(57)【要約】【課題】濃淡勾配が緩やかに変化する濃淡パターンに対しても、精度良くパターンを判別することができる濃淡パターン判別装置を提供する。【解決手段】本発明の濃淡パターン判別装置２０は、濃淡を有する画像データである濃淡パターンと、濃淡パターンに対し類否を判別する基準の画像データとなる基準パターンとの類否を判別する判別装置であって、ベクトル生成部７では、所定の濃淡分布を有する濃淡勾配テンプレートを、上記基準パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する基準パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする第１ベクトルを生成し、基準パターンおよび濃淡パターンの類否に用いる。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
濃淡を有する画像データである濃淡パターンと、濃淡パターンに対し類否を判別する基準の画像データとなる基準パターンとの類否を判別する判別装置であって、
以下の（１）〜（３）の機能
（１）所定の濃淡分布を有する濃淡勾配テンプレートを、上記基準パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する基準パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする第１ベクトルを生成する；
（２）上記第１ベクトルに対し、所定の関数を用いて、第２ベクトルを生成する；
（３）上記濃淡勾配テンプレートを、上記濃淡パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する濃淡パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする判別ベクトルを生成する；
を備えるベクトル生成手段と、
上記第２ベクトルと上記判別ベクトルとの類否度を生成する類否度算出手段と、
上記類否度または類否度の関数を濃淡パターンの特徴値として算出する特徴値算出手段と、
基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判断する基準となる閾値と、上記濃淡パターンの特徴値とを比較することによって、基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判別する判別手段とを備えることを特徴とする濃淡パターン判別装置。
【請求項２】
上記相関値は、正規化相互相関値であることを特徴とする請求項１に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項３】
上記ベクトル生成手段は、複数の上記第１ベクトルを生成することによって、複数の第１ベクトルからなる第１ベクトル群を生成することを特徴とする請求項１に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項４】
上記ベクトル生成手段は、上記第１ベクトル群を平均することによって、上記第２ベクトルを算出することを特徴とする請求項３に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項５】
上記ベクトル生成手段は、上記第１ベクトル群を固有値分解することによって、固有ベクトルを算出し、上記固有ベクトルを上記第２ベクトルとして生成することを特徴とする請求項３に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項６】
上記ベクトル生成手段は、複数の上記濃淡勾配テンプレートを用いることを特徴とする請求項１に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項７】
上記濃淡勾配テンプレートに対し、濃淡勾配テンプレートの特性に応じた分類番号および比較順序を有する優先度を付与するテンプレート分類手段を備えることを特徴とする請求項６に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項８】
上記ベクトル生成手段は、複数の上記濃淡勾配テンプレートを用い、濃淡勾配テンプレートごとに対し、複数の第２ベクトルからなる第２ベクトル群および複数の判別ベクトルからなる判定ベクトル群を生成することを特徴とする請求項６に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項９】
上記特徴値算出手段が算出する濃淡パターンの特徴値は類否度の関数であり、
上記類否度の関数は類似度の関数であり、
上記類似度の関数は、上記第２ベクトル群および判別ベクトル群が対応する濃淡テンプレートごとに対する類似度の関数である、複合類似度法であることを特徴とする請求項８に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項１０】
上記特徴値算出手段は、濃淡勾配テンプレートごとに対応する類似度の総和として、複合類似度を算出することを特徴とする請求項９に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項１１】
上記特徴値算出手段は、類似度の関数を濃淡パターンの特徴値として算出し、
上記類似度の関数は、濃淡勾配テンプレートの特性に応じた分類番号および比較順序に基づく優先度の関数であることを特徴とする請求項７に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項１２】
上記ベクトル生成手段は、テンプレート分類手段によって付与された優先度の分類番号に基づき、複数の上記濃淡勾配テンプレートを複数のカテゴリーに分類し、
上記類否度算出手段は、複数のカテゴリーのうち少なくとも一つのカテゴリーに分類された濃淡勾配テンプレートを用いて算出された第２ベクトルおよび判別ベクトルから類否度を算出することを特徴とする請求項１１に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項１３】
上記類否度算出手段は、複数のカテゴリーごとに上記類否度を算出し、
上記判別手段は、優先度の比較順序に従い、特徴値算出手段で算出された、複数のカテゴリーごとに算出された類否度または類否度の関数である濃淡パターンの特徴値と、上記閾値とを比較することを特徴とする請求項１２に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項１４】
上記判別手段は、上記濃淡パターンの特徴値と閾値とを比較し、上記基準パターンおよび上記濃淡パターンが異類であるとの判別をした場合、基準パターンと濃淡パターンとが異類であるとの最終的な判別をし、
全てのカテゴリーごとに算出された類否度または類否度の関数である濃淡パターンの特徴値と閾値とを比較し、上記基準パターンと上記濃淡パターンとが同類であるとの判別をした場合、基準パターンと濃淡パターンとが同類であるとの最終的な判別をすることを特徴とする請求項１３に記載の濃淡パターン判別装置。
【請求項１５】
濃淡を有する画像データである濃淡パターンと、濃淡パターンに対し類否を判別する基準の画像データとなる基準パターンとの類否を判別する判別方法であって、
所定の濃淡分布を有する濃淡勾配テンプレートを、上記基準パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する基準パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする第１ベクトルを生成する第１ベクトル生成処理と、
上記第１ベクトルに対し、所定の関数を用いて、第２ベクトルを生成する第２ベクトル生成処理と、
上記濃淡勾配テンプレートを、上記濃淡パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する濃淡パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする判別ベクトルを生成する判別ベクトル生成処理と、
上記第２ベクトルと上記判別ベクトルとの類否度を生成する類否度算出処理と、
上記類否度または類否度の関数を濃淡パターンの特徴値として算出する特徴値算出処理と、
基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判断する基準となる閾値と、上記濃淡パターンの特徴値とを比較することによって、基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判別する判別処理とを備えることを特徴とする濃淡パターン判別方法。
【請求項１６】
請求項１に記載のベクトル生成手段としてコンピュータを機能させるための濃淡パターン判別装置制御プログラム。
【請求項１７】
請求項１６に記載の濃淡パターン判別装置制御プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、濃淡パターン判別装置、濃淡パターン判別方法、制御プログラムおよび上記制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体
【背景技術】
【０００２】
近年、各種の液相成長法、気相成長法などによって、製膜された膜厚の膜厚分布を自動感知（膜厚の分布が正常であるか異常であるかを画像から自動検知）するシステムが開発されている。
【０００３】
このシステムにおいて、薄膜を干渉光学系によってカメラで計測した場合、その成膜状態(膜厚分布の状態)は、画像上での濃淡パターンとなって表れ、例えば、ある領域とその隣接領域の膜厚に差がある状態であれば、画像上では、該当領域間で濃淡差が発生する。また成膜の条件などの予期せぬ乱れによって、成膜状態が変化してしまった場合、画像上では該当薄膜の濃淡パターンと、それ以外の薄膜の濃淡パターンとの間の差異(濃淡値の面内分布の差異)として表れる。
【０００４】
画像による成膜状態の自動監視では、このような上記差異に係る性質が利用されている。自動監視のプロセスとしては、まず、画像の濃淡パターンのリファレンスを事前に定めたうえで、モニタリングする対象の成膜状態が、リファレンス濃淡パターンに対してどの程度変動しているかを濃淡パターンの差異として定量化して管理する。さらに、その定量値を元に、モニタリング対象の成膜状態が、正常（“変動無し”）であるか、異常（“変動有り”）であるかを判別する。正常状態のモニタリング対象であれば、どの対象であっても同様の成膜状態、換言すれば同様の画像の濃淡パターンとなる。
【０００５】
従来、このような既知の濃淡パターンを基にして、未知の濃淡パターンを判別するという課題に対し、既知のリファレンス濃淡パターンをテンプレートとしたテンプレートマッチング法によるパターンの判別手法が数多く提案されている。この中で、ＳＳＤ (Sum Of Squared Difference) 法を用いたテンプレートマッチングは、そのプロセスが最も単純であり、実施が容易である。また、正規化相互相関法によるテンプレートマッチングは、明度変動の影響に対して影響を受け難い、ロバストな判別が可能である。
【０００６】
しかしながら、従来のテンプレートマッチング法では、入力パターンとテンプレートとの個々の位置における相関値の総和を入力パターンの類似度（もしくは相違度）を表す評価値としているため、入力パターン内の各位置ごとでの変動の差が評価値に反映されてこない場合があるという問題がある。
【０００７】
例えば、図１８に、濃淡パターンに係るテンプレートおよび２つの入力パターンを示す。ここで、同図中の（ａ）がテンプレートであり、（ｂ）、（ｃ）がそれぞれ入力パターンである。（ａ）〜（ｃ）に対し、例えば、正規化相互相関法を適用すると、（ａ）のテンプレートに対する（ｂ）および（ｃ）の入力パターンの相関値は、両者がパターンとして異なるにも関わらず、同じ値となる。これは相関値の大きさによって詳細にパターンを分類する場合や、判別させる必要がある場合に大きな問題となる。
【０００８】
一方、よりロバストなパターン判別をするため別のアプローチとして、入力パターンそのものでマッチングを行うのではなく、入力パターンから、何らかの特徴を抽出した上で、マッチングを行う方法が考案されている。抽出される特徴としては、明度変動などやノイズに対しても比較的頑強であるエッジ情報が最も代表的であり、入力パターン及びテンプレートに微分処理を施した後に、マッチングを行う方法が数多く考案されている。
【０００９】
例えば、特許文献１では、まず、テンプレート画像およびマッチング対象画像のそれぞれを、画像の横方向および縦方向にそれぞれ射影して、縦方向および横方向の１次元データを生成する。次に、それを微分して1次元射影微分データを生成し、その縦および横の射影微分データ同士のマッチングを行うことで、光学的変動やパターン形状に影響されにくいマッチングを実現している。
【００１０】
また、例えば、特許文献２では、顔検出問題において、垂直/水平/斜上/斜下方向の４方向のエッジ画像を生成し、それら低解像度化した画像の濃淡値を特徴とする、４方向面特徴のテンプレートマッチングによって、顔部品（目・口・鼻）を検出する方法が提案されている。
【特許文献１】特開２００３−８５５６５号公報（平成１５年３月２０日公開）
【特許文献２】特開２００７−２６３２０号公報（平成１９年２月１日公開）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
しかし、一般の人工物(構造物の認識、半導体ウェハの検査など)や人の顔を対象とする場合においては、エッジ情報はそのパターンを表す有効な情報となり得るが、例えば、前述の薄膜に係る膜厚分布のように、エッジが支配的ではなく、濃淡勾配が緩やかに変化する濃淡パターン（以下、「低周波濃淡パターン」と適宜称する）を判別の対象とする場合、上述した従来技術では良好なパターン判別（パターンマッチング）が困難となる。
【００１２】
例えば、図１に示すようなエッジと低周波濃淡パターンとが混在する画像に対して、エッジ抽出処理をかけても、図１９に示すように、エッジ成分のみ抽出されるだけとなり、低周波濃淡パターンの差異が表れてこない。
【００１３】
従って本発明では、低周波濃淡パターンに対しても、精度良くパターンの類否を判別することができる濃淡パターンの判別装置、濃淡パターン判別方法、制御プログラムおよび上記制御プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
本発明の濃淡パターン判別装置は、上記課題を解決するために、濃淡を有する画像データである濃淡パターンと、濃淡パターンに対し類否を判別する基準の画像データとなる基準パターンとの類否を判別する判別装置であって、以下の（１）〜（３）の機能  （１）所定の濃淡分布を有する濃淡勾配テンプレートを、上記基準パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する基準パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする第１ベクトルを生成する；（２）上記第１ベクトルに対し、所定の関数を用いて、第２ベクトルを生成する；（３）上記濃淡勾配テンプレートを、上記濃淡パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する濃淡パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする判別ベクトルを生成する；を備えるベクトル生成手段と、上記第２ベクトルと上記判別ベクトルとの類否度を生成する類否度算出手段と、上記類否度または類否度の関数を濃淡パターンの特徴値として算出する特徴値算出手段と、基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判断する基準となる閾値と、上記濃淡パターンの特徴値とを比較することによって、基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判別する判別手段とを備えることを特徴としている。
【００１５】
また、本発明の濃淡パターン判別方法は、上記課題を解決するために、濃淡を有する画像データである濃淡パターンと、濃淡パターンに対し類否を判別する基準の画像データとなる基準パターンとの類否を判別する判別方法であって、所定の濃淡分布を有する濃淡勾配テンプレートを、上記基準パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する基準パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする第１ベクトルを生成する第１ベクトル生成処理と、上記第１ベクトルに対し、所定の関数を用いて、第２ベクトルを生成する第２ベクトル生成処理と、上記濃淡勾配テンプレートを、上記濃淡パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する濃淡パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする判別ベクトルを生成する判別ベクトル生成処理と、上記第２ベクトルと上記判別ベクトルとの類否度を生成する類否度算出処理と、上記類否度または類否度の関数を濃淡パターンの特徴値として算出する特徴値算出処理と、基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判断する基準となる閾値と、上記濃淡パターンの特徴値とを比較することによって、基準パターンおよび濃淡パターンの類否を判別する判別処理とを備えることを特徴としている。
【００１６】
上記の発明によれば、基準パターンおよび濃淡パターンに対し、濃淡分布を有する濃淡勾配テンプレートを用いて、走査位置における緩やかな濃淡の変化を、濃淡勾配テンプレートに関する相関値として定量化することができる。この相関値は、基準パターンまたは濃淡パターンの局所ごとでの濃淡の起伏の大小が定量化された値である。上記相関値から、第１ベクトル、第２ベクトルおよび判別ベクトルを算出し、さらに算出された特徴値と閾値とを比較することによって、濃淡パターンがエッジ成分を含まない場合であっても、高精度な基準パターンおよび濃淡パターンの判別が可能である。
【００１７】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記相関値は、正規化相互相関値であることが好ましい。
【００１８】
これにより、より容易に相関値を算出することができるため好ましい。
【００１９】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記ベクトル生成手段は、複数の第１ベクトルを生成することによって、複数の上記第１ベクトルからなる第１ベクトル群を生成することが好ましい。
【００２０】
このように、複数の第１ベクトルを用いることによって、本発明に係る濃淡パターン判別装置によって、より多様な判別を行うことが可能となる。
【００２１】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記ベクトル生成手段は、上記第１ベクトル群を平均することによって、上記第２ベクトルを算出することが好ましい。
【００２２】
第１ベクトル群を平均し、第２ベクトルを算出することによって、第１ベクトルごとの偏りを除くことができ、より精度の高い濃淡パターンの判別ができる。
【００２３】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記ベクトル生成手段は、上記第１ベクトル群を固有値分解することによって、固有ベクトルを算出し、上記固有ベクトルを上記第２ベクトルとして生成することが好ましい。
【００２４】
このように、固有ベクトルを算出することによっても第２ベクトルを生成することができる。
【００２５】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記ベクトル生成手段は、複数の上記濃淡勾配テンプレートを用いることが好ましい。
【００２６】
上記のように、複数の上記濃淡勾配テンプレートを用いることによって、複数の濃淡勾配テンプレートが有する濃淡分布を利用した多面的な判別が可能となる。これにより、特に未知の濃淡変動（事前にどのような形状または濃淡の変動が発生するか明らかでない変動）を持つ濃淡パターンに対しても、上記未知の濃淡変動を特徴値として濃淡パターンの判別に用いることができる。上記濃淡パターンの判別は、冗長性を持った特徴の抽出が可能であり、上記抽出を多面的に行うことができるため、濃淡パターンの微小な輝度変動等に対してもさらに安定した、基準パターンと濃淡パターンとの判別が可能となる。
【００２７】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記濃淡勾配テンプレートに対し、濃淡勾配テンプレートの特性に応じた分類番号および比較順序を有する優先度を付与するテンプレート分類手段を備えることが好ましい。
【００２８】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記ベクトル生成手段は、複数の上記濃淡勾配テンプレートを用い、濃淡勾配テンプレートごとに対し、複数の第２ベクトルからなる第２ベクトル群および複数の判別ベクトルからなる判別ベクトル群を生成することが好ましい。
【００２９】
これらの構成により、濃淡勾配テンプレートに対し、優先度を付与することができ、より多様な判別を行うことが可能となる。
【００３０】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記特徴値算出手段が算出する濃淡パターンの特徴値は類否度の関数であり、上記類否度の関数は類似度の関数であり、上記類似度の関数は、上記第２ベクトル群および判別ベクトル群が対応する濃淡テンプレートごとに対する類似度の関数である、複合類似度法であることが好ましい。
【００３１】
上記の構成によれば、複数の基準パターンを用い、濃淡パターンの判別を行う場合、複数の基準パターンの平均に対し差異のある基準パターンに類似する濃淡パターンが高い類似度（類否度）を示す類似度の計算が可能となる。このため、基準パターン間の変動が許容された濃淡パターンの類否判別が可能となる。
【００３２】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記特徴値算出手段は、濃淡勾配テンプレートごとに対応する類似度の総和として、複合類似度を算出することが好ましい。
【００３３】
このようにして、複合類似度の算出方法を多様化させることができる。
【００３４】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記特徴値算出手段は、類似度の関数を濃淡パターンの特徴値として算出し、上記類似度の関数は、濃淡勾配テンプレートの特性に応じた分類番号および比較順序に基づく優先度の関数であることが好ましい。
【００３５】
これにより、優先度に基づく濃淡パターンの判別が可能となる。例えば、濃淡パターンの大局的な特徴の判別から局所的な特徴の判別へと段階的な判別が可能となる。
【００３６】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記ベクトル生成手段は、テンプレート分類手段によって付与された優先度の分類番号に基づき、複数の濃淡勾配テンプレートを複数のカテゴリーに分類し、上記類否度算出手段は、複数のカテゴリーのうち少なくとも一つのカテゴリーに分類された濃淡勾配テンプレートを用いて算出された第２ベクトルおよび判別ベクトルから類否度を算出することが好ましい。
【００３７】
これにより、優先度の分類番号に基づくカテゴリーごとに、基準パターンおよび濃淡パターンの類否の判別が可能となる。
【００３８】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記類否度算出手段は、複数のカテゴリーごとに上記類否度を算出し、上記判別手段は、優先度の比較順序に従い、特徴値算出手段で算出された、複数のカテゴリーごとに算出された類否度または類否度の関数である濃淡パターンの特徴値と、上記閾値とを比較することが好ましい。
【００３９】
これにより、優先度の分類番号に基づくカテゴリーごとの類否度に係る特徴値に対し、優先度の比較順序に従った濃淡パターンの判別が可能となる。
【００４０】
また、本発明の濃淡パターン判別装置では、上記判別手段は、上記濃淡パターンの特徴値と閾値とを比較し、基準パターンおよび濃淡パターンが異類であるとの判別をした場合、基準パターンと濃淡パターンとが異類であるとの最終的な判別をし、全てのカテゴリーごとに算出された類否度または類否度の関数である濃淡パターンの特徴値と閾値とを比較し、基準パターンと濃淡パターンとが同類であるとの判別をした場合、基準パターンと濃淡パターンとが同類であるとの最終的な判別をすることが好ましい。
【００４１】
これにより、全てのカテゴリーごとの上記特徴値と閾値とを比較し、基準パターンと濃淡パターンとが同類であると判別がなされた場合のみに、基準パターンと濃淡パターンとが同類であるとの最終的な判別がなされることとなる。また、１つでも基準パターンおよび濃淡パターンが異類であるとの判別がなされた場合には、基準パターンと濃淡パターンとは異類であるとの最終的な判別がなされる。このため、両パターンが同類であるとの判別を非常に厳格になすことができ、異類であるとの誤った判別がなされることをより回避することができる。
【００４２】
なお、上記濃淡パターン判別装置は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記ベクトル生成手段として動作させることにより上記濃淡パターン判別装置をコンピュータにて実現させる濃淡パターン判別装置の制御プログラム、およびそれを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【００４３】
本発明の濃淡パターン判別装置は、以上のように、以下の（１）〜（３）の機能  （１）所定の濃淡分布を有する濃淡勾配テンプレートを、上記基準パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する基準パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする第１ベクトルを生成する；（２）上記第１ベクトルに対し、所定の関数を用いて、第２ベクトルを生成する；（３）上記濃淡勾配テンプレートを、上記濃淡パターンに対し走査させ、走査した各位置において、濃淡勾配テンプレートの領域の濃淡値と、濃淡勾配テンプレートの領域に対応する濃淡パターンの領域の濃淡値との相関値を計算し、走査した各位置における相関値を要素とする判別ベクトルを生成する；を備えるベクトル生成手段を備えているものである。
【００４４】
それゆえ、上記ベクトル生成手段を備えているので、上記相関値から、第１ベクトル、第２ベクトルおよび判別ベクトルを算出し、さらに算出された特徴値と閾値とを比較することによって、濃淡パターンがエッジ成分を含まない場合であっても、高精度な基準パターンおよび濃淡パターンの判別が可能であるという効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４５】
〔濃淡パターン判別装置〕
本発明の一実施形態について図１〜図５に基づいて説明すると以下の通りである。まず、図２は、本発明に係る濃淡パターン判別装置２０の要部構成を示すブロック図である。同図に示すように、濃淡パターン判別装置２０は、インターフェイス部１および濃淡パターン判別部２を備えている。インターフェイス部１は、操作入力部３および表示部４を含んでいる。
【００４６】
一方、濃淡パターン判別部２は、パターン記憶部（パターン記憶手段）５、テンプレート分類部（テンプレート分類手段）６、ベクトル生成部（ベクトル生成手段）７、ベクトル記憶部８、類否度算出部（類否度算出手段）９、特徴値算出部（特徴値算出手段）１０および判別部（判別手段）１１を含んでいる。また、パターン記憶部５は撮像部１２と連結されている。なお、図示しないが、撮像部１２には撮像データをＡ／Ｄ変換してパターン記憶部５に出力するデータ変換機能を備えている。テンプレート分類部６、ベクトル生成部７、類否度算出部９、特徴値算出部１０および判別部１１は、ハードウェアロジックによって構成することが可能である。
【００４７】
インターフェイス部１は、ユーザの操作入力を受け付けて、これを濃淡パターン判別部２に送信する機能、および、濃淡パターン判別部２からの判別結果を表示する。ユーザからの操作入力は操作入力部３によって行われる。操作入力部３は、図示しない入力手段に入力された入力データを主にベクトル生成部７などの濃淡パターン判別部２を構成する各部へ送信する。さらにベクトル生成部７から各部へ入力データが伝達される。同図では、操作入力部３とベクトル生成部７とが接続されているよう図示されているが、操作入力部３は濃淡パターン判別部２を構成する各部に対しても連結されている構成であってよい。
【００４８】
入力データとしては、判別の対象となる入力パターン（濃淡パターン）、リファレンスパターン（基準パターン）、濃淡勾配テンプレートの選定、テンプレート分類部６の使用の有無など多岐に亘る。なお、図示しない入力手段としては、ユーザが上記入力データを入力することができればよく、例えば、入力キー、タッチパネルなどで構成することができる。
【００４９】
パターン記憶部５は、リファレンスパターンおよび濃淡勾配テンプレートなどの各種データおよび各種プログラムを記憶（保存）するものである。また、入力パターンをも記憶することができる。リファレンスパターンおよび濃淡勾配テンプレートは、本判別処理を実施する前に予めパターン記憶部５に記憶されている。
【００５０】
さらに、濃淡パターンについても同様に予めパターン記憶部５に記憶されている構成であってよい。これに対し、本判別処理を実施する際に、パターン記憶部５に連結されている撮像部１２によって、薄膜等の対象物を撮像することによって得られた濃淡パターンが、パターン記憶部５に送信され、記憶される構成であってもよい。また、濃淡パターンとしては、撮像されたそのままの状態ではなく、撮像後に撮像データを３原色分解し、特定の原色に関する濃度を抽出する処理、上記濃度を正規化する処理、上記撮像データに対し、極座標逆変換などの座標を変換する処理に例示される各種下処理が行われたものであってもよい。
【００５１】
撮像部１２は、対象物を濃淡パターンとしてデータ化できればよく、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサなどを用いることができる。また、撮像部１２による撮像方法としては、一般的な撮像の他、干渉光または透過光を用いた撮像方法、色フィルタを介した撮像方法、赤外線またはＸ線を用いた撮像方法を挙げることができる。
【００５２】
また、ベクトル記憶部８は、ベクトル生成部７によって生成された各種のベクトルおよび各種プログラムを記憶し、各種ベクトルを類否度算出部９に送信する。パターン記憶部５およびベクトル記憶部８は、具体的には、ＲＡＭ（random access memory）やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）によって構成できる。
【００５３】
図１は、リファレンスパターン、および、リファレンスパターンとの類否が判別される濃淡パターンを示す平面図である。パターンＡ〜Ｃはリファレンスパターンを示し、パターンＤ〜Ｈは判別対象となる入力パターンを示している。
【００５４】
本実施の形態では、リファレンスパターンおよび入力パターンは、半導体ウェハから得られたデータを用いているが、データの対象物は特に限定されず、データが濃淡を有していれば濃淡パターン判別装置２０の判別対象とすることができる。例えば、レンズなどを対象とすることもできる。
【００５５】
上記濃淡とは、特に限定されないが、上記データの対象物自体の膜厚、または、膜厚によるニュートンリング等の色相、明度などの色調の違いが濃淡として反映されるものであってもよいし、対象物の基材となる部材の厚さが濃淡として反映されたものであってもよい。
【００５６】
リファレンスパターンであるパターンＡ〜Ｃは、同図に示されるように、エッジが支配的ではなく、濃淡勾配が緩やかに変化（傾斜）するパターン（低周波濃淡パターン）となっている。リファレンスパターンは、濃淡パターンが正常である範囲に属するパターンであり、入力パターンに対し類否を判別する基準の画像データである。
【００５７】
例えば、半導体ウェハのある膜の厚さを判別対象とした場合、正常であるとは、濃淡パターンの基となる膜厚分布が適切な範囲（所望の範囲）に属しているということができる。以下、入力パターンがリファレンスパターンに属することを、同類であると適宜示す。
【００５８】
逆に、正常でない、つまり、異常であるとは、上記膜厚分布が適切な範囲（所望の範囲）から外れているということができる。以下、入力パターンがリファレンスパターンに属しないことを、異類であると適宜示す。
【００５９】
このように、リファレンスパターンに対し入力パターンが同類である、または、異類であるとする基準は、入力パターンに要求される濃淡パターンの正常である範囲に応じて適宜設定される。つまり、濃淡パターンに厳格な膜厚分布が要求される場合、正常である範囲は非常に狭い範囲に設定されることとなる。
【００６０】
入力パターンは、リファレンスパターンと比較され、互いの類否（同類であるか、異類であるか）が判別される対象となる画像データである。このため、入力パターンはリファレンスパターンと同様に、半導体ウェハから得られたデータを用いている。なお、データ取得の対象物を半導体ウェハ以外とすることができることも、リファレンスパターンと同様である。図１に示すパターンＤ〜Ｈは入力パターンである。なお、パターンＡはパターンＤと同類であり、パターンＡに対し、パターンＧおよびパターンＨはそれぞれ異類であるとする。
【００６１】
同図において、リファレンスパターンを３種類、濃淡パターンを５種類示しているが、何れも１種類以上あれば本発明に係る濃淡パターン判別装置２０による判別処理を行うことが可能である。しかし、このように複数のリファレンスパターンがある場合、後述するように多様な判別を行うことが可能となる。また、同図におけるリファレンスパターンおよび濃淡パターンの画像データサイズは、いずれも７６８ピクセル×５１２ピクセルとしているが、もちろんこのサイズに限定されるものではなく、本発明が適用される範囲で適宜変更すればよい。
【００６２】
また、濃淡勾配テンプレートもパターン記憶部５に記憶されている。図３は、濃淡勾配である、テンプレート１〜５を示す平面図である。濃淡勾配テンプレートは所定の濃淡分布を有する画像データであり、後述する判別処理において、リファレンスパターンまたは濃淡パターンに走査されるものである。
【００６３】
濃淡勾配テンプレートは所定の濃淡分布を有する。すなわち、低周波濃淡パターンを有していればよく、例えば、ガウシアン分布、指数分布、スチューデント分布、ガンマ分布などに従った濃淡勾配を有する低周波濃淡パターンを挙げることができる。
【００６４】
具体的な濃淡の例としては、濃淡勾配テンプレートと同一平面上にある所定の１点から濃淡の濃度が放射状に増加または減少する構成を挙げることができる。上記所定の１点は、濃淡勾配テンプレート上にあってもよく、また、濃淡勾配テンプレート外にあってもよい。上記所定の１点が濃淡勾配テンプレート上にある場合の例としては、図３のテンプレート１が挙げられる。同図のように、上記所定の１点はテンプレート１の中央に位置している。また、テンプレート２〜５では、上記所定の１点は濃淡勾配テンプレート上の辺または角に位置している。なお、上記所定の１点が濃淡勾配テンプレート外にある場合、上記所定の１点は濃淡勾配テンプレート上に直接位置しないものの、濃淡勾配テンプレートの濃淡の濃度が放射状に増加または減少する構成であることに変わりはない。
【００６５】
また、上記所定の１点から放射状ではなく、任意の方向（左、右、上、下、角度３０°で右下へなど）に濃淡の濃度が漸減または漸増する構成であってもよい。
【００６６】
さらに、所定の１点に代えて、所定の直線から濃淡の濃度が漸減または漸増する構成としてもよい。所定の直線が基準となる場合、上記所定の直線に直交する方向、または、任意の方向（左、右、上、下、角度３０°で右下へなど）に濃淡の濃度が漸減または漸増することとなる。また、上記所定の直線は、所定の１点と同様に濃淡勾配テンプレート上にあってもよいし、濃淡勾配テンプレート外にあってもよい。上記所定の直線が濃淡勾配テンプレート上にある場合の例としては、上記直線が濃淡勾配テンプレートの辺、対角線または２辺上の各点を結ぶ直線である場合が挙げられる。
【００６７】
このように、濃淡勾配テンプレートは、最大濃度または最小濃度となる所定の１点または所定の直線から濃淡の濃度が漸減または漸増する構成とすることができ、比較的単純な濃淡傾向を有する構成を採用できる。なお、上記所定の１点または所定の直線は複数用いることも可能である。
【００６８】
濃淡勾配テンプレートの形状は正方形または長方形である。この正方形の１辺または長方形の短辺の１辺の長さは、特に限定されないが、後述する濃淡勾配テンプレートの走査において、上記１辺と同一方向にあるリファレンスパターンおよび濃淡パターンの１辺に対し、２≦リファレンスパターンまたは濃淡パターンの１辺／濃淡勾配テンプレートの１辺≦１０の範囲であることが好ましい。
【００６９】
図３に示す各テンプレート名の下にはそのデータサイズを記載している。データサイズの単位はピクセルであり省略しているが、テンプレート１のデータサイズは、２５６ピクセル×２５６ピクセルである。濃淡勾配テンプレートであるテンプレート１は、正方形の形状であり、１辺が２５６ピクセル、すなわち、図１におけるパターンＡのＹ軸方向の大きさである５１２ピクセルの２分の１である。さらに、テンプレート１の中央を原点、偏差が画面サイズの１／４で規定されたガウシアン分布に従った濃度勾配を有する。テンプレート１の画像のｘ、ｙの座標の各位置における濃淡値は、具体的に下記の式１で表される。
【００７０】
【数１】
2010009212.tif 000003
【００７１】
テンプレート１の画像データと同様に、テンプレート２〜５を作成することができる。テンプレート２〜５は、それぞれ、テンプレート１から従属的に決定されるものであり、ここではテンプレート２、テンプレート３はテンプレート１の画像の中心を原点として、それぞれ、左右分割または上下分割した画像の片側（左側または上側）から成るものとする。また、テンプレート４、５はテンプレート１の画像の中心を原点として４分割した時のそれぞれ左上部、右上部から成るものである。これらは、ガウシアン分布を有している。
【００７２】
これらのテンプレートによれば、例えば、テンプレート１を用いると、全方向に濃淡勾配の傾斜度合いが強調された後述する第１ベクトルおよび判別ベクトルを生成できる。同様に、テンプレート２を用いると。主に垂直方向の濃淡勾配の傾斜度合いが強調された、テンプレート３を用いると、主に水平方向の濃淡勾配の傾斜度合いが強調された第１ベクトルおよび判別ベクトルを生成できる。
【００７３】
このように、複数の上記濃淡勾配テンプレートを用いることによって、複数の濃淡勾配テンプレートが有する濃淡分布を利用した多面的な判別が可能となる。これにより、特に未知の濃淡変動（事前にどのような形状または濃淡の変動が発生するか明らかでない変動）を持つ濃淡パターンに対しても、上記未知の濃淡変動を特徴値として濃淡パターンの判別に用いることができる。上記濃淡パターンの判別は、冗長性を持った特徴の抽出が可能であり、上記抽出を多面的に行うことができるため、濃淡パターンの微小な輝度変動等に対してもさらに安定した、基準パターンと濃淡パターンとの判別が可能となる。
【００７４】
テンプレート分類部６は、パターン記憶部５に記憶された濃淡勾配テンプレートのデータに対し、濃淡勾配テンプレートの特性に応じた分類番号および比較順序を有する優先度を付与する。優先度の付与は判別対象である濃淡パターンを判別する目的により、あるいは、ある濃淡パターンの濃淡傾向に応じて行うことができる。例えば、濃淡パターンのデータ取得対象物の種類（半導体ウェハ、レンズなど）等に応じ、濃淡パターンのこれまでの判別結果から統計的に判別し易いことが分かっている濃淡勾配テンプレートには高い優先度を付与する。
【００７５】
濃淡勾配テンプレートの特性としては、濃淡勾配テンプレートのサイズ、最大および最小の濃度、濃淡の勾配の程度、勾配の方向などが挙げられる。これにより、優先度が付された濃淡勾配テンプレートを用いて、入力パターンの判別を行うことが可能となり、所定のカテゴリーに属する濃淡勾配テンプレートに応じた段階的な判別処理が可能となる。
【００７６】
例えば、濃淡勾配テンプレートの特性として、濃淡勾配テンプレートのサイズに着目すると、濃淡勾配テンプレートのうち大きなサイズのものを用いた場合、入力パターンの大局的特徴を判別することができる。一方、小さなサイズの濃淡勾配テンプレートを用いた場合、入力パターンの局所的特徴を判別することができる。また、例えば、ある半導体ウェハＡの厚さはウェハ中心が最も厚く、その周辺に向かって薄くなる膜厚分布となるため、これを撮像した濃淡パターンの濃淡濃度が、中心が濃く、その周辺に向かって薄くなる傾向がある場合、所定の１点を中心に放射状に濃度が薄くなる濃淡勾配テンプレート群（テンプレート１〜５とは逆の濃淡の勾配を有する）に高い優先度が付与される。一方、ある半導体ウェハＢの厚さは、オリエンテーションフラット側が厚く、オリエンテーションフラットの反対側に向かって薄くなる膜厚分布となるため、これを撮像した濃淡パターンの濃淡濃度はオリエンテーションフラット側が濃く、オリエンテーションフラットの反対側に向かって薄くなる傾向がある場合は、濃淡勾配テンプレートの１辺から対向する１辺へ向かって濃淡が変化する濃淡勾配テンプレート（群）、濃淡勾配テンプレートの１辺と対向する１辺との各中点を結ぶ直線から上記直線に直交する方向へ濃淡が変化する濃淡勾配テンプレート群に高い優先度が付与される。このため、所望の特徴に特化した判別処理が可能となる。
【００７７】
テンプレート分類部６は必要に応じて機能させればよく、必要がなければ、処理を行わないよう設定してもよい。この場合、濃淡テンプレートのサイズ等は考慮されることなく、濃淡パターン判別装置２０の動作がなされる。処理を行うか否かは、操作入力部３から出力信号を送信することによって設定することができる。
【００７８】
ベクトル生成部７は、パターン記憶部５からリファレンスパターン、入力パターンおよび濃淡勾配テンプレートに係るそれぞれのデータの送信を受け、リファレンスパターンおよび入力パターンの類否を判別するためのベクトルを生成する。ベクトル生成部７では、大きく分類して、（１）第１ベクトル生成処理、（２）第２ベクトル生成処理、（３）判別ベクトル生成処理、および、（４）特徴ベクトル生成処理の４つの処理が行われる。
【００７９】
（１）第１ベクトル生成処理
第１ベクトル生成処理は、パターン記憶部５から読み出したリファレンスパターンに対し、濃淡勾配テンプレートを相対的に走査させ、第１ベクトルを得る処理である。リファレンスパターンに対する濃淡勾配パターンの走査順序は、第１ベクトルを得ることができれば特に限定されない。
【００８０】
例えば、図４に示すように、パターンＡの左上部にテンプレート１を配置させ、まず、テンプレート１を右側方向へ走査させる。さらに、テンプレート１がパターンＡの右側端部に位置した後に、パターンＡの中央左側へ移動させ、同様に移動を繰り返し、パターンＡの右下部まで走査することによって、各走査位置におけるパターンＡの濃淡値とテンプレート１の濃淡値との相関値を計算する。
【００８１】
なお、パターンＡの右端から左端へのテンプレート１の下方向を含む移動に際し、移動の下方向成分をテンプレート１の縦辺の長さ分ではなく、テンプレート１の整数分の１等に設定し、左上端部から右上端部への走査時に走査される領域と、右上端部から中央左側への走査時に走査される領域とが、重なり合うように走査がなされてもよい。
【００８２】
上記走査は、テンプレート１のサイズの１／８間隔(３２ｐｉｘ)で離散的、等間隔に行うことができる。なお、走査の間隔は適宜変更することができ、好ましい濃淡勾配テンプレートの走査の間隔（１ステップ）は、走査方向における、リファレンスパターンおよび判別対象となる濃淡パターンの長さの整数分の１であり、かつ、濃淡勾配テンプレートの長さの整数分の１である。また、走査はより連続的になされてもよく、この場合、走査はテンプレート１のサイズの１／８間隔未満で行われる。
【００８３】
また、濃淡勾配テンプレートの走査は上述の手順に限定されず、濃淡パターンおよび基準パターンが半導体ウェハなどの円形の場合、まず、濃淡パターンまたは基準パターンの小さな同心円上に濃淡勾配テンプレートを走査させ、その後、より半径の大きな同心円状の領域に走査を行ってもよい。
【００８４】
同図の（ａ）〜（ｃ）の中央部には、上記各走査位置における相関値画像を示している。これらの相関値画像は可視化のため画像化しているが実際は実数データである。上記各走査位置におけるパターンＡの濃淡値とテンプレート１の濃淡値との相関値の計算は、相関値が得られればよく公知の関数を用いることができる。例えば、正規化相互相関、累積二乗誤差相関（SSD（Sum Of Squared Difference））、および、差分絶対値和相関（SAD（Sam Of Absolute Difference））などの関数が挙げられる。正規化相互相関を以下の式２にて示す。
【００８５】
【数２】
2010009212.tif 000004
【００８６】
正規化相互相関を用いる場合、均一な明度変動に対して、より高精度に相関値を算出するために、前処理としてリファレンスパターンの濃淡値と濃淡パターンの濃淡値とを同一の基準で正規化しておくことが望ましい。例えば両パターンの濃淡値平均値を一致させるような正規化を実施しておくことが挙げられる。
【００８７】
また、ＳＳＤは下記式３にて、ＳＡＤは下記式４にて表すことができる。
【００８８】
【数３】
2010009212.tif 000005
【００８９】
【数４】
2010009212.tif 000006
【００９０】
同図の（ａ）〜（ｃ）の右部に示すように、上記の何れかの関数によって得られた、上記各走査位置におけるパターンＡの濃淡値とテンプレート１の濃淡値との相関値を１次元ベクトル化することによって、相関値ベクトルが得られる。これを第１ベクトルと称する。この第１ベクトルは一旦、ベクトル記憶部８に記憶されてもよく、ベクトル記憶部８に記憶されることなく第２ベクトル生成処理等の処理がなされてもよい。
【００９１】
また、図５に本発明の実施に係る濃淡パターンに濃淡勾配テンプレートを走査させた場合の相関値（相関画像）を示す。同図に示すように、各パターンに対し濃淡勾配テンプレートを走査させることによって、各相関値（相関値画像）が得られる。この相関画像における各画素の値は、元のパターンの局所ごとでの濃淡の起伏の大小が定量化された特徴値であり、この特徴を基にしてパターンを判別することにより、対象が明瞭なエッジ成分を含まない低周波な入力パターンの場合であっても高精度なパターン判別が実現される。
【００９２】
（２）第２ベクトル生成処理
第２ベクトル生成処理は、第１ベクトル生成処理の後になされる処理である。第２ベクトル生成処理としては、複数の第１ベクトルを平均して第２ベクトルを生成すること、または、複数の第１ベクトルを固有値分解し、それによって得られる固有ベクトルを第２ベクトルとすることが挙げられる。算出される固有ベクトルは複数生成され、第２ベクトルについても複数生成される。
【００９３】
この場合、複数の固有ベクトルは通常、単に固有ベクトルと称するため、固有ベクトル群とは称しない。これに伴い第２ベクトルも複数存在するが、これをもって第２のベクトル群とは称しない。なお、第１ベクトルが１種類の場合、第１ベクトルをそのまま第２ベクトルとしてもよい。第２ベクトルは、ベクトル記憶部８に送信された後、記憶される。
【００９４】
上記固有ベクトルは具体的には、複数の第１ベクトルから自己相関行列Ｍｉを以下の式５によって生成した上で、自己相関行列Ｍｉの固有ベクトルとして計算される。
【００９５】
【数５】
2010009212.tif 000007
【００９６】
（３）判別ベクトル生成処理
判別ベクトル生成処理は、パターン記憶部５から読み出した入力パターンに対し、濃淡勾配テンプレートを相対的に走査させ、判別ベクトルを得る処理である。処理内容は、第１ベクトル生成処理において、リファレンスパターンを入力パターンに置き換え、同様の処理を行うことによって、第１ベクトルの代わりに判別ベクトルを得ることができる。得られた判別ベクトルは、ベクトル記憶部８に送信され、記憶される。
【００９７】
第１ベクトル生成処理および第２ベクトル生成処理は連続して行われるが、これらの処理と判別ベクトル生成処理とは、並列処理でなされてもよいし、何れの処理が前後になされてもよい。
【００９８】
（４）特徴ベクトル生成処理
特徴ベクトル生成処理は、必要に応じなされる処理であり必須の処理ではない。しかし、ベクトル生成部７が上記処理を行うことによって、多用な判別処理が可能となる。特徴ベクトル生成処理は、類否度算出部９によって算出された後述する類否度（相違度または類似度）がベクトル生成部７に送信され、ベクトル生成部において類否度のデータがベクトル化されることによってなされる。
【００９９】
特徴ベクトルが複数の場合、この複数の特徴ベクトルからは、代表となる代表特徴ベクトルを算出することができる。代表特徴ベクトルは、複数のベクトルの平均ベクトルを算出する、または、複数の特徴ベクトルを固有値分解することによって得られる。何れの方法にて代表特徴ベクトルを算出するかは、適宜変更すればよい。
【０１００】
類否度算出部９では、ベクトル記憶部８に記憶された第２ベクトルおよび判別ベクトルに基づき類否度の計算がなされる。本明細書において、類否度とは、類似度および相違度の総称とする。上記両ベクトルが互いに類似する点に着目する場合、類似度を用いることができ、一方、上記両ベクトルが互いに相違する点に着目する場合、相違度を用いることができる。例えば、本実施の形態において、相違度を以下の式６を用いて表す。
【０１０１】
【数６】
2010009212.tif 000008
【０１０２】
また、第２ベクトルを固有ベクトルとして算出した場合、第２ベクトルと判別ベクトルとの類似度の算出は、複合類似度法によって以下の式７によって行うことができる。
【０１０３】
【数７】
2010009212.tif 000009
【０１０４】
相違度の場合、この値が大きいほど、リファレンスパターンと濃淡パターンとが相違していることが示される。一方、類似度の場合、類似度が大きいほど、リファレンスパターンと濃淡パターンとが類似していることを示す。
【０１０５】
特徴値算出部１０では、相違度もしくは類似度（類否度）、または、相違度の関数もしくは類似度の関数（類否度の関数）を特徴値として算出する。これを特徴値算出処理とする。相違度または類似度を特徴値として算出する場合、特段の処理はなされず、相違度または類似度がそのまま特徴値として算出される。
【０１０６】
一方、相違度の関数または類似度の関数を特徴値として算出する場合、相違度または類似度の総和または平均値等の統計値を特徴値として算出することができる。また、テンプレート分類部６によって付与された濃淡勾配テンプレートの優先度に基づき、特徴値の算出を行うことができる。具体的には、所定の優先度が付与された濃淡勾配テンプレートに係る相違度または類似度のそれぞれについて、相違度または類似度の総和または平均値を特徴値として算出する。
【０１０７】
判別部１１は、予め記憶されている閾値と、特徴値算出部１０から受信した特徴値のデータとを比較し、その結果を算出する。これを判別処理と称する。特徴値として相違度が用いられており、相違度が閾値以上であれば、入力パターンはリファレンスパターンと異類のパターンであり、特徴値が閾値未満であれば、入力パターンはリファレンスパターンと同類のパターンとして結果を算出する。
【０１０８】
また、特徴値として類似度が用いられており、相違度が閾値以上であれば、入力パターンはリファレンスパターンと同類のパターンであり、特徴値が閾値未満であれば、入力パターンはリファレンスパターンと異類のパターンとして結果を算出する。このようにして、リファレンスパターンと入力パターンとの類否が判別される。
【０１０９】
特徴値算出部１０によって相違度または類否度が特徴値として算出された場合には、単に、特徴値と閾値との比較結果が算出される。一方、相違度の関数または類似度の関数として特徴値が算出された場合であって、相違度または類似度の総和として特徴値が算出された場合には、相違度または類似度の総和と閾値の総和とが比較される。また、相違度または類似度の平均値を特徴値とした場合、上記平均値である特徴値と閾値とが比較される。
【０１１０】
さらに、濃淡勾配テンプレートに優先度が付与されている場合、優先度が付与された濃淡勾配テンプレートに係る特徴値ごとに、入力パターンの比較を行うことができる。また、ある優先度が付与された濃淡勾配テンプレートに係る特徴値について、入力パターンの比較を行い、その時点で入力パターンがリファレンスパターンと異類であると判別された場合には、判別処理を終了することもできる。このような判別処理を行うことによって、所望の濃淡勾配テンプレートから段階的に判別処理を行うことができ、判別処理の時間を短縮することもできる。
【０１１１】
表示部４は、判別部１１によって算出された判別結果の送信を受け、判別結果を表示するものであり、公知の液晶ディスプレイ等で構成することができる。これを表示処理と称する。なお、表示部４には、図示しない記憶部が備えられており、判別部１１によって算出された判別結果を記憶することができる。記憶された判別結果は操作入力部３からの操作により、表示部４に表示させることも可能である。
【０１１２】
〔濃淡パターン判別装置の動作例１〕
次に、濃淡パターン判別装置２０の動作について以下に説明する。判別処理に係る濃淡パターン判別装置２０の動作を説明するにあたり、同時に本発明に係る濃淡パターン判別方法についても重複して説明することが当業者であれば理解されるであろう。最も単純な濃淡パターンの判別処理について、図６に示すフローチャートを用いて説明する。なお、以下のフローチャート中のＳはステップを示す。
【０１１３】
判別処理が開始されると、Ｓ１１０の第１ベクトル生成処理およびＳ１２０の第２ベクトル生成処理のフローと、Ｓ１３０の判別ベクトル生成処理とのフローが並列でなされる。なお、本フローチャートでは並列処理としているが、まず、第１ベクトル生成処理および第２ベクトル生成処理のフローがなされた後に、判別ベクトル生成処理がなされてもよく、逆の順序でなされても本発明に係る濃淡パターン判別装置の動作に含まれる。
【０１１４】
Ｓ１１０は、第１ベクトル生成処理である。Ｓ１１０では、パターン記憶部５に記憶されたリファレンスパターンがベクトル生成部７に読み出されることによって、リファレンスパターンおよび濃淡勾配テンプレートの取得がなされる。本実施の形態では、説明の便宜上、リファレンスパターンとして、図１に示すパターンＡを１種類用い、濃淡勾配テンプレートとして、図３に示すテンプレート１を１種類用いる。
【０１１５】
さらに、図４の（ａ）の左側に示すように、パターンＡに対し、テンプレート１を走査させる。走査はパターンＡの左上部から右側方向へ行い、その後、右側端部から左側中央へ走査させることを繰り返し、右下部まで行うことで完了する。その後、走査がなされた、パターンＡの濃淡値と、テンプレート１の濃淡値との相関値の算出を行う。
【０１１６】
本実施の形態では、走査がなされた各位置において、正規化相互相関を用いて、相関値の算出を行う。図４の（ａ）の中央に得られた相関値を画像化して示す。この画像化された相関値は、可視化のため画像化しているが実際は実数データである。同図の（ａ）の右側に示すように、この相関値を第１ベクトルとして取得する。
【０１１７】
Ｓ１２０は第２ベクトル生成処理である。本実施の形態では、ベクトル生成部７において、Ｓ１１０で取得した第１ベクトルを、そのまま第２ベクトルとして取得する。第２ベクトルはベクトル記憶部８に送信され、記憶される。
【０１１８】
Ｓ１３０は、判別ベクトル生成処理である。まず、パターン記憶部５に記憶されたリファレンスパターンがベクトル生成部７に読み出されることによって、入力パターンおよび濃淡勾配テンプレートの取得がなされる。入力パターンはリファレンスパターンに対し、同類であるか異類であるかは通常不明であるが、本実施の形態で用いるパターンＤはパターンＡに対し同類であり、パターンＨはパターンＡに対し異類であるとする。
【０１１９】
なお、本実施の形態では、説明の便宜上、入力パターンとして、図１に示すパターンＤ，Ｈの２種類を用い、濃淡勾配テンプレートとして、Ｓ１１０で用いたテンプレート１を１種類用いる。
【０１２０】
次に、図４の（ｂ）および（ｃ）の左側に示すように、Ｓ１１０と同様にパターンＣ，Ｈに対し、テンプレート１の走査を行う。さらに、テンプレート１の走査がなされた各位置において、正規化相互相関を用いて相関値の算出を行う。画像化した相関値を同図の（ｂ）および（ｃ）の中央に示す。得られた相関値を一次ベクトル化することによって、同図の（ｂ）、（ｃ）の右側に示す判別ベクトルとして取得する。判別ベクトルは、ベクトル記憶部８に送信され、記憶される。
【０１２１】
Ｓ１４０は、類否度算出処理であり、類否度が算出される。本実施の形態では、類否度として上記式６で示す相違度を用いる。式３に対し、第２ベクトルおよび判別ベクトルを用いて、相違度を算出する。
【０１２２】
Ｓ１５０は、特徴値算出処理であり、特徴値が算出される。Ｓ１５０では、第２ベクトルが１種類のため、関数によらず相違度をそのまま用い、小数点以下４桁目を四捨五入することによって特徴値として算出する。算出された相違度を表１に示す。パターンＡとパターンＤとは同類であり、パターンＡとパターンＨとは異類であるので、表１に示すように、パターンＤの相違度よりもパターンＨの相違度の方がより大きい値となる結果が示されている。
【０１２３】
【表１】
2010009212.tif 000010
【０１２４】
Ｓ１６０〜１６２は、判別処理であり、類否度（相違度または類似度）と予め判別部１１に記憶された閾値との比較がなされる。ここで、閾値は０．１と設定されており、パターンＤに関する相違度は閾値未満であるので、Ｓ１６１に進み、パターンＤはパターンＡと同類のパターンであるとのデータが生成される。一方、パターンＨに関する相違度は閾値以上であるので、Ｓ１６２に進み、パターンＨはパターンＡと異類のパターンであるとのデータが生成される。さらに、Ｓ１７０は表示処理であり、Ｓ１６１およびＳ１６２にて生成されたデータが表示部４に送信され結果が表示される。
【０１２５】
このように本判別処理によれば、パターンＤ，Ｈのようにエッジが支配的でなく、低周波濃淡パターンである入力パターンについても、精度良くパターンの類否を判別することができる。
【０１２６】
また、本動作例１の全体のフローについて図７を用いて説明する。同図は動作例１の説明図である。同図の左側に示すように、リファレンスパターンに対し、入力パターンを走査する。その後、各走査位置における相関値をベクトル化して第１ベクトルを得る。本動作例１では、第１ベクトルをそのまま第２ベクトルとして算出する。
【０１２７】
一方、同図の右側に示すように、リファレンスパターンに対する処理と同様に、入力パターンに濃淡勾配テンプレートを走査することによって、相関ベクトルを判別ベクトルとして算出する。
【０１２８】
上記第１ベクトルおよび判別ベクトルから、類似度Ｓ１または相違度Ｄ１を算出する。上記の図６のフローチャートでは相違度を用いた。さらに、類似度または相違度から特徴値を算出し、さらに、特徴値と閾値とを比較し、リファレンスパターンと入力パターンとの類否を判別する。
【０１２９】
〔濃淡パターン判別装置の動作例２〕
濃淡パターン判別装置２０の他の動作について図６に基づいて説明すれば、以下の通りである。なお、濃淡パターン判別装置２０の構成は、前記実施の形態１と同様である。また、説明の便宜上、実施の形態１の図面に示した部材と同一の機能を有する部材については、同一の符号を付し、その説明を省略する。また、図６にて説明した処理と重複する処理については、同様の説明を省略する。
【０１３０】
動作例１ではリファレンスパターンおよび濃淡勾配テンプレートを１種類ずつ用いたが、動作例２では、リファレンスパターンを３種類、濃淡勾配テンプレートを３種類用いた場合の動作について説明する。
【０１３１】
ここで、リファレンスパターンとして用いる、図１のパターンＡ〜Ｃに対し、入力パターンとして用いる、図１のパターンＤ〜Ｆは同類のパターンであるとし、パターンＡ〜Ｃに対しパターンＧ，Ｈは異類のパターンであるとする。また、判別対象であるパターンＤ〜Ｈは画像全体のパターンであるとし、画像サイズは７６８ピクセル×５１２ピクセルであるとする。また、濃淡勾配テンプレートとしては、上述した図１に示すテンプレート１〜５の５種類を用いる。以下、図６に示されたフローチャートに基づき動作例２について具体的に説明する。
【０１３２】
まず、Ｓ１１０においてパターン記憶部５に記憶されたリファレンスパターンである、パターンＡ〜Ｃおよび濃淡勾配テンプレートであるテンプレート１〜５がベクトル生成部７に読み出されることによって、これらのデータ取得がなされる。次に、パターンＡ〜Ｃのそれぞれに対し、テンプレート１〜５を走査させ、さらに、各走査位置での正規化された相関値を得る。動作例２では、サイズの異なる複数の濃淡勾配テンプレートを使用しているため、上記相関値を算出基となるベクトルの次元数で正規化し、パターンＡ〜Ｃに係る第１ベクトルを取得し、これをベクトル記憶部８に送信し、記憶する。
【０１３３】
このように、ベクトルの次元数で正規化を行う理由を以下に説明する。本動作例２では、濃淡勾配テンプレート５種の大きさが異なり、それぞれリファレンスパターンに対する走査回数が異なる。即ち、テンプレート１の大きさは他の濃淡勾配テンプレートの大きさよりも大きいため、テンプレート１を走査させた時の相関値ベクトル、及びそれに伴う第１ベクトル、第２ベクトルおよび判別ベクトルの次元数（要素数）は、濃淡勾配テンプレート２〜５のそれに対して小さい。
【０１３４】
従って、本動作例２での相違度（式３）で計算する場合、相違度の算出元となるベクトルの次元数によって、相違度のスケールが濃淡勾配テンプレートごとに異なってしまう。例えば濃淡勾配テンプレート１は他のテンプレートと比較して、相違度のスケールは小さくなってしまう。従ってＳ１１０では、算出元となるベクトルの次元数で正規化を実施し、相違度のスケールを統一する。なお、このような算出元となるベクトルの次元数での正規化は、動作例３，４でも同様に行われる。
【０１３５】
図８はテンプレート１に対応する第１ベクトルの相関値を示すグラフである。このグラフにおいて、横軸はベクトルの要素ＩＤ（要素番号）を、縦軸は要素ＩＤに対応する相関値（大きさ）を示している。図示しないが、同様に他のテンプレート２〜５のそれぞれに関して３種類の第１ベクトルが算出されており、リファレンスパターン１種類に対し、５種類の第１ベクトルが生成されると換言できる。以下、複数のリファレンスパターンに対して、同種類の濃淡勾配テンプレートを走査させることによって得られた複数の第１ベクトルを、第１ベクトル群と称する。第１ベクトル群は、濃淡勾配テンプレートの種類の数だけ存在し、本動作例２では５種類存在する。
【０１３６】
Ｓ１２０は第２ベクトル生成処理であり、ベクトル生成部７において、Ｓ１１０で得られた第１ベクトル群の平均ベクトルを計算し、これを第２ベクトル（平均ベクトル）とする。パターンＡ〜Ｃから計算される、濃淡勾配テンプレート１に対応する第２ベクトルを図９に示す。
【０１３７】
Ｓ１３０では並列処理にて、パターン記憶部５から入力パターンであるパターンＤ〜Ｈに対し、テンプレート１〜５をそれぞれ走査し、各走査位置での正規化された相関値を得る。上記相関値はＳ１１０と同様に、上記相関値を算出元となるベクトルの次元数で正規化し、判別ベクトルを得る。得られた判別ベクトルはベクトル記憶部８に記憶される。
【０１３８】
ここで、１種類の濃淡勾配テンプレート当たり５種類の判別ベクトルが生成される。図１０にテンプレート１に対応する、第２ベクトルおよびパターンＤ〜Ｈの判別ベクトルを示す。図示しないが、もちろんテンプレート２〜５に対応する第２ベクトルおよびパターンＤ〜Ｈの判別ベクトルも生成される。
【０１３９】
Ｓ１４０では、上記式３に基づき相違度が算出される。さらに、Ｓ１５０では、上記相違度に基づき特徴値が算出される。本動作例２では、濃淡勾配テンプレートを複数使用しているため、特徴値を各相違度の総和から算出する。上記相違度および算出した特徴値を以下の表２に示す。上記特徴値は相違度に基づき算出しているため、特徴値が小さいほど、入力パターンとリファレンスパターンとがより似ていることを意味する。
【０１４０】
【表２】
2010009212.tif 000011
【０１４１】
また、図１１にパターンＤ〜Ｈに係る特徴値をグラフで示す。同図に示すように、パターンＤ〜ＦはパターンＡ〜Ｃと同類である設定のため、当然ではあるが相違度は非常に低く、パターンＧ，ＨについてはパターンＡ〜Ｃと異類であるとの設定のため、相違度は高い値が示されている。
【０１４２】
Ｓ１６０では、判別部１１に記憶された閾値との比較がなされる。ここで、本動作例２のようにテンプレート１〜５を用いた場合の閾値を０．０５と設定しておけば、パターンＤ〜Ｆの相違度は閾値未満であるので、Ｓ１６１では、パターンＤ〜ＦはパターンＡ〜Ｃと同類であるとのデータが生成される。一方、パターンＧ，Ｈの相違度は閾値以上であるので、Ｓ１６２では、パターンＧ，ＨはパターンＡ〜Ｃと異類であるとのデータが生成される。その後、Ｓ１７０にてこれらの判別結果が表示部４に表示される。
【０１４３】
本動作例２の全体のフローについて図１２を用いて説明する。同図は動作例２の説明図である。本フローは図７に示すフローと同様であるが、濃淡勾配テンプレートとして、テンプレート１〜５を用いる点、得られた第１ベクトルを平均ベクトルとして算出する点において異なっている。
【０１４４】
同図に示すように、第１ベクトル群から平均ベクトルを算出することによって、第２ベクトルを得る。さらに、同図の中央に示すように、第２ベクトルと判別ベクトルとから類似度または相違度を算出し、これらを閾値とを比較し、入力パターンとリファレンスパターンとの類否を判別する。
【０１４５】
なお、Ｓ１２０では、第１ベクトル群から算出される平均ベクトルを第２ベクトルとし、算出された相違度に基づき判別処理を行ったが、第１ベクトル群に対し上記式５を用いて固有値分解し、得られる固有ベクトルを第２ベクトルとしてもよい。この場合、得られた第２ベクトルを用いて、上記式７により複合類似法によって類似度を算出できる。
【０１４６】
〔濃淡パターン判別装置の動作例３〕
以下に、本発明の実施に係る濃淡パターン判別装置２０の他の動作について、その処理（手続）のみ説明する。濃淡パターン判別装置２０を構成する各部材については、上述した通りである。なお、本動作例において、リファレンスパターンのパターンがＮ種類、及び、濃淡勾配テンプレートのパターンはＫ種類あるという設定の下、その処理のみに関する説明を用いて行う。図１３は本動作例を示すフローチャートである。
【０１４７】
Ｓ２１０は第１ベクトル生成処理であり、図５に示すＳ１１０に対応する処理である。すなわち、パターン記憶部５から、Ｎ種類のリファレンスパターンにＫ種類の濃淡勾配テンプレートのデータをそれぞれ走査させ、各走査位置における正規化された相関値を、相関値ベクトルである第１ベクトルとして、ベクトル記憶部８に記憶する。１種類の濃淡勾配テンプレートに対するＮ種類の第１ベクトルを第１ベクトル群とする。
【０１４８】
Ｓ２２０では、第１ベクトル群からベクトル生成部７にて、リファレンスパターンごとに分類する。例えば、Ｎ種類のリファレンスパターンをＮ１種類に分類し、これをＩ群とする。また、Ｎ種類のリファレンスパターンをＮ２種類に分類し、これをII群とする。Ｎ１およびＮ２はＮ以下の整数であり、Ｉ群およびII群に含まれるリファレンスパターンは完全に独立している必要はなく、Ｉ群とII群とに含まれるリファレンスパターンは同一であってもよいし、一部が重複していてもよい。また、Ｉ群およびII群に分類されたリファレンスパターンに対応するよう、第１ベクトルをＩ群およびII群に分類する。
【０１４９】
Ｓ２２１では、Ｓ２２０で分類されたリファレンスパターンＩ群に対応する、第１ベクトル群から第２ベクトルをベクトル生成部７において生成する。Ｋ種類の第２ベクトルは、第１ベクトル群から平均ベクトルを算出することによって生成する。なお、上述したように、平均ベクトルを算出することに代えて、第１ベクトル群を固有値分解し、これによって生成される固有ベクトルを第２ベクトルとしてもよい。
【０１５０】
Ｓ２３０では、Ｓ１３０と同様に、入力パターンにＫ種類の濃淡勾配テンプレートをそれぞれ走査させ、各走査位置における正規化された相関値を、判別ベクトルとして、ベクトル記憶部８に記憶する。これにより、Ｋ種類の判別ベクトルが生成される。
【０１５１】
Ｓ２４０では、II群のリファレンスパターンに対応する第１ベクトルと、Ｓ２２１で生成された第２ベクトルの類似度を計算する。もちろんこれら類似度の計算は濃淡勾配テンプレートで対応付けられるベクトル同士で実施する。得られたＫ種類の類似度をII群のリファレンスパターンに関する類似度と称する。
【０１５２】
また、Ｓ２４１では、Ｓ２２１で生成された第２ベクトルと、Ｓ２３０で生成された判別ベクトルとから類似度（相違度であってもよい）を計算する。これを入力パターンに関する類似度（相違度であってもよい）と称する。本フローでは類似度を採用する。
【０１５３】
Ｓ２４２は特徴ベクトル生成処理であり、Ｓ２４２では、II群のリファレンスパターンに関する類似度をベクトル化し、Ｎ２種類の特徴ベクトルを生成する。さらに、生成した特徴ベクトルから代表特徴ベクトルを生成する。また、これらの特徴ベクトルから平均ベクトルを算出することによって、代表特徴ベクトルを生成する。なお、上述したように、平均ベクトルを算出することに代えて、第１ベクトル群を固有値分解し、これによって生成される固有ベクトルを第２ベクトルとしてもよい。
【０１５４】
Ｓ２４３では、ベクトル生成部７において、入力パターンに関する類似度から入力パターンに関する特徴ベクトルを生成する。ここで、入力パターンに関する特徴ベクトルは１種類である。
【０１５５】
Ｓ２４４では、類否度算出部９において、II群の代表特徴ベクトルと入力パターンに関する特徴ベクトルとから類似度が算出される。ここでII群の代表特徴ベクトルは平均ベクトルから算出されているので、上述した式３で示す類似度（相違度）によって算出することができる。また、II群の代表特徴ベクトルが固有ベクトルによるものであれば、上述した式７で示す複合類似法によって、類似度を算出できる。
【０１５６】
Ｓ２５０は特徴値算出処理である。本処理では、特徴値算出部１０において、関数によらず類似度をそのまま特徴値として算出する。
【０１５７】
さらに、図１４のフローチャートに示すように、Ｓ２６０で示す判別・表示処理１について説明する。まず、Ｓ２６１にて、Ｓ２５０で計算された特徴値と、事前に設定された閾値との比較がなされる。特徴値は類似度に基づくため、特徴値が閾値以上の場合、Ｓ２６２にて入力パターンがリファレンスパターン（II群）と同類のパターンであるとのデータが生成される。一方、特徴値が閾値未満の場合、Ｓ２６３にて入力パターンがリファレンスパターン（II群）と異類のパターンであるとのデータが生成される。これらのデータは、Ｓ２７０にて、表示部４に表示される。
【０１５８】
〔濃淡パターン判別装置の動作例４〕
さらに、濃淡パターン判別装置２０の他の動作例について図１５および図１６に基づいて説明すれば以下の通りである。また、図６を用いて説明した動作例１での処理と重複する処理については、同様の説明を省略する。
【０１５９】
本動作例においては、濃淡テンプレートに対し、テンプレート分類部６によって所定の優先度を付与し、濃淡テンプレートを優先度毎のＬ種類のカテゴリーに分類する点が動作例１〜３と大きく異なっている。本動作例ではＬ種類のリファレンスパターンおよびＫ種類の入力パターンを用いる。
【０１６０】
Ｓ３００は優先度付与処理であり、テンプレート分類部６において、Ｋ種類の濃淡勾配テンプレートをＬ種類のカテゴリーに分類し、各カテゴリーに優先度を付与する。本動作例では、カテゴリーとしては濃淡勾配テンプレートのサイズを採用する。また、カテゴリーの優先度としては、濃淡勾配テンプレートのサイズの大きい順序ものほど優先度が高いよう設定する。なお、本優先度付与処理では、優先度が付与されたカテゴリー毎に分類された第２ベクトルおよび判別ベクトル毎に判別処理を行う目的で、カテゴリーに優先度を付与するのではなく、カテゴリーの順序に従って、以後の判別・表示処理２において判別処理を行う目的で優先度を付す。
【０１６１】
Ｓ３１０は、第１ベクトル生成処理であり、ベクトル生成部７において、Ｎ種類のリファレンスパターンに対し、Ｋ種類の濃淡勾配テンプレートをそれぞれ走査させ、各走査位置における正規化された相関値を相関ベクトルとして生成する。この相関ベクトルは第１ベクトルとしてベクトル記憶部８に記憶される。本処理では、１種類の濃淡勾配テンプレートに関し、Ｎ種類の第１ベクトルが生成されており、この１種類の第１ベクトルに関するＮ種類の第１ベクトルを第１のベクトル群と称する。
【０１６２】
Ｓ３２０は第２ベクトル生成処理であり、第１のベクトル群から第２ベクトルを生成する。第２ベクトルの算出は、第１ベクトル群から平均ベクトルを生成し、これを第２ベクトルとすることによって行う。なお、この生成方法に代えて、第１ベクトル群を固有値分解し、これによって生成される固有ベクトルを第２ベクトルとしてもよい。生成された第２ベクトルはベクトル記憶部８に記憶される。
【０１６３】
Ｓ３３０は判別ベクトル生成処理であり、Ｓ３１０およびＳ３２０と並列処理にてなされる。ベクトル生成部７において、入力パターンに対し、Ｋ種類の濃淡勾配テンプレートをそれぞれ走査させ、各走査位置における正規化された相関値を判別ベクトルとしてベクトル記憶部８に記憶する。ここで、Ｋ種類の判別ベクトルが生成される。
【０１６４】
Ｓ３４０は類似度算出処理であり、ここでは類否度算出部９において、第２ベクトルと判別ベクトルとの類否度（類似度または相違度）を算出する。もちろん、類否度の算出は濃淡勾配テンプレートにて対応付けられるベクトル同士で実施する。本処理では類否度として類似度を採用し、入力パターンに関するＫ種類の類似度を生成する。
【０１６５】
Ｓ３５０〜Ｓ３５１は特徴値算出処理であり、対応する濃淡勾配テンプレートのＳ３００にて付与された優先度に基づいて、Ｓ３４０にて算出されたＫ種類の類似度を分類する。すなわち、Ｋ種類の類似度をＬ種類のカテゴリーに分類する。さらに、Ｓ３５１では、カテゴリー毎に分類された類似度の総和を計算し、この総和をカテゴリー毎の入力パターンの弱特徴値とする。これによって、Ｌ種類の弱特徴値が計算される。Ｓ３５２では、算出された弱特徴値のうち、最も高い優先度が付与されたカテゴリーに属する弱特徴値を判別処理の対象に設定する。
【０１６６】
Ｓ３６０は、判別・表示処理２であり、詳細は、図１６のフローチャートとして示す。判別・表示処理２では、まず判別処理としてＳ３６１〜Ｓ２６５がなされる。Ｓ３６１では、判別部１１において、Ｓ３５１にて設定された最も優先度の高いカテゴリーに属する弱特徴値を事前に設定された閾値と比較し、判別対象とする弱特徴値が閾値以上であるかを判定する。この処理を弱判別処理と称する。この１回目の弱判定処理において、判定対象とする弱特徴値が閾値以上である場合（ＹＥＳ）には、判定対象となっている弱特徴値に関し、入力パターンがリファレンスパターンと同類であるとの暫定的な判断が得られる。
【０１６７】
その後、Ｓ３６２では、Ｌ種類の弱特徴値に対し閾値比較を行ったかが判定される。ここでＬ種類未満の場合（ＮＯ）、Ｓ３６３へ移行する。Ｓ３６３では、現在の弱特徴値よりも１つ優先度の低い弱特徴値を新たな判定対象に設定する。その後、Ｓ３６１に戻り、新たな弱特徴値に対し、２回目の弱判定処理がなされる。このように、Ｓ３６１〜Ｓ３６３が繰り返され、Ｓ３６２において、Ｌ種類の弱特徴値に対し、閾値比較を行ったと判断された場合（ＹＥＳ）、Ｓ３６４において、入力パターンはリファレンスパターンと同類のパターンであるとのデータが生成される（最終的な判別）。
【０１６８】
一方、Ｓ３６１の弱判定処理において、判定対象とする弱特徴値が閾値以上であると判定された場合（ＮＯ）、Ｓ３６５において、入力パターンはリファレンスパターンと異類のパターンであるとのデータが生成される（最終的な判別）。
【０１６９】
本動作例のように、優先度に基づく入力パターンの判別処理は、例えば、入力パターンの大局的特徴から局所的な特徴へ、段階的にパターンの判別を行う必要がある場合に有効である。なお、大きいサイズの濃淡勾配パターンによる相関値ベクトルは大局的特徴、小さい濃淡勾配パターンによる相関値ベクトルは局所的特徴を表す。
【０１７０】
〔動作例５〕
さらに、濃淡パターン判別装置２０の他の動作について、処理（手続）について説明する。本動作例は、動作例３における特徴ベクトル生成処理と、動作例４の優先度付与処理とを共に備えている。動作例１〜４の処理と同様の処理については記載を簡略化する。なお、リファレンスパターンはＮ種類、入力パターンはＫ種類、入力パターンを１種類用いる。図１７は本動作例を示すフローチャートである。
【０１７１】
Ｓ４００は、優先度付与処理であり、Ｓ３００と同様である。さらに、Ｓ４１０〜Ｓ４２１は、Ｓ２１０〜Ｓ２２１と同様であり、Ｓ４２０では、Ｉ群に分類された第１ベクトルに基づき第２ベクトルが生成される。また、Ｓ４３０では、Ｓ２３０と同様にＫ種類の判別ベクトルが生成される。
【０１７２】
Ｓ４４０ではＳ２４０と同様に、II群に対応する第１ベクトルと、Ｓ４２０で生成されたＩ群に対応する第２ベクトルとの類似度を計算する。また、Ｓ４４１では、Ｓ４２０で生成されたＩ群の第２ベクトルと、Ｓ４３０で生成された判別ベクトルとから類似度（相違度であってもよい）を計算する。
【０１７３】
Ｓ４４２では、Ｓ４４０において算出されたＮ２種類のII群のリファレンスパターンに対応するＫ種類の類似度を濃淡勾配テンプレートの優先度に基づいて分類する。すなわち、Ｋ種類の類似度をＬ種類のカテゴリーに分類する。次に、Ｌ種類のカテゴリーに分類された類似度毎に、Ｎ２種類の弱特徴ベクトルが生成される。これらをII群のリファレンスパターンに関する弱特徴ベクトル群と称する。１種類の弱特徴ベクトル群にはＮ２種類の弱特徴ベクトルが属している。
【０１７４】
さらに、上記Ｌ種類の弱特徴ベクトル群に対し、弱特徴ベクトル群を構成する弱特徴ベクトルから平均ベクトルを算出し、これを代表弱特徴ベクトルとする。すなわち、Ｌ種類の代表弱特徴ベクトルを生成する。なお、Ｌ種類の弱特徴ベクトル群を固有値分解して得られるＬ種類の固有ベクトルを、Ｌ種類の代表弱特徴ベクトルとしてもよい。
【０１７５】
Ｓ４４３では、Ｓ４４１において算出されたＫ種類の入力パターンに関する類似度を、それぞれ対応する濃淡勾配テンプレートの優先度に基づいて分類する。すなわち、Ｋ種類の類似度をＬ種類のカテゴリーに分類する。さらに、Ｌ種類のカテゴリーに分類された類似度毎に類似度をベクトル化し、これをそれぞれのカテゴリーにおける弱特徴ベクトルとする。ここで、Ｌ種類の弱特徴ベクトルが生成される。
【０１７６】
Ｓ４４４では、本フローチャートにおける特徴値である、弱特徴値を得るための類似度を算出する。具体的には類否度算出部９において、Ｓ４４２にて算出されたＬ種類の代表弱特徴ベクトルと、Ｓ４４３にて算出されたＬ種類の弱特徴ベクトルとの類似度を計算する。Ｓ４５０は、Ｓ４４４で算出されたＬ種類の弱特徴値のうち、最も優先度の高い弱特徴値を判定処理対象とする。最後に、Ｓ４６０は、Ｓ３６０と同様の判別・表示処理２であり、図１６に示すフローである。最終的な判別結果は表示部４に表示される。
【０１７７】
以上、本実施の形態において、全て入力パターンを判別するという事例挙げて説明したが、これに代えて、リファレンスパターンに対する入力パターンの変動度合い（差異の程度）を検知するためのパターン変動検知に対する事例であっても同様である。
【０１７８】
なお、本発明は、上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【０１７９】
最後に、濃淡パターン判別装置２０の各ブロック、特にベクトル生成部７、類否度算出部９、特徴値算出部１０および判別部１１は、ハードウェアロジックによって構成してもよいし、次のようにＣＰＵを用いてソフトウェアによって実現してもよい。
【０１８０】
すなわち、濃淡パターン判別装置２０装置は、各機能を実現する制御プログラムの命令を実行するＣＰＵ（central processing unit）、上記プログラムを格納したＲＯＭ（read only memory）、上記プログラムを展開するＲＡＭ（random access memory）、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置（記録媒体）などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである濃淡パターン判別装置２０の制御プログラムのプログラムコード（実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラム）をコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記濃淡パターン判別装置２０に供給し、そのコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。
【０１８１】
上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ系、フロッピー（登録商標）ディスク／ハードディスク等の磁気ディスクやＣＤ−ＲＯＭ／ＭＯ／ＭＤ／ＤＶＤ／ＣＤ−Ｒ等の光ディスクを含むディスク系、ＩＣカード（メモリカードを含む）／光カード等のカード系、あるいはマスクＲＯＭ／ＥＰＲＯＭ／ＥＥＰＲＯＭ／フラッシュＲＯＭ等の半導体メモリ系などを用いることができる。
【０１８２】
また、濃淡パターン判別装置２０を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークとしては、特に限定されず、例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、ＬＡＮ、ＩＳＤＮ、ＶＡＮ、ＣＡＴＶ通信網、仮想専用網（virtual private network）、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、通信ネットワークを構成する伝送媒体としては、特に限定されず、例えば、ＩＥＥＥ１３９４、ＵＳＢ、電力線搬送、ケーブルＴＶ回線、電話線、ＡＤＳＬ回線等の有線でも、ＩｒＤＡやリモコンのような赤外線、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、８０２．１１無線、ＨＤＲ、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。なお、本発明は、上記プログラムコードが電子的な伝送で具現化された、搬送波に埋め込まれたコンピュータデータ信号の形態でも実現され得る。
【産業上の利用可能性】
【０１８３】
本発明によれば、濃淡勾配が緩やかに変化する濃淡パターンに対しても、精度良くパターンの類否を判別することができる濃淡パターン判別装置を提供でき、特に薄膜の膜厚分布に関する自動検知システムなどの分野に好ましく用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【０１８４】
【図１】本発明に係るリファレンスパターンおよび入力パターンの例を説明する図である。
【図２】本発明に係る濃淡パターン判別装置の要部構成を示すブロック図である。
【図３】本発明に係る濃淡勾配テンプレート１〜５を示す平面図である。
【図４】本発明に係る入力パターンに関する相関値ベクトルを説明する図である。
【図５】本発明の実施に係る濃淡パターンに濃淡勾配テンプレートを走査させた場合の相関値（相関画像）を説明する図である。
【図６】本発明の濃淡パターン判別装置の動作例を示すフローチャートである。
【図７】本発明の実施に係るパターン判別方法の手続きを説明する図である。
【図８】本発明の実施に係る第１ベクトルを説明する図である。
【図９】本発明の実施に係る第２ベクトルを説明する図である。
【図１０】本発明の判別ベクトルを説明する図である。
【図１１】本発明の実施に係るパターン判別方法で用いる類似度及び特徴値を説明する図である。
【図１２】本発明の実施に係るパターン判別方法の手続きを説明する図である。
【図１３】本発明の濃淡パターン判別装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１４】本発明の濃淡パターン判別装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１５】本発明の濃淡パターン判別装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１６】本発明の濃淡パターン判別装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の濃淡パターン判別装置の動作例を示すフローチャートである。
【図１８】従来技術に係る正規化相互相関によるテンプレートマッチングで問題となるパターン例を示す図である。
【図１９】図１の濃淡パターン例にエッジ処理をかけた結果を示す図である。
【符号の説明】
【０１８５】
４      判別部（判別手段）
６      テンプレート分類部（テンプレート分類手段）
７      ベクトル生成部（ベクトル生成手段）
９      類否度算出部（類否度算出手段）
１０    特徴値算出部（特徴値算出手段）
２０    濃淡パターン判別装置
【図２】
2010009212.tif 000012
【図６】
2010009212.tif 000013
【図８】
2010009212.tif 000014
【図９】
2010009212.tif 000015
【図１０】
2010009212.tif 000016
【図１１】
2010009212.tif 000017
【図１３】
2010009212.tif 000018
【図１４】
2010009212.tif 000019
【図１５】
2010009212.tif 000020
【図１６】
2010009212.tif 000021
【図１７】
2010009212.tif 000022
【図１】
2010009212.tif 000023
【図３】
2010009212.tif 000024
【図４】
2010009212.tif 000025
【図５】
2010009212.tif 000026
【図７】
2010009212.tif 000027
【図１２】
2010009212.tif 000028
【図１８】
2010009212.tif 000029
【図１９】
2010009212.tif 000030