JPH11340115A - パターンマッチング方法およびそれを用いた露光方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は、複数の被検査対象の中から特定の被
検出物を検索するためのパターンマッチング方法に関
し、少ない計算機資源と短い計算時間で高い精度の位置
検出および被検出物同定を行うことができるパターンマ
ッチング方法を提供することを目的とする。 【解決手段】検出された検出画像データを利用して、検
出画像と予め作成された検出画像に関する基準画像（テ
ンプレート）とをパターンマッチングするパターンマッ
チング方法において、検出された画像信号より所定の特
徴量を抽出し、その特徴量を利用して検出画像を抽象化
した抽象化パターンを形成する工程と、テンプレートを
用いて特徴量を抽出し、その特徴量を利用してテンプレ
ートの抽象化パターンを形成する工程と、検出画像の抽
象化パターンとテンプレートの抽象化パターンとをパタ
ーンマッチングする工程とを含むように構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、複数の被検査対象
の中から特定の被検出物を検索するためのパターンマッ
チング方法に関する。また、本発明は、マスクに形成さ
れたパターンの像を基板に転写する露光方法において、
マスクと基板とを位置合わせする際にパターンマッチン
グ方法を用いる露光方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、複数の被検査対象の中から特定の
被検出物を検索するために、パターンマッチング方法の
１つであるテンプレートマッチング方法が用いられてい
る。例えば、マスクのパターンを感光基板上に転写する
露光装置の画像処理ユニットでは、テンプレートマッチ
ング方法（相関法）によりマスクと感光基板のアライメ
ントマークの位置を検出するようにしている。テンプレ
ートマッチング方法では、まず検出対象の画像を予めテ
ンプレートとして画像処理ユニット内の記憶装置に登録
する。記憶装置には、マスクのアライメントマークと同
一形状の画像と、感光基板のアライメントマークの一部
の画像とがそれぞれテンプレートとして登録されてい
る。

【０００３】次に、ＣＣＤカメラで撮像され画像処理ユ
ニット内の記憶装置に記憶した画像に対して、所定のテ
ンプレートの画像をＸ方向およびＹ方向に１画素ずつず
らしながら走査してそれぞれ類似度Ｒ（相関値）を計算
し、その類似度Ｒの大きさからテンプレートの画像と最
も良く一致する画像の位置を求める。これがテンプレー
トマッチング方法である。類似度Ｒを決定するための計
算方法は種々あるが、例えば、テンプレート中の各画素
の輝度とそれに対応する撮像画像中の画素の輝度との差
をテンプレートの全画素に渡って加算し、それをテンプ
レートの画素数で規格化したものがある。テンプレート
の登録方法としては、マーク部分とその周囲部分のコン
トラストから各画素の輝度を数学的に計算してテンプレ
ートを作成する方法と、実際にマスクとプレートのマー
クの画像をＣＣＤカメラで撮像し、その画像の一部をテ
ンプレートとして登録する方法とがある。例えば露光装
置のアライメントマークのコントラストは、マークを形
成している膜の材質や膜厚等によって微妙に変化するた
め数学的にテンプレートを作成することは難しく、後者
の方法がよく用いられる。一般にテンプレートマッチン
グ法においては、検出した画像とテンプレートの画像が
良く一致しているほどマーク位置の検出再現性が高い。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところが、このような
従来のテンプレートマッチング方法を用いて基板上に形
成されたアライメントマークの位置決めあるいはマーク
同定を高精度に行うには、ＣＣＤカメラのセンサ感度を
上げなければならず、センサ感度を上げるほどテンプレ
ートマッチングに要する処理時間が増大してしまうとい
う問題が生じる。従って、処理時間を短縮させるにはセ
ンサ感度を下げたり、出力画像信号を粗くするフィルタ
操作を行ったり、ニューラルネットを用いるなどの事前
処理を行っているのが現状である。

【０００５】例えば、テンプレート走査の処理所要時間
の短縮のため、事前に、ＣＣＤカメラで撮像した信号サ
ンプリング空間の全領域の中から、被対象物が存在する
可能性のある部分領域を１または複数特定して、特定さ
れた部分領域においてテンプレート走査を行って被対象
物の同定を行う場合もある。さらに、テンプレートマッ
チングにおける処理所要時間の短縮のため、ＣＣＤカメ
ラで撮像した画像データの最小単位を大きくして検出感
度を低下させ、粗くなって減少した画像データを用いて
テンプレートマッチングを行う場合もある。

【０００６】しかしながら、上述のテンプレートマッチ
ング方法では、所望の精度が得られる十分な出力感度を
持つ信号情報とは別に、事前処理のために大量の画像信
号をメモリに格納する必要がある。そのため、大量の画
像信号を格納できるようにメモリ容量を増大させる必要
が生じると共に計算機での演算量も多くなって計算機に
過大な負荷を与えることになってしまうという問題も有
している。

【０００７】本発明の目的は、上述の従来の技術が有す
る問題点に鑑みてなされたもので、少ない計算機資源と
短い計算時間で高い精度の位置検出および被検出物同定
を行うことができるパターンマッチング方法およびそれ
を用いた露光方法を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的は、被検出物を
含む画像信号を検出し、検出された画像信号を利用し
て、被検出物と予め作成された被検出物に関するテンプ
レートとをパターンマッチングするパターンマッチング
方法において、検出された画像信号より所定の特徴量を
抽出し、その特徴量を利用して被検出物を抽象化した抽
象化パターンを形成する工程と、テンプレートを用いて
特徴量を抽出し、その特徴量を利用してテンプレートの
抽象化パターンを形成する工程と、被検出物の抽象化パ
ターンとテンプレートの抽象化パターンとをパターンマ
ッチングする工程と、を含むことを特徴とするパターン
マッチング方法によって達成される。

【０００９】そして、所定の特徴量は、図形の濃度値、
図形の重心の位置、慣性主軸の位置と大きさ、あるいは
慣性主軸周りのモーメントの大きさの少なくともいずれ
か１以上で示されることを特徴とする。また、抽象化パ
ターンは、特徴量のうち重心の位置と、重心に掛かる荷
重に対応付けられた長さと、慣性主軸の方向とを用いて
表されるベクトルであることを特徴とする。あるいは、
抽象化パターンは、特徴量のうち重心の位置と、重心に
掛かる荷重に対応付けられた長さと、慣性主軸の方向と
示す線分として表されることを特徴とする。

【００１０】本発明のパターンマッチング方法におい
て、抽象化パターンを形成する際に、画像信号における
画素濃度の分布情報を利用して、部分的に画像信号から
抽象化パターンを形成することを特徴とする。また、抽
象化パターンを形成する際に、画像信号における画素濃
度の相関情報を利用して、部分的に画像信号から抽象化
パターンを形成することを特徴とする。

【００１１】また、本発明の目的は、マスクに形成され
たパターンの像を基板に転写する露光方法において、少
なくともマスクまたは基板に形成されたアライメントマ
ークに関する画像信号を検出する工程と、アライメント
マークに関するテンプレートを作成する工程と、検出さ
れた画像信号より所定の特徴量を抽出し、その特徴量を
利用してアライメントマークを抽象化した抽象化パター
ンを形成する工程と、テンプレートを用いて特徴量を抽
出し、その特徴量を利用してテンプレートの抽象化パタ
ーンを形成する工程と、アライメントマークの抽象化パ
ターンとテンプレートの抽象化パターンとをパターンマ
ッチングする工程と、パターンマッチングの結果に基づ
いて、マスクまたは基板を同定し、マスクに形成された
パターンの像を基板に転写する工程と、を含むことを特
徴とする露光方法によって達成される。

【００１２】以上のように本発明においては、十分な感
度を持つ出力信号の形状から、形状の重心（図心）、慣
性主軸、および慣性主軸回りのモーメントなど、出力信
号の形状そのものを抽象化したオブジェクトを生成し、
抽象化されたオブジェクトの位置を被検出物が存在する
物理空間上に配置したモデルを作り、このモデル上でパ
ターンマッチングを行うようにしている。本発明によれ
ば、抽象化されたオブジェクトは物理空間上では点、線
またはベクトルで表現されるため、元の出力信号や従来
手法で扱ってきた信号に比べ、位置情報以外の情報だけ
が簡素化されているのでノイズに影響を受け難く、セン
サ感度が持つ位置精度を保持したまま被検出物の位置検
出および被検出物同定が可能になる。

【００１３】

【発明の実施の形態】本発明の一実施の形態によるパタ
ーンマッチング方法およびそれを用いた露光方法を図１
乃至図４を用いて説明する。まず、本実施の形態による
パターンマッチング方法の概略の手順を図１を用いて説
明する。図１に示す手順は、被検出画像を含む被検査対
象をＣＣＤカメラ等を用いた画像処理センサで撮像した
検出画像データに対して位置検出処理を行う例を示して
いる。まず、検出対象の画像の基準画像データを、予め
テンプレートとして画像処理ユニット内の記憶装置に登
録する（ステップＳ１）。テンプレートとしては、検出
したい画像の基準画像または図面などが選択されてい
る。例えば本実施の形態では、登録したい基準画像をＣ
ＣＤカメラで撮像してテンプレートとして登録してい
る。

【００１４】次に、登録したテンプレートから基準画像
の全画素の重心の位置、総重量、慣性主軸および慣性主
軸周りのモーメントの大きさ等の代表値を当該テンプレ
ートの特徴量として算出し、基準画像の代表点を求める
（ステップＳ２）。次に、この代表点を円、線分、ある
いはそれらの組み合わせとして表記した抽象化パターン
を生成し、前記基準画像と同じ次元を持つ物理空間上に
当該抽象化パターンを配置する（ステップＳ３）。

【００１５】一方、画像処理センサで撮像した検出対象
である検出画像データを取り込んで画像処理ユニット内
の記憶装置に格納する（ステップＳ４）。次に、ステッ
プＳ２と同様にして、検出画像の全画素の重心の位置、
総重量、慣性主軸および慣性主軸周りのモーメントの大
きさ等の代表値を特徴量として算出し、検出画像の代表
点を求める（ステップＳ５）。次に、この代表点を円、
線分、あるいはそれらの組み合わせとして表記した抽象
化パターンを生成し、前記検出画像と同じ次元を持つ物
理空間上に当該抽象化パターンを配置する（ステップＳ
６）。

【００１６】次に、ステップＳ３で求めた基準画像の抽
象化パターンとステップＳ６で求められた検出画像の抽
象化パターンによるパターンマッチングを行い（ステッ
プＳ７）、マッチングの程度が最大の位置を以て検出画
像の位置とする。なお、上記のパターンマッチング方法
の手順におけるステップＳ１〜ステップＳ３は、パター
ンマッチング以前に終了させておけばよく、例えば検出
画像データを取り込んでパターンマッチングを行うまで
の手順（ステップＳ４〜ステップＳ７）以前に終了させ
ておけば全体の処理時間を短くすることができる。

【００１７】次に、図２を用いて本実施の形態によるパ
ターンマッチング方法をより具体的に説明する。図２
（ａ）〜（ｃ）は、基準画像からその抽象化パターンを
生成する過程を示しており、図２（ｄ）〜（ｆ）は、検
出画像からその抽象化パターンを生成する過程を示して
いる。まず、図２（ａ）は画像処理ユニットに記憶され
た、多角形の辺を構成する複数の線素からなる基準画像
１を示している。図２（ｂ）は、この基準画像１に対し
て重心の位置および総重量をテンプレートの特徴量とし
て算出して基準画像１の代表点を求めた状態を示してい
る。図２（ｃ）は基準画像１の重心の位置を代表点の位
置で示し、その総重量を代表点における円の大きさで表
した抽象化パターンＯを示している。抽象化パターンＯ
は基準画像１と同じ次元を持つ物理空間上に配置されて
いる。

【００１８】一方、図２（ｄ）は画像処理センサーで撮
像された検出対象である検出画像データにおける、多角
形の辺を構成する複数の線素からなる検出画像２を示し
ている。図２（ｅ）は、この検出画像２に対して重心の
位置および総重量を特徴量として算出して検出画像２の
代表点を求めた状態を示している。図２（ｆ）は検出画
像２の重心の位置を代表点の位置で示し、その総重量を
代表点における円の大きさで表した抽象化パターンＯ’
を示している。抽象化パターンＯ’は検出画像２と同じ
次元を持つ物理空間上に配置されている。

【００１９】この図２（ｃ）および図２（ｆ）に示すよ
うに、本実施の形態によるパターンマッチング方法で
は、基準画像１および検出画像２のそれぞれの重心の位
置に画素の総重量に一意に対応づけられた大きさ（径あ
るいは面積）の中実の円として抽象化パターンＯおよび
抽象化パターンＯ’を生成し、基準画像１および検出画
像２の代用として元画像が存在する物理空間上に配置し
ている。従って、基準画像１および検出画像２のそれぞ
れから得られる中実の円としての抽象化パターンＯ、
Ｏ’同士をパターンマッチングさせることで、基準画像
１と同じ重さを持つ画像パターンの位置の平行移動成分
を検出することができる。

【００２０】次に、図３を用いて本実施の形態によるパ
ターンマッチング方法の他の具体例について説明する。
図３（ａ）〜（ｃ）は、図２に示したのと同様に基準画
像１からその抽象化パターンを生成する過程を示してお
り、図３（ｄ）〜（ｆ）も、検出画像２からその抽象化
パターンを生成する過程を示している。本例では、基準
画像１の画素の重心の位置に中点Ｏを有し、基準画像１
の画素の総重量に一意に対応づけられる長さを有する線
分ＡＢを配置している。また線分ＡＢの傾きは基準画像
１の画素の慣性主軸の方向と等しくなるように配置され
ている。さらに、基準画像１の慣性主軸周りのモーメン
トの大きさに一意に対応する線分ＣＤを、その中点が上
記中点０に一致するように配置している（図３（ｂ）、
（ｃ））。

【００２１】一方、検出画像２では、検出画像２の画素
の重心の位置に中点Ｏ’を有し、検出画像２の画素の総
重量に一意に対応づけられる長さを有する線分Ａ’Ｂ’
を配置している。また線分Ａ’Ｂ’の傾きは検出画像２
の画素の慣性主軸の方向と等しくなるように配置されて
いる。さらに、検出画像２の慣性主軸周りのモーメント
の大きさに一意に対応する線分Ｃ’Ｄ’を、その中点が
上記中点Ｏ’に一致するように配置している。こうして
得られた２組のそれぞれの十字線ＯＡＢＣＤおよび十字
線Ｏ’Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’は、それぞれの元画像の代用と
して元画像が位置する物理空間上に配置される（図３
（ｃ）、（ｆ））。基準画像１および検出画像２のそれ
ぞれから得られる抽象パターンとしての十字線ＯＡＢＣ
Ｄおよび十字線Ｏ’Ａ’Ｂ’Ｃ’Ｄ’同士をパターンマ
ッチングすることで、元画像と同じ重さを持つ画像パタ
ーンの位置の回転移動成分までも検出することができる
ようになる。

【００２２】このように本実施の形態によるパターンマ
ッチング方法によれば、処理所要時間を短縮させるため
に従来採用したような、ＣＣＤカメラの検出感度を低下
させて粗い画像データでテンプレートマッチングを行う
必要がなく、従って正確な位置情報を有する十分高い検
出感度で得られる出力信号の形状に基づいてパターンマ
ッチングを行うことができ、高精度で検出画像の位置を
特定することができるようになる。さらに、画像の形状
の重心（図心）、慣性主軸、および慣性主軸回りのモー
メント等を特徴量として出力信号の形状そのものから
点、線、あるいはベクトルで表現される抽象化パターン
を生成し、生成された抽象化パターンを被検出物が存在
する物理空間上に配置してパターンマッチングを行うよ
うにしているので、極めて少ないメモリ量で高速に位置
を検出することができるようになると共に、この抽象化
パターンは位置情報以外の情報だけが簡素化されている
ので、ノイズに影響を受け難く、センサ感度が持つ位置
精度を保持したまま被検出物の位置検出および被検出物
同定が可能になる。

【００２３】次に、本実施の形態によるパターンマッチ
ングを用いた露光方法について説明する。まず、本実施
の形態による露光装置の概略の構成を図４を用いて説明
する。図４に示すように、回路パターンが形成されたレ
チクルＲを保持して移動可能なレチクルステージＲＳＴ
が投影光学系ＰＬの物体面側に設けられている。レチク
ルステージＲＳＴは、投影光学系ＰＬの光軸ＡＸに垂直
な面内でＸ、Ｙ方向に微動できるようになっている。ま
たレチクルステージＲＳＴは、レチクルＲの中心点を光
軸ＡＸに一致させるように図示しないレチクルアライメ
ント系によって位置決めされるようになっている。レチ
クルステージＲＳＴに保持されたレチクルＲのパターン
は、投影光学系ＰＬを介してウェハステージＷＳＴ上に
載置されたウェハＷのショット領域上に結像投影され
る。ウェハステージＷＳＴは、図示しないレーザ干渉計
により常時位置を制御されつつ光軸ＡＸに垂直な面内を
２次元移動できるようになっている。

【００２４】また、本露光装置には、投影光学系ＰＬの
鏡筒の外側に配置されてウェハＷのアライメントマーク
を検出するオフ・アクシス方式であって、２次元ＣＣＤ
カメラによる撮像方式を採用するＦＩＡ方式のアライメ
ントセンサ３が設けられている。ウェハＷに形成された
アライメントマークは、ウェハＷの素子形成領域外のス
クライブライン上の所定の位置に形成され、投影光学系
ＰＬの光軸ＡＸに垂直な面内で直交するＸ、Ｙ軸方向に
位置検出できるような例えば十字形状のパターンであ
る。アライメントセンサ３は、ウェハＷ上のアライメン
トマークが存在する局所領域を所定の照明光で照射し、
その反射光をＣＣＤカメラで受光することにより当該局
所領域を撮像するようになっている。アライメントセン
サ３は撮像した像のコントラストに対応した画像信号を
主制御系４に出力する。この画像信号は、主制御系４に
おいて上述のパターンマッチング方法を用いて画像解析
される。

【００２５】さて、以上のような構成の露光装置を使用
して、本実施の形態によるパターンマッチング方法を用
いた露光方法について説明する。まず、レチクルＲのパ
ターン中心は投影光学系ＰＬの光軸ＡＸに既に位置合わ
せされているものとする。また、レチクルＲのパターン
中心とアライメントセンサ３の検出中心との距離（いわ
ゆるベースライン量）も既に求められているものとす
る。この状態で、ウェハＷ上の所定のショット領域を投
影光学系ＰＬの結像面に位置決めするため、当該ショッ
ト領域近傍のスクライブライン上に形成されたアライメ
ントマークを観察すべく、ウェハステージＷＳＴを移動
させて、当該アライメントマークを含む局所領域をアラ
イメントセンサ３で撮像する。アライメントセンサ３か
らは撮像した画像データに応じた画像信号が主制御系４
に出力される。ここで、主制御系４の画像処理ユニット
には、予めテンプレートとしてウェハＷ上のアライメン
トマークの基準画像が格納されており、さらに基準画像
の全画素の重心の位置、総重量、慣性主軸および慣性主
軸周りのモーメントの大きさ等の代表値を当該テンプレ
ートの特徴量として算出した抽象化パターンが基準画像
と同じ次元を持つ物理空間上に配置されているものとす
る。

【００２６】さて、主制御系４に出力されたアライメン
トマークを含む検出画像データは、画像処理ユニット内
の記憶装置に格納され、検出画像の全画素の重心の位
置、総重量、慣性主軸および慣性主軸周りのモーメント
の大きさ等の代表値を特徴量としてアライメントマーク
の抽象化パターンが生成されて、検出画像と同じ次元を
持つ物理空間上に配置される。次に、アライメントマー
クの基準画像の抽象化パターンと検出画像の抽象化パタ
ーンとによるパターンマッチングを行い、マッチングの
程度が最大の位置を以てアライメントマークの位置とす
る。得られたアライメントマークの位置とベースライン
量とに基づいてウェハステージＷＳＴを所定量移動させ
ることにより、所定のショット領域を投影光学系ＰＬの
結像面に正確に位置させることができるようになる。

【００２７】本発明は、上記実施の形態に限らず種々の
変形が可能である。例えば、上記実施の形態における抽
象化パターンは、重心の位置、重心に掛かる荷重に対応
付けられた長さ、慣性主軸の方向等を示す線分として表
しているが、本発明はこれに限られず、これら特徴量を
示すベクトルとして表現することももちろん可能であ
る。

【００２８】また、上記実施の形態による露光方法にお
いて、アライメントマークによる位置合わせを前提とし
てアライメントマークの位置検出に本実施の形態による
パターンマッチング方法を用いたが、本発明はこれに限
られず、ウェハのショット領域内に形成された回路パタ
ーンの形状を基準画像および検出画像として用い、アラ
イメントマークを用いずにショット領域の位置合わせを
行うようにすることももちろん可能である。その場合に
は、例えばＦＩＡ方式のアライメント顕微鏡でショット
領域全体を撮像しておいて、画像信号の画素濃度の分布
情報を利用して、部分的に画像信号から抽象化パターン
を生成することができる。例えば、所定の濃度条件で画
像を複数の領域に画定するブロブ処理を用いてショット
領域内を分割し、各分割領域の画像信号から抽象化パタ
ーンを生成するようにしてもよい。あるいは、画像信号
における画素濃度の相関情報を利用して、部分的に画像
信号から抽象化パターンを生成するようにしてももちろ
んよい。

【００２９】また、上記実施の形態で用いた特徴量に限
らず他のパラメータ、例えば、慣性モーメントが２番目
に小さくなる慣性主軸の位置と大きさを特徴量に用いて
抽象化パターンを生成することももちろん可能である。
また、本発明のパターンマッチング方法は上記実施の形
態で示した例に限られず、例えば、図２を用いて説明し
た抽象化パターンを用いてパターンマッチングを行い、
マッチングの程度が大きい検出画像２を複数選び出して
おいてから、これらの画像に対して改めて図３を用いて
説明した抽象化パターンを用いてパターンマッチングを
施すようにしてもよい。このように抽象化パターンを変
えながら本発明のパターンマッチング方法を組み合わせ
て実施することにより、短時間で高精度の位置検出およ
び画像の同定を行うことができるようになる。

【００３０】

【発明の効果】以上の通り、本発明によれば、少ない計
算機資源と短い計算時間で高い精度の位置検出および被
検出物同定を行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施の形態によるパターンマッチン
グ方法の概略の手順を示す図である。

【図２】本発明の一実施の形態によるパターンマッチン
グ方法の具体例を示す図である。

【図３】本発明の一実施の形態によるパターンマッチン
グ方法の他の具体例を示す図である。

【図４】本発明の一実施の形態によるパターンマッチン
グ方法を用いた露光方法で使用される露光装置を示す図
である。

【符号の説明】

１ 基準画像 ２ 検出画像 ３ アライメントセンサ ４ 主制御系 Ｒ レチクル ＲＳＴ レチクルステージ ＰＬ 投影光学系 ＡＸ 光軸 Ｗ ウェハ ＷＳＴ ウェハステージ

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 ＦＩ Ｈ０１Ｌ 21/30 ５２５Ｐ

Claims (7)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】被検出物を含む画像信号を検出し、検出さ
   れた画像信号を利用して、前記被検出物と予め作成され
   た被検出物に関するテンプレートとをパターンマッチン
   グするパターンマッチング方法において、 前記検出された画像信号より所定の特徴量を抽出し、そ
   の特徴量を利用して被検出物を抽象化した抽象化パター
   ンを形成する工程と、 前記テンプレートを用いて前記特徴量を抽出し、その特
   徴量を利用して前記テンプレートの抽象化パターンを形
   成する工程と、 前記被検出物の抽象化パターンと前記テンプレートの抽
   象化パターンとをパターンマッチングする工程と、を含
   むことを特徴とするパターンマッチング方法。
2. 【請求項２】請求項１記載のパターンマッチング方法に
   おいて、 前記所定の特徴量は、図形の濃度値、図形の重心の位
   置、慣性主軸の位置と大きさ、あるいは慣性主軸周りの
   モーメントの大きさの少なくともいずれか１以上で示さ
   れることを特徴とするパターンマッチング方法。
3. 【請求項３】請求項２記載のパターンマッチング方法に
   おいて、 前記抽象化パターンは、前記特徴量のうち前記重心の位
   置と、前記重心に掛かる荷重に対応付けられた長さと、
   前記慣性主軸の方向とを用いて表されるベクトルである
   ことを特徴とするパターンマッチング方法。
4. 【請求項４】請求項２記載のパターンマッチング方法に
   おいて、 前記抽象化パターンは、前記特徴量のうち前記重心の位
   置と、前記重心に掛かる荷重に対応付けられた長さと、
   前記慣性主軸の方向と示す線分として表されることを特
   徴とするパターンマッチング方法。
5. 【請求項５】請求項１乃至４のいずれかに記載のパター
   ンマッチング方法において、 前記抽象化パターンを形成する際に、前記画像信号にお
   ける画素濃度の分布情報を利用して、部分的に前記画像
   信号から抽象化パターンを形成することを特徴とするパ
   ターンマッチング方法。
6. 【請求項６】請求項１乃至４のいずれかに記載のパター
   ンマッチング方法において、 前記抽象化パターンを形成する際に、前記画像信号にお
   ける画素濃度の相関情報を利用して、部分的に前記画像
   信号から抽象化パターンを形成することを特徴とするパ
   ターンマッチング方法。
7. 【請求項７】マスクに形成されたパターンの像を基板に
   転写する露光方法において、 少なくとも前記マスクまたは前記基板に形成されたアラ
   イメントマークに関する画像信号を検出する工程と、 前記アライメントマークに関するテンプレートを作成す
   る工程と、 前記検出された前記画像信号より所定の特徴量を抽出
   し、その特徴量を利用してアライメントマークを抽象化
   した抽象化パターンを形成する工程と、 前記テンプレートを用いて前記特徴量を抽出し、その特
   徴量を利用して前記テンプレートの抽象化パターンを形
   成する工程と、 前記アライメントマークの抽象化パターンと前記テンプ
   レートの抽象化パターンとをパターンマッチングする工
   程と、 前記パターンマッチングの結果に基づいて、前記マスク
   または前記基板を同定し、前記マスクに形成されたパタ
   ーンの像を基板に転写する工程と、を含むことを特徴と
   する露光方法。