ウェーハを構築するためのパターンレイアウトに基づき得る。いくつかの実施形態では、中でもとりわけ、基準画像は、関連する平面幾何学的形状、テキスト及びウェーハ設計レイアウトに関する他の情報を表す、バイナリファイル形式において格納されたフィーチャ情報を含み得る。ウェーハ設計レイアウトは、フォトリソグラフィマスク又はレチクルからウェーハにフィーチャを転写するために使用される１つ以上のフォトリソグラフィマスク又はレチクルに対応し得る。
【0058】
[0066] 検査画像を分離するプロセスについて、本開示の実施形態と一致する、第１の検査画像５０１を分離する例を示す図６を参照して説明する。図６に示すように、検査画像５０１は、対応する基準画像を参照して層ごとに分離される。図６は、第１の検査画像５０１から分離された３つのセグメント５１０、５２０及び５３０であって、図３Ａ及び図３Ｂの第１の層Ｌ１、第２の層Ｌ２及び第３の層Ｌ３に対応する３つのセグメント５１０、５２０及び５３０を示す。いくつかの実施形態では、検査画像の分離は、層（例えば、Ｌ１～Ｌ１０）の基準画像の情報に基づいて実施され得る。例えば、検査画像５０１上のパターン又はフィーチャと、各画像が層Ｌ１～Ｌ１０の何れか又は全てを含み得る１つ以上の基準画像（例えば、ＧＤＳデータベースを介して表されるものなど）とを比較することにより、検査画像５０１の何れの部分が基準画像内の何れのパターン又はフィーチャに対応するかを判断することができる。
【0059】
[0067] いくつかの実施形態では、検査画像と、対応する基準画像とのフィーチャ位置の比較に基づいて、特定の層に対応するセグメントを決定することができる。例えば、第１のセグメント５１０は、第１の層Ｌ１に対応すると判定することができ、第２のセグメント５２０は、第２の層Ｌ２に対応すると判定することができ、第３のセグメントは、第３の層Ｌ３に対応すると判定することができる。別の例として、ウェーハのＳＥＭ画像と、ウェーハの製造に用いられるマスクデータを表す基準画像データを含むＧＤＳデータとの比較により、特定の層（例えば、第１の層Ｌ１）の特定の部分を表すＧＤＳデータ内の特定の多角形をＳＥＭ画像内の特定のフィーチャと一致させることができ、結果として、ＳＥＭ画像内の特定のフィーチャは、層の特定の部分であると判定することができる。更に、多層スタックにおける層の全てのフィーチャの深さは、製造プロセスの結果として同じであり、既知であるため、ＳＥＭ画像内のフィーチャのＺ次元における位置を決定することができる。ＳＥＭ画像とＧＤＳデータとの間の比較の結果として、ＳＥＭ画像内のフィーチャの各々をＧＤＳデータ内の対応するフィーチャと一致させることができ、ＳＥＭ画像内のフィーチャの各々の深さは、対応するフィーチャのＧＤＳデータの特性に基づいて決定することができる。
【0060】
[0068] いくつかの実施形態では、検査画像があまりにもぼけている場合、検査画像と基準画像との比較に基づいて対応する層を見つけることが困難であるため、検査画像の分離は、一定レベルの鮮明度を有する領域について実施することができる。一例では、画像分離は、合焦画像領域についてのみ実施され得る。図６は、検査画像５０１から３つのセグメントが分離され、検査画像５０１の残りについて分離が実施されないことを示す。同様に、第２の検査画像５０２は、一定レベルの鮮明度を有する領域について分離することができる。例えば、合焦範囲内にある第３の層Ｌ３～第７の層Ｌ７に対応するセグメントは、第２の検査画像５０２から分離することができる。同様に、そのような分離は、検査画像取得器４１０から取得した各検査画像について実施することができる。いくつかの実施形態では、画像分離は、一定レベルの鮮明度がある限り、合焦範囲よりも広い領域について実施することができる。
【0061】
[0069] 図４を再び参照すると、画像補償器４３０は、セグメントごとに検査画像を更新するように構成される。例えば、検査画像分離器４２０により検査画像から分離されたセグメントは、対応する基準画像に基づいて更新又は修正することができる。いくつかの実施形態では、セグメントは、合焦範囲内で撮影されるが、十分に鮮明でない場合があるか、又は依然として非常にぼけている場合があるため、対応する基準画像を参照してセグメントを更新又は修正することができる。例えば、第１の層Ｌ１に対応する第１のセグメント５１０は、対応する第１の基準画像に基づいて更新することができ、第２の層Ｌ２に対応する第２のセグメント５２０は、対応する第２の基準画像に基づいて更新することができる。いくつかの実施形態では、セグメントは、セグメント画像のボケ度合いに基づいて更新することができる。いくつかの実施形態では、層ごとのボケ度合いは、対応する基準画像に基づいて決定することができる。例えば、対応する基準画像に基づいてセグメントのボケ度合いを推定するために、点像分布関数（ＰＳＦ）を使用することができる。例示の目的で、セグメントについて点像分布関数を推定することを第１の層Ｌ１の第１のセグメント５１０に関して以下に説明する。
【0062】
[0070] ボケ画像ｂと、ボケ画像ｂに対応する鮮明な画像（又は元の物体平面）ｘとの間の関係は、畳み込み積分式として以下のように表すことができる。
ｂ（ｕ，ｖ）＝∫∫ａ（ｕ，ｓ，ｖ，ｔ）×（ｓ，ｔ）ｄｓ ｄｔ＋ｅ（ｕ，ｖ） （式１）
ここで、関数ａは、鮮明な画像ｘ内の点物体がボケ画像ｂ内でどの程度ぼけているかを記述する点像分布関数を表す。点像分布関数ａは、集束光学系、例えば検査ツールのインパルス応答と見なすことができる。関数ｅは、例えば、光学系、操作誤差、低信号対ノイズ比などにより生成された画像ノイズを表す。概して、ノイズｅは、未知であるが、過去の検査履歴からいくつかの統計情報が分かり得る。いくつかの実施形態では、ノイズｅは、重要でない場合があるが、無視することはできない。変数ｓ及びｔは、鮮明な画像ｘの座標を表す一方、変数ｕ及びｖは、ボケ画像ｂの座標を表す。式１に示すように、鮮明な画像ｘと点像分布関数ａとの間の畳み込み積分演算を行うことにより、またノイズｅを加えることにより、ボケ画像ｂを得ることができる。
ｂ（ｕ，ｖ）＝∫∫ａ（ｕ，ｓ，ｖ，ｔ）×（ｓ，ｔ）ｄｓ ｄｔ＋ｅ（ｕ，ｖ） （式１）
ここで、関数ａは、鮮明な画像ｘ内の点物体がボケ画像ｂ内でどの程度ぼけているかを記述する点像分布関数を表す。点像分布関数ａは、集束光学系、例えば検査ツールのインパルス応答と見なすことができる。関数ｅは、例えば、光学系、操作誤差、低信号対ノイズ比などにより生成された画像ノイズを表す。概して、ノイズｅは、未知であるが、過去の検査履歴からいくつかの統計情報が分かり得る。いくつかの実施形態では、ノイズｅは、重要でない場合があるが、無視することはできない。変数ｓ及びｔは、鮮明な画像ｘの座標を表す一方、変数ｕ及びｖは、ボケ画像ｂの座標を表す。式１に示すように、鮮明な画像ｘと点像分布関数ａとの間の畳み込み積分演算を行うことにより、またノイズｅを加えることにより、ボケ画像ｂを得ることができる。
【0063】
[0071] 畳み込み演算を含む式１は、行列ベクトル式として以下のように定式化することができる。
Ｂ＝ＡＸ＋Ｅ （式２）
ここで、Ａは、式１の点像分布関数ａから作成された点像分布関数を行列形式で表す。Ｅは、ノイズを行列形式で表す。Ｘ及びＢは、それぞれ鮮明な画像（又は元の物体平面）及びボケ画像を行列形式で表す。これにより、式１の畳み込み演算が式２の行列積演算になる。
Ｂ＝ＡＸ＋Ｅ （式２）
ここで、Ａは、式１の点像分布関数ａから作成された点像分布関数を行列形式で表す。Ｅは、ノイズを行列形式で表す。Ｘ及びＢは、それぞれ鮮明な画像（又は元の物体平面）及びボケ画像を行列形式で表す。これにより、式１の畳み込み演算が式２の行列積演算になる。
【0064】
[0072] いくつかの実施形態では、画像補償器４３０は、第１のセグメント５１０に対応する第１の基準画像に基づいて、第１のセグメント５１０についての点像分布関数Ａを推定することができる。第１のセグメント５１０についての点像分布関数を推定するとき、検査画像５０１の第１のセグメント５１０は、ボケ画像Ｂとして使用することができ、第１のセグメント５１０についての第１の基準画像は、鮮明な画像Ｘとして使用することができる。しかしながら、式２には、ノイズＥ係数が含まれるため、点像分布関数Ａは、線形代数問題で解くことができない。いくつかの実施形態では、点像分布関数Ａは、機械学習ネットワークを用いて点像分布関数Ａの要素を推測することにより得ることができる。
【0065】
[0073] いくつかの実施形態では、機械学習ネットワークは、式２に基づく教師あり学習により、点像分布関数Ａの要素を推測するように構成することができる。例えば、機械学習ネットワークは、ボケ画像Ｂの要素が機械学習ネットワークに知られているという条件下において、点像分布関数Ａの要素を学習するように構成することができる。いくつかの実施形態では、機械学習ネットワークは、第１の基準画像を（例えば、鮮明な画像Ｘのための）入力データとして使用することにより、点像分布関数Ａの要素を学習するように構成することができる。例えば、第１の基準画像のフィーチャ形状及び位置情報は、点像分布関数Ａの要素を推測するために（例えば、鮮明な画像Ｘのための）入力データとして使用することができる。いくつかの実施形態では、ノイズＥも、点像分布関数Ａを推測する間に推測することができる。ノイズＥが既知である場合、点像分布関数Ａを推測するために、機械学習ネットワークにノイズＥを与えることもできる。
【0066】
[0074] いくつかの実施形態では、点像分布関数Ａは、物体平面（例えば、元の物体平面Ｘ）内の位置とは無関係であり得るため、点像分布関数Ａは、層全体について使用することができる。例えば、第１の層Ｌ１の一部分について得られた点像分布関数Ａは、第１の層Ｌ１が層Ｌ１全体について同じ高さを有する限り、第１の層Ｌ１全体について使用することができる。いくつかの実施形態では、点像分布関数Ａは、平面に固有のものであり、したがって、点像分布関数Ａは、各層について得ることができる。例えば、第１の層Ｌ１に対応する第１のセグメント５１０について第１の点像分布関数Ａ１を得ることができ、第２の層Ｌ２に対応する第２のセグメント５２０について第２の点像分布関数Ａ２を得ることができ、第３の層Ｌ３に対応する第３のセグメント５３０について第３の点像分布関数Ａ３を得ることができる。同様に、他の検査画像、例えば第２の検査画像５０２からの各セグメントについて点像分布関数Ａを推定することができる。第１の検査画像５０１及び第２の検査画像５０２を撮影するときの焦点は、異なるため、第１の検査画像５０１内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａは、第２の検査画像内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａと等しくない場合がある。例えば、第１の検査画像５０１内の第３のセグメント５３０についての点像分布関数Ａは、第２の検査画像５０２内のセグメントについての点像分布関数Ａと異なり得る。そのため、１つの検査画像内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａは、既に得られているが、別の検査画像内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａを得ることができる。
【0067】
[0075] 画像補償器４３０は、推定された点像分布関数Ａに基づいて検査画像を更新することができる。いくつかの実施形態では、画像補償器４３０は、検査画像を更新して、点像分布関数Ａに基づいて鮮明な画像を生成することができる。いくつかの実施形態では、画像補償は、以下のように変形させることができる式２に基づいて実施することができる。
Ｘ＝Ａ－１（Ｂ－Ｅ） （式３）
上述したように、ボケ画像Ｂは、既知であり、ノイズＥの要素は、点像分布関数Ａを推測するときに既知であるか又は推測されている。そのため、式３に示すように、ボケ画像ＢとノイズＥとの間の差に点像分布関数Ａの逆行列Ａ－１を乗じることにより、鮮明な画像Ｘを得ることができる。
Ｘ＝Ａ－１（Ｂ－Ｅ） （式３）
上述したように、ボケ画像Ｂは、既知であり、ノイズＥの要素は、点像分布関数Ａを推測するときに既知であるか又は推測されている。そのため、式３に示すように、ボケ画像ＢとノイズＥとの間の差に点像分布関数Ａの逆行列Ａ－１を乗じることにより、鮮明な画像Ｘを得ることができる。
【0068】
[0076] いくつかの実施形態では、検査画像の更新は、層ごとに実施することができる。図６を再び参照すると、例えば、第１の検査画像５０１の第１のセグメント５１０は、第１の層Ｌ１について得られた点像分布関数Ａに基づいて更新することができ、第１の検査画像５０１の第２のセグメント５２０は、第２の層Ｌ２について得られた点像分布関数Ａに基づいて更新することができ、第１の検査画像５０１の第３のセグメント５３０は、第３の層Ｌ３について得られた点像分布関数Ａに基づいて更新することができる。第１の検査画像５０１の第１の更新された検査画像７０１が図７に示されている。第１の更新された検査画像７０１は、例えば、図７に示すように、第１の層Ｌ１～第３の層Ｌ３に対応する更新されたセグメントを含み得る。同様に、第２の検査画像５０２及び他の検査画像から分離されたセグメントを更新することができる。第２の検査画像５０２の第２の更新された検査画像７０２が図７に示されている。第２の更新された検査画像７０２は、例えば、図７に示すように、第３の層Ｌ３～第７の層Ｌ７に対応する更新されたセグメントを含み得る。同様に、他の更新された検査画像（図示せず）を生成することができる。
【0069】
[0077] 上述したように、点像分布関数Ａは、例えば、層高さと、層の対応する検査画像が撮影される焦点高さとの間の差、用いられる検査ツールなどを含む特定の条件に固有に決定することができる。いくつかの実施形態では、スループットを向上させることができる同じ条件で検査画像が撮影される場合、検査画像を向上させるために点像分布関数Ａを読み込んで使用することができるように、点像分布関数Ａを対応する条件と共に格納することができる。
【0070】
[0078] 図４を再び参照すると、画像合成器４４０は、更新された画像を合成して、画像取得器４１０により撮影された画像に対応する合成画像７００を生成するように構成される。図７は、本開示の実施形態と一致する、検査画像を合成する例を示す。図７に示すように、画像補償器４３０により更新された複数の検査画像７０１及び７０２は、視野全体のより鮮明な画像を生成するために合成される。複数の更新された検査画像７０１、７０２の画像合成は、以下のように表現することができる。
Ｉｆ＝Ｉ１＊Ｗ１＋Ｉ２＊Ｗ２＋・・・＋Ｉｎ＊Ｗｎ （式４）
ここで、Ｉ１～Ｉｎは、合成される複数の更新された検査画像を表す。例えば、Ｉ１は、第１の更新された検査画像７０１を表し、Ｉ２は、第２の更新された検査画像７０２を表すことができ、同様に、Ｉｎは、第ｎの更新された検査画像を表す。本開示の実施形態によれば、複数の更新された検査画像は、サンプルの同じ領域（例えば、多層構造３００）に関連付けられる。Ｉｆは、更新された検査画像Ｉ１～Ｉｎの合成画像を表す。Ｗ１～Ｗｎは、対応する更新された検査画像Ｉ１～Ｉｎの重みを表し、更新された検査画像の各画素の融合率を反映するように決定することができる。
Ｉｆ＝Ｉ１＊Ｗ１＋Ｉ２＊Ｗ２＋・・・＋Ｉｎ＊Ｗｎ （式４）
ここで、Ｉ１～Ｉｎは、合成される複数の更新された検査画像を表す。例えば、Ｉ１は、第１の更新された検査画像７０１を表し、Ｉ２は、第２の更新された検査画像７０２を表すことができ、同様に、Ｉｎは、第ｎの更新された検査画像を表す。本開示の実施形態によれば、複数の更新された検査画像は、サンプルの同じ領域（例えば、多層構造３００）に関連付けられる。Ｉｆは、更新された検査画像Ｉ１～Ｉｎの合成画像を表す。Ｗ１～Ｗｎは、対応する更新された検査画像Ｉ１～Ｉｎの重みを表し、更新された検査画像の各画素の融合率を反映するように決定することができる。
【0071】
[0079] 図７では、複数の更新された検査画像７０１及び７０２のうち、第１の更新された検査画像７０１のみが第１の層Ｌ１及び第２の層Ｌ２のセグメントを含むため、第１の重みＷ１は、第１の層Ｌ１に対応する要素について値１を有し得、他の重みＷ２～Ｗｎは、第１の層Ｌ１及び第２の層Ｌ２に対応する要素について値０を有し得る。
【0072】
[0080] 図７では、２つの検査画像７０１及び７０２のみが第３の層Ｌ３のセグメントを含むため、第３の層Ｌ３のより鮮明な画像の生成を促進するか又は可能にする、第１の更新された検査画像７０１と、第２の更新された検査画像７０２との融合率を決定することができる。いくつかの実施形態では、合成画像Ｉｆ内の第３の層Ｌ３の画素は、第１の更新された検査画像７０１と、第２の更新された検査画像７０２との間の平均値を有し得る。例えば、第１の重みＷ１及び第２の重みＷ２は、第３の層Ｌ３に対応する要素について値１／２を有し得、他の重みＷ３～Ｗｎは、第３の層Ｌ３に対応する要素について値０を有し得る。いくつかの実施形態では、第１の更新された検査画像Ｉ１と、第２の更新された検査画像Ｉ２との間の異なる融合率を、第３の層Ｌ３に対応する画素について使用することができる。複数の更新された検査画像間の融合率は、例えば、特定の層の高さと、対応する検査画像が撮影される焦点の高さとの間の差を含む様々な因子に基づいて決定することができる。例えば、第１の検査画像５０１の焦点から第３の層Ｌ３までの深さ方向における第１の距離を決定することができ、第２の検査画像５０２の焦点から第３の層Ｌ３までの深さ方向における第２の距離を決定することができる。第１の距離が第２の距離よりも大きい場合、第１の重みＷ１は、第３の層Ｌ３に対応する要素について第２の重みＷ２の値よりも大きい値を有し得るか、又は第１の距離が第２の距離より小さい場合、第１の重みＷ１は、第３の層Ｌ３に対応する要素について第２の重みＷ２の値よりも小さい値を有し得る。
【0073】
[0081] 最適な融合率の決定は、複雑であり得るため、いくつかの実施形態では、画素の融合率は、様々な要因を考慮に入れることにより、機械学習ネットワークを用いて決定することができる。同様に、サンプルの視野全体についての合成画像を生成するために、全ての層について融合率を決定して組み合わせることができる。特定の層についてのより鮮明な画像を生成するために、２つの検査画像間の融合率を決定する方法について説明してきたが、特定の層についてのより鮮明な画像を生成するために、３つ以上の検査画像について融合率を決定することに本開示を適用できることが理解されるであろう。
【0074】
[0082] 本開示の実施形態によれば、検査システムの焦点深度よりも深さが大きい多層構造について、合焦した検査画像を得るための技術を提供することができる。いくつかの実施形態では、多層構造について異なる焦点で撮影された複数の検査画像は、対応するＧＤＳ情報に基づいて層ごとに補償することができ、視野内の多層構造についての鮮明な検査画像を生成するために合成することができる。本開示は、より正確なＳＥＭ画像を提供するのに役立つことができ、したがってサンプルの欠陥をより高い精度及び効率で検出することを可能にする。
【0075】
[0083] 図８は、本開示の実施形態と一致する、画像を向上させる例示的な方法を表すプロセスフローチャートである。例示の目的で、画像を向上させる方法について、図４の画像向上装置４００を参照して説明する。いくつかの実施形態では、画像を向上させる方法は、コントローラ５０内において又はコントローラ５０により直接若しくは間接的に実施できることが理解される。
【0076】
[0084] ステップＳ８１０では、サンプルの複数の検査画像（例えば、図５の５０１、５０２）を取得することができる。ステップＳ８１０は、例えば、中でもとりわけ、画像取得器４１０によって実施することができる。いくつかの実施形態では、複数の検査画像をサンプルの同じ領域について撮影することができる。例えば、複数の検査画像を、図３Ｂに示す多層構造３００を有する領域について撮影することができる。いくつかの実施形態では、複数の検査画像を深さ方向（例えば、Ｚ方向）における異なる焦点で撮影することができる。図５は、本開示の実施形態と一致する、異なる焦点で撮影された検査画像５００の例示的なセットである。例えば、第１の検査画像５０１は、第１の焦点に検査ツールの焦点を設定することにより撮影することができ、第２の検査画像５０１は、深さ方向において第１の焦点と異なる第２の焦点に検査ツールの焦点を設定することにより撮影することができる。同様に、複数の検査画像は、前回の検査画像の焦点から所定量だけ焦点を変化させることにより撮影することができる。
【0077】
[0085] いくつかの実施形態では、２つの連続する検査画像間の焦点間隔の所定量は、積層された層Ｌ１～Ｌ１０の各々について、少なくとも１つの合焦画像を撮影するために、検査ツールの焦点深度以下となるように決定することができる。いくつかの実施形態では、焦点深度の範囲内でも検査画像が僅かにぼける可能性あるため、隣り合う検査画像の合焦領域の少なくとも一部分が重なり合うことができるように所定量を設定することができる。
【0078】
[0086] ステップＳ８２０では、ステップＳ８１０において撮影された検査画像を層ごとに分離することができる。ステップＳ８２０は、例えば、中でもとりわけ、画像分離器４２０によって実施することができる。いくつかの実施形態では、検査画像上の層は、層に対応する基準画像を参照することにより分離することができる。本開示のいくつかの実施形態によれば、検査画像上の層は、検査画像上のパターン／フィーチャ及びそれらの位置と、対応する基準画像上のパターン／フィーチャ及びそれらの位置とに基づいて分離することができる。いくつかの実施形態では、検査画像を分離することは、層（例えば、Ｌ１～Ｌ１０）の基準画像の情報に基づいて実施することができる。例えば、層Ｌ１～Ｌ１０の各々について検査画像５０１及び基準画像上のパターン又はフィーチャを比較することにより、検査画像５０１の何れの部分が基準画像の何れの部分に対応するかを判断することができる。いくつかの実施形態では、検査画像と、対応する基準画像とのフィーチャ位置の比較に基づいて、特定の層に対応するセグメントを決定することができる。いくつかの実施形態では、検査画像があまりにもぼけている場合、検査画像と基準画像との比較に基づいて対応する層を見つけることが困難であるため、検査画像の分離は、一定レベルの鮮明度を有する領域について実施することができる。例えば、画像分離は、焦点外の画像領域について実施することが困難であり得る。検査画像を分離するプロセスを図６に関して説明してきたため、検査画像を分離するプロセスの説明は、ここでは省略する。
【0079】
[0087] ステップＳ８３０では、検査画像をセグメントごとに更新することができる。ステップＳ８３０は、例えば、中でもとりわけ、画像補償器４３０によって実施することができる。例えば、ステップＳ８２０において検査画像から分離されたセグメントは、対応する基準画像に基づいて更新又は修正することができる。いくつかの実施形態では、セグメントは、合焦範囲内で撮影されるが、十分に鮮明でない場合があるか、又は依然としてぼけている場合があるため、対応する基準画像を参照してセグメントを更新又は修正することができる。例えば、第１の層Ｌ１に対応する第１のセグメント５１０は、対応する第１の基準画像に基づいて更新することができ、第２の層Ｌ２に対応する第２のセグメント５２０は、対応する第２の基準画像に基づいて更新することができる。いくつかの実施形態では、セグメントは、セグメント画像のボケ度合いに基づいて更新することができる。いくつかの実施形態では、層ごとのボケ度合いは、対応する基準画像に基づいて決定することができる。例えば、対応する基準画像に基づいてセグメントのボケ度合いを推定するために、点像分布関数（ＰＳＦ）を使用することができる。
【0080】
[0088] いくつかの実施形態では、セグメントについての点像分布関数Ａは、セグメントに対応する基準画像と式２とに基づいて推定することができる。いくつかの実施形態では、機械学習ネットワークは、式２に基づく教師あり学習により、点像分布関数Ａの要素を推測するように構成することができる。例えば、機械学習ネットワークは、ボケ画像Ｂの要素が機械学習ネットワークに知られているという条件下において、点像分布関数Ａの要素を学習するように構成することができる。いくつかの実施形態では、機械学習ネットワークは、基準画像を（例えば、鮮明な画像Ｘのための）入力データとして使用することにより、点像分布関数Ａの要素を学習するように構成することができる。例えば、第１の基準画像のフィーチャ形状及び位置情報は、点像分布関数Ａの要素を推測するために（例えば、鮮明な画像Ｘのための）入力データとして使用することができる。いくつかの実施形態では、ノイズＥも、点像分布関数Ａを推測する間に推測することができる。ノイズＥが既知である場合、点像分布関数Ａを推測するために、機械学習ネットワークにノイズＥを与えることもできる。
【0081】
[0089] いくつかの実施形態では、点像分布関数Ａは、物体平面（例えば、元の物体平面Ｘ）内の位置とは無関係であり得るため、点像分布関数Ａは、層全体について使用することができる。例えば、第１の層Ｌ１の一部分について得られた点像分布関数Ａは、第１の層Ｌ１が層Ｌ１全体について同じ高さを有する限り、第１の層Ｌ１全体について使用することができる。いくつかの実施形態では、点像分布関数Ａは、平面に固有のものであり、したがって、点像分布関数Ａは、各層について得ることができる。例えば、第１の層Ｌ１に対応する第１のセグメント５１０について第１の点像分布関数Ａ１を得ることができ、第２の層Ｌ２に対応する第２のセグメント５２０について第２の点像分布関数Ａ２を得ることができ、第３の層Ｌ３に対応する第３のセグメント５３０について第３の点像分布関数Ａ３を得ることができる。同様に、他の検査画像、例えば第２の検査画像５０２からの各セグメントについて点像分布関数Ａを推定することができる。第１の検査画像５０１及び第２の検査画像５０２を撮影するときの焦点は、異なるため、第１の検査画像５０１内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａは、第２の検査画像内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａと等しくない場合がある。例えば、第１の検査画像５０１内の第３のセグメント５３０についての点像分布関数Ａは、第２の検査画像５０２内のセグメントについての点像分布関数Ａと異なり得る。そのため、１つの検査画像内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａは、既に得られているが、別の検査画像内の特定の層に対応するセグメントについての点像分布関数Ａを得ることができる。
【0082】
[0090] ステップＳ８３０では、検査画像は、推定した点像分布関数Ａと式３とに基づいて鮮明な画像を生成するために更新することができる。いくつかの実施形態では、検査画像を更新することは、層ごとに実施することができる。図６を再び参照すると、例えば、第１の検査画像５０１の第１のセグメント５１０は、第１の層Ｌ１について得られた点像分布関数Ａに基づいて更新することができ、第１の検査画像５０１の第２のセグメント５２０は、第２の層Ｌ２について得られた点像分布関数Ａに基づいて更新することができ、第１の検査画像５０１の第３のセグメント５３０は、第３の層Ｌ３について得られた点像分布関数Ａに基づいて更新することができる。同様に、他の更新された検査画像（図示せず）を生成することができる。
【0083】
[0091] 上述したように、点像分布関数Ａは、例えば、層高さと、層の対応する検査画像が撮影される焦点高さとの間の差、用いられる検査ツールなどを含む特定の条件に固有に決定することができる。いくつかの実施形態では、スループットを向上させることができる同じ条件で検査画像が撮影される場合、検査画像を向上させるために点像分布関数Ａを読み込んで使用することができるように、点像分布関数Ａを対応する条件と共に格納することができる。
【0084】
[0092] ステップＳ８４０では、ステップＳ８１０において取得した画像に対応する合成画像７００を生成するために、更新された画像を合成することができる。ステップＳ８４０は、例えば、中でもとりわけ、画像合成器４４０によって実施することができる。図７は、本開示の実施形態と一致する、検査画像を合成する例を示す。図７に示すように、複数の更新された検査画像７０１及び７０２は、多層構造の視野全体の鮮明な画像を生成するために合成される。いくつかの実施形態では、１つの更新された画像のみが、特定の層に対応するセグメントを含む場合、１つの更新された画像は、画像７００内の特定の層のために使用することができる。いくつかの実施形態では、２つ以上の更新された検査画像が、特定の層に対応するセグメントを含む場合、特定の層についてのより鮮明な画像を生成するために、２つ以上の更新された検査画像を合成することができる。いくつかの実施形態では、特定の層についてのより鮮明な画像は、２つ以上の更新された検査画像の平均画素値を用いて生成することができる。いくつかの実施形態では、特定の層についてのより鮮明な画像は、２つ以上の更新された検査画像間の特定の融合率に従って生成することができる。いくつかの実施形態では、複数の更新された検査画像間の融合率は、例えば、特定の層の高さと、対応する検査画像が撮影される焦点の高さとの間の差を含む様々な因子に基づいて決定することができる。例えば、融合率は、第１の検査画像の焦点から特定の層までの深さ方向における第１の距離と、第２の検査画像の焦点から特定の層までの深さ方向における第２の距離とに基づいて決定することができる。最適な融合率の決定は、複雑であり得るため、いくつかの実施形態では、画素の融合率は、様々な要因を考慮に入れることにより、機械学習ネットワークを用いて決定することができる。同様に、視野全体又はサンプルについての合成画像を生成するために、全ての層について融合率を決定して組み合わせることができる。
【0085】
[0093] 本開示の態様は、以下の番号付けされた条項に記載される。
１．荷電粒子ビーム検査システムにおいて検査画像を向上させる方法であって、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む方法。
２．第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることは、第１の画像及び第２の画像上のフィーチャを第１の基準画像及び第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、条項１に記載の方法。
３．第１のボケ度合いは、第１のセグメントと第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、条項１又は２に記載の方法。
４．第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
第３のボケ度合いに応じて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を更に含む、条項１～３の何れか一項に記載の方法。
５．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項４に記載の方法。
６．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項４に記載の方法。
７．第１の基準画像及び第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項１～６の何れか一項に記載の方法。
８．第１の基準画像及び第２の基準画像の各々は、サンプルに対応する基準画像の一部分である、条項７に記載の方法。
９．画像向上装置であって、
命令セットを格納するメモリと、
少なくとも１つのプロセッサであって、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を装置に実施させるために命令セットを実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと
を含む画像向上装置。
１０．第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることは、第１の画像及び第２の画像上のフィーチャを第１の基準画像及び第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、条項９に記載の装置。
１１．第１のボケ度合いは、第１のセグメントと第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、条項９又は１０に記載の装置。
１２．少なくとも１つのプロセッサは、
第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
第３のボケ度合いに応じて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を装置に更に実施させるために命令セットを実行するように構成される、条項９～１１の何れか一項に記載の装置。
１３．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項１２に記載の装置。
１４．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項１２に記載の装置。
１５．第１の基準画像及び第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項９～１４の何れか一項に記載の装置。
１６．画像を向上させる方法を実施するために、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令セットを格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、方法は、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
１７．第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることは、第１の画像及び第２の画像上のフィーチャを第１の基準画像及び第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、条項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
１８．第１のボケ度合いは、第１のセグメントと第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、条項１６又は１７に記載のコンピュータ可読媒体。
１９．命令セットは、
第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
第３のボケ度合いに応じて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を更に実施するために、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、条項１６～１８の何れか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
２０．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
２１．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
２２．第１の基準画像及び第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項１６～２１の何れか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
２３．荷電粒子ビーム検査システムにおいて検査画像を向上させる方法であって、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントを更新し、及び第２の層に対応する第２の基準画像に基づいて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む方法。
２４．第１のセグメントを更新することは、第１の基準画像に基づいて、第１の層に対応する第１の点像分布関数を推定することと、推定した第１の点像分布関数に基づいて第１のセグメントを更新することとを含む、条項２３に記載の方法。
２５．第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を更に含む、条項２３又は２４に記載の方法。
２６．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項２５に記載の方法。
２７．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項２６に記載の方法。
２８．サンプルの画像を生成する方法であって、
サンプル上の位置の複数の画像を得ることであって、複数の画像の各々は、異なる焦点において得られる、得ることと、
複数の画像のフィーチャと、関連する基準画像のフィーチャとの間の相関を決定することと、
関連する基準画像の相関及び層情報に基づいて複数の画像のフィーチャの各々の深さを決定することと、
複数の画像上のフィーチャの各々について、選択された画像を得る対象となる、複数の画像のうちの１つの画像を選択することと、
選択された画像の各々を合成することにより、位置の画像を作成することと
を含む方法。
２９．選択された画像を、関連する基準画像に基づいて更新することを更に含む、条項２８に記載の方法。
３０．選択された画像を更新することは、対応するフィーチャの深さと、選択された画像が得られる焦点と、関連する基準画像とに基づいて、対応するフィーチャに対応する点像分布関数を推定することを含む、条項２９に記載の方法。
３１．関連する基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項２８～３０の何れか一項に記載の方法。
１．荷電粒子ビーム検査システムにおいて検査画像を向上させる方法であって、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む方法。
２．第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることは、第１の画像及び第２の画像上のフィーチャを第１の基準画像及び第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、条項１に記載の方法。
３．第１のボケ度合いは、第１のセグメントと第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、条項１又は２に記載の方法。
４．第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
第３のボケ度合いに応じて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を更に含む、条項１～３の何れか一項に記載の方法。
５．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項４に記載の方法。
６．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項４に記載の方法。
７．第１の基準画像及び第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項１～６の何れか一項に記載の方法。
８．第１の基準画像及び第２の基準画像の各々は、サンプルに対応する基準画像の一部分である、条項７に記載の方法。
９．画像向上装置であって、
命令セットを格納するメモリと、
少なくとも１つのプロセッサであって、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を装置に実施させるために命令セットを実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサと
を含む画像向上装置。
１０．第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることは、第１の画像及び第２の画像上のフィーチャを第１の基準画像及び第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、条項９に記載の装置。
１１．第１のボケ度合いは、第１のセグメントと第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、条項９又は１０に記載の装置。
１２．少なくとも１つのプロセッサは、
第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
第３のボケ度合いに応じて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を装置に更に実施させるために命令セットを実行するように構成される、条項９～１１の何れか一項に記載の装置。
１３．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項１２に記載の装置。
１４．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項１２に記載の装置。
１５．第１の基準画像及び第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項９～１４の何れか一項に記載の装置。
１６．画像を向上させる方法を実施するために、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能な命令セットを格納する非一時的コンピュータ可読媒体であって、方法は、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントの第１のボケ度合いを推定し、及び第２の基準画像に基づいて第２のセグメントの第２のボケ度合いを推定することと、
第１のボケ度合いに応じて第１のセグメントを更新し、及び第２のボケ度合いに応じて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む、非一時的コンピュータ可読媒体。
１７．第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることは、第１の画像及び第２の画像上のフィーチャを第１の基準画像及び第２の基準画像上のフィーチャと比較することを含む、条項１６に記載のコンピュータ可読媒体。
１８．第１のボケ度合いは、第１のセグメントと第１の基準画像との間の点像分布関数として推定される、条項１６又は１７に記載のコンピュータ可読媒体。
１９．命令セットは、
第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントの第３のボケ度合いを推定することと、
第３のボケ度合いに応じて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を更に実施するために、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサによって実行可能である、条項１６～１８の何れか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
２０．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
２１．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項１９に記載のコンピュータ可読媒体。
２２．第１の基準画像及び第２の基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項１６～２１の何れか一項に記載のコンピュータ可読媒体。
２３．荷電粒子ビーム検査システムにおいて検査画像を向上させる方法であって、
第１の焦点及び第２の焦点でそれぞれ撮影される、サンプルの複数の積層された層の第１の画像及び第２の画像を取得することと、
第１の画像の第１のセグメントを複数の積層された層のうちの第１の層に関連付け、及び第２の画像の第２のセグメントを複数の積層された層のうちの第２の層に関連付けることと、
第１の層に対応する第１の基準画像に基づいて第１のセグメントを更新し、及び第２の層に対応する第２の基準画像に基づいて第２のセグメントを更新することと、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成することと
を含む方法。
２４．第１のセグメントを更新することは、第１の基準画像に基づいて、第１の層に対応する第１の点像分布関数を推定することと、推定した第１の点像分布関数に基づいて第１のセグメントを更新することとを含む、条項２３に記載の方法。
２５．第１の画像の第３のセグメントを第２の層に関連付けることと、
第２の基準画像に基づいて第３のセグメントを更新することであって、第３のボケ度合いは、第１のボケ度合いと異なる、更新することと
を更に含む、条項２３又は２４に記載の方法。
２６．更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントとを合成することは、
更新された第１のセグメントと、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとを合成して、第１の層と第２の層とを含む合成画像を生成すること
を含み、
第２の層に対応する合成画像の一部分は、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとに基づいて生成される、条項２５に記載の方法。
２７．第２の層と第１の焦点との間の第１の高低差と、第２の層と第２の焦点との間の第２の高低差とに基づいて、更新された第２のセグメントと、更新された第３のセグメントとの間の合成率を決定することを更に含む、条項２６に記載の方法。
２８．サンプルの画像を生成する方法であって、
サンプル上の位置の複数の画像を得ることであって、複数の画像の各々は、異なる焦点において得られる、得ることと、
複数の画像のフィーチャと、関連する基準画像のフィーチャとの間の相関を決定することと、
関連する基準画像の相関及び層情報に基づいて複数の画像のフィーチャの各々の深さを決定することと、
複数の画像上のフィーチャの各々について、選択された画像を得る対象となる、複数の画像のうちの１つの画像を選択することと、
選択された画像の各々を合成することにより、位置の画像を作成することと
を含む方法。
２９．選択された画像を、関連する基準画像に基づいて更新することを更に含む、条項２８に記載の方法。
３０．選択された画像を更新することは、対応するフィーチャの深さと、選択された画像が得られる焦点と、関連する基準画像とに基づいて、対応するフィーチャに対応する点像分布関数を推定することを含む、条項２９に記載の方法。
３１．関連する基準画像は、Graphic Database System（ＧＤＳ）形式、Graphic Database System II（ＧＤＳ ＩＩ）形式、Open Artwork System Interchange Standard（ＯＡＳＩＳ）形式又はCaltech Intermediate Format（ＣＩＦ）におけるものである、条項２８～３０の何れか一項に記載の方法。
【0086】
[0094] コントローラ（例えば、図１のコントローラ５０）のプロセッサが、中でもとりわけ、画像検査、画像取得、ステージ位置決め、ビーム集束、電界調整、ビーム曲げ、コンデンサーレンズ調整、荷電粒子源の活性化、ビーム偏向及び方法８００を実施するための命令を格納する非一時的コンピュータ可読媒体が提供され得る。非一時的な媒体の一般的な形態は、例えば、フロッピーディスク、フレキシブルディスク、ハードディスク、ソリッドステートドライブ、磁気テープ又は他の任意の磁気データ記憶媒体、コンパクトディスク読み取り専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、他の任意の光データ記憶媒体、ホールのパターンを有する任意の物理的な媒体、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、プログラム可能読み取り専用メモリ（ＰＲＯＭ）、消去型プログラム可能読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、フラッシュＥＰＲＯＭ又は他の任意のフラッシュメモリ、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ＮＶＲＡＭ）、キャッシュ、レジスタ、他の任意のメモリチップ又はカートリッジ及びそれらのネットワーク接続バージョンを含む。
【0087】
[0095] 本開示の実施形態は、上記で説明し、添付の図面で示した通りの構造に限定されないことと、その範囲から逸脱することなく、様々な修正形態及び変更形態がなされ得ることとが理解されるであろう。本開示は、様々な実施形態と関連付けて説明されており、本明細書で開示される本発明の仕様及び実践を考慮することから、本発明の他の実施形態が当業者に明らかになるであろう。仕様及び例は、単なる例示と見なされ、本発明の真の範囲及び趣旨は、以下の特許請求の範囲によって示されることが意図される。
【0088】
[0096] 上記の説明は、限定ではなく、例示を意図する。従って、以下に記載される特許請求の範囲から逸脱することなく、説明されるように修正形態がなされ得ることが当業者に明らかであろう。
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
