JP2015135540A - 画像の特徴点抽出方法、欠陥検査方法、欠陥検査装置 - Google Patents
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Abstract
Description
(1)内側近傍領域内の各画素の濃淡値である階調値は、外側近傍領域内の全画素のヒストグラムによって得られる確率分布にしたがってランダムな値をとり、なおかつ、
(2)内側近傍領域内の各画素の階調値は独立である(他の画素の値の影響を受けない) ものとする。
図10と図11は、欠陥のある原画像に対して、正しく判定できた例である。図10の画像が原画像である。この画像は、フォトマスクのSEM画像であり、全体を覆う縞模様(斜めの黒とハーフトーンの筋状の画像)は、正常なパターン描画結果を表わしている。この画像は、フォトマスクに載った微小な異物を捉えており、画像内の中央左下の白いスポットとして、異物欠陥が表れている。図11の画像は、実行結果として得られた出現確率の大小を色分けしたもので、白く見える部分が出現確率がしきい値を超えた画素である。この実行結果では、出現確率が最小になるポイントは、正しく異物がある個所を指している。
図12と図13は、欠陥のない原画像に対して、正しく判定できた例である。図12の画像が原画像であるが、この画像には欠陥と判定されるべき要素が存在しない。この画像をもとに演算を行ったところ、出現確率が最小のポイントにおいても、その出現確率の指標の値は1.08×10**(−21)であり、しきい値よりも大きい値なので、「欠陥なし」と判定され、その判定は正解である。図13の画像は、実行結果として得られた出現確率の大小を色分けしたものだが、しきい値を超えた画素は存在せずなにも検出されていない。
図14と図15は、欠陥のある原画像に対して、正しく判定できなった例である。図14の画像が原画像であるが、中央からやや左下部分に欠陥がみられる。この画像をもとに演算を行ったところ、出現確率が最小のポイントにおいても、その出現確率の指標の値は8.74×10**(−23)であり、しきい値よりも大きい値なので、「欠陥なし」と判定された。図15の画像を見ても、しきい値を超えた画素は存在しない。が、その判定は不正解である。実行結果1の例に比べ、この部分においては、正常パターンと欠陥部分の濃淡の相違がそれほどない(目立たない)ため、この手法による判定の限度を超えていると判断される。
20 内側近傍領域
30 外側近傍領域
40 ブロック
100 欠陥検査装置
200 ネットワーク
Claims (8)
- 与えられた階調画像から、その階調画像を構成する濃淡値である階調値を持つ各画素をそれぞれ着目画素として前記着目画素を包含する内側近傍領域および前記内側近傍領域を包含する外側近傍領域を設ける近傍領域設定ステップと、
前記内側近傍領域の画素数をn0とし、前記外側近傍領域の画素数をn1とし、前記外側近傍領域に対して階調値のヒストグラムを求めるヒストグラム設定ステップと、
前記ヒストグラムの各階調値の出現頻度をn1で割ることにより前記ヒストグラムから確率分布を求める確率分布作成ステップと、
前記確率分布をn0回畳み込むことによりn0個の画素の階調値の和の確率分布を求める畳み込みステップと、
前記内側近傍領域内の全画素にわたる階調値の和Sを求め、前記和の確率分布から得られる前記Sの出現確率の値をもって着目画素の出現確率の指標とする出現確率算定ステップと、
前記階調画像を構成する全画素のうちで前記出現確率の指標が最小となる着目画素をもって明瞭な特徴を持つ点として座標を特定する座標特定ステップと、
その着目画素における出現確率の指標の値をもって明瞭さの指標値とする指標特定ステップを含むことを特徴とする画像の特徴点抽出方法。 - 前記内側近傍領域の設定にあたっては、
前記着目画素を中心として、(2×r0+1)×(2×r0+1)画素からなる正方形領域を内側近傍領域として設定することを特徴とする請求項1に記載の画像の特徴点抽出方法。 - 前記外側近傍領域の設定にあたっては、
前記着目画素を中心として、(2×r1+1)×(2×r1+1)画素からなる正方形領域を外側近傍領域として設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の画像の特徴点抽出方法。 - 前記外側近傍領域の設定にあたっては、
すべての前記着目画素に対して共通に前記与えられた階調画像全体を外側近傍領域として設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の画像の特徴点抽出方法。 - 前記与えられた階調画像を、互いに重なりも隙間も生じない複数のブロックに分割するブロック分割ステップを備え、
前記外側近傍領域の設定にあたっては、前記複数のブロックの各ブロックに対して各ブロックを包含する領域を設定し、ある一つのブロック内の画素に対しては共通に該ブロックを包含する領域を外側近傍領域として設定することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の画像の特徴点抽出方法。 - 前記ブロック分割ステップは、
前記与えられた階調画像を、rhを正の整数とし、(rh×2+1)×(rh×2+1)画素からなる複数の正方形領域のブロックに分割し、
前記外側近傍領域の設定にあたっては、それぞれのブロックに対して中心を同じくする(rh×4+1)×(rh×4+1)画素からなる正方形領域を前記外側近傍領域として設定することを特徴とする請求項5に記載の画像の特徴点抽出方法。 - 前記与えられた階調画像はフォトマスクの走査型電子顕微鏡画像であって、
請求項1から請求項6のいずれかに記載の方法により全ての着目画素について前記明瞭さの指標値を求め、その指標値が一定のしきい値以下である場合、当該着目画素の座標に該フォトマスクの欠陥があると判定することを特徴とするフォトマスクの欠陥検査方法。 - 与えられたフォトマスクの走査型電子顕微鏡画像である階調画像から、その階調画像を構成する濃淡値である階調値を持つ各画素をそれぞれ着目画素として前記着目画素を包含する内側近傍領域および前記内側近傍領域を包含する外側近傍領域を設ける近傍領域設定手段と、
前記内側近傍領域の画素数をn0とし、前記外側近傍領域の画素数をn1とし、前記外側近傍領域に対して階調値のヒストグラムを求めるヒストグラム設定手段と、
前記ヒストグラムの各階調値の出現頻度をn1で割ることにより前記ヒストグラムから確率分布を求める確率分布作成手段と、
前記確率分布をn0回畳み込むことによりn0個の画素の階調値の和の確率分布を求める畳み込み手段と、
前記内側近傍領域内の全画素にわたる階調値の和Sを求め、前記和の確率分布から得られる前記Sの出現確率の値をもって着目画素の出現確率の指標とする出現確率算定手段と、
前記階調画像を構成する全画素のうちで前記出現確率の指標が最小となる着目画素をもって明瞭な特徴を持つ点として座標を特定する座標特定手段と、
その着目画素における出現確率の指標の値をもって明瞭さの指標値とする指標特定手段とその着目画素の指標値が一定のしきい値以下である場合、当該着目画素の座標に該フォトマスクの欠陥があると判定することを特徴とするフォトマスクの欠陥検査装置。
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