【手続補正書】
【提出日】平成31年1月9日(2019.1.9)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
元図形パターンを用いたリソグラフィプロセスをシミュレートすることにより、実基板上に形成される実図形パターンの形状を推定する図形パターンの形状推定装置であって、
前記元図形パターン上に評価点を設定する評価点設定ユニットと、
前記元図形パターンについて、前記評価点の周囲の特徴を示す特徴量を抽出する特徴量抽出ユニットと、
前記特徴量に基づいて、前記評価点の前記元図形パターン上の位置と前記実図形パターン上の位置とのずれ量を示すプロセスバイアスを推定するバイアス推定ユニットと、
を備え、
前記評価点設定ユニットは、図形の内部と外部との境界を示す輪郭線の情報を含む元図形パターンに基づいて、前記輪郭線上の所定位置に評価点を設定し、
前記特徴量抽出ユニットは、
前記元図形パターンに基づいて、それぞれ所定の画素値を有する画素の集合体からなる元画像を作成する元画像作成部と、
前記元画像を縮小して縮小画像を作成する縮小処理を含む画像ピラミッド作成処理を行い、それぞれ異なるサイズをもった複数の階層画像からなる画像ピラミッドを作成する画像ピラミッド作成部と、
前記画像ピラミッドを構成する各階層画像について、前記評価点の位置に応じた画素の画素値に基づいて特徴量を算出する特徴量算出部と、
を有し、
前記バイアス推定ユニットは、
前記評価点について算出された特徴量を入力する特徴量入力部と、
予め実施された学習段階によって得られた学習情報に基づいて、前記特徴量に応じた推定値を求め、求めた推定値を前記評価点についてのプロセスバイアスの推定値として出力する推定演算部と、
を有し、
前記画像ピラミッド作成部が、元画像もしくは縮小画像に対して、所定の画像処理フィルタを用いたフィルタ処理を行う機能を有し、このフィルタ処理と縮小処理とを交互に実行することにより、複数の階層画像からなる画像ピラミッドを作成し、
前記画像ピラミッド作成部が、前記元画像作成部によって作成された元画像を第１の準備画像Ｑ１とし、第ｋの準備画像Ｑｋ（但し、ｋは自然数）に対するフィルタ処理によって得られるフィルタ処理画像Ｐｋと前記第ｋの準備画像Ｑｋとの差分画像Ｄｋを求め、当該差分画像Ｄｋを第ｋの階層画像Ｄｋとし、第ｋのフィルタ処理画像Ｐｋに対する縮小処理によって得られる画像を第（ｋ＋１）の準備画像Ｑ（ｋ＋１）として、第ｎの階層画像Ｄｎが得られるまでフィルタ処理と縮小処理とを交互に実行することにより、第１の階層画像Ｄ１〜第ｎの階層画像Ｄｎを含む複数ｎ通りの階層画像からなる画像ピラミッドを作成することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２】
元図形パターンを用いたリソグラフィプロセスをシミュレートすることにより、実基板上に形成される実図形パターンの形状を推定する図形パターンの形状推定装置であって、
前記元図形パターン上に評価点を設定する評価点設定ユニットと、
前記元図形パターンについて、前記評価点の周囲の特徴を示す特徴量を抽出する特徴量抽出ユニットと、
前記特徴量に基づいて、前記評価点の前記元図形パターン上の位置と前記実図形パターン上の位置とのずれ量を示すプロセスバイアスを推定するバイアス推定ユニットと、
を備え、
前記評価点設定ユニットは、図形の内部と外部との境界を示す輪郭線の情報を含む元図形パターンに基づいて、前記輪郭線上の所定位置に評価点を設定し、
前記特徴量抽出ユニットは、
前記元図形パターンに基づいて、それぞれ所定の画素値を有する画素の集合体からなる元画像を作成する元画像作成部と、
前記元画像を縮小して縮小画像を作成する縮小処理を含む画像ピラミッド作成処理を行い、それぞれ異なるサイズをもった複数の階層画像からなる画像ピラミッドを作成する画像ピラミッド作成部と、
前記画像ピラミッドを構成する各階層画像について、前記評価点の位置に応じた画素の画素値に基づいて特徴量を算出する特徴量算出部と、
を有し、
前記バイアス推定ユニットは、
前記評価点について算出された特徴量を入力する特徴量入力部と、
予め実施された学習段階によって得られた学習情報に基づいて、前記特徴量に応じた推定値を求め、求めた推定値を前記評価点についてのプロセスバイアスの推定値として出力する推定演算部と、
を有し、
前記画像ピラミッド作成部が、元画像もしくは縮小画像に対して、所定の画像処理フィルタを用いたフィルタ処理を行う機能を有し、このフィルタ処理と縮小処理とを交互に実行することにより、複数の階層画像からなる画像ピラミッドを作成し、
前記画像ピラミッド作成部が、
前記元画像作成部によって作成された元画像を第１の準備画像Ｑ１とし、第ｋの準備画像Ｑｋ（但し、ｋは自然数）に対するフィルタ処理によって得られる画像を第ｋの主階層画像Ｐｋとし、第ｋの主階層画像Ｐｋに対する縮小処理によって得られる画像を第（ｋ＋１）の準備画像Ｑ（ｋ＋１）として、第ｎの主階層画像Ｐｎが得られるまでフィルタ処理と縮小処理とを交互に実行することにより、第１の主階層画像Ｐ１〜第ｎの主階層画像Ｐｎを含む複数ｎ通りの階層画像からなる主画像ピラミッドを作成し、
更に、前記第ｋの主階層画像Ｐｋと前記第ｋの準備画像Ｑｋとの差分画像Ｄｋを求め、当該差分画像Ｄｋを第ｋの副階層画像Ｄｋとすることにより、第１の副階層画像Ｄ１〜第ｎの副階層画像Ｄｎを含む複数ｎ通りの階層画像からなる副画像ピラミッドを作成し、
前記特徴量算出部が、前記主画像ピラミッドおよび前記副画像ピラミッドを構成する各階層画像について、評価点の位置に応じた画素の画素値に基づいて特徴量を算出することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の図形パターンの形状推定装置において、
元画像作成部が、画素の二次元配列からなるメッシュ上に元図形パターンを重ね合わせ、個々の画素の位置と元図形パターンを構成する図形の輪郭線の位置との関係に基づいて、個々の画素の画素値を決定することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項４】
請求項３に記載の図形パターンの形状推定装置において、
元画像作成部が、元図形パターンに基づいて各図形の内部領域と外部領域とを認識し、各画素内における前記内部領域の占有率を当該画素の画素値とする面積密度マップを元画像として作成することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項５】
請求項３に記載の図形パターンの形状推定装置において、
元画像作成部が、元図形パターンに基づいて各図形の輪郭線を認識し、各画素内に存在する前記輪郭線の長さを当該画素の画素値とするエッジ長密度マップを元画像として作成することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項６】
請求項３に記載の図形パターンの形状推定装置において、
元画像作成部が、図形の内部と外部との境界を示す輪郭線の情報と、リソグラフィプロセスにおける各図形に関するドーズ量の情報と、を含む元図形パターンに基づいて、各図形の内部領域と外部領域とを認識し、更に、各図形に関するドーズ量を認識し、各画素内に存在する各図形について「内部領域の占有率と当該図形のドーズ量との積」を求め、当該積の総和を当該画素の画素値とするドーズ密度マップを元画像として作成することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
画像ピラミッド作成部が、画像処理フィルタとしてガウシアンフィルタもしくはラプラシアンフィルタを用いた畳込演算によってフィルタ処理を実行して画像ピラミッドを作成することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
画像ピラミッド作成部が、縮小処理として、複数ｍ個の隣接画素を、これら複数ｍ個の隣接画素の画素値の平均値を画素値とする単一の画素に置き換えるアベレージ・プーリング処理を実行することにより縮小画像を作成することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項９】
請求項１〜７のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
画像ピラミッド作成部が、縮小処理として、複数ｍ個の隣接画素を、これら複数ｍ個の隣接画素の画素値の最大値を画素値とする単一の画素に置き換えるマックス・プーリング処理を実行することにより縮小画像を作成することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項１０】
請求項１〜９のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
元画像作成部が、互いに異なる複数通りのアルゴリズムに基づく元画像作成処理を行い、複数通りの元画像を作成し、
画像ピラミッド作成部が、前記複数通りの元画像に基づいてそれぞれ画像ピラミッド作成処理を行い、複数通りの画像ピラミッドを作成し、
特徴量算出部が、前記複数通りの画像ピラミッドのそれぞれを構成する各階層画像について、評価点の位置に応じた画素の画素値に基づいて特徴量を算出することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項１１】
請求項１〜１０のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
画像ピラミッド作成部が、１つの元画像について、互いに異なる複数通りのアルゴリズムに基づく画像ピラミッド作成処理を行い、複数通りの画像ピラミッドを作成し、
特徴量算出部が、前記複数通りの画像ピラミッドのそれぞれを構成する各階層画像について、評価点の位置に応じた画素の画素値に基づいて特徴量を算出することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項１２】
請求項１〜１１のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
特徴量算出部が、特定の階層画像上の特定の評価点についての特徴量を算出する際に、前記特定の階層画像を構成する画素から、前記特定の評価点に近い順に合計ｊ個の画素を着目画素として抽出し、抽出したｊ個の着目画素の画素値について、前記特定の評価点と各着目画素との距離に応じた重みを考慮した加重平均を求める演算を行うことを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項１３】
請求項１〜１２のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
推定演算部が、特徴量入力部が入力した特徴量を入力層とし、プロセスバイアスの推定値を出力層とするニューラルネットワークを有することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の図形パターンの形状推定装置において、
推定演算部に含まれるニューラルネットワークが、多数のテストパターン図形を用いたリソグラフィプロセスによって実基板上に形成される実図形パターンの実寸法測定によって得られた寸法値と、各テストパターン図形から得られる特徴量と、を用いた学習段階によって得られたパラメータを学習情報として用い、プロセスバイアスの推定処理を行うことを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項１５】
請求項１３または１４に記載の図形パターンの形状推定装置において、
推定演算部が、所定の図形の輪郭線上に位置する評価点についてのプロセスバイアスの推定値として、前記輪郭線の法線方向についての前記評価点のずれ量の推定値を求めることを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項１６】
請求項１〜１５のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置を用いて、元図形パターンの形状を補正する図形パターンの形状補正装置であって、
前記図形パターンの形状推定装置を構成する評価点設定ユニット、特徴量抽出ユニット、バイアス推定ユニットに加えて、
前記バイアス推定ユニットから出力されるプロセスバイアスの推定値に基づいて、前記元図形パターンに対する補正を行うパターン補正ユニットを更に備え、
前記パターン補正ユニットによる補正によって得られた補正図形パターンを、前記図形パターンの形状推定装置に新たな元図形パターンとして与えることにより、図形パターンに対する補正を繰り返し実行する機能を有することを特徴とする図形パターンの形状補正装置。
【請求項１７】
請求項１〜１５のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置もしくは請求項１６に記載の図形パターンの形状補正装置としてコンピュータを機能させるプログラム。
【請求項１８】
元図形パターンを用いたリソグラフィプロセスをシミュレートすることにより、実基板上に形成される実図形パターンの形状を推定する図形パターンの形状推定方法であって、
コンピュータが、図形の内部と外部との境界を示す輪郭線の情報を含む元図形パターンを入力する元図形パターン入力段階と、
コンピュータが、前記輪郭線上の所定位置に評価点を設定する評価点設定段階と、
コンピュータが、前記元図形パターンについて、前記評価点の周囲の特徴を示す特徴量を抽出する特徴量抽出段階と、
コンピュータが、前記特徴量に基づいて、前記評価点の前記元図形パターン上の位置と前記実図形パターン上の位置とのずれ量を示すプロセスバイアスを推定するプロセスバイアス推定段階と、
を有し、
前記特徴量抽出段階は、
前記元図形パターンに基づいて、それぞれ所定の画素値を有する画素の集合体からなる元画像を作成する元画像作成段階と、
前記元画像を縮小して縮小画像を作成する縮小処理を含む画像ピラミッド作成処理を行い、それぞれ異なるサイズをもった複数の階層画像からなる画像ピラミッドを作成する画像ピラミッド作成段階と、
前記画像ピラミッドを構成する各階層画像について、前記評価点の位置に応じた画素の画素値に基づいて特徴量を算出する特徴量算出段階と、
を含み、
前記プロセスバイアス推定段階は、予め実施された学習段階によって得られた学習情報に基づいて、前記特徴量に応じた推定値を求め、求めた推定値を前記評価点についてのプロセスバイアスの推定値として出力する推定演算段階を含み、
前記画像ピラミッド作成段階で、元画像もしくは縮小画像に対して所定の画像処理フィルタを用いたフィルタ処理を行うフィルタ処理段階と、このフィルタ処理後の画像に対して縮小処理を行う縮小処理段階と、を交互に実行することにより、複数の階層画像からなる画像ピラミッドを作成し、
前記画像ピラミッド作成段階で、フィルタ処理後の画像、もしくはフィルタ処理後の画像とフィルタ処理前の画像との差分画像を階層画像とする画像ピラミッドを作成することを特徴とする図形パターンの形状推定方法。
【請求項１９】
元図形パターンを用いたリソグラフィプロセスをシミュレートすることにより、実基板上に形成される実図形パターンの形状を推定する図形パターンの形状推定装置であって、
前記元図形パターン上に評価点を設定する評価点設定ユニットと、
前記元図形パターンについて、前記評価点の周囲の特徴を示す特徴量を抽出する特徴量抽出ユニットと、
前記特徴量に基づいて、前記評価点の前記元図形パターン上の位置と前記実図形パターン上の位置とのずれ量を示すプロセスバイアスを推定するバイアス推定ユニットと、
を備え、
前記評価点設定ユニットは、図形の内部と外部との境界を示す輪郭線の情報を含む元図形パターンに基づいて、前記輪郭線上の所定位置に評価点を設定し、
前記特徴量抽出ユニットは、
前記元図形パターンに含まれる図形を矩形の集合体に置き換える矩形集合体置換部と、
１つの評価点について、その周囲に位置する矩形に対する位置関係に基づいて特徴量を算出するための算出関数を提供する算出関数提供部と、
前記算出関数提供部から提供される算出関数を用いて、前記評価点設定ユニットによって設定された各評価点についての特徴量を算出する特徴量算出部と、
を有し、
前記バイアス推定ユニットは、
前記評価点について算出された特徴量を入力する特徴量入力部と、
予め実施された学習段階によって得られた学習情報に基づいて、前記特徴量に応じた推定値を求め、求めた推定値を前記評価点についてのプロセスバイアスの推定値として出力する推定演算部と、
を有し、
前記算出関数提供部が、評価点の近傍の狭い範囲を考慮した特徴量から、評価点の遠方まで含めた広い範囲を考慮した特徴量に至るまで、考慮範囲を変えた複数ｎ通りの特徴量を算出するために、複数ｎ通りの算出関数を提供し、
前記特徴量算出部が、この複数ｎ通りの算出関数を用いて、各評価点についてそれぞれ複数ｎ通りの特徴量を算出し、
前記算出関数提供部が、ある１つの評価点について、その周囲に位置する矩形の四辺に対する位置関係に基づいて特徴量を算出する算出関数を提供し、
前記矩形集合体置換部が、Ｘ軸正方向を右方向、Ｙ軸正方向を上方向にとったＸＹ二次元直交座標系において、元図形パターンに含まれる図形を、Ｘ軸に平行な上辺および下辺とＹ軸に平行な左辺および右辺とを有する矩形の集合体に置き換え、
前記算出関数提供部が、前記ＸＹ二次元直交座標系上における、評価点のＸ軸方向に関する前記左辺との隔たりを示す左辺位置偏差および前記右辺との隔たりを示す右辺位置偏差、ならびに、評価点のＹ軸方向に関する前記上辺との隔たりを示す上辺位置偏差および前記下辺との隔たりを示す下辺位置偏差、に基づいて、特徴量を算出する算出関数を提供し、
前記算出関数提供部が、
ある１つの着目矩形について、
変数値の増加とともに関数値が単調増加し、前記着目矩形の左辺のＸ座標値を変数として与えたときの関数値が０になるＸ軸単調増加関数と、変数値の増加とともに関数値が単調減少し、前記着目矩形の右辺のＸ座標値を変数として与えたときの関数値が０になるＸ軸単調減少関数と、の和である水平方向関数と、
変数値の増加とともに関数値が単調増加し、前記着目矩形の下辺のＹ座標値を変数として与えたときの関数値が０になるＹ軸単調増加関数と、変数値の増加とともに関数値が単調減少し、前記着目矩形の上辺のＹ座標値を変数として与えたときの関数値が０になるＹ軸単調減少関数と、の和である垂直方向関数と、
を定義して、ある１つの着目評価点についての前記着目矩形に対する位置関係を示す量を、前記着目評価点のＸ座標値を変数とする前記水平方向関数の関数値と、前記着目評価点のＹ座標値を変数とする前記垂直方向関数の関数値と、の積に基づいて算出し、
前記着目評価点の周囲に位置する各矩形に対する位置関係を示す量の総和を、前記着目評価点についての特徴量とする算出関数を提供することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２０】
請求項１９に記載の図形パターンの形状推定装置において、
算出関数提供部が、単調増加もしくは単調減少の度合いがそれぞれ異なる関数を用いた複数ｎ通りの算出関数を、考慮範囲を変えた複数ｎ通りの特徴量を算出するための算出関数として提供することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２１】
請求項２０に記載の図形パターンの形状推定装置において、
算出関数提供部が、左辺位置偏差、右辺位置偏差、上辺位置偏差および下辺位置偏差を拡がり係数σで除した値を変数とする単調増加関数もしくは単調減少関数を含む算出関数を用意し、前記拡がり係数σの値を複数ｎ通りに変えることにより、複数ｎ通りの算出関数を提供することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２２】
請求項２１に記載の図形パターンの形状推定装置において、
算出関数提供部が、１≦ｋ≦ｎの範囲をとるパラメータｋを用いて、第ｋ番目の拡がり係数をσｋと表したときに、σｋ＝２（ｋ−１）に設定することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２３】
請求項１９〜２２のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
矩形集合体置換部が、図形の内部と外部との境界を示す輪郭線の情報と、リソグラフィプロセスにおける各図形に関するドーズ量の情報と、を含む元図形パターンに基づいて、各図形の内部領域と外部領域とを認識し、更に、各図形に関するドーズ量を認識し、各図形に対応する矩形に、それぞれドーズ量を設定し、
算出関数提供部が、各矩形に設定されたドーズ量を変数として含む算出関数を提供することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２４】
請求項１９〜２２のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
矩形集合体置換部が、元図形パターンに基づいて各図形の輪郭線を構成する単位線分を認識し、各単位線分について微小幅を設定することにより、前記元図形パターンに含まれる図形を、前記微小幅をもった矩形の集合体に置き換えることを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２５】
請求項１９〜２４のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
特徴量算出部が、評価点についての特徴量を算出する際に、前記評価点を中心として所定半径をもった基準円を定義し、前記基準円に応じた所定近傍範囲内に属する矩形との位置関係のみを考慮した演算を行うことを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２６】
請求項１９〜２５のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置において、
推定演算部が、特徴量入力部が入力した特徴量を入力層とし、プロセスバイアスの推定値を出力層とするニューラルネットワークを有することを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２７】
請求項２６に記載の図形パターンの形状推定装置において、
推定演算部に含まれるニューラルネットワークが、多数のテストパターン図形を用いたリソグラフィプロセスによって実基板上に形成される実図形パターンの実寸法測定によって得られた寸法値と、各テストパターン図形から得られる特徴量と、を用いた学習段階によって得られたパラメータを学習情報として用い、プロセスバイアスの推定処理を行うことを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２８】
請求項２６または２７に記載の図形パターンの形状推定装置において、
推定演算部が、所定の図形の輪郭線上に位置する評価点についてのプロセスバイアスの推定値として、前記輪郭線の法線方向についての前記評価点のずれ量の推定値を求めることを特徴とする図形パターンの形状推定装置。
【請求項２９】
請求項１９〜２８のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置を用いて、元図形パターンの形状を補正する図形パターンの形状補正装置であって、
前記図形パターンの形状推定装置を構成する評価点設定ユニット、特徴量抽出ユニット、バイアス推定ユニットに加えて、
前記バイアス推定ユニットから出力されるプロセスバイアスの推定値に基づいて、前記元図形パターンに対する補正を行うパターン補正ユニットを更に備え、
前記パターン補正ユニットによる補正によって得られた補正図形パターンを、前記図形パターンの形状推定装置に新たな元図形パターンとして与えることにより、図形パターンに対する補正を繰り返し実行する機能を有することを特徴とする図形パターンの形状補正装置。
【請求項３０】
請求項１９〜２８のいずれかに記載の図形パターンの形状推定装置もしくは請求項２９に記載の図形パターンの形状補正装置としてコンピュータを機能させるプログラム。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０３６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０３６１】
１０：元図形パターン
１５：補正図形パターン
２０：実図形パターン
５０：矩形集合体
６０：矩形集合体（ドーズ量付き）
１００：図形パターンの形状補正装置
１００′：図形パターンの形状推定装置
１１０：評価点設定ユニット
１２０：特徴量抽出ユニット
１２１：元画像作成部
１２２：画像ピラミッド作成部
１２３：特徴量算出部
１３０：バイアス推定ユニット
１３１：特徴量入力部
１３２：推定演算部
１４０：パターン補正ユニット
２００：図形パターンの形状補正装置
２００′：図形パターンの形状推定装置
２２０：特徴量抽出ユニット
２２１：矩形集合体置換部
２２２：特徴量算出部
２２３：算出関数提供部
Ａ〜Ｄ：個々の画素／個々の画素の画素値
Ｂ：矩形の下辺
Ｂｉ：第ｉ番目の矩形の下辺／そのＹ座標値
ａ〜ｄ：評価点Ｅと各画素の中心点との横方向距離もしくは縦方向距離
ｂ，ｂ（１，１）〜ｂ（ｉ＋１，Ｍ（ｉ＋１）），ｂ（Ｎ＋１）：ニューラルネットワークのパラメータ
Ｃ：基準円
Ｃ１，Ｃ２：参考円
Ｄ１〜Ｄｎ：差分画像
Ｄｉ：第ｉ番目の矩形についてのドーズ量
ｄＸ：矩形のＸ軸方向幅
ｄＹ：矩形のＹ軸方向幅
Ｅ，Ｅ１〜Ｅ２３：評価点
Ｅ（Ｘ，Ｙ）：ＸＹ二次元直交座標系上の評価点
ｅ１〜ｅ２２：グラフ上の点
Ｆ１〜Ｆ１２：元図形パターン１０を構成する図形（長方形）
Ｆ１ｄ〜Ｆ５ｄ：ドーズ量付きの矩形
Ｆｈ１〜Ｆｈ３：水平矩形
Ｆｖ１〜Ｆｖ３：垂直矩形
Ｆｉ：第ｉ番目の矩形
ｆ（ξ）：ニューラルネットワークの演算に用いる関数
ｆｈｉ：水平方向関数
ｆｈｉ（σｋ）：第ｉ番目の矩形についての第ｋ番目の拡がり係数σｋを用いた水平方向関数
ｆｖｉ：垂直方向関数
ｆｖｉ（σｋ）：第ｉ番目の矩形についての第ｋ番目の拡がり係数σｋを用いた垂直方向関数
Ｇ：按分値／重心
ＧＦ３３，ＧＦ５５：ガウシアンフィルタ
Ｈ：按分値
ｈ（１，１）〜ｈ（Ｎ，Ｍ（Ｎ））：ニューラルネットワークの隠れ層のニューロン／その演算値
ｉ：ニューラルネットワークの隠れ層の段数を示すパラメータ／矩形番号を示すパラメータ
Ｋ：特徴量算出係数
ｋ：画像番号を示すパラメータ／算出関数の番号を示すパラメータ
Ｌ：学習情報／矩形の左辺
Ｌｉ：第ｉ番目の矩形の左辺／そのＸ座標値
ＬＢ：矩形の左下隅点
ＬＦ３３，ＬＦ５５：ラプラシアンフィルタ
Ｍ１：面積密度マップ
Ｍ２：エッジ長密度マップ
Ｍ３：ドーズ密度マップ
Ｍ（１）〜Ｍ（Ｎ）：ニューラルネットワークの各隠れ層の次元
Ｎ：ニューラルネットワークの隠れ層の段数
ｎ：画像ピラミッドの階層数／特徴量（算出関数）の総数
Ｏ：ＸＹ二次元直交座標系の原点
Ｐ１〜Ｐｎ：階層画像
Ｐｋ：第ｋ番目の階層画像
ＰＣ：補正画像
ＰＤ：画像ピラミッド（副画像ピラミッド）
ＰＰ：画像ピラミッド（主画像ピラミッド）
Ｑ１：第１番目の準備画像（元画像）
Ｑｋ：第ｋ番目の準備画像
ｑ，ｑｈ，ｑｖ：矩形の総数
Ｒ：矩形の右辺
Ｒｉ：第ｉ番目の矩形の右辺／そのＸ座標値
ＲＴ：矩形の右上隅点
ｒ：基準円Ｃの半径
Ｓ：実基板
Ｓ１〜Ｓ８４８：流れ図の各ステップ
Ｔ：矩形の上辺
Ｔｉ：第ｉ番目の矩形の上辺／そのＹ座標値
Ｕ：画素
ｕ：画素寸法
Ｗ，Ｗ（１，１１）〜Ｗ（Ｎ＋１，１Ｍ（Ｎ））：ニューラルネットワークのパラメータ
ｗ：微小幅の半分
Ｘ：ＸＹ二次元直交座標系の横方向座標軸
ｘ，ｘ１〜ｘｎ：特徴量
Ｙ：ＸＹ二次元直交座標系の縦方向座標軸
ｙ，ｙ１１〜ｙ１３：プロセスバイアス
Ｚｋ（Ｘ，Ｙ）：第ｋ番目の算出関数
ξ：関数ｆの引数
σ，σ１，σ２：拡がり係数
σｋ：第ｋ番目の拡がり係数