JP4002037B2

JP4002037B2 - 基準画像作成方法、パターン認識方法および記録媒体

Info

Publication number: JP4002037B2
Application number: JP25477199A
Authority: JP
Inventors: 木洋本
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1999-09-08
Filing date: 1999-09-08
Publication date: 2007-10-31
Anticipated expiration: 2019-09-08
Also published as: JP2001076152A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、基準画像作成方法、パターン認識方法および記録媒体に関し、特に、半導体基板上に形成されたパターンを認識するための基準となる画像の自動作成およびこれを用いるパターン認識方法に用いられるものである。
【０００２】
【従来の技術】
光学顕微鏡や走査型電子顕微鏡(Scanning Electron Microscope：以下、単にＳＥＭという)などの顕微鏡を用いてウェーハ等の表面に形成されたパターンを測定する場合は、測定装置の作動プログラム中のレシピファイルに基づくステージ座標系に測定対象物の座標系を合致させるため、測定に先立って位置補正や回転補正などのアライメントを行う必要がある。アライメント処理は、通常、アライメント用のパターンを顕微鏡により検出した後、測定対象物の座標系との位置ずれ量や回転ずれ量を算出し、これにも基づいてステージ座標系を補正している。このとき、アライメントパターンを自動的に検出するために、予め測定対象となるパターンの画像を基準画像としてメモリ等に記憶しておき、次にこの基準画像と顕微鏡により得られた実際の画像とを比較し、類似性が最も高いパターンを検出するパターン認識処理を行っている。また、測定パターンを検出する際にも同様に基準画像と顕微鏡で取得された画像とを比較することによりパターン認識処理を行っている。このように、パターン測定のためのパターン認識処理においては、基準画像の作成がパターン認識の成功率に関わる重要なプロセスである。このため、パターン認識の精度を高め、また、誤認識を避けるためには、特徴的な形状を有するパターンを含む画像を基準画像として選定することが重要となる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来、基準画像はオペレータがマニュアル操作により作成していたため、その的確性がオペレータ個人の経験や熟練度に左右され易いという問題があった。また、一部のパターン認識装置においては、最適と思われるパターンを自動的に検出するものもあるが、被測定物の製造プロセスにおける条件の変動などによりパターン形状や画像のコントラスト等が変動した場合は、選択したパターンが特徴的ではあっても、選択されたパターンとの類似性が高いパターンが他にある場合は、パターンを誤認識するおそれがあった。これは、従来の基準画像自動作成方法は、所定のパラメータ、より具体的には、画像内のＸ方向、Ｙ方向の各方向でのエッジ数でなるパラメータ（Ｐ１（Ｘ，Ｙ）とする）と、設定された基準画像のサイズ(ウィンドウ)内で隣接する画素間の濃淡を表す階調値の差の絶対値の和（以下Ｐ２とする）とを計算し、これらのパラメータＰ１，Ｐ２から最も特徴的なパターンを基準画像として選定していたためである。この点について図面を参照しながらより具体的に説明する。なお、以下の各図において、同一の部分には同一の参照番号を付してその説明を適宜省略する。
【０００４】
図９は、ＳＥＭを用いて取得したパターン画像の一例を示す模式図である。図９（ａ）に示す画像は、ウェーハ表面の所望の領域に電子ビームを照射して表面から発生する二次電子、反射電子および後方散乱電子（以下、２次電子等という）を検出し、これに所定のデータ処理を行って表面のパターン形状を表す画像としてＣＲＴ等に表示したものである。同図に示す画像には、櫛歯状のパターン１０１とこれに近接して形成された矩形状のパターン１０２が含まれている。これらのパターンの形状を解析すると、実線枠Ｄａで囲まれた領域Ｆａは、エッジ情報が多く（Ｐ１（６，３））、コントラストの変化も多く、パラメータＰ１，Ｐ３がいずれも大きいため、従来のパターン認識装置によれば、この領域Ｆａが基準画像として選定されていた。
【０００５】
しかし、アライメント処理またはパターン認識処理に実際に移行した場合、同図（ｂ）に示すように基準画像が選定された領域Ｆａのパターンを検出することができるが、同図（ｃ）、（ｄ）にそれぞれ示す領域Ｆｃ，Ｆｄのように、エッジ情報の差異が少なく（本例ではＸ方向のエッジ数が１つだけ小さい）、コントラストの変化の多さにも差異が少ないために、基準画像との相関が高い領域が複数箇所ある場合は、パターン認識エラーとなる可能性が高い。
【０００６】
このように、従来の方法では単にエッジ数が多くコントラスト変化が多いパターンを基準画像として選択してたために、パターンを誤認識する場合があるという問題があった。
【０００７】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、最適の基準画像を作成できる基準画像作成方法、これを用いたパターン認識方法および記録媒体を提供し、パターン認識の精度および効率の向上を図ることにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明は、以下の手段により上記課題の解決を図る。
【０００９】
即ち、本発明の第１の態様によれば、
被測定物の表面に形成されたパターンを認識するパターン認識方法に用いられ、上記パターン認識の基準となる基準画像を作成する方法であって、上記パターンに基づく上記被測定物の表面形状を表す画像信号を取得して第１のサイズの画像を形成する画像データに変換する第１のステップと、上記画像データに基づいて、上記パターン形状の特徴性の度合を表すパラメータを抽出する第２のステップと、上記パラメータに基づいて、特徴性が高いパターンを含み上記第１のサイズよりも小さい第２のサイズを有する領域を上記第１のサイズの画像から複数個選出する第３のステップと、この第３のステップにより選出された領域のうち上記パターンの特徴性が最も高い領域を用いて基準画像の候補となる候補画像を作成する第４のステップと、上記第１のサイズの画像内で、上記候補画像が作成された領域を除く上記第２のサイズの領域毎に上記候補画像と形状が一致する割合を示す相関係数を算出する第５のステップと、上記相関係数と予め定めた第１のしきい値とを比較する第６のステップと、この第６のステップにより上記第１のしきい値以上の上記相関係数を有する領域が検出された場合は、上記候補画像を破棄して上記特徴性が次に高い領域を用いて新たな候補画像を作成する第７のステップと、上記第１のしきい値以上の上記相関関係を有する領域がなくなるまで上記第５ないし第７のステップを繰返す第８のステップと、備え、上記第２のサイズは、所定数の相互に異なるサイズから選択されるサイズであり、上記第２のステップは、上記異なるサイズごとに上記パラメータを算出し、これに基づいて上記第２のサイズを最適化するステップを含む、基準画像作成方法が提供される。
【００１５】
また、本発明の第２の態様によれば、
上述した本発明にかかる基準画像作成方法を用いるパターン認識方法であって、
上記第１のしきい値に基づいて所望のパターンが認識されたか否かを判定する第２のしきい値を算出するステップをさらに備えることを特徴とするパターン認識方法が提供される。
【００１７】
また、本発明の第３の態様によれば、
被測定物の表面に形成されたパターンを認識するパターン認識装置に用いられ、上記複数のパターンの形状を表す画像信号を取得して第１のサイズの画像を形成する画像データに変換する第１の手順と、上記画像データに基づいて、上記パターン形状の特徴性の度合を表すパラメータを前抽出する第２の手順と、上記パラメータに基づいて、特徴性が高いパターンを含み上記第１のサイズよりも小さい第２のサイズを有する領域を上記第１のサイズの画像から複数個選出する第３の手順と、上記第３の手順により選出された領域のうち上記パターンの特徴性が最も高い領域を用いて基準画像の候補となる候補画像を作成する第４の手順と、上記第１のサイズの画像内で、上記候補画像が作成された領域を除く上記第２のサイズの領域毎に上記候補画像と形状が一致する割合を示す相関係数を算出する第５の手順と、上記相関係数と予め定めた第１のしきい値とを比較する第６の手順と、上記第６の手順により上記第１のしきい値以上の上記相関係数を有する領域が検出された場合は、上記候補画像を破棄して上記特徴性が次に高い領域を用いて新たな候補画像を作成する第７の手順と、上記第１のしきい値以上の上記相関関係を有する領域がなくなるまで上記第５ないし第７の手順を繰返す第８の手順と、を上記パターン認識装置が備えるコンピュータに実行させる基準画像作成プログラムであって、上記第２のサイズは、所定数の相互に異なるサイズであり、上記第２の手順は、上記異なるサイズごとに上記パラメータを算出し、これに基づいて上記第２のサイズを最適化する手順を含む、基準画像作成プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体が提供される。
【００１９】
また、本発明の第４の態様によれば、
上述した第１ないし第８の手順と、上記第１のしきい値に基づいて所望のパターンが認識されたか否かを判定する第２のしきい値を算出する第９の手順と、を上記パターン認識装置が備えるコンピュータに実行させるプログラムを含むパターン認識プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体が提供される。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。
【００２１】
（１）基準画像作成方法の第１の実施の形態
図１は、本発明にかかる基準画像作成方法の第１の実施の形態に用いられる汎用のパターン認識装置の概略構成を示すブロック図である。また、図２および図３は、本発明にかかる基準画像作成方法の第１の実施の形態を説明するフローチャートである。本実施形態は、パターン寸法測定装置においてウェーハ座標系とステージ座標系とを合致させるためのアライメント処理に本発明にかかる基準画像作成方法を適用したものである。
【００２２】
まず、本実施形態の基準画像作成方法に用いられるパターン認識装置の概略構成について説明する。
【００２３】
図１に示すように、パターン寸法装置１は、制御コンピュータ９と鏡筒４０と増幅器１８と画像入力選択器１９と画像処理装置３０とステージ制御部５５とを備えている。
【００２４】
制御コンピュータ９は、プログラムメモリ５７に格納されたレシピファイルを読込み、これに基づいて装置全体を制御する。
【００２５】
鏡筒４０は、被測定物であるウェーハ４１を上面に支持するステージ４３と、ＳＥＭ１０と光学顕微鏡４５とを含み、ＳＥＭ１０からの検出信号と光学顕微鏡４５からの検出信号が切替え可能な構成となっており、いずれの検出信号を用いるかは画像入力選択器１９により選択できるようになっている。
【００２６】
ＳＥＭ１０は、電子銃１１とコンデンサレンズ１３ａ，１３ｂと偏向器１４ａ，１４ｂと対物レンズ１５と二次電子検出器１７とを有する。ＳＥＭ１０は、本実施形態では利用しないため、その動作については後に簡単に説明する。
【００２７】
画像処理装置３０は、Ａ／Ｄ変換器３１と画像メモリ３２と基準画像生成手段３３と基準画像記憶手段３４とアライメントパターン検出手段５２とアライメント補正演算手段５３とを有する。
【００２８】
以上の構成を有するパターン寸法測定装置１を用いた基準画像作成方法について本発明にかかる基準画像作成方法の第１の実施の形態として図２および図３を参照しながら説明する。
【００２９】
まず、光学顕微鏡４２を用いてウェーハ４１表面の所望の領域の画像信号を検出して画像処理装置３０へ入力する（図２ステップＳ１０）。入力された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器３１により２５６階調の画像データに変換され、画像メモリ（フレームメモリ）３２に格納される（図２ステップＳ１１）。
【００３０】
次に、基準画像生成手段３３により基準画像の最適サイズが算出される。本実施形態においては予め基準画像のサイズとして３つのサイズＢｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）（ｎ＝１〜３）が候補として準備され、最適サイズはこれら３つの候補サイズから選択される。この最適サイズの算出手順は次のとおりである。
【００３１】
まず、ｎ＝１として（図２ステップＳ１２）、候補サイズとしてＢ１（Ｘ１，Ｙ１）を選択する（ステップＳ１３）。
【００３２】
次に、サイズＢ１（Ｘ１，Ｙ１）内で隣接する画素間の濃淡差を表す階調値の差の絶対値の和Ｓ_Ｔを算出し、サイズＢｎ（Ｘｎ，Ｙｎ：ｎ＝１）内の総画素数ＰＸＬｎで除算する。この演算は、測定ポイントを全画像内で所定間隔ずつＸ方向およびＹ方向に移動させ、この測定ポイントを中心点とするサイズＢｎ（Ｘｎ，Ｙ１ｎ：ｎ＝１）の領域を所定間隔ずつシフトさせながら、各測定ポイント毎にサイズＢ１の領域内でＸ方向に隣接する画素間での値Ｓ_Ｔｘｎ／ＰＸＬｎとＹ方向に隣接する画素間での値Ｓ_Ｔｙｎ／ＰＹＬｎの双方について行う。さらに、全ての測定ポイントで得られた値の積分値を算出する（ステップＳ１４）。
【００３３】
上述したステップＳ１３〜ステップＳ１４の手順は、基準画像生成手段３３によりｎ＝３に至るまで繰返され（ステップＳ１５、Ｓ１６）、算出された３つの積分値のうち、最大値に対応する候補サイズＢｎ（Ｘｎ，Ｙｎ）を最適基準画像サイズとして選択する（図２ステップＳ１７）
このようにして、基準画像サイズを最適化した後は、測定ポイントを再び所定間隔ずつ移動させ、基準サイズの領域をシフトさせながら、各領域内のパターンの特徴性の度合を表すパラメータを算出していく（ステップＳ１８）。ここで、ある範囲に含まれるパターンについては、Ｘ，Ｙ方向のエッジ数が多いほど、より特徴的なパターンであるといえ、また、その範囲内で隣接する画素との階調値の差の絶対値の積分値が大きいほど、より特徴的なパターンであるといえる。本実施形態では、パラメータとして、Ｘ，Ｙ方向のエッジ数Ｐ１（Ｘ，Ｙ）と、前述した基準サイズの内で隣接する画素との階調値の差の絶対値（Ｓ_Ｔｘｎ，Ｓ_Ｔｙｎ）の積分値Ｐ２を用いる。
【００３４】
次に、このようにして全画像について２つのパラメータＰ１およびＰ２を算出した後、これらのパラメータに基づいて特徴的なパターンを含むこととなる特徴的な測定ポイントを複数点検出する。この検出方法は、まず最も特徴的な測定ポイントを検出し、次にこのポイントを中心に基準サイズ分の領域を除いた（マスクした）他の画像の中で最も特徴的なポイントを検出する。この動作を繰り返すことにより特徴的なパターンを含む画像、すなわち基準画像の候補となる候補画像を複数個検出することができる。本実施例では１０個の候補画像を検出している（図２ステップＳ１９）。
【００３５】
候補画像を検出すると、次に各候補画像について、その候補画像と類似性が高いパターンを含む領域が画像内に無いことを確認するための処理を行う。即ち、まず最も特徴的である測定ポイントを中心として候補画像を作成する（ステップＳ２０）。
【００３６】
次に、全領域の画像について他の画像領域との相関係数を計算する（図３ステップＳ２１）。相関係数は、基準画像を作成したポイントが最も高くなるので、このポイントの相関係数に対して一定のしきい値（第１のしきい値）以上の相関係数を有するポイントが他に無いことを確認する（図３ステップＳ２２）。もしこのようなポイントが他にある場合は、その候補画像をそのまま基準画像として選択すると誤認識が生じる可能性がある。従って、このような場合は、その候補画像を破棄し、次に特徴的な測定ポイントを中心に新たな候補画像を作成する（図３ステップＳ２３）。
【００３７】
以上のステップＳ２１〜ステップＳ２３の手順を繰り返すことにより、特徴的なパターンを含む一方、類似性の高いパターンが他になく、誤認識のおそれの少ない候補画像が得られ、これを基準画像として選定することにより基準画像を生成することができる。
【００３８】
本実施形態では画像信号を取得する手段として光学顕微鏡像を用いるため、画像のＳ／ＮはＳＥＭ画像よりも高い。このため、図２のステップＳ２２に示すように、しきい値は７０％に設定している。
【００３９】
このようにして得られた基準画像の一例を図４の模式図に示す。同図は、図９と同一のパターンを有するウェーハ４１について本実施形態の基準画像作成方法を適用した具体例である。同図の実線枠に示す領域Ｆｓの画像が上述の方法により作成された基準画像である。図９（ａ）に示された従来の技術による基準画像Ｆａとの対比により明らかなように、図４の領域Ｆｓ内のエッジ情報自体は、Ｆａと比較して少ないが、特徴的なパターンを含み、かつ、この基準画像Ｆｓと相関関係が高い測定ポイントは、同一点以外に存在しない。このように、本実施形態の基準画像作成方法によれば、パターン認識エラーの確率がきわめて低い基準画像が簡易な方法で提供される。
【００４０】
基準画像生成後は、パターン認識処理における合否判定に必要なしきい値（第２のしきい値）を基準画像生成手段３３により自動的に計算する（図３ステップＳ２４）。この第２のしきい値は様々な設定方法に基づいて算出できるが、基準画像との相関関係が最も高いポイントが基準画像と同一のパターンであるため、ステップＳにおけるしきい値と同一の値、具体的には７０％となるように算出することが好ましい。第２のしきい値の算出後は、このしきい値とともに基準画像を基準画像記憶手段３４に保存する（図３ステップＳ２５）。
【００４１】
（２）パターン認識方法の第１の実施の形態
次に、本発明にかかるパターン認識方法の第１の実施の形態について図面を参照しながら簡単に説明する。この処理も図１に示すパターン認識装置１を引続き用いて行うことができる。
【００４２】
まず、上述した実施形態の基準画像作成方法を用いてアライメント処理を行う。
【００４３】
即ち、基準画像記憶手段３４に記憶された基準画像と画像メモリ３２に取り込まれた実際の画像とをそれぞれ引出してアライメントパターン検出手段５０に供給し、アライメントパターン検出手段５０により実際の画像内の各領域と基準画像とを比較することにより、基準画像と同一の画像領域を検出し、検出結果をアライメント補正演算手段５３に供給し、アライメント補正演算手段５３は、検出された画像領域の中心座標を算出する。さらに、以上の一連の処理を異なる２点以上で行う。これにより、ウェーハ座標系とステージ座標系との補正量を算出することができる。
【００４４】
ここで、例えば図５（ａ）の模式図に示すように、ウェーハ４１のウェーハ座標系がステージ座標系に対してオフセット誤差で（Δｘ，Δｙ）の位置ずれ、傾斜角度でθの回転ずれを起しているものとする。なお、ステージ座標系は、プログラムメモリ５７に格納されたレシピファイルから引出されたものであり、図５中ではそのＸ軸、Ｙ軸を実線で示している。また、ウェーハ座標系は、ウェーハ４１の中心を原点とする座標系であり、図５中そのｘ軸とｙ軸は破線で示している。
【００４５】
図５（ｂ）は、上述した一連の処理により別個に得られた２つの座標値をステージ座標系に表した模式図である。同図において実線で示す画像領域Ｇｒ１，Ｇｒ２は、それぞれ、アライメント補正演算手段５３により得られた第１回目と第２回目の実際の画像領域の位置である。また、同図において破線で示す矩形状Ｇｒ３は、検出された画像に対応するレシピファイル上の領域の位置を示す。
【００４６】
オフセット誤差（Δｘ，Δｙ）は、第１回目の画像Ｇｒ１から算出することができる。また、傾斜角度θは、画像領域Ｇｒ１，Ｇｒ２間の距離（ΔＸ，ΔＹ）から次式により算出することができる。
【００４７】
θ＝arctan(ΔＹ/ΔＸ)
以上の処理により算出された補正量（Δｘ，Δｙ，θ）はステージ制御部５２にフィードバックされ補正値として設定される。
【００４８】
その後は、上述の手順得られた補正値に基づいてステージ４３を制御して移動させ、光学顕微鏡４５を用いてウェーハ４１上のパターンの画像を取得し、図３のステップＳにより得られたしきい値を用いて基準画像に合致するか否かを判定することにより、所望のパターンを高い精度で認識することができる。
【００４９】
（３）基準画像作成方法の第２の実施の形態
図６は、本発明にかかる基準画像作成方法の第２の実施の形態に用いられる汎用のパターン認識装置の概略構成を示すブロック図である。また、図７および図８は、本発明にかかる基準画像作成方法の第２の実施の形態を説明するフローチャートである。本実施形態はパターン寸法測定装置による測定対象パターンの自動検出に適用したものである。
【００５０】
まず、本実施形態の基準画像作成方法に用いられるパターン認識装置の概略構成について説明する。
【００５１】
図６に示すように、パターン寸法装置２は、画像処理装置５０の他、図１に示すパターン寸法装置１と同様の制御コンピュータ９、プログラムメモリ５７、鏡筒４０、増幅器１８および画像入力選択器１９を備えている。
【００５２】
画像処理装置５０は、図１に示す画像処理装置３０と同様にＡ／Ｄ変換器３１と画像メモリ３２と基準画像生成手段３３と基準画像記憶手段３４を有する他、測定パターン検出手段３５とラインプロファイル抽出手段３６と平滑化手段３７とエッジ検出手段３８とパターン寸法演算手段３９とを有する。
【００５３】
以上の構成を有するパターン寸法測定装置２を用いた基準画像作成方法について本発明にかかる基準画像作成方法の第２の実施の形態として図６のブロック図並びに図７および図８のフローチャートを参照しながら説明する。ただし、図７のフローチャートについては、図２と略同一であるため、以下では相異点であるステップＳ４０およびステップＳ５２を中心に説明する。
【００５４】
本実施形態では、ＳＥＭ１０を用いてウェーハ４１表面の画像を取得する。最初にＳＥＭ１０の動作について簡単に説明する。
【００５５】
図６に示すように、電子銃１１から発射された一次電子ビーム１２はコンデンサレンズ１３ａ，１３ｂによって収束される。この収束された一次電子ビーム１２は偏向器１４ａ，１４ｂによって偏向された後、対物レンズ１５を介して、表面にパターンが形成されたウェーハ４１に照射される。一次電子ビーム１２の照射を受けてウェーハ４１の表面から二次電子等１６が放出され、この二次電子等１６は二次電子検出器１７によって検出される。二次電子検出器１７の出力信号は増幅器１８により増幅されてアナログ信号となる。画像入力選択器１９は、本実施形態において増幅器１８の出力を画像処理装置３０へ供給する（図７ステップＳ４０）。
【００５６】
画像信号を画像処理装置３０に取込んだ後は、図２および図３の対応するフロー（ステップＳ１１〜ステップＳ２３）と同一の手順（図７ステップＳ４１〜図８ステップＳ５３）により、特徴的なパターンを含む一方、誤認識の可能性の少ない基準画像を生成することができる。
【００５７】
ただし、ＳＥＭ画像は、電子顕微鏡による画像よりもＳ／Ｎ比が若干劣るため、本実施形態では、しきい値は５０％に設定している（ステップＳ５２）。
【００５８】
基準画像生成後は、図８に示すとおり、前述した第１の実施の形態と同様に、パターン認識処理における合否判定に必要なしきい値を自動的に計算し（ステップＳ５４）、このしきい値とともに基準画像を基準画像記憶手段３４に保存する（ステップＳ５５）。
【００５９】
（４）パターン認識方法の第２の実施の形態
次に、上述した第２の実施形態の基準画像作成方法を用いたパターン寸法測定方法について本発明にかかるパターン認識方法の第２の実施の形態として説明する。このパターン寸法測定も図６に示すパターン認識装置２を引続き用いて処理することができる。
【００６０】
まず、上述した（３）の手順により基準画像を作成して基準画像記憶手段３４に格納する。次に、ＳＥＭ１０を用いてウェーハ４１上で測定対象のパターンが含まれる領域のＳＥＭ画像を取得して画像メモリ３２に格納する。
【００６１】
次に、画像メモリ３２に取り込まれたＳＥＭ画像と基準画像記憶手段３４に記憶された基準画像とを測定パターン検出手段３５に供給し、測定パターン検出手段３５によりＳＥＭ画像と基準画像とを比較して上記基準画像と同一の画像領域を検出する。
【００６２】
次に、所定本数のラインプロファイルデータをラインプロファイル抽出手段３６によって抽出する。得られたラインプロファイルデータは、平滑化手段３７により加算平均処理し、続いてエッジ検出手段３８によりパターンエッジを検出される。
【００６３】
最後に、検出されたエッジ間の距離をパターン寸法演算手段３９により求めることによりパターン寸法が測定される。
【００６４】
（５）記録媒体
上述した基準画像作成方法またはパターン認識方法の一連の手順は、パターン認識装置のコンピュータに実行させるプログラムとしてフロッピーディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかる基準画像作成方法またはパターン認識方法を汎用コンピュータを備える汎用のパターン認識装置を用いて実現することができる。
【００６５】
ここで、記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されるものでなく、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記憶媒体でも良い。また、上述した基準画像作成方法またはパターン認識方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述した基準画像作成方法またはパターン認識方法の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、あるいは記録媒体に収納して頒布しても良い。
【００６６】
【発明の効果】
以上詳述したとおり、本発明は、以下の効果を奏する。
【００６７】
即ち、本発明かかる基準画像作成方法によれば、特徴性が高いパターンを有する一方で他の領域との類似性が最も少ない領域の画像を基準画像として取得することができる。これにより、アライメント用のパターンまたは測定対象のパターンを誤って認識するおそれが少ない基準画像をオペレータの熟練度に依存することなく作成することができる。この結果、基準画像の自動作成が可能となり、パターン認識工程におけるスループットを大幅に向上させることができる。
【００６８】
また、本発明にかかるパターン認識方法によれば、上記効果を有する基準画像作成方法を用いるので、誤認識のおそれが少なく、高い精度で所望のパターンを認識することができる。
【００６９】
また、本発明にかかる記録媒体によれば、汎用のパターン認識装置で上記効果を奏する基準画像作成方法およびパターン認識方法を用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる基準画像作成方法の第１の実施の形態に用いられるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明にかかる基準画像作成方法の第１の実施の形態を説明するフローチャートである。
【図３】本発明にかかる基準画像作成方法の第１の実施の形態を説明するフローチャートである。
【図４】図２および図３に示す基準画像作成方法を説明する模式図である。
【図５】本発明にかかるパターン認識方法の第１の実施の形態におけるアライメント処理を説明する模式図である。
【図６】本発明にかかる基準画像作成方法の第２の実施の形態に用いられるパターン認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本発明にかかる基準画像作成方法の第２の実施の形態を説明するフローチャートである。
【図８】本発明にかかる基準画像作成方法の第２の実施の形態を説明するフローチャートである。
【図９】従来の技術による基準画像作成方法を説明する模式図である。
【符号の説明】
１，２パターン寸法測定装置
９制御コンピュータ
１０走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）
１１電子銃
１２一次電子ビーム
１３ａ，１３ｂコンデンサレンズ
１４ａ，１４ｂ偏向器
１５対物レンズ
１６二次電子等
１７二次電子検出器
１８増幅器
１９画像入力選択器
３０，５０画像処理装置
３１Ａ／Ｄ変換器
３２画像メモリ
３３基準画像生成手段
３４基準画像記憶手段
３５測定パターン検出手段
３６ラインプロファイル抽出手段
３７平滑化手段
３８エッジ検出手段
３９パターン寸法演算手段
４１ウェーハ
４３ステージ
４５光学顕微鏡
５２アライメントパターン検出手段
５３アライメント補正演算手段
５５ステージ制御部
５７プログラムメモリ

Claims

被測定物の表面に形成されたパターンを認識するパターン認識方法に用いられ、前記パターン認識の基準となる基準画像を作成する方法であって、
前記パターンに基づく前記被測定物の表面形状を表す画像信号を取得して第１のサイズの画像を形成する画像データに変換する第１のステップと、
前記画像データに基づいて、前記パターン形状の特徴性の度合を表すパラメータを抽出する第２のステップと、
前記パラメータに基づいて、特徴性が高いパターンを含み前記第１のサイズよりも小さい第２のサイズを有する領域を前記第１のサイズの画像から複数個選出する第３のステップと、
前記第３のステップにより選出された領域のうち前記パターンの特徴性が最も高い領域を用いて基準画像の候補となる候補画像を作成する第４のステップと、
前記第１のサイズの画像内で、前記候補画像が作成された領域を除く前記第２のサイズの領域毎に前記候補画像と形状が一致する割合を示す相関係数を算出する第５のステップと、
前記相関係数と予め定めた第１のしきい値とを比較する第６のステップと、
前記第６のステップにより前記第１のしきい値以上の前記相関係数を有する領域が検出された場合は、前記候補画像を破棄して前記特徴性が次に高い領域を用いて新たな候補画像を作成する第７のステップと、
前記第１のしきい値以上の前記相関関係を有する領域がなくなるまで前記第５ないし第７のステップを繰返す第８のステップと、
を備え、
前記第２のサイズは、所定数の相互に異なるサイズから選択されるサイズであり、
前記第２のステップは、前記異なるサイズごとに前記パラメータを算出し、これに基づいて前記第２のサイズを最適化するステップを含む、
基準画像作成方法。
請求項１に記載の基準画像作成方法を用いるパターン認識方法であって、
前記第１のしきい値に基づいて所望のパターンが認識されたか否かを判定する第２のしきい値を算出するステップをさらに備えることを特徴とするパターン認識方法。
被測定物の表面に形成されたパターンを認識するパターン認識装置に用いられ、
前記複数のパターンの形状を表す画像信号を取得して第１のサイズの画像を形成する画像データに変換する第１の手順と、
前記画像データに基づいて、前記パターン形状の特徴性の度合を表すパラメータを前抽出する第２の手順と、
前記パラメータに基づいて、特徴性が高いパターンを含み前記第１のサイズよりも小さい第２のサイズを有する領域を前記第１のサイズの画像から複数個選出する第３の手順と、
前記第３の手順により選出された領域のうち前記パターンの特徴性が最も高い領域を用いて基準画像の候補となる候補画像を作成する第４の手順と、
前記第１のサイズの画像内で、前記候補画像が作成された領域を除く前記第２のサイズの領域毎に前記候補画像と形状が一致する割合を示す相関係数を算出する第５の手順と、
前記相関係数と予め定めた第１のしきい値とを比較する第６の手順と、
前記第６の手順により前記第１のしきい値以上の前記相関係数を有する領域が検出された場合は、前記候補画像を破棄して前記特徴性が次に高い領域を用いて新たな候補画像を作成する第７の手順と、
前記第１のしきい値以上の前記相関関係を有する領域がなくなるまで前記第５ないし第７の手順を繰返す第８の手順と、を前記パターン認識装置が備えるコンピュータに実行させる基準画像作成プログラムであって、
前記第２のサイズは、所定数の相互に異なるサイズであり、
前記第２の手順は、前記異なるサイズごとに前記パラメータを算出し、これに基づいて前記第２のサイズを最適化する手順を含む、基準画像作成プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
請求項３に記載の第１ないし第８の手順と、
前記第１のしきい値に基づいて所望のパターンが認識されたか否かを判定する第２のしきい値を算出する第９の手順と、を前記パターン認識装置が備えるコンピュータに実行させるプログラムを含むパターン認識プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。