WO2013164971A1 - Ｘ線検査方法及びｘ線検査装置 - Google Patents

Ｘ線検査方法及びｘ線検査装置 Download PDF

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康敏 梅原
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東京エレクトロン株式会社
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    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer

Definitions

  • the present invention relates to an X-ray inspection method and an X-ray inspection apparatus for measuring the shape of an inspection object based on an X-ray image.
  • a semiconductor inspection method for quickly and accurately counting semiconductor cells using a scanning electron microscope (SEM) is known (see, for example, Patent Document 1). Also known is a method for measuring and inspecting the shape of an inspection object such as a through-silicon via (hereinafter referred to as “TSV”) formed on a silicon wafer using an SEM or an X-ray CT apparatus. Yes.
  • SEM scanning electron microscope
  • the present invention has been made in view of the above, and an object of the present invention is to provide an X-ray inspection method and an X-ray inspection apparatus that can perform non-destructive measurement of the shape of an inspection object at high speed.
  • a simulation image generation step of generating a plurality of simulation images having different shape parameters of the inspection target an X-ray imaging step of capturing the X-ray image of the inspection target,
  • an X-ray inspection method and an X-ray inspection apparatus that can perform non-destructive measurement of the shape of an inspection object at high speed.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a schematic configuration of an X-ray inspection apparatus 100 according to the present embodiment.
  • an X-ray inspection apparatus 100 includes an image processing apparatus 101 and an X-ray imaging apparatus 120.
  • the X-ray imaging apparatus 120 captures an X-ray image to be inspected, and Based on the X-ray image, the image processing apparatus 101 estimates the shape of the inspection object by estimation.
  • the image processing apparatus 101 includes an imaging control unit 102, an image generation unit 103, an image processing unit 104, an image database 105, an image matching unit 106, and the like.
  • the imaging control unit 102 controls the entire operation including the X-ray source 125, the stage 126, the X-ray camera 127, and the like of the X-ray imaging apparatus 120 that captures an X-ray image to be inspected, and the X-ray imaging apparatus 120 performs imaging. An X-ray image to be inspected is acquired.
  • the image generation unit 103 is an example of a simulation image generation unit, and generates X-ray images with different shapes of TSVs of silicon wafers to be inspected by simulation.
  • the image generation unit 103 generates a plurality of simulation images based on shape parameters representing the shape of the TSV. A method for generating a simulation image will be described later.
  • the image processing unit 104 performs image processing such as distortion correction, contrast correction, and resolution correction on the simulation image generated by the image generation unit 103 and the X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120.
  • the image database 105 is generated by the image generation unit 103, and a plurality of simulation images subjected to image processing by the image processing unit 104 are registered as a library.
  • the image matching unit 106 is an example of a shape estimation unit, and performs a matching process between an X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120 and a simulation image registered in the image database 105, thereby generating a TSV shape. Is estimated. A TSV shape estimation method by matching processing will be described later.
  • the X-ray imaging apparatus 120 is an example of an X-ray imaging unit, and includes a fork 121, a notch aligner 122, an optical microscope 123, a thickness measuring device 124, an X-ray source 125, a stage 126, an X-ray camera 127, and the like. It is connected to the processing device 101.
  • the X direction shown in the figure is the left-right direction in the drawing parallel to the surface of the stage 126
  • the Y direction is parallel to the surface of the stage 126 and perpendicular to the X direction
  • the Z direction is perpendicular to the surface of the stage 126.
  • the fork 121 holds a silicon wafer having a TSV, and the notch aligner 122 adjusts the notch position.
  • the optical microscope 123 can observe the appearance of a silicon wafer placed on the stage 126.
  • the thickness measuring device 124 is a spectral interference type thickness measuring device, for example, and can measure the thickness of the silicon wafer.
  • the X-ray source 125 irradiates a silicon wafer placed on the stage 126 with X-rays, and an X-ray camera 127 provided on the opposite side of the X-ray source 125 with the stage 126 interposed therebetween, An X-ray image of a silicon wafer is acquired.
  • the X-ray camera 127 is configured to include, for example, an image intensifier, a CCD image sensor, and the like.
  • the image intensifier converts X-rays that have passed through the inspection target into visible light, and visible light that is incident on the CCD image sensor. Is converted into an electrical signal.
  • the output of the X-ray camera 127 is input to the imaging control unit 102 of the image processing apparatus 101 and acquired as an X-ray image to be inspected.
  • the X-ray camera 127 is provided so as to be movable in the X and Y directions in the figure, and by moving in the X and Y directions, an X-ray image to be inspected placed on the stage 126 is set in a predetermined direction with respect to the Z direction, for example. It can be taken as a tilted image inclined at an angle ⁇ .
  • FIG. 2 illustrates an X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120 according to the present embodiment.
  • FIG. 2 is an X-ray image taken from a direction inclined 15 degrees with respect to the Z direction by the X-ray camera 127.
  • the entire shape of the TSV formed on the silicon wafer is determined in this way.
  • the shape estimation of TSV is performed using the tilted image of the X-ray image that can be generated.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image processing apparatus 101 according to the embodiment.
  • the image processing apparatus 101 includes a CPU 107, an HDD (Hard Disk Drive) 108, a ROM (Read Only Memory) 109, a RAM (Read and Memory) 110, an input device 111, a display device 112, and a recording medium I. / F unit 113, imaging device I / F unit 114, and the like, which are connected to each other via a bus B.
  • a CPU 107 an HDD (Hard Disk Drive) 108, a ROM (Read Only Memory) 109, a RAM (Read and Memory) 110, an input device 111, a display device 112, and a recording medium I. / F unit 113, imaging device I / F unit 114, and the like, which are connected to each other via a bus B.
  • an HDD Hard Disk Drive
  • ROM Read Only Memory
  • RAM Read and Memory
  • the CPU 107 is an arithmetic device that implements control of the X-ray imaging apparatus 120 and functions of the image processing apparatus 101 by reading a program and data from a storage device such as the HDD 108 and the ROM 109 onto the RAM 110 and executing processing. is there.
  • the CPU 107 functions as the imaging control unit 102, the image generation unit 103, the image processing unit 104, the image matching unit 106, and the like.
  • the HDD 108 is a non-volatile storage device that stores programs and data.
  • the stored programs and data include an OS (Operating System) that is basic software for controlling the entire image processing apparatus 101, and application software that provides various functions on the OS.
  • the HDD 108 functions as an image database 105 in which a plurality of simulation images generated by the image generation unit 103 are registered.
  • the ROM 109 is a nonvolatile semiconductor memory (storage device) that can retain programs and data even when the power is turned off.
  • the ROM 109 stores programs and data such as BIOS (Basic Input / Output System), OS settings, and network settings that are executed when the image processing apparatus 101 is activated.
  • BIOS Basic Input / Output System
  • OS Operating System
  • network settings that are executed when the image processing apparatus 101 is activated.
  • the RAM 110 is a volatile semiconductor memory (storage device) that temporarily stores programs and data.
  • the input device 111 includes, for example, a keyboard and a mouse, and is used to input each operation signal to the image processing device 101.
  • the display device 112 includes, for example, a display, and displays an X-ray image to be inspected, a simulation image, a shape measurement result, and the like imaged by the X-ray imaging device 120.
  • the recording medium I / F unit 113 is an interface with the recording medium.
  • the image processing apparatus 101 can read and / or write the recording medium 115 via the recording medium I / F 113.
  • the recording medium 115 includes a flexible disk, CD, DVD (Digital Versatile Disk), SD memory card (SD Memory card), USB memory (Universal Serial Bus memory).
  • the imaging device I / F unit 114 is an interface connected to the X-ray imaging device 120.
  • the image processing apparatus 101 can perform data communication with the X-ray imaging apparatus 120 via the imaging apparatus I / F unit 114.
  • the image processing apparatus 101 may be provided with a communication I / F or the like as an interface for connecting to a network so as to perform data communication with other devices.
  • the image generation unit 103 of the image processing apparatus 101 generates a plurality of simulation images corresponding to the X-ray images captured by the X-ray imaging apparatus 120 based on the shape parameter of the TSV to be inspected.
  • 4A and 4B are diagrams illustrating the shape parameters of the TSV in the present embodiment.
  • the shape parameters of the TSV in this embodiment are as follows: the opening radius r1, the hole middle maximum radius r2, the bottom radius r3, the radius r4 of the portion hemispherically etched at the bottom, up to the maximum radius portion
  • the depth h1 is the depth h2 from the maximum radius to the bottom.
  • the types and number of parameters used for generating the simulation image are not limited to the above example.
  • the parameters may be set corresponding to the shape of the TSV as shown in FIG. It can be set as appropriate according to the configuration of the X-ray imaging apparatus 120 and the like.
  • FIG. 5A and FIG. 5B are diagrams illustrating simulation images generated based on different shape parameters.
  • the image generation unit 103 can generate a simulation image corresponding to an X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120 based on different shape parameters.
  • FIG. 6 is a diagram for explaining a simulation image generation method according to this embodiment.
  • the image generation unit 103 When generating a simulation image, the image generation unit 103 first generates an aggregate of voxels 51 having different X-ray transmittances according to input shape parameters. Next, when the aggregate of voxels 51 is irradiated with X-rays from an X-ray source 50 defined as a point light source, the amount of X-ray transmission is calculated based on the transmittance of each voxel 51, and the detector 52 A simulation image is generated by reproducing the amount reached as an image.
  • the voxels 51 As shown in FIG. 6, for example, materials such as Air, Cu, and Si are defined as the voxels 51, and the voxels 51 are transmitted through the voxels 51 using the transmittances measured individually for the respective materials to the detector 52. Calculate the X-ray dose reached.
  • the voxel 51 is a cube of 0.1 ⁇ m, for example, and a simulation image can be generated by setting the transmittance of each voxel 51 to, for example, Air: 1, Cu: 0.981 / 1 ⁇ m, Si: 0.999 / 1 ⁇ m. .
  • the values such as the type, size, and transmittance of the voxel are not limited to these, and can be set as appropriate.
  • the image generation unit 103 calculates the amount of X-ray transmission through the lower surface of each voxel 51 in order from the side closer to the X-ray source 50 in the above setting, and obtains the X-ray dose reaching the detector 52. As shown in FIG. 5A and FIG. 5B, a simulation image corresponding to the shape parameter is generated.
  • FIG. 7 shows an example of a flowchart of simulation image generation processing by the image generation unit 103 according to the present embodiment.
  • step S1 the shape parameters r1, r2, r3, r4, h1, h2, and the tilt angle for imaging the inspection object (position of the X-ray camera 127) with the TSV design value as the center.
  • a plurality of simulation image generation conditions such as the above are set.
  • image generation conditions are set at intervals of 0.1 ⁇ m from 19 ⁇ m to 21 ⁇ m with a design value of 20 ⁇ m as the center, and a large number of image generation conditions with different shape parameters are set.
  • step S2 the image generation unit 103 generates a plurality of simulation images by the above-described method based on the set plurality of image generation conditions.
  • step S3 in order for the image processing unit 104 to match the generated simulation image with the X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120, image correction processing such as distortion correction described later is performed.
  • step S4 a plurality of generated simulation images, a shape parameter, an inclination angle for imaging the inspection object, and the like are made into a library, and in step S5, the data made into the library is registered in the image database 105 for simulation.
  • the image generation process ends.
  • the image generation unit 103 of the image processing apparatus 101 generates in advance a large number of simulation images having different shape parameters and registers them in the image database 105 by the above-described processing.
  • Image distortion correction for the simulation image performed by the image processing unit 104 will be described.
  • the X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120 of the X-ray inspection apparatus 100 may have distortion in the peripheral part due to, for example, an image intensifier provided in the X-ray camera 127. Therefore, the image processing unit 104 performs image distortion correction in order to match the simulation image generated in advance with the X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a flowchart of image distortion correction processing by the image processing unit 104 in the present embodiment.
  • step S11 an X-ray image of a checkerboard pattern (Checker Board Pattern, hereinafter referred to as “CBP”) captured by the X-ray imaging apparatus 120 is acquired.
  • CBP Checker Board Pattern
  • the CBP is a sample formed by arranging materials having different amounts of X-ray transmission in a predetermined pattern.
  • step S12 XY coordinates of intersections of materials having different X-ray transmission amounts are extracted from the CBP X-ray image.
  • step S13 for example, an approximate expression of a quadratic polynomial is obtained from the extracted XY coordinates of the intersection, and in step S14, based on the obtained quadratic polynomial, the actual intersection coordinates of the CBP and X Data for converting the image distortion amount is generated from the difference from the coordinates of the intersection in the line image.
  • step S15 based on the generated image distortion amount conversion data, image distortion correction is performed on the simulation image generated by the image generation unit 103, and the process ends.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating image distortion correction of a simulation image in the embodiment.
  • the image shown on the left in FIG. 10 is a simulation image generated by the image generation unit 103, and the image shown on the right in FIG. 10 is an example of a simulation image subjected to image distortion correction.
  • the matching process with the X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120 is performed, so that the shape of the TSV to be inspected can be obtained with high accuracy. It becomes possible to estimate.
  • the CBP for obtaining the amount of distortion of the X-ray image by the X-ray imaging apparatus 120 is not limited to the example shown in FIG. 9 as long as the amount of distortion of the X-ray image can be grasped.
  • image distortion correction is performed on the simulation image generated by the image generation unit 103.
  • image distortion correction is performed on the X-ray image captured by the X-ray imaging apparatus 120. May be.
  • FIG. 11 is a diagram illustrating a flowchart of the shape estimation process of the inspection target in the present embodiment.
  • step S21 the X-ray imaging apparatus 120 captures an X-ray image of a TSV formed on a silicon wafer.
  • step S22 the image processing unit 104 of the image processing apparatus 101 performs image correction such as contrast correction and image distortion correction on the captured X-ray image.
  • the image processing unit 104 generates a super-resolution image by performing super-resolution processing on the X-ray image in step S23, and generates a reduced image of the super-resolution image in step S24.
  • FIG. 12 illustrates a super-resolution image generated from an X-ray image by the X-ray imaging apparatus 120
  • FIG. 13 illustrates a reduced image of the super-resolution image.
  • an image of 3770 ⁇ 2830 pixels is created from the X-ray image as the super-resolution image, and an image of 377 ⁇ 283 pixels, which is 1/10 of the super-resolution image, is created as the reduced image.
  • the image generation unit 103 described above generates a simulation image having a resolution corresponding to the super-resolution image and the reduced image.
  • step S ⁇ b> 25 the image matching unit 106 of the image processing apparatus 101 performs matching between the generated reduced image and the simulation image registered in the image database 105, thereby estimating the TSV shape parameter. I do.
  • FIG. 14 shows an example of a flowchart of matching processing in the present embodiment.
  • step S31 initial shape parameters for estimating TSV shape parameters are input.
  • an initial shape parameter when matching processing is performed using a reduced image for example, a design value of TSV can be used.
  • step S32 a simulation image of the shape parameter input from the image database 105 is acquired.
  • step S33 a matching score is calculated as an evaluation value representing the similarity between the reduced image of the X-ray image and the simulation image.
  • normalized correlation is used in the present embodiment, but geometric correlation, orientation code inquiry (OCM: Orientation Code Matching), etc. may be used, for example.
  • step S34 the calculated matching score is compared with a reference value (for example, 0.95). If the matching score is less than or equal to the reference value, the shape parameter is optimized in step S35, and the simulation image of the shape parameter optimized in step S32 is obtained again from the image database 105, and then in step S33. A matching score is calculated.
  • a reference value for example 0.95
  • FIG. 15 shows an example of a matching score calculation result.
  • the matching score is calculated using the simulation image of the input shape parameter.
  • the matching score is calculated again using the simulation image having a different shape parameter. Do.
  • step S35 the process from step S32 to step S35 is repeated until the value of the matching score exceeds the reference value, and the shape parameter is optimized.
  • an optimization algorithm such as a genetic algorithm or a gradient method can be used.
  • step S34 If the matching score exceeds the reference value in step S34, the shape parameter is acquired in step S36, and the process ends.
  • step S26 the coordinate data of the TSV having the highest matching score is extracted from the reduced image matching score calculation result, and the coordinates extracted from the super-resolution image are extracted. Cut out the image corresponding to the data.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a matching score calculation result between the reduced image of the X-ray image and the simulation image.
  • the coordinate data of TSV with the highest matching score is extracted from the matching score calculation result of the reduced image as shown in FIG.
  • image data at a position corresponding to the extracted coordinate data is cut out from the super-resolution image.
  • step S ⁇ b> 26 the matching process is performed using the image cut out from the super-resolution image in step S ⁇ b> 27.
  • the shape parameter estimated using the reduced image is input as the initial shape parameter.
  • the shape parameter can be estimated at higher speed.
  • step S28 the shape parameter obtained by performing the matching process using the super-resolution image is output, and the process ends.
  • a super-resolution image and a reduced image of an X-ray image are generated, and first, shape parameters are estimated based on the reduced image, and then the shape parameters estimated from the reduced image are used.
  • the shape parameter is estimated based on the super-resolution image.
  • the reduced image has smaller image data than the super-resolution image and can perform matching processing at high speed.
  • the shape of the reduced image is shorter than when the shape parameter is estimated using only the super-resolution image.
  • the parameter can be estimated.
  • the shape parameter can be estimated at higher speed.
  • the shape can be estimated with a resolution of 0.1 ⁇ m, which is about 1/10 of the resolution of the X-ray image acquired by the X-ray imaging apparatus 120 of 1.0 ⁇ m. is there. In this way, the shape of the inspection object can be estimated with a resolution higher than that of the X-ray imaging apparatus 120.
  • the edge of an image can be emphasized by applying a sobel filter process to the X-ray image and the simulation image as an example of an edge enhancement filter.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an example of a sobel filter process for an X-ray image in the present embodiment.
  • the image shown on the left in FIG. 18 is an example in which the sobel filter processing is performed in the depth direction of the TSV in the X-ray image, and the image shown on the right in FIG. 18 is the X-ray image after the sobel filter processing. .
  • FIG. 19 shows an example in which a sobel filter process is performed on a simulation image.
  • FIG. 19 shows an example in which the sobel filter process is performed in the depth direction of the TSV as in FIG. 18, and the image before the filter process is shown on the left of FIG. 19, and the image after the filter process is shown on the right of FIG. Yes.
  • the sobel filter processing is performed on the X-ray image and the simulation image, and the matching processing is performed using the image subjected to the sobel filter processing.
  • the shape parameters illustrated in FIG. The radius r3 is estimated.
  • the opening radius r1 and the bottom radius r3 can be estimated with high accuracy among the shape parameters.
  • FIG. 20 is a diagram illustrating an example of extracting shape parameters from the X-ray image in the embodiment.
  • FIG. 20 exemplifies profiles at A-A ′ of the X-ray image subjected to the sobel filter processing in the width direction of the TSV and the X-ray image subjected to the filter processing.
  • the simulation image is subjected to the sobel filter processing in the TSV width direction in the same manner as the X-ray image shown in FIG. It becomes possible to do.
  • the shape parameter can be obtained by measuring the maximum radius r2 of the hole middle portion of the TSV from the X-ray image.
  • TSV shape estimation can be performed in a short time.
  • the present embodiment it is possible to measure the shape of the TSV to be inspected with high resolution and high speed without cutting the silicon wafer without cutting it.
  • the X-ray inspection method and the X-ray inspection apparatus 100 according to the present embodiment can be used for in-line inspection in a semiconductor manufacturing process, for example, because the shape of an inspection target can be measured at high speed and inspection can be performed without cutting. be able to.
  • a server apparatus When performing in-line inspection in a semiconductor manufacturing process or the like, a server apparatus connected to the image processing apparatus 101 of the plurality of X-ray inspection apparatuses 100 via a network or the like is provided, and matching processing or the like is performed in the server apparatus. It is also possible to configure.
  • the server apparatus can be provided with the image database 105, the image matching unit 106, etc., and the server apparatus can collectively perform inspections and collect and manage inspection results and the like.

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Abstract

【課題】非破壊で検査対象の形状計測を高速に行うことが可能なＸ線検査方法を提供すること。 【解決手段】検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成ステップと、前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像ステップと、前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定ステップとを備えるＸ線検査方法。

Description

Ｘ線検査方法及びＸ線検査装置
　本発明は、Ｘ線画像に基づいて検査対象の形状計測を行うＸ線検査方法及びＸ線検査装置に関する。
　近年の半導体プロセスの進化に伴い、シリコンウェハ等に形成される各種パターンの微細化、高密度化が進んでいる。この様に微細に形成される各種パターンの形状を計測して検査を行うために、様々な方法が提案されている。
　例えば、走査型電子顕微鏡（ＳＥＭ）を用いて迅速且つ正確に半導体セルのカウントを行う半導体検査方法が知られている（例えば特許文献１参照）。また、例えばシリコンウェハに形成されるシリコン貫通電極（through-silicon via、以下「ＴＳＶ」という）等の検査対象の形状を、ＳＥＭやＸ線ＣＴ装置を用いて計測及び検査する方法が知られている。
特開２０１０－１７１０２２号公報
　しかしながら、例えばＳＥＭを用いて検査を行う場合には、ＦＩＢ（Focused Ion Beam）等によりシリコンウェハを切削する必要があり、切断面と検査対象の中心位置とのずれ等により、計測する形状の寸法に誤差が生じる可能性がある。また、ＳＥＭ観察時には切断面でエッジのチャージアップ効果等により輝度が誇張されることによる計測誤差が生じる虞がある。さらに、ＳＥＭ像を取得するためにシリコンウェハの切削等の作業を要するため、多数の検査対象を全て計測するのは困難な場合がある。
　また、例えばＸ線ＣＴ装置を用いて検査を行う場合には、撮像可能な大きさにシリコンウェハを切断する必要があり、ＳＥＭを用いて検査する場合と同様に煩雑な作業を要し、検査対象全てを計測するのは困難な場合がある。また、ＣＴ像の再現には、高度且つ膨大な画像処理アルゴリズムを必要とし、検査対象の形状測定に多大な時間を要すると共に、アプリケーションソフトウェアや処理を行うコンピュータ等のコストが増大する虞がある。
　本発明は上記に鑑みてなされたものであって、非破壊で検査対象の形状計測を高速に行うことが可能なＸ線検査方法及びＸ線検査装置を提供することを目的とする。
　本発明の一態様のＸ線検査方法によれば、検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成ステップと、前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像ステップと、前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定ステップとを備える。
　本発明の実施形態によれば、非破壊で検査対象の形状計測を高速に行うことが可能なＸ線検査方法及びＸ線検査装置を提供できる。
実施形態に係るＸ線検査装置の概略構成を例示する図である。 実施形態に係るＸ線撮像装置によって撮像されるＸ線画像を例示する図である。 実施形態に係る画像処理装置のハードウェア構成を例示する図である。 実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータを例示する図である。 実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータを例示する図である。 実施形態において形状パラメータに基づいて生成されるシミュレーション画像を例示する図である。 実施形態において形状パラメータに基づいて生成されるシミュレーション画像を例示する図である。 実施形態におけるシミュレーション画像の生成方法を説明する図である。 実施形態における画像生成部によるシミュレーション画像の生成処理のフローチャートを例示する図である。 実施形態における画像処理部による画像歪補正処理のフローチャートを例示する図である。 実施形態において画像歪補正に用いるチェッカーボードパターンを例示する図である。 実施形態におけるシミュレーション画像の画像歪補正を例示する図である。 実施形態における検査対象の形状推定処理のフローチャートを例示する図である。 実施形態におけるＸ線撮像装置によるＸ線画像から生成される超解像画像及び縮小画像を例示する図である。 実施形態におけるＸ線撮像装置によるＸ線画像から生成される縮小画像を例示する図である。 実施形態におけるマッチング処理のフローチャートを例示する図である。 実施形態におけるマッチングスコアの算出結果を例示する図である。 実施形態における縮小画像のマッチングスコアの算出結果を例示する図である。 実施形態における超解像画像の画像切り出しを説明する図である。 実施形態におけるＸ線画像のｓｏｂｅｌフィルタ処理例を示す図である。 実施形態におけるシミュレーション画像のｓｏｂｅｌフィルタ処理例を示す図である。 実施形態におけるｓｏｂｅｌフィルタ処理後のＸ線画像から形状パラメータを抽出する例を示す図である。
　以下、図面を参照して発明を実施するための形態について説明する。なお、本実施形態では、検査対象としてシリコンウェハに形成されているＴＳＶの形状を計測する方法について説明するが、検査対象はこれに限るものではない。
　＜Ｘ線検査装置の構成＞
　本実施形態に係るＸ線検査装置１００の構成について説明する。図１は、本実施形態に係るＸ線検査装置１００の概略構成を例示する図である。
　図１に示す様に、Ｘ線検査装置１００は、画像処理装置１０１とＸ線撮像装置１２０とを備え、Ｘ線撮像装置１２０が検査対象のＸ線画像を撮像し、撮像された検査対象のＸ線画像に基づいて、画像処理装置１０１が推定により検査対象の形状を計測する。
　画像処理装置１０１は、撮像制御部１０２、画像生成部１０３、画像処理部１０４、画像データベース１０５、画像マッチング部１０６等を備える。
　撮像制御部１０２は、検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像装置１２０のＸ線源１２５、ステージ１２６、Ｘ線カメラ１２７等を含む全体の動作を制御し、Ｘ線撮像装置１２０が撮像する検査対象のＸ線画像を取得する。
　画像生成部１０３は、シミュレーション画像生成手段の一例であり、検査対象となるシリコンウェハのＴＳＶの形状が異なるＸ線画像を、シミュレーションにより生成する。画像生成部１０３は、ＴＳＶの形状を表す形状パラメータに基づいて、複数のシミュレーション画像を生成する。シミュレーション画像の生成方法については後述する。
　画像処理部１０４は、画像生成部１０３により生成されるシミュレーション画像や、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に対して、歪補正、コントラスト補正、解像度補正等の画像処理を行う。
　画像データベース１０５は、画像生成部１０３によって生成され、画像処理部１０４によって画像処理が施された複数のシミュレーション画像がライブラリ化されて登録される。
　画像マッチング部１０６は、形状推定手段の一例であり、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されたＸ線画像と、画像データベース１０５に登録されているシミュレーション画像とのマッチング処理を行うことで、ＴＳＶの形状を推定する。マッチング処理によるＴＳＶの形状推定方法については後述する。
　Ｘ線撮像装置１２０は、Ｘ線撮像手段の一例であり、フォーク１２１、ノッチアライナ１２２、光学顕微鏡１２３、厚さ測定器１２４、Ｘ線源１２５、ステージ１２６、Ｘ線カメラ１２７等を備え、画像処理装置１０１に接続されている。図中に示すＸ方向はステージ１２６の表面に平行な図中左右方向で、Ｙ方向は、ステージ１２６の表面に平行且つＸ方向に垂直な方向、Ｚ方向はステージ１２６の表面に対する垂直方向である。
　Ｘ線撮像装置１２０では、フォーク１２１がＴＳＶを有するシリコンウェハを保持し、ノッチアライナ１２２がノッチ位置の調整を行う。光学顕微鏡１２３は、ステージ１２６上に載置されるシリコンウェハの外観観察等を行うことができる。また、厚さ測定器１２４は、例えば分光干渉式の厚さ測定器であり、シリコンウェハの厚さを測定できる。
　Ｘ線源１２５は、ステージ１２６上に載置されるシリコンウェハに対してＸ線を照射し、Ｘ線源１２５に対してステージ１２６を挟んで反対側に設けられているＸ線カメラ１２７が、シリコンウェハのＸ線画像を取得する。
　Ｘ線カメラ１２７は、例えばイメージインテンシファイア、ＣＣＤイメージセンサ等を備えて構成され、イメージインテンシファイアが検査対象を透過したＸ線を可視光に変換し、ＣＣＤイメージセンサが入射される可視光を電気信号に変換する。Ｘ線カメラ１２７の出力は画像処理装置１０１の撮像制御部１０２に入力され、検査対象のＸ線画像として取得される。
　Ｘ線カメラ１２７は、図中ＸＹ方向に移動可能に設けられており、ＸＹ方向に移動することで、ステージ１２６に載置される検査対象のＸ線画像を、例えばＺ方向に対して所定の角度α傾いた傾斜像として撮像することができる。
　図２に、本実施形態に係るＸ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像を例示する。
　図２は、Ｘ線カメラ１２７によってＺ方向に対して１５度傾斜した方向から撮像されたＸ線画像であり、本実施形態では、この様にシリコンウェハに形成されているＴＳＶの全体形状を判別できるＸ線画像の傾斜像を用いて、ＴＳＶの形状推定を行う。
　＜画像処理装置のハードウェア構成＞
　図３は、実施形態に係る画像処理装置１０１のハードウェア構成を例示する図である。
　図３に示す様に、画像処理装置１０１は、ＣＰＵ１０７、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）１０８、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０９、ＲＡＭ（Read and Memory）１１０、入力装置１１１、表示装置１１２、記録媒体Ｉ／Ｆ部１１３、撮像装置Ｉ／Ｆ部１１４等を備え、それぞれがバスＢで相互に接続されている。
　ＣＰＵ１０７は、ＨＤＤ１０８やＲＯＭ１０９等の記憶装置からプログラムやデータをＲＡＭ１１０上に読み出し、処理を実行することで、Ｘ線撮像装置１２０の制御や、画像処理装置１０１が備える各機能を実現する演算装置である。ＣＰＵ１０７は、撮像制御部１０２、画像生成部１０３、画像処理部１０４、画像マッチング部１０６等として機能する。
　ＨＤＤ１０８は、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。格納されるプログラムやデータには、画像処理装置１０１全体を制御する基本ソフトウェアであるＯＳ（Operating System）、及びＯＳ上において各種機能を提供するアプリケーションソフトウェアなどがある。また、ＨＤＤ１０８は、画像生成部１０３にて生成される複数のシミュレーション画像が登録される画像データベース１０５として機能する。
　ＲＯＭ１０９は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。ＲＯＭ１０９には、画像処理装置１０１の起動時に実行されるＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）、ＯＳ設定、及びネットワーク設定などのプログラムやデータが格納されている。ＲＡＭ１１０は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリ（記憶装置）である。
　入力装置１１１は、例えばキーボードやマウスなどを含み、画像処理装置１０１に各操作信号を入力するのに用いられる。表示装置１１２は、例えばディスプレイ等を含み、Ｘ線撮像装置１２０により撮像された検査対象のＸ線画像や、シミュレーション画像、形状計測結果等を表示する。
　記録媒体Ｉ／Ｆ部１１３は、記録媒体とのインタフェースである。画像処理装置１０１は記録媒体Ｉ／Ｆ１１３を介して、記録媒体１１５の読み取り及び／又は書き込みを行うことができる。記録媒体１１５にはフレキシブルディスク、ＣＤ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤメモリカード（SD Memory card）、ＵＳＢメモリ（Universal
Serial Bus memory）等がある。
　撮像装置Ｉ／Ｆ部１１４は、Ｘ線撮像装置１２０に接続するインタフェースである。画像処理装置１０１は、撮像装置Ｉ／Ｆ部１１４を介してＸ線撮像装置１２０との間でデータの通信を行うことができる。
　また、画像処理装置１０１にネットワークに接続するインタフェースとして通信Ｉ／Ｆ等を設け、他の機器とデータ通信を行う様に構成しても良い。
　＜シミュレーション画像の生成＞
　次に、画像処理装置１０１の画像生成部１０３によるシミュレーション画像の生成方法について説明する。
　画像処理装置１０１の画像生成部１０３は、検査対象となるＴＳＶの形状パラメータに基づいて、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に対応する複数のシミュレーション画像を生成する。
　図４Ａ及び図４Ｂは、本実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータを例示する図である。
　本実施形態では、シリコンウェハに形成されているＴＳＶの形状を表す形状パラメータとして、図４Ａに例示する６種類のパラメータを用い、さらにＸ線画像の傾斜角度αを決定するためのＸ線カメラ１２７のＸ方向位置及びＹ方向位置をパラメータとして用いる。本実施形態におけるＴＳＶの形状パラメータは、図４Ａに示す様に、開口部半径ｒ１、ホール中間部最大半径ｒ２、底部半径ｒ３、底部に半球状にエッチングされた部分の半径ｒ４、最大半径部分までの深さｈ１、最大半径部から底部までの深さｈ２である。なお、シミュレーション画像の生成に用いるパラメータの種類、数等は上記例に限るものではなく、例えば図４Ｂに示す様なＴＳＶの形状に対応させてパラメータを設定しても良く、検査対象の形状、Ｘ線撮像装置１２０の構成等に応じて適宜設定することが可能である。
　図５Ａ及び図５Ｂは、異なる形状パラメータに基づいて生成されるシミュレーション画像を例示する図である。
　図５Ａは、形状パラメータをｒ１＝２０μｍ、ｒ２＝２４μｍ、ｒ３＝１８μｍ、ｒ４＝２０μｍ、ｈ１＝４０μｍ、ｈ２＝７２μｍとした時に画像生成部１０３によって生成されたシミュレーション画像である。また、図５Ｂは、形状パラメータをｒ１＝１０μｍ、ｒ２＝２０μｍ、ｒ３＝６μｍ、ｒ４＝５μｍ、ｈ１＝２０μｍ、ｈ２＝８５μｍとした時に画像生成部１０３によって生成されたシミュレーション画像である。
　図５Ａ及び図５Ｂに示す様に、画像生成部１０３は、異なる形状パラメータに基づいて、Ｘ線撮像装置１２０で撮像されるＸ線画像に対応するシミュレーション画像を生成することができる。
　図６は、本実施形態におけるシミュレーション画像の生成方法を説明する図である。
　画像生成部１０３は、シミュレーション画像を生成する際に、まず入力される形状パラメータに応じてＸ線の透過率が異なるボクセル（Voxel)５１の集合体を生成する。次に、ボクセル５１の集合体に、点光源として定義されるＸ線源５０からＸ線を照射した時に、各ボクセル５１の透過率に基づいてＸ線の透過量を算出し、検出器５２に到達する量を画像として再現することにより、シミュレーション画像を生成する。
　ボクセル５１としては、図６に示す様に、例えばAir、Cu、Si等の材料を定義し、それぞれの材料について個別に測定される透過率を用いて各ボクセル５１を透過して検出器５２に到達するＸ線量を算出する。ボクセル５１は、例えば０．１μｍの立方体とし、各ボクセル５１の透過率を、例えばAir：１、Cu：０．９８１／１μｍ、Si：０．９９９／１μｍと設定することでシミュレーション画像を生成できる。なお、ボクセルの種類、大きさ、透過率等の各値はこれらに限るものではなく、適宜設定することができる。
　画像生成部１０３は、上記の設定においてＸ線源５０に近い方から順に、各ボクセル５１の下面でのＸ線の透過量を算出し、検出器５２に到達するＸ線量を求めることで、図５Ａ及び図５Ｂに示す様に、形状パラメータに対応するシミュレーション画像を生成する。
　図７に、本実施形態における画像生成部１０３によるシミュレーション画像の生成処理のフローチャートの一例を示す。
　画像生成部１０３では、まずステップＳ１にて、ＴＳＶの設計値を中心として、各形状パラメータｒ１、ｒ２、ｒ３、ｒ４、ｈ１、ｈ２及び検査対象を撮像する傾斜角度（Ｘ線カメラ１２７の位置）等のシミュレーション画像生成条件を複数設定する。例えば、形状パラメータｒ１を、設計値である２０μｍを中心に１９μｍから２１μｍまで、０．１μｍ間隔で画像生成条件を設定し、各形状パラメータ等が異なる多数の画像生成条件を設定する。
　次に、ステップＳ２にて、画像生成部１０３が、設定された複数の画像生成条件に基づいて、上記した方法により複数のシミュレーション画像を生成する。
　ステップＳ３では、生成されたシミュレーション画像に対して、画像処理部１０４がＸ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に合わせるために、後述する歪補正等の画像補正処理を行う。
　続いて、ステップＳ４にて、生成した複数のシミュレーション画像と、形状パラメータ及び検査対象を撮像する傾斜角度等とをライブラリ化し、ステップＳ５にて、画像データベース１０５にライブラリ化したデータを登録してシミュレーション画像の生成処理を終了する。
　画像処理装置１０１の画像生成部１０３は、上記した処理によって、形状パラメータが異なる多数のシミュレーション画像を予め生成し、画像データベース１０５に登録する。
　＜画像歪補正＞
　ここで、画像処理部１０４が行うシミュレーション画像に対する画像歪補正について説明する。
　Ｘ線検査装置１００のＸ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像は、例えばＸ線カメラ１２７が備えるイメージインテンシファイアに起因して、周辺部に歪みを有する場合がある。そこで、予め生成するシミュレーション画像に対して、Ｘ線撮像装置１２０により撮像されるＸ線画像に合わせるために、画像処理部１０４が画像歪補正を行う。
　図８は、本実施形態における画像処理部１０４による画像歪補正処理のフローチャートを例示する図である。
　図８に示す様に、まずステップＳ１１にて、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるチェッカーボードパターン（Checker Board Pattern、以下「ＣＢＰ」という）のＸ線画像を取得する。ＣＢＰは、例えば図９に示す様に、Ｘ線の透過量が異なる材料を所定のパターンで配列することにより形成される試料である。次に、ステップＳ１２にて、ＣＢＰのＸ線画像からＸ線の透過量が異なる材料の交差点のＸＹ座標を抽出する。
　続いて、ステップＳ１３にて、抽出された交差点のＸＹ座標から、例えば２次多項式の近似式を求め、ステップＳ１４にて、求められた２次多項式に基づき、ＣＢＰの実際の交差点の座標とＸ線画像における交差点の座標との差異から、画像歪量を変換するためのデータを生成する。
　最後に、ステップＳ１５にて、生成した画像歪量変換データに基づいて、画像生成部１０３にて生成されたシミュレーション画像に対して画像歪補正を行い、処理を終了する。
　図１０は、実施形態におけるシミュレーション画像の画像歪補正を例示する図である。図１０の左に示す画像は、画像生成部１０３にて生成されたシミュレーション画像であり、図１０の右に示す画像は、画像歪補正が施されたシミュレーション画像の例である。
　図１０に示す様に、シミュレーション画像に画像補正処理を施した後、Ｘ線撮像装置１２０により撮像されるＸ線画像とのマッチング処理を行うことにより、検査対象となるＴＳＶの形状を高精度に推定することが可能になる。
　なお、Ｘ線撮像装置１２０によるＸ線画像の歪量を得るためのＣＢＰは、Ｘ線画像の歪量を把握できれば良く、図９に示す例に限るものではない。また、本実施形態では、画像生成部１０３にて生成されるシミュレーション画像に対して画像歪補正を行っているが、Ｘ線撮像装置１２０によって撮像されるＸ線画像に対して画像歪補正を行っても良い。
　＜検査対象の形状推定＞
　次に、Ｘ線撮像装置１２０により撮像されるＸ線画像と、画像生成部１０３により生成されるシミュレーション画像とに基づいて、シリコンウェハに形成されているＴＳＶの形状を推定する方法について説明する。
　図１１は、本実施形態における検査対象の形状推定処理のフローチャートを例示する図である。
　図１１に示す様に、まずステップＳ２１にて、Ｘ線撮像装置１２０がシリコンウェハに形成されているＴＳＶのＸ線画像を撮像する。次に、ステップＳ２２にて、画像処理装置１０１の画像処理部１０４が、撮像されたＸ線画像に対して、例えばコントラスト補正、画像歪補正等の画像補正を施す。
　続いて画像処理部１０４が、ステップＳ２３にて、Ｘ線画像に超解像処理を施すことにより超解像画像を生成し、ステップＳ２４では、超解像画像の縮小画像を生成する。
　図１２に、Ｘ線撮像装置１２０によるＸ線画像から生成される超解像画像を例示し、図１３に、超解像画像の縮小画像を例示する。
　超解像画像は、例えば３７７０×２８３０ピクセルの画像をＸ線画像から作成し、縮小画像としては、超解像画像の１／１０である３７７×２８３ピクセルの画像を作成する。なお、上記した画像生成部１０３では、超解像画像及び縮小画像に対応する解像度のシミュレーション画像を生成するものとする。
　次に、ステップＳ２５にて、画像処理装置１０１の画像マッチング部１０６が、生成された縮小画像と、画像データベース１０５に登録されているシミュレーション画像とのマッチングを行うことによって、ＴＳＶの形状パラメータの推定を行う。
　図１４に、本実施形態におけるマッチング処理のフローチャートの例を示す。
　画像マッチング部１０６におけるマッチング処理では、まずステップＳ３１にて、ＴＳＶの形状パラメータの推定を行うための初期形状パラメータを入力する。縮小画像を用いてマッチング処理を行う場合の初期形状パラメータとしては、例えばＴＳＶの設計値等を用いることができる。
　次にステップＳ３２にて、画像データベース１０５から入力された形状パラメータのシミュレーション画像を取得する。続いて、ステップＳ３３にて、Ｘ線画像の縮小画像とシミュレーション画像との間の類似性を表す評価値としてのマッチングスコアの算出を行う。マッチングスコアの算出には、本実施形態では正規化相関を用いたが、例えば幾何学相関、方向符号照会（OCM:Orientation Code Matching）等を用いても良い。
　次に、ステップＳ３４にて、算出されたマッチングスコアと基準値（例えば０．９５）とを比較する。マッチングスコアが基準値以下の場合には、ステップＳ３５にて形状パラメータの最適化を行い、再びステップＳ３２にて最適化された形状パラメータのシミュレーション画像を画像データベース１０５から取得した後、ステップＳ３３にてマッチングスコアを算出する。
　図１５に、マッチングスコアの算出結果の例を示す。図１５に示す様に、入力した形状パラメータのシミュレーション画像を用いてマッチングスコアの算出を行い、マッチングスコアが基準値以下の場合には、形状パラメータが異なるシミュレーション画像を用いて再度マッチングスコアの算出を行う。
　図１４に示すマッチング処理のフローチャートにおいて、マッチングスコアの値が基準値を超えるまで、ステップＳ３２からステップＳ３５の処理を繰り返し行い、形状パラメータの最適化を行う。ステップＳ３５における形状パラメータの最適化には、例えば遺伝的アルゴリズム、勾配法等の最適化アルゴリズムを用いることができる。
　ステップＳ３４にてマッチングスコアが基準値を超えた場合には、ステップＳ３６にて、その形状パラメータを取得して、処理を終了する。
　図１１に示す形状推定処理のフローチャートに戻り、次に、ステップＳ２６にて、縮小画像のマッチングスコア算出結果において、最もマッチングスコアが高いＴＳＶの座標データを抽出し、超解像画像から抽出した座標データに対応する位置の画像を切り出す。
　図１６は、Ｘ線画像の縮小画像とシミュレーション画像との間のマッチングスコア算出結果を例示する図である。図１６に示す様な縮小画像のマッチングスコア算出結果から、最もマッチングスコアが高いＴＳＶの座標データを抽出する。次に、図１７に示す様に、超解像画像から、抽出した座標データに対応する位置の画像データを切り出す。
　図１１に示す形状推定処理のフローチャートに戻り、ステップＳ２６にて超解像画像の切り出しを行った後、ステップＳ２７にて、超解像画像から切り出した画像を用いてマッチング処理を行う。
　ステップＳ２７における超解像画像から切り出した画像を用いるマッチング処理では、初期形状パラメータとして、縮小画像を用いて推定した形状パラメータを入力する。縮小画像を用いて推定した形状パラメータを初期条件として入力することにより、より高速に形状パラメータの推定を行うことができる。
　最後に、ステップＳ２８にて、超解像画像を用いてマッチング処理を行って取得された形状パラメータを出力して処理を終了する。
　この様に、本実施形態では、Ｘ線画像の超解像画像及び縮小画像を生成し、まず縮小画像に基づいて形状パラメータの推定を行った後、縮小画像から推定された形状パラメータを用いて超解像画像に基づいて形状パラメータの推定を行っている。
　縮小画像は、超解像画像に比べて画像データが小さく、マッチング処理を高速に行うことが可能であり、超解像画像のみを用いて形状パラメータの推定を行う場合に比べて短時間で形状パラメータを推定することが可能となる。
　また、縮小画像のマッチングスコア算出結果に基づいて、超解像画像から部分的に切り出した画像を用いて形状パラメータを推定することで、超解像画像全体に対して処理を行う場合に比べてより高速に形状パラメータの推定が可能となる。
　さらに、本実施形態によれば、Ｘ線撮像装置１２０によって取得されるＸ線画像の分解能１．０μｍに対して、約１０分の１の０．１μｍの分解能で形状を推定することが可能である。この様に、Ｘ線撮像装置１２０の分解能以上で検査対象の形状を推定することが可能となる。
　＜フィルタ処理を用いた形状パラメータの推定＞
　次に、Ｘ線画像及びシミュレーション画像にフィルタ処理を施し、フィルタ処理が施されたＸ線画像及びシミュレーション画像に基づいて検査対象の形状パラメータを推定する方法を説明する。
　Ｘ線画像及びシミュレーション画像に、例えばエッジ強調フィルタの一例としてｓｏｂｅｌフィルタ処理を施すことにより、画像のエッジを強調することができる。
　図１８は、本実施形態におけるＸ線画像のｓｏｂｅｌフィルタ処理例を示す図である。図１８の左に示す画像は、Ｘ線画像におけるＴＳＶの深さ方向に対してｓｏｂｅｌフィルタ処理を行った例であり、図１８の右に示す画像は、ｓｏｂｅｌフィルタ処理後のＸ線画像である。
　図１８に示すフィルタ処理後のＸ線画像の様に、ＴＳＶの深さ方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施したことにより、ＴＳＶの開口部と底部の形状が明確に画像中に表れていることが分かる。
　また、図１９に、シミュレーション画像にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施した例を示す。図１９は、図１８と同様にＴＳＶの深さ方向に対してｓｏｂｅｌフィルタ処理を施した例であり、図１９の左にフィルタ処理前、図１９の右にはフィルタ処理後の画像を示している。
　図１９に示す様に、図１８と同様にＴＳＶの開口部及び底部の形状が明確に表れていることが分かる。
　この様に、Ｘ線画像及びシミュレーション画像にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施し、ｓｏｂｅｌフィルタ処理が施された画像を用いてマッチング処理を行い、例えば、図４Ａに示す形状パラメータのうち、開口部半径ｒ１及び底部半径ｒ３の推定を行う。
　ｓｏｂｅｌフィルタ処理により、ＴＳＶの開口部及び底部が強調されたＸ線画像及びシミュレーション画像を用いることで、形状パラメータのうち開口部半径ｒ１及び底部半径ｒ３を高精度に推定できる。
　この様に、フィルタ処理後の画像を用いて開口部半径ｒ１及び底部半径ｒ３を予め求めた後、フィルタ処理前の画像を用いたマッチング処理により、他の形状パラメータの推定を行う。他の形状パラメータの推定は、マッチング処理により全ての形状パラメータを一度に推定する場合に比べて、より高速に行うことが可能である。したがって、エッジ強調された画像を用いることで高精度な形状パラメータの推定が可能になると共に、形状パラメータを推定する全体の処理時間を短縮できる。
　図２０は、実施形態におけるＸ線画像から形状パラメータを抽出する例を示す図である。図２０は、ＴＳＶの幅方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施したＸ線画像と、フィルタ処理を施したＸ線画像のＡ－Ａ’におけるプロファイルを例示している。
　図２０に示す様に、Ｘ線画像に対してＴＳＶの幅方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施すことで、例えば図４Ａに示す形状パラメータのうち、ＴＳＶのホール中間部最大半径ｒ２が強調された画像を得ることができる。
　そこで、シミュレーション画像に対して、図２０に示すＸ線画像と同様にＴＳＶの幅方向にｓｏｂｅｌフィルタ処理を施してマッチング処理を行うことで、例えばＴＳＶのホール中間部最大半径ｒ２の推定を高精度に行うことが可能になる。
　また、図２０に示す様に、Ｘ線画像からＴＳＶのホール中間部最大半径ｒ２を計測することによって形状パラメータを求めることもできる。
　この様に、フィルタ処理を施すことで、ＴＳＶの複数の形状パラメータのうち、ホール中間部最大半径ｒ２を予め高精度に求めることが可能になり、マッチング処理により推定する形状パラメータの数を減らし、ＴＳＶの形状推定を短時間で行うことが可能になる。
　以上で説明した様に、本実施形態によれば、シリコンウェハを切削等することなく非破壊で、検査対象となるＴＳＶの形状計測を高分解能で、且つ高速に行うことが可能となる。
　本実施形態に係るＸ線検査方法及びＸ線検査装置１００は、検査対象の形状計測を高速に行い、切削等することなく検査することが可能であるため、例えば半導体製造プロセスにおけるインライン検査に用いることができる。
　なお、半導体製造プロセス等においてインライン検査を行う場合には、複数のＸ線検査装置１００の画像処理装置１０１にネットワーク等を介して接続するサーバ装置を設け、サーバ装置においてマッチング処理等を行う様に構成することも可能である。この場合には、例えばサーバ装置に画像データベース１０５、画像マッチング部１０６等を設け、サーバ装置において検査を一括して行い、検査結果等を集約して管理することが可能になる。
　以上、本発明の実施形態について説明したが、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
　本国際出願は、２０１２年５月１日に出願された日本国特許出願２０１２－１０４９５３号に基づく優先権を主張するものであり、日本国特許出願２０１２－１０４９５３号の全内容を本国際出願に援用する。
１００　Ｘ線検査装置
１０１　画像処理装置
１１１　画像生成部（シミュレーション画像生成手段）
１１３　画像マッチング部（形状推定手段）
１１６　画像処理部
１２０　Ｘ線撮像装置（Ｘ線撮像手段）

Claims (10)

  1. 　検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成ステップと、
    　前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像ステップと、
    　前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定ステップとを備える
    ことを特徴とするＸ線検査方法。
  2. 　前記Ｘ線画像から、超解像処理による超解像画像及び前記超解像画像の縮小画像を生成する画像生成ステップを備え、
    　前記形状推定ステップは、前記縮小画像を用いて前記形状パラメータを推定した後、前記超解像画像を用いて前記形状パラメータを推定する
    ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
  3. 　前記シミュレーション画像生成ステップは、
    　前記検査対象の前記形状パラメータに応じて形成される、Ｘ線の透過率が異なるボクセルの集合体に、Ｘ線を照射した時に前記透過率に基づいて前記ボクセルの集合体を透過する前記Ｘ線の透過量を算出することで、前記シミュレーション画像を生成する
    ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
  4. 　前記Ｘ線画像及び前記複数のシミュレーション画像にエッジ強調フィルタ処理を施すフィルタ処理ステップを備え、
    　前記形状推定ステップは、前記エッジ強調フィルタ処理が施された前記Ｘ線画像に基づいて少なくとも１つ以上の前記形状パラメータを推定する
    ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
  5. 　Ｘ線の透過量が異なる材料を所定のパターンで配列することにより形成された試料のＸ線撮像結果に基づき、前記Ｘ線画像又は前記シミュレーション画像の歪補正を行う歪補正ステップを備える
    ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
  6. 　前記評価値は、正規化相関、幾何学相関及び方向符号照会の何れかにより算出される値であることを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
  7. 　前記形状推定ステップは、最適化アルゴリズムを用いて前記評価値が前記所定の条件を満たす前記形状パラメータを推定する
    ことを特徴とする請求項１に記載のＸ線検査方法。
  8. 　検査対象のＸ線画像との類似性を表す評価値に基づく前記検査対象の形状推定に用いられ、前記検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成ステップを備える
    ことを特徴とするＸ線検査方法。
  9. 　検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像ステップと、
    　前記検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定ステップとを備える
    ことを特徴とするＸ線検査方法。
  10. 　検査対象の形状パラメータが異なる複数のシミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成手段と、
    　前記検査対象のＸ線画像を撮像するＸ線撮像手段と、
    　前記複数のシミュレーション画像のうち、前記Ｘ線画像との類似性を表す評価値が所定の条件を満たす前記シミュレーション画像の前記形状パラメータを、前記検査対象の形状として推定する形状推定手段とを備える
    ことを特徴とするＸ線検査装置。
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