(57)【要約】【課題】補正処理パラメータを最適化できて設計画像中のパターンにおけるコーナー部を簡易に精度良く補正し得る画像パターン補正方法を提供すること。【解決手段】本発明の画像パターン補正方法を実施する装置には、設計データ入力手段からの設計画像に対して設計画像補正処理フィルタ係数計算手段で算出された加工過程特性フィルタと加工過程応答関数とを用いてパターンの補正処理を行うための設計画像補正実行手段５が備えられ、その細部構成は連続量の補正処理フィルタ係数で制御されてフィルタ処理を設計画像に施す加工過程特性フィルタ処理実行手段１１と、連続量の補正処理応答関数パラメータ（何れの補正処理パラメータも公知の統計的学習則により算出される）で制御されてその出力結果を加工過程応答関数に入力して出力値を計算することで補正処理後の設計画像として出力する加工過程応答関数計算手段１２とから成る。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
設計画像中のパターンを補正するための画像パターン補正方法において、前記パターンの補正を連続量の補正処理パラメータによって制御して行うことを特徴とする画像パターン補正方法。
【請求項２】
請求項１記載の画像パターン補正方法において、前記補正処理パラメータは、統計的学習則によって算出されることを特徴とする画像パターン補正方法。
【請求項３】
設計画像を入力して該設計画像中のパターン補正処理を行った出力画像に対して画像劣化処理を行うことにより模擬画像を生成する模擬画像生成方法において、前記パターン補正処理として、請求項１又は２記載の画像パターン補正方法を採用したことを特徴とする模擬画像生成方法。
【請求項４】
加工済パターンをビーム走査して電気信号に変換して得られる実画像、並びに該加工済パターンに対応した設計画像からパターン加工過程と該実画像の取得時の光学系による画像劣化過程とを考慮して得られる参照画像を入力して該実画像及び該参照画像を比較することにより該加工済パターン中の欠陥の有無の判定結果を出力するパターン外観検査方法において、前記設計画像中のパターンに対するパターン補正処理として請求項１又は２記載の画像パターン補正方法を適用したことを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項５】
請求項４記載のパターン外観検査方法において、前記パターン補正処理は、請求項２記載の画像パターン補正方法が適用され、前記補正処理パラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則によって算出されることを可能とするパターン外観検査方法。
【請求項６】
請求項４記載のパターン外観検査方法において、前記パターン補正処理は、連続量の補正処理フィルタパラメータにより制御されるフィルタの１個のものによる処理、及び該フィルタの処理の結果を入力して連続量の補正処理応答関数パラメータで制御される応答関数の１個のものにより行われることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項７】
請求項６記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理フィルタパラメータ及び前記補正処理応答関数パラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項８】
請求項６記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理フィルタパラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項９】
請求項６記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理応答関数パラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項１０】
請求項６記載のパターン外観検査方法において、前記パターン補正処理は、前記補正処理フィルタパラメータにより制御される前記フィルタの複数個による処理と該フィルタの複数個のものの処理結果を入力として前記補正処理応答関数パラメータで制御される前記応答関数の複数個による出力値とを統合することによって行われることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項１１】
請求項１０記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理フィルタパラメータ及び前記補正処理応答関数パラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項１２】
請求項１０記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理フィルタパラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項１３】
請求項１０記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理応答関数パラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項１４】
請求項６記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理フィルタパラメータで表現されるフィルタと前記画像劣化過程を再現するためのフィルタとを統合することにより生成された統合フィルタを用いて参照画像を生成することを特徴とするパターン外観検査方法。
【請求項１５】
請求項１４記載のパターン外観検査方法において、前記補正処理フィルタパラメータ及び前記補正処理応答関数パラメータは、前記実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることを特徴とするパターン外観検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主として設計画像中のパターンを補正するための画像パターン補正方法、及びそれを適用した模擬画像生成方法、並びにパターン外観検査方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レティクル，フォトマスクといった半導体集積回路に用いられるマスクの外観検査には、パターンの微細化に伴ってより高精度化が要求されている。これらのマスクは、露光の際に光を通す透過面と光を通さない遮光面とから成り、マスク上のパターンは２値的に表現することができる。このマスク上のパターンの設計データにおいて、透過面を白画素，遮光面を黒画素とする２値画像が設計画像として用いられているが、昨今では検査対象パターンの微細化により両者の境界に相当するパターンのエッジの位置をサブピクセルの精度で多階調画素で表現した画像が設計画像として用いられている。
【０００３】
図８は、従来の多階調で表現された設計画像を例示した模式図である。この設計画像では、１マスを１画素とし、透過面領域（図８中の画素ｐ３で示される領域）に存在する画素の画素値を１，遮光面領域（図８中の画素ｐ２で示される領域）に存在する画素の画素値を０としており、透過面と遮光面との境界が１画素の中央の位置にある場合には、図８中の画素ｐ１で示される境界線上の画素の画素値が０．５の列となることを示している。上述した半導体集積回路用のマスクは、こうした設計画像に基づいて、半導体基質に対して描画，エッチング等の加工を施すことにより作成される加工済パターンと見做すことができる。この加工済パターンに対してレーザー光や荷電粒子ビームを照射することで採取される実画像に合わせて対応した設計画像から参照画像を作成し、実画像及び参照画像を比較することで加工済パターンの外観検査を実行することができる。
【０００４】
即ち、参照画像は設計データ通りにパターンを加工できた場合に採取される画像を表現しており、実画像側にパターンの欠けや寸法の違い等の欠陥がある場合にはその相違が両者の差分となって現れることになる。従って、高精度な外観検査を行うためには、実画像上の正常なパターンとそれに対応した参照画像上のパターンとが正確に一致している必要があり、参照画像の作成の際にはパターン加工の際に生じるパターン変形と、光学系を用いて行われる画像採取での画像のぼけといった画像の劣化とを反映させなければならない。
【０００５】
一般に、設計データからマスクへの加工過程におけるパターン変形には、上述した通りのパターンの描画過程における変形と、エッチング等の化学過程における変形とがある。画像のぼけは、通常検査の際に走査するビームの強度分布を表現した点広がり関数の加工済パターンへの積和演算で表わされる線形劣化過程である。パターンの描画には電子ビームが使われることが多いが、この場合の描画過程におけるパターン変形は、描画に用いるビームの照射量を入力とした描画過程における半導体基質の応答関数である描画過程応答関数の出力で近似することができる。
【０００６】
即ち、電子ビームの強度分布は、ビーム中心からの距離ｒの関数ｆ（ｒ）として、ｆ（ｒ）＝Ａ１ｅｘｐ（−ｒ２／Ｂ１２）＋Ａ２ｅｘｐ（−ｒ２／Ｂ２２）なる関係式１で表わされ、マスク上の任意の一点における蓄積電荷量ｘは、その点を中心とした領域と関係式１の分布との積和演算で計算される。この蓄積電荷量ｘを入力とする描画過程応答関数の出力値は、描画過程後のその点におけるパターン描画精度を表わしている。描画過程応答関数の形は、図９に示されるような形になることが報告されている（非特許文献１参照）。
【０００７】
図９に示される描画過程応答関数は、横軸が蓄積電荷量，縦軸が描画により取り除かれる遮光物質量を表わしている。設計画像上において画素値０の遮光領域では描画電子ビームが照射されないために除去遮光物質量はゼロであり、画素値１の透過領域では描画電子ビームが十分照射され蓄積電荷量も大きくなり、その結果として遮光物質量が完全に取り除かれることになる。描画過程におけるパターン変形は、特に画像パターンにおけるコーナー部に生じる。その理由は、設計画像上でコーナー部が９０度で表現されていても、描画に用いる電子ビームが有限サイズのビーム口経を持っているため、ビーム口経の分が原理的にどうしても丸まってしまうことによる。従って、実画像におけるコーナー部が丸まって観測されることになり、実画像との一致度が高い参照画像を作成するためには、設計画像のコーナー部も実画像に合わせて補正する必要がある。
【０００８】
そこで、設計画像から実画像に類似した参照画像を作成する際に設計画像中の画像パターンにおけるコーナー部を補正する技術については、幾つかの公知技術が知られている。
【０００９】
具体的に言えば、公知例１に係るシステムの場合、多階調の設計画像を２値化する際にパターンのコーナー部で生じる量子化誤差に起因したパターン形状の不連続性（１画素分の凹凸の発生）を解消するため、多階調設計画像からテンプレートマッチングによってコーナー部を検出し、予め用意された２値コーナー画像のテンプレートをコーナー部に適用している（特許文献１参照）。
【００１０】
公知例２に係るシステムの場合、２値の設計画像において、パターンのコーナー部のビットを削除することでパターンのコーナー部の補正処理を実現している（特許文献２参照）。図１０は、この特許文献２に係る設計画像中のパターンのコーナー部を補正する技術を説明するために示した模式図であり、同図（ａ−１）は三角形のパターンの２次元マップに関するもの，同図（ａ−２）はそのビット表現に関するもの，同図（ｂ）は走査投影したビット列に関するもの，同図（ｃ−１）は三角形のパターンにおけるコーナー部を変形した２次元マップに関するもの，同図（ｃ−２）はそのビット表現に関するものである。即ち、ここでは図１０（ａ−１）に示すような三角形のパターンがあった場合、そのビット表現は図１０（ａ−２）に示すようになるが、この２次元マップを図１０（ｂ）に示すようにｘ方向，ｙ方向に走査し、１個でも画像があれば「１」、なければ「０」とすることにより、パターンをｘ方向，ｙ方向に投影した投影ビット列を得ておき、その投影ビット列の「０」と「１」との境界である図１０（ｂ）中に示した丸印を付した「１」の位置に相当するコーナー部の画素のビットを０とすることにより、図１０（ｃ−１）に示すようなコーナーが変形された画像となると共に、図１０（ｃ−２）に示すような２次元マップとなる。
【００１１】
公知例３に係るシステムの場合、設計画像の各画素に対して円形やリング形といったフィルタを用いたフィルタ処理により設計画像の画素値を計算し、コーナー部を補正後の設計画像の画素値にしている（特許文献３参照）。図１１は、この特許文献３に係る設計画像中のパターンのコーナー部を補正する技術を説明するために示した模式図であり、同図（ａ）はフィルタの係数値に関するもの，同図（ｂ）はフィルタの係数和領域に関するものである。即ち、ここでは図１１（ａ）に示すようなフィルタが与えられた場合、フィルタ中心を通る列で分けられた２領域の一方の領域におけるフィルタ係数和をＭ１，中心を通る列におけるフィルタ係数和をＭ２とすると、Ｍ１，Ｍ２はそれぞれ図１１（ｂ）に示される領域での係数和を計算することになり、Ｍ１＝２６，Ｍ２＝２２となる。このフィルタと設計画像との積和演算の結果をＣとしたとき、コーナー部を補正した後の画素値Ｌ（Ｃ）は、Ｃ＜Ｍ１のときには０，（Ｍ１＋Ｍ２）≧Ｃ≧Ｍ１のときには（Ｃ−Ｍ１）／Ｍ２，Ｃ＞（Ｍ１＋Ｍ２）のときには１となる関係式２で計算される。
【００１２】
そこで、図８で示したような画素値１で表わされる透過面と画素値０で表わされる遮光面との直線境界が画素０．５で表現されている設計画像における関数Ｌの動作を説明する。但し、図８中では１マスが１画素を表わすものとする。図８中の画素ｐ１での積和演算の結果ＣはＣ＝Ｍ１×１＋Ｍ２×０．５であるので、関係式２よりＬ＝（Ｍ１＋Ｍ２×０．５−Ｍ１）／Ｍ２＝０．５となり、関数Ｌを作用させる前と同じ画素値となる。図８中の画素ｐ２での積和演算の結果ＣはＭ１より小さいためにＬ＝０となり、図８中の画素ｐ３での積和演算の結果Ｃは（Ｍ１＋Ｍ２）より大きいためにＬ＝１となる。即ち、関数Ｌは、直線パターン上の設計画像の画素の画素値を変化させず、コーナー部を構成する画素のみの画素値を変化させる関数となっている。
【００１３】
公知例４に係るシステムの場合も、同様に設計画像中のパターンのコーナー部を補正する技術が開示されている（特許文献４参照）。図１２は、この特許文献４に係る設計画像中のパターンのコーナー部を補正する技術を説明するために示した模式図であり、同図（ａ）は光学近接効果補正マスクのメインパターンのコーナー部にセリフと呼ばれる補助パターンを付加した状態に関するもの，同図（ｂ）はセリフの検出に関してコーナー部が破線で囲われた状態に関するもの，同図（ｃ）はテンプレートマッチングにより検出されたセリフが破線で囲われた状態に関するもの，同図（ｄ）はコーナー部の補正処理後状態に関するものである。即ち、ここでは図１２（ａ）に示されるような光学近接効果補正マスクのメインパターンのコーナー部に付加されるセリフと呼ばれる補助パターンの補正処理として、図１２（ｂ）に示されるようなテンプレートを用いたマッチング処理により図１２（ｃ）に示される破線で囲ったコーナー部のセリフを検出し、検出されたセリフに対してそのサイズ，形状，描画特性に応じた適切な修正を施すことにより、図１２（ｄ）に示されるようなコーナー部に簡易な補正処理が行われることを示している。
【００１４】
公知例５に係るシステムの場合には、設計画像のコーナー部に対して円，楕円，直線，或いは他の方法で記述した曲線を適用し、実際のパターンのコーナー部の形状に近くなるように補正している（特許文献５参照）。
【００１５】
公知例６に係るシステムの場合には、パターンのコーナー部の凹凸の別、及び９０度，４５度，１３５度の角度別にコーナー部を補正する度合いを決めることにより、設計画像におけるパターンのコーナー部を補正している（特許文献６参照）。
【００１６】
【非特許文献１】Ｙ．Ｃ．パティ他著「アン・エラー・メジャー・ドーズ・コレクション・イン・イービーム・ナノリソグラフィー」ジャーナル・バキューム・サイエンス・テクノロジーＢ８（６）、１９９０年、ｐｐ．１８８２−１８８８（Ｙ．Ｃ．Ｐａｔｉ  ｅｔ  ａｌ，”ａｎ  ｅｒｒｏｒ  ｍｅａｓｕｒｅ  ｆｏｒ  ｄｏｓｅ  ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ  ｉｎ  ｅ−ｂｅａｍ  ｎａｎｏｌｉｔｈｏｇｒａｐｈｙ”，Ｊ．Ｖａｃ．Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈｎｏｌ．Ｂ  ８（６），Ｎｏｖ／Ｄｅｃ  １９９０，ｐ．１８８２−ｐ．１８８８）
【特許文献１】特開平５−２０５０４６号公報（要約）
【特許文献２】特開平５−３４６４０５号公報（要約）
【特許文献３】特開平１１−３０４４５３号公報（要約、第５頁、図８〜図１０）
【特許文献４】特開２０００−１０６３３６号公報（要約、第６頁〜第８頁、図４，図７）
【特許文献５】特開２００１−３３８３０４号公報（要約、第４頁〜第６頁、図７）
【特許文献６】特開２００３−１０７６６９号公報（要約、第８頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
上述した特許文献１〜特許文献６に係る設計画像中のパターンにおけるコーナー部を補正する技術の場合、何れについても設計画像のコーナー部におけるパターン補正処理に用いる補正処理パラメータが離散量であるため、結果として統計的学習則による補正処理パラメータを最適化し難いという欠点がある。
【００１８】
一般に、ニューラルネットワークのような統計的学習則では実画像を教師信号、実画像と参照画像との誤差を評価関数とすることにより、評価関数値の最小化を図って参照画像生成に必要な補正処理パラメータの最適値を算出することができる。統計的学習則では、評価関数の補正処理パラメータに関する偏微分計算が必要となるため、参照画像が連続量の補正処理パラメータで表現されなければならない。実画像の劣化が線形演算である走査ビームの強度分布を表わす点広がり関数と設計画像との積和演算で表現できることから、参照画像が連続量の補正処理パラメータで表現されるということは、設計画像中のパターンに対するパターン補正処理が連続量の補正処理パラメータで制御されることと同値となる。
【００１９】
そこで、特許文献１〜特許文献６に係る技術における問題の要点を説明すれば、特許文献１の場合には、パターンにおけるコーナー部の補正処理をテンプレートマッチングで行っているため、補正処理パラメータはテンプレートの番号といった離散量となっており、統計的学習則を用いることができず、特許文献２の場合には、ビット処理による画像パターンにおけるコーナー部の補正処理であり、学習が必要な補正処理パラメータは存在しない。又、特許文献３の場合には、予め番号付けされたフィルタの中から１つを選択してパターンにおけるコーナー部を補正するものであり、補正処理パラメータがフィルタ番号という離散量であるため、統計的学習則を用いることができず、特許文献４の場合には、パターンにおけるコーナー部の補正処理の前にテンプレートを用いたセリフ検出処理を行っているが、テンプレートは離散表現であるために統計的学習を用いることができない。更に、特許文献５の場合には、補正処理パラメータの算出方法について記述が無い上、パターンにおけるコーナー部の補正処理に際して、画像パターンのコーナー部を検出する必要があるため、これでは連続量の補正処理パラメータのみで表現することができず、特許文献６の場合には、補正処理パラメータの算出方法について記述が無い上、設計画像からコーナー部を検出する他、パターンにおけるコーナー部の凹凸の判定、パターンにおけるコーナー部の角度の算出、及び９０度，４５度，１３５度と離散的に表現された角度毎のパターンにおけるコーナー部の補正処理が必要であるため、補正処理パラメータを統計的学習で算出することができない。
【００２０】
本発明は、このような問題点を解決すべくなされたもので、その技術的課題は、統計的学習則による補正処理パラメータを最適化し得ると共に、設計画像中のパターンにおけるコーナー部を簡易に精度良く補正し得る画像パターン補正方法、及びそれを適用した模擬画像生成方法、並びにパターン外観検査方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
本発明によれば、設計画像中のパターンを補正するための画像パターン補正方法において、パターンの補正を連続量の補正処理パラメータによって制御して行う画像パターン補正方法が得られる。
【００２２】
又、本発明によれば、上記画像パターン補正方法において、補正処理パラメータは、統計的学習則によって算出される画像パターン補正方法が得られる。
【００２３】
一方、本発明によれば、設計画像を入力して該設計画像中のパターン補正処理を行った出力画像に対して画像劣化処理を行うことにより模擬画像を生成する模擬画像生成方法において、パターン補正処理として、上記何れかの画像パターン補正方法を採用した模擬画像生成方法が得られる。
【００２４】
他方、本発明によれば、加工済パターンをビーム走査して電気信号に変換して得られる実画像、並びに該加工済パターンに対応した設計画像からパターン加工過程と該実画像の取得時の光学系による画像劣化過程とを考慮して得られる参照画像を入力して該実画像及び該参照画像を比較することにより該加工済パターン中の欠陥の有無の判定結果を出力するパターン外観検査方法において、設計画像中のパターンに対するパターン補正処理として上記何れかの画像パターン補正方法を適用したパターン外観検査方法が得られる。
【００２５】
更に、本発明によれば、上記パターン外観検査方法において、パターン補正処理は、上記画像パターン補正方法が適用され、補正処理パラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則によって算出されるパターン外観検査方法が得られる。
【００２６】
加えて、本発明によれば、上記パターン外観検査方法において、パターン補正処理は、連続量の補正処理フィルタパラメータにより制御されるフィルタの１個のものによる処理、及び該フィルタの処理の結果を入力して連続量の補正処理応答関数パラメータで制御される応答関数の１個のものにより行われるパターン外観検査方法が得られる。このパターン外観検査方法において、補正処理フィルタパラメータ及び補正処理応答関数パラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されること、補正処理フィルタパラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されること、或いは補正処理応答関数パラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることはそれぞれ好ましい。
【００２７】
又、本発明によれば、上記パターン外観検査方法において、パターン補正処理は、補正処理フィルタパラメータにより制御されるフィルタの複数個による処理と該フィルタの複数個のものの処理結果を入力として補正処理応答関数パラメータで制御される応答関数の複数個による出力値とを統合することによって行われるパターン外観検査方法が得られる。このパターン外観検査方法において、補正処理フィルタパラメータ及び補正処理応答関数パラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されること、補正処理フィルタパラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されること、或いは補正処理応答関数パラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることはそれぞれ好ましい。
【００２８】
更に、本発明によれば、上記パターン外観検査方法において、補正処理フィルタパラメータで表現されるフィルタと画像劣化過程を再現するためのフィルタとを統合することにより生成された統合フィルタを用いて参照画像を生成するパターン外観検査方法が得られる。このパターン外観検査方法において、補正処理フィルタパラメータ及び補正処理応答関数パラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されることは好ましい。
【発明の効果】
【００２９】
本発明の画像パターン補正方法の場合、パターンの補正を連続量の補正処理パラメータによって制御して行うことを基本とし、補正処理パラメータを統計的学習則によって算出されるものとしているので、パターン補正処理が連続量の補正処理パラメータで制御され、ニューラルネットワーク等の統計的学習則を用いた補正処理パラメータの算出が可能となることにより、補正処理パラメータを最適化した上で設計画像中のパターンにおけるコーナー部を簡易に精度良く補正し得るようになる。又、本発明の場合、設計画像を入力して設計画像中のパターン補正処理を行った出力画像に対して画像劣化処理を行うことにより模擬画像を生成する模擬画像生成方法についても、パターン補正処理に同様に統計的学習則によって算出された連続量の補正処理パラメータによってパターンの補正を制御することにより、簡易に高精度な模擬画像を生成し得るようになる。更に、本発明の場合、加工済パターンをビーム走査して電気信号に変換して得られる実画像、並びに加工済パターンに対応した設計画像からパターン加工過程と実画像の取得時の光学系による画像劣化過程とを考慮して得られる参照画像を入力して実画像及び参照画像を比較することにより加工済パターン中の欠陥の有無の判定結果を出力するパターン外観検査方法についても、設計画像中のパターンに対するパターン補正処理に同様な統計的学習則により得られた連続量の補正処理パラメータによってパターンの補正を制御することにより、加工済パターンとそれに対応した設計画像中のパターンとの相違が設計画像中のパターンを補正することにより解消されるようになり、実画像で観測されるパターンにおけるコーナー部と一致したパターンにおけるコーナー部を参照画像上で実現することができるため、結果として高精度にパターン外観検査を行うことができるようになる。特に、本発明のパターン外観検査方法では、参照画像の補正処理パラメータに関する偏微分値を計算できるため、その偏微分値を用いて実画像及び参照画像の２乗差を最小化するように統計的学習則を実行することにより、実画像との誤差が最小となる最適な補正処理パラメータを算出することができるため、従来に無く高精度にパターン外観検査を行うことができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
本発明の最良の形態に係る画像パターン補正方法は、設計画像中のパターンを補正する際、パターンの補正を連続量の補正処理パラメータによって制御して行うものである。但し、補正処理パラメータは、統計的学習則によって算出されるものとする。この結果、パターン補正処理が連続量の補正処理パラメータで制御され、ニューラルネットワーク等の統計的学習則を用いた補正処理パラメータの算出が可能となることにより、補正処理パラメータを最適化した上で設計画像中のパターンにおけるコーナー部を簡易に精度良く補正し得るものとなる。
【００３１】
即ち、本発明の画像パターン補正方法では、従来技術の課題を解決するため、パターン加工過程の一つである描画過程におけるパターン変形を補正する手法として、描画電子ビームの強度分布を表わすフィルタを描画過程の特性を表わす加工過程特性フィルタとし、且つ図９で示した描画過程応答関数を描画過程の基質の応答を表わす加工過程応答関数と見做し、加工過程特性フィルタと設計画像との積和演算によって各画素における蓄積電荷量を算出し、更に得られた蓄積電荷量を加工過程応答関数に入力して補正後のパターンを出力する。
【００３２】
この画像パターン補正方法を実施するための画像パターン補正装置は、加工過程特性フィルタ処理実行手段と加工過程応答関数計算手段とにより構成される設計画像補正実行手段を有する。
【００３３】
加工過程特性フィルタ処理実行手段では、設計画像Ｇ中の各画素に対して関係式１で表わされる描画電子ビーム強度分布と等価の係数を持つ加工過程特性フィルタＦとの積和演算（Ｆ＊Ｇ）を行い、加工過程応答関数計算手段では、図９で示された描画過程応答関数を図８に示されるようなシグモイド関数Ｓ（ｘ）として、Ｓ（ｘ）＝｛１＋ｅｘｐ（−βｘ）｝−１なる関係式３で近似する。即ち、図１は、本発明の画像パターン補正方法で用いる描画過程応答関数に近似されるシグモイド関数を例示したものである。
【００３４】
更に、加工過程応答関数を関係式３のシグモイド関数Ｓ（ｘ）とし、加工過程特性フィルタ処理実行手段で計算された各画素が持つ積和演算（Ｆ＊Ｇ）の値にバイアスαを足した特徴量ＣをＣ＝（Ｆ＊Ｇ）＋αなる関係式４で得る。これにより、関係式４を加工過程応答関数であるシグモイド関数Ｓ（ｘ）の関係式３の入力とすれば、画像ＨをＨ＝Ｓ（Ｃ）なる関係式５で算出できるので、この関係式５の画像Ｈをパターン補正処理後の設計画像として出力する。
【００３５】
ところで、本発明の画像パターン補正方法は、加工済パターンをビーム走査して電気信号に変換して得られる実画像、並びに加工済パターンに対応した設計画像からパターン加工過程と実画像の取得時の光学系による画像劣化過程とを考慮して得られる参照画像を入力して実画像及び参照画像を比較することにより加工済パターン中の欠陥の有無の判定結果を出力するパターン外観検査方法へ適用すれば有効であり、設計画像中のパターンに対するパターン補正処理に同様な実画像を教師信号とした統計的学習則により算出された連続量の補正処理パラメータによってパターンの補正を制御することにより、実画像で観測されるパターンにおけるコーナー部と一致したパターンにおけるコーナー部を参照画像上で実現することができ、加工済パターンとそれに対応した設計画像中のパターンとの相違が設計画像中のパターンの補正により解消されるようになり、結果として高精度にパターン外観検査を行うことができる。
【００３６】
但し、本発明のパターン外観検査方法では、補正処理パラメータを実画像を教師信号とした統計的学習規によって算出されるものとするが、パターン補正処理は、連続量の補正処理フィルタパラメータにより制御されるフィルタの１個のものによる処理、及びフィルタの処理の結果を入力して連続量の補正処理応答関数パラメータで制御される応答関数の１個のものにより行われるものとするか、或いは補正処理フィルタパラメータにより制御されるフィルタの複数個による処理とフィルタの複数個のものの処理結果を入力として補正処理応答関数パラメータで制御される応答関数の複数個による出力値とを統合することによって行われるものとすることができる。何れにおいても、補正処理フィルタパラメータ及び補正処理応答関数パラメータについては、選択的に実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されるものとすることが好ましい。又、参照画像の生成に際しては、補正処理フィルタパラメータで表現されるフィルタと画像劣化過程を再現するためのフィルタとを統合することにより生成された統合フィルタを用いて参照画像を生成することができる。この場合においても、補正処理フィルタパラメータ及び補正処理応答関数パラメータは、実画像を教師信号とした統計的学習則により算出されるものとすることが好ましい。
【００３７】
何れにしても、本発明では補正処理パラメータとして、フィルタ処理を表現する補正処理フィルタパラメータと応答関数を表現する補正処理応答関数パラメータとを持っており、関係式１中のＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２が補正処理フィルタパラメータ、関係式４のα及び関係式３のβが補正処理応答関数パラメータとなる。パターン外観検査の際に走査するビームを表現した点広がり関数を画像劣化過程再現フィルタＰを用いるものとすると、参照画像Ｒｅｆは、連続量である補正処理パラメータの関数Ｈを用いてＲｅｆ＝Ｈ＊Ｐとして表現できる。従って、参照画像Ｒｅｆの補正処理パラメータＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２，α，βに関する偏微分が∂Ｒｅｆ／∂Ａ１＝（∂Ｈ／∂Ａ１）＊Ｐ＝｛（∂Ｃ／∂Ａ１）×［βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］｝＊Ｐ＝［｛ｅｘｐ（−ｒ２／Ｂ１２）＊Ｇ｝×βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］＊Ｐ、∂Ｒｅｆ／∂Ａ２＝（∂Ｈ／∂Ａ２）＊Ｐ＝｛（∂Ｃ／∂Ａ２）×［βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］｝＊Ｐ＝［｛ｅｘｐ（−ｒ２／Ｂ２２）＊Ｇ｝×βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］＊Ｐ、∂Ｒｅｆ／∂Ｂ１＝（∂Ｈ／∂Ｂ１）＊Ｐ＝｛（∂Ｃ／∂Ｂ１）×［βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］｝＊Ｐ＝［｛（２Ａ１ｒ２／Ｂ１３）ｅｘｐ（−ｒ２／Ｂ１２）＊Ｇ｝×βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］＊Ｐ、∂Ｒｅｆ／∂Ｂ２＝（∂Ｈ／∂Ｂ２）＊Ｐ＝｛（∂Ｃ／∂Ｂ２）×［βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］｝＊Ｐ＝［｛（２Ａ２ｒ２／Ｂ２３）ｅｘｐ（−ｒ２／Ｂ２２）＊Ｇ｝×βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］＊Ｐ、∂Ｒｅｆ／∂α＝（∂Ｈ／∂α）＊Ｐ＝｛（∂Ｃ／∂α）×［βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］｝＊Ｐ＝［βｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］＊Ｐ、∂Ｒｅｆ／∂β＝（∂Ｈ／∂β）＊Ｐ＝［Ｃｅｘｐ（−βＣ）／｛１＋ｅｘｐ（−βＣ）｝２］｝＊Ｐのように計算できるため、これらの偏微分値を用いて実画像Ｒｅａｌと参照画像Ｒｅｆとの２乗差ＤｉｆｆであるＤｉｆｆ＝（Ｒｅａｌ−Ｒｅｆ）２を最小化するように統計的学習則を実行することにより、実画像Ｒｅａｌとの誤差が最小となる最適な補正処理パラメータを算出することができる。
【００３８】
以下は、本発明の画像パターン補正方法（パターン外観検査方法へ適用可能なもの）を実施するための画像パターン補正装置について、幾つかの実施例を挙げて具体的に説明する。
【実施例１】
【００３９】
図２は、本発明の実施例１に係る画像パターン補正装置の基本機能を示したブロック図である。
【００４０】
この実施例１に係る画像パターン補正装置は、加工済パターンをレーザー光や荷電粒子ビーム等で走査して電気信号へ変換することにより実画像として画像化する加工済パターン走査実画像入力手段１と、設計データを画像として取り込む設計データ入力手段２と、設計画像補正処理に用いる加工過程特性フィルタ形状や加工過程応答関数の形を計算する設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３と、画像劣化再現フィルタ処理に用いる画像劣化再現フィルタ形状を計算する画像劣化再現フィルタ係数計算手段４と、設計画像中のパターンを実画像に合わせて補正する設計画像補正処理実行手段５と、走査に用いた光学系に起因する実画像の劣化を再現するフィルタ処理を設計画像補正処理実行手段５の出力画像に対して行って参照画像として出力する画像劣化再現フィルタ処理実行手段６と、加工済パターン走査実画像入力手段１で得られた実画像と画像劣化再現フィルタ処理実行手段６で得られた参照画像とを比較してパターン外観検査を実行する画像比較手段７と、画像比較手段７における比較結果としてパターン外観検査結果を出力する検査結果出力手段８とを備えて構成される。
【００４１】
この画像パターン補正装置では、設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３において補正処理パラメータを統計的学習則により算出されたものを使用するという前提的条件、並びに図２中の破線で囲まれた設計画像補正実行手段５が新規な機能部分となっている。図３は、この設計画像補正実行手段５の細部機能を示したブロック図である。
【００４２】
図３を参照すれば、設計画像補正実行手段５は、設計データ入力手段２の出力である設計画像に対して加工過程特性フィルタを用いたフィルタ処理を行う加工過程特性フィルタ処理実行手段１１と、そのフィルタ処理の実行結果を加工過程応答関数に入力して出力値を計算する加工過程応答関数計算手段１２とから構成されている。但し、ここでの加工過程特性フィルタ処理実行手段１１は、連続量の補正処理フィルタ係数で制御されてフィルタ処理を設計画像に対して施し、加工過程応答関数計算手段１２は、連続量の補正処理応答関数パラメータ（何れの補正処理パラメータも公知の統計的学習則により算出される）で制御されてその出力結果を加工過程応答関数に入力して出力値を計算することでパターン補正処理後の設計画像として出力するようになっている。
【００４３】
そこで、以下は図２及び図３を参照してこの画像パターン補正装置における全体の動作について説明する。尚、以下の説明では、加工過程として描画過程に注目し、描画ビームとして電子ビームを使用する。
【００４４】
この画像パターン補正装置において、加工済パターン走査実画像入力手段１では、加工済パターンをレーザー光や荷電粒子ビームで走査して電気信号へ変換することにより実画像として取得し、画像比較手段７へ出力する。
【００４５】
設計データ入力手段２では、加工済パターン走査実画像入力手段１で走査した加工済パターンに対応した設計データを取り込んで設計画像として設計画像補正処理実行手段５へ出力する。
【００４６】
設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３では、実画像を教師信号としてニューラルネットワーク，ルベンバーグ・マカート法，共役勾配法等の公知の統計的学習則を用いることで算出された関係式１の描画電子ビーム強度分布のパラメータＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２を補正処理フィルタパラメータとすると共に、関係式４のα及び関係式３のβを補正処理応答関数パラメータとして読み込み、描画過程の特性を表わす関係式１の描画電子ビーム強度分布と等価の係数を持つフィルタを加工過程特性フィルタとした上、関係式３の応答関数を加工過程応答関数として計算し、設計画像補正処理実行手段５へ出力する。
【００４７】
画像劣化再現フィルタ係数計算手段４では、加工済パターンの走査に用いた光学系に起因する実画像中のぼけを再現するためのぼけ関数の広がりをパラメータとして読み込み、画像劣化再現フィルタの形状を計算して画像劣化再現フィルタ処理実行手段６へ出力する。
【００４８】
設計画像補正処理実行手段５では、設計データ入力手段２から出力された設計画像に対して、設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３で算出された加工過程特性フィルタと加工過程応答関数とを用いてパターンの補正処理を行い、そのパターンの補正処理画像を画像劣化再現フィルタ処理実行手段６へ出力する。
【００４９】
画像劣化再現フィルタ処理実行手段６では、設計画像補正処理実行手段５から出力されたパターンの補正処理画像に対して、画像劣化再現フィルタ係数計算手段４で算出された画像劣化再現フィルタの形状に従った画像劣化再現処理が行われ、その結果を参照画像として画像比較手段７へ出力する。
【００５０】
画像比較手段７では、加工済パターン走査実画像入力手段１で得られた実画像と画像劣化再現フィルタ処理実行手段６で得られた参照画像とが然るべき基準で比較され、その比較結果を検査結果出力手段８へ出力する。検査結果出力手段８では、画像比較手段７から出力された比較結果であるパターン外観検査の結果を出力する。
【００５１】
ところで、図３を参照すれば、設計画像補正処理実行手段５では、加工過程特性フィルタ処理実行手段１１が設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３で算出された加工過程特性フィルタを用いた積和演算を入力された設計画像の各画素に対して実行し、加工過程応答関数計算手段１２が設計画像中の各画素に対して加工過程特性フィルタ処理実行手段１１で計算した積和演算値に関係式４のαを加えた値を設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３で算出された加工過程応答関数に入力してその出力値をパターン補正処理後の設計画像の画素値（パターン補正処理画像）とする。
【００５２】
図４は、この実施例１に係る画像パターン補正装置の基本動作を示したフローチャートである。
【００５３】
この画像パターン補正装置の場合、図２及び図３のブロック図を参照すれば、図２の構成との対比でステップＡ１が図２における加工済パターン走査実画像入力手段１、ステップＡ２が設計データ入力手段２、ステップＡ３，Ａ４が設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３、ステップＡ５が画像劣化再現フィルタ係数計算手段４、ステップＡ６〜Ａ１３が設計画像補正処理実行手段５、ステップＡ１４が画像劣化再現フィルタ処理実行手段６、ステップＡ１５が画像比較手段７、ステップＡ１６が検査結果出力手段８のそれぞれの動作を表わし、又図３の構成との対比でステップＡ８が加工過程特性フィルタ処理実行手段１１、ステップＡ９が加工過程応答関数計算手段１２のそれぞれの動作を表わす。
【００５４】
具体的に言えば、ステップＡ１では、加工済パターンに対してレーザーや荷電粒子ビームによる走査を行って電気信号に変換し、Ａ×Ａの実画像としてＡ×Ａの配列ＲｅａｌＩｍｇ［Ａ］［Ａ］に保存する。ステップＡ２では、ステップＡ１で取り込んだ実画像（加工済パターン）に対応した設計データを画像化し、Ａ×Ａの配列Ｄｅｓｉｇｎ［Ａ］［Ａ］に保存する。ステップＡ３では、加工過程特性フィルタのサイズがＭ×Ｍと設定され、関係式１中のＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２、関係式３中のβ、及び関係式４中のαの値が与えられる。ステップＡ４では、ステップＡ３で入力されたＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２を用い、関係式１の分布と同じ形状のフィルタＦ［Ｍ］［Ｍ］が算出され、配列に保存される。ステップＡ５では、画像劣化再現フィルタのサイズがＮ×Ｎと設定され、加工済パターンの走査に用いた光学系に起因した画像劣化として、パターン走査ビームの広がりをパラメータとして読み込んで画像のぼけを表現（画像劣化過程を再現）するぼかしフィルタＰ［Ｎ］［Ｎ］が算出され、配列に保存される。
【００５５】
ステップＡ６，Ａ７では配列の添字ｊ＝１，ｉ＝１が初期化設定される。ステップＡ８では、設計画像Ｄｅｓｉｇｎ中の画素（ｉ，ｊ）を中心としたＭ×Ｍの領域でフィルタ（配列）Ｆを用いた積和演算が行われ、その結果が積和演算値Ｃとして保存される。ステップＡ９では、ステップＡ８で得られた積和演算値Ｃと、ステップＡ３で得られたパラメータα，βとから補正処理後の画素値Ｃ′をＣ′＝１／（１＋ｅｘｐ｛−β（Ｃ＋α）｝）として算出したものを画素（ｉ，ｊ）のパターン補正処理後の画像値とし、配列Ｄｅｓｉｇｎ′にＤｅｓｉｇｎ′［ｉ］［ｊ］＝Ｃ′として保存する。ステップＡ１０では、ｉ＝Ａであるか否かを判定し、ｉ＝Ａであれば引き続いてステップＡ１１でｊ＝Ａであるか否かを判定するが、ここでｉ＝ＡでなければステップＡ１２でｉ＝ｉ＋１としてからステップＡ７のｉ＝１の後にリターンし、ｊ＝ＡでなければステップＡ１３でｊ＝ｊ＋１としてからステップＡ６のｊ＝１の後にリターンするようにし、画像Ｄｅｓｉｇｎの全画素が補正されるまで、ステップＡ８、Ａ９の処理を繰り返す。
【００５６】
ｊ＝Ａである場合のステップＡ１４では、補正処理後の設計画像である配列Ｄｅｓｉｇｎ′に対して、ステップＡ５で設定されたフィルタ（配列）Ｐを用いた積和演算処理が行われ、ぼかされたパターン補正処理後の設計画像が参照画像として配列ＲｅｆＩｍｇ［Ａ］［Ａ］に保存される。ステップＡ１５では、ステップＡ１で得られた実画像ＲｅａｌＩｍｇとステップＡ１４で得られた参照画像ＲｅｆＩｍｇとが比較され、然るべき基準によりパターン外観検査を実行する。ステップＡ１６では、ステップＡ１５で行われた検査結果を出力する。
【００５７】
尚、実施例１に係る画像パターン補正装置の場合、描画ビーム強度分布を得るために電子ビームを使用する場合を説明したが、描画ビーム強度分布は連続量の補正処理フィルタパラメータで制御されるものであれば、用いる描画ビームの種類に合わせて形を変えるようにしても良い。又、描画過程における応答関数として、描画ビームが電子ビームである場合を想定したシグモイド関数を説明したが、描画ビームが他のビームの場合にはそれに合わせた連続量の補正処理フィルタパラメータで制御される描画過程応答関数を用いても良い。更に、パターン加工過程として描画過程を例にして説明したが、エッチング等の化学過程を表現する連続量の補正処理フィルタパラメータで制御される特性フィルタと連続量の補正処理応答関数パラメータで制御される応答関数とを用いて設計画像の補正を行うようにすることも可能である。
【実施例２】
【００５８】
図５は、本発明の実施例２に係る画像パターン補正装置に備えられる設計画像補正実行手段５′の細部機能を示したブロック図である。
【００５９】
実施例２に係る画像パターン補正装置は、加工過程特性フィルタ処理に用いるフィルタがｎ個（ｎ≧１）あると共に、加工過程応答関数の計算に用いる応答関数がｍ個（ｍ≧２）ある場合に設計画像補正処理を実行するものである。
【００６０】
ここでの設計画像補正処理実行手段５′の場合、設計データ入力手段２の出力である設計画像に対して１，２，…，ｎ（但し、ｎ≧１）個の加工過程特性フィルタ処理実行手段１１１〜１１ｎにおいてそれぞれ加工過程特性フィルタ１〜ｎによるフィルタ処理が実行され、各加工過程特性フィルタ処理実行手段１１１〜１１ｎの出力結果をそれぞれ１，２，…，ｍ（≧２）個の加工過程応答関数計算手段１２１〜１２ｍに入力し、各加工過程応答関数計算手段１２１〜１２ｍにおいてそれぞれ加工過程応答関数１〜ｍの出力値を計算して加工過程応答関数出力値統合手段１３へ出力し、加工過程応答関数出力値統合手段１３において各加工過程応答関数計算手段１２１〜１２ｍの出力を統合してパターン補正処理後の設計画像として出力する。
【００６１】
即ち、この設計画像補正処理手段５′を図３に示した設計画像補正処理手段５と比較すると、構成上において加工過程特性フィルタ処理実行手段１１がｎ（≧１）個分備えられ、加工過程応答関数計算手段１２がｍ（≧２）個分備えられ、且つ各加工過程応答関数計算手段１２１〜１２ｍの出力を統合するための加工過程応答関数出力値統合手段１３が追加されている点が相違している。
【００６２】
以下は、図５を参照してこの画像パターン補正装置における全体の動作を説明する。但し、ここでは説明を簡単にするため、１個の加工過程特性フィルタと２個の加工過程応答関数とを用いてパターンのコーナー部でのみ補正処理を行い、それ以外の部分では補正処理を行わない場合について説明する。
【００６３】
ここでは、関係式２の関数Ｌが積和演算値Ｃに関する折れ線関数となるが、折れ線関数を図９で示した描画過程の応答関数の粗い近似とみなすことにより、関係式２のＬを関係式３のシグモイド関数と共に２個目の応答関数として設計画像のパターン補正処理を実行する。但し、応答関数Ｌを用いるにあたっては、描画電子ビーム強度分布を表わすフィルタのうち、図１１（ｂ）に示したようなフィルタ中心を通る列で分けられる２領域の一方におけるフィルタ係数和をＭ１，フィルタ中心を通る列におけるフィルタ係数和をＭ２とする。尚、関係式１の描画電子ビーム強度分布は対称分布であるため、図１１（ｂ）の左側領域における係数和をＭ１としても同じ結果となる。パターン補正処理前の設計画像上の画素Ｐｉｘにおける画素値をｑ、画素Ｐｉｘにおける加工過程特性フィルタと設計画像との積和演算値（積和演算結果）Ｃとし、関係式４のα、関係式３のβ、及びフィルタ係数和Ｍ１，Ｍ２から関係式３の関数Ｓと関係式２の関数Ｌとを計算し、｛１−ｅｘｐ（−｛ｑ−Ｌ（Ｃ）｝２／γ２｝）｝Ｓ（Ｃ）＋ｅｘｐ（−｛ｑ−Ｌ（Ｃ）｝２／γ２）Ｌ（Ｃ）で表わされるような関係式６の線形結合した結果をパターン補正処理後の画素Ｐｉｘの画素値とする。
【００６４】
この関係式６を用いれば、γの値を調整することでパターンのコーナー部以外のパターンで応答関数Ｌの係数を１、パターンのコーナー部では応答関数Ｓの係数を１とすることができるので、パターンのコーナー部でのみ描画過程特性を反映した補正処理が行われ、直線パターンでは補正が行われないようにすることができる。
【００６５】
図５における加工過程特性フィルタ処理実行手段１１１では、図２に示す設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３において補正処理パラメータＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２から計算された関係式１の描画電子ビーム強度分布と等価の係数を持つ加工過程特性フィルタ１を用い、設計画像に対する積和演算が行われる。１個目の加工過程応答関数計算手段１２１では、加工過程応答関数として、加工過程特性フィルタ処理実行手段１１１の積和演算結果と図２に示す設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３で入力された補正処理パラメータの関係式３のシグモイド関数のβ、並びに関係式４のαとを用いて関係式３の関数の値を各画素について計算する。
【００６６】
２個目の加工過程応答関数計算手段１２２では、加工過程応答関数として、加工過程特性フィルタ処理実行手段１１１の積和演算結果と関係式２とから関数Ｌの値を各画素について計算する。加工過程応答関数出力値統合手段１３では、各画素における関数Ｓと関数Ｌの値とを関係式６に従って線形結合してパターン補正処理後の設計画像として出力する。
【００６７】
図６は、この実施例２に係る画像パターン補正装置の基本動作を示したフローチャートである。
【００６８】
この画像パターン補正装置の場合、図２及び図５のブロック図を参照すれば、図２の構成との対比でステップＢ１が加工済パターン走査実画像入力手段１、ステップＢ２が設計データ入力手段２、ステップＢ３〜Ｂ５が設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３、ステップＢ６が画像劣化再現フィルタ係数計算手段４、ステップＢ７〜Ｂ１６が設計画像補正処理実行手段５、ステップＢ１７が画像劣化再現フィルタ処理実行手段６、ステップＢ１８が画像比較手段７、ステップＢ１９が検査結果出力手段８のそれぞれの動作を表わし、又図５の構成との対比でステップＢ９が加工過程特性フィルタ処理実行手段１１１、ステップＢ１０，Ｂ１１が加工過程応答関数計算手段１２１，１２２、ステップＢ１２が加工過程応答関数出力値統合手段１３のそれぞれの動作を表わす。
【００６９】
尚、図６中のステップＢ１，Ｂ２はそれぞれ図４中のステップＡ１，Ａ２と、図６中のステップＢ４，Ｂ６はそれぞれ図４中のステップＡ４，Ａ５と、図６中のステップＢ７〜Ｂ９はそれぞれ図４中のステップＡ６〜Ａ８と、図６中のステップＢ１３〜Ｂ１９はそれぞれ図４中のステップＡ１０〜Ａ１６と同じ動作を行うので、これらの説明部分は省略する。
【００７０】
相違部分について説明すれば、ステップＢ３では、加工過程特性フィルタのサイズをＭ×Ｍとし、関係式１中のＡ１，Ａ２，Ｂ１，Ｂ２、関係式３中のβ、関係式４中のαの値、及び応答関数計算結果の統合に用いる関係式６のγが与えられる。ステップＢ５ではフィルタ（配列）Ｆに対して図１１（ｂ）に示したように、フィルタ中心を通る列で分けられるフィルタの２領域の一方の係数和がＭ１、フィルタ中心を通る列におけるフィルタ係数和がＭ２として算出される。ステップＢ１０では、積和演算値Ｃとαとから関係式５に従って応答関数Ｓの出力をＣ１′＝１／（１＋ｅｘｐ｛−β（Ｃ＋α）｝）として計算する。ステップＢ１１では、応答関数Ｌの出力Ｃ２′をフィルタ係数和Ｍ１，Ｍ２と積和演算値Ｃとから関係式２に従って計算する。ステップＢ１２では、δ＝Ｃ２′−Ｄｅｓｉｇｎ［ｉ］［ｊ］とし、γを用いて関係式６に従ってＣ′＝（１−ｅｘｐ｛−δ×δ／（γ×γ）｝）×Ｃ１′＋ｅｘｐ｛−δ×δ／（γ×γ）｝×Ｃ２′で得られるＣ′を画素（ｉ，ｊ）におけるパターン補正処理後の画素値（Ｃ１′，Ｃ２′が線形に統合され、その結果がパターン補正処理後の設計画像の画素値となる）とし、配列Ｄｅｓｉｇｎ′［ｉ］［ｊ］＝Ｃ′として保存する。
【００７１】
尚、この実施例２に係る画像パターン補正装置の場合、１個の加工過程特性フィルタ処理実行手段１１１が加工過程特性フィルタ１を備え、２個の加工過程応答関数計算手段１２１，１２２が加工過程応答関数１，２を有する場合を説明したが、加工過程特性フィルタ処理実行手段（加工過程特性フィルタ）や加工過程応答関数計算手段（加工過程応答関数）の個数はこれに制限されるものでなく、任意に設定することが可能である。又、ここでは特性過程応答関数の出力値の統合方法として線形結合する場合を例に説明したが、これに代えて平均画像を用いたり、或いは差画像を用いたりすることで統合することも可能である。更に、ここでは特性過程応答関数の出力値の統合方法としてパターン補正処理後の設計画像を１個出力する構成として説明したが、画像劣化再現フィルタ処理で複数個のフィルタを用いる場合等に合わせて、補正処理後の設計画像を複数個出力するように構成することも可能である。
【実施例３】
【００７２】
図７は、本発明の実施例３に係る画像パターン補正装置の基本機能を示したブロック図である。
【００７３】
実施例３に係る画像パターン補正装置は、加工過程応答関数が線形関数であり、画像劣化再現フィルタ処理が積和演算のような線形処理である場合に加工過程特性フィルタと画像劣化再現フィルタとを統合することにより、設計画像補正処理と画像劣化再現フィルタ処理とを１つに纏めて行うものである。
【００７４】
即ち、この画像パターン補正装置を図２に示した画像パターン補正装置と比較すると、構成上において設計画像補正処理における加工過程特性フィルタ処理で用いるフィルタと画像劣化再現フィルタ処理で用いるフィルタとを統合するフィルタ統合手段２０が存在し、且つ設計画像補正処理実行手段５と画像劣化再現フィルタ処理実行手段６とが統合された統合フィルタ処理実行手段２１とが備えられた点が相違している。
【００７５】
以下は、図７を参照してこの画像パターン補正装置における全体の動作を説明する。但し、ここでは加工過程として描画過程に注目し、描画ビームとして電子ビームを使用する。又、線形の加工過程応答関数として、描画電子ビームの積和演算値をそのまま出力する恒等関数を想定する。従って、設計画像Ｇに描画電子ビーム強度分布と等価の係数を持つ加工過程特性フィルタＦの積和演算を施し、その後に画像劣化再現フィルタＰによる積和演算を施す参照画像生成過程は、Ｐ＊（Ｆ＊Ｇ）＝（Ｐ＊Ｆ）＊Ｇなる関係式７のようになる。これにより、Ｐ＊Ｆなる関係式８で統合されたフィルタと設計画像Ｇとの積和演算を実行するのと同等の処理となる。尚、加工済パターン走査実画像入力手段１，設計データ入力手段２，設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３，及び画像劣化再現フィルタ係数計算手段４と、画像比較手段７，検査結果出力手段８とは、何れも図２に示した画像パターン補正装置に備えられるものと同様であるので、説明は省略する。
【００７６】
この画像パターン補正装置の場合、フィルタ統合手段２０では、設計画像補正処理フィルタ係数計算手段３で設定された描画電子ビーム強度分布と等価の係数を持つ加工過程特性フィルタＦと画像劣化再現フィルタ係数計算手段４で設定された画像劣化再現フィルタＰとに対して関係式８で表わされる積和演算処理が行われ、統合フィルタＱが作成される。統合フィルタ処理実行手段２１では、設計画像に対して統合フィルタＱを用いた積和演算処理が実行され、統合フィルタ処理後の設計画像として出力される。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
本発明の画像パターン補正方法の場合、設計画像を入力して設計画像中のパターン補正処理を行った出力画像に対して画像劣化処理を行うことにより模擬画像を生成する模擬画像生成方法についても有効に適用でき、ここでのパターン補正処理に同様に統計的学習則によって算出された連続量の補正処理パラメータによってパターンの補正を制御すれば簡易に高精度な模擬画像を生成し得るようになる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の画像パターン補正方法で用いる描画過程応答関数に近似されるシグモイド関数を例示したものである。
【図２】本発明の実施例１に係る画像パターン補正装置の基本機能を示したブロック図である。
【図３】図２に示す画像パターン補正装置に備えられる設計画像補正実行手段の細部機能を示したブロック図である。
【図４】図２に示す画像パターン補正装置の基本動作を示したフローチャートである。
【図５】本発明の実施例２に係る画像パターン補正装置に備えられる設計画像補正実行手段の細部機能を示したブロック図である。
【図６】図５で説明した画像パターン補正装置の基本動作を示したフローチャートである。
【図７】本発明の実施例３に係る画像パターン補正装置の基本機能を示したブロック図である。
【図８】従来の多階調で表現された設計画像を例示した模式図である。
【図９】従来の非特許文献１に示される参照描画過程応答関数の形を例示した模式図である。
【図１０】従来の特許文献２に係る設計画像中のパターンのコーナー部を補正する技術を説明するために示した模式図であり、（ａ−１）は三角形のパターンの２次元マップに関するもの，（ａ−２）はそのビット表現に関するもの，（ｂ）は走査投影したビット列に関するもの，（ｃ−１）は三角形のパターンをコーナー部を変形した２次元マップに関するもの，（ｃ−２）はそのビット表現に関するものである。
【図１１】従来の特許文献３に係る設計画像中のパターンのコーナー部を補正する技術を説明するために示した模式図であり、（ａ）はフィルタの係数値に関するもの，（ｂ）はフィルタの係数和領域に関するものである。
【図１２】従来の特許文献４に係る設計画像中のパターンのコーナー部を補正する技術を説明するために示した模式図であり、（ａ）は光学近接効果補正マスクのメインパターンのコーナー部にセリフと呼ばれる補助パターンを付加した状態に関するもの，（ｂ）はセリフの検出に関してコーナー部が破線で囲われた状態に関するもの，（ｃ）はテンプレートマッチングにより検出されたセリフが破線で囲われた状態に関するもの，（ｄ）はコーナー部の補正処理後状態に関するものである。
【符号の説明】
【００７９】
１  加工済パターン走査実画像入力手段
２  設計データ入力手段
３  設計画像補正処理フィルタ係数計算手段
４  画像劣化再現フィルタ係数計算手段
５，５′  設計画像補正処理実行手段
６  画像劣化再現フィルタ処理実行手段
７  画像比較手段
８  検査結果出力手段
１１，１１１〜１１ｎ  加工過程特性フィルタ処理実行手段
１２，１２１〜１２ｍ  加工過程応答関数計算手段
１３  加工過程応答関数出力値統合手段
２０  フィルタ統合手段
２１  統合フィルタ処理実行手段
【図１】
2006011270.tif 000003
【図２】
2006011270.tif 000004
【図３】
2006011270.tif 000005
【図４】
2006011270.tif 000006
【図５】
2006011270.tif 000007
【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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【図１１】
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【図１２】
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