JP2021124933A - 画像を生成するシステム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】システムは、構造画像の画像処理により構造画像を実画像に類似させた画像を生成する1以上のプロセッサを含み、第1の構造画像1000A11(またはA1000A12)と、第1の構造画像と異なる第2の構造画像1000A21(または1000A22)を取得し、第1の構造画像と第2の構造画像との間の中間構造を示す複数の中間構造画像を作成し、複数の中間構造画像それぞれの画像処理により、複数の中間構造画像それぞれを実画像に類似させ画像1000B11(または1000B12)を生成する。
【選択図】図2
Description
寸法抽出用モデルの学習では、SEM画像と寸法抽出位置の関係を学習する必要がある。従って、学習データとしては、SEM画像と、寸法抽出位置を指示するためのデータが必要である。寸法抽出位置を指示するデータとしては、SEM画像中の構造輪郭線、構造毎のエリア指定、計測位置座標が挙げられる。
上記学習データベースを学習した寸法抽出モデルによるSEM画像からの寸法抽出では、目視と同等あるいはそれ以上となる画像認識性能を実現する必要がある。そのための画像認識手法として、機械学習、特に深層学習を用いた画像認識技術を応用することが考えられる。
構造画像1000Aは、例えば、装置によって処理された試料の断面の観察画像において、その断面構造を示す画像である。具体的には、構造画像1000Aは、断面画像中の各構造の輪郭線や、各構造エリアを示す。これらは、例えば、線図、またはカラー図で示すことが可能である(図2の1000A1、1000A2参照)。構造画像の作成には、ドローソフト、ペイントソフト等の一般的な描画ソフトが使用できる。CADソフトを用いて構造画像1000Aを作成することもできる。
構造画像と生成画像のペアのデータベース1001を構造取得モデル1010の学習に用いることで、生成画像から構造画像を求める構造取得モデルを構築できる。この際の学習では、構造取得モデル1010の入力側データとして生成画像1010A、出力側データとして構造画像1010Bを用いる。なお、生成画像1010Aは、生成画像1000Bとして生成されたものであり、構造画像1010Bは、構造画像1000Aとして作成された画像である。
上述にように、二つの構造画像から中間構造の画像を生成し、構造画像及び実際の画像に類似させた生成画像をデータベースとして構築する。実際の画像に類似させた生成画像を用いることで、構造画像と実際の画像の関係を、実際の画像を取得することなく学習することが可能となる。また、2つの異なる構造画像のうち一方を取得済み実画像の内で最も目標形状に近い形状に対応する構造画像とし、他方を目標形状とすることで、目標の加工形状を探索する際に、実際に取得される可能性が高い画像をあらかじめ学習データに含めることにより、実際の画像からの構造取得の際の精度を向上する。
図17は、学習データセットの中の入力データセットとなる断面SEM画像の例である。この画像のサイズは1280×960ピクセルである。サンプルはライン/スペースの単位パターンが繰り返しているトレンチ構造であり、領域は背景300、マスク301、基板302の3領域からなる。なお、画像の左下には撮像条件が、右下にはスケールが重畳表示されている。
Claims (10)
- 構造画像の画像処理により、前記構造画像を実画像に類似させた画像を生成するシステムであって、
1以上の記憶装置と、
前記1以上の記憶装置に格納されているプログラムに従って動作する1以上のプロセッサと、を含み、
前記1以上のプロセッサは、
第1の構造画像と、前記第1の構造画像と異なる第2の構造画像と、を取得し、
前記第1の構造画像と前記第2の構造画像との間の中間構造を示す複数の中間構造画像を作成し、
前記複数の中間構造画像それぞれの画像処理により、前記複数の中間構造画像それぞれを実画像に類似させ画像を生成する、システム。 - 請求項1に記載のシステムであって、
前記1以上のプロセッサは、参照画像に基づき、前記複数の中間構造画像それぞれを実画像に類似させた画像を生成する、システム。 - 請求項1または2に記載のシステムであって、
前記第1の構造画像及び前記第2の構造画像のうち一方は、目標形状に対応する構造画像である、システム。 - 請求項1または2に記載のシステムであって、
前記第1の構造画像及び前記第2の構造画像のうち一方は、取得済み実画像の内で最も目標形状に近い形状に対応する構造画像である、システム。 - 請求項1または2に記載のシステムであって、
前記第1の構造画像は、取得済み実画像の内で最も目標形状に近い形状に対応する構造画像であり、
前記第2の構造画像は、目標形状に対応する構造画像である、システム。 - 請求項1または2に記載のシステムであって、
前記1以上のプロセッサは、指定された対応関係に従って前記第1の構造画像から前記第2の構造画像へ構造画像を変化させることによって、前記複数の中間構造画像を生成する、システム。 - 請求項1または2に記載のシステムであって、
前記1以上のプロセッサは、
前記複数の中間構造画像と、前記複数の中間構造画像それぞれを実画像に類似させた画像と、を含むデータベースを構築し、
前記データベースを用いて、入力された実画像から構造画像を出力する構造取得モデルを構築し、
前記構造取得モデルを用いて、新たな実画像から新たな構造画像を生成する、システム。 - 請求項7に記載のシステムであって、
前記1以上のプロセッサは、所定の特徴寸法を抽出する寸法抽出モデルを用いて、前記新たな構造画像における前記特徴寸法を計測する、システム。 - 請求項8に記載のシステムであって、
前記1以上のプロセッサは、
計測された前記特徴寸法、前記新たな構造画像、前記新たな実画像、及び前記新たな実画像が取得された試料を処理した装置条件を含むデータベースを用いて、入力された装置条件に対応した構造画像を出力する学習モデルを構築し、
前記学習モデルを用いて、目標形状を実現する装置条件を推定する、システム。 - システムが、構造画像の画像処理により前記構造画像を実画像に類似させた画像を生成する方法であって、
システムが、第1の構造画像と、前記第1の構造画像と異なる第2の構造画像と、を取得し、
システムが、前記第1の構造画像と前記第2の構造画像との間の中間構造を示す複数の中間構造画像を作成し、
システムが、前記複数の中間構造画像それぞれの画像処理により、前記複数の中間構造画像それぞれを実画像に類似させた画像を生成する、方法。
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