JPH06318250A - 画像復元処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 ＳＥＭ画像において、信号歪みを発生しない
範囲でＳ／Ｎを高めると共に任意の領域については別処
理により微小な変化を復元することにより、Ｓ／Ｎが著
しく低い対象物表面の微小な変化を良好に復元すること
を可能とする。 【構成】 ＳＥＭ画像を入力するステップＳ１、ＳＥＭ
画像をＡ／Ｄ変換するステップＳ２、画像データを平滑
化処理するステップＳ４、平滑化処理された画像データ
を加算平均処理するステップＳ５、Ｓ６、加算平均処理
後の画像データ上から任意の領域を指定するステップＳ
７、指定された領域の画像について画像強調処理するス
テップＳ８、画像強調処理した領域の画像データを平滑
化処理および加算平均処理した画像データに組み込むス
テップＳ９により、ステップＳ８で画像強調処理した画
像データを平滑化処理と加算平均処理した画像データに
組み合わせることにより、ダイナミックレンジが微小な
領域の画像を高Ｓ／Ｎで復元する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は画像復元処理方法に係
り、特に半導体製造プロセスで用いられる走査型電子顕
微鏡（ＳＥＭ）の画像のＳ／Ｎの改善方法に関するもの
である。

【０００２】

【従来の技術】一般に、画像のＳ／Ｎ改善処理の方法の
中で、従来から良く使われてきた技術として、平滑化処
理（スムージング）と加算平均処理（アベレージング）
が代表的なものとして知られている。

【０００３】平滑化処理は、得られた信号成分と雑音成
分の各周波数特性に差がある場合に特に有効である。こ
のための演算処理手法として、移動平均処理と周波数領
域処理が知られている。

【０００４】移動平均処理は、得られた画像データを直
接処理するもので、空間フィルタリングやメディアンフ
ィルタリング処理等が知られている。

【０００５】一方、周波数領域処理は、画像データをフ
ーリエ変換処理して、一旦周波数領域に変換し、しかる
後に、適当なフィルタ処理、例えばガウス、ハミング、
ハニングウィンドウをかける等の処理を行い、その後に
再び逆フーリエ変換処理するものである。

【０００６】また、加算平均処理は、繰り返し画像入力
を行った後で、各画素単位に平均化する処理である。こ
の処理は、信号と雑音のレベル差の累積に依存するの
で、平滑処理と異なり、信号と雑音との周波数特性の差
を必要としないという利点がある。

【０００７】以上のような各種の処理の中で、移動平均
処理は広く用いられている。その目的は、周波数領域で
のロウパスフィルタに相当するもので、高周波成分の不
規則雑音に埋もれている低周波数の信号を抽出すること
ができるという特徴がある。つまり、信号成分とは異な
る周波数特性を持つ雑音成分は平滑化処理により除去で
き、不規則雑音は加算平均処理によって除去することが
できるので、平均化処理と加算平均化処理とを組み合わ
せることによって、全般にＳ／Ｎの良い画像復元ができ
るとされている。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】従来の画像復元処理方
法は、以上のように構成されているので、処理前の原画
像における雑音の分散をσ_org ² とし、平滑処理後の雑
音の分散をσ_smo ² とし、加算平均処理後の雑音の分散
をσ_avr ² とし、平滑化点数または加算回数をＮとする
と、雑音が完全に無相関である場合、 ｛σ_smo ² ｜σ_avr ² ｝＝σ_org ² ／Ｎ ・・・（１） が成立し、雑音が完全に相関を持つ場合は、 ｛σ_smo ² ｜σ_avr ² ｝＝σ_org ² ・・・（２） が成り立つ。

【０００９】通常は、雑音にはある程度の相関があるた
め、その効果は式（１）、式（２）の中間の値を持つこ
とになる。そこで、Ｎの値を大きくして行くと、雑音の
軽減効果は向上してゆくが、信号の歪みはこれとは背反
する関係にあるので、徐々に増加する傾向がある。

【００１０】そこで、画面上の微小な変化を復元するた
めには、平滑化点数はできるだけ少なくし、加算回数は
できるだけ大きく設定することが望ましい。ところが、
これを実現するためには、加算する時の同期精度が高
く、同時に加算の間に経時変換の生じない対象物が要求
される。

【００１１】しかし、走査型電子顕微鏡等のように非常
に微小な対象物を相手にする場合、同期精度を保ち、し
かも加算期間中の対象物の変動を防止するのは、非常に
困難であり、加算平均処理における加算回数にはおのず
と制限がある。このため、従来は、ＳＥＭ画像の対象物
のダイナミックレンジの微小な部分を、歪みなく復元す
るには限界があるという問題点があった。

【００１２】一方、現在、半導体製造プロセスにおいて
は、深穴パターンを用いる場合が多く、またその内部の
形状を非破壊で観察したいという要求が高まってきてい
る。しかし、深穴パターンの場合はアスペクト比が高く
なり、従来の方法では観察は困難であるという問題点が
ある。

【００１３】この発明は上記のような従来技術の問題点
を解消し、信号歪みを発生しない範囲でＳ／Ｎを高める
と共に、任意の領域については別処理により微小な変化
を復元することにより、Ｓ／Ｎが著しく低い対象物表面
の微小な変化を良好に復元することを可能とした、また
深穴パターンの観察に効果的な、画像復元処理方法を提
供することを目的とする。

【００１４】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、画像データを平滑化処理する第１のステ
ップと、平滑化処理された画像データを加算平均処理す
る第２のステップと、加算平均処理後の画像データ上か
ら任意の領域を指定する第３のステップと、指定された
領域の画像について画像強調処理する第４のステップ
と、画像強調処理した領域の画像データを前記第１、第
２のステップにおける処理後の画像データに組み込む第
５のステップと、を備える画像復元処理方法を提供する
ものである。

【００１５】

【作用】上記手段において、本発明の画像復元処理方法
は、第１のステップと第２のステップで信号歪みを発生
しない範囲で、平滑化処理と加算平均処理を行い、第３
のステップで画像上で任意の領域を指定し、第４のステ
ップで、指定領域内の画像データについて画像強調処理
し、第５のステップで、画像強調処理した画像データを
平滑化処理と加算平均処理した画像データに組み合わせ
ることにより、ダイナミックレンジが微小な領域の画像
を高Ｓ／Ｎで復元する。

【００１６】

【実施例】以下、図面を参照しながら、本発明の実施例
を説明する。図１は、本発明の一実施例に係る画像復元
処理方法のフローチャートである。まず、ステップＳ１
でＳＥＭからの２次電子信号、つまりＳＥＭ画像を画像
処理装置に入力する。

【００１７】この画像処理装置は、周知のコンピュータ
にフレームメモリを組み合わせた構成のものであり、ソ
フトウエアまたはＤＳＰ等によりフレームメモリに取り
込まれた画像を処理する機能を有する周知の構成を有す
る。

【００１８】次に、ＳＥＭ画像はステップＳ２で、Ａ／
Ｄ変換されるが、ＳＥＭ画像はここで２５６階調の画像
データとして画像処理装置のフレームメモリに格納され
る。これは、アナログフィルタではフィルタ特性を信号
と雑音の性質に応じて変化させるのが困難であるという
欠点を、最初にディジタル量に変換することで、回避す
るためである。

【００１９】次に、ステップＳ３で平滑化（空間フィル
タリング）処理を行う。ここでは、平均化点数を３Ｘ３
のフィルタマトリックスとして採用している。マトリッ
クスの値はＳＥＭの電子ビーム径が１画素サイズと等し
い場合には、

【００２０】

【数１】 を、一方、観察倍率が高く、ビーム径が１画素サイズよ
りも大きい場合には、重み付けの値である

【００２１】

【数２】 を採用した。

【００２２】次に、ステップＳ４で、平滑化処理を引き
続き加算処理するために、１２ビットの深さのフレーム
メモリに転送し加算してゆく。ここでは、ＳＥＭ画像を
８ビット（２５６階調）で処理しているために、１２ビ
ットの深さのフレームメモリで十分である。

【００２３】以上のステップＳ１からステップＳ４の処
理が指定回数に達したか否かをステップＳ５の判定ルー
チンで判断しながら、ステップＳ１からステップＳ４の
動作を指定回数繰り返す。その結果、１２ビットの深さ
のフレームメモリには平滑化処理された画像データの加
算結果が指定回数分累積される。

【００２４】以上のようにして、指定回数分の画像デー
タが累積されると、次にステップＳ６に移行して、平均
化処理を行う。これは、１２ビット深さのフレームメモ
リの各画素のデータを、先の指定累積回数で割り算する
処理である。例えば、ステップＳ１からステップＳ４の
指定繰り返し回数が８回の場合は、フレームメモリの各
画素のデータを“８”で割り算する。この割り算処理
は、シフトレジスタのシフト動作で実現可能であり、
“８”で割る場合、データを３ビット分シフトすればよ
いことは良く知られていることである。

【００２５】以上のような処理を通じて、得られた画像
データの平滑化処理と加算平均化処理が共に行われ、得
られた画像データはＳ／Ｎの改善された画像データとな
っている。

【００２６】次に、この平均化処理された画像データの
中の特に微細に復元したい処理領域を、ステップＳ７に
おいて、指定する。この領域設定はフレームメモリの画
像をディスプレイに表示しながら、マウスやキーボード
で動かせるカーソル等で指定する。

【００２７】しかる後に、ステップＳ８で、先ず指定領
域の画像データを抽出し、この中から画素値の最大値
（Ｐ_MAX ）と最小値（Ｐ_MIN ）を検出する。その後に、
各画素値に対して対数変換処理を行う。すなわち、各画
素値（Ｐ）を Ｐ’＝｛ｌｏｇ（Ｐ）−ｌｏｇ（Ｐ_MIN ）｝ ／｛ｌｏｇ（Ｐ_MAX ）−ｌｏｇ（Ｐ_MIN ）｝Ｘ２５５・・・（３） なる関係式で変換し、強調する。画素値が“０”である
場合には、“１”と見なして処理する。

【００２８】以上のようにして対数変換処理して得られ
た各画素値（Ｐ’）を、ステップＳ９において、元の画
素値（Ｐ）のアドレスに書き込み、これを表示させる。
つまり、指定領域についてのみ対数変換処理された画素
に置き換える。

【００２９】以上のような処理の結果、従来は困難であ
った深穴パターンの内部観察が可能になる。このこと
を、図２から図３の説明図に基づいて説明する。

【００３０】図２は入力画像に対して平滑化処理および
平均化処理を行ったＳＥＭ画像であり、対象パターンは
深さ４．５ミクロンｍ、開口径１．０ミクロンｍのトレ
ンチ穴パターンで、ＳＥＭの観察条件は加速電圧１．５
ｋＶ、観察倍率５０，０００倍である。

【００３１】図３は、図２の画像に対してカーソルで領
域指定を行っているところの画像の説明図である、この
領域についての対数変換処理を指定している。

【００３２】図４は、図３における指定領域についての
み対数変換処理した場合の、復元された画像の説明図で
ある。

【００３３】図２からも明らかなように、深穴パターン
の内部は、ＳＥＭ画像では内部からの信号が微弱なた
め、Ｓ／Ｎが著しく低く、従って従来の平滑化処理や加
算平均処理だけでは、観察は非常に困難であった。

【００３４】これに対して、図３に示すように、穴内部
の任意の領域を指定し、この領域だけに対数変換処理を
加えることによって、画像を強調することが可能とな
り、図４に示すように、画像を復元することにより、深
穴パターン内部の形状やその変化を容易に観察すること
ができる。

【００３５】したがって、半導体製造プロセス等で深穴
パターンの内部の形状を非破壊で観察することが可能と
なり、特に異常形状の発見に有効に適用することができ
る。

【００３６】さらに、画像の観察のみでなく、ステレオ
スコピー法による３次元形状測定においても、本発明に
よる復元画像を用いることにより測定精度を著しく向上
させることが可能である。

【００３７】なお、上記実施例では、対数変換処理を用
いた画像強調処理を例にとって説明したが、本発明の実
施はこれに限定されるものではなく、ガンマ補正、ロジ
スティク変換等の非線形画像強調方法を適用してもよ
く、効果的に画像の復元を行うことができる。

【００３８】

【発明の効果】以上のべたように、本発明の画像復元処
理方法によれば、平滑化処理や加算平均処理に加えて、
特に詳細に観察したい部分については、領域指定して部
分的に対数変換処理等の画像強調処理を施すことによ
り、従来観察が困難であった、Ｓ／Ｎの低い領域の画像
を効果的に復元できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る画像復元処理方法のフ
ローチャートである。

【図２】平滑化処理と加算平均処理を行ったＳＥＭ画像
の説明図である。

【図３】図２のＳＥＭ画像に領域指定する場合の説明図
である。

【図４】図３の領域指定部分について画像強調処理した
ＳＥＭ画像の説明図である。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】画像データを平滑化処理する第１のステッ
   プと、平滑化処理された画像データを加算平均処理する
   第２のステップと、加算平均処理後の画像データ上から
   任意の領域を指定する第３のステップと、指定された領
   域の画像について画像強調処理する第４のステップと、
   画像強調処理した領域の画像データを前記第１、第２の
   ステップにおける処理後の画像データに組み込む第５の
   ステップと、を備えることを特徴とする画像復元処理方
   法。
2. 【請求項２】第４のステップにおける画像強調処理が、
   指定領域の画像データに対して最大値と最小値を検出
   し、これらの値に基づき指定領域内の各画素の値を対数
   変換処理することで行われる、請求項１の画像復元処理
   方法。