CN113223976A - 显微试片制备方法、装置及记录介质 - Google Patents

显微试片制备方法、装置及记录介质 Download PDF

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CN113223976A CN202010072192.2A CN202010072192A CN113223976A CN 113223976 A CN113223976 A CN 113223976A CN 202010072192 A CN202010072192 A CN 202010072192A CN 113223976 A CN113223976 A CN 113223976A
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杜家玮
李正中
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Abstract

本公开提供一种显微试片制备方法、装置及记录介质。此方法包括下列步骤：辨识一测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选目标样本；将目标样本移载至样本支柱，并获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点；以及根据此中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以切削目标样本。

Description

显微试片制备方法、装置及记录介质
技术领域
本公开的实施例是有关于一种显微试片制备方法、装置及记录介质。
背景技术
在半导体制程中，需要针对半导体组件的表面微污染、掺杂与离子植入等，进行特定元素(例如磷、砷、硼等)浓度的量化分析，从而控制或调整制程参数，藉此维持组件/外延的稳定性。例如，在磷化硅的外延(epitaxy)过程中，即需要对磷进行量化分析(quantification)。
现今的量化分析技术包括原子探针分析(Atom Probe Tomography，APT)、穿透式电子显微镜(Transmission electron microscope，TEM)等，但其在制备分析用的显微试片时，需要由测试人员根据经验选择样本，且在切削样本时，也需由测试人员肉眼辨识影像以调整切削用的电子束掩模。
发明内容
本公开的实施例提供一种显微试片制备方法，适用于具有处理器的电子装置。此方法包括下列步骤：辨识一测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选一个目标样本；将目标样本移载至样本支柱，并获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点；以及根据此中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以切削目标样本。
本公开的实施例提供一种显微试片制备装置，其包括影像获取设备、移载装置、切削装置及处理器。影像获取设备是用以获取多个测试样本的测试影像。移载装置是用以将测试样本移载至样本支柱。切削装置是用以切削测试样本。处理器耦接影像获取设备、移载装置及切削装置，且经配置以辨识测试影像中的测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选一个目标样本，利用移载装置将目标样本移载至样本支柱，并利用影像获取设备获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点，以及根据此中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以使用切削装置切削目标样本。
本公开的实施例提供一种计算机可读取记录介质，记录程序，所述程序经处理器加载以执行：辨识一测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选一个目标样本；将目标样本移载至样本支柱，并获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点；以及根据此中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以切削目标样本。
附图说明
当结合附图阅读时，从以下详细描述最好地理解本公开内容的各方面。应注意，根据行业中的标准惯例，各种特征未按比例绘制。实际上，为了论述清楚起见，可任意增大或减小各种特征的尺寸。
图1是根据本公开实施例所绘示的显微试片装置的方块图。
图2是根据本公开实施例所绘示的显微试片制备分析方法的流程图。
图3是根据本公开实施例所绘示的辨识及挑选测试样本的范例。
图4是根据本公开实施例所绘示的辨识及挑选测试样本的范例。
图5A至图5C是根据本公开实施例所绘示的焦点调整的范例。
图6是根据本公开实施例所绘示的样本切削的范例。
图7是根据本公开实施例所绘示的学习样本尺寸与切削图案关系的范例。
图8A及图8B是根据本公开实施例所绘示的校正切削图案的范例。
附图标号说明：
10：显微试片装置
12：影像获取设备
14：移载装置
16：切削装置
18：处理器
30、40、52～56、60：影像
32、34、36：晶体管
42、44：区域
62：样本
70、80：俯视图
72：目标样本
74、82：切削图案
C：中心点
d：直径
X：位移
S202～S206：步骤
具体实施方式
以下公开内容提供用于实施所提供主题的不同特征的许多不同实施例或实例。下文描述组件和布置的特定实例以简化本公开内容。当然，这些组件和布置仅是实例且并不意欲为限制性的。举例来说，在以下描述中，第一特征在第二特征上方或上的形成可包含第一特征和第二特征直接接触地形成的实施例，且还可包含额外特征可形成于第一特征与第二特征之间以使得第一特征和第二特征可不直接接触的实施例。此外，本公开内容可在各种实例中重复参考标号和/或字母。这种重复是出于简化和清楚的目的，且本身并不指示所论述的各种实施例和/或配置之间的关系。
此外，为易于描述，如“在…下方”、“在…下”、“下部”、“在…上方”、“上部”等的空间相对术语可在本文中用于描述如图式中所说明的一个元件或特征与另一(一些)元件或特征的关系。除图式中所描绘的定向以外，空间相关术语意欲包涵装置在使用或操作中的不同定向。设备可以其它方式定向(旋转90度或处于其它定向)，且本文中所使用的空间相对描述词同样可相应地进行解释。
图1是根据本公开实施例所绘示的显微试片装置的方块图。参照图1，本实施例的显微试片装置10包括影像获取设备12、移载装置14、切削装置16及耦接于影像获取设备12、移载装置14、切削装置16的处理器18，其功能分述如下：
影像获取设备12例如是穿透式电子显微镜(Transmission ElectronMicroscope，TEM)或扫描式电子显微镜(Scanning Electron Microscope，SEM)等显微观测装置，其例如是将经过加速和聚集的电子束投射到样本上或扫描样本表面来产生样本表面的影像，其分辨率例如可达0.1奈米。
移载装置14例如是显微操作器(Micromanipulator)，其例如可将样本移载至样本支柱。所述样本例如是利用聚焦离子束(Focused Ion Beam，FIB)对待测组件(例如半导体组件)进行挖沟、切割、蚀刻等操作后所获得的长条状或薄片状物，所述样本支柱的材质例如是钨等，在此不设限。在一实施例中，移载装置14是将样本薄片焊接到样本支柱上并切为长条状，以便后续制作针尖状的测试样本。
切削装置16例如是聚焦离子束***，其采用高能量的镓离子束(或氦离子束、氖离子束)由上而下对测试样本进行切削以制作奈米结构物。其中，切削装置16是利用图案化的离子束掩模(mask)来遮蔽聚焦离子束，以保留测试样本的遮蔽部分而移除未遮蔽部分，从而将测试样本切削成所要的形状(如针尖状)。在一实施例中，所述掩模上例如挖出甜甜圈(donut)状的图案，其内径例如大于或等于所要制作样本的直径。即，所述掩模能够保护内径范围内的样本不被切削，而仅切削内径至外径范围内的样本。
处理器16例如是中央处理器(central processing unit，CPU)、可编程的通用或专用微处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、可编程控制器、专用集成电路(application specific integrated circuit，ASIC)、可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)、其他相似的装置或其组合，而用以执行存储在随机存储器(random access memory，RAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)、闪存(flashmemory)、硬盘等计算机可读取记录介质中的指令，以实行本公开实施例的显微试片制备方法。
详细来说，图2是根据本公开实施例所绘示的显微试片制备分析方法的流程图。请同时参照图1及图2，本实施例的方法适用于图1所示的显微试片制备装置10，以下参照显微试片制备装置10中的各种组件阐述本实施例方法的详细步骤。
在步骤S202中，显微试片制备装置10的处理器18辨识测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选目标样本。
在一些实施例中，处理器18例如会控制影像获取设备12获取待测组件(例如半导体组件)的测试影像，并利用经过训练或学习的学习模型来辨识测试影像中的测试样本。此学习模型例如是利用机器学习(machine learning)算法建立，而通过输入不同测试样本的样本影像及其相应的样本参数，使得学习模型能够学习这些测试样本的样本影像与相应的样本参数之间的关系。所述的样本参数包括样本成品率、样本尺寸或样本形状至少其中之一，在此不设限。
举例来说，图3是根据本公开实施例所绘示的辨识及挑选测试样本的范例。请参照图3，影像30是鳍式场效应晶体管(Fin Field-effect transistor，FinFET)阵列的SEM影像。其中，晶体管32、34的源极/漏极的外延(Epitaxy，EPI)层(即顶端的黑影区域)较为瘦小，其成品率也较低(如30％以下)，而晶体管36的外延层则较为厚实饱满，其成品率可达到80％以上。本公开实施例通过将大量的样本影像(如晶体管32、34、36的影像)及其相应的样本参数(如成品率、尺寸、形状)等信息输入学习模型，学习模型即可识别出测试影像中各个样本的图案并自动判别样本的优劣。以影像30为例，学习模型可自动判别出晶体管36的成品率较佳，进而选择晶体管36作为后续制备试片所用的样本。
在一些实施例中，处理器18还可根据测试影像中各个测试样本的影像对比度来辨识测试样本的种类，从而根据辨识结果挑选目标样本。
举例来说，图4是根据本公开实施例所绘示的辨识及挑选测试样本的范例。请参照图4，影像40同样是FinFET阵列的SEM影像。其中，区域42中样本(黑色柱状物)的影像对比度较低，而可辨识出样本的种类为P型金属氧化物半导体(P-type Metal-Oxide-Semiconductor，PMOS)场效应晶体管。相对地，区域44中样本(黑色柱状物)的影像对比度较高，而可辨识出样本的种类为N型金属氧化物半导体(N-type Metal-Oxide-Semiconductor，NMOS)场效应晶体管。
在步骤S204中，处理器18控制移载装置14将步骤S202中选择的目标样本移载至样本支柱，并利用影像获取设备12获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点。其中，处理器18例如是利用切削装置16对待测组件进行挖沟、切割、蚀刻等操作以获得包括测试样本(例如图3中的晶体管36)的长条状或薄片状物，并将其移载并焊接至样本支柱。
在一些实施例中，处理器18在利用影像获取设备12获取目标样本的俯视图时，例如会调整影像获取设备12的焦点，使得该焦点位于目标样本的中心点，而获得清晰的样本影像。
举例来说，图5A至图5C是根据本公开实施例所绘示的焦点调整的范例。请参照图5A至图5C，影像52～56是由SEM从样本上方拍摄样本所获得的影像，而在拍摄影像期间，SEM例如会通过灰度/色彩模糊比对的方式调整其获取影像的焦点，使得所拍摄影像从原本较模糊的影像52逐渐转变为较清晰的影像54，进而转变为中心点C清晰可见的影像56。
在步骤S206中，处理器18根据所辨识的目标样本的中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以切削目标样本。
在一些实施例中，在制备样本时，例如可采用蒸镀或溅镀的方式在样本表面镀上厚度约100奈米至1微米的保护层，以保护样本表面不受破坏。所述保护层的材质例如包括金、铂、硅等，在此不设限。而在切削样本的过程中，样本(包括保护层)的高度与宽度会逐渐缩小，若切削过度以致于保护层过薄而失去效用，则样本表面可能会出现拉痕，使得成品率降低。对此，在一些实施例中，处理器18会利用影像获取设备12获取目标样本的侧视图，以计算目标样本在侧视图中的高度与宽度的比值，从而在所计算的比值小于默认值时，停止切削目标样本，以避免产生上述缺陷。所述默认值例如介于1至2，在此不设限。
举例来说，图6是根据本公开实施例所绘示的样本切削的范例。请参照图6，影像60是显微试片制备装置在切削样本期间，利用SEM拍摄样本62侧面所获得的影像。在切削样本62的过程中，样本的高度与宽度会逐渐缩小，而当所计算的比值小于默认值(例如2)时，显微试片制备装置将自动停止切削目标样本，以确保样本表面不被破坏。
在一些实施例中，处理器18会学习影像中样本尺寸与用以铣削(milling)样本的切削图案之间的关系，从而在判定切削图案偏离样本中心点时，能够自动地移动切削装置16的掩模来修正切削图案的位置。
举例来说，图7是根据本公开实施例所绘示的学习样本尺寸与切削图案关系的范例。请参照图7，本公开实施例的显微试片制备装置例如是读取目标样本72的俯视图70的尺度(scale)及目标样本72在俯视图70中的直径d，据以调整掩模的位置使得掩模投影在俯视图70上的切削图案74(如图7所示的甜甜圈形状)的内径大于目标样本72的直径d，藉此确保目标样本72在切削过程中不被破坏。而根据所读取的尺度，显微试片制备装置例如会计算切削图案74在俯视图70中的位移(像素数目)与掩模的移动距离(奈米)之间的转换关系，用以在实施目标样本72的切削时能够正确地移动掩模的位置，使得切削图案74能够对齐目标样本72(中心点对齐)。
图8A及图8B是根据本公开实施例所绘示的校正切削图案的范例。请参照图8A，本公开实施例的显微试片制备装置例如是从目标样本的俯视图80中辨识出目标样本的中心点C，并根据用以切削目标样本的掩模投影在俯视图80上的切削图案82的位置，计算目标样本的中心点C与的切削图案82之间的位移X。接着，请参照图8B，显微试片制备装置即依据先前学习的切削图案的位移(像素数目)与掩模的移动距离(奈米)之间的转换关系(如图7所示)，计算相应此位移X的掩模的移动距离，并用以移动掩模，使得移动后掩模投影在俯视图80上的切削图案82与目标样本的中心点C对齐，而完成切削图案82的校正。
通过所述方法，本公开提供以下优点：(1)透过预先建立的学习模型自动辨识并挑选测试影像中的样本，可筛选出规格符合所设定测试条件的样本以进行试片制备；(2)透过机器学习样本中心点位移与掩模移动距离之间的转换关系，可通过辨识样本中心点而决定电子束掩模的位置。
根据一些实施例，提供一种显微试片制备方法，适用于具有处理器的电子装置。此方法包括下列步骤：辨识一测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选一个目标样本；将目标样本移载至样本支柱，并获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点；以及根据此中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以切削目标样本。
根据一些实施例，提供一种显微试片制备装置，其包括影像获取设备、移载装置、切削装置及处理器。影像获取设备是用以获取多个测试样本的测试影像。移载装置是用以将测试样本移载至样本支柱。切削装置是用以切削测试样本。处理器耦接影像获取设备、移载装置及切削装置，且经配置以辨识测试影像中的测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选一个目标样本，利用移载装置将目标样本移载至样本支柱，并利用影像获取设备获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点，以及根据此中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以使用切削装置切削目标样本。
根据一些实施例，提供一种计算机可读取记录介质，记录程序，所述程序经处理器加载以执行：辨识一测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从测试样本中挑选一个目标样本；将目标样本移载至样本支柱，并获取移载后目标样本的俯视图，以辨识俯视图中目标样本的中心点；以及根据此中心点与目标样本的切削图案之间的位移，移动切削目标样本所使用的掩模的位置，以切削目标样本。
前文概述若干实施例的特征以使得本领域的技术人员可更好地理解本揭示内容的各方面。本领域的技术人员应了解，其可以容易地使用本公开内容作为设计或修改用于执行本文中所引入的实施例的相同目的和/或获得相同优势的其它制程和结构的基础。本领域的技术人员还应认识到，这类等效构造不脱离本公开内容的精神和范围，且其可在不脱离本公开内容的精神和范围的情况下在本文中作出各种改变、替代以及更改。

Claims (10)

1.一种显微试片制备方法，适用于具有处理器的电子装置，其中所述方法包括下列步骤：
辨识一测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从所述测试样本中挑选一目标样本；
将所述目标样本移载至样本支柱，并获取移载后所述目标样本的俯视图，以辨识所述俯视图中所述目标样本的中心点；以及
根据所述中心点与所述目标样本的切削图案之间的位移，移动切削所述目标样本所使用的掩模的位置，以切削所述目标样本。
2.根据权利要求1所述的方法，其中辨识所述测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从所述测试样本中挑选所述目标样本的步骤包括：
利用一学习模型辨识所述测试影像中的所述测试样本，并根据所辨识出的各所述测试样本相应的样本参数挑选所述目标样本，其中
所述学习模型是利用机器学习算法建立，并学习不同的多个测试样本的样本影像与相应的样本参数之间的关系，其中所述样本参数包括样本成品率、样本尺寸或样本形状至少其中之一。
3.根据权利要求1所述的方法，其中辨识所述测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从所述测试样本中挑选所述目标样本的步骤包括：
根据各所述测试样本的影像对比度辨识所述测试样本的种类，并根据辨识结果挑选所述目标样本。
4.根据权利要求1所述的方法，其中在切削所述目标样本的步骤中，更包括：
获取所述目标样本的侧视图，以计算所述目标样本在所述侧视图中的高度与宽度的比值，并在所述比值小于默认值时，停止切削所述目标样本。
5.根据权利要求1所述的方法，其中在根据所述中心点与所述目标样本的切削图案之间的位移，移动切削所述目标样本时所使用的掩模的位置的步骤之前，更包括：
读取所述俯视图的尺度及所述目标样本在所述俯视图中的直径；
调整所述掩模的位置使得所述掩模投影在所述俯视图上的所述切削图案的内径大于所述目标样本的所述直径；以及
根据所述尺度，计算所述切削图案在所述测试影像中的位移与所述掩模的移动距离之间的转换关系，用以在实施所述目标样本的切削时移动所述掩模的位置。
6.一种显微试片制备装置，其中包括：
影像获取设备，获取多个测试样本的测试影像；
移载装置，移载所述测试样本至样本支柱；
切削装置，切削所述测试样本；以及
处理器，耦接所述影像获取设备、所述移载装置及所述切削装置，经配置以：
辨识所述测试影像中的所述测试样本，并根据辨识结果从所述测试样本中挑选一目标样本；
利用所述移载装置将所述目标样本移载至样本支柱，并利用所述影像获取设备获取移载后所述目标样本的俯视图，以辨识所述俯视图中所述目标样本的中心点；以及
根据所述中心点与所述目标样本的切削图案之间的位移，移动切削所述目标样本所使用的掩模的位置，以使用所述切削装置切削所述目标样本。
7.根据权利要求6所述的显微试片制备装置，其中所述处理器利用一学习模型辨识所述测试影像中的所述测试样本，并根据所辨识出的各所述测试样本相应的样本参数挑选所述目标样本，其中所述学习模型是由所述处理器利用机器学习算法建立，并学习不同的多个测试样本的样本影像与相应的样本参数之间的关系，其中所述样本参数包括样本成品率、样本尺寸或样本形状至少其中之一。
8.根据权利要求6所述的显微试片制备装置，其中所述处理器更利用所述影像获取设备获取所述目标样本的侧视图，以计算所述目标样本在所述侧视图中的高度与宽度的比值，并在所述比值小于默认值时，停止使用所述切削装置切削所述目标样本。
9.根据权利要求6所述的显微试片制备装置，其中所述处理器更读取所述俯视图的尺度及所述目标样本在所述俯视图中的直径，并调整所述掩模的位置使得所述掩模投影在所述俯视图上的所述切削图案的内径大于所述目标样本的所述直径，以及根据所述尺度，计算所述切削图案在所述测试影像中的位移与所述掩模的移动距离之间的转换关系，用以在实施所述目标样本的切削时移动所述掩模的位置。
10.一种计算机可读取记录介质，记录程序，其中所述程序经处理器加载以执行：
辨识一测试影像中的多个测试样本，并根据辨识结果从所述测试样本中挑选一目标样本；
将所述目标样本移载至样本支柱，并获取移载后所述目标样本的俯视图，以辨识所述俯视图中所述目标样本的中心点；以及
根据所述中心点与所述目标样本的切削图案之间的位移，移动切削所述目标样本所使用的掩模的位置，以切削所述目标样本。
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