JP2009258968A - 画像検査装置 - Google Patents

Abstract

【課題】パターン形状に歪みがあり、エッジ強度にバラつきがある画像においても、的確なマッチング位置が得られる統一的なテンプレート・マッチング手法を提供する。
【解決手段】テンプレート・マッチングで得られた正規化相関マップに重心距離フィルタを施して得られた上位候補の各位置周辺における相関値寄与率マップを作成し、これらの相関値寄与率マップから補正強度画像を作成し、補正強度画像に基づいて輝度補正し、各候補位置周辺で再度局所的にマッチングを行い、新たに得られた候補位置と相関値によって候補をソートしなおす。これにより、パターン形状に歪みがあり、エッジ強度にバラつきがある画像においても、統一的に的確なマッチング位置を得ることができる。
【選択図】図５

Description

本発明は画像検査装置に関し、例えば、半導体検査装置などテンプレート・マッチングを行い、画像検査する装置に関するものである。

従来から、対象画像において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る（非特許文献１参照）。

走査式電子顕微鏡を用いた半導体ウェ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。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・マッチングを説明するための図である。まず、対象物（図１Ａ）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（図１Ｂ）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（図１Ｃ）をテンプレートという。次に、別の対象物（図１Ｄ）（図１Ｄは図１Ａと同じウェハ上の同一パターンを持った別の場所、例えば同じウェ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（図１Ｅ）を探索画像という。テンプレート選択画像Ｂと探索画像（図１Ｅ）の間には、ステージの位置決め誤差分のズレがある場合があり、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（相関）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。

走査式電子顕微鏡を用いた半導体ウェハ上のパターンの計測では、パターン形状が画一的に形成できていないような場合に、歪みのあるパターン同士をテンプレート・マッチングする必要が生じてくる。これは半導体加工の微細化が進み、再現性高く同一の形状を形成することが難しくなってきているためである。このような場合はテンプレートのパターンと探索画像中の目的のパターンの間に多少歪みがあってもテンプレート・マッチングでこの歪みを許容（歪んでいてもマッチングしていると認識できるようにすること）する必要がある。

半導体ウェハ上のパターンの走査式電子顕微鏡による画像はエッジによって構成されている。即ちほぼ同一の輝度を持った領域同士の境目やホワイトバンドと呼ばれる白いエッジがどのように配置されているかが重要となる。

この点に関し、例えば、非特許文献２は、エッジ画像のテンプレート・マッチングにおいてエッジ画像を太らせる(膨張させる)ことでスケーリングなどの歪みを許容し、安定したマッチングを実現することを開示している。図２は、テンプレートと探索画像が互いに半径が異なるリング状のホワイトバンドの画像であった場合と、夫々のホワイトバンドを太らせた場合のテンプレート・マッチングの様子を示したものである。図２Ａは大きな半径のリング状ホワイトバンドのテンプレート選択画像全体をテンプレートとしたものである。図２Ｂは、図２Ａの半径より小さな半径のリング状ホワイトバンドがある探索画像である。図２Ａをテンプレートとして図２Ｂでテンプレート・マッチングすると、正規化相関マップは図２Ｃのようにリング状になりリングの中心（歪みの中心）をマッチング位置（正規化相関値最大、即ち正規化相関マップで最大輝度の位置）とすることが出来なくなる。これに対して図２Ａ及びＢ夫々を太らせた画像図２Ｄ及びＥでテンプレート・マッチングすると、正規化相関マップは図２Ｆのように中心が最も明るい円となり、リングの中心をマッチング位置とすることが出来るようになる。

Azriel Rosenfeld、Avinash C. Kak著Digital Picture Processing 8.3節参照 「輪郭点情報を用いた高速テンプレートマッチングアルゴリズム」電子情報通信学会論文誌Vol.J74-D2No.10pp.1419-1427、2.2節

上述のように、エッジを太らせることである程度歪みを許容したテンプレート・マッチングが出来る。

しかしながら、強い(輝度の高い)エッジと弱い(輝度の低い)エッジが混在している場合にはこれだけでは上手く行かない場合がある。

図３は、強いエッジと弱いエッジが混在している半導体ウェハ上のパターンを示している。図３Ａがテンプレート、図３Ｂが探索画像であるが、共に横方向に強いエッジがあり斜め方向に弱いエッジがある。また、斜め方向のラインの幅が図３ＡとＢで異なっている。図３ＣとＤは図３ＡとＢにそれぞれ微分フィルタを施して作成した夫々のエッジ画像である。このような画像では横方向のエッジが強いため、横方向のエッジの微妙な曲がり具合などを合わせ込みに行って、斜めの弱いエッジの位置合わせが旨く出来ない場合が多い。このようなケースを解決するために、弱いエッジを強調するような輝度補正を加えるのも一つの有効な手段ではある。しかし、輝度補正によってノイズが強調され悪影響を及ぼすケースもある。

図４は、弱いエッジを強調する輝度補正がテンプレート・マッチングに悪影響を及ぼす例を示している。正規のパターンは中心のリング状のものだけで、その内部のブツブツや周囲の襞状の模様はノイズである。テンプレートのリング状のパターンの半径の方が探索画像の半径より少し大きい。このケースではエッジを太らせるだけでマッチングが成功するが、弱いエッジを強調するような輝度補正を施すとノイズが強調されてしまい、失敗してしまう。

このように輝度補正を施す方が良い場合と施したら返って結果が悪くなる場合があり、統一的な手法で解決できるには至っていない。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、パターン形状に歪みがあり、エッジ強度にバラつきがある画像においても、的確なマッチング位置が得られる検査装置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、エッジ画像同士のテンプレート・マッチングで得られたマッチング位置の上位候補の各位置において相関値寄与率マップを作成し、相関値寄与率マップに基づいて輝度補正し、各候補位置周辺で再度局所的にマッチングを行い、新たに得られた候補位置と相関値によって候補をソートし直す。なお、エッジ画像は、太らせた（エッジ膨張処理した）方が好ましい。

また、本発明では、太らせない（エッジ膨張処理しない）エッジ画像同士のテンプレート・マッチングで得られた正規化相関マップに重心距離フィルタを施して得られた上位候補の各位置周辺における相関値寄与率マップを作成し、これらの相関値寄与率マップから補正強度画像を作成し、補正強度画像に基づいて輝度補正し、各候補位置周辺で再度局所的にマッチングを行い、新たに得られた候補位置と相関値によって候補をソートし直す。

即ち、本発明による画像検査装置は、テンプレート及び探索画像を取得し、その探索画像に対してテンプレート・マッチングを実行する画像検査装置であって、テンプレート及び探索画像のエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、テンプレート及び探索画像のエッジ画像を用いて、テンプレート・マッチングを実行するテンプレート・マッチング処理部と、テンプレート・マッチングで得られた複数のマッチング結果の各候補位置において、テンプレート及び探索画像の類似度を得るために寄与する部分を示す相関値寄与率マップを生成する相関値寄与率マップ生成部と、相関値寄与率マップに基づいて、テンプレート及び探索画像の輝度を補正する輝度補正部と、輝度補正されたテンプレート及び探索画像を用いて、マッチング結果の各候補位置の周辺で再度局所的にマッチングを実行する局所的マッチング処理部と、局所的マッチング処理により新たに得られた候補位置及び相関値に基づいて、複数のマッチング結果をソートするソーティング処理部と、を備えることを特徴とする。

当該画像検査装置は、さらに、テンプレート及び探索画像のエッジ画像に対して膨張処理を実行するエッジ膨張処理部を備え、テンプレート・マッチング処理部は、エッジ膨張処理されたテンプレート及び探索画像を用いてテンプレート・マッチングを実行する。

また、相関値寄与率マップ生成部は、複数のマッチング結果のうち、正規化相関値が高いものから所定個数選択して相関値寄与率マップを生成する。

さらに、相関値寄与率マップ生成部は、テンプレート及び探索画像のエッジ画像において画素値を所定値以上有する部分を示す相関値寄与率マップを作成する。

相関値寄与率マップでは、類似度に寄与する部分の画素が第１の値（例えば、「１」）を示し、類似度に無関係な部分の画素が前記第１の値とは異なる第２の値（例えば、「０」）を示す。この場合、輝度補正部は、相関値寄与率マップの第１の値を示す画素値を補正することにより、テンプレート及び探索画像のエッジ画像における輝度が低いエッジ部分の輝度を上げるようにしている。

本発明による別の態様の画像検査装置は、テンプレート及び探索画像を取得し、その探索画像に対してテンプレート・マッチングを実行する画像検査装置であって、テンプレート及び探索画像のエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、テンプレート及び探索画像のエッジ画像を用いて、テンプレート・マッチングを実行するテンプレート・マッチング処理部と、テンプレート・マッチングで得られる正規化相関マップに対して重心距離フィルタ処理を実行する重心距離フィルタ処理部と、重心距離フィルタ処理結果から、テンプレート・マッチングにより得られた複数のマッチング結果において、正規化相関値が所定値より高い候補位置を抽出する上位候補抽出部と、各候補位置において、テンプレート及び探索画像の類似度を得るために寄与する部分を示す相関値寄与率マップを生成する相関値寄与率マップ生成部と、相関値寄与率マップに基づいて、テンプレート及び探索画像の輝度を補正する輝度補正部と、輝度補正されたテンプレート及び探索画像を用いて、マッチング結果の各候補位置の周辺で再度局所的にマッチングを実行する局所的マッチング処理部と、局所的マッチング処理により新たに得られた候補位置及び相関値に基づいて、複数のマッチング結果をソートするソーティング処理部と、を備えている。

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、パターン形状に歪みがあり、エッジ強度にバラつきがある画像においても、的確なマッチング位置が得られるようになる。

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、本発明の技術的範囲を限定するものではないことに注意すべきである。また、各図において共通の構成については同一の参照番号が付されている。

（１）第１の実施形態
＜検査装置の構成＞
図５は、本発明の第１の実施形態による検査装置５０の概略構成を示す図である。なお、図５には電子顕微鏡の構成は示されていない。検査装置５０としては、電子顕微鏡によって取得した画像が探索画像として保存できるような構成であれば、電子顕微鏡が検査装置５０に直接接続されていなくても良い。

検査装置５０は、例えば、ＭＰＵやＣＰＵ等により構成され各種処理を実行する処理部５１と、処理部５１の処理結果を格納する保存部５２と、一時的にデータを格納等するＲＡＭ（Random Access Memory）５３と、処理部５１の処理プログラムやパラメータ等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）５４と、検査結果や画像を表示するための表示装置５５と、を備えている。

処理部５１は、テンプレート画像及び探索画像のエッジ画像を生成するエッジ画像生成部５１１と、両方のエッジ画像にエッジ膨張処理を施すエッジ膨張処理部５１２と、テンプレート・マッチングを実行するテンプレート・マッチング部５１３と、テンプレート・マッチング結果から正規化相関値が高いものから上位所定個のマッチング結果を抽出する上位候補抽出部５１４と、相関値寄与率マップを生成する相関値寄与率マップ生成部５１５と、相関値寄与率マップに基づいて膨張処理されたテンプレート画像と探索画像の輝度補正を行う輝度補正部５１６と、輝度補正された画像に対して上記上位候補として抽出された位置において局所的にマッチング処理を実行する局所的マッチング部５１７と、局所的マッチング結果から最も上位にある候補を最上位候補として抽出する局所的最上位候補抽出部５１８と、得られた最上位候補をソートして最終的なマッチング位置を決定する最上位候補群ソーティング部５１９と、を備えている。

保存部５２は、テンプレート画像を保存するテンプレート画像保存部５２１と、探索画像を保存する探索画像保存部５２２と、テンプレートエッジ画像を保存するテンプレートエッジ画像保存部５２３と、探索画像のエッジ画像を保存する探索画像エッジ画像保存部５２４と、上位候補の位置情報を保存する上位候補位置保存部５２５と、相関値寄与率マップを保存する相関値寄与率マップ保存部５２６と、輝度補正したテンプレート画像を保存するテンプレート輝度補正画像保存部５２７と、輝度補正した探索画像を保存する探索画像輝度補正画像保存部５２８と、最上位候補を保存する最上位候補保存部５２９と、を備えている。

エッジ画像生成部５１１は、テンプレート画像保存部５２１及び探索画像保存部５２２からテンプレート及び探索画像を取得し、それらに対してエッジ画像作成を行なう。エッジ膨張処理部５１２は、それぞれのエッジ画像に対してエッジ膨張処理を行い、テンプレートエッジ画像保存部５２３及び探索画像エッジ画像保存部５２４にそれぞれ格納する。

テンプレート・マッチング部５１３は、テンプレートエッジ画像保存部５２３に格納されたエッジ画像をテンプレートとして、探索画像エッジ画像保存部５２４に格納されたエッジ画像に対してテンプレート・マッチングを行なう。

上位候補抽出部５１４は、テンプレート・マッチング処理の結果得られた候補のうち上位のものを上位候補位置保存部５２５に格納する。

相関値寄与率マップ生成部５１５は、テンプレートエッジ画像保存部５２３に格納されたエッジ画像と探索画像エッジ画像保存部５２４に格納されたエッジ画像を用いて、上位候補位置保存部５２５に格納された各候補位置に応じた相関値寄与率マップを作成し、それを相関値寄与率マップ保存部５２６に格納する。相関値寄与率マップの生成については後述する。

輝度補正部５１６は、相関値寄与率マップとテンプレートエッジ画像保存部５２３に格納されたエッジ画像から各候補毎のテンプレート輝度補正画像を作成してテンプレート輝度補正画像保存部５２７に格納する。また、輝度補正部５１６は、相関値寄与率マップと探索画像エッジ画像保存部５２４に格納されたエッジ画像から各候補毎の探索画像輝度補正画像を作成して探索画像輝度補正画像保存部５２８に格納する。

局所的マッチング部５１７は、テンプレート輝度補正画像をテンプレートとして、探索画像輝度補正画像に対して候補位置の周辺で局所的にテンプレート・マッチングを行なう。

局所的最上位候補抽出部５１８は、局所的テンプレート・マッチングの結果、最も上位にある候補を最上位候補として最上位候補保存部５２９に格納する。

最上位候補群ソーティング部５１９は、各候補毎に得られたその周囲での局所的な最上位候補を全てソートしなおして最終的なマッチング位置を決定する。

なお、図６に示されるように、上位候補位置保存部５２５、相関値寄与率マップ保存部５２６、テンプレート輝度補正画像保存部５２７、探索画像輝度補正画像保存部５２８、及び最上位候補保存部５２９は、上位候補抽出部５１４で得られた各候補ごとに座標や画像を格納している。

＜処理部の動作内容＞
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保存部５２（テンプレート画像保存部５２１）に入力される。テンプレートはテンプレート選択画像から切り出される。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保存部に記憶されている。

また、探索画像としては、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用いられ、それに対してテンプレート・マッチングが実行される。

以下、処理概要について図７を用いて説明する。図７は、本発明の第１の実施形態による検査装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。

まず、エッジ画像生成部５１１が、テンプレート及び探索画像のそれぞれのエッジ画像を作成する（ステップＳ７０１）。エッジ画像はソーベルやラプラシアンなどのエッジ抽出機能を持ったフィルタを施すことで得られる。次に、エッジ膨張処理部５１２が、テンプレート及び探索画像のエッジ画像に対して膨張処理を施す（ステップＳ７０２）。膨張処理を行うにはカーネル内の最大画素値を注目画素の新たな値とする最大値フィルタやガウシャンなどのローパスフィルタで実現できる。

続いて、テンプレート・マッチング部５１３が、膨張処理が施されたテンプレート画像と探索画像との間でマッチング処理を実行する（ステップＳ７０３）。このとき、複数の位置において、相関値（類似度を示す）が得られる。そして、上位候補抽出部５１４が、複数得られたマッチング位置から所定値以上の相関値を有する位置を上位候補として抽出する（ステップＳ７０４）。

相関寄与率マップ生成部５１５が、各上位候補位置において、相関値寄与率マップを生成する（ステップＳ７０５）。相関値寄与率マップの生成の詳細については後述する。そして、輝度補正部５１６が、相関値寄与率マップに基づいてテンプレート及び探索画像の輝度補正を行い、局所的マッチング部５１７が、輝度補正されたテンプレートと輝度補正された探索画像との間でパターンマッチングを実行する（ステップＳ７０６）。

そして、局所的最上位候補抽出部５１８が、局所的テンプレート・マッチングの結果、最も上位にある候補を最上位候補とし、最上位候補群ソーティング部５１９が、各候補毎に得られたその周囲での局所的な最上位候補を全てソートしなおして最終的なマッチング位置を決定する（ステップＳ７０７）。
以下、テンプレート・マッチング処理以下の各ステップの詳細について説明する。

＜テンプレート・マッチング処理＞
テンプレート・マッチングを実行する前には、実際前処理が行われる。図８はその前処理を示す図であり、例えば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（図８Ａ参照）。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（図８Ｂ及びＣ参照）。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。

次にテンプレート・マッチングについて図９を用いて説明する。図９Ａが探索画像を表し、図９Ｂがテンプレート(参照画像)を表している。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をいう。具体的には、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、という処理が挙げられる。

ＣＤ−ＳＥＭは、走査式電子顕微鏡を用いて半導体ウェハ上の特定箇所を測長する検査装置であるが、測長すべきウェハ上の箇所を特定するために、最初のウェ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９の場合には、図９Ｃのａの位置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図９Ｄのｂ，ｃ，ｄ，ｅの４箇所である。更に、その次に相関値が高くなるのは図９Ｅのｆ，ｇ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９Ｆ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。

図１０は、正規化相関マップ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周辺の相関値の合計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。これはパターン形状に歪みがある場合は相関値に高いピークは出ず、周辺の相関値が全体的に高くなるためである。

そして、テンプレート・マッチング結果として得られた複数のマッチング位置から、正規化相関マップにおいて相関値が大きいものから所定個数（ｋ個）を選択し、それらが上位候補とされる。全てのマッチング位置を検討する必要がないので、処理が早くなる（スループットが向上する）という効果が期待される。

＜相関値寄与率マップ生成処理＞
図１１及び１２は、正規化相関マップ領域と相関値寄与率マップの大きさを示している。相関値寄与率マップとは正規化相関を求めるときの各対応画素毎の類似性を画素値とした画像で、テンプレートと探索画像の位置関係毎に一枚定義される。しかし、必ずしも相関値寄与率マップの画素値の総和がその位置関係での正規化相関値となる必要はなく、相関値寄与率マップの画素値の求め方は使い勝手が良いように決めればよい。正規化相関を計算するサイズが相関値寄与率マップのサイズとなる。

図１１は、テンプレートが探索画像より小さくテンプレート全体のサイズで正規化相関を計算する場合を示している。即ち、相関値寄与率マップのサイズはテンプレートのサイズと一致する。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１２は、テンプレートと探索画像のサイズが同じようなときにテンプレートと探索画像が重なっている部分でのみ正規化相関を計算する場合を示している。即ち、この場合、相関値寄与率マップのサイズはテンプレートと探索画像の重なり部分のサイズである。重なっているところだけ相関値を計算すれば、正規化相関マップ領域のサイズは探索画像と同じにすることができるである。但し、テンプレートを移動しながら正規化相関を計算する際、この重なり部分のサイズは変化するため、相関値寄与率マップのサイズも位置により変化することになる。重なり部分の大きさの最小値を１画素まで許せば、正規化相関マップのサイズは探索画像のサイズに等しくなる。なお、重なりが１画素では常に正規化相関値は１となり、実質的には無意味である。

＜相関値寄与率マップ生成処理＞
図１３は、テンプレートエッジ画像と探索画像エッジ画像で共通の(或いは類似した)パターンを抽出する原理を示したものである。テンプレートエッジ画像には正方形のようなパターンがあり、探索画像にも同様のパターンが４箇所存在するが、探索画像にはそれ以外に正方形内部に円形のようなパターンも存在するものとする。この時、テンプレートと類似した正方形のようなパターンを抽出する方法を説明する。

まず、テンプレートエッジ画像をテンプレートとして、探索画像エッジ画像に対してテンプレート・マッチングを行い、上位の候補位置における相関値寄与率マップを作成する。相関値寄与率マップは、テンプレートエッジ画像と探索画像エッジ画像の両方で対応画素の画素値の高い画素の値が大きくなり、どちらか一方の画素値でも低い場合の画素の値は低くなるものとする。このような相関値寄与率マップには探索画像エッジ画像に存在した円のようなパターンはほとんど見られなくなる。しかし、ノイズで偶然両画像とも画素値が高い場合があるので相関値寄与率マップにもノイズは含まれる。この相関値寄与率マップを適当な閾値で２値化してオープニング、クロージング処理を施せば、テンプレートエッジ画像と探索画像エッジ画像の両方に存在する正方形のようなパターンのみが抽出される。複数の画像で共通して(或いは類似して)存在するパターンは真のパターンである可能性が高いため、このような方法でエッジとノイズをある程度切り分けることが可能である。

図１４は、２値画像の相関値寄与率マップの作成例を示している。ｆをテンプレート、ｇを探索画像（実際には共にエッジ画像）としてｆ（ｘ，ｙ）は（ｘ，ｙ）座標におけるテンプレートの画素値を表すものとする。ｈは相関値寄与率マップを表している。ｆａ及びｇａは相関値寄与率マップのサイズに対応するテンプレートの画素値の平均値、及び探索画像の画素値の平均値である。ただし、厳密に平均値である必要はなく、エッジ部分の画素値が平均値より大きく、エッジ以外の画素値が平均値より小さくなることが重要である。強いエッジが密に存在する画像で中に弱いエッジが少し混じっている場合、平均値より弱いエッジの画素値が小さくなる場合もあるので場合によっては平均値より少し小さめに設定する方が安全である。各座標（ｘ，ｙ）に対し（ｆ（ｘ，ｙ）−ｆａ）＞０かつ（ｇ（ｘ，ｙ）−ｇａ）＞０の時相関値寄与率マップの画素値ｈ（ｘ，ｙ）を１、それ以外の時０とする２値画像である。これにより相関値寄与率マップが生成される。

図１５は、相関値寄与率マップが２値画像である場合のノイズ除去について示す図である。オープニング処理は収縮後に膨張させる処理であり、黒画素地にある白画素ノイズを除去できる。クロージング処理は膨張後に収縮させるものであり、白画素地にある黒画素ノイズを除去できる。画質によってこれらのうち何れか若しくは両方を施すと良い。なお、クロージング処理とオープニング処理はどちらを先に施すかで結果が変わってくる。

図１６は、グレースケールの相関値寄与率マップの作成例を示している。図１６Ａは、各座標（ｘ，ｙ）に対し（ｆ（ｘ，ｙ）−ｆａ）＞０かつ（ｇ（ｘ，ｙ）−ｇａ）＞０の時相関値寄与率マップの画素値ｈ（ｘ，ｙ）をｈ（ｘ，ｙ）＝（ｆ（ｘ，ｙ）−ｆａ）×（ｇ（ｘ，ｙ）−ｇａ）、それ以外の時０とするものである。これもｆ（ｘ，ｙ）＞ｆａ且つｇ（ｘ，ｙ）＞ｇａの時正となり、それ以外では０である。これを一般化したのが図１６Ｂであり、各座標（ｘ，ｙ）に対し相関値寄与率マップの画素値ｈ（ｘ，ｙ）をｈ（ｘ，ｙ）＝Ｆ（（ｆ（ｘ，ｙ）−ｆａ），（ｇ（ｘ，ｙ）−ｇａ））、但し、Ｆ（ａ，ｂ）は単調非減少関数で、ａ≦０又はｂ≦０で０となる。グレースケールとして画素値に連続性を持たせることで、エッジかどうか妖しい場合にどちらかに決めるのではなくエッジらしさをそのまま評価できるようになる。

図１７は、相関値寄与率マップがグレースケールの場合のノイズ除去について示す図である。ノイズ除去の方法としては、たとえば、メジアンフィルタ（図１７Ａ参照）を用いる場合や、最大値フィルタと最小値フィルタを組み合わせたもの（図１７Ｂ参照）を用いる場合が考えられる。メジアンフィルタにはエッジを鈍らせずにノイズ除去する効果がある。また、最大値フィルタは２値画像の膨張、最小値フィルタは２値画像の収縮と同様の働きがある。これらを組み合わせてクロージング（窪地の解消）やオープニング(山の解消)が出来る。

＜輝度補正マッチング処理＞
図１８は、各候補位置での輝度補正マッチング、つまり輝度補正を実行した後にマッチングを行う処理を説明するための図である。

各候補位置においてテンプレートエッジ画像、探索画像エッジ画像それぞれ、相関値寄与率マップに基づいて輝度補正が施される（ステップＳ１８０１）。輝度補正が施されるのは相関値寄与率マップのサイズと同じ範囲である。その後この候補位置での局所的なマッチングが行われる（ステップＳ１８０２）。ここで、「局所的」とは、候補位置を中心にパターン歪み量の最大値と同等の範囲でマッチングを行うことを意味している。この時、輝度補正を施した領域だけではマッチングが完結しない場合もある。このような時は輝度補正していない部分はそのまま扱うか、図１２と同じような考え方で輝度補正した部分だけを使う、或いはテンプレートを少し狭く取り直すなどの対応策が考えられる。最後に、この候補位置の周辺で最も相関値が高かった位置とその相関値を最上位候補として抽出する（ステップＳ１８０３）。

図１９は、相関値寄与率マップが２値画像の場合の輝度補正について説明するためのフローチャートである。ここで画像Ａとはテンプレート、若しくは探索画像の候補位置における相関値寄与率マップと重なる部分を指す。画像Ｂは相関値寄与率マップである。画像Ａ中で初期対象画素を設定する。画素毎の処理が終わったら対象画素を変更して画像Ａの全ての画素が処理されるまで繰り返す。普通は初期対象画素を左上にとり右へ、下へというスキャンラインの順序で処理する。画素毎の処理では画像Ｂの対応画素の画素値が１である場合には画素値を補正し、そうでなければ補正しない。

実際の画素値の補正については、図２０に示すように、弱いエッジ位置の輝度値を引き上げるような画素値の変換が行われる。

図２１は、相関値寄与率マップがグレースケールの場合の輝度補正について説明するためのフローチャートである。処理手順は２値画像の場合と同じだが、相関値寄与率マップの値で補正するかしないかを決めるのではなく、相関値寄与率マップの値に応じた補正を行う。

図２２は、輝度補正の具体的内容を示している。相関値寄与率マップの画素値が０の所では補正はしない。相関値寄与率マップの画素値が１の所での補正を図２０のように決めておき、相関値寄与率マップの画素値が中間の時はその値で内分した補正を行う。ここで、相関値寄与率マップの画素値は最大値が１となるように正規化して説明している。

最後に各候補位置の周辺で最も相関値が高かった最上位候補同士の相関値を比較して候補をソートしなおす。

（２）第２の実施形態
＜検査装置の構成＞
図２３は、本発明の第２の実施形態による検査装置２３０の概略構成を示す図である。なお、図５同様、図２３にも電子顕微鏡の構成は示されていない。

検査装置２３０は、例えば、ＭＰＵやＣＰＵ等により構成され各種処理を実行する処理部２３１と、処理部２３１の処理結果を格納する保存部２３２と、一時的にデータを格納等するＲＡＭ（Random Access Memory）２３３と、処理部２３１の処理プログラムやパラメータ等を格納するＲＯＭ（Read Only Memory）２３４と、検査結果や画像を表示するための表示装置２３５と、を備えている。

処理部２３１は、テンプレート画像及び探索画像のエッジ画像を生成するエッジ画像生成部２３１１と、テンプレート・マッチングを実行するテンプレート・マッチング部２３１２と、テンプレート・マッチング処理の結果（正規化相関マップ）に対して重心距離フィルタによる処理を実行する重心距離フィルタ処理部２３１３と、重心距離フィルタ処理されたテンプレート・マッチング結果から正規化相関値が高いものから上位所定個のマッチング結果を抽出する上位候補抽出部２３１４と、相関値寄与率マップを生成する相関値寄与率マップ生成部２３１５と、相関値寄与率マップに基づいてテンプレート画像と探索画像の輝度補正を行う輝度補正部２３１６と、輝度補正された画像に対して上記上位候補として抽出された位置において局所的にマッチング処理を実行する局所的マッチング部２３１７と、局所的マッチング結果から最も上位にある候補を最上位候補として抽出する局所的最上位候補抽出部２３１８と、得られた最上位候補をソートして最終的なマッチング位置を決定する最上位候補群ソーティング部２３１９と、を備えている。

保存部２３２は、テンプレート画像を保存するテンプレート画像保存部２３２１と、探索画像を保存する探索画像保存部２３２２と、テンプレートエッジ画像を保存するテンプレートエッジ画像保存部２３２３と、探索画像のエッジ画像を保存する探索画像エッジ画像保存部２３２４と、上位候補の位置情報を保存する上位候補位置保存部２３２５と、相関値寄与率マップを保存する相関値寄与率マップ保存部２３２６と、輝度補正したテンプレート画像を保存するテンプレート輝度補正画像保存部２３２７と、輝度補正した探索画像を保存する探索画像輝度補正画像保存部２３２８と、最上位候補を保存する最上位候補保存部２３２９と、を備えている。

エッジ画像生成部２３１１は、テンプレート画像保存部２３２１及び探索画像保存部２３２２からテンプレート及び探索画像を取得し、それらに対してエッジ画像作成を行なう。

テンプレート・マッチング部２３１２は、テンプレートエッジ画像保存部２３２３に格納されたエッジ画像をテンプレートとして、探索画像エッジ画像保存部２３２４に格納されたエッジ画像に対してテンプレート・マッチングを行なう。

重心距離フィルタ処理部２３１３は、後述する重心距離フィルタ処理を正規化相関マップに対して実行する。

上位候補抽出部２３１４は、テンプレート・マッチング処理の結果得られた候補のうち上位のものを上位候補位置保存部２３２５に格納する。

相関値寄与率マップ生成部２３１５は、抽出された上位候補について、各候補位置に応じた相関値寄与率マップを作成し、それを相関値寄与率マップ保存部２３２６に格納する。

輝度補正部２３１６は、相関値寄与率マップとテンプレートエッジ画像保存部２３２３に格納されたエッジ画像から各候補毎のテンプレート輝度補正画像を作成してテンプレート輝度補正画像保存部２３２７に格納する。また、輝度補正部２３１６は、相関値寄与率マップと探索画像エッジ画像保存部２３２４に格納されたエッジ画像から各候補毎の探索画像輝度補正画像を作成して探索画像輝度補正画像保存部２３２８に格納する。

局所的マッチング部２３１７は、テンプレート輝度補正画像をテンプレートとして、探索画像輝度補正画像に対して候補位置の周辺で局所的にテンプレート・マッチングを行なう。

最上位候補抽出部２３１８は、局所的テンプレート・マッチングの結果、最も上位にある候補を最上位候補として最上位候補保存部２３２９に格納する。

最上位候補ソーティング部２３１９は、各候補毎に得られたその周囲での局所的な最上位候補を全てソートしなおして最終的なマッチング位置を決定する。

＜処理部の動作内容＞
図２４は、重心位置フィルタを用いたテンプレート・マッチング処理の概要を説明するためのフローチャートである。なお、重心位置フィルタを用いる場合は、第１の実施形態エッジの膨張処理（図７参照）は必要ない。

まず、エッジ画像生成部２３１１が、テンプレート及び探索画像のそれぞれのエッジ画像を作成する（ステップＳ２４０１）。エッジ画像はソーベルやラプラシアンなどのエッジ抽出機能を持ったフィルタを施すことで得られる。

次に、テンプレート・マッチング部２３１２が、膨張処理が施されたテンプレート画像と探索画像との間でマッチング処理を実行する（ステップＳ２４０２）。このとき、複数の位置において、相関値（類似度を示す）が得られる。そして、重心距離フィルタ処理部２３１３が、正規化相関マップに対して重心距離フィルタ処理を実行する（ステップＳ２４０３）。

続いて、上位候補抽出部２３１４が、重心距離フィルタ処理結果に基づいて、複数得られたマッチング位置から所定値以上の相関値を有する位置を上位候補として抽出する（ステップＳ２４０４）。

相関寄与率マップ生成部２３１５が、各上位候補位置において、(即ち各候補位置に対して複数の)相関値寄与率マップを生成する（ステップＳ２４０５）。相関値寄与率マップの生成の詳細については第１の実施形態で述べたとおりである。なお、エッジを太らせていないため候補位置では相関値寄与率マップは有効な情報を含んでいない可能性がある。そのためパターン歪み量を考慮した範囲の候補位置の周辺で相関値寄与率マップを作成する必要がある。

そして、輝度補正部２３１６が、相関値寄与率マップに基づいてテンプレート及び探索画像の輝度補正を行い、局所的マッチング部２３１７が、輝度補正されたテンプレートと輝度補正された探索画像との間でパターンマッチングを実行する（ステップＳ２４０６）。

そして、最上位候補抽出部２３１８が、局所的テンプレート・マッチングの結果、最も上位にある候補を最上位候補とし、最上位候補ソーティング部２３１９が、各候補毎に得られたその周囲での局所的な最上位候補を全てソートしなおして最終的なマッチング位置を決定する（ステップＳ２４０７）。

以下、主に、重心距離フィルタ処理、及び輝度補正マッチングの処理の詳細について説明する。テンプレート・マッチング処理や相関値寄与率マップ生成処理については、第１の実施形態と同様なので、ここでは説明を省略する。

＜重心距離フィルタ処理＞
図２５は重心距離フィルタの概念について説明するための図である。図２においてパターンに歪みがある場合はエッジを太らせることである程度の歪みが許容できると説明したが、この重心距離フィルタを使うとエッジを太らせずに歪みを許容することができる。

重心距離フィルタは注目画素を中心に所定のカーネル（フィルタ演算に関与する範囲）を持っており、このカーネル内で重心を計算する。注目画素と重心間の距離に応じた値を注目画素の新たな画素値とする。距離が長いほど画素値が小さくなる。距離が０の時はカーネル内の画素値の総和に比例した値となり、一般にはその値に距離が長くなるに従って小さくなる係数を掛けた値となる。

図２６は距離とその係数の関係の一例を示している。注目画素の位置から見て相対のｘ座標、ｙ座標がともに０の位置に重心が存在した場合係数は１で、重心が（０，０）から遠ざかるほど係数は小さくなり最小は０である。

図２７は、図２８に示す三角形のテンプレートと探索画像のエッジ画像において、エッジを太らせなかった場合の正規化相関マップ（図２７Ａ）と、正規化相関マップに重心距離フィルタを施したもの（図２７Ｂ）を示している。図２７Ａでは三角形の中央にマッチング位置が来ないが、図２７Ｂでは最大値位置が三角形の中央にあり歪みの中心にマッチさせることが出来る。更に、エッジを太らせる場合はどれ位太らせたら良いかが明確ではなかったが、重心距離フィルタを使う場合はパターンの歪み量の最大値をカーネルサイズにすればよい。

＜輝度補正マッチング処理＞
図２９は、各候補位置における輝度補正マッチング処理の概要を説明するためのフローチャートである。

まず、輝度補正部２３１６が、各候補位置において、テンプレート及び探索画像のそれぞれについて、エッジが象用補正強度画像を作成する（ステップＳ２９０１）。つまり、各候補位置に関しては、上述のように、その周辺で作成した複数の相関値寄与率マップ群が存在する。これらの相関値寄与率マップ群からテンプレート、或いは探索画像のエッジ画像用補正強度画像が生成される。

また、輝度補正部２３１６が、テンプレート及び探索画像のエッジ画像用補正強度画像を基に輝度補正を行う（ステップＳ２９０２）。この処理は、図１８の場合の輝度補正におけるエッジを太らせる処理と同様の処理である。なお、詳細については後述する。

続いて、局所的マッチング処理部２３１７が、各候補位置周辺での局所的なマッチングを行う（ステップＳ２９０３）。これも図１８の局所的マッチング処理と同様の処理である。

そして、重心距離フィルタ処理部２３１３が、局所的マッチング処理によって得られた正規化相関マップに対して重心距離フィルタ処理を施す（ステップＳ２９０４）。最後に、最上位候補抽出部２３１８が、最上位候補の抽出し、ソーティングする（ステップＳ２９０５）。この処理も図１８の場合と同様である。

以下、図３０乃至３２を用いて、相関値寄与率マップ群から補正強度画像を作成する方法について説明する。

図３０及び３１は、大きなリング状のエッジと小さなリング状のエッジをテンプレートと探索画像に見立てて、第一候補位置の周辺で相対位置をずらしながら作成した相関値寄与率マップを示す図である。図中、黒い部分は、テンプレート及び探索画像の双方においてエッジの部分を示している。第一候補位置中心ではエッジ同士の重なりがなく相関値寄与率マップは高い値を持たない。しかし、パターン歪みの範囲で両者の相対位置をずらしていくと、エッジ同士の重なりが現れる。図３０では相対位置をずらしていく際に、常に大きなリングが中央に来るように表示されている。即ち、テンプレートの位置を相関値寄与率マップの中心に固定した座標系で表示している。一方、図３１では、常に小さいリングが中央に来るように表示している。即ち、探索画像の位置を相関値寄与率マップの中心に固定した座標系で表示している。

図３０では、各相関値寄与率マップを重ね合わせる(対応画素の画素値を合計する)と図３０Ｂのような大きなリングが現れる。これがテンプレートの補正強度画像である。また、図３１では、各相関値寄与率マップを重ね合わせると図３１Ｂのような小さなリングが現れる。これが探索画像の補正強度画像である。

このように、テンプレートと相関値寄与率マップの相対位置を固定して重ね合わせるとテンプレート用の補正強度画像が生成され、探索画像と相関値寄与率マップの相対位置を固定して重ね合わせると探索画像用の補正強度画像が生成される。エッジを太らせる場合はテンプレートと探索画像でパターン歪みが発生している場合でも１つの相関値寄与率マップを基に輝度補正しなければならなかったが、重心距離フィルタを使う場合はテンプレートと探索画像の夫々に対して補正強度画像が作成できるため精度の高い輝度補正が可能となる。

図３２及び３３は共に、小さな三角形のエッジがあるテンプレートと大きい三角形のエッジがある探索画像の第一候補位置での相関値寄与率マップ群を示している。図３２及び３３では、共に探索画像の座標を固定しているため、図３２のように各画像を重ね合わせると大きな三角形の探索画像用の補正強度画像が得られる。一方、図３３は探索画像の座標を固定して、各相関値寄与率マップ内の画素値を足し合わせた値をテンプレートの座標毎に並べたものを網掛けのグレーの三角形で模式的に表している。

このように、相関値寄与率マップ内座標を固定して、４次元画像（２次元の画像が２次元に並んでいるので４次元）である相関値寄与率マップ群の画素値をプロジェクションしたものが補正強度画像である。また、テンプレートの相対位置を固定して、相関値寄与率マップ群の画素値をプロジェクションしたものが正規化相関マップ(値は異なるが形状は似ている)となる。
なお、ここで、正規化相関は以下のように計算される。

（３）まとめ
本発明の第１の実施形態では、エッジをエッジ膨張処理によって太らせたエッジ画像同士のテンプレート・マッチングで得られたマッチング位置の上位候補の各位置において相関値寄与率マップを作成し、相関値寄与率マップに基づいて輝度補正し、各候補位置周辺で再度局所的にマッチングを行い、新たに得られた候補位置と相関値によって候補をソートし直す。このように、相関値寄与率マップを用いて輝度補正することにより、パターン形状に歪みがあり、エッジ強度にバラつきがある画像においても、統一的に的確なマッチング位置を得ることができる。

また、第２の実施形態では、太らせない（エッジ膨張処理しない）エッジ画像同士のテンプレート・マッチングで得られた正規化相関マップに重心距離フィルタを施して得られた上位候補の各位置周辺における相関値寄与率マップを作成し、これらの相関値寄与率マップから補正強度画像を作成し、補正強度画像に基づいて輝度補正し、各候補位置周辺で再度局所的にマッチングを行い、新たに得られた候補位置と相関値によって候補をソートし直す。これにより、第１の実施形態同様、パターン形状に歪みがあり、エッジ強度にバラつきがある画像においても、統一的に的確なマッチング位置を得ることができる。

なお、本発明は、実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードによっても実現できる。この場合、プログラムコードを記録した記憶媒体をシステム或は装置に提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出す。この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコード自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このようなプログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。

また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。

また、実施の形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードをネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ-ＲＷ、ＣＤ-Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ(又はＣＰＵやＭＰＵ)が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。

走査式電子顕微鏡におけるテンプレート・マッチングを説明するための図である。 テンプレートと探索画像が互いに半径が異なるリング状のホワイトバンドの画像であった場合と、夫々のホワイトバンドを太らせた場合のテンプレート・マッチングの様子を示す図である。 強いエッジと弱いエッジが混在している半導体ウェハ上のパターンを示す図である。 弱いエッジを強調する輝度補正がテンプレート・マッチングに悪影響を及ぼす例を示す図である。 本発明の第１の実施形態による検査装置の概略構成を示す図である。 各候補に関し、各保存部で格納するデータの種類を示す図である。 第１の実施形態による検査装置の動作の概要を説明するためのフローチャートである。 テンプレート・マッチングを実行する前の前処理を説明するための図である。 テンプレート・マッチングにおける、探索画像とテンプレート(参照画像)を示す図である。 正規化相関マップからマッチング位置を決定する例を示す図である。 テンプレートが探索画像より小さくテンプレート全体のサイズで正規化相関を計算する場合の、正規化相関マップ領域と相関値寄与率マップの大きさを示す図である。 テンプレートと探索画像のサイズが同じようなときにテンプレートと探索画像が重なっている部分でのみ正規化相関を計算する場合の、正規化相関マップ領域と相関値寄与率マップの大きさ示す図である。 テンプレートエッジ画像と探索画像エッジ画像で共通の(或いは類似した)パターンを抽出する原理を示す図である。 ２値画像の相関値寄与率マップの作成例を示す図である。 相関値寄与率マップが２値画像である場合のノイズ除去について示す図である。 グレースケールの相関値寄与率マップの作成例を示す図である。 相関値寄与率マップがグレースケールの場合のノイズ除去について示す図である。 各候補位置での輝度補正マッチング処理を説明するための図である。 相関値寄与率マップが２値画像の場合の輝度補正について説明するためのフローチャートである。 輝度補正の例を示す図である。 相関値寄与率マップがグレースケールの場合の輝度補正について説明するためのフローチャートである。 輝度補正の例を示す図である。 本発明の第２の実施形態による検査装置の概略構成を示す図である。 重心位置フィルタを用いたテンプレート・マッチング処理の概要を説明するためのフローチャートである。 重心距離フィルタの概念について説明するための図である。 重心距離フィルタにおける距離とその係数の関係の一例を示す図である。 三角形のテンプレートと探索画像のエッジ画像において、エッジを太らせなかった場合の正規化相関マップ（図２７Ａ）と、正規化相関マップに重心距離フィルタを施したもの（図２７Ｂ）を示す図である。 三角形のテンプレートと探索画像のエッジ画像を示す図である。 各候補位置における輝度補正マッチング処理の概要を説明するためのフローチャートである。 大きなリング状のエッジと小さなリング状のエッジをテンプレートと探索画像に見立てて、第一候補位置の周辺で相対位置をずらしながら作成した相関値寄与率マップ（１）を示す図である。 大きなリング状のエッジと小さなリング状のエッジをテンプレートと探索画像に見立てて、第一候補位置の周辺で相対位置をずらしながら作成した相関値寄与率マップ（２）を示す図である。 小さな三角形のエッジがあるテンプレートと大きい三角形のエッジがある探索画像の第一候補位置での相関値寄与率マップ群（１）を示す図である。 小さな三角形のエッジがあるテンプレートと大きい三角形のエッジがある探索画像の第一候補位置での相関値寄与率マップ群（２）を示す図である。

符号の説明

５０・・・検査装置、５１・・・処理部、５２・・・保存部、５３・・・ＲＡＭ、５４・・・ＲＯＭ、５５・・・表示装置、２３０・・・検査装置、２３１・・・処理部、２３２・・・保存部、２３３・・・ＲＡＭ、２３４・・・ＲＯＭ、２３５・・・表示装置

Claims (8)

1. テンプレート及び探索画像を取得し、その探索画像に対してテンプレート・マッチングを実行する画像検査装置であって、
   前記テンプレート及び前記探索画像のエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
   前記テンプレート及び前記探索画像の前記エッジ画像を用いて、テンプレート・マッチングを実行するテンプレート・マッチング処理部と、
   前記テンプレート・マッチングで得られた複数のマッチング結果の各候補位置において、前記テンプレート及び探索画像の類似度を得るために寄与する部分を示す相関値寄与率マップを生成する相関値寄与率マップ生成部と、
   前記相関値寄与率マップに基づいて、前記テンプレート及び前記探索画像の輝度を補正する輝度補正部と、
   前記輝度補正されたテンプレート及び探索画像を用いて、前記マッチング結果の各候補位置の周辺で再度局所的にマッチングを実行する局所的マッチング処理部と、
   前記局所的マッチング処理により新たに得られた候補位置及び相関値に基づいて、前記複数のマッチング結果をソートするソーティング処理部と、
   を備えることを特徴とする画像検査装置。
2. さらに、前記テンプレート及び前記探索画像のエッジ画像に対して膨張処理を実行するエッジ膨張処理部を備え、
   前記テンプレート・マッチング処理部は、エッジ膨張処理されたテンプレート及び探索画像を用いて前記テンプレート・マッチングを実行することを特徴とする請求項１に記載の画像検査装置。
3. 前記相関値寄与率マップ生成部は、前記複数のマッチング結果のうち、正規化相関値が高いものから所定個数選択して前記相関値寄与率マップを生成することを特徴とする請求項１又は２の何れか１項に記載の画像検査装置。
4. 前記相関値寄与率マップ生成部は、前記テンプレート及び前記探索画像のエッジ画像において画素値を所定値以上有する部分を示す相関値寄与率マップを作成することを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像検査装置。
5. 前記相関値寄与率マップでは、前記類似度に寄与する部分の画素が第１の値を示し、類似度に無関係な部分の画素が前記第１の値とは異なる第２の値を示し、
   前記輝度補正部は、前記相関値寄与率マップの前記第１の値を示す画素値を補正することにより、前記テンプレート及び前記探索画像のエッジ画像における輝度が低いエッジ部分の輝度を上げることを特徴とする請求項４に記載の画像検査装置。
6. テンプレート及び探索画像を取得し、その探索画像に対してテンプレート・マッチングを実行する画像検査装置であって、
   前記テンプレート及び前記探索画像のエッジ画像を生成するエッジ画像生成部と、
   前記テンプレート及び前記探索画像の前記エッジ画像を用いて、テンプレート・マッチングを実行するテンプレート・マッチング処理部と、
   前記テンプレート・マッチングで得られる正規化相関マップに対して重心距離フィルタ処理を実行する重心距離フィルタ処理部と、
   前記重心距離フィルタ処理結果から、前記テンプレート・マッチングにより得られた複数のマッチング結果において、正規化相関値が所定値より高い候補位置を抽出する上位候補抽出部と、
   前記候補位置において、前記テンプレート及び探索画像の類似度を得るために寄与する部分を示す相関値寄与率マップを生成する相関値寄与率マップ生成部と、
   前記相関値寄与率マップに基づいて、前記テンプレート及び前記探索画像の輝度を補正する輝度補正部と、
   前記輝度補正されたテンプレート及び探索画像を用いて、前記マッチング結果の各候補位置の周辺で再度局所的にマッチングを実行する局所的マッチング処理部と、
   前記局所的マッチング処理により新たに得られた候補位置及び相関値に基づいて、前記複数のマッチング結果をソートするソーティング処理部と、
   を備えることを特徴とする画像検査装置。
7. 前記相関値寄与率マップ生成部は、前記テンプレート及び前記探索画像のエッジ画像において画素値を所定値以上有する部分を示す相関値寄与率マップを作成することを特徴とする請求項６に記載の画像検査装置。
8. 前記相関値寄与率マップでは、前記類似度に寄与する部分の画素が第１の値を示し、類似度に無関係な部分の画素が前記第１の値とは異なる第２の値を示し、
   前記輝度補正部は、前記相関値寄与率マップの前記第１の値を示す画素値を補正することにより、前記テンプレート及び前記探索画像のエッジ画像における輝度が低いエッジ部分の輝度を上げることを特徴とする請求項７に記載の画像検査装置。

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