(57)【要約】【課題】画像データの数値化された評価尺度を得るための画像データの処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】実施形態の画像データの処理方法は、被検査対象から被検査画素データを取得し、前記被検査画素データをｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）の矩形領域データに分割して、分割された各矩形領域データにおける前記被検査画素データを数値で表す被検査画像データを求め、前記被検査画像データの列方向の和と前記被検査画像データの行方向の和とをそれぞれ求めて、ｍ＋ｎ個の被検査圧縮データに圧縮し、基準画像についてデータを圧縮したｍ＋ｎ個の基準圧縮データを信号因子として、前記ｍ＋ｎ個のサンプルデータを用いて、零点比例動特性の比例定数とＳＮ比とを求める。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
基準画像から基準画素データを取得し、
前記基準画素データをｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）の矩形領域データに分割して、分割された各矩形領域データにおける前記基準画素データの平均値を基準画像データとして求め、
前記基準画像データの列方向の和と前記基準画像データの行方向の和とをそれぞれ求めて、ｍ＋ｎ個の基準圧縮データに圧縮し、
被検査対象から被検査画素データを取得し、
前記被検査画素データをｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）の矩形領域データに分割して、分割された各矩形領域データにおける前記被検査画素データの平均値を被検査画像データとして求め、
前記被検査画像データの列方向の和と前記被検査画像データの行方向の和とをそれぞれ求めて、ｍ＋ｎ個の被検査圧縮データに圧縮し、
前記ｍ＋ｎ個の基準圧縮データを信号因子として、前記ｍ＋ｎ個の被検査圧縮データを用いて、零点比例動特性の比例定数とＳＮ比とを求める画像データ処理方法。
【請求項２】
被検査対象から被検査画素データを取得し、
前記被検査画素データをｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）の矩形領域データに分割して、分割された各矩形領域データにおける前記被検査画素データを数値で表す被検査画像データを求め、
前記被検査画像データの列方向の和と前記被検査画像データの行方向の和とをそれぞれ求めて、ｍ＋ｎ個の被検査圧縮データに圧縮し、
基準画像についてデータを圧縮したｍ＋ｎ個の基準圧縮データを信号因子として、前記ｍ＋ｎ個の被検査圧縮データを用いて、零点比例動特性の比例定数とＳＮ比とを求める画像データ処理方法。
【請求項３】
前記被検査画像データは、前記分割された各矩形領域データにおける前記被検査画素データの平均値である請求項２記載の画像データ処理方法。
【請求項４】
前記被検査画素データは、被検査対象から取得された輝度データである請求項２または３に記載の画像データ処理方法。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれか１つに記載の画像データ処理方法をコンピュータに実行させるための画像データ処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像データの処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
さまざまな製造工程において、画像データが利用される。一例として、半導体素子の製造工程においては、取得した画像データを評価することにより種々の検査が行われる。例えば、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）画像やＴＥＭ（Transmission Electron Microscope）画像を評価することにより、製造された半導体素子が検査される。ＳＥＭ画像やＴＥＭ画像は一画像当たりの情報量が多く、総合的な出来栄えを評価する場合や欠陥の発生状況を評価する場合は、客観的な評価尺度を規定するのが困難であり、観測者の主観による官能評価、例えば５段階評価が行われる。しかし、官能評価結果は繰り返し性や再現性に乏しく信頼できる評価指標にはなりにくい。また、ＳＥＭやＴＥＭ画像は、時間や費用の関係から大量に収集するのが困難であり、半導体装置の改良条件を探索するためには、少量の画像データを用いて評価指標をえることができる画像データの処理方法が必要になる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特公平４−４４８６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の実施形態は、画像データの数値化された評価尺度を得るための画像データの処理方法及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の画像データの処理方法は、被検査対象から被検査画素データを取得し、前記被検査画素データをｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）の矩形領域データに分割して、分割された各矩形領域データにおける前記被検査画素データを数値で表す被検査画像データを求め、前記被検査画像データの列方向の和と前記被検査画像データの行方向の和とをそれぞれ求めて、ｍ＋ｎ個の被検査圧縮データに圧縮し、基準画像についてデータを圧縮したｍ＋ｎ個の基準圧縮データを信号因子として、前記ｍ＋ｎ個のサンプルデータを用いて、零点比例動特性の比例定数とＳＮ比とを求める。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態に係る画像データの処理方法を例示するフローチャートである。
【図２】基準画素データを分割して求めた基準画像データと、基準画像データを圧縮した基準圧縮データを例示する模式図である。
【図３】基準画像データと被検査画像データを例示する模式図である。
【図４】被検査画像データの比例定数とＳＮ比の計算結果を表す模式図である。
【図５】画像データの処理装置を例示するブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態について図面を参照して詳細に説明する。なお、本願明細書と各図において、既出の図に関して前述したものと同様の要素には同一の符号を付して詳細な説明は適宜省略する。
【０００８】
まず、第１の実施形態について説明する。
図１は、第１の実施形態に係る画像データの処理方法を例示するフローチャートである。
図１に表したように、第１の実施形態に係る画像データの処理方法は、理想的または基準となる基準画素データを圧縮した基準圧縮データと、被検査対象の被検査画素データを圧縮した被検査圧縮データと、を用い、評価指標として、零点比例動特性の比例定数βとＳＮ比ηとを求める。
【０００９】
画像データの処理方法は、基準画素データＤ０を取得することから始まる（ステップＳ１）。例えば、半導体装置の製造工程においては、被検査対象についての理想的または基準となるＳＥＭ画像やＴＥＭ画像を取得し、デジタルデータ化した基準画素データとして、例えばコンピュータに入力する。また、理想的または基準となる基準画素データとして、例えばコンピュータによるシミュレーション結果を用いてもよい。なお、基準画素データＤ０は、例えば信号強度に対応する輝度データであり、例えばＲＧＢデータなどのカラー画像データであり、例えば異なる波長の信号強度のデータである。
【００１０】
次に、基準画素データＤ０を、ｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）の矩形領域データに分割し、各矩形領域データを数値で表す基準画像データＳを求める（ステップＳ２）。
図２は、基準画素データを分割して求めた基準画像データと、基準画像データを圧縮した基準圧縮データを例示する模式図である。
図２に表したように、基準画像データＳ（Ｓｉｊ、ｉ＝１〜ｍ、ｊ＝１〜ｎ）は、ｒ×ｗの基準画素データＤ０（Ｄ０ｐｑ、ｐ＝１〜ｒ、ｑ＝１〜ｗ）を、ｍ×ｎ（ｍ、ｎは自然数）に分割した各矩形領域データの番地（ｉ、ｊ）における基準画素データＤ０を数値で表すデータであり、例えば矩形領域データにおける基準画素データＤ０の平均値である。なお、図２においては、基準画素データＤ０と基準画像データＳとの位置関係を模式的に表している。
【００１１】
図１に戻ると、基準画像データＳの各列に対して列方向の和ＸＵ（ＸＵｉ、ｉ＝１〜ｍ）と基準画像データＳの各行に対して行方向の和ＹＵ（ＹＵｊ、ｊ＝１〜ｎ）とをそれぞれ求めて、ｍ＋ｎ個の基準圧縮データＸＵ、ＹＵに圧縮する（ステップＳ３）。すなわち、基準圧縮データＸＵ、ＹＵは、（１）式のようになる。なお、基準圧縮データＸＵ、ＸＹは、被検査対象に応じて算出しておき、例えばコンピュータの記憶装置などに記憶させておいてもよい。
また、基準圧縮データＸＵ、ＹＵが、例えば記憶装置などに記憶されている場合など利用可能な場合は、上記のステップＳ１〜Ｓ３は省略して、次のステップＳ４から始めることができる。
【００１２】
【数１】
2013143280.tif 000003
【００１３】
同様に、被検査対象の画素データを被検査画素データＤとして取得する（ステップＳ４）。例えば、半導体装置の製造工程においては、被検査対象についてＳＥＭ画像やＴＥＭ画像を取得し、デジタルデータ化した被検査画素データＤとして、例えばコンピュータに入力する。なお、被検査画素データＤは、基準画素データＤ０と同様に、例えば信号強度に対応する輝度データであり、例えばＲＧＢデータなどのカラー画像であり、例えば異なる波長の信号強度のデータである。
【００１４】
次に、被検査画素データＤを、上記の基準画像データＤ０に対応するｍ×ｎの矩形領域データに分割し、各矩形領域データを数値で表す被検査画像データＴ（Ｔｉｊ、ｉ＝１〜ｍ、ｊ＝１〜ｎ）を求める（ステップＳ５）。さらに、被検査画像データＴの各列に対して列方向の和Ｘと被検査画像データＴの各行に対して行方向の和Ｙとを求め、ｍ＋ｎ個の被検査圧縮データＸ、Ｙに圧縮する（ステップＳ６）。被検査圧縮データＸ、Ｙは、（２）式のようになる。
【００１５】
【数２】
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【００１６】
次に、基準圧縮データＸＵ、ＹＵと、被検査圧縮データＸ、Ｙとを用いて、零点比例動特性の比例定数βとＳＮ比ηを求める（ステップＳ７）。
零点比例動特性は、入力がゼロのときの出力がゼロで、理想的な出力特性が、入力の比例式で表せるシステムの出力特性である。出力特性の比例定数は、βとして、出力の安定度を評価する尺度として、ＳＮ比がそれぞれ定義され、比例定数β、ＳＮ比ηは、（３）式のようになる。
【００１７】
【数３】
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なお、比例定数βは、（４）式により感度Ｓｍに変換して評価してもよい。
【００１８】
【数４】
2013143280.tif 000006
【００１９】
例えば、被検査対象のＳＥＭ画像やＴＥＭ画像をデジタル化した被検査画素データＤは、理想的には基準画素データＤ０と同一になり、理想的には比例定数βは１、ＳＮ比ηは無限大である。しかし、製造工程における種々の要因により、製造された被検査対象の幾何学的形状と目標との間には、相違点が生じる。したがって、被検査対象の被検査画素データＤについて、比例定数β、ＳＮ比ηを（３）式により求めることにより、被検査画素データＤの基準画素データＤ０との相違点を総合的に評価する指標とすることができる。すなわち、比例定数βは、１に近いほど（感度Ｓｍはゼロに近いほど）、また、ＳＮ比ηは、大きいほど、被検査画素データは基準画素データに近いと評価することができる。
【００２０】
次に、計算例について説明する。
図３は、基準画像データと被検査画像データを例示する模式図であり、（ａ）は数字”７”を表す基準画像データ、（ｂ）、（ｃ）は数字”７”を表す被検査画像データであり、（ｄ）はランダムパターンの被検査画像データである。
【００２１】
基準画素データＤ０、被検査画素データＤは、それぞれ５×８の１ビットデータである。一画像当たりのデータ量が少ないため、基準画像データＳ、被検査画像データＴは、それぞれ基準画素データＤ０、被検査画像データＤと等しくしている。すなわち、基準画像データＳの各データ値は、基準画素データＤ０のデータ値に等しく、被検査画像データＴの各データ値は、被検査画素データＤのデータ値に等しい。
【００２２】
図４は、被検査画像データの比例定数とＳＮ比の計算結果を表す模式図であり、図４の２行目〜４行目は、被検査画像データＤが、それぞれ図３（ｂ）〜（ｄ）の場合である。
被検査画像データＤが図３（ｂ）の場合、比例定数βは０．８０６、ＳＮ比ηは−４．５９１ｄＢになり、ＳＮ比ηが最も大きくなる。また、被検査画像データＤが図３（ｃ）の場合、比例定数βは０．９３５、ＳＮ比ηは−６．２１７ｄＢになり、比例定数βが最も１に近くなる（感度Ｓｍが最もゼロに近くなる）。
【００２３】
したがって、ＳＮ比で評価した場合、図３（ｂ）の場合の被検査画像データＤが、図３（ａ）の基準画像データＤ０に最も近い。また比例定数βで評価した場合、図３（ｃ）の場合の被検査画像データＤが、図３（ａ）の基準画像データＤ０に最も近いと評価できる。
【００２４】
上記の計算例は、画像データのデータ量が少なく、基準圧縮データＸＵ、ＹＵ及び被検査圧縮データＸ、Ｙに圧縮することによりデータ量の減少も小さい。しかし、画像データのデータ量が多くなると、基準圧縮データＸＵ、ＹＵ、被検査圧縮データＸ、Ｙに圧縮することにより計算量が減少する。
【００２５】
次に、本実施形態の効果について説明する。
本実施形態の画像データの処理方法は、画像データに対する品質工学上のデータ処理方法にしたがっているため、主観に依らない客観的な評価が可能になり、基準画像データまたは目標画像データ（理想画像データ）との差を評価する指標として、比例定数β（または感度Ｓｍ）、ＳＮ比ηの評価指標が数値で得られる。
【００２６】
また、少量の画像データに対しても、評価が可能であり、データ量の多い画像データに対してデータ圧縮しているため、計算量が減少して計算処理が容易である。
また、基準画素データ及び被検査画素データに対してそれぞれデータ圧縮しているため、基準画素データの影響を過渡に受けることはない。
【００２７】
また、形成条件の異なる種々の被検査画素データＤについて、比例定数β（または感度Ｓｍ）、ＳＮ比ηを求めることにより、画像評価値と被検査画素データの対象サンプルの形成条件の関係を精度の良い数式モデルで表現することができ、サンプル（被検査対象）の改良の検討が容易になる。
【００２８】
なお、本実施形態においては、（１）式のように基準画像データＳの列方向の和ＸＵと、行方向の和ＹＵとを求めて、基準画像データＤ０を圧縮して基準圧縮データＸＵ、ＹＵを求めている。しかし、基準画像データＤ０を圧縮して基準圧縮データＸＵ、ＹＵを求めるためには、例えば（５）式のように、基準画像データＳの平均値を用いてもよい。
【００２９】
【数５】
2013143280.tif 000007
【００３０】
また、基準圧縮データＸＵ、ＹＵは、（６）式のように、基準画像データＳの積算値を用いてもよい。
【００３１】
【数６】
2013143280.tif 000008
【００３２】
またさらに、基準圧縮データＸＵ、ＹＵは、（７）式のように、基準画像データＳの幾何平均値を用いてもよい。
【００３３】
【数７】
2013143280.tif 000009
【００３４】
なお、（３）〜（５）式のように、基準圧縮データＸＵ、ＹＵとして、基準画像データＳのそれぞれ平均値、積算値、幾何平均値を用いた場合は、同様に被検査画像データＴのそれぞれ平均値、積算値、幾何平均値を用いて、被検査圧縮データＸ、Ｙを求める。
【００３５】
次に、画像データの処理装置について説明する。
図５は、画像データの処理装置を例示するブロック図である。
図５に表したように、画像データ処理装置１０は、画像データまたは画素データを検出する画像検出部１２、入力部１３、画像データ（画素データ）を処理するデータ処理部１４、処理結果を出力する出力部１５、及び記憶部１６を備える。
【００３６】
画像検出部１２は、例えばＳＥＭであり、例えばＴＥＭである。画像検出部１２は、被検査対象１１の構造や幾何学的形状などの画像データまたは画素データを検出する。
入力部１３は、画像検出部１２とデータ処理部１４との間のインタフェースであり、画像検出部１２により検出された画像データまたは画素データを入力し、デジタルデータとしてデータ処理部１４に出力する。また、入力部１３は、画像データ処理装置１０に対する指令を入力するインタフェースとして、例えばキーボードを有する。
【００３７】
データ処理部１４は、例えばＣＰＵであり、記憶部１６に記憶されたプログラムにしたがって、（１）〜（３）式の演算を実行し、比例定数β（または感度Ｓｍ）、ＳＮ比ηを算出する。
出力部１５は、例えば表示装置であり、例えばプリンタである。出力部１５は、データ処理部１４の処理結果、例えば比例定数β（または感度Ｓｍ）、ＳＮ比ηを出力する。
記憶部１６は、上記の画像データ処理方法を実行するためのプログラムを記憶し、また基準画素データ、基準画像データ及び基準圧縮データの少なくともいずれかを記憶する。また、記憶部１６は、データ処理部１４の処理に必要な各種データや比例定数β（または感度Ｓｍ）、ＳＮ比ηを記憶してもよい。
【００３８】
なお、画像データ処理装置１０は、画像検出部１２を備えた構成を例示しているが、画像検出部１２はなくてもよく、画像データまたは画素データを入力部１３に入力できればよい。
【００３９】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００４０】
１０…画像データ処理装置、  １１…被検査対象、  １２…画像検出部、  １３…入力部、  １４…データ処理部、  １５…出力部、  １６…記憶部
【図１】
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【図４】
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【図５】
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【図２】
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【図３】
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