WO2011043293A1 - パターンマッチング方法、パターンマッチングプログラム、電子計算機、電子デバイス検査装置 - Google Patents

パターンマッチング方法、パターンマッチングプログラム、電子計算機、電子デバイス検査装置 Download PDF

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WO2011043293A1
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pattern matching
pattern
template
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PCT/JP2010/067364
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康隆 豊田
光二 池田
雄一 安部
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株式会社 日立ハイテクノロジーズ
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    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer

Definitions

  • the present invention relates to a pattern matching method for searching for inspection points, a program thereof, an electronic computer executing the method, and an electronic device inspection apparatus including the electronic computer, which are used for circuit pattern inspection of electronic devices. It is.
  • pattern matching means for searching for a pattern for inspection purpose or a pattern for specifying the inspection point from the captured image of the electronic device. Is installed.
  • pattern matching methods For the inspection of an electronic device, generally, a method of searching for a pattern that matches a template from a captured image of an electronic device at an inspection stage is used. In this case, it is necessary to prepare a captured image of a pattern for specifying an inspection point imaged before the inspection or design data corresponding to the pattern as a template in advance.
  • Patterns used to identify inspection points for electronic devices for example, patterns that are point-symmetric about a certain point, such as the center of a region where scribe lines of a silicon wafer intersect or a substrate mark (cross shape) of a printed circuit board Points that are present are used.
  • an image including a point-symmetric pattern must be set in advance as a template or reference image serving as a reference for searching for inspection points. Therefore, when the setting is not appropriate, it becomes difficult to search for the inspection point accurately.
  • Patent Document 2 it is difficult to set a search reference when a part of a point-symmetric pattern serving as a reference for searching for an inspection point exists outside the range of the shooting screen. This makes it difficult to search for inspection points accurately.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and it is an object of the present invention to provide a pattern matching method capable of searching for an inspection point accurately while simplifying the work of setting in advance. .
  • a partial image region of a photographed image is extracted, a divided image of the image region is set as a template image, and pattern matching is performed while rotating the template image. Further, it is determined by this pattern matching whether or not a point-symmetric pattern exists in the image area.
  • FIG. 4 is a flowchart for explaining a procedure of the pattern matching method according to the first embodiment. It is a figure which shows the image which image
  • FIG. 4 is a diagram showing, as a score map, the result of executing the pattern matching method according to the first embodiment on the captured images shown in FIGS. 10 is a flowchart illustrating a procedure of a pattern matching method according to the second embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining a procedure of a pattern matching method according to the third embodiment. It is a figure which shows the screen image at the time of an inspector setting a temporary evaluation window. It is a figure which shows the screen image at the time of an inspector expanding a temporary evaluation window. It is a figure explaining the operation example when the part in which the point symmetry pattern exists in the evaluation window 301 is known to some extent.
  • FIG. 6 is a configuration diagram of an electronic device inspection apparatus 1000 that inspects an electronic device using the pattern matching method described in the first to sixth embodiments.
  • FIG. 1 is a flowchart for explaining the procedure of the pattern matching method according to the first embodiment of the present invention.
  • the procedure shown in the flowchart of FIG. 1 shows a pattern matching method used for photographing an electronic device with a photographing apparatus such as an optical microscope and inspecting an inspection point using the photographed image.
  • This procedure can be executed by an electronic computer or the like that receives the captured image and executes the procedure. The same applies to the following embodiments.
  • the electronic device here means an apparatus such as a semiconductor device to be inspected.
  • the electronic computer includes an arithmetic device, a captured image input unit, an image display unit, and an operation input unit.
  • the computing device is composed of a CPU (Central Processing Unit), a microcomputer, etc., and executes the pattern matching method shown in the flowchart of FIG.
  • a CPU Central Processing Unit
  • microcomputer etc.
  • the captured image input unit receives the captured image.
  • the image display unit is configured by a device such as a display for displaying a pattern matching result on the screen.
  • the operation input unit is means for an operator to input an operation. Hereinafter, each step of FIG. 1 will be described.
  • FIG. 1 Step S101
  • An arithmetic device of the electronic computer acquires the captured image obtained by imaging the inspection target portion of the electronic device via the captured image input unit.
  • the captured image includes a cross point where scribe lines intersect.
  • FIG. 1 Step S102
  • the arithmetic device sets an evaluation window 301 described later with reference to FIG. 3 and also sets a part of the evaluation window 301 as a template. This template is used when determining whether or not a point-symmetric pattern exists in the evaluation window 301. Details will be described later with reference to FIG.
  • Step S103 the arithmetic unit rotates the template set in step S102 to generate a template rotation image.
  • the arithmetic unit performs pattern matching between each template rotation image and each partial image in the evaluation window 301 corresponding to the position after rotating the template, as will be described later with reference to FIG. Further, a matching score obtained by evaluating the matching result with a predetermined arithmetic expression or the like is calculated, and a total matching score for the entire evaluation window 301 is calculated using the matching score for each template rotation image.
  • Step S105 the arithmetic device scans the captured image while moving the evaluation window within the captured image, and calculates the matching score of the entire region of the captured image.
  • Step S106 The arithmetic unit determines whether or not the entire area of the captured image has been scanned using the evaluation window 301. If the scanning of all areas has been completed, the process proceeds to step S107. If not completed, the process returns to step S102 and the same process is repeated.
  • Step S107 the arithmetic device determines whether or not a point-symmetric pattern exists in the captured image based on the matching score calculated in steps S102 to S105.
  • FIG. 2 is a diagram showing an image obtained by photographing a silicon wafer portion on which a fine circuit pattern is formed in an electronic device to be inspected with a microscope.
  • a silicon wafer photographic image 200 includes a chip 201 and a silicon wafer scribe line 203 serving as a boundary between the chips.
  • the center 202 (cross point 202) of the portion where the scribe lines 203 intersect is a pattern matching search target. This is because it is assumed that a point-symmetric pattern exists around the cross point 202.
  • FIG. 3 is a diagram for explaining an evaluation window for performing pattern matching of captured images.
  • the arithmetic unit selects one part of the captured image and sets it as the evaluation window 301.
  • This evaluation window 301 is obtained by cutting out one square area of the captured image.
  • the shape of the evaluation window 301 does not necessarily have to be a square, as long as pattern matching can be performed using a template rotation image described later.
  • the evaluation window 301 is an evaluation unit for determining whether or not a point-symmetric pattern exists. That is, the arithmetic unit does not evaluate the entire captured image at once and determines whether or not a point-symmetric pattern exists, but cuts out a portion of the captured image as an evaluation window 301 and includes a point-symmetric pattern therein. Evaluate whether it exists.
  • the arithmetic device scans the captured image for each evaluation window 301 while moving the position of the evaluation window 301.
  • the computing device finally scans the entire captured image using the evaluation window 301 and evaluates whether or not a point-symmetric pattern exists in the captured image.
  • the initial position of the evaluation window 301 is, for example, the top left vertex of the photographed image.
  • the arithmetic device first scans the captured image by moving the evaluation window 301 one pixel at a time in the right direction. When the scanning position reaches the right end, the scanning position is moved down by one pixel, and scanning is performed again from the left end of the captured image. The arithmetic unit repeats the same procedure thereafter.
  • FIG. 4 is a diagram for explaining a template in the evaluation window 301.
  • the arithmetic unit sets a part of the region in the evaluation window 301 as a template image used for determining whether or not a point-symmetric pattern exists in the evaluation window 301.
  • the center of the evaluation window 301 is divided into four square areas and any one of the divided images is used as a template image
  • the dividing method of the evaluation window 301 is not limited to this.
  • the division method may be arbitrary.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a procedure for calculating a matching score in the evaluation window 301 using a template image.
  • an example is shown in which the upper left divided image described with reference to FIG. 4 is used as a template image.
  • which divided image is set as a template image is not limited to this.
  • the arithmetic device sets the divided image in the upper left part of FIG. 4 as a template image, and then rotates the template image 90 degrees, 180 degrees, and 270 degrees clockwise to generate three images. These three images are called template rotation images.
  • the arithmetic unit performs pattern matching between the three template rotation images and each of the upper right part, lower right part, and lower left part of the evaluation window 301.
  • the pattern matching performed at this time corresponds to performing pattern matching between the template rotation image and the divided images corresponding to the positions after the rotation of the template rotation image.
  • any known technique can be used for the pattern matching method in the evaluation window 301 at this time.
  • an image correlation method generally used in the industrial field can be used.
  • the result of pattern matching is obtained as a matching score using an evaluation function according to the pattern matching method.
  • the higher the matching score the higher the degree of matching between the two.
  • the computing device obtains the sum of the matching scores obtained by performing pattern matching between each template rotated image and the divided image corresponding to the position after the rotation. This sum is used as the total matching score of the evaluation window 301.
  • a statistical index value such as a variance value or an average value of each matching score may be used as the total matching score of the evaluation window 301 instead of the sum of the matching scores.
  • the center of the evaluation window 301 is a cross point
  • the respective template rotation images and respective divided images of the upper right portion (region A401), lower right portion (region B402), and lower left portion (region C403) of the evaluation window 301 are displayed.
  • the degree of matching with each other increases. In this case, the total matching score of the evaluation window 301 becomes high.
  • FIG. 6 is a diagram showing a result of executing the pattern matching method according to the first embodiment on the captured images shown in FIGS. 2 to 3 as a score map.
  • the overall matching score of the evaluation window 301 is expressed in color in the order of scanning using the evaluation window 301.
  • a portion with a high overall matching score is shown in white, and a portion with a low overall matching score is shown in black.
  • the total matching score is the highest at the position 601 corresponding to the cross point 202.
  • the arithmetic unit determines that a point-symmetric pattern exists in a portion with a high overall matching score. For example, it may be determined that a part with a total matching score equal to or higher than a predetermined threshold has a point-symmetric pattern in that part, or a point-symmetric pattern exists only in a part with the highest total matching score May be determined.
  • the arithmetic device scans a captured image obtained by capturing an electronic device to be inspected while moving the evaluation window 301, and is point-symmetric within the captured image. It is determined whether or not a pattern exists.
  • the arithmetic device uses one of the divided images obtained by dividing a part of the evaluation window 301 as a template image used when determining whether or not a point-symmetric pattern exists in the evaluation window 301.
  • the arithmetic device generates three template rotation images by rotating the template images by 90 degrees, 180 degrees, and 270 degrees, respectively, and each of the template rotation images and the evaluation window 301. Pattern matching is performed with the divided images in the upper right (region A401), lower right (region B402), and lower left (region C403).
  • Embodiment 2 a method of enhancing the effect of pattern matching by excluding elements that have an undesirable influence on the matching score of pattern matching will be described. Note that the method described in the second embodiment may be used in combination with the method described in the first embodiment, or may be executed alone.
  • the photographed image shown in FIG. As an example of a photographed image including an element that adversely affects the matching score of pattern matching, the photographed image shown in FIG. In the same image, there is a rectangular pattern in addition to the scribe line 203.
  • Such a pattern other than the scribe line affects the matching score when searching for a point-symmetric pattern by pattern matching, so it is preferable if it can be removed.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining the procedure of the pattern matching method according to the second embodiment.
  • the procedure shown in the flowchart of FIG. 7 can be executed by an electronic computer or the like having the same configuration as that described in the first embodiment. Hereinafter, each step of FIG. 7 will be described.
  • Step S701 The arithmetic device acquires the captured image obtained by capturing the inspection target portion of the electronic device via the captured image input unit. This captured image includes a cross point as in the first embodiment.
  • Step S702 the arithmetic device scans the captured image in the horizontal direction and calculates the luminance dispersion value of the pixels on the scanning line for each scanning line.
  • Step S703 the arithmetic unit determines that a portion that is not a scribe line is being scanned when the luminance dispersion value calculated in step S ⁇ b> 702 is greater than or equal to a luminance dispersion threshold described later.
  • the arithmetic device masks a portion that is not a scribe line, and generates a horizontal line mask image.
  • the mask is to correct a photographed image by deleting the portion that is not a scribe line or changing the color or brightness so that the portion that is not a scribe line does not appear on the image.
  • Step S704 the arithmetic device scans the captured image in the vertical direction and calculates the luminance dispersion value of the pixels on the scanning line for each scanning line.
  • Step S705 the arithmetic unit determines that a portion that is not a scribe line is being scanned when the luminance dispersion value calculated in step S ⁇ b> 704 is greater than or equal to a luminance dispersion threshold described later. Next, the arithmetic unit masks a portion that is not a scribe line, and generates a vertical line mask image.
  • Step S706 The arithmetic device refers to the horizontal line mask image and the vertical line mask image generated in steps S702 to S705, and extracts only the image of the scanning line that is regarded as a scribe line in either of them.
  • the arithmetic unit superimposes and integrates the image of the portion regarded as the scribe line on the horizontal scanning line and the image regarded as the scribe line on the vertical scanning line to generate an integrated mask image.
  • the arithmetic unit superimposes and integrates the image of the portion regarded as the scribe line on the horizontal scanning line and the image regarded as the scribe line on the vertical scanning line to generate an integrated mask image.
  • Step S707 The arithmetic device stores the mask image generated in step S706 in a storage device such as a memory.
  • the arithmetic device executes pattern matching for searching for inspection points using the mask image stored in step S707.
  • the pattern matching method at this time may be the one described in the first embodiment, or another pattern matching method.
  • a conventional general pattern matching method can be used.
  • FIGS. 8A and 8B are diagrams illustrating a state in which a captured image is scanned in the horizontal direction and the vertical direction.
  • a scribe line exists across the top, bottom, left and right of the screen showing the photographed image.
  • a plurality of rectangular patterns exist around the scribe line.
  • the captured image is scanned in the vertical direction at positions x1 and x2, and the luminance of the pixel at each position on the scanning line is represented as a one-dimensional graph (referred to as an image profile) on the right side of FIG. X2.
  • the scanning line x1 intersects the four rectangular patterns and the horizontal scribe line, the luminance distribution of the pixels on the scanning line is discrete.
  • the scanning line x2 is along the scribe line in the vertical direction, the luminance distribution of the pixels on the scanning line is uniform.
  • the captured image is scanned in the horizontal direction at positions y1 and y2, and the luminance of the pixel at each position on the scanning line is set as a one-dimensional graph (image profile) on the lower side of FIG. 8B. Shown in Y1 and Y2.
  • the scanning line y1 intersects the two rectangular patterns and the scribe line in the vertical direction, the luminance distribution of the pixels on the scanning line is discrete.
  • the scanning line y2 is along the scribe line in the horizontal direction, the luminance distribution of pixels on the scanning line is uniform.
  • An image profile obtained by scanning a portion constituting an asymmetry pattern such as on the scanning lines x1 and y1 is obtained by scanning a portion constituting a point symmetry pattern such as the scanning lines x2 and y2.
  • the luminance variation is larger than that of the obtained image profile. That is, the pixels on the scanning line x2 and the scanning line y2 have large luminance dispersion values.
  • the arithmetic device can identify the position of the scribe line and the position of the portion that is not the scribe line, and mask the portion that is not the scribe line using the above-described features. .
  • the arithmetic unit calculates a variance value of the luminance of the pixels on each scanning line, and when the luminance variance value is equal to or greater than a predetermined luminance variance threshold, the scanning line scans a portion that is not a scribe line. Is determined.
  • a predetermined luminance variance threshold a common value may be used for the horizontal scanning line and the vertical scanning line, or individual values may be used.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a mask image obtained by masking a portion that is not a scribe line. In the mask image shown in the figure, it can be seen that the rectangular pattern around the scribe line is masked and only the scribe line remains.
  • the luminance dispersion threshold for determining whether or not a scribe line is determined using the luminance dispersion value may be arbitrarily set by an inspector or the like, and design data of the electronic device can be obtained. May be determined based on this.
  • the arithmetic device scans the captured image in the horizontal direction and the vertical direction to obtain the luminance dispersion value of the pixels on the scanning line, and the luminance dispersion value is the predetermined luminance dispersion.
  • the threshold it can be determined that the scanning line is scanning a portion that is not a scribe line.
  • the advantages of the pattern matching method according to the first embodiment can be enjoyed.
  • Embodiment 3 FIG. In Embodiment 3 of the present invention, a pattern matching method is described in which an inspector or the like can select a reference image for performing pattern matching. In addition, optimization of the conditions for performing pattern matching in accordance with the selected reference image will also be described.
  • the inspector who is used to the conventional pattern matching method is devised so as not to be aware of the difference in the pattern matching method. Specifically, when reporting the pattern matching result, the arithmetic device executes processing for correcting the report format according to the conventional pattern matching method. Details will be described later.
  • FIG. 10 is a flowchart for explaining the procedure of the pattern matching method according to the third embodiment.
  • the procedure shown in the flowchart of FIG. 10 can be executed by an electronic computer or the like having the same configuration as that described in Embodiments 1 and 2. Hereinafter, each step of FIG. 10 will be described.
  • the arithmetic device acquires the captured image obtained by capturing the inspection target portion of the electronic device via the captured image input unit. This captured image includes a cross point as in the first embodiment. The arithmetic device displays the acquired captured image on the screen of the image display unit.
  • Step S1002 An operator such as an inspector operates a computer operation input unit to designate a temporary evaluation window area (designated area).
  • the arithmetic unit receives the area designation and acquires the coordinates of the area. This step corresponds to a step of designating a matching template in the conventional pattern matching method.
  • the inspector who is used to the conventional pattern matching method assumes that the area specified in this step is used as it is for pattern matching as a matching template.
  • the arithmetic unit when the arithmetic unit receives an area designation in this step, the arithmetic unit handles the area as a temporary evaluation window, as will be described in a later step.
  • Step S1003 The arithmetic unit searches for a point-symmetric pattern in the temporary evaluation window designated in step S1002. Specifically, for example, the following search procedure can be considered.
  • Step S1003 Search Procedure 1
  • the arithmetic device generates a template rotation image using the upper left portion as a template image in the temporary evaluation window, and performs pattern matching.
  • Step S1003 Search procedure 2
  • the arithmetic device executes the above (search procedure 1) under several different conditions while changing conditions such as the size of the temporary evaluation window and the size of the template image.
  • Step S1003 Search Procedure 3
  • the arithmetic unit determines that a point-symmetric pattern exists in the provisional evaluation window when it finds a portion where the matching score is equal to or greater than a predetermined matching score threshold as a result of the search procedures 1 and 2 described above.
  • Step S1004 If point symmetry is found in step S1003, the process proceeds to step S1005, and if not found, the process proceeds to step S1007.
  • Step S1005 If a point-symmetric pattern is found in the temporary evaluation window in step S1003, the arithmetic device extracts conditions such as the size of the temporary evaluation window at that time as parameters used when pattern matching is performed in subsequent steps.
  • Step S1006 The arithmetic device executes one of the pattern matching methods described in the first and second embodiments using the parameters extracted in step S1005.
  • the arithmetic unit may use any of the pattern matching methods described in the first and second embodiments as it is, or may use only a method of generating a template rotation image in the evaluation window 301 and performing matching. Good.
  • the arithmetic unit When the latter method is used, the arithmetic unit generates a template rotation image in the evaluation window 301 and matches whether or not the image of the temporary evaluation window set in step S1002 matches the image of the evaluation window 301. Determine by doing.
  • Step S1007 The arithmetic unit performs pattern matching by a general method such as a conventional pattern matching method using the temporary evaluation window designated by the inspector in step S1002. In this case, the arithmetic unit searches the captured image for a portion that matches the image in the temporary evaluation window.
  • FIG. 11A and 11B are diagrams illustrating screen images when the inspector sets a temporary evaluation window.
  • FIG. 11A is a screen image of the same screen
  • FIG. 11B is a screen image in which the temporary evaluation window is enlarged.
  • a cross point 1102 exists in the evaluation window.
  • the upper left coordinate 1101 of the evaluation window is represented by a star mark.
  • the inspector designates an image pattern to be searched for on the screen. At this time, the inspector generally designates the upper left coordinates and vertical and horizontal sizes of the same area on the screen.
  • the position of the cross point 1102 is reported as a pattern matching result.
  • the inspector may misunderstand that the cross point 1102 is the upper left coordinate of the evaluation window.
  • the arithmetic unit executes pattern matching in step S1006 in FIG. 10, and when a point-symmetric pattern is found in the evaluation window, the difference between the coordinate and the upper left coordinate of the evaluation window ( ⁇ x, ⁇ y) is calculated in advance.
  • the arithmetic unit When presenting the pattern matching result by displaying it on the computer screen, the arithmetic unit presents coordinates obtained by adding a difference ( ⁇ x, ⁇ y) to the center coordinates of the actual point-symmetric pattern (cross point 1102). To do.
  • step S1006 of FIG. 10 is executed and when step S1007 is executed. Therefore, the inspector can grasp the result of pattern matching according to the conventional report format without being aware of the difference in the internal pattern matching method.
  • step S1002 of FIG. 10 it has been explained that the inspector designates a temporary evaluation window on the screen. Instead, when design data of the electronic device can be obtained, the temporary evaluation window is displayed on the design data. You may make it specify.
  • the pattern matching method is changed depending on whether or not a point-symmetric pattern exists in the image area (temporary evaluation window) designated by the user in the captured image.
  • step S1007 in FIG. 10 If there is no point-symmetric pattern, the conventional general pattern matching method is used in step S1007 in FIG. 10. Therefore, even if neither of the first and second embodiments can be used, pattern matching is performed. There is no need to interrupt.
  • whether or not a point-symmetric pattern exists in the image area (temporary evaluation window) designated by the user in the captured image is determined by the search method in the evaluation window described in the first embodiment. It can be determined using the same method.
  • parameters such as the size of the temporary evaluation window are set when determining whether or not a point-symmetric pattern exists in the image area (temporary evaluation window) designated by the user in the captured image. Search multiple times while changing.
  • the arithmetic unit executes the pattern matching method described in the first and second embodiments and finds a point symmetric pattern
  • the arithmetic unit places the above ( The position to which ⁇ x, ⁇ y) is added is presented as a search result.
  • Embodiment 4 FIG. In the fourth embodiment of the present invention, a method for simplifying the processing when determining whether or not a point-symmetric pattern exists in the evaluation window will be described.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining an operation example when a portion where a point-symmetric pattern exists in the evaluation window 301 is known to some extent.
  • the position where the point symmetry pattern exists in the captured image may be known to some extent in advance. In such a case, the process of calculating the total matching score of the evaluation window 301 can be simplified.
  • the arithmetic unit sets a partial evaluation area 1200 in the evaluation window 301 and executes pattern matching only inside this area.
  • the astigmatism pattern 1201 exists in the evaluation window 301, by performing pattern matching only in the partial evaluation area 1200, the influence of the matching score from the astigmatism pattern 1201 can be suppressed. it can.
  • the method described in the fourth embodiment may be used in combination with the first to third embodiments.
  • the arithmetic device can use the technique of the fourth embodiment when calculating the total matching score of the evaluation window 301.
  • the arithmetic device can similarly use the method of the fourth embodiment when calculating the total matching score of the evaluation window 301.
  • the arithmetic unit can also set the partial evaluation area 1200 in the temporary evaluation window selected by the inspector and execute pattern matching a plurality of times while changing the position, shape, size, etc. of the partial evaluation area 1200. . At this time, the size of the temporary evaluation window itself may be changed, or only the partial evaluation area 1200 may be changed alone.
  • Embodiment 5 FIG. In the fifth embodiment of the present invention, a method of calculating the luminance dispersion threshold described in the second embodiment by calculation will be described.
  • FIGS. 13A and 13B are diagrams illustrating the difference in scribe line spacing due to the difference in photographing magnification. Assume that the pixel size of the image shown in FIGS. 13A and 13B is 512 pixels ⁇ 512 pixels.
  • FIG. 13A illustrates a photographed image when the photographing magnification is 100 times
  • FIG. 13B illustrates a photographed image when the photographing magnification is 200 times. It is assumed that the scribe line interval when the photographing magnification is 100 is 50 pixels.
  • the second embodiment when setting the luminance dispersion threshold, it is possible to predict the scribe line interval on the photographed image in advance using the photographing magnification, and to predict the luminance dispersion threshold based on this.
  • the scribe line interval is 130 ⁇ m, and when the scribe line is imaged at an imaging magnification of 100, the interval is 50 pixels.
  • the interval between the scribe lines should be 100 pixels on the screen. Using this fact, it is possible to calculate the luminance dispersion value on the same image by calculation. A value obtained by this calculation can be used as the luminance dispersion threshold described in the second embodiment.
  • the luminance dispersion threshold value can be obtained by calculation using the design data of the electronic device to be inspected and the photographing magnification of the photographed image.
  • the arithmetic unit can set the luminance dispersion threshold value based on the design data of the electronic device, an appropriate mask image can be generated.
  • Embodiment 6 FIG. In the above first to fifth embodiments, the method described in the other embodiments may be combined with the pattern matching method.
  • both the methods described in the first and second embodiments are used in step S1006 in FIG.
  • conventional general pattern matching is also executed, and statistical processing such as averaging the matching scores obtained by the respective methods may be performed to obtain a final matching result.
  • the inspector may make a determination based on experience using each obtained matching score.
  • FIG. 14 is a configuration diagram of an electronic device inspection apparatus 1000 that inspects an electronic device using the pattern matching method described in the first to sixth embodiments.
  • the electronic device inspection apparatus 1000 includes a microscope 1100 and an electronic calculator 1200.
  • the microscope 1100 captures an electronic device to be inspected and outputs the captured image to the electronic computer 1200.
  • the electronic computer 1200 includes a captured image input unit 1201, an arithmetic device 1202, an operation input unit 1203, and an image display unit 1204.
  • the captured image input unit 1201 is an interface that receives a captured image from the microscope 1100. Any known technique may be used for the interface specification.
  • the computing device 1202 includes a CPU, a microcomputer, and the like, and includes a storage device such as a ROM (Read Only Memory). This storage device stores a program that defines the operation of the pattern matching method described in any of the first to sixth embodiments.
  • the computing device 1202 executes the pattern matching method described in any of the first to sixth embodiments according to the operation specified by this program.
  • the operation input unit 1203 is an operation interface for an inspector or the like to input an operation to the electronic computer 1200.
  • the image display unit 1204 is composed of a liquid crystal display device or the like.
  • the arithmetic device 1202 causes the image display unit 1204 to display the result of pattern matching and the like on the screen.
  • the microscope 1100 corresponds to the “imaging device” in the first to sixth embodiments.
  • the captured image input unit 1201 corresponds to the “captured image input unit” in the first to sixth embodiments.
  • the arithmetic device 1202 corresponds to the “arithmetic device” in the first to sixth embodiments.
  • the operation input unit 1203 corresponds to the “operation input unit” in the first to sixth embodiments.
  • the image display unit 1204 corresponds to the “image display unit” in the first to sixth embodiments.
  • the electronic device inspection apparatus 1000 according to the seventh embodiment has been described above. While the above description has been made with reference to exemplary embodiments, it will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made within the spirit of the invention and the scope of the appended claims.
  • the pattern matching method of the present invention it is possible to simplify the pre-setting operation such as setting an appropriate template in advance by the inspector, and to accurately search the inspection point.

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Abstract

　事前の設定の手間を簡略化しつつ正確に検査ポイントを探索することのできるパターンマッチング手法を提供する。撮影画像の一部の画像領域を抽出し、その画像領域の分割画像をテンプレート画像として設定し、テンプレート画像を回転させながらパターンマッチングを行う。また、このパターンマッチングにより、画像領域内に点対称パターンが存在するか否かを判定する。

Description

パターンマッチング方法、パターンマッチングプログラム、電子計算機、電子デバイス検査装置
　本発明は、電子デバイスの回路パターン検査に利用される、検査ポイントを探索するためのパターンマッチング方法、そのプログラム、その方法を実行する電子計算機、およびその電子計算機を備えた電子デバイス検査装置に関するものである。
　近年、半導体デバイスの性能向上や製造コスト低減を目的とした半導体デバイスの高密度集積化が進んでいる。このような半導体デバイスの検査を行うために、光学顕微鏡や電子顕微鏡を活用した半導体検査装置や半導体計測装置が利用されている。
　これらの装置には、電子デバイス上の検査ポイントを正確に撮影するための手段として、電子デバイスの撮影画像から、検査目的のパターンや、検査ポイントを特定するためのパターンを探索する、パターンマッチング手段が搭載されている。
　パターンマッチング手法には様々なものが存在する。電子デバイスの検査については、一般的に、検査の段階で、電子デバイスの撮影画像から、テンプレートと一致するパターンを画像処理によって探索する方法が利用されている。この場合、検査前に撮影した検査ポイントを特定するためのパターンの撮影画像、またはそのパターンに対応する設計データを、テンプレートとしてあらかじめ用意しておく必要がある。
　電子デバイスの検査ポイントの特定に利用されるパターンとして、例えば、シリコンウエハのスクライブラインが交差する領域の中心や、プリント基板の基板マーク（十字形状）等、あるポイントを中心に点対称となるパターンが存在するポイントが利用される。
　このような点対称パターンを探索対象とするパターンマッチングの実現手法として、以下のような公知技術がある。
特公平８－１２０５０号公報 特開２００１－２９１１０６号公報
　上記特許文献１に開示された手法では、検査ポイントを探索する基準となるテンプレートまたは基準画像として、点対称パターンを含む画像をあらかじめ設定しなければならない。そのため、その設定が適切でない場合は、検査ポイントを正確に探索することが難しくなる。
　上記特許文献２に開示された手法では、検査ポイントを探索する基準となる点対称パターンの一部が撮影画面の範囲外に存在している場合、探索の基準を設定することが困難であるため、検査ポイントを正確に探索することが難しくなる。
　本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、事前の設定の手間を簡略化しつつ正確に検査ポイントを探索することのできるパターンマッチング手法を提供することを目的とする。
　本発明に係るパターンマッチング方法では、撮影画像の一部の画像領域を抽出し、その画像領域の分割画像をテンプレート画像として設定し、テンプレート画像を回転させながらパターンマッチングを行う。また、このパターンマッチングにより、画像領域内に点対称パターンが存在するか否かを判定する。
　本発明に係るパターンマッチング方法によれば、検査者があらかじめ適切なテンプレートを設定するなどの事前の設定作業を簡略化して、検査ポイントを正確に探索することができる。
　本発明の他の目的、特徴及び利点は添付図面に関する以下の本発明の実施例の記載から明らかになるであろう。
実施の形態１に係るパターンマッチング方法の手順を説明するフローチャートである。 検査対象の電子デバイスのうち微細な回路パターンが形成されたシリコンウエハ部分を顕微鏡で撮影した画像を示す図である。 撮影画像のパターンマッチングを行うための評価ウィンドウについて説明する図である。 評価ウィンドウ３０１内のテンプレートについて説明する図である。 テンプレート画像を用いて評価ウィンドウ３０１内のマッチングスコアを算出する手順を説明する図である。 図２～図３で示した撮影画像について本実施の形態１に係るパターンマッチング方法を実行した結果をスコアマップとして示す図である。 実施の形態２に係るパターンマッチング方法の手順を説明するフローチャートである。 撮影画像を水平方向に走査する様子を示す図である。 撮影画像を垂直方向に走査する様子を示す図である。 スクライブラインではない部分をマスクして得たマスク画像の例を示す図である。 実施の形態３に係るパターンマッチング方法の手順を説明するフローチャートである。 検査者が仮評価ウィンドウを設定する際の画面イメージを示す図である。 検査者が仮評価ウィンドウを拡大する際の画面イメージを示す図である。 評価ウィンドウ３０１内において点対称パターンが存在する部分がある程度判明している場合の動作例を説明する図である。 撮影倍率の違いによるスクライブラインの間隔差を示す図である。 同じく撮影倍率の違いによるスクライブラインの間隔差を示す図である。 実施の形態１～６で説明したパターンマッチング方法を用いて電子デバイスを検査する電子デバイス検査装置１０００の構成図である。
実施の形態１．
　図１は、本発明の実施の形態１に係るパターンマッチング方法の手順を説明するフローチャートである。
　図１のフローチャートに示す手順は、光学顕微鏡などの撮影装置で電子デバイスを撮影し、その撮影画像を用いて検査ポイントを検査するために用いるパターンマッチングの手法を示す。この手順は、上記撮影画像を受け取って同手順を実行する電子計算機などで実行することができる。以下の実施の形態でも同様である。
　ここでいう電子デバイスとは、検査対象となる半導体デバイスなどの装置をいう。
　この電子計算機は、演算装置、撮影画像入力部、画像表示部、操作入力部を備える。
　演算装置は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）やマイコンなどで構成され、図１のフローチャートに示すパターンマッチング方法を実行する。
　撮影画像入力部は、上記撮影画像を受け取る。
　画像表示部は、パターンマッチングの結果等を画面表示するためのディスプレイ等の装置で構成される。
　操作入力部は、オペレータが操作入力を行うための手段である。
　以下、図１の各ステップについて説明する。
（図１：ステップＳ１０１）
　上記電子計算機の演算装置（以下、単に演算装置と呼ぶ）は、電子デバイスの検査対象部分を撮影して得た上記撮影画像を、撮影画像入力部を介して取得する。この撮影画像は、後述の図２で改めて説明するように、スクライブラインが交差しているクロスポイントを含むものである。
（図１：ステップＳ１０２）
　演算装置は、後述の図３で説明する評価ウィンドウ３０１を設定するとともに、その評価ウィンドウ３０１内の１部分を、テンプレートとして設定する。このテンプレートは、当該評価ウィンドウ３０１内に点対称パターンが存在するか否かを判定する際に用いられる。詳細は図３で改めて説明する。
（図１：ステップＳ１０３）
　演算装置は、後述の図４～図５で改めて説明するように、ステップＳ１０２で設定したテンプレートを回転させてテンプレート回転画像を生成する。
（図１：ステップＳ１０４）
　演算装置は、後述の図５で改めて説明するように、各テンプレート回転画像と、テンプレートを回転した後の位置に相当する評価ウィンドウ３０１内の各部分画像との間で、パターンマッチングを行う。また、そのマッチング結果を所定の演算式などで評価したマッチングスコアを算出し、各テンプレート回転画像についてのマッチングスコアを用いて、当該評価ウィンドウ３０１全体の総合マッチングスコアを算出する。
（図１：ステップＳ１０５）
　演算装置は、後述の図３および図５で改めて説明するように、撮影画像内で評価ウィンドウを移動させながら撮影画像を走査し、当該撮影画像の全領域の上記マッチングスコアを算出する。
（図１：ステップＳ１０６）
　演算装置は、評価ウィンドウ３０１を用いて当該撮影画像の全領域を走査したか否かを判定する。全領域の走査を完了していればステップＳ１０７へ進み、完了していなければステップＳ１０２へ戻って同様の処理を繰り返す。
（図１：ステップＳ１０７）
　演算装置は、後述の図６で改めて説明するように、ステップＳ１０２～Ｓ１０５で算出したマッチングスコアに基づき、当該撮影画像内に点対称パターンが存在するか否かを判定する。
　以上、本実施の形態１に係るパターンマッチング方法のフローチャートを説明した。
　次に、各ステップの詳細について、図２～図６を用いて説明する。
　図２は、検査対象の電子デバイスのうち微細な回路パターンが形成されたシリコンウエハ部分を顕微鏡で撮影した画像を示す図である。
　図２において、シリコンウエハの撮影画像２００内には、チップ２０１、チップの境界となるシリコンウエハのスクライブライン２０３が存在している。スクライブライン２０３が交差する部分の中心２０２（クロスポイント２０２）は、パターンマッチングの探索対象となる。このクロスポイント２０２を中心として、点対称パターンが存在することが想定されるためである。
　なお、図２中に示した十字マークは、クロスポイント２０２を明示的に説明するために図中に付与したものであり、実際のスクライブライン２０３上には同十字マークは存在していないことを付言しておく。
　図３は、撮影画像のパターンマッチングを行うための評価ウィンドウについて説明する図である。演算装置は、撮影画像のうち１部分の画像領域を選択し、これを評価ウィンドウ３０１として設定する。
　この評価ウィンドウ３０１は、撮影画像のうち１部分の正方形領域を切り出したものである。評価ウィンドウ３０１の形状は、必ずしも正方形でなくともよく、後述のテンプレート回転画像を用いてパターンマッチングが実行可能であればよい。
　評価ウィンドウ３０１は、点対称パターンが存在するか否かを判定する評価単位であるということもできる。すなわち、演算装置は、撮影画像全体を一度に評価して点対称パターンが存在するか否かを判定するのではなく、撮影画像の１部分を評価ウィンドウ３０１として切り出してその内部に点対称パターンが存在するか否かを評価する。演算装置は、評価ウィンドウ３０１の位置を移動させながら、撮影画像を評価ウィンドウ３０１単位で走査する。
　演算装置は、最終的に撮影画像の全体について評価ウィンドウ３０１を用いて走査し、当該撮影画像内に点対称パターンが存在するか否かを評価する。
　評価ウィンドウ３０１の初期位置は、例えば当該撮影画像の左上の頂点とする。演算装置は、まず始めに右方向に評価ウィンドウ３０１を１画素ずつ移動させて当該撮影画像を走査する。走査位置が右端に達した時点で走査位置を１画素分下に移動させ、撮影画像の左端から改めて走査を行う。演算装置は、以後同様の手順を繰り返す。
　なお、撮影画像の一部のみパターンマッチングを行えばよい場合は、必ずしも撮影画像の全ての部分について評価ウィンドウ３０１を用いて走査する必要はない。
　図４は、評価ウィンドウ３０１内のテンプレートについて説明する図である。
　本実施の形態１において、演算装置は、評価ウィンドウ３０１内の一部の領域を、当該評価ウィンドウ３０１内に点対称パターンが存在するか否かを判定するために用いるテンプレート画像として設定する。
　ここでは、評価ウィンドウ３０１の中央を中心として４つの正方形領域に分割し、いずれかの分割画像をテンプレート画像として用いる例を示すが、評価ウィンドウ３０１の分割手法は、これに限られるものではない。
　すなわち、評価ウィンドウ３０１の中心点を基準としてテンプレート画像を回転させ、点対称パターンを検出することができれば、分割手法は任意でよい。
　図５は、テンプレート画像を用いて評価ウィンドウ３０１内のマッチングスコアを算出する手順を説明する図である。ここでは、図４で説明した左上部分の分割画像をテンプレート画像として用いる例を示すが、いずれの分割画像をテンプレート画像として設定するかは、これに限られるものではない。
　演算装置は、図４の左上部分の分割画像をテンプレート画像として設定した後、テンプレート画像をそれぞれ９０度、１８０度、および２７０度、右回りに回転して、３つの画像を生成する。これら３つの画像をテンプレート回転画像と呼ぶ。
　演算装置は、上記３つのテンプレート回転画像と、評価ウィンドウ３０１の右上部分、右下部分、および左下部分のそれぞれとの間で、パターンマッチングを行う。このとき行うパターンマッチングは、テンプレート回転画像と、テンプレート回転画像を回転させた後のそれぞれの回転後の位置に相当する分割画像との間でパターンマッチングを行っていることに相当する。
　これは、評価ウィンドウ３０１の中心を基準とする点対称パターンが当該評価ウィンドウ３０１内に存在している場合、テンプレート回転画像と、その回転後の位置に対応する分割画像とが、互いに合致する可能性が高いことによる。
　なお、このときの評価ウィンドウ３０１内のパターンマッチング手法については、任意の公知技術を用いることができる。例えば、産業分野で一般的に利用されている画像相関法を用いることができる。
　パターンマッチングを行った結果は、当該パターンマッチング手法に準じた評価関数などを用いて、マッチングスコアとして得られる。ここでは、マッチングスコアが高いほど、両者の合致度が高いものとする。
　演算装置は、各テンプレート回転画像とその回転後の位置に対応する分割画像との間でパターンマッチングを行って得たマッチングスコアの総和を求める。この総和を、当該評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアとする。
　なお、各マッチングスコアの総和に代えて、各マッチングスコアの分散値、平均値などの統計的な指標値を、当該評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアとすることもできる。
　評価ウィンドウ３０１の中心がクロスポイントであった場合、各テンプレート回転画像と、評価ウィンドウ３０１の右上部分（領域Ａ４０１）、右下部分（領域Ｂ４０２）、および左下部分（領域Ｃ４０３）のそれぞれの分割画像とは、互いに合致する度合いが高くなる。この場合、その評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアは高くなる。
　図６は、図２～図３で示した撮影画像について本実施の形態１に係るパターンマッチング方法を実行した結果をスコアマップとして示す図である。
　ここでは、評価ウィンドウ３０１を用いて走査した順に、評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアを色で表した例を示した。総合マッチングスコアが高い部分は白色、総合マッチングスコアが低い部分は黒色で表している。
　図６に示す例では、クロスポイント２０２に相当する位置６０１で、総合マッチングスコアが最も高くなっていることが分かる。
　演算装置は、総合マッチングスコアが高い部分に点対称パターンが存在するものと判定する。例えば、総合マッチングスコアが所定の閾値以上である部分には、その部分に点対称パターンが存在するものと判定してもよいし、総合マッチングスコアが最も高い部分にのみ点対称パターンが存在するものと判定してもよい。
　以上、本実施の形態１に係るパターンマッチング方法の詳細を説明した。
　以上のように、本実施の形態１によれば、演算装置は、評価ウィンドウ３０１を移動させながら、検査対象の電子デバイスを撮影して得た撮影画像を走査し、当該撮影画像内に点対称パターンが存在するか否かを判定する。
　また、演算装置は、評価ウィンドウ３０１の一部を分割して得た分割画像の１つを、評価ウィンドウ３０１内に点対称パターンが存在するか否かを判定する際に用いるテンプレート画像とする。
　これにより、検査者はあらかじめテンプレート画像を設定しておく必要がないので、パターンマッチングの手順を簡略化することができる。
　また、本実施の形態１によれば、演算装置は、テンプレート画像をそれぞれ９０度、１８０度、および２７０度回転させて３つのテンプレート回転画像を生成し、それぞれのテンプレート回転画像と、評価ウィンドウ３０１の右上（領域Ａ４０１）、右下（領域Ｂ４０２）、左下（領域Ｃ４０３）の分割画像との間でパターンマッチングを行う。
　これにより、評価ウィンドウ３０１の中心を基準とする点対称パターンが当該評価ウィンドウ３０１内に存在しているか否かを精度良く判定することができる。
実施の形態２．
　本発明の実施の形態２では、パターンマッチングのマッチングスコアに好ましくない影響を与える要素を除外して、パターンマッチングの効果を高める手法を説明する。なお、本実施の形態２で説明する手法は、実施の形態１で説明した手法と併用してもよいし、単独で実行してもよい。
　パターンマッチングのマッチングスコアに好ましくない影響を与える要素を含む撮影画像の例として、実施の形態１で示した図２の撮影画像が挙げられる。同画像には、スクライブライン２０３以外にも、矩形のパターンが存在する。
　このようなスクライブライン以外のパターンは、点対称パターンをパターンマッチングにより探索する際に、マッチングスコアに影響を与えるので、除去することができれば好ましい。
　以下では、このようなマッチングスコアに影響を与えるパターンを撮影画像から除去した上で、点対称パターンを探索する手法について説明する。
　なお、本実施の形態２では、以下の（条件１）～（条件３）を前提とする。
（条件１）探索対称である点対称パターンが、スクライブラインのように撮影画像の上下左右にまたがるように存在していること。
（条件２）そのパターンが直線で構成されていること。
（条件３）非点対称パターン（スクライブライン以外のパターン）が上記のような点対称パターンとは異なる状態にあること。
　図７は、本実施の形態２に係るパターンマッチング方法の手順を説明するフローチャートである。図７のフローチャートに示す手順は、実施の形態１で説明したものと同様の構成を備える電子計算機などで実行することができる。以下、図７の各ステップについて説明する。
（図７：ステップＳ７０１）
　演算装置は、電子デバイスの検査対象部分を撮影して得た上記撮影画像を、撮影画像入力部を介して取得する。この撮影画像は、実施の形態１と同様に、クロスポイントを含むものである。
（図７：ステップＳ７０２）
　演算装置は、後述の図８で改めて説明するように、撮影画像を水平方向に走査して、走査線上の画素の輝度分散値を、走査線毎に算出する。
（図７：ステップＳ７０３）
　演算装置は、後述の図８で改めて説明するように、ステップＳ７０２で算出した輝度分散値が後述の輝度分散閾値以上である場合は、スクライブラインではない部分を走査していると判定する。次に、演算装置は、スクライブラインではない部分をマスクして、水平ラインマスク画像を生成する。
　ここでいうマスクとは、スクライブラインではない部分が画像上に表れないように、当該部分を削除したり、色彩や輝度を変更したりして、撮影画像を補正することである。
（図７：ステップＳ７０４）
　演算装置は、後述の図８で改めて説明するように、撮影画像を垂直方向に走査して、走査線上の画素の輝度分散値を、走査線毎に算出する。
（図７：ステップＳ７０５）
　演算装置は、後述の図８で改めて説明するように、ステップＳ７０４で算出した輝度分散値が後述の輝度分散閾値以上である場合は、スクライブラインではない部分を走査していると判定する。次に、演算装置は、スクライブラインではない部分をマスクして、垂直ラインマスク画像を生成する。
（図７：ステップＳ７０６）
　演算装置は、ステップＳ７０２～Ｓ７０５で生成した水平ラインマスク画像と垂直ラインマスク画像を参照し、両者のいずれかにおいてスクライブラインとみなされた走査線の画像のみを抽出する。
　次に、演算装置は、水平走査線上でスクライブラインとみなされた部分の画像と、垂直走査線上でスクライブラインとみなされた画像とを重ね合わせて統合し、統合マスク画像を生成する。これにより、後述の図９に示すような、水平方向と垂直方向それぞれのスクライブラインの画像のみが残されることになる。
（図７：ステップＳ７０７）
　演算装置は、ステップＳ７０６で生成したマスク画像を、メモリ等の記憶装置に保存する。
（図７：ステップＳ７０８）
　演算装置は、ステップＳ７０７で保存したマスク画像を用いて、検査ポイントを探索するためのパターンマッチングを実行する。このときのパターンマッチング手法は、実施の形態１で説明したものでもよいし、その他のパターンマッチング手法を用いてもよい。例えば、従来の一般的なパターンマッチング手法を用いることができる。
　以上、本実施の形態２に係るパターンマッチング方法のフローチャートを説明した。
　次に、ステップＳ７０３とＳ７０５の詳細について、図８Ａ，８Ｂ～図９を用いて説明する。
　図８Ａ，８Ｂは、撮影画像を水平方向および垂直方向に走査する様子を示す図である。同図では撮影画像を写している画面の上下左右をまたぐようにしてスクライブラインが存在している。さらには、スクライブラインの周辺に、矩形のパターンが複数個存在している。
　図８Ａ，８Ｂにおいて、同撮影画像を位置ｘ１およびｘ２で垂直方向に走査し、走査線上の各位置における画素の輝度を、１次元グラフ（画像プロファイルと呼ぶ）として、それぞれ図８Ａ右側のＸ１およびＸ２に示した。
　走査線ｘ１は、４個の矩形パターンと水平方向のスクライブラインを交差するため、同走査線上の画素の輝度分布は離散的になっている。一方、走査線ｘ２は、垂直方向のスクライブラインに沿っているため、同走査線上の画素の輝度分布は均一になっている。
　同様に、図８Ａ，８Ｂにおいて、同撮影画像を位置ｙ１およびｙ２で水平方向に走査し、走査線上の各位置における画素の輝度を、１次元グラフ（画像プロファイル）として、それぞれ図８Ｂ下側のＹ１およびＹ２に示した。
　走査線ｙ１は、２個の矩形パターンと垂直方向のスクライブラインを交差するため、同走査線上の画素の輝度分布は離散的になっている。一方、走査線ｙ２は、水平方向のスクライブラインに沿っているため、同走査線上の画素の輝度分布は均一になっている。
　走査線ｘ１やｙ１上のような、非点対称パターンを構成する部分を走査して得られた画像プロファイルは、走査線ｘ２やｙ２のような、点対称パターンを構成する部分を走査して得られた画像プロファイルに比べて、輝度のばらつきが大きい。すなわち、走査線ｘ２上や走査線ｙ２上の画素は、輝度の分散値が大きくなっている。
　演算装置は、図７のステップＳ７０３とＳ７０５において、上記のような特徴を利用して、スクライブラインの位置とスクライブラインではない部分の位置を特定し、スクライブラインではない部分をマスクすることができる。
　例えば、演算装置は、各走査線上における画素の輝度の分散値を算出し、その輝度分散値が所定の輝度分散閾値以上である場合は、同走査線はスクライブラインではない部分を走査していると判定する。この輝度分散閾値は、水平走査線と垂直走査線で共通の値を用いてもよいし、個別の値を用いてもよい。
　図９は、スクライブラインではない部分をマスクして得たマスク画像の例を示す図である。同図に示すマスク画像では、スクライブラインの周辺の矩形パターンがマスクされ、スクライブラインのみが残っていることが分かる。
　なお、輝度分散値を用いてスクライブラインであるか否かの判定を行うための輝度分散閾値は、検査者などが任意に設定してもよいし、当該電子デバイスの設計データ等が得られる場合はこれに基づき定めてもよい。
　以上、本実施の形態２に係るパターンマッチング方法の詳細を説明した。
　以上のように、本実施の形態２によれば、演算装置は、撮影画像を水平方向と垂直方向に走査して走査線上の画素の輝度分散値を求め、その輝度分散値が所定の輝度分散閾値以上であるときは、その走査線はスクライブラインではない部分を走査していると判定することができる。
　これにより、スクライブラインではない部分をマスクしたマスク画像を得ることができるので、スクライブラインではない部分によってパターンマッチングのマッチングスコアが受ける影響を抑え、より正確にパターンマッチングを行うことができる。したがって、電子デバイスの検査ポイントをより正確に探索することができる。
　また、本実施の形態２に係るパターンマッチング方法に加えて実施の形態１で説明したパターンマッチング方法を併用することにより、実施の形態１に係るパターンマッチング方法の利点を享受することができる。
実施の形態３．
　本発明の実施の形態３では、パターンマッチングを行うための基準画像を、検査者等が自ら選択することのできるパターンマッチング方法を説明する。また、パターンマッチングを行う際の条件を、選択された基準画像に合わせて最適化することについても併せて説明する。
　なお、本実施の形態３では、従来のパターンマッチング手法に慣れた検査者にとって、パターンマッチング手法の違いを意識させない工夫を行う。具体的には、演算装置は、パターンマッチング結果を報告する際に、報告形式を従来のパターンマッチング手法に合わせて補正する処理を実行する。詳細は後述する。
　図１０は、本実施の形態３に係るパターンマッチング方法の手順を説明するフローチャートである。図１０のフローチャートに示す手順は、実施の形態１～２で説明したものと同様の構成を備える電子計算機などで実行することができる。以下、図１０の各ステップについて説明する。
（図１０：ステップＳ１００１）
　演算装置は、電子デバイスの検査対象部分を撮影した上記撮影画像を、撮影画像入力部を介して取得する。この撮影画像は、実施の形態１と同様に、クロスポイントを含むものである。演算装置は、取得した撮影画像を、画像表示部に画面表示させる。
（図１０：ステップＳ１００２）
　検査者等のオペレータは、コンピューターの操作入力部を操作して、仮の評価ウィンドウ領域（指定領域）を指定する。演算装置は、その領域指定を受け取り、同領域の座標を取得する。本ステップは、従来のパターンマッチング手法における、マッチングテンプレートを指定するステップに相当する。
　従来のパターンマッチング手法に慣れている検査者は、本ステップで指定した領域が、そのままマッチングテンプレートとしてパターンマッチングに用いられるものと想定している。
　実際には、演算装置は、本ステップで領域指定を受け取ると、後述のステップで説明するように、同領域を仮の評価ウィンドウとして取り扱う。
（図１０：ステップＳ１００３）
　演算装置は、ステップＳ１００２で指定された仮評価ウィンドウ内に点対称パターンが存在するか否かを探索する。具体的には、例えば以下のような探索手順が考えられる。
（図１０：ステップＳ１００３：探索手順１）
　演算装置は、仮評価ウィンドウ内で、実施の形態１で説明したように、左上部分をテンプレート画像としてテンプレート回転画像を生成し、パターンマッチングを行う。
（図１０：ステップＳ１００３：探索手順２）
　演算装置は、上記（探索手順１）を、仮評価ウィンドウのサイズやテンプレート画像のサイズなどの条件を変更しながら、いくつかの異なる条件の下で実行する。
（図１０：ステップＳ１００３：探索手順３）
　演算装置は、上記探索手順１～２の結果、マッチングスコアが所定のマッチングスコア閾値以上となる部分を発見した場合は、仮評価ウィンドウ内に点対称パターンが存在するものと判定する。
（図１０：ステップＳ１００４）
　ステップＳ１００３で点対称が見つかった場合はステップＳ１００５へ進み、見つからなかった場合はステップＳ１００７へ進む。
（図１０：ステップＳ１００５）
　演算装置は、ステップＳ１００３で仮評価ウィンドウ内に点対称パターンを発見した場合は、そのときの仮評価ウィンドウのサイズ等の条件を、以後のステップでパターンマッチングを行う際に用いるパラメーターとして抽出する。
（図１０：ステップＳ１００６）
　演算装置は、ステップＳ１００５で抽出したパラメーターを用いて、実施の形態１～２で説明したいずれかのパターンマッチング方法を実行する。
　このとき、演算装置は、実施の形態１～２で説明したいずれかのパターンマッチング方法をそのまま用いてもよいし、評価ウィンドウ３０１内でテンプレート回転画像を生成してマッチングを行う手法のみ用いてもよい。
　後者の手法を用いる場合、演算装置は、ステップＳ１００２で設定した仮評価ウィンドウの画像と、評価ウィンドウ３０１の画像とが合致するか否かを、評価ウィンドウ３０１内でテンプレート回転画像を生成してマッチングを行うことによって判定する。
（図１０：ステップＳ１００７）
　演算装置は、ステップＳ１００２で検査者が指定した仮評価ウィンドウを用いて、従来のパターンマッチング方法など、一般的な手法によるパターンマッチングを行う。この場合には、演算装置は、仮評価ウィンドウ内の画像と合致する部分を撮影画像内から探索することになる。
　以上、本実施の形態３に係るパターンマッチング方法の手順を説明した。
　次に、パターンマッチング手法の違いによる結果報告の差異について説明する。
　図１１Ａ，１１Ｂは、検査者が仮評価ウィンドウを設定する際の画面イメージを示す図である。図１１Ａは同画面の画面イメージ、図１１Ｂは仮評価ウィンドウを拡大した画面イメージである。
　図１１Ａ，１１Ｂにおいて、評価ウィンドウ内にクロスポイント１１０２が存在している。このときの評価ウィンドウの左上座標１１０１は、星形マークで表されている。
　一般的に用いられているパターンマッチング手法では、検査者は探索したい画像パターンを画面上で領域指定する。このとき、検査者は、同領域の左上座標と縦横サイズを画面上で指定するのが一般的である。
　検査者が指定した画像領域に合致する画像パターンが撮影画像内に発見された場合は、その箇所を含む画像領域の左上座標、すなわち図１１Ａ，１１Ｂの左上座標１１０１に相当する座標が、探索結果として報告されるのが一般的である。これは、上記の指定方法と探索結果の報告形式を一致させるためのものである。
　これに対して、本実施の形態３で説明するパターンマッチング手法では、クロスポイント１１０２の位置が、パターンマッチング結果として報告されることになる。
　したがって、評価ウィンドウ内にクロスポイント１１０２が発見された場合、従来のパターンマッチング手法に慣れた検査者は、評価ウィンドウの左上座標１１０１が探索結果として報告されることを想定していることになる。
　もし検査結果としてクロスポイント１１０２の座標が報告されると、検査者はクロスポイント１１０２が評価ウィンドウの左上座標であると誤認してしまう可能性もある。
　そこで、本実施の形態３において、演算装置は、図１０のステップＳ１００６でパターンマッチングを実行し、評価ウィンドウ内に点対称パターンが発見された場合、その座標と評価ウィンドウの左上座標との差分（Δｘ，Δｙ）を算出しておく。
　演算装置は、パターンマッチング結果をコンピューターの画面上に表示するなどして提示する際には、実際の点対称パターン（クロスポイント１１０２）の中心座標に差分（Δｘ，Δｙ）を加えた座標を提示する。
　これにより、図１０のステップＳ１００６を実行した場合と、ステップＳ１００７を実行した場合とで、探索結果の報告形式が統一される。したがって、検査者は内部的なパターンマッチング手法の違いを意識することなく、従来通りの報告形式に準じて、パターンマッチングの結果を把握することができる。
　図１０のステップＳ１００２では、画面上で検査者が仮評価ウィンドウを指定することを説明したが、これに代えて、当該電子デバイスの設計データが得られる場合は、設計データ上で仮評価ウィンドウを指定するようにしてもよい。
　以上のように、本実施の形態３では、ユーザーが撮影画像内で指定した画像領域（仮評価ウィンドウ）内に点対称パターンが存在するか否かにより、パターンマッチング手法を変更する。
　点対称パターンが存在する場合は、図１０のステップＳ１００６において実施の形態１～２いずれかのパターンマッチング手法を用いることにより、これらの実施の形態と同様の効果を発揮することはできる。
　また、点対称パターンが存在しない場合は、図１０のステップＳ１００７において従来の一般的なパターンマッチング手法を用いるので、仮に実施の形態１～２いずれの手法も用いることができない場合でも、パターンマッチングを中断する必要はない。
　また、本実施の形態３において、ユーザーが撮影画像内で指定した画像領域（仮評価ウィンドウ）内に点対称パターンが存在するか否かは、実施の形態１で説明した評価ウィンドウ内の探索方法と同様の手法を用いて判定することができる。
　これにより、点対称パターンの有無を確実に判定することができる。
　また、本実施の形態３では、ユーザーが撮影画像内で指定した画像領域（仮評価ウィンドウ）内に点対称パターンが存在するか否かを判定する際に、仮評価ウィンドウのサイズ等のパラメーターを変更しながら、複数回探索を行う。
　これにより、後のステップでパターンマッチングを行う際のパラメーターを、ユーザーが指定した仮評価ウィンドウに合わせて最適化することができる。
　また、本実施の形態３において、演算装置は、実施の形態１～２で説明したパターンマッチング方法を実行して点対称パターンを発見した場合は、その点対称パターンの中心位置に、上述の（Δｘ、Δｙ）を加えた位置を、探索結果として提示する。
　これにより、従来のパターンマッチング方法に慣れている検査者は、内部的に実行されたパターンマッチング方法を意識することなく、従来通りの報告形式に準じて、パターンマッチングの結果を把握することができる。したがって、検査者がパターンマッチング手法の差異に起因して、探索結果を誤認してしまうような事態を回避することができる。
実施の形態４．
　本発明の実施の形態４では、評価ウィンドウ内に点対称パターンが存在するか否かを判定する際の処理を簡易化する手法を説明する。
　図１２は、評価ウィンドウ３０１内において点対称パターンが存在する部分がある程度判明している場合の動作例を説明する図である。
　検査対象の電子デバイスの設計データが事前に入手できるような場合には、撮影画像内において点対称パターンが存在する位置があらかじめある程度分かっていることもある。このような場合は、評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアを算出する処理を簡易化することができる。
　例えば図１２において、評価ウィンドウ３０１の中央付近に点対称パターンが存在していることが事前に分かっている場合は、評価ウィンドウ３０１の中央付近のみパターンマッチングを行えば足りる。そこで、演算装置は、評価ウィンドウ３０１内に部分評価領域１２００を設定し、この内部のみパターンマッチングを実行する。
　これにより、演算装置は、評価ウィンドウ３０１内の全ての画素についてマッチングを行う必要がなくなるので、評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアを算出する処理を簡易化して処理負荷を軽減することができる。
　また、評価ウィンドウ３０１内に、非点対称パターン１２０１が存在している場合、部分評価領域１２００内のみでパターンマッチングを行うことにより、マッチングスコアがこれら非点対称パターン１２０１から受ける影響を抑えることができる。
　これにより、評価ウィンドウ３０１内に点対称パターンが存在するか否かを、確実に判定することができる。
　なお、本実施の形態４で説明した手法は、上記実施の形態１～３と併用してもよい。
　例えば実施の形態１～２では、演算装置は、評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアを算出する際に、本実施の形態４の手法を用いることができる。
　実施の形態３では、演算装置は、同様に評価ウィンドウ３０１の総合マッチングスコアを算出する際に本実施の形態４の手法を用いることができる。また、演算装置は、検査者が選択した仮評価ウィンドウ内に部分評価領域１２００を設定し、部分評価領域１２００の位置、形状、サイズなどを変更しながら、パターンマッチングを複数回実行することもできる。このとき、仮評価ウィンドウ自体のサイズを併せて変更してもよいし、部分評価領域１２００のみ単独で変更してもよい。
実施の形態５．
　本発明の実施の形態５では、実施の形態２で説明した輝度分散閾値を計算によって求める手法を説明する。
　図１３Ａ，１３Ｂは、撮影倍率の違いによるスクライブラインの間隔差を示す図である。
　仮に、図１３Ａ，１３Ｂに示す画像の画素サイズを５１２画素×５１２画素と仮定する。
　図１３Ａは撮影倍率が１００倍のとき、図１３Ｂは撮影倍率が２００倍のときの撮影画像を例示するものである。撮影倍率が１００倍のときのスクライブラインの間隔は、５０画素であるものとする。
　実施の形態２において、輝度分散閾値を設定する際には、撮影倍率を用いて撮影画像上のスクライブラインの間隔をあらかじめ予測し、これに基づき輝度分散閾値を予測することができる。
　例えば、電子デバイスの設計データにより、スクライブラインの間隔が１３０μｍであり、撮影倍率１００倍でスクライブラインを撮影すると、その間隔は５０画素になることがあらかじめ判明していると仮定する。
　実施の形態２の手法を実施する際に、撮影倍率が２００倍であれば、スクライブラインの間隔は画面上で１００画素になるはずである。このことを用いて、同画像上における輝度分散値を計算により算出することができる。この計算によって得られた値を、実施の形態２で説明した輝度分散閾値として用いることができる。
　以上のように、本実施の形態５によれば、検査対象の電子デバイスの設計データと、撮影画像の撮影倍率とを用いて、輝度分散閾値を計算により求めることができる。
　これにより、演算装置は、輝度分散閾値を電子デバイスの設計データに基づき設定することができるので、適切なマスク画像を生成することができる。
実施の形態６．
　以上の実施の形態１～５において、他の実施の形態で説明した手法をパターンマッチング手法と組み合わせてもよい。
　例えば、実施の形態３において、検査者が指定した仮評価ウィンドウ内に点対称パターンが含まれている場合は、図１０のステップＳ１００６において、実施の形態１～２それぞれで説明した手法を双方とも実行するとともに、従来の一般的なパターンマッチングも併せて実行し、各手法で得られたマッチングスコアを平均するなど統計処理して、最終的なマッチング結果としてもよい。あるいは得られた各マッチングスコアを用いて、検査者が経験に基づき判断を行ってもよい。
実施の形態７．
　図１４は、実施の形態１～６で説明したパターンマッチング方法を用いて電子デバイスを検査する電子デバイス検査装置１０００の構成図である。
　電子デバイス検査装置１０００は、顕微鏡１１００、電子計算機１２００を備える。
　顕微鏡１１００は、検査対象の電子デバイスを撮影し、その撮影画像を電子計算機１２００に出力する。
　電子計算機１２００は、撮影画像入力部１２０１、演算装置１２０２、操作入力部１２０３、画像表示部１２０４を備える。
　撮影画像入力部１２０１は、顕微鏡１１００から撮影画像を受け取るインターフェースである。インターフェースの仕様は、任意の公知技術を用いればよい。
　演算装置１２０２は、ＣＰＵやマイコンなどで構成され、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの記憶装置を備えている。この記憶装置には、実施の形態１～６のいずれかで説明したパターンマッチング方法の動作を規定したプログラムが格納されている。
　演算装置１２０２は、このプログラムが規定する動作にしたがって、実施の形態１～６のいずれかで説明したパターンマッチング方法を実行する。
　操作入力部１２０３は、検査者などが電子計算機１２００に対して操作入力を行うための操作インターフェースである。
　画像表示部１２０４は、液晶ディスプレイ装置などで構成されている。演算装置１２０２は、パターンマッチングを行った結果等を画像表示部１２０４に画面表示させる。
　顕微鏡１１００は、実施の形態１～６の「撮影装置」に相当する。
　撮影画像入力部１２０１は、実施の形態１～６の「撮影画像入力部」に相当する。
　演算装置１２０２は、実施の形態１～６の「演算装置」に相当する。
　操作入力部１２０３は、実施の形態１～６の「操作入力部」に相当する。
　画像表示部１２０４は、実施の形態１～６の「画像表示部」に相当する。
　以上、本実施の形態７に係る電子デバイス検査装置１０００について説明した。
　上記記載は実施例についてなされたが、本発明はそれに限らず、本発明の精神と添付の請求の範囲の範囲内で種々の変更および修正ができることは当業者に明らかである。
　本発明に係るパターンマッチング方法によれば、検査者があらかじめ適切なテンプレートを設定するなどの事前の設定作業を簡略化して、検査ポイントを正確に検索することができる。
　２００　電子デバイスの撮影画像
　２０１　チップ
　２０２　クロスポイント
　２０３　スクライブライン
　３０１　評価ウィンドウ
　４００　テンプレート領域
　４０１　領域Ａ
　４０２　領域Ｂ
　４０３　領域Ｃ
　６０１　マッチングスコアデータ
　１１００　顕微鏡
　１２００　電子計算機
　１２０１　撮影画像入力部
　１２０２　演算装置
　１２０３　操作入力部
　１２０４　画像表示部

Claims (18)

  1. 　電子デバイスを撮影して取得した撮影画像から一部の画像領域を抽出するステップと、　前記画像領域の中心位置を基準に当該画像領域を分割して２以上の分割画像を取得するステップと、
    　前記分割画像のうち１つをテンプレート画像として設定するステップと、
    　前記中心位置を基準に前記テンプレート画像を回転させて２以上のテンプレート回転画像を取得するテンプレート回転ステップと、
    　前記テンプレート回転画像と、前記画像領域のうち前記テンプレート回転画像の回転後の位置に対応する部分の画像との間でパターンマッチングを行い、そのマッチングスコアを算出するマッチングスコア算出ステップと、
    　全ての前記テンプレート回転画像についての前記マッチングスコアを用いて前記画像領域内の総合マッチングスコアを算出する総合マッチングスコア算出ステップと、
    　前記撮影画像の複数の箇所について前記総合マッチングスコアを取得するステップと、　前記撮影画像の複数の箇所についての前記総合マッチングスコアを用いて前記撮影画像内で点対称パターンが存在する部分を判定するステップと、
    　を含むことを特徴とするパターンマッチング方法。
  2. 　前記テンプレート回転ステップでは、
    　前記テンプレート画像をそれぞれ９０度、１８０度、および２７０度回転させて３つの前記テンプレート回転画像を取得し、
    　前記マッチングスコア算出ステップでは、
    　各前記テンプレート回転画像と、前記画像領域のうち前記テンプレート回転画像を９０度、１８０度、および２７０度回転させた後のそれぞれの位置に対応する部分の画像との間でパターンマッチングを行う
    　ことを特徴とする請求項１記載のパターンマッチング方法。
  3. 　前記総合マッチングスコア算出ステップでは、
    　前記画像領域内の前記マッチングスコアの統計値を前記総合マッチングとして用いる
    　ことを特徴とする請求項１記載のパターンマッチング方法。
  4. 　電子デバイスを撮影して取得した撮影画像を走査してその走査線上の画素の輝度分散値を算出するステップと、
    　前記輝度分散値が所定の輝度分散閾値以上である場合は前記走査線上の画素を均一に置き換えるステップと、
    　前記走査線上の輝度値を均一な値に置き換えたあとの前記撮影画像を用いてパターンマッチングを行うステップと、
    　を含むことを特徴とするパターンマッチング方法。
  5. 　前記電子デバイスの設計データを用いて前記走査線上における画素の輝度分散値の予測値を算出するステップと、
    　その算出結果を前記輝度分散閾値として設定するステップと、
    　を含むことを特徴とする請求項４記載のパターンマッチング方法。
  6. 　電子デバイスを撮影して取得した撮影画像のうち一部の指定領域を指定する領域指定ステップと、
    　前記指定領域内に点対称パターンが存在するか否かをパターンマッチングによって判定する判定ステップと、
    　前記点対称パターンの有無に応じてパターンマッチング方法を決定するパターンマッチング方法決定ステップと、
    　前記パターンマッチング方法決定ステップで決定したパターンマッチング方法を用いて前記撮影画像のパターンマッチングを行うステップと、
    　を含むことを特徴とするパターンマッチング方法。
  7. 　前記判定ステップは、
    　前記指定領域から一部の画像領域を抽出するステップと、
    　前記画像領域の中心位置を基準に当該画像領域を分割して２以上の分割画像を取得するステップと、
    　前記分割画像のうち１つをテンプレート画像として設定するステップと、
    　前記中心位置を基準に前記テンプレート画像を回転させて２以上のテンプレート回転画像を取得するテンプレート回転ステップと、
    　前記テンプレート回転画像と、前記画像領域のうち前記テンプレート回転画像の回転後の位置に対応する部分の画像との間でパターンマッチングを行い、そのマッチングスコアを算出するマッチングスコア算出ステップと、
    　全ての前記テンプレート回転画像についての前記マッチングスコアを用いて前記画像領域内の総合マッチングスコアを算出する総合マッチングスコア算出ステップと、
    　を含むことを特徴とする請求項６記載のパターンマッチング方法。
  8. 　前記判定ステップでは、
    　前記指定領域のサイズまたは前記分割画像のサイズを変更しながらパターンマッチングによる前記判定を複数回行い、
    　パターンマッチングの結果として得られた最も高いマッチングスコアが所定のマッチングスコア閾値以上である場合は、
    　前記指定領域内に点対称パターンが存在するものと判定する
    　ことを特徴とする請求項７記載のパターンマッチング方法。
  9. 　前記判定ステップにおいて指定領域内に点対称パターンが存在するものと判定した場合は、
    　そのときの前記指定領域のサイズを用いて前記撮影画像から一部の画像領域を抽出するステップと、
    　前記画像領域の中心位置を基準に当該画像領域を分割して２以上の分割画像を取得するステップと、
    　前記分割画像のうち１つをテンプレート画像として設定するステップと、
    　前記中心位置を基準に前記テンプレート画像を回転させて２以上のテンプレート回転画像を取得するテンプレート回転ステップと、
    　前記テンプレート回転画像と、前記画像領域のうち前記テンプレート回転画像の回転後の位置に対応する部分の画像との間でパターンマッチングを行い、そのマッチングスコアを算出するマッチングスコア算出ステップと、
    　全ての前記テンプレート回転画像についての前記マッチングスコアを用いて前記画像領域内の総合マッチングスコアを算出する総合マッチングスコア算出ステップと、
    　前記撮影画像の複数の部分について前記総合マッチングスコアを取得するステップと、　前記撮影画像の複数の箇所についての前記総合マッチングスコアを用いて前記撮影画像内で点対称パターンが存在する部分を判定するステップと、
    　を含むことを特徴とする請求項７記載のパターンマッチング方法。
  10. 　電子デバイスを撮影して取得した撮影画像のうち一部の指定領域を指定する領域指定ステップと、
    　前記画像領域を用いて前記画像領域に対応する部分に点対称パターンが存在するか否かを判定する判定ステップと、
    　前記判定ステップで前記画像領域に対応する部分に点対称パターンが存在するものと判定した場合に、２種類以上のパターンマッチング手法を用いて、前記撮影画像のパターンマッチングを行うステップと、
    　を含むことを特徴とするパターンマッチング方法。
  11. 　前記画像領域内に点対称パターンが存在する場合、その画像領域の左上頂点の座標を探索結果として提示するステップを含む
    　ことを特徴とする請求項６記載のパターンマッチング方法。
  12. 　前記領域指定ステップにおいて、前記指定領域の指定を受け取る際に、
    　前記撮影画像の一部の領域の指定に代えて前記電子デバイスの設計データの該当領域の指定を受け取る
    　ことを特徴とする請求項６に記載のパターンマッチング方法。
  13. 　前記画像領域のうち点対称パターンが存在すると想定される部分評価領域についてのみパターンマッチングを行う
    　ことを特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング方法。
  14. 　前記判定ステップでは、
    　前記画像領域のうち点対称パターンが存在すると想定される部分評価領域についてのみパターンマッチングを行うとともに、前記部分領域のサイズを変更しながらパターンマッチングによる前記判定を複数回行い、
    　パターンマッチングの結果として得られた最も高いマッチングスコアが所定のマッチングスコア閾値以上である場合は、
    　前記画像領域に対応する部分に点対称パターンが存在するものと判定する
    　ことを特徴とする請求項７記載のパターンマッチング方法。
  15. 　請求項１に記載のパターンマッチング方法をコンピューターに実行させることを特徴とするパターンマッチングプログラム。
  16. 　請求項１５記載のパターンマッチングプログラムを実行する演算装置と、
    　前記撮影画像を受け取る撮影画像入力部と、
    　を備えたことを特徴とする電子計算機。
  17. 　前記パターンマッチング方法を実行する際の条件を指定する操作入力を受け取る操作入力部と、
    　前記パターンマッチング方法の実行結果を画面表示する表示部と、
    　を備えたことを特徴とする請求項１６記載の電子計算機。
  18. 　請求項１６記載の電子計算機と、
    　前記電子デバイスの画像を撮影する撮影装置と、
    　を備えたことを特徴とする電子デバイス検査装置。
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