(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
観察画像取得装置によって取得された観察画像と、あらかじめ登録されたテンプレートとの間でパターンマッチングを行うパターンサーチ方法において、
前記観察画像取得装置は、前記観察画像として半導体ウエハの回路パターンの観察画像を取得する走査型電子顕微鏡または光学顕微鏡を備えており、
上記観察画像を入力する観察画像入力ステップと、
上記観察画像の一部と、上記テンプレートの一部を重ね合わせると共に、当該重ね合わせ領域の面積を変化させつつ、相対的に順次移動させる重ね合せステップと、
上記重ね合わせ領域にて上記観察画像とテンプレートがマッチングし、かつ当該重ね合わせ領域の面積に関する値が閾値より大きくなる上記観察画像上の位置を選択的に検出する位置検出ステップと、
を有することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項２】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
上記観察画像入力ステップにおいて、検出対象の像を含む検出画像領域を入力し、
上記検出画像領域は上記観察画像と同一の画像生成源より生成したものであることを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項３】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
更に、上記重ね合わせステップの実行を開始する始点位置を設定する始点位置設定ステップを有することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項４】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
上記位置検出ステップは、上記重ね合わせ領域が上記観察画像の所定の中心領域内にある場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項５】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
上記位置検出ステップは、上記重ね合わせ領域が所定の面積より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項６】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
上記位置検出ステップは、上記観察画像に対する上記重ね合わせ領域の面積の比が所定の閾値より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項７】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
上記位置検出ステップは、上記重ね合わせ領域の横幅が所定の閾値より大きい場合、又は、上記重ね合わせ領域の縦幅が所定の閾値より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項８】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
上記位置検出ステップは、上記観察画像に対する上記重ね合わせ領域の横幅の比が所定の閾値より大きい場合、又は、上記観察画像に対する上記重ね合わせ領域の縦幅の比が所定の閾値より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項９】
請求項１記載のパターンサーチ方法において、
上記位置検出ステップは、上記重ね合わせ領域における上記観察画像と上記テンプレートの相関値を計算し、該相関値に上記重ね合わせ領域の面積を表す係数を乗算した値又は該相関値と上記重ね合わせ領域の面積を変数とする関数値を用いて、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ方法。
【請求項１０】
観察画像取得装置によって取得された観察画像と、あらかじめ登録されたテンプレートとの間でパターンマッチングを行うパターンサーチ方法において、
前記観察画像取得装置は、前記観察画像として半導体ウエハの回路パターンの観察画像を取得する走査型電子顕微鏡または光学顕微鏡を備えており、
上記観察画像および検出対象の像を含む検出画像領域を入力する観察画像入力ステップと、
上記観察画像及び上記検出画像領域を同一倍率にて縮小する縮小ステップと、
上記縮小した観察画像の一部と、上記テンプレートの一部を重ね合わせると共に、当該重ね合わせ領域の面積を変化させつつ、相対的に順次移動させる重ね合わせステップと、
上記重ね合わせ領域にて上記観察画像とテンプレートがマッチングし、かつ当該重ね合わせ領域の面積に関する値が閾値より大きくなる上記観察画像上の位置を選択的に検出する位置検出ステップと、
上記縮小した観察画像及び上記縮小した検出画像領域を拡大して元の観察画像及び検出画像領域に戻す拡大ステップと、
上記拡大ステップにて得られた観察画像及び検出画像領域に対して、上記位置検出ステップにて得られた位置の近傍の領域にて、上記重ね合わせステップ及び上記位置検出ステップの処理と同一の処理を実行するステップと、
を有するパターンサーチ方法。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれか１項記載のパターンサーチ方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータに読み取り可能なプログラム。
【請求項１２】
請求項１〜１０のいずれか１項記載のパターンサーチ方法をコンピュータに実行させるためのプログラムを格納したコンピュータに読み取り可能な媒体。
【請求項１３】
観察画像取得装置に接続され、当該観察画像取得装置によって取得された観察画像と、あらかじめ登録されたテンプレートとの間でパターンマッチングを実行する演算装置を備えたパターンサーチ装置において、
前記観察画像取得装置は、前記観察画像として半導体ウエハの回路パターンの観察画像を取得する走査型電子顕微鏡または光学顕微鏡を備えており、
上記演算装置は、
上記観察画像の一部と、上記テンプレートの一部を重ね合わせると共に、当該重ね合わせ領域の面積を変化させつつ、相対的に順次移動させ、
上記重ね合わせ領域にて上記観察画像とテンプレートがマッチングし、かつ当該重ね合わせ領域の面積に関する値が閾値より大きくなる上記観察画像上の位置を選択的に検出する
ことを特徴とするパターンサーチ装置。
【請求項１４】
請求項１３記載のパターンサーチ装置において、
上記演算装置は、上記重ね合わせ領域が所定の面積より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ装置。
【請求項１５】
請求項１３記載のパターンサーチ装置において、
上記演算装置は、上記観察画像に対する上記重ね合わせ領域の面積の比が所定の閾値より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ装置。
【請求項１６】
請求項１３記載のパターンサーチ装置において、
上記演算装置は、上記重ね合わせ領域の横幅が所定の閾値より大きい場合、又は、上記重ね合わせ領域の縦幅が所定の閾値より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ装置。
【請求項１７】
請求項１３記載のパターンサーチ装置において、
上記演算装置は、上記観察画像に対する上記重ね合わせ領域の横幅の比が所定の閾値より大きい場合、又は、上記観察画像に対する上記重ね合わせ領域の縦幅の比が所定の閾値より大きい場合に、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ装置。
【請求項１８】
請求項１３記載のパターンサーチ装置において、
上記演算装置は、上記重ね合わせ領域における上記観察画像と上記テンプレートの相関値を計算し、該相関値に上記重ね合わせ領域の面積を表す係数を乗算した値又は該相関値と上記重ね合わせ領域の面積を変数とする関数値を用いて、上記観察画像とテンプレートがマッチングするか否かを判定することを特徴とするパターンサーチ装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体ウエハに形成された回路パターンの測定に使用して好適なパターンサーチ方法に関し、特に、パターンマッチング方式によりパターンを検出するパターンサーチ方法である。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造工程では、走査型電子顕微鏡を備えた測定装置を使用して、半導体ウエハに形成された回路パターンの線幅等が測定される。このような回路パターンの測定では、回路パターンの画像上にて測定位置を検出する必要がある。
【０００３】
従来、回路パターンの画像より所定の測定位置を検出する方法としてテンプレートを使用するパターンマッチング方式が知られている。それによると、回路パターンの画像より測定対象を含む小さな画像領域を切り出してテンプレートとして予め登録する。測定工程にて、測定対象を含む画像が与えられたとき、テンプレートを画像と照合させながら走査させる。テンプレートとテンプレートに照合された画面領域との類似度を調べ、類似度が高い場合に、その画面領域が測定対象を含む画像領域であると判定する。
【０００４】
近年、露光機の露光レーザの短波長化や露光マスクの新技術（位相シフトマスクやOPCなど）が導入されている。このような製造条件にて製造された回路パターンを高倍率にて観察すると、緩やかに曲がった空間周波数が低い形状が現れる。即ち、パターンの特徴が分散している。特に、メモリーセルなどでは、緩やかに曲がったパターン、繰り返しパターンが多く現れる。
【０００５】
従来の方法では、テンプレートとして切り出した画像領域のパターンが他の画像領域のパターンと比較して差異が小さい場合には、位置検出が困難であるか又は誤差が生ずる。
【０００６】
特開平6-120310号公報に記載された例では、対象物の特徴部を含む小さな領域を切り取ってそれを第１のテンプレートとして登録し、対象物の全体を含む領域を切り取ってそれを第２のテンプレートとして登録する。観察画像が与えられたとき、先ず、第１のテンプレートによるパターンマッチングによって対象物を検出する。しかしながら、第１のテンプレートによって切り取られた領域が、観察画像よりはみ出している場合には、第２のテンプレートによるパターンマッチングを行い、対象物の位置を検出する。対象物の位置が検出されたら、第１のテンプレートにより正確な位置の特定を行う。
【０００７】
【特許文献１】特開平6-120310号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特開平6-120310号公報に記載された例では、第１のテンプレートによるパターンマッチングができない場合に、第２のテンプレートによるパターンマッチングを行い、再び、第１のテンプレートによる位置検索を行うため、工程数が多い。
【０００９】
本発明の目的は、空間周波数が低い単調な形状のパターン又は繰返しが多いパターンであっても効率的に且つ高精度にて検索することができるパターンサーチ方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明によるパターンサーチ方法によると、検出画像領域として、観察画像と実質的に同一寸法を有する画像を使用する。観察画像に対して検出画像領域を相対的に移動させ、両者の共通領域の類似度を検出する。検出画像領域の移動範囲は予め設定する。共通領域の面積が所定値より大きいときに類似度の計算を行う。
【００１１】
本発明によるパターンサーチ方法によると、先ず、観察画像と検出画像領域を縮小してパターンマッチングを行い、概略の位置検出を行う。こうして得られた検出位置の近傍にて元のの観察画像と検出画像領域に対してパターンマッチングを行い、正確な位置を検出する。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によると、空間周波数が低い単調な形状のパターン又は繰返しが多いパターンであっても効率的に且つ高精度にて検索することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
図１を参照して本発明の概要を説明する。検出画像領域１０１は、検出する対象の形状又はパターンの像を含む画像領域であり、従来のテンプレートに対応する。例えば、特定の位置の線幅を測定する場合には、その位置の線幅を含む画像領域である。検出画像領域１０１は、通常、電子顕微鏡によって得られた画像を用いるが、光学顕微鏡によって得られた画像やＣＡＤデータの情報より生成した画像を用いることもできる。
【００１４】
観察画像１０２は、検出画像領域１０１を検出する対象となる画像である。例えば、半導体の製造工程では、検査又は測定の対象となるウエハ上の回路パターンの画像である。観察画像１０２は、通常は、電子顕微鏡によって得られた画像であるが、光学顕微鏡やＣＣＤカメラによって得られた画像となることもある。
【００１５】
検出画像領域１０１及び観察画像１０２はパターンマッチング方式によってパターンマッチングがなされる。即ち、検出画像領域１０１と観察画像１０２は走査方向１０３に少しずつ相対位置をずらしながら重畳され、２つの画像の共通領域１０４の範囲の類似度を計算する。このときの類似度がもっとも高い相対位置を検出位置とする。ここで、類似度を測る目安としては、一般に正規化相関が知られている。
【００１６】
検出画像領域１０１と観察画像１０２は同一倍率の画像よりなり、且つ、検出画像領域１０１の寸法は、好ましくは、観察画像１０２の寸法と実質的に同一である。観察画像１０２は、通常、走査型顕微鏡等によって得られた画像をそのまま使用するが、検出画像領域１０１も、走査型顕微鏡等によって得られた画像をそのまま使用してよい。即ち、本例によると、検出画像領域１０１として、走査型顕微鏡等によって得られた画像を切り取ることなくそのままの全画像を用いる。
【００１７】
本例では、共通領域１０４の寸法が十分大きいため、類似度を高精度にて得ることができる。尚、図１の例では、検出画像領域１０１の寸法は、観察画像１０２の寸法と実質的に同一であるが、両者は僅かに異なるものであってもよい。
【００１８】
図２は、本発明によるパターンサーチ装置の構成を示すブロック図である。本例のパターンサーチ装置は、観察画像生成装置２０１、観察画像入力装置２０２、検出画像領域入力装置２０３、検出条件入力装置２０４、演算装置２０５、記憶装置２０６、及び検出座標出力装置２０７を有する。
【００１９】
観察画像生成装置２０１は、観察画像１０２を生成するための装置であり、通常、走査式電子顕微鏡が用いられるが、光学顕微鏡やＣＣＤカメラであってもよい。観察画像入力装置２０２は、観察画像生成装置２０１からの観察画像を入する。演算装置２０５は、観察画像を記憶装置２０６に格納する。
【００２０】
検出画像領域入力装置２０３は検出画像領域１０１を入力する。検出画像領域は、観察画像生成装置２０１から入力してもよいが、ＣＡＤデータによってパターンを確定する方法、また、以前に計測しておいたデータを保管しておき再利用する方法でもよい。上述のように、検出画像領域１０１と観察画像１０２は同一倍率であり且つ略同一寸法を有する。検出条件入力装置２０４は、パターン検出を実行する時の検出条件を入力する。
【００２１】
検出条件は例えば次の項目を含む。
（１）検出画像領域１０１及び観察画像１０２の寸法
寸法は、以下に説明するように例えば観察画像１０２に対する共通領域１０４の面積の比を求める場合等に使用する。寸法は、画素数、４隅の座標、実試料に換算したときの面積等であってよい。
【００２２】
（２）閾値
閾値には、相関値の判定を行うための相関値の閾値、共通領域１０４の面積の判定を行うための面積の閾値等がある。相関値の閾値は、検出位置を記録するか否かの判定に用いる。相関値が閾値より大きい場合には、そのときの検出位置を記録し、相関値が閾値より小さい場合には、位置の記録を行うことなく、検出画像領域１０１を次の位置に移動する。
【００２３】
面積の閾値には、共通領域１０４の面積の閾値、観察画像１０２に対する共通領域１０４の面積の比の閾値、共通領域１０４の縦幅及び横幅の閾値、観察画像１０２に対する共通領域１０４の縦幅の比の閾値、観察画像１０２に対する共通領域１０４の横幅の比の閾値等がある。尚、共通領域１０４の面積は画素数であってよいが、実試料に換算したときの面積でもよい。
【００２４】
面積の閾値は、相関値を計算するか否かの判定に用いる。面積が閾値より大きい場合には、相関値を計算し、面積が閾値より小さい場合には、相関値の計算を行うことなく、検出画像領域１０１を次の位置に移動する。本例の場合、観察画像１０２と検出画像領域１０１の面積は観察画像１０２の面積と略同一である。従って、共通領域１０４の面積が小さい場合には、検出画像領域１０１は観察画像１０２の周辺部にて重なり合っていると考えられる。このような場合には、相関値の精度が低いと考えられ、相関値の計算を行わない。
【００２５】
（３）相対座標の範囲
観察画像１０２に対して検出画像領域１０１を相対的に走査方向に移動させるとき、検出画像領域１０１の最大の移動範囲の座標値である。例えば、ｘ方向及びｙ方向の最大値及び最小値である。
【００２６】
（４）相関値計算開始及び終了位置
観察画像１０２に対して検出画像領域１０１を相対的に走査方向に移動させるとき、相関値の計算を開始する位置及び終了する位置である。効率的に位置検出を行うためには、正確な相関値が得られる可能性が高い領域のみにて、相関値の計算を行う。
【００２７】
（５）出力値に関する条件
相関値と位置検出が終了すると、それらをデータを出力するが、全てのデータを出力するのではなく、そのうち有意味のデータのみを出力する。
【００２８】
再び図２を参照する。検出条件入力装置２０４によって入力された検出条件は、検出画像領域入力装置２０３によって入力された検出画像領域と共に記憶装置２０６に格納される。
【００２９】
演算装置２０５は、以下に説明するパターンマッチング処理を行う。即ち、検出条件に基いて、検出画像領域と観察画像のパターンマッチングを行い、検出位置を生成する。演算装置２０５によって得られた検出位置は一旦記憶装置２０６に格納される。記憶装置２０６に格納された検出位置は、演算装置２０５によって検出処理が行われ、検出処理終了後、検出座標出力装置２０７より出力される。
【００３０】
図３を参照して、本発明によるパターンサーチ方法の処理の第１の例を説明する。ステップ３０１のＳｔａｒｔより処理を開始する。ステップ３０２の検出条件入力処理では、検出条件を入力する。検出条件は、検出画像領域１０１及び観察画像１０２の寸法、閾値、相対座標の範囲等を含む。
【００３１】
ステップ３０３の観察画像入力処理では、観察画像１０２を入力する。観察画像１０２は、電子顕微鏡より直接入力してもよいが、記憶装置２０６に保存されているものであってもよい。観察画像１０２は上述のように、電子顕微鏡による画像のほか、光学顕微鏡やＣＣＤカメラによって得られた画像でもよい。
【００３２】
ステップ３０４の相関値計算開始座標設定処理では、相関値の計算を開始する座標を設定する。この開始座標は、ステップ３０２の検出条件入力処理にて予め入力されたものであってよい。
【００３３】
ステップ３０５の相関値計算領域計算処理では、相関値を計算する対象である共通領域１０４の範囲を検出する。ステップ３０６の相関値計算処理では、共通領域１０４の範囲の相関値を計算する。最初のループでは、ステップ３０４の相関値計算開始座標設定処理にて設定した座標位置にて、相関値を計算する。相関値の計算方法は周知であり、詳細は省略する。
【００３４】
ステップ３０７の判定処理にて、相関値が閾値以上であるか否かを判定する。相関値が閾値以上であればステップ３０８に進み、相関値が閾値以上でなければステップ３０９に進む。ステップ３０８の検出座標登録処理にて、検出画像領域１０１と観察画像１０２の間の相対的な座標位置を登録する。ステップ３０９の相関値計算座標更新処理では、次に相関値を計算する座標を設定する。ステップ３１０の全領域相関値計算終了の判定では、検出条件入力ステップ３０２で入力した相対座標の範囲の全領域におけるパターンマッチングが終了したかを判定する。全領域のパターンマッチングが終了していないときには、ステップ３０５の相関値計算領域計算処理に戻る。２回目のループでは、ステップ３０５において、ステップ３０９の相関値計算座標更新処理によって更新された新しい座標にて共通領域１０４の範囲を検出する。
【００３５】
ステップ３１１の検出座標出力処理では、ステップ３０８の検出座標登録処理にて登録した座標を出力する。ここで出力する座標の順番は、ステップ３０８の検出座標登録処理にて登録した順番が使用されてよいが、ステップ３０６の相関値計算処理にて計算した相関値の大きさの順であってもよい。出力する座標の数を制限するために、ステップ３０２の検出条件入力処理にて、出力する座標の数の上限を設定してもよい。ステップ３０８の検出座標登録処理にて登録した複数の座標が極めて近い場合や、２点間で相関値が単調増加、単調減少をする場合には、その中で最も相関値の高い部分を代表点として出力し、ほかの部分は出力しなくてもよい。ステップ３１２の全画像検出終了処理では、全画像に対してパターンマッチング処理を行ったかを判定し、全画像のパターンマッチング処理が終了していないときは、ステップ３０３の観察画像入力処理を繰り返す。全画像に対してパターンマッチング処理が終了しているときは、ステップ３１３のＥｎｄにて処理を終了する。
【００３６】
図４を参照して、本発明によるパターンサーチ方法の処理の第２の例を説明する。図４では、図３のパターンサーチ方法の処理と同一の処理には、同一の参照符号を付し、その詳細な説明は省略する。ステップ３０１のＳｔａｒｔより処理を開始する。ステップ４０１の検出条件入力処理では、検出条件を入力する。本例では、検出条件は、検出画像領域１０１及び観察画像１０２の寸法、閾値、相対座標の範囲、及び、共通領域１０４の面積の閾値を含む。
【００３７】
上述のように、面積の閾値には、共通領域１０４の面積の閾値、観察画像１０２に対する共通領域１０４の面積の比の閾値、共通領域１０４の縦幅及び横幅の閾値、観察画像１０２に対する共通領域１０４の縦幅の比の閾値、観察画像１０２に対する共通領域１０４の横幅の比の閾値等がある。尚、共通領域１０４の面積は画素数であってよいが、実試料に換算したときの面積でもよい。
【００３８】
ステップ４０２の判定処理では、共通領域１０４の面積が閾値以上であるか否かを判定し、面積が閾値以上である場合にはステップ３０６に進み、面積が閾値より小さい場合にはステップ３０９に進む。即ち、本例では、共通領域１０４の面積が閾値より小さい場合には、相関値の精度が低いとみなし、相関値の計算を行わない。
【００３９】
図５を参照して、本発明によるパターンサーチ方法の処理の第３の例を説明する。図５では、図３及び図４のパターンサーチ方法の処理と同一の処理には、同一の参照符号を付し、その詳細な説明は省略する。ステップ３０１のＳｔａｒｔより処理を開始する。
【００４０】
ステップ５０１の面積考慮相関値計算処理では、共通領域１０４の面積を考慮した相関値を計算する。一般に、共通領域１０４における相関値を計算する場合、共通領域１０４の面積が大きいほうが、相関値の精度は高くなると考えられる。例えば、異なる位置で同一の相関値が算出された場合、共通領域１０４の面積が大きいほど、相関値の精度は高いと考えられる。従って、次の式１のように、共通領域１０４の面積を係数として導入することにより、面積を考慮した相関値を得ることができる。
【００４１】
面積を考慮した相関値＝相関値ｘ面積・・・・・・・・・・・・・・・・式１
面積と相関値を変数とする任意の関数ｆを導入してもよい。
【００４２】
面積を考慮した相関値＝ｆ（相関値、面積）・・・・・・・・・・・・・式２
式１にて、面積を乗算する代わりに、面積を表す係数を乗算してもよい。ステップ３０７では、面積を考慮した相関値と閾値を比較する。
【００４３】
図６を参照して、本発明によるパターンサーチ方法の第３の例の概念を説明する。本例によると、先ず、検出画像領域１０１及び観察画像１０２を適当な且つ同一の倍率にて縮小する。こうして縮小した検出画像領域６０１及び観察画像６０２を、図１の例と同様に、走査方向６０３に少しずつ相対位置をずらしながら両画像の共通領域６０４の相関を調べ、検出位置を求める。こうして求めた検出位置は、縮小した画像によって求めたため、精度が低い。次に、縮小した検出画像領域６０１及び観察画像６０２を拡大し、元の検出画像領域１０１及び観察画像１０２を得る。縮小した画像によって求めた検出位置の近傍にて、検出画像領域１０１と観察画像１０２の相関を調べ、検出位置を求める。こうして、拡大した画像にて求めた検出位置は精度が高い。
【００４４】
本例では、縮小した検出画像領域６０１及び観察画像６０２によって概略の検出位置を求めるから、直接、検出画像領域１０１及び観察画像１０２によって検出位置を求める場合に比べて処理時間が減少する。ここで、縮小した画像による検出位置を求める時間を計算する。例えば、両画像の縦及び横方向の縮小率をそれぞれ1/nとすると、走査方向に移動する量は（1/n）2、共通領域６０４の相関値を計算する時間は面積に比例すると仮定して（1/n）2となり、全体で処理時間は（1/n）4となる。
【００４５】
図７を参照して、本発明によるパターンサーチ方法の処理の第３の例を説明する。ステップ３０１のＳｔａｒｔより処理を開始する。ステップ７００の検出条件入力処理では、検出画像領域１０１及び観察画像１０２の寸法、閾値、相対座標の範囲、及び、画像の縮小率及び縮小方法を入力する。ステップ３０３の観察画像入力処理では、観察画像１０２を入力する。ステップ７０１の画像縮小処理では、検出画像領域１０１及び観察画像１０２を縮小し、縮小した検出画像領域６０１及び縮小した観察画像６０２を作成する。ステップ７０２の相関値計算開始座標設定処理はステップ３０４に相当し、縮小した検出画像領域６０１と縮小した観察画像６０２の相関値の計算を開始する座標を設定する。
【００４６】
ステップ７０３の相関値計算領域計算処理はステップ３０５に相当し、相関値を計算する対象である共通領域６０４の範囲を検出する。ステップ７０４の相関値計算処理はステップ３０６に相当し、共通領域６０４の範囲の相関値を計算する。最初のループでは、ステップ７０２の相関値計算開始座標設定処理にて設定した座標位置にて、相関値を計算する。
【００４７】
ステップ７０５の判定処理はステップ３０７に相当し、相関値が閾値以上であるか否かを判定する。相関値が閾値以上であればステップ７０６に進み、相関値が閾値以上でなければステップ７０７に進む。ステップ７０６の検出座標登録処理はステップ３０８に相当し、縮小した検出画像領域６０１と縮小した観察画像６０２の間の相対的な座標関係を登録する。ステップ７０７の相関値計算座標更新処理はステップ３０９に相当し、次に相関値を計算する座標を設定する。ステップ７０８の全領域相関値計算終了の判定はステップ３１０に相当し、検出条件入力７００で入力した相対座標の範囲の全領域におけるパターンマッチングが終了したかを判定する。全領域のパターンマッチングが終了していないときには、ステップ７０３の相関値計算領域計算処理に戻る。２回目のループでは、ステップ７０３において、ステップ７０７の相関値計算座標更新処理によって更新された新しい座標にて共通領域６０４の範囲を検出する。全領域のパターンマッチングが終了しているときにはステップ７０９に進む。
【００４８】
ステップ７０６の検出座標登録処理にて得られた検出座標は、縮小した検出画像領域６０１と縮小した観察画像６０２を用いて求めたため、精度が低い。従って、以下に、ステップ７０６にて求めた検出座標の近傍にて、縮小前の検出画像領域１０１と観察画像１０２を用いて精度の高い位置検出を行う。位置検出を行う近傍の範囲はステップ７００の検出条件入力処理にて入力することができる。
【００４９】
ステップ７０９の相関値計算開始座標設定処理はステップ３０４に相当し、検出画像領域１０１と観察画像１０２の相関値の計算を開始する座標を設定する。ステップ７１０の相関値計算領域計算処理は、ステップ３０５に相当し、相関値を計算する対象である共通領域１０４の範囲を検出する。ステップ７１２の相関値計算処理はステップ３０６に相当し、共通領域１０４の範囲の相関値を計算する。最初のループでは、ステップ７０９の相関値計算開始座標設定処理にて設定した座標位置にて、相関値を計算する。
【００５０】
ステップ７１３の判定処理では、ステップ７１２にて計算した相関値が、前回のループまでで計算した相関値のなかで最大であるか否かを判定する。最大であるならステップ７１４に進み、最大でなければステップ７１５に進む。最初のループでは、ステップ７１２で計算した相関値が最大となるため、ステップ７１４に進む。ステップ７１４の検出座標修正処理では、相関値が最大となる検出座標によって前回までのループにより得られた検出座標を修正する。最初のループでは、ステップ７０９にて設定された開始座標を登録する。ステップ７１５の相関値計算座標更新処理はステップ３０９に相当し、次に相関値を計算する座標を設定する。ステップ７１６の全領域相関値計算終了の判定はステップ３１０に相当し、ステップ３０３〜ステップ７０８にて検出した位置の近傍の全領域におけるパターンマッチングが終了したかを判定する。全領域のパターンマッチングが終了していないときには、ステップ７１０の相関値計算領域計算処理に戻る。２回目のループでは、ステップ７１０において、ステップ７１５の相関値計算座標更新処理によって更新された新しい座標にて共通領域１０４の範囲を検出する。全領域のパターンマッチングが終了しているときにはステップ３１１に進む。ステップ３１１から、以下、ステップ３１２、ステップ３１３に進む。
【００５１】
ステップ３１１の検出座標出力処理では、ステップ７１４の検出座標修正処理にて登録した座標を出力する。ステップ３１１の検出座標出力処理にて出力される座標の順番は、ステップ７１４にて登録した順番であってよいが、ステップ７１２の相関値計算処理にて計算した相関値の大きい順でもよい。
【００５２】
上述の例と同様に、出力する座標の数を制限するために、ステップ７００の検出条件入力処理にて、出力する座標の数の上限を設定してもよい。ステップ７１４の検出座標修正処理にて、登録した複数の座標が極めて近い場合や、２点間で相関値が単調増加、単調減少をする場合には、このなかのもっとも相関値の高い部分を代表点とし、代表点のみを出力してもよい。
【００５３】
図８を参照して、本例のパターンサーチ方法の効果を説明する。図８Ａは走査型電子顕微鏡によって得られた観察画像の例を示す。図示のように、観察画像は、比較的単調なラインパターンを含むが、各ラインパターンのコンタクトホール接続部分８０１は膨らみを持つようにマスクが設計されておりこのようなパターン形状となったものである。観察画像のうち、矢印８０３にて示す間隔が測長対象である。そこで、従来のように、測長対象８０３を含む矩形領域８０４を切り出してテンプレートとする。図８Ｂに示すように、この矩形領域８０４には、ｙ方向の位置検出を行うために必要な有効エッジ部分８０５は２箇所しか存在しない。従って、この矩形領域８０４をテンプレートとすると、位置検出に誤差が生ずる可能性がある。２つのエッジ部分８０５が同一形状であると仮定し、その長さをL、ｘ軸となす角をθとするとｙ方向に位置を決めるために有効な情報量Tyは次の式によって表される。
Ty=2Lcosθ                                                            式３
【００５４】
一方、図８Ｃに示す本発明の例のように、観察画面の全画面を検出画像領域とした場合、検出画像領域中にｙ方向の位置検出を行うために必要な情報量Wyはエッジ部分が１２箇所あるので次の式によって表される。
Wy=12Lcosθ                                                            式４
【００５５】
走査型電子顕微鏡を備えた測定装置によって、回路パターンの線幅等の測長処理を連続的に且つ自動的に行う場合、中間倍率の検出誤差やイメージシフトの精度誤差による観察視野ずれによって画像中心から離れたエッジ部分８０６が視野に入らない場合がある。例えば、n個のエッジ部分８０６が視野に入らないとする。このような場合、ｙ方向の位置検出を行うために必要な情報量Wy’は次の式によって表される。
Wy’=（12-n）Lcosθ                                                      式５
【００５６】
従って、本例のように画像全体を検出画像領域とした場合、画像の一部分をテンプレートとした図８Ｂの場合よりy方向の位置検出を行うために必要な有効情報量が多い。
【００５７】
よって従来方式よりも精度よく位置検出を実行することができる。また、ユーザが位置決めのために有効なエッジを見つけ、それを含むようにテンプレートを選択する必要がない。従って、ユーザの負担を減らすことができる。さらに位置決めのために必要なエッジ情報が少ない適切でないテンプレートが選ばれることがないため検出の信頼性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【００５８】
【図１】本発明によるパターンサーチ方法の概略を説明するための説明図である。
【図２】本発明によるパターンサーチ装置の構成を示す図である。
【図３】本発明によるパターンサーチ方法の第１の例の処理を説明するための説明図である。
【図４】本発明によるパターンサーチ方法の第２の例の処理を説明するための説明図である。
【図５】本発明によるパターンサーチ方法の第３の例の処理を説明するための説明図である。
【図６】本発明によるパターンサーチ方法の第４の例の概略を説明するための説明図である。
【図７】本発明によるパターンサーチ方法の第４の例の処理を説明するための説明図である。
【図８】本発明によるパターンサーチ方法の効果を説明するための説明図である。
【符号の説明】
【００５９】
１０１…検出画像領域、１０２…観察画像、１０３…走査方向、１０４…共通領域、２０１…観察画像生成装置、２０２…観察画像入力装置、２０３…検出画像領域入力装置、２０４…検出条件入力装置、２０５…演算装置、２０６…記憶装置、２０７…検出座標出力装置、６０１…縮小した検出画像領域、６０２…縮小した観察画像、６０３…走査方向、６０４…縮小画像の共通領域、８０１…コンタクトホール接続部分、８０３…測長する位置、８０５…有効なエッジ部分、８０６…画像中心から離れたエッジ部分
【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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