(57)【要約】【課題】  基準データに対する形状の差異が大きいパターンでも位置合せの精度を高める。【解決手段】  パターン画像および基準データからパターンエッジを検出し、各パターンエッジを分割して第１および第２のセグメント群を生成し、これらのセグメント群の間でセグメント対を生成し、そのうち２組のセグメント対を任意に取り出して、その適合度を算出し、得られた適合度から上記２組のセグメント対におけるセグメントの組み合わせの無矛盾度を算出し、条件を満たさない組み合わせのセグメント対を除去する操作を反復して最適の組み合わせを決定し、各組み合わせを構成するセグメント間で移動ベクトルの特徴量を算出する。【選択図】  図１
2006119927.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンを撮像して得られたパターン画像から前記パターンのエッジを検出する手順と、
検出されたパターンエッジを分割して、第１のセグメントでなる第１のセグメント群を生成する手順と、
前記パターンの評価基準となる基準データ上のパターンエッジを分割し、第２のセグメントでなる第２のセグメント群を生成する手順と、
前記第１のセグメント群と前記第２のセグメント群との間で、セグメントを任意に組み合わせ、第１および第２のセグメントで構成されるセグメント対を規定するセグメント対生成手順と、
規定されたセグメント対について２組のセグメント対毎にその適合度を算出する適合度算出手順と、
得られた適合度に基づいて、規定されたセグメント対の無矛盾度を算出し、算出された無矛盾度の低いセグメント対を除去することにより新たにグメント対を規定する絞り込み手順と、
前記適合度算出手順および前記絞り込み手順を反復的に行うことで最適な組み合わせのセグメント対を決定する手順と、
前記最適な組み合わせのセグメント対について、対をなす第１および第２セグメント同士を結ぶ移動ベクトルの特徴量を計算する手順と、
得られた移動ベクトルの特徴量から、前記パターン画像と前記基準データとの位置合わせを行う手順と、
を備えるパターンマッチング方法。
【請求項２】
前記適合度算出手順は、
前記第１のセグメント群の各セグメントを取り囲む矩形を規定して第１の外接矩形を作成する手順と、
前記第２のセグメント群の各セグメントを取り囲む矩形を規定して第２の外接矩形を作成する手順と、
前記２組のセグメント対について前記第１の外接矩形の各頂点から前記第２の外接矩形の対応する頂点へ向かう移動ベクトルを規定し、前記移動ベクトルで規定される２つの矩形間の距離を用いて前記適合度を定義する手順と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング方法。
【請求項３】
前記パターンエッジの分割は、直線または関数曲線を最小単位として実行されることを特徴とする請求項１または２に記載のパターンマッチング方法。
【請求項４】
前記セグメント対生成手順は、前記第１のセグメント同士の相対的位置関係を検査する手順を含み、
前記適合度算出手順は、互いにほぼ平行な前記第１のセグメントがある場合にはその適合度を他の位置関係にある前記第１のセグメント同士の適合度よりも小さく設定する手順をさらに含む、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のパターンマッチング方法。
【請求項５】
前記第１のセグメント群を生成する手順は、生成された前記第１のセグメント同士が分割前において互いに連結されていたかどうかの第１の連結性の情報を保持する手順を含み、
前記第２のセグメント群を生成する手順は、生成された前記第２のセグメント同士が分割前において互いに連結されていたかどうかの第２の連結性の情報を保持する手順を含み、
前記適合度算出手順は、前記第１の連結性と前記第２の連結性とを比較し、両者が一致しない場合に、両者が一致する場合よりもその適合度が小さくなるように設定する手順をさらに含む、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のパターンマッチング方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載のパターンマッチング方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【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方法およびプログラムに関し、例えば半導体パターンの画像とＣＡＤデータとの位置合わせを対象とする。
【背景技術】
【０００２】
従来、半導体のリソグラフィー工程におけるパターン精度を管理する手法として、ＳＥＭ（Ｓｃａｎｎｉｎｇ Ｅｌｅｃｔｒｏｎ Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）で取得した画像からラインパターンの寸法やホールパターンの内径等を測定する方法が用いられている。
【０００３】
しかしながら、近年のＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）の微細化の進展に伴い、単純なパターンについて平均的な寸法を測定することだけに止まらず、設計時に設けられた公差データに基づき、複雑な形状をしたパターンの特定の部分を測定したいというニーズが高まっている。このような計測を行うためには、設計データとＳＥＭ画像との位置合わせ（マッチング）を正確に行うことが前提となる。
【０００４】
設計データとＳＥＭ画像との位置合わせを行う方法としては、例えばＣＡＤデータを用い、このＣＡＤデータとＳＥＭ画像とからエッジ画像を作成し、平滑化フィルタで鈍らせた後に、画像の相関によりマッチングを行うという方法があった（例えば特許文献１）。
【０００５】
しかしながら、特許文献１に開示された方法では、形状変化を評価するために、高倍率でＳＥＭ画像を取得した場合は、ＣＡＤデータとの間で形状の違いが大きくなってしまい、この結果、マッチングの精度が劣ってしまうという問題があった。
【特許文献１】特開２００２−３２８０１５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明の目的は、基準データに対して形状の差異が大きく形成されたパターンについても、高い精度での位置合せを可能にするパターンマッチング方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、以下の手段により上記課題の解決を図る。
【０００８】
即ち、本発明によれば、
パターンを撮像して得られたパターン画像から前記パターンのエッジを検出する手順と、
検出されたパターンエッジを分割して、第１のセグメントでなる第１のセグメント群を生成する手順と、
前記パターンの評価基準となる基準データ上のパターンエッジを分割し、第２のセグメントでなる第２のセグメント群を生成する手順と、
前記第１のセグメント群と前記第２のセグメント群との間で、セグメントを任意に組み合わせ、第１および第２のセグメントで構成されるセグメント対を規定するセグメント対生成手順と、
規定されたセグメント対について２組のセグメント対毎にその適合度を算出する適合度算出手順と、
得られた適合度に基づいて、規定されたセグメント対の無矛盾度を算出し、算出された無矛盾度の低いセグメント対を除去することにより新たにセグメント対を規定する絞り込み手順と、
前記適合度算出手順および前記絞り込み手順を反復的に行うことで最適な組み合わせのセグメント対を決定する手順と、
前記最適な組み合わせのセグメント対について、対をなす第１および第２セグメント同士を結ぶ移動ベクトルの特徴量を計算する手順と、
得られた移動ベクトルの特徴量から、前記パターン画像と前記基準データとの位置合わせを行う手順と、
を備えるパターンマッチング方法が提供される。
【０００９】
また、本発明によれば、
上記パターンマッチング方法をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、基準データに対して形状の差異が大きく形成されたパターンについても、高い精度で位置合せを行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。なお、以下の実施形態では、パターンの評価基準となる基準データとしてＣＡＤデータを用いる場合について説明するが、本発明はこれに限られるものでなく、たとえば良好に製造されたパターンについて得られたＳＥＭ画像を処理したものを基準データとして使用することも可能である。また、パターンとして半導体パターンを取り上げて説明するが、これに限ることなく、本発明は、あらゆる製品パターンに対して適用可能である。
【００１２】
（１）第１の実施の形態
本発明の第１の実施の形態について図１乃至図９を参照しながら説明する。図１は、本実施形態によるパターンマッチング方法を用いた半導体パターンの評価方法の概略手順を示すフローチャートである。また、図２は、本実施形態のマッチング方法が適用されるサンプルパターンの具体例を示す。
【００１３】
図１に示すように、まず、ＣＡＤデータ上で測定対象のパターンを指定し、対応するＳＥＭ画像を取得する（ステップＳ１０）。ここで、測定対象のパターンの指定は、オペレータが任意に選択する方法の他、シミュレータ等のツールを利用して自動的に選択しても良い。例えば光学シミュレータを用いる場合は、ショートニング等が発生しやすいと判定される箇所を危険パターンと規定し、この危険パターンを自動的に選択するように設定することができる。なお、ＳＥＭ画像の取得は、一般的に、レーザ干渉計等を備えた電子顕微鏡装置で、事前にアライメントを行っておけば、視野内に含まれる程度の精度で可能である。
【００１４】
次に、取得したＳＥＭ画像から、パターンのエッジを検出し（ステップＳ２０）、検出したパターンエッジを直線や円弧等の形状を有するセグメントに分割する（ステップＳ３０）。
【００１５】
ＳＥＭ画像からパターンエッジを検出する方法の一具体例を図３のフローチャートに示す。まず、ＳＥＭ画像に対して、エッジ強調フィルタを適用し（ステップＳ２１）、次に、判別分析による自動閾値決定手法等を用いて二値化する（ステップＳ２２）、最後に、細線化および枝刈り処理を行うことにより（ステップＳ２３）、線画像（パターンエッジ）が得られる。エッジ検出処理として、例えば特開２００３−１７８３１４に記載されるような、パターンの輪郭モデルとのマッチングを用いる方法を用いても良い。この参照により、上記特開２００３−１７８３１４の内容を本願明細書に引用したものとする。
【００１６】
図１に戻り、ＳＥＭ画像から検出したパターンエッジをセグメントに分割する（ステップＳ３０）。本実施形態では、ラインパターンと円弧パターンのテンプレートＴＰＬ，ＴＰＣをそれぞれ予め用意しておき、図４に示すように、これらのテンプレートＴＰＬ，ＴＰＣとパターンエッジとをマッチングさせることにより分割処理を行った。なお、本実施形態では説明の単純化のためにパターンエッジを直線および円弧に分割する例を取り上げたが、勿論このような方法に限ることなく、例えば直線や円弧以外の関数曲線を割り当てるようにしても良いし、チェーンコードを用いて曲率を判定した上で、分割することとしても良い。
【００１７】
次に、ＣＡＤデータ上でパターンのエッジを検出し、さらにセグメントに分割する（図１、ステップＳ４０）。この分割処理の具体的方法を図５に示す。同図に示す方法では、ＣＡＤデータからパターンのコーナ点を検出し、この検出結果を用いてコーナ部の丸め処理を行い、さらに、コーナ部に円弧を割り当て、それ以外の部分には直線を割り当てることにより、パターンエッジを分割する。
【００１８】
次に、ＳＥＭ画像から生成したセグメント（以下、ＳＥＭセグメントという）と、ＣＡＤデータから生成したセグメント（以下、ＣＡＤセグメントという）との対応付けを、弛緩法を用いて行う（図１、ステップＳ５０）。本実施形態では、一般的な弛緩法の手順および数式を適用した。以下、その具体的な実現方法について図面を参照しながら説明する。
【００１９】
まず、ＳＥＭ画像から生成したセグメント群（以下、ＳＥＭセグメント群という）をａｉ（ｉ＝1，2，…，ｎ）と規定し、ＣＡＤデータから生成したセグメント群（以下、ＣＡＤセグメント群という）をλｋ（ｋ＝１，２，…，ｍ，ＮＩＬ）と規定する。ここで、ＳＥＭセグメント群は例えば第１のセグメント群に対応し、ＣＡＤセグメント群は例えば第２のセグメント群に対応する。なお、ＳＥＭセグメントにはノイズ等から生成されたセグメントが含まれることもあり、このような、いわば実態のないセグメントについては、対応させるべきＣＡＤセグメントが存在しない。ｋ＝ＮＩＬ は、このような場合を便宜的に扱う為のものである。ＮＩＬ はＮＵＬと呼ばれることもある。
【００２０】
次に、初期ラベルの生成および初期ラベル確率の割当てを行う。ここで、「ラベル」とは、ＳＥＭセグメントａｉに対し、ＣＡＤセグメントλｋが対応付けられた状態を示す。個々のＳＥＭセグメントに対しては複数のＣＡＤセグメントを対応付けることが可能である。「ラベル」は例えばセグメント対に対応する。初期ラベルの生成に当たっては、ＳＥＭセグメント群とＣＡＤセグメント群との間で、セグメントの種類（縦線、横線、円弧、等）が同じであり、互いに指定距離（予想される位置ずれ量の範囲）内にあることを前提とした。また、各ラベルには、その対応関係の強さを表す指標として、ラベル確率Ｐｉ（λｋ） を定義し、初期値として一定の値（ 1 ／割り当てられたラベルの数）を割り当てた。
【００２１】
次に、各ラベルの無矛盾度Ｑｉ（λｋ）を計算する。無矛盾度Ｑｉ（λｋ）は例えば（式１）のように定義できる。
【数１】
2006119927.tif 000003
【００２２】
ここで、Ｒｉｊ（λｋ，λｌ）は、「適合度」と呼ばれ、ａｉがλｋに対応する状態とａｊがλｌに対応する状態の両立性を示す。図６乃至図９を参照しながら、適合度 Ｒｉｊ（λｋ，λｌ）の定義方法の一例を説明する。
【００２３】
図６は、対応付けるＳＥＭセグメントの具体例ａｉ，ａｊ、およびＣＡＤセグメントの具体例λｋ，λｌを示す。図７に示すように、対応付けるセグメント毎にこれを取り囲む外接矩形ＣＲａｉ，ＣＲλｋ，ＣＲａｊ，ＣＲλｌを作成し、対応付けるセグメント同士で外接矩形の各頂点を結ぶベクトル（以下、移動ベクトルという）を考える。外接矩形は、例えばセグメントのｘ座標の最大値および最小値、並びにｙ座標の最大値および最小値から規定することができる。移動ベクトルについては、図７に示す例では、ＳＥＭセグメントａｉの外接矩形ＣＲａｉとＣＡＤセグメントλｋの外接矩形ＣＲλｋ間では移動ベクトルＶｓ１〜Ｖｓ４が規定される。また、ＳＥＭセグメントａｊの外接矩形ＣＲａｊとＣＡＤセグメントλｌの外接矩形ＣＲλｌ間では移動ベクトルＶｃ１〜Ｖｃ４が規定される。ここで、外接矩形ＣＲａｉ，ＣＲａｊは例えば第１の外接矩形に対応し、外接矩形ＣＲλｋ，ＣＲλｌは例えば第２の外接矩形に対応する。
【００２４】
次に、図８に示すように、同一点（図８の符号ＳＰに示す点）を起点にして移動ベクトルＶｓ１〜Ｖｓ４，Ｖｃ１〜Ｖｃ４をプロットすると、対応付けるセグメント同士で外接矩形が重なり合う範囲が求まる。さらに、ＳＥＭセグメントａｉとＣＡＤセグメントλｋとの重なり合う範囲を表す矩形ＣＲｏｉｋ、ＳＥＭセグメントａｊとＣＡＤセグメントλｌとの重なり合う範囲を表す矩形ＣＲｏｊｌとの間の距離をｄｉｓｔとし、図９に示す関数Ｆを定義して、適合度 Ｒｉｊ（λｋ，λｌ） を求める。ここで、関数Ｆは、ｄｉｓｔが小さいとき大きな値をとるように定義した関数である。「ｄｉｓｔが小さいとき」とは、例えば対応付けた２組のセグメント対の位置関係が似通っている場合が該当する。本実施形態では、図９に示すように、ｄｉｓｔの増大に伴い適合度Ｒｉｊ（λｋ，λｌ）の値が直線的に減少する関数を用いた。 適合度Ｒｉｊ（λｋ，λｌ）＝０における関数Ｆの値ａと適合度Ｒｉｊ（λｋ，λｌ）が１を下回り始めるときの関数Ｆの値ｂとは固定値とする。また、ＣＡＤセグメントにＮＩＬが含まれる場合は、適合度は０．５とする。
【００２５】
次に、（式２）により、ラベル確率Ｐｉ（λｋ）を更新し、更新されたラベル確率が閾値以下となったラベルを削除し、残余のラベルを新たなラベルとして規定する。本実施形態では閾値を０．１とした。
【数２】
2006119927.tif 000004
【００２６】
以上の操作を新たなラベルについて反復的に実行し、ラベル確率Ｐｉ（λｋ）が収束すれば、ＳＥＭセグメントとＣＡＤセグメントとの対応付けが終了する。対応付けられたセグメント間の移動ベクトルの特徴量、例えば平均値または中央値等を計算することで、両者の位置合わせを行うことができる。
【００２７】
図１に戻り、最後に、対応付けられた各セグメント間の距離や形状一致度などを算出することにより（ステップＳ６０）、半導体パターンの評価を行う。
【００２８】
（２）第２の実施の形態
上述した第１の実施の形態では、適合度の計算において、２つのＳＥＭセグメント（ａｉ，ａｊ；ｉ≠ｊ）が、同一のＣＡＤセグメント（λｋ，λｌ；ｋ＝ｌ）に対応する場合も、問題ないものとして扱っている。従って、図１０（ａ）に示すように、ＳＥＭセグメントａｉとＳＥＭセグメントａｊとが互いに平行でかつセグメント同士の間隔が狭いときでも同一のＣＡＤセグメントλｋ（＝λｌ）に対応付けられる場合があった。
【００２９】
しかしながら、図１０（ａ）のＳＥＭセグメントａｉおよびａｊは、配線の両エッジを示す場合が多く、このような場合にまで同一のＣＡＤセグメントに対応づけることは好ましくない。
【００３０】
そこで、図１０（ｂ）に示すように、ＳＥＭセグメントａｉおよびａｊが縦に並ぶ場合は、通常の適合度の計算を行い、この一方、図１０（ａ）に示すように互いに平行な場合は、適合度が小さくなるように設定した。より具体的には、互いに平行かどうかは、ＳＥＭセグメントａｉおよびａｊのｙ座標を比較して重複するかどうかで判定し、平行と判定されたときは適合度を「０」とした。
【００３１】
（３）第３の実施の形態
第１の実施の形態では、適合度の計算において、２つのＳＥＭセグメント（ａｉ，ａｊ）の連結性は特に考慮に入れていなかった。しかしながら、図１１のＳＥＭセグメントａｉ，ａｊに示すように、ＳＥＭセグメントの中には、もともと連結して検出されていたものが、円弧と線分に分割されて生成されている場合がある。本実施形態では、ＳＥＭセグメントの生成に先立ち、分割前のパターンエッジにおける連結情報を保持しておき、適合度の計算時において、ＳＥＭセグメントの連結性とＣＡＤセグメントの連結性とを比較し、両者が一致しない場合には、一致する場合よりも、適合度が小さくなるように、例えば適合度「０」になるように設定した。なお、本実施形態において、分割前のパターンエッジ同士における上記連結性の情報は、例えば第１の連結性の情報に対応し、また、上記ＣＡＤセグメント同士の分割前における連結性の情報は、例えば第２の連結性の情報に対応する。
【００３２】
（４）プログラム
上述した実施の形態で説明したパターンマッチング方法のそれぞれにおける一連の手順は、プログラムに組み込んで画像データ処理可能なコンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかるパターンマッチング方法における各一連の手順を画像処理可能な汎用コンピュータを用いて実現することができる。また、上述したパターンマッチング方法の各一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターンマッチング方法のそれぞれの一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述したパターンマッチング方法の各一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または記録媒体に収納して頒布しても良い。
【００３３】
（５）半導体装置の製造方法
上記第１乃至第３の実施の形態で説明したパターンマッチング方法を半導体装置の製造における検査工程に組み込むことにより、高い精度での位置合せが可能になるので、高いスループットおよび歩留まりで半導体装置を製造することが可能になる。
【００３４】
以上、本発明の実施の形態のいくつかについて説明したが、本発明は上記形態に限られるものでは決してなく、その技術的範囲を逸脱することなく適宜変形または修正することができるとは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の第１の実施の形態によるパターンマッチング方法を用いた半導体パターンの評価方法の概略手順を示すフローチャートである。
【図２】図１に示すマッチング方法が適用されるサンプルパターンの具体例を示す。
【図３】ＳＥＭ画像からパターンエッジを検出する方法の一具体例を示すフローチャートである。
【図４】ＳＥＭ画像のパターンエッジをセグメントに分割する方法の一具体例の説明図である。
【図５】ＣＡＤデータで検出したパターンエッジをセグメントに分割する方法の一具体例の説明図である。
【図６】適合度の定義方法の一例を説明する図である。
【図７】適合度の定義方法の一例を説明する図である。
【図８】適合度の定義方法の一例を説明する図である。
【図９】適合度の定義方法の一例を説明する図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態の説明図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態の説明図である。
【符号の説明】
【００３６】
ａｉ，ａｊ：ＳＥＭセグメント
Ｖｓ１〜Ｖｓ４，Ｖｃ１〜Ｖｃ４：移動ベクトル
ＣＲａｉ，ＣＲλｋ，ＣＲａｊ，ＣＲλｌ：外接矩形
ＣＲｏｉｋ，ＣＲｏｊｌ：移動ベクトルで規定される２つの矩形
λｋ，λｌ：ＣＡＤセグメント
【図１】
2006119927.tif 000005
【図２】
2006119927.tif 000006
【図３】
2006119927.tif 000007
【図４】
2006119927.tif 000008
【図５】
2006119927.tif 000009
【図６】
2006119927.tif 000010
【図７】
2006119927.tif 000011
【図８】
2006119927.tif 000012
【図９】
2006119927.tif 000013
【図１０】
2006119927.tif 000014
【図１１】
2006119927.tif 000015
【手続補正書】
【提出日】平成17年12月28日(2005.12.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パターンを撮像して得られたパターン画像から前記パターンのエッジを検出する手順と、
検出されたパターンエッジを分割して、第１のセグメントでなる第１のセグメント群を生成する手順と、
前記パターンの評価基準となる基準データ上のパターンエッジを分割し、第２のセグメントでなる第２のセグメント群を生成する手順と、
前記第１のセグメント群と前記第２のセグメント群との間で、セグメントを任意に組み合わせ、第１および第２のセグメントで構成されるセグメント対を規定するセグメント対生成手順と、
規定されたセグメント対について２組のセグメント対毎にその適合度を算出する適合度算出手順と、
得られた適合度に基づいて、規定されたセグメント対の無矛盾度を算出し、算出された無矛盾度の低いセグメント対を除去することにより新たにセグメント対を規定する絞り込み手順と、
前記適合度算出手順および前記絞り込み手順を反復的に行うことで最適な組み合わせのセグメント対を決定する手順と、
前記最適な組み合わせのセグメント対について、対をなす第１および第２セグメント同士を結ぶ移動ベクトルの特徴量を計算する手順と、
得られた移動ベクトルの特徴量から、前記パターン画像と前記基準データとの位置合わせを行う手順と、
を備えるパターンマッチング方法。
【請求項２】
前記適合度算出手順は、
前記第１のセグメント群の各セグメントを取り囲む矩形を規定して第１の外接矩形を作成する手順と、
前記第２のセグメント群の各セグメントを取り囲む矩形を規定して第２の外接矩形を作成する手順と、
前記２組のセグメント対について前記第１の外接矩形の各頂点から前記第２の外接矩形の対応する頂点へ向かう移動ベクトルを規定し、前記移動ベクトルで規定される２つの矩形間の距離を用いて前記適合度を定義する手順と、
を含むことを特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング方法。
【請求項３】
前記パターンエッジの分割は、直線または関数曲線を最小単位として実行されることを特徴とする請求項１または２に記載のパターンマッチング方法。
【請求項４】
前記セグメント対生成手順は、前記第１のセグメント同士の相対的位置関係を検査する手順を含み、
前記適合度算出手順は、互いにほぼ平行な前記第１のセグメントがある場合にはその適合度を他の位置関係にある前記第１のセグメント同士の適合度よりも小さく設定する手順をさらに含む、ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載のパターンマッチング方法。
【請求項５】
前記第１のセグメント群を生成する手順は、生成された前記第１のセグメント同士が分割前において互いに連結されていたかどうかの第１の連結性の情報を保持する手順を含み、
前記第２のセグメント群を生成する手順は、生成された前記第２のセグメント同士が分割前において互いに連結されていたかどうかの第２の連結性の情報を保持する手順を含み、
前記適合度算出手順は、前記第１の連結性と前記第２の連結性とを比較し、両者が一致しない場合に、両者が一致する場合よりもその適合度が小さくなるように設定する手順をさらに含む、ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載のパターンマッチング方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれかに記載のパターンマッチング方法をコンピュータに実行させるプログラム。