JPH10103922A - パターン位置合わせ装置およびパターン位置合わせ方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 ２つのパターンの画像に対応する２つの画像
データの相対位置を正確に位置合わせすることができる
パターン位置合わせ装置およびパターン位置合わせ方法
を提供することである。 【解決手段】 参照画像データ１００のパターンを細ら
せた画像およびパターンを太らせた画像に対応する修正
画像データを元の参照画像データとともに複数の参照画
像データとして用いる。各参照画像データにおいてパタ
ーン中の特徴点Ａ，Ｂから基準位置Ｐへのベクトルを算
出し、特徴点−ベクトルテーブル３００を作成する。特
徴点−ベクトルテーブル３００を参照して、被検査画像
データ２００の各特徴点Ａ，Ｂから対応するベクトルの
指し示す画素位置を算出し、カウントマトリクス４００
に１を加算し、最大カウント値を有する画素位置を検出
する。複数の参照画像データに対応する最大カウント値
のうち最も大きい値およびその画素位置を検出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、第１のパターンの
画像に対応する第１の画像データと第２のパターンの画
像に対応する第２の画像データとの位置合わせを行うパ
ターン位置合わせ装置およびパターン位置合わせ方法に
関する。

【０００２】

【従来の技術】プリント基板やＬＳＩ（大規模集積回
路）ウエハ等に形成される回路パターンの検査方法とし
て、検査対象物のパターンの画像（被検査画像）を参照
パターンの画像（参照画像）と比較することにより検査
対象物の欠陥を検出する方法が一般に行われている。こ
のような検査方法では、被検査画像と参照画像とを正確
に位置合わせすること必要となる。そのため、従来より
種々のパターン位置合わせ方法が提案されている。

【０００３】例えば特公平５−１７４８１号公報に開示
されたパターン欠陥検査装置では、二値画像で表された
２つのパターンの位置合わせを行うために、図１９に示
すように、参照画像データ１００と被検査画像データ２
００との相対位置を１画素ずつ変化させて重ねていき、
それぞれの位置における参照画像データ１００と被検査
画像データ２００との間の不一致画素の数をカウント
し、不一致画素の数が最小となる相対位置を最適位置と
する。

【０００４】図１９において、不一致画素の数を表すテ
ーブル５００の左上の“８６”は被検査画像データ２０
０の左上の角部を参照画像データ１００の左上の角部に
重ねた場合の不一致画素の数を示し、テーブル５００の
左下の“１０５”は被検査画像データ２００の左下の角
部を参照画像データ１００の左下の角部に重ねた場合の
不一致画素の数を示す。また、テーブル５００の右下の
“８２”は被検査画像データ２００の右下の角部を参照
画像データ１００の右下の角部に重ねた場合の不一致画
素の数を示し、テーブル５００の右上の“８８”は被検
査画像データ２００の右上の角部を参照画像データ１０
０の右上の角部に重ねた場合の不一致画素の数を示して
いる。

【０００５】この場合、被検査画像データ２００のパタ
ーン２０２が参照画像データ１００のパターン１０２に
重なり合い、被検査画像データ２００のパターン２０１
が参照画像データ１００のパターン１０１から上に１画
素分ずれた位置が最適位置と判定される。

【０００６】しかしながら、パターンのエッジ部分では
量子化誤差の影響により画素値の差異が発生しやすい。
特に、斜め方向のエッジ部分では量子化誤差の影響が大
きく現れる。そのため、上記の方法では、参照画像デー
タ１００と被検査画像データ２００との相対位置が必ず
しも最適な位置にならない場合が生じ、パターンの検査
の際に欠陥を誤検出する可能性がある。

【０００７】図１９の例では、被検査画像データ２００
のパターン２０１が参照画像データ１００のパターン１
０１と完全に重なり合う位置が本来の最適位置である
が、被検査画像データ２００のパターン２０２の斜め方
向のエッジ部分で量子化誤差が発生しているために、パ
ターン１０１がパターン２０１に対して１画素分ずれた
位置が最適位置とみなされてしまう。

【０００８】そこで、特開平８−７７３５７号公報に、
参照画像データにおいてパターンのエッジ付近に不感領
域を設定するパターン位置合わせ方法が提案されてい
る。図２０に示すように、参照画像データ１００のパタ
ーン１０１およびパターン１０２のエッジ付近に不感領
域１０３を設定し、参照画像データ１００と被検査画像
データ２００との間で不一致画素の数をカウントする際
に、不感領域１０３における画素を含めない。

【０００９】図２０の例のように、不一致画素の数のカ
ウント値が最小となる画素位置が複数存在することがあ
る。この場合には、例えば複数の画素位置の重心を最適
位置と判定することにより、被検査画像データ２００の
パターン２０１が参照画像データ１００のパターン１０
１と完全に重なり合う位置が最適位置とみなされる。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】上記の特開平８−７７
３５７号公報に開示されたパターン位置合わせ方法によ
れば、図２０に示したように、参照画像データ１００と
被検査画像データ２００との相対位置が最適位置に設定
される。

【００１１】しかしながら、図２０に示したように、カ
ウント値が最小となる画素位置が複数存在する場合に
は、最終的に複数の画素位置から最適位置を決定する方
法によっては必ずしも参照画像データ１００と被検査画
像データ２００との相対位置が最適位置とならない場合
も生じる。また、図２１に示すように、被検査画像デー
タ２００のエッジ付近に欠陥２０３が存在する場合に
は、参照画像データ１００と被検査画像データ２００と
の相対位置が最適位置からずれる場合がある。

【００１２】さらに、被検査画像データ２００のパター
ンが全体的に細ったり太ったりする場合には、上記のい
ずれの方法を用いても参照画像データ１００と被検査画
像データ２００との相対位置を正確に求めることができ
ない。

【００１３】本発明の目的は、２つのパターンの画像に
対応する２つの画像データの相対位置を正確に位置合わ
せすることができるパターン位置合わせ装置およびパタ
ーン位置合わせ方法を提供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段および発明の効果】

（１）第１の発明 第１の発明に係るパターン位置合わせ装置は、第１のパ
ターンの画像に対応する第１の画像データと第２のパタ
ーンの画像に対応する第２の画像データとの位置合わせ
を行うパターン位置合わせ装置であって、参照画像デー
タ作成手段および位置合わせ手段を備える。

【００１５】参照画像データ作成手段は、第１の画像デ
ータに基づいて第１のパターンが縮小または拡大された
修正画像に対応する１または複数の修正画像データを作
成し、第１の画像データおよび１または複数の修正画像
データを複数の参照画像データとして得る。位置合わせ
手段は、複数の参照画像データの各々を第２の画像デー
タと比較し、比較結果に基づいて第１の画像データと第
２の画像データとの位置合わせを行う。

【００１６】第１の発明に係るパターン位置合わせ装置
においては、第１のパターンが縮小または拡大された修
正画像に対応する１または複数の修正画像データが第１
の画像データとともに複数の参照画像データとして用い
られ、複数の参照画像データが第２の画像データとそれ
ぞれ比較される。そして、それらの比較結果に基づいて
第１の画像データと第２の画像データとの位置合わせが
行われる。

【００１７】したがって、第２の画像データの第２のパ
ターンが細ったり太ったりした場合でも、第１の画像デ
ータと第２の画像データの位置合わせが正確に行われ
る。 （２）第２の発明 第２の発明に係るパターン位置合わせ装置は、第１のパ
ターンの画像に対応する第１の画像データと第２のパタ
ーンの画像に対応する第２の画像データとの位置合わせ
を行うパターン位置合わせ装置であって、参照画像デー
タ作成手段、第１の特徴抽出手段、ベクトル算出手段、
記憶手段、第２の特徴抽出手段、画素位置算出手段、集
計手段および判定手段を備える。

【００１８】参照画像データ作成手段は、第１の画像デ
ータに基づいて第１のパターンが縮小または拡大された
修正画像に対応する１または複数の修正画像データを作
成し、第１の画像データおよび１または複数の修正画像
データを複数の参照画像データとして得る。

【００１９】第１の特徴抽出手段は、各参照画像データ
において所定の特徴点を抽出する。ベクトル算出手段
は、第１の特徴抽出手段により各参照画像データにおい
て抽出された特徴点から当該参照画像データ上の基準位
置へのベクトルを算出する。記憶手段は、第１の特徴抽
出手段により抽出された特徴点とベクトル算出手段によ
り算出されたベクトルとの対応関係を各参照画像データ
ごとに記憶する。

【００２０】第２の特徴抽出手段は、第２の画像データ
から前記所定の特徴点を抽出する。画素位置算出手段
は、各参照画像データごとに記憶手段に記憶された対応
関係を参照して第２の画像データ上で第２の特徴抽出手
段により抽出された特徴点から対応するベクトルの指し
示す画素位置を算出する。集計手段は、画素位置算出手
段による画素位置の算出回数を各画素位置ごとに集計す
る。判定手段は、複数の参照画像データについての集計
手段の集計結果に基づいて第１の画像データ上の基準位
置に対応する第２の画像データ上の位置を判定する。

【００２１】第１の発明に係るパターン位置合わせ装置
においては、第１のパターンが縮小または拡大された修
正画像に対応する１または複数の修正画像データおよび
第１の画像データが複数の参照画像データとして得られ
る。各参照画像データから所定の特徴点が抽出され、抽
出された特徴点から当該参照画像データ上の基準位置へ
のベクトルが算出され、特徴点とベクトルとの対応関係
が各参照画像データごとに記憶される。一方、第２の画
像データから前記所定の特徴点が抽出され、各参照画像
データごとに記憶された対応関係に基づいて第２の画像
データ上で抽出された特徴点から対応するベクトルの指
し示す画素位置が算出される。画素位置の算出回数は各
画素位置ごとに集計され、複数の参照画像データについ
ての集計結果に基づいて第１の画像データ上の基準位置
に対応する第２の画像データ上の位置が判定される。

【００２２】このように、第１のパターンが縮小または
拡大された修正画像に対応する１または複数の修正画像
データが第１の画像データとともに複数の参照画像デー
タとして用いられるので、第２の画像データの第２のパ
ターンが細ったり太ったりした場合でも、第１の画像デ
ータ上の基準位置に対応する第２の画像データ上の位置
が正確に判定される。

【００２３】また、各参照画像データ上の特徴点から基
準位置へのベクトルに基づいてその基準位置に対応する
第２の画像データ上の位置が判定されるので、判定結果
がパターンのエッジ部分における量子化誤差や欠陥の影
響を受けず、また複数の最適位置が検出されることも少
ない。したがって、第１の画像データと第２の画像デー
タの位置合わせが正確に行われる。

【００２４】（３）第３の発明 第３の発明に係るパターン位置合わせ装置は、第２の発
明に係るパターン位置合わせ装置の構成において、第１
の画像データまたは参照画像データ作成手段により作成
された各参照画像データを所定画素数の寸法を有する複
数の第１のブロックに区分する第１のブロック区分手段
と、第２の画像データから第１のブロック区分手段によ
り区分される各第１のブロックよりも２次元的に大きな
寸法を有する第２のブロックを順次抽出する第２のブロ
ック区分手段とをさらに備え、第１の特徴抽出手段が、
各第１のブロックにおいて前記所定の特徴点を抽出し、
ベクトル算出手段が、各参照画像データの各第１のブロ
ックにおいて第１の特徴抽出手段により抽出された特徴
点から当該第１のブロック内の基準位置へのベクトルを
算出し、記憶手段が、各参照画像データの各第１のブロ
ックにおいて第１の特徴抽出手段により抽出された特徴
点とベクトル算出手段により算出されたベクトルとの対
応関係を記憶し、第２の特徴抽出手段が、各第２のブロ
ックにおいて前記所定の特徴点を抽出し、画素位置算出
手段が、各参照画像データの各第１のブロックごとに記
憶手段に記憶された対応関係を参照して各第２のブロッ
クにおいて第２の特徴抽出手段により抽出された特徴点
から対応するベクトルの指し示す画素位置を算出し、集
計手段が、各第２のブロックにおいて画素位置算出手段
による画素位置の算出回数を各画素位置ごとに集計し、
判定手段が、複数の参照画像データについての集計手段
の集計結果に基づいて各第１のブロック内の基準位置に
対応する第２のブロック内の位置を判定するものであ
る。

【００２５】第３の発明に係るパターン位置合わせ装置
においては、各参照画像データの複数の第１のブロック
内でそれぞれ特徴点が抽出されるとともに、その特徴点
から基準位置へのベクトルが算出され、各第１のブロッ
クごとに特徴点とベクトルとの対応関係が記憶される。
一方、第２の画像データの複数の第２のブロック内でそ
れぞれ前記所定の特徴点が抽出され、上記の対応関係を
参照してその特徴点から対応するベクトルの指し示す画
素位置が算出される。そして、各第２のブロックにおい
て画素位置の算出回数が各画素位置ごとに集計され、複
数の参照画像データについての集計結果に基づいて各第
１のブロック内の基準位置に対応する第２のブロック内
の位置が判定される。

【００２６】このように、複数の第１のブロック内の基
準位置に対応する複数の第２のブロック内の位置がそれ
ぞれ判定されるので、第１の画像データおよび第２の画
像データがより正確に位置合わせされる。特に、第２の
ブロックが第１のブロックよりも大きな寸法に設定され
るので、第１の画像データおよび第２の画像データの取
り込み時における位置ずれが許容される。

【００２７】（４）第４の発明 第４の発明に係るパターン位置合わせ方法は、第１のパ
ターンの画像に対応する第１の画像データと第２のパタ
ーンの画像に対応する第２の画像データとの位置合わせ
を行うパターン位置合わせ方法において、第１の画像デ
ータに基づいて第１のパターンが縮小または拡大された
修正画像に対応する１または複数の修正画像データを作
成し、第１の画像データおよび１または複数の修正画像
データを複数の参照画像データとし、複数の参照画像デ
ータの各々を第２の画像データと比較し、比較結果に基
づいて第１の画像データと第２の画像データとの位置合
わせを行うものである。

【００２８】第４の発明に係るパターン位置合わせ方法
においては、第１のパターンが縮小または拡大された修
正画像に対応する１または複数の修正画像データが第１
の画像データとともに複数の参照画像データとして用い
られ、複数の参照画像データが第２の画像データとそれ
ぞれ比較される。そして、それらの比較結果に基づいて
第１の画像データと第２の画像データとの位置合わせが
行われる。

【００２９】したがって、第２の画像データの第２のパ
ターンが細ったり太ったりした場合でも、第１の画像デ
ータと第２の画像データの位置合わせが正確に行われ
る。 （５）第５の発明 第５の発明に係るパターン位置合わせ方法は、第１のパ
ターンの画像に対応する第１の画像データと第２のパタ
ーンの画像に対応する第２の画像データとの位置合わせ
を行うパターン位置合わせ方法において、第１の画像デ
ータに基づいて第１のパターンが縮小または拡大された
修正画像に対応する１または複数の修正画像データを作
成し、第１の画像データおよび１または複数の修正画像
データを複数の参照画像データとし、各参照画像データ
において所定の特徴点を抽出し、各参照画像データにお
いて抽出された特徴点から当該参照画像データ上の基準
位置へのベクトルを算出し、抽出された特徴点と算出さ
れたベクトルとの対応関係を各参照画像データごとに記
憶し、第２の画像データから前記所定の特徴点を抽出
し、各参照画像データごとに記憶された対応関係を参照
して第２の画像データ上で抽出された特徴点から対応す
るベクトルの指し示す画素位置を算出し、画素位置の算
出回数を各画素位置ごとに集計し、複数の参照画像デー
タについての集計結果に基づいて第１の画像データ上の
基準位置に対応する第２の画像データ上の位置を判定す
るものである。

【００３０】第５の発明に係るパターン位置合わせ方法
においては、第１のパターンが縮小または拡大された修
正画像に対応する１または複数の修正画像データおよび
第１の画像データが複数の参照画像データとされる。各
参照画像データから所定の特徴点が抽出され、抽出され
た特徴点から当該参照画像データ上の基準位置へのベク
トルが算出され、特徴点とベクトルとの対応関係が各参
照画像データごとに記憶される。一方、第２の画像デー
タから前記所定の特徴点が抽出され、各参照画像データ
ごとに記憶された対応関係に基づいて第２の画像データ
上で抽出された特徴点から対応するベクトルの指し示す
画素位置が算出される。画素位置の算出回数は各画素位
置ごとに集計され、複数の参照画像データについての集
計結果に基づいて第１の画像データ上の基準位置に対応
する第２の画像データ上の位置が判定される。

【００３１】このように、第１のパターンが縮小または
拡大された修正画像に対応する１または複数の修正画像
データが第１の画像データとともに複数の参照画像デー
タとして用いられるので、第２の画像データの第２のパ
ターンが細ったり太ったりした場合でも、第１の画像デ
ータ上の基準位置に対応する第２の画像データ上の位置
が正確に判定される。

【００３２】また、各参照画像データ上の特徴点から基
準位置へのベクトルに基づいてその基準位置に対応する
第２の画像データ上の位置が判定されるので、判定結果
がパターンのエッジ部分における量子化誤差や欠陥の影
響を受けず、また複数の最適位置が検出されることも少
ない。したがって、第１の画像データと第２の画像デー
タの位置合わせが正確に行われる。

【００３３】（６）第６の発明 第６の発明に係るパターン位置合わせ方法は、第５の発
明に係るパターン位置合わせ方法において、第１の画像
データまたは各参照画像データを所定画素数の寸法を有
する複数の第１のブロックに区分し、各参照画像データ
の各第１のブロックにおいて所定の特徴点を抽出し、各
参照画像データの各第１のブロックにおいて抽出された
特徴点から当該第１のブロック内の所定の基準位置への
ベクトルを算出し、各参照画像データの各第１のブロッ
クにおいて抽出された特徴点と算出された対応するベク
トルとの対応関係を記憶し、第２の画像データから各第
１のブロックよりも２次元的に大きな寸法を有する第２
のブロックを順次抽出し、各第２のブロックにおいて前
記所定の特徴点を抽出し、各参照画像データの各第１の
ブロックごとに記憶された対応関係を参照して各第２の
ブロックにおいて抽出された特徴点から対応するベクト
ルの指し示す画素位置を算出し、各第２のブロックにお
いて画素位置の算出回数を各画素位置ごとに集計し、複
数の参照画像データについての集計結果に基づいて各第
１のブロック内の基準位置に対応する第２のブロック内
の位置を判定するものである。

【００３４】第６の発明に係るパターン位置合わせ方法
においては、各参照画像データの複数の第１のブロック
内でそれぞれ特徴点が抽出されるとともに、その特徴点
から基準位置へのベクトルが算出され、各第１のブロッ
クごとに特徴点とベクトルとの対応関係が記憶される。
一方、第２の画像データの複数の第２のブロック内でそ
れぞれ前記所定の特徴点が抽出され、上記の対応関係を
参照してその特徴点から対応するベクトルの指し示す画
素位置が算出される。そして、各第２のブロックにおい
て画素位置の算出回数が各画素位置ごとに集計され、複
数の参照画像データについての集計結果に基づいて各第
１のブロック内の基準位置に対応する第２のブロック内
の位置が判定される。

【００３５】このように、複数の第１のブロック内の基
準位置に対応する複数の第２のブロック内の位置がそれ
ぞれ判定されるので、第１の画像データおよび第２の画
像データがより正確に位置合わせされる。特に、第２の
ブロックが第１のブロックよりも大きな寸法に設定され
るので、第１の画像データおよび第２の画像データの取
り込み時における位置ずれが許容される。

【００３６】

【発明の実施の形態】図１は本発明の第１の実施例にお
けるパターン位置合わせ装置の構成を示すブロック図で
ある。このパターン位置合わせ装置は、例えばプリント
基板のパターンの外観検査を行うパターン検査装置に用
いられる。

【００３７】図１のパターン位置合わせ装置は、ＣＣＤ
（電荷結合素子）カメラ１、アナログ・デジタル変換器
（以下、Ａ／Ｄ変換器と呼ぶ）２、バッファメモリ３お
よびコンピュータシステム４を含む。

【００３８】ＣＣＤカメラ１により撮像された欠陥を含
まないプリント基板のパターンの画像（参照画像）およ
び検査対象となるプリント基板のパターンの画像（被検
査画像）は映像信号としてＡ／Ｄ変換器２に与えられ
る。このとき、被検査画像の取り込み時における機械的
な位置ずれ、プリント基板のパターン形成時のフィルム
の伸縮による位置ずれ等を考慮し、参照画像よりも大き
い領域の被検査画像が取り込まれる。

【００３９】Ａ／Ｄ変換器２は、参照画像の映像信号ま
たは被検査画像の映像信号をアナログ・デジタル変換
し、２値の参照画像データまたは被検査画像としてバッ
ファメモリ３に入力する。バッファメモリ３は、ＣＣＤ
カメラ１による参照画像または被検査画像の取り込みと
ソフトウエアの処理とを時間軸上で整合させるために設
けられている。

【００４０】本実施例では、ＣＣＤカメラ１およびＡ／
Ｄ変換器２が入力手段を構成する。なお、ＣＣＤカメラ
１により得られる参照画像データの代わりにＣＡＤ（Co
mputer Aided Design ）データから作成した参照画像デ
ータを用いてもよい。

【００４１】コンピュータシステム４は、パーソナルコ
ンピュータまたはワークステーションからなる。このコ
ンピュータシステム４は、参照画像データと被検査画像
データとの位置合わせ処理を以下に示す方法で実行し、
参照画像データに対する被検査画像データの最適位置を
判定する。

【００４２】本実施例では、コンピュータシステム４
が、第１および第２のブロック区分手段、参照画像デー
タ作成手段、第１の特徴抽出手段、ベクトル算出手段、
記憶手段、第２の特徴抽出手段、画素位置算出手段、集
計手段および判定手段を構成する。

【００４３】ここで、図１のコンピュータシステム４の
動作の一例を図２および図３を参照しながら説明する。
まず、参照画像データ１００を、所定の画素数のサイズ
を有する複数の第１のブロックＢＫ１に区分する（ステ
ップＳ１）。各第１のブロックＢＫ１のサイズは、例え
ば２５６画素×２５６画素である。

【００４４】次に、各第１のブロックＢＫ１ごとに、パ
ターンを細らせた（縮小した）画像に対応する画像デー
タおよびパターンを太らせた（拡大した）画像に対応す
る画像データを作成する（ステップＳ２）。このような
修正画像に対応する画像データを修正画像データと呼
ぶ。

【００４５】以下、このようにして作成された修正画像
データおよび元の参照画像データ１００（原画像デー
タ）を参照画像データと総称する。ここでは、複数の参
照画像データとして、例えばパターンを２画素細らせた
修正画像に対応する修正画像データ、１画素細らせた修
正画像に対応する修正画像データ、１画素太らせた修正
画像に対応する修正画像データおよび２画素太らせた修
正画像にそれぞれ対応する修正画像データならびに元の
参照画像データ１００を用いる。

【００４６】次に、複数の参照画像データの第１のブロ
ックＢＫ１においてパターン中の所定の特徴点を抽出す
る（ステップＳ３）。特徴点としては、例えば８方向の
エッジ、角部等を用いる。図３の例では、第１のブロッ
クＢＫ１内の特徴点Ａおよび特徴点Ｂを抽出している。

【００４７】次に、複数の参照画像データの第１のブロ
ックＢＫ１において各特徴点から予め設定された任意の
基準位置へのベクトルを算出する（ステップＳ４）。図
３の例では、特徴点Ａから基準位置ＰへのベクトルＡ
１，Ａ２および特徴点Ｂから基準位置ＰへのベクトルＢ
１，Ｂ２を算出している。

【００４８】次に、第１のブロックＢＫ１内の各特徴点
とベクトルとの対応関係を示す特徴点−ベクトルテーブ
ル３００を各参照画像データごとに作成する（ステップ
Ｓ５）。図３の例では、特徴点−ベクトルテーブル３０
０に、特徴点ＡとベクトルＡ１，Ａ２との対応関係およ
び特徴点ＢとベクトルＢ１，Ｂ２との対応関係が格納さ
れている。

【００４９】一方、被検査画像データ２００から参照画
像データ１００の第１のブロックＢＫ１に対応する第２
のブロックＢＫ２を切り出す（ステップＳ６）。ここ
で、第２のブロックＢＫ２は、第１のブロックＢＫ１に
対応する領域よりもα画素ずつ２次元的に拡張されたサ
イズに設定する。αは、参照画像データ１００と被検査
画像データ２００との位置ずれに相当する画素数に設定
する。例えば、第２のブロックＢＫ２は上下左右方向と
もに第１のブロックＢＫ１よりも２０画素ずつ拡張され
る。

【００５０】次に、第２のブロックＢＫ２において第１
のブロックＢＫ１と同様に特徴点を抽出する（ステップ
Ｓ７）。図３の例では、第２のブロックＢＫ２において
特徴点Ａおよび特徴点Ｂを抽出している。

【００５１】さらに、第２のブロックＢＫ２と同じサイ
ズを有するカウントマトリクス（カウント用配列）４０
０を複数の参照画像データの数だけ用意する。カウント
マトリクス４００は、第２のブロックＢＫ２内の画素数
に対応する数の要素を有する。カウントマトリクス４０
０の各要素を０に予め初期設定する。特徴点−ベクトル
テーブル３００の内容を参照して、第２のブロックＢＫ
２内で各特徴点から対応するベクトルの指し示す画素位
置を算出する。そして、算出された画素位置に対応する
カウントマトリクス４００の要素に所定値（例えば１）
を加算する（ステップＳ８）。このような加算処理をベ
クトル投票と呼び、加算する所定値を投票ポイントと呼
ぶ。図３の例では、各特徴点ＡからベクトルＡ１，Ａ２
の指し示す画素位置および各特徴点ＢからベクトルＢ
１，Ｂ２の指し示す画素位置をそれぞれ算出している。

【００５２】第２のブロックＢＫ２内の全ての特徴点に
ついてベクトル投票を行った後、カウントマトリクス４
００から加算値（カウント値）が最大となる画素位置を
検出し、その画素位置および最大カウント値を記憶する
（ステップＳ９）。

【００５３】全ての参照画像データに関してステップＳ
８〜Ｓ９の処理を繰り返す。全ての参照画像データに関
してカウントマトリクス４００の最大カウント値および
その画素位置を記憶した後、記憶された最大カウント値
のうち最も大きな最大カウント値を検出する。そして、
検出された最大カウント値に対応する参照画像データの
細り量または太り量を被検査画像データ２００の細り量
または太り量と判定し、かつその最大カウント値の画素
位置を第１のブロックＢＫ１内の基準位置Ｐに対応する
位置Ｐ₀ とみなすことにより、第１のブロックＢＫ１に
対する第２のブロックＢＫ２の最適位置を検出する（ス
テップＳ１０）。

【００５４】以下同様にして、全ての第１のブロックＢ
Ｋ１および第２のブロックＢＫ２について上記ステップ
Ｓ２〜Ｓ１０の処理を繰り返す。なお、予め参照画像デ
ータ１００の全ての第１のブロックＢＫ１についてステ
ップＳ１〜Ｓ５の処理を実行して各参照画像データごと
に特徴点−ベクトルテーブル３００を作成しておいても
よい。この場合には、位置合わせ処理時に、被検査画像
データ２００の各第２ブロックＢＫ２についてステップ
Ｓ６〜Ｓ１０を実行する。

【００５５】また、パターンの細らせ・太らせ処理（ス
テップＳ２）をブロック切出し処理（ステップＳ１）の
前に行ってもよい。次に、図４〜図１１を参照しながら
第１の実施例のパターン位置合わせ装置による処理例を
説明する。

【００５６】図４は細りまたは太りのない参照画像デー
タおよび特徴点を示し、図５は図４の各特徴点とベクト
ルとの対応関係を示す。図６は細り量が１画素の参照画
像データおよび特徴点を示し、図７は図６の各特徴点と
ベクトルとの対応関係を示す。図８は被検査画像データ
および特徴点を示し、図９は図４の参照画像データに対
応するカウントマトリクスのカウント値を示し、図１０
は図６の参照画像データに対応するカウントマトリクス
のカウント値を示し、図１１は位置合わせ結果を示す。

【００５７】図４の参照画像データ１００はパターン１
０１，１０２を有する。この参照画像データ１００にお
いて記号ｐは基準位置を示す。記号ａは左側エッジを示
し、記号ｂは右側エッジを示し、記号ｃは上側エッジを
示す。記号ｄは右上角部を示し、記号ｅは左上角部を示
し、記号ｆは左上屈曲部を示す。この参照画像データ１
００において記号ａ〜ｆで示した各特徴点が抽出され
る。

【００５８】図５に示すように、参照画像データ１００
における各特徴点から基準位置へのベクトルが算出され
る。図５の各特徴点とベクトルとの対応関係は特徴点−
ベクトルテーブル３００に格納される。

【００５９】図６の参照画像データ１００ａは図４のパ
ターン１０１を横方向に１画素細らせたパターン１０１
ａおよびパターン１０２を横方向に１画素細らせたパタ
ーン１０２ａを有する。

【００６０】図７に示すように、参照画像データ１００
ａにおける各特徴点から基準位置へのベクトルが算出さ
れる。図７の各特徴点とベクトルとの対応関係は特徴点
−ベクトルテーブル（図示せず）に格納される。

【００６１】図４の参照画像データ１００に対応する図
９のカウントマトリクス４００において、図８の被検査
画像データ２００の各特徴点から図５のベクトルが指し
示す画素位置に対応する要素に投票ポイントとして１点
ずつ加算される。この場合、カウントマトリクス４００
の最大カウント値は“１４”となる。

【００６２】図６の参照画像データ１００ａに対応する
図１０のカウントマトリクス４００ａにおいて、図８の
被検査画像データ２００の各特徴点から図７のベクトル
が指し示す画素位置に対応する要素に投票ポイントとし
て１点ずつ加算される。この場合、カウントマトリクス
４００ａの最大カウント値は“２６”となる。

【００６３】カウントマトリクス４００ａの最大カウン
ト値“２６”がカウントマトリクス４００の最大カウン
ト値“１４”よりも大きいので、カウントマトリクス４
００ａにおいてカウント値“２６”が格納された要素に
対応する被検査画像データ２００の画素位置が参照画像
データ１００ａの基準位置に対応する位置となる。ま
た、被検査画像データ２００のパターン２０１，２０２
は参照画像データ１００のパターン１０１，１０２より
も１画素細っていると判定される。

【００６４】その結果、図１１に示すように、被検査画
像データ２００のパターン２０１が参照画像データ１０
０ａのパターン１０１ａと完全に重なり合う位置が最適
位置とみなされる。

【００６５】本実施例のパターン位置合わせ装置では、
パターンを細らせた画像に対応する修正画像データおよ
びパターンを太らせた画像に対応する修正画像データが
元の参照画像データとともに複数の参照画像データとし
て用いられるので、被検査画像データ２００のパターン
が細ったり太ったりした場合でも、参照画像データ１０
０上の基準位置に対応する被検査画像データ２００上の
位置が正確に判定される。

【００６６】また、本実施例のパターン位置合わせ装置
では、参照画像データ１００上の特徴点から基準位置へ
のベクトルに基づいてその基準位置に対応する被検査画
像データ２００上の位置が判定されるので、量子化誤差
や欠陥等の影響をほとんど受けずに良好なパターン位置
合わせが可能となる。

【００６７】さらに、本実施例のパターン位置合わせ装
置では、処理時間が特徴点の数に依存するが、１つの第
１のブロックＢＫ１内に含まれる特徴点の数には限りが
あるので、各第２のブロックＢＫ２の位置ずれ許容範囲
を拡大しても、処理時間にあまり影響が及ばない。した
がって、位置ずれ許容範囲を拡大しても、ソフトウエア
処理の時間の増大が抑えられる。

【００６８】なお、上記の処理例では、修正画像データ
として、パターンを横方向に所定画素細らせた画像に対
応する修正画像データを用いているが、パターンを横方
向に所定画素太らせた画像に対応する修正画像データを
用いてもよく、パターンを縦方向に所定画素細らせまた
は太らせた画像に対応する修正画像データを用いてもよ
く、あるいはパターンを全方向に所定画素細らせまたは
太らせた画像に対応する修正画像データを用いてもよ
い。

【００６９】図１のパターン位置合わせ装置では、位置
合わせ処理をコンピュータシステム４のソフトウエアの
処理により実現しているが、位置合わせ処理の一部また
は全てをハードウエアにより実現してもよい。

【００７０】図１２は本発明の第２の実施例におけるパ
ターン位置合わせ装置の構成を示すブロック図である。
図１２のパターン位置合わせ装置は、ＣＣＤカメラ１、
Ａ／Ｄ変換器２、スイッチＳＷ、ブロック切出し部１
１、パターン細らせ・太らせ部１２、特徴点抽出部１
３、ベクトル算出部１４、テーブル作成部１５、ブロッ
ク切出し部１６、特徴点抽出部１７、ベクトル投票部１
８、最大カウント値記憶部１９および最大位置検出部２
０を含む。

【００７１】ＣＣＤカメラ１により撮像された参照画像
は映像信号としてＡ／Ｄ変換器２に与えられ、Ａ／Ｄ変
換器２から出力される参照画像データはスイッチＳＷを
介してブロック切出し部１１に与えられる。一方、ＣＣ
Ｄカメラ１により撮像された被検査画像は映像信号とし
てＡ／Ｄ変換器２に与えられ、Ａ／Ｄ変換器２から出力
される被検査画像データはスイッチＳＷを介してブロッ
ク切出し部１６に与えられる。

【００７２】ブロック切出し部１１は、参照画像データ
１００を所定の画素数のサイズを有する複数の第１のブ
ロックＢＫ１に区分する。パターン細らせ・太らせ部１
２は、各第１のブロックＢＫ１ごとに、パターンを細ら
せた画像に対応する修正画像データおよびパターンを太
らせた画像に対応する修正画像データを作成し、それら
の修正画像データおよび元の参照画像データ１００を複
数の参照画像データとして出力する。

【００７３】特徴点抽出部１３は、複数の参照画像デー
タの各第１のブロックＢＫ１においてパターン中の所定
の特徴点を抽出する。ベクトル算出部１４は、複数の参
照画像データの各第１のブロックＢＫ１において各特徴
点から基準位置へのベクトルを算出する。テーブル作成
部１５は、各第１のブロックＢＫ１内の各特徴点とベク
トルとの対応関係を示す特徴点−ベクトルテーブル３０
０を各参照画像データごとに作成する。

【００７４】一方、ブロック切出し部１６は、被検査画
像データ２００から参照画像データ１００の複数の第１
のブロックＢＫ１に対応する複数の第２のブロックＢＫ
２を切り出す。第１の実施例のパターン位置合わせ装置
と同様に、各第２のブロックＢＫ２は、第１のブロック
ＢＫ１に対応する領域よりもα画素ずつ２次元的に拡張
されたサイズに設定される。

【００７５】特徴点抽出部１７は、各第２のブロックＢ
Ｋ２において第１のブロックＢＫ１と同様に特徴点を抽
出する。ベクトル投票部１８は、各参照画像データに対
応する特徴点−ベクトルテーブル３００を参照して、各
参照画像データについてカウントマトリクス４００を用
いたベクトル投票を行う。

【００７６】最大カウント値記憶部１９は、各参照画像
データに対応するカウントマトリクス４００から最大カ
ウント値を有する画素位置を検出し、その画素位置およ
び最大カウント値を各参照画像データごとに記憶する。

【００７７】最大位置検出部２０は、最大カウント値記
憶部１９に記憶された最大カウント値のうち最も大きな
最大カウント値を検出し、検出された最大カウント値に
対応する参照画像データの細り量または太り量を被検査
画像データ２００の細り量または太り量と判定し、かつ
その最大カウント値の画素位置を第１のブロックＢＫ１
内の基準位置に対応する位置とみなすことにより、第１
のブロックＢＫ１に対する第２のブロックＢＫ２の最適
位置を検出する。

【００７８】本実施例では、ブロック切出し部１１が第
１のブロック区分手段を構成し、パターン細らせ・太ら
せ部１２が参照画像データ作成手段を構成し、特徴点抽
出部１３が第１の特徴抽出手段を構成し、ベクトル算出
部１４がベクトル算出手段を構成し、テーブル作成部１
５が記憶手段を構成する。また、ブロック切出し部１６
が第２のブロック区分手段を構成し、特徴点抽出部１７
が第２の特徴抽出手段を構成し、ベクトル投票部１８が
集計手段を構成し、最大カウント値記憶部１９および最
大位置検出部２０が判定手段を構成する。

【００７９】なお、パターン細らせ・太らせ部１２をブ
ロック切出し部１１の前段に設けてもよい。また、ベク
トル算出部１４、テーブル作成部１５、ベクトル投票部
１８、最大カウント値記憶部１９および最大位置検出部
２０をコンピュータシステム５０およびソフトフエアに
より実現してもよい。

【００８０】本実施例のパターン位置合わせ装置におい
ても、パターンを細らせた画像に対応する修正画像デー
タおよびパターンを太らせた画像に対応する修正画像デ
ータが元の参照画像データ１００とともに複数の参照画
像データとして用いられるので、被検査画像データ２０
０のパターンが細ったり太ったりした場合でも、参照画
像データ１００上の基準位置に対応する被検査画像デー
タ２００上の位置が正確に判定される。

【００８１】また、参照画像データ１００上の特徴点か
ら基準位置へのベクトルに基づいてその基準位置に対応
する被検査画像データ２００上の位置が判定されるの
で、量子化誤差や欠陥等の影響をほとんど受けずに良好
なパターン位置合わせが可能となる。

【００８２】さらに、処理時間が特徴点の数に依存する
が、１つの第１のブロックＢＫ１内に含まれる特徴点の
数には限りがあるので、位置ずれ許容範囲を拡大しても
ハードウエア量の大規模化が抑制される。

【００８３】なお、上記第１および第２の実施例におい
て、最も大きい最大カウント値を有するカウントマトリ
クス４００の複数の画素位置で最大カウント値が現れた
場合には、所定の処理により複数の画素位置に基づいて
最適位置を判定する。例えば、複数の画素位置の重心を
最適位置と判定することができる。また、カウント値が
ある値以上となる複数の画素位置の重心を最適位置と判
定してもよく、カウント値の分布におけるピークの重心
を最適位置と判定してもよい。

【００８４】上記実施例では、値“０”の画素と値
“１”の画素との組み合わせからなるエッジ、角部等の
パターンを特徴点として用いているが、パターンの広が
り等の他の特徴点を用いてもよい。また、上記実施例で
は、二値化された参照画像データおよび被検査画像デー
タを用いているが、上記実施例と同様にエッジ等の特徴
点抽出を行うことにより多値の参照画像データおよび被
検査画像データを用いても位置合わせ処理を行うことが
可能である。

【００８５】図１３は本発明の第３の実施例におけるパ
ターン位置合わせ装置の構成を示すブロック図である。
図１３のパターン位置合わせ装置は、ＣＣＤカメラ１、
Ａ／Ｄ変換器２、スイッチＳＷ、ブロック切出し部２
１，２２、パターン細らせ・太らせ部２３、不一致画素
数カウント部２４、最小カウント値記憶部２５および最
小位置検出部２６を含む。

【００８６】ＣＣＤカメラ１、Ａ／Ｄ変換器２、スイッ
チＳＷ、ブロック切出し部２１、ブロック切出し部２２
およびパターン細らせ・太らせ部２３の機能は、図１２
のパターン位置合わせ装置における対応する部分の機能
と同様である。

【００８７】不一致画素数カウント部２４は、各参照画
像データの各第１のブロックＢＫ１と被検査画像データ
の対応する第２のブロックＢＫ２との相対位置を１画素
ずつ変化させて重ねていき、それぞれの位置における参
照画像データと被検査画像データとの間の不一致画素の
数をカウントする。

【００８８】最小カウント値記憶部２５は、各参照画像
データごとに不一致画素の数が最小となる相対位置を検
出し、その相対位置および最小カウント値を記憶する。
最小位置検出部２６は、最小カウント値記憶部２５に記
憶された最小カウント値のうち最も小さな最小カウント
値を検出し、検出された最小カウント値に対応する参照
画像データの細り量または太り量を被検査画像データの
細り量または太り量と判定し、かつその最小カウント値
の相対位置を第１のブロックＢＫ１に対応する第２のブ
ロックＢＫ２の最適位置と判定する。

【００８９】本実施例では、パターン細らせ・太らせ部
２３が参照画像データ作成手段を構成し、不一致画素数
カウント部２４、最小カウント値記憶部２５および最小
位置検出部２６が位置合わせ手段を構成する。

【００９０】図１３のパターン位置合わせ装置におい
て、ブロック切出し部２１，２２、パターン細らせ・太
らせ部２３、不一致画素数カウント部２４、最小カウン
ト値記憶部２５および最小位置検出部２６の一部および
全てをコンピュータシステムおよびソフトウエアにより
実現してもよい。

【００９１】本実施例のパターン位置合わせ装置におい
ても、パターンを細らせた画像に対応する修正画像デー
タおよびパターンを太らせた画像に対応する修正画像デ
ータが元の参照画像データとともに複数の参照画像デー
タとして用いられるので、被検査画像データのパターン
が細ったり太ったりした場合でも、参照画像データに対
する被検査画像データの最適位置が正確に判定される。

【００９２】次に、図１４および図１５を参照しながら
第３の実施例のパターン位置合わせ装置による処理例を
説明する。図１４に示す参照画像データ１００は元の参
照画像データであり、図１５に示す参照画像データ１０
０ａは修正画像データである。参照画像データ１００は
パターン１０１，１０２を有する。参照画像データ１０
０ａは図１４のパターン１０１を横方向に１画素細らせ
たパターン１０１ａおよびパターン１０２を横方向に１
画素細らせたパターン１０２ａを有する。

【００９３】図１４に示すように、参照画像データ１０
０と被検査画像データ２００との相対位置を１画素ずつ
変化させて重ねていき、それぞれの位置における参照画
像データ１００と被検査画像データ２００との間の不一
致画素の数をカウントし、テーブル５００に格納する。
この場合、テーブル５００内の最小カウント値は“２
３”となり、２つの相対位置で最小カウント値が現れ
る。

【００９４】次に、図１５に示すように、参照画像デー
タ１００ａと被検査画像データ２００との相対位置を１
画素ずつ変化させて重ねていき、それぞれの位置におけ
る参照画像データ１００ａと被検査画像データ２００と
の間の不一致画素の数をカウントし、カウント値をテー
ブル５００ａに格納する。この場合、テーブル５００ａ
内の最小カウント値は“０”となり、１つの相対位置で
最小カウント値が現れる。

【００９５】図１５のテーブル５００ａの最小カウント
値が図１４のテーブル５００の最小カウント値よりも小
さくなるので、図１５の参照画像データ１００ａが選択
される。それにより、テーブル５００ａの最小カウント
値“０”に対応する相対位置が最適位置と判定される。
また、被検査画像データ２００のパターン２０１，２０
２は参照画像データ１００のパターン１０１，１０２よ
りも１画素細っていると判定される。

【００９６】その結果、図１５に示すように、被検査画
像データ２００のパターン２０１，２０２が参照画像デ
ータ１００ａのパターン１０１ａ，１０１ｂとそれぞれ
完全に重なり合う位置が最適位置とみなされる。

【００９７】図１６は本発明の第４の実施例におけるパ
ターン位置合わせ装置の構成を示すブロック図である。
図１６のパターン位置合わせ装置は、ＣＣＤカメラ１、
Ａ／Ｄ変換器２、スイッチＳＷ、ブロック切出し部３
１，３２、パターン細らせ・太らせ部３３、不感領域生
成部３４、不一致画素数カウント部３５、最小カウント
値記憶部３６および最小位置検出部３７を含む。

【００９８】ＣＣＤカメラ１、Ａ／Ｄ変換器２、スイッ
チＳＷ、ブロック切出し部３１，３２およびパターン細
らせ・太らせ部３３の機能は、図１２のパターン位置合
わせ装置における対応する部分の機能と同様である。

【００９９】不感領域生成部３４は、各参照画像データ
の各第１のブロックＢＫ１においてパターンのエッジ付
近に不感領域を設定する。不一致画素数カウント部３５
は、各参照画像データの各第１のブロックＢＫ１と被検
査画像データの対応する第２のブロックＢＫ２との相対
位置を１画素ずつ変化させて重ねていき、それぞれの位
置における参照画像データと被検査画像データとの間の
不一致画素の数をカウントする。このとき、不感領域生
成部３４により設定された不感領域においては不一致画
素の数をカウントしない。

【０１００】最小カウント値記憶部３６は、各参照画像
データごとに不一致画素の数が最小となる相対位置を検
出し、その相対位置および最小カウント値を記憶する。
最小位置検出部３７は、最小カウント値記憶部３６に記
憶された最小カウント値のうち最も小さな最小カウント
値を検出し、検出された最小カウント値に対応する参照
画像データの細り量または太り量を被検査画像データの
細り量または太り量と判定し、かつその最小カウント値
の相対位置を第１のブロックＢＫ１に対する第２のブロ
ックＢＫ２の最適位置と判定する。

【０１０１】本実施例では、パターン細らせ・太らせ部
３３が参照画像データ作成手段を構成し、不感領域生成
部３４、不一致画素数カウント部３５、最小カウント値
記憶部３６および最小位置検出部３７が位置合わせ手段
を構成する。

【０１０２】図１６のパターン位置合わせ装置におい
て、ブロック切出し部３１，３２、パターン細らせ・太
らせ部３３、不感領域生成部３４、不一致画素数カウン
ト部３５、最小カウント値記憶部３６および最小位置検
出部３７の一部および全てをコンピュータシステムおよ
びソフトウエアにより実現してもよい。

【０１０３】本実施例のパターン位置合わせ装置におい
ても、パターンを細らせた画像に対応する修正画像デー
タおよびパターンを太らせた画像に対応する修正画像デ
ータが元の参照画像データとともに複数の参照画像デー
タとして用いられるので、被検査画像データのパターン
が細ったり太ったりした場合でも、参照画像データに対
する被検査画像データの最適位置が正確に判定される。

【０１０４】次に、図１７および図１８を参照しながら
第４の実施例のパターン位置合わせ装置による処理例を
説明する。図１７および図１８の例では、図１４および
図１５の例と同様に、参照画像データ１００および参照
画像データ１００ａを用いる。

【０１０５】図１７に示すように、参照画像データ１０
０のパターン１０１，１０２のエッジ付近に不感領域１
０３が設定される。参照画像データ１００と被検査画像
データ２００との相対位置を１画素ずつ変化させて重ね
ていき、それぞれの位置における参照画像データ１００
と被検査画像データ２００との間の不一致画素の数をカ
ウントする。このとき、不感領域１０３における不一致
画素の数はカウントしない。各相対位置におけるカウン
ト値はテーブル５００に格納される。この場合、最小カ
ウント値は“０”となり、６つの相対位置において最小
カウント値が現れる。

【０１０６】次に、図１８に示すように、参照画像デー
タ１００ａと被検査画像データ２００との相対位置を１
画素ずつ変化させて重ねていき、それぞれの位置におけ
る参照画像データ１００ａと被検査画像データ２００と
の間の不一致画素の数をカウントする。このときにも、
不感領域１０３における不一致画素の数はカウントしな
い。各相対位置におけるカウント値はテーブル５００ａ
に格納される。この場合、最小カウント値は“０”とな
り、９個の相対位置において最小カウント値が現れる。

【０１０７】図１８のテーブル５００ａの最小カウント
値“０”の数が図１７のテーブル５００における最小カ
ウント値“０”の数よりも多くなっているので、図１８
の参照画像データ１００ａが選択される。この場合、テ
ーブル５００ａにおける６つの最小カウント値“０”の
位置の重心が求められ、その重心に対応する相対位置が
最適位置と判定される。また、被検査画像データ２００
のパターン２０１，２０２は参照画像データ１００のパ
ターン１０１，１０２よりも１画素細っていると判定さ
れる。

【０１０８】その結果、図１８に示すように、被検査画
像データ２００のパターン２０１，２０２が参照画像デ
ータ１００ａのパターン１０１ａ，１０１ｂと完全に重
なり合う位置が最適位置とみなされる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１の実施例におけるパターン位置合
わせ装置の構成を示すブロック図である。

【図２】図１のパターン位置合わせ装置のコンピュータ
システムにおける位置合わせ処理を示すフローチャート
である。

【図３】図１のパターン位置合わせ装置のコンピュータ
システムにおける位置合わせ処理を説明するための図で
ある。

【図４】処理例における細りまたは太りのない参照画像
データおよび特徴点を示す図である。

【図５】図４の参照画像データにおける各特徴点とベク
トルとの対応関係を示す図である。

【図６】処理例における細り量が１画素の参照画像デー
タおよび特徴点を示す図である。

【図７】図６の参照画像データにおける各特徴点とベク
トルとの関係を示す図である。

【図８】処理例における被検査画像データおよび特徴点
を示す図である。

【図９】図４の参照画像データに対応するカウントマト
リクスのカウント値を示す図である。

【図１０】図６の参照画像データに対応するカウントマ
トリクスのカウント値を示す図である。

【図１１】処理例における位置合わせ結果を示す図であ
る。

【図１２】本発明の第２の実施例におけるパターン位置
合わせ装置の構成を示すブロック図である。

【図１３】本発明の第３の実施例におけるパターン位置
合わせ装置の構成を示すブロック図である。

【図１４】図１３のパターン位置合わせ装置を用いた処
理例を示す図である。

【図１５】図１３のパターン位置合わせ装置を用いた処
理例を示す図である。

【図１６】本発明の第４の実施例におけるパターン位置
合わせ装置の構成を示すブロック図である。

【図１７】図１６のパターン位置合わせ装置を用いた処
理例を示す図である。

【図１８】図１６のパターン位置合わせ装置を用いた処
理例を示す図である。

【図１９】従来のパターン位置合わせ方法を用いた位置
合わせ処理の一例を示す図である。

【図２０】従来の他のパターン位置合わせ方法を用いた
位置合わせ処理の一例を示す図である。

【図２１】従来の他のパターン位置合わせ方法を用いた
位置合わせ処理の他の例を示す図である。

【符号の説明】

１ ＣＣＤカメラ ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ バッファメモリ ４ コンピュータシステム １１，１６ ブロック切出し部 １２，１７ 特徴抽出部 １４ ベクトル算出部 １５ テーブル作成部 １８ ベクトル投票部 １９ 最大カウント値記憶部 ２０ 最大位置検出部 １００，１００ａ 参照画像データ ２００ 被検査画像データ ３００ 特徴点−ベクトルテーブル ４００，４００ａ カウントマトリクス

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 第１のパターンの画像に対応する第１の
   画像データと第２のパターンの画像に対応する第２の画
   像データとの位置合わせを行うパターン位置合わせ装置
   であって、 前記第１の画像データに基づいて前記第１のパターンが
   縮小または拡大された修正画像に対応する１または複数
   の修正画像データを作成し、前記第１の画像データおよ
   び前記１または複数の修正画像データを複数の参照画像
   データとして得る参照画像データ作成手段と、 前記複数の参照画像データの各々を前記第２の画像デー
   タと比較し、比較結果に基づいて前記第１の画像データ
   と前記第２の画像データとの位置合わせを行う位置合わ
   せ手段とを備えたことを特徴とするパターン位置合わせ
   装置。
2. 【請求項２】 第１のパターンの画像に対応する第１の
   画像データと第２のパターンの画像に対応する第２の画
   像データとの位置合わせを行うパターン位置合わせ装置
   であって、 前記第１の画像データに基づいて前記第１のパターンが
   縮小または拡大された修正画像に対応する１または複数
   の修正画像データを作成し、前記第１の画像データおよ
   び前記１または複数の修正画像データを複数の参照画像
   データとして得る参照画像データ作成手段と、 各参照画像データにおいて所定の特徴点を抽出する第１
   の特徴抽出手段と、 前記第１の特徴抽出手段により各参照画像データにおい
   て抽出された特徴点から当該参照画像データ上の基準位
   置へのベクトルを算出するベクトル算出手段と、 前記第１の特徴抽出手段により抽出された特徴点と前記
   ベクトル算出手段により算出されたベクトルとの対応関
   係を各参照画像データごとに記憶する記憶手段と、 前記第２の画像データから前記所定の特徴点を抽出する
   第２の特徴抽出手段と、 各参照画像データごとに前記記憶手段に記憶された前記
   対応関係を参照して前記第２の画像データ上で前記第２
   の特徴抽出手段により抽出された特徴点から対応するベ
   クトルの指し示す画素位置を算出する画素位置算出手段
   と、 前記画素位置算出手段による画素位置の算出回数を各画
   素位置ごとに集計する集計手段と、 前記複数の参照画像データについての前記集計手段の集
   計結果に基づいて前記第１の画像データ上の前記基準位
   置に対応する前記第２の画像データ上の位置を判定する
   判定手段とを備えたことを特徴とするパターン位置合わ
   せ装置。
3. 【請求項３】 前記第１の画像データまたは前記参照画
   像データ作成手段により作成された各参照画像データを
   所定画素数の寸法を有する複数の第１のブロックに区分
   する第１のブロック区分手段と、 前記第２の画像データから前記第１のブロック区分手段
   により区分される各第１のブロックよりも２次元的に大
   きな寸法を有する第２のブロックを順次抽出する第２の
   ブロック区分手段とをさらに備え、 前記第１の特徴抽出手段は、各第１のブロックにおいて
   前記所定の特徴点を抽出し、 前記ベクトル算出手段は、各参照画像データの各第１の
   ブロックにおいて前記第１の特徴抽出手段により抽出さ
   れた特徴点から当該第１のブロック内の基準位置へのベ
   クトルを算出し、 前記記憶手段は、各参照画像データの各第１のブロック
   において前記第１の特徴抽出手段により抽出された特徴
   点と前記ベクトル算出手段により算出されたベクトルと
   の対応関係を記憶し、 前記第２の特徴抽出手段は、各第２のブロックにおいて
   前記所定の特徴点を抽出し、 前記画素位置算出手段は、各参照画像データの各第１の
   ブロックごとに前記記憶手段に記憶された前記対応関係
   を参照して各第２のブロックにおいて前記第２の特徴抽
   出手段により抽出された特徴点から対応するベクトルの
   指し示す画素位置を算出し、 前記集計手段は、各第２のブロックにおいて前記画素位
   置算出手段による画素位置の算出回数を各画素位置ごと
   に集計し、 前記判定手段は、前記複数の参照画像データについての
   前記集計手段の集計結果に基づいて各第１のブロック内
   の前記基準位置に対応する第２のブロック内の位置を判
   定することを特徴とする請求項２記載のパターン位置合
   わせ装置。
4. 【請求項４】 第１のパターンの画像に対応する第１の
   画像データと第２のパターンの画像に対応する第２の画
   像データとの位置合わせを行うパターン位置合わせ方法
   において、 前記第１の画像データに基づいて前記第１のパターンが
   縮小または拡大された修正画像に対応する１または複数
   の修正画像データを作成し、前記第１の画像データおよ
   び前記１または複数の修正画像データを複数の参照画像
   データとし、前記複数の参照画像データの各々を前記第
   ２の画像データと比較し、比較結果に基づいて前記第１
   の画像データと前記第２の画像データとの位置合わせを
   行うことを特徴とするパターン位置合わせ方法。
5. 【請求項５】 第１のパターンの画像に対応する第１の
   画像データと第２のパターンの画像に対応する第２の画
   像データとの位置合わせを行うパターン位置合わせ方法
   において、 前記第１の画像データに基づいて前記第１のパターンが
   縮小または拡大された修正画像に対応する１または複数
   の修正画像データを作成し、前記第１の画像データおよ
   び前記１または複数の修正画像データを複数の参照画像
   データとし、各参照画像データにおいて所定の特徴点を
   抽出し、各参照画像データにおいて抽出された特徴点か
   ら当該参照画像データ上の基準位置へのベクトルを算出
   し、前記抽出された特徴点と前記算出されたベクトルと
   の対応関係を各参照画像データごとに記憶し、前記第２
   の画像データから前記所定の特徴点を抽出し、各参照画
   像データごとに記憶された対応関係を参照して前記第２
   の画像データ上で抽出された特徴点から対応するベクト
   ルの指し示す画素位置を算出し、前記画素位置の算出回
   数を各画素位置ごとに集計し、前記複数の参照画像デー
   タについての集計結果に基づいて前記第１の画像データ
   上の前記基準位置に対応する前記第２の画像データ上の
   位置を判定することを特徴とするパターン位置合わせ方
   法。
6. 【請求項６】 前記第１の画像データまたは各参照画像
   データを所定画素数の寸法を有する複数の第１のブロッ
   クに区分し、参照画像データの各第１のブロックにおい
   て前記所定の特徴点を抽出し、各参照画像データの各第
   １のブロックにおいて抽出された特徴点から当該第１の
   ブロック内の基準位置へのベクトルを算出し、各参照画
   像データの各第１のブロックにおいて抽出された特徴点
   と算出されたベクトルとの対応関係を記憶し、前記第２
   の画像データから各第１のブロックよりも２次元的に大
   きな寸法を有する第２のブロックを順次抽出し、各第２
   のブロックにおいて前記所定の特徴点を抽出し、各参照
   画像データの各第１のブロックごとに記憶された対応関
   係を参照して各第２のブロックにおいて抽出された特徴
   点から対応するベクトルの指し示す画素位置を算出し、
   各第２のブロックにおいて前記画素位置の算出回数を各
   画素位置ごとに集計し、前記複数の参照画像データにつ
   いての集計結果に基づいて各第１のブロック内の基準位
   置に対応する第２のブロック内の位置を判定することを
   特徴とする請求項５記載のパターン位置合わせ方法。