(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画像信号を積算して画像を形成する画像積算部と、予め登録されたテンプレートを用いて、前記画像積算部によって積算された画像上にてパターンマッチングを実行するパターンマッチング実行部を備えた画像取得条件設定装置であって、
前記画像積算部は、予め取得された複数の積算画像毎に、その積算枚数を変えて異なる積算枚数の画像を複数形成し、
前記パターンマッチング実行部は、積算枚数の異なる複数の画像上でパターンマッチングを実行し、前記テンプレートと当該テンプレートによって特定された位置との一致度を示すスコアを求め、
当該スコアのばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数、前記複数の積算画像のいずれもが、所定値以上のスコアを示す積算枚数、前記パターンマッチングによって特定されたパターンの寸法値のばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数、或いは当該パターンの寸法値の平均値が所定の範囲に含まれる積算枚数を選択する選択部を備えた画像取得条件設定装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記選択部は、選択した積算枚数が複数存在する場合に、当該選択された積算枚数の内、最も少ない積算枚数を、前記画像積算部の積算枚数として選択することを特徴とする画像取得条件設定装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記選択部は、前記スコアのばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数が、複数存在する場合に、前記選択された積算枚数の内、所定の許容値から一定量以上高いスコアを示す積算枚数を選択することを特徴とする画像取得条件設定装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記積算画像は、複数の画像データが積算された画像であることを特徴とする画像取得条件設定装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記パターンマッチング実行部は、パターンマッチングによる第１候補のスコアと第２候補のスコアとの間のスコアを、テンプレートマッチング時のマッチング成否の閾値とすることを特徴とする画像取得条件設定装置。
【請求項６】
請求項１において、
前記選択部は、前記選択された積算枚数を荷電粒子線装置の装置条件として、設定することを特徴とする画像取得条件設定装置。
【請求項７】
コンピュータに、荷電粒子線装置によって得られた画像信号を積算させて積算画像を形成させ、予め登録されたテンプレートを用いて、前記積算画像上にてパターンマッチングを実行させるコンピュータプログラムであって、
当該コンピュータプログラムは、前記コンピュータに、予め取得された複数の積算画像毎に、その積算枚数を変えて異なる積算枚数の画像を複数形成させ、当該積算枚数の異なる複数の画像上でパターンマッチングを実行させ、前記テンプレートと当該テンプレートによって特定された位置との一致度を示すスコアを求めさせ、当該スコアのばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数、前記複数の積算画像のいずれもが、所定値以上のスコアを示す積算枚数、前記パターンマッチングによって特定されたパターンの寸法値のばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数、或いは当該パターンの寸法値の平均値が所定の範囲に含まれる積算枚数を選択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８】
請求項７において、
前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに、選択した積算枚数が複数存在する場合に、当該選択された積算枚数の内、最も少ない積算枚数を、前記画像積算部の積算枚数として選択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９】
請求項７において、
前記コンピュータプログラムは、前記コンピュータに、前記スコアのばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数が、複数存在する場合に、前記選択された積算枚数の内、所定の許容値から一定量以上高いスコアを示す積算枚数を選択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１０】
請求項７において、
前記積算画像は、複数の画像データが積算された画像であ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、走査電子顕微鏡に代表される荷電粒子線装置等の画像取得条件設定装置、及びコンピュータプログラムに係り、特に、信号積算によって画像を形成する装置の装置条件を設定する装置、及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体プロセスはますます微細化が進み、顕微鏡を用いた微細パターンの測定や検査が行われている。顕微鏡は、加工されたパターンを撮像してディスプレイに画像を表示し、画像処理技術を用いて検査や測定（以下単に検査と称することもある）を行う。
【０００３】
半導体プロセスの途中で加工された回路パターンを検査する場合、半導体チップ上のすべてのパターンを検査するのは効率的でないので、そのプロセスで不具合が発生しそうな、あるいは過去に発生した箇所に特定して検査することが行われている。
【０００４】
このとき、その検査すべき特定箇所を分解能の高い顕微鏡で見つけ出すのは、至難の業であるため、特許文献１に開示されているようなテンプレートマッチングとよばれる手法が用いられている。
【０００５】
テンプレートマッチングは、試料上の探索領域の中から所望の対象パターンを特定する手法であり、探索領域内の各位置にて、テンプレートと呼ばれるパターン画像との一致度判定を行い、探索領域内にてテンプレートと最も高い一致度を示す位置を特定することによって、位置特定を行う。この演算はコンピュータによって行われる。具体的には、顕微鏡画像内のパターンの凹凸を表す複数の階調値と一定領域内のテンプレート図形とを比較し、一致度が高い場合にマッチングがとれたとするものである。位置情報と、このテンプレートを予め登録しておくことで自動測定を可能とする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００２−３２８０１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
走査電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）等の荷電粒子線装置は、試料から放出される荷電粒子（電子，イオン）の検出に基づいて、画像を形成する装置であり、ビームの走査信号と、表示装置の走査を同期させることによって、二次元像を形成する装置である。この場合、複数の画像信号（フレーム）を積算することによって、Ｓ／Ｎ比の高い画像を形成する。フレーム数は、走査偏向器による走査回数に比例し、フレーム数が増加すると画像形成に供される信号量も増大するため、被積算対象であるフレーム数が多いとＳ／Ｎ比の高い画像を形成することができる。
【０００８】
半導体デバイス等の試料を自動的に測定，検査する走査電子顕微鏡等では、上記フレーム数を含む画像取得条件を予め設定しておく必要があり、テンプレートマッチングに供される画像信号の条件も予め設定しておく必要がある。積算枚数が多いと、Ｓ／Ｎ比の高い画像を形成できることは、上述の通りであるが、必要以上にビームを走査すると、その分、処理時間が長くなる。また、試料に付着するコンタミネーションやパターンのシュリンク、或いは帯電等が増大する可能性がある。よって、高いＳ／Ｎ比の維持と処理時間等の抑制の両立を図るためには、最適なフレーム数を選択する必要があるが、特許文献１にはパターンマッチングに最適なフレーム数を選択することについての言及がない。
【０００９】
以下に、高いＳ／Ｎ比の維持と、処理時間等の抑制とを両立する画像取得条件を設定することを目的とする画像取得条件設定装置、及びコンピュータプログラムについて説明する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記目的を達成するための一態様として、以下に、複数の画像信号を積算して画像を形成する画像積算部と、予め登録されたテンプレートを用いて、前記画像積算部によって積算された画像上にてパターンマッチングを実行するパターンマッチング実行部を備えた画像取得条件設定装置であって、前記画像積算部は、予め取得された複数の積算画像毎に、その積算枚数を変えて異なる積算枚数の画像を複数形成し、前記パターンマッチング実行部は、積算枚数の異なる複数の画像上でパターンマッチングを実行し、前記テンプレートと当該テンプレートによって特定された位置との一致度を示すスコアを求め、当該スコアのばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数、前記複数の積算画像のいずれもが、所定値以上のスコアを示す積算枚数、前記パターンマッチングによって特定されたパターンの寸法値のばらつきが所定の許容範囲に含まれる積算枚数、或いは当該パターンの寸法値の平均値が所定の範囲に含まれる積算枚数を選択する選択部を備えた画像取得条件設定装置、及び上記処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムを提案する。
【発明の効果】
【００１１】
上記構成によれば、既に取得された積算画像を用いて適切な画像取得時の積算枚数を選択することができるので、プロセス変動等に応じた適切な画像取得条件を設定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】走査電子顕微鏡の概略構成図。
【図２】走査電子顕微鏡によって取得された画像の例を示す図。
【図３】走査電子顕微鏡と画像取得条件設定装置の概略構成図。
【図４】画像取得条件設定装置の詳細説明図。
【図５】複数の積算枚数の画像データに基づいて形成される画像の一例を説明する図。
【図６】複数の被積算画像に基づいて、異なる積算枚数の画像を形成する例を説明する図。
【図７】複数の評価対象画像について、異なる積算枚数の複数の画像を形成し、当該画像についてテンプレートマッチングを行ったときのスコアのグラフを示す図。
【図８】各積算枚数のスコアの平均値と、ばらつきを表したテーブルの一例を示す図。
【図９】パターンマッチングのスコアに基づいて、最適な積算枚数を判定する工程を説明するフローチャート。
【図１０】パターンマッチングのスコアに基づいて、最適な積算枚数を判定する工程を説明するフローチャート。
【図１１】積算枚数と測長値との関係を示すグラフ。
【図１２】各積算枚数の測長値の平均値と、ばらつきを表したテーブルの一例を示す図。
【図１３】測長結果に基づいて、最適な積算枚数を判定する工程を説明するフローチャート。
【図１４】測長結果に基づいて、最適な積算枚数を判定する工程を説明するフローチャート。
【図１５】テンプレートのアクセプタンスを決定する工程を説明する図。
【図１６】パターンマッチングのスコアに基づいて、最適なアクセプタンスを設定する工程を説明するフローチャート。
【図１７】パターンマッチングのスコアに基づいて、最適なアクセプタンスを設定する工程を説明するフローチャート。
【図１８】パターンマッチングに基づいて、適切な積算枚数を設定する工程を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
顕微鏡には光を照射するものと、電子線を照射するものとがあるが、両者で異なるのは分解能であって、画像処理については同様のものを用いることができる場合がある。
【００１４】
分解能の高い光学式顕微鏡では、試料からの反射光をＣＣＤセンサ等で検知し、さらに分解能の高い電子顕微鏡においては、試料で発生する電子を検知しているが、画像化にはどちらもディジタル信号処理を行うからである。
【００１５】
自動的に試料の測定や検査を行う電子顕微鏡等の画像取得条件（フォーカスの有無や積算枚数，倍率など）は、予め登録しておくものだが、半導体製造過程にはプロセス変動が含まれるため、登録した際の条件ではパターンがうまく抽出できずにマッチングエラーとなってしまうことがある。
【００１６】
その解決策として、画像取得条件の一つである積算枚数（フレーム数）を多めに設定し、パターンを鮮明にすることが挙げられるが、必要以上に積算枚数を多くすることでスループットが低下してしまう。更には、コンタミやシュリンク，帯電の影響が大きくなる可能性もある。
【００１７】
よって、プロセス変動等に応じて適正な積算枚数を設定することは、マッチングの成功率及び処理時間の短縮化等を実現するためには望ましい対応であると言えるが、適正な設定を行うための明確な指標がなく、誤った設定を行う可能性もあったため、積算枚数の再設定を行うことが困難であった。また、誤った設定を行うと、測定結果等にも影響を与える可能性があり、再設定を行わない一因となっていた。
【００１８】
また、テンプレートマッチング方法において予め設定が必要な画像取得条件の一つである積算枚数は、必要以上の枚数が設定されることが多く、スループットの低下だけでなくコンタミやシュリンク，帯電などの影響を大きく受けていた。これを解決するためには、積算枚数を適切な枚数に修正することが望ましいが、そのためには装置と試料を使った確認が必要であった。この確認作業によって、装置を本来の目的である検査に使用できないため、装置稼働率の低下にもつながる。つまり、一度量産ラインでの運用を開始してしまうと、画像取得条件を変更することは非常に困難であった。
【００１９】
以下に、装置や試料を用いることなく、装置の設定条件を見出すことを可能とする画像取得条件設定装置、及びコンピュータプログラムについて、更に詳細に説明する。
【００２０】
装置や試料を用いることなく、装置条件を設定するために、自動測定や自動検査によって得られた画像を用いて、条件設定を行う手法を提案する。測長型電子顕微鏡（Critical Dimension ＳＥＭ：ＣＤ−ＳＥＭ）は、同じ製造プロセスを経て形成される多数の試料を連続的に測定する装置である。即ち、測定処理が進行するにつれて、画像情報が蓄積される。この画像情報を蓄積しておき、画像取得条件を設定するための判断に用いることによって、装置条件設定のためだけに装置を稼働する必要がなくなる。
【００２１】
また、過去に取得された画像は、プロセス変動によるパターンサイズの変化，パターンエッジの明度，パターンノイズなどを含んでいる。これらの画像群のデータを利用することで、装置と試料を使用せず、画像取得条件を変更した際の変化を確認できる。以下に説明する本実施例装置では、プロセス変動を含んだ画像群のデータを利用して画像取得条件の変更を実施する。
【００２２】
自動測定によって取得したプロセス変動を含んだ画像群を利用することによって、画像取得条件の変更確認のために改めて装置と試料を使用する必要がなくなるため、オフラインでの変更が可能となる。また、短時間での量産展開が可能となるため、これまでマッチングエラーを懸念して修正に踏み込めなかったユーザでも容易に変更することが可能となる。
【実施例１】
【００２３】
図１は、ＣＤ−ＳＥＭの概略構成図である。陰極１０１から、第１陽極１０２に印加された電圧Ｖ１によって引出された一次電子線１０４は、第２陽極１０３に印加される電圧Ｖａｃｃにより加速されて後段のレンズ系に進行する。この一次電子線１０４は、レンズ制御電源１１４で制御された集束レンズ１０５と対物レンズ１０６により試料１０７に微小スポットとして集束され、二段の偏向コイル１０８によって試料１０７上を二次元的に走査される。
【００２４】
偏向コイル１０８の走査信号は、観察倍率に応じて偏向制御装置１０９によって制御される。試料１０７上を走査した一次電子線１０４により試料から発生した二次電子１１０は、二次電子検出器１１１で検出される。二次電子検出器１１１で検出された二次電子の情報は、増幅器１１２で増幅され、コンピュータ１１３のディスプレイに表示される。
【００２５】
半導体デバイスの製造プロセスでは、シリコン・ウェーハを加工して半導体デバイスが製造されるので、上記試料１０７としては、ウェーハが用いられる。コンピュータ１１３のディスプレイの画面には、製造途中の回路パターンが表示され、オペレータは、回路パターンの製造不良や付着異物を観察できる。また、ＣＤ−ＳＥＭによっては、二次電子の情報を用いて、回路パターンの幅の測定を自動的に行う機能を備えたものがある。このような画像情報を用いた処理や、画像から所望のパターンを見つけ出すテンプレートマッチングは、コンピュータ１１３内の演算部で行われる。また、テンプレートマッチングに用いる画像や測定を自動的に行うための自動測定ファイルは、コンピュータ１１３内の記憶部へ登録されており、これらの登録情報をもとに自動測定を行い、取得した画像もコンピュータ１１３内のデータ蓄積部に蓄積される。
【００２６】
図２は、ＣＤ−ＳＥＭの自動測定によって取得された画像を模式的に表したものである。図２の（ａ）を標準としたとき、（ｂ）はパターンサイズが大きく、（ｃ）はパターンサイズが小さい。（ｄ）のようにノイズが大きいものもある。また、（ｅ）のようにパターンエッジが強い画像や（ｆ）のようにパターンエッジが弱い画像も含まれている。（ａ）から（ｆ）のような画像の差は、同一の画像取得条件で自動測定を実行した場合でもプロセス変動の影響、あるいはレイヤーの違いによって発生する。また（ｄ）から（ｆ）のような差は、画像取得条件の一つである積算枚数の違いによっても表れ、積算枚数が多い程パターンエッジが強くノイズが少ない画像に、積算枚数が少ない程パターンエッジが弱くノイズが多い画像になる。（ａ）から（ｆ）のような画像の差は、テンプレートとのマッチングによって得られるスコアに影響する。
【００２７】
特に、ノイズが多い画像やパターンエッジが弱い画像の場合、パターンの検出がうまくいかず、マッチングエラーになりやすい。ここでスコアについて説明する。スコアとは、例えばテンプレートとの一致度を０から１０００で表したものであり、完全に一致していれば１０００、一致度が低くなる程にスコアも低くなる。ＣＤ−ＳＥＭでは、誤検出を防ぐため、目的パターンの有無を判定する基準値として、アクセプタンスを設定している。アクセプタンスとは、自動あるいはユーザによって任意に設定されるしきい値であり、スコアがアクセプタンス以上であればパターン検出成功、それ以下であればマッチングエラーとする値である。
【００２８】
図３は、ＣＤ−ＳＥＭと画像取得条件最適化機能／装置の構成概略図である。ＣＤ−ＳＥＭ３０１によって取得された画像は、図１のコンピュータ１１３内に存在するデータ蓄積部３０２に蓄積され、必要に応じて画像取得条件最適化機能／装置３０３へと送信し、画像取得条件最適化機能／装置３０３にて画像取得条件最適化を行う。ここで算出された結果を、自動測定の新たな設定内容として図１のコンピュータ１１３内に存在する記憶部３０４に送信・再登録され、ＣＤ−ＳＥＭ３０５にて新たな設定内容の自動測定が実行される。
【００２９】
ここで、図３の画像取得条件最適化機能／装置３０３について詳細を図４にて説明する。まずは、データ蓄積部４０１に蓄積されていた画像データを画像取得条件最適化機能／装置４０９へと送信し、積算枚数変換部４０２にて複数の積算枚数画像へと変換する。変換した画像は、随時パターンマッチング実行部４０３へと送信し、各積算枚数の画像とテンプレートとのマッチングを実行することでスコアを取得する。
【００３０】
取得したスコアは、一時的にマッチング結果（スコア）蓄積部４０４へ蓄積する。一方、最適化の対象が測長画像であった場合は、積算枚数によってコンタミやシュリンク量の変化によって測長値が変化する恐れがあるため、アクセプタンス以外にも測長値が管理値内に入っていることを確認する必要がある。そこで、積算枚数変換部４０２にて変換した画像のパターンマッチング実行部４０３への送信と並行して測長実行部４０５へ送信し、各積算枚数画像にて測長を実行することで測長値を取得し、測長結果を測長結果蓄積部４０６へ蓄積する。
【００３１】
従って、マッチング結果蓄積部４０４及び測長結果蓄積部４０６に蓄積された結果を確認することで画像取得条件の一つである積算枚数を変更した場合のシミュレーションをすることが可能になる。これらの蓄積された情報からスコア平均値，スコアばらつき（３σ），測長平均値、及び測長再現性（３σ）を算出し、フィルタ部４０７にて算出結果から最適な積算枚数を自動判定し最適条件を決定する。
【００３２】
ここで、図４の積算枚数変換部４０２の詳細について図５を用いて説明する。データ蓄積部４０１の画像データは、１スキャン毎の各画素の階調値を有している。例えば、積算枚数Ｎ（Ｎ  Frame）の画像の場合、図５に示すように１スキャンをＮ回繰り返し、それらのデータから１枚の画像を生成しているため、Ｎ個のデータが存在することになる。このＮ個のデータを利用することで、図６に示すように２Frame，４Frame，６Frameと、最大Ｎ  Frameまでの画像を生成できる。生成するFrame数は、自動あるいは任意に設定することができる。
【００３３】
ここで図４のパターンマッチング実行部４０３の詳細について図７を用いて説明する。積算枚数変換部４０２から各積算枚数の画像がパターンマッチング実行部４０３へ送信されると、図１のコンピュータ１１３の記憶部の自動測長ファイルに登録されているテンプレートとのマッチングを画像毎に実行する。図５，図６に例示したように、１枚の画像からは、複数個の積算枚数画像を生成可能であるため、図７のように１画像につき複数個のスコアが得られることになる。同様に画像２から画像Ｘまでのスコアを取得することで、各積算枚数のスコア平均値，スコアばらつき（３σ）を算出できる。ここで、算出結果が図８であるとする。
【００３４】
一方、図４のフィルタ部４０７では、自動測定ファイルに登録されていたアクセプタンスと任意で設定したスコアばらつきの許容値をもとに最適な積算枚数を判定する。即ち、フィルタ部４０７は、積算枚数の候補、或いは最終的な積算枚数を選択する選択部として機能する。
【００３５】
ここで、マッチング結果判定フローを図９に例示する。マッチング結果蓄積部７０１には、前記したように各積算枚数のスコア平均値及びスコアばらつき（３σ）が算出されている。これらの情報をフィルタ部７０２に送信し、まずはスコアばらつき（３σ）が許容範囲内であるかを確認する。ここで、３σがＲ以内を許容値としたとき、該当条件が複数個存在したとする。次に、スコア平均値が自動測長ファイルに設定されているアクセプタンスより一定量Ｕ以上高いか否かを確認する。
【００３６】
アクセプタンスとの差が一定量以上無くては、エラーが頻発する恐れがあるためである。この段階で該当する条件が複数個あった場合、その中でも最も積算枚数の少ない条件が、最適条件として判定される。ここで、図８の場合の判定例を図１０に示す。例えば、自動測長ファイルの設定アクセプタンスＱが３００、スコアばらつき（３σ）の許容値Ｒが１００、一定量Ｕが１００であったとすると、８Frame以上が最適であると判定される。
【００３７】
次に、図４の測長実行部４０５の詳細について図１１，図１２を用いて説明する。積算枚数変換部４０２から各積算枚数の画像が測長実行部４０５へ送信されると、自動測長ファイルに登録されている測長方法と同じ条件で測長を画像毎に実行する。前にも説明したように、１枚の画像から複数個の積算枚数画像を生成可能であるため、図１１のように１画像につき複数個の測長値が得られる。同様に画像２から画像Ｘまでの各積算枚数での測長値を取得することで、測長平均値と測長値再現性（３σ）が算出できる。ここで、算出結果が図１２であったとする。
【００３８】
一方、フィルタ部４０７では、自動測定ファイルに設定されている測長管理値と自動あるいは任意で設定した測長ばらつき（３σ）の許容値をもとに最適な積算枚数を判定する。ここで、測長結果判定フローを図１３に示す。測長結果蓄積部９０１には、上述したように各積算枚数の測長平均値及び測長再現性（３σ）が算出されている。これらの情報をフィルタ部９０２に送信し、まずは測長再現性（３σ）が許容範囲内であるかを確認する。ここで、３σがＭ以内を許容値としたとき、該当条件が複数個存在したとする。次に、測長平均値が自動測長ファイルに設定されている測長管理値内に該当するかを確認する。積算枚数を変更することで、測長値が著しく変化することを防ぐためである。この段階で該当する条件が複数個あった場合、その中で最も積算枚数が少ない条件が最適条件として判定される。
【００３９】
ここで、図１２の場合の判定例を図１４に示す。例えば、設定されていた測長管理値（Ｎ±Ｐ）が５１.５ｎｍ±１ｎｍ以内、測長再現性Ｍが３ｎｍ以内であったとすると、１６Frame以上が最適であると判断される。パターンマッチング結果の判定で８Frameが最適であると判定された場合でも、測長画像の場合は測長結果の判定を優先する。
【００４０】
図１８は、画像取得条件の決定プロセスを説明するフローチャートである。まず、処理開始後、画像が蓄積された記憶媒体から、画像データを読み出す（ステップ１２０１）。１枚の画像を形成するための画像データの中には、複数の被積算画像データが含まれているため、これらの画像データを用いて、異なる積算枚数から構成される複数の画像を形成する（ステップ１２０２）。例えば積算枚数１枚，積算枚数２枚，積算枚数３枚…積算枚数Ｎ枚のように異なる積算枚数から構成される複数の画像を形成する。予め異なる積算枚数の複数の画像を形成する演算装置と、これらの異なる積算画像を蓄積するような記憶媒体が用意されているのであれば、ステップ１２０２は不要となる。
【００４１】
次に積算画像に対し、テンプレートマッチングを実行し、スコアを求める（ステップ１２０３）。テンプレートマッチング処理を、異なる積算枚数の画像毎に実行することによって、１の評価対象画像について、複数のスコア（テンプレートとテンプレートによって特定される個所との一致度）を求める（ステップ１２０４）。次に複数のスコアを求める処理を、異なる評価対象画像に対しても実施し、複数の評価対象画像について、複数のスコアを求める（ステップ１２０５）。以上のようにして得られた複数のスコアと、予め設定されているアクセプタンスを比較（ステップ１２０６）し、全ての評価対象画像について、スコアがアクセプタンスを上回っている積算枚数を選択する（ステップ１２０７）。アクセプタンスは、マッチングの成功，非成功を判断する閾値であるため、全てのスコアがアクセプタンスを上回っている積算枚数とは、異なる試料（同じ製造条件で取得された異なる試料）から取得された複数の画像にて、マッチングの成功が補償された画像取得条件であると言える。よって、この中から積算枚数を選択するようにすれば、少なくとも、マッチングの成功率を高い状態に維持することができる。
【００４２】
次に、選択された積算枚数の中から最小のものを選択する（ステップ１２０８）。マッチングの高い成功率が補償された積算枚数から最小のものを選択することによって、マッチングの成功率を高い状態に維持しつつ、試料に対するビーム照射を最小限にすることができる。
【００４３】
最後に、選択された積算枚数を画像取得条件としてレシピに記憶する（ステップ１２０９）。以上のような工程を経ることによって、適正な画像取得条件を装置の稼働率を下げることなく設定することが可能となる。
【実施例２】
【００４４】
ＣＤ−ＳＥＭの自動測長ファイルでは、テンプレートマッチングで成功するか否かの判定はアクセプタンスによって決定すると前にも述べたが、アクセプタンスはマッチングの成功率を優先して設定すると、必要以上に高くなる場合がある。アクセプタンスの自動決定について詳細を、図１５を用いて説明する。まずはテンプレートとして登録する画像１００１を取得する。次に、取得した画像内で画像認識の目標となる目標パターン１００２を登録する。目標パターンの登録と同時に、取得した画像内で目標パターンによる画像認識１００３を実施し、最もスコアの高い第一候補スコアＳ１と２番目にスコアの高い第二候補スコアＳ２を抽出し、Ｓ１とＳ２からアクセプタンスを算出する。アクセプタンスはＳ１とＳ２の平均値である。Ｓ１が８００、Ｓ２が３００であった場合、アクセプタンスは５５０となる。
【００４５】
ここで、アクセプタンスは任意の値に設定することも可能な値である。テンプレート登録時に自動で決定された値が高いと判断した場合に書き換えることができる。そこで、自動決定されたアクセプタンスが最適か否かを自動で判定し、不適切であると判定された場合に適切な値に自動もしくは任意で書き換える方法を提案する。注意しなくてはならないのは、アクセプタンスを低く設定しすぎると目標パターンとは異なるパターンを目標パターンであると誤認識する可能性が出てくることである。誤認識を防ぐために、予め設定可能なアクセプタンスの最低値Ｑminを定めておく。
【００４６】
また、アクセプタンスとスコア平均値とで差がなくてもエラーが頻発してしまうので、一定以上の差を持たせるようにアクセプタンスを設定する必要がある。これらを留意したアクセプタンスの最適化フローを図１６に例示する。アクセプタンスが高いと、スコアばらつき（３σ）が小さくスコア平均値が高くてもスコア平均値の確認１１０３で非該当条件として処理されてしまう。ここで、非該当となった条件のスコア平均値が最低アクセプタンスＱmin以上かつ一定量Ｕの差があるかを確認する。この条件に該当した場合、アクセプタンスを下げることで積算枚数をより下げた条件を採用可能になる。
【００４７】
最適なアクセプタンス値は、非該当条件のスコア平均値から一定量Ｕを引いた値とする。しかしながら、アクセプタンスを下げた条件を採用するか否かは、自動あるいは任意で選択できるようにする。つまり、最適条件として、アクセプタンスを最適化しなかった場合と、最適化した場合との２通り（最適化した際に複数該当条件があった場合は複数条件）から選択する。また、最適化を自動に設定していた場合、アクセプタンス最適かしたものかしてないどちらを選ぶかを先に設定することができる。
【００４８】
ここで、図８の結果をもとに、シミュレーションした例を図１７に示す。自動測長ファイルに登録されていたアクセプタンスＱが５５０、スコアばらつき（３σ）の許容値Ｒが１００、一定量Ｕが１００、最低アクセプタンスＱminが３００であった場合、アクセプタンスを最適化しない限り積算枚数を１６枚より多くする必要があるという判定になってしまう。アクセプタンスの最適化を有効にした場合は、積算枚数を８Frameまで下げることが可能になる。
【符号の説明】
【００４９】
１０１  陰極
１０２  第１陽極
１０３  第２陽極
１０４  一次電子線
１０５  集束レンズ
１０６  対物レンズ
１０７  試料
１０８  偏向コイル
１０９  偏向制御装置
１１０  二次電子
１１１  二次電子検出器
１１２  増幅器
１１３  コンピュータ
１１４  レンズ制御電源
３０１，３０５  ＣＤ−ＳＥＭ
３０２，４０１  データ蓄積部
３０３，４０９  画像取得条件最適化機能／装置
３０４  記憶部
４０２  精算枚数変換部
４０３  パターンマッチング実行部
４０４  マッチング結果（スコア）蓄積部
４０５  測長実行部
４０６，９０１，９０３  測長結果蓄積部
４０７，７０２，７０４，９０２，９０４，１１０２，１１０５  フィルタ部
７０１，７０３，１１０１，１１０４  マッチング結果蓄積部
１００１  テンプレート登録画像
１００２  目標パターン登録
１１０３  スコア平均値の確認
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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