KR20000034922A - 이미징 시스템에 의해 얻은 신호로부터 잡음을 제거하는 방법 및 장치 - Google Patents

이미징 시스템에 의해 얻은 신호로부터 잡음을 제거하는 방법 및 장치 Download PDF

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스티번더블유.인투
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하이든 마틴
슐럼버거 테크놀로지즈, 아이엔씨.
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Abstract

디지털화 된 이미지 데이터의 잡음은 그레이 레벨이 각각 결정되어 있는 화소의 어레이를 제공함으로써 감소된다. 어레이의 개개의 열에 대해, 그레이 레벨의 분배가 유도되고, 수용 가능한 그레이 레벨의 영역이 상기 분배에 기초하여 설정된다. 상기 영역의 외측에서 그레이 레벨을 가진 화소에 대하여, 그레이 레벨은 이미지 된 데이터의 잡음의 영향을 감소시키기 위해 변화된다.

Description

이미징 시스템에 의해 얻은 신호로부터 잡음을 제거하는 방법 및 장치{REMOVAL OF NOISE FROM A SIGNAL OBTAINED WITH AN IMAGING SYSTEM}
본 발명은 이미징 시스템으로부터 얻은 출력을 개선하는 것에 관한 것으로, 특히 잡음을 제거하기 위해 디지털화 된 물체의 이미지를 처리하는 기술에 관한 것이다.
이미징 시스템은 마이크로 전자 공학, 의학, 생물학, 유전공학, 맵핑 및 천문학 분야에 이용되고 있다. 이미징 장치는 적당한 형태의 현미경이 될 수 있으며, 천문학의 경우에는 망원경이 될 수 있다. 정확한 이미지에 대한 요구가 높아지고 있으며 그에 따라 이미지 된 물체로부터 얻은 신호의 잡음 영향을 최소화시켜야만 한다.
편리성과 효율성의 이유로, 본 발명은 다른 환경이 선택될 수 도 있지만 마이크로 전자 공학 환경에서 기술될 것이다. 초대규모 집적(VLSI)반도체 장치를 제조하는 동안에, 제조방법의 몇가지 단계에서 물체의 독특한 피쳐(feature)가 특정의 설계 허용오차내에 있는지를 결정하기 위해 측정이 행하여진다. 오차내에 있지 않으면 적합한 보정 동작이 신속히 취해진다.
잘 알고 있는 바와 같이, 그러한 제조 방법은 다이로 분할되는 웨이퍼를 생산한다. 각각의 다이는 상당히 많은 수의 전기 성분을 갖는다. 이들 성분은 일반적으로 "피쳐"라는 용어로 정의되는데 "피쳐"라는 말은 배경과 구별할 수 있는 전경 요소(foreground element) 또는 그 역도 마찬가지로 현미경에 의해 검출 할 수 있음을 의미하며 이를테면 폭이라는 크기를 갖는다. 폭을 측정하기 위해 피쳐의 에지가 정확히 위치되어야만 한다. "에지"는 피쳐(어떤 환경에서, 마이크로 전자 공학만은 아님)를 이미징하여 얻은 신호에서 검출가능한 불연속성을 나타내기 위해 사용되는 말이다. 에지 검출의 목적은 흐릿함의 영향과 잡음의 존재에도 불구하고 트랜지션(transitions)을 정확히 위치시키는 것이다.
생산 기술이 다이에 대한 성분 밀도를 증가시키기 위해 계속되기 때문에, 피쳐 크기가 마이크로 미터이하로 현저하게 줄어든다. 결과적으로, 측정 장치는 오류 허용오차를 더 작게 허용하면서 마이크로 미터 이하의 크기를 측정해야 만 한다.
자동화된 시스템은 이러한 측정을 수행하기 위해 수동 시스템을 대체하도록 개선되어 왔고, 그에 따라 더 높은 처리, 오염에 대한 웨이퍼의 노출 감소, 그리고 생산량의 증가를 제공할 수 있게 되었다. 자동화된 시스템의 한 예가 미국특허 제 4,938,600호에 기술되어 있다. 이 특허로부터 취한 것을 도1에 나타낸바와 같이, 피쳐의 이미지는 현미경을 통해 기록되고 그후 기록된 이미지는 원하는 측정값을 얻기 위해 전기적으로 처리된다. 그러한 하나의 자동화 시스템은 메사츄세츠, 콩코오드의 쉬럼베르거 베러픽케이션 시스템, 쉬럼베르거 ATE생산부에 의해 제작된 모델 IVS-120 계측 시스템이다. 웨이퍼 조정기, 광학시스템 및 컴퓨터 시스템을 포함하는 상기 시스템의 주 요소는 캐비넷(도시 안됨) 안에 설치된다.
웨이퍼 조정기는 측정될 웨이퍼를 갖는 카세트 웨이퍼 홀더(12), 프리얼라이너(14), 웨이퍼를 이동시키기 위한 웨이퍼 이송 피크 메카니즘(도시 안됨) 및 실제 측정 동작동안 웨이퍼를 유지하는 측정 단(18)을 포함한다. 따라서 프리얼라이너(14)는 웨이퍼(16)상에서 마크, 플랫 스폿 또는 눈금이 새겨진 에지를 감지함으로써 소정의 방향으로 웨이퍼(16)를 회전시키고, 이후에 웨이퍼 이송 피크 메카니즘은 웨이퍼(16)를 프리얼라이너(14)로부터 측정단(18)으로 이송하고 웨이퍼(16)를 수평방향으로 위치시킨다. 단(18)은 실제 측정을 수행하기 위한 광학 시스템과 관련하여 웨이퍼(16)를 정확히 위치조정하기 위해 3차원으로 이동할 수 있다.
광학 시스템은 측정단(18)과 웨이퍼(16)상에 위치된 현미경(20)과 비디오 카메라(22)를 포함한다. 전형적으로 현미경(20)은 원하는 확대영역을 제공하는 수개의 대물렌즈를 운반하는 터릿(turret)가지며, 또한 현미경(20) 및 카메라(22)가 웨이퍼 표면에 수직한 수직형 광축을 갖도록 설치된다.
웨이퍼(16)상에서 측정되는 피쳐는 피쳐가 대물렌즈의 시야에 있을 때 까지 이동단(18)에 의해서 잘 알려진 방법으로 현미경(20)과 함께 위치된다. 광학 시스템이 포커싱되고, 포커싱된 피쳐의 이미지가 카메라(22)에 의해 디지털화되어 기록된다. 그리고 나서 이미지가 저장되거나 "동결(frozen)"된다.
시스템은 컴퓨터(30)에 의해 제어된다. 컴퓨터(30)에 연결되는 것은(작동자 명령을 입력하기 위한 입력 단자를 구성하는)카메라(22)와 텍스트 및, 키보드(36)에 의해 기록된 이미지의 표시를 위한 모니터(32), 그리고 시스템 소프트웨어와 데이터를 저장하기 위한 디스크 드라이브(38)이다.
이미지 처리기(28)는 선택된 피쳐의 에지를 위치시키고 측정을 하기 위하여 소프트웨어 알고리즘을 이용한다. 그리고 나서 컴퓨터(30)는 스크린(32)상에 측정 데이터를 표시하고, 하드 카피를 인쇄하고 측정된 데이터 분석을 위해 호스트 컴퓨터(도시 안됨)에 데이터를 직접 전송한다. 일단 처리가 완료되면, 웨이퍼(16)는 웨이퍼 조정기에 의해 카세트(12)로 복귀된다.
방금-기술된 시스템은 에지 검출의 임무를 매우 잘 수행한다. 이미지 처리기(28)는 디지털화 된 이미지의 그레이 레벨의 어디에서 불연속성이 발생하는가를 결정한다. 그러한 불연속성은 피쳐의 에지를 창출하는 공지된 여러 가지 이유 중 한 이유로 발생할 수 있다. 예를들어 에지는 서로 다른 그레이 레벨을 갖는 두 재료가 만나는 곳에서 발생할 수 있고 그렇지 않으면 이미지된 표면의 지형으로 인해 발생할 수 있다. 그러나 잘 알고 있는 바와 같이 디지털화 된 이미지는 다양한 소오스로부터 의사 잡음(spurious noise)의 영향을 받기 쉽다. 예를들어 잡음으로 인한 그레이 레벨의 변화는 다이상의 표면 결함, 이를테면 스폿이나 크랙에 의해 야기될 수 있다. 이미지 된 신호에서 이러한 잡음은 에지가 검출되는 정확도에 현저한 왜곡 영향을 줄 수 있으며, 따라서 특히 매우 증가된 정밀도를 갖는 그러한 자동화 측정 시스템을 제공해야만 한다. (물론 마이크로 전자 공학과 다른 환경에서도 유사한 잡음의 원인이 존재한다.)
이런 결점에 의해 생성된 잡음을 제거하려는 어떤 접근 방법이 알려져 있으며 이에 의해 신호대 잡음비(S/N)를 개선하게 된다. 예를들어, 평활필터는 일반적으로 잡음의 감소를 위해 이용된다. 그러나 에디슨-웨슬리 출판사 1993. 페이지 191, 곤잘레스와 우드(Gonzales and Woods)에 의한 디지털 이미지 프로세싱(Digital Image processing)에서 기술한 바와 같이, 평활필터는 인터레스트의 화소 둘레에서 선택된 크기의 영역내의 모든 화소를 평균으로 하는 근사 평균(neighborhood averaging)에 의존하기 때문에 에지를 불선명(blurring)하게 한다. 그러한 에지의 불선명함은 에지를 정밀하게 위치시켜야만 하는 측정시스템에서 허용될 수 없다. 그러한 응용을 위해서, 저자는 메디안(median)필터를 이용하는 다른 접근 방법을 추천한다. 이러한 접근 방법은 평균에 의하기보다는 상기 화소의 근방에서 개개의 화소의 그레이 레벨을 상기 그레이 레벨의 중간으로 대체한다. 이 방법은 특히 잡음 패턴이 강한 스파이크와 같은 성분을 포함할 때 에지 선예도를 보존하는데 효과적이다. 그러나 메디안 필터링 조차도 상술한 정밀 측정의 형태에 대해서 만족스럽지 못한데 그이유는 필터 파리미터가 필터링을 제공하기 위해 설정될 때 에지가 변형되고 또한 상기 파라미터가 에지를 보존하기 위해 설정될 때 필터링 효과가 감소 또는 제거되기 때문이다.
본 발명의 한 목적은 이미징 시스템에 의해 얻은 신호에서 잡음의 영향을 제거하는 것이다.
본 발명의 다른 목적은 상기 시스템에서 이미징 장치로부터 수신된 출력신호의 S/N비를 개선하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 이미징 장치를 이용하는 고 정밀 측정 시스템에 대해 개선된 정확도를 가능케 하는 것이다.
본 발명의 또 다른 목적은 이미지 신호의 잡음의 존재에도 불구하고 이미징 시스템으로 개선된 에지 검출의 정확도를 가능케 하는 것이다.
도1은 반도체 장치의 광학적 측정을 제공하기 위한 자동화 측정 시스템의 블록도.
도2는 마이크로 전자 공학의 환경에서 직사각형의 피쳐를 갖는 물체의 개략적인 도면으로서, 이 물체의 크기를 측정하게 되는 개략도.
도3은 도2의 피쳐를 이미징으로부터 산출한 화소 그레이 레벨의 표.
도4는 도3의 표의 한 열에 대한 화소 그레이 레벨의 그래프도.
도5는 도2에 나타낸 것과 다르게 형성된 다중-측면의 피쳐를 나타낸 개략도.
도6은 원형의 피쳐를 나타낸 개략도.
도7은 에지를 검출하기 위해 본 발명에 따라 수행되는 단계의 순서도.
이들 목적과 다른 목적은 이미징 장치로 물체를 이미징하여 얻은 신호의 잡음을 감소시키는 본 발명의 일 측면에 따라 성취된다. 디지털화된 이미지 데이터는 물체의 영역에 대응하여 제공되며 m x n화소의 어레이에 대한 이미징 파라미터의 값을 갖는다. 어레이에서 각각의 열(n)에 대하여 이미징 파라미터 레벨에 대한 화소수의 분배가 유도된다. 분배를 기초로하여 이미징 파라미터 레벨의 수용가능한 값의 범위가 설정된다. 상기 영역 외부에서 이미징 파라미터 레벨의 모든 값에 대해 상기 값과 관련된 화소의 특성이 변화된다.
실시예
도2는 측정되는 샘플 또는 물체의 일부를 구성하는 표면(52)상에서 피쳐(50)를 나타낸다. 카메라(22)는 이미지를 현미경으로부터 디지털화하기 위해 16비트 그레이 레벨 신호를 이용함으로써, 가능한 그레이 레벨의 적합한 수를 제공한다. 설명을 위해 피쳐(50)와 표면(52)은 각각 100(비교적 어두움)과 200(비교적 밝음)의 그레이 레벨을 갖는 것으로 가정한다. 피쳐(50)의 폭이 측정되어질 경우, 이 폭은 피쳐의 에지(53 및 53a)사이의 거리로 결정될 수 있다. 에지(53) 즉, 200에서 100으로의 불연속성을 위치시키기 위해, 인터레스트(54)의 영역은 작동자에 의해 에지를 포위하도록 설정된다. 인터레스트의 영역의 크기는 화소라는 용어로 작동자에 의해 어떤 기준에 기초하여 설정된다. 예를들어 이러한 기준은 피쳐의 크기를 포함하며, 피쳐의 포착을 확실히 하기 위해 충분한 외부 영역을 제공하며, 또한 원하는 처리를 충분히 알맞게 수행하도록 충분한 데이터를 얻게 한다. 인터레스트(54)의 몇몇 영역은 후술하는 바와 같이 여러 가지 이유로 에지(53)의 전체길이를 따라 소정간격 이격될 수 있다.
에지(53)는 IVS-120에서 이용할 수 있는 것처럼 종래 기술의 접근방법을 적용하여 이미지 모니터(32)상에서 작동자가 볼 수 있다. 따라서 이 지점에서 에지(53)의 위치는 상술한 바와 같이 잡음으로 인해 그러한 접근의 부정확성에 영향을 받기 쉽지만, 충분한 정확도가 작동자로 하여금 인터레스트(54)의 영역을 설정할 수 있게 함으로써 후술하는 바와 같이 본 발명이 적용될 수 있다.
표면(52)상의 피쳐(50)와 그 주변은 도1의 현미경에 의해서 그리고 도7의 단계(110)에 따라서 이미징 장치에 의해 이미지 된다. 최종 출력은 이를테면 도1의 카메라(22)에 의해 그리고 도7의 단계에 따라 디지털화 된다. 단계(114)에서 작동자는 상술한 바와 같이 인터레스트의 영역을 설정하고 디지털화 된 데이터를 단계(116)에서 얻게된다.
도3은 m x n화소(56)의 행과 열 어레이(55)로서 인터레스트(54)의 영역의 그림을 나타낸다. 더욱이 어레이(55)는 단계(116)에서 얻은 각각의 화소에 대한 그레이 레벨 값의 디지털화 된 이미지 데이터에 의해 나타내었다.
도2는 표면(52)상에서 어두운 스폿(58)과 크랙(60)을 나타내며, 이들 모두는 150의 더 어두운 그레이 스케일 레벨을 산출하도록 가정하였다. 스폿(58)은 도3에서 열(3), 행(3)에 위치된 화소에 의해 나타내었다. 크랙(60)은 도3에서 열(1), 행(7); 열(2), 행(8); 및 열(3), 행(9)에서 화소에 의해 나타내었다. 또한 어두운 스폿(61)은 에지(53)와 일치한다. 에지(53)는 열(52)에 의해 도3에 나타내었고 스폿(61)은 상기 열의 행(5)에서 75의 그레이 레벨 값에 의해 나타내었다. 크랙(60)의 폭과 스폿의 직경은 하나 뿐이 아닌 많은 화소에 걸쳐 있음이 명백하다. 더욱이 예를들어 스폿(58)이 너무 작아 크기에 있어서 단 하나의 화소에 대응하며 그에 부합해서 화소가 그와 함께 완전 등재 상태에 있는 경우에도, 주변화소의 그레이 레벨은 그럼에도 불구하고 스폿에 의해 영향을 받아 현미경 광학의 분해능이 화소 크기보다 더 큰 흐릿한 원을 초래할 경우 200이하의 그레이 레벨을 갖는다. 도3의 화소(56)의 어레이(55)는 본 발명을 예시하는 임무를 간단화 하기 위해 예시적인 목적을 위해 나타내었고 그러한 그레이 레벨을 반드시 정확히 나타내지 않았음을 파악하여야 한다.
본 발명은 이제 표면(52)의 스폿, 크랙 및 다른 인공물에 의해 창출된 잡음을 감소시키기 위해 어레이(55)의 디지털화 된 이미지 데이터를 처리하도록 진행될 것이다. 이러한 처리는 예를들어 이미지 처리기(28)의 개선에 의해 실행될 수 있고 또는 컴퓨터(30)에 의해 수행될 수 있다. 처리는 어레이(55)의 각각의 열에 대해 평균치() 및 표준편차(σ)를 결정한다. 공지된 다양한 계산방법이 이용될 수 있다. 이제 하나의 접근 방법이 도4와 관련하여 기술된다. 도4는 도3의 한 열의 값으로부터 유도된 그래프이다. 256그레이 레벨의 영역이 이용을 위해 선택되면, 그레이 레벨(0-255)은 x축을 따라 존재하고 각각의 그레이 레벨에 대한 화소의 수는 y축을 따라 존재한다. 더욱 상세히 후술하는 바와 같이, 그래프는 화소 어레이(55)의 각각의 열 및 모든 열에 대해서 얻게된다. 도4는 도3의 열(1)로부터 얻게된다. 바람직하게 처리는 연속적으로 열에서 열로(column-to-column) 어레이의 한 측면에서 시작하고 인터레스트의 에지쪽 방향으로 진행하고 나서 어레이의 다른 측으로 통과하여 진행한다. 따라서, 도2에서 도시한 바와 같이 에지(53)의 경우에 해석은 어레이(55)의 가장왼편 열(즉 1열)에서 시작해서 n열로 통과하여 진행한다.
도4로부터 쉽게 명백해지는 바와 같이, 그래프는 200의 그레이 레벨에서 제1의 최고점을 가지며 150의 그레이 레벨에서 제2의 최고점을 갖는다. 제2의 최고점은 표면(50 및 52)에 대응하는 그레이 레벨을 왜곡시키는 크랙 및 스폿에 의해 야기된 잡음을 구성하며 이에 의해 유도된 이미지와 에지(53)의 위치가 검출될 수 있는 정확도에 영향을 준다.
본 발명에 따르면, 평균치()와 표준편차(σ)는 공지된 방법으로 계산되며 이의 상세한 설명은 제공할 필요가 없다고 생각된다. 평균치()의 양쪽에서 한계(BL)를 갖는 수용가능한 데이터의 영역은 단계(122)에 따라 선택된다. BL을 유도하는 방법을 표시하기 위한 일반적인 식은 BL =±aσ, 여기서 "a"는 장치를 측정하였을 때 작동자에 의해 선택된 상수이다. "a"의 선택은 작동자의 판단과 경험에서 결과의 정확성에 영향을 주는 여러 요소에 기초하여 단계(118)마다 행한다. 예를들어 에지가 구별성이 강하고 잡음이 약하면, 선택된 "a"는 에지가 아주 구별성이 없고 잡음이 강한 경우와 다를 수 있다. 마찬가지로 어떤 조건에 대해 "a"는 평균치()의 한쪽에 있는 화소에 대해 다른 쪽에 있는 화소에 대한 것과 다를 수 있다. 또한 평균치()의 한쪽에서 BL이 이용 될 수 있다. 어떤 시행착오는 작동자에 의해 이들 선택을 행함에 의존할 수 있다.
도4에 나타낸 예에서, 작동자는 BL이 그래프의 근본을 이루어 하강하거나 근(root)이 소정의 계산방법에 의해 자동적으로 위치될 수 있도록 "a"를 설정할 수 있다. 예를들어 1열에 대한 평균치()가 190이고 표준편차(σ)가 10이고 근이 170이라면, "a"는 단계(118)의 2에서 설정된다. 영역은 170의 하한와 210의 상한 사이에 있게 될 단계(122)에 의해 한정된다. 물론 이 값은 단지 예시적인 것이며,와σ의 값과 함께 제1 및 제2의 최고점의 모양과 그러한 최고점과 관련한 한계의 위치가 변할 수 있음은 당연하다. 그러나, 그러한 변화는 본 발명에 의해 조정되며 이의 설명을 후술하겠다.
어레이(55)에서 데이터를 어떻게 처리할 것인가의 상세한 설명은 하한(BL, 즉 170)이하의 그레이 레벨과 관련하여 제공되며, 이후 BL로 간단히 언급한다. 상한(BL, 즉 210)이상의 그레이 레벨은 유사한 방법으로 처리될 수 있음은 당연하다. 본 발명의 한 접근방법(단계124)에 따르면 170이하로 내려가는 1열의 모든 그레이 레벨은 BL의 그레이 레벨에 의해 대체된다(즉 170이하의 값이 170으로 대체됨). 본 발명의 다른 접근방법(단계124)에 따르면 BL이하의 그레이 레벨은 그레이 레벨의 평균치(), 즉 190으로 대체된다. 한 접근 방법이나 다른 접근 방법을 선택하는 문제는 관련된 특정 환경하에 작동자가 어느 것이 더 좋은 결과를 낳는지를 찾음에 의존한다. 어느 접근방법이 이용되는 것에 대해 본 발명은 어레이(55)의 1열을 처리하고 그레이 레벨의 대체를 필요로 한다.
본 발명의 또 다른 접근 방법에 따르면(점선을 이용하여 택일됨을 보이는 단계126), BL이하의 그레이 레벨은 부적당한 데이터를 나타낸다. 부적당한 데이터는 관련된 각각의 화소와 그의 그레이 레벨을 제거함으로써 부가의 이미지 처리로부터 거부된다. 따라서 열이 그 안에서 m개의 화소를 가지면, 그러한 m개의 화소중 2 화소는 170이하의 그레이 레벨을 가지며, 열 데이터의 부가의 처리는 열이 m-2개 화소만을 갖도록 간주되고 이 들 두화소의 그레이 스케일 레벨은 무시된다. 또한 후술하는 바와 같이 처리는 이러한 데이터에 의해 수행된다. 이러한 접근 방법은 가시적인 인공물을 감소시키지 않지만, 부적당한 정보의 데이터를 제거한 데이터를 제공하며 이러한 데이터는 어떤 목적을 위해 유용해진다. 또한 이러한 접근방법은 그레이 레벨 대체를 요구하지 않기 때문에 처리하는데 더욱 신속하다.
이러한 마지막 접근 방법의 변화는 평균치()를 재 계산하기 위해 (상기 예에서 사용된)m-2화소를 이용하는 것이며, 그리고 나서 2 거절된 화소에서 그레이 레벨을 대체하기 위해 재 계산된 값을 이용하는 것이다. 대체된 그레이 레벨을 갖는 이들 화소는 이미지를 제공하기 위해 이용될 수 있다.
단계(120, 128 및 130)마다, 상술한 단계는 1열로 시작하고 각각 그리고 모두에 대하여 화소어레이(55)의 n열중 한 열이 반복된다. 결과적으로 어레이(55)의 디지털화 된 이미지 데이터의 잡음의 영향이 감소됨으로써, 뚜렷하고 선명한 불연속성은 그레이 레벨이 200의 근방에서 100의 근방으로 강하하는 화소위치로서 에지의 위치를 정확히 나타내고 있는 행에서 구별될 수 있다.
에지의 길이가 예를들어 제어하기 쉬운 양으로 데이터의 양을 유지하기 위해 몇몇 인터레스트의 영역으로 분할되면, 상술한 처리는 그러한 모든 부분에서 디지털화 된 데이터가 처리될 때까지 수행된다. 역으로 몇몇 인터레스트의 영역은 공동으로 처리될 수 있다.
1열의 화소에 대한 그레이 레벨이 상술한 접근 방법 중 하나에 따라 설정되면, 1열 모두 또는 1열의 일부에 대한 평균 그레이 레벨은 화소의 수에 의해 분할된 그레이 스케일 값의 합으로부터 계산될 수 있다. 한 열 모두이건 한 열의 일부든 특정 환경, 이를테면 피쳐의 성질이나 열의 데이터 양에 의존하여 이용된다. 평균치를 내는 것은 에지의 위치에 대응하여 불연속성을 갖는 평균치의 행을 유도하기 위해 열의 모두에 대해 반복된다. 단계(132)는 이러한 평균동작뿐 만 아니라 다른 에지 검출 동작을 나타낸다. 이러한 방법으로 검출된 에지는 인터레스트의 전체 영역이나 일부에 대한 에지 위치를 나타내고 또한 데이터를 처리하는데 이용되며 이로부터 에지가 검출된다. 에지가 상기 처리된 디지털화 된 이미지 데이터에 의해 어떻게 위치되는가의 설명은 제공되지 않았으며 이것은 본 발명의 일부를 형성하지 못하며 또한 본 기술의 당업자에 의해 하나의 지식으로 간주되기 때문이다. 상기한 디지털 이미지 처리 문헌의 제7장은 참고로서 부합시킨 에지 검출의 일부분을 갖는다. 상술한 바와 같이, 본 발명은 이미징 장치(예, 현미경, 망원경 등)에 의해 얻은 디지털화 된 이미지 데이터의 잡음의 효과를 감소시키는 쪽으로 지향된다.
도2는 물체의 직사각형의 피쳐를 나타내며, 이의 폭은 측정되어있고 평행으로 두 측(53 및 53a)을 갖는다. 그러나 본 발명은 어떤 다중측면의 지형에 적용할 수 있다. 본 발명을 이용하는 해결의 열쇠는 화소(56)의 열이 즉시 인터레스트의 에지에 평행하도록 인터레스트(54)의 영역을 설정하는 것이다. 예를들어 도5는 표면(52)상에서 8각형을 나타낸다. 인터레스트(67)의 영역은 도2 및 도3에 대하여 상술한 동일방법으로 왼쪽에서 오른쪽으로 화소 열의 처리를 수행함으로써 에지(69)를 위치시키기 위해 설정된다. 마찬가지로, 인터레스트(71)의 영역은 화살표(75)의 방향으로 화소 열의 처리를 수행함으로써 에지(73)를 위치시키기 위해 설정된다. 이러한 의미로 "열"의 한정은 수직형의 일련의 화소가 아니라 오히려 직선으로서 한 세트의 화소이며 이 한세트의 화소는 에지(73)로부터 소정간격 이격된 정수의 화소이다. 그러므로, 인터레스트(71)의 영역이 에지(73)로부터 떨어져 10 화소를 한 열에서 분석을 개시할 크기에 있는 경우, 분석될 1"열"은 에지(73)로부터 10화소가 있는 인터레스트(71)의 m행 영역에서 모든 화소를 포함하게 된다.
상술한 열의 간격은 하나의 화소이다. 그러나 서브-화소와 다중 화소 열 간격을 이용할 수 도 있다. 따라서, 1/2화소의 간격이 이용되면, 더 좁은 간격이 각각의 열에서 더욱 유사한 그레이 레벨을 갖는 화소를 초래한다. 또한 2화소의 간격이 이용될 수 있으며 그러한 더 넓은 간격이 더 신속한 처리 시간을 초래한다.
본 발명은 피쳐의 다중-측면의 지형에 적용될 수 있을 뿐만 아니라 곡선형 에지에도 적용될 수 있다. 예를들어 도6은 원형 피쳐를 나타내는 원(80)과 한 화소가 따로 존재하는 각각의 반경을 갖는 동심원(79,81 및 82)의 일부를 보인다.
도7의 단계는 원(80)에 적용될 수 있다. 특히, 인터레스트(100)의 직사각형 영역이 한정된다. 전술한 바와 같이, 인터레스트(100)의 적합한 크기의 영역은 작동자에 의해 선택된다. 따라서 "열"은 원으로부터 소정간격에 기초한 폭을 갖도록 선택된다. 간격은 예컨데, 화소의 크기(예, 폭)가 될 수 있다. 이러한 설명을 위하여, 1열을 원(80)에 가장 가까운 열이라 하고, 다음을 2열 등이라고 하자. 각각의 화소는 번호가 있다.
기계의 작동자는 특정 열과 주어진 화소를 결합함에 따라 기준을 선택할 수 있고, 또한 이것을 다른 방법으로 미리 설정할 수 있다. 그러한 기준의 예는 화소의 어느 부분이 열에 만나든지, 화소의 대부분이 열에 만나든지, 또는 고정된 일부가 열에 만나든지, 화소의 모두가 열에 만나든지 간에 존재한다. 예시를 위하여, 다음의 표 A 와 B는 각각 처음과 두 번째 상술한 기준에 기초하여 준비하였다.
표A는 어떤 화소가 1열 이상으로 이용되기 때문에 어떤 겹침에 의한 것을 제외하고는 열에 대하여 더 많은 데이터를 제공한다. 표B는 거의 없는 겹침에 의한 것을 제외하고는 열에 대하여 더 적은 데이터를 제공한다. 한 선택 또는 다른 선택은 작동자가 우수한 결과를 낳은 것이라 간주하는 것에 따라 선택된다.
원(80)으로부터 열을 한정하기 위한 간격은 한 화소의 크기에 기초할 필요는 없다. 간격은 서브-화소 레벨 또는 다중-화소 레벨에 있을 수 있다. 도6에서 사용된 상술한 "열"접근 방법은 어느 모양의 곡선에 적용할 수 있다. 각각의 열의 경계선은 곡선으로부터 특정된 다수의 선택간격으로 곡선의 모양을 따른다. 인터레스트의 그와 같은 영역 내에서 화소의 분석과 그의 그레이 레벨은 도2 및 도3과 관련하여 상술한 바와 같이 동일방법으로 진행된다.
본 발명의 바람직한 실시예를 위에서 상세히 기술하였지만, 그의 다양한 변경이 본 기술의 당업자에 의해 용이하게 명확해질 것이다. 예를들어, 피쳐는 이를테면 입자 빔(예, SEM), 광학 시스템(예, 현미경), 주사된 프로브(예, STM, AFM), 망원경, 카메라(예, 위성), MRI 등과 같이 다수의 그레이 레벨을 생성하기 위해 디지털화 될 수 있는 출력을 갖는 이미징 장치에 의해 이미지 될 수 있다. 더욱이 이미지 처리기(28)와 컴퓨터(30)에 대하여 개별적인 유닛을 갖도록 할 필요는 없다. 이들은 결합될 수 있다. 또한 처리기(28) 또는 다른 계산 장치는 처리를 조정할 수 있다. 디지털화 된 이미지의 계조(gradation)가 그레이 레벨에 의해 표현되는 바와 같이 상술하였지만 이것은 단지 유용한 이미징 파라미터는 아니다. 그레이 레벨의 이미징 파라미터는 한 예를 제외하고 다른 예에 의하여 주사 프로브 현미경의 형태에 의해 생성된 Z-차원 출력 신호일수 있다. 이용된 이미징 파라미터의 형태는 기계에 대해 선택된 이미징 장치에서 적어도 부분적으로 의존한다. 이들과 모든 다른 변경은 다음의 청구 항에 의해 한정된바와 같이 본 발명의 범위 내에 포함되는 것을 의도하고 있다.
본 발명은 이미징 장치로 물체를 이미징하여 얻은 신호의 잡음을 감소시킴으로써, 이미징 장치로부터 수신된 출력신호의 S/N비를 개선하고, 이미징 장치를 이용하는 고정밀 측정 시스템에 대해 개선된 정확도를 제공하며, 또한 이미지 신호의 잡음의 존재에도 불구하고 이미징 시스템으로 개선된 에지 검출의 정확도를 제공한다.

Claims (16)

  1. 물체의 이미징에 의해 얻은 신호의 잡음을 이미징 장치로 감소시키는 방법에 있어서,
    상기 물체의 영역에 대응하고 m x n화소의 어레이에 대한 이미징 파라미터의 값을 갖는 디지털화 된 이미지 데이터를 제공하는 단계;
    각각의 n열에 대하여, 이미징 파라미터 레벨에 대한 화소 수의 분배를 유도하는 단계;
    상기 분배에 기초하여, 이미징 파라미터 레벨의 수용 가능한 값의 영역을 설정하는 단계; 및
    상기 영역의 외측에서 이미징 파라미터 레벨의 모든 값에 대하여, 상기 값과 연관된 화소의 특성을 변화시키는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 이미징 파라미터는 그레이 레벨인 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 화소 특성을 변화시키는 단계는 상기 그레이 레벨을 지정된 그레이 레벨로 대체하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    한 열에서 상기 그레이 레벨의 평균치를 유도하는 단계를 추가로 포함하고, 상기 지정된 그레이 레벨은 상기 그레이 레벨의 평균치인 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 지정된 그레이 레벨은 상기 영역의 경계에서 그레이 레벨인 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 영역 설정 단계는
    평균치를 결정하는 단계;
    표준편차를 결정하는 단계; 및
    상기 표준편차와 관련된 상기 평균치로부터의 차이로 상기 영역의 경계를 설정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 화소 특성을 변화시키는 단계는 상기 디지털화 된 이미지 데이터로부터 화소를 제거하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    수용 가능한 값의 영역을 설정하는 상기 단계는 열에서 모든 화소에 기초한 상기 그레이 레벨의 제1의 평균치를 유도하는 단계를 포함하고, 상기 화소 특성을 변화시키는 단계는 상기 영역 내에서 화소에 기초한 제2의 평균치를 유도하는 단계와 상기 영역외측에서 화소의 그레이 레벨을 상기 제2의 평균치로 대체하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 물체의 이미징에 의해 얻은 신호의 잡음을 이미징 장치로 감소시키는 장치에 있어서,
    상기 물체의 영역에 대응하고 m x n화소의 어레이에 대한 이미징 파라미터의 값을 갖는 디지털화 된 이미지 데이터를 제공하는 수단;
    각각의 n열에 대하여, 이미징 파라미터 레벨에 대한 화소의 수의 분배를 유도하는 수단;
    상기 분배에 기초하여, 이미징 파라미터 레벨의 수용 가능한 값의 영역을 설정하는 수단; 및
    상기 영역의 외측에서 이미징 파라미터 레벨의 모든 값에 대하여, 상기 값과 연관된 화소의 특성을 변화시키는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 이미징 파라미터는 그레이 레벨인 것을 특징으로 하는 장치.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 화소특성을 변화시키는 수단은 상기 그레이 레벨을 지정된 그레이 레벨로 대체하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  12. 제11항에 있어서,
    한 열에서 상기 그레이 레벨의 평균치를 유도하는 수단을 추가로 포함하고, 상기 지정된 그레이 레벨은 상기 평균치인 것을 특징으로 하는 장치.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 지정된 그레이 레벨은 상기 영역의 경계에서 그레이 레벨인 것을 특징으로 하는 장치.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 영역 설정 수단은
    평균치를 결정하는 수단;
    표준편차를 결정하는 수단; 및
    상기 표준편차와 관련된 상기 평균치로부터의 차이로 상기 영역의 경계를 설정하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  15. 제9항에 있어서,
    상기 화소특성을 변화시키는 상기 수단은 상기 디지털화 된 이미지 데이터로부터 화소를 제거하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
  16. 제9항에 있어서,
    수용 가능한 값의 영역을 설정하는 상기 수단은 열에서 모든 화소에 기초한 상기 그레이 레벨의 제1의 평균치를 유도하는 수단을 포함하고, 상기 화소 특성을 변화시키는 상기 수단은 상기 영역 내에서 화소에만 기초한 제2의 평균치를 유도하고 상기 영역 외측에서 화소의 그레이 레벨을 상기 제2의 평균치로 대체하는 수단을 포함하는 것을 특징으로 하는 장치.
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Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6594401B1 (en) * 1999-10-20 2003-07-15 Xerox Corporation Detection and elimination of scanning artifacts
US6980330B1 (en) * 2000-06-20 2005-12-27 Eastman Kodak Company Color table level reservation
JP3862613B2 (ja) 2002-06-05 2006-12-27 キヤノン株式会社 画像処理装置及び画像処理方法並びにコンピュータプログラム
US20040002781A1 (en) * 2002-06-28 2004-01-01 Johnson Keith O. Methods and apparatuses for adjusting sonic balace in audio reproduction systems
US7394944B2 (en) * 2003-04-11 2008-07-01 Seiko Epson Corporation Method and system for finding spatial medians in a sliding window environment
US7339601B2 (en) * 2003-07-10 2008-03-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Methods of suppressing ringing artifact of decompressed images
JP2008294696A (ja) * 2007-05-24 2008-12-04 Sony Corp 映像信号処理方法、映像信号処理方法のプログラム、映像信号処理方法のプログラムを記録した記録媒体及び映像信号処理装置
US8090183B2 (en) * 2009-03-12 2012-01-03 Visiongate, Inc. Pattern noise correction for pseudo projections
JP4998410B2 (ja) * 2008-08-22 2012-08-15 富士ゼロックス株式会社 画像処理装置、及び画像処理プログラム
US20100111398A1 (en) * 2008-10-31 2010-05-06 Texas Instruments Incorporated Method and system for detection of oral sub-mucous fibrosis using microscopic image analysis of oral biopsy samples
US20110122242A1 (en) * 2009-10-26 2011-05-26 Texas Instruments Incorporated Digital microscopy equipment with image acquisition, image analysis and network communication
CN101980284B (zh) * 2010-10-26 2012-05-23 北京理工大学 基于两尺度稀疏表示的彩色图像降噪方法
US11069054B2 (en) 2015-12-30 2021-07-20 Visiongate, Inc. System and method for automated detection and monitoring of dysplasia and administration of immunotherapy and chemotherapy
WO2019108260A1 (en) * 2017-11-29 2019-06-06 Kla-Tencor Corporation Measurement of overlay error using device inspection system

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5046114A (en) * 1985-10-01 1991-09-03 The Palantir Corporation Method and structure for separating joined patterns for use in pattern and character recognition system
US4955062A (en) * 1986-12-10 1990-09-04 Canon Kabushiki Kaisha Pattern detecting method and apparatus
US4853795A (en) * 1987-07-24 1989-08-01 Eastman Kodak Company Forward look ahead techniques for tracking background and noise levels in scanned video images
US4811090A (en) * 1988-01-04 1989-03-07 Hypervision Image emission microscope with improved image processing capability
US5074306A (en) * 1990-02-22 1991-12-24 The General Hospital Corporation Measurement of burn depth in skin
US5204910A (en) * 1991-05-24 1993-04-20 Motorola, Inc. Method for detection of defects lacking distinct edges
US5273040A (en) * 1991-11-14 1993-12-28 Picker International, Inc. Measurement of vetricle volumes with cardiac MRI
US5179419A (en) * 1991-11-22 1993-01-12 At&T Bell Laboratories Methods of detecting, classifying and quantifying defects in optical fiber end faces
US5475492A (en) * 1992-06-19 1995-12-12 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Object extracting method
US6095989A (en) * 1993-07-20 2000-08-01 Hay; Sam H. Optical recognition methods for locating eyes
JPH07253311A (ja) * 1994-03-15 1995-10-03 Fujitsu Ltd パターン検査装置の較正方法、パターン検査方法、パターン位置決定方法、および半導体装置の製造方法
JP2730665B2 (ja) * 1994-12-15 1998-03-25 北陸先端科学技術大学院大学長 文字認識装置および方法
US5644386A (en) * 1995-01-11 1997-07-01 Loral Vought Systems Corp. Visual recognition system for LADAR sensors
US5757022A (en) * 1995-10-19 1998-05-26 Fuji Photo Film Co., Ltd. Image processing apparatus
US5838425A (en) * 1995-11-23 1998-11-17 Carl Zeiss Jena Gmbh Exposure control for the photographic recording of a microscope image
KR100220678B1 (ko) * 1995-12-29 1999-09-15 전주범 블록 단위 부호화 장치로부터 전송된 영상신호에서의 채널 에러 정정 방법
DE19636949A1 (de) * 1996-09-11 1998-03-12 Siemens Ag Verfahren zur Detektion von Kanten in einem Bildsignal

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