(57)【要約】【課題】ノイズの少ないシミュレーションの入力形状を抽出することを可能とする画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理方法は、まず、入力画像からエッジ情報を抽出する。次に、前記エッジ情報から複数の直線を抽出する。次に、抽出された前記複数の直線に基づいて、前記入力画像を複数の領域に分割する。次に、分割された前記複数の領域のうち、隣接する前記領域の類似度を算出する。次に、隣接する前記領域の前記類似度に基づいて、前記複数の直線の一部である隣接する前記領域を分割する各線分のうち、異なる物性を有する領域間の境界線を抽出する。次に、前記境界線として抽出された前記線分を連結し、その連結した形状を生成する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像からエッジ情報を抽出し、
前記エッジ情報から複数の直線を抽出し、
抽出された前記複数の直線に基づいて、前記入力画像を複数の領域に分割し、
分割された前記複数の領域のうち、隣接する前記領域の類似度を算出し、
隣接する前記領域の前記類似度に基づいて、前記複数の直線の一部である隣接する前記領域を分割する各線分のうち、異なる物性を有する領域間の境界線を抽出し、
前記境界線として抽出された前記線分を連結し、その連結した形状を生成する、
画像処理方法。
【請求項２】
前記類似度を算出する際に、隣接する前記領域の濃淡を比較する請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記類似度を算出する際に、前記隣接する領域の階調値の度数分布を比較する請求項２に記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記境界線を抽出する際に、
隣接する前記領域の前記類似度が所定の値よりも低い場合に、前記領域間の前記線分を、異なる物性を有する領域間の境界線として抽出する請求項１乃至３のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記形状を生成する際に、前記境界線として抽出された前記線分の連結部において角部を有しないなめらかな曲線状に連結し、前記形状を生成する請求項１乃至４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記直線を抽出する際に、ハフ変換を用いて前記エッジ情報から前記複数の直線を抽出する請求項１乃至５のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項７】
入力画像からエッジ情報を抽出する、エッジ抽出部と、
前記エッジ情報から複数の直線を抽出する、直線抽出部と、
抽出された前記複数の直線に基づいて前記入力画像を複数の領域に分割する、領域分割部と、
分割された前記複数の領域のうち、隣接する前記領域の類似度を算出する、類似度算出部と、
隣接する前記領域の前記類似度に基づいて、前記複数の直線の一部である隣接する前記領域間の線分を、異なる物性を有する領域間の境界線として抽出する、境界線抽出部と、
前記境界線として抽出された前記線分を連結し、その連結した形状を生成する、形状生成部と、
を備えるプロセスシミュレーション装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、画像処理方法及びプロセスシミュレーション装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体プロセスのシミュレーションにおいては、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）やＴＥＭ（Transmission Electron Microscope）、ＳＴＥＭ（Scanning Transmission Electron Microscope）等により取得した画像に基づくデータを入力データとして使用することがある。しかしながら、シミュレーションの入力データとして、これら電子顕微鏡により取得した画像から形状を抽出する際に、以下のような問題点が挙げられる。
【０００３】
まず、エッジ抽出やスムージングの画像処理パラメータのチューニングは、様々な要因が複雑に影響するため容易には行えず、シミュレーションを行う際にこのパラメータのチューニングにおいて手間や時間が掛かることが多い。また、画像データから抽出されたエッジ情報にはノイズが含まれることが多く、より高精度なシミュレーションが望まれている。さらに、抽出されたエッジ情報に有意ではない凹凸形状が存在すると、形状シミュレーションの計算時間を増大させる結果となる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】米国特許出願公開第２０１５／０２２８０６３号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明の実施形態は、ノイズの少ないシミュレーションの入力形状を生成可能な画像処理方法及びプロセスシミュレーション装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態に係る画像処理方法は、まず、入力画像からエッジ情報を抽出する。次に、前記エッジ情報から複数の直線を抽出する。次に、抽出された前記複数の直線に基づいて、前記入力画像を複数の領域に分割する。次に、分割された前記複数の領域のうち、隣接する前記領域の類似度を算出する。次に、隣接する前記領域の前記類似度に基づいて、前記複数の直線の一部である隣接する前記領域を分割する各線分のうち、異なる物性を有する領域間の境界線を抽出する。次に、前記境界線として抽出された前記線分を連結し、その連結した形状を生成する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施形態に係るプロセスシミュレーション装置のブロック図である。
【図２】入力画像の一例を示す図である。
【図３】実施形態に係る画像処理方法のフローチャートである。
【図４】入力画像のエッジ抽出画像の一例を示す図である。
【図５】エッジ抽出画像をハフ変換した結果の一例を示す図である。
【図６】エッジ抽出画像から直線を抽出した一例を示す図である。
【図７】抽出された直線により領域を分割した一例を示す図である。
【図８】分割された領域のうち一部の領域の階調値の度数分布を示す図である。
【図９】実施形態に係る画像処理方法により生成されたエッジ形状の一例を示す図である。
【図１０】実施形態に係る直線抽出の別の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。本実施形態は、本発明を限定するものではない。
【０００９】
本実施形態に係る画像処理方法は、エッジ抽出結果から複数の直線を抽出し、これらの直線を境界として分割された入力画像の隣接する各分割領域同士の類似度を算出し、それら隣接領域を分割する線分が物性の異なる領域を分割する境界線であるかどうかを判定することにより、入力画像におけるエッジの形状の抽出を可能とするものである。より詳しく、以下に説明する。
【００１０】
図１は、本実施形態に係るプロセスシミュレーション装置１を示すブロック図である。プロセスシミュレーション装置１は、半導体製造プロセスのシミュレーションを行う装置であり、画像処理部２と、プロセスシミュレーション部３とを備える。
【００１１】
画像処理部２は、画像処理を行う処理部であり、画像データ格納部１０と、入力形状データ生成部２０とを備える。この画像処理部２は、プロセスシミュレーション部３の入力データとなる入力形状データを入力画像データから生成する処理を行う。この入力形状データ生成処理以外にも、プロセスシミュレーションの実行中に必要となる画像処理も行い得るものとするが、図１においては省略している。プロセスシミュレーション部３は、半導体製造プロセスのシミュレーションを行う。このプロセスシミュレーション部３については、詳細な説明は省略する。
【００１２】
画像データ格納部１０は、入出力画像データを格納する格納部であり、入力画像データ格納部１００と、入力形状データ格納部１０２とを備える。入力画像データ格納部１００は、入力画像を格納する格納部であり、例えば、ＳＥＭやＴＥＭから出力された画像データを入力画像として格納するメモリを備えている。入力形状データ格納部１０２は、シミュレーションの入力形状を格納する格納部であり、例えば、本実施形態に係る画像処理方法により出力された入力画像の形状データを格納するメモリを備えている。
【００１３】
入力形状データ生成部２０は、入力画像から入力形状データを生成する演算部であり、エッジ抽出部２００と、直線抽出部２０２と、領域分割部２０４と、類似度算出部２０６と、境界判定部２０８と、形状生成部２１０とを備える。これら各々の演算部は、ハードウェアとして実装されていてもよいし、ソフトウェアとしてプログラムによりコンピュータに実行させるものであってもよい。
【００１４】
エッジ抽出部２００は、入力画像データ格納部１００から入力画像が入力され、この入力画像からエッジ情報を抽出し、抽出されたエッジ情報を出力する。エッジ抽出部２００により抽出されたエッジ情報としてグレイスケールデータや２値データ等が考えられるが、直線抽出部２０２において実行される直線抽出方法の入力データの方式に応じて選択することが可能である。
【００１５】
直線抽出部２０２は、エッジ抽出部２００からエッジ情報が入力され、このエッジ情報から複数の直線を抽出し、抽出された複数の直線の情報を出力する。具体的には、エッジ情報のうち、直線上に存在するエッジがある場合には、直線上に存在するエッジの情報が多い順に所定の本数の直線情報を抽出する。
【００１６】
領域分割部２０４は、直線抽出部２０２から複数の直線の情報が入力され、この直線の情報に基づいて入力画像データを領域分割する。例えば、２本の直線情報が入力された場合には、最大で４領域に入力画像領域が分割され、３本の直線情報が入力された場合には、最大で７領域に入力画像領域が分割される。すなわち、ｎ本の直線情報が入力された場合には、最大で１＋（１＋・・・＋ｎ）領域に入力画像領域が分割される。
【００１７】
類似度算出部２０６は、領域分割部２０４により分割された複数の領域のうち隣接する領域の類似度を、当該隣接する領域の濃淡値から算出される数値に基づいて算出する。この類似度の算出には、入力画像データを使用するため、類似度算出部２０６は、入力画像データ格納部１００に格納されている入力画像データを使用するようにしてもよい。
【００１８】
境界線抽出部２０８は、類似度算出部２０６の算出結果が入力され、この算出結果に基づき、当該隣接する領域同士が異なる物性を有する領域である場合に、これらの隣接領域を分割する線分を境界線として抽出する。２つの領域が異なる物性を有する領域であるとは、例えば、撮像された画像において、着目している２つの領域が異なる物質であるような場合がある。
【００１９】
形状生成部２１０は、境界線抽出部２０８が抽出した境界線情報が入力され、これら境界線として抽出された線分を連結することにより、連結した形状を生成し、この生成された形状を入力形状データ格納部１０２へと格納する。この連結した形状は、入力画像において異なる物性を有する領域同士を分割する形状、例えば、入力画像を物質ごとに分割する形状である。
【００２０】
図２は、シミュレーションの入力となる画像をＳＥＭにより撮影した画像であり、本実施形態の入力画像の一例である。この図２の示すように、撮影画像は、第１の領域３０と、第２の領域４０とを備えている。例えば、これら第１の領域３０と第２の領域４０は、物性が異なる別の物質である。本実施形態に係る画像処理方法は、これら２つの領域の境界となる形状５０を抽出する。
【００２１】
次に、本実施形態に係る画像処理方法の作用について説明する。図３は、本実施形態に係る画像処理方法の流れを示すフローチャートである。以下、図３のフローチャート及び他の各図を参照し、各ステップについて詳しく説明する。
【００２２】
まず、エッジ抽出部２００は、入力画像データ格納部１００に格納されている入力画像データを用い、図２に示すような入力画像から、エッジ情報の抽出を行う（ステップＳ１００）。このエッジ抽出には、例えば、ＣａｎｎｙフィルタやＬａｐｌａｃｉａｎフィルタといったエッジ抽出方法が使用されるが、適切なエッジ情報を抽出できるのであればどのような方法を用いてもよい。
【００２３】
図４は、図２に示す入力画像にエッジ抽出フィルタを適用することにより求められたエッジ情報データを図示したものである。ステップＳ１００の結果として、エッジ抽出部２００は、図４に示すようなエッジ情報を取得する。すなわち、ステップＳ１００により、図２に示される形状５０が、図４に示すように抽出されている。なお、このステップの処理結果には、ノイズがあったり、エッジが不連続であったりしてもよい。
【００２４】
次に、直線抽出部２０２は、図４に示すようなエッジ情報から、複数の直線を抽出する（ステップＳ１０２）。例えば、ハフ変換等により、エッジ情報を構成する各エッジの直線らしさを算出することにより、エッジが含まれるような複数の直線を抽出する。以下の説明においては、ハフ変換を用いた画像処理方法を説明するが、エッジを構成する直線の抽出方法はハフ変換に限られず、抽出されたエッジ情報から同様の直線を得ることができる手法であればよい。
【００２５】
図５（ａ）は、図４に示すエッジ情報をハフ変換した結果をハフ空間上に示したものである。この図５（ａ）に示すように、図４に示すエッジ情報の各ピクセルを通る直線に応じて、ハフ空間上の輝度値が決定される。ハフ変換により、物体空間上における直線は、その直線上で原点からの距離が一番短くなる点を極座標表示した１点（ｒ、θ）へと変換される。別の言い方をすると、物体空間上で１点を通る直線の群がハフ空間上において正弦波を描くように変換される。物体空間上において、ある直線を構成する全てのピクセルは、ハフ空間上においてこの１点（ｒ、θ）を通る曲線と変換されるため、ハフ空間上で輝度値が高くなる。
【００２６】
したがって、ハフ空間上で輝度値の高い点を抽出することにより、物体空間上での直線を抽出することが可能となる。図５（ｂ）は、上記のような理由から、図５（ａ）に示すハフ空間において輝度値が高くなる５点の点Ｐ１乃至点Ｐ５を抽出した図である。なお、一例として５点選択しているが、直線を抽出する本数は適宜変更できるものとする。
【００２７】
図６は、図５（ｂ）において抽出された５点の点Ｐ１乃至点Ｐ５を物体空間上の直線Ｌ１乃至直線Ｌ５へと逆変換し、図４に示すエッジ情報の画像と重ねたものを示す図である。すなわち、ハフ空間上における点Ｐ１は、物体空間上における直線Ｌ１へと変換される。同様に、ハフ空間上における点Ｐ２、点Ｐ３、点Ｐ４、点Ｐ５は、それぞれ物体空間上における直線Ｌ２、直線Ｌ３、直線Ｌ４、直線Ｌ５へと変換される。この図６に示すように、図２の形状５０を形成する主要なエッジ情報が直線Ｌ１乃至Ｌ５に包含されている。
【００２８】
次に、領域分割部２０４は、抽出されたエッジを含む直線により、入力画像データの領域を複数の領域へと分割する（ステップＳ１０４）。図７は、直線抽出部２０２により抽出されたエッジを含む直線により、入力画像を複数の領域へと分割した様子の一例を示す図である。例えば、図７には、直線Ｌ１乃至Ｌ５の５本の直線により、１５の領域へと分割される入力画像（ＳＥＭ画像）が示されている。
【００２９】
次に、類似度算出部２０６は、領域分割部２０４が分割した入力画像上の各領域において、分割された入力画像上の各領域の階調値の度数分布を算出する（ステップＳ１０６）。階調値の度数分布、すなわち、各領域の濃淡値を比較することにより、隣接する領域同士の類似度を算出することが可能となる。なお、比較の対象となる階調値の度数分布は、例えば、各画素の濃度値であってもよいし、輝度値であってもよいし、その他の指標となる濃淡値を得ることができるものであればよい。また、エッジを形成するピクセルを含むものとしてもよいし、除くものとしてもよい。
【００３０】
図８（ａ）乃至図８（ｃ）は、図７に示した各領域のうち、それぞれ、ａ領域、ｂ領域、ｃ領域について階調値の度数分布を算出したものを表している。これらのグラフは、横軸に階調値、縦軸に頻度をとるヒストグラムである。図８（ａ）に示す、領域ａの階調値のヒストグラムは、平均値が８０程であり、最も頻度の高い箇所においてもその頻度は１２０程である、なだらかな山状の形状をしている。一方で図８（ｂ）及び図８（ｃ）に示す領域ｂ及び領域ｃについては、平均値が３６程であり、最も頻度の高い箇所において、その頻度は４００弱となる、半値幅の狭いパルス状の形状をしている。
【００３１】
次に、類似度算出部２０６は、この図８（ａ）乃至図８（ｃ）に示される度数分布に基づいて、分割された複数の領域のうち、隣接する領域の類似度を算出する（ステップＳ１０８）。例えば、隣接する領域ａと領域ｂの類似度は、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示す２つの度数分布から算出される。類似度の算出方法としては、例えば、正規化相関の相関値を類似度としてもよいし、単純に各々の平均値を比較して算出するとしてもよいし、その他の比較方法から算出してもよい。この例においては、領域ａと領域ｂの類似度は低く、一方で領域ｂと領域ｃの類似度は高く算出される。
【００３２】
次に、境界線抽出部２０８は、隣接する領域の類似度に基づいて、隣接する領域を分割する各線分が異なる物性を有する領域であるか否かを判定する（ステップＳ１１０）。例えば、所定のしきい値に基づき、類似度算出部２０６が算出した類似度がこの所定のしきい値よりも低いか、あるいは、所定のしきい値以上であるかを判定することにより、各線分が異なる物性を有する領域であるか否かが判定される。
【００３３】
例えば、上述した領域ａと領域ｂについては、算出される類似度が低くなるため、両領域は、類似していないと判定される（ステップＳ１１０：Ｎｏ）。この結果、境界線抽出部２０８は、領域ａと領域ｂを分割する線分を境界線として抽出する（ステップＳ１１２）。一方で、領域ｂと領域ｃについては、算出される類似度が高くなるため、両領域は類似していると判定される（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）。この結果、境界線抽出部２０８は、領域ｂと領域ｃを分割する線分を境界線として抽出しない（ステップＳ１１４）。
【００３４】
上記の隣接する分割領域の類似度の算出は、全ての隣接する領域において類似度が算出されるまで繰り返される。これは、直線Ｌ１乃至直線Ｌ５が相互に交差する点及び直線Ｌ１乃至直線Ｌ５の入力画像における一番外側のピクセルがなす全ての線分について、それぞれの線分が異なる物性を持つ領域の境界線か否かを判定することと同等である（ステップＳ１１６）。全ての線分について判定をしていない場合（ステップＳ１１６：Ｎｏ）、ステップＳ１０８へと戻り、全ての線分において上記の判定がされるまでステップＳ１０８乃至ステップＳ１１４までの処理が繰り返される。
【００３５】
全ての線分において上記の判定がされている場合（ステップＳ１１６：Ｙｅｓ）、次に、形状生成部２１０は、境界線として抽出された線分を連結し、その連結した形状を生成する（ステップＳ１１８）。図９は、境界線として抽出された線分を連結した形状を示す図である。この図９に示すように、入力画像であるＳＥＭ画像から、物性の異なる領域を分割する形状を得ることが可能である。形状生成部２１０は、この生成された形状を、入力形状データ格納部１０２へと格納する。
【００３６】
なお、図９に示すように、境界線として抽出された線分と線分の連結部において角部を有しないなめらかな曲線状に連結し、形状を生成することもできる。例えば、スプラインによる補間をしてもよいし、線分と線分の角度や線分の長さに応じて適当な曲率を持たせて曲線として連結してもよい。
【００３７】
次に、形状生成部２１０は、全ての形状生成が終了したか否かを判断する（ステップＳ１２０）。形状生成部２１０により形状が生成される場合（ステップＳ１２０：Ｙｅｓ）、この形状生成処理は、終了する。境界が適当に連結できないなどの問題がる場合（ステップＳ１２０：Ｎｏ）、直線抽出処理からループ処理を行うことも可能である。なお、この分岐は省略することも可能であり、形状生成部２１０が形状の生成を終了した場合に、処理を終了させるようにしてもよい。
【００３８】
例えば、図１０に示すように、ステップ１０２において有意ではない直線Ｌ６を抽出した場合に、直線Ｌ６を構成する各線分は、どの線分も異なる物性の領域を分割する境界線として抽出されない。このような場合は、ハフ空間上で直線Ｌ６に対応する点の周辺の点を抽出しないように処理した上で、新たに別の直線を検出し、ステップＳ１０２乃至ステップＳ１１８の処理を再度行うことも可能である。もちろん、直線の抽出方法はハフ変換には限られない。
【００３９】
以上のように、本実施形態に係る画像処理方法によれば、ノイズのあるエッジ情報から直線を抽出し、これらの直線により分割された入力画像の隣接する領域の類似度を算出することにより、ノイズの少ないシミュレーション用の入力形状を得ることが可能である。プロセスシミュレーションにおいては、エッジ情報の有意のない凹凸やエッジ周辺のノイズによりシミュレーション結果やその処理時間が大きく変化する。本実施形態に係る画像処理方法により、上記の問題は軽減される。さらに、入力形状に角があると、その点が特異点と判断され、シミュレーション結果が大きく変化する可能性もあるが、形状生成部２１０により線分を連結する際に角がないなめらかな曲線状に連結することにより、このような問題も軽減される。
【００４０】
なお、本実施形態においては、画像処理部２は、プロセスシミュレーション装置１の一部であるとしたが、これには限られず、独立した画像処理装置として上述した画像処理方法を実行するものであってもよい。
【００４１】
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。また、当然のことながら、本発明の要旨の範囲内で、これらの実施の形態を部分的に適宜組み合わせることも可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１：プロセスシミュレーション装置、２：画像処理部、１０：画像データ格納部、２０：入力形状データ生成部、２００：エッジ抽出部、２０２：直線抽出部、２０４：領域分割部、２０６：類似度算出部、２０８、境界線抽出部、２１０：形状生成部
【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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