JP2004118375A

JP2004118375A - Ｓｅｍ画像における特徴量算出方法

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Publication number: JP2004118375A
Application number: JP2002278366A
Authority: JP
Inventors: Hideaki Kobayashi; 小林　　秀章; Tsukasa Kawashima; 河島　司
Original assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Current assignee: Dai Nippon Printing Co Ltd
Priority date: 2002-09-25
Filing date: 2002-09-25
Publication date: 2004-04-15
Anticipated expiration: 2022-09-25
Also published as: JP4249453B2

Abstract

【課題】検査対象のＳＥＭ像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を評価する評価方法で、評価にバラツキが発生しない方法を提供する。
【解決手段】順に、（ａ）原画像を、各画素の輝度値をもとに、ハイライト帯部とその他の領域とに区分けして、２値化画像を得る２値化処理と、（ｂ）得られた２値化画像をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化して、細線化した画像を得る細線化処理と、（ｃ）必要に応じ、細線化した画像を修正して、細線により閉じた細線輪郭閉図形を新たに形成する修正工程と、（ｄ）細線輪郭閉図形に対し、図形内を塗りつぶして、塗りつぶし画像を得る塗りつぶし工程と、（ｅ）塗りつぶし画像をもとに、面積や幅、高さなどの特徴量を算出する算出処理とを行なうものである。
【選択図】　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、検査対象のＳＥＭ像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を算出する画像処理方法に関し、特に、フォトマスクのＳＥＭ画像における欠陥部分の特徴量算出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、電子機器の高機能化と軽薄短小の傾向から、ＡＳＩＣに代表される種々のＬＳｌには、ますます高集積化、高機能化が求められるようになってきた。
即ち、できるだけチップサイズを小さくして、高機能を実現することがＡＳＩＣ等のＬＳＩには求められている。
上記ＡＳＩＣ等のＬＳＩは、機能、論理設計、回路設計、レイアウト設計等を経て、フォトマスクパタン作製用の図形データ（パタンデータとも言う）を作製し、これを用いてフォトマスクを作製した後、フォトマスクのパタンをウエハ上に縮小投影露光等により転写して、半導体素子作製のプロセスを行うという数々の工程を経て作製されるものである。
フォトマスクは、一般には、上記図形データ（パタンデータ）を用い、電子ビーム露光装置あるいはエキシマ波長等のフォト露光装置を用いて、フォトマスク用基板（フォトマスクブランクスとも言う）の遮光膜上に配設された感光性レジストに露光描画を行い、現像、エッチング工程等を経て、作製される。
即ち、ガラス基板の一面に遮光性の金属薄膜を設けたフォトマスク用基板の金属薄膜上に塗布、乾燥された感光性のレジスト上に、露光装置により電離放射線を所定の領域のみに照射して潜像を形成し、感光性のレジストを現像して、電離放射線の照射領域に対応した、所望の形状のレジストパターン得た後、更に、レジストパターンを耐エッチングレジストとして、金属薄膜をレジストパターン形状に加工して、所望の金属薄膜パターンを有するフォトマスクを得る。
尚、フォトマスクのパタンをウエハ上に縮小投影露光して、その絵柄を転写する場合は、フォトマスクをレチクルマスクとも言う。
【０００３】
このように、フォトマスクのパタンをウエハ上に縮小投影露光等により転写して、ウエハ上に回路パタンが形成されるが、ＬＳｌのますますの高集積化に伴い、最近では、露光形状のサイズ（ウエハ上の露光サイズ）が更に微細化し、露光光の波長に近づく、あるいは光の波長よりも小さくなってきたため、ＳＥＭ画像（電子線顕微鏡の画像）を用いたその全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量の評価も行われるようになってきた。
このような、微細なフォトマスクについては、現状では、作業者がＳＥＭ画像をみて、所定部分について、ＳＥＭ画像から特徴量を評価し、許容範囲内であるかどうかを判定している。
しかし、フォトマスクはガラス基板上にクロムなどの金属パタン形成したもので、そのＳＥＭ画像は、ガラス部分が暗い領域をなし、金属部分の輪郭近辺が白いハイライトの帯領域をなし、金属部分の内部がガラス部分よりはやや明るめの暗い領域をなすという特性がある。
フォトマスクの設計データのモニター表示状態５１０は、図５（ａ）のように、絵柄部５１１と非絵柄部５１２とがその境界をハッキリ表示されるが、フォトマスク製品の対応するＳＥＭ画像の表示は、図５（ｂ）のように、絵柄部５２１と非絵柄部５２２との境界部に沿い、ハイライト部５２５が発生することが知られている。
図５（ｂ）に示すＳＥＭ画像においては、そのＡ１−Ａ２位置において、絵柄部と非絵柄部との境界部の画素をＡ１側からＡ２側に向かい順にみた場合、各位置とその位置の画素の輝度値の関係は、図５（ｃ）のようになる。
そして、複数のＳＥＭ画像どうしで明るさやコントラストが一致しないことがあり、更に、１枚のＳＥＭ画像の中でも、各領域の明るさが一様でないことがしばしばある。
そのため、上記のように、検査対象のＳＥＭ像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を評価し、許容範囲内であるかどうかを判定しているが、評価にバラツキがあり、問題となっていた。
【０００４】
また、特開２００１−１０１４１４号公報では、マスク画像データから、あるいはマスク撮影データからコーナー丸みやエッジラフネス、パターンズレ等の特性を評価する方法が開示されているが、ここには、ＳＥＭ画像の図５（ｃ）に示す特性を考慮し、正確に特徴量を算出評価する方法については記載がない。
【０００５】
【特許文献１】
特開２００１−１０１４１４号公報（第２頁の［特許請求の範囲］欄、図１等）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】上記のように、フォトマスクのパタンの微細化、高密度化が更に進み、検査対象のＳＥＭ像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を評価する評価方法が採られるようになってきたが、評価にバラツキが発生するため、この対応が求められていた。
本発明は、これらに対応するもので、検査対象のＳＥＭ像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を評価する評価方法で、評価にバラツキが発生しない方法を提供しようとするものである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明のＳＥＭ画像における特徴量算出方法は、検査対象のＳＥＭ画像（電子顕微鏡画像）を原画像とし、原該画像に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を算出する画像処理方法であって、順に、（ａ）原画像を、各画素の輝度値をもとに、ハイライト帯部とその他の領域とに区分けして、２値化画像を得る２値化処理と、（ｂ）得られた２値化画像をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化して、細線化した画像を得る細線化処理と、（ｃ）必要に応じ、細線化した画像を修正して、細線により閉じた細線輪郭閉図形を新たに形成する修正工程と、（ｄ）細線輪郭閉図形に対し、図形内を塗りつぶして、塗りつぶし画像を得る塗りつぶし工程と、（ｅ）塗りつぶし画像をもとに、面積や幅、高さなどの特徴量を算出する算出処理とを行なうものであることを特徴とするものである。
あるいは、本発明のＳＥＭ画像における特徴量算出方法は、検査対象のＳＥＭ画像（電子顕微鏡画像）を原画像とし、これに基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を算出する画像処理方法であって、順に、（ａ１）原画像を、各画素の近傍領域に基づいて平滑化して、平滑化画像を得る平滑化処理と、（ｂ１）平滑化画像をハイライト帯部とその他の領域とに区分けして、２値化画像を得る２値化処理と、（ｃ１）得られた２値化画像をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化して、細線化した画像を得る細線化処理と、（ｄ１）必要に応じ、細線化した画像を修正して、細線により閉じた細線輪郭閉図形を新たに形成する修正工程と、（ｅ１）細線輪郭閉図形に対し、図形内を塗りつぶして、塗りつぶし画像を得る塗りつぶし工程と、（ｆ１）塗りつぶし画像をもとに、面積や幅、高さなどの特徴量を算出する算出処理とを行なうものであることを特徴とするものであり、平滑化処理は、原画像の各画素に対し、それぞれ、画素の近傍領域内の全画素の輝度値の中央値を新たな画素値として、新たな画像を得るものであることを特徴とするものである。
【０００８】
そして、上記において、２値化処理は、処理対象画像全体で、輝度値から画素数への対応関係を表すヒストグラムを作成し、このヒストグラムより輝度しきい値を決め、処理対象画像をそのしきい値をもって２値化するものであることを特徴とするものである。
また、上記において、２値化処理は、処理対象画像を所定のブロックに分割し、そのブロック毎に、輝度値から画素数への対応関係を表すヒストグラムを作成し、このヒストグラムより輝度しきい値を決め、処理対象画像をそのしきい値をもって２値化するものであることを特徴とするものである。
また、上記において、２値化処理は、原画像の各画素に対して、それぞれ、原画像のハイライト帯部の近くにあるかを判定し、近くにあると判定された画素については、その画素の近傍領域における全画素について、輝度値に対応した画素の数をヒストグラムで表し、この分布より輝度しきい値を決め、しきい値と対象画素の輝度値の大小関係により、しきい値以上の明るい輝度の場合は１を割り当て、しきい値より暗い輝度値の場合は０を割り当て、且つ、近くにあると判定された画素以外の画素については、０を割り当てるものであることを特徴とするものである。
また、上記において、検査対象がフォトマスクで、原画像の全体または特定部分が、欠陥部分であることを特徴とするものである。
【０００９】
尚、ここでは、「画像」は画像データを意味し、処理においては、通常、メモリ内に原画像の領域、処理画像領域、処理された出力画像の領域等の領域を設けて処理を行なうものである。
【００１０】
【作用】
本発明のＳＥＭ画像における特徴量算出方法は、このような構成にすることにより、検査対象のＳＥＭ像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を評価する評価方法で、評価にバラツキが発生しない方法の提供を可能としている。
即ち、ＳＥＭ画像のエッジ近傍のハイライト部を細線化処理し、細線輪郭をそのＳＥＭ画像の輪郭とすることにより、検査対象のＳＥＭ像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量の評価を、評価にバラツキが発生しないで行なえるものとしている。
具体的には、順に、（ａ）原画像を、各画素の輝度値をもとに、ハイライト帯部とその他の領域とに区分けして、２値化画像を得る２値化処理と、（ｂ）得られた２値化画像をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化して、細線化した画像を得る細線化処理と、（ｃ）必要に応じ、細線化した画像を修正して、細線により閉じた細線輪郭閉図形を新たに形成する修正工程と、（ｄ）細線輪郭閉図形に対し、図形内を塗りつぶして、塗りつぶし画像を得る塗りつぶし工程と、（ｅ）塗りつぶし画像をもとに、面積や幅、高さなどの特徴量を算出する算出処理とを行なうものであることにより、あるいは、順に、（ａ１）原画像を、各画素の近傍領域に基づいて平滑化して、平滑化画像を得る平滑化処理と、（ｂ１）平滑化画像をハイライト帯部とその他の領域とに区分けして、２値化画像を得る２値化処理と、（ｃ１）得られた２値化画像をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化して、細線化した画像を得る細線化処理と、（ｄ１）必要に応じ、細線化した画像を修正して、細線により閉じた細線輪郭閉図形を新たに形成する修正工程と、（ｅ１）細線輪郭閉図形に対し、図形内を塗りつぶして、塗りつぶし画像を得る塗りつぶし工程と、（ｆ１）塗りつぶし画像をもとに、面積や幅、高さなどの特徴量を算出する算出処理とを行なうものであることにより、これを達成している。
【００１１】
そして、２値化処理方法としては、処理対象画像全体で、輝度値から画素数への対応関係を表すヒストグラムを作成し、このヒストグラムより輝度しきい値を決め、処理対象画像をそのしきい値をもって２値化する第１の２値化処理方法、処理対象画像を所定のブロックに分割し、そのブロック毎に、輝度値から画素数への対応関係を表すヒストグラムを作成し、このヒストグラムより輝度しきい値を決め、処理対象画像をそのしきい値をもって２値化する第１の２値化処理方法、原画像の各画素に対して、それぞれ、原画像のハイライト帯部の近くにあるかを判定し、近くにあると判定された画素については、その画素の近傍領域における全画素について、輝度値に対応した画素の数をヒストグラムで表し、この分布より輝度しきい値を決め、しきい値と対象画素の輝度値の大小関係により、しきい値以上の明るい輝度の場合は１を割り当て、しきい値より暗い輝度値の場合は０を割り当て、且つ、近くにあると判定された画素以外の画素については、０を割り当てる第３の２値化処理方法が挙げられるが、特に、第２の２値化処理方法、第３の２値化処理方法を採ることにより、輝度のムラに左右されることなく、原画像のハイライト帯部を表わす２値化画像を得ることを可能としている。
また、検査対象がフォトマスクで、原画像の全体または特定部分が、欠陥部分である場合には、欠陥部分の特徴量を精度良く測定でき、その良否判定を、人の主観によらず、再現性良く行なうことが可能である。
特に、フォトマスクが微細である場合に有効である。
【００１２】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態例を、図に基づいて説明する。
図１は本発明のＳＥＭ画像における特徴量算出方法の実施の形態例の処理フロー図で、図２は平滑化処理を説明すための図で、図３は２値化におけるしきい値の決定を説明するための図で、図４（ａ）は２値化の１例のフロー図で、図４（ｂ）は図４（ａ）における処理対象画像から２値化画像を得る処理の１例を説明するための処理フロー図である。
尚、図１中のＳ１１〜Ｓ２４、図４中のＳ４１〜Ｓ５１は処理ステップである。
本発明のＳＥＭ画像における特徴量算出方法の実施の形態の１例を、以下、図１に基づいて説明する。
本例は、フォトマスク製品のＳＥＭ画像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を算出する画像処理方法で、簡単には、ＳＥＭ画像のエッジ近傍のハイライト部を細線化処理し、細線輪郭をそのＳＥＭ画像の輪郭とするものである。
予め、ＳＥＭ画像を取得し（Ｓ１１）、これを原画像（Ｓ１２）として得た後、原画像を、各画素の近傍領域に基づいて平滑化して（Ｓ１３）、平滑化画像を得る。（Ｓ１４）
ここでの平滑化の処理は、原画像の各画素に対し、それぞれ、画素の近傍領域内の全画素の輝度値のヒストグラムの中央値を新たな画素値として、新たな画像を得て、これを平滑化画像とするものである。
対象とする画素の近傍領域に含まれる画素全体について輝度のヒストグラムの中央値を取り、ノイズの影響を軽減する。
例えば、図２（ａ）のように、近傍領域を対象とする画素Ｐｎを中心としてこれに隣接する５画素×５画素とし、近傍領域内の画素の輝度値に対するヒストグラムが図２（ｂ）のように、輝度がＤ１〜Ｄ９に分かれて分布しているものとすると、この場合、画素Ｐｎに対応する輝度中央値Ｄｎは、輝度がＤｉ以下である画素数が２５＊５０％以上であるＤｉのうち最小のものである。
尚、ｉ＝１〜９とし、輝度Ｄｉに対応する画素数をｆｉとしている。
【００１３】
次いで、平滑化処理により得られた平滑化化画像に対し、各画素毎に、その輝度を２値化する２値化処理を施して（Ｓ１５）、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を表わす画像とする２値化画像を得る。（Ｓ１６）
２値化処理としては、平滑化画像の全画素の輝度値に対するヒストグラムを作成し、その分布状態から、図５（ｃ）に示すＳＥＭ画像（原画像）の特性とを照らし合せて、しきい値を決める方法が挙げられるが、これに限定はされない。
他の２値化処理としては、例えば、２値化処理は、処理対象の画像を所定のブロックに分割し、そのブロック毎に、輝度値に対応した画素の数をヒストグラムで表し、この分布より輝度しきい値を決め、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を表わす２値化画像を得る方法もある。
この方法は、特に、原画像に濃淡のバラツキがある場合には有効である。
【００１４】
あるいは、処理対象画像の各画素に対して、それぞれ、ＳＥＭ画像（原画像）のハイライト帯部の近くにあるかを判定し、近くにあると判定された画素については、更に、各画素毎に厳密にその輝度しきい値決めて２値化を行ない、近くにあると判定された画素以外の画素については、０を割り当てる方法もある。
この方法は、例えば、図４（ａ）に示すように、処理対象画像に対して、所定のしきい値で２値化してＳＥＭ画像（原画像）のハイライト帯部を含みそれよりも広い範囲の太い帯状部を表す太い帯状画像を作成しておき、この太い帯状画像を参照としながら、処理対象画像の各画素に対して、上記処理を行なう方法である。
尚、ここでは、太い帯状部の画素のみ１で、他の画素を０とする画像データを太い帯状画像と言い、ＳＥＭ画像（原画像）のハイライト帯部とその近くにある画素部がこれに当たる。
また、太い帯状画像の作成としては、例えば、処理対象画像に対し、各画素について、その近傍領域内の全画素の標準偏差値を求め、これを出力画素の対応する画素の値として、得られた新たな画像に対し、更に、所定のしきい値で２値化して求められた画像を太い帯状画像とする方法が挙げられるが、これに限定はされない。
【００１５】
上記の、太い帯状画像を参照としながら、処理対象画像から２値化画像を得る処理を、更に、図４（ｂ）を基に簡単に説明しておく。
先ず、処理対象画像に対し、各画素について（Ｓ４２）、太い帯状部内の画素か否かを判定し（Ｓ４３）、太い帯状部内の画素であれば、即ち、
ＳＥＭ画像のハイライト帯部の近くにあると判定された画素については、更に、先に説明したと同様、その近傍領域内でヒストグラムを作成し、しきい値を決定し（Ｓ４４〜Ｓ４６）、対象画素の輝度値がしきい値よりも明るいか否かを判断し（Ｓ４７）、明るい場合は、出力画像の対応する画素に１をセットしておき（Ｓ４８）、明るくない場合は、出力画像の対応する画素に０をセットしておく。（Ｓ４９）。
全画素について、上記（Ｓ４２〜Ｓ４９）を行ない、処理を終了する。（Ｓ５０〜Ｓ５１）
【００１６】
次いで、得られた２値化画像（Ｓ１６）をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化した細線化画像を得る細線化処理を施す。
細線化処理は、一般的なもので、ここでは、その説明を省く。
画像の特徴を抽出して画像認識を行う場合、画像の細線化は重要な処理技術の１つであり、特に文字認識などの場合、画像データとしてコンピュータに取り込まれた文字画像を細線化し、文字画像の端点や分岐点の数を求めることは必要不可欠である。
画像処理における細線化処理方法としては、従来より、Ｈｉｌｄｉｔｃｈの手法（Ｔｕｒｂｏ　Ｐａｓｃａｌ画像処理の実際、　　工学社、　　工学選書７　　安居院　　猛他）が知られており、特開平５−４６７５８号公報等にも、その概要説明と、その一部改良方法も記載されている。
【００１７】
次いで、塗りつぶし画像を得るため、必要に応じ、細線表示箇所を修正により閉じた細線輪郭閉図形とする修正を行なっておく。（Ｓ１９）
例えば、凸状あるいは凹状の欠陥部の特徴量を算出する場合には、正規の画像から突出あるいはへこんだ部分の領域を指定する必要があり、細線の２点を指定して直線で繋いでこの部分を閉図形としておく。
【００１８】
次いで、得られた細線により閉じた細線輪郭閉図形（Ｓ２０）に対し、図形内を塗りつぶして（Ｓ２１）、塗りつぶし画像を得た（Ｓ２２）後、塗りつぶし画像をもとに、算出して（Ｓ２３）、面積や幅、高さなどの特徴量を得る。（Ｓ２４）
塗りつぶしは、モニターに細線輪郭閉図形データを表示し、細線輪郭閉図形内の一点を指定することにより行われる。
細線輪郭閉図形内面積の算出は、塗りつぶされた画素数をカウントすることによりできる。
全体または特定部分の幅ないし高さは、塗りつぶした領域を構成する各画素の位置のｘないしｙの最大値と最小値の差から求めることができる。
このようにして、フォトマスクのＳＥＭ画像の特徴量を得ることができる。
【００１９】
【発明の効果】
本発明は、上記のように、検査対象のＳＥＭ画像（電子顕微鏡画像）に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を評価する評価方法で、評価にバラツキが発生しない方法の提供を可能とした。
検査対象のＳＥＭ画像（電子顕微鏡画像）のノイズやコントラストの大小や明るさの大小や明るさムラに影響されることが少なくして、その評価を可能とした。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のＳＥＭ画像における特徴量算出方法の実施の形態例の処理フロー図である。
【図２】平滑化処理を説明すための図である。
【図３】２値化におけるしきい値の決定を説明するための図である。
【図４】図４（ａ）は２値化の１例のフロー図で、図４（ｂ）は図４（ａ）における処理対象画像から２値化画像を得る処理の１例を説明するための処理フロー図である。
【図５】ＳＥＭ画像の特性を説明するための図である。
【符号の説明】
５１０　　　　　　設計データのモニター表示状態
５１１　　　　　　絵柄部
５１２　　　　　　非絵柄部
５２０　　　　　　製品のＳＥＭ画像のモニター表示状態
５２１　　　　　　絵柄部（金属層部とも言う）
５２２　　　　　　非絵柄部（ガラス部とも言う）
５２５　　　　　　ハイライト部
Ｔ１、Ｔ２、Ｔ３　輝度値

Claims

検査対象のＳＥＭ画像（電子顕微鏡画像）を原画像とし、該原画像に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を算出する画像処理方法であって、順に、（ａ）原画像を、各画素の輝度値をもとに、ハイライト帯部とその他の領域とに区分けして、２値化画像を得る２値化処理と、（ｂ）得られた２値化画像をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化して、細線化した画像を得る細線化処理と、（ｃ）必要に応じ、細線化した画像を修正して、細線により閉じた細線輪郭閉図形を新たに形成する修正工程と、（ｄ）細線輪郭閉図形に対し、図形内を塗りつぶして、塗りつぶし画像を得る塗りつぶし工程と、（ｅ）塗りつぶし画像をもとに、面積や幅、高さなどの特徴量を算出する算出処理とを行なうものであることを特徴とするＳＥＭ画像における特徴量算出方法。
検査対象のＳＥＭ画像（電子顕微鏡画像）を原画像とし、該原画像に基づいて、その全体または特定部分の面積や幅、高さなどの特徴量を算出する画像処理方法であって、順に、（ａ１）原画像を、各画素の近傍領域に基づいて平滑化して、平滑化画像を得る平滑化処理と、（ｂ１）平滑化画像をハイライト帯部とその他の領域とに区分けして、２値化画像を得る２値化処理と、（ｃ１）得られた２値化画像をもとに、ＳＥＭ画像のハイライト帯部を細線化して、細線化した画像を得る細線化処理と、（ｄ１）必要に応じ、細線化した画像を修正して、細線により閉じた細線輪郭閉図形を新たに形成する修正工程と、（ｅ１）細線輪郭閉図形に対し、図形内を塗りつぶして、塗りつぶし画像を得る塗りつぶし工程と、（ｆ１）塗りつぶし画像をもとに、面積や幅、高さなどの特徴量を算出する算出処理とを行なうものであることを特徴とするＳＥＭ画像における特徴量算出方法。
請求項２において、平滑化処理は、原画像の各画素に対し、それぞれ、画素の近傍領域内の全画素の輝度値の中央値を新たな画素値として、新たな画像を得るものであることを特徴とするＳＥＭ画像における特徴量算出方法。
請求項１ないし３において、２値化処理は、処理対象画像全体で、輝度値から画素数への対応関係を表すヒストグラムを作成し、このヒストグラムより輝度しきい値を決め、処理対象画像をそのしきい値をもって２値化するものであることを特徴とするＳＥＭ画像における特徴量算出方法。
請求項１ないし３において、２値化処理は、処理対象画像を所定のブロックに分割し、そのブロック毎に、輝度値から画素数への対応関係を表すヒストグラムを作成し、このヒストグラムより輝度しきい値を決め、処理対象画像をそのしきい値をもって２値化するものであることを特徴とするＳＥＭ画像における特徴量算出方法。
請求項１ないし３において、２値化処理は、原画像の各画素に対して、それぞれ、原画像のハイライト帯部の近くにあるかを判定し、近くにあると判定された画素については、その画素の近傍領域における全画素について、輝度値に対応した画素の数をヒストグラムで表し、この分布より輝度しきい値を決め、しきい値と対象画素の輝度値の大小関係により、しきい値以上の明るい輝度の場合は１を割り当て、しきい値より暗い輝度値の場合は０を割り当て、且つ、近くにあると判定された画素以外の画素については、０を割り当てるものであることを特徴とするＳＥＭ画像における特徴量算出方法。
請求項１ないし４において、検査対象がフォトマスクで、原画像の全体または特定部分が、欠陥部分であることを特徴とするＳＥＭ画像における特徴量算出方法。