(57)【要約】  開示されているのはフォトリソグラフィックレティクルを検査する方法及び装置である。デザインデータベース由来のレティクルデータベース画像に基づく深層学習プロセスを通じ、ニアフィールドレティクル画像を生成し、そのニアフィールド画像に基づく物理依拠プロセスを通じ、検査システムの像面にてファーフィールドレティクル画像をシミュレートする。深層学習プロセスには、ファーフィールドレティクル画像と、デザインデータベースをもとに製造された訓練レティクルを撮像することで捕捉された複数個の対応する訓練レティクル画像でありパターン多様性を目し選出されていて無欠陥な訓練レティクル画像と、の間の差異の最小化に依拠した深層学習モデルの訓練を含める。デザインデータベースをもとに製造された供試レティクルの供試エリアを、参照ファーフィールドレティクル画像に発する複数個の参照画像と、検査システムによりその供試レティクルから捕捉された複数個の供試画像と、の比較を含むダイ対データベースプロセスを通じ、欠陥に関して検査する。参照ファーフィールドレティクル画像は、訓練された深層学習モデルにより生成された参照ニアフィールド画像に基づきシミュレートされたものである。
2021509208.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォトリソグラフィックレティクルを検査する方法であって、
デザインデータベース由来のレティクルデータベース画像に基づく深層学習プロセスを通じ、ニアフィールドレティクル画像を生成し、
そのニアフィールド画像に基づく物理依拠プロセスを通じ、検査システムの像面におけるファーフィールドレティクル画像をシミュレートする方法であり、
前記深層学習プロセスが、前記ファーフィールドレティクル画像と、前記デザインデータベースをもとに製造された訓練レティクルを撮像することで捕捉された複数個の対応する訓練レティクル画像でありパターン多様性を目し選出されていて無欠陥な訓練レティクル画像と、の間の差異の最小化に依拠した、深層学習モデルの訓練を含み、
前記デザインデータベースをもとに製造された供試レティクルの供試エリアを、参照ファーフィールドレティクル画像に発する複数個の参照画像と、前記検査システムによりその供試レティクルから捕捉された複数個の供試画像と、の比較を含むダイ対データベースプロセスを通じ、欠陥に関して検査する方法であり、
前記参照ファーフィールドレティクル画像が、訓練された深層学習モデルにより生成された参照ニアフィールド画像に基づきシミュレートされたものである方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、前記供試レティクルと前記訓練レティクルとが同じレティクルであり、前記供試画像が、当該同じレティクルのうち、前記訓練画像が捕捉されたエリアとは異なるエリアから捕捉されたものである方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、前記物理依拠プロセスが、前記ニアフィールド画像に基づき前記検査システムの像面上における前記ファーフィールドレティクル画像を作成するホプキンス法に依拠しており、前記深層学習プロセスが、前記デザインデータベースで以て製造されたレティクルと光とが相互作用することで生成されるだろうニアフィールド画像に対する、前記レティクルデータベース画像のマッピングを含む方法。
【請求項４】
請求項１に記載の方法であって、前記深層学習モデルが、前記像面上へのレティクル画像形成を伴わない畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）である方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、前記深層学習モデルが、前記ファーフィールド画像における摂動であり前記検査システムでのフィールド依存変化により引き起こされたものをシミュレートすることを排していて、その検査システムから独立なものである方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、前記深層学習モデルを、前記ファーフィールドレティクル画像と前記対応する訓練レティクル画像との間の差異が最小化されるよう、荷重及び／又はバイアス値を含め、その深層学習モデルに備わる複数個の層の特定のパラメタ群を調整することで訓練する方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法であって、調整が生じる諸層のなかに、非線形アクティベーションを伴う畳み込み層が含まれる方法。
【請求項８】
請求項７に記載の方法であって、前記深層学習モデルを、１個又は複数個のローパスフィルタリング層におけるパラメタ群をダウンサンプリング動作向けに調整することなく訓練する方法。
【請求項９】
請求項４に記載の方法であって、前記ＣＮＮが、前記レティクルデータベース画像とそのレティクルデータベース画像により作成された有形レティクルとの間の偏差を平衡させる１個又は複数個の畳み込み層と、複数個のダウンサンプリング画像を作成する１個又は複数個の層と、ニアフィールド分解能向けのスパース表現を実施する１個又は複数個の層と、を有する方法。
【請求項１０】
請求項１に記載の方法であって、更に、
前記供試画像を前記参照画像と整列させ、且つ
前記供試画像を基準にして前記参照画像に動的補償プロセスを適用することで、焦点揺らぎ及び／又はフィールド依存変動を含め、前記検査システムにおける変動を平衡させる方法。
【請求項１１】
フォトリソグラフィックレティクルを検査する検査システムであり、少なくとも１個のメモリ及び少なくとも１個のプロセッサを備え、それらが、
デザインデータベース由来のレティクルデータベース画像に基づく深層学習プロセスを通じ、ニアフィールドレティクル画像を生成し、
そのニアフィールド画像に基づく物理依拠プロセスを通じ、自検査システムの像面におけるファーフィールドレティクル画像をシミュレートする動作であり、
前記深層学習プロセスが、前記ファーフィールドレティクル画像と、前記デザインデータベースをもとに製造された訓練レティクルを撮像することで捕捉された複数個の対応する訓練レティクル画像でありパターン多様性を目し選出されていて無欠陥な訓練レティクル画像と、の間の差異の最小化に依拠した、深層学習モデルの訓練を含む動作と、
前記デザインデータベースをもとに製造された供試レティクルの供試エリアを、参照ファーフィールドレティクル画像に発する複数個の参照画像と、前記検査システムによりその供試レティクルから捕捉された複数個の供試画像と、の比較を含むダイ対データベースプロセスを通じ、欠陥に関して検査する動作であり、
前記参照ファーフィールドレティクル画像が、訓練された深層学習モデルにより生成された参照ニアフィールド画像に基づきシミュレートされたものである動作と、
実行するよう構成されているシステム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムであって、前記供試レティクルと前記訓練レティクルとが同じレティクルであり、前記供試画像が、当該同じレティクルのうち、前記訓練画像が捕捉されたエリアとは異なるエリアから捕捉されたものであるシステム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムであって、前記物理依拠プロセスが、前記ニアフィールド画像に基づき前記検査システムの像面上における前記ファーフィールドレティクル画像を作成するホプキンス法に依拠しており、前記深層学習プロセスが、前記デザインデータベースで以て製造されたレティクルと光が相互作用することで生成されるだろうニアフィールド画像に対する、前記レティクルデータベース画像のマッピングを含むシステム。
【請求項１４】
請求項１１に記載のシステムであって、前記深層学習モデルが、前記像面上へのレティクル画像形成を伴わない畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）であるシステム。
【請求項１５】
請求項１４に記載のシステムであって、前記深層学習モデルが、前記ファーフィールド画像における摂動であり前記検査システムでのフィールド依存変化により引き起こされたものをシミュレートすることを排していて、その検査システムから独立なものであるシステム。
【請求項１６】
請求項１４に記載のシステムであって、前記深層学習モデルを、前記ファーフィールドレティクル画像と前記対応する訓練レティクル画像との間の差異が最小化されるよう、荷重及び／又はバイアス値を含め、その深層学習モデルに備わる複数個の層の特定のパラメタ群を調整することで訓練するシステム。
【請求項１７】
請求項１６に記載のシステムであって、調整が生じる諸層のなかに、非線形アクティベーションを伴う畳み込み層が含まれるシステム。
【請求項１８】
請求項７に記載のシステムであって、前記深層学習モデルを、１個又は複数個のローパスフィルタリング層におけるパラメタ群をダウンサンプリング動作向けに調整することなく訓練するシステム。
【請求項１９】
請求項１４に記載のシステムであって、前記ＣＮＮが、前記レティクルデータベース画像とそのレティクルデータベース画像により作成された有形レティクルとの間の偏差を平衡させる１個又は複数個の畳み込み層と、複数個のダウンサンプリング画像を作成する１個又は複数個の層と、ニアフィールド分解能向けのスパース表現を実施する１個又は複数個の層と、を有するシステム。
【請求項２０】
請求項１１に記載のシステムであって、前記少なくとも１個のメモリ及び少なくとも１個のプロセッサが、更に、
前記供試画像を前記参照画像と整列させ、且つ
前記供試画像を基準にして前記参照画像に動的補償プロセスを適用することで、焦点揺らぎ及び／又はフィールド依存変動を含め、前記検査システムにおける変動を平衡させるよう、
構成されたシステム。
【請求項２１】
デザインデータベース由来のレティクルデータベース画像に基づく深層学習プロセスを通じ、ニアフィールドレティクル画像を生成し、
そのニアフィールド画像に基づく物理依拠プロセスを通じ、検査システムの像面におけるファーフィールドレティクル画像をシミュレートする動作であり、
前記深層学習プロセスが、前記ファーフィールドレティクル画像と、前記デザインデータベースをもとに製造された訓練レティクルを撮像することで捕捉された複数個の対応する訓練レティクル画像でありパターン多様性を目し選出されていて無欠陥な訓練レティクル画像と、の間の差異の最小化に依拠した、深層学習モデルの訓練を含む動作と、
前記デザインデータベースをもとに製造された供試レティクルの供試エリアを、参照ファーフィールドレティクル画像に発する複数個の参照画像と、前記検査システムによりその供試レティクルから捕捉された複数個の供試画像と、の比較を含むダイ対データベースプロセスを通じ、欠陥に関して検査する動作であり、
前記参照ファーフィールドレティクル画像が、訓練された深層学習モデルにより生成された参照ニアフィールド画像に基づきシミュレートされたものである動作と、  
実行させる命令がその上に格納されたコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は総じて半導体検査、例えばレティクル検査の分野に関する。より具体的には、本発明はダイ対データベース検査等に関する。
【背景技術】
【０００２】
（関連出願への相互参照）
本願は、「機械学習を用いたレティクルの検査」(Inspection of Reticles Using Machine Learning)と題しＨａｗｒｅｎ  Ｆａｎｇ  ｅｔ  ａｌ．により２０１７年１２月２８日付で提出された先行する米国暫定特許出願第６２／６１１３２１号に基づき米国特許法第１１９条の規定による優先権を主張するものであるので、参照を以て同出願の全容をその目的を問わず本願に繰り入れることにする。
【０００３】
一般に、半導体製造業には、半導体素材を基板例えばシリコン上に積層及びパターニングし、それを用いて集積回路を製造する、という高度に複雑な技術がつきものである。集積回路は、通常は複数個のレティクルにより製造される。まずは、回路設計者が、回路パターンデータ又はデザインデータベースであり具体的な集積回路（ＩＣ）デザインを記述しているものを、レティクル生産システム又はレティクルライタに供給する。その回路パターンデータは、通常は、製造されるＩＣデバイスに備わる物理層の表現レイアウト、なる形態を採っている。その表現レイアウトには、そのＩＣデバイスに備わる物理層（例．ゲート酸化物、ポリシリコン、金属化等々）毎に表現層が含まれており、具体的なＩＣデバイスに備わる層のパターンを定める複数個のポリゴンで各表現層が構成されている。レティクルライタは、この回路パターンデータを用いて複数個のレティクルを書き出し（例．通常は電子ビームライタ又はレーザスキャナを用いた露出でレティクルパターンを形成し）、それらレティクルが後刻用いられてその具体的デザインのＩＣが製造される。
【０００４】
個々のレティクル又はフォトマスクは、一般に、少なくとも透明領域及び不透明領域を包含し、またときとして半透明領域及び位相シフト領域を包含する光学素子であり、それら領域の協働により電子デバイス例えば集積回路内のコプレーナフィーチャ（外形特徴）によるパターンが定められる。レティクルをフォトリソグラフィ中に用いることで、半導体ウェハに備わりエッチング、イオンインプランテーションその他の製造プロセスに供される個別領域を定めることができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１７／０１９１９４８号
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Chao Dong et al., “Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution,” in Proc. of European Conference on Computer Vision (ECCV), 2014
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
レティクル検査システムにより、レティクルを、そのレティクルの生産中又はフォトリソグラフィにおけるそのレティクルの使用を経て生じたであろう欠陥に関し、検査することができる。回路集積の大規模化及び半導体デバイスの小型化のため、製造されるデバイスが欠陥に対しますます敏感になってきている。即ち、欠陥によるデバイスの不調が、より小さな欠陥で引き起こされるようになってきている。従って、レティクルの特性を監視する検査技術の改善が引き続き求められている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下、本発明の特定の諸実施形態について基礎的理解を提供すべく、本件開示の簡略な概要を示す。この概要は本件開示の包括的概観ではなく、本発明の根幹／重要要素を特定するものでも、本発明の技術的範囲の外縁を定めるものでもない。その目的はただ一つ、本願にて開示されている幾つかの概念を、後に提示されるより詳細な記述への序章として、簡略化された形態で提示することにある。
【０００９】
ある実施形態では、フォトリソグラフィックレティクルを検査する方法及び装置が開示される。デザインデータベース由来のレティクルデータベース画像に基づく深層学習プロセスを通じ、ニアフィールド（近視野）レティクル画像を生成し、そのニアフィールド画像に基づく物理依拠プロセスを通じ、検査システムの像面にてファーフィールド（遠視野）レティクル画像をシミュレートする。前記深層学習プロセスは、前記ファーフィールドレティクル画像と、前記デザインデータベースをもとに製造された訓練レティクルを撮像することで捕捉された複数個の対応する訓練レティクル画像でありパターン多様性を目し選出されていて無欠陥な訓練レティクル画像と、の間の差異の最小化に依拠した、深層学習モデルの訓練を含むものとする。前記デザインデータベースをもとに製造された供試レティクルの供試エリアを、参照ファーフィールドレティクル画像に発する複数個の参照画像と、前記検査システムによりその供試レティクルから捕捉された複数個の供試画像と、の比較を含むダイ対データベースプロセスを通じ、欠陥に関して検査する。前記参照ファーフィールドレティクル画像を、前記訓練された深層学習モデルにより生成された参照ニアフィールドレティクル画像に基づきシミュレートする。ある具体的実現形態では、それら供試レティクル及び訓練レティクルが同じレティクルとされ、前記供試画像が、当該同じレティクルのうち、前記訓練画像が捕捉されたエリアとは異なるエリアから捕捉される。
【００１０】
別の態様では、前記物理依拠プロセスを、前記ニアフィールドレティクル画像に基づき前記検査システムの像面上における前記ファーフィールドレティクル画像を作成する、ホプキンス法に依拠したものとし、前記深層学習プロセスを、前記デザインデータベースで以て製造されたレティクルと光との相互作用で生成されるだろうニアフィールドレティクル画像に対する、前記レティクルデータベース画像のマッピングを含むものとする。別の実施形態では、前記深層学習モデルを、前記像面上へのレティクル画像形成を伴わない畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）とする。
【００１１】
更なる態様では、前記深層学習モデルを、前記検査システムでのフィールド依存変化により引き起こされた、前記ファーフィールドレティクル画像における摂動をシミュレートすることを排していて、その検査システムから独立なものとする。別の態様では、前記深層学習モデルを、前記ファーフィールドレティクル画像と前記対応する訓練レティクル画像との間の差異が最小化されるよう、荷重及び／又はバイアス値を含め、その深層学習モデルに備わる複数個の層の特定のパラメタ群を調整することで訓練する。ある実施形態では、調整が生じる諸層のなかに、非線形アクティベーションを伴う畳み込み層を含める。更なる態様では、前記深層学習モデルを、１個又は複数個のローパスフィルタリング層におけるパラメタ群をダウンサンプリング動作向けに調整することなく訓練する。
【００１２】
ある代替的実施形態では、前記ＣＮＮが、前記レティクルデータベース画像とそのレティクルデータベース画像により作成された有形レティクルとの間の偏差を平衡させる１個又は複数個の畳み込み層と、複数個のダウンサンプリング画像を作成する１個又は複数個の層と、ニアフィールド分解能向けのスパース表現を実施する１個又は複数個の層と、を有する。別の実現形態では、前記供試画像を前記参照画像と整列させ、且つそれら供試画像を基準にしてそれら参照画像に動的補償プロセスを適用することで、焦点揺らぎ及び／又はフィールド依存変動を含め、前記検査システムにおける変動を平衡させる。
【００１３】
ある代替的実施形態に係る発明は、フォトリソグラフィックレティクルを検査する検査システムに関する。本システムは、少なくとも１個のメモリ及び少なくとも１個のプロセッサであり、上述の諸動作のうち１個又は複数個を実行するよう構成されたものを備える。別の態様に係る発明は、上述の諸動作のうち１個又は複数個を実行させるための命令がその上に格納されたコンピュータ可読媒体に関する。
【００１４】
本発明のこれらの態様及びその他の態様を、以下、図面を参照して詳述する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に従いデザインデータベースから参照レティクル画像を取得するプロセスの表現図である。
【図２】本発明の一例実現形態に従いそのレティクルデータベース画像の受容フィールドを受け取る畳み込み層のニューロンの表現図である。
【図３】本発明の一実施形態に従いレティクルデータベース画像からレティクルニアフィールド画像を生成する畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）プロセスを描いた図である。
【図４】本発明のある具体的実現形態に従いレティクルデータベース画像からレティクルニアフィールド画像を生成する詳細なＣＮＮプロセスを描いた図である。
【図５】本発明の一実施形態に従い欠陥検出プロセスを描いた図である。
【図６】本発明の技術が実施されうる検査システム例の表現図である。
【図７】ある種の実施形態に係るフォトマスク検査装置の模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下の記述では、本発明についての一貫的理解を提供すべく、多数の個別的細部が説明されている。本発明は、それら個別的細部を一部又は全て省いて実施することができる。その他、本発明を不必要に曖昧化させないため、周知のプロセス動作については詳細に説明していない。具体的実施形態との関連で本発明を記述するけれども、本発明をそれら実施形態に限定する意図がないことは、理解し得よう。
【００１７】
本願記載の検査技術は、あらゆる好適種類のレティクル又はフォトマスクに対し適用することができる。その一例は極端紫外（ＥＵＶ）リソグラフィプロセスで用いられるＥＵＶ型レティクルであり、ＥＵＶ波長例えば１３．５ｎｍにてウェハに対するパターニングを行えるよう設計されている。ＥＵＶレティクルは一般に基板、例えば低熱膨張（ＬＴＥ）又は超低膨張（ＵＬＥ）ガラスプレート、例えば融解石英を有するものとすることができる。その基板を複数個の素材層で以て被覆し、そのＥＵＶ波長にて穏当な反射率（例．６０〜７０％以上）が提供されるようにしたものにより、ＥＵＶ波長にてリソグラフィ露出を実行することができる。この多層（ＭＬ）積層体が、ＥＵＶ輻射の反射を最大化させるブラッグ反射器として働く一方、そのＥＵＶ輻射の貧弱な吸収器となる。反射は、一般に、屈折率が相違する素材間の界面にて生じ、その相違が大きいほど反射率が高くなる。極端に低い波長に露出された素材に関しては屈折率が１にほぼ等しくなるが、屈折率が異なる諸層が交番する複数個の層の使用を通じ、顕著な反射を達成することができる。このＭＬ積層体は低吸収特性を有しているので、射突輻射がほとんど無損失で反射されていく。ある種の実施形態では、それら複数個の層が、約７ｎｍピッチで配列された交番する約３０〜４０（又は４０〜５０）対のモリブデン（Ｍｏ）層及びシリコン（Ｓｉ）層を含むものとされる。他の好適諸層としては、Ｍｏ２Ｃ及びＳｉ、Ｍｏ及びベリリウム（Ｂｅ）、モリブデンルテニウム（ＭｏＲｕ）及びＢｅの交番層があろう。
【００１８】
それら複数個の層に、酸化を防止するキャッピング層例えばＲｕを含めてもよい。他の諸実施形態によれば、ＥＵＶレティクルに石英、反射防止被覆（ＡＲＣ）その他の特徴を設けることができる。パターンは、それら複数個の層の上方に配された吸収層内に形成される。例えば、窒化タンタル硼素（ＴａＢＮ）膜の上に薄い反射防止酸化物、例えば酸化タンタル硼素（ＴａＢＯ）を被せたものは、ＥＵＶ吸収器として働く。そのレティクルパターンに用いられる素材（群）を、ほぼ０のエッチングバイアスを呈するように選択すること、ひいては極微細分解能フィーチャを実現することができる。
【００１９】
ＥＵＶ型レティクル以外で、語「レティクル」及び「フォトマスク」に包含されうるものには、透明基板、例えばガラス、硼珪酸ガラス、石英又は融解石英の上に、不透明素材層を形成したものがあろう。その不透明（又は略不透明）素材には、フォトリソグラフィ光（例．深ＵＶ）を完全に又は部分的に遮断する全ての好適素材が包含されうる。素材例としてはクロム、珪化モリブデン（ＭｏＳｉ）、珪化タンタル、珪化タングステン、不透明ＭｏＳｉオンガラス（ＯＭＯＧ）等々がある。ポリシリコン膜を、それら不透明層・透明基板間に付加して接着性を改善してもよい。低反射膜、例えば酸化モリブデン（ＭｏＯ２）、酸化タングステン（ＷＯ２）、酸化チタン（ＴｉＯ２）又は酸化クロム（ＣｒＯ２）を、その不透明素材の上方に形成してもよい。
【００２０】
レティクルなる語で、これに限られるものではないが明視野レティクル、暗視野レティクル、バイナリレティクル、位相シフトマスク（ＰＳＭ）、交番ＰＳＭ、減衰又は中間調ＰＳＭ、三元減衰ＰＳＭ及びクロムレス相リソグラフィＰＳＭを初め、様々な種類のレティクルを言い表すことができる。明視野レティクルは透明な視野又は背景エリアを有し、暗視野レティクルは不透明な視野又は背景エリアを有する。バイナリレティクルは、透明又は不透明なエリアがパターンをなすレティクルである。例えば、透明な融解石英ブランクから作られたフォトマスクであり、金属クロム吸収膜により画定されたパターンを有するものを、用いることができる。バイナリレティクルは位相シフトマスク（ＰＳＭ）とは異なっており、そのＰＳＭのうち光を部分的にしか透過させない膜を有するレティクルのことを、一般に中間調又は埋込位相シフトマスク（ＥＰＳＭ）と呼ぶことができる。位相シフト素材がレティクルの交番的な空きスペースに配置されている場合、そのレティクルは交番ＰＳＭ、ＡＬＴ  ＰＳＭ又はレベンソンＰＳＭと呼ばれる。ある種の位相シフト素材が任意レイアウトパターンに従い適用されたもののことを減衰又は中間調ＰＳＭと呼び、これは部分透過膜即ち「中間調」膜で以て不透明素材を置換することで製造することができる。三元減衰ＰＳＭは、完全に不透明なフィーチャをも有する減衰ＰＳＭである。
【００２１】
翻って、ＥＵＶフォトリソグラフィプロセスにて光源により生成される輻射は、ＥＵＶレティクルとの併用に適した何れの好適輻射でもよい。例えば、約１１〜１４ｎｍのＥＵＶ波長や、より短い軟Ｘ線波長を利用してもよい。ある具体的実現形態では約１３．５ｎｍなる波長が生成される。フォトリソグラフィ中には、ＥＵＶレティクルに備わる複数個の層にて反射された輻射が、ウェハ基板上に形成されたレジスト層内に吸収される。その吸収輻射により光酸（Ｈ＋）及び拡大光酸が産生され、それによりそのウェハ基板のレジスト層内に露光パターン、即ちフォトレジスト現像時のＥＵＶレティクルの吸収パターン層に対応するパターンが形成される。
【００２２】
ＥＵＶフォトマスクの欠陥率制御は、シリコンウェハ上の印刷パターンを画定するものであり、プロセス歩留まり管理の観点から見て重大な役割を担っている。それにもかかわらず欠陥検出がＥＵＶリソグラフィ開発の高リスク分野の一つと見なされてきたのは、ＥＵＶスキャナで用いられるのと同じ波長（例．１３．５ｎｍ）にてフォトマスクを光学検査する化学線ＥＵＶフォトマスクインスペクタがないためである。電子ビーム検査ツールは、潜在的には良好な感度を提供しうるものであるが、通常はその検査スループットが所望のそれより数桁低いため、現実的なフルマスク検査策ではない。現状では、また近い将来にあっても、パターニングされたＥＵＶフォトマスクの検査では、より入手が容易でスループットが高く深ＵＶ（ＤＵＶ）波長域（１９０〜２６０ｎｍ）にて動作する、検査ツールに頼らねばならない。
【００２３】
ある種の検査技術ではダイ対データベース法、通常はそのデータベースに依拠した参照画像計算を含むそれが利用されている。そのデータベースには、レティクル上に書き出されるポリゴン形状のリストを入れておく。その参照画像計算には、通常、（ｉ）レティクル上にポリゴンを書き出す電子ビームリソグラフィをモデル化し、（ｉｉ）レティクル検査顕微鏡の瞳照明パターンを解明し、（ｉｉｉ）その照明とパターニングされたレティクルとがどのように相互作用し回折ニアフィールドが形成されるかを計算し、並びに（ｉｖ）その回折ニアフィールドが像面にてアレイ状センサによりどのように撮像及び記録されるかをモデル化すること、が含まれよう。
【００２４】
照明とパターニングされたレティクルとがどのように相互作用し回折ニアフィールドを形成するのかを計算することは、物理依拠手法例えばホプキンス法を用いた場合、情報処理的に困難となる。総じて、ホプキンス法は回折振幅及び点光源寄与分に亘る積分順序の交換に依拠していて、照明、数値開口、デフォーカスその他の収差が固定された所与光学システムを透過クロス係数（ＴＣＣ）で以て記述することを可能にするものである。それらＴＣＣは１回計算するだけでよく、その後は同じ光学システムにより撮像された別々のマスクパターンの反復撮像シミュレーション向けにそれらＴＣＣを再使用することができる。問題の一つは、ホプキンス法を極端紫外（ＥＵＶ）レティクル向けに用いることが、情報処理上、禁忌的に高価なことである。例えば、現実的な検査時間内でレティクル全体に亘り厳密に解ける既知方法がない。照明とパターニングされたレティクルとがどのように相互作用するかを計算することの、もう一つの難点は、レティクルパターンの寸法、エッチングされたパターンのサイドウォール（側壁）のプロファイル、並びにレティクル素材の光学特性に、幾ばくかの不確定性があることである。
【００２５】
本発明のある種の実施形態によれば、機械学習を用い、マスク上のパターンをその回折フィールドにマッピングすることができる。ある具体的実現形態によれば、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）を用い、「マスクニアフィールド」と呼ばれる回折フィールドへのマスクパターンのそうしたマッピングを、学習することができる。後掲の例示的諸実施形態は主にＣＮＮの文脈に沿い記述されているが、他の機械学習又はニューラルネットワークプロセスを利用しマスクニアフィールド画像を学習することもできる。
【００２６】
照明とレティクルとの相互作用を除けば、画像形成は、物理依拠モデルを用い正確に解明し迅速にシミュレートすることができる。そこで、レティクル向け参照画像生成手法としては物理依拠モデルプロセスを維持する。即ち、学習プロセス、例えばＣＮＮによるそれに、像面上、例えば検査ツールの検出器上へのレティクル画像形成を含めないようにする。
【００２７】
ある実施形態では、畳み込みニューラルネットワークが、実際のレティクルと、その検査ツールにより捕捉されたそれらの実画像と、を用い訓練される。この動作モードでは、その検出器上のシミュレートされた最終画像と、そのツールにより捕捉された実画像と、の間の違いを最小化させることで、その訓練が実行される。
【００２８】
光学システムの特性は、経時的に、また撮像フィールド内位置の違いにより変わりうる。有益なことに、レティクルにより回折されたフィールドがＣＮＮプロセスでわかった暁には、光学システムにおける変化に関わる画像の摂動を、物理依拠モデルを用い計算することができる。従って、ＣＮＮがそのタスクを負わないので、検出器画像をＣＮＮにより学習しようとした場合に比べ、その訓練プロセスを顕著に簡略化することができる。ニューラルネットワークプロセスにより、そのニアフィールドレティクル画像について、物理依拠手法と比べ顕著に正確な計算結果がもたらされる。加えて、ニューラルネットワーク向けの入力画像及び出力画像が互いに大きく異ならずその学習タスクが簡略化されるため、ニューラルネットワークプロセスは効率的である。この効率性は、ニューラルネットワークプロセスにファーフィールド画像を学習させないことで達成されたものである。要するに、正確なニューラルネットワーク手法によるニアフィールドレティクル画像の計算と、物理依拠手法によるニアフィールドレティクル画像からのレティクル画像の計算と、を組み合わせることで、より効率的且つ感応的な検査プロセスがもたらされる。
【００２９】
図１は、本発明の一実施形態に従いデザインデータベースから参照レティクル画像を取得するプロセス１００の図的表現である。まず、データベース画像１０２が深層学習モデル１０４へと提供される。データベース画像の提供は、検査対象レティクルの製造に用いたデザインデータベースに依拠し行えばよい。例えば、何らかの好適技術を用いそのデザインデータベースのポリゴン記述から二値レティクル画像がレンダリングされる。即ち、暗及び明強度値を吸収器及び多層エリアにこの順で又はその逆順で割り当てればよい。
【００３０】
深層学習モデル１０４は、データベースレティクル画像１０２が入力される学習モデルの働きでニアフィールドレティクル画像を生成するよう、構成されている。訓練中には、ニアフィールドレティクル画像が深層学習モデル１０４により出力され、物理依拠モデル化パラメタ群１０８に基づく物理依拠シミュレーションプロセス１０６に入力される。その物理依拠手法は例えばホプキンス法を取り入れたものであり、レティクルニアフィールド画像に発し検査ツールの集光路を経てそのツールの検出器上のファーフィールド画像に至る光をシミュレートすることができる。物理依拠モデル化パラメタ群には、ニアフィールドから検査システムを経て検出器に至る光挙動に係る透過クロス係数（ＴＣＣ）の事前計算値を、含めることができる。物理依拠シミュレーションプロセス１０６は、シミュレーションで得た光学レティクル画像を出力し、その入力を受けた訓練オプティマイザ１１０が、その光学レティクル画像と、デザインデータベースをもとに製造されたレティクルを撮像することで捕捉された無欠陥訓練光学画像１１２と、の間の差異を最適化する。
【００３１】
ある実施形態では、レティクルのうちある小さなエリア（例．０．０１％未満のそれ）がチェックされ、無欠陥であると確認又は推定される。レティクルのうちこの無欠陥部分に発する画像群が捕捉され、訓練画像群として用いられる。そのモデルの訓練後は、レティクルの残り（例．他の９９．９９％）を、その訓練されたモデルの出力を用い検査することができる。
【００３２】
深層学習モデルを訓練オプティマイザ１１０と連携させることで、データベースレティクル画像をもとにしてニアフィールドレティクル画像を出力するよう、無欠陥訓練画像１１２に基づき厚マスク回折モデルを訓練することができる。即ち、物理依拠モデル化パラメタ群１０８を一定に保ちつつ、そのオプティマイザにより深層学習モデルパラメタ群が訓練又は調整される。
【００３３】
レティクルニアフィールドの決定には、何れの好適な深層学習モデルを用いてもよい。ある具体的実現形態では畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）が用いられよう。ＣＮＮは一種の深層フィードフォワード人工ニューラルネットワークであり、可視画像の分析に最も広く適用されているので、レティクルデータベース画像の分析によく似合っている。一般に、ＣＮＮは「ニューロン」からなる複数個の相互結合層を有しており、各ニューロンが視覚野を模して設計されているため、個々のニューロンではある小さな入力フィールド、例えばレティクルデータベース画像の小部分しか受領、変換されない。ニューロンのこの入力エリアのことを、そのニューロンの受容フィールドと呼ぶ。畳み込み層では、その受容エリアが前層全体よりも小さい。図２には、本発明の一例実現形態に従い、レティクルデータベース画像２０２の受容フィールド２０２ａを受け取るニューロン２０４ａを有する畳み込み層２０４の、図的表現が描かれている。層２０４には、レティクルデータベース画像２０２の他の受容フィールド向けの他のニューロン（図示せず）も含まれよう。
【００３４】
ニューラルネットワーク内の各ニューロンは、前層内にある自身の受容フィールドからの入力値にある種の関数を適用し、一組の出力を計算する。それら入力値に適用される関数は、バイアス（通常は実数）及び荷重のベクトルにより特定することができる。ニューラルネットワークにおける学習は、それらバイアス及び荷重に対し漸次調整を施すことで進行する。畳み込み層におけるバイアス及び荷重のベクトルのことをフィルタと呼ぶことができ、その同じフィルタが多数のニューロンで共有されうることが、畳み込み層の際立った特徴の一つとなっている。全結合層にて各受容フィールドが自身のバイアス及び荷重のベクトルを有するのとは異なり、全ての受容フィールドに亘り単一のフィルタが用いられうるため、このフィルタ共有によりメモリフットプリントが削減される。
【００３５】
ニューラルネットワークでは、各ニューロンが前層内の幾つかの個所から入力を受け取る。全結合層では各ニューロンが前層内の各要素から入力を受け取る。畳み込み層では、ニューロンが前層のある限られたサブエリアのみから入力を受け取る。全結合層では、小画像例えば１００×１００画素向けのものであっても、受け取る層内のニューロン毎に１００００通りの荷重の使用が必定となろう。それに代え畳み込み層を用いることで、自由パラメタの個数が減るため、そのネットワークをより少数のパラメタで以てより深層化することが可能となる。例えば、サイズ５×５のタイル領域それぞれにて同じ共有荷重、例えば２５通りの学習可能パラメタのみを用いればよくなる。
【００３６】
ＣＮＮは、通常は、局所的且つ全的に結合された独特な種類の諸層を有するものとなり、その積層によりＣＮＮが形成されることとなろう。それら積層された諸層を用い、レティクルデータベース画像から正確なレティクルニアフィールド画像を形成することができる。ＣＮＮを用い正確な画像を学習する幾つかの技術が、例えば、参照により本願に繰り入れられるところの非特許文献１にて詳述されている。一般に、レティクルデータベース画像をそれらＣＮＮ層に入力することでニアフィールド画像を生成し、それを更に物理依拠モデルへの入力として用いそのモデルから（例．検査検出器における）シミュレートされたレティクルファーフィールド画像を出力させることができよう。
【００３７】
図３には、本発明の一実施形態に従い、レティクルデータベース画像３０２からレティクルニアフィールド画像３１２を生成するＣＮＮプロセスの概略３００が描かれている。記述を簡略化するため図中に示されていないが、本例のＣＮＮには、通常、付加的な諸層並びに付加的なフィルタ群及び各層でのマッピングが含まれることとなろう。
【００３８】
まずは、レティクルデータベース画像３０２をパッチ抽出層３１４ａにて受け取り、そのレティクルデータベース画像３０２からパッチ群を抽出して表現すればよい。それらパッチが重なり合っていてもよい。例えば、パッチ抽出層３１４ａに荷重のカーネルなる形態を採るフィルタ３０４を設け、それら荷重を各画素に適用すればよい。各フィルタのサイズはｆ１×ｆ１である。図示例におけるフィルタ３０４は９×９カーネルであり、これがレティクルデータベース画像３０２の各画素に対し畳み込まれる。即ち、各画素がいちどきに１個ずつそのカーネルの中央に置かれることとなるよう、そのレティクルデータベース画像上でその９×９カーネルがステップ移動される。本例では、フィルタ３０４がレティクルデータベース画像３０２の画素３０２ｂ及びそれに隣接する画素群３０２ａに適用される旨、図示されている。この画素３０２ｂ及びその隣接画素群を対象にしたフィルタ３０４の出力が、（アレイ３０６のうち）値３０６ａとなる。付加的なフィルタ群（図示せず）を設け各画素に適用することで、画素毎にｎ１個の値からなるアレイ（例．アレイ３０６）がもたらされることになる。一般には、各カーネルフィルタの荷重と、重複するレティクルデータベース画像それぞれと、の間のドット積（点乗積）を実行することで、個別の画素に係る値をもたらすことができる。そのカーネルをステップ移動させてレティクルデータベース画像全体に亘り適用することで、レティクルデータベース画像と同じサイズを有する成果画像が生成される。レティクルデータベース画像の全画素に適用されるパッチ抽出層の全フィルタについて、その出力アレイを図示していないのは、本発明を平易化するためである。
【００３９】
図示の通り、パッチ抽出層からの出力を更に次層に入力することができる。図示の通り、非線形マッピング層３１４ｂをパッチ抽出層３１４ａの出力に適用してもよい。図示の通り、レティクル画素３０２ｂに係る畳み込み結果ｎ１（３０６）を更に非線形マッピング層に入力することで、非線形マッピング結果ｎ２（３０８）が出力されよう。好適であればどのような個数及び種類の非線形マッピング層をＣＮＮにて用いてもよい。例えばｓｉｇｍｏｉｄ（ｘ）、ｔａｎｈ（ｘ）、ＲｅＬＵ（正規化線形ユニット）、リーキーＲｅＬＵ等々である。ＲｅＬＵ関数は非飽和アクティベーション関数ｆ（ｘ）＝｛ｍａｘ（０，ｘ）｝を適用するものであり、その働きで、決定関数の非線形特性及びネットワーク全体の非線形特性を、畳み込み層の受容フィールドに影響を及ぼすことなく増強することができる。
【００４０】
レティクルデータベースの全画素がパッチ抽出層及び非線形マッピング層を経た後は、再構築プロセス３１４ｃにより、フィルタ及び非線形マッピングの結果を結合させることで、結果たるレティクルニアフィールド画像３１２を再構築すればよい。より精密には、その再構築プロセスにより、画素毎にｆ３×ｆ３個の隣接パッチを集積させればよい。もたらされるニアフィールド画像により、グランドトゥルースニアフィールド画像を表現すればよい。とはいえ、本願詳述の通り、物理依拠手法を用いそのニアフィールド画像に対し付加的な処理を実行することで最終的なレティクルファーフィールド画像、即ちグランドトゥルースファーフィールドレティクル画像に類似するものと期待される画像をシミュレートすることができ、またそれを速やかに入手することができる。
【００４１】
本願言及の通り、ＣＮＮには、何らかの個数及び種類の畳み込み層及び／又はその他の諸層が含まれることが多かろう。図４には、本発明の具体的実現形態に従い、レティクルデータベース画像からレティクルニアフィールド画像を生成するＣＮＮプロセスの詳細４００が描かれている。まず、レティクルデータベース画像群は複数個の画像４０２で構成されうる。例えば、それらレティクルデータベース画像４０２のなかに、デザインデータベースをもとにラスタライズされた画像、｜ｇｒａｄｘ（ＤＢ）｜で表される絶対値化Ｘ勾配画像、並びに｜ｇｒａｄｙ（ＤＢ）｜で表される絶対値化Ｙ勾配画像を、含めてもよい。本例での「ＤＢ」はレティクルデータベース画像のことである。Ｘ方向沿い勾配画像｜ｇｒａｄｘ（ＤＢ）｜は有限差分近似により得ることができ、それはＤＢの諸ローに畳み込みフィルタ［−１  ０  １］を適用しスケーリングに供することで実行することができる。その上で、絶対値化関数を要素毎に適用することで、｜ｇｒａｄｘ（ＤＢ）｜を形成すればよい。同様にして、Ｙ方向沿い絶対値化勾配画像｜ｇｒａｄｙ（ＤＢ）｜を得ることができる。
【００４２】
ＣＮＮが、デザインデータベース画像・有形マスク間偏差を平衡させるための１個又は複数個の畳み込み層を、有していてもよい。例えば、１×１カーネルをレティクルデータベース画像群４０２に亘り畳み込むことでフィーチャ画像群４０４をもたらすことができ、それらを更に別の畳み込み層に入力して各フィーチャ画像４０４に複数個のフィルタを適用することで、画像の個数を増やす一組のフィーチャ画像４０６を作成すればよい。即ち、複数個のフィルタを平衡化画像群４０４の各画素に適用することで、入力フィーチャ画像４０４より多くのフィーチャ画像４０６を作成することができる。
【００４３】
ある一般的な平衡化例によれば、レティクルデータベース画像とスケーリングされた｜ｇｒａｄｘ（ＤＢ）｜画像とを足し合わせることには、縦方向ラインスペースパターンのＣＤ（限界寸法）を変化させる効果がある。｜ｇｒａｄｘ（ＤＢ）｜及び｜ｇｒａｄｙ（ＤＢ）｜を用い、等長性を緩和してもよい（例．ＣＤの変化をｘ方向とｙ方向とで異ならせることができる）。これを行うのは、電子ビームマスクライタが完璧でなく、もたらされるマスクが僅かにデザインから異なりうるからである。例えば、デザインが１００ｎｍなるＣＤを有しているのであれば、マスクライタの不完全性故に、有形マスクが、実際には９５ｎｍなるＣＤを有するものとなりかねない。この偏差は往々にして「マスクバイアス」と呼ばれる。従って、１個目の畳み込み層の働きでこのマスクバイアスを平衡させればよい。現実には、この層は、マスクバイアスの学習と、等価ではないが関連している。本例では、この層が、その学習を助けるフィーチャ画像（群）をもたらすよう、ひいては得られる予測ニアフィールドレティクル画像の正確度が改善されるよう、構成されている。
【００４４】
フィーチャ画像群４０６を更にローパスフィルタリングプロセスに入力した後、それらフィーチャ画像４０６をダウンサンプリングして一組のより小型なフィーチャ画像４０８にしてもよい。例えばフィーチャ画像４０６を４Ｘサイズ、もたらされるフィーチャ画像４０８を２Ｘサイズとしてもよい。一般に、それら入力画像がグレイスケールを欠いていてほとんど二値である（大半の画素が完全に明か完全に暗である）ところ、期待されるニアフィールド及びファーフィールド画像は（期待されるグランドトゥルース画像と同じく）精細グレイスケールの態であろう。故に、５５／４ｎｍなる画素サイズを有し分解能が高めなフィーチャ画像（４Ｘ）を入力とし、ＣＮＮを通じダウンサンプリングすることで、５５ｎｍ平方なる画素サイズを有する１Ｘの最終出力が達成されるようにすればよい。この１個目のダウンサンプリング層は、信号処理のうちローパスフィルタリングを適用し更にダウンサンプリングすることで、画素サイズを５５／４ｎｍ平方から５５／２ｎｍ平方へと（４Ｘから２Ｘへと）変化させるよう構成すればよい。これは、コンピュータビジョン界で人気のある平均プーリングとは異なっている。
【００４５】
ＣＮＮ４００の次層４２２にて、ニアフィールド分解能に係るスパース表現を実施してもよい。このニューラルネットワーク技術は、先に参照した非特許文献１及び図３では超分解能撮像に適用されている。例えば、一組の９×９フィルタをそれぞれフィーチャ画像群４０８に亘り畳み込んでフィーチャ画像群４１０を得ることができる。この段階での９×９フィルタは入力フィーチャ画像４０８に勝る個数を有しているので、それら出力フィーチャ画像４１０（即ち出力チャネル）も入力フィーチャ画像４０８に勝る個数を有することとなる。各層により出力されるチャネルの個数は、顕著な正確度改善がもたらされるよう処理リソース保存及び一般化との兼ね合いで選択すればよい（即ちチャネルが多いほど正確度が高まる傾向がある）。例えば、もたらされる改善が僅かで処理が増えるのなら多めなチャネル個数を選択すべきではないが、（処理オーバヘッドが増したとしても）顕著に正確度が改善されるのなら多めなチャネル個数を選択した方がよい。このフィルタ個数選択は実証結果を踏まえ行えばよい。出力されるフィーチャ画像４１０は、「有効」エリアのみが用いられハローエリアが排除されるため小さくなろう。ＣＮＮのダウンサンプリング層により画素サイズ低減に寄与し、レティクルデータベース画像サイズ４Ｘに比し１Ｘなる最終サイズを達成することができる。
【００４６】
それらフィーチャ画像４１０が更に非線形層により受け取られ、そこで寸法低減プロセスが実施されて、入力フィーチャ画像４１０より少数な一組のフィーチャ画像４１２（チャネル）が出力される。本例では、１×１サイズのフィルタ群がフィーチャ画像群４１０に亘り畳み込まれ、入力画像と同サイズで少数なチャネル／フィーチャ画像４１２が出力される。
【００４７】
その後は、上述の再構築層をそれらフィーチャ画像４１２に適用して、一組のニアフィールド残差画像４１４を出力させればよい。（非線形）寸法低減層の出力のことを、「ベース画像」と呼ぶことができる。それらニアフィールド残差画像の実部及び虚部それぞれを再構築するには、５×５可訓練フィルタを各ベース画像に適用し、フィルタリングされたベース画像全てを足し合わせた上で、非線形アクティベーション関数によりニアフィールド残差（実部又は虚部）を出力させればよい。５×５なるフィルタサイズは、所定レベルの正確度が達成されるよう実証結果に基づき選択されたものであり、他のアプリケーション向けであれば他のサイズが選択されることもある。
【００４８】
実際のところ、１個のＣＮＮネットワークを用い２個のニアフィールド画像を予測することで、情報処理効率改善に資することができる。本例におけるニアフィールド画像は複素画像であり、２個の実数値フィーチャ画像で表現することができる。様々な検査ツールセッティング向けに提供される何らかの個数及び種類の画像に、その個数の画像を対応させればよい。本例であれば、Ｘ偏向，Ｙ偏向双方のシミュレート画像を１個のＣＮＮにより作成し、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒ，Ｉｎｃ．から入手可能なＴｅｒｏｎ６４０ｅツール（商品名）により捕捉されたＸ，Ｙ偏向光学画像と併用すればよい。この場合、合計４個の最終レティクル実数値画像が存し、それらで２個のニアフィールド画像が形成されることとなる。図示の通り、それらニアフィールド残差画像４１４を更にキルヒホッフフィールド、即ちニアフィールドの線形近似物に加算することで、二通りの偏向（Ｘ偏向及びＹ偏向）に関し２個のニアフィールド画像を形成する４個一組の予測実数値画像４１６を作成することができる。
【００４９】
キルヒホッフフィールドは、一般に、ニアフィールドに対する線形近似であり、高速だが不正確である。訓練を助けるには、まず、ＣＮＮによりニアフィールド残差画像群（欲しいニアフィールドとキルヒホッフフィールドとの間の差異）を予測すればよい。その後、それら残差をキルヒホッフフィールドと足し合わせて予測ニアフィールド画像群を得ればよい。図示例では、ニアフィールド残差画像群４１４をキルヒホッフフィールドに加算することで２Ｘニアフィールド残差画像群４１６が形成され、それらをローパスフィルタにより処理した結果をダウンサンプリングすることで、１Ｘ予測ニアフィールド画像群４１８が生成されている。
【００５０】
ＣＮＮの具体的な構成の如何によらず、図１との関連で記述した通り、それら予測ニアフィールド画像を用いファーフィールドレティクル画像群を生成することができ、更にそれらを用いそのＣＮＮを訓練することができる。例えば、その予測ニアフィールド画像（ＮＦ）を更に、物理依拠モデル化パラメタ群１０８に基づく物理依拠シミュレーションプロセス１０６に入力すればよい。ある実現形態では、部分コヒーレントモデル（ＰＣＭ）が、
【数１】
2021509208.tif 000003
によりファーフィールド画像を生成するよう構成される。 
【００５１】
但し、ｘ，ｙは画素指数であり、ＮＦはそのマスクの複素ニアフィールドであり、φ１，φ２，…φｎはその検査ツールの物理パラメタである。
【００５２】
オプティマイザ１１０は、生成されたモデル画像Ｉｍｏｄｅｌと、それに対応する訓練画像Ｉｔｒａｉｎｉｎｇ（１１２）、但し前以てスクリーニングされ（独立した計測を通じ）無欠陥とされたものとを受け取る。好適なら何れの最適化プロセス、例えば確率的勾配降下法（ＳＧＤ）、ＲＭＳＰｒｏｐ、モーメンタム、Ａｄａｍ、Ｋ−ＦＡＣ等々を用いてもよい。オプティマイザ１１０は、総じて、深層学習モデル１０４との関連で特定の可訓練パラメタ群を調整することで、それら訓練画像Ｉｔｒａｉｎｉｎｇ（１１２）とシミュレートされたファーフィールド画像Ｉｍｏｄｅｌとの間の差異を最小化させるよう、構成すればよい。ある具体的実現形態では損失関数、例えば下記の等式［２］にて定義される画像差分平方和が、最小化されることとなろう。
【００５３】
【数２】
2021509208.tif 000004
【００５４】
上掲の等式［２］中、「|| ||Ｆ」はフロベニウスノルムである。即ち、深層学習モデルの可訓練パラメタ群が、損失関数例えば等式［２］のそれが最小化されるまで調整され、その後は、その深層学習モデルが特定のレティクルに関し訓練されたものと見なされる。深層学習モデルでは、訓練されない固定パラメタ群を有するローパスフィルタ層を除き、畳み込み層のパラメタ群が、可調な可訓練パラメタ群となる。具体的実施形態によれば、深層学習モデルを、レティクルが製造され無欠陥であると認定された直後、フォトリソグラフィプロセスにて使用される前に、訓練することができる。訓練データは、無欠陥パターンにつき十分なカバレッジを持たせるという目的を以て、実績あるエンジニアが選択及びスクリーニングすればよい。
【００５５】
深層学習モデルが特定のレティクル向けにひとたび訓練された後は、それを、並進オフセットに抗した画像整列と、光学揺らぎ及びフィールド依存性を平衡させる動的補償（ＤＣ）機構と、を含む総欠陥検出プロセスの一部として、用いることができる。図５には、本発明の一実施形態に係る欠陥検出プロセス５００が描かれている。完璧を期すには、まずはＤＢラスタ画像レンダリングプロセス５０２がデザインデータベースポリゴンを受け取って４Ｘのレティクルデータベース（ＤＢ）画像群を生成した後、深層学習モデル５０４、例えば上述の如く訓練されたＣＮＮが組み込まれた深層学習プロセスがそれらの画像を受け取って予測ニアフィールド画像群を出力すればよい。
【００５６】
光学モデル画像レンダリングプロセス５０６はそれらニアフィールドレティクル画像を受け取るプロセスであり、ファーフィールド画像群を作成するよう構成されている。画像整列プロセス５０８は、それらレンダリングされたファーフィールド画像に対し、検査ツールにて捕捉された供試画像群を整列させるよう、構成されている。具体的には、それら供試画像がそれらファーフィールド画像に対し、それら二組の画像間の差異が最小になるまで動かされる。
【００５７】
供試画像群はレティクルの検査エリアから得られる。更に、ＥＵＶ検査ツールは、そのレティクルの各パッチ上を入射光ビームで走査し、それにつれ複数通りの偏向の反射光画像を検出及び収集するよう、動作させることができる。非ＥＵＶレティクルインスペクタでは透過光（及び／又は反射光）を利用すればよく、本願記載の技術をそうしたインスペクタ向けに構成すればよい。入射光ビームによって、それぞれ複数個のパッチを有するレティクルスワス上を走査してもよい。各パッチの複数個の点又はサブエリアから、その入射ビームに応じ光が収集される。
【００５８】
検査ツールは、一般に、そうした検出光を、強度値に対応する検出信号へと変換するよう、動作させることができる。それら検出信号は、そのレティクルの様々な個所での様々な強度値に対応する振幅値を有する電磁波形、なる形態を採りうる。それら検出信号は、強度値及びそれに関連するレティクル点座標の単純なリスト、なる形態も採りうる。それら検出信号は、そのレティクル上の様々な走査点又は位置に対応し様々な強度値を呈する画像、なる形態も採りうる。レティクル画像を、レティクルの全位置が走査され光が検出された後に生成してもよいし、レティクル画像の諸部分を、各レティクル部分を走査しつつ生成してもよい。総じて、レティクルの個別パッチからの供試画像を検査ツールにより生成すればよい。
【００５９】
ある種の実施形態によれば、光学モデル画像レンダリングプロセス５０６により作成されたファーフィールド画像に対する動的補償（ＤＣ）プロセス５１２を、整列された供試画像群で以て実施することができる。その動的補償プロセスを、ある種のツール変動、例えば焦点揺らぎ及びフィールド依存変動を平衡させて動的補償（ＤＣ）レティクル画像を作成するよう、構成してもよい。動的補償（ＤＣ）前後のファーフィールド画像のことをそれぞれＤＣ前，ＤＣ後画像と呼ぶ。
【００６０】
本例におけるＤＣ前画像は、
【数３】
2021509208.tif 000005
により定義されうる。但し、ＮＦはそのマスクの複素ニアフィールドであり、固有対（λ１，φ１），（λ２，φ２），…，（λｎ，φｎ）はその検査ツールの物理パラメタである。
【００６１】
その動的補償に際し他の損失関数の最小化を行ってもよい。例えば、線形最小平方が
【数４】
2021509208.tif 000006
となるところ、元々の固有値ではなくミニマイザλ１，λ２，…λｎで以て形成された画像ＩｍｏｄｅｌがＤＣ後画像と呼ばれる。
【００６２】
その後は、ＤＣ後レティクル画像群を供試画像群と比較することで欠陥検出（５１０）を実行すればよく、それを受け検査レポートが得られる。その後、その差異を、例えば欠陥分類プロセス又は高分解能ツールによりレビューすることができる。例えば、ＳＥＭを用い欠陥エリアをレビューすることで、限界寸法（ＣＤ）が仕様外か否かを判別してもよい。そのレビューにてヌーサンス欠陥を「実」欠陥、即ちそのレティクルで以て生産された最終ウェハ上の諸デバイスの機能に影響しそうなものから分離させてもよい。例えば、ある種のレティクルヌーサンス欠陥について、ウェハ上に印刷欠陥をもたらしそうにないと判別する一方、他のものについて、デバイス機能にまさに影響する印刷欠陥が生じうるとしてもよい。
【００６３】
仕様外ＣＤ（その他の欠陥）があり、そのレティクルが検査に合格しないことがある。レティクルが検査に不合格であった場合はそのレティクルを廃棄すればよく、可能な場合は修理してもよい。例えば、ある種の欠陥はレティクルから清掃除去することができる。修理や清掃の後に、その修理又は清掃されたレティクルに対し新たな検査を実行し手順を反復してもよい。或いは、レティクル製造プロセス又はレティクルデザインを調整して新たなレティクルを製造してもよい。
【００６４】
一般に、ＥＵＶレティクルの吸収素材及び多層素材により形成されるパターン構造は、限界寸法（ＣＤ）で以て設計及び形成される。一般に、フォトリソグラフィプロセスにて個別のレティクルフィーチャがウェハにどのように転写されるかは、具体的なＣＤ値により影響されうるので、そのＣＤの選択によりその転写プロセスを最適化することができる。言い換えれば、ある特定のレティクルフィーチャのＣＤ値が指定ＣＤ域内にある場合、そのＣＤ値により対応するウェハフィーチャの作成を行うことで、もたらされる集積回路の適正動作が回路設計者の意図通り実現可能となろう。フィーチャが通常は最小寸法で以て形成されることも、集積チップエリアが浪費されないように動作させうる回路を得ることにつながる。
【００６５】
新たに製造されたレティクルに、ＣＤ（或いはその他の膜又はパターン特性）欠陥問題があることもある。例えばそのレティクルが欠陥域ＣＤを呈することがある。レティクルが経時的に損傷することがあり、またそれが様々な道筋で起こりうる。ある種のＣＤ劣化が、レティクルフィーチャ（ＭｏＳｉ）・露出光間化学反応、清掃プロセス、汚染等々により引き起こされることもある。これらの物理効果も、レティクルの限界寸法（ＣＤ）に対し経時的に悪影響しうる。
【００６６】
この劣化の結果、フィーチャＣＤ値が顕著に変化して、そのレティクルに亘るＣＤ均一性に影響すること及びウェハ歩留まりに悪影響することがある。例えば、マスクの諸部分におけるマスクフィーチャ幅が、元々のライン幅ＣＤよりもかなり大きくなることがある。例えばＣＤ不均一性に径方向パターンが現れ、そのレティクルの中心におけるＣＤがそのレティクルのエッジにおけるそれと異なるものになることがある。
【００６７】
レティクルの限界寸法均一性（ＣＤＵ）マップを生成することで、そうしたレティクルにおけるＣＤの監視を容易化することができる。それらＣＤＵマップは、半導体チップ製作者にとり、そのレティクルの使用に起因するものであろうプロセスウィンドウを理解する上で重要となりうる。ＣＤＵマップにより、チップ製作者が、レティクルの使用可否を判別すること、リソグラフィプロセスにおける誤差に関し補償を適用すること、或いはレティクル製造を改善してより良い次レティクルを形成させることが可能となる。
【００６８】
ＣＤＵマップの生成には様々な技術を用いうる。ダイ対データベース検査法によれば、供試画像及び参照画像の対応エリア間で平均強度値を比較してデルタ強度値を得ることができる。更に、そのレティクルに亘るデルタ強度値によりデルタ強度マップを効果的に形成することができ、更にそれを校正してフルＣＤＵマップにすることができる。検査技術について、強度型信号に基づくものとして記述したが、本発明の代替的実施形態では他種の信号も用いられうる。
【００６９】
本発明のある種の実施形態では、効率的且つ正確にレンダリングされた参照レティクル画像をデザインデータベースから提供することで、ＤＵＶ検査ツールのＥＵＶフォトマスク欠陥感度を顕著に改善する装置及び技術が提供される。比較したところによれば、深層学習技術による正確なニアフィールド画像の生成と、それに結び付けた物理依拠モデル化プロセスによるファーフィールドレティクル画像の生成は、９０分未満で達成できるのに対し、物理依拠厳密シミュレーション法を用いたニアフィールド画像の生成には何年もかかりかねない。深層学習及び物理依拠モデル化の併用で以て得られた結果については、他の諸技術に比べ、最終モデル化レティクル画像・無欠陥画像間差異の面で正確度がかなり改善されることが、判明している。ショットノイズの影響を低減するには、全て１値の２×２畳み込みフィルタを適用し、最大振幅差分を計測してモデル誤差を推定すればよい。２Ｄパターンを有する２Ｋ×１Ｋパッチ画像の例においては、深層学習法で以てＤＣ前画像・供試画像間最大畳み込み差分が５１グレイスケールとなるのに対し、従来手法で以て最大畳み込み差分が１０９グレイスケールとなる。同パッチ画像に関しては、深層学習法で以てＤＣ後画像・供試画像間畳み込み差分が最大８８グレイスケールとなるのに対し、従来手法で以て畳み込み差分が４０となることが判明している。理想的には、ニアフィールドレティクル画像生成用深層学習プロセスを検査ツールから独立なものとする。
【００７０】
本発明の諸技術は、ハードウェア及び／又はソフトウェアのどのような好適組合せでも実施されうる。図６は、本発明の諸技術が実施されうる検査システム例６００の図的表現である。検査システム６００は、検査ツール又はスキャナ（図示せず）から入力６０２を受け取ることができる。本検査システムには、また、受け取った入力６０２を分配するデータ分配システム（例．６０４ａ及び６０４ｂ）、受け取った入力６０２のうち特定の諸部分／パッチを処理する強度信号（又はパッチ）処理システム（例．パッチプロセッサ及びメモリ６０６ａ及び６０６ｂ）、ニアフィールドレティクル画像群を学習する深層学習システム（例．深層学習ＧＰＵ及びメモリ６１２ａ）、ファーフィールドモデル化兼学習サポートシステム（例．ファーフィールドモデル化兼学習サポートプロセッサ及びメモリ６１２ｂ）、検査システム構成部材間で通信を行えるようにするネットワーク（例．交換網６０８）、付随的な大容量格納装置６１６、並びにマップをレビューする１個又は複数個の検査制御及び／又はレビューステーション（例．６１０）を設けることができる。検査システム６００の各プロセッサは、通常、１個又は複数個のマイクロプロセッサ集積回路を有するものとすればよく、またインタフェース及び／又はメモリ集積回路を内包していてもよく、それに加え１個又は複数個の共有及び／又はグローバル記憶デバイスに結合されていてもよい。ある具体的実現形態では、訓練プロセスに係る速度及び処理パワーを増強するグラフィクス処理ユニット（ＧＰＵ）上で深層学習モデル（例．ＣＮＮ）が実施され、１個又は複数個のＣＰＵ及びメモリにより他のＤＣ後又はＤＣ前レティクル画像生成プロセス（物理依拠モデル化、訓練最適化、動的補償等々）が実施される。
【００７１】
入力データ６０２を生成するスキャナ又はデータ獲得システム（図示せず）は、レティクルの画像又は強度信号を得るのに適したあらゆる機器（例．本願詳述のそれ）の形態を採りうる。例えば、反射、透過その他を通じ１個又は複数個の光センサに差し向けられ検出された光のうち一部分に基づき、スキャナにて、そのレティクルの一部分の強度値を生成し又は光学画像を構築すればよい。その後、そのスキャナによりそれら強度値を出力し又は画像をそのスキャナから出力させればよい。
【００７２】
レティクルは、一般に、複数点からの複数個の強度値が得られる複数個のパッチ部分に分割される。それら、レティクルのパッチ部分を走査することで、その強度データを得ることができる。それらパッチ部分はどのようなサイズ及び形状でもよく、それは具体的なシステム及びアプリケーション条件次第である。一般に、パッチ部分毎に複数個の強度値を得るため、そのレティクルをどのような好適要領で走査してもよい。例えば、そのレティクルをラスタ走査することで、パッチ部分毎に複数個の強度値を得てもよい。それに代え、何らかの好適パターン例えば円形又は螺旋パターンで以てそのレティクルを走査することで、それら画像を得てもよい。無論、円形又は螺旋形をなしそのレティクルを走査する際には、諸センサを別様に（例．円形パターンをなし）配列すること及び／又は走査中にそのレティクルを別様に動かす（例．回動させる）ことが必要になろう。
【００７３】
以下描出する例では、レティクルが動き諸センサを通過するにつれ、そのレティクルを構成する長方形領域（本願では「スワス」と呼ぶ）から光が検出され、その検出光が各パッチ内の複数点での複数個の強度値に変換される。本実施形態によれば、スキャナに備わるセンサが長方形パターンをなし配列されるので、そのレティクルから反射され及び／又はそれを透過した光を受け取り、そのレティクルに備わるパッチ群のスワスに対応する一組の強度データをその光から生成することができる。ある具体例によれば、各スワスを約１〜２百万画素幅、約１０００〜２０００画素高とすることができ、また各パッチを約２０００画素幅、１０００画素高とすることができる。
【００７４】
各パッチに係る強度値は、何らかの好適要領に従いセットアップされた光学検査ツールを用い得ればよい。その光学ツールは一般に一組の動作パラメタ即ち「レシピ」で以てセットアップされ、ほぼ同じレシピにより様々な検査ランが行われ強度値が取得される。レシピ設定には、ある特定パターンに沿ったレティクル走査に関する設定、画素サイズ、個別信号に隣接する信号群へのグループ化に関する設定、焦点設定、偏向設定、照明又は検出アパーチャ設定、入射ビーム角及び波長設定、検出器設定、反射又は透過光量設定、空中モデル化パラメタ等々のうち、一通り又は複数通りを含めうる。
【００７５】
強度又画像データ６０２を、ネットワーク６０８を介しデータ分配システムにより受け取ることができる。そのデータ分配システムを１個又は複数個の記憶デバイス例えばＲＡＭバッファと連携させ、それにより受領データ６０２のうち少なくとも一部分を保持させるとよい。好ましくは、データのスウォッチ全体を保持しうるようメモリ総量を十分に大きくする。例えば１ギガバイトのメモリが、偏向及び焦点の設定当たり百万×１０００画素又は点のスウォッチ向けでうまく稼働する。
【００７６】
そのデータ分配システム（例．６０４ａ及び６０４ｂ）により、受領入力データ６０２の諸部分の、パッチプロセッサ（例．６０６ａ及び６０６ｂ）への分配を制御してもよい。例えば、データ分配システムにより、第１パッチに係るデータを第１パッチプロセッサ６０６ａへとルーティングし、第２パッチに係るデータをパッチプロセッサ６０６ｂへとルーティングしてもよい。複数個のパッチに係る複数組のデータを、各パッチプロセッサへとルーティングしてもよい。その分配システムにより、モデル化されたＤＣ前又はＤＣ後レティクル画像（「参照レティクル画像」）の構成部分の、パッチプロセッサ（例．６０６及び６０６ｂ）への分配を制御してもよい。
【００７７】
それらパッチプロセッサにより、そのレティクルのうち少なくとも一部分又はパッチに対応する画像又は強度値を受け取ってもよい。それらパッチプロセッサを、ローカル記憶機能を担い例えば受領データ部分を保持する１個又は複数個の記憶デバイス（図示せず）例えばＤＲＡＭデバイスと、結合又は一体化させてもよい。好ましくは、そのメモリを、そのレティクルのパッチに対応するデータを保持しうるよう十分に大きくする。例えば８メガバイトのメモリが、５１２×１０２４画素のパッチに対応する画像又は強度値向けでうまく稼働する。それらパッチプロセッサでメモリを共有してもよい。
【００７８】
各組の入力データ６０２がそのレティクルのスワスに対応していてもよい。一組又は複数組のデータをそのデータ分配システムのメモリ内に格納してもよい。そのメモリをデータ分配システム内の１個又は複数個のプロセッサにより制御してもよく、そのメモリを複数個の区画に分割してもよい。例えば、そのデータ分配システムにて、スワスのうち一部分に対応するデータを第１メモリ区画（図示せず）内に受け入れてもよく、そのデータ分配システムにて、別のスワスに対応する別のデータを第２メモリ区画（図示せず）内に受け入れてもよい。好ましくは、そのデータ分配システムの各メモリ区画にて、データのうち、自メモリ区画に係るプロセッサへとルーティングされるべき諸部分のみを保持する。例えば、そのデータ分配システムの第１メモリ区画により第１データを保持し、それをパッチプロセッサ６０６ａへとルーティングするのでもよく、また第２メモリ区画により第２データを保持し、それをパッチプロセッサ６０６ｂへとルーティングするのでもよい。
【００７９】
入射光や検出光を何らかの好適な空間アパーチャに通すことで、何らかの好適な入射角にて何らかの入射又は検出光プロファイルを生成してもよい。例えば、プログラマブルな照明又は検出アパーチャを利用して独特なビームプロファイル、例えばダイポール、クアドルポール、クエーサ、アニュラス等々を生成してもよい。ある具体例に従い、光源マスク最適化（ＳＭＯ）又は何らかの画素化照明技術を実施してもよい。
【００８０】
そのデータ分配システムによりデータのなかから各組のデータを定め分配する際に、そのデータの何れの好適パラメタ群に依拠してもよい。例えば、そのデータを定め分配する際に、そのレティクル上のパッチの対応する位置に依拠してもよい。ある実施形態では、各スワスをある範囲のカラム位置、即ちそのスワス内にある諸画素の横方向位置に対応するカラム位置に関連付ける。例えば、そのスワスのうちカラム０〜２５６を第１パッチに対応させ、それらカラム内の諸画素で構成されることとなる第１画像又は第１組の強度値を、１個又は複数個のパッチプロセッサへとルーティングしてもよい。同様に、そのスワスのうちカラム２５７〜５１２を第２パッチに対応させ、それらカラム内の諸画素で構成されることとなる第２画像又は第２組の強度値を、別の１個又は複数個のパッチプロセッサへとルーティングしてもよい。
【００８１】
図７には照明光学系７５１ａを有する検査システム例７５０の模式的表現が提示されており、その照明光学系内の撮像レンズは、ある種の実施形態に従いレティクル平面７５２にて比較的大きな数値開口７５１ｂを呈している。図示の検査システム７５０は、顕微鏡用拡大光学系を含め検出光学系７５３ａ及び７５３ｂを有しており、例えば検査増強に資する６０〜２００倍以上の倍率を提供しうるようその光学系が設計されている。例えば、本検査システムのレティクル平面７５２における数値開口７５１ｂを、リソグラフィシステムのレティクル平面における数値開口７０１よりも相当に大きくしてもよく、それにより供試検査画像・実印刷画像間に差異がもたらされることとなろう。描かれているインスペクタには反射光成分及び透過光成分双方が（非ＥＵＶレティクルの検査のため）組み込まれているが、ＥＵＶレティクル検査では反射光のみが利用されることとなろう。
【００８２】
本願記載の諸検査技術は、格別に構成された様々な検査システム上、例えば図７中に模式的に描かれたそれの上で実施されうる。図示システム７５０は照明源７６０を有しており、それによりもたらされる光ビームが、照明光学系７５１ａを通ってレティクル平面７５２内のフォトマスクＭ上に差し向けられている。光源の例としては、レーザやフィルタ付きランプがある。一例に係る光源は１９３ｎｍレーザである。先に説明した通り、本検査システム７５０を、そのレティクル平面７５２にてある数値開口７５１ｂを呈するものとしてもよく、その数値開口を、対応するリソグラフィシステムのレティクル平面数値開口よりも大きくしてもよい。検査すべきフォトマスクＭは、そのレティクル平面７５２にあるマスクステージ上に載置され、光源に対して露出される。
【００８３】
そのマスクＭに発するパターン付の画像は一群の光学素子７５３ａ内に差し向けられ、そこからセンサ７５４ａ上へとそのパターン付画像が投射される。反射型のシステムでは、光学素子群（例．ビームスプリッタ７７６及び検出レンズ７７８）によって、反射光がセンサ７５４ｂ上へと差し向けられ捕捉される。好適なセンサには電荷結合デバイス（ＣＣＤ）、ＣＣＤアレイ、時間遅延積分（ＴＤＩ）センサ、ＴＤＩセンサアレイ、光電子増倍管（ＰＭＴ）その他のセンサがある。
【００８４】
その照明光学系カラムを、何らかの好適な機構により、マスクステージに対し動かし及び／又はそのステージを検出器又はカメラに対し動かして、そのレティクルのパッチ群が走査されるようにしてもよい。例えば、モータ機構を利用しステージを動かせばよい。そのモータ機構を、例えば、スクリュドライブ及びステッパモータ、位置フィードバック付リニアドライブ、或いはバンドアクチュエータ及びステッパモータで、形成してもよい。
【００８５】
各センサ（例．７５４ａ及び／又は７５４ｂ）により捕捉された信号はコンピュータシステム７７３、より一般には１個又は複数個の信号処理装置により処理することができ、その信号処理装置それぞれを、各センサからのアナログ信号を処理向けのディジタル信号に変換するよう構成されたアナログディジタル変換器を有するものとすることができる。コンピュータシステム７７３は、通常、相応なバスその他の通信機構を介し入出力ポート及び１個又は複数個のメモリに結合された１個又は複数個のプロセッサを有している。
【００８６】
そのコンピュータシステム７７３が１個又は複数個の入力デバイス（例．キーボード、マウス、ジョイスティック）を有し、それによりユーザ入力、例えば焦点その他の検査レシピパラメタ群の変更等のそれが提供されるようにしてもよい。そのコンピュータシステム７７３をステージに接続し例えば標本位置（例．集束及び走査）を制御してもよく、また他の検査システム構成部材に接続しその検査システム構成部材の構成及びその他の検査パラメタ群を制御してもよい。
【００８７】
そのコンピュータシステム７７３を、結果たる強度値、画像その他の検査結果を表示するためのユーザインタフェース（例．コンピュータ画面）を提供するよう、（例．プログラミング命令で以て）構成してもよい。そのコンピュータシステム７７３を、反射され及び／又は透過し感知された光ビームの強度変化、位相及び／又はその他の特性を分析するよう、構成してもよい。そのコンピュータシステム７７３を、結果たる強度値、画像その他の検査特性を表示するユーザインタフェース（例．コンピュータ画面上のそれ）を提供するよう、（例．プログラミング命令で以て）構成してもよい。ある種の実施形態では、先に詳述した諸検査技術を実行するようそのコンピュータシステム７７３が構成される。
【００８８】
そうした情報及びプログラム命令は格別に構成されたコンピュータシステム上で実施・実行すればよいので、本願記載の様々な動作を実行させるにはそのシステムにプログラム命令／コンピュータコードを組み込めばよく、またそれをコンピュータ可読媒体上に格納することができる。機械可読媒体の例には、これに限られるものではないが、磁気媒体例えばハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープ、光媒体例えばＣＤ−ＲＯＭディスク、磁気光媒体例えば光ディスク、並びにプログラム命令を格納及び実行しうるよう格別に構成されたハードウェアデバイス例えばリードオンリメモリデバイス（ＲＯＭ）及びランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）がある。プログラム命令の例には、機械語例えばコンパイラにより作成されるそれと、インタプリタを用いコンピュータにより実行されうる高級言語コードを含むファイルの、両者がある。
【００８９】
ある種の実施形態では、フォトマスク検査システムが少なくとも１個のメモリ及び少なくとも１個のプロセッサを有するものとされ、それらが本願記載の諸技術を実行するよう構成される。検査システムの一例としては、米国カリフォルニア州ミルピタス所在のＫＬＡ−Ｔｅｎｃｏｒから入手可能な格別構成のＴｅｒａＳｃａｎ（商標）ＤＵＶ検査システムがある。
【００９０】
理解の明瞭さを目的として幾ばくか詳細に上掲の発明を記述してきたが、明らかな通り、ある種の改変及び修正を別紙特許請求の範囲の技術的範囲内で実施してもよい。注記すべきことに、本発明のプロセス、システム及び装置を実現しうる多くの代替的な手法がある。従って、本願記載の諸実施形態は例証的であり限定的ではないものと考えられるべきであり、本発明は本願所与の細部に限定されるものではない。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【国際調査報告】
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