(57)【要約】      （修正有）【課題】測定値解釈のエラーを最小化する。【解決手段】対象２は光源３で照らされ、イメージングシステム４により、好ましくはＣＣＤカメラとして具体化された検出器５にイメージ化され、測定値の解釈におけるエラーを最小化するために、対象２の検出画像は基準画像と比較される。イメージングシステム４の特性に関する情報が基準画像の発生の際に考慮され、比較された画像の画定可能なずれに関連して、基準画像が検出画像と少なくとも大部分は一致するように修正される。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象（２）の画像を検出するための、特に基準点に対する対象（２）の位置を決定するための方法において、上記対象（２）が光源（３）で照らされ、イメージングシステム（４）により、好ましくはＣＣＤカメラとして具体化された検出器（５）にイメージ化され、上記対象（２）の検出画像が基準画像と比較される方法であって、
上記イメージングシステム（４）の特性に関する情報が上記基準画像の発生において考慮され、比較された上記両画像の画定可能なずれに関連して、上記基準画像が上記検出画像と少なくとも大部分は一致するように修正され、それで検出されるべき上記対象（２）に関して結論が出され得る方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、上記イメージングシステム（４）の特性を特徴づける画像や、上記イメージングシステム（４）の特性を特徴づける関数が発生させられる方法。
【請求項３】
請求項２に記載の方法において、上記イメージングシステム（４）の特性を特徴づける画像の発生のために、既知の対象が上記イメージングシステム（４）で検出され、好ましくは上記対象の面において異なる角度位置で同じ対象の検出が数回実行される方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、上記イメージングシステム（４）の特性を特徴づける解析関数が上記検出画像から抽出され、好ましくは対称なシュトルーベ関数や非対称なシュトルーベ関数が上記解析関数の表示のために用いられる方法。
【請求項５】
請求項２に記載の方法において、上記イメージングシステム（４）の特性を特徴づける上記関数が、好ましくは光学シミュレーションプログラムにより、計算またはシミュレーションによって発生させられる方法。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法において、検出されるべき上記対象（２）に対応する人工理想画像が、好ましくはデジタル画像処理法を用いて、計算またはシミュレーションにより発生させられる方法。
【請求項７】
請求項６に記載の方法において、好ましくは数学的畳み込み処理の形態で、上記基準画像が上記イメージングシステム（４）を特徴づける関数及び上記人工的に発生させられた画像から、または上記イメージングシステム（４）を特徴づける画像及び上記人工的に発生させられた画像から計算される方法。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法において、上記基準画像の修正が、好ましくは上記人工的に発生させられた画像において、上記対象の構造及び／または上記対象の形状の修正によって実質的に実行される方法。
【請求項９】
請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法において、基準画像に対する検出画像の比較が品質関数を用いて評価され、好ましくは統計的及び／または数値的な評価ステップがこの目的のために備えられる方法。
【請求項１０】
対象（２）の画像を検出するための、特に基準点に対する対象（２）の位置を決定するためのマイクロスコープ、好ましくは座標測定器（１７）において、上記対象（２）が光源（３）で照らされ、イメージングシステム（４）により、好ましくはＣＣＤカメラとして具体化された検出器（５）にイメージ化され、好ましくは請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法を実行するために、上記対象（２）の検出画像が基準画像と比較されるマイクロスコープであって、
上記イメージングシステム（４）の特性に関する情報が上記基準画像の発生において考慮され、比較された上記両画像の画定可能なずれに関連して、上記基準画像が上記検出画像と少なくとも大部分は一致するように修正され、それで検出されるべき上記対象（２）に関して結論が出され得るマイクロスコープ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象の画像を検出するための、特に基準点に対する対象の位置を決定するための方法及びマイクロスコープに関する。対象は光源によって照らされ、好ましくはＣＣＤカメラとして具体化された検出器に、イメージングシステムによりイメージ化される。対象の検出画像は基準画像と比較される。
【背景技術】
【０００２】
この種の方法及びマイクロスコープがすでに公知である。それらは、半導体産業の基板における位置や線幅の計測学のために適用される座標測定器において特に使用される。純粋な例として、透明基板における構造を測定するための測定器を開示する特許文献１が言及されている。この測定器は基板における構造（例えば、マスク、ウェーハ、フラットスクリーン及び蒸着構造）の座標、特に透明基板の構造を非常に正確に測定することができる。座標は基準点に対して数ナノメートルの精度で決定される。このような状況では、例えば、対象が水銀燈の光で照らされ、イメージング光学システムを用いてＣＣＤカメラにイメージ化される。
【０００３】
半導体産業で用いられる構造の記録密度は絶えず増えるので、構造の幅と構造の間隔は益々小さくなっている。それに伴って、これら座標測定器の明細書に関する需要が増加している。
【０００４】
構造の幅と互いの構造の間隔は、構造を検出するのに用いられる光の波長よりももうすでに短くなっている。対象に対する光学的測定法の影響は最小限であり、この測定法が早い測定速度を可能にするので、それにも関わらずこの測定法は製造における品質検査で好まれている。
【０００５】
レイリー基準によれば、光学的解像限界は、対象を映すのに用いられる光の波長のほぼ半分のところにあり、それでその間隔が構造を検出するのに用いられる波長よりも短い構造を検出することは、光学的解像限界と一致するか、場合によってはそれ以下になる。しかしながら、対象検出の反復性（repeatability）はイメージングシステムの光学的解像能力よりも良好である。例えば、構造のエッジの位置は原則的にしきい値基準に基づいて１ｎｍ未満の精度で決められ得る。それにも関わらず、（今のところ）３ｎｍの技術的に達成可能な再現性において、導体経路の構造幅を決定する際に、１００ｎｍ程までの事実上のずれがある。この原因は主に、特に回折効果が十分に説明されないことによる測定値の間違った解釈にある。測定されるべき構造が、構造の検出のために用いられる光の波長と同じ程度の大きさの時、または検出されるべき構造が、検出光の一波長よりも小さい間隔で隣接構造を有する時、そのような屈折効果がより顕著になる。
【０００６】
構造位置の検出や構造幅の決定でもまた知られているのは、特許文献１で知られる構造測定のための方法の他に、特許文献２で明らかな社内の既存技術がある。これは「しきい値法（two-threshold-value method）」であり、それによって検出された構造のエッジ位置が決定され得る。
【０００７】
エッジ位置ための傾斜法が非特許文献１から公知である。エッジ決定のためにそこで用いられるアルゴリズムによって、回折効果と、構造の隣接構造の構造幅決定への影響とがほぼ説明される。
【０００８】
前述の文献で公知の方法において、二つの隣接構造の間にある各間隔値（spacing value）と各構造幅に対して、それぞれの場合で、ちょうど一つの既定のエラーのずれが存在すると仮定されている。しかしこの文献から、エラーのずれの変化が、二つの隣接構造間にある間隔の関数として構造の幅に依存することがまたもや明らかである。従って構造幅決定のための公知の方法は、慣例のアルゴリズム（傾斜法やしきい値法）を用いて線−間隔構造を測定する際に生じるエラーを最小化するための、非常に粗い近似にすぎない。術語「線−間隔構造」は以下において、線のない領域（間隔、スペース）によって互いに離れた隣接する線形構造（線）を有する構造を意味する。
【０００９】
さらに前述の文献は、エッジ位置のシフトの物理的原因を質的に正確にというよりもむしろ一般的に説明する近似法を扱うので、隣接エッジの構造幅決定への影響は前述の文献では非常に不適切に説明されるだけである。しかし、前提条件がイメージングシステムの点応答（点広がり関数、またはＰＳＦ）は直線の関数であるという仮定に特に基づいているので、この方法の根底にある前提条件が全ての場合に当てはまるわけではない。例えば、イメージング光学システムのコマ収差や傾斜照明によって、そこでなされた仮定の対称性が破られる。確かに個々の孤立した線に対して、イメージング光学システムのＰＳＦにおける非対称性が、文献の方法を用いて光学的伝達関数（ＯＴＦ）を介して考慮され得る。しかし、測定されるべき線が隣接構造を有するならば（すなわち、例えば線−間隔構造が存在する時）、一般的に常に存在する非対称性はもはや考慮されない。その結果、文献から公知の方法を用いて構造幅を決定することは、測定されている構造の環境と無関係ではない。
【００１０】
【特許文献１】ＤＥ１９８１９４９２Ａ１
【特許文献２】ＤＥ１００４７２１１
【非特許文献１】”Optical Proximity Effects in Sub-Micron Photomask DC Metrology”、N.DoeとR.Eandi著、集積回路とマイクロスコープ構成要素のためのマスク技術についての第１６回ヨーロッパ会議EMC、ミュンヘン、1999年
【非特許文献２】”Table of Integrals, Series, and Products”、I.S. Gradshteyn とI.M. Ryzhik著、アカデミックプレス、1980年、982ページと983ページ
【非特許文献３】J.W. Grodmann, Introduction to Fourier Optics, McGraw-Hill、ニューヨーク、1968年
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ゆえに本発明の目的は、測定値解釈の際のエラーが最小化されるように、この種の方法及びマイクロスコープを記述し、開発することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明によってこの種の方法が、請求項１の構造によって前述の目的を達成する。後者によれば、この種類の方法は、イメージングシステムの特性に関する情報が基準画像の発生に考慮される点で、また比較された画像の画定可能なずれに関連して、基準画像が検出画像と少なくとも大部分は一致するように修正されるという点で特徴づけられる。それで、検出されるべき対象に関して結論が出され得る。
【００１３】
本発明によって認識されたことは、先ず測定値解釈においてエラーの最小化が達成されるということである。特にこの時、イメージングシステムの特性が質的に正確にまたは少なくとも非常に良好な近似で獲得され、本発明に係る方法を実行する際にそれが考慮される。このために、本発明に従ってイメージングシステムの特性に関する情報が基準画像の発生に関わる。この情報は例えば、コンピュータによってまたは較正対象の検出によって発生させられる。
【００１４】
特に基準画像が検出されるべき対象の画像と少なくとも似ている時に、検出画像と基準画像の比較によって小さなずれが生じる。従って例えば、検出されるべき対象の画像にほぼ一致する基準画像が発生させられる。例えば、検出されるべき対象の知識がこの目的のために用いられる。特に座標測定器において検出されるべき対象が一般的に知られている。例えば、その形状及び／または構造が知られている。
【００１５】
次に対象の検出画像が基準画像から画定値分だけずれるならば、本発明に従って基準画像が修正されることになる。基準画像の修正は一方では、イメージングシステムの特性に関するより幅広い仮定をさらに考慮することができる。これに関連して例えば、基準画像に考慮された数学的な意味で一直線であるＰＳＦが、対称性を有しない付加的な項で補償されることが考えられる。よって例えば、イメージング光学システムのコマ収差や傾斜対象照明が考慮され得る。他方では、異なるイメージング構造は基準画像を発生させるための基礎と考えられ得る。例えば、基準画像の発生は非可干渉（インコヒーレント）な照明の代わりに可干渉（コヒーレント）な照明に基づいている。
【００１６】
画像の比較が画定可能なずれ以下になるまで、基準画像の修正に関する方法ステップと、対象の検出画像と修正されたばかりの基準画像の比較に関する方法ステップが繰り返される。従って検出画像は、その点については修正された基準画像と少なくともほぼ一致する。その結果、この手順により検出画像に関して結論を引き出すことが可能である。これは、イメージングシステムの特性の知識と、本発明に従う比較ステップまたは修正ステップとによって、イメージングシステムの解像限界以下になる細部に関しても検出対象の構造及び特性が確認され得ることを意味すると理解される。ゆえに本発明に従う方法はイメージングシステムの光学的解像度そのものは増加させない。代わりに対象の検出画像とイメージングシステムの特性の知識に基づいて、イメージングシステムを用いた検出の後で、実際に検出された画像を作るコンピュータによるモデルがその対象から作られる。
【００１７】
対象の検出画像と基準画像の間でずれが画定値以下になる時、イメージングシステムの解像限界付近の構造か、場合によってはそれ以下の構造によってもまた（考慮されるイメージングシステムの特性の枠内で）、測定値解釈におけるエラーの最小化が達成されると仮定できる。そのために、測定値解釈のエラーが減少するので、特に有利な方法で多対象検出のために反復性を増加させることが可能である。その結果、データが評価される精度を増加させることになる。
【００１８】
基準画像が発生させられる方法、基準画像の修正がもたらされ得る方法は以下で議論される。
基準画像の発生が先ず記述される。このために、イメージングシステムの特性を特徴づける画像や、イメージングシステムの特性を特徴づける関数が発生させられることになる。イメージングシステムの特性を特徴づける画像の発生のために、好ましくは既知の対象がイメージングシステムを用いて検出される。既知の対象は例えば、透明基板においてウェーハの露光（exposure）のために用いられたもののように、画定された対象構造である。ここで画定された対象構造として提供されるものは、好ましくは、二つの面のそれぞれで一つの端を有する個々の導体経路構造である。イメージングシステムの特性を特徴づける画像を発生させるために、対象の面において異なる角度位置で同じ対象の数回の検出が実施されることになる。この目的のために、対象は回転試料ステージに取り付けられ、一回の検出から次の検出まで例えば１０度の角度で回転させられる。回転の回転軸はイメージングシステムの光軸と平行に調整されている。異なる角度で検出された既知の対象の画像に基づいて、イメージングシステムの方向依存性の特性（例えば、非対称性）を考慮し検出することが可能である。
【００１９】
コンピュータで対応する方法ステップを実行するために、イメージングシステムの特性を特徴づける解析関数が、既知の対象の検出画像から抽出されるのが好ましい。フーリエ光学法や数値的な数学的方法（特に多項式近似）がこのために用いられる。特に有利な方法ではシュトルーベ関数（Struve functions）もまた解析関数の表示のために用いられ、ここで対称または非対称なシュトルーベ関数が用いられ得る。対象面において異なる角度で検出されたイメージングシステムの特性を特徴づける既知の対象の画像が、対象の方向（object orientation）の関数として異なるイメージング特性を示す時に特に、非対称なシュトルーベ関数が必要になる。非対称なシュトルーベ関数は、対称なシュトルーベ関数の一次結合により発生させられ得る。シュトルーベ関数の特性は例えば、非特許文献２に要約されている。
【００２０】
イメージングシステムの特性を特徴づける画像の発生の代わりに、イメージングシステムの特性を特徴づける関数が発生させられることになる。そのような関数は計算やシミュレーションによって、好ましくは光学シミュレーションプログラムによって発生させられる。これに関連して、イメージングシステムの光学的パラメーターが（それらが既知ならば）、計算やシミュレーションに組み込まれており、それでイメージングシステムの特性を特徴づける関数が、イメージングシステムのイメージングプロセスをできるだけ正確に記述する。特に、イメージングシステムの特性に関して仮定を根拠付けることがここで行われ得る。例えば、対象の照明が可干渉であるか非可干渉であるかどうか、または光波のベクトル性質やスカラー近似がイメージングシステムの特性を特徴づける関数を計算するために用いられたかどうかである。
【００２１】
この様にして発生させられ、イメージングシステムの特性を特徴づける関数は、一般的に全ての座標測定器に対して使用できるが、実際に存在する個々のユニットのイメージング特性を考慮するわけではない。
【００２２】
さらに人工理想画像が計算やシミュレーションによって発生させられ、この人工理想画像は検出されるべき対象と一致する。好ましくはデジタル画像処理方法がこの目的のために用いられる。対応するコンピュータプログラムを用いた双方向の画像発生も同様に考えられる。検出されるべき対象がウェーハの露光のために透明基板の構造を有するならば、透明な構造を発生させるのに用いられた製造業者の画像データもまた適用され得る。
【００２３】
基準画像は、イメージングシステムを特徴づける関数及び人工的に発生させられた画像から計算される。イメージングシステムを特徴づける画像が検出されるならば、イメージングシステムを特徴づける画像及び人工的に発生させられた画像から、基準画像を計算することになる。計算は好ましくは、局所空間において実施されるべき数学的畳み込み処理である。二次元画像において、二次元の数学的畳み込みが存在する。畳み込み定理を用いる場合に必要な計算処理が局所空間での畳み込みよりも速く実施され得るならば、状況によっては畳み込み定理の対応する適用がなされることになる。畳み込み定理は例えば、非特許文献３に記述されている。この文献において、互いに畳み込まれるべき二つの画像のフーリエ変換が作られ、フーリエ変換された画像の掛け算（multiplication）が実施され、製品画像の逆フーリエ変換が作られる。
【００２４】
特に有利な方法において、基準画像の計算に必要な画像や関数、及び／または基準画像が貯蔵される。貯蔵された画像や関数は、好ましくは画像比較または画像修正を実施するコンピュータに、好ましくはデジタル形式で貯蔵される。結局、一度だけイメージングシステムの特性を特徴づける画像を発生させたり、イメージングシステムの特性を特徴づける関数を計算することが都合よく可能であり、それでそれに関連するプロセスステップがいわゆる「システム較正」として一度だけ実施される必要がある。
【００２５】
基準画像の修正は基準画像の対象の修正や、基準画像の対象の構造及び／または対象の形状の修正によって実質的に達成される。対象の構造及び／または対象の形状の修正は、例えばフィットや修正アルゴリズムによって達成され、ファジー論理法や人工知能法もまたここで用いられる。人工的に発生させられた画像もまた基準画像の構成要素となるので、基準画像の修正もまた、人工的に発生させられた画像において対象の構造及び/または対象の形状の修正を実施することにより実質的に達成される。
【００２６】
検出画像と基準画像の比較は品質関数を用いて評価され、好ましくは統計的な及び／または数値的な評価ステップがこの目的のために行われる。特に比較されるべき画像の画像強度値を互いに適応させるために、適当な規格化や基準化処理（scaling operations）もまたここで行われる。
【００２７】
特に好ましい方法において、基準画像の修正と、検出画像と基準画像の比較が繰り返し行われる。繰り返しを止めるための基準は、比較されるべき画像のずれが画定可能なレベル以下になるということである。
【００２８】
装置の点では、本発明に係るこの種のマイクロスコープは請求項１２に記載の構造により上述の目的を実行する。後者によればこの種類のマイクロスコープは、イメージングシステムの特性に関する情報が基準画像の発生の際に考慮され、比較された画像の画定可能なずれに関連して、基準画像が検出画像と少なくとも大部分で一致するように修正され得るという点で特徴づけられる。
【００２９】
本発明に係るマイクロスコープは特に、請求項１〜１１のいずれかで定義された方法を実行するのに役立つ。特に好ましい実施形態において、それは例えば特許文献１や特許文献２で知られるような座標測定器である。繰り返しを避けるために、本文の前の部分が参照される。
【００３０】
本発明の指示を都合よく具体化し発展させるには色々な方法がある。そのために、一方では請求項１〜１２が、他方では図に関する本発明の好ましい例示的な実施形態の以下の説明が参照される。図に関する本発明の好ましい例示的な実施形態と同時に、本発明の一般的に好ましい実施形態及び発展の説明もまた示されている。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３１】
図１は、対象２の画像を検出するための方法の例示的な実施形態を示すフローチャートを概要的に表す。図４から対象２が光源３で照らされていることが明らかである。イメージングシステム４を用いて、対象２がＣＣＤカメラとして具体化された検出器５にイメージ化される。このイメージング処理は図１において参照符号１で表され、対象検出の結果が対象２の画像である。方法ステップ７において検出画像は基準画像と比較される。基準画像を発生させるための方法ステップは参照符号６で表される。
【００３２】
本発明によって、イメージングシステム４の特性に関する情報が基準画像の発生の際に考慮される。分岐操作８で互いに比較された画像が画定可能なずれを超えると、次に方法ステップ９において、基準画像はそれが少なくともほとんど検出画像と一致するように修正される。次の比較のために、参照符号１０で表された矢印で示されるように、オリジナル基準画像が方法ステップ９によって修正された基準画像に取り替えられる。分岐操作８と共に比較操作７が画定可能な値以下の比較された画像のずれを生じるならば、本発明によって方法ステップ１１において検出されるべき対象２に関して結論が出され得る。例えば画像出力ユニットにおいて、理想画像と共に対象２の検出画像を出力することになる。理想画像は図１で示される方法の結果であり、それに関連してイメージングシステム４の解像限界の下にある細部に関して結論が出され得る。
【００３３】
図２が、方法ステップ６または９によって基準画像を発生させるための本発明に係る方法のバリエーションにおいて提供される方法ステップを示す。ゆえに、既知の対象がイメージングシステム４を用いて方法ステップ１２によって検出される。方法ステップ１３において、利用できる既知の対象の検出画像から、イメージングシステムの特性を特徴づける解析関数が抽出されることになる。図３に示される、方法ステップ６または９によって基準画像を発生させるための代わりのバリエーションにおいて、方法ステップ１４がシミュレーションによりイメージングシステムの特性を特徴づける関数を発生させるのに用いられる。ここでは光学的シミュレーションプログラムが用いられている。ゆえに、ここでもまたイメージングシステムの特性を特徴づける関数が利用できる。
【００３４】
図２、３に示される方法ステップ１５を用いて、検出されるべき対象に対応する人工理想画像が計算によって発生させられる。ここでの必要条件は検出されるべき対象が少なくともほとんど既知であることである。
【００３５】
図２、３に示される方法ステップ１６を用いて、基準画像が、イメージングシステムを特徴づける関数及び人工的に発生させられた画像から発生させられる。方法ステップ１６は数学的畳み込み処理である。その結果、最後に、検出されるべき画像に一致すべき人工理想画像のイメージング処理がコンピュータにより発生させられる。
【００３６】
図１に示される基準画像を修正するため方法ステップ９が、図２または図３に示される方法ステップ１５で発生させられる人工理想画像の対象形状及び／または対象構造の修正によって実行される。
【００３７】
図１に示される方法ステップ７が、検出画像と基準画像または修正された基準画像の比較を行う。比較は品質関数を用いて評価される。統計的評価ステップが特にこの目的のために提供される。
【００３８】
方法ステップ７に従う比較処理の評価が画定可能なずれを超過する限り、方法ステップ９と７（すなわち基準画像の修正と、検出画像と修正された基準画像の比較）が繰り返し行われる。ゆえに本発明に係る方法の例示の実施形態は、「リバースエンジニアリング法」と言われる：図２、３に示される方法ステップにおいて、検出されるべき対象に対応する人工画像が「コンピュータによりイメージ化され」、比較された画像が一致するまで実際に検出された画像と比較される。
【００３９】
図４が、本発明に係る請求項１〜１１のいずれかに記載の方法を実行するための座標測定器１７を示す。座標測定器１７は対象２を照らす光源３を有する。ビームスプリッター１８は光源３の光の約５０％を反射し、それで光はイメージングシステム４を介して対象２を照らす。対象２から反射された光はイメージングシステム４を介して、ＣＣＤカメラとして具体化された検出器５にイメージ化される。検出器５で検出された対象２の画像は、繰り返し比較と修正法が実行される制御及び評価コンピュータ１９に伝達される。
【００４０】
個々の方法ステップの結果は一般的に二次元の画像である。図５と６のダイアグラムはそれぞれ、それぞれの結果画像の画像部分（関心領域）の個々の線だけの強度分布を示す。結果画像にはそれぞれの構造がある。
【００４１】
図５は、ダイアグラムにおいて、検出された線広がり関数（ＬＳＦ）の強度分布（正方形の測定点）と計算されたＬＳＦの強度分布（点線）を示す。図５に示されるＬＳＦにおいて、測定または検出された強度が、線形構造に垂直な方向に局所座標の関数としてμｍの単位で表される。図５に示される二つのＬＳＦの強度分布は、一方では図２の方法ステップ１２の結果であり（既知の対象がイメージングシステム４を用いて検出され、この既知の対象は０．２μｍの線幅を有する線形構造を有する）、他方では図３の方法ステップ１４の結果である。ＬＳＦは光学的システムデータを組み込ませることにより計算されている。３００〜５５０ｎｍの照射波長領域がこの計算の基礎とみなされた。
【００４２】
図６のダイアグラムで示される強度分布は、一方では図１の方法ステップ１の結果であり、他方では図１の方法ステップ６の結果である。図４の座標測定器１７を用いて検出された線−間隔構造の強度分布は正方形の印で記されている。検出された線−間隔構造は不透明な構造の５本の透明な線を有し、これらの透明な線は互いに０．３μｍの幅と０．３μｍの間隔を有する。図６のダイアグラムにおける強度分布も同様に、線−間隔構造に垂直な線に沿って検出または計算された画像の一部分において、強度の変化に対応する。正方形の印で特徴づけられた図６の検出された強度分布は、図１の方法ステップ１の結果である。
【００４３】
図６のダイアグラムにおいて破線で示される０．２５μｍの強度分布が、図１の方法ステップ６の結果と対応する。図６のダイアグラムにおいて点線、鎖線及び実線で示される強度分布は、図１の方法ステップ９を繰り返し適用した結果である。それぞれの場合において計算の基礎は、それぞれ０．２９μｍ、０．３μｍ、０．３１μｍ及び０．３５μｍの線幅または線間隔を有する理想的な線−間隔構造だった。
【００４４】
破線で表された強度分布が、それぞれの場合において０．２５μｍの線幅と線間隔を有する線−間隔構造と対応する。それは方法ステップ６（すなわち、図２の方法ステップ１２、１３、１５、及び１６）によって発生させられた。ここで用いられた基礎は、図２の方法ステップ１２の結果である、図５の測定されたＬＳＦだった。
【００４５】
これから、図２の方法ステップ１３においてイメージングシステム４の特性を記述する解析関数が抽出された。理想人工画像は図２の方法ステップ１６により、この解析関数によって数学的に畳み込まれた。図２の方法ステップ１５に従う計算において、理想人工画像のための基礎は、０．２５μｍの線幅と線間隔を有する線−間隔構造だった。図６のダイアグラムにおける他の計算された強度分布は、それぞれの場合（０．２９μｍ、０．３μｍ、０．３１μｍ及び０．３５μｍ）において異なる線幅または線間隔を用いて、線−間隔構造（図示せず）の理想人工画像を修正した結果である。これらもまた図２の方法ステップ１６に従い、図２の方法ステップ１３から生じた画像を用いて数学的に畳み込まれ、図１の方法ステップ７（すなわち、検出画像と修正された基準画像の比較）に伝達された。
【００４６】
さらに図６から、検出された強度分布（正方形の印）が０．３μｍの線幅または線間隔の、計算された強度分布に非常によく一致することが明らかである。従って、図１の方法ステップ７において二つの強度分布と対応する画像の比較の際に画定可能なずれは超過されない。０．３μｍの強度分布の基礎である計算された画像は図１の方法ステップ１１の結果である。
【００４７】
最後に、上で議論した例示的な実施形態は特許請求された内容を述べるに過ぎず、本発明はその例示的な実施形態に限定されないことを特に言い添える。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明に係る方法の例示の実施形態に従う概要的なフローチャートである。
【図２】図１の例示的な実施形態の個々の方法ステップを概要的に表す図である。
【図３】図２に代わる方法ステップを概要的に表す図である。
【図４】本発明に係る座標測定器を概要的に表す図である。
【図５】座標測定器のイメージングシステムの線広がり関数（ＬＳＦ）の検出及び計算された強度分布のダイアグラムである。
【図６】線−間隔構造の検出及び計算された強度分布のダイアグラムである。
【符号の説明】
【００４９】
１  （２）の画像の検出
２  対象
３  光源
４  イメージングシステム
５  検出器
６  基準画像の発生
７  基準画像に対する検出画像の比較
８  分岐処理
９  基準画像の修正
１０  基準画像の修正された基準画像による置換え
１１  対象（２）の検出画像に関して結論を出す
１２  既知の対象の検出
１３  （４）の特性を記述する解析関数の抽出
１４  （４）の特性を特徴づける関数のシミュレーション
１５  検出されるべき対象（２）に対応する理想人工画像の発生
１６  方法ステップ（１３）及び（１５）、または（１４）及び（１５）から生じる画像の数学的畳み込み
１７  座標測定器
１８  ビームスプリッター
１９  制御及び評価コンピュータ
【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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