特開 2023-104 画像セグメンテーション方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023000104

(43)【公開日】2023-01-04

(54)【発明の名称】画像セグメンテーション方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20221222BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 610Z

【審査請求】未請求

【請求項の数】6

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021100726

(22)【出願日】2021-06-17

(71)【出願人】

【識別番号】301014904

【氏名又は名称】東レエンジニアリング先端半導体ＭＩテクノロジー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100118500

【弁理士】

【氏名又は名称】廣澤 哲也

(74)【代理人】

【識別番号】100091498

【弁理士】

【氏名又は名称】渡邉 勇

(72)【発明者】

【氏名】森 泰平

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA06

5L096BA03

5L096DA01

5L096FA14

5L096FA37

5L096GA51

5L096JA03

5L096MA07

(57)【要約】

【課題】画像上のパターンのエッジを検出することなく、画像上の複数のパターンを正しく分けることができる画像セグメンテーション方法を提供する。
【解決手段】画像セグメンテーション方法は、積層構造を構成する複数の層内にある複数のパターンの画像を生成し、画像の輝度のヒストグラムを作成し、画像を構成する画素を、ヒストグラムの形状に基づいて複数のグループに分類し、画素の分類結果をパターンの設計データに基づいて補正する。
【選択図】図７

【特許請求の範囲】

【請求項1】

積層構造を構成する複数の層内にある複数のパターンの画像を生成し、
前記画像の輝度のヒストグラムを作成し、
前記画像を構成する画素を、前記ヒストグラムの形状に基づいて複数のグループに分類し、
前記画素の分類結果を前記複数のパターンの設計データに基づいて補正する、画像セグメンテーション方法。

【請求項2】

前記画像を構成する画素を、前記ヒストグラムの形状に基づいて分類する工程は、
前記ヒストグラムをその山形状に基づいて複数の区域に分割し、
前記画像を構成する画素を、前記複数の区域に従って前記複数のグループに分類する工程である、請求項１に記載の画像セグメンテーション方法。

【請求項3】

前記画像セグメンテーション方法は、前記画素の分類結果を、隣接する２つの画素間の輝度の類似度に基づいて補正する工程をさらに含み、
前記画素の分類結果を前記複数のパターンの設計データに基づいて補正する工程は、前記輝度の類似度に基づいて補正された前記画素の分類結果を、前記複数のパターンの設計データに基づいてさらに補正する工程である、請求項１または２に記載の画像セグメンテーション方法。

【請求項4】

前記画素の分類結果を、隣接する２つの画素間の輝度の類似度に基づいて補正する工程は、隣接する２つの画素間の輝度の類似度がしきい値よりも大きい場合は、前記隣接する２つの画素を同じグループに分類し、隣接する２つの画素間の輝度の類似度が前記しきい値よりも小さい場合は、前記隣接する２つの画素を異なるグループに分類する工程である、請求項３に記載の画像セグメンテーション方法。

【請求項5】

前記しきい値は、前記設計データから作成されたＣＡＤパターンのエッジからの距離に従って小さくなる複数のしきい値のうちの１つである、請求項４に記載の画像セグメンテーション方法。

【請求項6】

前記しきい値は、前記設計データから作成されたＣＡＤパターンのエッジに垂直な方向に隣接する２画素間についての第１のしきい値と、前記ＣＡＤパターンのエッジと平行な方向に隣接する２画素間についての第２のしきい値のうちの１つであり、前記第１のしきい値は前記第２のしきい値よりも小さい、請求項４に記載の画像セグメンテーション方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、半導体デバイスの製造に使用されるウェーハなどのワークピース上に形成されたパターンの画像を層に従って分ける画像セグメンテーション方法に関する。

【背景技術】

【0002】

ＮＡＮＤフラッシュメモリなどの半導体デバイスは、多数の層からなる積層構造を有する。このような積層構造を持つ半導体デバイスの検査には、設計データとパターンの画像を比較するDie to Database検査がある（特許文献１参照）。更に、高加速電子ビームを用いて得られた反射電子画像上のパターンを層に従って分類し、異なる層のパターンの重心間のずれ量（距離）を測定するオーバーレイ方法がある。

【0003】

図１６は、反射電子画像上に現れた複数のパターンの一例を示す模式図である。この反射電子画像１０００には、第１の層内の第１パターン１００１と、第１の層の上にある第２の層内の第２パターン１００２が現れている。コンピュータは、パターン１００１，１００２の設計データを用いて第１パターン１００１と第２パターン１００２のエッジを検出し、検出されたエッジによって画定された第１パターン１００１と第２パターン１００２の重心をそれぞれ算定し、これら重心間のずれ量（距離）を算定する。算定されたずれ量が、設計データ上のずれ量と大きく乖離する場合には、導通不良などの欠陥が存在すると推定される。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１０－２６８００９号公報

【特許文献2】特開２０１９－９２５６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、反射電子画像では、エッジの輝度が高くなる、いわゆるエッジ効果が起こらないため、画像上のパターンのエッジを検出しにくい。加えて、積層構造は奥行き方向に、ある程度の寸法を有しているため、ある層内のパターンは焦点が合わず、パターンのエッジがぼやけていることがある。結果として、パターンのエッジが検出できず、層間でのパターンのずれ量を算定できないことがあった。

【0006】

そこで、本発明は、画像上のパターンのエッジを検出することなく、画像上の複数のパターンを正しく分けることができる画像セグメンテーション方法を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0007】

一態様では、積層構造を構成する複数の層内にある複数のパターンの画像を生成し、前記画像の輝度のヒストグラムを作成し、前記画像を構成する画素を、前記ヒストグラムの形状に基づいて複数のグループに分類し、前記画素の分類結果を前記複数のパターンの設計データに基づいて補正する、画像セグメンテーション方法が提供される。

【0008】

一態様では、前記画像を構成する画素を、前記ヒストグラムの形状に基づいて分類する工程は、前記ヒストグラムをその山形状に基づいて複数の区域に分割し、前記画像を構成する画素を、前記複数の区域に従って前記複数のグループに分類する工程である。
一態様では、前記画像セグメンテーション方法は、前記画素の分類結果を、隣接する２つの画素間の輝度の類似度に基づいて補正する工程をさらに含み、前記画素の分類結果を前記複数のパターンの設計データに基づいて補正する工程は、前記輝度の類似度に基づいて補正された前記画素の分類結果を、前記複数のパターンの設計データに基づいてさらに補正する工程である。

【0009】

一態様では、前記画素の分類結果を、隣接する２つの画素間の輝度の類似度に基づいて補正する工程は、隣接する２つの画素間の輝度の類似度がしきい値よりも大きい場合は、前記隣接する２つの画素を同じグループに分類し、隣接する２つの画素間の輝度の類似度が前記しきい値よりも小さい場合は、前記隣接する２つの画素を異なるグループに分類する工程である。
一態様では、前記しきい値は、前記設計データから作成されたＣＡＤパターンのエッジからの距離に従って小さくなる複数のしきい値のうちの１つである。
一態様では、前記しきい値は、前記設計データから作成されたＣＡＤパターンのエッジに垂直な方向に隣接する２画素間についての第１のしきい値と、前記ＣＡＤパターンのエッジと平行な方向に隣接する２画素間についての第２のしきい値のうちの１つであり、前記第１のしきい値は前記第２のしきい値よりも小さい。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、画像を構成する画素は、その輝度に基づいて分類され、分類結果は設計データに基づいて補正される。このようにして分類された画素は、各層内のパターンおよびは非パターン領域を構成する。画像上のパターンのエッジは、画素の分類結果から分かる。したがって、本発明によれば、画像上のパターンのエッジを検出することなく、画像上の複数のパターンを正しく分けることができる画像セグメンテーションが達成できる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】画像生成システムの一実施形態を示す模式図である。

【図2】積層構造を形成する複数の層内にある複数のパターンの画像の一例を示す模式図である。

【図3】図２に示す画像の輝度のヒストグラムを示す図である。

【図4】ヒストグラムを山の形状に基づいて３つの区域に分割する工程を説明する図である。

【図5】ヒストグラムの３つの区域に従って３つのグループに分類された画素の分布を示す図である。

【図6】第１パターンおよび第２パターンの設計データから作成されたＣＡＤパターンを示す図である。

【図7】図５に示す第１パターンの外縁を、第２グループから第１グループに補正する工程を説明する図である。

【図8】画像セグメンテーションの一実施形態のフローチャートである。

【図9】複数の層内にある複数のパターンの画像の他の例を示す模式図である。

【図10】ヒストグラムの複数の区域に従って複数のグループに分類された画素の分布を示す図である。

【図11】輝度の類似度に基づいて分類結果が補正された画素の分布を示す図である。

【図12】設計データに含まれるパターンの層情報に基づき分類結果を補正する工程を説明する図である。

【図13】画像セグメンテーションの一実施形態のフローチャートである。

【図14】類似度と比較される複数のしきい値が設けられる一実施形態を説明する模式図である。

【図15】類似度と比較されるしきい値の設定を説明するための模式図である。

【図16】反射電子画像上に現れた複数のパターンの一例を示す模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、画像生成システムの一実施形態を示す模式図である。画像生成システムは、ワークピースＷの画像を生成する走査電子顕微鏡１と、走査電子顕微鏡１によって生成された画像を処理する処理システム５を備えている。ワークピースＷの例としては、半導体デバイスの製造に使用されるウェーハ、マスク、パネル、基板などが挙げられる。

【0013】

処理システム５は、少なくとも１台のコンピュータから構成される。処理システム５は、プログラムが格納された記憶装置５ａと、プログラムに含まれる命令に従って演算を実行する処理装置５ｂを備えている。記憶装置５ａは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）などの主記憶装置と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）などの補助記憶装置を備えている。処理装置５ｂの例としては、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＧＰＵ（グラフィックプロセッシングユニット）が挙げられる。ただし、処理システム５の具体的構成は本実施形態に限定されない。

【0014】

処理システム５は、走査電子顕微鏡１に通信線で接続されたエッジサーバであってもよいし、インターネットまたはローカルネットワークなどの通信ネットワークによって走査電子顕微鏡１に接続されたクラウドサーバであってもよいし、あるいは走査電子顕微鏡１に接続されたネットワーク内に設置されたフォグコンピューティングデバイス（ゲートウェイ、フォグサーバ、ルーターなど）であってもよい。処理システム５は、複数のサーバの組み合わせであってもよい。例えば、処理システム５は、インターネットまたはローカルネットワークなどの通信ネットワークにより互いに接続されたエッジサーバとクラウドサーバとの組み合わせであってもよい。他の例では、処理システム５は、ネットワークで接続されていない複数のサーバ（コンピュータ）を備えてもよい。

【0015】

走査電子顕微鏡１は、電子ビームを放出する電子銃１５、電子銃１５から放出された電子ビームを集束する集束レンズ１６、電子ビームをＸ方向に偏向するＸ偏向器１７、電子ビームをＹ方向に偏向するＹ偏向器１８、電子ビームを試料の一例であるワークピースＷにフォーカスさせる対物レンズ２０、ワークピースＷを支持するステージ３１を有する。電子銃１５の構成は特に限定されない。例えば、フィールドエミッタ型電子銃、または半導体フォトカソード型電子銃などが電子銃１５として使用できる。

【0016】

電子銃１５から放出された電子ビームは集束レンズ１６で集束された後に、Ｘ偏向器１７、Ｙ偏向器１８で偏向されつつ対物レンズ２０により集束されてワークピースＷの表面に照射される。ワークピースＷに電子ビームの一次電子が照射されると、ワークピースＷからは二次電子および反射電子などの電子が放出される。ワークピースＷから放出された電子は電子検出器２６により検出される。電子検出器２６の電子検出信号は、画像取得装置２８に入力され画像に変換される。このようにして、走査電子顕微鏡１は、ワークピースＷの表面の画像を生成する。画像取得装置２８は処理システム５に接続されている。

【0017】

ワークピースＷの表面には、３次元メモリなどを構成するための多層構造が形成されている。本実施形態では、多層構造の複数の層内に形成されている複数のパターンの画像を走査電子顕微鏡１が生成するために、反射電子画像（ＢＳＥ像）が採用されている。すなわち、電子検出器２６は、ワークピースＷから放出された反射電子（ＢＳＥ）を検出する反射電子検出器である。反射電子画像（ＢＳＥ像）は、透過画像（シースルー画像）にとも呼ばれ、多層内の複数のパターンが透過画像上に現れる。

【0018】

ワークピースＷに形成されている、配線などの電子回路を形成するためのパターンの設計データは、記憶装置５ａに記憶されている。設計データは、ワークピースＷ上に形成されたパターンの頂点の座標、パターンの位置、形状、および大きさ、パターンが属する層の番号などのパターンの設計情報を含む。処理システム５は、ワークピースＷに形成されているパターンの設計データを記憶装置５ａから読み出すことが可能である。

【0019】

次に、積層構造を構成する複数の層内にある複数のパターンの画像を画素の輝度に従って分割する画像セグメンテーションの一実施形態について説明する。本実施形態の画像セグメンテーションは、画像上のパターンのエッジは検出せず、代わりに、画像を構成する画素を輝度に従って複数のグループに分類することで、画像を分割する技術である。

【0020】

最初に、処理システム５は、走査電子顕微鏡１に指令を発して、積層構造を形成する複数の層内にある複数のパターンの画像を生成させる。処理システム５は、画像を走査電子顕微鏡１から受け取る。図２は、積層構造を形成する複数の層内にある複数のパターンの画像の一例を示す模式図である。図２に示す例では、第１の層内の第１パターン５１と、第１の層の上にある第２の層内の第２パターン５２と、非パターン領域５３が画像５５上に現れている。画像５５は、複数の層内の複数のパターン５１，５２が現れる反射電子画像（ＢＳＥ画像）である。

【0021】

半導体デバイスの製造工程においては、比較的小さい密度を持つ絶縁層に、大きい密度を持つ金属配線、ビアが形成される。高いエネルギーを持つ電子ビームを半導体デバイスに照射して得られる画像５５は、金属配線およびビアにて高い輝度を持ち、絶縁層で低い輝度を持つ。また、金属の深さ（厚さ）が大きいほど、画像５５上の輝度は高くなる。図２に示す第１パターン５１は、比較的深いビアであり、第２パターン５２は、ビアに比べて厚さが小さい金属配線であり、非パターン領域５３は絶縁層である。したがって、画像５５上の第１パターン５１、第２パターン５２、および非パターン領域５３のそれぞれの輝度は異なる。

【0022】

そこで、処理システム５は、図２に示す画像５５の輝度のヒストグラムを作成する。図３は、図２に示す画像５５の輝度のヒストグラムを示す図である。図３の縦軸は度数（画素の数）を表し、横軸は画像５５を構成する画素の輝度を表す。処理システム５は、図２に示す画像５５を画素ごとに分解し、各画素の輝度を決定することで、画像５５の全体の輝度のヒストグラムを作成する。図２に示す画像５５上には輝度の異なる第１パターン５１、第２パターン５２、および非パターン領域５３が現れているので、図３の輝度のヒストグラムには、３つの山が現れている。これら３つの山は、第１パターン５１、第２パターン５２、および非パターン領域５３にそれぞれ対応する。

【0023】

処理システム５は、画像５５を構成する画素を、ヒストグラムの形状に基づいて分類する。より具体的には、処理システム５は、ヒストグラムをその特徴的な形状に従って複数の区域に分割し、画像５５を構成する画素を、分割された複数の区域に従って複数のグループに分類する。図３に示すヒストグラムは、特徴的な３つの山を含むので、処理システム５は、図４に示すように、ヒストグラムを山の形状に基づいて３つの区域に分割する。第１区域は図２に示す第１パターン５１に対応し、第２区域は図２に示す第２パターン５２に対応し、第３区域は図２に示す非パターン領域５３に対応する。

【0024】

図２に示す画像５５を構成する各画素は、図４に示す３つの区域のいずれかに属する。したがって、処理システム５は、画像５５を構成する画素を、各画素が属する区域に従って３つのグループに分類する。例えば、図２の第１パターン５１内にある画素は、第１グループに分類され、図２の第２パターン５２内にある画素は、第２グループに分類され、図２の非パターン領域５３内にある画素は、第３グループに分類される。

【0025】

図５は、ヒストグラムの３つの区域に従って３つのグループに分類された画素の分布を示す図である。図５に示すように、第１グループに分類された画素は第１パターン５１に概ね相当し、第２グループに分類された画素は第２パターン５２に概ね相当し、第３グループに分類された画素は非パターン領域５３に概ね相当する。

【0026】

しかしながら、第１パターン５１の外縁は、第２パターン５２の輝度に近い輝度を有しており、このために、図５に示すように、第１パターン５１の外縁は第２グループに分類されている。本来、第１パターン５１の外縁は第１グループに分類されるべきであるが、輝度の違いが小さいことに起因して、第１パターン５１の外縁を構成する画素は、第２グループに分類されている。

【0027】

そこで、処理システム５は、画素の分類結果を第１パターン５１および第２パターン５２の設計データに基づいて補正するように構成されている。図６は、第１パターン５１および第２パターン５２の設計データから作成されたＣＡＤパターン６１，６２を示す図である。ＣＡＤパターン６１，６２は、設計データに含まれるパターンの設計情報によって定義される仮想パターンであり、ポリゴン形状を有している。ワークピースＷ上の第１パターン５１および第２パターン５２は、対応するＣＡＤパターン６１，６２に従って作成される。ＣＡＤは、コンピュータ支援設計（computer-aided design）の略語である。

【0028】

設計データは、ワークピースＷ上に形成された第１パターン５１および第２パターン５２の頂点の座標、位置、形状、および大きさ、第１パターン５１および第２パターン５２が属する層の番号などのパターンの設計情報を含む。図６に示すＣＡＤパターン６１，６２は、このような設計データに基づいて処理システム５によって作成される。

【0029】

図６に示す第１ＣＡＤパターン６１は、図２の第１パターン５１に対応し、第２ＣＡＤパターン６２は、図２の第２パターン５２に対応する。すなわち、第１パターン５１は、第１ＣＡＤパターン６１に従ってワークピースＷ上に形成された実パターンであり、第２パターン５２は、第２ＣＡＤパターン６２に従ってワークピースＷ上に形成された実パターンである。第１ＣＡＤパターン６１の位置は、画像５５上の第１パターン５１の位置に対応している。したがって、図５に示す第１パターン５１の外縁は、第１グループに分類されるべきであることが第１ＣＡＤパターン６１の位置（すなわち設計データ）から分かる。

【0030】

そこで、処理システム５は、設計データの情報に基づき、図５に示す第１パターン５１の外縁を補正する。より具体的には、処理システム５は、設計データに含まれるパターンの位置情報に基づき、図５に示す第１パターン５１の外縁を、第２グループから第１グループに補正する。その結果、図７に示すように、外縁を含む第１パターン５１の全体は、第１グループに分類される。このようにして、処理システム５は、輝度のヒストグラムに基づいた分類結果を、設計データに基づいて補正する。

【0031】

本実施形態によれば、画像５５を構成する画素は、その輝度に基づいて分類され、分類結果は設計データに基づいて補正される。このようにして分類された画素は、各層内のパターン５１，５２および非パターン領域５３を構成する。画像５５上のパターン５１，５２のエッジは、画素の分類結果から分かる。したがって、本実施形態によれば、画像５５上のパターン５１，５２のエッジを検出することなく、画像５５上の複数のパターン５１，５２を層に従って正しく分けることができる画像セグメンテーションが達成できる。

【0032】

図８は、画像セグメンテーションの一実施形態のフローチャートである。
ステップ１では、走査電子顕微鏡１は、積層構造を構成する複数の層内にある複数のパターンの画像５５を生成する（図２参照）。処理システム５は、画像５５を走査電子顕微鏡１から取得する。
ステップ２では、処理システム５は、画像５５の輝度のヒストグラムを作成する（図３参照）。
ステップ３では、処理システム５は、画像５５を構成する画素を、輝度のヒストグラムの形状に基づいて分類する。図４に示す例では、処理システム５は、輝度のヒストグラムをその３つの山形状に基づいて３つの領域に分割し、画像５５を構成する画素を、３つの領域に従って３つのグループに分類する。
ステップ４では、処理システム５は、画素の分類結果を第１パターン５１および第２パターン５２の設計データに基づいて補正する（図６および図７参照）。

【0033】

このようにして、処理システム５は、輝度のヒストグラムに基づく分類およびパターンの設計データに基づく補正を実行することにより、画像５５を、第１パターン５１、第２パターン５２、および非パターン領域５３に正しく分割することができる。

【0034】

第１パターン５１と第２パターン５２は、それぞれ別の層に属しているので、第１パターン５１と第２パターン５２の重心間の距離から、層間のずれ量を求めることができる。具体的には、処理システム５は、第１パターン５１と第２パターン５２の重心をそれぞれ算定し、これら重心間のずれ量（距離）を算定する。算定されたずれ量は、層間のずれ量である。算定されたずれ量が、設計データ上のずれ量と大きく乖離する場合には、導通不良などの欠陥が存在すると推定される。

【0035】

次に、画像セグメンテーションの他の実施形態について説明する。特に説明しない本実施形態の詳細は、図１乃至図８を参照して説明した上記実施形態と同じであるので、その重複する説明を省略する。本実施形態の画像セグメンテーション方法は、画素の分類結果を、隣接する画素間の輝度の類似度に基づいて補正する工程をさらに含む。

【0036】

この輝度の類似度に基づいた補正は、輝度のヒストグラムに基づく上記分類と、上述した設計データに基づく上記補正との間に行われる。処理システム５は、画素の分類結果を、隣接する画素間の輝度の類似度に基づいて補正し、輝度の類似度に基づいて補正された画素の分類結果を、パターンの設計データに基づいてさらに補正するように構成される。

【0037】

隣接する画素間の輝度の類似度は、隣接する２つの画素の輝度の差の逆数として定義される。類似度が大きいということは、隣接する２つの画素の輝度は互いに近いということを意味する。処理システム５は、輝度の類似度をしきい値と比較し、輝度の類似度がしきい値よりも大きい場合は、隣接する２つの画素を同じグループに分類し、輝度の類似度がしきい値よりも小さい場合は、隣接する２つの画素を異なるグループに分類する。

【0038】

図９は、複数の層内にある複数のパターンの画像の他の例を示す模式図である。図９に示す例では、第１の層内の第１パターン７１と、第１の層の上にある第２の層内の第２パターン７２と、第２の層の上にある第３の層内の第３パターン７３と、非パターン領域７４が画像７５上に現れている。第２パターン７２と第３パターン７３は、異なる層に形成されているが、画像７５上では第２パターン７２と第３パターン７３の一部は重なっているように見える。

【0039】

処理システム５は、図９に示す画像７５を走査電子顕微鏡１から取得し、画像７５を構成する輝度のヒストグラムを作成し、輝度のヒストグラムをその特徴的な形状に基づいて複数の区域に分割する。さらに、処理システム５は、画像７５を構成する画素を、ヒストグラムの複数の区域に従って複数のグループに分類する。具体的な工程は、図４および図５を参照して説明した実施形態と同じであるので、その重複する説明を省略する。

【0040】

図１０は、ヒストグラムの複数の区域に従って複数のグループに分類された画素の分布を示す図である。図１０に示すように、第１パターン７１の外縁は、第１グループに分類されるべきであるが、第２グループに分類されている。これは、第１パターン７１の外縁の輝度が、第２パターン７２の輝度に近いからである。処理システム５は、画像７５全体に亘って、隣接する２つの画素間の輝度の類似度を算定し、類似度がしきい値よりも大きい２つの隣接する画素を、同じグループに分類する。図１０に示す例では、第１パターン７１の外縁の画素間の輝度の類似度は、しきい値よりも大きいので、処理システム５は、第１パターン７１の外縁を構成する画素を、同じグループ、すなわち第１グループに分類する。このようにして、処理システム５は、輝度のヒストグラムに基づく分類結果を、輝度の類似度に基づいて補正する。

【0041】

図１１は、輝度の類似度に基づいて分類結果が補正された画素の分布を示す図である。上述したように、第１パターン７１の全体（外縁を含む）は、第１グループに属すると補正されている。しかしながら、第２パターン７２の輝度と第３パターン７３の輝度は互いに近いため、第２パターン７２と第３パターン７３は異なる層に属する異なるパターンであるにもかかわらず、第２パターン７２と第３パターン７３は同じグループに分類されている。

【0042】

そこで、処理システム５は、第２パターン７２と第３パターン７３の設計データを用いて、分類結果をさらに補正する。具体的には、処理システム５は、設計データに含まれる第２パターン７２と第３パターン７３の層情報に基づき、図１２に示すように、第２パターン７２と第３パターン７３を、第２グループおよび第３グループにそれぞれ分類する。このようにして、処理システム５は、輝度のヒストグラムに基づく分類、輝度の類似度に基づく補正、およびパターンの設計データに基づく補正を実行することにより、画像７５を、第１パターン７１、第２パターン７２、第３パターン７３、および非パターン領域７４に正しく分割することができる。

【0043】

図１３は、画像７５セグメンテーションの一実施形態のフローチャートである。
ステップ１では、走査電子顕微鏡１は、積層構造を構成する複数の層内にある複数のパターンの画像７５を生成する（図２参照）。処理システム５は、画像７５を走査電子顕微鏡１から取得する。
ステップ２では、処理システム５は、画像７５の輝度のヒストグラムを作成する（図３参照）。
ステップ３では、処理システム５は、画像７５を構成する画素を輝度のヒストグラムの形状に基づいて分類する。
ステップ４では、処理システム５は、ステップ３の画素の分類結果を、隣接する画素間の輝度の類似度に基づいて補正する。より具体的には、処理システム５は、画像７５を構成する隣接する２つの画素間の輝度の類似度を算定し、類似度がしきい値よりも大きい２つの隣接する画素を、同じグループに分類する（図１１参照）。
ステップ５では、処理システム５は、ステップ４の画素の分類結果を、パターンの設計データに基づいて補正する（図１２参照）。より具体的には、処理システム５は、ステップ４の画素の分類結果を、パターンの設計データに含まれる層情報（および位置情報）に基づいて、画素が属するグループを補正する。

【0044】

処理システム５は、第１パターン７１と第２パターン７２と第３パターン７３の重心をそれぞれ算定し、第１パターン７１と第２パターン７２の重心間のずれ量（距離）、第２パターン７２と第３パターン７３の重心間のずれ量（距離）を算定してもよい。算定されたずれ量は、層間のずれ量である。算定されたずれ量が、設計データ上のずれ量と大きく乖離する場合には、導通不良などの欠陥が存在すると推定される。

【0045】

上述した類似度と比較されるしきい値は複数あってもよい。例えば、ＣＡＤパターンの中心とエッジとで、異なるしきい値が設けられてもよい。図１４は、類似度と比較される複数のしきい値が設けられる一実施形態を説明する模式図であり、画像の輝度のヒストグラムに基づいて分類された画素の分布の一部を表している。

【0046】

図１４の例では、第１ＣＡＤパターンと第２ＣＡＤパターンは、異なる層に属しているが、第１ＣＡＤパターンと第２ＣＡＤパターンの一部が重なり合っている。図１４に示す、類似度に基づいて分類された画素の分布では、第２グループに分類されるべき画素のいくつかは、第１グループに分類されている。そこで、このような分類結果を補正するために、２つのＣＡＤパターンの境界線Ｌ１上に設定された第１しきい値と、境界線Ｌ１から離れた線Ｌ２上に設定された第２しきい値が設けられる。第１しきい値は第２しきい値よりも大きい。したがって、２つのＣＡＤパターンの境界線Ｌ１を挟む２つの画素は、別々のグループに分類されやすくなる。

【0047】

ＣＡＤパターンのエッジからの距離に従って小さくなる複数のしきい値を設けてもよい。図１４に示す例では、２つのＣＡＤパターンの境界線Ｌ１は、第１ＣＡＤパターンのエッジに相当する。したがって、境界線Ｌ１（すなわち、ＣＡＤパターンのエッジ）から離れた第２しきい値は、境界線Ｌ１上に設定される第１しきい値よりも小さい。このようにＣＡＤパターンのエッジからの距離に従って小さくなる複数のしきい値を設けることで、ＣＡＤパターンのエッジ上およびその近傍では、２つの隣接する画素は別々のグループに分類されやすくなる。

【0048】

上述した各実施形態で説明したしきい値は、固定値に限られない。すなわち、しきい値は、画像内の領域によって変化させてもよい。このように可変のしきい値を使用することで、分割されたグループ間の境界線を自然な形にすることができる。

【0049】

一実施形態では、図１５に示すように、分割されたグループ間の境界線が、ＣＡＤパターンのエッジＬ３に対して垂直な方向に延びる場合は、分割されたグループ間の境界線が、ＣＡＤパターンのエッジＬ３と平行になるようにしきい値を設定する。図１５に示す例では、分割された２つのグループ間の境界線が、ＣＡＤパターンのエッジＬ３に対して垂直に延びる箇所Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３が存在する。このような垂直な箇所Ｓ１，Ｓ２，Ｓ３がなくなるように、ＣＡＤパターンのエッジＬ３に垂直な方向に隣接する２つの画素間についてのしきい値を小さくする。一方、ＣＡＤパターンのエッジＬ３に平行な方向に隣接する２つの画素間についてのしきい値を大きくする。すなわち、しきい値には、ＣＡＤパターンのエッジＬ３に垂直な方向に隣接する２つの画素間についての第１のしきい値と、ＣＡＤパターンのエッジＬ３に平行な方向に隣接する２つの画素間についての第２のしきい値が含まれ、第１のしきい値を第２のしきい値よりも小さくする。このようにすることで、図１５においてＣＡＤパターンのエッジＬ３を越えてはみ出した領域を正しいグループに分類することができる。

【0050】

上述した実施形態は、本発明が属する技術分野における通常の知識を有する者が本発明を実施できることを目的として記載されたものである。上記実施形態の種々の変形例は、当業者であれば当然になしうることであり、本発明の技術的思想は他の実施形態にも適用しうる。したがって、本発明は、記載された実施形態に限定されることはなく、特許請求の範囲によって定義される技術的思想に従った最も広い範囲に解釈されるものである。

【符号の説明】

【0051】

Ｗ ワークピース
１ 走査電子顕微鏡
５ 処理システム
５ａ 記憶装置
５ｂ 処理装置
１５ 電子銃
１６ 集束レンズ
１７ Ｘ偏向器
１８ Ｙ偏向器
２０ 対物レンズ
２６ 電子検出器
３１ ステージ
５１ 第１パターン
５２ 第２パターン
５３ 非パターン領域
５５ 画像
６１，６２ ＣＡＤパターン
７１ 第１パターン
７２ 第２パターン
７３ 第３パターン
７４ 非パターン領域
７５ 画像

【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】