WO2015098342A1 - 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び画像処理プログラムを記憶した記憶媒体 - Google Patents

画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び画像処理プログラムを記憶した記憶媒体 Download PDF

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    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30148—Semiconductor; IC; Wafer

Definitions

  • the present invention relates to an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing program.
  • Patent Document 1 discloses a measuring device including a scanning electron microscope for measuring the line width of a circuit pattern formed on a semiconductor wafer. In this apparatus, position detection in an observation image is performed using a template.
  • the accuracy of alignment between the pattern image and the signal image including the measurement image is important.
  • the light emission image or the heat generation image of the inspection target device does not include the circuit pattern of the inspection target device.
  • the heat generation image is a measurement image
  • the heat generation image is located at the center of the measurement image.
  • the present invention has been made in view of such problems, and an image processing method capable of accurately generating a superimposed image of a measurement image such as a light emission image or a heat generation image of a semiconductor device and a pattern image thereof.
  • An object is to provide an image processing apparatus and an image processing program.
  • an image processing method is a method for acquiring an image of a semiconductor device, the measurement image measured for the semiconductor device, and the semiconductor device corresponding to the measurement image
  • an image processing apparatus is an apparatus for acquiring an image of a semiconductor device, and shows a measurement image measured for the semiconductor device and a pattern of the semiconductor device corresponding to the measurement image. Based on the first pattern image, the second pattern image indicating the pattern of the semiconductor device, the first pattern image, and the second pattern image based on the first pattern image and the second pattern image. An image analysis unit that acquires matching information indicating a relative relationship with the pattern image, and an image processing unit that acquires a superimposed image by superimposing the second pattern image and the measurement image based on the matching information. Prepare.
  • an image processing program is a program for acquiring an image of a semiconductor device, the computer corresponding to a measurement image measured for the semiconductor device, and showing a pattern of the semiconductor device.
  • An image analysis unit that obtains matching information indicating a relative relationship between the first pattern image and the second pattern image based on the first pattern image and the second pattern image indicating the pattern of the semiconductor device; and Based on the matching information, the second pattern image and the measurement image are superimposed to function as an image processing unit that acquires a superimposed image.
  • image processing apparatus image processing program, or recording medium storing the image processing program, the first pattern image corresponding to the measurement image of the semiconductor device and the second pattern of the semiconductor device
  • the positional relationship between the second pattern image and the measurement image can be obtained accurately based on matching information between the images, and a superimposed image of the second pattern image and the measurement image is acquired based on the positional relationship.
  • a highly accurate superimposed image can be obtained.
  • a measurement image such as a light emission image or a heat generation image of a semiconductor device and its pattern image.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an observation system 1A that is an image processing apparatus according to a first embodiment of the present invention. It is a figure which shows an example of the image of the measurement image memorize
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an observation system 1A that is an image processing apparatus according to a first embodiment of the present invention.
  • An observation system 1A shown in FIG. 1 is an optical system that acquires and processes an image in order to observe a heat generation image of a semiconductor device such as an IC (integrated circuit) such as a semiconductor memory or LSI, or a power device.
  • This observation system 1A includes an infrared camera 3, a two-dimensional camera 5, an illumination device 7, a dichroic mirror 9, a beam splitter 11 such as a half mirror, an objective lens 13, a stage 15, a computer (Personal Computer) 17, a tester 19, and an input.
  • a device 21 and a display device 23 are included.
  • the infrared camera 3 is an imaging device such as an InSb (indium antimony) camera having sensitivity to infrared wavelengths, and acquires a measurement image by capturing a heat generation image of the semiconductor device S placed on the stage 15.
  • the infrared camera 3 detects a heat generation image of the semiconductor device S placed on the stage 15 via the objective lens 13 and the dichroic mirror 9.
  • the two-dimensional camera 5 is a camera incorporating a CCD (Charge-Coupled Device) image sensor, a CMOS (Complementary Metal-Oxide Semiconductor) image sensor, and the like, and a pattern image showing a pattern of the semiconductor device S mounted on the stage 15. A two-dimensional image is taken.
  • the two-dimensional camera 5 detects a two-dimensional image of the semiconductor device via the objective lens 13, the dichroic mirror 9 and the beam splitter 11.
  • the objective lens 13 is provided facing the semiconductor device S and sets the magnification of the image formed on the infrared camera 3 and the two-dimensional camera 5.
  • the objective lens 13 includes an objective lens switching unit 25 and a plurality of lenses having different magnifications.
  • the objective lens 13 that connects an image to the infrared camera 3 or the two-dimensional camera 5 is replaced with a high-power lens and a low-power lens. The function to switch between.
  • the dichroic mirror 9 transmits infrared light to guide the heat generation image of the semiconductor device S to the infrared camera 3, and infrared to guide the pattern image of the semiconductor device S to the two-dimensional camera 5. Reflects light of wavelengths other than the wavelength.
  • the beam splitter 11 transmits the pattern image reflected by the dichroic mirror 9 toward the two-dimensional camera 5 and reflects the illumination light for generating the pattern image emitted from the illumination device 7 toward the dichroic mirror 9.
  • the semiconductor device S is irradiated with the illumination light via the dichroic mirror 9 and the objective lens 13.
  • the tester 19 applies a test pattern of a predetermined electric signal, a predetermined voltage, or a predetermined current to the semiconductor device S. By applying the test pattern, a heat generation image due to the failure of the semiconductor device S is generated.
  • the computer 17 is an image processing apparatus that processes images acquired by the infrared camera 3 and the two-dimensional camera 5. Specifically, the computer 17 includes a storage unit 27, an image analysis unit 29, an image processing unit 31, and a control unit 33 as functional components. Further, the computer 17 is provided with an input device 21 such as a mouse and a keyboard for inputting data to the computer 17 and a display device 23 such as a display device for displaying an image processing result by the computer 17. .
  • Each functional unit of the computer 17 shown in FIG. 1 is executed by an arithmetic processing unit such as a CPU of the computer 17 executing a computer program (image processing program) stored in a storage medium such as a built-in memory or a hard disk drive of the computer 17.
  • arithmetic processing unit of the computer 17 causes the computer 17 to function as each function unit of FIG. 1 by executing this computer program, and sequentially executes processing corresponding to an image processing method to be described later.
  • Various data necessary for the execution of the computer program and various data generated by the execution of the computer program are all stored in a storage medium such as a built-in memory such as ROM or RAM of the computer 17 or a hard disk drive.
  • the storage unit 27 is a measurement image in which a heat generation image acquired by the infrared camera 3 is detected, a first pattern image in which a pattern image of the semiconductor device S acquired by the infrared camera 3 is detected, and the two-dimensional camera 5.
  • the second pattern image in which the pattern image of the semiconductor device acquired by the above is detected is sequentially stored.
  • the image analysis unit 29 and the image processing unit 31 perform various types of image data processing on the image stored in the storage unit 27. Specifically, the image analysis unit 29 acquires matching information indicating a relative relationship regarding the position, size, and angle between the first pattern image and the second pattern image stored in the storage unit 27.
  • the image processing unit 31 acquires a superimposed image by superimposing the second pattern image and the heat generation image in the measurement image while referring to the matching information acquired by the image analysis unit 29.
  • the control unit 33 controls data processing in the computer 17 and processing of devices connected to the computer 17. For example, the control unit 33 emits illumination light by the illumination device 7, captures images by the infrared camera 3 and the two-dimensional camera 5, switches the magnification of the objective lens 13, applies a test pattern by the tester 19, and observes results by the display device 23. Controls display of (superimposed image, etc.).
  • the computer 17 receives an instruction to start the observation process of the semiconductor device from the operator of the observation system 1A using the input device 21, the magnification of the objective lens 13 set in advance by the control of the control unit 33 ( For example, application of a test pattern by the tester 19 is started after switching to low magnification.
  • a measurement image including a heat generation image of the semiconductor device is acquired by the infrared camera 3 and stored in the storage unit 27 (step A1-1: heat generation image acquisition step).
  • the measurement image is generated by adding a plurality of pieces of image data continuously captured with a predetermined exposure time.
  • FIG. 2 shows an example of the measurement image stored in the storage unit 27.
  • the measurement image G 1 include the pattern image G 11 due to the heat from the entire semiconductor device S is imaged, fever image G 12 emitted with the application of the test pattern from the observation target portion, such as a failure site It is.
  • the pattern image G 11 is an image representing a pattern of a semiconductor device S.
  • the first pattern image including only the pattern image of the semiconductor device is acquired by the infrared camera 3 and stored in the storage unit 27 (step A1-2: pattern image acquisition step).
  • the first pattern image is generated by adding a plurality of pieces of image data continuously captured with a predetermined exposure time, as in step A1-1.
  • FIG. 3 shows an example of the image of the first pattern image stored in the storage unit 27.
  • the first pattern image G 2 includes only a pattern image G 11 obtained by capturing heat from the entire semiconductor device S.
  • the pattern image G 11 is an image representing the pattern of the semiconductor device S. That is, the first pattern image G 2 is, to match the pattern image included in the measurement image G 1 a represents the (corresponding) pattern image.
  • the image analysis unit 29 of the computer 17, from the storage unit 27 reads the measurement image G 1 and the first pattern image G 2, by the measurement image G 1 to the first pattern image G 2 to differential processing, only the heat generating image the measurement image G 1 including a processing and generating (step A1-3: fever image difference step).
  • FIG 4 shows an example of the image measurement image G 1 generated by the image analysis unit 29. Thus, only the heat generating image G 12 and pattern image is removed from the measurement image G 1 is appearing.
  • step A2 heat generation image acquisition step.
  • FIG. 5 shows an example of an image of the second pattern image stored in the storage unit 27.
  • This second pattern image G 3 reflected light from the entire semiconductor device S is included pattern image G 31 by being imaged. Reflection images from the entire semiconductor device, because it shows a surface shape for forming a semiconductor device, the pattern image G 31 is an image showing the surface pattern of the semiconductor device S.
  • step A3 matching information obtaining step
  • step A3 firstly, a field size in the size range of the semiconductor device S of the first pattern image G 2, and field size in the size range of the second semiconductor device of the pattern image G 3 S based on the ratio, adjusting at least one of the image size of the first pattern image G 2 or the second pattern image G 3 (step A3-1: pattern image adjustment step). More specifically, the image analysis unit 29 obtains the magnification of the first pattern image G 2 magnification of the objective lens 13 when obtaining the second pattern image G 3 objective lens 13 when acquiring the, each inverse to a numerical value showing the viewing size of the first pattern image G 2, and the second pattern image G 3.
  • the image analysis unit 29 adjusts on the basis of those numbers to fit the size of the second pattern image G 3 to the image size on the first pattern image G 2. For example, magnification 15 times the time of the acquisition of the first pattern image G 2, when the magnification when obtaining the second pattern image G 3 is 100 times, each of the field size 1/15, 1/100 and then to adjust the image size of the second pattern image G 3 in 15/100 times.
  • the image analysis unit 29 may adjust the image size of the first pattern image G 2 or both. May be adjusted to another image size of the same magnification.
  • Step A3-2 shape-based matching step.
  • the image analysis unit 29, the first pattern image G 2, and the second pattern image G 3 extracts the respective outline (edge line) as the first and second shape information.
  • the image analysis unit 29 searches for similar patterns that are similar to each other between the first shape information and the second shape information.
  • Figure 6 shows an example of a second shape information by the image analysis unit 29 extracted from the second pattern image G 3.
  • the contour of the pattern image G 31 in the second pattern image G 3 is extracted as a second shape information P 3.
  • the image analysis unit 29 performs matching at a pyramid level by changing the resolution of one or both of the first pattern image G 2 and the second pattern image G 3 to a plurality of layers. . That is, when acquiring both the first pattern image G 2 and the second pattern image G 3 or one of the low resolution images at a plurality of resolutions and matching the first pattern image G 2 and the second pattern image G 3 , The shape matching process with the other image is sequentially advanced from the low-resolution high-level image to the high-resolution low-level image. Thereby, high-speed matching processing is realized.
  • the image analysis unit 29, according to the resolution of the first pattern image G 2, and the second pattern image G 3 contrast and the original image may be set number of layers of the pyramid.
  • Step A3-3 information acquiring step.
  • FIG. 7 shows an example of the second shape information P 3 of the first pattern image G 2 and the second pattern image G 3 to be subjected to matching processing by the image analysis unit 29. As shown in the figure, from the first matching pattern image G 2 results for the second shape information P 3, matching information is acquired.
  • step A4 superimposed image acquisition step.
  • Figure 8 is the image processing unit 31 withdrawn from the measurement image G 1, it shows an example of the extracted image G 13 including a heating image G 12. Then, the image processing unit 31, extracts the image G 13 and the second pattern image G 3 and is superimposed on the superimposed image G 4 is generated.
  • the extracted image G 13 withdrawn from the measurement image G 1 is the image processing unit 31, the interpolation processing of pixel is performed so that the second pattern image G 3 and resolution match.
  • FIG 9 shows an example of the extracted image G 13 and the second pattern image G 3 and is superimposed on the basis of the superimposed image G 4 by the image processing unit 31.
  • a second pattern image G 3 of the semiconductor device S The positional relationship between the second pattern image G 3 and the measurement image G 1 can be obtained with high accuracy based on the matching information of the second pattern image G 3 , and the superimposed image G of the second pattern image G 3 and the measurement image G 1 based on the positional relationship.
  • shape information is extracted from each of the first and second pattern images G 2 and G 3 , and matching information is acquired based on the shape information.
  • the first and second pattern image G 2 even if the contrast of G 3 is different to easily obtain matching information.
  • At least one of the image size of the first and second pattern image G 2, G 3 is adjusted. In this case, even field size are different measurement image G 1 and the second pattern image G 3, it is possible to create a superimposed image G 4 position on the semiconductor device S of both of the images are matched.
  • position information, rotation information, and magnification information indicating the relative relationship between the first and second pattern images G 2 and G 3 are used as matching information.
  • the measurement image G 1 and the positional relationship between the second pattern image G 2 can be obtained easily, which can be acquired superimposed image G 4 easily based.
  • FIG. 10 is a schematic configuration diagram of an observation system 1B according to a first modification of the first embodiment of the present invention.
  • the measurement image G 1 is acquired as a luminescent image of the semiconductor device S.
  • the infrared camera 3 is removed as compared with the observation system 1A, and a mirror 9B is provided instead of the dichroic mirror 9.
  • a test pattern is applied by the tester 19 and the sensitivity of the two-dimensional camera 5 is set to a high gain.
  • luminescent image is acquired as the measurement image G 1.
  • the illumination device 7 emits illumination light
  • the tester 19 stops applying the test pattern
  • the two-dimensional camera 5 reflects the semiconductor device S in a state where the sensitivity of the two-dimensional camera 5 is set to a low gain.
  • the first pattern differential processing image G 2 from the measurement image G 1 is not necessarily required. Further, at the time of acquisition first pattern image G 2 test patterns may remain applied. Also, imaging the luminescent image reflected by the mirror 9B to remove the beam splitter 11 at the time of acquisition of the measurement image G 1 directly in a two-dimensional camera 5, at the time of acquisition first pattern image G 2 is attached to the beam splitter 11 mirror 9B The reflection image reflected by the beam may be taken by the two-dimensional camera 5 through the beam splitter 11. In this case, a mirror may be used instead of the beam splitter 11.
  • the two-dimensional camera 5 may be an InGaAs camera or an MCT (Mercury Cadmium Tellu) camera in addition to a camera incorporating a CCD image sensor or a CMOS image sensor having sensitivity to near infrared wavelengths.
  • MCT Mercury Cadmium Tellu
  • FIG. 11 is a schematic configuration diagram of an observation system 1C according to the second modification of the first embodiment of the present invention.
  • the configuration related to the acquisition of the measurement image and the first pattern image is shown, and the configuration related to the acquisition of the second pattern image is the same as that of the first embodiment, and is not shown.
  • the measurement image G 1 is acquired as an electrical signal an image of the semiconductor device S.
  • the infrared camera 3 is removed, and a laser light source 7C that irradiates laser light is provided instead of the illumination device 7, and the two-dimensional camera 5 is replaced.
  • a photodetector 3C such as a photodiode or avalanche photodiode for detecting the laser light reflected by the semiconductor device S, and a laser that scans the semiconductor device S two-dimensionally with the laser light instead of the dichroic mirror 9.
  • Scanning means 9C is provided.
  • the observation system 1C is provided with a power source 35 for applying an electric signal having a constant voltage or a constant current to the semiconductor device S, and an electric signal detecting means 19C electrically connected to the semiconductor device S. .
  • Examples of such an electric signal image include an OBIC (Optical Beam Induced Current) image that is a photovoltaic current image, an OBIRCH (Optical Beam Induced Resistance Change) image that is an electric quantity change image, and an SDL (Soft Defect Localization) that is an error information image. ) Images.
  • OBIC Optical Beam Induced Current
  • OBIRCH Optical Beam Induced Resistance Change
  • SDL Soft Defect Localization
  • the OBIC image is obtained by detecting the photocurrent generated by the laser light as a characteristic value (current value or current change value) of an electric signal and imaging the characteristic value in association with laser irradiation position information. It is. Further, the OBIRCH image is obtained by scanning the laser beam with a constant current applied to the semiconductor device S, thereby changing the characteristic value (voltage value or voltage value) of the electric signal due to the change in the resistance value of the laser beam irradiation position of the semiconductor device S. (Change value of voltage) is imaged. That is, the OBIRCH image is an image formed by associating the voltage change value with the laser irradiation position information.
  • the OBIRCH image is obtained by imaging the current change value of the electric signal due to the change in the resistance value of the irradiation position of the laser light of the semiconductor device S by scanning the laser light with a constant voltage applied to the semiconductor device S. It may be what you did.
  • the SDL image is also called a DALS (Dynamic Analysis by Laser Laser Simulation) image or an LADA (Laser Assisted Device Alteration) image, and detects a malfunction state by scanning a laser beam with a test pattern applied to the semiconductor device S.
  • DALS Dynamic Analysis by Laser Laser Simulation
  • LADA Laser Assisted Device Alteration
  • first pattern image G 2 which is stored.
  • FIG. 12 is a schematic configuration diagram of an observation system 1D according to a third modification of the first embodiment of the present invention.
  • the configuration related to the acquisition of the measurement image and the first pattern image is shown, and the configuration related to the acquisition of the second pattern image is the same as that of the first embodiment, and is not shown.
  • the measurement image G 1 is being acquired as an electro-optical frequency mapping image of the semiconductor device S.
  • the observation system 1D is provided with a laser light source 7C for irradiating a laser beam instead of the illuminating device 7 in place of the two-dimensional camera 5 in comparison with the observation system 1A.
  • a photodetector 3C such as a photodiode or avalanche photodiode for detecting the laser light reflected by the semiconductor device S, and a laser that scans the semiconductor device S two-dimensionally with the laser light instead of the dichroic mirror 9. Scanning means 9C is provided.
  • a test pattern is repeatedly applied to the semiconductor device S by the tester 19, and the laser light emitted from the laser light source 7C is scanned two-dimensionally on the semiconductor device S by the laser scanning unit 9C.
  • the reflected light generated in the semiconductor device S is detected by the photodetector 3C.
  • the frequency analysis device 4 such as a spectrum analyzer or a lock-in detector.
  • the frequency analysis device 4 performs frequency analysis at a specific frequency on the detection signal and outputs analysis data to the computer 17.
  • the scanning position of the laser beam on the semiconductor device S and the analysis data are associated with each other, and an electro-optic frequency mapping image (EOFM (Electro Optical Frequency Mapping) obtained by imaging the signal intensity of the part operating at a specific frequency. ) image) is stored as a measurement image G 1 in the storage unit 27.
  • the electro-optic frequency mapping image is an amplitude image, a phase image, an I / Q image, or the like.
  • the analysis data is the amplitude of the detection signal at a specific frequency
  • the analysis data is the phase (phase difference) between the signal of the specific frequency and the detection signal.
  • the analysis data is an I / Q value (In-phase / Quadrature value) indicating a change in amplitude and phase.
  • the DC component of the detection signal of the photodetector 3C is extracted, and the first pattern image G in which the scanning position of the laser light on the semiconductor device S and the DC component of the detection signal are associated and imaged in the storage unit 27 is extracted. 2 is stored.
  • the modulated light of the reflected light generated along with the operation of an element such as a transistor when the semiconductor device S is irradiated with the laser light is observed as two-dimensional image information.
  • this invention is not limited to embodiment mentioned above.
  • multi-photon absorption such as two-photon absorption is caused by irradiating the semiconductor device S with a short pulse laser such as a femtosecond laser having a wavelength of 1200 nm or more.
  • a photocurrent image MOBIC image
  • the second pattern image G 3 using the CAD layout data of the semiconductor device S, it may be superimposed measuring image on the CAD layout data.
  • the second pattern image G 3 or may be a transmission image of the captured transmitted image such as an X-ray.
  • a light source that outputs highly coherent light such as an LED (Light Emitting Diode) light source as well as the laser light source may be adopted.
  • a light source that outputs low-coherence light (incoherent light) such as an SLD (Super Luminescent Diode) light source, an ASE (Amplified Spontaneous Emission) light source, or a lamp light source may be used.
  • the laser light source 7C outputs light having a wavelength that causes multiphoton absorption in the semiconductor device S (for example, a wavelength of 1200 nm or more) and a short pulse width (for example, a pulse width such as sub-picosecond or femtosecond). It may be a light source.
  • the measurement image G 1 of the semiconductor device S, the first to obtain the pattern image G 2 device and the semiconductor device S device to obtain a second pattern image G 3 showing a pattern of a semiconductor device corresponding to the measurement image G 1 may be a separate device may be integral, also acquisition of the measurement image G 1 and the first pattern image G 2, acquisition of the second pattern image G 3 are not performed in the flow of a series of processes May be.
  • the measurement image G 1 , the first pattern image G 2 from which the pattern image of the semiconductor device S is detected, and the second pattern image G 3 from which the pattern image of the semiconductor device S is detected are stored in the storage unit of the computer 17. 27, since the image analysis unit 29 and the image processing unit 31 perform various types of image data processing on the image stored in the storage unit 27, there are limitations on the apparatus, measurement environment, and measurement flow. Hateful.
  • the matching information and second pattern image G 3 based on the third pattern image corresponding to the second measurement image and the second measurement image the 2 pattern measurement image G 1 and the second measurement image in the image G 3 may be superimposed to.
  • the second pattern image G 3 analysis of the semiconductor device S is easily performed based on the plurality of measurement images.
  • the first shape information is extracted from the first pattern image
  • the second pattern image is extracted from the second pattern image.
  • the shape information of 2 may be extracted, and the matching information may be acquired based on the first shape information and the second shape information. In this way, matching information can be easily obtained even when the contrast between the first pattern image and the second pattern image is different.
  • a first field size indicating a range on the semiconductor device of the first pattern image and a second field size indicating the range on the semiconductor device of the second pattern image may be adjusted based on the ratio. In this case, even if the visual field sizes of the measurement image and the second pattern image are different, it is possible to create a superimposed image in which the positions of the images on the semiconductor device match.
  • the matching information may be at least one of position information indicating the relative relationship between the first pattern image and the second pattern image, rotation information, and magnification information. If such matching information is used, the positional relationship between the measurement image and the second pattern image can be easily obtained, and a superimposed image can be easily obtained based on this.
  • the measurement image may be at least one of a heat generation image, a light emission image, an electric quantity change image, a photocurrent image, a correct / incorrect information image, a phase image, an amplitude image, and an I / Q image of the semiconductor device.
  • the second pattern image may be any of a reflection image, a transmission image, a MOBIC image, and a CAD layout image of the semiconductor device.
  • the present invention uses an image processing method, an image processing apparatus, and an image processing program, and can accurately generate a superimposed image of a measurement image such as a light emission image or a heat generation image of a semiconductor device and its pattern image. It is.

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Abstract

　観察システム１Ａにおける画像処理方法は、半導体デバイスＳを対象に測定された測定画像Ｇ１と、測定画像Ｇ１に対応する半導体デバイスＳのパターンを示す第１パターン画像Ｇ２を取得する第１ステップと、半導体デバイスＳのパターンを示す第２パターン画像Ｇ３を取得する第２ステップと、第１パターン画像Ｇ２と第２パターン画像Ｇ３とに基づいて、第１パターン画像Ｇ２と第２パターン画像Ｇ３との相対関係を示すマッチング情報を取得する第３ステップと、マッチング情報を基に、第２パターン画像Ｇ３と測定画像Ｇ１とを重畳することによって重畳画像Ｇ４を取得する第４ステップと、を備える。

Description

画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、及び画像処理プログラムを記憶した記憶媒体
　本発明は、画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムに関するものである。
　従来から、半導体デバイス等の検査対象デバイス（ＤＵＴ：ｄｅｖｉｃｅ　ｕｎｄｅｒ　ｔｅｓｔ）の画像を取得して、その画像を基に故障箇所の分析等の各種分析が行われている。例えば、下記特許文献１には、半導体ウエハに形成された回路パターンの線幅を測定するための走査型電子顕微鏡を備えた測定装置が開示されている。この装置では、テンプレートを用いて観察画像における位置検出が行われる。
特開２００５－３１０８０５号公報
　ここで、検査対象デバイスからの発光像や発熱像など測定像を解析する際には、その測定像と別個に取得された検査対象デバイスのパターン画像と重ね合わせた画像を生成したいというニーズが高まってきている。その場合には、パターン画像と測定像を含む信号画像との間の位置合わせの精度が重要である。しかし、検査対象デバイスの発光画像や発熱画像には、検査対象デバイスの回路パターンが含まれない場合が多く、例えば、発熱像画像を測定画像とする場合、測定画像の中心に発熱像が位置するようにステージを調整した状態でパターン画像を取得することによって、パターン画像の中心と信号画像の中心の位置合わせを行っていた。このような方法では、位置あわせの精度が悪く、信号画像とパターン画像を取得する際に手間がかかる。
　そこで、本発明は、かかる課題に鑑みて為されたものであり、半導体デバイスの発光像や発熱像などの測定像とそのパターン画像との重畳画像を精度よく生成することが可能な画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。
　上記課題を解決するため、本発明の一側面に係る画像処理方法は、半導体デバイスの画像を取得する方法であって、半導体デバイスを対象に測定された測定画像と、測定画像に対応する半導体デバイスのパターンを示す第１のパターン画像を取得するステップと、半導体デバイスのパターンを示す第２のパターン画像を取得するステップと、第１のパターン画像と第２のパターン画像とに基づいて、第１のパターン画像と第２のパターン画像との相対関係を示すマッチング情報を取得するステップと、マッチング情報を基に、第２のパターン画像と測定画像とを重畳することによって重畳画像を取得するステップと、を備える。
　或いは、本発明の他の側面に係る画像処理装置は、半導体デバイスの画像を取得する装置であって、半導体デバイスを対象に測定された測定画像と、測定画像に対応する半導体デバイスのパターンを示す第１のパターン画像と、半導体デバイスのパターンを示す第２のパターン画像とを記憶する記憶部と、第１のパターン画像と第２のパターン画像とに基づいて、第１のパターン画像と第２のパターン画像との相対関係を示すマッチング情報を取得する画像解析部と、マッチング情報を基に、第２のパターン画像と測定画像とを重畳することによって重畳画像を取得する画像処理部と、を備える。
　或いは、本発明の他の側面に係る画像処理プログラムは、半導体デバイスの画像を取得するプログラムであって、コンピュータを、半導体デバイスを対象に測定された測定画像に対応し、半導体デバイスのパターンを示す第１のパターン画像と、半導体デバイスのパターンを示す第２のパターン画像とに基づいて、第１のパターン画像と第２のパターン画像との相対関係を示すマッチング情報を取得する画像解析部、及びマッチング情報を基に、第２のパターン画像と測定画像とを重畳することによって重畳画像を取得する画像処理部、として機能させる。
　このような画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム、或いは画像処理プログラムを記憶した記録媒体によれば、半導体デバイスの測定画像に対応した第１のパターン画像と、半導体デバイスの第２のパターン画像との間のマッチング情報を基に、第２のパターン画像と測定画像との位置関係が精度よく得られ、その位置関係を基に第２のパターン画像と測定画像との重畳画像を取得することにより、精度のよい重畳画像を得ることができる。
　本発明によれば、半導体デバイスの発光像や発熱像などの測定像とそのパターン画像との重畳画像を精度よく生成することが可能となる。
本発明の第１実施形態にかかる画像処理装置である観察システム１Ａの概略構成図である。 図１の記憶部２７に記憶された測定画像のイメージの一例を示す図である。 図１の記憶部２７に記憶された第１パターン画像のイメージの一例を示す図である。 図１の画像解析部２９により生成された測定画像のイメージの一例を示す図である。 図１の記憶部２７に記憶された第２パターン画像のイメージの一例を示す図である。 図１の画像解析部２９により第２パターン画像から抽出された第２の形状情報の一例を示す図である。 図１の画像解析部２９によるマッチング処理の対象となる第１パターン画像及び第２パターン画像の第２の形状情報の一例を示す図である。 図１の画像処理部３１により測定画像から抜き取られた、発熱像を含む抽出画像の一例を示す図である。 図１の画像処理部３１により抽出画像と第２パターン画像とを基に重畳された重畳画像の一例を示す図である。 本発明の第１実施形態の第１の変形例にかかる観察システム１Ｂの概略構成図である。 本発明の第１実施形態の第２の変形例にかかる観察システム１Ｃの概略構成図である。 本発明の第１実施形態の第３の変形例にかかる観察システム１Ｄの概略構成図である。
　以下、図面とともに本発明による画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムの好適な実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
　［第１実施形態］
　図１は、本発明の第１実施形態にかかる画像処理装置である観察システム１Ａの概略構成図である。図１に示す観察システム１Ａは、半導体メモリやＬＳＩ等のＩＣ（集積回路）、パワーデバイス等の半導体デバイスの発熱像を観察するために画像を取得及び処理する光学システムである。この観察システム１Ａは、赤外カメラ３、２次元カメラ５、照明装置７、ダイクロイックミラー９、ハーフミラーなどのビームスプリッタ１１、対物レンズ１３、ステージ１５、コンピュータ（Personal Computer）１７、テスタ１９、入力装置２１、及び表示装置２３を含んで構成されている。
　赤外カメラ３は、赤外波長に感度を持つＩｎＳｂ（インジウムアンチモン）カメラ等の撮像装置であり、ステージ１５に載置される半導体デバイスＳの発熱像を撮像することにより測定画像を取得する。この赤外カメラ３は、ステージ１５に載置される半導体デバイスＳの発熱像を、対物レンズ１３及びダイクロイックミラー９を介して検出する。
　２次元カメラ５は、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）イメージセンサ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）イメージセンサ等を内蔵するカメラであり、ステージ１５に載置される半導体デバイスＳのパターンを示すパターン像等の２次元像を撮像する。この２次元カメラ５は、対物レンズ１３及びダイクロイックミラー９及びビームスプリッタ１１を介して半導体デバイスの２次元像を検出する。
　対物レンズ１３は、半導体デバイスＳに対向して設けられ、赤外カメラ３及び２次元カメラ５に結像する像の倍率を設定する。この対物レンズ１３には、対物レンズ切替手段２５と複数の倍率の異なるレンズとが含まれ、赤外カメラ３或いは２次元カメラ５に像を結ぶ対物レンズ１３を、高倍率レンズと低倍率レンズとの間で切り替える機能を有する。
　ダイクロイックミラー９は、半導体デバイスＳの発熱像を赤外カメラ３に導光するために赤外波長の光を透過し、半導体デバイスＳのパターン像を２次元カメラ５に導光するために赤外波長以外の波長の光を反射させる。ビームスプリッタ１１は、ダイクロイックミラー９によって反射されたパターン像を２次元カメラ５に向けて透過させるとともに、照明装置７から出射されたパターン像生成用の照明光をダイクロイックミラー９に向けて反射させることにより、その照明光をダイクロイックミラー９及び対物レンズ１３を経由して半導体デバイスＳに照射する。
　テスタ１９は、半導体デバイスＳに所定の電気信号のテストパターン、所定の電圧、又は所定の電流を印加する。このテストパターンの印加によって、半導体デバイスＳの故障に起因する発熱像が発生する。
　コンピュータ１７は、赤外カメラ３及び２次元カメラ５で取得された画像を処理する画像処理装置である。詳細には、コンピュータ１７は、機能的構成要素として、記憶部２７、画像解析部２９、画像処理部３１、及び制御部３３により構成されている。また、コンピュータ１７には、コンピュータ１７に対してデータを入力するためのマウス、キーボード等の入力装置２１、コンピュータ１７による画像処理結果を表示するためのディスプレイ装置等の表示装置２３が付属している。
　図１に示すコンピュータ１７の各機能部は、コンピュータ１７のＣＰＵ等の演算処理装置がコンピュータ１７の内蔵メモリやハードディスクドライブなどの記憶媒体に格納されたコンピュータプログラム（画像処理プログラム）を実行することによって実現される機能である。コンピュータ１７の演算処理装置は、このコンピュータプログラムを実行することによってコンピュータ１７を図１の各機能部として機能させ、後述する画像処理方法に対応する処理を順次実行する。このコンピュータプログラムの実行に必要な各種データ、及び、このコンピュータプログラムの実行によって生成された各種データは、全て、コンピュータ１７のＲＯＭやＲＡＭ等の内蔵メモリやハードディスクドライブなどの記憶媒体に格納される。
　ここで、コンピュータ１７の各機能部の機能について説明する。記憶部２７は、赤外カメラ３によって取得された発熱像が検出された測定画像、赤外カメラ３によって取得された半導体デバイスＳのパターン像が検出された第１パターン画像、及び２次元カメラ５によって取得された半導体デバイスのパターン像が検出された第２パターン画像を、順次記憶する。画像解析部２９及び画像処理部３１は、記憶部２７に記憶された画像を対象に各種の画像データ処理を実行する。詳細には、画像解析部２９は、記憶部２７に記憶された第１パターン画像と第２パターン画像との位置、サイズ、及び角度に関する相対関係を示すマッチング情報を取得する。また、画像処理部３１は、画像解析部２９によって取得されたマッチング情報を参照しながら、第２パターン画像と測定画像中の発熱像とを重畳処理することにより重畳画像を取得する。制御部３３は、コンピュータ１７におけるデータ処理、及びコンピュータ１７に接続されたデバイスの処理を制御する。例えば、制御部３３は、照明装置７による照明光の出射、赤外カメラ３及び２次元カメラ５による撮像、対物レンズ１３の倍率の切り替え、テスタ１９によるテストパターンの印加、表示装置２３による観察結果（重畳画像等）の表示を制御する。
　以下、観察システム１Ａによる重畳画像の生成手順を説明するとともに、本実施形態に係る画像処理方法について詳述する。
　まず、コンピュータ１７により、入力装置２１を利用して観察システム１Ａの操作者から半導体デバイスの観察処理の開始指示が受け付けられると、制御部３３の制御により、対物レンズ１３が予め設定された倍率（例えば、低倍率）に切り替えられた後に、テスタ１９によるテストパターンの印加が開始される。この状態で、制御部３３の制御により、赤外カメラ３によって半導体デバイスの発熱像を含む測定画像が取得されて記憶部２７に記憶される（ステップＡ１－１：発熱像取得ステップ）。この測定画像は、所定の露光時間で連続的に撮像された複数枚の画像データが加算されることにより生成される。図２には、記憶部２７に記憶された測定画像のイメージの一例を示している。この測定画像Ｇ１には、半導体デバイスＳ全体からの熱が撮像されることによるパターン像Ｇ１１と、テストパターンの印加に伴って故障箇所等の観察対象箇所から発せられる発熱像Ｇ１２が含まれる。この半導体デバイス全体からの熱は、半導体デバイスを形成する素子の形状の情報を持っているため、パターン像Ｇ１１は、半導体デバイスＳのパターンを表す画像となる。
　次に、制御部３３の制御により、対物レンズ１３の倍率が維持されたままで、テスタ１９によるテストパターンの印加が停止される。この状態で、制御部３３の制御により、赤外カメラ３によって半導体デバイスのパターン像のみを含む第１パターン画像が取得されて記憶部２７に記憶される（ステップＡ１－２：パターン像取得ステップ）。この第１パターン画像は、ステップＡ１－１と同様に、所定の露光時間で連続的に撮像された複数枚の画像データが加算されることにより生成される。図３には、記憶部２７に記憶された第１パターン画像のイメージの一例を示している。この第１パターン画像Ｇ２には、半導体デバイスＳ全体からの熱が撮像されることによるパターン像Ｇ１１のみが含まれ、パターン像Ｇ１１は、半導体デバイスＳのパターンを表す画像となる。すなわち、第１パターン画像Ｇ２は、測定画像Ｇ１に含まれるパターン像に一致する（対応する）パターン像を表すものとなる。
　その後、コンピュータ１７の画像解析部２９は、記憶部２７から測定画像Ｇ１及び第１パターン画像Ｇ２を読み出し、測定画像Ｇ１から第１パターン画像Ｇ２を差分処理することにより、発熱像のみを含む測定画像Ｇ１を加工および生成する（ステップＡ１－３：発熱像差分ステップ）。図４には、画像解析部２９により生成された測定画像Ｇ１のイメージの一例を示している。このように、測定画像Ｇ１からパターン像が除かれて発熱像Ｇ１２のみが現れている。
　さらに、制御部３３の制御により、対物レンズ１３が予め設定された別の倍率（例えば、高倍率）に切り替えられた後に、照明装置７からの照明光の出射が開始される。この状態で、制御部３３の制御により、２次元カメラ５によって半導体デバイスのパターン像を含む第２パターン画像が取得されて記憶部２７に記憶される（ステップＡ２：発熱像取得ステップ）。図５には、記憶部２７に記憶された第２パターン画像のイメージの一例を示している。この第２パターン画像Ｇ３には、半導体デバイスＳ全体からの反射光が撮像されることによるパターン像Ｇ３１が含まれる。この半導体デバイス全体からの反射像は、半導体デバイスを形成する表面形状を示しているため、パターン像Ｇ３１は、半導体デバイスＳの表面パターンを表す画像となる。
　その後、画像解析部２９により、記憶部２７に記憶された第１パターン画像Ｇ２と第２パターン画像Ｇ３とに基づいて、マッチング情報が取得される（ステップＡ３：マッチング情報取得ステップ）。
　このステップＡ３では、まず、第１パターン画像Ｇ２の半導体デバイスＳ上の範囲の大きさである視野サイズと、第２パターン画像Ｇ３の半導体デバイスＳ上の範囲の大きさである視野サイズとの比率に基づいて、第１パターン画像Ｇ２或いは第２パターン画像Ｇ３の少なくともいずれか一方の画像サイズを調整する（ステップＡ３－１：パターン画像調整ステップ）。より具体的には、画像解析部２９は、第１パターン画像Ｇ２を取得した際の対物レンズ１３の倍率と第２パターン画像Ｇ３を取得した際の対物レンズ１３の倍率とを取得し、それぞれの逆数を第１パターン画像Ｇ２及び第２パターン画像Ｇ３の視野サイズを示す数値とする。そして、画像解析部２９は、それらの数値をもとに第２パターン画像Ｇ３のサイズを第１パターン画像Ｇ２上の画像サイズに合うように調整する。例えば、第１パターン画像Ｇ２を取得した際の倍率が１５倍、第２パターン画像Ｇ３を取得した際の倍率が１００倍の場合には、それぞれの視野サイズを１／１５、１／１００とし、第２パターン画像Ｇ３の画像サイズを１５／１００倍に調整する。ここで、画像解析部２９は、第１パターン画像Ｇ２と第２パターン画像Ｇ３の画像サイズを調整する際には、第１パターン画像Ｇ２の画像サイズを調整してもよいし、双方を同一倍率の別の画像サイズに調整してもよい。
　次に、画像解析部２９は、第１パターン画像Ｇ２と画像サイズの調整された第２パターン画像Ｇ３とを対象に、形状ベースマッチングを行う（ステップＡ３－２：形状ベースマッチングステップ）。この形状ベースマッチングによりマッチング処理を行うことで、異なるカメラで取得されたコントラストの異なるパターン画像Ｇ２，Ｇ３を対象にした場合でも精度よくマッチングできる。詳細には、画像解析部２９は、第１パターン画像Ｇ２及び第２パターン画像Ｇ３から、それぞれの輪郭線（エッジライン）を第１及び第２の形状情報として抽出する。そして、画像解析部２９は、第１の形状情報と第２の形状情報との間で互いに類似する類似パターンを検索する。図６には、画像解析部２９により第２パターン画像Ｇ３から抽出された第２の形状情報の一例を示している。このように、第２パターン画像Ｇ３に含まれるパターン像Ｇ３１の輪郭線が、第２の形状情報Ｐ３として抽出される。ここで、画像解析部２９は、形状ベースマッチングを行う際には、第１パターン画像Ｇ２及び第２パターン画像Ｇ３の両方或いは片方の解像度を複数階層に変化させてピラミッドレベルによるマッチングを行う。すなわち、第１パターン画像Ｇ２及び第２パターン画像Ｇ３の両方或いは片方の低解像度画像を複数の解像度で取得し、第１パターン画像Ｇ２及び第２パターン画像Ｇ３をマッチングさせる際に、低解像度の高階層画像から高解像度の低階層画像に順次他方の画像との形状マッチング処理を進める。これにより、高速なマッチング処理を実現する。なお、画像解析部２９は、第１パターン画像Ｇ２及び第２パターン画像Ｇ３のコントラストや元の画像の解像度に応じて、ピラミッドの階層数を設定してもよい。
　その後、画像解析部２９は、形状ベースマッチングの結果から、第１パターン画像Ｇ２と第２パターン画像Ｇ３との相対関係を示すマッチング情報を取得する（ステップＡ３－３：情報取得ステップ）。このようなマッチング情報としては、第２パターン画像Ｇ３に対する第１パターン画像Ｇ２の位置を示す位置情報、第２パターン画像Ｇ３に対する第１パターン画像Ｇ２の画像面上の回転角度を示す角度情報、及び第２パターン画像Ｇ３に対する第１パターン画像Ｇ２の倍率が含まれる。図７には、画像解析部２９によるマッチング処理の対象となる第１パターン画像Ｇ２及び第２パターン画像Ｇ３の第２の形状情報Ｐ３の一例を示している。同図に示すように、第２の形状情報Ｐ３に対する第１パターン画像Ｇ２のマッチング結果から、マッチング情報が取得される。
　ステップＡ３の処理後に、画像処理部３１により、画像解析部２９により取得されたマッチング情報を基に、第２パターン画像Ｇ３と測定画像Ｇ１とが重畳されることにより重畳画像が取得され、表示装置２３にその重畳画像が表示される（ステップＡ４：重畳画像取得ステップ）。詳細には、画像処理部３１は、マッチング情報を基に、第１パターン画像Ｇ２の画像中の第２パターン画像Ｇ３に対応する範囲を特定し、測定画像Ｇ１からその範囲に対応する抽出画像Ｇ１３を抜き取る。図８には、画像処理部３１により測定画像Ｇ１から抜き取られた、発熱像Ｇ１２を含む抽出画像Ｇ１３の一例を示している。そして、画像処理部３１により、抽出画像Ｇ１３と第２パターン画像Ｇ３とが重畳され重畳画像Ｇ４が生成される。この際、測定画像Ｇ１から抜き取られた抽出画像Ｇ１３は、画像処理部３１により、第２パターン画像Ｇ３と解像度が一致するように画素の補間処理が施される。図９には、画像処理部３１により抽出画像Ｇ１３と第２パターン画像Ｇ３とを基に重畳された重畳画像Ｇ４の一例を示している。
　以上説明した観察システム１Ａ及びそれを用いた画像処理方法によれば、半導体デバイスＳの測定画像Ｇ１に対応した第１パターン画像Ｇ２と、半導体デバイスＳの第２パターン画像Ｇ３との間のマッチング情報を基に、第２パターン画像Ｇ３と測定画像Ｇ１との位置関係が精度よく得られ、その位置関係を基に第２パターン画像Ｇ３と測定画像Ｇ１との重畳画像Ｇ４を取得することにより、精度のよい重畳画像を得ることができる。その結果、半導体デバイスＳ上の故障個所等の観察対象箇所の位置の特定を容易にすることができる。
　また、第１及び第２パターン画像Ｇ２，Ｇ３からそれぞれ形状情報が抽出され、それらの形状情報を基にマッチング情報が取得される。これにより、第１及び第２パターン画像Ｇ２，Ｇ３のコントラストが異なる場合であってもマッチング情報を容易に得ることができる。
　また、第１及び第２パターン画像Ｇ２，Ｇ３の視野サイズの比に基づいて、第１及び第２パターン画像Ｇ２，Ｇ３の少なくともいずれか一方の画像サイズが調整される。この場合、測定画像Ｇ１と第２パターン画像Ｇ３の視野サイズが異なっていても、互いの画像の半導体デバイスＳ上の位置が一致した重畳画像Ｇ４を作成することができる。
　さらに、第１及び第２パターン画像Ｇ２，Ｇ３の相対関係を示す位置情報、回転情報、及び倍率情報がマッチング情報として利用される。これにより、測定画像Ｇ１と第２パターン画像Ｇ２との位置関係を簡易に得ることができ、これを基に重畳画像Ｇ４を簡易に取得できる。
　［第１実施形態の第１の変形例］
　次に、本発明の第１実施形態の第１の変形例について、第１実施形態との相違点のみ説明する。図１０は、本発明の第１実施形態の第１の変形例にかかる観察システム１Ｂの概略構成図である。
　観察システム１Ｂでは、測定画像Ｇ１が半導体デバイスＳの発光画像として取得される。詳細には、観察システム１Ｂには、観察システム１Ａに比較して、赤外カメラ３が取り除かれ、ダイクロイックミラー９の代わりにミラー９Ｂが設けられている。そして、照明装置７による照明光の出射を行わない状態で、テスタ１９によりテストパターンが印加され、２次元カメラ５の感度が高ゲインに設定された状態で、２次元カメラ５により半導体デバイスＳの発光画像が測定画像Ｇ１として取得される。その後、照明装置７による照明光の出射を行い、テスタ１９によるテストパターンの印加が停止され、２次元カメラ５の感度が低ゲインに設定された状態で、２次元カメラ５により半導体デバイスＳの反射画像が第１パターン画像Ｇ２として取得される。この場合、測定画像Ｇ１には半導体デバイスＳのパターン像は現れないため、測定画像Ｇ１からの第１パターン画像Ｇ２の差分処理は必ずしも必要とされない。また、第１パターン画像Ｇ２の取得時にはテストパターンは印加されたままであってもよい。また、測定画像Ｇ１の取得時にはビームスプリッタ１１を取り外してミラー９Ｂで反射された発光像を直接２次元カメラ５で撮像し、第１パターン画像Ｇ２の取得時にはビームスプリッタ１１を取り付けてミラー９Ｂで反射された反射像をビームスプリッタ１１を透過させて２次元カメラ５で撮像してもよい。この場合、ビームスプリッタ１１の代わりにミラーを用いてもよい。２次元カメラ５としては、近赤外波長に感度を有するＣＣＤイメージセンサ又はＣＭＯＳイメージセンサを内蔵したカメラのほか、ＩｎＧａＡｓカメラ、又はＭＣＴ（Mercury Cadmium Tellu）カメラであってもよい。
　［第１実施形態の第２の変形例］
　次に、本発明の第１実施形態の第２の変形例について、第１実施形態との相違点のみ説明する。図１１は、本発明の第１実施形態の第２の変形例にかかる観察システム１Ｃの概略構成図である。なお、同図には、測定画像及び第１パターン画像の取得に関する構成のみを示し、第２パターン画像の取得に関する構成は第１実施形態と同様であるので図示を省略している。
　観察システム１Ｃでは、測定画像Ｇ１が半導体デバイスＳの電気信号画像として取得される。詳細には、観察システム１Ｃには、観察システム１Ａに比較して、赤外カメラ３が取り除かれ、照明装置７の代わりにレーザ光を照射するレーザ光源７Ｃが設けられ、２次元カメラ５の代わりに半導体デバイスＳで反射したレーザ光を検出するフォトダイオード、アバランシェフォトダイオード等の光検出器３Ｃが設けられ、ダイクロイックミラー９の代わりにレーザ光を半導体デバイスＳに対して２次元的に走査するレーザ走査手段９Ｃが設けられている。さらに、観察システム１Ｃには、半導体デバイスＳに一定の電圧又は一定の電流の電気信号を印加する電源３５と、半導体デバイスＳに電気的に接続された電気信号検出手段１９Ｃとが設けられている。
　このような観察システム１Ｃにおいて、レーザ光源７Ｃから出射されるレーザ光をレーザ走査手段９Ｃにより半導体デバイスＳ上に２次元的に走査しながら、半導体デバイスＳで生じる電気信号が電気信号検出手段１９Ｃにより検出される。そして、コンピュータ１７の記憶部２７に、レーザ光の半導体デバイスＳ上の走査位置と検出された電気信号の特性値とが関連付けて画像化された電気信号画像が、測定画像Ｇ１として記憶される。このような電気信号画像としては、光起電流画像であるＯＢＩＣ（Optical Beam Induced Current）画像、電気量変化画像であるＯＢＩＲＣＨ（Optical Beam Induced Resistance Change）画像、正誤情報画像であるＳＤＬ（Soft Defect Localization）画像などが挙げられる。
　ＯＢＩＣ画像は、レーザ光によって生じた光起電流を電気信号の特性値（電流値又は電流変化値）として検出し、これらの特性値をレーザ照射位置情報と対応付けて画像化して取得されたものである。また、ＯＢＩＲＣＨ画像は、半導体デバイスＳに一定の電流を印加した状態でレーザ光を走査することにより、半導体デバイスＳのレーザ光の照射位置の抵抗値の変化による電気信号の特性値（電圧値又は電圧の変化値）を画像化したものである。すなわち、ＯＢＩＲＣＨ画像は、電圧変化値とレーザ照射位置情報とを対応付けて画像化したものである。なお、ＯＢＩＲＣＨ画像は、半導体デバイスＳに一定の電圧を印加した状態でレーザ光を走査することにより、半導体デバイスＳのレーザ光の照射位置の抵抗値の変化による電気信号の電流変化値を画像化したものであってもよい。また、ＳＤＬ画像は、ＤＡＬＳ（Dynamic Analysis by Laser Stimulation）画像又はＬＡＤＡ（Laser Assisted Device Alteration）画像とも呼ばれ、半導体デバイスＳにテストパターンを印加した状態でレーザ光を走査して誤動作状態を検出することにより、半導体デバイス上のレーザ照射位置に対して誤作動情報を多値化した正誤情報として画像化して取得されるものである。
　このように、測定画像Ｇ１を電気信号画像として取得する観察システム１Ｃにおいては、半導体デバイスＳ上をレーザ光で２次元走査しながら電気信号画像が取得されると同時に、光検出器３Ｃによってレーザ光の反射光を検出することにより、第１パターン画像Ｇ２が取得される。詳細には、レーザ光を半導体デバイスＳ上に走査させながら半導体デバイスＳの反射光の強度が検出され、コンピュータ１７の記憶部２７には、反射光強度がレーザ照射位置情報に関連付けられて画像化された第１パターン画像Ｇ２が記憶される。
　［第１実施形態の第３の変形例］
　次に、本発明の第１実施形態の第３の変形例について、第１実施形態との相違点のみ説明する。図１２は、本発明の第１実施形態の第３の変形例にかかる観察システム１Ｄの概略構成図である。なお、同図には、測定画像及び第１パターン画像の取得に関する構成のみを示し、第２パターン画像の取得に関する構成は第１実施形態と同様であるので図示を省略している。
　観察システム１Ｄでは、測定画像Ｇ１が半導体デバイスＳの電気光学周波数マッピング画像として取得される。詳細には、観察システム１Ｄには、観察システム１Ａに比較して、赤外カメラ３が取り除かれ、照明装置７の代わりにレーザ光を照射するレーザ光源７Ｃが設けられ、２次元カメラ５の代わりに半導体デバイスＳで反射したレーザ光を検出するフォトダイオード、アバランシェフォトダイオード等の光検出器３Ｃが設けられ、ダイクロイックミラー９の代わりにレーザ光を半導体デバイスＳに対して２次元的に走査するレーザ走査手段９Ｃが設けられている。
　このような観察システム１Ｄにおいて、テスタ１９により半導体デバイスＳにテストパターンを繰り返し印加し、レーザ光源７Ｃから出射されるレーザ光をレーザ走査手段９Ｃにより半導体デバイスＳ上に２次元的に走査しながら、半導体デバイスＳで生じる反射光が光検出器３Ｃにより検出される。そして、光検出器３Ｃの検出信号のＡＣ成分が抽出された後に、スペクトラムアナライザやロックイン検出器などの周波数解析装置４に入力される。周波数解析装置４は、検出信号に対して特定の周波数における周波数解析を行い、解析データをコンピュータ１７に出力する。コンピュータ１７では、レーザ光の半導体デバイスＳ上の走査位置と解析データとが関連付けられ、特定の周波数で動作している部位の信号強度を画像化した電気光学周波数マッピング画像（ＥＯＦＭ（Ｅｌｅｃｔｒｏ　Ｏｐｔｉｃａｌ　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ　Ｍａｐｐｉｎｇ）画像）が、測定画像Ｇ１として記憶部２７に記憶される。なお、電気光学周波数マッピング画像は、振幅画像や位相画像、Ｉ／Ｑ画像などである。振幅画像の場合、解析データは、特定の周波数での検出信号の振幅となり、位相画像の場合、解析データは、特定の周波数の信号と検出信号との位相（位相差）となる。また、Ｉ／Ｑ（In-phase／Quadrature）画像の場合、解析データは、振幅及び位相の変化を示すＩ／Ｑ値（In-phase／Quadrature値）となる。さらに、光検出器３Ｃの検出信号のＤＣ成分が抽出され、記憶部２７に、レーザ光の半導体デバイスＳ上の走査位置と検出信号のＤＣ成分とが関連付けて画像化された第１パターン画像Ｇ２が記憶される。このような観察システム１Ｄによれば、半導体デバイスＳへのレーザ光の照射時にトランジスタなどの素子の動作に伴って発生する反射光の変調光が、２次元的な画像情報として観察される。
　なお、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。例えば、第２パターン画像Ｇ３としては、１２００ｎｍ以上の波長のフェムト秒レーザ等の短パルスレーザを半導体デバイスＳに照射することにより、２光子吸収などの多光子吸収を生じさせ、この多光子吸収を利用した光起電流画像（ＭＯＢＩＣ画像）を用いてもよい。また、第２パターン画像Ｇ３としては、半導体デバイスＳのＣＡＤレイアウトデータを用い、ＣＡＤレイアウトデータに測定画像を重畳してもよい。さらには、第２パターン画像Ｇ３としては、Ｘ線等の透過像を撮像した透過画像であってもよい。
　また、観察システム１Ｃ，１Ｄで用いられるレーザ光源７Ｃとしては、レーザ光源のほかにもＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ　Ｅｍｉｔｔｉｎｇ　Ｄｉｏｄｅ）光源などのコヒーレンス性の高い光（コヒーレントな光）を出力する光源を採用してもよいし、ＳＬＤ（Ｓｕｐｅｒ　Ｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｔ　Ｄｉｏｄｅ）光源やＡＳＥ（Ａｍｐｌｉｆｉｅｄ　Ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓ　Ｅｍｉｓｓｉｏｎ）光源やランプ光源などのコヒーレンス性の低い光（インコヒーレントな光）を出力する光源を採用してもよい。また、レーザ光源７Ｃは、半導体デバイスＳにおいて、多光子吸収を起こさせる波長（例えば、１２００ｎｍ以上の波長）であり、パルス幅の短い（例えば、サブピコ秒やフェムト秒といったパルス幅）光を出力する光源であってもよい。
　なお、半導体デバイスＳの測定画像Ｇ１と、測定画像Ｇ１に対応する半導体デバイスの第１パターン画像Ｇ２を取得する装置と半導体デバイスＳのパターンを示す第２パターン画像Ｇ３を取得する装置は、一体であってもよいし別々の装置であってよく、また、測定画像Ｇ１および第１パターン画像Ｇ２の取得、第２パターン画像Ｇ３の取得は一連の処理の流れで行わなくてもよい。本実施形態は、測定画像Ｇ１、半導体デバイスＳのパターン像が検出された第１パターン画像Ｇ２、及び半導体デバイスＳのパターン像が検出された第２パターン画像Ｇ３をコンピュータ１７の記憶部２７に記憶すれば、画像解析部２９及び画像処理部３１により、記憶部２７に記憶された画像を対象に各種の画像データ処理を実行するため、装置や測定環境、測定の流れといった制限を受けにくい。
　また、本実施形態では、第２測定画像と第２測定画像に対応する第３のパターン画像とをさらに取得し、第２パターン画像Ｇ３と第３パターン画像に基づくマッチング情報に基づいて、第２パターン画像Ｇ３に測定画像Ｇ１および第２測定画像を重畳してもよい。このように、第２パターン画像Ｇ３に複数の測定画像を重畳することにより、複数の測定画像に基づく半導体デバイスＳの解析が行いやすくなる。
　ここで、上記の画像処理方法、画像処理装置、或いは画像処理プログラムにおいては、マッチング情報を取得するステップでは、第１のパターン画像から第１の形状情報を抽出し、第２のパターン画像から第２の形状情報を抽出し、第１の形状情報及び第２の形状情報を基にマッチング情報を取得する、ことでもよい。こうすれば、第１のパターン画像と第２のパターン画像のコントラストが異なる場合であってもマッチング情報を容易に得ることができる。
　また、マッチング情報を取得するステップでは、第１のパターン画像の半導体デバイス上の範囲を示す第１の視野サイズと、第２のパターン画像の半導体デバイス上の範囲を示す第２の視野サイズとの比に基づいて、第１のパターン画像及び第２のパターン画像の少なくともいずれか一方の画像サイズを調整する、ことでもよい。この場合、測定画像と第２のパターン画像の視野サイズが異なっていても、互いの画像の半導体デバイス上の位置が一致した重畳画像を作成することができる。
　さらに、マッチング情報は、第１のパターン画像と第２のパターン画像との相対関係を示す位置情報、回転情報、及び倍率情報の少なくとも１つであってもよい。かかるマッチング情報を利用すれば、測定画像と第２のパターン画像との位置関係を簡易に得ることができ、これを基に重畳画像を簡易に取得できる。
　またさらに、測定画像は、半導体デバイスの発熱画像、発光画像、電気量変化画像、光起電流画像、正誤情報画像、位相画像、振幅画像及びＩ／Ｑ画像のうちの少なくとも１つであってもよい。さらにまた、第２のパターン画像は、半導体デバイスの反射画像、透過画像、ＭＯＢＩＣ画像、及びＣＡＤレイアウト画像のうちのいずれかであってもよい。
　本発明は、画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理プログラムを使用用途とし、半導体デバイスの発光像や発熱像などの測定像とそのパターン画像との重畳画像を精度よく生成することができるものである。
　１Ａ，１Ｂ，１Ｃ，１Ｄ…観察システム、３…赤外カメラ、３Ｃ…光検出器、５…２次元カメラ、７…照明装置、７Ｃ…レーザ光源、９…ダイクロイックミラー、９Ｂ…ミラー、９Ｃ…レーザ走査手段、１１…ビームスプリッタ、１３…対物レンズ、１５…ステージ、１７…コンピュータ、１９…テスタ、１９Ｃ…電気信号検出手段、２５…対物レンズ切替手段、２７…記憶部、２９…画像解析部、３１…画像処理部、３３…制御部、３５…電源、Ｇ１…測定画像、Ｇ２…第１パターン画像、Ｇ３…第２パターン画像、Ｇ４…重畳画像、Ｐ３…形状情報、Ｓ…半導体デバイス。

Claims (9)

  1. 　半導体デバイスを対象に測定された測定画像と、前記測定画像に対応する前記半導体デバイスのパターンを示す第１のパターン画像を取得する第１ステップと、
    　前記半導体デバイスのパターンを示す第２のパターン画像を取得する第２ステップと、
    　前記第１のパターン画像と前記第２のパターン画像とに基づいて、前記第１のパターン画像と前記第２のパターン画像との相対関係を示すマッチング情報を取得する第３ステップと、
    　前記マッチング情報を基に、前記第２のパターン画像と前記測定画像とを重畳することによって重畳画像を取得する第４ステップと、
    を備えることを特徴とする画像処理方法。
  2. 　前記第３ステップでは、前記第１のパターン画像から第１の形状情報を抽出し、前記第２のパターン画像から第２の形状情報を抽出し、前記第１の形状情報及び前記第２の形状情報を基にマッチング情報を取得する、
    ことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
  3. 　前記第３ステップでは、前記第１のパターン画像の前記半導体デバイス上の範囲を示す第１の視野サイズと、前記第２のパターン画像の前記半導体デバイス上の範囲を示す第２の視野サイズとの比に基づいて、前記第１のパターン画像及び前記第２のパターン画像の少なくともいずれか一方の画像サイズを調整する、
    ことを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理方法。
  4. 　前記マッチング情報は、前記第１のパターン画像と前記第２のパターン画像との相対関係を示す位置情報、回転情報、及び倍率情報の少なくとも１つである、
    ことを特徴とする請求項１～３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
  5. 　前記測定画像は、前記半導体デバイスの発熱画像、発光画像、電気量変化画像、光起電流画像、正誤情報画像、位相画像、振幅画像及びＩ／Ｑ画像のうちの少なくとも１つである、
    ことを特徴とする請求項１～４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
  6. 　前記第２のパターン画像は、半導体デバイスの反射画像、透過画像、ＭＯＢＩＣ画像、及びＣＡＤレイアウト画像のうちのいずれかである、
    ことを特徴とする請求項１～５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
  7. 　半導体デバイスを対象に測定された測定画像と、前記測定画像に対応する前記半導体デバイスのパターンを示す第１のパターン画像と、前記半導体デバイスのパターンを示す第２のパターン画像とを記憶する記憶部と、
    　前記第１のパターン画像と前記第２のパターン画像とに基づいて、前記第１のパターン画像と前記第２のパターン画像との相対関係を示すマッチング情報を取得する画像解析部と、
    　前記マッチング情報を基に、前記第２のパターン画像と前記測定画像とを重畳することによって重畳画像を取得する画像処理部と、
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
  8. 　コンピュータを、
    　半導体デバイスを対象に測定された測定画像に対応し、前記半導体デバイスのパターンを示す第１のパターン画像と、前記半導体デバイスのパターンを示す第２のパターン画像とに基づいて、前記第１のパターン画像と前記第２のパターン画像との相対関係を示すマッチング情報を取得する画像解析部、及び
    　前記マッチング情報を基に、前記第２のパターン画像と前記測定画像とを重畳することによって重畳画像を取得する画像処理部、
    として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。
  9. 　請求項８記載の画像処理プログラムを記憶した記憶媒体。
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020246150A1 (ja) 2019-06-03 2020-12-10 浜松ホトニクス株式会社 半導体検査方法及び半導体検査装置
WO2020246149A1 (ja) 2019-06-03 2020-12-10 浜松ホトニクス株式会社 半導体検査装置及び半導体検査方法
WO2021250984A1 (ja) 2020-06-08 2021-12-16 浜松ホトニクス株式会社 半導体検査方法及び半導体検査装置
JP2024522595A (ja) * 2021-06-08 2024-06-21 バテル メモリアル インスティチュート 微小電子デバイスの高分解能結像
US12340504B2 (en) 2020-06-08 2025-06-24 Hamamatsu Photonics K.K. Semiconductor inspecting method and semiconductor inspecting device

Families Citing this family (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101755518B1 (ko) 2016-08-12 2017-07-07 현대자동차 주식회사 압축기 제어 장치 및 방법
US10147178B2 (en) * 2017-01-12 2018-12-04 Nanya Technology Corporation Method of recognizing wafer
JP2018128401A (ja) * 2017-02-10 2018-08-16 東芝Ｉｔコントロールシステム株式会社 Ｘ線透視検査装置
JP6871070B2 (ja) * 2017-06-06 2021-05-12 浜松ホトニクス株式会社 半導体デバイス検査方法
TWI637352B (zh) * 2017-08-23 2018-10-01 緯創資通股份有限公司 影像處理裝置和方法
JP6898211B2 (ja) 2017-11-27 2021-07-07 浜松ホトニクス株式会社 光計測方法、光計測装置、光計測プログラム、及び光計測プログラムを記録する記録媒体
CN111417860B (zh) * 2017-11-27 2023-04-07 浜松光子学株式会社 解析方法、解析装置、解析程序以及记录解析程序的存储介质
US12105858B2 (en) * 2020-03-11 2024-10-01 University Of Florida Research Foundation, Incorporated Systems and methods for laser probing for hardware trojan detection
TWI792621B (zh) * 2021-10-20 2023-02-11 財團法人工業技術研究院 量測方法
JP7565659B1 (ja) * 2024-06-07 2024-10-11 不二越機械工業株式会社 エッジ形状測定装置、及びエッジ形状測定方法

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07311168A (ja) * 1994-05-17 1995-11-28 Hamamatsu Photonics Kk 内部発熱解析装置
WO2006137415A1 (ja) * 2005-06-22 2006-12-28 Hamamatsu Photonics K.K. 半導体不良解析装置、不良解析方法、不良解析プログラム、及び不良解析システム

Family Cites Families (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02198347A (ja) * 1989-01-27 1990-08-06 Hitachi Ltd 半導体不良解析装置
JP2956658B2 (ja) * 1997-06-26 1999-10-04 日本電気株式会社 Ｌｓｉの異常発光箇所特定方法およびその装置
JP4279412B2 (ja) * 1999-07-07 2009-06-17 浜松ホトニクス株式会社 半導体デバイス検査装置
JP3927353B2 (ja) * 2000-06-15 2007-06-06 株式会社日立製作所 比較検査における画像の位置合せ方法、比較検査方法及び比較検査装置
JP4154156B2 (ja) * 2002-02-08 2008-09-24 ソニーマニュファクチュアリングシステムズ株式会社 欠陥分類検査装置
JP2004146428A (ja) * 2002-10-22 2004-05-20 Renesas Technology Corp 故障解析方法
JP4847685B2 (ja) 2004-04-16 2011-12-28 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターンサーチ方法
AU2005272460B2 (en) * 2004-08-12 2012-03-22 Nikon Corporation Substrate Processing System, Method Of Confirmation Of Its State Of Use, And Method Of Prevention Of Illicit Use
JP4617970B2 (ja) * 2005-04-01 2011-01-26 ソニー株式会社 欠陥検査装置及び欠陥検査方法
JP4450776B2 (ja) * 2005-07-22 2010-04-14 株式会社日立ハイテクノロジーズ 欠陥検査方法及び外観検査装置
JP4791998B2 (ja) * 2006-04-12 2011-10-12 株式会社東芝 パターン形状評価方法およびプログラム
JP4943304B2 (ja) * 2006-12-05 2012-05-30 株式会社 Ｎｇｒ パターン検査装置および方法
JP5408852B2 (ja) * 2007-08-09 2014-02-05 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン測定装置
JP2010177500A (ja) * 2009-01-30 2010-08-12 Hitachi High-Technologies Corp パターンの重ね合わせ評価方法
NL2004539A (en) * 2009-06-22 2010-12-23 Asml Netherlands Bv Object inspection systems and methods.
JP5604067B2 (ja) * 2009-07-31 2014-10-08 株式会社日立ハイテクノロジーズ マッチング用テンプレートの作成方法、及びテンプレート作成装置
SG178412A1 (en) * 2009-08-17 2012-04-27 Nanda Technologies Gmbh Method of inspecting and processing semiconductor wafers
JP5556274B2 (ja) * 2010-03-17 2014-07-23 凸版印刷株式会社 パターン評価方法及びパターン評価装置
JP5221584B2 (ja) * 2010-03-25 2013-06-26 株式会社日立ハイテクノロジーズ 画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラム
JP2013174823A (ja) * 2012-02-27 2013-09-05 Olympus Corp 画像処理装置、顕微鏡システム、及び画像処理方法
TW201339572A (zh) * 2012-03-21 2013-10-01 Optivu Vision System Corp 元件內部缺陷之檢測裝置及方法
JP5953117B2 (ja) * 2012-05-21 2016-07-20 株式会社日立ハイテクノロジーズ パターン評価装置、及びコンピュータープログラム

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07311168A (ja) * 1994-05-17 1995-11-28 Hamamatsu Photonics Kk 内部発熱解析装置
WO2006137415A1 (ja) * 2005-06-22 2006-12-28 Hamamatsu Photonics K.K. 半導体不良解析装置、不良解析方法、不良解析プログラム、及び不良解析システム

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020246150A1 (ja) 2019-06-03 2020-12-10 浜松ホトニクス株式会社 半導体検査方法及び半導体検査装置
WO2020246149A1 (ja) 2019-06-03 2020-12-10 浜松ホトニクス株式会社 半導体検査装置及び半導体検査方法
US12094138B2 (en) 2019-06-03 2024-09-17 Hamamatsu Photonics K.K. Semiconductor inspection device and semiconductor inspection method
US12211199B2 (en) 2019-06-03 2025-01-28 Hamamatsu Photonics K.K. Method for inspecting semiconductor and semiconductor inspecting device
WO2021250984A1 (ja) 2020-06-08 2021-12-16 浜松ホトニクス株式会社 半導体検査方法及び半導体検査装置
US12340504B2 (en) 2020-06-08 2025-06-24 Hamamatsu Photonics K.K. Semiconductor inspecting method and semiconductor inspecting device
JP2024522595A (ja) * 2021-06-08 2024-06-21 バテル メモリアル インスティチュート 微小電子デバイスの高分解能結像
JP7729922B2 (ja) 2021-06-08 2025-08-26 バテル メモリアル インスティチュート 微小電子デバイスの高分解能結像

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