JP5039083B2 - 画像作成方法、計算装置、画像作成プログラムおよび記憶媒体 - Google Patents

Description

本発明は、画像作成方法、計算装置、画像作成プログラムおよび記憶媒体に関し、特に、検査対象物の同一撮影部位を、連続的に撮影して良好な平均画像を得る技術に関する。

電子顕微鏡等、Ｓ／Ｎの低い条件下で画像を撮影して検査を行う検査装置では、ステージに乗せた検査対象物の同一部位を連続的に撮影して得られた複数の画像の平均画像を作ってＳ／Ｎを向上させ、異物や欠陥の有無等の検査や診断用に適した画像を提供するということが広く行われている。通常は、検査対象物の撮影中の動きは無視し、単純に動かないものとして同位置で積算して平均画像を作ることが多い。検査対象物の動きが無視できない場合は、動きを検知して動きに追従した撮影をしたり、一旦、連続撮影した画像をバッファに記憶させ、位置ずれを検知してその分補正して位置を合わせたりして、平均画像を作成することが行われる。後者の位置を検知して補正する方法として、特許文献１に開示した方法がある。

特許文献１では、検査対象物を乗せたステージの移動に伴い、ステージを静止させずに検査対象物を動かしたまま連続撮影する。連続撮影した全ての撮影画像はバッファ（画像メモリ）に記憶され、演算により移動量を検知して補正し、位置の合った画像の平均画像を作成する。位置を検知する基本演算は、例えばテンプレートマッチングによる。テンプレートマッチングで各画像の移動量を求め、更に移動量のモデル式にフィッティングさせることにより移動量を推定する。特許文献１の図７は、３点の移動量を求め、モデル式が２次の場合を例示している。

移動量を求める手段であるテンプレートマッチングは、広く知られ、例えば、下記の非特許文献１には、テンプレートマッチングの基本的な方法が記されている。非特許文献１の図5.6では、（ａ）少女の顔画像を原画とし、（ｂ）左目部分をテンプレートにして切りだし、原画像を濃度変換して作られた画像を入力画像として、入力画像の各部分でテンプレートとの相関演算を施した結果を例示している。この場合、（ｃ）相関係数のしきい値が0.99以上ではテンプレートとして切り出した左目の位置のみマッチングするが、（ｄ）相関係数のしきい値が0.8の場合には左目だけでなく、右目にもいくつかマッチングする候補位置が現れることを例示している。

特開２００６−３０８４７１号公報

著者：酒井幸市、書名：Visual C#.NET & Visual Basic.NETによるディジタル画像処理の基礎と応用−基本概念から顔画像認識まで−、５章３節、８４ページ〜８６ページ、発行所：ＣＱ出版社、発行年：２００３年９月１日初版発行

特許文献１には、モデル式を２次にした場合の例が記載されている。
しかしながら、この方法では、検査対象物が任意の平行移動をする場合に対応できない。また、最も単純な１次の移動の場合には、この方法は、移動量を検知する画像間の比較演算を最低２回行う必要があり、１次の場合に最低限必要な比較演算１回に対し不必要に演算時間を要してしまう。そのため、大量の検査対象物を短時間で効率よく検査することは困難である。

前記事情を鑑みて、本発明では、検査対象物の連続撮影をして作成した平均画像を用いた検査において、一定レベルの精度と所要時間の短縮との両立を実現することを目的とする。

前記目的を達成するため、本発明では、連続撮影して得られた第１の画像と、第１の画像よりも後に撮影した第２の画像のマッチングを行い、第１の画像から第２の画像迄の移動量を検知し、その間は線形に移動するとして他の画像の移動量を線形予測するようにした。つまり、連続撮影している間は、検査対象物は１次の等速度移動をしていると仮定している。また、平均画像を作成するのに必要となる画像は、第１の画像と第２の画像だけであるため、検査に必要な演算量は低減され、簡易な検査が実現できる。そして、簡易とはいっても一定レベルの精度は確保されている。

また、本発明では、連続撮影して得られたある一つの画像を基準にして、その他の各画像とマッチングし、各々の画像の移動量を検出するようにした。これにより、何らかの原因があって、前記した方法では対応しきれない場合であっても、任意の移動に対応して移動量を検知して補正した平均画像を作成することができる。

さらに、本発明では、連続撮影して得られた画像の移動量を検知する際に用いるマッチングの評価指標として、相関、または積和、または相関の式の分子の項を用いた。移動量を検知したときの相関値を所定の閾値と比較することにより、検査対象物の期待される構造を捕らえていない画像について、その画像から平均画像を作り所望の検査を行うには不適切な画像であるか否かを判定することができる。ここで、評価指標が、記憶部に記憶される閾値以上の値を、記憶部に記憶される個数分以上示したわけではないとき、撮影により取得した別の画像とある一つのおよび別の画像以外のすべての画像のそれぞれとのマッチングをし、マッチングによるそれぞれの第２の評価指標を算出する。そして、算出した第２の評価指標に基づいて、別の画像を取得してからある一つのおよび別の画像以外のすべての画像を取得するまでの当該検査対象物のそれぞれの移動量を算出し、算出した移動量に基づいて、撮影をした、ある一つの画像を除く複数の画像間の位置ずれを算出し、算出した位置ずれを補正して平均画像を作成する。

本発明によれば、検査対象物の連続撮影をして作成した平均画像を用いた検査において、一定レベルの精度と所要時間の短縮との両立を実現することができる。

本実施形態に関わる全体の構成を示した構成図である。 計算装置の構成と周辺機器の構成図である。 第１の実施形態における処理手順を記したフロー図である。 最初の画像をマッチングする際の基準画像の様子を示す図である。 相関画像の様子を示した図である。 第２の実施形態における処理手順を記したフロー図である。 第３の実施形態における処理手順を記したフロー図である。 ステップ４１１の相関値チェック１の仕方の詳細を示したフロー図である。 第４の実施形態における処理手順を記したフロー図である。 第５の実施形態における処理手順を記したフロー図である。 準備撮影画像および登録テンプレートの様子を示す図である。 各実施形態で共通して見られる処理の流れと、処理で利用されるデータについて示した図である。

次に、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という。）について、適宜図面を参照しながら説明する。
本発明は、検査装置や撮影装置の行なう画像処理に特徴があり、之を実施する形態は、様々な形態を取ることができる。
例えば、本発明の画像処理を実施する専用のハードウェアを作成することを実施形態とすることもでき、本発明の画像処理プロセスを記述したソフトウェアを作成し、之を汎用の計算機に実行させる形態も取ることもできる。

汎用の計算機を用いる場合、ソフトウェア（プログラム）を記憶した記憶媒体は、計算機を特定せず任意に実行可能なので、本発明全体を実行するための重要な普遍的要素であり、組み込み先が任意の部品となる本発明の一つの実施形態である。ソフトウェア（プログラム）を記憶した記憶媒体には、ＣＤ、ＤＶＤ、メモリーカード、ＨＤ（ハードディスク）、インターネットで接続やダウンロード可能な外部記憶装置等がある。

汎用の計算機は、市販のパソコンを用いることができ、ＯＳ（Operating System）は市販のMicrosoft（登録商標）社製のWINDOWS（登録商標）や誰でも入手可能なパブリックドメインのLINUX（登録商標）等を用いることができる。ソフトウェアを作成する場合は、作成作業を支援するツールとして、市販のBorland（登録商標）社製のC++ BuilderやMicrosoft社製の Visual C++等を用いると、ＧＵＩ（グラフィックユーザインターフェース）を伴ったソフト開発を容易に行うことができる。

（１）第１の実施形態
（１．１）構成
図１は、本実施形態（以下に説明するすべての実施形態）に関わる全体の構成を示した構成図であり、走査型電子顕微鏡を用いた半導体検査装置（検査装置）である。以下、全体の構成について説明する。

走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope）には、ステージ２０１があり、レジストの乗った半導体２０２が検査対象物となり、ステージ２０１が稼働すると、ステージ２０１上の半導体２０２が等速で移動し、撮影視野に運搬される。その後、撮影視野に運搬された半導体２０２に対して、電子銃２０３で電子が打ち出され、検査対象物である半導体２０２の所定領域を走査して、出てきた２次電子を２次電子検出部２０４で捉え、画像化部２０５で撮影画像の画像データとなる。

半導体検査装置が有する画像化部２０５は、撮影画像を得るため、ステージ２０１、電子銃２０３、２次電子検出部２０４を動作させる制御信号を送り、２次電子検出部２０４で検出される信号を順序良く適切に位置づけ、画像データに変換する。

半導体検査装置が有する計算装置２０６は、画像化部２０５で作成された撮影画像の画像データを受け取り、所定の画像処理をして、その結果を表示装置２０７に表示させる。なお、計算装置２０６は、走査型電子顕微鏡に内蔵しても良いし、外部に出しても良い。

図２に、計算装置の構成と周辺機器の構成を示す。ＣＰＵ（Central Processing Unit:制御部）１２０１は、メモリ（記憶部）１２０２を参照してプログラムデータに基づいてプログラムを実行し、必要に応じてメモリ１２０２上の画像データ等の演算処理用のデータを参照して演算する。

メモリ１２０２は、ＣＰＵ１２０１が参照するプログラムデータと画像データ等の演算処理用のデータが格納される。メモリ１２０２に格納された撮影画像データは、画像化部２０５で作成された画像データが、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）インターフェース１２０９を通り、メモリ１２０２に格納されたものである。説明の便宜上、撮影画像データを、単に、画像データと称する場合がある。
ＣＰＵ１２０１が演算処理し、メモリ１２０２に表示用の画像データが格納されると、グラフィックボード１２１０を通し、表示装置２０７に画像が表示される。

メモリ１２０２に格納されたプログラムデータは、ハードディスク（記憶部）１２０３に記憶されたプログラムデータを転送したものである。ハードディスク１２０３にプログラムデータ（以下、プログラムと略す）をコピーする方法は各種ある。例えば、ＣＤ１２０５に記憶されたプログラムをＣＤドライブ１２０４により、ハードディスク１２０３にコピーしたり、サーバ１２０８に格納されたプログラムをインターネット１２０７経由で、インターネットカード１２０６を通してハードディスク１２０３にコピーしたりすることができる。プログラムを記憶する記憶媒体は、ハードディスク、ＣＤ、ＤＶＤ、ＭＯ（Magneto-Optical disk）、ＵＳＢメモリ、ＳＤ（Secure Digital）メモリ等、各種あり、各種記憶媒体は、市販の計算機等を使い、容易にプログラムなどのデータをコピーできる。

以上の構成で、本実施形態では、一旦、計算装置２０６のメモリ１２０２に、半導体２０２を連続撮影した画像データ全てが取り込まれる。本発明は、取り込まれた連続画像データを計算装置２０６が処理する計算機処理方法に特徴がある。

次に、本発明の実施形態（以下に述べるすべての実施形態）の半導体検査装置で実行される処理として、主に、計算装置で実行される処理について説明する。以下に説明する処理の主体は、ＣＰＵ１２０１であり、この処理は、ＣＰＵ１２０１がメモリ１２０２に格納（記憶）されているプログラムを読み出すことにより実現される。つまり、前記プログラムには、当該処理を実現するためのコードが記述されている。

（１．２）第１の実施形態の処理
図３は、第１の実施形態における処理手順を記したフロー図である。以下、図３中の番号をステップ番号として説明する。

ステップ１０１：
ステージ２０１に半導体２０２を乗せ、撮影を所望する位置が撮影されるようステージ２０１を移動させる。移動させる速度は等速であることが好ましいが、これに限定しない。

ステップ１０２：
検査対象物である半導体２０２の同一部位を連続的に複数枚撮影（連続撮影）する。撮影した画像数をNとする。つまり、撮影領域に侵入した半導体２０２の移動中に一定の時間間隔でN枚分の撮影を行う。

ステップ１０３：
連続撮影した最初の画像と最後の画像をマッチングして、最初の画像から最後の画像までの移動量（第１の移動量）を求める。このとき、移動した位置での両画像の相関値が求まる。相関には、相関の分母の値と分子の値があり（詳細は後記）、分母が０の場合は、相関値は定義しない。相関値は、−１から１迄の値を取るため、例えば、分母が０の場合は、相関値を仮に１００として、次のステップ１０４で相関の分母が０であるか判定できるようにすることができる。

ステップ１０４：
相関の分母の値が０（異常値）かどうか判定する。０であれば（ステップ１０４でＹｅｓ）、画像が取得されていない例外処理１（ステップ１１０）に進む。０でなければ（ステップ１０４でＮｏ）、ステップ１０５に進む。

ステップ１０５：
相関値があらかじめ定めた（メモリ１２０２が記憶した）所定の閾値（例：0.8）以上か判定する。閾値以上であれば（ステップ１０５でＹｅｓ）、ステップ１０６に進む。閾値未満であれば（ステップ１０５でＮｏ）、その後の検査に適さない画像と判断し、例外処理２（ステップ１０９）に進む。

ステップ１０６：
ステップ１０３で求まった、最初の画像から最後の画像までの移動量から各撮影画像の移動量（第２の移動量）を線形に、つまり１次の等速度運動を仮定して予測する。各移動量の最大と最小の中間値を中心として、位置ずれ量を求める。

ステップ１０７：
各画像の位置ずれを補正し、平均画像（各画像を積算し、積算した画像数で除した画像）を作成する。

ステップ１０８：
作成した平均画像を参照して、詳細な位置合わせや、所望の部位の長さを計る（測長）検査等、所望の処理を行い、処理全体を終了する。

ステップ１０９：
撮影して得られた画像が、ステップ１０８で行う所望の処理を行うに値しない画像であることを検査結果として出力して処理全体を終了する。例えば、表示装置２０７にその検査結果を表示する。

ステップ１１０：
撮影して得られた画像が、何らかの撮影上のトラブルで、何も映っていない画像であったため検査できなかったことを結果として出力して処理全体を終了する。例えば、表示装置２０７にその結果を表示する。

（１．３）ステップ１０３の詳細
連続撮影した最初の画像をマッチングする際の基準画像８０１とする。
図４に、マッチングする際の基準画像８０１の様子を示す。基準画像８０１の端の所定の長さを持った部分を０詰め領域８０２とする。０詰め領域８０２は、上下、左右、同じ長さだけあり、この長さが、後のマッチング時のサーチ範囲の長さに相当する。０詰め領域８０２は、元の画像の値（例：輝度値）が無視され、０が詰められる（画像の値を０とする）領域である。０詰めしなかった対比部８０３は、マッチングのテンプレートに相当する。

最初の画像をA0(x,y)といった２次元の、例えば画像の輝度値の関数で表記する。ここで、0<=x<=nx-1、0<=y<=ny-1、とし、０詰めする上下、左右の長さを L とすると、
０詰めしてできた画像A1(x,y)は、

A1(x,y) = A0(x,y) L<=x<=nx-1-L かつ L<=y<=ny-1-L
・・・ 式１

A1(x,y) = 0 x<L または x>nx-L または y<L または y>ny-L
・・・ 式２

となる。

A1(x,y)を、原点を中心に反転した画像A2(x,y)を作る。ただし、画像の左右、および上下はサイクリックに接続され、x=nxはx=0と同値で、y=nyはy=0と同値であり、以下のように表現できる。

A2(x,y) = A1(nx-x,ny-y) 1<=x<=nx-1 かつ 1<=y<=ny-1
・・・ 式３

A2(x,y) = A1(nx-x,ny-y) x=0 または y=0
・・・ 式４

A2(x,y)をフーリエ変換する。フーリエ変換をFT(・)と記すと、フーリエ変換後の画像は、FT(A2(x,y))となる。

次に、連続撮影した最後の画像をB0(x,y)とする。
そしてこのB0(x,y)をフーリエ変換する。フーリエ変換後の画像は、FT(B0(x,y))となる。

逆フーリエ変換をIFT(・)と記す。ここで、FT(A2(x,y))とFT(B0(x,y))の積を逆フーリエ変換すると、A1(x,y)をサイクリックにシフトした画像とB0(x,y)の積和T(a,b)が全てのシフト量[a,b]について一度に求まる。すなわち、

T(a,b) = IFT(FT(A2(x,y))・FT(B0(x,y)))[a,b] = ΣΣ A1(x-a,y-b)・B0(x,y)
・・・ 式５

ただし、ΣΣの変数と範囲は、xとyの全領域、即ち、0<=x<=nx-1、0<=y<=ny-1 である。また、両端はサイクリックな接続により、x=0とx=nx、y=0とy=ny は同一である。

なお、積和T(a,b)は、相関の分子でもある。即ち、０詰め領域８０２には０が詰まっているので、この部分の積和への寄与はなくなるため、対比部８０３と、B0(x,y)をサイクリックに[a,b]だけずらしたときの対比部８０３の位置に来る部分画像との積和になる。

ここで、以下の式６、式７の値を求める。

HA(a,b) = ΣΣ A1(x,y) / ((nx-2L)(ny-2L)) = ΣΣ A0(x,y) / ((nx-2L)(ny-2L))
・・・ 式６

HB(a,b) = ΣΣ B0(x-a,y-b) / ((nx-2L)(ny-2L))
・・・ 式７

ただし、式６、式７のΣΣの変数と範囲は、L<=x<=nx-1-L 、L<=y<=ny-1-L である。

以上の式５、式６、式７を用いると、対比部８０３と、B0(x,y)をサイクリックに[a,b]だけずらしたときの対比部８０３の位置に来る部分画像との相関の分子S1(a,b)は、以下となる。

S1(a,b) = T(a,b) - HA(a,b)・HB(a,b)・((nx-2L)(ny-2L))
・・・ 式８

対比部８０３と、B0(x,y)をサイクリックに[a,b]だけずらしたときの対比部８０３の位置に来る部分画像との相関の分母S2(a,b)は、以下の式９、式１０、式１１の計算で求まる。

S2(a,b) = MA(a,b)・MB(a,b)
・・・ 式９

MA(a,b) = sqrt((ΣΣ A1(x,y)・A1(x,y)) - (HA(a,b)・HA(a,b)・((nx-2L)(ny-2L))))
・・・ 式１０

MB(a,b) = sqrt((ΣΣB0(x-a,y-b)・B0(x-a,y-b)) - (HB(a,b)・HB(a,b)・((nx-2L)(ny-2L))))
・・・ 式１１

ただし、式１０、式１１のΣΣの変数と範囲は、L<=x<=nx-1-L 、L<=y<=ny-1-L であり、sqrt(・)は、平方根を意味する。

以上により、対比部８０３と、B0(x,y)をサイクリックに[a,b]だけずらしたときの対比部８０３の位置に来る部分画像との相関S(a,b)が求められる。

S(a,b) = S1(a,b) / S2(a,b)
・・・ 式１２

図５は、以上により求まった相関値S(a,b)において、画像の中央(nx/2,ny/2)を原点９０２(a=0,b=0)に取り、相関値を持つ相関画像の様子を示した図である。相関画像９０１において、原点９０２から右側はaが正、左側はaが負、下側はbが正、上側はbが負である。

原点９０２を中心にサーチ領域９０３を取る。サーチ領域９０３は、０詰め領域８０２から決まり、n/nx-L+1<=x<=nx/2+L-1、かつ、n/ny-L+1<=x<=ny/2+L-1 の範囲である。 サーチ領域９０３の中で最も値の大きな値を取るピーク位置を小数以下補間して求める。

小数点以下のピーク位置を補間して求める補間方法は１次補間、２次補間など、数多くある。例えば、１次補間でピーク位置を求める場合、補間前の元データで最も大きな値を持つ点を中心に左右の値も取り、３点を通り、対称軸が鉛直な二等辺三角形の頂点の位置を左右方向（x方向）のピーク位置とする。上下方向（y方向）も同様に３点を通る二等辺三角形の頂点位置でピーク位置を求める。

以上によりサーチしたピーク位置を(nx/2+sx,ny/2+sy)とすると、(sx,sy)がx方向、y方向の移動量となる。これは、最初の画像A0(x,y)をｘ方向にsx、ｙ方向にsyずらしたシフト画像SHIFT(A0(x,y),sx,sy)の対比部８０３と最後の画像B0(x,y)が、対比部８０３の領域で最も一致する（相関が最大になる）ことを意味し、A0(x,y)とB0(x,y)の移動量を検知したことを意味する。また、このような処理を一般にマッチングして移動量（位置ずれ）を求める（検知する）という。

なお、ここでは、マッチングの評価指標として相関S(a,b)を使う例を示したが、積和T(a,b)や相関の分子の項S1(a,b)を使う場合もある（各実施形態に共通）。相関の計算では、積和T(a,b)を求める計算が最も演算負荷が重いため、積和T(a,b)や積和の項を含んでいる相関の分子の項S1(a,b)を利用すると、相関値を比較的容易に求めることができる。
また、移動量を算出する方法は、相関を用いたものに限定されない（各実施形態に共通）。

（１．４）ステップ１０６の詳細
ステップ１０３で求まった最初の画像から最後の画像までのｘ方向、ｙ方向の移動量を(sa,sb)とする。全部の画像をN枚とすると、１枚辺り、(sa,sb)/(N-1)の移動をしている。

最初の画像（１枚目）の移動量を０とし、最後の画像(N枚目)の移動量を(sa,sb)とすると、移動量を線形に予想すると、K枚目の移動量は、(K-1)・(sa,sb) / (N-1) となる。

以上の最初の画像の移動量を０として線形に予想した移動量では、移動量の最大は、N枚目の(sa,sb)、最小は１枚目の０であるが、中間の移動量(sa/2,sb/2)を中心に、新しく位置ずれ量を求めることにする。K枚目の位置ずれ量(psxK,psyK)は、以下となる。

(psxK,psyK) = ((K-1)・sx / (N-1) - sx/2 , (K-1)・sy / (N-1) - sy/2)
・・・ 式１３

（１．５）ステップ１０７の詳細
画像I(x,y)を(u,v)だけ位置をずらしてできる画像をSHIFT(I(x,y),u,v)と記すと、K枚目の画像Ik(x,y)をステップ１０６（式１３）で求めた位置ずれ量(psxK,psyK)だけ反対にずらして補正した画像は、SHIFT(Ik(x,y),psxK,psyK)である。
各画像の位置ずれ量を補正して作成する平均画像H(x,y)は以下のとおりである。

H(x,y) = （Σ SHIFT(Ik(x,y),psxK,psyK) ）/ N
・・・ 式１４

ただし、式１４のΣの変数と範囲は、1<=K<=Nである。

（１．６）特徴
以上より、第１の実施形態を述べた、本発明の一つの特徴は、ステップ１０３で最初と最後の画像のみマッチングすることであり、他の画像は１次の等速度運動をするという仮定に基づいてその移動量を線形予測した。これにより、演算時間が最も早く、かつ、その中で最も精度が良い、つまりボケの無い平均画像が得られるという効果を持つ。
特許文献１では、検査において生じるステージの物理的要因や検査対象物であるウェーハの移動、回転等から生じる影響を考慮して２次のモデル式を用いているが、検査を短時間で行うのであれば、前記影響は微々たるものであり、１次の等速度移動と仮定しても問題ない。

また、ステップ１０５を設けたことにより、検査等、所望の処理（ステップ１０８）を行う価値のない画像を、ステップ１０３のマッチングの結果を用いて判断することができる。
電子顕微鏡等の検査装置では、撮影する検査対象物が所望の形態を有さない地の部分を撮影することがある。そのため、検査を行うに相応しい画像が撮影されたか、判定する必要がある。従来では、詳細な検査を行った後、大きな異常値が出た場合に、検査に適した画像が得られているかチェックしたり、事前に詳細な検査に行く前に、検査に値する画像かどうかチェックしたりする等、ケースバイケースで各々工夫して製品として広く提供されている。
本発明によれば、移動量を検知する演算を利用し、連続撮影画像から平均画像を作る前に、検査に不適切な画像か否かを早い段階で判定でき、その後の無駄な手順を行わないようにすることができるので検査時間を短縮し、かつ、検査結果の信頼性を向上することができる。

（２）第２の実施形態
（２．１）構成
第２の実施形態の全体の構成は、第１の実施形態の全体の構成と全く同じである。計算装置２０６で行う処理内容の一部が異なる。そこで、処理内容を説明するにあたり、第１の実施形態のものと同一になるステップについては、同一の符号を付し、その説明は省略する。

（２．２）本発明第２の実施形態の処理
図６は、第２の実施形態における処理手順を記したフロー図である。第１の実施形態のフロー図である図３と比較すると、ステップ１０９がなくなり、新たにステップ３０９ができ、ステップ３０９の後にステップ１０７に続いた部分が異なる。
以下、図６中の番号をステップ番号として説明する。

ステップ１０１〜ステップ１０４：第１の実施形態と同じ。

ステップ１０５：
相関値があらかじめ定めた所定の閾値以上か判定する。閾値以上であれば（ステップ１０５でＹｅｓ）、ステップ１０６に進む。閾値未満であれば（ステップ１０５でＮｏ）、その後の検査に適さない画像の可能性が高いが、ステップ３０９に進む。

ステップ１０６〜１０８：第１の実施形態と同じ。

ステップ１１０：第１の実施形態と同じ。

ステップ３０９：
ステップ１０３で求めた移動量を０として、ステップ１０７に進む。

（２．３）ステップ３０９の意味
ステップ１０５で相関値が所定の閾値未満であれば、その後の検査に適さない画像の可能性が高いが、とりあえず、相関が低いので、移動量の推定が信頼できないと判断して、ステップ３０９で移動量を０にし、ステップ１０６で全画像の移動量が０となり、ステップ１０７で、位置を移動せず単純に平均した画像をステップ１０８に渡し、ステップ１０８の所望の処理で、従来どうり処理が行われる。

（２．４）特徴
第２の実施形態は、ステップ１０５で、その後の検査に適さない画像の可能性が強いと判断しても、そのまま、所望の処理を行うことができるようにしたことに特徴がある。このようにして、旧来と同じ位置を合わせない平均画像を作成した旧来の方法を容易に導入することができる。

（３）第３の実施形態
（３．１）構成
第３の実施形態の全体の構成は、第１および第２の実施形態の全体の構成と全く同じである。計算装置２０６で行う処理内容の一部が異なる。そこで、処理内容を説明するにあたり、第１または第２の実施形態のものと同一になるステップについては、同一の符号を付し、その説明は省略する。

（３．２）第３の実施形態の処理
図７は、本発明の第３の実施形態における処理手順を記したフロー図である。
以下、図７中の番号をステップ番号として説明する。

ステップ１０１〜ステップ１０２：第１の実施形態と同じ。
ステップ１０２の次は、ステップ４１０に進む。

ステップ４１０：
連続撮影した最初の画像とその他の各画像とをマッチングして、最初の画像から各画像までの移動量を各々求める。このとき、移動した位置での各画像の相関値（相関：第１の評価指標）が求まる。相関には、相関の分母の値と分子の値があり、分母が０の場合は、相関値は定義しない。相関値は、−１から１迄の値を取るため、例えば、分母が０の場合は、相関値を仮に１００として、次のステップ４１１で相関の分母が０であるか判定できるようにすることができる。なお、最初の画像の移動量は０で、相関値は、分母が０でなければ１である。

ステップ４１１：
最初の画像とその他の各画像とのマッチングに対する相関値のチェック、つまり相関値チェック１を行う。このステップ４１１では、後記するように３つのケースに分かれる。
図８は、各画像の相関値をチェックするステップ４１１の相関値チェック１の仕方の詳細を示したフロー図である。
はじめに、ステップ５０４で、相関の分母が０である画像が１つでもあるかどうかチェックする。１つでもある場合（ステップ５０４でＹｅｓ）、ケース１に該当し、例外処理１（ステップ１１０）に進む。そうでなければ（ステップ５０４でＮｏ）、ステップ５０５に進み、相関値が所定の閾値以上のものの個数をチェックする。相関値が所定の閾値以上のものの個数が、あらかじめ定めた（メモリ１２０２が記憶した）所定個数以上ある場合は（ステップ５０５でＹｅｓ）、ケース３に該当し、ステップ４０７に進み、所定個未満の場合は（ステップ５０５でＮｏ）、ケース２に該当し、ステップ４２０に進む。

ステップ４２０：
撮影した最初の画像に何らかの不備があったものと考えられるため、連続撮影した２番目の画像と各画像（最初の画像除く）とをマッチングして、２番目の画像から各画像までの移動量を各々求める。このとき、移動した位置での各画像の相関値（相関：第２の評価指標）が求まる。先のステップ４１０で求めた移動量や相関値は、ここで求めた移動量や相関値に置き換えられる。

ステップ４２１：
２番目の画像と各画像とのマッチングに対する相関値のチェック、つまり相関値チェック２を行う。相関値チェック２の方法は、相関値チェック１の方法よりも簡略化されている。つまり、まず、各画像の相関値が所定値以上のものの個数をチェックする。相関値が所定値以上のものの個数が、あらかじめ定めた（メモリ１２０２が記憶した）所定個数以上ある場合は、平均画像を作成することが可能(平均可)であるとし、ステップ４０７に進み、所定個数未満の場合は、平均画像を作成することが不可能(平均不可)であるとし、ステップ１０９に進む。

ステップ１０８〜１０９：第１の実施形態と同じ。

ステップ４０７：
ステップ４１０で、場合によってはステップ４２０で求めた、各画像（最初の画像は除く）の移動量と相関値を参照する。各画像の相関値が所定の閾値以上のものだけ選択する。選択された中で、移動量の最大と最小の中間値を中心として、位置ずれ量を求める。選択された画像の位置ずれを補正した画像を作り、それらの平均画像を作成する。

（３．３）特徴
第３の実施形態は、最初の１枚の画像と各画像をマッチングさせ、位置ずれ量を求め、平均画像を作ろうと試みた。その際、各画像の相関を見て、相関値の高いものが所定個未満の場合、最初の１枚の画像が他の画像と似ておらず、平均するには不適切な画像と判断し、２枚目の画像を基準画像として、各画像とマッチングさせ、再度、移動量と相関値を求めたことに一つの特徴がある。このようにすることで、第１または第２の実施形態のように線形予測をすることが適当でない場合であっても、任意の移動に対応して移動量を検知して補正した、ボケの無い平均画像を作成し、半導体等の検査対象物を検査することができる。
また、２枚目の画像を基準画像にしても、相関値の高いものが所定個未満の場合は、この撮影データは、平均画像を作成して、所望の処理を行うのに不適切な画像であると判断することができる。よって、その後の無駄な手順を行わないようにすることができる。

（４）第４の実施形態
（４．１）構成
第４の実施形態の全体の構成は、第１〜第３の実施形態の全体の構成と全く同じである。計算装置２０６で行う処理内容の一部が異なる。そこで、処理内容を説明するにあたり、第１〜第３の実施形態のものと同一になるステップについては、同一の符号を付し、その説明は省略する。なお、ここでは、最初の１枚の画像と２枚目の画像を基準画像に選んだ例を示したが、他の画像を基準画像に選ぶこともできる。例えば、中央の画像と、その次の画像を基準画像に選ぶこともできる。

（４．２）第４の実施形態の処理
図９は、第４の実施形態における処理手順を記したフロー図である。
図７の第３の実施形態と比較すると、第４の実施形態は、ステップ４２１がステップ６２１になり、ステップ１０９（例外処理２）がなくなっただけの違いである。
以下、この違いの部分のみ説明する。

ステップ６２１：
各画像の相関値が所定値以上のものの個数をチェックする。相関値が所定値以上のものの個数が、あらかじめ定めた所定個数以上ある場合は、そのまま、ステップ４０７に進み、所定個数未満の場合は、各移動量を０にし、相関値を１にしてステップ４０７に進む。
なお、相関値を１にする場合は、旧相関値を別の変数として保存し、相関値を１に変更した事を示すフラグを立てておくと、事後、旧相関値が所定の閾値以上のものが所定個未満であったことや、旧相関値を各々表示することもできる。

（４．３）特徴
第４の実施形態は、この撮影データが、平均画像を作成して、所望の処理を行うのに不適切な画像であると疑っても、とりあえず従来と同じ位置合わせをしない平均画像を作成し、その後の所望の処理（ステップ１０８）に回すことを特徴とする。位置合わせ可能と見たものは位置を合わせて平均画像を作成し、そうでないものは、旧来と同じ位置を合わせない平均画像を作成して旧来の流れに乗るようにした。このようにして、旧来の方法を容易に導入することができる。

（５）第５の実施形態
（５．１）構成
第５の実施形態の全体の構成は、第１〜第４の実施形態の全体の構成と全く同じである。計算装置２０６で行う処理内容の一部が異なる。そこで、処理内容を説明するにあたり、第１〜第４の実施形態のものと同一になるステップについては、同一の符号を付し、その説明は省略する。

（５．２）第５の実施形態の処理
図１０は、第５の実施形態における処理手順を記したフロー図である。
第５の実施形態では、所謂テンプレートを登録し、登録したテンプレートとマッチングするテンプレートマッチングを用いる。以下、図１０中の番号をステップ番号として説明する。

ステップ１０００：
以後の半導体検査のレファレンスとなる半導体を選択してステージ２０１に乗せ、撮影を所望する部位が撮影されるようステージ２０１を移動させ、撮影する。この撮影は、前記実施形態１〜３のいずれかの方法で行い、平均画像がうまく取得できなければ、半導体や場所を変える等して、レファレンスとなる平均画像（準備撮影画像１１０１（図１１参照））がうまく撮影される迄繰り返す。撮影条件は、以後の検査用の撮影と同じであり、撮影画像の分解能、画像サイズも同一にする。

図１１は、このようにして撮影された準備撮影画像および登録テンプレートの様子を示す図である。準備撮影画像１１０１の中で特徴ある部位を選択し、登録テンプレート１１０２を登録する。ここで、準備撮影画像１１０１の登録テンプレート１１０２以外の領域に０を詰めた（０詰め領域として設定した）画像を第５の実施形態における基準画像とする。

ステップ１０１０：
ステップ１０００で作成した基準画像と、ステップ１０２で連続撮影した各画像とをマッチングして、各画像の基準画像を基準とした移動量を求める。このとき、移動した位置での両画像の相関値（相関：評価指標）が求まる。相関には、相関の分母の値と分子の値があり、分母が０（異常値）の場合は、相関値は定義しない。相関値は、−１から１迄の値を取るため、例えば、分母が０の場合は、相関値を仮に１００として、次のステップ１０１１で相関の分母が０であるか判定できるようにすることができる。

ステップ１０１１：
各画像の相関値をチェックする。はじめに、相関の分母が０である画像が１つでもあるかどうかチェックする。１つでもある場合、ケース１に該当し、例外処理１（ステップ１１０）に進む。そうでなければ、相関値が所定の閾値以上のものの個数をチェックする。相関値が所定の閾値以上のものの個数が、あらかじめ定めた所定個数以上ある場合は、ケース３に該当し、ステップ４０７に進み、所定個数未満の場合は、ケース２に該当し、例外処理２（ステップ１０９）に進む。

ステップ４０７：
ステップ１０１０で求めた、各画像の移動量と相関値を参照する。各画像の相関値が所定の閾値以上のものだけ選択する。選択された中で、移動量の最大と最小の中間値を中心として、位置ずれ量を求める。選択された画像の位置ずれを補正した画像を作り、それらの平均画像を作成する。
このとき、移動量の最大と最小の中間値が、この画像の登録テンプレート１１０２との位置の違いであり、この情報は、位置決めにも利用できる。

ステップ１０８〜ステップ１１０：第１の実施形態と同じ

（５．３）特徴
第５の実施形態は、あらかじめ登録したテンプレートとマッチングすることに特徴がある。また、検査用に連続撮影した画像にテンプレート登録と同じ構造を持った画像部位がなければ、相関値が低くなり、以後の検査に適さない画像部位を撮影したものであることが第１〜第４の実施形態よりも確度が高く判定できる特徴がある。
また、撮影した画像が検査に適していた場合は、位置決めまで同時に行っているという特徴がある。なお、準備撮影画像１１０１は、積算数を多くして撮影すると、より精度良くマッチングできるという特徴も生じる。

（６）第１〜第５の実施形態の違いの整理
図１２は、各実施形態で共通して見られる処理の流れと、処理で利用されるデータについて示した図である。画像数は８枚、つまりN=８で例示した。図１２を用いて、各実施形態の共通した流れと違いについて要点を述べる。

まず、各実施形態の共通した流れとしては、連続撮影画像７０１（画像１〜８）を撮影し、何らかの基準画像を元にマッチングして各画像の相関値７０２（相関１〜８）と、各画像の移動量７０３（移動量１〜８）とを求める。各画像の相関値７０２は所望の処理（つまり、ステップ１０８）が可能か判定する処理７０５に進み、判定される。各移動量７０３の最大と最小の中間を基準に各画像の位置ずれ７０４（位置ずれ１〜８）を求め、位置ずれを補正して平均画像７０６を作成する。

第１の実施形態では、最初の１枚と最後の１枚をマッチングし、相関値は、この一つで以後、所望の処理が可能か判定する。移動量も最初の１枚と最後の１枚の１つを検知するだけだが、最初の１枚を移動量０として、線形予測して各画像の移動量を求める。

第２の実施形態は第１の実施形態と大半が同じで、違いは、以後、所望の処理が可能か確定せずに疑うのみで、第１の実施形態では例外処理に向かうものを例外処理に行かず、とりあえず移動量を０にして、平均画像を作成してその後の所望の処理に行く。

第３の実施形態では、最初の画像を基準に、各画像をマッチングし、各相関値と移動量を求める。各画像がお互い似ていて、平均するのに（平均画像を作成するのに）相応しい画像か否か、相関値を見てチェックする。相関値が低いものが多い場合は、最初の画像が異質であると推定し、２枚目の画像を基準にマッチングし直す。

第４の実施形態は第３の実施形態と大半が同じで、違いは、以後、所望の処理が可能か確定せずに疑うのみで、第１の実施形態では特例処理に向かうものを例外処理に行かず、とりあえず移動量を０にして、平均画像を作成してその後の所望の処理に行く。

第５の実施形態では、基準の画像をあらかじめ撮影そして登録したテンプレート画像部を含み、それ以外に０を詰めた画像とする。テンプレートがあるので、テンプレートと同じ構造を持った部位が本当にあるのか、相関値でチェックできる。
なお、第５の実施形態では、基準の画像をあらかじめ撮影そして登録したテンプレート部を含み、それ以外に０を詰めた画像としたが、テンプレート部として、撮影画像ではなく、所望の形態の製造を行うためのＣＡＤ（computer-aided design）データやマスクデータ等から起こした人工的なパタン画像にしても、同様な処理を行うこともできる。

（７）その他
前記した各実施形態は、本発明を実施するために好適のものであるが、その実施形式はこれらに限定されるものでなく、本発明の要旨を変更しない範囲内において種々変形することが可能である。

第１の実施形態では、ステップ１０５で相関値をチェックして、相関値が所定の閾値以上の場合、ステップ１０６の移動量を線形予測するステップに進んだ。ここで、ステップ１０６、ステップ１０７を行わず、代わりに、移動量をチェックし、移動量が所定の値未満の場合は、移動量が０として、位置ずれ補正を行わないで平均画像を作成し、ステップ１０８の所望の処理に進み、移動量が所定の値以上の場合は、アラームを鳴らし、ここで処理した元の連続撮影画像を全ての枚数分、保存する（メモリ１２０２に記憶する）こともできる。この場合、移動量が所定の値以上あれば、保存データ（メモリ１２０２に記憶した連続撮影画像のデータ）から、どのようになっているか、後で連続撮影画像を見て確かめることができる。

また、第１の実施形態のステップ１０５の相関値をチェックするステップに進む前に、移動量をチェックし、所定値（メモリ１２０２に記憶される所定値）より移動量が小さければステップ１０５に進み、所定値より移動量が大きければ、例えば半導体検査装置が備える音出力デバイス（不図示）からアラームを鳴らし、ここで処理した元の連続撮影画像を全ての枚数分、保存することもできる。

その他にも、第１の実施形態のステップ１０５の相関値をチェックするステップに進む前に、移動量をチェックし、所定値より移動量が小さければステップ１０５に進み、所定値より移動量が大きければ、第３の実施形態のステップ４１０に進み、その後は、第３の実施形態の手順に従うようにすることができる。この場合、等速度を仮定できる所定の移動量の場合は、等速度移動を仮定した補正を行い、等速度移動を仮定できない所定の移動量以上の場合は、各枚毎に位置を検知して補正するようにできる。

第１の実施形態で、移動量を算出するために利用する画像は、最初の画像および最後の画像ではなく、任意に選択した２枚の画像であっても良く、他の画像の移動量は、その２枚の画像に基づいて線形予測しても良い。

次に、第１〜第５の実施形態で、位置を合わせた平均画像を作成するときの詳細について以下に記す。
移動量を補正するために画像の位置をシフトすると、画像の一方の端で、元々、画像の視野外であった場所が画像の視野に移るため、画像本来の値が分からない場所が出て来る。このような場所の処理の一例として、元々視野外だった場所は、その場所から最も近い視野内の場所の値で代用する方法がある。この方法は、平均画像は各枚の画像を単純に平均することで得られる利点がある。

また、別の処理の一例は、元々視野外だった場所は、あえて値を定義しない場所とし、平均画像を作成する時は、各点の値の定義されているものだけの平均を求めるようにすることもできる。この場合、視野外の画像値を無理に作らないことから、画像が自然に見える利点がある。

また、第１の実施形態では、最初の画像と最後の画像とのマッチングをするようにした。しかし、マッチングをする画像は連続撮影により取得した複数の画像のうちの少なくとも２つの画像（第１の画像、および第１の画像よりも後に撮影した第２の画像）であっても良い。

また、第３の実施形態では、最初の画像と各画像とのマッチングをするようにした。しかし、各画像とのマッチングをする画像は、連続撮影により取得した複数の画像のうちの１つであっても良い。
また、第３の実施形態では、最初の画像が基準画像（ある一つの画像）として不適切であったとして、２枚目の画像を新たな基準画像（別の画像）として各画像とのマッチングをするようにした。しかし、新たな基準画像は、連続撮影により取得した複数の画像のうちの１つ（不適切とした基準画像除く）であっても良い。

その他、ハードウェア、ソフトウェア、各フローチャート等の具体的な構成について、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。本実施形態で採り上げた処理の各ステップを適宜組み合わせた処理を実現することも可能である。ある実施形態で説明したステップと、別の実施形態で説明したステップとを組み合わせた処理を実現することも可能である。

本発明は、検査装置や観測撮影装置等、１回の撮影ではＳ／Ｎが低く、連続して撮影した画像の平均画像（積算画像）を作り、検査や画像提示などを行う装置に有効である。また、半導体の回路パタンのような、走査型電子顕微鏡を用いて観測する必要のある非常に小さなサイズの検査対象物を撮影しようとするときには、特に有効である。

２０１…ステージ
２０２…半導体（検査対象物）
２０３…電子銃
２０４…２次電子検出部
２０５…画像化部
２０６…計算装置
２０７…表示装置
１２０１…ＣＰＵ（制御部）
１２０２…メモリ（記憶部）
１２０３…ハードディスク（記憶部）
１２０４…ＣＤドライブ
１２０５…ＣＤ（記憶媒体）
１２０６…インターネットカード
１２０７…インターネット
１２０８…サーバ
１２０９…ＵＳＢインターフェース
１２１０…グラフィックボード

Claims (12)

1. 撮影視野内を移動する検査対象物を連続して撮影し、前記撮影により取得した複数の画像を用いて平均画像を作成する計算装置による画像作成方法において、
   前記計算装置の記憶部は、前記撮影による複数の画像を記憶しており、
   前記計算装置の制御部は、
   前記撮影により取得したある一つの画像と他のすべての画像のそれぞれとのマッチングをし、前記マッチングによるそれぞれの第１の評価指標を算出するステップと、
   前記算出した第１の評価指標に基づいて、前記ある一つの画像を取得してから前記他のすべての画像を取得するまでの当該検査対象物のそれぞれの移動量を算出するステップと、
   前記算出した移動量に基づいて、前記撮影をした複数の画像間の位置ずれを算出し、前記算出した位置ずれを補正して前記平均画像を作成するステップと、を実行し、
   前記制御部は、
   前記第１の評価指標が、前記記憶部に記憶される閾値以上の値を、前記記憶部に記憶される個数分以上示したわけではないとき、
   前記撮影により取得した別の画像と前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像のそれぞれとのマッチングをし、前記マッチングによるそれぞれの第２の評価指標を算出するステップと、
   前記算出した第２の評価指標に基づいて、前記別の画像を取得してから前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像を取得するまでの当該検査対象物のそれぞれの移動量を算出するステップと、
   前記算出した移動量に基づいて、前記撮影をした、前記ある一つの画像を除く複数の画像間の位置ずれを算出し、前記算出した位置ずれを補正して前記平均画像を作成するステップと、を実行する画像作成方法。
2. 前記ある一つの画像は、前記撮影により取得した最初の画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像生成方法。
3. 前記第１の評価指標は、前記ある一つの画像と前記他のすべての画像との相関、積和、または前記相関の分子の項である
   ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の画像作成方法。
4. 前記第２の評価指標は、前記別の画像と前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像との相関、積和、または前記相関の分子の項である
   ことを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像作成方法。
5. 撮影視野内を移動する検査対象物を連続して撮影し、前記撮影により取得した複数の画像を用いて平均画像を作成する計算装置において、
   前記撮影による複数の画像を記憶する記憶部と、
   前記撮影により取得したある一つの画像と他のすべての画像のそれぞれとのマッチングをし、前記マッチングによるそれぞれの第１の評価指標を算出する制御と、
   前記算出した第１の評価指標に基づいて、前記ある一つの画像を取得してから前記他のすべての画像を取得するまでの当該検査対象物のそれぞれの移動量を算出する制御と、
   前記算出した移動量に基づいて、前記撮影をした複数の画像間の位置ずれを算出し、前記算出した位置ずれを補正して前記平均画像を作成する制御と、を実行する制御部と、を有し、
   前記制御部は、
   前記第１の評価指標が、前記記憶部に記憶される閾値以上の値を、前記記憶部に記憶される個数分以上示したわけではないとき、
   前記撮影により取得した別の画像と前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像のそれぞれとのマッチングをし、前記マッチングによるそれぞれの第２の評価指標を算出し、
   前記算出した第２の評価指標に基づいて、前記別の画像を取得してから前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像を取得するまでの当該検査対象物のそれぞれの移動量を算出し、
   前記算出した移動量に基づいて、前記撮影をした、前記ある一つの画像を除く複数の画像間の位置ずれを算出し、前記算出した位置ずれを補正して前記平均画像を作成することを特徴とする計算装置。
6. 前記ある一つの画像は、前記撮影により取得した最初の画像であることを特徴とする請求項５に記載の計算装置。
7. 前記第１の評価指標は、前記ある一つの画像と前記他のすべての画像との相関、積和、または前記相関の分子の項である
   ことを特徴とする請求項５または請求項６に記載の計算装置。
8. 前記第２の評価指標は、前記別の画像と前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像との相関、積和、または前記相関の分子の項である
   ことを特徴とする請求項５ないし請求項７のいずれか１項に記載の計算装置。
9. 撮影視野内を移動する検査対象物を連続して撮影し、前記撮影により取得した複数の画像を用いて平均画像を作成する計算装置による画像作成方法を実行させる画像作成プログラムにおいて、
   前記計算装置の記憶部は、前記撮影による複数の画像を記憶しており、
   前記計算装置の制御部に、
   前記撮影により取得した第１の画像と前記第１の画像よりも後に撮影した第２の画像とのマッチングをし、前記マッチングによる評価指標を算出する処理と、
   前記算出した評価指標に基づいて、前記第１の画像を取得してから前記第２の画像を取得するまでの当該検査対象物の第１の移動量を算出する処理と、
   前記第１の画像を取得してから前記第２の画像以外の画像のそれぞれを取得するまでの当該検査対象物のそれぞれの第２の移動量を、前記第１の移動量に基づく線形予測により算出する処理と、
   前記算出した第１の移動量および第２の移動量に基づいて、前記撮影をした複数の画像間の位置ずれを算出し、前記算出した位置ずれを補正して前記平均画像を作成する処理と、を実行させ、
   前記第１の評価指標が、前記記憶部に記憶される閾値以上の値を、前記記憶部に記憶される個数分以上示したわけではないとき、
   前記撮影により取得した別の画像と前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像のそれぞれとのマッチングをし、前記マッチングによるそれぞれの第２の評価指標を算出する処理と、
   前記算出した第２の評価指標に基づいて、前記別の画像を取得してから前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像を取得するまでの当該検査対象物のそれぞれの移動量を算出する処理と、
   前記算出した移動量に基づいて、前記撮影をした、前記ある一つの画像を除く複数の画像間の位置ずれを算出し、前記算出した位置ずれを補正して前記平均画像を作成する処理とを実行させるための画像作成プログラム。
10. 前記ある一つの画像は、前記撮影により取得した最初の画像であることを特徴とする請求項９に記載の画像作成プログラム。
11. 前記第１の評価指標は、前記ある一つの画像と前記他のすべての画像との相関、積和、または前記相関の分子の項である
    ことを特徴とする請求項９または請求項１０に記載の画像作成プログラム。
12. 前記第２の評価指標は、前記別の画像と前記ある一つのおよび別の画像以外のすべての画像との相関、積和、または前記相関の分子の項である
    ことを特徴とする請求項９ないし請求項１１のいずれか１項に記載の画像作成プログラム。

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