(57)【要約】【課題】非破壊で検査対象の形状計測を高速に行うことが可能なＸ線検査方法を提供すること。【解決手段】検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成ステップと、前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像ステップと、前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定ステップとを備えるＸ線検査方法。【選択図】図１
2013231700.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成ステップと、
前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像ステップと、
前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定ステップとを備える
ことを特徴とするＸ線検査方法。
【請求項２】
前記Ｘ線画像から、超解像処理による超解像画像及び前記超解像画像の縮小画像を生成する画像生成ステップを備え、
前記形状推定ステップは、前記縮小画像を用いて前記形状パラメータを推定した後、前記超解像画像を用いて前記形状パラメータを推定する
ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
【請求項３】
前記シミュレーション画像生成ステップは、
前記検査対象の前記形状パラメータに応じて形成される、Ｘ線の透過率が異なるボクセルの集合体に、Ｘ線を照射した時に前記透過率に基づいて前記ボクセルの集合体を透過する前記Ｘ線の透過量を算出することで、前記シミュレーション画像を生成する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のＸ線検査方法。
【請求項４】
前記Ｘ線画像及び前記複数のシミュレーション画像にエッジ強調フィルタ処理を施すフィルタ処理ステップを備え、
前記形状推定ステップは、前記エッジ強調フィルタ処理が施された前記Ｘ線画像に基づいて少なくとも１つ以上の前記形状パラメータを推定する
ことを特徴とする請求項１から３の何れか一項に記載のＸ線検査方法。
【請求項５】
Ｘ線の透過量が異なる材料を所定のパターンで配列することにより形成された試料のＸ線撮像結果に基づき、前記Ｘ線画像又は前記シミュレーション画像の歪補正を行う歪補正ステップを備える
ことを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載のＸ線検査方法。
【請求項６】
前記評価値は、正規化相関、幾何学相関及び方向符号照会の何れかにより算出される値であることを特徴とする請求項１から５の何れか一項に記載のＸ線検査方法。
【請求項７】
前記形状推定ステップは、最適化アルゴリズムを用いて前記評価値が前記所定の条件を満たす前記形状パラメータを推定する
ことを特徴とする請求項１から６の何れか一項に記載のＸ線検査方法。
【請求項８】
検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成手段と、
前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像手段と、
前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定手段とを備える
ことを特徴とするＸ線検査装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、Ｘ線画像に基づいて検査対象の形状計測を行うＸ線検査方法及びＸ線検査装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年の半導体プロセスの進化に伴い、シリコンウェハ等に形成される各種パターンの微細化、高密度化が進んでいる。この様に微細に形成される各種パターンの形状を計測して検査を行うために、様々な方法が提案されている。
【０００３】
例えば、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて迅速且つ正確に半導体セルのカウントを行う半導体検査方法が知られている（例えば特許文献１参照）。また、例えばシリコンウェハに形成されるシリコン貫通電極（through-silicon via、以下「ＴＳＶ」という）等の検査対象の形状を、ＳＥＭやＸ線ＣＴ装置を用いて計測及び検査する方法が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−１７１０２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、例えばＳＥＭを用いて検査を行う場合には、ＦＩＢ（Focused Ion Beam）等によりシリコンウェハを切削する必要があり、切断面と検査対象の中心位置とのずれ等により、計測する形状の寸法に誤差が生じる可能性がある。また、ＳＥＭ観察時には切断面でエッジのチャージアップ効果等により輝度が誇張されることによる計測誤差が生じる虞がある。さらに、ＳＥＭ像を取得するためにシリコンウェハの切削等の作業を要するため、多数の検査対象を全て計測するのは困難な場合がある。
【０００６】
また、例えばＸ線ＣＴ装置を用いて検査を行う場合には、撮像可能な大きさにシリコンウェハを切断する必要があり、ＳＥＭを用いて検査する場合と同様に煩雑な作業を要し、検査対象全てを計測するのは困難な場合がある。また、ＣＴ像の再現には、高度且つ膨大な画像処理アルゴリズムを必要とし、検査対象の形状測定に多大な時間を要すると共に、アプリケーションソフトウェアや処理を行うコンピュータ等のコストが増大する虞がある。
【０００７】
本発明は上記に鑑みてなされたものであって、非破壊で検査対象の形状計測を高速に行うことが可能なＸ線検査方法及びＸ線検査装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様のＸ線検査方法によれば、検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成ステップと、前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像ステップと、前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定ステップとを備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の実施形態によれば、非破壊で検査対象の形状計測を高速に行うことが可能なＸ線検査方法及びＸ線検査装置を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】実施形態に係るＸ線検査装置の概略構成を例示する図である。
【図２】実施形態に係るＸ線撮像装置によって撮像されるＸ線画像を例示する図である。
【図３】実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を例示する図である。
【図４】実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータを例示する図である。
【図５】実施形態において形状パラメータに基づいて生成されるシミュレーション画像を例示する図である。
【図６】実施形態におけるシミュレーション画像の生成方法を説明する図である。
【図７】実施形態における画像生成部によるシミュレーション画像の生成処理のフローチャートを例示する図である。
【図８】実施形態における画像処理部による画像歪補正処理のフローチャートを例示する図である。
【図９】実施形態において画像歪補正に用いるチェッカーボードパターンを例示する図である。
【図１０】実施形態におけるシミュレーション画像の画像歪補正を例示する図である。
【図１１】実施形態における検査対象の形状推定処理のフローチャートを例示する図である。
【図１２】実施形態におけるＸ線撮像装置によるＸ線画像から生成される超解像画像及び縮小画像を例示する図である。
【図１３】実施形態におけるマッチング処理のフローチャートを例示する図である。
【図１４】実施形態におけるマッチングスコアの算出結果を例示する図である。
【図１５】実施形態における縮小画像のマッチングスコアの算出結果を例示する図である。
【図１６】実施形態における超解像画像の画像切り出しを説明する図である。
【図１７】実施形態におけるＸ線画像のｓｏｂｅｌフィルタ処理例を示す図である。
【図１８】実施形態におけるシミュレーション画像のｓｏｂｅｌフィルタ処理例を示す図である。
【図１９】実施形態におけるｓｏｂｅｌフィルタ処理後のＸ線画像から形状パラメータを抽出する例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。なお、本実施形態では、検査対象としてシリコンウェハに形成されているＴＳＶの形状を計測する方法について説明するが、検査対象はこれに限るものではない。
【００１２】
＜Ｘ線検査装置の構成＞
本実施形態に係るＸ線検査装置１００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係るＸ線検査装置１００の概略構成を例示する図である。
【００１３】
図１に示す様に、Ｘ線検査装置１００は、画像処理装置１０１とＸ線撮像装置１２０とを備え、Ｘ線撮像装置１２０が検査対象のＸ線画像を撮像し、撮像された検査対象のＸ線画像に基づいて、画像処理装置１０１が推定により検査対象の形状を計測する。
【００１４】
画像処理装置１０１は、撮像制御部１０２、画像生成部１０３、画像処理部１０４、画像データベース１０５、画像マッチング部１０６等を備える。
【００１５】
撮像制御部１０２は、検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像装置１２０のＸ線源１２５、ステージ１２６、Ｘ線カメラ１２７等を含む全体の動作を制御し、Ｘ線撮像装置１２０が撮像する検査対象のＸ線画像を取得する。
【００１６】
画像生成部１０３は、シミュレーション画像生成手段の一例であり、検査対象となるシリコンウェハのＴＳＶの形状が異なるＸ線画像を、シミュレーションにより生成する。画像生成部１０３は、ＴＳＶの形状を表す形状パラメータに基づいて、複数のシミュレーション画像を生成する。シミュレーション画像の生成方法については後述する。
【００１７】
画像処理部１０４は、画像生成部１０３により生成されるシミュレーション画像や、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に対して、歪補正、コントラスト補正、解像度補正等の画像処理を行う。
【００１８】
画像データベース１０５は、画像生成部１０３によって生成され、画像処理部１０４によって画像処理が施された複数のシミュレーション画像がライブラリ化されて登録される。
【００１９】
画像マッチング部１０６は、形状推定手段の一例であり、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されたＸ線画像と、画像データベース１０５に登録されているシミュレーション画像とのマッチング処理を行うことで、ＴＳＶの形状を推定する。マッチング処理によるＴＳＶの形状推定方法については後述する。
【００２０】
Ｘ線撮像装置１２０は、Ｘ線撮像手段の一例であり、フォーク１２１、ノッチアライナ１２２、光学顕微鏡１２３、厚さ測定器１２４、Ｘ線源１２５、ステージ１２６、Ｘ線カメラ１２７等を備え、画像処理装置１０１に接続されている。図中に示すＸ方向はステージ１２６の表面に平行な図中左右方向で、Ｙ方向は、ステージ１２６の表面に平行且つＸ方向に垂直な方向、Ｚ方向はステージ１２６の表面に対する垂直方向である。
【００２１】
Ｘ線撮像装置１２０では、フォーク１２１がＴＳＶを有するシリコンウェハを保持し、ノッチアライナ１２２がノッチ位置の調整を行う。光学顕微鏡１２３は、ステージ１２６上に載置されるシリコンウェハの外観観察等を行うことができる。また、厚さ測定器１２４は、例えば分光干渉式の厚さ測定器であり、シリコンウェハの厚さを測定できる。
【００２２】
Ｘ線源１２５は、ステージ１２６上に載置されるシリコンウェハに対してＸ線を照射し、Ｘ線源１２５に対してステージ１２６を挟んで反対側に設けられているＸ線カメラ１２７が、シリコンウェハのＸ線画像を取得する。
【００２３】
Ｘ線カメラ１２７は、例えばイメージインテンシファイア、ＣＣＤイメージセンサ等を備えて構成され、イメージインテンシファイアが検査対象を透過したＸ線を可視光に変換し、ＣＣＤイメージセンサが入射される可視光を電気信号に変換する。Ｘ線カメラ１２７の出力は画像処理装置１０１の撮像制御部１０２に入力され、検査対象のＸ線画像として取得される。
【００２４】
Ｘ線カメラ１２７は、図中ＸＹ方向に移動可能に設けられており、ＸＹ方向に移動することで、ステージ１２６に載置される検査対象のＸ線画像を、例えばＺ方向に対して所定の角度α傾いた傾斜像として撮像することができる。
【００２５】
図２に、本実施形態に係るＸ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像を例示する。
【００２６】
図２は、Ｘ線カメラ１２７によってＺ方向に対して１５度傾斜した方向から撮像されたＸ線画像であり、本実施形態では、この様にシリコンウェハに形成されているＴＳＶの全体形状を判別できるＸ線画像の傾斜像を用いて、ＴＳＶの形状推定を行う。
【００２７】
＜画像処理装置のハードウェア構成＞
図３は、実施形態に係る画像処理装置１０１のハードウェア構成を例示する図である。
【００２８】
図３に示す様に、画像処理装置１０１は、ＣＰＵ１０７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０８、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０９、ＲＡＭ（Read and Memory）１１０、入力装置１１１、表示装置１１２、記録媒体Ｉ／Ｆ部１１３、撮像装置Ｉ／Ｆ部１１４等を備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。
【００２９】
ＣＰＵ１０７は、ＨＤＤ１０８やＲＯＭ１０９等の記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ１１０上に読み出し、処理を実行することで、Ｘ線撮像装置１２０の制御や、画像処理装置１０１が備える各機能を実現する演算装置である。ＣＰＵ１０７は、撮像制御部１０２、画像生成部１０３、画像処理部１０４、画像マッチング部１０６等として機能する。
【００３０】
ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、画像処理装置１０１全体を制御する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）、及びＯＳ上において各種機能を提供するアプリケーションソフトウェアなどがある。また、ＨＤＤ１０８は、画像生成部１０３にて生成される複数のシミュレーション画像が登録される画像データベース１０５として機能する。
【００３１】
ＲＯＭ１０９は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０９には、画像処理装置１０１の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）、ＯＳ設定、及びネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ１１０は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。
【００３２】
入力装置１１１は、例えばキーボードやマウスなどを含み、画像処理装置１０１に各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置１１２は、例えばディスプレイ等を含み、Ｘ線撮像装置１２０により撮像された検査対象のＸ線画像や、シミュレーション画像、形状計測結果等を表示する。
【００３３】
記録媒体Ｉ／Ｆ部１１３は、記録媒体とのインタフェースである。画像処理装置１０１は記録媒体Ｉ／Ｆ１１３を介して、記録媒体１１５の読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１１５にはフレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（SD Memory card）、ＵＳＢメモリ（Universal Serial Bus memory）等がある。
【００３４】
撮像装置Ｉ／Ｆ部１１４は、Ｘ線撮像装置１２０に接続するインタフェースである。画像処理装置１０１は、撮像装置Ｉ／Ｆ部１１４を介してＸ線撮像装置１２０との間でデータの通信を行うことができる。
【００３５】
また、画像処理装置１０１にネットワークに接続するインタフェースとして通信Ｉ／Ｆ等を設け、他の機器とデータ通信を行う様に構成しても良い。
【００３６】
＜シミュレーション画像の生成＞
次に、画像処理装置１０１の画像生成部１０３によるシミュレーション画像の生成方法について説明する。
【００３７】
画像処理装置１０１の画像生成部１０３は、検査対象となるＴＳＶの形状パラメータに基づいて、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に対応する複数のシミュレーション画像を生成する。
【００３８】
図４は、本実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータを例示する図である。
【００３９】
本実施形態では、シリコンウェハに形成されているＴＳＶの形状を表す形状パラメータとして、図４（ａ）に例示する６種類のパラメータを用い、さらにＸ線画像の傾斜角度αを決定するためのＸ線カメラ１２７のＸ方向位置及びＹ方向位置をパラメータとして用いる。本実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータは、図４に示す様に、開口部半径ｒ１、ホール中間部最大半径ｒ２、底部半径ｒ３、底部に半球状にエッチングされた部分の半径ｒ４、最大半径部分までの深さｈ１、最大半径部から底部までの深さｈ２である。なお、シミュレーション画像の生成に用いるパラメータの種類、数等は上記例に限るものではなく、例えば図４（ｂ）に示す様なＴＳＶの形状に対応させてパラメータを設定しても良く、検査対象の形状、Ｘ線撮像装置１２０の構成等に応じて適宜設定することが可能である。
【００４０】
図５は、異なる形状パラメータに基づいて生成されるシミュレーション画像を例示する図である。
【００４１】
図５（ａ）は、形状パラメータをｒ１＝２０μｍ、ｒ２＝２４μｍ、ｒ３＝１８μｍ、ｒ４＝２０μｍ、ｈ１＝４０μｍ、ｈ２＝７２μｍとした時に画像生成部１０３によって生成されたシミュレーション画像である。また、図５（ｂ）は、形状パラメータをｒ１＝１０μｍ、ｒ２＝２０μｍ、ｒ３＝６μｍ、ｒ４＝５μｍ、ｈ１＝２０μｍ、ｈ２＝８５μｍとした時に画像生成部１０３によって生成されたシミュレーション画像である。
【００４２】
図５（ａ）、（ｂ）に示す様に、画像生成部１０３は、異なる形状パラメータに基づいて、Ｘ線撮像装置１２０で撮像されるＸ線画像に対応するシミュレーション画像を生成することができる。
【００４３】
図６は、本実施形態におけるシミュレーション画像の生成方法を説明する図である。
【００４４】
画像生成部１０３は、シミュレーション画像を生成する際に、まず入力される形状パラメータに応じてＸ線の透過率が異なるボクセル（Voxel)５１の集合体を生成する。次に、ボクセル５１の集合体に、点光源として定義されるＸ線源５０からＸ線を照射した時に、各ボクセル５１の透過率に基づいてＸ線の透過量を算出し、検出器５２に到達する量を画像として再現することにより、シミュレーション画像を生成する。
【００４５】
ボクセル５１としては、図５に示す様に、例えばAir、Cu、Si等の材料を定義し、それぞれの材料について個別に測定される透過率を用いて各ボクセル５１を透過して検出器５２に到達するＸ線量を算出する。ボクセル５１は、例えば０．１μｍの立方体とし、各ボクセル５１の透過率を、例えばAir：１、Cu：０．９８１／１μｍ、Si：０．９９９／１μｍと設定することでシミュレーション画像を生成できる。なお、ボクセルの種類、大きさ、透過率等の各値はこれらに限るものではなく、適宜設定することができる。
【００４６】
画像生成部１０３は、上記の設定においてＸ線源５０に近い方から順に、各ボクセル５１の下面でのＸ線の透過量を算出し、検出器５２に到達するＸ線量を求めることで、図５に示す様に、形状パラメータに対応するシミュレーション画像を生成する。
【００４７】
図７に、本実施形態における画像生成部１０３によるシミュレーション画像の生成処理のフローチャートの一例を示す。
【００４８】
画像生成部１０３では、まずステップＳ１にて、ＴＳＶの設計値を中心として、各形状パラメータｒ１、ｒ２、ｒ３、ｒ４、ｈ１、ｈ２及び検査対象を撮像する傾斜角度（Ｘ線カメラ１２７の位置）等のシミュレーション画像生成条件を複数設定する。例えば、形状パラメータｒ１を、設計値である２０μｍを中心に１９μｍから２１μｍまで、０．１μｍ間隔で画像生成条件を設定し、各形状パラメータ等が異なる多数の画像生成条件を設定する。
【００４９】
次に、ステップＳ２にて、画像生成部１０３が、設定された複数の画像生成条件に基づいて、上記した方法により複数のシミュレーション画像を生成する。
【００５０】
ステップＳ３では、生成されたシミュレーション画像に対して、画像処理部１０４がＸ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に合わせるために、後述する歪補正等の画像補正処理を行う。
【００５１】
続いて、ステップＳ４にて、生成した複数のシミュレーション画像と、形状パラメータ及び検査対象を撮像する傾斜角度等とをライブラリ化し、ステップＳ５にて、画像データベース１０５にライブラリ化したデータを登録してシミュレーション画像の生成処理を終了する。
【００５２】
画像処理装置１０１の画像生成部１０３は、上記した処理によって、形状パラメータが異なる多数のシミュレーション画像を予め生成し、画像データベース１０５に登録する。
【００５３】
＜画像歪補正＞
ここで、画像処理部１０４が行うシミュレーション画像に対する画像歪補正について説明する。
【００５４】
Ｘ線検査装置１００のＸ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像は、例えばＸ線カメラ１２７が備えるイメージインテンシファイアに起因して、周辺部に歪みを有する場合がある。そこで、予め生成するシミュレーション画像に対して、Ｘ線撮像装置１２０により撮像されるＸ線画像に合わせるために、画像処理部１０４が画像歪補正を行う。
【００５５】
図８は、本実施形態における画像処理部１０４による画像歪補正処理のフローチャートを例示する図である。
【００５６】
図８に示す様に、まずステップＳ１１にて、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるチェッカーボードパターン（Checker Board Pattern、以下「ＣＢＰ」という）のＸ線画像を取得する。ＣＢＰは、例えば図９に示す様に、Ｘ線の透過量が異なる材料を所定のパターンで配列することにより形成される試料である。次に、ステップＳ１２にて、ＣＢＰのＸ線画像からＸ線の透過量が異なる材料の交差点のＸＹ座標を抽出する。
【００５７】
続いて、ステップＳ１３にて、抽出された交差点のＸＹ座標から、例えば２次多項式の近似式を求め、ステップＳ１４にて、求められた２次多項式に基づき、ＣＢＰの実際の交差点の座標とＸ線画像における交差点の座標との差異から、画像歪量を変換するためのデータを生成する。
【００５８】
最後に、ステップＳ１５にて、生成した画像歪量変換データに基づいて、画像生成部１０３にて生成されたシミュレーション画像に対して画像歪補正を行い、処理を終了する。
【００５９】
図１０は、実施形態におけるシミュレーション画像の画像歪補正を例示する図であり、図１０（ａ）は画像生成部１０３にて生成されたシミュレーション画像であり、図１０（ｂ）は画像歪補正が施されたシミュレーション画像の例である。
【００６０】
図１０に示す様に、シミュレーション画像に画像補正処理を施した後、Ｘ線撮像装置１２０により撮像されるＸ線画像とのマッチング処理を行うことにより、検査対象となるＴＳＶの形状を高精度に推定することが可能になる。
【００６１】
なお、Ｘ線撮像装置１２０によるＸ線画像の歪量を得るためのＣＢＰは、Ｘ線画像の歪量を把握できれば良く、図９に示す例に限るものではない。また、本実施形態では、画像生成部１０３にて生成されるシミュレーション画像に対して画像歪補正を行っているが、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に対して画像歪補正を行っても良い。
【００６２】
＜検査対象の形状推定＞
次に、Ｘ線撮像装置１２０により撮像されるＸ線画像と、画像生成部１０３により生成されるシミュレーション画像とに基づいて、シリコンウェハに形成されているＴＳＶの形状を推定する方法について説明する。
【００６３】
図１１は、本実施形態における検査対象の形状推定処理のフローチャートを例示する図である。
【００６４】
図１１に示す様に、まずステップＳ２１にて、Ｘ線撮像装置１２０がシリコンウェハに形成されているＴＳＶのＸ線画像を撮像する。次に、ステップＳ２２にて、画像処理装置１０１の画像処理部１０４が、撮像されたＸ線画像に対して、例えばコントラスト補正、画像歪補正等の画像補正を施す。
【００６５】
続いて画像処理部１０４が、ステップＳ２３にて、Ｘ線画像に超解像処理を施すことにより超解像画像を生成し、ステップＳ２４では、超解像画像の縮小画像を生成する。
【００６６】
図１２に、Ｘ線撮像装置１２０によるＸ線画像から生成される超解像画像と縮小画像の例を示す。図１２（ａ）は超解像画像であり、図１２（ｂ）は縮小画像の例である。
【００６７】
超解像画像は、例えば３７７０×２８３０ピクセルの画像をＸ線画像から作成し、縮小画像としては、超解像画像の１／１０である３７７×２８３ピクセルの画像を作成する。なお、上記した画像生成部１０３では、超解像画像及び縮小画像に対応する解像度のシミュレーション画像を生成するものとする。
【００６８】
次に、ステップＳ２５にて、画像処理装置１０１の画像マッチング部１０６が、生成された縮小画像と、画像データベース１０５に登録されているシミュレーション画像とのマッチングを行うことによって、ＴＳＶの形状パラメータの推定を行う。
【００６９】
図１３に、本実施形態におけるマッチング処理のフローチャートの例を示す。
【００７０】
画像マッチング部１０６におけるマッチング処理では、まずステップＳ３１にて、ＴＳＶの形状パラメータの推定を行うための初期形状パラメータを入力する。縮小画像を用いてマッチング処理を行う場合の初期形状パラメータとしては、例えばＴＳＶの設計値等を用いることができる。
【００７１】
次にステップＳ３２にて、画像データベース１０５から入力された形状パラメータのシミュレーション画像を取得する。続いて、ステップＳ３３にて、Ｘ線画像の縮小画像とシミュレーション画像との間の類似性を表す評価値としてのマッチングスコアの算出を行う。マッチングスコアの算出には、本実施形態では正規化相関を用いたが、例えば幾何学相関、方向符号照会（OCM:Orientation Code Matching）等を用いても良い。
【００７２】
次に、ステップＳ３４にて、算出されたマッチングスコアと基準値（例えば０．９５）とを比較する。マッチングスコアが基準値以下の場合には、ステップＳ３５にて形状パラメータの最適化を行い、再びステップＳ３２にて最適化された形状パラメータのシミュレーション画像を画像データベース１０５から取得した後、ステップＳ３３にてマッチングスコアを算出する。
【００７３】
図１４に、マッチングスコアの算出結果の例を示す。図１４に示す様に、入力した形状パラメータのシミュレーション画像を用いてマッチングスコアの算出を行い、マッチングスコアが基準値以下の場合には、形状パラメータが異なるシミュレーション画像を用いて再度マッチングスコアの算出を行う。
【００７４】
図１３に示すマッチング処理のフローチャートにおいて、マッチングスコアの値が基準値を超えるまで、ステップＳ３２からステップＳ３５の処理を繰り返し行い、形状パラメータの最適化を行う。ステップＳ３５における形状パラメータの最適化には、例えば遺伝的アルゴリズム、勾配法等の最適化アルゴリズムを用いることができる。
【００７５】
ステップＳ３４にてマッチングスコアが基準値を超えた場合には、ステップＳ３６にて、その形状パラメータを取得して、処理を終了する。
【００７６】
図１１に示す形状推定処理のフローチャートに戻り、次に、ステップＳ２６にて、縮小画像のマッチングスコア算出結果において、最もマッチングスコアが高いＴＳＶの座標データを抽出し、超解像画像から抽出した座標データに対応する位置の画像を切り出す。
【００７７】
図１５は、Ｘ線画像の縮小画像とシミュレーション画像との間のマッチングスコア算出結果を例示する図である。図１５に示す様な縮小画像のマッチングスコア算出結果から、最もマッチングスコアが高いＴＳＶの座標データを抽出する。次に、図１６に示す様に、超解像画像から、抽出した座標データに対応する位置の画像データを切り出す。
【００７８】
図１１に示す形状推定処理のフローチャートに戻り、ステップＳ２６にて超解像画像の切り出しを行った後、ステップＳ２７にて、超解像画像から切り出した画像を用いてマッチング処理を行う。
【００７９】
ステップＳ２７における超解像画像から切り出した画像を用いるマッチング処理では、初期形状パラメータとして、縮小画像を用いて推定した形状パラメータを入力する。縮小画像を用いて推定した形状パラメータを初期条件として入力することにより、より高速に形状パラメータの推定を行うことができる。
【００８０】
最後に、ステップＳ２８にて、超解像画像を用いてマッチング処理を行って取得された形状パラメータを出力して処理を終了する。
【００８１】
この様に、本実施形態では、Ｘ線画像の超解像画像及び縮小画像を生成し、まず縮小画像に基づいて形状パラメータの推定を行った後、縮小画像から推定された形状パラメータを用いて超解像画像に基づいて形状パラメータの推定を行っている。
【００８２】
縮小画像は、超解像画像に比べて画像データが小さく、マッチング処理を高速に行うことが可能であり、超解像画像のみを用いて形状パラメータの推定を行う場合に比べて短時間で形状パラメータを推定することが可能となる。
【００８３】
また、縮小画像のマッチングスコア算出結果に基づいて、超解像画像から部分的に切り出した画像を用いて形状パラメータを推定することで、超解像画像全体に対して処理を行う場合に比べてより高速に形状パラメータの推定が可能となる。
【００８４】
さらに、本実施形態によれば、Ｘ線撮像装置１２０によって取得されるＸ線画像の分解能１．０μｍに対して、約１０分の１の０．１μｍの分解能で形状を推定することが可能である。この様に、Ｘ線撮像装置１２０の分解能以上で検査対象の形状を推定することが可能となる。
【００８５】
＜フィルタ処理を用いた形状パラメータの推定＞
次に、Ｘ線画像及びシミュレーション画像にフィルタ処理を施し、フィルタ処理が施されたＸ線画像及びシミュレーション画像に基づいて検査対象の形状パラメータを推定する方法を説明する。
【００８６】
Ｘ線画像及びシミュレーション画像に、例えばエッジ強調フィルタの一例としてｓｏｂｅｌフィルタ処理を施すことにより、画像のエッジを強調することができる。
【００８７】
図１７は、本実施形態におけるＸ線画像のｓｏｂｅｌフィルタ処理例を示す図である。図１７は、Ｘ線画像におけるＴＳＶの深さ方向に対してｓｏｂｅｌフィルタ処理を行った例であり、図１７（ａ）はフィルタ処理前、図１７（ｂ）はフィルタ処理後のＸ線画像である。
【００８８】
図１７（ｂ）に示す様に、ＴＳＶの深さ方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施したことにより、ＴＳＶの開口部と底部の形状が明確に画像中に表れていることが分かる。
【００８９】
また、図１８に、シミュレーション画像にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施した例を示す。図１８は、図１７と同様にＴＳＶの深さ方向に対してｓｏｂｅｌフィルタ処理を施した例であり、図１８（ａ）はフィルタ処理前、図１８（ｂ）はフィルタ処理後を示している。
【００９０】
図１７に示す様に、図１７と同様にＴＳＶの開口部及び底部の形状が明確に表れていることが分かる。
【００９１】
この様に、Ｘ線画像及びシミュレーション画像にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施し、ｓｏｂｅｌフィルタ処理が施された画像を用いてマッチング処理を行い、例えば、図４に示す形状パラメータのうち、開口部半径ｒ１及び底部半径ｒ３の推定を行う。
【００９２】
ｓｏｂｅｌフィルタ処理により、ＴＳＶの開口部及び底部が強調されたＸ線画像及びシミュレーション画像を用いることで、形状パラメータのうち開口部半径ｒ１及び底部半径ｒ３を高精度に推定できる。
【００９３】
この様に、フィルタ処理後の画像を用いて開口部半径ｒ１及び底部半径ｒ３を予め求めた後、フィルタ処理前の画像を用いたマッチング処理により、他の形状パラメータの推定を行う。他の形状パラメータの推定は、マッチング処理により全ての形状パラメータを一度に推定する場合に比べて、より高速に行うことが可能である。したがって、エッジ強調された画像を用いることで高精度な形状パラメータの推定が可能になると共に、形状パラメータを推定する全体の処理時間を短縮できる。
【００９４】
図１９は、実施形態におけるＸ線画像から形状パラメータを抽出する例を示す図である。図１９（ａ）は、ＴＳＶの幅方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施したＸ線画像であり、図１９（ｂ）は、図１９（ａ）に示すフィルタ処理を施したＸ線画像のＡ−Ａ'におけるプロファイルである。
【００９５】
図１９（ａ）に示す様に、Ｘ線画像に対してＴＳＶの幅方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施すことで、例えば図４に示す形状パラメータのうち、ＴＳＶのホール中間部最大半径ｒ２が強調された画像を得ることができる。
【００９６】
そこで、シミュレーション画像に対して、図１９（ａ）に示すＸ線画像と同様にＴＳＶの幅方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施してマッチング処理を行うことで、例えばＴＳＶのホール中間部最大半径ｒ２の推定を高精度に行うことが可能になる。
【００９７】
また、図１９（ｂ）に示す様に、Ｘ線画像からＴＳＶのホール中間部最大半径ｒ２を計測することによって形状パラメータを求めることもできる。
【００９８】
この様に、フィルタ処理を施すことで、ＴＳＶの複数の形状パラメータのうち、ホール中間部最大半径ｒ２を予め高精度に求めることが可能になり、マッチング処理により推定する形状パラメータの数を減らし、ＴＳＶの形状推定を短時間で行うことが可能になる。
【００９９】
以上で説明した様に、本実施形態によれば、シリコンウェハを切削等することなく非破壊で、検査対象となるＴＳＶの形状計測を高分解能で、且つ高速に行うことが可能となる。
【０１００】
本実施形態に係るＸ線検査方法及びＸ線検査装置１００は、検査対象の形状計測を高速に行い、切削等することなく検査することが可能であるため、例えば半導体製造プロセスにおけるインライン検査に用いることができる。
【０１０１】
なお、半導体製造プロセス等においてインライン検査を行う場合には、複数のＸ線検査装置１００の画像処理装置１０１にネットワーク等を介して接続するサーバ装置を設け、サーバ装置においてマッチング処理等を行う様に構成することも可能である。この場合には、例えばサーバ装置に画像データベース１０５、画像マッチング部１０６等を設け、サーバ装置において検査を一括して行い、検査結果等を集約して管理することが可能になる。
【０１０２】
以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０１０３】
１００  Ｘ線検査装置
１０１  画像処理装置
１１１  画像生成部（シミュレーション画像生成手段）
１１３  画像マッチング部（形状推定手段）
１１６  画像処理部
１２０  Ｘ線撮像装置（Ｘ線撮像手段）
【図１】
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【図３】
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【図４】
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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１１】
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【図１３】
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【図１４】
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【図２】
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【図５】
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【図１０】
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【図１２】
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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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【図１９】
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