(57)【要約】 【課題】類似画像のデータを照合して相対ずれ量を算出する画像照合評価装置において、高い認識率と低い誤認率を持つ画像照合を実現する。【解決手段】まず画像照合裕度の狭い第１の画像照合方法に基づいて類似度と相対ずれ量を算出し、類似度が予め決めてある閾値未満の場合に照合裕度の広い第２の画像照合方法に基づいて相対ずれ量を算出し直す。【選択図】図２
2007188174.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価装置であって、
まず第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出し、算出された類似度の値が予め決めてある閾値未満の場合に、第２の画像照合アルゴリズムによって再度、相対ずれ量を算出し直す画像照合制御手段
を有することを特徴とする画像照合評価装置。
【請求項２】
２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価装置であって、
第１の画像照合アルゴリズムと第２の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量をそれぞれ２通り算出し、当該第１のアルゴリズムによる類似度と、当該第２のアルゴリズムによる類似度の値から、当該第１のアルゴリズムによる相対ずれ量もしくは当該第２のアルゴリズムによる相対ずれ量を採否する画像照合制御手段
を有することを特徴とする画像照合評価装置。
【請求項３】
前記画像照合制御手段は、
第１の画像照合アルゴリズムとして、双方の画像データに離散フーリエ変換を施し、フーリエ振幅を規格化したデータに基づいて類似度と相対ずれ量を算出する方法を用い、
第２の画像照合アルゴリズムとして、画像間相関関数から相対ずれ量を算出する方法を用いる
ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像照合評価装置。
【請求項４】
前記画像照合制御手段は、
第１，第２の画像照合アルゴリズムをそれぞれ実行するための専用の集積回路を備えている
ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像照合評価装置。
【請求項５】
前記画像照合制御手段は、類似度の値が予め決めてある閾値以上となった画像照合アルゴリズムの識別を表示又は出力する機能を併せ持つ
ことを特徴とする請求項１記載の画像照合評価装置。
【請求項６】
前記画像照合制御手段は、採用した相対ずれ量の算出に用いた画像照合アルゴリズムの識別を表示又は出力する機能を併せ持つ
ことを特徴とする請求項２記載の画像照合評価装置。
【請求項７】
２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価装置であって、
それぞれ照合裕度が異なる複数の画像照合アルゴリズムと、
選択された一の画像照合アルゴリズムを用いて画像間の類似度と相対ずれ量とを算出する算出手段と、
該算出手段によって算出された画像間の類似度を当該選択された画像照合アルゴリズムに対応して予め決めてある閾値と比較することによって当該算出された画像間の相対ずれ量の採否を判定する判定手段と、
前記複数の画像照合アルゴリズムの中から照合裕度が狭い順に一の画像照合アルゴリズムを選択し、当該選択した一の画像照合アルゴリズムによって前記算出手段による算出処理並びに前記判定手段による判定処理を実行させ、前記判定手段による採用の判定がなされた場合は、当該選択した一の画像照合アルゴリズムよりも照合裕度が広い残りの画像照合アルゴリズムによる前記算出手段による算出処理並びに前記判定手段による判定処理を中止する実行制御手段と
を備えていることを特徴とする画像照合評価装置。
【請求項８】
照合特性を調整するために、画像照合アルゴリズムに対応して予め決めてある閾値を変更する閾値設定変更手段
を備えていることを特徴とする請求項７記載の画像照合評価装置。
【請求項９】
微細な試料の観察若しくは加工および画像取得の機能を有する荷電粒子線装置であって、請求項１の画像照合評価装置を搭載しており、該評価装置によって試料上に形成された特定の形状を持つマークの位置検出を行う機能を有することを特徴とする荷電粒子線装置。
【請求項１０】
２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価方法であって、
第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第１の算出ステップ、
該第１の算出ステップにより算出された類似度の値が予め決めてある閾値未満か否かを判定する判定ステップ、
該判定ステップにより閾値未満と判定された場合に、第２の画像照合アルゴリズムによって再度、相対ずれ量を算出し直す第２の算出ステップ
を有することを特徴とする画像照合評価方法。
【請求項１１】
２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価方法であって、
第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第１の算出ステップ、
第２の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第２の算出ステップ、
前記第１の算出ステップによる類似度と、前記第２の算出ステップによる類似度の値から、当該第１の算出ステップによる相対ずれ量もしくは当該第２の算出ステップによる相対ずれ量を採否する画像照合制御ステップ
を有することを特徴とする画像照合評価方法。
【請求項１２】
前記第１の算出ステップにより実行される第１の画像照合アルゴリズムは、双方の画像データに離散フーリエ変換を施し、フーリエ振幅を規格化したデータに基づいて類似度と相対ずれ量を算出するものであり、
前記第２の算出ステップにより実行される第２の画像照合アルゴリズムは、画像間相関関数から相対ずれ量を算出するものである
ことを特徴とする請求項１０又は１１記載の画像照合評価方法。
【請求項１３】
算出された相対ずれ量が第１又は第２いずれの画像照合アルゴリズムによるものかの識別を表示又は出力する報知ステップ
をさらに有することを特徴とする請求項１０記載の画像照合評価方法。
【請求項１４】
前記画像照合制御ステップによって採用された相対ずれ量が第１又は第２いずれの画像照合アルゴリズムによるものかの識別を表示又は出力する報知ステップ
をさらに有することを特徴とする請求項１１記載の画像照合評価方法。
【請求項１５】
２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価方法であって、
選択された一の画像照合アルゴリズムを用いて画像間の類似度と相対ずれ量とを算出する算出ステップ、
該算出ステップ手段によって算出された画像間の類似度を当該選択された画像照合アルゴリズムに対応して予め決めてある閾値と比較することによって当該算出された画像間の相対ずれ量の採否を判定する判定ステップ、
予め準備された複数の画像照合アルゴリズムの中から照合裕度が狭い順に一の画像照合アルゴリズムを選択し、当該選択した一の画像照合アルゴリズムによって前記算出ステップ並びに前記判定ステップを実行し、前記判定ステップによる採用の判定がなされた場合は、当該選択した一の画像照合アルゴリズムよりも照合裕度が広い残りの画像照合アルゴリズムによる前記算出ステップ並びに前記判定ステップの実行を中止する実行制御ステップ、
を有することを特徴とする画像照合評価方法。
【請求項１６】
照合特性を調整するために、画像照合アルゴリズムに対応して予め決めてある閾値を変更する閾値設定変更ステップ
を含むことを特徴とする請求項１５記載の画像照合評価方法。
【請求項１７】
コンピュータに、
第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第１の算出ステップ、
該第１の算出ステップにより算出された類似度の値が予め決めてある閾値未満か否かを判定する判定ステップ、
該判定ステップにより閾値未満と判定された場合に、第２の画像照合アルゴリズムによって再度、相対ずれ量を算出し直す第２の算出ステップ
を実行させるためのプログラム。
【請求項１８】
コンピュータに、
第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第１の算出ステップ、
第２の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第２の算出ステップ、
前記第１の算出ステップによる類似度と、前記第２の算出ステップによる類似度の値から、当該第１の算出ステップによる相対ずれ量もしくは当該第２の算出ステップによる相対ずれ量を採否する画像照合制御ステップ
を実行させるためのプログラム。
【請求項１９】
コンピュータに、
選択された一の画像照合アルゴリズムを用いて画像間の類似度と相対ずれ量とを算出する算出ステップ、
該算出ステップ手段によって算出された画像間の類似度を当該選択された画像照合アルゴリズムに対応して予め決めてある閾値と比較することによって当該算出された画像間の相対ずれ量の採否を判定する判定ステップ、
予め準備された複数の画像照合アルゴリズムの中から照合裕度が狭い順に一の画像照合アルゴリズムを選択し、当該選択した一の画像照合アルゴリズムによって前記算出ステップ並びに前記判定ステップを実行し、前記判定ステップによる採用の判定がなされた場合は、当該選択した一の画像照合アルゴリズムよりも照合裕度が広い残りの画像照合アルゴリズムによる前記算出ステップ並びに前記判定ステップの実行を中止する実行制御ステップ、
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は類似画像のデータを照合する画像照合評価装置、画像照合評価方法、及びそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
類似画像を照合して、相互の位置ずれを算出する代表的なアルゴリズムとして画像相関法や位相限定相関法がある。
【０００３】
例えば、Ｎ×Ｎ画素を持つ画像内の画素の座標を(ｍ，ｎ)として、類似画像データをｆ１(ｍ，ｎ)、ｆ２(ｍ，ｎ)で表す。
【０００４】
この場合、離散フーリエ係数Ｆ１(ｕ，ｖ)，Ｆ２(ｕ，ｖ)は、次式(１ａ)，(１ｂ)のようになる。
【０００５】
Ｆ１(ｕ，ｖ)＝ΣｍΣｎｆ１(ｍ，ｎ)ｅｘｐ{−ｊ２π(ｍｕ／Ｎ+ｎｖ／Ｎ)}／Ｎ
(１ａ)
Ｆ２(ｕ，ｖ)＝ΣｍΣｎｆ２(ｍ，ｎ)ｅｘｐ{−ｊ２π(ｍｕ／Ｎ＋ｎｖ／Ｎ)}／Ｎ 
(１ｂ)
この式(１ａ)，(１ｂ)から、合成係数Ｈｃ(ｕ，ｖ)を、
Ｈｃ(ｕ，ｖ)＝Ｆ１(ｕ，ｖ)×Ｆ２(ｕ，ｖ)＊                                                                                                          (２)
と定義して、この合成係数Ｈｃ(ｕ，ｖ)を次のように逆変換したものが画像相関関数である。なお、Ｆ２(ｕ，ｖ)＊は、Ｆ２(ｕ，ｖ)の共役複素数データである。
Ｇｃ(Δｍ，Δｎ)＝ΣｕΣｖＨｃ(ｕ，ｖ)ｅｘｐ{ｊ２π(Δｍ・ｕ／Ｎ＋Δｎ・ｖ／Ｎ)}／Ｎ
(３)
【０００６】
ここで、画像データｆ１と画像データｆ２とが類似画像であれば、相関関数Ｇｃ(Δｍ，Δｎ)の最大ピークの値が画像の類似度を、ピーク位置が画像データｆ１に対する画像データｆ２のずれ量を表す（ずれている方向とちょうど反対の位置にピークが現れる）。
【０００７】
これらの量を評価するのが通常の画像相関法（相互相関法）である（A.Rosenfeld, A.C.Kak著、長尾真監訳『ディジタル画像処理』近代科学社、1978年、19頁）。この画像相関法は、数学的には等価であるがフーリエ変換を含まない計算方法もあり、広範に用いられている（長尾真著『画像認識論』コロナ社、1983年、130頁）。
【０００８】
一方、合成係数Ｈｐｏｃの計算を、式(2)の代わりに、
Ｈｐｏｃ(ｕ，ｖ)＝{Ｆ１(ｕ，ｖ)／|Ｆ１(ｕ，ｖ)|}×{Ｆ２(ｕ，ｖ)／|Ｆ２(ｕ，ｖ)|}＊
(４)
のように、振幅を規格化した形にして
Ｇｐｏｃ(Δｍ，Δｎ)=ΣｕΣｖＨｐｏｃ(ｕ，ｖ)ｅｘｐ{ｊ２π(Δｍ・ｕ／Ｎ＋Δｎ・ｖ／Ｎ)}／Ｎ
（５）
と定義される位相限定相関関数Ｇｐｏｃ(Δｍ，Δｎ)を算出し、そのピーク値とピーク位置に基づいて画像間の類似度と相対ずれ量を評価する方法がある。これは位相限定相関（POC(Phase Only Correlation)）法と呼ばれている（テレビジョン学会技術報告、1996年7月16日）。
【０００９】
【非特許文献１】A.Rosenfeld, A.C.Kak著、長尾真監訳『ディジタル画像処理』近代科学社、1978年、19頁
【非特許文献２】長尾真著『画像認識論』コロナ社、1983年、130頁
【非特許文献３】テレビジョン学会技術報告、1996年7月16日
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
通常の画像相関法と位相限定相関法は、アルゴリズムの組み方に一面の類似性を認め得るが、実際の画像照合特性は大きく異なる。
【００１１】
通常の画像相関関数には、一般に緩やかな複数のピークが、実画像上の類似した部分に対応して現れる。すなわち、完全に一致している部分だけを抽出するというより、似ている部分ならば広く拾い上げるという相関評価になる。照合結果の出力としては、最大ピークの値と位置を与えることになるが、照合する画像データによっては、値がほとんど同等のピークが複数表れることもあり、誤認が生じやすい。
【００１２】
一方、類似画像データの位相限定相関関数は、デルタ関数状の鋭いピークが１箇所だけに出現しやすいという性質がある。すなわち局所的に似た別の部分を誤認する確率は低い。しかし、このような鋭敏なピークが確実に現れるかどうかは、画質等に敏感に依存しており、画質（解像度）が著しく異なるような画像間の照合における認識率は低い。
【００１３】
類似画像の照合方法として、通常の画像相関法を用いると裕度は広いが誤認の確率が高く、位相限定相関を用いると、誤認は少ないが認識率が低い。これらはそれぞれの照合方法における相関関数の定義に起因する本質的な特徴であって、単独の画像照合方法を用いる限りにおいては、認識率が高く誤認が少ないという照合性能を実現することは困難である。
【００１４】
例えば、集束イオンビーム加工観察装置において、試料上のマーク像を予め取得しておき、マーク位置を確認しながら自動加工を実施するという用途で画像照合を用いるとすると、認識率が低い場合には、自動加工の途中でマーク位置の自動認識ができなくなり、予定した加工メニューを完遂できずに自動加工が中断する、という不都合が生じることになる。また、マークの誤認は、予定した加工位置とは別の位置への誤った加工を施す誤動作の原因となる。通常の画像相関法を用いて誤認を低減し信頼性を確保するためには、マークの形状、大きさや、試料表面に予め存在する模様とマークの形状差別化等、マーク使用の方法と条件に強い制約を課さなければならない。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
そこで通常の画像相関法と、位相限定相関法を組み合わせることによって、両者の長所を利用する施策が有効であると考えられる。
【００１６】
既に述べたように、通常の画像相関法を単独で用いると、誤認の確率が高くなるし、その結果自体から誤認の発生を認知する手段はない。
【００１７】
したがって、まず誤認の少ない位相限定相関法によって認識できるものは（相関関数のピークの値が、適切に設定された閾値以上のものは）位相限定相関法の結果を採用することにして、位相限定相関では認識不可能な画像の組合せだけに対して、裕度の広い通常の画像相関法による照合を施すことにすれば、通常の画像相関法の裕度を保ちながら、誤認の確率を低減することができる。
【００１８】
そのために、本発明の画像照合評価装置は、２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価装置であって、まず第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出し、算出された類似度の値が予め決めてある閾値未満の場合に、第２の画像照合アルゴリズムによって再度、相対ずれ量を算出し直す画像照合制御手段を有することを特徴とする。
【００１９】
また、本発明の画像照合評価方法は、２つの類似画像のデータから、画像間の相対ずれ量を算出する画像照合評価方法であって、第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第１の算出ステップ、第１の算出ステップにより算出された類似度の値が予め決めてある閾値未満か否かを判定する判定ステップ、判定ステップにより閾値未満と判定された場合に、第２の画像照合アルゴリズムによって再度、相対ずれ量を算出し直す第２の算出ステップを有することを特徴とする。
【００２０】
また、本発明のプログラムは、コンピュータに、第１の画像照合アルゴリズムによって、画像間の類似度と相対ずれ量を算出する第１の算出ステップ、第１の算出ステップにより算出された類似度の値が予め決めてある閾値未満か否かを判定する判定ステップ、判定ステップにより閾値未満と判定された場合に、第２の画像照合アルゴリズムによって再度、相対ずれ量を算出し直す第２の算出ステップを実行させ、コンピュータを画像照合評価装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、類似画像データの照合において、誤認が少なく、認識率が高い照合が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明の画像照合評価装置の実施の形態について、図面とともに説明する。
図１は、本実施の形態の画像照合評価装置のシステム構成図である。
画像照合評価装置１は、画像入力部１１，操作部１２，表示部１３，出力部１４，アルゴリズム記憶部１５，記憶部１６，及び制御部１７を有して構成されている。
【００２３】
画像入力部１１は、比較の基準となる基準画像ｆ１、並びにこの基準画像ｆ１と比較される照合対象の観察画像ｆ２を外部から取り込む。
【００２４】
操作部１２は、画像照合評価装置１の起動・停止を含め、ユーザが画像照合評価装置１に対して操作入力を行うためのものである。
【００２５】
表示部１３は、操作案内や、基準画像ｆ１と観察画像ｆ２との照合結果等を表示する。
出力部１４は、画像照合評価装置１による基準画像ｆ１と観察画像ｆ２との照合結果等を外部出力するためのものである。
【００２６】
アルゴリズム記憶部１５には、基準画像ｆ１と観察画像ｆ２との画像照合のための画像照合アルゴリズムが複数記憶されている。本実施の形態では、第１，第２の画像照合アルゴリズム１５ａ，１５ｂが記憶されており、第１の画像照合アルゴリズム１５ａとしては位相限定相関法による画像照合アルゴリズムが、第２の画像照合アルゴリズム１５ｂとして通常の画像相関法による画像照合アルゴリズムが記憶されている。したがって、本実施の形態の画像照合評価装置１は、第１の画像照合方法すなわち第１の画像照合アルゴリズムとしては裕度の狭い位相限定相関法を充て、第２の画像照合方法すなわち第２の画像照合アルゴリズムとしては裕度の広い通常の画像相関法を充てた構成になっている。
【００２７】
記憶部１６には、画像入力部１１から取り込んだ基準画像ｆ１や観察画像ｆ２等の各種データ、次に述べる制御部１７を画像照合評価装置１の制御装置として機能させるための制御プログラム（すなわち、画像照合評価装置プログラム）等が記憶されている。
【００２８】
制御部１７は、操作部１２から入力された操作命令に基づいて、記憶部１６に記憶されている制御プログラムを実行し、上述した画像照合評価装置１の各部の作動制御を行う。そして、基準画像ｆ１と観察画像ｆ２との照合にあたって、制御部１７は、アルゴリズム記憶部１５に記憶されている第１の画像照合アルゴリズム又は第２の画像照合アルゴリズムによって、基準画像ｆ１と観察画像ｆ２との画像照合評価処理を行う。
【００２９】
図２は、本実施の形態の画像照合評価装置において画像照合評価処理手段として制御部が実行する画像照合評価処理のフローチャートである。
【００３０】
なお、以下の説明にあたって、画像照合の比較基準になる基準画像ｆ１については、予め画像入力部１１から取り込まれ、ユーザによる操作部１２の所定操作により、例えば記憶部１６に基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)として記憶登録されているものとして説明する。
【００３１】
ユーザによる操作部１２の所定操作により、照合開始が制御部１７に指示されると、制御部１７は、画像入力部１１に照合対象として供給されている観察画像ｆ２を画像入力部１１から取り込み、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)として記憶部１６に一時保存する。
【００３２】
そして、本実施の形態の場合、制御部１７は、まず、この観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)について、アルゴリズム記憶部１５に第１の画像照合アルゴリズムとして記憶されている位相限定相関法を実施し、前述した基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)に対する画像照合評価処理を行う（ステップＳ10）。この位相限定相関法による画像照合評価処理では、先に式(１ａ)，(１ｂ)で示したようにして、基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)それぞれの離散フーリエ係数Ｆ１(ｕ，ｖ)，Ｆ２(ｕ，ｖ)を演算し、式(４)で示したその合成係数Ｈｐｏｃ(ｕ，ｖ)を求め、式(５)で示した位相限定相関関数Ｇｐｏｃ(Δｍ，Δｎ)を算出する。その上で、制御部１７は、この算出した位相限定相関関数Ｇｐｏｃ(Δｍ，Δｎ)に基づいて、ずれ量Δｍ１，Δｎ１と類似度Ｒ１とを算出し、これらを記憶部１６に一時保存する。
【００３３】
その上で、制御部１７は、算出した類似度Ｒ１を、例えば、アルゴリズム記憶部１５に第１の画像照合アルゴリズムとして位相限定相関法を記憶する際に、アルゴリズム記憶部１５に一緒に記憶された類似度の閾値Ｒ１Ｃと比較する（ステップＳ20）。
【００３４】
制御部１７は、この算出した類似度Ｒ１と類似度の閾値Ｒ１Ｃとの比較結果に基づいて、算出した類似度Ｒ１が類似度の閾値Ｒ１Ｃよりも大きい場合は、相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔとしてそれぞれ相対ずれ量Δｍ１，Δｎ１を充てる。そして、制御部１７は、この相対ずれ量Δｍ１、Δｎ１を、基準画像ｆ１に対する観察画像ｆ２の相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔとして記憶部１６の照合結果記憶エリアに保存する。これと合わせて、制御部１７は、記憶部１６の照合結果記憶エリアに記憶した観察画像ｆ２の相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔに対応して設けられたエラーフラグＥＲＲＯＲを、基準画像ｆ１との照合が取れたことを示す“０”を設定し、 その際に用いた画像照合方法のアルゴリズムの種別を示すモードフラグｍｏｄｅに、位相限定相関法であることを示す“１”を設定する（ステップＳ30）。これにより、記憶部１６には、今回の観察画像ｆ２の照合結果による相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔとして位相限定相関法によるΔｍ１，Δｎ１が，エラーフラグＥＲＲＯＲとして“０”が、モードフラグｍｏｄｅとして “１”が、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)に対応させてそれぞれ読み出し可能すなわち出力部１４から出力可能な状態で記憶される。
【００３５】
これに対して、制御部１７は、前述のステップＳ10で算出した観察画像ｆ２の類似度Ｒ１が、ステップＳ20による比較の結果によって類似度の閾値Ｒ１Ｃよりも小さい場合は、制御部１７は、この取り込み保存した観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)について、基準画像ｆ１との位相限定相関法による照合が取れないものとして、アルゴリズム記憶部１５に第２の画像照合アルゴリズムとして記憶されている画像相関法を実施し、前述した基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)に対する画像照合評価処理を行う（ステップＳ40）。
【００３６】
この位相限定相関法による画像照合評価処理では、式(１ａ)，(１ｂ)で示したようにして、基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)それぞれの離散フーリエ係数Ｆ１(ｕ，ｖ)，Ｆ２(ｕ，ｖ)を演算し、式(２)で示したその合成係数Ｈｃ(ｕ，ｖ)を求め、式(３)で示した画像相関関数Ｇｃ(Δｍ，Δｎ)を算出する。その上で、制御部１７は、この算出した画像相関関数Ｇｃ(Δｍ，Δｎ)に基づいて、ずれ量Δｍ２，Δｎ２と類似度Ｒ２とを算出し、これらを記憶部１６に一時保存する。
【００３７】
その上で、制御部１７は、算出した類似度Ｒ２を、例えば、アルゴリズム記憶部１５に第２の画像照合アルゴリズムとして画像相関法を記憶する際に、一緒にアルゴリズム記憶部１５に記憶された類似度の閾値Ｒ２Ｃと比較する（ステップＳ50）。
【００３８】
制御部１７は、この比較結果に基づいて、算出した類似度Ｒ２が類似度の閾値Ｒ２Ｃよりも大きい場合は、相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ、Δｎｏｕｔｐｕｔとしてそれぞれ相対ずれ量Δｍ２、Δｎ２を充てる。そして、制御部１７は、この相対ずれ量Δｍ２、Δｎ２を、基準画像ｆ１に対する観察画像ｆ２の相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ、Δｎｏｕｔｐｕｔとして記憶部１６の照合結果記憶エリアに保存する。これと合わせて、制御部１７は、記憶部１６のこの照合結果記憶エリアのエラーフラグＥＲＲＯＲに、照合が取れたことを示す“０”を設定し、 その際における照合方法のアルゴリズムの種別を示すモードフラグに、画像相関法であることを示す“２”を設定する（ステップＳ60）。これにより、記憶部１６には、今回の観察画像ｆ２の照合結果による相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔとして画像相関法によるΔｍ２，Δｎ２が，エラーフラグＥＲＲＯＲとして“０”が、モードフラグｍｏｄｅとして “２”が、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)に対応させてそれぞれ読み出し可能すなわち出力部１４から出力可能な状態で記憶されることになる。
【００３９】
さらにこれに対して、制御部１７は、前述のステップＳ40で算出した類似度Ｒ２が、ステップＳ50による比較の結果によって類似度の閾値Ｒ２Ｃよりも小さい場合は、基準画像ｆ１と観察画像ｆ２との画像照合が取れないものとして、記憶部１６の観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)に対応させた照合結果記憶エリアのエラーフラグＥＲＲＯＲに、基準画像ｆ１との照合が取れなかったことを示す“１”を記憶する（ステップＳ70）。これにより、記憶部１６には、第１の画像照合アルゴリズムとして記憶されている位相限定相関法、第２の画像照合アルゴリズムとして記憶されている画像相関法いずれによっても基準画像ｆ１との照合がとれなかったものとして、エラーフラグＥＲＲＯＲとして“１”が観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)に対応させて読み出し可能すなわち出力部１４から出力可能な状態で記憶されることになる。
【００４０】
そして、画像入力部１１から取り込んだ観察画像ｆ２それぞれについての基準画像ｆ１に対する照合結果は、上述したように記憶部１６の照合結果記憶エリアに観察画像ｆ２それぞれに対応させて記憶されているので、ユーザが操作部１２から所望の観察画像ｆ２又は所望の照合結果を指定入力することによって、制御部１７がその指定条件にしたがって記憶部１６の照合結果記憶エリアに記憶されているデータを検索し、該当する観察画像ｆ２やその照合結果が制御部１７によって表示部１３から表示出力される構成にもなっている。
【００４１】
このように、本実施の形態の場合、制御部１７が画像照合評価処理手段として実行する画像照合評価処理では、照合が実施できたか否かという区別（ＥＲＲＯＲ＝０or１）、さらに照合が実施できた場合（ＥＲＲＯＲ＝１）であっても、その照合結果が第１の照合方法による結果であるか、第２の照合方法による結果であるかという区別（ｍｏｄｅ＝１or２）を、観察画像ｆ２に対応させたフラグ変数（ＥＲＲＯＲ，ｍｏｄｅ）に格納し、出力部１４から出力可能に、また表示部１３から表示可能に記憶部１６に記憶されているので、これら出力や表示が画像の類似度の大まかな評価の指標になるという点で有用である。
【００４２】
なお、本実施の形態では、観察画像ｆ２の基準画像ｆ１に対しての相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔの算出は、制御部１７がアルゴリズム記憶部１５に記憶されている画像照合アルゴリズムを実施することによりソフトウエアのプログラミングで実現している構成としたが、相対ずれ量の出力値Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔの計算機能を有した専用の集積回路を設けることによって、ハードウェア回路で実現することも可能である。
【００４３】
また、本実施の形態の場合では、類似度の閾値Ｒ１Ｃ，Ｒ２Ｃは、いずれもアルゴリズム記憶部１５に画像照合アルゴリズムとして位相限定相関法や画像相関法を記憶する際に、一緒にアルゴリズム記憶部１５に記憶される構成としたが、この類似度の閾値Ｒ１Ｃ，Ｒ２Ｃを操作部１２の所定操作等によって適宜設定変更できるように構成することも可能である。
【００４４】
具体的に、第１の照合方法としての位相限定相関法において用いられる類似度の閾値Ｒ１Ｃの値を可変にして、ユーザが設定できる構成にした場合について説明する。
【００４５】
ここで、第１の照合方法としての位相限定相関法における類似度の閾値Ｒ１Ｃを可変にして、ユーザがその値を任意に設定できるようにしておくと、ユーザは類似度閾値Ｒ１Ｃの値を低めに設定すれば、上述した図２のステップＳ20による比較において、ステップＳ10で算出した類似度Ｒ１が類似度の閾値Ｒ１Ｃよりも大きくなる場合が増加し、第２の画像照合方法である画像相関法によって判断される照合結果の中で基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)に合致する確度が高い一部の観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)について、第１の画像照合方法である位相限定相関法による照合特性に近い結果が得られることになる。反対に類似度の閾値Ｒ１Ｃの値を高めに設定すると、上述のステップＳ20による比較によって算出した類似度Ｒ１が類似度の閾値Ｒ１Ｃよりも大きくなる場合が減少し、実質的に第２の照合方法である画像相関法による照合特性に近い結果が得られることになる。
【００４６】
すなわち類似度の閾値Ｒ1Ｃや閾値Ｒ2Ｃを調整可能な構成にすることによって、照合特性を調節することが可能であり、通常の画像相関や正規化相関の特性も得られるし、用途に応じてこれらの中間的な照合特性をチューニングすることが可能な画像照合評価装置として利用できる。
【００４７】
図３は、具体的な画像データを用いて算出した画像相関関数Ｇｃ，Ｇｐｏｃの例を示下図である。
【００４８】
ここで、図３(ａ)，(ｂ)は、Ｎ×Ｎ画素を持つ基準画像ｆ１、観察画像ｆ２をそれぞれ表す。
【００４９】
図３(ａ) に示す例では、基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)は、周期的な下地パターンからなる試料面画像の中央部に付着物Ｄが現れている画像データである。なお、ここでは、この付着物Ｄをマークと見なす。
【００５０】
図３(ｂ) に示す例では、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)は、周期的な下地パターンからなる試料面画像であることは基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)と同じながら、付着物Ｄが着いている試料面画像部分が基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)に比して、試料面上で下方にずれて現れており、周期的な下地パターンからなる試料面画像の画質も異なる画像になっている。
【００５１】
ここで、基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)に対する観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)の画像照合を行う場合、基準画像ｆ１の試料面画像上に、基準画像ｆ１には含まれていない試料面画像内の中央位置を表す中心ガイド線を重ねて表示し、観察画像ｆ２には、位相限定相関法による位置ずれ算出結果と、通常の画像相関法による位置ずれ算出結果とに基づき、基準画像ｆ１に表示した中心ガイド線をずらしたものを重ねて表示した。
【００５２】
このように、観察画像ｆ２では、同じ基準画像ｆ１との画像照合において、位相限定相関法による位置ずれ算出結果と、通常の画像相関法による位置ずれ算出結果との間で、ずれが生じる。
【００５３】
図３(ｃ)は、図３(ａ) に示した基準画像ｆ１に対する観察画像ｆ２の画像照合を位相限定相関法により行い、その際の画像相関関数Ｇｐｏｃを画像化して、画像相関関数Ｇｐｏｃの値が大きい試料面画像部分が画像上で明るくなるようにして示したものである。
【００５４】
ここでの表示は、図３(ａ) に示した基準画像ｆ１の画面中央を原点とした場合、画像相関関数Ｇｐｏｃのピーク位置は、基準画像ｆ１に対する観察画像ｆ２のずれ量分だけ、画面中央を原点に対して実際と反対向きに現れるようにしてある。
【００５５】
この照合例では、第１照合方法である位相限定相関法によって認識ができており（画像相関関数Ｇｐｏｃにデルタ関数状のピークが存在し、図３(ｃ)上では、このピークが白破線円内の白い点となって現れている）、そのため、図２に示した画像照合評価処理では、ステップＳ20，ステップＳ30の処理を経て、照合終了になる。
【００５６】
一方、図３(ｄ)は、図３(ｂ) に示した基準画像ｆ１に対する観察画像ｆ２の画像照合を通常の画像相関法により行い、その際の画像相関関数Ｇｃを画像化して、画像相関関数Ｇｃの値が大きい試料面画像部分が画像上で明るくなるようにして示したものである。
【００５７】
ここでの表示は、図３(ａ) に示した基準画像ｆ１の画面中央を原点とした場合、画像相関関数Ｇｃのピークは別のところのピークが最大になっており（画像相関関数Ｇｐｏｃにデルタ関数状のピークが存在しないため、図３(ｄ)上では、この別のところのピークが黒破線円内の白い点となって現れ、その他にも紛らわしいピークが多数存在している）、マーク（付着物Ｄ）の誤認が生じている。
【００５８】
すなわち、この図３に示した具体的な画像データを用いて算出した画像相関関数Ｇｃ，Ｇｐｏｃの例から理解できるように、通常の画像相関法を単独で用いると誤認が起こるところであるが、図２に示す位相限定相関法並びに通常の画像相関法による２段の画像照合処理を採用することによって、観察画像ｆ２におけるマーク（付着物Ｄ）の誤認が回避でき、観察画像ｆ２の基準画像ｆ１に対しての正確な相対ずれ量Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔの算出が行えるようになっている一方、例えば、位相限定相関法によって観察画像ｆ２におけるマーク（付着物Ｄ）の確認が明確に行えない場合であっても、通常の画像相関法による観察画像ｆ２におけるマーク（付着物Ｄ）の確認が行い得るので、観察画像ｆ２の基準画像ｆ１に対しての大まかな相対ずれ量Δｍｏｕｔｐｕｔ，Δｎｏｕｔｐｕｔの算出が行えるようになっている。
【００５９】
次に、上述した実施の形態の画像照合評価装置１の別の実施の形態について、図４，図５により説明する。
【００６０】
図４は、別の実施の形態の画像照合評価装置において画像照合評価処理手段として制御部が実行する画像照合評価処理のフローチャートである。
【００６１】
なお、図４において、画像照合評価処理手段として制御部１７が実行する画像照合評価処理の個別処理について、図２に示したと画像照合評価処理の個別処理と変わらないものについては、同一符号を付し、その説明は省略する。
【００６２】
本実施の形態では、図１において、図２に示した場合のように、制御部１７が、まずアルゴリズム記憶部１５の位相限定相関法による第１の画像照合アルゴリズム１５ａにしたがって画像照合評価処理を行い、この第１の画像照合アルゴリズム１５ａによる画像照合評価処理で照合がつかない場合にのみ、次にアルゴリズム記憶部１５の通常の画像相関法による第２の画像照合アルゴリズム１５ｂにしたがって画像照合評価処理を行う構成とは異なり、制御部１７が、アルゴリズム記憶部１５に記憶されている第１の画像照合アルゴリズム１５ａとしての位相限定相関法と、第２の画像照合アルゴリズム１５ｂとしての通常の画像相関法とを、はじめから並行して実行する構成になっている。
【００６３】
そのため、本実施の形態では、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)について、アルゴリズム記憶部１５に第１の画像照合アルゴリズムとして記憶されている位相限定相関法を実施し、前述した基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)に対する画像照合評価処理を行う（ステップＳ10）とともに、図２のステップＳ40と同じく、観察画像データｆ２(ｍ，ｎ)について、アルゴリズム記憶部１５に第２の画像照合アルゴリズムとして記憶されている画像相関法を実施し、前述した基準画像データｆ１(ｍ，ｎ)に対する画像照合評価処理を行う構成になっている（ステップＳ11）。
【００６４】
図５は、さらに別の実施の形態の画像照合評価装置において画像照合評価処理手段として制御部が実行する画像照合評価処理のフローチャートである。
【００６５】
なお、図５においても、画像照合評価処理手段として制御部１７が実行する画像照合評価処理の個別処理について、図２に示したと画像照合評価処理の個別処理と変わらないものについては、同一符号を付し、その説明は省略する。
【００６６】
この場合、図１に示した画像照合評価装置１のアルゴリズム記憶部１５には、３つ以上、例えば３つの照合裕度の異なる画像照合アルゴリズム１５ａ〜１５ｃが記憶されている。画像照合アルゴリズム１５ａ〜１５ｃそれぞれの照合裕度は、実施の順番が後の画像照合アルゴリズムがそれより実施の順番が前の画像照合アルゴリズムよりも広くなっている。
【００６７】
そのため、制御部１７は、まずアルゴリズム記憶部１５の第１の画像照合アルゴリズム１５ａにしたがって画像照合評価処理を行い、この第１の画像照合アルゴリズム１５ａによる画像照合評価処理で照合がつかない場合にのみ、次にアルゴリズム記憶部１５の第２の画像照合アルゴリズム１５ｂにしたがって画像照合評価処理を行い、さらにこの第２の画像照合アルゴリズム１５ｂによる画像照合評価処理で照合がつかない場合にのみ、次にアルゴリズム記憶部１５の第２の画像照合アルゴリズム１５ｃにしたがって画像照合評価処理を行う構成になっている。これにより、それぞれの類似度閾値Ｒ１Ｃ，Ｒ２Ｃ，Ｒ３Ｃを適正に調整することで、３種類の照合方法の特性を、自動的に適切に使い分けることができる。
【００６８】
このような画像照合評価装置１の具体的な利用方法として、走査型電子顕微鏡や集束イオンビーム加工観察装置等の荷電粒子線装置に組み込み、取得した試料の観察画像ｆ２から試料上の位置確認用マークの自動認識をさせるという用途に利用できる。
【００６９】
図６は、集束イオンビームによる薄膜化加工の際の加工パターン設定の例を示す図である。
【００７０】
最初に取得、登録しておいたマークＭの基準画像ｆ１と、自動動作の途中で読み取った試料上のマーク画像（観察画像）ｆ２を照合させることによって、試料２０上の位置を自動的に確認し、予めこのマークを基準に相対的に位置が決められている部位２１の加工や測長評価を実施する場合に、マークＭの認識率が高く、かつ誤認が少ない画像照合方法を自動的に採用できることによって、基準画像ｆ１に基づいた成功率の高い自動加工や自動計測の動作が可能となる。すなわち、誤った加工等をする恐れが低く、稼動中にマーク認識が難しくなって自動動作の中断が起こる可能性も低減される。
【００７１】
また、照合方法自体の性質として誤認が少ないことから、使用するマークＭの形状などの制約は緩く、マークＭと全く同じ形状を持つ複数の部位が画像内に含まれない限り、誤認が生じる確率は低い。
【００７２】
以上のように本発明の画像照合評価装置は構成されるが、その実施の形態は上述した実施の形態に限定されるものではない。例えば、第１の画像照合アルゴリズム１５ａとしての位相限定相関法は、その類似画像データの位相限定相関関数がデルタ関数状の鋭いピークが１箇所だけに出現しやすいという性質を有するが、その類似度のＲ１が類似度の閾値ＲＣ１以上にならない場合は、その算出した相対ずれ量Δｍ１，Δｎ１はその後の第２，３の画像照合アルゴリズムによる相対ずれ量Δｍ２、３，Δｎ２、３の決定の際には利用されていないが、これを利用するようにしてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００７３】
【図１】本実施の形態の画像照合評価装置のシステム構成図である。
【図２】本実施の形態の画像照合評価装置において画像照合評価処理手段として制御部が実行する画像照合評価処理のフローチャートである。
【図３】具体的な画像データを用いて算出した画像相関関数Ｇｃ，Ｇｐｏｃの例を示下図である。
【図４】別の実施の形態の画像照合評価装置において画像照合評価処理手段として制御部が実行する画像照合評価処理のフローチャートである。
【図５】さらに別の実施の形態の画像照合評価装置において画像照合評価処理手段として制御部が実行する画像照合評価処理のフローチャートである。
【図６】集束イオンビームによる薄膜化加工の際の加工パターン設定の例を示す図である。
【符号の説明】
【００７４】
１  画像照合評価装置
１１  画像入力部
１２  操作部
１３  表示部
１４  出力部
１５  アルゴリズム記憶部
１６  記憶部
１７  制御部
２０  試料
【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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