(57)【要約】【課題】  本発明は、高密度パターンに含まれるパターンの位置ずれや変形等によらず、ロバスト性の高いマッチング処理が可能な画像処理装置の提供を目的とする。【解決手段】  本発明は、被探索画像から抽出されるパターンのエッジの特定部位の曲率を演算することによって、求められる特徴量と、基準データから抽出される特徴量との比較、或いは画像から抽出されるエッジの特定部位の特徴量に応じて割り当てられる分類情報と、基準データから抽出される分類情報との比較に基づいて、パターンと基準データとの間のマッチング結果を演算する画像処理装置を提案する。【選択図】  図１
2017049626.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
取得された被探索画像と、基準データとの間でパターンマッチングを実行する演算装置を備えた画像処理装置において、
前記演算装置は、前記被探索画像から抽出されるパターンのエッジの特定部位の曲率を演算することによって、求められる特徴量と、前記基準データから抽出される特徴量との比較、或いは前記画像から抽出されるエッジの特定部位の特徴量に応じて割り当てられる分類情報と、前記基準データから抽出される分類情報との比較に基づいて、前記パターンと、前記基準データの一致度を求め、当該一致度判定に基づいて、前記パターンと前記基準データとの間のマッチング結果を演算することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記演算装置は、前記曲率演算に基づいて、前記エッジの直線部と曲線部を分類することを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記演算装置は、エッジの２つの端部を結ぶ直線と、エッジの中点と前記エッジの一方とを結ぶ直線の相対角を求め、当該相対角が所定値未満ならコーナー、所定値以上ならラインエンドと判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記演算装置は、前記エッジに含まれる特定の画素に隣接する画素の数に応じて、エッジの分岐数の異なるパターンを分類することを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１において、
前記演算装置は、前記エッジに含まれる特定の画素に隣接するエッジ画素が２未満の場合に、当該特定の画素をエッジの端点と判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記演算装置は、前記エッジに分岐がない場合、当該エッジによって構成されるパターンをホールパターンと判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項１において、
前記演算装置は、前記エッジに含まれる特定の画素が逆向きの曲線部を繋ぐ部分に位置するとき、当該エッジをクランクと判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項１において、
前記演算装置は、前記特徴量、或いは分類情報ごとに、前記パターンと前記基準データを比較し、それぞれの一致度を判定することを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項８において、前記複数の一致度判定結果に基づいて、マッチング結果を求めることを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１において、
前記演算装置は、被探索画像から抽出されるパターンと、基準データとの間のずれ量、或いは前記パターンと基準データの重なりの程度に応じて、前記一致度を判定することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体パターン画像の処理を実行する画像処理装置に係り、特にパターンマッチング処理を行うときに、パターンのレイアウトや変形の影響を抑制し得る画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
対象画像から特定の形状を探索する技術はパターンマッチングと呼ばれ、画像検索や人検知や外観検査など様々な分野で広く用いられている。半導体の測定や検査の分野においても、電子顕微鏡を用いて撮影された被探索画像から、所望のパターンを抽出するために、設計データに基づいて生成されたテンプレートを用いた探索を行うテンプレートマッチングが用いられている。特に特許文献１には、設計データを実パターンに合わせて変形させたテンプレートを作成する手法が説明されている。
【０００３】
また、特許文献２には電子顕微鏡画像から欠陥が発生しやすいパターンの角部等を抽出し、設計データと対応がとれるか否かに基づいて、欠陥検出を行う欠陥検出法が説明されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５５６４２７６号（対応米国特許ＵＳＰ８，７７４，４９３）
【特許文献２】特許第５０１０２０７号（対応米国特許ＵＳＰ７，９７８，９０４）
【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、特許文献１のような変形させた設計データと被検査画像を比較する手法だけでは，被検査画像に映る回路パターンの変形や，回路パターンの密度などの影響で正しい位置とはずれた位置に位置合わせを行ってしまう場合があった。特に、半導体の微細化に伴って被検査画像に映る回路パターンの高密度化が進み、かつユニークな構造の少ないシンプルな回路パターンレイアウトでは、回路パターンの変形の影響を受けやすくなる。特許文献２には、テンプレートをどのように生成するか、その手法が何等論じられていない。
【０００６】
以下に、高密度パターンに含まれるパターンの位置ずれや変形等によらず、ロバスト性の高いマッチング処理を行うことを目的とする半導体パターン画像の画像処理装置を提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するための一態様として、以下に取得された被探索画像と、基準データとの間でパターンマッチングを実行する演算装置を備えた画像処理装置であって、前記演算装置は、前記被探索画像から抽出されるパターンのエッジの特定部位の曲率を演算することによって、求められる特徴量と、前記基準データから抽出される特徴量との比較、或いは前記画像から抽出されるエッジの特定部位の特徴量に応じて割り当てられる分類情報と、前記基準データから抽出される分類情報との比較に基づいて、前記パターンと、前記基準データの一致度を求め、当該一致度判定に基づいて、前記パターンと前記基準データとの間のマッチング結果を演算する画像処理装置を提案する。
【発明の効果】
【０００８】
上記構成によれば、パターンの位置ずれや変形等によらず、ロバスト性の高いマッチング処理を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】パターンマッチングを行う画像処理装置の一例を示す図。
【図２】取得画像から抽出された輪郭線データの曲率演算と、曲率演算に基づく特徴量算出処理を実行する演算装置の一例を示す図。
【図３】電子顕微鏡を用いて撮影した被検査画像の一例を示す図。
【図４】輪郭線画像の一例を示す図。
【図５】特定画素を基準としたエッジ（輪郭線）の探索を行うことによって、パターンの構造特徴情報を抽出する手法を説明する図。
【図６】輪郭線の特徴量算出に基づいて割り当てられる（分類される）分類情報の類型を示す図。
【図７】曲線輪郭線の端部検出法を説明する図。
【図８】曲線部をコーナー或いはラインエンドに分類する分類法を説明する図。
【図９】設計データから構造特徴情報を抽出する演算処理の一例を示す図。
【図１０】設計データから構造特徴情報を抽出する演算処理の他の一例を示す図。
【図１１】分類された複数の構造特徴毎に一致度判定を行い、その総合一致度判定に基づいて一致度マップを生成する処理工程を説明する図。
【図１２】基準データを用いて、被探索画像をサーチする例を示す図。
【図１３】基準データと被検査画像のコーナー部輪郭線の一例を示す図。
【図１４】コーナー部の一致度判定法の一例を示す図。
【図１５】ラインエンド部の一致度判定法の一例を示す図。
【図１６】ラインエンド部の一致度判定法の一例を示す図。
【図１７】ラインエンド部の一致度判定法の一例を示す図。
【図１８】ホールパターンの基準データと被検査画像の一例を示す図。
【図１９】ホールパターンの基準データと被検査画像とのずれ評価に基づいて、一致度判定を行う例を示す図。
【図２０】一致度マップの一例を示す図。
【図２１】マッチングスコア演算に基づいて、マッチング位置を決定する工程を示す図。
【図２２】２つのマッチングアルゴリズムを組み合わせたマッチング処理工程を示す図。
【図２３】一致度マップの一例を示す図。
【図２４】局所テンプレートを用いたマッチング処理を説明する図。構造特徴抽出における曲部構造特徴抽出むけテンプレートの例
【図２５】局所テンプレートを用いたマッチング処理を説明する図。
【図２６】局所テンプレートを用いたマッチング処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に説明する実施例では、走査電子顕微鏡等の荷電粒子線装置によって得られる画像を被探索画像とし、設計データ等から生成される基準データを用いてマッチング処理を行う画像処理装置であって、回路パターン端（例えばラインエンド）、屈曲パターンのコーナー、ホール、或いは複数層のパターンが重なることによって生成される構造体等の構造的な特徴情報を、被探索画像及び基準データから抽出し、当該抽出された特徴情報の一致度評価に基づいて、パターンマッチングを実行する画像処理装置を説明する。このような構成によれば、高密度な回路パターンの存在するレイアウトや、変形などに影響を受けないロバストな位置合わせが可能になる。
【００１１】
以下に説明する実施例では主に、走査電子顕微鏡等から出力される検出信号に基づいて生成される画像の画像処理を行う画像処理装置を例にとって説明する。走査電子顕微鏡は、電子源、当該電子源から放出された電子ビームを集束するためのレンズ、電子ビームを走査するための走査偏向器、及び電子ビームの走査に基づいて検出される電子を検出する検出器を備えた電子顕微鏡鏡体と、試料を移動させるための試料ステージを内蔵した真空試料室を備えている。検出器から出力される検出信号は、走査偏向器の走査信号と同期して表示装置に表示、或いはフレームメモリに記憶される。また、上述の画像処理装置は、走査電子顕微鏡に搭載される専用の装置とするようにしても良いし、汎用のコンピュータを用いた画像処理装置としても良い。
【００１２】
本実施例で説明する画像処理装置は、図示しない入出力インターフェイス（ディスプレイ、キーボード、マウス、ＬＡＮポート、ＵＳＢポート等）、ＣＰＵ（演算部）、メモリ（記憶部）といった基本的なコンピュータの構成要素を備えている。また、本実施例は、コンピュータを動作させるプログラム、或いは当該プログラムを記憶する記憶媒体の説明でもある。
【００１３】
図１は、画像処理装置の構成の一例を示す図である。画像処理装置には、演算装置が設けられており、図１に例示するような工程を経てマッチング処理を実行する。図１に例示するように本実施例では、被検査画像１０１から曲部の構造特徴を抽出するステップ１０２と、基準データ１０３から構造特徴を抽出するステップ１０４と、前記抽出ステップ１０２および１０４で抽出された被検査画像（被探索画像）と基準データの構造特徴を比較して、構造の一致を判定するステップ１０５と、判定結果に基づいてスコアを計算しマッチング結果１０７を出力するステップ１０６からなる処理を実行する画像処理装置を説明する。
【００１４】
ステップ１０２の処理の一例を図２に示す。被検査画像１０１から曲部の構造特徴を抽出するステップ１０２は、被検査画像１０１に映る構造物の輪郭線を抽出するステップ２０１と、前記輪郭線の各画素の曲率を計算するステップ２０２と、前記各画素の曲率、輪郭線の繋がり、輪郭線の湾曲方向などを元に被検査画像の構造特徴２０４を算出または取得するステップ２０３によって構成される。
【００１５】
輪郭線抽出２０１では、２値化や細線化などの手法を用いて被検査画像に映るパターンの輪郭線を抽出する。電子顕微鏡を用いた半導体ウェハの撮影画像に適用する場合においては、例えば図３に示すような半導体の回路パターン部３０１と、非回路パターン部３０２の境界となるホワイトバンド３０３を輪郭線として抽出し、図４に示すような輪郭線４０１が描画された画像、若しくは線分情報などを生成する。
【００１６】
輪郭線を抽出した後、曲率計算２０２では、前記輪郭線画像の各輪郭画素について曲率を計算する。図５に例を示す。曲率を計算する基準画素５０１について隣接する画素５０２が存在するならば、各方向に順に探索を行い、隣接画素の位置Ｐ１（ｘｉ，ｙｉ），Ｐ２（ｘｉ，ｙｉ）を得る。Ｐ１，Ｐ２は探索方向を表し、iは基準画素５０１との距離（探索距離）である。Ｐ１，Ｐ２の探索方向は図５に限定しない。この時、求める曲率Ｃｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）は以下の式で与えられる。
【００１７】
【数１】
2017049626.tif 000003
【００１８】
ｘ（Ｐ１，ｉ），ｘ（Ｐ１，ｉ−１），ｙ（Ｐ１，ｉ），ｘ（Ｐ１，ｉ−１）はそれぞれＰ１の座標位置、ｘ（Ｐ２，ｉ），ｘ（Ｐ２，ｉ−１），ｙ（Ｐ２，ｉ），ｘ（Ｐ２，ｉ−１）はそれぞれＰ２の座標位置である。基準画素５０１が直線であるならＣｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）は無限大になることから、曲率が求まる。ここでの曲率とは基準画素５０１を通る近似円の半径の逆数である。前記式では計算上分子ｘ（Ｐ１，ｉ‐１）−ｘ（Ｐ１，ｉ）、ｘ（Ｐ２，ｉ−１）−ｘ（Ｐ２，ｉ）が０となる場合、実装上では例えばその項は０として計算する。
また、ｋは探索範囲である。
【００１９】
構造特徴算出２０３では、曲率計算２０２で求めた各輪郭画素の曲率を用いて、構造特徴を算出または取得する。図６に構造特徴の例を示す。本手法で取得する構造は直線（図６ａ）、コーナー（図６ｂ）、直線とコーナーの組合せによって構成されるラインエンド（図６ｃ）、ホール（図６ｄ）、３方向分岐（図６ｅ）、４方向分岐（図６ｆ）、クランク（図６ｇ）などである。取得する構造は上記に限定するものではない。
【００２０】
構造特徴算出工程にて取得される構造特徴とは、構造の位置、構造の種類、向き、領域や大きさ、曲率、および各画素値や輪郭画素の位置などと、それらを加工して得られる情報である。換言すれば、パターンの位置、領域の大きさ、曲率、画素値、輪郭画素位置等を定量的に示す特徴量や、当該特徴量に基づいて定義されるパターン、パターンの部分的形状等を識別する分類情報（種類情報）である。以下に、パターン、或いはパターン部位を判定する手法について説明する。
【００２１】
まず、上記式からＣｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）が０となるような画素や、０に近い画素は、直線部内に位置する画素か、図６ｇに例示するようなクランク部（逆向きの曲線部を繋ぐ部分の画素）である。ここで、Ｃｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）が０に近い画素とは、Ｃｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）が近似円の半径の逆数であることから、例えば近似円の半径１／Ｃｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）が被検査画像の縦幅または横幅より大きくなってしまう様な画素においても直線部に位置する画素と定義することが可能である。
【００２２】
また、１／Ｃｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）＜ｔｈ、すなわち近似円の半径があるしきい値ｔｈ画素以下となるような画素については、ノイズとして除外する事も出来る。ここでしきい値ｔｈは例えば１画素である。前記しきい値ｔｈは、基準データ１０３から得られる回路パターンの構造や線幅によって定めることが出来る。基準データ１０３から得たしきい値ｔｈを用いた方が、より分離度の高い直線部の判定が可能である。このようにＣｕｒｖａｔｕｒｅ（ｋ）（特徴量）の演算に基づいて、輪郭線を曲線部と直線部に分類することができる。例えばこのような分類情報は、パターン、或いはパターンの各部位を識別する識別情報として、輪郭線と関連付けて記憶する。
【００２３】
曲線部として分類された部位に含まれる連続した輪郭画素の集合に、分岐も端点も存在しない場合、その輪郭画素の集合はホールと分類することができる。ここで言うところの分岐とは、例えば図６ｅや図６ｆに例示する３方向分岐や４方向分岐のことである。端点とは、輪郭画素の集合に含まれる任意の画素において、隣接する輪郭画素が２つ未満の画素である。例を図７に示す。曲率演算に基づいて、直線部を除外した輪郭線画像には、輪郭線端部７０１、端部以外の輪郭線部７０２、及び非輪郭線部７０３が含まれる。
【００２４】
曲線部に端点が２つ存在する場合、当該曲線部は図６ｂに例示するようなコーナーである場合と、図６ｃに例示するようなラインエンドであることが考えられる。曲線部がコーナーである場合、比較的緩やかな曲線となるが、曲線部がＵ字形状である場合、パターン端部と定義できる。このようなパターン端部をラインエンドと呼ぶ。以下に、コーナーとラインエンドとの分類する手法について説明する。
【００２５】
図８に例示するように、直線部と曲線部の分類に基づいて直線部を同定し、当該直線部の除外処理によって抽出された曲線部の２つの端部７０１を結ぶ直線８０２を設定し、更に曲線部上で２つの端点の中間となる中点８０１を設定する。そして、一方の端点７０１と中点８０１を結ぶ直線を設定し、当該直線と直線８０２のなす角θを求める。このθの大きさに応じて、パターン部位の分類を行う。より具体的にはθの閾値判定に基づいて、パターン分類を実行する。例えば、θ≧π／４のとき、比較的曲率の大きい曲線部と定義できる。そこで、θ＜π／４ならばコーナー、θ≧π／４ならばラインエンドと分類することが出きる。
【００２６】
また、図６ｅに例示するような３方向分岐と、図６ｆに例示するような４方向分岐は、輪郭画像の注目画素（分岐の交点に位置する画素）の周囲にある輪郭線画素の数をカウントすることによって分類することができる。例えば注目画素に隣接する画素の数が３つであれば３方向分岐、４つであれば４方向分岐と定義することができる。
【００２７】
更に、図６ｇに例示するようなクランクの様な形状については、コーナーとして判別した後、近傍に存在する２つ以上のコーナーの向きを判定することで識別することが可能である。例えば、注目輪郭線画素が、曲部画素に挟まれた直線画素であり、且つ隣接する曲部が互いに逆向きのコーナーで有るならばクランクと分類することが出きる。特徴部の構造的種別は直線とコーナーと分岐の組合せによって、任意に定めることができる。
【００２８】
構造特徴の種類は、上述したものに限定されるものではない。また、上述の手法では、特徴量に応じて構造種類を定義（分類）する例について説明したが、直線や曲線等の定義を行うことなく、曲率等の特徴量を大きさごとに分類したり、端部の有無を１、０で定義するようにしても良い。曲率を用いた種別判定は、特徴部の種類が探索範囲ｋの影響を受ける。すなわち、基準データでは４つのコーナーが、被検査画像では１つのホールとして抽出される可能性が有る。このため、種類の判別をせず特徴量として情報を一致判定１０５に与えても良い。
【００２９】
構造特徴の向きは、例えば、図６ａに例示するような直線ならば画像Ｘ軸とのなす角、図６ｂに例示するようなコーナーや図６ｃに例示するようなラインエンドならば、２つの端点７０１を結ぶ直線８０２の中点と、曲線部の中点８０１を結ぶ直線８０３と、Ｘ軸のなす角を求めることによって、判断することができる。
【００３０】
また、図６ｅに例示する３方向分岐や、図６ｆに例示する４分岐ならば分岐している注目画素からみた各分岐先の画素方向、図６ｇに例示するクランクならばクランクを構成する２つのコーナーの輪郭線上の中点８０１を結ぶ直線とＸ軸のなす角を求めることによって、当該パターン部分の向きを判定することができる。また、楕円状のホールパターンの場合は、複数の近似円の原点を結ぶ直線の向きを求めることによって、長径方向、或いは短径方向を特定することができる。
【００３１】
直線部等の向きの特定は例えば、基準となる軸方向（例えばＸ軸方向）との相対角に基づいて決定することができる。例えば、直線部とＸ軸の相対角が所定値以下の場合は、当該直線部は横方向（Ｘ軸方向）に長い直線であると判定できる。
【００３２】
構造特徴の領域や大きさは、例えば構造種類ごとに分けた輪郭線の外接円、内節円や近似円、また外接または外接する矩形等の面積、Ｘサイズ、或いはＹサイズを求めることによって特定することができる。
【００３３】
また、構造の曲率は、前記構造特徴の領域を定義し、当該領域内の輪郭線画素の曲率の平均値を求めることによって特定することができる。また、構造の位置情報は、定義された領域や被探索画像の一部を基準として定めることができる。
【００３４】
以上のようにして求められる特徴量や分類情報（構造特徴２０４）は、構造一致判定１０５において基準データと比較する為に用いるものであり、上述の例に限定するものではない。被検査画像１０１と基準データ１０３から同種のものが抽出可能であれば、構造特徴２０４として用いることができる。
【００３５】
構造特徴抽出ステップ１０４の具体的処理工程を図９を用いて説明する。本例では、半導体の設計データに基づいて生成される図形データを基準データ１０３とする例について説明する。半導体の設計データは、その特性上ほぼ直線で構成されること、被検査画像１０１の輪郭線に発生するような緩やかなカーブは存在しないことから、構造特徴抽出ステップ１０４では、ぼかし処理（例えば平滑化処理）を行うことによって、実パターンに近づける加工を行う。図９に例示するように、構造特徴抽出ステップ１０４には、基準データ１０３に対してぼかし処理を行うステップ９０１、ぼかした画像を２値化するステップ９０２、２値化した画像を細線化するステップ９０３、曲率計算ステップ２０２、及び構造特徴算出ステップ２０３が含まれている。
【００３６】
図９に例示するぼかし処理９０１、２値化処理９０２、及び細線化処理９０３は、曲率計算２０２と構造特徴量算出２０３の前処理として行われる。これらの処理は既知の手法を用いることができる。図１０は、基準データ構造特徴９０５を求める他の例を示す図である。図１０の処理工程には、角画素を検出するステップ１００１と、前記角画素検出１００１で検出された角画素の近傍を探索して各角部の位置関係を取得するステップ１００２と、前記探索によって得られた各角部の位置関係と、角部の形状から構造特徴の分類と数値の取得を行い、基準データ構造特徴９０５を出力するステップ１００３が含まれている。
【００３７】
角画素検出１００１ではＨａｒｒｉｓのコーナー検出アルゴリズムやＳＵＳＡＮオペレータなどの手法を用いて角画素を検出する。近傍角画素探索１００２では、角画素検出１００１で検出された角画素の輪郭線上の近傍を探索し、探索範囲内に別の角画素が存在するかを判定する。構造特徴分類１００３では、各角画素について構造特徴の種類や向きを分類、取得する。例えば、近傍角画素探索１００２において近傍に角画素が存在しない角部については、コーナーに分類することが可能である。また、近傍に角部が存在する場合、その向きに応じてラインエンド、ホール、クランク等に分類することが出きる。例えば、探索範囲内にある二つの角部が有る方向についてコの字を形成するようにレイアウトされている場合ラインエンドであり、互いに向きが違う４つの角部が、角を外に向けて配置されているならばホールと判断する事ができる。
【００３８】
また、探索方向が３つ以上有る角部については、３方向分岐、４方向分岐に分類することが出きる。各画素が含まれる種類と角の方向から、構造特徴抽出２０３と同様に基準データ構造特徴の向きを求めることができる。基準データ１０３を半導体設計デ−タの描画画像とした場合、その領域や大きさは探索した範囲とおくことが可能である。これは図９に示した手法の際も可能である。
【００３９】
曲率は各角画素の曲率や、特徴部を構成する画素の曲率の計算によって取得することが可能である。本実施例では、基準データ１０３が予め撮影された被検査対象のゴールデンパターン画像や、設計データから作成したシミュレーション画像で有るならば、ステップ１０２を用いて曲線部の構造特徴を抽出するようにしても良い。
【００４０】
構造一致判定ステップ１０５の具体的な処理プロセスを図１１に例示する。図１１では、曲部構造特徴抽出１０２および構造特徴抽出１０４によって得られた被検査画像および基準データの構造特徴データを、構造特徴の種類ごとに比較して一致を判定する例を示す。
【００４１】
構造特徴をその種類毎に分類して、種類毎に決められた一致判定１１０２に渡すステップ１１０１では、構造特徴の種類、すなわちコーナー、ラインエンド、ホール他と言った種類に応じて一致判定１１０２の処理を選択する。一致判定１１０２では、任意のマッチング位置(ｘ，ｙ)について、被検査画像構造特徴２０４と基準データ構造特徴９０５を比較して、一致や不一致、または一致度等を取得する。
【００４２】
一致判定１１０２では、分類された構造特徴の種類毎に、被探査画像から得られた構造特徴データと、基準データから得られた構造特徴データを比較し、一致、不一致、及び一致度の少なくとも１つを求める。この処理を全ての比較位置にて実行する。この結果は、例えば一致度マップ１１０３として登録する。
【００４３】
図１２は、基準データ１０３を用いて、被検査画像１０１をサーチする例を示す図である。ここでは、基準データ１０３は被検査画像１０１よりも大きいものとして説明する。基準データ１０３と被検査画像１０１を重ね合わせた位置１２０１を（ｘ，ｙ）としたとき、被検査画像から抽出した構造特徴１２０２と、基準データから抽出した構造特徴１２０３が一致するか否かを判定する。（ｘ，ｙ）を基準データ１０３の左上から右下に向かって順に探索していくことで、各位置での比較を行う。構造特徴として、種類（パターン形状の種類）、位置、領域、向きを比較対象とする例について説明する。
【００４４】
被検査画像から抽出した構造特徴１２０２の輪郭線と、基準データから抽出した構造特徴１２０３の輪郭線の比較例を図１３に示す。図１３は構造特徴がコーナーである場合の例である。被検査画像のコーナー部輪郭線１３０１と破線で示した基準データのコーナー部１３０２について、位置と向きとが同じであれば構造特徴は一致していると言える。このとき、図１３に例示するように、被検査画像のパターンと基準データのパターンとの間に形状の乖離がある場合がある。即ち比較対象となる特徴量等が同じ値にならない場合がある。半導体ウェハ上に形成されたパターンは主に角部が丸まって形成されるため、理想形状を示す設計データと比較すると変形したように見える。このような変形が存在する場合であっても、構造の種類が一致する対応するパターンであれば、マッチングしていると判定する手法を図１４を用いて説明する。
【００４５】
被検査画像において輪郭線１３０１から得た構造特徴の領域１４０１と、基準データのコーナー部１３０２から得た構造特徴の領域１４０２について、位置（ｘ，ｙ）で被検査画像と基準データを比較した場合に、構造特徴の重複領域１４０３の面積が、被検査画像構造特徴の領域１４０１、または基準データ構造特徴の領域１４０２のうち面積が小さい方と比較してｎ％以上であるならば一致していると判定する。ｎは任意のしきい値であり、例えば８０％とする。コーナー種の構造特徴の一致を判定する手法やパラメータはこれに限定するものではない。
【００４６】
次に、構造特徴がラインエンドである場合の一致判定法について述べる。図１５に被検査画像から得られたラインエンドの輪郭線１５０１と、基準データの描画線１５０２を一致位置（ｘ，ｙ）で重ね合わせた見えを示す。半導体の被検査画像において、ラインエンド部では角部がまるくなるのと合わせて、回路パターンの端方向に向かって伸縮が発生する場合がある。このため、コーナーの構造特徴一致判定で用いた重複領域により判定する様な手法では、図１６に示すように、被検査画像の構造特徴の領域１６０１と、基準データのラインエンド部１６０２の重複領域1603が小さく、一致判定が行えない場合がある。このため、ラインエンドでは図１７に例示する一致判定法を用いる。
【００４７】
基準データから得た構造特徴の領域の重心１７０１を基準に、一致判定領域１７０２を定め、一致判定領域１７０２内に被検査画像の構造特徴の領域の重心１７０３が含まれるならば一致するものとする。この時、一致判定領域１７０２は半導体の被検査画像に映る回路パターンの特性から、回路パターンの端方向前後には広く、回路パターンに垂直に交わる方向には狭く領域を設定する。これにより、より構造特徴に合った一致判定が可能になる。
【００４８】
一致判定領域１７０２の前後幅Ｍおよび垂線方向幅Ｓは任意に定めることが出きる。また、基準データの線幅やシミュレーション結果、被検査画像の撮影倍率などから算出することも可能である。ラインエンドで有る構造特徴に関する一致判定は上述の手法に限定するものではない。また、前記ラインエンドに用いる一致判定手法は、ラインエンドのみに適用を限定するものではない。
【００４９】
構造特徴がホールである場合の一致判定法について述べる。図１８に被検査画像から得られたホールの輪郭線１８０１と、基準データの描画線１８０２を位置（ｘ，ｙ）で重ね合わせた例を示す。ホールパターンの場合、角部が丸くなるだけではなく、ホールの大きさが拡大、或いは縮小することがある。このため、図１８に例示するように、設計データに対して偏心してパターンが形成される場合がある。
【００５０】
図１９は、ホールパターンが設計データに対してずれて形成された場合の一致度判定法を示す図である。本例では、被検査画像から抽出される構造特徴の領域１９０１の重心１９０３と、基準データから抽出される構造特徴の領域１９０２の重心１９０４間の距離Ｌが任意のしきい値ｔｈＬ以下であるならば一致するものとする。
【００５１】
特徴種類ごとに分類された一致度判定ステップ１１０２における判定に基づいて生成される一致度マップ１１０３を図２０に例示する。一致度マップ１１０３は、ある位置（ｘ，ｙ）で一致度判定１１０２を行った場合に、例えば一致度が低い領域２００１では輝度が小さく、一致度が高い領域２００２では輝度が大きくなる画像を生成する。一致度は、例えば位置（ｘ，ｙ）における一致がとれた部分の個数に基づいて算出する。より具体的には、被探査画像内の複数の位置で特徴量の比較を行い、一致すると判定される個所の個数をカウントし、当該個数が多い程、マッチングスコアが高いと判定する。なお、一致度マップは特徴部の一致数だけ投票を行った投票マップとすることができる。また、図１４に例示した面積の重複度や、図１９に例示した重心間の距離等の加算値や平均値なども、一致度或いは一致度を求めるための係数とすることもできる。一致度マップは特徴部の種類ごとに作成してもよい。また、種類毎に作成した一致度マップの和や平均を最終的な一致度マップにしても良い。また、1つのマップに別々の特徴部の投票を行っても良い。一致度マップの形式は前記画像に限定するものではない。
【００５２】
また、曲部構造特徴抽出ステップ１０２、及び構造特徴抽出ステップ１０４において、特徴部の種類判別を行わない例を説明する。特徴分類ステップ１１０１において、各曲部構造特徴を各種別の一致判定ステップ１１０２に割り振り、一致判定をする。この時得られる一致判定の指標値に基づき、最も良い指標値が得られた一致判定の結果をもとに種別を決定し一致度マップを作製する。
【００５３】
マッチング結果算出ステップ１０６について説明する。マッチング結果算出ステップ１０６では、これまで算出した被検査画像の情報、基準データの情報と一致度マップから、全ての位置（ｘ，ｙ）でスコアを計算し、最終的なマッチング位置を決定する。図２１に例を示す。スコア計算ステップ２１０１ではマッチング位置を計算する為に必要なスコアＳを算出する。スコアＳの算出式は、例えば以下のように定める。
【００５４】
Ｓ（ｘ，ｙ）＝Ｍ（ｘ，ｙ）／Ｄ（ｘ，ｙ）
ここでＤ（ｘ，ｙ）は位置（ｘ，ｙ）で被検査画像と基準データを比較した場合の基準データの特徴部の総数、Ｍ（ｘ，ｙ）は位置（ｘ，ｙ）で一致が取れた特徴部数、すなわち位置（ｘ，ｙ）における一致度マップの値である。Ｓ（ｘ，ｙ）は位置（ｘ，ｙ）におけるスコアである。
【００５５】
マッチング位置決定ステップ２１０２ではスコア計算ステップ２１０１によって得られたスコアを基準に、最終的なマッチング位置を決定する。例えば、スコアＳ（ｘ，ｙ）の値が最も大きな位置（ｘ，ｙ）をマッチング位置として出力する。
【００５６】
なお、上述したパターンマッチングアルゴリズムは、別のパターンマッチングアルゴリズムと組み合わせて用いることができる。複合マッチングアルゴリズムの適用によって、マッチング成功率を更に高めることができる。
【００５７】
パターンマッチングアルゴリズムには、例えば画像間のコントラストを比較や、エッジの強度の比較によって位置を求める手法がある。また、それらの比較を行う際、画素値を正規化して相関を取る手法も用いられている。それらと、本手法を組み合わせた例を図２２に示す。
【００５８】
図２２では図１に例示した特徴量抽出ステップ１０２、１０３に加え、既存のマッチング手法を用いて一致度マップ２２０２を作成するステップ２２０１と、一致度マップ２２０２に基づいて一つ以上のマッチング候補位置を選択するステップ２２０３と、被検査画像と基準データのそれぞれから得られた特徴部を、マッチング候補位置で比較して構造の一致判定を行うステップ２２０４と、一つ以上のマッチング候補位置での一致判定結果から、マッチング結果を算出するステップ２２０５を含んでいる。
【００５９】
既存のマッチング手法２２０１について例を示す。既存のマッチング手法２２０１は、ある位置（ｘ，ｙ）で被検査画像１０１と基準データ１０３を比較して、比較基準に基づいてマッチング位置を求めるアルゴリズムである。例えば、画像の輝度値相関を取り、相関値が最も高い位置をマッチング位置にするアルゴリズムとする。この時、ある位置（ｘ，ｙ）で得られる相関値を、位置ごとに示した物が一致度マップ２２０２である。これは特徴種類毎の一致判定１１０３から得られる一致度マップ１１０３と同様の性質を持つ。図２３に例を示す。図２３は被検査画像１０１と基準データ１０３の正規化相関値を画素値とし、相関値が低い領域２３０１では輝度値が低く、相関値が高い領域２３０２では輝度値が高くなるような画像である。
【００６０】
マッチング候補位置選択ステップ２２０３では、一致度マップ２２０２からマッチングの候補位置を選択する。例えば、一致度マップ上で輝度値が周囲と比較して極大値を取っている点、等を候補位置とする。
候補位置構造一致判定ステップ２２０４では、マッチング候補位置選択ステップ２２０３で得た候補位置（ｘ，ｙ）のみについて特徴種類分類１１０１および特徴種類毎の一致判定１１０２を行い、候補位置（ｘ，ｙ）における一致度を算出する。
【００６１】
マッチング結果算出ステップ２２０５では、各候補位置（ｘ，ｙ）での一致度と、前記被検査画像の情報、基準データの情報からスコアを算出し、最もスコアが高い候補点をマッチング位置として出力する。
【００６２】
図２２に例示するように、本実施例特有のマッチングアルゴリズムと、既存のマッチングアルゴリズムを組み合わせることによって、マッチングの信頼性を高めることが可能となる。これは、図２０と図２３に例示するように、得られる一致度マップの一致度分布に差が発生するためである。一致度はマッチングの正解位置らしさを表しているため、既存の手法と組み合わせることで、既存の手法だけ、若しくは本手法だけでは正解位置が得られないような場合に、一方が他方を補完することが可能となる。
【００６３】
局所構造特徴の抽出法（ステップ１０２）について、別の例を示す。基準データ１０３に対して、図２４に示すように構造特徴２４０１を予め取得し、構造特徴を元に局所テンプレート２４０２を作成する。この局所テンプレート２４０２を用いて、図２５に示すように被検査画像を比較探索し、局所テンプレートとの一致度が高くなる領域を特徴部とする。この時、向きや構造の種類といった情報は、基準データの物を適用することが出きる。局所テンプレート２４０２を用いた特徴部の抽出では、局所テンプレートと被検査画像の比較に、前述した輝度値の正規化相関等の手法を用いる事ができる。
【００６４】
構造一致判定ステップ１０５およびマッチング結果算出ステップ１０６について、別の例を示す。図２４に示した特徴部２４０１に対して、図２６に示す被検査画像から得られた各特徴部２６０１を組としたグラフを作成する。各特徴部の組をグラフのノードとし、相対位置、特徴部の種類、向き、類似度といった情報をそれぞれのノード間を結ぶ場合の重みとして、グラフカットを用いて解く。このような手法を用いれば、種別ごとに行っている特徴部の一致判定において、より変形に有効な位置を求めることができる。
【符号の説明】
【００６５】
１０１  被検査画像（被探索画像記憶媒体）
１０２  曲部構造特徴抽出（曲線部特徴抽出部）
１０３  基準データ（基準データ記憶媒体）
１０４  構造特徴抽出（構造特徴抽出部）
１０５  構造一致判定（構造一致判定部）
１０６  マッチング結果算出（マッチング結果算出部）
１０７  マッチング結果（マッチング結果記憶媒体）
【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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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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