WO2012114410A1 - パターンマッチング装置、及びコンピュータープログラム - Google Patents

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image
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template
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安部　雄一
中島　啓介
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Hitachi High Tech Corp
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    • G06V30/248—Character recognition characterised by the processing or recognition method involving plural approaches, e.g. verification by template match; Resolving confusion among similar patterns, e.g. "O" versus "Q"
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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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 apparatus and a computer program, and more particularly to pattern matching for an image including a plurality of feature regions in an image using a template formed based on design data of a semiconductor device or a captured image.
  • the present invention relates to a pattern matching apparatus and a computer program.
  • Non-Patent Document 1 In an apparatus for measuring and inspecting a pattern formed on a semiconductor wafer, a template matching technique (Non-Patent Document 1) is used to match the visual field of the inspection apparatus to a desired measurement position. Patent Document 1 describes an example of such a template matching method. Note that template matching is a process of finding a region that most closely matches a previously registered template image from the search target image. As an example of an inspection apparatus using template matching, there is measurement of a pattern on a semiconductor wafer using a scanning electron microscope.
  • the field of view of the device is moved to a rough position of the measurement position by moving the stage, but a large deviation often occurs on the image taken at a high magnification of the electron microscope only with the positioning accuracy of the stage.
  • the wafer is not always placed on the stage in the same direction, and the coordinate system of the wafer placed on the stage (for example, the direction in which the chips of the wafer are arranged, for example) does not completely match the drive direction of the stage, This also causes a shift on an image taken at a high magnification of an electron microscope.
  • the electron beam may be deflected by a minute amount (for example, several tens of ⁇ m or less) and irradiated to a target position on the observation sample ( In this beam shift, the irradiation position may deviate from a desired observation position only by the accuracy of beam deflection control. Template matching is performed in order to correct each deviation and perform measurement and inspection at an accurate position.
  • alignment with an optical camera with a lower magnification than the electron microscope image and alignment with the electron microscope image are performed, and alignment is performed in multiple stages.
  • alignment is performed using images of a plurality of chips (for example, chips on both the left and right sides of the wafer) that are separated from each other on the wafer.
  • the stage is moved so as to capture the pattern registered in the template with each chip, and an image is acquired with each chip. Template matching is performed on the acquired image.
  • the amount of deviation of the stage movement is calculated, and the amount of deviation is used as a correction value for stage movement to match the coordinate system of the stage movement with the coordinate system of the wafer.
  • a unique pattern close to the measurement position is registered as a template in advance, and the relative coordinates of the measurement position viewed from the template are stored.
  • template matching is performed on the captured image, the matching position is determined, and the position moved from the stored relative coordinates becomes the measurement position.
  • the visual field of the apparatus is moved to a desired measurement position.
  • Patent Document 2 describes a method of creating a template matching template based on semiconductor device design data. If the template can be created based on the design data, there is an advantage that there is no need to bother to acquire an image with the inspection apparatus for creating the template.
  • Patent Document 3 proposes a method of improving the matching performance by separating the upper layer and the lower layer and removing the influence of the lower layer.
  • Patent Document 4 describes a technique for performing exposure simulation on design data in order to complement the shape difference between the template formed based on the design data and the matching process between the images.
  • Patent document 2001-243906 (corresponding US patent US6,627,888)
  • Patent document 2002-328015 (corresponding US patent US2003 / 0173516)
  • WO2010 / 038859 Patent document 2006-126532 (corresponding US patent US2006 / 0108524)
  • design data is used as disclosed in Patent Documents 2, 3, and 4.
  • design data is used as disclosed in Patent Documents 2, 3, and 4.
  • the design data shows the ideal pattern shape and arrangement state of the semiconductor device, and the appearance is different from the image to be subjected to template matching.
  • patterns are becoming multi-layered.
  • the design data indicates the ideal shape and arrangement of the pattern, and it may be difficult to perform appropriate matching with the target image having a different pattern appearance for each layer.
  • the appearance may be different for each layer depending on the optical conditions of the imaging device (for example, a scanning electron microscope).
  • Patent Document 3 describes a technique in which the top and bottom templates of a hole pattern are created separately and matching is performed using each template.
  • the horizontal direction (X direction) and the vertical direction (Y) An effective matching method for a pattern in which edges exist in both directions is disclosed.
  • the upper layer pattern is a line pattern that extends long in one direction, or is a pattern in which lines extending in the same direction are arranged at the same pitch, an accurate position is specified in the template of only the upper layer pattern. It may not be possible.
  • a pattern matching apparatus for performing pattern matching on an image including a plurality of regions having different characteristics, such as a pattern image including a plurality of layers, and a computer for causing the computer to execute the processing
  • a program and a readable storage medium that stores the program will be described.
  • a readable storage medium for storing the program is proposed.
  • the block diagram which shows the process of the pattern matching with the template produced
  • the block diagram which shows the process of the pattern matching with the template produced
  • the block diagram which shows the process of the pattern matching with the template produced
  • the flowchart which shows the process of determining a matching position based on the pattern matching process of multiple times.
  • the flowchart which shows the process of determining a matching position based on the pattern matching process of multiple times.
  • FIG. 2A, 2B, and 2C an image (hereinafter referred to as an SEM image) captured by a scanning electron microscope (Scanning Electron Microscope: SEM) and a template formed based on design data are shown.
  • An example of matching is shown.
  • the design data is imaged by performing a predetermined process in order to perform a matching process.
  • FIG. 2C shows a matching result when the SEM image 200 of FIG. 2A is a search target image and the design data 210 of FIG. 2B is a template (this example is an image of the SEM image 200).
  • a region having a pattern size smaller than the design data 210 and similar to the SEM image 200 is found from the design data 210).
  • the region 220 is detected as a matching position.
  • a region where the patterns completely match in both images can be detected, and the matching has succeeded (hereinafter, the position of the region where the matching is successful will be referred to as a matching correct position).
  • the SEM image and the design data may differ in image contrast and the like, but edge extraction filtering is performed on the image in order to reduce the influence of the difference between the two images and evaluate the similarity. May be processed.
  • FIG. 2B is a diagram in which only a region necessary for matching is cut out from a part of the design data of the semiconductor device.
  • the area to be cut out may be a size that includes the visual field deviation range of the apparatus.
  • this region is referred to as a ROI (Region Of Interesting) region.
  • matching may fail if the SEM image and design data have a large difference in the appearance of the image at the correct answer position.
  • the pattern of a specific layer may become unclear in the SEM image, and matching may fail.
  • the design data 210 in FIG. 2B has a two-layer structure in which the vertical line 211 is an upper layer and the horizontal line 212 is a lower layer.
  • a difference occurs in the amount of electrons captured by the detector, and the appearance of the pattern may differ depending on the layer.
  • the lower layer pattern may become unclear compared to the upper layer pattern.
  • the reason will be described below, but there is a possibility that matching may fail. If matching fails, the alignment described above fails, and measurement and inspection processing cannot be performed, which is a problem.
  • the edge strength of the upper layer pattern region is the same as that of the lower layer pattern region. Higher than edge strength.
  • the similarity between the SEM image and the design data is evaluated (for example, using the normalized correlation method)
  • the influence of the upper layer pattern is greater than that of the lower layer pattern.
  • the gradation value of the image varies due to unevenness of the surface of the pattern, noise due to various factors, and the like.
  • the high strength region Even within the region where the edge strength of the upper layer pattern is high (hereinafter referred to as the high strength region), there is variation, and if this variation is equal to or greater than the edge strength of the region where the edge strength of the lower layer pattern is weak, the lower layer pattern is shifted.
  • the difference in similarity between the matching incorrect answer position and the correct answer position is buried in the gradation value variation in the high-intensity region, and is difficult to appear in the similarity evaluation value.
  • FIG. 2E is an example of a matching success position.
  • the region with the highest similarity was the matching incorrect answer position, but the pattern may be similar in the high-intensity area at the correct answer position and the incorrect answer position. It is known that the correct answer position is included in the top candidates.
  • FIG. 2F is an example of a matching success position.
  • the region with the highest similarity was the matching incorrect answer position, but the pattern may be similar in the high-intensity area at the correct answer position and the incorrect answer position. It is known that the correct answer position is included in the top candidates.
  • a means for obtaining a matching correct position using the information of the matching candidates is provided.
  • the lower layer pattern is unclear. However, not only the lower layer, but also other layers such as the upper layer, and specific patterns become unclear depending on the material, structure, etc. There is also.
  • a pattern matching apparatus that achieves a success rate of the above, a computer program that causes a computer to execute pattern matching, and a computer-readable storage medium that stores the program will be described.
  • a preprocessing unit that performs preprocessing on a searched image, a preprocessing unit that performs preprocessing on a template, and a searched image that has been preprocessed
  • a template matching processing unit that selects a plurality of matching candidate positions using the preprocessed template, and a high-intensity similar region that specifies a high-intensity similar region to be removed from the searched image from the design data of the ROI region
  • a processing unit, a high-intensity similar region removal processing unit that removes a high-intensity similar region from the image to be searched, and a similarity determination processing unit that calculates the similarity between the template and the image from which the high-intensity similar region has been removed
  • a matching position selection processing unit for selecting a matching position having a high degree of similarity.
  • the high-intensity similar regions described here can be read by a pattern matching device that makes the entire region where patterns exist in the upper layer of design data, a computer program that causes a computer to execute pattern matching, and a computer that stores the program A simple storage medium will be described.
  • the above means evaluates the degree of similarity with the template in each of a plurality of matching candidate positions including the correct answer position and the incorrect answer position obtained by the template matching processing unit in the remaining area from which the high-intensity area is removed. Therefore, the similarity evaluation is performed only in the low-intensity region without being affected by the high-intensity region, and the matching correct position can be selected even in the case of the above problem.
  • the matching processing unit uses an image including both the high-intensity region and the low-intensity region, so matching including information on the low-intensity region is performed, and positional deviation in the low-intensity region also occurs. There is a feature that the matching correct position is included in the matching candidate.
  • an accurate matching position can be determined by template matching.
  • the pattern corresponding to the upper layer may be a high-intensity region
  • the pattern corresponding to the lower layer may be a low-intensity region.
  • information on the lower layer pattern is excluded, which may make it difficult to achieve accurate matching.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating an example of a measurement or inspection apparatus in which pattern matching is executed in a measurement or inspection process.
  • a scanning electron microscope (SEM) that is mainly used for pattern dimension measurement of a semiconductor device formed on a semiconductor wafer, and performing a matching process
  • An apparatus for positioning a field of view of an electron beam at a desired measurement position will be described.
  • the similarity evaluation is executed by removing the high-intensity similar region mainly on the on-image matching candidate.
  • an electron beam is generated from an electron gun 801.
  • the deflector 804 and the objective lens 805 are controlled so that the electron beam is focused and irradiated at an arbitrary position on the semiconductor wafer 803 as a sample placed on the stage 802.
  • Secondary electrons are emitted from the semiconductor wafer 803 irradiated with the electron beam and detected by a secondary electron detector 806.
  • the detected secondary electrons are converted into a digital signal by the A / D converter 807, stored in the image memory 815 in the processing / control unit 814, and image processing corresponding to the purpose is performed by the CPU 816.
  • the template matching of this embodiment is processed by the processing / control unit.
  • the setting of processing described in FIG. 13 and display of processing results are performed on the display device 820.
  • An optical camera 811 is used in alignment using an optical camera that is lower in magnification than the electron microscope.
  • a signal obtained by imaging the semiconductor wafer 803 with this camera is also converted into a digital signal by the A / D converter 812 (when the signal from the optical camera is a digital signal, the A / D converter 812 is not necessary).
  • Stored in the image memory 815 in the processing / control unit 814, and the CPU 816 performs image processing according to the purpose.
  • the backscattered electron detector 808 is provided, the backscattered electrons emitted from the semiconductor wafer are detected by the backscattered electron detector 808, and the detected backscattered electrons are converted into digital signals by the A / D converter 809 or 810. Is stored in the image memory 815 in the processing / control unit 814, and the CPU 816 performs image processing according to the purpose.
  • a scanning electron microscope is shown as an example of an inspection apparatus, but the present invention is not limited to this, and the present invention can be applied to an inspection apparatus that acquires an image and performs template matching processing.
  • FIG. 14 is a detailed explanatory diagram of a measurement or inspection system including an SEM.
  • This system includes a SEM main body 1401, a control device 1403 of the SEM main body, and an arithmetic processing device 1405.
  • the arithmetic processing unit 1405 is obtained by arranging a recipe execution unit 1406 for supplying a predetermined control signal to the control unit 1403 and a detection signal obtained by the detector 1403 in synchronization with the scanning of the scanning deflector 1402.
  • An image processing unit 1407 that performs image processing of an image and a memory 1408 that stores acquired image information and recipe information executed by the recipe execution unit 1406 are incorporated.
  • Electrons emitted from the sample are captured by the detector 1403 and converted into a digital signal by an A / D converter built in the control device 1404.
  • Image processing according to the purpose is performed by image processing hardware such as a CPU, ASIC, and FPGA incorporated in the image processing unit 1407.
  • the image processing unit 1407 also has a function of creating a line profile based on the detection signal and measuring a dimension between peaks of the profile.
  • the arithmetic processing unit 1405 is connected to an input device 1418 provided with an input unit, and displays a graphic, a test result, and the like on a display device provided in the input device 1418 for an operator. Etc.
  • control and processing in the arithmetic processing unit 1407 can be assigned to a CPU or an electronic computer equipped with a memory capable of storing images and processed and controlled.
  • the input device 1418 also manually stores an imaging recipe including the coordinates of an electronic device required for inspection, a pattern matching template used for positioning, imaging conditions, or the like in the design data storage medium 1417 of the electronic device. It also functions as an imaging recipe creation device that creates by utilizing the designed data.
  • the input device 1418 includes a template creation unit that cuts out part of a diagram image formed based on the design data and uses it as a template.
  • the created template is a matching processing unit built in the image processing unit 507.
  • a template matching template 1409 is registered in the memory 1408.
  • Template matching is a technique for identifying a location where a captured image to be aligned and a template match based on matching determination using a normalized correlation method or the like, and the matching processing unit 1409 performs matching determination. Based on the above, a desired position of the captured image is specified.
  • the degree of matching between the template and the image is expressed in terms of the degree of matching and the degree of similarity, but the same is true in terms of an index indicating the degree of matching between the two. Further, the degree of dissimilarity and the degree of dissimilarity are one aspect of the degree of coincidence and similarity.
  • the embodiment described below relates to pattern matching between edge information obtained mainly based on design data and captured images taken by SEM or the like, and edge information obtained based on design data.
  • the design data is expressed in, for example, the GDS format or the OASIS format, and is stored in a predetermined format.
  • the design data can be of any type as long as the software that displays the design data can display the format and can handle the data as graphic data.
  • matching processing is executed by a control device mounted on the SEM or an arithmetic processing device 1405 connected to the SEM via a communication line or the like.
  • the present invention is not limited, and a process as described later may be performed using a general-purpose arithmetic device that executes image processing by a computer program.
  • the technique described later can be applied to other charged particle beam apparatuses such as a focused ion beam (FIB) apparatus.
  • FIB focused ion beam
  • the present embodiment relates to a device for performing pattern matching, a program for causing a computer to execute pattern matching, and a storage medium for storing the program.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a first embodiment of template matching processing in a pattern matching apparatus included in a measurement / inspection apparatus (hereinafter simply referred to as an inspection apparatus). Matching is performed between the image data 100 of the search area acquired by the inspection apparatus and the design data 101 of the ROI area cut out from the design data of the semiconductor device, and finally the matching position 110 is calculated. Such processing is executed by the matching processing unit 1409.
  • a pattern to be searched for in the search target image has a high intensity (or high value) and a low intensity (or low value) edge intensity (or gradation value).
  • the purpose is to make it possible to detect the correct correct position even in the case of the above. For this purpose, details will be described later in the description of FIG. 1, but for each of a plurality of matching position candidates obtained by normal matching.
  • a similar region having a high intensity (or high value) edge strength (or gradation value) is removed from the image data, and the similarity evaluation with the template is performed on the remaining region of the image data (for example, correlation calculation (non-patent) Document 1 (pp. 1672)) is performed and a matching position candidate having a high degree of similarity is output as a matching position.
  • the edge intensity (or gradation value or similarity between the searched image and the template) of the pattern to be searched for is high intensity (or high value) and low intensity (or low value).
  • the edge strength of the pattern will be mainly described hereinafter.
  • the pixel value or the similarity between the image to be searched and the template can be matched by simply replacing the edge strength. it can.
  • noise reduction processing such as Gaussian filter processing and median filter processing (Non-Patent Document 1, pp. 1670) is performed as processing.
  • the noise reduction process is not limited to this, and any process that can reduce noise may be used.
  • edge emphasis processing is performed to emphasize the pattern shape.
  • Sobel filter processing Non-Patent Document 1, pp. 1215
  • the edge enhancement processing is not limited to this, and any processing that can perform edge enhancement may be used.
  • Both of the noise reduction processing and the edge enhancement processing in the preprocessing of the preprocessing unit A are not necessarily performed, and either one or both of the processing can be omitted.
  • Such image processing can be performed by the SEM image processing unit 1420.
  • an edge emphasis process is performed to emphasize the shape of the design data pattern.
  • Sobel filter processing Non-Patent Document 1, pp. 1215
  • the edge enhancement processing is not limited to this, and any processing that can perform edge enhancement may be used.
  • the main processing in the preprocessing unit B is not necessarily performed, and the processing may not be executed.
  • a template (first template) including multiple layers of information is generated.
  • image processing can be performed by a design data image processing unit 1414 provided in the template generation unit 1410.
  • the multi-layer template generation unit 1412 generates a template based on the multi-layer pattern data included in the selected design data area.
  • the matching processing unit 104 or 1409 uses the first template generated as described above. For example, a matching process using a normalized correlation method (Non-Patent Document 1, pp. 1672) is performed. By this matching processing, the position of the region where the pattern is similar between the template and the searched image can be detected.
  • the matching processing unit 104 selects a plurality of items having higher similarity (for example, correlation value). A value may be determined in advance so that the number of selections is a predetermined number, or an index for matching degree determination called a matching score that is greater than or equal to a predetermined value may be selected. Further, a predetermined number (or a predetermined number or more) indicating a degree of coincidence of a predetermined value or more may be determined in advance.
  • the selected matching position is the matching position candidate 105, and as described above, the matching position candidate 105 includes a matching correct answer position and an incorrect answer position in many cases.
  • the high-intensity similarity region designation processing unit 106 designates a region having the high edge strength described above.
  • This high-intensity similarity region is a region having a high similarity between the template and the image to be searched and a high-intensity region, a region having a high similarity and expected to be a high-intensity, or a region including such a region (here, The region including such a region means, for example, a region of a layer having design data including a region having high similarity and high strength.
  • Such processing is performed by the region selection unit of the removal processing selection unit 1411.
  • the design data of the upper layer pattern having high strength is designated based on the design data.
  • the high-intensity similar region removal processing unit 107 converts the region (upper layer pattern 311 in the example of FIG. 3) designated by the previous high-intensity similar region designation processing unit 106 into image data (covered data) corresponding to each matching position candidate.
  • the second target image excluding the specific layer information is generated by removing the area from the search image) area (area 300 in the example of FIG. 3). As a result, the above-described high-intensity region (pattern information of the specific layer) can be removed.
  • the image data here may be an image that has been preprocessed by the preprocessing unit A102 or an image that is the image data 100 acquired by the inspection apparatus.
  • the high-intensity similarity region designation processing unit 106 creates a template on which the lower layer pattern is selectively displayed based on the above selection.
  • the lower layer template generation unit 1413 creates a template (second template) in which the lower layer pattern is selectively displayed by excluding the selected pattern based on the selection of the upper layer pattern.
  • the above-described high-intensity region or low-intensity region may be automatically determined based on layer information registered in GDS data or the like.
  • an input device 1418 sets an image acquisition region on design data, and based on the selection, automatically determines to which layer a pattern included in the acquisition region belongs, and a pattern belonging to the upper layer side, The patterns belonging to the lower layer side may be automatically determined.
  • When performing such processing automatically prepare a sequence for classification so that a pattern having upper layer information is an upper layer pattern, and a pattern having lower layer information is a lower layer pattern, Patterns are automatically classified based on image acquisition area settings.
  • Such processing may be executed by the layer determination unit 1415 based on the selection by the region selection unit 1411.
  • a template other than the removed region is used for the image data (image 331 in the example of FIG. 3) obtained by the previous high-similar region removal processing unit 107. Similarity is evaluated by using a pattern (second template including specific layer information) (lower layer pattern 321 in the example of FIG. 3). Thereby, it is possible to perform similarity evaluation by removing a high-intensity similar region at each matching position candidate, and it is possible to perform similarity evaluation mainly with a low-intensity pattern.
  • the matching position selection processing unit 109 compares the similarity at each matching candidate position obtained by the similarity determination processing unit 108 with respect to the image from which the previous high-intensity similar region has been deleted, and matches the candidate with the highest similarity. Output as position 110.
  • Such similarity determination may be performed selectively with respect to the extracted matching candidate positions, so that an accurate matching position can be specified with high efficiency.
  • Such a similarity determination can be performed by the matching algorithm as described above, and can be performed by the matching processing unit 1409. Further, matching candidate position information may be stored in the memory 1408, and a template for a lower layer pattern may be superimposed on the image based on the position information.
  • the similarity determination is performed using the second template in which the lower layer pattern is selectively displayed.
  • the similarity determination may be performed using the first template.
  • the degree of similarity is relatively low compared to the determination using the second template.
  • the second target image is an image from which the upper layer information is removed, even if the upper layer information remains in the template, the degree of similarity between the plurality of matching position candidates is greatly affected. May not be given.
  • FIG. 3 shows the design of the ROI region by the high-intensity similar region designation processing unit 106, the high-intensity similar region removal processing unit 107, and the similarity determination processing unit 108 for the image from which the high-intensity similar region has been removed in FIG. It is a figure explaining the 1st method which removes a high intensity
  • FIG. 3A is an example of an image 300 acquired by the inspection apparatus. This image is an example of observing a semiconductor device having a multilayer structure, and has a two-layer structure of an upper layer and a lower layer.
  • the pattern 301 formed in the upper layer is an example in which the gradation value of the image is higher and the strength of the edge of the pattern is higher than the pattern 302 formed in the lower layer.
  • FIG. 3B shows ROI area design data 305, which is a template image.
  • the edge strength of the lower layer pattern 302 is weaker than that of the upper layer pattern 301. Therefore, in normal template matching, for example, There is a case where a matching position shift occurs in the lower layer pattern, and a matching correct answer position cannot be obtained (the same reason as the example described in FIG. 2F). Therefore, the upper layer pattern having a high edge strength or a high gradation value is removed.
  • 3 (c) and 3 (d) are upper layer pattern design data 310 and lower layer pattern design data 320 for one of the matching position candidates described in FIG.
  • the upper layer design data 310 is removed from the image 300 to obtain a high intensity
  • An image 331 from which the area has been removed is generated.
  • This removal process is performed by the removal processing unit 107 of the high-intensity similar region.
  • the method for designating the area to be removed will be described with reference to FIG. 4. For example, when it is known from the properties of the observation image that the intensity of the upper layer pattern becomes high, for example, the upper layer pattern is removed. There are a method of determining in advance as an area and a method of allowing a pattern to be removed from the user to be accepted (an example of a user-set GUI (Graphical User Interface) will be described with reference to FIG. 13). .
  • GUI Graphic User Interface
  • Similarity evaluation is performed on the image 331 from which the high-intensity area has been removed with a pattern (in this example, the lower layer design data 321) that is design data other than the removed area (for example, a normalized correlation value method is used). Use).
  • This similarity evaluation is performed by the similarity determination processing unit 108.
  • the similarity evaluation method here is not limited to the normalized correlation method, and may be any method that can evaluate the similarity.
  • patterns patterns for similarity evaluation
  • the hidden portion is removed. It is also possible to use (removal of the portion overlapping the broken line region interior 322 in FIG. 3D).
  • FIGS. 3E and 3F show examples of the matching correct answer position 330 and the matching incorrect answer position 340 included in the matching candidates.
  • the lower layer pattern of the image 300 is designed. Although it almost coincides with the lower layer pattern 332 of the data, the lower layer pattern of the image 300 does not coincide with the lower layer pattern 333 of the design data at the incorrect answer position 340.
  • a correct matching position can be selected by selecting a candidate having a high similarity calculated by the similarity determination processing unit 108 from the matching candidates.
  • the upper layer pattern 301 has high strength and the lower layer pattern 302 has low strength.
  • the upper layer pattern 301 is not particularly limited to two layers, and the high strength region is not limited to the upper layer.
  • the layer of the high-intensity region is removed, and similarity determination processing is performed in the remaining region.
  • FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a method for specifying a high-intensity similar region to be removed from the image data 100 by the high-intensity similar region designation processing unit 106 in FIG.
  • the following two examples will be described in this specification as a method for designating a high-intensity similarity region.
  • One is a method of extracting high-intensity similar regions from the image captured by the inspection device by image processing etc., and the other is advanced before image acquisition from the image acquired by the inspection device and the nature of the observation sample. This is a method for acquiring information of a similar region.
  • the former will be described later with reference to FIG.
  • the latter includes, for example, a method of accepting information on a region that becomes a highly similar region obtained in advance as a user input, or fixing and setting a highly similar region in the matching process.
  • the process of selecting the design data of the layer corresponding to the high intensity from the design data 402 of the ROI region is selected as the high-intensity similarity selection processing unit 403.
  • the layer information 401 of the design data having high strength is accepted as a user input as described above, for example, an image obtained by observing a sample with an inspection apparatus (or a shape or composition is similar).
  • the image of which the image to be observed can be analogized is presented as an image for the user to specify the layer of the high-intensity region, and the layer of the high-intensity similar region determined by the user based on the image is accepted as input. Do.
  • the presentation of the image here is not always necessary, and it is only necessary to accept the layer of the high-intensity similar region as the user's input (in this case, for example, the user can perform the experience or simulation of the past). Judging from the result, etc., a high-intensity similarity region is designated.
  • the highly similar region is fixed and set, for example, in the case of an electron microscopic image of a semiconductor pattern, the upper layer pattern often detects more emitted electrons, so the upper layer pattern is a layer with high intensity.
  • the sample type material and structure type
  • the observation conditions of the device accelerating voltage, probe current, electron detector type (installation position and detection conditions for electron microscopes), and other magnetic field conditions in the device
  • the area where the intensity is high may differ. In this case, the area where the intensity is high is set. It will be.
  • an acquired image may be calculated by a simulation based on the type of sample and the observation conditions of the apparatus, and the high intensity region may be selected from the image.
  • This processing is performed by the high-intensity region designation processing unit 106 in FIG.
  • a high-intensity region to be removed by the high-intensity similar region removal processing unit 107 is specified for the image 100 of the inspection apparatus that fails to match due to a mixture of high-intensity and low-intensity regions. be able to.
  • FIG. 5 is a diagram for explaining a second method for removing a high-intensity similar region from the image data 100 by the highly similar region removal processing unit 107 in FIG.
  • the method of removing the highly similar region described above with reference to FIG. 3 is a method of removing all the regions having the layer pattern designated in the design data.
  • a method for designating (or extracting) a higher-intensity area from the designated layer based on the design data and removing the designated (or extracted) area from the image data 100 acquired by the inspection apparatus. Is described. This makes it possible to bring the high-intensity similar region to be removed from the image 100 closer to the high-intensity similar region in the actual image, and to avoid deleting the low-intensity region in the designated layer more than necessary. Become.
  • the actually formed semiconductor pattern 500 may deviate from the pattern 510 described in the design data (the line width is actually the line pattern).
  • the semiconductor pattern 501 and the design data pattern 511 are different from each other), and even when there is such a difference, it is possible to remove only the high-intensity similarity region as much as possible.
  • the pattern edge portion has a region 521 (sometimes called a white band) having a wide gradation value. Only the white band 521 is removed as a high-intensity region.
  • the layer designated as a high-intensity similar region (this example is an example in which the lower layer pattern 531 in FIG. 5D is a high-intensity similar region)
  • the design data of the layer when the pattern 541 of low intensity overlaps or is included in an area where the pattern exists in the actual image (for example, as shown in the area indicated by the broken line in FIG. It is possible to avoid unnecessarily removing the region having the low-intensity pattern in the pattern of layers other than the layer of the strength-similar region.
  • the upper layer design data 510 shown in FIG. 5B is designated as a layer of a high-intensity similar region.
  • the line width of the line pattern in the SEM image 500 is different from the design data (in this example, the line width is narrowed but may be thickened). Therefore, as shown in FIG. 5G, the line width of the corresponding line pattern is changed (in this example, the line width is narrowed, but it is not limited to narrowing, it is thicker).
  • the changing method for example, the number of pixes designated for the line width size is changed (for example, the region is expanded or reduced by image processing).
  • the designation of the change size includes a method of accepting a change amount from a user and a method of setting based on a simulation result of a semiconductor process.
  • the method of setting the change amount is not limited to this, and any method can be used as long as the change amount equivalent to the image acquired by the actual inspection apparatus can be set.
  • the upper layer design data 510 shown in FIG. 5B is designated as a layer of a high-intensity similar region.
  • the peripheral region of the pattern edge portion 511 is designated as the high-intensity similarity region.
  • FIG. 5F illustrates an example of the designated area 551.
  • an area having a width of several pix along the edge portion of the pattern is designated as an area corresponding to the thickness of the white band. The areas other than the designated area are not removed. Thereby, only the white band portion of the high intensity region can be removed.
  • the lower layer design data 530 in FIG. 5D is designated as a layer of a high-intensity similar region.
  • the region designated as the high-intensity similarity region is a lower layer pattern, and in the SEM image 540, the upper layer pattern 541 overlaps the lower layer pattern, and the lower layer pattern becomes invisible (for example, FIG. 5E). Area surrounded by a broken line).
  • a process of removing the lower layer pattern area where the upper layer pattern overlaps in the design data from the area to be removed as the high-intensity similarity area is performed (for example, surrounded by a broken line in FIG. 5 (h)).
  • Area the area to be removed is the upper layer pattern and the lower layer pattern in the design data, and the area where the pattern exists in both can be calculated by a logical operation or the like.
  • the method for calculating the region to be removed is not limited to this, and any method may be used as long as it is a method for extracting a portion overlapping the high-intensity similar region and other regions.
  • the formed semiconductor pattern may deviate from the shape of the design data due to various factors (Patent Document 4). Therefore, a pattern obtained by processing the design data so as to approximate the shape of the semiconductor pattern may be used instead of the design data described above. As an example, a Gaussian filter process is performed on the design data, a contour is extracted from the result, and a shape close to the actual pattern shape is obtained, or an exposure simulation is performed, and the result is analyzed. Then, there is a method of performing contour extraction to obtain a shape close to the actual pattern shape (Patent Document 4).
  • each method may be used alone or in combination. In this way, by setting the removal region in accordance with the situation of the high-intensity similar region in the image of the inspection apparatus, it is possible to improve the performance of selecting the correct position in the matching method described in FIG. it can.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a third method for removing a high-intensity similar region from the image data 100 by the highly similar region removal processing unit 107 in FIG.
  • the method of removing the highly similar region described above with reference to FIG. 3 or FIG. 5 is a method of removing all of the regions having the layer pattern specified in the design data, or a specific process based on the design data. In this method, the set area is removed by adding.
  • a high-intensity area is specified (or extracted) based on both the design data of the specified layer and the image acquired by the inspection apparatus, and the specified (or extracted) area is acquired by the inspection apparatus.
  • a method of removing from the image data 100 will be described.
  • the high-intensity similar region to be removed from the image data 100 can be brought close to the high-intensity similar region in the actual image, and the removal of the low-intensity region more than necessary by removing the high-intensity similar region is avoided. It will be possible.
  • FIG. 6A shows an image acquired by the inspection apparatus, and the upper layer pattern 601 is a high-intensity similar region.
  • contour extraction processing for example, Patent Document 1, pp.253, pp.1651
  • FIG. 6B shows an example of the result of extracting the contour 612.
  • the contour 612 is extracted using the upper layer pattern 611 of the design data as an initial condition.
  • a region 621 from which all the region inside the contour is removed is used.
  • the method is not limited to changing the width, and all methods described in the explanation of FIG. 5 can be used. Thereby, in the matching method demonstrated in FIG. 1, the performance of selecting a correct position can be improved.
  • FIG. 7 is a block diagram showing a configuration of a second method for designating a high-intensity similar region to be removed from the image data 100 by the high-intensity similar region designation processing unit 106 described in FIG. FIG.
  • the method described above with reference to FIG. 3 is a method for acquiring information on a highly similar region before image acquisition from the image acquired by the inspection apparatus and the properties of the observation sample.
  • a method for extracting a high-intensity similar region from an image captured by an inspection apparatus by image processing will be described.
  • This method is a method in which an area for evaluating the strength is set for each layer of the design data, and the area having the highest intensity is removed from each evaluation area.
  • FIG. 7A is a block diagram of the configuration of this method.
  • an intensity evaluation area based on each layer of the design data is set, and an index value for evaluating the intensity for each layer is calculated 704.
  • a layer having high strength is selected 705 from the result, and the selected region is set as a high strength similar region 706.
  • This example is a two-layer semiconductor pattern.
  • FIG. 7B shows an example in which the upper layer pattern evaluation area 711 is set to an image acquired by the inspection apparatus
  • FIG. 7C shows the lower layer pattern evaluation area 721 of the image acquired by the inspection apparatus.
  • the evaluation index value of intensity is calculated in the evaluation area 711 of the upper layer pattern and the evaluation area 721 of the lower layer pattern, respectively.
  • the index value for example, an average value of edge strength in the evaluation region, an average pixel value, or a correlation value between an image acquired by the apparatus and a template is used.
  • the index value having the higher intensity is selected 730 as the high intensity similarity region.
  • the evaluation index is not limited to the index shown here, but may be an index value that allows comparison of strength.
  • the evaluation index value in each layer is similarly calculated for the pattern of the structure of 3 layers or more by setting an evaluation area in each layer, It is possible to select a high-intensity similarity region from the evaluation index value.
  • a high-intensity similar region can be extracted from an image captured by the inspection apparatus by image processing.
  • FIG. 9 is a block diagram showing the configuration of another embodiment of the template matching process.
  • a processing 900 for a high-strength similar region is performed.
  • the high-intensity similar region is removed by the removal processing unit 107 from the image acquired by the inspection apparatus.
  • the region removed may have pattern information of layers other than the layer intended to be removed. This is the case, for example, when the layers under the removed layer are seen through and the pattern is on the removed layer. If information on layers other than the high-intensity similar region is also removed as described above, there is a risk that the correct matching position cannot be selected by the matching method described in FIG. 1 due to the lost information.
  • the corresponding area is processed to reduce the high-intensity information while leaving the pattern information of other layers. (A specific example will be described with reference to FIG. 10). Accordingly, in the method of FIG. 1, some or all of the information that has been removed from the image data 100 acquired by the inspection apparatus remains, so that the matching correct position selection performance in the similarity determination processing 108 and the matching position selection processing 109. Can be improved.
  • the input is the image data 100 acquired by the inspection apparatus and the design data of the ROI area.
  • processing for reducing the influence of noise included in the image on the matching processing is performed.
  • noise reduction processing such as Gaussian filter processing and median filter processing (Non-Patent Document 1, pp. 1670) is performed as processing.
  • the noise reduction process is not limited to this, and any process that can reduce noise may be used.
  • edge emphasis processing is performed to emphasize the pattern shape.
  • Sobel filter processing Non-Patent Document 1, pp. 1215
  • the edge enhancement processing is not limited to this, and any processing that can perform edge enhancement may be used.
  • Both the noise reduction process and the edge enhancement process in the pre-processing of the pre-processing unit A are not necessarily performed, and either one or both processes may not be performed.
  • an edge enhancement process is performed in order to enhance the shape of the pattern of the design data. For example, Sobel filter processing (Non-Patent Document 1, pp. 1215) is performed. Note that the edge enhancement processing is not limited to this, and any processing that can perform edge enhancement may be used.
  • the matching processing unit 104 performs template matching (Non-Patent Document 1, pp. 1670). For example, a matching process using a normalized correlation method (Non-Patent Document 1, pp. 1672) is performed. By this matching processing, the position of the region where the pattern is similar between the template and the searched image can be detected.
  • the matching processing unit 106 selects a plurality of items having higher similarity (for example, correlation value).
  • the selected matching position is the matching position candidate 105, and as described above, the matching position candidate includes a matching correct answer position and an incorrect answer position in many cases.
  • the high-intensity similarity region designation processing unit 106 designates a region having the high edge strength described above.
  • This high-intensity similarity region is a region having a high similarity between the template and the image to be searched and a high-intensity region, a region having a high similarity and expected to be a high-intensity, or a region including such a region (here, The region including such a region means, for example, a region of a layer having design data including a region having high similarity and high strength.
  • the high-intensity similar region processing unit 900 processes the region specified by the previous high-intensity similar region designation processing unit 106 into the region of image data (searched image) corresponding to each matching position candidate.
  • image data here may be an image that has been preprocessed by the preprocessing unit A102 or an image that is the image data 100 acquired by the inspection apparatus.
  • the similarity determination processing unit 108 for the image obtained by processing the high-intensity similar region uses the template pattern other than the removed region to determine the similarity for the image data obtained by the previous high-intensity similar region removal processing unit 107. Evaluate. Accordingly, it is possible to perform similarity evaluation by processing a high-intensity similar region with each matching position candidate, and it is possible to perform similarity evaluation mainly with a low-intensity pattern.
  • the matching position selection processing unit 109 compares the similarity at each matching candidate position obtained by the similarity determination processing unit 108 with respect to the image from which the previous high-intensity similar region has been deleted, and matches the candidate with the highest similarity. Output as position 110. As described above, it is possible to determine an exact matching position by template matching even in the case where a high intensity and a low intensity are mixed in the search target pattern shown in the search target image. .
  • FIG. 10 is a diagram for explaining a method of processing the high-strength similar region by the processing unit 900 for the high-strength similar region described in FIG. 9.
  • FIG. 10A shows an example of the image data 1000 acquired by the inspection apparatus.
  • This multi-layer sample has a two-layer structure, and the upper layer pattern 1001 is a high-strength region. Therefore, the high-strength similar region to be processed is the upper layer pattern 1011 in the design data shown in FIG.
  • FIG. 10C shows an example of the processing result.
  • the processing region 1011 is interpolated with pixel values in the region around the processing region, and the pixel values in the processing region are filled (in this example, interpolation is performed with pixel values adjacent to the left and right of the processing region). Is).
  • the image data interpolation method is described in, for example, Patent Document pp. 1360.
  • information on adjacent patterns other than the pattern of the high-intensity region in the high-intensity region can be estimated from information around the high-intensity region, and the high-intensity region can be filled (interpolated) with the information.
  • an image in which the information of the high-intensity region is reduced by performing processing for relatively reducing the information of the high-intensity region (in this example, the upper layer pattern) with respect to the original image is used. Similarity determination can be performed.
  • FIGS. 10D and 10E are diagrams for explaining a method of processing by a method different from the method of interpolating with the adjacent pixels described above.
  • the processing region high-intensity similar region
  • FIG. 10D shows an example of the weight.
  • the processing area 1031 is weighted smaller than the area 1032 other than the processing area.
  • the strength of 1041 that is a high-intensity similar region can be weakened.
  • the weight here is not limited to a uniform value, and can be multivalued.
  • a high-strength similar region for the two-layer structure pattern has been described. However, this is not limited to two layers, and the same processing may be performed for three or more layers.
  • a high-strength similar region can be processed by the method as described above.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of still another embodiment of the template matching process.
  • the template is not design data but an image 1001 acquired by an inspection apparatus.
  • the design data is not used in the high-intensity similar region designation processing unit 1103, and the removal / processing of the high similarity region is performed on both the searched image and the template in FIG. 1 and FIG. Different from the method.
  • a high-intensity similar region designation method in the high-intensity similar region designation processing unit 1103 will be described with reference to FIG.
  • the input is template image data 1101 acquired by the inspection apparatus to form a template, and searched image data 100 acquired by the inspection apparatus.
  • processing for reducing the influence of noise included in the image on the matching processing is performed.
  • noise reduction processing such as Gaussian filter processing and median filter processing (Non-Patent Document 1, pp. 1670) is performed as processing.
  • the noise reduction process is not limited to this, and any process that can reduce noise may be used.
  • edge emphasis processing is performed to emphasize the pattern shape.
  • Sobel filter processing (Non-patent Document 1, pp. 1215) is performed.
  • edge enhancement processing is not limited to this, and any processing that can perform edge enhancement may be used. Both of the noise reduction processing and the edge enhancement processing in the preprocessing of the preprocessing sections A and B are not necessarily performed, and either one or both processing may not be performed. It is.
  • the matching processing unit 104 performs template matching (Non-Patent Document 1, pp. 1670).
  • Non-Patent Document 1 pp. 1672
  • the matching processing unit 106 selects a plurality of items having higher similarity (for example, correlation value).
  • the selected matching position is the matching position candidate 105, and as described above, the matching position candidate includes a matching correct answer position and an incorrect answer position in many cases.
  • the high-intensity similarity region designation processing unit 1103 designates the region having the high edge strength described above.
  • the high-intensity similar region removal / processing unit 1102 uses the region specified by the previous high-intensity similar region designation processing unit 106 as a region of image data (searched image and template image) corresponding to each matching position candidate. Is removed / processed.
  • image data here may be an image pre-processed by the pre-processing units A 102 and B, or an image as it is, the image data 100 and 1101 acquired by the inspection apparatus.
  • the similarity determination processing unit 108 for the image from which the high-intensity similar region is removed / processed performs processing / processing of the previous high-intensity similar region with respect to the searched image that has been processed by the processing / removal processing unit 107 in the previous high-intensity similar region.
  • the similarity is evaluated using the template that has been subjected to the removal processing unit 107. Accordingly, it is possible to perform similarity evaluation by removing / processing a high-intensity similar region at each matching position candidate, and it is possible to perform similarity evaluation mainly with a low-intensity pattern.
  • the matching position selection processing unit 109 compares the similarity at each matching candidate position obtained by the similarity determination processing unit 108 with respect to the image from which the previous high-intensity similar region has been deleted, and matches the candidate with the highest similarity. Output as position 110. As described above, even if the search target pattern shown in the search target image and the search target pattern shown in the template have both high and low edge strength, the template matching is accurate. It becomes possible to determine the matching position.
  • FIG. 12 shows a method for specifying a high-intensity similar region and a processing / removal of a high-intensity similar region in the high-intensity similar region designation processing unit 1103 and the high-intensity similar region processing / removal processing unit 1102 described in FIG. It is a figure explaining the method to do.
  • the high-intensity similarity region is specified by extracting from the image 1200 acquired by the inspection apparatus without using design data.
  • the high-intensity region is, for example, a region where the edge strength is high or the pixel value is high.
  • the former region having a high edge strength may be obtained by performing an appropriate binarization process (Non-Reference 1) on the edge image of the image 1200 to extract a region corresponding to the higher value, and the latter pixel value.
  • the image 1200 may be binarized to extract a region corresponding to a higher value.
  • the method of extracting a region having a high edge intensity or a high pixel value is not limited to the binarization process, and any method can be used as long as the corresponding region can be extracted.
  • the region 1211 shown in the image 1210 in FIG. 12C is the region 1211 shown in the image 1210 in FIG. As shown in FIG. 12C, the region 1211 as it is can be designated as the region 1221 to be removed / processed. Further, as described in FIG. 6, the outline of the area 1211 is extracted, and all 1241 inside the area or the area where the outline is thickened by a specified width is designated as the area to be processed / removed. You can also. Further, when processing a highly similar region, interpolation processing or weighting processing may be performed as described with reference to FIG. Accordingly, the high-intensity similar region designation processing unit 1103 and the high-intensity similar region processing / removal processing unit 1102 described in FIG. 11 are designated, and the high-intensity similar region is processed / removed. Is possible.
  • FIG. 13 is a diagram for explaining an example of a GUI that makes it possible to accept from the user the setting method of the removal / processing region when removing / processing the high-intensity similar region, and the setting of the removal method.
  • This figure is displayed on the display device 820 of the inspection apparatus that can perform high-intensity similarity region removal / processing on the matching candidates obtained by the matching processing and select a matching correct position by the similarity determination processing. It is an example of GUI1300 to be performed.
  • the check box 1301 it is possible to select whether or not to perform the selection of the correct matching position by the high intensity similarity region removal / processing process and the similarity determination process described in this specification.
  • the selection box 1302 or 1312 can be used to select whether the measurement data-device image matching or the device image-device image matching.
  • the removal / processing area setting method and the setting of the removal method can be received from the user.
  • the input box 1319 can receive the input of the layer in the design data to be removed / processed from the user (using the method described in FIG. 4). is there).
  • the selection box 1304 is selected, the design data layer to be removed / processed can be automatically selected (the method described with reference to FIG. 7). Further, the removal / processing area correction setting can be accepted from the user, and when the check box 1306 is selected, the area to be removed / processed can be manually designated or edited.
  • This designation and editing can be performed while confirming the area in the display area 1323 of the high-intensity similar area.
  • the extracted area can be expanded or reduced by a value (for example, set in pix units) input to the input box 1321.
  • a selection box 1307 an area can be set by contour extraction processing (the method described with reference to FIG. 6). Further, details of the removal / processing area can be received from the user.
  • the selection box 1308 is selected, a method of making the entire area a removal / processing area can be selected (the method described in FIG. 3), and the selection box 1326 is selected. If selected, a method of removing / processing the periphery of the edge of the region can be selected (the method described in FIG. 5).
  • the input of the area width (for example, set in pix) can be accepted in the input box 1322.
  • a removal or processing method can be selected.
  • the selection box 1309 it is possible to select to remove the high-intensity region (the method described in FIG. 3).
  • the selection box 1310 is selected, the high-intensity region can be interpolated with adjacent pixels (the method described in FIG. 10).
  • weighting processing can be performed on the high-intensity region (the method described with reference to FIG. 10).
  • the setting method of the removal / processing area and the setting of the removal method can be received from the user.
  • a high-strength layer can be automatically selected (the method described with reference to FIG. 12).
  • the selection box 1314 is selected, the area can be manually designated and processed. This designation and processing can be performed while confirming the area in the high-intensity similar area display area 1323.
  • a removal or processing method can be selected.
  • the selection box 1315 is selected, the high-intensity region can be removed (this method is the method described in FIG. 3).
  • the high-intensity region can be complemented with adjacent pixels (the method described in FIG. 10).
  • weighting processing can be performed on the high-intensity region (the method described with reference to FIG. 10).
  • the GUI does not have to have all the members listed here, and is provided with all or part of the GUI.
  • FIG. 15 is a diagram for explaining an example in which a low contrast region such as a lower layer pattern is selected as an image for similarity determination.
  • 15 (a) and 15 (b) are the same as FIGS. 6 (a) and 6 (b).
  • a selection area 1521 is selected, and an image 1531 for similarity determination is formed based on this selection. Also by such a method, it becomes possible to specify the exact matching position while suppressing the influence of the high intensity region.
  • FIG. 15 (e) is a diagram for explaining an example in which a region where a pattern is present is selectively extracted from low-intensity regions. Rather than using all the selected areas for similarity determination, the matching position can be accurately identified even if an image is formed based on an area where a pattern exists.
  • FIG. 16 is a flowchart showing a process of determining a matching position based on a plurality of pattern matching processes. The difference from the pattern matching method described in FIG. 1 and the like is that the second pattern matching is performed using the lower layer template after removing the removal region from the image.
  • step 1601 based on the setting of an arbitrary area on the design data, information necessary for template creation is read from the storage medium (design data storage medium 1417 or memory 1408) (step 1601). Based on the read design data, a multi-layer template used for the first pattern matching is created (step 1604) and a lower layer template used for the second template matching is created (step 1602). Further, an excluded area of the image for performing the second pattern matching is selected (step 1603).
  • step 1605 an image to be subjected to pattern matching is acquired (step 1605), and pattern matching using the multi-layer template created in step 1604 is executed (step 1606).
  • a preset matching score threshold value predetermined value
  • An error message is generated with processing. If the number m of matching positions is 1, the matching process is terminated, assuming that there is one correct position, that is, the final matching position has been identified. Since the sample is charged and the resolution of the image is low, the number of matching positions may be only one. In this case, an error message or the like may be generated. You may make it change correspondence according to the condition and measurement environment of a sample.
  • the process proceeds to the next step.
  • a threshold value may be set for the number of matching positions, and the top m matching positions with high scores may be specified.
  • the removal area selected in step 1603 is removed from the SEM image acquired in step 1605 to generate a removal image (step 1607).
  • the removal region is a region set so as to cover the contour of the upper layer pattern, and a region slightly larger than the contour of the upper layer pattern may be used as the removal region.
  • Pattern removal using the lower layer template created in step 1602 is executed on the removed image thus formed (step 1608). That is, in the flowchart illustrated in FIG. 16, the degree of coincidence determination based on pattern matching is performed between an image from which upper layer pattern information has been removed and a lower layer pattern selectively extracted and a lower layer template in which no upper layer pattern exists. Is done.
  • n of matching positions in step 1608 If the number n of matching positions in step 1608 is 0, an appropriate lower layer pattern could not be detected, and an error message is generated. If n is 1, the matching process is terminated under the condition that the matching position has been properly specified under the condition that the matching position has also been specified in the pattern matching in step 1606. If the matching position in step 1608 and the matching position in step 1608 do not match, an error message is generated based on the determination that matching has not been performed properly.
  • step 1608 If the number n of matching positions in step 1608 is plural (n> 1), the number o of matching positions specified in both step 1606 and step 1608 is determined. If o is 1, appropriate matching is performed. Assuming that there is one position, the matching process is terminated. When o is plural (o> 1), there are a plurality of matching position candidates. Therefore, in order to select an appropriate one, the position having the maximum matching score in step 1606 or step 1608, or The position where the multiplication value of the matching degree of both the matchings and the added value of the matching score is maximized is determined as the matching position (step 1609).
  • FIG. 17 is also a flowchart showing a process of determining a matching position based on a plurality of pattern matching processes, as in FIG. 16, and in the process illustrated in FIG. 17 in particular, there is an overlay error between the upper layer pattern and the lower layer pattern. Even in some cases, the main purpose is to execute pattern matching appropriately.
  • Steps 1701 to 1703 are substantially the same as steps 1601 to 1608. If the number p of matching positions specified by both of the two matches is zero, an error message is generated as the matching was not properly performed (step 1704). If the number p is 1, if the matching position between the two is equal to or less than a predetermined threshold value, the matching is terminated because the matching is successful (step 1705). If the distance between the matching positions exceeds a predetermined threshold, it is assumed that a matching failure or a gap between layers (overlay error) has occurred, and an output for displaying that fact on the display device is performed. (Step 1706).
  • the position specified by the first pattern matching is the position specified as a result of being strongly influenced by the upper layer pattern
  • the position specified by the second pattern matching is the lower layer. This is a position corresponding to the position of the pattern. Therefore, the deviation (shift amount) between the two can be defined as an overlay error.
  • step 1708 when the number p of matching positions is larger than 1 (p> 1), the one having the closest distance between the two matching positions is selected, or the distance between the two matching positions satisfies a predetermined condition (for example, after selecting (below the threshold value) (step 1708), processing equivalent to steps 1705 and 1706 is executed.

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Abstract

　本発明は、複数層を含むパターン画像のように、異種の特徴を持つ複数の領域が含まれる画像に対するパターンマッチングを高精度に行うパターンマッチング装置等の提供を目的とする。　上記目的を達成するために本発明では、設計データ、或いは撮像画像に基づいて形成されたテンプレートを用いて、対象画像上でパターンマッチングを実行するパターンマッチング装置であって、異なる複数の対象パターンを含む第１のテンプレートを用いて、第１の対象画像に対するパターンマッチングを実行し、第１の対象画像から、特定パターンを含む領域の情報を除外して第２の対象画像を作成し、当該第２の対象画像と、前記特定パターン以外のパターン情報を含む第２のテンプレートとの間の類似度判定を行うパターンマッチング装置を提案する。

Description

パターンマッチング装置、及びコンピュータープログラム
　本発明は、パターンマッチング装置、及びコンピュータープログラムに係り、特に、半導体デバイスの設計データや撮像画像に基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像内に複数の特徴領域が含まれる画像に対するパターンマッチングを行うパターンマッチング装置、及びコンピュータープログラムに関する。
　半導体ウェーハ上に形成されたパターンを計測，検査する装置では、テンプレートマッチング技術（非特許文献１）を利用して、所望の計測位置に検査装置の視野に合わせることを行う。特許文献１には、そのようなテンプレートマッチング方法の一例が説明されている。なお、テンプレートマッチングは、予め登録されたテンプレート画像と最も一致する領域を、探索対象の画像から見つける処理である。テンプレートマッチングを用いた検査装置の例としては、走査型電子顕微鏡を用いた半導体ウェーハ上のパターンの計測がある。
　本装置では、ステージ移動によって計測位置の大まかな位置に装置の視野を移動するが、ステージの位置決め精度だけでは電子顕微鏡の高倍率で撮像された画像上では大きなズレが生じることが多い。
　また、ウェーハをステージに毎回同じ方向で載せられるとは限らず、ステージに載せたウェーハの座標系（例えば、ウェーハのチップ等の並ぶ方向）が、ステージの駆動方向と完全には一致せず、これも電子顕微鏡の高倍率で撮像された画像上でのズレの原因となる。更に所望の観察位置での高倍率の電子顕微鏡画像を得るために、電子ビームを微小量（例えば、数十μｍ以下）だけ偏向させて観察試料上の狙った位置に照射する場合があるが（ビームシフトと呼ぶ場合がある）、このビームシフトにおいてもビームの偏向制御の精度だけでは照射位置が所望の観察位置からズレが生じることがある。このような夫々のズレを補正して正確な位置での計測，検査を行うために、テンプレートマッチングが行われる。
　具体的には、電子顕微鏡像よりは低倍率の光学式カメラでのアライメント、および電子顕微鏡像でのアライメントを行い、多段階にアライメントを行う。例えば、ステージに乗せたウェーハの座標系のアラメントを光学式カメラで行う場合には、ウェーハ上で離れた位置にある複数チップ（例えばウェーハの左右両端のチップ）の画像を用いてアライメントを行う。まず夫々のチップ内、あるいは近傍にあるユニークな同一パターン（夫々のチップ内で相対的に同じ位置にあるパターン）をテンプレートとして登録する（登録に用いるパターンとしては、ウェーハ上に光学用のアライメントパターンとして作成されたものを用いることが多い）。次に、夫々のチップでテンプレート登録したパターンを撮像するようにステージ移動を行い、夫々のチップで画像を取得する。取得した画像に対しテンプレートマッチングを行う。その結果得られる夫々のマッチング位置をもとに、ステージ移動のズレ量を算出し、このズレ量をステージ移動の補正値としてステージ移動の座標系とウェーハの座標系を合わせることを行う。また、次に行う電子顕微鏡でアライメントでは、予め計測位置に近いユニークなパターンをテンプレートとして登録しておき、テンプレートから見た計測位置の相対座標を記憶しておく。
　そして電子顕微鏡で撮像した画像から計測位置を求める時は、撮像した画像においてテンプレートマッチングを行い、マッチング位置を決め、そこから記憶しておいた相対座標分移動したところが計測位置となる。このようなテンプレートマッチングを利用して、所望の計測位置まで装置の視野を移動させることを行う。
　また特許文献２には、テンプレートマッチング用のテンプレートを、半導体デバイスの設計データに基づいて作成する方法が説明されている。設計データに基づいてテンプレートを作成できれば、テンプレート作成のためにわざわざ検査装置で画像を取得するという手間がなくなる等の利点がある。
　特許文献３には、上層および下層を分けて下層の影響を除去してマッチング性能を向上する方法が提案されている。
　特許文献４には、設計データに基づいて形成されるテンプレートと、画像間のマッチング処理に関し、両者の形状差を補完すべく、設計データに露光シミュレーションを施す手法が説明されている。
特許文献２００１－２４３９０６号公報（対応米国特許ＵＳ６，６２７，８８８） 特許文献２００２－３２８０１５号公報（対応米国特許ＵＳ２００３／０１７３５１６） ＷＯ２０１０／０３８８５９号公報 特許文献２００６－１２６５３２号公報（対応米国特許ＵＳ２００６／０１０８５２４）
新編　画像解析ハンドブック、高木幹雄　監修、東京大学出版会（２００４）
　撮像画像に基づくテンプレートの作成や、特許文献１に開示されているような擬似的なテンプレートの作成と比較して、特許文献２，３、及び４に開示されているように、設計データを用いてテンプレートを作成する手法によれば、テンプレート作成のために電子顕微鏡等によって画像取得する作業や、擬似的なテンプレート作成のための条件設定等を行う必要がなくなるという利点がある。
　しかしながら、設計データは半導体デバイスの理想的なパターン形状や配置状態を示しており、テンプレートマッチングの対象となる画像とは見え方が異なる。特に、昨今の半導体デバイスの高集積化に伴って、パターンが多層構造化しつつあるが、試料から放出される二次電子の検出効率等の事情から、１の層のパターンと他の層のパターンの見え方が異なることがある。上述のように設計データはパターンの理想形状，配置を示すものであり、レイヤごとにパターンの見え方が異なる対象画像との間では、適正なマッチングが困難となる場合がある。また、撮像画像に基づいて、テンプレートを作成する場合であっても、撮像装置（例えば走査電子顕微鏡）の光学条件に応じて、層ごとに見え方が異なることもある。
　特許文献３には、ホールパターンの上部と底部のテンプレートを分けて作成し、それぞれのテンプレートによるマッチングを行う手法が説明されており、ホールパターンのような横方向（Ｘ方向）と縦方向（Ｙ方向）の双方にエッジが存在するようなパターンに対する有効なマッチング法が開示されている。しかしながら、例えば、上層パターンが例えば一方向に長く延びるラインパターンであったり、同じ方向に延びるラインが同じピッチで配置されるようなパターンである場合、上層パターンのみのテンプレートでは正確な位置を特定することができない場合がある。
　以下に、複数層を含むパターン画像のように、異種の特徴を持つ複数の領域が含まれる画像に対するパターンマッチングを高精度に行うことを目的とするパターンマッチング装置，当該処理をコンピューターに実行させるコンピュータープログラム、及び当該プログラムを記憶する読み取り可能な記憶媒体について説明する。
　上記目的を達成するための一態様として、以下に設計データ、或いは撮像画像に基づいて形成されたテンプレートを用いて、対象画像上でパターンマッチングを実行するパターンマッチング装置，コンピュータープログラム、或いは当該プログラムを記憶する読み取り可能な記憶媒体であって、異なる複数の対象パターンを含む第１のテンプレートを用いて、第１の対象画像に対するパターンマッチングを実行し、第１の対象画像から、複数の対象パターンの内、特定パターンを含む領域の情報を除外、或いは特定パターンの情報を低減して第２の対象画像を作成し、当該第２の対象画像と、前記特定パターン以外のパターン情報を含む、或いは特定パターンの情報を低減した第２のテンプレート、又は第１のテンプレートとの間の類似度判定を行うパターンマッチング装置，コンピュータープログラム、或いは当該プログラムを記憶する読み取り可能な記憶媒体を提案する。
　また、上記第１の対象画像に対するパターンマッチングによって、パターンマッチングの位置候補を抽出し、当該候補の中から、上記類似度判定に基づいて、特定の位置を抽出するパターンマッチング装置，コンピュータープログラム、或いは当該プログラムを記憶する読み取り可能な記憶媒体を提案する。
　上記一態様によれば、パターンマッチングによる探索画面内に異なる特徴を持つパターンが混在する場合であっても、パターンマッチングの成功率を高い状態に維持することが可能となる。
設計データに基づいて生成されたテンプレートと、画像とのパターンマッチングの工程を示すブロック図。 パターンマッチング工程を示す図。 マッチング候補の高強度のエッジ領域を除去して類似度評価する工程を示す図。 高強度類似領域の選択する工程の一例を示す図。 高強度類似領域を除去する工程の一例を示す図。 高強度類似領域を除去する工程の他の一例を示す図。 高強度類似領域の選択する工程の他の一例を示す図。 テンプレートマッチングを行う検査装置の一例を示す図。 設計データに基づいて生成されたテンプレートと、画像とのパターンマッチングの工程を示すブロック図。 高強度類似領域を加工する手法を示す図。 撮像画像に基づいて生成されたテンプレートと、画像とのパターンマッチングの工程を示すブロック図。 高強度類似領域を加工／除去する手法を示す図。 テンプレートマッチング条件を設定するためのＧＵＩ画面の一例を示す図。 ＳＥＭを含む測定，検査システムの概略図。 ＳＥＭ画像の領域選択に基づく類似度判定用画像の作成例を示す図。 複数回のパターンマッチング処理に基づいて、マッチング位置を決定する工程を示すフローチャート。 複数回のパターンマッチング処理に基づいて、マッチング位置を決定する工程を示すフローチャート。
　以下に、主として設計データに基づいて形成されるテンプレートを用いたパターンマッチングについて説明する。
　図２（ａ），（ｂ），（ｃ）に、走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）で撮像した画像（以降、ＳＥＭ画像と呼ぶ）と設計データに基づいて形成されるテンプレートとのマッチングの例を示す。なお、設計データは、マッチング処理を行うために、所定の処理を施して画像化している。図２（ａ）のＳＥＭ画像２００を被探索画像とし、図２（ｂ）の設計データ２１０をテンプレートとした時のマッチング結果が図２（ｃ）である（本例は、ＳＥＭ画像２００の画像サイズが設計データ２１０よりも小さく、ＳＥＭ画像２００に類似したパターンの領域を設計データ２１０内から見つけ出すことになる）。
　図２（ｃ）に示した設計データ２１０において、領域２２０がＳＥＭ画像２００のパターン形状に最も類似しているので、領域２００がマッチング位置として検出されている。この結果は、両画像でパターンが完全に一致する領域が検出できており、マッチングに成功している（以降、このマッチングで成功となる領域の位置をマッチング正解位置と呼ぶことにする）。なお、ＳＥＭ画像と、設計データでは、画像のコントラストなどが異なる場合があるが、そのような両画像の違いの影響を低減して類似度を評価するために画像に対してエッジ抽出フィルタリングを行うなどの処理を行う場合がある。
　なお、図２（ｂ）は、半導体デバイスの設計データの一部をマッチングに必要な領域のみを切り出したものである。この切り出す領域は、装置の視野ズレ範囲を含むサイズであればよい。以下の説明では、この領域をＲＯＩ（Region Of Interesting）領域と呼ぶこととする。
　設計データに基づいて形成されるテンプレートを用いたマッチング処理において、ＳＥＭ画像と設計データとでマッチング正解位置での画像の見た目の乖離が大きな場合にマッチングに失敗する場合がある。例えば、観察試料が多層構造のパターンであるときにＳＥＭ画像では特定の層のパターンが不鮮明になることがあり、マッチングに失敗する場合がある。多層構造のパターンの例として、図２（ｂ）の設計データ２１０が、縦ライン２１１が上層、横ライン２１２が下層の２層構造であったとする。ＳＥＭ画像においては、パターンの構造、あるいは材料に依存して、電子が検出器に補足される量に違いが生じ、層によってパターンの見え方が異なる場合がある。
　よって、例えば図２（ｄ）に示すように下層パターンが、上層パターンに比べて不鮮明になることがある。このような場合には、理由は次に述べるが、マッチングに失敗する恐れがある。マッチングに失敗すると、先に述べたアライメントに失敗し、計測，検査の処理を行うことができなくなり問題となる。
　図２（ｄ）のように上層パターン２３０が鮮明（例えばコントラストが高い）で、下層パターン２３１が不鮮明（例えばコントラストが低い）の場合には、上層パターンの領域のエッジ強度が下層パターンの領域のエッジ強度に比べて高くなる。これによりＳＥＭ画像と設計データの類似度の評価（例えば、正規化相関法を用いる）を行う際には、上層パターンの影響が下層パターンに比べて大きくなる。またＳＥＭ画像においては、パターンの表面の凹凸や、様々な要因のノイズ等による画像の階調値にバラツキが生じる。
　上層パターンのエッジ強度が強い領域内（以降、高強度領域と呼ぶ）のみにおいてもバラツキがあり、このバラツキが下層パターンのエッジ強度が弱い領域のエッジ強度と同等以上であると、下層パターンのズレによるマッチング不正解位置と正解位置とでの類似度の差が、高強度領域での階調値のばらつきに埋もれてしまい、類似度評価値に現れ難くなる。
　このような場合に、図２（ｅ）に示したマッチング結果２４０のように上層パターン２４１のみに着目すればマッチングに成功しているが（以降、このような領域を高強度類似領域と呼ぶ）、下層パターン２４２でマッチング位置にズレが生じる恐れがある。なお、図２（ｆ）がマッチング成功位置の例である。本例では、類似度が最も高い領域はマッチング不正解位置であったが、正解位置と不正解位置とでは高強度領域ではパターンが類似していることもあり、多くのケースで類似度評価の上位候補の中にマッチング正解位置が含まれることが分かっている。詳細は後述するが、以下の説明では、このマッチング候補の情報を用いてマッチング正解位置を得る手段を提供する。ここで示した例では、下層パターンが不明瞭になる例であったが、下層に限らず、上層などのその他の層や、特定のパターンが材料や構造等に依存して不明瞭になる場合もある。
　以下に説明する実施例では、主にテンプレートマッチングにおいて、探索対象であるパターン内に、階調値、あるいはエッジ強度が高強度のものと低強度のものが混在する場合であっても、高いテンプレートの成功率を達成するパターンマッチング装置，パターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラム、及び当該プログラムを記憶したコンピューターに読み取り可能な記憶媒体について説明する。
　パターンマッチングの成功率を向上させるための一態様として、以下に被探索画像に対し前処理を行う前処理部と、テンプレートに対し前処理を行う前処理部と、前処理を行った被探索画像、および前処理を行ったテンプレートを用いて複数のマッチング候補位置を選出するテンプレートマッチング処理部と、被探索画像から除去する高強度類似領域をＲＯＩ領域の設計データから指定する高強度類似領域の指定処理部と、被探索画像から高強度の類似領域を除去する高強度類似領域の除去処理部と、高強度類似領域を除去した画像に対してテンプレートとの類似度を算出する類似度判定処理部と、類似度が高いマッチング位置を選出するマッチング位置選出処理部とを備えることを特徴とする。
　なお、ここで述べた高強度の類似領域は、設計データの上層でパターンが存在する領域全体とするパターンマッチング装置，パターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラム、及び当該プログラムを記憶したコンピューターに読み取り可能な記憶媒体について説明する。
　上記手段は、テンプレートマッチング処理部で得たマッチング正解位置および不正解位置を含んだ複数のマッチング候補位置の夫々に対し、高強度の領域を除去した残りの領域でテンプレートとの類似度評価を行うので、高強度の領域の影響を受けずに低強度の領域のみでの類似度評価を行うことになり、上記課題のケースにおいてもマッチング正解位置を選出することを可能にしている。なお、マッチング処理部においては、高強度領域および低強度領域の両者を含んだ画像を用いているので低強度領域の情報を含んだマッチングを行うことになり、低強度領域での位置ズレも生じていないマッチング正解位置がマッチング候補に含まれるようにする特徴がある。
　上述の一態様によれば、探索対象であるパターンにおいて階調値あるいはエッジ強度に高強度のものと低強度のものが混在する場合にでも、テンプレートマッチングで正確なマッチング位置を決定することができる。また、複数に積層されたパターンを含む画像では、上層に相当するパターンが高強度領域となり、下層に相当するパターンが低強度領域となることが考えられるが、単に上層と下層を分けてマッチング処理を行うと、特に上層のマッチングの際、下層パターンの情報を除外することになるため、正確なマッチングの実現が困難になる場合がある。図２に例示するように、画像内に含まれる上層パターンがＹ方向（上下方向）に長く形成されるパターンのみである場合、下層パターンの情報を除外してしまうと、Ｙ方向のマッチング位置が不明確になるだけではなく、Ｘ方向にｎピッチずれた位置にマッチングしてしまう可能性もある。
　以下に説明する実施例では、複数層のパターンの情報を利用したマッチングを行いつつも、上層と下層のエッジ強度等の差異によらず、高い成功率をもってマッチングを行い得るパターンマッチング法について説明する。
　以下、パターンマッチング処理に関する図面を用いて説明する。なお、図中で説明番号が同じものは、特に断わりがない限り同一部材を示していることとする。
　図８は、測定、或いは検査工程において、パターンマッチングが実行される測定、或いは検査装置の一例を示す図である。本実施例では、主に、半導体ウェーハ上に形成された半導体デバイスのパターン寸法計測に主に用いられている走査型電子顕微鏡（Scanning Electron Microscope：ＳＥＭ）であって、マッチング処理を行うことによって、所望の測定位置への電子ビームの視野を位置付ける装置について説明する。本実施例におけるマッチング処理は、主に画像上マッチング候補に対して、高強度類似領域を除去して類似度評価を実行する。
　ＳＥＭでは、電子銃８０１から電子線を発生させる。ステージ８０２上におかれた試料である半導体ウェーハ８０３上の任意の位置において電子線が焦点を結んで照射されるように、偏向器８０４および対物レンズ８０５を制御する。電子線を照射された半導体ウェーハ８０３からは、二次電子が放出され、８０６の二次電子検出器により検出される。検出された二次電子はＡ／Ｄ変換器８０７でデジタル信号に変換され、処理・制御部８１４内の画像メモリ８１５に格納され、ＣＰＵ８１６で目的に応じた画像処理が行われる。本実施例のテンプレートマッチングは、処理・制御部で処理を行う。図１３で説明する処理の設定および、処理結果の表示は、表示装置８２０で行う。また電子顕微鏡よりも低倍の光学式カメラを用いたアライメントにおいては、光学式カメラ８１１を用いる。半導体ウェーハ８０３を本カメラで撮像することで得られる信号も、Ａ／Ｄ変換器８１２でデジタル信号に変換され（光学式カメラからの信号がデジタル信号の場合は、Ａ／Ｄ変換器８１２は不要となる）、処理・制御部８１４内の画像メモリ８１５に格納され、ＣＰＵ８１６で目的に応じた画像処理が行われる。また反射電子検出器８０８が備わっている場合には、半導体ウェーハから放出される反射電子を、反射電子検出器８０８により検出し、検出された反射電子はＡ／Ｄ変換器８０９あるいは８１０でデジタル信号に変換され、処理・制御部８１４内の画像メモリ８１５に格納され、ＣＰＵ８１６で目的に応じた画像処理が行われる。
　本例では、検査装置の例として走査型電子顕微鏡を示したが、これに限定するものではなく、画像を取得し、テンプレートマッチング処理を行う検査装置に適用できる。
　図１４は、ＳＥＭを含む測定、或いは検査システムの詳細説明図である。本システムには、ＳＥＭ本体１４０１，当該ＳＥＭ本体の制御装置１４０３、及び演算処理装置１４０５が含まれている。演算処理装置１４０５には、制御装置１４０３に所定の制御信号を供給するレシピ実行部１４０６と、走査偏向器１４０２の走査と同期して検出器１４０３によって得られた検出信号を配列することによって得られる画像の画像処理を行う画像処理部１４０７、及び取得された画像情報や、レシピ実行部１４０６にて実行するレシピ情報を記憶するメモリ１４０８が内蔵されている。
　試料から放出された電子は、検出器１４０３にて捕捉され、制御装置１４０４に内蔵されたＡ／Ｄ変換器でデジタル信号に変換される。画像処理部１４０７に内蔵されるＣＰＵ，ＡＳＩＣ，ＦＰＧＡ等の画像処理ハードウェアによって、目的に応じた画像処理が行われる。また、画像処理部１４０７は、検出信号に基づいて、ラインプロファイルを作成し、プロファイルのピーク間の寸法を測定する機能をも備えている。
　更に演算処理装置１４０５は、入力手段を備えた入力装置１４１８と接続され、当該入力装置１４１８に設けられた表示装置に、操作者に対して画像や検査結果等を表示するＧＵＩ（Graphcal User Interface）等の機能を有する。
　なお、演算処理装置１４０７における制御や処理の一部又は全てを、ＣＰＵや画像の蓄積が可能なメモリを搭載した電子計算機等に割り振って処理・制御することも可能である。また、入力装置１４１８は、検査等に必要とされる電子デバイスの座標，位置決めに利用するパターンマッチング用のテンプレート，撮影条件等を含む撮像レシピを手動もしくは、電子デバイスの設計データ記憶媒体１４１７に記憶された設計データを活用して作成する撮像レシピ作成装置としても機能する。
　入力装置１４１８は、設計データに基づいて形成される線図画像の一部を切り出して、テンプレートとするテンプレート作成部を備えており、作成されたテンプレートは画像処理部５０７に内蔵されるマッチング処理部１４０９におけるテンプレートマッチングのテンプレートとして、メモリ１４０８に登録される。テンプレートマッチングは、位置合わせの対象となる撮像画像と、テンプレートが一致する個所を、正規化相関法等を用いた一致度判定に基づいて特定する手法であり、マッチング処理部１４０９は、一致度判定に基づいて、撮像画像の所望の位置を特定する。なお、本実施例では、テンプレートと画像との一致の度合いを一致度や類似度という言葉で表現するが、両者の一致の程度を示す指標という意味では同じものである。また、不一致度や非類似度も一致度や類似度の一態様である。
　以下に説明する実施例は、主に設計データに基づいて得られるエッジ情報と、ＳＥＭ等によって撮像された撮像画像間との間のパターンマッチングに関するものであり、設計データに基づいて得られるエッジ情報は、設計データに基づいて形成されるパターンの理想形状を示す線分画像情報や、シミュレーター１４１９によって、実パターンに近くなるような変形処理が施された線分画像情報である。また、設計データは例えばＧＤＳフォーマットやＯＡＳＩＳフォーマットなどで表現されており、所定の形式にて記憶されている。なお、設計データは、設計データを表示するソフトウェアがそのフォーマット形式を表示でき、図形データとして取り扱うことができれば、その種類は問わない。
　なお、以下に説明する実施例では、ＳＥＭに搭載された制御装置、或いはＳＥＭに通信回線等を経由して接続される演算処理装置１４０５にてマッチング処理を実行する例を説明するが、これに限られることはなく、コンピュータープログラムによって、画像処理を実行する汎用の演算装置を用いて、後述するような処理を行うようにしても良い。更に、集束イオンビーム（Focused Ion beam：ＦＩＢ）装置等、他の荷電粒子線装置に対しても、後述する手法の適用が可能である。
　本実施例は、パターンマッチングを行う装置，パターンマッチングをコンピューターに実行させるプログラム、及び当該プログラムを記憶する記憶媒体に関するものである。
　図１は、測定，検査装置（以下、単に検査装置と称する）に含まれるパターンマッチング装置でのテンプレートマッチング処理の第一実施例の構成を示すブロック図である。検査装置で取得した被探索領域の画像データ１００と、半導体デバイスの設計データから切り出されたＲＯＩ領域の設計データ１０１とで、マッチングを行い、最終的にマッチング位置１１０を算出する。このような処理は、マッチング処理部１４０９にて実行される。
　本実施例は、先に述べたように被探索画像において探索対象であるパターンのエッジ強度（或いは階調値）が高強度（或いは高値）のものと低強度（或いは低値）のものが混在する場合にでもマッチング正解位置が検出できるようにすることが目的であり、そのために、詳細は本図１の説明の後半で述べるが、通常のマッチングで得た複数のマッチング位置候補の夫々に対して、画像データからエッジ強度（或いは階調値）が高強度（或いは高値）の類似領域を除去し、画像データの残りの領域に対して、テンプレートとの類似度評価（例えば相関演算（非特許文献１　ｐｐ.１６７２））を行い、マッチング位置候補で類似度が高いものをマッチング位置として出力することを行う。
　これにより、探索対象であるパターンのエッジ強度（或いは階調値、或いは被探索画像とテンプレートの類似度）が高強度（或いは高値）のものと低強度（或いは低値）のものが混在する場合でも、低強度（或いは低値）の領域のパターンも考慮したマッチング結果を得ることができるようになり、マッチング正解位置が得られるようになる。なお、本明細書では、これ以降はパターンのエッジ強度について主に述べるが、画素値、或いは被探索画像とテンプレートとの類似度についても、エッジ強度と置き換えるだけで同等のマッチングを実施することができる。
　以下、図１におけるマッチングの夫々の処理について説明する。前処理Ａ１０２においては、画像に含まれるノイズのマッチング処理への影響を低減する処理を行う。例えば処理としてガウシアンフィルタ処理，メディアンフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１６７０）等のノイズ低減処理を行う。なおノイズ低減処理はこれに限定するものではなく、ノイズが低減できる処理であれば良い。更にパターンの形状を強調するためにエッジ強調処理を行う。例えば、ソーベルフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１２１５）などを行う。なおエッジ強調処理も、これに限定したものではなく、エッジ強調ができる処理であれば良い。本前処理部Ａの前処理での、ノイズ低減処理、およびエッジ強調処理の両処理は、必ずしも両方を実施するとは限らず、どちらか一方、あるいは、両処理を実施しないことも可能である。このような画像処理は、ＳＥＭ画像処理部１４２０にて行うことができる。
　前処理部Ｂ１０３においては、設計データのパターンの形状を強調するためにエッジ強調処理を行う。例えば、ソーベルフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１２１５）などを行う。なおエッジ強調処理はこれに限定したものではなく、エッジ強調ができる処理であれば良い。前処理部Ｂでの本処理についても、必ずしも実施するとは限らず処理を実行させないことも可能である。このような処理に基づいて、複数層の情報を含むテンプレート（第１のテンプレート）が生成される。このような画像処理は、テンプレート生成部１４１０に設けられた設計データ画像処理部１４１４にて行うことができる。また、複数層テンプレート生成部１４１２では、選択された設計データ領域に含まれる複数層のパターンデータに基づいて、テンプレートを生成する。
　上述のようにして生成された第１のテンプレートを用いて、マッチング処理部１０４、或いは１４０９では、対象画像（第１の対象画像）に対するテンプレートマッチングを行う（非特許文献１　ｐｐ.１６７０）。例えば正規化相関法（非特許文献１　ｐｐ.１６７２）を用いたマッチング処理を行う。このマッチング処理によりテンプレートと被探索画像とでパターンが類似した領域の位置が検出できる。本マッチング処理部１０４では類似度（例えば相関値）が高い上位の複数個のものを選出する。この選出数は、予め所定数となるように値を定めておいても良いし、マッチングスコアと呼ばれる一致度判定の指標が、所定値以上のものを選択するようにしても良い。また、所定値以上の一致度を示すものを所定数（或いは所定数以上）予め定めておくようにしても良い。
　選出したマッチング位置が、マッチング位置候補１０５であり、先に述べたようにこのマッチング位置候補１０５には、マッチング正解位置および不正解位置が多くの場合に含まれる。
　高強度類似領域の指定処理部１０６は、先に述べたエッジ強度が高強度の領域の指定を行う。この高強度類似領域は、テンプレートと被サーチ画像で類似度が高く、且つ高強度の領域、或いは類似度が高く、且つ高強度と予想される領域、或いはそのような領域を含む領域（ここでの、そのような領域を含む領域とは、例えば類似度が高く、高強度な領域を含む設計データのある層の領域などのことを指す）のことである。このような処理は、除去処理選択部１４１１の領域選択部にて行われる。
　例えば、後の図３で説明するように、設計データに基づき、高強度である上層パターンの設計データを指定する。高強度類似領域の除去処理部１０７は、先の高強度類似領域の指定処理部１０６で指定された領域（図３の例では上層パターン３１１）を、各マッチング位置候補に相当する画像データ（被探索画像）の領域（図３の例では領域３００）から除去することによって、特定層情報を除外した第２の対象画像を生成する。これにより、先に述べた高強度の領域（特定層のパターン情報）の除去が可能になる。なお、ここでの画像データは、前処理部Ａ１０２で前処理を行った画像、あるいは検査装置で取得した画像データ１００そのままの画像でも良い。更に、高強度類似領域の指定処理部１０６では上記選択に基づいて、下層パターンが選択的に表示されたテンプレートを作成する。下層テンプレート生成部１４１３では、上記上層パターンの選択に基づいて、当該選択パターンを除外することによって、下層パターンが選択的に表示されたテンプレート（第２のテンプレート）を作成する。
　また、上述の高強度領域、或いは低強度領域は、ＧＤＳデータ等に登録されたレイヤ情報に基づいて、自動判定を行うようにしても良い。例えば入力装置１４１８にて、設計データ上にて画像取得領域を設定し、その選択に基づいて、当該取得領域に含まれるパターンがどのレイヤに属しているかを自動判別し、上層側に属するパターン、及び下層側に属するパターンを自動判別するようにしても良い。このような処理を自動的に行う場合には、予め、上側のレイヤ情報を持つパターンを上層パターン、下側のレイヤ情報を持つパターンを下層パターンとするような分類のためのシーケンスを用意し、画像取得領域の設定に基づいて、パターンを自動分類する。このような処理は領域選択部１４１１における選択に基づいて、レイヤ判定部１４１５にて実行するようにすると良い。
　高強度類似領域を除去した画像に対する類似度判定処理部１０８では、先の高類似領域の除去処理部１０７で得た画像データ（図３の例では画像３３１）に対し、除去した領域以外のテンプレート（特定層情報を含む第２のテンプレート）のパターン（図３の例では下層パターン３２１）を用いて類似度の評価を行う。これにより、各マッチング位置候補で高強度の類似領域を除去した類似度評価を行うことが可能になり、主に低強度のパターンでの類似度評価を行うことが可能になる。
　マッチング位置選出処理部１０９では、先の高強度類似領域を削除した画像に対する類似度判定処理部１０８で得られた各マッチング候補位置での類似度を比較し、最も類似度が高い候補を、マッチング位置１１０として出力する。以上により、被探索画に写っている探索対象パターンにおいて、そのエッジ強度が高強度のものと低強度のものが混在する場合にでも、テンプレートマッチングで正確なマッチング位置を決定することが可能になる。このような類似度判定は、抽出されたマッチング候補位置に対して選択的に行えば良いため、高効率に正確なマッチング位置を特定することができる。このような類似度判定は、上述のようなマッチングアルゴリズムを適用することができ、マッチング処理部１４０９にて行うことができる。また、マッチング候補位置情報をメモリ１４０８に記憶しておき、その位置情報に基づいて、下層パターン用のテンプレートを、画像に重ね合わせるようにしても良い。
　以上のように、第１のマッチングにて、マッチング候補位置を絞り込んだ上で、下層パターン（低輝度領域）の選択的な類似度を判定することによって、高輝度領域に対して、相対的に情報量の少ない低輝度領域を用いた高精度なマッチングを行うことが可能となる。
　なお、上記類似度判定は、下層パターンが選択的に表示された第２のテンプレートを用いて行っているが、第１のテンプレートを用いて類似度判定を行うようにしても良い。但し、この場合、第２の対象画像（上層情報が除去された画像）と第１のテンプレート（上層情報と下層情報が含まれる画像）との比較になるため、正確なマッチング位置であったとしても、第２のテンプレートを用いた判定と比べると、類似度が相対的に低くなる。一方で、第２の対象画像は上層の情報が除去された画像であるため、仮に上層の情報がテンプレートに残っていたとしても、複数のマッチング位置候補間での類似度の優劣にはさほど影響を与えない場合もある。よって、複数のマッチング位置候補間での類似度が拮抗し、マッチングの精度を優先したい場合は、第２のテンプレートを用いた類似度判定を行い、第２のテンプレートを作成する処理をなくし、処理効率を高めたい場合には、第１のテンプレートを用いた類似度判定を行うようにすることが考えられる。
　図３は、図１における高強度類似領域の指定処理部１０６、および高強度類似領域の除去処理部１０７、および高強度類似領域を除去した画像に対する類似度判定処理部１０８で、ＲＯＩ領域の設計データ１０１に基づき、高強度の類似度領域を除去し、類似度評価を行う第１の方法を説明する図である。図３（ａ）は、検査装置で取得した画像３００の例である。本画像は、多層構造の半導体デバイスを観察した一例であり、上層および下層の２層構造となっている。上層に形成されたパターン３０１は、下層に形成されたパターン３０２よりも、画像の階調値が高く、またパターンのエッジの強度も高くなっている例である。また、図３（ｂ）は、ＲＯＩ領域の設計データ３０５であり、テンプレート画像である。
　被探索画像が図３（ａ）の画像３００のような場合には、先に述べたように、下層パターン３０２のエッジ強度が、上層パターン３０１よりも弱いために、通常のテンプレートマッチングでは、例えば下層パターンでマッチング位置のズレが生じ、マッチング正解位置が得られない場合がある（図２（ｆ）で説明した例と同等の理由）。そこで、エッジ強度が高い、あるいは階調値が高い上層パターンの除去を行う。
　図３（ｃ）及び図３（ｄ）は、図１で述べたマッチング位置候補のうちのひとつの候補における上層パターンの設計データ３１０、および下層パターンの設計データ３２０である。例えば、図３（ａ）の画像３００のように多層構造の半導体パターンの観察像で、上層パターンのエッジ強度が高い場合は、上層の設計データ３１０を画像３００から除去することで、高強度の領域を除去した画像３３１を生成する。
　この除去処理は高強度類似領域の除去処理部１０７で行う。なお、この除去する領域の指定方法いついては図４で説明するが、例えば、上層のパターンの強度が高強度になることが観察像の性質上分かっている場合には、例えば上層パターンを除去する領域として事前に決定しておく方法、或いは、ユーザから除去するパターンを受け入れることができるようにする方法などもある（ユーザ設定のＧＵＩ（Graphical User Interface）の例については、図１３で説明する）。
　次に高強度の領域を除去した画像３３１に対して、除去した領域以外の設計データであるパターン（本例では下層設計データ３２１になる）で類似度評価を行う（例えば正規化相関値法を用いる）。この類似度評価は、類似度判定処理部１０８で行う。ここでの類似度評価方法は、正規化相関法に限定するものではなく、類似度を評価できる方法であれば良い。また、上記の除去した以外の設計データであるパターン（類似度評価を行うパターン）においては、除去するパターンにより画像上でパターンの一部が隠れることが分かる場合は、その隠れる部分を除去したパターン（図３（ｄ）で破線領域内部３２２と重なる部分を除去）を用いることも可能である。
　図３（ｅ）、及び図３（ｆ）は、マッチング候補に含まれるマッチング正解位置３３０およびマッチング不正解位置３４０の例を示したものであり、正解位置３３０では、画像３００の下層パターンが設計データの下層パターン３３２と殆ど一致しているが、一方で不正解位置３４０では、画像３００の下層パターンが設計データの下層パターン３３３と一致していない。高強度の領域である上層パターンの領域を除去することで、この正解位置３３０と不正解位置３４０での類似度に違いを出すことができ、パターンが一致する部分が多くある正解位置３３０での類似度が高くなる。よって、マッチング候補の中から、類似度判定処理部１０８で算出した類似度で高い候補を選出することで、マッチング正解位置を選出することができる。
　また本例では、上層パターン３０１が高強度で、下層パターン３０２が低強度の例を示したが、特に２層に限定するものではなく、また高強度の領域も上層に限定するものではなく、多層構造の設計データで、高強度の領域があるときに高強度の領域の層を除去して、残りの領域で類似度判定処理を行うことを特徴とする。
　図４は、図１における高強度類似領域の指定処理部１０６で、画像データ１００から除去する高強度類似領域を指定する方法の構成を示すブロック図である。高強度類似領域を指定する方法として、次の二つの例を本明細書では述べる。一つは、検査装置で撮像した画像から、画像処理などによって高強度類似領域を抽出する方法であり、一つは、検査装置で取得する画像や観察試料の性質などから、画像取得前に高度類似領域の情報を取得する方法である。
　前者については、後の図７で説明する。後者は、例えば、事前に得た高度類似領域となる領域の情報をユーザの入力として受け入れるか、或いは高度類似領域をマッチング処理内で固定して設定する方法がある。この場合は、高強度となる設計データの層の情報４０１に基づき、ＲＯＩ領域の設計データ４０２から、高強度に該当する層の設計データを選択する処理を、高強度類似度の選択処理部４０３で行い、高強度類似領域４０４を出力する。ここでの高強度となる設計データの層の情報４０１を先に述べたようにユーザの入力として受け入れる場合は、例えば、検査装置で試料を検査装置で観察した画像（或いは形状や組成が類似していて観察対象の画像が類推できる画像）を高強度の領域の層をユーザが特定するための画像として提示し、その画像に基づきユーザが判断した高強度類似領域の層を入力として受け入れることを行う。
　なお、ここでの画像の提示は必ずしも必要ではなく、高強度類似領域の層をユーザの入力として受け入れることを行うことのみでも良い（この場合は、例えば、ユーザはこれまでの経験、あるいはシミュレーションの結果等から判断して高強度類似領域を指定することになる）。また高度類似領域を固定して設定する場合は、例えば、半導体パターンの電子顕微鏡像であれば、上層パターンの方が放出電子を多く検出する場合が多いことから、上層パターンを高強度となる層として設定することが考えられる。但し、試料の種類（材料や構造の種類）、或いは装置の観察条件（電子顕微鏡ならば加速電圧，プローブ電流，電子の検出器の種類（設置位置や検出条件），その他の装置内磁場の状態など）によっては、上層パターンが高強度になるとは限らなく、試料の種類や装置の条件によって高強度となる領域が異なる場合もあり、その場合は、その条件で高強度となる領域を設定することになる。
　この高強度となる領域は、例えば検査装置で取得画像を、試料の種類や装置の観察条件に基づくシミュレーションで算出して、その画像から高強度となる領域を選出しても良い。本処理は、図１の高強度領域の指定処理部１０６で行う。これにより、エッジ強度が高強度と低強度の領域が混在することでマッチングに失敗する検査装置の画像１００に対して、高強度類似領域の除去処理部１０７で除去する高強度の領域を指定することができる。
　図５は、図１における高度類似領域の除去処理部１０７で、画像データ１００から高強度類似領域を除去する第２の方法を説明する図である。先に図３で説明した高度類似領域の除去する方法は、設計データにおいて指定した層のパターンがある領域の全てを除去する方法であった。ここでは、指定した層の中から設計データに基づき更に高強度の領域を指定し（或いは抽出し）、その指定した（或いは抽出した）領域を、検査装置で取得した画像データ１００から除去する方法について述べる。これにより画像１００から除去する高強度の類似領域を実際の画像での高強度の類似領域に近づけることができ、また指定した層での低強度の領域を必要以上に削除することを回避できることになる。
　例えば、図５（ａ）に示すように、実際に形成される半導体パターン５００が、設計データに記述されているパターン５１０から形状が乖離している場合があるが（ラインパターンで線幅が実際の半導体パターン５０１と設計データのパターン５１１と異なる例である）、このような乖離がある場合にもできるだけ高強度類似領域のみを除去することを可能にする。あるいは、例えばＳＥＭにおいては、パターンのエッジ部および側壁部においては試料の他の平面部分などに比べて多くの電子が放出されることから、図５（ｃ）に示すように、ＳＥＭ画像でのパターンエッジ部は、設計データと異なり、幅を持った階調値が高い領域５２１（ホワイトバンドと呼ぶことがある）がある。このホワイトバンド５２１のみを高強度の領域として除去する。あるいは、図５（ｅ）に示すように、高強度類似領域と指定した層（本例は、図５（ｄ）の下層パターン５３１が高強度類似領域となる例）で、高強度類似領域の層の設計データではパターンがある領域に、実際の画像では低強度のパターン５４１が重なっている、或いは含まれている場合（例えば、図５（ｅ）の破線で示した領域のように、高強度類似領域の層以外の層のパターンが重なっている）に、その低強度のパターンがある領域を、必要以上に除去することを回避できる。次に今述べた３ケースについて具体的な実施方法の例を説明する。
　図５（ａ）に示すＳＥＭ画像５００において、例えば図５（ｂ）に示した上層の設計データ５１０が、高強度類似領域の層として指定されているとする。本例では、ＳＥＭ画像５００でのラインパターンの線幅が、設計データと異なっている（本例では、線幅が細くなっているが、太くなる場合もある）。そこで、図５（ｇ）に示すように、該当するラインパターンの線幅を変更することを行う（本例では、線幅を細くしているが、細くすることに限定するものではなく、太くする場合も同様である）。変更方法としては、例えば、線幅サイズを指定した数ｐｉｘ変更する（例えば、画像処理で、領域の膨張あるいは縮小処理を行う）。変更サイズの指定には、ユーザから変更量を受け入れる方法や半導体プロセスのシミュレーション結果に基づいて設定する方法などがある。変更量の設定方法は、これに限定するものではなく、実際の検査装置で取得した画像と同等の変更量が設定できるものであれば良い。
　また図５（ｃ）に示すＳＥＭ画像５２０において、例えば図５（ｂ）に示した上層の設計データ５１０が、高強度類似領域の層として指定されているとする。この高強度類似領域として指定した層の設計データ５１０において、パターンのエッジ部分５１１の周辺領域を高強度類似領域に指定することを行う。図５（ｆ）が指定した領域５５１の一例である。例えば、ホワイトバンドの太さに相当する領域として、パターンのエッジ部分に沿った数ｐｉｘの幅の領域を指定する。指定領域以外は、除去しない領域とする。これにより高強度領域のホワイトバンドの部分のみを除去することができる。
　また図５（ｅ）に示すＳＥＭ像５４０において、例えば図５（ｄ）における下層の設計データ５３０が、高強度類似領域の層として指定されているとする。この高強度類似領域として指定された領域は、下層パターンであり、ＳＥＭ画像５４０においては、上層のパターン５４１が、下層パターンに重なって、下層パターンが見えなくなっている（例えば、図５（ｅ）の破線で囲んだ領域）。
　そこで、図５（ｈ）に示すように、設計データにおいて上層パターンが重なる下層パターンの領域を、高強度類似領域として除去する領域から取り除く処理を行う（例えば、図５（ｈ）の破線で囲んだ領域）。例えば、取り除く領域は、設計データでの上層パターンと下層パターンとで、両者でパターンが存在する領域を、論理演算等により算出することができる。なお取り除く領域の算出方法は、これに限定するものではなく、高強度類似領域とそれ以外の領域で重なる部分を抽出する方法であれば良い。
　また、その他に、形成される半導体パターンは、様々な要因から、設計データの形状から乖離する場合がある（特許文献４）。そこで設計データを加工して、半導体パターンの形状に近づけたパターンを、先に述べた設計データの代わりに用いても良い。その一例としては、設計データに対して、ガウシアンフィルタ処理などを行い、その結果に対して輪郭抽出を行い、実際のパターン形状に近づいた形状を得る、或いは露光シミュレーションなどを行い、その結果に対して、輪郭抽出を行い、実際のパターン形状に近づけた形状を
得る方法がある（特許文献４）。
　以上のように高強度類似領域として除去する領域の生成方法を述べたが、夫々の方法は単独で用いても良いし、夫々を組み合わせて用いても良い。このようにして、検査装置の画像での高強度の類似領域の状況に応じて、除去領域を設定することで、図１で説明したマッチング方法において、正解位置の選出の性能を向上することができる。
　図６は、図１における高度類似領域の除去処理部１０７で、画像データ１００から高強度類似領域を除去する第３の方法を説明する図である。先に図３、或いは図５で説明した高度類似領域の除去する方法は、設計データにおいて指定した層のパターンがある領域の全てを除去する領域とする方法、あるいは設計データに基づいて特定の処理を加えることで設定した領域を除去する領域とする方法であった。
　ここでは、指定した層の設計データ、及び検査装置で取得した画像の両者に基づき、高強度の領域を指定し（或いは抽出し）、その指定した（或いは抽出した）領域を、検査装置で取得した画像データ１００から除去する方法について述べる。これにより画像データ１００から除去する高強度類似領域を実際の画像での高強度の類似領域に近づけることができ、また高強度類似領域の除去によって低強度の領域を必要以上に削除することを回避できることになる。
　具体的な実施方法の例を説明する。図６（ａ）が検査装置で取得した画像であり、上層パターン６０１が、高強度の類似領域である。この領域を抽出するために、画像処理により、この領域の輪郭抽出処理（例えば、被特許文献１　ｐｐ.２５３，ｐｐ.１６５１）を行う。図６（ｂ）が輪郭６１２を抽出した結果の例である。これは例えば設計データの上層パターン６１１を初期条件として、輪郭６１２を抽出している。高強度の類似領域として除去する領域は、図３で説明した方法での除去する層の設計データ３１１を、この抽出した輪郭線で置き換える方法がある。つまり、図６（ｃ）に示すように、この輪郭の内部の領域の全てを除去する領域６２１とする。あるいは、図５で説明した方法での除去する層の設計データ（５１０或いは５３１）を、この抽出した輪郭線で置き換える方法がある。つまり、図６（ｄ）に示すように、例えば輪郭の指定されたある幅だけ変更した領域を除去する領域とする。幅の変更に限定するものではなく、図５の説明で記載した全ての方法を用いることができる。これにより、図１で説明したマッチング方法において、正解位置の選出の性能を向上することができる。
　図７は、図１で述べた高強度類似領域の指定処理部１０６で、画像データ１００から除去する高強度類似領域を指定する第２の方法の構成を示すブロック図、及びその方法を説明する図である。先に図３で説明した方法は、検査装置で取得する画像や観察試料の性質などから、画像取得前に高度類似領域の情報を取得する方法であった。ここでは、検査装置で撮像した画像から、画像処理によって高強度類似領域を抽出する方法について述べる。
　本方法により、図３で説明した方法のように試料を撮像する前に情報を取得し、設定する必要がなく、事前情報が取得できない場合や事前情報とは異なる高強度類似領域が生じる場合に対しても、高強度の類似領域を指定することが可能となる。また事前情報の収集の手間、あるいはユーザが設定する手間を省くことができる。本方法は、設計データの層毎に強度を評価する領域を設定し、各評価領域において最も強度の領域を除去する領域とする方法である。
　具体的な実施の方法について説明する。図７（ａ）は、本方法の構成のブロック図である。各マッチング位置候補７０２の位置に対応する画像データ７０１の領域に対して、後で説明するが、設計データの各層に基づく強度評価領域を設定し、層毎に強度を評価する指標値を算出７０４し、その結果から高強度となる層を選択７０５し、その選択した領域を高強度の類似領域７０６とする。
　設計データに基づく強度評価領域の例を、図７（ｂ）および（ｃ）に示す。本例は、２層構造の半導体パターンである。図７（ｂ）は、上層パターンの評価領域７１１を、検査装置で取得した画像に設定した例であり、図７（ｃ）は、下層パターンの評価領域７２１を、検査装置で取得した画像に設定した例である。夫々の上層パターンの評価領域７１１，下層パターンの評価領域７２１で、強度の評価指標値を算出する。指標値としては、例えば評価領域内のエッジ強度の平均値、あるいは平均画素値、あるいは装置で取得した画像とテンプレートとの相関値などを用いる。この指標値で強度が強いほうを高強度類似領域として選択７３０する。
　なお、ここでは評価指標は、ここに示したものに限定するものではなく、強度の比較ができる指標値であれば良い。またここでは、２層構造のパターンの例を示したが、３層以上の構造のパターンも同様に、夫々の層で評価領域を設定することで夫々の層での評価指標値を算出し、その評価指標値から高強度類似領域を選択することが可能である。
　以上により、検査装置で撮像した画像から、画像処理によって高強度類似領域を抽出することが可能になる。
　図９は、テンプレートマッチング処理の他の実施例の構成を示すブロック図である。図１で述べた実施例との違いは、高強度類似領域の加工処理９００を行う点である。図１では、高強度類似領域は除去処理部１０７で、検査装置で取得した画像から高強度類似領域を除去する方法とした。ここで除去した領域には、除去することを狙っている層以外の層のパターンの情報がある場合がある。それは例えば、除去した層の下にある層が透けて重なって見えている場合や、あるいは除去した層の上にパターンがある場合である。このように高強度類似領域以外の層の情報も除去してしまうと、失った情報が要因で、図１で述べたマッチング方法でマッチング正解位置を選出できなくなる恐れがある。そこで、ここでは、図１では除去していた高強度の領域を、除去するのではなく、該当領域を加工して、高強度の情報を低減しつつ、その他の層のパターンの情報は残すことを行う（具体的な例は図１０の説明で述べる）。これにより図１の方法では、検査装置で取得した画像データ１００から除去されていた情報が、一部あるいは全て残ることから、類似度判定処理１０８およびマッチング位置選出処理１０９においてマッチング正解位置の選出性能を向上できる。
　以下、図９を用いて本方法について説明する（高強度類似領域の加工処理部９００以外は、図１の方法と同じである）。入力は、検査装置で取得した画像データ１００およびＲＯＩ領域の設計データである。前処理Ａ１０２においては、画像に含まれるノイズのマッチング処理への影響を低減する処理を行う。例えば処理としてガウシアンフィルタ処理，メディアンフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１６７０）等のノイズ低減処理を行う。なおノイズ低減処理はこれに限定するものではなく、ノイズが低減できる処理であれば良い。更にパターンの形状を強調するためにエッジ強調処理を行う。例えば、ソーベルフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１２１５）などを行う。なおエッジ強調処理も、これに限定したものではなく、エッジ強調ができる処理であれば良い。
　本前処理部Ａの前処理での、ノイズ低減処理、およびエッジ強調処理の両処理は、必ずしも両方を実施するとは限らず、どちらか一方、あるいは、両処理を実施しないことも可能である。前処理部Ｂ１０３においては、設計データのパターンの形状を強調するためにエッジ強調処理を行う。例えば、ソーベルフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１２１５）などを行う。なおエッジ強調処理はこれに限定したものではなく、エッジ強調ができる処理であれば良い。
　前処理部Ｂでの本処理についても、必ずしも実施するとは限らず処理を実行させないことも可能である。マッチング処理部１０４では、テンプレートマッチングを行う（非特許文献１　ｐｐ.１６７０）。例えば正規化相関法（非特許文献１　ｐｐ.１６７２）を用いたマッチング処理を行う。このマッチング処理によりテンプレートと被探索画像とでパターンが類似した領域の位置が検出できる。本マッチング処理部１０６では類似度（例えば相関値）が高い上位の複数個のものを選出する。選出したマッチング位置が、マッチング位置候補１０５であり、先に述べたようにこのマッチング位置候補には、マッチング正解位置および不正解位置が多くの場合に含まれる。
　高強度類似領域の指定処理部１０６は、先に述べたエッジ強度が高強度の領域の指定を行う。この高強度類似領域は、テンプレートと被サーチ画像で類似度が高く、且つ高強度の領域、或いは類似度が高く、且つ高強度と予想される領域、或いはそのような領域を含む領域（ここでの、そのような領域を含む領域とは、例えば類似度が高く、高強度な領域を含む設計データのある層の領域などのことを指す）のことである。
　高強度類似領域の加工処理部９００は、先の高強類似領域の指定処理部１０６で指定された領域を、各マッチング位置候補に相当する画像データ（被探索画像）の領域を加工する。加工方法の具体的な例については、図１０で述べる。なお、ここでの画像データは、前処理部Ａ１０２で前処理を行った画像、あるいは検査装置で取得した画像データ１００そのままの画像でも良い。
　高強度類似領域を加工した画像に対する類似度判定処理部１０８では、先の高強度類似領域の除去処理部１０７で得た画像データに対し、除去した領域以外のテンプレートのパターンを用いて類似度の評価を行う。これにより、各マッチング位置候補で高強度の類似領域を加工した類似度評価を行うことが可能になり、主に低強度のパターンでの類似度評価を行うことが可能になる。
　マッチング位置選出処理部１０９では、先の高強度類似領域を削除した画像に対する類似度判定処理部１０８で得られた各マッチング候補位置での類似度を比較し、最も類似度が高い候補を、マッチング位置１１０として出力する。以上により、被探索画に写っている探索対象パターンにおいて、そのエッジ強度が高強度のものと低強度のものが混在する場合にでも、テンプレートマッチングで正確なマッチング位置を決定することが可能になる。
　図１０は、図９で述べた高強度類似領域の加工処理部９００で、高強度類似領域を加工する方法を説明する図である。図１０（ａ）は、検査装置で取得した画像データ１０００の例である。この多層構造の試料は、２層構造で、上層パターン１００１が高強度の領域である。よって、加工する高強度類似領域は、図１０（ｂ）に示す設計データでの上層パターン１０１１となる。
　図１０（ｃ）は、加工結果の一例を示す図である。本加工では、加工領域１０１１を、加工領域周辺の領域の画素値で補間処理を行い、加工領域の画素値を埋めることを行う（本例では加工領域の左右に隣接する画素値で補間した例である）。画像データの補間法については、例えば被特許文献ｐｐ.１３６０に記載されている。これにより高強度領域周辺の情報から、高強度領域にある高強度領域のパターン以外の隣接するパターンの情報を推測して、その情報で高強度領域を埋める（補間する）ことができる。このように、もとの画像に対し高強度領域（本例の場合、上層パターン）の情報を相対的に低減させるような処理を行うことによって、高強度領域の情報を低減した画像を用いた類似度判定を行うことが可能となる。
　また図１０（ｄ）及び図１０（ｅ）は、先の述べた隣接画素で補間する方法とは別の方法で加工する方法を説明する図である。本方法では、加工領域（高強度類似領域）に対して、強度を低下するような重みをつける（即ち、高強度領域の情報（信号）を低減する）ように処理を行う。図１０（ｄ）はその重みの例である。例えば、加工領域１０３１に対しては、加工領域以外の領域１０３２よりも重みを小さくかけるようにする。これにより例えば図１０（ｅ）に示すように、高強度類似領域であった１０４１の強度を弱くすることができる。なお、ここでの重みは均一な値に限定するものではなく、多値にすることも可能である。
　また、類似度判定に供されるテンプレートについても、上記加工領域に相当する領域の信号量を低減させることによって、上記画像処理が施された画像上のマッチング正解位置における類似度を高めることが可能となる。
　ここでは、２層構造のパターンに対する高強度類似領域の加工方法について述べたが、これは２層に限定するものではなく、３層以上のパターンに対しても同様の処理を行えば良い。以上のような方法で高強度類似領域を加工することができる。
　図１１は、テンプレートマッチング処理の更に他の実施例の構成を示すブロック図である。図１、および図９で述べた第一、或いは第二の実施例との違いは、テンプレートが設計データではなく、検査装置で取得した画像１００１である点である。本方法によれば、検査を前に予め設計データを準備しない場合でも、高強度の類似領域を除去あるいは加工した類似度評価を行い、マッチング正解位置の選出性能を向上することができる。本方法では、高強度類似領域の指定処理部１１０３において設計データを用いない点、及び高度類似領域の除去／加工を被探索画像及びテンプレートの両者に行う点が、図１、及び図９での方法と異なる。高強度類似領域の指定処理部１１０３での高強度類似領域の指定方法については、図１２で述べる。
　以下、図１１を用いて本方法について説明する。入力は、テンプレートにするために検査装置で取得したテンプレート画像データ１１０１、及び検査装置で取得した被探索画像データ１００である。前処理Ａ１０２、および前処理部Ｂ１０３においては、画像に含まれるノイズのマッチング処理への影響を低減する処理を行う。例えば処理としてガウシアンフィルタ処理，メディアンフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１６７０）等のノイズ低減処理を行う。なおノイズ低減処理はこれに限定するものではなく、ノイズが低減できる処理であれば良い。更にパターンの形状を強調するためにエッジ強調処理を行う。
　例えば、ソーベルフィルタ処理（非特許文献１　ｐｐ.１２１５）などを行う。なおエッジ強調処理も、これに限定したものではなく、エッジ強調ができる処理であれば良い。本前処理部Ａ、及びＢの前処理での、ノイズ低減処理、およびエッジ強調処理の両処理は、必ずしも両方を実施するとは限らず、どちらか一方、あるいは、両処理を実施しないことも可能である。マッチング処理部１０４では、テンプレートマッチングを行う（非特許文献１　ｐｐ.１６７０）。
　例えば正規化相関法（非特許文献１　ｐｐ.１６７２）を用いたマッチング処理を行う。このマッチング処理によりテンプレートと被探索画像とでパターンが類似した領域の位置が検出できる。本マッチング処理部１０６では類似度（例えば相関値）が高い上位の複数個のものを選出する。選出したマッチング位置が、マッチング位置候補１０５であり、先に述べたようにこのマッチング位置候補には、マッチング正解位置および不正解位置が多くの場合に含まれる。高強度類似領域の指定処理部１１０３は、先に述べたエッジ強度が高強度の領域の指定を行う。
　高強度類似領域の除去／加工処理部１１０２は、先の高強類似領域の指定処理部１０６で指定された領域を、各マッチング位置候補に相当する画像データ（被探索画像、およびテンプレート画像）の領域を除去／加工する。除去／加工方法の具体的な例については、後の図１２に述べるとおりである。なお、ここでの画像データは、前処理部Ａ１０２、及びＢで前処理を行った画像、あるいは検査装置で取得した画像データ１００、及び１１０１そのままの画像でも良い。
　高強度類似領域を除去／加工した画像に対する類似度判定処理部１０８では、先の高強度類似領域の加工／除去処理部１０７を行った被探索画像に対し、先の高強度類似領域の加工／除去処理部１０７を行ったテンプレートを用いて類似度の評価を行う。これにより、各マッチング位置候補で高強度の類似領域を除去／加工した類似度評価を行うことが可能になり、主に低強度のパターンでの類似度評価を行うことが可能になる。
　マッチング位置選出処理部１０９では、先の高強度類似領域を削除した画像に対する類似度判定処理部１０８で得られた各マッチング候補位置での類似度を比較し、最も類似度が高い候補を、マッチング位置１１０として出力する。以上により、被探索画に写っている探索対象パターン、及びテンプレートに写っている探索対象パターンにおいて、そのエッジ強度が高強度のものと低強度のものが混在する場合にでも、テンプレートマッチングで正確なマッチング位置を決定することが可能になる。
　図１２は、図１１で述べた高強度類似領域の指定処理部１１０３、および高度類似領域の加工／除去処理部１１０２で、高強度類似領域を指定する方法、および高強度類似領域を加工／除去する方法を説明する図である。高強度類似領域の指定は、図１或いは図９の方法の場合とは異なり、設計データを用いず、検査装置で取得した画像１２００から抽出して指定する。
　ここでの高強度の領域は例えば、エッジ強度が高強度、あるいは画素値が高値の領域である。例えば前者のエッジ強度が高強度の領域は画像１２００のエッジ画像において適当な２値化処理（非参考文献１）を行い値が高い側に相当する領域を抽出すればよい、また後者の画素値が高値の領域は、画像１２００を２値化処理し、値が高い側に相当する領域を抽出すればよい。なお、エッジが高強度、あるいは画素値が高値の領域を抽出する方法は、２値化処理に限定するものではなく、該当する領域が抽出できる方法であれば良い。
　この方法で、抽出した高強度領域の例が、図１２（ｂ）の画像１２１０に示した領域１２１１である。図１２（ｃ）に示すように、この領域１２１１のそのままの領域を、除去／加工する領域１２２１に指定することができる。また図６で述べたのと同様に、領域１２１１の輪郭線を抽出し、その領域内部の全て１２４１、あるいは輪郭線をある指定した幅だけ太らせた領域を加工／除去する領域に指定することもできる。また高度類似領域を加工する場合には、図１０で述べたように、補間処理、あるいは重み付け処理等を行えばよい。これにより、図１１で述べた高強度類似領域の指定処理部１１０３、および高度類似領域の加工／除去処理部１１０２で、高強度類似領域を指定し、かつ高強度類似領域を加工／除去することが可能になる。
　図１３は、高強度類似領域の除去／加工処理を行うときの除去／加工領域の設定方法、および除去方法の設定をユーザから受け入れることを可能にするＧＵＩの例を説明する図である。本図は、マッチング処理により得られたマッチング候補に対して、高強度類似領域の除去／加工処理を行い、類似度判定処理によりマッチング正解位置を選出することができる検査装置の表示装置８２０に表示されるＧＵＩ１３００の一例である。チェックボックス１３０１により、本明細書で述べている高強度類似領域の除去／加工処理および類似度判定処理によるマッチング正解位置の選出の実行有無を選ぶことができる。実行を選択した場合には、選択ボックス１３０２、或いは１３１２で、計測データ－装置画像間のマッチングか、或いは、装置画像－装置画像間のマッチングかを選択することができる。
　計測データ－装置画像間のマッチングを選択した場合には、除去／加工領域の設定方法、および除去方法の設定をユーザから受け付けることができる。除去／加工領域の設定では、選択ボックス１３０３を選択すると、入力ボックス１３１９で、除去／加工を行う対象となる設計データでの層の入力をユーザから受けることができる（図４で述べた方法である）。また選択ボックス１３０４を選択すると、除去／加工を行う対象となる設計データの層の自動選択を行うことができる（図７で述べた方法である）。また除去／加工領域の補正の設定をユーザから受け入れることができ、チェックボックス１３０６を選択すると、手動で除去／加工を行う領域の指定或いは編集ができるようになる。
　この指定および編集は、高強度類似領域の表示領域１３２３において、領域を確認しながら行うことができる。またチェックボックス１３２５を選択すると、抽出されている領域を、入力ボックス１３２１に入力した値（例えばｐｉｘ単位で設定する）だけ、膨張、あるいは縮小することができる。また選択ボックス１３０７を選択すると、輪郭抽出処理による領域設定ができる（図６で述べた方法である）。また除去／加工領域の詳細の設定をユーザから受け付けることができ、選択ボックス１３０８を選ぶと領域全体を除去／加工領域とする方法が選択でき（図３で述べた方法である）、選択ボックス１３２６をえらぶと、領域のエッジ周辺を除去／加工する領域とする方法が選択できる（図５で述べた方法である）。
　なお、後者の場合は、入力ボックス１３２２で領域の幅（例えばｐｉｘ単位で設定する）の入力を受け入れることができる。除去方法の選択ボックスでは、除去或いは加工方法を選択できる。選択ボックス１３０９を選択すると、高強度領域を除去することを選択できる（図３で述べた方法である）。また選択ボックス１３１０を選択すると、高強度領域を隣接画素で補間することができる（図１０で述べた方法である）。また選択ボックス１３１１を選択すると、高強度領域に重みつき処理を行うことができる（図１０で述べた方法である）。
　計測データ－装置画像間のマッチングを選択した場合にも、除去／加工領域の設定方法、および除去方法の設定をユーザから受け付けることができる。除去／加工領域の設定方法では、選択ボックス１３１３を選択すると、高強度の層を自動選択することができる（図１２で述べた方法である）。また選択ボックス１３１４を選択すると、手動で領域の指定および加工ができる。この指定および加工は、高強度類似領域の表示領域１３２３において、領域を確認しながら行うことができる。除去方法の選択ボックスでは、除去或いは加工方法を選択できる。選択ボックス１３１５を選択すると高強度領域を除去できる（本方法は、図３で述べた方法である）。また選択ボックス１３１６を選択すると、高強度領域を隣接画素で補完することができる（図１０で述べた方法である）。また選択ボックス１３１７を選択すると、高強度領域に重みつき処理を行うことができる（図１０で述べた方法である）。
　以上により、ＧＵＩによって高強度類似領域の除去／加工処理を行うときの除去／加工領域の設定方法、および除去方法の設定をユーザから受け入れることが可能になる。なお、本ＧＵＩは、ここであげた全ての部材が揃っている必要はなく、全て、あるいは一部が備わっているものである。
　以上の説明では、主として信号の高強度領域を除去、或いはその輝度を弱めることによって、マッチング位置候補の中から、所望のマッチング位置を特定する例について説明したが、高強度領域を選択して除去するのではなく、低強度領域を選択することで、結果として高強度領域を除去するようにしても良い。図１５は下層パターンのようなコントラストの低い領域を、類似度判定用の画像として選択する例を説明する図である。図１５（ａ），（ｂ）は、図６（ａ），（ｂ）と同じものである。本例では、除去領域を設定するのではなく、選択領域１５２１を選択し、この選択に基づいて、類似度判定用の画像１５３１を形成する。このような手法によっても、高強度領域の影響を抑制しつつ、正確なマッチング位置の特定を行うことが可能となる。
　また、図１５（ｅ）は、低強度領域の中でも特にパターンが存在する領域を選択的に抽出した例を説明する図である。選択領域全てを類似度判定に用いるのではなく、パターンが存在する領域に基づいて画像を形成しても、マッチング位置の正確な特定を行うことができる。
　図１６は、複数回のパターンマッチング処理に基づいて、マッチング位置を決定する工程を示すフローチャートである。図１等にて説明したパターンマッチング法と異なるのは、画像から除去領域を除去した後、下層テンプレートを用いて第２のパターンマッチングを行っている点である。
　まず、設計データ上の任意領域の設定に基づいて、テンプレート作成に必要な情報を記憶媒体（設計データ記憶媒体１４１７、或いはメモリ１４０８）から読み出す（ステップ１６０１）。読み出された設計データに基づいて、第１のパターンマッチングに供される複数層テンプレートの作成（ステップ１６０４）と、第２のテンプレートマッチングに供される下層テンプレートの作成（ステップ１６０２）を行う。更に、第２のパターンマッチングを行う際の画像の除外領域を選択する（ステップ１６０３）。
　次に、パターンマッチングの対象となる画像を取得し（ステップ１６０５）、ステップ１６０４にて作成された複数層テンプレートを用いたパターンマッチングを実行する（ステップ１６０６）。ここで、予め設定されたマッチングスコアの閾値（所定値）を超えたマッチング位置数ｍがゼロであった場合には、目標物が発見できなかったとして、当該マッチングに基づく測定をスキップする等の処理と共に、エラーメッセージを発生する。また、マッチング位置数ｍが１であった場合には、正解位置が１つ、即ち、最終的なマッチング位置が特定できたとしてマッチング処理を終了する。なお、試料が帯電し画像の分解能が低いが故に、マッチング位置数が１だけであった場合も考えられるため、その場合はエラーメッセージ等を発生すると良い。試料の状況や測定環境に応じて、対応を変えるようにしても良い。
　本例の場合、マッチング位置数が１より大きい、即ち複数のマッチング位置を特定できた場合に、次のステップに移行する。なお、マッチング位置数にも閾値を設定しておき、スコアの高い上位ｍ個のマッチング位置を特定するようにしても良い。
　次に、ステップ１６０５にて取得したＳＥＭ画像から、ステップ１６０３にて選択された除去領域を除去し、除去画像を生成する（ステップ１６０７）。除去領域は例えば上層パターンの輪郭を覆うように設定された領域であり、上層パターンの輪郭より少し大きい領域を除去領域とするようにしても良い。このようにして形成された除去画像に対し、ステップ１６０２にて作成された下層テンプレートを用いたパターンマッチングを実行する（ステップ１６０８）。即ち、図１６に例示するフローチャートでは、上層パターンの情報が除去された画像と、下層パターンが選択的に抽出され、上層パターンが存在しない下層テンプレートとの間でパターンマッチングに基づく一致度判定が実行される。
　ステップ１６０８におけるマッチング位置数ｎが０である場合には、適当な下層パターンが検出できなかったことになるため、エラーメッセージを発生する。また、ｎが１である場合には当該マッチング位置が、ステップ１６０６におけるパターンマッチングでも特定されていたという条件のもと、マッチングが適正に行われたとして、マッチング処理を終了する。また、ステップ１６０８におけるマッチング位置と、ステップ１６０８におけるマッチング位置が一致しない場合にはマッチングが適正に行われなかったという判断のもとエラーメッセージを発生する。
　ステップ１６０８におけるマッチング位置数ｎが複数（ｎ＞１）である場合には、ステップ１６０６とステップ１６０８の双方で特定されたマッチング位置数ｏを判定し、ｏが１である場合には適正なマッチング位置が１個所であったとして、マッチング処理を終了する。ｏが複数（ｏ＞１）の場合には、マッチング位置の候補が複数存在することになるため、適当な１つを選択すべく、ステップ１６０６、或いはステップ１６０８のマッチングスコアが最大の位置、又は両マッチングの一致度の乗算値やマッチングスコアの加算値が最大となる位置をマッチング位置として決定する（ステップ１６０９）。
　以上のように異なるテンプレートを用いて複数回マッチング処理を行うようにすれば、誤った位置に位置合わせされてしまう可能性を低くすることが可能となる。
　図１７も図１６と同様、複数回のパターンマッチング処理に基づいて、マッチング位置を決定する工程を示すフローチャートであり、特に図１７に例示する処理では上層パターンと下層パターンとの間にオーバーレイ誤差がある場合であっても、適正にパターンマッチングを実行することを主眼としている。ステップ１７０１～ステップ１７０３は、ステップ１６０１～ステップ１６０８の処理と実質上、同じ処理である。２つのマッチングの双方によって特定されるマッチング位置の数ｐがゼロである場合には、マッチングが適正に行われなかったとしてエラーメッセージを発生する（ステップ１７０４）２つのマッチングによって特定されるマッチング位置の数ｐが１である場合には、両者のマッチング位置が所定の閾値以下である場合には、マッチングが成功したとしてマッチングを終了する（ステップ１７０５）。マッチング位置間の距離が所定の閾値を超えていた場合には、マッチング失敗、或いはレイヤ間のずれ（オーバーレイ誤差）が発生しているものとして、その旨を表示装置に表示させるための出力を行う（ステップ１７０６）。
　以上のように、２つのマッチング位置間のずれを考慮して、ある程度のずれはオーバーレイ誤差が発生しているものとして判断し、ずれが大きい場合にはエラーを発生することによって、誤った位置へのマッチングの可能性を抑制すると共に、オーバーレイ誤差によらず、マッチングの成功率を高めることができる。また、２つのマッチングによって特定された位置間の距離に基づいて、オーバーレイ誤差を測定することも可能となる。本実施例の場合、特に第１のパターンマッチングによって特定される位置は、上層パターンの影響をより強く受けた結果、特定される位置であり、第２のパターンマッチングによって特定される位置は、下層パターンの位置に相当する位置である。よって、両者のずれ（シフト量）はオーバーレイ誤差として定義することができる。
　更に、マッチング位置の数ｐが１より大きい場合（ｐ＞１）には、２つのマッチング位置間の距離が最も近いものを選択、或いは２つのマッチング位置間の距離が所定の条件を満たすもの（例えば閾値以下のもの）を選択（ステップ１７０８）した上で、ステップ１７０５，１７０６と同等の処理を実行する。
８０１　電子銃
８０２　ステージ
８０３　半導体ウェーハ
８０４　偏向器
８０５　対物レンズ
８０６　二次電子検出器
８０７，８０９，８１０，８１２　Ａ／Ｄ変換器
８０８　反射電子検出器
８１１　光学式カメラ

Claims (14)

  1. 　設計データ、或いは撮像画像に基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングを実行する画像処理部を備えたパターンマッチング装置において、
    　前記画像処理部は、異なる複数のパターンを含む第１のテンプレートを用いて、第１の対象画像に対するパターンマッチングを実行し、当該第１の対象画像から、複数のパターンの内、特定パターンを含む領域の情報を除外、或いは特定パターンの情報を低減して第２の対象画像を作成し、当該第２の対象画像と、前記特定パターン以外のパターン情報を含む、或いは特定パターンの情報を低減した第２のテンプレート、又は前記第１のテンプレートとの間の類似度判定を行うことを特徴とするパターンマッチング装置。
  2. 　請求項１において、
    　前記画像処理部は、前記第１の対象画像に対するパターンマッチングによって、パターンマッチングの位置候補を抽出し、当該候補の中から、上記類似度判定に基づいて、特定の位置を選択することを特徴とするパターンマッチング装置。
  3. 　請求項２において、
    　前記画像処理部は、前記特定の位置として前記候補の中から、最も類似度が高いものを選択することを特徴とするパターンマッチング装置。
  4. 　請求項１において、
    　前記特定パターンは、前記第１の対象画像に表示されたその他のパターンに対し、上層に位置することを特徴とするパターンマッチング装置。
  5. 　請求項１において、
    　前記特定パターンは、前記第１の対象画像に表示されたその他のパターンに対し、高い信号強度を有することを特徴とするパターンマッチング装置。
  6. 　請求項１において、
    　前記画像処理部は、前記第１の対象画像に含まれるパターンのエッジに沿った所定の幅を持った領域を除外、或いは当該領域内の情報を低減して、前記第２の対象画像を生成することを特徴とするパターンマッチング装置。
  7. 　請求項６において、
    　前記画像処理部は、前記エッジに沿った輪郭線内の領域の情報を除外、或いは低減することを特徴とするパターンマッチング装置。
  8. 　設計データ、或いは撮像画像に基づいて形成されたテンプレートを用いて、画像上でパターンマッチングをコンピューターに実行させるコンピュータープログラムにおいて、
    　当該プログラムは、前記コンピューターに、異なる複数のパターンを含む第１のテンプレートを用いて、第１の対象画像に対するパターンマッチングを実行させ、当該第１の対象画像から、複数のパターンの内、特定パターンを含む領域の情報を除外、或いは特定パターンの情報を低減して第２の対象画像を作成させ、当該第２の対象画像と、前記特定パターン以外のパターン情報を含む、或いは特定パターンの情報を低減した第２のテンプレート、又は前記第１のテンプレートとの間の類似度判定を実施させることを特徴とするコンピュータープログラム。
  9. 　請求項８において、
    　前記プログラムは、前記コンピューターに、前記第１の対象画像に対するパターンマッチングによって、パターンマッチングの位置候補を抽出させ、当該候補の中から、上記類似度判定に基づいて、特定の位置を選択させることを特徴とするコンピュータープログラム。
  10. 　請求項９において、
    　前記プログラムは、前記コンピューターに、前記特定の位置として前記候補の中から、最も類似度が高いものを選択させることを特徴とするコンピュータープログラム。
  11. 　請求項８において、
    　前記特定パターンは、前記第１の対象画像に表示されたその他のパターンに対し、上層に位置することを特徴とするコンピュータープログラム。
  12. 　請求項８において、
    　前記特定パターンは、前記第１の対象画像に表示されたその他のパターンに対し、高い信号強度を有することを特徴とするコンピュータープログラム。
  13. 　請求項８において、
    　前記プログラムは、前記コンピューターに、前記第１の対象画像に含まれるパターンのエッジに沿った所定の幅を持った領域を除外、或いは当該領域内の情報を低減して、前記第２の対象画像を生成させることを特徴とするコンピュータープログラム。
  14. 　請求項１３において、
    　前記プログラムは、前記コンピューターに、前記エッジに沿った輪郭線内の領域の情報を除外、或いは低減させることを特徴とするコンピュータープログラム。
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