JP5937878B2 - パターンマッチング方法及び装置 - Google Patents

Description

本発明は、パターンマッチング技術に関する。本発明は、例えば試料表面に形成されたパターンの位置を特定するパターンマッチング方法及び装置に関する。

半導体回路など、試料表面の微細な対象の測定・検査に使用する技術の一つとして、パターンマッチング技術が知られている。パターンマッチング技術は、試料画像とテンプレートと呼ばれる参照画像との類似度に基づいて、パターンの位置を特定する技術である。

図１−１及び図１−２に、パターンマッチングで一般に用いられる処理手順を示す。図１−１はテンプレートの登録に用いられる処理手順であり、図１−２はテンプレートを用いたアライメント時に実行される処理手順である。

パターンの登録処理は、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）を有するパターンマッチング装置に対するアライメント基準位置座標の指定入力後に開始される（ステップＳ１０１）。半導体ウェーハ上の任意の点が、アライメント基準位置座標として入力される。

次に、パターンマッチング装置は、半導体ウェーハ上の所定領域をテンプレート画像として撮像する（ステップＳ１０２）。撮像位置は、例えばユーザ自身がアライメント基準位置座標付近に手動で設定する。この他、ユニークなパターンの存在する領域を、パターンマッチング装置が撮像位置として自動的に計算する場合もある。

次に、パターンマッチング装置は、撮像されたテンプレート画像に基づいて、類似度しきい値を計算する（ステップＳ１０３）。類似度しきい値は、例えばテンプレート画像に類似性のある領域が被サーチ画像内に複数得られた場合、最も高い類似度と次に高い類似度の中間値として計算する。勿論、他の方法により計算してもよい。

次に、パターンマッチング装置は、(1) 撮像したテンプレート画像、(2) 類似度しきい値、(3) アライメント基準位置座標、(4) アライメント基準位置座標とテンプレート画像との相対距離を、テンプレート情報として登録する（ステップＳ１０４)。図２に、テンプレート画像２０１、アライメント基準位置座標２０２、テンプレート画像２０１とアライメント基準位置座標２０２との相対距離２０３の関係を示す。

続いて、マッチング処理手順を説明する。パターンマッチング装置は、ステップＳ１０１で指定入力されたアライメント基準位置座標の近傍を被サーチ画像として撮像する（ステップＳ１０５）。

次に、パターンマッチング装置は、被サーチ画像内でテンプレート画像と類似性のある領域を探索する（ステップＳ１０６）。パターンマッチング装置は、探索結果の中から最も類似度の高い領域を抽出する（ステップＳ１０７）。

次に、パターンマッチング装置は、抽出した領域の類似度がしきい値を超えているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。もし、ステップＳ１０８で肯定結果が得られた場合、パターンマッチング装置は、アライメント処理を終了する（ステップＳ１０９）。これに対し、ステップＳ１０８で否定結果が得られた場合、パターンマッチング装置は、アライメント基準位置座標の指定入力を受け付け（ステップＳ１１０）、その後、アライメント処理を終了する（ステップＳ１０９）。

特開２０１１−０９０４７０号公報 特開２００７−１０３６４５号公報

前述したパターンマッチング技術は、欠陥検査、欠陥レビュー、測長などで必要となる自動位置合わせに応用される。ところが、自動位置合わせが失敗に終わる場合もある。その場合、ユーザは、パターンマッチング装置に対して手動でアライメント基準位置を指定入力する必要がある。従って、自動位置合わせの失敗は、パターンマッチングの自動化率、装置稼働率の低下に通じる。

パターンマッチングが失敗する原因には、半導体ウェーハ上のパターンの見え方が、何らかの理由で変化することが考えられる。例えば複数の層を重ねて半導体デバイスを形成する場合において、作成された半導体デバイスの測定又は検査時に、上層で覆われているはずの下層のパターンが上層から露出している場合、下層のパターンが上層を透過して見える場合等が考えられる。また、同一の製造工程であっても、製造上のばらつきによりパターンの線幅、ホール径の変動、ウェーハ表面の膜厚のばらつき等により、パターンの見え方が変化する場合が考えられる。これらの場合、被サーチ画像とテンプレート画像との類似度が低下し（計算された類似度のスコアがしきい値を下回り）、パターンマッチングが失敗に終わる。

この問題の回避策として、従来より様々な方法が検討されている。その一例に、類似度のしきい値を低くする方法がある。類似度のしきい値を低くすると、パターンマッチングが失敗と判定される場合を抑制することができる。その一方で、しきい値を低下させると、パターンの誤検出を引き起こすリスクが高くなる。そこで、操作者は、工程毎に別のテンプレート画像を登録し、パターンマッチングの失敗を回避する必要がある。

しかし、半導体デバイスは多数の工程を経て製造される。このため、工程毎に操作者が別のテンプレート画像を登録する作業を行うことは、操作者にとって大きな負担となる。以上の理由により、各工程で位置合わせに使用するテンプレート画像の共通化が求められている。工程間でテンプレート画像の共通化を実現するための既知の案として、製造工程や製造上のばらつきによりパターンの見え方に変化が発生し難いテンプレート画像を登録する方法がある。

しかし、この方法は、どの工程でどのようにパターンが変化するか、どのような製造上のばらつきが発生するかを操作者が把握している必要があり、登録場所の選定が困難である。

この他、特許文献１には、テンプレート内に実画像との不照合領域を設け、テンプレートと実画像との間で一致度の高い状態の維持を可能とするテンプレートマッチング方法が説明されている。

しかし、この方法の場合にも、操作者が、テンプレート内に不照合領域を事前に設定する必要がある。また、不照合領域の設定には、製造工程間でパターンのどの部位に変化が生じるかを操作者が事前に把握している必要があり、テンプレートの登録作業は容易でない。

代案として、複数箇所のパターンをテンプレート画像として登録しておき、いずれかのテンプレート画像についてパターンマッチングが成功すれば、その結果を位置合わせに利用する方法がある。

しかし、この方法は、テンプレート画像を複数登録する手間が増加する。また、複数のテンプレート画像の登録が可能であっても、結局は、操作者が工程間のパターン変化などを熟知していなければ、登録位置の選定自体が難しいことに変わりはない。

上記案の改良として、特許文献２では、設計データ（ＣＡＤデータ）をテンプレートとして複数登録する案が提案されている。ＣＡＤデータを用いることにより、製造工程間の関連の把握が容易になる。

しかし、ＣＡＤデータは非常に大きなデータであり、このデータを扱うことができる設備への投資は大きな負担となる。また、セキュリティ上、操作者がＣＡＤデータを扱うことができない場合も考えられる。さらに、ＣＡＤデータと実画像とのマッチングには、例えばＯＰＣ（Optical Proximity Correction:光学近接補正）などを考慮した新たなアルゴリズムの導入が必要であるなど、別の課題が発生する。

以上をまとめると、パターンマッチングの分野では、現在、パターンマッチングの失敗の抑制とテンプレート登録作業の増加の回避が求められている。そこで、本発明は、パターンの見え方の変化を吸収することができ、かつ、操作者に大きな作業負担を発生させないパターンマッチング技術を提供する。

上記の課題を解決するため、本発明に係るパターンマッチング技術では、試料表面を撮像した被サーチ画像の一部の領域と、第１のテンプレート画像とのマッチング判定用のしきい値を、第１のテンプレート画像よりも撮像範囲の広い第２のテンプレート画像と前記被サーチ画像と類似性評価結果に基づいて計算する。

本発明によれば、工程間でパターン変動や出来栄えによりマッチング度合が低下した場合でも、操作者の作業負担を増やすことなくマッチング判定用のしきい値を自動的に最適化し、パターンマッチングの失敗を抑制することができる。上述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。

テンプレートの一般的な登録手順を示す図。 テンプレートを用いた一般的なマッチング処理手順を示す図。 テンプレート情報として登録される一般的な情報を説明する図。 ＳＥＭ式の半導体欠陥レビュー装置の基本構成例を示す図。 半導体ウェーハの欠陥レビュー処理の概要を示す図。 グローバルアライメント処理動作を説明する図。 形態例に係るテンプレート画像の登録処理の概要を説明する図。 テンプレート画像と近傍画像の位置関係を説明する図。 画像セットに含まれる情報を説明する図。 テンプレート集合と画像セットの関係を示す図。 形態例に係るパターンマッチング処理を説明する図。 被サーチ画像と近傍画像との重なり領域（共通する領域）を説明する図。 複数の候補領域が抽出された場合に実行される絞り込み処理の詳細を説明する図。 新たな画像セットのテンプレート集合への追加処理を説明する図。

以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明の実施の態様は、後述する形態例に限定されるものではなく、その技術思想の範囲において、種々の変形が可能である。

［形態例に係るパターンマッチング方法の概要］
形態例に係るパターンマッチング方法も、テンプレート画像の登録処理とパターンマッチング処理とで構成される。形態例に係るテンプレート画像の登録処理は、操作者に対し、一般的に知られているテンプレート登録作業と同等の操作性を提供する。具体的には、形態例に係る登録処理は、複数の工程毎のパターンの登録や複数の工程間におけるパターンの変形に関する知識を必要としない登録処理を提供する。同時に、形態例に係る登録処理は、パターン変動に対応したテンプレート画像を自動的に撮像して保存する機能を提供する。また、形態例に係るパターンマッチング処理は、被サーチ画像からパターンの変動を自動的に検出し、類似度のしきい値を最適化することにより、パターンマッチングの失敗を抑制する機能を提供する。

また、形態例に係るパターンマッチング処理においては、パターンマッチングの結果として計算された類似度がしきい値を下回り、パターンマッチング失敗となった場合に、操作者に負担をかけることなく、新たなテンプレート画像を自動的に追加登録する機能を提供する。具体的には、形態例に係るパターンマッチング処理は、パターンマッチングに失敗したテンプレート画像を追加学習し、次回以降のパターンマッチングにおける失敗を抑制する機能を提供する。

また、形態例に係るパターンマッチング処理は、類似度のしきい値を上回るパターンマッチング候補が複数得られた場合、パターン変動の影響が低い広視野画像（以下「近傍画像」ともいう。）から求めた座標情報を使用して最も信頼性の高い候補を自動的に選択する機能を提供する。

［パターンマッチング装置の構成］
以下、形態例に係るパターンマッチング装置が、半導体欠陥レビュー装置として実現される場合について説明する。なお、以下の説明では、パターンマッチング装置が電子線を試料（半導体ウェーハ）に対して照射する電子線走査顕微鏡で構成される場合について説明するが、半導体欠陥レビュー装置は、イオンビームを試料表面に対して照射するＦＩＢ（Focused Ion Beam）装置で構成されていてもよい。

図３は、形態例に係る半導体欠陥レビュー装置の構成図である。半導体欠陥レビュー装置１００は、電子銃３０１、レンズ３０２、偏向器３０３、対物レンズ３０４、半導体ウェーハ３０５を載置するステージ３０６、二次粒子検出器３０７、光学カメラ３０８、電子光学系制御部３０９、Ａ／Ｄ変換部３１０、３１１、ステージ制御部３１２、全体制御部３１３、画像処理制御部３１４、ディスプレイ３１５、キーボード３１６、記憶装置３１７、マウス３１８を有する。

電子銃３０１から発射された電子ビーム３１９は、レンズ３０２で収束される。レンズ３０２を通過した電子ビーム３１９は、偏向器３０３で偏向された後、対物レンズ３０４で収束されて半導体ウェーハ３０５に照射される。半導体ウェーハ３０５からは、その形状や材質に応じて二次電子、反射電子等の二次粒子３２０が発生する。発生した二次粒子３２０は、二次粒子検出器３０７で検出され、アナログ形式の検出信号として出力される。二次粒子検出器３０７からの検出信号は、Ａ／Ｄ変換部３１０においてアナログ信号からデジタル信号に変換される。この変換により、ＳＥＭ画像が形成される。形成されたＳＥＭ画像は、画像処理制御部３１４に与えられ、パターンマッチング、欠陥検出、欠陥分類などの画像処理に使用される。

光学カメラ３０８は、不図示の光源から半導体ウェーハ３０５に対して照射され、その表面で反射・散乱された光を検出する。光学カメラ３０８から出力されるアナログ形式の検出信号は、Ａ／Ｄ変換部３１１においてアナログ信号からデジタル信号に変換される。この変換により、光顕微画像が形成される。形成された光顕画像も、ＳＥＭ画像の場合と同様、画像処理制御部３１４に与えられ、パターンマッチング、欠陥検出、欠陥分類などの画像処理に使用される。

電子銃３０１、レンズ３０２、偏向器３０３、対物レンズ３０４は、電子光学系制御部３０９により制御される。半導体ウェーハ３０５の位置制御は、ステージ制御部３１２で制御されるステージ３０６で実行される。全体制御部３１３は、キーボード３１６、マウス３１８、記憶装置３１７から与えられる入力に基づいて、電子光学系制御部３０９、ステージ制御部３１２、画像処理制御部３１４等を制御する。電子光学系制御部３０９と全体制御部３１３と画像処理制御部３１４は、コンピュータで構成される。すなわち、これらの制御部は、演算部（ＣＰＵ）、ＲＯＭ、ＲＡＭ、内部記憶装置、Ｉ／Ｏインタフェースで構成される。形態例に係るパターンマッチング処理プログラムは、例えば内部記憶装置から読み出され、実行される。全体制御部３１３は、処理結果や操作画面をディスプレイ３１５に表示する。また、全体制御部３１３は、処理結果を記憶装置３１７に書き込む。記憶装置３１７は、入力されたＳＥＭ画像を、その取得時における電子光学条件、半導体欠陥レビュー装置の認識番号ＩＤ等の付帯情報と共に記憶する。

［欠陥レビューの内容］
図４−１に、半導体欠陥レビュー装置１００において実行される欠陥レビュー動作の概要を示す。欠陥レビューの実行時、半導体欠陥レビュー装置１００は、レビュー対象である半導体ウェーハ３０５を装置内に搬入し、ステージ３０６上に載置する（ステップＳ４０１）。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、ステージ移動座標の補正量を求めるためにグローバルアライメントを実行する（ステップＳ４０２）。補正量は、半導体ウェーハ３０５の位置ずれ量や半導体ウェーハ３０５の歪み量などに基づいて算出される。グローバルアライメントで実行される処理動作の詳細については後述する。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、ステップＳ４０２で求めた補正量を使用してステージの移動座標を補正しながら欠陥レビュー及び欠陥分類を実行する（ステップＳ４０３）。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、レビュー結果を保存する（ステップＳ４０４）。レビュー結果は、記憶装置３１７等に保存される。なお、半導体欠陥レビュー装置１００は、歩留まり管理システムなどにレビュー結果を送信する場合もある。

最後に、半導体欠陥レビュー装置１００は、半導体ウェーハ３０５をステージ３０６から搬出する（ステップＳ４０５）。

図４−２に、グローバルアライメント（ステップＳ４０２）で実行される処理動作の詳細を示す。

まず、半導体欠陥レビュー装置１００は、ｎ番目のグローバルアライメント点を与えるカウンタｎを１にリセットする（ステップＳ４０６）。次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、ｎ点目のグローバルアライメント点に対応するマッチング座標パターン（例えば後述するテンプレート画像に対応付けられたパターン）にステージ３０５を移動させる（ステップＳ４０７）。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、画像処理によりマッチング処理を実行し、アライメント基準位置座標を求める（ステップＳ４０８）。マッチング処理は、例えば画像処理制御部３１４が実行する。もっとも、全体制御部３１３がマッチング処理の一部又は全部を実行してもよい。

マッチング処理の実行後、半導体欠陥レビュー装置１００は、今回実行したマッチング処理が最後のグローバルアライメント点について実行されたか否かを判定する（ステップＳ４０９）。ステップＳ４０９で否定結果が得られた場合、半導体欠陥レビュー装置１００は、カウンタｎに１を加算し、ステップＳ４０７に戻る（ステップＳ４１０）。この判定処理により、予めレシピで指定された個数のグローバルアライメント点についてマッチング処理が繰り返し実行される。

全てのグローバルアライメント点についてマッチング処理が完了すると（ステップＳ４０９で肯定結果が得られると）、半導体欠陥レビュー装置１００は、ステージ移動座標補正量を求める（ステップＳ４１１）。

後述する形態例に係るパターンマッチング処理は、例えばステップＳ４０８におけるアライメント基準位置座標の算出と、その際に使用するマッチング用テンプレート画像の作成にも応用することができる。

［パターンマッチング処理］
以下、形態例に係る半導体欠陥レビュー装置１００において実行されるパターンマッチング処理の内容を説明する。前述したように、パターンマッチング処理は、テンプレート画像の登録処理とパターンマッチング処理とで構成される。パターンマッチング処理は、全体制御部３１３と画像処理制御部３１４の協働により実現される。

図５に、テンプレート画像の登録（以下「テンプレート登録」という）処理の内容を示す。半導体欠陥レビュー装置１００は、操作者による操作入力を通じ、半導体ウェーハ３０５上の任意の座標点をアライメント基準位置として受け付ける（ステップＳ５０１）。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、半導体ウェーハ３０５の所定位置をテンプレート画像として撮像する（ステップＳ５０２）。テンプレート画像の撮像位置は、例えばユーザ自身がアライメント基準位置付近に手動で設定してもよいし、ユニークなパターンの存在する領域を半導体欠陥レビュー装置１００が自動的に計算して設定してもよい。また、他のどのような方法で撮像位置を決定してもよい。この「テンプレート画像」を、本明細書では、「第１のテンプレート画像」ともいう。「第１のテンプレート画像」はローカルマッチング用のパターンとして用いられる。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、撮像されたテンプレート画像に基づいて、類似度しきい値を計算する（ステップＳ５０３）。類似度しきい値は、例えばテンプレート画像に類似性のある領域が被サーチ画像内に複数得られた場合、最も高い類似度と次に高い類似度の中間値として計算する。勿論、他の方法により計算してもよい。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、テンプレート画像を含む又はその近傍パターンを含み、かつ、テンプレート画像よりも広い領域を撮像する（ステップＳ５０４）。本明細書では、この撮像画像を「近傍画像」という。この近傍画像は、本形態例に係るパターンマッチング処理に特徴的な情報の一つである。この「近傍画像」を、本明細書では、「第２のテンプレート画像」ともいう。「第２のテンプレート画像」はグローバルマッチング用のパターンである。

図６に、近傍画像６０１と、アライメント基準位置座標６０２と、テンプレート画像６０３の位置関係を示す。図６（ａ）に示すように、近傍画像６０１は、例えばテンプレート画像６０３を画像内に含むように、テンプレート画像６０３の撮像時よりも倍率を下げて撮像してもよい。また、図６（ｂ）に示すように、近傍画像６０１は、例えばテンプレート画像６０３の付近で撮像視野を移動させながら撮像した複数の画像６０４Ａ〜Ｄのつなぎ合わせた画像として定義してもよい。図６（ｂ）では、４つの画像６０４Ａ〜Ｄをつなぎ合わせて近傍画像６０１を生成する場合について表している。また、図６（ｃ）に示すように、近傍画像６０１は、その画像内にテンプレート画像６０３を含まなくてもよい。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、近傍画像６０１の特徴を表す量を計算する（ステップＳ５０５）。特徴を表す量とは、例えば画像内のエッジ成分の量や、エッジの方向の出現頻度、直線やコーナーの出現頻度などが挙げられる。勿論、これらに限定するものではなく、他の既知の基準で特徴を表す量を求めてもよい。また、特徴を表す量を複数の方法で求め、組み合わせてもよい。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、テンプレート集合に画像セットを登録する（ステップＳ５０６）。

図７に、画像セットとして登録される情報の一部を示す。画像セットは、画像情報と、位置情報と、類似度しきい値とで構成される。画像情報は、ステップＳ５０２で撮像されたテンプレート画像６０３（図７（ａ））と、ステップＳ５０４で撮像された近傍画像６０１（図７（ｂ））の２つである。位置情報は、アライメント基準位置座標６０２、アライメント基準位置座標６０２とテンプレート画像６０３との相対距離７０１（図７（ｃ））と、テンプレート画像６０３と近傍画像６０１との相対距離７０２（図７（ｃ））の３つである。

以上のように、画像セットとは、一つのテンプレート画像６０３とその関連情報で与えられる。なお、テンプレート画像６０３と近傍画像６０１との相対距離７０２も、この形態例に係るパターンマッチング処理に特徴的な情報の一つである。

図８に、テンプレート集合８０１のイメージを示す。テンプレート集合８０１は、同一のアライメント基準位置座標６０２について取得された画像セット８０２（テンプレート画像、近傍画像）を１つだけ含む場合（図８（ａ））に限らず、同一のアライメント基準位置座標６０２について取得された画像セット８０２を複数含む場合（図８（ｂ））が考えられる。このように、テンプレート集合は、一つのアライメント基準位置座標６０２に対応する情報群である。テンプレート集合８０１を用いる利点は、後に明らかとなる。

図９に、ステップＳ４０７（図４−２）等で使用されるパターンマッチング処理の内容を示す。半導体欠陥レビュー装置１００は、テンプレート登録時のアライメント基準位置座標６０２の近傍を被サーチ画像として撮像する（ステップＳ９０１）。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、テンプレート集合８０１から画像セット８０２を選択する（ステップＳ９０２）。画像セット８０２の選択方法には、追加時点が最新の画像セットを優先的に選択する方法、マッチング成功率が最も高い画像セットを選択する方法などがある。この他、被サーチ画像より画像の特徴を表す量を求め、ステップＳ５０５にて求めた近傍画像６０１の特徴を表す量と近い特徴をもつ画像セットを選択する方法を採用してもよい。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、ステップＳ９０１で撮像した被サーチ画像と、選択された画像セット８０２が含む近傍画像６０１との重なり領域（共通する領域）を求める（ステップＳ９０３）。図１０に、被サーチ画像１０００（図１０（ａ））と、近傍画像６０１（図１０（ｂ））と、それらの重なり領域（共通する領域）１０１０（図１０（ｃ））の関係を示す。図１０に示すように、重なり領域１０１０は、被サーチ画像１０００と近傍画像６０１の両方に似たパターンを含む領域のことである。重なり領域１０１０を求める方法には、例えば両画像をずらしながら最も相関の高い位置を求め、その際のずれ量から共通の領域を求める方法でもよいし、両画像間で特徴が一致する箇所を求め、その位置から共通の領域を求める方法でもよい。勿論、他の既知のアルゴリズムを用いてもよい。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、先のステップＳ９０３で求めた重なり領域１０１０について、被サーチ画像１０００が、第２のテンプレート画像としての近傍画像６０１からどの程度変化しているかを数値として求める（ステップＳ９０４）。ここでの数値には、例えば重なり領域１０１０における被サーチ画像１０００と近傍画像６０１との相関値を使用することができる。また例えば、両画像から抽出したエッジの一致度、形状特徴量の比較スコア、あるいは線幅やホール径の変化量など、どのような基準・方法により算出される数値を用いてもよい。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、画像セット８０２が含む類似度しきい値を、ステップＳ９０４で算出された変化量に応じて増減する（ステップＳ９０５）。類似度しきい値の増減により、製造工程や製造上のばらつきに起因するパターンの変化に起因する類似度低下により、パターンマッチングが失敗に終わる可能性を抑制することができる。

類似度しきい値はどのような方法で増減させてもよいが、ステップＳ９０４で採用した基準や方法に応じた増減方法を採用することが望ましい。例えば、0.0以上1.0以下の値をとる相関値ｎ（ベクトル量）を変化量として用いる場合、類似度のしきい値Ｒ（ベクトル量）に対して増減させた類似度のしきい値をＲ’（ベクトル量）とすると、Ｒ’は次式により与えることができる。

Ｒ’＝Ｒ−Ｒ×（１−ｎ）×ｋ
ここで、ｋは、相関値ｎをしきい値Ｒ’に対してどの程度影響を与えるかを決定するパラメータである。ｋは0.0から1.0の値を採る。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、被サーチ画像１０００内でテンプレート画像６０３と類似性のある領域を探索する（ステップＳ９０６）。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、ステップＳ９０５で増減した類似度しきい値Ｒ’より大きい類似度を有する領域を、パターンマッチングの候補領域として抽出する（ステップＳ９０７）。ここで、半導体欠陥レビュー装置１００は、候補領域が２箇所以上あるか否か判定する（ステップＳ９０８）。

もし、候補領域が２か所以上ある場合、半導体欠陥レビュー装置１００は、候補領域の絞り込み処理を行い、絞り込んだ１つの候補領域をパターンマッチングの結果とする（ステップＳ９０９）。絞りこみ処理で実行される処理内容の詳細については後述する。

一方、候補領域が複数見つからなかった場合、半導体欠陥レビュー装置１００は、候補領域が１つか否かを判定する（ステップＳ９１０）。１つでも存在すれば、半導体欠陥レビュー装置１００は、その領域をパターンマッチングの結果として使用する。

これに対し、候補領域が１つも見つからなかった場合、半導体欠陥レビュー装置１００は、新たな画像セット８０２をテンプレート集合８０１に追加する（ステップＳ９１１）。追加処理の詳細については後述する。

図１１に、ステップＳ９０９で実行される候補領域の絞込み処理を説明する。ここでは、図１１（ａ）に示すように、被サーチ画像１０００内に、テンプレート画像６０３に類似する領域１１０１〜１１０４が存在する場合を想定する。例えばステップＳ９０５で、画像セット８０２に登録されている類似度しきい値が減少された場合、ステップＳ９０７で抽出される領域数は一般に増加する。なお、被サーチ画像１０００は、テンプレート画像６０３の登録時からパターンが変化している可能性があり、その場合、最も類似度の高い領域が、パターンマッチングすべき領域とは必ずしも限らない。

図１１（ｂ）は、画像セット８０２に登録されている近傍画像６０１である。図内の矢印１１０５は、画像セット８０２に記録されている近傍画像６０１とテンプレート画像６０３との相対距離を表している。ここでは、近傍画像６０１の左上隅とテンプレート画像６０３との距離として規定する。

ステップＳ９０３で求めた被サーチ画像１０００と近傍画像６０１との重なり領域１０１０を参考に、図１１（ａ）と図１１（ｂ）とその背景パターンを重ねると、図１１（ｃ）となる。図１１の場合、重なり領域１０１０は、被サーチ画像１０００と一致する。図１１（ｃ）の領域１１０１’〜１１０４’は、図１１（ａ）の領域１１０１〜１１０４に対応する。

半導体欠陥レビュー装置１００は、４つの領域１１０１’〜１１０４’のうち、近傍画像６０１とテンプレート画像６０３との相対距離に最も近い位置情報を有する領域１１０２’を絞り込み対象に決定する。このように、半導体欠陥レビュー装置１００は、相対的にグローバルな位置関係を与える近傍画像６０１とテンプレート画像６０３との相対距離の情報を使用し、複数の候補領域の中から１つの領域を絞り込む。なお、重なり領域１０１０は、例えば図６（ｃ）に示すように、近傍画像６０１がテンプレート画像６０３を含まない場合に、近似画像６０１とテンプレート画像６０３とのグローバルな位置関係を特定するのに効果的である。

すなわち、半導体欠陥レビュー装置１００は、近傍画像６０１とテンプレート画像６０３との相対距離、重なり領域１０１０から得られる位置関係等のグローバルなマッチング結果も使用して複数の候補領域の中から１つの領域を絞り込む。

図１２に、ステップＳ９１１で実行される候補領域の絞込み処理を説明する。勿論、この処理は、ステップＳ９１０で、類似度しきい値を超える領域が被サーチ領域内に１つも存在しない場合に実行される。

まず、半導体欠陥レビュー装置１００は、操作者が指定入力したアライメント基準位置座標の情報を受け付ける（ステップＳ１２０１)。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、指定されたアライメント基準位置座標の情報を基に、テンプレート画像として所定領域を撮像する（ステップＳ１２０２）。ここでの撮像位置は、画像セット８０２に含まれるアライメント基準位置座標とテンプレート画像の領域との相対距離により一つの領域に定まる。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、撮像したテンプレート画像について類似度しきい値を計算する（ステップＳ１２０３）。類似度しきい値の計算方法は、図５に示すステップＳ５０３と同じである。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、近傍画像６０１を撮像する（ステップＳ１２０４）。このステップＳ１２０４で撮像する近傍画像６０１は、ステップＳ９０２で選択された画像セット８０２と同じ視野でもよいし、別の視野でもよい。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、近傍画像６０１の特徴を表す量を計算する（ステップ１２０５）。特徴を表す量の計算方法は、図５に示すステップＳ５０５と同じである。

次に、半導体欠陥レビュー装置１００は、(1) 撮像したテンプレート画像６０３と、(2) 撮像した近傍画像６０１と、(3) 計算された類似度しきい値と、(4) 指定入力されたアライメント基準位置座標と、(5) アライメント基準位置座標とテンプレート画像６０３との相対距離と、(6) テンプレート画像６０３と近傍画像６０１との相対距離を、新たな画像セット８０２としてテンプレート集合８０１に登録する（ステップＳ１２０６）。

このように追加的に登録される画像セット８０２は、半導体製造工程や製造上のばらつきを原因としてパターンマッチングが失敗する可能性が高いテンプレート画像を含んでいる。従って、テンプレート集合８０１に蓄積される画像セット８０２には、操作者が指定するテンプレート画像に対して様々に変化した画像が含まれることになる。

その結果、テンプレート集合８０１内の画像セット８０２を選択してパターンマッチングを実行する本形態例に係る半導体欠陥レビュー装置１００は、製造工程や製造上のばらつきが発生する場合にも最適な画像セット８０２を自動的に選択し、高いマッチングスコアを維持することができる。すなわち、パターンマッチングの失敗を抑制することができる。

また、仮にパターンマッチングが失敗する場合でも、操作者は、例えばアライメント基準位置座標を指定入力するだけで、テンプレート画像６０３が自動的に撮像され、近傍画像６０１と共にテンプレート集合８０１に追加登録される。ここで特徴的な点は、操作者が、テンプレート画像の領域を指定していないことである。従って、操作者には、従来技術のように、製造工程や製造上のばらつきに起因するパターンの見え方の変化を把握していることが要求されない。この結果、本形態例に係る半導体欠陥レビュー装置１００では、操作者に負担を掛けることなく（換言すると、特別な指示や知識を必要とすることなく）、パターンマッチングに弱いテンプレート画像６０３を自動学習し、テンプレート集合８０１を鍛えることができる。

［他の形態例］
本発明は上述した形態例に限定されるものでなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上述した形態例は、本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある形態例の一部を他の形態例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある形態例の構成に他の形態例の構成を加えることも可能である。また、各形態例の構成の一部について、他の構成を追加、削除又は置換することも可能である。

また、上述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路その他のハードウェアとして実現しても良い。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することにより実現しても良い。すなわち、ソフトウェアとして実現しても良い。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリやハードディスク、SSD（Solid State Drive）等の記憶装置、ICカード、SDカード、DVD等の記憶媒体に格納することができる。

また、制御線や情報線は、説明上必要と考えられるものを示すものであり、製品上必要な全ての制御線や情報線を表すものでない。実際にはほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えて良い。

１００…半導体欠陥レビュー装置、３０１…電子銃、３０２…レンズ、３０３…偏向器、３０４…対物レンズ、３０５…半導体ウェーハ、３０６…ステージ、３０７…二次粒子検出器、３０８…光学カメラ、３０９…電子光学系制御部、３１０、３１１…Ａ／Ｄ変換部、３１２…ステージ制御部、３１３…全体制御部、３１４…画像処理制御部、３１５…ディスプレイ、３１６…キーボード、３１７…記憶装置、３１８…マウス、３１９…電子ビーム、３２０…二次粒子、６０１…近傍画像、６０２…アライメント基準位置座標、６０３…テンプレート画像、７０１…テンプレート画像とアライメント基準位置座標との相対距離、７０２…テンプレート画像と近傍画像との相対距離、８０１…テンプレート集合、８０２…画像セット、１０００…被サーチ画像、１０１０…重なり領域。

Claims (8)

1. パターンマッチング装置におけるデータ処理部が、
   試料表面を撮像した被サーチ画像の一部の領域と第１のテンプレート画像とのマッチング判定用のしきい値を、
   前記第１のテンプレート画像よりも撮像範囲の広い第２のテンプレート画像と前記被サーチ画像との類似性評価結果に基づいて計算するパターンマッチング方法。
2. 請求項１に記載のパターンマッチング方法において、
   前記被サーチ画像の一部の領域と前記第１のテンプレート画像とのマッチング結果が前記しきい値を下回った場合、
   前記データ処理部は、
   前記被サーチ画像内又はその近傍で新たに設定された前記第１のテンプレート画像と、新たに設定された前記第１のテンプレート画像又はその近傍のパターンを含む新たな前記第２のテンプレート画像とを登録する処理を実行する
   ことを特徴とするパターンマッチング方法。
3. 請求項２に記載のパターンマッチング方法において、
   前記データ処理部は、
   前記第１のテンプレート画像と対応するアライメント基準位置座標との位置情報と、前記第１のテンプレート画像と前記第２のテンプレート画像との位置情報を、前記第１及び第２のテンプレート画像と共に登録する
   ことを特徴とするパターンマッチング方法。
4. 請求項１に記載のパターンマッチング方法において、
   前記しきい値を超える複数の領域が前記被サーチ画像から検出された場合、
   前記データ処理部は、
   前記第２のテンプレート画像と前記第１のテンプレート画像との位置情報に基づいて、
   前記複数の領域の中から最も信頼性の高い領域をマッチング領域に設定する
   ことを特徴とするパターンマッチング方法。
5. 荷電粒子線を試料表面に照射する荷電粒子線源と、
   前記荷電粒子線の照射領域から出力される２次粒子を検出し、前記試料表面の被サーチ画像を撮像する画像撮像部と、
   ローカルマッチング用の第１のテンプレート画像と、前記第１のテンプレート画像より撮像範囲が広いグローバルマッチング用の第２のテンプレート画像と、マッチング判定用のしきい値とを少なくとも保存する記憶部と、
   試料表面を撮像した被サーチ画像の一部の領域と前記第１のテンプレート画像とのマッチング判定用のしきい値を、前記第１のテンプレート画像よりも撮像範囲の広い前記第２のテンプレート画像と前記被サーチ画像との類似性評価結果に基づいて計算するデータ処理部と
   を有するパターンマッチング装置。
6. 請求項５に記載のパターンマッチング装置において、
   前記データ処理部は、前記被サーチ画像の一部の領域と前記第１のテンプレート画像とのマッチング結果が前記しきい値を下回った場合、前記被サーチ画像内又はその近傍で新たに設定された前記第１のテンプレート画像と、新たに設定された前記第１のテンプレート画像又はその近傍のパターンを含む新たな前記第２のテンプレート画像とを登録する
   ことを特徴とするパターンマッチング装置。
7. 請求項６に記載のパターンマッチング装置において、
   前記データ処理部は、前記第１のテンプレート画像と対応するアライメント基準位置座標との位置情報と、前記第１のテンプレート画像と前記第２のテンプレート画像との位置情報を、前記第１及び第２のテンプレート画像と共に登録する
   ことを特徴とするパターンマッチング装置。
8. 請求項５に記載のパターンマッチング装置において、
   前記データ処理部は、前記しきい値を超える複数の領域が前記被サーチ画像から検出された場合、前記第２のテンプレート画像と前記第１のテンプレート画像との位置情報に基づいて、前記複数の領域の中から最も信頼性の高い領域をマッチング領域に設定する
   ことを特徴とするパターンマッチング装置。

Images