JP7250642B2 - 荷電粒子線装置および荷電粒子線検査システム - Google Patents
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Description
《電気特性(容量特性)の推定原理》
図1は、本発明の実施の形態1による荷電粒子線装置において、試料の電気特性(容量特性)の検出原理を説明する図である。図1の例では、導体105aと導体105bが絶縁体106を挟んで配置された正常構造の試料SPL1に対して電子線(一次電子)100が照射され、これに応じて放出される二次電子(または反射電子)101が検出される。二次電子101の放出量は、電子線100の照射によって生じる試料SPL1の表面電位が高くなるほど(蓄積電荷量が多くなるほど)少なくなる。また、同様にして、欠陥107が含まれる欠陥構造の試料SPL2に対しても、電子線100の照射および二次電子101の検出が行われる。
図2Aは、本発明の実施の形態1による荷電粒子線装置の主要部の構成例を示す概略図である。図2Bは、図2Aにおける計算機および表示器周りの主要部の構成例を示す概略図である。明細書では、荷電粒子線装置が、電子線を用いる電子顕微鏡装置である場合を例とするが、これに限らず、例えば、イオン線を用いるイオン顕微鏡装置等であってもよい。図2Aに示す荷電粒子線装置は、電子顕微鏡本体201と、計算機202と、表示器203と、記憶装置204と、入出力装置200とを備える。入出力装置200は、例えば、キーボードやマウス等のユーザインタフェースである。
図3Aは、図2Bにおいて、試料に対してパルス化条件に基づき電子線が照射される際の状況の一例を示す図である。図3Bは、図3Aにおける各プローブ電流の一例を示す波形図である。図3Cは、図3Aにおける電子線照射時の試料の等価回路の一例を示す回路図である。図3Dは、図3Cの等価回路に対応するネットリストと演算用ネットリストの構成例を示す図である。
図4Aは、図2Bの荷電粒子線装置の動作例を示すフローチャートであり、図4Bは、図4Aに続くフローチャートである。図4AのステップS101a~S101eでは、図2Bで述べたように、演算用ネットリスト生成部225に、電子線光学条件データ206、電子線パルス化条件データ205、電子線スキャン条件データ207、デバイス座標データ208および座標・ネットリスト対応データ210が入力される。また、ステップS105a,S105bでは、演算用ネットリスト生成部225に、ネットリスト209が入力される。
図6は、図2Bにおける演算用ネットリスト生成部の処理内容の一例を示すフロー図である。図6のステップS301において、演算用ネットリスト生成部225は、電子線光学条件データ206と、電子線パルス化条件データ205と、電子線スキャン条件データ207と、デバイス座標データ208とに基づいて、照射点毎の電子線プローブ条件(時間波形)を算出する。
図7は、図2Bにおける表示器の表示内容の一例を示す図である。図7の表示器203の表示内容には、例えば、図2Bに示した各種データ(205~210)に対応する表示項目701と、推定パラメタ値を指定する表示項目702と、推定結果等の表示項目703と、推定された構造の表示項目704とが含まれる。例えば、図2Bに示した各種データ(205~210)のそれぞれには、複数の選択肢が含まれており、ユーザは、表示項目701を介して、複数の選択肢の中のいずれかを選択可能となっている。
以上、実施の形態1の荷電粒子線装置を用いることで、代表的には、抵抗特性のみならず、容量特性を含めた試料の電気特性を推定可能になる。その結果、例えば、製造工程での不具合の原因や、または、製品設計上の不具合の原因等を早期に究明することが可能になり、製品開発期間の短縮や、製品の信頼性向上や、各種コストの低減等が実現可能になる。
《荷電粒子線検査システムの構成》
図9Aは、本発明の実施の形態2による荷電粒子線検査システムの主要部の構成例を示す概略図である。図9Bは、図9Aにおける電子顕微鏡装置周りの主要部の構成例を示す概略図である。実施の形態1では、予め想定される欠陥に基づいて、例えば、人手を介して欠陥構造ネットリストが作成された。しかし、欠陥構造は、様々なものが存在し得るため、実施の形態1では、対応する欠陥構造ネットリストを予め設けることが困難となる恐れがある。このような場合に、実施の形態2の方式を用いることが有益となる。
図10Aは、図9Bの荷電粒子線装置(電子顕微鏡装置)の動作例を示すフローチャートであり、図10Bは、図10Aに続くフローチャートである。図10Aのフローチャートは、図4Aのフローチャートと異なり、ステップS401に示されるように、ステップS105a,S105bにおける正常構造および欠陥構造のネットリストを学習済み欠陥構造分類ネットワーク(ニューラルネットワーク)から生成している。また、この例では、ステップS107における二次電子放出モデルも学習済み欠陥構造分類ネットワークから生成している。
以上、実施の形態2の荷電粒子線検査システムを用いることで、実施の形態1で述べた各種効果と同様の効果が得られる。また、実施の形態1の場合と比較して、ネットリストを変更しながら演算を行う必要性が無くなることから、検査時間の短縮等が実現可能になる。さらに、対応する欠陥構造が自動的に(または半自動的に)更新されるため、検査システムの自動化に寄与することができる。
101 二次電子
105 導電体
106 絶縁体
107 欠陥
111~113,121~123 サンプリング点
200 入出力装置
201 電子顕微鏡本体
202 計算機
203 表示器
204 記憶装置
205 電子線パルス化条件データ
206 電子線光学条件データ
207 電子線スキャン条件データ
208 デバイス座標データ
209 ネットリスト
210 座標・ネットリスト対応データ
215 電子顕微鏡制御器
216 電子源
217 パルス変調器
218 偏向器
219 検出器
220 絞り
221 対物レンズ
222 ステージ
223 電子線光学系
225 演算用ネットリスト生成部
226 演算用ネットリスト更新部
227 放出量演算部
228 推定照射結果記憶部
229 電子線照射結果記憶部
230 比較器
235 推定照射結果表示部
236 電子線照射結果表示部
237 推定ネットリスト/回路パラメタ/電子デバイス構造表示部
301 コンタクトプラグ
305 演算用ネットリスト
502 欠陥
701~704,801,802 表示項目
900 電子顕微鏡装置
901 断面観察装置
902,905 計算機
903 サーバ
906 通信インタフェース
910 入力用実測データ
911 欠陥構造分類ネットワーク
912 欠陥構造ネットリスト
913 分類結果
914 比較・ネットワーク係数更新部
915 教師データ用断面構造観察結果
920 学習済み欠陥構造分類ネットワークデータベース
925 学習済み欠陥構造分類ネットワーク記憶処理部
926 学習済み情報取得部
IE 放出電流電流源
IP プローブ電流源
SPL 試料
T1 照射期間
T2 遮断期間
Claims (10)
- 試料のデバイス構造の等価回路を表すネットリストと、
前記ネットリストのノードと前記試料上の座標との対応関係を表す対応データと、
前記試料に荷電粒子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定めるパルス化条件データと、
を用いて前記試料の電気特性を推定する荷電粒子線装置であって、
前記試料上の所定の座標に対し、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射する荷電粒子線光学系と、
前記荷電粒子線光学系による荷電粒子線の照射に応じた電子の放出量を実測する検出器と、
前記所定の座標に対応する前記ネットリスト上のノードに対して、前記パルス化条件に基づき荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を演算する放出量演算部と、
前記検出器による実測結果と、前記放出量演算部による演算結果とを比較する比較器と、
を有し、
前記パルス化条件データは、オンパルス期間またはデューティ比が異なる複数のパルス化条件を定め、
前記荷電粒子線光学系は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射し、
前記検出器は、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を実測し、
前記放出量演算部は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射した条件で、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を演算し、
前記比較器は、前記検出器による前記複数のパルス化条件毎の実測結果と、前記放出量演算部による前記複数のパルス化条件毎の演算結果とを比較する、
荷電粒子線装置。 - 請求項1記載の荷電粒子線装置において、
前記ネットリストには、正常構造のネットリストと、予め想定される欠陥を反映した欠陥構造のネットリストとを含む複数のネットリストが含まれ、
前記放出量演算部は、前記複数のネットリストと、前記複数のネットリストに含まれる素子パラメタ値とを変更しながら前記電子の放出量を演算する、
荷電粒子線装置。 - 請求項1または2記載の荷電粒子線装置において、
前記放出量演算部は、荷電粒子線散乱シミュレーションに基づく電子放出モデルを用いて前記電子の放出量を演算する、
荷電粒子線装置。 - 試料のデバイス構造の等価回路を表すネットリストと、
前記ネットリストのノードと前記試料上の座標との対応関係を表す対応データと、
前記試料に荷電粒子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定めるパルス化条件データと、
を用いて前記試料の電気特性を推定する荷電粒子線装置であって、
前記試料上の所定の座標に対し、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射する荷電粒子線光学系と、
前記荷電粒子線光学系による荷電粒子線の照射に応じた電子の放出量を実測する検出器と、
前記所定の座標に対応する前記ネットリスト上のノードに対して、前記パルス化条件に基づき荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を演算する放出量演算部と、
前記検出器による実測結果と、前記放出量演算部による演算結果とを比較する比較器と、
を有し、
前記放出量演算部は、前記パルス化条件に基づき、前記ネットリスト上のノードに対して、荷電粒子線をパルス状に複数回照射した条件で、当該複数回の照射毎に得られる前記電子の放出量の合計値に比例する値を演算する、
荷電粒子線装置。 - 請求項4記載の荷電粒子線装置において、
前記ネットリストには、正常構造のネットリストと、予め想定される欠陥を反映した欠陥構造のネットリストとを含む複数のネットリストが含まれ、
前記放出量演算部は、前記複数のネットリストと、前記複数のネットリストに含まれる素子パラメタ値とを変更しながら前記電子の放出量を演算する、
荷電粒子線装置。 - 試料のデバイス構造の等価回路を表すネットリストと、前記ネットリストのノードと前記試料上の座標との対応関係を表す対応データと、荷電粒子線をパルス状に照射する際のパルス化条件を定めるパルス化条件データと、を用いて前記試料の電気特性を推定する荷電粒子線装置と、
学習済みネットワークデータベースを作成する計算機と、
を有する荷電粒子線検査システムであって、
前記荷電粒子線装置は、
前記試料上の所定の座標に対し、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射する荷電粒子線光学系と、
前記荷電粒子線光学系による荷電粒子線の照射に応じた電子の放出量を実測する検出器と、
前記所定の座標に対応する前記ネットリスト上のノードに対して、前記パルス化条件に基づく荷電粒子線を照射した条件で、当該照射に伴う帯電状態の時間的変化に応じた電子の放出量を、前記ネットリストに含まれる素子パラメタ値を変更しながら演算する放出量演算部と、
前記検出器による実測結果と、前記放出量演算部による演算結果とを比較する比較器と、
を有し、
前記計算機は、前記パルス化条件および前記検出器による実測結果と、前記ネットリストとの対応関係を人工知能を用いて学習し、当該学習した対応関係を表すニューラルネットワークを前記学習済みネットワークデータベースに登録し、
前記放出量演算部は、前記パルス化条件および前記検出器による実測結果を用いて前記学習済みネットワークデータベースを参照することで、演算で使用する前記ネットリストを取得する、
荷電粒子線検査システム。 - 請求項6記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
さらに、前記比較器によって一致の比較結果が得られなかった場合に、前記試料の断面構造を観察する断面観察装置を備え、
前記計算機は、前記断面観察装置の観察結果に基づいて新たな前記ネットリストを作成し、当該作成したネットリストと、前記パルス化条件および前記検出器による実測結果との対応関係を前記ニューラルネットワークに学習する、
荷電粒子線検査システム。 - 請求項6または7記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
前記放出量演算部は、荷電粒子線散乱シミュレーションに基づく電子放出モデルを用いて前記電子の放出量を演算する、
荷電粒子線検査システム。 - 請求項6または7記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
前記パルス化条件データは、オンパルス時間またはデューティ比が異なる複数のパルス化条件を定め、
前記荷電粒子線光学系は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射し、
前記検出器は、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を実測し、
前記放出量演算部は、前記複数のパルス化条件毎に荷電粒子線を照射した条件で、前記複数のパルス化条件毎に前記電子の放出量を演算し、
前記比較器は、前記検出器による前記複数のパルス化条件毎の実測結果と、前記放出量演算部による前記複数のパルス化条件毎の演算結果とを比較し、
前記計算機は、前記複数のパルス化条件および前記複数のパルス化条件毎の実測結果と、前記ネットリストとの対応関係を人工知能を用いて学習する、
荷電粒子線検査システム。 - 請求項6または7記載の荷電粒子線検査システムにおいて、
前記放出量演算部は、前記パルス化条件に基づき、前記ネットリスト上のノードに対して、荷電粒子線をパルス状に複数回照射した条件で、当該複数回の照射毎に得られる前記電子の放出量の合計値に比例する値を演算する、
荷電粒子線検査システム。
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