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WO2010140511A1 - 表面観察装置および表面観察方法 - Google Patents

表面観察装置および表面観察方法 Download PDF

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WO2010140511A1
WO2010140511A1 PCT/JP2010/058837 JP2010058837W WO2010140511A1 WO 2010140511 A1 WO2010140511 A1 WO 2010140511A1 JP 2010058837 W JP2010058837 W JP 2010058837W WO 2010140511 A1 WO2010140511 A1 WO 2010140511A1
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WO
WIPO (PCT)
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evaluation
image
images
evaluation index
index
Prior art date
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Application number
PCT/JP2010/058837
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English (en)
French (fr)
Inventor
大博 平井
小原　健二
直磨 坂
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Hitachi High Tech Corp
Original Assignee
Hitachi High Technologies Corp
Hitachi High Tech Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Hitachi High Technologies Corp, Hitachi High Tech Corp filed Critical Hitachi High Technologies Corp
Priority to US13/318,718 priority Critical patent/US9136189B2/en
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Ceased legal-status Critical Current

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    • H01L22/20—Sequence of activities consisting of a plurality of measurements, corrections, marking or sorting steps
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    • G06T7/0004—Industrial image inspection
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
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    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer
    • H—ELECTRICITY
    • H01—ELECTRIC ELEMENTS
    • H01L—SEMICONDUCTOR DEVICES NOT COVERED BY CLASS H10
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    • H01L2924/0001—Technical content checked by a classifier
    • H01L2924/0002—Not covered by any one of groups H01L24/00, H01L24/00 and H01L2224/00

Definitions

  • the present invention relates to a surface observation apparatus and a surface observation method for observing the surface of a sample under various observation conditions based on a recipe in which observation conditions are registered.
  • a SEM (Scanning Electron Microscope) type defect observation apparatus is an apparatus for observing such various defects, and generally observes defects based on the defect positions detected by a host inspection apparatus.
  • SEM Sccanning Electron Microscope
  • the number of cases in which defects cannot be detected by higher-level inspection equipment has increased. Therefore, it is important for the fixed-point observation function to set the observation position and range on the SEM observation equipment and observe with the SEM observation equipment. The nature is increasing.
  • length measurement SEM has been used for fixed point observation, especially for process monitoring in the semiconductor manufacturing process.
  • the length of the designated pattern is measured and used as a management value, thereby quantifying the degree of completion of the process.
  • the variation of the pattern to be measured is too large, there is a drawback that it is vulnerable to extreme process variations such as opening and shorting of the line pattern.
  • Patent Document 1 discloses a method for improving the length measurement accuracy by using a plurality of pattern edge detection algorithms depending on the evaluation target pattern.
  • Patent Document 2 is configured so that the defect inspection apparatus displays the defect image, the calculated contrast, and the luminance distribution side by side so that the user can easily select the optimum test condition. .
  • the defect inspection apparatus supports a user in selecting an optimum condition by displaying a list of images for each set condition and a list of evaluation indexes on the screen.
  • an optimal length measurement algorithm can be selected according to the evaluation target pattern.
  • the evaluation target pattern is: There are an increasing number of cases that are diverse and cannot be evaluated by measuring length alone.
  • the defect image, the calculated contrast, and the luminance distribution can be displayed side by side, or the evaluation index can be displayed in a list, so that the user can support condition selection.
  • the user needs to select an optimum condition from the conditions, and this is still a difficult task for beginners.
  • the optimal condition can be judged in a short time, the time for defect inspection can be shortened, but it has been difficult to reduce the time for defect inspection with the conventional technique.
  • An object of the present invention is to realize a surface observation apparatus and a surface observation method capable of easily selecting an optimum evaluation index for various patterns to be evaluated without trial and error even for beginners. .
  • the present invention is configured as follows.
  • an image processing unit that processes a surface image of a plurality of parts of the surface of the sample, and a plurality of surface images processed by the image processing unit, according to a plurality of evaluation indices
  • An evaluation value calculation unit for each index that calculates an evaluation value, a correlation coefficient between the evaluation criterion input by the input means and each of the plurality of evaluation indices is calculated, and an evaluation index having the maximum calculated correlation coefficient is selected.
  • a display unit that displays on the screen as an evaluation index that recommends the maximum evaluation index selected by the correlation coefficient calculation unit.
  • GUI in the Example of this invention is a figure which shows the example which displays an image in order of evaluation value with respect to the evaluation index to which attention is paid, and displays the detailed information of the selected image, especially a wafer map.
  • GUI in the Example of this invention is a figure which shows the example which displays an image in order of evaluation value with respect to the evaluation index to which attention is paid, and displays the detailed information of the selected image, especially imaging conditions.
  • movement of the Example of this invention is processing time by limiting an evaluation object by sampling in the procedure which calculates an evaluation value with a some evaluation index, and selects the evaluation index which meets a user's evaluation criteria. It is a flowchart which shortens.
  • Example 1 of the present invention will be described.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an SEM type defect observation apparatus which is an example of a surface observation apparatus of the present invention.
  • the SEM type defect observation apparatus includes an electron gun 101, a lens 102, a deflector 103, an objective lens 104, a stage 106, a secondary particle detector 109, an electron optical system control unit 110, an A / D conversion unit 111, A stage control unit 112, an overall control unit 113, an image processing unit 114, a display 115, a keyboard 116, a storage device 117, and a mouse 118 are provided.
  • the electron beam 107 emitted from the electron gun 101 is focused by the lens 102, deflected by the deflector 103, focused by the objective lens 104, and irradiated on the sample 105.
  • Secondary particles 108 such as secondary electrons and reflected electrons are generated from the sample 105 irradiated with the electron beam 107 in accordance with the shape and material of the sample.
  • the generated secondary particles 108 are detected by the secondary particle detector 109, converted into a digital signal by the A / D conversion unit 111, and an SEM image is formed.
  • Image processing such as defect detection is executed by the image processing unit 114 using the generated SEM image.
  • Control of the lens 102, the deflector 103, and the objective lens 104 is performed by the electron optical system control unit 110.
  • the position control of the sample 105 is executed by the stage 106 controlled by the stage control unit 112.
  • the overall control unit 113 interprets inputs from the keyboard 116, the mouse 118, and the storage device 117, and controls the electro-optical system control unit 110, the stage control unit 112, the image processing unit 114, and the like, and displays the display 115 as necessary.
  • the processing contents are output to the storage device 117.
  • FIG. 2 is a flowchart showing a procedure for selecting an evaluation index closest to the user's evaluation index.
  • the evaluation index the difference area between the observation image and the reference image, the number of defects calculated from the difference area, the correlation value between the observation image and the reference image, the size of the specific pattern in the observation image , Shape, color, distance between specific patterns, etc.
  • a plurality of evaluation images are input (step 201).
  • an evaluation value is calculated using a plurality of evaluation indexes (step 202).
  • the evaluation results are displayed in the order of evaluation values for each evaluation index and displayed as an image (step 203). The user can check the images displayed in the order of evaluation values and easily select an evaluation index that seems to be optimal (step 204).
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of a GUI that displays a list of results evaluated with a plurality of evaluation indexes.
  • the results of evaluation using four types of evaluation indices of indices 1 to 4 are displayed.
  • One index can be selected by selecting any one of the radio buttons 301 among the indices 1 to 4.
  • a serial number 302 is assigned to a plurality of evaluation images and displayed in ascending or descending order of evaluation values calculated based on each evaluation index.
  • a scroll button 303 for each page and a scroll button 304 for each image are arranged so that the evaluation index can be easily checked.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating an example of a GUI for confirming details of an evaluation index to be noted and evaluation contents.
  • images are rearranged and displayed in the screen area 401 in the order of evaluation values calculated based on the evaluation index of interest.
  • the image 402 selected on the thumbnail is enlarged and displayed as an enlarged image 403.
  • a reference image 404 is displayed alongside the enlarged image 403.
  • the reference image 404 is an image that is also expressed as Golden Image, and generally, the reference image 404 and the evaluation image 403 are compared, a difference is extracted, and an evaluation value is calculated from the difference. By displaying the difference on the evaluation image, for example, by changing the display color and overlaying, the difference from the reference image can be clearly determined.
  • Reference numeral 405 indicates a difference display, and reference numeral 406 indicates an evaluation value. By showing the evaluation value, the validity of the evaluation index can be confirmed in more detail (in the illustrated example, the evaluation value is 76).
  • FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a GUI for confirming details of an evaluation index to be noted and evaluation contents.
  • images are rearranged and displayed in the screen area 501 in the order of evaluation values calculated based on the evaluation index of interest.
  • the image 502 selected on the thumbnail is enlarged and displayed as an enlarged image 503.
  • the difference from the reference image is displayed, for example, by changing the display color and overlaying (difference display 505).
  • the evaluation value 506 of the selected image is known, it is useful as detailed information for index selection.
  • a wafer map 504 is displayed so that it can be confirmed where the selected image exists on the wafer.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating an example of a GUI for confirming details of an evaluation index of interest and evaluation contents.
  • images are rearranged and displayed in the screen area 601 in the order of evaluation values calculated based on the evaluation index of interest.
  • the image 602 selected on the thumbnail is enlarged and displayed as an enlarged image 603.
  • the difference from the reference image is overlaid and displayed, for example, by changing the display color (difference display 605). If the evaluation value 606 of the selected image is known, it is useful as detailed information for index selection.
  • evaluation image acquisition conditions such as FOV (field size), Mag (magnification), Vac (acceleration voltage), Ip (probe current), evaluation value 1 (evaluation value based on evaluation index 1), evaluation value 2 (evaluation index) (Evaluation value according to 2) etc. is displayed as information 604, so that more detailed analysis is possible.
  • FIG. 7 is a flowchart for shortening the evaluation value calculation processing time by introducing sampling in the procedure for selecting the evaluation index closest to the evaluation index desired by the user.
  • a plurality of evaluation images are input (step 701).
  • an image to be evaluated with a plurality of evaluation indexes is selected (step 702).
  • an evaluation value is calculated with a plurality of evaluation indexes (step 703).
  • the images for which the evaluation values have been calculated are rearranged in order of evaluation value for each evaluation index and displayed as a list (step 704).
  • the evaluation index closest to the user's evaluation index is selected from the image list sorted by evaluation index in order of evaluation value (step 705).
  • the evaluation time calculation processing time is shortened by limiting the images to be evaluated to representative images. be able to. Furthermore, if there is a function that allows the user to select an evaluation index to be used for evaluation, a user who has some experience can narrow down the evaluation index, and therefore the processing time for evaluation value calculation can be significantly shortened.
  • step 706 If there is anxiety about the results obtained by limiting the evaluation target, it is possible to calculate evaluation values for all input images (step 706) and display the images sorted in the order of the evaluation values. Yes (step 707). Even in this case, since the evaluation value is calculated using only one selected evaluation index, the processing time can be shortened compared to the case where sampling is not performed.
  • FIG. 8 is a conceptual diagram of sampling in which M (values less than or equal to N) evaluation target images 802 are selected from all N input images 801. Sampling may be selected by the user or may be automatically sampled.
  • random sampling may be used, but in order to select an image that seems to be more representative, for example, in the case of an SEM image, a histogram distribution of luminance values is calculated, and an image having a difference in distribution is selected.
  • the sampling algorithm such as, it is possible to improve the accuracy of the evaluation result with the minimum necessary samples. However, if it takes too much time for analysis processing for sampling, the effect of time reduction, which is the original purpose, is diminished, so it is necessary to pay attention to balance.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a procedure for defining an optimum evaluation criterion index in advance by rearranging images according to the evaluation criterion desired by the user and automatically selecting an evaluation criterion (evaluation index) closest to the definition.
  • FIG. 10 is an internal functional block diagram of the overall control unit 113 that executes the operation of the flowchart shown in FIG.
  • a plurality of evaluation images are input from the image processing unit 114 to the evaluation image input unit 113a (step 901).
  • the input evaluation image is displayed on the display 115 via the index-specific evaluation value calculation unit 113b and the display image control unit 113d.
  • the user uses the keyboard 116, mouse 118, and the like to refer to the display 115 and rearrange the images according to the user's evaluation criteria with respect to the image evaluation image to define the evaluation criteria (step) 902).
  • This definition is input from the keyboard 116 and the mouse 118 to the index-specific evaluation value calculation unit 113b via the display image control unit 113d.
  • the evaluation value calculation unit 113b for each index calculates an evaluation value with a plurality of evaluation indexes (step 903). Then, the user evaluation reference image rearrangement processing unit 113e and the correlation coefficient calculation image rearrangement processing unit 113f compare each evaluation index with an evaluation criterion defined by the user, for example, to calculate a correlation coefficient. (Step 904) The evaluation index having the maximum absolute value of the correlation coefficient is automatically selected as the closest evaluation criterion with respect to the evaluation criterion defined by the user (Step 905).
  • the correlation coefficient is x for the data sequence in the order of evaluation criteria defined by the user, x for the average value of the data sequence x, y for the data sequence rearranged in the evaluation value order in the evaluation index, and the average of the data sequence y
  • the value is calculated from the following equation (1) with y bar.
  • the images are rearranged in the order of correlation coefficients by the correlation coefficient calculation image rearrangement processing unit 113f, and a list is displayed on the display 115 in the order of evaluation values via the display image control unit 113d (step 906).
  • This display is effective for the validity evaluation and confirmation of the automatic selection result.
  • evaluation index-specific evaluation order image rearrangement processing unit 113c in FIG. 10 is a processing unit for performing the image display shown in FIG.
  • FIG. 11 is an explanatory diagram showing a procedure for defining an evaluation criterion required by the user by rearranging a plurality of images.
  • a plurality of input images 1001 are rearranged in the order of performance of a user's evaluation standard, for example, a plurality of wiring patterns existing in the observation field of view (a plurality of images 1002 after rearrangement).
  • the example shown in FIG. 11 is a comparatively simple example, but it is difficult to comprehensively evaluate the thickness or thinness of a plurality of wiring patterns with the conventional length measurement SEM.
  • the wiring pattern is completely broken, there is a problem that the length measurement value cannot be calculated. While it is suitable for calculating the measurement value accurately and with good reproducibility within a limited range of fluctuation, it is not suitable for evaluating the overall performance in the observation field.
  • FIG. 12 can confirm the evaluation criteria defined by the user as described with reference to FIG. 11, the evaluation results of each evaluation index, and the details of the evaluation contents of each image in each evaluation index. It is a figure which shows an example of GUI.
  • FIG. 12 a plurality of images rearranged based on the user definition are displayed 1101.
  • evaluation values are calculated using a plurality of evaluation indices 1 to 3, and a plurality of images 1102 are displayed in the order of evaluation values within each index.
  • the plurality of evaluation indexes are displayed in descending order of the absolute value of the correlation coefficient with the user's evaluation criterion, and the correlation coefficient 1103 with the user-defined criterion is written in each index.
  • a button 104 that reverses the display order is provided.
  • the selected image 1105 is highlighted to display information such as an enlarged image, a reference image, a difference from the reference image, an evaluation value, a wafer map 1106, and an image acquisition condition.
  • FIG. 13 is a modified example of the flowchart shown in FIG. 9.
  • the input image is sampled in the procedure for automatically selecting the evaluation standard.
  • 5 is a flowchart showing a method for shortening a processing time for calculating an evaluation value.
  • an evaluation image is input (step 1201).
  • an image to be evaluated with a plurality of evaluation indexes is sampled (step 1202). Sampling of an image can be performed automatically by the evaluation image input unit 113a or can be performed by a user.
  • the images are rearranged in order to define evaluation criteria for the sampled images (step 1203).
  • an evaluation value is calculated with a plurality of evaluation indexes for the sampled image (step 1204, evaluation value calculation unit 13b for each index).
  • a correlation coefficient between the evaluation criterion defined by the user for the sampled image and the evaluation index is calculated (step 1205, processing units 113e and 113f), and the index with the maximum absolute value of the correlation coefficient is selected as the recommended index.
  • processing unit 113f processing unit 113f
  • the images for which the evaluation values have been calculated are displayed in a list in order of evaluation values for each evaluation index (step 1207, control unit b113d, display 115).
  • the evaluation time calculation processing time is shortened by limiting the images to be evaluated to representative images. be able to. Furthermore, if there is a function that allows the user to select an evaluation index to be used for evaluation, a user who has some experience can narrow down the evaluation index, and therefore the processing time for calculating the evaluation value can be greatly shortened. .
  • evaluation values can be calculated for all input images (step 1208), and the images can be rearranged in the order of evaluation values and displayed. Yes (step 1209). Even in this case, since the evaluation value is calculated using only one selected evaluation index, the processing time can be shortened compared to the case where sampling is not performed.
  • FIG. 14 is another modification of the flowchart shown in FIG. 9, and is a flowchart showing a procedure for creating a new evaluation index by synthesizing existing evaluation indexes.
  • an evaluation image is input (step 1301).
  • a classification criterion is defined by rearranging the images according to the user's evaluation criterion (step 1302).
  • Evaluation values are calculated for the input image using a plurality of evaluation indices (step 1303).
  • a correlation coefficient between the evaluation criteria defined by the user and each evaluation index is calculated (step 1304).
  • the correlation coefficient calculation image rearrangement processing unit 113f synthesizes the top N indices having a high absolute value of the correlation coefficient, creates a new evaluation index (step 1305), and changes the weight. Evaluate the correlation coefficient. For example, if the absolute value of the correlation coefficient of the composite evaluation index is equal to or greater than a certain threshold, it is determined that an effective evaluation index has been created, and the evaluation index with the maximum absolute value of the correlation coefficient is selected. finish.
  • the absolute value of the correlation coefficient of the composite evaluation index is smaller than the absolute value of the correlation coefficient of the existing single evaluation index, it is determined that an effective evaluation index cannot be created by combining, and the existing single evaluation
  • the evaluation index having the maximum absolute value of the correlation coefficient is selected from the indices, and the process ends (step 1306).
  • the evaluation may be continued to pursue the possibility of creating a more optimal combined index (step 1307). ).
  • the validity of the selected evaluation index can be easily confirmed (step 1308).
  • FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a GUI for setting and confirming the composite evaluation index.
  • the composite expression of the evaluation index is expressed by the following expression (2), where f is a composite evaluation index, g is a single evaluation index, w is a weight applied to the single evaluation index, and c is a constant.
  • This expression (2) is an example of the expression that seems to be the simplest for the sake of explanation, and may be another expression.
  • an evaluation index to be synthesized is selected (index name number 1401 is selected).
  • index name number 1401 is selected.
  • correlation coefficient 1403 When automatically selecting an evaluation index to be synthesized, a single evaluation index having a large absolute value of a correlation coefficient may be selected.
  • the weight can be fine tuned manually (weight 1404).
  • a composite evaluation index is created with a plurality of combinations, and the index with the largest absolute value of the correlation coefficient may be selected.
  • the processing time for calculating the correlation coefficient can be shortened.
  • the result of the trial with the weight changed can be saved as memo information (memo information 1405).
  • the prediction accuracy of which evaluation index is effective can be improved according to the evaluation sample. If the prediction accuracy is improved, the accuracy in selecting an evaluation index is also improved, and therefore, it is possible to reduce the evaluation processing for unnecessary evaluation indexes.
  • 16 and 17 are diagrams showing an observation system in which a plurality of observation apparatuses having the evaluation function of the present invention are connected to a network.
  • each of the surface observation apparatuses includes a signal transmission / reception unit that transmits and receives information, and a plurality of observation apparatuses (1501, 1502, and 1503) are connected to the network 1504 via the respective signal transmission / reception units.
  • the network 1504 may be in any form such as wired or wireless as long as data can be transferred.
  • observation device 1503 Since the observation device 1503 does not have a performance evaluation function, it cannot be evaluated on the observation device 1503, but is stored in the observation device 1503 using the recipe analysis function of the observation device 1501 or the observation device 1502. The evaluation target image can be evaluated.
  • FIG. 17 shows an observation system in which the observation apparatus does not have a performance evaluation function and is managed collectively by the performance management server 1505.
  • the evaluation target images are collectively managed by the performance management server, and can be transferred to the observation devices (1506, 1507, 1508) as necessary.
  • a plurality of surface images of a plurality of portions of the sample to be evaluated are evaluated using a plurality of indexes, and the evaluation images are arranged in order of evaluation and displayed.
  • the correlation coefficient between the evaluation criteria determined in accordance with the arrangement of the plurality of images arranged by the user and the evaluation index is automatically calculated, and the evaluation index having the maximum calculated correlation coefficient is detected. Displayed on the screen.
  • the one closest to the determination criterion desired by the user is automatically detected, so that even a beginner can perform various evaluations without trial and error. It is possible to realize a surface observation apparatus and a surface observation method capable of easily selecting an optimum evaluation index for a target pattern.

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Abstract

　初心者であっても試行錯誤することなく様々な評価対象パターンに対して最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置を実現する。画像処理部（１１４）から評価画像入力部（１１３ａ）に複数の評価画像が入力される（ステップ９０１）。入力された評価画像はディスプレイ（１１５）に表示され、ユーザはディスプレイ（１１５）を参照しながらユーザの評価基準で画像を並べ替えて評価基準を定義する（ステップ９０２）。入力された評価画像に対して複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ９０３）。各評価指標における評価値とユーザが定義した評価基準とを比較して、相関係数を算出し（ステップ９０４）、ユーザが定義した評価基準に対して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を最も近い評価基準として自動選択する（ステップ９０５）。相関係数順に、画像が並びけられ、ディスプレイ（１１５）に評価値順に一覧表示される（ステップ９０６）。

Description

表面観察装置および表面観察方法
　本発明は、観察条件を登録したレシピに基づき、様々な観察条件で試料の表面の観察を行なう表面観察装置および表面観察方法に関する。
　半導体製造等において、高い歩留りを確保するためには、製造工程で発生する欠陥を早期に発見して、対策を施すことが重要である。近年、半導体の微細化に伴い、微小な欠陥であっても、歩留りに与える影響を無視できなくなり、観察対象となる欠陥の多様化が進んでいる。
　ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）式欠陥観察装置は、このような多様な欠陥を観察するための装置であり、一般に上位の検査装置で検出した欠陥位置をもとに、欠陥を観察するものである。ところが、半導体の微細化に伴い、上位の検査装置では欠陥が検出できない事例が増えたため、ＳＥＭ式観察装置で、観察位置・範囲をＳＥＭ式観察装置上で設定して観察する定点観察機能の重要性が高まってきている。
　また、定点観察、特に半導体製造工程におけるプロセスモニタリングの用途では、測長ＳＥＭが用いられてきた。測長ＳＥＭでは、指定パターンの長さを計測して、管理値とすることで、プロセスの完成度を定量化している。ところが、測長対象となるパターンの変動が大きすぎる場合、例えば、ラインパターンのオープンやショートなど、極端なプロセス変動に弱いという欠点がある。
　さらに、ユーザの評価指標が多様化しており、測長値だけでは、十分な評価ができない事例が発生しており、ＳＥＭ式欠陥観察装置の定点観察機能を用いて、様々な評価指標で、プロセスの完成度を定量化したいという要望が増加してきている。
　このため、特許文献１に記載の技術では、評価対象パターンに応じて、複数のパターンエッジ検出アルゴリズムを使い分け、測長精度を向上させる方法が開示されている。
　また、特許文献２に記載の技術では、欠陥検査装置において、欠陥画像や算出したコントラスト、輝度分布を並べて表示し、ユーザが最適テスト条件を選択することが容易となるように、構成されている。
　さらに、特許文献２に記載の技術では、欠陥検査装置において、画面上に設定条件毎の画像を一覧表示すると共に評価指標も一覧表示することにより、ユーザによる最適な条件選択を支援している。
特開２００１－１４７１１３号公報 特開２００２－３０３５８６号公報 特開２００４－２９４３５８号公報
　しかし、特許文献１に開示されている方法により、評価対象パターンに応じて、最適な測長アルゴリズムを選択することができるが、プロセスの完成度を定量化する場合には、評価対象パターンは、多様で、測長値のみでは評価できない事例が増加している。
　また、測長値をはじめ、複数の評価指標を搭載した装置が存在するが、複数の評価指標のうち、最適な評価指標を選択する作業は、特に、初心者にとっては困難な作業である。
　特許文献２や３のように、欠陥画像や算出したコントラスト、輝度分布を並べて表示したり、評価指標も一覧表示することにより、ユーザによる条件選択の支援を行なうことはできるが、依然として、複数の条件からユーザが最適な条件を選択する必要があり、初心者にとっては、依然として困難な作業であった。また、熟練者であっても、さらに短時間に最適条件を判断することができれば、欠陥検査の時間短縮が可能であるが、従来の技術では、欠陥検査の時間短縮が困難であった。
　本発明の目的は、初心者であっても、試行錯誤することなく、様々な評価対象パターンに対して、最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置および表面観察方法を実現することである。
　上記目的を達成するため、本発明は、次のように構成される。
　試料の表面を観察する表面観察装置において、試料の表面の複数部分の表面画像を処理する画像処理部と、この画像処理部により処理された複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出する指標別評価値算出部と、入力手段により入力された評価基準と上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択する相関係数算出部と、相関係数算出部により選択された最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示する表示部とを備える。
　本発明によれば、初心者であっても、試行錯誤することなく、観察画像に最適な評価指標を選択できるため、指標選択に要する時間を削減することができる。また、既存の評価指標を組み合わせて新たな評価指標を作成することができるので、ソフトウェア開発のコストを抑えて、新たな評価指標を導入することができる。
本発明が適用されるＳＥＭ式欠陥観察装置の概略構成図である。 本発明の実施例の動作フローチャートであり、複数の評価指標で評価値を算出し、ユーザの評価基準に合う評価指標を選択する手順を示すフローチャートである。 本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、複数の評価指標別、評価値順に画像を一覧表示する例を示す図である。 本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特に基準画像を表示する例を示す図である。 本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特にウェーハマップを表示する例を示す図である。 本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、着目する評価指標に対して、評価値順に画像を表示し、選択した画像の詳細情報、特に撮像条件を表示する例を示す図である。 本発明の実施例の動作を示すフローチャートであり、複数の評価指標で評価値を算出し、ユーザの評価基準に合う評価指標を選択する手順において、サンプリングにより評価対象を限定することで、処理時間を短縮するフローチャートである。 本発明の実施例における処理時間短縮のためのサンプリングの説明図である。 本発明の実施例の動作を示すフローチャートであり、画像を並べ替えることで評価基準を定義し、定義した評価基準に最も近い評価指標を自動選択する動作フローチャートである。 本発明の実施例における全体制御部の内部機能ブロック図である。 本発明の実施例において、画像を並べ替えることで、評価基準を定義する手順を示す説明図である。 本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、ユーザが定義した評価基準と、各評価指標での評価結果、さらには各評価指標における各画像の評価内容の詳細を確認することができる例を示す図である。 本発明の実施例の動作フローチャートであり、画像を並べ替えることで評価基準を定義し、定義した評価基準に最も近い評価指標を自動選択する手順において、サンプリングにより評価対象を限定することで、評価基準の設定作業、および評価値の算出処理時間を短縮するフローチャートである。 本発明の実施例の動作フローチャートであり、既存の評価指標を合成して新たな評価指標を作成するフローチャートである。 本発明の実施例におけるＧＵＩの一例であり、指令合成評価指標を設定、確認する例を示す図である。 本発明の実施例であり、複数の表面監察装置についてネットワークを介して接続するネットワークシステムの一例を示す図である。 本発明の実施例であり、複数の表面監察装置についてネットワークを介して接続するネットワークシステムの他の例を示す図である。
　観察画像の評価機能を有する、観察装置のネットワークシステムの一例である。
　以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。
　本発明の実施例１について説明する。
　図１は、本発明の表面観察装置の一例であるＳＥＭ式欠陥観察装置の概略構成図である。図１において、ＳＥＭ式欠陥観察装置は、電子銃１０１、レンズ１０２、偏向器１０３、対物レンズ１０４、ステージ１０６、二次粒子検出器１０９、電子光学系制御部１１０、Ａ／Ｄ変換部１１１、ステージ制御部１１２、全体制御部１１３、画像処理部１１４、ディスプレイ１１５、キーボード１１６、記憶装置１１７、マウス１１８を備えている。
　電子銃１０１から発射された電子ビーム１０７は、レンズ１０２で集束され、偏向器１０３で偏向された後、対物レンズ１０４で集束されて、試料１０５に照射される。電子ビーム１０７が照射された試料１０５から、試料の形状や材質に応じて二次電子や反射電子等の二次粒子１０８が発生する。
　発生した二次粒子１０８は、二次粒子検出器１０９で検出され、Ａ／Ｄ変換部１１１でデジタル信号に変換されて、ＳＥＭ画像が形成される。生成したＳＥＭ画像を使用して、欠陥検出などの画像処理が画像処理部１１４で実行される。レンズ１０２、偏向器１０３、対物レンズ１０４の制御は、電子光学系制御部１１０で行われる。試料１０５の位置制御は、ステージ制御部１１２により制御されたステージ１０６で実行される。全体制御部１１３は、キーボード１１６、マウス１１８、記憶装置１１７からの入力を解釈し、電子光学系制御部１１０、ステージ制御部１１２、画像処理部１１４等を制御して、必要に応じてディスプレイ１１５、記憶装置１１７に処理内容を出力する。
　図２は、ユーザの評価指標に最も近い評価指標を選択する手順を示すフローチャートである。
　ここで、評価指標の具体例としては、観察画像と基準画像との差分面積、差分面積から算出される欠陥個数、観察画像と基準画像との比較した相関値、観察画像における特定パターンの大きさ、形状、色、特定パターン間の距離等がある。
　図２において、まず、複数の評価画像を入力する（ステップ２０１）。入力された複数の評価画像のそれぞれに対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ２０２）。このとき、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、評価値算出の処理時間を短縮することができる。評価結果は、評価指標別に、評価値順に並べて画像表示する（ステップ２０３）。ユーザは評価値順に表示された画像を確認して、最適と思われる評価指標を容易に選択することができる（ステップ２０４）。
　図３は、複数の評価指標で評価した結果を一覧表示したＧＵＩの一例を示す図である。図３において、指標１～４の４種類の評価指標で評価した結果を表示している。指標１～４のうちのいずれかのラジオボタン３０１を選択することにより、一つの指標を選択することができる。
　各評価指標に基づき算出した評価値の昇順または降順に、複数の評価画像に対して通し番号３０２を割り当てて表示している。評価指標の良し悪しを容易に確認できるように、ページ単位のスクロールボタン３０３と画像単位のスクロールボタン３０４を配置している。
　図４は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図４において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域４０１に表示している。サムネイル上で選択した画像４０２は拡大画像４０３として拡大表示される。拡大画像４０３と並べて、基準画像４０４を表示する。
　基準画像４０４とは、Ｇｏｌｄｅｎ Ｉｍａｇｅとも表現される画像で、一般に、この基準画像４０４と評価画像４０３とを比較して、差分を抽出し、この差分から評価値を算出する。差分を評価画像上に、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示することで、基準画像との違いを明確に判断することができる。４０５は差分表示を示し、４０６は評価値を示す。評価値を示すことで、評価指標の妥当性を、より詳細に確認することができる（図示した例では、評価値は７６）。
　図５は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図５において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域５０１に表示している。サムネイル上で選択した画像５０２は拡大画像５０３として拡大表示する。拡大表示した画像５０３の近辺には、基準画像との差分を、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示する（差分表示５０５）。また、選択画像の評価値５０６が分かると、指標選択のための詳細情報として役に立つ。さらに、選択した画像がウェーハ上のどの位置に存在するか確認できるように、ウェーハマップ５０４を表示する。
　図６は、注目する評価指標と評価内容の詳細を確認するためのＧＵＩの一例を示す図である。図６において、注目する評価指標に基づき算出された評価値順に、画像を並べ替えて画面領域６０１に表示している。サムネイル上で選択した画像６０２は拡大画像６０３として拡大表示する。拡大表示した画像６０３の近辺には、基準画像との差分を、例えば表示色を変えてオーバーレイ表示する（差分表示６０５）。また、選択画像の評価値６０６が分かると、指標選択のための詳細情報として役に立つ。さらに、評価画像の取得条件、例えばＦＯＶ（視野サイズ）、Ｍａｇ（倍率）、Ｖａｃ（加速電圧）、Ｉｐ（プローブ電流）、評価値１（評価指標１による評価値）、評価値２（評価指標２による評価値）等を、インフォメーション６０４として表示することで、より詳細な解析が可能となる。
　図７は、ユーザが求める評価指標に最も近い評価指標を選択する手順で、サンプリングを導入することで、評価値算出処理時間を短縮するフローチャートである。
　図７において、まず、複数の評価画像を入力する（ステップ７０１）。次に、複数の評価指標で評価したい画像を選択する（ステップ７０２）。サンプリングした結果に対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ７０３）。評価値を算出した画像は、評価指標別に、評価値順に並べ替えて一覧表示する（ステップ７０４）。評価指標別、評価値順の画像一覧から、ユーザの評価指標に最も近い評価指標を選択する（ステップ７０５）。
　このように、全入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出するのではなく、評価対象とする画像を代表的な画像に限定することで、評価値算出の処理時間を短縮することができる。さらに、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、評価値算出の処理時間を大幅に短縮することができる。
　評価対象を限定して得られた結果に対して不安がある場合には、全入力画像を対象に評価値を算出し（ステップ７０６）、評価値順に画像を並べ替えて表示することも可能である（ステップ７０７）。この場合でも、選択した1種類の評価指標でのみ評価値を算出するので、サンプリングをしない場合と比較して、処理時間は短縮できる。
　図８は、Ｎ個の全入力画像８０１から、Ｍ（Ｎ以下の値）個の評価対象画像８０２を選択するサンプリングの概念図である。サンプリングはユーザが選択してもよいし、自動でサンプリングしてもよい。
　自動サンプリングの場合、ランダムサンプリングでもよいが、より代表的と思われる画像を選択するためには、例えば、ＳＥＭ画像の場合は、輝度値のヒストグラム分布を算出し、分布に差がある画像を選択するなど、サンプリングアルゴリズムを工夫することで、必要最小限のサンプルで評価結果の精度を向上させることができる。但し、サンプリングのための解析処理時時間がかかり過ぎると、本来の目的である時間短縮の効果が薄くなるので、バランスに注意する必要がある。
　図９は、ユーザの希望する評価基準で画像を並べ替えることで、予め最適な評価基準指標を定義し、その定義に最も近い評価基準（評価指標）を自動選択する手順を示すフローチャートである。
　また、図１０は、図９に示したフローチャートの動作を実行する全体制御部１１３の内部機能ブロック図である。
　図９及び図１０において、画像処理部１１４から評価画像入力部１１３ａに、複数の評価画像が入力される（ステップ９０１）。次に、入力された評価画像は、指標別評価値算出部１１３ｂ、表示画像制御部１１３ｄを介してディスプレイ１１５に表示される。
　続いて、ユーザは、キーボード１１６、マウス１１８等を使用して、ディスプレイ１１５を参照しながら、画像評価画像に対して、ユーザの評価基準で画像を並べ替えることで、評価基準を定義する（ステップ９０２）。この定義は、キーボード１１６、マウス１１８から、表示画像制御部１１３ｄを介して指標別評価値算出部１１３ｂに入力される。
　次に、入力された評価画像に対して、指標別評価値算出部１１３ｂは複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ９０３）。そして、ユーザ評価基準画像並び替え処理部１１３ｅ及び相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆは、各評価指標と、ユーザが定義した評価基準とを比較して、例えば、相関係数を算出して（ステップ９０４）、ユーザが定義した評価基準に対して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を、最も近い評価基準として自動選択する（ステップ９０５）。
　ここで、相関係数は、ユーザが定義した評価基準順のデータ列をｘ、データ列ｘの平均値をｘバー、評価指標における評価値順に並べ替えたデータ列をｙ、データ列ｙの平均値をｙバーとして、次式（１）から算出する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
　また、相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆにより相関係数順に、画像が並び替えられ、表示画像制御部１１３ｄを介してディスプレイ１１５に評価値順に一覧表示される（ステップ９０６）。この表示により、自動選択結果の妥当性評価、確認に有効である。
　なお、図１０中の評価指標別評価順画像並び替え処理部１１３ｃは、図３に示した画像表示を行なうための処理部である。
　図１１は、複数の画像を並べ替えることで、ユーザが求める評価基準を定義する手順を示す説明図である。図１１において、複数の入力画像１００１をユーザの評価基準、例えば、観察視野内に存在する複数配線パターンの出来栄え順に並べ替えている（並べ替えた後の複数の画像１００２）。
　図１１に示した例は比較的単純な事例であるが、従来技術における測長ＳＥＭでは、複数配線パターンの太りあるいは細りを総合的に評価するのは困難である。特に、配線パターンが完全に崩れているような場合には、測長値が算出できないなどの課題がある。変動幅が限定されている範囲で、測長値を正確にかつ再現性よく算出するのには適しているが、観察視野内の総合的な出来栄えを評価するのには適していない。
　図１２は、図１１を用いて説明したようにしてユーザが定義した評価基準と、各評価指標での評価結果、さらには各評価指標における各画像の評価内容の詳細を確認することができる、ＧＵＩの一例を示す図である。
　図１２において、ユーザの定義に基づき並べ替えた複数の画像が１１０１表示されている。これに対して、複数の評価指標１～３で評価値を算出し、各指標内で評価値順に複数の画像１１０２を表示している。複数の評価指標は、ユーザの評価基準との相関係数の絶対値が高い順に表示されており、各指標にはユーザ定義の基準との相関係数１１０３を併記している。
　ユーザの定義と負の相関が強い場合には、画像の表示順を逆転させれば、相互の比較をしやすいので、表示順を逆転させるボタン１０４を配置している。また、選択画像１１０５は強調表示して、拡大画像、基準画像、基準画像との差分、評価値、ウェーハマップ１１０６、画像取得条件などの情報を表示している。
　図１３は、図９に示したフローチャートの変形例であり、ユーザが定義した評価基準に最も近い評価基準を、自動選択する手順において、入力画像をサンプリングすることで、評価基準を定義する手間と、評価値を算出する処理時間を短縮する方法を示したフローチャートである。
　まず、評価画像を入力する（ステップ１２０１）。次に、複数の評価指標で評価したい画像をサンプリングする（ステップ１２０２）。画像のサンプリングは、評価画像入力部１１３ａで自動的に行なうこともできるし、ユーザにより行なうこともできる。
　サンプリングした画像に対して、評価基準を定義するために、画像を並べ替える（ステップ１２０３）。また、サンプリングした画像を対象に、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ１２０４、指標別評価値算出部１３ｂ）。さらに、サンプリングした画像に対してユーザが定義した評価基準と、評価指標との相関係数を算出し（ステップ１２０５、処理部１１３ｅ、１１３ｆ）、相関係数の絶対値が最大の指標を推奨指標として自動選択する（ステップ１２０６、処理部１１３ｆ）。評価値を算出した画像は、評価指標別に、評価値順に並べて一覧表示する（ステップ１２０７、制御部ｂ１１３ｄ、ディスプレイ１１５）。
　このように、全入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出するのではなく、評価対象とする画像を代表的な画像に限定することで、評価値算出の処理時間を短縮することができる。さらに、評価に使用する評価指標をユーザが選択できる機能があれば、ある程度の経験を積んだユーザは評価指標を絞り込むことができるので、さらに評価値算出の処理時間を大幅に短縮することができる。
　評価対象を限定して得られた結果に対して不安がある場合には、全入力画像を対象に評価値を算出し（ステップ１２０８）、評価値順に画像を並べ替えて表示することも可能である（ステップ１２０９）。この場合でも、選択した１種類の評価指標でのみ評価値を算出するので、サンプリングをしない場合と比較して、処理時間を短縮することができる。
　図１４は、図９に示したフローチャートの他の変形例であり、既存の評価指標を合成して、新たな評価指標を作成する手順を示すフローチャートである。図１４において、まず、評価画像を入力する（ステップ１３０１）。次に、ユーザの評価基準に従い、画像を並べ替えることにより、分類基準を定義する（ステップ１３０２）。入力画像に対して、複数の評価指標で評価値を算出する（ステップ１３０３）。続いて、ユーザが定義した評価基準と、各評価指標との相関係数を算出する（ステップ１３０４）。
　相関係数算出画像並び替え処理部１１３ｆは、相関係数の絶対値が高い、上位Ｎ個の指標を合成して、新たな評価指標を作成し（ステップ１３０５）、重みを変化させた場合の相関係数を評価する。例えば、合成評価指標の相関係数の絶対値が、ある閾値以上である場合は、効果的な評価指標が作成できたと判断して、相関係数の絶対値が最大の評価指標を選択して終了する。あるいは、合成評価指標の相関係数の絶対値が、既存の単独評価指標の相関係数の絶対値より小さい場合は、合成により効果的な評価指標は作成できないと判断して、既存の単独評価指標の中から、相関係数の絶対値が最大の評価指標を選択して終了する（ステップ１３０６）。
　合成した評価指標の相関係数の絶対値が、ステップ１３０５で選択した上位Ｎ個に入る場合は、評価を継続して、より最適な合成指標作成の可能性を追求してもよい（ステップ１３０７）。評価指標別に、評価値順に画像を一覧表示することで、選択した評価指標の妥当性を確認することが容易にできる（ステップ１３０８）。
　図１５は、合成評価指標を設定、確認するＧＵＩの一例を示す図である。評価指標の合成式は、ｆは合成評価指標、ｇは単独の評価指標、ｗは単独の評価指標に掛ける重み、ｃは定数として、次式（２）で表される。この式（２）は説明のため、最も単純と思われる式を例示したものであり、別の式でもよい。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　図１５において、まず、合成対象とする評価指標を選択する（指標名称番号１４０１を選択する）。単独の評価指標としては、基準画像と評価画像との差分面積、差分をグルーピングした結果から算出できる欠陥個数、アライメント精度の評価に有効な特定パターン間距離、ＳＥＭ画像の場合各画素はグレースケールで表現されるので、この分布を表す輝度分布、測長ＳＥＭに用いられる測長値、主に穴形状のパターンを想定した円形度、ラインパターンを想定したエッジラフネス、パターン断線数、パターンショート数などが考えられる（指標名称１４０２）。
　選択基準としては、単独の評価指標の相関係数が考えられるので、ソート機能があると便利である（相関係数１４０３）。自動で合成対象とする評価指標を選択する場合は、単独の評価指標の相関係数の絶対値が大きいものから選択すればよい。重みは手動で微調整することができる（重み１４０４）。
　指標を自動選択する場合は、複数の組合せで合成評価指標を作成し、最も相関係数の絶対値が大きかったものを選択すればよい。この際、実験計画法などを用いれば、相関係数算出の処理時間を短縮することができる。重みを変更して試行した結果は、メモ情報として保存することができる（メモ情報１４０５）。
　このように、評価指標名称と、重みを変更した際の相関係数の関係を評価する経験を積むことで、評価サンプルに応じて、どの評価指標が有効かの予想精度が向上させることができる。予想精度が向上すると、評価指標を選択する際の精度も向上するので、不要な評価指標における評価処理を削減することができる。
　図１６、図１７は、本発明の評価機能を有する観察装置が、複数台ネットワーク接続された観察システムを示す図である。
　図１６において、表面観察装置のそれぞれは、情報の送受信を行なう信号送受信部を備え、複数台の観察装置（１５０１、１５０２、１５０３）が、それぞれの信号送受信部を介してネットワーク１５０４に接続されている。ネットワーク１５０４は、データの受け渡しが可能であれば、有線、無線等の形態は問わない。
　観察装置１５０３には、出来栄え評価機能が搭載されていないため、観察装置１５０３上では出来栄え評価することができないが、観察装置１５０１または観察装置１５０２のレシピ解析機能を使って、観察装置１５０３に保存された評価対象画像を評価することができる。
　図１７は、観察装置には出来栄え評価機能を持たずに、出来栄え管理サーバ１５０５で一括管理する観察システムである。評価対象画像は出来栄え管理サーバで一括管理され、必要に応じて、観察装置（１５０６、１５０７、１５０８）に転送することができる。
　以上のように、本発明の実施例によれば、評価対象試料の複数部分の表面画像に対して、複数の指標を用いて評価し、指標別に評価画像を評価順に配列して表示し、複数の画像に対して、ユーザが配列した複数の画像の配列に従って決定される評価基準と評価指標との相関係数が自動的に算出され、算出された相関係数が最大の評価指標を検出して、画面に表示される。
　したがって、表面観察装置に記憶された複数の評価指標のうち、ユーザが希望する判断基準に最も近いものが自動的に検出されるため、初心者であっても、試行錯誤することなく、様々な評価対象パターンに対して、最適な評価指標を容易に選択可能な表面観察装置および表面観察方法を実現することができる。
　１０１・・・電子銃、１０２・・・レンズ、１０３・・・偏向器、１０４・・・対物レンズ、１０５・・・試料、１０６・・・ステージ、１０７・・・電子ビーム、１０８・・・二次粒子、１０９・・・二次粒子検出器、１１０・・・電子光学系制御部、１１１・・・Ａ／Ｄ変換部、１１２・・・ステージ制御部、１１３・・・全体制御部、１１３ａ・・・評価画像入力部、１１３ｂ・・・指標別評価値算出部、１１３ｃ・・・評価指標別評価順画像並び替え処理部、１１３ｄ・・・表示画像制御部、１１３ｅ・・・ユーザ評価基準画像並び替え処理部、１１３ｆ・・・相関係数算出画像並び替え処理部、１１４・・・画像処理部、１１５・・・ディスプレイ、１１６・・・キーボード、１１７・・・記憶装置、１１８・・・マウス、１５０１、１５０２・・・評価機能付観察装置、１５０３、１５０６、１５０７、１５０８・・・評価機能無し観察装置、１５０４・・・ネットワーク、１５０５・・・評価機能

Claims (13)

  1. 　試料の表面を観察する表面観察装置において、
    　試料（１０５）の表面の複数部分の表面画像を取得する画像取得部（１０９）と、
    　上記画像取得部（１０９）により取得された複数の表面画像が入力され、入力された複数の表面画像を処理する画像処理部（１１４）と、
    　上記画像処理部（１１４）により処理された複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出する指標別評価値算出部（１１３ｂ）と、
    　評価基準が入力される入力手段（１１６、１１８）と、
    　上記入力手段により入力された評価基準と、上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択する相関係数算出部（１１３ｆ）と、
    　上記相関係数算出部（１１３ｆ）により選択された最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示する表示部（１１３ｄ、１１５）と、
    　を備えることを特徴とする表面観察装置。
  2. 　請求項１に記載の表面観察装置において、上記画像処理部は、上記画像取得部により取得された複数の表面画像のうちの観察すべき表面画像を自動的にサンプリングする機能を有することを特徴とする表面観察装置。
  3. 　請求項１に記載の表面観察装置において、上記相関係数算出部は、算出した相関係数が大きい複数の評価指標を合成し、合成評価指標を作成し、作成した合成評価指標と上記評価基準との相関係数を算出し、上記選択した最大の評価指標と比較して、大の評価指標を選択することを特徴とする表面観察装置。
  4. 　請求項１に記載の表面観察装置において、上記評価基準、上記評価基準に従って配列された複数の表面画像、上記評価指標、上記評価指標に従って配列された複数の表面画像、これら複数の表面画像のうちの評価画像として選択された画像の拡大画像、基準画像の拡大表示画像、ウェーハマップ、画像の撮像条件のうちの１つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察装置。
  5. 　請求項１に記載の表面観察装置において、定義した評価基準に基づく観察画像の並び順と、複数の各評価指標に基づく観察画像の並び順とを比較して、並び順の類似度を数値化した値と、複数の評価指標を合成する際に各評価指標に掛け合わせる重みの値と、合成した評価指標に基づく観察画像の並び順の類似度を数値化した値のうち、２つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察装置。
  6. 　請求項１に記載の表面観察装置において、上記試料は半導体であることを特徴とする表面観察装置。
  7. 　請求項１に記載の表面観察装置は、情報の送受信を行なう信号送受信部を備え、複数の表面観察装置が、それぞれの信号送受信部を介して情報ネットワーク（１５０４）に接続され、観察システムを形成することを特徴とする表面観察装置。
  8. 　試料の表面を観察する表面観察法において、
    　試料の表面の複数部分の表面画像を取得し、
    　取得した複数の表面画像を画像処理し、
    　画像処理した複数の表面画像のそれぞれを、複数の評価指標に従って、評価値を算出し、
    　入力手段により入力された評価基準と、上記複数の評価指標のそれぞれとの相関係数を算出し、算出した相関係数が最大の評価指標を選択し、
    　上記選択した最大の評価指標を推奨する評価指標として、画面に表示することを特徴とする表面観察方法。
  9. 　請求項８に記載の表面観察方法において、上記取得された複数の表面画像のうちの観察すべき表面画像は、自動的にサンプリングされることを特徴とする表面観察方法。
  10. 　請求項８に記載の表面観察方法において、上記算出した相関係数が大きい複数の評価指標を合成し、合成評価指標を作成し、作成した合成評価指標と上記評価基準との相関係数を算出し、上記選択した最大の評価指標と比較して、大の評価指標を選択することを特徴とする表面観察方法。
  11. 　請求項８に記載の表面観察方法において、上記評価基準、上記評価基準に従って配列された複数の表面画像、上記評価指標、上記評価指標に従って配列された複数の表面画像、これら複数の表面画像のうちの評価画像として選択された画像の拡大画像、基準画像の拡大表示画像、ウェーハマップ、画像の撮像条件のうちの１つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察方法。
  12. 　請求項８に記載の表面観察方法において、定義した評価基準に基づく観察画像の並び順と、複数の各評価指標に基づく観察画像の並び順とを比較して、並び順の類似度を数値化した値と、複数の評価指標を合成する際に各評価指標に掛け合わせる重みの値と、合成した評価指標に基づく観察画像の並び順の類似度を数値化した値のうち、２つ以上を上記表示部の一画面上に表示することを特徴とする表面観察方法。
  13. 　請求項８に記載の表面観察方法において、上記試料は半導体であることを特徴とする表面観察方法。
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