JP2006266860A - 画像補正方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 検査基準パターン画像と被検査パターン画像との関係を同定して、画像の画素ズレや伸縮・うねりノイズ、センシングノイズを吸収(フィッティング)した数式モデルを構築し、そのモデルのシミュレーションによって推定モデル画像を生成する。
【選択図】 図4
Description
パターン検査方法は、パターン検査装置を使用して行う。パターン検査装置は、被検査試料に光を照射する照射手段と、上記被検査試料からの反射光または透過光を検出してパターン画像を取得する画像取得手段とを備えたものを用いて行われる。このパターン検査装置の一具体例の構成を図2に示す。このパターン検査装置は、光を発生する光源10と、レチクル2が載置されるステージ12と、このステージを駆動する図示しないステージ駆動系と、光源10からの光がステージ12上に載置されたレチクル2を透過するように構成された透過光学系14と、光源10からの光がステージ12上に載置されたレチクル2に照射し、その反射光が検出できるように構成された反射光学系16と、透過光学系14による透過光を検出する透過光センサ18と、反射光学系16からの反射光を検出する反射光センサ20と、を備えている。透過光学系14および反射光学系16は、それぞれ、例えばハーフミラーと、凸レンズとから構成される。上述の光照射手段は、光源10と、透過光学系14および反射光学系16の少なくとも一方とを含み、画像取得手段は、透過光センサ18および反射光センサ20の少なくとも一方を含む。
最初に、検査基準パターン画像を2次元入力データ、被検査パターン画像を2次元出力データと見なして2次元線形予測モデル(2次元入出力線形予測モデル)を設定する方法について説明する。ここでは、5×5画素の領域を用いた5×5の2次元線形予測モデルを例に取る。このモデルで用いるサフィックス(5×5の画素の位置に対応)を表1に示す。なお、図1においては、左図を検査基準パターン画像とし、右図を被検査パターン画像とする。
式(1)をベクトルで表すと、式(2)となる。ここで、未知パラメータベクトルαは、α=[b00,b01,・・・,b44]Tであり、また、データベクトルxkはxk=[u(i−2,j−2),u(i−2,j−1),・・・,u(i+2,j+2)]Tである。
同定されたモデルパラメータαと、同定に用いた入出力画像データを式(1)に代入し、画素の座標i,jを走査するシミュレーション演算を行うことによって、推定モデル画像を生成する。この推定モデル画像が、目的とする補正画像である。この推定モデル画像では、最小2乗法に基づくフィッティングによって、1画素未満の画素位置ズレや伸縮・うねりノイズ、リサイズ処理、センシングノイズの低減が実現されている。ここで、シミュレーションに用いるデータには当然、欠陥画素が含まれることになるが、同定に用いた全データ数に比べてごく少数であるため、最小2乗法ではフィッティングされず、推定モデル画像には現れない。また、周囲のS/N比が向上しているので、欠陥画素が強調される効果もある。
画像内(例えば、512×512画素内)での変動(伸縮やうねりなど)が大きい場合は、5×5次の線形予測モデルでは十分に表せない可能性がある。そこで、予測モデルの表現力を拡張するために、画像を複数の画像に分解する。先ず、画像内の離間した画素位置に基準点を設け、各基準点に5×5次の線形予測モデルをそれぞれ設定する。画像の各画素は、基準点の個数分の予測モデルの線形補間で表すことにする。基準点は、画像の変動の差異が大きい周辺部が好ましく、例えば、4個の頂点(点A,B,C,D)とする。
図5には、本実施の形態の補正方法による差画像(図5(B))と、従来方法(バイキュービック補間に基づくサブ画素単位でのアライメントのみ)による差画像(図5(A))の比較を示す。ここで差画像とは、検査基準パターン画像を推定モデル画像に置き換えて、被検査パターン画像との差を取ったものである。本実施の形態では、サブ画素アライメントや伸縮・うねり補正、リサイズ補正の効果が明らかであり、S/N比が向上していることにより、欠陥部分が強調されている。図5の中央部にある欠陥部拡大図では、本実施の形態の差画像は、欠陥部以外の個所の画像パターン像が少なくなっており、欠陥部を見出し易くなっている。
以上の説明は、1枚の画像全体にパラメータを設定したが、図6のように1枚の画像を複数に分割し(この例では4分割し)、それぞれの領域において、画像の重み付け分解を行ってモデルを設定し、パラメータを同定しても良い。このように、画像を分割すると、より大きな画像内の変動に対応した推定モデル画像を得ることができる。
図7は、以上のパターン検査方法の手順を示す。先ず、検査基準パターン画像と被検査パターン画像を図6のように複数枚に分割する(画像分割ステップS1)。次に、各分割された画像毎に図4のように分解画像を生成する(分解画像生成ステップS2)。分解画像から式5のように連立方程式を生成する(連立方程式生成ステップS3)。生成された連立方程式を解法する(連立方程式解法ステップS4)。求めたパラメータを用いて、推定モデル画像(補正画像)を生成する(モデル画像生成ステップS5)。以上述べたように、本実施の形態によれば、アライメントと画像補正を統合化した、画像劣化が少なく、設定パラメータも少ない、効果的な画像補正方法を提供することができる。このようにして生成された推定モデル画像と被検査パターン画像の差画像を作成し、これら画像パターンを比較することにより、画像の欠陥部分を容易に見出すことができる。
4・・・ストライプ
5・・・サブストライプ
10・・光源
12・・ステージ
14・・透過光学系
16・・反射光学系
18・・透過光センサ
20・・反射光センサ
30・・CADデータ
32・・参照データ発生回路
34・・設計データ
40・・比較回路
Claims (5)
- 検査基準パターン画像と被検査パターン画像から推定モデル画像を生成する画像補正方法において、
検査基準パターン画像内の離間した複数箇所に基準点を設け、各基準点を基準に検査基準パターン画像に重みを付与して、基準点の個数分の分解画像を生成する分解画像生成ステップと、
被検査パターン画像の各1画素を出力とし、基準点の個数分の該分解画像について該各1画素の周囲の画素群の線形結合を入力とした2次元線形予測モデルを用いた入出力関係を記述する連立方程式を生成する連立方程式生成ステップと、
該連立方程式を解いて、該予測モデルのパラメータを推定する連立方程式解法ステップと、
該推定されたパラメータを用いて推定モデル画像を生成する推定モデル画像生成ステップと、を備える、画像補正方法。
- 請求項1に記載の画像補正方法おいて、
該基準点は、検査基準パターン画像の頂点、又はその付近の点である、画像補正方法。
- 請求項1に記載の画像補正方法おいて、
該1画素の周囲の画素群は、該1画素を中心とする5×5のマトリックスの画素群である、画像補正方法。
- 請求項1に記載の画像補正方法おいて、
該線形結合は、個数分の分解画像について線形補間で結合する、画像補正方法。
- 請求項1に記載の画像補正方法おいて、
該分解画像生成ステップの前に、検査基準パターン画像と被検査パターン画像をそれぞれ複数の領域に分割する画像分割ステップを備え、
各分割画像について該予測モデルのパラメータを推定して推定モデル画像を生成する、画像補正方法。
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