JP4776259B2 - Pattern evaluation method, pattern alignment method, and program - Google Patents

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本発明は、パターン評価方法パターン位置合わせ方法およびプログラムに関し、例えば製品の形状検査を対象とする。   The present invention relates to a pattern evaluation method, a pattern alignment method, and a program, for example, for product shape inspection.

検査対象であるパターン(以下、検査パターンという)の形状をその基準図形との相違を指標として用いることにより評価する方法が様々な工業分野で広く採用されている。例えば、半導体のデバイスパターンの評価には、パターンの検査画像としてSEM(Scanning Electron Microscope)画像とその設計データであるCAD(Computer Aided Design)データとを用いて、デバイスパターンの加工形状とその設計形状との相似度を算出し、パターンの良否を判定するということが行われている。以下、このような従来の評価方法の一例について説明する。   Methods for evaluating the shape of a pattern to be inspected (hereinafter referred to as an inspection pattern) by using the difference from the reference graphic as an index are widely used in various industrial fields. For example, in the evaluation of a semiconductor device pattern, an SEM (Scanning Electron Microscope) image and CAD (Computer Aided Design) data as design data are used as a pattern inspection image, and the processed shape of the device pattern and its design shape are used. The similarity is calculated and the quality of the pattern is determined. Hereinafter, an example of such a conventional evaluation method will be described.

まず、検査画像であるSEM画像から検査パターンの輪郭を検出する。また、設計パターンとして、CAD図形がGDSII等のバイナリファイルで与えられている場合は、それを二値画像として展開することにより、同様にして設計パターンの輪郭情報を検出する。   First, the outline of the inspection pattern is detected from the SEM image that is the inspection image. When a CAD figure is given as a design pattern in a binary file such as GDSII, the contour information of the design pattern is detected in the same manner by developing it as a binary image.

次に、上記SEM画像と二値画像との画像照合により両者のパターンの位置検出を行なう。具体的には両パターンの相対的位置を所定の態様で徐々に変更し、そのときの相違度または類似度をその都度算出し、その値が最大または最小になる位置を検出する。相違度としては、相互相関や画像の明るさを正規化した正規化相関等のパラメータが一般的に用いられている。上記の画像マッチングにより、SEM画像の輪郭とCAD図形とを重ね合わせる。   Next, the position of both patterns is detected by image matching between the SEM image and the binary image. Specifically, the relative positions of both patterns are gradually changed in a predetermined manner, the degree of difference or similarity at that time is calculated each time, and the position where the value becomes maximum or minimum is detected. As the degree of difference, parameters such as cross correlation and normalized correlation obtained by normalizing image brightness are generally used. By the image matching described above, the contour of the SEM image and the CAD figure are superimposed.

続いて、重ね合わされたパターンに一つまたは幾つかのROI(Region of interest)を設定し、そのROI内での両パターンの輪郭間の寸法を計測する。このようにして得られた一つまたは幾つかの寸法値を、別途定めた規格に照合することにより検査パターンの合否を判定する。   Subsequently, one or several ROIs (Region of interest) are set for the superimposed patterns, and the dimension between the contours of both patterns in the ROI is measured. The pass / fail of the inspection pattern is determined by comparing one or several dimension values obtained in this way with a separately defined standard.

しかしながら、上述した従来技術には以下のような問題があった。   However, the above-described prior art has the following problems.

まず、検査パターンの輪郭とCAD図形との重ね合わせの正否がパターン形状に依存するので、異なる形状のパターン同士では一致度を比較することは困難であった。また、画像照合およびパターンの相違度計算という二つの画像処理を連続して実行する必要があるため、計算に時間がかかり、ひいてはパターン形状評価のコストを押し上げるという問題があった。さらに、画像マッチングに使用する閾値については明確な基準が無く、その設定は、現状では作業者の経験に依存している。
特開平10−163283号公報 特開2002−183235号公報 特開2000−232057号公報 特開平10−270332号公報 特開2000−275010号公報
First, since the correctness of the overlay of the contour of the inspection pattern and the CAD figure depends on the pattern shape, it is difficult to compare the degree of coincidence between patterns having different shapes. In addition, since it is necessary to continuously execute two image processing operations such as image collation and pattern dissimilarity calculation, there is a problem in that the calculation takes time and eventually increases the cost of pattern shape evaluation. Furthermore, there is no clear standard for the threshold used for image matching, and its setting currently depends on the experience of the operator.
Japanese Patent Laid-Open No. 10-163283 JP 2002-183235 A JP 2000-232057 A Japanese Patent Laid-Open No. 10-270332 JP 2000-275010 A

本発明の目的は、短時間でかつ高い精度でパターンの形状評価および位置合わせを行なうことにある。   An object of the present invention is to perform pattern evaluation and alignment in a short time and with high accuracy.

本発明の第1の態様によれば、
検査対象パターンの画像から検出された輪郭点を含む形状データである輪郭データを処理することにより、前記画像のデータのピクセル座標に対応するポインタアドレスがそれぞれ与えられ、前記画像データの階調値に対応して輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む前記基準パターンの輪郭データを処理することにより、それぞれポインタアドレスが与えられ、輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近く、かつ、値1を有する構成要素までの距離の値であって、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なる値の関数値に変換する処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で互いに対応するポインタアドレスの構成要素間で積算処理を実行し、前記積算処理の結果を構成要素とする第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素の値を演算処理することにより前記検査対象パターンと前記基準パターンとの一致の度合いを与える数値を算出する手順と、
を備えるパターン評価方法が提供される。
According to a first aspect of the invention,
By processing contour data that is shape data including contour points detected from the image of the inspection target pattern, pointer addresses corresponding to pixel coordinates of the data of the image are respectively given, and gradation values of the image data are obtained. Correspondingly, a procedure for generating first array data composed of elements having a value of 1 at the contour point position and a value of 0 at a position other than the contour point;
By processing the contour data of the reference pattern including the contour point of the reference pattern serving as the inspection reference for the inspection target pattern, a pointer address is given to each, and a value of 1 is given to the contour point position and 0 is given to a position other than the contour point. Generating second array data composed of elements having values of:
The value of the component of the second array data is a distance value closest to the component and having a value of 1, and the value corresponding to the inside of the outline of the reference pattern and the outside A procedure for generating third array data by performing processing for converting each component of the second array data into a function value having a value different in sign from the value corresponding to
An integration process is executed between the components of the pointer address corresponding to each other between the first array data and the third array data, and fourth array data having the result of the integration process as a component is generated. And the steps to
A procedure for calculating a numerical value that gives a degree of coincidence between the inspection target pattern and the reference pattern by calculating a value of a component of the fourth array data;
A pattern evaluation method is provided.

また、本発明の第2の態様によれば、
検査対象パターンの画像である第1の画像を取得し、前記第1の画像から前記検査対象パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データを検出し、検出した前記輪郭データを処理することにより、前記第1の画像のデータのピクセル座標に対応するポインタアドレスがそれぞれ与えられ、前記画像データの階調値に対応して輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データを処理することにより、それぞれポインタアドレスが与えられ、輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近く、かつ、値1を有する構成要素までの距離の値であって、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なる値の関数値に変換する処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で互いに対応するポインタアドレスの構成要素間で積算処理を実行し、前記積算処理の結果を構成要素とする第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素の値の大きさに応じて設定されたカラーテーブルを参照してインデックスカラーをマッピングすることにより前記第4の配列データを第2の画像に変換する手順と、
前記第1の画像に前記第2の画像を重ね合わせて表示する手順と、
を備えるパターン評価方法が提供される。
According to the second aspect of the present invention,
By acquiring a first image that is an image of an inspection target pattern, detecting contour data that is shape data including contour points of the inspection target pattern from the first image, and processing the detected contour data A pointer address corresponding to the pixel coordinate of the first image data is given, and a value of 1 is set at the contour point position and a value of 0 is set at a position other than the contour point corresponding to the gradation value of the image data. Generating a first array data composed of elements having;
By processing the contour data, which is the shape data including the contour point of the reference pattern serving as the inspection reference of the inspection target pattern, a pointer address is given, and a value of 1 is given to the contour point position and 0 is set to a position other than the contour point. Generating second array data composed of elements having values of:
The value of the component of the second array data is a distance value closest to the component and having a value of 1, and the value corresponding to the inside of the outline of the reference pattern and the outside A procedure for generating third array data by performing processing for converting each component of the second array data into a function value having a value different in sign from the value corresponding to
An integration process is executed between the components of the pointer address corresponding to each other between the first array data and the third array data, and fourth array data having the result of the integration process as a component is generated. And the steps to
A step of converting the fourth array data into a second image by mapping an index color with reference to a color table set in accordance with a value of a component value of the fourth array data;
A procedure for displaying the second image superimposed on the first image;
A pattern evaluation method is provided.

また、本発明の第3の態様によれば、
検査対象パターンの画像から検出された輪郭点を含む形状データである輪郭データを処理することにより、前記画像のデータのピクセル座標に対応するポインタアドレスがそれぞれ与えられ、前記画像データの階調値に対応して輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む前記基準パターンの輪郭データを処理することにより、それぞれポインタアドレスが与えられ、輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近く、かつ、値1を有する構成要素までの距離の値であって、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なる値の関数値に変換する処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で互いに対応するポインタアドレスの構成要素間で積算処理を実行し、前記積算処理の結果を構成要素とする第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素の値を演算処理することにより前記検査対象パターンと前記基準パターンとの一致の度合いを与える数値を算出する手順と、
算出された前記数値と、設定された基準とに基づいて前記検査対象パターンと前記基準パターンとの最適の位置関係を求める手順と、
を備えるパターン位置合せ方法が提供される。
According to the third aspect of the present invention,
By processing contour data that is shape data including contour points detected from the image of the inspection target pattern, pointer addresses corresponding to pixel coordinates of the data of the image are respectively given, and gradation values of the image data are obtained. Correspondingly, a procedure for generating first array data composed of elements having a value of 1 at the contour point position and a value of 0 at a position other than the contour point;
By processing the contour data of the reference pattern including the contour point of the reference pattern serving as the inspection reference for the inspection target pattern, a pointer address is given to each, and a value of 1 is given to the contour point position and 0 is given to a position other than the contour point a step of generating a second sequence data consisting of elements having a value,
The component values of the second sequence data, closest from the elements, and a value of the distance in the configuration needed Motoma having a value 1, a value corresponding to the inner contour of the reference pattern A procedure for generating third array data by performing, for each component of the second array data, processing for converting the value corresponding to the outside and a value corresponding to the outside to a function value having a different sign.
An integration process is executed between the components of the pointer address corresponding to each other between the first array data and the third array data, and fourth array data having the result of the integration process as a component is generated. And the steps to
A procedure for calculating a numerical value that gives a degree of coincidence between the inspection target pattern and the reference pattern by calculating a value of a component of the fourth array data;
A procedure for obtaining an optimal positional relationship between the inspection target pattern and the reference pattern based on the calculated numerical value and a set reference;
A pattern alignment method is provided.

さらに、本発明の第4の態様によれば、上述したパターン評価方法をコンピュータに実行させるプログラムが提供される。 Furthermore, according to the 4th aspect of this invention , the program which makes a computer perform the pattern evaluation method mentioned above is provided.

本発明によれば、短時間でかつ高い精度でパターンの形状評価および位置合わせを行なうことができる。   According to the present invention, pattern shape evaluation and alignment can be performed in a short time and with high accuracy.

本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。以下の説明では、リソグラフィー工程やエッチング工程等の半導体の製造工程で形成される微細パターンの形状検査を適宜取り上げる。しかしながら、本発明はこれらの場合に限定されることなく、他の様々な産業分野におけるパターン形状検査全般に適用可能である点に留意されたい。   Embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In the following description, shape inspection of a fine pattern formed in a semiconductor manufacturing process such as a lithography process or an etching process will be taken up as appropriate. However, it should be noted that the present invention is not limited to these cases and can be applied to general pattern shape inspections in various other industrial fields.

(1)第1の実施の形態
図1は本発明の第1の実施の形態の概略手順を説明するブロックチャートである。また、図2は、図1に示すパターン評価方法の評価対象である検査パターンの検査画像の一例を示す図である。さらに、図3は、図2に示す検査パターンの基準パターンとしての設計データに基づくパターン(以下、単に「設計パターン」という)の一例を示す図である。本実施形態では、基準パターンとして設計データを用いるが、基準パターンはこれに限ることなく、例えば良品と判定された製品パターンの画像を用いても良い。この場合は検査画像について後述するように、輪郭を検出する処理が必要である(B14)。
(1) 1st Embodiment FIG. 1: is a block chart explaining the schematic procedure of the 1st Embodiment of this invention. FIG. 2 is a diagram showing an example of an inspection image of an inspection pattern which is an evaluation target of the pattern evaluation method shown in FIG. Further, FIG. 3 is a diagram showing an example of a pattern (hereinafter simply referred to as “design pattern”) based on design data as a reference pattern of the inspection pattern shown in FIG. In the present embodiment, design data is used as a reference pattern. However, the reference pattern is not limited to this, and for example, an image of a product pattern determined as a non-defective product may be used. In this case, as will be described later with respect to the inspection image, processing for detecting the contour is required (B14).

以下、図2に示す検査画像の輪郭を図3に示す設計パターンに照合してそのパターン形状を評価する場合を例に取り上げて説明する。ここで、図2に示す検査画像の位置は何らかの手段で設計データを基準に設定されているものとする。この位置合わせの方法としては例えば検査パターンと設計パターンとの相関マッチングを用いる方法や、より単純には重心を一致させる方法等、様々な方法が考えられる。いずれの位置合わせの方法を採用する場合でも、パターン評価の目的に適合した位置合わせを実行することが重要である。   Hereinafter, the case where the contour of the inspection image shown in FIG. 2 is collated with the design pattern shown in FIG. 3 and the pattern shape is evaluated will be described as an example. Here, it is assumed that the position of the inspection image shown in FIG. 2 is set with reference to the design data by some means. As this alignment method, various methods such as a method using correlation matching between an inspection pattern and a design pattern and a method of matching the centroids more simply can be considered. Whichever alignment method is employed, it is important to execute alignment suitable for the purpose of pattern evaluation.

以下では、汎用的な説明のために、画像データを配列データとして扱っている。グレイスケール画像の場合、画像データのピクセル座標が配列データのポインタアドレスに、画像データの階調値が配列データの要素値に対応している。画像データと配列データの違いは、画像データの階調値には規格化された0および自然数の値のみが許されるのに対し、配列データの要素値には負数や小数を含むあらゆる数値が許されるという点である。本明細書において単に「配列」というときは、配列データのデータ構造を意味しており、一般的には2次元の配列が用いられる。しかしながら、ビットプレーン(bit plane)方式の2次元配列や1次元配列等、計算を実行するプログラミング言語やコンピュータシステムに応じて最適なデータ構造を採用すれば良い。   In the following, image data is treated as array data for general-purpose explanation. In the case of a gray scale image, the pixel coordinates of the image data correspond to the pointer address of the array data, and the gradation value of the image data corresponds to the element value of the array data. The difference between image data and array data is that only the normalized 0 and natural number values are allowed for the gradation value of the image data, whereas any numerical value including negative numbers and decimal numbers is allowed for the element value of the array data. It is a point. In this specification, the term “array” simply means a data structure of array data, and generally a two-dimensional array is used. However, an optimal data structure may be employed in accordance with a programming language or a computer system for performing calculations such as a bit plane type two-dimensional array or a one-dimensional array.

まず、図1に示すように、コンピュータに検査画像および設計データを読み込む(B2,B12)。次に、検査画像中で検査パターンに対応するROIを指定して、検査パターンの全周囲にわたって輪郭Es2を検出する。輪郭Es2(図2参照)の検出は閾値法や直線近似法、およびその他のどのような方法を用いても良い。輪郭点もサブピクセルの分解能で検出する必要があり、図2の画像サイズを100×100ピクセルとすると、1/10ピクセルのサンプリング分解能で検出された輪郭データは輪郭点位置に値1を、それ以外には値0を持つ1000×1000の配列Aとしてコンピュータの記憶装置に格納される。   First, as shown in FIG. 1, an inspection image and design data are read into a computer (B2, B12). Next, the ROI corresponding to the inspection pattern is specified in the inspection image, and the contour Es2 is detected over the entire periphery of the inspection pattern. The detection of the contour Es2 (see FIG. 2) may use a threshold method, a linear approximation method, or any other method. Contour points must also be detected with subpixel resolution. If the image size in FIG. 2 is 100 × 100 pixels, the contour data detected with a sampling resolution of 1/10 pixel has a value of 1 at the contour point position. Is stored in the storage device of the computer as a 1000 × 1000 array A having a value of 0.

設計データ(図3の設計パターンEr2を参照)がバイナリデータとして与えられている場合は、それを図形にレンダリングして、設計パターンの輪郭データを輪郭点位置に値1を、それ以外の位置に値0を持つ配列Bとして求める(図1、B16)。この際、検査画像の倍率を基にして、設計データEr2の縮尺が決定される。後述するパターン評価をサブピクセルの精度で実施する場合には、配列Aに合わせた輪郭点検出のサンプリング分解能を採用し、例えば1000×1000の配列として配列Bをコンピュータの記憶装置に格納する必要がある。しかしながら、必ずしも配列Aのサイズに合わせる必要はなく、例えば、配列Bのサイズが500×500であっても良い。むしろ、計算速度向上のためには、配列A、配列Bともに適度なサンプリング分解能を選択する必要がある。   If design data (see design pattern Er2 in FIG. 3) is given as binary data, it is rendered into a figure, and the design pattern contour data is set to the contour point position with a value of 1 and other positions. Obtained as an array B having a value of 0 (FIG. 1, B16). At this time, the scale of the design data Er2 is determined based on the magnification of the inspection image. When performing pattern evaluation to be described later with subpixel accuracy, it is necessary to adopt sampling point detection sampling resolution matched to the array A, and store the array B in a storage device of a computer, for example, as a 1000 × 1000 array. is there. However, it is not always necessary to match the size of the array A. For example, the size of the array B may be 500 × 500. Rather, in order to improve the calculation speed, it is necessary to select an appropriate sampling resolution for both the arrays A and B.

次に、配列Bに配列変換処理を実行して配列Cを生成する(図1、B18)。本実施形態において、配列変換処理とは、配列Bの各要素から値1を持つ要素までの最短距離を距離値としてその要素の値に代入するという変換処理をいう。本実施形態ではユークリッド距離を距離値と定義して配列変換処理を実行する。距離値は様々に定義することができ、ユークリッド距離の他、例えば4近傍距離(City Block)、8近傍距離(Chessboard)、八角形距離、準ユークリッド距離を用いることができる。距離値は整数でないためこのままでは画像として扱えないが、例えば距離値を8ビット値に規格化して配列変換画像を生成することが可能である。図3に示す設計パターンEr2に対してこのような画像変換処理を実行した配列Cを図4に模式的に示す。同図中、明るい箇所が距離値0、即ち輪郭を示す。図4では、暗い階調に移っていくに従って輪郭線から離隔していく、即ち、距離値が大きくなっていく様子が示されている。パターン評価の精度があまり要求されない場合は、この配列変換画像を用いてこの後の処理を進めていくことで計算時間の短縮が期待できる。しかしながら、高精度のパターン評価が要求される場合には、この段階では配列変換処理の結果を配列データCとして扱う。   Next, an array conversion process is performed on the array B to generate an array C (FIG. 1, B18). In the present embodiment, the array conversion process refers to a conversion process in which the shortest distance from each element of the array B to the element having the value 1 is substituted into the value of that element as a distance value. In the present embodiment, the Euclidean distance is defined as a distance value and the array conversion process is executed. The distance value can be defined in various ways. In addition to the Euclidean distance, for example, a 4-neighbor distance (City Block), an 8-neighbor distance (Chessboard), an octagonal distance, and a quasi-Euclidean distance can be used. Since the distance value is not an integer, it cannot be handled as an image as it is, but for example, it is possible to generate an array conversion image by standardizing the distance value to an 8-bit value. FIG. 4 schematically shows an array C obtained by performing such an image conversion process on the design pattern Er2 shown in FIG. In the figure, a bright part indicates a distance value 0, that is, an outline. FIG. 4 shows a state in which the distance value increases as it moves away from the contour line as it moves to a dark gradation. When the accuracy of pattern evaluation is not required so much, the calculation time can be shortened by proceeding with the subsequent processing using this array conversion image. However, if high-precision pattern evaluation is required, the result of the array conversion process is handled as array data C at this stage.

図1に戻り、配列Aと配列Cとでサンプリング分解能が異なっている場合、分解能の小さい配列に合わせて分解能の大きい配列をサブ配列に分割する必要があるが(B22)、本実施形態ではサンプリング分解能は同一とする。また、配列Aのサイズが配列Bのサイズよりも大きい場合は、配列Aのサイズを配列Bのサイズに揃えることも必要であるが(B22)、本実施形態では配列サイズもまた同一とする。以上の条件の下で、配列Aと配列Cとの互いに対応するポインタ位置の要素間で積を取り、その結果を同じサイズの配列Dの同じポインタ位置に移す(B24)。このようにして生成された配列Dは配列データとして正負の符号を含んだ数値を保持している。   Returning to FIG. 1, when the sampling resolutions of the array A and the array C are different, it is necessary to divide the array with a large resolution into sub-arrays in accordance with the array with a small resolution (B22). The resolution is the same. When the size of the array A is larger than the size of the array B, it is necessary to align the size of the array A with the size of the array B (B22). In this embodiment, the array size is also the same. Under the above conditions, the product is obtained between the elements at the corresponding pointer positions of the arrays A and C, and the result is transferred to the same pointer position of the array D of the same size (B24). The array D generated in this way holds numerical values including positive and negative signs as array data.

続いて、配列Dの要素の合計Sを求める(B26)。この合計値Sは検査パターン形状の設計パターンからの距離の総和であり、両者のパターンの一致度を表わしている。例えば、検査パターンの形状が設計パターンと全く同一であればSの値は0となり、設計パターンから外れるに従ってSの値は増大する。   Subsequently, the total S of the elements of the array D is obtained (B26). The total value S is the sum of the distances from the design pattern of the inspection pattern shape and represents the degree of coincidence between the patterns. For example, if the shape of the inspection pattern is exactly the same as the design pattern, the value of S is 0, and the value of S increases as it deviates from the design pattern.

上述した手順により、例えば、2つの異なる検査パターンのうち、どちらが設計されたパターンに近いかを定量的に判定することができる。また、Sの閾値を設定し、検査パターンの設計パターンとの一致度によって検査パターンの合否を判定することも可能である(B28)。   By the above-described procedure, for example, which of two different inspection patterns is closer to the designed pattern can be quantitatively determined. It is also possible to set a threshold value of S and determine the pass / fail of the test pattern based on the degree of match with the design pattern of the test pattern (B28).

本実施形態によれば、極めて短時間で上記評価および位置合せを行なうことができるので、処理に用いるCPU(Central Processing Unit)のリソースの効率を高めることができる。   According to the present embodiment, since the evaluation and alignment can be performed in a very short time, the resource efficiency of a CPU (Central Processing Unit) used for processing can be increased.

(2)第2の実施の形態
前述した第1の実施の形態では、検査パターンと基準パターンとの一致度Sを算出したが、本実施形態では上記一致度Sを算出する以外に、検査パターンがその設計パターンとどれだけ一致しかつどのように一致しているか(していないか)を、配列Dを画像に変換して検査画像に重ねて表示することにより視覚的に表示する方法について説明する。
(2) Second Embodiment In the first embodiment described above, the degree of coincidence S between the inspection pattern and the reference pattern is calculated, but in this embodiment, in addition to calculating the degree of coincidence S, the inspection pattern Explains how to visually display how the pattern matches (and does not) match with the design pattern by converting the array D into an image and displaying it on the inspection image. To do.

上記第1の実施の形態で説明したように、配列データDには要素として距離値が入っているためこのままでは画像として表示することができない。また、1/10画素の精度で輪郭が検出されているためにこのままでは検査画像と単純に重ね合わせることもできない。このため、10×10の領域を単位として配列を分割して画素を定義し、その領域の合計を8ビットの整数値にさらに変換してその値を画素値とした画像変換処理を実行する。目視による把握をさらに容易にするために、適切なカラーテーブルを参照して8ビットのグレイスケールをインデックスカラー画像へと変換し、検査画像と重ね合わせて表示する。このような変換処理を行なったインデックスカラー画像と検査画像とを重ね合わせた画像の一例を図5に模式的に示す。同図のような表現態様では、輪郭点は1画素を単位としているため、正確な輪郭位置を表現することはできないが、輪郭のどの部分が設計データからどの程度外れているかを容易に把握することができる。図5に示す重ね合わせ画像Img4では、符号R(赤色)で指示する部分が設計パターンに近く、Y(黄色)→G(黄緑色)…と波長が短い色を表わす符号になるにつれて、設計パターンから離れていくことが表現されている。   As described in the first embodiment, since the array data D includes a distance value as an element, it cannot be displayed as an image as it is. In addition, since the contour is detected with an accuracy of 1/10 pixel, it cannot be simply superimposed on the inspection image as it is. For this reason, an array is divided in units of 10 × 10 regions to define pixels, the total of the regions is further converted into an 8-bit integer value, and image conversion processing using the value as the pixel value is executed. In order to make it easier to grasp visually, an 8-bit gray scale is converted into an index color image with reference to an appropriate color table, and is displayed superimposed on the inspection image. FIG. 5 schematically shows an example of an image obtained by superposing the index color image and the inspection image on which such conversion processing has been performed. In the representation mode as shown in the figure, since the contour point is in units of one pixel, the exact contour position cannot be represented, but it is easy to grasp how much of the contour is deviated from the design data. be able to. In the superimposed image Img4 shown in FIG. 5, as the portion indicated by the symbol R (red) is close to the design pattern, and the symbol represents a color having a short wavelength such as Y (yellow) → G (yellowish green). It is expressed that it is away from.

本実施形態では、配列データDを最終的に画像変換して画像として表示したが、高い形状評価精度がそれほど要求されない場合は、検査パターンおよび設計パターンの輪郭、さらに配列変換処理結果を画像として取り扱えば、配列データDははじめから距離輪郭画像として与えられる。   In the present embodiment, the array data D is finally converted into an image and displayed as an image. However, when high shape evaluation accuracy is not so required, the contour of the inspection pattern and the design pattern, and further, the array conversion processing result can be handled as an image. For example, the array data D is given as a distance contour image from the beginning.

(3)第3の実施の形態
画像データを配列データとして容易に一般化できる。以下では説明を簡単にするために配列データを画像データとして扱う。従って、配列のポインタ座標は画像の画素座標に、配列値は画像の階調値として記述される。また設計データは事前に設計パターンにレンダリングしてあるものとする
上述した第1および第2の実施の形態では検査パターンと設計パターンとの相対的位置は正規化相関法等によって定められており、その位置関係における形状の一致度を評価したが、例えば配列Dの要素の合計Sなど、得られた一つまたは複数の数値を一定の基準に照合することにより最適な位置関係を求めても良い。そのためには検査パターンと設計パターンとの相対的位置を走査して上記第1の実施の形態で述べた手順を繰り返し、
1)要素値の合計
2)要素値の分散
3)要素値が0である要素の数
等の数値を相対位置毎に求める。これにより、例えば、要素値の合計を最小にする相対位置を求めれば、検査パターンと設計パターンの位置合わせを実施することが可能になる。この位置合わせ結果は通常の相関マッチングによる結果とは異なる場合もあり、検査目的によっては本実施形態の方法による位置合わせ結果の方が好ましい場合がある。その他のルールを適応すれば、さらに多様な要求に対応することが可能である。
(3) Third Embodiment Image data can be easily generalized as array data. In the following, the array data is treated as image data for the sake of simplicity. Therefore, the pointer coordinates of the array are described as pixel coordinates of the image, and the array values are described as the gradation values of the image. In addition, in the first and second embodiments described above, the relative position between the inspection pattern and the design pattern is determined by a normalized correlation method or the like. Although the degree of coincidence of the shapes in the positional relationship was evaluated, the optimal positional relationship may be obtained by collating one or a plurality of obtained numerical values with a certain standard, for example, the total S of elements of the array D. . For that purpose, the relative position between the inspection pattern and the design pattern is scanned and the procedure described in the first embodiment is repeated,
1) Total of element values 2) Variance of element values 3) A numerical value such as the number of elements having an element value of 0 is obtained for each relative position. Thereby, for example, if the relative position that minimizes the sum of the element values is obtained, it is possible to align the inspection pattern and the design pattern. This alignment result may be different from the result of normal correlation matching, and the alignment result by the method of this embodiment may be more preferable depending on the inspection purpose. By applying other rules, it is possible to respond to a wider variety of requirements.

(4)第4の実施の形態
本実施形態では設計データに重みが取り込まれている場合について説明する。この重みは、検査の際にオペレータが入力しても良いし、設計データに予め入力されていて、それをパターンにレンダリングする際にコンピュータが読み取ることとしてもかまわない。いずれにせよ、指定された設計パターンの、例えば辺またはコーナ等のパターン構成要素の配列変換処理の影響を、指定された重みで取り込んで計算することにより、異なる結果が得られる。
(4) Fourth Embodiment In this embodiment, a case will be described in which a weight is incorporated in design data. This weight may be input by an operator at the time of inspection, or may be input in advance in design data and read by a computer when rendering it into a pattern. In any case, a different result can be obtained by taking in and calculating the influence of the array conversion process of a pattern component such as a side or a corner of a specified design pattern with a specified weight.

(5)第5の実施の形態
本実施形態では設計データに許容寸法の最小値と最大値とが入っている場合について説明する。具体的手順は上述した第1の実施の形態と実質的に同一であるので、処理結果を図6乃至図9に示す。即ち、図6は、図2に示す検査画像と同一の検査画像を再掲したものであり、図7は、許容寸法の最小値(Er4a)と最大値(Er4b)とを含む設計パターンを示す。これらの最小値(Er4a)と最大値(Er4b)は、例えば上限値対応配列データおよび下限値対応配列データにそれぞれ対応する。図8は、図7の設計パターンに画像変換処理を実行して得られた配列を示す図である。さらに、図9は、図7に示す配列のインデックスカラー画像と検査画像とを重ね合わせた画像の一例を模式的に示す。
(5) Fifth Embodiment In this embodiment, a case where the minimum and maximum allowable dimensions are included in the design data will be described. Since the specific procedure is substantially the same as that of the first embodiment described above, the processing results are shown in FIGS. That is, FIG. 6 shows the same inspection image as the inspection image shown in FIG. 2, and FIG. 7 shows a design pattern including a minimum value (Er4a) and a maximum value (Er4b) of allowable dimensions. These minimum value (Er4a) and maximum value (Er4b) correspond to, for example, upper limit value correspondence array data and lower limit value correspondence array data, respectively. FIG. 8 is a diagram showing an array obtained by performing image conversion processing on the design pattern of FIG. Further, FIG. 9 schematically shows an example of an image obtained by superimposing the index color image and the inspection image in the arrangement shown in FIG.

(6)第6の実施の形態
本実施形態の特徴は、上述した第3の実施の形態において、ある位置関係における検査パターンと設計パターンとの形状の一致度を表わす一つまたは複数の数値(例えば配列Dの要素の合計S)を一定の基準に照合して最適な位置関係を求める際に、関数式を用いて算出可能な値を新たな距離値として採用する点にある。
(6) Sixth Embodiment A feature of this embodiment is that, in the above-described third embodiment, one or a plurality of numerical values (indicating the degree of coincidence between the shape of the inspection pattern and the design pattern in a certain positional relationship) For example, when an optimal positional relationship is obtained by collating the total S) of the elements of the array D with a certain reference, a value that can be calculated using a functional expression is adopted as a new distance value.

検査パターンの形状が複雑である場合の他、良品と判定された製品パターンを基準パターンとする場合で製品パターンの撮像画像の倍率が小さかった場合では、基準パターンの輪郭の密度が大きくなり、そのため、配列変換処理により生成される配列データの要素がほとんど一様になってしまう。その結果、位置合せの精度が低くなるという問題が発生する。本実施形態は、このような場合に、基準パターン内での形状の差異を誇張して明確化するために、次式で算出される値を新たな距離値として定義した上で配列データを生成する。
A×exp(−C×D) …式(1)
ここで、Aは任意の値であり、Cは指数関数の減衰パラメータとしての定数であり、さらに、Dは検査パターン形状の設計パターンからの距離である。この場合、定数Cとして検査パターンの粗密に応じた値を選択することにより、例えば密なパターンではより大きなCの値を設定することにより、正確なパターン位置合せ結果を得ることができる。
In addition to the case where the shape of the inspection pattern is complex, when the product pattern determined to be non-defective is used as the reference pattern and the magnification of the captured image of the product pattern is small, the density of the outline of the reference pattern increases. The elements of the array data generated by the array conversion process are almost uniform. As a result, there arises a problem that the alignment accuracy is lowered. In this case, in this case, in order to exaggerate and clarify the difference in shape within the reference pattern, the array data is generated after defining the value calculated by the following equation as a new distance value. To do.
A × exp (−C × D) (1)
Here, A is an arbitrary value, C is a constant as an attenuation parameter of the exponential function, and D is a distance from the design pattern of the inspection pattern shape. In this case, an accurate pattern alignment result can be obtained by selecting a value corresponding to the density of the inspection pattern as the constant C, for example, by setting a larger C value for a dense pattern.

(7)プログラム
上述したパターン評価方法およびパターン位置合せ方法の一連の手順は、プログラムに組み込み、レシピファイルとして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、汎用のコンピュータを用いて上述したパターン評価方法およびパターン位置合せ方法を実現することができる。また、上述したパターン評価方法およびパターン位置合せ方法の一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやCD−ROM等の記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。
(7) Program A series of procedures of the pattern evaluation method and the pattern alignment method described above may be incorporated into a program and read as a recipe file into a computer for execution. Thereby, the pattern evaluation method and the pattern alignment method described above can be realized using a general-purpose computer. Further, a series of procedures of the pattern evaluation method and the pattern alignment method described above may be stored in a recording medium such as a flexible disk or a CD-ROM as a program for causing a computer to execute and read and executed by a computer.

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ず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターン評価方法およびパターン位置合せ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、上述したパターン評価方法およびパターン位置合せ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、または記録媒体に収納して頒布しても良い。
(8)半導体装置の製造方法
上述したパターン評価方法およびパターン位置合せ方法を半導体装置の製造工程に適用することにより、高いスループットおよび歩留まりで半導体装置を製造することが可能になる。
The recording medium is not limited to a portable medium such as a magnetic disk or an optical disk, but may be a fixed recording medium such as a hard disk device or a memory. Further, a program incorporating a series of procedures of the pattern evaluation method and the pattern alignment method described above may be distributed via a communication line (including wireless communication) such as the Internet. Furthermore, a program incorporating a series of procedures of the pattern evaluation method and the pattern alignment method described above is encrypted, modulated, or compressed, and is recorded via a wired line or a wireless line such as the Internet. It may be stored in a medium and distributed.
(8) Manufacturing Method of Semiconductor Device By applying the above-described pattern evaluation method and pattern alignment method to the manufacturing process of the semiconductor device, it becomes possible to manufacture the semiconductor device with high throughput and yield.

(9)まとめ
以上のように本発明は、パターン評価方法、パターン位置合せ方法に適用できるものであり、特に(a)〜(c)のような構成を特徴としている。
(9) Summary As described above, the present invention can be applied to the pattern evaluation method and the pattern alignment method, and is particularly characterized by the configurations (a) to (c).

(a)パターンの形状評価
(a1)パターン評価方法において、
検査対象パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データから第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む前記基準パターンの輪郭データから第2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近い輪郭点までの距離の値の関数値に変換する処理である配列変換処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で演算処理を実行して第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素を用いて前記検査対象パターンと前記基準パターンとの一致の度合いを与える数値を算出する手順と、
を備える。
(a2)パターン評価方法において、
検査対象パターンの画像である第1の画像を取得し、前記第1の画像から前記検査対象パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データを検出し、検出した前記輪郭データから第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データから第2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近い輪郭点までの距離の値の関数値に変換する処理である配列変換処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で演算処理を実行して第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素の値の大きさに応じて設定されたカラーテーブルを参照してインデックスカラーをマッピングすることにより前記第4の配列データを第2の画像に変換する手順と、
前記第1の画像に前記第2の画像を重ね合わせて表示する手順と、
を備える。
(A) Pattern shape evaluation
(a1) In the pattern evaluation method,
A procedure for generating first array data from contour data which is shape data including contour points of the inspection target pattern;
Generating second array data from the contour data of the reference pattern including the contour points of the reference pattern serving as the inspection reference of the inspection target pattern;
For each component of the second array data, an array conversion process, which is a process of converting the value of the component of the second array data into a function value of the distance value from the component to the nearest contour point A procedure for generating third sequence data by performing;
A procedure for generating fourth array data by performing arithmetic processing between the first array data and the third array data;
A procedure for calculating a numerical value that gives a degree of coincidence between the inspection target pattern and the reference pattern using the constituent elements of the fourth array data;
Is provided.
(a2) In the pattern evaluation method,
A first image that is an image of an inspection target pattern is acquired, contour data that is shape data including contour points of the inspection target pattern is detected from the first image, and a first array is detected from the detected contour data The steps to generate data,
A procedure for generating second array data from contour data that is shape data including contour points of a reference pattern serving as an inspection reference of the inspection target pattern;
For each component of the second array data, an array conversion process, which is a process of converting the value of the component of the second array data into a function value of the distance value from the component to the nearest contour point A procedure for generating third sequence data by performing;
A procedure for generating fourth array data by performing arithmetic processing between the first array data and the third array data;
A step of converting the fourth array data into a second image by mapping an index color with reference to a color table set in accordance with a value of a component value of the fourth array data;
A procedure for displaying the second image superimposed on the first image;
Is provided.

また、(a1)(a2)の望ましい実施態様として、次のものがあげられる。
(1)前記配列変換処理により得られた前記関数値は、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なることを特徴とする。
(2) 前記基準パターンは設計データを用いて生成されることを特徴とする。
(3) Aを任意の値、Cを指数関数の減衰パラメータとしての定数、Dを検査パターン形状の前記基準パターンからの距離とすると、前記関数値は、次式
A×exp(−|C×距離値|)
により計算される、ことを特徴とする。
(4) 前記設計データは、基準パターンの構成要素ごとに設定された前記配列変換に対する重みを含み、
前記配列変換処理は、前記重みを用いて配列変換を実行する手順を含む、
ことを特徴とする。
(5) 前記基準パターンは、設計許容値の上限の情報と下限の情報とを含む設計データであり、
前記第2の配列データは、前記上限の設計許容値に対応した上限値対応配列データと、前記下限の設計許容値に対応した下限値対応配列データとを含み、
前記第3の配列データの値は、前記上限値対応配列データと前記下限値対応配列データとで規定される範囲内にのみ帰属する、ことを特徴とする。
(6) 前記基準パターンは、設計許容値の上限の情報と下限の情報とを含む設計データであり、
前記第2の配列データは、前記上限の設計許容値に対応した上限値対応配列データと、前記下限の設計許容値に対応した下限値対応配列データとを含み、
前記第3の配列データは、前記上限値対応配列データと前記下限値対応配列データとで規定される範囲の内外で正負の符号が異なる値で構成される、ことを特徴とする。
Further, preferable embodiments of (a1) and (a2) include the following.
(1) The function value obtained by the array conversion process is characterized in that the sign corresponding to the value corresponding to the inside of the outline of the reference pattern is different from the value corresponding to the outside.
(2) The reference pattern is generated using design data.
(3) When A is an arbitrary value, C is a constant with an exponential function attenuation parameter, and D is a distance from the reference pattern of the inspection pattern shape, the function value is expressed by the following formula: A × exp (− | C × Distance value |)
It is calculated by the following.
(4) The design data includes a weight for the array conversion set for each component of the reference pattern,
The array conversion process includes a procedure of performing array conversion using the weights.
It is characterized by that.
(5) The reference pattern is design data including upper limit information and lower limit information of design tolerances,
The second array data includes upper limit value corresponding array data corresponding to the upper limit design allowable value, and lower limit value corresponding array data corresponding to the lower limit design allowable value,
The value of the third array data belongs only to a range defined by the upper limit value corresponding array data and the lower limit value corresponding array data.
(6) The reference pattern is design data including upper limit information and lower limit information of design tolerances,
The second array data includes upper limit value corresponding array data corresponding to the upper limit design allowable value, and lower limit value corresponding array data corresponding to the lower limit design allowable value,
The third array data is characterized by comprising positive and negative signs that differ within a range defined by the upper limit value-corresponding array data and the lower limit value-corresponding array data.

(b)パターンの位置合せを行う方法
(b1)パターン位置合せ方法において、
検査対象パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データから第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む前記基準パターンの輪郭データから第2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近い輪郭点までの距離の値の関数値に変換する処理である配列変換処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で演算処理を実行して第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素を用いて前記検査対象パターンと前記基準パターンとの一致の度合いを与える数値を算出する手順と、
算出された前記数値と、設定された基準とに基づいて前記検査対象パターンと前記基準パターンとの位置合せを実行する手順と、
を備える。
(B) Method for aligning patterns
(b1) In the pattern alignment method,
A procedure for generating first array data from contour data which is shape data including contour points of the inspection target pattern;
Generating second array data from the contour data of the reference pattern including the contour points of the reference pattern serving as the inspection reference of the inspection target pattern;
For each component of the second array data, an array conversion process, which is a process of converting the value of the component of the second array data into a function value of the distance value from the component to the nearest contour point A procedure for generating third sequence data by performing;
A procedure for generating fourth array data by performing arithmetic processing between the first array data and the third array data;
A procedure for calculating a numerical value that gives a degree of coincidence between the inspection target pattern and the reference pattern using the constituent elements of the fourth array data;
A procedure for performing alignment between the inspection target pattern and the reference pattern based on the calculated numerical value and a set reference;
Is provided.

また、(b)の望ましい実施態様として、
(1) 前記輪郭データは、前記検査対象パターンの画像である第1の画像から検出されたデータであり、
前記第4の配列データの構成要素の値の大きさに応じて設定されたカラーテーブルを参照してインデックスカラーをマッピングして前記第4の配列データを変換して第2の画像を生成する手順と、
前記第1の画像に前記第2の画像を重ね合わせて表示する手順と、
をさらに備えることを特徴とする。
(2) 前記配列変換処理により変換された前記関数値は、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なることを特徴とする請求項9または10に記載のパターン位置合せ方法。
(3) 前記基準パターンは設計データを用いて生成されることを特徴とする。
(4) Aを任意の値、Cを指数関数の減衰パラメータとしての定数、Dを検査パターン形状の前記基準パターンからの距離とすると、前記関数値は、次式
A×exp(−|C×距離値|)
により計算される、ことを特徴とする。
(5) 前記設計データは、基準パターンの構成要素ごとに設定された前記配列変換に対する重みを含み、
前記配列変換処理は、前記重みを用いて配列変換を実行する手順を含む、
ことを特徴とする。
(6) 前記基準パターンは、設計許容値の上限の情報と下限の情報とを含む設計データであり、
前記第2の配列データは、前記上限の設計許容値に対応した上限値対応配列データと、2前記下限の設計許容値に対応した下限値対応配列データとを含み、
前記第3の配列データの値は、前記上限値対応配列データと前記下限値対応配列データとで規定される範囲内にのみ帰属する、ことを特徴とする。
(7) 前記基準パターンは、設計許容値の上限の情報と下限の情報とを含む設計データであり、
前記第2の配列データは、前記上限の設計許容値に対応した上限値対応配列データと、前記下限の設計許容値に対応した下限値対応配列データとを含み、
前記第3の配列データは、前記上限値対応配列データと前記下限値対応配列データとで規定される範囲の内外で正負の符号が異なる値で構成される、ことを特徴とする。
Moreover, as a desirable embodiment of (b),
(1) The contour data is data detected from a first image that is an image of the inspection target pattern,
A procedure for mapping the index color by referring to a color table set according to the value of the component value of the fourth array data and converting the fourth array data to generate a second image When,
A procedure for displaying the second image superimposed on the first image;
Is further provided.
(2) The function value converted by the array conversion process has a positive / negative sign that differs between a value corresponding to the inside of the outline of the reference pattern and a value corresponding to the outside. The pattern alignment method described in 1.
(3) The reference pattern is generated using design data.
(4) When A is an arbitrary value, C is a constant as an attenuation parameter of an exponential function, and D is a distance from the reference pattern of the inspection pattern shape, the function value is expressed by the following formula: A × exp (− | C × Distance value |)
It is calculated by the following.
(5) The design data includes a weight for the array conversion set for each component of the reference pattern,
The array conversion process includes a procedure of performing array conversion using the weights.
It is characterized by that.
(6) The reference pattern is design data including upper limit information and lower limit information of design tolerances,
The second array data includes upper limit value corresponding array data corresponding to the upper limit design allowable value, and 2 lower limit value corresponding array data corresponding to the lower limit design allowable value,
The value of the third array data belongs only to a range defined by the upper limit value corresponding array data and the lower limit value corresponding array data.
(7) The reference pattern is design data including upper limit information and lower limit information of design tolerances,
The second array data includes upper limit value corresponding array data corresponding to the upper limit design allowable value, and lower limit value corresponding array data corresponding to the lower limit design allowable value,
The third array data is characterized by comprising positive and negative signs that differ within a range defined by the upper limit value-corresponding array data and the lower limit value-corresponding array data.

本発明の第1の実施の形態の概略手順を説明するブロックチャートである。It is a block chart explaining the schematic procedure of the 1st Embodiment of this invention. 図1に示すパターン評価方法の評価対象である検査パターンの検査画像の輪郭の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline of the test | inspection image of the test pattern which is the evaluation object of the pattern evaluation method shown in FIG. 図2に示す検査パターンの基準パターンとしての設計パターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the design pattern as a reference | standard pattern of the test | inspection pattern shown in FIG. 図3に示す設計パターンの配列変換画像である。It is an arrangement | sequence conversion image of the design pattern shown in FIG. 本発明の第2の実施の形態により得られたインデックスカラー画像の一例を示す模式図である。It is a schematic diagram which shows an example of the index color image obtained by the 2nd Embodiment of this invention. 本発明の第5の実施の形態が適用される検査画像の輪郭の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the outline of the test | inspection image to which the 5th Embodiment of this invention is applied. 本発明の第5の実施の形態が適用される設計パターンの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the design pattern to which the 5th Embodiment of this invention is applied. 図9に示す設計パターンの配列変換画像である。10 is an array conversion image of the design pattern shown in FIG. 9. 本発明の第5の実施の形態により得られた距離輪郭画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the distance outline image obtained by the 5th Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

Dyg:結合部(欠陥箇所)
Es2,4:検査画像の輪郭
Er2,Er4a,Er4b:設計パターン
Img2,Img6:配列変換画像
Img4,Img8:距離輪郭画像
G:黄緑色
R:赤色
Y:黄色
Dyg: Bonding part (defect part)
Es2, 4: Contours Er2, Er4a, Er4b of the inspection image: Design patterns Img2, Img6: Array conversion images Img4, Img8: Distance contour image G: Yellow green R: Red Y: Yellow

Claims (4)

検査対象パターンの画像から検出された輪郭点を含む形状データである輪郭データを処理することにより、前記画像のデータのピクセル座標に対応するポインタアドレスがそれぞれ与えられ、前記画像データの階調値に対応して輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む前記基準パターンの輪郭データを処理することにより、それぞれポインタアドレスが与えられ、輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近く、かつ、値1を有する構成要素までの距離の値であって、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なる値の関数値に変換する処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で互いに対応するポインタアドレスの構成要素間で積算処理を実行し、前記積算処理の結果を構成要素とする第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素の値を演算処理することにより前記検査対象パターンと前記基準パターンとの一致の度合いを与える数値を算出する手順と、
を備えるパターン評価方法。
By processing contour data that is shape data including contour points detected from the image of the inspection target pattern, pointer addresses corresponding to pixel coordinates of the data of the image are respectively given, and gradation values of the image data are obtained. Correspondingly, a procedure for generating first array data composed of elements having a value of 1 at the contour point position and a value of 0 at a position other than the contour point;
By processing the contour data of the reference pattern including the contour point of the reference pattern serving as the inspection reference for the inspection target pattern, a pointer address is given to each, and a value of 1 is given to the contour point position and 0 is given to a position other than the contour point. Generating second array data composed of elements having values of:
The value of the component of the second array data is a distance value closest to the component and having a value of 1, and the value corresponding to the inside of the outline of the reference pattern and the outside A procedure for generating third array data by performing processing for converting each component of the second array data into a function value having a value different in sign from the value corresponding to
An integration process is executed between the components of the pointer address corresponding to each other between the first array data and the third array data, and fourth array data having the result of the integration process as a component is generated. And the steps to
A procedure for calculating a numerical value that gives a degree of coincidence between the inspection target pattern and the reference pattern by calculating a value of a component of the fourth array data;
A pattern evaluation method comprising:
検査対象パターンの画像である第1の画像を取得し、前記第1の画像から前記検査対象パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データを検出し、検出した前記輪郭データを処理することにより、前記第1の画像のデータのピクセル座標に対応するポインタアドレスがそれぞれ与えられ、前記画像データの階調値に対応して輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む形状データである輪郭データを処理することにより、それぞれポインタアドレスが与えられ、輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近く、かつ、値1を有する構成要素までの距離の値であって、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なる値の関数値に変換する処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で互いに対応するポインタアドレスの構成要素間で積算処理を実行し、前記積算処理の結果を構成要素とする第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素の値の大きさに応じて設定されたカラーテーブルを参照してインデックスカラーをマッピングすることにより前記第4の配列データを第2の画像に変換する手順と、
前記第1の画像に前記第2の画像を重ね合わせて表示する手順と、
を備えるパターン評価方法。
By acquiring a first image that is an image of an inspection target pattern, detecting contour data that is shape data including contour points of the inspection target pattern from the first image, and processing the detected contour data A pointer address corresponding to the pixel coordinate of the first image data is given, and a value of 1 is set at the contour point position and a value of 0 is set at a position other than the contour point corresponding to the gradation value of the image data. Generating a first array data composed of elements having;
By processing the contour data, which is the shape data including the contour point of the reference pattern serving as the inspection reference of the inspection target pattern, a pointer address is given, and a value of 1 is given to the contour point position and 0 is set to a position other than the contour point. Generating second array data composed of elements having values of:
The value of the component of the second array data is a distance value closest to the component and having a value of 1, and the value corresponding to the inside of the outline of the reference pattern and the outside A procedure for generating third array data by performing processing for converting each component of the second array data into a function value having a value different in sign from the value corresponding to
An integration process is executed between the components of the pointer address corresponding to each other between the first array data and the third array data, and fourth array data having the result of the integration process as a component is generated. And the steps to
A step of converting the fourth array data into a second image by mapping an index color with reference to a color table set in accordance with a value of a component value of the fourth array data;
A procedure for displaying the second image superimposed on the first image;
A pattern evaluation method comprising:
検査対象パターンの画像から検出された輪郭点を含む形状データである輪郭データを処理することにより、前記画像のデータのピクセル座標に対応するポインタアドレスがそれぞれ与えられ、前記画像データの階調値に対応して輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される第1の配列データを生成する手順と、
前記検査対象パターンの検査基準となる基準パターンの輪郭点を含む前記基準パターンの輪郭データを処理することにより、それぞれポインタアドレスが与えられ、輪郭点位置に1の値、輪郭点以外の位置に0の値を有する要素で構成される2の配列データを生成する手順と、
前記第2の配列データの構成要素の値を、その構成要素から最も近く、かつ、値1を有する構成要素までの距離の値であって、前記基準パターンの輪郭の内側に対応する値と外側に対応する値とで正負の符号が異なる値の関数値に変換する処理を前記第2の配列データの各構成要素について行なうことにより、第3の配列データを生成する手順と、
前記第1の配列データと前記第3の配列データとの間で互いに対応するポインタアドレスの構成要素間で積算処理を実行し、前記積算処理の結果を構成要素とする第4の配列データを生成する手順と、
前記第4の配列データの構成要素の値を演算処理することにより前記検査対象パターンと前記基準パターンとの一致の度合いを与える数値を算出する手順と、
算出された前記数値と、設定された基準とに基づいて前記検査対象パターンと前記基準パターンとの最適の位置関係を求める手順と、
を備えるパターン位置合せ方法。
By processing contour data that is shape data including contour points detected from the image of the inspection target pattern, pointer addresses corresponding to pixel coordinates of the data of the image are respectively given, and gradation values of the image data are obtained. Correspondingly, a procedure for generating first array data composed of elements having a value of 1 at the contour point position and a value of 0 at a position other than the contour point;
By processing the contour data of the reference pattern including the contour point of the reference pattern serving as the inspection reference for the inspection target pattern, a pointer address is given to each, and a value of 1 is given to the contour point position and 0 is given to a position other than the contour point. a step of generating a second sequence data consisting of elements having a value,
The component values of the second sequence data, closest from the elements, and a value of the distance in the configuration needed Motoma having a value 1, a value corresponding to the inner contour of the reference pattern A procedure for generating third array data by performing, for each component of the second array data, processing for converting the value corresponding to the outside and a value corresponding to the outside to a function value having a different sign.
An integration process is executed between the components of the pointer address corresponding to each other between the first array data and the third array data, and fourth array data having the result of the integration process as a component is generated. And the steps to
A procedure for calculating a numerical value that gives a degree of coincidence between the inspection target pattern and the reference pattern by calculating a value of a component of the fourth array data;
A procedure for obtaining an optimal positional relationship between the inspection target pattern and the reference pattern based on the calculated numerical value and a set reference;
A pattern alignment method comprising:
請求項1乃至3のいずれかに記載のパターン評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。   A program for causing a computer to execute the pattern evaluation method according to claim 1.
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