(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングを実行する画像処理部を備えたパターンマッチング装置において、
前記画像処理部は、マッチングの対象となる領域の画像を取得し、当該取得画像からマッチングの対象外となる領域を抽出し、当該マッチングの対象外となる領域を除いた前記画像上にて、前記テンプレートを用いたパターンマッチングを実行し、前記マッチングの対象外となる領域は、イオン打ち込みによるイオンの試料への到達を遮断するマスク層であることを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記画像処理部は、前記マスク層のエッジ位置の検出に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出することを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項３】
請求項２において、
前記画像処理部は、前記マスク層が存在する領域の情報と前記エッジ位置の検出位置情報に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出することを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項４】
設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングを実行する画像処理部を備えたパターンマッチング装置において、
前記画像処理部は、マッチングの対象となる領域の画像を取得し、当該取得画像から上層が存在する領域の情報と上層のエッジとなる部分の検出位置情報を、前記画像上をサーチすることによって検出し、当該上層が存在する領域の情報と上層のエッジとなる部分の検出位置情報の検出に基づいて、当該エッジを、前記マッチングの対象外となるように除いた前記画像上にて、前記テンプレートを用いたパターンマッチングを実行することを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項５】
設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラムにおいて、
当該プログラムは、前記コンピューターにマッチングの対象となる領域の画像を取得させ、当該取得画像からマッチングの対象外となる領域を抽出させ、当該マッチングの対象外となる領域を除いた前記画像上にて、前記テンプレートを用いたパターンマッチングを実行させることを特徴とするコンピュータープログラムであって、
前記マッチングの対象外となる領域は、イオン打ち込みによるイオンの試料への到達を遮断するマスク層であることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項６】
請求項５において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記マスク層のエッジ位置の検出に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出させることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項７】
請求項６において、
前記プログラムは、前記コンピューターに、前記マスク層が存在する領域の情報と前記エッジ位置の検出位置情報に基づいて、前記マッチングの対象外となる領域を抽出させることを特徴とするコンピュータープログラム。
【請求項８】
設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラムにおいて、
当該プログラムは、前記コンピューターにマッチングの対象となる領域の画像を取得させ、当該取得画像から上層が存在する領域の情報と上層のエッジとなる部分の検出位置情報を、前記画像上をサーチさせることによって検出させ、当該上層が存在する領域の情報と上層のエッジとなる部分の検出位置情報の検出に基づいて、当該エッジを、前記マッチングの対象外となるように除いた前記画像上にて、前記テンプレートを用いたパターンマッチングを実行させることを特徴とするコンピュータープログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターンマッチング装置、及びパターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラムに係り、特に設計データに基づいて得られる画像と、撮像に基づいて得られる画像との間の位置合わせを行う装置、及びコンピュータープログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
対象試料上に存在する特定のパターンを探索するための手法としてテンプレートマッチング法が知られている。特に、半導体デバイスの微細化に伴い、半導体デバイス評価用の走査電子顕微鏡（Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ：ＳＥＭ）等によって取得した画像の位置合わせのためのテンプレートマッチング法には、より高い精度が求められている。特許文献１には、パターンマッチングの処理対象外となる領域にマスクを施すパターンマッチング法が説明されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−１０９００２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に開示のパターンマッチング法によれば、パターンマッチングの対象とならない領域をマッチングの対象から除外できるため、処理時間の遅延抑制等に一定の効果がある。一方、例えば、半導体製造プロセスの中でもイオン打ち込み工程では、打ち込み領域と非打ち込み領域を設定し、部分的な打ち込みを可能とすべく、イオン打ち込み工程前に、非打ち込み領域にマスク（マスク層）を施す処理が行われている。このようなマスク層を含んだ状態の試料を、電子顕微鏡等による測定、或いは検査対象とする場合、所望の領域に電子顕微鏡等の視野（Field Of View：ＦＯＶ）を位置付けるために、上記パターンマッチングが行われるが、パターンの形成精度と比較すると、マスク層の形成精度が低い場合がある。すなわち、マスク層の位置ずれによって、予め登録しておいたマッチング用のテンプレートとの形状的な乖離が発生する可能性がある。テンプレートと試料上に形成された実パターンとの間に形状的な乖離があると、マッチングの成功率が低下する可能性がある。このようなマッチング成功率の低下要因に対し、特許文献１に説明されているようなマスクを、マスク層に施すことも考えられるが、マスク層の位置が安定しないため、マスクの適用領域を決定することは困難である。マスク層の変動を考慮して、大きなマスクを適用すると、マッチングに供される領域が狭くなり、マッチングの成功率を低下させる要因となる可能性がある。
【０００５】
以下に、パターンマッチング処理の対象外となる領域を適正に選択することを目的としたパターンマッチング装置、及びパターンマッチング処理をコンピューターに実行させるコンピュータープログラムを説明する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための一態様として、以下に設計データに基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラム、或いはパターンマッチング装置であって、マッチングの対象となる領域の画像を取得し、当該取得画像からマッチングの対象外となる領域を抽出し、当該領域を非マッチング領域とした上で、パターンマッチングを実行するパターンマッチング装置、或いは当該パターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラムを提案する。
【０００７】
特に試料の上層に形成されるマスク層等は、離散的に配置されているわけではなく、ＦＯＶ内で部分的に集合した状態にて配置されているため、ＦＯＶ内の上層が位置する側から上層のエッジ部分を見出すためのサーチを行う。また、ＦＯＶ内のマスク層が存在する側の信号を検出することによって、マスクのエッジ部分の検出を行う。
【発明の効果】
【０００８】
上記構成によれば、上層の存在によるマッチング精度の低下を抑制しつつ、マッチング処理を実行することが可能となる。
【０００９】
特に、ＦＯＶ内の上層が位置する側から上層のエッジ部分を見出すためのサーチを行う、或いはマスク層等が存在する側に存在する信号を検出することによって、下層パターンのエッジ等と取り違えることなく、マスクのエッジ部分を捉えることができ、その結果、上層をマスクするのに必要な領域を選択的に非マッチング領域とすることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】走査電子顕微鏡の概略構成図。
【図２】半導体デバイスのイオン打ち込み工程の際に施されるマスク層の断面構造（Ｖｅｒｔｉｃａｌ構造）図と上視図（Ｔｏｐ  Ｄｏｗｎ  ＳＥＭ  Ｉｍａｇｅ）。
【図３】ＳＥＭ画像上にて抽出されたパターンマッチング禁止領域を設定した画像上にてパターンマッチングを実行する工程を示すフローチャート。
【図４】パターンマッチング工程の概要を示す図。
【図５】ＳＥＭを含む半導体測定、或いは検査システムの概要を示す図。
【図６】上層のエッジ部の抽出法の一例を示す図。
【図７】ピーク位置検出フィルタの一例を示す図。
【図８】ピーク位置検出フィルタを用いたピーク選択の工程を示すブロック図。
【図９】ＳＥＭ画像上にて非サーチ領域を選択する工程を示すフローチャート。
【図１０】ピーク位置検出フィルタを用いてエッジ位置を検出するときのピーク位置検出フィルタと画像の一致度の推移を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
ＳＥＭ等の画像取得装置を含む半導体計測装置等にて取得された画像の中から所望のパターン等を見つけ出す手法の１つとしてパターンマッチング法が知られている。このようなパターンマッチング法に代表される画像認識法は、ＳＥＭ画像とＳＥＭ画像、及びＯＭ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）の画像とＯＭの画像のように同一種の画像間での比較であった。ところが最近画像認識技術では、半導体デバイスの設計データを利用した画像認識技術が現れている。しかしながらデザインデータはプロセス変動等による形状変動が含まれていない理想形状を示している。このような理想形状に基づいて画像認識を実行する場合、実際の試料状態との乖離故、画像認識に失敗する可能性がある。半導体プロセスの１つであるイオン打ち込み工程では、イオンが打ち込まれる領域（打ち込み領域）と、イオンが打ち込まれない領域（非打ち込み領域）を設定するために、非打ち込み領域にマスク（以下、Ｔｏｐ  Ｌａｙｅｒ（上層）パターン、或いはＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ（イオン打ち込み）パターンと称することもある）を施すことがある。しかしながら、Ｔｏｐ  Ｌａｙｅｒパターンと下地（下層レイヤ）間の相対的な位置が安定せず、Ｔｏｐ  Ｌａｙｅｒパターンのエッジ部の位置の変動故、パターン認識が困難となる場合があることが明らかになってきた。以下に、イオン打ち込み工程のように上層パターンが存在する領域内にてパターンマッチングを行うのに好適な画像認識法，装置、及びコンピュータープログラムを説明する。
【００１２】
以下に、デザインデータと実際のＳＥＭ画像間の画像認識法であって、ＳＥＭ画像の下地はＴｏｐ  Ｌａｙｅｒの重ね合わせが大きくずれたとしても、そのずれに対応した画像認識が可能な手法を説明する。特に、Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  Ｌａｙｅｒのように下地とＴｏｐ  Ｌａｙｅｒパターンの重ね合わせが大きくずれる可能性のある試料であっても、目的のパターンの検出を容易に実現できる手法を説明する。
【００１３】
上記手法の提供のためには、変動要因の大きいＴｏｐ  Ｌａｙｅｒパターンを、除外して画像認識を行う必要がある。
【００１４】
そのための一態様として、以下の２つの特徴を持つマッチングアルゴリズムを提案する。
【００１５】
１番目は、デザインデータからのテンプレ−トを作成する際、下地はＴｏｐ  Ｌａｙｅｒの画像認識用テンプレートを区別して作成する。画像認識の手順としては、まず、Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  Ｌａｙｅｒ（Ｔｏｐ  Ｌａｙｅｒ）は一定の形と方向性を持っているため、その特徴を利用して画像認識行い、残りパターンに対して下地のデザインデータを利用して画像認識を行う方法である。
【００１６】
２番目は、Ｔｏｐ  Ｌａｙｅｒが画像内に離散的に配置されているわけではなく、部分的に一体に形成されていると共に、画像外にまで広がって形成されていると言う点に鑑み、そのような特徴を持つ部分領域を選択的に除外する手法を適用する。このように一定の形と方向性を持っているＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  Ｌａｙｅｒパターンを削除する方法で、残りの下地のみを利用して画像認識を行うことで、下地はＴｏｐ  Ｌａｙｅｒの重ね合わせのずれの存在によらず、高精度なマッチングを可能とする。
【００１７】
上述のようなマッチング法によれば、デザインデータを利用した画像認識の精度向上が期待できる。
【００１８】
以下、上層の位置精度によらず、安定して高精度な画像認識を行い得るマッチングアルゴリズムについて、図面を用いて説明する。図１は、ＳＥＭの概略構成図である。陰極１０１と第１陽極１０２に印加された一次電子線１０４は第１陽極１０２と第２陽極１０３に印加される電圧Ｖaccにより加速されて後段のレンズ系に進行する。この一次電子線１０４はレンズ制御電源１１４で制御された集束レンズ１０５と対物レンズ１０６によりウェーハ（試料）１０７に微小スポットとして集束され、二段の偏向コイル１０８によってウェーハ（試料）１０７上を二次元的に走査される。偏向コイル１０８の走査信号は観察倍率に応じて偏向制御装置１０９によって制御される。
【００１９】
ウェーハ（試料）１０７上を走査した一次電子線１０４により試料から発生した二次電子１１０は二次電子検出器１１１で検出される。二次電子検出器１１１で検出された二次電子情報は増幅器１１２で増幅されＣＲＴ１１３上に表示される。本実施例ではＣＲＴ１１３に表示された試料形状の情報を利用してパターンの自動計測を実施する。
【００２０】
図５は、ＳＥＭを含む測定，検査システムをより詳細に示す図である。本システムには、ＳＥＭ本体５０１、当該ＳＥＭ本体の制御装置５０３、及び演算処理装置５０５が含まれている。演算処理装置５０５には、制御装置５０３に所定の制御信号を供給するレシピ実行部５０６と、走査偏向器５０２の走査と同期して検出器５０３によって得られた検出信号を配列することによって得られる画像の画像処理を行う画像処理部５０７、及び取得された画像情報や、レシピ実行部５０６にて実行するレシピ情報を記憶するメモリ５０８が内蔵されている。
【００２１】
試料から放出された電子は、検出器５０３にて捕捉され、制御装置５０４に内蔵されたＡ／Ｄ変換器でデジタル信号に変換される。画像処理部５０７に内蔵されるＣＰＵ，ＡＳＩＣ，ＦＰＧＡ等の画像処理ハードウェアによって、目的に応じた画像処理が行われる。また、画像処理部５０７は、検出信号に基づいて、ラインプロファイルを作成し、プロファイルのピーク間の寸法を測定する機能をも備えている。
【００２２】
更に演算処理装置５０５は、入力手段を備えた入力装置５１８と接続され、当該入力装置５１８に設けられた表示装置に、操作者に対して画像や検査結果等を表示するＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等の機能を有する。
【００２３】
なお、演算処理装置５０７における制御や処理の一部又は全てを、ＣＰＵや画像の蓄積が可能なメモリを搭載した電子計算機等に割り振って処理・制御することも可能である。また、入力装置５１８は、検査等に必要とされる電子デバイスの座標，位置決めに利用するパターンマッチング用のテンプレート，撮影条件等を含む撮像レシピを手動もしくは、電子デバイスの設計データ記憶媒体５１７に記憶された設計データを活用して作成する撮像レシピ作成装置としても機能する。
【００２４】
入力装置５１８は、設計データに基づいて形成される線図画像の一部を切り出して、テンプレートとするテンプレート作成部を備えており、作成されたテンプレートは画像処理部５０７に内蔵されるマッチング処理部５０９におけるテンプレートマッチングのテンプレートとして、メモリ５０８に登録される。テンプレートマッチングは、位置合わせの対象となる撮像画像と、テンプレートが一致する個所を、正規化相関法等を用いた一致度判定に基づいて特定する手法であり、マッチング処理部５０９は、一致度判定に基づいて、撮像画像の所望の位置を特定する。
【００２５】
以下に説明する実施例は、主に設計データに基づいて得られるエッジ情報と、ＳＥＭ等によって撮像された撮像画像間との間のパターンマッチングに関するものであり、設計データに基づいて得られるエッジ情報は、設計データに基づいて形成されるパターンの理想形状を示す線分画像情報や、シミュレーターによって、実パターンに近くなるような変形処理が施された線分画像情報である。また、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。
【００２６】
なお、以下に説明する実施例では、ＳＥＭに搭載された制御装置、或いはＳＥＭに通信回線等を経由して接続される演算処理装置５０５にてマッチング処理を実行する例を説明するが、これに限られることはなく、コンピュータープログラムによって、画像処理を実行する汎用の演算装置を用いて、後述するような処理を行うようにしても良い。更に、集束イオンビーム（Ｆｏｃｕｓｅｄ  Ｉｏｎ  ｂｅａｍ：ＦＩＢ）装置等、他の荷電粒子線装置に対しても、後述する手法の適用が可能である。
【００２７】
以下に説明する実施例は、パターンマッチングを行う装置、パターンマッチングをコンピューターに実行させるプログラム、及び当該プログラムを記憶する記憶媒体に関するものである。
【００２８】
図２は半導体デバイスのイオン打ち込み工程の際に施されるマスク層の断面構造（Ｖｅｒｔｉｃａｌ構造）図と上視図（Ｔｏｐ  Ｄｏｗｎ  ＳＥＭ  Ｉｍａｇｅ）である。図２のＡは、イオン打ち込み工程時のマスク層と下地層の断面図と上視図である。ウェーハ２０１には、下地パターンであるパターン２０２が形成されている。このパターン２０２の一部をイオン打ち込み領域２０５とし、パターン２０２の他の一部を非打ち込み領域２０６とすべく、マスク層２０３ａを試料上に堆積し、その上からイオン２０４を打ち込む。
【００２９】
図２の上図のように、マスク層２０３ａが適正に形成されている場合と、図２の下図のように、マスク層２０３ｂの位置がずれて形成される場合がある。このように、試料ごとにマスク層の位置が変化すると、テンプレートを用いたマッチングの場合、画像（試料）によっては、マッチングの正解位置におけるテンプレートと画像の一致度が変化し、マッチング位置を誤ってしまうことが考えられる。例えば、パターン２０２のラインエンドを、マスク層２０３ｂのエッジ部分と認識してしまう可能性もある。または一致度の低さ故、全く関係のない個所をマッチング位置として認識してしまう可能性もある。
【００３０】
マスク層２０３が存在する領域において、マッチングエラーが起こり得る要因の１つはマスク層２０３のデポジションの位置精度とパターンの傾斜の変化にある。マスク層２０３ａとマスク層２０３ｂのように、プロセスの変化に対して、Ｔｏｐ  Ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像が変化する可能性があるのに対し、設計データにおけるマスク層２０３とパターン２０２との位置関係は一定であるため、プロセス変動が激しいイオン打ち込み工程ではデザインデータを利用した画像認識ではパターンの正しい検出が困難な場合がある。
【００３１】
本実施例では、特にイオン打ち込み工程のようなプロセス変動に伴うパターンの相対的な位置関係の変動が顕著に見られる工程の測定，検査に当たり、適正なマッチング処理を実行すべく、図３に例示するような工程を経て、マッチング処理を実行する手法を提案する。
【００３２】
ステップ３０１において、デザインデータをステップ３０４とステップ３０５のようにＴｏｐ  Ｌａｙｅｒ（Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  Ｌａｙｅｒ）と下地Ｌａｙｅｒに区別して画像認識用テンプレートを作成する。ステップ３０３で作成したＴｏｐ  Ｌａｙｅｒ（Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  ｌａｙｅｒ）のみを利用してパターンの方向性を検出する（ステップ３０５）。検出したＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンの方向性を用いて、Ｔｏｐ  ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像（ステップ３０６）でＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンを検出する（ステップ３０７）。Ｔｏｐ  ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像でＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンを検出したら、Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンを画像処理で削除する（ステップ３０８）か、或いは３０９で下地を利用した画像認識の際の禁止Ａｒｅａとして設定する（ステップ３０８）。ステップ３０９の最後の画像認識ではＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンを省いて下地のみで画像認識を行うことで、デザインデータと実際のＴｏｐ  ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像との画像認識成功率を向上する。
【００３３】
以下に、図４、及び図５を用いて、図３に例示した工程をより詳細に説明する。図４のＡは実際のＴｏｐ  ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像で、４０１は下地パターンであり、４０２はＴｏｐ  Ｌａｙｅｒ（Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  Ｌａｙｅｒ）パターンである。図４のＢはＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  Ｌａｙｅｒのデザインテンプレートであり、図４のＣは下地のデザインテンプレートである。図４のＢと図４のＣを利用して、図４のＤのようにＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンに隠れる下地のパターンを削除し、図４のＥのような下地用デザインテンプレートを作成する。
【００３４】
次は、図４のＢのＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔデザインテンプレートを利用して図４のＡのＴｏｐ  ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像でＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンを検出する。Ｔｏｐ  ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像でのＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンの検出方法は図４のＦの４０３に示しているように、Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔ  Ｌａｙｅｒが存在する（図４には）右側からサーチしてパターンのエッジを検出することで下地の影響なしでＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンを検出することが可能である。Ｔｏｐ  ｄｏｗｎ  ＳＥＭ画像でＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンを検出した後には図４のＢのＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔデザインが存在するＡｒｅａを画像認識禁止Ａｒｅａとして設定し（４０４）、次の図４のＧで行う図４のＥ（下地のデザインデータ）と図４のＦ画像との画像認識でＩｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンが下地の画像認識に邪魔にならないようにする。
【００３５】
ステップ３０１では、設計データ記憶媒体３０１より設計データを読み出し、ステップ３０２にて所望の位置（領域）のテンプレートをレイヤー別に作成する。このテンプレート領域は、設計データ上、マスク層のエッジ部分と、下地のパターンの双方が含まれる領域である。テンプレート領域選択部５１３では、設計データ上の座標情報や任意に選択される領域情報、或いは撮像画像の座標，倍率情報（視野（Ｆｉｅｌｄ  Ｏｆ  Ｖｉｅｗ：ＦＯＶ）サイズ情報）等に基づいて、領域選択を行い、当該領域のパターンのレイアウトデータを選択する。選択された領域に含まれるのは、マスク層（Ｔｏｐ  Ｌａｙｅｒ）のレイアウトデータ３０３と、下地パターン（Ｌｏｗｅｒ  Ｌａｙｅｒ）のレイアウトデータであり、この下地パターンのレイアウトデータに基づいて、マッチング用のテンプレートを作成する（ステップ３０４）。なお、この際に平滑化処理等を施すことによって、レイアウトデータをＳＥＭ画像に近づけるような処理を行うようにしても良い。このような処理は、例えば画像処理部５１２にて行われる。
【００３６】
一方、マスク層については、マスク層の位置（方向性）を検出する（ステップ３０５）。具体的にはマスク層がＦＯＶ内において、どちらの側に存在するのかを判定し、マスク層のエッジをサーチするためのサーチ始点とする。図２に例示するようなマスク層の場合、ＳＥＭ画像右側にマスク層のエッジが存在し、当該マスク層のエッジに対し相対的に、左側に下地パターンのエッジが存在する。即ち、ＦＯＶの右片をサーチ始点とし、サーチを開始すれば、最初に現れるのはマスク層のエッジになるはずである。このようなサーチを可能とするために、サーチ方向・始点設定部５１６では、レイアウトデータ上に設定されるＦＯＶの各片について、当該片がレイアウトデータ上のどの位置に属するのかを判定し、１片全てがマスク層に属すると判定できる場合に、当該片をサーチ始点とするような設定を行うようにしても良い。また、サーチ始点は入力装置５１８を介して、任意に設定するようにしても良い。
【００３７】
また、サーチには、図７に例示するような画素配列を持つテンプレートを用いることが考えられる。図７に例示するテンプレートは、Ｍ×Ｎ（図７では５×５）の画素からなり、中心列（３列）が最も明るい画素値を持ち、端に行くに従って（０列及び４列に行くに従って）、徐々に輝度値が下がっていく輝度分布を有する。このようなテンプレートを、画像の右から左に向かってサーチしていくと、テンプレートと画像との間の一致度が最も高くなるサーチ位置は、マスク層のエッジの中で明るさが最も明るい部分と、テンプレートの中心列の位置が一致した個所である。このような一致度判定に基づいて、マスク層のエッジ位置を検出するために、図７に例示するようなテンプレートを作成するようにすると良い。
【００３８】
なお、エッジ位置の検出法として上述のように、サーチ位置の始点と方向を決定し、最初に現れたエッジを検出するようにしても良いし、テンプレートを用いて、右から左、或いは左から右にサーチを行うことによって、得られる一致度が最も高い位置をエッジ位置と決定するようにしても良い。例えば、図１０に例示するように、サーチ位置（Ｐｏｓｉｔｉｏｎ）に対するテンプレートと画像の一致度（Ｄｅｇｒｅｅ  ｏｆ  Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｅｎｃｅ）を求め、一致度が所定値を超えた位置を、エッジ位置と判定するようにしても良い。特に、明らかにマスク層のエッジ部と、下地パターンのエッジ部との間にエッジ幅や輝度に乖離があるような場合には有効な手法である。
【００３９】
また、下地パターンのエッジ部とマスク層のエッジ部との幅や輝度値に大きな乖離があるような場合、図６に例示するように、取得された撮像画像から、Ｘ方向に輝度分布を取得し、ピーク位置が所定の明るさ以上の場合、或いはピークの幅が所定値以上の場合に、そのピーク位置に相当する画像上の位置をエッジ位置６０１と決定するようにしても良い。
【００４０】
以上のようにテンプレートを用いてエッジ位置を検出する場合には、テンプレート設定部５１５やサーチ方向・始点設定部５１６によって、エッジ位置を特定するための処理条件を登録し、輝度情報に基づいて、エッジ位置を特定する場合には、閾値等の条件を登録する。図７に例示するようなテンプレートを作成する場合には、例えばテンプレート設定部５１５に含まれるエッジ幅情報設定部８０１（図８参照）にて、エッジ幅，輝度分布等の条件を入力して、テンプレートを作成する。
【００４１】
以上のような条件設定がなされた状態にて、ＳＥＭ画像を取得し（ステップ３０６）、上述のような手法にてマスク層のエッジ（Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターン）を検出する（ステップ３０７）。この処理はエッジ抽出部５１４にて行われる。マスク設定部５１９は、マスク層領域（Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔパターンのａｒｅａ）を画像認識の除外領域（画像認識禁止ａｒｅａ）として設定する（ステップ３０８）。この処理ではステップ３０７にて検出されたエッジ位置
を基準として、マスク層にマッチング除外領域を設定する。この設定は例えばレイアウトデータに設定されたＦＯＶの１片全てがマスク層に属すると判定できる片と、検出されたエッジ位置、或いは当該エッジ位置よりも所定値分、上記１片から離れた位置との間をマッチング除外領域とすることによって実現することが可能である。
【００４２】
このようにマッチング除外領域を設定したＳＥＭ画像と、ステップ３０４にて作成したテンプレートとの間でマッチング処理を実行する（ステップ３０９）。
【００４３】
図９は、図７に例示したテンプレートを用いて非サーチ領域（マッチング除外領域）を設定する工程を示すフローチャートである。ＳＥＭ画像を取得（ステップ９０１）した後、図７に例示したようなテンプレート（ピーク位置検出フィルタ８０３）を用いてピーク位置を検出する（ステップ９０２）。例えばピーク位置の検出には、ピーク検出部８０４によって、所定の条件を持つピークを選択的に検出する工程（ステップ９０３）を含ませるようにしても良い。このような工程を経て、非サーチ領域を設定する（ステップ９０４）。
【００４４】
上述の実施例によれば、得られたＳＥＭ画像に応じて、適宜マッチング除外領域を設定した上で、マッチング処理を行うことが可能となるため、プロセス変動によらず安定したマッチングを実行することが可能となる。即ち、上述のアルゴリズムを利用することで、Ｉｏｎ  Ｉｍｐｌａｎｔのようなプロセスの変動が激しいパターンに対しても、デザインデータを利用した画像認識の精度と成功率を向上することが可能になる。
【符号の説明】
【００４５】
１０１  陰極
１０２  第１陽極
１０３  第２陽極
１０４  一次電子線
１０５  集束レンズ
１０６  対物レンズ
１０７  ウェーハ
１０８  偏向コイル
１０９  偏向制御装置
１１０  二次電子
１１１  二次電子検出器
１１２  増幅器
１１３  ＣＲＴ
【図１】
0005857106.tif 000002
【図２】
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【図３】
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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９】
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【図１０】
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