JP7042358B2 - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
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Description
特許文献1では、複数フレームで取得された信号を積算することによって、S/N比の高い画像すなわちノイズの少ない画像を形成している。
ところで、近年、半導体デバイスの更なる微細化が求められている。それに伴い、パターンの検査、解析等に用いられる画像には、更なるノイズの低減が求められている。
また、基板以外の撮像対象についても、更なるノイズの低減が求められている。
電子線の走査により得られるフレーム画像には、撮像条件や撮像環境に起因する画像ノイズの他に、パターン形成時のプロセスに起因するパターンのゆらぎも含まれる。そして、解析等に用いる画像については、上記画像ノイズを除去して低減させ、且つ、上記ゆらぎはノイズとして除去しないようにすること、すなわち、プロセス由来のランダムなばらつきであるストキャスティックノイズは除去しないようにすることが肝要である。
この点を踏まえ、本発明者は、実際のフレーム数は抑えつつ、多数の別のフレーム画像を人工的に作成し平均化することにより、画像ノイズを低減した画像を得ることを考えた。そして、フレーム画像を人工的に作成するには、人工的なフレーム画像における画素の輝度の決定方法を定める必要がある。
したがって、実際のフレーム画像において電子線照射部分に相当する画素の輝度は、とある確率分布から決定されると考えられる。
これらの結果に基づけば、実際のフレーム画像において電子線照射部分に相当する画素の輝度は、対数正規分布に従った確率分布から決定されていると考えられる。
図3の処理システム1は、走査電子顕微鏡10と、制御装置20と、を有する。
制御部22は、例えばCPUやメモリ等を備えたコンピュータにより構成され、プログラム格納部(図示せず)を有している。プログラム格納部には、制御部22における各種処理を制御するプログラムが格納されている。なお、上記プログラムは、コンピュータに読み取り可能な記憶媒体に記録されていたものであって、当該記憶媒体から制御部22にインストールされたものであってもよい。プログラムの一部または全ては専用ハードウェア(回路基板)で実現してもよい。
確率分布判定部203は、取得部202が取得した複数のフレーム画像から、画素毎に、対数正規分布に従う輝度の確率分布を判定する。
人工画像生成部204は、画素毎の輝度の確率分布に基づいて、指定されたフレーム数(例えば1024)の人工フレーム画像を生成する。そして、人工画像生成部204は、指定されたフレーム数の人工フレーム画像を平均化した画像に相当する人工画像を生成る。
解析部206は、人工画像生成部204が生成した人工画像に基づいて、解析を行う。
人工フレーム画像は、具体的には、各画素の輝度を、上記確率分布に従って生成された乱数値とした画像である。
つまり、ステップS3では、人工画像生成部204が、例えば、各画素について、ステップS2において画素毎に算出された上記確率分布が従う対数正規分布を定める特定の2つのパラメータμ、σから、乱数を、上記指定されたフレーム数分の数だけ発生させる。
ステップS4では、具体的には、人工フレーム画像の各画素について、ステップS3において生成された上記指定されたフレーム数分の数の乱数値を平均化し、その平均化した値を、当該画素に対応する人工画像の画素の輝度とする。
解析部206が行う解析は、ウェハW上のパターンの解析である。解析部206が行う解析は、例えば、パターンが有するラインの幅粗さの周波数解析、上記ラインのエッジ粗さの周波数解析及び上記ラインの中心位置(背骨)の粗さの周波数解析の少なくともいずれか1つである。
なお、パターンが有するラインに関する特徴量の測定や、同ラインに関する周波数解析を行う場合、これら測定や解析に先立って、各画素の輝度に基づいてラインの検出が行われる。
図6及び図7に示すように、本実施形態に係る処理により生成された人工画像は、元のフレーム画像を平均化した画像と略等しい内容となっている。つまり、本実施形態による画像処理により、元の画像と同内容の人工画像を生成することができる。
図8(B)及び図8(C)並びに図9(B)及び図9(C)に示すように、LLER及びRLERの周波数解析においても同様である。
つまり、超高フレームの人工画像では、画像ノイズは除去されるが、一定量のノイズは残る。そして、このノイズはプロセス由来のストキャスティックノイズ(以下、プロセスノイズと省略することがある)であると考えられる。
図12(B)及び図12(C)並びに図13(B)及び図13(C)に示すように、LLER及びRLERの周波数解析においても同様である。
つまり、プロセスノイズが零の場合、超高フレームの人工画像では、画像ノイズが除去され、画像全体のノイズはゼロとなる。
(i)プロセスノイズがある場合、人工フレームのフレーム数の増加と共にノイズレベルは減少するが、仮想フレーム画像のフレーム数が非常に大きくても、人工画像におけるノイズはゼロとならない。
(ii)また、プロセスノイズを仮想的に零とした場合、上記仮想フレーム画像のフレーム数が大きいと、人工画像におけるノイズはゼロとなる。
上記(i)、(ii)から、本実施形態の画像処理方法によれば、画像ノイズのみを除去しプロセスノイズを残した画像を生成することができる、と言える。
(考察1)
図14及び図15は、256のフレーム画像から生成された人工画像における他の周波数解析結果を示す図であり、人工画像生成時の人工フレーム画像のフレーム数を256以下としたときの結果を示している。図14(A)~図14(C)は、周波数とPSDとの関係を示している。図15(A)~図15(C)は、人工画像に用いた人工フレーム画像のフレーム数や単純平均画像に用いたフレーム画像のフレーム数と、高周波成分のノイズレベルとの関係を示している。ノイズレベルとは、高周波成分のPSDの平均値である。また、図14(A)及び図15(A)は、LWRについての周波数解析結果を示している。図14(B)及び図15(B)は、LLERについての周波数解析結果を示し、図14(C)及び図15(C)は、RLERについての周波数解析結果を示している。なお、図15(A)~図15(C)には、256の元のフレーム画像のうち最初のN枚の単純平均画像に関する周波数解析結果を併せて示している。
また、図15(A)~図15(C)に示すように、人工画像では、用いた人工フレーム画像のフレーム数の増加と共に、高周波成分のノイズレベルは減少する。また、単純平均画像においても、用いたフレーム画像のフレーム数の増加と共に、高周波成分のノイズレベルは減少する。
ただし、人工画像と単純平均画像とではノイズレベルの傾向は互いに似通っているが、ノイズレベルの絶対値は異なる。
元のフレーム画像では、輝度の面内平均はフレーム数方向においてある傾向を示すものの一定ではない。それに対し、人工フレーム画像では、輝度の面内平均では一定である。なお、元のフレーム画像における撮像中の輝度の面内平均の変化は、撮像条件及び撮像環境によるものである。
図17に示すように、輝度調整後の人工フレーム画像から生成した人工画像の高周波成分のノイズレベルは、フレーム画像の単純平均画像に近付く。
この結果から、撮像中の輝度の変化は高周波成分のノイズレベルに影響を与えることが分かる。
前述のように、撮像条件等によって、元のフレーム画像における輝度の面内平均は撮像中に変化するが、その他に撮像条件等によって変化するものとして撮像領域がある。
そこで、2フレーム目以降の人工フレーム画像を画像面内で徐々にシフトさせ、そのシフト量をフレーム番号と共に増加させ、最後の人工フレーム画像では画像面内で10ピクセル分シフトさせるようにした。そして、シフト後の人工フレーム画像を用いて人工画像を生成した。
図18に示すように、人工画像の高周波成分のノイズレベルは、当該人工画像を画像面内で上述のようにシフトさせた人工フレーム画像を用いて生成した場合、フレーム画像の単純平均画像の高周波成分のノイズレベルに近付く。
この結果から、撮像中の撮像領域の変化、言い換えると、フレーム画像間の位置ズレは、人工画像の高周波成分のノイズレベルに影響を与えることが分かる。
ウェハW上のパターンは撮像中に徐々にダメージを受けるため、撮像条件等によって、パターンのCD(Critical Dimension)も変化する。パターンのCDの変化はフレーム画像において対応する画素の輝度の変化として現れるため、上述の考察1から明らかな通り、撮像中のパターンのCDの変化は、人工画像の高周波成分のノイズレベルに影響を与える。
上述の考察1及び考察3を踏まえ、本実施形態では、確率分布判定部203は、2フレーム目以降のフレーム画像それぞれにおける画素毎に、一連のフレーム画像における当該画素の輝度の時間変化に基づいて、当該画素の輝度を補正する。そして、確率分布判定部203は、補正後の2フレーム目以降のフレーム画像を含む複数のフレーム画像から、画素毎に、対数正規分布に従う輝度の確率分布を判定する。以下、より具体的に説明する。
上述の考察2を踏まえ、本実施形態では、確率分布判定部203は、2フレーム目以降のフレーム画像それぞれを、1フレーム目のフレーム画像からの画像面内でのシフト量に基づいて補正する。これにより、補正後において、元のフレーム画像間で、画像面内でのシフト量が零になるようにする。なお、上記シフト量の情報は、取得部202が取得した複数のフレーム画像から都度計算して取得してもよいし、外部の装置から予め取得してもよい。
そして、確率分布判定部203は、補正後の2フレーム目以降のフレーム画像を含む複数のフレーム画像から、画素毎に、対数正規分布に従う輝度の確率分布を判定する。具体的には、確率分布判定部203は、補正後の2フレーム目以降のフレーム画像を用いて、画素毎に、当該画素での輝度の確率分布が従う対数正規分布を定めるパラメータμ、σを算出する。
上述の実施形態では、ステップS3とステップS4との2つのステップで、人工画像生成ステップを構成していた。
本実施形態では、人工画像に用いる人工フレーム画像のフレーム数は無限とする。かかる場合は、人工画像生成ステップは、人工画像生成部204が、人工画像として、各画素の輝度を、輝度の確率分布の期待値とした画像を生成するステップという1つのステップで構成することができる。
上記期待値は、各画素の輝度の確率分布が従う対数正規分布の特定のパラメータμ、σを用いて、以下の式(2)で表すことができる。
exp(μ+σ2/2) …(2)
なお、以下では、用いた人工フレーム画像のフレーム数が無限である人工画像を無限フレームの人工画像という。
図19に示すように、本実施形態によれば、より鮮明な人工画像を得ることができる。
図20は、第5の実施形態にかかる制御部22aの画像処理にかかる構成の概略を示すブロック図である。図21は、制御部22aにおける処理を説明するフローチャートである。
本実施形態にかかる制御部22aは、図20に示すように、第1実施形態にかかる制御部22と同様に、フレーム画像生成部201と、取得部202と、確率分布判定部203と、人工画像生成部204と、測定部205と、解析部206とを有する。その他に、制御部22aは、画素毎の、当該画素の輝度の確率分布が従う対数正規分布を定める2つの特定のパラメータμ、σに対し、ローパスフィルタ処理を施すフィルタ部301を有する。
具体的には、人工画像生成部204が、ローパスフィルタ処理が施された、上記2つの特定のパラメータμ、σに基づいて、人工フレーム画像を、ユーザにより指定されたフレーム数分、順次生成する(ステップS12)。より具体的には、人工画像生成部204が、例えば、ステップS11においてローパスフィルタ処理が施された、画素毎の上記特定の2つのパラメータμ、σに基づいて、各画素について、乱数を、上記指定されたフレーム数分の数だけ発生させる。
次いで、人工画像生成部204が、生成された人工フレーム画像を平均化して、人工画像を生成する(ステップS4)。
生成された人工画像は、測定部205による測定や解析部206による解析に用いられる。
すなわち、第1の実施形態等では、人工フレーム画像における、ある画素の輝度は、当該画素の輝度の確率分布から、単純に乱数を用いて決定されており、当該画素の周囲に位置する画素の輝度の影響を受けていない。しかし、人工フレーム画像において、ある画素の輝度を決定する際、当該画素の周囲の画素の輝度を考慮することが好ましい。なぜならば、連続的に照射される電子線によって、照射された部位は帯電影響を受けるため、完全に独立な状態を作れていないからである。それに対し、本実施形態では、上述のように、ローパスフィルタ処理を施すことによって、各画素の輝度が、あたかも、当該画素の輝度の確率分布から、当該画素の周囲の輝度を考慮した乱数を用いることにより生じた輝度であるような、人工フレーム画像を得ることができる。つまり、本実施形態によれば、実際に撮像されたパターンの形状を反映した(すなわち、プロセスノイズを反映した)、より適切な人工フレーム画像を得ることができ、もって、適切な人工画像を得ることができる。
なお、以上の説明では、上記特定のパラメータμ、σの両方に対して、ローパスフィルタ処理を施していたが、いずれか一方のみに施すようにしてもよい。
第1の実施形態等では、人工画像生成部204が、画素毎の輝度の確率分布に基づいて、乱数を用いて、1つの人工画像を生成し、測定部205が、上記1つの人工画像を基に、ウェハW上のパターンの特徴量の測定を行っていた。
(X)画素毎の輝度の確率分布が従う対数正規分布を定める特定の2つのパラメータμ、σから、乱数を発生させ、P(P≧2)枚の人工フレーム画像を生成すること、
(Y)生成されたP枚の人工フレーム画像を平均化し人工画像を生成することと、
をQ(Q≧2)回繰り返し、Q枚の人工画像を生成する。
そして、測定部205が、例えば、Q枚の人工画像それぞれに基づいて、ウェハW上のパターンの特徴量としてパターンのエッジ座標を算出し、算出されたQ個のエッジ座標から、当該エッジ座標の統計値として、当該エッジ座標の平均値を算出し取得する。
それに対し、本実施形態では、乱数を用いて大量ではない人工フレーム画像を平均化した人工画像を複数生成し、複数の人工画像それぞれに基づいて特徴量を算出し、その特徴量の統計値を算出している。したがって、本実施形態によれば、乱数の影響が少なく、より正確な特徴量を得ることができる。なお、上記特徴量としてエッジ座標を正確に得ることができれば、正確な、パターンのLERやLWRを算出することができる。また、エッジ座標の平均値を算出せずに、上記特徴量として直接、パターンのLERやLWRを算出してもよい。
第6実施形態では、前述のように、複数枚(Q枚)の人工画像を生成し、複数枚の人工画像それぞれについてウェハW上のパターンの特徴量を算出し、その平均値を算出していた。
図22は、第6の実施形態での、ウェハW上のパターンの特徴量としてのパターンのLWRの平均値と、その平均値の算出に用いた人工画像の枚数との関係を示す図である。
図示するように、パターンのLWRの平均値は、その平均値の算出に用いた人工画像の枚数の増加に応じて減少し、ある値に収束し、すなわち、ノイズが少なくなっていく。したがって、パターンのLWRの平均値として、ノイズが少ないものを得るためには、平均値の算出に用いる人工画像の枚数及び当該人工画像に基づく特徴量の算出回数を増やせば良い。しかし、これらを増やせば、計算に時間を要し、スループットが低下する。
y=a/x+b … (2)
y:ウェハW上のパターンのLWRの平均値
x:平均値の算出に用いる人工画像の枚数
a、b:正定数
なお、上記回帰式の決定係数R2は0.999である。
そして、測定部205が、上記複数枚の人工画像に含まれるT枚の人工画像におけるパターンのLWRの平均値を、Tの値を変えて複数回算出する。具体的には、16枚の人工画像が生成された場合は、例えば、16個の上記平均値(1枚目の人工画像におけるパターンのLWR(の平均値)、1~2枚目の人工画像における上記平均値、1~3枚目の人工画像における上記平均値、…、1~16枚目の人工画像における上記平均値)を算出する。
さらに、測定部205は、上述の算出結果に対し(上述の例では16個のパターンのLWRの平均値に対し)、上記式(2)をフィッティングし、フィッティングされた上記式(2)の切片bを、パターンのLWRの統計量として取得する。
この取得されたパターンのLWRの統計量は、人工画像生成部204で生成された人工画像の枚数が少ないにも関わらず、ノイズの少ないものとなる。言い換えると、本実施形態では、ノイズの少ないパターンのLWRの統計量を簡単に得ることができる。
なお、上記フィッティングに用いる式は、上記式(2)に限られず、以下の式(3)や式(4)等で表される特定の単調減少関数の式であってもよい。特定の単調減少関数とは、パターンのLWRの平均値の算出に用いられる人工画像の枚数Tを独立変数とし上記平均値を従属変数とし且つ従属変数及び当該従属変数の減少率が共に単調減少する関数である。
y=a/xc+b … (3)
y=ke-ax+b … (4)
y:ウェハW上のパターンのLWRの平均値
x:平均値の算出に用いる人工画像の枚数
a、b、c、k:正定数
本実施形態では、第6の実施形態及び第7の実施形態と同様に、人工画像生成部204が、複数枚の人工画像を生成する。ここでは、16枚の人工画像が生成されるものとする。
そして、本実施形態では、測定部205が、上記複数枚の人工画像からU個選択した互いに異なる組合せを複数形成し組合せ毎にパターンのLWRの平均値を算出することを、選択数Uの値を変えて複数回行う。具体的には、測定部205が、16枚の人工画像が生成された場合は、図23に示すように、16枚の人工画像から1個選択した組合せを、16C1個形成し、組合せ毎にパターンのLWRの平均値を算出する。同様に、測定部205は、
16枚の人工画像から2個選択した組合せを、16C2個形成し、組合せ毎にパターンのLWRの平均値を算出し、
16枚の人工画像から3個選択した組合せを、16C3個形成し、組合せ毎にパターンのLWRの平均値を算出し、
…
16枚の人工画像から16個選択した組合せを、16C16個形成し、(組合せ毎に)パターンのLWRの平均値を算出する。
この取得されたパターンのLWRの統計量は、人工画像生成部204で生成された人工画像の枚数が少ないにも関わらず、ノイズの少ないものとなる。また、本実施形態では、フィッティングに用いるパターンのLWRの平均値の数(プロット数)が、第7の実施形態に比べて非常に多い。したがって、より正確にフィッティングを行うことができるため、より正確なパターンのLWRの統計量を得ることができる。
なお、上記フィッティングに用いる式は、第7の実施形態と同様、上記式(2)に限られず、上記の式(3)や式(4)等で表される上記特定の単調減少関数の式であってもよい。
本発明者らがさらに検討を重ねたところによれば、図2のヒストグラムは、複数の対数正規分布の和や、ワイブル分布、ガンマ・ポアソン分布に従う。また、単一の対数正規分布または複数の対数正規分布とワイブル分布との組み合わせ、単一の対数正規分布または複数の対数正規分布とガンマ・ポアソン分布との組み合わせ、ワイブル分布とガンマ・ポアソン分布との組み合わせにも従う。単一の対数正規分布または複数の対数正規分布とワイブル分布とガンマ・ポアソン分布との組み合わせにも従う。したがって、確率分布判定部203が画素毎に判定する輝度の確率分布は、対数正規分布または対数正規分布の和と、ワイブル分布と、ガンマ・ポアソン分布と、の少なくともいずれか、またはこれらの組み合わせに従っていればよい。
(1)画像を処理する画像処理方法であって、
(A)撮像対象に対する1回の荷電粒子線の走査で得られるフレーム画像を、複数取得するステップと、
(B)複数の前記フレーム画像から、画素毎に、輝度の確率分布を判定するステップと、
(C)画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成される複数の別のフレーム画像を平均化した画像に相当する撮像対象の画像を生成するステップと、を有する、画像処理方法。
前記(1)では、撮像対象のフレーム画像を複数取得し、取得した複数のフレーム画像から、画素毎に、対数正規分布等に従う輝度の確率分布を判定する。そして、画素毎の輝度の確率分布に基づいて生成される複数の別のフレーム画像(人工フレーム画像)を平均化した、撮像対象の画像(人工画像)を生成する。この方法によれば、フレーム画像より多数の人工フレーム画像を平均化した人工画像を生成することができ、したがって、人工画像における画像ノイズを、低いものにすることができる。
前記(C)ステップで生成された前記撮像対象の画像としての前記基板の画像に基づいて、前記パターンの特徴量の測定を行うステップを更に有する、請求項1または2に記載の画像処理方法。
前記(C)ステップで生成された前記撮像対象の画像としての前記基板の画像に基づいて、前記パターンの解析を行うステップを更に有する、請求項1~4のいずれか1項に記載の画像処理方法。
2フレーム目以降の前記フレーム画像それぞれにおける画素毎に、一連の前記フレーム画像における当該画素の輝度の時間変化に基づいて、当該画素の輝度を補正するステップと、
補正後の前記2フレーム目以降の前記フレーム画像を含む前記複数の前記フレーム画像から、画素毎に前記輝度の確率分布を判定するステップと、を有する、請求項1~6のいずれか1項に記載の画像処理方法。
2フレーム目以降の前記フレーム画像それぞれを、1フレーム目の前記フレーム画像からの、画像面内でのシフト量に基づいて補正するステップと、
補正後の前記2フレーム目以降の前記フレーム画像を含む前記複数の前記フレーム画像から、画素毎に前記輝度の確率分布を判定するステップと、を有する、請求項1~7のいずれか1項に記載の画像処理方法。
前記(B)ステップは、画素毎に、前記対数正規分布を定める2つのパラメータμ、σを算出するステップであり、
前記(C)ステップは、前記2つのパラメータμ、σに基づいて前記撮像対象の画像を生成する、請求項1~8のいずれか1項に記載の画像処理方法。
前記(C)ステップは、少なくともいずれか一方に前記ローパスフィルタ処理が施された、前記画素毎の前記2つのパラメータμ、σに基づいて、前記撮像対象の画像を生成する、請求項9に記載の画像処理方法。
前記ローパスフィルタ処理を施す際、前記画素毎の前記2つのパラメータμ、σの少なくともいずれか一方に対し、前記パターンの形状に応じた方向についてのみ、前記ローパスフィルタ処理を施す、請求項10に記載の画像処理方法。
画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて、前記複数の前記別のフレーム画像を順次生成し、
生成した前記複数の前記別のフレーム画像を平均化して、前記撮像対象の画像を生成する、請求項1~11のいずれか1項に記載の画像処理方法。
前記撮像対象の画像として、各画素の輝度を、前記輝度の確率分布の期待値とした画像を生成する、請求項1~11のいずれか1項に記載の画像処理方法。
前記(C)ステップは、前記複数の前記撮像対象の画像として複数の前記基板の画像を生成し、
前記複数の前記基板の画像それぞれに基づいて、前記パターンの特徴量の測定を行い、測定結果に基づいて、前記パターンの特徴量の統計量を取得するステップを更に有する、請求項12に記載の画像処理方法。
前記パターンの特徴量の統計量は、前記エッジ座標の平均値である、請求項15に記載の画像処理方法。
前記統計量を取得するステップは、
前記(C)ステップで生成された前記複数の前記基板の画像に含まれるT枚の前記基板の画像における前記パターンのライン幅粗さの平均値を、Tの値を変えて複数回算出するステップと、
その算出結果に対し、前記パターンのライン幅粗さの平均値の算出に用いられる前記基板の画像の枚数Tを独立変数とし且つ従属変数及びその減少率が共に単調減少する単調減少関数をフィッティングし、当該単調減少関数の切片を、前記パターンのライン幅粗さの統計量として取得するステップとを有する、請求項15に記載の画像処理方法。
前記統計量を取得するステップは、
前記(C)ステップで生成された前記複数の前記基板の画像からU個選択した組合せを複数形成し且つ組合せ毎に前記パターンのライン幅粗さの平均値を算出することを、選択数Uの値を変えて複数回行うステップと、
その結果に対し、選択数Uを独立変数とし且つ従属変数及びその減少率が共に単調減少する単調減少関数をフィッティングし、当該単調減少関数の切片を、前記パターンのライン幅粗さの統計量として取得するステップとを有する、請求項15記載の画像処理方法。
平均化対象を対数に変換し、その対数の平均値を真数に変換し、または、
平均化対象を対数に変換し、その対数の二乗平均平方根を算出し、当該二乗平均平方根を真数に変換する、請求項1~18のいずれか1項に記載の画像処理方法。
撮像対象に対する1回の荷電粒子線の走査で得られるフレーム画像を、複数取得する取得部と、
複数の前記フレーム画像から、画素毎に、輝度の確率分布を判定する確率分布判定部と、
画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成される複数の別のフレーム画像を平均化した画像に相当する撮像対象の画像を生成する画像生成部と、を有する、画像処理装置。
201 フレーム画像生成部
202 取得部
203 確率分布判定部
204 人工画像生成部
W ウェハ
Claims (20)
- 画像を処理する画像処理方法であって、
(A)撮像対象に対する荷電粒子線の走査で得られるフレーム画像を、複数取得するステップと、
(B)複数の前記フレーム画像から、画素毎に、輝度の確率分布を判定するステップと、
(C)画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成される複数の別のフレーム画像を平均化した画像に相当する撮像対象の画像を生成するステップと、を有する、画像処理方法。 - 前記輝度の確率分布は、対数正規分布または対数正規分布の和と、ワイブル分布と、ガンマ・ポアソン分布と、の少なくともいずれか、またはこれらの組み合わせに従う、請求項1に記載の画像処理方法。
- 前記撮像対象はパターンが形成された基板であり、
前記(C)ステップで生成された前記撮像対象の画像としての前記基板の画像に基づいて、前記パターンの特徴量の測定を行うステップを更に有する、請求項1または2に記載の画像処理方法。 - 前記パターンの特徴量は、前記パターンのライン幅、前記パターンのライン幅粗さ、及び、前記パターンのラインエッジ粗さの少なくともいずれか1つである、請求項3に記載の画像処理方法。
- 前記撮像対象はパターンが形成された基板であり、
前記(C)ステップで生成された前記撮像対象の画像としての前記基板の画像に基づいて、前記パターンの解析を行うステップを更に有する、請求項1~4のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記解析は、前記パターンのライン幅粗さの周波数解析、及び、前記パターンのラインエッジ粗さの周波数解析の少なくともいずれか1つである、請求項5に記載の画像処理方法。
- 前記(C)ステップは、
2フレーム目以降の前記フレーム画像それぞれにおける画素毎に、一連の前記フレーム画像における当該画素の輝度の時間変化に基づいて、当該画素の輝度を補正するステップと、
補正後の前記2フレーム目以降の前記フレーム画像を含む前記複数の前記フレーム画像から、画素毎に前記輝度の確率分布を判定するステップと、を有する、請求項1~6のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記(C)ステップは、
2フレーム目以降の前記フレーム画像それぞれを、1フレーム目の前記フレーム画像からの、画像面内でのシフト量に基づいて補正するステップと、
補正後の前記2フレーム目以降の前記フレーム画像を含む前記複数の前記フレーム画像から、画素毎に前記輝度の確率分布を判定するステップと、を有する、請求項1~7のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記輝度の確率分布は、対数正規分布に従い、
前記(B)ステップは、画素毎に、前記対数正規分布を定める2つのパラメータμ、σを算出するステップであり、
前記(C)ステップは、前記2つのパラメータμ、σに基づいて前記撮像対象の画像を生成する、請求項1~8のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記算出するステップにより算出された、画素毎の前記2つのパラメータμ、σの少なくともいずれか一方に対し、ローパスフィルタ処理を施すステップを更に有し、
前記(C)ステップは、少なくともいずれか一方に前記ローパスフィルタ処理が施された、前記画素毎の前記2つのパラメータμ、σに基づいて、前記撮像対象の画像を生成する、請求項9に記載の画像処理方法。 - 前記撮像対象はパターンが形成された基板であり、
前記ローパスフィルタ処理を施す際、前記画素毎の前記2つのパラメータμ、σの少なくともいずれか一方に対し、前記パターンの形状に応じた方向についてのみ、前記ローパスフィルタ処理を施す、請求項10に記載の画像処理方法。 - 前記(C)ステップは、
画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて、前記複数の前記別のフレーム画像を順次生成し、
生成した前記複数の前記別のフレーム画像を平均化して、前記撮像対象の画像を生成する、請求項1~11のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記別のフレーム画像は、各画素の輝度を、前記画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成された乱数値とした画像である、請求項1~12のいずれか1項に記載の画像処理方法。
- 前記(C)ステップは、
前記撮像対象の画像として、各画素の輝度を、前記輝度の確率分布の期待値とした画像を生成する、請求項1~11のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 前記撮像対象はパターンが形成された基板であり、
前記(C)ステップは、前記複数の前記撮像対象の画像として複数の前記基板の画像を生成し、前記複数の前記基板の画像それぞれに基づいて、前記パターンの特徴量の測定を行い、測定結果に基づいて、前記パターンの特徴量の統計量を取得するステップを更に有する、請求項12に記載の画像処理方法。 - 前記統計量を取得するステップにおける前記パターンの特徴量は、前記パターンのエッジ座標であり、
前記パターンの特徴量の統計量は、前記エッジ座標の平均値である、請求項15に記載の画像処理方法。 - 前記統計量を取得するステップにおける前記パターンの特徴量は、前記パターンのライン幅粗さであり、
前記統計量を取得するステップは、
前記(C)ステップで生成された前記複数の前記基板の画像に含まれるT枚の前記基板の画像における前記パターンのライン幅粗さの平均値を、Tの値を変えて複数回算出するステップと、
その算出結果に対し、前記パターンのライン幅粗さの平均値の算出に用いられる前記基板の画像の枚数Tを独立変数とし且つ従属変数及びその減少率が共に単調減少する単調減少関数をフィッティングし、当該単調減少関数の切片を、前記パターンのライン幅粗さの統計量として取得するステップとを有する、請求項15に記載の画像処理方法。 - 前記統計量を取得するステップにおける前記パターンの特徴量は、前記パターンのライン幅粗さであり、
前記統計量を取得するステップは、
前記(C)ステップで生成された前記複数の前記基板の画像からU個選択した組合せを複数形成し且つ組合せ毎に前記パターンのライン幅粗さの平均値を算出することを、選択数Uの値を変えて複数回行うステップと、
その結果に対し、選択数Uを独立変数とし且つ従属変数及びその減少率が共に単調減少する単調減少関数をフィッティングし、当該単調減少関数の切片を、前記パターンのライン幅粗さの統計量として取得するステップとを有する、請求項15記載の画像処理方法。 - 平均化の際、
平均化対象を対数に変換し、その対数の平均値を真数に変換し、または、
平均化対象を対数に変換し、その対数の二乗平均平方根を算出し、当該二乗平均平方根を真数に変換する、請求項1~18のいずれか1項に記載の画像処理方法。 - 画像を処理する画像処理装置であって、
撮像対象に対する荷電粒子線の走査で得られるフレーム画像を、複数取得する取得部と、
複数の前記フレーム画像から、画素毎に、輝度の確率分布を判定する確率分布判定部と、
画素毎の前記輝度の確率分布に基づいて生成される複数の別のフレーム画像を平均化した画像に相当する撮像対象の画像を生成する画像生成部と、を有する、画像処理装置。
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