(57)【要約】【課題】従来のパターンマッチング方法は、登録されているｎ個の基準パターンについてマッチングを行うため、パターンマッチングの回数が飛躍的に増大し、パターンマッチングのスループットの効率が悪い。【解決手段】撮像したＴＶカメラの画像の所定部分のパターンと複数の基準パターンとを比較してパターンマッチングを行うパターンマッチング方法において、上記複数の基準パターンのそれぞれが重み付され、上記複数の基準パターンの一つの基準パターンが上記被測定物の所定部分のパターンと一致した場合、上記一致した基準パターンの重みを変更すると共に、上記被測定物の所定部分のパターンと上記複数の基準パターンとのパターンマッチングを行う場合、上記重み付された複数の基準パターンの内、重みの高い基準パターンから順次上記被測定物の所定部分のパターンとパターンマッチングをするように構成される。【選択図】図１
2009192297.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
被測定物の所定部分を拡大してＴＶカメラで撮像し、該撮像した上記ＴＶカメラの画像の所定部分のパターンと複数の基準パターンとを比較してパターンマッチングを行うパターンマッチング方法において、上記複数の基準パターンのそれぞれが重み付され、上記複数の基準パターンの一つの基準パターンがパターンマッチングにおいて上記被測定物の所定部分のパターンと一致した場合、上記一致した基準パターンの重みを変更すると共に、上記被測定物の所定部分のパターンと上記複数の基準パターンとのパターンマッチングを行う場合、上記重み付された複数の基準パターンの内、重みの高い基準パターンから順次上記被測定物の所定部分のパターンとパターンマッチングをすることを特徴とするパターンマッチング方法。
【請求項２】
請求項１記載のパターンマッチング方法において、更に、上記基準パターンの重み付の重みに重み閾値を設け、上記重み閾値よりも高い重みを持つ基準パターンを上記被測定物の所定部分のパターンとパターンマッチングをすることを特徴とするパターンマッチング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターンマッチング方法に関し、特に、半導体基板やＬＣＤ基板等の自動線幅測定装置やパターン欠陥検査装置等で使用されるパターンマッチング方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
半導体基板や液晶表示装置、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）装置等のガラス基板上に形成された微細な配線パターン等の線幅を測定する微小寸法測定方法としては、従来から微小寸法測定装置が知られている。この微小寸法測定装置は、図６に示すように試料台６０１上に載置された被測定物６０２、例えば、ＬＣＤ装置のガラス基板の表面を光学顕微鏡６０３でＴＶカメラ６０４の撮像部６０５に投影する。投影された被測定物６０２の表面の空間像は、ＴＶカメラ６０４の撮像部６０５で撮像され、映像信号として寸法測定演算処理装置６０６に入力される。寸法測定演算処理装置６０６では、被測定物６０２の所定部分の寸法を電気的に測定し、ＴＶモニタ６０７に被測定物６０２の画像と寸法測定値等を表示する。なお、６０８は、マウス等の入力部を示す。
【０００３】
ここで、上記の微小寸法測定装置を使用して被測定物６０２の配線パターン等の線幅を測定する方法について図７を用いて説明する。まず、図７（ａ）は、ＴＶカメラ６０４で撮影された被測定物６０２の表面のモニタ画像７０１を示す。７０２は、モニタ画像７０１を走査する水平走査線を示し、７０３は、被測定物６０２の表面の、例えば、配線パターンを示している。また、配線パターン７０３は、光の反射率が高く、明るく、その周囲は、反射率が低く、暗くなっている状態を示している。以下の図においても同様とする。Ｌｉは、ｉ番目の水平走査線を示し、このｉ番目の水平走査線上の輝度分布を図７（ｂ）に示している。即ち、図７（ｂ）は、輝度−画素特性を示し、横軸は、モニタ画像７０１の横方向の画素数Ｎ、縦軸は、輝度レベルを示す。
【０００４】
配線パターン７０３の測定原理としては、上記輝度−画素特性より寸法を求める。例えば、図７（ｂ）の輝度分布曲線７０４における最大輝度レベル７０５を１００％とし、最小輝度レベル７０６を０％とし、例えば、５０％の輝度レベル７０７に相当するａ番目の画素とｂ番目の画素間の位置差Ｎａｂを求める。次に、この位置差Ｎａｂに、この時の光学顕微鏡６０３の測定倍率とＴＶカメラ６０４から被測定物６０２までの被写体距離により決まる係数ｋとから対応する被測定物６０２の配線パターン７０３の寸法Ｘは、次の（１）式で求められる。
【０００５】
Ｘ＝ｋ×Ｎａｂ・・・・・・・・・・・・・・・・・・・・（１）
このような原理を用いて被測定物６０２の配線パターン７０３を測定するが、その場合の方法を説明する。図７（ｃ）に示すように、まず、パターンマッチング用テンプレート登録ウインドウＰＷ（その中心の座標軸を（０、０）とする。以下の説明では、測定基準窓ＰＷと略称する。）と指定領域の登録ウインドウＬＷ（その中心の座標軸を（Ｌｘ，Ｌｙ）とする。以下の説明では、測定窓ＬＷと略称する。）および指定領域の登録ウインドウＲＷ（その中心の座標軸を（Ｒｘ，Ｒｙ）とする。以下の説明では、測定窓ＲＷと略称する。）を登録する方法を説明する。なお、ウインドウ（窓）とは、図７（ｃ）で示されている矩形状の範囲を意味する。以下の図においても同様である。図７（ｃ）に示すように、先ず、既知の基準となる被測定物（図示せず。）の配線パターンをＴＶモニタ６０７上に撮像し、画像を見ながら測定基準窓ＰＷをマウス６０８でドラッグし、測定基準窓ＰＷを選択し、その測定基準窓範囲内の画像をパターンマッチング画像として登録する。次に、測定窓ＬＷおよび測定窓ＲＷをマウス６０８でそれぞれドラッグし、測定すべき線幅の位置を選択し、これを測定範囲として登録する。これによって測定基準窓ＰＷと測定窓ＬＷおよび測定窓ＲＷは、既知の基準となる被測定物で前もって定められた位置として登録される。即ち、図７（ｃ）に示されるような位置関係で登録される。
【０００６】
次に、未知の被測定物６０２に置換え、未知の被測定物の配線パターンをＴＶカメラ６０４で撮像し、先に登録した測定基準窓ＰＷの配線パターンと一致する場所を探索する。この探索方法は、寸法測定演算処理装置６０６において、従来周知のパターンマッチング法を用いて行われるが、ここでは詳細な説明は、省略する。このパターンマッチング法で未知の被測定物６０２の配線パターン７０３から測定基準窓ＰＷの位置を検出し、これを基準にして既に登録してある測定窓ＬＷおよび測定窓ＲＷを決定する。そして測定窓ＬＷ内で、例えば、左側輪郭を、また、測定窓ＲＷ内で、例えば、右側輪郭を検出する。
【０００７】
この時のそれぞれの位置関係を次のように登録する。即ち、測定基準窓ＰＷの中心位置を（０，０）座標とし、次に測定窓ＬＷの中心位置を（Ｌｘ，Ｌｙ）座標、測定窓ＲＷの中心位置を（Ｒｘ，Ｒｙ）座標とし登録する。また、測定基準窓ＰＷの幅をＫＷｘ，ＫＷｙとし、次に測定窓ＬＷの幅をＬＷｘ，ＬＷｙ、測定窓ＲＷの幅をＲＷｘ、ＲＷｙとし登録することにより未知の被測定物６０２の配線パターン７０３の所定の位置の線幅の寸法を計測することが可能である。
【０００８】
ここで、更に詳細に寸法測定の方法を説明する。まず、測定窓ＬＷおよび測定窓ＲＷの範囲内での最大輝度および最小輝度を求め、前述の方法で寸法測定を行う。即ち、寸法測定は、まず、測定窓ＲＷの処理としてＲｘ−（ＲＷｘ／２）からＲｘ＋（ＲＷｘ／２）の間で、最大輝度１００％と最低輝度０％の輝度レベルから５０％の輝度レベルを決定する。その５０％の輝度レベルを有する画素位置ｂを寸法測定演算処理装置６０６で演算し、算出する。次に、測定窓ＬＷの処理としてＬｘ−（ＬＷｘ／２）からＬｘ＋（ＬＷｘ／２）の間で最大輝度１００％と最低輝度０％の輝度レベルから５０％の輝度レベルを決定し、上述と同様にその５０％の輝度レベルを有する画素位置ａを寸法測定演算処理装置６０６で演算し、算出する。これら画素位置ａとｂの差（画素間の位置差Ｎａｂ）を求め、この位置差Ｎａｂに、この時の光学顕微鏡６０３の測定倍率とＴＶカメラ６０４から被測定物６０２までの被写体距離により決まる係数ｋとから上述した式（１）により被測定物６０２の配線パターン７０３の所定の寸法値Ｘを求めることができる。
【０００９】
而して、上述のようにして、例えば、微小寸法測定を行う場合の従来のパターンマッチング方法について図８のフローチャートを用いて説明する。図８において、ステップ８０１でパターンマッチングが開始される。ここでは、パターンマッチングとして複数のパターンマッチング画像（以下、基準パターンと称する。）が予め準備され、それらの基準パターンに、例えば、１、２、３、・・・ｎというように番号が付されているものとする。そして、所定の領域でパターンマッチングが開始される。このパターンマッチングの開始では、まず、最初に予め基準パターンに割り当てられた数字の若い順からパターンマッチングのための基準パターンが選択される。例えば、ｍ＝１（１番目の基準パターン）の基準パターンが選択される（ステップ８０２）。
【００１０】
次に、１番目の基準パターンとマッチング対象物のパターンとが一致したかどうかを寸法測定演算処理装置６０６で判定する（ステップ８０３）。判定の結果、一致したものがない場合（Ｎｏ）には、ステップ８０４に進み、一致したものがある場合（Ｙｅｓ）には、ステップ８０７に進む。なお、判定の結果、一致したものがない場合（Ｎｏ）、ステップ８０５で、例えば、パターンマッチングエラーとしてモニタ６０７にエラー表示し、オペレータに警告したり、エラーの原因を解析することもできる。
【００１１】
ステップ８０４では、ｍとｎを比較し、ｍ≦ｎの場合には、ステップ８０６に進む。ステップ８０６では、前回のｍに＋１し（この例では、ｍ＝２）、即ち、２番目の基準パターンがステップ８０２で選択される。そして、前回と同様に２番目の基準パターンとマッチング対象物の所定の領域でのパターンとが一致したかどうかを寸法測定演算処理装置６０６で判定する。そして、これを繰返し、全ての基準パターン（ｍ＝ｎ）について一致の有無を判定する。そして、ステップ８０４で、所定のマッチング対象物のパターンと、登録されている基準パターンの数（ｎ個）だけ上記の操作を繰り返し、ｍ＞ｎの場合（Ｎｏの場合）、即ち、全ての基準パターンとのマッチングが行われると、パターンマッチング終了ステップ８０８に進む。即ち、対象物の所定の領域でのパターンと基準パターンとがパターンマッチングしなかったことになる。従って、ステップ８０５で説明したようにパターンマッチングエラーを解析して、パターンの改善、位置の修正、その他種々の調整等を行ない、再度、パターンマッチングを行う。
【００１２】
ステップ８０７では、所定の領域でのパターンマッチングが終了し、対象物の所定の領域でのパターンと一致したパターンが存在するので、その検出されたパターンで、例えば、線幅測定処理が実行される。これについては、例えば、図７で説明したので、詳細な説明は省略する。
【００１３】
上述のようにして、ｎ個の基準パターンと対象物の全ての領域のパターンとが繰り返し実行され、対象物の全ての領域でのパターンマッチングおよび線幅測定処理が実行される。
【００１４】
而して、上述の従来のパターンマッチング方法は、登録されている基準パターン１からｎまで、ｎ個の基準パターンを順番にマッチング対象物のパターンと比較を行うため、マッチング対象物のパターンと一致する可能性の高いパターンが登録されている基準パターンの後半に登録されている（ｎの値が大きい）場合、あるいは、登録されている基準パターンの数が多くなればなるほど、パターンマッチングの回数が飛躍的に増大し、パターンマッチングのスループットの効率が悪くなるといった問題がある。従って、パターンマッチングの効率を高め、また、できるだけ短時間に、正確なパターンマッチングができるパターンマッチング方法の実現が望まれている。
【００１５】
【特許文献１】特開平１１−３０４４２６号公報  特開２００７−２４０５０２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
従来のパターンマッチング方法は、登録されているｎ個の基準パターンについてマッチングを行うため、パターンマッチングの回数が飛躍的に増大し、パターンマッチングのスループットの効率が悪い。また、基準パターンに重み等のパラメータが設定されていないため、残しておくべきパターンや再設定が必要とされるパターンをオペレータ側で判断することができず、パターンマッチングに有効なパターンを登録したり、パターンマッチングエラーに関して原因究明に時間がかかっている。
【００１７】
本発明の目的は、パターンマッチングのスループットを上げるパターンマッチング方法を提供することである。
【００１８】
本発明の他の目的は、基準パターンに重み付けを行い、パターンマッチングを行う際の冗長な動作を解決し、最適な基準パターンからパターンマッチングを行うパターンマッチング方法を提供することである。
【００１９】
本発明の更に他の目的は、パターンが持つ情報から不適切なパターンであるのか、マッチング対象の誤認識によるものかを推測でき、パターンマッチングのエラー解析および対策が容易なパターンマッチング方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２０】
本発明のパターンマッチング方法は、被測定物の所定部分を拡大してＴＶカメラで撮像し、該撮像した上記ＴＶカメラの画像の所定部分のパターンと複数の基準パターンとを比較してパターンマッチングを行うパターンマッチング方法において、上記複数の基準パターンのそれぞれが重み付され、上記複数の基準パターンの一つの基準パターンがパターンマッチングにおいて上記被測定物の所定部分のパターンと一致した場合、上記一致した基準パターンの重みを変更すると共に、上記被測定物の所定部分のパターンと上記複数の基準パターンとのパターンマッチングを行う場合、上記重み付された複数の基準パターンの内、重みの高い基準パターンから順次上記被測定物の所定部分のパターンとパターンマッチングをするように構成される。
【００２１】
また、本発明のパターンマッチング方法において、更に、上記基準パターンの重み付の重みに重み閾値を設け、上記重み閾値よりも高い重みを持つ基準パターンを上記被測定物の所定部分のパターンとパターンマッチングをするように構成される。
【００２２】
また、本発明のパターンマッチング方法において、上記被測定物の所定部分のパターンと上記複数の基準パターンとのパターンマッチングを行う場合、パターンマッチングに失敗したエラー回数を記録し、上記エラー回数の多いパターンの原因解析を行うように構成される。
【発明の効果】
【００２３】
以上説明したように、本発明は、パターンマッチングのスループットを上げるパターンマッチング方法を実現でき、また、基準パターンに重み付けを行い、パターンマッチングを行う際の冗長な動作を解決し、最適な基準パターンからパターンマッチングを行うパターンマッチング方法を実現することができる。更に、重みの低い基準パターンについては、パターンマッチング処理を行わず、省略できるので、パターンマッチングのスループットを上げることができる。また、パターンが持つ情報から不適切なパターンであるのか、マッチング対象の誤認識によるものかを推測でき、パターンマッチングのエラー解析および対策が容易なパターンマッチング方法を実現でき、パターンマッチングエラーの軽減を図ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２４】
本発明に係る実施の形態について、図面を用いて説明する。図１は、本発明に使用する微小寸法測定装置の一実施例の概略構成のブロック図を示す。図２は、本発明の一実施例を説明するための動作フローチャートである。なお、図１において、図６と同じものには同じ符号が付されている。１０１は、画像処理部、１０２は、試料台６０１のＸ−Ｙ駆動部である。画像処理部１０１は、パターンマッチング処理部１０５、寸法測定演算処理部１０６および記憶部１０７を有している。なお、パターンマッチング処理部１０５および寸法測定演算処理部１０６は、一体に構成することもできる。この微小寸法測定装置は、被測定物６０２、例えば、ＬＣＤ装置のガラス基板上に形成された電極パターンを光学顕微鏡６０３で拡大し、ＴＶカメラ６０４の撮像部６０５に投影する。投影された被測定物６０２の表面の空間像は、ＴＶカメラ６０４の撮像部で撮像され、映像信号に変換されて画像処理部１０１のパターンマッチング処理部１０５に供給される。パターンマッチング処理部１０５では、図２で示す動作フローチャートに従って、所望のパターンを検出する。そして、寸法測定演算処理部１０６で、所望のパターンの映像信号を処理し、被測定物６０２の所望部分の寸法を電気的に演算し、ＴＶモニタ６０７に被測定物６０２の画像と寸法測定値等を表示する。
【００２５】
本発明に係る実施の形態について、図２に示すシステムの動作フローチャートを用いて説明する。図２において、ステップ２０１でパターンマッチングが開始される。ここで、パターンマッチングする対象物と、複数のパターンマッチング画像（以下、基準パターンと称する。）について、図３を用いて説明する。図３において、３０１は、例えば、対象物６０２の所定範囲のパターンが光学顕微鏡６０３で、拡大され、ＴＶカメラ６０４の撮像部６０５で撮像され、映像信号として画像処理部１０１に入力された画像を、例えば、モニタ６０７に表示した画像を示している。３０２は、マッチング対象物の所定範囲のパターンを示している。なお、モニタ６０７に表示した画像３０１の対象物６０２上のの所定範囲の大きさは、一辺が約数十μｍの大きさである。
【００２６】
３０５−１、３０５−２、３０５−３、・・・ｎは、例えば、パターンマッチングをする基準パターンを示している。図３では、３個の基準パターンが示されているが、実際は、ｎ個、例えば、ＬＣＤ装置等のガラス基板上に形成された微細な配線パターン等の線幅を測定する微小寸法測定装置では、数十から数百の基準パターンが前もって準備され、画像処理部１０１の記憶部１０７に記憶されている。
【００２７】
さて、上述の基準パターン３０５−１、３０５−２、３０５−３、・・・ｎのそれぞれについて、表１および表２に示すような重み付されたデータ、エラー回数が、例えば、テーブルとして記憶部１０７に記録されている。
【００２８】
【表１】
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表１は、未だ１度もパターンマッチングを行っていない状態で、いずれの基準パターンの「重み付（重みｔｍ）」も、「エラーの回数」も０の状態を示している。また、「全てのパターン」とは、マッチング処理した全ての基準パターンに対してマッチングエラーとなった場合の回数を意味し、「重み付」と「エラー回数」の２つのパラメータが共に０のときは、未だ１度もパターンマッチングを行っていない状態を示している。なお、表１の各項目は、例示したものであって、これらに限られるものではなく、システムの構成やニーズに応じて適宜追加修正が可能であることはいうまでもない。以下の各表においても同様である。
【００２９】
【表２】
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表２は、例えば、パターンマッチングを３０回行った場合の「重み付（重みｔｍ）」、「エラーの回数」等を示している。
【００３０】
ここで、重み付とは、例えば、基準パターンを用いて対象物のパターンとパターンマッチングを行い、一致した場合の回数を重み付の重みとすることができる。なお、パターンマッチングの初期の処理においては、重み付のデータは、例えばＬＣＤ装置等のガラス基板をサンプルとして、このガラス基板上に形成された微細な配線パターンのパターンマッチングを実験的に行い、重み付のデータを作成し、記憶部１０７に記憶することで、表２に示すような重み付された基準パターンとすることができる。なお、重み付の重みデータは、基準パターンと一致した回数をカウントし、その回数とするのが比較的簡単であるが、一致度を数値化して重み付とすることもできる。また、エラー回数は、基準パターンを用いて対象物のパターンとパターンマッチングを行った場合に、エラー（ミスマッチ）となった回数を表している。
【００３１】
図２に戻って、ステップ２０２では、各基準パターンの重みを比較する。そして、ステップ２０３で、表２に示される重み付された基準パターンから重みの最も大きい基準パターンｍ、例えば、基準パターン３０５−２を選択する。この重みの最も大きい基準パターン３０５−２は、例えば、パターンマッチングで最も使用頻度が高い、あるいは、最もパターンマッチングの一致度が高い基準パターンである。ここで、基準パターンｍの重みをｔｍとする。
【００３２】
次に、ステップ２０４では、選択されたｍ番目の基準パターンの重みｔｍと所定の重み閾値ｐを比較する。比較の結果、ｍ番目の基準パターンの重みｔｍが重み閾値ｐより小さい場合（Ｎｏの場合）、ステップ２１０に進み、ｍ番目の基準パターンのパターンマッチングを終了する。また、ｍ番目の基準パターンの重みｔｍが重み閾値ｐより大きい場合（Ｙｅｓの場合）、ステップ２０５に進む。
【００３３】
ここで、重み閾値ｐ（ｐは、正の整数）について説明する。重み閾値ｐとは、例えば、ｐ＝５と設定されると、基準パターンの重み付の重みｔｍが５以上（ｔｍ≧５）の基準パターンは、対象物の所定の領域でのパターンとパターンマッチングが実行されるが、ｔｍが５未満（ｔｍ＜５）の基準パターンについては、対象物の所定の領域でのパターンとのパターンマッチングは行わない。このようにすると使用頻度の低い、上記の実施例では、重みｔｍが５未満の基準パターンとのパターンマッチングが実行されないので、パターンマッチングのスループットが飛躍的に改善される。即ち、数十から数百個の基準パターンの内、例えば、半分以上は、重み付の重みｔｍは、５回未満であるので、これらの基準パターンについては、パターンマッチングを省略できるので、パターンマッチング処理の回数が飛躍的に減少する。ここで、表２に示すデータは、例えば、先に説明したＬＣＤ装置等のガラス基板をサンプルとして、実験的に重み付のデータを作成する場合に、上述の重み閾値ｐは、０（ｐ=０）に設定し、重み付のデータを蓄積し、この蓄積されたデータを用い、実際の製品のパターンマッチングを行う場合に、重み閾値ｐを、例えば、ｐ＝５と設定することで実現できる。なお、本実施例では、重み閾値ｐを、例えば、５（例えば、５回）と設定したが、重み閾値ｐの値を何回にするかは、対象物の種類、システムの構成や精度に応じて前もって実験的に定めることができる。
【００３４】
次に、ステップ２０５では、パターンマッチングする対象物の所定の領域のパターンと基準パターン３０５−２が一致したかどうかを判定する。この処理は、ＴＶカメラ６０４の撮像部６０５から入力されたマッチング対象物の所定の領域のパターン３０２と記憶部１０７から読み出された基準パターン３０５−２とがパターンマッチング処理部１０５でマッチング処理が行われる。例えば、図３において、画像３０１上の領域３１０で、基準パターン３０５−２が一致するパターンが存在する場合（Ｙｅｓ）は、ステップ２０６に進み、一致しない場合（Ｎｏ）は、ステップ２０９に進む。
【００３５】
なお、判定の結果、一致したものがない場合（Ｎｏ）、ステップ２０７で、例えば、ｍ番目の基準パターンのエラーの重み付を“１”加算し、記憶部１０７に記憶されている表２のテーブルを書き換える。これを表３に示す。
【００３６】
【表３】
2009192297.tif 000005
表３において、ステップ２０５で、判定の結果、一致したものがない場合（Ｎｏ）、ステップ２０７で、エラーの回数を“１”加算する。即ち、例えば、表２で、ｎ番目の基準パターン３０５−ｎのエラー回数が“５”であるが、表３では、エラー回数が“６”となり、エラー回数“１”が加算され、そして、記憶部１０７に記憶されている表２のテーブルを書き換える。また、ステップ２０８では、マッチングエラーとなった基準パターン３０５−ｎがモニタ６０７に表示される。例えば、パターンマッチングエラーとしてモニタ６０７にエラー表示し、オペレータに警告したり、エラーの原因を解析することもできる。
【００３７】
ステップ２０６では、ｍ番目の基準パターンの重みｔｍを＋１増加する。即ち、表３に示すように、基準パターン３０５−２は、重み付の重みｔｍが“２０”となり、表２の基準パターン３０５−２の重み付の重みｔｍ“１９”から“１”だけ増加している。
【００３８】
ステップ２０９では、別の基準パターンが選択され、前のステップ２０２に進み、重みが比較される。ステップ２０３では、次に、重み付の重みの高い基準パターン、例えば、２番目に重み付の重みの高い基準パターン３０５−３が選択され、ステップ２０４で、前回と同様に重み閾値ｐと比較される。以下、上記で説明した場合と同様にパターンマッチングが実行される。そして、これを繰返し、所定数の基準パターンについて一致の有無を判定する。
【００３９】
ステップ２１１では、各基準パターンを使用頻度が高い順（あるいは、重みｔｍの高い順）に並べ替える。これを図４に示す。この並べ替えられた基準パターンは、ステップ２０２の各基準パターンの重みの比較で使用される。そして、ステップ２１２に進む。ステップ２１２では、所定の領域でのパターンマッチングが終了し、対象物の所定の領域でのパターンと一致したパターンが存在するので、その検出されたパターンで、例えば、線幅測定処理が実行される。これについては、例えば、図７で説明したので、詳細な説明は省略する。
【００４０】
上述のようにして、所定個数の基準パターンと対象物の所定範囲のパターンとが繰り返し実行され、対象物の全ての領域でのパターンマッチングおよび線幅測定処理が実行される。
【００４１】
以上のようにして、パターンマッチング開始後、各基準パターンの重みの比較を行い、使用頻度が高いパターンから選択してパターンマッチングを行う。そして、マッチング対象物の所定領域のパターンと一致する基準パターンが見つかるか、または、マッチングエラーになるまで上記の操作を繰り返し行う。また、重み閾値ｐが設定されている場合には、重み閾値ｐ以上の重みを持った基準パターンとのパターンマッチングが行われる。なお、基準パターンが見つからなかった場合、例えば、表３で、全てのパターンのエラー回数を“１”加算する。また、一致するパターンが見つかった場合は、その基準パターンに重み付の重みを“１”増加する。
【００４２】
このようにすると、次のパターンマッチングの際に、使用頻度の高い基準パターンが最初に選択され易くなり、パターンマッチングの初期段階で、一致するパターンの検出確率を向上させることができる。また、重み閾値ｐを設定することにより、全ての基準パターンとのパターンマッチングをする必要がないので、パターンマッチングのスループットが向上する。以上の操作を繰り返し実行することで、パターンマッチングが統計データとして蓄積でき、使用頻度の高いパターンと低いパターンに分類することができる。その結果、使用頻度の高いパターンはそのまま残存させ、低いパターンは、再登録する等の対処を行うことで、パターンマッチングの冗長なスループットの短縮およびパターン不一致が原因によるパターンマッチングエラーの軽減を図ることができる。
【００４３】
ここで、表１は、前述した図３に示されるように、未だパターンマッチングを一度も行っていない状態が示されている。そして、基準パターンも基準パターン３０５−１、３０５−２、３０５−３、・・・３０５−ｎの順に適宜並べられている。しかし、表２は、例えば、３０回のパターンマッチングが行われ、その結果、図４に示されるように使用頻度の高い基準パターンから順に並び替えられた基準パターンが示されている。
【００４４】
而して、表２および表３のようにパターンマッチングの回数を多くすることで、パターンマッチングの統計データが蓄積され、使用頻度の高いパターンと低いパターンに分類することができる。従って、例えば、表３に示される基準パターン３０５−４は、マッチングパターンとして選択された回数が１回であり、また、エラーの回数が１０回であるので、いずれの対象物の所定の範囲のパターンにも一致せずエラーが発生しているとか、不適切なパターンであると推測することができる。
【００４５】
従って、使用頻度の低いパターンは、削除して、別の基準パターンの再登録を行うというような対策を行うことができる。
【００４６】
図５は、本発明の他の一実施例を説明するための図である。図５において、５０１は、マッチング対象物のパターン３０２に付着した塵等の付着物を示す。なお、図３と同じものには同じ符号が付されている。表４は、図５に示されるマッチング対象物のパターン３０２について、基準パターンに基づいて、例えば、３０回のパターンマッチングを行った場合の使用頻度を示している。
【００４７】
【表４】
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表４から明らかなように、各基準パターンの重み付の重みｔｍは、ほぼ同等な状態である。このことは、パターンマッチングに何らかのエラーが発生していることが考えられる。即ち、パターンマッチングの際に塵等の混入物の付着により、マッチング対象物の画像が誤認識されている可能性が高いことが推測される。従って、オペレータは、このデータに基づいて、操作部６０８を操作してモニタ６０７上にマッチング対象物の所定の範囲のパターンを表示し、塵等の付着物がないかどうかを確認することができる。また、表１〜表４に示されるように重み付、エラー回数等のデータから基準パターンが適切なパターンであるか、不適切なパターンであるかを推測することができる。従って、パターンマッチングエラーを解析して、パターンの改善、位置の修正、その他種々の調整等を行ない、再度、パターンマッチングを行う等の対策をすることが可能となる。
【００４８】
更に、マッチング対象物の画像が誤認識される場合の原因として、「コントラストが低い」、「オートフォーカスが合っていない」、「振動等による位置のずれ」といったエラー原因もあるが、これらも上述のエラー回数等のデータあるいは上述のモニタ６０７の画像から容易に判断可能であるので、エラー画像として保存等を行っておけば、容易に解決ができる。
【００４９】
以上、詳述したように、各基準パターンに重み付、エラー回数、あるいは、全てのパターンのエラー回数等のデータを保存することで、パターンマッチングのスループットの向上のみならず、どのような原因でパターンマッチングエラーが発生したかを把握することが可能である。
【００５０】
以上、本発明について詳細に説明したが、本発明は、ここに記載されたパターンマッチング方法の実施例に限定されるものではなく、上記以外のパターンマッチング方法に広く適応することが出来ることは、言うまでも無い。
【図面の簡単な説明】
【００５１】
【図１】本発明の一実施例の概略構成のブロック図を示す。
【図２】本発明の一実施例の動作を説明するためのフローチャートを示す。
【図３】本発明の一実施例のパターンマッチングを説明するための図である。
【図４】本発明の一実施例のパターンマッチングを説明するための図である。
【図５】本発明の他の一実施例のパターンマッチングを説明するための図である。
【図６】従来の微小寸法測定装置の一例の概略構成のブロック図を示す。
【図７】従来の微小寸法測定装置の原理を説明するための図である。
【図８】従来のパターンマッチングを説明するためのフローチャートを示す。
【符号の説明】
【００５２】
１０１：画像処理部、１０２：Ｘ−Ｙ駆動部、１０５：パターンマッチング処理部、１０６：寸法測定演算処理部、１０７：記憶部、３０１：モニタに表示した画像、３０２：対象物の所定領域のパターン、３０５：基準パターン、５０１：付着物、６０１：試料台、６０２：被測定物、６０３：光学顕微鏡、６０４：ＴＶカメラ、６０５：撮像部、６０６：寸法測定演算処理装置、６０７：モニタ、６０８：操作部。
【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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