JP2018036528A - 位置検出方法、位置検出装置、リソグラフィ装置および物品製造方法 - Google Patents

位置検出方法、位置検出装置、リソグラフィ装置および物品製造方法 Download PDF

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Abstract

【課題】対象物の位置を検出する時間の点で有利な技術を提供する。【解決手段】位置検出方法は、コンピュータにより、第１乃至第Ｎ（Ｎは３以上の自然数）の特徴点を有するテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、画像の中の対象物の位置を検出する。位置検出方法は、前記画像に対する前記テンプレートの複数の相対位置それぞれについて、第１乃至第ｎ（≦Ｎ）の特徴点を順に注目特徴点として処理を繰り返すことによって前記テンプレートと前記画像との相関性を示す指標を得る工程を有し、前記複数の相対位置それぞれについての前記工程は、注目特徴点が第Ｊ（Ｊは２以上かつＮ未満の自然数）の特徴点である場合に、第１乃至第Ｊの特徴点の処理に基づいて得られる前記相関性を示す中間的な指標が打ち切り条件を満たすかを判定し、前記中間的な指標が前記打ち切り条件を満たす場合に第（Ｊ＋１）の特徴点以降についての処理を打ち切る。【選択図】図３

Description

本発明は、位置検出方法、位置検出装置、リソグラフィ装置および物品製造方法に関する。
近年、半導体デバイス等の物品の微細化、高集積化に伴い、露光装置およびインプリント装置等のリソグラフィ装置におけるアライメント精度の向上に対する要求が厳しくなっている。リソグラフィ装置では、搬送機構によってリソグラフィ装置に搬送されてくる基板の位置を検出するために、基板に設けられている検出対象物（マーク）の位置が検出されうる。検出対象物の位置の検出には、テンプレートマッチングと呼ばれる方法が使われうる。テンプレートマッチングは、検出対象物を含む画像とテンプレートとの相対位置を変更しながら複数の相対位置の各々において画像とテンプレートとの相関性を示す指標を計算し、相関性が最も高い相対位置に基づいて検出対象物の位置を検出する方法である。この明細書では、相関性が高いことは、画像中の検出対象物とテンプレートとが、より高い精度で一致していることを意味するものとする。
相関性を示す指標としては、テンプレートと画像との差の自乗和を求めるＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）や、差の絶対値和を求めるＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）がある。また、相関性を示す指標としては、後述の正規化相関もある。相関性を示す指標を計算するためには長時間を要するため、高速化のために様々な手法が提案されている。例えば、ＳＳＤやＳＡＤを高速化する手法として、ＳＳＤＡ（Ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ Ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）といった手法がある（非特許文献１）。ＳＳＤＡでは、ある相対位置における相違度の計算途中における累積値が閾値を超えた場合に以降の特徴点での累積が中止される。ここで、相違度は、その値が小さいほど相関性が高いことを意味する。特許文献１には、ＳＳＤＡを応用した方法が記載されている。特許文献１に記載された方法では、計算途中の累積値が、探索画像内の既に計算済みの累積値を超えたならば、この計算を途中で打ち切って、次の位置での処理へ移行する。これにより、不要な計算をする必要が無く、計算時間を大幅に短縮してテンプレートマッチング速度を高速化することができる。
特開平４−０９８３７７号公報
D.I. Barnea, and H.F. Silverman,"A class of algorithms for fast digital image registration", IEEE Trans. onComputers, IEEE, Feb. 1972, Vol.C-21, No.2, pp.179-186
しかし、従来の方法では、特徴点毎に計算を打ち切るかどうかを判断するため、その判断のための長時間を要するという問題がある。特に、相関性を正規化相関によって評価する場合には、ＳＳＤやＳＡＤに比べて相関度を求めるための計算量が多いため、判断により長時間を要する。
本発明は、対象物の位置を検出する時間の点で有利な技術を提供することを例示的目的とする。
本発明の１つの側面は、コンピュータにより、第１乃至第Ｎ（Ｎは３以上の自然数）の特徴点を有するテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、画像の中の対象物の位置を検出する位置検出方法であって、前記画像に対する前記テンプレートの複数の相対位置それぞれについて、第１乃至第ｎ（≦Ｎ）の特徴点を順に注目特徴点として処理を繰り返すことによって前記テンプレートと前記画像との相関性を示す指標を得る工程を有し、前記複数の相対位置の各々についての前記工程は、注目特徴点が第Ｊ（Ｊは２以上かつＮ未満の自然数）の特徴点である場合に、第１乃至第Ｊの特徴点の処理に基づいて得られる前記相関性を示す中間的な指標が打ち切り条件を満たすかを判定し、前記中間的な指標が前記打ち切り条件を満たす場合に第（Ｊ＋１）の特徴点以降についての処理を打ち切る。
本発明によれば、例えば、対象物の位置を検出する時間の点で有利な技術が提供される。
本発明の一実施形態の位置検出装置の構成を示す図。 （ａ）は本発明の一実施形態におけるテンプレートを例示する図、（ｂ）は本発明に一実施形態におけるマーク画像を含む画像を例示する図。 画像とテンプレートとの相関度の分布と遷移を例示する図。 （ａ）は画像を例示する図。（ｂ）は検出対象物の中央領域における相関度の遷移を例示する図、（ｃ）は検出対象物の周辺領域における相関度の遷移を示す図。 ２つの特徴点での相関度の頻度を例示する図。 判定特徴点を最適化する方法を説明する図。 相関度の遷移を例示する図。 本発明の一実施形態の位置検出装置による対象物の位置検出の手順を例示する図。 本発明の一実施形態の位置検出装置による対象物の位置検出の手順の変形例を例示する図。 位置検出装置が組み込まれたリソグラフィ装置としての露光装置を例示する図。 基板のマークの位置検出に関する露光装置の動作を例示する図。 露光装置によって実行される露光ジョブの流れを例示する図。
以下、添付図面を参照しながら本発明をその例示的な実施形態を通して説明する。
図１には、本発明の一実施形態の位置検出装置１０の構成が示されている。図１に示された位置検出装置１０は、例えば、コンピュータ１１に位置検出プログラム１５を組み込むことによって形成されうる。あるいは、位置検出装置１０は、例えば、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略。）などのＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅの略。）、又は、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略。）によって構成されてもよい。
図１に示された例では、位置検出装置１０を構成するコンピュータ１１は、テンプレートＴＰと、ＣＰＵ（あるいはプロセッサ）１２と、メモリ１３とを含みうる。テンプレートＴＰは、不揮発性メモリ等に格納された形態でコンピュータ１１に備えられうる。テンプレートＴＰは、書き換え可能とされうる。テンプレートＴＰはメモリ１３に格納してもよい。メモリ１３は、位置検出プログラム１５を格納している。位置検出プログラム１５は、位置検出プログラム１５を格納したメモリ媒体３０から、不図示のメモリリーダを介して、あるいは、不図示の通信回線を介して、コンピュータ１１に提供され、コンピュータ１１に組み込まれうる。ＣＰＵ１２は、メモリ１３に格納された位置検出プログラム１４２に基づいて動作し、コンピュータ１１を位置検出装置として動作させ、あるいは、ＣＰＵ１２を位置検出部として動作させる。
位置検出装置１０は、画像供給装置２０から供給される画像の中の検出対象物の位置を、テンプレートＴＰを用いたテンプレートマッチングによって検出する。検出対象物は、例えば、マーク画像でありうる。画像供給装置２０は、例えば、撮像部（カメラ）でありうる。該撮像部は、例えば、基板に設けられたマーク（アライメントマーク）の画像を撮像するアライメントスコープの一部を構成しうる。
図２（ａ）には、テンプレートＴＰが例示されている。テンプレートＴＰは、検出すべき対象物（例えばマーク画像）ＭＡに対応する比較画像ＭＡＴの特徴を示す複数の特徴点ＴＰ１〜ＴＰ２０を含みうる。複数の特徴点ＴＰ１〜ＴＰ２０の各々は、テンプレートＴＰにおける座標（位置）と、当該座標における値とで構成されうる。図２（ａ）の例では、比較画像ＭＡＴのエッジ部に特徴点ＴＰ１〜ＴＰ２０が配置されている。
図２（ｂ）には、検出すべき対象物（例えばマーク画像）ＭＡを含む画像ＩＭの探索範囲ＡＲが例示されている。画像ＩＭは、画像供給装置２０から供給されうる。画像ＩＭは、複数の画素で構成され、画像における位置は、画素の座標（位置）で現わされうる。位置検出装置１０は、探索範囲ＡＲ内における対象物ＭＡの位置を検出するために、探索範囲ＡＲに対してテンプレートＴＰを走査しながら、探索範囲ＡＲにおける各位置において、画像ＩＭとテンプレートＴＰとの相関性を計算するように構成されうる。換言すると、位置検出装置１０は、探索範囲ＡＲに対するテンプレートの相対位置を変更しながら、複数の相対位置の各々について、画像ＩＭとテンプレートＴＰとの相関性を計算するように構成されうる。そして、位置検出装置１０は、複数の相対位置のうち画像ＩＭとテンプレートＴＰとの相関性が最も高い相対位置に基づいて対象物ＭＡの位置を検出するように構成されうる。ここで、相対位置は、例えば、画像ＩＭの中心位置とテンプレートＴＰの中心位置との相対位置でありうる。
以下では、一例として、画像ＩＭとテンプレートＴＰとの相関性を示す指標を正規化相関によって計算する方法を説明するが、ＳＳＤまたはＳＡＤ等の他の方法に従って指標を計算してもよい。正規化相関は、ＳＳＤやＳＡＤよりも計算量が多いが、比較的明るさの変動に対して強いため、安定して対象物を検出することができる。正規化相関に従った相関性を示す指標は、相関度Ｃとして定義されうる。相関度Ｃが大きいほど相関性が高いこと、つまり、画像ＩＭにおける対象物ＭＡとテンプレートＴＰとが、より高い精度で一致していることを意味する。ここで、画像ＩＭの位置（ｘ、ｙ）における相関度Ｃは、画像ＩＭの位置（ｘ，ｙ）にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度である。位置検出装置１０は、画像ＩＭにおける位置（ｘ、ｙ）での相関度Ｃを式（１）に従って計算するように構成されうる。画像ＩＭにおける位置（ｘ，ｙ）は、画像ＩＭとテンプレートＴＰとの相対位置を表すものとしても理解される。
Figure 2018036528
 ・・・（１）
ここで、Ｎは特徴点の個数、Ｔ（ｎ）はテンプレートＴＰにおける第ｎの特徴点（ＴＰｎ）の値、Ｉ（ｎ）は画像ＩＭにおけるＴ（ｎ）に対応する画素の値である。テンプレートＴＰにおける第ｎの特徴点の位置（ｘｔｎ，ｙｔｎ）とすると、Ｉ（ｎ）＝Ｉ（ｘ＋ｘｔｎ，ｙ＋ｙｔｎ）である。位置検出装置１０は、複数の相対位置（ｘ，ｙ）のうち画像ＩＭとテンプレートＴＰとの相関性が最も高い相対位置（ｘ，ｙ）＝（Ｘ，Ｙ）を対象物ＭＡの位置（ｘ，ｙ）＝（Ｘ，Ｙ）として決定するように構成されうる。
位置検出装置１０を構成するコンピュータ１１のＣＰＵ（プロセッサ）１２は、画像ＩＭに対するテンプレートＴＰの相対位置を変更しながら複数の相対位置それぞれについて、第１乃至第Ｎの特徴点を順に注目特徴点としながら処理を繰り返す。これにより、ＣＰＵ１２は、複数の相対位置それぞれについて、テンプレートＴＰと画像ＩＭとの相関性を示す指標としての相関度Ｃを得る。この動作は、画像ＩＭにおける複数の位置（ｘ、ｙ）の各々について、テンプレートＴＰと画像ＩＭとの相関度（相関性）を求めることと等価である。
ＣＰＵ１２における複数の相対位置それぞれについての処理では、注目特徴点が第Ｊ（Ｊは２以上かつＮ未満の自然数）の特徴点である場合に、第１乃至第Ｊの特徴点の処理に基づいて得られる中間的な指標が打ち切り条件を満たすかを判定する。そして、ＣＰＵ１２は、当該中間的な指標が当該打ち切り条件を満たす場合に、第（Ｊ＋１）の特徴点以降についての処理を打ち切る。第Ｊの特徴点は、打ち切りを行うかを判定する特徴点である。そこで、以下では、第Ｊの特徴点を判定特徴点Ｊともいう。判定特徴点Ｊは、画像ＩＭ中の検出すべき対象物ＭＡの位置を検出する検出処理の実行前に予め決定あるいは設定されうる。また、打ち切り条件も、画像ＩＭ中の検出すべき対象物ＭＡの位置を検出する検出処理の実行前に予め決定されうる。
つまり、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、判定特徴点および／または打ち切り条件を決定する決定部を含みうる。あるいは。位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２によって実行される位置決定方法は、判定特徴点および／または打ち切り条件を決定する決定工程を含みうる。以下、判定特徴点および／または打ち切り条件の決定設定について、第１〜第３の例を挙げて説明する。
［第１の例］
図３を参照しながら判定特徴点および／または打ち切り条件を決定する第１の例を説明する。探索範囲ＡＲ内の各位置（画像ＩＭとテンプレートＴＰとの相対位置）における相関度Ｃは、図３（ａ）に例示されるように求められうる。この例では、対象物（マーク画像）ＭＡの中心位置Ｐ１（つまり、（ｘ，ｙ）＝（０，０））での相関度Ｃは８０％である。また、対象物（マーク画像）ＭＡの外側のある周辺位置Ｐ２での相関度Ｃは１５％である。このように、対象物ＭＡの位置とテンプレートＴＰの位置とが一致する対象物ＭＡの中心およびその近傍の位置では、相関度Ｃ（相関性）が高くなる。一方、対象物ＭＡの外側の周辺位置や、対象物ＭＡが存在しない位置では、相関度Ｃ（相関性）が低くなる。
図３（ｂ）には、対象物ＭＡの中心位置Ｐ１での第１〜第２０の特徴点毎の相関度Ｃの遷移ＣＰ１と対象物ＭＡの外側の周辺位置Ｐ２での第１〜第２０の特徴点毎の相関度Ｃの遷移ＣＰ２とがプロットされている。第ｊの特徴点Ｔｊでの相関度Ｃ（ｊ）は、式（２）で与えられる。ｊが取り得る範囲は、１≦ｊ≦Ｎである。ここで、第ｊの特徴点Ｔｊでの相関度Ｃ（ｊ）は、より正確に表現すれば、第１の特徴点から第ｊの特徴点までについて、テンプレートＴＰと画像ＩＭ（対象物ＭＡ）との相関性を評価した結果を示す指標である。
Figure 2018036528
 ・・・（２）
画像ＩＭにおける対象物ＭＡの位置とテンプレートＴＰの位置とが完全に一致している場合の理想的な相関度Ｃの遷移はＣＲである。理想的な相関度Ｃの遷移ＣＲの傾きは１／Ｎであり、実際の相関度Ｃ（ｊ）の傾きは、ＣＲの傾きを超えることはない。対象物（マーク画像）ＭＡにおける外枠部分でのコントラストが低いため、図３（ｂ）のように、遷移ＣＰ１は、テンプレートＴＰの特徴点ＴＰ１〜ＴＰ６、ＴＰ１４〜ＴＰ２０での相関度の増加量が少なくなっている。一方、対象物（マーク画像）ＭＡにおける中心付近の十字部は、特徴点ＴＰ７〜ＴＰ１３によく一致するため、相関度の増加量は理想的な傾きと同等に多くなっている。一方、遷移ＣＰ２は、画像ＩＭとテンプレートＴＰの特徴点との一致度が低いため、相関度は横ばいとなっている。ただし、遷移ＣＰ２において、ＴＰ１８〜ＴＰ２０が対象物ＭＡにおける外枠部分と一致するため、わずかながら相関度が増加している。
位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、テスト画像とテンプレートＴＰとの相対位置を変更しながら複数の相対位置の各々について式（２）に従って相関度を計算することによって図３（ｂ）に例示されるような遷移ＣＰ１を得ることができる。また、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、テスト画像を使って得られた遷移ＣＰ１に基づいて判定特徴点Ｊを決定することができる。テスト画像は、例えば、複数の基板からなるロットを処理する際に、ロットの先頭の基板のマークの位置を検出するために該先頭の基板のマークを撮像することによって得られる画像でありうる。
ここで、予め打ち切り条件としての相関度閾値ＴＪを予め決定しておく場合を考える。この場合において、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、対象物ＭＡの中心位置での相関度が相関度閾値ＴＪを超え、且つ、対象物ＭＡの外側の周辺位置での相関度がＴＪを下回っている特徴点を判定特徴点Ｊとして決定する。例えば、図３（ｂ）において、対象物ＭＡの中心位置での相関度の遷移ＣＰ１における各特徴点での相関度は、特徴点数が１１点以上のところで相関度閾値ＴＪを超えている。対象物ＭＡの外側の周辺位置での相関度の遷移ＣＰ２の特徴点数が１１点での相関度はＴＪを下回っている。よって、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、特徴点数が１１の特徴点、即ち第１１の特徴点を判定特徴点Ｊとして決定することができる。相関度閾値ＴＪは、上記のように予め決定しておくことができる。
あるいは、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、予め決定しておいた判定特徴点Ｊと対象物ＭＡの中心位置Ｐ１での相関度の遷移ＣＰ１に基づいて相関度閾値ＴＪを決定してもよい。例えば、相関度の遷移ＣＰ１における判定特徴点Ｊでの相関度Ｃ（Ｊ）から任意のオフセットＯＦＳだけ差し引いた値を相関度閾値ＴＪとすることができる。ここで決定された判定特徴点Ｊや相関度閾値ＴＪは、画像ＩＭを対象として対象物ＭＡの位置を検出する際に使用される。
［第２の例］
次に、図４、図５を参照しながら判定特徴点および／または打ち切り条件の決定についての第２の例を説明する。ここでは、対象物ＭＡの中央領域ＭＲの画素数がＭ個、中央領域ＭＲとは異なる領域（周辺領域）の画素数がＬ個であるものとする。また、図４（ｂ）に例示されるように、中央領域ＭＲを構成するＭ個の画素の位置（Ｍ個の相対位置）の各々での相関度の遷移ＣＰ１、ＣＰ２・・・ＣＰＭが得られる。同様に、図４（ｃ）に例示されるように、中央領域ＭＲとは異なる領域を構成するＬ個の画素の位置（Ｌ個の相対位置）の各々での相関度の遷移ＣＰ´１、ＣＰ´２・・・ＣＰ´Ｌが得られる。対象物ＭＡの中心の画素の位置での相関度の遷移はＣＰ１である。
次に、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、特徴点Ｊ１、Ｊ２の各々でのＣＰ１〜ＣＰＭとＣＰ´１〜ＣＰ´Ｌの相関度の頻度を求める。例えば、特徴点Ｊ１でのＣＰ１〜ＣＰＭの相関度の頻度は図５（ａ）のようになり、特徴点Ｊ１でのＣＰ´１〜ＣＰ´Ｌの相関度の頻度は図５（ｂ）のようになる。また、特徴点Ｊ２でのＣＰ１〜ＣＰＭの相関度の頻度は図５（ｃ）のようになり、特徴点Ｊ２でのＣＰ´１〜ＣＰ´Ｌの相関度の頻度は図５（ｄ）のようになる。
判定特徴点と該判定特徴点での相関度閾値を決定するための第１の方法として、各特徴点数での相関度の頻度の分布が相互に十分に離れているかどうかに基づいて決定する方法を挙げることができる。具体的には、それぞれの頻度の重心を求める。特徴点Ｊ１で求めたＣＰ１〜ＣＰＭの相関度の頻度の重心はＧ１となり、特徴点Ｊ１で求めたＣＰ´１〜ＣＰ´Ｌの相関度の頻度の重心はＧ２となる。また、特徴点Ｊ２で求めたＣＰ１〜ＣＰＭの相関度の頻度の重心はＧ３となり、特徴点Ｊ２で求めたＣＰ´１〜ＣＰ´Ｌの相関度の頻度の重心はＧ４となる。
特徴点Ｊ１では、対象物ＭＡの中央領域ＭＲの画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度と中央領域ＭＲとは異なる領域の画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度との間に大きな差がない。よって、重心Ｇ１と重心Ｇ２との差ＧＪ１は小さい。一方、特徴点Ｊ２では、対象物ＭＡの中央領域ＭＲの画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度と、中央領域ＭＲとは異なる領域の画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度との間に大きな差がある。よって、重心Ｇ３と重心Ｇ４の差ＧＪ２が大きい。位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、重心の差を閾値ＴＧＪ１と比較し、重心の差が閾値ＴＧＪ１よりも大きい特徴点Ｊ２を判定特徴点として決定することができる。また、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、決定した判定特徴点Ｊ２でのＣＰ１の相関度から任意のオフセットだけ差し引いた値を相関度閾値ＴＪとして決定することができる。この方法によれば、対象物ＭＡの中央領域とそれ以外の領域とで、複数の画素について求めた相関度の頻度を比較することで、異常値があっても安定して判定特徴点を決定することができる。
次に、判定特徴点と該判定特徴点での相関度閾値を決定するための第２の方法を説明する。第２の方法では、対象物ＭＡの中央領域の画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度と、中央領域ＭＲとは異なる領域にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度の分布と、が十分に離れているかどうかを判定する。
図５（ｃ）に例示されるように、対象物ＭＡの中央領域ＭＲの中心の画素テンプレートＴＰの中心を一致させたとき、特徴点Ｊ２での相関度はＰＫである。対象物ＭＡの中央領域ＭＲの中心の画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度ＰＫと、対象物ＭＡの中央領域ＭＲとは異なる領域のそれぞれの画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度Ｇ４の頻度の重心Ｇ４と、の差はＧＪ３である。差ＧＪ３が閾値ＴＧＪ２を超えていれば、特徴点Ｊ２を判定特徴点として決定する。相関度閾値ＴＪは、上記と同様の方法で求めることができる。第２の方法は、第１の方法よりも高速に判定特徴点および相関度閾値を決定することができる。
次に、判定特徴点と該判定特徴点での相関度閾値を決定するための第３の方法を説明する。第３の方法では、対象物ＭＡの中央領域ＭＲの中心の画素にテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度と、中央領域ＭＲとは異なる領域の画素について得られる最も高い相関度とを比較する。特徴点Ｊ２での中央ＭＲとは異なる領域の画素について得られる最も高い相関度はＰＫ´である。相関度ＰＫと相関度ＰＫ´との差ＧＪ４が閾値ＴＧＪ３を超えていれば、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、特徴点を判定特徴点Ｊ２として決定する。相関度閾値ＴＪは上記と同様の方法で求めることができる。第３の方法は、第１の方法および第２の方法よりも高速に決定することができる。
［第３の例］
次に、図６を参照しながら判定特徴点および／または打ち切り条件の決定についての第３の例を説明する。第３の例では、テンプレートＴＰの複数の特徴点を並べ替えることによって、複数の特徴点の順序を再定義する。換言すると、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、第１〜第Ｎの特徴点を並べ替えることによって第１〜第Ｎの特徴点を再定義する再定義部を含みうる。位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２によって実行される位置決定方法は、第１〜第Ｎの特徴点を並べ替えることによって第１〜第Ｎの特徴点を再定義する再定義工程を含みうる。
図６（ａ）、（ｂ）に例示されるように、対象物ＭＡの中心の画素ＰＡにテンプレートＴＰの中心を一致させたときの相関度の遷移がＣＰＡである。判定特徴点での相関度閾値をＴＪとすると、相関度の遷移ＣＰＡと相関度閾値ＴＪの関係から判定特徴点はＪとなる。相関度の遷移ＣＰＡの特徴として、特徴点数＝７点から１４点までがテンプレートＴＰと対象物ＭＡとの一致度が高いため、相関度の増加量が多くなっている。そこで、第１〜第Ｎの特徴点を並べ替えて、最適化した相関度の遷移ＣＰＡ´を作成する。具体的に記載すると、相関度の遷移ＣＰＡ´は、図１のテンプレートＴＰの特徴点をＴＰ７、ＴＰ８・・・ＴＰ１４、ＴＰ１、ＴＰ２・・・ＴＰ６、ＴＰ１５、ＴＰ１６・・・ＴＰ２０の順で計算するように変更したときのグラフである。相関度の遷移ＣＰＡ´と相関度閾値ＴＪとの関係から判定特徴点をＪ´とすることができ、相関度計算のより早い段階で計算を打ち切るかどうかの判定が可能になる。この方法は、対象物ＭＡの中央領域ＭＲとは異なる領域の画素での相関度の遷移を考慮して最適化するとより最適な判定点を決定することができる。
例えば、図６（ａ）、（ｂ）に例示される中央領域ＭＲとは異なる領域の画素ＰＢでの相関度遷移ＣＰＢをみると、特徴点数＝１７点〜２０点の計算で相関度が比較的増加している。複数の特徴点を並べ替える際には、対象物ＭＡの中央領域ＭＲ（中心位置）での相関度遷移が大きく、且つ、対象物ＭＡの中央領域ＭＲとは異なる領域での相関度遷移が小さい特徴点の順序を前に変更するとよい。こうすることで、対象物ＭＡの中央領域ＭＲでの相関度遷移と外側の領域での相関度遷移との差が大きくなる。よって、判定を早期に実施することができる。
以下、図２、図７、図８を参照しながら位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２によって実行されうる対象物の位置検出の手順を例示的に説明する。以下の手順は、上記の第１乃至第３の例に代表される方法によって判定特徴点および打ち切り条件が予め決定され設定されている状態において実行される。
工程Ｓ１０１では、ＣＰＵ１２は、画像ＩＭの探索範囲ＡＲ内の探索開始画素をｐ０に設定する。次に、ＣＰＵ１２は、式（１）の分母の一部に当たるテンプレートＴＰの各特徴点におけるテンプレートの値の自乗和を計算する。ここで、自乗和の計算は、第１の特徴点から第Ｊの特徴点（判定特徴点）までのＴ（ｎ）の自乗和であるＳＵＭ＿Ｔ２Ｊの計算と、第１〜第Ｎの特徴点についてのＴ（ｎ）の自乗和であるＳＵＭ＿Ｔ２Ｎの計算と、を含む。これらの自乗和は、固定値であるため、予め計算しておくことができる。ＳＵＭ＿Ｔ２ＮおよびＳＵＭ＿Ｔ２Ｊの計算は、式（３）に従ってなされる。
Figure 2018036528
 ・・・（３）
次いで、工程Ｓ１０３では、ＣＰＵ１２は、相関度を計算する画素ｐについて、相関度Ｃ（Ｊ）の計算を始める前に、変数ｎ、積和ＳＵＭ＿ＩＴ、自乗和ＳＵＭ＿Ｉ２を０に初期化する。変数ｎは、計算中の特徴点である注目特徴点を識別する番号を示す。積和ＳＵＭ＿ＩＴは、画像ＩＭの探索範囲ＡＲ内の画素（特徴点ＴＰｎに対応する画素）の値Ｉ（ｎ）と、特徴点ＴＰｎにおけるテンプレートＴＰの値Ｔ（ｎ）と、の積和である。自乗和ＳＵＭ＿Ｉ２は、Ｉ（ｎ）の自乗の積和である。
工程Ｓ１０４〜Ｓ１０６では、ＣＰＵ１２は、第１〜第Ｊ（Ｊは２以上かつＮ未満の自然数）の特徴点を順に注目特徴点としながら相関度Ｃ（Ｊ）を計算するための関数の値を計算する。換言すると、工程Ｓ１０４〜Ｓ１０６では、ＣＰＵ１２は、注目特徴点を示す変数ｎがＪに達するまで、相関度Ｃ（Ｊ）を計算するための関数の値を計算する。該関数の値は、特徴点に関してテンプレートＴＰと画像ＩＭとの相関性を示す指標値であると理解することができる。
具体的には、工程Ｓ１０４では、ＣＰＵ１２は、Ｉ（ｎ）とＴ（ｎ）との積を求める第１関数の値を計算し、その積をＳＵＭ＿ＩＴに加算する。この動作は、第１関数の値を積算する第１の積算（第１関数の値の和を計算する第１の積算）に相当する。また、工程Ｓ１０４では、ＣＰＵ１２は、Ｉ（ｎ）の自乗を求める第２関数の値を計算し、その積をＳＵＭ＿Ｉ２に加算する。この動作は、第２関数の値を積算する第２の積算（第２関数の値の和を計算する第２の積算）に相当する。工程Ｓ１０５では、ＣＰＵ１２は、変数ｎの値がＪであるかどうかを判定し、変数ｎの値がＪでない場合（ｎがＪより小さい場合）、工程Ｓ１０６において現在の変数ｎの値に１を加算して工程Ｓ１０４に戻る。変数ｎの値がＪである場合（注目特徴点が第Ｊの特徴点（つまり判定特徴点Ｊ）である場合）、ＣＰＵ１２は、工程Ｓ１０７に進む。
工程Ｓ１０７では、ＣＰＵ１２は、判定特徴点Ｊでの相関度Ｃ（Ｊ）を、式（２）を用いて計算する（Ｓ１０７）。工程Ｓ１０４〜Ｓ１０６における計算の繰り返しによって得られたＳＵＭ＿ＩＴ、ＳＵＭ＿Ｉ２（相関性を示す指標値）に基づいて、第Ｊの特徴点における中間的な指標であるＣ（Ｊ）を式（４）に従って計算する。ここで、式（４）は、式（２）と等価である。ここで、Ｃ（Ｊ）は、判定特徴点Ｊで得られる相関度である。換言すると、Ｃ（Ｊ）は、第１の特徴点から第Ｊの特徴点（判定特徴点）までの計算に基づいて得られる中間的な指標である。
Figure 2018036528
 ・・・（４）
工程Ｓ１０８では、ＣＰＵ１２は、Ｃ（Ｊ）が打ち切り条件を満たすかどうか、より具体的には、Ｃ（Ｊ）が相関度閾値ＴＪを下回っているかどうかを判定する。この例では、Ｃ（Ｊ）が相関度閾値ＴＪを下回っていることは、Ｃ（Ｊ）が打ち切り条件を満たしていることを意味する。Ｃ（Ｊ）が打ち切り条件を満たす場合は、ＣＰＵ１２は、第（Ｊ＋１）の特徴点以降についての計算を打ち切って、工程Ｓ１１４に進む。
一方、Ｃ（Ｊ）が打ち切り条件を満たさない場合は、ＣＰＵ１２は、工程Ｓ１０９に進む。そして、ＣＰＵ１２は、工程Ｓ１０９〜Ｓ１１３において、第１の特徴点から第Ｎ（Ｎは３以上の自然数）の特徴点までの計算に基づいてテンプレートＴＰと画像ＩＭとの相関性を示す指標である相関度Ｃ（Ｎ）を計算する。
具体的には、工程Ｓ１０９〜Ｓ１１２では、第（Ｊ＋１）〜第Ｎの特徴点を順に注目特徴点としながら相関度Ｃ（Ｊ）を計算するための関数の値を計算する。換言すると、工程Ｓ１０９〜Ｓ１１２では、ＣＰＵ１２は、注目特徴点を示す変数ｎがＮに達するまで、相関度Ｃ（Ｎ）を計算するための関数の値を計算する。より具体的には、工程Ｓ１０９では、変数ｎの値をＪ＋１に設定する。次いで、工程Ｓ１１０では、ＣＰＵ１２は、Ｉ（ｎ）とＴ（ｎ）との積を求める第１関数の値を計算し、その積をＳＵＭ＿ＩＴに加算する。この動作は、第１関数の値を積算する第１の積算（第１関数の値の和を計算する第１の積算）に相当する。また、工程Ｓ１１０では、ＣＰＵ１２は、Ｉ（ｎ）の自乗を求める第２関数の値を計算し、その積をＳＵＭ＿Ｉ２に加算する。この動作は、第２関数の値を積算する第２の積算（第２関数の値の和を計算する第２の積算）に相当する。工程Ｓ１１１では、ＣＰＵ１２は、変数ｎの値がＮであるかどうかを判定し、変数ｎの値がＮでない場合（ｎがＮより小さい場合）、工程Ｓ１１２において現在の変数ｎの値に１を加算して工程Ｓ１１０に戻る。変数ｎの値がＮである場合（注目特徴点が最終特徴点である場合）、ＣＰＵ１２は、工程Ｓ１１３に進む。工程Ｓ１１３では、ＣＰＵ１２は、工程Ｓ１０４〜Ｓ１０６および工程Ｓ１１０〜Ｓ１１２の繰り返しによって得られたＳＵＭ＿ＩＴ、ＳＵＭ＿Ｉ２に基づいて、第Ｎの特徴点における指標であるＣ（Ｎ）を式（５）に従って計算する。式（５）は、式（１）と等価である。
Figure 2018036528
 ・・・（５）
ここで、工程Ｓ１０４〜Ｓ１０６および工程Ｓ１１０〜Ｓ１１２の繰り返しは、第１〜第ｎの特徴点を順に注目特徴点としながら計算を繰り返すことによってテンプレートＴＰと画像ＩＭとの相関性を示す指標として相関度Ｃを得る計算工程である。
工程Ｓ１１４では、ＣＰＵ１２は、探索範囲ＡＲ内の全ての画素ｐについて上記の処理（工程Ｓ１０３〜Ｓ１０８又は工程Ｓ１０３〜Ｓ１１３）を実行したかどうかを判定する。そして、ＣＰＵ１２は、探索範囲ＡＲ内の全ての画素ｐのうち未処理の画素ｐが存在する場合には、工程Ｓ１１５において処理対象の画素を未処理の画素ｐのいずれかに変更し工程Ｓ１０３に戻る。一方、探索範囲ＡＲ内の全ての画素ｐについて上記の処理を実行した場合は、工程Ｓ１１６に進み、相関度Ｃが最も高い画素ｐを決定し、その画素ｐの位置（ｘ，ｙ）＝（Ｘ，Ｙ）を対象物ＭＡの位置（ｘ，ｙ）＝（Ｘ，Ｙ）として決定する。
以下、図９を参照しながら位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２によって実行されうる対象物の位置検出の手順の変形例を説明する。図９（ａ）、（ｂ）に例示されるように、対象物ＭＡの中央領域ＭＲにおける中心の画素ＰＡでの相関度遷移をＣＰＡ、中央領域ＭＲとは異なる領域の画素ＰＢでの相関度遷移ＣＰＢとする。また、中央領域ＭＲとは異なる領域の他の画素ＰＣでの相関度遷移をＣＰＣとする。相関度遷移ＣＰＣは、テンプレートＴＰの特徴点ＴＰ１からＴＰ８とよく一致しているため相関度の増加量が多く、それ以降は一致していないため相関度の増加量が小さい。このような相関度遷移は、テンプレートＴＰの一部の特徴点がマークやその他のパターンにかかっている場合に発生することがある。第１判定特徴点をＪＮ１、第１判定特徴点ＪＮ１での相関度閾値をＴＪＮ１と設定すると、相関度遷移ＣＰＣの第１判定特徴点ＪＮ１における相関度は相関度閾値ＴＪＮ１を超えるため、画素ＰＣでの相関度計算を打ち切ることができない。一方、第２判定特徴点をＪＮ２、第２判定特徴点ＪＮ２での相関度閾値をＴＪＮ２と設定すると、相関度遷移ＣＰＣの判定点ＪＮ２における相関度は相関度閾値ＴＪＮ２を下回るため、画素ＰＣでの相関度計算を打ち切ることができる。この場合、画素ＰＢでの相関度計算を打ち切るタイミングが遅くなるため、画素ＰＢでの相関度計算にかかる時間が長くなってしまう。そこで、位置検出装置１０あるいはＣＰＵ１２は、複数の判定特徴点の各々で以降の計算を打ち切るかどうかの判定を行うように構成されうる。ここでは、第１判定特徴点ＪＮ１と第２判定特徴点ＪＮ２を設定し、各判定特徴点で以降の計算を打ち切るかどうかの判定を行う。複数の判定特徴点を設けることで、画素ＰＢのような早期に打ち切り可能な画素での相関度計算時間を増加させることなく、画素ＰＣのような最終的には対象物ＭＡの中心位置の画素よりも相関度が低くなるような画素での相関度計算を打ち切ることが可能になる。判定特徴点の個数を増やすことで、より多くの画素で相関度計算を打ち切ることが期待できる。ただし、判定特徴点の個数を増やすと判定のための時間がかかるため、テンプレートマッチングの時間が最も短縮できる個数の判定特徴点を設定するのがよい。
以上のように、上記の実施形態によれば、より短時間で対象物の位置を検出するために有利な技術が提供される。
以下、図１０を参照しながら位置検出装置１０をリソグラフィ装置としての露光装置１００に適用した例を説明する。ただし、位置検出装置１０は、インプリント装置や荷電粒子描画装置等の他のリソグラフィ装置にも適用可能である。
露光装置１００は、原版Ｒと基板Ｗとをアライメントした後に、照明系ＩＬで原版Ｒに露光光を照射し、原版Ｒのパターンを投影光学系ＰＯを介して基板Ｗに転写する装置である。基板は、ＸＹ方向に移動可能なＸＹステージ（位置決め機構）ＳＴＧに搭載されたチャックＣＨによって保持される。基板Ｗ上には、基板Ｗのアライメントを行うためにマークＭＡが設けられている。マークＭＡ’を撮像するアライメントスコープＳＣを備えている。アライメントスコープＳＣは、前述の画像供給装置２０に相当する。光源ＬＩから出た光は、ＮＤフィルタＮＤによって光量が調整され、ファイバや専用光学系によってハーフミラーＭに導かれ、例えば投影光学系ＰＯ等を介して、マークＭＡ’を照明する。光源ＬＩおよびＮＤフィルタＮＤの制御は、光量調整部ＬＰによって行われる。マークＭＡ’からの反射光は、ハーフミラーＭを通過して、アライメントスコープＳＣのカメラＣＡＭのフォトセンサＳに入射し、マークＭＡ’の像を形成する。マークＭＡ’の像は、フォトセンサ（イメージセンサ）Ｓによって撮像され、センサ制御装置ＡＭＰによってＡ／Ｄ変換される。これにより、検出すべき対象物ＭＡとしてのマーク画像を含む画像がカメラＣＡＭ（アライメントスコープＳＣ）からアライメント計測装置ＡＣに出力される。
フォトセンサＳにおける撮像のための蓄積時間は、ホスト制御装置ＨＰによって制御されうる。より具体的には、アライメント計測装置ＡＣ内のアライメント処理装置ＡＰは、ホスト制御装置ＨＰからの指令に応じてセンサ制御装置ＡＭＰを制御することによって蓄積時間を制御する。フォトセンサＳによる撮像のタイミングは、ステージ制御装置ＳＴＣ内のステージ処理装置ＳＰからホスト制御装置ＨＰを介してアライメント処理装置ＡＰに提供されるタイミング信号に基づいてアライメント処理装置ＡＰによって制御される。ステージ処理装置ＳＰは、モーターＭＯＴによってＸＹステージＳＴＧを駆動し、ＸＹステージＳＴＧの位置を干渉計ＰＭによって計測する。
アライメント計測装置ＡＣは、カメラＣＡＭ（アライメントスコープＳＣ）から出力された画像をメモリＭＥＭに格納する。アライメント処理装置ＡＰには、上記の位置検出装置１０が組み込まれていて、検出すべき対象物ＭＡとしてのマーク画像を含む画像を処理することによって、対象物ＭＡとしてのマーク画像の位置を検出し、検出結果をホスト制御装置ＨＰに供給する。アライメント処理装置ＡＰに組み込まれた位置検出装置は、基板の属性に基づいて、第Ｊの特徴点および打ち切り条件のうち少なくとも一方を決定するように構成されうる。該位置検出装置は、特定の基板に関する画像に基づいて、第Ｊの特徴点および前記打ち切り条件のうち少なくとも一方を決定するように構成されてもよい。
ホスト制御装置ＨＰは、マーク画像の位置に基づいてステージ制御装置ＳＴＣを介してＸＹステージＳＴＧの位置を制御する。判定特徴点および／または打ち切り条件については、プロセス毎またはロットごとに決定されうる。これは、基板Ｗに設けられたマークＭＡ’および／またはその下地は、プロセス毎またはロット毎に異なりうるからである。
この例では、ホスト制御装置ＨＰ、ステージ制御装置ＳＴＣおよびアライメント計測装置ＡＣは、カメラＣＡＭを含むアライメントスコープＳＣによって得られた画像に基づいてＸＹステージＳＴＧ（位置決め機構）を制御する制御部を構成する。
図１１には、基板Ｗのマークの位置検出に関する露光装置１００の動作が例示的に示されている。この動作は、ホスト制御装置ＨＰによって制御される。工程Ｓ２０１では、位置検出を行うべき対象物ＭＡ’であるマークがアライメントスコープＳＣの視野に入るようにＸＹステージＳＴＧが駆動される。工程Ｓ２０２では、位置検出を行うべき対象物ＭＡ’であるマークが複数個である場合、今回の対象物が１つ目の対象物であるかどうかが判断される。
今回の対象物が１つ目の対象物である場合は、工程Ｓ２０３において、判定特徴点および相関度閾値を含むパラメータが保存されているかどうかが判断される。パラメータが保存されていた場合は、工程Ｓ２０４において、保存されているパラメータに基づいて、判定特徴点および相関度閾値が設定される。一方、パラメータが保存されていない場合は、工程Ｓ２０５において、判定特徴点および相関度閾値の初期値が設定される。
次いで、工程Ｓ２０６において、上記の位置検出装置１０による位置検出方法に従ってテンプレートマッチングによって対象物ＭＡ’としてのマークの位置が検出される。次いで、パラメータがまだ保存されていない場合（工程Ｓ２０７でＮＯ）は、工程Ｓ２０８において、上記の第１〜第３の方法に代表される方法に従って判定特徴点および相関度閾値を含むパラメータが決定され、工程Ｓ２０９において、そのパラメータが保存される。
一方、工程Ｓ２０２において、今回の対象物が１つ目の対象物ではないと判断された場合は、工程Ｓ２１０において、１つ目の対象物の位置検出の際に決定された判定特徴点および相関度閾値を含むパラメータが設定される。次いで、工程Ｓ２１１において、設定されたパラメータに従って対象物ＭＡ’としてのマークの位置が検出される。
以下、図１２を参照しながら露光装置１００によって実行される露光ジョブの流れを例示的に説明する。この露光ジョブは、ホスト制御装置ＨＰによって制御される。工程Ｓ３０１では、基板ＷがＸＹステージＳＴＧの上のチャックＣＨの上に搬送され、チェックＣＨによって保持される。工程Ｓ３０２では、基板Ｗのプリアライメントがなされ、続く工程Ｓ３０３では、基板Ｗのグローバルアライメントがなされる。プリアライメントでは、基板Ｗ上に設けられた２か所のアライメントマークの位置をアライメントスコープＳＣおよびアライメント計測装置ＡＣによって検出し、基板Ｗのシフト、倍率、ローテーション等が求められる。グローバルアライメントでは、プリアライメントの結果に基づいて基板Ｗの複数のアライメントマークの位置をアライメントスコープＳＣおよびアライメント計測装置ＡＣによって検出し、基板Ｗの各ショット領域の位置が高精度に求められる。
次いで、工程Ｓ３０４では、グローバルアライメントの結果に基づいて、基板Ｗの各ショット領域が露光され、その後、工程Ｓ３０５では、基板ＷがチャックＣＨから搬出される。工程Ｓ３０６では、以上の処理が全ての基板Ｗについて実行されたかどうかが判断され、未処理の基板Ｗがある場合には工程Ｓ３０１に戻って、未処理の基板Ｗについて上記の処理が実行される。
上記の露光装置１００では、基板Ｗのマークの位置の検出のための処理が短時間に終了するので、基板の露光処理に関するスループットが向上する。
本発明の好適な実施形態の物品製造方法は、例えば、半導体デバイス、液晶デバイスの製造に好適であり、露光装置１００等のリソグラフィ装置により基板の上にパターンを形成する工程と、該工程でパターンを形成された基板を加工する工程とを含みうる。パターンを形成する工程は、例えば、感光剤が塗布された基板の該感光剤に露光装置１００を用いて原版のパターンを転写する工程と、該感光剤を現像する工程とを含みうる。物品製造方法は、さらに、他の工程（エッチング、レジスト剥離、ダイシング、ボンディング、パッケージング等）を含みうる。
１０：位置検出装置、ＴＰ：テンプレート、ＴＰ１〜ＴＰ２０：特徴点、ＭＡ：対象物、ＡＲ：探索範囲、ＩＭ：画像

Claims (18)

  1. コンピュータにより、第１乃至第Ｎ（Ｎは３以上の自然数）の特徴点を有するテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、画像の中の対象物の位置を検出する位置検出方法であって、
    前記画像に対する前記テンプレートの複数の相対位置それぞれについて、第１乃至第ｎ（≦Ｎ）の特徴点を順に注目特徴点として処理を繰り返すことによって前記テンプレートと前記画像との相関性を示す指標を得る工程を有し、
    前記複数の相対位置それぞれについての前記工程は、注目特徴点が第Ｊ（Ｊは２以上かつＮ未満の自然数）の特徴点である場合に、第１乃至第Ｊの特徴点の処理に基づいて得られる前記相関性を示す中間的な指標が打ち切り条件を満たすかを判定し、前記中間的な指標が前記打ち切り条件を満たす場合に第（Ｊ＋１）の特徴点以降についての処理を打ち切る、
    ことを特徴とする位置検出方法。
  2. 前記工程では、第１乃至第（Ｊ−１）の特徴点については前記中間的な指標を得ない、
    ことを特徴とする請求項１に記載の位置検出方法。
  3. 前記複数の相対位置それぞれについての前記工程は、第１乃至第Ｊの特徴点について前記相関性を示す指標値を得ることと、当該指標値に基づいて前記中間的な指標を得ることと、を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の位置検出方法。
  4. 前記複数の相対位置それぞれについての前記工程は、
    第１乃至第Ｊの特徴点を順に注目特徴点として、注目特徴点における前記テンプレートの値Ｔ（ｎ）を変数とする関数の値について積算を行うことと、
    前記積算によって得られた値を変数とする関数の値に基づいて前記中間的な指標を得ることと、
    を含むことを特徴とする請求項３に記載の位置検出方法。
  5. 前記複数の相対位置それぞれについての前記工程は、
    第１乃至第Ｊの特徴点を順に注目特徴点として、注目特徴点における前記テンプレートの値Ｔ（ｎ）と当該注目特徴点に対応する前記画像における画素の値とを変数とする関数の値について積算を行うことと、
    前記積算によって得られた値を変数とする関数の値に基づいて前記中間的な指標を得ることと、
    を含むことを特徴とする請求項３に記載の位置検出方法。
  6. 前記複数の相対位置それぞれについての前記工程は、
    第１乃至第Ｊの特徴点を順に注目特徴点として、注目特徴点における前記テンプレートの値Ｔ（ｎ）を変数とする第１関数の値について第１の積算を行うことと、
    第１乃至第Ｊの特徴点を順に注目特徴点として、注目特徴点に対応する前記画像における画素の値を変数とする第２関数の値について第２の積算を行うことと、
    前記第１の積算によって得られた値と前記第２の積算によって得られた値とに基づいて前記中間的な指標を得ることと、
    を含むことを特徴とする請求項３に記載の位置検出方法。
  7. 第Ｊの特徴点を決定する決定工程を更に含む、
    ことを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の位置検出方法。
  8. 前記決定工程は、テスト画像に対する前記テンプレートの複数の相対位置それぞれについて、第１乃至第ｎ（≦Ｎ）の特徴点を順に注目特徴点として処理を繰り返すことによって前記テンプレートと前記テスト画像との相関性を示す指標を第１乃至第ｎの特徴点それぞれについて得、前記テスト画像に関して第１乃至第ｎの特徴点それぞれについて得られた当該指標の遷移に基づいて第Ｊの特徴点を決定する、
    ことを特徴とする請求項７に記載の位置検出方法。
  9. 前記打ち切り条件を決定する決定工程を更に含む、
    ことを特徴とする請求項１乃至６のうちいずれか１項に記載の位置検出方法。
  10. 前記決定工程は、テスト画像に対する前記テンプレートの複数の相対位置それぞれについて、第１乃至第ｎの特徴点を順に注目特徴点として処理を繰り返すことによって前記テンプレートと前記テスト画像との相関性を示す指標を第１乃至第ｎの特徴点それぞれについて得、前記テスト画像に関して第１乃至第ｎの特徴点それぞれについて得られた当該指標の遷移に基づいて前記打ち切り条件を決定する、
    ことを特徴とする請求項９に記載の位置検出方法。
  11. 第１乃至第Ｎの特徴点を並べ替えることによって第１乃至第Ｎの特徴点を再定義する工程を更に有する、
    ことを特徴とする請求項１乃至１０のうちいずれか１項に記載の位置検出方法。
  12. 前記複数の相対位置それぞれについての前記工程は、第１ないし第ＪＮ２（ＪＮ２はＪより大きい自然数）の特徴点の処理に基づいて得られる中間的な指標が第２打ち切り条件を満たす場合に第（ＪＮ２＋１）の特徴点以降についての処理を打ち切る、
    ことを特徴とする請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の位置検出方法。
  13. コンピュータに請求項１乃至１２のうちいずれか１項に記載の位置検出方法を実行させるためのプログラム。
  14. 第１ないし第Ｎ（Ｎは３以上の自然数）の特徴点を有するテンプレートを用いたテンプレートマッチングによって、画像の中の対象物の位置を検出する位置検出装置であって、
    前記画像に対する前記テンプレートの複数の相対位置それぞれについて、第１ないし第ｎ（≦Ｎ）の特徴点を順に注目特徴点として処理を繰り返すことによって前記テンプレートと前記画像との相関性を示す指標を得るプロセッサを備え、
    前記プロセッサによる前記複数の相対位置それぞれについての処理は、注目特徴点が第Ｊ（Ｊは２以上かつＮ未満の自然数）の特徴点である場合に、第１乃至第Ｊの特徴点の処理に基づいて得られる中間的な指標が打ち切り条件を満たすかを判定し、前記中間的な指標が前記打ち切り条件を満たす場合に第（Ｊ＋１）の特徴点以降についての処理を打ち切る、
    ことを特徴とする位置検出装置。
  15. 基板の上にパターンを形成するリソグラフィ装置であって、
    前記基板のマークを撮像する撮像部と、
    前記基板を位置決めする位置決め部と、
    前記撮像部によって得られた画像に基づいて前記位置決め部を制御する制御部と、を備え、
    前記制御部は、前記撮像部によって得られた画像の中のマークの位置を検出する請求項１４に記載の位置検出装置を含む、
    ことを特徴とするリソグラフィ装置。
  16. 前記位置検出装置は、前記基板の属性に基づいて、第Ｊの特徴点および前記打ち切り条件のうち少なくとも一方を決定することを特徴とする請求項１５に記載のリソグラフィ装置。
  17. 前記位置検出装置は、特定の基板に関する画像に基づいて、第Ｊの特徴点および前記打ち切り条件のうち少なくとも一方を決定することを特徴とする請求項１５又は１６に記載のリソグラフィ装置。
  18. 請求項１５乃至１７のうちいずれか１項に記載のリソグラフィ装置を用いて基板の上にパターンを形成する工程と、
    前記工程で前記パターンを形成された前記基板を加工する工程と、
    を含むことを特徴とする物品製造方法。
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