特表 2024-513229 計測保存リアルタイムノイズ除去機能を備えるＡＦＭイメージング

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-03-22

(54)【発明の名称】計測保存リアルタイムノイズ除去機能を備えるＡＦＭイメージング

(51)【国際特許分類】

   G01Q 60/34 20100101AFI20240314BHJP

   G01Q 30/04 20100101ALI20240314BHJP

【ＦＩ】

G01Q60/34

G01Q30/04

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023561264

(86)(22)【出願日】2022-04-05

(85)【翻訳文提出日】2023-12-01

(86)【国際出願番号】 US2022023440

(87)【国際公開番号】W WO2022216677

(87)【国際公開日】2022-10-13

(31)【優先権主張番号】17/226,970

(32)【優先日】2021-04-09

(33)【優先権主張国・地域又は機関】US

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】512038610

【氏名又は名称】ブルカー ナノ インコーポレイテッド

【氏名又は名称原語表記】ＢＲＵＫＥＲ ＮＡＮＯ，ＩＮＣ．

(74)【代理人】

【識別番号】100105957

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100068755

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 博宣

(74)【代理人】

【識別番号】100142907

【弁理士】

【氏名又は名称】本田 淳

(72)【発明者】

【氏名】フォノベロフ、ウラジミール

(72)【発明者】

【氏名】ヤング、ジェームズ

(72)【発明者】

【氏名】オズボーン、ジェイソン

(72)【発明者】

【氏名】ハンド、ショーン

(57)【要約】

ＡＦＭデータ取得中にノイズ除去アルゴリズムを用いて原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）をリアルタイムに動作する方法である。全変動及び非局所平均ノイズ除去が好まれる。本明細書で説明するように、ノイズを説明するためにイメージ取得後の処理を必要としないセンサノイズが最小限に抑えられたリアルタイムイメージが生成される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）に係る方法であって、
前記方法は、
前記ＡＦＭのプローブをサンプルの表面に合わせるステップと、
ＡＦＭ動作モードで前記プローブを振動させるステップと、
ノイズイメージを生成するためにシステムノイズを測定するステップと、
前記プローブと前記サンプルとの間に相対的な走査運動を提供するステップと、
前記提供するステップに応じて、前記プローブの偏向を測定するとともに、選択された走査線数に対するサンプルイメージを生成するために、前記選択された走査線数に対するＡＦＭ動作モードに応じてプローブ－サンプル分離を制御するステップと、
前記システムノイズを用いて、リアルタイムに前記サンプルイメージのノイズを除去するステップと、
新しいサンプルイメージを生成するために、前記走査運動の次のラインに対する前記偏向を測定するステップと、
前記システムノイズを用いて、リアルタイムに前記新しいサンプルイメージのノイズを除去するステップと、
を含む、方法。

【請求項2】

前記選択された数は少なくとも２である、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

前記選択された数は、少なくとも５であり、
ノイズ除去された前記サンプルイメージのラインは、前記選択された数の中間にある、請求項２に記載の方法。

【請求項4】

前記ノイズを除去するステップは、非局所平均（ＮＬＭ）ノイズ除去アルゴリズムを使用するステップを含む、請求項３に記載の方法。

【請求項5】

前記ノイズを除去するステップは、全変動（ＴＶ）ノイズ除去アルゴリズムを使用するステップを含む、請求項１に記載の方法。

【請求項6】

前記走査運動はラスター走査である、請求項１に記載の方法。

【請求項7】

前記ノイズを除去するステップの後、前記ノイズを除去するステップを含む全ての前記ステップを、前記サンプルの関心領域がイメージ化されるまで繰り返すステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項8】

前記モードは、ピークフォースタッピング（ＰＦＴ）モード、接触モード、及びタッピングモードのうちの１つである、請求項１に記載の方法。

【請求項9】

ノイズ除去された前記イメージに低域通過カーネル及び逆畳み込みカーネルのうちの１つを適用するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。

【請求項10】

原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）であって、
前記ＡＦＭのプローブとサンプルとの間の相対的な走査運動を提供するスキャナと、
ＡＦＭ動作中にプローブ－サンプル相互作用に応じて前記プローブの偏向を測定する検出器と、
ＡＦＭ動作中に選択された走査線数のイメージをリアルタイムにノイズ除去するためにノイズ除去アルゴリズムを実行するコントローラと、
を含み、
前記偏向は、サンプル特性を示しているとともに、イメージとして保存される、原子間力顕微鏡。

【請求項11】

前記選択された数は少なくとも２つの走査線である、請求項１０に記載の原子間力顕微鏡。

【請求項12】

前記選択された数は、少なくとも５個の走査線であり、
ノイズ除去された前記イメージは、前記少なくとも５個の走査線の中間である、請求項１１に記載の原子間力顕微鏡。

【請求項13】

前記ノイズ除去アルゴリズムは、全変動（ＴＶ）ノイズ除去及び非局所平均（ＮＬＭ）ノイズ除去のうちの１つである、請求項１０に記載の原子間力顕微鏡。

【請求項14】

前記コントローラは、トレース及び再トレースＡＦＭイメージング動作の間のオフセット影響を最小化するために、低域通過カーネル及び逆畳み込みカーネルのうちの１つをノイズ除去された前記イメージに適用する、請求項１０に記載の原子間力顕微鏡。

【請求項15】

前記ＡＦＭは、ピークフォースタッピング（ＰＦＴ）モード、接触モード、及びタッピングモードのうちの１つで動作する、請求項１２に記載の方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

好ましい実施形態は、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ；Ａｔｏｍｉｃ Ｆｏｒｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）、特に、ＡＦＭ計測データ（ｍｅｔｒｏｌｏｇｙ ｄａｔａ）を保存しながら、ＡＦＭセンサノイズ（ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ）を除去するためのリアルタイム方法に関する。

【背景技術】

【0002】

原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）のような走査型プローブ顕微鏡は、チップを有し、チップにより表面を原子単位まで特性化するのに適した力でサンプルの表面と相互作用するようにプローブを採用する装置である。一般に、プローブは、サンプルの表面に導入され、チップとサンプルとの間に相対的な走査移動を提供することで、サンプルの特定領域に対して表面特性データが取得され、サンプルの対応するマップを生成することができる。

【0003】

典型的なＡＦＭシステムについては、図１に概略的に示されている。カンチレバー（ｃａｎｔｉｌｅｖｅｒ）１５を有するプローブ１４を含むプローブ装置１２を使用するＡＦＭ１０である。スキャナ２４は、プローブ－サンプルの相互作用が測定される間に、プローブ１４とサンプル２２との間で相対運動を生成する。このような方式で、サンプルのイメージ又は他の測定値を取得することができる。スキャナ２４は、通常３つの直交方向（ＸＹＺ）で動きを生成する１つ以上のアクチュエータから構成される。多くの場合、スキャナ２４は、例えば、圧電（ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ）チューブアクチュエータのように３軸の全てにおいて、サンプル又はプローブを移動させる１つ以上のアクチュエータを含む単一の一体型ユニットである。また、スキャナは、複数の分離したアクチュエータのアセンブリであってもよい。一部のＡＦＭは、例えば、サンプルを移動するＸＹスキャナ及びプローブを移動する分離されたＺアクチュエータなど、スキャナを複数の構成要素に分離する。従って、装置は、例えば、Ｈａｎｓｍａらの特許文献１、Ｅｌｉｎｇｓらの特許文献２、及びＥｌｉｎｇｓらの特許文献３で説明されているように、サンプルの地形又は一部の他の表面特性を測定する間にプローブとサンプルとの間の相対的な動きを生成することができる。

【0004】

一般的な構成において、プローブ１４は、振動（ｏｓｃｉｌａｔｉｎｇ）アクチュエータ又はカンチレバー１５の共振周波数、又は、その近くでプローブ１４を駆動するために使用されるドライブ１６に結合される場合が多い。代替配列は、たわみ（ｄｅｆｌｅｃｔｉｏｎ）、ねじり（ｔｏｒｓｉｏｎ）、又は、カンチレバー１５の他の動きを測定する。プローブ１４は、チップ１７が統合された微細加工されたカンチレバーである場合が多い。

【0005】

一般に、アクチュエータ１６（又は、代替的にスキャナ２４）がプローブ１４を振動させるために、ＳＰＭコントローラ２０の制御下で信号ソース１８からの電子信号が印加される。プローブとサンプルの相互作用は、通常、コントローラ２０によるフィードバックにより制御される。特に、アクチュエータ１６は、スキャナ２４及びプローブ１４に結合されてもよいが、自己駆動されたカンチレバー／プローブの一部として、プローブ１４のカンチレバー１５と一体に形成されてもよい。

【0006】

前述したように、プローブ１４の振動の１つ以上の特性変化を検出することによりサンプル特性が監視されることで、選択されたプローブ１４がサンプル２２に接触して振動する場合が多い。これに関連して、偏向検出装置は、典型的にビームをプローブ１４の後側に向かうように利用され、その後ビームは検出器２６に向かって反射される。ビームが検出器２６を横切って移動することにより、ブロック２８で適切な信号が処理され、例えば、ＲＭＳ偏向を決定し、これをコントローラ２０に送信し、コントローラは、プローブ１４の振動変化を決定するために信号を処理する。一般に、コントローラ２０は、プローブ１４の振動の設定点（ｓｅｔｐｏｉｎｔ）の特性を保持するために、チップ及びサンプルの間の相対的に一定の相互作用（又は、レバー１５の偏向）を保持するために制御信号を生成する。より具体的に、コントローラ２０は、設定点とチップ－サンプルの相互作用によるプローブ偏向に対応する信号を回路３０と比較して取得されたエラー信号を条件化する高電圧増幅器（ＨｉｇｈＶｏｌｔａｇｅ Ａｍｐｌｉｆｉｅｒ）３４及びＰＩゲインコントロール（ＰＩ Ｇａｉｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ）ブロック３２を含むことができる。例えば、コントローラ２０は、チップとサンプルとの間の一般的に一定の力を保障するために、定点値Ａ_Ｓで振動振幅を保持するために使用されることが多い。代替的に、設定点の位相又は周波数が使用されてもよい。

【0007】

ワークステーション４０は、また、コントローラ２０内及び／又は分離したコントローラ又は連結されたシステム、又は独立型（ｓｔａｎｄ－ａｌｏｎｅ）コントローラ内に提供され、コントローラから得られたデータを受信して点選択、カーブフィッティング、及び距離決定を動作するために走査中に取得されたデータを操作する。

【0008】

ＡＦＭは、接触モード及び振動モードを含む様々なモードで動作するように設計されてもよい。動作は、表面を横切って走査されるときプローブ組立体のカンチレバーの偏向に応じて、サンプル又はプローブ組立体をサンプルの表面に対して垂直に上下移動させることで達成される。走査は、通常、サンプルの表面に少なくとも平行な「ｘ－ｙ」平面で発生し、垂直移動はｘ－ｙ平面に垂直な「ｚ」方向に発生する。多くのサンプルは、平面から外れた粗さ、曲率、及び傾きを有するため、「一般に平行」であるという用語を使用するにする。このように、この垂直移動に関連するデータを保存し、例えば、表面地形の測定されたサンプル特性に対応するサンプル表面のイメージを構成するために使用されてもよい。ＴａｐｐｉｎｇＭｏｄｅ（登録商標）ＡＦＭ（ＴａｐｐｉｎｇＭｏｄｅ（登録商標）は、本出願人の商標）として知られたＡＦＭ動作のモードにおいて、チップは、プローブに関連するカンチレバーの共振周波数又はその付近で振動する。フィードバックループは、「トラッキングフォース（ｔｒａｃｋｉｎｇ ｆｏｒｃｅ）」、即ち、チップ／サンプルの相互作用により起因する力を最小化し、その振動の振幅を一定に維持するように試みる。

【0009】

代替的なフィードバック装置は、位相又は振動周波数を一定に保持する。接触モードにおいて、このようなフィードバック信号がサンプルを特性化するためにデータで収集、格納、使用される。「ＳＰＭ」及び特定類型のＳＰＭに対する略語は、ここで顕微鏡装置又は関連技術、例えば「原子間力顕微鏡を参照するために使用され得ることを注目する。特許文献４、特許文献５、及び特許文献６で議論されたＰｅａｋ Ｆｏｒｃｅ Ｔａｐｐｉｎｇ（登録商標）（ＰＦＴ）と呼ばれるユビキタスＴａｐｐｉｎｇＭｏｄｅ（登録商標）の改善で、フィードバックは本明細書で明らかに参考として含まれており、各振動周期で測定された力（一時的プローブ－サンプルの相互作用力と呼ばれる）を基盤とする。

【0010】

ＡＦＭは、動作モードに関係なく、圧電スキャナ、光レバー偏向検出器、及びフォトリソグラフィ技術を用いて製造された極めて小さいカンチレバーを使用することにより、空気、液体、又は真空の様々な絶縁及び伝導性表面の原子レベルまで解像能を得ることができる。ＡＦＭは、解像能と汎用性のために、半導体製造から生物学的研究に至るまで様々な分野において重要な測定装置である。

【0011】

これに関連して、ＡＦＭは、半導体製造のような高精密製造工程を含む自動化されたアプリケーションに使用されてもよい。ＡＦＭは、ナノスケールの表面特徴（例えば、地形）に対する高解像能測定を提供できるため、ＡＦＭは、半導体空間で有用であることが証明されている。しかし、一般に、ＡＦＭデータは、計測データを収集するために使用される上記の光学ビームバウンス配列のようなセンサシステムを含み、ＡＦＭシステムノイズにより妨害された。

【0012】

非局所平均（Ｎｏｎ－ｌｏｃａｌ ｍｅａｎｓ）（ＮＬＭ）（https://en.wikipedia.org/wiki/Non-local_means）及び全変動（Ｔｏｔａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ）（ＴＶ）（https://en.wikipedia.org/wiki/Total_variation_denoising）のような他のノイズ除去技術は、センサノイズを解決するためにＡＦＭイメージデータに適用された。この場合、イメージ取得後に手動イメージノイズ除去（ｍａｎｕａｌ ｉｍａｇｅ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ）が実行される。イメージデータの後処理の限界は、センサノイズが最小化したイメージを最終的に表示するための追加時間、データ取得中に走査パラメータを調整できないという点が含まれる。手動イメージ後処理は、高速ＦＡＢ（例えば、半導体製造）環境で要求されるデータ取得及び処理を自動化することができない。

【0013】

その結果、自動化されたＡＦＭを含むＡＦＭ分野には、センサノイズのようなシステムノイズを解決して補償するためのソリューションが必要であった。改善されたデータ取得及び表示時間が必要であり、イメージ取得後に処理を最小化することが好ましい。このようなシステムによりＡＦＭは、高解像能の様々なサンプル表面に対するきれいなリアルタイムイメージを生成することができる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0014】

【特許文献1】米国再発行特許発明第３４４８９号明細書

【特許文献2】米国特許第５２６６８０１号明細書

【特許文献3】米国特許第５４１２９８０号明細書

【特許文献4】米国特許第８７３９３０９号明細書

【特許文献5】米国特許第９３２２８４２号明細書

【特許文献6】米国特許第９５８８１３６号明細書

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0015】

イメージのノイズを除去する現在ＡＦＭシステムの短所を克服する。

【課題を解決するための手段】

【0016】

好ましい実施形態は、ＡＦＭイメージ取得時リアルタイムにＡＦＭイメージのノイズを除去するためのＡＦＭ及び対応する方法を提供することにより、事後イメージング処理を使用することによって、イメージのノイズを除去する現在ＡＦＭシステムの短所を克服する。リアルタイム処理は、ＡＦＭイメージの取得中に短い時間内でデータ処理を実行し、ほぼ即刻的な出力を提供する。基準ノイズイメージ（ｂａｓｅｌｉｎｅ ｎｏｉｓｅ ｉｍａｇｅ）は、ＡＦＭ動作／イメージ（ｏｐｅｒａｔｉｏｎ／ｉｍａｇｅ）取得前に自動取得した後、初期ノイズ測定を用いて指定された数のラインがイメージ化されてノイズが除去される。走査線ブロックが選択され（例えば、５個のライン）、リアルタイムにノイズが除去されてラインの少なくとも１つ（中間ライン）の「クリーン」バージョンを生成する。一連のラインブロックそれぞれの中間ラインが最終イメージを形成する。ノイズ除去は、以前に説明したＮＬＭ及びＴＶアルゴリズムのように知られたアルゴリズムを用いて行ってもよい。このようなステップは、サンプル又はサンプルの関心領域がイメージ化されるまで繰り返す。そのため、方法及びシステムは計測を保存しながら、センサ／システムノイズが実質的に除去されるＡＦＭサンプルイメージを生成する。

【0017】

好ましい実施形態である原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）方法によれば、この方法は、ＡＦＭのプローブをサンプル表面に合わせる（ｅｎｇａｇｉｎｇ）ステップと、ＡＦＭ動作モードでプローブを振動させる（ｏｓｃｉｌｌａｔｉｎｇ）ステップとを含む。次に、この方法は、システムノイズを測定してノイズイメージを生成するステップを含む。その次に、プローブとサンプルとの間の相対的な走査運動（ｓｃａｎｎｉｎｇ ｍｏｔｉｏｎ）が提供され、提供ステップによるプローブの偏向（ｄｅｆｌｅｃｔｉｏｎ）が測定される。選択された走査線数に対するＡＦＭ動作モードに応じてプローブ－サンプル分離が制御され、選択された走査線数に対するサンプルイメージを生成する。その次に、この方法は、システムノイズを用いてサンプルイメージのノイズを除去するステップを含む。走査運動の次のラインに対する偏向は、新しいサンプルイメージを生成するために測定され、新しいサンプルイメージは、システムノイズを用いてリアルタイムにノイズが除去される。

【0018】

この好ましい実施形態の追加的な側面において、選択された数は少なくとも２つであり、さらに好ましくは、選択された数は少なくとも５個であり、ノイズ除去されたサンプルイメージは選択された数の中間にある。

【0019】

この実施形態の更なる側面において、ノイズを除去するステップは、非局所平均ノイズ除去アルゴリズム、全変動ノイズ除去アルゴリズム、又は、他のイメージノイズ除去アルゴリズムを使用するステップを含む。

【0020】

この実施形態の他の側面によれば、走査運動（ｓｃａｎｎｉｎｇ ｍｏｔｉｏｎ）はラスター走査であり、方法は、ノイズを除去するステップの後、ノイズを除去するステップを含む全てのステップを、サンプルの関心領域がイメージ化されるまで繰り返すステップを含む。

【0021】

この実施形態の更なる側面によれば、方法は、任意選択で低域通過カーネル及び逆畳み込みカーネルのうちの１つをノイズが除去されたイメージに適用するステップを含む。
また他の好ましい実施形態によれば、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ）は、ＡＦＭのプローブとサンプルとの間の相対走査運動を提供するスキャナ、ＡＦＭ動作中のプローブ－サンプル相互作用に応じてプローブの偏向を測定する検出器（偏向はサンプル特性を示し、イメージで保存される）、及びＡＦＭ動作中に選択された走査線数のイメージをリアルタイムにノイズ除去するためにノイズ除去アルゴリズムを実行するコントローラを含む。

【0022】

この実施形態の他の側面において、選択された個数は、少なくとも２つの走査線であり、さらに好ましくは、選択された個数は少なくとも５個の走査線であり、ノイズ除去されたイメージは、少なくとも５個の走査線の中間にある。

【0023】

この実施形態の追加側面によれば、コントローラは、トレース及び再トレースＡＦＭイメージング動作の間のオフセット効果を最小化するために、低域通過カーネル及び逆畳み込みカーネルのうちの１つをノイズ除去されたイメージに適用する。

【0024】

本発明の以上の又は他の特徴及び利点は、以下の詳細な説明及び添付する図面から当業者にとって明白になるのであろう。しかし、詳細な説明及び具体的な例は、本発明の好ましい実施形態を示すが、制限されない例示の方法として与えられる点を理解しなければならない。本発明の思想を逸脱しないで本発明の範囲内で多くの変更及び修正が行われることができ、本発明はそのような全ての修正を含む。

【0025】

本発明の好ましい実施形態が添付する図に示されており、図の全体にかけて同じ図面符号は類似の部分を示す。

【図面の簡単な説明】

【0026】

【図1】従来技術の原子間力顕微鏡ＡＦＭの概略図である。

【図2】ＡＦＭイメージデータのリアルタイムノイズ除去プロセスを単純化したブロックダイアグラムである。

【図3】ＡＦＭデータを取得してリアルタイムノイズ除去を行うためのＡＦＭシステムのブロック図である。

【図4】非局所平均又は全変動フィルタリングを使用する、好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法を示すフローチャートである。

【図5A】全変動（ＴＶ）フィルタリングを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法とトレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するための逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図5B】全変動（ＴＶ）フィルタリングを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法とトレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するための逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図5C】全変動（ＴＶ）フィルタリングを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法とトレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するための逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図5D】全変動（ＴＶ）フィルタリングを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法とトレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するための逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図5E】全変動（ＴＶ）フィルタリングを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法とトレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するための逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図6A】トレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するために、非局所平均（ＮＬＭ）だけでなく逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法を使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図6B】トレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するために、非局所平均（ＮＬＭ）だけでなく逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法を使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図6C】トレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するために、非局所平均（ＮＬＭ）だけでなく逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法を使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図6D】トレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するために、非局所平均（ＮＬＭ）だけでなく逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法を使用する一連のＡＦＭイメージである。

【図6E】トレース－再トレースラインの間のオフセットを除去するために、非局所平均（ＮＬＭ）だけでなく逆畳み込み又は低域通過カーネルを使用する好ましい実施形態のリアルタイムノイズ除去方法を使用する一連のＡＦＭイメージである。

【発明を実施するための形態】

【0027】

好ましい実施形態は、高解像能ＡＦＭデータ取得のリアルタイム改善を可能とした、原子間力顕微鏡（ＡＦＭ；Ａｔｏｍｉｃ Ｆｏｒｃｅ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｙ）に係るノイズ除去アクセス方式に関する。本明細書で説明した方法は、高速データ処理アーキテクチャーで知られたノイズ除去技術を用いてＡＦＭサンプルイメージング中に常に存在するセンサノイズを説明すると共に計測を保存する。

【0028】

先に、図２を参照すると、好ましい実施形態のプロセス１００の簡略図が例示されている。左側から右側に移動しながらイメージ化する関心特徴のあるサンプル１０２がステップ１として表示されている。これは、解像能を低下させる傾向のあるセンサノイズ（ｓｅｎｓｏｒ ｎｏｉｓｅ）１０４のような異常現象を含む生のＡＦＭイメージとして表示される。ステップ２において、プローブがサンプルに関連してＡＦＭ走査を開始する。関心セクション（例えば、１０００ｎｍ×１０００ｎｍ走査領域）上の移動ブロック／バッファに対応する選択された個数の走査線１０６が走査され、既知のアルゴリズムを用いてリアルタイムにイメージのノイズ除去を行うためにデータが処理ブロックに送信される。イメージバッファは２個のラインまで少なくしてもよいが、５個のラインが好まれる。５個のラインは、ユーザのイメージングニーズに適する十分な処理量を保持しながら十分なライン密度で優れたノイズ除去品質を提供する。このような２種類の好ましいアルゴリズム１０８は、全変動（ＴｏｔａｌＶａｒｉａｔｉｏｎ）（ＴＶ）フィルタリングと非局所平均（Ｎｏｎ－ｌｏｃａｌ Ｍｅａｎｓ）（ＮＬＭ）を含む。非局所平均ノイズ除去は、周期的又はテクスチャされた背景、粗い表面などのような自己類似性を含む表面を走査する際に最適に動作する。全変動ノイズ除去は、高さが急激に変化する平坦な領域が含まれた表面を走査する場合に最適に動作する。全変動ノイズ除去は、さらに低い信号対ノイズ比を処理できるが、いわゆる階段アーティファクトが発生し得る。

【0029】

ＡＦＭセンサノイズの振幅及びスペクトルコンテンツは、関心走査領域の中心で測定され、全てのイメージブロック／バッファ及び対応するノイズ除去アルゴリズムと共に使用される。このノイズは、周期的、ランダム、又は両方が結合したものであってもよい。オリジナルイメージから除去されたノイズプロファイルが、図２に示すイメージ１１０に表示されている。ノイズ除去後、全体サンプルセクションがセンサノイズの測定された量が除去された計測が保存されたＡＦＭイメージ１１２を生成するために走査されるため、５個のラインのローリングバッファの中間が表示されたイメージに追加される。ノイズ除去パラメータ（ＴＶ用正規化パラメータラムダ、及びＮＬＭ用フィルタリングパラメータｈ）が選択されて起動し、この場合、測定されたノイズ振幅をノイズ除去前後のイメージブロック間の差異振幅に一致させることで、全ての５ラインデータブロックに対して自動に調整される。このような方式において、ＡＦＭイメージ１０２から除去されたノイズ量は、測定されたセンサノイズ量と同一である。サンプルイメージ１１２は、生のＡＦＭイメージデータ１０２と比較してさらに「クリーン」であり、さらに高い解像能で関心特徴を識別することができる。

【0030】

自動調整の一部として、イメージバッファの大きさは全変動又は非局所平均処理の前に特異値（ｏｕｔｌｉｅｒｓ）を除去するために再びスケーリングできる。特異値は、指定された標準偏差（シグマ）以上に平均値から外れたデータ点として定義される。ノイズ除去プロセスが終了すれば特異値が復元される。６－シグマは好まれる正確度の閾値である。しかし、１－シグマ以上の閾値を使用することができる。

【0031】

任意選択で、選択された大きさ（例えば、３×１）の逆畳み込みカーネル（問題となるピクセルに隣接ピクセルの加重平均によるフィルタリング、ピクセルのフィルタリングされた値が隣接ピクセルにどのように依存するかを示す）が全変動アルゴリズムと共に使用でき、一方、３×１の大きさの低域通過カーネルが明白なトレース－再トレースオフセットを効率よく除去するために、非局所平均アルゴリズムと共に使用されることができる。トレース－再トレースオフセットは、高い走査速度とパラシュートのような走査アーティファクトにより発生する。しかし、より大きいカーネルも使用できる。

【0032】

２／３の係数でスケーリングされたセンサノイズ振幅は、残留ＲＭＳエラーを除去する全変動に対する良いターゲットである。しかし、１よりも小さいか大きい他のスケーリング係数（ｓｃａｌｉｎｇ ｆａｃｔｏｒｓ）を有効に使用することができる。

【0033】

ＮＬＭノイズ除去に関して、５×５サイズの研究ウィンドウはＡＦＭ空間で有用な結果を提供する。しかし、イメージ解像能に応じて他のＮＬＭ研究ウィンドウのサイズを使用することができる。

【0034】

好ましい実施形態に係る走査型プローブ顕微鏡装置１５０（例えば、ＡＦＭ）は図３に示されている。この実施形態において、チップ（ｔｉｐ）１５４を有するプローブ１５２は、圧電管スキャナ（ｐｉｅｚｏｅｌｅｃｔｒｉｃ ｔｕｂｅ ｓｃａｎｎｅｒ）１５６により支持されるプローブホルダ（図示せず）により保持される。スキャナ１５６は、ＡＦＭイメージングの間にサンプル１５８に対してチップ１５４を位置決めするために、閉ループ制御システムのサンプル特性に反応する「Ｚ」又は垂直スキャナである。チューブスキャナ１５６は、ＡＦＭの動作中にサンプルの表面に対してプローブチップ１６２をラスター化するために使用されるＸＹスキャナ（ＸＹｓｃａｎｎｅｒ）１６０、好ましくは、圧電チューブに結合される。例えば、チップ１５４とサンプル１５８とを合わせるＡＦＭイメージ取得準備中に、チップ１５４とサンプル１５８との間のＺ方向に大きい移動を提供するため、機械的Ｚステージ（ｍｅｃｈａｎｉｃａｌ Ｚ－ｓｔａｇｅ）１６２が使用される。サンプル１５８は、サンプル１５８の関心領域にプローブ１５２を配置するために概略的なＸＹ運動を主に提供するＸＹステージ１６４に装着される。ＸＹステージコントローラ（ＸＹｓｔａｇｅ ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ）１６６は、ステージ１６４を制御して該当の関心領域にプローブ／サンプルを位置させる。しかし、ステージ１６４は、選択された走査速度でチップ１５４とサンプル１５８との間の相対的な走査運動（例えば、ラスター）を提供するように構成されてもよい。コントローラ１６６は、また、関心領域にイメージ走査を位置決めするためにＡＦＭコントローラ１７６に反応する。コントローラ１６６，１７４は、コンピュータ１８０によって実現される。

【0035】

動作時には、チップ１５４がサンプル１５８と結合した後、前述したように、ＡＦＭモード（例えば、ＰＦＴモード）でＸＹスキャナ１６０を用いてサンプルの高速走査が開始される。チップ１５４がサンプル１５８の表面と相互作用することでプローブ１５２は偏向し、この偏向は、光学ビームバウンス偏向検出装置（ｏｐｔｉｃａｌ ｂｅａｍ－ｂｏｕｎｃｅ ｄｅｆｌｅｃｔｉｏｎ ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｐｐａｒａｔｕｓ）１６８によって測定される。装置１６８は、カンチレバー１５５の後面から偏向信号の高速処理のために、例えば、ＡＦＭコントローラ１７４のＤＳＰ１７６に偏向信号を送信する光検出器１７２に向かってビーム「Ｌ」を指向させるレーザ１７０を含む。

【0036】

ＡＦＭコントローラ１７４は、ＡＦＭ動作モードに応じて制御信号を連続的に決定し、サンプル１５８に対してプローブ１５２のＺ位置を保持するためにその信号をピエゾチューブ（ｐｉｅｚｏ ｔｕｂｅ）１５６に送信し、より具体的に、フィードバック設定点（ｆｅｅｄｂａｃｋ ｓｅｔｐｏｉｎｔ）でプローブの偏向を保持する。コントローラ１７４は、また、ＴＶ又はＮＬＭアルゴリズムを用いてセンサノイズのリアルタイム処理を実行する。このＡＦＭ制御については、図４を参照して詳しく説明する。

【0037】

図４を参照すると、ＡＦＭイメージデータのリアルタイムノイズ除去方法２００が図示されている。ブロック２０２において、ＡＦＭチップがサンプル表面と合わせられる。生のシステムノイズ（ｒａｗ ｓｙｓｔｅｍ ｎｏｉｓｅ）（すなわち、センサノイズ）の開始測定はブロック２０４で行われ、出力ノイズ（ｏｕｔｐｕｔ ｎｏｉｓｅ）２０６として保存される。ノイズ測定走査である場合、走査領域が極めて小さく（例えば、１ｎｍ×１ｎｍ）、走査線数が小さい（例えば、１０）。このノイズは、一般的に時間の経過と共に一貫して安定的であるため、この測定は最終的に取得したＡＦＭイメージのノイズを除去するために有用である。その後、ブロック２０８において、ＡＦＭは、例えば、関心サンプル領域の最初の３個のラインを走査し、ＡＦＭ計測データを収集する。方法１００は、ブロック２１０においてノイズを除去し（例えば、ＴＶ又はＮＬＭノイズ除去アルゴリズムを用いて）、ＡＦＭ走査のノイズが除去された「ライン１」２１２がキャプチャされ、最終イメージの一部として表示される。

【0038】

次に、ＡＦＭラスター走査はブロック２１４にて継続され、サンプル領域の４番目のラインをイメージ化する。ブロック２１６において、ＤＳＰに送信されたＡＦＭイメージデータは、ライン１～４を基にイメージをノイズ除去するために選択されたノイズ除去アルゴリズムを用いて処理される。この動作により、走査のノイズが除去されたライン２（２１８）が生成される。イメージブロック／バッファが５個のライン（好ましい）として選択される場合（ブロック／バッファの大きさは２ラインから５ライン以上であってもよい）、方法１００は、ブロック２２０に進んでＡＦＭデータ取得走査のＫ番目（例えば、５番目）のラインを走査する。ブロック２２２において、ＡＦＭデータ／イメージは、ラインＫ－４からＫを基にノイズ除去される。好ましい実施形態において、ノイズ除去されたＫ－２ライン（５ラインのうち中間ライン）がキャプチャされ、表示のために出力２２４される。ノイズ除去されたデータは、表示されたイメージに追加されてセンサノイズが修正される。より具体的に、ノイズ除去パラメータは、測定されたノイズ振幅（ブロック２０６）をノイズ除去前後のイメージブロック間の差異振幅と一致させることで、全ての５－ラインデータブロックに対して自動調整される。その結果、ＡＦＭイメージから除去されたノイズ量は、測定されたセンサノイズ量とほとんど同一である。

【0039】

その次に、方法１００は、イメージ化するサンプルセクション（即ち、関心領域）の全てのライン（Ｎ、イメージ化するライン数）がブロック２２６で走査されたか否かを尋ね、そうでない場合には（Ｋ＜Ｎ）、変数Ｋがブロック２２８で１だけ増加し、該当ラインはＡＦＭによって走査されてブロック２２０に制御される。データは、以前に説明したように、ノイズが除去されてイメージの新しいノイズが除去された中間ラインが出力２２４される。一方、走査がほとんど終了すれば（Ｋ＝Ｎ）、方法１００は、ブロック２３０におけるラインＮ－３からＮを基にイメージデータからノイズを除去し、ノイズ除去されたラインＮ－１（２３２）を生成する。ノイズが除去されたラインＮを取得するために、方法２００は、選択されたアルゴリズム（ＴＶ又はＮＬＭ）を用いて、ラインＮ－２からＮを基にＡＦＭイメージデータからノイズを除去する。ノイズ除去されたラインＮ２３６を使用すれば、計測（表面の粗さ、サンプル形状の両側深度（例えば、半空間のライン／トレンチなど）を保存しながら、ノイズが除去されたサンプルイメージが生成され、ブロック２３８で方法２００が終了する。任意選択で、逆畳み込み（ＴＶノイズ除去）又は低域通過（ＮＬＭノイズ除去）カーネル２４０（例えば、３×１）が、また、トレース－再トレースオフセット（一般的なＡＦＭ映像異常）を効率よく除去するために採用されてもよい。対応する例示的イメージを図５及び図６に図示し、それについては下で説明する。

【0040】

図５Ａ～図５Ｅを参照すると、全変動（ＴｏｔａｌＶａｒｉａｔｉｏｎ）（ＴＶ）ノイズ除去を活用し、上記で説明した方法に基づいて生成された一連のイメージが示されている。ＮＩＱＥは、自然イメージ品質評価器（Ｎａｔｕｒａｌｎｅｓｓ Ｉｍａｇｅ Ｑｕａｌｉｔｙ Ｅｖａｌｕａｔｏｒ）（非参考イメージ品質スコア（ｎｏ－ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ ｉｍａｇｅ ｑｕａｌｉｔｙ ｓｃｏｒｅ））である。値が小さいほどイメージ品質は良好である。ＡＦＭイメージは５１２×５１２ピクセルであり、関心領域は１０μｍ×１０μｍである。図５Ａは、ノイズ除去なしに収集されたＡＦＭイメージである。システムセンサノイズによって「ゴースト（ｇｈｏｓｔｉｎｇ）」として現れるアーティファクトは、表面の特徴の識別を損ない、イメージの解像能が最適ではなくなる可能性がある。図５Ｂは、ＴＶノイズ除去を用いて、以前に説明したように、センサノイズのリアルタイムノイズ除去により改善された表面特徴解像能を有することで、さらに滑らかできれいなイメージを示す。センサノイズは、図５Ｃに示されている。

【0041】

図５Ｄにおいて、トレース方向（例えば、左側から右側）と再トレース方向（例えば、右側から左側）で収集されたデータ間のトレース－再トレースデータオフセットを除去するために、任意選択の逆畳み込みカーネルが使用されている。カーネルは、ピクセル単位でＡＦＭデータを調整するように動作する。例えば、ＴＶ最適化に加重値が０．２５、０．５、０．２５の３×１カーネルを追加すると、現在の走査線と現在の走査線前後のラインとの間の全てのトレース－再トレースオフセットの平均を効果的に平均化することができる。図５Ｄは、カーネルを用いたリアルタイムノイズ除去結果イメージであり、図５Ｅは、残留センサノイズと除去されたトレース－再トレースエラーを示す。

【0042】

図６Ａは、ノイズ除去なしに取得されたＡＦＭイメージである。図５Ａと同様に、イメージには、システムセンサノイズによるアーティファクトが含まれているため、イメージの表面特徴が最適の解像能よりも低い。この場合、ＮＬＭノイズ除去が使用される。図６Ｂは、センサノイズのリアルタイムＮＬＭノイズ除去による表面特徴の向上された解像能を示す。センサノイズは図６Ｃに示す。

【0043】

図６Ｄでは、トレース方向（例えば、左側から右側）と再トレース方向（例えば、右側から左側）で収集されたデータ間のトレース－再トレースデータオフセットを除去するために、任意選択の低域通過カーネルが使用されている。カーネルは、ピクセル単位でＡＦＭデータを調整するように動作する。例えば、ＮＬＭ処理後に追加された０．２５、０．５、０．２５の加重値を有する３×１カーネルは、現在の走査線と現在の走査線前後のラインとの間の全てのトレース－再トレースオフセットの平均を効果的に平均化することができる。図６Ｄは、カーネルを用いたリアルタイムノイズ除去の結果イメージであり、図６Ｅは、残留センサノイズと除去されたトレース－再トレースエラーを示す。

【0044】

ＴＶ及びＮＬＭの他にも、様々な他のノイズ除去技術を適用して最終イメージの計測に影響を与えることなく、各イメージブロック／バッファを処理することができる。このようなノイズ除去技術には、中央値フィルタ、フーリエドメインノイズ除去（Ｆｏｕｒｉｅｒ ｄｏｍａｉｎ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ）、ウェーブレットドメインノイズ除去（Ｗａｖｅｌｅｔ ｄｏｍａｉｎ ｄｅｎｏｉｓｉｎｇ）などが含まれる。

【0045】

好ましい実施形態はイメージの後処理が必要ではなく、センサノイズが実質的にない高解像能ＡＦＭイメージを提供する方法及び装置に関する。ノイズ除去技術は、完全に自動化されてイメージが取得される間にリアルタイムに実行され、イメージが取得される間はノイズが表示されない。ＡＦＭセンサノイズが抑制され、追加的なイメージの歪みは発生しない。

【0046】

以上、本発明を実施するために発明者らが考えた最良の形態を上記に開示したが、上記の発明の実施はこれらに限定されるものではない。本発明の思想の精神及び範囲から逸脱することなく、本発明の特徴の様々な追加、修正、及び再配置を行うことができることは明らかである。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5A】

【図5B】

【図5C】

【図5D】

【図5E】

【図6A】

【図6B】

【図6C】

【図6D】

【図6E】

【国際調査報告】