JP4700772B2 - 画像照合方法および画像照合プログラム - Google Patents

Description

本発明は、基準画像のパターンと測長対象の比較画像のパターンとを照合する画像照合方法および画像照合プログラムに関するものである。

従来、ＣＡＤデータから生成したＣＡＤ画像をマスクに露光して現像した当該マスク上のパターンについて、走査型電子顕微鏡を用いたマスク検査装置で実画像のパターンを撮影してメモリに記憶し、メモリ上の実画像のパターンと、元のＣＡＤ画像のパターンとをパターンマッチングして対応づけ、当該マスク上の実画像のパターンを測長したり、欠陥の有無の検査を行ったりしていた。

このため、撮影した実画像のパターンがパターン作成時の影響によりパターンの角が丸くなったり、矩形パターンの幅が少し広がったりし、ＣＡＤデータから生成したＣＡＤ画像（基準画像）のパターンと、当該実画像（比較画像）のパターンとのパターンマッチング精度が低下してしまうという問題が発生した。

本発明は、これらの問題を解決するため、基準画像のパターンと比較画像のパターンとを照合する際に、基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるバイアス値を変化しつつ比較画像のパターンとのパターンマッチングを行って最適なバイアス値を算出し、当該最適なバイアス値を設定した基準画像のパターンをもとに比較画像との比較・検査・測長などを行うようにしている。

本発明は、基準画像のパターンと比較画像のパターンとを照合する際に、基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるバイアス値を変化しつつ比較画像のパターンとのパターンマッチングを行って最適なバイアス値を算出し、当該最適なバイアス値を設定した基準画像のパターンをもとに比較画像との比較・検査・測長などを行うことにより、基準画像のパターンと比較画像のパターンとの照合精度を大幅に向上させることが可能となる。

本発明は、基準画像のパターンと比較画像のパターンとを照合する際に、基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるバイアス値を変化しつつ比較画像のパターンとのパターンマッチングを行って最適なバイアス値を算出し、当該最適なバイアス値を設定した基準画像のパターンをもとに比較画像との比較・検査・測長などを行い、基準画像のパターンと比較画像のパターンとの照合精度を大幅に向上させることを実現した。

図１は、本発明のシステム構成図を示す。
図１において、ＳＥＭ１は、走査型電子顕微鏡であって、電子線ビームを発生する電子銃、発生された電子線ビームを集束する集束レンズ、集束された電子線ビームをマスク２の上で細く絞る対物レンズ、微細かつ高速に電子線ビームをマスク２の上に細く絞る（フォーカス調整、フォーカス合わせ）するためのダイナミックコイル、マスク２の上で細く絞られた電子線ビームを平面走査（Ｘ方向およびＹ方向に走査）するための２段の偏向系、更に、細く絞った電子線ビームでマスク２の上を平面走査したときに放出された２次電子、光、反射された反射電子を検出する検出器などから構成され、マスク２の表面の画像（２次電子画像、反射電子画像）などを生成する公知のものである。

マスク（基板）２は、測長対象のマスクであって、測長・検査対象のパターンの形成されたもの（被測長対象物）である。

ステージ３は、マスク２を搭載して任意の位置（Ｘ、Ｙ）に移動させるものである。位置は、図示の干渉計（レーザ干渉計）４で精密に測長しつつ当該ステージ３でマスク２を移動（Ｘ方向、Ｙ方向に移動）させる。

干渉計４は、レーザ干渉計であって、ステージ３の位置を精密測長する公知のものである。

ＰＣ１１は、パソコンであって、プログラムに従い各種処理を実行するものであり、ここでは、画像選択手段１２、２値化手段１３、バイアス設定手段１４、パターンマッチング手段１５、判定手段１６、測長・検査手段１７、ＣＡＤデータＤＢ１８，基準画像１９、比較画像２０、オフセット値２１、結果ＤＢ２２、表示装置２３、および入力装置２４などから構成されるものである。

画像選択手段１２は、基準画像および測長・検査対象の比較画像を選択するものである（図２、図３参照）。

２値化手段１３は、基準画像、比較画像を２値化するものである（図２、図３参照）。
バイアス設定手段１４は、基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるバイアス値を設定（最大値、最小値、分割数（あるいは可変量）を設定）するものである（図２、図４参照）。

パターンマッチング手段１５は、基準画像のパターンと、比較画像のパターンとをパターンマッチングし、両者の重なる部分を除き、基準画像のみの部分の面積（あるいは画素数）および比較画像のみの部分の面積（あるいは画素数）を算出するものである（図２から図４参照）。

判定手段１６は、パターンマッチング手段１５でパターンマッチングして算出した、両者の重なる部分を除き、基準画像のみの部分の面積（あるいは画素数）および比較画像のみの部分の面積（あるいは画素数）をもとに、最適なバイアス値を判定するものである（図２から図４参照）。

測長・検査手段１７は、判定手段１６で判定された最適なバイアス値を基準画像に設定した後の当該基準画像と、測長・検査対象の比較画像とをパターンマッチングし、パターンの寸法（幅、長さ、ホールのときは径など）を測長したり、パターンの欠陥（不足、余分など）を検査したりするものである（図２参照）。

ＣＡＤデータＤＢ１８は、パターンを設計したＣＡＤデータを格納したものであって、ＣＡＤデータからＣＡＤ画像（基準画像）を生成したり、当該ＣＡＤ画像をシュミレート（実際のパターンが太るあるいは細まるなどのシュミレート）して基準画像を生成したり、当該ＣＡＤ画像をもとにマスクに露光して現像し実際のパターンを描画したりなどするためのものである（図２、図３参照）。

基準画像１９は、最適のオフセット値を設定するための基準画像および最適のオフセット値を設定した基準画像（オフセット値設定済）を格納するものである（図２、図３参照）。

比較画像２０は、測長・検査対象の画像を格納したものである（図２、図３参照）。
オフセット値２１は、基準画像１９に設定する最適なオフセット値を格納したものである（図２から図４参照）。

結果ＤＢ２２は、パターンマッチの結果、測長・検査の結果などを格納して保存するものである（図２参照）。

表示装置２３は、実画像などを表示するものである。
入力装置２４は、各種入力装置であって、ここでは、マスク、キーボードなどの入力装置である。

次に、図２のフローチャートの順番に従い、図１の構成の動作を詳細に説明する。
図２は、本発明の動作説明フローチャートを示す。

図２において、Ｓ１は、画像の選択か判別する。これは、基準画像あるいは比較画像のいずれかの選択か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ２に進む。ＮＯの場合には、ここでは、終了する。

Ｓ２は、ＣＡＤ画像か判別する。これは、Ｓ１で選択された画像がＣＡＤ画像か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ３で選択されたＣＡＤ画像を基準画像に設定し、Ｓ４で２値化画像処理を行い、Ｓ５に進む。ＮＯの場合には、ＣＡＤ画像でないと判明したので、そのままＳ５に進む。

Ｓ５は、バイアス可変範囲の設定を行う。ここでは、図示の、
・最大値：
・最小値：
・分割数（可変量）：
を設定する。ここで、最大値、最小値は、基準画像のパターンを可変、ここでは太らせる最大値、最小値であって、例えば２００ｎｍ、２０ｎｍである。分割数は、例えば５０である（可変量は、例えば（（最大値ー最小値）÷分割数）＝（２００−２０）÷５０＝３．６ｎｍである）。

Ｓ６は、バイアス値の分析開始する。
Ｓ７は、比較画像の選択か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ８に進む。ＮＯの場合には、終了する。

Ｓ８は、２値化画像か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ１０に進む。ＮＯの場合には、Ｓ９で２値化画像処理を行い、２値化した比較画像にした後、Ｓ１０に進む。

Ｓ１０は、ＣＡＤ画像（基準画像）のバイアス変換（最大値に設定）を行う。これは、ＣＡＤ画像（基準画像）に、Ｓ５で設定された、ここでは、バイアスの最大値のバイアス変換を行う（例えばＣＡＤ画像（基準画像）のパターンを最大値２００ｎｍだけ太らせる）。

Ｓ１１は、パターンマッチできたか判別する。これは、Ｓ１０で最大のバイアス値に太らせたＣＡＤ画像（基準画像）のパターンと、Ｓ７で選択された比較画像のパターンとをパターンマッチングし、パターンマッチングできたか判別する（例えば両者の画像のパターンを移動させて重ならない部分の距離の２乗和が最小であって、所定値以下となる位置に両者のパターンを合わせできたか判別する）。ＹＥＳの場合には、Ｓ１２に進む。ＮＯの場合には、パターンマッチ不可と判明したので、エラー処理し、今までに取得した結果を出力する。

Ｓ１２は、結果データの表示・出力する（面積（画素数）等）を表示・出力する）。これは、Ｓ１１のＹＥＳで基準画像のパターンと比較画像のパターンとのパターンマッチングした状態で、両者が重なる部分を除き、基準画像のパターンのみの部分の面積（あるいは画素数）と、比較画像のパターンのみの部分の面積（あるいは画素数）とを結果データして算出し、後述する図４の（ａ）のグラフに示すように表示したり、更に、図４の（ｂ）のグラフに示すようにマッチング度合いとして表示する（図４で後述する）
Ｓ１３は、ＣＡＤ画像（基準画像）のバイアス変換（分割数分の繰り返し）する。これは、ＣＡＤ画像のパターンのバイアス値について、Ｓ１０で最大値に設定したので、同様にして、最大値から１つ、２つ、・・・小さいバイアス値を順次、分割数分だけ繰り返して設定し、Ｓ１４で最小値に到達していないときはＳ１１に戻り繰り返し、Ｓ１４で最小値に到達していたときはＳＳ１５に進む。

Ｓ１５は、結果データの解析を行う。ここでは、極値（最適バイアス値）の算出を行う。例えば後述する図４の（ａ）に示す、基準画像のパターンと比較画像のパターンとのパターンマッチングした状態で、両者が重なる部分を除き、基準画像のパターンのみの部分の面積（あるいは画素数）と、比較画像のパターンのみの部分の面積（あるいは画素数）とがほぼ等しくなる点（交点）のオフセット値Ｖｎｍを最適オフセット値と算出する。

Ｓ１６は、最適バイアスＣＡＤ画像と、比較画像（ＳＥＭ画像）との比較・検査・測長する。これは、Ｓ１５で算出した最適オフセット値にしたＣＡＤ画像（基準画像）のパターンと、測長対象の比較画像（例えばＳＥＭ画像）のパターンとを比較し、検査（欠陥の有無などの検査）したり、測長（パターンの寸法を測長）したりする。

以上によって、画像中からＣＡＤ画像を基準画像と選択、および検査・測長対象の画像を比較画像と選択すると共に、基準画像のパターンに設定するオフセット値の範囲（最大値、最小値、分割数（あるいは可変量））を指定した後、オフセット値を設定した基準画像のパターンと、比較画像のパターンとのパターンマッチングを行い、パターンマッチング状態での基準画像のパターンと比較画像のパターンとの重複部分を除き、基準画像のパターンのみの部分の面積（画素数）と、比較画像のパターンのみの部分の面積（あるいは画素数）とを算出することを全バイアス値の範囲について繰り返し、両者の面積（あるいは画素数）がほぼ等しいバイアス値を最適値と判定する。そして、当該最適なバイアス値を基準画像のパターンに設定した後の当該基準画像のパターンと、比較・測長対象の比較画像のパターンとをパターンマッチングしてパターンを比較したり、検査（パターンの欠陥の有無、パターンに余分な部分の有無などの検査）を行ったり、更に、パターンの寸法の測長したりを高精度に行うことが可能となる。

尚、図２では、基準画像として、ＣＡＤ画像を採用したが、これに限らず、マスク上のパターンをＳＥＭ１で撮影した実画像を基準画像としたり、更に、ＣＡＤ画像あるいは実画像にシュミレート（例えば実際の画像に合わせたパターンの太り、細りをシュミレート）した後の画像を当該基準画像としてもよい。

また、図２のＳ５で分割数を設定し、以降は当該設定した分割数でＳ１１からＳ１４で、パターンマッチングして基準画像のみの部分の面積、比較基準のみの部分の面積を順次算出して最適のオフセット値を判定していたが、１回目はバイアス値を広範囲に設定し、２回目以降は、両者の面積がほぼ等しくなる点の近傍を中心に範囲を例えば１／３から１／１０の範囲に狭めるように再設定することを繰り返し、最適バイアス値の判定を高速かつ高精度に行うようにしてもよい。

また、分割数について、処理時間が長くかかりすぎるときは当該分割数を減らして処理量を削減して高速化を図ったり、逆に、最適バイアス値の前後の基準画像（比較画像）のパターンのみの面積の差が大幅（所定閾値以上）の場合には分割数を増大する。

図３は、本発明の画像例を示す。
図３の（ａ）は、基準画像（ＣＡＤ画像）の例を示す。基準画像として、ＣＡＤデータから生成した２値のＣＡＤ画像の例を模式的に示す。黒い部分がパターンである。

図３の（ｂ）は、比較画像（測長対象の実画像（２値化））の例を示す。比較画像である、図示の測長対象の実画像（２値化）は、図３の（ａ）のＣＡＤ画像をマスクに露光して現像して生成したパターンを、図１のＳＥＭ１で撮影して取得した実画像（２値化）の例を示す。ここでは、比較画像（実画像）は、丸みを帯びている。

図３の（ｃ）は、バイアスを加えた基準画像の例を示す。図示の基準画像は、図３の（ａ）の基準画像（ＣＡＤ画像）に、既述したバイアス値を加えてパターンを太らせた例を示す（他に、細めたパターンもある）。

図３の（ｄ）は、図３の（ａ）の基準画像（ＣＡＤ画像）のパターンと、図３の（ｂ）の比較画像（実画像）とをパターンマッチングした状態を示す。この図示のパターンマッチングした状態で、中の白い部分（両者が重複した部分）は図３の（ａ）の基準画像（ＣＡＤ画像）の部分であり、その外側の黒いリングの部分が図３の（ｂ）の比較画像のみの部分である。逆に、図３の（ｃ）の太らせた基準画像（ＣＡＤ画像）のパターンと、図３の（ｂ）の比較画像（実画像）とをパターンマッチングさせた状態では、図示しないが、中の黒い部分（両者が重複した部分）は図３の（ｂ）の比較画像（実画像）の部分となり、その外側の白いリングの部分が図３の（ｂ）の太らせた基準画像（ＣＡＤ画像）のみの部分となる。そして、その中間のバイアス値の場合には、両者が重なる部分を除き、基準画像（ＣＡＤ画像）のみの部分と、比較画像（実画像）のみの部分とが存在し、これら部分の面積（画素数）をそれぞれ算出する（図２のＳ１１、Ｓ１２の説明参照）。

以上のように、既述した最大値、最小値、分割数（あるいは可変量）できまるバイアス値分だけ太らせた基準画像（ＣＡＤ画像）のパターンと、比較画像（実画像）のパターンとをパターンマッチングし、そのときの両者の重なる部分を除き、基準画像のみの部分の面積（あるいは画素数）と、比較画像のみの部分の面積（あるいは画素数）とを算出することが可能となる。これら算出した基準画像のみの部分の面積（あるいは画素数）と、比較画像のみの部分の面積（あるいは画素数）とを、バイアス値に関係づけて曲線を描くと、後述する図４の（ａ）のようになる。

図４は、本発明のバイアス可変説明図を示す。
図４の（ａ）は、バイアス値と、白または黒の部分の面積（あるいは画素数）との関係曲線を示す。図中で横軸はバイアス設定値（最大値、最小値、分割数（可変量））で決まるバイアス値を表し、縦軸は基準画像、比較画像のみの部分の面積（あるいは画素数）をそれぞれ表す。両者が交差する点（ほぼ等しくなる点）が、ここでは、基準画像のパターンに設定する最適なバイアス値Ｖｎｍと判定する。

図４の（ｂ）は、バイアス値と、マッチング度合との関係曲線を示す。図中で横軸はバイアス設定値（最大値、最小値、分割数（可変量））で決まるバイアス値を表し、縦軸は基準画像のパターンと比較画像のパターンとのパターンマッチングを行ったときの良さの度合い（パターンマッチングした状態で両者の画像のパターンの距離の２乗和を逆数にしたパターンマッチングの度合いの良さ）の例を表す。ここでは、マッチング度合いが最大となる，バイアス値Ｖｎｍが最適バイアス値であり、当該最適バイアス値Ｖｎｍを基準画像のパターンに設定する。

本発明は、基準画像のパターンと比較画像のパターンとを照合する際に、基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるバイアス値を変化しつつ比較画像のパターンとのパターンマッチングを行って最適なバイアス値を算出し、当該最適なバイアス値を設定した基準画像のパターンをもとに比較画像との比較・検査・測長などを行い、基準画像のパターンと比較画像のパターンとの照合精度を大幅に向上させる画像照合方法および画像照合プログラムに関するものである。

本発明のシステム構成図である。 本発明の動作説明フローチャートである。 本発明の画像例である。 本発明のバイアス可変説明図である。

符号の説明

１：ＳＥＭ
２：マスク
３：ステージ
４：干渉計
１１：ＰＣ（パソコン）
１２：画像選択手段
１３：２値化手段
１４：バイアス設定手段
１５：パターンマッチング手段
１６：判定手段
１７：測長・検査手段
１８：ＣＡＤデータＤＢ
１９：基準画像
２０：比較画像
２１：オフセット値
２２：結果ＤＢ
２３：表示装置
２４：入力装置

Claims (5)

1. 基準画像のパターンと測長対象の比較画像のパターンとを照合する画像照合方法において、
   前記基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるオフセット値を順次設定するステップと、
   前記オフセット値を順次設定して太らせたあるいは細らせた基準画像のパターンと、測長対象の比較画像のパターンとをパターンマッチングし、両者が重なる部分を除いた前者のみの部分の面積あるいは画素数と、後者のみの部分の面積あるいは画素数とをそれぞれ算出するステップと、
   前記算出した前者のみの部分の面積あるいは画素数と、後者のみの部分の面積あるいは画素数とがほぼ等しくなる、前記オフセット値を判定するステップと、
   前記判定したオフセット値を設定した前記基準画像のパターンと、前記比較画像のパターンとを照合するステップと
   を有する画像照合方法。
2. 前記基準画像として、ＣＡＤデータから生成したＣＡＤ画像、あるいは当該ＣＡＤ画像をもとに基板に露光・現像して生成し撮影した実画像、あるいは当該ＣＡＤ画像または当該実画像をシュミレートして太らせたあるいは細らせたシュミレート画像としたことを特徴とする請求項１記載の画像照合方法。
3. 前記基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるオフセット値として、最大オフセット値、最小オフセット値、分割数（あるいは可変オフセット値）をもとに順次設定することを特徴とする請求項１あるいは請求項２記載の画像照合方法。
4. 前記順次設定するオフセット値の範囲を最初は広い所定範囲とし、前記算出した前者のみの部分の面積あるいは画素数と、後者のみの部分の面積あるいは画素数とがほぼ等しくなる部分の近傍に狭めることを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像照合方法。
5. コンピュータを用いて基準画像のパターンと測長対象の比較画像のパターンとを照合する画像照合プログラムにおいて、
   コンピュータに、
   前記基準画像のパターンを太らせるあるいは細らせるオフセット値を順次設定するステップと、
   前記オフセット値を順次設定して太らせたあるいは細らせた基準画像のパターンと、測長対象の比較画像のパターンとをパターンマッチングし、両者が重なる部分を除いた前者のみの部分の面積あるいは画素数と、後者のみの部分の面積あるいは画素数とをそれぞれ算出するステップと、
   前記算出した前者のみの部分の面積あるいは画素数と、後者のみの部分の面積あるいは画素数とがほぼ等しくなる、前記オフセット値を判定するステップと、
   前記判定したオフセット値を設定した前記基準画像のパターンと、前記比較画像のパターンとを照合するステップと
   して機能させる画像照合プログラム。

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