FR 3127318 A1 20230324 FR 2110021 A 20210923 Procédé de caractérisation d’un réseau à analyser comportant des motifs périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une série de référence de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la série de référence ; c) prévoir des première et deuxième images numériques du réseau à analyser, issues d’un microscope électronique à balayage, montrant respectivement des première et deuxième séries de motifs périodiques, les première et deuxième images numériques étant respectivement obtenues à partir d’électrons rétrodiffusés et à partir d’électrons secondaires ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif des première et deuxième séries et le motif de référence ; e) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé. Figure 1 Procédé de caractérisation d’un réseau à analyser comportant des motifs périodiques L’invention se rapporte au domaine technique de la caractérisation (analyse dimensionnelle) d’un réseau de motifs périodiques par traitement d’images. L’invention trouve notamment son application lorsque les motifs périodiques sont des nanostructures, telles que des nanofils formés par épitaxie. État de l’art Les défauts de nanostructures, comme par exemple des nanofils ou des nanopyramides, peuvent être liés à leur croissance épitaxiale sur un substrat (e.g. une plaquette ou « wafer » en langue anglaise), ou à d’autres étapes technologiques qui leur sont appliquées, et qui conduisent en particulier à des inhomogénéités de taille pour les nanofils. L’homme du métier recherche à identifier les nanostructures présentant des défauts morphologiques (taille, géométrie), et à avoir un retour quantitatif sur la qualité des épitaxies afin de déterminer si les nanofils du substrat sont d’une qualité suffisante pour subir des étapes technologiques additionnelles d’un procédé industriel en mode de production. Un procédé de détection de défauts connu de l’état de la technique, notamment du document US 9,311,698 B2, détecte des défauts à partir d’une corrélation avec un motif de référence. Un tel procédé de l’état de la technique, dont l’approche est fondée sur un seuil, n’est pas entièrement satisfaisant pour détecter des défauts sur des nanostructures. Les nanostructures présentent une dispersion notamment dans la taille, la forme, le contraste, la luminosité, ce qui rend extrêmement complexe la détermination précise d’un seuil permettant une détection fiable de défauts. En particulier, un tel procédé de l’état de la technique est susceptible de considérer à tort que des nanostructures ne comportent pas de défauts, ou de considérer à tort que des nanostructures comportent des défauts. L’invention vise à remédier en tout ou partie aux inconvénients précités. A cet effet, l’invention a pour objet un procédé de caractérisation d’un réseau à analyser comportant des motifs périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une série de référence de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la série de référence ; c) prévoir des première et deuxième images numériques du réseau à analyser, issues d’un microscope électronique à balayage, montrant respectivement des première et deuxième séries de motifs périodiques, les première et deuxième images numériques étant respectivement obtenues à partir d’électrons rétrodiffusés et à partir d’électrons secondaires ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif des première et deuxième séries et le motif de référence ; e) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé. Définitions - Par « motifs périodiques », on entend des motifs espacés selon un intervalle régulier de distance (période spatiale). Dans un réseau parfait, les motifs périodiques se reproduisent à l’identique. En pratique, l’expression « à l’identique » s’entend dans les tolérances usuelles liées aux conditions expérimentales de fabrication, et non au sens littéral du terme. - Par « réseau de référence », on entend un réseau dont les motifs périodiques présentent des caractéristiques géométriques préalablement connues (e.g. par mesures), et satisfaisant des spécifications industrielles données. - Par « motif de référence », on entend un motif présentant des caractéristiques géométriques préalablement connues (e.g. par mesures) et qui satisfont des spécifications industrielles données. - Par « électrons rétrodiffusés », on entend les électrons issus du faisceau incident du microscope électronique à balayage qui sont entrés en collision (choc élastique ou quasi-élastique) avec les atomes du réseau à analyser. - Par « électrons secondaires », on entend les électrons émis par les atomes du réseau à analyser (processus d’ionisation), suite à l’interaction inélastique avec le faisceau incident. - Par « dimension caractéristique », on entend une dimension (étendue spatiale) spécifique permettant une distinction entre les motifs de la première série (et entre les motifs de la deuxième série) dont chaque coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé. Ainsi, un tel procédé selon l’invention permet, grâce aux étapes c) à e), d’effectuer une double analyse dimensionnelle du réseau plus fiable et robuste que dans l’état de la technique. En effet, la première image numérique bénéficie d’un contraste élevé lors d’un changement de composition de matériau au sein du réseau, ce contraste étant lié aux propriétés des électrons rétrodiffusés (sensibles au numéro atomique). Des dimensions caractéristiques, exploitant ce contraste élevé, peuvent dont être extraites de manière précise pour les motifs de la première série. La deuxième image numérique bénéficie d’un contraste élevé lors d’une variation de la topographie de surface au sein du réseau, ce contraste étant lié aux propriétés des électrons secondaires (faible énergie cinétique, émis à partir des couches atomiques externes). Des dimensions caractéristiques, exploitant ce contraste élevé, peuvent dont être extraites de manière précise pour les motifs de la deuxième série. Un tel procédé selon l’invention permet donc de limiter fortement des erreurs de détection établissant à tort que des nanostructures ne comportent pas de défauts liés à des inhomogénéités de taille. Cette double analyse dimensionnelle permet de préciser la nature des défauts détectés, et de faciliter la détermination de l’origine de ces défauts, en distinguant par exemple l’influence de l’épitaxie et l’influence d’autres étapes technologiques dans le cas d’un réseau de nanofils épitaxiés, et ce en vue d’améliorer l’homogénéité et la reproductibilité des motifs périodiques. L’invention a également pour objet un procédé de caractérisation d’un ensemble de réseaux à analyser comportant chacun des motifs périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une série de référence de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la série de référence ; c) prévoir : - au moins une première image numérique de chaque réseau à analyser de l’ensemble, issue d’un microscope électronique à balayage, obtenue à partir d’électrons rétrodiffusés, et montrant une première série de motifs périodiques, - au moins une deuxième image numérique de chaque réseau à analyser de l’ensemble, issue d’un microscope électronique à balayage, obtenue à partir d’électrons secondaires, et montrant une deuxième série de motifs périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque première image numérique et chaque deuxième image numérique de chaque réseau à analyser de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif des première et deuxième séries et le motif de référence ; e) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé. Ainsi, un tel procédé selon l’invention possède les mêmes avantages que ceux évoqués précédemment. Un avantage supplémentaire est de pouvoir itérer la double analyse dimensionnelle pour chaque réseau de l’ensemble avant d’engager des étapes technologiques additionnelles d’un procédé industriel en mode de production. Le procédé selon l’invention peut comporter une ou plusieurs des caractéristiques suivantes. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape e) comporte les étapes : e 1 ) effectuer une ligne de coupe pour chaque motif des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; e 2 ) extraire la dimension caractéristique à partir de la ligne de coupe. Ainsi, un avantage procuré est de pouvoir aisément mesurer la dimension caractéristique à partir d’une opération de traitement d’image. Selon une caractéristique de l’invention, le réseau à analyser comporte des nanofils, formant des motifs périodiques, et présentant chacun : - une hauteur ; - une section transversale en forme de cercle possédant un diamètre. Définition Par « transversale », on entend une section qui coupe perpendiculairement l’axe longitudinal des nanofils. L’axe longitudinal est l’axe s’étendant suivant la hauteur des nanofils. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape e) consiste à extraire : - des première et deuxième dimensions caractéristiques, pour chaque motif de la première série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - des première et deuxième dimensions caractéristiques, pour chaque motif de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; les premières dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif des première et deuxième séries sont représentatives de la hauteur ; les deuxièmes dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif des première et deuxième séries sont représentatives du diamètre. Ainsi, un avantage procuré est de combiner les contrastes des première et deuxième images numériques pour mesurer précisément la hauteur à partir des premières dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif des première et deuxième séries. De la même façon, un avantage procuré est de combiner les contrastes des première et deuxième images numériques pour mesurer précisément le diamètre à partir des deuxièmes dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif des première et deuxième séries. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape c) comporte une étape c 1 ) consistant à acquérir les première et deuxième images numériques de manière à : - montrer en perspective les motifs des première et deuxième séries ; - observer un espace entre les motifs de la première série, et un espace entre les motifs de la deuxième série. Ainsi, un avantage procuré est d’améliorer la fiabilité de l’extraction des dimensions caractéristiques. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape c 1 ) comporte une étape consistant à prévoir un support comportant une surface plane destinée à recevoir le réseau à analyser, la surface plane étant définie par des première et deuxième directions ; le support étant mobile en rotation autour d’un axe vertical et autour des première et deuxième directions. Ainsi, un avantage procuré est de pouvoir contrôler la position des motifs du réseau à analyser par rapport à la position des moyens d’acquisition des première et deuxième images numériques, de sorte que les première et deuxième images numériques peuvent : (i) montrer en perspective les motifs des première et deuxième séries ; (ii) observer un espace entre les motifs de la première série, et un espace entre les motifs de la deuxième série. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape e) comporte les étapes : e' 1 ) effectuer : - une première ligne de coupe, suivant l’axe vertical, pour chaque motif des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - une deuxième ligne de coupe, suivant la première direction ou la deuxième direction, pour chaque motif des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; e' 2 ) extraire : - une première dimension caractéristique à partir de la première ligne de coupe ; - une deuxième dimension caractéristique à partir de la deuxième ligne de coupe. Ainsi, lorsque le réseau à analyser comporte des nanofils, un avantage procuré est de combiner les contrastes des première et deuxième images numériques pour mesurer précisément leur hauteur à partir des premières lignes de coupe. De la même façon, un avantage procuré est de combiner les contrastes des première et deuxième images numériques pour mesurer précisément leur diamètre à partir des deuxièmes lignes de coupe. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape b) consiste à sélectionner un motif parmi les motifs de la série de référence, le motif sélectionné définissant le motif de référence. Ainsi, un avantage procuré est d’autoriser une sélection manuelle du motif de référence. Selon une caractéristique de l’invention, l’étape b) comporte les étapes : b 1 ) sélectionner un motif initial parmi les motifs de la série de référence ; b 2 ) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif de la série de référence et le motif initial ; b 3 ) identifier les motifs de la série de référence dont les coefficients de corrélation, en valeur absolue, sont supérieurs à un seuil prédéterminé ; b 4 ) définir le motif de référence à partir d’une combinaison des motifs de la série de référence identifiés lors de l’étape b 3 ). Ainsi, un avantage procuré est d’améliorer la fiabilité et la représentativité du motif de référence. Selon une caractéristique de l’invention, le motif de référence est défini lors de l’étape b) en effectuant une moyenne des motifs de la série de référence. Ainsi, un avantage procuré est d’améliorer la fiabilité et la représentativité du motif de référence, lorsque l’image numérique du réseau de référence est de bonne qualité (faible taux de défauts). Le terme « moyenne » s’entend comme une moyenne des intensités des pixels des motifs de la série de référence. Selon une caractéristique de l’invention, l’image numérique du réseau de référence prévue lors de l’étape a) et les première et deuxième images numériques du réseau à analyser prévues lors de l’étape c) comportent chacune un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité ; le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) entre l’intensité des pixels de chaque motif des première et deuxième séries et l’intensité des pixels du motif de référence. Selon une caractéristique de l’invention, le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) selon la formule de Bravais-Pearson. Selon une caractéristique de l’invention : - l’étape d) est suivie d’une étape d’) consistant à compter un nombre total de motifs des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - l’étape e) est exécutée si le nombre total de motifs est supérieur à une valeur prédéterminée. Ainsi, un avantage procuré est de garantir un nombre minimal de motifs à analyser lors de l’étape e) pour obtenir une analyse dimensionnelle fiable et représentative d’un point de vue statistique. Selon une caractéristique de l’invention, le procédé comporte une étape f) consistant à générer un histogramme des dimensions caractéristiques extraites lors de l’étape e). D’autres caractéristiques et avantages apparaîtront dans l’exposé détaillé de différents modes de réalisation de l’invention, l’exposé étant assorti d’exemples et de références aux dessins joints. est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention. est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment une itération des étapes d) et e) en cas d’un ensemble de réseaux à analyser. est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes e 1 ) et e 2 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment l’étape c 1 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes e’ 1 ) et e’ 2 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment les étapes b 1 ) à b 4 ). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment l’étape d’). est un algorigramme représentant schématiquement un procédé selon l’invention, illustrant notamment l’étape f). est une vue schématique de dessus illustrant (à gauche) partiellement des motifs d’un réseau à analyser, et illustrant (à droite) la position d’un support destiné à recevoir le réseau à analyser. est une vue schématique en perspective illustrant (à gauche) partiellement des motifs d’un réseau à analyser, et illustrant (à droite) la position d’un support destiné à recevoir le réseau à analyser, le support ayant subi une rotation autour d’un axe horizontal par rapport à la . est une vue schématique en perspective illustrant (à gauche) partiellement des motifs d’un réseau à analyser, et illustrant (à droite) la position d’un support destiné à recevoir le réseau à analyser, le support ayant subi une rotation autour d’un axe vertical par rapport à la . est une vue schématique en perspective illustrant (à gauche) un nanofil présent sur une image obtenue à partir d’électrons rétrodiffusés, et illustrant (à droite) une ligne de coupe verticale. est une vue schématique en perspective illustrant (à gauche) un nanofil présent sur une image obtenue à partir d’électrons secondaires, et illustrant (à droite) une ligne de coupe verticale. est une vue schématique en perspective illustrant (à gauche) un nanofil, possédant une morphologie dite en collier, présent sur une image obtenue à partir d’électrons rétrodiffusés, et illustrant (à droite) une ligne de coupe verticale. est une vue schématique en perspective illustrant (à gauche) un nanofil possédant une morphologie dite en collier, présent sur une image obtenue à partir d’électrons secondaires, et illustrant (à droite) une ligne de coupe verticale. Les formes utilisées pour les figures 1 à 8 respectent la norme ISO 5807 des algorigrammes. « O » signifie « Oui », c'est-à-dire que le résultat du test est vrai. « N » signifie « Non », c'est-à-dire que le résultat du test est faux. Il est à noter que les figures 9 à 15 décrites ci-avant sont schématiques, et ne sont pas nécessairement à l’échelle par souci de lisibilité et pour en simplifier leur compréhension. Exposé détaillé des modes de réalisation Les éléments identiques ou assurant la même fonction porteront les mêmes références pour les différents modes de réalisation, par souci de simplification. Un réseau à analyser Comme illustré à la , un objet de l’invention est un procédé de caractérisation d’un réseau à analyser 1 comportant des motifs 10 périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une série de référence de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la série de référence ; c) prévoir des première et deuxième images numériques du réseau à analyser 1, issues d’un microscope électronique à balayage, montrant respectivement des première et deuxième séries de motifs 10 périodiques, les première et deuxième images numériques étant respectivement obtenues à partir d’électrons rétrodiffusés et à partir d’électrons secondaires ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif 10 des première et deuxième séries et le motif de référence ; e) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif 10 des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé. Etape a) L’image numérique du réseau de référence, prévue lors de l’étape a), comporte un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité. A titre d’exemple non limitatif, l’image numérique du réseau de référence, prévue lors de l’étape a) peut avoir un format TIFF (« Tag Image File Format » en langue anglaise). L’image numérique du réseau de référence peut être en niveaux de gris. Etape b) L’étape b) peut consister à sélectionner un motif parmi les motifs de la série de référence, le motif sélectionné définissant le motif de référence. Le motif de référence peut être sélectionné par un utilisateur via une interface graphique GUI (« Graphical User Interface » en langue anglaise) possédant une fenêtre de sélection, par exemple carrée. La fenêtre de sélection peut avoir une fonction de recadrage (« crop » en langue anglaise). Comme illustré à la , l’étape b) peut comporter les étapes : b 1 ) sélectionner un motif initial parmi les motifs de la série de référence ; b 2 ) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif de la série de référence et le motif initial ; b 3 ) identifier les motifs de la série de référence dont les coefficients de corrélation, en valeur absolue, sont supérieurs à un seuil prédéterminé ; b 4 ) définir le motif de référence à partir d’une combinaison des motifs de la série de référence identifiés lors de l’étape b 3 ). L’étape b 1 ) est mise en œuvre par l’utilisateur mais les étapes b 2 ) à b 4 ) sont avantageusement mises en œuvre par un ordinateur. Le motif initial sélectionné lors de l’étape b 1 ) par l’utilisateur doit être représentatif d’un motif de référence. Les motifs de la série de référence, identifiés lors de l’étape b 3 ), peuvent représenter entre 0,5 % et 1 % du nombre total de motifs de la série de référence. Selon une alternative, le motif de référence est défini lors de l’étape b) en effectuant une moyenne des motifs de la série de référence. Selon une autre alternative, il est possible de prévoir lors de l’étape a) plusieurs images numériques de réseaux de référence, montrant chacune une série de référence de motifs périodiques. L’étape b) peut alors consister à définir le motif de référence à partir d’une moyenne des intensités des pixels des séries de référence de motifs périodiques des images numériques de réseaux de référence. Etape c) Les première et deuxième images numériques du réseau à analyser 1, prévues lors de l’étape c), comporte chacune un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité. A titre d’exemple non limitatif, les première et deuxième images numériques du réseau à analyser 1, prévues lors de l’étape c), peuvent avoir un format TIFF (« Tag Image File Format » en langue anglaise). Les première et deuxième images numériques du réseau à analyser 1 peuvent être en niveaux de gris. Le réseau à analyser 1 peut comporter des nanofils, formant des motifs 10 périodiques, et présentant chacun : - une hauteur ; - une section transversale en forme de cercle possédant un diamètre. Comme illustré à la , l’étape c) comporte avantageusement une étape c 1 ) consistant à acquérir les première et deuxième images numériques de manière à : - montrer en perspective les motifs 10 des première et deuxième séries ; - observer un espace entre les motifs 10 de la première série, et un espace entre les motifs 10 de la deuxième série. L’étape c 1 ) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Comme illustré aux figures 9 à 11, l’étape c 1 ) comporte avantageusement une étape consistant à prévoir un support 2 comportant une surface plane destinée à recevoir le réseau à analyser 1, la surface plane étant définie par des première et deuxième directions ; le support 2 étant mobile en rotation autour d’un axe vertical et autour des première et deuxième directions. Etape d) L’étape d) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Le coefficient de corrélation est avantageusement calculé lors de l’étape d) entre l’intensité des pixels de chaque motif 10 des première et deuxième séries et l’intensité des pixels du motif de référence. Le coefficient de corrélation est avantageusement calculé lors de l’étape d) selon la formule de Bravais-Pearson, connue de l’homme du métier. Plus précisément, la corrélation entre le motif de référence et chaque point de l’image numérique du réseau à analyser 1 (première ou deuxième image numérique) est effectuée par une fonction de corrélation d’image. Cette fonction de corrélation d’image va comparer le motif de référence, T(x t , y t ), où (x t , y t ) représente les coordonnées de chaque pixel du motif de référence à l’image du réseau à analyser 1, S(x, y), où (x, y) représente les coordonnées de chaque pixel de l’image du réseau à analyser 1. La fonction de corrélation d’image consiste à calculer la somme des produits des coefficients de S(x, y) et T(x t , y t ) pour toutes les positions du motif de référence par rapport à l’image du réseau à analyser 1. Il est ensuite possible de renormaliser la somme des produits des coefficients de S(x, y) et T(x t , y t ) afin d’obtenir un résultat compris entre -1 et 1. « -1 » indique une anti-corrélation, « 0 » une absence de corrélation et « 1 » une corrélation parfaite. Ce coefficient de corrélation correspond à un coefficient de corrélation linéaire de Bravais-Pearson, noté r, entre deux variables aléatoires réelles X et Y. Le coefficient de corrélation linéaire de Bravais-Pearson est généralement décrit par la relation suivante : où : - Cov(X,Y) désigne la covariance des variables X et Y ; - σ X et σ Y désignent respectivement l’écart-type de la variable X et l’écart-type de la variable Y ; - X et Y correspondent respectivement à la matrice des intensités des pixels de l’image du réseau à analyser 1 (première ou deuxième image numérique), et à la matrice des intensités des pixels du motif de référence. Comme illustré à la , l’étape d) est avantageusement suivie d’une étape d’) consistant à compter un nombre total de motifs 10 des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé. L’étape d’) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. L’étape e) est exécutée si le nombre total de motifs 10 est supérieur à une valeur prédéterminée. Le branchement conditionnel (symbolisé par un losange) de la teste si le nombre total de motifs 10 est supérieur à ladite valeur prédéterminée. Etape e) L’étape e) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. A titre d’exemple non limitatif, le seuil peut être compris entre 0,6 et 0,7. Comme illustré à la , l’étape e) comporte avantageusement les étapes : e 1 ) effectuer une ligne de coupe pour chaque motif 10 des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; e 2 ) extraire la dimension caractéristique à partir de la ligne de coupe. Selon un mode de mise en œuvre, l’étape e) consiste à extraire : - des première et deuxième dimensions caractéristiques, pour chaque motif 10 de la première série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - des première et deuxième dimensions caractéristiques, pour chaque motif 10 de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; les premières dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif 10 des première et deuxième séries sont représentatives de la hauteur ; les deuxièmes dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif 10 des première et deuxième séries sont représentatives du diamètre. Selon un mode de mise en œuvre illustré à la , l’étape e) comporte les étapes : e' 1 ) effectuer : - une première ligne de coupe, suivant l’axe vertical, pour chaque motif 10 des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - une deuxième ligne de coupe, suivant la première direction ou la deuxième direction, pour chaque motif 10 des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; e' 2 ) extraire : - une première dimension caractéristique à partir de la première ligne de coupe ; - une deuxième dimension caractéristique à partir de la deuxième ligne de coupe. Comme illustré à la , la première ligne de coupe effectuée lors de l’étape e' 1 ) pour chaque motif 10 de la première série permet d’identifier clairement le début et la fin du motif 10 (points A et C), lorsque le motif 10 est un nanofil. Comme illustré à la , la première ligne de coupe effectuée lors de l’étape e' 1 ) pour chaque motif 10 de la deuxième série permet d’identifier clairement le sommet du motif 10 (point B), lorsque le motif 10 est un nanofil. La hauteur du nanofil correspond à la distance entre les points B et C. Comme illustré à la , la première ligne de coupe effectuée lors de l’étape e' 1 ) pour chaque motif 10 de la première série permet d’identifier clairement l’interface entre le nanofil et le collier (point C), lorsque le motif 10 est un nanofil possédant une morphologie dite en collier, ainsi que le début et la fin du nanofil (points C et A). Comme illustré à la , la première ligne de coupe effectuée lors de l’étape e' 1 ) pour chaque motif 10 de la deuxième série permet d’identifier clairement le sommet du motif 10 (point B) et le début du collier (point D), lorsque le motif 10 est un nanofil possédant une morphologie dite en collier. La hauteur du nanofil correspond à la distance entre les points B et C. La hauteur du collier correspond à la distance entre les points C et D. La mesure de la hauteur du nanofil (ou du collier) tient compte de l’angle de rotation du support 2 autour des première et deuxième directions. De manière générale, les dimensions caractéristiques extraites lors de l’étape e) sont déterminées dans un premier temps en pixels, puis sont converties en µm en utilisant la taille des pixels. Etape f) Comme illustré à la , le procédé comporte avantageusement une étape f) consistant à générer un histogramme des dimensions caractéristiques extraites lors de l’étape e). L’étape f) est avantageusement mise en œuvre par un ordinateur. Un ensemble de réseaux à analyser Comme illustré à la , un objet de l’invention est un procédé de caractérisation d’un ensemble de réseaux à analyser 1 comportant chacun des motifs 10 périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une série de référence de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la série de référence ; c) prévoir : - au moins une première image numérique de chaque réseau à analyser 1 de l’ensemble, issue d’un microscope électronique à balayage, obtenue à partir d’électrons rétrodiffusés, et montrant une première série de motifs 10 périodiques, - au moins une deuxième image numérique de chaque réseau à analyser 1 de l’ensemble, issue d’un microscope électronique à balayage, obtenue à partir d’électrons secondaires, et montrant une deuxième série de motifs 10 périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque première image numérique et chaque deuxième image numérique de chaque réseau à analyser 1 de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif 10 des première et deuxième séries et le motif de référence ; e) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif 10 des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé. Les caractéristiques techniques décrites ci-avant pour les étapes a) à e) s’appliquent pour cet objet de l’invention. Le branchement conditionnel (symbolisé par un losange) de la teste la présence d’une première ou deuxième image numérique d’un réseau à analyser 1. L’invention ne se limite pas aux modes de réalisation exposés. L’homme du métier est mis à même de considérer leurs combinaisons techniquement opérantes, et de leur substituer des équivalents. Procédé de caractérisation d’un réseau à analyser (1) comportant des motifs (10) périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une série de référence de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la série de référence ; c) prévoir des première et deuxième images numériques du réseau à analyser (1), issues d’un microscope électronique à balayage, montrant respectivement des première et deuxième séries de motifs (10) périodiques, les première et deuxième images numériques étant respectivement obtenues à partir d’électrons rétrodiffusés et à partir d’électrons secondaires ; d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (10) des première et deuxième séries et le motif de référence ; e) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif (10) des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé. Procédé de caractérisation d’un ensemble de réseaux à analyser (1) comportant chacun des motifs (10) périodiques, le procédé comportant les étapes : a) prévoir une image numérique d’un réseau de référence, montrant une série de référence de motifs périodiques ; b) définir un motif de référence à partir des motifs de la série de référence ; c) prévoir : - au moins une première image numérique de chaque réseau à analyser (1) de l’ensemble, issue d’un microscope électronique à balayage, obtenue à partir d’électrons rétrodiffusés, et montrant une première série de motifs (10) périodiques, - au moins une deuxième image numérique de chaque réseau à analyser (1) de l’ensemble, issue d’un microscope électronique à balayage, obtenue à partir d’électrons secondaires, et montrant une deuxième série de motifs (10) périodiques ; le procédé itérant les étapes suivantes, pour chaque première image numérique et chaque deuxième image numérique de chaque réseau à analyser (1) de l’ensemble : d) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif (10) des première et deuxième séries et le motif de référence ; e) extraire une dimension caractéristique pour chaque motif (10) des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur à un seuil prédéterminé. Procédé selon la revendication 1 ou 2, dans lequel l’étape e) comporte les étapes : e 1 ) effectuer une ligne de coupe pour chaque motif (10) des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; e 2 ) extraire la dimension caractéristique à partir de la ligne de coupe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel le réseau à analyser (1) comporte des nanofils, formant des motifs périodiques, et présentant chacun : - une hauteur ; - une section transversale en forme de cercle possédant un diamètre. Procédé selon la revendication 4, dans lequel l’étape e) consiste à extraire : - des première et deuxième dimensions caractéristiques, pour chaque motif (10) de la première série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - des première et deuxième dimensions caractéristiques, pour chaque motif (10) de la deuxième série dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; les premières dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif (10) des première et deuxième séries sont représentatives de la hauteur ; les deuxièmes dimensions caractéristiques extraites pour chaque motif (10) des première et deuxième séries sont représentatives du diamètre. Procédé selon l’une des revendications 1 à 5, dans lequel l’étape c) comporte une étape c 1 ) consistant à acquérir les première et deuxième images numériques de manière à : - montrer en perspective les motifs (10) des première et deuxième séries ; - observer un espace entre les motifs (10) de la première série, et un espace entre les motifs (10) de la deuxième série. Procédé selon la revendication 6, dans lequel l’étape c 1 ) comporte une étape consistant à prévoir un support (2) comportant une surface plane destinée à recevoir le réseau à analyser (1), la surface plane étant définie par des première et deuxième directions ; le support (2) étant mobile en rotation autour d’un axe vertical et autour des première et deuxième directions. Procédé selon la revendication 7, dans lequel l’étape e) comporte les étapes : e' 1 ) effectuer : - une première ligne de coupe, suivant l’axe vertical, pour chaque motif (10) des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - une deuxième ligne de coupe, suivant la première direction ou la deuxième direction, pour chaque motif (10) des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; e' 2 ) extraire : - une première dimension caractéristique à partir de la première ligne de coupe ; - une deuxième dimension caractéristique à partir de la deuxième ligne de coupe. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape b) consiste à sélectionner un motif parmi les motifs de la série de référence, le motif sélectionné définissant le motif de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel l’étape b) comporte les étapes : b 1 ) sélectionner un motif initial parmi les motifs de la série de référence ; b 2 ) calculer un coefficient de corrélation entre chaque motif de la série de référence et le motif initial ; b 3 ) identifier les motifs de la série de référence dont les coefficients de corrélation, en valeur absolue, sont supérieurs à un seuil prédéterminé ; b 4 ) définir le motif de référence à partir d’une combinaison des motifs de la série de référence identifiés lors de l’étape b 3 ). Procédé selon l’une des revendications 1 à 8, dans lequel le motif de référence est défini lors de l’étape b) en effectuant une moyenne des motifs de la série de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 11, dans lequel l’image numérique du réseau de référence prévue lors de l’étape a) et les première et deuxième images numériques du réseau à analyser (1) prévues lors de l’étape c) comportent chacune un ensemble de pixels, chaque pixel possédant une intensité ; le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) entre l’intensité des pixels de chaque motif (10) des première et deuxième séries et l’intensité des pixels du motif de référence. Procédé selon l’une des revendications 1 à 12, dans lequel le coefficient de corrélation est calculé lors de l’étape d) selon la formule de Bravais-Pearson. Procédé selon l’une des revendications 1 à 13, dans lequel : - l’étape d) est suivie d’une étape d’) consistant à compter un nombre total de motifs (10) des première et deuxième séries dont le coefficient de corrélation, en valeur absolue, est supérieur au seuil prédéterminé ; - l’étape e) est exécutée si le nombre total de motifs (10) est supérieur à une valeur prédéterminée. Procédé selon l’une des revendications 1 à 14, comportant une étape f) consistant à générer un histogramme des dimensions caractéristiques extraites lors de l’étape e).