JPH05324836A - パターンマッチング方法 - Google Patents
パターンマッチング方法Info
- Publication number
- JPH05324836A JPH05324836A JP4125972A JP12597292A JPH05324836A JP H05324836 A JPH05324836 A JP H05324836A JP 4125972 A JP4125972 A JP 4125972A JP 12597292 A JP12597292 A JP 12597292A JP H05324836 A JPH05324836 A JP H05324836A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- graphic data
- pattern matching
- brightness
- data
- region
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Withdrawn
Links
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明はパターンマッチング方法に関し、高
速、かつ、高精度なパターンマッチング方法を提供する
ことを目的としている。 【構成】 ベクトル化して記述されている所定矩形領域
内の図形データと、該矩形領域に対応するグレイスケー
ル画像間とのマッチングを行うパターンマッチング方法
であって、前記図形データ中、一組の連結した図形デー
タの内部では輝度が等しいものと仮定し、適応的に輝度
を変化させつつ、該一組の連結した図形データの内部輝
度と、該図形データに対応するグレイスケール画像の輝
度とを比較し、該比較結果に基づいて該図形データと該
グレイスケール画像とを対応付けるように構成する。
速、かつ、高精度なパターンマッチング方法を提供する
ことを目的としている。 【構成】 ベクトル化して記述されている所定矩形領域
内の図形データと、該矩形領域に対応するグレイスケー
ル画像間とのマッチングを行うパターンマッチング方法
であって、前記図形データ中、一組の連結した図形デー
タの内部では輝度が等しいものと仮定し、適応的に輝度
を変化させつつ、該一組の連結した図形データの内部輝
度と、該図形データに対応するグレイスケール画像の輝
度とを比較し、該比較結果に基づいて該図形データと該
グレイスケール画像とを対応付けるように構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、パターンマッチング方
法に係り、詳しくは、例えば、ＣＡＤ（Computer Aided
Design ）統合型電子ビームテスタ（以下、ＥＢテスタ
という）等の分野に用いて好適な、マスク図等のＣＡＤ
データを利用し、マスク図上で測定点を指定することに
よりマスク図と連動したＳＥＭ像の画像表示上で詳細な
測定点を指定し、マスク図とＳＥＭ像とを対応付けるパ
ターンマッチング方法に関する。
法に係り、詳しくは、例えば、ＣＡＤ（Computer Aided
Design ）統合型電子ビームテスタ（以下、ＥＢテスタ
という）等の分野に用いて好適な、マスク図等のＣＡＤ
データを利用し、マスク図上で測定点を指定することに
よりマスク図と連動したＳＥＭ像の画像表示上で詳細な
測定点を指定し、マスク図とＳＥＭ像とを対応付けるパ
ターンマッチング方法に関する。
【０００２】近年、ＬＳＩ（Large Scale Integrated c
ircuit）に代表される半導体集積回路は高密度化・高集
積化が図られ、これに伴い非常に複雑化しており、ＬＳ
Ｉの設計開発や故障解析にはＬＳＩ内部の配線の電圧状
態（例えば、波形のタイミングや振幅等）の評価が非常
に重要になってきている。ＬＳＩの内部動作解析手段と
しては、ＬＳＩ中の配線に直接金属プローブを接触させ
ることにより測定する探針法や、ＥＢプローブのように
非接触のプローブにより測定する方法があり、いずれの
方法にしてもＬＳＩ像、すなわち、探針法では光学顕微
鏡像、ＥＢプローブを用いる方法ではＳＥＭ像を観測し
ながら像上でプローブ位置を決めている。
ircuit）に代表される半導体集積回路は高密度化・高集
積化が図られ、これに伴い非常に複雑化しており、ＬＳ
Ｉの設計開発や故障解析にはＬＳＩ内部の配線の電圧状
態（例えば、波形のタイミングや振幅等）の評価が非常
に重要になってきている。ＬＳＩの内部動作解析手段と
しては、ＬＳＩ中の配線に直接金属プローブを接触させ
ることにより測定する探針法や、ＥＢプローブのように
非接触のプローブにより測定する方法があり、いずれの
方法にしてもＬＳＩ像、すなわち、探針法では光学顕微
鏡像、ＥＢプローブを用いる方法ではＳＥＭ像を観測し
ながら像上でプローブ位置を決めている。
【０００３】しかし、前述したように、ＬＳＩ内部は非
常に高密度化されているため、自ずとＬＳＩ像の視野は
狭くなり、光学式顕微鏡像やＳＥＭ像上での測定点の特
定や位置決めは困難となる。そこで、ＣＡＤデータ上で
測定点を探索し、ＣＡＤデータとＳＥＭ像取得とを連動
させ、ＣＡＤデータとＳＥＭ像とを比較表示することに
より、プローブの位置決めをサポートする技術が要求さ
れている。
常に高密度化されているため、自ずとＬＳＩ像の視野は
狭くなり、光学式顕微鏡像やＳＥＭ像上での測定点の特
定や位置決めは困難となる。そこで、ＣＡＤデータ上で
測定点を探索し、ＣＡＤデータとＳＥＭ像取得とを連動
させ、ＣＡＤデータとＳＥＭ像とを比較表示することに
より、プローブの位置決めをサポートする技術が要求さ
れている。
【０００４】
【従来の技術】従来のこの種のパターンマッチング方法
としては、例えば、図７に示すような方法がある。図７
は従来例の動作を説明するためのフローチャートであ
る。まず、ＣＡＤデータマッチング領域が決定され（ス
テップ１１）、この領域内のＣＡＤデータからエッジ部
分が抽出される（ステップ１２）。
としては、例えば、図７に示すような方法がある。図７
は従来例の動作を説明するためのフローチャートであ
る。まず、ＣＡＤデータマッチング領域が決定され（ス
テップ１１）、この領域内のＣＡＤデータからエッジ部
分が抽出される（ステップ１２）。
【０００５】図８（ａ）にＣＡＤデータから抽出された
エッジの例を示す。なお、ＣＡＤデータは元々ベクトル
データで構成されているため、ステップ１２の処理は容
易である。次に、ステップ１１の処理で決定されたＣＡ
Ｄデータマッチング領域に対応する領域のＳＥＭ像が取
得され（ステップ１３）、図８（ｂ）に示すように、取
得されたＳＥＭ像からエッジ部が抽出された画像が得ら
れる。
エッジの例を示す。なお、ＣＡＤデータは元々ベクトル
データで構成されているため、ステップ１２の処理は容
易である。次に、ステップ１１の処理で決定されたＣＡ
Ｄデータマッチング領域に対応する領域のＳＥＭ像が取
得され（ステップ１３）、図８（ｂ）に示すように、取
得されたＳＥＭ像からエッジ部が抽出された画像が得ら
れる。
【０００６】そして次に、ＣＡＤデータのエッジ部画像
（図８（ａ））と、ＳＥＭ像におけるエッジ部画像（図
８（ｂ））とのエッジ間の相関度を評価量として、すな
わち、相互相関が最大となるように倍率とシフト量とが
求められることで、パターンマッチング処理が行われて
いた。
（図８（ａ））と、ＳＥＭ像におけるエッジ部画像（図
８（ｂ））とのエッジ間の相関度を評価量として、すな
わち、相互相関が最大となるように倍率とシフト量とが
求められることで、パターンマッチング処理が行われて
いた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来のパターンマッチング方法にあっては、相関度
の比較に際して、エッジデータを用いていたため、倍率
・シフトがマッチング条件から外れると、直ちに相関度
が低下してしまい、一般的にグレイスケール画像のマッ
チングの高速化に用いられる階層的なマッチング処理が
適用できなかった。
うな従来のパターンマッチング方法にあっては、相関度
の比較に際して、エッジデータを用いていたため、倍率
・シフトがマッチング条件から外れると、直ちに相関度
が低下してしまい、一般的にグレイスケール画像のマッ
チングの高速化に用いられる階層的なマッチング処理が
適用できなかった。
【０００８】グレイスケール画像のマッチング方式とし
て一般的な方法にテンプレートマッチングが知られてお
り、このテンプレートマッチングは、評価量として二つ
の図形の相互相関をとることで全体としての画像の明る
さを補正するものであるが、テンプレートマッチングを
用いるためには、全体としての明るさの分布が既知であ
ることを必要とするため、ＳＥＭ像の見え方が観測条件
に依存する従来例にあっては、単純にテンプレートマッ
チングを行うことができず、このため、従来のパターン
マッチング方法ではマッチング処理に要する時間が随分
かかるという問題点があった。
て一般的な方法にテンプレートマッチングが知られてお
り、このテンプレートマッチングは、評価量として二つ
の図形の相互相関をとることで全体としての画像の明る
さを補正するものであるが、テンプレートマッチングを
用いるためには、全体としての明るさの分布が既知であ
ることを必要とするため、ＳＥＭ像の見え方が観測条件
に依存する従来例にあっては、単純にテンプレートマッ
チングを行うことができず、このため、従来のパターン
マッチング方法ではマッチング処理に要する時間が随分
かかるという問題点があった。
【０００９】また、従来のパターンマッチング方法にあ
っては、マッチング対象として幅の細いエッジデータを
用いていたため、本来、ＣＡＤデータとＳＥＭ像とのマ
ッチングが正しく取られている状態は、図９（ａ）に示
すようになるはずであるが、実際にはエッジ間の相関度
が最大となる位置は、図９（ｂ）に示すように、正しく
マッチング位置からずれた位置となる。
っては、マッチング対象として幅の細いエッジデータを
用いていたため、本来、ＣＡＤデータとＳＥＭ像とのマ
ッチングが正しく取られている状態は、図９（ａ）に示
すようになるはずであるが、実際にはエッジ間の相関度
が最大となる位置は、図９（ｂ）に示すように、正しく
マッチング位置からずれた位置となる。
【００１０】このため、従来例にあっては、正確なパタ
ーンマッチングが行えないという問題点があった。 ［目的］そこで本発明は、高速、かつ、高精度なパター
ンマッチング方法を提供することを目的としている。
ーンマッチングが行えないという問題点があった。 ［目的］そこで本発明は、高速、かつ、高精度なパター
ンマッチング方法を提供することを目的としている。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明によるパターンマ
ッチング方法は上記目的達成のため、ベクトル化して記
述されている所定矩形領域内の図形データと、該矩形領
域に対応するグレイスケール画像間とのマッチングを行
うパターンマッチング方法であって、前記図形データ
中、一組の連結した図形データの内部では輝度が等しい
ものと仮定し、適応的に輝度を変化させつつ、該一組の
連結した図形データの内部輝度と、該図形データに対応
するグレイスケール画像の輝度とを比較し、該比較結果
に基づいて該図形データと該グレイスケール画像とを対
応付けるように構成している。
ッチング方法は上記目的達成のため、ベクトル化して記
述されている所定矩形領域内の図形データと、該矩形領
域に対応するグレイスケール画像間とのマッチングを行
うパターンマッチング方法であって、前記図形データ
中、一組の連結した図形データの内部では輝度が等しい
ものと仮定し、適応的に輝度を変化させつつ、該一組の
連結した図形データの内部輝度と、該図形データに対応
するグレイスケール画像の輝度とを比較し、該比較結果
に基づいて該図形データと該グレイスケール画像とを対
応付けるように構成している。
【００１２】この場合、前記一組の連結した図形データ
の内部におけるグレイスケール画像の輝度の標準偏差を
算定し、全ての組みの連結した図形データに対する該図
形の面積を重みとする該標準偏差の重み付き平均を求
め、該重み付き平均が最小となるように、該図形データ
とグレイスケール画像とを対応付けることが好ましく、
前記一組の連結した図形データ内部のグレイスケール画
像の画素数をｎ、輝度の算術和をＳ１、輝度の二乗算術
和をＳ２とし、所定の倍率補正量ｍ１、及びシフト補正
量ｓ１における前記ｎ，Ｓ１，Ｓ２がわかっている場
合、ｍ１，ｓ１とわずかに異なる倍率補正量ｍ２、及び
シフト補正量ｓ２に対する標準偏差σは、ｍ１，ｓ１に
対する図形データ領域をＲ１、該ｍ２，ｓ２に対する図
形データ領域をＲ２としたとき、ｎ，Ｓ１，Ｓ２に基づ
いて、領域Ｒ１から領域Ｒ２と重なる領域以外の領域に
おける画素数、輝度の算術和、輝度の二乗算術和を減算
するとともに、領域Ｒ２から領域Ｒ１と重なる領域以外
の領域における画素数、輝度の算術和、輝度の二乗算術
和を加算した値を、新たに、ｎ，Ｓ１，Ｓ２とし、この
新たなｎ，Ｓ１，Ｓ２からｍ２，ｓ２に対する標準偏差
σを求めることが有効である。
の内部におけるグレイスケール画像の輝度の標準偏差を
算定し、全ての組みの連結した図形データに対する該図
形の面積を重みとする該標準偏差の重み付き平均を求
め、該重み付き平均が最小となるように、該図形データ
とグレイスケール画像とを対応付けることが好ましく、
前記一組の連結した図形データ内部のグレイスケール画
像の画素数をｎ、輝度の算術和をＳ１、輝度の二乗算術
和をＳ２とし、所定の倍率補正量ｍ１、及びシフト補正
量ｓ１における前記ｎ，Ｓ１，Ｓ２がわかっている場
合、ｍ１，ｓ１とわずかに異なる倍率補正量ｍ２、及び
シフト補正量ｓ２に対する標準偏差σは、ｍ１，ｓ１に
対する図形データ領域をＲ１、該ｍ２，ｓ２に対する図
形データ領域をＲ２としたとき、ｎ，Ｓ１，Ｓ２に基づ
いて、領域Ｒ１から領域Ｒ２と重なる領域以外の領域に
おける画素数、輝度の算術和、輝度の二乗算術和を減算
するとともに、領域Ｒ２から領域Ｒ１と重なる領域以外
の領域における画素数、輝度の算術和、輝度の二乗算術
和を加算した値を、新たに、ｎ，Ｓ１，Ｓ２とし、この
新たなｎ，Ｓ１，Ｓ２からｍ２，ｓ２に対する標準偏差
σを求めることが有効である。
【００１３】さらに、前記図形データとしてＬＳＩのマ
スタ図を、また、グレイスケール画像としてＬＳＩチッ
プの走査型電子顕微鏡を用いる場合は、最上位層のＬＳ
Ｉ配線に対応するマスク図のみを図形データとすること
が好ましい。
スタ図を、また、グレイスケール画像としてＬＳＩチッ
プの走査型電子顕微鏡を用いる場合は、最上位層のＬＳ
Ｉ配線に対応するマスク図のみを図形データとすること
が好ましい。
【００１４】
【作用】本発明では、一組の連結した図形データの内部
においては輝度が等しいものと仮定され、適応的に輝度
を変化させつつ、図形データの内部輝度とグレイスケー
ル画像の輝度とが比較されることにより二つの画像が対
応付けられる。この場合、図形データ内部におけるグレ
イスケール画像の輝度の標準偏差が輝度のバラツキ具合
の評価量とされ、全ての組みの連結した図形データに対
する図形の面積を重みとする標準偏差の重み付き平均が
最小となるように図形データとグレイスケール画像とが
対応付けられることにより、図形データとグレイスケー
ル画像とにテンプレートマッチングが適用される。
においては輝度が等しいものと仮定され、適応的に輝度
を変化させつつ、図形データの内部輝度とグレイスケー
ル画像の輝度とが比較されることにより二つの画像が対
応付けられる。この場合、図形データ内部におけるグレ
イスケール画像の輝度の標準偏差が輝度のバラツキ具合
の評価量とされ、全ての組みの連結した図形データに対
する図形の面積を重みとする標準偏差の重み付き平均が
最小となるように図形データとグレイスケール画像とが
対応付けられることにより、図形データとグレイスケー
ル画像とにテンプレートマッチングが適用される。
【００１５】これにより、図形データ及びグレイスケー
ル画像間において、高速に、かつ、高い精度でパターン
マッチングが行われる。
ル画像間において、高速に、かつ、高い精度でパターン
マッチングが行われる。
【００１６】
【実施例】以下、本発明を図面に基づいて説明する。Ｓ
ＥＭ像のコントラストは、ＬＳＩ配線に印加される電圧
によって決定されるため、電気的に同電位の配線のグレ
イスケール画像は、ノイズやＬＳＩ表面の凹凸により生
じる形状コントラストを除くことで等しくなる。
ＥＭ像のコントラストは、ＬＳＩ配線に印加される電圧
によって決定されるため、電気的に同電位の配線のグレ
イスケール画像は、ノイズやＬＳＩ表面の凹凸により生
じる形状コントラストを除くことで等しくなる。
【００１７】ここで、マスク図における一組の連結した
図形データ（以下、連結図形という）は電気的につなが
っている配線を示すので、連結図形に対応する部分のＳ
ＥＭ像の輝度はほぼ等しいはずである。そこで、本実施
例では、倍率・シフトに加えて連結図形の輝度をパラメ
ータとするパターンマッチングによりＳＥＭ像とマスク
図とを対応付けるものである。
図形データ（以下、連結図形という）は電気的につなが
っている配線を示すので、連結図形に対応する部分のＳ
ＥＭ像の輝度はほぼ等しいはずである。そこで、本実施
例では、倍率・シフトに加えて連結図形の輝度をパラメ
ータとするパターンマッチングによりＳＥＭ像とマスク
図とを対応付けるものである。
【００１８】図１，２は本発明の原理を示し、連結図形
の輝度算定方法を説明するための図である。ある倍率・
シフトに対する連結図形の輝度は、連結図形内部のＳＥ
Ｍ像の輝度の平均として定義するのが妥当である。そこ
で、この倍率・シフトに対するマッチングの度合は、連
結図形内部のＳＥＭ像の輝度の平均値からの実際のＳＥ
Ｍ像における輝度のバラツキから判定し、具体的なバラ
ツキ具合の評価は、輝度分布の平均値からのモーメント
で定義し、計算の容易さから、標準偏差をバラツキ具合
の評価量として用いる。
の輝度算定方法を説明するための図である。ある倍率・
シフトに対する連結図形の輝度は、連結図形内部のＳＥ
Ｍ像の輝度の平均として定義するのが妥当である。そこ
で、この倍率・シフトに対するマッチングの度合は、連
結図形内部のＳＥＭ像の輝度の平均値からの実際のＳＥ
Ｍ像における輝度のバラツキから判定し、具体的なバラ
ツキ具合の評価は、輝度分布の平均値からのモーメント
で定義し、計算の容易さから、標準偏差をバラツキ具合
の評価量として用いる。
【００１９】すなわち、図１（ａ）に示すように、連結
図形とＳＥＭ像とのマッチングが取れた状態での連結図
形内の輝度分布は、図１（ｂ）に示すような分布とな
り、図２（ａ）に示すように、連結図形とＳＥＭ像との
マッチングが取れていない状態での連結図形内の輝度分
布は、図２（ｂ）に示すような分布となる。したがっ
て、輝度分布が単一のピークをもつように設定すること
で、容易にマッチングを取ることができる。
図形とＳＥＭ像とのマッチングが取れた状態での連結図
形内の輝度分布は、図１（ｂ）に示すような分布とな
り、図２（ａ）に示すように、連結図形とＳＥＭ像との
マッチングが取れていない状態での連結図形内の輝度分
布は、図２（ｂ）に示すような分布となる。したがっ
て、輝度分布が単一のピークをもつように設定すること
で、容易にマッチングを取ることができる。
【００２０】ここで、図３（ａ）に示すように、連結図
形数が三つの場合、図３（ｂ）〜（ｄ）に示すように、
各連結図形毎に分布が得られるが、このように連結図形
数が複数の場合は、連結図形１の輝度分布における標準
偏差をσ1 ，平均をＳ1 ，面積をｎ1 とし、同様に、連
結図形２，連結図形３の輝度分布における標準偏差、平
均、面積をそれぞれ標準偏差σ2 ，σ3 、平均Ｓ2 ，Ｓ
3 、面積ｎ2 ，ｎ3 とすると、平均標準偏差（評価量）
σは、 σ＝（ｎ1 σ1 ＋ｎ2 σ2 ＋ｎ3 σ3 ）／（ｎ1 ＋ｎ2
＋ｎ3 ） で求められ、最もσが小さくなった状態が、正しいマッ
チングがとれた状態である。
形数が三つの場合、図３（ｂ）〜（ｄ）に示すように、
各連結図形毎に分布が得られるが、このように連結図形
数が複数の場合は、連結図形１の輝度分布における標準
偏差をσ1 ，平均をＳ1 ，面積をｎ1 とし、同様に、連
結図形２，連結図形３の輝度分布における標準偏差、平
均、面積をそれぞれ標準偏差σ2 ，σ3 、平均Ｓ2 ，Ｓ
3 、面積ｎ2 ，ｎ3 とすると、平均標準偏差（評価量）
σは、 σ＝（ｎ1 σ1 ＋ｎ2 σ2 ＋ｎ3 σ3 ）／（ｎ1 ＋ｎ2
＋ｎ3 ） で求められ、最もσが小さくなった状態が、正しいマッ
チングがとれた状態である。
【００２１】以上の原理に基づいて本実施例を説明す
る。図４は本発明の実施のための装置の概略構成を示す
ブロック図である。この装置は、大別して、計算機とし
てのＥＷＳ（Engineering Work Station）１と、ＥＷＳ
１により制御されるＳＥＭ装置２と、ＣＡＤデータを格
納するデータ記憶装置３とからなり、ＳＥＭ装置２は、
電子ビーム（以下、ＥＢという）を照射する電子銃４
と、試料としてのＬＳＩを載置するＸＹステージ５と、
検出器６と、スキャンジェネレータ７と、フレームメモ
リ８と、ステージコントローラ９とから構成されてい
る。
る。図４は本発明の実施のための装置の概略構成を示す
ブロック図である。この装置は、大別して、計算機とし
てのＥＷＳ（Engineering Work Station）１と、ＥＷＳ
１により制御されるＳＥＭ装置２と、ＣＡＤデータを格
納するデータ記憶装置３とからなり、ＳＥＭ装置２は、
電子ビーム（以下、ＥＢという）を照射する電子銃４
と、試料としてのＬＳＩを載置するＸＹステージ５と、
検出器６と、スキャンジェネレータ７と、フレームメモ
リ８と、ステージコントローラ９とから構成されてい
る。
【００２２】次に作用を説明する。図５は本実施例のパ
ターンマッチングシーケンスを示すフローチャートであ
る。まず、ＥＷＳ１に対してオペレータからＣＡＤ表示
領域の情報が指定されると、ＥＷＳ１によってＬＳＩを
搭載するＸＹステージ５の位置とＳＥＭ像の倍率とが操
作され、ＣＡＤデータのマッチング領域（以下、ＣＡＤ
表示領域という）が決定され（ステップ１）、ＣＡＤ表
示領域に対応するＳＥＭ像が取得される（ステップ
２）。
ターンマッチングシーケンスを示すフローチャートであ
る。まず、ＥＷＳ１に対してオペレータからＣＡＤ表示
領域の情報が指定されると、ＥＷＳ１によってＬＳＩを
搭載するＸＹステージ５の位置とＳＥＭ像の倍率とが操
作され、ＣＡＤデータのマッチング領域（以下、ＣＡＤ
表示領域という）が決定され（ステップ１）、ＣＡＤ表
示領域に対応するＳＥＭ像が取得される（ステップ
２）。
【００２３】次に、マスク図の操作から倍率とシフト量
とが与えられ（ステップ３）、前述した原理に基づいて
ＣＡＤ表示領域内の全ての連結図形における面積ｎ、平
均Ｓ、標準偏差σが求められ（ステップ４）、標準偏差
の平均値が評価量とされる（ステップ５）。そして、標
準偏差が最小となったか否かが判定され（ステップ
６）、最小と判定された場合のみ、現在の倍率とシフト
量とが記憶される（ステップ７）。
とが与えられ（ステップ３）、前述した原理に基づいて
ＣＡＤ表示領域内の全ての連結図形における面積ｎ、平
均Ｓ、標準偏差σが求められ（ステップ４）、標準偏差
の平均値が評価量とされる（ステップ５）。そして、標
準偏差が最小となったか否かが判定され（ステップ
６）、最小と判定された場合のみ、現在の倍率とシフト
量とが記憶される（ステップ７）。
【００２４】以下、全ての倍率とシフト量とに対してマ
ッチング度が求められるまで、前述のステップ３〜７の
処理が繰り返され（ステップ８）、最終的に記憶されて
いる倍率とシフト量とが最適値とされる（ステップ
９）。ここで、本パターンマッチング操作により、１μ
ｍ幅の配線に±０．１μｍの精度でＥＢ位置決めするこ
とを考える。
ッチング度が求められるまで、前述のステップ３〜７の
処理が繰り返され（ステップ８）、最終的に記憶されて
いる倍率とシフト量とが最適値とされる（ステップ
９）。ここで、本パターンマッチング操作により、１μ
ｍ幅の配線に±０．１μｍの精度でＥＢ位置決めするこ
とを考える。
【００２５】フィードバック制御を行わない安価なＸＹ
ステージ５を使用してもステージの位置誤差を±２μｍ
程度に制御することは容易であり、また、ＳＥＭ像の倍
率誤差を±２％とすることも容易である。したがって、
指定されたＣＡＤ表示領域に対して位置誤差±２μｍ、
倍率誤差±２％のＳＥＭ像の取得は既存の技術で十分に
可能である。
ステージ５を使用してもステージの位置誤差を±２μｍ
程度に制御することは容易であり、また、ＳＥＭ像の倍
率誤差を±２％とすることも容易である。したがって、
指定されたＣＡＤ表示領域に対して位置誤差±２μｍ、
倍率誤差±２％のＳＥＭ像の取得は既存の技術で十分に
可能である。
【００２６】すなわち、ＳＥＭ像が５１２×５１２画素
で表現されるものとすると、１μｍ幅の配線に±０．１
の精度でＥＢ位置決めするためには、画素間隔が０．１
μｍである必要があり、１μｍ配線±０．１μｍの精度
でＥＢ位置決めするときのＳＥＭ像のフィールドサイズ
は約５０μｍ□となる。ちなみに、この場合の位置誤差
は±２０画素に相当し、倍率誤差は周辺部で±５画素に
相当する。
で表現されるものとすると、１μｍ幅の配線に±０．１
の精度でＥＢ位置決めするためには、画素間隔が０．１
μｍである必要があり、１μｍ配線±０．１μｍの精度
でＥＢ位置決めするときのＳＥＭ像のフィールドサイズ
は約５０μｍ□となる。ちなみに、この場合の位置誤差
は±２０画素に相当し、倍率誤差は周辺部で±５画素に
相当する。
【００２７】なお、一般に、ＳＥＭ像とＣＡＤデータ
（マスク図）の対応を取るためには、全体の倍率とシフ
ト量だけではなく、配線幅を含めてマッチングを取るこ
とが必要であるが、この場合、マスク図のエッジを操作
して配線を拡大・縮小した後、本実施例を適用すること
で、正確なパターンマッチングを行うことができる。図
６は評価量算定の高速化方法を示す。
（マスク図）の対応を取るためには、全体の倍率とシフ
ト量だけではなく、配線幅を含めてマッチングを取るこ
とが必要であるが、この場合、マスク図のエッジを操作
して配線を拡大・縮小した後、本実施例を適用すること
で、正確なパターンマッチングを行うことができる。図
６は評価量算定の高速化方法を示す。
【００２８】微小な倍率・シフト変化による連結図形の
位置変化によって、図６に示すように、処理対象となる
ＣＡＤ表示領域が変化するが、この場合、新たに連結図
形として取り込まれる部分の寄与を加えるとともに、連
結図形から外れる部分の寄与を除くことにより、新規に
処理を施すべき対象である画像の一部に対してのみを演
算対象とするため処理の高速化が可能となる。
位置変化によって、図６に示すように、処理対象となる
ＣＡＤ表示領域が変化するが、この場合、新たに連結図
形として取り込まれる部分の寄与を加えるとともに、連
結図形から外れる部分の寄与を除くことにより、新規に
処理を施すべき対象である画像の一部に対してのみを演
算対象とするため処理の高速化が可能となる。
【００２９】このように本実施例では、テンプレートマ
ッチングの手法を適用することができるため、マスク図
とＳＥＭ像間とのパターンマッチングを高速に行うこと
ができる。
ッチングの手法を適用することができるため、マスク図
とＳＥＭ像間とのパターンマッチングを高速に行うこと
ができる。
【００３０】
【発明の効果】本発明では、一組の連結した図形データ
の内部においては輝度が等しいものと仮定し、適応的に
輝度を変化させつつ、図形データの内部輝度とグレイス
ケール画像の輝度とを比較することで二つの画像を対応
付け、この場合、図形データ内部におけるグレイスケー
ル画像の輝度の標準偏差を輝度のバラツキ具合の評価量
とし、全ての組みの連結した図形データに対する図形の
面積を重みとする標準偏差の重み付き平均が最小となる
ように図形データとグレイスケール画像とを対応付ける
ことにより、図形データとグレイスケール画像とにテン
プレートマッチングを適用することができる。
の内部においては輝度が等しいものと仮定し、適応的に
輝度を変化させつつ、図形データの内部輝度とグレイス
ケール画像の輝度とを比較することで二つの画像を対応
付け、この場合、図形データ内部におけるグレイスケー
ル画像の輝度の標準偏差を輝度のバラツキ具合の評価量
とし、全ての組みの連結した図形データに対する図形の
面積を重みとする標準偏差の重み付き平均が最小となる
ように図形データとグレイスケール画像とを対応付ける
ことにより、図形データとグレイスケール画像とにテン
プレートマッチングを適用することができる。
【００３１】したがって、図形データ及びグレイスケー
ル画像間において、高速に、かつ、高い精度でパターン
マッチングが行うことができる。
ル画像間において、高速に、かつ、高い精度でパターン
マッチングが行うことができる。
【図１】本発明のパターンマッチング方法の原理図であ
る。
る。
【図２】本発明のパターンマッチング方法の原理図であ
る。
る。
【図３】連結図形の輝度算定方法の原理図である。
【図４】本発明の実施のための装置の概略構成を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図５】本実施例のパターンマッチング方法を説明する
ためのフローチャートである。
ためのフローチャートである。
【図６】本実施例の評価量算定の高速化方法を説明する
ための図である。
ための図である。
【図７】従来例の動作を説明するためのフローチャート
である。
である。
【図８】従来例の方法により抽出されたエッジ画像を示
す図である。
す図である。
【図９】従来例の問題点を説明するための図である。
１ ＥＷＳ（計算機） ２ ＳＥＭ装置 ３ データ記憶装置 ４ 電子銃 ５ ＸＹステージ ６ 検出器 ７ スキャンジェネレータ ８ フレームメモリ ９ ステージコントローラ
Claims (4)
- 【請求項１】ベクトル化して記述されている所定矩形領
域内の図形データと、該矩形領域に対応するグレイスケ
ール画像間とのマッチングを行うパターンマッチング方
法であって、 前記図形データ中、一組の連結した図形データの内部で
は輝度が等しいものと仮定し、適応的に輝度を変化させ
つつ、該一組の連結した図形データの内部輝度と、該図
形データに対応するグレイスケール画像の輝度とを比較
し、該比較結果に基づいて該図形データと該グレイスケ
ール画像とを対応付けることを特徴とするパターンマッ
チング方法。 - 【請求項２】前記一組の連結した図形データの内部にお
けるグレイスケール画像の輝度の標準偏差を算定し、 全ての組みの連結した図形データに対する該図形の面積
を重みとする該標準偏差の重み付き平均を求め、該重み
付き平均が最小となるように、該図形データとグレイス
ケール画像とを対応付けることを特徴とする請求項１記
載のパターンマッチング方法。 - 【請求項３】前記一組の連結した図形データ内部のグレ
イスケール画像の画素数をｎ、輝度の算術和をＳ１、輝
度の二乗算術和をＳ２とし、所定の倍率補正量ｍ１、及
びシフト補正量ｓ１における前記ｎ，Ｓ１，Ｓ２がわか
っている場合、 ｍ１，ｓ１とわずかに異なる倍率補正量ｍ２、及びシフ
ト補正量ｓ２に対する標準偏差σは、 ｍ１，ｓ１に対する図形データ領域をＲ１、該ｍ２，ｓ
２に対する図形データ領域をＲ２としたとき、ｎ，Ｓ
１，Ｓ２に基づいて、領域Ｒ１から領域Ｒ２と重なる領
域以外の領域における画素数、輝度の算術和、輝度の二
乗算術和を減算するとともに、領域Ｒ２から領域Ｒ１と
重なる領域以外の領域における画素数、輝度の算術和、
輝度の二乗算術和を加算した値を、新たに、ｎ，Ｓ１，
Ｓ２とし、この新たなｎ，Ｓ１，Ｓ２からｍ２，ｓ２に
対する標準偏差σを求めることを特徴とする請求項１、
または２記載のパターンマッチング方法。 - 【請求項４】前記図形データとしてＬＳＩのマスタ図
を、また、グレイスケール画像としてＬＳＩチップの走
査型電子顕微鏡を用いる場合、最上位層のＬＳＩ配線に
対応するマスク図のみを図形データとすることを特徴と
する請求項１、２、または３記載のパターンマッチング
方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4125972A JPH05324836A (ja) | 1992-05-19 | 1992-05-19 | パターンマッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4125972A JPH05324836A (ja) | 1992-05-19 | 1992-05-19 | パターンマッチング方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05324836A true JPH05324836A (ja) | 1993-12-10 |
Family
ID=14923553
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4125972A Withdrawn JPH05324836A (ja) | 1992-05-19 | 1992-05-19 | パターンマッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH05324836A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006003263A (ja) * | 2004-06-18 | 2006-01-05 | Hitachi Ltd | 視覚情報処理装置および適用システム |
| WO2012001876A1 (ja) * | 2010-07-01 | 2012-01-05 | 株式会社 日立ハイテクノロジーズ | パターンマッチング方法，画像処理装置、及びコンピュータプログラム |
| JP2014187195A (ja) * | 2013-03-22 | 2014-10-02 | Toshiba Corp | パターンの重ね合わせずれ計測方法 |
| WO2020195304A1 (ja) * | 2019-03-22 | 2020-10-01 | Ｔａｓｍｉｔ株式会社 | パターンマッチング方法 |
| WO2021140823A1 (ja) * | 2020-01-10 | 2021-07-15 | Ｔａｓｍｉｔ株式会社 | パターンエッジ検出方法、パターンエッジ検出装置、パターンエッジ検出をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録された記録媒体 |
| KR20230004602A (ko) | 2020-04-17 | 2023-01-06 | 타스밋 가부시키가이샤 | 패턴 매칭 방법 |
-
1992
- 1992-05-19 JP JP4125972A patent/JPH05324836A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006003263A (ja) * | 2004-06-18 | 2006-01-05 | Hitachi Ltd | 視覚情報処理装置および適用システム |
| WO2012001876A1 (ja) * | 2010-07-01 | 2012-01-05 | 株式会社 日立ハイテクノロジーズ | パターンマッチング方法，画像処理装置、及びコンピュータプログラム |
| JP2012014475A (ja) * | 2010-07-01 | 2012-01-19 | Hitachi High-Technologies Corp | パターンマッチング方法，画像処理装置、及びコンピュータプログラム |
| US9141879B2 (en) | 2010-07-01 | 2015-09-22 | Hitachi High-Technologies Corporation | Pattern matching method, image processing device, and computer program |
| JP2014187195A (ja) * | 2013-03-22 | 2014-10-02 | Toshiba Corp | パターンの重ね合わせずれ計測方法 |
| WO2020195304A1 (ja) * | 2019-03-22 | 2020-10-01 | Ｔａｓｍｉｔ株式会社 | パターンマッチング方法 |
| WO2021140823A1 (ja) * | 2020-01-10 | 2021-07-15 | Ｔａｓｍｉｔ株式会社 | パターンエッジ検出方法、パターンエッジ検出装置、パターンエッジ検出をコンピュータに実行させるためのプログラムが記録された記録媒体 |
| KR20230004602A (ko) | 2020-04-17 | 2023-01-06 | 타스밋 가부시키가이샤 | 패턴 매칭 방법 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3485052B2 (ja) | 参照画像作成方法、パターン検査装置及び参照画像作成プログラムを記録した記録媒体 | |
| US20130010100A1 (en) | Image generating method and device using scanning charged particle microscope, sample observation method, and observing device | |
| TW490591B (en) | Pattern inspection apparatus, pattern inspection method, and recording medium | |
| EP0619551B1 (en) | Determining offset between images of an IC | |
| JP5408852B2 (ja) | パターン測定装置 | |
| JP2984633B2 (ja) | 参照画像作成方法およびパターン検査装置 | |
| US20040081350A1 (en) | Pattern inspection apparatus and method | |
| JP2000100362A (ja) | 荷電粒子ビーム走査式自動検査装置 | |
| JP2007120968A (ja) | 電子線式寸法計測装置及びそれを用いた寸法計測方法 | |
| US11663713B2 (en) | Image generation system | |
| JP2009252959A (ja) | パターン検査装置、パターン検査方法および半導体装置の製造方法 | |
| US20060018533A1 (en) | Segmentation technique of an image | |
| JP2004163420A (ja) | パターン検査装置および方法 | |
| JP2000236007A (ja) | 走査電子顕微鏡の自動検出シーケンスファイル作成方法及び走査電子顕微鏡の自動測長シーケンス方法 | |
| JPH05324836A (ja) | パターンマッチング方法 | |
| JP4085635B2 (ja) | 輪郭抽出方法及びその装置及びそのプログラム | |
| JP2000266706A (ja) | 検査装置および検査方法 | |
| WO2021260765A1 (ja) | 寸法計測装置、半導体製造装置及び半導体装置製造システム | |
| CN114078114A (zh) | 用于生成用于晶片分析的校准数据的方法和系统 | |
| JPH09119982A (ja) | 飛しょう体誘導装置 | |
| JPH05101166A (ja) | パターンマツチング装置 | |
| JPH0644362A (ja) | パターンマッチング方法 | |
| US20020024019A1 (en) | Mask defect checking method and device for electron beam exposure | |
| JPH0737893B2 (ja) | パターンマッチング方法 | |
| JP2000293690A (ja) | ウェーハ検査装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19990803 |