(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
サーチ画像内を、テンプレート用画像を用いたサーチを行うことによって、マッチング位置を特定する演算装置を備えたパターンマッチング装置において、
当該演算装置は、複数の評価領域を有するテンプレートを用いて、前記サーチを実行する際に、前記複数の評価領域の内、第１の領域について第１のマッチングスコアを求め、第２の領域について第２のマッチングスコアを求め、第１のマッチングスコアの影響が小さくなるように前記第１のマッチングスコアと前記第２のマッチングスコアからマッチング位置特定のためのマッチングスコアを演算することを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項２】
サーチ画像内を、テンプレート用画像を用いたサーチを行うことによって、マッチング位置を特定する演算装置を備えたパターンマッチング装置において、
当該演算装置は、複数の評価領域を有するテンプレートを用いて、前記サーチを実行する際に、前記複数の評価領域の内、欠陥位置を含む第１の領域と、当該第１の領域以外の複数の領域のマッチングスコアを演算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１又は２のいずれかにおいて、
前記テンプレートは、少なくとも第１の領域と、当該第１の領域とは異なる位置の第２の領域を有し、前記演算装置は、当該第１の領域と第２の領域のそれぞれで前記サーチ画像との一致度を判定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】
請求項１又は２のいずれかにおいて、
前記テンプレートは、少なくとも第１の領域と、当該第１の領域とは異なる位置の第２の領域を有し、前記演算装置は、当該第１の領域と第２の領域のそれぞれで、前記サーチ画像内のエッジと当該テンプレート内のエッジとの距離を測定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】
請求項１又は２のいずれかにおいて、
前記テンプレートは、少なくとも第１の領域と、当該第１の領域とは異なる位置の第２の領域を有し、前記演算装置は、当該第１の領域の第１のマッチングスコアと、当該第２の領域の第２のマッチングスコアを演算することを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記演算装置は、前記第１のマッチングスコアと、第２のマッチングスコアの合成マッチングスコアを算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７】
請求項１又は２のいずれかにおいて、
前記評価領域には当該評価領域内にて点対称及び／又は線対称の図形が含まれることを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項８】
請求項１又は２のいずれかにおいて、
前記評価領域には、光学シミュレーション、或いは外観検査装置によって求められる欠陥位置が含まれることを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項９】
サーチ画像内を、テンプレート用画像を用いたサーチを行うことによって、マッチング位置を特定する検査システムにおいて、
欠陥の発生が予測される部分、欠陥の存在が確認された部分を含む第１の領域と、当該第１の領域とは異なる第２の領域を有するテンプレートを用いてパターンマッチングを行う演算装置を備え、当該演算装置は、当該第２の領域を含む複数の領域の複数のマッチングスコアの評価に基づいて、マッチング位置を特定することを特徴とする検査システム。
【請求項１０】
コンピュータに、サーチ画像内を、テンプレート用画像を用いたサーチを行わせることによってマッチング位置を特定させるコンピュータ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に、複数の評価領域を有するテンプレートを用いたサーチを実行させる際に、前記複数の領域の内、第１の領域について第１のマッチングスコアを求めさせ、第２の領域について第２のマッチングスコアを求めさせ、第１のマッチングスコアの影響が小さくなるように前記第１のマッチングスコアと前記第２のマッチングスコアからマッチング位置特定のためのマッチングスコアを演算させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１１】
コンピュータに、サーチ画像内を、テンプレート用画像を用いたサーチを行わせることによってマッチング位置を特定させるコンピュータ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に、複数の評価領域を有するテンプレートを用いたサーチを実行させる際に、前記複数の評価領域の内、欠陥位置を含む第１の領域と、当該第１の領域以外の複数の領域のマッチングスコアを演算させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１２】
請求項１０又は１１のいずれかにおいて、
前記テンプレートは、少なくとも第１の領域と、当該第１の領域とは異なる位置の第２の領域を有し、前記プログラムは、前記コンピュータに、当該第１の領域と第２の領域のそれぞれで前記サーチ画像との一致度を判定させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１３】
請求項１０又は１１のいずれかにおいて、
前記テンプレートは、少なくとも第１の領域と、当該第１の領域とは異なる位置の第２の領域を有し、前記プログラムは、前記コンピュータに、当該第１の領域と第２の領域のそれぞれで、前記サーチ画像内のエッジと当該テンプレート内のエッジとの距離を測定させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１４】
請求項１０又は１１のいずれかにおいて、
前記テンプレートは、少なくとも第１の領域と、当該第１の領域とは異なる位置の第２の領域を有し、前記プログラムは、前記コンピュータに、当該第１の領域の第１のマッチングスコアと、当該第２の領域の第２のマッチングスコアを演算させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１５】
請求項１４において、
前記プログラムは、前記コンピュータに、前記第１のマッチングスコアと、第２のマッチングスコアの合成マッチングスコアを算出させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１６】
請求項１０又は１１のいずれかにおいて、前記評価領域には当該評価領域内にて点対称及び／又は線対称の図形が含まれることを特徴とするコンピュータプログラム。
【請求項１７】
請求項１０又は１１のいずれかにおいて、前記評価領域には、光学シミュレーション、或いは外観検査装置によって求められる欠陥位置が含まれることを特徴とするコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はサーチ画像内において、被測定、検査パターンを特定するパターンマッチング装置、検査システム、及びコンピュータプログラムに係り、特に、欠陥領域等が含まれるサーチ画像内で所望のパターンを特定するパターンマッチング装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば、半導体デバイスの特定の位置を、電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）のような装置を用いて測定、検査するためにパターンマッチング（テンプレートマッチング）と呼ばれる方法が用いられている。パターンマッチングは、予め登録した欠陥座標位置を含む回路パターンの図形（以下、テンプレートとする）と最も類似した回路パターンの画像領域を撮影画像内から特定する画像処理手法である。
【０００３】
特許文献１には、欠陥画像から欠陥部位の領域の画像を除去し、欠陥部分の領域の画像を除去した欠陥画像とレイアウト画像との間で画像マッチングを行う手法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】ＷＯ２０１０／１４０５７７
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の記載によれば、欠陥が存在し、欠陥画像とレイアウト画像との間に乖離があるような場合であっても、マッチングに失敗する可能性を小さくすることができるが、除去領域分、一致度を判定する領域を狭めてしまうことになる。一致度（不一致度）判定に供する領域が大きい方が、マッチング精度が向上するため、この観点では特許文献１の手法はマッチング精度を低下させてしまう。特に、画像の欠陥領域以外に欠陥が存在する場合や、画像にノイズが載っている場合等に、マッチングを失敗してしまう可能性がある。
【０００６】
以下に、マッチングの程度を判定する領域を確保しつつ、欠陥等の影響を排除したマッチングを行うことを目的とするパターンマッチング装置、パターンマッチングをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム、及び検査システムについて説明する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための一態様として、サーチ画像内を、テンプレート用画像を用いたサーチを行うことによって、マッチング位置を特定するパターンマッチング装置、コンピュータプログラム、及び検査システムにおいて、複数の評価領域を有するテンプレートを用いて、前記サーチを実行するパターンマッチング装置、コンピュータプログラム、及び検査システムを提案する。
【０００８】
また、上記目的を達成するための更に具体的な一態様として、欠陥の発生が予測される部分、欠陥の存在が確認された部分を含む第１の領域と、当該第１の領域とは異なる第２の領域を有するテンプレートを用いてパターンマッチングを行うパターンマッチング装置、コンピュータプログラム、及びパターン測定装置であって、前記第２の領域を含む複数の領域の複数のマッチングスコアの評価に基づいて、マッチング位置を特定するパターンマッチング装置、コンピュータプログラム、及び検査システムを提案する。
【発明の効果】
【０００９】
上記一態様によれば、複数領域の評価結果に基づいてマッチングスコアを適正に評価することが可能となる。また、上記具体的な一態様によれば、欠陥等の影響を排除しつつ、マッチングの程度を適正に評価する領域を確保することができるため、マッチングエラーの可能性を低下させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】テンプレートマッチングに供されるテンプレートの設定工程、及びテンプレートマッチングの工程を示すフローチャート。
【図２】パターン測定システムの一例を示す図。
【図３】複数のスコア評価領域を備えたテンプレートを用いたテンプレートマッチングの概要を示す図。
【図４】複数領域のスコア計算工程を示すフローチャート。
【図５】欠陥発生領域と、テンプレートとの関係を示す図。
【図６】テンプレートとＳＥＭ画像に基づいて得られるエッジとの間の寸法を測定する例を示す図。
【図７】回路パターンの検査手順を示すフローチャート。
【図８】パターンのエッジ部分をマッチング評価領域（テンプレート領域）とする例を示す図。
【図９】テンプレート領域決定工程を示すフローチャート。
【図１０】複数のテンプレート領域のスコア算出工程を示すフローチャート。
【図１１】複数の評価領域を持つテンプレートを用いて、複数のマッチング位置の候補を選択する例を示す図。
【図１２】複数の評価領域を持つテンプレートを用いて、テンプレートマッチングを行う工程を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に、電子デバイスを撮影した画像と検査位置決め用パターンのマッチングによって、画像内の検査位置を特定する画像処理装置（パターンマッチング装置）およびそれを用いたパターン計測装置、或いはパターンマッチングをコンピュータに実行させるコンピュータプログラム、及び当該コンピュータプログラムを記憶する記憶媒体について説明する。
【００１２】
近年の半導体は微細化、多層化が進み、論理も煩雑化しているため、その製造が極めて困難な状況にある。その結果として、製造プロセスに起因する欠陥が多発する傾向にあり、その欠陥を正確に検査することが重要になっている。レビューＳＥＭやＣＤ−ＳＥＭ（Critical Dimension-SEM）はこれら欠陥の詳細な検査に用いられる。これらのＳＥＭ検査装置は、光学シミュレーションに基づく欠陥座標や、光学検査装置の検査結果に基づく欠陥座標に対応する回路パターンを検査する。具体的には上記欠陥座標に対応するレチクルやウエハをＳＥＭで撮影する。次に撮影画像に含まれた欠陥座標位置の回路パターンを正確に特定するため、パターンマッチングを行って検査ポイントを確定する。テンプレートは、設計データから切り出した回路パターンの図形や検査前に検査対象と同様の回路パターンが製造されたレチクルやウエハを撮影した画像が一般的に利用される。テンプレートは検査前にＳＥＭ検査装置に登録される。
【００１３】
しかしながら、一般的にパターンマッチングはテンプレート内の欠陥座標位置付近の回路パターンと欠陥座標位置から離れた回路パターンを区別することなく、撮影画像内の画像領域とテンプレートの類似度を求め、その類似度を用いて検査ポイントを含む画像領域を特定する。このため、欠陥座標位置の回路パターンが欠陥によって大きく変形している場合に、本来特定されるべき検査ポイントを含む画像領域とテンプレートの類似度が小さくなってしまい、パターンマッチングが失敗してしまうという可能性がある。この結果、正確に検査ポイントが特定できず検査に失敗する。
【００１４】
そこで、本実施例では、電子デバイスを撮影した画像と検査位置決め用パターンのマッチングによって、前記画像内の検査位置を特定する画像処理装置であって、欠陥の発生が予測される座標情報、もしくは欠陥の存在が確認された座標情報に基づき前記位置決め用パターン内に２次元エリアを決定する機能と、前記画像から抽出したマッチング候補画像に前記２次元エリアに対応する第１の画像領域と前記２次元エリアに対応しない第２の画像領域を設定し、前記マッチング候補のマッチングスコアを演算する機能と、複数のマッチング候補画像のマッチングスコアに基づき、前記画像内の検査位置を特定する画像処理装置について説明する。
【００１５】
なお、本実施例では、上記２次元エリアに、点対称や線対称の図形を含ませるようにした。より具体的には、２次元エリア内に含まれる少なくとも２つの図形データが、当該２次元エリアの中心点、或いは中心線を対称点、或いは対称線とした対称形状であって、且つ対称位置に配置されるようにした。また本実施例では、前記２次元エリアを、光学シミュレーションや外観検査装置によって求められた欠陥の形態に基づいた図形を表現するためのデータとした例を説明する。更に、本実施例では、第２の画像領域について選択的にマッチングスコアの演算を行う例について説明する。
【００１６】
また本実施例では、マッチングスコアの演算を行う場合に、第１の画像領域のマッチングスコアと、第２の画像領域のマッチングスコアを求め、相対的に第２のマッチングスコアより、第１のマッチングスコアの寄与率（影響）が小さくなるように、合成マッチングスコアを求める例について説明する。
【００１７】
更に、本実施例では位置決めパターン内の２次元エリアの外に、回路パターンの形状に基づいてパターンエリアを決定し、当該パターンエリア（第３の画像領域）について、マッチングスコアを演算する例を説明する。
【００１８】
また、電子ビームを電子デバイス上に走査することによって得られる電子に基づいて、画像データを形成する走査電子顕微鏡と、前記画像データを用いて前記撮影画像内から検査位置を特定するためのデータを生成し、前記検査位置を特定するためのデータに基づき、検査を行う画像処理装置についても併せて説明する。
【００１９】
また、本実施例では電子デバイスの画像データから検査位置を特定するデータを生成させるコンピュータプログラムにおいて、当該プログラムに、前記コンピュータに、前記画像データから、欠陥の発生が予測される座標情報、もしくは欠陥の存在が確認された座標情報に基づき前記位置決め用パターン内に２次元エリアを決定させ、前記画像から抽出したマッチング候補画像に前記２次元エリアに対応する第１の画像領域と前記２次元エリアに対応しない第２の画像領域を設定させ、前記マッチング候補のマッチングスコアを演算させ、複数のマッチング候補画像のマッチングスコアに基づき、前記画像内の検査位置を特定するデータを生成させる例についても併せて説明する。
【００２０】
また、電子ビームを電子デバイス上に走査することによって得られる電子に基づいて、画像データを形成する走査電子顕微鏡と、前記画像データに対して請求項７に記載のコンピュータプログラムを実行し、前記画像内の検査位置を特定するデータを生成し、前記検査位置を特定するデータに基づき、前記電子デバイスの検査データを生成する計算機を有する半導体検査システムについても、併せて説明する。
【００２１】
本実施例によれば、欠陥の発生が予測される座標情報、もしくは欠陥の存在が確認された座標情報に基づき前記位置決め用パターン内に２次元エリアを決定する機能と、前記画像から抽出したマッチング候補画像に前記２次元エリアに対応する第１の画像領域と前記２次元エリアに対応しない第２の画像領域を設定し、前記マッチング候補のマッチングスコアを演算する機能と、複数のマッチング候補画像のマッチングスコアに基づき、前記画像内の検査位置を特定する機能を有することを特徴としたパターンマッチングによって、欠陥を含む回路パターン撮影画像から検査ポイントの正確な特定が可能になる。
【００２２】
以下、より具体的に、複数のマッチングスコア評価エリアを備えたテンプレートの作成、及び当該テンプレートを用いたテンプレートマッチングを実現するための装置、コンピュータプログラム、及びシステムについて、図面を用いて説明する。
【００２３】
図２は走査電子顕微鏡を含む半導体検査システムの一例を示す図である。半導体検査システムは回路パターンの画像データを取得する走査型電子顕微鏡２０１（Scanning Electron Microscope：以下、ＳＥＭ）と画像データの分析によって欠陥を検査する制御装置２２０で構成されている。
【００２４】
ＳＥＭ２０１は電子デバイスが製造されたウエハ等の試料２０３に電子線２０２を照射し、試料２０３から放出された電子を二次電子検出器２０４や反射電子検出器２０５、２０６で捕捉し、Ａ／Ｄ変換器２０７でデジタル信号に変換する。デジタル信号は制御装置２２０に入力されてメモリ２０８に格納され、ＣＰＵ２０９やＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の画像処理ハードウェア２１０で目的に応じた画像処理が行われ、回路パターンの欠陥が検査される。
【００２５】
更に制御装置２２０は、入力手段を備えたディスプレイ２１１と接続され、ユーザ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。なお、制御装置２２０における制御の一部又は全てを、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、制御装置２２０は、検査に必要とされる電子デバイスの検査座標、検査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２１３を活用して作成する撮像レシピ作成装置２１２とネットワークまたはバス等を介して接続される。
【００２６】
本実施例における半導体検査のフローチャートを図７に示す。まず、オペレータが撮像レシピ作成装置２１２を利用して検査条件を設定する（ステップ７０１）。検査条件とは、ＳＥＭ２０１の撮影倍率や回路パターンの座標（以下、検査座標とする）等であり、検査対象の回路パターンの撮影画像をＳＥＭ２０１で取得するための情報である。検査座標とは、光学シミュレーションによって求めた欠陥の発生が予測されるレチクルやウエハの座標、もしくは外観検査装置等で欠陥の発生が認められたレチクルやウエハの座標であり、光学シミュレーションを用いて欠陥の予測を行う装置２１４やウエハの外観検査装置に基づく欠陥座標を生成する装置２１５などから撮像レシピ作成装置２１２に供給される。
【００２７】
次に撮影レシピを生成する（ステップ７０２）。撮影レシピはＳＥＭ２０１を制御するためのデータであり、オペレータ等が設定した検査座標、倍率、撮影画像から検査ポイントを特定するためのテンプレート、検査方法（寸法の計測、テンプレートの図形との形状誤差の計測等）等が定義される。図３（ａ）にテンプレートの一例を示す。この図３（ａ）は検査座標３０２を中心とした回路パターンの図形３０１であり、検査情報３０２に基づき設計データから切り出したものである。半導体検査システムに設計データが利用できない場合は、検査対象と同様の回路パターンが製造されたレチクルやウエハを検査座標に基づきオペレータが撮影し、その画像をテンプレートとして登録する。なお、光学シミュレーション等で生成されたシミュレーションデータをテンプレートとして用いることもできる。
【００２８】
次にレシピに基づき、ＳＥＭ２０１で回路パターンを撮影する（ステップ７０３）。この撮影画像は、後述するパターンマッチングのためのサーチ画像となる。次に後述するパターンマッチング（パターンサーチ）を行って、撮影画像内の検査ポイントを特定する（７０４）。最後に撮影画像内の検査ポイントの回路パターンを検査、計測する（７０５）。検査は回路パターンのエッジ間の計測や、図６に示したようにテンプレートとして用いた回路パターンの図形６０１と検査ポイント６０４として特定された撮影画像内の回路パターン６０２の形状誤差６０３の計測など、様々な形態がある。本実施例ではこれら検査形態について限定するものではない。
【００２９】
図１および図３を用いて本実施例のパターンマッチング手順を具体的に説明する。図３はパターンマッチングの概要を説明するための図である。図３（ａ）はテンプレート、図３（ｂ）は回路パターンの撮影画像である。図３（ｃ）は図３（ａ）のテンプレートと図３（ｂ）の撮影画像から特定されたマッチング位置を示した図である。パターンマッチングはテンプレートと同サイズの画像領域を撮影画像から順次切り出し、テンプレートと切り出された画像領域の類似度を求め、類似度が最も高い画像領域をマッチング位置とし、テンプレートの検査ポイント３０２に相当する撮影画像内の検査ポイント３０５を特定するものである。類似度の算出方法については正規化相関法や一般化ハフ変換法など様々な公知の手法を適用することができるため、これを限定するものではない。
【００３０】
図１は本実施例のパターンマッチングのためのテンプレート設定、及びマッチング処理の工程を示すフローチャートである。この処理は制御装置２２０のＣＰＵ２０９、画像メモリ２０８等を利用したソフトウェア処理で実行する。ただし、ＳＥＭ２０１からの画像データをＬＡＮやバス経由、また携帯型のメモリ、ハードディスクなどの記憶媒体経由で入力可能な電子計算機のＣＰＵ、メモリ等を利用したソフトウェア処理でも実行できる。また、図１に示すフローチャートの一部または全てを画像処理ハードウェア２１０で実行することも可能である。
【００３１】
パターンマッチングの前処理として、図１（ａ）の手順に従い、テンプレートを設定する。最初に検査座標に基づき、テンプレート内の検査ポイントを識別するための座標情報を入力する（ステップ１０１）。次に設計データやシミュレーションデータから切り出したテンプレート、もしくは撮影画像のテンプレートを入力する（ステップ１０２）。次に図３（ａ）に示したように検査ポイントの座標３０２を含むようにテンプレート内の局所領域に欠陥領域３０３を設定する（ステップ１０３）。
【００３２】
欠陥領域とはテンプレートの回路パターンとの形状の乖離が予想される領域である。領域の大きさはオペレータがノウハウに基づき任意で設定することもできるし、光学シミュレーションや全面検査装置（例えば欠陥の位置や大きさを参照画像に照らして抽出する外観検査装置）等の解析結果から欠陥の大きさや位置が既知な場合は、その欠陥サイズに基づき設定する。図５に欠陥領域の例を示す。破線内が欠陥領域を示している。欠陥領域は図５（ａ）に示した矩形や図５（ｂ）に示した円形等の簡易図形の領域として指定することもできるし、図５（ｃ）に示したように光学シミュレーション等で欠陥部位５０１の形状が予測できる場合は、その欠陥部位５０１をピンポイントで取り囲むように指定することもできる。欠陥領域は、矩形であればテンプレートに対する矩形左上と矩形左下の２点の座標、円形であれば、テンプレートに対する円の中心座標と半径、欠陥をピンポイントで指定する場合は、その領域を取り囲む線分の座標（位置）で指定することができる。
【００３３】
これらの欠陥領域の大きさに関する情報は入力手段を備えたディスプレイ２１１や撮像レシピ作成装置２１２等を通じて入力される。なお、このテンプレートの設定はパターンマッチングの度に行っても良いし、撮影レシピ生成時に行うことも可能である。この場合は、テンプレートの設定情報をレシピに登録し、パターンマッチング時にテンプレートの設定情報をレシピから読み出してパターンマッチングを行う。
【００３４】
パターンマッチングでは、図１（ｂ）に示したフローチャートの手順でこれらテンプレートと欠陥領域を用いて撮影画像内の検査ポイントを特定する。最初に撮影画像からテンプレートと同サイズの画像領域を切り出す（ステップ１０４）。次にテンプレートと画像領域の類似度計算を行い、その画像領域における類似度スコアを算出する（ステップ１０５）。以下、類似度スコアの算出方法を具体的に説明する。類似度スコアは一般的に画像領域とテンプレートの両者から得られる特徴量（各画素値やエッジの方向、長さなど）間の比較で求める。なお、類似度スコアの算出に用いる特徴量や比較方法は類似度スコアの算出方法によって異なる。
【００３５】
本実施例のパターンマッチングでは、欠陥領域と非欠陥領域の情報を活用し、テンプレートの欠陥領域に対応する画像領域の情報が類似度スコアに反映されにくくなるように類似度を計算することを特徴とする。
【００３６】
本実施例にて説明するテンプレートマッチング法では、欠陥領域を含む第１の領域と、第１の領域とは異なる第２の領域（第１の領域に含まれる欠陥を含まない領域）のそれぞれで特徴量（評価値）を抽出し、複数の評価値に基づいてマッチングの成否を判定する。欠陥領域に対応する画像領域の特徴量を全く利用せず非欠陥領域に対応する画像領域の特徴量のみで類似度スコアを算出することもできるが、欠陥領域分、評価領域が減少するため、画像にノイズが含まれている場合等、評価値が適正な値を示さない可能性がある。また、欠陥が発生する部位は形状がユニークである場合があり、当該部分を除いてテンプレートを作成すると、テンプレートに含まれるパターンのユニークさが失われ、形状的に近似する他の部分をマッチング位置として選択してしまう可能性もある。
【００３７】
本実施例では、図４のフローチャートに例示するように、まず欠陥領域に対応する画像領域の特徴量を用いて類似度を計算し（ステップ４０１）、次に非欠陥領域に対応する画像領域の特徴量を用いて類似度を計算（ステップ４０２）した後、欠陥領域の類似度スコアよりも非欠陥領域の類似度スコアの比率が大きくなるように重み付け計算を行い、画像領域の類似度スコアを算出する（ステップ４０３）。合成類似度スコアを算出する場合には、例えば重み付け計算が施された両者のスコアを加算平均することによって求めるようにする。
【００３８】
欠陥領域の特徴量を全部ではなく一部活用することによって、欠陥領域と実際の欠陥のサイズの多少の乖離を許容したパターンマッチングが可能になる。また、欠陥領域内を図５（ｄ）のように検査ポイントからの距離に応じて分割（Ａ領域５０３、Ｂ領域５０４）し、分割されたエリア毎に類似度スコアを求め、検査ポイントからの距離が長くなるにつれて重みが大きくなるように画像領域の類似度スコアを算出することもできる。これにより、欠陥位置から遠ざかるにつれて徐々に回路パターンの変形が小さくなるような回路パターンとテンプレートの正確なパターンマッチングが可能になる。なお、これらの重みや類似度を算出する領域の情報は入力手段を備えたディスプレイ２１１や撮像レシピ作成装置２１２等を通じて入力される。
【００３９】
このようにして撮影画像から切り出した複数の画像領域についてテンプレートとの類似度スコアを求め（ステップ１０６）、類似度スコアが最も大きい画像領域をマッチング位置として決定する（ステップ１０７）。これにより検査ポイントに存在する欠陥の影響を抑えながら類似度スコアの演算が可能になるため、撮影画像内の検査ポイントを正確に特定できる。
【００４０】
更に、欠陥領域のスコアが低い場合、マッチングの成否判断に寄与しないことも考えられるため、その際に選択的に欠陥領域を除外して、スコアを算出するようにしても良い。この場合、欠陥領域のスコアが所定値より低い場合に、非欠陥領域のスコアを選択的に用いた評価を行うようにすることが考えられる。
【００４１】
更に、テンプレートに含まれる回路パターンを分析し、その分析結果と欠陥領域の情報を利用したマッチングを行うことによって、より正確なマッチングを行うことができる。以下、図８、図９、図１０を用いて具体的に説明する。図８（ａ）はパターンマッチングに用いる設計データのテンプレートと、欠陥座標８０１と欠陥領域８０２を示したものである。図８（ｂ）は図８（ａ）のテンプレートと、回路パターンの撮影画像を重ね合わせたものである。両者のパターンマッチングの妨げとなる要因は、欠陥領域の形状差以外に以下の２つがある。
【００４２】
（１）撮影画像に含まれるノイズ
撮影画像には一般的に回路パターンによるエッジ８０３と撮影課程で画像に重畳するノイズ起因のエッジ（ｎ１−ｎ３）の両者が含まれている。ノイズ起因のエッジはパターンマッチングの類似度スコアを低下させる要因となる。
【００４３】
（２）形状差
一般的に設計データやシミュレーションデータの回路パターンの形状と、実際の回路パターンの形状は異なる。これは、回路パターンの製造条件の変動や、シミュレーション誤差等に起因する。例えば図８のコーナ部８０４のような形状差がある。この形状差はパターンマッチングの類似度を低下させる要因となる。
【００４４】
このため、図９に示した手順で、欠陥領域以を考慮しながら、パターンマッチングの類似度計算に利用する領域をテンプレート内の回路パターンの分析によって決定し、図１０の手順で、上記類似度計算領域を利用したパターンマッチングを行う。これにより、ノイズ起因のエッジや、テンプレートと実際の回路パターンの形状差の影響を抑えたパターンマッチングを行うことができる。
【００４５】
図９のフローチャートを用いて類似度計算に利用する領域の設定手順を説明する。まず、テンプレートに欠陥領域を設定する（ステップ９０１）。次に、欠陥領域外に存在する回路パターンを対象に、垂直に近い回路パターンを特定し、その回路パターンを取り囲むように水平方向の位置決めパターン領域を設定する（ステップ９０２）。水平方向の位置決め用パターンとは水平方向のマッチング位置（Ｘ座標）を特定するために有効なパターンであり、図８（ｂ）に示した回路パターンの垂直エッジ部位８０５である。
【００４６】
次に、欠陥領域外に存在する回路パターンを対象に、水平に近い回路パターンを特定し、その回路パターンを取り囲むように垂直方向の位置決めパターン領域を設定する（ステップ９０３）。垂直方向の位置決め用パターンとは垂直方向のマッチング位置（Ｙ座標）を特定するために有効なパターンであり、図８（ｃ）に示した回路パターンの水平エッジ部位８０６である。
【００４７】
水平方向の位置決めパターン領域と、垂直方向の位置決めパターン領域の範囲は、回路パターンのエッジ位置を基準として、図８（ｂ）に示したコーナ部８０４の形状差や撮影画像中の回路パターンのエッジの太さ等を考慮して設定される。
【００４８】
設計データやシミュレーションデータは線画として半導体検査システムに供給されるため、線画の解析によって、テンプレートに含まれる回路パターンの各部位が垂直方向のエッジなのか、水平方向のエッジなのか、もしくはどちらに方向に近いエッジなのかを容易に判定できる。
【００４９】
図９の手順で特定した位置決めパターン領域を用いたパターンマッチング手順を図１０に示す。まず、テンプレートと撮影画像を重ね合わせて、水平方向の位置決めパターン領域に対応するテンプレートと撮影画像の類似度計算を行う（ステップ１００１）。この場合、例えば被探索画像のＸ方向に向かってテンプレートをサーチさせると共に、そのサーチを１画素単位でＹ方向にずらしながら実行する。
【００５０】
次に垂直方向の位置決めパターン領域について、テンプレートと撮影画像の類似度計算を行う（ステップ１００２）。複数のマッチング候補に対して、それぞれ水平方向の類似度スコアと垂直方向の類似度スコアを算出する（ステップ１００３）。最後に複数のマッチング候補の類似度スコアを参照し、水平方向の類似度が最大値となるＸ座標と、垂直方向の類似度が最大値となるＹ座標を決定し、このＸ座標とＹ座標をマッチング位置とする（ステップ１００４）。
【００５１】
水平方向と垂直方向のマッチング位置を個別に求める理由は、テンプレートに含まれる垂直パターンと水平パターンの比率が類似度スコアの算出結果に影響するからである。例えば、マッチング位置の方向を区別することなく類似度計算を行う場合で、かつ、テンプレート内のほとんどの回路パターンが垂直パターンで構成されている場合、垂直位置がずれていても、テンプレートと撮影画像の回路パターンの垂直パターンの位置が合っていれば類似度が高くなる。撮影画像には様々なノイズが含まれており、想定できないようなテンプレートと実際の回路形状の差もあるので、これらが影響して垂直方向のマッチング位置が正確に求められない場合がある。この問題を回避するために、Ｘ方向とＹ方向のマッチング位置を個別に求める。ただし、形状差や画像のノイズ等が小さい場合や、垂直方向と水平方向の回路パターンが同等の比率でテンプレート内に含まれている場合はマッチング位置の方向を区別せず類似度スコアを算出してもよい。
【００５２】
このように、危険領域の情報とテンプレート内の回路パターンの分析結果を利用してパターンマッチングの類似度計算領域を限定することで、テンプレートに含まれる危険領域や、撮影画像に含まれるノイズや、テンプレートと実際の回路パターンの形状差といった、マッチングの成功を妨げる要因を排除したパターンマッチングを行うことができ、正確なマッチング結果を得ることができる。
【００５３】
なお、水平方向（Ｘ方向）、或いは垂直方向（Ｙ方向）のマッチングスコアを評価する際に、一方向に複数のマッチング評価領域が存在する場合（例えば垂直エッジ部位８０５と垂直エッジ部位８１０のように、同一方向のマッチング評価領域が複数存在する場合）、両者のマッチングスコアの合成値が最も高くなる位置、或いは両者のマッチングスコアの差分がゼロ（或いはゼロを包含する所定の範囲）、或いは最小となった場合に、マッチング位置と判定することも可能である。また、複数のマッチングスコアの標準偏差を求めて、偏差が最も小さくなる位置をマッチング位置とするようにしても良い。
【００５４】
更に、エッジ間の距離に基づいてマッチング位置を求める場合、複数のマッチング評価領域の距離の差分が最小、或いは差分がゼロ（或いはゼロを包含する所定の範囲）となる位置をマッチング位置として特定することも可能である。
【００５５】
上述した実施例では、複数の評価領域（欠陥領域と非欠陥領域、及び垂直方向の評価領域と垂直方向の評価領域）のスコアの一方、或いは合成値を用いてマッチング結果を抽出する例について説明したが、複数の評価領域間の関係が所定の条件を満たすか否かの判断を、マッチングに用いる例について説明する。例えば、第１の領域が欠陥領域を含み、第２の領域がそれ以外の領域である場合、相対的に、第１の領域はマッチングスコアが低く、第２の領域はマッチングスコアが高いことになる。よって、第１の領域のマッチングスコア（Ｓ１）と第２の領域のマッチングスコア（Ｓ２）が、Ｓ１＜Ｓ２の個所をマッチング位置と判定し、Ｓ１≧Ｓ２の個所をマッチング位置候補から除外することが考えられる。即ち、図１１に例示するように、２つの評価領域１１０２、１１０３を持つテンプレート１１０１を用いて、サーチ領域１１０４をサーチしたときに、所定のマッチングスコア（例えば所定の閾値以上のマッチングスコア）を持つ座標位置１１０５、１１０６が検索された場合、評価領域１１０２と１１０３が所定の条件を満たす側の座標位置をマッチング位置として決定する。
【００５６】
図１２は複数の評価領域の相対的な関係に基づいて、マッチング位置を特定する工程を示すフローチャートである。ステップ１２０１〜１２０３までは、図１のステップ１０４〜１０６と同様である。ステップ１２０４では、１つ、或いは２つの評価領域について、所定値以上のスコア値を持つ座標位置を選択する。ステップ１２０５では選択された座標位置の数を判定し、選択された座標位置が１つであれば、その座標位置をマッチング位置として決定する（ステップ１２０６）。一方、選択された座標位置が複数存在する場合には、上述のように、複数の評価領域の相対評価を行い（ステップ１２０７）、所定の条件を満たす側を、マッチング位置と判定する（ステップ１２０８）。
【００５７】
以上のようなマッチング位置の選択法によれば、所望の測定位置と近似したパターンの配置関係にあるけれども、光近接効果（Optical Proximity Effect）の影響が異なる位置を取り違えることなく、正確なマッチングを行うことが可能となる。この手法は、１つのテンプレートの中に、複数のマッチングスコア評価領域が存在させることによって実現可能となる。
【００５８】
更に、単にマッチングスコアの相対関係に基づいて、マッチング位置を絞り込むのではなく、スコアの許容量を設定しておき、当該許容量にマッチングスコアが含まれる場合、当該スコアを持つ位置をマッチング位置として特定することも可能である。例えば、ＯＰＥの影響が大きい個所（第１の領域）は、設計データとの比較においては、マッチングスコアが低いと考えられる。よって、逆に高いスコアが演算される場合、所望の測定個所に比べて、ＯＰＥの影響が異なる違う個所であることが考えられる。
【００５９】
このような状況に鑑みて、第１の領域のスコアが「Ｔｈ１≦Ｓ１≦Ｔｈ２（Ｔｈ２は１００未満（スコアの最高値が１００である場合））」のときに、このスコアを持つ位置をマッチング位置として特定するようにしても良い。また、単に２つのスコアを比較するのではなく、必要に応じて一方に重みを付け、その上でスコア比較を行うようにしても良い。
【００６０】
本実施例では、大まかなマッチング位置の特定は主に第２の領域のスコアに基づいて求めているため、第１の領域では単なるマッチングスコアの良否だけではなく、その他の判断基準に基づくマッチングを行うことが可能となる。更に、ＯＰＥによる変形の度合いがある程度特定できるのであれば、Ｔｈ１≦Ｓ１≦Ｔｈ２の範囲をより狭めて、特定の変形形状を持つ部分を選択的に特定できるようにしても良い。
【００６１】
また、図８に例示したように、パターンの線分ごとに評価領域を設定する場合、個々の部分について、独自の評価基準を設定することも可能である。例えば、ライン幅に対して、相対的にラインエンドの変形が大きいような場合、ラインサイド（例えば垂直エッジ部８０５）の一致度を判定するための閾値（Ｔｈｓ１）より、ラインエンドの一致度を判定するための閾値（Ｔｈｅ１）を相対的に下げることによって、パターンの形成状態に応じたマッチングスコアの評価を行うこともできる。
【００６２】
なお、設計データに基づくエッジと、ＳＥＭ画像に基づいて形成されるエッジとの比較は、例えばテンプレートと画像との間の一致度判定を行い、マッチング位置を特定した後に、対応するエッジ間の距離を測定することによって、評価するようにしても良い。この場合、線分単位で複数のエッジ間距離を測定し、その平均値を求めることによって、評価値（ｄ１）を算出し、当該評価値が所定の条件を満たすか否か（例えばＴｈｄ１≧ｄ１となるか否か）に基づいて、マッチング位置の選択を行うようにしても良い。
【００６３】
更に、第１の領域のマッチングスコアが低い場合には、その部分が欠陥となっている可能性が高いことを意味するため、第１の領域に所定の閾値を設定しておき、所定の閾値よりスコアが低いと判定された座標位置から特定されるパターン領域を選択的に測定対象とすることによって、欠陥が発生していると思われる個所を選択的に評価することができる。
【符号の説明】
【００６４】
２０１  ＳＥＭ
２０２  電子線
２０３  試料
２０４  二次電子検出器
２０５  反射電子検出器１
２０６  反射電子検出器２
２０７  Ａ／Ｄ変換器
２０８  メモリ
２０９  ＣＰＵ
２１０  画像処理ハードウェア
２１１  ディスプレイ
２１２  撮像レシピ作成装置
【図１】
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【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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【図１１】
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【図１２】
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