(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サンプルのフォーカスしたイメージを採取するためにフォーカスト粒子ビームカラムの動作パラメータを設定する自動化方法であって、前記カラムを整合させ、前記イメージにおけるフォーカス回転中心を持った前記サンプルのイメージを採取し、イメージのコントラストを設定し、カラムのフォーカスを設定することによる自動化方法において、
前記サンプルのイメージを採取する場合に、前記サンプルの過剰フォーカスイメージを採取し、前記サンプルの過少フォーカスイメージを採取し、且つ前記過剰フォーカスイメージ及び前記過少フォーカスイメージに共通のイメージ特徴から前記フォーカス回転中心を計算し；
イメージのコントラストを設定する場合に、前記カラムを動作させて低コントラストイメージを採取し、前記カラムを動作させて高コントラストイメージを採取し、前記低及び高コントラストイメージにおけるピクセルの飽和レベルをカウントし、且つ二等分方法を適用して前記イメージのコントラストを予め設定されている基準を満たすレベルに設定し；及び
カラムのフォーカスを設定する場合に、前記フォーカス回転中心周りの興味のある領域を選択することによって非点収差を補正し、前記興味のある領域をエッジエンハンスメントフィルタでフィルタ処理し、前記興味のある領域内のイメージの鮮鋭度を表す値を計算し、前記イメージの鮮鋭度を表す値を予め格納されている鮮明度スコアと比較し、且つ前記比較に基づいて前記カラムのフォーカスを設定するために自動焦点プロセスを実行する；
ことを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１において、前記過剰フォーカスイメージの採取及び前記過少フォーカスイメージの採取が、前記カラムを所定量だけ焦点ずれに設定することを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１において、前記興味のある領域をエッジエンハンスメントフィルタでフィルタ処理する場合に、前記興味のある領域のピクセルに対してゾーベルフィルタを適用することを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項１において、自動焦点プロセスを実行する場合に、前記カラムに対する最適なフォーカス設定を決定するために前記興味のある領域にわたって黄金分割サーチを実施することを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１において、更に、前記イメージ内のピクセルの飽和レベルのカウントを平均化するステップを有していることを特徴とする方法。
【請求項６】
フォーカスト粒子ビームカラム及びサンプルのフォーカスしたイメージを採取するために前記カラムの動作パラメータを設定するための制御装置を具備するイメージングシステムであって、前記カラムを整合させ、前記イメージ内のフォーカス回転中心を持った前記サンプルのイメージを採取し、イメージコントラストを設定し、カラムフォーカスを設定するイメージングシステムにおいて、
前記サンプルの過剰フォーカスイメージを採取し、前記サンプルの過少フォーカスイメージを採取し、且つ前記過剰フォーカスイメージ及び前記過少フォーカスイメージに共通のイメージ特徴から前記フォーカス回転中心を計算する手段を包含している前記サンプルのイメージを採取する手段；
前記カラムを動作させて低コントラストイメージを採取し、前記カラムを動作させて高コントラストイメージを採取し、前記低及び高コントラストイメージにおけるピクセルの飽和レベルをカウントし、且つ二等分方法を適用して前記イメージのコントラストを予め設定されている基準を満たすレベルに設定する手段を包含しているイメージのコントラストを設定する手段；及び
前記フォーカス回転中心周りの興味のある領域を選択することによって非点収差を補正し、前記興味のある領域をエッジエンハンスメントフィルタでフィルタ処理し、前記興味のある領域内のイメージの鮮鋭度を表す値を計算し、前記イメージの鮮鋭度を表す値を予め格納されている鮮明度スコアと比較し、且つ前記比較に基づいて前記カラムのフォーカスを設定するために自動焦点プロセスを実行する手段を包含しているカラムのフォーカスを設定する手段、
を有していることを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項６において、前記システムが前記過剰フォーカスイメージを採取し且つ前記過少フォーカスイメージを採取する場合に所定量だけ前記カラムを焦点ずれに設定させるべく適合されていることを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項６において、前記興味のある領域をエッジエンハンスメントフィルタでフィルタ処理する場合に前記興味のある領域のピクセルに対してゾーベルフィルタを適用することを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項６において、イメージのコントラストを設定する手段が、更に、前記カラムに対する最適なフォーカス設定を決定するために前記興味のある領域にわたって黄金分割サーチを実施する手段を包含していることを特徴とするシステム
【請求項１０】
請求項６において、前記イメージのコントラストを設定する手段が、更に、前記イメージ内のピクセルの飽和レベルのカウントを平均化する手段を包含していることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、荷電粒子ビームシステム動作の自動化技術に関するものであって、特に、フォーカシング（合焦）、コントラスト設定及び非点収差補正を自動的に行う技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
光学的顕微鏡におけるように、フォーカス（焦点）、コントラスト及び非点収差補正は、例えば走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）システム及びフォーカストイオンビーム（ＦＩＢ）システム等の荷電粒子ビームシステムにおけるイメージング即ち撮像にとって基本的なことである。半導体診断業界が進展するに従い、顕微鏡システムが自動化され、従ってフォーカス、コントラスト及び非点収差補正も自動化されている。然しながら、その他の光学系におけるよりも荷電粒子ビームシステムにおいてはこれらのビーム自動化タスクを実施することは遥かに困難なものである。１９７０代初期以来、オートフォーカス（自動焦点）及び非点収差の自動補正を達成するために多くの試みがなされている。これらのいずれもが信頼性、速度、精度、再現性の点において適切なものであることを証明したものはない。従って、より良い解決方法が必要とされている。
【０００３】
荷電粒子ビームシステムにおける自動化における困難性は多くの原因を有している。典型的なものとしては以下のようなものがある。
【０００４】
※カラム汚染、電流ドリフト、検査サンプルナビゲーション等に起因するランタイムにおけるフォーカス変動
※設定は独立的なものであるかも知れないが、フォーカス、ｘ非点収差及びｙ非点収差、レンズアライメント（整合）等の間のイメージング相互依存性
※飽和及び低コントラストを包含するイメージコントラスト不良
※種々のフォーカス位置におけるコントラスト変動
※サンプル特徴部オリエンテーション（配向）
※イメージ上の特徴密度
※フォーカスが変化する場合のイメージ回転（回転角度は最大で９０度）、これは、本明細書においては、「フォーカス誘起型イメージ回転」（ＦＩＩＲ）と定義する
※フォーカスが変動する場合のイメージ回転中心の移動
※フォーカスが変化する場合のイメージ寸法又は倍率変化
※アスペクト比及び直交性における変化を包含するイメージ変形
※ローリング波ノイズ、ショットノイズ、同期ノイズ、及びその他の種類の不均一なパターンノイズ
※電子銃アライメント不良
上述したファクタの全ての中で、ＦＩＩＲと、コントラスト不良と、サンプル特徴オリエンテーション変動と、倍率変化と、変形が良好な品質のビーム自動化を達成するために最悪の障害である。以下に説明する全ての既存の技術はこれらの障害によって影響を受け易い。その結果、既存の技術で行われた測定は信頼性がなく且つ再現性のないものであることが多い。
【０００５】
オートフォーカス（自動焦点）、非点収差の自動補正、及びオートコントラスト（自動コントラスト）は荷電粒子ビームシステムにおいて長い間存在していた問題点である。これらの問題点に対処するために使用されている従来の技術としては、一次元高速フーリエ変換（１−ＤＦＦＴ）、二次元高速フーリエ変換（２−ＤＦＦＴ）、パワースペクトル解析、強度勾配の最大化、プロファイル解析、極線勾配、差の分散等がある。これらの方法は以下のカテゴリ、即ちＦＦＴ、パワースペクトル、最大勾配、差の分散に該当する。
【０００６】
従来技術の弱点は、一般的に、フォーカス優良性及び非点収差を測定する態様が多くの場合に安定性のないものであり、サーチ経路が最適化されていないということである。
【０００７】
図１はこれらの従来方法におけるオートフォーカス即ち自動焦点の１つの一般的な手順を示している。良好なエッジを具備するイメージを選択する（ステップ１０５）。フォーカス即ち焦点を開始位置にセットする（ステップ１１０）。イメージを採取する（ステップ１１５）。そのイメージを処理してフォーカスの優良性指数（ＧＩ）を表す値を決定する。次いで、そのフォーカスを１ステップだけ変化させる（ステップ１２５）。ステップ１１５−１２５をＮ回繰返し行う（ステップ１３０）。Ｎ回の繰返しの後に、フォーカス値の最大の指数を比較によって見つける（ステップ１３５）。最後に、荷電粒子ビームシステムを対応するフォーカスに設定する（ステップ１４０）。
【０００８】
オートフォーカス即ち自動焦点の別の手順を図２に示してある。そのデータ処理において、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）方法がステップ１２０において使用されている。この手順は、現在のフォーカス位置Ｆを読取ることによって開始する（ステップ２０５）。オフセット△Ｆを使用して、システムフォーカスはＦ＋△Ｆに設定される（ステップ２１０）。イメージをキャプチャ即ち捕獲し、次いでＦＦＴを使用して処理する（ステップ２１５）。該イメージを予め設定した基準を使用してスレッシュホールド処理する。該基準を超えるピクセルの数をＰとしてカウントし、尚Ｐ＝Ｐ（Ｆ＋△Ｆ）である（ステップ２２０）。上述した手順を繰返し行ってＰ＝Ｐ（Ｆ−△Ｆ）を得る（ステップ２２５−２３５）。Ｐ（Ｆ＋△Ｆ）とＰ（Ｆ−△Ｆ）とを比較する。もしＰ（Ｆ＋△Ｆ）で＞Ｐ（Ｆ−△Ｆ）である場合には、ＦをＦ＋△Ｆへ増加させる。そうでない場合には、ＦをＦ−△Ｆへ減少させる（ステップ２４５）。この手順を繰返し行い且つ同時に２つのＦＦＴが同等となるまで、即ちＰ（Ｆ＋△Ｆ）≒Ｐ（Ｆ−△Ｆ）となるまで、｜Ｐ（Ｆ＋△Ｆ）−Ｐ（Ｆ−△Ｆ）｜／｜Ｐ（Ｆ＋△Ｆ）−Ｐ（Ｆ−△Ｆ）｜の比に比例してステップ寸法δＦを減少させる。次いで、Ｆを最終的に最良のフォーカス位置として選択する（ステップ２５０）。
【０００９】
ＦＦＴデータ処理用の技術は、例えば、シンガポール国立大学、スキャニング、Ｖｏｌ．１９，５５３（１９９７）、及び国立標準技術研究所、ＳＰＩＥ  Ｖｏｌ．２７２５、５０４頁（１９９６）等において説明されている。
【００１０】
ＦＦＴ処理の欠点としては以下のようなものがある。
【００１１】
※遅すぎる
※極めてイメージ特徴形状及び特徴密度に依存する
※非常にＦＩＩＲに対して影響を受け易い
※フォーカス期間中に倍率変化に非常に影響を受け易い
※サーチ時間及び精度はＰ値対フォーカスの曲線形状に高度に依存する。ほぼ平坦な頂部である場合には、サーチは極めて遅いか又は不正確な位置で停止する。頂部がシャープであり且つ曲線がピークに関し対称的なものでない場合には、サーチは理想的なものからかなり離れた位置で終了する。
【００１２】
パワースペクトル解析方法はパワースペクトルの幅からＳＥＭの分解能を決定し、且つパワースペクトルの非対称性から非点収差を検知する。
【００１３】
欠点としては、以下のようなものがある。
【００１４】
※遅すぎる
※ノイズに影響を受け易い
最大勾配方法はイメージラインにわたっての勾配の和を測定し、且つフォーカスを調節しながらその和を最大とさせる。図３はステップ１２０においてデータを処理するために使用される従来の最大勾配方法を示している。興味のある領域（ＲＯＩ）をランダム特徴又は良好なエッジで選択する（ステップ３０５）。勾配は各ピクセルによって又はある方向に沿って計算される（ステップ３１０）。全体的な勾配はフォーカスの鮮鋭度の測定値として取られる（ステップ３１５）。同様の方法を使用して非点収差補正が行われる。
【００１５】
勾配和データ処理技術は、例えば、Ｗ．Ｊ．  Ｔｅｅ  ｅｔ  ａｌ．、Ｊ．  ＰＨＹＳ.  Ｅ：ＳＣＩ．ＩＮＳＴＲＵＭ．１２、３５（１９７９）において説明されている。
【００１６】
最大勾配方法の欠点としては以下のようなものがある。
【００１７】
※ノイズに対する感度が非常に高い
※フォーカシング中においてサンプルの回転により影響される
差の分散方法は、各々が異なるフォーカス即ちスチグマトール（ｓｔｉｇｍａｔｏｒ）設定で採取された２つのイメージにおける２つのスキャンラインの差を見つけ、且つその差の最も高い分散を探し出す。この方法は、傾斜面バックグラウンドノイズに対して影響されないという点において勾配方法よりも良好である。然しながら、それもその他の種類のノイズ及びイメージ回転、ＦＩＩＲによって影響を受ける。
【００１８】
上述した全ての技術はフォーカス及び非点収差補正の粗動調整下で動作する場合のより多くの困難性及び障害を有している。その理由は、これらの技術はフォーカス期間中におけるイメージの回転及び倍率変化のファクタを考慮に入れるものではないからである。その上に、これら全ての方法はオートコントラスト即ち自動コントラストと結合されているものではない。ランタイム期間中における適切なコントラストがない場合には、オートフォーカス及び自動非点収差補正は適切に動作することはない。多くの場合において、システムは、実時間テスト期間中であっても粗動調整を稼動させることを必要とする。一般的に、既存の技術は高い信頼性、精度、高速での再現性を欠如している。
【００１９】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、以上の点に鑑みなされたものであって、上述した如き従来技術の欠点を解消し、高精度でフォーカシング、コントラスト設定、非点収差の補正を自動的に行うことを可能とする技術を提供することを目的とする。本発明の別の目的とするところは、種々のノイズによって影響されることのない荷電粒子ビームシステムにおける自動化技術を提供することである。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
本発明によれば、サンプル特徴オリエンテーション（配向）及びイメージ変形とは独立的であり、種々の種類のノイズに影響されることがなく、フォーカスによって発生されるイメージ倍率変化によって影響されることのないｘ及びｙの両方の方向における非点収差の自動補正及び自動コントラスト及び自動焦点を行う技術が提供される。不良なイメージコントラストは自動コントラスト能力によって処理される。従って、本発明に基づく実施形態は比較的高速で高い信頼性及び再現性を達成することを可能としている。
【００２１】
本発明によれば、サンプルのフォーカスしたイメージを採取するためのフォーカスト粒子ビームカラム（例えば、ＳＥＭ又はＦＩＢシステムのカラム）のパラメータを設定する方法が提供される。本方法によれば、カラムを整合させ、イメージ内にフォーカス回転中心を有するサンプルのイメージを採取し、イメージコントラストを設定し、カラムフォーカスを設定する。サンプルのイメージを採取する場合に、サンプルの過剰フォーカスイメージを採取し、サンプルの過少フォーカスイメージを採取し、且つ過剰フォーカスイメージと過少フォーカスイメージとに共通のイメージ特徴部からフォーカス回転中心を計算することが可能である。過剰フォーカスイメージを採取すること及び過少フォーカスイメージを採取することは、所定量だけカラムを焦点外即ち焦点がずれた状態に設定させることが可能である。カラムフォーカスを設定する場合に、フォーカス回転中心周りのイメージの興味のある領域を選択し且つ該興味のある領域をエッジエンハンスメント（増強）フィルタでフィルタ処理することが可能である。興味のある領域をエッジエンハンスメントフィルタでフィルタ処理する場合に、興味のある領域のピクセルに対してゾーベル（Ｓｏｂｅｌ）フィルタを適用することが可能である。カラムフォーカスを設定する場合に、更に、興味のある領域内のイメージの鮮鋭度を表す値を計算することが可能である。イメージの鮮鋭度を表す値を計算する場合に、興味のある領域内のピクセルに対してセミクルトシス（ｓｅｍｉ−Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）即ち半クルトシスマトリクスを適用することが可能である。カラムフォーカスを設定する場合に、該カラムに対する最適なフォーカス設定を決定するために興味のある領域にわたって黄金分割サーチを実施することが可能である。
【００２２】
本発明に基づく方法はカラムの非点収差を補正することが可能である。カラムの非点収差を補正する場合に、フォーカス回転中心周りのイメージの興味のある領域を選択し且つ該興味のある領域をエッジエンハンスメントフィルタでフィルタ処理することが可能である。エッジエンハンスメントフィルタは、興味のある領域のピクセルに対して適用するゾーベルフィルタを包含することが可能である。カラムの非点収差を補正する場合に、更に、非点収差の程度を表す値を計算することが可能である。非点収差の程度を表す値を計算する場合に、興味のある領域内のピクセルに対してセミクルトシスマトリクスを適用することが可能である。カラムの非点収差を補正する場合に、該カラムに対する最適な非点収差補正設定を決定するために興味のある領域にわたって黄金分割サーチを実施することが可能である。
【００２３】
イメージコントラストを設定する場合に、該カラムを動作させて低コントラストイメージを採取し、該カラムを動作させて高コントラストイメージを採取し、且つ該イメージ内のピクセルの飽和レベルをカウントすることが可能である。イメージコントラストを設定する場合に、更に、該イメージのピクセルの飽和レベルのカウントの平均化を行うことが可能である。イメージコントラストを設定する場合に、予め設定した基準を満足するレベルにイメージコントラストを設定するために二等分方法を適用することが可能である。
【００２４】
更に、本発明によれば、フォーカスト粒子ビームカラム及び本明細書において記載するようなサンプルのフォーカストしたイメージを採取するためのカラムのパラメータを設定するための制御装置を具備するイメージングシステムが提供される。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下に、添付の図面を参照して本発明の実施例について詳細に説明する。
【００２６】
全てのオートメーション（自動化）システムは、自動的なバッチジャブを稼動させる前に適切に設定されることが必要である。ビーム自動化を稼動させるために必要な設定は極端なものではなくかなり一般的なものである。
【００２７】
※荷電粒子ビーム（例えば、ＳＥＭ）カラムが適切に動作している
※荷電粒子ビームシステム（例えば、ＳＥＭ）の一次ビームが良好に整合しており且つＦＩＩＲ中心がイメージ内にあり且つイメージのエッジに近接していない
※イメージ内に少なくとも幾つかの特徴部が存在している
オートフォーカス（自動焦点）用の詳細な機能的ステップについて図４乃至６を参照して説明する。ｘ方向又はｙ方向における自動非点収差補正は、ｘ又はｙにおけるスチグマトールがフォーカスの代わりに調節されるという点を除いて、オートフォーカスの場合と同一のメカニズムを使用して実施される。
【００２８】
本発明においては、イメージの鮮鋭度は焦点ずれ及び非点収差の程度を測定するために使用される（従来技術では両方に対して同一の測定値を使用するものではない）。このことは簡単化させ且つ処理の完全性を有するという利点を有している。イメージの鮮鋭度の理想的なものはオートフォーカスにおけるフォーカス優良性の理想的なものと類似している。従来技術においては、非点収差は、例えば、スレッシュホールド処理した後のＦＦＴイメージ内のスポット形状による異なる態様で測定される。幾つかの従来技術でもイメージ鮮鋭度という用語を使用しているが、イメージ鮮鋭度の定義及び計算が異なっている。
【００２９】
オートフォーカスの前に、イメージのコントラスト即ち飽和レベルが自動的にチェックされる。そのレベルがある基準を超えるものである場合には、イメージコントラストが自動的にトリガされる（この「自動コントラスト」調整を実施する方法は図１２Ａ−１２Ｆを参照して後に説明する）。フォーカスレンジは異なるシステム倍率設定において著しく異なる場合がある。本発明におけるフォーカスレンジは倍率の関数として決定され、且つランタイム期間中に自動的に調整される。イメージを「取得」する（例えば、ＳＥＭ又はＦＩＢを使用して採取するか、又は以前に採取していた場合にはメモリから検索する）。以下の３つのステップとしてイメージ鮮鋭度を計算する。（１）ＲＯＩイメージを該取得したイメージから取り、それはイメージ回転中心周りの１５０個のピクセルの半径を有する丸い区域又は３００×３００個のピクセルからなるボックスである（イメージ回転中心は図８−１０を参照して以下に説明する方法を使用して前もって決定することが可能である）。（２）ゾーベルエッジエンハンスメント方法を使用してＲＯＩイメージのエッジを強調させる。このエンハンスメントの重要な点は、それが全てのオリエンテーション即ち配向状態において等方的にエッジを強調させるという点である。（３）次いで、その強調させた結果をＲＯＩイメージ内の全てのピクセルに対するセミクルトシス方法を使用して計算する。その最終的な結果はイメージ鮮鋭度を表す。多数の選択的なフォーカス位置（自動非点収差補正の場合においてはスチグマトール設定）が上述したプロセスに対して選択される。これらの位置は図１１Ａ−１１Ｆを参照して以下に説明する黄金分割サーチの最適な方法で選択される。良好なフォーカス位置が予め設定した分解能が満足されるまでループ内においてサーチされる。システムをそのフォーカスに設定する。フレーム平均化は通常必要ではなく、従って処理時間を節約するという別の優れた点である。
【００３０】
図４はオートフォーカス即ち自動焦点及び非点収差補正のために使用することの可能な自動化プロセスの主要なステップを示している。初期的セットアップの後に、カラムを整合状態とさせる（ステップ４０５乃至４１５）。イメージの回転中心を決定し（ステップ４１５）、且つ、ＦＩＩＲの中心がそのイメージ内にない場合には、カラムを再度整合させる。ＦＩＩＲの中心がそのイメージ内にあり且つイメージ中心から遠くない場合には、その中心を取得し且つその位置が自動的バッチランを使用するために格納される。バッチジャブがランされている期間中、ビーム自動化プロセスがサンプルの各新たな位置において又はアプリケーションに依存する選択的な位置において行われる。ビーム自動化処理は全てのこのような位置において繰返し行われる。この処理において、イメージコントラストが最初にチェックされてイメージの飽和が厳しいか否かが判別される。コントラストが不良である場合には、自動コントラストルーチンが実行される（ステップ４２５）。良好である場合には、イメージ鮮明度がチェックされ且つ予め格納されている鮮明度スコアと比較される（ステップ４３０）。鮮明度が不良である場合には、自動焦点プロセスが開始される（ステップ４３５）、そうでない場合には、それがスキップされる。自動焦点は現在のサンプル位置に対してステップ４４０において行われる。自動焦点は鮮明度チェックなしでトリガすることが可能である。該チェックは時間を節約するように設定される。自動コントラストの場合と同じく、それは飽和チェックなしで実施し且つ直接的に開始させることが可能である。同一のメカニズムは自動非点収差補正に対しても適用される。
【００３１】
ステップ４３５は自動焦点及び自動非点収差補正の多数の繰返しループによって置換させることが可能であり、且つ各ループの終りにおいて、イメージ鮮明度が充分に高いか否かを判別するためにチェックが行われる。この置換手順は厳しい非点収差の下においても動作する。
【００３２】
図５は本発明に基づくフォーカス自動化処理の主要なステップを示している。システムの倍率に従ってサーチレンジ［ｆ０，ｆ３］が計算され、且つ分解能条件に従って許容値δが画定される（ステップ５００）。焦点ｆ１及び焦点ｆ２に対するフォーカス黄金分割点が図１２Ａ−１２Ｆを参照して以下に説明する黄金分割サーチ方法を使用して得られる（ステップ５０５）。第一焦点ｆ１においてイメージが採取され（ステップ５１０）、且つ別のイメージが焦点ｆ２において採取され（ステップ５１５）、尚ｆ０＜ｆ１＜ｆ２＜ｆ３である。イメージデータを処理し（ステップ５２０）、２つの鮮明度測定値Ｍ（ｆ１）及びＭ（ｆ２）を得る。これら２つの測定値Ｍ（ｆ１）及びＭ（ｆ２）を比較する（ステップ５２５）。
【００３３】
ステップ５２５においてＭ（ｆ１）がＭ（ｆ２）よりも大きい場合には、ｆ１よりも小さなセクションが切除される（ステップ５３０）。新たなサーチレンジは［ｆ１，ｆ３］である。Ｍ（ｆ１）をＭ（ｆ２）で置換する（ステップ５３５）。新たなサーチレンジにおける新たなサーチ点（ｆ０，ｆ１，ｆ２，ｆ３）が画定される（ステップ５４０）。新たなフォーカス値ｆ２においてイメージが採取される（ステップ５４５）。このイメージデータを処理して新たな鮮明度測定値Ｍ（ｆ２）を得る（ステップ５５０）。新たなより小さなレンジが分解能ファクタδよりも小さくない場合には（ステップ５５５）、ステップ５２５から処理が繰返し行われる。該レンジが分解能ファクタδよりも小さい場合には、より大きなインデックス（指数）及びフォーカスが選択され（ステップ５９５）且つ荷電粒子ビームシステム（例えば、ＳＥＭ又はＦＩＢ）がこのフォーカス即ち焦点に設定される（ステップ５９８）。
【００３４】
反対に、ステップ５２５においてＭ（ｆ１）がＭ（ｆ２）よりも大きくない場合には、ｆ２よりも大きなセクションが切除され（ステップ５６０）、従って残りのものＭ（ｆ２）はＭ（ｆ１）と等しい（ステップ５６５）。黄金分割はｆ１及びｆ２の新たな値で採取される（ステップ５７０）。新たなフォーカス値ｆ１においてイメージが採取される（ステップ５７５）。イメージデータを処理して新たな測定値Ｍ（ｆ１）を得る（ステップ５８０）。該レンジが分解能ファクタδよりも小さくない場合には（ステップ５９０）、ステップ５２５から処理が繰返し行われる。該レンジがδよりも小さい場合には、より大きなインデックス及びフォーカスが選択され（ステップ５９５）、荷電粒子ビームシステム（例えば、ＳＥＭ又はＦＩＢ）がこのフォーカス（焦点）に設定される（ステップ５９８）。
【００３５】
図５の処理は、フォーカスの調整に対しシステムスチグマトールの調節を置換させることによってｘ方向又はｙ方向における非点収差補正に対しても使用される。
【００３６】
図６は本発明に基づくデータ処理方法の主要なステップを示している。前に測定したＦＩＩＲ中心が読取られる（ステップ６０５）。ＲＯＩ（興味のある領域）のイメージを選択し、その中心はフォーカス回転中心にあり（ステップ６１０）、ＲＯＩイメージは、好適には、円形状のイメージ区域である。選択したＲＯＩイメージをゾーベルエッジエンハンスメントフィルタで処理する（ステップ６１５）。最終的な鮮鋭度測定値がＲＯＩイメージ内の全てのピクセルに対してセミクルトシス（ｓｅｍｉ−Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）方法を使用して計算される（ステップ６２０）。
【００３７】
フォーカス、ｘ方向非点収差の補正及びｙ方向非点収差の補正は機能的に独立しているので、理想的な点に対するサーチはオートフォーカス（自動焦点）、自動ｘ非点収差、自動ｙ非点収差を夫々稼動させることにより達成することが可能である。然しながら、オートフォーカス（自動焦点）及び自動非点収差補正は全てイメージ処理に基づいているので、良好なイメージは、常に、フォーカス又はスチグマトール設定のみを調整することによって設定することは不可能である。例えば、非点収差が厳しい場合には良好なフォーカス即ち焦点を設定することは不可能であり、且つその逆も又真である。従って、焦点ずれ及び非点収差の厳しいものが共存する場合には、オートフォーカス（自動焦点）及び自動無非点収差の複数回のループを行うことが必要である。
【００３８】
良好なイメージコントラストは、オートフォーカス（自動焦点）及び自動無非点収差を成功裡に実施するために重要である。更なるイメージ情報を獲得し且つ大きなデジタル化エラーを回避し、従って信頼性及び再現性を増加させることが重要である。要するに、本発明に基づく自動コントラスト方法は以下のステップを包含している。
【００３９】
※離れた端部に対するコントラストを設定
※ＲＯＩイメージを取得（回転中心と無関係）
※飽和レベルをカウント
※カウントを平均化してノイズ効果を減少
※コントラストをリセット
※二等分方法を使用して予め設定した基準に到達するまで所望のコントラストをサーチ
本発明に基づく自動コントラストに対する更なる詳細な機能的ステップは以下の通りである。
【００４０】
※所望のコントラストがそれらの間であるように高及び低端部コントラストを設定
※システムを１つのコントラストに設定
※特定のものでなくイメージの中心周りのＲＯＩイメージを取得
※予め定義した臨界的なグレイ値Ｔ１より高いピクセル値が幾つあるかカウント
※別のＲＯＩイメージを取得
※同一の臨界的グレイ値Ｔ１よりも高いピクセル値が幾つあるかカウント
※ノイズが厳しい場合には上述したステップを更に２，３回繰返す（通常１回で充分）
※１回を超えている場合にはピクセルの数を平均化
※結果が臨界的なピクセル数Ｔ２よりも上であるか否かチェック
※結果がＴ１よりも上である場合には、新たなハイエンドコントラストとして格納
※その結果がＴ１より下である場合には、新たなローエンドコントラストとして格納、前のステップ又はこのステップの何れかがサーチレンジを半分に切断
※低及び高の平均を使用してシステムのコントラストを設定
※ローエンド及びハイエンドコントラストの差がコントラスト分解能ファクタである第三基準Ｔ３より小さくなるまで上述した処理を繰返す
図７は本発明に基づく自動コントラスト方法を示している。サーチ経路はニュートンの二等分方法（図１２Ａ−１２Ｆを参照して以下に説明する）を使用して最適化される。サーチレンジ、許容値δ、強度「パス」レベルＩｐ、「パスすべきピクセル（ｐｉｘｅｌｓ  ｔｏ  ｐａｓｓ）」Ｎｐに対する値を画定する（ステップ７５０）。システムコントラスト設定をＣｌｏｗに設定する（ステップ７１０）。イメージを採取し且つ取得したイメージからＲＯＩイメージを選択する（ステップ７１５）。レベルＩｐより大きな強度値を有するピクセルをカウントする（ステップ７２０）。厳しいノイズの場合には、例えばｎ回ステップ７１５及び７２０を繰返し行う。次いで、ピクセルを平均化し、Ｍ＝平均［Ｉｐ（ｉ）］を処理する（ステップ７２５）。結果ＭをＮｐと比較する（ステップ７３０）。Ｍが画定した「パス」値Ｎｐよりも大きい場合には、それを新たなハイエンドコントラストＣｈｉｇｈとして格納する（ステップ７３５）。ピクセル強度平均Ｍが定義した「パス」値Ｎｐよりも小さい場合には、それは新たなローエンドコントラストＣｌｏｗとして格納する（ステップ７４０）。
【００４１】
新たなシステムコントラストをハイエンドコントラスト値とローエンドコントラスト値の平均、即ち（Ｃｈｉｇｈ＋Ｃｌｏｗ）／２へステップ７４５において等しく設定する。これを行う場合に、新たなサーチレンジを前のものの半分に減少させる。ハイエンドコントラスト値Ｃｈｉｇｈとローエンドコントラスト値Ｃｌｏｗの間の差△を決定し（ステップ７５０）且つ定義した分解能スレッシュホールドに対してチェックする（ステップ７５５）。コントラスト値差△が充分に小さなものでない場合には、荷電粒子ビームシステムコントラストレベルをリセットし（ステップ７６０）且つステップ７１５から処理を繰返し行う。コントラスト値差△が許容値内である場合には、処理を終了する（ステップ７６５）。
【００４２】
粗動オートフォーカス（自動焦点）及び粗動自動非点収差補正、及び粗動自動コントラストは、単に、レンジファクタをより大きく設定することによって、微動調整に対するものと同一の態様で夫々達成される。サーチレンジを２のファクタだけ増加させることはサーチ時間を１０％だけ増加させ、最も重要なことであるが、分解能及び信頼性を失うことはない。
【００４３】
典型的に、上述した処理の各々に対するフレームの総数は約１１である。各処理に対する時間は、ペンチアムＩＩコンピュータ及びウインドウズＮＴオペレーティングシステムプラットフォームを使用して、本発明システム形態の場合には１２秒未満である。得られるフォーカス（焦点）精度は充分に高く且つ熟練者が手作業によって達成することが可能なものと同等なものである。
【００４４】
図８は本発明に基づいてイメージの回転中心を獲得する方法を示している。ＲＯＩイメージはフォーカスイメージ回転中心上又はその近くに中心を有しており、且つＦＩＩＲ中心がフォーカス（焦点）を変化させる場合に静止状態に留まることが重要である。注意すべきことであるが、ＦＩＩＲ中心は、スキャニング方向が調整される場合にはイメージ回転中心ではない。フォーカス期間中のイメージ回転は従来のオートフォーカス（自動焦点）方法においては考慮されておらず、且つ皮肉なことに、フォーカス（焦点）の特性であるが無視されている。それは多分従来技術では微動調整のみを取扱うことが理由の一部であると考えられる。微動調整の場合であっても、ＦＩＩＲを無視することは精度及び信頼性において問題を発生する。システムは本発明に基づいて回転中心を獲得するように構成されている。これを行うために、２つのフォーカス（焦点）設定、即ち良好なフォーカスの両側において図１０を参照して以下に説明するように同一の焦点ずれレベルで２つのイメージが採取される。任意の独特の特徴部のＲＯＩが選択される。パターン認識を使用して２番目のイメージとのオフセット及び回転角度を見つけ出す。図９を参照して以下に説明するように、このオフセット及び角度に基づいてＦＩＩＲ中心が計算される。
【００４５】
図８の方法は少なくとも１個の独特の特徴部を包含する良好にフォーカスされたイメージの選択で開始する（ステップ８０５）。そのフォーカス即ち焦点をＦで表すものとする。荷電粒子ビームシステムフォーカスをＦ−△Ｆにおいて過剰フォーカスに設定する（８１０）。イメージを採取する（ステップ８１５）。パターン認識によってイメージ内の独特の特徴部を使用してモデルをトレーニングする（ステップ８２０）。次いで、荷電粒子ビームシステムフォーカスをＦ＋△Ｆにおいて過少フォーカスに設定する（ステップ８２５）。イメージを採取する（ステップ８３０）。ステップ８２０において得られたトレーニングしたモデルを使用してこのイメージ内においてパターンをサーチする（ステップ８３５）。ステップ８１５及び８３０において採取されたイメージの間の（ｘ,ｙ）オフセット及び回転角度θをパターン認識を介して見つけ出す（ステップ８４０）。次いで、フォーカス回転中心を計算する（ステップ８４５）。
【００４６】
図９及び１０は本発明に基づいてフォーカス回転中心を計算する方法を例示している。図９を参照すると、半導体ウエハの面内のイメージ上の全ての特徴部が同一の角度θ回転する。回転中心点はＡ（ＸA,ＹA）にある。フォーカス誘起型イメージ回転に起因して、該イメージ内のある特徴部のコーナー点が位置Ｐ（ｘ,ｙ）から位置Ｐ′（ｘ′,ｙ′）ヘ移動する。フォーカス回転中心点Ａ（ＸA，ＹA）を採取するために、
※フォーカス設定を該イメージがフォーカスされているレベルＦに調節する。
該イメージは、そのイメージの鮮鋭度が最大化された場合にフォーカスされているものと考えられる。
【００４７】
※フォーカスを該イメージが過剰フォーカスＦ−△Ｆであるレベルに設定し、イメージを採取し、トレーニングした特徴部をサーチする。
【００４８】
※フォーカスを該イメージが過少フォーカスＦ＋△Ｆであるレベルに設定し、独特の特徴部を有するイメージを採取し、画像認識のために該特徴部をトレーニングする。
【００４９】
※該サーチがＰ（ｘ,ｙ）及びＰ′（ｘ′,ｙ′）の座標及び回転角度θを与える。
【００５０】
※フォーカス回転中心Ａ（ＸA，ＹA）の位置を以下の如くにして計算する。
【００５１】
点Ｐ（ｘ,ｙ）とＰ′（ｘ′,ｙ′）とを連結する線を描く。点Ｐと点Ｐ′との間の距離ａは以下の通りである。
【００５２】
【数１】
0004906174.tif 000002
【００５３】
点Ｐ及びＰ′の間の中間点において、ＰとＰ′とを結ぶ直線に直交する線ｂを描く。
【００５４】
フォーカス回転中心はこの線ｂの上にあるはずである。
【００５５】
点Ｐ′を通り線ｂに平行な線を描く。
【００５６】
図示した如くθ／２の角度で点Ｐ′を通る別の線を描く。この線は回転中心Ａにおいて線ｂと交差する。Ａが回転中心である。
【００５７】
明らかに、
【数２】
0004906174.tif 000003
【００５８】
式［１］−［４］を使用して、
【数３】
0004906174.tif 000004
【００５９】
図１２Ａ−１２Ｆは本発明に基づく自動コントラスト方法において使用されるニュートンの二等分方法のシーケンスを示している。図１２Ａに示したように、領域［ａ，ｂ］をサーチし、二等分し、切捨てを行う。図１２Ａにおけるサーチ領域の中間点ｘ＝（ａ＋ｂ）／２において、ｆ（ｘ）＜ｎであり、従ってａからｘへの領域を切捨て且つ図１２Ａのｘからｂの領域をａからｂへの領域として図１２Ｂに示した次の繰返しにおいてサーチする。図１２Ｂにおける中間点ｘ＝（ａ＋ｂ）／２において、ｆ（ｘ）＞ｎである。所望の限界｜ｂ−ａ｜＜δが達成されるまで、図１２Ｃ−１２Ｆに示した如くこの処理を繰返し行う。
【００６０】
黄金分割サーチ方法は、例えば、Ｗ.  ＰＲＥＳＳ  ｅｔ  ａｌ．「一次元における黄金分割サーチ（Ｇｏｌｄｅｎ  Ｓｅｃｔｉｏｎ  Ｓｅａｒｃｈ  ｉｎ  Ｏｎｅ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）」、Ｃにおける数値的手法（ＮＵＭＥＲＩＣＡＬＲＥＣＩＰＥＳ  ＩＮ  Ｃ）、ケンブリッジユニバーシティプレス（１９９２）、１０．１章、３９７−４０１頁から公知である。図１１Ａ−１１Ｆは黄金分割サーチのシーケンスを示しており、その場合にＦのセクションがサーチレンジとして選択される。Ｆの関数としてのＳは所望の限界に到達するまでピーク値に対してサーチする。
【００６１】
本発明の実施例において使用されるゾーベルエッジエンハンスメントフィルタも当該技術分野において公知である。マトリクス「Ａ」及び「Ｂ」がピクセル自身及び各ピクセルの最も近い８個の隣のものに対してイメージのピクセルに対して適用される。Ａ及びＢは演算子である。それらがピクセルに対して適用される場合には、Ａはｘ方向に沿っての部分的勾配と等価であり、且つＢはｙ方向に沿っての部分的勾配と等価である。ＤＶ／ｄｒは全体的な勾配である。結果的に得られるエンハンスメント（強調）は以下の通りである。
【００６２】
【数４】
0004906174.tif 000005
【００６３】
隣のピクセル値を以下の如く示すものとする。
【００６４】
【数５】
0004906174.tif 000006
【００６５】
この演算の後に、ｄｖ／ｄｒの値が取られて次のイメージにおけるＶ22と置換する。同一の演算がエッジ／エッジ上のピクセルを含むＲＯＩ内の各ピクセルに対して行われる。
【００６６】
結果的なエンハンスメントは以下の通りである。
【００６７】
【数６】
0004906174.tif 000007
【００６８】
従って、円形状のＲＯＩの場合には、結果的に得られるイメージは１個のピクセル分だけ小さな半径を有している。ボックス形状のＲＯＩの場合には、イメージにおいて結果的に得られるＲＯＩはゾーベルフィルタの適用前のＲＯＩよりも２個の行及び２個の列だけ寸法が小さい。
【００６９】
完全なクルトシス（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）方法は以下の通りである。
【００７０】
【数７】
0004906174.tif 000008
【００７１】
セミクルトシス（ｓｅｍｉ−Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）方法を本発明実施例において使用することが可能である。何故ならば、値が一貫性があり且つ絶対的な計算を実施する代わりに互いに比較されるからである。
【００７２】
【数８】
0004906174.tif 000009
【００７３】
セミクルトシス方法は統計的なものであり、従ってフォーカシングが実施されるのと同時にノイズが平均化される。このことはこの操作をノイズに対して影響されないものとする。
【００７４】
性能上の改善は以下の通りである。
【００７５】
※正確である
※再現性がある
※他の勾配方法よりも著しく堅実である
※ＦＦＴ方法よりも著しく高速であり且つ著しく堅実である
※サンプル特徴幾何学的形状と独立している
※フォーカス誘起型イメージ回転と独立している
※アスペクト比及び直交性における変化を包含するイメージ変形と独立している
※種々の種類のノイズに対して非常に影響されにくい
※自動コントラストが考慮され、そのことは重要なことであり、且つ他の自動ビーム方法において別のファクタは考慮されない
※全てのサーチ経路が種々の態様で最適化される
多くのその他の方法において、フォーカス対イメージ鮮明度測定の曲線は非点収差を有する荷電粒子ビームシステム条件において２つのピークを有している。然しながら、本発明におけるイメージ鮮明度の定義では、測定値はｘ及びｙ方向非点収差のうちの何れか１つに対するほど敏感なものではない。従って、測定曲線は通常の動作条件において単に１つのピークを有するのみであり、それはｘ及び／又はｙ方向において巨大な非点収差ランタイムドリフトを有するものではない。極めて不良な非点収差の場合のみ、イメージ鮮明度曲線は２つのピークを示す。このことが発生すると、自動非点収差補正を行うことはイメージ鮮明度曲線を１つのピークへ戻させる。前述したことは通常の動作条件下でのビーム自動化に焦点を当てている。
【００７６】
本発明に基づく実施例はリストした自動化方法の全ての側面においてＲＯＩ方法を提供する。その目的は、充分なる表現情報を失うことなしにより小さなデータのブロックで処理を高速化することである。特に、オートフォーカス即ち自動焦点の場合には、ＲＯＩの選択はＦＩＩＲ効果を開示するために基本的なことである。自動非点収差補正及び自動コントラストの場合には、ＲＯＩをＦＩＩＲ中心周りに配置させることは必要ではない。ＲＯＩの寸法は実験的に選択され且つあるレンジ内において変化することが可能である。
【００７７】
本発明に基づく実施例は以下のものを提供する。
【００７８】
（１）エッジエンハンスメント及びクルトシス（即ち分散）計算を結合し、フォーカスの測定値を得るためのデータの処理方法
（２）上述したものと同一の方法である非点収差の測定値を得るためのデータの処理方法
（３）サーチ経路の最適化
（４）自動コントラスト方法
（５）フォーカス回転中心測定方法
本発明に基づくオートフォーカス（自動焦点）方法に対する基本的な機能的ステップは図４，５，６に示してある。
【００７９】
※システムステータスをテストして、ビーム自動化を処理するのに良好な条件にあることを確保する
※画像認識によってイメージ回転中心を測定
※イメージを取得し且つイメージ回転中心周りの興味のある領域内のデータを取得
※ゾーベルエッジエンハンスメントフィルタで興味のある領域のイメージを処理
※セミクルトシスで処理した結果を統計的に計算しイメージ鮮明度スコアを取得
※黄金分割サーチの最適化方法でフォーカス位置をサーチ（図５）
※イメージ鮮明度のレベルを判定
※適切である場合には見つかったフォーカスにシステムを設定
上述した詳細な説明はＳＥＭシステムに関してなされているが、本発明方法及び原理は例えばフォーカストイオンビーム（ＦＩＢ）システム等のその他のタイプの荷電粒子ビームシステムに対しても適用可能である。このようなシステムとしては、カラムパラメータ（例えば、フォーカス、ｘ非点収差及びｙ非点収差）を制御するための関連する制御装置を具備する荷電粒子ビームカラム、関連するメモリ、ディスプレイ、入力／出力装置を具備するプロセサ、サンプルのイメージを採取し、処理し、且つ取扱うためにプロセッサ及びカラムの動作のための命令セットを包含するオペレーティングソフトウエア等がある。適切なＳＥＭ及びＦＩＢシステムは、例えば、カリフォルニア州サンノゼのシュルンベルジェテクノロジーズ、インコーポレイテッドから市販されているものがある。
【００８０】
図１３はこのようなシステム１３００の幾つかの構成要素をブロック図で示している。ポンプ１３０４によって排気される真空室１３０２が荷電粒子ビームカラム１３０６、集積回路装置等のサンプル試料１３１０を保持するための試料ステージ１３０８、検知器１３１２、（ＦＩＢシステムの場合には）ガス注入器１３１４を包囲している。カラム１３０６は荷電粒子（例えば、電子又はイオン）供給源１３１６、荷電粒子ビーム１３２０のアライメント（整合）及び偏向を制御するための荷電粒子光学要素１３１８を有している。検知器１３１２はシンチレータ１３２２及び荷電粒子ビーム１３２０がサンプル試料１３１０上に衝突する場合に射出される二次電子１３２６を検知するための光増倍管１３２４を有することが可能である。
【００８１】
本システムは、プロセッサユニット（ＣＰＵ）１３３４、モニタ１３３６、キーボード及び／又はマウス等の入力／出力（Ｉ／Ｏ）装置１３３８を具備するワークステーション１３３０を有している。ワークステーション１３３０はバス１３４０によって制御ＣＰＵ、イメージプロセサ及びイメージメモリを有するシステム制御ユニット１３４２へ連結されている。システム制御ユニット１３４２はバス１３４４を介して真空ポンプ１３０４を制御するための真空ポンプ制御器１３４６と通信を行い、ガス注入器１３１４（ＦＩＢシステムの場合）を制御するためのガス注入器制御器１３４８と通信を行い、荷電粒子供給源１３１６を制御するための荷電粒子ビーム高電圧制御器１３５０と通信を行い、荷電粒子光学要素１３１８を制御するための荷電粒子ビームアライメント及び偏向制御器１３５２と通信を行い、検知器１３１２からの検知器信号を受取るイメージングエレクトロニクス１３５４と通信を行い、且つサンプル試料１３１０の位置決めを行うために試料ステージ１３０８を制御するための試料ステージ制御器１３５６と通信を行う。システム制御ユニット１３４２は、好適には、イメージングエレクトロニクス１３５４からイメージ情報を受取り且つ荷電粒子ビームアライメント及び偏向制御器１３５２へビーム制御情報を供給する。
【００８２】
動作について説明すると、試料１３１０を真空室１３０２内に配置させる。真空室１３０２を排気する。システム制御ユニット１３４２の制御下において、荷電粒子ビーム１３２０をサンプル試料の選択した領域にわたって走査させて選択した領域のイメージを採取する。半導体集積回路装置の診断及び修復（ＦＩＢシステムの場合）においてこのようなシステムを使用するための種々の技術が開発されている。
【００８３】
本発明の具体例
１．緒論
光学的顕微鏡におけるように、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）においてイメージを採取するためには、フォーカス（焦点）、コントラスト及び非点収差補正が基本的な必要事項である。半導体診断業界が発展するに従い、顕微鏡システムが自動化され、且つフォーカス、コントラスト及び非点収差補正も自動化される。しかしながら、ＳＥＭにおいてはこれらの自動化作業を実施することには一層の困難性が伴う。１９７０年代初期以来、オートフォーカス（自動焦点）及びオートスチグ（ａｕｔｏ−ｓｔｉｇ）即ち自動無非点収差を達成せんとするための多数の発明がなされている。しかしながら、現在までのところ、これらのいずれもが精度、時間、再現性、信頼性の点においてこれらのジャブ（作業）を行う上で適切なものではない。これらの作業をより良く行う新規な態様を発明することが未だに必要とされている。
【００８４】
ＳＥＭにおけるビーム自動化に影響を与える多数のファクタ（要因）が存在しており、その内の幾つかを挙げれば以下の通りである。
【００８５】
※二次元におけるフォーカス及び非点収差のランタイムにける変化
※フォーカス、ｘ非点収差、ｙ非点収差、レンズアライメント等の間の従属性
※飽和及び低コントラストなどのイメージコントラスト不良
※別のフォーカス位置においてコントラストを逆転させるフォーカス期間中のコントラスト変動ノイズ
※サンプル特徴オリエンテーション（配向）
※イメージ上の特徴密度
※フォーカスが変化する場合のイメージ回転。該回転は最大で約９０度。
【００８６】
※フォーカスに起因するイメージ回転中心が走査方向に起因する中心と同じでないこと
※フォーカスが変化する場合のイメージ寸法又は倍率の変化
※アスペクト比及び直交性における変化等のイメージ変形
※波状ノイズ、ショットノイズ、同期ノイズ、及びその他の種類の不均一パターンノイズ
※電子銃アライメント不良。
【００８７】
典型的に、ノイズ、ウエハ回転、コントラスト不良、及びサンプル特徴オリエンテーション変動、倍率変化、及び変形は良好な品質のビーム自動化を達成するための最悪の障害である。以下に説明する全ての既存の技術はこれらの非常に影響を受け易い。その結果、上述した技術で行われる測定は信頼性及び再現性のないものであることが多い。新規な技術を開発することが大いに必要とされている。
【００８８】
本発明のｘ及びｙの両方の方向におけるオートフォーカス（自動焦点）、オートコントラスト（自動コントラスト）、及びオートスチグ（自動非点収差）はサンプル特徴オリエンテーション及びイメージ変形とは独立しており、種々の種類のノイズに影響を受けることはなく、かつ寸法変化にも影響を受けることはない。イメージのコントラスト不良はオートコントラストによって処理される。従って、本発明は非常に高い信頼性及び再現性を達成することが可能であり、且つ２番目に堅牢な技術であるＦＦＴ方法よりも何倍も高速である。
【００８９】
２．従来技術
オートフォーカス、オート非点収差補正、及びオートコントラストは、ＳＥＭにおいて長い間存在している問題である。既存の技術としては１−ＤＦＦＴ、２−ＤＦＦＴ、パワースペクトル解析、強度勾配の最大化、プロファイル解析、極線勾配、差の分散、等がある。これらの方法は以下のカテゴリー、即ちＦＦＴ、パワースペクトル、最大勾配、及び差の分散、に分類される。
【００９０】
従来技術の一般的な弱点は、
※フォーカス良好性及び非点収差の測定が多くの場合に不安定であり、
※サーチ経路が最適化されておらず、従ってサーチ結果は不正確で時間がかかる、
ことである。図１４はこれらの方法の一般的な手順を示している。
【００９１】
ＦＦＴ手順（図１４及び１５）は、
※イメージを採取し、
※採取したイメージへマスクを適用し、
※ＦＦＴを計算し、
※ＦＦＴをスレッシュホールド処理し、
※フォーカスを調整し、
※２つのＦＦＴが同様のものとなるまで上の処理を繰り返し行う、
ものである。
【００９２】
ＦＦＴの欠点は、
※遅すぎること、
※非常に特徴に依存すること、
※フォーカス動作中にサンプルの回転に非常に影響されること、
等である。
【００９３】
パワースペクトル解析は、パワースペクトルの幅からＳＥＭの分解能を決定し、且つパワースペクトルの非対称性から非点収差を検知する。欠点としては、
※遅すぎること、
※ノイズに影響されやすいこと、
等がある。
【００９４】
最大勾配方法はイメージラインにわたっての勾配を測定し、且つその和を最大とさせる（図１４及び１６）。その主要な欠点は、
※非常にノイズに影響されること、
※フォーカス動作中にサンプルの回転に影響されること、
等である。
【００９５】
差の分散方法は、各々を異なるフォーカス又はスチグマトール（ｓｔｉｇｍａｔｏｒ）設定で採取した２つのイメージにおける２本の走査線の差を見つけ出し、且つ差の最も高い分散を探し出す。この方法は傾斜面バックグラウンドノイズには影響されないという点においては勾配方法よりも良好である。しかしながら、この方法も、
※ノイズ
※ウエハ回転
に影響される。
【００９６】
上述した全ての方法は、粗動調整においてより多くの困難性及び不良性を有している。何故ならば、それらはフォーカス中のイメージ回転及び寸法変化等のファクタを包含するものではなく、且つイメージはあまりにも不鮮明であり且つ殆ど情報を有していないからである。その上、これら全ての方法はオートコントラスト、即ちランタイム期間中のコントラスト変化に結合されていない。従って、それらの測定信頼性及び再現性は低いものである。
【００９７】
３．発明の要約
基本的な部分は、
※フォーカスの測定を得るためにデータを処理する方法−エッジエンハンスメントとクルトシス（Ｋｕｒｔｏｓｉｓ、即ち分散）計算の組合せ、
※上の方法と同一である非点収差の測定を得るためにデータを処理する方法、
※サーチ経路の最適化、
※オートコントラスト方法、
※フォーカス回転中心測定方法、
である。
【００９８】
オートフォーカスの基本的な機能的ステップ（図１７、１８、１９）は、
※ビーム自動化を行うのに良好な条件にあるか否かを判別するためにシステムのテストを行い、
※画像認識によってイメージ回転中心を測定し、
※イメージ回転中心周りの正方形（３００×３００）のＲＯＩ（興味のある領域）を取得し、
※ゾーベル（Ｓｏｂｅｌ）エッジエンハンスメントフィルタでＲＯＩイメージをフィルタ処理し、
※ＲＯＩ内の全てのピクセルに対しセミクルトシス（ｓｅｍｉ−Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）でフォーカス良好性指数（ＧＩ）を計算し、
※黄金分割サーチの最適化方法でフォーカス位置をサーチし（図１８）、
※良好性（優秀性）のレベルを判定し、
※適切である場合には、システムを見つかったフォーカスに設定する、
ことである。
【００９９】
この処理のための全時間は、ＮＴプラットフォームでペンチアムＩＩコンピュータの場合に約１２秒である。
【０１００】
オートコントラストは、オートフォーカス（自動焦点）及び自動非点収差補正にとって重要である。オートコントラストに対する基本的な機能的ステップは（図２０）、
※コントラストを遠端に設定し、
※ＲＯＩイメージを取得し（回転中心に拘わらずに）、
※飽和レベルをカウントし、
※カウントを平均化してノイズの影響を低下させ、
※コントラストを再設定し、
※二等分方法を使用して予め設定した基準に到達するまで所望のコントラストをサーチする、
ことである。
【０１０１】
粗動オートフォーカス（自動焦点）、粗動自動非点収差補正、及び粗動オートコントラスト（自動コントラスト）を達成することは容易である。サーチレンジを２のファクタだけ増加させることは、サーチ時間を約１０％だけ増加させるに過ぎず、且つ最も重要なことであるが、分解能を喪失することはない。
【０１０２】
４．実施例を含む本発明の詳細な説明
全自動システムは、自動バッチジャブを稼動させる前に、適切に設定されることが必要である。ビーム自動化に関連する設定は、
通常設定／条件としては、
※ＳＥＭの一次（主要）ビームが整合され且つフォーカスが変化する場合にイメージがそのイメージ中心又はその近くにおいて回転すること、
※サンプルのビューウインド内に少なくとも幾つかの特徴が存在すること、
であり、
システムの特別設定としては、
※サンプルのビューウインド内のいずれかのユニークな特徴でのパターン認識機能を使用して、フォーカス回転中心を取得し且つ計算すること、
※設定倍率において回転中心が移動しないか又は非常に小さな範囲内において移動すること、
※デジタル化エラーが小さい場合にビデオ信号が容易に飽和しないようにビデオ信号デジタル化レベルが適切に設定されていること、
である。
【０１０３】
オートフォーカス（自動焦点）及び自動非点収差補正の詳細な機能的ステップは以下の通りである。
【０１０４】
オートフォーカス（図１７，１８，１９）
※イメージコントラストを自動的に調整（時々、即ちＮ回のオートフォーカス毎）、
※倍率の関数としてフォーカスレンジを決定、
※イメージを取得し且つ処理前に見つけたイメージ回転中心周りに典型的には３００×３００ボックスであるＲＯＩを取得、
※ゾーベルエッジエンハンスメント方法でＲＯＩイメージをフィルタ処理、
※ＲＯＩ内の全てのピクセルに対しセミクルトシス（ｓｅｍｉ−Ｋｕｒｔｏｓｉｓ）を使用してフォーカス良好性（優秀性）指数（ＧＩ）を計算、
※黄金分割サーチ最適方法でフォーカス位置をサーチ、
※所要のフォーカス位置でＧＩを決定、
※予め設定した基準が満足されるまでループでの良好なフォーカス位置のサーチ、
※記録されている基準での良好性指数の判定、
※判定後のフォーカスにシステムを設定、
である。通常、本方法においてはフレーム平均は必要ではなく、それは時間を節約する上ので別の利点である。
【０１０５】
自動非点収差補正（図１７，１８，１９）
フォーカスの代わりにｘ又はｙ方向におけるスチグマトール設定が調整されることを除いて、ｘ又はｙ方向における自動非点収差補正はオートフォーカスの場合と同じメカニズムを使用して行われる。
【０１０６】
オートフォーカス及び自動非点収差補正
フォーカス（焦点合わせ）及びｘ及びｙ非点収差補正は機能的に独立しているので、理想的な点に対するサーチは、オートフォーカス、オートｘスチグ（自動ｘ方向無非点収差）、オートｙスチグ（自動ｙ方向無非点収差）を夫々稼動させることによって線形的に達成することが可能である。しかしながら、オートフォーカス及び自動非点収差補正は全て画像処理に基づいて行われるので、フォーカス又はスチグマトール設定のみを調整することによって良好なイメージを設定することは不可能である。例えば、非点収差が厳しい場合には良好なフォーカスを設定することはできず且つその逆も又真である。従って、フォーカス及び非点収差が共に厳しい場合には、オートフォーカス及びオートスチグの多数回ループを実施することが必要である。
【０１０７】
粗動オートフォーカス、粗動非点収差補正は、レンジファクタを大きく設定することによって、微動調整と同じ態様で達成される。サーチレンジを２のファクタだけ増加させることは、サーチ時間を約１０％だけ増加させるに過ぎず、最も重要なことであるが、分解能及び信頼性を喪失することはない。
【０１０８】
オートコントラスト（図２０）
イメージコントラストはオートフォーカス及びオートスチグを成功裏に実施するために重要である。サーチ経路はニュートンの二等分方法を使用して最適化される。オートコントラスト用の詳細な機能的ステップは、
※所望のコントラストが間にあるように高及び低端部コントラストを設定し、
※システムを一つのコントラストに設定し、
※特定のものではないイメージ中心周りにＲＯＩイメージを取得し、
※臨界的グレイ値Ｔ１より大きなピクセル値をカウントし、
※別のＲＯＩイメージを取得し、
※同一の臨界的グレイ値Ｔ１より大きなピクセル値をカウントし、
※通常１回で十分であるが、厳しいノイズの場合には上のステップを更に数回繰り返し行い、
※１回を超えている場合にはピクセル数を平均化し、
※結果が臨界的ピクセル数Ｔ２を超えているか否かをチェックし、
※結果がＴ１を超えている場合には、それを新たなハイエンドコントラストとして格納し、
※結果がＴ１以下である場合には、それを新たなローエンドコントラストとして格納し、
※ローエンド及びハイエンドの平均を使用してシステムのコントラストを設定し、
※ローエンド及びハイエンドのコントラストの間の差が第３基準Ｔ３より小さくなるまで上の処理を繰り返し行う、
ことである。
【０１０９】
コントラスト設定レンジは異なる製造業者のＳＥＭシステムにおいては異なっている。同一のスタンダードとするために、コントラスト設定は [０，１]のレンジに対して正規化すべきである。
【０１１０】
回転中心取得（図２１）
※ＲＯＩの中心がイメージ回転中心又はその近くにあること及びイメージ回転中心がフォーカス変化の間に静止していることは必要条件である。注意すべきことであるが、フォーカス調整期間中のイメージ回転中心は、走査方向が調整される場合のイメージ回転中心ではない。フォーカス期間中のイメージ回転中心は、他のオートフォーカス方法においては考慮されておらず、且つ皮肉なことにそれはフォーカスの一つの特性であるが、無視されている。本システムは，回転中心を取得するように構成されており、
※同一の焦点ずれレベルで良好なフォーカスの両側において２つのフォーカスにおける２つのイメージを採取し、
※任意の特徴のＲＯＩを取り、
※パターン認識を使用して２番目のイメージでのオフセット及び回転角度を決定し、
※該オフセット及び回転角度に基づいて回転中心を計算する（図２２参照）。
【０１１１】
性能改善
※正確であり、
※再現性があり、
※他の勾配方法よりも著しく堅牢であり、
※ＦＦＴ方法よりも一層高速且つ堅牢であり、
※サンプル特徴幾何学的形状とは独立しており、
※フォーカス期間中のイメージ回転とは独立しており、
※アスペクト比、及び直交性における変化等のイメージ変形とは独立しており、
※種々の種類のノイズに殆ど影響されることはなく、
※重要なことであるが、他のオートビーム方法においては考慮されていない別のファクタであるオートコントラストを考慮しており、
※全てのサーチ経路は種々の態様で最適化されている、
ことが挙げられる。
【０１１２】
以上、本発明の具体的実施の態様について詳細に説明したが、本発明は、これら具体例にのみ制限されるべきものではなく、本発明の技術的範囲を逸脱することなしに種々の変形が可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【図１】  従来のオートフォーカス（自動焦点）方法の一般的な手順を示したフローチャート。
【図２】  オートフォーカスの従来の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）方法を示したフローチャート。
【図３】  ステップ１２０におけるものとしてのデータ処理部分に対する従来の最大勾配方法を示したフローチャート。
【図４】  本発明に基づく自動化処理及びどのようにしてシステムをプリセットするかを示したフローチャート。
【図５】  本発明に基づく最適化フォーカス自動化処理を示したフローチャート。
【図６】  本発明に基づくデータ処理方法を示したフローチャート。
【図７】  本発明に基づく自動コントラスト方法を示したフローチャート。
【図８】  本発明に基づくイメージの回転中心決定を示したフローチャート。
【図９】  本発明に基づくフォーカス回転中心計算方法を示した概略図。
【図１０】  本発明に基づいてフォーカス回転中心を決定する一部としてのフォーカスの調整を示した概略図。
【図１１】  Ａ乃至Ｆは本発明の実施例において使用される黄金分割サーチのシーケンスを示した各概略図。
【図１２】  Ａ乃至Ｆは本発明の実施例において使用される自動コントラスト二等分方法のシーケンスを示した各概略図。
【図１３】  本発明に基づく荷電粒子ビームシステムを示したブロック図。
【図１４】  従来技術の１例を示したフローチャート。
【図１５】  従来技術の高速フーリエ変換（ＦＦＴ）でのデータ処理を示したフローチャート。
【図１６】  従来技術の勾配和でのデータ処理を示したフローチャート。
【図１７】  本発明の１実施例に基づく処理の流れを示したフローチャート。
【図１８】  本発明の自動化処理の１実施例に基づく処理の流れを示したフローチャート。
【図１９】  本発明の１実施例に基づくデータ処理の流れを示したフローチャート。
【図２０】  本発明の１実施例に基づくオートコントラスト（自動コントラスト）の処理の流れを示したフローチャート。
【図２１】  本発明の１実施例に基づいてフォーカス回転中心を決定する手順を示したフローチャート。
【図２２】  本発明の１実施例に基づくフォーカス回転中心計算方法を示した概略図。
【符号の説明】
１３００  荷電粒子システム
１３０２  真空室
１３０６  荷電粒子ビームカラム
１３０８  試料（サンプル）ステージ
１３１０  試料（サンプル）
１３１６  荷電粒子供給源
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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