(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
フォトマスクのマスク画像のマスクパターン形状を計測する装置において、フォトマスクのマスク画像からマスクパターン形状の輪郭線を抽出するための輪郭抽出手段と、パターンの輪郭をベクトルデータに変換するベクトルデータ化手段と、ベクトルデータを１次元の数値データに変換する１次元数値データ化手段と、１次元数値データを用いて信号処理を行う信号処理手段と、信号処理手段によって得られた結果を利用してマスク形状の特徴を定量的に計測する形状特性値計測手段とを具備し、且つ、
前記形状特性値計測手段が、前記１次元数値データを用いて微分処理を行い、当該微分処理結果を統計処理することによりパターンの矩形度、パターンのコーナーラウンディングの少なくともいずれか１項の定量的な計測を行う
ことを特徴とするマスクパターン形状計測装置。
【請求項２】
フォトマスクのマスク画像のマスクパターン形状を計測する方法において、フォトマスクのマスク画像からマスクパターン形状の輪郭線を抽出し、パターンの輪郭をベクトルデータに変換し、ベクトルデータを１次元の数値データに変換し、１次元数値データに対して信号処理を行い、且つ、
前記信号処理によって得られた前記１次元数値データを用いて微分処理を行い、当該微分処理結果を統計処理する形状特性値計測処理を行うことにより、パターンの矩形度、パターンのコーナーラウンディングの少なくともいずれか１項の定量的な計測を行う
ことを特徴とするマスクパターン形状計測方法。
【請求項３】
フォトマスクのマスク画像のマスクパターン形状の計測を行うマスク形状計測プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体において、該マスク形状計測プログラムはコンピュータに、マスク画像からマスクパターン形状の輪郭線を抽出させ、パターンの輪郭をベクトルデータに変換させ、ベクトルデータを１次元の数値データに変換させ、１次元数値データに対して信号処理を行わせ、且つ、
前記信号処理によって得られた結果をもとにコンピュータに、前記１次元数値データを用いて微分処理を行い、当該微分処理結果を統計処理する形状特性値計測処理を行わせることにより、パターンの矩形度、パターンのコーナーラウンディング、の少なくともいずれか１項の定量的な計測を行わせることを特徴とするマスクパターン形状計測プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は半導体製造のリソグラフィ工程に用いられるフォトマスクのマスクパターン画像から、マスクパターン形状の特徴を定量的に計測するためのマスクパターン形状計測装置およびマスクパターン形状計測方法ならびにマスクパターン形状計測プログラムを記録した記憶媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年の半導体ＬＳＩパターンの微細化に伴い、パターン原版としてのフォトマスクも同様に微細化への対応を迫られており、同時に高精度化への要求は非常に厳しい。
従来、フォトマスク品質における重要項目として、欠陥・寸法精度・アライメントの３項目が特に重視されており、半導体の微細化が進む現在ではそれぞれの項目を計測するための高精度なフォトマスク専用検査装置が開発され使用されている。
しかしフォトマスクパターンの微細化による高精度化への要求は、前記３項目以外のあらゆる品質項目（パターン形状、パターンデータ保証、耐久性、クリーン度等）においても同様になりつつあり、特にパターン形状の精度については直接ＬＳＩ回路の精度および性能に関わることから、かなり重視されるようになってきた。
【０００３】
フォトマスクのパターン形状は、半導体回路のマスクレイアウト設計において設計図面通りのパターンが精度良くマスク上に再現されていることが望ましいのは当然である。しかし、実際にはリソグラフィ技術を用いてガラス上の金属薄膜に微細なパターンを加工しているため、マスクパターンと設計パターンとは完全に同一形状ではなく、寸法差やコーナー部の丸みなど、微小な違いが存在する。
この違いはマスク上で数十〜数百ナノメートル程度の大きさであることがほとんどであるが、近年の超ＬＳＩの微細化の進展によって、これが半導体回路の特性に影響を与えることが懸念され始めている。すなわち、微細なパターンであるほど、パターン自体に対して前記のパターン形状の違いが相対的に大きくなり、特性値に影響するようになってきたということである。
【０００４】
また、近年の急激な微細化に伴い、投影露光技術において光学原理を積極的に利用することで前記のパターン形状の問題を改善しようという試みが盛んになってきている。
その代表例は光近接効果補正マスク（以下ＯＰＣマスクと称する）である。
ここでＯＰＣマスクについて説明する。ＯＰＣマスクは、ウェハ露光転写時に回路パターン形状が精度良く転写されるように、本来の回路パターンに近接あるいは接触するようにして微細な光近接効果補正パターン（以下ＯＰＣパターンと称する）が付加されているマスクである。
ＯＰＣパターンは、投影露光転写時に光学的近接効果が原因で生じる転写パターン形状の劣化に対して、近接するパターン同士の光干渉効果を利用して形状補正し、本来の設計パターンが精度よく転写可能にすることを目的とするパターンであり、本来の回路パターンの四隅や隣接するパターンと最も近接する部分に配置されることが多い。
また最近では回路パターン全体を複雑に変形させるような種類のＯＰＣパターンも提案されている。
ただし、本来の回路パターンとしては不要なため、ＯＰＣパターン自身は転写されない程度に微細でなければならない。従って、ＯＰＣパターンは従来のパターンよりもかなり微細であるため、マスクパターンの寸法ルールが従来のマスクよりも飛躍的に微細化することになり、マスク製造技術の点では非常に高度な微細加工技術を必要とする。
もちろん、微細化の点では従来型のフォトマスクも同様に進展していくことは確実であり、やはり高度な微細加工技術が要求されるようになっている。
そこでフォトマスク製造及び検査技術の課題として重視されるようになったのが、前述のパターン形状精度の問題である。
【０００５】
マスク品質上の点検項目としてパターン形状を表す場合、様々な項目がある。例えば、パターンコーナー部の丸み（＝コーナーラウンド）、直線パターンエッジ部のギザツキ（＝エッジラフネス）、描画時のパターンズレ（＝バッティングエラー）、形状歪み、テーパー形状など、パターンのそれぞれの部分ごとにチェックすべき項目がある。なお、括弧内はフォトマスク検査工程で通常使われている項目名である。
さらに最近では、微細なパターンを精度良くウェハ上に転写する上でOPCパターン等の形状の丸みが問題となる場合があり、パターン形状の矩形性なども考慮する必要が出てきている。
【０００６】
これらのパターン形状の精度を確認する手段として従来は、光学顕微鏡やＳＥＭを用いてマスクパターンの形状観察を行い、パターンエッジのギザつきやパターンコーナー部の形状丸み等の項目について異常がないかどうかを検査者の目視観察によって判定していた。
またその他の手段として、前述の光学顕微鏡やＳＥＭによるマスクパターンの観察画像をコンピュータに画像データとして読み込んだ後、コンピュータの画面上でパターン形状と設計パターンを比較して形状の善し悪しを判断したり、画像データの濃淡からパターンを判別した上で画像処理ソフトのツール等を使って、パターンコーナーの大きさや角度、パターン幅などをマウス操作により計測して形状の精度を確認していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
前記のようなパターン形状の精度の確認手段において、光学顕微鏡（レーザー顕微鏡や共焦点顕微鏡等の、同様に高倍率での観察を目的とするパターン観察装置も含む）やＳＥＭによる目視観察では、判定は検査者の主観によるため、検査者によってまちまちの判定となるおそれがあった。
また、コンピュータの画面上で設計パターンと比較する場合も検査者による主観的な判定によるため、同様な問題があった。
こうしたパターン形状の確認方法の根本的な問題は、客観的に評価するための数値表現ができないこと、つまりパターン形状の特性値を定量的に計測し、正確に評価することができないということである。
【０００８】
この意味においては、前記の画像処理ソフトのツールを使った従来手段は、形状を長さや角度などによって数値で表すことができるため、他の手段より優れているといえる。
しかしながら本手段では、画像データの濃淡差によってパターンの輪郭を判断した上でマウスの手動操作で計測するため、パターンコーナーの大きさやパターン幅などを計測する際の計測ポイントが測定者によって変わってしまい、正確な計測ができないという問題があった。また、本手段でパターン形状の特性値として計測できるのは、長さや角度など直接的に計測可能なものだけで、曲線形状などは計測できなかった。
また、パターン形状の特性値は１つのパターンに対して１箇所とは限らないため、いくつも手動で計測するのは煩わしいという問題もある。
このように従来の手段ではパターン形状の特性値を正確かつ迅速に評価するには不十分であった。
本発明は上記の問題点を鑑みてなされたもので、１次元数値データ変換処理を行い、微細なパターンを含むフォトマスクのパターン形状の定量的な計測を、迅速かつ正確・高精度に可能にするマスクパターン形状計測装置及びマスクパターン形状計測方法並びに記録媒体を提供することを課題とする。
【０００９】
上記課題を解決するために請求項１に記載の発明に係るマスクパターン形状計測装置は、フォトマスクのマスク画像のマスクパターン形状を計測する装置において、フォトマスクのマスク画像からマスクパターン形状の輪郭線を抽出するための輪郭抽出手段と、パターンの輪郭をベクトルデータに変換するベクトルデータ化手段と、ベクトルデータを１次元の数値データに変換する１次元数値データ化手段と、１次元数値データを用いて信号処理を行う信号処理手段と、信号処理手段によって得られた結果を利用してマスク形状の特徴を定量的に計測する形状特性値計測手段とを具備し、且つ、
前記形状特性値計測手段が、前記１次元数値データを用いて微分処理を行い、当該微分処理結果を統計処理することによりパターンの矩形度、パターンのコーナーラウンディングの少なくともいずれか１項の定量的な計測を行うことを特徴としている。
【００１１】
また、請求項２の記載に係るマスクパターン形状計測方法は、フォトマスクのマスク画像のマスクパターン形状を計測する方法において、フォトマスクのマスク画像からマスクパターン形状の輪郭線を抽出し、パターンの輪郭をベクトルデータに変換し、ベクトルデータを１次元の数値データに変換し、１次元数値データに対して信号処理を行い、且つ、
前記信号処理によって得られた前記１次元数値データを用いて微分処理を行い、当該微分処理結果を統計処理する形状特性値計測処理を行うことにより、パターンの矩形度、パターンのコーナーラウンディングの少なくともいずれか１項の定量的な計測を行う
ことを特徴としている。
【００１３】
さらに請求項３に記載の発明は、フォトマスクのマスク画像のマスクパターン形状の計測を行うマスク形状計測プログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体において、該マスク形状計測プログラムはコンピュータに、マスク画像からマスクパターン形状の輪郭線を抽出させ、パターンの輪郭をベクトルデータに変換させ、ベクトルデータを１次元の数値データに変換させ、１次元数値データに対して信号処理を行わせ、且つ、
前記信号処理によって得られた結果をもとにコンピュータに、前記１次元数値データを用いて微分処理を行い、当該微分処理結果を統計処理する形状特性値計測処理を行わせることにより、パターンの矩形度、パターンのコーナーラウンディング、の少なくともいずれか１項の定量的な計測を行わせることを特徴としている。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の内容を詳述する。
図１は本発明に係るマスク形状計測装置の一実施形態における構成を示すブロック図である。この図において、１はパターン観察検査部であり、計測の対象となるパターンを観察する。このパターン観察検査部１は検査機やSEM、光学顕微鏡に相当する部分であり、これらのいずれかによって観察したパターンの計測が可能となる。
【００１５】
次に２は演算部２ａおよびメモリ２ｂからなる画像入力部であり、演算部２ａによって、パターン観察部１によって観察されたマスク画像をデジタルビットマップ画像に変換し、デジタルデータとして出力する。また、演算部２ａは、このデータ変換前後の情報をメモリ２ｂに記憶させる。３は画像処理部であり、マスク画像に対して平滑化処理や２値化処理、エッジ抽出処理、細線化処理などの画像処理を施して、マスクパターン形状の輪郭線を抽出する。このとき原画像となるパターン観察部１で観察されたマスク画像や抽出されたパターン形状の輪郭画像が画像情報データベース４に保存される。
【００１６】
次に５のデータ変換部は、画像処理部４で得られたパターン形状の輪郭画像を１次元の数値データへ変換するところであり、パターンの輪郭線を順次走査してベクトルデータに変換する処理とベクトルデータをもとに1次元配列の数値データを作成する処理を行う。また、ここで得られた１次元数値データは数値情報データベース６に蓄積され、過去のデータの計測や隣接する他のパターンとの比較の際に利用される。
【００１７】
７のデータ解析部は、１次元数値データから形状の特性値を算出するもので、１次元数値データに対して信号処理を行い、信号処理された結果からパターン形状の各特性値の計測処理を行う。なお、計測した結果はファイルやプリンタ、モニタ等の計測結果出力部８に出力または表示される。
【００１８】
次に図２を参照して、上述したマスクパターン形状計測装置の動作について説明する。図２は本発明に係るマスク形状計測装置の一実施形態における処理動作を示すフローチャートである。Ｓ１は計測するマスクパターン画像を観察する手段で検査機やSEM、光学顕微鏡を用いる。S2は観察されたマスクパターン画像のビットマップ画像のデータである。このビットマップ画像のデータは、光透過率を表す画像の濃淡を数値化したデータということもできる。この時、遮光部分と透過部分の数値の差は適宜定めればよく、遮光部分に相当する数値と透過部分に相当する数値をそれぞれ最小・最大値として、中間階調部分の数値はその間の等分で求められる。１にマスクパターン画像の例を示す。
【００１９】
S3はマスクパターン形状の輪郭線を抽出するための処理で、観察されたマスクパターンのビットマップ画像のデータに画像処理を施すことで行う。画像処理には画像のノイズを除去する平滑化処理や多階調データを０または１からなる２値データに変換する２値化処理、パターンと背景部分の境界を抽出するエッジ抽出処理、太さを持つ線の画像を幅が１、すなわち画像データの最小単位になるまで収縮する細線化処理などがあり、これらの処理を適宜組み合わせることにより、パターンの遮光部と透過部の境界をつなげた輪郭線を抽出することができる。２は１のマスクパターン画像から輪郭線を抽出した結果である。
【００２０】
次にマスクパターン形状の輪郭線をベクトルデータへ変換するベクトルデータ化処理Ｓ４を行う。輪郭線の出発点から、輪郭線に沿った方向に大きさ成分の等しいベクトルを配置して、ベクトルをつなげていく。これらのベクトルの方向成分のデータをベクトルデータとする。３にベクトルデータに変換した結果を示す。
【００２１】
そして次にベクトルデータを１次元配列の数値データに変換するための、１次元数値データ化処理Ｓ５を行う。これまでマスクパターンというものは２次元的な図形として扱われており、従来の計測手段においても２次元的な位置や距離といった情報をもとに計測を行っていた。しかしながら、２次元的な位置や距離などの情報だけではパターン形状の特徴を表す表現に限界がある。そこで、２次元の情報を１次元の情報に変換する処理を行う。１次元の数値データに変換することにより後述する信号処理や統計処理が可能となり、従来の手段では計測できなかったマスクパターンの種々の特性値の計測が可能となる。
１次元の数値データはベクトルデータをもとに生成する。ここでは各ベクトルの角度θに対しSinθを計算し、この値を１次元数値データとした。４に横軸にベクトルデータＮｏ、縦軸にSinθをとった場合の１次元数値データのグラフを示す。なお、１次元数値データはSinθに限らず場合に応じてCosθやθそのもの、またベクトルデータから生成されるその他の数値を利用しても良い。
【００２２】
次に１次元数値データを信号として捉え様々な処理を施す信号処理Ｓ６を行う。この信号処理は形状の何の特徴を定量化したいのかによって施す処理が異なるが、一般的には信号からある周波数成分を取り除くフィルタ処理や、微分・積分処理、信号の周波数成分を調べるためのフーリエ変換処理などがある。５に１次元数値データを微分処理した結果を示す。
【００２３】
前記の信号処理の結果を利用して、マスク形状の特徴を定量化する形状特性値の計測処理Ｓ７を行う。ここでは具体的な特性値の例として、パターン矩形度、コーナーラウンディング、パターン類似性、パターン寸法について取り上げ計測処理方法について解説する。なお、その他の特性値についても計測プログラムを変更することにより対応することが可能である。
【００２４】
まず、パターン矩形度の計測処理方法について解説する。ここで、フォトマスクのパターンはほとんどの場合において直線と直角のコーナーで構成されており、コーナー部分や直線部分には丸みがない方が良い。そこで形状の特性値の一つとして、パターン全体の中にどのぐらい直線成分が含まれているかを定量的に表したものを矩形度と定義することにする。以下に１次元数値データを微分処理したデータを利用して矩形度を計測する方法について述べる。
【００２５】
図３はパターン矩形度の計測処理方法を示す模式図である。図３の（Ａ）はホールパターンの輪郭線を抽出した図で、Ａ−１は（Ａ）の輪郭線をベクトル化処理し１次元数値データ化処理した結果の信号である。これを微分処理するとＡ−２に示すような信号が得られる。この信号をみるといくつかのピークが表れているが、このピークの位置はもとのパターンのコーナー部分に対応している。（Ａ）のように丸みがほとんどない場合には、微分処理後の信号はＡ−２のようにコーナーの数と同数の鋭いピークが現われ、ほかのところの値は０となる。従ってパターンの形状が良く、矩形度が大きいほど微分処理後の信号は、コーナー部分のピークを除けばあとは全て０となるはずなので、以下の式によって矩形度を計測することができる。なお矩形度は０から１までの値をとり、１に近いほど矩形性が良いことを示す。
【００２６】
【式１】
0004714989.tif 000002
【００２７】
ここでコーナー数は設計パターンのコーナーの数を表す。
図３にそれぞれ形状が異なるホールパターンの矩形度を計測した結果を示す。ホールパターン（Ａ）は設計パターンに近い非常に良好な形状、（Ｂ）はコーナー部分に丸みを帯びている形状、（Ｃ）はパターン全体が丸くなってしまった悪い形状である。それぞれの矩形度を算出すると、（Ａ）0.92、（Ｂ）0.66、（Ｃ）0.10となった。
【００２８】
次にコーナーラウンディングの計測処理方法について述べる。コーナーラウンディングとはパターンのコーナー部分の丸みのことで、この丸み具合が小さいほどコーナー形状が良好ということになる。コーナーラウンディングを定量化する場合に一般的にはコーナーの曲率半径を算出するが、本発明ではそれとは別にコーナーの尖り具合を表すものとしてコーナー尖度、コーナーの裾引きの程度を表すものとしてコーナー長を定義しこれらを計測する。また、コーナーの角度も計測することが可能である。なお、コーナー形状が尖っているほどコーナー尖度は大きくなり、コーナー形状がだれて裾を引いている度合いが大きいほどコーナー長は長くなる。コーナー尖度とコーナー長は、1次元数値データを微分処理し、絶対値をとった結果を利用して計測する。図４に図３のホールパターン（Ａ）と（Ｂ）の左上コーナー部分の1次元数値データを微分処理して絶対値をとった結果を示す。図４の（Ａ）と（Ｂ）の信号を比べると（Ａ）の方が（Ｂ）に比べピークが鋭くなっていることが分かる。つまり（Ａ）の方は元のパターンのコーナーに裾引きがなく形状が良好であるため、ベクトルデータの角度が急激に変化しているのに対し、（Ｂ）の方は元のパターンのコーナー形状が裾を引いているために、ベクトルデータの角度が緩やかに変化していることを表している。コーナーの尖り具合を表すコーナー尖度は信号処理した結果のピークの最大値として求めることができ、コーナーの裾引きの程度を表すコーナー長はピークの幅として計測される。図４の例においては（Ａ）はコーナー尖度＝0.7641、コーナー長＝４、（Ｂ）はコーナー尖度＝0.2262、コーナー長＝８と計測された。なお、コーナー尖度はコーナーの尖り具合によって０から２までの実数値をとる。またコーナー長の数値はベクトルの数なので、これにベクトルの大きさを乗算することで実際の長さに変換できる。
【００２９】
またコーナーの角度αは、コーナーの始点部分のベクトルの角度をａ、終点部分のベクトルの角度をｂとするとα＝180°−｜b−a｜で求められる。コーナーの始点と終点は微分処理した信号のピークの立ち上がり、下がり点として特定されるので、各点におけるベクトルの角度を1次元数値データの値から算出して、上記の式よりコーナーの角度を求める。図４の場合は（Ａ）（Ｂ）ともコーナーの角度α＝90度となった。
【００３０】
次にパターン類似性の計測処理方法について述べる。パターン類似性とはあるパターンについて、近隣のパターンまたは設計パターンと比べた際の形状の一致する度合いを定量的に表したものである。従来において、２つのパターンの違いを定量化する場合は２つのパターンを重ね合わせて、その差分の面積や長さを計測することで定量化していたが、本発明では、パターンの形状が同じであればその1次元数値データの信号形状も同じになることを利用して、２つの1次元数値データの相関を計算する統計処理を行って計測を行う。図５にセリフ型OPCパターンを付加した形状が少しずつ違うパターンの輪郭線を抽出した結果と、1次元数値データのグラフを示す。ここで、図５のａのパターンとｂのパターンおよびａのパターンとｃのパターンの類似性を計測する。２つの1次元数値データの相関を計算するための式を以下に示す。
【００３１】
【式２】
0004714989.tif 000003
【００３２】
この式による相関係数は0から１までの実数値をとり、２つの信号が全く同じであれば１となる。ところで、図5のａ、ｂ、ｃパターンの1次元数値データａ−１、ｂ−１、ｃ−１それぞれの場合でデータの数が異なっていることが分かる。これはパターン形状が異なるとパターンの輪郭全体の長さが異なるため生じるものであるが、２つの信号の相関を算出するには、信号のデータ数は同数でなければならない。そこで、相関の計算を行う前にデータ数の調整をする必要がある。この調整は、データ数の多い方の信号に合せる形で、データの少ない信号にその差分の個数のデータを全体に万遍なく内挿するやり方で行う。データ数の調整後にａとｂのパターン類似性を計測した結果は0.967、ａとｃのパターン類似性の計測結果は0.884であった。
【００３３】
次にパターン寸法の計測処理方法について解説する。パターン寸法はマスクパターンの定量計測を行う上で基本的な特性値の一つである。本発明では1次元数値データを利用することで、パターンのコーナー間の全ての寸法を一度に計測することを可能としている。パターン寸法の計測処理の例を図６に示す。図６のAはハンマーヘッド型OPCパターンの輪郭線を抽出したもので、BはＡの輪郭線をベクトル化処理し１次元数値データ化処理した結果の信号である。またCは1次元数値データを微分処理し、絶対値をとった信号である。ここで、ハンマーヘッド型OPCパターンAのａからｅを計測する。これを２次元の図形データから行うには、隣り合う２つのコーナーの曲り始めと曲がり終わりの点を抽出し、その距離を計測することになる。ところで、Cの信号のピークは元のパターンのコーナーを表したものであるので、元の図形データから計測を行う代わりに、Ｃの信号の隣り合う２つのピークの立ち上がりと立ち下がり地点の間の距離を算出することでパターン寸法が計測できる。この方法でＣの信号を計測した結果、a = 7, b = 13, c = 28,d = 13, e = 7となった。なお、この値はベクトルデータの数なので、これにベクトルの大きさを乗算すれば実際の寸法となる。この計測処理方法により、どのような複雑な形状のパターンでも、全てのコーナー間の寸法を一度に計測することが可能となる。
【００３４】
【発明の効果】
以上の説明のように、本発明によれば、検査機やSEM、光学顕微鏡を用いて観察されたマスク画像からマスクパターンの輪郭線を抽出し、パターンの輪郭をベクトルデータに変換し、ベクトルデータを1次元の数値データに変換し、1次元数値データに対して信号処理を行って得られた結果を利用して形状計測処理を行うことにより、従来の計測方法では計測不可能であったパターンの矩形度やコーナーラウンディング、パターン類似性といったパターン形状の特徴を定量的に捉えるための計測を、高精度かつ正確・迅速に行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るマスクパターン形状計測装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明に係る同マスクパターン形状計測装置の一実施形態の処理動作を示すフローチャートである。
【図３】パターン矩形度の計測処理方法を示す模式図である。
【図４】コーナー部分の1次元数値データを信号処理したあとの信号のグラフである。
【図５】パターン類似性の計測処理方法を示す模式図である。
【図６】パターン寸法の計測処理方法を示す模式図である。
【符号の説明】
１ パターン観察検査部
２ 画像入力部
３ 画像処理部
１ 画像情報データベース
２ データ変換部
３ 数値情報データベース
４ データ解析部
５ 計測結果出力部
Ｓ１ 観察手段
Ｓ２ マスク画像データ
Ｓ３ 輪郭抽出処理
Ｓ４ ベクトルデータ化処理
Ｓ５ １次元数値データ化処理
Ｓ６ 信号処理
Ｓ７ 形状特性値計測処理
【図１】
0004714989.tif 000004
【図２】
0004714989.tif 000005
【図３】
0004714989.tif 000006
【図４】
0004714989.tif 000007
【図５】
0004714989.tif 000008
【図６】
0004714989.tif 000009