JP5529965B2 - パターンマッチング用テンプレートの作成方法、及び画像処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、特定の位置を検出するために用いられるテンプレートの作成方法，画像処理装置及びプログラムに係り、特に半導体デバイス等の設計データに基づいてテンプレートを作成する方法等に関する。

半導体計測装置において、従来の画像認識は、例えばＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）の画像とＳＥＭ画像，光学顕微鏡（ＯＭ(Optical Microscope)）の画像とＯＭ像との同一種の画像間の比較であったが、近年では設計データとＳＥＭ画像及び設計データとＯＭ画像を比較するようなDesignデータを利用した画像認識技術が現れている。

同一種の画像間の比較では、コントラスト情報は有効な情報として画像認識で利用できるが、設計データとＯＭ画像を比較するような、同一種でない画像間の比較は、コントラスト情報は有効な情報として使用できない。なぜなら、設計データには、ＯＭ像で表現されるようなコントラスト情報がなく、パターンの有無の情報は、２値情報でしかないため、多値情報のＯＭ像と比較してもコントラストが異なる部分が発生し、画像認識が成功しない場合があるからである。

また、ＯＭ像には設計データにないパターンが映り込む場合があり、その場合も対応できない。そのため、設計データのエッジのみを用いてマッチング処理を行う方式（特許文献１参照）が提案されている。この方法は設計データから得たエッジのみでマッチングを行い、その他の領域では相関演算を無視することで、コントラストの反転や設計データに無いパターンの映り込みに対応できる。また、エッジ以外の情報も利用する方法として、画像のコントラストの情報を利用するため、設計データからパターンの材料情報を利用して、パターン毎に反射率等を反映して多値の画像情報を生成する方法（特許文献２参照）が提案されている。この方法によれば、コントラストの情報を利用することが可能である。

特開２００７−３３４７０２号公報 特開２００９−２１６３９８号公報

特許文献１に説明されているようなエッジ部分を選択的に抽出してマッチングを行う手法によれば、マッチング処理上、ノイズとなり得る下層パターン情報を選択的に除外してパターンマッチングを行うことが可能となるが、コントラスト情報のある多値のＯＭ像から得たエッジには輝度の強弱があり、設計データから作成した２値テンプレート画像のエッジは強弱が無いので、両者間の一致度が低下する可能性がある。

また、特許文献２に説明されているように、設計データからＯＭ像に近い多値で画像情報を生成しても、画像のコントラストが低い場合、比較するための有効な情報は少ないため、画像認識が成功率しない場合がある。

更に、半導体の製造工程は、露光，現像，エッチング，フォトレジスト除去，平坦化等、様々な工程があり、それぞれの工程でＯＭ像も見え方が異なる。そのため、特許文献２に説明されているように、設計データからコントラストの情報を用いて多値で画像情報を生成しても、工程によって見え方がＯＭ像と異なり、画像認識が成功率しない場合がある。

以下に、高いコントラストを持つテンプレート画像に基づくパターンマッチングを行うことを目的とするパターンマッチング用テンプレートのテンプレート作成方法、及び画像処理装置について説明する。また、工程によるパターンの段差状態に基づいてパターンマッチングを行うことを目的とするパターンマッチング用テンプレートのテンプレート作成方法、及びそれを用いた画像処理装置について説明する。

上記目的を達成するための一態様として、以下に、設計データの一部を部分的に抽出し、当該抽出された部分領域に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを作成するテンプレート作成方法、及びそれを実現する装置において、前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域（例えば、サーチ領域、或いはテンプレートによって特定される領域）について、当該所定領域に属するエッジの密度を求める方法、及び装置を提案する。

また、より具体的な一態様として、上記所定領域についてエッジ密度を判定し、当該エッジ密度が所定の条件を満たす場合に、当該所定領域をテンプレート領域、或いはテンプレート候補領域として選択する方法、及び装置を提案する。例えばエッジ密度が高い領域と低い領域が所定の比率で含まれている領域をテンプレート領域、或いはテンプレート候補領域として選択する。

更に、上記目的を達成するための他の一態様として、以下に、設計データからテンプレートマッチング用のテンプレートを作成するテンプレート作成方法、及びそれを実現する装置において、半導体製造の工程に関する工程情報を用いて、該当テンプレートによって特定される領域の多層パターンの濃淡情報を求めるテンプレートの生成方法、及び装置を提案する。

上記一態様によれば、設計データから高いコントラストを持つテンプレート、或いはテンプレート候補を抽出することが可能となる。また、上記他の一態様によれば、各工程に適したテンプレートを生成することが可能となる。

設計データに基づいてテンプレートを作成する画像処理装置の装置構成を示すブロック図。 パターンの段差と信号値の関係を示す図。 テンプレート生成部の一例を示す図。 描画部の一例を示す図。 パターンエッジのエッジ密度算出部の一例を示す図。 密度検出部における演算処理の概要を示す図。 多層パターンに対応するエッジ密度算出部の一例を示す図。 最大値選択部の一例を示す図。 領域選択部の一例を示す図。 疎領域検出部の一例を示す図。 白領域検出部における演算処理の概要を示す図。 密領域検出部の一例を示す図。 判定部の一例を示す図。 テンプレート領域位置及び領域サイズの検出工程を説明するフローチャート。 画像生成部の一例を示す図。 画像生成部の一例を示す図。 設計データに基づいてテンプレートを作成する画像処理装置の装置構成を示すブロック図。 テンプレート設定例を示す図。 画像生成部の処理フローの概要を示す図。 パターンエッジ合成画像作成処理の処理フローを示す図。 パターンエッジ多値画像作成処理の処理工程を説明するフローチャート。 パターン合成画像作成処理工程を説明するフローチャート。 多値テンプレート生成処理の処理工程を説明するフローチャート。 半導体計測システムの一例を説明する図。 走査電子顕微鏡の概略説明図。 レシピ検証工程を示すフローチャート。 テンプレート自動作成、或いはテンプレート作成アシスト工程を示すフローチャート。 設計データと工程情報に基づいてテンプレートを作成する画像処理装置の装置構成を示すブロック図。 段差推定部の一例を示す図。 領域分割部の一例を示す図。 パターンの描画像及びエッジ検出結果，被さりエッジ検出結果の概要を示す図。 領域分割記憶部の一例を示す図。 濃淡補正算出部の一例を示す図。 濃淡情報生成部の一例を示す図。 多層パターンの段差と信号値の関係を示す図。 外部から段差状態を入力してテンプレートを作成する画像処理装置の装置構成を示すブロック図。 濃淡補正算出部の一例を示す図。 テンプレートを作成する処理フローを示す図。 パターン分類及び製造工程情報と、画像処理条件との関係を示すテーブル例を示す図。 パターン条件とパターン分類の関係を示すテーブル例を示す図。 レシピ生成装置に含まれる演算処理装置の一例を説明する図。 複数の異なる領域に、それぞれ固有の画像処理を施す例を説明する図。 ２つのテーブルを用いて、ＯＭテンプレートの画像処理条件を設定する工程を示すフローチャート。 或る製造工程後の測定・検査工程にて得られたＯＭ像に基づいて、他の製造工程後の測定・検査に用いられるＯＭ像用テンプレートを作成する工程を示すフローチャート。

以下に説明する実施例にて例示する画像処理装置は、設計データから得た情報に基づき特定領域を検出して多値テンプレートを生成する手法、及び装置に関するものである。また、その具体的な一例として、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて、特定領域を検出して設計データから２値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて、設計データから２値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する例についても説明する。

また、本実施例では、設計データから得たパターンエッジの情報に基づいて、前記設計データのテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方の設定を行うことについても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて、前記設計データのテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方の設定を行う例についても説明する。また、既に設定している設計データのテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方を、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報に基づいて変更する例についても説明する。

また、設計データを記憶する記憶手段と、設計データからパターン線分の密度に基づく情報を求めるパターンエッジ密度算出手段と、前記パターンエッジ密度算出手段で求めたパターンエッジの密度の情報に基づいて、テンプレート領域を求めるテンプレート位置調整手段と、前記テンプレート位置調整手段で求めた情報に基づいてテンプレートを作成するテンプレート生成手段を備える画像処理装置の一例を説明する。

また、設計データから得たパターン線分の密度に基づく情報に基づいて、パターン線分の密度の疎の領域と密の領域が共に含まれる領域を検出してテンプレートに用いる領域の座標位置または領域サイズ若しくはその両方を設定する例についても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を表示させる例についても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を表示させて、ユーザーがテンプレート領域を設定する例についても説明する。

また、テンプレートを２値又は多値若しくはその両方で形成する例についても説明する。また、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、２値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成することを特徴とする。また、設計データから各層毎にパターンエッジを求めて、それぞれの層のパターンエッジを重ねたパターンエッジの密度に基づく情報を用いて２値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する例についても説明する。

また、設計データから得たパターン線分の密度に基づく情報に基づいて、パターン線分の密度の疎の領域と密の領域が共に含まれる領域を検出して２値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する例についても説明する。また、設計データからパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、多値のテンプレートを生成する際、パターンエッジ画像の情報に対して平滑化手段で平滑化を行う例についても説明する。

更に、設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、２値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する画像作成方法、及び設計データから得たパターンエッジの密度に基づく情報を用いて、２値又は多値若しくはその両方のテンプレートを生成する画像処理プログラムの一例も併せて説明する。

上述の実施例によれば、パターンにロバストなマッチング成功率の高い画像処理を行うことが可能となる。

また、以下の実施例では、工程情報と設計データとから得た情報に基づきテンプレートを生成する手法、及び装置について説明する。また、その具体的な一例として、設計データと製造工程に関する工程情報を用いて、該当テンプレートによって特定される領域のパターンの段差状態を推定し、テンプレート内の各位置の濃淡情報を求める。また、テンプレートマッチング用のテンプレートを作成する際、製造工程に関する工程情報をユーザーが設定する例を示す。また、製造工程に対応する多層パターンを用いて、該当テンプレートによって特定される領域の前記多層パターンの層間のパターンの相対位置に基づいて複数の領域に分け、それぞれの領域について製造工程に関する工程情報を用いて、パターンの段差状態を推定し、各領域の各位置の濃淡情報を生成する例についても説明する。

また、設計データから該当テンプレート内の各位置の濃淡情報を求める複数の画像処理方法を備え、製造工程に関する工程情報を用いて前記複数の画像処理方法の出力を切り替える例についても説明する。また、該当テンプレートによって特定される領域の複数の層を用いて、層間のパターンの相対位置に基づいて分けられる複数の領域のパターンの濃淡情報を調整するためのパラメータをユーザーが変更できる例についても説明する。

更に、設計データ及び製造工程に関する工程情報に基づく情報を用いて、テンプレートを生成する画像処理プログラムの一例も併せて説明する。

上述の実施例によれば、各工程にロバストなマッチング成功率の高い画像処理を行うことが可能となる。

以下、図面を用いて、設計データからパターンの密度情報を取得し、当該密度情報に基づいて、テンプレートの検証やテンプレートの作成を行う例について説明する。

以下に、テンプレートマッチングに基づいて、測定或いは検査位置を特定するパターンマッチング機能を備えた装置，測定検査システムについて、図面を用いて説明する。より具体的には、測定装置の一種である測長用走査電子顕微鏡（Critical Dimension-Scanning Electron Microscope：ＣＤ−ＳＥＭ）を含む装置，システム、及びこれらで実現されるコンピュータープログラムについて説明する。

なお、以下の説明では、画像を形成する装置として荷電粒子線装置を例示すると共に、その一態様として、ＳＥＭを用いた例を説明するが、これに限られることはなく、例えば試料上にイオンビームを走査して画像を形成する集束イオンビーム（Focused Ion Beam：ＦＩＢ）装置を荷電粒子線装置として採用するようにしても良い。但し、微細化が進むパターンを高精度に測定するためには、極めて高い倍率が要求されるため、一般的に分解能の面でＦＩＢ装置に勝るＳＥＭを用いることが望ましい。

図２４は、複数の測定、或いは検査装置がネットワークに接続された測定，検査システムの概略説明図である。当該システムには、主に半導体ウェハやフォトマスク等のパターン寸法を測定するＣＤ−ＳＥＭ２４０１、試料に電子ビームを照射することによって、画像を取得し当該画像と予め登録されている参照画像との比較に基づいて欠陥を抽出する欠陥検査装置２４０２がネットワークに接続された構成となっている。また、ネットワークには、半導体デバイスの設計データ上で、測定位置や測定条件等を設定する条件設定装置２４０３、半導体デバイスの設計データと、半導体製造装置の製造条件等に基づいて、パターンの出来栄えをシミュレーションするシミュレーター２４０４、及び半導体デバイスのレイアウトデータや製造条件が登録された設計データが記憶される記憶媒体２４０５が接続されている。

設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。また、記憶媒体２４０５は測定装置，検査装置の制御装置、或いは条件設定装置２４０３，シミュレーター２４０４を内蔵するようにしても良い。

なお、ＣＤ−ＳＥＭ２４０１、及び欠陥検査装置２４０２には、それぞれの制御装置が備えられ、各装置に必要な制御が行われるが、これらの制御装置に、上記シミュレーターの機能や測定条件等の設定機能を搭載するようにしても良い。

ＳＥＭでは、電子源より放出される電子ビームが複数段のレンズにて集束されると共に、集束された電子ビームは走査偏向器によって、試料上を一次元的、或いは二次元的に走査される。

電子ビームの走査によって試料より放出される二次電子（Secondary Electron：ＳＥ）或いは後方散乱電子（Backscattered Electron：ＢＳＥ）は、検出器により検出され、前記走査偏向器の走査に同期して、フレームメモリ等の記憶媒体に記憶される。このフレームメモリに記憶されている画像信号は、制御装置内に搭載された演算装置によって積算される。また、走査偏向器による走査は任意の大きさ，位置、及び方向について可能である。

以上のような制御等は、各ＳＥＭの制御装置にて行われ、電子ビームの走査の結果、得られた画像や信号は、通信回線ネットワークを介して条件設定装置２４０３に送られる。なお、本例では、ＳＥＭを制御する制御装置と、条件設定装置２４０３を別体のものとして、説明しているが、これに限られることはなく、条件設定装置２４０３にて装置の制御と測定処理を一括して行うようにしても良いし、各制御装置にて、ＳＥＭの制御と測定処理を併せて行うようにしても良い。

また、上記条件設定装置２４０３或いは制御装置には、測定処理を実行するためのプログラムが記憶されており、当該プログラムに従って測定、或いは演算が行われる。

また、条件設定装置２４０３は、ＳＥＭの動作を制御するプログラム（レシピ）を、半導体の設計データに基づいて作成する機能が備えられており、レシピ設定部として機能する。具体的には、設計データ，パターンの輪郭線データ、或いはシミュレーションが施された設計データ上で所望の測定点，オートフォーカス，オートスティグマ，アドレッシング点等のＳＥＭにとって必要な処理を行うための位置等を設定し、当該設定に基づいて、ＳＥＭの試料ステージや偏向器等を自動制御するためのプログラムを作成する。また、後述するテンプレートの作成のために、設計データからテンプレートとなる領域の情報を抽出し、当該抽出情報に基づいてテンプレートを作成するプロセッサ、或いは汎用のプロセッサをテンプレートを作成させるプログラムが内蔵、或いは記憶されている。

図２５は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子源２５０１から引出電極２５０２によって引き出され、図示しない加速電極によって加速された電子ビーム２５０３は、集束レンズの一形態であるコンデンサレンズ２５０４によって、絞られた後に、走査偏向器２５０５により、試料２５０９上を一次元的、或いは二次元的に走査される。電子ビーム２５０３は試料台２５０８に内蔵された電極に印加された負電圧により減速されると共に、対物レンズ２５０６のレンズ作用によって集束されて試料２５０９上に照射される。

電子ビーム２５０３が試料２５０９に照射されると、当該照射個所から二次電子、及び後方散乱電子のような電子２５１０が放出される。放出された電子２５１０は、試料に印加される負電圧に基づく加速作用によって、電子源方向に加速され、変換電極２５１２に衝突し、二次電子２５１１を生じさせる。変換電極２５１２から放出された二次電子２５１１は、検出器２５１３によって捕捉され、捕捉された二次電子量によって、検出器２５１３の出力Ｉが変化する。この出力Ｉに応じて図示しない表示装置の輝度が変化する。例えば二次元像を形成する場合には、走査偏向器２５０５への偏向信号と、検出器２５１３の出力Ｉとの同期をとることで、走査領域の画像を形成する。また、図２５に例示する走査電子顕微鏡には、電子ビームの走査領域を移動する偏向器（図示せず）が備えられている。

なお、図２５の例では試料から放出された電子を変換電極にて一端変換して検出する例について説明しているが、無論このような構成に限られることはなく、例えば加速された電子の軌道上に、電子倍像管や検出器の検出面を配置するような構成とすることも可能である。制御装置２５１４は、走査電子顕微鏡の各構成を制御すると共に、検出された電子に基づいて画像を形成する機能や、ラインプロファイルと呼ばれる検出電子の強度分布に基づいて、試料上に形成されたパターンのパターン幅を測定する機能を備えている。

更に図２５に例示する走査電子顕微鏡には、光学顕微鏡が搭載されている。当該光学顕微鏡は、主に光源２５１５と受光部２５１６を備えており、受光部２５１６にて受光した光を制御装置２５１４にて画像に変換することで、光学像を形成する。また得られた光学像上で予め登録された画像に基づいてテンプレートマッチングを行い、測定対象となる位置を同定するパターンマッチング機能を備えている。

次に、画像認識を行うための画像処理装置の一態様を説明する。画像処理装置は、制御装置２５１４内に内蔵、或いは画像処理を内蔵された演算装置にて実行することも可能であるし、ネットワークを経由して、外部の演算装置（例えば条件設定装置２４０３）にて画像処理を実行することも可能である。図１は、設計データに基づいてテンプレートを作成する画像処理装置の一例を説明する図である。

設計データ記憶部１には画像認識（マッチング）の対象となるＯＭ像のパターンに対応する設計データ（レイアウトデータ）が記憶されている。この設計データ記憶部１のＯＭ像のパターンに対応する設計データに基づいて画像処理装置５のテンプレート生成部２でテンプレート画像を生成する。また、その際、領域選択部４で選択した領域情報も使用する。なお、設計データは外部の記憶媒体２４０５から読み出すようにしても良い。

また、図２８に例示するように、レイアウトデータとは別に、半導体製造工程に関する情報を記憶する工程情報記憶部２８０１を備えるようにしても良い。工程情報記憶部２８０１にはマッチングの対象のＯＭ像で取得するウェハのＣＭＰ等の平坦化工程に関する情報が記憶されている。この工程情報記憶部２８０１の工程情報と設計データ（レイアウトデータ）をテンプレート生成部２８０２（画像処理装置）の段差推定部２８０３で各パターンの段差状態を推定し、濃淡情報を補正する補正値を求める。段差推定部２８０３で求めた補正値と設計データ記憶部１のＯＭ像のパターンに対応する設計データに基づいて、濃淡情報生成部２８０４にてテンプレート画像を生成する。なお、設計データは外部の記憶媒体２４０５から読み出すようにしても良い。

半導体検査等で用いるＯＭ像は、移動可能なステージ上に試料を乗せて光学顕微鏡で撮影して得られ、設計データと対応する位置で撮影が可能である。しかし、ステージの位置移動の誤差があり、対応する位置は多少ずれるため、マッチング処理で正確な対応位置を求める必要がある。

テンプレート生成部２で設計データを描画した情報を基に、ＯＭ像のパターンに対応する領域のパターンエッジの密度をエッジ密度算出部３で求めて、パターンエッジの密度の情報に基づいて、コントラストが高く、鮮明なエッジが取得できる領域を、領域選択部４で選択する。テンプレート生成部２では領域選択部４で選択したテンプレートに適した領域からテンプレート画像を生成する。

ＯＭ像ではパターンの段差の領域で図２のように輝度の信号値（輝度値）が低下する現象が知られている。そのため、パターンの段差が多い領域は輝度が暗くなる。また、段差が無い領域はパターンの反射率にもよるが、光源をブロードに近いものを用いていれば、比較的輝度値は高く明るい。そのため、パターンの段差の密度をみれば、輝度の明るい箇所と暗い箇所が判明する。そして、輝度の明るい箇所と暗い箇所が共に存在すればコントラストが高い画像と考えることができる。パターンの段差はパターンのエッジと考えられるので、パターンエッジの密度を求めて、パターンエッジが密の部分と疎の部分を共に含む領域を選択することでコントラストが常に高く、エッジも鮮明になる領域をテンプレートとすることが可能であり、エッジ情報を用いたマッチング処理やコントラスト情報を用いたマッチング処理でマッチング成功率が向上する。

図３を用いてテンプレート生成部２の実施例について説明する。設計データ記憶部１からＯＭ像のパターンに対応する設計データに基づいて描画部２１で描画する。設計データは通常、パターンの頂点座標等の情報であるので、この描画部２１でＯＭ像のパターンに対応するパターンを画像データの情報に変換する。描画した画像データから領域選択部４で選択したテンプレート領域の情報を用いて画像生成部２２でテンプレート画像を生成する。

図４に描画部２１の実施例を示す。設計データに基づいて描画する際、パターン内塗潰し部２１１で閉図形の内外を塗り分けることが考えられる。ここでは、パターン内部を白、パターンの外部を黒として画像データに変換し、記憶部２１２に記憶する。

また、描画する際、複数の層（多層）のパターンの場合もあるが、その場合も同様に設計データに基づいて各層毎に描画して記憶部２１２に記憶する。この描画部２１に関しては、テンプレート生成部２の外で行ってもよいし、画像処理装置５の外で描画することも考えられる。その場合は設計データ記憶部１に設計データを描画した画像データを記憶することも考えられる。図２の画像生成部２２に関しては、後で詳細に述べる。

図５を用いてエッジ密度算出部３の実施例について説明する。テンプレート生成部２で設計データに基づいて描画した画像データに対してエッジ検出部３１でエッジを検出する。このエッジ検出部は、ラプラシアンフィルタやSobelフィルタ等の微分フィルタで実現できる。また、設計データの頂点座標から得た線分を描画した画像（パターン内外を塗り分けしていない線分のみの画像）をエッジ検出部の出力として扱うことも考えられる。密度検出部３２でパターンエッジの密度を求める。密度検出部３２では、対象画素の周囲の特定領域に含まれるパターンエッジの値の合計値で求めることで密度を検出できる。また、パターンエッジの値がある特定の値より大きい画素の数を求めて密度を検出してもよい。また、ここでは、１画素毎に密度を求めているが、複数画素毎に密度を求めても良い。また、求めた密度の値を補間することで対応位置を１画素以上に細かくすることも考えられる。補間はニアレストやバイリニア，バイキュービック等の公知技術で実現できる。この密度検出部３２のパターンエッジ密度の情報３ａは領域選択部４で使用される。また、エッジ密度算出部３の入力に用いるテンプレート生成部２でパターン内外を塗り分けた画像データ３ｂも領域選択部４で使用される。

密度検出部３２の動作の具体的な例を挙げると、例えば、図６（ａ）に示すようなエッジ検出結果の領域において、対象画素に隣接する１画素分の特定領域（対象画素を中心に３画素＊３画素の領域）とした場合のエッジ密度は特定領域の合計を求めると図６（ｂ）のようになり、この値をエッジ密度としてもよい。また、エッジ密度は特定領域のエッジ検出結果が０以上の画素数とする場合は図６（ｃ）のようにすることも考えられる。これに限らず、対象画素を中心に特定範囲内のエッジの量を示す情報を得られればよい。

多層の場合については各層毎にテンプレート生成部２の描画部２１で描画した複数の画像データを用いる。図７を用いて本発明のエッジ密度算出部３について説明する。ここでは２つの層を用いる場合で説明する。それぞれの２Ａ層，２Ｂ層の画像データに対してエッジ検出部３１，３３で、それぞれのエッジを検出して最大値選択部３４にて、それぞれの検出したエッジ検出結果を画素毎に比較して、エッジの値が大きい方を選択する。エッジ検出部３１，３３を経た画像データは、エッジが強いと大きく（白く）なり、弱いと小さい（黒い）。つまり、いずれかの層にエッジがあれば、そこはエッジの値が優先して反映される。そして、最大値選択部３４の各層のエッジの最大値（白い方）を選択した結果に基づいて、密度検出部３５でパターンエッジの密度を求める。最大値選択部３４は図８のように比較部３４１と記憶部３４２で実現できる。各層のエッジ検出後の値を比較して大きい方を選択し、記憶部３４２に記憶する。記憶部３４２は無くても良い。

また、記憶部３４２があると、例えば、記憶部３４２は全て０を記憶しておき、エッジ検出部３１のみを使用して、２Ａ層，２Ｂ層，各層を順番にエッジ検出を行い、最大値選択部３４で比較する際、既に記憶している現在までのエッジの最大値を読みだして比較することも考えられる。また、パターンエッジを検出する際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。その場合、描画部２１で予め、上の層に重なって見えないパターン部（白）は除外して、パターン外部（黒）にすることが考えられる。

そして、図７の密度検出部３５は図５の密度検出部３２と同様に実現できる。また、図７でエッジ密度算出部３の入力に用いるテンプレート生成部２でパターン内外を塗り分けた画像データは、各層それぞれ最大値選択部３６で画素毎に比較して最大値（白い方）つまり、いずれかの層にパターンがあれば、白となり、パターン有無情報を示す情報として扱う。この最大値選択部３６の内部は最大値選択部３４と同様となる。最大値選択部３６の出力３ｂは領域選択部４で使用される。

上記、密度検出部３２は２層で考えているが、２層以上でも同様に考えることができる。

図９を用いて領域選択部の実施例について説明する。エッジ密度算出部３で得たエッジの密度情報３ａとパターン有無情報３ｂをそれぞれ記憶部４１に記憶する。そして、領域情報部４５から得るテンプレート領域の座標位置（ｘ，ｙ）と領域サイズ（領域の縦横の大きさ）の情報に基づいて、指定されたテンプレート領域に対応する部分のエッジの密度情報３ａとパターン有無情報３ｂをそれぞれ記憶部４１から読み出す。つまり、記憶している画像領域全体からテンプレート領域に対応する部分を切り出して、そのテンプレート領域に対応する部分のエッジの疎密を求めていく。領域情報部４５のテンプレート領域の座標位置と領域サイズの情報はユーザーが予め指定しておくことが考えられる。座標位置（ｘ，ｙ）と領域サイズ（領域の縦横の大きさ）の情報は画素単位やｎｍ単位で指定することが考えられる。

疎領域検出部４２でパターンの内部の領域で、かつパターンエッジの密度が低い領域を検出する。例えば、ある特定範囲内に渡ってパターンエッジが全くない領域とすることも考えられる。また、密領域検出部４３ではパターンの内部の領域で、かつパターンエッジの密度が高い領域を検出する。例えば、ある特定範囲内に渡ってパターンエッジが全くない領域以外を全てパターンエッジの密度が高い領域とすることも考えられる。判定部４４では疎領域検出部４２で検出したパターンエッジの密度が低い領域と、密領域検出部４３で検出したパターンエッジの密度が高い領域をそれぞれどの程度存在するかで、テンプレートに適しているか否かを判定する。例えば、パターンエッジの密度が低い領域及びパターンエッジの密度が高い領域が共に画像領域に対して特定の比率で含まれていれば、テンプレートに適していると判定し、そうでない場合はテンプレートに適しないと判断することが考えられる。そして、テンプレートに適しているか否かの信号情報４ａは、その時のテンプレート領域の座標位置と領域サイズの情報４ａと合わせてテンプレート生成部２へ送られる。

図９の記憶部４１はメモリで実現できる。図１０に疎領域検出部の実施例を示す。記憶部４１に格納しているエッジの密度情報３ａに対して信号反転部４２１で信号値を反転する。例えば、密度情報３ａの最大値が２５５で最小値が０の場合、信号反転部４２１の結果は、最大値−密度情報３ａの値となる。具体的には密度情報３ａが０のとき、反転後の値は２５５となり、密度情報３ａが２５５のとき、反転後の値は０となる。そして、反転後の信号と記憶部４１に格納しているパターン有無情報３ｂとを最小値選択部４２２で比較して画素毎に小さい方の値に置きかえる。パターンのエッジ密度情報は反転すると、エッジ密度が高いほど黒くなる。パターン内部の領域は白なので、最小値選択部４２２で小さい（黒い）方を選ぶと、パターン内部でエッジ密度が少ない領域のみが白く残ることになる。ここで、ある特定の値の閾値４２５と比較部４２３で比較して、閾値以下は黒、それ以上は白に２値化し、白領域検出部４２４にて、ある領域範囲以上に渡り白で残る部分を検出する。

例えば、図１１（ａ）に示すように縦横５画素＊５画素の画素領域で、白（１）と黒（０）があり、ある領域範囲を対象画素から２画素まで離れた領域（対象画素を中心に５画素＊５画素の領域）とすると、図１１（ｂ）のように左上の画素が黒（０）なので、その２画素離れた領域までは白領域とせず、非白領域（０）とする。また、図１１（ａ）で、ある領域範囲を対象画素から１画素まで離れた領域（対象画素を中心に３画素＊３画素の領域）とすると、中央付近は３画素＊３画素の領域に黒（０）がないので図１１（ｃ）のように中央付近は白領域（１）と判定される。この白領域と判定された画素は疎領域画素とする。図１２に密領域検出部の実施例を示す。記憶部４１に格納しているエッジの密度情報３ａに対して信号反転部４３１で信号値を反転する。ここは疎領域検出部４２と同じである。そして、ある特定の値の閾値４３２と比較部４３３で比較して、閾値以下は黒、それ以上は白に２値化し、黒領域検出部４３４にて、ある領域範囲以上に渡り黒で残る部分を検出する。この黒領域検出部４３４は白領域検出部４２４と検出する対象が白か黒かの違いしかなく、同様に考えて実現できる。ここで黒領域と判定された画素は密領域画素とする。

図１３に判定部の実施例を示す。疎領域検出部４２，密領域検出部４３で得た疎領域画素数と密領域画素数についてカウンタ４４３，４４４を用いてそれぞれ数をカウントする。カウントされた数が大きい程、疎領域または密領域が多いと判断できる。

そして、カウントした値について、閾値４４１，４４２とそれぞれ比較部４４５，４４６で比較し、この２つの比較結果が、共に閾値より大きい（比較部の出力は“１”）場合、つまり、疎領域，密領域共にある特定領域以上存在する場合、ＡＮＤ４４７の結果が“１”となり、テンプレートに適していると判定される。カウントした値について、閾値４４１，４４２と比較した際、どちらか一方でも閾値より小さい（比較部の出力は“０”）場合、ＡＮＤ４４７の結果が“０”となり、テンプレートに適さないと判定される。

また、図９における領域情報部４５については、ユーザーが設定しなくても、上記、テンプレートに適すか否かの判定を用いて、テンプレート領域の座標位置と領域サイズの情報を自動的に求めると便利である。また、最初はユーザーが指定しても、テンプレートに適すか否かの判定により、ユーザーが指定した位置に近いテンプレートに適した領域の座標位置と領域サイズの情報を取得し、テンプレートを生成することが考えられる。

図１４にテンプレート領域の座標位置と領域サイズの検出フローを示す。Ｓ１００ではテンプレートサイズと座標位置の初期設定を行う。例えば、テンプレートサイズは最も小さい値を初期値とし、また、座標位置はテンプレートの対象となる画像の左上隅（ｘ，ｙ）を（０，０）とすると（０，０）を初期の座標とすることが考えられる。Ｓ１０１で記憶部４１のテンプレートの座標位置に対応する位置からテンプレートサイズの画像データ（エッジの密度情報３ａとパターン有無情報３ｂ）を切り出し、Ｓ１０２で切り出したテンプレートの画像データ（エッジの密度情報３ａとパターン有無情報３ｂ）からパターンエッジの疎密のそれぞれの割合等を求めてテンプレートに適しているか否かを判定し、Ｓ１０３で判定部４４の判定結果が“１”でテンプレートに適していれば、その座標値を記憶してテンプレート生成部２に送る。もし“０”で適していなければ、Ｓ１０５でテンプレートの座標位置について、全ての座標位置でＳ１０１からＳ１０３を実施したかを判定し、実施していなければ、Ｓ１０６で、実施していない座標位置に更新して、Ｓ１０１からＳ１０３を実施し、全ての座標位置で実施済みであれば、Ｓ１０７で、まだ実施していないテンプレートサイズはあるか判定する。

ここでは、初期値はテンプレートサイズを最も小さい値とし、その場合はテンプレートサイズが最大か否かを判定し、最大でなければ、Ｓ１０８でサイズを拡大して、Ｓ１０１からＳ１０３を実施する。もし、Ｓ１０７でテンプレートサイズが最大の場合は、例えば、Ｓ１０９で示す有効領域無しを示す情報を、テンプレート生成部２やユーザーに見える形で通知することも考えられる。

次にテンプレート生成部２の画像生成部２２について、図１５を用いて説明する。２Ａ層と２Ｂ層の２層の場合について説明する。２Ａ層，２Ｂ層についてエッジ検出部２３１及びエッジ検出部２３２でエッジを検出し、信号反転部２３３，信号反転部２３４で信号を反転し、画素毎に最小値選択部２３５で、それらの最小値を選択する。パターンエッジ部は黒なので、どちらかがパターンエッジがあれば黒で残す。また、パターンエッジを検出する際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。

一方で、２Ａ層，２Ｂ層については最大値選択部２３６で、画素毎にそれらの最大値を選択する。パターンの内部は白に塗潰されているので、どちらかがパターン内部であれば白で残る。パターンの段差がある領域は輝度が低下し、段差が多いほど、黒に近くなる。そのため、密度算出部２３７でパターンの密度算出し、その密度情報により輝度値を推定することが考えられる。

ここでは、パターン密度の高さに比例して黒くなると考える。また、単に比例でなく、実験的に得た情報から算出した式を用いても良いし、実験的に得た情報に基づいた値をテーブルにして持つことも考えられる。密度算出部２３７は図５で説明した密度検出部３２と同様に実現できる。そして、密度算出部２３７で得た密度の情報を信号反転部２３８で反転させ、パターン密度の高さに比例して黒となるようにする。そして、合成部２３９で、それらを合成する。合成はそれぞれの値について、特定の比率でブレンドすることが考えられる。

また、図１６のように最小値選択部２３５のパターンエッジを黒として残した画像に対して、平滑化部２３０で平滑化処理を行うことでパターンエッジの密度を求めて、合成部２３９で合成することも考えられる。平滑化部では一般的な平滑化フィルタで実現できる。例えば、均一な重みの平滑化フィルタや、ガウシアンフィルタ等、周囲のパターンエッジの情報を加える処理を行うことで密度を求めることができる。また、平滑化部２３０の順番を合成部２３９と入れ替えて、合成後の画像に対して平滑化部２３０で平滑化を行うことも考えられる。

パターンエッジの密度情報を用いて、自動的に設定する方法以外にもユーザーがパターンエッジの密度情報を見ながら設定することも考えられる。その場合は図１７のように表示部６を設けて、領域選択部４の疎領域検出部４２と密領域検出部４３で得た情報の画像を表示部６に表示させることが考えられる。また、例えば、図１８のように、疎領域検出部４２の出力である２値の信号を使い、エッジの密度が疎領域を白、疎領域以外（非疎領域）を黒として表示することが考えられる。

ユーザーがテンプレートを設定する際、エッジの疎領域（白）と非疎領域（黒）を共に含む領域がテンプレートに適していると予め判っていれば、例えばＡの領域を選んだ場合、エッジの疎領域（白）がないのでここはテンプレートに適しないと判断できる。また、Ｂを選ぶとエッジの疎領域（白）と非疎領域（黒）を共に含む領域なのでテンプレートに適すると判断できる。また、ここでユーザーが設定したテンプレートの座標位置とテンプレートサイズは領域選択部４の領域情報部４５に設定することができ、この情報をそのままテンプレート領域に送ることで、ユーザーの選択した領域でテンプレートを生成できる。

表示部６には上記で述べたように自動的にテンプレートを設定するモードと手動でテンプレートを設定するモード等を切り替える指示、また、現在のモードが自動か手動か表す情報を表示することが考えられる。

また、テンプレート生成部２の画像生成部２２では多値のテンプレートを作成しているが、生成した多値のテンプレートに対して、ある特定と比較し２値化し、２値のテンプレートを生成することも考えられる。

また、テンプレート生成部２の画像生成部２２では図１８で示した疎領域検出部４２の出力である２値の信号を使い、テンプレートとすることも考えられる。また、密領域検出部４３の出力である２値の信号を使い、テンプレートとすることも考えられる。

また、上記、多値のテンプレート及び多値のテンプレートを２値化したテンプレート，疎領域検出部４２の出力である２値のテンプレート，密領域検出部４３の出力である２値のテンプレートを全て作成することも考えられる。

また、図１９に画像生成部の処理フローの概要を示す。まずパターンエッジ合成画像作成処理Ｓ２００で各層の描画像（パターン画像）からそれぞれパターンエッジ画像を作成し、それら各層のパターンエッジ画像を合成したパターンエッジ合成画像を作成する。パターンエッジ多値画像作成処理Ｓ３００でパターンエッジ合成画像からパターンエッジの密度を求めて、そのパターンエッジの密度から、パターンの輝度低下を推測して、各画素の輝度値を求め、パターンエッジ多値画像を作成する。

パターン合成画像作成処理Ｓ４００では各層の描画像（パターン画像）を合成したパターン合成画像を作成する。次に多値テンプレート生成処理Ｓ５００でパターンエッジ多値画像とパターン合成画像を合成する。

図２０にパターンエッジ合成画像作成処理の処理フローを示す。ここでは２層のパターンを用いて説明する。先ずＳ２０１で１層目（Ａ層）の描画像についてエッジ検出を行い、エッジ画像Ａ′を作成する。続いてＳ３０１で同様に２層目（Ｂ層）の描画像についてエッジ画像Ｂ′を作成する。ここではエッジが大きいと白、エッジが小さいと黒とする。そして、Ｓ２０３でエッジ画像Ａ′とエッジ画像Ｂ′、それぞれ画素毎に比較して最大値（エッジ部、またはエッジが大きい方の値）を選択してエッジ合成画像を作成する。エッジ合成画像は、各層いずれかにエッジがあれば、そのエッジを残すので、エッジを重ねた画像となる。

図２１にパターンエッジ多値画像作成処理の処理フローを示す。Ｓ３０１でパターンエッジ合成画像作成処理で作成したパターンエッジ合成画像について、エッジの密度を算出する。その場合、各画素のパターンエッジの密度は、各画素周辺のパターンエッジ数、または量から求める。そしてＳ３０２で各画素のエッジ密度に基づいて輝度値に変換する。例えば、パターンの段差による輝度値の低下がパターンの密度の高さに反比例していれば、パターンの密度の値の反転した値を輝度値とすることが考えられる。つまり、エッジ密度及び輝度値の信号の最大値が２５５で最小値が０のとき、エッジ密度が０であれば輝度値は２５５でエッジ密度が２５５であれば輝度値は０とする。また、この輝度値に変換する際は単に比例でなく、実験的に得た情報から算出した式を用いても良いし、実験的に得た情報に基づいた値をテーブルにして持つことも考えられる。

図２２にパターン合成画像作成処理の処理フローを示す。１層目（Ａ層）の描画像（パターン画像）と２層目（Ｂ層）の描画像（パターン画像）を画素毎に比較して最大値（パターン部）を選択してパターン合成画像を作成する。ここで、描画像（パターン画像）はパターン部（パターン内部）は白（２５５）、非パターン部（パターン外部）は黒（０）で描画される。そのため、いずれかの層にパターン部（白）があれば、パターン部の白が優先されて残る画像が得られる。

図２３に多値テンプレート生成処理の処理フローを示す。ここでは、パターンエッジ多値画像作成処理で求めたパターンエッジ多値画像とパターン合成画像作成処理で求めたパターン合成画像を合成する。合成の際、パターンエッジ多値画像とパターン合成画像作成処理でそれぞれ特定の比率で加算して合成することが考えられる。

上記、多層の場合でパターンエッジの合成画像を求める際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。

また、上記、本発明の画像処理装置の処理についてはソフト処理で行ってもよい。またその際、パソコンでソフト処理を行ってもいいし、ＬＳＩに組み込んでハード処理で行ってもいい。

なお、上述したパターン密度判定法（エッジ密度判定法）は、作成したレシピを検証するレシピ検証法、テンプレートを作成する際、操作者をアシストするアシスト機能、及び自動テンプレート作成法に適用することができる。以下、パターン密度判定法の具体的な適用法を説明する。

図２６は、レシピの検証工程を示すフローチャートである。レシピとは前述したように、走査電子顕微鏡等を自動的に動作させる動作プログラムのことであり、その一部にＯＭマッチング用のテンプレート情報が記録されている。このテンプレート情報が適切でなければ、ＳＥＭの自動制御中、エラーを起こす可能性もある。よって、レシピの適否を予め検証することができれば、レシピを実際に動作させたときのエラー発生率を抑制することが可能となる。まず、検証対象であるレシピ情報を読み込み（ステップ２６０１）、その中からＯＭテンプレートの情報を抽出する（ステップ２６０２）。このＯＭテンプレート情報（テンプレートとして選択された領域の情報）から、上述の手法に従ってパターンの密度情報を抽出する（ステップ２６０３）。図２を用いて説明したように、輝度の高い部分（エッジが疎の部分）と輝度の低い部分（エッジが密な部分）が適度に混在していれば、それはコントラストが高い画像であると定義できるので、例えば任意の比率（例えば１：１）、或いは任意の比率を中心としたある範囲の比率幅内に、明るい部分と暗い部分の比率が含まれていれば、そのテンプレートを適当なものであると判断し、設定された任意の比率、或いは比率幅内に、明るい部分と暗い部分の比率が含まれていなければ、そのテンプレートは不適切、或いは見直しを要するテンプレートであるとして、結果を表示装置上で出力（ステップ２６０５）する。半導体ウェハ上に複数のＯＭテンプレートによる被サーチ領域があるような場合は、再度ＯＭテンプレートの密度情報を抽出するようステップ２６０２，２６０３を繰り返す（ステップ２６０４）。

以上のような構成によれば、実際に装置を稼動させることなく、レシピの適否を検証することが可能となる。

次に、テンプレートの作成の際に操作者をアシストするアシスト機能、及び自動テンプレート作成法について、図２７のフローチャートを用いて説明する。まず、テンプレートマッチングのためのサーチ領域を指定する（ステップ２７０１）。次にテンプレートの大きさ情報を指定する（ステップ２７０２）。なお、本例ではテンプレートの大きさを任意に指定する例を説明するが、予め大きさが決定されている場合、この工程は不要となる。次にサーチ領域内のパターン密度情報を抽出（演算）する（ステップ２７０３）。ここで、テンプレートの大きさの部分領域にて、所定のパターン密度条件を持つ領域を選択する（ステップ２７０４）。例えば、テンプレートと同じ大きさの領域にて、明るい領域（エッジ密度が疎の部分）と暗い部分（エッジ密度が密な部分）が適度に混在していれば、その部分は少なくともある程度のコントラストが得られる領域であり、他の条件（例えばユニークな形状が含まれている）が満たされれば、テンプレートとして選択するのに好適な領域であると言える。よって、サーチ領域内にて、当該条件を満たす領域分布を表示することによって、操作者はテンプレートとして選択すべき領域を目視で判定することが可能となる。即ちステップ２７０１〜ステップ２７０４によって得られた結果を表示することによって、テンプレート領域選択をアシストすることが可能となる。

次に、ステップ２７０４にて、所定のコントラストを有するとして選択された領域について、テンプレートと同じ大きさの領域（以下、第１の領域とする）毎に、他領域との一致度を判定する（ステップ２７０５）。ここでは、選択領域内で、第１の領域について、他領域（例えば第１の領域に対し、１画素以上ずれた位置に存在する第１の領域と同じ大きさの領域）との一致度を自己相関法等により求める。選択領域全体で、上記のような一致度判定を行うことによって、当該第１の領域がテンプレートとして選択すべき領域か否かの判定を行うことができる。

第１の領域と他の領域（第１の領域より１画素以上ずれた複数の他の領域）との一致度が低い場合、当該第１の領域は、他の領域に対しユニークな形状を持つパターン等が存在する領域であり、テンプレートとして選択すべき領域であると言える。一方、上記一致度が高い場合、実際のテンプレートマッチングにおいて、本来マッチングによって同定すべきではない他の領域を、マッチング位置として同定してしまう可能性があり、マッチングエラーを起こし易い領域であると言える。よって、例えば他の領域との一致度が所定値以下の第１の領域、或いは他の領域との一致度が最も低い第１の領域を抽出して、当該抽出領域をテンプレート候補として出力する（ステップ２７０６，２７０７）。なお、ステップ２７０６では、第１の領域と複数の他の領域との一致度判定の結果の内、他の領域との一致度が最も高い結果を基準として、比較を行うようにする。また、一致度が最も低い所定数の領域を抽出し、テンプレート候補として出力するようにしても良い。

以上のような構成によれば、設計データでは表現されないコントラスト情報と、設計データから得られる情報のアンド条件に基づいて、テンプレートとして選択すべき領域の絞り込みを行うことができる。なお、上述の例ではパターンエッジの密度情報に基づいて、自己相関を行う領域の絞り込みを行っているため、処理プロセスの低減にも効果がある。

なお、本例は、設計データには直接表現されないコントラスト情報（パターン密度情報）と、設計データから直接的に抽出が可能な情報とのアンド条件に基づいて、テンプレートとして選択すべき領域を抽出することを主眼とするものである。よって、例えば所定のパターン形状を持つ部分を選択的に抽出し、上記コントラスト情報とのアンドをとることによって、テンプレート候補の絞り込みを行うようにしても良い。パターンの形状情報（レイアウトデータ）は、設計データから直接的に抽出可能な情報であるため、マッチングに適したテンプレートパターンが経験則的に判っているような場合には、当該情報の入力に基づいて、上記絞り込みを行うようにしても良い。

ＯＭ像ではパターンの段差が存在する領域では、図２に例示するように輝度の信号値（輝度値）が低下する現象が現れることは先述した通りである。そのため、パターンの段差が多い領域は輝度が低くなる。また、段差が無い領域はパターンの反射率にもよるが、光源をブロードに近いものを用いていれば、比較的輝度値は高く明るい。

昨今の半導体デバイスは、多層構造を有しているため、その製造工程は、数十にも及ぶことがある。また、その中には微細化に伴ってリフローやＣＭＰ（研磨）のようにウェハの平坦化を行う工程が含まれている。

図３５に例示するように、段差を有するパターン上に、他のレイヤが一様に被さった場合には、下層（Ｎ−１層）パターンの凸凹が影響して、上層（Ｎ層）も凸凹になり、凸凹に対応する位置で輝度の低下が起きる。しかし、例えば上層（Ｎ層）にＣＭＰ（研磨）のような平坦化工程を行うと上層（Ｎ層）の凸凹が消えて輝度低下が起きなくなる。また、下層（Ｎ−１層）パターンを生成した後に、層間絶縁膜を置いて平坦化を行い、下層（Ｎ−１層）の凸凹を吸収して上層（Ｎ層）を置くことで上層（Ｎ層）の凸凹を防ぐこともできる。このように平坦化工程を行う場合と行わない場合でＯＭ像の見え方が変わってくる。また、エッチング等の工程によっても段差の大きさが変化し、見え方も変わる。そのため、各工程によるパターン段差の大きさの影響度等の工程情報を用いてパターン段差を推定し、濃淡値に反映させてテンプレートを生成する。工程情報の一例として、ＣＭＰ（研磨）のような平坦化工程かそうでないかを表す情報を用いる。

このように製造工程によって、ＯＭ像の見え方が変化する場合は、図２８に例示する画像処理装置の一部を構成するテンプレート生成部２８０２を用いる。図２９は、図２８に例示するテンプレート生成部２８０２に含まれる段差推定部２８０３の概要を説明する図である。設計データに基づいて、領域分割部２９０１で少なくともマッチング対象のＯＭ像のパターンに対応する上層のパターンエッジの領域と、その下の層（下層）のパターンエッジの領域と、上層のパターンに被さる下層のパターンエッジの領域とに分けて、それぞれの領域について工程情報に基づいて段差状態を推定し、濃淡情報生成部２８０４で用いる補正値を濃淡補正算出部２９０２で算出する。

図３０を用いて領域分割部２９０１の実施例について説明する。設計データ記憶部１から伝達される設計データに基づき各層、例えばマッチングの対象のＯＭ像で取得するパターンに対応する上層（Ｎ層目）と下層（Ｎ−１層目）のパターンを描画部３００１で描画する。設計データは通常、パターンの頂点座標等の情報であるので、この描画部３００１でＯＭ像に対応するパターンを画像データの情報に変換する。この場合、予め描画部３００１を領域分割部２９０１の外部または段差推定部２８０３やテンプレート生成部２８０２の外部に設けて描画像を作成することも考えられる。そして、領域分割部２９０１または段差推定部２８０３やテンプレート生成部２８０２へは設計データの変わりに各層の描画像を入力することが考えられる。上層（Ｎ層目）のパターン描画像は上層描画像記憶部３００４に記憶しておく。そして、上層（Ｎ層目）のパターン描画像から上層エッジ検出部３００２でエッジを検出し、領域分離結果記憶部３００６に格納する。また、同様に下層（Ｎ−１層目）のパターン描画像から下層エッジ検出部３００３でエッジを検出し、領域分離結果３００６に格納する。

この下層エッジ検出部３００３のエッジ検出結果と上層描画像記憶部３００４に記憶している上層（Ｎ層目）のパターン描画像から被さりエッジ検出部３００５で上層パターンに被さる下層のパターンエッジを検出し、領域分離結果記憶部３００６に格納する。

図３１を用いてパターン描画及びエッジ検出結果，被さりエッジ検出結果の例を示す。図３１（ａ）が上層のパターン描画像とし、（ｂ）が下層のパターン描画像とする。その場合、上層のパターン描画像のエッジ検出結果は（ｃ）となる。また、下層のパターン描画像のエッジ検出結果は（ｄ）となる。上層のパターン描画像（ａ）と下層のパターン描画像のエッジ検出結果（ｄ）を重ねた画像は（ｅ）となる。ここで、パターンが被さるエッジ検出結果は、（ａ）と（ｄ）で共に白い領域（ｆ）となる。

領域分割結果記憶部３００６では上層のエッジ領域（ｃ）と、上層に被さる下層のエッジ領域（ｆ）と、下層のエッジ領域（ｄ）から上層に被さるエッジ領域（ｆ）を削った領域（ｇ）を記憶する。なお、図３０に例示した領域分割部２９０１に含まれるパターン描画部３００１は、図４に例示した描画部２１のように構成されている。

上層エッジ検出部３００２と下層エッジ検出部３００３はSobelフィルタやラプラシアンフィルタ等の微分フィルタで実現できる。例えば、微分フィルタを行った後に２値化（大津法等）して、エッジ部分は白“２５５”、非エッジ部分は“０”としてもよい。また、上層描画像記憶部３００４はメモリで実現できる。被さりエッジ検出部３００５はＡＮＤ回路で実現し、下層エッジ検出部３００３の出力と上層描画像記憶部３００４の出力のＡＮＤ結果を出力する。例えば、図３１の（ｄ）と（ａ）のＡＮＤを取り、共に白い場合のみ白として出力すれば、（ｆ）の出力結果が得られる。

図３２に領域分割結果記憶部３００６の実施例を示す。上層エッジ検出部３００２の出力のエッジ部分（白“２５５”）と非エッジ部分（黒“０”）について、変換部３２０１でエッジ部分を“１”、非エッジ部分を“０”に変換して記憶部３２０６に記憶する。また、被さりエッジ検出部３００５の出力は変換部３２０５でエッジ部分を“３”と変換して、エッジ部分“３”のみ記憶部３２０６に記憶する。また、下層エッジ検出部４１２の出力と、被さりエッジ検出部３００３の出力を反転部３２０３にて反転した出力（反転のため、エッジ部が黒“０”で非エッジ部が白“２５５”）を用いてＡＮＤ部３２０２にてＡＮＤ処理し、共に白“２５５”の場合のみ白“２５５”にする。そして、変換部３２０４で白部分を“２”に変換する。そして“２”に変換された場合のみ記憶部３２０６に記憶する。つまり、上層のエッジ（上層エッジ部）は“１”、上層のパターンに被さらない下層のエッジ（下層エッジ部）は“２”、上層のパターンに被さる下層のエッジ（被さり部）は“３”、それ以外の領域は“０”として、各エッジの画素位置について異なる値を割付けて記憶する。

図３３に濃淡補正算出部２９０２の実施例を示す。工程情報は上層段差推定部３３０１，下層段差推定部３３０２，被さり部段差推定部３３０３に入る。それぞれの段差推定部３３０１，３３０２，３３０３から推測した段差の情報は、領域分割部２９０１で求めた上層エッジ部，下層エッジ部，被さり部の画素位置に対応させて濃淡補正記憶部３３０４に入れる。上層段差推定部３３０１，下層段差推定部３３０２，被さり部段差推定部３３０３は変換テーブルを用いて実現できる。例えば、工程情報としてＣＭＰ等の平坦化を施した後の工程か否かの情報を与える。平坦化した後の工程の場合の工程情報は“１”、そうでない場合の工程情報は“０”とする。工程情報が“０”の場合は、例えば、上層，下層，被さり部分のパターンの段差は残っているとして、上層段差推定部３３０１，下層段差推定部３３０２，被さり部段差推定部３３０３は“１００”を出力し、工程情報が“１”の場合は、例えば、上層，下層のパターンの段差は残っているとして、上層段差推定部３３０１，下層段差推定部３３０２は“１００”を出力し、被さり部分のパターンの段差は無くなるとして、被さり部段差推定部３３０３は“０”を出力する。

出力した値は濃淡補正記憶部３３０４に格納する。濃淡補正記憶部３３０４はメモリで実現できる。領域分割部２９０１で求めた上層エッジ部，下層エッジ部，被さり部の画素位置に対応する補正値として上層段差推定部３３０１，下層段差推定部３３０２，被さり部段差推定部３３０３の補正値を格納する。また、ここでは上層のパターンに対して平坦化工程を行った場合であるが、例えば、下層パターンを形成した後で層間絶縁膜を乗せて、層間絶縁膜を平坦化工程で平坦にした後で上層パターンを乗せることが考えられる。この場合も、上層パターン内は平坦になり、上層パターンに被さる下層のパターンは見えなくなる。その際、用いる工程情報はマッチング対象となる半導体製造の現工程、若しくは前の工程だけでなく、さらに前の工程の情報が必要となる。例えば、前に行った平坦化工程の工程情報まで遡り、一連の工程情報を使用することも考えられる。

平坦化工程の済んだ後はパターンを乗せると下層に被さるパターンは無視して、それ以降に重なる場合は重ねた層の下層にあるパターンの影響を受けると考えてもよい。また、設計データのパターンが同じ位置にパターンエッジが重なる場合は、パターンの段差が２層分積み重なるので大きくなり、より輝度の低下が起こると考えられる。その場合は補正値を２倍等に大きくすることが考えられる。層の膜厚の情報を用いてパターンの段差の大きさをより正確に求めることも考えられる。パターンの段差の観点以外でも上層の上に置いた層間絶縁膜の膜厚が厚いと上層，下層パターンのコントラストが低下する。そのため、層の膜厚の情報を用いて、コントラストを補正することも考えられる。その場合は段差状態を推定するだけでなく、パターンの見えを推定することも考えられる。

さらに、層間絶縁膜の材料によっても滑らかで、平坦性が増すものもあるので、パターンの段差を求める際には材料情報を用いることも考えられる。この場合は工程情報に層の膜厚の情報を含めておくことが考えられる。さらに、一連の工程名やそれに対応する工程の内容を工程情報に含めることも考えられる。そして、レジストパターンの生成やエッチング，フォトレジスト除去等、様々な工程によるパターンの段差状態を求めて、その段差状態により各画素の濃淡を求めてテンプレートを作成することも考えられる。この製造工程に関する工程情報についてＧＵＩ等を用いてユーザーが簡単に設定できるようにしてもよい。

また、それぞれの工程情報に対応する上層段差推定部３３０１，下層段差推定部３３０２，被さり部段差推定部３３０３の補正値は、予め各工程名や工程内容による各領域（上層，下層，被さり部）のパターンの段差の変化を調べて置き、その変化に対応する補正値をテーブルに入れて置くことも考えられる。この補正値によりパターンエッジの濃淡の合成の比率を決める。各工程名や工程内容による各領域（上層，下層，被さり部）のＯＭ像の見え方から、この補正値を決めても良い。また、予め市販のシミュレーターを用いて各工程名や工程内容による各領域（上層，下層，被さり部）のパターンの段差の変化を計算して求めて置き、上層段差推定部３３０１，下層段差推定部３３０２，被さり部段差推定部３３０３の変換テーブルに入れて置くことも考えられる。また、シミュレーター等で用いる計算式を入れておき演算で求めても良い。

次に濃淡情報生成部２８０４について、図３４を用いて説明する。上層と下層の２層の場合について説明する。設計データの上層，下層のパターンについてそれぞれ描画部３４０１，３４０２でパターン画像を作成する。この描画部は描画部２１と同様の構成とすることができる。そして、上層，下層のパターン画像について、エッジ検出部３４０３及びエッジ検出部３４０４でエッジを検出し、信号反転部３４０５，信号反転部３４０６で信号を反転し、画素毎に最小値選択部３４０７で、それらの最小値を選択する。パターンのエッジ部は“０”（黒）なので、どちらかがパターンエッジがあれば“０”（黒）で残す。エッジ検出部３４０３，３４０４は上層エッジ検出部３００２，下層エッジ検出部３００３と同じで微分フィルタで実現できる。信号反転部では、入力の最大値が２５５で最小値が０の場合、最大値（２５５）−入力値の値となる。具体的には入力が０のとき、反転後の値は２５５となり、入力が２５５のとき、反転後の値は０となる。

最小値選択部３４０７は図８に例示するように比較部３４１と記憶部３４２で実現できる。各層のエッジ検出後の値を比較して小さい方を選択し、記憶部３４２に記憶する。記憶部３４２は無くても良い。

また、記憶部３４２があると、例えば、記憶部３４２は全て０を記憶しておき、上層，下層だけでなくその下に続く各層を順番にエッジ検出を行い、最小値選択部３４０７で比較する際、既に記憶している現在までのエッジの最大値を読みだして比較することも考えられる。また、パターンエッジを検出する際、上にある層のパターンにより下のパターンが隠れる部分のエッジは除去することが考えられる。その場合、パターンが隠れるか否かは設計データから求めることができる。その場合、描画部３４０１，３４０２で予め、上の層に重なって見えないパターン部（白）は除外して、パターン外部（黒）にすることが考えられる。一方で、最大値選択部３４０８で、上層と下層のパターンについて画素毎にそれらの最大値を選択する。パターンの内部は“２５５”白に塗潰されているので、どちらかがパターン内部であれば“２５５”白で残る。

最大値選択部３４０８も最小値選択部３４０７と同様に実現でき、その際には、各層のエッジ検出後の値を比較して大きい方を選択する点が異なる。

パターンの段差がある領域は輝度が低下し、段差が多いほど、黒に近くなる。そのため、密度算出部３４０９でパターン密度を算出し、その密度情報により輝度値を推定することが考えられる。ここでは、パターン密度の高さに比例して黒くなると考える。また、単に比例でなく、実験的に得た情報から算出した式を用いても良いし、実験的に得た情報に基づいた値をテーブルにして持つことも考えられる。

図６（ａ）に示すような最小値選択部の結果の領域において、対象画素に隣接する１画素分の特定領域（対象画素を中心に３画素＊３画素の領域）とした場合のエッジ密度は特定領域の合計を求めると図６（ｂ）のようになり、この値をエッジ密度としてもよい。また、エッジ密度は特定領域のエッジ検出結果が０以上の画素数とする場合は図６（ｃ）のようにすることも考えられる。これに限らず、対象画素を中心に特定範囲内のエッジの量を示す情報を得られればよい。

そして、密度算出部３４０９で得た密度の情報を信号反転部３４１０で反転させ、パターン密度の高さに比例して黒となるようにする。そして、合成部３４１１で、それらを合成する。合成はそれぞれの値について、特定の比率で合成することが考えられる。また、この合成する比率を段差推定部２８０３からの濃淡補正値によって調整する。例えば、段差があると推定された濃淡補正値は“１００”（１００％）の場合、パターン密度から求めた濃淡値を合成する比率が元々の６０％だとすると、１.０を掛けた同じ６０％で合成する。段差が無いと推定された濃淡補正値は“０”（０％）の場合、パターン密度から求めた濃淡値を合成する比率が元々の６０％だとすると、０.０を掛けた同じ０％で合成する。

つまり、最大値選択部３４０８で選択して作成した画像がそのまま出力される。また、層間絶縁膜等の層の膜厚の情報を用いて比率を変えることも考えられる。例えば、層間絶縁膜等の層の膜厚が厚いと全体的にコントラストが低下する場合、合成する際の比率を上層エッジ，下層エッジ，被さり部エッジに限らず、小さくすることが考えられる。また、例えば、パターン密度から求めた濃淡値を合成する画像処理方式の出力とパターン密度から求めた濃淡値を使用しない（つまり、合成する比率を０％）、もう一つの画像処理方式の出力を段差推定部２８０３の結果を用いて切り替えてテンプレートを作成する方法も考えられる。また、上層の段差状態，下層の段差状態，被さり部の段差状態を外部で求め、求めた結果を設定することも考えられる。

例えばユーザーが設定する場合は図３６に示すように、表示部３６０１でユーザーがその工程での上層の段差状態，下層の段差状態，被さり部の段差状態を設定し、設定した値は調整部３６０２に入り、設定された段差状態に対応した補正値を濃淡情報生成部２８０４に出力する。また、調整部３６０２は図２９に示すように段差推定部２８０３と同様な構成になる。この場合、濃淡補正算出部２９０２は図３７に示す構成となる。ユーザーが設定する上層の段差状態，下層の段差状態，被さり部の段差状態に対応する値は上層段差係数設定部３７０１，下層段差係数設定部３７０２，被さり部段差係数設定部３７０３にそれぞれ設定される。濃淡補正記憶部３３０４は、図３３で説明した濃淡補正部と同様でメモリで実現でき、領域分割部２９０１で求めた上層エッジ部，下層エッジ部，被さり部の画素位置に対応する補正値として上層段差係数設定部３７０１，下層段差係数設定部３７０２，被さり部段差設定部３７０３の設定値を格納する。そして上記で説明した濃淡情報生成部２８０４と同様に各画素の濃淡情報を生成することも考えられる。

上記、ここでは２層で考えているが、２層以上でも同様に考えることができる。

図３８にテンプレート生成の処理フローを示す。

領域分割処理Ｓ２００で設計データに基づいて各パターンを複数の領域に分割する。上層，下層のパターンを用いて上層パターンエッジと下層パターンエッジと上層パターンに重なる下層パターンエッジを求める。ここは図３で説明した内容をソフト処理で実現する。次に、濃淡補正算出処理Ｓ３００で工程情報に基づいて、Ｓ２００で分割した各領域毎に濃淡補正値を求める。ここは図３３で説明した内容をソフト処理で実現する。

次に、濃淡情報生成処理Ｓ４００で、濃淡補正算出処理Ｓ３００で求めた各領域毎の濃淡補正値を用いてテンプレートの各画素の濃淡情報を生成する。具体的には図３４で説明した内容をソフトで実現する。以上の方法を用いることで全ての工程に対し、安定してマッチング成功率が向上する。

以上はテンプレート生成方式について述べたが、この方式を用いて画像処理装置を作ることが考えられる。また、この画像処理装置を含む半導体検査装置を構成しても良い。

また、ソフト処理で行う際、パソコンを用いてソフト処理をしてもいいし、ＬＳＩに組み込んでハード処理で行ってもいい。

次に、予めパターン条件（パターンの分類），製造工程情報、及び画像処理条件の関係をテーブル化しておき、ＯＭ像マッチングに用いる領域や製造工程に応じて、画像処理条件を読み出し、当該画像処理条件を用いて、テンプレートを作成する例を説明する。図３９は、パターン分類，製造工程情報，テンプレートの濃度調整条件、及びエッジ処理条件との関係を示すテーブル例を示す図である。このようなテーブルを予め作成しておけば、設計データに基づくテンプレート作成の際の条件設定を容易に実現することができる。

図４０は、パターン条件とパターン分類の関係を示すテーブル例を示す図である。パターンに光を照射したときの反射光強度は、パターンの密度だけではなく、パターン高さや材料によっても変化する可能性があるので、そのような場合は、図４０に示すように、パターンに関する数種のパラメータに応じてパターンを分類しておくことによって、正確なパターン情報に基づくテンプレートの作成が可能となる。図４１は条件設定装置２４０３等に含まれる演算処理装置４１０１の一例を説明する図である。演算処理装置４１０１内には、設計データ４１０４上にて、ＯＭテンプレートの対象となる領域を設定する領域設定部４１０５，選択された領域のパターン分類を判定するパターン分類判定部４１０６，パターン分類に基づいて、選択された設計データ領域の画像処理条件を判定する画像処理条件４１０７、及び図３９，図４０に例示するようなテーブルが記憶された記憶部４１０３が設けられている。

なお、ＯＭテンプレート上に、パターン条件が異なる複数の領域が含まれているような場合は、図４２に例示するように、異なるパターン条件領域ごとに、異なる画像処理を施すようにしても良い。

図４３は、２つのテーブルを用いて、ＯＭテンプレートの画像処理条件を設定する工程を示すフローチャートである。まず、設計データ上の所望の領域を、ＯＭテンプレートの候補として選択する（ステップ４３０１）。次に、選択領域のパターン分類を、図４０に例示するようなテーブルを参照して行う（ステップ４３０２）。図４０のテーブルには、３つのパターン条件（密度，深さ，材料）と、パターン分類情報が関連付けて記憶されているが、ラインアンドスペースのようなパターンの場合は、密度は、パターン，スペース、或いはピッチ幅に関連して変動するため、パターン条件としてこれらの値を記憶しておくようにしても良い。また、テンプレートを適正に形成できるのであれば、１の条件（例えばパターン密度のみ）を登録しておくようにしても良い。当然、４以上の条件に基づいてパターンを分類するようにしても良い。

なお、本実施例において、パターン密度とは、輝度やコントラスト低下の指標でもあるため、輝度やコントラストの変化に大きく影響するパラメータ（例えばパターン間間隔，選択領域に含まれる線分間の距離，隣接する閉図形間の距離，複数の閉図形間の距離の統計量等々）をパターン密度と定義するようにしても良い。

次に、ＯＭマッチングを行う製造工程に関する情報を入力（ステップ４３０３）し、当該入力情報と、パターン分類情報に基づいて、画像処理条件の検索を実施する（ステップ４３０４）。図３９に例示するテーブルでは、テンプレート画像の調整条件として、濃度調整条件と、エッジ処理条件を記憶している。前述したように、パターンが密に形成されている部分は、輝度が低下するため、濃度調整条件の欄にはパターンが密に成るほど、濃度を低下させる（暗くする）ような条件が登録される。また、画像の或る部分が暗くなれば、そこに存在するエッジ（ＯＭ像では暗くなる部分）が消失することになるため、ＯＭ像に近いコントラストとなるような条件を、エッジ処理条件の欄に登録しておくと良い。

本実施例では、２種の画像処理条件を記憶する例を説明しているが、これに限られることはなく、設計データをＯＭ像に近似させる画像処理手法であれば、その種類は問わず、一種類以上の処理条件が記憶されていれば良い。また、本実施例では、パターン分類とパターン条件を関連付けて記憶するテーブル（図４０）と、パターン分類と、画像処理条件とを関連付けて記憶するテーブル（図３９）の２つのテーブルを用いた例を説明しているが、パターン条件と画像処理条件を直接関連付けて記憶するテーブルを用いて、画像処理条件を検索するようにしても良い。

以上のようにして、検索された画像処理条件を、測定・検査用のレシピとして記憶部４１０３に登録する（ステップ４３０５）。

以上のような構成によれば、設計データ、或いはシミュレーション等によって得られるパターン形状情報上で、テンプレート領域を設定することによって、ＯＭマッチング用のテンプレートを適正に形成することが可能となる。

なお、これまで設計データやシミュレーション画像に基づいて、テンプレートの形成条件を取得する例を主に説明したが、或る製造工程後に得られたＯＭ像と、他の製造工程後に得られたＯＭ像との関係が判っていれば、一の製造工程後に得られたＯＭ像から、他の製造工程後の測定・検査に用いるＯＭマッチング用のテンプレートを作成することが可能になる。図４４は、或る製造工程後の測定・検査工程にて得られたＯＭ像に基づいて、他の製造工程後の測定・検査に用いられるＯＭ像用テンプレートを作成する工程を示すフローチャートである。まず、製造工程Ａ後の測定・検査工程にて得られたＯＭ像を記憶媒体４１０３に記憶する（ステップ４４０１）。次に製造工程情報（次に測定、或いは検査を行うべき製造工程情報）を入力する（ステップ４４０２）。次に、製造工程Ａによって形成されたパターンと、製造工程Ｂによって形成されたパターンの画像の変化情報（画像の改質情報）を記憶したテーブルを参照して、画像処理条件の探索を行う（ステップ４４０３）。このようにして得られた画像処理条件に基づいて、テンプレートを作成（ステップ４４０４）し、テンプレートをレシピとして、記憶部４１０４に登録する（ステップ４４０５）。

以上のような構成によれば、異なる製造工程後に取得した画像を利用して、テンプレートを作成することができ、テンプレート作成の手間を軽減することが可能となる。

１ 設計データ記憶部
２ テンプレート生成部
３ エッジ密度算出部
４ 領域選択部
５ 画像処理装置
６ 表示部
２１ 描画部
２２ 画像生成部
３１，３３，２３１，２３２ エッジ検出部
３２，３５ 密度検出部
３４，３６，２３６ 最大値選択部
４１，２１２，３４２ 記憶部
４２ 疎領域検出部
４３ 密領域検出部
４４ 判定部
４５ 領域情報部
２１１ パターン内塗潰し部
２３０ 平滑化部
２３３，２３４，２３８，４２１，４３１ 信号反転部
２３５，４２２ 最小値選択部
２３７ 密度算出部
２３９ 合成部
３４１，４２３，４３３，４４５，４４６ 比較部
４２４ 白領域検出部
４２５，４３２，４４１，４４２ 閾値
４３４ 黒領域検出部
４４３，４４４ カウンタ
４４７ ＡＮＤ

Claims (15)

1. 設計データの一部を部分的に抽出し、当該抽出された部分領域に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを作成するテンプレート作成方法において、
   前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域について、当該所定領域に属するエッジのエッジ密度を算出し、前記所定領域内に、エッジ密度が高いと判定される領域と、エッジ密度が低いと判定される領域が、所定の比率で含まれている場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とするテンプレート作成方法。
2. 請求項１において、
   前記エッジの密度に関する情報が、所定の条件を満たす場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とするテンプレート作成方法。
3. 請求項１において、
   前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、２値，多値、或いはその両方のテンプレートを生成することを特徴とするテンプレート作成方法。
4. 請求項１において、
   前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、当該所定領域の座標位置，領域サイズ、或いはその両方をテンプレート情報として登録することを特徴とするテンプレート作成方法。
5. 請求項１において、
   前記テンプレートを用いたテンプレートマッチングを行う動作プログラムに記憶された前記テンプレートについて、前記エッジ密度の算出を行うことを特徴とするテンプレート作成方法。
6. 請求項５において、
   前記エッジ密度の算出に基づいて、前記テンプレートの適否を判定することを特徴とするテンプレート作成方法。
7. 請求項１において、
   前記テンプレートは、光学顕微鏡によって得られた画像上にてテンプレートマッチングを行うためのものであることを特徴とするテンプレート作成方法。
8. 設計データの部分領域の選択に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを生成するテンプレート生成部を備えた画像処理装置において、
   前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域について、当該所定領域に属するエッジのエッジ密度を算出するエッジ密度算出部を備え、前記テンプレート生成部は、前記所定領域内に、エッジ密度が高いと判定される領域と、エッジ密度が低いと判定される領域が、所定の比率で含まれている場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とする画像処理装置。
9. 請求項８において、
   前記テンプレート生成部は、エッジの密度に関する情報が、所定の条件を満たす場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択することを特徴とする画像処理装置。
10. 請求項８において、
    前記テンプレート生成部は、前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、２値，多値、或いはその両方のテンプレートを生成することを特徴とする画像処理装置。
11. 請求項８において、
    前記テンプレート生成部は、前記エッジ密度に関する情報が所定の条件を満たす場合に、前記所定領域の設計データに基づいて、当該所定領域の座標位置，領域サイズ、或いはその両方をテンプレート情報として登録することを特徴とする画像処理装置。
12. 請求項８において、
    前記エッジ密度算出部は、前記テンプレートを用いたテンプレートマッチングを行う動作プログラムに記憶された前記テンプレートについて、前記エッジ密度の算出を行うことを特徴とする画像処理装置。
13. 請求項１２において、
    前記エッジ密度の算出に基づいて、前記テンプレートの適否を判定することを特徴とする画像処理装置。
14. 請求項８において、
    前記テンプレートは、光学顕微鏡によって得られた画像上にてテンプレートマッチングを行うためのものであることを特徴とする画像処理装置。
15. 設計データの部分領域の選択に基づいて、テンプレートマッチング用のテンプレートを演算装置に生成させるコンピュータープログラムにおいて、
    前記コンピュータープログラムは、前記演算装置に、前記テンプレートマッチングの被サーチ領域に相当する設計データ内の所定領域について、当該所定領域に属するエッジのエッジ密度を演算させ、前記所定領域内に、エッジ密度が高いと判定される領域と、エッジ密度が低いと判定される領域が、所定の比率で含まれている場合に、当該所定領域をテンプレート、或いはテンプレート候補として選択させることを特徴とするコンピュータープログラム。

Images