パターンマッチング装置およびそれを用いた半導体検査システム
【課題】ＣＡＤデータの形状とホールパターンの形状が大きく異なる場合でも、正確に位置情報を検出するパターンマッチング装置を提供する。
【解決手段】ホールパターンを撮影した画像データ１０５と、対応するＣＡＤデータ１０４と、を入力可能とする信号入力インターフェース１０１と、中心位置検出データ１１１を生成するＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と、画像データからパターンデータ１１２を抽出するパターン抽出手段１０８と、中心位置データ１１３を生成する画像ホールパターン中心位置検出手段１０９と、中心位置データ同士の照合処理により、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置データ１１４を検出する照合処理手段１１０と、で構成されたデータ演算部１０２と、位置データを出力する信号出力インターフェース１０３と、で構成されている。
【解決手段】ホールパターンを撮影した画像データ１０５と、対応するＣＡＤデータ１０４と、を入力可能とする信号入力インターフェース１０１と、中心位置検出データ１１１を生成するＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と、画像データからパターンデータ１１２を抽出するパターン抽出手段１０８と、中心位置データ１１３を生成する画像ホールパターン中心位置検出手段１０９と、中心位置データ同士の照合処理により、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置データ１１４を検出する照合処理手段１１０と、で構成されたデータ演算部１０２と、位置データを出力する信号出力インターフェース１０３と、で構成されている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターンマッチング技術に関し、特に、撮影した半導体デバイスの画像と、この半導体デバイス用のＣＡＤデータとを利用して、ウェーハ上に形成されたパターンを検査するパターンマッチング装置及び半導体検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体デバイスの微細化、多層化が進み、論理も煩雑化しているため、その製造が極めて困難な状況となっている。その結果として、製造プロセスに起因する不良が多発する傾向にあり、その不良位置を検査により正確に検出することが重要となっている。製造プロセスに起因する不良として、フォトリソグラフィー工程における不適切な露光条件によるパターンの変形や、レイヤー間の位置ずれによる導通不良等がある。半導体デバイス用のＣＡＤ（Computer Aided Design data）データとウェーハ上に実際に形成されたパターンとの照合比較により不良箇所を検出することができる。
【０００３】
尚、ＣＡＤデータとは半導体の設計データであり、半導体デバイス上に形成するパターンのレイアウトを決定するためのデータである。ＣＡＤデータにはＧＤＳ、ＯＡＳＩＳ等、様々なデータフォーマットが存在するが、これらは共通してパターンの特徴点群を記述した、いわばベクトルデータ形式を採用している。これは半導体の高集積化により、パターンの情報が膨大になっているためであり、ＣＡＤデータを利用する半導体製造装置、もしくは半導体検査装置が、特徴点間の直線を描画することでパターンの形状を認識している。
【０００４】
ＣＡＤデータと半導体デバイスとの画像を利用してパターンを検査する技術としては、特許文献１、２に記載のものが知られている。
【０００５】
これらは半導体デバイスを顕微鏡の撮影位置まで搬送するステージの位置ずれ量を自動的に検出する目的で、検査位置のパターンのＣＡＤデータ、もしくは検査位置のパターンと位置関係が既知のパターンのＣＡＤデータと、撮影画像から抽出したパターンのパターンマッチング処理により、ＣＡＤデータに対応する画像内の位置を検出するものである。ステージは、ＣＡＤデータに対応するパターンが撮影画像の中心となるように移動量を制御されるため、この検出位置と画像の中心位置との距離が位置ずれ量となる。この位置ずれ量をもとに、検査位置のパターンを特定し計測する。
【０００６】
【特許文献１】特開平７−２６０６９９号公報
【特許文献２】特開２０００−２９３６９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献に記載されている技術に適用されるパターンマッチングの方法は、ＣＡＤデータと撮影画像内に含まれるパターンの形状類似性を評価するものである。このため、ＣＡＤデータの形状と半導体デバイスのパターン形状との類似度が高ければ、精度良く検査を行うことができるが、微細化によりホールパターンのように、ＣＡＤデータの形状と半導体デバイスとの形状が大きく異なってくるパターンについては、パターン間の類似度の評価が困難となり、ＣＡＤデータに対応する画像内の位置を正確に検出できないといった問題点がある。
【０００８】
例えば、図２（ａ）は、ホールパターンのＣＡＤデータを示した図である。また、図２（ｂ）、図２（ｃ）は、シリコンウェーハ上に形成されたホールパターンを走査型電子顕微鏡で撮影した画像を示す図である。パターンマッチングは、図２（ｂ）または、図２（ｃ）の画像から、図２（ａ）のＣＡＤデータと一致する領域を検出することにより行われる。
【０００９】
ホールパターンの形状は、露光装置の性能限界により、ＣＡＤデータのホールパターンに見られる矩形の角部の形状を再現できず、円形に近い形でシリコンウェーハ上に形成される。また、露光条件の変動により、図２（ｂ）のように、ホールパターン径がＣＡＤデータのホールパターン径に比べて小さくなったり、図２（ｃ）のようにホールパターン径が大きくなったりする。このように、ＣＡＤデータのホールパターンの形状と、実際に形成されるホールパターンの形状とは大きく異なるため、図２（ｄ）、図２（ｅ）のように、ＣＡＤデータのパターンと画像データから抽出したホールパターンのパターン間にずれが生じ正確な位置検出が困難である。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、ＣＡＤデータのホールパターンの形状に比べてホールパターンの形状が大きく変形している場合でも、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を正確に検出するパターンマッチング装置、及び半導体検査システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一観点によれば、ホールパターンを撮影した画像データに基づいてパターンデータを抽出するパターン抽出部と、前記パターンデータに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターンのＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する第１の照合部とを備えたことを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。
【００１２】
ＣＡＤデータは正方形に近く、ビア形状は膨張・収縮により円形に近くなるが、その中心位置はほとんど変わらないため、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出することで、両者のパターンマッチングを精度良く行うことができる。
【００１３】
前記第１の中心位置データ検出部は、前記パターンデータのエッジ位置を検出するエッジ位置検出部と、検出したエッジ位置を中心に検出対象とするホールパターンを加算方式で描画する投票部とを備え、前記パターンデータ内に含まれた検出対象とする前記ホールパターンの形状と類似したホールパターンの中心位置を強調した画像データを生成するのが好ましい。
【００１４】
前記ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報に基づき、前記画像データと、前記ＣＡＤデータと、前記第１の中心位置データと、を重ね合わせた画像データを生成する画像データ合成部を備えることで、ユーザの手により重ね合わせても良く、自動的に重ね合わせても良い。
【００１５】
また、パターンデータと、ＣＡＤデータと、を直接照合することで、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出する第２の照合部と、前記ＣＡＤデータの分析により、検査対象にホールパターンが含まれることを自動的に判定するＣＡＤデータ分析部と、前記ＣＡＤデータの分析結果から、前記第１及び第２の照合部を切り替えてパターンマッチングを実行する切り替え操作部とを有することを特徴とする。これにより、ホールパターンであるかどうかを図形処理により自動的に判定することができる。
【００１６】
本発明の他の観点によれば、ホールパターンを撮影した画像データに基づいてパターンデータを抽出するパターン抽出部と、前記パターンデータに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターンのＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する第１の照合部と、を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。これにより、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出することができる。
【００１７】
また、パターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、検査対象となる前記画像データが前記ＣＡＤデータと対応するパターンであることを前記ＣＡＤデータに基づいて検出するパターン種別判別部とを備えたことを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。これにより、検出するパターン種別を判別することができる。
【００１８】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、前記ＣＡＤデータからホールパターンの基準径を調べ、該基準径から前記画像データにおけるホールパターン径を計算するホールパターン径演算部とを備えたことを特徴とするパターンマッチング装置によれば、前記画像データにおけるホールパターン径を精度良く見積もることができる。
【００１９】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、を備え、前記第１の中心位置データ検出部は、投票処理により、画像データ中から大きさの異なる複数のホールパターンの中心位置を検出することを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。
【００２０】
また、画像データを取得する画像データ取得部と、該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部とを有する半導体検査システムが提供される。
【００２１】
また、画像データを取得する画像データ取得部と、該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、各種パラメータを入力するためのパラメータウィンドウと、パラメータに基づいたＣＡＤデータ及び画像データ、及びパターンマッチング結果を表示するためのデータ参照ウィンドウとを表示部に表示するための制御を行う表示制御部とを有する半導体検査システムが提供される。
【００２２】
このシステムにより、効率良くパターンマッチングを行うことができる。
前記表示制御部は、前記位置情報に基づき、前記画像データと前記ＣＡＤデータと、前記パターンの中心位置と、を重ねた画像又は前記画像データに対応する前記ＣＡＤデータの位置情報の少なくともいずれかを表示する制御を行うことを特徴とする。このような表示を行うことにより、パターン検出位置を知ることができるととともに、どの点を基準にパターンを検出したのかを確認することができる。
【発明の効果】
【００２３】
ＣＡＤデータのホールパターンの形状に比べてホールパターンの形状が大きく変形している場合でも、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を正確に検出することができる。
【００２４】
例えば、ＣＡＤデータとＳＥＭ画像からホールパターンの中心位置データを検出し、中心位置データ間の照合処理によりＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出することができる。
【００２５】
また、ホールパターンの中心位置情報を座標データとして扱うことにより、実施例１のパターンマッチング装置に比べ、データ量の削減と、照合処理時間の削減が可能であるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本明細書において、ホールパターンとは、ある中心を基準として有するパターンを指す。
【００２７】
発明者は、ＣＡＤデータは正方形に近く、ビア形状は膨張・収縮により円形に近くなるが、その中心位置はほとんど変わらないことに着目した。
【００２８】
以下、本発明の実施の形態によるパターンマッチング技術について説明を行う。上記図２は、本発明の一実施の形態によるパターンマッチング技術の動作に関連する図を含む。
図２（ａ）は、ホールパターンのＣＡＤデータを示したものである。また、図２（ｂ）、図２（ｃ）は、シリコンウェーハ上に形成されたホールパターンを走査型電子顕微鏡で撮影した画像である。本実施の形態によるパターンマッチング技術は、図２（ａ）のＣＡＤデータから図２（ｆ）のようにホールパターンの中心位置を検出し、また、図２（ｂ）、図２（ｃ）のようなホールパターンを含む画像データからそれぞれ図２（ｇ）、図２（ｈ）のようにホールパターンの中心位置を検出することを目的とする。また、これら中心位置を利用した照合処理により、ＣＡＤデータのホールパターンの形状と画像データ内のホールパターンの形状が大きく異なる場合でも、図２（ｉ）、図２（ｊ）のようにＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を正確に検出することを目的とする。本実施の形態によるパターンマッチング処理の概略は以下のような流れとなる。
【００２９】
１）ＣＡＤデータの分析により、ビア（ホールパターン）の中心位置を検出し、ＣＡＤデータのビア中心位置像を作成する。
２）ＣＡＤパターンとＳＥＭなどの実測定装置の倍率情報により、ビア形状の変形を含めた検査画像中のビア径を予測する。
３）予測したビア径を利用して円投票処理により、検査画像をビア中心位置像に変換する。
４）ビアの中心位置像間でマッチングを行う。
【００３０】
これにより、ビア画像の登録処理が不要になり、検査の自動化が可能となる。また、ビアパターンから中心位置を検出するため、製造ばらつきによる検出ミスを抑制できる。さらに、ノイズによりパターンが欠損していても、中心位置を精度良く検出できる。
【００３１】
以下に、より具体的な実施例について図面を参照しながら説明を行う。
【実施例１】
【００３２】
本発明の実施例１は、ＣＡＤデータと画像データとからホールパターンのそれぞれの中心位置を検出し、両中心位置間の照合処理によりＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出するパターンマッチング技術である。
【００３３】
図１は、本実施例１によるパターンマッチング装置の構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施例によるパターンマッチング装置は、 ホールパターンを撮影した画像データ１０５と、画像データ１０５に含まれたホールパターンに対応するＣＡＤデータ１０４と、を入力可能とする信号入力インターフェース１０１と、ＣＡＤデータ１０４から、ＣＡＤデータ１０４に含まれるホールパターンの中心位置を検出し、ホールパターンの中心位置を画像化したデータ１１１（以下、ＣＡＤホールパターン中心位置データと称する。）を生成するＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と、画像データ１０５からパターンデータ１１２を抽出するパターン抽出手段１０８と、パターンデータ１１２からホールパターンの中心位置を検出し、画像データ１０５から検出したホールパターンの中心位置を画像化したデータ１１３（以下、画像ホールパターン中心位置データと称する。）を生成する画像ホールパターン中心位置検出手段１０９と、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と画像ホールパターン中心位置データ１１３との照合処理により、ＣＡＤデータ１０４に対応する画像データ１０５の位置データ１１４を検出する照合処理手段１１０と、で構成されたデータ演算部１０２と、データ演算部１０２からの位置データ１１４を出力する信号出力インターフェース１０３と、で構成されている。
【００３４】
上記の機能は、例えば、図１７（ａ）に示す半導体検査システム１７１０の電子計算機１７００や、図１７（ｂ）に示す半導体検査システム１７１０とローカルエリアネットワーク１７０６などのネットワーク回線や、ハードディスクやコンパクトディスク等の記憶装置装置を経由して、半導体検査システム１７１０からのホールパターンの画像データを授受可能な電子計算機１７０５を利用することにより実現できる。
【００３５】
以下、一実施例として、図１７（ａ）の構成を利用した半導体検査システム１７１０の構成要素を説明する。半導体検査システム１７１０は、半導体デバイスの画像データ１０５を撮影するＳＥＭ１７０１と、ＳＥＭ１７０１を制御する電子計算機１７００と、を有して構成されている。電子計算機１７００はパーソナルコンピュータや、ワークステーションに代表される情報処理装置であり、ＳＥＭ１７０１の制御や、本実施例によるパターン検査を実施するデータ演算手段１７０３と、データ演算手段１７０３を制御するための情報を入力するデータ入力手段１７０４と、ＳＥＭ１７０１の撮影画像や、パターン検査等の情報を表示するデータ表示手段１７０２で構成されている。
【００３６】
データ演算手段１７０３は、ＣＡＤデータ１０４やＳＥＭ１７０１で撮影した半導体デバイスの画像データ１０５やＳＥＭ１７０１の制御プログラムや、パターンマッチング装置のデータ演算部１０２の各処理手段を定義したソフトウェアプログラム等を保存するメモリ、プログラムを実行するＣＰＵ、データ入力手段１７０４からのＣＡＤデータ１０４や画像データ１０５をデータ演算手段１７０３に入力するための信号入力インターフェース１０１、パターン検査結果やＣＡＤデータ１０４や画像データ１０５をＣＲＴや液晶ディスプレイ等のデータ表示手段１７０２に出力するための信号出力インターフェース１０３を含んで構成されている。データ入力手段１７０４は、キーボードやマウスなどの情報入力機器であり、データ表示手段１７０２はＣＲＴや液晶ディスプレイ等の情報表示機器である。
【００３７】
尚、信号入力インターフェース１０１および信号出力インターフェース１０３はＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、セントロニクスやメモリカード、ＰＣＩ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ等などのインターフェースが使用可能であり、メモリはＳＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭやメモリカード、ハードディスク等などのデータ記憶機器が使用可能である。
【００３８】
以下、図１を参照しながら本実施例によるパターンマッチング装置の各構成要素について詳細を説明する。
【００３９】
信号入力インターフェース１０１は、パターン検査を行うための各種データをデータ演算部１０２に入力するインターフェイスを形成し、検査対象の半導体デバイスの画像データ１０５と、画像データ１０５から検出するホールパターンに対応したＣＡＤデータ１０４をデータ演算部１０２に入力する。データ演算部１０２はパターン検査を行うものである。以下、データ演算部１０２の構成要素について詳細に説明する。ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７は、図２（ａ）に示すＣＡＤデータ１０４のホールパターンから、図２（ｆ）に示すＣＡＤホールパターン中心位置を検出し、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する。
ＣＡＤデータ１０４は、前述したようにパターンの特徴点の座標情報を記載したデータである。具体的には、閉図形パターンを構成する頂点の数と、パターンの描画順に並んだ頂点座標とを含むデータである。
【００４０】
例えば、図３(ａ)のようなホールパターンは、図３（ｂ）のように、頂点数５点と５点の座標情報として表現することができる（四角形の頂点数は４点だが、閉図形を構成するという意味で５点の頂点座標として定義されている。）。このため、ＣＡＤデータ１０４内の閉図形群のうち、頂点数が５点、隣り合う頂点座標間の距離４辺の長さが同じで、かつ、Ａ点−Ｃ点とＢ点ーＤ点間の対角線３０２の長さが同じ閉図形はホールパターンである。ＣＡＤホールパターンの中心位置は。図３（ｃ）に示すような対角線３０２の交点座標３０１を検出することにより求めることができる。図３の例の場合、ＣＡＤホールパターンの中心位置は（xa+(xb-xa)/2、ya+(yc-ya)/2))である。このように簡単な座標計算により、ＣＡＤデータ１０４からホールパターンの中心位置を検出することができる。
【００４１】
ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７は、以上のような手順によりＣＡＤデータ１０４のＣＡＤホールパターン中心位置を検出し、ＣＡＤホールパターン中心位置を示すＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する。なお、本実施例では、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を、ビットマップ画像として生成する場合を例にして説明する。
【００４２】
ＣＡＤデータ１０４の座標情報は、半導体デバイスの実パターンサイズで記述されているので、ＣＡＤデータ１０４から検出したＣＡＤホールパターン中心位置の座標情報を画像データ１１１上の座標情報に変換する必要がある。座標情報の変換には検査対象とする画像データ１０５を撮影した撮影装置の撮影倍率を利用する。
【００４３】
半導体デバイスをＳＥＭ１７０１で撮影した場合、ＳＥＭ１７０１の撮影倍率は、一般的に半導体デバイスの実パターンサイズと、画像データ１０５の観察サイズで定義される。例えばＣＲＴや液晶ディスプレイ等の画像表示装置で画像データ１０５を観察する場合、画像データ１０５の表示ウィンドウのサイズが観察サイズである。観察サイズが１００００μＭ×１００００μＭ、ＳＥＭ１７０１の撮影倍率が１００００倍の場合、画像データ１０５は半導体デバイス上の１μＭ×１μＭの範囲（以下、視野サイズと称する。）を撮影したものであるといえる。
【００４４】
図４を利用してホールパターンの中心座標１点を画像化する手順を説明する。この例では、図４（ａ）に示すようなＣＡＤデータ１０４の基準座標（0.0nm，0.0nm）を図４（ｂ）に示すＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の中心座標（midx,midy）に対応させ、ＣＡＤホールパターンの中心位置を画像サイズCadImageWidthSize×CadImageHightSizeのＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１に描画する場合を説明する。
【００４５】
まず、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の１画素が表現すべき半導体デバイスのサイズ(PixelSizeX、PixelSizeY)を、画像データ１０５の撮影倍率を利用して式１に基づき計算する。例えば画像データ１０５の観察サイズ(ReferenceSizeX、 ReferenceSizeY)が１００００μＭ×１００００μＭ、画像データ１０５のサイズ(SemImageWidthSize、 SemImageHeightSize)が５００画素×５００画素で、画像データ１０５の撮影倍率(Magnification)が１００００倍の場合、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の１画素が表現すべき半導体デバイスのサイズはPixelSizeX=PixelSizeY=0。002μm（２nm）となる。
【００４６】
ＣＡＤデータ１０４から検出したＣＡＤホールパターン中心座標（cx,cy)と、PixelSizeX、PixelSizeYと、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の中心位置座標(midx,midy)から、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１上のホールパターン中心座標(cix、ciy)を式２に基づき計算する。例えば上述した条件でＣＡＤデータ１０４から検出したＣＡＤホールパターン中心座標が（-30nm,40nm)の場合、PixelSizeX=PixelSizeY=0.002μm、CADホールパターンの中心位置を描画する画像データ１１１のサイズ（CadImageWidthSize，CadImageHeightSize)が１００×１００画素の場合、画像データ１１１上のＣＡＤホールパターン中心位置の座標（cix,ciy）は、(３５画素,３０画素)となる。
【００４７】
PixelsizeX=(ReferenceSizeX/Magnification)/SemImageWidthSize ・・・式１
PixelsizeY=(ReferenceSizeY/Magnification)/SemImageHeightSize
【００４８】
cix=cx/PixelSizeX＋midx ・・・式２
ciy=cy/PixelSizeY＋midy
【００４９】
midx=CadImageWidthSize/2
midy=CadImageHeightSize/2
cix: 画像データ上のCADホールパターン中心のx座標（pixel）
ciy: 画像データ上のCADホールパターン中心のy座標（pixel）
cx:ＣＡＤデータから検出したCADホールパターン中心のx座標
cy:ＣＡＤデータから検出したCADホールパターン中心のy座標
PixelSizeX:１画素が表現するx軸方向の半導体デバイスのサイズ(nm、μm等)
PixelSizeY:１画素が表現するy軸方向の半導体デバイスのサイズ(nm、μm等)
Magnification:検査対象とするＳＥＭ画像を取得した際の倍率
ReferenceSizeX:x軸方向の観察サイズ(nm、μm等)
ReferenceSizeY:y軸方向の観察サイズ(nm、μm等)
SemImageWidthSize:SEM画像のx軸方向のサイズ（pixel）
SemImageHeightSize:SEM画像のy軸方向のサイズ（pixel）
CadImageWidthSize：ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のx軸方向のサイズ（pixel）
CadImageHeightSize：ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のy軸方向のサイズ（pixel）
midx=ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のx軸方向の中心座標（pixel）
midy=ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のy軸方向の中心座標（pixel）
【００５０】
このようにして検出した画像上のホールパターン中心座標情報に基づき、例えば、ＣＡＤホールパターン中心位置に相当する画素値を＃“１”、それ以外の画素値を“０”とした画像データ１１１を生成することにより、ＣＡＤホールパターン中心位置を示す１ビット/画素のＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する。
【００５１】
パターン抽出手段１０８は、図５(a)に示すような画像データ１０５から図５（ｂ）に示すようなホールパターンの形状を示すパターンデータ１１２を抽出するものである。画像データ１０５（特にＳＥＭで撮影した画像データ）には、その撮影過程において、白丸で示されるような多数のノイズが重畳するため、この画像から直接ホールパターンの中心位置を検出することは困難であり、画像データ１０５からパターンの情報を抽出する。画像データ１０５からのパターン抽出処理は、一般的な画像処理手法の組み合わせにより実現できる。例えば、図６に示すような手段によりパターンの抽出を行うことが可能である。
【００５２】
図６は、画像データ１０５からパターンデータ１１２を抽出する手順を示したものである。平滑化手段６０１は、画像データ１０５に含まれたノイズ成分を除去するものである。平滑化手段６０１は、例えば、３画素×３画素の２次元の画像領域で輝度の平均値を求め、その平均値を、画像領域の中心位置の輝度値として出力するようなフィルタリング処理である。これにより突発的なノイズを除去することができる。なお、平滑化手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５３】
エッジ抽出手段６０２は、平滑化画像６１０に対し、背景領域とパターン領域との分離を行うフィルタリング処理である。エッジ抽出手段６０２は様々提案されており、これを限定するものではないが、一例として、図７に示すようなフィルタオペレータを用いたパターンの抽出方法を説明する。図７（ａ）は画像に対して垂直方向に伸びるパターンを検出するためのフィルタオペレータであり、図７（ｂ）は画像に対して水平方向に伸びるパターンを検出するためのフィルタオペレータである。画像を構成する３画素×３画素の領域に、このフィルタオペレータを当てはめ、フィルタオペレータの係数と、係数位置にある画素の輝度値の積和演算により、中心位置の画素の輝度値を求めるフィルタリング処理である。図７（ａ）のオペレータを利用して、平滑化画像６１０のフィルタリング処理を行った場合、画面に対して垂直方向にのびるパターンを強調した画像を生成することができ、図７（ｂ）のオペレータを利用してフィルタリング処理を行った場合、画面に対して水平方向に伸びるパターンの領域を強調した画像を生成することができる。このため、平滑化画像６１０に対し、２つのオペレータによるフィルタリング処理を行い、２つのフィルタリング結果を画素毎にそれぞれ比較してフィルタリング結果の大きい方の値（パターンが強調された値）を選択した画像を生成することで、垂直および水平方向に伸びるパターンを強調したエッジ画像６１１を得ることができる。なお、エッジ抽出手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５４】
次に、エッジ画像６１１を２値化画像６１２に変換する。エッジ画像６１１は積和演算処理により生成された多値画像であり、まだ小さなノイズ成分を含んでいるため、閾値を用いた二値化処理を行い、多値画像を二値画像に変換し、背景領域とパターンの領域を完全に分離する。二値化処理手段６０３についても様々提案されており、限定するものではないが、一例として固定閾値を用いた二値化処理手段６０３の方法を説明する。図８は、横軸に画像の輝度範囲（例えば８ビット/画素であれば０〜２５５）、縦軸に画像内に存在する各輝度の総画素数（例えば１００×１００画素の画像であれば最大値は１００００）を示した画像のヒストグラムと呼ばれるグラフであり、画像の特徴を簡易的に把握する目的で一般的に利用されているものである。エッジ画像６１１は、パターン領域の画素の輝度値は高く、その他領域の画素の輝度値は低いので、閾値８０１を設け、閾値８０１よりも高い輝度値をもつ画素の輝度値をパターン領域「１」とし、低い輝度値をもつ画素の輝度値を背景領域「０」とすることで二値化を行うことができる。
【００５５】
このような閾値８０１の決定は、二値化に用いる画像をいくつか評価して経験的に求めるのが一般的である。また、固定閾値を利用した二値化以外にも、ヒストグラムの分散を用いてパターン領域とその他の領域を良好に分離する閾値を自動的に求める二値化処理手法などもあり、これを限定するものではない。なお、これらの二値化処理手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５６】
２値化画像６１２のパターンは、閾値８０１の設定によって、数画素の幅を持っている場合がある。このままでもホールパターンの中心位置の特定は可能だが、ホールパターンの中心位置の検出を簡単に行うために１画素幅のパターンに変換する。このような変換手法は様々提案されており、限定するものではないが、一例として細線化を利用した変換方法を説明する。
【００５７】
細線化処理は、図９に示すように、パターン９０２と背景９０３の境界を局所的に示すテンプレート画像９０１を複数利用して、２値画像６１２から、そのテンプレート画像９０１と一致する領域が検出された場合に、その中心位置９０４の画素を背景部の輝度値に置き換えていくという操作を、パターンの幅が一本の中心線になるまで繰り返すという処理である。これにより、１画素幅の線で形成されたパターンデータ１１２を生成することができる。なお、パターンの中心線を求める手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５８】
画像ホールパターン中心位置検出手段１０９は、パターン抽出手段１０８からのパターンデータ１１２からホールパターンの中心位置を検出し、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成するものである。円形に近いパターンの中心位置を画像データ内から検出する画像処理手法は様々あるが、本実施例では、投票処理を利用した中心位置の検出方法について説明する。投票処理は、予め定義したパターン形状を持つ画像の位置を画像データ内から検出するものである。
【００５９】
図１０に投票処理を利用した画像ホールパターンの中心位置の検出手順を示し、図１１に投票処理の内容を示す。
【００６０】
はじめに、図１１(a)に示すようなパターンデータ１１２から、エッジ画素位置検出部１００１によりエッジ画像位置１１０１を検出する。次に、投票部１００２により、図１１（ｂ）に示すような画像サイズと同サイズの投票データに、エッジ画素位置から半径Ｒの円パターンを描画する。この描画処理を全てのエッジ画素位置に対して行う。ここで、描画の際に単にパターンの上書きを行うのではなく、投票データに描画した回数を記憶させる。これを投票処理という。その結果、パターンデータ１１２内に、半径Ｒの円形パターンが含まれている場合、その円形パターンの中心位置の投票値が大きく、それ以外の領域の投票値が小さい投票データを生成することができる。この投票データが円形パターンの中心位置を示すデータである。
【００６１】
投票処理は、画像データ１０５に含まれているノイズの影響によりパターンデータ１１２が多少欠損している場合でも、パターンの中心位置を検出できるという特徴があり、パターン検査に有効な手段である。
【００６２】
しかしながら、実際にウェーハ上に形成されるホールパターンの形状は、ＣＡＤデータ１０４のホールパターンの形状に比べ、膨張、収縮している場合もあり、また、画像データ１０５内に大きさの異なるホールパターンが存在する場合もある。このような場合には、そのホールパターンの半径の変動分Ｒ１〜Ｒ２を決めておき、図１１（ｃ）に示すように、半径Ｒ１からＲ２まで円形パターンを描画していくことで、画像データにＲ１〜Ｒ２の円形パターンが含まれている場合でも、その中心位置を検出することができる。
【００６３】
なお、投票処理に利用するホールパターンの半径Ｒのパラメータ（以下、パターン検出パラメータとする）は、図１で示した構成に、検出パラメータ生成手段１２０１を設けることにより、ＣＡＤデータ１０４から自動的に検出できる。図１２に検出パラメータ生成手段１２０１を有するパターンマッチング装置を示す。
【００６４】
検出パラメータ生成手段１２０１は、ＣＡＤデータ１０４を利用して、画像ホールパターンの中心位置を検出するためのパターン検出パラメータ１２０３を生成するものである。具体的には、ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と同様に、ＣＡＤデータ１０４から、ＣＡＤホールパターンの中心座標を求める。次に図３に示すようにＣＡＤホールパターンの中心座標とホールパターンの頂点間の直線との最短距離３０３を算出する。算出した距離をＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１上での距離に変換し、ホールパターンの基準半径とする。
【００６５】
これにより。画像ホールパターン中心位置検出手段１０９で使用するパターン検出パラメータ１２０３を自動設定できる。また、ＣＡＤデータ１０４内に大きさの異なるホールパターンが複数含まれている場合には、検出パラメータ生成手段１２０１において、ＣＡＤデータ１０４内のホールパターン半径の最小値と最大値を求め、それぞれをＲ１、Ｒ２のパターン検出パラメータ１２０３として出力する。画像ホールパターン中心位置検出手段１０９で、Ｒ１、Ｒ２を利用して図１１（ｃ）で示したような形態で投票処理を行うことにより、画像データ１０５より、半径Ｒ１〜半径Ｒ２の円形パターンの中心位置を検出することができる。
【００６６】
さらに、画像データ１０５に含まれるホールパターンの形状が膨張、収縮する恐れのある場合は、基準半径に対する半径の変動範囲Ｒ１、Ｒ２を検出パラメータ生成手段１２０１で算出し、変動範囲Ｒ１、Ｒ２をパターン検出パラメータ１２０３として画像ホールパターン中心位置検出手段１０９に出力することもできる。この場合、予め、基準半径１２０３に対する変動値ｍ、ｎ（m％〜ｎ％（ｍ＜ｎ））を固定値として用意しておき、基準半径１２０３と変動値ｍ、ｎを利用して変動範囲Ｒ１、Ｒ２を算出する。例えば、ＣＡＤデータ１０４から検出した基準半径１２０３がｒ、基準半径１２０３に対する変動値をm％〜ｎ％（ｍ＜ｎ））とした場合、Ｒ１＝ｒ×ｍ/１００、Ｒ２＝ｒ×ｎとして求めることができる。
【００６７】
以上説明した変動値ｍ、ｎおよび変動範囲Ｒ１、Ｒ２については、固定値として扱っても良いし、検査パラメータ１２０２として信号入力ＩＦ経由でオペレータ操作によって入力することも可能である。
【００６８】
図１３は、ホールパターンと、投票処理による投票データと、を示した図である。図１３（ａ）のような２つのホールパターンＡ、ホールパターンＢが存在するパターンデータ１１２に対し、投票処理で生成した投票データを図１３（ｂ）に示す。投票データ内の黒い部分が投票値の高い領域、すなわち円形パターンの中心位置が存在する領域を表している。パターンデータ１１２が投票時に指定した半径Ｒの真円パターンの場合、それぞれの円形パターンの中心位置に投票値が集中する。しかし、ウェーハ上に形成されるホールパターンの形状は、真円パターンではなく。露光条件の変動や。近接するパターンの影響により、局所的に歪んでいる場合が多い。また、ＣＡＤデータ１０４のホールパターンの形状に近い形、すなわち四角形の角が若干取れた形で形成される場合もある。このため、投票処理による結果は、図１３（ｃ）（図１３（ｂ）のｍ−ｎ間の１ラインの投票値のグラフ）に示すように、円形パターンの最も中心らしき位置を中心に、徐々に投票値が低くなるようなデータ分布となり、また、歪みの大小に応じて微小なノイズが発生する場合もある。更に、ホールパターンＢは画像データ１０５重畳したノイズにより、パターンＡよりもパターンの欠損が激しい例を示したものである。投票処理は、パターンを構成するエッジ毎に投票を行うので、パターンを構成するエッジの総数により、ホールパターンの中心位置の投票値が変動する。
【００６９】
このようなことから、例えば、歪みによって発生した微小なノイズに対しては投票データを局所的に平均化することにより、図１３（ｄ）のように、投票データ上のノイズを低減することができる。また、投票値の大小については、図１３（ｄ）に示すような閾値を設け、その閾値よりも高い投票値をもつ領域を中心位置”１”それ以外の領域を”０”とすることで、図１３（ｅ）のように、投票値の大小に依存せず、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成することができる。これは、図１４（a)に示すような一般的な画像処理手法で実現できる。パターンデータ１１２に対して、投票処理手段１４０１で投票を行い、平滑化手段１４０２で投票データの局所平均をとり、二値化手段１４０３で閾値を利用して、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成する。
【００７０】
また、図１４（ａ）で示した方法で、画像ホールパターンの中心画像を生成した場合、閾値の設定により。ホールパターンの中心位置が複数画素領域にまたがっている場合もある。パターンデータ１１２より検出したホールパターンの中心位置は、ホールパターンの局所的な変形により、１画素幅の厳密な中心位置を検出するのは難しい。しかし、ホールパターンの中心位置が非常に大きな複数画素領域として検出された場合、照合が正確に行われない可能性がある。このため、例えば、図１４（ｂ）に示すように、平滑化結果を二値化結果でマスクすることで、ホールパターンの中心位置の領域を限定し、更に、マスクされた平滑化結果から、投票値の大きな位置をピーク検出１４０４で求めることで。１画素範囲の画像ホールパターンの画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成することができる。なお、中心位置の範囲については、例えば、上記の方法で１画素範囲の画像ホールパターンの中心位置を求め、その中心位置の周辺にある数画素を改めて中心位置とするような処理を加えることで、中心位置の範囲を調整可能である。
【００７１】
尚、投票処理は、円形パターン以外にも長方形や正方形のような上下と左右が対象なパターンであれば、その中心位置を検出することができる。具体的には、図１１（ｄ）のように、検出対象パターン１１０２の中心位置１１０３から、パターン１１０２を構成する画素位置までのベクトル１１４を、パターンを構成する全ての画素分保持しておく。投票処理の際に、パターンデータ１１２内のエッジ位置から前記ベクトル１１４に存在する投票データの画素位置に投票する。これはパターンデータ１１２内のエッジ位置を中心に、投票データに対し、検出対象となるパターンを投票していくことを意味している。これにより、パターンデータ１１０２からパターン１１０２と同形状のパターンの中心位置を検出することができる。ホールパターンが比較的ＣＡＤデータの形状に近い場合で形成されている場合や、楕円形状で形成される場合には、このような投票方法を利用すればよい。パターンの膨張収縮については、前述した円形パターンの投票方法と同様に、前記ベクトルの大きさを変化させたパターンを複数投票することで対応できる。また、この投票方式においても、ＣＡＤデータから自動的にパラメータを検出することができる。検出パラメータ生成手段１２０１において、ＣＡＤデータからパターンの中心位置と、パターンの中心位置から、パターンを構成する各画素へのベクトルを検出する。パターンの中心位置検出手段１０９で 前記ベクトルを利用して投票する。
【００７２】
また、画像ホールパターン中心位置検出手段１０９でのホールパターン位置の検出方法はこの投票処理方法に限定されるものではない。例えば、パターンデータ１１２の縦方向に対面したエッジ間の長さを測定し、その最大長をもつエッジ間を結ぶ直線を求める。同様にパターンデータ１１２の横方向に対面したエッジ間の長さを測定し、その最大長をもつエッジ間を結ぶ直線を求める。この２直線の交点位置をホールパターンの中心位置とすることもできる。
【００７３】
照合手段１１０は、ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７で生成した図１５（ａ）に示すようなＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と、画像ホールパターン中心位置検出手段１０９で生成した図１５（ｂ）に示すような画像ホールパターン中心位置データ１１３の照合処理を行い、図１５（ｃ）に示すようなＣＡＤデータに対応する画像データの位置データ１１４を検出するものである。上述したＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と、画像ホールパターン中心位置検出手段１０９は、それぞれ、ホールパターンの中心位置を”１”、それ以外を”０”とした画像データを生成している、このため、この画像データ間の照合処理を行う。
【００７４】
画像データ間の照合処理手法については、様々な公知技術が存在するため、これを限定するものではないが、例えば、図１５（ｂ）に示すような画像ホールパターン中心位置データ１１３のＳ点からＥ点まで、図１５（ａ）に示すようなＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と同じサイズの領域に対し、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１との一致度を計算し、一致度の最も高い領域をＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１に対応する位置情報とすることでＣＡＤデータに対応する画像データ内の位置情報１１４を検出できる。一致度計算は、例えばＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と、一致度計算を行う画像ホールパターン中心位置データ１１３の領域について、画素値の積和演算を行うことで算出できる。つまり、双方ともにホールパターンの中心位置が存在する場合は“１”となり、どちらか一方がホールパターン中心位置以外の領域であれば“０”となる。図１５の例でＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と、画像ホールパターン中心位置データ１１３がホールパターン中心位置をそれぞれ１画素範囲で表現している場合、中心位置が３画素一致している位置がＣＡＤデータに対応する画像データの位置データ１１４となる。
【００７５】
図１６に本実施例による処理の流れを示すフローチャートを示す。このフローチャートに基づくソフトウェアを図１７に示した電子計算機１７００のデータ演算手段１７０３のメモリに格納しておき、パターン検査を行う際に、ＲＡＭ読み出してＣＰＵにおいて実行することにより、パターン検査を行うことが可能である。
【００７６】
本ソフトウェアによる処理の実行後、ＣＡＤデータ１０４からホールパターンの中心位置を検出し（１６０１）、ホールパターンの中心位置を画像データに描画して、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する（１６０２）。次に、画像データ１０５からパターンデータ１１２を抽出し（１６０３）、パターンデータ１１２からホールパターンの中心位置を検出し、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成する（１６０４）。 画像ホールパターン中心位置データ１１３の各領域に対し、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と一致度を照合処理により求め（１６０５）、最も一致度の高い領域をＣＡＤデータに対応する位置データ１１４として出力する（１６０６）。
【００７７】
図１８は、図１７で示した電子計算機１７００のデータ表示手段１７０２に、パターン検査に必要な各種パラメータの項目と、そのパラメータによるパターン検査結果とをＧＵＩ表示した例を示す図である。データ演算部１０２に入力するデータは、画像データ１０５を示す情報と、画像データ１０５から検出対象とするパターンのＣＡＤデータ１０４を示す情報と、パターン検出の方法を選択するための情報、ホールパターンの中心位置検出に利用する検査パラメータであり、オペレータがデータ表示手段１７０２を参照しながらキーボードやマウスといった情報入力機器で構成されるデータ入力手段１７０４を利用して信号入力インターフェース１０１経由で各種のデータを入力する。
【００７８】
尚、パターン検出の方法を選択するための情報は、ＣＡＤデータ１０４の形状と画像データ１０５に含まれるパターンの形状を直接照合させる方法（normal）と、本発明のパターン検査方法（ホールパターン）とを示している。パターンの形状を直接照合させる方法は、公知技術が様々存在するので、これを限定するものではないが、例えば、画像間の相関を演算する正規化相関手法を利用したパターン検出手法などであり、本発明のパターン検査と同様にデータ演算手段１７０３に搭載しておき、オペレータの指定によりパターン検査方法を切り替え可能な構成とする。なお、パターン検査方法の切り替えについては、パターン検査の前段において、図２２のフローチャートに示すように、ＣＡＤデータ１０４にホールパターンが含まれるか否かを図３で説明した手順で確認し（２２０２）、ホールパターンが含まれて居る場合は、本発明のパターン検出を実行し（２２０３）、含まれて居なければ正規化相関等のパターン検出手法を実行する（２２０４）手順を加えることで、オペレータの指定を不要とし、パターン検出方法の自動的な切り替えが可能となる。
【００７９】
図１８に示すデータ表示手段１７０２には、各種パラメータを入力するためのパラメータウィンドウ１８０２と、パラメータに基づいたＣＡＤデータ１０４や画像データ１０５、検査結果を表示するためのデータ参照ウィンドウ１８０１とが表示される。パラメータウィンドウ１８０２は、test.bmpなどの画像データ１８０３と、cad.datなどのＣＡＤデータ１８０４とを利用し、画像データ１８０３から、ホールパターン中心位置を利用した照合処理１８０５により、ＣＡＤデータ１８０４に対応する位置データを検出させる例を示している。尚、ｍ％、Ｎ％は画像データ１８０３からホールパターンの中心位置を検出するための検査パラメータ１２０２を示す情報１８０６である。また、データ参照ウィンドウ１８０１には、パラメータウィンドウ１８０２の設定に基づき、パターン検出した結果の表示例を示している。これは、パターン検査で検出した位置データ１１４に基づき、画像データ１０５とＣＡＤデータ１０４と、ホールパターンの中心位置１８０８を重ねた画像１８０６、および画像データ１８０３に対応するＣＡＤデータの位置情報１８０７を示したものである。このような表示を行うことにより、パターン検出位置を知ることができるととともに、どの点を基準にパターンを検出したのかを確認することができる。
【００８０】
図１９は、図１８に示したような表示画面を利用した処理の流れを示すフローチャート図である。このフローチャートに基づくソフトウェアを図１７に示した電子計算機１７００のデータ演算手段１７０３のメモリに格納しておき、パターン検査を行う際に、ＣＰＵがＲＡＭに読み出して実行することにより、パターン検査を行うことが可能である。
【００８１】
ソフトウェアプログラムの起動後、パターン検査を行うための各種パラメータを入力するための画面を信号出力インターフェースに表示する（１９０１）。入力されたパラメータを読み出して、メモリに保存する（１９０２）。指定されたＣＡＤデータ１０４と画像データ１０５をメモリから読み出して、図１６に示した手順でパターン検出を行い（１９０３）、検出した位置データ１１４に基づき、画像データ１０５のパターン検出位置にＣＡＤデータ１０４と、ホールパターンの中心位置を描画してメモリもしくは信号出力インターフェース１０３に出力する（１９０４）。
【００８２】
以上に説明したように本実施例では、ＣＡＤデータとＳＥＭ画像からホールパターンの中心位置データを検出し、中心位置データ間の照合処理によりＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出することができる。
【実施例２】
【００８３】
次に、図２０を参照しながら、実施例２について説明する。
本実施例においては、ＣＡＤデータ１０４および画像データ１０５から抽出したホールパターンの中心位置を座標データとして扱うことにより、実施例１で説明した、ホールパターンの中心位置を画像データとして扱う場合に比べて、データ量の削減と、照合時間の短縮を可能とすることを特徴とする。
尚、本実施例では、実施例１との相違点である、ＣＡＤホールパターン検出手段２００１と、画像ホールパターン中心位置検出手段２００２と、照合手段２００３についてのみ説明し、他の説明は実施例１による説明で援用することにする。
【００８４】
ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段２００１は、実施例１で説明した方法でＣＡＤホールパターン中心位置を検出し、そのＣＡＤホールパターン中心位置の座標データをＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４として出力する。また、ＣＡＤデータ１０４が有するパターンの照合範囲が照合手段２００３で認識できるように、ＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４にパターンの照合範囲を記載する。例えば、ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段２００１において、図２１（a)のような３点のＣＡＤホールパターンの中心位置を検出した場合、図２１（ｂ）のようにＣＡＤデータ１０４の照合範囲（Width、Height)と３点のホールパターンの中心位置の各座標情報を記述したＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４を生成するものである。
【００８５】
また、画像ホールパターン中心位置検出手段２００２は、実施例１で説明したように、例えば投票処理によりホールパターンの中心位置を検出し、その座標データを画像ホールパターン中心位置データ２００５として出力する。また、ＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４と同様に、画像データ１０５の照合範囲が照合手段で認識できるように、画像ホールパターン中心位置データ２００５に画像データ１０５の画像サイズを記載する。図２１（ｃ）に示すような８点の画像ホールパターンの中心位置を検出した場合、図２１（ｄ）のように画像データ１０５の画像サイズ（Width,Height））と、８点のホールパターンの中心位置の各座標情報を記述した画像ホールパターン中心位置データ２００５を生成するものである。
【００８６】
尚、実施例１で説明したように、画像データ１０５から検出したホールパターンの中心位置が複数画素領域にまたがっている場合は、その複数画素の座標値全てを座標データとして出力してもよいし、その領域内で投票値の大きい画素位置１点を座標データとして出力してもよい。
【００８７】
照合手段２００３は、ＣＡＤデータ１０４および画像データ１０５から抽出したホールパターンの中心を示す座標データを利用し、画像ホールパターン中心位置データ２００５の各領域において、CADホールパターン中心位置データ２００４と、座標データの一致した回数を求め、最も一致数の高い領域をＣＡＤデータの対応位置として出力する。
【００８８】
以上のように、ホールパターンの中心位置情報を座標データとして扱うことにより、実施例１のパターンマッチング装置に比べ、データ量の削減と、照合処理時間の削減が可能であるという利点がある。
【００８９】
尚、上記の例では、装置を中心にして説明したが、装置を用いた方法、方法をコンピュータにより実行するプログラムなども本発明の範疇に入るものである。
【産業上の利用可能性】
【００９０】
本発明は、半導体検査装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の実施例１によるパターンマッチング装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】ＣＡＤデータとパターン検査対象の画像データを示した図である。
【図３】ＣＡＤデータのデータ形式を示した図である。
【図４】ＣＡＤデータを画像データに変換する手順を示した図である。
【図５】検査対象の画像データを示した図である。
【図６】パターンデータ抽出手段のブロック図を示したものである。
【図７】パターンデータの抽出に利用するフィルタパラメータを示した図である。
【図８】パターン抽出で利用する画像データのヒストグラムを示した図である。
【図９】パターン抽出で利用する細線化の手順を示した図である。
【図１０】画像ホールパターン中心位置検出手段を示すブロック図である。
【図１１】円投票の方法を示した図である。
【図１２】投票処理で利用するパラメータをＣＡＤデータから自動的に抽出する実施例１に記載の本発明のパターンマッチング装置を示すブロック図である。
【図１３】ホールパターンの中心位置を特定する手順を示したものである。
【図１４】画像データからホールパターンの中心位置を検出する手順を示した図である。
【図１５】照合手順を示した図である。
【図１６】本実施例によるパターン検出手順を示すフローチャートである。
【図１７】本実施例によるパターンマッチング装置を搭載した半導体検査装置を示す図である。
【図１８】本実施例によるパターンマッチング装置の信号出力インターフェースを利用して、パターン検査機能を実行するための各種パラメータ等を入力する画面と、検査結果を示した図である。
【図１９】図１８に示した画面を利用して本発明のパターン検査を実行する手順を示すフローチャートである。
【図２０】実施例２によるパターンマッチング装置を示すブロック図である。
【図２１】ホールパターンの中心位置を座標情報とする場合のデータ形式を示した図である。
【図２２】ＣＡＤデータの内容からパターン検出方法の切り替えを自動的に行う手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１０１…信号入力インターフェース、１０２…データ演算部、１０３…信号出力インターフェース、１０４…ＣＡＤデータ、１０５…画像データ、１０７…ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段、１０８…パターン抽出手段、１０９…画像ホールパターン中心位置検出手段、１１０…照合手段、１１１…ＣＡＤホールパターン中心位置データ、１１２…パターンデータ、１１３…画像ホールパターン中心位置データ、１１４…位置データ、３０１…ＣＡＤホールパターンの中心位置、３０２…ＣＡＤホールパターンの対角線、３０３…ホールパターンの基準半径、６０１…平滑化手段、６０２…エッジ検出手段、６０３…二値化手段、６０４…中心線検出手段、６１０…平滑化画像データ、６１１…エッジ画像データ、６１２…二値化画像データ、８０１…閾値、９０１…テンプレート画像、９０２…パターン、９０３…背景、９０４…中心位置、１００１…エッジ位置検出手段、１００２…投票手段、１１０１…エッジ位置、１１０２…検出対象のパターンを構成する画素、１１０３…検出対象のパターンの中心位置、１１０４…検出対象パターンの中心位置とパターンを構成する画素位置との相対距離、１２０１…検出パラメータ生成手段、１２０２…検査パラメータ、１２０３…パラメータ、１４０１…投票手段、１４０２…平滑化手段、１４０３…二値化手段、１４０４…ピーク検出手段、１７００…電子計算機、１７０１…ＳＥＭ、１７０２…データ表示手段、１７０３…データ演算手段、１７０４…データ入力手段、１７０６…ネットワーク、１７１０…半導体検査システム、１８０１…参照データウィンドウ、１８０２…パラメータウィンドウ、１８０３…画像データ識別項目、１８０４…ＣＡＤデータ識別項目、１８０５…パターン検出モード識別項目、１８０６…検査パラメータ、１８０７…位置データ、１８０８…検出したホールパターンの中心位置、２００１…ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段、２００２…画像ホールパターン中心位置検出手段、２００３…照合手段、２００４…ＣＡＤホールパターン中心位置データ（座標データ）、２００５…画像ホールパターン中心位置データ（座標データ）。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターンマッチング技術に関し、特に、撮影した半導体デバイスの画像と、この半導体デバイス用のＣＡＤデータとを利用して、ウェーハ上に形成されたパターンを検査するパターンマッチング装置及び半導体検査システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、半導体デバイスの微細化、多層化が進み、論理も煩雑化しているため、その製造が極めて困難な状況となっている。その結果として、製造プロセスに起因する不良が多発する傾向にあり、その不良位置を検査により正確に検出することが重要となっている。製造プロセスに起因する不良として、フォトリソグラフィー工程における不適切な露光条件によるパターンの変形や、レイヤー間の位置ずれによる導通不良等がある。半導体デバイス用のＣＡＤ（Computer Aided Design data）データとウェーハ上に実際に形成されたパターンとの照合比較により不良箇所を検出することができる。
【０００３】
尚、ＣＡＤデータとは半導体の設計データであり、半導体デバイス上に形成するパターンのレイアウトを決定するためのデータである。ＣＡＤデータにはＧＤＳ、ＯＡＳＩＳ等、様々なデータフォーマットが存在するが、これらは共通してパターンの特徴点群を記述した、いわばベクトルデータ形式を採用している。これは半導体の高集積化により、パターンの情報が膨大になっているためであり、ＣＡＤデータを利用する半導体製造装置、もしくは半導体検査装置が、特徴点間の直線を描画することでパターンの形状を認識している。
【０００４】
ＣＡＤデータと半導体デバイスとの画像を利用してパターンを検査する技術としては、特許文献１、２に記載のものが知られている。
【０００５】
これらは半導体デバイスを顕微鏡の撮影位置まで搬送するステージの位置ずれ量を自動的に検出する目的で、検査位置のパターンのＣＡＤデータ、もしくは検査位置のパターンと位置関係が既知のパターンのＣＡＤデータと、撮影画像から抽出したパターンのパターンマッチング処理により、ＣＡＤデータに対応する画像内の位置を検出するものである。ステージは、ＣＡＤデータに対応するパターンが撮影画像の中心となるように移動量を制御されるため、この検出位置と画像の中心位置との距離が位置ずれ量となる。この位置ずれ量をもとに、検査位置のパターンを特定し計測する。
【０００６】
【特許文献１】特開平７−２６０６９９号公報
【特許文献２】特開２０００−２９３６９０号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献に記載されている技術に適用されるパターンマッチングの方法は、ＣＡＤデータと撮影画像内に含まれるパターンの形状類似性を評価するものである。このため、ＣＡＤデータの形状と半導体デバイスのパターン形状との類似度が高ければ、精度良く検査を行うことができるが、微細化によりホールパターンのように、ＣＡＤデータの形状と半導体デバイスとの形状が大きく異なってくるパターンについては、パターン間の類似度の評価が困難となり、ＣＡＤデータに対応する画像内の位置を正確に検出できないといった問題点がある。
【０００８】
例えば、図２（ａ）は、ホールパターンのＣＡＤデータを示した図である。また、図２（ｂ）、図２（ｃ）は、シリコンウェーハ上に形成されたホールパターンを走査型電子顕微鏡で撮影した画像を示す図である。パターンマッチングは、図２（ｂ）または、図２（ｃ）の画像から、図２（ａ）のＣＡＤデータと一致する領域を検出することにより行われる。
【０００９】
ホールパターンの形状は、露光装置の性能限界により、ＣＡＤデータのホールパターンに見られる矩形の角部の形状を再現できず、円形に近い形でシリコンウェーハ上に形成される。また、露光条件の変動により、図２（ｂ）のように、ホールパターン径がＣＡＤデータのホールパターン径に比べて小さくなったり、図２（ｃ）のようにホールパターン径が大きくなったりする。このように、ＣＡＤデータのホールパターンの形状と、実際に形成されるホールパターンの形状とは大きく異なるため、図２（ｄ）、図２（ｅ）のように、ＣＡＤデータのパターンと画像データから抽出したホールパターンのパターン間にずれが生じ正確な位置検出が困難である。
【００１０】
そこで、本発明の目的は、ＣＡＤデータのホールパターンの形状に比べてホールパターンの形状が大きく変形している場合でも、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を正確に検出するパターンマッチング装置、及び半導体検査システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の一観点によれば、ホールパターンを撮影した画像データに基づいてパターンデータを抽出するパターン抽出部と、前記パターンデータに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターンのＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する第１の照合部とを備えたことを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。
【００１２】
ＣＡＤデータは正方形に近く、ビア形状は膨張・収縮により円形に近くなるが、その中心位置はほとんど変わらないため、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出することで、両者のパターンマッチングを精度良く行うことができる。
【００１３】
前記第１の中心位置データ検出部は、前記パターンデータのエッジ位置を検出するエッジ位置検出部と、検出したエッジ位置を中心に検出対象とするホールパターンを加算方式で描画する投票部とを備え、前記パターンデータ内に含まれた検出対象とする前記ホールパターンの形状と類似したホールパターンの中心位置を強調した画像データを生成するのが好ましい。
【００１４】
前記ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報に基づき、前記画像データと、前記ＣＡＤデータと、前記第１の中心位置データと、を重ね合わせた画像データを生成する画像データ合成部を備えることで、ユーザの手により重ね合わせても良く、自動的に重ね合わせても良い。
【００１５】
また、パターンデータと、ＣＡＤデータと、を直接照合することで、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出する第２の照合部と、前記ＣＡＤデータの分析により、検査対象にホールパターンが含まれることを自動的に判定するＣＡＤデータ分析部と、前記ＣＡＤデータの分析結果から、前記第１及び第２の照合部を切り替えてパターンマッチングを実行する切り替え操作部とを有することを特徴とする。これにより、ホールパターンであるかどうかを図形処理により自動的に判定することができる。
【００１６】
本発明の他の観点によれば、ホールパターンを撮影した画像データに基づいてパターンデータを抽出するパターン抽出部と、前記パターンデータに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターンのＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する第１の照合部と、を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。これにより、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出することができる。
【００１７】
また、パターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、検査対象となる前記画像データが前記ＣＡＤデータと対応するパターンであることを前記ＣＡＤデータに基づいて検出するパターン種別判別部とを備えたことを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。これにより、検出するパターン種別を判別することができる。
【００１８】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、前記ＣＡＤデータからホールパターンの基準径を調べ、該基準径から前記画像データにおけるホールパターン径を計算するホールパターン径演算部とを備えたことを特徴とするパターンマッチング装置によれば、前記画像データにおけるホールパターン径を精度良く見積もることができる。
【００１９】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、を備え、前記第１の中心位置データ検出部は、投票処理により、画像データ中から大きさの異なる複数のホールパターンの中心位置を検出することを特徴とするパターンマッチング装置が提供される。
【００２０】
また、画像データを取得する画像データ取得部と、該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部とを有する半導体検査システムが提供される。
【００２１】
また、画像データを取得する画像データ取得部と、該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、各種パラメータを入力するためのパラメータウィンドウと、パラメータに基づいたＣＡＤデータ及び画像データ、及びパターンマッチング結果を表示するためのデータ参照ウィンドウとを表示部に表示するための制御を行う表示制御部とを有する半導体検査システムが提供される。
【００２２】
このシステムにより、効率良くパターンマッチングを行うことができる。
前記表示制御部は、前記位置情報に基づき、前記画像データと前記ＣＡＤデータと、前記パターンの中心位置と、を重ねた画像又は前記画像データに対応する前記ＣＡＤデータの位置情報の少なくともいずれかを表示する制御を行うことを特徴とする。このような表示を行うことにより、パターン検出位置を知ることができるととともに、どの点を基準にパターンを検出したのかを確認することができる。
【発明の効果】
【００２３】
ＣＡＤデータのホールパターンの形状に比べてホールパターンの形状が大きく変形している場合でも、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を正確に検出することができる。
【００２４】
例えば、ＣＡＤデータとＳＥＭ画像からホールパターンの中心位置データを検出し、中心位置データ間の照合処理によりＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出することができる。
【００２５】
また、ホールパターンの中心位置情報を座標データとして扱うことにより、実施例１のパターンマッチング装置に比べ、データ量の削減と、照合処理時間の削減が可能であるという利点がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本明細書において、ホールパターンとは、ある中心を基準として有するパターンを指す。
【００２７】
発明者は、ＣＡＤデータは正方形に近く、ビア形状は膨張・収縮により円形に近くなるが、その中心位置はほとんど変わらないことに着目した。
【００２８】
以下、本発明の実施の形態によるパターンマッチング技術について説明を行う。上記図２は、本発明の一実施の形態によるパターンマッチング技術の動作に関連する図を含む。
図２（ａ）は、ホールパターンのＣＡＤデータを示したものである。また、図２（ｂ）、図２（ｃ）は、シリコンウェーハ上に形成されたホールパターンを走査型電子顕微鏡で撮影した画像である。本実施の形態によるパターンマッチング技術は、図２（ａ）のＣＡＤデータから図２（ｆ）のようにホールパターンの中心位置を検出し、また、図２（ｂ）、図２（ｃ）のようなホールパターンを含む画像データからそれぞれ図２（ｇ）、図２（ｈ）のようにホールパターンの中心位置を検出することを目的とする。また、これら中心位置を利用した照合処理により、ＣＡＤデータのホールパターンの形状と画像データ内のホールパターンの形状が大きく異なる場合でも、図２（ｉ）、図２（ｊ）のようにＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を正確に検出することを目的とする。本実施の形態によるパターンマッチング処理の概略は以下のような流れとなる。
【００２９】
１）ＣＡＤデータの分析により、ビア（ホールパターン）の中心位置を検出し、ＣＡＤデータのビア中心位置像を作成する。
２）ＣＡＤパターンとＳＥＭなどの実測定装置の倍率情報により、ビア形状の変形を含めた検査画像中のビア径を予測する。
３）予測したビア径を利用して円投票処理により、検査画像をビア中心位置像に変換する。
４）ビアの中心位置像間でマッチングを行う。
【００３０】
これにより、ビア画像の登録処理が不要になり、検査の自動化が可能となる。また、ビアパターンから中心位置を検出するため、製造ばらつきによる検出ミスを抑制できる。さらに、ノイズによりパターンが欠損していても、中心位置を精度良く検出できる。
【００３１】
以下に、より具体的な実施例について図面を参照しながら説明を行う。
【実施例１】
【００３２】
本発明の実施例１は、ＣＡＤデータと画像データとからホールパターンのそれぞれの中心位置を検出し、両中心位置間の照合処理によりＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出するパターンマッチング技術である。
【００３３】
図１は、本実施例１によるパターンマッチング装置の構成例を示す機能ブロック図である。図１に示すように、本実施例によるパターンマッチング装置は、 ホールパターンを撮影した画像データ１０５と、画像データ１０５に含まれたホールパターンに対応するＣＡＤデータ１０４と、を入力可能とする信号入力インターフェース１０１と、ＣＡＤデータ１０４から、ＣＡＤデータ１０４に含まれるホールパターンの中心位置を検出し、ホールパターンの中心位置を画像化したデータ１１１（以下、ＣＡＤホールパターン中心位置データと称する。）を生成するＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と、画像データ１０５からパターンデータ１１２を抽出するパターン抽出手段１０８と、パターンデータ１１２からホールパターンの中心位置を検出し、画像データ１０５から検出したホールパターンの中心位置を画像化したデータ１１３（以下、画像ホールパターン中心位置データと称する。）を生成する画像ホールパターン中心位置検出手段１０９と、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と画像ホールパターン中心位置データ１１３との照合処理により、ＣＡＤデータ１０４に対応する画像データ１０５の位置データ１１４を検出する照合処理手段１１０と、で構成されたデータ演算部１０２と、データ演算部１０２からの位置データ１１４を出力する信号出力インターフェース１０３と、で構成されている。
【００３４】
上記の機能は、例えば、図１７（ａ）に示す半導体検査システム１７１０の電子計算機１７００や、図１７（ｂ）に示す半導体検査システム１７１０とローカルエリアネットワーク１７０６などのネットワーク回線や、ハードディスクやコンパクトディスク等の記憶装置装置を経由して、半導体検査システム１７１０からのホールパターンの画像データを授受可能な電子計算機１７０５を利用することにより実現できる。
【００３５】
以下、一実施例として、図１７（ａ）の構成を利用した半導体検査システム１７１０の構成要素を説明する。半導体検査システム１７１０は、半導体デバイスの画像データ１０５を撮影するＳＥＭ１７０１と、ＳＥＭ１７０１を制御する電子計算機１７００と、を有して構成されている。電子計算機１７００はパーソナルコンピュータや、ワークステーションに代表される情報処理装置であり、ＳＥＭ１７０１の制御や、本実施例によるパターン検査を実施するデータ演算手段１７０３と、データ演算手段１７０３を制御するための情報を入力するデータ入力手段１７０４と、ＳＥＭ１７０１の撮影画像や、パターン検査等の情報を表示するデータ表示手段１７０２で構成されている。
【００３６】
データ演算手段１７０３は、ＣＡＤデータ１０４やＳＥＭ１７０１で撮影した半導体デバイスの画像データ１０５やＳＥＭ１７０１の制御プログラムや、パターンマッチング装置のデータ演算部１０２の各処理手段を定義したソフトウェアプログラム等を保存するメモリ、プログラムを実行するＣＰＵ、データ入力手段１７０４からのＣＡＤデータ１０４や画像データ１０５をデータ演算手段１７０３に入力するための信号入力インターフェース１０１、パターン検査結果やＣＡＤデータ１０４や画像データ１０５をＣＲＴや液晶ディスプレイ等のデータ表示手段１７０２に出力するための信号出力インターフェース１０３を含んで構成されている。データ入力手段１７０４は、キーボードやマウスなどの情報入力機器であり、データ表示手段１７０２はＣＲＴや液晶ディスプレイ等の情報表示機器である。
【００３７】
尚、信号入力インターフェース１０１および信号出力インターフェース１０３はＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４、セントロニクスやメモリカード、ＰＣＩ、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ等などのインターフェースが使用可能であり、メモリはＳＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＤＲＡＭ、ＲＯＭやメモリカード、ハードディスク等などのデータ記憶機器が使用可能である。
【００３８】
以下、図１を参照しながら本実施例によるパターンマッチング装置の各構成要素について詳細を説明する。
【００３９】
信号入力インターフェース１０１は、パターン検査を行うための各種データをデータ演算部１０２に入力するインターフェイスを形成し、検査対象の半導体デバイスの画像データ１０５と、画像データ１０５から検出するホールパターンに対応したＣＡＤデータ１０４をデータ演算部１０２に入力する。データ演算部１０２はパターン検査を行うものである。以下、データ演算部１０２の構成要素について詳細に説明する。ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７は、図２（ａ）に示すＣＡＤデータ１０４のホールパターンから、図２（ｆ）に示すＣＡＤホールパターン中心位置を検出し、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する。
ＣＡＤデータ１０４は、前述したようにパターンの特徴点の座標情報を記載したデータである。具体的には、閉図形パターンを構成する頂点の数と、パターンの描画順に並んだ頂点座標とを含むデータである。
【００４０】
例えば、図３(ａ)のようなホールパターンは、図３（ｂ）のように、頂点数５点と５点の座標情報として表現することができる（四角形の頂点数は４点だが、閉図形を構成するという意味で５点の頂点座標として定義されている。）。このため、ＣＡＤデータ１０４内の閉図形群のうち、頂点数が５点、隣り合う頂点座標間の距離４辺の長さが同じで、かつ、Ａ点−Ｃ点とＢ点ーＤ点間の対角線３０２の長さが同じ閉図形はホールパターンである。ＣＡＤホールパターンの中心位置は。図３（ｃ）に示すような対角線３０２の交点座標３０１を検出することにより求めることができる。図３の例の場合、ＣＡＤホールパターンの中心位置は（xa+(xb-xa)/2、ya+(yc-ya)/2))である。このように簡単な座標計算により、ＣＡＤデータ１０４からホールパターンの中心位置を検出することができる。
【００４１】
ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７は、以上のような手順によりＣＡＤデータ１０４のＣＡＤホールパターン中心位置を検出し、ＣＡＤホールパターン中心位置を示すＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する。なお、本実施例では、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を、ビットマップ画像として生成する場合を例にして説明する。
【００４２】
ＣＡＤデータ１０４の座標情報は、半導体デバイスの実パターンサイズで記述されているので、ＣＡＤデータ１０４から検出したＣＡＤホールパターン中心位置の座標情報を画像データ１１１上の座標情報に変換する必要がある。座標情報の変換には検査対象とする画像データ１０５を撮影した撮影装置の撮影倍率を利用する。
【００４３】
半導体デバイスをＳＥＭ１７０１で撮影した場合、ＳＥＭ１７０１の撮影倍率は、一般的に半導体デバイスの実パターンサイズと、画像データ１０５の観察サイズで定義される。例えばＣＲＴや液晶ディスプレイ等の画像表示装置で画像データ１０５を観察する場合、画像データ１０５の表示ウィンドウのサイズが観察サイズである。観察サイズが１００００μＭ×１００００μＭ、ＳＥＭ１７０１の撮影倍率が１００００倍の場合、画像データ１０５は半導体デバイス上の１μＭ×１μＭの範囲（以下、視野サイズと称する。）を撮影したものであるといえる。
【００４４】
図４を利用してホールパターンの中心座標１点を画像化する手順を説明する。この例では、図４（ａ）に示すようなＣＡＤデータ１０４の基準座標（0.0nm，0.0nm）を図４（ｂ）に示すＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の中心座標（midx,midy）に対応させ、ＣＡＤホールパターンの中心位置を画像サイズCadImageWidthSize×CadImageHightSizeのＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１に描画する場合を説明する。
【００４５】
まず、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の１画素が表現すべき半導体デバイスのサイズ(PixelSizeX、PixelSizeY)を、画像データ１０５の撮影倍率を利用して式１に基づき計算する。例えば画像データ１０５の観察サイズ(ReferenceSizeX、 ReferenceSizeY)が１００００μＭ×１００００μＭ、画像データ１０５のサイズ(SemImageWidthSize、 SemImageHeightSize)が５００画素×５００画素で、画像データ１０５の撮影倍率(Magnification)が１００００倍の場合、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の１画素が表現すべき半導体デバイスのサイズはPixelSizeX=PixelSizeY=0。002μm（２nm）となる。
【００４６】
ＣＡＤデータ１０４から検出したＣＡＤホールパターン中心座標（cx,cy)と、PixelSizeX、PixelSizeYと、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１の中心位置座標(midx,midy)から、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１上のホールパターン中心座標(cix、ciy)を式２に基づき計算する。例えば上述した条件でＣＡＤデータ１０４から検出したＣＡＤホールパターン中心座標が（-30nm,40nm)の場合、PixelSizeX=PixelSizeY=0.002μm、CADホールパターンの中心位置を描画する画像データ１１１のサイズ（CadImageWidthSize，CadImageHeightSize)が１００×１００画素の場合、画像データ１１１上のＣＡＤホールパターン中心位置の座標（cix,ciy）は、(３５画素,３０画素)となる。
【００４７】
PixelsizeX=(ReferenceSizeX/Magnification)/SemImageWidthSize ・・・式１
PixelsizeY=(ReferenceSizeY/Magnification)/SemImageHeightSize
【００４８】
cix=cx/PixelSizeX＋midx ・・・式２
ciy=cy/PixelSizeY＋midy
【００４９】
midx=CadImageWidthSize/2
midy=CadImageHeightSize/2
cix: 画像データ上のCADホールパターン中心のx座標（pixel）
ciy: 画像データ上のCADホールパターン中心のy座標（pixel）
cx:ＣＡＤデータから検出したCADホールパターン中心のx座標
cy:ＣＡＤデータから検出したCADホールパターン中心のy座標
PixelSizeX:１画素が表現するx軸方向の半導体デバイスのサイズ(nm、μm等)
PixelSizeY:１画素が表現するy軸方向の半導体デバイスのサイズ(nm、μm等)
Magnification:検査対象とするＳＥＭ画像を取得した際の倍率
ReferenceSizeX:x軸方向の観察サイズ(nm、μm等)
ReferenceSizeY:y軸方向の観察サイズ(nm、μm等)
SemImageWidthSize:SEM画像のx軸方向のサイズ（pixel）
SemImageHeightSize:SEM画像のy軸方向のサイズ（pixel）
CadImageWidthSize：ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のx軸方向のサイズ（pixel）
CadImageHeightSize：ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のy軸方向のサイズ（pixel）
midx=ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のx軸方向の中心座標（pixel）
midy=ＣＡＤホールパターン中心位置を描画する画像のy軸方向の中心座標（pixel）
【００５０】
このようにして検出した画像上のホールパターン中心座標情報に基づき、例えば、ＣＡＤホールパターン中心位置に相当する画素値を＃“１”、それ以外の画素値を“０”とした画像データ１１１を生成することにより、ＣＡＤホールパターン中心位置を示す１ビット/画素のＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する。
【００５１】
パターン抽出手段１０８は、図５(a)に示すような画像データ１０５から図５（ｂ）に示すようなホールパターンの形状を示すパターンデータ１１２を抽出するものである。画像データ１０５（特にＳＥＭで撮影した画像データ）には、その撮影過程において、白丸で示されるような多数のノイズが重畳するため、この画像から直接ホールパターンの中心位置を検出することは困難であり、画像データ１０５からパターンの情報を抽出する。画像データ１０５からのパターン抽出処理は、一般的な画像処理手法の組み合わせにより実現できる。例えば、図６に示すような手段によりパターンの抽出を行うことが可能である。
【００５２】
図６は、画像データ１０５からパターンデータ１１２を抽出する手順を示したものである。平滑化手段６０１は、画像データ１０５に含まれたノイズ成分を除去するものである。平滑化手段６０１は、例えば、３画素×３画素の２次元の画像領域で輝度の平均値を求め、その平均値を、画像領域の中心位置の輝度値として出力するようなフィルタリング処理である。これにより突発的なノイズを除去することができる。なお、平滑化手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５３】
エッジ抽出手段６０２は、平滑化画像６１０に対し、背景領域とパターン領域との分離を行うフィルタリング処理である。エッジ抽出手段６０２は様々提案されており、これを限定するものではないが、一例として、図７に示すようなフィルタオペレータを用いたパターンの抽出方法を説明する。図７（ａ）は画像に対して垂直方向に伸びるパターンを検出するためのフィルタオペレータであり、図７（ｂ）は画像に対して水平方向に伸びるパターンを検出するためのフィルタオペレータである。画像を構成する３画素×３画素の領域に、このフィルタオペレータを当てはめ、フィルタオペレータの係数と、係数位置にある画素の輝度値の積和演算により、中心位置の画素の輝度値を求めるフィルタリング処理である。図７（ａ）のオペレータを利用して、平滑化画像６１０のフィルタリング処理を行った場合、画面に対して垂直方向にのびるパターンを強調した画像を生成することができ、図７（ｂ）のオペレータを利用してフィルタリング処理を行った場合、画面に対して水平方向に伸びるパターンの領域を強調した画像を生成することができる。このため、平滑化画像６１０に対し、２つのオペレータによるフィルタリング処理を行い、２つのフィルタリング結果を画素毎にそれぞれ比較してフィルタリング結果の大きい方の値（パターンが強調された値）を選択した画像を生成することで、垂直および水平方向に伸びるパターンを強調したエッジ画像６１１を得ることができる。なお、エッジ抽出手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５４】
次に、エッジ画像６１１を２値化画像６１２に変換する。エッジ画像６１１は積和演算処理により生成された多値画像であり、まだ小さなノイズ成分を含んでいるため、閾値を用いた二値化処理を行い、多値画像を二値画像に変換し、背景領域とパターンの領域を完全に分離する。二値化処理手段６０３についても様々提案されており、限定するものではないが、一例として固定閾値を用いた二値化処理手段６０３の方法を説明する。図８は、横軸に画像の輝度範囲（例えば８ビット/画素であれば０〜２５５）、縦軸に画像内に存在する各輝度の総画素数（例えば１００×１００画素の画像であれば最大値は１００００）を示した画像のヒストグラムと呼ばれるグラフであり、画像の特徴を簡易的に把握する目的で一般的に利用されているものである。エッジ画像６１１は、パターン領域の画素の輝度値は高く、その他領域の画素の輝度値は低いので、閾値８０１を設け、閾値８０１よりも高い輝度値をもつ画素の輝度値をパターン領域「１」とし、低い輝度値をもつ画素の輝度値を背景領域「０」とすることで二値化を行うことができる。
【００５５】
このような閾値８０１の決定は、二値化に用いる画像をいくつか評価して経験的に求めるのが一般的である。また、固定閾値を利用した二値化以外にも、ヒストグラムの分散を用いてパターン領域とその他の領域を良好に分離する閾値を自動的に求める二値化処理手法などもあり、これを限定するものではない。なお、これらの二値化処理手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５６】
２値化画像６１２のパターンは、閾値８０１の設定によって、数画素の幅を持っている場合がある。このままでもホールパターンの中心位置の特定は可能だが、ホールパターンの中心位置の検出を簡単に行うために１画素幅のパターンに変換する。このような変換手法は様々提案されており、限定するものではないが、一例として細線化を利用した変換方法を説明する。
【００５７】
細線化処理は、図９に示すように、パターン９０２と背景９０３の境界を局所的に示すテンプレート画像９０１を複数利用して、２値画像６１２から、そのテンプレート画像９０１と一致する領域が検出された場合に、その中心位置９０４の画素を背景部の輝度値に置き換えていくという操作を、パターンの幅が一本の中心線になるまで繰り返すという処理である。これにより、１画素幅の線で形成されたパターンデータ１１２を生成することができる。なお、パターンの中心線を求める手法としては従来からの一般的な手法を用いることが可能である。
【００５８】
画像ホールパターン中心位置検出手段１０９は、パターン抽出手段１０８からのパターンデータ１１２からホールパターンの中心位置を検出し、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成するものである。円形に近いパターンの中心位置を画像データ内から検出する画像処理手法は様々あるが、本実施例では、投票処理を利用した中心位置の検出方法について説明する。投票処理は、予め定義したパターン形状を持つ画像の位置を画像データ内から検出するものである。
【００５９】
図１０に投票処理を利用した画像ホールパターンの中心位置の検出手順を示し、図１１に投票処理の内容を示す。
【００６０】
はじめに、図１１(a)に示すようなパターンデータ１１２から、エッジ画素位置検出部１００１によりエッジ画像位置１１０１を検出する。次に、投票部１００２により、図１１（ｂ）に示すような画像サイズと同サイズの投票データに、エッジ画素位置から半径Ｒの円パターンを描画する。この描画処理を全てのエッジ画素位置に対して行う。ここで、描画の際に単にパターンの上書きを行うのではなく、投票データに描画した回数を記憶させる。これを投票処理という。その結果、パターンデータ１１２内に、半径Ｒの円形パターンが含まれている場合、その円形パターンの中心位置の投票値が大きく、それ以外の領域の投票値が小さい投票データを生成することができる。この投票データが円形パターンの中心位置を示すデータである。
【００６１】
投票処理は、画像データ１０５に含まれているノイズの影響によりパターンデータ１１２が多少欠損している場合でも、パターンの中心位置を検出できるという特徴があり、パターン検査に有効な手段である。
【００６２】
しかしながら、実際にウェーハ上に形成されるホールパターンの形状は、ＣＡＤデータ１０４のホールパターンの形状に比べ、膨張、収縮している場合もあり、また、画像データ１０５内に大きさの異なるホールパターンが存在する場合もある。このような場合には、そのホールパターンの半径の変動分Ｒ１〜Ｒ２を決めておき、図１１（ｃ）に示すように、半径Ｒ１からＲ２まで円形パターンを描画していくことで、画像データにＲ１〜Ｒ２の円形パターンが含まれている場合でも、その中心位置を検出することができる。
【００６３】
なお、投票処理に利用するホールパターンの半径Ｒのパラメータ（以下、パターン検出パラメータとする）は、図１で示した構成に、検出パラメータ生成手段１２０１を設けることにより、ＣＡＤデータ１０４から自動的に検出できる。図１２に検出パラメータ生成手段１２０１を有するパターンマッチング装置を示す。
【００６４】
検出パラメータ生成手段１２０１は、ＣＡＤデータ１０４を利用して、画像ホールパターンの中心位置を検出するためのパターン検出パラメータ１２０３を生成するものである。具体的には、ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と同様に、ＣＡＤデータ１０４から、ＣＡＤホールパターンの中心座標を求める。次に図３に示すようにＣＡＤホールパターンの中心座標とホールパターンの頂点間の直線との最短距離３０３を算出する。算出した距離をＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１上での距離に変換し、ホールパターンの基準半径とする。
【００６５】
これにより。画像ホールパターン中心位置検出手段１０９で使用するパターン検出パラメータ１２０３を自動設定できる。また、ＣＡＤデータ１０４内に大きさの異なるホールパターンが複数含まれている場合には、検出パラメータ生成手段１２０１において、ＣＡＤデータ１０４内のホールパターン半径の最小値と最大値を求め、それぞれをＲ１、Ｒ２のパターン検出パラメータ１２０３として出力する。画像ホールパターン中心位置検出手段１０９で、Ｒ１、Ｒ２を利用して図１１（ｃ）で示したような形態で投票処理を行うことにより、画像データ１０５より、半径Ｒ１〜半径Ｒ２の円形パターンの中心位置を検出することができる。
【００６６】
さらに、画像データ１０５に含まれるホールパターンの形状が膨張、収縮する恐れのある場合は、基準半径に対する半径の変動範囲Ｒ１、Ｒ２を検出パラメータ生成手段１２０１で算出し、変動範囲Ｒ１、Ｒ２をパターン検出パラメータ１２０３として画像ホールパターン中心位置検出手段１０９に出力することもできる。この場合、予め、基準半径１２０３に対する変動値ｍ、ｎ（m％〜ｎ％（ｍ＜ｎ））を固定値として用意しておき、基準半径１２０３と変動値ｍ、ｎを利用して変動範囲Ｒ１、Ｒ２を算出する。例えば、ＣＡＤデータ１０４から検出した基準半径１２０３がｒ、基準半径１２０３に対する変動値をm％〜ｎ％（ｍ＜ｎ））とした場合、Ｒ１＝ｒ×ｍ/１００、Ｒ２＝ｒ×ｎとして求めることができる。
【００６７】
以上説明した変動値ｍ、ｎおよび変動範囲Ｒ１、Ｒ２については、固定値として扱っても良いし、検査パラメータ１２０２として信号入力ＩＦ経由でオペレータ操作によって入力することも可能である。
【００６８】
図１３は、ホールパターンと、投票処理による投票データと、を示した図である。図１３（ａ）のような２つのホールパターンＡ、ホールパターンＢが存在するパターンデータ１１２に対し、投票処理で生成した投票データを図１３（ｂ）に示す。投票データ内の黒い部分が投票値の高い領域、すなわち円形パターンの中心位置が存在する領域を表している。パターンデータ１１２が投票時に指定した半径Ｒの真円パターンの場合、それぞれの円形パターンの中心位置に投票値が集中する。しかし、ウェーハ上に形成されるホールパターンの形状は、真円パターンではなく。露光条件の変動や。近接するパターンの影響により、局所的に歪んでいる場合が多い。また、ＣＡＤデータ１０４のホールパターンの形状に近い形、すなわち四角形の角が若干取れた形で形成される場合もある。このため、投票処理による結果は、図１３（ｃ）（図１３（ｂ）のｍ−ｎ間の１ラインの投票値のグラフ）に示すように、円形パターンの最も中心らしき位置を中心に、徐々に投票値が低くなるようなデータ分布となり、また、歪みの大小に応じて微小なノイズが発生する場合もある。更に、ホールパターンＢは画像データ１０５重畳したノイズにより、パターンＡよりもパターンの欠損が激しい例を示したものである。投票処理は、パターンを構成するエッジ毎に投票を行うので、パターンを構成するエッジの総数により、ホールパターンの中心位置の投票値が変動する。
【００６９】
このようなことから、例えば、歪みによって発生した微小なノイズに対しては投票データを局所的に平均化することにより、図１３（ｄ）のように、投票データ上のノイズを低減することができる。また、投票値の大小については、図１３（ｄ）に示すような閾値を設け、その閾値よりも高い投票値をもつ領域を中心位置”１”それ以外の領域を”０”とすることで、図１３（ｅ）のように、投票値の大小に依存せず、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成することができる。これは、図１４（a)に示すような一般的な画像処理手法で実現できる。パターンデータ１１２に対して、投票処理手段１４０１で投票を行い、平滑化手段１４０２で投票データの局所平均をとり、二値化手段１４０３で閾値を利用して、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成する。
【００７０】
また、図１４（ａ）で示した方法で、画像ホールパターンの中心画像を生成した場合、閾値の設定により。ホールパターンの中心位置が複数画素領域にまたがっている場合もある。パターンデータ１１２より検出したホールパターンの中心位置は、ホールパターンの局所的な変形により、１画素幅の厳密な中心位置を検出するのは難しい。しかし、ホールパターンの中心位置が非常に大きな複数画素領域として検出された場合、照合が正確に行われない可能性がある。このため、例えば、図１４（ｂ）に示すように、平滑化結果を二値化結果でマスクすることで、ホールパターンの中心位置の領域を限定し、更に、マスクされた平滑化結果から、投票値の大きな位置をピーク検出１４０４で求めることで。１画素範囲の画像ホールパターンの画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成することができる。なお、中心位置の範囲については、例えば、上記の方法で１画素範囲の画像ホールパターンの中心位置を求め、その中心位置の周辺にある数画素を改めて中心位置とするような処理を加えることで、中心位置の範囲を調整可能である。
【００７１】
尚、投票処理は、円形パターン以外にも長方形や正方形のような上下と左右が対象なパターンであれば、その中心位置を検出することができる。具体的には、図１１（ｄ）のように、検出対象パターン１１０２の中心位置１１０３から、パターン１１０２を構成する画素位置までのベクトル１１４を、パターンを構成する全ての画素分保持しておく。投票処理の際に、パターンデータ１１２内のエッジ位置から前記ベクトル１１４に存在する投票データの画素位置に投票する。これはパターンデータ１１２内のエッジ位置を中心に、投票データに対し、検出対象となるパターンを投票していくことを意味している。これにより、パターンデータ１１０２からパターン１１０２と同形状のパターンの中心位置を検出することができる。ホールパターンが比較的ＣＡＤデータの形状に近い場合で形成されている場合や、楕円形状で形成される場合には、このような投票方法を利用すればよい。パターンの膨張収縮については、前述した円形パターンの投票方法と同様に、前記ベクトルの大きさを変化させたパターンを複数投票することで対応できる。また、この投票方式においても、ＣＡＤデータから自動的にパラメータを検出することができる。検出パラメータ生成手段１２０１において、ＣＡＤデータからパターンの中心位置と、パターンの中心位置から、パターンを構成する各画素へのベクトルを検出する。パターンの中心位置検出手段１０９で 前記ベクトルを利用して投票する。
【００７２】
また、画像ホールパターン中心位置検出手段１０９でのホールパターン位置の検出方法はこの投票処理方法に限定されるものではない。例えば、パターンデータ１１２の縦方向に対面したエッジ間の長さを測定し、その最大長をもつエッジ間を結ぶ直線を求める。同様にパターンデータ１１２の横方向に対面したエッジ間の長さを測定し、その最大長をもつエッジ間を結ぶ直線を求める。この２直線の交点位置をホールパターンの中心位置とすることもできる。
【００７３】
照合手段１１０は、ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７で生成した図１５（ａ）に示すようなＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と、画像ホールパターン中心位置検出手段１０９で生成した図１５（ｂ）に示すような画像ホールパターン中心位置データ１１３の照合処理を行い、図１５（ｃ）に示すようなＣＡＤデータに対応する画像データの位置データ１１４を検出するものである。上述したＣＡＤホールパターン中心位置検出手段１０７と、画像ホールパターン中心位置検出手段１０９は、それぞれ、ホールパターンの中心位置を”１”、それ以外を”０”とした画像データを生成している、このため、この画像データ間の照合処理を行う。
【００７４】
画像データ間の照合処理手法については、様々な公知技術が存在するため、これを限定するものではないが、例えば、図１５（ｂ）に示すような画像ホールパターン中心位置データ１１３のＳ点からＥ点まで、図１５（ａ）に示すようなＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と同じサイズの領域に対し、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１との一致度を計算し、一致度の最も高い領域をＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１に対応する位置情報とすることでＣＡＤデータに対応する画像データ内の位置情報１１４を検出できる。一致度計算は、例えばＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と、一致度計算を行う画像ホールパターン中心位置データ１１３の領域について、画素値の積和演算を行うことで算出できる。つまり、双方ともにホールパターンの中心位置が存在する場合は“１”となり、どちらか一方がホールパターン中心位置以外の領域であれば“０”となる。図１５の例でＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と、画像ホールパターン中心位置データ１１３がホールパターン中心位置をそれぞれ１画素範囲で表現している場合、中心位置が３画素一致している位置がＣＡＤデータに対応する画像データの位置データ１１４となる。
【００７５】
図１６に本実施例による処理の流れを示すフローチャートを示す。このフローチャートに基づくソフトウェアを図１７に示した電子計算機１７００のデータ演算手段１７０３のメモリに格納しておき、パターン検査を行う際に、ＲＡＭ読み出してＣＰＵにおいて実行することにより、パターン検査を行うことが可能である。
【００７６】
本ソフトウェアによる処理の実行後、ＣＡＤデータ１０４からホールパターンの中心位置を検出し（１６０１）、ホールパターンの中心位置を画像データに描画して、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１を生成する（１６０２）。次に、画像データ１０５からパターンデータ１１２を抽出し（１６０３）、パターンデータ１１２からホールパターンの中心位置を検出し、画像ホールパターン中心位置データ１１３を生成する（１６０４）。 画像ホールパターン中心位置データ１１３の各領域に対し、ＣＡＤホールパターン中心位置データ１１１と一致度を照合処理により求め（１６０５）、最も一致度の高い領域をＣＡＤデータに対応する位置データ１１４として出力する（１６０６）。
【００７７】
図１８は、図１７で示した電子計算機１７００のデータ表示手段１７０２に、パターン検査に必要な各種パラメータの項目と、そのパラメータによるパターン検査結果とをＧＵＩ表示した例を示す図である。データ演算部１０２に入力するデータは、画像データ１０５を示す情報と、画像データ１０５から検出対象とするパターンのＣＡＤデータ１０４を示す情報と、パターン検出の方法を選択するための情報、ホールパターンの中心位置検出に利用する検査パラメータであり、オペレータがデータ表示手段１７０２を参照しながらキーボードやマウスといった情報入力機器で構成されるデータ入力手段１７０４を利用して信号入力インターフェース１０１経由で各種のデータを入力する。
【００７８】
尚、パターン検出の方法を選択するための情報は、ＣＡＤデータ１０４の形状と画像データ１０５に含まれるパターンの形状を直接照合させる方法（normal）と、本発明のパターン検査方法（ホールパターン）とを示している。パターンの形状を直接照合させる方法は、公知技術が様々存在するので、これを限定するものではないが、例えば、画像間の相関を演算する正規化相関手法を利用したパターン検出手法などであり、本発明のパターン検査と同様にデータ演算手段１７０３に搭載しておき、オペレータの指定によりパターン検査方法を切り替え可能な構成とする。なお、パターン検査方法の切り替えについては、パターン検査の前段において、図２２のフローチャートに示すように、ＣＡＤデータ１０４にホールパターンが含まれるか否かを図３で説明した手順で確認し（２２０２）、ホールパターンが含まれて居る場合は、本発明のパターン検出を実行し（２２０３）、含まれて居なければ正規化相関等のパターン検出手法を実行する（２２０４）手順を加えることで、オペレータの指定を不要とし、パターン検出方法の自動的な切り替えが可能となる。
【００７９】
図１８に示すデータ表示手段１７０２には、各種パラメータを入力するためのパラメータウィンドウ１８０２と、パラメータに基づいたＣＡＤデータ１０４や画像データ１０５、検査結果を表示するためのデータ参照ウィンドウ１８０１とが表示される。パラメータウィンドウ１８０２は、test.bmpなどの画像データ１８０３と、cad.datなどのＣＡＤデータ１８０４とを利用し、画像データ１８０３から、ホールパターン中心位置を利用した照合処理１８０５により、ＣＡＤデータ１８０４に対応する位置データを検出させる例を示している。尚、ｍ％、Ｎ％は画像データ１８０３からホールパターンの中心位置を検出するための検査パラメータ１２０２を示す情報１８０６である。また、データ参照ウィンドウ１８０１には、パラメータウィンドウ１８０２の設定に基づき、パターン検出した結果の表示例を示している。これは、パターン検査で検出した位置データ１１４に基づき、画像データ１０５とＣＡＤデータ１０４と、ホールパターンの中心位置１８０８を重ねた画像１８０６、および画像データ１８０３に対応するＣＡＤデータの位置情報１８０７を示したものである。このような表示を行うことにより、パターン検出位置を知ることができるととともに、どの点を基準にパターンを検出したのかを確認することができる。
【００８０】
図１９は、図１８に示したような表示画面を利用した処理の流れを示すフローチャート図である。このフローチャートに基づくソフトウェアを図１７に示した電子計算機１７００のデータ演算手段１７０３のメモリに格納しておき、パターン検査を行う際に、ＣＰＵがＲＡＭに読み出して実行することにより、パターン検査を行うことが可能である。
【００８１】
ソフトウェアプログラムの起動後、パターン検査を行うための各種パラメータを入力するための画面を信号出力インターフェースに表示する（１９０１）。入力されたパラメータを読み出して、メモリに保存する（１９０２）。指定されたＣＡＤデータ１０４と画像データ１０５をメモリから読み出して、図１６に示した手順でパターン検出を行い（１９０３）、検出した位置データ１１４に基づき、画像データ１０５のパターン検出位置にＣＡＤデータ１０４と、ホールパターンの中心位置を描画してメモリもしくは信号出力インターフェース１０３に出力する（１９０４）。
【００８２】
以上に説明したように本実施例では、ＣＡＤデータとＳＥＭ画像からホールパターンの中心位置データを検出し、中心位置データ間の照合処理によりＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出することができる。
【実施例２】
【００８３】
次に、図２０を参照しながら、実施例２について説明する。
本実施例においては、ＣＡＤデータ１０４および画像データ１０５から抽出したホールパターンの中心位置を座標データとして扱うことにより、実施例１で説明した、ホールパターンの中心位置を画像データとして扱う場合に比べて、データ量の削減と、照合時間の短縮を可能とすることを特徴とする。
尚、本実施例では、実施例１との相違点である、ＣＡＤホールパターン検出手段２００１と、画像ホールパターン中心位置検出手段２００２と、照合手段２００３についてのみ説明し、他の説明は実施例１による説明で援用することにする。
【００８４】
ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段２００１は、実施例１で説明した方法でＣＡＤホールパターン中心位置を検出し、そのＣＡＤホールパターン中心位置の座標データをＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４として出力する。また、ＣＡＤデータ１０４が有するパターンの照合範囲が照合手段２００３で認識できるように、ＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４にパターンの照合範囲を記載する。例えば、ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段２００１において、図２１（a)のような３点のＣＡＤホールパターンの中心位置を検出した場合、図２１（ｂ）のようにＣＡＤデータ１０４の照合範囲（Width、Height)と３点のホールパターンの中心位置の各座標情報を記述したＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４を生成するものである。
【００８５】
また、画像ホールパターン中心位置検出手段２００２は、実施例１で説明したように、例えば投票処理によりホールパターンの中心位置を検出し、その座標データを画像ホールパターン中心位置データ２００５として出力する。また、ＣＡＤホールパターン中心位置データ２００４と同様に、画像データ１０５の照合範囲が照合手段で認識できるように、画像ホールパターン中心位置データ２００５に画像データ１０５の画像サイズを記載する。図２１（ｃ）に示すような８点の画像ホールパターンの中心位置を検出した場合、図２１（ｄ）のように画像データ１０５の画像サイズ（Width,Height））と、８点のホールパターンの中心位置の各座標情報を記述した画像ホールパターン中心位置データ２００５を生成するものである。
【００８６】
尚、実施例１で説明したように、画像データ１０５から検出したホールパターンの中心位置が複数画素領域にまたがっている場合は、その複数画素の座標値全てを座標データとして出力してもよいし、その領域内で投票値の大きい画素位置１点を座標データとして出力してもよい。
【００８７】
照合手段２００３は、ＣＡＤデータ１０４および画像データ１０５から抽出したホールパターンの中心を示す座標データを利用し、画像ホールパターン中心位置データ２００５の各領域において、CADホールパターン中心位置データ２００４と、座標データの一致した回数を求め、最も一致数の高い領域をＣＡＤデータの対応位置として出力する。
【００８８】
以上のように、ホールパターンの中心位置情報を座標データとして扱うことにより、実施例１のパターンマッチング装置に比べ、データ量の削減と、照合処理時間の削減が可能であるという利点がある。
【００８９】
尚、上記の例では、装置を中心にして説明したが、装置を用いた方法、方法をコンピュータにより実行するプログラムなども本発明の範疇に入るものである。
【産業上の利用可能性】
【００９０】
本発明は、半導体検査装置に利用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００９１】
【図１】本発明の実施例１によるパターンマッチング装置の一構成例を示すブロック図である。
【図２】ＣＡＤデータとパターン検査対象の画像データを示した図である。
【図３】ＣＡＤデータのデータ形式を示した図である。
【図４】ＣＡＤデータを画像データに変換する手順を示した図である。
【図５】検査対象の画像データを示した図である。
【図６】パターンデータ抽出手段のブロック図を示したものである。
【図７】パターンデータの抽出に利用するフィルタパラメータを示した図である。
【図８】パターン抽出で利用する画像データのヒストグラムを示した図である。
【図９】パターン抽出で利用する細線化の手順を示した図である。
【図１０】画像ホールパターン中心位置検出手段を示すブロック図である。
【図１１】円投票の方法を示した図である。
【図１２】投票処理で利用するパラメータをＣＡＤデータから自動的に抽出する実施例１に記載の本発明のパターンマッチング装置を示すブロック図である。
【図１３】ホールパターンの中心位置を特定する手順を示したものである。
【図１４】画像データからホールパターンの中心位置を検出する手順を示した図である。
【図１５】照合手順を示した図である。
【図１６】本実施例によるパターン検出手順を示すフローチャートである。
【図１７】本実施例によるパターンマッチング装置を搭載した半導体検査装置を示す図である。
【図１８】本実施例によるパターンマッチング装置の信号出力インターフェースを利用して、パターン検査機能を実行するための各種パラメータ等を入力する画面と、検査結果を示した図である。
【図１９】図１８に示した画面を利用して本発明のパターン検査を実行する手順を示すフローチャートである。
【図２０】実施例２によるパターンマッチング装置を示すブロック図である。
【図２１】ホールパターンの中心位置を座標情報とする場合のデータ形式を示した図である。
【図２２】ＣＡＤデータの内容からパターン検出方法の切り替えを自動的に行う手順を示したフローチャートである。
【符号の説明】
【００９２】
１０１…信号入力インターフェース、１０２…データ演算部、１０３…信号出力インターフェース、１０４…ＣＡＤデータ、１０５…画像データ、１０７…ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段、１０８…パターン抽出手段、１０９…画像ホールパターン中心位置検出手段、１１０…照合手段、１１１…ＣＡＤホールパターン中心位置データ、１１２…パターンデータ、１１３…画像ホールパターン中心位置データ、１１４…位置データ、３０１…ＣＡＤホールパターンの中心位置、３０２…ＣＡＤホールパターンの対角線、３０３…ホールパターンの基準半径、６０１…平滑化手段、６０２…エッジ検出手段、６０３…二値化手段、６０４…中心線検出手段、６１０…平滑化画像データ、６１１…エッジ画像データ、６１２…二値化画像データ、８０１…閾値、９０１…テンプレート画像、９０２…パターン、９０３…背景、９０４…中心位置、１００１…エッジ位置検出手段、１００２…投票手段、１１０１…エッジ位置、１１０２…検出対象のパターンを構成する画素、１１０３…検出対象のパターンの中心位置、１１０４…検出対象パターンの中心位置とパターンを構成する画素位置との相対距離、１２０１…検出パラメータ生成手段、１２０２…検査パラメータ、１２０３…パラメータ、１４０１…投票手段、１４０２…平滑化手段、１４０３…二値化手段、１４０４…ピーク検出手段、１７００…電子計算機、１７０１…ＳＥＭ、１７０２…データ表示手段、１７０３…データ演算手段、１７０４…データ入力手段、１７０６…ネットワーク、１７１０…半導体検査システム、１８０１…参照データウィンドウ、１８０２…パラメータウィンドウ、１８０３…画像データ識別項目、１８０４…ＣＡＤデータ識別項目、１８０５…パターン検出モード識別項目、１８０６…検査パラメータ、１８０７…位置データ、１８０８…検出したホールパターンの中心位置、２００１…ＣＡＤホールパターン中心位置検出手段、２００２…画像ホールパターン中心位置検出手段、２００３…照合手段、２００４…ＣＡＤホールパターン中心位置データ（座標データ）、２００５…画像ホールパターン中心位置データ（座標データ）。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ホールパターンを撮影した画像データに基づいてパターンデータを抽出するパターン抽出部と、
前記パターンデータに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ホールパターンのＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する第１の照合部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項２】
前記第２の中心位置データ検出部は、前記第２の中心位置データを画像データとして生成し、
前記第１の中心位置データ検出部は、前記第１の中心位置データを画像データとして生成し、
前記第１の照合部は、生成された前記画像データ間の照合処理を行うことを特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング装置。
【請求項３】
前記第２の中心位置データ検出部は、前記第２の中心位置データを座標データとして生成し、
前記第１の中心位置データは、前記第１の中心位置データを座標データとして生成し、
前記第１の照合部は、生成された前記座標データ間の照合処理を行うことを
特徴とする請求項２に記載のパターンマッチング装置。
【請求項４】
前記第１の中心位置データ検出部は、前記パターンデータのエッジ位置を検出するエッジ位置検出部と、検出したエッジ位置を中心に検出対象とするホールパターンを加算方式で描画する投票部とを備え、前記パターンデータ内に含まれた検出対象とする前記ホールパターンの形状と類似したホールパターンの中心位置を強調した画像データを生成することを特徴とする請求項２又は３に記載のパターンマッチング装置。
【請求項５】
前記ＣＡＤデータから、ホールパターンの基準径を算出する検査パラメータ生成部を有し、前記第１の中心位置データ検出部は、前記基準径に基づいたホールパターンの投票処理を行うことを特徴とする請求項４に記載のパターンマッチング装置。
【請求項６】
前記投票処理は、画像サイズと同サイズの投票データに、エッジ位置から半径Ｒの円パターンを描画し、該描画処理を全てのエッジ画素位置に対して行う処理であって、描画の際に投票データに描画した回数を記憶する処理であることを特徴とする請求項５に記載のパターンマッチング装置。
【請求項７】
前記第１の中心位置データ検出部は、検出したエッジ位置を中心に、検出対象とするホールパターンの大きさを段階的に変化させた複数のホールパターンを加算方式で描画する投票部を備えたことを
特徴とする請求項４に記載のパターンマッチング装置。
【請求項８】
前記ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報に基づき、前記画像データと、前記ＣＡＤデータと、前記第１の中心位置データと、
を重ね合わせた画像データを生成する画像データ合成部
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング装置。
【請求項９】
前記重ね合わせた画像データを表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項８に記載のパターンマッチング装置。
【請求項１０】
パターンデータと、ＣＡＤデータと、を直接照合することで、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出する第２の照合部と、
前記ＣＡＤデータの分析により、検査対象にホールパターンが含まれることを自動的に判定するＣＡＤデータ分析部と、
前記ＣＡＤデータの分析結果から、前記第１及び第２の照合部を切り替えてパターンマッチングを実行する切り替え操作部と
を有することを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載のパターンマッチング装置。
【請求項１１】
パターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、
検査対象となる前記画像データが前記ＣＡＤデータと対応するパターンであることを前記ＣＡＤデータに基づいて検出するパターン種別判別部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項１２】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、
前記ＣＡＤデータからホールパターンの基準径を調べ、該基準径から前記画像データにおけるホールパターン径を計算するホールパターン径演算部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項１３】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、を備え、
前記第１の中心位置データ検出部は、投票処理により、画像データ中から大きさの異なる複数のホールパターンの中心位置を検出することを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項１４】
画像データを取得する画像データ取得部と、
該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と
を有する半導体検査システム。
【請求項１５】
画像データを取得する画像データ取得部と、
該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、
各種パラメータを入力するためのパラメータウィンドウと、パラメータに基づいたＣＡＤデータ及び画像データ、及びパターンマッチング結果を表示するためのデータ参照ウィンドウとを表示部に表示するための制御を行う表示制御部と
を有する半導体検査システム。
【請求項１６】
前記表示制御部は、前記位置情報に基づき、前記画像データと前記ＣＡＤデータと、前記パターンの中心位置と、を重ねた画像又は前記画像データに対応する前記ＣＡＤデータの位置情報の少なくともいずれかを表示する制御を行うことを特徴とする請求項１５に記載の半導体検査システム。
【請求項１７】
さらに、前記画像データ取得部を制御する制御部を備えた電子計算機と
を備えたことを特徴とする請求項１５又は１６に記載の半導体検査システム。
【請求項１８】
ネットワーク経由もしくは外部接続型のメモリ経由でＣＡＤデータ及び電子顕微鏡の画像データを受信可能なデータ受信部と、
該データ受信部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ＣＡＤデータパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と
を備えたことを特徴とする半導体検査システム。
【請求項１９】
パターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項１】
ホールパターンを撮影した画像データに基づいてパターンデータを抽出するパターン抽出部と、
前記パターンデータに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ホールパターンのＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する第１の照合部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項２】
前記第２の中心位置データ検出部は、前記第２の中心位置データを画像データとして生成し、
前記第１の中心位置データ検出部は、前記第１の中心位置データを画像データとして生成し、
前記第１の照合部は、生成された前記画像データ間の照合処理を行うことを特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング装置。
【請求項３】
前記第２の中心位置データ検出部は、前記第２の中心位置データを座標データとして生成し、
前記第１の中心位置データは、前記第１の中心位置データを座標データとして生成し、
前記第１の照合部は、生成された前記座標データ間の照合処理を行うことを
特徴とする請求項２に記載のパターンマッチング装置。
【請求項４】
前記第１の中心位置データ検出部は、前記パターンデータのエッジ位置を検出するエッジ位置検出部と、検出したエッジ位置を中心に検出対象とするホールパターンを加算方式で描画する投票部とを備え、前記パターンデータ内に含まれた検出対象とする前記ホールパターンの形状と類似したホールパターンの中心位置を強調した画像データを生成することを特徴とする請求項２又は３に記載のパターンマッチング装置。
【請求項５】
前記ＣＡＤデータから、ホールパターンの基準径を算出する検査パラメータ生成部を有し、前記第１の中心位置データ検出部は、前記基準径に基づいたホールパターンの投票処理を行うことを特徴とする請求項４に記載のパターンマッチング装置。
【請求項６】
前記投票処理は、画像サイズと同サイズの投票データに、エッジ位置から半径Ｒの円パターンを描画し、該描画処理を全てのエッジ画素位置に対して行う処理であって、描画の際に投票データに描画した回数を記憶する処理であることを特徴とする請求項５に記載のパターンマッチング装置。
【請求項７】
前記第１の中心位置データ検出部は、検出したエッジ位置を中心に、検出対象とするホールパターンの大きさを段階的に変化させた複数のホールパターンを加算方式で描画する投票部を備えたことを
特徴とする請求項４に記載のパターンマッチング装置。
【請求項８】
前記ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報に基づき、前記画像データと、前記ＣＡＤデータと、前記第１の中心位置データと、
を重ね合わせた画像データを生成する画像データ合成部
を備えたことを特徴とする請求項１に記載のパターンマッチング装置。
【請求項９】
前記重ね合わせた画像データを表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項８に記載のパターンマッチング装置。
【請求項１０】
パターンデータと、ＣＡＤデータと、を直接照合することで、ＣＡＤデータに対応する画像データの位置情報を検出する第２の照合部と、
前記ＣＡＤデータの分析により、検査対象にホールパターンが含まれることを自動的に判定するＣＡＤデータ分析部と、
前記ＣＡＤデータの分析結果から、前記第１及び第２の照合部を切り替えてパターンマッチングを実行する切り替え操作部と
を有することを特徴とする請求項１から９までのいずれか１項に記載のパターンマッチング装置。
【請求項１１】
パターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、
検査対象となる前記画像データが前記ＣＡＤデータと対応するパターンであることを前記ＣＡＤデータに基づいて検出するパターン種別判別部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項１２】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、
前記ＣＡＤデータからホールパターンの基準径を調べ、該基準径から前記画像データにおけるホールパターン径を計算するホールパターン径演算部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項１３】
ホールパターンの画像データに基づいてホールパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ホールパターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのホールパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、を備え、
前記第１の中心位置データ検出部は、投票処理により、画像データ中から大きさの異なる複数のホールパターンの中心位置を検出することを特徴とするパターンマッチング装置。
【請求項１４】
画像データを取得する画像データ取得部と、
該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と
を有する半導体検査システム。
【請求項１５】
画像データを取得する画像データ取得部と、
該画像データ取得部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と、
各種パラメータを入力するためのパラメータウィンドウと、パラメータに基づいたＣＡＤデータ及び画像データ、及びパターンマッチング結果を表示するためのデータ参照ウィンドウとを表示部に表示するための制御を行う表示制御部と
を有する半導体検査システム。
【請求項１６】
前記表示制御部は、前記位置情報に基づき、前記画像データと前記ＣＡＤデータと、前記パターンの中心位置と、を重ねた画像又は前記画像データに対応する前記ＣＡＤデータの位置情報の少なくともいずれかを表示する制御を行うことを特徴とする請求項１５に記載の半導体検査システム。
【請求項１７】
さらに、前記画像データ取得部を制御する制御部を備えた電子計算機と
を備えたことを特徴とする請求項１５又は１６に記載の半導体検査システム。
【請求項１８】
ネットワーク経由もしくは外部接続型のメモリ経由でＣＡＤデータ及び電子顕微鏡の画像データを受信可能なデータ受信部と、
該データ受信部により取得されたパターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記ＣＡＤデータパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と
を備えたことを特徴とする半導体検査システム。
【請求項１９】
パターンの画像データに基づいてパターンの第１の中心位置データを検出する第１の中心位置データ検出部と、
前記パターン形成におけるＣＡＤデータに基づいて、ＣＡＤデータのパターンの第２の中心位置データを検出する第２の中心位置データ検出部と、
前記第１の中心位置データと、前記第２の中心位置データとを照合し、前記ＣＡＤデータに対応する前記画像データの位置情報を検出する照合部と
を備えたことを特徴とするパターンマッチング装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【公開番号】特開２００７−１２１１４７（Ｐ２００７−１２１１４７Ａ）
【公開日】平成１９年５月１７日（２００７．５．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００５−３１４８５３（Ｐ２００５−３１４８５３）
【出願日】平成１７年１０月２８日（２００５．１０．２８）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＥＴＨＥＲＮＥＴ
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年５月１７日（２００７．５．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成１７年１０月２８日（２００５．１０．２８）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．ＥＴＨＥＲＮＥＴ
【出願人】（５０１３８７８３９）株式会社日立ハイテクノロジーズ (4,325)
【Ｆターム（参考）】
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