JP2004192506A - パターンマッチング装置、パターンマッチング方法およびプログラム - Google Patents
パターンマッチング装置、パターンマッチング方法およびプログラム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】参照画像を小さくすることができない場合であっても精度の低下を抑えつつ迅速にパターンマッチングを行う。
【解決手段】特徴パターンを準備し、参照画像において特徴パターンの位置からみた基準点の相対位置をＲテーブルとして準備する。対象画像７２において正規化相関法を用いて特徴パターンの位置を対象特徴位置７２３ａ〜７２３ｃとして検出し、Ｒテーブルを参照して参照画像中の基準点に対応する候補位置（ｘ，ｙ）、マッチングの際の参照画像の回転角θおよび倍率κの組み合わせを複数求め、投票空間に投票を行う。投票空間における候補位置（ｘ，ｙ）の分布に基づいて、参照画像中の基準点に対応する対象画像７２中の基準点７２０の位置を求める。これにより、参照画像を小さくすることができない場合であっても精度の低下を抑えつつ迅速にパターンマッチングを行うことができる。
【選択図】 図１９
【解決手段】特徴パターンを準備し、参照画像において特徴パターンの位置からみた基準点の相対位置をＲテーブルとして準備する。対象画像７２において正規化相関法を用いて特徴パターンの位置を対象特徴位置７２３ａ〜７２３ｃとして検出し、Ｒテーブルを参照して参照画像中の基準点に対応する候補位置（ｘ，ｙ）、マッチングの際の参照画像の回転角θおよび倍率κの組み合わせを複数求め、投票空間に投票を行う。投票空間における候補位置（ｘ，ｙ）の分布に基づいて、参照画像中の基準点に対応する対象画像７２中の基準点７２０の位置を求める。これにより、参照画像を小さくすることができない場合であっても精度の低下を抑えつつ迅速にパターンマッチングを行うことができる。
【選択図】 図１９
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターンマッチングの技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、パターンマッチングのアルゴリズムとして様々な手法が提案されているが、実用的なものとしては一般化ハフ変換と正規化相関法とを挙げることができる。
【０００３】
図１は一般化ハフ変換によるパターンマッチングの原理を説明するための図である。一般化ハフ変換では、まず、参照図形９１ａの輪郭上の各エッジ点９１１における接線の傾きψを調べ、エッジ点９１１を原点とした参照図形９１ａの基準点９１０の相対位置が相対極座標（ｒ，α）として求められる。そして、傾きψをインデックスとして相対位置を参照できるようにした表１に例示するＲテーブルが準備される。
【０００４】
【表１】
【０００５】
ここで、認識の対象となる対象図形の輪郭上のあるエッジ点のＸＹ座標が（ｘｑ，ｙｑ）であり、エッジ点における接線の傾きがψｑである場合に、参照図形９１ａをθだけ回転し、κ倍に伸縮したものが対象図形であると仮定すると、対象図形における基準点のＸＹ座標（ｘ，ｙ）は、数１により求めることができる。
【０００６】
【数１】
【０００７】
そこで、数１を全てのθおよびκの組み合わせについて計算し、（ｘ，ｙ，θ，κ）の４次元空間に投票を行う。このとき、数１のｒ，αは、（ψｑ−θ）をインデックスとしてＲテーブル（表１）から求められ、Ｒテーブルに（ψｑ−θ）に対応するｒ，αが複数登録されている場合には、全ての組み合わせについて投票が行われる。対象図形の輪郭上の全てのエッジ点に対して投票を行うことにより、対象図形における基準点のＸＹ座標近傍に多数の投票が行われることとなり、対象図形における基準点のＸＹ座標、並びに、θおよびκを求めることができる。
【０００８】
正規化相関法では、座標（ｘ，ｙ）における参照画像の画素値がｆ（ｘ，ｙ）であり、対象画像の画素値がｇ（ｘ，ｙ）と表されるものとすると、数２により対象画像を参照画像から（ｍ，ｎ）だけずらして重ねたときの両者の類似度（相関値とも呼ばれる。）Ｃが求められる。
【０００９】
【数２】
【００１０】
数２において、ｆａｖ，ｇａｖは、参照画像および対象画像において互いに対応する領域の画素値の平均値である。数２による演算を全ての（ｍ，ｎ）に対して行い、類似度Ｃが最も大きくなるときの（ｍ，ｎ）が参照画像に対する対象画像のずれ量として求められる。
【００１１】
なお、一般化ハフ変換を応用したパターンマッチング方法としては、例えば特許文献１があり、正規化相関法を応用したパターンマッチング方法としては、例えば特許文献２がある。
【００１２】
【特許文献１】
特開平４−２４７７３号公報
【特許文献２】
特開平８−２４９４６６号公報
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、一般化ハフ変換は画像中のパターンの回転、変倍および隠蔽に強いという特徴を有するが、逆に、接線の傾きが誤差を含みやすい等の理由により誤認識が多いという欠点を有する。例えば、図２に示す参照画像９１を用いて図３に示す対象画像９２から参照画像９１とパターンが一致する領域を検出しようとした場合、対象画像９２中にはパターンが一致する領域が存在しないにも関わらず、図３中に符号９２１にて示す矩形の領域が多数検出されてしまう。
【００１４】
図４は参照画像９１の具体例を示す図であり、図５は一般化ハフ変換を用いて対象画像９２に対してパターンマッチングを行った結果を示す図である。なお、図５は、例えば、半導体基板の膜厚測定装置にて取得される画像である。図５中の符号９２２にて示す３つの位置はパターンが一致すると判断された領域の中心である。この結果のように、一般化ハフ変換を用いたパターンマッチングでは、誤検出の原因が直感的に把握しにくい場合が多い。
【００１５】
一方、正規化相関法を用いたパターンマッチングは、マッチングの精度が高いという特徴を有する。しかしながら、パターンの回転や変倍に弱く、演算量が多いために処理に時間がかかるという欠点を有する。さらに、正規化相関法は、照明等の変化による対象画像の濃淡やコントラストの変化に弱いという問題も有する。
【００１６】
図６は参照画像９１の一例を示す図であり、図７は半導体基板を撮影することにより得られる対象画像９２を例示する図である。図７では、符号９２１にて適切に参照画像９１とパターンが一致する領域が検出された結果を示している。ところが、図８に示すように対象画像９２の一部の濃度が変化した場合、符号９２１にて示すように適切なパターンマッチングが行われなくなってしまう。なお、領域９２１に付された矢印は参照画像９１の向き（図６における上方向）を示している。
【００１７】
また、正規化相関法では参照画像が対象画像に比べて十分には小さくない場合、対象画像に対して参照画像をずらす範囲が制限されてしまうという問題も有している。
【００１８】
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、パターンマッチングの精度の低下を抑えつつ、パターンの回転（および変倍）に対応できるとともに迅速にパターンマッチングを行うことができる技術を提供することを主たる目的としている。また、参照画像が対象画像に対して十分には小さくない場合であっても迅速なパターンマッチングを行うことができ、さらに、対象画像の濃淡等の変化の影響を受けにくいパターンマッチングを実現することも目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、対象画像における参照画像の位置を検出するパターンマッチング装置であって、参照画像中の少なくとも１つの特徴パターンのデータ、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを記憶する記憶部と、前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出し、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求め、候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する演算部とを備える。
【００２０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、正規化相関法により前記複数の対象特徴位置を検出する。
【００２１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置、前記参照画像の回転角および前記参照画像の倍率の複数の組み合わせを求める。
【００２２】
請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、回転しつつ処理が施された対象物を撮像することにより前記対象画像のデータを取得する撮像部をさらに備える。
【００２３】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記対象物が半導体基板、プリント配線基板またはガラス基板である。
【００２４】
請求項６に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記複数の対象特徴位置が検出される際に前記少なくとも１つの特徴パターンの前記対象画像中の向きが検出され、前記参照画像の回転角を制限しつつ前記複数の組み合わせが求められる。
【００２５】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記候補位置の集合から複数の仮の基準位置を決定し、前記複数の仮の基準位置の平均位置を前記基準点の位置として特定する。
【００２６】
請求項８に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記候補位置の集合から複数の仮の基準位置を決定し、前記複数の仮の基準位置のそれぞれについて、仮の基準位置に対する前記複数の対象特徴位置と、前記テーブルから導かれる前記複数の相対位置との相違を求め、相違が最小となる仮の基準位置を前記基準点の位置として特定する。
【００２７】
請求項９に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記複数の組み合わせにおいて前記複数の候補位置が相対的に偏る複数の回転角を特定し、前記複数の回転角を補間することにより最終の回転角を求め、前記最終の回転角を用いて前記基準点の位置を特定する。
【００２８】
請求項１０に記載の発明は、対象画像における参照画像の位置を検出するパターンマッチング方法であって、参照画像中の少なくとも１つの特徴パターン、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを準備する工程と、前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出する工程と、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求める工程と、候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する工程とを有する。
【００２９】
請求項１１に記載の発明は、コンピュータに対象画像における参照画像の位置を検出させるプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、参照画像中の少なくとも１つの特徴パターン、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを準備する工程と、前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出する工程と、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求める工程と、候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する工程とを実行させる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
図９は、半導体基板（以下、「基板」という。）を処理するための複数の装置が配列された基板処理ライン８と、基板処理ライン８からの基板上に形成された膜厚を計測する検査装置１とを示すブロック図である。基板は、基板を回転しつつ処理する処理装置８１と検査装置１との間で搬送ロボット８２により受け渡しされる。
【００３１】
図１０は検査装置１の構造を示す図である。検査装置１は基板９を保持するとともに移動する基板保持部２、基板９を撮像することにより２次元画像のデータを取得する撮像部３、並びに、基板保持部２および撮像部３に接続されたコンピュータ４を有する。
【００３２】
基板保持部２は、基板９を保持するステージ２１およびステージ２１を移動するステージ駆動部２２を有し、ステージ駆動部２２は、ステージ２１を図１０中のＸ方向に移動するＸ方向移動機構２２１、並びに、ステージ２１およびＸ方向移動機構２２１をＹ方向に移動するＹ方向移動機構２２２を有する。Ｘ方向移動機構２２１およびＹ方向移動機構は、それぞれモータにボールねじを接続した機構となっている。
【００３３】
撮像部３は、照明光を出射する光源３１、基板９に照明光を導くとともに基板９からの光が入射する光学系３２、および、光学系３２により結像された基板９の像を電気的信号に変換し、コンピュータ４へと出力する撮像デバイス３３を有する。
【００３４】
コンピュータ４は、図１１に示すように、各種演算処理を行うＣＰＵ４１、基本プログラムを記憶するＲＯＭ４２および各種情報を記憶するＲＡＭ４３をバスラインに接続した一般的なコンピュータシステムの構成となっている。バスラインにはさらに、情報記憶を行う固定ディスク４４、各種情報の表示を行うディスプレイ４５、操作者からの入力を受け付けるキーボード４６ａおよびマウス４６ｂ、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体８５から情報の読み取りを行う読取装置４７、並びに、ステージ駆動部２２や撮像部３との間で通信を行う通信部４８が、適宜、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介する等して接続される。
【００３５】
コンピュータ４には、事前に読取装置４７を介して記録媒体８５からプログラム４４１が読み出され、固定ディスク４４に記憶される。そして、プログラム４４１がＲＡＭ４３にコピーされるとともにＣＰＵ４１がＲＡＭ４３内のプログラムに従って演算処理を実行することにより（すなわち、コンピュータ４がプログラムを実行することにより）、コンピュータ４が基板９の検査を実行する。
【００３６】
図１２は、ＣＰＵ４１がプログラム４４１に従って動作することにより、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、固定ディスク４４等が実現する機能構成を示すブロック図である。図１２においてマッチング部４０１、基準位置検出部４０２および検査部４０３がＣＰＵ４１等により実現される機能を示す。なお、これらの機能は専用の電気的回路により実現されてもよく、部分的に電気的回路が用いられてもよい。
【００３７】
図１３は、コンピュータ４にて検査が行われる前の準備作業の流れを示す図である。以下、図１２および図１３を参照しつつ準備作業について説明する。
【００３８】
準備作業では、まず、別途検査が行われた正常な基板９が検査装置１に搬入されて撮像部３により撮像が行われ、取得された画像が参照画像データ４３１としてＲＡＭ４３に記憶される。図１４は参照画像７１の一例を示す図である。なお、参照画像データ４３１は、参照用のパターンを示すデータであればどのようなものであってもよく、例えば、基板９上のパターンの設計データ等のような仮想的なテンプレートから直接生成されてもよい。
【００３９】
参照画像７１はディスプレイ４５（図１１参照）に表示され、操作者がキーボード４６ａおよびマウス４６ｂ（以下、「入力部４６」と総称する。）を操作することにより、参照画像７１中の特徴的な領域を特徴パターンとして少なくとも１つ指定する。図１４中の符号７１１ａ〜７１１ｃにて示される領域が特徴パターンとして指定された領域であり、マッチング部４０１の初期設定部４１１により、図１５（ａ）〜（ｃ）に示すように３つの特徴パターン７１ａ〜７１ｃのデータが特徴パターンデータ４３２としてＲＡＭ４３に記憶される（ステップＳ１１）。
【００４０】
なお、特徴パターンは１種類のみが指定されてもよいが、この場合、参照画像において特徴パターンに合致する領域が複数必要となる。また、複数の特徴パターンが指定される場合は、互いに明らかに異なる特徴パターンとされることが好ましい。
【００４１】
次に、操作者がディスプレイ４５に表示された参照画像７１を見ながら、パターンマッチングの演算の際に基準となる基準点７１０を入力部４６を介して入力し、初期設定部４１１が入力を受け付けて基準点７１０の決定を行う（ステップＳ１２）。
【００４２】
以上の作業が完了すると、特徴位置検出部４１２が正規化相関法を用いて参照画像７１において各特徴パターン７１ａ〜７１ｃと一致する領域を検出する。図１４中の符号７１１ａ〜７１１ｃ、並びに、符号７１２ａ，７１２ｂにて示す領域は、検出された領域を示しており、領域のエッジ上の矢印は図１５（ａ）〜（ｃ）の上方向に対応する。そして、各領域の中心（図１４中にて＋印にて示す位置）が参照特徴位置７１３ａ〜７１３ｃとして検出される（ステップＳ１３）。
【００４３】
特徴位置検出部４１２は、各参照特徴位置７１３ａ〜７１３ｃからみた基準点７１０の相対位置を極座標（以下、「参照特徴相対位置」という。）として求め（ステップＳ１４）、各特徴パターン７１ａ〜７１ｃと対応する参照特徴相対位置との関係がＲＡＭ４３内にＲテーブル４３３として記憶されて準備される（ステップＳ１５）。表２はＲテーブル４３３の内容を例示しており、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２はそれぞれ特徴パターン７１ａ，７１ｂ，７１ｃに対応し、極座標の距離と角度はｒ，αに添え字を付して示している。Ｒテーブル４３３には複数の参照特徴相対位置が格納され、各特徴パターンには少なくとも１つの参照特徴相対位置が対応付けられる。
【００４４】
【表２】
【００４５】
Ｒテーブル４３３の構造は実質的に同様であれば表２に示されるものには限定されず、例えば、ＸＹ座標系であってもよく、基準点７１０を基準とした各参照特徴位置７１３ａ〜７１３ｃの相対位置であってもよい。
【００４６】
次に、検査装置１において基板９の検査が行われる際の動作について図１２および動作の流れを示す図を参照して説明する。図１６は検査の流れを示す図である。検査に際して、まず、検査装置１に搬送ロボット８２（図９参照）から基板９が搬入されてステージ２１（図１０参照）に載置され（ステップＳ２１）、ステージ駆動部２２が基板９を撮像部３の下方へと移動して撮像部３により基板９が撮像される。取得された画像はコンピュータ４へと送られ、対象画像データ４３４としてＲＡＭ４３に記憶される（ステップＳ２２）。図１７は対象画像７２を例示する図である。
【００４７】
対象画像データ４３４が準備されると、コンピュータ４においてマッチング部４０１および基準位置検出部４０２により、Ｒテーブル４３３を参照しながら対象画像７２において参照画像７１の基準点７１０に対応する点（以下、「基準点７２０」という。）の位置、並びに、参照画像７１と対象画像７２との回転および倍率に関するずれ量がパターンマッチングにより求められる（ステップＳ２３）。これにより、対象画像７２と参照画像７１との位置関係が検出される。
【００４８】
その後、検査部４０３において所定の検査が行われる（ステップＳ２４）。検査としては、検査装置１に別途設けられた膜厚測定器を用いて基準点７２０における膜厚の検査が行われる。検査としては他のものが行われてもよく、参照画像７１を基準とするパターン形状の検査等が行われてもよい。検査後の基板９は搬送ロボット８２により検査装置１から処理装置８１へと戻される（ステップＳ２５）。
【００４９】
図１８はコンピュータ４におけるパターンマッチングの動作（ステップＳ２３）の流れを示す図である。パターンマッチングでは、まず、特徴位置検出部４１２が正規化相関法により対象画像７２において各特徴パターン７１ａ〜７１ｃと一致する領域を求め、領域の中心を対象特徴位置として検出する（ステップＳ３１）。すなわち、各特徴パターン７１ａ〜７１ｃを対象画像７２に対して走査させながら類似度（数２参照）を求め、類似度が所定のしきい値を超える（または、大きく極大となる）時点での特徴パターンの中心位置を検出する。このとき、特徴パターンの走査は特徴パターンの向きを変えつつ繰り返し行われる。
【００５０】
なお、検査装置１に搬入後の基板９のおよその向きが既知である場合には（例えば、撮像部３にて低倍率で撮像して基板９の向きが求められている場合等）、その向きを基準に特徴パターンの走査が行われる。
【００５１】
図１９中の符号７２１ａ〜７２１ｃはそれぞれ、図１５（ａ）〜（ｃ）に示す特徴パターン７１ａ〜７１ｃと一致する領域を示しており、符号７２３ａ〜７２３ｃにて示す＋印は検出された対象特徴位置である。
【００５２】
次に、投票部４１３が回転角θ、倍率（伸縮率）κおよび、基準点７２０の候補となる位置（ｘ，ｙ）をパラメータとして有する４次元空間を設定する（ステップＳ３２）。このとき、４次元空間は比較的低分解能の空間として設定される。例えば、パラメータｘ，ｙに関しては、５×５画素〜９×９画素を単位として投票空間が設定される。
【００５３】
その後、投票部４１３によりＲテーブル４３３を参照しながら各特徴パターン７１ａ〜７１ｃに対応する投票が行われる（ステップＳ３３）。換言すれば、パターンが一致するように参照画像７１を対象画像７２に重ねるための基準点７２０の複数の候補位置、参照画像７１の回転角θおよび参照画像の倍率κの複数の組み合わせが求められる。
【００５４】
いずれかの特徴パターンが方向性を有する（すなわち、正規化相関法によるマッチングにより１つのみの向きが検出される）場合には、求められた向きに合わせて投票空間の回転角θの範囲が制限される、あるいは、回転角θが投票空間のパラメータから除外された上で投票が行われてもよい。倍率κを考慮する必要がない場合は、倍率κも投票空間のパラメータから除外されてよく、この場合、投票は、複数の候補位置と回転角θとの複数の組み合わせを求めることと同等となる。
【００５５】
図２０は投票の詳細な流れを示す図である。まず、投票部４１３が１つの対象特徴位置を特定し（ステップＳ４１）、Ｒテーブル４３３を参照して対象特徴位置にて検出された特徴パターンに関連づけられた参照特徴相対位置（極座標）を取得する（ステップＳ４２）。１つの特徴パターンに複数の参照特徴相対位置が関連づけられている場合には、複数の参照特徴相対位置が取得される。
【００５６】
次に、ある回転角θおよびある倍率κに対する基準点７２０の候補位置を参照特徴相対位置から求め、投票空間の座標（ｘ，ｙ，θ，κ）に投票を行う（ステップＳ４３）。例えば、対象画像７２内の座標（ｘ（Ｐｎ），ｙ（Ｐｎ））に位置する特徴パターンＰｎに対して参照特徴相対位置（ｒ（Ｐｎ）,α（Ｐｎ））が関連づけられており、参照画像７１をθだけ回転させてκだけ伸縮した画像が対象画像７２であると仮定した場合、対象画像７２中の基準点７２０の候補となる座標（ｘ，ｙ）は数３により求めることができる。
【００５７】
【数３】
【００５８】
そこで、投票部４１３では回転角θおよび倍率κの全ての組み合わせに対して数３の演算を行って多数の候補位置を求め、投票空間に投票を行う。また、１つの特徴パターンに対して複数の参照特徴相対位置が関連づけられている場合には、各参照特徴相対位置に対して投票が行われる。
【００５９】
１つの対象特徴位置に対する投票が全て完了すると、次の対象特徴位置が特定されて投票が繰り返される（ステップＳ４４）。全ての対象特徴位置に対する投票が完了すると、図１８の流れへと戻る。
【００６０】
次に、低分解能の投票結果に基づいて、基準位置検出部４０２の第１検出部４２１が対象画像７２における基準点７２０のおよその位置（以下、「第１の基準位置」という。）を求める（ステップＳ３４）。図２１は第１の基準位置を特定する動作の流れを示す図である。
【００６１】
第１検出部４２１では、まず、投票により得られた候補位置の集合の投票空間における分布において、密度が高く、かつ、候補位置の数の多い範囲が取得される（ステップＳ５１）。そして、取得された範囲に属する候補位置の平均位置が基準点７２０の推定位置として求められる（ステップＳ５２）。
【００６２】
次に、推定位置近傍の複数の候補位置を仮の基準位置として決定し（ステップＳ５３）、再度、仮の基準位置の平均位置が求められ、この平均位置が第１の基準位置として特定される（ステップＳ５４）。２回の平均位置の算出により、仮に、候補位置の密度が高い領域が実際の基準点７２０の位置から大きくずれていたり、複数の領域に分離していたとしても、第１の基準位置を適切に求めることが実現される。
【００６３】
第１の基準位置が求められると、投票部４１３がパラメータｘ，ｙ，θ，κの範囲が第１の基準位置に対応する値近傍に限定された高分解能の投票空間を設定する（図１８：ステップＳ３５）。そして、再度、投票が行われる（ステップＳ３６）。分解能の異なる投票空間に投票を繰り返すことにより、精度の高い投票を効率よく行うことが実現される。
【００６４】
続いて、第２検出部４２２により基準点７２０の精度の高い位置（以下、「第２の基準位置」という。）の特定が行われる（ステップＳ３７）。図２２は第２検出部４２２の動作の流れを示す図である。第２検出部４２２では、まず、２回目の投票で得られた候補位置の集合の平均位置が基準点７２０の推定位置として求められる（ステップＳ６１）。次に、投票空間において投票位置近傍の全てのＸＹ座標上の点を仮の基準位置として決定する（ステップＳ６２）。
【００６５】
その後、１つの仮の基準位置が注目する仮の基準位置として特定され（ステップＳ６３）、仮の基準位置から１つの対象特徴位置までの距離と、この対象特徴位置に関してＲテーブル４３３から導かれる極座標中の距離（ｒ）との差が誤差として求められる。各対象特徴位置に対する誤差が求められると（ステップＳ６４）、誤差の総和が求められて一時的に記憶される（ステップＳ６５）。ステップＳ６５の処理は、仮の基準位置に対する複数の対象特徴位置と、Ｒテーブル４３３から導かれる複数の参照特徴相対位置との相違を示す値が求められるのであれば、他の方法が採用されてもよい。
【００６６】
１つの仮の基準位置に関する誤差の総和が求められると、注目する仮の基準位置が変更されてステップＳ６３〜Ｓ６５が繰り返される（ステップＳ６６）。全ての仮の基準位置に関する誤差の総和が求められると、誤差の総和が最も小さい仮の基準位置が基準点７２０の最終の位置（すなわち、第２の基準位置）として決定される（ステップＳ６７）。
【００６７】
以上のように、第２検出部４２２では、推定位置近傍の全ての位置のうち、いずれの位置が最もＲテーブル４３３の内容（すなわち、参照画像７１における特徴パターンの配置）に近いかが確認される。これにより、適切な基準点７２０の位置を確実に検出することができる。
【００６８】
なお、上述の処理では対象画像７２において参照画像７１の基準点７１０に対応する位置（すなわち、基準点７２０の位置）のみを求めているが、求められた基準点７２０の位置に基づいてＲテーブル４３３を参照して回転角θや倍率κが正確に求められてもよく、この場合、回転および倍率も含めて対象画像７２と参照画像７１との相対的位置関係（参照画像７１における対象画像７２の位置と捉えることもできる。）が求められることとなる。
【００６９】
図２３は第２検出部４２２の他の動作例を示す図である。なお、図２３に示す例では、投票空間として倍率κをパラメータとして有しない３次元空間が利用されるものとする。
【００７０】
まず、投票空間において回転角θに注目し、投票された候補位置が相対的に最も偏る複数の回転角が特定される（ステップＳ７１）。次に、特定された各回転角において分布を示す評価値を求め（分布が偏るほど評価値が小さく（または大きく）なるものとする。）、回転角と評価値との関係を２次以上の多項式にて近似し、最も評価値が小さく（または大きく）なるときの回転角を補間により求める（ステップＳ７２）。例えば、回転角θの単位を（±０．０２５π）程度とし、近似用に２次の多項式が用いられる。
【００７１】
最後に、対象画像７２中の１つの対象特徴位置を特定し、これに対応する参照特徴相対位置をＲテーブル４３３から取得し、対象特徴位置を中心として参照特徴相対位置に位置する点を求められた回転角だけ回転して最終的な基準点７２０の位置を求める（ステップＳ７３）。
【００７２】
なお、正規化相関法によるパターンマッチングは位置精度が高いため、１つの対象特徴位置に基づいて基準点７２０の位置を求めても十分な精度を得ることができるが、さらに精度よく基準点７２０の位置を求めるために、各対象特徴位置に対してＲテーブル４３３を参照しつつ複数の仮の基準点の位置を求め、仮の基準点の平均位置が最終的な基準点７２０の位置として求められてもよい。
【００７３】
以上のように、投票空間において回転角θに注目しつつ基準点７２０の位置を求めることも可能である。
【００７４】
以上に説明したように、検査装置１では特徴パターンと対象画像とに対して正規化相関法を用いたパターンマッチングが行われ、その後、特徴パターンをインデックスとして有するＲテーブルを参照して一般化ハフ変換に準じたパターンマッチングが行われる。
【００７５】
したがって、例えば、参照画像に特徴的な領域を含ませるために参照画像が対象画像に対して十分には小さくできない場合であっても通常の正規化相関法のように演算時間が長くなったり、マッチングの探索範囲が狭くなることを防止することができ、迅速かつ適切にパターンマッチングを行うことができる。特に、半導体基板、プリント基板、ガラス基板等の単純なパターンが形成された基板を撮像して対象画像が得られる場合、さらには、平坦な領域が検査対象とされる膜厚測定におけるパターンマッチングの場合は参照画像を比較的大きくせざるを得ないため、本実施の形態に係るパターンマッチングの手法が適しているといえる。
【００７６】
また、特徴パターンに対しては正規化相関法を用いてパターンマッチングを行うため、対象特徴位置を正確に検出することができ、パターンマッチングの精度の低下も抑制される。さらに、一般化ハフ変換に準じたパターンマッチングにより、対象画像の回転や倍率変動、対象画像の局所的な濃度（輝度）変化、参照画像や対象画像の一部分の隠蔽等の影響を受けにくいパターンマッチングを行うことができる。
【００７７】
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
【００７８】
例えば、上記実施の形態では半導体基板の検査装置１おいてパターンマッチングが行われるが、検査以外の分野のパターンマッチングにおいて上述のパターンマッチングが利用されてもよく、プリント配線基板、フラットパネル表示装置やフォトマスク等に利用されるガラス基板の製造に際して上述のパターンマッチング利用されてもよい。さらには、基板処理分野を離れてコンピュータや専用の装置において上述のパターンマッチングが行われてもよい。
【００７９】
また、上記実施の形態のように、回転式の処理装置８１から不特定の向きで基板９が搬出される場合に上述のパターンマッチングは特に優れているが、非回転式であって基板９の向きが不特定の場合にも効果的に利用することができる。
【００８０】
上記実施の形態では、参照画像７１における基準点７１０の位置が操作者により設定されるが、先に参照特徴位置の検出を行い、参照特徴位置を含む範囲の中心が自動的に基準点７１０の位置として決定されてもよい。
【００８１】
図２１に示す第１の基準位置の特定は簡単な手法により迅速にパターンマッチングを行う場合の好ましい例を示しており、図２２および図２３に示す第２の基準位置の特定の手法は精度よくパターンマッチングを行う場合の好ましい例を示しているが、これらの手法は任意の順序で組み合わされてもよく、これらの手法に代えて他の手法が用いられてもよい。さらに、投票および基準位置の特定は１回だけ行われてもよく、３回以上行われてもよい。
【００８２】
【発明の効果】
本発明によれば、特徴パターンを利用することにより、パターンマッチングの精度の低下を抑えつつ、パターンの回転に対応できるとともに迅速にパターンマッチングを行うことができる。特に、参照画像が対象画像に対して十分には小さくすることができない場合であっても迅速にパターンマッチングを行うことができる。
【００８３】
また、請求項２の発明では対象特徴位置を正確に検出することができ、請求項３の発明では、倍率を考慮したパターンマッチングを行うことができる。
【００８４】
また、請求項６の発明では、効率よくパターンマッチングを行うことができ、請求項７の発明では、簡単にパターンマッチングを行うことができ、請求項８および９の発明では、精度よくパターンマッチングを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般化ハフ変換によるパターンマッチングの原理を説明するための図である。
【図２】参照画像を例示する図である。
【図３】対象画像を例示する図である。
【図４】参照画像を例示する図である。
【図５】一般化ハフ変換を用いてパターンマッチングを行った結果を示す図である。
【図６】参照画像を例示する図である。
【図７】対象画像を例示する図である。
【図８】対象画像を例示する図である。
【図９】基板処理ライン、検査装置等を示すブロック図である。
【図１０】検査装置の構造を示す図である。
【図１１】コンピュータの構造を示す図である。
【図１２】コンピュータの機能構成を示す図である。
【図１３】準備作業の流れを示す図である。
【図１４】参照画像を例示する図である。
【図１５】（ａ）〜（ｃ）は、特徴パターンの例を示す図である。
【図１６】検査動作の流れを示す図である。
【図１７】対象画像を例示する図である。
【図１８】パターンマッチングの流れを示す図である。
【図１９】特徴パターンと一致する領域を示す図である。
【図２０】投票の詳細な流れを示す図である。
【図２１】第１の基準位置を特定する動作の流れを示す図である。
【図２２】第２の基準位置を特定する動作の流れを示す図である。
【図２３】第２の基準位置を特定する動作の流れの他の例を示す図である。
【符号の説明】
１ 検査装置
３ 撮像部
４ コンピュータ
９ 基板
４１ ＣＰＵ
４３ ＲＡＭ
７１ 参照画像
７１ａ〜７１ｃ 特徴パターン
７２ 対象画像
４３２ 特徴パターンデータ
４３３ Ｒテーブル
７１０，７２０ 基準点
７２３ａ〜７２３ｃ 対象特徴位置
４３１ 参照画像データ
４４１ プログラム
Ｓ１１〜Ｓ１５，Ｓ３１〜Ｓ３７，Ｓ５１〜Ｓ５４，Ｓ６１〜Ｓ６７，Ｓ７１〜Ｓ７３ ステップ
【発明の属する技術分野】
本発明は、パターンマッチングの技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、パターンマッチングのアルゴリズムとして様々な手法が提案されているが、実用的なものとしては一般化ハフ変換と正規化相関法とを挙げることができる。
【０００３】
図１は一般化ハフ変換によるパターンマッチングの原理を説明するための図である。一般化ハフ変換では、まず、参照図形９１ａの輪郭上の各エッジ点９１１における接線の傾きψを調べ、エッジ点９１１を原点とした参照図形９１ａの基準点９１０の相対位置が相対極座標（ｒ，α）として求められる。そして、傾きψをインデックスとして相対位置を参照できるようにした表１に例示するＲテーブルが準備される。
【０００４】
【表１】
ここで、認識の対象となる対象図形の輪郭上のあるエッジ点のＸＹ座標が（ｘｑ，ｙｑ）であり、エッジ点における接線の傾きがψｑである場合に、参照図形９１ａをθだけ回転し、κ倍に伸縮したものが対象図形であると仮定すると、対象図形における基準点のＸＹ座標（ｘ，ｙ）は、数１により求めることができる。
【０００６】
【数１】
そこで、数１を全てのθおよびκの組み合わせについて計算し、（ｘ，ｙ，θ，κ）の４次元空間に投票を行う。このとき、数１のｒ，αは、（ψｑ−θ）をインデックスとしてＲテーブル（表１）から求められ、Ｒテーブルに（ψｑ−θ）に対応するｒ，αが複数登録されている場合には、全ての組み合わせについて投票が行われる。対象図形の輪郭上の全てのエッジ点に対して投票を行うことにより、対象図形における基準点のＸＹ座標近傍に多数の投票が行われることとなり、対象図形における基準点のＸＹ座標、並びに、θおよびκを求めることができる。
【０００８】
正規化相関法では、座標（ｘ，ｙ）における参照画像の画素値がｆ（ｘ，ｙ）であり、対象画像の画素値がｇ（ｘ，ｙ）と表されるものとすると、数２により対象画像を参照画像から（ｍ，ｎ）だけずらして重ねたときの両者の類似度（相関値とも呼ばれる。）Ｃが求められる。
【０００９】
【数２】
数２において、ｆａｖ，ｇａｖは、参照画像および対象画像において互いに対応する領域の画素値の平均値である。数２による演算を全ての（ｍ，ｎ）に対して行い、類似度Ｃが最も大きくなるときの（ｍ，ｎ）が参照画像に対する対象画像のずれ量として求められる。
【００１１】
なお、一般化ハフ変換を応用したパターンマッチング方法としては、例えば特許文献１があり、正規化相関法を応用したパターンマッチング方法としては、例えば特許文献２がある。
【００１２】
【特許文献１】
特開平４−２４７７３号公報
【特許文献２】
特開平８−２４９４６６号公報
【００１３】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、一般化ハフ変換は画像中のパターンの回転、変倍および隠蔽に強いという特徴を有するが、逆に、接線の傾きが誤差を含みやすい等の理由により誤認識が多いという欠点を有する。例えば、図２に示す参照画像９１を用いて図３に示す対象画像９２から参照画像９１とパターンが一致する領域を検出しようとした場合、対象画像９２中にはパターンが一致する領域が存在しないにも関わらず、図３中に符号９２１にて示す矩形の領域が多数検出されてしまう。
【００１４】
図４は参照画像９１の具体例を示す図であり、図５は一般化ハフ変換を用いて対象画像９２に対してパターンマッチングを行った結果を示す図である。なお、図５は、例えば、半導体基板の膜厚測定装置にて取得される画像である。図５中の符号９２２にて示す３つの位置はパターンが一致すると判断された領域の中心である。この結果のように、一般化ハフ変換を用いたパターンマッチングでは、誤検出の原因が直感的に把握しにくい場合が多い。
【００１５】
一方、正規化相関法を用いたパターンマッチングは、マッチングの精度が高いという特徴を有する。しかしながら、パターンの回転や変倍に弱く、演算量が多いために処理に時間がかかるという欠点を有する。さらに、正規化相関法は、照明等の変化による対象画像の濃淡やコントラストの変化に弱いという問題も有する。
【００１６】
図６は参照画像９１の一例を示す図であり、図７は半導体基板を撮影することにより得られる対象画像９２を例示する図である。図７では、符号９２１にて適切に参照画像９１とパターンが一致する領域が検出された結果を示している。ところが、図８に示すように対象画像９２の一部の濃度が変化した場合、符号９２１にて示すように適切なパターンマッチングが行われなくなってしまう。なお、領域９２１に付された矢印は参照画像９１の向き（図６における上方向）を示している。
【００１７】
また、正規化相関法では参照画像が対象画像に比べて十分には小さくない場合、対象画像に対して参照画像をずらす範囲が制限されてしまうという問題も有している。
【００１８】
本発明は、上記課題に鑑みなされたものであり、パターンマッチングの精度の低下を抑えつつ、パターンの回転（および変倍）に対応できるとともに迅速にパターンマッチングを行うことができる技術を提供することを主たる目的としている。また、参照画像が対象画像に対して十分には小さくない場合であっても迅速なパターンマッチングを行うことができ、さらに、対象画像の濃淡等の変化の影響を受けにくいパターンマッチングを実現することも目的としている。
【００１９】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、対象画像における参照画像の位置を検出するパターンマッチング装置であって、参照画像中の少なくとも１つの特徴パターンのデータ、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを記憶する記憶部と、前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出し、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求め、候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する演算部とを備える。
【００２０】
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、正規化相関法により前記複数の対象特徴位置を検出する。
【００２１】
請求項３に記載の発明は、請求項１または２に記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置、前記参照画像の回転角および前記参照画像の倍率の複数の組み合わせを求める。
【００２２】
請求項４に記載の発明は、請求項１ないし３のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、回転しつつ処理が施された対象物を撮像することにより前記対象画像のデータを取得する撮像部をさらに備える。
【００２３】
請求項５に記載の発明は、請求項１ないし４のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記対象物が半導体基板、プリント配線基板またはガラス基板である。
【００２４】
請求項６に記載の発明は、請求項１ないし５のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記複数の対象特徴位置が検出される際に前記少なくとも１つの特徴パターンの前記対象画像中の向きが検出され、前記参照画像の回転角を制限しつつ前記複数の組み合わせが求められる。
【００２５】
請求項７に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記候補位置の集合から複数の仮の基準位置を決定し、前記複数の仮の基準位置の平均位置を前記基準点の位置として特定する。
【００２６】
請求項８に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記候補位置の集合から複数の仮の基準位置を決定し、前記複数の仮の基準位置のそれぞれについて、仮の基準位置に対する前記複数の対象特徴位置と、前記テーブルから導かれる前記複数の相対位置との相違を求め、相違が最小となる仮の基準位置を前記基準点の位置として特定する。
【００２７】
請求項９に記載の発明は、請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、前記演算部が、前記複数の組み合わせにおいて前記複数の候補位置が相対的に偏る複数の回転角を特定し、前記複数の回転角を補間することにより最終の回転角を求め、前記最終の回転角を用いて前記基準点の位置を特定する。
【００２８】
請求項１０に記載の発明は、対象画像における参照画像の位置を検出するパターンマッチング方法であって、参照画像中の少なくとも１つの特徴パターン、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを準備する工程と、前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出する工程と、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求める工程と、候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する工程とを有する。
【００２９】
請求項１１に記載の発明は、コンピュータに対象画像における参照画像の位置を検出させるプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、参照画像中の少なくとも１つの特徴パターン、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを準備する工程と、前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出する工程と、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求める工程と、候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する工程とを実行させる。
【００３０】
【発明の実施の形態】
図９は、半導体基板（以下、「基板」という。）を処理するための複数の装置が配列された基板処理ライン８と、基板処理ライン８からの基板上に形成された膜厚を計測する検査装置１とを示すブロック図である。基板は、基板を回転しつつ処理する処理装置８１と検査装置１との間で搬送ロボット８２により受け渡しされる。
【００３１】
図１０は検査装置１の構造を示す図である。検査装置１は基板９を保持するとともに移動する基板保持部２、基板９を撮像することにより２次元画像のデータを取得する撮像部３、並びに、基板保持部２および撮像部３に接続されたコンピュータ４を有する。
【００３２】
基板保持部２は、基板９を保持するステージ２１およびステージ２１を移動するステージ駆動部２２を有し、ステージ駆動部２２は、ステージ２１を図１０中のＸ方向に移動するＸ方向移動機構２２１、並びに、ステージ２１およびＸ方向移動機構２２１をＹ方向に移動するＹ方向移動機構２２２を有する。Ｘ方向移動機構２２１およびＹ方向移動機構は、それぞれモータにボールねじを接続した機構となっている。
【００３３】
撮像部３は、照明光を出射する光源３１、基板９に照明光を導くとともに基板９からの光が入射する光学系３２、および、光学系３２により結像された基板９の像を電気的信号に変換し、コンピュータ４へと出力する撮像デバイス３３を有する。
【００３４】
コンピュータ４は、図１１に示すように、各種演算処理を行うＣＰＵ４１、基本プログラムを記憶するＲＯＭ４２および各種情報を記憶するＲＡＭ４３をバスラインに接続した一般的なコンピュータシステムの構成となっている。バスラインにはさらに、情報記憶を行う固定ディスク４４、各種情報の表示を行うディスプレイ４５、操作者からの入力を受け付けるキーボード４６ａおよびマウス４６ｂ、光ディスク、磁気ディスク、光磁気ディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体８５から情報の読み取りを行う読取装置４７、並びに、ステージ駆動部２２や撮像部３との間で通信を行う通信部４８が、適宜、インターフェイス（Ｉ／Ｆ）を介する等して接続される。
【００３５】
コンピュータ４には、事前に読取装置４７を介して記録媒体８５からプログラム４４１が読み出され、固定ディスク４４に記憶される。そして、プログラム４４１がＲＡＭ４３にコピーされるとともにＣＰＵ４１がＲＡＭ４３内のプログラムに従って演算処理を実行することにより（すなわち、コンピュータ４がプログラムを実行することにより）、コンピュータ４が基板９の検査を実行する。
【００３６】
図１２は、ＣＰＵ４１がプログラム４４１に従って動作することにより、ＣＰＵ４１、ＲＯＭ４２、ＲＡＭ４３、固定ディスク４４等が実現する機能構成を示すブロック図である。図１２においてマッチング部４０１、基準位置検出部４０２および検査部４０３がＣＰＵ４１等により実現される機能を示す。なお、これらの機能は専用の電気的回路により実現されてもよく、部分的に電気的回路が用いられてもよい。
【００３７】
図１３は、コンピュータ４にて検査が行われる前の準備作業の流れを示す図である。以下、図１２および図１３を参照しつつ準備作業について説明する。
【００３８】
準備作業では、まず、別途検査が行われた正常な基板９が検査装置１に搬入されて撮像部３により撮像が行われ、取得された画像が参照画像データ４３１としてＲＡＭ４３に記憶される。図１４は参照画像７１の一例を示す図である。なお、参照画像データ４３１は、参照用のパターンを示すデータであればどのようなものであってもよく、例えば、基板９上のパターンの設計データ等のような仮想的なテンプレートから直接生成されてもよい。
【００３９】
参照画像７１はディスプレイ４５（図１１参照）に表示され、操作者がキーボード４６ａおよびマウス４６ｂ（以下、「入力部４６」と総称する。）を操作することにより、参照画像７１中の特徴的な領域を特徴パターンとして少なくとも１つ指定する。図１４中の符号７１１ａ〜７１１ｃにて示される領域が特徴パターンとして指定された領域であり、マッチング部４０１の初期設定部４１１により、図１５（ａ）〜（ｃ）に示すように３つの特徴パターン７１ａ〜７１ｃのデータが特徴パターンデータ４３２としてＲＡＭ４３に記憶される（ステップＳ１１）。
【００４０】
なお、特徴パターンは１種類のみが指定されてもよいが、この場合、参照画像において特徴パターンに合致する領域が複数必要となる。また、複数の特徴パターンが指定される場合は、互いに明らかに異なる特徴パターンとされることが好ましい。
【００４１】
次に、操作者がディスプレイ４５に表示された参照画像７１を見ながら、パターンマッチングの演算の際に基準となる基準点７１０を入力部４６を介して入力し、初期設定部４１１が入力を受け付けて基準点７１０の決定を行う（ステップＳ１２）。
【００４２】
以上の作業が完了すると、特徴位置検出部４１２が正規化相関法を用いて参照画像７１において各特徴パターン７１ａ〜７１ｃと一致する領域を検出する。図１４中の符号７１１ａ〜７１１ｃ、並びに、符号７１２ａ，７１２ｂにて示す領域は、検出された領域を示しており、領域のエッジ上の矢印は図１５（ａ）〜（ｃ）の上方向に対応する。そして、各領域の中心（図１４中にて＋印にて示す位置）が参照特徴位置７１３ａ〜７１３ｃとして検出される（ステップＳ１３）。
【００４３】
特徴位置検出部４１２は、各参照特徴位置７１３ａ〜７１３ｃからみた基準点７１０の相対位置を極座標（以下、「参照特徴相対位置」という。）として求め（ステップＳ１４）、各特徴パターン７１ａ〜７１ｃと対応する参照特徴相対位置との関係がＲＡＭ４３内にＲテーブル４３３として記憶されて準備される（ステップＳ１５）。表２はＲテーブル４３３の内容を例示しており、Ｐ０，Ｐ１，Ｐ２はそれぞれ特徴パターン７１ａ，７１ｂ，７１ｃに対応し、極座標の距離と角度はｒ，αに添え字を付して示している。Ｒテーブル４３３には複数の参照特徴相対位置が格納され、各特徴パターンには少なくとも１つの参照特徴相対位置が対応付けられる。
【００４４】
【表２】
Ｒテーブル４３３の構造は実質的に同様であれば表２に示されるものには限定されず、例えば、ＸＹ座標系であってもよく、基準点７１０を基準とした各参照特徴位置７１３ａ〜７１３ｃの相対位置であってもよい。
【００４６】
次に、検査装置１において基板９の検査が行われる際の動作について図１２および動作の流れを示す図を参照して説明する。図１６は検査の流れを示す図である。検査に際して、まず、検査装置１に搬送ロボット８２（図９参照）から基板９が搬入されてステージ２１（図１０参照）に載置され（ステップＳ２１）、ステージ駆動部２２が基板９を撮像部３の下方へと移動して撮像部３により基板９が撮像される。取得された画像はコンピュータ４へと送られ、対象画像データ４３４としてＲＡＭ４３に記憶される（ステップＳ２２）。図１７は対象画像７２を例示する図である。
【００４７】
対象画像データ４３４が準備されると、コンピュータ４においてマッチング部４０１および基準位置検出部４０２により、Ｒテーブル４３３を参照しながら対象画像７２において参照画像７１の基準点７１０に対応する点（以下、「基準点７２０」という。）の位置、並びに、参照画像７１と対象画像７２との回転および倍率に関するずれ量がパターンマッチングにより求められる（ステップＳ２３）。これにより、対象画像７２と参照画像７１との位置関係が検出される。
【００４８】
その後、検査部４０３において所定の検査が行われる（ステップＳ２４）。検査としては、検査装置１に別途設けられた膜厚測定器を用いて基準点７２０における膜厚の検査が行われる。検査としては他のものが行われてもよく、参照画像７１を基準とするパターン形状の検査等が行われてもよい。検査後の基板９は搬送ロボット８２により検査装置１から処理装置８１へと戻される（ステップＳ２５）。
【００４９】
図１８はコンピュータ４におけるパターンマッチングの動作（ステップＳ２３）の流れを示す図である。パターンマッチングでは、まず、特徴位置検出部４１２が正規化相関法により対象画像７２において各特徴パターン７１ａ〜７１ｃと一致する領域を求め、領域の中心を対象特徴位置として検出する（ステップＳ３１）。すなわち、各特徴パターン７１ａ〜７１ｃを対象画像７２に対して走査させながら類似度（数２参照）を求め、類似度が所定のしきい値を超える（または、大きく極大となる）時点での特徴パターンの中心位置を検出する。このとき、特徴パターンの走査は特徴パターンの向きを変えつつ繰り返し行われる。
【００５０】
なお、検査装置１に搬入後の基板９のおよその向きが既知である場合には（例えば、撮像部３にて低倍率で撮像して基板９の向きが求められている場合等）、その向きを基準に特徴パターンの走査が行われる。
【００５１】
図１９中の符号７２１ａ〜７２１ｃはそれぞれ、図１５（ａ）〜（ｃ）に示す特徴パターン７１ａ〜７１ｃと一致する領域を示しており、符号７２３ａ〜７２３ｃにて示す＋印は検出された対象特徴位置である。
【００５２】
次に、投票部４１３が回転角θ、倍率（伸縮率）κおよび、基準点７２０の候補となる位置（ｘ，ｙ）をパラメータとして有する４次元空間を設定する（ステップＳ３２）。このとき、４次元空間は比較的低分解能の空間として設定される。例えば、パラメータｘ，ｙに関しては、５×５画素〜９×９画素を単位として投票空間が設定される。
【００５３】
その後、投票部４１３によりＲテーブル４３３を参照しながら各特徴パターン７１ａ〜７１ｃに対応する投票が行われる（ステップＳ３３）。換言すれば、パターンが一致するように参照画像７１を対象画像７２に重ねるための基準点７２０の複数の候補位置、参照画像７１の回転角θおよび参照画像の倍率κの複数の組み合わせが求められる。
【００５４】
いずれかの特徴パターンが方向性を有する（すなわち、正規化相関法によるマッチングにより１つのみの向きが検出される）場合には、求められた向きに合わせて投票空間の回転角θの範囲が制限される、あるいは、回転角θが投票空間のパラメータから除外された上で投票が行われてもよい。倍率κを考慮する必要がない場合は、倍率κも投票空間のパラメータから除外されてよく、この場合、投票は、複数の候補位置と回転角θとの複数の組み合わせを求めることと同等となる。
【００５５】
図２０は投票の詳細な流れを示す図である。まず、投票部４１３が１つの対象特徴位置を特定し（ステップＳ４１）、Ｒテーブル４３３を参照して対象特徴位置にて検出された特徴パターンに関連づけられた参照特徴相対位置（極座標）を取得する（ステップＳ４２）。１つの特徴パターンに複数の参照特徴相対位置が関連づけられている場合には、複数の参照特徴相対位置が取得される。
【００５６】
次に、ある回転角θおよびある倍率κに対する基準点７２０の候補位置を参照特徴相対位置から求め、投票空間の座標（ｘ，ｙ，θ，κ）に投票を行う（ステップＳ４３）。例えば、対象画像７２内の座標（ｘ（Ｐｎ），ｙ（Ｐｎ））に位置する特徴パターンＰｎに対して参照特徴相対位置（ｒ（Ｐｎ）,α（Ｐｎ））が関連づけられており、参照画像７１をθだけ回転させてκだけ伸縮した画像が対象画像７２であると仮定した場合、対象画像７２中の基準点７２０の候補となる座標（ｘ，ｙ）は数３により求めることができる。
【００５７】
【数３】
そこで、投票部４１３では回転角θおよび倍率κの全ての組み合わせに対して数３の演算を行って多数の候補位置を求め、投票空間に投票を行う。また、１つの特徴パターンに対して複数の参照特徴相対位置が関連づけられている場合には、各参照特徴相対位置に対して投票が行われる。
【００５９】
１つの対象特徴位置に対する投票が全て完了すると、次の対象特徴位置が特定されて投票が繰り返される（ステップＳ４４）。全ての対象特徴位置に対する投票が完了すると、図１８の流れへと戻る。
【００６０】
次に、低分解能の投票結果に基づいて、基準位置検出部４０２の第１検出部４２１が対象画像７２における基準点７２０のおよその位置（以下、「第１の基準位置」という。）を求める（ステップＳ３４）。図２１は第１の基準位置を特定する動作の流れを示す図である。
【００６１】
第１検出部４２１では、まず、投票により得られた候補位置の集合の投票空間における分布において、密度が高く、かつ、候補位置の数の多い範囲が取得される（ステップＳ５１）。そして、取得された範囲に属する候補位置の平均位置が基準点７２０の推定位置として求められる（ステップＳ５２）。
【００６２】
次に、推定位置近傍の複数の候補位置を仮の基準位置として決定し（ステップＳ５３）、再度、仮の基準位置の平均位置が求められ、この平均位置が第１の基準位置として特定される（ステップＳ５４）。２回の平均位置の算出により、仮に、候補位置の密度が高い領域が実際の基準点７２０の位置から大きくずれていたり、複数の領域に分離していたとしても、第１の基準位置を適切に求めることが実現される。
【００６３】
第１の基準位置が求められると、投票部４１３がパラメータｘ，ｙ，θ，κの範囲が第１の基準位置に対応する値近傍に限定された高分解能の投票空間を設定する（図１８：ステップＳ３５）。そして、再度、投票が行われる（ステップＳ３６）。分解能の異なる投票空間に投票を繰り返すことにより、精度の高い投票を効率よく行うことが実現される。
【００６４】
続いて、第２検出部４２２により基準点７２０の精度の高い位置（以下、「第２の基準位置」という。）の特定が行われる（ステップＳ３７）。図２２は第２検出部４２２の動作の流れを示す図である。第２検出部４２２では、まず、２回目の投票で得られた候補位置の集合の平均位置が基準点７２０の推定位置として求められる（ステップＳ６１）。次に、投票空間において投票位置近傍の全てのＸＹ座標上の点を仮の基準位置として決定する（ステップＳ６２）。
【００６５】
その後、１つの仮の基準位置が注目する仮の基準位置として特定され（ステップＳ６３）、仮の基準位置から１つの対象特徴位置までの距離と、この対象特徴位置に関してＲテーブル４３３から導かれる極座標中の距離（ｒ）との差が誤差として求められる。各対象特徴位置に対する誤差が求められると（ステップＳ６４）、誤差の総和が求められて一時的に記憶される（ステップＳ６５）。ステップＳ６５の処理は、仮の基準位置に対する複数の対象特徴位置と、Ｒテーブル４３３から導かれる複数の参照特徴相対位置との相違を示す値が求められるのであれば、他の方法が採用されてもよい。
【００６６】
１つの仮の基準位置に関する誤差の総和が求められると、注目する仮の基準位置が変更されてステップＳ６３〜Ｓ６５が繰り返される（ステップＳ６６）。全ての仮の基準位置に関する誤差の総和が求められると、誤差の総和が最も小さい仮の基準位置が基準点７２０の最終の位置（すなわち、第２の基準位置）として決定される（ステップＳ６７）。
【００６７】
以上のように、第２検出部４２２では、推定位置近傍の全ての位置のうち、いずれの位置が最もＲテーブル４３３の内容（すなわち、参照画像７１における特徴パターンの配置）に近いかが確認される。これにより、適切な基準点７２０の位置を確実に検出することができる。
【００６８】
なお、上述の処理では対象画像７２において参照画像７１の基準点７１０に対応する位置（すなわち、基準点７２０の位置）のみを求めているが、求められた基準点７２０の位置に基づいてＲテーブル４３３を参照して回転角θや倍率κが正確に求められてもよく、この場合、回転および倍率も含めて対象画像７２と参照画像７１との相対的位置関係（参照画像７１における対象画像７２の位置と捉えることもできる。）が求められることとなる。
【００６９】
図２３は第２検出部４２２の他の動作例を示す図である。なお、図２３に示す例では、投票空間として倍率κをパラメータとして有しない３次元空間が利用されるものとする。
【００７０】
まず、投票空間において回転角θに注目し、投票された候補位置が相対的に最も偏る複数の回転角が特定される（ステップＳ７１）。次に、特定された各回転角において分布を示す評価値を求め（分布が偏るほど評価値が小さく（または大きく）なるものとする。）、回転角と評価値との関係を２次以上の多項式にて近似し、最も評価値が小さく（または大きく）なるときの回転角を補間により求める（ステップＳ７２）。例えば、回転角θの単位を（±０．０２５π）程度とし、近似用に２次の多項式が用いられる。
【００７１】
最後に、対象画像７２中の１つの対象特徴位置を特定し、これに対応する参照特徴相対位置をＲテーブル４３３から取得し、対象特徴位置を中心として参照特徴相対位置に位置する点を求められた回転角だけ回転して最終的な基準点７２０の位置を求める（ステップＳ７３）。
【００７２】
なお、正規化相関法によるパターンマッチングは位置精度が高いため、１つの対象特徴位置に基づいて基準点７２０の位置を求めても十分な精度を得ることができるが、さらに精度よく基準点７２０の位置を求めるために、各対象特徴位置に対してＲテーブル４３３を参照しつつ複数の仮の基準点の位置を求め、仮の基準点の平均位置が最終的な基準点７２０の位置として求められてもよい。
【００７３】
以上のように、投票空間において回転角θに注目しつつ基準点７２０の位置を求めることも可能である。
【００７４】
以上に説明したように、検査装置１では特徴パターンと対象画像とに対して正規化相関法を用いたパターンマッチングが行われ、その後、特徴パターンをインデックスとして有するＲテーブルを参照して一般化ハフ変換に準じたパターンマッチングが行われる。
【００７５】
したがって、例えば、参照画像に特徴的な領域を含ませるために参照画像が対象画像に対して十分には小さくできない場合であっても通常の正規化相関法のように演算時間が長くなったり、マッチングの探索範囲が狭くなることを防止することができ、迅速かつ適切にパターンマッチングを行うことができる。特に、半導体基板、プリント基板、ガラス基板等の単純なパターンが形成された基板を撮像して対象画像が得られる場合、さらには、平坦な領域が検査対象とされる膜厚測定におけるパターンマッチングの場合は参照画像を比較的大きくせざるを得ないため、本実施の形態に係るパターンマッチングの手法が適しているといえる。
【００７６】
また、特徴パターンに対しては正規化相関法を用いてパターンマッチングを行うため、対象特徴位置を正確に検出することができ、パターンマッチングの精度の低下も抑制される。さらに、一般化ハフ変換に準じたパターンマッチングにより、対象画像の回転や倍率変動、対象画像の局所的な濃度（輝度）変化、参照画像や対象画像の一部分の隠蔽等の影響を受けにくいパターンマッチングを行うことができる。
【００７７】
以上、本発明の実施の形態について説明してきたが、本発明は上記実施の形態に限定されるものではなく、様々な変形が可能である。
【００７８】
例えば、上記実施の形態では半導体基板の検査装置１おいてパターンマッチングが行われるが、検査以外の分野のパターンマッチングにおいて上述のパターンマッチングが利用されてもよく、プリント配線基板、フラットパネル表示装置やフォトマスク等に利用されるガラス基板の製造に際して上述のパターンマッチング利用されてもよい。さらには、基板処理分野を離れてコンピュータや専用の装置において上述のパターンマッチングが行われてもよい。
【００７９】
また、上記実施の形態のように、回転式の処理装置８１から不特定の向きで基板９が搬出される場合に上述のパターンマッチングは特に優れているが、非回転式であって基板９の向きが不特定の場合にも効果的に利用することができる。
【００８０】
上記実施の形態では、参照画像７１における基準点７１０の位置が操作者により設定されるが、先に参照特徴位置の検出を行い、参照特徴位置を含む範囲の中心が自動的に基準点７１０の位置として決定されてもよい。
【００８１】
図２１に示す第１の基準位置の特定は簡単な手法により迅速にパターンマッチングを行う場合の好ましい例を示しており、図２２および図２３に示す第２の基準位置の特定の手法は精度よくパターンマッチングを行う場合の好ましい例を示しているが、これらの手法は任意の順序で組み合わされてもよく、これらの手法に代えて他の手法が用いられてもよい。さらに、投票および基準位置の特定は１回だけ行われてもよく、３回以上行われてもよい。
【００８２】
【発明の効果】
本発明によれば、特徴パターンを利用することにより、パターンマッチングの精度の低下を抑えつつ、パターンの回転に対応できるとともに迅速にパターンマッチングを行うことができる。特に、参照画像が対象画像に対して十分には小さくすることができない場合であっても迅速にパターンマッチングを行うことができる。
【００８３】
また、請求項２の発明では対象特徴位置を正確に検出することができ、請求項３の発明では、倍率を考慮したパターンマッチングを行うことができる。
【００８４】
また、請求項６の発明では、効率よくパターンマッチングを行うことができ、請求項７の発明では、簡単にパターンマッチングを行うことができ、請求項８および９の発明では、精度よくパターンマッチングを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】一般化ハフ変換によるパターンマッチングの原理を説明するための図である。
【図２】参照画像を例示する図である。
【図３】対象画像を例示する図である。
【図４】参照画像を例示する図である。
【図５】一般化ハフ変換を用いてパターンマッチングを行った結果を示す図である。
【図６】参照画像を例示する図である。
【図７】対象画像を例示する図である。
【図８】対象画像を例示する図である。
【図９】基板処理ライン、検査装置等を示すブロック図である。
【図１０】検査装置の構造を示す図である。
【図１１】コンピュータの構造を示す図である。
【図１２】コンピュータの機能構成を示す図である。
【図１３】準備作業の流れを示す図である。
【図１４】参照画像を例示する図である。
【図１５】（ａ）〜（ｃ）は、特徴パターンの例を示す図である。
【図１６】検査動作の流れを示す図である。
【図１７】対象画像を例示する図である。
【図１８】パターンマッチングの流れを示す図である。
【図１９】特徴パターンと一致する領域を示す図である。
【図２０】投票の詳細な流れを示す図である。
【図２１】第１の基準位置を特定する動作の流れを示す図である。
【図２２】第２の基準位置を特定する動作の流れを示す図である。
【図２３】第２の基準位置を特定する動作の流れの他の例を示す図である。
【符号の説明】
１ 検査装置
３ 撮像部
４ コンピュータ
９ 基板
４１ ＣＰＵ
４３ ＲＡＭ
７１ 参照画像
７１ａ〜７１ｃ 特徴パターン
７２ 対象画像
４３２ 特徴パターンデータ
４３３ Ｒテーブル
７１０，７２０ 基準点
７２３ａ〜７２３ｃ 対象特徴位置
４３１ 参照画像データ
４４１ プログラム
Ｓ１１〜Ｓ１５，Ｓ３１〜Ｓ３７，Ｓ５１〜Ｓ５４，Ｓ６１〜Ｓ６７，Ｓ７１〜Ｓ７３ ステップ
Claims (11)
- 対象画像における参照画像の位置を検出するパターンマッチング装置であって、
参照画像中の少なくとも１つの特徴パターンのデータ、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを記憶する記憶部と、
前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出し、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求め、候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する演算部と、
を備えることを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１に記載のパターンマッチング装置であって、
前記演算部が、正規化相関法により前記複数の対象特徴位置を検出することを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１または２に記載のパターンマッチング装置であって、
前記演算部が、前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置、前記参照画像の回転角および前記参照画像の倍率の複数の組み合わせを求めることを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１ないし３のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、
回転しつつ処理が施された対象物を撮像することにより前記対象画像のデータを取得する撮像部をさらに備えることを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１ないし４のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、
前記対象物が半導体基板、プリント配線基板またはガラス基板であることを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１ないし５のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、
前記複数の対象特徴位置が検出される際に前記少なくとも１つの特徴パターンの前記対象画像中の向きが検出され、前記参照画像の回転角を制限しつつ前記複数の組み合わせが求められることを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、
前記演算部が、前記候補位置の集合から複数の仮の基準位置を決定し、前記複数の仮の基準位置の平均位置を前記基準点の位置として特定することを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、
前記演算部が、前記候補位置の集合から複数の仮の基準位置を決定し、前記複数の仮の基準位置のそれぞれについて、仮の基準位置に対する前記複数の対象特徴位置と、前記テーブルから導かれる前記複数の相対位置との相違を求め、相違が最小となる仮の基準位置を前記基準点の位置として特定することを特徴とするパターンマッチング装置。 - 請求項１ないし６のいずれかに記載のパターンマッチング装置であって、
前記演算部が、前記複数の組み合わせにおいて前記複数の候補位置が相対的に偏る複数の回転角を特定し、前記複数の回転角を補間することにより最終の回転角を求め、前記最終の回転角を用いて前記基準点の位置を特定することを特徴とするパターンマッチング装置。 - 対象画像における参照画像の位置を検出するパターンマッチング方法であって、
参照画像中の少なくとも１つの特徴パターン、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを準備する工程と、
前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出する工程と、
前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求める工程と、
候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する工程と、
を有することを特徴とするパターンマッチング方法。 - コンピュータに対象画像における参照画像の位置を検出させるプログラムであって、前記プログラムのコンピュータによる実行は、前記コンピュータに、
参照画像中の少なくとも１つの特徴パターン、および、前記少なくとも１つの特徴パターンに対する前記参照画像中の基準点の複数の相対位置を示すテーブルを準備する工程と、
前記少なくとも１つの特徴パターンの対象画像中の位置を複数の対象特徴位置として検出する工程と、
前記テーブルを参照して前記対象画像において前記参照画像の前記基準点に対応する複数の候補位置および前記参照画像の回転角の複数の組み合わせを求める工程と、
候補位置の集合に基づいて前記対象画像における前記基準点の位置を特定する工程と、
を実行させることを特徴とするプログラム。
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