WO2010137267A1 - テンプレートマッチング用テンプレート作成方法、及びテンプレート作成装置 - Google Patents

テンプレートマッチング用テンプレート作成方法、及びテンプレート作成装置 Download PDF

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山田由香利
梁敬模
角田純一
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株式会社 日立ハイテクノロジーズ
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    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer

Definitions

  • the present invention relates to a template matching method and apparatus for finding a specific position, and more particularly, to a new template creation method and apparatus using a plurality of image data.
  • a microscope is an apparatus that captures a processed pattern, displays an image on a display, and performs measurement and inspection using an image processing technique.
  • Microscopes can be broadly divided into those that detect reflected light obtained by irradiating a sample with light (for example, laser light) and those that are irradiated by irradiating a charged particle beam (for example, an electron beam or ion beam) to the sample. Some of them detect secondary electrons and the like. Although the optical microscope and the microscope using charged particle beams are different in principle, almost the same image processing technology can be applied. In an optical microscope with high resolution, reflected light from the sample is detected by a CCD sensor or the like, and in an electron microscope with higher resolution, electrons generated in the sample are detected. This is because processing is performed.
  • a charged particle beam for example, an electron beam or ion beam
  • inspection objects High-resolution optical microscopes and microscopes using charged particles measure or inspect very fine objects, so it is not possible to directly measure or specify inspection objects (hereinafter sometimes referred to as inspection objects). Have difficulty. Therefore, a technique called template matching is used.
  • Template matching is a technique for comparing a plurality of gradation values representing pattern irregularities in a microscopic image with a template figure in a certain area and identifying a portion having a high degree of matching.
  • Patent Document 1 describes that, by updating a template for each measurement, the template is made to follow a change in an actual image based on a process condition or a time change in an apparatus state.
  • Patent Document 2 describes that a template is updated every predetermined number of measurements.
  • Patent Document 3 describes a method of changing a template formed by design data into a template based on a SEM (Scanning / Electron / Microscope) image.
  • the semiconductor manufacturing process includes process variation, for example, in the process of measuring the same kind of semiconductor sample, a pattern far from the template may appear. In that case, a pattern different from the template is recognized and a matching error occurs. As described in Patent Documents 1 to 3, matching errors can be suppressed to some extent by updating to a template with higher matching accuracy corresponding to process variations and the like.
  • the SEM image or pattern that is the basis of the newly registered template is not always good, and there is a possibility that the degree of coincidence between the template and the SEM image (actual image) may be lowered.
  • a template matching method and apparatus for creating a template matching template for specifying a desired position by comparing a template stored in advance with an image acquired by a microscope.
  • a template matching template creation method and apparatus for creating a new template by acquiring a plurality of images at a specified location and averaging the plurality of images are proposed.
  • the schematic block diagram of a scanning electron microscope The figure explaining the example of the sample image containing process fluctuation
  • An image including process variation includes pattern size change due to process variation, pattern edge brightness, pattern noise, and the like. It can be said that an image recognition template corresponding to these process variations has an average value of each of pattern size, pattern edge brightness, and pattern noise.
  • a template that can cope with process variations is created by accumulating (storing) images of the same pattern of a plurality of samples formed under the same manufacturing conditions and averaging the images.
  • an image processing apparatus connected to a scanning electron microscope will be described as an example of a template creation apparatus.
  • the present invention is not limited to this, and for example, connected to an electron microscope and transmitted from the electron microscope.
  • An arithmetic device having an interface capable of receiving image data, an image treatment device connected to another charged particle beam device or an optical microscope, or an arithmetic device may be used as a template creation device.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a scanning electron microscope.
  • the electron gun portion of the electron microscope is composed of a cathode 101, a first anode 102, and a second anode 103.
  • the primary electron beam 104 extracted from the cathode 101 by the voltage V1 (extraction voltage) applied to the first anode 102 is accelerated by the voltage Vacc (acceleration voltage) applied to the second anode 103, and the subsequent lens system. Proceed to.
  • the primary electron beam 104 is focused as a minute spot on the sample 107 by the focusing lens 105 and the objective lens 106 controlled by the lens control power supply 114, and is scanned two-dimensionally on the sample 107 by the two-stage deflection coil 108. .
  • the scanning signal of the deflection coil 108 is controlled by the deflection controller 109 according to the observation magnification.
  • Secondary electrons 110 generated from the sample by the primary electron beam 104 scanned on the sample 107 are detected by a secondary electron detector 111.
  • the computer 113 stores a program for creating a template by a method described later.
  • a wafer is used as the sample 107.
  • a circuit pattern being manufactured is displayed on the screen of the display of the computer 113, and the operator can observe manufacturing defects of the circuit pattern and adhered foreign substances.
  • some scanning electron microscopes have a function of automatically measuring the width of a circuit pattern using secondary electron information. Processing using such image information and template matching for finding a desired pattern from an image are performed by a calculation unit in the computer 113. An image used for template matching is registered in a storage unit in the computer 113. Automatic measurement is performed based on the registered information, and the acquired image is stored and accumulated in the computer 113.
  • FIG. 2 schematically shows an image acquired by automatic length measurement.
  • (a) in FIG. 2 is standard, (b) has a large pattern size, and (c) has a small pattern size. There is also a thing with large noise like (d). Further, an image having a strong pattern edge as shown in (e) and an image having a weak pattern edge as shown in (f) are also included.
  • FIGS. 2A to 2F when a difference with respect to a reference pattern increases due to process variation, it is determined that the image is different from an image registered as a template, and a matching error occurs.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a configuration example of a scanning electron microscope (for example, a CD (Critical Dimension) -SEM 301) and a template creation apparatus.
  • the template creation device includes an image data storage unit 302 and an averaged image creation unit 303.
  • a configuration is described in which both the image data storage unit 302 and the averaged image generation unit 303 are included in the template generation device.
  • the present invention is not limited to this.
  • the image storage unit 302 May be built in the D-SEM 301 side, and the image data stored in the image storage unit 302 may be read from the template creation apparatus as necessary. Further, the image data may be stored in an external storage medium (not shown) so that the image data can be read from the template creation apparatus as necessary.
  • the image acquired by the CD-SEM 301 is stored in the data storage unit 302 existing in the computer 113 of FIG. 1 and transmitted to the averaged image generating unit 303 as necessary. An image averaging process is performed. The averaged image 304 created here is transmitted and registered in the CD-SEM 301 as a new template.
  • image data that has been stored in the data storage unit 401 (302 in FIG. 3) (raw image that has not been subjected to image processing) is subjected to pattern edge enhancement and pattern noise reduction by the image filter processing unit 402. Process. By performing these processes, the pattern matching accuracy is improved.
  • the pattern matching unit 403 performs matching processing on the image group that has undergone image filter processing. In the matching process, the amount of deviation from the first image for each image is acquired by matching each image with the first image as a reference. The method for acquiring the deviation amount will be described with reference to FIG.
  • FIG. 5A When FIG. 5A is used as a reference for the first sheet, matching is performed based on pattern information in the second sheet of FIG. 5B. As described above, by executing the matching process, how much the second image, FIG. 5B, deviates from the first reference image, FIG. 5A, is obtained as pattern position information (coordinates). You can get it.
  • the pattern position information (coordinates) acquired here is stored in the position information storage unit 404.
  • pattern position information (coordinates) is acquired for the remaining images on the basis of the first image shown in FIG. 5A and stored in the position information storage unit 404.
  • the averaged image is generated without causing a pattern shift even in the raw images. It is possible to create.
  • Each image acquired by the scanning electron microscope is composed of, for example, 512 pixels ⁇ 512 pixels. Further, the gradation of the color is 0 to 255 for each pixel, and an image is formed with this gradation. An averaged image is created by calculating the average value of the color gradation for each pixel in the same position of each image.
  • the gradation of the first pixel in FIG. 6A is 230, and the first pixel of FIG. If the gradation is 200 and the gradation of the first pixel in FIG. 6C is 140, the first pixel of the averaged image in FIG.
  • the average image is created by averaging the second pixel, the third pixel, and 512 pixels in total.
  • old image data for example, image data of a pattern first identified by template matching, or first template (which may be image data that does not need to be the first and go back a predetermined number of times)
  • first template which may be image data that does not need to be the first and go back a predetermined number of times
  • current template or the current data
  • processing is performed so that the old image data is not subjected to the averaging process. That is, there is a match between a template used in the past or a pattern existing at a position specified by matching by the template and a template currently used or a pattern existing at a position specified by the template.
  • the image data that formed the previous template is not included in the addition averaging process for creating a new template.
  • the averaging process may be performed on images for a predetermined number of samples or for each number of measurements.
  • the matching score is extremely low (for example, when it falls below a predetermined matching score), there is a possibility that the formed pattern itself has a problem. It is possible not to.
  • FIG. 7A shows an averaged image 304 created using the averaged image creation unit 303 based on a plurality of images stored in the image data storage unit 302 of FIG. 3, and
  • FIG. 7C shows a raw image randomly selected from a plurality of images stored in the image data storage unit 302.
  • FIG. 7A is similar to the raw image of FIG. 7B, but it can be seen that the noise is reduced compared to the raw image of FIG. 7B.
  • FIG. 7C when an averaged image is created, a pattern is broken as shown in FIG. 7C. It is desirable that an image registered as a template can cope with process variations as shown in FIG. 7C and has high matching accuracy.
  • FIG. 8 shows the result of checking the matching accuracy with respect to 100 images stored in the data storage unit 401 when each image in FIG. 7 is registered as a template.
  • a score evaluation is used to check the matching accuracy. If the matching is complete, the score is 1000. The lower the matching degree with the template, the lower the score.
  • the graph of FIG. 8 is a histogram in which the horizontal axis represents the score value and the vertical axis represents the number of appearances, and it can be said that the more suitable the number of appearances is at a higher score value, the more suitable the image is as a template.
  • FIG. 8A is a score evaluation graph when the averaged image of FIG. 7A is used as a template.
  • FIGS. 8B and 8C are FIGS. 7B and 7C, respectively. It is a score evaluation graph when using the SEM image of (c) as a template.
  • FIG. 8B the distribution is concentrated where the degree of coincidence is relatively high
  • FIG. 8C the distribution is concentrated where the degree of coincidence is low.
  • FIG. 8A of the averaged image created using the averaged image creation unit the distribution is concentrated at a position where the degree of coincidence is high, and further, FIG. ) It was confirmed that the degree of coincidence was high.

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Abstract

　本発明は、プロセス変動等に依らず、高いマッチング精度を安定して確保することが可能なテンプレートマッチング用テンプレート作成方法、及びテンプレート作成装置の提供を目的とする。　上記目的を達成するための一態様として、予め記憶されたテンプレートと、顕微鏡によって取得された画像を比較することによって、所望の位置を特定するテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法、及び装置において、テンプレートマッチングによって、特定された個所の画像を複数取得し、当該複数画像を加算平均することによって、新たなテンプレートを作成するテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法、及び装置を提案する。

Description

テンプレートマッチング用テンプレート作成方法、及びテンプレート作成装置
　本発明は、特定の位置を見出すための手法であるテンプレートマッチング方法、及び装置に係り、特に、複数の画像データを利用した新しいテンプレートの作成方法とその装置に関する。
　近年、半導体プロセスによって形成されるパターンはますます微細化が進み、所望の形状に加工できているかどうかは顕微鏡を用いて検査されている。顕微鏡は、加工されたパターンを撮像してディスプレイに画像を表示し、画像処理技術を用いて測定，検査を行う装置である。
　顕微鏡は大別すると、試料に光（例えばレーザー光）を照射することによって得られる反射光等を検出するものと、試料に荷電粒子線（例えば電子線やイオンビーム等）を照射することによって得られる二次電子等を検出するものがある。光学式顕微鏡と荷電粒子線を用いた顕微鏡は、その原理こそ異なるものの、画像処理技術についてはほぼ同等のものを適用することができる。分解能の高い光学式顕微鏡では、試料からの反射光をＣＣＤセンサ等で検知し、さらに分解能の高い電子顕微鏡においては、試料で発生する電子を検知しているが、画像化にはどちらもディジタル信号処理を行うからである。
　分解能の高い光学顕微鏡や荷電粒子を用いた顕微鏡は、極めて微細な対象を測定或いは検査するため、直接的に測定、或いは検査対象（以下、単に検査対象と称することもある）を特定することは困難である。よって、テンプレートマッチングとよばれる手法が用いられている。
　テンプレートマッチングは、顕微鏡画像内のパターンの凹凸を表す複数の階調値と一定領域内のテンプレート図形とを比較し、一致度が高い部分を特定する手法である。位置情報と、テンプレートをあらかじめ登録しておくことで、自動的な位置特定に基づく、自動測長を可能とする。
　特許文献１には、測定毎に、テンプレートを更新することで、プロセス条件や、装置状態の時間変化に基づく、実画像の変化に、テンプレートを追従させることが説明されている。
　また、特許文献２には、所定の測定回数毎に、テンプレートを更新することが説明されている。更に、特許文献３には設計データによって形成されたテンプレートを、ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）画像に基づくテンプレートに変更する手法が説明されている。
特開２００７－１４７３６６号公報 特開２００５－２６５４２４号公報 特開２００２―３２８０１５号公報
　ここで、半導体製造過程にはプロセス変動が含まれるため、例えば同種の半導体試料を測定していく過程で、テンプレートとかけ離れたパターンが出現する場合がある。その場合、テンプレートとは異なるパターンと認識し、マッチングエラーとなってしまう。特許文献１～３に説明されているように、プロセス変動等に対応したよりマッチング精度の高いテンプレートに更新することによって或る程度、マッチングエラーの抑制を実現できる。しかしながら、新たに登録されるテンプレートのもとになるＳＥＭ画像やパターンが良いものとは限らず、かえってテンプレートとＳＥＭ画像（実画像）との一致度を低下させてしまう可能性がある。
　以下に、プロセス変動等に依らず、高いマッチング精度を安定して確保することを目的とするテンプレートマッチング用テンプレート作成方法、及びテンプレート作成装置について説明する。
　上記目的を達成するための一態様として、予め記憶されたテンプレートと、顕微鏡によって取得された画像を比較することによって、所望の位置を特定するテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法、及び装置において、テンプレートマッチングによって、特定された個所の画像を複数取得し、当該複数画像を加算平均することによって、新たなテンプレートを作成するテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法、及び装置を提案する。
　異なるプロセスタイミングにて形成されたパターンの画像群を加算平均することによって、プロセス変動によるパターンサイズの変化，パターンエッジの明度，パターンノイズの平均値を持つテンプレートを形成することができる。また、一時的に装置条件が変化したり、パターン形状が変化したりしても、複数画像の平均化を行っているので、テンプレートのマッチング精度低下を抑制することが可能となる。
　上記構成によれば、プロセス変動に依らず安定したマッチング精度を確保し得るテンプレートマッチング用のテンプレートに基づく、マッチング処理を行うことが可能となる。
走査電子顕微鏡の概略構成図。 プロセス変動を含んだサンプル画像の例を説明する図。 走査電子顕微鏡とテンプレート作成装置の構成図。 平均化画像作成部の詳細説明図。 マッチングによって、複数画像間のずれを求める例を説明する図。 複数画像間の平均化処理の概要を説明する図。 平均化処理前のＳＥＭ画像と、平均化処理が施されたＳＥＭ画像の一例を説明する図。 テンプレートとＳＥＭ画像間のマッチングスコアを説明するヒストグラムの一例を説明する図。
　以下に、一般的な画像認識用テンプレートがプロセス変動に弱いという課題に対して、プロセス変動を含んだ画像群を利用してテンプレートを作成する手法，装置を提案する。
　プロセス変動を含んだ画像ということは、プロセス変動によるパターンサイズ変化，パターンエッジの明度，パターンノイズなどを含んでいることである。これらのプロセス変動に対応する画像認識用テンプレートということは、パターンサイズ，パターンエッジ明度，パターンノイズ各々の平均値を持っているといえる。
　以下に、プロセス変動を含んだ画像群を平均化することで、プロセス変動に対応可能なテンプレートを作成する方法、及び装置を具体的に説明する。
　より具体的には、同一製造条件にて形成された複数の試料の同じパターンの画像を蓄積（記憶）し、当該画像を加算平均することで、プロセス変動に対応可能なテンプレートを作成する。
　その一例として、複数の検査対象を連続的に測定，検査する走査電子顕微鏡の場合、自動測長或いは自動検査によって取得した既存画像を利用する。それによって、テンプレート作成のために改めて装置と試料を使用する必要がなくなるため、オフラインでの変更が可能となる。また、短時間での修正が可能となり、修正者のスキルにも影響されないので、安定したテンプレートを簡単に取得することが可能となる。
　なお、以下の説明では、テンプレート作成装置として、走査電子顕微鏡に接続される画像処理装置を例にとって説明するが、これに限られることはなく、例えば電子顕微鏡に接続され、電子顕微鏡から送信される画像データを受領可能なインターフェースを備えた演算装置や、他の荷電粒子線装置や光学式顕微鏡に接続される画像処置装置、或いは演算装置を、テンプレート作成装置とすることも可能である。
　図１は、走査電子顕微鏡の概略構成図である。電子顕微鏡の電子銃部は、陰極１０１，第１陽極１０２、及び第２陽極１０３によって構成されている。
　第１陽極１０２に印加された電圧Ｖ１（引出電圧）によって、陰極１０１より引出された一次電子線１０４は、第２陽極１０３に印加される電圧Ｖacc（加速電圧）により加速されて後段のレンズ系に進行する。
　この一次電子線１０４は、レンズ制御電源１１４で制御された集束レンズ１０５と対物レンズ１０６により試料１０７に微小スポットとして集束され、二段の偏向コイル１０８によって試料１０７上を二次元的に走査される。偏向コイル１０８の走査信号は、観察倍率に応じて偏向制御装置１０９によって制御される。試料１０７上を走査した一次電子線１０４により試料から発生した二次電子１１０は、二次電子検出器１１１で検出される。
　二次電子検出器１１１で検出された二次電子の情報は、増幅器１１２で増幅され、コンピュータ１１３のディスプレイに表示される。コンピュータ１１３には後述するような手法によって、テンプレートを作成するためのプログラムが記憶されている。
　半導体デバイスの製造プロセスでは、シリコン・ウェーハを加工して半導体デバイスが製造されるので、上記試料１０７としては、ウェーハが用いられる。コンピュータ１１３のディスプレイの画面には、製造途中の回路パターンが表示され、オペレータは、回路パターンの製造不良や付着異物を観察できる。
　また、走査電子顕微鏡によっては、二次電子の情報を用いて、回路パターンの幅の測定を自動的に行う機能を備えたものがある。このような画像情報を用いた処理や、画像から所望のパターンを見つけ出すテンプレートマッチングは、コンピュータ１１３内の演算部で行われる。また、テンプレートマッチングに用いる画像は、コンピュータ１１３内の記憶部へ登録される。これらの登録情報をもとに自動測定を行い、取得した画像がコンピュータ１１３へ記憶蓄積される。
　図２は、自動測長によって取得された画像を模式的に表したものである。図２の（ａ）を標準としたとき、（ｂ）はパターンサイズが大きく、（ｃ）はパターンサイズが小さい。（ｄ）のようにノイズが大きいものもある。また、（ｅ）のようにパターンエッジが強い画像や（ｆ）のようにパターンエッジが弱い画像も含まれている。
　図２（ａ）～（ｆ）の画像に表示されたパターンは、同等のプロセス条件にて作成されたものであるが、プロセス変動によって、相違があるように見える。このような差は、レイヤーの違いでも同様に表れる。図２（ａ）から（ｆ）に例示するように、プロセス変動によって、基準となるパターンに対する差が大きくなると、テンプレートとして登録した画像と異なるものと判断され、マッチングエラーが発生する。
　図３は、走査電子顕微鏡（例えばＣＤ（Critical Dimension）－ＳＥＭ３０１）とテンプレート作成装置の構成例を説明する図である。テンプレート作成装置は、画像データ蓄積部３０２，平均化画像作成部３０３を含む。なお、本例では、テンプレート作成装置内に、画像データ蓄積部３０２と平均化画像作成部３０３がいずれも含まれる構成を説明しているが、これに限られることはなく、例えば画像蓄積部３０２をＤ－ＳＥＭ３０１側に内蔵しておき、必要に応じてテンプレート作成装置から、画像蓄積部３０２に蓄積された画像データを読み出せるように構成しても良い。また、外部の図示しない記憶媒体に、画像データを蓄積しておき、必要に応じてテンプレート作成装置から読み出せるように構成しても良い。
　ＣＤ－ＳＥＭ３０１によって取得された画像は、図１のコンピュータ１１３内に存在するデータ蓄積部３０２に蓄積され、必要に応じて平均化画像作成部３０３へと送信され、平均化画像作成部３０３にて画像平均化処理が行われる。ここで作成された平均化画像３０４が、新たなテンプレートとしてＣＤ－ＳＥＭ３０１に送信・登録される。
　ここで、図３の平均化画像作成部３０３について詳細を図４にて説明する。まずは、データ蓄積部４０１（図３の３０２）に蓄積されていた画像データ（画像処理をしていない生画像）を、画像フィルタ処理部４０２にて、パターンエッジの強調・パターンノイズの低減の画像処理を行う。これらの処理を行うことで、パターンマッチング精度を向上させることにつながる。次に、画像フィルタ処理を行った画像群に対してパターンマッチング部４０３にてマッチング処理を実行する。マッチング処理では、１枚目の画像を基準として各画像とのマッチングを行うことにより、画像ごとの１枚目とのズレ量を取得する。この、ズレ量の取得法について図５にて説明する。
　図５（ａ）を１枚目の基準とした時、２枚目の図５（ｂ）はパターン情報をもとにマッチングが行われる。このように、マッチング処理を実行することで、２枚目の画像である図５（ｂ）が１枚目の基準画像図５（ａ）からどの程度ずれているか、パターン位置情報（座標）として取得できる。ここで取得したパターン位置情報（座標）は位置情報蓄積部４０４に保存される。同様に、残りの画像に関しても１枚目の画像図５（ａ）を基準としてパターン位置情報（座標）を取得し、位置情報蓄積部４０４に保存する。この位置情報蓄積部４０４に保存されたパターン位置情報（座標）を利用して、データ蓄積部４０１の生画像を平均化処理することで、生画像でもパターンのズレを生じることなく、平均化画像を作成することを可能とする。
　また、平均化処理について図６を用いて説明する。走査電子顕微鏡によって取得した各画像は、例えば５１２pixel×５１２pixelで構成されている。また、１pixelごとに色の階調が０～２５５あり、この階調によって画像を形成している。各画像の、同一位置の１pixelごとに色の階調の平均値を算出することで平均化画像を作り出している。
　例えば、図６（ａ），（ｂ），（ｃ）の３画像の平均化画像を作成する場合、図６（ａ）の１pixel目の階調が２３０、図６（ｂ）の１pixel目の階調が２００、図６（ｃ）の１pixel目の階調が１４０であると、（ｄ）の平均化画像の１pixel目は１９０となる。同様の方法で、２pixel目，３pixel目と全部で５１２pixelを各々平均化することで、平均化画像を作成している。
　なお、平均化画像を形成する場合、上述の例では、一般的な加算平均を行っているが、プロセス変動に応じて、平均化処理を変化させることも考えられる。より具体的には、測定数（サンプル数）の増加に伴って生じるプロセス変動が急峻に変化するような場合には、古い測定の際の画像データを加算平均の対象とすると、平均化画像と実際に取得される画像との間の乖離が大きくなることが予想される。
　よって、古い画像データ（例えば最初にテンプレートマッチングによって特定されたパターンの画像データ、或いは最初のテンプレート（最初である必要はなく所定数遡った画像データでも良い））と、現在のテンプレート（或いは現在の実画像）と間のマッチングスコアが所定の値を下回った場合に、古い画像データを平均化処理の対象としないように、処理する。即ち、過去に用いられたテンプレートや、当該テンプレートによるマッチングによって特定された位置に存在するパターンと、現在使用しているテンプレートや、当該テンプレートによって特定される位置に存在するパターンとの間に、一致度の乖離が見られる場合に、以前のテンプレートを形成していた画像データを、新規のテンプレート作成のための加算平均化処理に含めない。
　初期のテンプレート等と、現在のテンプレート等との相違が大きくなったということは、プロセス変動によってパターン形状が大きく変化したことが考えられる。
　この場合、例えば現在の測定から過去所定数回分の画像を平均化処理の対象とし、それ以前の画像は平均化処理の対象から除外することが考えられる。一方、測定数に対するマッチングスコアに、不規則なばらつきがある場合は、全ての画像に対して平均化処理を行うことが考えられる。また、全画像に対する平均化処理を行うのではなく、例えば、所定試料数、或いは測定数毎の画像に対して平均化処理を行うようにしても良い。
　また、マッチングスコアが極端に低下（例えば所定のマッチングスコアを下回った場合）した場合には、形成されたパターン自体に問題がある可能性があるため、そのパターンの画像は平均化処理の対象としないことが考えられる。
　次に、あるサンプルを利用して作成した平均化画像の一例を図７に示す。図７（ａ）は図３の画像データ蓄積部３０２に蓄積された複数枚の画像に基づいて、平均化画像作成部３０３を利用して作成した平均化画像３０４であり、図７（ｂ），図７（ｃ）は、画像データ蓄積部３０２に蓄積された複数枚の画像から無作為に選出した生画像である。
　図７（ａ）の平均化画像は、図７（ｂ）の生画像に類似しているが、図７（ｂ）の生画像と比較してノイズが低減していることが分かる。また、平均化画像作成時には図７（ｃ）のように、パターンが崩れているものも含まれている。テンプレートとして登録する画像は、図７（ｃ）のようなプロセス変動にも対応可能で、マッチング精度が高いものであることが望ましい。
　図７の各画像をテンプレートとして登録した時、データ蓄積部４０１に保存されている画像１００枚に対してマッチング精度を確認した結果を図８に示す。マッチング精度の確認にはスコア評価を利用しており、完全にマッチングしていればスコア１０００となり、テンプレートとの一致度が低くなるほどスコアも低くなる。図８のグラフは、横軸にスコア値、縦軸に出現数をとったヒストグラムであり、スコア値の高い位置に出現数が集中しているほど画像がテンプレートとして適しているといえる。
　図８（ａ）は図７（ａ）の平均化画像をテンプレートとしたときのスコア評価グラフであり、同様に図８（ｂ），図８（ｃ）はそれぞれ図７（ｂ），図７（ｃ）のＳＥＭ画像を、テンプレートとしたときのスコア評価グラフである。
　これらのグラフを見て分かるように、図８（ｂ）は比較的一致度の高いところに分布が集中しているが、図８（ｃ）は一致度の低いところに分布が集中している。このことより、単純に生画像をテンプレートとして登録しただけではマッチング精度を向上させることはできないことがわかる。それに対して平均化画像作成部を使用して作成した平均化画像のスコア評価グラフ図８（ａ）は、一致度の高い位置に分布が集中しており、さらには生画像の図８（ｂ）以上の高一致度であることが確認できた。
　このように、上述の手法によれば、試料にプロセス変動やレイヤーが異なる場合でも、マッチング精度を下げることなく、安定したテンプレートを作成することが可能である。
１０１　陰極
１０２　第１陽極
１０３　第２陽極
１０４　一次電子線
１０５　集束レンズ
１０６　対物レンズ
１０７　試料
１０８　偏向コイル
１０９　偏向制御装置
１１０　二次電子
１１１　二次電子検出器
１１２　増幅器
１１３　コンピュータ

Claims (10)

  1. 　予め記憶されたテンプレートと、顕微鏡によって取得された画像を比較することによって、所望の位置を特定するテンプレートマッチング用テンプレート作成方法において、
    　前記顕微鏡にて取得され、前記テンプレートによって特定された個所の複数の画像を加算平均し、当該加算平均に基づいて、新たなテンプレートを作成することを特徴とするテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法。
  2. 　請求項１において、
    　前記複数の画像を加算平均する前に、当該複数の画像に対してパターンエッジ強調処理を行うことを特徴とするテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法。
  3. 　請求項１において、
    　前記複数の画像を加算平均する前に、当該複数の画像間にてパターンマッチングを行うことを特徴とするテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法。
  4. 　請求項３において、
    　前記パターンマッチングのときに取得される画像間のずれ情報を保存し、当該ずれ情報に基づいて、前記画像間の加算平均処理を実行することを特徴とするテンプレートマッチング用テンプレートの作成方法。
  5. 　請求項１において、
    　過去のテンプレートと、現在のテンプレートとの間に、所定の一致度の乖離がある場合に、前記過去のテンプレートを形成する画像データを、前記新しいテンプレートを作成する画像データとして適用しないことを特徴とするテンプレートマッチング用テンプレート作成方法。
  6. 　顕微鏡によって取得された画像に基づいて、当該顕微鏡画像との比較に基づいて、所望の位置を特定するテンプレートを作成するテンプレート作成装置において、
    　前記顕微鏡画像データを蓄積する画像データ蓄積部と、
    　当該画像データ蓄積部に蓄積された複数の画像を加算平均し、当該加算平均に基づいて、新たなテンプレートを作成する平均化画像作成部を備えたことを特徴とするテンプレート作成装置。
  7. 　請求項６において、
    　前記複数の画像を加算平均する前に、当該複数の画像に対してパターンエッジ強調処理を行う画像フィルタ部を備えたことを特徴とするテンプレート作成装置。
  8. 　請求項６において、
    　前記複数の画像を加算平均する前に、当該複数の画像間にてパターンマッチングを行うパターンマッチング実行部を備えたことを特徴とするテンプレート作成装置。
  9. 　請求項８において、
    　前記パターンマッチング実行部は、パターンマッチングのときに取得される画像間のずれ情報を保存し、当該ずれ情報に基づいて、前記画像間の加算平均処理を実行することを特徴とするテンプレート作成装置。
  10. 　請求項６において、
    　平均化画像作成部は、過去のテンプレートと、現在のテンプレートとの間に、所定の一致度の乖離がある場合に、前記過去のテンプレートを形成する画像データを、前記新しいテンプレートを作成する画像データとして適用しないことを特徴とするテンプレート作成装置。
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Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130108106A1 (en) * 2011-10-27 2013-05-02 Duane Dougal Shotspot system
CN103439348A (zh) * 2013-08-16 2013-12-11 中国科学院半导体研究所 基于差影法的遥控器按键缺陷检测方法

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012208887A (ja) * 2011-03-30 2012-10-25 Denso Corp 対象物追跡装置および対象物追跡システム
JP5947016B2 (ja) * 2011-10-26 2016-07-06 株式会社ディスコ キーパターン決定方法
JP5592414B2 (ja) * 2012-01-05 2014-09-17 株式会社日立ハイテクノロジーズ テンプレート評価装置、顕微鏡装置及びプログラム
JP6138460B2 (ja) * 2012-11-16 2017-05-31 株式会社日立ハイテクノロジーズ 荷電粒子線装置
JP6207893B2 (ja) * 2013-06-25 2017-10-04 株式会社日立ハイテクノロジーズ 試料観察装置用のテンプレート作成装置
JP6445000B2 (ja) * 2013-10-18 2018-12-26 コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェＫｏｎｉｎｋｌｉｊｋｅ Ｐｈｉｌｉｐｓ Ｎ．Ｖ． Ｍｄｘのための画像ベースのｒｏｉ追跡
JP2015177510A (ja) * 2014-03-18 2015-10-05 株式会社リコー カメラシステム、画像処理方法及びプログラム
US9766187B2 (en) 2014-08-27 2017-09-19 Kla-Tencor Corp. Repeater detection
US9766186B2 (en) 2014-08-27 2017-09-19 Kla-Tencor Corp. Array mode repeater detection
US9773192B2 (en) * 2015-06-07 2017-09-26 Apple Inc. Fast template-based tracking
DE102015213045B4 (de) * 2015-07-13 2018-05-24 Carl Zeiss Smt Gmbh Verfahren und Vorrichtung zur Positionsbestimmung von Strukturelementen einer photolithographischen Maske
JP6333871B2 (ja) * 2016-02-25 2018-05-30 ファナック株式会社 入力画像から検出した対象物を表示する画像処理装置
US11270430B2 (en) * 2017-05-23 2022-03-08 Kla-Tencor Corporation Wafer inspection using difference images
US11567413B2 (en) 2019-02-25 2023-01-31 Asml Netherlands B.V. Method for determining stochastic variation of printed patterns
JP2022084041A (ja) * 2020-11-26 2022-06-07 株式会社日立ハイテク 荷電粒子ビーム装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5983280A (ja) * 1982-11-02 1984-05-14 Fuji Photo Film Co Ltd パタ−ン認識方法
JPH0843042A (ja) * 1994-07-26 1996-02-16 Matsushita Electric Works Ltd 半導体チップの外観検査方法
JPH1038514A (ja) * 1996-07-23 1998-02-13 Nikon Corp 位置検出装置
JP2005300322A (ja) * 2004-04-09 2005-10-27 Nikon Corp 位置検出装置

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR970028876A (ko) 1995-11-10 1997-06-24 오노 시게오 위치검출장치
US5926690A (en) * 1997-05-28 1999-07-20 Advanced Micro Devices, Inc. Run-to-run control process for controlling critical dimensions
JP4199939B2 (ja) 2001-04-27 2008-12-24 株式会社日立製作所 半導体検査システム
JPWO2005008753A1 (ja) * 2003-05-23 2006-11-16 株式会社ニコン テンプレート作成方法とその装置、パターン検出方法、位置検出方法とその装置、露光方法とその装置、デバイス製造方法及びテンプレート作成プログラム
JPWO2005001456A1 (ja) * 2003-06-30 2006-08-10 株式会社東京精密 パターン比較検査方法およびパターン比較検査装置
JP4351522B2 (ja) * 2003-11-28 2009-10-28 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン欠陥検査装置およびパターン欠陥検査方法
US20050205781A1 (en) * 2004-01-08 2005-09-22 Toshifumi Kimba Defect inspection apparatus
JP4223979B2 (ja) 2004-03-16 2009-02-12 株式会社日立ハイテクノロジーズ 走査型電子顕微鏡装置及び走査型電子顕微鏡装置における装置としての再現性能評価方法
US7215808B2 (en) * 2004-05-04 2007-05-08 Kla-Tencor Technologies Corporation High throughout image for processing inspection images
JP2006005242A (ja) * 2004-06-18 2006-01-05 Canon Inc 画像処理装置、画像処理方法、露光装置、およびデバイス製造方法
JP4954469B2 (ja) * 2004-12-20 2012-06-13 株式会社トプコン 外観検査方法
US20060147105A1 (en) * 2005-01-05 2006-07-06 Lee Shih-Jong J Alignment template goodness qualification method
US7477960B2 (en) * 2005-02-16 2009-01-13 Tokyo Electron Limited Fault detection and classification (FDC) using a run-to-run controller
DE102005044502B8 (de) * 2005-09-16 2010-01-28 Suss Microtec Test Systems Gmbh Verfahren zur Inspektion einer Vielzahl sich wiederholender Strukturen
JP4634289B2 (ja) 2005-11-25 2011-02-16 株式会社日立ハイテクノロジーズ 半導体パターン形状評価装置および形状評価方法
JP4102842B1 (ja) * 2006-12-04 2008-06-18 東京エレクトロン株式会社 欠陥検出装置、欠陥検出方法、情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラム
JP4065893B1 (ja) * 2006-12-04 2008-03-26 東京エレクトロン株式会社 欠陥検出装置、欠陥検出方法、情報処理装置、情報処理方法及びそのプログラム
JP5276854B2 (ja) * 2008-02-13 2013-08-28 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン生成装置およびパターン形状評価装置
JP4919988B2 (ja) * 2008-03-07 2012-04-18 株式会社日立ハイテクノロジーズ 回路パターン検査装置、および回路パターン検査方法
SG164293A1 (en) * 2009-01-13 2010-09-29 Semiconductor Technologies & Instruments Pte System and method for inspecting a wafer

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5983280A (ja) * 1982-11-02 1984-05-14 Fuji Photo Film Co Ltd パタ−ン認識方法
JPH0843042A (ja) * 1994-07-26 1996-02-16 Matsushita Electric Works Ltd 半導体チップの外観検査方法
JPH1038514A (ja) * 1996-07-23 1998-02-13 Nikon Corp 位置検出装置
JP2005300322A (ja) * 2004-04-09 2005-10-27 Nikon Corp 位置検出装置

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130108106A1 (en) * 2011-10-27 2013-05-02 Duane Dougal Shotspot system
US9129356B2 (en) * 2011-10-27 2015-09-08 Duane Dougal Shotspot system
CN103439348A (zh) * 2013-08-16 2013-12-11 中国科学院半导体研究所 基于差影法的遥控器按键缺陷检测方法
CN103439348B (zh) * 2013-08-16 2015-07-15 中国科学院半导体研究所 基于差影法的遥控器按键缺陷检测方法

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