(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
試料上の複数の領域の画像を、重複領域を設けつつ取得し、当該複数の画像を、当該複数の画像に設けられた重複領域を重ね合わせることによって合成する合成画像形成方法において、
前記試料の設計データと、前記複数の画像データとの間でマッチングを行い、当該マッチングされた複数の画像の重複する領域について、前記複数の画像間で相関を求め、当該相関情報に基づいて、前記重複領域のパターンの属性情報を作成し、当該パターンの属性情報を用いて前記合成する画像を選択し、当該選択された画像の合成をマッチングに基づいて行うことを特徴とする合成画像形成方法。
【請求項２】
請求項１において、
前記試料の設計データと、前記重複領域に含まれるパターンデータとの間でマッチングを行い、当該マッチングに基づいて、前記線分情報を特定することを特徴とする合成画像形成方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記重複領域に含まれるパターンの線分に、少なくとも異なる２方向の線分が含まれる重複領域を持つ画像を選択することを特徴とする合成画像形成方法。
【請求項４】
画像メモリに記憶された試料上の複数領域の画像を、当該複数の画像に設けられた重複領域を重ね合わせることで合成する演算装置を備えた合成画像形成装置において、
当該演算装置は、前記試料の設計データと、前記複数の画像データとの間でマッチングを行い、当該マッチングされた複数の画像の重複する領域について、前記複数の画像間で相関を求め、当該相関情報に基づいて、前記重複領域に含まれるパターンの属性情報を作成し、当該属性情報を用いて前記合成する画像を選択し、当該選択された画像の合成をマッチングに基づいて行うことを特徴とする合成画像形成装置。
【請求項５】
請求項４において、
前記演算装置は、前記試料の設計データを用いて、前記重複領域に含まれるパターンの属性情報を作成することを特徴とする合成画像形成装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記演算装置は、前記設計データと、前記重複領域内のパターンデータとの間でマッチングを行い、当該マッチングに基づいて、前記パターンの属性情報を作成することを特徴とする合成画像形成装置。
【請求項７】
請求項４において、
前記演算装置は、前記重複領域に含まれるパターン線分の方向を判定し、当該線分の方向情報が所定の条件を満たす重複領域を持つ画像を選択することを特徴とする合成画像形成装置。
【請求項８】
請求項７において、
前記演算装置は、前記重複領域に含まれるパターンの線分に、少なくとも異なる２方向の線分が含まれる重複領域を持つ画像を選択することを特徴とする合成画像形成装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の画像を合成して合成画像を形成する方法、及び装置に係り、特に、複数画像間の接続を高精度に実現する合成画像形成方法、及び合成画像形成装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体デバイスの性能向上や製造コストの低減を目的とした半導体デバイスの微細化が進んでいる。微細な半導体デバイスのパターンの出来栄えを評価するために測長ＳＥＭ（Critical-Dimension Scanning Electron Microscope：ＣＤ−ＳＥＭ）等のＳＥＭを搭載した半導体計測装置，検査装置が利用されている。これらの装置は微細なパターンの形状を高精度に評価するため、数万〜数十万倍もの高い倍率でパターンの画像を撮影し、撮影画像の処理を行っている。
【０００３】
しかし、ＳＥＭの機構上の制約により、ＳＥＭの撮影倍率を高く設定すると視野サイズは小さくなるため、評価するパターンの領域が広範囲にわたる場合は、特許文献１や特許文献２に開示されているようにパターンの領域を複数に分けて撮影し、後に画像合成（パノラマ化）する方法が有効である。しかし、電子デバイスのパターンは単調な直線が多いため、画像間の合成位置を求める際に、一致する点が複数出現し、合成位置が特定できない場合がある。
【０００４】
特許文献３には、パターンの撮影の前段階でパターンの設計データを分析し、画像の合成位置が特定しやすいパターンが、合成対象となる画像間の重複領域に入るようにパターンの撮影を行うことでマッチングの容易性を高め、半導体の回路パターンのパノラマ合成を行う手法が開示されている。また、特許文献４に説明されているように、近傍画像間の整合を取りながら画像位置を最適化しパノラマ合成する方法もある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開昭６１−２２５４９号公報
【特許文献２】特開平０７−１３０３１９号公報
【特許文献３】特開２００９−１５７５４３号公報
【特許文献４】特表２００１−５１２２５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、特許文献３に開示された方法でも、設計データのパターン形状と実際に製造されるパターンの形状は異なるため、パターンの形状によっては合成できない場合もある。また、特許文献４に説明されているように近傍画像間の整合を取りながら画像位置を最適化する場合でも、単調な直線パターンでは、直線方向にどこでも整合が取れるため、位置は特定できない。また、全体の整合を取りながら位置を特定するにしても、何回も合成を反復する必要があり、合成する枚数が多いと処理時間がかかるため実用的でない。
【０００７】
以下に、重複領域のパターンの状態に応じて、適正に合成画像を形成することを目的とする合成画像形成方法、及び合成画像形成装置について、説明する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するための一態様として、複数の画像を合成して合成画像を形成する合成画像形成方法、及び装置であって、複数の画像間の重複領域について、当該重複領域中に含まれるパターンの属性情報を作成し、当該パターンの属性情報に基づいて、合成対象となる画像を選択し、当該選択に基づいて画像合成を行う方法、及び装置を提案する。
【０００９】
また、他の一態様として、重複領域内の属性情報を用いて、複数段階で画像合成を行う方法、及び装置を提案する。
【００１０】
更に、他の一態様として、画像間の重複領域に含まれるパターンの属性情報が、所定の条件を満たす場合に、当該画像間の合成を選択的に行い、複数の合成画像、或いは１の合成画像を形成し、当該複数の合成画像間、或いは合成画像と、合成されていない画像間の複数の重複領域の属性情報に基づいて、複数の合成画像間、或いは合成画像と合成されていない画像間の合成を行う方法、及び装置を提案する。
【発明の効果】
【００１１】
上記構成によれば、重複領域について、合成の適否を評価した上で画像合成を行うことができるため、パターンの合成を適切に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】合成画像形成装置の一例を説明する図。
【図２】合成画像形成装置の他の一例を説明する図。
【図３】合成画像形成装置の更に他の一例を説明する図。
【図４】画像合成の概要を説明する図。
【図５】合成画像形成装置内のパターン属性データ作成部の一例を説明する図。
【図６】パターンの線分画像の自己相関画像を示す図。
【図７】合成画像形成装置内の合成選別部の一例を説明する図。
【図８】合成画像形成装置内の合成部の一例を説明する図。
【図９】合成画像形成装置の合成部内に設けられたグループ内合成位置算出部の一例を説明する図。
【図１０】画像のグループ化の概要を説明する図。
【図１１】画像のグループ化の概要を説明する図。
【図１２】パターン属性データテーブルの一例を説明する図。
【図１３】合成画像形成装置内のパターン属性データ作成部の一例を説明する図。
【図１４】合成画像形成装置内の合成部の一例を説明する図。
【図１５】合成画像形成装置内の合成選別合成部の一例を説明する図。
【図１６】パターン属性データを用いて画像グループ間の相対位置を特定する手法を説明する図。
【図１７】合成画像形成装置内の位置特定合成部の一例を説明する図。
【図１８】合成画像形成装置の位置特定合成部内に設けられた位置補正部の一例を説明する図。
【図１９】画像合成処理工程を説明するフローチャート。
【図２０】複数のＳＥＭが接続された測定システムを説明する図。
【図２１】走査電子顕微鏡の概略構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に、ＳＥＭ等の撮影装置で取得した電子デバイスパターンの画像の合成画像形成方法において、対象となる画像データの重複領域について、設計データ及び画像データを用いて、それぞれの重複領域に含まれるパターンの属性情報を作成するステップと、作成したパターンの属性情報を用いて、対象となる画像データから合成する画像を選別して画像合成を行う手法を説明する。
【００１４】
また、撮影装置で取得した電子デバイスパターンの画像の合成画像形成方法において、対象となる画像データの全ての重複領域について、設計データ及び画像データを用いて、それぞれの重複領域に含まれるパターンの属性情報を作成するステップと作成したパターンの属性情報を用いて、対象となる画像データから合成する画像を選別して画像合成を行うステップと対象の合成画像の複数の重複領域について、特定したパターン属性情報の組合せを検出し選別して画像合成を行うステップとを含む手法を説明する。
【００１５】
また、撮影装置で取得した電子デバイスパターンの画像の合成画像形成装置において、撮影位置を変えて電子デバイスパターンを撮影して得た複数枚の分割画像データを格納する画像記憶部と、前記電子デバイスパターンの設計データと前記画像記憶部に格納している画像データを用いて画像間に含まれるパターンの情報を作成するパターン属性作成部と、前記パターン属性作成部の情報を基に合成を行う画像を選別する合成選別部と、前記合成選別部により、選別された画像を選択的に合成処理を行う合成部とを備えた合成画像形成装置を説明する。
【００１６】
また、撮影装置で取得した電子デバイスパターンの画像の合成画像形成装置において、撮影位置を変えて電子デバイスパターンを撮影して得た複数枚の分割画像データを格納する画像記憶部と、前記電子デバイスパターンの設計データと前記画像記憶部に格納している画像データを用いて画像間に含まれるパターンの情報を作成するパターン属性作成部と、前記パターン属性作成部の情報を基に合成を行う画像を選別する合成選別部と、前記合成選別部により、選別された画像を選択的に合成処理を行う合成部と、前記合成部による合成が行われた画像を用い、前記合成選別部で選別された画像について、選択的に画像位置の特定と合成を行う位置特定合成部を備えた合成画像形成装置を説明する。
【００１７】
また、合成部での合成処理に供される画像と、前記位置特定合成部で合成処理に供される画像が異なる例を説明する。
【００１８】
また、表示装置を設けて前記合成選別部で選別される画像と、合成過程の合成画像及び結果的に合成できた画像と合成できなかった画像について、ユーザーに判るように明示する例を説明する。
【００１９】
上述のような合成画像形成法では、合成前に設計データと画像メモリに格納している画像データを用いて、合成対象となる全ての画像間の重複領域に含まれるパターンの属性を検出し、各重複領域のパターン属性データを作成する。このパターンの属性は、合成位置がｘ方向，ｙ方向共に求まるパターンと、ｘ方向のみ求まるパターン，ｙ方向のみ求まるパターンとｘ方向，ｙ方向共に求まらないパターンとに分かれる。
【００２０】
先ず、各重複領域のパターン属性を用いてｘ方向，ｙ方向とも合成位置が求まる重複領域の画像のみを選別して合成していく。そして全てのｘ方向，ｙ方向とも合成位置が求まる重複領域の画像の合成を行って初期の合成を終了する。初期合成の終了後には、パターンの属性によって、全ての画像が１枚に合成できる場合もあれば、１枚以上の画像と合成した複数の合成画像に分かれる場合、また、いずれの隣接画像とも合成できなかった単独の画像が存在する場合もある。
【００２１】
初期合成で全ての画像が１枚に合成できない場合は、初期合成後の単独の画像を含む合成画像について、さらに合成可能な画像間の存在をパターンの属性を用いて検出する。
【００２２】
初期の合成では検出するパターンの属性は１つ１つの重複領域に着目したが、初期の合成後の検出では２つの重複領域を用いて検出する。そして検出するパターンの属性の１つはｘ方向の位置が求まるパターン属性であり、もう一つはｙ方向の位置が求まるパターン属性とする。隣接する単独画像を含む合成画像の間で見ると複数の重複領域を持つことになる。この複数の重複領域の中にｘ方向の位置が求まるパターン属性とｙ方向の位置が求まるパターン属性が共に含まれていれば、この単独画像を含む合成画像の間が合成が可能と判断する。そして、合成可能な単独画像を含む合成画像の間に絞って合成を行う。合成後の画像を用いることで、さらに複数の重複領域を持つことができるため、その中にｘ方向の位置が求まるパターン属性とｙ方向の位置が求まるパターン属性が含まれる可能性も出る。そのため、初期の合成以降は、複数の重複領域を用いたパターン属性の検出と、検出された単独画像を含む合成画像の間に絞って合成を繰り返して行う。全ての単独画像を含む合成画像の間で、ｘ方向の位置が求まるパターン属性とｙ方向の位置が求まるパターン属性が共に含まれる重複領域が無い場合に合成処理を終了する。全体の整合性を見ながら行う手法よりも、検出部分に絞って合成していくので高速にできる。またパターン属性を用いて合成位置が明確に特定できる画像を判別して、合成位置の特定がしやすい順に求め、既に合成した合成画像の複数の重複領域の情報を用いることで、より多くの画像の合成できる。
【００２３】
以下に、合成画像を形成するための装置，システム、及びこれらで実行されるコンピュータプログラム（或いはコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体）について、図面を用いて説明する。より具体的には、測定装置の一種である測長用走査電子顕微鏡（Critical Dimension-Scanning Electron Microscope：ＣＤ−ＳＥＭ）を含む装置，システム、及びこれらで実現されるコンピュータプログラムについて説明する。
【００２４】
また、以下に説明する合成画像形成法は、パターンの寸法を測定する装置だけではなく、パターンの欠陥を検査する装置への適用も可能である。なお、以下の説明では、画像を形成する装置として荷電粒子線装置を例示すると共に、その一態様として、ＳＥＭを用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を形成する集束イオンビーム（Focused Ion Beam：ＦＩＢ）装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。
【００２５】
図２０は、データ管理装置２００１を中心として、複数のＳＥＭが接続されたシステムを例示している。特に本実施例の場合、ＳＥＭ２００２は主に半導体露光プロセスに用いられるフォトマスクやレチクルのパターンの測定や検査を行うためのものであり、ＳＥＭ２００３は主に、上記フォトマスク等を用いた露光によって半導体ウェハ上に転写されたパターンを測定，検査するためのものである。ＳＥＭ２００２とＳＥＭ２００３は、電子顕微鏡としての基本構造に大きな違いはないものの、それぞれ半導体ウェハとフォトマスクの大きさの違いや、帯電に対する耐性の違いに対応した構成となっている。
【００２６】
各ＳＥＭ２００２，ＳＥＭ２００３にはそれぞれの制御装置２００４，２００５が接続され、ＳＥＭに必要な制御が行われる。各ＳＥＭでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。
【００２７】
電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子（Secondary Electron：ＳＥ）或いは後方散乱電子（Backscattered Electron：ＢＳＥ）は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。このフレームメモリに記憶されている画像信号は、制御装置２００４，２００５内に搭載された演算装置によって積算される。また、走査偏向器による走査は任意の大きさ，位置、及び方向について可能である。
【００２８】
以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置２００４，２００５にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線２００６，２００７を介してデータ管理装置２００１に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、ＳＥＭによって得られた信号に基づいて測定を行うデータ管理装置を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、データ管理装置にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、ＳＥＭの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。
【００２９】
また、上記データ管理装置或いは制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定、或いは演算が行われる。更にデザインデータ管理装置には、半導体製造工程に用いられるフォトマスク（以下単にマスクと称することもある）やウェハの設計データが記憶されている。この設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、データ管理装置とは別に設けられた記憶媒体にデザインデータを記憶させておいても良い。
【００３０】
また、データ管理装置２００１は、ＳＥＭの動作を制御するプログラム（レシピ）を、半導体の設計データに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部として機能する。具体的には、設計データ，パターンの輪郭線データ、或いはシミュレーションが施された設計データ上で所望の測定点，オートフォーカス，オートスティグマ，アドレッシング点等のＳＥＭにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、ＳＥＭの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。なお、テンプレートと呼ばれる参照画像を用いたテンプレートマッチング法は、所望の個所を探索するためのサーチエリアの中で、テンプレートを移動させ、当該サーチエリアの中で、テンプレートとの一致度が最も高い、或いは一致度が所定値以上となった個所を特定する手法である。制御装置２００４，２００５は、レシピの登録情報の１つであるテンプレートに基づくパターンマッチングを実行する。また、制御装置２００４，２００５には、正規化相関法等を用いたマッチングを行うためのプログラムが記憶されている。
【００３１】
なお、データ管理装置２００１に、ヘリウムイオンや液体金属イオン等を試料に照射する集束イオンビーム装置を接続するようにしても良い。また、データ管理装置１６０１に、設計データに基づいて、パターンの出来栄えをシミュレーションするシミュレーター２００８を接続し、シミュレーターによって得られるシミュレーション画像をＧＤＳ化し、設計データの代わりに用いるようにしても良い。
【００３２】
図２１は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子源２１０１から引出電極２１０２によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビーム２１０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ２１０４によって、絞られた後に、走査偏向器２１０５により、試料２１０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム２１０３は試料台２１０８に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ２１０６のレンズ作用によって集束されて試料２１０９上に照射される。
【００３３】
電子ビーム２１０３が試料２１０９に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子２１１０が放出される。放出された電子２１１０は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極２１１２に衝突し、二次電子２１１１を生じさせる。変換電極２１１２から放出された二次電子２１１１は、検出器２１１３によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器２１１３の出力Ｉが変化する。この出力Ｉに応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器２１０５への偏向信号と、検出器２１１３の出力Ｉとの同期をとることで、走査領域の画像を形成する。また、図２１に例示する走査電子顕微鏡には、電子ビームの走査領域を移動する偏向器（図示せず）が備えられている。この偏向器は異なる位置に存在する同一形状のパターンの画像等を形成するために用いられる。この偏向器はイメージシフト偏向器とも呼ばれ、試料ステージによる試料移動等を行うことなく、電子顕微鏡の視野（Field Of View：ＦＯＶ）位置の移動を可能とする。本実施例においては、合成画像の形成に供される部分画像によって表現される領域に、ＦＯＶを位置付けるために用いられる。また、イメージシフト偏向器と走査偏向器を共通の偏向器とし、イメージシフト用の信号と走査用の信号を重畳して、偏向器に供給するようにしても良い。
【００３４】
なお、図２１の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。
【００３５】
制御装置２００４は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて、試料上に形成されたパターンのパターン幅を測定する機能を備えている。なお、以下に説明する合成画像形成は、データ管理装置２００１で行うようにしても良いし、制御装置２００４，２００５にて行うようにしても良い。また、合成画像形成に必要な処理の一部を１の演算装置で行い、他の処理を他の演算装置で行うようにしても良い。更に、合成画像形成に供される部分画像は、制御装置２００４，２００５に内蔵されたフレームメモリに登録しておくようにしても良いし、データ管理装置２００１に内蔵されたメモリや外部の記憶媒体に記憶するようにしても良い。
【００３６】
以下に、荷電粒子線装置等の撮像装置によって撮像された画像に基づく合成画像作成方法及びその画像作成装置について説明する。
【００３７】
図１は、合成画像形成装置の一例を説明する図である。なお、本実施例では、設計データ記憶部１，画像メモリ部２、及び画像作成装置３は、いずれも図２０に例示するデータ管理装置２００１内の記憶媒体、及び演算装置に相当するものとして説明するが、これに限られることはなく、他の記憶媒体や演算装置を用いて合成画像形成を行うことも可能である。
【００３８】
まず、設計データ記憶部１に記憶された電子デバイスパターンの設計データと、ＳＥＭ２００２，２００３等によって取得され、画像メモリ部２に格納されている電子デバイスパターンの画像データが、画像作成装置３のパターン属性データ作成部３０に入力される。
【００３９】
パターン属性データ作成部３０では設計データと電子デバイスパターンの各画像データとを用いて、画像データの重複領域に存在するパターンのパターン属性データを作成する。合成する際はパターン属性データ作成部３０で作成したパターン属性データを基に合成選別部３１で合成する画像を選別する。合成選別手段３１で選別した画像に対応する画像メモリ部２の画像データのみ合成部３２で合成を行う。
【００４０】
図４を用いて電子デバイスパターンの画像合成について説明する。ここでは、９枚の分割パターン画像を１枚に合成する場合について述べる。図４（ａ）のように撮影範囲を９分割して点線で分けた領域のＡ〜Ｉ：９枚とした場合、隣り合う画像領域がある大きさ以上重なるように撮影する。撮影する電子デバイスパターンは図４（ｂ）のような直線的で単調なパターンが多い。また、電子デバイスパターンは設計データを基に作成されるので、撮影した図４（ｂ）の電子デバイスパターンの位置に対応する設計データを画像化したものは図４（ｃ）のように同形状の画像となるはずである。設計データを画像化するとパターンの線分と背景しかない画像となる。例えば、電子デバイスパターンの画像データにその画像位置に対応する設計データを描画した画像を重ねた画像イメージは図４（ｄ）のようになる。
【００４１】
ここで図５にパターン属性データ作成部３０の実施例を示す。パターン属性データ作成部３０では各画像間の重複領域に存在するパターンの属性を作成する。マッチング部３００では設計データを描画した画像データと撮影した電子デバイスパターンの画像データのマッチングを行い設計データと撮影画像データと対応位置を求める。図４（ｄ）の設計データと画像データを重ねた図のように完全に一致しなくても、共にパターンの膨張処理を行うことで、大まかにマッチングが可能となり、対応位置を求めることができる。そして対応位置から設計データ上で隣接画像との重複領域に含まれるパターンの縦と横の線分情報を求める。例えば、図４（ｅ）のＦとＩの重複領域には縦と横の線分が共に含まれていることが判る。また図４（ｆ）のＤとＧの重複領域には縦の線分しかなく、図４（ｆ）のＧとＨの重複領域には横の線分しかないと判る。線分は縦，横，斜め方向別に線を構成する画素数を計算することで求めることができる。
【００４２】
また、マッチング処理３０２では隣接する画像データを画像メモリ３０１に格納し、隣接画像との重複領域を用いてマッチングを行い、マッチングの相関情報を求める。
【００４３】
ここで、種々の線分画像について自己相関画像を図６に示す。（ａ）から（ｆ）に示す線分画像についてそれぞれ点線の矩形内領域をテンプレートとして自己相関を行った相関画像が、（Ａ）から（Ｆ）となる。縦線（Ａ）は縦方向に相関のピーク値が続き、相関のピーク値の座標はｘ方向は求まるが、ｙ方向は求まらない。横線（Ｂ）は横方向に相関のピーク値が続き、相関のピーク値の座標はｙ方向は求まるが、ｘ方向は求まらない。斜め線（Ｃ）は斜め方向に、相関のピーク値が続き、ｘ，ｙとも相関のピーク値の座標位置が確定しない。しかし、ｘ、若しくはｙ方向のどちらかが確定すれば、他方も確定する。２本の線分（Ｄ）でも同じ方向であれば同様にその方向に相関のピーク値が続いている。
【００４４】
しかし、２本の線分が異なる方向（Ｅ），（Ｆ）であれば相関のピーク値が１点となり座標位置が確定できる。相関画像から考えてみると、相関画像のピーク付近の形状を見ることでパターン形状も大まかに推測できると考える。つまり、（Ａ）の相関画像になれば（ａ）のｘ方向のみ求まる縦パターンの属性、（Ｂ）の相関画像になれば（ｂ）のｙ方向のみ求まる横パターンの属性、（Ｅ），（Ｆ）の相関画像のように相関ピーク位置が１点に求まればｘ，ｙ方向共に求まる縦横パターンの属性と推定できる。
【００４５】
そこで、マッチング部３０２では求めた相関情報に基づいて、相関ピーク付近の相関分布の形状を求めて、撮影画像の重複領域に含まれるパターンの形状を判定する。パターン属性決定部３０３では、マッチング手段３００の結果とマッチング手段３０２の結果を用いて対象の重複領域のパターン属性を決定する。マッチング部３００の結果で設計データを基にした重複領域に含まれるパターンの縦と横の線分情報について、マッチング処理３０２の相関画像のピーク付近の形状から判定したパターン形状と一致している場合は、マッチング手段３００の結果の線分情報を基に決定し、一致していない場合は、縦と横の線分ともパターンが無い属性として扱うことが考えられる。
【００４６】
また、パターンの属性の種類として、例えば、合成位置がｘ方向、ｙ方向共に求まる縦横パターンと、ｘ方向のみ求まる縦パターン，ｙ方向のみ求まる横パターンと、ｘ方向若しくはｙ方向のどちらかの位置が求まればｘ，ｙ方向共に求まる斜めパターンと、パターン自体が存在しないパターン無しとに分けることが考えられる。その場合、図６で説明した線分について分けてみると、図６（ａ）はｘ方向のみ求まる縦パターンの属性とし、図６（ｂ）はｙ方向のみ求まる横パターンの属性とし、（ｃ）は斜めパターンの属性、（ｄ）は縦パターンの属性、（ｅ）はｘ，ｙ方向共に求まる縦横パターンの属性、（ｆ）には縦パターンはないがｘ方向，ｙ方向共に求まるので、ここではｘ，ｙ方向共に求まる縦横パターンに分けることが考えられる。また、パターンの属性の種類を増やし、様々な角度の斜め方向も含めて線分の方向毎に分けることも考えられる。
【００４７】
パターン属性決定部３０３で決定したパターン属性は、各重複領域毎にパターン属性データテーブル３０４に記憶される。処理対象となる画像の全ての重複領域においてパターン属性を求めてパターン属性データテーブル３０４に記憶する。例えば図１２（ａ）に示すように画像ＩＤ１に示す画像番号とＩＤ２に示す画像番号に対応するアドレスにＩＤ１とＩＤ２の重複領域のパターン属性ＩＤ３に格納しておく。また、ここではパターン属性決定部３０３はマッチング部３００とマッチング部３０２の双方の出力から決める方法について説明したが、マッチング手段３０２を使用せず、マッチング部３００の出力するパターン属性そのもので決定してもよいし、マッチング部３００を使用せず、マッチング部３０２で推測したパターン属性そのもので決定してもよい。その際は、図２のように設計データ記憶部１の設計データを用いずに行うことも考えられる。また、マッチング部３００，３０２のマッチングは一般的な正規化相関法によるマッチング法を用いることができる。
【００４８】
合成選別部３１の実施例を図７に示す。合成処理を行う際、パターン属性データ作成部から、処理する重複領域を順にパターン属性データを読み出し、当該読み出したデータと、予め選別パターン属性記憶部３１０に記憶されているパターン属性を、比較部３１０にて比較する。そして、両者が一致した場合に、合成を許可する信号を合成部３２に出力する。
【００４９】
本例では、選別パターン属性記憶部３１０にｘ，ｙ方向共に求まる縦横パターンの属性を設定しておき、処理対象の重複領域にｘ，ｙ方向共に求まる縦横パターンの属性が含まれる場合のみ合成するように出力する。なお、本実施例では、座標位置を確定できる画像の一例として、２本の線分のそれぞれの長手方向が、Ｘ方向とＹ方向である画像を説明しているが、少なくとも２本の線分が異なる方向に向いていれば、座標位置の特定が可能であるため、例えばＸ方向を０度としたときに、＋４５度と−４５度の２つの線分を含む画像であっても良い。
【００５０】
このように、パターンの属性に応じて、合成の要否を判断することで、画像処理上、合成が容易な画像を選択的に合成することが可能となり、合成の高精度化を実現することができる。また、後述するように、所定の条件を満たした画像間の合成を選択的に行い、当該合成によって得られた合成画像間の合成を別に行うことによって、合成画像全体として、接続誤差を抑制しつつ、画像合成を行うことができる。
【００５１】
合成部３１の実施例を図８に示す。処理対象となる画像間の重複領域の画像データについて、合成選別手段３１の出力が合成を許可する場合のみ、マッチング手段３２０でマッチング処理を行う。マッチング手段３２０は一般的な正規化相関を用いてマッチングを行う。また、パターン属性データ作成時に既に各画像間の重複領域の画像データについて、マッチングを行っているので、そのマッチングの位置を記憶して置き、このマッチング部３２０の出力の代わりにしてもよい。
【００５２】
次にグループ内合成位置算出部３２１の実施例を図９に示す。グループ内合成位置算出部３２１では対象の画像間で合成選別部３１の出力が合成を許可する場合にのみ、それぞれ隣接画像間で合成可能な画像毎にグループ化部３２１０でグループ化する。図１０にグループ化部でのグループ化の概要を示す。
【００５３】
図１０（ａ）は縦横５枚＊５枚の２５枚の画像について画像の配置及び画像間の重複領域を示している。ここで画像の配置はパターン属性データ作成手段で求めた設計データと撮影画像データと対応位置を用いてもよいし、外部から与えてもよい。また、画像間のマッチングで得た対応位置から求めてもよい。Ａは１枚の画像を示しており、ａの重複領域（矩形内に十字）は合成選別手段３１の出力が合成許可であることを示しており、ｂの重複領域（矩形内に空白）は合成が許可されていないことを示している。
【００５４】
この２５枚の画像をグループ化する際、先ず、横方向（第１の方向）に合成許可の重複領域の画像間をグループ化し、図１０（ｂ）のような太線の矩形で囲まれた画像を１つのグループとし、ここでは１２のグループができる。また、縦方向（第２の方向）に同様にグループ化すると図１０（ｃ）のように１４のグループとなる。そして、横方向でグループ化したものと縦方向でグループ化したものを重ねると図１０（ｄ）のようになり、この場合は１つのグループにグループ化できる。
【００５５】
以上のように、複数方向について、合成対象となる画像間の重複領域が、所定の条件を満たすか否かの判定に基づいて画像合成を行った上で、更に画像合成を行うことによって、合成画像全体として、適正な位置に合成対象となる画像を配置することが可能となる。
【００５６】
なお、本例では１つのグループになったが、複数グループの場合もありえる。続いてグループ化部３２１０でグループ化したグループ毎にグループ内の画像の合成位置を合成位置算出部３２１１で求める。グループ内のいずれかの画像を基準にして、基準とした画像と隣接する画像の合成位置はマッチングで求めた対応位置となる。先に合成位置を求めた画像の隣接の画像であれば合成位置はマッチングで求めた対応位置を先に合成位置に加算した位置になる。同様に求めていき、グループ内全ての画像位置を求める。そして、グループが複数ある場合は全てのグループに対して同様にグループ内の画像の合成位置を求めていく。
【００５７】
合成位置算出部３２１１で求めた各画像の属するグループ情報とグループ毎の各画像の合成位置は合成位置記憶部３２１２に記憶される。合成位置記憶部３２１２はメモリで実現できる。例えば、図１１（ａ）のようにＡからＹの２５枚の画像が配置されている場合に、グループ化部３２１０で図１１（ｂ）のように，Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｊ，Ｋ，Ｏ，Ｐ，Ｔ，Ｕ，Ｖ，Ｗ，Ｘ，Ｙの画像からなる第１のグループと、Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｌ，Ｍ，Ｎ，Ｑ，Ｒ，Ｓの画像からなる第２のグループにグループ化されたとする。その場合、合成位置記憶部３２１２のメモリでは、図１２（ｂ）のように各画像名ＩＤ１に対応するアドレスにグループ番号（ここでは第１のグループを“１”とし、第２のグループを“２”とする）と、対象画像に隣接する８方向の画像名を記憶する。左上から右下の順に８個の画像名を記憶し、対応する画像が無い場合は“０”として記憶することも考えられる。そしてグループ内の画像の合成位置を示すＩＤ４にｘとｙの座標値を記憶する。
【００５８】
その場合、Ａに対応するアドレスにはグループ番号ＩＤ２が１で、隣接する８方向の画像名は０，０，０，０，Ｂ，０，Ｆ，Ｇとなる。また、Ｍに対応するアドレスにはグループ番号ＩＤ２が２で、隣接する８方向の画像名は順にＧ，Ｈ，Ｉ，Ｌ，Ｎ，Ｑ，Ｒ，Ｓとなる。また、グループが複数ある場合はグループ毎に基準とする画像がある。そのため、各グループの基準とした画像の相対位置を求める必要がある。そのため、パターン属性データ作成部で行った設計データと各画像データのマッチングで求めた対応位置を記憶しておき、各グループの基準とした画像の設計データ上の対応位置を読み出して、相対位置を求めることが考えられる。しかし、設計データと各画像データのマッチングは完全に一致はしないため大まかな対応位置となる。
【００５９】
画像合成部３２２ではグループ内合成位置算出部の各画像の合成位置で画像を合成する。合成部では合成位置でそれぞれの画像を上書きしていくことも考えられるし、画像の合成位置付近で画素値のブレンド処理を行い境界を目立たなくすることも考えられる。
【００６０】
しかし、合成部３２のグループ内合成位置算出部３２１で複数のグループになると、合成画像も複数に分かれ位置ズレが起こる可能性がある。そのため、なるべくグループ数を減らす必要がある。そこで、図１を用いて例示した、パターン属性データを用いて合成できる画像をグループ化して合成位置を求める手法を適用した後に、再度、パターン属性データを用いてグループ間の対応位置を求める手法を以下に説明する。
【００６１】
図３は、パターン属性データを用いて、複数回の合成処理を行う合成画像形成装置の一例を説明する図である。まず、設計データ記憶部１に記憶された電子デバイスパターンの設計データと、ＳＥＭ２００２，２００３等によって取得され、画像メモリ部２に格納されている電子デバイスパターンの画像データが、画像作成装置３のパターン属性データ作成部３４に入力される。
【００６２】
パターン属性データ作成部３４では設計データと電子デバイスパターンの各画像データとを用いて、画像データの重複領域に存在するパターンのパターン属性データを作成する。合成する際はパターン属性データ作成部３４で作成したパターン属性データを基に合成選別部３１で合成する画像を選別する。合成選別部３１で選別した画像に対応する画像メモリ手段２の画像データのみ合成部３６で各画像について合成が可能なグループ情報とグループ内での各画像の合成位置を求める。
【００６３】
図１に例示した合成画像形成装置ではその後で求めた合成位置に合成処理を行うが、ここでは、パターン属性データ作成部３４で求めた各画像の所属するグループ情報を用いて、各グループ間で隣接する画像の複数の重複領域に対応するパターン属性データを合成選別部３５に出力する。そして、合成選別部３５では各グループ間で隣接する画像の複数の重複領域について、ある特定のパターン属性データの組合せがあるかを検出し、検出結果を位置特定合成部３７に出力する。位置特定合成部３７では、ある特定のパターン属性データの組合せがあれば、対象としているグループ間の対応位置を特定し合成位置を求める。そして、全てのグループ間の隣接する画像の複数の重複領域について、ある特定のパターン属性データの組合せが無くなるまで繰り返してグループ間の対応位置を特定し合成位置を求めていく。
【００６４】
図１３にパターン属性データ作成部の実施例を示す。図５で説明したパターン属性データ作成部と部分的に共通しているが、パターン属性データテーブルから合成部３６と位置特定合成部３７が示すアドレスの対象画像間のパターン属性データを読み出すことができる。
【００６５】
図３に例示した合成画像形成装置の合成部３６の実施例を図１４に例示する。図８に例示した合成部３２に対して、画像合成部３２２がなくなり、グループ間隣接画像検出部３２３が追加された構成になる。グループ間隣接画像検出部３２３では、グループ内合成位置算出部３２１で求めたグループ番号情報と、隣接する８方向の画像データに関する情報に基づいて、グループ間で隣接している画像を検出する。
【００６６】
例えばグループ化部３２１０で図１１（ｂ）に例示するように、画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｊ，Ｋ，Ｏ，Ｐ，Ｔ，Ｕ，Ｗ，Ｘ，Ｙが属する第１のグループと、画像Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｌ，Ｍ，Ｎ，Ｑ，Ｒ，Ｓが属する第２のグループとにグループ化されたとすると、隣接する画像を縦方向と横方向のみとした場合、第１のグループと第２グループで隣接している画像はＡとＦ，ＢとＧ，ＣとＨ，ＤとＩ，ＪとＩ，ＯとＮ，ＴとＳ，ＸとＳ，ＷとＲ，ＶとＱ，ＰとＱ，ＫとＬ，ＫとＦとなる。また、ここでは説明を簡単にするため、隣接する画像を縦方向と横方向のみとしたが、斜め方向の重複領域も見てもよい。そしてグループ間毎にグループ間で隣接する画像のペアを求めて、パターン属性データ作成部３４へ出力する。パターン属性データ作成部３４では既に作成している各重複領域のパターン属性データテーブルから対象グループ間で隣接する画像の重複領域に対応するパターン属性データを求めていく。例えば、図１１（ｃ）に例示するように、第１のグループと第２のグループ間の各隣接画像間領域を重複領域ａと定義する。
【００６７】
グループ間の重複領域が複数存在する場合には、当該複数の重複領域に対応するパターン属性データを求める。求められたグループ間の隣接する画像間のパターン属性データは合成選別部３５に入力される。
【００６８】
図１５では合成選別部３５の実施例を示す。合成選別部３５は、パターン属性データ作成部３４から入力されるパターン属性データと、選別パターン属性記憶部３５０に設定されているパターン属性情報とを、比較部３５２で比較する。更に入力されたパターン属性データと、選別パターン属性記憶部３５１に設定されているパターン属性情報とを、比較部３５３で比較する。
【００６９】
比較部３５２，３５３は、比較する属性パターンが一致すると“１”を出力するように設定し、２つとも一致したらＡＮＤ回路３５４の出力が１となり、位置特定合成部３７へ“１”が出力される。
【００７０】
比較部３５２若しくは比較部３５３の出力が“１”となり、パターン属性データが、記憶された属性情報と一致するものと判断されると、その時の属性パターンに関する情報はメモリに保存され、同じグループの画像間の重複領域を検出している間、保持される。そのため、順番は無視しても良く、グループ間の画像間の中に選別パターン属性記憶部３５０と選別パターン属性記憶部３５１に設定されているパターン属性があるかどうかを検出する。異なるグループを検出するときにはメモリをクリアしても良い。
【００７１】
図１６は、画像グループ間に複数の重畳領域が存在する場合に、パターン属性データを用いて画像グループ間の相対位置を特定する手法を説明する図である。例えば、図１６（ａ）及び（ｂ）に例示するように、画像Ａ，Ｋ，Ｐ，Ｖが属する第１のグループと、画像Ｆ，Ｕが属する第２のグループにグループ化されている場合、第１のグループと、第２のグループ間の重複領域はａとｂの２つになる。この時にａがｙ方向の相対位置の特定が可能な横線パターンであり、ｂがｘ方向の相対位置の特定が可能な縦線パターンであった場合、第１のグループと第２のグループは、重複領域ａによって、ｙ方向の相対位置を特定でき、重複領域ｂによって、ｘ方向の相対位置を特定することができる。または、位置の特定に必要となる２つの重複領域が判れば、この重複領域を合わせてマッチングすれば、相関のピークが１点になり、対応位置を求めることができる。
【００７２】
そして図１６（ｃ）に例示するように、画像Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅ，Ｊ，Ｋ，Ｏ，Ｐ，Ｔ，Ｕ，Ｗ，Ｘ，Ｙが属する第１のグループと、画像Ｆ，Ｇ，Ｈ，Ｉ，Ｌ，Ｍ，Ｎ，Ｑ，Ｒ，Ｓが属する第２のグループにグループ化されている場合、画像Ａ，Ｆ，Ｋ間にはｙ方向の相対位置を特定可能な重複領域と、ｘ方向の相対位置を特定可能な重複領域が含まれているため、第１のグループと第２のグループの相対位置を特定し、両グループを１つに合成することが可能となる。また、図１６（ｄ）の例においても、画像Ｐと画像Ｕとの間の重複領域によって、ｙ方向の相対位置を特定でき、画像Ｕと画像Ｖとの間の重複領域によって、ｘ方向の相対位置を特定することができるため、やはりこの例においても画像Ｐ，Ｖが属するグループと、画像Ｕとを合成することができる。なお、図１６（ｄ）に例示するように、合成画像形成の対象となる画像領域の一方は必ずしもグループ化されている必要はなく、画像グループと１枚の画像間で画像合成するときにも、上記相対位置特定手法の適用が可能である。
【００７３】
なお、図１６は、１つの画像に関する複数の重複領域から、複数方向の相対位置を特定する手法に関するものであるが、これに限られることはなく、複数の画像間の複数の重複領域の属性データを用いて、相対位置を特定するようにしても良い。例えば図１６（ｃ）の例の場合、画像Ａと画像Ｆの重複領域ではなく、画像Ｄと画像Ｉの重複領域を、重複領域ａと設定するようにしても良い。即ち、画像Ｄと画像Ｉ間の重複領域に含まれる横線パターンを用いて、ｙ方向の相対位置を特定し、画像Ｆと画像Ｋ間の重複領域に含まれる縦線パターンを用いて、ｘ方向の相対位置を特定するようにしても良い。
【００７４】
上述のような画像グループ間、或いは画像グループと画像間の相対位置の特定を行うために、合成選別部３５の選別パターン属性記憶部３５０，３５１に設定されているパターン属性を、ｙ方向の相対位置の特定が可能な横線パターンと、ｘ方向の相対位置の特定が可能な縦線パターンとすることが望ましい。しかし、前提として図１６（ａ）ではＡとＫが同じグループ内で合成位置が求められている必要があり、図１６（ｂ）もＰとＶが同じグループ内で合成位置が求められている必要がある。
【００７５】
図１７に位置特定合成部の実施例を例示する。合成選別部３５の出力が“１”の場合、対象となるグループ間の２つの重複領域についてマッチング手段３７０，３７１でマッチングを行う。例えば、マッチング部３７０ではｘ方向が確定する縦線パターンをマッチングしｘ方向の位置を確定する。マッチング部３７１ではｙ方向が確定する横線パターンをマッチングしｙ方向の位置を確定する。そして確定したｘとｙの対応位置情報を用いて、位置補正部３７２にて、複数グループ間の位置補正を行う。マッチング部３７０，３７１は正規化相関を用いてマッチングしてもよい。
【００７６】
また、合成部３６にて位置情報を求めた後、位置補正部３７２に、合成位置記憶部３２１２に格納されている各画像のグループ番号，８方向の隣接画像名，グループ内での合成位置に関する情報を記憶しておく。
【００７７】
画像グループ間の相対位置の特定に基づいて、対象となるグループを１つにする。そして、グループを１つにする際、グループが変更される画像については求めたグループ間の対応位置を加算することで変更後のグループでの合成位置に対応させることができる。
【００７８】
図１８に位置補正部の実施例を示す。合成位置記憶部３７２１に記憶されている画像グループについて、変更対象となる画像に対応するグループ内の合成位置を読み出し、マッチング部３７０，３７１で求めたグループ間の相対位置を加算部３７２０でｘ方向、ｙ方向に加算し、再度、合成位置記憶部３７２１に格納する。その際、グループ番号情報も変更する。合成選別部３５の出力が“１”となり、特定位置合成部３７で対象のグループ間の対応位置を求めた後は、初めのグループ間から再度、合成選別部での選別を繰り返す。
【００７９】
全てのグループ間を検出して合成選別部３５の出力が“１”が出ない場合は、その時点の各画像の合成位置を画像合成部３７３で合成していく。画像合成部３７３は図９の画像合成部と同様である。
【００８０】
また、表示部４を設けて、合成部３６で終えた時点の各画像の合成位置で合成した画像を表示したり、位置特定合成部３７でグループ化していく経過の画像を表示するようにしても良い。また、合成過程の合成画像及び結果的に合成できた画像と合成できなかった画像について、ユーザーに判るように明示するようにしても良い。
【００８１】
図１９は、画像合成処理（パノラマ化）プロセスを説明するフローチャートである。初めにパターン属性データ作成を行う（ｓｔ１）。この処理は図１から図３で説明したパターン属性データ作成部３０，３４で実行され、詳細は図５で例示した通りである。続いてパターン属性検出による選別合成処理を行う（ｓｔ２）。この処理はパターン属性データ作成処理以降、図３に例示した合成部３６による処理が終了するまでの一連の処理に相当する。この処理の詳細は図７から図１４を用いて例示した通りである。続いて複数パターン属性検出に基づく、選別合成処理を行う（ｓｔ３）。この処理の詳細は図１３，図１５から図１８を用いて例示した通りである。
【００８２】
また、上述の画像作成装置３を、制御装置２００４，２００５やデータ管理装置２００１に組み込んでも良い。また画像作成装置３にて行われる処理をソフトウェアで行ってもよい。またその際、パソコンでソフト処理を行ってもいいし、ＬＳＩに組み込んでハード処理で行ってもいい。
【００８３】
画像間の重複領域のパターン属性を用いて合成位置が明確に特定できる画像を判別した上で、合成位置の特定がしやすい順に相対位置を求めて画像合成を行い、既に合成した合成画像の複数の重複領域を用いて更なる画像合成を行うことで、より多くの画像が合成できる。
【００８４】
なお、上述の例では、画像間の重複領域に対し、設計データを用いて属性データを付す例を説明したが、これに限られることはなく、設計データとは別に作成したパターンの形状の別を示すテンプレートを複数用意し、当該テンプレートを用いて重複領域内のパターンマッチングを行い、一致度が最も高いテンプレートのパターン情報を、重複領域の属性データとして記憶するようにしても良い。
【符号の説明】
【００８５】
１  設計データ記憶部
２，３０１  画像メモリ部
３  画像作成装置
４  表示部
３０，３４  パターン属性データ作成部
３１，３５  合成選別部
３２，３６  合成部
３００，３０２，３２０，３７０，３７１  マッチング部
３０３  パターン属性決定部
３０４  パターン属性データテーブル
３１０，３５０，３５１  選別パターン属性記憶部
３１１，３５２，３５３  比較部
３２１  グループ内合成位置算出部
３２２，３７３  画像合成部
３２３  グループ間隣接画像検出部
３５４  ＡＮＤ回路
３５５，３５６  メモリ部
３７２  位置補正部
３２１０  グループ化部
３２１１  合成位置算出部
３２１２，３７２１  合成位置記憶部
３７２０  加算部
【図１】
0005396496.tif 000002
【図２】
0005396496.tif 000003
【図３】
0005396496.tif 000004
【図４】
0005396496.tif 000005
【図５】
0005396496.tif 000006
【図６】
0005396496.tif 000007
【図７】
0005396496.tif 000008
【図８】
0005396496.tif 000009
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
0005396496.tif 000016
【図１６】
0005396496.tif 000017
【図１７】
0005396496.tif 000018
【図１８】
0005396496.tif 000019
【図１９】
0005396496.tif 000020
【図２０】
0005396496.tif 000021
【図２１】
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