[发明专利]用于从光谱数据确定样品组成的方法及系统

说明书

用于从光谱数据确定样品组成的方法及系统。公开用于从带电粒子显微镜系统所获取的光谱数据确定样品组成的方法及系统。通过用经训练神经网络（NN）处理所述光谱数据来识别样品中的化学元素。如果所识别的化学元素与所述样品的已知元素组成不匹配，那么用所述光谱数据及所述样品的所述已知元素组成重新训练所述经训练NN。接着可使用经重新训练的NN来识别其它样品内的化学元素。

技术领域

本说明书大体上涉及用于从光谱数据确定样品组成的方法及系统，且更特定来说，用于基于响应于用带电粒子束照射样品而获取的光谱数据来确定样品组成的方法及系统。

背景技术

带电粒子显微术为用于使微观物体成像的熟知且越来越重要的技术。响应于带电粒子照射而来自样品的多种类型的发射可提供样品的结构及组成信息。举例来说，基于响应于电子束照射的X射线发射的能量光谱，能量色散X射线光谱学（EDS或EDX）可用于元素分析或化学特征化。

一种用于确定样品中的化学元素的方法为将每一所检测能量光谱与化学元素的已知光谱进行比较。举例来说，可通过将所检测光谱中的峰位置与每一化学元素的已知峰位置进行比较来识别化学元素。然而，申请人认识到，所识别的化学元素可包括大量假阳性及/或假阴性，尤其在所检测光谱为稀疏的或具有干扰峰时。

发明内容

在一个实施例中，一种方法包含：用带电粒子束照射第一样品；检测来自第一样品的第一类型发射并从所检测第一类型发射形成一或多个第一光谱；通过用经训练神经网络处理第一光谱来识别第一样品内的一或多种第一化学元素；检测来自第一样品的第二类型发射并显示基于所检测第二类型发射产生的样品图像；选择样品图像中的一或多个像素；显示对应于所选择的像素的一或多种化学元素；响应于所显示的不同于已知元素组成的化学元素，用对应于所选择的像素的光谱及已知元素组成重新训练经训练神经网络；用带电粒子束照射第二样品的一或多个位置；通过检测来自第二样品的第一类型发射来获取一或多个第二光谱；及通过用经重新训练神经网络处理第二光谱来识别第二样品内的一或多种第二化学元素。以此方式，可以高准确度快速识别化学元素。

应理解，提供以上发明内容而以简化形式引入于实施方式中进一步描述的概念的选择。其并非打算识别所要求保护主题的关键或必需特征，所要求保护主题的范围唯一地由实施方式之后的权利要求书来限定。此外，所要求保护主题并不限于解决上文或在本发明的任何部分中指出的任何缺点的实施方案。

附图说明

图1展示带电粒子显微镜。

图2为用于从光谱数据确定样品组成的实例方法的流程图。

图3为用于重新训练经训练神经网络以进行元素分析的实例方法的流程图。

图4展示用于显示元素分析结果及重新训练经训练神经网络的实例用户界面。

图5说明图2中的方法的实例数据流。

图6为用于产生用于元素分析的经训练神经网络的实例方法的流程图。

贯穿图式的若干视图，类似的参考数字是指对应的部分。

具体实施方式