JP6778997B2 - Ｃａｄデータとｓｅｍ画像との位置合わせ - Google Patents

Description

本発明は、一般に、自動検査のための方法およびシステムに関し、特に、マイクロ電子デバイスの欠陥の検出および分類に関する。

走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）などの高度な顕微鏡画像化ツールは、多くの場合、マイクロ電子デバイスの生成の際に欠陥を検出し分類するために半導体ウエハの検査に使用される。しかしながら、ＳＥＭ画像は多量の細部を含み、画像ごとに現れる構造を識別し、欠陥を他の特徴と区別するために、その細部は適切に解釈されなければならない。そのような画像中の構造の識別および描出は、通常、画像セグメンテーションと呼ばれる。適切な画像解釈を支援するためのＳＥＭ画像の自動セグメンテーションの様々な技法が当技術分野で知られている。
いくつかの場合には、ＳＥＭ画像は、当該画像を、検査中のデバイスの生成に使用された計算機援用設計（ＣＡＤ）データと比較することによってセグメント化される。例えば、米国特許第７，７９２，３５１号は、画像セグメンテーションを使用する欠陥レビューの方法を説明しており、以前に検出された潜在的な欠陥を含む区域の電子画像が取得される。次に、画像を、集積回路のＣＡＤレイアウトに位置合わせすることができる。位置合わせは、例えば、視野（ＦＯＶ）内にあると予測される画像の主要なエッジを設計情報に基づいて突き止めることによって実行することができる。同様に、米国特許第８，０３６，４４５号は、ＳＥＭ画像などの半導体パターンの画像とＣＡＤデータとの間の位置突き合わせの方法を説明している。
ＳＥＭ画像処理でＣＡＤデータを使用する別の例として、米国特許出願公開第２００９／０２３８４４３号は、相関演算が測長ＳＥＭ（ＣＤ−ＳＥＭ）画像およびＣＡＤデータパターン（テンプレートと呼ばれる）の位置を決定するために使用される方法を説明している。具体的には、テンプレートおよびＣＤ−ＳＥＭ画像の２次元方向の位置を決定するための相関演算に基づく評価により、テンプレート画像およびＣＤ−ＳＥＭ画像が最も高い相関を有するＸ−Ｙ位置が決定され、テンプレート画像がその位置でＣＤ−ＳＥＭ画像に重ねられる。
ＳＥＭ画像処理を支援するためにＣＡＤデータを使用する他の方法が、米国特許出願公開第２００７／００９２１２９号、第２００９／００３９２６３号、第２００９／０２６６９８５号、および第２００９／０２３６５２３号に説明されている。

米国特許第７，７９２，３５１号 米国特許第８，０３６，４４５号 米国特許出願公開第２００９／０２３８４４３号 米国特許出願公開第２００７／００９２１２９号 米国特許出願公開第２００９／００３９２６３号 米国特許出願公開第２００９／０２６６９８５号 米国特許出願公開第２００９／０２３６５２３号

以下で説明する本発明の実施形態は、ＣＡＤデータを使用して顕微鏡画像を分析するための改善された方法、システム、およびソフトウェアを提供する。

それゆえに、本発明の一実施形態により、基板に製造された構造の顕微鏡画像と、構造を製造するときに使用された計算機援用設計（ＣＡＤ）データとを用意するステップを含む画像処理のための方法が提供される。顕微鏡画像は、顕微鏡画像中の点のマトリクスに対して、エッジの大きさの符号に関係なく点でのエッジの大きさおよび方向に対応するそれぞれの方向性ベクトルを含む第１の方向性マップを発生させるようにコンピュータによって処理される。ＣＡＤデータは、ＣＡＤデータに基づいてシミュレート画像を生成し、シミュレート画像に基づいて第２の方向性マップを発生させるようにコンピュータによって処理される。第１の方向性マップと第２の方向性マップとをコンピュータによって比較して、顕微鏡画像とＣＡＤデータとを位置合わせする。

開示する実施形態では、基板は半導体ウエハであり、構造はウエハに形成されたマイクロ電子デバイスの一部であり、顕微鏡画像を用意するステップは、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）を使用して画像を捕捉するステップを含む。
一般に、第１の方向性マップおよび第２の方向性マップの各々は、勾配演算子を画像に適用し、それによって、点ごとにそれぞれの勾配ベクトルを計算し、点ごとに勾配ベクトルの角度成分を２倍して方向性ベクトルを見いだすことによって発生される。

いくつかの実施形態では、顕微鏡画像およびＣＡＤデータを処理するステップは、方向性ベクトルの方向に応じて方向性ベクトルのうちの少なくともいくつかの大きさを変更するように第１の方向性マップおよび第２の方向性マップの少なくとも一方の方向性ベクトルを後処理するステップを含む。方向性ベクトルを後処理するステップは、白色化、Ｘ−Ｙ平衡化、コーナー平衡化からなる演算の群から選択された演算を方向性ベクトルに適用するステップを含むことができる。
開示する実施形態では、第１の方向性マップと第２の方向性マップとを比較するステップは、第１の方向性マップと第２の方向性マップとの間の相関マップを計算するステップと、相関マップ中のピークを識別して、ＣＡＤデータと顕微鏡画像との間の変換を定義するステップとを含む。

追加としてまたは代替として、顕微鏡画像を処理するステップは、顕微鏡画像に基づいて、構造の３次元（３Ｄ）形状を示す第１の高さマップを発生させるステップを含み、ＣＡＤデータを処理するステップは、ＣＡＤデータに基づいて構造の第２の高さマップを発生させるステップを含み、相関マップを造り出すステップは、顕微鏡画像とＣＡＤデータとを位置合わせするために、第１の方向性マップと第２の方向性マップとの第１の比較を、第１の高さマップと第２の高さマップとの第２の比較と組み合わせるステップを含む。
本発明の一実施形態により、基板に製造された構造の顕微鏡画像と、構造を製造するときに使用された計算機援用設計（ＣＡＤ）データとを記憶するように構成されたメモリを含む、画像処理のための装置も提供される。プロセッサは、顕微鏡画像中の点のマトリクスに対して、エッジの大きさの符号に関係なく点でのエッジの大きさおよび方向に対応するそれぞれの方向性ベクトルを含む第１の方向性マップを発生させ、ＣＡＤデータに基づいてシミュレート画像を生成し、シミュレート画像に基づいて第２の方向性マップを発生させるようにＣＡＤデータを処理し、第１の方向性マップと第２の方向性マップとを比較して顕微鏡画像とＣＡＤデータとを位置合わせするように顕微鏡画像を処理するように構成される。

追加として、本発明の一実施形態により、プログラム命令が記憶される非一時的コンピュータ可読媒体を含むコンピュータソフトウェア製品であって、プログラム命令がコンピュータによって読まれると、プログラム命令により、コンピュータが、基板に製造された構造の顕微鏡画像と、構造を製造するときに使用された計算機援用設計（ＣＡＤ）データとを受け取り、顕微鏡画像中の点のマトリクスに対して、エッジの大きさの符号に関係なく点でのエッジの大きさおよび方向に対応するそれぞれの方向性ベクトルを含む第１の方向性マップを発生させるように顕微鏡画像を処理し、ＣＡＤデータに基づいてシミュレート画像を生成し、シミュレート画像に基づいて第２の方向性マップを発生させるようにＣＡＤデータを処理し、第１の方向性マップと第２の方向性マップとを比較して顕微鏡画像とＣＡＤデータとを位置合わせする、コンピュータソフトウェア製品が提供される。
本発明は、図面と併せて、本発明の実施形態の以下の詳細な説明からより完全に理解されるであろう。

本発明の一実施形態による、自動検査システムの絵図的な概略図である。 本発明の一実施形態による、ＣＡＤデータとＳＥＭ画像との位置合わせのための方法を概略的に示す流れ図である。 本発明の一実施形態による、図２の方法の様々な段階で発生されるデータをグラフ形状で概略的に示す流れ図である。 本発明の一実施形態による、エッジ方向性マップの後処理のための方法を概略的に示す流れ図である。 本発明の一実施形態による、ＳＥＭベースマップおよびＣＡＤベースマップの相関のための方法を概略的に示す流れ図である。 本発明の一実施形態による、シミュレートＣＡＤベース画像とＳＥＭ画像とを、シミュレート画像を変換することによって、位置合わせする方法をグラフ形状で概略的に示す流れ図である。

ＳＥＭ画像とＣＡＤデータとの位置合わせは、画像をセグメント化し、それにより、画像から情報を抽出するための有用な技法である。ＳＥＭ画像がこのようにセグメント化された後、画像処理技法は、例えば、画像中の構造の場所および形状ならびに構造間の距離を測定する際に効果的で効率的に利用され得る。生産欠陥がＳＥＭ画像に検出されると、ＣＡＤベースセグメンテーションにより、検査中のデバイスの機能要素を基準としたそのような欠陥の場所を正確に決定することが可能になる。

しかしながら、ＳＥＭ画像と、対応するＣＡＤデータとの正確で曖昧でない位置合わせは、特に、そのような位置合わせがそのような異なるモダリティによって生成された画像を突き合わせることを含むので、達成することが困難であることがある。その結果、ＣＡＤデータからシミュレートされた画像の外観は、多くの場合、ウエハに印刷された結果と著しく異なることがある。画像およびＣＡＤデータの構造は、多くの場合、複雑であり、反復性である。さらに、ＳＥＭ画像は、ノイズが多く、コントラストが低い傾向がある。画像に現れる構造の所与のエッジの移行方向（ｔｒａｎｓｉｔｉｏｎ ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ）は、異なる画像化条件下で変化することがある、すなわち、エッジは、ある条件下で暗から明への移行、および他の条件下で明から暗への移行として現れることがある。これらおよび他の理由で、ＳＥＭ画像と位置合わせするためにＣＡＤデータから忠実なシミュレート画像を発生させるのは困難であることがある。同様の問題が、ＣＡＤデータと、光学顕微鏡で発生された画像などの他の種類の顕微鏡画像との位置合わせで生じることがある。

以下で説明する本発明の実施形態は、顕微鏡画像とＣＡＤデータとの間の位置合わせのための効果的で信頼できる方法を提供することによってこれらの問題に対処する。これらの方法は方向性マップを使用し、方向性マップは、画像の点のマトリクス（実際のまたはシミュレートされた）に、これらの点のエッジの大きさおよび方向に対応するそれぞれの方向性ベクトルを含む。方向性ベクトルの方向は、対応するエッジ大きさの符号に関係なく、その結果、明から暗への移行と、暗から明への移行との間の曖昧さが本質的に解決される。

一般に、方向性マップは、画像に勾配演算子を適用し、それによって、画像の点ごとにそれぞれの勾配ベクトル（大きさおよび角度成分をもつ複素数として表される）を計算し、点ごとに勾配ベクトル角の角度成分を２倍して方向性ベクトルを見いだすことによって発生される。ある角度に配向されたエッジは、エッジの符号が正であるかまたは負であるかにかかわらず同じ方向性を有することになるという特有の利益とともに、そのような方向性マップは、画像強度、コントラスト、ノイズ、および画像化条件における変動に比較的敏感でない。
開示する実施形態では、ＣＡＤデータはコンピュータによって処理されて、シミュレート画像が発生する。次に、顕微鏡画像と、対応するシミュレートＣＡＤ画像とが別々に処理されて、それぞれの方向性マップが発生される。コンピュータは、マップを位置合わせするためにこれらの方向性マップを比較し、それにより、顕微鏡画像とＣＡＤデータとの間の正しい位置合わせを計算する。一般に、画像は、相対的シフト（垂直および水平）ならびにことによると回転およびスケーリングの関数として、２つの方向性マップ間の相関マップを計算することによって比較される。相関マップのピークは、データおよび画像を相互位置合わせに持ち込むために適用することができるＣＡＤデータと顕微鏡画像との間の変換（シフト、またはより一般的にはアフィン変換）を識別する。

いくつかの実施形態では、コンピュータは、比較が試みられる前に、マップ品質を改善するために方向性マップの一方または両方の方向性ベクトルに後処理ステップを適用する。一般に、後処理は、方向性ベクトルの少なくともいくつかの大きさをその方向の関数として変更する。フィルタリング後処理演算は、例えば、ベクトルの空間周波数スペクトルの白色化、水平（Ｘ）および垂直（Ｙ）方向成分の平衡化、および／またはコーナーに対する直線（水平および垂直）成分の平衡化を含むことができる。
追加としてまたは代替として、顕微鏡画像およびＣＡＤデータを処理して、視野内の構造の３次元（３Ｄ）形状を示すそれぞれの高さマップを発生させることができる。次に、方向性マップの比較に加えて、これらの実際の高さマップおよびシミュレート高さマップを比較して、顕微鏡画像とＣＡＤデータとをより正確に位置合わせすることができる。

図１は、本発明の一実施形態による、自動欠陥検査および分類のためのシステム２０の絵図的な概略図である。パターン化半導体ウエハ２２などのサンプルが検査機械２４に挿入される。この機械は、例えば、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）、または光学検査デバイス、または当技術分野で知られている任意の他の好適な種類の検査装置を含むことができる。機械２４は、ウエハ２２の表面を画像化し、その結果を処理し、顕微鏡画像を出力し、顕微鏡画像はウエハ上の欠陥を示すことができる。以下の説明で提示する例は、特に、ＳＥＭ画像に関連するが、開示する実施形態の原理は、他の種類の顕微鏡画像に同様に適用することができる。
画像処理機械２６は、検査機械２４によって出力される画像を受け取って処理する。画像処理機械２６は、一般に、ディスプレイ３２および入力デバイス３４を含むユーザインターフェースとともに、画像およびＣＡＤデータを保持するためのメモリ３０をもつプロセッサ２８を含む汎用コンピュータの形態の装置を含む。一般に、メモリ３０は、検査機械２４で画像化されるウエハ２２の構造を生成する際に使用されたＣＡＤデータがロードされる。代替としてまたは追加として、ＣＡＤデータは別個のＣＡＤサーバ（図示せず）から流すことができる。機械２６は、シミュレートＣＡＤベース画像を発生させ、その画像と、機械２４から受け取った実際の画像とを位置合わせする。

プロセッサ２８は、一般に、ソフトウェアにプログラムされて、本明細書で説明する機能を実行する。ソフトウェアは、例えば、電子的形態で、ネットワークを通じてプロセッサにダウンロードすることができ、あるいは代替としてまたは追加として、光学、磁気、または電子メモリ媒体などの有形の非一時的コンピュータ可読ストレージ媒体（なお、メモリ３０に含まれてもよい）に記憶することができる。画像処理機械２６の機能を実施するコンピュータは、本画像処理機能に専用とすることができ、または位置合わせされた画像の助けにより自動欠陥識別および分類などの追加のコンピューティング機能を同様に実行することができる。代替としてまたは追加として、機械２６の機能は、検査機械２４に一体化するか、または、さもなければ、１つまたはいくつかの別個のコンピュータ中の多数のプロセッサに分散することができる。別の代替として、本明細書で説明する画像処理機能の少なくともいくつかは、専用またはプログラマブルハードウェア論理で実行することができる。

次に、本発明の一実施形態による、ＣＡＤデータとＳＥＭ画像との位置合わせのための方法を概略的に示す図２および図３を参照する。図２は、方法のステップを示す流れ図であり、一方、図３は、様々なステップでの入力および出力を示す画像を示す。この方法は、ウエハ２２の構造に関連する画像およびＣＡＤデータを使用して、画像処理機械２６で遂行することができる。代替として、この方法は、顕微鏡画像化および分析のための実質的に任意の好適な種類のシステムで、他の種類の画像およびサンプルに適用することができる。

本例では、プロセッサ２８は、図２の方法を、１つまたは複数のＳＥＭ画像４０と、画像４０の区域に関連するＣＡＤデータの部分がＣＡＤファイル全体から「クリップ」されるので「ＣＡＤクリップ」と呼ばれる対応するＣＡＤデータ４２とに適用する。一般に、ＣＡＤクリップの寸法は、位置合わせされるときＳＥＭ画像全体がＣＡＤクリップの区域内に含まれるのを保証するためにＳＥＭ画像よりも大きいが、代替として、プロセッサ２８は、ＳＥＭ画像とＣＡＤクリップとの間の部分的な重なり（例えば、各軸に関して少なくとも５０％の重なり）で作業することができる。位置合わせプロセス自体の前に、プロセッサは、それぞれの前処理段階４４および４６においてＳＥＭ画像およびＣＡＤクリップを前処理する。

前処理段階４４で、プロセッサ２８は、画像組合せステップ４８において、異なる視点から取り込まれた（一般に、ＳＥＭ機械の異なる検出器を使用して）同じ区域の多数のＳＥＭ画像４０を組み合わせることができる。異なる画像の特徴が異なる視点ではより強く現れ、このようにして画像をマージするのは、図３に示すように、より明瞭なマージされたＳＥＭ画像９４を供給する際に有用である。オプションとして、異なる視点を使用して、ウエハ２２の表面の３次元（３Ｄ）トポグラフィモデルであり、ＳＥＭ画像４０の構造の３Ｄ形状を示す高さマップ５２を発生させることができる。この種類の高さマップを発生させる方法は、例えば、米国特許出願公開第２０１３／０２００２５５号に説明されており、その開示は参照により本明細書に組み込まれる。
サイズ変更ステップ５０において、プロセッサ２８は、結果として生じるＳＥＭ画像をサイズ変更することができ、すなわち、プロセッサ２８は、後続の演算を促進するために画像解像度を調節することができる。この目的のために、プロセッサは、一般に、所望であれば、より少ない数のピクセルを供給するために画像ピクセル値を再サンプリングする。

クリップ４２におけるＣＡＤデータは、ウエハ２２に構築されたデバイス層に対応して、多数の層で組織される。各層の内容は、いくつかの形状、サイズ、および位置の多角形によって画定される。段階４６において、プロセッサ２８は、多層ＣＡＤデータを、単一のシミュレートラスタ画像に転換する。このために、プロセッサ２８は、最初に、ラスタ化ステップ５４において、クリップ４２の各層の多角形をラスタ画像に転換し、それは、図３に示すように、層に対応する１組のラスタ画像９０を供給する。ラスタの解像度は、ステップ５０において設定されたＳＥＭ画像の解像度に等しくなるように選ばれる。

ＳＥＭシミュレーションステップ５８において、プロセッサ２８は、これらのラスタ画像９０を重ね合わせて、組み合わせて重ねた画像を供給する。このために、プロセッサは、層の可視性順序を使用して、どの特徴がシミュレートＳＥＭ画像で目に見えるべきか、およびより高い層の特徴を重ねることによってどれが隠されるべきかを決定する。次に、プロセッサ２８は、この重ねた画像を変更して、実際の製造およびＳＥＭ画像化が、シミュレートＳＥＭ画像９２（図３）を与える画像において目に見える構造に及ぼす影響をシミュレートする。ステップ５８は、例えば、画像中の鋭いコーナーを丸めること、および鋭いエッジを平滑化することを含むことができる。
プロセッサ２８は、ＳＥＭ画像４０から引き出された実際の高さマップ５２と比較できるように、ＣＡＤ画像を合成高さマップ６２に転換する。
プロセッサ２８は、実際のＳＥＭ画像およびシミュレートＳＥＭ画像を、それぞれの方向表示ステップ６４および６６において、それぞれの方向性マップに変換する。このために、プロセッサは、勾配演算子を各画像に適用し、それにより、画像中の点ごとにそれぞれの勾配ベクトルＤを計算し、次に、点ごとに勾配ベクトルの角度成分を２倍して方向性ベクトルＤ２を見いだす。その結果、エッジ移行の符号の変動は相殺され、その結果、所与の角度で配向されたエッジは、大きさの符号に関係なく同じ方向性ベクトルを有することになる。前に記したように、方向性マップのこの特徴は、顕微鏡画像化でしばしば生じる曖昧さを解決するのに特に有用である。

方向性マップの別の特徴は、画像中の直線エッジ成分の分離である、すなわち、水平（Ｘ）方向および垂直（Ｙ）方向に配向された直線成分が、他の配向を有するコーナーエッジ成分から分離される。方向性の複素表示において、方向性ベクトルＤ２の実部は直線成分を含み、一方、虚部はコーナー成分を含む。
方向性のこの特徴は、ステップ６４および６６において引き出されるような、図３に示した、方向性マップ９８によって示される。画像１００および１０４は、画像中の点ごとに、シミュレートＳＥＭ画像および実際のＳＥＭ画像から引き出された方向性マップの実部成分の大きさを示し、一方、画像１０２および１０６は虚部成分の大きさを示す。シミュレートＳＥＭ画像９２と実際のＳＥＭ画像９４とを比較する際に気づくことがあるコントラスト変動およびエッジ符号逆転にもかかわらず、プロセッサ２８は、今では、方向性マップ中の直線成分とコーナー成分との間の形状に強力な類似を認めることができる。

方向性マップ間の相関を強化し、スプリアスマップ成分の影響を最小にするために、プロセッサ２８は、実際の方向性マップおよびシミュレート方向性マップの一方または両方を、それぞれの後処理ステップ６８および７０において、後処理することができる。一般的に言えば、これらのステップは、方向性マップの一方または両方の方向性ベクトルを変換して、方向性ベクトルの方向に基づいて方向性ベクトルのうちの少なくともいくつかの大きさの変更することを含む。ステップ６８および７０の詳細は、図４を参照して以下で説明する。

ステップ６８および７０で実行される後処理は、ラスタ分析ステップ７２において抽出されたシミュレートＳＥＭ画像の特徴を利用することができる。このラスタ分析は、ラスタ画像に基づいてＣＡＤ属性を計算し、次に、これらの属性を利用して、ステップ６８および７０の状況を制御し調整することができる。例えば、ラスタアナライザは、ＣＡＤが１次元であるかどうかを決定し、それに応じて、Ｘ−Ｙ均衡化を制御することができる。
実際のＳＥＭ画像とシミュレートＳＥＭ画像との間のオフセットを見いだすために、プロセッサ２８は、相関ステップ７４において、実際の方向性マップおよびシミュレート方向性マップに基づいて勾配ベース相関を計算する。相関マップは、実際の方向性マップとシミュレート方向性マップとの間の可変（Ｘ，Ｙ）オフセットの関数としてのベクトル相関結果の大きさを含む。オプションとして、マップ間の相対的回転および／またはスケーリングを考慮に入れることもできる。一般に、相関は、ＣＡＤクリップ４２のより大きい区域内におけるＳＥＭ画像４０のすべてのあり得るオフセットについて計算される。加えて、プロセッサ２８は、勾配ベース相関のみを使用する場合に生じることがある相関曖昧さを解決するために、方向性マップの相関への補足として、実際の高さマップ５２と合成高さマップ６２との間の区域ベース相関を計算し使用することができる。ステップ７４の詳細は、図５を参照して以下で説明する。

ステップ７４の結果は、組み合わされた相関マップ１１０（図３）であり、それは、（Ｘ，Ｙ）オフセットの関数としての相関結果を示す。プロセッサ２８は、ピーク選択ステップ７６において、オフセットの関数として相関マップ１１０中のピーク１１２を捜し出す。ピーク場所は、入力マップを相互位置合わせに持ち込むのに必要とされる相対的シフトを示す。ピーク場所に基づいて、プロセッサ２８は、変換生成ステップ７８において、ＳＥＭ画像４０とＣＡＤクリップ４２との間に適用されるべき変換を計算する。次に、プロセッサは、位置合わせステップ８０において、ＣＡＤデータを画像４０との位置合わせに持ち込むために、この変換をクリップ４２に適用する。このステップの結果はシミュレートＳＥＭ画像８２であり、シミュレートＳＥＭ画像８２は、ＳＥＭ画像４０と位置合わせされており、ＳＥＭ画像のセグメンテーションおよびさらなる処理のために使用することができる。ステップ７８および８０の詳細は、図６を参照して以下に提示する。

図４は、本発明の一実施形態による、後処理ステップ７０の詳細を概略的に示す流れ図である。後処理ステップ６８は、小さい違いを考慮に入れて、同様の要素を含むことができる。ステップ７０は、Ｄ２方向性マップに適用される以下の演算のうちの１つまたは複数を含むことができる。
・白色化演算１２０。このステップにおいて、プロセッサ２８は、方向性マップの成分に周波数依存フィルタを適用して、周波数スペクトルのピークをある一定の程度だけ減衰させ、（「白色化し」）、ことによると弱い周波数成分を増幅する。実際のデバイス構造にとって必須でなく、普通なら、ステップ７４で見いだされる相関結果の精度を低減することがある高周波数画像成分の影響を低減するのに、この種類の白色化は特に有用である。加えて、このステップは、相関結果を妨げることがある特定の勾配周波数を減衰させるために周波数選択性を含むことができる。
プロセッサ２８は、方向性マップの直線成分またはコーナー成分に、あるいは両方に演算１２０を適用することができる。方向性マップの直線成分をフィルタ処理する場合、プロセッサは、異なるフィルタを画像のＸ（水平）およびＹ（垂直）直線成分に適用することができる。
・Ｘ−Ｙ平衡化演算１２２。プロセッサ２８は、一般に、この演算を方向性マップの直線部分に適用して、画像の水平直線成分および垂直直線成分を平衡化し、その結果、後続の相関計算へのそれらの相対的影響が概略で同じになる。このために、プロセッサは、ＸおよびＹ重み付け係数を方向性成分に適用することができる。プロセッサ２８は、エネルギー等化原理に基づいて、自動的に重み付け係数を計算することができる。重み付け強度は、あまりに強引な平衡化を避けるためにある範囲に制限することができる。
・コーナー平衡化演算１２４。この演算は、Ｘ−Ｙ均衡化に本質的に類似しているが、その代りに、後続の相関変換における方向性のコーナー成分および直線成分の寄与を平衡化することを対象としている。プロセッサ２８は、コーナー重み付け係数を、ＣＡＤクリップの多角形の分析に基づいて自動的に計算することができる。

上述の後処理演算は例として説明している。演算はある順序で示しているが、ステップの順序は他の実施態様では変えることができ、上述の演算のすべてが、すべての状況で必ずしも使用されるとは限らない。さらに、画像処理の技術分野で知られているような他の後処理演算をステップ６８および７０において適用することができ、他の後処理演算は本発明の範囲内にあると見なされる。

図５は、本発明の一実施形態による、相関ステップ７４の詳細を概略的に示す流れ図である。後処理ステップ６８および７０の後、プロセッサ２８は、シミュレート方向性マップ１３０（Ｄ２_CAD）を実際の方向性マップ１３２（Ｄ２_SEM）と比較するために正規化勾配相関（ＮＧＣ）１３４を利用する。
実際の高さマップ５２およびシミュレート高さマップ６２が、さらに、比較されるべきである場合、プロセッサ２８は、当技術分野で知られているように、これらのマップ間の正規化相互相関（ＮＣＣ）１３６を計算する。入力画像間のエッジの相関を表すＮＧＣマップと違って、ＮＣＣマップは、画像に現れる特徴の高さの相関を表す。
プロセッサ２８は、相関組合せステップ１３８において、ＮＧＣマップとＮＣＣマップとを組み合わせて、組み合わされた相関マップ１１０を供給する。マップ１１０は、点ｕごとに組合せ相関マップ値ＣＭを含む。

本発明は、相関ステップ７４の実施について上述の演算によって限定されない。本発明の他の実施形態は、他の組合せおよび相関方法を使用することができる。例えば、相関ステップ７４は、ピクセルごとにＸおよびＹの方向性マップならびにＸおよびＹの高さマップを表す４つの要素のベクトルを取り、これらのベクトル間の相関を実行することによって実施することができる。
ステップ７６において、プロセッサ２８は、一般に、相関マップ１１０中で最も高いピーク値を有するｕの値を選ぶ。
図６は、本発明の一実施形態による、ステップ７８および８０においてプロセッサ２８によって実行される演算を例示する画像を示す流れ図である。この例のＳＥＭ画像１５０は、ステップ７６において、ＣＡＤクリップに基づくシミュレート画像１５２の中心を基準にしてオフセットされており、さらに、ＣＡＤクリップを基準にして回転されていることが分る。ＳＥＭ画像１５０の区域は、シミュレート画像１５２に重畳されている境界１５４によって示される。

それゆえに、ステップ７８において、プロセッサ２８は、移行成分、回転成分、およびスケーリング成分を用いてアフィン変換を計算する。プロセッサは、この変換をステップ８０において適用して、シフトされ回転された変換済みシミュレート画像１５６を発生させて、変換済みシミュレート画像１５６を画像１５０との位置合わせに持ち込む。次に、プロセッサ２８は、境界１５４に沿って画像１５６をトリミングして、最終出力シミュレート画像１５８を供給し、それはＳＥＭ画像１５０に位置合わせされる。
上述の実施形態は例として挙げられており、本発明は、特に上述で図示し説明したものに限定されないことを理解されよう。むしろ、本発明の範囲は、上述で説明した様々な特徴の組合せおよび副組合せの両方、ならびに前述の説明を読む際に当業者が思いつき、先行技術で開示されていない本発明の変形および変更を含む。

２０ システム
２２ パターン化半導体ウエハ、ウエハ
２４ 検査機械
２６ 画像処理機械
２８ プロセッサ
３０ メモリ
３２ ディスプレイ
３４ 入力デバイス
４０ ＳＥＭ画像
４２ ＣＡＤクリップ、ＣＡＤデータ
４４、４６ 前処理段階
４８ 画像組合せステップ
５０ サイズ変更ステップ
５２ 実際の高さマップ
５４ ラスタ化ステップ
５８ ＳＥＭシミュレーションステップ
６２ 合成高さマップ
６４、６６ 方向表示ステップ
６８、７０ 後処理ステップ
７２ ラスタ分析ステップ
７４ 相関ステップ
７６ ピーク選択ステップ
７８ 変換生成ステップ
８０ 位置合わせステップ
８２ シミュレートＳＥＭ画像
９０ ラスタ画像
９２ シミュレートＳＥＭ画像
９４ マージされたＳＥＭ画像、実際のＳＥＭ画像
９８ 方向性マップ
１００、１０４ 画像
１０２、１０６ 画像
１１０ 組み合わされた相関マップ
１１２ ピーク
１２０ 白色化演算
１２２ Ｘ−Ｙ平衡化演算
１２４ コーナー平衡化演算
１３０ シミュレート方向性マップ
１３２ 実際の方向性マップ
１３４ 正規化勾配相関
１３６ 正規化相互相関
１３８ 相関組合せステップ
１５０ ＳＥＭ画像
１５２ シミュレート画像
１５４ 境界
１５６ 変換済みシミュレート画像
１５８ 最終出力シミュレート画像

Claims (17)

1. 画像処理のための方法であって、
   基板に製造された構造の顕微鏡画像と、前記構造を製造するときに使用された計算機援用設計（ＣＡＤ）データとを用意するステップと、
   前記顕微鏡画像に対して第１の方向性マップをコンピュータによって発生させるステップであり、前記第１の方向性マップが、前記顕微鏡画像中の点のマトリクスに対して、エッジの大きさの符号に関係なく前記点でのエッジの前記大きさおよび方向に対応するそれぞれの方向性ベクトルを含む、発生させるステップと、
   前記ＣＡＤデータに基づいてシミュレート顕微鏡画像を生成するステップであって、前記ＣＡＤデータは、複数の層を備え、
   前記複数の層の各々の多角形をそれぞれのラスタ画像に変換して、複数のラスタ画像を生成し、
   層の可視性順序を使用して、各層に対して、前記シミュレート顕微鏡画像で目に見えるべき特徴及びより高い層の特徴を重ねることによって隠されるべき特徴を決定するために、前記複数のラスタ画像を重ね、
   前記シミュレート顕微鏡画像を変更して、実際の製造及び画像化が、前記シミュレート顕微鏡画像において目に見える構造に及ぼす影響をシミュレートすることを含む、
   前記シミュレート顕微鏡画像を生成するステップと、
   前記シミュレート顕微鏡画像に基づいて第２の方向性マップを前記コンピュータによって発生させるステップと、
   前記顕微鏡画像に基づいて前記構造の３次元（３Ｄ）形状を示す第１の高さマップを発生させるステップと、
   前記ＣＡＤデータに基づいて前記構造の第２の高さマップを発生させるステップと、
   前記第１の方向性マップと前記第２の方向性マップの第１の比較と、前記第１の高さマップと前記第２の高さマップの第２の比較との組み合わせに基づいて、前記顕微鏡画像と前記ＣＡＤデータとを位置合わせするステップと
   を含む、方法。
2. 前記基板が半導体ウエハであり、前記構造が前記ウエハに形成されたマイクロ電子デバイスの一部であり、前記顕微鏡画像を用意するステップが、走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）を使用して前記画像を捕捉するステップを含み、前記シミュレート顕微鏡画像が、シミュレートＳＥＭ画像である、請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の方向性マップおよび前記第２の方向性マップの各々は、
   勾配演算子を画像に適用し、それによって、点ごとにそれぞれの勾配ベクトルを計算するステップであって、勾配ベクトルの各々は、大きさ及び角度成分をもつ複素数として表される、計算するステップと、
   それぞれの点ごとに前記勾配ベクトルの前記角度成分を２倍して前記方向性ベクトルを前記それぞれの点に見いだすステップと、
   を含むステップを実行することによって発生させられる、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の方向性マップを発生させるステップ及び前記シミュレート顕微鏡画像を生成するステップが、前記方向性ベクトルのうちの少なくとも一方の前記大きさを方向の関数として変更することによって前記第１の方向性マップ及び前記第２の方向性マップの少なくとも一方の品質を改善するように前記第１の方向性マップおよび前記第２の方向性マップの少なくとも一方の前記方向性ベクトルを後処理するステップを含む、請求項１に記載の方法。
5. 前記方向性ベクトルを後処理するステップが、白色化、Ｘ−Ｙ平衡化、コーナー平衡化からなる演算の群から選択された演算を前記方向性ベクトルに適用するステップを含み、 前記白色化は、前記第１の方向性マップ及び前記第２の方向性マップの少なくとも一方に周波数依存フィルタを適用して、周波数スペクトルのピークを減衰させることを含み、
   前記Ｘ−Ｙ平衡化は、前記顕微鏡画像及び前記シミュレート顕微鏡画像の少なくとも一方の水平直線成分を平衡化することを含み、
   前記コーナー平衡化は、後続の相関変換における方向性のコーナー成分及び直線成分の寄与を平衡化することを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記位置合わせするステップが、相対的水平シフト、相対的垂直シフト、回転及びスケーリングの少なくとも１つの関数として前記第１の方向性マップと前記第２の方向性マップとの間の相関マップを計算するステップと、前記相関マップ中のピークを識別して、前記ＣＡＤデータと前記顕微鏡画像との間の変換を定義するステップとを含み、前記相関マップ中のピークが、前記ＣＡＤデータ及び前記顕微鏡画像を相互位置合わせする前記ＣＡＤデータと前記顕微鏡画像との間のアフィン変換を識別する、請求項１に記載の方法。
7. 画像処理のための装置であって、
   基板に製造された構造の顕微鏡画像と、前記構造を製造するときに使用された計算機援用設計（ＣＡＤ）データとを記憶するように構成されたメモリと、
   前記顕微鏡画像に対して第１の方向性マップを発生させ、前記第１の方向性マップは、前記顕微鏡画像中の点のマトリクスを含み、それぞれの方向性ベクトルは、エッジの大きさの符号に関係なく前記点でのエッジの前記大きさおよび方向に対応し、
   前記ＣＡＤデータに基づいてシミュレート顕微鏡画像を生成することであって、
   前記ＣＡＤデータは、複数の層を備え、前記シミュレート顕微鏡画像を生成するために、
   前記複数の層の各々の多角形をそれぞれのラスタ画像に変換して、複数のラスタ画像を生成し、
   層の可視性順序を使用して、各層に対して、前記シミュレート顕微鏡画像で目に見えるべき特徴及びより高い層の特徴を重ねることによって隠されるべき特徴を決定するために、前記複数のラスタ画像を重ね、
   前記シミュレート顕微鏡画像を変更して、実際の製造及び画像化が、前記シミュレート顕微鏡画像において目に見える構造に及ぼす影響をシミュレートし、
   前記シミュレート顕微鏡画像に基づいて第２の方向性マップを発生させ、
   前記顕微鏡画像に基づいて、前記構造の３次元（３Ｄ）形状を指示する第１の高さマップを発生させ、
   前記ＣＡＤデータに基づいて前記構造の第２の高さマップを発生させ、
   前記第１の方向性マップと前記第２の方向性マップの第１の比較と、前記第１の高さマップと前記第２の高さマップの第２の比較との組み合わせに基づいて前記顕微鏡画像と前記ＣＡＤデータとを位置合わせする、
   ように構成されたプロセッサと
   を含む、装置。
8. 前記基板が半導体ウエハであり、前記構造が前記ウエハに形成されたマイクロ電子デバイスの一部であり、前記顕微鏡画像が走査電子顕微鏡（ＳＥＭ）画像であり、前記シミュレート顕微鏡画像が、シミュレートＳＥＭ画像である、請求項７に記載の装置。
9. 前記プロセッサが、
   勾配演算子を画像に適用し、それによって、点ごとにそれぞれの勾配ベクトルを計算するステップであって、勾配ベクトルの各々は、大きさ及び角度成分をもつ複素数として表される、計算するステップと、
   それぞれの点ごとに前記勾配ベクトルの前記角度成分を２倍して前記方向性ベクトルを前記それぞれの点に見いだすステップと
   を含むステップによって前記第１の方向性マップおよび第２の方向性マップを発生させるように構成される、請求項７に記載の装置。
10. 前記第１の方向性マップを発生させ、前記シミュレート顕微鏡画像を生成するために、前記プロセッサが、前記方向性ベクトルのうちの少なくともいくつかの前記大きさを方向の関数として変更することによって前記第１の方向性マップ及び前記第２の方向性マップの少なくとも一方の品質を改善するように前記第１の方向性マップおよび前記第２の方向性マップの少なくとも一方の前記方向性ベクトルを後処理するように構成される、請求項７に記載の装置。
11. 前記プロセッサが、白色化、Ｘ−Ｙ平衡化、コーナー平衡化からなる演算の群から選択された演算を前記方向性ベクトルに適用することによって前記方向性ベクトルを後処理するように構成され、
    前記白色化は、前記第１の方向性マップ及び前記第２の方向性マップの少なくとも一方に周波数依存フィルタを適用して、周波数スペクトルのピークを減衰させることを含み、
    前記Ｘ−Ｙ平衡化は、前記顕微鏡画像及び前記シミュレート顕微鏡画像の少なくとも一方の水平直線成分を平衡化することを含み、
    前記コーナー平衡化は、後続の相関変換における方向性のコーナー成分及び直線成分の寄与を平衡化することを含む、請求項１０に記載の装置。
12. 前記顕微鏡画像と前記ＣＡＤデータとを位置合わせするために、前記プロセッサが、相対的水平シフト、相対的垂直シフト、回転及びスケーリングの少なくとも１つの関数として前記第１の方向性マップと前記第２の方向性マップとの間の相関マップを計算し、前記相関マップ中のピークを識別して前記ＣＡＤデータと前記顕微鏡画像との間の変換を定義するように構成され、前記相関マップ中のピークが、前記ＣＡＤデータ及び前記顕微鏡画像を相互位置合わせする前記ＣＡＤデータと前記顕微鏡画像との間のアフィン変換を識別する、請求項７に記載の装置。
13. プログラム命令が記憶される非一時的コンピュータ可読媒体であって、
    前記プログラム命令がコンピュータによって読まれると、前記プログラム命令により、前記コンピュータが、
    基板に製造された構造の顕微鏡画像と、前記構造を製造するときに使用された計算機援用設計（ＣＡＤ）データとを受け取り、
    前記顕微鏡画像に対して第１の方向性マップを発生させ、前記第１の方向性マップは、前記顕微鏡画像中の点のマトリクスに対して、エッジの大きさの符号に関係なく前記点でのエッジの前記大きさおよび方向に対応するそれぞれの方向性ベクトルを含み、
    前記ＣＡＤデータに基づいてシミュレート顕微鏡画像を生成し、
    前記ＣＡＤデータは、複数の層を備え、
    前記シミュレート顕微鏡画像を生成することは、
    前記複数の層の各々の多角形をそれぞれのラスタ画像に変換して、複数のラスタ画像を生成し、
    層の可視性順序を使用して、各層に対して、前記シミュレート顕微鏡画像で目に見えるべき特徴及びより高い層の特徴を重ねることによって隠されるべき特徴を決定するために、前記複数のラスタ画像を重ね、
    前記シミュレート顕微鏡画像を変更して、実際の製造及び画像化が、前記シミュレート顕微鏡画像において目に見える構造に及ぼす影響をシミュレートすることを含み、
    前記シミュレート顕微鏡画像に基づいて第２の方向性マップを発生させ、
    前記顕微鏡画像に基づいて、前記構造の３次元（３Ｄ）形状を指示する第１の高さマップを発生させ、
    前記ＣＡＤデータに基づいて前記構造の第２の高さマップを発生させ、
    前記第１の方向性マップと前記第２の方向性マップの第１の比較と、前記第１の高さマップと前記第２の高さマップの第２の比較との組み合わせに基づいて前記顕微鏡画像と前記ＣＡＤデータとを位置合わせする、
    非一時的コンピュータ可読媒体。
14. 前記命令により、前記コンピュータが、
    勾配演算子を画像に適用し、それによって、点ごとにそれぞれの勾配ベクトルを計算するステップであって、勾配ベクトルの各々は、大きさ及び角度成分をもつ複素数として表される、計算するステップと
    それぞれの点ごとに前記勾配ベクトルの前記角度成分を２倍して前記方向性ベクトルを前記それぞれの点に見いだすステップと
    を含むステップよって前記第１の方向性マップおよび第２の方向性マップを発生させる、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
15. 前記第１の方向性マップを発生させ、前記シミュレート顕微鏡画像を生成するために、前記コンピュータが、前記方向性ベクトルのうちの少なくともいくつかの前記大きさを方向の関数として変更することによって前記第１の方向性マップ及び前記第２の方向性マップの少なくとも一方の品質を改善するように前記第１の方向性マップおよび前記第２の方向性マップの少なくとも一方の前記方向性ベクトルを後処理する、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
16. 前記命令により、前記コンピュータが、白色化、Ｘ−Ｙ平衡化、コーナー平衡化からなる演算の群から選択された演算を前記方向性ベクトルに適用することによって前記方向性ベクトルを後処理し、
    前記白色化は、前記第１の方向性マップ及び前記第２の方向性マップの少なくとも一方に周波数依存フィルタを適用して、周波数スペクトルのピークを減衰させることを含み、
    前記Ｘ−Ｙ平衡化は、前記顕微鏡画像及び前記シミュレート顕微鏡画像の少なくとも一方の水平直線成分を平衡化することを含み、
    前記コーナー平衡化は、後続の相関変換における方向性のコーナー成分及び直線成分の寄与を平衡化することを含む、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。
17. 前記命令により、前記コンピュータが、相対的水平シフト、相対的垂直シフト、回転及びスケーリングの少なくとも１つの関数として前記第１の方向性マップと第２の方向性マップとの間の相関マップを計算し、前記相関マップ中のピークを識別して前記ＣＡＤデータと前記顕微鏡画像との間の変換を定義し、前記相関マップ中のピークが、前記ＣＡＤデータ及び前記顕微鏡画像を相互位置合わせする前記ＣＡＤデータと前記顕微鏡画像との間のアフィン変換を識別する、請求項１３に記載の非一時的コンピュータ可読媒体。