JPH095030A - エッジ位置検出装置及びエッジ位置検出方法と線位置測定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 デジタル画像データに基づいて線のエッジ位
置を検出するに際し、容易且つ正確にエッジ位置を算出
し得るようにする。 【構成】 デジタル画像データに基づいて被測定物のエ
ッジ位置を検出するエッジ位置検出装置において、デジ
タル画像データを記憶する画像データ記憶手段と、前記
デジタル画像データから走査データを抜き出して記憶す
るサンプル保持手段と、前記デジタル画像データから抜
き出したモデルパターンを記憶し且つ前記デジタル画像
データから抜き出したサンプルパターンと前記モデルパ
ターンとのずれを演算算出するニューラルネットワーク
と、を有することを特徴とするエッジ位置検出装置。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像データを用いて線
位置を検出する装置に関するものであり、なお詳しく
は、線のエッジ位置を正確に検出するための装置及び方
法に関するものであって、更にこのエッジ位置に基づい
て線の位置を測定する方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】今日、例えばウエハに形成されたマイク
ロパターンを顕微鏡で拡大し、この画像をＣＣＤカメラ
などで取り込み、画像データを処理することにより線の
位置やマイクロパターンの上下層間の重ね合わせ精度を
測定することが行われている。この重ね合わせ精度の測
定は、図５に示すように、ステージ制御部6により制御
されるＸＹステージ4の上に載置固定されたウエハ3を、
対物レンズなどの光学系2を介してＣＣＤカメラなどの
カメラ1で撮影し、この画像データをデジタル画像デー
タとして画像処理部5内に記憶し、システム制御部7をオ
ペレータが操作することによって、ステージ制御部6か
らのＸＹステージ4の位置情報とカメラ1からの画像デー
タの情報を画像処理部5に取り込み、この両情報に基づ
いた処理を行い、例えばＩマークの位置を検出して、マ
イクロパターンの重ね合わせ精度を測定している。

【０００３】このＩマークの検出は、図６に示すよう
に、第１のＩマーク21による第１エッジ23の位置ａや第
２エッジ25の位置ｂを画像データの画素位置情報とテー
ブル位置情報から求め、エッジ位置ａとエッジ位置ｂと
の中心を第１Ｉマーク21の中心位置ｅとし、同様に第２
Ｉマーク31の第１エッジ33の位置ｃと第２エッジ35の位
置ｄとから第２Ｉマーク31の中心位置ｆを求め、第１の
Ｉマーク21と第２のＩマーク31との距離を算出してい
る。

【０００４】なお、４本のエッジ23,25,33,35が、同一
画面に撮影されて１フレーム又は１フィールドの画像デ
ータに含まれているときは、第１エッジ23の位置ａ乃至
第４エッジ35の位置ｄの各エッジ位置を求めるに際し、
走査方向に沿った画素データの強度信号に一次微分や二
次微分の信号処理を施し、信号強度の最小位置を検出し
てエッジ位置やエッジ間隔を求めたり、又は閾値を設け
ることによりこの閾値の値となる画素位置の情報によっ
て各エッジの位置や間隔を算出するようにしている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】前述のように、従来は
デジタル画像データに基づき、画像データの信号強度に
基づいて最低レベル位置をエッジ位置としたり、閾値を
設けて画像データの信号強度を検査することによりエッ
ジ位置を検出することとしているも、マイクロパターン
の拡大画像データは、マイクロパターンを焼き付ける際
のビーム定在波の影響やパターンの膜厚による影響を受
け、又、検査のためにテレビカメラなどで撮影するとき
の照明、その他の要素によって複数のピークが発生する
ことが多く、第１エッジ23の位置ａや第４エッジ35の位
置ｄにおける信号波形は、図７に示すように、多数のピ
ークやボトムを有する複雑な波形となることがあり、多
少の誤差を含む形でエッジの位置を推定しており、正確
なエッジ位置の検出は困難な場合が多かった。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明は、デジタル画像
データに基づいてエッジ位置を検出するエッジ位置検出
装置おいて、デジタル画像データを記憶する画像データ
記憶手段と、画像データ記憶手段から抜き出した走査方
向に連続する画素データによるモデルパターンを記憶
し、走査方向に連続する画素データによるサンプルパタ
ーンと前記モデルパターンとのずれ量を演算算出するニ
ューラルネットワークとを有するエッジ位置検出装置と
する。

【０００７】又、デジタル画像データに基づいてエッジ
位置を検出するに際し、画像データ記憶手段に記憶され
た画像データから走査方向に連続する所要画素数の画素
データを抜き出してモデルパターンとし、このモデルパ
ターンをニューラルネットワークに記憶させるととも
に、このモデルパターンを基準モデルパターンとし、基
準モデルパターンの位置から走査方向にモデルパターン
をずらしたときのずれ量を出力するようにニューラルネ
ットワークにティーチングを行った後、基準モデルパタ
ーンと走査方向に連続した所要個数の画素データによる
サンプルパターンとのずれ量をニューラルネットワーク
により検出するエッジ位置の検出方法とするものであ
る。

【０００８】そして、ニューラルネットワークのティー
チングに際し、画像データ記憶手段に記憶された画像デ
ータから走査方向に連続する所要画素数の画素データを
抜き出してモデルパターンとし、このモデルパターンを
補間処理により滑らかな曲線とし、画素単位以下のずれ
量が出力できるようにティーチングすることがある。さ
らに、デジタル画像データに基づいてエッジ位置を検出
するに際し、モデルパターンをニューラルネットワーク
に記憶させるとともに、このモデルパターンを基準モデ
ルパターンとし、基準モデルパターンの位置から走査方
向にモデルパターンをずらしたときのずれ量を出力する
ようにニューラルネットワークにティーチングして走査
方向に連続した所要個数の画素データによる第１サンプ
ルパターンと基準モデルパターンとのずれ量を検出し、
走査方向に連続した所要個数の画素データによる第２の
サンプルパターンは走査方向を反転させて基準モデルパ
ターンとのずれ量を検出し、第１サンプルパターンの抜
き出し位置とずれ量とにより第１エッジ位置を求め、第
２サンプルパターンの抜き出し位置とずれ量とにより第
２エッジ位置を求め、第１エッジ位置と第２エッジ位置
との中央を線位置とするようにして線位置の測定を行う
ものである。

【０００９】又、ティーチングに際し、基準モデルパタ
ーンとサンプルパターンとのずれ量を画素単位以下とし
てティーチングすることがある。

【００１０】

【作用】本発明は、ニューラルネットワークを用い、モ
デルパターンを抜き出して基準モデルパターンとしてテ
ィーチングするとともに基準モデルパターンとのずれ量
を出力し得るようにティーチングを行ったニューラルネ
ットワークを有するエッジ位置検出装置である故、エッ
ジ位置の画像データの波形に拘わらず、基準モデルパタ
ーンとのずれ量によってエッジ位置を検出することがで
きる。

【００１１】また、モデルパターンを抜き出して基準モ
デルパターンとしてニューラルネットワークにティーチ
ングし、基準モデルパターンとのずれ量をニューラルネ
ットワークが出力するようにティーチングしてサンプル
パターンとモデルパターンとのずれを検出する方法は、
容易に基準モデルパターンに対するサンプルパターンの
ずれ量を求めることができる。

【００１２】更に、ずれ量を画素単位以下で識別するよ
うにティーチングすれば、画像データに基づくずれ量を
画素単位よりも小さい単位で正確に検出することができ
る。そして、モデルパターンと第１サンプルパターンと
のずれ量を検出し、第２サンプルパターンは反転させて
ずれ量を求める方法は、第２サンプルパターンのずれ量
も一つのモデルパターンに基づいて正確に検出すること
ができ、線の中央を正しく求めることができる。

【００１３】そして、ティーチングを画素単位以下のず
れ量を出力し得るようにしておけば、画素間隙よりも小
さなずれ量を検出して精度の高い正確な中心位置を求め
ることができる。

【００１４】

【実施例】本発明に係るエッジ位置検出装置は、図１に
示すように、ステージ制御部6により駆動制御されるＸ
Ｙステージ4を有し、ＸＹステージ4上のウエハなどの資
料3を光学系2を介して撮影するカメラ1を有し、アナロ
グデジタル変換器や画像データ記憶手段としてのメモ
リ、及び、マイクロコンピュータなどの演算処理装置を
内蔵する画像処理部8、及び、ステージや画像処理の操
作を行うシステム制御部9を有するものである。

【００１５】そして、この画像処理部8には、ニューラ
ルネットワークを内蔵するものであり、システム制御部
9は、ＸＹステージ4の位置制御や画像処理範囲の指定の
他、ニューラルネットワークのティーチング入力操作が
可能なものとしている。このようなエッジ位置検出装置
を用いてエッジ検出を行うに際し、図２に示すように、
Ｉマーク21の画像データから例えば第１エッジ23の位置
ａの画像データから８画素のサンプリングデータを抜き
出してサンプリング保持手段とするメモリに一旦記憶さ
せる。

【００１６】このサンプリングデータとしては、例えば
ボトム位置をｎとする８画素のサンプリングデータを抜
き出してサンプリング保持手段にモデルパターンとして
記憶させるものである。更に、このモデルパターンとす
るサンプリングデータを、混合スプライン処理（全ての
データ点を通るような補間の仕方）又はベーススプライ
ン処理（全てのデータ点の付近を滑らかに通るような補
間の仕方）などの補間処理を施すことにより、滑らかな
曲線の信号強度曲線とし、図３に示すような、 ｙ＝ｆ（ｘ） の関数で示される曲線となるモデルパターンを形成す
る。

【００１７】そして、図４に示すように、例えば、入力
層に８個のニューロンを、また、中間層にも８個のニュ
ーロンを有し、出力層として１個のニューロンを有する
ニューラルネットワークを使用し、ニューラルネットワ
ークの入力層とした８個の各ニューロンにモデルパター
ンにおける各点のデータの値を各々入力し、このときの
出力が０となるようにバックプロパゲーション法などに
よりティーチングを行い、基準モデルパターンを記憶さ
せる。

【００１８】このバックプロパゲーション法とは、出力
層の信号と教師信号との差を結合係数に応じた係数によ
りフィードバックすることにより学習を行う方法であ
る。更に、モデルパターンを基準位置ｎから例えば１０
分の１画素づつｘ方向にずらせたときの各点の信号強度
値を算出し、同様にティーチングを繰り返して行うこと
とする。

【００１９】このティーチングは、図２に示したｎの位
置を基準位置とすると ｘ＝ｎ−４ 〜 ｎ＋３ の範囲であり、基準位置からのオフセット（教師信号）
ｕは、 ｕ＝０．１〜１．０ として与えることができ、このときの各データ点の信号
強度Ｐｕは、 Ｐｕ＝ｆ（ｘ＋ｕ） で与えられることとなり、中間層の入力データＸ1〜Ｘ8
に対する結合荷重をＷ1〜Ｗ8とすると、 Ｘ＝ｘ1・ｗ1＋ｘ2・ｗ2＋ｘ3・ｗ3＋ｘ4・ｗ4＋ｘ5・
ｗ5＋ｘ6・ｗ6＋ｘ7・ｗ7＋ｘ8・ｗ8 となり、応答関数ｆ（ｘ）は、Ｘ＞＝０ のときはｆ
（ｘ）＝１ とし、Ｘ＜０ のときはｆ（ｘ）＝０
とし、教師信号ｕに対して出力層からの出力０との差｜
０−ｕ｜が最小となるように繰り返して学習を行わせ、
各ニューロンの結合係数を定めるようにティーチングを
行うものである そして、ティーチングにより形成されたこの結合係数を
システム制御部9のハードディスクに格納しておく。

【００２０】なお、オフセット量は０．１単位に限るこ
となく、百分の１単位とすることも可能である。このよ
うにニューラルネットワークにモデルパターンをティー
チングするとともに、ボトム位置をｎとしたｎ−４から
ｎ＋３の８箇所の値によるパターンを基準モデルパター
ンとし、この基準モデルパターンをｘ方向にずらしたと
きのずれ量を出力し得るようにティーチングした後、資
料となるウエハ3をＸＹステージ4にローディングし、シ
ステム制御部9からの操作により測定を行う座標位置に
ＸＹステージ4を先ず移動させる。

【００２１】次に画像処理部8に画像データを取り込
み、大まかなボトム位置を定めることにより基準位置ｎ
を定め、基準位置を含む８画素のサンプルデータをニュ
ーラルネットワークに入力し、ずれ量を出力させる。こ
のようにして、ＸＹステージ4の位置情報と画素データ
の情報、更に、基準モデルパターンからのずれ量とによ
り第１エッジ23の位置ａを求めるものであり、基準モデ
ルパターンからのずれ量によって、基準モデルパターン
のエッジ位置を正しく求めておくことにより、サンプル
データとしたサンプルパターンのエッジ位置を正確に求
めることができる。

【００２２】又、第２エッジ25の位置ｂも同様に大まか
なボトム位置を定めて基準位置ｎを決定し、ニューラル
ネットワークに入力する。このとき、第２エッジ25の位
置ｂのサンプルデータは、走査方向を反転させるように
し、走査方向に反転させた８個の値を入力層の各ニュー
ロンに入力することにより、基準モデルパターンとサン
プルパターンとのずれ量を求めるものである。

【００２３】従って、ＸＹステージ4の位置情報と画像
データに基づく情報とにより予めエッジ位置を仮定し、
基準モデルパターンと検査すべき画像情報から抜き出し
たサンプルパターンとのずれ量を求め、基準モデルパタ
ーンの位置と合成することによりサンプルパターンの正
確なエッジ位置を求めることができることになる。この
ように、本実施例はサンプルパターンの値から閾値など
によりエッジ位置を求めることなく、モデルパターンと
サンプルパターンとをニューラルネットワークにより比
較することにより波形の走査方向におけるずれ量を波形
全体に基づいて定める故、正確なエッジ位置を検出する
ことができるものである。

【００２４】そして、２箇所の正確なエッジ位置から線
の中心を求めれば、正確な線位置をも算出することがで
きるものである。また、ニューラルネットワークにティ
ーチングを行うに際し、画素間隔を更に細分化するオフ
セット量を定めてティーチングを行えば、カメラの解像
度よりも小さな単位のずれ量を求めることもでき、一層
高精度な測定によりエッジ位置ひいては線の位置を求め
ることができる。

【００２５】したがって、同様に第２Ｉマーク31のエッ
ジである第３エッジ33の位置ｃ及び第４エッジ35の位置
ｄを求めて第２のＩマーク31の位置を検出し、第１のＩ
マーク21と第２のＩマーク31との距離を求めることによ
りマイクロパターンの重ね合わせ精度を高精度にして正
確な測定により測定することができる。なお、上記実施
例は画像データとして走査線と垂直な線を形成するエッ
ジの位置を検出しているも、画像データ記憶手段とした
メモリからサンプルパターンのデータを読み出すに際
し、走査線方向と垂直な方向に連続する８画素の画像デ
ータを抜き出すことにより、走査線方向と平行なエッジ
や線の位置検出をも行い得るものである。

【００２６】又、サンプルパターンやモデルパターンと
して抜き出すデータの数は、８個のデータに限るもので
なく、ニューラルネットワークの入力層とするニューロ
ンの数に合わせれば足りるものである。

【００２７】

【発明の効果】本発明は、デジタル画像データ記憶手段
やサンプル保持手段を有するとともに、モデルパターン
を記憶し、且つ、モデルパターンとサンプルパターンと
のずれを算出するニューラルネットワークを有するエッ
ジ位置検出装置である故、波形全体を比較してサンプル
パターンとモデルパターンとのずれ量を求めることがで
き、正確なエッジ位置を求めることができるエッジ位置
検出装置である。

【００２８】また、ニューラルネットワークを用い、モ
デルパターンをニューラルネットワークにティーチング
するとともに、この基準モデルパターンとサンプルパタ
ーンとのずれ量を出力し得るようにティーチングを行
い、また、予めエッジ位置の範囲を定めてサンプルパタ
ーンとし、このサンプルパターンのデータをニューラル
ネットワークに入力してサンプルパターンと基準モデル
パターンとのずれを求める方法は、モデルパターンとの
ずれ量によって正確なエッジ位置を求めることができ
る。

【００２９】そして、ティーチングに際し、画素間距離
よりも小さなずれ量を算出し得るようにニューラルネッ
トワークをティーチングすれば、カメラの分解能よりも
精度の高いずれ量を求めることができ、より正確にエッ
ジ位置を算出することができる。また、モデルパターン
をニューラルネットワークにティーチングし、第１サン
プルパターンのエッジ位置を検出した後、第２サンプル
パターンのデータを走査方向を反転させてずれ量を検出
することにより線の位置を求める方法は、１種類のモデ
ルパターンをティーチングすることにより線の両側のエ
ッジ位置を正確に検出して線の位置を正しく求めること
ができる。

【００３０】そして、ずれ量のティーチングに際し、画
素間距離よりも小さなずれ量を算出し得るようにすれ
ば、カメラの分解能よりも精度の高い線位置の検出測定
が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係るエッジ位置測定を行う装置の概要
を示す図。

【図２】線位置測定の際の画像データの一例を示す図。

【図３】線位置測定の際の画像データを補間処理したデ
ータ例を示す図。

【図４】ニューラルネットワークの一例を示す模式図。

【図５】従来のマイクロパターン検査装置の概要を示す
図。

【図６】重ね合わせの測定例を示す図。

【図７】エッジデータの拡大を示す図。

【符号の説明】

１ カメラ ２ 光学系 ３ 資料 ４ ＸＹステージ ５ 画像処理部 ６ ステージ制御
部 ７ システム制御部 ８ 画像処理部 ９ システム制御部

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 デジタル画像データに基づいて被測定物
   のエッジ位置を検出するエッジ位置検出装置において、
   デジタル画像データを記憶する画像データ記憶手段と、
   前記画像データ記憶手段から抜き出した走査方向に連続
   する所要画素数の画素データをモデルパターンとして記
   憶し、且つ、前記画像データ記憶手段から抜き出した走
   査方向に連続する所要画素数の画素データによるサンプ
   ルパターンと前記モデルパターンとのずれ量を演算算出
   するニューラルネットワークと、を有することを特徴と
   するエッジ位置検出装置。
2. 【請求項２】 デジタル画像データに基づいて被測定物
   のエッジ位置を検出するに際し、画像データ記憶手段に
   記憶されたデジタル画像データから走査方向に連続する
   所要画素数の画素データを抜き出してモデルパターンと
   し、このモデルパターンをニューラルネットワークに記
   憶させるとともに、このモデルパターンを基準モデルパ
   ターンとし、この基準モデルパターンの位置から走査方
   向に前記モデルパターンをずらしたときのずれ量を出力
   するように前記ニューラルネットワークにティーチング
   を行った後、前記画像データ記憶手段から抜き出した走
   査方向に連続する所要画素数の画素データによるサンプ
   ルパターンのデータを前記ニューラルネットワークに入
   力し、前記基準モデルパターンと前記サンプルパターン
   とのずれ量を検出するエッジ位置の検出方法。
3. 【請求項３】 前記ニューラルネットワークのティーチ
   ングに際し、前記モデルパターンを補間処理により滑ら
   かな曲線とし、この曲線データの画素単位以下のずれ量
   を出力するようにティーチングすることを特徴とする請
   求項２に記載されたエッジ位置検出方法。
4. 【請求項４】 デジタル画像データに基づいて被測定物
   のエッジ位置を検出するに際し、画像データ記憶手段に
   記憶されたデジタル画像データから走査方向に連続する
   所要画素数の画素データを抜き出してモデルパターンと
   し、このモデルパターンをニューラルネットワークに記
   憶させるとともに、このモデルパターンを基準モデルパ
   ターンとし、この基準モデルパターンの位置から走査方
   向に前記モデルパターンをずらしたときのずれ量を出力
   するように前記ニューラルネットワークにティーチング
   し、前記画像データ記憶手段から抜き出した走査方向に
   連続する所要画素数の画素データによる第１サンプルパ
   ターンと前記基準モデルパターンとのずれ量を検出し、
   走査方向に連続する所要画素数の画素データによる第２
   のサンプルパターンは走査方向を反転させて前記基準モ
   デルパターンとのずれ量を前記ニューラルネットワーク
   により検出し、前記第１サンプルパターンの抜き出し位
   置とずれ量とにより第１エッジの位置を求め、前記第２
   サンプルパターンの抜き出し位置とずれ量とにより第２
   エッジの位置を求め、前記第１エッジの位置と前記第２
   エッジの位置との中央を線位置とする線位置測定方法。
5. 【請求項５】 前記ニューラルネットワークのティーチ
   ングに際し、前記モデルパターンを補間処理により滑ら
   かな曲線とし、この曲線データの画素単位以下のずれ量
   を出力するようにティーチングすることを特徴とする請
   求項４に記載された線位置測定方法。