在半導體製程中，測量設備的性能直接影響製程調變的能力和產量的提升，半導體廠和設備供應商必須確保其測量的結果必須在公差範圍內，並符合ISO和品質系統的認證。
當元件的尺寸與公差不斷地縮小，此時量測工作就變得更具挑戰性了，況且許多元件結構已經達到物理的極限；當半導體工業不斷地尋求各種方法以滿足日趨嚴苛的量測需求，目前已經開發出許多的量測工具來滿足這些重要的量測，例如：CD值（Critical Dimensions）、薄膜厚度、表面形貌 （morphology）、摻雜濃度（doping concentration）與缺陷分析。
在奈米尺度元件量測的範疇之中，以手動或半自動的方式量測與分析很容易產生錯誤，唯有自動量測才可以達成有效率且正確的量測數據，因而得出精確的統計資料。
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多層狀結構的厚度量測 |
LED元件磊晶層的量子井與超晶格的膜厚與間距，是決定LED發光效率與磊晶應力的關鍵技術，因此精確且快速的自動量測方法，已成為各家LED磊晶廠迫切尋求的工具。
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從下表示範的計算，我們可以從影像自動量測的數值，據以計算出全部的材料層數、每一層的平均厚度、均方根平均值、每一層材料的最厚和最薄範圍，以及厚度變化的標準差；一般工程師皆可以輕易的讀懂這份數據，並作出正確的判斷以進行下一步的研發工作。
LED量子井的統計資料 (a) 量子井的層數 (b) 每一層的平均厚度 (c) 厚度範圍 (d) 每一層厚度均方根值 (e) 厚度變化的標準差 |
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奈米顆粒量測和分佈（Nano Particles Size Measurement and Size Distribution） |
奈米顆粒廣義的定義為材料尺寸小於100奈米（nm）的顆粒，當材料的尺度限縮至100 nm以下，其物理與化學特性會與塊材（bulk）有顯著的不同，因此全世界各國的產、官、學界都投入大量的人力與物力研發新的奈米顆粒材料。由於奈米顆粒的形狀與尺寸至關其特性，所以需要一套可以快速且精確量測奈米顆粒形狀與尺寸的自動量測系統。
我們藉由TEM拍攝奈米顆粒的影像，如下圖所示，經由影像辨識系統將TEM影像轉換成奈米顆粒的形狀與尺寸數據，以統計學的方法分析奈米顆粒大小和其尺寸的分佈。
(a) 奈米顆粒的TEM影像 (b) 經過影像辨識後的奈米顆粒影像 (c) 影像處理之後的數據 (d) 奈米顆粒面積的統計分析圖 |
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晶粒尺寸量測和分佈（Grain Size Measurement and Size Distribution） |
對於金屬材料的晶粒尺寸量測，過去在金屬手冊（Metal Handbook）中有簡易的定義與方法可參閱，可是若要對大量的晶粒尋求精準的統計計算，甚至於對形狀有清楚的定義與定性的描繪，則仍須借助影像處理的手法。
在這裡以透明導電薄膜銦錫氧化物（ITO）晶粒為例，我們可以從清楚的晶界對比中分辨晶粒的形狀與大小，而下圖是利用設備系統所提供的套裝軟體所得出的結果。
(a) ITO晶粒的TEM影像 (b) 影像處理後的晶界位置 (c) 晶粒尺寸的分佈 |
某些材料的晶粒中會有雙晶晶界（Twin Boundary）和疊差（Stacking Faults），這會影響晶粒大小計算的結果；我們以銅金屬晶粒為例，影像處理可以保留雙晶晶界和疊差，或去除這些類似晶界的對比來計算，這會讓分析的結果更為客觀正確，如下圖所示。
(a) Cu晶粒的 （Secondary Ion Micrograph, SIM）影像 (b) 影像處理後，去除雙晶晶界後所得Cu的晶界位置 (c) Cu晶粒尺寸的分佈 |
關於多晶矽（poly-Si）的晶粒尺寸量測，目前對於高濃度摻雜、長時間熱處理的多晶矽晶粒可以做類似鋁晶粒的計算，但是對於淡濃度摻雜、未退火的晶粒，因為晶界無法經由TEM影像清楚辨識定義以至於無法量測晶粒尺寸，所以量測分析方法仍待開發，如下圖所示。
(a) 多晶矽 (Poly-Si) 的TEM影像 (b) 影像處理後多晶矽的晶界位置 |
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鰭式場效電晶體自動圖形辨認（Auto-profiling of FinFET） |
當半導體製程技術限縮到 20 nm 以下，電晶體的結構由二維（2D）的平面式改變成三維（3D）的鰭式場效電晶體（FinFET），對於三維的電晶體量測，不但要精準量測各層的膜厚，更重要的是鰭式矽晶形狀的控制，因為 Fin 的形狀是影響電晶體效能的最重要因素之ㄧ。
以傳統手動的方式在TEM影像上量測FinFET，過程中容易造成許多人為的誤判，為了有效降低人為計算所造成的錯誤，我們研發影像自動量測技術，單一照片處理工時只要數分鐘，此技術主要分成三個步驟：
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經計算處理後的統計資料可以進一步凸顯分析數據的量化指標，並以如下圖的圖示表達分析結果，這類分析的結果呈現將比單純數值的計算更有意義，讓您的研發工作更簡便、更有效。
(a) FinFET 的 TEM 影像 (b) FinFET 各層材料的邊界 (c) 邊界轉換成數據 (d ) FinFET 的形狀統計資料 |
