JP2014139543A - 画像処理装置、測定システム、画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】試料の上層パターンと下層パターンが混在している観察画像のなかから下層パターンのみを良好に抽出することができる画像処理技術を提供する。
【解決手段】観察画像内において下層パターンのデザインデータを前記上層パターンのデザインデータによってマスク処理したマスクデータを生成し、マスクデータを細線化した細線化マスクデータとマスクデータの輝度を反転して細線化した細線化反転マスクデータを生成し、細線化マスクデータと細線化反転マスクデータを重ね合わせた合成細線化マスクデータを作成する。合成細線化マスクデータ内に含まれる上層パターンに対応する画像パターンを用いて、観察画像内において下層パターンの範囲外に存在する前記上層パターンを除去することにより、観察画像から下層パターンを抽出する。
【選択図】図１０

Description

本発明は、画像処理装置に関するものである。

従来、半導体パターンを撮影したＳＥＭ画像などの観察画像の中から輪郭線を抽出する技術は、エッジ抽出や輪郭線抽出と呼ばれ、広く用いられている。例えば下記特許文献１には、試料パターンの輪郭線の余剰、重複またはヒゲだけでなく、輪郭線の途切れも解消することのできる技術が開示されている。

特開２０１１−１２８０７０号公報

観察画像のなかには、試料の下層部分、すなわち荷電粒子線を照射する側から見て試料の内層に当たる部分に形成された下層パターンが、試料表面側に形成された上層パターンとともに含まれている場合がある。上記特許文献１に記載されているような従来の画像処理技術においては、上層パターンと下層パターンが混在している観察画像から、下層パターンのみを好適に抽出することは困難であった。

本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、試料の上層パターンと下層パターンが混在している観察画像のなかから下層パターンのみを良好に抽出することができる画像処理技術を提供することを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、観察画像内において下層パターンの範囲外に存在する上層パターンを除去することにより、観察画像から下層パターンを抽出する。

本発明に係る画像処理装置によれば、試料の上層パターンと下層パターンが混在している観察画像のなかから、下層パターンを良好に抽出することができる。
上記した以外の課題、構成、および効果は、以下の実施形態の説明により明らかになるであろう。

測定システム１０００の構成図である。 デザインデータベース３００が格納している試料の上層パターンのデザインデータ例を示す図である。 デザインデータベース３００が格納している試料の下層パターンのデザインデータ例を示す図である。 電子顕微鏡２００が取得した試料のＳＥＭ画像例を示す図である。 図４のＳＥＭ画像から上層パターンの輪郭線を抽出した例を示す図である。 図５に示す上層パターンの輪郭線を太線化した例を示す図である。 下層パターンのデザインデータを上層パターンのデザインデータによってマスク処理した例を示す図である。 図７に示すマスクデータを細線化した例を示す図である。 図７に示すマスクデータの輝度値を反転した例を示す図である。 輝度値を反転したマスクデータを細線化した例を示す図である。 細線化マスクデータと細線化反転マスクデータを合成した例を示す図である。 図４に示すＳＥＭ画像に対して、図１０に示す合成細線化マスクデータを画像マーカとしてエッジ検出を実施した結果を示す図である。 図１１に示すエッジ検出結果を図６に示す太線化した上層パターンの輪郭線によってマスクした例を示す図である。 下層パターンのうち上層パターンによって隠された部分の輪郭線を補間した例を示す図である。 図６のＳＥＭ画像をエッジ強調した画像を示す図である。

＜システム構成＞
図１は、本発明に係る測定システム１０００の構成図である。測定システム１０００は試料の観察画像を取得するシステムであり、画像処理装置１００、電子顕微鏡２００、デザインデータベース３００を有する。これら機器の間は適当な通信ネットワークによって接続され、互いにデータを送受信することができる。

電子顕微鏡２００は、荷電粒子線を測定対象である試料に対して照射することによりその観察画像を取得し、観察画像の画像データを画像処理装置１００へ送信する。以下の説明では、試料として半導体基板に形成された上述の上層パターンと下層パターンを取り扱い、電子顕微鏡１００はそのＳＥＭ画像を取得するものとする。ただし、試料は半導体パターンに限られるものではなく、上層パターンと下層パターンを観察対象とし得る試料であればよい。また、上層パターンと下層パターンの画像はＳＥＭ画像に限られるものではなく、同様の画像を取得できればよい。

デザインデータベース３００は、試料上に形成する上層パターンと下層パターンのデザインデータを格納するデータベースである。試料上の各パターンは、デザインデータベース３００が格納しているデザインデータにしたがって形成されているものと仮定する。

画像処理装置１００は、電子顕微鏡２００が取得した観察画像を解析して下層パターンを抽出する装置である。画像処理装置１００が備える各機能部については後述する。各機能部はその機能を実現する回路デバイスなどのハードウェアを用いて構成することもできるし、その機能を実装したソフトウェアをＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算装置が実行することによって構成することもできる。

＜試料についての説明＞
図２は、デザインデータベース３００が格納している試料の上層パターンのデザインデータ例を示す図である。白い（または輝度値が高い）部分は上層パターンが形成されている領域であり、黒い（または輝度値が低い）部分は上層パターン外の背景領域である。

図３は、デザインデータベース３００が格納している試料の下層パターンのデザインデータ例を示す図である。デザインデータの白黒については図２に示す上層パターンと同様である。

図４は、電子顕微鏡２００が取得した試料のＳＥＭ画像例を示す図である。電子顕微鏡２００が試料のＳＥＭ画像を取得する場合、試料の上層パターンと下層パターンをともに撮影することができるので、図４に示す画像内には上層パターンと下層パターンがともに存在している。画像処理装置１００は、以下に説明する動作原理にしたがって、このＳＥＭ画像から下層パターンのみを抽出する。

＜画像処理装置１００の動作原理＞
一般に、試料上に形成されたパターンは、観察画像に対してエッジ検出を実施することにより抽出することができる。しかし、図４に示すような上層パターンと下層パターンをともに含むＳＥＭ画像に対してそのままエッジ検出を実施すると、両パターンがともに検出されてしまう。そこで画像処理装置１００は、以下に説明する考え方にしたがって、上層パターンが形成されている部分のみを回避してエッジ検出を実施することを試みる。

図４に示すＳＥＭ画像を全体として観察すると、画像の横方向に下層パターンが延伸しており、その中央部分に縦方向の上層パターンが形成されている。上層パターンと下層パターンが重なり合わない部分、すなわち上層パターンが下層パターンからはみ出している画像上下端部分を除去することができれば、画像全体としては下層パターンが撮影され、下層パターンの一部に上層パターンが重畳されているような画像となる。その後、重畳されている上層パターンを除去することにより、下層パターンのみを抽出することができると考えられる。

具体的には、上層パターンが下層パターンからはみ出している部分にその旨を表示する画像マーカを配置し、当該画像マーカを回避してエッジ検出を実施することにより、下層パターンと上層パターンが重なり合う部分のみを撮影した画像が得られると考えられる。重畳されている上層パターンを除去するためには、例えば元のＳＥＭ画像から上層パターンのみを抽出し、これを用いてマスク処理を実施すればよい。

上層パターンが下層パターンからはみ出している部分に配置する画像マーカは、デザインデータを用いて作成することができる。はみ出している部分については、デザインデータの輝度を反転して重ね合わせることにより、画像処理プロセスを用いて識別することができる。具体例については後述する。

＜画像処理装置１００の動作手順＞
以下では、画像処理装置１００が図４に示すＳＥＭ画像から下層パターンを抽出する処理手順について説明する。
図５は、図４のＳＥＭ画像から上層パターンの輪郭線を抽出した例を示す図である。抽出処理部１４０は、電子顕微鏡２００が撮影した観察画像から図５のように上層パターンを抽出した画像を作成する。上層パターンを抽出する手法については公知であるため、ここでは省略する。図５に示す画像は、後述するステップにおいて、下層パターン上に重畳されている上層パターンを除去するために用いるものである。

図６は、図５に示す上層パターンの輪郭線を太線化した例を示す図である。抽出処理部１４０は、図５に示す上層パターンをそのまま用いることもできるが、下層パターン上に重畳されている上層パターンをより確実に除去するためには、太線化した上層パターンを用いることが望ましい。太線化の手法については公知であるため、ここでは省略する。

図７は、下層パターンのデザインデータを上層パターンのデザインデータによってマスク処理した例を示す図である。マスク処理部１１０は、デザインデータベース３００から取得した上層パターンと下層パターンそれぞれのデザインデータを上記のようにマスク処理し、図７に例示するようなマスクデータを生成する。

図８は、図７に示すマスクデータを細線化した例を示す図である。細線化処理部１２０は、マスクデータに対して細線化処理を実施することにより、図８に例示するような細線化マスクデータを生成する。ここでいう細線化とは、マスクデータのうち輝度が高い部分（下層パターンが形成されている領域に相当）を細線化することである。細線化処理は、例えば文字の線を細くする処理などを例として一般に知られている技術であるため、具体的な手法については省略する。図７に対して細線化処理を実施することにより、下層パターン部分が狭くなっている。細線化処理を実施する理由については後述する。

図８に示す例においては、最終的に、黒色太字の「Ｔ」を上下反転して連結したようなマスクパターンが形成される。黒色部分は、下層パターンを上層パターンによってマスクして形成されたものであるから、ＳＥＭ画像上で下層パターンが存在していない領域に概ね対応する。ただし太線化によって、ある程度の幅を有する。

図９Ａは、図７に示すマスクデータの輝度値を反転した例を示す図である。本データは次の図９Ｂに示すように細線化される。

図９Ｂは、輝度値を反転したマスクデータを細線化した例を示す図である。細線化処理部１２０は、図８に示す細線化マスクデータに加えて、図７に示すマスクデータの輝度値を反転した上で細線化を実施することにより、図９Ｂに例示するような細線化反転マスクデータを生成する。輝度値を反転した上で細線化を実施しているので、図８とは異なり上層パターンが形成されている領域に細い縦線が配置されている。

図９Ｂに示す例においては、輝度値が図８から反転しているので、白色（もしくは高輝度色）細字の「Ｔ」を上下反転して連結したようなマスクパターンが形成される。白色部分は図８の黒色部分と同様に、下層パターンが存在していない領域に概ね対応する。ただし細線化の過程において、輝度値が高い部分が交差している箇所は、図９Ｂの上下端に示す三角形領域のように完全に細線化されずに残存する。これは細線化処理において一般的なものである。結果として図９Ｂに示すマスクデータは、下層パターンが配置されていない領域と上層パターンが重なり合う部分、すなわち上層パターンが下層パターンからはみ出ている部分に、細線化されずに残存した箇所が配置されたものとなる。

図１０は、細線化マスクデータと細線化反転マスクデータを合成した例を示す図である。合成処理部１３０は、図８に示す細線化マスクデータと図９Ｂに示す細線化反転マスクデータを合成し、図１０に例示する合成細線化マスクデータを生成する。この合成細線化マスクデータは、先に説明した画像マーカとして機能する。すなわち抽出処理部１４０は、ＳＥＭ画像内の領域のうち、合成細線化マスクデータのなかで輝度値が所定閾値以上である領域に対応する部分（およびその周辺の所定範囲）を画像マーカとみなし、この領域を回避してエッジ検出を実施する。

図１０に示す例においては、抽出処理部１４０は、全体としては図８に示す細線化マスクデータの黒色部分に沿ってエッジ検出を実施する。ただし、上層パターンが下層パターンからはみ出ている部分については、図９Ｂで説明したように細線化されず残っている箇所に配置された画像マーカにより、これを回避するようにしてエッジ検出を実施する。同様に上層パターンと下層パターンが重なり合っている部分も回避される。その結果、エッジ検出の軌跡は「ｃ」を左右反転して連結したような形状になる。

図１１は、図４に示すＳＥＭ画像に対して、図１０に示す合成細線化マスクデータを画像マーカとしてエッジ検出を実施した結果を示す図である。上層パターンが下層パターンからはみ出ている部分については回避されているものの、下層パターン内に上層パターンが重畳されて残存している。

図１２は、図１１に示すエッジ検出結果を図６に示す太線化した上層パターンの輪郭線によってマスクした例を示す図である。抽出処理部１４０は、あらかじめ生成しておいた図６に例示する上層パターンの画像を用いて、下層パターン内に重畳されている上層パターンを除去する。

図１３は、下層パターンのうち上層パターンによって隠された部分の輪郭線を補間した例を示す図である。上層パターンは下層パターンよりも上方に配置されているので、下層パターンの一部が上層パターンによって隠される場合がある。このとき、下層パターン内に重畳されている上層パターンを除去すると、一部が途切れた下層パターン画像が得られる。抽出処理部１４０は、途切れた部分を補間することにより、下層パターンを完全に再現する。補間手法については公知であるため、ここでは言及しない。

図１４は、図６のＳＥＭ画像をエッジ強調した画像を示す図である。以上の処理過程において、画像処理装置１００の各機能部は、ＳＥＭ画像に対していったんエッジ強調処理を実施した上で各処理を実施してもよい。

＜本発明のまとめ＞
以上のように、本発明に係る画像処理装置１００は、観察画像内において上層パターンが下層パターンからはみ出ている部分を、図７〜図１０で説明した画像マーカを用いて除去することにより、観察画像から下層パターンを抽出する。これにより、下層パターンのみを良好に抽出することができる。

また、本発明に係る画像処理装置１００は、図８で説明した細線化マスクデータと図９Ｂで説明した細線化反転マスクデータを、上述の画像マーカとして用いる。これにより、画像処理の範囲内で画像マーカを配置することができるので、既存の画像処理を大きく変更することなく、下層パターンを抽出することができる。

本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。

１００：画像処理装置、１１０：マスク処理部、１２０：細線化処理部、１３０：合成処理部、１４０：抽出処理部、２００：電子顕微鏡、３００：デザインデータベース、１０００：測定システム。

Claims (7)

1. 試料の上層部分に形成された上層パターンと前記試料の下層部分に形成された下層パターンをともに撮影した観察画像から前記下層パターンを抽出する画像処理装置であって、
   前記下層パターンのデザインデータを前記上層パターンのデザインデータによってマスク処理したマスクデータを生成するマスク処理部、
   前記マスクデータを細線化した細線化マスクデータと前記マスクデータの輝度を反転して細線化した細線化反転マスクデータを生成する細線化処理部、
   前記細線化マスクデータと前記細線化反転マスクデータを重ね合わせた合成細線化マスクデータを作成する合成処理部、
   前記合成細線化マスクデータ内に含まれる前記上層パターンに対応する画像パターンを用いて、前記観察画像内において前記下層パターンの範囲外に存在する前記上層パターンを除去することにより、前記観察画像から前記下層パターンを抽出する、抽出処理部、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記抽出処理部は、
   前記観察画像内の領域のうち、前記合成細線化マスクデータ内の前記上層パターンに対応する画像パターンを避けてエッジ部分を探索することにより、前記観察画像から前記上層パターンと前記下層パターンが重なり合っている部分の画像パターンを抽出し、
   前記観察画像から前記上層パターンを抜き出した画像パターンによって、前記上層パターンと前記下層パターンが重なり合っている部分の画像パターンをマスクすることにより、前記観察画像から前記上層パターンに対応する画像パターンを除去して前記下層パターンを抽出する
   ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 前記抽出処理部は、
   前記観察画像から前記上層パターンを抜き出した上で太線化した画像パターンによって、前記上層パターンと前記下層パターンが重なり合っている部分の画像パターンをマスクすることにより、前記観察画像から前記上層パターンに対応する画像パターンを除去して前記下層パターンを抽出する
   ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
4. 前記抽出処理部は、
   前記観察画像内の領域のうち、前記合成細線化マスクデータ内の輝度が所定閾値以上の領域に対応する部分を避けることにより、前記上層パターンに対応する画像パターンを避けて前記探索を実施する
   ことを特徴とする請求項２または３記載の画像処理装置。
5. 前記抽出処理部は、
   前記観察画像から前記上層パターンに対応する画像パターンを除去して前記下層パターンを抽出することにより取得した画像パターンが、前記上層パターンと重なり合うことにより途切れた部分を有する場合は、その部分を補間することにより、連続性を保った前記下層パターンを取得する
   ことを特徴とする請求項２から４のいずれか１項記載の画像処理装置。
6. 試料に対して荷電粒子線を照射して前記試料の観察画像を生成する電子顕微鏡、
   前記観察画像から前記下層パターンを抽出する請求項１から５のいずれか１項記載の画像処理装置、
   を有することを特徴とする測定システム。
7. 試料の上層部分に形成された上層パターンと前記試料の下層部分に形成された下層パターンをともに撮影した観察画像から前記下層パターンを抽出する画像処理方法を、コンピュータに実行させるプログラムであって、前記コンピュータに、
   前記下層パターンのデザインデータを前記上層パターンのデザインデータによってマスク処理したマスクデータを生成するマスクステップ、
   前記マスクデータを細線化した細線化マスクデータと前記マスクデータの輝度を反転して細線化した細線化反転マスクデータを生成する細線化ステップ、
   前記細線化マスクデータと前記細線化反転マスクデータを重ね合わせた合成細線化マスクデータを作成する合成ステップ、
   前記合成細線化マスクデータ内に含まれる前記上層パターンに対応する画像パターンを用いて、前記観察画像内において前記下層パターンの範囲外に存在する前記上層パターンを除去することにより、前記観察画像から前記下層パターンを抽出する、抽出ステップ、
   を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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