(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォトマスク又はウェハのパターンデータの画像を入力し、
入力した前記パターンデータの輪郭線を抽出するとともに前記パターンデータの輪郭線をより滑らかに変形するようにＳＮＡＫＥＳ計算に基づいて変形処理し、
前記変形処理された前記輪郭線から前記パターンデータを再現するのに必要な座標データを抽出してポリゴン座標データを生成する、パターンデータ変換方法であって、
前記変形処理は、抽出した前記パターンデータの輪郭線の変曲点を特徴点として検出し、前記特徴点を中心に前後にそれぞれ複数のピクセルの輪郭線座標を調べ、前記特徴点と前記輪郭線座標との座標にＳＮＡＫＥＳの計算ポイントを設定することを特徴とするパターンデータ変換方法。
【請求項２】
前記パターンデータはＳＥＭ画像であり、前記ポリゴン座標データはＧＤＳＩＩ形式であることを特徴とする請求項１に記載のパターンデータ変換方法。
【請求項３】
前記ＳＮＡＫＥＳによる変形処理の際には、差分面積の許容値を設定して、ＳＮＡＫＥＳ計算前後の差分面積がこの許容値以内に入っているかを調べ、許容値を超えている場合には、ＳＮＡＫＥＳ計算のパラメータを変更して差分面積が許容値以下になるまでＳＮＡＫＥＳ計算を繰り返すことを特徴とする請求項１又は２に記載のパターンデータ変換方法。
【請求項４】
前記ポリゴン座標データ生成の際に、複数の前記ポリゴン座標データを線分で繋ぎ、概略同じ傾き・切片を持つ直線上に３つ以上連続で並んでいる前記ポリゴン座標データを見つけ、前記３つ以上連続で並んでいる前記ポリゴン座標データの両端以外の前記ポリゴン座標データを削除することを特徴とする請求項３に記載のパターンデータ変換方法。
【請求項５】
前記変形処理の際に前記許容値を超えている場合には、前記許容値を超えた計算結果に比べて曲線の滑らかさに対する重み付けを小さく、画像エネルギーに対する重み付けを大きくして変形処理をし直し、前記許容値内に収めることを特徴とする請求項４に記載のパターンデータ変換方法。
【請求項６】
前記ＳＥＭ画像に複数の前記パターンデータが含まれている場合には、全く同じ手順を前記パターンデータ分繰り返すことを特徴とする請求項２に記載のパターンデータ変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターンデータ変換方法及びパターンデータ変換装置に関し、特に、半導体製造のリソグラフィ工程に用いられるフォトマスクのマスクパターン及び、フォトマスクを露光転写しウェハ上に形成されるウェハパターンのパターン画像から、輪郭線を抽出しその輪郭線をポリゴン座標データに変換する際のパターンデータ変換方法及びパターンデータ変換装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＬＳＩのパターン微細化に伴い、リソグラフィ工程でパターンの転写に利用されるフォトマスクのパターンに要求される精度や忠実性が高まってきている。特に最近は、理論上の限界とされていた光源露光波長の１／２以下の寸法を持つパターンにおいても、水の屈折率を利用したＮＡ（Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ａｐｅｒｔｕｒｅ）が１以上となる露光装置を用いることで、ウェハ上への転写を可能にしている。そのため、フォトマスクにおいては、微細で高精度なパターンが要求されると共に、光の近接効果を利用したアグレッシブなＯＰＣ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ  Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ）パターンや、ウェハ上には結像しないが周辺パターンの光強度コントラストの向上に寄与するＳＲＡＦ（Ｓｕｂ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ａｓｓｉｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ）パターンなどの超解像技術が多用されている。
【０００３】
さらに、将来のハーフピッチ２２ｎｍ世代以降においては、コンピュータによるリソグラフィシミュレーションを応用したインバースリソグラフィが新たな技術として注目されている。インバースリソグラフィとは、ウェハ上で理想のパターンを実現するために、フォトマスク上にどのようなパターンを設計したら良いかをシミュレーション計算によって求めるものである。また、露光装置の光源（Ｓｏｕｒｃｅ）の形状や強度を任意に変更して、ウェハ上で最適なパターンを得るためのフォトマスク上のパターンをインバースリソグラフィにより算出するＳＭＯ（Ｓｏｕｒｃｅ  Ｍａｓｋ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）技術などが実用化されつつある。
【０００４】
このような状況の中、フォトマスクの検査工程においては、フォトマスク上のパターンの精度や忠実性を確認するため、測長用ＳＥＭ（Ｃｒｉｔｉｃａｌ  Ｄｉｍｅｎｓｉｏｎ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ、以下、「ＣＤ−ＳＥＭ」という）で寸法を計測するとともにＣＤ−ＳＥＭの画像から輪郭線を抽出して、設計データの標準フォーマットであるＧＤＳＩＩ（Ｇｅｎｅｒａｌ  Ｄａｔａ  Ｓｔｒｅａｍ）などのポリゴン座標データに変換することがある。ＧＤＳＩＩデータに変換した後は、設計ソフトや露光転写シミュレータに取り込んで、元の設計パターンと比較したり、転写シミュレーションを行い対象のフォトマスクパターンがウェハ上でどのような形状になるかを確認したりすることが可能となる。
【０００５】
ここで、特許文献１には、例えば、フォトマスクやウェハのＳＥＭ画像から輪郭線を抽出し、それをＧＤＳＩＩデータに変換することで欠陥形状の抽出やフォトマスクのＯＰＣシミュレーションなどに利用する技術が開示されている（特許文献１参照）。一般的に、フォトマスクの設計データと実際のフォトマスク上のパターンとは形状が異なるため、ＣＤ−ＳＥＭ画像から抽出した輪郭線を転写シミュレーションに利用することで、実パターン上だけに存在するコーナの丸みやラフネス、微小な欠陥などがウェハ上にどのように影響するかを高精度に検証することが可能となる。特にＳＭＯなどのインバースリソグラフィを利用して作製したフォトマスクは、ウェハ上のパターンとフォトマスクのパターンとが全く異なる形になるため、特許文献１の方法が有効である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００９−４３９３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
フォトマスクパターンのＳＥＭ画像から抽出した輪郭線を、ＧＤＳＩＩなどのポリゴン座標データに変換する処理に関して、従来は以下の方法で行っていた。一つ目は、輪郭線を構成する点の座標値をスケール変換したものを、そのままポリゴン座標データとして利用しＧＤＳＩＩ形式のファイルに出力する方法である。この方法では、ＳＥＭ画像の形状をそのまま再現できる上に非常に簡便であるというメリットがある。しかしながら、座標データの点数が多くなる傾向にあり、ＧＤＳＩＩを利用した転写シミュレーションを実施する際に、処理時間が非常に長くなってしまうという欠点がある。なお、前述した特許文献１においては、解像度を向上させることを目的としてＳＥＭ画像から抽出した輪郭線に対してスムージング処理を実施しているが、座標データの点数が多くなる点は変わらない。また、ＧＤＳＩＩのフォーマットは一つのポリゴンデータが持つことができる座標点数に制限があるため（最新バージョンでは６００個）、パターンを分割しないといけない場合がある。
【０００８】
二つ目としては、ＳＥＭ画像から抽出した輪郭線を部分毎に単純な直線や曲線を当てはめて、パターンを近似関数に変換してから、直線や曲線を構成する座標点を抽出し、これをポリゴン座標データとしてＧＤＳＩＩ形式のファイルに出力する方法である。この方法では、座標データの点数を大幅に減らすことができるため、上記の欠点を改善することができる。しかしながら、パターンの輪郭線を近似関数に変換する処理に手間がかかる上に、近似関数と元のパターン形状との差が大きくなるとＧＤＳＩＩを利用したシミュレーションを実施した際に、その精度が劣化するなどの問題がある。
【０００９】
本発明は、ＳＥＭ画像から輪郭線を抽出してＧＤＳＩＩなどのポリゴン座標データに変換する際に、輪郭を構成する座標点数をなるべく少なくすると同時に、パターン形状の変動を転写シミュレーションに影響がない程度に抑えるパターンデータ変換方法及びパターンデータ変換装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の請求項１に係る発明は、フォトマスク又はウェハのパターンデータの画像を入力し、入力したパターンデータの輪郭線を抽出するとともにパターンデータの輪郭線をより滑らかに変形するようにＳＮＡＫＥＳ計算に基づいて変形処理し、変形処理された輪郭線からパターンデータを再現するのに必要な座標データを抽出してポリゴン座標データを生成する、パターンデータ変換方法であって、変形処理は、抽出したパターンデータの輪郭線の変曲点を特徴点として検出し、特徴点を中心に前後にそれぞれ複数のピクセルの輪郭線座標を調べ、特徴点と輪郭線座標との座標にＳＮＡＫＥＳの計算ポイントを設定することを特徴とするパターンデータ変換方法としたものである。
【００１１】
本発明の請求項２に係る発明は、パターンデータはＳＥＭ画像であり、ポリゴン座標データはＧＤＳＩＩ形式であることを特徴とする請求項１に記載のパターンデータ変換方法としたものである。
【００１２】
本発明の請求項３に係る発明は、ＳＮＡＫＥＳによる変形処理の際には、差分面積の許容値を設定して、ＳＮＡＫＥＳ計算前後の差分面積がこの許容値以内に入っているかを調べ、許容値を超えている場合には、ＳＮＡＫＥＳ計算のパラメータを変更して差分面積が許容値以下になるまでＳＮＡＫＥＳ計算を繰り返すことを特徴とする請求項１又は２に記載のパターンデータ変換方法としたものである。
【００１３】
本発明の請求項４に係る発明は、ポリゴン座標データ生成の際に、複数のポリゴン座標データを線分で繋ぎ、概略同じ傾き・切片を持つ直線上に３つ以上連続で並んでいるポリゴン座標データを見つけ、３つ以上連続で並んでいるポリゴン座標データの両端以外のポリゴン座標データを削除することを特徴とする請求項３に記載のパターンデータ変換方法としたものである。
【００１４】
本発明の請求項５に係る発明は、変形処理の際に許容値を超えている場合には、許容値を超えた計算結果に比べて曲線の滑らかさに対する重み付けを小さく、画像エネルギーに対する重み付けを大きくして変形処理をし直し、許容値内に収めることを特徴とする請求項４に記載のパターンデータ変換方法としたものである。
【００１５】
本発明の請求項６に係る発明は、ＳＥＭ画像に複数のパターンデータが含まれている場合には、全く同じ手順をパターンデータ分繰り返すことを特徴とする請求項２に記載のパターンデータ変換方法としたものである。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、ＳＥＭ画像から輪郭線を抽出してＧＤＳＩＩなどのポリゴン座標データに変換する際に、輪郭を構成する座標点数をなるべく少なくすると同時に、パターン形状の変動を転写シミュレーションに影響がない程度に抑えるパターンデータ変換方法及びパターンデータ変換装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１】本発明の実施の形態に係るパターンデータ変換方法の処理手順を示すフロー図である。
【図２】本発明の実施の形態に係るＳＮＡＫＥＳによる変形処理の手順を示すフロー図である。
【図３】本発明の実施の形態に係るフォトマスクパターンのＳＥＭ画像の例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像に忠実なパターン輪郭線を抽出した例を示す概略図である。
【図５】図４のパターン輪郭線からＳＮＡＫＥＳ計算ポイントを設定した例を示す概略図である。
【図６】（ａ）及び（ｂ）は、ＳＮＡＫＥＳ計算を実施した結果例を示す概略図である。
【図７】ＳＮＡＫＥＳによる変形後と元の輪郭線との差を示す概略図である。
【図８】（ａ）及び（ｂ）は、ポリゴン座標データ生成処理によって生成された座標データ例を示す概略図である。
【図９】ＳＮＡＫＥＳ計算を模擬的に表した例を示す概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照しつつ、説明する。
【００２０】
図１は、本発明の実施の形態に係るパターンデータ変換方法の処理手順を示すフローである。図１に示すように、まず、Ｓ１０１において、図３に示すフォトマスクパターンのＳＥＭ画像の入力を行う。
【００２１】
次に、Ｓ１０２において、入力されたＳＥＭ画像の輪郭抽出処理を実施する。輪郭抽出処理は、図３に示すＳＥＭ画像から一つのパターンの輪郭線を図４に示すように抽出する処理である。輪郭線の抽出は既存のアルゴリズムを使えばよい。
【００２２】
次に、Ｓ１０３において、抽出された輪郭線に対して、ＳＮＡＫＥＳによる変形処理を行う。ＳＮＡＫＥＳによる変形処理は、図２のフロー図を用いて詳細に説明する。まず、Ｓ１１１において、輪郭線から特徴点を抽出する。これは、座標データから輪郭線の曲率を調べ、曲率が急激に変化している変曲点を特徴点として抽出するものである。
【００２３】
次に、Ｓ１１２において、抽出した特徴点の周辺にＳＮＡＫＥＳ計算ポイントを設定する。具体的には、図５に示すように、特徴点を中心に前後５ピクセル程度の輪郭線座標を調べて、この座標位置にＳＮＡＫＥＳの計算ポイントを設定する。
【００２４】
次に、Ｓ１１３において、ＳＮＡＫＥＳ計算でのパターンの変形をどのくらい許容するか、差分面積の許容値を設定する。これは、ＳＮＡＫＥＳ計算によって生じるパターンの変形による面積変化を、変形前のパターン面積の何％まで許容するかを予め決めておくものである。フォトマスクのパターンをウェハ上に露光転写する際には、パターン面積の大きさが露光結果に与える影響が大きいとされる。つまり、ＳＮＡＫＥＳ計算でパターンを変形させすぎてパターン面積が大きく変わってしまうと、変形前のパターンを露光転写した場合と結果が違ってくる可能性が高い。従って、ＳＮＡＫＥＳ計算によるパターン変形を、その差分面積をパラメータとして制御することは、本発明の趣旨から有効な方法である。
【００２５】
次に、Ｓ１１４において、図６（ａ）に示すように、ＳＮＡＫＥＳ計算パラメータを設定して、Ｓ１１５において、図６（ｂ）に示すように、ＳＮＡＫＥＳ計算処理を実行する。
【００２６】
最後に、Ｓ１１６において、図７に示すように、ＳＮＡＫＥＳ計算処理における前後の差分面積を算出する。算出した差分面積がＳ１１３で設定した許容値よりも大きい場合（ＮＯの場合）は、ＳＮＡＫＥＳ計算パラメータを設定（Ｓ１１４）して、ＳＮＡＫＥＳ計算をやり直す処理を許容値以下になるまで繰り返す。算出した差分面積が許容値以下の場合（ＹＥＳ）は、フローを終了し図１に示すＳ１０４（後述する）に進む。
【００２７】
ここで、ＳＮＡＫＥＳ計算について説明する。ＳＮＡＫＥＳは、１９８８年にＫａｓｓらが提案した画像中の対象物の輪郭を抽出する手法で、画像の特徴とモデルの形状からエネルギーＥｓｎａｋｅｓを定義し、このエネルギー関数を最小化する過程で対象物の輪郭を抽出するものである。エネルギー関数Ｅｓｎａｋｅｓは、滑らかさや節点間の距離などのモデル形状に関する内部エネルギーＥｉｎｔ、モデルが画像特徴に引き寄せられる画像エネルギーＥｉｍａｇｅ、およびモデルの形状変化を外部から抑制する外部エネルギーＥｃｏｎとから成り、式（１）のように表される。なお、Ｖｉ（ｉ＝１，２，３，…，ｎ）はＳ１１２で設定したＳＮＡＫＥＳ計算ポイントのことである。
【００２８】
【数１】
0005423286.tif 000002
【００２９】
内部エネルギーは輪郭の１次微分及び２次微分の和が用いられることが多く、式（２）のように算出される。１次微分は節点間の距離を、２次微分は節点間を繋ぐ曲線の滑らかさを表す。なお、α及びβはそれぞれの項に対する重み付けのパラメータである。
【００３０】
【数２】
0005423286.tif 000003
【００３１】
また、画像エネルギーは、式（３）で表される画像の濃度勾配として算出される。本発明の実施の形態においては、パターン画像の微分データを利用し、縦方向に微分したデータと横方向に微分したデータとを加算したものが濃度勾配を表すデータとする。なお、濃度勾配を表すデータ値は２５６階で０〜２５５の値を取るものとし、加算の結果が２５５より大きくなる場合は２５５に変換する。式（３）のγは画像エネルギーに対する重み付けのパラメータである。
【００３２】
【数３】
0005423286.tif 000004
【００３３】
外部エネルギーは、一般にモデルの形状変化を抑制するものとして、主にモデル形状の特徴を維持するために利用される。本発明の実施の形態のアルゴリズムでは、このようなモデルの拘束は必要ないので式（１）のＥｃｏｎ（Ｖｉ）は０とする。
【００３４】
このように定義されたエネルギー関数Ｅｓｎａｋｅｓを全ての計算ポイントについて、各ポイントの近傍領域で評価し、最もエネルギーが小さくなる位置へ各代表ポイントを移動させることにより輪郭を補正していく。ＳＮＡＫＥＳによる補正の様子を図９に示す。
【００３５】
このとき、パターン画像の画質（ノイズやムラの状態）に応じて式（２）や式（３）の重み付けのパラメータを変更することにより、パターンの輪郭の特徴を変化させることができる。例えば、内部エネルギーを算出する式（２）の重み付けを大きくすることにより、より滑らかな輪郭に補正することができる。また、元のパターン画像により忠実な輪郭を得たい場合には、画像エネルギーを算出する式（３）の重み付けをより大きくすることで、元のパターン画像により近い輪郭に補正することが可能である。
【００３６】
図２に示したＳ１０３におけるＳＮＡＫＥＳによる変形処理終了後、Ｓ１０４において、更新されたＳＮＡＫＥＳ計算ポイントの数をさらに減らして、最終的なポリゴン座標データを生成する処理を行う。通常、パターンを構成するポリゴン座標は、近似多角形の頂点である。従って、図８（ａ）に示すようにＳＮＡＫＥＳ計算ポイントを線分で繋ぎ、同じ傾き・切片をもつ直線上にポイントが３つ以上連続である場合は、図８（ｂ）に示すように、両端以外のポイントは冗長な情報であるため、これを削除する。この処理によって、本発明の実施の形態の目的の一つであるパターン座標データ数の削減をさらに進めることができる。
【００３７】
上述したＳ１０２〜Ｓ１０４の処理をフォトマスクパターンのＳＥＭ画像中の全パターンについて実施する。なお、ＳＥＭ画像中のパターンがＦＯＶ（Ｆｉｅｌｄ  ｏｆ  Ｖｉｅｗ）により一部が切り取られて開図形となっていた場合には、予めクリッピング処理により閉図形に変換しておく。
【００３８】
次に、Ｓ１０５において、全パターンの処理が終了したと判断した場合は、Ｓ１０６において、パターンのポリゴン座標データをＧＤＳＩＩファイル出力する。また、Ｓ１０５において、全パターンの処理が終了していないと判断した場合は、Ｓ１０２の輪郭抽出処理に戻る。
【００３９】
本発明の実施の形態に係るパターンデータ変換方法は、ＳＥＭ画像から抽出した輪郭線に対してＳＮＡＫＥＳ処理を実施することで、元のパターンとの差分面積を許容値内に抑えると同時に、パターン形状を滑らかに変形し、構成する座標点数を大幅に削減することができる。これにより、シミュレーション計算に影響しない程度にパターンを変形し座標データを大幅に削減したＧＤＳＩＩデータに変換することができる。
【実施例】
【００４０】
以下、本発明の実施例のパターンデータ変換方法について説明する。
【００４１】
本実施例は、図１に示したフロー図を参照して説明する。まず、Ｓ１０１において、図３に示すＳＥＭ画像を入力する。
【００４２】
次に、Ｓ１０２において、パターンデータ変換方法の輪郭線抽出処理を実施する。本実施例では、輪郭線の抽出方法として、「輪郭抽出方法及びその装置及びそのプログラム」（特許第０４０８５６３５号明細書）を用いた。図４は、画像に忠実な輪郭線を抽出した例である。
【００４３】
次に、Ｓ１０３において、ＳＮＡＫＥＳによる変形処理を行う。具体的には、抽出した輪郭線の曲率の変化から特徴点を見つける。本実施例では特徴点を曲率の変化が大きくなるコーナ部分や、パターン自体の変形やラフネスによると思われる部分を抽出し、各部分ごとに５個ずつＳＮＡＫＥＳ計算ポイントを置いた（図５参照）。
【００４４】
次に、差分面積の許容値とＳＮＡＫＥＳ計算パラメータを設定する。本実施例では、差分面積の許容値は２％以内とした。一方、ＳＮＡＫＥＳ計算パラメータは、パターン形状の滑らかさを向上させたいため、曲線の滑らかさに対する重み付けを０．８、画像エネルギーに対する重み付けを０．２とした。ＳＮＡＫＥＳ計算前後のポイントを図６に示す。
【００４５】
ＳＮＡＫＥＳ計算によって変形されたパターンと、元の輪郭線とを比較した結果を図７に示す。元の輪郭線から膨らんでいるとこや凹んでいるところの差分領域の面積を足し合わせた面積は、元の輪郭線のパターン面積の１．２％であった。なお、面積値は差分領域に含まれるピクセルを数えることで算出した。
【００４６】
この結果は、差分面積の許容値として設定した２％以下であり、ＳＮＡＫＥＳ計算によるパターン変形は特に問題ない範囲であることが確認された。仮に２％を超えてしまっていた場合には、ＳＮＡＫＥＳ計算パラメータを再設定して（この場合は、１回目に比べて曲線の滑らかさに対する重み付けを小さく、画像エネルギーに対する重み付けを大きくする）、ＳＮＡＫＥＳ計算処理をやり直す。
【００４７】
次に、ＳＮＡＫＥＳ計算後のポイントを線分で繋ぎ、同じ傾き・切片を持つ直線上に３つ以上連続で並んでいるものを見つけ、両端のポイント以外は削除するポリゴン座標データ生成処理を行った。その結果を図８（ａ）及び（ｂ）に示す。今回の場合は、７５個あったポリゴン座標データを５６個に減らすことができた。なお、ＳＮＡＫＥＳ計算前のパターン輪郭線では、座標データの個数は３１８個であった。
【００４８】
以上の処理をＳＥＭ画像中に含まれるパターンの数だけ繰返し実施し、最後に各パターンのポリゴン座標データをＧＤＳＩＩファイルに出力した。
【００４９】
このように、本発明の実施例におけるパターンデータ変換方法を適用することで、ＳＥＭ画像のパターンをデータ変換する際に、その後の露光転写シミュレーションに影響しない範囲でパターンを滑らかに変形し、パターンを構成するポリゴン座標データを大幅に削減することができる。
【産業上の利用可能性】
【００５０】
本発明のパターンデータ変換方法は、画像データからパターンの輪郭線を抽出し、ＧＤＳＩＩなどのポリゴン座標データに変換することが求められる広範な分野、つまり規則的な微細パターンを形成する分野全般に利用することが期待される。例えば、半導体デバイス、光学素子、配線回路、データストレージメディア（ハードディスク、光学メディアなど）、医療用部材（分析検査用チップ、マイクロニードルなど）、バイオデバイス（バイオセンサ、細胞培養基板など）、精密検査機器用部材（検査プローブ、試料保持部材など）、ディスプレイパネル、パネル部材、エネルギーデバイス（太陽電池、燃料電池など）、マイクロ流路、マイクロリアクタ、ＭＥＭＳデバイス、インプリントモールド、フォトマスク、ＥＵＶフォトマスクなどの分野が挙げられる。
【符号の説明】
【００５１】
Ｓ１０１…ＳＥＭ画像の入力、Ｓ１０２…輪郭抽出処理、Ｓ１０３…ＳＮＡＫＥＳによる変形処理、Ｓ１０４…ポリゴン座標データ生成処理、Ｓ１０５…全パターンの処理が終了したかを判定、Ｓ１０６…ＧＤＳＩＩファイルに出力、Ｓ１１１…輪郭線から特徴点を抽出、Ｓ１１２…抽出した特徴点周辺にＳＮＡＫＥＳ計算ポイントを設定、Ｓ１１３…差分面積の許容値を設定、Ｓ１１４…ＳＮＡＫＥＳ計算パラメータを設定、Ｓ１１５…ＳＮＡＫＥＳ計算処理、Ｓ１１６…ＳＮＡＫＥＳ前後の差分面積を算出
【図１】
0005423286.tif 000005
【図２】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図３】
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【図９】
0005423286.tif 000013