WO2011118745A1 - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム - Google Patents

画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム Download PDF

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WO2011118745A1
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angle
rotation
wide
unit
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篠田　伸一
康隆 豊田
松岡　良一
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株式会社日立ハイテクノロジーズ
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    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0004—Industrial image inspection
    • G06T7/001—Industrial image inspection using an image reference approach
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
    • G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
    • G06T7/74—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
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    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10056—Microscopic image
    • G06T2207/10061—Microscopic image from scanning electron microscope
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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 an image processing technique for processing an observation image of a sample.
  • Patent Document 1 describes a method for evaluating the quality of a wiring pattern by comparing design data using CAD (Computer Aided Design) and a wiring pattern image (SEM image) captured by a SEM (Scanning Electron Microscope). Has been.
  • CAD Computer Aided Design
  • SEM image wiring pattern image
  • Patent Document 2 describes a technique for detecting and correcting the rotation of an SEM image using design data before evaluating a pattern. This is because the pattern may be erroneously evaluated if the SEM image is rotated.
  • the present invention has been made to solve the above-described problems, and an object of the present invention is to provide an image processing technique capable of accurately detecting the rotation of an observation image of a sample.
  • the image processing apparatus indirectly corrects the rotational deviation between the measurement image data and the reference image data via the wide-angle image data including the measurement location of the sample.
  • the rotational deviation between the measurement image data and the reference image data is indirectly corrected through the wide-angle image data, the matching between the wide-angle image data and the reference image data, and Matching between wide-angle image data and measurement image data can be performed with high accuracy. Thereby, even when a relatively large rotational deviation occurs, the rotational deviation can be detected with high accuracy.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the image processing apparatus 1 according to Embodiment 1.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of a first rotation angle detection unit 10.
  • FIG. It is a figure which shows an example of the pattern which the site
  • 3 is a functional block diagram of a magnification adjustment unit 11.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of a second rotation angle detection unit 12.
  • FIG. It is a figure explaining the matching process which the local region matching part 122 performs. It is a figure explaining the method of calculating a rotation angle using the corresponding position shift of a local region.
  • 4 is a functional block diagram of a rotation angle calculation unit 13.
  • FIG. 13 is a functional block diagram of a rotation angle calculation unit 13.
  • FIG. 6 is a functional block diagram of an image processing apparatus 1 according to Embodiment 2.
  • FIG. 6 is a functional block diagram of an image processing apparatus 1 according to Embodiment 3.
  • FIG. 6 is a functional block diagram of an image processing apparatus 1 according to Embodiment 4.
  • FIG. 10 is a functional block diagram of an image processing apparatus 1 according to a fifth embodiment. 6 is an operation flow of the image processing apparatus 1 according to the second embodiment.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of an image processing apparatus 1 according to Embodiment 1 of the present invention.
  • the image processing apparatus 1 is an apparatus that processes an observation image of a sample, and includes a reference image data storage unit 2, a wide-angle image data storage unit 3, a measurement image data storage unit 4, a first rotation angle detection unit 10, and a magnification adjustment unit 11. , A second rotation angle detection unit 12, a rotation angle calculation unit 13, and a rotation correction unit 14.
  • the reference image data storage unit 2 stores image data of a reference pattern for evaluating the quality of the pattern as compared with the pattern to be measured.
  • a pattern image created based on integrated circuit design data created using CAD may be used as the reference image data, or a pattern image with correction such as proximity effect correction may be used as the reference image data.
  • a captured image obtained by capturing a good-quality pattern generated on the substrate may be used as the reference image data.
  • the wide-angle image data storage unit 3 stores image data (wide-angle image data) obtained by imaging a wide area including a measurement target pattern at a low magnification.
  • the measurement image data storage unit 4 stores image data (measurement image data) obtained by imaging a pattern to be measured.
  • the measurement image data may be a contour image obtained by extracting a pattern of the measurement image.
  • the measurement image data is contour image data of the measurement image.
  • reference image data and wide-angle image data may be used as contour image data.
  • the first rotation angle detection unit 10 detects a rotation shift angle between the reference image data and the wide angle image data. The detection method will be described with reference to FIGS.
  • the second rotation angle detection unit 12 detects a rotation deviation angle between the wide angle image data and the measurement image data.
  • the magnification of the image differs between the wide-angle image data and the measurement image data. Therefore, the magnification adjustment unit 11 enlarges or reduces each image data and adjusts both magnifications to the same magnification.
  • the second rotation angle detection unit 12 detects a rotation shift angle between the wide-angle image data and the measurement image data using each image data after the magnification adjustment.
  • the rotation angle calculation unit 13 uses the rotation deviation angle detected by the first rotation angle detection unit 10 and the rotation deviation angle detected by the second rotation angle detection unit 12 to rotate between the reference image data and the measurement image data. The deviation angle is calculated.
  • the rotation correction unit 14 corrects the rotation of the measurement image data using the rotation deviation angle calculated by the rotation angle calculation unit 13.
  • the first rotation angle detection unit 10, the second rotation angle detection unit 12, and the rotation angle calculation unit 13 can be configured integrally. The same applies to the following embodiments.
  • FIG. 2 is a functional block diagram of the first rotation angle detection unit 10.
  • the rotation angle detection unit 10 includes a matching unit 101, a part detection unit 102, and a rotation calculation unit 103.
  • the matching unit 101 matches the reference image data and the wide-angle image data in a wide range, and obtains a rough corresponding position where the wide-angle image data and the reference image data correspond to each other. For example, using the wide-angle image data as a template, a region on the reference image data that matches this is searched, the normalized correlation between the two is calculated, and the position with the highest correlation is detected. Thereby, the position where the reference image data and the wide-angle image data correspond to each other can be obtained.
  • the part detection unit 102 detects a pattern on the reference image data used when comparing the reference image data and the wide-angle image data, and obtains positions of the detected pattern on the reference image data and the wide-angle image data.
  • the pattern used here is desirably a pattern that can easily compare the reference image data and the wide-angle image data, for example, a linear pattern or a corner pattern. This pattern is illustrated in FIG. 3 described later.
  • the rotation calculation unit 103 calculates a rotation angle between the wide-angle image data and the reference image data. The calculation method will be described with reference to FIGS.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a pattern detected by the part detection unit 102.
  • a convex pattern is illustrated in FIG.
  • the convex pattern shown in FIG. 3A has four pattern corners P1 to P4.
  • the part detection unit 102 can detect each corner by performing pattern matching using a corner detection filter of a 3 ⁇ 3 pixel matrix corresponding to P1 to P4 as shown in FIG. 3B, for example. .
  • each corner is a straight part.
  • the length between the corners is equal to or longer than the predetermined length, it may be regarded as a straight portion.
  • you may detect a linear part using a line detection filter. Since the pattern shape on the reference image data is the most ideal shape, it is possible to easily detect parts such as a straight line pattern, a corner pattern, and an end point pattern.
  • the part detection unit 102 outputs the detected position of each pattern to the rotation calculation unit 103.
  • the rotation calculation unit 103 uses the position to compare the reference image data and the wide-angle image data in correspondence with each other, and calculates a rotation angle between the image data.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a process of matching wide-angle image data and reference image data.
  • the part detection unit 102 detects the straight line pattern portion described in FIG. 3 from the corresponding patterns of the wide-angle image data and the reference image data.
  • FIG. 4D an example in which a straight line portion of a rectangular pattern of the reference image data 1020 is detected and associated with the wide-angle image data 1021 is shown.
  • the wide-angle image data and the reference image data may be associated with each other using a pattern other than the linear pattern.
  • the rotation calculation unit 103 obtains a distance L1 between the A ′ point of the wide-angle image data 1021 and the A point of the reference image data 1020, for example. Similarly, distances L2 to L4 between points B ′, C ′, and D ′ of the wide-angle image data 1021 corresponding to points B, C, and D of the reference image data 1020 are obtained.
  • the distance L1 between AA ′, the distance L2 between BB ′, the distance L3 between C—C ′, and the distance L4 between DD ′ are substantially the same value.
  • the distance L1 'between A-A' and the distance L2 'between B-B' are different as shown in FIG. 4 (e).
  • the rotation calculation unit 103 can calculate the rotation angle between the image data by using the distance from A to B and the difference (slope) between the distance L1 'and the distance L2'.
  • FIG. 4 shows an example in which the slope of the linear pattern is calculated using four points A to D for the sake of simplicity of explanation, but the rotation is performed by increasing the number of points to be compared or using a longer linear pattern. Corner detection accuracy can also be increased.
  • FIG. 5 is a functional block diagram of the magnification adjustment unit 11.
  • the magnification adjustment unit 11 performs size conversion of the image data so that the wide-angle image data and the measurement image data have the same image size within the same visual field range.
  • the enlargement unit 110 enlarges the wide-angle image data four times, and the measurement image data remains as it is. (1 time). Thereby, each image data becomes the same image size within the same visual field range.
  • the wide-angle image data may be left as it is (1 time), and the reduction unit 111 may reduce the measurement image data to 1/4 times.
  • the enlargement unit 110 and the reduction unit 111 may perform each of the above processes by bilinear processing.
  • the imaging magnification of the wide-angle image data is set to 1/4 with respect to the imaging magnification of the measurement image data.
  • this magnification may always be determined as a fixed value or may be appropriately determined using the actual imaging magnification. You may adjust.
  • each imaging magnification value S11 obtained by photographing the wide-angle image data and the measurement image data is stored in advance in an appropriate storage device, and the wide-angle image data and the measurement image data are the same using the imaging magnification value S11. It is conceivable to adjust the enlargement ratio or reduction ratio so that the same image size is obtained within the visual field range.
  • both the enlargement unit 110 and the reduction unit 111 are provided. However, if any one of the image data is used without being enlarged or reduced, the enlargement unit 110 or the reduction unit 111 may be used. I just need it.
  • FIG. 6 is a functional block diagram of the second rotation angle detection unit 12.
  • the second rotation angle detection unit 12 includes a matching unit 121, a local region matching unit 122, and a rotation calculation unit 123.
  • the matching unit 121 performs matching between the wide-angle image data and the measurement image data, and obtains a corresponding position between the image data. For example, wide-angle image data is searched using the measurement image data as a template, and a normalized correlation is obtained in the same manner as the matching unit 101 to obtain a corresponding image position.
  • the local area matching unit 122 divides the image into a plurality of local areas, and matches each local area individually.
  • the matching here is different from the wide range matching performed between the reference image data and the wide-angle image data.
  • FIG. 7 is a diagram for explaining the matching process performed by the local region matching unit 122.
  • FIG. 7A shows an image obtained by superimposing the measurement image data and the wide-angle image data at the corresponding position obtained by the matching unit 121.
  • the local region matching unit 122 cuts out 25 local regions on the basis of the corresponding positions obtained by the matching unit 121, and sets the same positions as the origin coordinates of each local region.
  • the local area matching unit 122 compares local images with each other based on the origin coordinates of each local area, and performs matching.
  • the position where the reference image data and the measurement image data correspond to each other should be the origin coordinates.
  • the corresponding position deviates from the origin coordinates according to the rotation deviation.
  • the local area matching unit 122 obtains a deviation from the corresponding position and the origin coordinates for each local area.
  • the rotation calculation unit 123 calculates the rotation angle by using the deviation of each local region obtained by the local region matching unit 122.
  • FIG. 8 is a diagram for explaining a method of calculating the rotation angle using the corresponding position shift of the local region.
  • the rotation angle ⁇ can be obtained if the rotation angle is known from the distance W between the local region A and the local region B and the deviation H from the local region A to the local region B.
  • FIG. 9 is a functional block diagram of the rotation angle calculation unit 13.
  • the rotation angle calculation unit 13 uses the addition unit 130 to obtain a rotation angle between the reference image data and the measurement image data. For example, the rotation angle ⁇ 1 between the reference image data and the wide-angle image data obtained by the first rotation angle detection unit 10, and the rotation angle ⁇ 2 between the wide-angle image data and the measurement image data obtained by the second rotation angle detection unit 12. Is added, the rotation angle between the reference image data and the measurement image data can be obtained.
  • the rotation correction unit 14 rotationally corrects the measurement image data using a rotation angle between the reference image data and the measurement image data.
  • the image processing apparatus 1 rotates indirectly via wide-angle image data instead of directly matching the measurement image data and the reference image data to detect the rotation angle. Detect corners. The effect of this will be described below.
  • both the wide-angle image data and the measurement image data are image data obtained by imaging the same pattern. For this reason, even if there is a slight rotational deviation between the time when the wide-angle image data is captured and the time when the measurement image data is captured due to charging or the like, the matching accuracy between the two seems to be relatively good.
  • the matching accuracy between the image data is better when the rotation angle is detected by performing the matching through the wide-angle image data than when the measurement image data and the reference image data are directly compared. it is conceivable that. Therefore, as a result, it is possible to accurately detect the rotational deviation between the measurement image data and the reference image data.
  • FIG. 10 is a functional block diagram of the image processing apparatus 1 according to Embodiment 2 of the present invention.
  • the image processing apparatus 1 according to the second embodiment includes an imaging unit 5 and an output unit 6 in addition to the configuration described in the first embodiment.
  • the imaging unit 5 captures the sample to be measured, acquires wide-angle image data and measurement image data, and stores them in the wide-angle image data storage unit 3 and the measurement image data storage unit 4 respectively. Also, the photographed magnification value S11 is output to the magnification adjustment unit 11. The magnification adjustment unit 11 uses the magnification value S11 to match the image sizes of the wide-angle image data and the measurement image data.
  • the output unit 6 outputs the rotation angle calculated by the rotation calculation unit 13 by a method such as screen display, printer output, or data output. Thereby, the user can grasp
  • the imaging unit 5 or the display unit 6 can be provided similarly in other embodiments.
  • FIG. 11 is a functional block diagram of the image processing apparatus 1 according to the third embodiment.
  • the rotation correction unit 14 rotationally corrects the reference image data instead of the measurement image data. Even in this case, the same effect as in the first embodiment can be exhibited.
  • FIG. 12 is a functional block diagram of the image processing apparatus 1 according to Embodiment 4 of the present invention.
  • the fourth embodiment is different from the first to third embodiments in that the wide-angle image data is rotationally corrected before the measurement image data and the wide-angle image data are matched.
  • a second rotation correction unit 15 that performs rotation correction of wide-angle image data is newly provided.
  • the description will focus on the differences from the first to third embodiments.
  • the second rotation correction unit 15 rotationally corrects the wide angle image data using the rotation angle between the reference image data and the wide angle image data detected by the first rotation angle detection unit 10.
  • the rotation-corrected wide-angle image data is output to the magnification adjustment unit 11.
  • the magnification adjustment unit 11 adjusts the image sizes of the wide-angle image data and the measurement image data that have been rotationally corrected so that the same image size is obtained in the same field of view.
  • the subsequent processing is the same as in the first and second embodiments.
  • FIG. 13 is a functional block diagram of the image processing apparatus 1 according to the fifth embodiment of the present invention.
  • the wide-angle image data and the measurement image data are matched to rotate the wide-angle image data, and then the wide-angle image data and the reference image data are matched to rotate and correct the reference image data.
  • a second rotation correction unit 15 that performs rotation correction of the reference image data is newly provided.
  • the rotation correction unit 14 rotationally corrects the wide-angle image data using the rotation shift angle between the measurement image data and the wide-angle image data detected by the second rotation angle detection unit 12.
  • the rotation-corrected wide-angle image data is output to the first rotation angle detection unit 10.
  • the second rotation correction unit 15 rotationally corrects the reference image data using the rotation angle between the reference image data and the wide-angle image data detected by the first rotation angle detection unit 10.
  • FIG. 14 is an operation flow of the image processing apparatus 1 according to the second embodiment. Hereinafter, each step of FIG. 14 will be described.
  • the operation flow of the image processing apparatus 1 according to another embodiment is substantially the same as that in FIG. 14 except that the order of steps and the image data to be processed are different from those in FIG.
  • the imaging unit 5 captures measurement image data and wide-angle image data. Either may be taken first.
  • the first rotation angle detection unit 10 detects a rotation shift angle between the reference image data and the wide angle image data.
  • the second rotation angle detection unit 12 detects a rotation shift angle between the wide angle image data and the measurement image data.
  • the rotation angle calculation unit 13 calculates the rotation deviation angle between the reference image data and the measurement image data using the rotation deviation angle obtained in steps S1403 to S1404.
  • the rotation correction unit 14 rotationally corrects the measurement image data using the rotation deviation angle.
  • the wide-angle image data is image data captured at a lower magnification than the magnification at which the measurement image data was captured.
  • the measurement image data is not limited to the low magnification image data. It is also possible to use data of an image area wider than the measurement image data.
  • the subsequent image data is rotationally corrected in accordance with the rotation angle, and as a result, the entire panorama composite image is rotated.
  • the rotation can be compared with the reference image data, and the rotation of the panorama composite image data can be detected by the same method described above.
  • the rotation correction unit 14 or the second rotation correction unit 15 performs matching between the image data after obtaining the rotation correction of the image data to obtain a corresponding position, and corrects the position if there is a positional deviation. Also good.
  • Embodiments 1 to 8 described above when obtaining wide-angle image data by imaging, if the number of patterns included in the wide-angle image data is small, the number of comparison targets is small, which is preferable from the viewpoint of detection accuracy. Absent.
  • the imaging unit 5 adjusts the imaging position or imaging magnification so that the number of patterns in the wide-angle image data is equal to or greater than a predetermined threshold. Specifically, every time a wide-angle image is captured, the pattern in the wide-angle image data is detected by the method described in FIG. 3, for example. If the number of patterns is less than a predetermined threshold, the imaging position or imaging magnification is changed. Then take a new image. By repeating this process, it is possible to obtain wide-angle image data including a pattern that includes a predetermined threshold value or more.
  • each storage unit included in the image processing apparatus 1 can be configured using a writable storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a memory device.
  • a writable storage device such as an HDD (Hard Disk Drive) or a memory device.
  • the imaging unit 5 can be configured using an imaging device such as a length-measuring scanning electron microscope and its control device.
  • each of the other functional units can be configured using hardware such as a circuit device that realizes these functions, and defines an arithmetic device such as a microcomputer or a CPU (Central Processing Unit) and its operation. It can also be configured using software. Furthermore, software that realizes the operations of these functional units can be installed in a computer, and the computer can be configured as the image processing apparatus 1.
  • hardware such as a circuit device that realizes these functions, and defines an arithmetic device such as a microcomputer or a CPU (Central Processing Unit) and its operation. It can also be configured using software.
  • software that realizes the operations of these functional units can be installed in a computer, and the computer can be configured as the image processing apparatus 1.
  • 1 image processing device
  • 2 reference image data storage unit
  • 3 wide-angle image data storage unit
  • 4 measurement image data storage unit
  • 5 imaging unit
  • 6 output unit
  • 10 first rotation angle detection unit
  • 101 Matching unit
  • 102 site detection unit
  • 103 rotation calculation unit
  • 11 magnification adjustment unit
  • 110 enlargement unit
  • 111 reduction unit
  • 12 second rotation angle detection unit
  • 121 matching unit
  • 122 local region Matching unit
  • 123 rotation calculation unit
  • 13 rotation angle calculation unit
  • 130 addition unit
  • 14 rotation correction unit
  • 15 second rotation correction unit.

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Abstract

　本発明の目的は、試料の観察画像の回転を精度よく検出することのできる画像処理技術を提供することである。　本発明に係る画像処理装置は、試料の測定箇所を含む広角画像データを介して、測定画像データと基準画像データの間の回転ずれを間接的に補正する（図１）。

Description

画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム
　本発明は、試料の観察画像を処理する画像処理技術に関するものである。
　半導体装置を製造する際、各プロセスにおいて基板上に形成されたパターンが設計された通りに形成されているかどうかを検査するため、従来から測長走査型電子顕微鏡などが広く用いられている。
　下記特許文献１には、ＣＡＤ（Computer Aided Design）を用いた設計データとＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）で撮像した配線パターンの画像（ＳＥＭ画像）を比較して配線パターンの出来映えを評価する手法が記載されている。
　下記特許文献２には、パターンを評価する前に設計データを用いてＳＥＭ像の回転を検出して補正する手法が記載されている。これは、ＳＥＭ像が回転しているとパターンを誤評価する可能性があるためである。
特開２００２－３１５２５号公報 特開２００６－２６９７１０号公報
　近年では半導体の微細化が進み、パターン形状が複雑化している。そのため、ＳＥＭ像のパターン形状と設計データのパターン形状の間に乖離が生じると、パターン評価の精度に与える影響は従来よりも大きくなってきている。
　上記特許文献２に記載の技術では、ＳＥＭ像のパターン形状と設計データのパターン形状が似ている場合には高精度な回転補正が可能であるが、両者の形状が乖離すると回転の検出精度が低下してしまう可能性がある。また、帯電等による撮像毎の微小な回転を精度よく検出するのは難しい。
　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、試料の観察画像の回転を精度よく検出することのできる画像処理技術を提供することを目的とする。
　本発明に係る画像処理装置は、試料の測定箇所を含む広角画像データを介して、測定画像データと基準画像データの間の回転ずれを間接的に補正する。
　本発明に係る画像処理装置によれば、広角画像データを介して測定画像データと基準画像データの間の回転ずれを間接的に補正するので、広角画像データと基準画像データの間のマッチング、および広角画像データと測定画像データの間のマッチングを精度よく行うことができる。これにより、比較的大きな回転ずれが生じている場合でも、その回転ずれを精度よく検出することができる。
実施の形態１に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。 第１回転角検出部１０の機能ブロック図である。 部位検出部１０２が検出するパターンの１例を示す図である。 広角画像データと基準画像データをマッチングする過程を説明する図である。 倍率調整部１１の機能ブロック図である。 第２回転角検出部１２の機能ブロック図である。 局所領域マッチング部１２２が行うマッチング処理を説明する図である。 局所領域の対応位置ずれを用いて回転角を算出する手法を説明する図である。 回転角算出部１３の機能ブロック図である。 実施の形態２に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。 実施の形態３に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。 実施の形態４に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。 実施の形態５に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。 実施の形態２における画像処理装置１の動作フローである。
＜実施の形態１＞
　図１は、本発明の実施の形態１に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。画像処理装置１は、試料の観察画像を処理する装置であり、基準画像データ記憶部２、広角画像データ記憶部３、測定画像データ記憶部４、第１回転角検出部１０、倍率調整部１１、第２回転角検出部１２、回転角算出部１３、回転補正部１４を備える。
　基準画像データ記憶部２は、測定対象となるパターンと比較してパターンの出来栄えを評価するための基準パターンの画像データを記憶する。例えば、ＣＡＤを用いて作成した集積回路の設計データを基に作成したパターン画像を基準画像データとしてもよいし、さらに近接効果補正等の補正を加えたパターン画像を基準画像データとしてもよい。また、基板上に生成された出来映えの良いパターンを撮像して得た撮像画像を基準画像データとしても用いてもよい。
　広角画像データ記憶部３は、測定対象のパターンが含まれる広い領域を低倍率で撮像して得た画像データ（広角画像データ）を記憶する。
　測定画像データ記憶部４は、測定対象のパターンを撮像して得た画像データ（測定画像データ）を記憶する。測定画像データは測定画像のパターンを抽出して得た輪郭画像としてもよい。以降の説明では、測定画像データは測定画像の輪郭画像データであるものとする。同様に、基準画像データおよび広角画像データを輪郭画像データとしてもよい。
　第１回転角検出部１０は、基準画像データと広角画像データの間の回転ずれ角度を検出する。検出手法は後述の図３～図４で説明する。
　第２回転角検出部１２は、広角画像データと測定画像データの間の回転ずれ角度を検出する。ただし、広角画像データと測定画像データは画像の倍率が異なる。そこで倍率調整部１１は、各画像データを拡大または縮小して両者の倍率を同じ倍率に合わせる。第２回転角検出部１２は、倍率調整後の各画像データを用いて、広角画像データと測定画像データの間の回転ずれ角度を検出する。
　回転角算出部１３は、第１回転角検出部１０が検出した回転ずれ角度と、第２回転角検出部１２が検出した回転ずれ角度を用いて、基準画像データと測定画像データの間の回転ずれ角度を算出する。
　回転補正部１４は、回転角算出部１３が算出した回転ずれ角度を用いて測定画像データを回転補正する。
　第１回転角検出部１０、第２回転角検出部１２、回転角算出部１３は、一体的に構成することもできる。以下の実施の形態でも同様である。
　図２は、第１回転角検出部１０の機能ブロック図である。回転角検出部１０は、マッチング部１０１、部位検出部１０２、回転算出部１０３を備える。
　マッチング部１０１は、基準画像データと広角画像データを広い範囲でマッチングし、広角画像データと基準画像データが相互に対応する大まかな対応位置を求める。例えば、広角画像データをテンプレートとしてこれに合致する基準画像データ上の領域を検索し、両者の正規化相関を算出し、最も相関が高い位置を検出する。これにより、基準画像データと広角画像データが相互に対応する位置を求めることができる。
　部位検出部１０２は、基準画像データと広角画像データを比較する際に用いる基準画像データ上のパターンを検出し、検出したパターンの基準画像データ上および広角画像データ上における位置を求める。ここで用いるパターンは、基準画像データと広角画像データを比較し易いパターン、例えば直線パターンやコーナーパターンなどとすることが望ましい。後述の図３でこのパターンを例示する。
　回転算出部１０３は、広角画像データと基準画像データの間の回転角を算出する。算出手法は後述の図３～図４で説明する。
　図３は、部位検出部１０２が検出するパターンの１例を示す図である。ここでは凸型のパターンを図３（ａ）に例示した。
　図３（ａ）に示した凸型パターンは、Ｐ１からＰ４の４パターンのコーナーを有する。部位検出部１０２は、例えば図３（ｂ）に示すような、Ｐ１～Ｐ４に対応する３×３画素マトリクスのコーナー検出フィルタを用いてパターンマッチングを行なうことにより、各コーナーを検出することができる。
　各コーナー間は直線部であると考えることができる。コーナー間の長さが所定長以上の場合は直線部であるとみなしてもよい。また、線検出フィルタを用いて直線部を検出してもよい。基準画像データ上のパターン形状は最も理想的な形状であるため、直線パターン、コーナーパターン、端点パターン等の部位を容易に検出することができる。
　部位検出部１０２は、検出した各パターンの位置を、回転算出部１０３へ出力する。回転算出部１０３は、その位置を用いて基準画像データと広角画像データとを対応させて比較し、画像データ間の回転角を算出する。
　図４は、広角画像データと基準画像データをマッチングする過程を説明する図である。図４（ａ）に示す広角画像データと、図４（ｂ）に示す基準画像データを、マッチング部１０１が取得した対応位置で合わせると、図４（ｃ）のようになる。
　部位検出部１０２は、広角画像データと基準画像データの対応するパターンのうち、図３で説明した直線パターン部分を検出する。ここでは図４（ｄ）に示すように、基準画像データ１０２０の矩形パターンの直線部分を検出し、広角画像データ１０２１と対応させた例を示した。直線パターン以外のパターンを用いて、広角画像データと基準画像データを対応させてもよい。
　回転算出部１０３は、例えば、基準画像データ１０２０のＡ点と対応する広角画像データ１０２１のＡ’点の距離Ｌ１を求める。同様に基準画像データ１０２０のＢ、Ｃ、Ｄ点と対応する広角画像データ１０２１のＢ’、Ｃ’、Ｄ’点の距離Ｌ２～Ｌ４を求める。
　画像データ間に回転ずれが生じていなければ、Ａ－Ａ’間の距離Ｌ１、Ｂ－Ｂ’間の距離Ｌ２Ｃ－Ｃ’間の距離Ｌ３、Ｄ－Ｄ’間の距離Ｌ４は略同じ値となる。画像データ間に回転ずれが生じている場合は、図４（ｅ）に示すように、Ａ－Ａ’間の距離Ｌ１’とＢ－Ｂ’間の距離Ｌ２’の値が異なってくる。回転算出部１０３は、ＡからＢまでの距離と、距離Ｌ１’と距離Ｌ２’の差分（傾き）を用いて、画像データ間の回転角を算出することができる。
　なお、図４では説明の簡易のためＡ～Ｄの４点を用いて直線パターンの傾きを算出する例を示したが、比較する点数を増やしたり、より長い直線パターンを用いたりして、回転角の検出精度を上げることもできる。
　図５は、倍率調整部１１の機能ブロック図である。倍率調整部１１は、広角画像データと測定画像データが同じ視野範囲内で同じ画像サイズとなるように、画像データのサイズ変換を行う。
　例えば、広角画像データを撮像する倍率が測定画像データを撮像する倍率に対して１／４の低倍率である場合、拡大部１１０は広角画像データを４倍に拡大処理し、測定画像データはそのまま（１倍）とする。これにより、各画像データは同じ視野範囲内で同じ画像サイズとなる。または、広角画像データをそのまま（１倍）にしておき、縮小部１１１は測定画像データを１／４倍に縮小してもよい。拡大部１１０、縮小部１１１は、バイリニア処理で上記各処理を行ってもよい。
　上記説明では、広角画像データの撮像倍率は測定画像データの撮像倍率に対して１／４としたが、この倍率は常に固定値として決めておいてもよいし、実際の撮像倍率を用いて適宜調整してもよい。例えば、広角画像データおよび測定画像データを撮影したそれぞれの撮像倍率値Ｓ１１を、あらかじめ適当な記憶装置に格納しておき、その撮像倍率値Ｓ１１を用いて、広角画像データと測定画像データが、同じ視野範囲内で同じ画像サイズになるように、拡大率または縮小率を調整することが考えられる。
　また、ここでは拡大部１１０と縮小部１１１をともに設けているが、いずれかの画像データは拡大または縮小せず１倍のままで用いるのであれば、拡大部１１０と縮小部１１１どちらか一方があればよい。
　図６は、第２回転角検出部１２の機能ブロック図である。第２回転角検出部１２は、マッチング部１２１、局所領域マッチング部１２２、回転算出部１２３を備える。
　マッチング部１２１は、広角画像データと測定画像データとの間でマッチングを行い、画像データ間の対応位置を求める。例えば、測定画像データをテンプレートとして広角画像データを検索し、マッチング部１０１と同様に正規化相関を求めて対応する画像位置を求める。
　局所領域マッチング部１２２は、画像を分割して複数の局所領域に分け、各局所領域を個別にマッチングする。ここでのマッチングは、基準画像データと広角画像データの間で行う広い範囲のマッチングとは異なる。
　図７は、局所領域マッチング部１２２が行うマッチング処理を説明する図である。図７（ａ）は、マッチング部１２１が求めた対応位置で測定画像データと広角画像データを重ね合せた画像である。局所領域マッチング部１２２は、図７（ｂ）に示すように、測定画像データを縦横５×５＝２５個の局所領域に分け、局所領域毎に測定画像データと基準画像データの間でマッチングを行う。
　局所領域マッチング部１２２は、マッチングを行う際に、マッチング部１２１が求めた対応位置を基準として２５個の局所領域を切り出し、同位置をそれぞれの局所領域の原点座標とする。局所領域マッチング部１２２は、各局所領域の原点座標を基準として局所画像同士を比較し、マッチングを行う。
　画像データ間に回転が生じていなければ、各局所領域をマッチングさせると、基準画像データと測定画像データが相互に対応する位置は原点座標となるはずである。しかし、画像データ間に回転が生じている場合は、図７（ｃ）に示すように、対応位置は回転ずれに応じて原点座標からずれる。
　局所領域マッチング部１２２は、この対応位置と原点座標からのズレを、それぞれの局所領域について求める。回転算出部１２３は、局所領域マッチング部１２２が求めたそれぞれの局所領域のズレを用いて、回転角を算出する。
　図８は、局所領域の対応位置ずれを用いて回転角を算出する手法を説明する図である。図８に示す例では、回転角は、局所領域Ａと局所領域Ｂの間の距離Ｗと、局所領域Ａから局所領域ＢまでのズレＨが判れば、回転角θを求めることができる。
　図９は、回転角算出部１３の機能ブロック図である。回転角算出部１３は、加算部１３０を用いて基準画像データと測定画像データの間の回転角を求める。例えば、第１回転角検出部１０が求めた基準画像データと広角画像データの間の回転角θ１と、第２回転角検出部１２が求めた広角画像データと測定画像データの間の回転角θ２を加算することにより、基準画像データと測定画像データの間の回転角を求めることができる。回転補正部１４は、基準画像データと測定画像データの間の回転角を用いて測定画像データを回転補正する。
　以上のように、本実施の形態１に係る画像処理装置１は、測定画像データと基準画像データを直接マッチングして回転角を検出することに代えて、広角画像データを介して間接的に回転角を検出する。これによる効果について以下に説明する。
　測定画像データは高倍率で撮像するため、基準画像データと比較する際に狭い領域の比較しか行うことができず、回転ずれの影響を大きく受け、回転角を正確に検出することができない可能性がある。これに対し、広角画像データは広い領域の画像であるため、多少の回転ずれが生じていても比較的マッチングを行いやすい。したがって、広角画像データと基準画像データのマッチング精度は比較的よいと思われる。
　また、広角画像データと測定画像データは、ともに同じパターンを撮像して得た画像データである。そのため、帯電等により広角画像データと撮像した時点と測定画像データを撮像した時点の間で回転ずれが多少生じていても、両者のマッチング精度は比較的よいと思われる。
　すなわち、測定画像データと基準画像データを直接比較してマッチングを行う場合よりも、広角画像データを介してマッチングを行って回転角を検出する方が、各画像データ間のマッチング精度が良好であると考えられる。そのため、結果として測定画像データと基準画像データの間の回転ずれを精度よく検出することができる。
＜実施の形態２＞
　図１０は、本発明の実施の形態２に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。本実施の形態２に係る画像処理装置１は、実施の形態１で説明した構成に加え、新たに撮像部５と出力部６を備える。
　撮像部５は、測定対象である試料を撮像して広角画像データおよび測定画像データを取得し、それぞれ広角画像データ記憶部３と測定画像データ記憶部４に格納する。また、撮影した倍率値Ｓ１１を倍率調整部１１に出力する。倍率調整部１１は、その倍率値Ｓ１１を用いて、広角画像データと測定画像データの画像サイズを合わせる。
　出力部６は、回転算出部１３が算出した回転角を、画面表示、プリンタ出力、データ出力などの手法で出力する。これにより、ユーザが回転ずれ角度を明確に把握することができる。
　撮像部５または表示部６は、他の実施の形態においても同様に設けることができる。
＜実施の形態３＞
　本実施の形態３では、実施の形態１～２とは異なる画像処理装置１の構成例を説明する。各機能部の処理は概ね実施の形態１～２と同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。
　図１１は、本実施の形態３に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。本実施の形態３では、回転角検出部１３が測定画像データと基準画像データの間の回転角を算出した後、回転補正部１４は、測定画像データに代えて基準画像データを回転補正する。この場合でも、実施の形態１と同様の効果を発揮することができる。
＜実施の形態４＞
　図１２は、本発明の実施の形態４に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。本実施の形態４では、測定画像データと広角画像データをマッチングする前に、広角画像データを回転補正する点が、実施の形態１～３とは異なる。また、広角画像データの回転補正を行う第２回転補正部１５を新たに備える。以下では、実施の形態１～３との差異点を中心に説明する。
　第２回転補正部１５は、第１回転角検出部１０が検出した、基準画像データと広角画像データの間の回転角を用いて、広角画像データを回転補正する。回転補正した広角画像データは、倍率調整部１１に出力される。
　倍率調整部１１は、回転補正した広角画像データと測定画像データの画像サイズを調整し、同じ視野範囲で同じ画像の大きさになるようにする。以後の処理は実施の形態１～２と同様である。
　以上のように、本実施の形態４では、実施の形態１～３と同様に、広角画像データを介して基準画像データと測定画像データの間の回転ずれを検出することができる。
＜実施の形態５＞
　図１３は、本発明の実施の形態５に係る画像処理装置１の機能ブロック図である。本実施の形態５では、まず初めに広角画像データと測定画像データをマッチングして広角画像データを回転補正し、次に広角画像データと基準画像データをマッチングして基準画像データを回転補正する。また、基準画像データの回転補正を行う第２回転補正部１５を新たに備える。以下では、実施の形態１～４との差異点を中心に説明する。
　回転補正部１４は、第２回転角検出部１２が検出した、測定画像データと広角画像データの間の回転ずれ角度を用いて、広角画像データを回転補正する。回転補正した広角画像データは、第１回転角検出部１０に出力される。
　第２回転補正部１５は、第１回転角検出部１０が検出した、基準画像データと広角画像データの間の回転角を用いて、基準画像データを回転補正する。
　以上のように、本実施の形態５では、実施の形態１～４と同様に、広角画像データを介して基準画像データと測定画像データの間の回転ずれを検出することができる。
＜実施の形態６＞
　図１４は、実施の形態２における画像処理装置１の動作フローである。以下、図１４の各ステップについて説明する。なお、他の実施の形態に係る画像処理装置１の動作フローは、ステップの順番や処理対象となる画像データが図１４とは異なるが、その他は図１４と概ね同様である。
（図１４：ステップＳ１４０１～Ｓ１４０２）
　撮像部５は、測定画像データと広角画像データを撮影する。撮影順序はいずれが先でもよい。
（図１４：ステップＳ１４０３）
　第１回転角検出部１０は、基準画像データと広角画像データの間の回転ずれ角度を検出する。
（図１４：ステップＳ１４０４）
　第２回転角検出部１２は、広角画像データと測定画像データの間の回転ずれ角度を検出する。
（図１４：ステップＳ１４０５）
　回転角算出部１３は、ステップＳ１４０３～Ｓ１４０４で得た回転ずれ角度を用いて、基準画像データと測定画像データの間の回転ずれ角度を算出する。回転補正部１４は、その回転ずれ角度を用いて測定画像データを回転補正する。
＜実施の形態７＞
　以上の実施の形態１～６では、広角画像データは測定画像データを撮像した倍率よりも低倍率で撮像した画像データであるとしたが、低倍率の画像データでなくても、測定画像データを含む、測定画像データより広い画像領域のデータを用いることもできる。
　例えば、測定画像と同じ倍率の画像を複数枚撮像して、パノラマ処理で広い画像として合成した画像を用いることが考えられる。画像を合成する際に、画像間で回転補正を行いながら合成することにより、パノラマ合成する画像間の回転を少なくすることができる。
　ただし、パノラマ合成する最初の時点で画像データが回転していれば、その回転角に合わせて以降の画像データが回転補正されていくので、結果としてパノラマ合成画像全体が回転することになる。その回転を基準画像データと比較して、上記で説明した同様の方法でパノラマ合成画像データの回転を検出することもできる。
＜実施の形態８＞
　以上の実施の形態１～７では、画像データ間をマッチングして相互に対応する位置を求め、回転角を検出することを説明した。一方、回転ずれが生じている場合は、回転角のみならず対応位置も正確でない場合がある。
　そこで、回転補正部１４または第２回転補正部１５は、画像データを回転補正した後に改めて画像データ間のマッチングを行って対応位置を求め、位置ずれが生じていれば位置補正を行うようにしてもよい。
＜実施の形態９＞
　以上の実施の形態１～８において、広角画像データを撮像して得る際に、広角画像データ内に含まれるパターンの数が少ないと、比較対象が少ないことになるので、検出精度の観点から好ましくない。
　そこで撮像部５は、広角画像データ内のパターン数が所定閾値以上となるように、撮像位置または撮像倍率を調整する。具体的には、広角画像を撮像する毎にその広角画像データ内のパターンを例えば図３で説明したような手法で検出し、パターン数が所定閾値未満である場合は撮像位置または撮像倍率を変更して改めて撮像する。この繰り返しにより、パターンが所定閾値以上含まれる広角画像データを得ることができる。
＜実施の形態１０＞
　以上の実施の形態１～９において、画像処理装置１が備える各記憶部は、例えばＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）やメモリ装置などの書き込み可能な記憶装置を用いて構成することができる。
　撮像部５は、測長走査型電子顕微鏡などの撮像デバイスとその制御装置を用いて構成することができる。
　また、その他の各機能部は、これらの機能を実現する回路デバイスのようなハードウェアを用いて構成することもできるし、マイコンやＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）のような演算装置とその動作を規定するソフトウェアを用いて構成することもできる。さらには、コンピュータにこれら機能部の動作を実現したソフトウェアをインストールし、当該コンピュータを画像処理装置１として構成することもできる。
　１：画像処理装置、２：基準画像データ記憶部、３：広角画像データ記憶部、４：測定画像データ記憶部、５：撮像部、６：出力部、１０：第１回転角検出部、１０１：マッチング部、１０２：部位検出部、１０３：回転算出部、１１：倍率調整部、１１０：拡大部、１１１：縮小部、１２：第２回転角検出部、１２１：マッチング部、１２２：局所領域マッチング部、１２３：回転算出部、１３：回転角算出部、１３０：加算部、１４：回転補正部、１５：第２回転補正部。

Claims (17)

  1. 　試料の観察画像を処理する画像処理装置であって、
    　試料上の測定箇所を撮影して得た測定画像データを記憶する測定画像データ記憶部と、
    　前記測定箇所を包含する広角領域を撮影して得た広角画像データを記憶する広角画像データ記憶部と、
    　前記測定箇所が所望のパターンを有するか否かを判断する基準となる基準画像データを記憶する基準画像データ記憶部と、
    　画像データの回転角を算出する回転角算出部と、
    　画像データを回転補正する回転補正部と、
    　を備え、
    　前記回転角算出部は、
    　前記測定画像データ、前記広角画像データ、および前記基準画像データの間の回転ずれ角度を算出し、
    　前記回転補正部は、
    　その回転ずれ角度を用いて前記測定画像データと前記基準画像データの間の回転ずれを補正する
    　ことを特徴とする画像処理装置。
  2. 　前記回転角算出部は、
    　前記広角画像データと前記基準画像データの間の第１回転ずれ角度と、
    　前記広角画像データと前記測定画像データの間の第２回転ずれ角度と、
    　を算出するとともに、
    　前記第１回転ずれ角度と前記第２回転ずれ角度を用いて前記基準画像データと前記測定画像データの間の回転ずれ角度を算出し、
    　前記回転補正部は、
    　その回転ずれ角度を用いて前記測定画像データの回転ずれを補正する
    　ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  3. 　画像データの拡大または縮小を行う倍率調整部を備え、
    　前記倍率調整部は、
    　前記測定画像データまたは前記広角画像データを拡大または縮小して倍率を揃え、
    　前記回転角算出部は、
    　倍率を揃えた前記広角画像データと前記基準画像データを用いて前記第２回転ずれ角度を算出する
    　ことを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
  4. 　前記回転角算出部は、
    　前記広角画像データと前記基準画像データの間の第１回転ずれ角度と、
    　前記広角画像データと前記測定画像データの間の第２回転ずれ角度と、
    　を算出するとともに、
    　前記第１回転ずれ角度と前記第２回転ずれ角度を用いて前記測定画像データと前記基準画像データの間の回転ずれ角度を算出し、
    　前記回転補正部は、
    　その回転ずれ角度を用いて前記基準画像データの回転ずれを補正する
    　ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  5. 　画像データの拡大または縮小を行う倍率調整部を備え、
    　前記倍率調整部は、
    　前記測定画像データまたは前記広角画像データを拡大または縮小して倍率を揃え、
    　前記回転角算出部は、
    　倍率を揃えた前記広角画像データと前記基準画像データを用いて前記第２回転ずれ角度を算出する
    　ことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
  6. 　前記広角画像データと前記基準画像データの間の第１回転ずれ角度を算出する第１回転ずれ角検出部と、
    　前記第１回転ずれ角度を用いて前記基準画像データと前記広角画像データの間の回転ずれを補正する第１回転ずれ補正部と、
    　前記第１回転ずれ補正部が補正した前記広角画像データと前記測定画像データの間の第２回転ずれ角度を算出する第２回転ずれ角検出部と、
    　前記第２回転ずれ角度を用いて前記広角画像データと前記測定画像データの間の回転ずれを補正する第２回転ずれ補正部と、
    　を備え、
    　前記回転角算出部は前記第１回転ずれ角検出部と前記第２回転ずれ角検出部を含み、
    　前記回転補正部は前記第１回転ずれ補正部と前記第２回転ずれ補正部を含む
    　ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  7. 　画像データの拡大または縮小を行う倍率調整部を備え、
    　前記倍率調整部は、
    　前記第１回転ずれ補正部が補正した前記広角画像データまたは前記測定画像データを拡大または縮小して倍率を揃え、
    　前記第２回転ずれ角算出部は、
    　倍率を揃えた前記広角画像データと前記基準画像データを用いて前記第２回転ずれ角度を算出する
    　ことを特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
  8. 　前記広角画像データと前記測定画像データの間の第１回転ずれ角度を算出する第１回転ずれ角検出部と、
    　前記第１回転ずれ角度を用いて前記測定画像データと前記広角画像データの間の回転ずれを補正する第１回転ずれ補正部と、
    　前記第１回転ずれ補正部が補正した前記広角画像データと前記基準画像データの間の第２回転ずれ角度を算出する第２回転ずれ角検出部と、
    　前記第２回転ずれ角度を用いて前記広角画像データと前記基準画像データの間の回転ずれを補正する第２回転ずれ補正部と、
    　を備え、
    　前記回転角算出部は前記第１回転ずれ角検出部と前記第２回転ずれ角検出部を含み、
    　前記回転補正部は前記第１回転ずれ補正部と前記第２回転ずれ補正部を含む
    　ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  9. 　画像データの拡大または縮小を行う倍率調整部を備え、
    　前記倍率調整部は、
    　前記測定画像データまたは前記広角画像データを拡大または縮小して倍率を揃え、
    　前記第１回転ずれ角算出部は、
    　倍率を揃えた前記広角画像データと前記測定画像データを用いて前記第１回転ずれ角度を算出する
    　ことを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
  10. 　前記測定画像データ、前記広角画像データ、前記基準画像データは、輪郭抽出処理で抽出した画像データであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  11. 　前記回転角算出部の算出結果を出力する出力部を備えたことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  12. 　前記広角画像データは、パノラマ合成処理で作成した画像データであることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  13. 　前記回転補正部は、
    　回転補正した後の画像データ間の位置ずれを検出し、その位置ずれを補正する
    　ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  14. 　前記広角領域を撮影して前記広角画像データを得る撮影部を備え、
    　前記撮影部は、
    　前記広角領域に含まれるパターンの密度が所定閾値以上となるように撮影位置を定める
    　ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  15. 　前記広角領域を撮影して前記広角画像データを得る撮影部を備え、
    　前記撮影部は、
    　前記広角領域に含まれるパターンの密度が所定閾値以上となるように撮影倍率を定める
    　ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  16. 　試料の観察画像を処理する画像処理方法であって、
    　試料上の測定箇所を撮影して得た測定画像データを取得するステップと、
    　前記測定箇所を包含する広角領域を撮影して得た広角画像データを取得するステップと、
    　前記測定箇所が所望のパターンを有するか否かを判断する基準となる基準画像データを取得するステップと、
    　画像データの回転角を算出する回転角算出ステップと、
    　画像データを回転補正する回転補正ステップと、
    　を有し、
    　前記回転角算出ステップでは、
    　前記測定画像データ、前記広角画像データ、および前記基準画像データの間の回転ずれ角度を算出し、
    　前記回転補正ステップでは、
    　その回転ずれ角度を用いて前記測定画像データと前記基準画像データの間の回転ずれを補正する
    　ことを特徴とする画像処理方法。
  17. 　請求項１６記載の画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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