パターン評価方法、プログラムおよびパターン評価装置
【課題】 正確かつ容易にパターンを評価する。
【解決手段】 評価対象であるパターンの画像を取得し、この画像からパターンの輪郭点を検出し、検出された輪郭点を制御点としてパラメータ曲線を作成し、作成されたパラメータ曲線に基づいてパターンを評価する。
【解決手段】 評価対象であるパターンの画像を取得し、この画像からパターンの輪郭点を検出し、検出された輪郭点を制御点としてパラメータ曲線を作成し、作成されたパラメータ曲線に基づいてパターンを評価する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン評価方法、プログラムおよびパターン評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術によるパターン評価について、半導体の微細パターンを評価する場合を例にとって説明する。ただし、本発明は半導体パターンの分野に限定されることなく，例えばフォトマスク等のガラス基板の評価をはじめ，他の様々な工業分野に於けるパターン寸法及び形状の新しい計測手法を提供するものである。
【０００３】
半導体装置の製造工程では、フォトリソグラフィー工程やエッチング工程等で形成される微細パターンの寸法を評価することが重要である。パターンの寸法（例えば、ラインパターンの場合の線幅やホールパターンの場合の穴径等）を計測して評価するために、一般にＣＤ−ＳＥＭ（Critical Dimension Scanning Electron Microscope）が用いられる。ＣＤ−ＳＥＭは、パターンへの１次電子ビームの照射により発生した二次電子を検出器で捕獲し、その信号強度として得られるパターンのＳＥＭ画像に所定の画像処理を行なうことでパターン寸法等を計測する。ラインパターンの線幅を求める場合を取り上げて以下に説明する。
【０００４】
最初に、ラインパターンの方向に垂直になるように電子ビームの走査線方向を定めてＳＥＭ画像が取得される。次に、測定レシピに記述された、またはオペレータにより指定された計測範囲（ＲＯＩ）に従ってＳＥＭ画像の一部が切り出され、例えば画像処理を実行するコンピュータの画像メモリに保存される。切り出された画像での電子ビームのスキャン方向をＸ方向とすると、Ｘ方向での線画素毎の階調値が検出されて濃度分布曲線（ラインプロファイル）が作成され、この濃度分布曲線から、例えば閾値法によって必要な（この場合左右二ヶ所の）輪郭点が抽出される。この輪郭点の距離（Ｘ座標の差）をラインパターンのこの線画素における幅として、各線画素毎にラインパターンの幅が計算される。得られた値をＲＯＩの長さ方向（Ｙ方向）に平均したものが最終的にラインパターンの幅として出力される。なお、画像のノイズによる計算値の変動を除去するために、例えば上下の線画素も加えた三本の線画素での幅を平均した値を求め、得られた値をその線画素における幅としても良く、さらに、この値をＲＯＩの長さ方向に平均したものを最終的にラインパターンの幅として出力しても良い。
【０００５】
このように、パターンの寸法計測を行なう場合、画像処理として次の２ステップが必要である。まず、輪郭点検出アルゴリズムを用いてパターンの輪郭点を検出する手順と、検出された輪郭点の座標から、計測の目的に合ったＣＤ計測アルゴリズムによりパターン寸法を計算するという手順である。このうち、輪郭点検出アルゴリズムには閾値法、直線近似法の他、最大傾斜法などが提案されている（例えば特許文献１）。
【０００６】
また、ＣＤ計測アルゴリズムとしては、上述した例のように輪郭点間のＸ軸方向の平均距離を用いたり、例えば幅が一定でないラインパターンの場合には、例えば最大または最小の輪郭点間距離をそれぞれ最大線幅および最小線幅として計算する、という単純な方法以外に、例えば特許文献２に提案されているように複雑な計算手順を要する方法もある。
【０００７】
輪郭点座標から直接パターンを計測するこれらの方法以外にも、パターンの輪郭を何らかの手段で表現し、そのパターン輪郭を計測することでパターン計測を代用する方法もある。例えば、ホールパターンを計測する場合は、得られた輪郭点から近似円を算出し、算出した近似円の直径をホールパターンの直径として代用する手法が提案されている。また、レチクルのＯＰＣ形状のように、さらに複雑なパターン形状を評価するために、輪郭点を数珠繋ぎにしてポリゴン曲線で表現するという提案もなされている。
【０００８】
しかしながら、輪郭点を数珠繋ぎにしてポリゴン曲線で表現する方法では、実際のパターン輪郭を不自然な輪郭線として近似するために、特に輪郭点の数が少ない場合は不正確な計測結果をもたらしていた。このため、パターン形状の特徴量のうち、特にパターン輪郭に関係のある特徴量、例えばパターンコーナ部の丸みやパターンのラフネス等を十分に正確に計測することができなかった。この一方、輪郭点の数が多い場合は、処理コンピュータのＣＰＵ負荷が増大するために、コンピュータでの扱いが困難になるという問題があった。
【特許文献１】特開平９−１８４７１４
【特許文献２】特開２０００−１７１２３０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、正確かつ容易にパターンを評価できるパターン評価方法、このようなパターン評価方法をコンピュータに実行させるプログラム、およびパターン評価装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、以下の手段により上記課題の解決を図る。
【００１１】
即ち、本発明によれば、
評価対象であるパターンの画像を取得する手順と、
上記画像から上記パターンの輪郭点を検出する手順と、
検出された上記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成する手順と、
作成された上記パラメータ曲線に基づいて上記パターンを評価する手順と、
を備えるパターン評価方法が提供される。
【００１２】
また、本発明によれば、
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて上記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された上記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された上記パラメータ曲線に基づいて上記パターンを評価する評価手段と、
を備えるパターン評価装置が提供される。
【００１３】
さらに、本発明によれば、
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて上記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された上記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された上記パラメータ曲線をサンプリングし、ポリゴン図形を描画するための頂点の座標として出力すると、
を備えるパターン評価装置が提供される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、いかなる形状のパターンについてもより少ないデータ量でその形状を表現できるので、、コンピュータ資源に負荷をかけることなく、高い精度でパターンの定量的評価を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。なお、以下の各図において、同一の部分には同一の参照番号を付し、必要な場合を除いてその重複説明は省略する。
【００１６】
（１）パターン評価装置の第１の実施の形態
図１は、本発明にかかるパターン評価装置の第１の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。同図に示すパターン評価装置は、画像処理可能なコンピュータ１０と、このコンピュータ１０に接続された取り外し可能な記憶装置ＭＲとを備える。
【００１７】
コンピュータ１０は、画像メモリ１４と、輪郭点検出部１６と、本実施形態において特徴的なパラメータ曲線作成部１８と、パターン特徴量算出部２２と、これらの各処理部に共通に接続されるとともに記憶装置ＭＲに接続されて装置全体を制御する制御部１２と、を備える。
【００１８】
画像メモリ１４は、装置の外部から評価対象であるパターンの画像データを受け入れて記憶する。輪郭点検出部１６は、例えば輪郭点検出手段に対応し、画像メモリ１４から画像データを引き出して既知の方法を用いてパターンの輪郭点を検出して輪郭点検出部１６に供給する。パラメータ曲線作成部は、例えばパラメータ曲線作成手段に対応し、輪郭点検出部１６から与えられたパターン輪郭点のデータを用い、パターン輪郭点を制御点とするパラメータ曲線（近似曲線）を作成し、パターン特徴量算出部２２に供給する。パターン特徴量算出部２２は、例えば評価手段に対応し、与えられたパラメータ曲線からパターンの特徴量を算出して出力する。
【００１９】
記憶装置ＭＲは、複数の記憶領域を有し、後述する評価方法をコンピュータ１０に実行させるプログラムをレシピファイルの形態で格納するとともに、パラメータ曲線を作成するためのＣＧ（Computer Graphics）プログラムをも格納する。
【００２０】
図１に示すパターン評価装置の動作について、本発明にかかるパターン評価方法の第１および第２の実施の形態として図２〜図４を参照しながら説明する。
【００２１】
（２）パターン評価方法の第１の実施の形態
図２は、本発明にかかるパターン評価方法の第１の実施の形態概略手順を示すフロー図である。ここでは、例としてラインパターンのラフネスを計測する場合を取り上げる。
【００２２】
まず、評価対象のパターンの画像を取得し、その画像データからパターンの輪郭点を検出する（ステップＳ１）。輪郭点の検出方法は、既知の方法を用いることができ、例えばＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）によりパターンの画像を取得した場合は、予め設定されたＲＯＩ（Region Of Inspection）でＳＥＭ画像を切り出し、切り出したＲＯＩ内の画素の濃淡情報（ラインプロファイル）に対して、例えば閾値法を適用すれば良い。輪郭の検出方法には、この他に様々な方法を利用でき、いずれの方法により検出された輪郭点についても本発明を適用できることは勿論である。
【００２３】
次に、得られた輪郭点を、存在する輪郭線毎にグループ分けしてラベリング処理を実行する。本実施形態のラインパターンでは、その長手方向をＲＯＩの上下方向とすると、左右の輪郭線に属する２グループの輪郭点群に分けられる。次に、各グループの輪郭点群に対してポリゴン化処理を実行する。即ち、各グループ毎に、属する輪郭点を数珠繋ぎに直線で結ぶことによりポリゴン図形を作成する。このとき、一つの輪郭点群には単一のポリゴン図形が対応するようにし、局所的な閉ループが存在しないように輪郭点を繋ぐように留意する必要がある。このような図形作成処理は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）に過大な負担を強いる場合が多いが、本実施形態では、ＳＥＭ画像の線画素毎に予め輪郭点が検出されているので、ポリゴン化処理は容易に実行できる。この手順の重要点は、ポリゴン化によって輪郭点に順番が付与される点にある。
【００２４】
次に、上述した手順により順番が付与された輪郭点を制御点と定義してパラメータ曲線を作成する（ステップＳ２）。
【００２５】
図３にパラメータ曲線の一例を示す。パラメータ曲線とはパラメータの陽関数形式で表現される曲線をいい、そのパラメータ値は、図３に示すように、一つのパラメータ曲線に沿って始点で０、終点で１となるような値を有し、曲線の形状はそのパラメータを変化させることで表現できる。関数が多項式関数であれば多項式曲線、有理式関数であれば有理曲線と呼ばれ、２次曲線も多項式や有理式のパラメータ曲線として表現可能である。例えば、放物線の場合には、
【数１】
のように多項式曲線となる。また、楕円の場合には、
【数２】
となり、さらに双曲線の場合には、
【数３】
と有理式曲線になる。一般に、ＣＡＤ／ＣＡＭ等の工業デザイン用の設計ツールとして以下の曲線が広く利用されている。
１）エルミート(Hermite)曲線
２）ベジェ(Bezier)曲線
３）有理ベジェ(rational Bezier)曲線
４）Ｂスプライン(B-spline)曲線
５）非一様有理Ｂスプライン曲線（ＮＵＲＢＳ(non uniform rational B-Spline)曲線）
【００２６】
これらの曲線のうち、有理曲線は、制御点に重みのパラメータを持てるように定義を拡張したものである。そもそも、ＮＵＲＢＳ曲線は上述したパラメータ曲線を含んだ曲線として定義されているため、上記パラメータ曲線はすべてＮＵＲＢＳ曲線に含まれると考えても良い。非有理曲線を各々の制御点の重みが１である有理曲線とみなすこともできる。実際に、ベジェ曲線はすべての制御点の重みが１でノットベクタ（knot vector）が一様(uniform)に増加する（間隔が等しい）という特殊な場合として存在する。ＮＵＲＢＳ曲線とベジェ曲線との性質の違いのうち重要な点は、円や楕円という円錐曲線が表現できるか否かという点であり、このため、ＣＡＤやＣＧの分野では円錐曲線も正確に表現できるＮＵＲＢＳ曲線が採用されている。しかしながら本実施形態では、円錐曲線を正確に表現できないデメリットよりも計算時間が短縮されるというメリットを重要視し、ベジェ曲線をパラメータ曲線として選択する。有理曲線を扱う形態は、次記する第２の実施の形態で説明する。
【００２７】
ベジェ曲線は文字の輪郭線を数式として表現するアウトラインフォントにしばしば用いられる。ベジェ曲線の代表的な性質を以下に列挙する。
１）凸包性：区間ｔ∈［０，１］における曲線は、制御点で構成される凸包の内部に存在する。
２）変動減少性：曲線は制御点列の形状を滑らかにした形になる。
３）疑似局所制御性：制御点を移動するとその点に対応する曲線部分が大きく変形する。
４）直線再現性：制御点を直線上に配置すると、曲線が直線になる。
５）アフィン不変性：曲線にアフィン変換を施した結果とアフィン変換を施した制御点から得られる曲線とが等しくなる。
【００２８】
上記性質のうち、１）の性質はホールパターンを計測する場合に注意する必要があるが、一般に、ホールパターンの輪郭点は凸図形にならないし、輪郭点を多数検出すれば凸包性による誤差を低減することができる。
【００２９】
ベジェ曲線を作成するためには、ポリゴン曲線として与えられる制御点の座標と数＝ｎ＋１に加え、基底関数の次数＝ｋと、Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓとが要素として必要である。これらはユーザに指定させることもできるが、一般に曲線の滑らかさを制御するためには次数＝３で十分であるため、本実施形態では次数３がソフトウェアにより予め設定されているものと想定する。これらの必要情報からベジェ曲線を作成する方法は既に多数の文献で解説されているので、本実施形態では詳細な説明を省略する。
【００３０】
最後に、得られたパラメータ曲線を評価対象パターンの輪郭線と規定してパターン形状の計測を実行する（ステップＳ３）。より具体的には、パラメータ曲線で規定された輪郭線と各制御点との距離をそれぞれ求め、これらの距離の平均値を算出する。この平均値は、ベジェ曲線を基準輪郭線とした場合の輪郭点の分散値に相当し、パターンのマイクロラフネスに関係する量と考えられる。従来、近似直線を基準としてラフネスが計測されてきた。しかしながら、このような基準では、真に直線のラインパターン以外、例えば図４に示すパターンＰｃｖのように、曲率を有するラインパターンでは正確なラフネスの計測ができなかった。本実施形態の評価方法によれば、いかなる形状のパターンであってもそのラフネスを計測することが可能になる。
【００３１】
（３）パターン評価方法の第２の実施の形態
本発明にかかるパターン評価方法の第２の実施の形態について、ホールパターンのラフネスを計測する場合を取り上げて説明する。以下では、輪郭モデルとのマッチングを利用して検出されたホールパターンの輪郭点を用いる。輪郭点の検出方法は、勿論他の方法を用いることができる。
【００３２】
検出された輪郭点からホールパターンの形状の特徴量、例えば半径等を計測するために、輪郭点列から近似円を算出し、その近似円の形状特徴量でホールパターンの評価結果の代用にすることは従来から用いられている。本実施形態でも、ホールパターンの輪郭曲線を表現するパラメータ曲線として非一様有理Ｂスプライン曲線を用いる。非一様有理Ｂスプライン曲線は、以下の要素で表現される。
１）制御点の座標、数＝ｎ＋１
２）制御点の重み
３）基底関数の次数＝ｋ Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ
４）ノットにより分割されるセグメント数
【００３３】
ここで、ノットベクトルとはセグメントがどの位置で分割されているかを示す単なるシーケンスであり、以下の３つのタイプに分類される。
ａ）Ｐｒｉｏｄｉｃ／Ｕｎｉｆｏｒｍ：例えばｎ＝３、ｋ＝３の場合 ［０ １ ２ ３ ４ ５ ６］
ｂ）Ｎｏｎ Ｐｒｉｏｄｉｃ：例えばｎ＝３、ｋ＝３の場合［０ ０ ０ １ ２ ２ ２］
ｃ）Ｎｏｎ Ｕｎｉｆｏｒｍ：いわゆる非一様有理Ｂスプライン曲線の場合で、例えば［０ ０ ０ １ ２ ５ ５］
【００３４】
制御点の重みは、輪郭点の固有値に比例した値を用いる。本実施形態では輪郭点検出の際の得られたマッチングスコア値に比例した量を用いる。本実施例では、比例式は単純な係数をかけた一次式を採用するがその他の比例関係を使用してもかまわない。このようにして得られたホールパターンの輪郭線の一例を図５に示す。この輪郭線からパターンのラフネスは実施例１と同様の手順によって求められる。また、数式で輪郭線が与えられているため、パターンの特徴量、例えば局所的な曲率、面積、周囲長といった量を正確にしかも短時間に計算できる。
【００３５】
このように輪郭線をパラメータ曲線として数式で表現することには次のメリットがある。
１．輪郭線の性質に関わるパターンの特徴量を容易に計算できる。特徴量の典型例としては、局所的な曲率、面積、周囲長などがある。
２．輪郭線のデータを簡易に保存できる。このため、データ保存に供する記憶媒体のリソースを低減でき、さらには、データの保存や読み込み（輪郭線のＣＲＴ表示等を含む）に供されるＣＰＵのリソースを低減することができる。
３．パラメータ曲線の形態で表現されるので、輪郭線の拡大または縮小に伴ってその精度が変化することがない。
【００３６】
（４）パターン評価装置の第２の実施の形態
図６は、本発明にかかるパターン評価装置の第２の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。同図に示すパターン評価装置は、図１に示すパターン評価装置のパターン特徴量算出部２２に代えて、サンプリング部２４を備える。サンプリング部２４は、例えばサンプリング手段に対応する。本実施形態のパターン評価装置のその他の構成は、図１に示すパターン評価装置と実質的に同一である。
【００３７】
サンプリング部２４は、パラメータ曲線作成部１８により作成されたパラメータ曲線を構成する座標のサンプリングを実行し、外部のシミュレータ３０に供給する。サンプリングは、パラメータ曲線上の任意の一点から任意の間隔で行う。シミュレータ３０は、サンプリング部２４から供給された座標データを用い、これらの座標を頂点とするポリゴン図形を作成して各種のシミュレーションを実行する。図６に示すパターン評価装置の動作を、本発明にかかるパターン評価方法の第３の実施の形態として図７を参照しながら説明する。
【００３８】
（５）パターン評価方法の第３の実施の形態
図７は、本実施形態のパターン評価方法の概略手順を説明するフローチャートである。以下に説明するパターン評価手順は、記憶装置ＭＲ内にレシピファイルの形態で格納されている。
【００３９】
まず、図６のパターン評価装置の制御部１２が記憶装置ＭＲからレシピファイルの内容を読み取り、図示しないバッファメモリに格納する。次に、外部の撮像装置（図示せず）から評価対象のパターンの画像を画像メモリ１４に取り込む。続いて、前述したパターン評価方法の第１の実施の形態と同様に、評価対象パターンの画像からその輪郭点を検出し（ステップＳ１１）、得られた輪郭点の座標を用いてパラメータ曲線作成部１８が評価対象パターンに近似するパラメータ曲線を作成する（ステップＳ１２）。
【００４０】
さらに、サンプリング部２４がパラメータ曲線作成部１８により作成されたパラメータ曲線のサンプリングを実行する（ステップＳ１３）。このとき、パラメータ曲線の局所的な曲率に応じてサンプリングの間隔を変える。例えば、曲率が大きいところではより小さい間隔になるようにサンプリングする。これにより、より少ない頂点数でよりオリジナルのパターンに忠実なポリゴン図形を作成することができる。
【００４１】
最後に、シミュレータ３０は、サンプリング部２４から供給された座標データを用い、これらの座標を頂点とするポリゴン図形を作成して（ステップＳ１４）、各種のシミュレーションを実行する。
【００４２】
このように、本実施形態によれば、局所的な曲率に応じて間隔を変えてサンプリングされた座標データを出力するので、少ないデータ量でより正確なパターン形状を表現できる。これにより、例えばパターン形状を各種コンピュータシミュレーションにかける場合等に，計算時間やＣＰＵコストを大幅に低減でき、さらにはより正確なシミュレーション結果を得ることが可能になる。
【００４３】
（６）プログラムおよび記録媒体
上述したパターン評価方法の一連の手順は、プログラムに組み込み、画像処理可能なコンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかるパターン評価方法を汎用コンピュータを用いて実現することができる。また、上述したパターン評価方法の一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。
【００４４】
記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または記録媒体に収納して頒布しても良い。
【００４５】
（６）半導体装置の製造方法
上述したパターン評価方法を用いた低コスト・高精度の検査工程を含むプロセスで半導体装置を製造することにより、高いスループットおよび歩留まりで半導体装置を製造することが可能になる。
【００４６】
以上、本発明の実施の形態のいくつかについて説明したが、本発明は上記形態に限ることなく、その技術的範囲内で種々変形して実施できることは勿論である。例えば、上述した実施形態では、パターンの画像としてＳＥＭ画像を用いる場合について説明したが、これに限ることなく、光学的撮像装置により得られた光顕画像にも本発明を勿論適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明にかかるパターン評価装置の第１の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明にかかるパターン評価方法の第１の実施の形態の概略手順を示すフロー図である。
【図３】パラメータ曲線の一例を示す図である。
【図４】曲率を有するラインパターンの一例を示す図である。
【図５】本発明にかかるパターン評価方法の第２の実施の形態により得られたホールパターンの輪郭線の一例を示す図である。
【図６】本発明にかかるパターン評価装置の第２の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本発明にかかるパターン評価方法の第３の実施の形態の概略手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００４８】
２，４ パターン評価装置
１０，２０ コンピュータ
１２ 制御部
１４ 画像メモリ
１６ 輪郭点検出部
１８ パラメータ曲線作成部
２２ パターン特徴量算出部
２４ サンプリング部
３０ シミュレータ
３２ パラメータ曲線サンプリング部
ＭＲ 記憶装置
Ｐａ０〜Ｐａ５，Ｐｂ０〜Ｐｂ２２ 輪郭点（制御点）
Ｐ０（ｔ）〜Ｐ２（ｔ） セグメント
Ｐｃｖ 曲率を有するパターン
Ｕ３〜Ｕ５ パラメータ値
【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン評価方法、プログラムおよびパターン評価装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術によるパターン評価について、半導体の微細パターンを評価する場合を例にとって説明する。ただし、本発明は半導体パターンの分野に限定されることなく，例えばフォトマスク等のガラス基板の評価をはじめ，他の様々な工業分野に於けるパターン寸法及び形状の新しい計測手法を提供するものである。
【０００３】
半導体装置の製造工程では、フォトリソグラフィー工程やエッチング工程等で形成される微細パターンの寸法を評価することが重要である。パターンの寸法（例えば、ラインパターンの場合の線幅やホールパターンの場合の穴径等）を計測して評価するために、一般にＣＤ−ＳＥＭ（Critical Dimension Scanning Electron Microscope）が用いられる。ＣＤ−ＳＥＭは、パターンへの１次電子ビームの照射により発生した二次電子を検出器で捕獲し、その信号強度として得られるパターンのＳＥＭ画像に所定の画像処理を行なうことでパターン寸法等を計測する。ラインパターンの線幅を求める場合を取り上げて以下に説明する。
【０００４】
最初に、ラインパターンの方向に垂直になるように電子ビームの走査線方向を定めてＳＥＭ画像が取得される。次に、測定レシピに記述された、またはオペレータにより指定された計測範囲（ＲＯＩ）に従ってＳＥＭ画像の一部が切り出され、例えば画像処理を実行するコンピュータの画像メモリに保存される。切り出された画像での電子ビームのスキャン方向をＸ方向とすると、Ｘ方向での線画素毎の階調値が検出されて濃度分布曲線（ラインプロファイル）が作成され、この濃度分布曲線から、例えば閾値法によって必要な（この場合左右二ヶ所の）輪郭点が抽出される。この輪郭点の距離（Ｘ座標の差）をラインパターンのこの線画素における幅として、各線画素毎にラインパターンの幅が計算される。得られた値をＲＯＩの長さ方向（Ｙ方向）に平均したものが最終的にラインパターンの幅として出力される。なお、画像のノイズによる計算値の変動を除去するために、例えば上下の線画素も加えた三本の線画素での幅を平均した値を求め、得られた値をその線画素における幅としても良く、さらに、この値をＲＯＩの長さ方向に平均したものを最終的にラインパターンの幅として出力しても良い。
【０００５】
このように、パターンの寸法計測を行なう場合、画像処理として次の２ステップが必要である。まず、輪郭点検出アルゴリズムを用いてパターンの輪郭点を検出する手順と、検出された輪郭点の座標から、計測の目的に合ったＣＤ計測アルゴリズムによりパターン寸法を計算するという手順である。このうち、輪郭点検出アルゴリズムには閾値法、直線近似法の他、最大傾斜法などが提案されている（例えば特許文献１）。
【０００６】
また、ＣＤ計測アルゴリズムとしては、上述した例のように輪郭点間のＸ軸方向の平均距離を用いたり、例えば幅が一定でないラインパターンの場合には、例えば最大または最小の輪郭点間距離をそれぞれ最大線幅および最小線幅として計算する、という単純な方法以外に、例えば特許文献２に提案されているように複雑な計算手順を要する方法もある。
【０００７】
輪郭点座標から直接パターンを計測するこれらの方法以外にも、パターンの輪郭を何らかの手段で表現し、そのパターン輪郭を計測することでパターン計測を代用する方法もある。例えば、ホールパターンを計測する場合は、得られた輪郭点から近似円を算出し、算出した近似円の直径をホールパターンの直径として代用する手法が提案されている。また、レチクルのＯＰＣ形状のように、さらに複雑なパターン形状を評価するために、輪郭点を数珠繋ぎにしてポリゴン曲線で表現するという提案もなされている。
【０００８】
しかしながら、輪郭点を数珠繋ぎにしてポリゴン曲線で表現する方法では、実際のパターン輪郭を不自然な輪郭線として近似するために、特に輪郭点の数が少ない場合は不正確な計測結果をもたらしていた。このため、パターン形状の特徴量のうち、特にパターン輪郭に関係のある特徴量、例えばパターンコーナ部の丸みやパターンのラフネス等を十分に正確に計測することができなかった。この一方、輪郭点の数が多い場合は、処理コンピュータのＣＰＵ負荷が増大するために、コンピュータでの扱いが困難になるという問題があった。
【特許文献１】特開平９−１８４７１４
【特許文献２】特開２０００−１７１２３０
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、正確かつ容易にパターンを評価できるパターン評価方法、このようなパターン評価方法をコンピュータに実行させるプログラム、およびパターン評価装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、以下の手段により上記課題の解決を図る。
【００１１】
即ち、本発明によれば、
評価対象であるパターンの画像を取得する手順と、
上記画像から上記パターンの輪郭点を検出する手順と、
検出された上記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成する手順と、
作成された上記パラメータ曲線に基づいて上記パターンを評価する手順と、
を備えるパターン評価方法が提供される。
【００１２】
また、本発明によれば、
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて上記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された上記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された上記パラメータ曲線に基づいて上記パターンを評価する評価手段と、
を備えるパターン評価装置が提供される。
【００１３】
さらに、本発明によれば、
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて上記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された上記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された上記パラメータ曲線をサンプリングし、ポリゴン図形を描画するための頂点の座標として出力すると、
を備えるパターン評価装置が提供される。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、いかなる形状のパターンについてもより少ないデータ量でその形状を表現できるので、、コンピュータ資源に負荷をかけることなく、高い精度でパターンの定量的評価を行なうことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態のいくつかについて図面を参照しながら説明する。なお、以下の各図において、同一の部分には同一の参照番号を付し、必要な場合を除いてその重複説明は省略する。
【００１６】
（１）パターン評価装置の第１の実施の形態
図１は、本発明にかかるパターン評価装置の第１の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。同図に示すパターン評価装置は、画像処理可能なコンピュータ１０と、このコンピュータ１０に接続された取り外し可能な記憶装置ＭＲとを備える。
【００１７】
コンピュータ１０は、画像メモリ１４と、輪郭点検出部１６と、本実施形態において特徴的なパラメータ曲線作成部１８と、パターン特徴量算出部２２と、これらの各処理部に共通に接続されるとともに記憶装置ＭＲに接続されて装置全体を制御する制御部１２と、を備える。
【００１８】
画像メモリ１４は、装置の外部から評価対象であるパターンの画像データを受け入れて記憶する。輪郭点検出部１６は、例えば輪郭点検出手段に対応し、画像メモリ１４から画像データを引き出して既知の方法を用いてパターンの輪郭点を検出して輪郭点検出部１６に供給する。パラメータ曲線作成部は、例えばパラメータ曲線作成手段に対応し、輪郭点検出部１６から与えられたパターン輪郭点のデータを用い、パターン輪郭点を制御点とするパラメータ曲線（近似曲線）を作成し、パターン特徴量算出部２２に供給する。パターン特徴量算出部２２は、例えば評価手段に対応し、与えられたパラメータ曲線からパターンの特徴量を算出して出力する。
【００１９】
記憶装置ＭＲは、複数の記憶領域を有し、後述する評価方法をコンピュータ１０に実行させるプログラムをレシピファイルの形態で格納するとともに、パラメータ曲線を作成するためのＣＧ（Computer Graphics）プログラムをも格納する。
【００２０】
図１に示すパターン評価装置の動作について、本発明にかかるパターン評価方法の第１および第２の実施の形態として図２〜図４を参照しながら説明する。
【００２１】
（２）パターン評価方法の第１の実施の形態
図２は、本発明にかかるパターン評価方法の第１の実施の形態概略手順を示すフロー図である。ここでは、例としてラインパターンのラフネスを計測する場合を取り上げる。
【００２２】
まず、評価対象のパターンの画像を取得し、その画像データからパターンの輪郭点を検出する（ステップＳ１）。輪郭点の検出方法は、既知の方法を用いることができ、例えばＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）によりパターンの画像を取得した場合は、予め設定されたＲＯＩ（Region Of Inspection）でＳＥＭ画像を切り出し、切り出したＲＯＩ内の画素の濃淡情報（ラインプロファイル）に対して、例えば閾値法を適用すれば良い。輪郭の検出方法には、この他に様々な方法を利用でき、いずれの方法により検出された輪郭点についても本発明を適用できることは勿論である。
【００２３】
次に、得られた輪郭点を、存在する輪郭線毎にグループ分けしてラベリング処理を実行する。本実施形態のラインパターンでは、その長手方向をＲＯＩの上下方向とすると、左右の輪郭線に属する２グループの輪郭点群に分けられる。次に、各グループの輪郭点群に対してポリゴン化処理を実行する。即ち、各グループ毎に、属する輪郭点を数珠繋ぎに直線で結ぶことによりポリゴン図形を作成する。このとき、一つの輪郭点群には単一のポリゴン図形が対応するようにし、局所的な閉ループが存在しないように輪郭点を繋ぐように留意する必要がある。このような図形作成処理は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）に過大な負担を強いる場合が多いが、本実施形態では、ＳＥＭ画像の線画素毎に予め輪郭点が検出されているので、ポリゴン化処理は容易に実行できる。この手順の重要点は、ポリゴン化によって輪郭点に順番が付与される点にある。
【００２４】
次に、上述した手順により順番が付与された輪郭点を制御点と定義してパラメータ曲線を作成する（ステップＳ２）。
【００２５】
図３にパラメータ曲線の一例を示す。パラメータ曲線とはパラメータの陽関数形式で表現される曲線をいい、そのパラメータ値は、図３に示すように、一つのパラメータ曲線に沿って始点で０、終点で１となるような値を有し、曲線の形状はそのパラメータを変化させることで表現できる。関数が多項式関数であれば多項式曲線、有理式関数であれば有理曲線と呼ばれ、２次曲線も多項式や有理式のパラメータ曲線として表現可能である。例えば、放物線の場合には、
【数１】
のように多項式曲線となる。また、楕円の場合には、
【数２】
となり、さらに双曲線の場合には、
【数３】
と有理式曲線になる。一般に、ＣＡＤ／ＣＡＭ等の工業デザイン用の設計ツールとして以下の曲線が広く利用されている。
１）エルミート(Hermite)曲線
２）ベジェ(Bezier)曲線
３）有理ベジェ(rational Bezier)曲線
４）Ｂスプライン(B-spline)曲線
５）非一様有理Ｂスプライン曲線（ＮＵＲＢＳ(non uniform rational B-Spline)曲線）
【００２６】
これらの曲線のうち、有理曲線は、制御点に重みのパラメータを持てるように定義を拡張したものである。そもそも、ＮＵＲＢＳ曲線は上述したパラメータ曲線を含んだ曲線として定義されているため、上記パラメータ曲線はすべてＮＵＲＢＳ曲線に含まれると考えても良い。非有理曲線を各々の制御点の重みが１である有理曲線とみなすこともできる。実際に、ベジェ曲線はすべての制御点の重みが１でノットベクタ（knot vector）が一様(uniform)に増加する（間隔が等しい）という特殊な場合として存在する。ＮＵＲＢＳ曲線とベジェ曲線との性質の違いのうち重要な点は、円や楕円という円錐曲線が表現できるか否かという点であり、このため、ＣＡＤやＣＧの分野では円錐曲線も正確に表現できるＮＵＲＢＳ曲線が採用されている。しかしながら本実施形態では、円錐曲線を正確に表現できないデメリットよりも計算時間が短縮されるというメリットを重要視し、ベジェ曲線をパラメータ曲線として選択する。有理曲線を扱う形態は、次記する第２の実施の形態で説明する。
【００２７】
ベジェ曲線は文字の輪郭線を数式として表現するアウトラインフォントにしばしば用いられる。ベジェ曲線の代表的な性質を以下に列挙する。
１）凸包性：区間ｔ∈［０，１］における曲線は、制御点で構成される凸包の内部に存在する。
２）変動減少性：曲線は制御点列の形状を滑らかにした形になる。
３）疑似局所制御性：制御点を移動するとその点に対応する曲線部分が大きく変形する。
４）直線再現性：制御点を直線上に配置すると、曲線が直線になる。
５）アフィン不変性：曲線にアフィン変換を施した結果とアフィン変換を施した制御点から得られる曲線とが等しくなる。
【００２８】
上記性質のうち、１）の性質はホールパターンを計測する場合に注意する必要があるが、一般に、ホールパターンの輪郭点は凸図形にならないし、輪郭点を多数検出すれば凸包性による誤差を低減することができる。
【００２９】
ベジェ曲線を作成するためには、ポリゴン曲線として与えられる制御点の座標と数＝ｎ＋１に加え、基底関数の次数＝ｋと、Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓとが要素として必要である。これらはユーザに指定させることもできるが、一般に曲線の滑らかさを制御するためには次数＝３で十分であるため、本実施形態では次数３がソフトウェアにより予め設定されているものと想定する。これらの必要情報からベジェ曲線を作成する方法は既に多数の文献で解説されているので、本実施形態では詳細な説明を省略する。
【００３０】
最後に、得られたパラメータ曲線を評価対象パターンの輪郭線と規定してパターン形状の計測を実行する（ステップＳ３）。より具体的には、パラメータ曲線で規定された輪郭線と各制御点との距離をそれぞれ求め、これらの距離の平均値を算出する。この平均値は、ベジェ曲線を基準輪郭線とした場合の輪郭点の分散値に相当し、パターンのマイクロラフネスに関係する量と考えられる。従来、近似直線を基準としてラフネスが計測されてきた。しかしながら、このような基準では、真に直線のラインパターン以外、例えば図４に示すパターンＰｃｖのように、曲率を有するラインパターンでは正確なラフネスの計測ができなかった。本実施形態の評価方法によれば、いかなる形状のパターンであってもそのラフネスを計測することが可能になる。
【００３１】
（３）パターン評価方法の第２の実施の形態
本発明にかかるパターン評価方法の第２の実施の形態について、ホールパターンのラフネスを計測する場合を取り上げて説明する。以下では、輪郭モデルとのマッチングを利用して検出されたホールパターンの輪郭点を用いる。輪郭点の検出方法は、勿論他の方法を用いることができる。
【００３２】
検出された輪郭点からホールパターンの形状の特徴量、例えば半径等を計測するために、輪郭点列から近似円を算出し、その近似円の形状特徴量でホールパターンの評価結果の代用にすることは従来から用いられている。本実施形態でも、ホールパターンの輪郭曲線を表現するパラメータ曲線として非一様有理Ｂスプライン曲線を用いる。非一様有理Ｂスプライン曲線は、以下の要素で表現される。
１）制御点の座標、数＝ｎ＋１
２）制御点の重み
３）基底関数の次数＝ｋ Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ Ｂａｓｉｓ Ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ
４）ノットにより分割されるセグメント数
【００３３】
ここで、ノットベクトルとはセグメントがどの位置で分割されているかを示す単なるシーケンスであり、以下の３つのタイプに分類される。
ａ）Ｐｒｉｏｄｉｃ／Ｕｎｉｆｏｒｍ：例えばｎ＝３、ｋ＝３の場合 ［０ １ ２ ３ ４ ５ ６］
ｂ）Ｎｏｎ Ｐｒｉｏｄｉｃ：例えばｎ＝３、ｋ＝３の場合［０ ０ ０ １ ２ ２ ２］
ｃ）Ｎｏｎ Ｕｎｉｆｏｒｍ：いわゆる非一様有理Ｂスプライン曲線の場合で、例えば［０ ０ ０ １ ２ ５ ５］
【００３４】
制御点の重みは、輪郭点の固有値に比例した値を用いる。本実施形態では輪郭点検出の際の得られたマッチングスコア値に比例した量を用いる。本実施例では、比例式は単純な係数をかけた一次式を採用するがその他の比例関係を使用してもかまわない。このようにして得られたホールパターンの輪郭線の一例を図５に示す。この輪郭線からパターンのラフネスは実施例１と同様の手順によって求められる。また、数式で輪郭線が与えられているため、パターンの特徴量、例えば局所的な曲率、面積、周囲長といった量を正確にしかも短時間に計算できる。
【００３５】
このように輪郭線をパラメータ曲線として数式で表現することには次のメリットがある。
１．輪郭線の性質に関わるパターンの特徴量を容易に計算できる。特徴量の典型例としては、局所的な曲率、面積、周囲長などがある。
２．輪郭線のデータを簡易に保存できる。このため、データ保存に供する記憶媒体のリソースを低減でき、さらには、データの保存や読み込み（輪郭線のＣＲＴ表示等を含む）に供されるＣＰＵのリソースを低減することができる。
３．パラメータ曲線の形態で表現されるので、輪郭線の拡大または縮小に伴ってその精度が変化することがない。
【００３６】
（４）パターン評価装置の第２の実施の形態
図６は、本発明にかかるパターン評価装置の第２の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。同図に示すパターン評価装置は、図１に示すパターン評価装置のパターン特徴量算出部２２に代えて、サンプリング部２４を備える。サンプリング部２４は、例えばサンプリング手段に対応する。本実施形態のパターン評価装置のその他の構成は、図１に示すパターン評価装置と実質的に同一である。
【００３７】
サンプリング部２４は、パラメータ曲線作成部１８により作成されたパラメータ曲線を構成する座標のサンプリングを実行し、外部のシミュレータ３０に供給する。サンプリングは、パラメータ曲線上の任意の一点から任意の間隔で行う。シミュレータ３０は、サンプリング部２４から供給された座標データを用い、これらの座標を頂点とするポリゴン図形を作成して各種のシミュレーションを実行する。図６に示すパターン評価装置の動作を、本発明にかかるパターン評価方法の第３の実施の形態として図７を参照しながら説明する。
【００３８】
（５）パターン評価方法の第３の実施の形態
図７は、本実施形態のパターン評価方法の概略手順を説明するフローチャートである。以下に説明するパターン評価手順は、記憶装置ＭＲ内にレシピファイルの形態で格納されている。
【００３９】
まず、図６のパターン評価装置の制御部１２が記憶装置ＭＲからレシピファイルの内容を読み取り、図示しないバッファメモリに格納する。次に、外部の撮像装置（図示せず）から評価対象のパターンの画像を画像メモリ１４に取り込む。続いて、前述したパターン評価方法の第１の実施の形態と同様に、評価対象パターンの画像からその輪郭点を検出し（ステップＳ１１）、得られた輪郭点の座標を用いてパラメータ曲線作成部１８が評価対象パターンに近似するパラメータ曲線を作成する（ステップＳ１２）。
【００４０】
さらに、サンプリング部２４がパラメータ曲線作成部１８により作成されたパラメータ曲線のサンプリングを実行する（ステップＳ１３）。このとき、パラメータ曲線の局所的な曲率に応じてサンプリングの間隔を変える。例えば、曲率が大きいところではより小さい間隔になるようにサンプリングする。これにより、より少ない頂点数でよりオリジナルのパターンに忠実なポリゴン図形を作成することができる。
【００４１】
最後に、シミュレータ３０は、サンプリング部２４から供給された座標データを用い、これらの座標を頂点とするポリゴン図形を作成して（ステップＳ１４）、各種のシミュレーションを実行する。
【００４２】
このように、本実施形態によれば、局所的な曲率に応じて間隔を変えてサンプリングされた座標データを出力するので、少ないデータ量でより正確なパターン形状を表現できる。これにより、例えばパターン形状を各種コンピュータシミュレーションにかける場合等に，計算時間やＣＰＵコストを大幅に低減でき、さらにはより正確なシミュレーション結果を得ることが可能になる。
【００４３】
（６）プログラムおよび記録媒体
上述したパターン評価方法の一連の手順は、プログラムに組み込み、画像処理可能なコンピュータに読込ませて実行させても良い。これにより、本発明にかかるパターン評価方法を汎用コンピュータを用いて実現することができる。また、上述したパターン評価方法の一連の手順をコンピュータに実行させるプログラムとしてフレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に収納し、コンピュータに読込ませて実行させても良い。
【００４４】
記録媒体は、磁気ディスクや光ディスク等の携帯可能なものに限定されず、ハードディスク装置やメモリなどの固定型の記録媒体でも良い。また、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムをインターネット等の通信回線（無線通信を含む）を介して頒布しても良い。さらに、上述したパターン評価方法の一連の手順を組込んだプログラムを暗号化したり、変調をかけたり、圧縮した状態で、インターネット等の有線回線や無線回線を介して、または記録媒体に収納して頒布しても良い。
【００４５】
（６）半導体装置の製造方法
上述したパターン評価方法を用いた低コスト・高精度の検査工程を含むプロセスで半導体装置を製造することにより、高いスループットおよび歩留まりで半導体装置を製造することが可能になる。
【００４６】
以上、本発明の実施の形態のいくつかについて説明したが、本発明は上記形態に限ることなく、その技術的範囲内で種々変形して実施できることは勿論である。例えば、上述した実施形態では、パターンの画像としてＳＥＭ画像を用いる場合について説明したが、これに限ることなく、光学的撮像装置により得られた光顕画像にも本発明を勿論適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明にかかるパターン評価装置の第１の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本発明にかかるパターン評価方法の第１の実施の形態の概略手順を示すフロー図である。
【図３】パラメータ曲線の一例を示す図である。
【図４】曲率を有するラインパターンの一例を示す図である。
【図５】本発明にかかるパターン評価方法の第２の実施の形態により得られたホールパターンの輪郭線の一例を示す図である。
【図６】本発明にかかるパターン評価装置の第２の実施の形態の概略構成を示すブロック図である。
【図７】本発明にかかるパターン評価方法の第３の実施の形態の概略手順を示すフロー図である。
【符号の説明】
【００４８】
２，４ パターン評価装置
１０，２０ コンピュータ
１２ 制御部
１４ 画像メモリ
１６ 輪郭点検出部
１８ パラメータ曲線作成部
２２ パターン特徴量算出部
２４ サンプリング部
３０ シミュレータ
３２ パラメータ曲線サンプリング部
ＭＲ 記憶装置
Ｐａ０〜Ｐａ５，Ｐｂ０〜Ｐｂ２２ 輪郭点（制御点）
Ｐ０（ｔ）〜Ｐ２（ｔ） セグメント
Ｐｃｖ 曲率を有するパターン
Ｕ３〜Ｕ５ パラメータ値
【特許請求の範囲】
【請求項１】
評価対象であるパターンの画像を取得する手順と、
前記画像から前記パターンの輪郭点を検出する手順と、
検出された前記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成する手順と、
作成された前記パラメータ曲線に基づいて前記パターンを評価する手順と、
を備えるパターン評価方法。
【請求項２】
前記パターンを評価する手順は、前記パラメータ曲線をサンプリングし、ポリゴン図形を描画するための頂点の座標として出力する手順を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のパターン評価方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載のパターン評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項４】
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて前記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された前記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された前記パラメータ曲線に基づいて前記パターンを評価する評価手段と、
を備えるパターン評価装置。
【請求項５】
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて前記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された前記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された前記パラメータ曲線をサンプリングし、ポリゴン図形を描画するための頂点の座標として出力するサンプリング手段と、
を備えるパターン評価装置。
【請求項１】
評価対象であるパターンの画像を取得する手順と、
前記画像から前記パターンの輪郭点を検出する手順と、
検出された前記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成する手順と、
作成された前記パラメータ曲線に基づいて前記パターンを評価する手順と、
を備えるパターン評価方法。
【請求項２】
前記パターンを評価する手順は、前記パラメータ曲線をサンプリングし、ポリゴン図形を描画するための頂点の座標として出力する手順を含む、ことを特徴とする請求項１に記載のパターン評価方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載のパターン評価方法をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項４】
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて前記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された前記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された前記パラメータ曲線に基づいて前記パターンを評価する評価手段と、
を備えるパターン評価装置。
【請求項５】
評価対象であるパターンの画像データの入力を受けて前記パターンの輪郭点を検出する輪郭点検出手段と、
検出された前記輪郭点を制御点とするパラメータ曲線を作成するパラメータ曲線作成手段と、
作成された前記パラメータ曲線をサンプリングし、ポリゴン図形を描画するための頂点の座標として出力するサンプリング手段と、
を備えるパターン評価装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【公開番号】特開２００６−３８８１５（Ｐ２００６−３８８１５Ａ）
【公開日】平成１８年２月９日（２００６．２．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００４−２２３５１１（Ｐ２００４−２２３５１１）
【出願日】平成１６年７月３０日（２００４．７．３０）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１８年２月９日（２００６．２．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成１６年７月３０日（２００４．７．３０）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]