[发明专利]带电粒子束装置和机器学习方法

说明书

一种带电粒子束装置和机器学习方法，其中，图像转换部(28)包含选择器(30)和多个图像转换器(32‑1、…、32‑n)。各图像转换器由机械学习型的推定器构成，根据在第1观察条件下取得的图像，推定在第2观察条件下可能会取得的图像作为参考图像。当从显示于显示器(36)的多个参考图像之中选择了特定的参考图像时，与其对应的第2观察条件作为接下来的观察条件被设定在观察机构(10)中。

技术领域

本发明涉及带电粒子束装置(charged particle beam apparatus)，特别是涉及图像转换技术。

背景技术

作为带电粒子束装置，已知使用电子束的观察装置、使用离子束的观察装置等。作为使用电子束的观察装置，能够举出扫描式电子显微镜(scanning electron microscope)(SEM)以及透射式电子显微镜(transmission electron microscope)(TEM)。以下，对扫描式电子显微镜进行说明。

在扫描式电子显微镜中，要想通过观察对象物来取得期望的图像，需要根据对象物、观察目的等而适当地设定观察条件。具体来说，需要适当地设定加速电压、照射电流、扫描速度、检测方式等。若观察条件不同，则取得的图像也会不同。通常，为了得到希望的图像，要反复调整观察条件。知识、经验不足的人想要找出最佳的观察条件是相当困难的。知识、经验丰富的人也并不一定能容易地迅速设定最佳的观察条件。在观察条件的调整延长的情况下，对对象物的损伤有时也无法忽视。观察条件的调整也在扫描式电子显微镜以外的带电粒子束装置中进行。

现有的扫描式电子显微镜不具备无需变更当前的观察条件就能显示在其它观察条件下可能会得到的图像的功能。在扫描式电子显微镜以外的带电粒子束装置中也是同样的。此外，在特开2014-142871号公报中记载有创建在图像分类器的机器学习中使用的教师数据的装置。

发明内容

发明要解决的问题

本公开的目的在于，无需实际变更观察条件，就能参照变更观察条件后可能会得到的图像。或者，本公开的目的在于，在设定观察条件时减轻用户的负担。

用于解决问题的方案

实施方式的带电粒子束装置的特征在于，包含：观察机构，其通过向对象物照射带电粒子束来观察上述对象物；推定部，其基于在当前观察条件下由上述观察机构所得到的当前图像，推定在假定观察条件下由上述观察机构得到的图像作为参考图像；以及显示器，其显示上述参考图像。

根据上述构成，由推定部基于当前图像生成参考图像，该参考图像被显示于显示器。参考图像是预计在假定观察条件下可能会得到的图像，即，其为推定图像。通过对参考图像的观察，能够判断假定观察条件适当与否。在判断为假定观察条件适当的情况下，可以将假定观察条件设定为实际的观察条件(即接下来的观察条件)，也可以应用与该假定观察条件对应的图像转换来继续进行对象物的观察。在实施方式中，带电粒子束装置是扫描式电子显微镜，但上述构成例如也可以应用于透射式电子显微镜、离子束装置等。观察条件基本上是与带电粒子束的形成和检测方法有关的条件。在实施方式中，一边进行对象物的观察，一边实时显示参考图像。也可以基于所存储的图像来生成及显示参考图像。

在实施方式中，上述推定部包含将上述当前图像转换为上述参考图像的机器学习型的图像转换部。根据该构成，能够以机器学习这种比较简便的方法来实现高精度的图像转换。也可以是，在其它装置中经过机器学习过程并生成了已学习过的参数集之后，将该已学习过的参数集提供给本装置的图像转换部。也可以通过函数运算、矩阵运算等来推定参考图像。

在实施方式中，上述图像转换部将上述当前图像转换为与多个假定观察条件对应的多个参考图像，在上述显示器中显示上述多个参考图像。根据该构成，通过比较多个参考图像，能锁定最佳的观察条件或最佳的图像转换条件。也可以将当前图像与多个参考图像一同显示。