JP2009086920A - 検査装置及び検査方法 - Google Patents

Abstract

【課題】探索画像中にテンプレートと類似したパターンが存在する場合でも正確なマッチング位置を出力する検査装置及び方法を提供する。
【解決手段】画像探索部にテンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置と探索画像における現在探索中の場所の相対位置を比較してその位置ずれ量を出力する相対位置比較部を有し、マッチング位置決定部において探索画像類似度分布情報のみならず、前記位置ずれ量をも考慮しマッチング位置を決定する。
【選択図】図５

Description

本発明は、検査装置及び検査方法に関し、例えば、半導体検査装置などにおいてテンプレート・マッチングを用いた検査に関するものである。

従来、対象画像の中から、与えられた特定の形状（テンプレート）を探索する技術はテンプレート・マッチングとして広く用いられていた。（Azriel Rosenfeld、Avinash C. Kak著Digital Picture Processing ８．３節参照。）
また、特許文献１に開示されているように、テンプレートと探索画像のｘ−投影、ｙ−投影それぞれの類似度を統合してマッチング位置を高速に求めるといった、テンプレート・マッチングの高速化に関する試みがある。さらに、特許文献２に開示されているように、探索画像におけるテンプレートとの類似度を局所的な類似度の分散を考慮してノイズの多い画像でも高精度に見積もるというテンプレート・マッチングの高精度化に関する試みもなされている。

走査式電子顕微鏡を用いた半導体ウェーハ上のパターンの計測においても、計測位置を求めるためにテンプレート・マッチングが行われている。計測位置の大まかな位置合わせはウェーハを載せたステージの移動によって行われるが、ステージの位置決め精度では電子顕微鏡の高い倍率で撮影された画像上で大きなズレが生じる。このズレを補正して正確な位置での計測を行うためにテンプレート・マッチングが行われる。具体的には計測位置に近いユニークなパターンをテンプレートとして登録して、テンプレートから見た計測位置の相対座標を記憶しておく。そして、撮影した画像から計測位置を求める時は、撮影した画像においてテンプレート・マッチングを行ってマッチング位置を求め、そこから記憶しておいた相対座標分移動したところが計測位置となる。

図１は、走査式電子顕微鏡におけるテンプレート・マッチングを説明したものである。まず、対象物（ａ）の計測位置を撮影してその中に含まれるユニークなパターンをテンプレートとして登録する。このとき撮影された画像（ｂ）をテンプレート選択画像といい、テンプレート選択画像から選ばれたユニークなパターン（ｃ）をテンプレートという。次に、別の対象物（ａ’）（（ａ’）は（ａ）と同じウェーハ上の同一パターンを持った別の場所、例えば同じウェーハ上に繰り返し形成されているダイの同一部分であってもよいし、異なるウェーハ上の同一パターンを持った場所でもよい。）を撮影した時に、撮影画像の中からテンプレートとマッチするパターンを探す。この撮影画像（ｂ’）を探索画像という。テンプレート選択画像（ｂ）と探索画像（ｂ’）の間には、ステージの位置決め誤差分のズレがある。このズレをテンプレート・マッチングで補正する。テンプレート・マッチングの結果、テンプレートとの類似度が高い箇所がマッチング位置の候補となるが、これらの候補の中から最もマッチング位置に相応しい箇所が最終的なマッチング位置となる。例えば特許文献２に記載の方法を用いる場合には、テンプレートを細分して計算する局所的な類似度の分散を、各候補において求めて、この分散を考慮して最終的なマッチング位置を決定することになる。

図２は、上述した走査式電子顕微鏡におけるテンプレート・マッチングの流れを図示したものである。撮影されたテンプレート選択画像はテンプレートの登録を行うテンプレート登録部に入力され、手動或いは自動で選択されたユニークなパターンがテンプレート切出し部においてテンプレートとして切り出され保存される。撮影された探索画像はテンプレートとのマッチング位置を探索する画像探索部に入力され、探索画像類似度算出部においてテンプレートと照合される。探索画像類似度算出部からは探索画像中でテンプレートとの類似度がどのように分布しているかを表す探索画像類似度分布情報が出力される。マッチング位置決定部は探索画像類似度分布情報を基にマッチング位置を決定する。

この時、単に類似度が最大の点をマッチング位置とすることもできるし、特許文献２に記載の方法を使うこともできる。この場合、探索画像類似度分布情報は細分化されたテンプレートによる局所的類似度に関する情報を含むことになる。また、特許文献１のように、テンプレートと探索画像のｘ−投影、ｙ−投影それぞれの類似度の分布を探索画像類似度分布情報として持つようにすれば高速にマッチング位置を決定することができる。

このように、従来のテンプレート・マッチング手法は探索画像におけるテンプレートとの類似度を局所的な類似度の分散を考慮してノイズの多い画像でも高精度に見積もるなどの工夫はされている。

特開２００３−８５５６５号公報 特開昭６１−９８４８３号公報 "1190944025838_0.pdf"、長嶋聖、青木孝文、常田るり子、信学技報、SIP2005-42, pp. 19--24, June 2005.

しかしながら、上述の方法を用いたとしても、周期的なパターンで構成されている画像に対してはテンプレートと一致するパターンが複数存在するためマッチング位置が安定しない。

図３及び図４は共に、半導体のウェーハ上に形成された連続したコンタクトホール、即ちホールアレイの画像を示している。共にテンプレート選択画像において計測対象としたいホールの周辺をテンプレートとして、探索画像で計測対象としたいホールを特定しようとしている。図３では、計測対象としたいホールの周辺が画像全体の中でユニークであるため、従来の方法でも計測対象としたいホールを特定することが出来る。また、図４では、ホールが規則的に繰り返しており、周期性を持っているためテンプレートと一致するパターンはユニークではなく複数存在する。このような場合は従来の方法では計測対象としたいホールを特定することは出来ない。このようなケースでは何処のホールを計測しても構わないという場合もあるが、テンプレート選択画像と探索画像の視野のずれが微小である場合にはテンプレート選択画像で指定したホールと同じ位置にあるホールを探索画像において特定して計測したいという要求もある。このような要求に応えようとする場合、従来の方法でもテンプレート選択画像と探索画像の視野のずれが微小であるという条件を与えられれば探索範囲を限定することで同じ位置にあるホールを特定することが可能な場合もある。ところが、オペレータの手間の増大や、間違ってこの条件を設定してしまった場合の観測失敗のリスクから、テンプレート選択画像と探索画像の視野のずれが微小であるかどうかという条件を使用することが許されない場合がある。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、探索画像が周期的なパターンで構成される場合であっても、的確なマッチング位置を出力する検査装置及び方法を提供するものである。

上記課題を解決するために、本発明では、テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置と探索画像における現在探索中の場所の相対位置を比較してその位置ずれ量を出力し、探索画像類似度分布情報のみならず、位置ずれ量をも考慮してマッチング位置を決定する。

即ち、本発明による検査装置は、探索画像を取得し、その探索画像に対してテンプレート・マッチングを施す検査装置であって、テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置を記憶する記憶部と、テンプレート・マッチングの際に探索画像におけるテンプレートとの類似度の分布を計算する類似度分布計算部と、記憶部からテンプレートの相対位置を取得し、探索画像における探索位置の相対位置とテンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置のずれである位置ずれ量を計算する位置ずれ量計算部（相対位置比較部）と、探索画像における前記テンプレートとの類似度の分布と前記位置ずれ量とに基づいてマッチング位置を決定するマッチング位置決定部と、を備えている。

また、マッチング位置決定部は、探索画像の周期性の度合いに応じて、位置ずれ量をマッチング位置の決定に反映させる割合を変化させるようにする。

記憶部は、さらに、テンプレート選択画像におけるテンプレートとの類似度の分布を記憶している。この場合、マッチング位置決定部は、テンプレート・マッチングの際に探索画像におけるテンプレートとの類似度の分布とテンプレート選択画像におけるテンプレートとの類似度の分布の類似性を考慮して、マッチング位置を決定するようにしてもよい。

なお、位置ずれ量計算部は、正規化相関マップの面積に対する正規化相関マップ間類似度算出領域の面積の割合を１．０から引いた値を位置ずれ量としてもよい。また、ｘ方向の位置ずれ量とｙ方向の位置ずれ量の和や、ｘ方向の位置ずれ量とｙ方向の位置ずれ量のうち大きい方を位置ずれ量としてもよい。

本発明による検査装置は、さらに、位置ずれ量が最終的なマッチング位置の決定に与える影響の割合を設定するためのユーザインタフェースを備え、ユーザが割合を適宜設定できるようにしている。

また、本発明は、上記検査装置に対応する検査方法も提供する。
さらなる本発明の特徴は、以下本発明を実施するための最良の形態および添付図面によって明らかになるものである。

本発明によれば、探索画像が周期的なパターンで構成される場合であっても、特にテンプレート選択画像と探索画像の視野のずれが微小であるという条件を指定せずに的確なマッチング位置を出力することができるようになる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。ただし、本実施形態は本発明を実現するための一例に過ぎず、本発明を限定するものではないことに注意すべきである。

＜検査装置の構成＞
図５は、本発明の一実施形態に係る検査装置の概略構成を示すブロック図である。図５において、カメラや電子顕微鏡などで撮影された画像、或いはそれを一旦保存しておいた画像がテンプレート選択画像としてテンプレート登録部５１に入力される。テンプレート切出し部５１１は、テンプレート登録部５１に入力されたテンプレート選択画像からテンプレートを切り出す。なお、テンプレートは、探索画像に対してテンプレート・マッチングを行うまでテンプレート登録部５１に記憶されている。

カメラや電子顕微鏡などで撮影された画像、或いはそれを一旦保存しておいた画像が探索画像として画像探索部５２に入力されると、探索画像類似度算出部５２１は、探索画像におけるテンプレートとの類似度分布を探索画像類似度分布情報として出力する。相対位置比較部５２２は、テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置と探索画像における探索点(テンプレートと類似度を求める領域)の相対位置を比較してその位置ずれ量を出力する。そして、マッチング位置決定部５２３は、探索画像類似度分布情報と位置ずれ量を基にマッチング位置を決定する。

図６は、本発明の他の実施形態に係る検査装置の概略構成を示すブロック図である。図６において、図５と同様、カメラや電子顕微鏡などで撮影された画像、或いはそれを一旦保存しておいた画像がテンプレート選択画像としてテンプレート登録部６１に入力される。テンプレート切出し部６１１は、テンプレート登録部６１に入力されたテンプレート選択画像からテンプレートを切り出す。周辺類似度算出部６１２は、テンプレート選択画像におけるテンプレートとの類似度の分布を周辺類似度分布情報として出力する。なお、 テンプレートや周辺類似度分布情報は探索画像に対してテンプレート・マッチングを行うまでテンプレート登録部に記憶されている。

カメラや電子顕微鏡などで撮影された画像、或いはそれを一旦保存しておいた画像が探索画像として画像探索部６２に入力されると、探索画像類似度算出部６２１は、探索画像におけるテンプレートとの類似度分布を探索画像類似度分布情報として出力する。類似度分布間類似度算出部６２４は、周辺類似度分布情報と探索画像類似度分布情報の類似度を類似度分布間類似度として出力する。相対位置比較部６２２は、テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置と探索画像における探索点(テンプレートと類似度を求める領域)の相対位置を比較してその位置ずれ量を出力する。マッチング位置決定部６２３は、探索画像類似度分布情報と類似度分布間類似度からマッチング位置を決定する。

＜検査装置（図３及び６）の具体的処理＞
図７は、テンプレート選択画像、及び探索画像として入力される走査式電子顕微鏡画像を表している。走査式電子顕微鏡画像は非常にノイズが多く、そのままではパターンがノイズに埋もれてしまってパターンの判読が難しい。そのため何度か同じ画像を取り直して、それらを積算する。パターンの情報は取り直しても変化しないが、ノイズは取り直すたびにランダムに変化するため、積算することによってノイズが減少してパターンがはっきり現れるようになる。

次に、図８を参照して、テンプレート・マッチングについて説明する。図８Ａは探索画像を示し、図８Ｂはテンプレート(参照画像)を示している。ここで、テンプレート・マッチングとは探索画像中でテンプレートと同じ部分を検出する処理である。例えば、探索画像にテンプレートをずらしながら重ね合わせて正規化相関を計算して、最も高い相関値が得られた場所をテンプレートと同じパターンを持った場所と判断する、といった処理が挙げられる。

ＣＤ−ＳＥＭは、走査式電子顕微鏡を用いて、半導体ウェーハ上の特定箇所を測長する検査装置である。そして、ＣＤ−ＳＥＭにおいては、測長すべきウェーハ上の箇所を特定するために、最初のウェーハの測長を行う際に、測長箇所の付近でユニークなパターンを持つ部分をテンプレートとして登録しておき、次回からは同じ場所の測長ではテンプレート・マッチングで得られた座標を基に測長箇所を特定するということが行われる。

図８の例の場合には、探索画像は、ａの位置（図８Ｃ）でテンプレートと同じパターンを持っている。また、同じパターンではないが次に相関値が高くなるところはのｂ、ｃ、ｄ、ｅの４箇所（図８Ｄ）である。更に、その次に相関値が高くなるのはｆ、ｇ（図８Ｅ）である。それ以外の場所では相関は殆どなく、相関値は０に近い値となる。図８Ｆは正規化相関マップといって座標ごとの相関値を画素値とする画像である。ａにおいて値ａ’を取りこれは１に近い値となる。ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇでも値ｂ’、ｃ’、ｄ’、ｅ’、ｆ’、ｇ’を取るが、これはａ’に比べたら低い値となる。正規化相関マップは類似度分布情報の一つの具体例である。なお、テンプレート・マッチングを行う際は、前処理としてノイズ除去、エッジ強調などのフィルタを入力画像に施してから正規化相関を計算するのが望ましい。

図９は、正規化相関マップ領域の大きさ（例）を示している。正規化相関マップの各点における値を、その点をテンプレートの左上端にあわせた時のテンプレートとの相関値として定義した時、正規化相関マップの右下端はテンプレートを探索画像の右下一杯に重ねた時のテンプレートの左上端と一致する。従って、正規化相関マップ領域の大きさは、探索画像の縦横の長さそれぞれからテンプレートの縦横の長さそれぞれを引いたものとなっている。

図１０は、正規化相関マップ（図８Ｆ）からマッチング位置を決定する一例を挙げている。横軸はｘ−ｙ座標、縦軸は相関値を表している。最も相関値が大きいところがテンプレートと最もよくマッチングした位置である。相関値の最大値ｖ１が所定の閾値ｔｈ１よりも小さくなっている場合は、テンプレートと一致する箇所はなかったと考えるのが妥当である。また、２番目に大きい相関値ｖ２とｖ１の差ｖ１−ｖ２が所定の閾値ｔｈ２よりも小さくなっている場合は、相関値の大小ではなく類似度分布間類似度（正規化相関マップ同士の類似度）の大小でマッチング位置を決定するなどの方法が挙げられる。若しくは、相関値と類似度分布間類似度にそれぞれ所定の重み付けを行い、和をとったものにおける大小でマッチング位置を決定する方法も考えられる。さらに位置ずれ量も考慮して、位置ずれ量が少ないほどマッチング位置として相応しいと考え、マッチング位置を決定する方法も考えられる。

図１１は、類似度分布として正規化相関マップを用いた時の類似度分布間類似度、即ち正規化相関マップ間類似度を算出するために使用できる領域の大きさを説明した図である。図９でも示したように、テンプレート選択画像及び探索画像それぞれの正規化相関マップ領域は、それぞれの画像領域からテンプレートの大きさを除いた図１１Ａ及びＢの網掛け部分である。テンプレート位置がテンプレート選択画像の正規化相関マップ領域の左端からｌｔ、右端からｒｔ、上からｕｔ、下からｄｔ（図１１Ｃ参照）、探索画像の正規化相関マップ領域の左端からｌｓ、右端からｒｓ、上からｕｓ、下からｄｓ（図１１Ｄ参照）とすると、正規化相関マップ間類似度の算出領域は横がｍｉｎ（ｌｔ，ｌｓ）＋ｍｉｎ（ｒｔ，ｒｓ）、縦がｍｉｎ（ｕｔ，ｕｓ）＋ｍｉｎ（ｄｔ，ｄｓ）の領域（図１１Ｅ参照）となり、テンプレート位置とマッチング候補位置がずれているほどこの領域は狭くなる。正規化相関マップ間類似度の算出領域があまり小さくなると正規化相関マップ間類似度の意味合いがなくなってくるので、このような時は撮影倍率を下げて広い領域で撮りなおすといった工夫が必要となる。

或いは、正規化相関マップ間類似度の算出領域面積の正規化相関マップ面積に対する割合を１．０から引いた量を位置ずれ量と定義して、位置ずれ量が大きい場合は正規化相関マップ間類似度があまり意味を持たなくなることから、位置ずれ量が大きいほど正規化相関マップ間類似度のマッチング位置決定に与える影響を小さくすることも考えられる。

続いて、図１２乃至１６を参照して、ホールが規則的に繰り返しており、周期性を持っているためテンプレートと一致するパターンがユニークではなく複数存在するような場合に、テンプレート選択画像で指定したホールと同じ位置にあるホールを探索画像において特定して計測する方法について説明する。

図１２乃至１６は、テンプレート・マッチングを撮影倍率を変えて２段階で行い計測すべきホールを特定する例を示している。２段階のテンプレート・マッチングを行う場合、最初の低倍率画像でのテンプレート・マッチングをアドレッシング、後の高倍率画像でのテンプレート・マッチングをアラインメントと呼ぶことにする。

図１２は、アドレッシングの様子を示している。アドレッシングでは低倍率で撮影を行った広い視野の画像を用いる。広い視野の画像では、その中からユニークなパターンを抽出するのが容易である。アドレッシングにおけるテンプレート選択画像から、アドレッシングに使用するユニークなテンプレートを選び、探索画像においてこのテンプレートと一致するパターンを探索する。低倍率であるため、ステージ移動の誤差が相対的に小さく見えるため、テンプレートの選択位置から比較的近いところに探索画像のマッチング位置が存在する。

図１３は、アラインメントにおいて取得する画像の撮影位置を求めている様子を表している。アドレッシングのテンプレート選択画像におけるアラインメント画像の撮影位置は予め決まっているので、アドレッシングのテンプレート選択位置からアラインメント画像の撮影位置へのオフセットも予め求めることが出来る。アドレッシングにおける探索画像のマッチング位置からこのオフセット分移動した位置が探索画像におけるアラインメント画像の撮影位置となる。

図１４は、アドレッシングの結果求まった位置において取得したアラインメント用の高倍率画像を表している。アラインメント用の高倍率画像はアドレッシング用の低倍率画像を撮影からステージを移動することなく、電子ビームのシフトによって撮影されるため、テンプレート選択画像と探索画像の間での視野のずれは小さなものになる。具体的には、このずれはアドレッシングの誤差と電子ビームのシフトの誤差によって生じる。このずれを再度アラインメントにおいて補正して計測対象としたいホールを位置合わせしてからホールの径などを計測する。

アドレッシングにおけるテンプレートはユニークなものが選択できるが、アラインメントでは計測対象のホールが周期的に並んだホールの1つである場合などユニークなテンプレートを選択することが不可能となる。図１５は、このようにアラインメントにおいてユニークなテンプレートを選択できない場合を示している。テンプレートがユニークでない場合探索画像におけるマッチング位置はテンプレートと同一の或いは非常に類似したパターンのうち何処をとるかが安定しておらず、微妙なパターンの歪みやノイズがマッチング結果を左右することになる。図１５では計測対象としたいホールの周囲がテンプレートに設定されている。マッチング位置も計測対象としたいホールの周囲となって欲しいところであるが、パターンが周期的でありテンプレートがユニークでないため計測対象としたいホールとは別のホールの周囲がマッチング位置となってしまっている。

この結果、図１６に示すように、計測対象としたいホールと計測対象として実際に選択されたホールが異なってしまっている。

図１７は、類似度分布情報を利用したテンプレート・マッチングの一例を示している。図１７において（ａ）（ａ’）（ｂ）（ｂ’）は、図１と同じ対象物と探索画像を示しているが、図１７では候補１と候補２のどちらをマッチング位置とするかを決める時に、もし候補１と候補２の類似度が非常に近い値を示したり、或いは逆転していたとしても、周辺類似度分布情報（ｄ）、及び探索画像類似度分布情報（ｄ’）を利用して候補２をマッチング位置とすることができるようになっている。即ち、テンプレート選択画像におけるテンプレート位置を原点とした周辺類似度分布情報を候補２の位置を原点とした探索画像類似度分布情報と重ね合わせると、二つの類似度分布情報がとても類似していることが分かる。つまり、共に原点周りが最も明るくて右、下、右下にそれよりかなり暗い箇所が存在している。そして、候補１を原点とする探索画像類似度分布情報は原点の下に最も明るい部分があり、類似度が低いことが分かる。

類似度分布情報間の類似度を求める際に、テンプレート選択画像のテンプレート位置における正規化相関値は常に１となるため、この位置の値は除外して類似度を求める必要がある。これはテンプレート選択画像がテンプレート位置においてテンプレートと完全に（ノイズまでも）一致するために生じる弊害である。或いはこの弊害を回避するためにテンプレート選択画像を同じ条件で２回撮影して、一方のテンプレート選択画像からテンプレートを切り出し、周辺類似度分布情報は他方のテンプレート選択画像との間で求めるようにしてもよい。

また、正規化相関マップは狭い範囲で高い値をとる傾向があるので、パターンの歪みや画像の回転（電子顕微鏡ではローレンツ力の影響で画像が僅かに回転することがある）などを考慮すると、正規化相関マップをそのまま使用するより、正規化相関マップにガウスフィルタや最大値フィルタを施して、明るい部分を太らせた後、正規化相関マップ間の類似度を求めたほうがよい。また、高速化のために正規化相関マップの解像度を落として正規化相関マップ間の類似度を求めるのも有効な手段である。

更に、類似度分布情報は画像としてではなく、類似度が高い箇所の座標情報と類似度をリストにしたもので表現されていてもよい。

なお、ここでは画像中のパターンに周期性は無いが、周期性がある場合には位置ずれ量が小さい候補をマッチング位置として選択するような処理が有効である。

図１８及び１９は、図１１に示した正規化相関マップ間の類似度算出領域の面積比（正規化相関マップの面積に対する）を１．０から引いた量を位置ずれ量としたときの総合指標値の構成例を示している。ここで、総合指標値とは類似度や類似度分布間の類似度、及び位置ずれ量から構成され、最終的なマッチング位置の決定の際に比較される指標値のことである。以下の説明において下記記号を用いることにする。
Ｎ ： 正規化相関値（類似度）
Ｒ ： 類似度分布間類似度（図１７では(ｄ)と(ｄ’)の類似度）
Ａ ： 重なり部分の面積比：（１．０−位置ずれ量）
ここで、Ｎの重要度 ＝ 候補中最大のＮ（Ｎ’と表記） ‥‥ （１）
を導入する。Ｎの重要度はノイズやパターンの歪みが大きい程低下する量となる。

次に、Ｒの重要度を導入する。Ｒの重要度としては、
Ｒの重要度 ＝ 候補中最大のＲ（Ｒ’と表記） ‥‥ （２）
Ｒの重要度 ＝ 候補中最大の（Ｒ×重なり部分の面積比Ａ）：（ＲＡ’と表記）
‥‥ （３）
Ｒの重要度 ＝ 候補中最大の（Ｒ×Ａ）を取るＲ：（Ｒ_０と表記） ‥‥ （４）
等が考えられる。Ｒの重要度はパターンの不形成や視野が異なると低下する。

図１８は、Ｎ及びＲの重要度を考慮した指標値の構成について示している。上位３候補に対してそれぞれのＲとＮをＲの重要度とＮの重要度で重み付けした平均値として重要度を考慮した指標値を求めている。このとき、Ｎの重要度やＲの重要度は画像毎に固定であり、候補間で共通である。また、各候補のＮやＲの値に一定の値を底上げ、底下げしても候補間の得点差は普遍である。

さらに、Ｒの信頼度 ＝ 重なり部分の面積比（Ａ） ‥‥ （５）
を導入する。Ｒの信頼度は候補毎に異なり、Ｒの信頼度が低いほどＲの大小が最終的な総合指標値に及ぼす影響は小さくすべきである。ここで、Ｒの大小の影響を小さくするということは、Ｒの値を小さくするということではなく、Ｒの値をＲの標準値に近づけるということである。

図１９は、Ｎ、Ｒの重要度及びＲの信頼度を考慮した指標値の構成について示している。Ｎ、Ｒの重要度及びＲの信頼度を考慮した指標値は、夫々のＲからＲの標準値分底下げしたものについてＮ及びＲの重要度を考慮した指標値を計算したものである。前述のように底下げ分は影響ないので、実質的にはＲの信頼度に応じてＲの標準値に近づけているのと同じである。

ここで、Ｒの標準値とは、Ｒとして大きくも小さくも無い値、ニュートラルな代表値を意味している。具体的には、
Ｒの標準値 ＝ 候補中最大の（Ｒ×Ａ）を取るＲ（Ｒ_０と表記 ） ‥‥ （６）
Ｒの標準値 ＝ Ｒ_０×α ‥‥ （７）
などが考えられる。αは例えば０．９などの１．０より小さい実数である。

Ｒの標準値を小さく取る程、Ｒの最終的な指標値とＡ（Ｒの信頼度）との相関が強くなる。即ち、テンプレート選択画像におけるテンプレート相対位置と探索画像における候補の相対位置が近い候補ほど順位が高くなる傾向がある。また、この傾向はこの傾向はＲの絶対値が大きい周期画像で特に顕著となる。即ち、同じαに対しては画像の周期性が高いほどこの傾向が強く、画像の周期性に応じて位置ずれ量をマッチング位置の決定に反映させる割合が変化する。

式（７）においてαを小さく取れば取るほど、位置ずれ量の小さい候補の順位が高くなる。つまり、αによって最終的なマッチング位置の位置ずれ量を小さくする効果をコントロールすることが出来る。このαは固定値でもよいが、ユーザインタフェースを通してオペレータが設定（可変の値に）するようにしても良い。

位置ずれ量としては、上記のように、正規化相関マップ間の類似度算出領域の面積比（正規化相関マップの面積に対する）を１．０から引いた量とする以外にも、ｘ方向の位置ずれ量（ｘ方向の相対位置の差の絶対値）とｙ方向の位置ずれ量の和を使う、或いはｘ方向の位置ずれ量とｙ方向の位置ずれ量のうち大きい方を使うなど、位置ずれが大きい程大きな値を取る指標であれば良く、計算が軽くて済む指標を用いることもできる。
今までは類似度分布情報として正規化相関マップを用いた場合について説明してきた。正規化相関は以下のように計算される。

Ｎ_１×Ｎ_２のサイズの画像ｆ（ｎ_１，ｎ_２）とｇ（ｎ_１，ｎ_２）に対して、

と置いたとき、正規化相関は、次のように算出される。

なお、ここで、Ｎ_１×Ｎ_２はテンプレートのサイズである。ｆとｇはテンプレートと対象領域である。

類似度分布情報としては正規化相関マップ以外のものを使うことも出来る。例えば位相限定相関関数を使うことが出来る。位相限定相関関数について以下説明する。

Ｎ_１×Ｎ_２のサイズの画像ｆ（ｎ_１，ｎ_２）とｇ（ｎ_１，ｎ_２）（但し、−Ｎ_１／２≦ｎ_１≦Ｎ_１／２−１、−Ｎ_２／２≦ｎ_２≦Ｎ_２／２−１）に対して、その離散フーリエ変換をＦ（ｋ_１，ｋ_２）、Ｇ（ｋ_１，ｋ_２）とすると、

また、相互スペクトルは次のようになる。

さらに、相互位相スペクトルは次のようになる。

また、相互位相スペクトルの逆離散フーリエ変換は位相限定相関関数であり、次のように書ける。

ｆとｇは同じサイズでなければいけないので、テンプレートは探索画像と同じ大きさに０拡張する。

＜その他＞
（１）位置ずれ量を、正規化相関マップ間の類似度算出領域の面積比（正規化相関マップの面積に対する面積比）を１．０から引いた量とする場合、位置ずれ量は０．０から１．０までの値に正規化される。このように、０．０から１．０までの値に正規化された位置ずれ量（１．０−Ａ）を用いて、上述のＲを含まない総合指標値を、次のように定義することもできる。
Ｎ＋ｋＡ

ここで、ｋは位置ずれ量を総合指標値にどれ位反映させるかを表す定数であり、固定値としても良いし、外部からユーザ等が指定できるようにしても良い。この総合指標値は、位置ずれ量が少ないほど、またＮが高い程高くなる。同程度のＮを持つ２つの位置においては位置ずれ量が少ない方がマッチング位置となる。このようにＲを含まない総合指標値を採用した場合のシステムは図１のようになる。

（２）テンプレート選択画像と探索画像の間に回転や拡縮が生じている場合には、回転や拡縮がどの程度かを推定する方法もある。詳細は非特許文献１に示されているが、ここでは図２０に概要を示す。

テンプレート選択画像、及び探索画像の振幅スペクトルを計算する。振幅スペクトルは原画像の平行移動に関して不変なので、回転と拡縮のみを反映したものとなる。これにｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換（極座標変換の後、動径方向に対数を施したもの）を施すと、回転はｘ−軸、拡縮はｙ−軸方向の平行移動量として検出される。

このようにして回転や拡縮がどの程度かを推定しておき、それに応じてテンプレートや周辺類似度分布情報に回転や拡縮を施しておくことで、より確実なテンプレート・マッチングが期待できる。その際、テンプレートのオフセットには注意を払う必要がある。

従来技術の概念を示す図である。 従来技術による検査装置の概略構成を示すブロック図である。 周期性の無いホールアレイの画像例を示す図である。 周期性のあるホールアレイの画像例を示す図である。 本発明の一実施形態による検査装置の概略構成を示すブロック図である。 本発明の他の実施形態による検査装置の概略構成を示すブロック図である。 積算回数に対する走査式電子顕微鏡からの入力画像の例を示す図である。 テンプレート・マッチング概念を示す図である。 正規化相関マップ領域を説明するための図である。 マッチング位置決定の方法を示す図である。 正規化相関マップ間類似度算出領域を説明するための図である。 アドレッシングにおけるマッチングを説明するための図である。 アドレッシングにおける計測対象部分特定を説明するための図である。 計測対象部分の高倍率撮影を説明するための図である。 アラインメントにおけるマッチングを説明するための図である。 アラインメントにおけるマッチングの失敗例を示す図である。 類似度分布情報を利用したテンプレート・マッチングの一例を示す図である。 ＮとＲの重要度を考慮した指標値を説明するための図である。 ＮとＲの重要度、及びＲの信頼度を考慮した指標値を説明するための図である。 画像間の回転、拡縮の検出方法の概念を示す図である。

符号の説明

５１、６１・・・テンプレート登録部
５２、６２・・・画像探索部
５１１、６１１・・・テンプレート切出し部
５２１、６２１・・・探索画像類似度算出部
５２２、６２２・・・相対位置比較部
５２３、６２３・・・マッチング位置決定部
６２４・・・類似度分布間類似度算出部

Claims (14)

1. 探索画像を取得し、その探索画像に対してテンプレート・マッチングを施す検査装置であって、
   テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置を記憶する記憶部と、
   テンプレート・マッチングの際に探索画像におけるテンプレートとの類似度の分布を計算する類似度分布計算部と、
   前記記憶部から前記テンプレートの相対位置を取得し、前記探索画像における探索位置の相対位置と前記テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置のずれである位置ずれ量を計算する位置ずれ量計算部と、
   前記探索画像における前記テンプレートとの類似度の分布と前記位置ずれ量とに基づいてマッチング位置を決定するマッチング位置決定部と、
   を備えることを特徴とする検査装置。
2. 前記マッチング位置決定部は、前記探索画像の周期性の度合いに応じて、前記位置ずれ量を前記マッチング位置の決定に反映させる割合を変化させることを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
3. 前記記憶部は、さらに、前記テンプレート選択画像におけるテンプレートとの類似度の分布を記憶しており、
   前記マッチング位置決定部は、前記テンプレート・マッチングの際に前記探索画像におけるテンプレートとの類似度の分布と前記テンプレート選択画像におけるテンプレートとの類似度の分布の類似性を考慮して、前記マッチング位置を決定することを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
4. 前記位置ずれ量計算部は、正規化相関マップの面積に対する正規化相関マップ間類似度算出領域の面積の割合を１．０から引いた値を前記位置ずれ量とすることを特徴とする請求項３に記載の検査装置。
5. 前記位置ずれ量計算部は、ｘ方向の位置ずれ量とｙ方向の位置ずれ量の和を前記位置ずれ量とすることを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
6. 前記位置ずれ量計算部は、ｘ方向の位置ずれ量とｙ方向の位置ずれ量のうち大きい方を前記位置ずれ量とすることを特徴とする請求項１に記載の検査装置。
7. さらに、前記位置ずれ量が最終的なマッチング位置の決定に与える影響の割合を設定するためのユーザインタフェースを備えることを特徴とする請求項４に記載の検査装置。
8. 検査装置において、探索画像を取得し、その探索画像に対してテンプレート・マッチングを施す検査方法であって、
   テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置を記憶する記憶部と、
   類似度分布計算部が、テンプレート・マッチングの際に探索画像におけるテンプレートとの類似度の分布を計算する工程と、
   位置ずれ計算部が、テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置を記憶する記憶部から前記テンプレートの相対位置を取得し、前記探索画像における探索位置の相対位置と前記テンプレート選択画像におけるテンプレートの相対位置のずれである位置ずれ量を計算する工程と、
   マッチング位置決定部が、前記探索画像における前記テンプレートとの類似度の分布と前記位置ずれ量とに基づいてマッチング位置を決定する工程と、
   を備えることを特徴とする検査方法。
9. 前記マッチング位置決定部は、前記探索画像の周期性の度合いに応じて、前記位置ずれ量を前記マッチング位置の決定に反映させる割合を変化させることを特徴とする請求項８に記載の検査方法。
10. 前記記憶部は、さらに、前記テンプレート選択画像におけるテンプレートとの類似度の分布を記憶しており、
    前記マッチング位置決定部は、前記テンプレート・マッチングの際に前記探索画像におけるテンプレートとの類似度の分布と前記テンプレート選択画像におけるテンプレートとの類似度の分布の類似性を考慮して、前記マッチング位置を決定することを特徴とする請求項８に記載の検査方法。
11. 前記位置ずれ量計算部は、正規化相関マップの面積に対する正規化相関マップ間類似度算出領域の面積の割合を１．０から引いた値を前記位置ずれ量とすることを特徴とする請求項１０に記載の検査方法。
12. 前記位置ずれ量計算部は、ｘ方向の位置ずれ量とｙ方向の位置ずれ量の和を前記位置ずれ量とすることを特徴とする請求項８に記載の検査方法。
13. 前記位置ずれ量計算部は、ｘ方向の位置ずれ量とｙ方向の位置ずれ量のうち大きい方を前記位置ずれ量とすることを特徴とする請求項８に記載の検査方法。
14. さらに、ユーザインタフェースを介して、前記位置ずれ量が最終的なマッチング位置の決定に与える影響の割合を設定する工程を備えることを特徴とする請求項１１に記載の検査方法。

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