JP6867122B2 - パターン倒壊状況画像およびその生成方法 - Google Patents

Description

この発明は、基板上に形成されたパターンの倒壊状況を表す画像、およびその生成方法に関する。

半導体装置の製造工程では、微細なパターンが基板上に形成される。その一方で、半導体装置の製造工程では、パターンを形成した後に基板上に残る異物を除去するための洗浄処理が欠かせない。典型的な洗浄処理は、洗浄液を基板上に供給して異物を洗い流す液処理工程と、その液処理工程後に基板上に残る洗浄液を基板外に排除する乾燥工程とを含む。このような洗浄処理では、主として洗浄液の表面張力によって、基板上のパターンが倒壊するおそれがある。そこで、このようなパターンの倒壊を抑制または回避するための洗浄処理が種々提案されている。

一方、洗浄処理の品質を評価するために、評価用のパターンを表面に形成した評価用基板が作製される。評価用パターンは、基板の主面に規則的に配列された複数の単位パターンを含む。ピラーパターンは、単位パターンの一例である。たとえば、評価用パターンの一例では、微少な柱状体（ピラー）が基板表面に微少間隔で格子状に配列される。このような評価用パターンに対して洗浄処理を行い、単位パターン（たとえばピラーパターン）の倒壊の状況を観察する。それにより、洗浄処理の品質を評価できる。すなわち、多数のパターンが倒壊していれば洗浄処理の品質が不合格であり、パターンの倒壊が少数であるか、あるいは全くなければ、パターン倒壊の観点では洗浄品質が合格であると評価できる。

このような評価は、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて撮影した基板表面の画像（ＳＥＭ画像）を評価者が目視して行うことが一般的である。しかし、ＳＥＭ画像によるパターン倒壊状況の把握は必ずしも容易ではなく、適切な評価を行うには熟練が必要である。したがって、ＳＥＭ画像を用いて洗浄処理の品質を評価することは必ずしも容易ではない。

特許文献１は、ＳＥＭ画像を用いたパターン検査方法を開示している。この方法は、多値階調の検査対象画像から輪郭線を抽出し、その輪郭線の膨張処理を行うことで二値画像を生成する。この二値画像は、リファレンスパターン画像の輪郭線上から特徴点を抽出して生成されたリファレンスパターンと比較され、それによって、欠陥候補パターンが抽出される。そして、欠陥候補パターンの輪郭線上の特徴点における検査対象画像の法線上の輝度分布と、リファレンスパターンの特徴点におけるリファレンスパターン画像の法線上の輝度分布とが比較され、それによって、欠陥パターンが検出される。

特開２０１０−２３１０４４号公報

特許文献１の方法は、基板上の個々の欠陥を具体的に特定して検出するには有効かもしれないが、前述のような評価パターンを用いた洗浄処理の評価のためには、むしろ、ＳＥＭ画像の全体を評価する方が有利である。なぜなら、基板上におけるパターン倒壊の全体的な傾向を把握でき、洗浄処理の良否や基板上の領域毎の相違を把握しやすいからである。

そこで、この発明の一つの目的は、基板上のパターン倒壊状況を適切かつ容易に評価することができるパターン倒壊状況画像、およびそのようなパターン倒壊状況画像の生成方法を提供することである。

この発明は、基板の主面から立ち上がるように当該基板の主面に規則的に配列（たとえば規則的な繰り返しパターンで配列）された複数の単位パターンの倒壊状況を表現する画像を生成する方法を提供する。この方法は、前記基板の主面を見下ろす平面視での前記基板の画像である基板画像を取得するステップと、前記取得された基板画像から、前記基板の主面を見下ろす平面視における前記単位パターンの形状を表す複数のパターン形状画像を抽出するステップとを含む。前記複数の単位パターンは、単位パターンが倒壊すると別の単位パターンに接触するように配列されている。
この発明の一実施形態では、前記方法は、各パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じた色に当該パターン形状画像を着色することによって、前記複数のパターン形状画像を色分けするステップを含む。

「基板画像」とは、複数の単位パターンを区別可能な解像度の画像をいい、一つの具体例は、走査型電子顕微鏡等の顕微鏡で撮影された顕微鏡画像である。「パターン形状画像」とは、基板画像中で一つまたは複数の単位パターンが形成する画像である。パターン形状画像は、一つの単位パターンによって構成される場合もあり、複数の単位パターンによって構成される場合もある。いずれかの単位パターンが倒壊して別の単位パターンに接触しているときには、基板画像内において複数の単位パターンが一体化して観察され、その一体化して観察される複数の単位パターンが一つのパターン形状画像を構成する。一つの単位パターンが別の単位パターンに接触していなければ、当該一つの単位パターンが一つのパターン形状画像を構成する。

この発明の一実施形態によれば、基板画像内の複数のパターン形状画像が抽出され、その各パターン形状画像がそれぞれ着色される。それによって、複数のパターン形状画像が色分けされる。各パターン形状画像は、各パターン形状画像を構成している単位パターンの個数（１以上の整数）に応じた色で着色される。
単位パターンが倒壊して別の単位パターンに接触すると、基板画像中において、それらの接触した複数の単位パターンが一体化して、一つのパターン形状画像を構成する。したがって、パターン形状画像を構成している単位パターンの数は、当該パターン形状画像内で生じている倒壊に関与している単位パターンの個数（０以上の整数）に対応している。倒壊が生じていなければ、「倒壊に関与している単位パターンの個数」は、零である。倒壊が生じていれば、「倒壊に関与している単位パターンの個数」は、２以上である。したがって、パターン形状画像を構成している単位パターンの数に応じて当該パターン形状画像を着色することによって、倒壊に関与しているパターンの個数に応じて色分けされた複数のパターン形状画像を含むパターン倒壊状況画像が生成される。このパターン倒壊状況画像を見る観察者は、基板上（より正確には基板画像の領域内）におけるパターン倒壊の状況を一目で把握することができる。

この発明の一実施形態では、前記基板画像が多値画像データで表現されている。そして、前記パターン形状画像を抽出するステップが、前記基板画像の多値画像データを二値化して二値基板画像を生成するステップと、前記二値基板画像中の閉じた画像部分を前記パターン形状画像として抽出するステップとを含む。
二値基板画像内では、当該画像中で単位パターンが形成している画像部分と、単位パターン以外が形成している画像部分とを明確に区別できる。したがって、基板画像中において他の単位パターンから分離された単独状態で存在する単位パターンについては、一つの単位パターンにより構成されたパターン形状画像が抽出される。一方、基板上で倒壊した単位パターンが近傍の別の単位パターンと接触していると、その接触した複数の単位パターンが、一つの一体化したパターン形状画像として抽出される。これにより、倒壊に関与している単位パターンの個数（０以上の整数）に応じた大きさのパターン形状画像を抽出できる。

この発明の一実施形態では、前記複数のパターン形状画像を色分けするステップが、前記複数のパターン形状画像のそれぞれの面積（たとえば画素数）を求めるステップと、前記求められた面積に基づいて、各パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じて（すなわち、当該パターン形状画像中における倒壊に関与している単位パターンの個数に応じて）前記複数のパターン形状画像を分類するステップとを含む。

基板の主面を平面視したときに、単位パターンが正常に起立していればその平面視における面積は小さく、単位パターンが倒壊しているとその平面視における面積が大きくなる。さらに、単位パターンが倒壊して近傍の単位パターンと接触することにより、複数の単位パターンは平面視における画像においては一体化して見える。そのため、パターン形状画像の面積は、単位パターンの倒壊が生じていれば大きく、かつその倒壊に関与して互いに接触して一体化した画像を構成する単位パターンの数が多いほど大きくなる。そこで、この実施形態では、パターン形状画像の面積に基づいてパターン形状画像が分類され、その分類に従ってパターン形状画像が着色される。それにより、パターン形状画像を構成する単位パターンの個数（すなわち、倒壊に関与した単位パターンの個数）に応じて、複数のパターン形状画像を分類および色分けできる。
この発明の一実施形態は、基板の主面から立ち上がるように当該基板の主面に規則的に配列された複数の単位パターンの倒壊状況を表現する画像を生成する方法であって、前記基板の主面を見下ろす平面視での前記基板の画像を多値画像データで表現した基板画像を取得するステップと、前記基板画像を表す多値画像データを二値化して二値基板画像を生成するステップと、前記二値基板画像中の閉じた画像部分を抽出することにより、前記基板の主面を見下ろす平面視における前記単位パターンの形状を表す複数のパターン形状画像を抽出するステップと、前記複数のパターン形状画像のそれぞれの面積を求めるステップと、前記求められた面積に基づいて、各パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じて前記複数のパターン形状画像を分類するステップとを含む、倒壊状況画像生成方法を提供する。前記複数の単位パターンは、単位パターンが倒壊すると別の単位パターンに接触するように配列されている。

この発明の一実施形態では、前記分類するステップにおいて、前記面積に関する閾値に基づいて、前記複数のパターン形状画像が分類される。この方法により、面積に対して定めた閾値を用いることで、複数のパターン形状画像を、当該パターン形状画像を構成する単位パターンの個数に応じて（すなわち、倒壊に関与したパターンの個数に応じて）分類できる。

この発明の一実施形態では、前記分類するステップが、前記パターン形状画像の面積に関するヒストグラムを作成するステップと、前記ヒストグラムに基づいて、前記面積に関する閾値を設定するステップとをさらに含む。
パターン形状画像の面積は、当該パターン形状画像を構成する単位パターンの個数（すなわち、当該パターン形状画像中で倒壊に関与した単位パターンの個数）に対応している。そのため、パターン形状画像の面積に関するヒストグラムを作成すると、パターン形状画像を構成する単位パターンの個数（すなわち、倒壊に関与した単位パターンの数）に対応した複数の山部が表れ、その複数の山部の間に谷部が表れる。そこで、谷部に閾値を設定すれば、複数のパターン形状画像を、各パターン形状画像を構成する単位パターンの個数（すなわち、倒壊に関与したパターン個数）に応じて分類できる。

この発明の一実施形態では、前記閾値を設定するステップが、前記ヒストグラムを平滑化するステップと、前記平滑化されたヒストグラムの谷部に前記閾値を設定するステップとを含む。この方法では、ヒストグラムを平滑化することによって、ヒストグラムの谷部が明確に表れるので、その明確に表れた谷部に閾値が設定される。それにより、適切な閾値設定が可能になるので、パターン倒壊状況をより適切に表した画像を生成できる。

この発明の一実施形態では、前記パターン形状画像を構成している単位パターンの個数が、前記パターン形状画像において一体化している単位パターンの個数である。この場合、パターン形状画像を構成している個々の単位パターンは、必ずしも倒壊しているわけではない。すなわち、隣り合う単位パターンの一方が倒壊して他方の単位パターンに接触している場合、当該他方の単位パターンは倒壊していなくとも、パターン形状画像を構成し、倒壊に関与している単位パターンであり得る。

この発明の一実施形態は、前述のような特徴を有する倒壊状況画像生成方法をコンピュータにより実行させるためのコンピュータプログラムを提供する。これにより、コンピュータによって、単位パターンの倒壊状況を適切に表現したパターン倒壊状況画像を生成させることができる。
この発明の一実施形態は、基板の主面から立ち上がるように当該基板の主面に規則的な配列で形成された複数の単位パターンの倒壊状況を表現した、パターン倒壊状況画像を提供する。前記複数の単位パターンは、単位パターンが倒壊すると別の単位パターンに接触するように配列されている。前記パターン倒壊状況画像は、前記基板の主面を見下ろす平面視における前記単位パターンの形状を表す複数のパターン形状画像を含み、各パターン形状画像が、当該パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じた色に着色されており、前記複数のパターン形状画像が色分けされている。

このようなパターン倒壊状況画像を見る観察者は、基板上におけるパターン倒壊の状況を即座に把握することができる。
この発明の一実施形態では、前記複数のパターン形状画像が、面積に基づいて色分けされている。これにより、パターン形状画像を構成する単位パターンの個数に応じて（すなわち、パターン形状画像中で倒壊に関与している単位パターンの個数に応じて）、各パターン形状画像を適切に着色できる。それにより、パターン倒壊状況を正確でかつ分かりやすく表現したパターン倒壊状況画像を提供できる。

この発明の一実施形態は、前述のようなパターン倒壊状況画像が記録された画像記録媒体を提供する。画像記録媒体は、パターン倒壊状況画像を担持したシート体（用紙等）であってもよい。また、画像記録媒体は、パターン倒壊状況画像を電子データの形式で記録したメモリ媒体であってもよい。

図１は、この発明の一実施形態に係る倒壊状況画像形成方法が適用される対象である評価用基板の一例を示す図解的な拡大部分斜視図である。 図２は、前記評価用基板のさらに拡大した部分側面図である。 図３は、この発明の一実施形態に係る倒壊状況画像生成方法を実行するための画像処理装置の構成例を説明するためのブロック図である。 図４は、評価用基板を用いたパターン倒壊状況画像の生成の流れを説明するためのフローチャートである。 図５は、基板画像の一例を示す電子顕微鏡写真である。 図６は、図５の一部を拡大した写真である。 図７は、図５の別の一部を拡大した写真である。 図８は、図５の基板画像を二値化して得られた二値化基板画像の例を示す。 図９は、パターン形状画像を説明するための図である。 図１０は、パターン形状画像の画素数に関するヒストグラムの一例を示す。 図１１は、平滑化されたヒストグラムの一例を示す。 図１２は、パターン倒壊状況画像の一例を示す。 図１３は、図１２のパターン倒壊状況画像の一部を拡大して図解した図である。

以下では、この発明の実施の形態を、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係る倒壊状況画像形成方法が適用される対象である基板Ｗの一例を示す図解的な拡大部分斜視図である。基板Ｗは、たとえば半導体基板であり、基板処理（とくに基板洗浄処理）を評価するための評価用基板である。基板Ｗの一つの主面には、基板処理（とくに基板洗浄処理）品質を評価するための評価パターンが形成されている。評価パターンは、基板Ｗの主面のほぼ全域に形成されてもよく、一部の領域に形成されてもよい。評価パターンは、基板Ｗの主面から立ち上がる単位パターンＰを含む。より具体的には、複数の単位パターンＰが基板Ｗの主面から立ち上がるように形成されており、それらの複数の単位パターンＰが基板Ｗの主面に規則的な繰り返しパターンで配列されている。この実施形態では、単位パターンＰは、基板Ｗの主面に対して垂直に立ち上がるピラーパターン（柱状パターン）である。そして、複数の単位パターンＰ（ピラーパターン）が、平面視において、等間隔の格子状に配列されている。

図２にさらに拡大した側面図を示すように、一つの単位パターンＰ（ピラーパターン）は、たとえば、直径が４５ｎｍ、高さが４５０ｎｍの円柱状である。この場合、アスペクト比は、１０（＝４５０／４５）である。この実施形態の方法は、とくにアスペクトが１０以上の単位パターンで構成された評価パターンの倒壊評価に有効である。複数の単位パターンＰ（ピラーパターン）は、たとえば９０ｎｍのピッチ（間隔）で格子状に配列されている。単位パターンＰは、高さ４２０ｎｍのシリコンピラー上に高さ３０ｎｍのアモルファスカーボンピラーを積み重ねて構成されていてもよい。

このような評価用基板Ｗに対して評価対象の基板処理を行い、その後に、評価パターンにおける単位パターンＰの倒壊状況が調べられる。それによって、基板処理の良否が評価される。基板処理の一例は液処理である。すなわち、基板Ｗの表面に処理液が供給され、その処理液によって基板Ｗの表面が処理される。このような液処理では、処理液の表面張力によって、単位パターンＰの倒壊が生じるおそれがある。倒壊する単位パターンＰが少ないほど、好ましくは皆無であれば、基板Ｗの表面に形成されるパターンに対する影響の少ないプロセスであると評価される。

評価パターンの倒壊状況を調べるために、基板処理後の評価用基板Ｗの主面が走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）で撮影され、それによって、基板画像（ＳＥＭ画像）が得られる。この基板画像を用いて、この発明の一実施形態に係る倒壊状況画像形成方法が実行され、パターン倒壊状況画像が生成される。パターン倒壊状況画像とは、基板主面における単位パターンの倒壊状況を明瞭に表した画像であり、観察者の視覚により倒壊状況を容易に把握できるようにした画像である。

図３は、この発明の一実施形態に係る倒壊状況画像生成方法を実行するための画像処理装置の構成例を説明するためのブロック図である。画像処理装置１は、コンピュータとしての基本形態を有している。すなわち、コンピュータが倒壊状況画像生成方法の少なくとも一部のステップを実行するようにプログラムされることにより、この発明の一実施形態に係る画像処理装置１を構成することができる。

画像処理装置１は、ＣＰＵ２および内部メモリ３（ＲＯＭ、ＲＡＭ等）を含む演算装置５と、演算装置５に接続された外部記憶装置６と、マンマシンインタフェース７とを含む。マンマシンインタフェース７は、ディスプレイ８と入力装置９（キーボード、ポインティングデバイス等）とを含む。ディスプレイ８は、各種データおよび図表を表示したり、二次元画像を表示したりすることができる表示画面を有する。ディスプレイ８は、パターン倒壊状況画像を画面上に出力する画像出力装置として用いることもできる。

画像処理装置１は、さらに、外部との通信のための通信インタフェース１０を含む。通信インタフェース１０は、パターン倒壊状況画像の生成に必要なデータを画像処理装置１に入力したり、画像処理装置１からパターン倒壊状況画像を出力したりするために用いることができる。
また、画像処理装置１は、記録メディア１１に対してデータを読み書きするためのリーダ／ライタ１２を含む。記録メディア１１は、メモリカード、ＵＳＢメモリ等のように、リーダ／ライタ１２に対して着脱でき、好ましくは携帯することができるデータ記憶媒体である。記録メディア１１は、パターン倒壊状況画像の生成に必要なデータを画像処理装置１に導入したり、画像処理装置１から出力したパターン倒壊状況画像の画像データを記録したりするために用いることができる。

画像処理装置１は、さらに、演算装置５に接続された画像印刷装置１３を含む。画像印刷装置１３は、用紙等の画像記録媒体１４上に二次元画像を形成する。画像印刷装置１３は、二次元画像を出力する画像出力装置の例であり、パターン倒壊状況画像の出力に用いることができる。
外部記憶装置６は、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）やソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の大容量記憶装置である。外部記憶装置６には、演算装置５が実行するプログラム１５、および各種のデータ１６が格納されている。演算装置５がプログラム１５を実行することによって、画像処理装置１としての機能が実現される。プログラム１５によって実現される処理機能は、多値画像の二値化（図４のＳ４）、パターン形状画像の抽出（図４のＳ５）、ヒストグラムの作成（図４のＳ７）、ヒストグラムに対する閾値設定の入力受付（図４のＳ１０）、パターン形状画像の分類（図４のＳ１１）、色データの割付（図４のＳ１２）、パターン倒壊状況画像データの生成（図４のＳ１４）、画像の出力（表示、印刷等。図４のＳ１５））などを含む。データ１６は、パターン倒壊状況画像を生成するために用いられるデータ、パターン倒壊状況画像を生成する過程で生成される中間データなどを含む。また、データ１６は、パターン倒壊状況画像を表す画像データを含む。

図４は、評価用基板を用いたパターン倒壊状況画像の生成の流れを説明するためのフローチャートである。まず、評価用パターンを主面に形成した評価用基板Ｗが準備される（ステップＳ０）。そして、その評価用基板が基板処理装置に投入され、評価対象の基板処理が実行される（ステップＳ１）。基板処理を終了した評価用基板は、走査型電子顕微鏡装置により、その主面の画像がその法線方向から撮影される。これにより、走査型電子顕微鏡写真からなる基板画像が得られる（ステップＳ２）。基板画像は、一般には、基板の主面の一部の領域の拡大画像である。基板画像は、複数の画素で構成されており、各画素の値を多値データで表した多値画像データからなる。基板画像は、単位パターンＰを区別可能な解像度を有する画像である。

基板画像の一例を図５に示す。また、基板画像の一部を拡大した画像を図６および図７に示す。図６は単位パターンＰ（ピラーパターン）の倒壊が生じていない領域の拡大画像であり、図７は単位パターンＰの倒壊が生じている領域の拡大画像である。倒壊が生じていない正常な単位パターンＰは、基板画像において、その頂面が観察されるに過ぎず、したがって、比較的小さな面積を専有する。それに対して、倒壊が生じている単位パターンＰは、基板画像において、その側面が観察されるので、比較的大きな面積を専有する。しかも、倒壊した単位パターンＰは近傍の別の単位パターンＰと接触し、それによって、複数の単位パターンＰの画像が一体化し、大きな面積のパターン形状画像を形成する。

このような基板画像（多値画像データ）が、画像処理装置１（図３参照）に取り込まれる。たとえば、基板画像は、通信インタフェース１０または記録メディア１１を用いて画像処理装置１に取り込まれ（図４のステップＳ３）、必要に応じて、外部記憶装置６や演算装置５の内部メモリ３に展開される。
演算装置５は、プログラム１５を実行することによって、基板画像（多値画像データ）に対して二値化処理を実行する。それにより、基板画像が二値化され、二値基板画像が生成される（図４のステップＳ４）。図５の基板画像を二値化して得られた二値基板画像の一例を図８に示す。この例では、パターン部分（単位パターンＰの部分）を黒色とし、パターン部分以外を白色とした二値画像である。基板画像が二値化されることによって、単位パターンＰの平面形状が鮮明になっている。そして、単位パターンＰが倒壊して複数の単位パターンＰが互いに接している画像部分においては、その接触している複数の単位パターンＰの画像が一体化して一つの大きなパターン形状画像を形成している。

図９に示すように、パターン形状画像ＰＳとは、単位パターンＰが形成していて、連続している（少なくとも二値基板画像において連続している）一つのパターン画像をいう。図９では、明瞭化のために、パターン形状画像ＰＳ（二値基板画像における黒色の領域）に斜線を付して表す。倒壊しておらず、かつ近傍の倒壊した単位パターンＰとも接触しておらず、したがって、パターンの倒壊に関与していない一つの単位パターンＰのみを含むパターン形状画像ＰＳは、単位パターンＰの頂面に相当する形状および面積を有する。倒壊している単位パターンＰは、その側面の形状がパターン形状画像ＰＳに表れる。さらに、その倒壊している単位パターンＰは、近傍の別の単位パターンＰに接し、それらの複数の単位パターンＰが、一つのパターン形状画像ＰＳを構成する。パターン形状画像ＰＳは、接触して平面視において一体化して見える単位パターンＰの個数、すなわち、倒壊に関与している単位パターンＰの個数が多いほど大きな面積を有する。

演算装置５は、二値基板画像から、パターン形状画像を抽出するための処理を実行する（図４のステップＳ５）。具体的には、演算装置５は、二値基板画像中において、閉じた画像（図８の例では閉じた黒色の画像）をパターン形状画像として抽出する。演算装置５は、抽出された個々のパターン形状画像に対してインデックス（識別情報）を付与する。さらに、演算装置５は、各パターン形状画像の構成画素数（すなわち面積）を求める。そして、演算装置５は、各パターン形状画像の情報を内部メモリ３または外部記憶装置６に保存する（ステップＳ６）。各パターン形状画像について保存される情報は、インデックス、パターン形状画像の位置、パターン形状画像の構成画素数（面積）を含む。

演算装置５は、次に、保存された複数のパターン形状画像の情報に基づいて、パターン形状画像の構成画素数（すなわち面積）に関するヒストグラムを作成する（ステップＳ７）。具体的には、演算装置５は、同じ構成画素数のパターン形状画像の度数を求める。こうして、作成されるヒストグラムの一例を図１０に示す。横軸が画素数であり、縦軸は各画素数の度数（当該画素数を有するパターン形状画像の数）である。

演算装置５は、さらに、図１０のヒストグラムに対して、平滑化処理を実行して、平滑化されたヒストグラムを作成する（図４のステップＳ８）。平滑化されたヒストグラムの一例を図１１に示す。平滑化処理は、たとえば移動平均処理であってもよい。より具体的には、画素数について所定長の区間（たとえば１０区間）の移動平均をとることによって、平滑化されたヒストグラムが作成されてもよい。

演算装置５は、平滑化されたヒストグラムをディスプレイ８に表示し、使用者に対して、閾値の設定を促す（図４のステップＳ９）。使用者は、ディスプレイ８に表示されたヒストグラムを参照しながら、ヒストグラムの谷部に閾値を設定する（ステップＳ１０）。たとえば、図１１の例では、閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３，ＴＨ４を設定することができる。

パターン形状画像の構成画素数（面積）は、接触して一体化して見える単位パターンＰの本数、すなわち倒壊に関与している単位パターンＰの本数に依存している。そして、倒壊に関与している単位パターンＰの本数が等しい複数のパターン形状画像は、近似した構成画素数（面積）を有し、ヒストグラムにおいて同じ山部に属する確率が高い。そこで、ヒストグラムにおいて複数の山部の間に形成される谷部に閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３，ＴＨ４を設定（好ましくは複数の谷部にそれぞれ閾値を設定）し、その閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３，ＴＨ４に基づいてパターン形状画像を分類する。それにより、パターン形状画像を構成する単位パターンＰの個数、すなわち、倒壊に関与している単位パターンＰの本数に基づいてパターン形状画像を分類することができる。具体的には、図１１の例では、閾値ＴＨ１以下の画素数区間に分類されるパターン形状画像は、１個の単位パターンＰで構成されており、したがって、倒壊に関与している単位パターンＰの個数が零のパターン形状画像であると考えられる。また、ＴＨ１＜画素数≦ＴＨ２の画素数区間に分類されるパターン形状画像は、２個の単位パターンＰで構成されており、したがって、倒壊に関与している単位パターンＰの個数が２のパターン形状画像であると考えられる。同様に、ＴＨ２＜画素数≦ＴＨ３の画素数区間に分類されるパターン形状画像は、３個の単位パターンＰで構成されており、したがって、倒壊に関与している単位パターンＰの個数が３のパターン形状画像であると考えられる。さらに同様に、ＴＨ３＜画素数≦ＴＨ４の画素数区間に分類されるパターン形状画像は、４個の単位パターンＰで構成されており、したがって、倒壊に関与している単位パターンＰの個数が４のパターン形状画像であると考えられる。そして、閾値ＴＨ４を超える画素数区間に分類されるパターン形状画像は、５個以上の単位パターンＰで構成されており、したがって、倒壊に関与している単位パターンＰの個数が５以上のパターン形状画像であると考えられる。

演算装置５は、設定された閾値に基づいて、複数のパターン形状画像を分類する（図４のステップＳ１１）。たとえば、演算装置５は、設定された閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３，ＴＨ４に基づいて、複数のパターン形状画像を５つのグループに分類してもよい。第１グループは、一つの単位パターンＰで構成されたパターン形状画像、すなわち、倒壊に関与した単位パターンＰの本数（倒壊関与単位パターン数）が零のグループである。より具体的には、ヒストグラムにおいて閾値ＴＨ１以下の画素数区間に分類されるパターン形状画像が第１グループに分類される。第２グループは、二つの単位パターンＰで構成されたパターン形状画像、すなわち、倒壊関与単位パターン数が２のグループである。より具体的には、ヒストグラムにおいてＴＨ１＜画素数≦ＴＨ２の画素数区間に分類されるパターン形状画像が第２グループに分類される。第３グループは、三つの単位パターンＰで構成されたパターン形状画像、すなわち、倒壊関与単位パターン数が３のグループである。より具体的には、ヒストグラムにおいてＴＨ２＜画素数≦ＴＨ３の画素数区間に分類されるパターン形状画像が第３グループに分類される。第４グループは、四つの単位パターンＰで構成されたパターン形状画像、すなわち、倒壊関与単位パターン数が４のグループである。より具体的には、ヒストグラムにおいてＴＨ３＜画素数≦ＴＨ４の画素数区間に分類されるパターン形状画像が第４グループに分類される。第５グループは、五つ以上の単位パターンＰで構成されたパターン形状画像、すなわち、倒壊関与単位パターン数が５以上のグループである。より具体的には、ヒストグラムにおいて閾値ＴＨ４を超える画素数区間に分類されるパターン形状画像が第５グループに分類される。

次に、演算装置５は、各グループのパターン形状画像に対して、色データを割り付ける（図４のステップＳ１２）。色データの割付は、各パターン形状画像に対応する着色コマンドの発行であってもよい。このとき、異なるグループのパターン形状画像には異なる色データが割り付けられ、同じグループのパターン形状画像には同じ色データが割り付けられる。それにより、倒壊関与単位パターン数に応じてパターン形状画像を色分けする色データが生成されることになる。

たとえば、異なる色を表す第１〜第５の色データが準備され、前述の第１グループのパターン形状画像のそれぞれに対して第１の色データ（たとえば青色データ）が割り付けられ、第２のグループのパターン形状画像のそれぞれに対して第２の色データ（たとえば緑色データ）が割り付けられ、第３のグループのパターン形状画像のそれぞれに対して第３の色データ（たとえば黄色データ）が割り付けられ、第４のグループのパターン形状画像のそれぞれに対して第４の色データ（たとえばピンク色データ）が割り付けられ、第５のグループのパターン形状画像のそれぞれに対して第５の色データ（たとえば赤色データ）が割り付けられる。

演算装置５は、割り付けられた色データを、各パターン形状画像のインデックスと関連付けて、内部メモリ３または外部記憶装置６に格納する（ステップＳ１３）。
演算装置５は、次に、各パターン形状画像を前記割り付けられた色データに基づいて着色した画像を表す画像データをパターン倒壊状況画像データとして生成し、内部メモリ３または外部記憶装置６に格納する（ステップＳ１４）。

パターン倒壊状況画像データによって表されるパターン倒壊状況画像の一例を図１２に示す。また、図１３に、一部の拡大画像を図解して示す。図１３において、青色を水平なハッチングで表し、緑色を斜線で表し、ピンク色を垂直なハッチングで表す。パターン倒壊状況画像は、パターン形状画像ＰＳを構成画素数（面積）に応じて着色した画像であり、倒壊に関与した単位パターンＰの本数に応じて色分けした画像となる。

演算装置５は、このようなパターン倒壊状況画像をディスプレイ８に表示する（図４のステップＳ１５）。また、使用者が入力装置９から印刷操作を行うことにより、演算装置５は、画像印刷装置１３で画像記録媒体１４（たとえば記録紙）上にパターン倒壊状況画像を印刷させる（ステップＳ１５）。
以上のように、この実施形態によれば、基板画像から複数のパターン形状画像が抽出され、その各パターン形状画像がそれぞれ着色される。それによって、複数のパターン形状画像が色分けされる。複数のパターン形状画像は、画素数（すなわち、面積）を閾値と比較することによって分類され、その分類に従って、各パターン形状画像が着色される。それにより、各パターン形状画像は、当該パターン形状画像を構成している単位パターンの個数（１以上の整数）に応じた色で着色される。それによって、複数のパターン形状画像が色分けされる。パターン形状画像を構成している単位パターンの数は、当該パターン形状画像の領域内で倒壊に関与している単位パターンの個数（≧０）に対応している。したがって、複数のパターン形状画像は、倒壊に関与している単位パターンの個数に応じて色分けされることになる。それにより、生成されたパターン倒壊状況画像を見る観察者は、基板上におけるパターン倒壊の状況を即座に把握することができる。

また、この実施形態では、基板画像が多値画像データで表現されており、それを二値化して二値基板画像が生成される。そして、その二値基板画像中の閉じた画像部分が一つのパターン形状画像として抽出される。これにより、倒壊に関与しておらず、したがって、他の単位パターンから分離した状態で存在している単位パターンについては、小さな面積のパターン形状画像が得られる。一方、いずれかの単位パターンが倒壊して別の単位パターンに接触している場合には、それらの複数の単位パターンの画像が一体化して一つの大きなパターン形状画像を形成する。こうして、倒壊に関与した単位パターンの個数に応じた大きさのパターン形状画像を抽出できる。二値基板画像からパターン形状画像を抽出することにより、パターン倒壊によって接触している複数の単位パターンが、一つのパターン形状画像中に含まれやすくなる。したがって、パターン形状画像を適切に抽出することができる。

また、この実施形態では、パターン形状画像の画素数（面積）に関するヒストグラムが作成され、そのヒストグラムを平滑化して、閾値が設定される。それにより、パターン形状画像を構成する単位パターンの個数に応じて複数のパターン形状画像を適切に分類することができる。それにより、複数のパターン形状画素を、構成単位パターン数に応じて（すなわち、倒壊関与単位パターン数に応じて）適切に分類できるので、パターン倒壊の状況を正確に表したパターン倒壊状況画像を生成できる。

同様の評価パターンが形成された複数枚の評価用基板についてパターン倒壊状況画像を生成する場合には、上記の閾値は各評価用基板について設定されてもよいが、複数枚の評価用基板に対して同じ閾値を共通に適用してもよい。
以上、この発明の一実施形態について説明してきたが、この発明は、さらに他の形態で実施することもできる。たとえば、前述の画像処理装置１は、基板画像を撮影するための顕微鏡装置（たとえば走査型電子顕微鏡装置）に組み込まれてもよいし、基板を処理する基板処理装置に組み込まれてもよいし、これらの装置から独立した装置であってもよい
。

また、前述の実施形態では、パターン形状画像の面積（画素数）に関する閾値の設定が、使用者の入力操作に委ねられているが、演算装置５が閾値を自動設定してもよい。たとえば、平滑化されたヒストグラムの谷部を自動検索し、その谷部に閾値を自動設定すればよい。谷部は、ヒストグラムの度数（同じ画素数で構成されたパターン形状画像の個数）が減少から増加に転じる変曲点である。したがって、谷部を自動検索するには、ヒストグラムを画素数の小さい側から大きい側へと検索し、度数が減少から増加に転じる画素数を調べればよい。

また、前述の実施形態における評価パターンは、一例である。たとえば、単位パターンは、ピラーパターンである必要はなく、凸条パターンであってもよい。すなわち、評価パターンは、複数の凸条が間隔を開けてストライプ状に平行に形成されたライン・アンド・スペース・パターンであってもよい。また、単位パターンが格子状に配列されている必要もなく、たとえば、千鳥状に配列されていてもよい。

その他、特許請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を施すことが可能である。

１ ：画像処理装置
２ ：ＣＰＵ
３ ：内部メモリ
５ ：演算装置
６ ：外部記憶装置
７ ：マンマシンインタフェース
８ ：ディスプレイ
９ ：入力装置
１０ ：通信インタフェース
１１ ：記録メディア
１２ ：ライタ
１３ ：画像印刷装置
１４ ：画像記録媒体
１５ ：プログラム
１６ ：データ
Ｐ ：単位パターン
ＰＳ ：パターン形状画像
ＴＨ１〜ＴＨ４ ：閾値
Ｗ ：評価用基板

Claims (12)

1. 基板の主面から立ち上がるように当該基板の主面に規則的に配列された複数の単位パターンの倒壊状況を表現する画像を生成する方法であって、
   前記複数の単位パターンは、単位パターンが倒壊すると別の単位パターンに接触するように配列されており、
   前記方法は、
   前記基板の主面を見下ろす平面視での前記基板の画像である基板画像を取得するステップと、
   前記取得された基板画像から、前記基板の主面を見下ろす平面視における前記単位パターンの形状を表す複数のパターン形状画像を抽出するステップと、
   各パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じた色に当該パターン形状画像を着色することによって、前記複数のパターン形状画像を色分けするステップと
   を含む、倒壊状況画像生成方法。
2. 前記基板画像が多値画像データで表現されており、
   前記パターン形状画像を抽出するステップが、前記基板画像の多値画像データを二値化して二値基板画像を生成するステップと、
   前記二値基板画像中の閉じた画像部分を前記パターン形状画像として抽出するステップと
   を含む、請求項１に記載の倒壊状況画像生成方法。
3. 前記複数のパターン形状画像を色分けするステップが、
   前記複数のパターン形状画像のそれぞれの面積を求めるステップと、
   前記求められた面積に基づいて、各パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じて前記複数のパターン形状画像を分類するステップと
   を含む、請求項１または２に記載の倒壊状況画像生成方法。
4. 基板の主面から立ち上がるように当該基板の主面に規則的に配列された複数の単位パターンの倒壊状況を表現する画像を生成する方法であって、
   前記複数の単位パターンは、単位パターンが倒壊すると別の単位パターンに接触するように配列されており、
   前記方法は、
   前記基板の主面を見下ろす平面視での前記基板の画像を多値画像データで表現した基板画像を取得するステップと、
   前記基板画像を表す多値画像データを二値化して二値基板画像を生成するステップと、
   前記二値基板画像中の閉じた画像部分を抽出することにより、前記基板の主面を見下ろす平面視における前記単位パターンの形状を表す複数のパターン形状画像を抽出するステップと、
   前記複数のパターン形状画像のそれぞれの面積を求めるステップと、
   前記求められた面積に基づいて、各パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じて前記複数のパターン形状画像を分類するステップと
   を含む、倒壊状況画像生成方法。
5. 前記分類するステップにおいて、前記面積に関する閾値に基づいて、前記複数のパターン形状画像が分類される、請求項３または４に記載の倒壊状況画像生成方法。
6. 前記分類するステップが、
   前記パターン形状画像の面積に関するヒストグラムを作成するステップと、
   前記ヒストグラムに基づいて、前記面積に関する閾値を設定するステップと
   をさらに含む、請求項４または５に記載の倒壊状況画像生成方法。
7. 前記閾値を設定するステップが、
   前記ヒストグラムを平滑化するステップと、
   前記平滑化されたヒストグラムの谷部に前記閾値を設定するステップと
   を含む、請求項６に記載の倒壊状況画像生成方法。
8. 前記パターン形状画像を構成している単位パターンの個数が、前記パターン形状画像において一体化している単位パターンの個数である、請求項１〜７のいずれか一項に記載の倒壊状況画像生成方法。
9. 請求項１〜８のいずれか一項に記載の倒壊状況画像生成方法をコンピュータにより実行させるためのコンピュータプログラム。
10. 基板の主面から立ち上がるように当該基板の主面に規則的な配列で形成された複数の単位パターンの倒壊状況を表現したパターン倒壊状況画像であって、
    前記複数の単位パターンは、単位パターンが倒壊すると別の単位パターンに接触するように配列されており、
    前記パターン倒壊状況画像は、
    前記基板の主面を見下ろす平面視における前記単位パターンの形状を表す複数のパターン形状画像を含み、
    各パターン形状画像が、当該パターン形状画像を構成している単位パターンの個数に応じた色に着色されており、前記複数のパターン形状画像が色分けされている、パターン倒壊状況画像。
11. 前記複数のパターン形状画像が、面積に基づいて色分けされている、請求項１０に記載のパターン倒壊状況画像。
12. 請求項１０または１１に記載のパターン倒壊状況画像が記録された画像記録媒体。

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