KR100467992B1

KR100467992B1 - 패턴 평가 방법, 패턴 평가 장치 및 컴퓨터 판독 가능한기록 매체

Info

Publication number: KR100467992B1
Application number: KR10-2002-0016452A
Authority: KR
Inventors: 미쯔이다다시
Original assignee: 가부시끼가이샤 도시바
Priority date: 2001-03-27
Filing date: 2002-03-26
Publication date: 2005-01-26
Also published as: JP4112812B2; JP2002288677A; US6985626B2; CN1231868C; CN1378179A; KR20020076177A; US20020141647A1; TW567304B

Abstract

고속 고정밀도이면서 부가 가치가 높은 패턴 평가 방법, 패턴 평가 장치 및 기록 매체를 제공한다.

평가 대상 패턴의 화상 데이터를 취득하고, 이 화상 데이터를 처리하여 패턴의 엣지점의 좌표를 검출하고, 좌우의 엣지점끼리 엣지점쌍을 조합하고, 각 엣지점쌍에서의 엣지점 사이의 거리와, 각 엣지점 사이를 연결하는 직선과 X 축과의 각도를 산출하고, 이들 거리 및 각도와의 분포를 나타내는 거리 각도 분포도를 작성하고, 이 거리 각도 분포도의 특징점을 평가 목적에 따라 추출한다.

Description

패턴 평가 방법, 패턴 평가 장치 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체{METHOD AND APPARATUS FOR EVALUATING PATTERNS, AND COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIA}

본 발명은, 패턴의 일반적인 평가 방법, 패턴 평가 장치, 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 관한 것이다.

종래 기술에 의한 패턴 평가 방법에 대하여, 반도체의 미세 패턴을 평가하는 방법을 구체적인 예로 들어 설명한다.

패턴의 평가는 반도체의 제조 공정에서도 중요하고, 이것은 리소그래피 공정이나 에칭 공정 등으로 형성되는 미세 패턴에 대해서는 특히 현저하다. 종래에는, 전자 빔을 이용한 CDSEM(Critical Dimension Scanning Electron Microscope)을 이용하여 패턴의 치수(예를 들면, 라인 패턴의 경우에는 선폭 등, 홀 패턴의 경우에는 구멍 직경 등)를 계측하여, 평가하는 방법이 일반적으로 채용되고 있다. CDSEM에서는, 시료로부터 취득한 패턴 SEM 화상으로부터 2차 전자 프로파일을 판독하고, 이 프로파일로부터 패턴의 엣지를 엣지 검출 알고리즘에 의해 검출하고, 검출한 엣지의 좌표를 이용하여 각 계측의 목적에 적합한 CD 계측 알고리즘을 이용하여 패턴 치수를 계산한다. 예를 들면, 라인 패턴의 선폭을 구하는 경우에는 전자 빔 스캔 방향의 SEM 화상의 선 화소로부터, 직선 근사법 또는 스레스홀드법 등에 의해 라인 좌우의 엣지가 검출된다. 검출된 이들 좌우의 엣지에 대하여, 측정으로 지정된 범위에 걸쳐 엣지쌍이 구해지고, 이들 쌍간의 거리(엣지점의 X 좌표의 차)의 평균을 그 라인 패턴의 선폭으로 하여 계산하였다. 또한, 폭이 일정하지 않은 패턴인 경우에는, 예를 들면 최대 또는 최소의 엣지쌍간 거리를 최대 폭 또는 최소 선폭으로서 계산하고, 그 결과를 계측치로서 출력하였다.

그러나, 상술한 종래의 방법에서는, 계측하고 싶은 패턴의 방향(이하 CD 방향이라고 함)을 전자 빔의 스캔 방향에 일치시켜야 계측할 수 있는 문제가 있었다. 그래서, 이러한 문제를 해소하기 위해, 예를 들면 전자 빔 스캔 방향을 CD 방향으로 맞추고나서 계측하거나, 아핀 변환 등의 화상 처리를 이용하여 화상을 회전하고, CD 방향을 전자 빔 스캔 방향으로 맞추고나서 계측하는 등의 방법으로 대처되었다. 그러나, 이들 처리에는 여분의 시간이 걸리고, 계측 시간의 단축을 위해서는 바람직하지 못하다. 또한, 계측에 앞서 CD 방향을 사전에 모르는 경우에는, 전자 빔 스캔 방향 또는 화상 회전 각도를 어느 한 범위로 할당할 필요가 있기 때문에, 보다 긴 처리 시간이 필요해졌다.

마찬가지로, 계측 대상이 홀 패턴인 경우, 종래의 방법에서는 SEM 화상의 X 축 방향 및 Y 축 방향의 최대치를 패턴의 홀 직경으로 하여 계측하였다. 그러나,이 방법으로는, 예를 들면 패턴의 최대 직경이 X 축 또는 Y 축에 대하여 경사진 경우, 그 최대 직경을 얻는 것은 곤란하다. 또한, 홀 패턴의 형상의 왜곡을 고려하여, 엣지점으로 둘러싸인 면적이나, 최소 제곱 원으로부터 근사 직경을 산출하는 방법도 행해지고 있지만, 이들 평균적인 계측치만으로는 복잡한 패턴 형상을 파악하는 것은 불가능하였다.

본 발명은 상기 사정을 감안하여 이루어진 것으로, 그 목적은 상술된 종래 기술의 문제점을 극복하는 것뿐만 아니라, 보다 많은 부가 가치를 초래하는 패턴 평가 장치, 패턴 평가 방법 및 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체를 제공하는 것에 있다.

도 1은 본 발명에 따른 패턴 평가 장치의 제1 실시예를 나타내는 블록도.

도 2는 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제1 실시예의 개략 절차를 나타내는 흐름도.

도 3은 도 2에 나타내는 패턴 평가 방법에 의해 라인 패턴으로부터 얻어진 검출된 엣지점을 나타내는 모식도.

도 4는 도 2에 나타내는 패턴 평가 방법에 의해 도 3에 나타내는 라인 패턴으로부터 얻어진 DAD도의 일례를 나타내는 도면.

도 5는 가공 오차에 의해 계측 영역에서 선폭이 다른 라인 패턴을 나타내는 SEM 화상의 일례를 나타내는 도면.

도 6은 도 5에 나타내는 라인 패턴에 대하여 도 2에 나타내는 절차에 의해 작성된 DAD도의 일례를 나타내는 도면.

도 7은 기준축에 대하여 경사지어 SEM 이미지로 취득된 라인 패턴의 일례를 나타내는 도면.

도 8은 도 7에 나타내는 경사 패턴에 대하여 작성한 DAD도의 일례를 나타내는 도면.

도 9는 계측 영역 내에 선폭이 서로 다른 복수의 라인 패턴이 혼재하고 있는 예를 나타내는 도면.

도 10은 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제4 실시예에 의해 금지 룰을 설정하여 도 9에 나타내는 복수의 라인 패턴으로부터 취득한 DAD도의 일례를 나타내는 도면.

도 11은 완전 원 형상의 홀 패턴의 일례를 나타내는 도면.

도 12는 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제5 실시예에 의해 도 11에 나타내는 홀 패턴으로부터 취득한 DAD도의 일례를 나타내는 도면.

도 13은 타원 패턴의 일례를 나타내는 도면.

도 14는 도 13에 나타내는 타원 패턴으로부터 얻어진 DAD도의 일례를 나타내는 도면.

도 15는 반도체의 리소그래피 공정에서 가공 오차에 의해 왜곡이나 거칠기를 따라 형성된 홀 패턴의 일례를 나타내는 도면.

도 16은 도 15에 나타내는 홀 패턴으로부터 얻어진 DAD도의 일례를 나타내는 도면.

도 17은 홀 패턴의 직경에 관한 스펙을 DAD도 상에서 표현한 도면.

도 18은 갈고리형으로 꺾인 라인 패턴의 SEM 화상의 일례를 나타내는 도면.

도 19는 도 18에 나타내는 갈고리형으로 꺾인 라인 패턴으로부터 얻어진 DAD도.

도 20은 도 19에 나타내는 DAD도로부터 라인 패턴의 정보를 해석하는 방법을 나타내는 도면.

도 21은 도 20에 나타내는 해석 방법에 따라 유도되는 도 16의 라인 패턴의 주변에 위치하는 다른 라인 패턴의 계측 정보를 나타내는 도면.

도 22는 윤곽이 오목 곡선이 되는 패턴의 일례를 나타내는 SEM 화상의 도면.

도 23은 도 22에 나타내는 패턴에 대하여 분할선을 도 22의 X 축에 대하여 0도의 방향으로 취하여 작성한 DAD도.

도 24는 도 22에 나타내는 패턴에 대하여 분할선을 도 22의 X 축에 대하여 90도의 방향으로 취하여 작성한 DAD도.

도 25는 두개의 홀 패턴으로부터 얻어진 SEM 화상의 일례를 나타내는 도면.

도 26은 도 25에 나타내는 두개의 홀 패턴의 DAD도.

도 27은 도 26의 (a), 도 26의 (b)의 DAD도에 대하여 각각 가산 처리를 행한 결과와 감산 처리를 행한 결과를 나타내는 도면.

도 28은 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제13 실시예를 설명하는 DAD도.

도 29는 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제14 실시예를 설명하는 블록도.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

2 : 패턴 평가 시스템

10 : 패턴 평가 장치

12 : 워크스테이션

14 : 화상 처리 장치

16 : 메모리

18 : 출력 장치

22 : CPU

24 : 화상 처리부

26 : 화상 메모리 제어부

28 : 화상 메모리

본 발명은, 이하의 수단에 의해 상기 과제의 해결을 도모한다.

즉, 본 발명의 제1 실시예에 따르면,

평가 대상인 패턴의 화상 데이터를 수신하고, 상기 화상 데이터를 처리하여 상기 화상에서의 상기 패턴의 엣지점의 좌표를 검출하는 엣지점 검출 과정과, 상기 엣지점끼리 엣지점쌍을 조합하는 페어링 과정과, 상기 엣지점쌍을 구성하는 상기 엣지점 사이의 거리와, 상기 엣지점 사이를 연결하는 직선과 임의의 축선 사이의 각도를 산출하는 연산 과정과, 상기 엣지점쌍의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도 분포도 작성 과정과, 상기 분포도의 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정과, 추출된 상기 특징점에 기초하여 상기 패턴을 해석하는 해석 과정을 포함하는 패턴 평가 방법이 제공된다.

본 발명의 제1 실시예에 따르면, 상기 엣지점의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하고, 이 분포도에 기초하여 상기 특징점을 추출하므로, 다양한 패턴 계측을 동시에 고속으로 행할 수 있다. 패턴 계측에는, 예를 들면 이하의 항목이 포함된다.

1) 라인 패턴에서의 라인 폭의 최대치, 최소치 및 평균값과 홀 패턴에서의 훼레 입경(Ferret diameter) 직경의 최대치, 최소치 및 근사 원 직경

2) 패턴의 경사 각도(홀 패턴의 경우에는, 최대 훼레 입경의 각도로 정의함)

3) 패턴의 거칠기

4) 경사진 패턴에서의 상술한 계측치 및 그 경사 각도

5) 임의의 방향에서 사영한 패턴에서의 상술한 계측치

6) 복수 패턴을 동시에 사영한 경우의 상술된 계측치의 평균값

상기 페어링 과정은, 검출된 엣지점 모두에서 상기 엣지점쌍을 조합해도 되며, 검출된 엣지점의 일부끼리 상기 엣지점쌍을 조합해도 된다.

또한, 상기 페어링 과정은, 상기 패턴이 라인 패턴인 경우에는 상기 화상의 한 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점과, 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하고, 상기 패턴이 폐곡선 패턴인 경우에는 상기 패턴의 임의의 분할선을 선택하고 이 분할선을 이용하여 상기 패턴을 두 개로 분할하여, 상기 화상의 한 측에 위치하는 상기 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하는 과정이라도 된다. 이 경우에는, 여러 평가 대상에 대하여 단일 알고리즘으로 평가할 수 있는데다가, 필요 최소한의 엣지점쌍으로 상기 분포도를 작성할 수 있다. 그 결과, 더 고속으로 패턴 평가가 가능해진다.

상기 폐곡선 패턴에는 전형적으로는 홀 패턴이 포함되고, 또한 상기 분할선에는 상기 폐곡선 패턴의 무게 중심을 통해 상기 축선에 수직선과 상기 폐곡선의 주축 중 적어도 어느 하나가 포함된다.

상기 특징점 추출 과정은 상기 분포도를 화상 처리함으로써 상기 특징점을 추출하면 된다.

이에 따라, 상기 특징점을 고속으로 추출할 수 있는데다가, 엣지 추출 오류 등에 의한 계측 에러의 영향도 저감시킬 수 있다. 상기 화상 처리는 2진화 처리, 메디언 처리, 노이즈 필터링 중 적어도 하나를 포함한다.

또한, 상술한 패턴 평가 방법은, 상기 화상 데이터가 저장되는 제1 기억 영역과는 다른 제2 기억 영역에 대응하는 메모리 어드레스를 상기 분포도의 데이터에 부가하는 기억 제어 과정을 더 포함하는 것이 바람직하다.

이에 따라, 상기 분포도를 고속으로 작성할 수 있다. 또한, 상기 특징점 추출 과정에서, 기존의 화상 처리의 알고리즘을 이용하여 고속으로 상기 분포도의 특징점을 추출할 수 있다.

상기 기억 제어 과정은, 상기 엣지점쌍마다 상기 거리 및 상기 각도에 기초하여 가상적인 서브 픽셀을 비례 배분하고, 상기 분포도의 데이터를 복수 비트의 화상 데이터로서 상기 메모리 어드레스를 부가하면 된다.

이에 따라, 패턴 계측의 정밀도를 향상시킬 수 있다.

또한, 상기 특징점 추출 과정은 상기 분포도의 데이터 또는 상기 분포도의 상기 특징점 근방의 데이터에 농담을 나타내는 계조치를 부가하는 과정을 포함하는 것이 바람직하다.

이와 같이, 상기 분포도의 전체 또는 상기 분포도의 특징점 근방 영역에 농담의 차를 둠으로써, 패턴의 거칠기에 대응하는 정보를 용이하게 취득할 수 있다.

또한, 상기 기억 제어 과정은, 상기 엣지점쌍의 위치 정보에 기초하여 상기 분포도에 상기 화상 데이터에의 역변환을 가능하게 하는 복원용 정보를 부가하는 과정을 포함하는 것이 바람직하다.

이에 따라, 상기 분포도 상에서 화상 처리를 행한 결과를 실제면 상의 패턴으로서 출력할 수 있다. 상기 복원용 정보로는, 예를 들면 각 엣지쌍을 구성하는 각 엣지의 좌표 중점의 좌표가 있다.

상기 패턴이 이상적인 형상으로 형성된 이상 패턴을 적어도 하나 포함하는 경우, 상기 특징점 추출 과정은, 상기 이상 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점인 이상 특징점과, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점을 추출하고, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 특징점에서의 상기 이상 특징점으로부터의 차이를 출력하는 과정을 더 포함하면 된다.

이에 따라, 상기 이상 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도를 기준으로 하여 평가 대상인 패턴을 비교할 수 있으므로, 상기 평가 대상 패턴의 형상에서의 스펙 체크를 행할 수 있다.

또한, 상기 패턴이 복수 패턴인 경우에, 상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 상기 패턴마다의 상기 분포도가 합성된 제1 피합성 분포도를 작성하는 과정이며, 상기 특징점 추출 과정은, 상기 제1 피합성 분포도의 일부 영역으로부터 상기 패턴마다의 상기 특징점과 상기 패턴 사이의 상대적인 위치 관계를 나타내는 상기 특징점을 추출하는 과정인 것이 바람직하다.

이에 따라, 복수 패턴에 따라 구성된 복잡한 패턴이라도 구성 요소인 각 패턴 하나하나에 대하여, 및 구성 요소인 패턴 사이의 위치 관계를 고속으로 평가할 수 있다.

또한, 상기 화상 데이터가 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하는 경우에 있어서, 상기 페어링 과정은 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지 사이외의 페어링을 금지하는 금지 룰을 설정하는 과정을 포함하면 된다.

이에 따라, 복수 패턴을 동시에 계측하는 경우에도, 계측에 필요한 정보만을 추출할 수 있다. 필요하지 않은 엣지점으로부터의 정보는 노이즈로서 제거할 수 있으므로, 단순한 처리로 상기 분포도의 특징점을 정확하게 고속으로 추출할 수 있다. 또한, 평가 대상의 패턴이 존재하는 영역에 평가 대상 이외의 패턴이 존재하는 경우라도, 상기 분포도로부터 불필요한 패턴을 제외하여 평가 대상인 패턴만의 계측치를 얻을 수 있다. 그 결과, 계측에 앞서 계측 영역을 엄밀하게 지정할 필요가 없어진다.

또한, 상기 화상 데이터가 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하는 경우에 있어서, 이것과는 반대로, 상기 페어링 과정은 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지 사이 외의 페어링을 행할 수도 있다.

이에 따라, 복수 패턴을 동시에 계측하는 경우에, 평가 대상 이외의 패턴의 정보, 또는 개개의 구성 패턴 사이에 걸친 정보를 분별하여 상기 분포도의 형태로 데이터로서 축적할 수 있다. 이에 따라, 보다 많은 종류의 계측이 가능하게 된다.

또한, 상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고, 얻어진 상기 분포도끼리 화상 연산 처리를 행하여 제2 피합성 분포도를 작성하고, 상기 특징점 추출 과정은, 상기 제2 피합성 분포도로부터 상기 특징점을 추출하여 상기 분포도 합성된 상기 패턴끼리의 형상 상이함을 정량화하는 과정이면 충분하다.

상기 분포도끼리 화상 연산 처리를 행하므로, 상기 제2 피합성 분포도로부터 상기 패턴끼리의 형상을 용이하게 비교할 수 있다. 상기 형상의 상이에 따른 정량화에는, 예를 들면 연산 처리가 이루어진 패턴 사이의 평균적인 형상을 취득한 후에, 그 평균적인 형상으로부터의 각 패턴의 분산을 수치화하는 것이 포함된다.

또한, 이것과는 대체적으로, 상기 거리 각도 분포도 작성 과정은 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고, 상기 특징점 추출 과정은 각 패턴마다 얻어진 상기 분포도로부터 상기 특징점을 추출하며, 얻어진 상기 특징점끼리 연산 처리를 행하고, 이들 특징점끼리의 상이함을 정량화하는 과정이라도 상관없다.

또한, 상기 패턴이 폐곡선 패턴을 포함하는 경우에는, 상기 특징점 추출 과정은, 상기 분포도의 특징 곡선을 설정하고, 그 특징 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것이 바람직하다.

이와 같이, 분포도에 특징 곡선을 추가함으로써, 폐곡선을 일부 또는 전부에포함하는 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도로부터 고속으로 정확하게 상기 특징점을 추출할 수 있다. 상기 특징 곡선에 기초하여 추출되는 특징점에는, 예를 들면 상기 경계 곡선의 극치나 상기 경계 영역에서의 농담 차의 확대로부터 유도되는 거칠기 값이 포함된다.

또한, 상기 페어링 과정은, 상기 패턴의 임의의 분할선과 상기 폐곡선 패턴 내의 임의의 점을 선택하고, 상기 분할선을 상기 임의의 점을 중심으로 하여 임의의 각도로 회전시켜, 상기 임의의 각도마다 상기 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 상기 한 측에 위치하는 상기 제1 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 상기 다른 측에 위치하는 제2 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 상기 임의의 각도마다 페어링을 행하는 과정이고, 상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 상기 임의의 각도마다 상기 분포도를 작성하는 것이 바람직하다.

상기 임의의 각도마다 상기 분포도를 작성하므로, 작성된 복수의 분포도를 비교 대조함으로써, 상기 패턴의 윤곽 형상에서의 이상(abnormal) 정보, 특히 오목부에 관한 정보를 용이하게 취득할 수 있다.

또한, 상기 패턴이 복수의 폐곡선 패턴을 포함하는 경우에 있어서, 상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 각 폐곡선 패턴마다 상기 분포도를 작성하고, 상기 특징점 추출 과정은 얻어진 각 폐곡선 패턴의 상기 분포도마다 상기 특징 곡선을 설정하고, 그 특징 곡선에 기초하여 상기 폐곡선 패턴마다 상기 특징점을 추출하고, 얻어진 복수의 상기 특징점을 연산 처리하여 상기 복수의 폐곡선 패턴 사이의 상이함을 정량화하면 된다.

이에 따라, 상기 폐곡선 패턴의 평균 형상과 상기 폐곡선 패턴 사이의 유사도에 관한 정보를 고속으로 취득할 수 있다.

또한, 상기 패턴이 라인 패턴을 포함하는 경우에는,

상기 특징점 추출 과정은 상기 거리를 X로 하고, 상기 각도를 Y로 하고, 상기 라인 패턴의 폭을 D로 할 때, 상기 분포도에 함수

x=D/cosy

로 나타낸 적어도 하나의 근사 곡선을 설정하고, 이 근사 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것이 바람직하다.

이에 따라, 라인을 일부 또는 전부로 포함하는 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도로부터 고속으로 정확하게 상기 특징점을 추출할 수 있다.

또한, 상기 화상 데이터가 시간적으로 변화하는 일련의 화상 데이터인 경우에는, 상기 패턴 평가 방법에 있어서, 상기 페어링 과정, 상기 연산 과정, 상기 거리 각도 분포도 작성 과정 및 상기 특징점 추출 과정은 상기 일련의 화상 데이터를 구성하는 화상 데이터에 대하여 순차적으로 실행되고, 추출된 상기 특징점의 변화를 실시간으로 출력하는 출력 과정을 상기 패턴 평가 방법이 더 포함되는 것이 바람직하다.

이에 따라, 시간적으로 변동하는 패턴에 대한 형상 정보를 취득할 수 있다. 시간적으로 변동하는 패턴으로는 예를 들면 SEM 장치에서의 연속적인 컬럼 조정이나 전자 빔 노광 장치에서의 CP 개구에 의한 빔 형상이 연속적인 조정 등에 기인하는 동화상 패턴이 있다.

또한, 본 발명의 제2 실시예에 따르면,

평가 대상인 패턴의 화상 데이터를 수신하고, 상기 화상 데이터를 처리하여 상기 화상으로부터 상기 패턴의 엣지점의 좌표를 검출하는 엣지점 검출 수단과, 상기 엣지점끼리 엣지점쌍을 조합하는 페어링 수단과, 상기 엣지점쌍을 구성하는 엣지점 사이의 거리와, 상기 엣지점 사이를 연결하는 직선과 임의의 축선 사이의 각도를 산출하는 연산 수단과, 상기 엣지점쌍의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도 분포도 작성 수단과, 상기 분포도의 특징점을 추출하는 특징점 추출 수단과, 추출된 상기 특징점에 기초하여 상기 패턴을 해석하는 해석 수단을 포함하는 패턴 평가 장치가 제공된다.

본 발명의 제2 실시예에 따르면, 상기 엣지점의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도 분포도 작성 수단과, 이 분포도를 처리하여 상기 특징점을 추출하는 특징점 추출 수단을 구비하므로, 여러 패턴 계측을 동시에 고속으로 행할 수 있는 패턴 평가 장치가 제공된다.

상기 패턴 평가 장치의 일 실시예에서, 상기 페어링 수단은, 상기 패턴이 라인 패턴인 경우에는 상기 화상의 한 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점과, 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하고, 상기 패턴이 폐곡선 패턴인 경우에는 상기 패턴의 임의의 분할선을 선택하고 이 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 상기 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행한다.

또한, 상기 패턴 평가 장치는, 상기 화상 데이터를 저장하는 제1 기억 영역과, 상기 분포도의 데이터를 저장하는 제2 기억 영역을 포함하는 기억 수단을 더 포함하면 된다.

상술한 패턴 평가 장치는, 상기 엣지점쌍마다 상기 거리 및 상기 각도에 기초하여 가상적인 서브 픽셀을 비례 배분하고, 상기 분포도의 데이터를 복수 비트의 화상 데이터로 하여 상기 분포도의 데이터에 메모리 어드레스를 부가하는 기억 제어 과정을 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 기억 제어 과정은 또, 상기 엣지점쌍의 위치 정보에 기초하여 상기 분포도에 상기 화상 데이터로의 역변환을 가능하게 하는 복원용 정보를 부가하면 된다.

또한, 상기 특징점 추출 과정은, 상기 분포도의 데이터 또는 상기 분포도의 상기 특징점 근방의 데이터에 농담을 나타내는 계조치를 부가하여 출력하면 된다.

또한, 본 발명의 제3 실시예에 따르면,

평가 대상인 패턴의 화상 데이터를 수신하고, 상기 화상 데이터를 처리하여 상기 화상으로부터 상기 패턴의 엣지점의 좌표를 검출하는 엣지점 검출 절차와, 상기 엣지점끼리 엣지점쌍을 조합하는 페어링 절차와, 상기 엣지점쌍을 구성하는 엣지점 사이의 거리와, 상기 엣지점 사이를 연결하는 직선과 임의의 축선 사이의 각도를 산출하는 연산 절차와, 상기 엣지점쌍의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도 분포도 작성 절차와, 상기 분포도의 특징점을 추출하는 특징점 추출 절차와, 추출된 상기 특징점에 기초하여 상기 패턴을 해석하는 해석 절차를포함하는 패턴 평가 방법을, 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체가 제공된다.

본 발명의 제3 실시예에 따르면, 상기 엣지점의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도 분포도 작성 절차와, 이 분포도를 처리하여 상기 특징점을 추출하는 특징점 추출 절차를 포함하는 상기 패턴 평가 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록하므로, 범용 컴퓨터를 이용하여 여러 패턴 계측을 동시에 고속으로 행할 수 있는 기록 매체가 제공된다.

상기 기록 매체에 저장되는 상기 프로그램의 상기 패턴 평가 방법에 있어서, 상기 페어링 절차는, 검출된 엣지점 모두에 상기 엣지점쌍을 조합하는 절차라도 좋고, 검출된 엣지점의 일부끼리 상기 엣지점쌍을 조합하는 절차라도 좋다.

또한, 상기 페어링 절차는, 상기 패턴이 라인 패턴인 경우에는 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점과, 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하고, 상기 패턴이 폐곡선 패턴인 경우에는 상기 패턴의 임의의 분할선을 선택하고 이 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 상기 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행할 수도 있다.

또한, 상기 패턴 평가 방법은, 상기 화상 데이터가 저장되는 제1 기억 영역과는 다른 제2 기억 영역에 대응하는 메모리 어드레스를 상기 분포도의 데이터에 부가하는 기억 제어 절차를 더 포함하면 된다.

또한, 상기 기록 매체에 기록되는 프로그램에서의 상기 패턴 평가 방법은, 상기 엣지점쌍마다 상기 거리 및 상기 각도에 기초하여 가상적인 서브 픽셀을 비례 배분하고, 상기 분포도의 데이터를 복수 비트의 화상 데이터로 하여 상기 분포도의 데이터에 메모리 어드레스를 부가하는 기억 제어 절차를 더 포함하는 것이 바람직하다.

상기 기억 제어 절차는 또, 상기 엣지점쌍의 위치 정보에 기초하여 상기 분포도에 상기 화상 데이터로 역변환을 가능하게 하는 복원용 정보를 부가하는 것이 바람직하다.

또한, 상기 특징점 추출 절차는, 상기 분포도의 데이터 또는 상기 분포도의 상기 특징점 근방의 데이터에 농담을 나타내는 계조치를 부가하여 출력한다.

<발명의 실시예>

이하, 본 발명의 실시예의 몇개에 대하여 도면을 참조하면서 설명한다. 이하의 실시예에서는 반도체의 미세 패턴을 평가하는 경우에 대해 설명하겠지만, 본 발명은 이 경우에 한정되지 않고, 패턴 평가의 새로운 수법으로서 여러가지 공업 분야에 적용할 수 있다.

(A) 패턴 평가 장치의 일 실시예

도 1은, 본 발명에 따른 패턴 평가 장치의 제1 실시예를 나타내는 블록도이다. 도 1에 나타내는 패턴 평가 장치(2)는 워크스테이션(12)과, 화상 처리 장치(14)와, 메모리(16)와, 출력 장치(18)를 구비한다.

메모리(16)는 본 발명의 패턴 평가 방법의 알고리즘이 기입된 레시피 파일을저장한다. 워크스테이션(12)은 메모리(16)로부터 레시피 파일을 판독하고, 이 레시피 파일에 따라 장치 전체를 제어함과 함께, 후술하는 거리 각도 분포도(이하, DAD도)로부터 계측 목적에 따른 특징점 등의 정보를 추출한다. 출력 장치(18)는 화상 처리 장치(14)로부터 워크스테이션(12)을 통해 공급된 DAD도를 워크스테이션(12)에 의해 추출된 상기 특징점과 함께 디스플레이 등을 이용하여 표시한다. 또한, 본 실시예에서는 출력 장치(18)에 의해 DAD도 등을 표시했지만, DAD도 등은 특별히 표시할 필요는 없고, 이들 정보를 메모리(16)에 저장하는 정도로 하여도 된다.

화상 처리 장치(14)는 CPU(22)와 화상 처리부(24)와 화상 메모리 제어부(26)와 화상 메모리(28)를 포함한다.

화상 처리부(24)는 도시하지 않은 CDSEM으로부터 공급되는 SEM 화상 데이터를 받아 후술하는 화상 처리를 행한다. 화상 메모리(28)는 복수의 기억 영역을 갖고, 화상 메모리 제어부(26)의 제어 하에 SEM 화상 데이터와 DAD도의 데이터를 다른 기억 영역에 저장한다.

본 실시예에서 화상 처리부(24)는 엣지점 검출 수단, 페어링 수단, 연산 수단 및 거리 각도 분포도 작성 수단을 구성하고, 워크스테이션(12)은 특징점 추출 수단 및 해석 수단을 구성한다.

도 1에 나타내는 패턴 평가 장치(2)의 동작에 대하여, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 실시예로서 도면을 참조하면서 설명한다.

(B) 패턴 평가 방법의 실시예

이하, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 몇가지 실시예에 대하여 설명한다. 제1∼제4 실시예 및 제9 실시예에서는 평가 대상으로서 라인 패턴 구체예로 들어 설명하고, 또한 제5로부터 제8, 제11, 제12 및 제13 실시예에서는 홀 패턴을 평가 대상으로서 예를 들어 설명한다.

(1) 제1 실시예

우선, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제1 실시예에 대하여 도 2로부터 도 4를 참조하면서 설명한다.

도 2는, 본 실시예의 개략 절차를 설명하는 흐름도이고, 도 3은 라인 패턴의 SEM 화상을 화상 처리하여 얻어진 엣지점쌍을 나타내는 모식도이고, 도 4는 본 실시예에서 특징적인 DAD도의 일례를 나타낸다.

도 2에 도시한 바와 같이, 우선 도시하지 않은 SEM 장치로부터 평가 대상 패턴의 화상 데이터를 취득한다(단계 S1).

이어서, 화상 처리부(24)는 취득한 화상 데이터로부터 엣지를 인식하고, 공지된 방법으로 엣지를 구성하는 엣지점의 좌표를 검출한다(단계 S2). 도 3의 모식도에는 어떠한 알고리즘에 의해 엣지가 검출된 이상적인 형상의 라인 패턴 LP1이 나타내어져 있다. 상술된 바와 같이, 종래의 계산 방법에서는, 도 3의 X 축 방향에 엣지의 쌍을 찾아내고, 이들 엣지쌍 사이의 거리의 평균을 구하였다. 본 실시예에서는, 화상 처리부(24)가 라인의 우측 엣지를 구성하는 점과 좌측 엣지를 구성하는 점의 모든 조합을 취하고(단계 S3), 각 조합에서의 우측 엣지와 좌측 엣지 사이의 거리와, 이들 엣지 사이를 연결하는 직선의 X 축에 대한 각도를 산출하고(단계 S4), 거리 각도 분포도(즉, DAD도)로서 표현한다(단계 S5). 도 3에 나타내는 라인 패턴에 대하여 표현한 DAD도를 도 4에 나타낸다. 도 4에서, X 축은 엣지점 사이의 거리를 나타내고, 또한 Y 축은 쌍을 연결한 직선의 X 축 방향에 대한 각도를 나타내고 있다. 엣지점 사이의 거리는, 픽셀 수로 표현된다. 이 점은, 이하에 나타내는 실시예에서 공통된다. 단, 통상의 계측에서는 이 픽셀 수치에 캘리브레이션 상수를 곱하고 길이의 단위로 변환하여 출력한다. 도 4는, 도 3에 나타내는 이상적인 직선 패턴의 DAD도이므로, 이 곡선은 수학적으로는 선폭을 D로 하면, x=D/cosy가 되는 함수이다. 이 함수의 극치 EV1의 좌표는 (D, 0)이 된다. 본 실시예에 따르면, 이상적인 라인 패턴으로 그 중심선이 Y 축에 평행하게 되도록 SEM 화상이 취득되면, 그 라인 패턴의 선폭은 DAD도의 X 축과의 절편으로부터 용이하게 구해질 수 있다.

본 실시예에서의 상기 극치가 계측 목적에 적합한 특징점이고, 이 값은 워크스테이션(12)이 DAD도로부터 상술한 근사 곡선을 작성함으로써 추출한다(단계 S6).

마지막으로, 추출한 특징점에 기초하여 평가 패턴을 해석한다(단계 S7). 본 실시예에서는, 선폭 D를 갖는 이상적인 라인 패턴인 것이 해석된다.

(2) 제2 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제2 실시예에 대하여 설명한다.

예를 들면, 설계 상은 일정한 선폭이라도, 실제로 가공된 반도체의 라인 패턴에는 도 5에 나타내는 라인 패턴 LP2와 같이 가공 오차에 의해 계측 영역에서 선폭이 다른 경우가 있다. 본 실시예의 특징은, 이와 같이 선폭에 변동이 있는 패턴에 적절하게 특징점을 추출하는 점에 있다.

도 6은, 도 5의 라인 패턴 LP2에 대하여 도 2에 나타내는 절차에 의해 작성한 DAD도의 일례를 나타낸다. 도 6에 나타내는 DAD도는, 면적을 갖는 분포로서 표현된다. 도 6으로부터 분명히 알 수 있듯이, 라인 패턴 LP2의 최소 폭 및 최대 폭은, 각각 도 6에서 X 축 상에 있는 분포점 중 최소치인 점 EV2 및 최대치인 점 EV3의 좌표로부터 구할 수 있다. DAD도에서의 이들 특징점의 추출은 x=D/cosy라는 함수의 근사 곡선으로부터 구해도 되며, DAD도에 여러 화상 처리를 이용하여 추출해도 된다. 이 때, DAD도가 화상 메모리(28) 내에 저장되어 있으면 고속의 연산 처리 또는 화상 처리가 가능하다.

(3) 제3 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제3 실시예에 대하여 설명한다.

도 7은, 가공 공정에서 경사지게 형성되고, 또는 SEM 이미지의 취득 과정에서 X 축 또는 Y 축 등의 기준 축에 대하여 기울어 취득된 라인 패턴 LP3을 나타낸다. 도 8은, 이러한 경사 패턴에 대하여 작성한 DAD도의 일례이다. 라인 패턴 LP3의 선폭 및 회전 각도는 DAD도 내의 최소점 EV4의 좌표로부터 구할 수 있다. 본 실시예의 경우에는, 패턴 LP3의 회전각은 약 46도인 것을 알 수 있다.

이와 같이, 본 실시예에 따르면, 제조 라인의 능력 등이 원인으로 일정 각도로 맞추어진 라인을 제조할 수 없는 경우라도, 얼라이먼트 등의 전체 처리를 행하지 않고, 그대로 계측하여 실제의 선폭과 라인의 회전 각도를 측정할 수 있다.

(4) 제4 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제4 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예의 특징은, 복수의 라인 패턴에 대해서도 동시에 고속으로 계측할 수 있는 점에 있다. 도 9는, 계측 영역 내에 상호 선폭이 다른 복수의 라인 패턴 LP4∼LP6이 혼재하며, 또한 이들 엣지점이 계측 영역 전역에 걸쳐 검출되어 있는 경우를 나타낸다. 이러한 경우에, 모든 엣지점의 쌍을 형성하면, DAD도 상에 라인과 스페이스의 정보가 혼재한다. 이 때문에, 본 실시예에서는 라인의 우측 엣지점끼리 또는 좌측 엣지점끼리의 쌍 형성을 금지하는 금지 룰을 설정하여 화상 처리부(24)로 공급한다. 금지 룰로서는, 라인을 걸친 쌍 형성도 더 금지해도 좋다. 이들 엣지점쌍 형성의 금지 처리는, 실제의 계측에 앞서 사전에 실시해 두고, 계측시에 금지 조건을 선택할 수 있도록 해 두면 여러가지 계측 목적에 대응할 수 있다. 상술한 금지 룰을 설정한 경우의 DAD도를 도 10에 나타낸다. 도 10에 도시한 바와 같이, 복수의 라인에 대해서도 한개의 라인을 계측하는 경우와 마찬가지로, 각 라인 패턴의 최대치, 최소치 및 최소선폭을 동시에 취득할 수 있다.

(5) 제5 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제5 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예는, 평가 대상의 패턴이 홀 패턴인 경우의 평가 방법이다. 홀 패턴의 경우, 라인 패턴과 달리 엣지점에 우측, 좌측이라는 구별이 없기 때문에, 모든 엣지점의 쌍에 대하여 DAD도를 작성한다. 그러나, 본 실시예에서는 계산 시간을 절약하기 위해, 도 11에 도시한 바와 같이 얻어진 엣지점을 그 패턴의 중심을 지나는 수직선 VL1에서 두개의 그룹으로 분할한다. 이하의 설명에서는 이 수직선을 엣지 분할선이라고 한다. 본 실시예에서는 엣지 분할선을 패턴 무게 중심의 X 성분으로부터 도출했지만, 기타 적당한 량, 예를 들면 패턴의 주축과 일치하는 선을 이용하여 정의해도 된다. 이와 같이 함으로써 계산 시간이 절반으로 될 뿐만 아니라, 후술하는 바와 같이 패턴의 오목 부분의 정보도 검출할 수 있다. 도 11에 도시한 홀 패턴 HP1은 직경 D의 완전 원형이고, 이 경우의 DAD도는 도 12에 도시한 바와 같이 작성된다. X 좌표의 최대치 D로부터 홀 패턴 HP1의 직경 Dc를 구할 수 있다.

(6) 제6 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제6 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예의 특징은, 평가 대상 패턴이 타원 패턴인 경우에 특징점을 적확하게 추출하는 점에 있다.

도 13에 타원 패턴의 일례를 나타낸다. 또, 이러한 타원 패턴 HP2로부터 얻어진 DAD도의 일례를 도 14에 나타낸다. 도 14에서 특징점 EV9 및 EV10이 각각 타원의 긴 직경 및 짧은 직경의 거리와 각도를 나타내고 있다. 일반적으로, 이들 값은 각각 홀 패턴의 최대 및 최소의 훼레 입경이라고 간주된다. 본 실시예에서는 화상 메모리(28)에 저장된 DAD도를 화상 처리부(24)에서 평활 처리한 후에 2치화 처리를 행하고, 메디안(Median) 처리에 의해 DAD도 상의 고립점을 제거하여, 최종적으로 EV9 및 EV10을 구하고 있다. 본 실시예에 따르면, 이러한 화상 처리에 의해 엣지 검출의 에러에 의해 유사 엣지점이 발생하게 된 경우라도, 그 영향을 제거하여 정확한 계측을 행할 수 있다.

(7) 제7 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제7 실시예에 대하여 설명한다.

반도체 제조에 있어서의 리소그래피 공정으로 형성된 홀 패턴의 일례를 도 15에 나타낸다. 도 15에 나타내는 홀 패턴 HP3에는 여러가지 가공 오차의 영향으로 왜곡이나 주위에 따른 거칠기가 발생한다. 도 15에 나타내는 홀 패턴 HP3에 대하여 작성한 DAD도의 일례를 도 16에 나타낸다. 도 16에서 패턴의 왜곡이나 거칠기 부분의 정보는 분포의 우측 경계선(이후, 우측 경계선이라고 함)에 집약되어 있다. 이 우측 경계선은 푸리에 분해 등의 통상의 방법으로 해석함으로써 구할 수 있다. 또한, 우측 경계선을 Y 축에 평행한 직선으로 근사화함으로써, 임의의 종류의 근사 원을 취득할 수 있다. 또한, DAD도에서의 각 분포점에는 강도치가 부가되어 있다. 따라서, 특징 곡선으로서 상술한 경계선을 이용하는 방법을 대신하여, 분포의 극대치의 점을 근사시켜 연결한 곡선을 이용해도 되고, 또한 강도가 어느 일정 이상의 점을 근사시켜 연결한 곡선을 이용해도 된다. 이 점은, 후술하는 제8, 제9, 제13 및 제14 실시예에 대해서도 마찬가지다.

(8) 제8 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제8 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예의 특징은, DAD도를 이용하여 평가 대상 패턴의 스펙 체크를 행하는 점에 있다. 예를 들면, 계측 대상이 홀 패턴이고, 이 홀 패턴에 LSL(Lower Spec Limit) 혹은 USL (Upper Spec Limit) 또는 이들 양방이 있는 경우, 이들 스펙은 DAD도 상에서 예를 들면 도 17에 나타낸 바와 같이 이 밴드 영역 SB1로 표현된다. 이에 따라, 우측 경계선과 이 밴드 영역 SB1과의 포함 관계를 계산함으로써 순간적으로 스펙 체크를 행할 수 있다. 또, 본 실시예에서는, 완전 원형에 관한 스펙을 채용했기 때문에 밴드 영역이 되었지만, 이것을 실제의 제품으로부터 결정함으로써, 더 복잡한 스펙 체크도 순간적으로 행할 수 있다.

(9) 제9 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제9 실시예에 대하여 설명한다.

본 실시예의 특징은, 갈고리형으로 꺾인 라인 패턴도 정확하게 계측하는 점에 있다. 이러한 갈고리형의 라인 패턴의 구체예를 도 18에 나타낸다. 도 18에 나타내는 라인 패턴 LP7, LP8은 예를 들면 반도체 제조 공정에서 형성된 패턴이고, 특히 굴곡 부분(그것이 굴곡되어 있으면)의 치수 계측이 필요하게 된다. 도 19는 이 패턴 LP7, LP8의 DAD도로서, 굴곡 부분의 치수는 DAD도의 좌측 경계선의 최소치로부터 측정할 수 있다. 본 실시예에서는 굴곡 부분의 거리는 68 픽셀로 산출되었다. 또, 도 19의 DAD도를 도 20에 도시한 바와 같은 4개의 곡선 부분 A, B, C, D로 구성되어 있는 것으로 간주하고, 각각의 곡선을 x=D/cosy라는 함수로 근사화함으로써, 예를 들면 도 21에 도시한 바와 같이 도 18의 라인 패턴 LP7, LP8 주변에 위치하는 기타 라인 패턴 LP9∼LP12의 각종 치수도 계측할 수 있다. 예를 들면, 도 20의 근사 곡선 B, C로부터는 라인 패턴 LP10, LP11이 굴곡 부분 이외의 선폭을 측정할 수 있다. 또한, 도 20의 근사 곡선 D로부터는 라인 패턴 LP12가 굴곡 부분을 가짐으로써 전체적으로 점유하게 되는 선폭을 계측할 수도 있다.

(10) 제10 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제10 실시예에 대하여 설명한다. 본 실시예의 특징은, 홀 패턴이 주연부에 오목부를 갖는 경우에, 이 오목부의 정보를 취득하는 점에 특징이 있다.

도 22는, 윤곽이 오목 곡선이 되는 패턴의 일례를 나타내는 SEM 화상의 도면이다. 이러한 홀 패턴 HP4에 대하여, 엣지점을 검출하기 위한 분할선을 도 22의 X 축에 대하여 0도의 방향으로 취하여 작성한 DAD도를 도 23에 나타내고, 또한 분할선을 도 22의 X 축에 대하여 90도의 방향으로 취하여 작성한 DAD도를 도 24에 나타낸다.

도 23과 도 24의 대비로부터 분명히 알 수 있듯이, 동일 패턴이라도, 패턴의 오목 부분의 윤곽에서의 엣지점의 존재에 따라, 분할선의 기울기에 따라 DAD도가 변화하는 것을 알 수 있다. 본 실시예에서는 0도와 90도라는 거친 스텝으로 분할선을 회전시켰지만, 이것을 예를 들면 10도씩, 작게는 1도씩 스텝을 세밀하게 하고, 각각의 분할선으로 얻어지는 분포도에 기초하여, 패턴의 주연에서 임의의 방향에 존재하는 오목 부분의 정보를 계측할 수 있다. 또한 이 경우, 분할선의 각도를 Z 축으로 취하여 분포도를 3차원 공간으로 표현하고, 그 후에 특징점을 추출하여 패턴의 오목 부분의 정보를 계측하면 더 적합하다.

(11) 제11 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제11 실시예에 대하여 설명한다. 본 실시예의 특징은, 두개의 SEM 화상으로부터 각각 얻어진 두개의 DAD 도에 대하여 연산 처리를 행하는 점에 있다.

도 25는, 두개의 홀 패턴으로부터 각각 얻어진 SEM 화상의 일례를 나타낸다. 본 실시예에서, 이들 두개의 홀 패턴 HP5, HP6은 동일 화상내의 별개의 장소에 존재하는 경우든, 별개의 SEM 화상에 존재하는 경우든 상관없다.

이들 패턴 HP5, HP6의 DAD도를 도 26의 (a) 및 도 26의 (b)에 각각 나타낸다. 또, 이들 DAD도는, 도 1에 나타내는 패턴 평가 장치(2)의 화상 메모리(28)에서 각각 별개의 메모리 영역에 독립적으로 저장되어 있다. 이어서, 화상 처리부(24)에 의해 이들 DAD도끼리의 화상 연산 처리를 행한다. 도 27의 (a) 및 도 27의 (b)는 도 26의 (a), 도 26의 (b)의 DAD도에 대하여 각각 가산 처리를 행한 결과와 감산 처리를 행한 결과를 나타낸다. 본 실시예에 따르면, 도 27에 도시한 바와 같은 연산 결과에 기초하여, 두개의 홀 패턴 HP5, HP6의 상이함을 정량화할 수 있다. 도 25에서는 두개의 홀 패턴 HP5, HP6은 상호 격리되어 있고, 또한 장축 방향이 상호 직교하는 위치에 나타내어져 있지만, 상술한 바와 같이 이것은 따로따로 취득한 SEM 화상을 이와 같이 배치하여 표시한 결과에 지나지 않으며, 실제로는 예를 들면 홀 패턴 HP5 내에 홀 패턴 HP6이 포함되어 있는 경우도 있다. 도 27에 도시한 바와 같이, 이들 SEM 화상으로부터 얻어진 DAD도끼리 연산 처리함으로써, 이들 위치 관계도 명확하게 알 수 있다. 또, 본 실시예에서는, 단순하게 화상끼리의 연산 처리에 의해 패턴끼리의 상이점을 구했지만, 각각의 DAD도를 2진화한 후에 워크스테이션(12)에 의해, 예를 들면 이들에 대한 논리곱 또는 논리합이라는 논리 연산을 행해도 된다. 또한, DAD도 사이의 차를 취하는 경우에는 연산 결과로서의 부호(±)도 예를 들면 색의 차이 등으로 표현하여 출력 장치(18)에 표시해도 된다.

(12) 제12 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제12 실시예에 대하여 설명한다.

상술한 통상의 DAD도 작성 절차 외에 엣지점쌍을 형성하는 절차에서, 각 엣지점쌍의 실제 평면 상의 위치 관계를 나타내는 정보, 예를 들면 쌍을 이루는 각 엣지점 중점의 좌표를 구하고, 엣지점쌍의 거리 및 각도의 정보와 함께 데이터로서 화상 메모리(28)(도 1 참조)에 저장한다. 이에 따라, 이 추가된 위치 정보를 이용하여, DAD도 상의 점으로 표현되는 엣지점쌍을 실제 평면으로 복귀시킴으로써, 원래의 패턴 형상을 용이하게 복원하는 것이 가능해진다.

(13) 제13 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제13 실시예에 대하여 설명한다. 본 실시예의 특징은, 두개의 패턴으로부터 각각 얻어진 DAD도를 합성하고, 합성된 DAD도에 기초하여 각 패턴끼리의 상대적인 특징점을 추출하는 점에 있다.

이 점을 도 25에 나타내는 두개의 홀 패턴 HP5, HP6을 다시 예로 들어 설명한다. 또, 상술한 바와 같이 이들 홀 패턴은 동일 화상 내에서 별개의 장소에 있어도 되며, 별개의 화상에 있어도 된다.

홀 패턴 HP5, HP6의 각 DAD도는 도 26에 도시한 바와 같지만, 본 실시예에서는 도 28에 도시한 바와 같이 우선 이들 DAD도로부터 각 패턴의 특징, 예를 들면 각 DAD도의 경계선 SB5, SB6을 검출한다. 이어서, 그 결과로부터 평균화된 경계선 SBav.를 구한다. 이 평균 경계선 SBav.로부터 얻어지는 계측 정보는 개개의 홀 패턴 HP5, HP6 중 임의의 평균된 정보로 되어 있다. 또한, 평균 경계선 SBav.를 기준으로 하여 각 패턴의 경계선 SB5, SB6의 분산을 산출함으로써, 개개의 패턴 HP5, HP6의 형상면에서의 변동을 정량화할 수 있다.

(14) 제14 실시예

이어서, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법의 제14 실시예에 대하여 설명한다. 본 실시예의 특징은, 일련의 시간 변화를 따르는 SEM 화상의 화상 데이터를 취득하고, DAD도를 순차적으로 작성하여 패턴의 특징점에서의 변화를 모니터링하는 점에 특징이 있다.

도 29는, 본 실시예의 패턴 평가 방법을 설명하는 블록도이다. 도 29에는, 도 1에 나타내는 패턴 평가 장치(10) 외에 전자 빔 장치(70)가 나타내어져 있다. 전자 빔 장치(70)는 CDSEM(80)과 스캔 컨버터(90)와 컬럼 전압 제어부(100)를 구비한다. CDSEM(80)은, 전자 빔을 시료를 향하여 출사하는 전자총부(82)와, 이 전자 빔의 궤도를 제어하여 시료에 조사시키는 전자 광학계(84)를 포함한다. 전압 제어부(100)는 패턴 평가 장치(1)의 워크스테이션(12)과 CDSEM(80)의 전자 광학계(84)에 접속된다.

여기서, 예를 들면 CDSEM(80)의 전자 광학계(84)의 컬럼 조정에 홀 패턴을 사용하는 경우, 스티그 등의 각종 파라미터를 할당하면 스캔 컨버터(90)를 통해 검출기(86)로부터 얻어지는 SEM 화상에서 홀의 형상이 전자 빔수차에 의해 변화된다. 상술한 패턴 평가 방법을 이용함으로써, 이 홀 패턴 형상의 시간 변화를 DAD도를 통해 실시간으로 추적할 수 있다. 이 추적 결과를 패턴 평가 장치(10)의 워크스테이션(12)이 전압 제어부(100)를 통해 전자 광학계(84)의 각종 파라미터에 피드백됨으로써 전자 빔의 컬럼 조정을 용이하게 실행할 수 있다.

예를 들면 시료 표면에 형성된 패턴이 완전 원형인 경우, DAD도에서의 경계선이 직선이 되도록(도 12 참조), 컬럼 조정을 하면 된다. 상기한 절차는 CDSEM 장치에 한정되는 것이 아니고, 예를 들면 전자 빔 노광 장치에 있어서 캐릭터 프로젝션으로서, 역시 예를 들면 원형 빔을 모니터하는 경우에도 적용할 수 있다.

(C) 기록 매체

상술한 패턴 평가 방법의 일련의 절차 및 전자 빔 장치의 제어 방법의 일련의 절차는 컴퓨터에 실행시키는 프로그램으로서 플렉시블 디스크나 CD-ROM 등의 기록 매체에 저장하고, 컴퓨터가 판독하여 실행하도록 해도 된다. 이에 따라, 본 발명에 따른 패턴 평가 방법을 범용 컴퓨터를 이용하여 실현할 수 있다. 기록 매체는, 자기 디스크나 광 디스크 등의 휴대 가능한 것에 한정되지 않고, 하드디스크 장치나 메모리 등의 고정형의 기록 매체라도 상관없다. 또한, 상술한 패턴 평가 방법의 일련의 절차를 조립한 프로그램을 인터넷 등의 통신 회선(무선 통신을 포함함)을 통해 반포해도 된다. 또한, 상술한 패턴 평가 방법의 일련의 절차를 조립한 프로그램을 암호화하거나, 변조시키거나, 압축한 상태에서 인터넷 등의 유선 회선이나 무선 회선을 통해 혹은 기록 매체에 저장하여 반포해도 된다.

이상 상술한 바와 같이, 본 발명은 이하의 효과를 발휘한다.

즉, 본 발명에 따르면, 여러 패턴 평가를 동시에 고속 고정밀도로 실행할 수 있는데다가, 높은 부가 가치를 창출하는 패턴 평가 방법 및 패턴 평가 장치가 제공된다.

또한, 본 발명에 따르면, 상술한 효과를 발휘하는 패턴 평가 방법을 범용 컴퓨터를 이용하여 실행할 수 있는 기록 매체가 제공된다.

Claims

평가 대상인 패턴의 화상 데이터의 공급을 받아, 상기 화상 데이터를 처리하여 상기 화상에 있어서의 상기 패턴의 엣지점의 좌표를 검출하는 엣지점 검출 과정과,

상기 엣지점끼리 엣지점쌍을 조합하는 페어링 과정과,

상기 엣지점쌍을 구성하는 상기 엣지점 사이의 거리와, 상기 엣지점 사이를 연결하는 직선과 임의의 축선 사이의 각도를 산출하는 연산 과정과,

상기 엣지점쌍의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도 분포도 작성 과정과,

상기 분포도의 특징점을 추출하는 특징점 추출 과정과,

추출된 상기 특징점에 기초하여 상기 패턴을 해석하는 해석 과정

을 포함하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 페어링 과정은,

상기 패턴이 라인 패턴인 경우에는, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점과, 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하고,

상기 패턴이 폐곡선 패턴인 경우에는, 상기 패턴의 임의의 분할선을 선택하여 그 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 상기 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서.

상기 특징점 추출 과정은, 상기 분포도를 화상 처리함으로써 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 화상 데이터가 저장되는 제1 기억 영역과는 다른 제2 기억 영역에 대응하는 메모리 어드레스를 상기 분포도의 데이터에 부가하는 기억 제어 과정을 상기 거리 각도 분포도 작성 과정 다음에 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제4항에 있어서,

상기 기억 제어 과정은, 상기 엣지점쌍마다 상기 거리 및 상기 각도에 기초하여 가상적인 서브 픽셀을 비례 배분하고, 상기 분포도의 데이터를 복수 비트의 화상 데이터로서 상기 메모리 어드레스를 부가하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 특징점 추출 과정은, 상기 분포도의 데이터 또는 상기 분포도의 상기 특징점 근방의 데이터에 농담을 나타내는 계조치를 부가하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제4항에 있어서,

상기 기억 제어 과정은, 상기 엣지점쌍의 위치 정보에 기초하여 상기 분포도에 상기 화상 데이터에의 역변환을 가능하게 하는 복원용 정보를 부가하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 패턴은, 이상적인 형상으로 형성된 이상 패턴을 적어도 하나 포함하고, 상기 특징점 추출 과정은, 상기 이상 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점인 이상 특징점과, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점을 추출하고, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 특징점에서의 상기 이상 특징점으로부터의 차이를 출력하는 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 패턴은 복수 패턴이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 상기 패턴마다의 상기 분포도가 합성된 제1 피합성 분포도를 작성하는 과정이고,

상기 특징점 추출 과정은, 상기 제1 피합성 분포도의 일부 영역으로부터 상기 패턴마다의 상기 특징점과 상기 패턴 사이의 상대적인 위치 관계를 나타내는 상기 특징점을 추출하는 과정인 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 화상 데이터는, 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하고,

상기 페어링 과정은 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지 사이 이외의 페어링을 금지하는 금지 룰을 설정하는 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 화상 데이터는, 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하고,

상기 페어링 과정은, 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지 사이 이외의 페어링을 행하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 패턴은, 복수 패턴이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고,얻어진 상기 분포도끼리 화상 연산 처리를 행하여 제2 피합성 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 과정은, 상기 제2 피합성 분포도로부터 상기 특징점을 추출하여 상기 분포도 합성된 상기 패턴끼리의 형상의 상이함을 정량화하는 과정인 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 패턴은, 복수 패턴이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 과정은, 각 패턴마다 얻어진 상기 분포도로부터 상기 특징점을 추출하고, 얻어진 상기 특징점끼리 연산 처리를 행하며, 이들 특징점끼리의 상이함을 정량화하는 과정인 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 패턴은 폐곡선 패턴을 포함하고,

상기 특징점 추출 과정은 상기 분포도의 특징 곡선을 설정하고, 상기 특징 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 패턴은 폐곡선 패턴이고,

상기 페어링 과정은,

상기 패턴의 임의의 분할선과 상기 폐곡선 패턴 내의 임의의 점을 선택하고, 상기 분할선을 상기 임의의 점을 중심으로 하여 임의의 각도로 회전시켜, 상기 임의의 각도마다 상기 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 상기 어느 한 측에 위치하는 상기 제1 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 상기 다른 측에 위치하는 제2 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 상기 임의의 각도마다 페어링을 행하는 과정이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 상기 임의의 각도마다 상기 분포도를 작성하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제13항 또는 제14항에 있어서,

상기 패턴은, 복수의 폐곡선 패턴을 포함하고,

상기 거리 각도 분포도 작성 과정은, 각 폐곡선 패턴마다 상기 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 과정은, 얻어진 각 폐곡선 패턴의 상기 분포도마다 상기 특징 곡선을 설정하고 상기 특징 곡선에 기초하여 상기 폐곡선 패턴마다 상기 특징점을 추출하고, 얻어진 복수의 상기 특징점을 연산 처리하여 상기 복수의 폐곡선 패턴 사이의 상이함을 정량화하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 패턴은, 라인 패턴을 포함하고,

상기 특징점 추출 과정은 상기 거리를 x로 하고, 상기 각도를 y로 하고, 상기 라인 패턴의 폭을 D로 할 때, 상기 분포도로 함수

x= D/cosy

로 표현되는 적어도 1개의 근사 곡선을 설정하고, 상기 근사 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
제1항에 있어서,

상기 화상 데이터는, 시간적으로 변화하는 일련의 화상 데이터이고,

상기 페어링 과정, 상기 연산 과정, 상기 거리 각도 분포도 작성 과정 및 상기 특징점 추출 과정은 상기 일련의 화상 데이터를 구성하는 화상 데이터에 대하여 순차적으로 실행되고,

추출된 상기 특징점의 변화를 실시간으로 출력하는 출력 과정을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 방법.
평가 대상인 패턴의 화상 데이터의 공급을 받아, 상기 화상 데이터를 처리하여 상기 화상으로부터 상기 패턴의 엣지점의 좌표를 검출하는 엣지점 검출 수단과,

상기 엣지점끼리 엣지점쌍을 조합하는 페어링 수단과,

상기 엣지점쌍을 구성하는 엣지점 사이의 거리와, 상기 엣지점 사이를 연결하는 직선과 임의의 축선 사이의 각도를 산출하는 연산 수단과,

상기 엣지점쌍의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도분포도 작성 수단과,

상기 분포도의 특징점을 추출하는 특징점 추출 수단과,

추출된 상기 특징점에 기초하여 상기 패턴을 해석하는 해석 수단

을 포함하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 페어링 수단은,

상기 패턴이 라인 패턴인 경우에는, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점과, 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하고,

상기 패턴이 폐곡선 패턴인 경우에는, 상기 패턴의 임의의 분할선을 선택하고 그 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 상기 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 화상 데이터를 저장하는 제1 기억 영역과, 상기 분포도의 데이터를 저장하는 제2 기억 영역을 갖는 기억 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 패턴은, 이상적인 형상으로 형성된 이상 패턴을 적어도 하나 포함하고,

상기 특징점 추출 수단은, 상기 이상 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점인 이상 특징점과, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점을 추출하고, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 특징점에서의 상기 이상 특징점으로부터의 차이를 출력하는 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 패턴은, 복수 패턴이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 수단은, 상기 패턴마다의 상기 분포도가 합성된 제1 피합성 분포도를 작성하는 수단이고,

상기 특징점 추출 수단은, 상기 제1 피합성 분포도의 일부 영역으로부터 상기 패턴마다의 상기 특징점과 상기 패턴 사이의 상대적인 위치 관계를 나타내는 상기 특징점을 추출하는 수단인 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 화상 데이터는, 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하고,

상기 페어링 수단은, 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지 사이외의 페어링을 금지하는 금지 룰을 설정하는 설정 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 화상 데이터는 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하고,

상기 페어링 수단은 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지 사이 이외의 페어링을 행하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 패턴은, 복수 패턴이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 수단은, 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고, 얻어진 상기 분포도끼리 화상 연산 처리를 행하여 제2 피합성 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 수단은, 상기 제2 피합성 분포도로부터 상기 특징점을 추출하여 상기 분포도 합성된 상기 패턴끼리의 형상의 상이함을 정량화하는 수단인 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 패턴은, 복수 패턴이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 수단은, 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 수단은, 각 패턴마다 얻어진 상기 분포도로부터 상기 특징점을 추출하고, 얻어진 상기 특징점끼리 연산 처리를 행하여, 이들 특징점끼리의 상이함을 정량화하는 수단인 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 패턴은, 폐곡선 패턴을 포함하고,

상기 특징점 추출 수단은, 상기 분포도의 특징 곡선을 설정하고, 상기 특징 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제20항에 있어서,

상기 패턴은 폐곡선 패턴이고,

상기 페어링 수단은, 상기 패턴의 임의의 분할선과 상기 폐곡선 패턴 내의 임의의 점을 선택하고, 상기 분할선을 상기 임의의 점을 중심으로 하여 임의의 각도로 회전시켜, 상기 임의의 각도마다 상기 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 상기 어느 한 측에 위치하는 상기 제1 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 상기 다른 측에 위치하는 제2 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 상기 임의의 각도마다 페어링을 행하는 수단이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 수단은, 상기 임의의 각도마다 상기 분포도를 작성하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제27항 또는 제28항에 있어서,

상기 패턴은, 복수의 폐곡선 패턴을 포함하고,

상기 거리 각도 분포도 작성 수단은, 각 폐곡선 패턴마다 상기 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 수단은, 얻어진 각 폐곡선 패턴의 상기 분포도마다 상기 특징 곡선을 설정하여 이 특징 곡선에 기초하여 상기 폐곡선 패턴마다 상기 특징점을 추출하고, 얻어진 복수의 상기 특징점을 연산 처리하여 상기 복수의 폐곡선 패턴 사이의 상이함을 정량화하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 패턴은 라인 패턴을 포함하고,

상기 특징점 추출 수단은, 상기 거리를 x로 하고, 상기 각도를 y로 하고, 상기 라인 패턴의 폭을 D로 할 때, 상기 분포도에 함수

x=D/cosy

로 나타내는 적어도 하나의 근사 곡선을 설정하고, 이 근사 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
제19항에 있어서,

상기 화상 데이터는 시간적으로 변화하는 일련의 화상 데이터이고,

상기 페어링 수단, 상기 연산 수단, 상기 거리 각도 분포도 작성 수단 및 상기 특징점 추출 수단은 상기 일련의 화상 데이터를 구성하는 화상 데이터에 대하여순차적으로 실행되며,

추출된 상기 특징점의 변화를 실시간으로 출력하는 출력 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 패턴 평가 장치.
평가 대상인 패턴의 화상 데이터의 공급을 받아, 상기 화상 데이터를 처리하여 상기 화상으로부터 상기 패턴의 엣지점의 좌표를 검출하는 엣지점 검출 절차와,

상기 엣지점끼리 엣지점쌍을 조합하는 페어링 절차와,

상기 엣지점쌍을 구성하는 엣지점 사이의 거리와, 상기 엣지점 사이를 연결하는 직선과 임의의 축선 사이의 각도를 산출하는 연산 절차와,

상기 엣지점쌍의 상기 거리와 상기 각도와의 분포도를 작성하는 거리 각도 분포도 작성 절차와,

상기 분포도의 특징점을 추출하는 특징점 추출 절차와,

추출된 상기 특징점에 기초하여 상기 패턴을 해석하는 해석 절차

을 포함하는 패턴 평가 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체.
제33항에 있어서,

상기 페어링 절차는,

상기 패턴이 라인 패턴인 경우에는, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점과, 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는엣지점 사이에서 페어링을 행하고,

상기 패턴이 폐곡선 패턴인 경우에는, 상기 패턴의 임의의 분할선을 선택하고 상기 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하여, 상기 화상의 어느 한 측에 위치하는 상기 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 다른 측에 위치하는 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 페어링을 행하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 패턴 평가 방법은, 상기 화상 데이터가 저장되는 제1 기억 영역과는 다른 제2 기억 영역에 대응하는 메모리 어드레스를 상기 분포도의 데이터에 부가하는 기억 제어 절차를 상기 거리 각도 분포도 작성 과정 다음에 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 패턴에는, 이상적인 형상으로 형성된 이상 패턴이 적어도 하나 포함되고,

상기 특징점 추출 절차는, 상기 이상 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점인 이상 특징점과, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 상기 분포도의 특징점을 추출하고, 상기 패턴 평가 방법은, 상기 평가 대상인 패턴으로부터 얻어진 특징점에서의 상기 이상 특징점으로부터의 차이를 출력하는 절차를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 패턴에는 복수 패턴이 포함되고,

상기 거리 각도 분포도 작성 절차는 상기 패턴마다의 상기 분포도가 합성된 제1 피합성 분포도를 작성하는 절차이며,

상기 특징점 추출 절차는, 상기 제1 피합성 분포도의 일부 영역으로부터 상기 패턴마다의 상기 특징점과 상기 패턴 사이의 상대적인 위치 관계를 나타내는 상기 특징점을 추출하는 절차인 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 화상 데이터는, 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하고,

상기 페어링 절차는, 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지간 이외의 페어링을 금지하는 금지 룰을 설정하는 설정 절차를 포함하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 화상 데이터는, 복수 패턴의 화상 데이터를 포함하고,

상기 페어링 절차는, 각 패턴에서 대응하는 패턴 엣지 사이 이외의 페어링을 행하는 것을 특징으로 하는 기록 매체
제33항에 있어서,

상기 패턴에는 복수 패턴이 포함되고,

상기 거리 각도 분포도 작성 절차는, 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고, 얻어진 상기 분포도끼리 화상 연산 처리를 행하여 제2 피합성 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 절차는, 상기 제2 피합성 분포도로부터 상기 특징점을 추출하여 상기 분포도 합성된 상기 패턴끼리의 형상의 상이함을 정량화하는 절차인 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 패턴에는 복수 패턴이 포함되고,

상기 거리 각도 분포도 작성 절차는 각 패턴마다 상기 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 절차는, 각 패턴마다 얻어진 상기 분포도로부터 상기 특징점을 추출하고, 얻어진 상기 특징점끼리 연산 처리를 행하여, 이들 특징점끼리의 상이함을 정량화하는 절차인 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 패턴에는, 폐곡선 패턴이 포함되고,

상기 특징점 추출 절차는, 상기 분포도의 특징 곡선을 설정하고, 이 특징 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 페어링 절차는,

상기 패턴이 폐곡선 패턴인 경우에, 상기 패턴의 임의의 분할선과 상기 폐곡선 패턴 내의 임의의 점을 선택하고, 상기 분할선을 상기 임의의 점을 중심으로 하여 임의의 각도로 회전시키고, 상기 임의의 각도마다 상기 분할선을 이용하여 상기 패턴을 둘로 분할하고, 상기 화상의 상기 어느 한 측에 위치하는 상기 제1 패턴 엣지에 속하는 엣지점과 상기 화상의 상기 다른 측에 위치하는 제2 패턴 엣지에 속하는 엣지점 사이에서 상기 임의의 각도마다 페어링을 행하는 절차이고,

상기 거리 각도 분포도 작성 절차는 상기 임의의 각도마다 상기 분포도를 작성하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제41항 또는 제42항에 있어서,

상기 패턴에는 복수의 폐곡선 패턴이 포함되고,

상기 거리 각도 분포도 작성 절차는, 각 폐곡선 패턴마다 상기 분포도를 작성하고,

상기 특징점 추출 절차는, 얻어진 각 폐곡선 패턴의 상기 분포도마다 상기 특징 곡선을 설정하여 이 특징 곡선에 기초하여 상기 폐곡선 패턴마다 상기 특징점을 추출하고, 얻어진 복수의 상기 특징점을 연산 처리하여 상기 복수의 폐곡선 패턴 사이의 상이함을 정량화하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 패턴에는 라인 패턴이 포함되고,

상기 특징점 추출 절차는, 상기 거리를 X로 하고, 상기 각도를 Y로 하고, 상기 라인 패턴의 폭을 D로 할 때, 상기 분포도에 함수

x=D/cosy

로 나타나는 적어도 하나의 근사 곡선을 설정하고, 이 근사 곡선에 기초하여 상기 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.
제33항에 있어서,

상기 화상 데이터는 시간적으로 변화하는 일련의 화상 데이터이고,

상기 페어링 절차, 상기 연산 절차, 상기 거리 각도 분포도 작성 절차 및 상기 특징점 추출 절차는, 상기 일련의 화상 데이터를 구성하는 화상 데이터에 대하여 순차적으로 실행되고,

상기 패턴 평가 방법은, 추출된 상기 특징점의 변화를 실시간으로 출력하는 출력 절차를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기록 매체.