KR101522804B1

KR101522804B1 - 패턴 매칭 장치 및 기록 매체

Info

Publication number: KR101522804B1
Application number: KR1020137019857A
Authority: KR
Inventors: 마사히로 기따자와; 미쯔지 이께다; 유이찌 아베; 준이찌 다구찌; 와따루 나가또모
Original assignee: 가부시키가이샤 히다치 하이테크놀로지즈
Priority date: 2011-01-26
Filing date: 2011-12-07
Publication date: 2015-05-26
Also published as: JPWO2012101717A1; JP5707423B2; US10535129B2; US20140023265A1; KR20130102116A; WO2012101717A1

Abstract

검사 화상이 반복 패턴 형상과 같이 특징이 적은 화상이나 형상이 복잡한 화상에서도 위치 정렬을 양호하게, 위치 정렬의 정해와 실패를 자동으로 정확하게 판단할 수 있는 오퍼레이터 프리의 반도체 검사 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다. 웨이퍼 상의 또는 노광용 마스크 상의 형상을 촬상하는 수단과, 상기 촬상 수단에 의해 검사 화상을 저장하는 수단과, 상기 촬상 수단에 의해 촬상하고자 하는 웨이퍼상 또는 노광용 마스크상의 위치에 대응하는 반도체 회로의 설계 데이터를 저장하는 수단과, 상기 설계 데이터를 영상화한 설계 데이터 화상을 저장하는 수단과, 상기 설계 데이터 화상에 포함되는 형상의 상대적 조밀 관계로부터 구한 관심 영역을 영상화한 설계 데이터 ROI 화상을 생성하는 수단과, 상기 검사 화상과 상기 설계 데이터 화상의 위치 정렬을 행하는 위치 정렬부를 갖고, 상기 설계 데이터 ROI 화상을 사용하여 상기 검사 화상과 상기 설계 데이터 화상이 일치하는 위치의 특정 또는, 일치도를 계산하도록 구성한다.

Description

패턴 매칭 장치 및 기록 매체{PATTERN MATCHING APPARATUS AND RECORDING MEDIUM}

본 발명은 패턴 매칭 장치 및 패턴 매칭을 컴퓨터에 실행시키는 컴퓨터 프로그램에 관한 것이며, 특히 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 화상과, 촬상에 기초하여 얻어지는 화상과의 사이의 위치 정렬을 행하는 장치 및 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다.

대상 시료 상에 존재하는 특정한 패턴을 탐색하기 위한 방법으로서 템플릿 매칭법이 알려져 있다. 특히, 반도체 디바이스의 미세화에 수반하여, 반도체 디바이스 평가용의 주사 전자 현미경(Scanning Electron Microscope: SEM) 등에 의해 취득한 화상의 위치 정렬을 위한 템플릿 매칭법에는, 보다 높은 정밀도가 요구되고 있다. 특허문헌 1에는, 반도체 디바이스의 설계 데이터에 기초하여, 템플릿을 작성하고, 당해 템플릿을 사용하여 패턴 매칭을 행하는 방법이 설명되어 있다. 또한, 특허문헌 2에는, 라인 앤 스페이스 패턴이라고 불리는 라인 패턴이 거의 동일한 간격으로 배열된 패턴에 대해서, 라인부(볼록부) 또는 스페이스부(오목부)를 판정하는 방법이 개시되어 있다. 특허문헌 3에는, 평가 영역이 부가된 설계 데이터와, 패턴 화상간에서 위치 정렬을 행하고, 위치 정렬 후, 당해 평가 영역 내에 포함되는 패턴의 형상을 평가하는 방법이 설명되어 있다.

일본 특허 공개 제2007-5818호 공보(대응 미국 특허 USP7,235,782) 일본 특허 공개 제2003-90719호 공보(대응 미국 특허 USP6,872,943) 일본 특허 공개 제2007-121181호 공보(대응 미국 특허 USP7,787,687)

특허문헌 3에 개시된 방법에 의하면, 원하는 평가 개소에 평가 영역을 설정하는 것이 가능하게 되지만, 설계 데이터와, SEM 등에 의해 취득되는 화상 상의 패턴(실제 패턴) 형상과의 사이에는 괴리가 있고, 패턴 매칭이 실패했을 경우, 잘못한 위치에 평가 영역을 설정해버리게 된다. 이러한 설계 데이터와 실제 패턴과의 형상의 괴리를 억제하기 위해서, 특허문헌 1에는, 설계 데이터와 실제 패턴 화상의 양쪽에 평활화 처리를 실시하고, 양자의 형상차를 억제하는 방법이 개시되어 있지만, 역시 매칭이 실패했을 경우의 대응에 관한 개시가 없다.

한편, 특허문헌 2에 설명되어 있는 것 같은 반복 패턴의 패턴 판정법에서는, 어느 정도의 정밀도로 라인, 또는 스페이스 패턴의 특정을 할 수 있지만, 예를 들어 패턴의 측벽이 좌우 비대칭인 것 같은 경우, 라인, 또는 스페이스의 특정을 잘못 해버리는 경우를 생각할 수 있다. 또한, 특허문헌 2에 개시되어 있는 방법은, 요철 판정법이며, 주기 패턴을 대상으로 하는 패턴 매칭을 행하기 위한 것이 아니다.

이하에, 반복 패턴이 포함되는 화상 상에서, 매칭의 성부의 판단, 또는 매칭 처리가 실패한 경우에도, 적정하게 매칭을 행하는 것을 목적으로 하는 컴퓨터 프로그램 및 패턴 매칭 장치에 대하여 설명한다.

상기 목적을 달성하기 위한 일 형태로서, 이하에 설계 데이터에 기초하여 형성된 템플릿을 사용하여, 화상 상에서 패턴 매칭을 컴퓨터에 실행시키는 컴퓨터 프로그램, 또는 패턴 매칭 장치이며, 패턴 매칭 처리 후, 소정의 평가 영역 내에 포함되는 화상 정보가 소정의 조건인지의 여부의 판정을 행하는 컴퓨터 프로그램, 또는 패턴 매칭 장치를 제안한다.

또한, 다른 일 형태로서, 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 에지 정보와, 실제 화상에 기초하여 얻어지는 패턴 에지 화상에 대하여 팽창 처리를 실시함으로써 얻어지는 흥미 영역(Region Of Interest: ROI)끼리를 비교함으로써, 위치 정렬을 실행하는 컴퓨터 프로그램 및 패턴 매칭 장치를 제안한다.

또한, 다른 일 형태로서, 평가 영역을 제외하여 마스크 처리를 실시한 템플릿을 사용하여, 패턴 매칭을 실행하는 컴퓨터 프로그램, 또는 패턴 매칭 장치를 제안한다.

상기 구성에 의하면, 매칭이 실패했는지의 여부의 판정을 행할 수 있기 때문에, 그 취지를 오퍼레이터에게 통지하거나, 당해 판정에 기초하여, 매칭의 실패를 해소하는 것 같은 처리를 행하는 것이 가능하게 된다.

또한, 2개의 패턴의 형상차에 따르지 않고, 반복 패턴을 포함하는 화상에 대한 적정한 매칭 처리를 행하는 것이 가능하게 된다.

도 1은 주사 전자 현미경의 일례를 나타내는 도면이다.
도 2는 반복 패턴을 포함하는 측정, 또는 검사 대상 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 3은 반복 패턴을 포함하는 설계 데이터에 기초하여 형성되는 선도 화상의 일례를 설명하는 도면이다.
도 4는 위치 정렬 판정 공정을 도시하는 블록도이다.
도 5는 위치 정렬 대상 화상의 ROI의 선택적 평가에 기초하여, 위치 정렬 판정을 행하는 공정을 도시하는 도면이다.
도 6은 설계 데이터에 기초하여 생성되는 ROI와, 촬상 화상에 기초하여 생성되는 ROI와의 비교에 기초하여, 위치 정렬을 행하는 공정을 도시하는 도면이다.
도 7은 설계 데이터에 기초하여 생성되는 ROI와, 촬상 화상에 기초하여 생성되는 ROI와의 비교에 기초하여, 위치 정렬을 행하는 경우에 사용되는 화상 예를 도시하는 도면이다.
도 8은 설계 데이터에 기초하여 ROI 화상을 생성하는 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 9는 촬상 화상(검사 화상)에 기초하여 ROI 화상을 생성하는 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 10은 홀 어레이를 촬상한 화상에 대한 위치 정렬 처리를 행하는 경우에 사용되는 화상의 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 위치 정렬 처리의 결과를 표시하는 표시 화면의 일례를 나타내는 도면이다.
도 12는 설계 데이터에 기초하여 ROI 화상을 생성하는 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 13은 SEM을 포함하는 반도체 측정, 검사 시스템의 일례를 나타내는 도면이다.
도 14는 ROI(Region Of Interest) 내에 포함되는 설계 데이터에 기초하는 선분 화상과, 실제 패턴 화상의 일례를 나타내는 도면이다.
도 15는 실제 패턴 화상에의 팽창 처리 예를 도시하는 도면이다.
도 16은 패턴 매칭 및 매칭의 평가 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 17은 ROI 부분을 사용한 템플릿의 일례를 나타내는 도면이다.
도 18은 균등한 패턴 간격으로 적용하는 일례를 도시하는 도면이다.
도 19는 그레이스케일의 ROI를 사용한 매칭의 일례를 나타내는 도면이다.
도 20은 거리 변환 화상을 사용하여, ROI를 추출하는 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 21은 마스크 처리를 실시한 설계 데이터를 사용하여 패턴 매칭을 행하는 예를 도시하는 도면이다.
도 22는 설계 데이터에 마스크 처리를 실시하는 예를 도시하는 도면이다.
도 23은 설계 데이터로부터, 템플릿 영역을 자동 선출하는 예를 도시하는 도면이다.
도 24는 패턴의 코너의 주변 영역을 ROI로 하는 예를 도시하는 도면이다.
도 25는 소정 조건을 만족하는 ROI의 수를 평가값으로서, 매칭의 검증을 행하는 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 26은 복수의 매칭 후보 중에서 올바른 매칭 위치를 특정하는 공정을 나타내는 흐름도이다.
도 27은 복수의 템플릿을 사용하여 ROI를 평가하는 예를 도시하는 도면이다.
도 28은 복수의 템플릿을 사용하여 ROI 평가를 행하는 공정을 나타내는 흐름도이다.

반도체 집적 회로는 미세화가 진행됨에 따라서, 먼지나 습도의 변화 및 진동 등의 영향에 의해, 수율 저하나 결함 발생의 가능성이 증대한다.

또한, 반도체 회로의 제조에 필요로 하는 시간이 긴 것은 제조 비용의 상승을 초래하므로 검사나 측정(이하, 간단히 검사라고 칭함) 공정을 자동화하여 오퍼레이터가 개재하는 시간의 감축이 요구되고 있다. 일반적인 SEM을 사용한 검사 장치를 도 1에 예시한다.

SEM은, 주로 전자 현미경 거울체(101)와, 진공 챔버에 포함되는 시료 스테이지(105)를 구비하고 있다. SEM은, 제어 장치(103)에 내장된 계산기(104)로부터의 지시에 기초하여, 시료 스테이지(105) 상에 탑재된 시료에 전자 빔을 주사하고, 전자 빔의 주사 영역으로부터 방출되는 전자를, 검출기에 의해 검출함과 함께, 당해 검출 전자 신호를 전자 빔의 주사 신호와 동기하여 배열함으로써, 일차원 정보(라인 프로파일)나 이차원 화상을 형성하여, 표시 장치(109)에 표시한다.

도 13은, SEM을 포함하는 측정, 검사 시스템을 보다 상세하게 도시하는 도면이다. 본 시스템에는, SEM 본체(1301), A/D 변환기(1304), 제어 장치(화상 처리 장치를 포함함)(1305)가 포함되어 있다.

SEM 본체(1301)는 전자 디바이스가 제조된 웨이퍼 등의 시료에 전자 빔을 조사하고, 시료로부터 방출된 전자를 검출기(1303)로 포착하여, A/D 변환기(1304)에서 디지털 신호로 변환한다. 디지털 신호는 제어 장치(1305)에 입력되어 메모리(1307)에 저장되고, 화상 처리부(1306)에 내장되는 CPU, ASIC, FPGA 등의 화상 처리 하드웨어에 의해, 목적에 따른 화상 처리가 행해진다. 또한, 화상 처리부(1306)는 검출 신호에 기초하여, 라인 프로파일을 작성하고, 프로파일의 피크간의 치수를 측정하는 기능도 구비하고 있다.

또한 제어 장치(1305)는 입력 수단을 구비한 입력 장치(1315)와 접속되고, 당해 입력 장치(1108)에 설치된 표시 장치, 또는 외부 디스플레이(1109)에는, 조작자에 대하여 화상이나 검사 결과 등을 표시하는 GUI(Graphical User Interface) 등의 기능을 갖는다.

또한, 제어 장치(1305)에 있어서의 제어나 처리의 일부 또는 모두를, CPU나 화상의 축적이 가능한 메모리를 탑재한 전자 계산기 등에 할당하여 처리·제어하는 것도 가능하다. 또한, 입력 장치(1315)는 검사 등에 필요해지는 전자 디바이스의 좌표, 위치 결정에 이용하는 패턴 매칭용의 템플릿, 촬영 조건 등을 포함하는 촬상 레시피를 수동으로, 또는 전자 디바이스의 설계 데이터 기억 매체(1314)에 기억된 설계 데이터를 활용해서 작성하는 촬상 레시피 작성 장치로서도 기능한다.

입력 장치(1315)는 설계 데이터에 기초하여 형성되는 선도 화상의 일부를 잘라내고, 템플릿으로 하는 템플릿 작성부를 구비하고 있고, 작성된 템플릿은 화상 처리부(1306)에 내장되는 매칭 처리부(1306)에 있어서의 템플릿 매칭의 템플릿으로서, 메모리(1305)에 등록된다. 템플릿 매칭은, 위치 정렬의 대상이 되는 촬상 화상과, 템플릿이 일치하는 개소를, 정규화 상관법 등을 사용한 일치도 판정에 기초하여 특정하는 방법이며, 매칭 처리부(1308)는 일치도 판정에 기초하여, 촬상 화상의 원하는 위치를 특정한다.

또한, 도 13에 예시하는 시스템에는, 시뮬레이터(1316)가 포함되어 있다. 시뮬레이터(1316)는 설계 데이터 기억 매체(1314)에 기억된 설계 데이터에 기초하여, 패턴의 형상을 추정하는 장치이다.

이하에 설명하는 실시예는, 주로 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 에지 정보와, SEM 등에 의해 촬상된 촬상 화상 간의 패턴 매칭에 관한 것이고, 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 에지 정보는, 설계 데이터에 기초하여 형성되는 패턴의 이상 형상을 나타내는 선분 화상 정보나, 시뮬레이터(1316)에 의해, 실제 패턴에 가까워지는 것 같은 변형 처리가 실시된 선분 화상 정보이다. 또한, 설계 데이터는 예를 들어 GDS 포맷이나 OASIS 포맷 등으로 표현되고, 소정의 형식으로 기억되어 있다. 또한, 설계 데이터는, 설계 데이터를 표시하는 소프트웨어가 그 포맷 형식을 표시할 수 있고, 도형 데이터로서 취급할 수 있으면, 그 종류는 문제되지 않는다.

또한, 이하에 설명하는 실시예에서는, SEM에 탑재된 제어 장치, 또는 SEM에 통신 회선 등을 경유하여 접속되는 제어 장치(입력 장치(1315))를 예로 채용하여 설명하는데, 이것에 한정되는 것은 아니고, 컴퓨터 프로그램에 의해, 화상 처리를 실행하는 범용의 연산 장치를 사용하여, 후술하는 바와 같은 처리를 행하도록 해도 된다. 또한, 집속 이온 빔(Focused Ion beam: FIB) 장치 등, 다른 하전 입자선 장치에 대해서도, 후술하는 방법의 적용이 가능하다.

이하에 설명하는 실시예는, 패턴 매칭을 행하는 장치, 패턴 매칭을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램 및 당해 프로그램을 기억하는 기억 매체에 관한 것이다.

실시예 1

검사 화상에, 라인과 스페이스 폭이 대략 동일한 라인 앤 스페이스 패턴과 같은 반복 패턴이 포함되어 있으면, 패턴 매칭에 기초하는 위치 정렬이 적정하게 행해지지 않을 가능성이 있다. 이것은, 동일한 패턴이 나열되어 있는 것 같은 화상에서는, 1피치 어긋나서 위치 정렬이 행해졌다고 하더라도, 정확한 위치와 거의 동등한 일치도가 되기 때문이다. 이렇게 특징이 적은 패턴이 포함되는 화상이나, 형상이 복잡한 패턴이 포함되는 화상이면, 통상의 매칭법에서는, 위치 정렬에 실패 하는 경우가 있다. 이 결과, 측정, 검사 시스템의 가동이 정지, 또는 지연되고, 오퍼레이터에 의한 조작 시간이 증대한다. 또한, 위치 정렬에 실패한 것을 정확하게 판단하는 것도 어렵다.

본 실시예에서는, 매칭의 성부의 판정을 용이하게 판단 가능한 장치에 대해서, 도면을 사용하여 설명한다. 이러한 판단을 빠르게 행함으로써, 매칭 에러 시의 조기의 복구나, 레시피 설정 시의 적정한 템플릿 조건을 조기에 발견하는 것이 가능하게 되고, 장치의 자동화율을 향상하는 것이 가능하게 된다. 또한, 매칭 에러의 검출에 기초하여, 선택적으로 다른 매칭 처리를 실행하게 함으로써, 매칭 처리의 효율화를 실현할 수 있다.

본 실시예에서는, 주로 반도체 집적 회로의 제조에 사용되는 웨이퍼 상의 또는 노광용 마스크 상의 형상을 촬상하는 수단과, 상기 촬상 수단에 의해 검사 화상을 저장하는 수단과, 상기 촬상 수단에 의해 촬상하려고 하는 웨이퍼 상의 또는 노광용 마스크 상의 위치에 대응하는 반도체 회로의 설계 데이터를 저장하는 수단과, 상기 설계 데이터를 영상화한 설계 데이터 화상을 저장하는 수단과, 상기 설계 데이터 화상에 포함되는 형상의 상대적 조밀 관계로부터 구한 관심 영역을 영상화한 설계 데이터 ROI 화상을 생성하는 수단과, 상기 검사 화상과 상기 설계 데이터 화상의 위치 정렬을 행하는 위치 정렬부를 갖고, 상기 설계 데이터 ROI 화상을 사용하여 상기 검사 화상과 상기 설계 데이터 화상이 일치하는 위치의 특정 또는, 일치도를 계산하는 장치, 시스템, 또는 상기 처리를 컴퓨터에 실행시키는 컴퓨터 프로그램에 대하여 설명한다.

상기 구성에 의하면 반도체 회로의 설계 데이터로부터 생성한 설계 데이터 ROI 화상을 사용하여 형상의 밀도가 높은 영역을 제외한 특징적인 영역만을 주목 함으로써, 위치 정렬이 조금 다른 것만으로 설계 데이터와 검사 화상의 일치도에 차를 낼 수 있다.

예를 들어, 검사 화상이 반복하는 패턴 형상에서, 주기 어긋남이 발생하는 것 같은 경우에는 ROI에 있어서의 설계 데이터와 검사 화상은 통상 상이한 것이 되므로 위치 정렬의 정해(正解)와 실패를 정확하게 판단할 수 있다.

또한, 검사 화상으로부터 검사 화상 ROI 화상을 생성하면 반복 패턴 형상 이외의 영역만이 남으므로 주기 어긋남은 발생하기 어렵기 때문에, 위치 정렬의 실패는 저감되고, 또한 위치 정렬의 정해와 실패를 정확하게 판단할 수 있다.

위치 정렬의 정해와 실패를 정확하게 판단할 수 있으므로, 오퍼레이터 프리의 반도체 검사 장치를 제공할 수 있다.

이하, 도면을 사용하여 화상 내의 선택적인 평가에 기초하여, 매칭의 성부 판정을 행하는 장치에 대해서, 상세하게 설명한다. 또한, 각 도면에 있어서, 공통되는 부분에는 동일한 부호를 부여해 중복되는 설명을 생략한다.

도 4는 위치 정렬 판정 공정의 일례를 나타내는 도면이다. 도 2는, 패턴 매칭의 대상이 되는 촬상 화상, 도 3은, 설계 데이터에 기초하여 생성되는 템플릿 화상, 도 5는, 2개의 화상간의 매칭 처리 공정을 도시하는 도면이다.

도 4의 설계 데이터(402)는 도 13에 예시하는 설계 데이터 기억 매체(1314)에 저장되어 있고, 템플릿 작성 시에는, 제어 장치(1305) 내의 메모리(1307)에 일시적으로 저장된다(설계 데이터 화상(403)). 또한, 이하의 설명에서는, 설계 데이터 화상에 기초하여 템플릿을 작성하는 예에 대하여 설명하는데, 시뮬레이터(1316)에서 생성되어서 시뮬레이션 화상에 기초하여 템플릿을 작성하도록 해도 된다. 메모리(1307)에는, 패턴 매칭의 대상이 되는 촬상 화상(검사 화상)도 함께 저장되고(검사 화상(401)), 매칭 처리부(1308)에 있어서의 매칭 처리에 제공된다.

검사 화상(412)과 설계 데이터 화상(414)은 위치 정렬부(406)에서 위치 정렬이 행해진다. 한편, 설계 데이터 ROI 생성부(404)에서는, 설계 데이터 화상(414)에 기초하여, 설계 데이터 ROI 화상(405)을 작성한다.

위치 정렬 결과(407)와 설계 데이터 ROI 화상(405)은 위치 정렬 판정부(408)에 입력된다.

위치 정렬 결과(407)의 판정은 위치 정렬 판정부(408)에서 설계 데이터 ROI 화상(405)의 ROI에 착안하여 일치도(409)를 산출함으로써 행한다. 위치 정렬 판정부(408)는 도 13의 위치 정렬 판정부(1310)와 동일한 것이다. 이 위치 정렬 판정에 기초하여 얻어지는 위치 정렬 일치도(409)를 표시 장치(109)에 표시한다. 또한, 위치 정렬 일치도(409)는 일반적으로 알려져 있는 상관값 등을 사용할 수 있다.

위치 정렬 일치도(409)는 검사 화상(412)과 설계 데이터 화상(414) 및 설계 데이터 ROI 화상(405)과 함께 표시 장치(109)에 보내져서 표시된다. 또한, 위치 정렬 일치도(409)가 실패를 나타낸 경우에는 검사 화상(401)에 촬상 재시도 지시(411)를 보낸다. 촬상을 다시 하여 얻어진 검사 화상(412)을 사용하여 다시 위치 정렬을 행한다.

본 실시예에서는, 도 5에 예시한 바와 같이, 설계 데이터 화상(502)에 기초하여, 설계 데이터 ROI 화상(405)을 생성하고, 당해 설계 데이터 ROI 화상(405)을 사용하여, 검사 화상(501)과 설계 데이터 화상(502)의 위치 정렬의 성부를 판단한다. 도 5의 검사 화상(501)과 설계 데이터 화상(502)에 있어서 정해의 위치 정렬이 되어 있는 것인지를 판단하기 위해서는, 적어도 검사 화상 중의 특징 영역(503)과 설계 데이터 화상의 특징 영역(506) 사이에서 적정한 위치 정렬이 행해지고 있는 것인지 여부의 판단을 행하면 된다. 본 실시예에서는, 설계 데이터 화상(502) 상의 특징 영역(507, 508)과, 검사 화상(501)의 특징 영역(504, 505)도 판정 대상으로 하는 예에 대하여 설명한다.

특징 영역(503)은 주기 패턴이 포함되는 설계 데이터 중에서, 그 주기성이 도중에 끊어지는 부분이며, 매칭에 의해 적정한 위치 정렬이 행해지지 않았을 경우, 특정 영역(503)에 위치 정렬되는 검사 화상(503) 상의 주기 패턴부가 된다. 당해 부분은, 검사 화상(501) 전체와 설계 데이터 화상(502) 전체를 비교하는 경우와 비교하면, 매칭 에러 시의 일치도가 상대적으로 낮아지는(또는 불일치도가 높아지는) 부분이다. 즉, 매칭 성공 시와 실패 시의 일치도의 차가 현저하게 나타나는 영역이며, 이 부분을 선택적으로 평가하면, 매칭 성부의 검증을 정확하게 행하는 것이 가능하게 된다.

본 실시예에서는, 설계 데이터 화상(502)을 설계 데이터 ROI 생성부(404)에 입력하여 설계 데이터 ROI 화상(405)을 생성한다. 설계 데이터 ROI 화상(405)에는 506, 507, 508에 대응하는 509, 5010, 511의 ROI가 생성된다. 설계 데이터 ROI 생성부(404)는 도 13의 ROI 생성부(1312)에 상당하는 것이며, 후술하는 팽창 처리 등에 기초하여, ROI를 생성한다. 위치 정렬 결과(407)는 검사 화상(501)과 설계 데이터 화상(502)이 위치 정렬 결과에 기초하여 합성된 화상이다.

이어서, 위치 정렬 결과(407)와 설계 데이터 ROI 화상(405)을 위치 정렬 판정부(408)에서 논리곱(AND) 함으로써 위치 정렬 판정 결과(409)를 얻는다. 이 경우, 위치 정렬 판정 결과(409)에 포함되는 검사 화상(501)의 에지 정보와, 설계 데이터 화상(502)의 디자인 정보의 비율을 구함으로써 위치 정렬이 정해인가 실패인가를 판단한다.

또한, ROI 평가부(1309)에 의해, 이하와 같은 수순에 기초하여, 위치 정렬의 성부를 판정하는 것도 가능하다. 도 14에는, 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 평가 영역(ROI)(1401), 매칭이 실패했을 때에 평가 영역(1401)과 중첩하는 촬상 화상 영역(1402), 및 매칭이 성공했을 때에 평가 영역(1401)과 중첩하는 촬상 화상 영역(1403)이 예시되어 있다.

여기서 촬상 화상 영역(1402와 1403)의 차이를 알면, 매칭의 성부 판단을 행할 수 있다. 상술한 바와 같이 화소의 비율에 기초하여, 성부 판단을 행하는 경우, 평가 영역(1401)에 포함되는 소정 휘도의 화소가, 평가 영역(1401) 전체의 화소수에 대하여 어느 정도 포함되어 있는지의 판정을 행하고, 그 비율이 소정값의 조건을 만족하고 있는 경우(예를 들어, 소정의 비율의 범위에 들어가 있는 경우, 또는 소정의 비율의 범위를 이탈해 있는 경우)에, 매칭이 성공, 또는 실패했다고 판단하도록 하면 된다. 또한, 상대값이 아니고, 화소수의 절대값과 임계값의 비교에 기초하여, 성부를 판정하도록 해도 된다. 또한, 간단히 템플릿 전체의 크기에 비해 작은 평가 영역 내의 설계 데이터와, 촬상 화상과의 일치도와, 임계값과의 비교에 기초하여, 위치 정렬의 성부를 판단하도록 해도 된다.

또한, 평가 영역(1404) 내에 설치된 평가 윈도우(1405) 내에서, 프로파일 파형을 형성하고, 평가 윈도우(1406)와 같이, 소정의 임계값을 초과하는 피크가 검출되었을 때에는, 매칭이 실패했다고 판단하여, 평가 윈도우(1407)와 같이, 피크가 검출되지 않은 경우에는, 매칭이 성공했다고 판단하도록 해도 된다.

또한, 도 15에 예시한 바와 같이, 평가 윈도우(1405)에 대해서, 에지부의 팽창 처리를 행한 뒤에, 화소수를 카운트하면, 평가 윈도우 내의 에지의 존재 여부에 기초하는 소정 화소수의 차이를 보다 명확히 할 수 있다.

이상과 같은 매칭의 성부의 결과를, 위치 정렬 판정 결과(409)로서, 표시 장치(109)에서 표시함으로써 오퍼레이터가 위치 정렬이 정해인가 실패인가를 알 수 있다.

이어서, 설계 데이터 ROI 생성부(404)(ROI 생성부(1312))에 있어서의 설계 데이터 ROI 화상(405)의 생성 공정을, 도 8을 사용하여 설명한다.

우선, 설계 데이터 화상(502)을 메모리(1307)에, N-1번째로서 보존한다(스텝(801)). 스텝(802)에서는, 팽창 처리부(1311)에 의해, 팽창 처리를 실시함으로써, 패턴의 윤곽을 나타내는 선분을 굵게 하는 처리를 행하고, 처리 횟수 N을 +1로 한다. 팽창 처리는 예를 들어, 주목 화소에 인접하는 화소에, 1개라도 에지에 상당하는 화소가 존재하는 경우에, 당해 주목 화소를 에지와 같은 계조로 함으로써 행하여진다.

스텝(803)에서는, 스텝(802)에서 생성된 화상으로부터, 팽창 처리에 의해 휘도가 변화한 영역 이외의 영역(블로브)의 개수를 세어서 M으로 한다. M의 수가 1이 될 때까지 스텝(801 내지 803)을 반복하고(스텝(804)), M=1이 되었을 경우에, 스텝(805)으로 진행한다.

스텝(805)에서는, 팽창 횟수 N의 수를 카운트하고, N=1일 경우에는, 스텝(807)으로 진행하고, 팽창 처리 횟수가 2회 이상인 경우에는, 스텝(806)으로 진행한다. 스텝(806)에서는, N-1회째의 화상이 다음 스텝의 처리 대상이 되어, 팽창 화상을 복귀시킨다.

스텝(807)에서는, 빈틈없이 칠되지 않은 부분을 추출한다. 스텝(808)에서는, 빈틈없이 칠되지 않은 부분이 관심 영역(ROI)으로서 적절한 위치와 면적이 되도록 화상을 팽창시키는 등의 보정 처리를 실시하여 출력한다.

도 12는, 팽창 처리에 기초하여 ROI를 추출하는 공정을 도시하는 도면이다. ROI 생성부(1312)에서는, 팽창 처리부(1311)에 의해 팽창 처리가 실시된 화상을 사용하여, ROI를 추출한다. 입력된 설계 데이터 화상(502)에는 특징적인 개소로서 특징점(1202)과 특징점(1203 및 1204)이 존재하고 있다고 가정한다. 설계 데이터 화상(502)을 팽창 처리하면 화상(1206)과 같이 흰 부분이 증가한다. 또한 팽창 처리하면 화상(1208)이 되고, 1회 더 팽창 처리하면 화상(1210)이 된다.

화상(1210) 내에서 빈틈없이 칠하는 처리가 실시되지 않은 영역(블로브)의 수는 1개이다. 설계 데이터 화상(502)은 2회 이상 팽창 처리를 행했으므로 N-1회째가 되는 화상(1208)으로부터 처리(1212)에 의해 형상을 취출하고, 팽창 등의 처리를 행하면 관심 영역(ROI) 화상(1220)이 얻어진다.

관심 영역(ROI) 화상(1220)에 포함되는 흰 영역(1221)은 특징점(1202), 흰 영역(1222)은 특징점(1203), 흰 영역(1223)은 특징점(1204)에 대응한다.

팽창시켜서 최후까지 남은 정보를 관심 영역(ROI)으로 하므로, 설계 데이터에 포함되는 형상을 판단하는 것이 아니고 형상의 상대적인 조밀 관계로부터 관심 영역(ROI)을 구할 수 있다.

도 11은 위치 정렬 결과를 표시하는 표시 장치(109)의 표시예를 도시하는 도면이며, 표시 데이터는 도 13에 예시하는 출력 데이터 작성부(1313)에서 작성된다. 메뉴(1101)는 ROI를 구할 것인지 여부를 지정하는 ROI 방식 스위치이고, Auto 스위치(1102)는 도 8의 처리 플로우를 사용하여 자동으로 관심 영역(ROI)을 구하는 것을 지정한다.

관심 영역(ROI)을 사용하지 않는 경우에는 OFF 스위치(1103)를 지정한다. 윈도우(1105)는 검사 화상을 표시한다. 윈도우(1107)는 설계 데이터 화상을 표시한다. 윈도우(1109)는 설계 데이터 ROI 생성부(404)에서 생성한 설계 데이터 ROI 화상(405)을 표시하는 ROI 표시부이다.

윈도우(1111)는 위치 정렬 결과가 표시되는 결과 표시부이며 위치 정렬 판정 결과(409)를 표시한다. 또한 1105, 1107, 1109의 합성 화상을 표시해도 된다. 윈도우(1111)를 오퍼레이터가 봄으로써, 1107로 표시된 설계 데이터 화상 내의 어느 영역을 판단하고 있는 것일지를 알 수 있다.

또한, 상술한 예에서는, 위치 정렬의 성부를 판정하는 것까지 설명했지만, 위치 정렬이 실패했다는 판단에 기초하여, 다시 위치 정렬 처리를 실행하는 예를, 도 16의 흐름도를 사용하여 설명한다. 전자 빔의 조사 영역에, 측정 대상 위치를 부여하고(스텝(1601)), 전자빔 주사에 기초하여, 대상 패턴의 화상을 취득한다(스텝(1602)). 여기서 설계 데이터 화상(502)과 같은 템플릿을 사용하여 패턴 매칭을 실행한다(스텝(1603)). 템플릿 매칭 후, ROI 내의 평가를 행하고, ROI 내에 대상 부위(예를 들어 주기 패턴이 도중에 끊어진 부분)가 포함되어 있다고 판단될 경우에는, 다음 처리(측정을 위한 빔 주사 등)를 실행하고(스텝(1605)), ROI 내에 대상 부위가 포함되어 있지 않은, 즉 위치 정렬이 실패했다고 판단될 경우에는, ROI를 사용한 매칭 처리에 의해, 올바른 위치 정렬을 실행한다(스텝(1606)). 위치 정렬이 실패했다고는 해도, 근접한 위치에 정해의 위치가 존재한다고 판단할 수 있는 것 같은 경우, 도 17에 예시한 바와 같이, 3개의 ROI를 포함하는 선택 영역(1701)이나, 1개의 ROI(1702)로부터 이루어지는 템플릿을 사용하여, 좁은 범위에서의 매칭 처리를 실행한다. 이 경우, 예를 들어 템플릿의 이동 범위를, 라인 앤 스페이스 패턴의 3피치 분으로 제한하는(즉, 최초의 템플릿 매칭의 템플릿의 이동량에 비교하여 좁은 범위를 서치하는) 것에 의해, 처리의 고속화 및 효율화를 도모하는 것이 가능하게 된다.

실시예 2

도 6은, 설계 데이터에 기초하여 생성되는 화상 데이터, 촬상 화상에 기초하여 생성되는 화상 데이터 모두에, 팽창 처리를 실시함으로써, ROI 영역끼리를 비교하는 매칭을 실행하는 공정을 도시하는 블록도이다. 도 7은, 양쪽의 화상 데이터와 ROI가 추출된 화상의 예를 나타내는 도면이다.

본 실시예에서는, 검사 화상(701)과 설계 데이터 화상(702)의 양쪽을 메모리(1307) 내에 저장하고, 검사 화상 ROI 생성부(601) 및 설계 데이터 ROI 생성부(404)(도 13의 경우, 양쪽 모두 ROI 생성부(1312))에서 ROI의 생성을 행한다.

위치 정렬부(406)에 검사 화상 ROI 화상(602)과 설계 데이터 ROI 화상(605)을 입력하여 정규화 상관 등의 일반적으로 알려진 방법으로 위치 정렬을 실행한다. 또한, 예를 들어 매칭 처리부(1308)에서 매칭 처리를 행하는 경우, ROI의 윤곽을 추출하여, 시료상의 패턴 형상끼리의 비교가 아니고, ROI 형상끼리의 비교에 의해, 매칭 처리를 행할 수도 있다. 이 경우, ROI 형상의 윤곽끼리의 차분이 가장 작아질 때의 상대적인 이동량을 매칭에 필요로 하는 이동량으로 정의하도록 하면 된다. 이와 같은 구성에 의하면, 설계 데이터와 실제 패턴 형상과의 괴리에 기초하는 매칭 에러의 가능성을 억제하는 것이 가능하게 된다.

출력 데이터 작성부(1313)에서는, 위치 정렬 결과(409)로서, 검사 화상 ROI 화상(602)과 설계 데이터 ROI 화상(605)의 일치하는 위치에 기초하여, 양자의 위치 오차 정보(704)를 생성하고, 표시 장치(109)에 표시시킬 수도 있다. 출력 데이터 작성부(1313)에서는, 매칭의 성부, 위치 오차 정보 등을 표시 장치에 표시시키기 위한 출력 데이터를 작성하고, 표시 장치(109)는 레시피명, 화상 취득 시간, 시료의 좌표 정보 등의 부가 정보와 함께 표시한다.

또한, 위치 오차 정보에 기초하여, 위치 보정을 행한 위치 정렬 결과(704)를 표시 장치(109)에 표시시키도록 해도 된다.

도 9는 검사 화상 ROI 생성부(601)의 처리 플로우이다. 도 8의 처리 플로우에 입력하는 정보를 검사 화상으로부터 작성하는 것이 도 8의 흐름도와 상이한 점이다. 스텝(901)에서, 검사 화상(701)에 대하여 노이즈 제거와 에지 강조 등의 화상 처리를 실시하여, 화질 개선을 행한다. 이러한 화상 처리는, 화상 처리부(1306)에서 행해진다. 스텝(902)에서는, 화질 개선한 검사 화상을 2치화 화상으로 변환한다. 이후, 도 8과 마찬가지의 수순으로 검사 화상으로부터 관심 영역(ROI)을 구하여 검사 화상 ROI 화상(602)을 생성한다.

실시예 3

도 10은, 반복 패턴의 일 형태인 홀 어레이를 대상 화상으로 했을 때의 매칭 처리의 개요를 도시하는 도면이다.

검사 화상(1001)과, 설계 데이터 화상(1003)과의 사이에서, 위치 정렬을 행한 경우, 검사 화상의 홀(1002)과 설계 데이터의 홀(1004)이 겹치게 하고자 한다.

그러나, 홀 어레이 형상은, 반복 패턴이므로 홀 어레이의 1행 또는 1열만 어긋남이 발생하는 경우가 있다.

1행 또는 1열 어긋남의 경우, 일치도는 검사 화상(1001)의 홀의 총 수를 B, 설계 데이터 화상의 홀과 검사 화상의 홀이 겹치지 않고 있는 홀의 수를 A로 했을 경우, 수학식 1의 단순한 식으로 나타내면, 도 10의 실패 화상(1005)에 있어서 A는 5, B는 30이 되어, 수학식 1로부터 일치도는 83％를 나타낸다.

이 경우, ROI의 내측에 대하여만 일치도를 구하면 된다. 구체적인 스텝으로서, 우선, 위치 정렬 결과에 기초하여 설계 데이터 화상을 잘라내서 설계 데이터 ROI 화상(1007)을 생성한다. 설계 데이터 ROI 화상(1007)에 포함되는 ROI(1008)를 위치 정렬 결과(1006)에 겹친 것이 일치도 산출 화상(1010)이다. 일치도 산출 영역(1011)에 대하여 수학식 1을 사용하면, A는 5, B는 9가 되어 일치도는 44％가 된다. 이것으로부터, 설계 데이터 ROI를 사용하면 고정밀도로 위치 정렬의 정해와 실패를 판단할 수 있다.

상술한 패턴 매칭법 및 패턴 매칭의 검증법은, 특히 반도체 디바이스의 웨이퍼나 노광용 마스크의 회로 패턴을 검사하는 패턴 검사 장치, 측장 장치 및 반도체 측정, 검사 시스템에 적용하는 것이 가능하다.

실시예 4

도 18은, 설계 데이터에 기초한 패턴이 균등한 간격으로 세로와 가로의 선분으로 구성되는 설계 데이터 화상의 예이다. 설계 데이터 화상(1801)으로부터 절곡된 부분을 특징 영역이라고 판단하기 위해서는, 세로 패턴 성분(1802)을 선택적으로 좌우가 인접하는 패턴과 겹칠 때까지 좌우로 팽창시킨다. 가로 패턴(1803)과 세로 패턴(1802)의 팽창 영역(1804)의 경계가 패턴의 조밀 관계가 되어 특징 영역(1807)이 얻어진다. 또는, 설계 데이터 화상(1801)으로부터 절곡된 부분을 특징 영역이라고 판단하기 위해서는, 가로 패턴 성분(1803)을 선택적으로 상하가 인접하는 패턴과 겹칠 때까지 상하로 팽창시킨다. 세로 패턴(1802)과 가로 패턴(1803)의 팽창 영역(1806)의 경계가 조밀 관계가 되어 특징 영역(1807)이 얻어진다. 설계 데이터 화상(1801)으로부터 특징 영역(1807)의 영역을 사용해 매칭을 행함으로써, 정밀도가 좋은 매칭을 행하는 것이 가능하게 된다.

실시예 5

도 19는, 설계 데이터 ROI를 그레이스케일로 사용해 가중치 부여 매칭을 행하는 예이다. 설계 데이터 ROI를 나타내는 화상은, 흑백의 2치 화상이 아니라, 그레이스케일 설계 데이터 ROI(1901)를 사용할 수도 있다. 그레이스케일 설계 데이터 ROI(1901)는, 그레이스케일의 화소값이 매칭 정해 위치의 가중치를 의미한다. 그레이스케일 설계 데이터 ROI(1901)의 중심으로 매칭하는 것을 기대하고 있고, 동일한 화소값의 영역(1911, 1912, 1913, 1914)은, 그레이스케일 설계 데이터 ROI(1901)의 주위로부터 중심을 향하여, 오름차순의 화소값으로 한다. 예를 들어, 설계 데이터 화상(1902)과 촬상한 SEM상(1903)을 매칭한 매칭 실패 결과 화상(1904)의 경우, 수평 패턴(1905)의 폭만큼 매칭 위치가 위로 어긋나 있다. 한편, 설계 데이터 화상(1902)과 촬상한 SEM상(1903)을 매칭한 매칭 정해 결과 화상(1906)의 경우에는 설계 데이터의 패턴과 SEM상의 에지가 겹치고 있다. 1904와 1906의 어느쪽의 매칭 위치가 정해인가를 판단하기 위해서는, 1904와 1906에 있어서 설계 데이터의 패턴과 SEM상의 에지가 겹치고 있는 화소를 플러스 점, 괴리하고 있는 화소를 마이너스 점으로 한다. 또한, 화소가 위치하고 있는 1911, 1912, 1913, 1914의 화소값을 승산한다. 설계 데이터의 패턴과 SEM상의 에지가 겹친 정도를, 그레이스케일 설계 데이터 ROI(1901)의 화소값으로 승산한 점수로부터 점수가 높은 쪽을 매칭 정해 위치로 하면 매칭의 실패를 저감할 수 있다.

실시예 6

도 21은, 검사 화상과 설계 데이터와의 패턴 매칭을 행하는 방법에 있어서, 설계 데이터 ROI의 영역을, 검사 화상과 설계 데이터와의 유사도 평가를 행하는 선택 영역으로 하는 방법을 설명하는 도면이다. 여기에서는 검사 화상과 설계 데이터와의 유사도 평가를 행하지 않는 영역을 마스크 처리 영역이라 칭하고, 마스크 처리 영역에서는 유사도 평가를 행하지 않는 매칭 방법을 마스크 처리 포함 패턴 매칭이라 칭하는 것으로 한다.

본 방법에 의해 패턴 매칭에서 유사도 평가를 행하는 영역을 화상 내의 특징적인 영역인 설계 데이터 ROI로 한정할 수 있고, 매칭의 강건성이 향상된다(강건성이 향상되는 이유는 후술함). 도 21의 (a)는 본 방법의 처리 플로우를 나타내고 있다. 마스크 처리 포함 패턴 매칭(2107)은 검사 화상(2101), 설계 데이터(2102), 마스크 데이터(2106)를 입력으로 하고, 매칭 위치(2108)를 출력한다. 또한, 마스크 데이터(2106)는 다음 처리에 의해 생성한다. 우선 설계 데이터를 바탕으로 도 8에서 설명한 설계 데이터 ROI 생성 처리(2103)로 ROI 화상(2104)을 생성하고, 다음으로 생성한 ROI 화상(2104)을 바탕으로 마스크 영역 생성 처리(2105)로 마스크 데이터를 생성한다.

이상의 처리에서, 설계 데이터 ROI를 사용한 마스크 처리 포함 패턴 매칭을 행할 수 있다. 도 21의 (b)는 마스크 처리 포함 패턴 매칭으로 생성하는 화상 등을 설명하는 도면이다. 패턴 매칭에 있어서는, 검사 화상(2120)에서, 매칭 처리용의 템플릿으로 하는 설계 데이터와 같은 크기의 영역을 잘라내고, 잘라낸 영역과 설계 데이터와의 유사도를 평가한다. 이 잘라내는 영역의 위치를 검사 화상 상에서 이동시켜서(2122), 각 위치에서의 유사도를 산출하고, 유사도의 최대의 위치를 매칭 위치로 한다.

본 예에서는 매칭 정해 위치는 직사각형의 파선부(2121)이다. 또한, 검사 화상(2120)에서의 원형의 파선부가 본 화상에서의 특징적인 영역이다(그 밖의 영역은 라인 앤 스페이스 패턴의 반복 패턴이 되고 있음). 설계 데이터(2130)에 있어서 특징적인 영역은, 설계 데이터(2130)에서의 원형의 파선부이며, 본 영역은, 도 8에서 설명한 ROI 생성 방법에 의해 추출할 수 있다. 추출한 ROI가 ROI 화상(2131)에서 백색의 원 영역으로 표시된 영역이다(영역 내의 설계 데이터는, 영역의 위치를 나타내기 위하여 참고를 위해 도시하고 있을뿐으로, 실제는 없다).

마스크 영역 생성부에 있어서, ROI 화상의 ROI를 마스크 처리 포함 매칭 처리로, 유사도 평가를 행하는 플래그를 붙이고(예를 들어 1로 함), 그것 이외의 영역(마스크 영역)은 유사도 평가를 행하지 않는 플래그를 붙인다(예를 들어 0으로 함). 매칭 처리는, 상술한 바와 같이, 검사 화상(2120), 설계 데이터(2130), 마스크 데이터(2140)를 입력으로 한다. 마스크 데이터(2140)를 사용함으로써 검사 화상과의 유사도 평가에 설계 데이터에서의 특징적인 영역만을 사용한 평가를 할 수 있다.

본 방법에서 매칭의 강건성이 향상되는 이유는, 예를 들어 검사 화상(2120)과 같이 특징적이지 않은 패턴인 라인 앤 스페이스의 반복 패턴(라인 폭:스페이스 폭=1:1)의 영역이 유사도 평가 영역에 많이 포함되었을 경우에, 반도체 패턴의 형성 상태에 따라서는, 검사 화상과 설계 데이터 사이에서 라인끼리(또는 스페이스끼리)보다도 라인과 스페이스와의 폭이 일치되어 있을 경우에, 유사도 평가 영역의 많은 부분을 차지하는 라인 앤 스페이스의 악영향으로 매칭 위치가 예를 들어 반 피치 어긋나, 매칭에 실패해버릴 우려가 있다. 한편, 앞에서 설명한 바와 같이 원형의 파선부의 특징적인 영역에 한정하여 유사도 평가를 행하면, 이러한 반 피치 어긋남으로 매칭에 실패하는 것을 피할 수 있고, 매칭을 강건하게 행하는 것이 가능하게 된다.

또한, 마스크 영역의 플래그는 2치에 한정되는 것이 아니라, 도 19의 설명에 있었던 것 같이 그레이스케일(다치)로 해도 된다. 그 경우, 예를 들어 패턴 매칭의 유사도 평가가 상관 연산의 경우에, 화소마다의 상관값에의 기여율로서 그레이스케일(다치)의 가중치를 곱셈하는 것을 행하는 것이 가능하게 된다.

실시예 7

도 22는, 도 21(실시예 6)에서 설명한 설계 데이터 ROI를 사용하여 마스크 처리 포함 패턴 매칭을 행하는 방법에 있어서, 마스크 데이터를 다른 방법으로 생성하는 방법을 설명하는 도면이다. 설계 데이터(2211)로부터 도 8에서 설명한 ROI 생성 방법으로 ROI를 생성할 때까지는, 도 21(실시예 6)과 같다.

추출한 ROI에 있어서(ROI 화상(2212)의 백색의 원 영역), 설계 데이터 근방의 영역만을 유사도 평가를 행하는 영역이라고 하고 그 이외의 영역은 마스크 영역으로 한다. 예를 들어, 마스크 데이터 생성 시의 중간 처리 화상(2221)에 도시한 바와 같이, ROI 내의 설계 데이터인 파선의 주변을 유사도 평가 영역(백색부)으로 한다. 본 영역은, 예를 들어 설계 데이터부의 영역을 팽창 처리함으로써 생성한다. 마스크 데이터(2132)에서 백색의 영역이 유사도 평가를 행하는 영역, 그 이외의 흑색의 영역이 마스크 영역이 된다.

이에 의해 예를 들어 검사 화상(2241)에 도시한 바와 같이 ROI 내에 패턴의에지가 있는 영역 이외에 잉여의 패턴(2242)이 그려넣어진 경우에도, 그 잉여의 패턴(2242)은 마스크 처리에 의해 유사도 평가로부터 제외될 수 있고, 잉여한 패턴(2242)의 악영향을 받지 않는 강건성이 높은 패턴 매칭을 행하는 것이 가능하게 된다.

실시예 8

도 23은, 설계 데이터로부터 생성한 ROI를 사용하여, 설계 데이터로부터 템플릿 영역을 자동 선출하는 방법을 설명하는 도면이다. 본 방법에 의해, 보다 강건한 매칭을 가능하게 하는 템플릿을 설계 데이터로부터 자동 선출할 수 있다. 도 23의 (a)는 템플릿 선출의 처리 플로우를 설명하는 도면이다.

우선, 도 8에서 설명한 ROI 생성 처리(2302)에 의해 설계 데이터(2301)로부터 ROI 화상(2303)을 생성한다. 다음으로, ROI 화상(2303)으로부터 템플릿 선출 처리(2304)에 의해 템플릿(2305)을 선출한다. 도 23의 (b)는 템플릿 선출의 예를 설명하는 도면이다. 설계 데이터(2301)에서는, 파선으로 나타낸 영역(2302)이 ROI가 된다. 템플릿 선출 처리(2304)에서는, 템플릿 내에 ROI의 영역이 많이 포함되도록 템플릿을 선출한다.

설계 데이터(2301)에 있어서, 템플릿의 후보를 영역(2303, 2304, 2305)으로 하면, 영역(2303)이 ROI를 가장 많이 포함하므로, 영역(2303)을 템플릿으로서 선택한다. 패턴 매칭에 있어서는, 특징적인 영역이 템플릿에 많이 포함되면 매칭이 강건하게 되는 경향이 있고, 본 방법과 같이 특징적인 영역인 ROI가 많이 포함되는 영역을 템플릿으로 함으로써, 매칭이 강건하게 된다. 템플릿 크기가 결정되어 있는 것이라면, 그 템플릿의 영역 내에, 보다 많은 ROI가 포함되는 템플릿 위치를 선출하면 된다.

템플릿 크기가 결정되어 있지 않은 것이라면, 템플릿 크기의 허용 범위 내에서 보다 많은 ROI가 템플릿 내에 포함되도록 템플릿 크기 및 템플릿 위치를 선택하면 된다. 또한, 템플릿이 많이 포함되는지의 판정은, ROI의 면적 총합에 한정되는 것이 아니고, 템플릿의 면적에 대한 ROI의 면적의 비율이 최대가 되게 선택해도 된다. 또한 도 19에서 설명한 가중치 부여 ROI이면, 가중치의 총합이어도 된다.

실시예 9

도 24는, 도 8과는 다른 방법으로 ROI를 생성하는 방법을 설명하는 도면이다. 도 24의 (a)는 처리 플로우를 설명하는 도면이다. 설계 데이터(2401)에 대하여 코너 점 추출 처리(2402)를 행하고, 그 결과에 대하여 코너 점 주변 영역 추출 처리(2403)를 행하고, ROI 화상(2404)을 생성한다. 본 처리 내용을 설명하는 도면이 도 24의 (b)이다. 설계 데이터(2401)로부터 특징적인 영역으로서, 코너 점(2406)(동그라미 표시부)을 추출한다.

일반적으로 알려져 있는 화상 처리에 의한 코너 추출 방법으로서는, Harris의 코너 검출 방법, SUZAN의 코너 검출 방법 등이 있지만, 본 방법에 한정하는 것이 아니고, 코너를 검출하는 방법이면 된다. 다음으로 코너 점(2406)을 바탕으로 코너 점 주변 영역(2407)(동그라미 표시부)을 생성한다. 예를 들어, 코너 점을 팽창 처리함으로써 본 영역을 생성할 수 있다. 생성 방법은, 팽창 처리에 한정하는 것이 아니고, 코너 주변 영역을 생성할 수 있으면 된다. 코너 주변 영역(2407)이 ROI 화상(2404)의 ROI(백색의 영역)가 된다.

실시예 10

이어서, 관심 영역(ROI)을 설정하기 위한 다른 방법에 대하여 설명한다. 상술한 실시예에서는, 설계 데이터의 에지 화상(윤곽선 화상), 또는 시뮬레이션 화상의 에지를 굵게 하는 팽창 처리를 실시함으로써 ROI 중심을 구하는 예에 대하여 설명을 했지만, 팽창 처리로 바꾸어서, 또는 병용하여 거리 변환 화상을 사용하여, ROI 추출을 행하는 것도 가능하다. 도 20은 거리 변환 화상에 기초하여 ROI를 추출하는 공정을 나타내는 흐름도이다.

우선, 설계 데이터의 에지 화상, 또는 시뮬레이션 화상을, 설계 데이터 기억 매체(1314)로부터 판독하고(스텝(2001)), 거리 변환 화상을 형성한다(스텝(2002)). 본 예에서 사용하는 거리 변환 화상은, 에지 위치를 기준으로 하고, 에지와의 거리에 따른 신호를 화소에 부여함으로써 형성되는 것이며, 예를 들어 에지로부터 이격될 만큼, 큰 값을 각 위치의 정보로 함으로써 형성한다. 거리 변환 화상 형성법 자체는 공지된 것이고, 다양한 방법의 적용이 가능하다.

도 2에 예시한 것 같은 주기 패턴의 경우, 에지로부터 가장 먼 위치란, 주기 패턴이 도중에 끊어진 부분이며, 거리 변환 화상을 형성함으로써, 에지로부터 가장 먼, 1개 또는 복수의 ROI 후보 위치를 특정할 수 있다. 본 예의 경우, 에지로부터 가장 먼 위치, 또는 에지보다 소정값 이상 이격된 부분을 ROI 중심으로 하여 선택한다(스텝(2003)).

또한, 거리 변환 화상을 사용하는 이점으로서, 도중에서 끊긴(y 방향) 부분의 에지간의 거리가 라인간의 거리(x 방향)보다 작은 경우이어도 적용이 가능한 점이 있다. 팽창 처리의 경우, 「도중에서 끊긴(y 방향) 부분의 에지간의 거리 <라인간의 거리」이면, 먼저 도중에서 끊긴 부분이 빈틈없이 칠해져 버리기 때문에, 도중에서 끊긴 부분에 ROI를 설정하는 것이 어렵다. 한편, 거리 화상에 기초하면, 에지로부터 특정한 거리를 갖는 부분을 선택적으로 추출할 수 있기 때문에, 예를 들어 에지로부터의 거리가 가장 가까운 부분, 또는 소정의 거리 조건을 만족하는(예를 들어 라인간 거리와는 다른 거리 정보를 갖는) 부분을 선택적으로 추출함으로써, 적정한 ROI 중심의 선택이 가능하게 된다.

이 ROI 중심 위치로부터 소정의 크기를 ROI로서 설정(스텝(2004))하고, 이 측정 조건을 자동 측정 조건으로 하여 레시피에 등록한다(스텝(2005)).

이상과 같은 구성에 의하면, 팽창 처리에 의하지 않더라도, 적정한 위치에 ROI를 설정하는 것이 가능하게 된다.

실시예 11

이어서, 복수의 ROI를 설치하여, 복수의 ROI 평가를 행함으로써, 매칭의 검증을 행하는 예에 대하여 설명한다. 도 25는, 그 공정을 나타내는 흐름도이다. 통상의 패턴 매칭을 실시(스텝(2501))한 후, 복수의 ROI 평가를 행한다(스텝(2502)). 평가값(일치도 등)이 소정 조건을 만족하고 있는 ROI의 수를 판정하고(스텝(2503)), 그 수가 소정 조건을 만족하는지의 여부를 판정한다(스텝(2504)). 예를 들어 일치도가 소정값 이상의 ROI가 소정수 이상 존재하는지, 또는 불일치도가 소정값 이상의 ROI의 수가 소정값 이하인지의 판단을 행한다.

ROI의 수가 소정 조건을 만족한다고 판단할 수 있는 경우에는, 매칭이 성공한 것으로 판정(스텝(2505))하고, ROI의 수가 소정 조건을 만족하지 않는다고 판단될 경우에는, 매칭이 실패했다고 판정한다(스텝(2506)). 매칭이 실패했다고 판정된 경우에는, 다시 스텝(2501)으로 복귀되고, 다음 후보를 선택하거나, 또는 에러 메시지 등을 발생하는 등의 처리를 행한다.

이렇게 간단히 ROI 내의 평가값을 사용하여 매칭의 검증을 행할 뿐만아니라, 복수의 ROI를 설치하고, 조건을 만족하는 ROI의 수를 판단 기준으로 함으로써, 예를 들어 패턴이 부분적으로 변형되고, 평가값이 이상치를 나타내는 것 같은 경우에도, 적정하게 매칭의 검증을 행하는 것이 가능하게 된다.

또한, 지금까지의 설명에서는 1의 매칭 결과를 검증하기 위해서, ROI의 평가를 행하고 있었지만, 최초의 패턴 매칭에서 복수의 매칭 후보를 선택하고, ROI의 평가에 의해, 복수의 매칭 후보로부터 적정한 것을 선택하는 것도 가능하다. 도 26은 그 공정을 나타내는 흐름도이다.

우선, 통상의 패턴 매칭에 의해, 복수의 매칭 후보 위치(예를 들어 일치도가 소정값 이상, 또는 일치도가 상위 n개의 위치)를 선택한다(스텝(2601)). 이어서, ROI 내의 판정에 기초하여, 복수의 매칭 후보 위치 중에서 1의 매칭 위치를 특정한다(스텝(2603)). 이 경우, 최초의 매칭에 있어서의 일치도와, ROI의 평가값의 통계값 중 가장 좋은 것을 선택하도록 해도 되고, ROI 내의 평가값만으로 판단하도록 해도 된다.

이상과 같이, 매칭의 검증뿐만 아니라, 복수의 매칭 후보로부터 적정한 것을 선택하는 것에도, ROI 평가를 사용할 수 있다.

실시예 12

이어서, ROI 평가를 복수의 템플릿을 사용하여 행하는 예에 대하여 설명한다. 도 27은, 2개의 라인 엔드(2702, 2703)가 포함되는 ROI(2701)를 도시하는 도면이다. 예를 들어, 이중 노출법 등에 의해 형성된 패턴이나, 광 근접 효과(Optical Proximity Correction: OPC)에 의해 부분적으로 패턴이 어긋나서 형성되는 패턴의 경우, 2개의 라인 엔드의 상대 위치가 변화할 가능성이 있다. 본 예에서는 ROI의 평가를 행하는 템플릿을 복수 준비하고, 복수의 템플릿의 일치도 평가에 기초하여, 매칭의 검증을 행하는 예에 대하여 설명한다.

도 27에 예시한 바와 같이, ROI를 평가하기 위한 템플릿(2704, 2705)을 준비한 뒤에 패턴 매칭을 실행한다. 우선, 통상의 패턴 매칭을 실행하고(스텝(2801)), 이어서, ROI(2701) 내에서, 템플릿(2704, 2705)을 사용한 패턴 매칭을 실행한다(스텝(2802)). 소정 수의 템플릿을 사용한 매칭이 종료되었을 경우에는, 복수(3 이상이라도 가능)의 템플릿을 사용한 매칭 결과가 소정의 조건을 만족하고 있는지를 판정한다(스텝(2804, 2805)). 여기서, 매칭 결과가 소정의 조건을 만족하고 있는 경우에는, 스텝(2801)에서 실시한 매칭이 성공한 것으로 판정(스텝(2805))하고, 패턴의 측정 등, 다음 처리로 이행한다. 또한, 매칭 결과가 소정의 조건을 만족하지 않고 있다고 판단될 경우에는, 스텝(2801)에서의 패턴 매칭이 실패한 것으로 판정(스텝(2806))하고, 다음 후보를 선택하거나, 또는 에러 메시지를 발생하는 등의 처리를 실행한다.

또한, 매칭 결과가 소정의 조건을 만족한 것인지 여부의 판정은, 예를 들어 2개의 템플릿을 사용한 매칭에 의해, 일치도가 소정값 이상인 개소를 특정할 수 있었는지 여부로 판정한다. 이러한 판정에 의하면, 2개의 패턴 위치가 상대적으로 어긋나 있었다고 하더라도, 2개의 패턴의 존재의 유무를 판정할 수 있고, 패턴의 형성 조건에 의하지 않고, 안정되게 매칭의 검증을 행할 수 있다. 또한, 한쪽의 패턴이 ROI의 이외로 어긋나서 형성되어 있을 가능성도 있기 때문에, 한쪽의 패턴이 검출된 경우에, 매칭 성공으로 판정하도록 해도 되고, 한쪽의 패턴이 검출된 경우에는, 다른 쪽의 일치도의 임계값을 내려, 검증을 행하도록 해도 된다.

통상의 패턴 매칭에서는, 서치 영역에 여러가지의 패턴이 존재하기 때문에, 본 예에서 설명하는 것 같은 1패턴 단위에서의 매칭은 곤란한데, 본 예와 같이, 패턴 매칭을 행하는 영역을 ROI로 제한하는 방법에 의하면, 서치 대상 내의 패턴 형상의 종류가 한정되기 때문에, 간단한 형상의 템플릿을 사용한 매칭의 검증이 가능하게 된다.

또한, 미리 패턴간의 상대 위치가 상이한 복수의 검증용 템플릿을 준비하고, 그 어느 하나에서 소정값 이상의 일치도가 얻어진 경우에, 매칭 성공으로 판정하도록 해도 된다.

101 전자 현미경 거울체
103 제어 장치
104 계산기
109 표시 장치
201 검사 화상
301 설계 데이터 화상
402 설계 데이터
404 설계 데이터 ROI 생성부
405 설계 데이터 ROI 화상
408 위치 정렬 판정부
601 검사 화상 ROI 생성부
602 검사 화상 ROI 화상

Claims

설계 데이터에 기초하여 형성된 템플릿을 사용하여, 화상 상에서 패턴 매칭을 실행하는 화상 처리부를 구비한 패턴 매칭 장치로서,
상기 화상 처리부는, 상기 패턴 매칭을 실행한 후, 상기 템플릿 내의 소정의 평가 영역 내에 포함되는 상기 화상이 소정의 조건을 만족하는지의 여부의 판정을 행하는 것이며, 상기 평가 영역은, 상기 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 화상에 대한 팽창 처리에 의해 빈틈없이 칠되지 않은 부분의 추출에 기초하여 얻어지는 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제1항에 있어서,
상기 평가 영역은, 상기 빈틈없이 칠되지 않은 부분을 팽창함으로써 얻어지는 것인 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제1항에 있어서,
상기 화상 처리부는, 상기 평가 영역 내에, 소정의 패턴이 포함되어 있는지의 여부에 의해, 상기 판정을 행하는 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제1항에 있어서,
상기 템플릿에는, 반복 패턴이 포함되는 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제4항에 있어서,
상기 평가 영역에는, 상기 반복 패턴의 주기성이 도중에 끊긴 부분이 포함되는 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제1항에 있어서,
상기 평가 영역은, 상기 템플릿과 비교하여 작은 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제1항에 있어서,
상기 템플릿은, 상기 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 화상에 대하여, 세로 방향 또는 가로 방향으로 선택적으로 팽창 처리를 실시함으로써 형성되는 것인 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제1항에 있어서,
상기 화상 처리부는, 상기 평가 영역을, 주위와 중심에서 가중치에 상당하는 화소값이 다르도록 생성하는 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제8항에 있어서,
상기 화상 처리부는, 상기 평가 영역 내에, 소정의 패턴이 포함되어 있는지의 여부를, 상기 평가 영역의 화소값과의 연산을 행한 값으로 판정하는 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
제1항에 있어서,
상기 평가 영역은, 설계 데이터로부터 추출한 코너 점을 팽창 처리하여 추출한 것인 것을 특징으로 하는 패턴 매칭 장치.
설계 데이터에 기초하여 형성된 템플릿을 사용하여, 화상 상에서 패턴 매칭을 컴퓨터에 실행시키는 컴퓨터 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독가능한 기록 매체로서,
당해 프로그램은, 상기 컴퓨터에 상기 패턴 매칭을 실행시킨 후, 상기 템플릿 내의 소정의 평가 영역 내에 포함되는 상기 화상이 소정의 조건을 만족하는지의 여부의 판정을 행하게 하는 것이며, 상기 평가 영역은, 상기 설계 데이터에 기초하여 얻어지는 화상에 대한 팽창 처리에 의해 빈틈없이 칠되지 않은 부분의 추출에 기초하여 얻어지는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
제11항에 있어서,
상기 프로그램은, 상기 컴퓨터에, 상기 빈틈없이 칠되지 않은 부분을, 팽창 시킴으로써 상기 평가 영역을 생성시키는 것을 특징으로 하는 컴퓨터 판독가능한 기록 매체.
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