JP5094033B2 - パターンマッチング方法、及びパターンマッチングを行うためのコンピュータープログラム - Google Patents
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Description
SEM)は、登録パターンを用いてパターンマッチングによる位置照合を行い、パターンマッチング結果の位置から、検査位置の位置照合を行う。その際、検査対象を広範囲に画像を撮影する低倍率から、精密な位置照合を行う為の高倍率へと段階的に撮影倍率を上げパターンマッチングを行うことにより、検査対象を撮影する為の精密な位置照合を行う。検査位置の特定の後、測長走査電子顕微鏡は設定された検査項目により、検査を行う。測長走査電子顕微鏡の検査項目として代表的な例は、半導体ウェハ上に作られた線(ライン)の幅や、穴(ホール)の大きさ等である。
105に照射される。電子線照射によって、試料105表面から発生する二次電子114、或いは反射電子の強度が電子検出器106によって検出され、増幅器107で増幅される。電子線103の照射位置を移動させる偏向器104で、制御システム110の制御信号108によって電子線103を試料105表面上でラスタ走査させる。増幅器107から出力される信号を画像処理プロセッサ109内でAD変換し、デジタル画像データを作る。表示装置111は、画像データを表示する装置である。CADデータ等の半導体チップの設計データ112において、検査すべき領域を任意に指定することが可能である。制御システム110は、設計データ112及び検査すべき領域の情報を用いて半導体ウェハの撮影や検査の為の制御、また、画像処理プロセッサ109への通信を行う。電子顕微鏡101,画像処理プロセッサ109,制御システム110,表示装置111,設計データ112を格納する装置から構成されるシステムはデータを交換する為の通信手段を有する。
CADデータ等のことであり、座標データによるベクトル画像やビットマップを問わず外形構造がわかる情報とする。まず、202において設計データからパターン形状の判定を行う。パターン形状の判定は、例えば、図3及び図4及び図5に示す方法で行うことが可能である。
213のように設計データのパターンが周期的な場合、図7の方法により複数のパターンマッチング候補の中から選定を行う。
302,303,304,305、及び306は構造的に分離された図形である。図形を分離する処理は、設計データが座標によるベクトル画像である場合、座標処理であるため容易である。その結果、設計データ301は単数または複数の図形が含まれるということを判定することが可能である。301の場合、複数の図形が含まれている。302に対して特徴量算出のための処理を行うために図形307として抜き出す。307の座標数及び周囲長を求めることは単純な座標演算のみを行うだけであり容易である。その後、307の面積を求めるために308のように307を三角形に分割する。309は308の構造内にある任意の点であり、各頂点に対して線を引くことで308のように三角形に分割が可能である。三角形の面積は座標演算により容易に算出可能であり、その和を求めることで307の面積を求めることが可能である。310のハッチングで示した矩形は307の外接矩形である。この対角線311の傾き312を307の特徴量でる傾きとして算出することが可能である。また、307のモーメント及び重心を求めるために縦軸I314、横軸J315を設定する。その場合、307を任意の小さなブロック316で分割する。これは307の形状を表現できる大きさであれば適宜設定できる。その場合、316の大きさにより量子化誤差が発生する。モーメントを求めるために数式317を利用する。
317に代入を行った318は縦軸I(314)の方向のモーメントであり、319は縦軸J(315)の方向のモーメントである。また、317を利用した320と321は重心を求める数式であり、320はI軸(314)方向の座標、321はJ軸(315)方向の座標である。
604を1つずつ含むことが判定可能である。パターンマッチングを行う場合、登録パターンまたは、被検出パターンは他の領域に比較して特異的な形状であることが望まれる。従って、設計データ601内に複数個存在する図形602をパターンマッチングが多く含まれる場合、形状に特異性が無く、パターンマッチング行う場合、周期ズレを起こしやすいなどの欠点があり、適切でない。一方、設計データ内に1つずつ存在する図形603と図形604は特異的で、パターンマッチングを行う場合、適切である。また、図2で触れたように登録パターンまたは、被検出パターンの所定の領域から特徴的な図形のみを抽出して、一般化ハフ変換法によるパターンマッチングを行うことが可能である。このように、パターンの形状により、マッチングの方法を選択すること、パターンマッチングに適した図形を選択することが可能である。一般化ハフ変換法を例にとり説明を行ったが、特定のパターンマッチング手法とその手法に適した特徴的な形状を持つ図形の組み合わせに対しては、この発明はなんら一般性を失わない。
706であるので、最終的な解を706として出力する。このようにパターンが周期的な場合に正規化相関法や一般化ハフ変換などを用いたパターンマッチングを行い複数個の解が得られる場合、アプリケーションに即した位置座標を設定することで、複数個の最適解の中から適した解を選択することが可能である。
Claims (12)
- 対象試料の設計データに基づく第1の画像内に含まれるパターンと、
前記対象試料をSEMにより撮像して得られるSEM画像に基づく第2の画像内に含まれるパターンとの間でマッチングを行うパターンマッチング方法において、
前記第1の画像内の前記マッチングを行う領域に含まれる前記パターンを構成する複数の図形の特徴量を求め、
当該求めた各特徴量が同一であるか、または所定の誤差範囲内である場合には、前記画像内に設定される原点と、前記パターンとの間の距離に基づいて、マッチングの対象とするパターンを選定し、
当該求めた各特徴量が前記所定の誤差範囲を超える場合には、前記第1の画像内と前記第2の画像内における前記パターンの一致度に基づいて、マッチングの対象とするパターンを選定することを特徴とするパターンマッチング方法。 - 請求項1において、
前記特徴量は、
前記図形の頂点数,周囲長,面積,傾き,円形度,モーメント,重心のうちのいずれか1つ、または、これらの組み合わせによって求められることを特徴とするパターンマッチング方法。 - 請求項1において、
当該求めた各特徴量が同一であるか、または所定の誤差範囲内である場合には、
画像中心から最も近いパターンを選定することを特徴とするパターンマッチング方法。 - 請求項1において、
当該求めた各特徴量が前記所定の誤差範囲を超える場合には、
前記第1の画像内と前記第2の画像内において最も高い一致度を示すパターンを選定することを特徴とするパターンマッチング方法。 - 請求項1において、
当該選定された前記第2の画像内におけるパターンの寸法を測長することを特徴とするパターンマッチング方法。 - 請求項1において、
前記特徴量は、
前記第1の画像内に含まれるパターンと前記第2の画像内に含まれるパターンとの間でパターンマッチングを行った結果、
マッチングの候補となるパターンを構成する図形が複数個得られた場合に求められることを特徴とするパターンマッチング方法。 - 対象試料の設計データに基づく第1の画像内に含まれるパターンと、
前記対象試料をSEMにより撮像して得られるSEM画像に基づく第2の画像内に含まれるパターンとの間でマッチングを行うようにコンピュータを機能させるプログラムにおいて、
前記第1の画像内の前記マッチングを行う領域に含まれる前記パターンを構成する複数の図形の特徴量を求め、
当該求めた各特徴量が同一であるか、または所定の誤差範囲内である場合には、前記画像内に設定される原点と、前記パターンとの間の距離に基づいて、マッチングの対象とするパターンを選定し、
当該求めた各特徴量が前記所定の誤差範囲を超える場合には、前記第1の画像内と前記第2の画像内における前記パターンの一致度に基づいて、マッチングの対象とするパターンを選定することを特徴とするプログラム。 - 請求項7において、
前記特徴量は、
前記図形の頂点数,面積,傾き,円形度,モーメント,重心のうちのいずれか1つ、または、これらの組み合わせによって求められることを特徴とするプログラム。 - 請求項7において、
当該求めた各特徴量が同一であるか、または所定の誤差範囲内である場合には、
画像中心から最も近いパターンを選定することを特徴とするプログラム。 - 請求項7において、
当該求めた各特徴量が前記所定の誤差範囲を超える場合には、
前記第1の画像内と前記第2の画像内において最も高い一致度を示すパターンを選定することを特徴とするプログラム。 - 請求項7において、
当該選定された前記第2の画像内におけるパターンの寸法を測長することを特徴とするプログラム。 - 請求項7において、
前記特徴量は、
前記第1の画像内に含まれるパターンと前記第2の画像内に含まれるパターンとの間でパターンマッチングを行った結果、
マッチングの候補となるパターンを構成する図形が複数個得られた場合に求められることを特徴とするプログラム。
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