[發明專利]提供深度分辨圖像的帶電粒子顯微鏡

有效

• 申請號: 201310115360.1
• 申請日: 2013-04-03
• 公開（公告）號: CN103367085B
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: F.布格霍貝爾;E.G.T.博施;P.波托塞克;X.朱格;B.H.利希
• 申請（專利權）人: FEI公司
• 主分類號: H01J37/22
• 分類號: H01J37/22;H01J37/28
• 代理公司: 中國專利代理(香港)有限公司72001
• 代理人: 劉金鳳,盧江

技術領域

本發明涉及帶電粒子顯微鏡領域，并且尤其涉及提供深度分辨圖像的帶電粒子顯微鏡。

背景技術

如貫穿本文所使用的，應當將以下術語理解為與下面的解釋一致：

- 術語“帶電粒子”包含電子或離子（一般為陽離子，諸如，例如鎵離子或氦離子，雖然也可能是陰離子；正在討論中的離子可以是帶電原子或分子）。該術語還可以指例如質子。

- 術語“顯微鏡”是指用于生成一般太小而無法用人的裸眼以滿意細節被看到的對象、特征或部件的放大圖像的設備。除了具有成像功能之外，這樣的設備還可以具有機械加工功能；例如，可以使用它來通過從樣本中去除材料（“研磨“或“燒蝕”）或向樣本添加材料（“沉積”）而局部地修改樣本。所述成像功能和機械加工功能可以由相同類型的帶電粒子提供，或者可以由不同類型的帶電粒子提供；例如，聚焦離子束（FIB）顯微鏡可以采用（聚焦的）離子束以用于機械加工目的，以及采用電子束以用于成像目的（所謂的“雙射束”顯微鏡或“FIB-SEM”），或者它可以利用相對較高能量的離子束執行機械加工，而利用相對較低能量的離子束執行成像。基于這種解釋，諸如以下項的工具應被認為落在本發明的范圍之內：電子顯微鏡、FIB設備、EBID和IBID設備（EBID=電子束致沉積（Electron-Beam-Induced Deposition）；IBID=離子束致沉積（Ion-Beam-Induced Deposition））等。

- 術語“粒子-光學柱”是指靜電透鏡和/或磁透鏡的集合，其可以用來操控帶電粒子束，例如，從而用于向所述帶電粒子束提供一定的聚焦或偏轉，和/或緩解其中的一個或多個畸變。

- 術語“檢測器裝置”應當被寬泛地解釋為包括用來記錄從樣本發出的（一種或多種）發射輻射的任何檢測結構。這樣的檢測器裝置可以是單個的，或者它可以在本質上是混合的并且包括多個子檢測器，例如，如檢測器單元在樣本臺周圍的空間分布或像素化檢測器的情況下那樣。

在下文中，將常常在電子顯微鏡的具體語境中以舉例方式來闡述本發明。然而，這樣的簡化僅僅是出于清楚/例示的目的，并且不應被視為是限制性的。

電子顯微鏡方法是用于對微觀對象成像的公知技術。基本類型的電子顯微鏡已經演化成多個公知的設備種類，諸如透射電子顯微鏡（TEM）、掃描電子顯微鏡（SEM）和掃描透射電子顯微鏡（STEM），并且還演化成各種子類型，諸如所謂的“雙射束”工具（例如FIB-SEM），其額外采用“機械加工”離子束，從而允許諸如例如離子束研磨或離子束致沉積的支持性活動。在傳統的電子顯微鏡中，在給定的成像時間期間成像束處于“打開”狀態達延長的時間段；然而，如下這樣的電子顯微鏡也是可用的：在該電子顯微鏡中，成像基于電子的相對較短的“閃光”或“突發”而發生，例如，在嘗試對運動的樣本或輻射敏感標本成像時，這樣的方法具有潛在益處。

當微粒輻射束（諸如電子束或離子束）撞擊在樣本上時，其通常以使得從樣本發出不同類型的發射輻射的方式與樣本進行交互。這樣的發射輻射例如可以包括二次電子、反向散射（BS）電子、可見/紅外/紫外光（熒光輻射和陰極射線發光）和X射線。在這些輻射類型中，電子是相對較易檢測的且檢測成本廉價，例如使用光電倍增管（PMT）結合閃爍體[由此應當注意，所采用的PMT可以是基于具有倍增電極的真空玻璃管設計，或者可以替代地采用基于固態半導體的檢測元件-例如，如在所謂的多像素光子計數器、也稱為SSPM（固態光電倍增器）的情況下那樣]。可見/紅外/紫外光的檢測也相對簡單，并且同樣可以例如使用PMT（無閃爍體）或光電二極管單元來執行。另一方面，X射線檢測器一般往往相對昂貴且緩慢，并且通常提供相對有限的視場，但傳統上它們在執行樣本的成分/元素分析時很有用，諸如在例如所謂的EDS（能量分散X射線光譜學）檢測器的情況下。

在開頭的段落中所闡述的方法是從美國專利US 8,232,523而知道的，該申請與本發明共享一些發明人。在所述申請中，通過處于一定范圍的不同輸入射束能量（著陸能量，landing energy）下的SEM電子束來探測樣本，并測量從樣本發出的BS電子的強度。接下來通過使用來自一系列盲源分離（BBS）技術（Blind Source Separation technique）的二階和更高階的統計以對來自樣本內的不同層深度（z水平）的信號去卷積，來對這樣獲得的數據自動地進行處理。通過這種方式，人們能夠針對一組所述不同層深度計算出相應的一組樣本圖像。