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(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】2024-12-17
(45)【発行日】2024-12-25
(54)【発明の名称】荷電粒子ビームシステム
(51)【国際特許分類】
H01J 37/22 20060101AFI20241218BHJP
H01J 37/28 20060101ALI20241218BHJP
【ＦＩ】
H01J37/22 502H
H01J37/28 B
H01J37/22 502Z
【請求項の数】
19
(21)【出願番号】P 2023508396
(86)(22)【出願日】2021-03-26
(86)【国際出願番号】 JP2021012996
(87)【国際公開番号】W WO2022201522
(87)【国際公開日】2022-09-29
【審査請求日】2023-09-20
(73)【特許権者】
【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】110002572
【氏名又は名称】弁理士法人平木国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】君塚 平太
(72)【発明者】
【氏名】津野 夏規
(72)【発明者】
【氏名】白崎 保宏
(72)【発明者】
【氏名】内保 美南
【審査官】鳥居 祐樹
(56)【参考文献】
【文献】特開２０１４－０９８８１５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０００－３１１９２９（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｈ０１Ｊ ３７／２２
Ｈ０１Ｊ ３７／２８
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
試料に対して荷電粒子ビームを照射することにより前記試料の観察画像を生成する荷電粒子ビームシステムであって、前記試料に対して前記荷電粒子ビームを照射する荷電粒子源、
前記試料に対して第１光を照射する第１光照射部、
前記試料に対して前記荷電粒子ビームを照射することにより生じる２次荷電粒子を検出してその強度を表す検出信号を出力する検出器、
前記検出信号を用いて前記観察画像を生成するコンピュータシステム、
を備え、
前記コンピュータシステムは、前記試料に対して前記第１光を照射することにより生じる、前記第１光の干渉、前記第１光の回折、または前記第１光の定在波に起因する第１特徴量を、前記観察画像から抽出し、
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量を用いて、前記試料の第２特徴量を取得し、
前記コンピュータシステムは、前記第２特徴量として、前記試料の誘電率または前記試料の透磁率または前記試料の誘電緩和周波数のうち少なくともいずれかを取得する
ことを特徴とする荷電粒子ビームシステム。
【請求項2】
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量として、前記観察画像が有する画像パターンが前記第１光の干渉、前記第１光の回折、または前記第１光の定在波に起因して生じたか否かを判断する基準となるパラメータを記述したデータライブラリを格納する記憶部を備え、前記コンピュータシステムは、前記画像パターンのうち、前記画像パターンが有する前記パラメータと、前記データライブラリが記述している前記パラメータとの間の一致度が閾値以上であるものを特定し、
前記コンピュータシステムは、前記特定した前記画像パターンが有する前記第１特徴量を用いて、前記第２特徴量を取得する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項3】
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量によって表される関数を用いて前記第２特徴量を記述したデータライブラリを格納する記憶部を備え、前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量を用いて前記データライブラリを参照することにより、前記関数を用いて前記第２特徴量を取得する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項4】
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量として、前記観察画像上において前記第１光の干渉、前記第１光の回折、または前記第１光の定在波に起因して生じる干渉縞パターンの間隔を取得し、前記コンピュータシステムは、前記観察画像が有する画像パターンのうち、前記画像パターンが有する干渉縞パターンの間隔と、前記取得した前記間隔との間の一致度が閾値以上であるものを特定し、
前記コンピュータシステムは、前記特定した画像パターンが有する干渉縞パターンの間隔を前記第１特徴量として用いて、前記第２特徴量を取得する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項5】
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量として、前記特定した画像パターンが有する前記干渉縞パターンの間隔、
前記特定した画像パターンが有する前記干渉縞パターンの位置、
のうち少なくともいずれかを取得し、
前記コンピュータシステムは、前記試料が有するパターンの高さまたは前記試料が有するパターンの側壁の傾斜角度のうち少なくともいずれかを、前記第１特徴量と前記第１光の入射角によって表される関数を用いて計算する
ことを特徴とする請求項４記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項6】
前記荷電粒子ビームシステムはさらに、前記試料に対して第２光を照射する第２光照射部を備え、前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量として、前記観察画像上において前記第１光と前記第２光が干渉することによって生じる干渉パターンのパワースペクトルを取得し、
前記コンピュータシステムは、前記観察画像が有する画像パターンのうち、前記画像パターンが有する干渉パターンのパワースペクトル、前記取得したパワースペクトルとの間の一致度が閾値以上であるものを特定し、
前記コンピュータシステムは、前記特定した画像パターンが有する干渉パターンのパワースペクトルを前記第１特徴量として用いて、前記第２特徴量を取得する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項7】
前記コンピュータシステムは、前記第２特徴量として、前記試料の誘電率または前記試料の透磁率のうち少なくともいずれかを、前記試料に対する前記第１光または前記第２光の入射角と、前記試料を前記第１光または前記第２光が通過するときの屈折角とによって表される関数、
および、
前記第１光または前記第２光の波長によって表される関数、
を用いて計算する
ことを特徴とする請求項６記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項8】
前記コンピュータシステムは、前記第２特徴量として、前記試料の誘電緩和周波数を、 前記荷電粒子ビームの周波数と、空間電荷分極が生じている場合における前記試料の誘電率とによって表される関数、または、
前記第１光または前記第２光の周波数と、電子分極が生じている場合における前記試料の誘電率とによって表される関数、
を用いて計算する
ことを特徴とする請求項７記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項9】
前記コンピュータシステムは、前記試料の光吸収係数または前記試料が有するパターンの側壁の傾斜角度のうち少なくともいずれかを、前記第１光の入射角、前記第１光の波長、前記試料の誘電率、前記試料の透磁率、前記第１光の偏光角、によって表される関数
を用いて計算し、
前記コンピュータシステムは、前記計算した前記側壁の傾斜角度を用いて、前記側壁の形状を計算する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項10】
前記コンピュータシステムは、前記計算した前記側壁の形状を記述したデータライブラリを格納する記憶部を備え、前記コンピュータシステムは、
前記第１光の入射角、前記第１光の波長、前記試料の誘電率、前記試料の透磁率、前記第１光の偏光角、
のうち少なくともいずれかを用いて前記データライブラリを参照することにより、前記側壁の形状を推定する
ことを特徴とする請求項９記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項11】
前記荷電粒子ビームシステムはさらに、前記試料から反射した前記第１光を前記試料に対して反射光として再反射する反射ミラーを備え、前記コンピュータシステムは、前記観察画像の画素間における前記定在波の位相差を取得する
ことを特徴とする請求項４記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項12】
前記コンピュータシステムは、前記試料の表面粗さを表すパラメータを、前記取得した位相差を用いて計算することを特徴とする請求項１１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項13】
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量または前記第２特徴量のうち少なくともいずれかと、前記荷電粒子ビームシステムの動作条件として適した動作パラメータとの間の関係を機械学習によって学習する学習器
を実装しており、
前記コンピュータシステムは、前記学習器が出力する前記動作パラメータを用いて、前記荷電粒子ビームシステムの動作を制御する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項14】
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量の局所的ずれと前記第２特徴量との間の関係を記述したデータライブラリを格納する記憶部を備え、前記データライブラリは、前記試料が有する欠陥の深さ、前記欠陥の平面位置、前記欠陥の大きさ、のうち少なくともいずれかを記述しており、
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量の局所的変化を取得するとともに、前記取得した局所的ずれを用いて前記データライブラリを参照することにより、前記試料が有する前記欠陥の深さ、前記欠陥の平面位置、前記欠陥の大きさ、のうち少なくともいずれかを取得する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項15】
前記データライブラリは、前記欠陥を有している前記試料の観察画像の画像パターンと、前記欠陥を有していない前記試料の観察画像の画像パターンとをそれぞれ保持しており、前記コンピュータシステムは、前記検出信号を用いて取得した前記試料の観察画像を前記データライブラリが格納している観察画像と比較することにより、前記試料が前記欠陥を有しているか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１４記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項16】
前記コンピュータシステムは、前記第１特徴量の経時変化を取得し、前記コンピュータシステムは、前記試料上におけるキャリアの拡散速度または移動度を、前記経時変化の時間変化率を用いて取得する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項17】
前記荷電粒子源または前記第１光照射部のうち少なくともいずれかは、前記荷電粒子ビームと前記第１光との間の時間差、
前記荷電粒子ビームと前記第１光のうち少なくともいずれかの強度、
前記荷電粒子ビームと前記第１光のうち少なくともいずれかの波長、
前記第１光の偏光、
前記荷電粒子ビームと前記第１光のうち少なくともいずれかの入射角度、
のうち少なくともいずれかを変化させることにより、前記観察画像上において前記第１特徴量を発生させるか否かを切り替える
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項18】
前記荷電粒子ビームシステムはさらに、前記試料から反射した前記第１光を前記試料に対して反射光として再反射する反射ミラーを備え、前記コンピュータシステムは、前記観察画像の画素値または前記画素値を前記観察画像上の位置によって微分した微分値のうち少なくともいずれかを取得する
ことを特徴とする請求項１記載の荷電粒子ビームシステム。
【請求項19】
前記コンピュータシステムは、前記試料上に形成された上層パターンと下層パターンとの間の位置ずれ量を、前記画素値または前記微分値のうち少なくともいずれかを用いて取得することを特徴とする請求項１８記載の荷電粒子ビームシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、荷電粒子ビームシステムに関する。
【背景技術】
【0002】
電子顕微鏡は、電子ビームを電子レンズによって集束して試料に対して照射し、試料から発生する２次電子を検出して画像を形成する。電子顕微鏡を用いて試料を観察する際に、電子ビームの照射領域に光を照射することにより、光が試料に対して及ぼす作用を電子顕微鏡の画像に重畳させることができる。
【0003】
特許文献１には、ＳｉＣに対して光を照射することにより生じる結晶欠陥界面へのキャリアのトラップを画像に重畳させる電子顕微鏡が開示されている。特許文献２には、グラファイト膜に対して光を照射することにより生じるナノスケールの機械的な振動を画像に重畳させる電子顕微鏡が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】ＷＯ ２０２０／０５３９６７ Ａ１
【文献】ＵＳ ８，４４０，９７０ Ｂ２
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１や特許文献２に開示の電子顕微鏡は、光の干渉により生じる定在波の強度分布を考慮したシステムではないので、干渉が起こる条件から判る試料の情報が画像に重畳しない。したがって、干渉が起こる条件から判る試料の情報として、例えば試料の形状、寸法、高さ、側壁角度、誘電率、誘電率、透磁率、光の吸収率、側面の曲率、ボーイング、ネッキング、欠陥、ボイド、材料情報、拡散速度、移動度、などを取得できない。
【0006】
本開示は、上記課題に鑑みてなされたものであり、試料に対して光を照射することにより生じる、光の干渉、光の回折、光の定在波などに起因する観察画像上の特徴量を用いて、試料についての情報を得ることができる、荷電粒子ビームシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示に係る荷電粒子ビームシステムは、試料に対して光を照射することにより生じる、前記光の干渉、前記光の回折、または前記光の定在波に起因する第１特徴量を、試料の観察画像から抽出し、前記第１特徴量を用いて、前記試料の第２特徴量を取得する。
【発明の効果】
【0008】
本開示に係る荷電粒子ビームシステムによれば、試料に対して光を照射することにより生じる、光の干渉、光の回折、光の定在波などに起因する観察画像上の特徴量を用いて、試料についての情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】実施形態１に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成例を示す図である。
【図2】走査電子顕微鏡１０１の構成例を示す図である。
【図3】レーザ光照射ユニット１０２の構成例を示す図である。
【図4】コンピュータシステム１０３の構成例を示す図である。
【図5】同期制御システム１０４の構成例を示す図である。
【図6】荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。
【図7】コンピュータシステム１０３が提供するユーザーインターフェースの例を示す図である。
【図8】試料の１例を示す図である。
【図9】試料とレーザ光の１例を示す図である。
【図10】実施形態２に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成例を示す図である。
【図11】試料とレーザ光の１例を示す図である。
【図12】荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。
【図13】試料の誘電率に関する情報とパルス電子またはレーザ光の周波数の関係のデータをフィッティングした結果である。
【図14】試料とレーザ光の１例を示す図である。
【図15】ボーイングとネッキングの１例を示す図である。
【図16】シミュレーションデータライブラリ３０７のデータベースを作成する手順を説明するフローチャートである。
【図17】シミュレーションデータライブラリ３０７のデータベースを作成する別手順を説明するフローチャートである。
【図18】試料の他の１例を示す図である。
【図19】試料の他の１例を示す図である。
【図20】実施形態４におけるレーザ光照射ユニット１０２のシステムの構成例を示す図である。
【図21】荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。
【図22】試料の１例を示す図である。
【図23】試料の他の１例を示す図である。
【図24】試料の基準面から反射されるレーザ光が反射ミラー１００１に到達し試料の基準面に再度入射されるまでの光路長と、各画素における画像のパターンの強度との間の関係を図示したデータの１例である。
【図25】実施形態５に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成図である。
【図26】荷電粒子ビームシステム１００が出力した試料の情報を入力として、統合システムコンピュータ１２０１が半導体製造装置の推奨条件を出力する工程を示すフローチャートの１例を示す図である。
【図27】実施形態６に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成例を示す図である。
【図28】試料の１例を示す図である。
【図29】荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。
【図30】欠陥の深さの度合いの情報に基づき試料を破壊検査する工程を示すフローチャートの１例を示す図である。
【図31】試料の１例を示す図である。
【図32】荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。
【図33】キャリアの拡散速度の位置依存性の結果の１例を示す図である。
【図34】実施形態７に係る荷電粒子ビームシステム１００の別構成例を示す図である。
【図35】走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間と、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンの強度との関係を図示したデータの１例である。
【図36】荷電粒子ビームシステム１００がレーザ光の干渉を画像に重畳させるか否かを切り替える工程を示すフローチャートである。
【図37】試料の１例を示す図である。
【図38】荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。
【図39】重心のずれ量と抽出した画像のパターンの強度との関係、および重心のずれ量と抽出した画像のパターンの強度の位置微分量との関係を図示したデータの１例である。
【図40】コンピュータシステム１０３の変形例を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
＜実施の形態１＞
本開示の実施形態１では、試料に入射されるレーザ光と試料から反射されるレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像パターンから、試料の高さまたは側壁角度の情報を取得する荷電粒子ビームシステムについて述べる。
本開示の実施形態１では、試料に入射されるレーザ光と試料から反射されるレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像パターンから、試料の高さまたは側壁角度の情報を取得する荷電粒子ビームシステムについて述べる。
【0011】
図１は、本実施形態１に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成例を示す図である。荷電粒子ビームシステム１００は、走査電子顕微鏡１０１、レーザ光照射ユニット１０２、コンピュータシステム１０３、同期制御システム１０４を備え、これらは互いに接続されているかまたは互いに通信可能に構成されている。走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２は、同一の試料に対してそれぞれ電子ビームとレーザ光を照射可能なように構成されており、かつレーザ光の照射領域内に電子ビームを照射するよう構成されている。
【0012】
図２は、走査電子顕微鏡１０１の構成例を示す図である。走査電子顕微鏡１０１は、断続照射系、電子光学系、２次電子検出系、ステージ機構系、画像処理系、制御系、操作系により構成されている。断続照射系は、電子ビーム源１（荷電粒子源）、パルス電子生成器４により構成されている。
【0013】
電子光学系は、コンデンサレンズ２、絞り３、偏向器５、対物レンズ６、試料電界制御器７により構成されている。偏向器５は、電子ビームを試料上で１次元的、あるいは２次元的に走査するために設けられており、後述する制御の対象となる。
【0014】
２次電子検出系は、検出器８、出力調整回路９により構成されている。ステージ機構系は、試料ステージ１０、試料１１により構成されている。制御系は、加速電圧制御部２１、照射電流制御部２２、パルス照射制御部２３、偏向制御部２４、集束制御部２５、試料電界制御部２６、ステージ位置制御部２７、制御伝令部２８、により構成されている。制御伝令部２８は、操作インターフェース４１から入力された入力情報に基づき、各制御部へ制御値を書き込み制御する。
【0015】
パルス照射制御部２３は、電子ビームを連続して照射する時間である照射時間、あるいは電子ビームを連続して照射する距離である照射距離、あるいは電子ビームの照射と照射の間の時間である遮断時間、あるいは電子ビームの照射と照射の間の距離間隔である照射点間距離を制御する。偏向制御部２４は、走査する距離や速度を制御する。
【0016】
画像処理系は、検出信号処理部３１、検出信号解析部３２、画像表示部３３により構成されている。画像処理系の検出信号処理部３１また検出信号解析部３２は１つ以上のプロセッサを備え、検出した２次電子をサンプリングして、単位時間の２次電子の量を画素の明るさに変換し、画像のビットマップを作成する。
【0017】
図３は、レーザ光照射ユニット１０２の構成例を示す図である。レーザ光照射ユニット１０２は、レーザ光源２０１、パルスレーザ光生成器２０２、調整ミラー２０３、波長制御器２０４、強度制御器２０５、偏光角制御器２０６、ビームスプリッタ２０７、レーザ光モニタ器２０８、集光レンズ２０９、入射角調整器２１０により構成されている。本実施形態１では、レーザ光源２０１に加えて別途パルスレーザ光生成器２０２を設ける構成としたが、パルスレーザ光を照射可能なレーザ光源２０１を用いても実施可能である。本実施形態１ではパルスレーザ光生成器２０２として音響光学変調器を用い、音波によって回折光を発生させることでパルスレーザ光を発生させたが、例えば電気光学変調器を用いてパルスレーザ光を発生させる構成、シャッターを後段に配置し、シャッターを高速に開閉させることでパルスレーザ光を発生させる構成などによっても実施可能である。本実施形態１ではパルスレーザ光生成器２０２を駆動せず、連続レーザ光のままパルスレーザ光生成器２０２を通過させた。
【0018】
本実施形態１では調整ミラー２０３を複数設け、レーザ光の位置と角度をそれぞれ調整できる構成とした。波長制御器２０４としては非線形光学結晶を組み込んだユニットを用い、強度制御器２０５としては光学フィルタを用い、偏光角制御器２０６としては偏光板を用いた。ビームスプリッタ２０７でレーザ光の一部をレーザ光モニタ器２０８に照射する構成とした。レーザ光モニタ器２０８としてレーザ光の位置や角度や強度分布等を測定できる計測器を用い、測定した結果を、レーザ光源、パルスレーザ光生成器、調整ミラー、波長制御器、強度制御器、偏光角制御器などへフィードバックできる構成とした。集光レンズ２０９は焦点距離の異なる複数の集光レンズから１つの集光レンズを選択して設置できる構成とし、複数のスポットサイズを選択できるようにした。本実施形態１では入射角調整器２１０としてレーザステージを用いたが、ミラーを用いて入射角を調整しても実施可能である。
【0019】
図４は、コンピュータシステム１０３の構成例を示す図である。コンピュータシステム１０３は、光の干渉で生じる定在波に起因するパターンを画像から抽出し、試料の情報を取得するために要するモジュール（アプリケーション）が記憶されたメモリ３０３、メモリ３０３内に記憶されたモジュールやアプリケーションを実行する１以上のプロセッサ３０２が内蔵されている。プロセッサ３０２は、後述するような処理を自動的、あるいは半自動的に実行する。コンピュータシステム１０３は、試料の情報の記憶や演算処理に要する情報を入出力する入出力装置３０１を備える。試料の情報とは、干渉が起こる条件から判る試料の情報であり、試料の形状、寸法、高さ、側壁角度、誘電率、誘電率、透磁率、光の吸収率、側面の曲率、ボーイング、ネッキング、欠陥、ボイド、材料情報、拡散速度、移動度などである。試料の情報の記憶や演算処理に要する情報には、走査電子顕微鏡１０１で取得した画像が含まれる。
【0020】
コンピュータシステム１０３は、走査電子顕微鏡１０１やレーザ光照射ユニット１０２と通信可能に構成されている。
【0021】
メモリ３０３には、モデル解析式ライブラリ３０６、シミュレーションデータライブラリ３０７、測定データライブラリ３０８、参照Ｄｉｅ画像ライブラリ３０９、設計データライブラリ３１０が記憶されている。
【0022】
プロセッサ３０２は、光の干渉で生じる定在波に起因するパターンを画像から抽出するための演算処理を主に実施する干渉パターン抽出プロセッサ３０４と、画像から抽出したパターンの位置情報や時間情報を受け付け、メモリ３０３に参照することによって試料の情報を出力する演算処理を主に実施する試料情報抽出プロセッサ３０５を備える。パターンの位置情報とは、パターンの位置、間隔、幅、本数、位置の局所変化等である。
【0023】
モデル解析式ライブラリ３０６は、モデル解析式が記憶されたデータベースのことである。モデル解析式は、（ａ）画像のパターンと測定条件とを干渉パターン抽出プロセッサ３０４に入力した際に、画像のパターンが光の干渉で生じる定在波に起因するパターンであるか否かを判別する指標を出力するために用いる応答関数、（ｂ）干渉パターン抽出プロセッサ３０４で抽出された画像のパターンと、測定条件とを試料情報抽出プロセッサ３０５に入力した際に、試料情報抽出プロセッサ３０５が試料の情報を出力するために用いる応答関数、などを含む。測定条件は、入出力装置３０１から入力された試料の条件や、走査電子顕微鏡の条件や、レーザ光照射ユニットの条件や、同期制御システムの条件などのことである。
【0024】
シミュレーションデータライブラリ３０７は、測定条件と試料の情報と前述したモデル解析式とを用いてシミュレーションした画像が記憶されたデータベースである。当該データベースと入出力装置３０１から入力される画像とのデータセットの組に基づき、プロセッサ３０２や干渉パターン抽出プロセッサ３０４や試料情報抽出プロセッサ３０５が演算処理を実施することにより、試料の情報が出力される。例えば、まず干渉パターン抽出プロセッサ３０４がセマンティックセグメンテーションを実施して画像の領域を分類し、次に試料情報抽出プロセッサ３０５が、正規化相関係数が最大になるようにデータベースの画像領域を分類した結果と、入出力装置３０１から入力される画像領域を分類した結果との対応付けを実施することにより、試料の情報を出力する。
【0025】
測定データライブラリ３０８は、走査電子顕微鏡１０１で取得した画像が、画像の関連情報と関連づけて記憶されたデータベースである。画像の関連情報とは、後述する設計データライブラリ３１０に記憶された試料の設計データや、前述の測定条件や、日時や、試料を製造するために使用した装置から出力される情報や、試料を観察するために使用した（走査電子顕微鏡１０１とは別の）装置から出力される情報などのことである。当該データベースと入出力装置３０１から入力される画像とのデータセットの組に基づき、プロセッサ３０２や干渉パターン抽出プロセッサ３０４や試料情報抽出プロセッサ３０５が演算処理を実施することにより、試料の情報が出力される。例えば、プロセッサ３０２で畳み込みニューラルネットワークを用いて、当該データベースと入出力装置３０１から入力される画像との対応付けを行うことで、試料の情報を出力する。
【0026】
参照Ｄｉｅ画像ライブラリ３０９は、走査電子顕微鏡１０１で取得した画像が、試料の特性が同じまたは近しい箇所で取得した画像ごとに分類されて記憶されたデータベースである。当該データベースと入出力装置３０１から入力される画像とのデータセットの組に基づき、プロセッサ３０２や干渉パターン抽出プロセッサ３０４や試料情報抽出プロセッサ３０５が演算処理を実施することにより、試料の情報が出力される。例えば、プロセッサ３０２でｋ近傍法を用いて、入出力装置３０１から入力される画像を分類した結果を、当該データベースの分類と比較することで、試料の情報を出力する。
【0027】
設計データライブラリ３１０は、設計データが記憶されたデータベースである。設計データとは、例えば、コンピュータ支援設計（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ－Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ：ＣＡＤ）ツールで作製した、試料の寸法、材質等に関するデータのことである。
【0028】
図５は、同期制御システム１０４の構成例を示す図である。同期制御システム１０４は、同期制御部４０１と遅延制御部４０２から構成されている。同期制御部４０１は、走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の時刻を同期する。遅延制御部４０２は、同期制御部４０１と走査電子顕微鏡１０１との間の遅延時間と、同期制御部４０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間を制御する。
【0029】
図６は、荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。本フローチャートは、コンピュータシステム１０３によって実施される。後述するフローチャートも同様である。以下図６の各ステップについて説明する。
【0030】
（図６：ステップＳ６０１）
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、試料の条件を入力する。試料の情報とは、試料の座標、メモリ３０３に記憶される情報（例えば試料の設計データ）、などの情報である。コンピュータシステム１０３はその情報を受け取る。Ｓ６０２～Ｓ６０４において入力される情報についても同様である。
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、試料の条件を入力する。試料の情報とは、試料の座標、メモリ３０３に記憶される情報（例えば試料の設計データ）、などの情報である。コンピュータシステム１０３はその情報を受け取る。Ｓ６０２～Ｓ６０４において入力される情報についても同様である。
【0031】
（図６：ステップＳ６０２）
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、走査電子顕微鏡１０１の条件を入力する。走査電子顕微鏡１０１の条件とは、加速電圧、照射電流、照射時間、照射距離、遮断時間、照射点間距離、偏向距離、偏向速度、コンデンサレンズや対物レンズの磁場、試料電界、などである。
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、走査電子顕微鏡１０１の条件を入力する。走査電子顕微鏡１０１の条件とは、加速電圧、照射電流、照射時間、照射距離、遮断時間、照射点間距離、偏向距離、偏向速度、コンデンサレンズや対物レンズの磁場、試料電界、などである。
【0032】
（図６：ステップＳ６０３）
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、レーザ光照射ユニット１０２の条件を入力する。レーザ光照射ユニット１０２の条件とは、レーザ光の波長、入射角、偏光角、スポットサイズ、パワー、レーザ光を連続して照射する時間であるパルス幅、パルスレーザ光の周期、などである。
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、レーザ光照射ユニット１０２の条件を入力する。レーザ光照射ユニット１０２の条件とは、レーザ光の波長、入射角、偏光角、スポットサイズ、パワー、レーザ光を連続して照射する時間であるパルス幅、パルスレーザ光の周期、などである。
【0033】
（図６：ステップＳ６０４）
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、同期制御システム１０４の条件を入力する。同期制御システム１０４の条件とは、同期制御部４０１と走査電子顕微鏡１０１との間の遅延時間、同期制御部４０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間、などである。本ステップはスキップしてもよい。本ステップをスキップした場合、あらかじめ設定された、遅延時間のデフォルト値が入力される。
ユーザは、例えば入出力装置３０１を介して、同期制御システム１０４の条件を入力する。同期制御システム１０４の条件とは、同期制御部４０１と走査電子顕微鏡１０１との間の遅延時間、同期制御部４０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間、などである。本ステップはスキップしてもよい。本ステップをスキップした場合、あらかじめ設定された、遅延時間のデフォルト値が入力される。
【0034】
（図６：ステップＳ６０５～Ｓ６０７）
コンピュータシステム１０３は、試料の座標に試料ステージ１０を移動する（Ｓ６０５）。コンピュータシステム１０３は、Ｓ６０２～Ｓ６０４に基づき走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２と同期制御システム１０４を制御する（Ｓ６０６）。コンピュータシステム１０３は、Ｓ６０６における制御条件にしたがって、電子ビームの照射領域内に光を照射しながら、走査電子顕微鏡１０１から試料の観察画像を取得する（Ｓ６０７）。Ｓ６０１からＳ６０４において複数の条件を入力した場合は、全条件について観察画像の取得が完了するまでＳ６０５からＳ６０７を繰り返す。
コンピュータシステム１０３は、試料の座標に試料ステージ１０を移動する（Ｓ６０５）。コンピュータシステム１０３は、Ｓ６０２～Ｓ６０４に基づき走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２と同期制御システム１０４を制御する（Ｓ６０６）。コンピュータシステム１０３は、Ｓ６０６における制御条件にしたがって、電子ビームの照射領域内に光を照射しながら、走査電子顕微鏡１０１から試料の観察画像を取得する（Ｓ６０７）。Ｓ６０１からＳ６０４において複数の条件を入力した場合は、全条件について観察画像の取得が完了するまでＳ６０５からＳ６０７を繰り返す。
【0035】
（図６：ステップＳ６０８）
干渉パターン抽出プロセッサ３０４は、メモリ３０３を参照して、光の干渉により生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出する。本実施形態１では、画像に周期的に現れる縞状パターンの間隔（ΔＬ）と、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式１から算出した縞状パターンの間隔（ΔＬ）との一致度を指標とし、一致度が閾値を超えるパターンを、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンとして抽出した。λはレーザ光の波長、θはレーザ光の入射角、αは側壁角度である。
干渉パターン抽出プロセッサ３０４は、メモリ３０３を参照して、光の干渉により生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出する。本実施形態１では、画像に周期的に現れる縞状パターンの間隔（ΔＬ）と、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式１から算出した縞状パターンの間隔（ΔＬ）との一致度を指標とし、一致度が閾値を超えるパターンを、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンとして抽出した。λはレーザ光の波長、θはレーザ光の入射角、αは側壁角度である。
【0036】
【数1】
【0037】
（図６：ステップＳ６０９）
試料情報抽出プロセッサ３０５は、メモリ３０３を参照して、試料の情報を出力する。本実施形態１では、画像から抽出した画像のパターンの位置（観察対象の試料パターンから最も遠くに位置する画像のパターンの位置（Ｌｎ）、または観察対象の試料パターンから最も近くに位置する画像のパターンの位置（Ｌ１））、パターン本数（ｎ）、パターン間隔（ΔＬ）を観察画像から抽出し、さらにあらかじめ入力されたレーザ光の入射角（θ）を取得し、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式２または式３を参照し、さらに設計データライブラリ３１０に記憶された試料の高さ（Ｈ）または側壁角度（α）のどちらか一方を参照し、他方を出力した。
試料情報抽出プロセッサ３０５は、メモリ３０３を参照して、試料の情報を出力する。本実施形態１では、画像から抽出した画像のパターンの位置（観察対象の試料パターンから最も遠くに位置する画像のパターンの位置（Ｌｎ）、または観察対象の試料パターンから最も近くに位置する画像のパターンの位置（Ｌ１））、パターン本数（ｎ）、パターン間隔（ΔＬ）を観察画像から抽出し、さらにあらかじめ入力されたレーザ光の入射角（θ）を取得し、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式２または式３を参照し、さらに設計データライブラリ３１０に記憶された試料の高さ（Ｈ）または側壁角度（α）のどちらか一方を参照し、他方を出力した。
【0038】
【数2】
【0039】
【数3】
【0040】
（図６：ステップＳ６０８：補足）
Ｓ６０８において、画像に周期的に現れる縞状パターンの間隔（ΔＬ）との比較対象として、式１から算出した縞状パターンの間隔（ΔＬ）を用いたが、これに限ることはない。例えば、シミュレーションデータライブラリ３０７に記憶された、測定条件と試料の情報とモデル解析式とを用いてシミュレーションした画像を比較対象としてもよい。また、本実施形態１では、画像に周期的に現れる縞状パターンの間隔（ΔＬ）と、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式１から算出した縞状パターンの間隔（ΔＬ）との一致度を指標とし、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出したが、レーザ光照射ユニット１０２の条件等の測定条件が適切か否かを判定するために、この一致度を用いてもよい。また、本実施形態１ではＳ６０９において、設計データライブラリ３１０に記憶された試料の高さ（Ｈ）や側壁角度（α）を参照したが、これに限ることはない。例えば、試料の高さ（Ｈ）を原子間力顕微鏡で測定した結果を参照してもよいし、側壁角度（α）を観察画像から抽出した結果を参照してもよい。
Ｓ６０８において、画像に周期的に現れる縞状パターンの間隔（ΔＬ）との比較対象として、式１から算出した縞状パターンの間隔（ΔＬ）を用いたが、これに限ることはない。例えば、シミュレーションデータライブラリ３０７に記憶された、測定条件と試料の情報とモデル解析式とを用いてシミュレーションした画像を比較対象としてもよい。また、本実施形態１では、画像に周期的に現れる縞状パターンの間隔（ΔＬ）と、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式１から算出した縞状パターンの間隔（ΔＬ）との一致度を指標とし、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出したが、レーザ光照射ユニット１０２の条件等の測定条件が適切か否かを判定するために、この一致度を用いてもよい。また、本実施形態１ではＳ６０９において、設計データライブラリ３１０に記憶された試料の高さ（Ｈ）や側壁角度（α）を参照したが、これに限ることはない。例えば、試料の高さ（Ｈ）を原子間力顕微鏡で測定した結果を参照してもよいし、側壁角度（α）を観察画像から抽出した結果を参照してもよい。
【0041】
図７は、コンピュータシステム１０３が提供するユーザーインターフェースの例を示す図である。Ｓ６０１からＳ６０４で入力する情報を、入力及び表示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）と、Ｓ６０９で出力した試料の情報を表示するＧＵＩが設けられている。これらのＧＵＩは例えば入出力装置３０１に備えられた表示装置に表示される。ＧＵＩには、試料の座標を設定する入力欄が設けられている。また、メモリ３０３に記憶される情報、例えば試料の設計データ等を設定する入力欄が設けられている。また、走査電子顕微鏡の条件を設定する入力欄として、視野（Ｆｉｅｌｄ Ｏｆ Ｖｉｅｗ：ＦＯＶ）の大きさを設定する入力欄、電子ビームの加速電圧を入力する入力欄、電子ビームのプローブ電流を入力する入力欄、フレーム数（画像の積算枚数）を入力する入力欄、電子ビームの走査速度を設定する入力欄、試料に印加される電圧の大きさを設定する入力欄、電子ビームの照射時間または照射距離または遮断時間または照射点間距離のいずれか１つ以上を設定する入力欄が設けられている。また、レーザ光照射ユニットの条件を設定する入力欄として、レーザ光の波長を設定する入力欄、レーザ光の入射角を設定する入力欄、レーザ光の偏光角を設定する入力欄、レーザ光のスポットサイズを設定する入力欄、レーザ光のパワーを設定する入力欄、レーザ光のパルス幅またはパルスレーザ光の周期のいずれか１つ以上を設定する入力欄が設けられている。また、走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間の差を設定する入力欄が設けられている。また、コンピュータシステム１０３による解析方法を設定する入力欄が設けられている。コンピュータシステム１０３による解析方法は、入力欄からオペレータが手動で設定してもよいし、装置が自動で選択してもよい。また、画像を表示する表示欄が設けられている。また、干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出した結果を表示する表示欄が設けられている。また、試料の情報を表示する出力欄が設けられている。本実施例では、出力した試料の高さを、高さと試料パターンのＩＤとの関係として表示したり、推定される断面構造として図示したり、高さの試料の座標の関係をマップとして図示したりしたが、例えば高さの頻度分布や累積度数分布のような分布を表示することも可能である。
【0042】
図８は、試料の１例を示す図である。試料はＦｉｎＦＥＴ（Ｆｉｎ Ｆｉｅｌｄ－Ｅｆｆｅｃｔ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）を製造する途中にシリコンウェーハ上に形成される構造であり、シリコン基板を削り出した細い短冊状の形状をしている。本実施形態１では、短冊状の形状の高さ（Ｈ）や側壁角度（α）の情報を取得した。
【0043】
図９は、試料とレーザ光の１例を示す図である。入射角θで試料に照射されるレーザ光の一部は、側壁角度αで反射されてシリコン基板の上面に照射される。これにより、側壁で反射されてシリコン基板の上面に照射された光と、側壁で反射されずにシリコン基板の上面に照射された光との間の干渉で定在波が生じ、定在波の間隔が式１に従って生じる。側壁角度αや高さＨは式２や式３に従う。そこでまず、画像に周期的に現れる縞状パターンの間隔（ΔＬ）と、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式１から算出した縞状パターンの間隔（ΔＬ）との一致度を指標とし、一致度が閾値を超えるパターンを、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンとして抽出する。次に、画像から抽出した画像のパターンの位置（観察対象の試料パターンから最も遠くに位置する画像のパターンの位置（Ｌｎ）、または観察対象の試料パターンから最も近くに位置する画像のパターンの位置（Ｌ１））、ぱやーん本数（ｎ）、パターン間隔（ΔＬ）を観察画像から抽出するとともに、レーザ光の入射角（θ）をあらかじめ取得し、モデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式２または式３を参照し、設計データライブラリ３１０に記憶された試料の高さ（Ｈ）や側壁角度（α）のどちらか一方を参照し、他方を出力する。以上のプロセスにより、試料の高さＨまたは側壁角度αを取得することができる。
【0044】
本実施形態１では、式２または式３を参照することにより試料の高さ（Ｈ）や側壁角度（α）を定量的に取得したが、試料の高さＨや側壁角度αが所定の条件であるか否かを判定する検査も実施可能である。例えば、試料の高さＨの目標値がＨ０、許容誤差がＨ１である場合、試料の高さ（Ｈ）がＨ０－Ｈ１＜Ｈ＜Ｈ０＋Ｈ１であれば合格、それ以外であれば不合格とする検査が、荷電粒子ビームシステム１００を用いることで実施できる。
【0045】
＜実施の形態２＞
本開示の実施形態２に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料の表面電位を制御することにより、光の干渉で生じる定在波に起因するパターンの強度を制御し、試料の誘電率に関する情報を取得する。
本開示の実施形態２に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料の表面電位を制御することにより、光の干渉で生じる定在波に起因するパターンの強度を制御し、試料の誘電率に関する情報を取得する。
【0046】
図１０は、本実施形態２に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成例を示す図である。図１０に例示する荷電粒子ビームシステム１００は図１と同じように、走査電子顕微鏡１０１、レーザ光照射ユニット１０２、コンピュータシステム１０３、同期制御システム１０４を備えるとともに、第２レーザ光照射ユニット５０１を備える。図１では、試料に照射されるレーザ光と、試料に照射された後に光路が変わったレーザ光との干渉によって発生する定在波を検出する。これに対して図１０では、試料に照射される複数のレーザ光が互いに干渉する。したがって、試料の構造や形状によらず、試料上に定在波を形成することが可能となる。
【0047】
走査電子顕微鏡１０１、レーザ光照射ユニット１０２、コンピュータシステム１０３、同期制御システム１０４、第２レーザ光照射ユニット５０１は互いに接続されているか、または互いに通信可能に構成されてる。走査電子顕微鏡１０１、レーザ光照射ユニット１０２、第２レーザ光照射ユニット５０１は、同一の試料に対してそれぞれ電子ビームとレーザ光を照射可能なように構成されており、かつレーザ光の照射領域内に電子ビームを照射するよう構成されている。
【0048】
本実施形態２では、図２の走査電子顕微鏡１０１のシステムと、図３のレーザ光照射ユニット１０２のシステムと、図３のレーザ光照射ユニット１０２と同じく構成されている第２レーザ光照射ユニット５０１と、図４のコンピュータシステム１０３と、図５の同期制御システム１０４を用い、図６または後述する図１２のフローチャートに従って試料を観察して情報を取得した。第２レーザ光照射ユニット５０１は、レーザ光照射ユニット１０２と同一の試料にレーザ光を照射可能であればよいので、例えばミラーを試料から反射されるレーザ光の光路上に設置することによって第２レーザ光照射ユニット５０１を構成してもよい。
【0049】
走査電子顕微鏡１０１の観察画像のコントラストのうち、試料の表面電位に起因するコントラストは電位コントラスト（Ｖｏｌｔａｇｅ Ｃｏｎｔｒａｓｔ：ＶＣ）と呼ばれている。本実施形態２では、試料の表面電位を制御し、表面電位を画像の電位コントラストとして検出することにより、光の干渉で生じる定在波に起因するパターンの強度を制御した。具体的には、試料に表面電位を与えるため、走査電子顕微鏡１０１において、まず加速電圧を５００Ｖに設定して、試料からの２次電子放出率が１より大きい状態を作り出し、試料の表面電位が正の電位になるようにした。次に、照射電流を１ｎＡ、照射時間を１０ｐｓから１ｎｓのいずれか、遮断時間を９０ｐｓから９ｎｓのいずれかに設定して、試料に交流状に電流を流す状態にした。次に、レーザ光の波長を１００ｎｍから１０００ｎｍのいずれかに設定して、レーザ光照射ユニット１０２と第２レーザ光照射ユニット５０１からレーザ光を同一の試料に照射した。
【0050】
レーザ光には、試料の帯電を緩和させる効果がある。例えば、レーザ光のエネルギーが試料のバンドギャップより大きい場合、レーザ光を正帯電した試料に照射すると、価電子帯の電子が伝導体に励起されるので、正帯電の一部が負の電荷をもつ電子によって除去される。試料の帯電を緩和させる効果は、レーザ光が干渉して強め合う部分ほど大きいので、レーザ光が干渉して強め合う部分ほど試料の表面電位が小さくなる。したがって、光の干渉で生じる定在波に起因するパターンは電位コントラストとして検出できる。
【0051】
図１１は、試料とレーザ光の１例を示す図である。試料はＦＥＴ（Ｆｉｅｌｄ－Ｅｆｆｅｃｔ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）を製造する途中にシリコンウェーハ上にソースとドレインとゲート酸化膜が形成された構造である。この試料はゲート酸化膜として誘電率の高いＨｉｇｈ－ｋ膜を使用している。Ｈｉｇｈ－ｋ膜にはハフニウムを含む化合物を用いており、１例としてＨｆＳｉＯ（Ｎ）／ＳｉＯ２を用いる。
【0052】
Ｈｉｇｈ－ｋ膜にレーザ光が照射されると、レーザ光は屈折し、ゲート酸化膜中では波長が変化する。屈折の角度（β）はスネルの法則に従うので、式４で表される通り、誘電率（εｒ）と透磁率（μｒ）の関数によって表される。
【0053】
【数4】
【0054】
Ｈｉｇｈ－ｋ膜中の波長（λ’）は、式５で表される通り、誘電率（εｒ）と透磁率（μｒ）の関数である。λは真空でのレーザ光の波長、ｎはレーザ光の屈折率である。
【0055】
【数5】
【0056】
屈折の角度やＨｉｇｈ－ｋ膜中の波長が誘電率の関数であることに着目すると、干渉パターン抽出プロセッサ３０４が抽出する、光の干渉で生じる定在波のパターン（例えばパターンの間隔）を、試料情報抽出プロセッサ３０５が受け付けて、メモリ３０３を参照して演算処理を実施することにより、試料の誘電率に関する情報を取得することができる。
【0057】
図１２は、荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。図６とは異なるのは、走査電子顕微鏡１０１の条件を入力する際に、複数のパルス電子の周波数を含むよう条件を設定すること（Ｓ７０２）、レーザ光照射ユニット１０２の条件を入力する際に、複数の波長を含むように条件を設定すること（Ｓ７０３）、試料情報抽出プロセッサ３０５がメモリ３０３を参照して出力する試料の情報が誘電率に関する情報であること（Ｓ７０９）と、Ｓ７０９の後に、試料の誘電率に関する情報とパルス電子の周波数とレーザ光の波長の関係を併せて表示するとともに、誘電率の周波数依存性に関する情報を出力する工程（Ｓ７１０）を含むこと、である。
【0058】
パルス電子の周波数とは、電子ビームの照射時間と遮断時間の和（すなわち電子ビームの周期）の逆数である。本実施形態２では照射時間と遮断時間の比を１：９に固定した状態で、パルス電子の周波数を０．１ＧＨｚから１０ＧＨｚの範囲で可変制御した。レーザ光の波長は１００ｎｍから１０００ｎｍの範囲で可変制御した。レーザ光の波長は周波数に換算できるので、これはレーザ光の周波数を０．３ＰＨｚから３ＰＨｚの範囲で可変制御したことと等価である。
【0059】
本実施形態２では、Ｓ６０８において式４と式５を含むモデル解析式と、測定条件と試料の情報とを用いてシミュレーションした画像が記憶されたシミュレーションデータライブラリ３０７を参照し、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出した。光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出する際、試料情報抽出プロセッサ３０５はまず、シミュレーションデータライブラリ３０７に記憶された画像をフーリエ変換し、パワースペクトルの空間周波数と強度を出力する（Ｓ７１１）。試料情報抽出プロセッサ３０５は次に、Ｓ６０７で取得した画像をフーリエ変換し、パワースペクトルの空間周波数と強度を出力する（Ｓ７１２）。試料情報抽出プロセッサ３０５は最後に、Ｓ７１１のデータとＳ７１２のデータとの間の一致度を指標とし、一致度が閾値を超えるパターンを、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンとして抽出した。
【0060】
Ｓ７１０において、誘電率の周波数依存性に関する情報として、誘電体が電子ビームやレーザ光の振動に追従できなくなり、誘電分極が緩和する周波数である、誘電緩和周波数を、試料情報抽出プロセッサ３０５が算出した。具体的には、試料情報抽出プロセッサ３０５がモデル解析式ライブラリ３０６に記憶された式６または式７を用いて、試料の誘電率に関する情報とパルス電子の周波数の関係のデータ、または試料の誘電率に関する情報とレーザ光の周波数の関係のデータを最小二乗法でフィッティングすることにより、誘電緩和周波数（ｆ０またはｆ１）を算出した。εｒは誘電率、ｆは電子ビームの周波数、ｆ’はレーザ光の周波数、εｒ０は空間電荷分極が生じている場合の誘電率、εｒ１は電子分極が生じている場合の誘電率、ｆ０は空間電荷分極の誘電緩和周波数、ｆ１は電子分極の誘電緩和周波数である。
【0061】
【数6】
【0062】
【数7】
【0063】
図１３は、試料の誘電率に関する情報とパルス電子またはレーザ光の周波数の関係のデータをフィッティングした結果である。Ｈｉｇｈ－ｋ膜の誘電率に関する情報とパルス電子の周波数の関係のデータと式６を用いて試料情報抽出プロセッサ３０５がフィッティングを実施した結果、Ｈｉｇｈ－ｋ膜の空間電荷分極の誘電緩和周波数を取得できた。またＨｉｇｈ－ｋ膜の誘電率に関する情報とレーザ光の周波数の関係のデータと式７を用いて試料情報抽出プロセッサ３０５がフィッティングを実施した結果、Ｈｉｇｈ－ｋ膜の電子分極の誘電緩和周波数を取得できた。また併せて、空間電荷分極が生じている場合のＨｉｇｈ－ｋ膜の誘電率と、電子分極が生じている場合のＨｉｇｈ－ｋ膜の誘電率が取得できた。
【0064】
本実施形態２では誘電率や誘電率の周波数依存性の情報を取得する対象として、Ｈｉｇｈ－ｋ膜を用いたが、Ｌｏｗ－ｋ膜や酸化シリコンや窒化シリコン等の誘電体膜を用いても実施可能であるし、酸化ハフニウム等の強誘電体膜を用いても実施可能であるし、複数の組成をもつ誘電体膜を用いても実施可能である。また誘電体膜の膜種が複数ある膜を用いた場合、例えば誘電緩和周波数（ｆ０またはｆ１）が膜種によって異なることを利用するなどにより、誘電体膜の組成比の情報を取得することもできる。また誘電率や誘電率の周波数依存性の情報から、誘電率と関連した情報、例えば電気容量やポロシティやドーパント濃度を取得することもできる。また試料はＦｉｅｌｄ－Ｅｆｆｅｃｔ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒに限ることはなく、ＦｅＦＥＴ（Ｆｅｒｒｏｅｌｅｃｔｒｉｃ Ｆｉｅｌｄ－Ｅｆｆｅｃｔ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）やＮＣＦＥＴ（Ｎｅｇａｔｉｖｅ Ｃａｐａｃｉｔａｎｃｅ Ｆｉｅｌｄ－Ｅｆｆｅｃｔ Ｔｒａｎｓｉｓｔｏｒ）を用いても実施可能である。
【0065】
本実施形態２では、誘電率の周波数依存性に関する情報として、誘電緩和周波数を出力したが、誘電率の周波数依存性からわかる他の情報、例えば誘電正接や位相余裕やゲイン余裕を出力してもよい。
【0066】
図１２に示したフローチャートでは、誘電率に関する情報を出力したが、前述の通り屈折の角度やＨｉｇｈ－ｋ膜中の波長は誘電率（εｒ）や透磁率（μｒ）や光の屈折率（ｎ）の関数であるので、透磁率やレーザ光の屈折率に関する情報を出力してもよい。
【0067】
＜実施の形態３＞
本開示の実施形態３に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光が屈折または伝搬または回折した結果発生する、複数の光の干渉に起因する画像のパターンから、試料の側壁角度または誘電率または光の吸収係数または寸法または側壁の曲率またはボーイングまたはネッキングまたは膜厚または深さの情報を取得する。
本開示の実施形態３に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光が屈折または伝搬または回折した結果発生する、複数の光の干渉に起因する画像のパターンから、試料の側壁角度または誘電率または光の吸収係数または寸法または側壁の曲率またはボーイングまたはネッキングまたは膜厚または深さの情報を取得する。
【0068】
本実施形態３では、図１の荷電粒子ビームシステムと、図２の走査電子顕微鏡１０１のシステムと、図３のレーザ光照射ユニット１０２のシステムと、図４のコンピュータシステム１０３と、図５の同期制御システム１０４を用いた。
【0069】
図１４は、試料とレーザ光の１例を示す図である。試料は３Ｄ－ＮＡＮＤフラッシュメモリを製造する途中にメモリを形成するための穴がエッチングされた構造であり、酸化シリコンと窒化シリコンの積層膜に穴が形成されている。酸化シリコン膜または窒化シリコン膜中にレーザ光が照射されると、レーザ光は屈折し、酸化シリコン膜または窒化シリコン膜中では波長が変化する。この際、相対入射角度と屈折の角度との関係は、式４に示したスネルの法則に従うので、誘電率（εｒ）と透磁率（μｒ）の関数である。
【0070】
相対入射角度とは、照射される試料面とθの入射角で試料に照射されるレーザ光との間の角度の差のことである。側壁に入射されるレーザ光を考えると、相対入射角度は入射角（θ）と側壁角度（α）の差分である。また酸化シリコン膜または窒化シリコン膜中の波長は式５で表される通り、真空でのレーザ光の波長（λ）と誘電率（εｒ）と透磁率（μｒ）の関数である。さらに、光の干渉で発生する定在波の位置は、偏光角（φ）の関数であり、レーザ光がｓ偏光である場合とｐ偏光である場合と円偏光である場合とでは、位置が変わる。さらに、光の干渉で発生する定在波の強度は、式８で表される通り、伝搬する距離（ｘ）と光の吸収率（ｋ）が大きいほど減衰して小さくなる。
【0071】
【数8】
【0072】
これらを考慮すると、光の干渉で生じる定在波に起因するパターンの特徴である、位置や間隔や強度は、入射角（θ）と波長（λ）と誘電率（εｒ）と透磁率（μｒ）と偏光角（φ）と側壁角度（α）と光の吸収率（ｋ）の関数である。本実施形態３では、図６のフローチャートに従って試料を観察して情報を取得する際、パターンの位置や間隔や強度の情報を試料情報抽出プロセッサ３０５で受け付けて、後述する図１６または図１７のフローチャートに従って作成したシミュレーションデータライブラリ３０７を参照して演算処理を実施することにより、側壁の曲率とボーイングとネッキングを出力した。
【0073】
図１５は、ボーイングとネッキングの１例を示す図である。ボーイングとは、穴の中間部が樽型となる形状において、穴の径が最大である箇所の直径である。ネッキングとは、穴の中間部がすぼまる形状において、穴の径が最小である箇所の直径である。
【0074】
図１６は、シミュレーションデータライブラリ３０７のデータベースを作成する手順を説明するフローチャートである。本実施形態３におけるシミュレーションデータライブラリ３０７は、図１６に１例を示すフローチャートに従ってあらかじめ作成されたデータベースである。以下図１６の各ステップを説明する。
【0075】
（図１６：ステップＳ８０１～Ｓ８０３）
プロセッサ３０２は、モデル解析式を取得する。本実施形態３では、モデル解析式として、式４～６と式８を含む。プロセッサ３０２は、測定条件を取得する（Ｓ８０２）。本実施形態３では、測定条件として入射角（θ）と波長（λ）と偏光角（φ）を入力する。プロセッサ３０２は、試料の設計情報を取得する（Ｓ８０３）。本実施形態３では、誘電率（εｒ）と透磁率（μｒ）と光の吸収率（ｋ）と穴の直径を設計データライブラリ３１０から出力しプロセッサ３０２に入力した。
プロセッサ３０２は、モデル解析式を取得する。本実施形態３では、モデル解析式として、式４～６と式８を含む。プロセッサ３０２は、測定条件を取得する（Ｓ８０２）。本実施形態３では、測定条件として入射角（θ）と波長（λ）と偏光角（φ）を入力する。プロセッサ３０２は、試料の設計情報を取得する（Ｓ８０３）。本実施形態３では、誘電率（εｒ）と透磁率（μｒ）と光の吸収率（ｋ）と穴の直径を設計データライブラリ３１０から出力しプロセッサ３０２に入力した。
【0076】
（図１６：ステップＳ８０４）
プロセッサ３０２は、算出する試料の情報を変数として画像をシミュレーションする。本実施形態３では、算出する試料の情報を側壁角度（α）とした。側壁角度（α）は、側壁の微小領域ごと、具体的には１層分の積層膜の側壁を１０分割した微小領域ごとに設定した。
プロセッサ３０２は、算出する試料の情報を変数として画像をシミュレーションする。本実施形態３では、算出する試料の情報を側壁角度（α）とした。側壁角度（α）は、側壁の微小領域ごと、具体的には１層分の積層膜の側壁を１０分割した微小領域ごとに設定した。
【0077】
（図１６：ステップＳ８０５）
プロセッサ３０２は、算出した試料の情報を出力したい試料の情報に換算する。本実施形態３では、微小領域ごとの側壁角度（α）と側壁の寸法と側壁の形状を、側壁の曲率とボーイングとネッキングに換算した。算出した試料の情報と出力したい試料の情報が一致している場合、本ステップはスキップしてもよい。
プロセッサ３０２は、算出した試料の情報を出力したい試料の情報に換算する。本実施形態３では、微小領域ごとの側壁角度（α）と側壁の寸法と側壁の形状を、側壁の曲率とボーイングとネッキングに換算した。算出した試料の情報と出力したい試料の情報が一致している場合、本ステップはスキップしてもよい。
【0078】
（図１６：ステップＳ８０６）
プロセッサ３０２は、試料の情報とシミュレーションした画像との組をシミュレーションデータライブラリ３０７のデータベースとして保存する。本実施形態３では、試料の情報として側壁の曲率とボーイングとネッキングを設定した。
プロセッサ３０２は、試料の情報とシミュレーションした画像との組をシミュレーションデータライブラリ３０７のデータベースとして保存する。本実施形態３では、試料の情報として側壁の曲率とボーイングとネッキングを設定した。
【0079】
図１７は、シミュレーションデータライブラリ３０７のデータベースを作成する別手順を説明するフローチャートである。図１６とは異なるのは、光の回折に関連するモデル解析式をプロセッサ３０２に入力すること（Ｓ９０１）、試料の形状や積層に関する情報をプロセッサ３０２に入力すること（Ｓ９０２）、である。
【0080】
試料の形状や積層の情報とは、積層膜の膜厚や層数やボーイングやネッキングが発生している深さの情報等である。本実施形態３のように、誘電率の異なる膜の積層膜に対してレーザ光を入射する場合、積層膜がレーザ光に対して回折格子と同じ作用をするので、回折に起因する干渉のパターンが画像に重畳する。回折に起因する干渉のパターンは、回折がない場合の干渉のパターンによって取得するのが困難である情報（例えば積層膜の膜厚や、ボーイングやネッキングが発生している深さなど）を含む。そこで、図６のフローチャートに従って試料を観察して情報を取得する際、試料情報抽出プロセッサ３０５が図１７のフローチャートに従って作成したシミュレーションデータライブラリ３０７を参照することにより、これらの情報を取得することが可能になる。
【0081】
本実施形態３では、光の回折現象に関連するモデル解析式として、フレネル回折とフラウンホーファー回折の式を含む式をプロセッサ３０２に入力した。また、試料の形状や積層に関する情報として、酸化シリコン膜の膜厚と窒化シリコンの積層膜の膜厚と積層膜の層数をプロセッサ３０２に入力した。
【0082】
図１８は、試料の他の１例を示す図である。試料はＧＡＡ（Ｇａｔｅ－Ａｌｌ－Ａｒｏｕｎｄ）構造のＦＥＴを積層したナノワイヤを製造する途中に、ＳｉとＳｉＧｅの超格子のうちＳｉＧｅの側壁をエッチングしてスペースを形成した構造である。本実施形態３では、図１７のフローチャートを用いてシミュレーションデータライブラリ３０７を作成する際、Ｓ８０６の試料の情報としてスペースの寸法とスペースの側壁の側面の曲率を設定した。
【0083】
図１９は、試料の他の１例を示す図である。試料は図１４と同じく、３Ｄ－ＮＡＮＤフラッシュメモリを製造する途中にメモリを形成するための穴がエッチングされた構造である。図１４の窒化シリコン膜をタングステン膜に置換するために、窒化シリコン膜をウェットエッチングした工程を示す。もともと窒化シリコン膜があった部分が空洞であるが、ウェットエッチングに失敗すると空洞部に残膜が発生する。残膜が発生すると回折に起因する干渉が変化する。そこで、図６のフローチャートに従って試料を観察して情報を取得する際、試料情報抽出プロセッサ３０５が図１７のフローチャートに従って作成したシミュレーションデータライブラリ３０７を参照することにより、残膜の情報を取得することが可能になる。
【0084】
＜実施の形態４＞
本開示の実施形態４に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光と、試料から反射されるレーザ光をミラーで反射させたレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の高さまたは膜厚または表面のラフネスまたは表面の曲率または表面のだれまたはスクラッチ欠陥の形状の情報を取得する。
本開示の実施形態４に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光と、試料から反射されるレーザ光をミラーで反射させたレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の高さまたは膜厚または表面のラフネスまたは表面の曲率または表面のだれまたはスクラッチ欠陥の形状の情報を取得する。
【0085】
【0086】
図２０は、本実施形態４におけるレーザ光照射ユニット１０２のシステムの構成例を示す図である。本実施形態４においては、図３のレーザ光照射ユニット１０２の構成要素に加えて、反射ミラー１００１と、反射ミラー角度調整器１００２と、反射光路長調整ステージ１００３を備える。試料から反射されるレーザ光を反射ミラー１００１に対して垂直に入射させるように、反射ミラー角度調整器１００２で反射ミラー１００１の角度を調整可能である。反射光路長調整ステージ１００３で反射ミラー１００１の位置を動かすことにより、試料から反射されるレーザ光が反射ミラー１００１に到達するまでの光路を調整可能である。本実施形態４では、反射光路長調整ステージ１００３を駆動するためにピエゾアクチュエータを用いた。
【0087】
図２１は、荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。図６とは異なるのは、レーザ光照射ユニット１０２の条件を入力する際に、反射光路長調整ステージ１００３の駆動範囲を含むように条件を設定すること（Ｓ１１０３）、干渉パターン抽出プロセッサ３０４がメモリ３０３を参照して光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンを抽出する際、画像のパターンに重畳した定在波の位相差を併せて抽出すること（Ｓ１１０８）、である。
【0088】
Ｓ１１０３において、反射光路長調整ステージ１００３を駆動範囲内の複数の位置に配置して、各位置で画像を取得する。さらに複数の位置で取得した画像から、画像の各画素の位相差データを抽出する。Ｓ１１０８において、各画素の位相差データを用いて、隣接する画素完で矛盾がないように試料の情報に変換することにより、高い分解能で試料の情報が得られる。ここで矛盾がないように試料の情報に変換するとは、例えば画素の位置と各画素の位相差データとの関係を誤差関数でフィッティングした結果から試料の情報を出力する処理を含む。
【0089】
図２２は、試料の１例を示す図である。試料はシリコンウェーハ上に配線工程で配線を形成し、その上にメタルと誘電体膜を形成した構造である。従来のパッケージングと異なり、集積回路の接続をとるためにバンプを使用せず、シリコンウェーハ同士を貼り合わせて電気的な接続をとる、ウェーハ接合用途の試料である。図２２の試料は、誘電体膜と比べメタルの高さが数ナノメートル低いことと、誘電体膜の表面が平坦なのに対してメタルの表面が曲面であることが特徴である。以下では誘電体膜とメタルの高さの差をリセス量と呼称する。
【0090】
図２３は、試料の他の１例を示す図である。試料は高分子樹脂の微小な粒子や液滴を凝集して形成したレジストであり、表面に数ナノメートルのラフネス（凹凸）がある。
【0091】
図２４は、試料の基準面から反射されるレーザ光が反射ミラー１００１に到達し試料の基準面に再度入射されるまでの光路長と、各画素における画像のパターンの強度との間の関係を図示したデータの１例である。試料の基準面は、図２３の試料の平坦面とした。光路長は反射光路長調整ステージ１００３を用いて制御した。図２３の試料の突起部の頂点に位置する画素Ａと、試料の平坦面に位置する画素Ｃと、画素Ａと画素Ｂの中間点に位置する画素Ｂの３点について、データをそれぞれ図示した。データは正弦波形状となり、光路長がレーザ光の波長と等しい距離移動すると正弦波の位相が２π変わる。本実施形態４ではレーザ光の波長を４００ｎｍとしたので、光路長を４００ｎｍ変化させると、データを正弦波でフィッティングした結果の位相が２π変わった。画素Ｃを基準とすると、画素Ａはπ／２５位相が速く、画素Ｂはπ／５０位相が速い。したがって、画素Ｃを基準とすると画素Ａは８ｎｍ高さが高く、画素Ｂは４ｎｍ高さが高い。
【0092】
本実施形態４の荷電粒子ビームシステム１００を用い、画像の各画素の高さの差を出力し、各画素の高さをビットマップで表示すれば、表面のラフネスをナノメートルオーダまたはやオングストロームオーダまたはサブオングストロームオーダの分解能で測定することができる。また、図２２の試料を用いた場合、配線工程で配線を形成した面を試料の基準面とすれば、誘電体膜やメタルの高さや膜厚を出力することが可能である。
【0093】
本実施形態４の荷電粒子ビームシステム１００と図２１のフローチャートを用いれば、図２２の試料のリセス量や、図２２の試料のメタルの表面の曲率や、図２２の試料のメタルの表面のだれや、図２３の試料の表面のラフネスの情報を出力することが可能となる。さらに、誘電体のベタ膜の試料における表面の曲率から、メタルをひっかいたときについた傷跡であるスクラッチ欠陥（マイクロスクラッチ）のみを抽出して出力することも可能である。
【0094】
＜実施の形態５＞
図２５は、本開示の実施形態５に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成図である。統合システムコンピュータ１２０１は、荷電粒子ビームシステム１００と接続されているか、互いに通信可能に構成されている。本実施形態５では統合システムコンピュータ１２０１がＣＭＰ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）装置１２０２と互いに通信可能に構成されたシステムを用いたが、ＣＭＰ装置１２０２がなくても実施可能である。統合システムコンピュータ１２０１は、試料の情報から半導体製造装置の推奨条件を出力する。統合システムコンピュータ１２０１は、荷電粒子ビームシステム１００の一部として構成してもよい。なお本実施形態５では図２２の試料を用いた。
図２５は、本開示の実施形態５に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成図である。統合システムコンピュータ１２０１は、荷電粒子ビームシステム１００と接続されているか、互いに通信可能に構成されている。本実施形態５では統合システムコンピュータ１２０１がＣＭＰ（Ｃｈｅｍｉｃａｌ Ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｐｏｌｉｓｈｉｎｇ）装置１２０２と互いに通信可能に構成されたシステムを用いたが、ＣＭＰ装置１２０２がなくても実施可能である。統合システムコンピュータ１２０１は、試料の情報から半導体製造装置の推奨条件を出力する。統合システムコンピュータ１２０１は、荷電粒子ビームシステム１００の一部として構成してもよい。なお本実施形態５では図２２の試料を用いた。
【0095】
図２６は、荷電粒子ビームシステム１００が出力した試料の情報を入力として、統合システムコンピュータ１２０１が半導体製造装置の推奨条件を出力する工程を示すフローチャートの１例を示す図である。
【0096】
Ｓ１３０１において、荷電粒子ビームシステムで出力した試料の情報と、画像の関連情報を、統合システムコンピュータ１２０１に入力する。画像の関連情報とは、設計データライブラリ３１０に記憶された試料の設計データや、走査電子顕微鏡の条件や、レーザ光照射ユニットの条件や、同期制御システムの条件や、コンピュータシステム１０３のプロセッサ３０２の演算処理の種類や、プロセッサ３０２が参照するメモリ３０３の種類や、日時や、荷電粒子ビームシステムの型式や、荷電粒子ビームシステムの個体識別番号等である。
【0097】
Ｓ１３０２において、統合システムコンピュータ１２０１が演算処理を実施して半導体製造装置の推奨条件を出力し、かつその根拠を表示する。本実施例では、ＣＭＰで使用するパッドの硬度、スラリーの種類、スラリーの供給量、ドレッサーの種類、研磨圧力、リテーナリングの高さの推奨値を出力した。これらの推奨条件を出力するため、統合システムコンピュータ１２０１は、Ｓ１３０１で入力する情報と、中間情報と、推奨条件との間の関連性を、ニューラルネットワークなどの機械学習を用いて学習する学習機をもつ。
【0098】
本実施形態５では、中間情報として、ウェーハの反り量と、ウェーハのうねり量と、ディッシング量と、エロージョン量と、リセス量と、表面のラフネスの情報を用いた。また本実施形態５では半導体製造装置の推奨条件の根拠として、前述の中間情報を表示し、中間情報と推奨条件の関連性を理解するヒントを併せて表示した。ヒントとは具体的には、（ａ）ウェーハ外周部の反り量が大きいときは、リテーナリングの高さを低くして圧力を加えたほうがよい傾向がある、（ｂ）ディッシングが多いときはパッドの硬度を高くしたほうがよい傾向がある、などの情報である。統合システムコンピュータ１２０１が学習器を用いて学習した結果に加え、このような人間のノウハウをヒントとして統合システムコンピュータ１２０１に入力した。
【0099】
＜実施の形態６＞
本開示の実施形態６に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光と、試料から反射されるレーザ光をミラーで反射させたレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の欠陥またはボイドの情報を取得する。
本開示の実施形態６に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光と、試料から反射されるレーザ光をミラーで反射させたレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の欠陥またはボイドの情報を取得する。
【0100】
図２７は、本実施形態６に係る荷電粒子ビームシステム１００の構成例を示す図である。図２７に例示する荷電粒子ビームシステムは図１と同じように、走査電子顕微鏡１０１、レーザ光照射ユニット１０２、コンピュータシステム１０３、同期制御システム１０４を備えるとともに、集束させたイオンビームを試料に照射する集束イオンビーム装置５００１を備える。集束イオンビーム装置５００１が試料にイオンビームを照射することにより、試料の表面を加工することが可能である。集束イオンビーム装置５００１は、イオン源と、アパーチャと、集束レンズと、対物レンズと、偏向器と、イオンビーム照射量制御器と、から構成されている。偏向器は、イオンビームを試料上で１次元的、あるいは２次元的に走査するために設けられており、偏向器によって試料上のどの位置を加工するか制御可能である。
【0101】
【0102】
図２８は、試料の１例を示す図である。試料はＭＲＡＭ（Ｍａｇｎｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）の製造途中の構造であり、最表面にコンタクトが露出している。コンタクトとシリコン基板上に形成されたアクティブ領域との間のアライメントがとれていない箇所に、ボイドが発生している。
【0103】
図２９は、荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。図６とは異なるのは、プロセッサ３０２が参照Ｄｉｅ画像ライブラリ３０９を参照して、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンのうち、画像のずれや空間的な局所変化を抽出すること（Ｓ１４０８）、抽出した画像のパターンが欠陥であるか否か判定すること（Ｓ１４０９）、欠陥を含む画像と座標との関連データを出力すること（Ｓ１４１０）、である。
【0104】
Ｓ１４０８において、コンタクトとアクティブとの間のアライメントがとれている場合（正常な場合）の画像で発生する、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンが記憶されたデータベースをプロセッサ３０２が参照して、画像のずれや空間的な局所変化を抽出した。
【0105】
Ｓ１４０９において、抽出した画像のパターンが欠陥であるか否かの判定は、コンタクトとアクティブとのアライメントがとれている場合（正常な場合）の画像と、コンタクトとアクティブとのアライメントがとれていない場合（欠陥である場合）の画像をともに含んだデータベースを元に、プロセッサ３０２がｋ近傍法を用いて、画像のパターンが正常であるか欠陥であるか判定することにより実施した。なお本実施例では、欠陥である場合の画像として、アクティブとのアライメントがとれていない箇所に、ボイドが発生した画像のみを用いたが、他の欠陥種の画像、例えば結晶欠陥の画像も含んだデータベースを用いてプロセッサ３０２が演算処理を実施すれば、欠陥であるかに否かの判定だけでなく、欠陥の種類を分類することも可能である。また、コンタクトとアクティブとのアライメントがとれていない箇所の深さや、位置や、大きさに応じて、画像のデータベースを分類しておき、画像のパターンが欠陥である場合にプロセッサ３０２が深さを判定することにより、欠陥の深さや、欠陥の位置や、欠陥の大きさを分類することもできる。
【0106】
図３０は、欠陥の深さの度合いの情報に基づき試料を破壊検査する工程を示すフローチャートの１例を示す図である。まず、図２９のフローチャートに基づき取得した、欠陥の深さや、欠陥の位置や、欠陥の大きさの情報を、集束イオンビーム装置５００１に入力する（Ｓ５１０１）。次に、欠陥の深さや、欠陥の位置や、欠陥の大きさの情報に基づき、集束イオンビームで試料を加工する（Ｓ５１０２）。具体的には、欠陥の深さに基づきイオンビーム照射量を、欠陥の位置に基づきイオンビームを偏向する領域の中心点を、欠陥の大きさに基づきイオンビームを偏向する領域の大きさを、それぞれ設定した。本実施形態６では図６と図３０のフローチャートを別々に実施したが、図６と図３０のフローチャートを併せた一連のフローチャートを実行すれば、光の干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから試料を破壊検査する条件を取得し、破壊検査を実行することができる。
【0107】
＜実施の形態７＞
本開示の実施形態７に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に照射される電子ビームとレーザ光との遅延時間を変えて取得した、レーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の拡散速度または移動度の情報を取得する。
本開示の実施形態７に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に照射される電子ビームとレーザ光との遅延時間を変えて取得した、レーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の拡散速度または移動度の情報を取得する。
【0108】
本実施形態７では、図１の荷電粒子ビームシステムと、図２の走査電子顕微鏡１０１のシステムと、図２０のレーザ光照射ユニット１０２のシステムと、図４のコンピュータシステム１０３と、図５の同期制御システム１０４を用いた。
【0109】
図３１は、試料の１例を示す図である。試料は結晶シリコン太陽電池の製造途中の構造であり、アモルファスシリコン上にパッシベーション膜が形成された構造である。パッシベーション膜は酸化チタンであるが、局所的に酸化チタンの膜厚が薄い箇所がある。
【0110】
図３２は、荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。図６と異なるのは、同期制御システム１０４の条件を入力する際、走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間を複数含む条件を入力すること（Ｓ１５０４）、試料情報抽出プロセッサ３０５がメモリ３０３を参照して試料の情報を出力する際、試料のダイナミックな情報を出力すること（Ｓ１５０９）、である。
走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間は、試料に照射される電子ビームとレーザ光との遅延時間と等価であり、レーザ光に対して電子ビームの照射が遅い場合に遅延時間は正、レーザ光に対して電子ビームの照射が早い場合に遅延時間は負である。本実施例では、レーザ光の干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンの位置の時間変化を試料情報抽出プロセッサ３０５が受け付けることにより、パッシベーション膜を移動するキャリアの拡散速度の位置依存性を出力し、画像のビットマップとして表示した。
走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間は、試料に照射される電子ビームとレーザ光との遅延時間と等価であり、レーザ光に対して電子ビームの照射が遅い場合に遅延時間は正、レーザ光に対して電子ビームの照射が早い場合に遅延時間は負である。本実施例では、レーザ光の干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンの位置の時間変化を試料情報抽出プロセッサ３０５が受け付けることにより、パッシベーション膜を移動するキャリアの拡散速度の位置依存性を出力し、画像のビットマップとして表示した。
【0111】
図３３は、キャリアの拡散速度の位置依存性の結果の１例を示す図である。左から２画素目かつ上から２画素目の位置に拡散速度が速い箇所があることがわかる。拡散速度と酸化チタンの膜厚には負の相関があるので、本結果を用いれば、酸化チタンの膜厚が薄く、パッシベーション膜としての性能に不良がある箇所を抽出できる。
【0112】
図３４は、本実施形態７に係る荷電粒子ビームシステム１００の別構成例を示す図である。図３４に例示する荷電粒子ビームシステム１００は図１と同じように、走査電子顕微鏡１０１、レーザ光照射ユニット１０２、コンピュータシステム１０３、同期制御システム１０４を備えるとともに、試料電界印加ユニット１６０１を備える。試料電界印加ユニット１６０１は電界を試料に印加するための電源とプローブから構成されている。本実施形態７ではプローブを２本用い、片方のプローブを図１１の試料のソースに、もう片方のプローブを図１１の試料のドレインに接触させた状態で、２本のプローブ間に電圧をかけて、試料に電界を印加した。この状態で図３２のフローチャートを実施することにより、試料の動的な情報として移動度を出力できた。
【0113】
＜実施の形態８＞
本開示の実施形態８に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に照射される電子ビームとレーザ光の照射条件（電子ビームとレーザ光との間の遅延時間、それぞれの強度、それぞれの波長、レーザ光の偏光、それぞれの入射角度）を制御することにより、画像のパターンに重畳するレーザ光の干渉が発生するか否かを切り替える。
本開示の実施形態８に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に照射される電子ビームとレーザ光の照射条件（電子ビームとレーザ光との間の遅延時間、それぞれの強度、それぞれの波長、レーザ光の偏光、それぞれの入射角度）を制御することにより、画像のパターンに重畳するレーザ光の干渉が発生するか否かを切り替える。
【0114】
本実施形態８では、図１の荷電粒子ビームシステムと、図２の走査電子顕微鏡１０１のシステムと、図２０のレーザ光照射ユニット１０２のシステムと、図４のコンピュータシステム１０３と、図５の同期制御システム１０４と、図３１の試料を用いた。
【0115】
図３５は、走査電子顕微鏡１０１とレーザ光照射ユニット１０２との間の遅延時間と、光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンの強度との関係を図示したデータの１例である。遅延時間が０ｎｓのときに画像のパターンの強度はＩ０で最大である。遅延時間が大きくなるほど、画像のパターンの強度は小さくなり、遅延時間２００ｎｓ以上では画像のパターンが識別できる閾値の強度（Ｉｔｈ）以下である。この結果に基づき、本実施形態８では、レーザ光の干渉を画像に重畳させる場合は遅延時間を２００ｎｓ未満に設定し、レーザ光の干渉を画像に重畳させない場合は遅延時間を２００ｎｓ以上に設定した。
【0116】
図３６は、荷電粒子ビームシステム１００がレーザ光の干渉を画像に重畳させるか否かを切り替える工程を示すフローチャートである。図６とは異なるのは、レーザ光の干渉を画像に重畳させるか否かを設定すること（Ｓ１７００）、同期制御システム１０４の条件を入力する際、走査電子顕微鏡とレーザ光照射ユニットとの遅延時間を複数含む条件を入力すること（Ｓ１５０４）、干渉パターン抽出プロセッサ３０４がメモリ３０３を参照して光の干渉で生じる定在波に起因した画像のパターンの有無を判断すること（Ｓ１７０８）、プロセッサ３０２がＳ１７００に基づき、レーザ光の干渉を画像に重畳させる設定の遅延時間で取得した画像を表示させるか、レーザ光の干渉を画像に重畳させない設定の遅延時間で取得した画像を表示させるか切り替えること（Ｓ１７０９）、である。
【0117】
本実施形態８の荷電粒子ビームシステム１００を用いれば、画像のパターンに重畳するレーザ光の干渉が発生するか否かを切り替えることが可能となる。図３５～図３６においては遅延時間を制御することによって干渉パターンを発生させるか否かを切り替えることを説明したが、本実施形態８の導入部分において説明したその他のパラメータを１以上組み合わせることにより、同様に干渉パターンを発生させるか否かを切り替えることもできる。
【0118】
＜実施の形態９＞
本開示の実施形態９に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光と、試料から反射されるレーザ光をミラーで反射させたレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の上層のパターンの重心と下層のパターンの重心との間のずれ量に関する情報を取得する。
本開示の実施形態９に係る荷電粒子ビームシステム１００は、試料に入射されるレーザ光と、試料から反射されるレーザ光をミラーで反射させたレーザ光との干渉によって発生する定在波に起因する画像のパターンから、試料の上層のパターンの重心と下層のパターンの重心との間のずれ量に関する情報を取得する。
【0119】
本実施形態９では、図１の荷電粒子ビームシステムと、図２の走査電子顕微鏡１０１のシステムと、図２０のレーザ光照射ユニット１０２のシステムと、図４のコンピュータシステム１０３と、図５の同期制御システム１０４を用いた。
【0120】
図３７は、試料の１例を示す図である。試料は３Ｄ－ＮＡＮＤフラッシュメモリを製造する途中に、下層のメモリホールユニットの上に、上層のメモリホールユニットを形成した製造工程において、表面に上層のメモリホールユニットのコンタクトプラグが露出した構造である。上層のメモリホールユニットと下層のメモリホールユニットは分けて製造するので、上層のコンタクトプラグの重心と下層のコンタクトプラグとの重心がずれることがある。
【0121】
図３８は、荷電粒子ビームシステム１００が試料の情報を取得する工程を示すフローチャートである。図６とは異なるのは、試料の条件を入力する際、設計データライブラリ３１０等に記憶された、試料の材質と寸法の設計データを併せて入力すること（Ｓ１８０１）、試料情報抽出プロセッサ３０５がメモリ３０３を参照して試料の情報である重心のずれ量を出力する際、抽出した画像のパターンの強度や密度や強度の位置微分量を併せて参照すること（Ｓ１８０９）、である。
【0122】
図３９は、重心のずれ量と抽出した画像のパターンの強度との関係、および重心のずれ量と抽出した画像のパターンの強度の位置微分量との関係を図示したデータの１例である。重心のずれ量が最小のときに画像のパターンの強度が極小値をとり、ずれ量が大きいほど画像のパターンの強度が大きくなる。また重心が正にずれているときは画像のパターンの強度の位置微分量が正に、重心が負にずれているときは画像のパターンの強度の位置微分量が負になる。
【0123】
本実施形態９では、図３９のデータを６次の多項式の回帰式でフィッティングした。試料情報抽出プロセッサ３０５でずれ量を出力する際は、まず画像のパターンの強度の位置微分量の符号を用いて、重心のずれ量が正か負かを判別し、次に画像のパターンの強度と、重心のずれ量が正か負かを判別した結果と、回帰式とを用いて、重心のずれ量を算出した。
【0124】
＜本開示の変形例について＞
本開示は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本開示を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
本開示は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本開示を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【0125】
実施形態１では、電子ビーム源１に加えて別途パルス電子生成器４を設ける構成としたが、パルス電子を照射可能な電子ビーム源を用いても実施可能である。また本実施形態１において、パルス電子生成器４はビームの試料への照射を遮断する偏向器とし、偏向器を用いて間欠的にビームを遮断することによってパルスビームを発生させたが、例えば可動絞りの位置を高速に変化させることによりパルスビームを発生させても実施可能である。
【0126】
実施形態１では、電子ビーム源と偏向器が設けられている走査電子顕微鏡１０１を用いたが、他の荷電粒子顕微鏡、例えばイオン源と偏向器が設けられている走査イオン顕微鏡を用いても実施可能であるし、偏向器を設けず、試料を透過する電子ビームを検出する透過電子顕微鏡を用いても実施可能である。
【0127】
図４０は、コンピュータシステム１０３の変形例を示す構成図である。メモリ３０３が格納している各データライブラリは、特徴量とこれを導出するために用いるパラメータとの間の関係を記述したデータであるので、これらのデータライブラリを機械学習における学習結果データとして構成することもできる。この場合、プロセッサ３０２はその学習結果データを用いて特徴量を取得する学習器３１１を実装することができる。学習器３１１は、データライブラリが記述している関係に対応する入力パラメータを入力値として受け取り、学習結果データにしたがってその関係を用いて出力値を得ることにより、特徴量を取得することができる。学習器３１１は、例えばニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを実装したソフトウェアをプロセッサ３０２が実行することによって構築することができる。
【符号の説明】
【0128】
１００：荷電粒子ビームシステム
１０１：走査電子顕微鏡
１０２：レーザ光照射ユニット
１０３：コンピュータシステム
１０４：同期制御システム
１０１：走査電子顕微鏡
１０２：レーザ光照射ユニット
１０３：コンピュータシステム
１０４：同期制御システム
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】
【図25】
【図26】
【図27】
【図28】
【図29】
【図30】
【図31】
【図32】
【図33】
【図34】
【図35】
【図36】
【図37】
【図38】
【図39】
【図40】