JP2024093914A - 検査装置及び検査画像の生成方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検査画像の輪郭線の抽出精度を向上する。【解決手段】実施形態によれば、検査装置１は、試料３０の第１画像（ＳＥＭ画像）を撮像する撮像機構１０と、第１画像の階調値に基づいて第１閾値（面積閾値）を算出する第１回路３０２と、第１画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第１画素の中央に設けられた第２画素（面積画素）に、第１閾値に基づく第１等高線を生成する第２回路３０３と、生成された第１等高線を利用して第２画素における第１輪郭点を算出する第３回路３０４と、参照画像と第１輪郭点に基づく検査画像とを比較する比較回路２１５とを含む。【選択図】図５

Description

本発明は、試料上に形成されたパターンの欠陥検査をするための検査装置及び検査画像の生成方法に関する。

半導体デバイスの製造工程では、露光装置（「ステッパ」または「スキャナ」とも呼ばれる）を用いた縮小露光により、回路パターンが半導体基板上に転写される。露光装置では、回路パターンを半導体基板（以下、「ウェハ」とも表記する）上に転写するために、原画パターンが形成されたマスク（「レチクル」とも呼ばれる）が用いられる。

例えば、最先端のデバイスでは、数ｎｍの線幅の回路パターンの形成が要求される。回路パターンの微細化に伴い、マスクにおける原画パターンも微細化している。このため、電子線欠陥検査装置には、微細なパターンに対応した高い欠陥検出性能が求められる。

欠陥検査方式には、試料（マスク等）を撮影した画像（撮影画像）に基づく検査画像と、設計データに基づく参照画像とを比較するＤ－ＤＢ（Die to Database）方式と、試料上に形成された同一パターンからなる複数の領域同士を比較するＤ－Ｄ（Die to Die）方式とがある。

電子線欠陥検査装置は、撮影画像からパターンの輪郭線を抽出して、検査画像を生成する。電子線欠陥検査装置は、検査画像のパターンの輪郭線と、参照画像のパターンの輪郭線とを比較することにより欠陥を検出している。

例えば、特許文献１では、異なる方向性を持った複数の二次元空間フィルタ関数を用いて撮影画像から輪郭線の抽出を行う方法が開示されている。この場合、各フレーム画像（画素）において、異なる方向毎にフィルタ処理が行われる。そして、方向毎に得られた値（フィルタ後強度）のうち少なくとも１つが閾値よりも大きい場合、当該画素が、輪郭線を含む画素の候補（輪郭画素候補）として抽出される。

また、例えば、特許文献２では、検査画像及び参照画像の任意の矩形領域毎に、輝度値が補間され、補間された輝度値が基準輝度値よりも大きい領域の面積が演算される。そして、検査画像の面積と参照画像の面積とを比較する方法が開示されている。この場合、矩形領域内における面積の差分から検査画像と参照画像とのズレが検査される。

特開２０２２－１６７７９号公報 特開２０２０－１８３９２８号公報

電子線欠陥検査装置において、撮影画像のパターンのエッジの強度が低下すると、撮影画像のエッジプロファイルが緩慢になり、撮影画像からパターンの輪郭線を安定的に抽出するのが困難となる。更に、パターンの微細化により、エッジフィルタのサイズよりもパターンのエッジ間の距離が小さくなると、輪郭線の抽出が困難となる。これに対応するため、エッジフィルタの長さを小さくすると、ノイズ耐性及び位置精度が低下する。

本発明はこうした点に鑑みてなされたものである。すなわち、本発明では、ＳＥＭ画像の撮像において、試料に電子線を照射すると、照射面の材料の種類によって、得られる二次電子の放出強度が異なる部分、すなわち、パターンのエッジ部分で得られる信号の差異（以下、「マテリアルコントラスト」と表記する）が大きく（以下、「マテリアルコントラストリッチ」と表記する）、エッジの強度が小さい場合においても、パターンの輪郭点線を抽出することができる。これにより、輪郭線の抽出精度を向上できる検査装置及び検査画像の生成方法を提供することを目的とする。

本発明の第１の態様によれば、検査装置は、試料の第１画像を撮像する撮像機構と、第１画像の階調値に基づいて第１閾値を算出する第１回路と、第１画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第１画素の中央に設けられた第２画素に、第１閾値に基づく第１等高線を生成する第２回路と、生成された第１等高線を利用して第２画素における第１輪郭点を算出する第３回路と、参照画像と第１輪郭点に基づく検査画像とを比較する比較回路とを含む。

本発明の第２の態様によれば、検査装置は、試料の第１画像及び第１画像の比較対象となる試料の第２画像を撮像する撮像機構と、第１画像の階調値に基づいて第１閾値を算出し、第１閾値を用いて第２画像の第２閾値を算出する第１回路と、第１画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第１画素の中央に設けられた第２画素に、第１閾値に基づく第１等高線を生成し、第２画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第３画素の中央に設けられた第４画素に、第２閾値に基づく第２等高線を生成する第２回路と、生成された第１等高線を利用して第２画素における第１輪郭点を算出し、生成された第２等高線を利用して第４画素における第２輪郭点を算出する第３回路と第１輪郭点に基づく検査画像と第２輪郭点に基づく参照画像とを比較する比較回路とを含む。

本発明の第３の態様によれば、検査画像の生成方法は、試料の第１画像を撮像する工程と、第１画像の階調値に基づいて第１閾値を算出する工程と、第１画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第１画素の中央に設けられた第２画素に、第１閾値に基づく第１等高線を生成する工程と、生成された第１等高線を利用して第２画素における第１輪郭点を算出する工程とを含む。

本発明の検査装置及び検査画像の生成方法によれば、検査画像の輪郭線の抽出精度を向上できる。

図１は、第１実施形態に係る検査装置の全体構成を示す図である。 図２は、第１実施形態に係る検査装置が含む輪郭抽出回路のブロック図である。 図３は、第１実施形態に係る検査装置における検査工程のフローチャートである。 図４は、第１実施形態に係る検査装置における比較工程において、検査画像の輪郭線と参照画像の輪郭線を含む４×４画素の具体例を示す図である。 図５は、第１実施形態に係る検査装置における面積画像生成及び輪郭データ生成のフローチャートである。 図６は、第１実施形態に係る検査装置におけるＳＥＭ画像の階調値と画素数の関係を示すヒストグラムの具体例である。 図７は、第１実施形態に係る検査装置における面積画素の面積算出の具体例を示す図である。 図８は、第１実施形態に係る検査装置におけるＳＥＭ画像と面積画像との関係を示す図である。 図９は、第１実施形態に係る検査装置における第１のフィルタ処理の具体例を示す図である。 図１０は、第１実施形態に係る検査装置における第２のフィルタ処理の具体例を示す図である。 図１１は、第１実施形態に係る検査装置における輪郭点算出の具体例を示す図である。 図１２は、第１実施形態に係る検査装置における面積画像の具体例を示す図である。 図１３は、第１実施形態に係る検査装置における近接輪郭点の具体例を示す図である。 図１４は、第１実施形態に係る検査装置における検査画像の具体例を示す図である。 図１５は、第２実施形態に係る検査装置における面積画像生成及び輪郭データ生成のフローチャートである。 図１６は、第２実施形態に係る検査装置における輪郭点算出の具体例を示す図である。 図１７は、第３実施形態に係る検査装置における検査工程のフローチャートである。 図１８は、第３実施形態に係る検査装置における面積画像生成及び輪郭データ生成のフローチャートである。 図１９は、第３実施形態に係る検査装置における検査用ＳＥＭ画像及び参照用ＳＥＭ画像をそれぞれ４つの領域に分割した例を示す図である。 図２０は、第４実施形態に係る検査装置における面積画像生成及び輪郭データ生成のフローチャートである。

以下に、実施形態について図面を参照して説明する。実施形態は、発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示している。図面は模式的または概念的なものであり、各図面の寸法及び比率等は必ずしも現実のものと同一とは限らない。本発明の技術的思想は、構成要素の形状、構造、配置等によって特定されるものではない。

以下では、検査装置として、走査型電子顕微鏡（以下、「ＳＥＭ（Scanning Electron Microscope）」と表記する）を用いて試料の電子線画像（以下、「ＳＥＭ画像」とも表記する）を撮像する欠陥検査装置について説明する。なお、欠陥検査装置は、電子線以外のエネルギービームを試料に照射して、画像を撮像してもよい。欠陥検査装置は、光学顕微鏡を用いて試料の光学画像を撮像してもよいし、受光素子を用いて、試料を反射または透過した光の光学画像を撮像してもよい。また、本実施形態では、検査対象となる試料がマスクである場合について説明するが、試料は、半導体装置の製造に用いられるウェハ、または液晶表示装置などに使用される基板等、表面にパターンが設けられている試料であればよい。

１．第１実施形態
第１実施形態について説明する。第１実施形態では、欠陥検査方式がＤ－ＤＢ（Die to Database）方式である場合について説明する。

１．１ 検査装置の全体構成
まず、図１を参照して、検査装置の全体構成の一例について説明する。図１は、検査装置１の全体構成を示す図である。

図１に示すように、検査装置１は、撮像機構１０と制御機構２０とを含む。

撮像機構１０は、試料室１１及び鏡筒１２を含む。鏡筒１２は、試料室１１の上に設置されている。例えば、鏡筒１２は、試料室１１に対し垂直に延伸する円筒形状を有している。試料室１１及び鏡筒１２は、互いに接する面が開口している。試料室１１と鏡筒１２とにより形成される空間は、ターボ分子ポンプ等を用いて真空（減圧）状態に保持される。

試料室１１内には、ステージ１３、ステージ駆動機構１４、及び検出器１５が設けられている。

ステージ１３の上には、試料（マスク）３０が載置される。ステージ１３は、ステージ１３の表面に平行なＸ方向、及びステージ１３の表面に平行であり且つＸ方向と交差するＹ方向に移動可能である。また、ステージ１３は、ステージ１３の表面に垂直なＺ方向に移動可能であってもよいし、Ｚ方向を回転軸として、ＸＹ平面上で回転軸周りに回転可能であってもよい。

ステージ駆動機構１４は、ステージ１３を、Ｘ方向及びＹ方向に移動させるための駆動機構を有する。なお、ステージ駆動機構１４は、例えば、ステージ１３をＺ方向に移動させる機構を有していてもよいし、Ｚ方向を回転軸として、ステージ１３をＸＹ平面上で回転軸周りに回転させる機構を有していてもよい。

検出器１５は、試料から放出された二次電子または反射電子等を検出する。検出器１５は、検出した二次電子または反射電子等の信号、すなわちＳＥＭ画像の撮像データを、画像取得回路２１３に送信する。

鏡筒１２内には、ＳＥＭの構成要素である電子銃１６及び電子光学系１７が設けられている。図１の例では、試料３０にシングルビームを照射する電子光学系１７の構成が示されている。なお、電子光学系１７は、試料３０にマルチビームを照射する構成であってもよい。

電子銃１６は、試料室１１に向かって電子線を射出するように設置されている。電子銃１６が射出する電子線は、シングルビームであってもよいし、マルチビームであってもよい。

電子光学系１７は、電子銃１６から射出された電子線を、試料３０の所定の位置に収束させて照射する。例えば、電子光学系１７は、複数の集束レンズ１０１及び１０２と、複数の走査コイル１０３及び１０４と、対物レンズ１０５を含む。電子銃１６から射出された電子線は、加速された後に集束レンズ１０１及び１０２、並びに対物レンズ１０５によって、ステージ１３上に載置された試料３０の表面に電子スポットとして集束する。走査コイル１０３及び１０４は、試料３０上における電子スポットの位置を制御する。

制御機構２０は、制御回路２１、記憶装置２２、表示装置２３、入力装置２４、及び通信装置２５を含む。

制御回路２１は、検査装置１の全体を制御する。より具体的には、制御回路２１は、撮像機構１０を制御してＳＥＭ画像（撮影画像）を取得する。また、制御回路２１は、制御機構２０を制御して、参照画像と検査画像とを比較し、欠陥を検出する。すなわち、制御回路２１は、欠陥検査を実行するためのプロセッサである。例えば、制御回路２１は、図示せぬＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。例えば、ＣＰＵは、非一時的な記憶媒体としてのＲＯＭあるいは記憶装置２２に格納されたプログラムをＲＡＭに展開する。そして、制御回路２１は、ＲＡＭに展開されたプログラムをＣＰＵにより解釈及び実行して、検査装置１を制御する。なお、制御回路２１は、例えば、マイクロプロセッサなどのＣＰＵデバイスであってもよいし、パーソナルコンピュータなどのコンピュータ装置であってもよい。また、制御回路２１は、少なくとも一部の機能が、特定用途集積回路（ＡＳＩＣ：Application Specific Integrated Circuit）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：Field Programmable Gate Alley）、または、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ:Graphics Processing Unit）等の他の集積回路によって担われる専用回路（専用プロセッサ）を含んでいてもよい。

制御回路２１は、展開回路２１１、参照画像生成回路２１２、画像取得回路２１３、輪郭抽出回路２１４、及び比較回路２１５を含む。なお、これらは、制御回路２１が実行するプログラムによって構成されてもよいし、制御回路２１が備えるハードウェアまたはファームウェアによって構成されてもよいし、制御回路２１によって制御される個別の回路によって構成されてもよい。以下では、制御回路２１が、実行するプログラムによって、展開回路２１１、参照画像生成回路２１２、画像取得回路２１３、輪郭抽出回路２１４、及び比較回路２１５の機能を実現する場合について説明する。

展開回路２１１は、例えば、記憶装置２２に保持されている設計データ２２１をパターン（図形）毎のデータに展開し、その図形データの図形形状を示す図形コード及び図形寸法などを解釈する。そして、展開回路２１１は、設計データを、所定の量子化寸法のグリッドを単位とするマス目内に配置されるパターンとして、２値または多値（例えば８ｂｉｔ）の画像（以下、「展開画像」とも表記する）に展開する。展開回路２１１は、展開画像の画素毎に図形が占める占有率を演算する。このようにして演算された各画素内の図形占有率が画素値である。以下では、展開画像の画素値が８ビットの階調値データで表される場合について説明する。この場合、各画素の画素値は、０～２５５の階調値で表される。画素値が０の場合、図形占有率は、０％であり、画素値が２５５の場合、図形占有率は、１００％である。なお、検査装置１の欠陥検査方式がＤ－Ｄ（Die to Die）方式である場合、展開回路２１１は、廃されてもよい。

参照画像生成回路２１２は、展開画像のリサイズ処理及びコーナー丸め処理を行う。リサイズ処理は、展開画像の図形パターンをリサイズする処理である。コーナー丸め処理は、リサイズ処理後の図形パターンのコーナー部分を丸める処理である。そして、参照画像生成回路２１２は、リサイズ処理及びコーナー丸め処理後の展開画像から図形パターンの輪郭を抽出して参照画像（輪郭画像）を生成する。参照画像生成回路２１２は、生成した参照画像を比較回路２１５及び記憶装置２２に送信する。なお、検査装置１の欠陥検査方式がＤ－Ｄ（Die to Die）方式である場合、参照画像生成回路２１２は、輪郭抽出回路２１４において生成された輪郭画像のいずれかを参照画像として適用する。

画像取得回路２１３は、撮像機構１０の検出器１５から撮像データを取得する。画像取得回路２１３は、撮像データに基づいて、ＳＥＭ画像の階調値データを生成し、輪郭抽出回路２１４及び記憶装置２２に送信する。

輪郭抽出回路２１４は、ＳＥＭ画像データに基づいて、パターンの輪郭データを抽出して検査画像（輪郭画像）を生成する。本実施形態の輪郭抽出回路２１４は、ＳＥＭ画像に基づいて面積画像を生成する。面積画像は、ＳＥＭ画像の各画素（以下、「ＳＥＭ画素」とも表記する）の階調値に基づいて生成される。面積画像の詳細については後述する。輪郭抽出回路２１４は、面積画像からパターンの輪郭データを抽出する。輪郭データは、パターンの輪郭点及び輪郭点を結ぶ輪郭線に関する情報を含む。換言すると、輪郭データは、画素（面積画像の画素）毎に輪郭線が通る座標の代表値、すなわち輪郭点の座標位置と、輪郭点における輪郭ベクトルの法線方向の情報とを含む。輪郭抽出回路２１４の詳細については後述する。

比較回路２１５は、検査画像と参照画像とを比較して欠陥を検出する。より具体的には、比較回路２１５は、検査画像と参照画像とのアライメントを行い、参照画像に対する検査画像のシフト量を算出する。比較回路２１５は、例えば、試料３０面内におけるシフト量のばらつき等から検査画像の歪み量を測定し、歪み係数を算出する。例えば、歪み量を画像内の座標（Ｘ，Ｙ）の多項式モデルで表し、歪み係数をその多項式の係数とすると好適である。比較回路２１５は、シフト量及び歪み係数を考慮した適切なアルゴリズムを用いて、検査画像と参照画像とを比較する。比較回路２１５は、検査画像と参照画像の誤差が予め設定された値を超えた場合には、対応する試料３０の座標位置に欠陥があると判定する。

記憶装置２２は、欠陥検査に関するデータ及びプログラムを記憶する。例えば、記憶装置２２は、設計データ２２１、検査条件のパラメータ情報２２２、検査データ２２３、及び閾値データ２２４等を記憶する。例えば、検査条件のパラメータ情報２２２には、撮像機構１０の撮像条件、参照画像生成条件、ＳＥＭ画像の輪郭抽出条件、及び欠陥検出条件等が含まれる。検査データ２２３には、画像データ（展開画像、参照画像、ＳＥＭ画像、及び検査画像）、並びに検出された欠陥に関するデータ（座標及びサイズ等）が含まれる。閾値データ２２４には、後述する頻度閾値、面積閾値、分散閾値、距離閾値等のデータが含まれる。また、記憶装置２２は、非一時的な記憶媒体として、欠陥検査プログラム２２５を記憶し得る。欠陥検査プログラム２２５は、制御回路２１に欠陥検査を実行させるためのプログラムである。

なお、記憶装置２２は、外部ストレージとして、磁気ディスク記憶装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）またはソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）等の各種記憶装置を含んでいてもよい。更に、記憶装置２２は、例えば、非一時的な記憶媒体としてＣＤ（Compact Disc）またはＤＶＤ（Digital Versatile Disc）等に記憶されたプログラムを読み込むためのドライブを含んでいてもよい。

表示装置２３は、例えば、表示画面（例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）またはＥＬ（Electroluminescence）ディスプレイ等）等を含む。表示装置２３は、制御回路２１の制御により、例えば、欠陥検出結果を表示する。

入力装置２４は、キーボード、マウス、タッチパネル、またはボタンスイッチなどの入力装置である。

通信装置２５は、外部装置との間でデータの送受信を行うために、ネットワークに接続するための装置である。通信には、各種の通信規格が用いられ得る。例えば、通信装置２５は、外部装置から設計データ２２１を受信し、検査データ２２３等を外部装置に送信する。

１．２ 輪郭抽出回路の構成
次に、図２を参照して、輪郭抽出回路２１４の構成の一例について説明する。図２は、輪郭抽出回路２１４のブロック図である。なお、輪郭抽出回路２１４の各ブロックは、制御回路２１がファームウェア等を実行することによりその機能が実現されてもよいし、専用回路によりその機能が実現されてもよい。

図２に示すように、輪郭抽出回路２１４は、ノイズフィルタ処理回路３０１、面積閾値算出回路３０２、面積画像生成回路３０３、輪郭点算出回路３０４、及び近接輪郭点除去回路３０５を含む。なお、各部により生成されたデータは、その都度、記憶装置２２に記憶され得る。

ノイズフィルタ処理回路３０１は、ＳＥＭ画像データのノイズを低減（除去）させる回路である。ノイズフィルタ処理回路３０１は、画像取得回路２１３からＳＥＭ画像データを取得する。そして、ノイズフィルタ処理回路３０１は、ＳＥＭ画像の図形パターンの端部のノイズを低減させて、パターン端部の形状を滑らかにする。ノイズフィルタ処理には、ガウシアンフィルタ（Gaussian Filter）やバイラテラルフィルタ（Bilateral Filter）などの一般的なフィルタを用いることができる。

面積閾値算出回路３０２は、面積閾値を算出する回路である。面積閾値は、後述する面積画像の生成に用いられる閾値である。面積閾値算出回路３０２は、ＳＥＭ画像の階調値のヒストグラムを生成し、ヒストグラムから面積閾値を算出する。面積閾値の算出方法の詳細については、後述する。面積閾値は、閾値データ２２４として、記憶装置２２に記憶され得る。

面積画像生成回路３０３は、面積画像を生成する回路である。より具体的には、面積画像生成回路３０３は、ＳＥＭ画像の互いに隣接する２（行）×２（列）のＳＥＭ画素の各中心点を頂点とした１画素領域（以下、「面積画素」と表記する）において、各頂点における階調値を線形補間して、面積閾値に対応する等高線を生成する。そして、面積画像生成回路３０３は、面積画素に占める面積閾値以上の領域の面積の占有率（単に「面積」と表記する）を算出する。面積画素における面積は、０～１の占有率で表記されてもよいし、ＳＥＭ画素と同様に、８ビットの階調値データ（０～２５５の階調値）で表されてもよい。例えば、面積画素の４つの頂点に対応する４つのＳＥＭ画素の階調値が全て面積閾値以上である場合、面積画素の面積は１である。この場合、当該面積画素は、白地で表される。他方で、面積画素の４つの頂点に対応する４つＳＥＭ画素の階調値が全て面積閾値未満である場合、面積画素における面積は０である。この場合、当該面積画素は、黒地で表される。面積画像生成回路３０３は、ＳＥＭ画素を１画素ずつシフトさせながら、各面積画素における面積閾値以上の面積を算出して、面積画像を生成する。なお、面積画像は、検査データ２２３として、記憶装置２２に記憶され得る。

また、面積画像生成回路３０３は、面積画像における擬似輪郭点の抽出を抑制するため、２つのフィルタ処理を実行し得る。

第１のフィルタ処理は、孤立画素に対応した処理である。例えば、ＳＥＭ画像の３×３のＳＥＭ画素において、中央のＳＥＭ画素の階調値が面積閾値未満であり且つ周辺の隣接する８つのＳＥＭ画素の階調値が面積閾値以上である場合、中央のＳＥＭ画素の中心点を頂点に含む２×２の面積画素の各々を、白地（すなわち、面積“１”）と判定する。換言すれば、面積画像生成回路３０３は、面積閾値未満の階調値のＳＥＭ画素が孤立している場合、すなわち、隣接８画素に面積閾値未満の階調値のＳＥＭ画素が無い場合、中央のＳＥＭ画素に基づく面積画素は、白地と判定する。なお、面積画像生成回路３０３は、第１のフィルタ処理を、５×５のＳＥＭ画素に適用してもよい。

第２のフィルタ処理は、各画素の階調値が面積閾値に比較的近い値である場合に、擬似輪郭の抽出を抑制する処理である。例えば、ＳＥＭ画像の３×３のＳＥＭ画素において、階調値の分散が、予め設定された分散閾値以下である場合、当該３×３のＳＥＭ画素に基づく２×２の面積画素の各々を、白地（すなわち、面積“１”）または黒地（すなわち、面積“０”）と判定する処理である。例えば、面積画像生成回路３０３は、３×３のＳＥＭ画素の階調値の平均値が面積閾値以上である場合、対象となる２×２の面積画素を白地と判定する。他方で、面積画像生成回路３０３は、３×３のＳＥＭ画素の階調値の平均値が面積閾値未満の場合、対象となる２×２の面積画素を黒地と判定する。白地または黒地と判定された面積画素は等高線を含まない。なお、面積画像生成回路３０３は、第２のフィルタ処理を、５×５のＳＥＭ画素に適用してもよい。

輪郭点算出回路３０４は、面積画像の輪郭点を算出する回路である。本実施形態の輪郭点算出回路３０４は、例えばソーベルフィルタを用いて、等高線を含む面積画素（輪郭点候補画素）における輪郭点の座標位置及び法線方向ベクトルを算出する。すなわち、輪郭点算出回路３０４は、面積が０より大きく１より小さい面積画素における輪郭点の座標位置及び法線方向ベクトルを算出する。輪郭点抽出方法の詳細については、後述する。

近接輪郭点除去回路３０５は、近接輪郭点を除去する回路である。近接輪郭点とは、隣接する輪郭点との距離が予め設定された距離閾値以下の輪郭点である。近接輪郭点を除去することにより、輪郭線を推定する処理の誤差が低減される。

１．３ 検査工程の全体の流れ
次に、検査工程の全体の流れの一例について、図３を用いて説明する。図３は、検査工程のフローチャートである。

図３に示すように、検査工程は、大まかに、検査画像取得工程（ステップＳ１）と、参照画像生成工程（ステップＳ２）と、比較工程（ステップＳ３）とを含む。

１．３．１ 検査画像取得工程
まず、ステップＳ１の検査画像取得工程の一例について説明する。画像取得回路２１３は、撮像機構１０から、試料３０のＳＥＭ画像を取得する（ステップＳ１１）。画像取得回路２１３は、ＳＥＭ画像を輪郭抽出回路２１４に送信する。

次に、輪郭抽出回路２１４のノイズフィルタ処理回路３０１は、ＳＥＭ画像のノイズを除去（低減）するため、面積画像生成の前処理として、プレフィルタ処理を実行する（ステップＳ１２）。

次に、輪郭抽出回路２１４は、プレフィルタ処理後のＳＥＭ画像を用いて、面積画像を生成する（ステップＳ１３）。

次に、輪郭抽出回路２１４は、面積画像から輪郭データを生成する（ステップＳ１４）。すなわち、輪郭抽出回路２１４は、検査画像（輪郭画像）を生成する。

輪郭抽出回路２１４は、生成した検査画像を比較回路２１５及び記憶装置２２に送信する。

１．３．２ 参照画像取得工程
次に、参照画像取得工程の一例について説明する。例えば、検査装置１は、通信装置２５を介して、設計データ２２１を取得する（ステップＳ２１）。取得された設計データ２２１は、例えば、記憶装置２２に記憶される。

展開回路２１１は、記憶装置２２に記憶された設計データ２２１を読み出す。そして、展開回路２１１は、展開処理を実行し、設計データ２２１を、例えば８ｂｉｔの画像データ（展開画像）に展開（変換）する（ステップＳ２２）。展開画像の各画素は、画素値として、設計データの図形が当該画素を占める占有率に相当する値を持つ。例えば８ｂｉｔの画像データの場合、設計図形の占有率が０％の場合の画素値は０であり、占有率が１００％の場合の画素値は２５５である。展開回路２１１は、展開画像を参照画像生成回路２１２及び記憶装置２２に送信する。

次に、参照画像生成回路２１２は、展開画像のリサイズ処理及びコーナー丸め処理を実行する（ステップＳ２３）。

次に、参照画像生成回路２１２は、リサイズ処理及びコーナー丸め処理が施された展開画像からパターンの輪郭データを生成する（ステップＳ２４）。すなわち、参照画像生成回路２１２は、参照画像（輪郭画像）を生成する。参照画像生成回路２１２は、生成した参照画像を比較回路２１５及び記憶装置２２に送信する。

１．３．３ 比較工程
次に、比較工程の一例について説明する。まず、比較回路２１５は、検査画像と参照画像とを用いてアライメントを実行し（ステップＳ３１）、検査画像内のパターンと、参照画像内のパターンとの位置合わせを行う。例えば、比較回路２１５は、検査画像の各輪郭線位置と参照画像の対応する輪郭線位置との相対ベクトルを求め、その平均値をアライメントシフト量とする。すなわち、比較回路２１５は、参照画像に対する検査画像のアライメントシフト量を算出する。

次に、比較回路２１５は、検査画像の歪み量を測定し（ステップＳ３２）、歪み係数を算出する。例えば、ステージ移動精度あるいは試料３０の歪み等により、設計データ２２１に基づくパターンの座標情報と、撮影画像から算出されたパターンの座標との間に位置ずれが生じる場合がある。比較回路２１５は、例えば、試料３０面内における局所的なアライメントシフト量の分布等から検査画像の歪み量を測定し、歪み係数を算出する。

次に、比較回路２１５は、検査画像と参照画像とを比較する（ステップＳ３３）。比較回路２１５は、比較した結果に基づいて、欠陥を検出する。換言すれば、比較回路２１５は、相対ベクトルと歪み係数とに基づいて、画素毎に検査画像の輪郭線と参照画像の輪郭線との間の位置ずれ量を算出する。そして、比較回路２１５は、位置ずれ量に基づいて、欠陥を検出する。比較結果は、記憶装置２２または表示装置（モニタ）２３に出力される。

検査画像と参照画像とを比較した具体例を図４に示す。図４は、検査画像の輪郭線と参照画像の輪郭線を含む４×４画素の具体例を示す図である。

図４に示すように、比較回路２１５は、検査画像の輪郭点毎に、参照画像の輪郭線までの距離（位置ずれ量）を算出する。そして、比較回路２１５は、位置ずれ量が予め設定された閾値を超えた場合に、欠陥と判定する。

制御回路２１は、欠陥検査の結果を、記憶装置２２に保存した後、例えば、表示装置２３に表示してもよく、通信装置２５を介して外部装置（例えば、レビュー装置等）に出力してもよい。

１．４ 面積画像の生成及び輪郭データ生成工程の詳細
次に、図５を参照して、図３を用いて説明したステップＳ１３の面積画像生成工程と、ステップＳ１４の輪郭データ生成工程との詳細について説明する。図５は、面積画像生成及び輪郭データ生成のフローチャートである。

図５に示すように、面積画像生成工程（ステップＳ１３）としてステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理が実行される。そして、輪郭データ生成工程（ステップＳ１４）として、ステップＳ１０５～Ｓ１０７が実行される。各ステップの詳細について説明する。

［ステップＳ１０１］
ノイズフィルタ処理回路３０１は、プレフィルタ処理後のＳＥＭ画像に対して、ガウシアンフィルタを用いたフィルタ処理を実行する。これにより、ＳＥＭ画像のノイズとホワイトバンドの影響が緩和される。なお、ステップＳ１０１において、ガウシアンフィルタ以外のフィルタ処理が適用されてもよい。また、ステップＳ１０１は、省略されてもよい。

［ステップＳ１０２］
面積閾値算出回路３０２は、ＳＥＭ画像の階調値のヒストグラムを生成する。面積閾値算出回路３０２は、ヒストグラムから、パターンに対応する階調値の最大値と最小値を決定する。このとき、面積閾値算出回路３０２は、ノイズの影響を低減するため、予め設定された頻度閾値よりも画素数が多い階調値の範囲内で最小値と最大値を決定する。なお、面積閾値算出回路３０２は、ＳＥＭ画像を複数の領域に分割して、領域毎にヒストグラムを作成してもよい。この場合、面積閾値算出回路３０２は、領域毎に面積閾値を算出する。

図６を参照して、ヒストグラムの具体例について説明する。図６は、ＳＥＭ画像の階調値と画素数の関係を示すヒストグラムの具体例である。

図６に示すように、グラフの横軸は、ＳＥＭ画像の階調値である。グラフの縦軸は、各階調値に対応するＳＥＭ画素の画素数である。図６の例では、頻度閾値として２００が設定されている。面積閾値算出回路３０２は、画素数が頻度閾値（２００）を超える階調値から最小値及び最大値をそれぞれ決定する。

［ステップＳ１０３］
面積閾値算出回路３０２は、面積閾値を算出する。面積閾値算出回路３０２は、式（１）の演算を行い、面積閾値Ｚを算出する。

ここで、変数ｋは、最小値と最大値との間の幅における比率を表している。変数ｋは、０＜ｋ＜１の範囲で、任意に設定され得る。例えば、面積閾値Ｚを最小値と最大値の中点とする場合、ｋ＝０．５が設定される。

［ステップＳ１０４］
面積画像生成回路３０３は、面積画素の面積を演算する。このとき、面積画像生成回路３０３は、第１のフィルタ処理と第２のフィルタ処理を実行する。すなわち、面積画像生成回路３０３は、面積画像のフィルタ処理を実行する。面積画像生成回路３０３は、ＳＥＭ画素を１画素ずつシフトさせながら、面積画素の面積の演算を繰り返すことにより、面積画像を生成する。

図７～図１０を参照して、面積画像生成の具体例について説明する。図７は、面積画素の面積算出の具体例を示す図である。図８は、ＳＥＭ画像と面積画像との関係を示す図である。図９は、第１のフィルタ処理の具体例を示す図である。図１０は、第２のフィルタ処理の具体例を示す図である。

図７の紙面左側の図は、２×２のＳＥＭ画素を示す。例えば、紙面左上のＳＥＭ画素の階調値を５０とし、その中心点を“Ａ”とする。中心点“Ａ”のＳＥＭ画素にＸ方向に隣接するＳＥＭ画素の階調値を８０とし、その中心点を“Ｂ”とする。中心点“Ａ”のＳＥＭ画素にＹ方向に隣接するＳＥＭ画素の階調値を１００とし、その中心点を“Ｃ”とする。中心点“Ｃ”のＳＥＭ画素にＸ方向に隣接するＳＥＭ画素の階調値を１５０とし、その中心点を“Ｄ”とする。

面積画像生成回路３０３は、２×２のＳＥＭ画素の中心点“Ａ”～“Ｄ”を頂点とした面積画素を生成する。換言すれば、２×２のＳＥＭ画素の中央に面積画素が生成される。従って、ＳＥＭ画素の１画素のサイズと、面積画素の１画素のサイズとは、同じである。また、面積画素は、ＳＥＭ画素からＸ方向及びＹ方向にそれぞれ１／２画素シフトした座標位置に形成される。

面積画像生成回路３０３は、面積画素の４つの頂点“Ａ”～“Ｄ”（すなわち４つのＳＥＭ画素の中心点“Ａ”～“Ｄ”）の階調値を線形補間する。より具体的には、例えば、面積閾値Ｚが９０である場合（Ｚ＝９０）、面積画像生成回路３０３は、面積画素において、Ｚ＝９０となる等高線ｙを算出する。

例えば、等高線ｙは、式（２）で表される。

ここで、変数ａ～ｄは、ａ＝Ｄ－Ｃ、ｂ＝Ａ－Ｃ、ｃ＝Ｃ＋Ｂ－Ｄ－Ａ、及びｄ＝Ｃの演算式により、それぞれ算出される。Ａ～Ｄは、頂点“Ａ”～“Ｄ”における階調値である。図７の例では、Ａ＝５０、Ｂ＝８０、Ｃ＝１００、及びＤ＝１５０である。従って、変数ａ～ｄは、ａ＝５０、ｂ＝－５０、ｃ＝－２０、及びｄ＝１００である。

面積画像生成回路３０３は、式（３）の演算（すなわち、式（２）の積分）を行い、面積閾値Ｚ以上の面積を算出する。

図７の例の場合、面積閾値９０に対応する面積画素の面積は、０．５６５３である。

なお、Ａ＋Ｄ＝Ｂ＋Ｃである場合、ｃ＝０である。この場合、等高線ｙは、式（４）で表される。

この場合、面積画像生成回路３０３は、式（５）の演算（すなわち、式（４）の積分）を行い、面積閾値Ｚ以上の面積を算出する。

また、Ｄ＝Ｂ且つＡ＝Ｃである場合、ｂ＝０且つｃ＝０である。この場合、等高線は、式（６）で表される。

図８に示すように、面積画像生成回路３０３は、ＳＥＭ画素を１画素ずつシフトさせながら、面積画素の面積の算出を繰り返すことにより、面積画像を生成する。このとき、面積画素は、ＳＥＭ画素に対して、Ｘ方向及びＹ方向にそれぞれ１／２画素シフトした座標位置に形成される。例えば、面積画像は、比較工程（ステップＳ３）のアライメント（ステップＳ３１）において、その位置を補正されて、参照画像と比較される。

次に、第１のフィルタ処理の具体例について説明する。

図９に示すように、３×３のＳＥＭ画素において、上段の３つのＳＥＭ画素の階調値を紙面左側から順に、１１７、１１９、及び１０５とする。中段の３つのＳＥＭ画素の階調値を紙面左側から順に、１０８、７０、及び１０８とする。下段の３つのＳＥＭ画素の階調値を紙面左側から順に、１１３、１１３、及び１０９とする。例えば、面積閾値は、８０である。この場合、中央のＳＥＭ画素の階調値は、面積閾値未満であり、且つ周辺の８つのＳＥＭ画素の階調値は、面積閾値以上である。すなわち、階調値が面積閾値未満であるＳＥＭ画素が孤立している。この場合、面積画像生成回路３０３は、中央のＳＥＭ画素の中心点を含む２×２の４つの面積画素は、擬似輪郭を含むと判定する。そして、面積画像生成回路３０３は、各面積画素を、白地（すなわち、面積“１”）と判定する。

次に、第２のフィルタ処理の具体例について説明する。

図１０に示すように、３×３のＳＥＭ画素において、上段の３つのＳＥＭ画素の階調値を紙面左側から順に、８３、８５、及び８８とする。中段の３つのＳＥＭ画素の階調値を紙面左側から順に、８４、７８、及び８５とする。下段の３つのＳＥＭ画素の階調値を紙面左側から順に、８６、８２、及び７９とする。例えば、面積閾値は、８０である。面積画像生成回路３０３は、注目画素の周辺３×３画素の階調値の分散を算出する。図１０の例では、分散Ｖは、１０．５である。例えば、分散閾値が２０である場合、分散Ｖは、分散閾値よりも小さい。この場合、面積画像生成回路３０３は、注目画素である中央のＳＥＭ画素の中心点を含む２×２の４つの面積画素は、擬似輪郭を含むと判定する。図１０の例では、３×３のＳＥＭ画素の階調値の平均値が面積閾値以上である。この場合、面積画像生成回路３０３は、対象の面積画素を白地（すなわち、面積“１”）と判定する。他方で、３×３のＳＥＭ画素の階調値の平均値が面積閾値未満である場合、面積画像生成回路３０３は、対象の面積画素を黒地（すなわち、面積“０”）と判定する。

［ステップＳ１０５］
輪郭点算出回路３０４は、ソーベルフィルタを用いて、面積画像から輪郭点を算出する。

図１１及び図１２を参照して、輪郭点の算出の具体例について説明する。図１１は、輪郭点算出の具体例を示す図である。図１２は、面積画像の具体例を示す図である。図１２の例では、１４×１４の面積画素が示されている。また、図１２の例は、輪郭点が算出された面積画素上に、輪郭点及び法線ベクトルが示されている。

図１１に示すように、輪郭点算出回路３０４は、ソーベルフィルタを用いて注目画素における輪郭の法線方向（法線ベクトル）を求める。より具体的には、輪郭点算出回路３０４は、面積画像に対して、ソーベルフィルタのＸ方向のカーネルとの畳み込み演算とＹ方向のカーネルとの畳み込み演算とをそれぞれ行う。そして、輪郭点算出回路３０４は、面積画素の注目画素において、Ｘ方向に対する演算値及びＹ方向に対する演算値を合成して得られた輪郭ベクトルの法線角度θを算出する。例えば、ソーベルフィルタ処理後のＸ方向の値をＦｘ、Ｙ方向の値をＦｙとすると、法線方向の角度θは、θ＝ａｔａｎ（Ｆｙ／Ｆｘ）という式で表される（Ｆｘ＝０のときは、θ＝π／２）。

次に、輪郭点算出回路３０４は、面積画素の面積と同じ値であり、且つソーベルフィルタで求めた法線ベクトルと境界線が垂直となる半平面を計算する。

次に、輪郭点算出回路３０４は、境界線の中点位置を、輪郭点の座標位置に設定する。輪郭点の座標位置は、１つの面積画素を複数のサブ画素に分割したサブ画素単位で設定される。

図１２の例は、ラインパターンがＸ方向に延伸するラインアンドスペース（Line and Space）を示している。白地の面積画素領域がラインパターンに対応し、黒地の面積画素がスペースに対応する。この場合、Ｙ方向において、白地の面積画素と黒地の面積画素とに挟まれた面積画素において、輪郭点及び法線ベクトルが算出される。

［ステップＳ１０６］
近接輪郭点除去回路３０５は、近接輪郭点を除去する。近接輪郭点除去回路３０５は、対象の輪郭点と隣り合う輪郭点間の距離が予め設定された距離閾値Ｌｔ未満である場合、２つの輪郭点は近接位置にあると判定し、いずれか一方の輪郭点を近接輪郭点として除去する。なお、近接位置にある２つの輪郭点のうち、除去される輪郭点は、任意に設定される。例えば、近接位置にある２つの輪郭点のうち、面積画素の中心からの距離が遠い輪郭点が除去されてもよい。また、例えば、試料３０の電子線のスキャン（撮像）に対して、スキャンの順番が遅いＳＥＭ画素（面積画素）に対応する輪郭点が除去されてもよい。

図１３に、近接輪郭点の具体例を示す。図１３は、近接輪郭点の具体例を示す図である。図１３の例では、近接輪郭点を中心とした５×５の面積画素が示されている。

図１３に示すように、例えば、近接輪郭点除去回路３０５は、近接輪郭点の確認対象となる輪郭点２に対して、隣り合う輪郭点１及び３との距離を算出する。図１３の例では、輪郭点１と輪郭点２との距離Ｌ_１２が距離閾値Ｌｔ未満であるため、輪郭点２は除去される。

［ステップＳ１０７］
輪郭抽出回路２１４は、近接輪郭点除去後に残った輪郭点を含む面積画素を輪郭画素とする。そして、輪郭抽出回路２１４は、輪郭点を結ぶ輪郭線を生成する。これにより、検査画像が生成される。輪郭抽出回路２１４は、各輪郭画素における輪郭点の座標位置及び法線ベクトルの角度θ、並びに検査画像を記憶装置２２に記憶させる。

図１４に、検査画像の具体例を示す。図１４は、検査画像の具体例を示す図である。図１４の例では、４×４の面積画素が示されている。

図１４に示すように、輪郭抽出回路２１４は、隣接する輪郭画素の輪郭点を結ぶ輪郭線を生成する。

１．５．本実施形態に係る効果
例えば、電子線欠陥検査装置において、エッジフィルタのサイズよりもパターンのエッジ間の距離が小さい場合、輪郭線の抽出が困難となり、緩慢なエッジプロファイルとなる場合がある。また、試料のチャージアップ等による輝度ムラが生じる場合がある。輝度ムラは、輪郭線の誤検出の要因となり得る。

これに対し、本実施形態に係る構成であれば、検査装置１は、ＳＥＭ画像に基づく面積画像を生成し、面積画像に基づく輪郭データ（検査画像）を生成できる。より具体的には、検査装置１は、ＳＥＭ画素の２×２画素に基づく面積画素を生成できる。検査装置１は、面積画素において、面積閾値に基づく等高線を生成し、面積閾値以上の面積を算出できる。検査装置１は、面積画素における輪郭点及び輪郭点の法線ベクトルを算出できる。これにより、緩慢なエッジプロファイルの発生や輝度ムラの影響を低減できる。よって、検査画像におけるパターンの輪郭線の抽出精度を向上できる。また、面積画像を生成することにより、隣り合う画素間を重ねて処理することが出来るため、隣接画素間の輪郭点を滑らかに生成することが出来る。

２．第２実施形態
次に、第２実施形態について説明する。第２実施形態では、第１実施形態と異なる輪郭データの生成方法について説明する。以下、第１実施形態と異なる点を中心に説明する。

２．１ 面積画像の生成及び輪郭データ生成工程の詳細
図１５を参照して、図３を用いて説明したステップＳ１３の面積画像生成工程と、ステップＳ１４の輪郭データ生成工程との詳細について説明する。図１５は、面積画像生成工程及び輪郭データ生成工程のフローチャートである。

図１５に示すように、本実施形態では、面積画像生成工程（ステップＳ１３）としてステップＳ１０１～Ｓ１０３及びＳ１１０の処理が実行される。そして、輪郭データ生成工程（ステップＳ１４）として、ステップＳ１１１、Ｓ１０６、及びＳ１０７が順に実行される。ステップＳ１０１～Ｓ１０３、Ｓ１０６、及びＳ１０７の各ステップは、第１実施形態の図５と同様である。

［ステップＳ１１０］
ステップＳ１０３において面積閾値の算出が終了した後、面積画像生成回路３０３は、面積画素の等高線を算出する。すなわち、本実施形態では、面積画素の面積演算は省略される。より具体的には、第１実施形態のステップＳ１０４において説明した式（２）により面積画素の等高線が算出され、式（３）の面積算出は省略される。

［ステップＳ１１１］
ステップＳ１１０において面積画素の等高線の算出が終了した後、輪郭点算出回路３０４は、面積画素の等高線から輪郭点を算出する。

図１６を参照して、輪郭点の算出の具体例について説明する。図１６は、輪郭点算出の具体例を示す図である。

図１６に示すように、輪郭点算出回路３０４は、ステップＳ１１０で算出された面積画素の等高線の中点に輪郭点を設定し、その座標位置を算出する。そして、輪郭点算出回路３０４は、等高線の法線方向を輪郭点における法線ベクトルとして、角度θを算出する。

２．２ 本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第１実施形態と同様の効果が得られる。

更に、本実施形態に係る構成であれば、輪郭点算出回路３０４は、面積画素の等高線から輪郭点及びその法線ベクトルを算出できる。すなわち、輪郭点算出回路３０４は、ソーベルフィルタを用いて法線ベクトルの算出及び境界線に基づく輪郭点の算出を実行せずに、輪郭点及びその法線ベクトルを算出できる。これにより、検査装置１は、検査画像取得工程を高速化できる。

３．第３実施形態
次に、第３実施形態について説明する。第３実施形態では、Ｄ－Ｄ方式に第１実施形態を適用した場合について説明する。以下、第１及び第２実施形態と異なる点を中心に説明する。

３．１ 検査工程の全体の流れ
まず、検査工程の全体の流れの一例について、図１７を用いて説明する。図１７は、検査工程のフローチャートである。

図１７に示すように、本実施形態の検査工程は、画像取得工程（ステップＳ４）と、比較工程（ステップＳ３）とを含む。比較工程は、第１実施形態の図３のステップＳ３と同様である。

ステップＳ４の画像取得工程の一例について説明する。本実施形態では、画像取得工程において、検査画像及び参照画像が生成される。以下の説明において、検査画像の生成に用いられるＳＥＭ画像を、「検査用ＳＥＭ画像」、または「Ｌｅｆｔ画像」とも表記する。他方で、参照画像の生成に用いられるＳＥＭ画像を、「参照用ＳＥＭ画像」、または「Ｒｉｇｈｔ画像」とも表記する。

画像取得回路２１３は、撮像機構１０から、検査用ＳＥＭ画像及び参照用ＳＥＭ画像を取得する（ステップＳ４１）。画像取得回路２１３は、検査用ＳＥＭ画像及び参照用ＳＥＭ画像を輪郭抽出回路２１４に送信する。

次に、輪郭抽出回路２１４のノイズフィルタ処理回路３０１は、検査用ＳＥＭ画像及び参照用ＳＥＭ画像のプレフィルタ処理を実行する（ステップＳ４２）。

次に、輪郭抽出回路２１４は、プレフィルタ処理後の検査用ＳＥＭ画像を用いて、面積画像（以下、「検査用面積画像」とも表記する）を生成する。また、輪郭抽出回路２１４は、プレフィルタ処理後の参照用ＳＥＭ画像を用いて、面積画像（以下、「参照用面積画像」とも表記する）を生成する。（ステップＳ１３）。

次に、輪郭抽出回路２１４は、検査用面積画像及び参照用面積画像の各々から輪郭データを生成する（ステップＳ１４）。すなわち、輪郭抽出回路２１４は、検査画像（輪郭画像）及び参照画像（輪郭画像）を生成する。

輪郭抽出回路２１４は、検査画像及び参照画像を比較回路２１５及び記憶装置２２に送信する。

３．２ 面積画像の生成及び輪郭データ生成工程の詳細
図１８を参照して、面積画像生成工程と輪郭データ生成工程との詳細について説明する。図１８は、面積画像生成及び輪郭データ生成のフローチャートである。

図１８に示すように、面積画像生成工程（ステップＳ４３）としてステップＳ４０１～Ｓ４０７の処理が実行される。そして、輪郭データ生成工程（ステップＳ４４）として、ステップＳ４０８～Ｓ４１０が実行される。各ステップの詳細について説明する。

［ステップＳ４０１］
ノイズフィルタ処理回路３０１は、第１実施形態の図５のステップＳ１０１と同様に、プレフィルタ処理後の検査用ＳＥＭ画像に対して、ガウシアンフィルタ処理を実行する。なお、ステップＳ４０１において、ガウシアンフィルタ以外のフィルタ処理が適用されてもよい。また、ステップＳ４０１は、省略されてもよい。

［ステップＳ４０２］
面積閾値算出回路３０２は、第１実施形態の図５のステップＳ１０２と同様に、検査用ＳＥＭ画像の階調値のヒストグラムを生成する。面積閾値算出回路３０２は、ヒストグラムから、パターンに対応する階調値の最大値と最小値を決定する。このとき、面積閾値算出回路３０２は、ノイズの影響を低減するため、予め設定された頻度閾値よりも画素数が多い階調値の範囲内で最小値と最大値を決定する。なお、面積閾値算出回路３０２は、ＳＥＭ画像を複数の領域（フレーム）に分割して、領域毎にヒストグラムを作成してもよい。この場合、面積閾値算出回路３０２は、領域毎に面積閾値を算出する。

［ステップＳ４０３］
面積閾値算出回路３０２は、Ｌｅｆｔ画像（検査用ＳＥＭ画像）の面積閾値Ｚ_Ｌ（以下、「検査用面積閾値Ｚ_Ｌ」とも表記する）を算出する。検査用面積閾値Ｚ_Ｌの算出方法は、第１実施形態の図５のステップＳ１０３と同様である。

［ステップＳ４０４］
面積閾値算出回路３０２は、検査用ＳＥＭ画像（Ｌｅｆｔ画像）及び参照用ＳＥＭ画像（Ｒｉｇｈｔ画像）の各々の指定された領域における階調値の標準偏差及び平均値を算出する。

［ステップＳ４０５］
面積閾値算出回路３０２は、式（７）の演算を行い、Ｒｉｇｈｔ画像（参照用ＳＥＭ画像）の面積閾値Ｚ_Ｒ（以下、「参照用面積閾値Ｚ_Ｒ」とも表記する）を算出する。Ｌｅｆｔ画像とＲｉｇｈｔ画像とは、ほぼ同じ性質、すなわち同じパターンを有する画像である。このため、面積閾値算出回路３０２は、ゲインオフセットによる閾値補正により、参照用面積閾値Ｚ_Ｒを算出し得る。

ここで、Ｚ_Ｌは、Ｌｅｆｔ画像（検査用ＳＥＭ画像）の面積閾値である。μ_Ｌは、Ｌｅｆｔ画像の階調値の平均値である。σ_Ｌは、Ｌｅｆｔ画像の階調値の標準偏差である。Μ_Ｒは、Ｒｉｇｈｔ画像の階調値の平均値である。σ_Ｒは、Ｒｉｇｈｔ画像の階調値の標準偏差である。

図１９を参照して、ＳＥＭ画像を複数の領域に分割した場合の具体例について説明する。図１９は、検査用ＳＥＭ画像及び参照用ＳＥＭ画像をそれぞれ４つの領域に分割した例を示す図である。

図１９に示すように、Ｌｅｆｔ画像及びＲｉｇｈｔ画像は、４つの領域（領域Ｆ_Ａ、領域Ｆ_Ｂ、領域Ｆ_Ｃ、領域Ｆ_Ｄ）にそれぞれ分割されている。Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_ＡがＲｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ａに対応する。ここで、Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_Ａにおける階調値の平均値をμ_ＬＡとし、標準偏差をσ_ＬＡとする。同様に、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ａにおける階調値の平均値をμ_ＲＡとし、標準偏差をσ_ＲＡとする。この場合、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ａにおける参照用面積閾値Ｚ_ＲＡは、式（８）を用いて算出される。

同様に、Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_Ｂは、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｂに対応する。Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_Ｂにおける階調値の平均値をμ_ＬＢとし、標準偏差をσ_ＬＢとする。そして、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｂにおける階調値の平均値をμ_ＲＢとし、標準偏差をσ_ＲＢとする。この場合、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｂにおける参照用面積閾値Ｚ_ＲＢは、式（９）を用いて算出される。

Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_Ｃは、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｃに対応する。Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_Ｃにおける階調値の平均値をμ_ＬＣとし、標準偏差をσ_ＬＣとする。そして、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｃにおける階調値の平均値をμ_ＲＣとし、標準偏差をσ_ＲＣとする。この場合、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｃにおける参照用面積閾値Ｚ_ＲＣは、式（１０）を用いて算出される。

また、Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_Ｄは、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｄに対応する。Ｌｅｆｔ画像の領域Ｆ_Ｄにおける階調値の平均値をμ_ＬＤとし、標準偏差をσ_ＬＤとする。そして、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｄにおける階調値の平均値をμ_ＲＤとし、標準偏差をσ_ＲＤとする。この場合、Ｒｉｇｈｔ画像の領域Ｆ_Ｄにおける参照用面積閾値Ｚ_ＲＤは、式（１１）を用いて算出される。

［ステップＳ４０６］
面積画像生成回路３０３は、第１実施形態の図５のステップＳ１０４と同様に、検査用面積閾値Ｚ_Ｌを用いて、検査用ＳＥＭ画像から面積画素（以下、「検査用面積画素」とも表記する）の面積を演算する。このとき、面積画像生成回路３０３は、第１のフィルタ処理と第２のフィルタ処理を実行し得る。面積画像生成回路３０３は、ＳＥＭ画素を１画素ずつシフトさせながら、面積画素の面積の演算を繰り返すことにより、検査用面積画像を生成する。

［ステップＳ４０７］
面積画像生成回路３０３は、ステップＳ４０６と同様に、参照用面積閾値Ｚ_Ｒ（あるいはＺ_ＲＡ～Ｚ_ＲＤ）を用いて、参照用ＳＥＭ画像から面積画素（以下、「参照用面積画素」とも表記する）の面積を演算する。このとき、面積画像生成回路３０３は、第１のフィルタ処理と第２のフィルタ処理を実行し得る。面積画像生成回路３０３は、ＳＥＭ画素を１画素ずつシフトさせながら、面積画素の面積の演算を繰り返すことにより、参照用面積画像を生成する。なお、ステップＳ４０６とＳ４０７とは同時に実行されてもよいし、順序が入れ替わってもよい。

［ステップＳ４０８］
輪郭点算出回路３０４は、第１実施形態の図５のステップＳ１０５と同様に、ソーベルフィルタを用いて、面積画像から輪郭点を算出する。輪郭点算出回路３０４は、検査用面積画像及び参照用面積画像の各々において、輪郭点を算出する。

［ステップＳ４０９］
近接輪郭点除去回路３０５は、第１実施形態の図５のステップＳ１０６と同様に、検査用面積画像及び参照用面積画像の各々の近接輪郭点を除去する。

［ステップＳ４１０］
輪郭抽出回路２１４は、第１実施形態の図５のステップＳ１０７と同様に、検査用面積画像及び参照用面積画像の各々において、輪郭点を結ぶ輪郭線を生成する。これにより、検査画像及び参照画像が生成される。輪郭抽出回路２１４は、検査画像及び参照画像を比較回路２１５に送信する。

３．３ 本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第１実施形態と同様の効果が得られる。

本実施形態に係る構成であれば、欠陥検査方式がＤ－Ｄ方式である場合においても、輪郭抽出を行うことができる。

更に、本実施形態に係る構成であれば、画像の領域（フレーム）を分割して、領域毎に異なる面積閾値を設定できる。これにより、Ｄｉｅ間、すなわち、検査用ＳＥＭ画像と参照用ＳＥＭ画像とにおける輝度ムラが補正できる。

なお、本実施形態は、設計データからＳＥＭ画像を模擬して参照画像を生成するＤ－ＤＢ方式にも適用できる。

４．第４実施形態
次に、第４実施形態について説明する。第４実施形態では、Ｄ－Ｄ方式に第２実施形態を適用した場合について説明する。以下、第１乃至第３実施形態と異なる点を中心に説明する。

４．１ 面積画像の生成及び輪郭データ生成工程の詳細
図２０を参照して、図１７を用いて説明したステップＳ４３の面積画像生成工程と、ステップＳ４４の輪郭データ生成工程との詳細について説明する。図２０は、面積画像生成工程及び輪郭データ生成工程のフローチャートである。

図２０に示すように、面積画像生成工程（ステップＳ４３）としてステップＳ４０１～Ｓ４０５、Ｓ４２０、及びＳ４２１の処理が実行される。そして、輪郭データ生成工程（ステップＳ４４）として、ステップＳ４２２、Ｓ４０９、及びＳ４１０が順に実行される。ステップＳ４０１～Ｓ４０５、Ｓ４０９、及びＳ４１０の各ステップは、第３実施形態の図１８と同様である。

［ステップＳ４２０］
ステップＳ４０５において参照用面積閾値Ｚ_Ｒの算出が終了した後、面積画像生成回路３０３は、第２実施形態の図１５のステップＳ１１０と同様に、検査用面積閾値Ｚ_Ｌを用いて、検査用面積画素の等高線を算出する。すなわち、本実施形態では、面積画素の面積演算は省略される。

［ステップＳ４２１］
面積画像生成回路３０３は、ステップＳ４２０と同様に、参照用面積閾値Ｚ_Ｒ（あるいはＺ_ＲＡ～Ｚ_ＲＤ）を用いて、参照用面積画素の等高線を算出する。なお、ステップＳ４２０とＳ４２１とは同時に実行されてもよいし、順序が入れ替わってもよい。

［ステップＳ４２２］
ステップＳ４２１において参照用面積画素の等高線の算出が終了した後、輪郭点算出回路３０４は、第２実施形態の図１５のステップＳ１１１と同様に、面積画素の等高線から検査用面積画像及び参照用面積画像の輪郭点を算出する。

４．２ 本実施形態に係る効果
本実施形態に係る構成であれば、第２実施形態及び第３実施形態と同様の効果が得られる。

なお、本実施形態は、第３実施形態と同様に、設計データからＳＥＭ画像を模擬して参照画像を生成するＤ－ＤＢ方式にも適用できる。

５．変形例等
上述の実施形態では、検査装置において検査画像を生成する場合について説明したが、検査画像の生成方法は、検査装置に限定されない。画像データに基づいて検査画像を生成する装置、例えば、測定装置等、他の装置に適用されてもよい。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

１…検査装置、１０…撮像機構、１１…試料室、１２…鏡筒、１３…ステージ、１４…ステージ駆動機構、１５…検出器、１６…電子銃、１７…電子光学系、２０…制御機構、２１…制御回路、２２…記憶装置、２３…表示装置、２４…入力装置、２５…通信装置、３０…試料、１０１、１０２…集束レンズ、１０３、１０４…走査コイル、１０５…対物レンズ、２１１…展開回路、２１２…参照画像生成回路、２１３…画像取得回路、２１４…輪郭抽出回路、２１５…比較回路、２２１…設計データ、２２２…パラメータ情報、２２３…検査データ、２２４…閾値データ、２２５…欠陥検査プログラム、３０１…ノイズフィルタ処理回路、３０２…面積閾値算出回路、３０３…面積画像生成回路、３０４…輪郭点算出回路、３０５…近接輪郭点除去回路

Claims (11)

1. 試料の第１画像を撮像する撮像機構と、
   前記第１画像の階調値に基づいて第１閾値を算出する第１回路と、
   前記第１画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第１画素の中央に設けられた第２画素に、前記第１閾値に基づく第１等高線を生成する第２回路と、
   生成された前記第１等高線を利用して前記第２画素における第１輪郭点を算出する第３回路と、
   参照画像と前記第１輪郭点に基づく検査画像とを比較する比較回路と
   を備える、検査装置。
2. 前記第２回路は、前記第２画素において、前記第１等高線で囲まれる前記第１閾値以上である第１面積を算出し、
   前記第３回路は、ソーベルフィルタを用いて、前記第２画素の第１法線ベクトルを算出し、前記第２画素において、前記第１法線ベクトルと直交し、前記第２画素と算出された前記第１面積が同じになる第１半平面を形成し、前記第２画素の前記第１半平面を構成する線分の中点を前記第１輪郭点として算出する、
   請求項１に記載の検査装置。
3. 前記第３回路は、前記第２画素の前記第１等高線の中点を前記第１輪郭点とする、
   請求項１に記載の検査装置。
4. 前記第１回路は、前記第１画像の前記階調値のヒストグラムを生成し、前記ヒストグラムを用いて予め設定された第２閾値以上の画素数を有する階調値の最小値と最大値とを決定し、前記最小値と最大値とを用いて前記第１閾値を算出する、
   請求項１乃至３のいずれか一項に記載の検査装置。
5. 試料の第１画像及び前記第１画像の比較対象となる前記試料の第２画像を撮像する撮像機構と、
   前記第１画像の階調値に基づいて第１閾値を算出し、前記第１閾値を用いて前記第２画像の第２閾値を算出する第１回路と、
   前記第１画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第１画素の中央に設けられた第２画素に、前記第１閾値に基づく第１等高線を生成し、前記第２画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第３画素の中央に設けられた第４画素に、前記第２閾値に基づく第２等高線を生成する第２回路と、
   生成された前記第１等高線を利用して前記第２画素における第１輪郭点を算出し、生成された前記第２等高線を利用して前記第４画素における第２輪郭点を算出する第３回路と
   前記第１輪郭点に基づく検査画像と前記第２輪郭点に基づく参照画像とを比較する比較回路と
   を備える、検査装置。
6. 前記第２回路は、前記第２画素において、前記第１等高線で囲まれる前記第１閾値以上である第１面積を算出し、前記第４画素において、前記第２等高線で囲まれる前記第２閾値以上である第２面積を算出し、
   前記第３回路は、ソーベルフィルタを用いて、前記第２画素の第１法線ベクトルと前記第４画素の第２法線ベクトルとをそれぞれ算出し、前記第２画素において、前記第１法線ベクトルと直交し、前記第２画素と算出された前記第１面積が同じになる第１半平面を形成し、前記第２画素の前記第１半平面を構成する線分の中点を前記第１輪郭点として算出し、前記第４画素において、前記第２法線ベクトルと直交し、前記第４画素と算出された前記第２面積が同じになる第２半平面を形成し、前記第４画素の前記第２半平面を構成する線分の中点を前記第２輪郭点として算出する、
   請求項５に記載の検査装置。
7. 前記第３回路は、前記第２画素の前記第１等高線の中点を前記第１輪郭点とし、前記第４画素の前記第２等高線の中点を前記第２輪郭点とする、
   請求項５に記載の検査装置。
8. 試料の第１画像を撮像する工程と、
   前記第１画像の階調値に基づいて第１閾値を算出する工程と、
   前記第１画像に含まれる２行×２列に配置された４つの第１画素の中央に設けられた第２画素に、前記第１閾値に基づく第１等高線を生成する工程と、
   生成された前記第１等高線を利用して前記第２画素における第１輪郭点を算出する工程と
   を備える、検査画像の生成方法。
9. 前記第２画素において、前記第１等高線で囲まれる前記第１閾値以上である第１面積を算出する工程を更に備え、
   前記第１輪郭点を算出する工程は、
   ソーベルフィルタを用いて、前記第２画素における法線ベクトルを算出する工程と、
   前記第２画素において、前記法線ベクトルと直交し、前記第２画素と算出された前記第１面積が同じになる第１半平面を形成し、前記第２画素の前記第１半平面を構成する線分の中点を前記第１輪郭点として算出する工程と
   を含む、請求項８に記載の検査画像の生成方法。
10. 前記第２画素の前記第１等高線の中点を前記第１輪郭点とする工程を更に備える、
    請求項８に記載の検査画像の生成方法。
11. 前記第１閾値を算出する工程は、
    前記第１画像の前記階調値のヒストグラムを生成する工程と、
    前記ヒストグラムを用いて予め設定された第２閾値以上の画素数を有する階調値の最小値と最大値とを決定する工程と、
    前記最小値と最大値とを用いて前記第１閾値を算出する工程と
    を含む、請求項８乃至１０のいずれか一項に記載の検査画像の生成方法。