TWI717980B - 顯微試片製備方法、裝置及記錄媒體 - Google Patents

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Abstract

一種顯微試片製備方法、裝置及記錄媒體。此方法包括下列步驟：辨識一測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選目標樣品；將目標樣品移載至樣品支柱，並擷取移載後目標樣品的俯視圖，以辨識俯視圖中目標樣品的中心點；以及根據此中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削目標樣品。

Description

顯微試片製備方法、裝置及記錄媒體
本揭露的實施例是有關於一種顯微試片製備方法、裝置及記錄媒體。
在半導體製程中，需要針對半導體元件的表面微汙染、摻雜與離子植入等，進行特定元素(例如磷、砷、硼等)濃度的定量分析，從而控制或調整製程參數，藉此維持元件/磊晶的穩定性。例如，在磷化矽的磊晶(epitaxy)過程中，即需要對磷進行定量分析(quantification)。
現今的定量分析技術包括原子探針分析(Atom Probe Tomography，APT)、穿透式電子顯微鏡(Transmission electron microscope，TEM)等，但其在製備分析用的顯微試片時，需要由測試人員根據經驗選擇樣品，且在切削樣品時，也需由測試人員肉眼辨識影像以調整切削用的電子束遮罩。
本揭露的實施例提供一種顯微試片製備方法，適用於具有處理器的電子裝置。此方法包括下列步驟：辨識一測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選一個目標樣品；將目標樣品移載至樣品支柱，並擷取移載後目標樣品的俯視圖，以辨識俯視圖中目標樣品的中心點；以及根據此中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削目標樣品。
本揭露的實施例提供一種顯微試片製備裝置，其包括影像擷取裝置、移載裝置、切削裝置及處理器。影像擷取裝置是用以擷取多個測試樣品的測試影像。移載裝置是用以將測試樣品移載至樣品支柱。切削裝置是用以切削測試樣品。處理器耦接影像擷取裝置、移載裝置及切削裝置，且經配置以辨識測試影像中的測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選一個目標樣品，利用移載裝置將目標樣品移載至樣品支柱，並利用影像擷取裝置擷取移載後目標樣品的俯視圖，以辨識俯視圖中目標樣品的中心點，以及根據此中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以使用切削裝置切削目標樣品。
本揭露的實施例提供一種電腦可讀取記錄媒體，記錄程式，所述程式經處理器載入以執行：辨識一測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選一個目標樣品；將目 標樣品移載至樣品支柱，並擷取移載後目標樣品的俯視圖，以辨識俯視圖中目標樣品的中心點；以及根據此中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削目標樣品。
10:顯微試片製備裝置
12:影像擷取裝置
14:移載裝置
16:切削裝置
18:處理器
30、40、52~56、60:影像
32、34、36:電晶體
42、44:區域
62:樣品
70、80:俯視圖
72:目標樣品
74、82:切削圖案
C:中心點
d:直徑
X:位移
S202~S206:步驟
圖1是根據本揭露實施例所繪示的顯微試片製備裝置的方塊圖。
圖2是根據本揭露實施例所繪示的顯微試片製備分析方法的流程圖。
圖3是根據本揭露實施例所繪示的辨識及挑選測試樣品的範例。
圖4是根據本揭露實施例所繪示的辨識及挑選測試樣品的範例。
圖5A至圖5C是根據本揭露實施例所繪示的焦點調整的範例。
圖6是根據本揭露實施例所繪示的樣品切削的範例。
圖7是根據本揭露實施例所繪示的學習樣品尺寸與切削圖案關係的範例。
圖8A及圖8B是根據本揭露實施例所繪示的校正切削圖案的範例。
以下公開內容提供用於實施所提供主題的不同特徵的許多不同的實施例或實例。以下闡述元件及排列的具體實例以簡化本發明。當然，這些僅為實例而非旨在進行限制。舉例來說，在以下說明中，將第一特徵形成在第二特徵之上或第二特徵上可包括其中第一特徵與第二特徵被形成為直接接觸的實施例，且也可包括其中第一特徵與第二特徵之間可形成有附加特徵、從而使得第一特徵與第二特徵可不直接接觸的實施例。另外，本發明可能在各種實例中重複使用參考編號及/或字母。此種重複使用是為了簡明及清晰起見，且自身並不表示所討論的各個實施例及/或配置之間的關係。
此外，為易於說明，本文中可能使用例如“在……之下”、“在……下方”、“下部”、“在……上方”、“上部”等空間相對性用語來闡述圖中所示一個元件或特徵與另一(其他)元件或特徵的關係。除附圖中所繪示的定向以外，所述空間相對性用語旨在囊括裝置在使用或操作中的不同定向。裝置可具有其他定向(旋轉90度或處於其他定向)，且本文中所使用的空間相對性描述語可同樣相應地作出解釋。
圖1是根據本揭露實施例所繪示的顯微試片製備裝置的方塊圖。參照圖1，本實施例的顯微試片製備裝置10包括影像擷取裝置12、移載裝置14、切削裝置16及耦接於影像擷取裝置12、 移載裝置14、切削裝置16的處理器18，其功能分述如下：
影像擷取裝置12例如是穿透式電子顯微鏡(Transmission Electron Microscope，TEM)或掃描式電子顯微鏡(Scanning Electron Microscope，SEM)等顯微觀測裝置，其例如是將經過加速和聚集的電子束投射到樣品上或掃描樣品表面來產生樣品表面的影像，其解析度例如可達0.1奈米。
移載裝置14例如是顯微操作器(Micromanipulator)，其例如可將樣品移載至樣品支柱。所述樣品例如是利用聚焦離子束(Focuscd Ion Beam，FIB)對待測元件(例如半導體元件)進行挖溝、切割、蝕刻等操作後所獲得的長條狀或薄片狀物件，所述樣品支柱的材質例如是鎢、碳、白金等，在此不設限。在一實施例中，移載裝置14是將樣品薄片焊接到樣品支柱上並切為長條狀，以便後續製作針尖狀的測試樣品。
切削裝置16例如是聚焦離子束系統，其採用高能量的鎵離子束(或氦離子束、氖離子束)由上而下對測試樣品進行切削以製作奈米結構物。其中，切削裝置16是利用圖案化的離子束遮罩(mask)來遮蔽聚焦離子束，以保留測試樣品的遮蔽部分而移除未遮蔽部分，從而將測試樣品切削成所要的形狀(如針尖狀)。在一實施例中，所述遮罩上例如挖出甜甜圈(donut)狀的圖案，其內徑例如大於或等於所要製作樣品的直徑。即，所述遮罩能夠保護內徑範圍內的樣品不被切削，而僅切削內徑至外徑範圍內的樣品。
處理器18例如是中央處理器(central processing unit，CPU)、可程式化的通用或專用微處理器、數位訊號處理器(digital signal processor，DSP)、可程式控制器、特殊應用積體電路(application specific integrated circuit，ASIC)、可程式邏輯裝置(programmable logic device，PLD)、其他相似的裝置或其組合，而用以執行儲存在隨機存取記憶體(random access memory，RAM)、唯讀記憶體(read-only memory，ROM)、快閃記憶體(flash memory)、硬碟等電腦可讀取記錄媒體中的指令，以實行本揭露實施例的顯微試片製備方法。
詳細來說，圖2是根據本揭露實施例所繪示的顯微試片製備分析方法的流程圖。請同時參照圖1及圖2，本實施例的方法適用於圖1所示的顯微試片製備裝置10，以下參照顯微試片製備裝置10中的各種元件闡述本實施例方法的詳細步驟。
在步驟S202中，顯微試片製備裝置10的處理器18辨識測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選目標樣品。
在一些實施例中，處理器18例如會控制影像擷取裝置12擷取待測元件(例如半導體元件)的測試影像，並利用經過訓練或學習的學習模型來辨識測試影像中的測試樣品。此學習模型例如是利用機器學習(machine learning)演算法建立，而藉由輸入不同測試樣品的樣品影像及其對應的樣品參數，使得學習模型能夠學習這些測試樣品的樣品影像與對應的樣品參數之間的關 係。所述的樣品參數包括樣品良率、樣品尺寸或樣品形狀至少其中之一，在此不設限。
舉例來說，圖3是根據本揭露實施例所繪示的辨識及挑選測試樣品的範例。請參照圖3，影像30是鰭式場效電晶體(Fin Field-effect transistor，FinFET)陣列的SEM影像。其中，電晶體32、34的源極/汲極的磊晶(Epitaxy，EPI)層(即頂端的黑影區域)較為瘦小，其良率也較低(如30%以下)，而電晶體36的磊晶層則較為厚實飽滿，其良率可達到80%以上。本揭露實施例藉由將大量的樣品影像(如電晶體32、34、36的影像)及其對應的樣品參數(如良率、尺寸、形狀)等資訊輸入學習模型，學習模型即可識別出測試影像中各個樣品的圖案並自動判別樣品的優劣。以影像30為例，學習模型可自動判別出電晶體36的良率較佳，進而選擇電晶體36作為後續製備試片所用的樣品。
在一些實施例中，處理器18還可根據測試影像中各個測試樣品的影像對比度來辨識測試樣品的種類，從而根據辨識結果挑選目標樣品。
舉例來說，圖4是根據本揭露實施例所繪示的辨識及挑選測試樣品的範例。請參照圖4，影像40同樣是FinFET陣列的SEM影像。其中，區域42中樣品(黑色柱狀物)的影像對比度較低，而可辨識出樣品的種類為P型金屬氧化物半導體(P-type Metal-Oxide-Semiconductor，PMOS)場效電晶體。相對地，區域44中樣品(黑色柱狀物)的影像對比度較高，而可辨識出樣品的 種類為N型金屬氧化物半導體(N-type Metal-Oxide-Semiconductor，NMOS)場效電晶體。
在步驟S204中，處理器18控制移載裝置14將步驟S202中選擇的目標樣品移載至樣品支柱，並利用影像擷取裝置12擷取移載後目標樣品的俯視圖，以辨識俯視圖中目標樣品的中心點。其中，處理器18例如是利用切削裝置16對待測元件進行挖溝、切割、蝕刻等操作以獲得包括測試樣品(例如圖3中的電晶體36)的長條狀或薄片狀物件，並將其移載並焊接至樣品支柱。
在一些實施例中，處理器18在利用影像擷取裝置12擷取目標樣品的俯視圖時，例如會調整影像擷取裝置12的焦點，使得該焦點位於目標樣品的中心點，而獲得清晰的樣品影像。
舉例來說，圖5A至圖5C是根據本揭露實施例所繪示的焦點調整的範例。請參照圖5A至圖5C，影像52~56是由SEM從樣品上方拍攝樣品所獲得的影像，而在拍攝影像期間，SEM例如會藉由灰階/色彩模糊比對的方式調整其拍攝影像的焦點，使得所拍攝影像從原本較模糊的影像52逐漸轉變為較清晰的影像54，進而轉變為中心點C清晰可見的影像56。
在步驟S206中，處理器18根據所辨識的目標樣品的中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削目標樣品。
在一些實施例中，在製備樣品時，例如可採用蒸鍍或濺鍍的方式在樣品表面鍍上厚度約10奈米至1微米的保護層，以保 護樣品表面不受破壞。所述保護層的材質例如包括金、鉑、矽等，在此不設限。而在切削樣品的過程中，樣品(包括保護層)的高度與寬度會逐漸縮小，若切削過度以致於保護層過薄而失去效用，則樣品表面可能會出現拉痕，使得良率降低。對此，在一些實施例中，處理器18會利用影像擷取裝置12擷取目標樣品的側視圖，以計算目標樣品在側視圖中的高度與寬度的比值，從而在所計算的比值小於預設值時，停止切削目標樣品，以避免產生上述缺陷。所述預設值例如介於1至2，在此不設限。
舉例來說，圖6是根據本揭露實施例所繪示的樣品切削的範例。請參照圖6，影像60是顯微試片製備裝置在切削樣品期間，利用SEM拍攝樣品62側面所獲得的影像。在切削樣品62的過程中，樣品的高度與寬度會逐漸縮小，而當所計算的比值小於預設值(例如2)時，顯微試片製備裝置將自動停止切削目標樣品，以確保樣品表面不被破壞。
在一些實施例中，處理器18會學習影像中樣品尺寸與用以銑削(milling)樣品的切削圖案之間的關係，從而在判定切削圖案偏離樣品中心點時，能夠自動地移動切削裝置16的遮罩來修正切削圖案的位置。
舉例來說，圖7是根據本揭露實施例所繪示的學習樣品尺寸與切削圖案關係的範例。請參照圖7，本揭露實施例的顯微試片製備裝置例如是讀取目標樣品72的俯視圖70的比例尺(scale)及目標樣品72在俯視圖70中的直徑d，據以調整遮罩的位置使得 遮罩投影在俯視圖70上的切削圖案74(如圖7所示的甜甜圈形狀)的內徑大於目標樣品72的直徑d，藉此確保目標樣品72在切削過程中不被破壞。而根據所讀取的比例尺，顯微試片製備裝置例如會計算切削圖案74在俯視圖70中的位移(像素數目)與遮罩的移動距離(奈米)之間的轉換關係，用以在實施目標樣品72的切削時能夠正確地移動遮罩的位置，使得切削圖案74能夠對齊目標樣品72(中心點對齊)。
圖8A及圖8B是根據本揭露實施例所繪示的校正切削圖案的範例。請參照圖8A，本揭露實施例的顯微試片製備裝置例如是從目標樣品的俯視圖80中辨識出目標樣品的中心點C，並根據用以切削目標樣品的遮罩投影在俯視圖80上的切削圖案82的位置，計算目標樣品的中心點C與的切削圖案82之間的位移X。接著，請參照圖8B，顯微試片製備裝置即依據先前學習的切削圖案的位移(像素數目)與遮罩的移動距離(奈米)之間的轉換關係(如圖7所示)，計算對應此位移X的遮罩的移動距離，並用以移動遮罩，使得移動後遮罩投影在俯視圖80上的切削圖案82與目標樣品的中心點C對齊，而完成切削圖案82的校正。
通過所述方法，本揭露提供以下優點：(1)透過預先建立的學習模型自動辨識並挑選測試影像中的樣品，可篩選出規格符合所設定測試條件的樣品以進行試片製備；(2)透過機器學習樣品中心點位移與遮罩移動距離之間的轉換關係，可藉由辨識樣品中心點而決定電子束遮罩的位置。
根據一些實施例，提供一種顯微試片製備方法，適用於具有處理器的電子裝置。此方法包括下列步驟：辨識一測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選一個目標樣品；將目標樣品移載至樣品支柱，並擷取移載後目標樣品的俯視圖，以辨識俯視圖中目標樣品的中心點；以及根據此中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削目標樣品。
根據一些實施例，提供一種顯微試片製備裝置，其包括影像擷取裝置、移載裝置、切削裝置及處理器。影像擷取裝置是用以擷取多個測試樣品的測試影像。移載裝置是用以將測試樣品移載至樣品支柱。切削裝置是用以切削測試樣品。處理器耦接影像擷取裝置、移載裝置及切削裝置，且經配置以辨識測試影像中的測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選一個目標樣品，利用移載裝置將目標樣品移載至樣品支柱，並利用影像擷取裝置擷取移載後目標樣品的俯視圖，以辨識俯視圖中目標樣品的中心點，以及根據此中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以使用切削裝置切削目標樣品。
根據一些實施例，提供一種電腦可讀取記錄媒體，記錄程式，所述程式經處理器載入以執行：辨識一測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從測試樣品中挑選一個目標樣品；將目標樣品移載至樣品支柱，並擷取移載後目標樣品的俯視圖，以 辨識俯視圖中目標樣品的中心點；以及根據此中心點與目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削目標樣品。
以上概述了若干實施例的特徵，以使所屬領域中的技術人員可更好地理解本發明的各個方面。所屬領域中的技術人員應理解，其可容易地使用本發明作為設計或修改其他製程及結構的基礎來施行與本文中所介紹的實施例相同的目的及/或實現與本文中所介紹的實施例相同的優點。所屬領域中的技術人員還應認識到，這些等效構造並不背離本發明的精神及範圍，而且他們可在不背離本發明的精神及範圍的條件下對其作出各種改變、代替及變更。
S202~S206:步驟

Claims (10)

  1. 一種顯微試片製備方法，適用於具有處理器的電子裝置，所述方法包括下列步驟： 辨識一測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從所述測試樣品中挑選一目標樣品； 將所述目標樣品移載至樣品支柱，並擷取移載後所述目標樣品的俯視圖，以辨識所述俯視圖中所述目標樣品的中心點；以及 根據所述中心點與所述目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削所述目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削所述目標樣品。
  2. 如請求項1項所述的方法，其中辨識所述測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從所述測試樣品中挑選所述目標樣品的步驟包括： 利用一學習模型辨識所述測試影像中的所述測試樣品，並根據所辨識出的各所述測試樣品對應的樣品參數挑選所述目標樣品，其中 所述學習模型是利用機器學習（machine learning）演算法建立，並學習不同的多個測試樣品的樣品影像與對應的樣品參數之間的關係，其中所述樣品參數包括樣品良率、樣品尺寸或樣品形狀至少其中之一。
  3. 如請求項1所述的方法，其中辨識所述測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從所述測試樣品中挑選所述目標樣品的步驟包括： 根據各所述測試樣品的影像對比度辨識所述測試樣品的種類，並根據辨識結果挑選所述目標樣品。
  4. 如請求項1所述的方法，其中在切削所述目標樣品的步驟中，更包括： 擷取所述目標樣品的側視圖，以計算所述目標樣品在所述側視圖中的高度與寬度的比值，並在所述比值小於預設值時，停止切削所述目標樣品。
  5. 如請求項1所述的方法，其中在根據所述中心點與所述目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削所述目標樣品時所使用的遮罩的位置的步驟之前，更包括： 讀取所述俯視圖的比例尺（scale）及所述目標樣品在所述俯視圖中的直徑； 調整所述遮罩的位置使得所述遮罩投影在所述俯視圖上的所述切削圖案的內徑大於所述目標樣品的所述直徑；以及 根據所述比例尺，計算所述切削圖案在所述測試影像中的位移與所述遮罩的移動距離之間的轉換關係，用以在實施所述目標樣品的切削時移動所述遮罩的位置。
  6. 一種顯微試片製備裝置，包括： 影像擷取裝置，擷取多個測試樣品的測試影像； 移載裝置，移載所述測試樣品至樣品支柱； 切削裝置，切削所述測試樣品；以及 處理器，耦接所述影像擷取裝置、所述移載裝置及所述切削裝置，經配置以： 辨識所述測試影像中的所述測試樣品，並根據辨識結果從所述測試樣品中挑選一目標樣品； 利用所述移載裝置將所述目標樣品移載至樣品支柱，並利用所述影像擷取裝置擷取移載後所述目標樣品的俯視圖，以辨識所述俯視圖中所述目標樣品的中心點；以及 根據所述中心點與所述目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削所述目標樣品所使用的遮罩的位置，以使用所述切削裝置切削所述目標樣品。
  7. 如請求項6所述的顯微試片製備裝置，其中所述處理器利用一學習模型辨識所述測試影像中的所述測試樣品，並根據所辨識出的各所述測試樣品對應的樣品參數挑選所述目標樣品，其中所述學習模型是由所述處理器利用機器學習演算法建立，並學習不同的多個測試樣品的樣品影像與對應的樣品參數之間的關係，其中所述樣品參數包括樣品良率、樣品尺寸或樣品形狀至少其中之一。
  8. 如請求項6所述的顯微試片製備裝置，其中所述處理器更利用所述影像擷取裝置擷取所述目標樣品的側視圖，以計算所述目標樣品在所述側視圖中的高度與寬度的比值，並在所述比值小於預設值時，停止使用所述切削裝置切削所述目標樣品。
  9. 如請求項6所述的顯微試片製備裝置，其中所述處理器更讀取所述俯視圖的比例尺及所述目標樣品在所述俯視圖中的直徑，並調整所述遮罩的位置使得所述遮罩投影在所述俯視圖上的所述切削圖案的內徑大於所述目標樣品的所述直徑，以及根據所述比例尺，計算所述切削圖案在所述測試影像中的位移與所述遮罩的移動距離之間的轉換關係，用以在實施所述目標樣品的切削時移動所述遮罩的位置。
  10. 一種電腦可讀取記錄媒體，記錄程式，所述程式經處理器載入以執行： 辨識一測試影像中的多個測試樣品，並根據辨識結果從所述測試樣品中挑選一目標樣品； 將所述目標樣品移載至樣品支柱，並擷取移載後所述目標樣品的俯視圖，以辨識所述俯視圖中所述目標樣品的中心點；以及 根據所述中心點與所述目標樣品的切削圖案之間的位移，移動切削所述目標樣品所使用的遮罩的位置，以切削所述目標樣品。
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