(57)【要約】【課題】半導体装置の電位コントラスト像から配線のコントラストを簡便かつ正確に認識し、抽出することのできる半導体装置のコントラスト画像処理方法、処理装置、処理プログラムを提供する。【解決手段】解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像をコントラスト像に合わせて自動的に減色する減色処理と、減色されたコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定したコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターンを抽出する配線コントラスト抽出処理と、配線パターンの輪郭部分に含まれるノイズを輪郭部分のシフトにより除去するシフト処理と、を含み、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像に含まれる配線パターンを所定のコントラストに区分して抽出する。【選択図】図１
2012068162.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を当該コントラスト像のコントラストに合わせて自動的に減色する減色処理と、
前記減色されたコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定したコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターンを抽出する配線コントラスト抽出処理と、
前記配線パターンの輪郭部分に含まれるノイズを前記輪郭部分のシフトにより除去するシフト処理と、
を含み、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像に含まれる配線パターンを所定のコントラストに区分して抽出する半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項２】
前記配線コントラスト抽出処理は、
（１）あらかじめ設定した第１のコントラスト閾値を基準に前記減色されたコントラスト像を２値化して第１のコントラストの配線パターンを抽出するステップと、
（２）前記コントラスト閾値の数をＮ（Ｎは２以上の整数）としたときに、前記減色されたコントラスト像からすでに抽出した配線パターンを除外した後のコントラスト像に対して前記Ｎ個のコントラスト閾値のうち第Ｋのコントラスト閾値を基準に２値化して第Ｋのコントラストの配線パターンを抽出する処理をＫ＝２からＫ＝Ｎに至るまで、Ｋの値を１ずつ増加させて繰り返すステップと、
を備え、Ｎ種類のコントラストに分別された配線パターンを抽出することを特徴とする請求項１記載の半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項３】
所望のコントラスト毎の配線パターンが得られなかった場合には、前記配線コントラスト抽出処理において、閾値を変えてコントラスト毎の配線パターンの抽出をやり直すことを特徴とする請求項１又は２記載の半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項４】
前記任意の処理の任意の段階の処理画像を表示し、確認しつつ、画像処理を進めることを特徴とする請求項１乃至３いずれか１項記載の半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項５】
前記減色処理は、データ・クラスタリング法を用いて外的基準なしに減色することを特徴とする請求項１乃至４いずれか１項記載の半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項６】
前記減色処理の前に、コントラスト像に含まれるノイズをあらかじめ除去するノイズ除去処理をさらに含むことを特徴とする請求項１乃至５いずれか１項記載の半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項７】
前記ノイズ除去処理は、複数のノイズフィルタの中から選択したノイズフィルタを用いてノイズ除去を行うことを特徴とする請求項６記載の半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項８】
前記ノイズ除去処理は、それぞれパラメータについて任意に設定可能なバイラテラルフィルタ、メディアンフィルタ、収縮・膨張フィルタを含む複数のフィルタの中から任意の数のフィルタを任意の順番に任意の回数選択してノイズ除去を行うことを特徴とする請求項６又は７記載の半導体装置のコントラスト画像処理方法。
【請求項９】
解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を入力し、入力したコントラスト像のコントラスト分布に基づいて自動的に減色し、減色したコントラスト像を出力する減色部と、
前記減色したコントラスト像を入力し、前記減色したコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定されたコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターン像を抽出する配線コントラスト抽出部と、
前記配線コントラスト抽出部が抽出した配線パターン像を入力し、前記配線パターン像に含まれる配線の輪郭部分のノイズを前記輪郭部分のシフトにより除去するシフト部と、
前記シフト部により前記輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を画像データとして出力する画像データ出力部と、
を備えることを特徴とする半導体装置のコントラスト画像処理装置。
【請求項１０】
前記配線コントラスト抽出部は、
前記コントラスト閾値の数をＮ（Ｎは２以上の整数）としたときに、
最初に第１のコントラスト閾値を基準に前記減色されたコントラスト像を２値化して第１のコントラストの配線パターンを抽出する処理を実行し、
前記第１のコントラストの配線パターンの抽出に引き続いて、前記減色されたコントラスト像からすでに抽出した配線パターンを除外した後のコントラスト像に対して前記Ｎ個の閾値のうち第Ｋのコントラスト閾値を基準に２値化して第Ｋのコントラストの配線パターンを抽出する処理をＫ＝２からＫ＝Ｎに至るまで、Ｋの値を１ずつ増加して繰り返して実行し、Ｎ種類のコントラストに分別された配線パターン像を抽出することを特徴とする請求項９記載の半導体装置のコントラスト画像処理装置。
【請求項１１】
前記配線コントラスト抽出部が使用する前記コントラスト閾値の設定を含む設定画面を表示させて、前記コントラスト閾値を含む画像処理のパラメータの変更を作業者に入力させることができる設定部をさらに含み、
前記画像データ出力部は、
前記入力した半導体装置のコントラスト像から前記シフト部が輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を得るまで任意の段階の処理途中の画像データを表示データとして出力し、前記作業者が確認できるように構成されていることを特徴とする請求項９又は１０記載の半導体装置のコントラスト画像処理装置。
【請求項１２】
前記減色部は、データ・クラスタリング法を用いて外的基準なしに減色することを特徴とする請求項９乃至１１いずれか１項記載の半導体装置のコントラスト画像処理装置。
【請求項１３】
前記入力した半導体装置のコントラスト像に含まれるノイズを除去するノイズ除去部をさらに備え、前記減色部は、前記ノイズ除去部によりノイズが除去されたコントラスト像を入力することを特徴とする請求項９乃至１２いずれか１項記載の半導体装置のコントラスト画像処理装置。
【請求項１４】
前記ノイズ除去部は、複数種類のノイズフィルタを備え、前記複数種類のノイズフィルタから選択したノイズフィルタを用いてノイズ除去を行うことができるように構成されていることを特徴とする請求項１３記載の半導体装置のコントラスト画像処理装置。
【請求項１５】
前記入力した半導体装置のコントラスト像に含まれるノイズを除去するノイズ除去部をさらに備え、
前記ノイズ除去部は、バイラテラルフィルタ、メディアンフィルタ、収縮・膨張フィルタを含む複数種類のノイズフィルタを備え、
前記設定部は、前記複数種類のノイズフィルタの中から任意の種類のノイズフィルタを任意のパラメータを設定して任意の順番に任意の回数選択してノイズ除去を行うことができるように構成され、
前記減色部は、前記ノイズ除去部によりノイズが除去されたコントラスト像を入力することを特徴とする請求項１１記載の半導体装置のコントラスト画像処理装置。
【請求項１６】
解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を入力し、入力したコントラスト像のコントラスト分布に基づいて自動的に減色し、減色したコントラスト像を出力する減色処理と、
前記減色したコントラスト像を入力し、前記減色したコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定されたコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターン像を抽出する配線コントラスト抽出処理と、
前記配線コントラスト抽出処理により抽出した配線パターン像を入力し、前記配線パターン像に含まれる配線の輪郭部分のノイズを前記輪郭部分のシフトにより除去するシフト処理と、
前記シフト処理により前記輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を画像データとして出力する画像データ出力処理と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする半導体装置のコントラスト画像処理プログラム。
【請求項１７】
前記配線コントラスト抽出処理は、
前記コントラスト閾値の数をＮ（Ｎは２以上の整数）としたときに、
最初に第１のコントラスト閾値を基準に前記減色されたコントラスト像を２値化して第１のコントラストの配線パターンを抽出する処理を実行し、
前記第１のコントラストの配線パターンの抽出に引き続いて、前記減色されたコントラスト像からすでに抽出した配線パターンを除外した後のコントラスト像に対して前記Ｎ個の閾値のうち第Ｋのコントラスト閾値を基準に２値化して第Ｋのコントラストの配線パターンを抽出する処理をＫ＝２からＫ＝Ｎに至るまで、Ｋの値を１ずつ増加して繰り返して実行して、Ｎ種類のコントラストに分別された配線パターン像を抽出することを特徴とする請求項１６記載の半導体装置のコントラスト画像処理プログラム。
【請求項１８】
前記配線コントラスト抽出処理で使用するコントラスト閾値の設定を含む設定画面を表示して前記コントラスト閾値を含む画像処理のパラメータの変更を作業者が入力することができる設定処理をさらに含み、
前記画像データ出力処理は、
前記入力した半導体装置のコントラスト像から前記シフト部が輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を得るまで任意の段階の処理途中の画像データを表示データとして出力し、前記作業者が確認できるようにする処理を含むことを特徴とする請求項１６又は１７記載の半導体装置のコントラスト画像処理プログラム。
【請求項１９】
前記入力した半導体装置のコントラスト像に含まれるノイズを除去するノイズ除去処理をさらに含み、前記減色処理は、前記ノイズ除去処理によりノイズが除去されたコントラスト像を入力することを特徴とする請求項１６乃至１８いずれか１項記載の半導体装置のコントラスト画像処理プログラム。
【請求項２０】
前記入力した半導体装置のコントラスト像に含まれるノイズを除去するノイズ除去処理をさらに含み、
前記ノイズ除去処理は、バイラテラルフィルタ、メディアンフィルタ、収縮・膨張フィルタを含む複数種類のノイズフィルタの中から任意の種類のノイズフィルタを任意のパラメータで任意の順番に任意の回数選択してノイズ除去を行うことができるように構成され、
前記設定処理は、ノイズフィルタの種類、順番、適用回数、フィルタのパラメータを設定する画面を表示し、入力されたデータに基づいて、前記ノイズ除去処理を行い、
前記減色処理は、前記ノイズ除去処理によりノイズが除去されたコントラスト像を入力することを特徴とする請求項１８記載の半導体装置のコントラスト画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体装置のコントラスト画像処理方法、処理装置、及び、処理プログラムに関する。特に、走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope  以下、「ＳＥＭ」と呼ぶ。）やＦＩＢ（Focused Ion Beam）装置などから得られるコントラスト像において、半導体装置の各配線のコントラストを判定する画像処理方法、画像処理装置およびそのプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体装置の高集積化、高性能化が進むにつれて半導体装置の不良解析は困難になって来ている。これに対して、半導体装置の不良解析を少しでも容易にするため、様々な半導体装置の不良解析技術が開発されて来ている。その半導体装置の不良解析の方法の１つに、電子ビーム欠陥解析装置を用いて、電位コントラスト法により、欠陥部を識別する方法がある。
【０００３】
この方法は、まず、研磨等により半導体装置の観測対象となる導電層（配線あるいはビア）の表面を露出させる。次に、半導体装置の表面を所望の帯電電位に帯電させる。そして露出した導電層に電子ビームを照射し、半導体装置から放出される２次電子を走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）で観測し、電位コントラスト像を得る。ここで得られる電位コントラスト像は、観測対象の導電層の下層にオープン欠陥あるいはショート欠陥があった場合に、正常な半導体装置と比較して、異なるコントラストが得られる。
【０００４】
しかし、電子ビーム欠陥解析装置を用いて、電位コントラスト法により、不良の半導体装置の電位コントラスト像と、良品の半導体装置の電位コントラスト像とを取得し、それぞれを比較し、不一致箇所を検出する方法では、良品の半導体装置の存在が前提であり、全ての半導体装置が設計どおりに製造されなかったために良品がない場合や、何らかの要因による動作不良が存在するために比較基準となる半導体装置が得られない場合は、故障箇所を特定することができない。そのような場合には、設計データから擬似良品画像を生成し、解析対象の２次電子像と比較する方法も提案されている。
【０００５】
例えば、特許文献１には、電子線を導電性基板に照射し、発生する２次電子・反射電子・透過電子のいずれかを検出し、その信号から形成された画像を比較して欠陥を自動検出するＸ線マスク等の自動検査システムが記載されている。ダイから導出された画像同士を比較するダイ・ダイ検査と、ダイから導出された画像と、当該ダイのＣＡＤデータを入力した画像シミュレータで生成された画像（擬似良品画像）とを比較するダイ・データベース検査が提案されている。
【０００６】
特許文献２には、電子顕微鏡の試料台上に置かれた被検査半導体ウエハの主面上の検査対象となる検査領域に対して、電子線を照射して発生した２次電子および反射電子をそれぞれ２次電子検出器および反射電子検出器により検出し、検出信号変換回路、画像描画回路、比較演算回路および欠陥判定処理回路により欠陥または異物の検出および判別を行なうことが記載されている。
【０００７】
また、特許文献１のように、設計データから擬似良品画像を生成し、解析対象の２次電子像と比較する方法では、半導体装置の微細化が進んでいることもあって、一般にＳＥＭ等の解析装置で観察される２次電子像は、その解析装置の分解能の影響、設計データとの形状の相違、縮尺の相違などのために、擬似良品画像との比較が難しい。そのため、特許文献３、特許文献４には、半導体装置の２次電子像から、擬似良品画像を生成する方法が開示されている。
【０００８】
特許文献３では、半導体装置に荷電粒子ビームを照射して得られる２次電子像を、電位別の領域に区分けし、設計データを用いて各領域の電位濃度分布を計算する。電位濃度分布に従って、２次電子像の各領域を着色して擬似良品２次電子像を生成する。擬似良品２次電子像と、解析対象の２次電子像とを表示する。特許文献３では、電位コントラスト像を電位別の領域に区分けした後に、設計データを用いて、各領域の電位濃度分布（コントラスト画像における明度又はコントラストに相当）を計算する。
【０００９】
特許文献４では、半導体装置に荷電粒子ビームを照射して得られる２次電子像を、電位別の領域に区分けし、各領域の濃度を平滑化する平滑化処理を行って、擬似良品２次電子像を生成する。擬似良品２次電子像と、解析対象の２次電子像とを表示する。
【００１０】
図１８に特許文献４に記載されている解析装置のブロック図を示す。ＳＥＭ像入力手段１０は、半導体装置に荷電粒子ビームを照射して得られる２次電子をＳＥＭ装置から入力する。電位別区分け手段１２は、設計データ記憶手段１６に格納された半導体装置の設計データを基準にしてＳＥＭ像入力手段１０が入力した２次電子像を電位別の領域に区分けする。さらに、領域平滑化手段１４により電位別の領域毎の濃度を平滑化する。具体的には、特許文献４の段落［００１４］に記されているように、Ｐ＋拡散、Ｎ＋拡散、Ｐｏｌｙ−Ｓｉなど、配線の接続先の種類により、電位コントラストが変化する。
【００１１】
また、非特許文献１は、半導体装置の不良解析に直接関連するものではないが、コンピュータを用いた画像処理ではよく知られた物体の輪郭を抽出する方法であるキャニー（Ｃａｎｎｙ）エッジ検出が記載されている。このキャニーエッジ検出によれば、エッジ抽出のエラー発生率が低い、エッジ部の位置精度が高い、１つのエッジ領域に対して１つのエッジが抽出される、などの特徴があると、一般的には言われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開平５−２５８７０３号公報
【特許文献２】特開２００６−２８６６８５号公報
【特許文献３】特開２００９−２３１４９０号公報
【特許文献４】特開２００９−２５２４１４号公報
【非特許文献】
【００１３】
【非特許文献１】J. Canny, "A Computational Approach to Edge Detection," IEEE Trans. On Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8(6), ６７９頁〜６９８頁, １９８６年１１月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
以下の分析は本発明により与えられる。電子ビーム欠陥装置を用いて、電位コントラスト法により、不良の半導体装置の電位コントラスト像と、良品の半導体装置の電位コントラスト像とを取得し、それぞれを比較し、不一致箇所を検出する方法では、良品の半導体装置の存在が前提であり、全ての半導体装置が設計どおりに製造されなかったために良品がない場合や、何らかの要因による動作不良が存在するために比較基準となる半導体装置が得られない場合は、故障箇所を特定することができない。
【００１５】
そのような場合、特許文献１、３および４によれば、擬似良品像を生成することはできるが、解析対象である電位コントラスト像から、配線ごとの明度を識別することはできない。例えば、特許文献３および４に記されている電位別区分け手段と領域平滑化手段を解析対象である電位コントラスト像に適用したとしても、微細化が進んだ半導体装置において、２次電子像などの電位コントラスト像は、配線の境界が不明瞭であり、なおかつ明度が一定ではない（図３参照）ため、電位別の領域の区分けが容易ではなく、また、配線の接続先によって変化する明度についても、その判定が容易ではない。
【００１６】
また、輪郭抽出の方法としては、非特許文献１記載のキャニーエッジ検出を用いることも考えられる。しかし、２次電子像などの電位コントラスト像は、配線の境界が不明瞭であるために、検出されたエッジはノイズを含み、不連続であり、輪郭検出可能な理想的な図形にはなっていない（図１７参照。不連続箇所を白抜き矢印で示す）。配線内部の弱いエッジも検出されてしまうために、配線だけを検出するのが困難である。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
本発明の第１の側面による半導体装置のコントラスト画像処理方法は、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を当該コントラスト像のコントラストに合わせて自動的に減色する減色処理と、前記減色されたコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定したコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターンを抽出する配線コントラスト抽出処理と、前記配線パターンの輪郭部分に含まれるノイズを前記輪郭部分のシフトにより除去するシフト処理と、を含み、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像に含まれる配線パターンを所定のコントラストに区分して抽出する。
【００１８】
本発明の第２の側面による半導体装置のコントラスト画像処理装置は、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を入力し、入力したコントラスト像のコントラスト分布に基づいて自動的に減色し、減色したコントラスト像を出力する減色部と、前記減色したコントラスト像を入力し、前記減色したコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定されたコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターン像を抽出する配線コントラスト抽出部と、前記配線コントラスト抽出部が抽出した配線パターン像を入力し、前記配線パターン像に含まれる配線の輪郭部分のノイズを前記輪郭部分のシフトにより除去するシフト部と、前記シフト部により前記輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を画像データとして出力する画像データ出力部と、を備える。
【００１９】
本発明の第３の側面による半導体装置のコントラスト画像処理プログラムは、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を入力し、入力したコントラスト像のコントラスト分布に基づいて自動的に減色し、減色したコントラスト像を出力する減色処理と、前記減色したコントラスト像を入力し、前記減色したコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定されたコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターン像を抽出する配線コントラスト抽出処理と、前記配線コントラスト抽出処理により抽出した配線パターン像を入力し、前記配線パターン像に含まれる配線の輪郭部分のノイズを前記輪郭部分のシフトにより除去するシフト処理と、前記シフト処理により前記輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を画像データとして出力する画像データ出力処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を画像処理することにより、半導体装置上の配線とそのコントラストを簡便かつ正確に認識し、抽出することができる。そのため、不良半導体装置のコントラスト像から不良箇所を絞り込む場合に、良品画像あるいは設計データから得られる擬似良品画像などと、不良品画像との画像比較を、簡便かつ正確に行える。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の実施形態１による半導体装置のコントラスト画像処理方法の概略を示すフローチャートである。
【図２】不良解析対象となる半導体装置の構造の一例を示す断面図である。
【図３】解析装置から得られる半導体装置のコントラスト像の一例である。
【図４】図３に示すコントラスト像をノイズ除去処理（図１のステップＳ２）した後のコントラスト像である。
【図５】減色処理（図１のステップＳ３）前のコントラスト像の明度ヒストグラムである。
【図６】減色処理（図１のステップＳ３）後のコントラスト像の明度ヒストグラムである。
【図７】図４に示すコントラスト像を減色処理（図１のステップＳ３）した後のコントラスト像である。
【図８】図１における配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）の詳細フローチャートの一例である。
【図９】図７に示すコントラスト像を配線コントラスト抽出処理（図１のステップＳ４）した後のコントラスト像である。
【図１０】図１における配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）のより一般的な詳細フローチャートの例である。
【図１１】図９に示すコントラスト像をシフト処理（図１のステップＳ７）した後のコントラスト像である。
【図１２】実施形態２による半導体装置のコントラスト画像処理装置の全体構成を示すブロック図である。
【図１３】実施形態２における設定画面の一例である。
【図１４】実施形態２における設定画面の別な例である。
【図１５】実施形態２における設定画面のさらに別な例である。
【図１６】実施形態３による半導体装置のコントラスト画像処理プログラムの実行に用いることのできるコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。
【図１７】図３に示す半導体装置のコントラスト像を従来のキャニーエッジ検出の方法により配線の輪郭を抽出した場合の画像である。
【図１８】特許文献４に記載の従来の半導体装置の解析装置を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明の各実施形態について、図面を参照して詳しく説明する。なお、本発明の説明において、配線又は配線パターンとは、半導体装置を解析装置により解析した場合にコントラスト像が得られる半導体装置の導体パターンを広く含むものとする。すなわち、配線パターンには、金属配線の他、コンタクト、ビア、電極などの導体パターンが含まれるものとする。
【００２３】
［実施形態１：半導体装置のコントラスト画像処理方法の実施形態］
（実施形態１の概要）
図１は、実施形態１の半導体装置のコントラスト画像処理方法の概略を示すフローチャートである。最初に、図１のフローチャートに沿って、実施形態１の概略について説明しておく。ステップＳ１では、図２に示すように解析対象となる半導体装置５０の導電層（配線）の表面が露出するように半導体装置５０の表面を研磨し、半導体装置５０の表面を所望の帯電電位に帯電させる。そして露出した導電層に電子ビームを照射し、半導体装置から放出される２次電子を走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）で観測し、得られた電位コントラスト像を入力する。図３にこの解析装置から得られた電位コントラスト像の一例を示す。
【００２４】
図１のステップＳ２では、解析装置から得られた電位コントラスト像に含まれるノイズをあらかじめ除去するノイズ除去処理を行う。図４に図３の電位コントラスト像からノイズ除去処理によるノイズ除去を行い、ノイズを除去したコントラスト像を示す。なお、電位コントラスト像に目立つノイズが見当たらない場合は、このノイズ除去処理を省略してもよいが、ノイズが含まれる場合は、ノイズ除去処理をこの段階で行っておくことが望ましい。
【００２５】
次に、ステップＳ３では、コントラスト像の明度を減色する減色処理を行う。例えば、図４に示す２５６段階の明度のコントラスト像を図７に示す４〜１６段階程度の明度に減色する。ここで減色を行うのは、減色処理（ステップＳ３）に続く配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）において、コントラスト毎の配線パターンの抽出を容易にするためである。図５に減色処理前の明度ヒストグラム、図６に減色処理後の明度ヒストグラムを示す。
【００２６】
ステップＳ４では、あらかじめ設定したコントラスト閾値を基準にコントラスト像を２値化してコントラスト毎の配線パターンを抽出する。所望の配線パターンが抽出されなかった場合は、コントラスト閾値を変えて所望の配線パターンが抽出されるまで繰り返してもよい（ステップＳ５、Ｓ６）。図７のコントラスト像から図８に示す配線コントラスト抽出処理により、明、中間、暗の３段階の配線パターンを抽出したコントラスト像の一例を図９に示す。また、図１０にＮ（Ｎは２以上の整数）段階のコントラストの配線パターンを抽出する処理を示す。
【００２７】
なお、ステップＳ３の減色処理において、コントラスト像を減色することで、ステップＳ４の配線コントラスト抽出処理において、閾値の設定の選択が少なくなり、コントラスト（明度）を判定するための閾値を設定することが容易となる。減色されたコントラスト像に対して、明度（コントラスト）を２値化しながら図形抽出を繰り返すことで、微細なエッジを検出することなく、配線を認識することができる。
【００２８】
ステップＳ７では、配線輪郭部のノイズについてステップＳ４で抽出した配線パターンの外形を縮小する方向や太らせる方向にシフトすることにより輪郭部のノイズを除去するシフト処理を行う。シフト処理では、配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）で得られた配線の輪郭を数画素だけシフトさせることで、配線境界での明度（コントラスト）差によるノイズを除去する。シフト処理後の配線パターン像（コントラスト像）を図１１に示す。シフト処理により配線パターンの視認性を向上させることができる。
【００２９】
ステップＳ８では、ステップＳ１〜ステップＳ７の処理で得られたコントラスト像を出力する。また、ステップＳ１〜Ｓ７の処理途中のコントラスト像や処理パラメータ、各配線の輪郭座標とその明度、を出力し、データとして保存したり、画面に表示させてもよい。
【００３０】
なお、上記ステップＳ１〜Ｓ８の処理対象となる半導体装置のコントラスト像について、半導体装置の不良解析の分野においては、コントラスト像は、明度で表示するのが一般的である。従って、減色処理（ステップＳ３）、配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）では、明度を基準に減色し、明度を基準に配線パターンを抽出するものとして説明するが、電位コントラストを明度に以外に色彩などによって分別し表示するものであっても良い。
【００３１】
（ステップＳ１：半導体装置のコントラスト像入力の詳細）
次に、図１の各ステップについて、ステップ毎により詳細に説明する。まず、ステップＳ１の半導体装置のコントラスト像入力処理について説明する。図２は、不良解析対象となる半導体装置の構造の一例を示す断面図である。半導体装置５０は、半導体基板の表面に配線層が形成されている。配線層の一部は、研磨により除去され、導電層（配線）が表面に露出している。研磨により除去されなかった配線は半導体基板の表面に形成されたインスタンス（もしくはセル、トランジスタ）と呼ばれる機能回路に接続されている。
【００３２】
観測面を半導体装置５０の表面から観察すると、図２の配線の一部（導電層）が露出している。なお、観測面より上層にあった配線（図２において破線で示す配線）は、研磨によって除去されている。この状態で半導体装置５０を所望の帯電電圧に帯電させ、荷電粒子を照射する。
【００３３】
例えば、ＳＥＭ（走査電子顕微鏡：Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｅｌｅｃｔｒｏｎ  Ｍｉｃｒｏｓｃｏｐｅ）装置を用いた場合、半導体装置に一定の帯電電位を与えた状態で、電子線を半導体装置に入射し、半導体装置から放出される２次電子を検出することで、半導体装置の表面（すなわち観測面）を観察する。すると、半導体装置の表面の電位によってコントラストが異なる像を得ることができる。
【００３４】
観測面の導電層は、導電層に繋がる終点（インスタンス）の種類及び、電子の供給の有無などによって帯電状況が変わる。その結果、観測面の導電層に異なるコントラストが得られる。例えば図３に示すように、高解像度のＳＥＭやＦＩＢでは、Ｐ＋拡散層、Ｎ＋拡散層、Ｐｏｌｙ−Ｓｉなど、配線の接続先により、３種類、もしくはそれ以上の種類の電位コントラストが現れる。
【００３５】
半導体装置（デバイス）の帯電条件は、観測面を正に帯電させる方法（Ｐｏｓｉｔｉｖｅ  Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ：以下、ＰＶＣと略して記載）と負に帯電させる方法（Ｎｅｇａｔｉｖｅ  Ｖｏｌｔａｇｅ  Ｃｏｎｔｒａｓｔ：以下、ＮＶＣと略して記載）がある。ＰＶＣ条件で観測面を正に帯電させると、配線の終点（インスタンス）がＰＭＯＳトランジスタのＰ＋拡散層である場合、シリコン基板からの電子移動は順バイアスになるため、電子が供給されて帯電が進まず、明コントラストが得られる。高抵抗欠陥などにより非導通となれば、電子の供給が減り、帯電が進むため、暗コントラストとなる。
【００３６】
また、配線の終点がＮ＋拡散層の場合、観測面の正の帯電に対してＰ型シリコン基板とＮ＋拡散層が逆バイアスとなるため、キャリアが移動しにくく、Ｐ＋拡散層より帯電が進むのでより暗コントラストとなる。さらに、配線の終点がゲート電極の場合、Ｎ拡散よりさらに帯電しやすいので、Ｎ拡散よりさらに暗コントラストになる。
【００３７】
このようにして得られた半導体装置の電位コントラスト像を図３に示す。図３に示す解析装置から得られる電位コントラスト像は、２５６段階の明度の画像が得られている。
【００３８】
（ステップＳ２：ノイズ除去処理の詳細）
図１のステップＳ２では、電位コントラスト像（図３）に含まれるノイズを除去する処理を行う。半導体装置の不良解析の分野では、これまでノイズ除去処理は一般的には行われていなかったが、本実施形態において、元になるコントラスト像にノイズがある場合には、ノイズ除去処理をこの段階で行う。電位コントラスト像からノイズを除去するアルゴリズムについては、他の分野の画像処理で用いられているノイズ除去のアルゴリズムを用いることもできる。半導体装置の電位コントランス像からノイズを除去する処理として有効な処理をいくつか説明する。
【００３９】
半導体装置の電位コントラスト像からノイズを除去する処理として、コントラスト像の画素間の距離によって重みを変えて、また明度の変化の大きい箇所の重みを小さくすることで、輪郭を保持しながら平滑化することができるバイラテラルフィルタの処理を用いることができる。バイラテラルフィルタの処理を複数回繰り返すことが有効である。
【００４０】
複数回繰り返すことで、画素値の近いものどうしが、同じ画素値を持つようにまとめられるため、配線の境界が不明瞭であり、なおかつ明度が一定ではないコントラスト像に対して、輪郭すなわち配線の境界を保持しながら、明度を平滑化してノイズを除去することができる。
【００４１】
また、半導体装置の電位コントラスト像からノイズを除去する処理として、コントラスト像の各画素に対して、対象画素とその周囲の画素を明度の順にならべて明度の中央値を求め、対象画素の明度を前記中央値に置換するメディアンフィルタを用いることもできる。メディアンフィルタは、配線の境界が不明瞭であり、なおかつ明度が一定ではないコントラスト像に対して、輪郭を保持しながら、明度が極端な画素を取り除くことができる。メディアンフィルタは、スパイク状、ゴマ塩状などの細かなノイズの除去に有効である。
【００４２】
さらに、半導体装置の電位コントラスト像からノイズを除去する処理として、コントラスト像の各画素に対して、対象画素とその周囲の画素のそれぞれの明度から、明度の最小値を求めて、対象画素とその周囲の画素を最小値の明度の画素に置換する収縮処理を施した後に、対象画素とその周囲の画素のそれぞれの明度から、明度の最大値を求めて、対象画素とその周囲の画素を前記最大値に置換する膨張処理を施す収縮・膨張処理を適用することができる。
【００４３】
この収縮・膨張処理は、配線の境界が不明瞭であり、なおかつ明度が一定ではないコントラスト像に対して、小さなゴミやひび割れといったノイズを除去することができる。
【００４４】
さらに、ノイズを除去する処理に、上記バイラテラルフィルタ、メディアンフィルタ、収縮・膨張処理を組み合わせて実施してもよい。必要なノイズフィルタ処理を必要な回数実施することによりノイズを除去することができる。図３の電位コントラスト像に対して、膨張・収縮処理を２回、バイラテラルフィルタ処理を５回施して得たコントラスト像を図４に示す。
【００４５】
（ステップＳ３：減色処理の詳細）
次に、ステップＳ３の減色処理を行う。減色処理では、後に続くステップＳ４の配線コントラスト抽出処理でコントラスト閾値の設定を作業者が容易にできるようにコントラストの段階の数をあらかじめ減らしておく。この減色処理では、減色した後の色の数は設定しておく必要があるが、コントラスト閾値については、設定しておく必要はない。画像に含まれる画素のコントラストに合わせて、あらかじめ設定した色の数に合わせて減色した後の色（コントラスト）が自動的に設定されるようなアルゴリズムを用いる。一例として、データ・クラスタリング法によって、コントラスト像の各画素の明度（コントラスト）を、外的基準（閾値の設定）なしに自動的に分類し、減色前のコントラスト像に合わせた色（コントラスト）に減色することができる。
【００４６】
例えば、減色処理として、あらかじめ減色後の色数（クラスタ数）を与える。各クラスタに基準値をランダムに与える。次に、コントラスト像の各画素の明度を最も近い基準値に割り当てる。各クラスタに割り当てられた画素について、明度の平均値を算出し、その平均値を新たな基準値とする。基準値の算出と画素の割り当てを収束するまで繰り返すことで、コントラスト像の各画素の明度を自動的に分類する。
【００４７】
図５に示すヒストグラムを有する２５６段階の明度のコントラスト像に対して減色処理を施すことにより、図６に示すヒストグラムを有する８段階の明度のコントラスト像に自動的に減色することができる。８段階の明度は自動的に設定される。図４に示す減色前の２５６色（２５６段階の明度）のコントラスト像を８色（８段階の明度）に減色したコントラスト像を図７に示す。
【００４８】
半導体装置の観察面の状態（平坦さ、結晶性など）、あるいは解析装置で観測する際の条件の変化によって、解析するごとに、コントラスト像全体の明度やコントラストが変化する。コントラスト像の全体の明度やコントラストを作業者が視認しづらい場合でも、各画素の明度を外的基準なしに自動的に分類することで、減色後の色数を指定するだけで、容易かつ的確に減色することができる。
【００４９】
（ステップＳ４：配線コントラスト抽出処理の詳細）
次に、ステップＳ４の配線コントラスト抽出処理について説明する。発明者の検討結果によれば、高解像度のＳＥＭやＦＩＢでは、Ｐ＋拡散層、Ｎ＋拡散層、Ｐｏｌｙ−Ｓｉなど、配線の接続先により、３種類の電位コントラストが現れ、配線の明度（コントラスト）を３種類に区分するとうまく不良解析ができる場合が多い。そのため、この実施形態の配線コントラスト抽出処理では、明、中間、暗の３つの閾値を与えて、配線パターンを抽出しても良い。その場合は、図８に示すフローチャートに従って、明、中間、暗の３通りのコントラストの配線パターンを抽出することができる。
【００５０】
図８のフローチャートに基づいて、配線コントラスト抽出処理の詳細について説明する。あらかじめ、明、中間、暗の３通りのコントラスト閾値は設定されているものとする。まず、ステップＳ１１では、減色処理で減色されたコントラスト像を入力する。次にステップＳ１２では、画像を明閾値で２値化し、続くステップＳ１３で明度が高い図形の輪郭を抽出することで、明コントラスト図形を抽出する。このステップＳ１３により最も明度の高い配線パターンが抽出される。次に、ステップＳ１４ですでに抽出された明コントラスト図形を黒色に変換する。明コントラスト図形を黒色に変換するのは、すでに抽出した明コントラスト図形を除外して中間コントラスト図形を抽出するためである。
【００５１】
ステップＳ１５では、画像を中間閾値で２値化する。ステップＳ１６では、２値化された画像から明度が高い図形の輪郭を抽出することで、中間コントラスト図形を抽出する。次に、ステップＳ１７では、明コントラスト図形と中間コントラスト図形を黒色に変換する。すでに抽出した明コントラスト図形と中間コントラスト図形を除外して暗コントラスト図形を抽出するためである。
【００５２】
ステップＳ１８では、画像を暗閾値で２値化する。ステップＳ１９では、暗閾値で２値化された画像のうち、明度が高い図形の輪郭を抽出することで、暗コントラスト図形を抽出する。そして、明／中間／暗の３種類のコントラストの図形を、それぞれ明／中間／暗の３種類のコントラストの配線とする。
【００５３】
このように、減色されたコントラスト像に対して、明、中間、暗の３つの閾値を設定することで、簡便に明、中間、暗の３コントラストの配線を抽出することができる。図７に示す減色処理が施されたコントラスト像に対して、図８の処理フローチャートに従い３種類のコントラストの配線パターンを抽出すると図９に示す３種類のコントラストに区別された配線パターンが抽出できる。
【００５４】
発明者の知見によれば、半導体装置の電位コントラスト像は３段階のコントラストに区分して配線パターンを抽出するとよい結果が得られるが、配線コントラスト抽出処理におけるコントラストの抽出は、３段階のコントラスト以外にも適用することができる。また、明暗が逆転したコントラスト像や色彩を用いてコントラストを表したコントラスト像に対しても適用することができる。
【００５５】
図１０に、配線パターンをＮ段階のコントラストに分別する場合の一般的な配線コントラスト抽出処理の処理フローチャートを示す。基本的には、図８に示す明、中間、暗の３段階のコントラストの配線パターンを抽出する処理フローと同一である。まず、処理を開始する前にＮ段階のコントラスト閾値をあらかじめ設定しておく。Ｎ段階のＮの値は、減色処理された色の数より小さく、かつ、２以上の整数である。ステップＳ２１では、減色処理（図１のステップＳ３）されたコントラスト像を入力する。ステップＳ２２では、Ｎ段階の閾値のうち、最も極端な第１の閾値を基準にコントラスト像を２値化する。ステップＳ２３では、最も極端なコントラストの配線パターンを第１のコントラストの配線として抽出する。ステップＳ２４からステップＳ２８までは、Ｋ＝２からＫ＝Ｎに至るまで、Ｋの値を１ずつ増加させて繰り返すことにより、第２から第Ｎのコントラストの配線パターンを抽出する。ステップＳ２５では、すでに抽出したコントラストの配線パターンをコントラスト像から除外する。ステップＳ２６では、第Ｋの閾値を基準にコントラスト像を２値化する。ステップＳ２７では、第Ｋのコントラストの配線パターンを抽出する。このステップＳ２５からステップＳ２７までの処理をＫ＝Ｎに至るまで繰り返すことで、Ｎ種類のコントラストに分別された配線パターンが抽出できる。ステップＳ２９では、Ｎ種類のコントラストに分別された配線パターン画像データを出力する。
【００５６】
半導体装置の観察面の状態（平坦さ、結晶性など）、あるいは解析装置で観測する際の条件の変化によって、解析するごとに、コントラスト像全体の明度やコントラストが変化するが、上記処理によれば、コントラスト像ごとに、全体の明度やコントラストが変化していても、配線コントラスト抽出処理の閾値さえ適切に設定すれば、同じ画像処理結果が得られる。これは、外的基準無しに減色しており、また、輪郭を保持しながらノイズを除去し、また、２値化と黒色変換を繰り返して配線とその明度を認識するためである。
【００５７】
（ステップＳ７：シフト処理の詳細）
配線コントラスト抽出処理により各配線のコントラストを抽出した画像（図９）に対して、配線の輪郭を数画素だけシフトさせることで、配線境界での明度差によるノイズを除去する。このシフト処理により配線パターンの輪郭部に生じるノイズを除去することができる。シフト処理した結果の画像を図１１に示す。シフト処理した画面に出力して表示すれば、配線の明度を作業者が容易に把握することができる。
【００５８】
たとえば、まず、各コントラストのパターン毎に外形を縮小する方向にシフトさせる。この処理により配線パターンの輪郭部に存在するノイズは消滅する。さらに必要に応じて、外形を縮小させた配線パターンの外形を拡大する方向にシフトさせて元の外形に戻す。このような処理によって、輪郭部に存在するノイズを消去することができる。
【００５９】
（比較例：キャニーエッジ検出）
ここで、比較のため、図３に示す半導体装置の電位コントラスト像から従来の技術として説明したキャニーエッジ検出の方法によりエッジを検出した画像を図１７に示す。従来のキャニーエッジ検出の対象とする一般的な画像データと比較すると半導体装置と２次電子像などの電位コントラスト像は、配線の境界が不明瞭であるため、検出されたエッジはノイズを含み、不連続であるため、理想的な図形には、なっていない。例えば、白抜き矢印で示すように、キャニーエッジ検出で配線パターンを検出しようとした場合には、不連続な箇所があるため、配線パターンの輪郭は検出できない。従って、配線パターンのコントラストも抽出することができない。
【００６０】
一方、実施形態１の方法によれば、配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）において、コントラスト閾値を適切に設定することにより、特に輪郭を意識して検出しなくとも、自動的にコントラスト毎の配線パターンを抽出することができる。例えば、配線パターンにノイズが含まれる場合には、あらかじめノイズ除去処理（ステップＳ２）でノイズを除去しておくことにより、配線パターンのコントラストが的確に抽出できる。さらに、輪郭部分のノイズについては、配線コントラスト抽出の後にシフト処理（ステップＳ７）を実行することにより除去することができる。さらに、減色処理（ステップＳ３）により自動的に減色処理を行っているので、配線コントラスト抽出処理で、コントラスト閾値の設定、変更が容易にできる。
【００６１】
［実施形態２：半導体装置のコントラスト画像処理装置の実施形態］
（コントラスト画像処理装置の全体構成）
次に、実施形態２の半導体装置のコントラスト画像処理装置について説明する。図１２は、実施形態２による半導体装置のコントラスト画像処理装置１の全体ブロック図である。実施形態２のコントラスト画像処理装置１は、実施形態１のコントラスト画像処理方法の実施に好適な装置である。実施形態２のコントラスト画像処理装置１を用いることにより多数の装置やプログラムを組み合わせて煩雑な画像処理を行わなくとも実施形態１のコントラスト画像処理方法を容易に実施することができる。
【００６２】
図１２を用いて実施形態２の半導体装置のコントラスト画像処理装置の全体構成について説明する。画像処理部２は、ＳＥＭ等の解析装置から得た半導体装置の電位コントラスト像２１を入力し、画像処理を施して、抽出された配線パターンのコントラスト像や中間段階のコントラスト像、座標等のパラメータを出力データ２２として出力する。設定部７は、画像処理部２の画像処理に必要なパラメータの設定や変更を作業者に入力させることができる。表示部８は、画像処理部２への画像入力データとなる電位コントラスト像２１、画像処理部２で処理中の画像データ、出力データ２２、作業者に設定部７への設定を入力させる設定画面等を表示する。表示部８に上記各表示のうち、どの画面を表示させるかは、設定部７への設定により作業者が選択できる。
【００６３】
また、画像処理部２は、ノイズ除去部３と、減色部４と、配線コントラスト抽出部５と、シフト部６と、画像データ出力部９を備える。画像処理部２のノイズ除去部３、減色部４、配線コントラスト抽出部５、シフト部６は、それぞれ実施形態１の図１の処理フローチャートにおけるノイズ除去処理（ステップＳ２）、減色処理（ステップＳ３）、配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）、シフト処理（ステップＳ７）を実行する。画像データ出力部９は、入力された電位コントラスト像２１又は、ノイズ除去部３、減色部４、配線コントラスト抽出部５、シフト部６が処理前、処理中、処理完了後の画像データを出力データ２２として出力する。
【００６４】
（コントラスト画像処理装置の設定画面）
次に、設定部７が画像処理のパラメータを設定する設定画面について説明する。図１３に、設定部７の設定画面の一例を示す。図１３の画面は、表示部８に表示され、作業者が画面から各種の設定を行うことにより、画像処理のパラメータを選択できる。図１３において、上段の「減色数」、「明度の閾値」は、解析対象とする半導体装置のコントラスト像のコントラストに応じて日常の作業者が設定することができる。また、下段の「オプション」は、半導体装置の不良解析や電位コントラスト像の画像処理やコントラスト画像処理装置１の特性を熟知したエキスパートが設定するようにしてもよい。画面で設定できるパラメータのうち、「減色数」は、ラジオボタンにより、減色部４が実施形態１の減色処理（ステップＳ３）を実行する際に、何色に減色するか減色後の色数（コントラストの段階数）を「４色」、「８色」、「１２色」、「１６色」の中から選択できるように構成されている。ここでは、「８色」が選択されている。
【００６５】
「明度の閾値」は、配線コントラスト抽出部５がステップＳ４の配線コントラスト抽出処理を実行する際に、各コントラストのコントラスト閾値を設定する画面である。配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）を実行する際に何段階のコントラストに分別するかは、「オプション」の「明度数」により設定される。ここでは、「オプション」の「明度数」で「３」が選択されているので、「暗」、「中間」、「明」の３つのスライドバーが表示されている。すなわち、「明度の閾値」で表示されるスライドバーの数は、「オプション」の「明度数」で設定された数に依存する。また、「明度の閾値」のバーの上段に表示されている「１」〜「８」の数字は、「減色数」で設定した減色後の色の数である。ここでは、「減色数」で「８」が設定されているのでスライドバー上段の数字には「１」〜「８」が表示されている。
【００６６】
「暗」、「中間」、「明」の３つのスライドバーは、それぞれ「減色数」で設定した「８色」の８つの数字の選択枝の中から、選択できるようになっている。なお、３つのスライドバーのうち、「明」のスライドバーは、必ず「中間」のスライドバーより大きい数字を選択し、「暗」のスライドバーは、「中間」のスライドバーより小さい数字に選択するように設定される。
【００６７】
「オプション」の「明度数」はすでに説明したように配線コントラスト抽出処理において、分別するコントラスト（明度）の数を設定する。
【００６８】
「ノイズ除去」は、ノイズ除去部３がノイズ除去処理（ステップＳ２）を実行する際の、ノイズフィルタのパラメータを設定する。ここでは、ノイズフィルタとして適用可能なフィルタとして「バイラテラル」、「メディアン」、「収縮・膨張」の３種類のフィルタからラジオボタンによりノイズフィルタとして適用するフィルタが選択できるようになっている。ここでは、「バイラテラル」が選択されている。また、ノイズフィルタのパラータとして、「サイズ」、「輝度分散」、「距離分散」、フィルタの適用「回数」等が選択できる。
【００６９】
「シフト量」は、シフト部６がシフト処理（ステップＳ７）を実行する際に配線パターンの輪郭をシフトする画素数を設定する。
【００７０】
図１３のような設定画面を設けることにより、例えば、判定する明度の数、ノイズ除去方法、輪郭シフト量は、予め標準値を設定しておくことで、作業者は、減色数と明度の閾値を変更するだけで、画像処理を完了させることができる。明度の閾値は、減色された明度に対して設定するため、設定可能な組み合わせが限られるため、設定が簡便となる。
【００７１】
図１４に別な設定画面の例を示す。図１３の設定画面とほぼ同一な部分については、重複する説明を省略し、図１３の設定画面と異なる部分についてのみ説明する。図１４では、減色数がオプションになっており、日常の作業者は、電位コントラスト像のコントラストに合わせて、「明度の閾値」のみを設定すれば、半導体装置のコントラスト画像処理が実行できるようになっている。
【００７２】
また、「オプション」の設定である「ノイズ除去」のパラメータ設定において、チェックボックスに複数のフィルタが重複して選択できるようになっている。ラジオボタンによりノイズフィルタ及びノイズフィルタのパラメータを設定して「Ａｄｄ」ボタンをクリックすると左側のウィンドウにフィルタ名が追加される。また、左側のウィンドウに表示されているフィルタを選択するとそのパラメータが右側の表示欄に表示される。さらに、左側のウィンドウに表示されているフィルタを選択して「Ｃｌｅａｒ」ボタンをクリックするとそのノイズフィルタはクリアされる。また、左側のウィンドにおいて、フィルタ名を上下にドラッグすることによりフィルタの適用順番を変えられるようにしてもよい。その他は、図１３の設定画面と同じである。
【００７３】
図１５は、さらに別な「明度の閾値」の設定画面である。「明度の閾値」の設定画面は、半導体装置の電位コントラスト像のコントラストに依存し、作業者にとって、最も設定の変更、調整が必要になるパラメータである。図１５の設定画面では、減色処理（ステップＳ３）で得られた減色コントラスト像のヒストグラムに基づいて、「明度の閾値」が設定可能な画面となっている。
【００７４】
なお、上記図１３〜図１５は、好適な設定画面の一例であり、必要に応じて各画像処理のパラメータを設定部７によりデフォルト設定から設定・変更が可能であり、作業者が作業しやすい設定画面であれば、図１３〜図１５以外の設定画面であってもよいことは言うまでもない。
【００７５】
以上、説明したように、半導体装置のコントラスト画像処理装置１では、ＳＥＭ等の解析装置で得られる半導体装置のコントラスト像、画像処理中および画像処理結果の画像を表示部８に表示する。また、処理結果として得られる配線の輪郭座標とその明度を表示部８に表示する。また、画像処理前、処理中、処理後のいずれかの画像と、設計データのレイアウトと重ね合わせて表示部８に表示するようにしてもよい。また、ノイズ除去処理（ステップＳ２）で使用するパラメータ、減色処理（ステップＳ３）で指定する減色数、配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）で使用する閾値、シフト処理（ステップＳ７）で使用する画素のシフト数、等の画像処理のパラメータを設定する画面を持つ。また、画像処理結果の画像および各パラメータ、配線の輪郭座標とその明度を出力データ２２（図１２）として保存することもできる。
【００７６】
これにより、画像処理結果を確認しながら、画像処理のパラメータを適宜変更することができる。また、画像内の輪郭の座標を取り出すことで、設計データなどと座標を照合することができる。
【００７７】
なお、上記半導体装置のコントラスト画像処理装置１の各部は、画像処理専用プロセッサ等の専用のハードウェアにより構成されていてもよいし、汎用的なＥＷＳやパーソナルコンピュータ等のプロセットと画像処理プログラムにより構成されていてもよい。また、コントラスト画像処理装置１は、遠隔地にいる作業者とインターネットやイントラネットにより接続されていて、作業者は遠隔地の端末から設定部７にデータ入力し、コントラスト画像処理装置１は遠隔地にいる作業者の端末に画像データを送信し、端末に画像データを表示させてもよい。その場合、遠隔地の端末は、設定入力と画像表示ができる端末であれば、汎用の端末でよく、端末側では特に専用のハードウェアやソフトウェアは不要である。
【００７８】
［実施形態３：半導体装置のコントラスト画像処理プログラムの実施形態］
実施形態３は、ＥＷＳやパーソナルコンピュータ等の汎用的なプロセッサを実施形態２のコントラスト画像処理装置として機能させるコンピュータプログラムの実施形態である。実施形態２のコントラスト画像処理装置は、すでに実施形態２で説明したように実施形態１の半導体装置のコントラスト画像処理方法を実行できるので、実施形態３のプログラムを用いれば、ＥＷＳ、パーソナルコンピュータ等の汎用的なコンピュータに実施形態１の半導体装置のコントラスト画像処理方法を実行させることができる。
【００７９】
図１６は、実施形態３による半導体装置のコントラスト画像処理プログラムの実行に用いることのできるコンピュータのハードウェア構成を示すブロック図である。図１６を参照して実施形態３による半導体装置のコントラスト画像処理プログラムの実行に用いることのできるコンピュータ３０のハードウェア構成について説明する。
【００８０】
記憶部３４は、メモリやハードディスク装置等により構成され、コントラスト画像処理プログラム３６やＳＥＭなどの解析装置から得た画像処理前のコントラスト像や画像処理途中の画像、処理が終了しコントラスト毎の配線パターンを抽出した画像等のコントラスト画像３５を格納する。また、記憶部３４は、コントラスト画像３５やコントラスト画像処理プログラム３６の他、設定画面で設定した各処理のパラメータや、配線パターンの輪郭座標やコントラスト、半導体装置のレイアウトパターン等の設計データについても記憶することができるようにしてもよい。
【００８１】
コントラスト画像３５を格納する記憶部３４の領域は、解析装置から入力したコントラスト像（図１のステップＳ１で入力した図１２の電位コントラスト像２１に相当）、ノイズ除去処理（図１のステップＳ２）によりノイズを除去したコントラスト像、減色処理（ステップＳ３）により減色したコントラスト像、配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）により抽出した配線パターン像（コントラスト像）、シフト処理（ステップＳ７）により輪郭部のノイズを除去した配線パターン像（コントラスト像）をそれぞれ、別な領域に格納し、コントラスト画像処理が終了するまで保存することが望ましい。また、上記各画像データを含むコントラスト画像処理で使用するデータは、すべてハードディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、フラッシュメモリなどの不揮発性の記憶手段に保存することができるようにすることが望ましい。後からコントラスト画像処理の処理経過を確認したり、途中からコントラスト画像処理をやり直したりできるようにするためである。
【００８２】
入力部３２は、キーボードやマウス等の入力装置を備え、設定画面において作業者が設定した各処理のパラメータを入力する。出力部３３は、コントラスト像３５の他、処理結果として得られる配線の輪郭座標とそのコントラスト、コントラスト像と重ねて表示する
レイアウトの設計データを表示データとして出力する。また、コントラスト像３５や処理結果として得られる配線の輪郭座標のそのコントラストのデータは、ＤＶＤ、ＣＤ等の外部記憶装置等に出力データとして出力させることができる。また、ＣＰＵ３１は、記憶部３４に格納されたコントラスト画像処理プログラム３６を実行し、コントラスト画像処理を実行する。なお、ＣＰＵ３１、入力部３２、出力部３３、記憶部３４は、バス３７により相互に接続されている。なお、コントラスト画像処理プログラム３６は、ＣＤ、ＤＶＤ、ブルーレイディスク、フラッシュメモリなどの記憶媒体を介してコンピュータ３０の記憶部３４にインストールすることができる。また、バス３７がインターネット、イントラネット等の回線に接続されていれば、オンラインでコントラスト画像処理プログラム３６をコンピュータ３０にインストールすることもできる。
【００８３】
以上説明したように実施形態３の半導体装置のコントラスト画像処理プログラム３６は、コンピュータ３０の記憶部３４にコントラスト画像処理プログラム３６をインストールすることにより、コンピュータ３０を実施形態２の半導体装置のコントラスト画像処理装置１として機能させることができる。また、コントラスト画像処理プログラムをコンピュータ３０に実行させることにより、コンピュータ３０により図１に示す実施形態１の半導体装置のコントラスト画像処理方法を実行させることができる。
【００８４】
なお、以上説明した実施形態１乃至３の説明において、コントラスト像は、ＳＥＭ、ＦＩＢで観察される電位コントラスト像に限ったものではない。ＬＳＩに対して、電気信号、赤外線、可視光、紫外線、レーザー、Ｘ線、電子、イオン、超音波、振動などを入力し、電気信号、赤外線、可視光、紫外線、レーザー、Ｘ線、電子、イオン、超音波、振動などを検出した画像であれば良い。
【００８５】
また、解析対象とする半導体装置５０は、ウエハ状態から個々のチップとして切り出されたものに限らず、ウエハ状態のものでも良い。
【００８６】
以上説明した本発明の実施形態１乃至３をまとめると以下の通りである。なお、以下のまとめにおいて、引用する図面及び図面の符号は実施形態の一例として示すものであり、それにより本発明の範囲を制限するものではない。
【００８７】
本発明の一実施形態による半導体装置のコントラスト画像処理方法は、一例を図１に示すように、（例えばＳＥＭ等の）解析装置から得られた半導体装置５０のコントラスト像（一例を図３に示す）を当該コントラスト像のコントラストに合わせて自動的に減色する減色処理（ステップＳ３）と、減色されたコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定したコントラスト閾値（一例を上げれば、図１３の「明度の閾値」のスライドスイッチで設定した「暗」、「中間」、「明」の閾値）を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターンを抽出する配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）と、配線パターンの輪郭部分に含まれるノイズを輪郭部分のシフトにより除去するシフト処理（ステップＳ７）と、を含み、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像（図３）に含まれる配線パターンを所定のコントラストに区分して抽出する（処理結果の一例を図１１に示す）。
【００８８】
好ましくは、配線コントラスト抽出処理（ステップＳ４）は、一例を図１０に示すように、（１）あらかじめ設定した第１のコントラスト閾値を基準に減色されたコントラスト像を２値化して第１のコントラストの配線パターンを抽出するステップ（Ｓ１２）と、（２）コントラスト閾値の数をＮ（Ｎは２以上の整数）としたときに、減色されたコントラスト像からすでに抽出した配線パターンを除外した後のコントラスト像に対してＮ個のコントラスト閾値のうち第Ｋのコントラスト閾値を基準に２値化して第Ｋのコントラストの配線パターンを抽出する処理をＫ＝２からＫ＝Ｎに至るまで、Ｋの値を１ずつ増加させて繰り返すステップ（Ｓ１４〜Ｓ１８）と、を備え、Ｎ種類のコントラストに分別された配線パターンを抽出する。例えば、あらかじめ設定したＮのコントラスト閾値について、最も極端な閾値から順にＮ種類のコントラストに分別させた配線パターンを抽出することができる。
【００８９】
さらに、所望のコントラスト毎の配線パターンが得られなかった場合には、配線コントラスト抽出処理において、閾値を変えてコントラスト毎の配線パターンの抽出をやり直してもよい。すなわち、図１の処理フローチャートにおいて、ステップＳ４以降の処理で処理した結果を作業者が判断して所望のコントラスト毎の配線パターンが得られなかった場合は、図１３等の「明度の閾値」を設定するスライドスイッチを作業者が操作して閾値を変えて配線コントラスト抽出処理（図１のステップＳ４）をやり直すことができる。また、必要により、（図１に示す各ステップの処理のうち）任意の処理の任意の段階（たとえば、複数回ノイズフィルタを適用する場合の１回ごとの処理の段階や配線コントラスト抽出処理において、一つの閾値毎に配線パターンの抽出を進める段階）の処理画像を表示し、（作業者が）確認しつつ、画像処理を進めるものであってもよい。
【００９０】
また、減色処理（図１のステップＳ３）は、データ・クラスタリング法を用いて外的基準なしに減色することが好ましい。すなわち、減色処理では、減色した後の色の数については、あらかじめ決めておく必要があるが、閾値についてあらかじめ設定する必要はない。コントラスト像のコントラストに合わせて自動的に設定した色の数に合わせて減色することが望ましい。データ・クラスタリング法によれば、外的基準なしに、コントラスト像の設定した色の数に減色される。減色された後の各色の色（コントラスト）はコントラスト像のコントラスト分布に合わせて自動的に設定される。
【００９１】
減色処理の前に、コントラスト像に含まれるノイズをあらかじめ除去するノイズ除去処理（ステップＳ２）をさらに含むことが好ましい。もし、コントラスト像にノイズが含まれている場合には、あらかじめノイズを除去しておくことが好ましい。
【００９２】
ノイズ除去処理は、複数のノイズフィルタの中から選択したノイズフィルタを用いてノイズ除去を行うことが好ましい。コントラスト像の含まれるノイズによってノイズを除去するために最適なフィルタは異なるからである。
【００９３】
ノイズ除去処理は、それぞれパラメータについて任意に設定可能なバイラテラルフィルタ、メディアンフィルタ、収縮・膨張フィルタを含む複数のフィルタの中から任意の数のフィルタを任意の順番に任意の回数選択してノイズ除去を行うことが好ましい。複合的なノイズについても除去することができる。
【００９４】
図１２に一例を示すように、一実施形態による半導体装置のコントラスト画像処理装置１は、（ＳＥＭ等の）解析装置から得られた半導体装置５０のコントラスト像を入力し、入力したコントラスト像のコントラスト分布に基づいて自動的に減色し、減色したコントラスト像を出力する減色部４と、減色したコントラスト像を入力し、減色したコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定されたコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターン像を抽出する配線コントラスト抽出部５と、配線コントラスト抽出部５が抽出した配線パターン像を入力し、前記配線パターン像に含まれる配線の輪郭部分のノイズを前記輪郭部分のシフトにより除去するシフト部６と、シフト部６により輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を画像データとして出力する画像データ出力部９と、を備える。
【００９５】
また、配線コントラスト抽出部５は、コントラスト閾値の数をＮ（Ｎは２以上の整数）としたときに、最初に第１のコントラスト閾値を基準に減色されたコントラスト像を２値化して第１のコントラストの配線パターンを抽出する処理を実行し、第１のコントラストの配線パターンの抽出に引き続いて、減色されたコントラスト像からすでに抽出した配線パターンを除外した後のコントラスト像に対してＮ個の閾値のうち第Ｋのコントラスト閾値を基準に２値化して第Ｋのコントラストの配線パターンを抽出する処理をＫ＝２からＫ＝Ｎに至るまで、Ｋの値を１ずつ増加して繰り返して実行し、Ｎ種類のコントラストに分別された配線パターン像を抽出するものであってもよい。上記構成によれば、配線コントラスト抽出部５は、分別しようとする配線パターンの分類の数Ｎが２以上の任意の整数である場合に適用することができる。
【００９６】
配線コントラスト抽出部５が使用するコントラスト閾値の設定を含む設定画面（例えば、図１３〜図１５等）を表示させて、コントラスト閾値を含む画像処理のパラメータの変更を作業者に入力させることができる設定部７をさらに含み、画像データ出力部９は、入力した半導体装置のコントラスト像２１からシフト部６が輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を得るまで任意の段階の処理途中の画像データを表示データとして出力し、作業者が確認できるように構成されている。設定部７からの設定により、作業者が任意の段階の処理画像を表示することができれば、任意の処理からパラメータ等を変更して処理をやり直すことができる。特に配線コントラスト抽出部５の配線コントラスト抽出処理では、処理対象となるコントラスト像のコントラスト等により、閾値を変更させる必要が多い。従って画像を確認しながら、閾値を変更させることもできるものであってもよい。
【００９７】
減色部４は、データ・クラスタリング法を用いて外的基準なしに減色することが好ましい。減色部４の減色処理は、配線コントラスト抽出処理の前処理であるので、外的基準なしに分類されるデータ・クラスタリング法を用いることにより、作業者は、減色処理に関しては、閾値の設定に煩わされることがなく、コントラスト像のコントラストに合わせて自動的に減色後の色（コントラスト、明度）が設定され、分類される。
【００９８】
入力した半導体装置のコントラスト像に含まれるノイズを除去するノイズ除去部３をさらに備え、減色部４は、ノイズ除去部３によりノイズが除去されたコントラスト像を入力することが好ましい。コントラスト像にノイズが含まれる場合は、あらかじめノイズを除去しておくことが望ましい。
【００９９】
ノイズ除去部３は、複数種類のノイズフィルタを備え、複数種類のノイズフィルタから選択したノイズフィルタを用いてノイズ除去を行うことができるように構成されていることが好ましい。例えば、設定部７により図１３又は図１４のような設定画面を表示させてノイズフィルタを選択できるようにしてもよい。
【０１００】
入力した半導体装置のコントラスト像２１に含まれるノイズを除去するノイズ除去部３をさらに備え、ノイズ除去部３は、バイラテラルフィルタ、メディアンフィルタ、収縮・膨張フィルタを含む複数種類のノイズフィルタを備え、設定部７は、複数種類のノイズフィルタの中から任意の種類のノイズフィルタに任意のパラメータを設定して任意の順番に任意の回数選択してノイズ除去を行うことができるように構成され、減色部４は、ノイズ除去部３によりノイズが除去されたコントラスト像を入力するようにすることが好ましい。設定部７は、図１４のような設定画面を表示させて、複数種類のノイズフィルタの中から任意の種類のノイズフィルタを任意のパラメータを設定して任意の順番に任意の回数選択してノイズ除去を行うことができるようにしてもよい。
【０１０１】
また、本発明の一実施形態の半導体装置のコントラスト画像処理プログラムは、図１６のような構成のコンピュータに、解析装置から得られた半導体装置のコントラスト像を入力し、入力したコントラスト像のコントラスト分布に基づいて自動的に減色し、減色したコントラスト像を出力する減色処理と、減色したコントラスト像を入力し、減色したコントラスト像に含まれる画素をあらかじめ設定されたコントラスト閾値を基準に分類し、複数のコントラストに分別された配線パターン像を抽出する配線コントラスト抽出処理と、配線コントラスト抽出処理により抽出した配線パターン像を入力し、配線パターン像に含まれる配線の輪郭部分のノイズを輪郭部分のシフトにより除去するシフト処理と、シフト処理により輪郭部分のノイズが除去された配線パターン像を画像データとして出力する画像データ出力処理と、を実行させることができる。すなわち、図１６のような汎用的な構成のコンピュータ３０にコントラスト画像処理プログラム３６をインストールすることにより、コンピュータ３０を図１２に示す半導体装置のコントラスト画像処理装置１として機能させ、コンピュータ３０に図１に示す半導体装置のコントラスト画像処理方法を実行させることができる。
【０１０２】
なお、本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の請求の範囲の枠内において種々の開示要素の多様な組み合わせないし選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。
【符号の説明】
【０１０３】
１：半導体装置のコントラスト画像処理装置
２：画像処理部
３：ノイズ除去部
４：減色部
５：配線コントラスト抽出部
６：シフト部
７：設定部
８：表示部
９：画像データ出力部
２１：電位コントラスト像
２２：出力データ
３０：コンピュータ
３１：ＣＰＵ
３２：入力部
３３：出力部
３４：記憶部
３５：コントラスト画像
３６：画像処理プログラム
３７：バス
５０：半導体装置
【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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