(57)【要約】【課題】低コントラスト，低Ｓ／Ｎ画像に対して、従来の正規化相関処理を利用したパターン検出手段のみでは、検出率の低下や、安定した検出成功率が得られない問題があった。【解決手段】本発明によれば、上記課題を解決するために、複数のマッチング手法で算出した類似度間で重み付け演算処理を行う検出手段と重み付けの割合を画像の特徴量や実際に試行した結果から決定する手段を用いる。以上のような構成によれば、一種類のマッチング法では困難であった位置検出を高い成功率で行うことができる。【選択図】　図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
荷電粒子線によって試料を走査する手段と、試料から放出された二次電子信号により試料像を形成する手段と、モデルを記憶する手段と、前記試料像の中から前記モデルに類似するパターンを検出する手段と、検出された前記パターンとの間の既知の位置関係を用いて前記試料像中の目的位置を検出する手段とを備える荷電粒子線装置において、
前記モデルと類似するパターンを検出する手段として、複数のマッチング手法を用い、それぞれの手法で算出された類似度間で重み付け演算処理を行い、その結果最も類似度の高くなった位置を検出する手段を備えることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項２】
請求項１の荷電粒子線装置において、重み付け演算処理の重み付けの割合を画像の特徴量から決定することを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項３】
請求項１の荷電粒子線装置において、それぞれの手法で算出された類似度間での演算処理を重み付け演算処理とし、重み付けの割合を変化させ、１番高い類似度が最も大きくなる場合の値を重み付けの割合とすることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項４】
請求項１の荷電粒子線装置において、それぞれの手法で算出された類似度間での演算処理を重み付け演算処理とし、重み付けの割合を変化させ、１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなる場合の値を加算の割合とすることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項５】
請求項１の荷電粒子線装置において、それぞれの手法で算出された類似度間での演算処理を重み付け演算処理とし、重み付けの割合をユーザインターフェース画面から入力できることを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項６】
請求項２から請求項４の荷電粒子線装置において、決定した重み付けの割合を使い、繰り返し撮影された画像に対してパターン検出を行う場合に、繰り返し行われる撮影の任意の時間間隔またはパターン検出の任意の処理回数間隔で、請求項２から請求項４の方法を使い重み付けの割合を再決定することを特徴とする荷電粒子線装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、電子線を試料に走査し、試料から放出される二次電子信号を検出して試料表面の情報を画像化する荷電粒子線装置に関し、特にパターン検査位置を自動的に検出する機能を備えた荷電粒子線装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のパターン検出手段には、正規化相関処理による方法が用いられている。図１を用いて、従来の正規化相関によるテンプレートマッチング法を説明する。１０１は予め用意されたテンプレート、１０２は入力された濃淡画像（以下、「被マッチング画像」と言う）である。このテンプレート１０１により被マッチング画像が１画素ずつ前面にわたり走査され、走査位置毎にテンプレート１０１と被マッチング画像１０２との一致度合を正規化相関演算により求め、相関値が最大となるテンプレート１０１の走査位置から、求める対象物の位置が求められる。テンプレート１０１内の点（ｉ，ｊ）における画素値をＭｉｊ、被マッチング画像１０２の対応する点（Ｘ＋ｉ，Ｙ＋ｊ）の画素値をＰｉｊとし、テンプレート１０１の構成画素数をＮとすると、テンプレート１０１の被マッチング画像１０２上の位置（Ｘ，Ｙ）における、テンプレートと被マッチング画像の正規化相関係数ｒ（Ｘ，Ｙ）は、第１式で求められる。正規化相関は、上記説明した通り、テンプレートと被マッチング画像全体の画素値の差を算出するような手法であるため、位置検出の成功率は、画像のコントラストやＳ／Ｎに影響を受けやすくなる。
【０００３】
【数１】
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【０００４】
また、コントラストが低い画像においては、エッジ情報を強調するような前処理を画像に施し、その画像を使って正規化相関処理を行う方法もとられているが、Ｓ／Ｎが低い画像においては、エッジ強調度合いにばらつきが生じてしまい、相関値が不安定になってしまう。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
近年の半導体製造プロセスの微細化・複雑化に伴い、検査のために撮影される、走査電子顕微鏡等の荷電粒子線装置での画像は、低コントラスト化，低Ｓ／Ｎが益々進む傾向にある。そのため、従来の正規化相関処理を利用したパターン検出手段のみでは、検出率が低下すると言う問題があった。
【０００６】
また、エッジ強調等の前処理を施す手法においてもＳ／Ｎによりエッジ強調度合いのばらつきが生じ、安定した検出成功率が得られない問題があった。
【０００７】
本発明の目的は、低コントラスト，低Ｓ／Ｎ等の画像に対して、安定した位置検出手法を有する荷電粒子線装置を実現することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１の発明は、複数のマッチング手法を用い、それぞれの手法で算出された類似度間で重み付け演算処理を行い、その結果最も類似度の高くなった位置を検出する手段を用いる。
【０００９】
請求項２の発明は、類似度間での重み付け演算処理の重み付けの割合を画像の特徴量から決定する手段を用いる。
【００１０】
請求項３の発明は、重み付けの割合を変化させて、１番高い類似度が最も大きくなる場合の値を重み付けの割合とする手段を用いる。
【００１１】
請求項４の発明は、重み付けの割合を変化させ、１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなる場合の値を重み付けの割合とする手段を用いる。
【００１２】
請求項５の発明は、重み付けの割合をユーザインターフェース画面から入力できる手段を用いる。
【００１３】
請求項６の発明は、繰り返し撮影された画像に対してパターン検出を行う場合に、繰り返し行われる撮影の任意の時間間隔またはパターン検出の任意の処理回数間隔で、重み付けの割合を再決定し直す手段を用いる。
【００１４】
請求項１にかかる荷電粒子線装置は、複数のマッチング手法を用い、それぞれの手法で算出された類似度間で重み付け演算処理を行い、その結果最も類似度の高くなった位置を検出するので、一種類のマッチング手法では検出されなかった、もしくは安定検出が出来なかった位置検出を高い成功率で安定的に行うことができる。
【００１５】
請求項２にかかる荷電粒子線装置は、類似度間での重み付け演算処理の重み付けの割合を画像の特徴量から決定するので、画像にマッチした検出手段をとることができる。
【００１６】
請求項３にかかる荷電粒子線装置は、重み付けの割合を変化させて、１番高い類似度が最も大きくなる場合の値を重み付けの割合とするので、画像にマッチし、さらに類似度を高くする検出手段をとることができる。
【００１７】
請求項４にかかる荷電粒子線装置は、重み付けの割合を変化させ、１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなる場合の値を重み付けの割合とするので、画像にマッチし、さらに安定して位置検出できる検出手段をとることができる。
【００１８】
請求項５にかかる荷電粒子線装置は、重み付けの割合をユーザインターフェース画面から入力できるので、ユーザが検出率を確認しながら最適な検出手段をとることができる。
【００１９】
請求項６にかかる荷電粒子線装置は、繰り返し行われる撮影の任意の時間間隔またはパターン検出の任意の処理回数間隔で、重み付けの割合を再決定し直すので、画像の経時的な変化に対し、その都度最適な検出手段をとることができる。
【００２０】
【発明の実施の形態】
図３は、本発明の荷電粒子線装置の一実施例である電子顕微鏡装置の構成概要のブロック図である。３０１は電子顕微鏡の鏡体部であり、電子銃３０２から発せられた電子線３０３が図には描かれていない電子レンズによって収束され、試料３０５に照射される。電子線照射によって、試料表面から発生する二次電子、或いは反射電子の強度が電子検出器３０６によって検出され、増幅器３０７で増幅される。３０４は電子線の位置を移動させる偏向器であり、３１０の制御用計算機の制御信号３０８によって電子線を試料表面上でラスタ走査させる。増幅器３０７から出力される信号を画像処理プロセッサ３０９内でＡＤ変換し、デジタル画像データを作る。３１１は、その画像データを表示する表示装置である。また、３０９は、デジタル画像データを格納する画像メモリと各種の画像処理を行う画像処理回路，表示制御を行う表示制御回路を持つ。制御用計算機３１０には、キーボードやマウス等の入力手段３１２が接続される。半導体デバイス作成時、ウェハ上に描かれた微細なパターンの線幅を計測する場合にこのような電子顕微鏡を使った検査装置が使用される。
【００２１】
図２は、本発明の一実施例であるパターン検出処理を表した図である。本図は、一例として２つのマッチング手法を使用した場合である。予め登録されたテンプレートを用い、２０１でアルゴリズムＡのマッチング処理を行い、類似度２０３を算出する。同様に２０２でアルゴリズムＢのマッチング処理を行い、類似度
２０４を算出する。ここで、マッチングアルゴリズムＡおよびＢの例としては、アルゴリズムＡに通常の正規化相関処理を用い、Ｂにエッジ強調処理を施した正規化相関処理を用いることが考えられる。次に２０５で２０３と２０４の類似度間で重み付け演算処理を行う。この場合、２０３と２０４は、同じ被マッチング画像の同一座標の類似度どうしを演算処理する。
【００２２】
重み付け演算としては、例えば重み付けの加算処理や乗算処理を用いることができる。２０５の重み付け演算処理を重み付け加算処理とした場合、２０３の類似度に係数Ｐを掛け、２０４の類似度に係数（１−Ｐ）を掛け加算を行う。２０６では、２０５で算出された全画像領域の類似度から最大値を示す座標を探索する。
【００２３】
図４は、従来手法と本発明のパターン検出手法での類似度比較の表である。対象画像１，２に対して、従来手法であるＡアルゴリズムとＢアルゴリズムを別々に用いて、類似度を算出した場合、Ａアルゴリズムでは対象画像１において正しい位置検出に失敗してしまい、Ｂアルゴリズムでは対象画像２において正しい位置検出に失敗してしまう。これに対して、重み付け係数Ｐ＝０．７　で本発明のアルゴリズムを用いると、対象画像１，２とも検出に成功する。このように、従来のマッチング手法では、それぞれのアルゴリズムが利点，欠点を持ち合わせているため、様々な画質の画像全てに対して対応が不可能である。そこで、本発明の手法のように、複数のアルゴリズムを適度な重みで重み付け演算処理してやることで、それぞれのアルゴリズムの利点のみを取り出すことができ、様々な画質の画像全てに対して対応可能なパターン検出アルゴリズムを作り出すことができる。
【００２４】
図５は、本発明の一実施例であるパターン検出処理の処理フローである。まず、５０１で検出すべきパターンのテンプレート登録を行う。５０２では、本発明のマッチング処理に使用する重み付け割合：Ｐを入力する。次に５０３で被マッチング画像であるＳＥＭ画像を取得し、５０４で本発明のマッチング処理を実行し、５０５で位置を検出する。５０３から５０６までの処理を必要数繰り返し、全数終了を５０６で判定する。
【００２５】
図６は、画像の特徴量から重み付け割合を決定する場合の画像特徴量と重み付け割合との関係を表した図である。例えば、本発明のマッチング処理で用いるアルゴリズムを画像のエッジを重視したマッチング（以後、エッジマッチングと呼ぶ。）と画像のコントラストを重視したマッチング（以後コントラストマッチングと呼ぶ。）とすると、係数Ｐをエッジマッチングの類似度に掛け、係数（１−Ｐ）をコントラストマッチングの類似度に掛けることになる。その場合、画像特徴量は、画像のエッジ量とすることができる。画像のエッジ量算出には例えばソーベルフィルタやラプラシアンフィルタのようなエッジ強調フィルタを用いて、その処理を施した後の画像の画素値合計を用いることができる。エッジ量が小さい場合にＰは小さく、コントラストマッチングに重きを置いたマッチングが行われ、エッジ量が多くなれば係数は１に近づき、エッジマッチングに重きを置いたマッチングが行われるようになる。
【００２６】
図７は、重み付けの割合を変化させ、類似度が最も大きくなる場合の値を重み付けの割合とする場合の重み付け割合と類似度の関係を表した図である。テンプレートと被マッチング画像の間でＰを変化させながら、実際にマッチング処理を行い、類似度が一番大きくなった時点のＰ値（Ｐｍａｘ　）を本発明のマッチング処理で使用する重み付け割合とする。
【００２７】
図８は、重み付けの割合を変化させ、１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなる場合の値を重み付けの割合とする場合の重み付け割合と類似度差の関係を表した図である。テンプレートと被マッチング画像の間でＰを変化させながら、実際にマッチング処理を行い、１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなった時点のＰ値（Ｐｍａｘ　）を本発明のマッチング処理で使用する重み付け割合とする。
【００２８】
図９は、重み付けの割合を画像特徴量から決定し、本発明のマッチングを行う場合の処理フローである。まず、９０１で検出すべきパターンのテンプレート登録を行う。９０２で被マッチング画像であるＳＥＭ画像を取得し、９０３で、その画像の特徴量を算出する。９０４では、９０３で算出された特徴量から重み付け割合Ｐを決定する。次に９０５で本発明のマッチング処理を実行し、９０６で位置を検出する。９０７で全数終了を判定し、さらに検出処理を行う場合は、
９０８で次のＳＥＭ画像を取得し９０５から９０７の処理を繰り返す。
【００２９】
図１０は、重み付けの割合を類似度が最も大きくなる場合の値から決定し、本発明のマッチングを行う場合の処理フローである。まず、１００１で検出すべきパターンのテンプレート登録を行う。１００２で被マッチング画像であるＳＥＭ画像を取得し、１００３で、テンプレートと取得したＳＥＭ画像の間でＰを変化させながら、実際にマッチング処理を行い、類似度が一番大きくなった時点のＰ値を算出する。１００４では、１００３で算出された値から重み付け割合Ｐを決定する。次に１００５で本発明のマッチング処理を実行し、１００６で位置を検出する。１００７で全数終了を判定し、さらに検出処理を行う場合は、１００８で次のＳＥＭ画像を取得し１００５から１００７の処理を繰り返す。
【００３０】
図１１は、重み付けの割合を１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなる場合の値から決定し、本発明のマッチングを行う場合の処理フローである。まず、１１０１で検出すべきパターンのテンプレート登録を行う。
１１０２で被マッチング画像であるＳＥＭ画像を取得し、１１０３で、テンプレートと取得したＳＥＭ画像の間でＰを変化させながら、実際にマッチング処理を行い、１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなった時点のＰ値を算出する。１１０４では、１１０３で算出された値から重み付け割合Ｐを決定する。次に１１０５で本発明のマッチング処理を実行し、１１０６で位置を検出する。１１０７で全数終了を判定し、さらに検出処理を行う場合は、１１０８で次のＳＥＭ画像を取得し１１０５から１１０７の処理を繰り返す。
【００３１】
図１２は、繰り返し行われる撮影の任意の時間間隔または処理回数間隔で、重み付けの割合を再決定し直す場合の処理フローである。１２０１で検出すべきパターンのテンプレート登録を行う。１２０２では、本発明のマッチング処理に使用する重み付け割合：Ｐを入力する。次に１２０３で被マッチング画像である
ＳＥＭ画像を取得し、１２０４で本発明のマッチング処理を実行し、１２０５で位置を検出する。１２０６で時間間隔または処理回数間隔を判定し、時間間隔または処理回数間隔が所定の間隔に達した場合は、１２０８で全数終了の判定を行った後、１２０７で本発明の重み付け割合の決定方法を使い、割合の再設定を行う。
【００３２】
図１３は、重み付けの割合をユーザインターフェース画面から入力場合の画面例である。１３０１がマッチング処理のパラメータ入力画面であり、１３０２が本発明のマッチング方法を選択する項目である。１３０４が重み付け割合の項目であり、１３０３に実際に値の入力する。
【００３３】
【発明の効果】
本発明は、以上説明してきたように構成されているので以下に記載されるような効果を奏する。
【００３４】
従来の正規化相関処理を利用したパターン検出手段のみでは、低コントラスト化，低Ｓ／Ｎ画像に対して検出率の低下や、安定した検出成功率が得られない問題があった。その問題に対し、本発明は、複数のマッチング手法で算出した類似度間で重み付け演算処理を行い、その結果最も類似度の高くなった位置を検出するので、一種類のマッチング手法では検出されなかった、もしくは安定検出が出来なかった位置検出を高い成功率で安定的に行うことができる。また、類似度間での重み付け演算処理の重み付けの割合を画像の特徴量や実際に試行した結果から決定するので、画像にマッチした検出手段をとることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】正規化相関処理によるテンプレートマッチングの説明図。
【図２】本発明の一実施例であるパターン検出処理を表した図。
【図３】本発明の荷電粒子線装置の一実施例である電子顕微鏡装置の構成概要のブロック図。
【図４】従来手法と本発明のパターン検出手法での類似度比較の表。
【図５】本発明の一実施例であるパターン検出処理の処理フロー。
【図６】画像特徴量と重み付け割合との関係。
【図７】重み付け割合と類似度の関係。
【図８】重み付け割合と類似度差の関係。
【図９】重み付けの割合を画像特徴量から決定し、本発明のマッチングを行う場合の処理フロー。
【図１０】重み付けの割合を類似度が最も大きくなる場合の値から決定し、本発明のマッチングを行う場合の処理フロー。
【図１１】重み付けの割合を１番目に高い類似度と２番目に高い類似度の差が最も大きくなる場合の値から決定し、本発明のマッチングを行う場合の処理フロー。
【図１２】繰り返し行われる撮影の任意の時間間隔または処理回数間隔で、重み付けの割合を再決定し直す場合の処理フロー。
【図１３】重み付けの割合をユーザインターフェース画面から入力場合の画面例。
【符号の説明】
３０１…鏡体部、３０２…電子銃、３０３…電子線、３０４…偏向器、３０５…試料、３０６…電子検出器、３０７…増幅器、３０８…制御信号、３０９…画像処理プロセッサ、３１０…制御用計算機、３１１…表示装置、３１２，３１３…入力手段、３１４…電子ビーム。
【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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【図１３】
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