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【発明の名称】 パターン抽出方法、パターン抽出装置、微小異物形状測定方法、微小異物形状測定装置、ホール中央部の穴径測定方法、ホール中央部の穴径測定装置、ホール段差測定方法及びホール段差測定装置
【発明者】 【氏名】藤井 孝佳
【要約】 【課題】高精度、かつ、高速度な処理を行うことができるホールパターン抽出方法を提供することを目的としている。

【解決手段】画像データのヒストグラムを求めるヒストグラム処理工程（ＳＴ１０２）と、ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つの濃淡値を検出し、これら２つの濃淡値をヒストグラムのしきい値として設定するしきい値設定処理工程（ＳＴ１０３）と、画像データを、２つのしきい値の間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理して、背景部とホール部の２つの濃淡領域からなる画像データとする二値化処理工程（ＳＴ１０４）と、ホール部を所定の回数１画素ずつ拡大し、複数に分かれているホール部のうち近傍にあるものを一体化する拡大処理工程（ＳＴ１０５）と、前記ホール部をそれぞれラベリング処理により選択し、予め設定されたパターン特徴を備えるホール部を抽出するホール検出処理工程（ＳＴ１０７）とを備えている。
【特許請求の範囲】
【請求項１】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたパターンを抽出するパターン抽出方法において、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類することによりヒストグラムを求めるヒストグラム処理工程と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つの濃淡値を検出し、これら２つの濃淡値を前記ヒストグラムのしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、前記画像データを、前記２つのしきい値の間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理して、背景部と所定部の２つの濃淡領域からなる画像データとする二値化処理工程と、前記所定部を所定の回数１画素ずつ拡大し、複数に分かれている所定部のうち近傍にあるものを一体化する拡大処理工程と、前記所定部をそれぞれラベリング処理により選択し、予め設定されたパターン特徴を備える所定部を抽出する検出処理工程とを備えていることを特徴とするパターン抽出方法。
【請求項２】前記ヒストグラム処理工程は、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理し、更に、相対的に頻度が低い濃淡値の頻度を強調処理することを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項３】前記ヒストグラム処理工程は、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理し、更に、前記画像データの各濃淡値の頻度ｘと各濃淡値の最大の頻度ｍａｘとから、ｍａｘ×ｌｏｇ（ｘ＋１）／ｌｏｇ（ｍａｘ＋１）により対数変換処理することにより、相対的に頻度が低い濃淡値の頻度を強調処理することを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項４】前記ヒストグラム処理工程の前に前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理することにより平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えていることを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項５】前記拡大処理工程により得られた画像データを、所定の回数１画素ずつ縮小し、前記パターンを元の大きさに戻すことでノイズを除去する縮小処理工程を備えていることを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項６】前記パターン特徴は、前記パターンの面積であることを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項７】前記所定部はホールであり、前記パターン特徴は、前記ホールの長径及び短径であることを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項８】前記所定部はホールであり、前記パターン特徴は、前記ホールの周囲長であることを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項９】前記所定部はホールであり、前記パターン特徴は、前記ホールの円形度であることを特徴とする請求項１に記載のパターン抽出方法。
【請求項１０】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたパターンを抽出するパターン抽出装置において、前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理手段と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つのしきい値を設定するしきい値設定処理手段と、前記画像データを前記しきい値設定処理により設定された２つのスライスレベルの間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理する二値化処理手段と、前記二値化画像データを所定の回数１画素ずつ拡大する拡大処理手段と、前記画像データをラベリング処理し、予め分かっているパターン特徴を備えるパターンを抽出する手段とを備えていることを特徴とするパターン抽出装置。
【請求項１１】前記ヒストグラム処理手段によるヒストグラム処理を行う前に、前記画像データを空間フィルタリング処理する空間フィルタリング処理手段を備えていることを特徴とする請求項１０に記載のパターン抽出装置。
【請求項１２】前記拡大処理により得られた画像データを適当な回数１画素ずつ縮小する手段を備えていることを特徴とする請求項１０に記載のパターン抽出装置。
【請求項１３】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定方法において、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、このヒストグラム処理工程により分類された画素データのヒストグラムを用いて、前記微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、このしきい値設定処理により設定されたしきい値を用いて、前記画像データを二値化処理して背景部と微小異物の２つの濃淡領域の画像データを得る二値化処理工程と、前記二値化画像データにおいて、特定の濃度により示される各微小異物をラベリング処理により選択し、それぞれの面積値を算出する形状測定処理工程とを備えていることを特徴とする微小異物形状測定方法。
【請求項１４】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定方法において、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、このヒストグラム処理工程により分類された画素データのヒストグラムを用いて、前記微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、このしきい値設定処理により設定されたしきい値を用いて、前記画像データを二値化処理して背景部と微小異物の２つの濃淡領域の画像データを得る二値化処理工程と、二値化画像データにおいて特定の濃度により示される各微小異物をラベリング処理により選択し、それぞれの長さを算出する形状測定処理工程とを備えていることを特徴とする微小異物形状測定方法。
【請求項１５】前記ヒストグラム処理工程の前に、前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えていることを特徴とする請求項１４に記載の微小異物形状測定方法。
【請求項１６】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定装置において、前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理部と、前記画像データのヒストグラムデータに対して、微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定部と、前記しきい値に基づいて前記画像データを二値化処理するニ値化処理部と、この二値化処理部にて二値化された前記画像データに対してラベリング処理し、面積値を算出する形状測定処理する形状測定処理部とを備えていることを特徴とする微小異物形状測定装置。
【請求項１７】前記ヒストグラム処理部に入力される前記画像データに対し空間フィルタリングを行い平滑化する空間フィルタリング部を備えていることを特徴とする請求項１６に記載の微小異物形状測定装置。
【請求項１８】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定装置において、前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理部と、前記画像データのヒストグラムデータに対して、微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定部と、前記しきい値に基づいて前記画像データを二値化処理するニ値化処理部と、この二値化処理部で二値化された前記画像データに対して各微小異物毎にラベリング処理により選択し、それぞれの長さを算出する形状測定処理部を備えていることを特徴とする微小異物形状測定装置。
【請求項１９】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールの中央部の穴径を測定するホール中央部の穴径測定方法において、前記画像データを構成する各画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、このヒストグラム処理工程において分類された前記画素データのヒストグラムを用いて、ヒストグラムのクラスを分離する濃淡値を検出し、この値をしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、前記しきい値設定処理により設定されたしきい値を用いて、前記画像データを二値化処理して、ホール部と、ホール中央部の穴と背景部からなる領域の、２つの濃淡領域の画像データを得る二値化処理工程と、この二値化処理工程において二値化された前記画像データに含まれるパターンにおいて、ホール部と同じ濃度により示される各パターンをラベリング処理により選択し、それぞれの面積値を算出するパターン面積算出処理工程と、前記白部パターン面積算出処理により求められた各パターン毎の面積値と、予め設定したホールの基準直径から算出される面積値とを比較して、複数のパターンの中から最も近似する面積値を有するパターンをホールとして検出するホール検出処理工程と、前記ホール部の重心座標を求めるホール重心座標算出処理工程と、前記二値化画像データに含まれるパターンにおいて、ホール中央部の穴部と同じ濃度により示される各パターンをラベリング処理により選択し、全てのパターンの重心座標を求めるパターン重心算出処理工程と、このパターン重心座標算出処理により算出された各パターンの重心と、前記ホール重心算出処理により算出されたホールの重心座標との距離をそれぞれ計算し、この各距離と予め設定したホール重心とホール中央部の穴の距離の許容値と比較し、許容値の範囲内の複数のパターンの中から前記距離が最も小さいものをホール中央部の穴として検出するホール中央部穴検出処理工程と、前記ホール中央部穴検出処理工程により検出されたホール中央部の穴において、この重心を通る直線を設定し、この直線上の座標と濃淡値をグラフとして表わすラインプロファイル処理工程と、前記ラインプロファイル、前記ホール中央部の穴の重心座標及び予め設定されたホールの基準直径に基づいて、前記ホール中央部の穴の直径を算出する演算工程とを備えていることを特徴とするホール中央部の穴径測定方法。
【請求項２０】前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えていることを特徴とする請求項１９に記載のホール中央部の穴径測定方法。
【請求項２１】前記演算工程は、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴の重心座標と、予め設定されたホールの基準直径から、ホール部に相当する座標の範囲を求め、その範囲内での濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＨＲＡＴＥ（０＜ＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＬＲＡＴＥ＜１）を用いて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である２つの濃淡値ＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＨＲＡＴＥ、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥを算出する直線近似レベル算出処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの左側の傾斜部を、前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶから濃淡値ＨＬＶまでの範囲で直線近似する処理と、同様にホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの右側の傾斜部を直線近似する処理からなるラインプロファイル直線近似処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴の重心座標と、予め設定されたホールの基準直径から、背景部に相当する座標の範囲を求め、その範囲の濃淡値の平均値ＡＶＧと前記ホール領域内の濃淡値の最小値ＭＩＮのうち小さい方の濃淡値ＬＡＭと、前記ホール領域内の濃淡値の最大値ＭＡＸを用いて、エッジ検出用のスライスレベルＥＬＶ＝（ＬＡＭ＋ＭＡＸ）／２を算出し、前記ラインプロファイル直線近似処理により算出した２つの近似直線がこのエッジ検出用のスライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール中央部の穴の直径とするホール中央部の直径算出処理工程とを備えていることを特徴とする請求項１９に記載のホール中央部の穴径測定方法。
【請求項２２】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールの中央部の穴径を測定するホール中央部の穴径測定装置において、前記画像データに基づいてヒストグラムに処理するヒストグラム処理部と、前記ヒストグラムに基づいてしきい値を設定するしきい値設定部と、前記しきい値に基づいて前記画像データを二値化処理する二値化処理部と、この二値化処理部において二値化された前記画像データに含まれるホール部と同じ濃度により示される各パターンそれぞれの面積値を算出する面積値算出手段と、前記パターン面積と、予め設定したホールの基準直径から算出される面積値とを比較して、最も近似する面積値を有するパターンをホールとして検出するホール検出手段と、前記ホールパターンの重心座標を算出するホールパターン重心座標算出手段と、前記二値化された画像データにおいて、ホール中央部の穴部と同じ濃度により示される各パターンの重心座標を算出するパターン重心座標算出手段と、前記パターンの重心と、前記ホールの重心座標との距離をそれぞれ計算し、予め設定したホール重心とホール中央部の穴の距離の許容値の範囲内の複数のパターンの中から、前記距離が最も小さいものをホール中央部の穴として検出する穴検出手段と、前記ホール中央部の穴において、穴の重心を通る直線上の濃淡値のラインプロファイルを算出するラインプロファイル算出手段と、このラインプロファイル算出手段により算出されたラインプロファイルにおいて、ホール部に相当する座標の範囲内での濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＨＲＡＴＥ、ＬＲＡＴＥを用いて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である２つの濃淡値ＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＨＲＡＴＥ、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥを算出する濃淡値算出手段と、前記ラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの左側の傾斜部を、前記直線近似レベルＬＬＶとＨＬＶの範囲内で、直線近似し、同様にホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの右側の傾斜部を直線近似する傾斜部近似手段と、前記ラインプロファイルにおいて、背景部に相当する座標の範囲の濃淡値の平均値ＡＶＧと前記ホール領域内の濃淡値の最小値ＭＩＮのうち小さい方の濃淡値ＬＡＭと、前記ホール領域内の濃淡値の最大値ＭＡＸから、エッジ検出用のスライスレベルＥＬＶ＝（ＬＡＭ＋ＭＡＸ）／２を算出し、前記２つの近似直線がこのスライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール中央部の穴の直径として算出する穴直径算出手段とを備えていることを特徴とするホール中央部の穴径測定装置。
【請求項２３】前記ヒストグラム処理手段によるヒストグラム処理を行う前に、前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理手段を備えていることを特徴とする請求項２２に記載のホール中央部の穴径測定装置。
【請求項２４】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールのホール段差を測定するホール段差測定方法において、前記ホール段差が観察できるように、前記被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データに対して、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つの濃淡値を検出し、これら２つの濃淡値を前記ヒストグラムのしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、前記画像データを、前記しきい値設定処理により設定された２つのしきい値の間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理して、背景部とホール部の２つの濃淡領域の画像データを求める二値化処理工程と、この二値化処理工程により二値化された前記二値画像データを適当な回数１画素ずつ拡大し、複数に分かれていたホールパターンを１つのパターンにまとめる拡大処理工程と、前記二値画像データに含まれるパターンにおいて、予め設定されたパターン特徴を備えるパターンをホールパターンとして検出することによりノイズを除去するホール検出処理工程と、前記ホール検出処理により検出したホールパターンとその他の領域の２つの濃淡領域からなる二値画像データを作成し、ホール部の重心座標を求めるホール重心座標算出処理工程と、前記画像データにおいて、前記ホール重心座標算出処理により算出された重心を通り、ホールの深さ方向に平行な直線を設定し、この直線上の座標と濃淡値をグラフとして表わすラインプロファイル処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＢＨＲＡＴＥ（０＜ＢＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＬＨＲＡＴＥ＜１）、ＷＨＲＡＴＥ（０＜ＷＨＲＡＴＥ＜１）を用いて、ホール段差のエッジに相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である３つの濃淡値ＢＨＬＶ＝ＰＬＶ−（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＢＨＲＡＴＥ、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＬＨＲＡＴＥ、ＷＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＰＬＶ）×ＷＨＲＡＴＥ（ＰＬＶ：最も頻度の大きい濃淡値）を算出する直線近似レベル算出処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ラインプロファイルの段差上エッジに相当する傾斜部を前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶから濃淡値ＢＨＬＶまでの範囲で直線近似する処理と、ラインプロファイルの段差下エッジに相当する傾斜部を濃淡値ＬＬＶから濃淡値ＷＨＬＶまでの範囲で直線近似する処理とからなるラインプロファイル直線近似処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、段差上エッジ検出用のスライスレベルＢＥＬＶ＝（ＰＬＶ＋ＭＩＮ）／２、段差下エッジ検出用のスライスレベルＷＥＬＶ＝（ＭＡＸ＋ＭＩＮ）／２を算出するエッジ検出用スライスレベル設定処理工程と、前記ラインプロファイル直線近似処理により算出した２つの近似直線が、前記エッジ検出用スライスレベル設定処理により算出された２つのスライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール段差として、この座標間の画素数に１画素に相当する寸法と電子線の被観察対象物に対する角度とを考慮して寸法を算出するホール段差算出処理工程とを備えていることを特徴とするホール段差測定方法。
【請求項２５】前記パターン特徴は、前記パターンの面積であることを特徴とする請求項２４に記載のホール段差測定方法。
【請求項２６】前記画像データを、所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えていることを特徴とする請求項２４に記載のホール段差測定方法。
【請求項２７】前記拡大処理工程により得られた画像データを適当な回数１画素ずつ縮小し、ホールパターンを元の大きさに戻すとともにノイズを除去する縮小処理工程を備えていることを特徴とする請求項２４に記載のホール段差測定方法。
【請求項２８】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールのホール段差を測定するホール段差測定装置において、前記ホール段差が観察できるように、被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理手段と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つのしきい値を設定するしきい値設定処理手段と、前記画像データを、前記しきい値設定処理により設定された２つのスライスレベルの間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理する二値化処理手段と、前記二値画像データを適当な回数１画素ずつ拡大する拡大処理手段と、前記二値画像データをラベリング処理し、予め設定されたパターン特徴を備えるパターンをホールとして検出するホール検出手段と、前記ホール検出処理により検出したホールパターンの重心座標を求めるホールパターン重心座標検出手段と、前記画像データにおいて、前記ホール重心を通り、ホールの深さ方向に平行な直線を設定し、この直線上の濃淡値のラインプロファイルを得るラインプロファイル算出手段と、このラインプロファイル算出手段にて求められたラインプロファイルにおいて、濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＢＨＲＡＴＥ（０＜ＢＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＬＲＡＴＥ＜１）、ＷＨＲＡＴＥ（０＜ＷＨＲＡＴＥ＜１）を用いて、ホール段差のエッジに相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である３つの濃淡値ＢＨＬＶ＝ＰＬＶ−（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＢＨＲＡＴＥ）、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥ、ＷＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＰＬＶ）×ＷＨＲＡＴＥ（ＰＬＶ：最も頻度の大きい濃淡値）を算出する濃淡値算出手段と、前記ラインプロファイルにおいて、ラインプロファイルの段差上エッジに相当する傾斜部を、濃淡値ＬＬＶとＢＨＬＶの範囲で直線近似し、ラインプロファイルの段差下エッジに相当する傾斜部を、濃淡値ＬＬＶとＷＨＬＶの範囲で直線近似する直線近似手段と、前記ラインプロファイルにおいて、段差上エッジ検出用のスライスレベルＢＥＬＶ（ＰＬＶ＋ＭＩＮ）／２、段差下エッジ検出用のスライスレベルＷＥＬＶ＝ＭＡＸ＋ＭＩＮ）／２を算出する手段と、前記２つの近似直線が、前記２つのエッジ検出用スライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール段差として、この座標間の画素数に１画素に相当する寸法と電子線の被観察対象物に対する角度を考慮して寸法を算出する手段とを備えていることを特徴とするホール段差測定装置。
【請求項２９】前記パターン特徴は、前記パターンの面積であることを特徴とする請求項２８に記載のホール段差測定方法。
【請求項３０】前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理する空間フィルタリング手段を備えていることを特徴とする請求項２８に記載のホール段差測定装置。
【請求項３１】前記拡大された画像データを適当な回数１画素ずつ縮小する縮小処理手段を備えていることを特徴とする請求項２８に記載のホール段差測定装置。
【請求項３２】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホール段差を測定するホール段差測定方法において、前記ホール段差が観察できるように、前記被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データに対して、ホール上面エッジと、ホール底面エッジを強調した画像データを得るホールエッジ強調処理工程と、前記ホールエッジ強調画像から、ホール上面エッジ情報のみを抽出したホール上面エッジ抽出画像を得るホール上面エッジ抽出処理工程と、前記ホールエッジ強調画像から、ホール底面エッジ情報のみを抽出したホール底面エッジ抽出画像を得るホール底面エッジ抽出処理工程と、前記ホール上面エッジ抽出画像と、予め設定された前記ホール上面の形状を表わす画像とを一致させることにより、前記画像データにおける前記ホール上面位置を決定するホール上面位置検出処理工程と、前記ホール底面エッジ抽出画像と、予め設定された前記ホール底面の形状を表わす画像とを一致させることにより、前記画像データにおける前記ホール底面位置を決定するホール底面位置検出処理工程と、前記ホール上面位置検出処理と前記ホール底面位置検出処理により検出された２つの面の距離を算出し、算出した距離をホール段差として、この画素数に１画素に相当する寸法と電子線の前記被観察対象物に対する角度とを考慮して寸法を算出するホール段差算出処理工程を備えていることを特徴とするホール段差測定方法。
【請求項３３】前記ホールエッジ強調処理手段は微分処理にて行うことを特徴とする請求項３２に記載のホール段差測定装置。
【請求項３４】画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホール段差を測定するホール段差測定装置において、前記ホール段差が観察できるように、被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データから、ホール上面エッジ及びホール底面エッジを強調したホールエッジ強調画像を得るホールエッジ強調処理手段と、前記ホールエッジ強調画像から、前記ホール上面エッジ情報のみを抽出したホール上面エッジ抽出画像を得るホール上面エッジ抽出画像抽出手段と、前記ホールエッジ強調画像から、前記ホール底面エッジ情報のみを抽出したホール底面エッジ抽出画像を得るホール底面エッジ抽出画像抽出手段と、前記ホール上面エッジ抽出画像と、予め分かっているホール上面の形状を表わす画像が最も一致するようにして、画像上でのホール上面位置を決定するホール上面位置決定手段と、前記ホール底面エッジ抽出画像と、予め分かっているホール底面の形状を表わす画像が最も一致するようにして、画像上でのホール底面位置を決定するホール底面位置決定手段と、前記ホール上面位置決定手段と前記ホール底面位置決定手段により決定された２つの面の距離を算出し、算出した距離をホール段差として、この画素数に１画素に相当する寸法と電子線の前記被観察対象物に対する角度とを考慮して寸法を算出する手段とを備えていることを特徴とするホール段差測定装置。
【請求項３５】前記ホールエッジ強調処理手段は微分処理にて行うことを特徴とする請求項３４に記載のホール段差測定装置。
【発明の詳細な説明】【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、走査型電子顕微鏡により撮像された画像データに基づいて所定の画像処理を行うホールパターン抽出方法、ホールパターン抽出装置、微小異物形状測定方法、微小異物形状測定装置、ホール中央部の穴径測定方法、ホール中央部の穴測定装置、ホール段差測定方法及びホール段差測定装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】メモリやロジック系デバイス（以下、「ＬＳＩ素子」と称する）を製造する工程においては、ウエハＷの各種形状を走査型電子顕微鏡（以下、「ＳＥＭ」と称する。）を用いて測定する。図５９の（ａ），（ｂ）はこのような測定箇所を説明する図である。すなわち、図５９の（ａ）はＳＥＭからの画像であり、図５９の（ｂ）はウエハＷの断面構造である。なお、図５９の（ｂ）中Ｗａは下地、Ｗｂは誘電体薄膜を示している。また、誘電体薄膜ＷｂにはホールＨが形成され、導電性物質Ｐが埋め込まれた後、エッチングが行われ、ホール段差部Ｄが形成される。ホール段差部Ｄの最下端はホール底部Ｔとなる。
【０００３】なお、ＳはホールＨの中央部の穴、Ｚは微小異物を示しており、ホール中央部の穴Ｓが大きくなると導電率が低くなるという問題が生じ、微小異物Ｚが大きいと短絡を起こす等の問題が生じる。
【０００４】一方、ウエハＷの各種形状等の測定は次のように行われる。
【０００５】（Ａ）ホールパターンの抽出ＳＥＭにより撮像された画像データに対して、ＬＳＩ素子のホールパターンを抽出する方法として、予め登録した基準画像とのパターンマッチングにより抽出する方法が知られている。
【０００６】特開平５−３０７６０９号公報では、ＳＥＭからの画像データに対数変換処理・Ｎ値化処理・偏微分処理を施すことにより、パターンのエッジを抽出し、位置検出を行う方法が提案されている。
【０００７】特開平７−２２００７７号公報では、ＳＥＭからの画像データに空間フィルタリング処理・ヒストグラム処理・しきい値の設定・三値化処理・ノイズ除去等を施し、三値化された画像データにおけるパターンの面積をラベリング処理及び演算処理により算出し、基準となる面積値と比較してパターンを順次検出していく方法が提案されている。
【０００８】これらはいずれの方法も、被観察対象物を真上から観察する場合を想定しており、しきい値の設定も背景部とホール部からなる画像に対してのみ適用可能である。
【０００９】（Ｂ）微小異物形状の測定エッチング等の処理後の半導体ウエハＷには異物が残る場合がある。このため、ＳＥＭからの画像データに対して、異物の形状を測定するためには、まず目的とする異物を抽出する必要がある。この異物を抽出する方法として、パターンマッチング法がある。このパターンマッチング法では、測定対象の画像に対し、予め登録された基準異物の画像を、全画面にわたり位置をずらしながら類似度を計算し、その値が設定値を超えるものを異物として検出するものである。こうして検出された異物１つ１つに対して、画素を数えて面積、長さ等を求めれば形状が測定できる。
【００１０】また、ＳＥＭからの画像データを、ヒストグラム処理後に判別基準法を用いて二値化しきい値を設定し、二値化処理することにより、異物を検出することができる。こうして検出された異物も、同様に形状を測定できる。但し、この判別基準法で二値化しきい値を設定するためには、背景の面積に対して検出すべき異物の面積がある程度大きくなければならない。
【００１１】（Ｃ）ホール中央部の穴径の測定ＳＥＭからの画像データに対して、ＬＳＩ素子に見られるようなホールパターンの径を求めるためには、画像データに空間フィルタリング処理・ヒストグラム処理・しきい値の設定・Ｎ値化処理・ラベリング処理を施してホールパターンを検出し、そのパターンのＸ又はＹアドレスを数えてホール径を求めたり、パターンの画素数を数えて面積を算出しこれからホール径を計算したりしていた。
【００１２】（Ｄ）ホール段差の測定ＬＳＩ素子製造工程中に形成される微細パターンの深さ（高さ）方向の寸法を精度よく測定するためには、ウエハを破壊しその断面をＳＥＭにより観察する方法がある。
【００１３】一方、ウエハを破壊せずに微細パターンの三次元形状を把握する方法として、いくつかの方法が提案されている。例えば、特開平８−７８１８号公報では、被観察対象物の傾斜角を徐々に変化させつつ撮像することによって得られた複数の画像に、画像処理を施すことによって三次元立体画像を合成している。
【００１４】また、特開平５−２９９０４８号公報では、高さ情報の異なる走査像を取り込むために、電子線の高さ方向のフォーカス条件が異なる走査像を複数取り込み、これら複数の走査像とフォーカス条件から被観察対象物の三次元像を構成している。
【００１５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述した技術にはそれぞれ次のような問題があった。
【００１６】（Ａ）ホールパターンの抽出画像データには、被観察対象物を真上から観察する場合の画像データだけでなく、斜めから観察する場合の画像データも含まれる。特に、斜めから観察する場合には、ホールの底や側壁まで観察でき、その画像データは、背景部、ホール底部、ホール側壁部から構成される。また、その画像データに含まれるホールパターンは、ホールの段差深さ）に強く依存したものになる。
【００１７】このような画像データに対し、従来のパターンマッチング法を適用する場合、ホール段差の違いによっては、基準画像とのパターンの違いが大きくなり、うまく検出できないことがある。また、特開平５−３０７６０９号公報で提案された方法を適用する場合も、ホール段差の違いにより、抽出したエッジパターンの大きさが変わってくるため、うまく検出できないことがある。特開平７−２２００７７号公報で提案された方法を適用する場合も、ホール段差の違いにより、ホール径やパターン面積のパターン特徴が変わってくるため、うまく検出できないことがある。
【００１８】（Ｂ）微小異物形状の測定異物を抽出するためにパターンマッチング法を用いると、汎用プロセッサを用いた装置は、処理時間が長くなるという問題がある。また、高速に処理できる専用プロセッサを用いた装置は、高価であるという問題がある。一方、汎用プロセッサで高速に処理できる、ヒストグラム処理後に判別基準法を用いて二値化しきい値を設定する方法では、微小な異物に対しては背景と異物の面積の差が大きすぎるために所望のしきい値が求まらないという問題があった。
【００１９】（Ｃ）ホール中央部の穴径の測定ホール中央部の穴に対しては、ＳＥＭからの画像データを画像処理等により定まった手順で測定する方法がなかったため、人が目視によりその大小を評価するしかなかった。また、ＳＥＭからの画像データを写真として出力し、人が定規を当てて穴径を測定する場合、時間がかかり、測定の精度がよくないという問題があった。
【００２０】また、上述したホール計測用の画像処理方法をホール中央部の穴の測定に適用した場合、底までほぼ垂直に穴が開いているような円筒形のホールパターンでは、ホール部と背景領域の濃淡差が大きく濃淡が急竣に変化するため、前記方法で十分な精度が得られる。しかし、ウエハＷに形成されるようなホール中央部の穴は、穴の側壁が丸みを帯びていたり逆円錐形をしたりしているため、穴とその他の領域の濃淡差が小さく濃淡の変化も緩やかなため、前記方法では十分な精度が得られないという問題がある。
【００２１】（Ｄ）ホール段差の測定ホール段差の測定に対しては、ＳＥＭにより撮像された画像データを画像処理等により定まった手順で測定する方法がなかったため、ウエハを傾けてＳＥＭで観察し、人が目視によりその大小を評価するしかなかった。また、ＳＥＭからの画像を写真として出力し、人が定規を当てて段差を測定する場合、時間がかかるとともに、測定の精度が低いという問題があった。
【００２２】一方、ウエハを破壊してその断面を観察する方法は、他の方法より測定精度は高いものの、ウエハを破壊してしまうため、そのウエハはもう使えないという問題がある。また、測定したいホールの断面が観察できるようにウエハを割ることは極めて難しいという問題があった。すなわち、この方法は、ＬＳＩ製造工程におけるプロセス後の加工形状の寸法測定に対しては不適であった。
【００２３】また、傾斜角が異なる複数の画像に画像処理を施す方法（特開平８−７８１８号公報）や、フォーカス条件が異なる複数の画像に画像処理を施す方法（特開平５−２９９０４８号公報）等は、ウエハを非破壊で測定でき、大まかな三次元的な形状を把握するのには向いているが、画像処理方法等その測定手法が複雑であり、ホール段差の測定等の特定の測定項目に対して適用するには測定に手間がかかり現実的ではなかった。
【００２４】そこで本発明は、より高精度、かつ、高速度な処理を行うことができるホールパターン抽出方法、ホールパターン抽出装置、微小異物形状測定方法、微小異物形状測定装置、ホール中央部の穴径測定方法、ホール中央部の穴測定装置、ホール段差測定方法及びホール段差測定装置を提供することを目的としている。
【００２５】
【課題を解決するための手段】前記課題を解決し目的を達成するために、請求項１に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたパターンを抽出するパターン抽出方法において、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類することによりヒストグラムを求めるヒストグラム処理工程と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つの濃淡値を検出し、これら２つの濃淡値を前記ヒストグラムのしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、前記画像データを、前記２つのしきい値の間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理して、背景部と所定部の２つの濃淡領域からなる画像データとする二値化処理工程と、前記所定部を所定の回数１画素ずつ拡大し、複数に分かれている所定部のうち近傍にあるものを一体化する拡大処理工程と、前記所定部をそれぞれラベリング処理により選択し、予め設定されたパターン特徴を備える所定部を抽出する検出処理工程とを備えるようにした。
【００２６】請求項２に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記ヒストグラム処理工程は、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理し、更に、相対的に頻度が低い濃淡値の頻度を強調処理するようにした。
【００２７】請求項３に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記ヒストグラム処理工程は、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理し、更に、前記画像データの各濃淡値の頻度ｘと各濃淡値の最大の頻度ｍａｘとから、ｍａｘ×ｌｏｇ（ｘ＋１）／ｌｏｇ（ｍａｘ＋１）により対数変換処理することにより、相対的に頻度が低い濃淡値の頻度を強調処理するようにした。
【００２８】請求項４に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記ヒストグラム処理工程の前に前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理することにより平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えるようにした。
【００２９】請求項５に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記拡大処理工程により得られた画像データを、所定の回数１画素ずつ縮小し、前記パターンを元の大きさに戻すことでノイズを除去する縮小処理工程を備えるようにした。
【００３０】請求項６に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記パターン特徴は、前記パターンの面積であることとした。
【００３１】請求項７に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記所定部はホールであり、前記パターン特徴は、前記ホールの長径及び短径であることとした。
【００３２】請求項８に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記所定部はホールであり、前記パターン特徴は、前記ホールの周囲長であることとした。
【００３３】請求項９に記載された発明は、請求項１に記載された発明において、前記所定部はホールであり、前記パターン特徴は、前記ホールの円形度であることとした。
【００３４】請求項１０に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたパターンを抽出するパターン抽出装置において、前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理手段と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つのしきい値を設定するしきい値設定処理手段と、前記画像データを前記しきい値設定処理により設定された２つのスライスレベルの間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理する二値化処理手段と、前記二値化画像データを所定の回数１画素ずつ拡大する拡大処理手段と、前記画像データをラベリング処理し、予め分かっているパターン特徴を備えるパターンを抽出する手段とを備えるようにした。
【００３５】請求項１１に記載された発明は、請求項１０に記載された発明において、前記ヒストグラム処理手段によるヒストグラム処理を行う前に、前記画像データを空間フィルタリング処理する空間フィルタリング処理手段を備えることとした。
【００３６】請求項１２に記載された発明は、請求項１０に記載された発明において、前記拡大処理により得られた画像データを適当な回数１画素ずつ縮小する手段を備えることとした。
【００３７】請求項１３に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定方法において、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、このヒストグラム処理工程により分類された画素データのヒストグラムを用いて、前記微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、このしきい値設定処理により設定されたしきい値を用いて、前記画像データを二値化処理して背景部と微小異物の２つの濃淡領域の画像データを得る二値化処理工程と、前記二値化画像データにおいて、特定の濃度により示される各微小異物をラベリング処理により選択し、それぞれの面積値を算出する形状測定処理工程とを備えるようにした。
【００３８】請求項１４に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定方法において、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、このヒストグラム処理工程により分類された画素データのヒストグラムを用いて、前記微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、このしきい値設定処理により設定されたしきい値を用いて、前記画像データを二値化処理して背景部と微小異物の２つの濃淡領域の画像データを得る二値化処理工程と、二値化画像データにおいて特定の濃度により示される各微小異物をラベリング処理により選択し、それぞれの長さを算出する形状測定処理工程とを備えるようにした。
【００３９】請求項１５に記載された発明は、請求項１４に記載された発明において、前記ヒストグラム処理工程の前に、前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えることとした。
【００４０】請求項１６に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定装置において、前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理部と、前記画像データのヒストグラムデータに対して、微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定部と、前記しきい値に基づいて前記画像データを二値化処理するニ値化処理部と、この二値化処理部にて二値化された前記画像データに対してラベリング処理し、面積値を算出する形状測定処理する形状測定処理部とを備えることとした。
【００４１】請求項１７に記載された発明は、請求項１６に記載された発明において、前記ヒストグラム処理部に入力される前記画像データに対し空間フィルタリングを行い平滑化する空間フィルタリング部を備えることとした。
【００４２】請求項１８に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上の微小異物の形状を測定する微小異物形状測定装置において、前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理部と、前記画像データのヒストグラムデータに対して、微小異物によるヒストグラムの傾きの符号変化を検出し、検出した濃淡値をしきい値として設定するしきい値設定部と、前記しきい値に基づいて前記画像データを二値化処理するニ値化処理部と、この二値化処理部で二値化された前記画像データに対して各微小異物毎にラベリング処理により選択し、それぞれの長さを算出する形状測定処理部を備えることとした。
【００４３】請求項１９に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールの中央部の穴径を測定するホール中央部の穴径測定方法において、前記画像データを構成する各画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、このヒストグラム処理工程において分類された前記画素データのヒストグラムを用いて、ヒストグラムのクラスを分離する濃淡値を検出し、この値をしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、前記しきい値設定処理により設定されたしきい値を用いて、前記画像データを二値化処理して、ホール部と、ホール中央部の穴と背景部からなる領域の、２つの濃淡領域の画像データを得る二値化処理工程と、この二値化処理工程において二値化された前記画像データに含まれるパターンにおいて、ホール部と同じ濃度により示される各パターンをラベリング処理により選択し、それぞれの面積値を算出するパターン面積算出処理工程と、前記白部パターン面積算出処理により求められた各パターン毎の面積値と、予め設定したホールの基準直径から算出される面積値とを比較して、複数のパターンの中から最も近似する面積値を有するパターンをホールとして検出するホール検出処理工程と、前記ホール部の重心座標を求めるホール重心座標算出処理工程と、前記二値化画像データに含まれるパターンにおいて、ホール中央部の穴部と同じ濃度により示される各パターンをラベリング処理により選択し、全てのパターンの重心座標を求めるパターン重心算出処理工程と、このパターン重心座標算出処理により算出された各パターンの重心と、前記ホール重心算出処理により算出されたホールの重心座標との距離をそれぞれ計算し、この各距離と予め設定したホール重心とホール中央部の穴の距離の許容値と比較し、許容値の範囲内の複数のパターンの中から前記距離が最も小さいものをホール中央部の穴として検出するホール中央部穴検出処理工程と、前記ホール中央部穴検出処理工程により検出されたホール中央部の穴において、この重心を通る直線を設定し、この直線上の座標と濃淡値をグラフとして表わすラインプロファイル処理工程と、前記ラインプロファイル、前記ホール中央部の穴の重心座標及び予め設定されたホールの基準直径に基づいて、前記ホール中央部の穴の直径を算出する演算工程とを備えるようにした。
【００４４】請求項２０に記載された発明は、請求項１９に記載された発明において、前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えることとした。
【００４５】請求項２１に記載された発明は、請求項１９に記載された発明において、前記演算工程は、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴の重心座標と、予め設定されたホールの基準直径から、ホール部に相当する座標の範囲を求め、その範囲内での濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＨＲＡＴＥ（０＜ＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＬＲＡＴＥ＜１）を用いて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である２つの濃淡値ＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＨＲＡＴＥ、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥを算出する直線近似レベル算出処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの左側の傾斜部を、前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶから濃淡値ＨＬＶまでの範囲で直線近似する処理と、同様にホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの右側の傾斜部を直線近似する処理からなるラインプロファイル直線近似処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴の重心座標と、予め設定されたホールの基準直径から、背景部に相当する座標の範囲を求め、その範囲の濃淡値の平均値ＡＶＧと前記ホール領域内の濃淡値の最小値ＭＩＮのうち小さい方の濃淡値ＬＡＭと、前記ホール領域内の濃淡値の最大値ＭＡＸを用いて、エッジ検出用のスライスレベルＥＬＶ＝（ＬＡＭ＋ＭＡＸ）／２を算出し、前記ラインプロファイル直線近似処理により算出した２つの近似直線がこのエッジ検出用のスライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール中央部の穴の直径とするホール中央部の直径算出処理工程とを備えることとした。
【００４６】請求項２２に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールの中央部の穴径を測定するホール中央部の穴径測定装置において、前記画像データに基づいてヒストグラムに処理するヒストグラム処理部と、前記ヒストグラムに基づいてしきい値を設定するしきい値設定部と、前記しきい値に基づいて前記画像データを二値化処理する二値化処理部と、この二値化処理部において二値化された前記画像データに含まれるホール部と同じ濃度により示される各パターンそれぞれの面積値を算出する面積値算出手段と、前記パターン面積と、予め設定したホールの基準直径から算出される面積値とを比較して、最も近似する面積値を有するパターンをホールとして検出するホール検出手段と、前記ホールパターンの重心座標を算出するホールパターン重心座標算出手段と、前記二値化された画像データにおいて、ホール中央部の穴部と同じ濃度により示される各パターンの重心座標を算出するパターン重心座標算出手段と、前記パターンの重心と、前記ホールの重心座標との距離をそれぞれ計算し、予め設定したホール重心とホール中央部の穴の距離の許容値の範囲内の複数のパターンの中から、前記距離が最も小さいものをホール中央部の穴として検出する穴検出手段と、前記ホール中央部の穴において、穴の重心を通る直線上の濃淡値のラインプロファイルを算出するラインプロファイル算出手段と、このラインプロファイル算出手段により算出されたラインプロファイルにおいて、ホール部に相当する座標の範囲内での濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＨＲＡＴＥ、ＬＲＡＴＥを用いて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である２つの濃淡値ＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＨＲＡＴＥ、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥを算出する濃淡値算出手段と、前記ラインプロファイルにおいて、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの左側の傾斜部を、前記直線近似レベルＬＬＶとＨＬＶの範囲内で、直線近似し、同様にホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの右側の傾斜部を直線近似する傾斜部近似手段と、前記ラインプロファイルにおいて、背景部に相当する座標の範囲の濃淡値の平均値ＡＶＧと前記ホール領域内の濃淡値の最小値ＭＩＮのうち小さい方の濃淡値ＬＡＭと、前記ホール領域内の濃淡値の最大値ＭＡＸから、エッジ検出用のスライスレベルＥＬＶ＝（ＬＡＭ＋ＭＡＸ）／２を算出し、前記２つの近似直線がこのスライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール中央部の穴の直径として算出する穴直径算出手段とを備えるようにした。
【００４７】請求項２３に記載された発明は、請求項２２に記載された発明において、前記ヒストグラム処理手段によるヒストグラム処理を行う前に、前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理手段を備えるようにした。
【００４８】請求項２４に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールのホール段差を測定するホール段差測定方法において、前記ホール段差が観察できるように、前記被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データに対して、前記画像データを構成する画素をその濃淡値に応じて分類処理するヒストグラム処理工程と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つの濃淡値を検出し、これら２つの濃淡値を前記ヒストグラムのしきい値として設定するしきい値設定処理工程と、前記画像データを、前記しきい値設定処理により設定された２つのしきい値の間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理して、背景部とホール部の２つの濃淡領域の画像データを求める二値化処理工程と、この二値化処理工程により二値化された前記二値画像データを適当な回数１画素ずつ拡大し、複数に分かれていたホールパターンを１つのパターンにまとめる拡大処理工程と、前記二値画像データに含まれるパターンにおいて、予め設定されたパターン特徴を備えるパターンをホールパターンとして検出することによりノイズを除去するホール検出処理工程と、前記ホール検出処理により検出したホールパターンとその他の領域の２つの濃淡領域からなる二値画像データを作成し、ホール部の重心座標を求めるホール重心座標算出処理工程と、前記画像データにおいて、前記ホール重心座標算出処理により算出された重心を通り、ホールの深さ方向に平行な直線を設定し、この直線上の座標と濃淡値をグラフとして表わすラインプロファイル処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＢＨＲＡＴＥ（０＜ＢＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＬＨＲＡＴＥ＜１）、ＷＨＲＡＴＥ（０＜ＷＨＲＡＴＥ＜１）を用いて、ホール段差のエッジに相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である３つの濃淡値ＢＨＬＶ＝ＰＬＶ−（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＢＨＲＡＴＥ、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＬＨＲＡＴＥ、ＷＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＰＬＶ）×ＷＨＲＡＴＥ（ＰＬＶ：最も頻度の大きい濃淡値）を算出する直線近似レベル算出処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、ラインプロファイルの段差上エッジに相当する傾斜部を前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶから濃淡値ＢＨＬＶまでの範囲で直線近似する処理と、ラインプロファイルの段差下エッジに相当する傾斜部を濃淡値ＬＬＶから濃淡値ＷＨＬＶまでの範囲で直線近似する処理とからなるラインプロファイル直線近似処理工程と、前記ラインプロファイル処理により得られたラインプロファイルにおいて、段差上エッジ検出用のスライスレベルＢＥＬＶ＝（ＰＬＶ＋ＭＩＮ）／２、段差下エッジ検出用のスライスレベルＷＥＬＶ＝（ＭＡＸ＋ＭＩＮ）／２を算出するエッジ検出用スライスレベル設定処理工程と、前記ラインプロファイル直線近似処理により算出した２つの近似直線が、前記エッジ検出用スライスレベル設定処理により算出された２つのスライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール段差として、この座標間の画素数に１画素に相当する寸法と電子線の被観察対象物に対する角度とを考慮して寸法を算出するホール段差算出処理工程とを備えるようにした。
【００４９】請求項２５に記載された発明は、請求項２４に記載された発明において、前記パターン特徴は、前記パターンの面積であることとした。
【００５０】請求項２６に記載された発明は、請求項２４に記載された発明において、前記画像データを、所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理工程を備えていることとした。
【００５１】請求項２７に記載された発明は、請求項２４に記載された発明において、前記拡大処理工程により得られた画像データを適当な回数１画素ずつ縮小し、ホールパターンを元の大きさに戻すとともにノイズを除去する縮小処理工程を備えていることとした。
【００５２】請求項２８に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホールのホール段差を測定するホール段差測定装置において、前記ホール段差が観察できるように、被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理手段と、前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つのしきい値を設定するしきい値設定処理手段と、前記画像データを、前記しきい値設定処理により設定された２つのスライスレベルの間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理する二値化処理手段と、前記二値画像データを適当な回数１画素ずつ拡大する拡大処理手段と、前記二値画像データをラベリング処理し、予め設定されたパターン特徴を備えるパターンをホールとして検出するホール検出手段と、前記ホール検出処理により検出したホールパターンの重心座標を求めるホールパターン重心座標検出手段と、前記画像データにおいて、前記ホール重心を通り、ホールの深さ方向に平行な直線を設定し、この直線上の濃淡値のラインプロファイルを得るラインプロファイル算出手段と、このラインプロファイル算出手段にて求められたラインプロファイルにおいて、濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＢＨＲＡＴＥ（０＜ＢＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＬＲＡＴＥ＜１）、ＷＨＲＡＴＥ（０＜ＷＨＲＡＴＥ＜１）を用いて、ホール段差のエッジに相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲である３つの濃淡値ＢＨＬＶ＝ＰＬＶ−（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＢＨＲＡＴＥ）、ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥ、ＷＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＰＬＶ）×ＷＨＲＡＴＥ（ＰＬＶ：最も頻度の大きい濃淡値）を算出する濃淡値算出手段と、前記ラインプロファイルにおいて、ラインプロファイルの段差上エッジに相当する傾斜部を、濃淡値ＬＬＶとＢＨＬＶの範囲で直線近似し、ラインプロファイルの段差下エッジに相当する傾斜部を、濃淡値ＬＬＶとＷＨＬＶの範囲で直線近似する直線近似手段と、前記ラインプロファイルにおいて、段差上エッジ検出用のスライスレベルＢＥＬＶ（ＰＬＶ＋ＭＩＮ）／２、段差下エッジ検出用のスライスレベルＷＥＬＶ＝ＭＡＸ＋ＭＩＮ）／２を算出する手段と、前記２つの近似直線が、前記２つのエッジ検出用スライスレベルと交わる座標をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール段差として、この座標間の画素数に１画素に相当する寸法と電子線の被観察対象物に対する角度を考慮して寸法を算出する手段とを備えるようにした。
【００５３】請求項２９に記載された発明は、請求項２８に記載された発明において、前記パターン特徴は、前記パターンの面積であることとした。
【００５４】請求項３０に記載された発明は、請求項２８に記載された発明において、前記画像データを所定のフィルタ係数を用いて空間フィルタリング処理して平滑化する空間フィルタリング処理する空間フィルタリング手段を備えることとした。
【００５５】請求項３１に記載された発明は、請求項２８に記載された発明において、前記拡大された画像データを適当な回数１画素ずつ縮小する縮小処理手段を備えることとした。
【００５６】請求項３２に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホール段差を測定するホール段差測定方法において、前記ホール段差が観察できるように、前記被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データに対して、ホール上面エッジと、ホール底面エッジを強調した画像データを得るホールエッジ強調処理工程と、前記ホールエッジ強調画像から、ホール上面エッジ情報のみを抽出したホール上面エッジ抽出画像を得るホール上面エッジ抽出処理工程と、前記ホールエッジ強調画像から、ホール底面エッジ情報のみを抽出したホール底面エッジ抽出画像を得るホール底面エッジ抽出処理工程と、前記ホール上面エッジ抽出画像と、予め設定された前記ホール上面の形状を表わす画像とを一致させることにより、前記画像データにおける前記ホール上面位置を決定するホール上面位置検出処理工程と、前記ホール底面エッジ抽出画像と、予め設定された前記ホール底面の形状を表わす画像とを一致させることにより、前記画像データにおける前記ホール底面位置を決定するホール底面位置検出処理工程と、前記ホール上面位置検出処理と前記ホール底面位置検出処理により検出された２つの面の距離を算出し、算出した距離をホール段差として、この画素数に１画素に相当する寸法と電子線の前記被観察対象物に対する角度とを考慮して寸法を算出するホール段差算出処理工程を備えるようにした。
【００５７】請求項３３に記載された発明は、請求項３２に記載された発明において、前記ホールエッジ強調処理手段は微分処理にて行うこととした。
【００５８】請求項３４に記載された発明は、画像取得手段で得られた画像データに基づいて被観察対象物上に形成されたホール段差を測定するホール段差測定装置において、前記ホール段差が観察できるように、被観察対象物に対して斜めに電子線が入射するようにして得られる前記画像データから、ホール上面エッジ及びホール底面エッジを強調したホールエッジ強調画像を得るホールエッジ強調処理手段と、前記ホールエッジ強調画像から、前記ホール上面エッジ情報のみを抽出したホール上面エッジ抽出画像を得るホール上面エッジ抽出画像抽出手段と、前記ホールエッジ強調画像から、前記ホール底面エッジ情報のみを抽出したホール底面エッジ抽出画像を得るホール底面エッジ抽出画像抽出手段と、前記ホール上面エッジ抽出画像と、予め分かっているホール上面の形状を表わす画像が最も一致するようにして、画像上でのホール上面位置を決定するホール上面位置決定手段と、前記ホール底面エッジ抽出画像と、予め分かっているホール底面の形状を表わす画像が最も一致するようにして、画像上でのホール底面位置を決定するホール底面位置決定手段と、前記ホール上面位置決定手段と前記ホール底面位置決定手段により決定された２つの面の距離を算出し、算出した距離をホール段差として、この画素数に１画素に相当する寸法と電子線の前記被観察対象物に対する角度とを考慮して寸法を算出する手段とを備えるようにした。
【００５９】請求項３５に記載された発明は、請求項３４に記載された発明において、前記ホールエッジ強調処理手段は微分処理にて行うこととした。
【００６０】
【発明の実施の形態】図１及び図２は本発明の一実施の形態に係る測定装置１０を示す図である。図３〜図７は測定装置１０に組み込まれた各回路を示すブロック図、図８〜図５８は測定装置１０による各測定手順、画像を示す図である。なお、これらの図中において図５９と同一部分には同一符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００６１】測定装置１０は、画像取得手段である電子顕微鏡２０と、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）やエンジニアリングワークステーシヨン（ＥＷＳ）等の汎用のプロセッサを搭載したコンピュータ３０と、モニタ４０と、ハードディスク・フロッピーディスク・ＭＯディスク等の記録媒体や、画像入カボードイメージスキャナから構成された画像入力装置５０とから構成されている。
【００６２】電子顕微鏡２０は、ウエハＷを収容する真空チャンバ２１と、この真空チャンバ２１に取り付けられウエハＷに電子線Ｕを照射する電子鏡筒２２と、ウエハＷを支持する支持台２３とを備えている。
【００６３】なお、電子顕微鏡２０はウエハＷを真上から観察した場合の画像だけでなく、ウエハＷの高さ（深さ）方向の測定をするために斜めから観察した場合の画像にも適用可能とするために図１，図２の（ａ），（ｂ）に示すように構成されている。すなわち、図１に示すように、支持台２３が電子鏡筒２２に対して揺動自在に取り付けられている。また、図２の（ａ）に示すように電子鏡筒２２が真空チャンバ２１に対して揺動自在に取り付けられている。また、図２の（ｂ）に示すように電子線Ｕの進行方向を変化させるための偏向コイル２４が取り付けられている場合もある。
【００６４】コンピュータ３０は、画像入力部３１と、演算部３２とを備えている。演算部３２は、ホールパターン抽出部１００と、微小異物形状測定部２００と、ホール中央部の穴径測定部３００と、第１のホール段差測定部４００と、第２のホール段差測定部５００とを備えている。
【００６５】図３はホールパターン抽出部１００の構成を示すブロック図である。ホールパターン抽出部１００は、画像入力部３１により入力された画像データを空間フィルタリング処理する空間フィルタリング処理部１０１と、画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理部１０２と、ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つのしきい値を自動的に設定するしきい値設定部１０３と、しきい値に基づいて画像データを二値化処理する二値化処理部１０４と、画像データを拡大する拡大処理部１０５と、画像データを縮小する縮小処理部１０６と、画像データをラベリング処理し予め分かっているホールの特徴を備えるホールパターンを抽出するホール検出部１０７とを備えている。
【００６６】図４は微小異物形状測定部２００の構成を示すブロック図である。微小異物形状測定部２００は、画像入力部３１により入力されたＳＥＭ画像を空間フィルタリング処理する空間フィルタリング処理部２０１と、空間フィルタリング画像をヒストグラム処理部２０２と、ヒストグラムデータに対して、微小異物によるヒストグラムの傾きの符号の変化を微分により検出し、検出した濃淡値をスライスレベルとして設定するしきい値設定部２０３と、スライスレベルに基づいて前記空間フィルタリング画像を二値化処理する二値化処理部２０４と、二値化画像に対してラベリング処理し、長さや面積等を算出する形状測定処理する形状測定処理部２０５とを備えている。
【００６７】図５はホール中央部穴径測定部３００の構成を示すブロック図である。ホール中央部穴径測定部３００は、画像入力部３１により入力されたＳＥＭ画像を空間フィルタリング処理する空間フィルタリング処理部３０１と、空間フィルタリング画像をヒストグラム処理するヒストグラム処理部３０２と、自動的にしきい値を設定するしきい値設定部３０３と、しきい値に基づいて空間フィルタリング画像を二値化処理する二値化処理部３０４と、二値化画像をラベリング処理し白パターンの面積値を算出するラベリング処理・白パターン面積算出処理部３０５と、面積比較によりホールを検出するホール検出部３０６と、ホールの重心座標を算出するホール重心算出部３０７と、二値化画像を白黒反転処理する白黒反転処理部３０８と、白黒反転画像をラベリング処理し黒パターンの重心座標を算出するラベリング処理・黒パターン重心算出処理部３０９と、黒パターンの重心とホールの重心との距離を計算し予め設定した条件を満たす距離にあるものをホール中央部の穴として検出するホール中央部の穴検出部３１０と、ホール中央部の穴Ｓの重心を通る直線上のラインプロファイルを求めるラインプロファイル算出部３１１と、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の範囲を算出する直線近似範囲算出部３１２と、ラインプロファイルの傾斜部を直線近似する直線近似部３１３と、エッジ検出用のスライスレベルを算出するエッジ検出用スライスレベル算出部３１４と、近似直線がスライスレベルと交わる座標を算出する近似直線とスライスレベルの交点算出部３１５と、算出した２つの座標間の距離をホール中央部の穴の直径として算出するホール中央部の穴径算出部３１６とを備えている。
【００６８】図６は第１のホール段差測定装置４００の構成を示すブロック図である。ホール段差測定装置４００は、画像入力部３１により入力された画像データを空間フィルタリング処理する空間フィルタリング部４０１と、画像データをヒストグラム処理するヒストグラム処理部４０２と、ヒストグラムを２つのヒストグラムに分割しそれぞれ自動的にしきい値を設定するしきい値設定部４０３と、しきい値に基づいて画像データを二値化処理する二値化処理部４０４と、画像データを拡大する拡大処理部４０５と、画像データを縮小する縮小処理部４０６と、画像データをラベリング処理しそれぞれの面積値を算出し最も面積の大きいものをホールとして検出するホール検出部４０７と、パターンの重心座標を求めるパターン重心算出部４０８と、ホール重心を通りホールの深さ方向に平行な直線上の濃淡値のラインプロファイルを得るラインプロファイル算出部４０９と、ホール段差のエッジに相当するラインプロファイルの傾斜部を直線近似する際の濃淡値の範囲を算出する直線近似範囲算出部４１０と、ホール段差のエッジに相当する２つのラインプロファイルの傾斜部を最小二乗法により直線近似する直線近似部４１１と、２つのエッジ検出用のスライスレベルを算出するエッジ検出用スライスレベル算出部４１２と、２つの近似直線と２つのエッジ検出用スライスレベルの交点をそれぞれ算出にの座標間の画素数に１画素に相当する寸法と電子線の被観察対象物に対する角度を考慮してホール段差を算出するホール段差算出部４１３とを備えている。
【００６９】図７は第２のホール段差測定装置５００の構成を示すブロック図である。ホール段差測定部５００は、画像入力部３１により入力された画像データからホールエッジを強調した画像データを得るホールエッジ強調部５０１と、ホールエッジ強調画像からホール上面エッジ情報のみを抽出した画像データを得るホール上面エッジ抽出部５０２と、ホールエッジ強調画像からホール底面エッジ情報のみを抽出した画像データを得るホール底面エッジ抽出部５０３と、ホール上面エッジ抽出画像と予め分かっているホール上面の形状を表わす画像が最も一致するようにして画像上でのホール上面位置を決定するホール上面位置検出部５０４と、ホール底面エッジ抽出画像と予め分かっているホール底面の形状を表わす画像が最も一致するようにして画像上でのホール底面位置を決定するホール底面位置検出部５０５と、ホール上面とホール底面の２つの面の距離を算出し算出した画素数に１画素に相当する寸法と電子線の被観察対象物に対する角度とを考慮して寸法を算出するホール段差算出部５０６とを備えている。
【００７０】このように構成された測定装置１０では、次のようにして処理を行う。
【００７１】ホールパターン抽出部１００の動作を図８に示すフローチャートに沿って説明する。ホールパターン抽出部１００はホールＨの画像であるホールパターンＲを抽出する機能を有している。
【００７２】図９の（ａ），（ｂ）は、画像入力部３１から入力された電子顕微鏡からの画像（以下、「原画像」と称する）である。図９の（ａ）に示す画像は、ウエハ（被観察対象物）Ｗに対して真上から電子線Ｕが入射するようにしているので、誘電体薄膜Ｗｂに形成されたホールＨに埋め込まれた導電性物質Ｐが真上から写っている。また、図９の（ｂ）に示す画像は、ウエハＷに対して斜めに電子線Ｕが入射するようにしているので、誘電体薄膜Ｗｂに形成されたホールＨに導電性物質Ｐを埋め込んだときに生じる段差Ｄが観察できる。なお、図９の（ｂ）に示す画像では電子線に対してウエハＷが４５度傾いている。
【００７３】なお、図９の（ａ）に示すようにウエハＷを真上から観察した画像でも、図９の（ｂ）に示すように斜めから観察した画像でも、全く同じ処理でホールパターンを抽出することが可能である。以下、これら２つの画像に対してホールパターン抽出方法を適用した場合について説明する。
【００７４】原画像は、多値化画像（例えば８ビット階調）であり、図９の（ａ），（ｂ）に示すように多少ザラザラとした粗い画像である。
【００７５】この原画像にノイズが多すぎる場合には、ノイズによりホールパターン抽出の精度が悪化するのを防ぐ目的で、ホールパターン抽出処理の前に、この原画像に空間フィルタリング処理を行い画像の平滑化処理をする（工程１０１）。この際のフィルタリングマトリックスには、例えば、３×３のフィルタ係数を採用する。フィルタ係数値としては、例えば、（１１１ １１１ １１１）や、（１１１１２１ １１１）等を用いる。このような空間フィルタリング処理された画像は図１０の（ａ），（ｂ）に示されるように滑らかな画像となる。
【００７６】この処理は、ランダムノイズが原因で二値化処理のときに発生する疑似パターンを除去して、ホール検出処理の処理時間を短縮するとともに、ノイズによりパターン位置検出の精度が悪化するのを防ぐ目的で行われる。
【００７７】次に、ヒストグラム処理を行う（工程ＳＴ１０２）。このヒストグラム処理は、図１１の（ａ），（ｂ）に示すように例えば８ビット階調の５５０×３３０個の画素データを濃淡度別にグラフ化したものである。
【００７８】図１０の（ａ）のウエハＷを真上から観察した場合の画像のフィルタリング処理画像をヒストグラム処理した図１１の（ａ）には、背景部となる誘電体薄膜Ｗｂの濃淡値を表す山α１、ホールパターンＲとなるホールＨの導電性物質Ｐの濃淡値を表す山α２が見られる。
【００７９】図１０の（ｂ）のウエハＷを斜めから観察した場合の画像のフィルタリング処理画像をヒストグラム処理した図１１の（ｂ）には、背景部となる誘電体薄膜Ｗｂの濃淡値を表す山β１、ホールパターンＲとなるホール底部Ｔの導電性物質Ｐの濃淡値を表す山β２及びホール段差部Ｄの濃淡値を表す山β３が見られる。
【００８０】一般的に、画像の背景部に比べてホールパターンＲの面積は小さいためヒストグラムのホールパターンＲを表す山α２，β２，β３は、背景部を表す山α１，β１に比べて極端に小さくなる。したがって、このままでは次のしきい値の設定を判別基準法を使って自動的に行うことが難しいためヒストグラムの頻度の低い部分の強調処理を行う。
【００８１】例えば、各濃淡値の頻度ｘを（１）式により対数変換する。なお、ｍａｘは全ての濃淡値の中で最大の頻度を示している。
【００８２】
ｍａｘ×ｌｏｇ（ｘ＋１）／ｌｏｇ（ｍａｘ＋１） …（１）
この対数変換処理により、図１１の（ａ），（ｂ）のヒストグラムから、図１２の（ａ），（ｂ）の対数変換ヒストグラムが作成され、図１１の（ａ），（ｂ）に示したヒストグラムの頻度が小さい部分が強調される。
【００８３】図１２の（ａ）に示すように、ウエハＷを真上から観察した場合の対数変換ヒストグラムでは、ホールＨの導電性物質Ｐの濃淡値を表す山α２が強調され、背景部となる誘電体薄膜Ｗｂの濃淡値を表す山α１との境目α３が明確となる。
【００８４】図１２の（ｂ）に示すように、ウエハＷを斜めから観察した場合の対数変換ヒストグラムでは、ホール底部Ｔの導電性物質Ｐの濃淡値を表す山β２と、ホール段差部Ｄの濃淡値を表す山β３が強調され、背景となる誘電体薄膜Ｗｂの濃淡値を表す山β１とのそれぞれの境目β４，β５が明確となる。
【００８５】なお、頻度の低い部分の強調方法として、他に、各濃淡値の頻度を（２）式にて変換する方法もある。
【００８６】
ｎ√ｘ （ｎ≧１） …（２）
次に、二値化のしきい値を設定する（工程ＳＴ１０３）。前記ヒストグラムを三つのクラスに分離する２つの濃淡値を自動的に検出するために、まず、前記で求めた対数変換ヒストグラムを、最小濃淡値０（α４）から最も頻度の大きい濃淡値ＰＬＶ（α５）までの区間と、最も頻度の大きい濃淡値ＰＬＶ（α５）から最大濃淡値２５５（α６）までの区間との２つのヒストグラムに分割する。
【００８７】図１２の（ａ）のヒストグラムを分割した結果が図１３の（ａ），（ｂ）、図１２の（ｂ）のヒストグラムを分割した結果が図１３の（ｃ）、（ｄ）である。これら２つのヒストグラムにそれぞれ判別基準法を適用し、それぞれ２つのしきい値を検出する。この判別基準法は、２つの山を持つヒストグラムの境目を検出するために一般的に用いられる方法で、自動的にヒストグラムのクラスを分離する濃淡値を検出することができる。
【００８８】この処理により、真上から観察した場合の対数変換ヒストグラムである図１２の（ａ）では、背景を表すヒストグラムの山α１とホールＨを表す山α２の境目であるヒストグラムの落ち込み箇所α３が、図１３の（ａ）に示すように、しきい値α７として設定ざれる。
【００８９】真上から観察した場合には、背景の濃淡値より小さい濃淡値のパターンは存在しないため、図１３の（ｂ）のヒストグラムでは、背景部を表す山α１の中腹がしきい値α８として設定される。しかし、この濃淡値は、対数変換前のヒストグラム図１１の（ａ）では、すその部分にあたり、後で二値化したときに特定のパターンを抽出することはない。
【００９０】一方、斜めから観察した場合の対数変換ヒストグラム図１２の（ｂ）では、背景を表すヒストグラムの山β１とホール底部Ｔを表す山β２の境目であるヒストグラムの落ち込み箇所β５が図１３の（ｃ）に示すようにしきい値β９として設定される。また、背景を表すヒストグラムの山β１とホール段差Ｄを表す山β３の境目であるヒストグラムの落ち込み箇所β４が、図１３の（ｄ）に示すように、しきい値β１０として設定される。
【００９１】次に、上述したようにして求めたしきい値α７，α８及びβ９，β１０で二値化処理を行う（工程ＳＴ１０４）。すなわち、多値化表示された原画像を、前記のしきい値α７，α８及びβ９，β１０間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理して、背景部Ｑと、ホールパターンＲとに分離する。
【００９２】この二値化画像が図１４の（ａ），（ｂ）であり、真上から観察した場合図１４の（ａ）は背景部Ｑが黒色、ホールパターンＲが白色として表わされている。
【００９３】斜めから観察した場合は図１４の（ｂ）は背景部Ｑが黒色、ホールパターンＲが白色として表わされている。背景部Ｑ及びホールパターンＲの他に、空間フィルタリング処理（工程ＳＴ１０１）でとりきれなかった白色のノイズＮｈ、黒色のノイズＮｂが表わされている。
【００９４】次に、前工程において、斜めから観察した場合の図１４の（ｂ）に示す二値化画像では、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄが２つに分かれているため、これを一体のホールパターンＲにするとともに、図１４の（ａ）、（ｂ）の黒色のノイズＮｂを消去するために、拡大処理を行う（工程ＳＴ１０５）。
【００９５】１画素ずつ拡大する場合には、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄが一体になるまで、数回処理を繰り返す。この拡大回数は、ウエハＷの観察倍率に依存する。図１４の（ａ），（ｂ）に示す二値化画像に対し３回拡大処理を施したものが図１５の（ａ），（ｂ）であり、図１５の（ｂ）に示す斜めから観察した場合の拡大画像では、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄとが完全に１つのホールパターンＲとなっている。また、図１５の（ａ），（ｂ）とも、黒ノイズＮｂは消えている。
【００９６】次に、拡大したホールパターンＲの大きさを元に戻すとともに、強調された白色のノイズＮｈの影響を小さくするために、縮小処理を行う（工程ＳＴ１０６）。
【００９７】１画素ずつ縮小する場合には、拡大処理の回数と同程度の回数処理を繰り返す。拡大処理後の画像である図１５の（ａ），（ｂ）に、３回縮小処理を施したものが図１６の（ａ），（ｂ）であり、ホールパターンＲの大きさが図１４の（ａ），（ｂ）に示す二値化画像と同程度になるとともに、強調された白色のノイズＮｈも小さくなっている。この処理をしても白色のノイズＮｈの影響が大きい場合には、更に縮小処理、拡大処理の順で、それぞれの処理を数回ずつ繰り返せばよい。
【００９８】最後に、縮小処理後の画像において、白色部として表わされるホールパターンＲ及びノイズＮｈの中からホールパターンＲのみを選び出す処理を行う（工程１０７）。まず、図１６の（ａ），（ｂ）に示す縮小処理後の画像に対して、ラベリング処理を行ってホールパターンＲ及びノイズＮｈを選択する。これら選択したホールパターンＲ及びノイズＮｈの中から、以下に述べるホールパターンＲの特徴の１つ、又は複数を備えるものを抽出することにより、ホールパターンＲだけを抽出する。
【００９９】ホールパターンＲの特徴の１つとして面積がある。これを求めるためには、ラベリング処理により選択したそれぞれのホールパターンＲ及びノイズＮｈに対して、各ホールパターンＲ及びノイズＮｈに含まれる全画素数を数え、これに１画素あたりの面積値を乗ずることにより行う。次に、予め設定したホール径からホールパターンＲの面積を算出し、この面積値と個々のパターンの面積値とを順次比較して、近似する面積値を有するパターンを選び出すことによりホールパターンＲのみを抽出できる。
【０１００】また、ホールパターンＲの特徴の１つとして長径、短径がある。これを求めるためには、ラべリング処理により選択したそれぞれのホールパターンＲ及びノイズＮｈに対して、ホールパターンＲ及びノイズＮｈの画素アドレスをＸ方向及びＹ方向に数え、これに１画素あたりの寸法値を乗ずる。次に、長径、短径が予め設定したホール径に近似するものを選び出すことにより、ホールパターンＲのみを抽出できる。
【０１０１】さらに、ホールパターンＲの特徴の１つとして周囲長がある。これを求めるためには、ラベリング処理により選択したそれぞれのホールパターンＲ及びノイズＮｈに対して、各ホールパターンＲ及びノイズＮｈの最外周の画素数を数え、これに１画素あたりの寸法値を乗ずることにより行う。次に、予め設定したホール径からホールパターンＲの周囲長を算出し、この周囲長と個々のパターンの周囲長とを順次比較して、近似する周囲長を有するパターンを選び出すことによりホールパターンＲのみを抽出できる。
【０１０２】ホールパターンＲの特徴の１つとして円形度がある。これを求めるためには、ラベリング処理により選択したそれぞれのホールパターンＲ及びノイズＮｈに対して、各ホールパターンＲ及びノイズＮｈに含まれる全画素数を数えて面積Σを求め、パターンの最外周の画素数を数えて周囲長Ｌを求め、４πΣ／Ｌ２ を計算すればよい。ホールＨが円形の場合は、円形度が１、すなわち真円に近いものを選び出せばホールパターンＲを抽出できる。
【０１０３】図１６の（ａ），（ｂ）に示すような縮小処理後の画像に対して、ラベリング処理を行って各ホールパターンＲ及びノイズＮｈを選択し、上で述べたホールパターンＲ及びノイズＮｈの面積、長径、短径、周囲長を計算し、予め分かっているホールＨの径から計算される面積、長径、短径、周囲長に対し、±２０％の範囲内に入っているホールパターンＲのみを抜き出したのが、図１７の（ａ），（ｂ）に示す画像である。以上の画像処理の工程を経て、原画像から最終的に目的とするホールパターンＲを抽出することができる。
【０１０４】このようにホールパターンＲを検出するために、ヒストグラムを２つに分けてしきい値を決定し、二値化画像を拡大縮小してホールパターンＲを抽出する理由は、ウエハＷを斜めから観察した場合に、ホール段差部Ｄの大きさに関わらず、ホールＨを検出できるようにするためである。
【０１０５】例えば、特開平７−２２００７７号公報の方法では、ホール底部だけが二値化されホールパターンとして抽出されるため、ホール段差が大きい場合にはこのホールパターンが小さくなり、設定したホールパターンの特徴から外れてしまい、ホールを検出できなくなる。
【０１０６】一方、本実施の形態においては、ホール底部のパターンと段差部のパターンを結合して１つのパターンとして抽出するため、段差の大きさに関わらず一定の大きさのパターンが得られ、パターン特徴の比較によりホール検出が可能となる。
【０１０７】なお、本ホールパターン抽出方法を例えばＣ言語により記述し、汎用のプロセッサを搭載したパソコンで処理すると、２〜３秒で、図９の（ａ），（ｂ）に示す原画像（５５０×３３０画素）を図１７の（ａ），（ｂ）に示すように処理してホールパターンを抽出することができ、汎用プロセッサを用いても迅速にホールパターンを抽出できた。また、同じホールパターンについてフォーカス、ブライトネス等の条件を変えて本発明のホールパターン抽出方法を数回実行したところ、このホールパターンの重心位置再現性は３σ＝０．０２μｍと十分な値が得られた。
【０１０８】次に、微小異物形状測定方法を図１８に示すフローチャートに沿って説明する。まず、原画像は多値化画像（例えば８ビット階調）であり、図１９の（ａ）に示されるような多少ザラザラとした粗い画像である。また、図１９の（ａ）に示すように、中間の濃淡値の背景の中で残渣Ｚ等の微小異物Ｂは白色の濃淡値で表される。この原画像にノイズが多すぎる場合には、ノイズにより微小異物形状測定の精度が悪化するのを防ぐ目的で、微小異物形状測定処理の前に、この原画像に空間フィルタリング処理を行い画像の平滑化処理をする（工程ＳＴ２０１）。
【０１０９】この際のフィルタリングマトリックスには例えば３×３のフィルタ係数を採用する。フィルタ係数値としては、例えば、（１１１ １１１ １１１）や、（１１１ １２１ １１１）等を用いる。このような空間フィルタリング処理された画像は図１９の（ｂ）に示されるように滑らかな画像となっている。
【０１１０】次に、ヒストグラム処理を行う（工程ＳＴ２０２）。ヒストグラム処理は、図２０の（ａ）に示すように例えば８ビット階調の６４０×４８Ｏ個の画素データを濃淡度別にグラフ化したものである。
【０１１１】図１９の（ｂ）の微小異物のフィルタリング処理画像ををヒストグラム処理した図２０の（ａ）には、背景の濃淡値を表す山γ１が１つ見られる。また、このヒストグラムの頻度の小さい部分を拡大すると、図２０の（ｂ）に示すように微小異物Ｂを表す数本のピークγ２が見られる。これら背景を表すヒストグラムの大きな山γ１と、微小異物を表す小さなピークγ２の境目γ３を、二値化のしきい値に設定するために、ヒストグラムの傾きが背景の山の右下がりから、微小異物のピークの右上がりに変化する濃淡値を検出する。そのために図２０の（ｃ）に示すように、図２０の（ｃ）のヒストグラムの微分をとる（工程ＳＴ２０３）。
【０１１２】この微分グラフを、図２０の（ａ）のヒストグラムの山の頂点を示す濃淡値γ４から白の濃淡値側へ値が０かどうか順番に調べていき、値がはじめて０になる点γ５をヒストグラムの傾きが０となる濃淡値、すなわち背景部Ｑと微小異物Ｂを切り分ける二値化しきい値として設定する（工程ＳＴ２０４）。
【０１１３】この二値化しきい値の設定に、ヒストグラムの微分処理を行い値が０となる濃淡値を探索する動作が重要である。前記で求めたしきい値で二値化処理を行う（工程ＳＴ２０５）。
【０１１４】すなわち、多値化表示された原画像を二値化処理により、背景部Ｑと、微小異物Ｂとに分離する。この二値化された画像が図２１であり、背景部Ｑが黒色部、微小異物Ｂが白色部として表わされている。各微小異物Ｂに対してラベリング処理（工程ＳＴ２０６）、及び、面積や長さ等を算出する形状測定処理（工程ＳＴ２０７）をする。
【０１１５】ラベリング処理した各微小異物Ｂに対して、例えば、微小異物Ｂの中に含まれる全画素数を数え、その総和に１画素あたりの寸法値を考慮して微小異物の面積を求める。
【０１１６】一方、長さは、微小異物Ｂの画素アドレスをＸ方向及びＹ方向に数え、その和に１画素あたりの寸法値を考慮することにより求める。
【０１１７】以上のような画像処理の工程を経て、原画像から最終的に目的とする微小異物Ｂの各長さ、面積等の形状を算出することができる。
【０１１８】例えば、本実施の形態に係る微小異物形状測定方法をＣ言語により記述し汎用のプロセッサを搭載したパソコンで処理すると、１秒以内で、図１９の（ａ）の原画像（６４０×４８０画素）を図２１に示すように二値化して各長さ、面積を算出することができ、汎用プロセッサを用いて迅速に測定できる。
【０１１９】次に、ホールＨの中央部の穴Ｓの穴径測定方法を図２２に示すフローチャートに沿って説明する。原画像は多値化画像（例えば８ビット階調）であり、図２３に示されるような多少ザラザラとした粗い画像である。
【０１２０】図中ホールＨの中央部の穴Ｓは、側壁が丸みを帯びていたり、形が逆円錐形をしたりしており、穴Ｓとその他の領域の濃淡差が小さく濃淡の変化も緩やかである。
【０１２１】第１段階として、ホール検出及びホール中央の穴を検出するための前処理を行う（工程ＳＴａ：ＳＴ３０１〜ＳＴ３０４）。この原画像にノイズが多すぎる場合には、ノイズによりホール中央部の穴径測定の精度が悪化するのを防ぐ目的で、ホール中央部の穴径測定処理の前に、図２３に示す原画像に空間フィルタリング処理を行い画像の平滑化処理をする（工程ＳＴ３０１）。この際のフィルタリングマトリックスには例えば３×３のフィルタ係数を採用する。フィルタ係数値としては、例えば、（１１１ １１１ １１１）や、（１１１ １２１ １１１）等を用いる。このような空間フィルタリング処理された画像は図２４に示されるように滑らかな画像となっている。この処理は、ランダムノイズが原因で二値化処理のときに発生する疑似パターンを除去して、ホール検出処理、ホール中央部の穴の検出処理の処理時間を短縮するとともに、ノイズにより穴径測定の精度が悪化するのを防ぐ目的で行われる。
【０１２２】次に、ヒストグラム処理を行う（工程ＳＴ３０２）。ヒストグラム処理は、図２５に示すように例えば８ビット階調の６４０×４８Ｏ個の画素データを濃淡度別にグラフ化したものである。図２４のホールＨのフィルタリング処理画像をヒストグラム処理した図２５には、誘電体薄膜Ｗｂの濃淡値を表す山δ１と、ホールＨの濃淡値を表す山δ２が見られる。誘電体薄膜Ｗｂを表すヒストグラムの山δ１と、ホールＨを表す山δ２の境目であるヒストグラムの落ち込み箇所である境目δ３を、二値化のしきい値に設定するために判別基準法により検出する（工程ＳＴ３０３）。
【０１２３】この判別基準法は、２つの山をもつヒストグラムの境目を検出するために一般的に用いられる方法で、自動的にヒストグラムのクラスを分離する濃淡値を検出することができる。前記で求めたしきい値で二値化処理を行う（工程ＳＴ３０４）。
【０１２４】すなわち、多値化表示された原画像を二値化処理により、ホール部Ｈと、誘電体薄膜Ｗｂ・ホール中央の穴Ｓに分離する。この二値化画像が図２６であり、ホールＨが白色部、ホール中央の穴Ｓと誘電体薄膜Ｗｂが黒色部として表わされている。また空間フィルタリング処理（工程ＳＴ３０１）でとりきれなかったノイズが、白色のノイズＮｈ、黒色のノイズＮｂとして表わされる。
【０１２５】第２段階として、ホール検出処理を行う（工程ＳＴｂ：ＳＴ３０５〜ＳＴ３０７）。まず、二値化画像の白色部として表わされるホールＨ及びノイズＮｈに対して、ラベリング処理を行って各パターンを選択し（工程ＳＴ３０５）、パターンに含まれる全画素数を数え、その総和に１画素あたりの寸法値を考慮してパターンの面積を求める（工程ＳＴ３０６）。
【０１２６】次に、予め設定したホール径からホールＨの面積を算出し、この面積値と前工程で算出された個々のパターンの面積値とを順次比較して、最も近似する面積値を有するパターンをホールＨとして検出する（工程ＳＴ３０７）。
【０１２７】この処理により、ノイズＮｈとホールＨの混在パターンの中から、所望のホールＨだけを抽出することができる。図２６の二値化画像にこの処理を施し、検出したホールパターンＲだけを表示したのが図２７である。
【０１２８】第３段階として、ホール中央部の穴Ｓの検出処理を行う（工程ＳＴｃ：ＳＴ３０８〜ＳＴ３１３）。まず、前工程で検出したホールパターンＲのみを描画した図２７を用いて、ホールＨの重心の算出処理を行う（工程ＳＴ３０８）。
【０１２９】この処理で算出された重心が図２８のＨｇである。次に、二値化画像（図２６）の白黒反転処理を行う（工程ＳＴ３０９）。
【０１３０】この処理後の画像が図２９であり、二値化画像（図２６）で黒色部として表わされていたホール中央部の穴Ｓ、誘電体薄膜Ｗｂ、黒ノイズ８が白色部として表わされる。このホール中央部の穴Ｓ、黒ノイズＮｂのパターンに対して、ラべリング処理を行って各パターンを選択し（工程ＳＴ３１０）、それぞれの重心Ｓｇ，Ｎｂｇを算出する（工程ＳＴ３１１）。
【０１３１】算出されたそれぞれのパターンの重心Ｓｇ，Ｎｂｇを図３０に示す。次に、白黒反転画像（図２９）において白色部として表わされるホール中央部の穴Ｓ、黒ノイズＮｂからなるパターンの中からホール中央部の穴Ｓだけを検出するために、まず、ホール重心算出工程で算出したホール重心座標と、前工程で算出した黒パターンの重心座標との距離をそれぞれ算出する（工程ＳＴ３１２）。
【０１３２】算出されたホール重心Ｈｇとそれぞれのパターンの重心Ｓｇ，Ｎｂｇを図３１に示す。なお、図３１中ＬＮはホール重心Ｈｇと黒ノイズの重心Ｎｂｇとの距離を示している。次に、ホール中央部の穴ＳはホールＨの重心付近に位置するはずであるから、前工程で求めたホール重心Ｈｇとそれぞれのパターンの重心Ｓｇ，Ｎｂｇとの距離が最も小さいパターンをホール中央部の穴Ｓとして検出する（工程ＳＴ３１３）。
【０１３３】但し、ホール中央部に穴Ｓが存在しない場合、誘電体薄膜Ｗｂ又は黒ノイズＮｂを誤って検出する可能性があるため、予めホール重心Ｈｇとホール中央部の穴Ｓの重心Ｓｇとの許容される距離を予め設定しておき、この距離の範囲内にパターンが存在しない場合は、ホール中央部に穴Ｓがないものとして処理する。算出されたホール中央部の穴Ｓを図３２に示す。
【０１３４】第４段階として、穴径測定処理を行う（工程ＳＴｄ：ＳＴ３１４〜ＳＴ３１８）。まず、検出したホール中央部の穴Ｓの重心を通る直線上において穴Ｓの径を測定するために、濃淡値のラインプロファイルを作成する（工程ＳＴ３１４）。
【０１３５】例えば、図３３の（ａ）に示すように、前工程で求めたホール中央部の穴Ｓの重心Ｓｇを通り、画像の横方向に平行な直線ＳＬ上で穴Ｓの径を測定する場合には、図３３の（ｂ），（ｃ）に示すように、直線ＳＬ上の画素データをその座標に沿ってプロットし、ラインプロファイルＰＳＬを作成する。
【０１３６】次に、ホール中央部の穴Ｓに相当するラインプロファイルＰＳＬの傾斜部（図３３の（ｂ），（ｃ））を直線近似する際の濃淡値の範囲ＨＬＶ、ＬＬＶを算出する（工程ＳＴ３１５）。
【０１３７】まず、ホール中央部の穴Ｓの重心座標Ｓｇの左右に、予め設定されたホールＨの基準半径の長さだけを、ホールＨに相当する座標の範囲Ｅａとして設定する。その範囲Ｅａ内で、濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＨＲＡＴＥ（０＜ＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＨＲＡＴＥ＜１）を用いて、 ＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＨＲＡＴＥ …（３）
ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＭＡＸ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥ …（４）
を用いて直線近似の濃淡値範囲を算出する。
【０１３８】この係数ＨＲＡＴＥ，ＬＲＡＴＥの値は、任意に設定可能であるがノイズ成分による誤差を防止するため、例えば、ＨＲＡＴＥ＝０．２、ＬＲＡＴＥ＝０．２に設定される。
【０１３９】次に、前記範囲のラインプロファイルを直線近似する（工程ＳＴ３１６）。図３３の（ｃ）において、まず、ホール中央部の穴Ｓに相当するラインプロファイルの左側の傾斜部を、ホール中央部の穴Ｓの重心座標Ｓｇから座標値の小さい方へ順次その濃淡値を調べていき、最初に前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶを超えた座標値δ４から、最初に濃淡値ＨＬＶ１６を超えた座標値δ５までの範囲の濃淡値データを、最小二乗法により直線近似する。この処理により求めた近似直線が図３４の（ａ）中ＫＳＬ１である。
【０１４０】同様に、右側の傾斜部を、ホール中央部の穴Ｓの重心座標Ｓｇから座標値の大きいほうへ順次その濃淡値を調べていき、最初に前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶを超えた座標値δ６から、最初に濃淡値ＨＬＶを超えた座標値δ７までの範囲の濃淡値データを、最小二乗法により直線近似する。この処理により求めた近似直線が図３４の（ａ）中ＫＳＬ２である。
【０１４１】最後に、ホール中央部の穴の測定濃度レベルを算出し（工程ＳＴ３１７）、この濃度レベルと前記２つの近似直線ＫＳＬ１，ＫＳＬ２が交わる座標を計算し、この２点間をホール中央部の穴径として算出する（工程ＳＴ３１８）。
【０１４２】図３４の（ａ）において、まず、ホール中央部の穴Ｓの重心座標Ｓｇから左右に、予め設定されたホールの基準半径だけ除いた範囲を背景部に相当する範囲Ｅｂと設定し、その範囲の濃淡値を順次調べていき、その濃淡値の平均値ＡＶＧを算出する。次に、この濃淡値の平均値ＡＶＧと、前記直線近似レベル算出処理で算出したホール領域の濃淡値の最小値ＭＩＮのうち、小さい方の濃淡値をＬＡＭと設定する。この濃淡値ＬＡＭと、前記直線近似レベル算出処理で算出したホール領域の濃淡値の最大値ＭＡＸを用いて、 ＥＬＶ＝（ＬＡＭ＋ＭＡＸ）／２ …（５）
からホール中央部の穴の測定濃度レベルＥＬＶを算出する。
【０１４３】これは、人は、穴周辺部の一番明るい濃淡値と穴の底の一番暗い濃淡値の中間の濃淡値辺りを、穴の境界として認識していることを利用している。また、穴が浅く、穴の底の濃淡値が背景の濃淡値より明るい場合には、穴の底の濃淡値の代わりに背景の濃淡値を使った方が、算出結果は人の見た目に近くなる。
【０１４４】最後に、２つの近似直線ＫＳＬ１，ＫＳＬ２がこの測定濃度レベルＥＬＶと交わる座標δ８，δ９をそれぞれ算出し、算出した２つの座標間の距離をホール中央部の穴Ｓの穴径φとして算出する。
【０１４５】図３４の（ｂ）が測定結果画像であり、２つの直線Ｋ１，Ｋ２間の距離がホール中央部の穴Ｓの穴径φを示している。
【０１４６】以上のような画像処理の工程を経て、原画像から最終的に目的とするホール中央部の穴Ｓの穴径を算出することができる。
【０１４７】このように、ホール中央部の穴を求めるために、ホール中央部の穴に相当するラインプロファイルを直線近似する理由は、ノイズ等のために測定精度が悪くなるのを防ぐためである。例えば、ラインプロファイルと測定濃度レベルとの交点をホール中央部の穴として検出する場合には、測定濃度レベルでのノイズの影響を大きく受けてしまう。
【０１４８】そこで、ラインプロファイルを直線近似することにより、測定濃度レベル周辺でノイズを平均化でき、さらに、測定濃度レベル前後の濃淡情報を含めて計算するため、サブピクセルの精度で測定できる。
【０１４９】例えば、本実施の形態のホール中央部の穴径測定方法をＣ言語により記述し汎用のプロセッサを搭載したパソコンで処理すると、１秒以内で、図２３の原画像（１７８×１５２画素）を図３４の（ｂ）に示すように処理してホール中央部の穴径を算出することができ、汎用プロセッサを用いても迅速に測定できる。
【０１５０】次に、ホール段差測定方法を図３５に示すフローチャートに沿って説明する。まず、ホール段差Ｄが観察できるように、ウエハＷに対して斜めに電子線が入射するようにする。例えば、図１に示すようにウエハＷの傾きをかえたり、図２の（ａ）に示すように、電子鏡筒２２の角度を変えたり、同２の（ｂ）に示すように電子線Ｕを偏向コイル２４を用いて大きく偏向させたりして、電子線ＵのウエハＷへの入射角度を変化させればよい。角度は、段差が十分観察できるように設定する。例えば、ウエハＷと電子線Ｕの成す角度を、４５度や、３０度に設定する。
【０１５１】原画像では、ウエハＷに対して斜めに電子線Ｕが入射するようにしているので、図３６に示すように、誘電体薄膜Ｗｂに形成されたホールＨに導電性物質Ｐを埋め込んだときに生じるホール段差Ｄが観察できる（この画像では電子線Ｕに対しウエハＷが画像上方向に３０度傾いている）。
【０１５２】このホールＨのホール段差Ｄを次のようにして測定する。すなわち、第１段階として、ホール検出及び段差測定するための前処理を行う（工程ＳＴｅ：ＳＴ４０１〜４０４）。原画像は、多値化画像（例えば８ビット階調）であり、図３６に示されるような多少ザラザラとした粗い画像である。この原画像にノイズが多すぎる場合には、ノイズにより段差測定の精度が悪化するのを防ぐ目的で、段差測定処理の前に、この原画像に空間フィルタリング処理を行い画像の平滑化処理をする（工程ＳＴ４０１）。
【０１５３】この際のフィルタリングマトリックスには、例えば、３×３のフィルタ係数を採用する。フィルタ係数値としては、例えば、（１１１ １１１ １１１）や、（１１１ １２１ １１１）等を用いる。このような空間フィルタリング処理された画像は図３７に示されるように滑らかな画像となっている。この処理は、ランダムノイズが原因で二値化処理のときに発生する疑似パターンを除去して、ホール検出処理の処理時間を短縮するとともに、ノイズにより段差測定の精度が悪化するのを防ぐ目的で行われる。
【０１５４】次に、ヒストグラム処理を行う（工程ＳＴ４０２）。ヒストグラム処理は、図３８に示すように例えば８ビット階調の１０８×６６個の画素データを濃淡度別にグラフ化したものである。
【０１５５】図３７のホールＨのフィルタリング処理画像をヒストグラム処理した図３８には、背景となる誘電体薄膜Ｗｂの濃淡値を表す山ε１、ホール底部の導電性物質Ｐの濃淡値を表す山ε２、ホール段差Ｄの濃淡値を表す山ε３が見られる。
【０１５６】次に、背景を表すヒストグラムの山ε１と導電性物質Ｐを表す山ε２の境目であるヒストグラムの落ち込み箇所ε４と、背景を表すヒストグラムの山ε１とホール段差Ｄを表す山ε３との境目であるヒストグラムの落ち込み箇所ε５とを二値化のしきい値に設定する（工程ＳＴ４０３）。
【０１５７】まず、前記で求めたヒストグラムを、最小濃淡値ε６から最も頻度の大きい濃淡値ＰＬＶ（ε７）までの区間と、最も頻度の大きい濃淡値ＰＬＶ（ε７）から最大濃淡値ε８までの区間との２つのヒストグラムに分割する。
【０１５８】この結果が図３９である。この２つのヒストグラムにそれぞれ判別基準法を適用し、２つのしきい値ε４，ε５を検出する。この判別基準法は、２つの山をもつヒストグラムの境目を検出するためによく用いられる方法で、自動的にヒストグラムのクラスを分離する濃淡値を検出することができる。前記で求めたしきい値ε４，ε５で二値化処理を行う（工程ＳＴ４０４）。
【０１５９】すなわち、多値化表示された原画像を、前記２つのしきい値ε４，ε５の間の濃淡値区間とその他の部分の濃淡値区間とに二値化処理して、背景部と、ホール底部・ホール段差部に分離する。この二値化画像が図４０であり、背景部Ｑが黒色部、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄが白色部として表わされている。また空間フィルタリング処理（工程ＳＴ４０１）でとりきれなかったノイズが、白色のノイズＮｈ、黒色のノイズＮｂとして表わされる。
【０１６０】第２段階として、ホール検出処理を行う（工程ＳＴｆ：ＳＴ４０５〜ＳＴ４０７）。まず、前工程の二値化画像では、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄが２つに分かれているため、これを１つのホールパターンＲにするとともに、ノイズＮｂを消去するために、拡大処理を行う（工程ＳＴ４０５）。
【０１６１】１画素ずつ拡大する場合には、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄが１つになるまで、数回処理を繰り返す。図４０の二値化画像に、３回拡大処理を施したものが図４１であり、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄが完全に１つのホールパターンＲになっており、黒色のノイズＮｂ１９も消えている。次に、拡大したパターンの大きさを元に戻すとともに、強調されたノイズＮｈの影響を小さくするために、縮小処理を行う（工程ＳＴ４０６）。
【０１６２】１画素ずつ縮小する場合には、拡大処理の回数と同程度の回数処理を繰り返す。図４１の拡大処理後の画像に、３回縮小処理を施したものが図４２であり、ホールパターンＲの大きさが図４０に示す二値化画像と同程度になるとともに、強調されたノイズＮｈ１８も小さくなっている。この処理をしてもノイズＮｈの影響が大きい場合には、更に縮小処理、拡大処理の順で、それぞれ数回ずつ繰り返せばよい。次に、縮小処理後の画像の白色部として表わされるホールパターンＲ及びノイズＮｈの中からホールパターンＲのみを選び出す処理を行う（工程ＳＴ４０７）。
【０１６３】まず、図４２の縮小処理後の画像に対して、ラベリング処理を行って各パターンを選択し、それぞれのパターンに対して、パターンに含まれる全画素数を数え、パターンの面積を求める。次に、予め設定したホール径からホールパターンＲの面積を算出し、この面積値と個々のパターンの面積値とを順次比較して、最も近似する面積値を有するパターンをホールパターンＲとして選び出せばよい。
【０１６４】図４２に示す縮小処理後の画像にこの処理を施し、選び出したホールパターンＲだけを表示したのが図４３である。このようにホールパターンＲのみを検出するために、ホール底部Ｔとホール段差部Ｄを二値化により検出し、これをまとめてホールパターンＲとして認識する理由は、段差の大小に関わらずホールパターンＲを検出するためである。例えば、ホール底部Ｔだけを二値化してホールパターンＲを検出する場合には、ホール段差Ｄが大きい場合にはホール底部Ｔのパターンが小さくなってしまい、ホールパターンＲを検出できないことがある。
【０１６５】第３段階として、ホール段差測定処理を行う（工程ＳＴｇ：ＳＴ４０８〜ＳＴ４１３）。
【０１６６】まず、前工程で検出したホールパターンＲのみを描画した図４３を用いて、ホールパターンＲの重心の算出処理を行う（工程ＳＴ４０８）。
【０１６７】この処理で算出された重心が図４４のＲｇである。次に、検出したホールパターンＲの重心Ｒｇを通り、ホールＨの深さ方向に平行な直線上において段差を測定するために、濃淡値のラインプロファイルを作成する（工程ＳＴ４０９）。例えば、図３７に示すフィルタリング画像は画像の上方向に向かって傾いているため、図４５に示すように、画像の縦方向に図４４の重心Ｒｇを通る直線ＲＬを設定する。直線ＲＬ上の画素データをその座標に沿ってプロットし、ラインプロファイルをＰＲＬを作成したのが図４６の（ａ）〜（ｄ）に示すものである。
【０１６８】次に、ホール段差のエッジに相当するラインプロファイルＰＲＬの傾斜部を直線近似する際の濃淡値の範囲ＢＨＬＶ、ＬＬＶ、ＷＨＬＶを算出する（工程ＳＴ４１０）。
【０１６９】まず、ラインプロファイルの濃淡値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮを算出し、予め設定された係数ＢＨＲＡＴＥ（０＜ＢＨＲＡＴＥ＜１）、ＬＲＡＴＥ（０＜ＬＲＡＴＥ＜１）、ＷＨＲＡＴＥ（０＜ＷＨＲＡＴＥ＜１）と式６〜式８を用いて、直線近似の濃淡値範囲を算出する。
【０１７０】
ＢＨＬＶ＝ＰＬＶ−（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＢＨＲＡＴＥ …（６）
ＬＬＶ＝ＭＩＮ＋（ＰＬＶ−ＭＩＮ）×ＬＲＡＴＥ …（７）
ＷＨＬＶ＝ＭＡＸ−（ＭＡＸ−ＰＬＶ）×ＷＨＲＡＴＥ …（８）
なお、これらの係数ＢＨＲＡＴＥ，ＬＲＡＴＥ，ＷＨＲＡＴＥの値は、任意に設定可能であるが、ノイズ成分による誤差を防止するため、例えば、ＢＨＲＡＴＥ＝０．２、ＬＲＡＴＥ＝０．２、ＷＨＲＡＴＥ＝０．２に設定される。次に、前記範囲のラインプロファイルを直線近似する（工程ＳＴ４１１）。
【０１７１】図４６の（ｃ）において、まず、ラインプロファイルのホール段差上エッジＤａに相当する傾斜部を、最小濃淡値座標ε９から座標値の小さいほうへ順次その濃淡値を調べていき、最初に前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶを超えた座標値ε１０から、最初に濃淡値ＢＨＬＶを超えた座標値ε１１までの範囲の濃淡値データを最小二乗法により直線近似する。
【０１７２】同様に、ホール段差下エッジＤｂに相当する傾斜部を、最小濃淡値座標ε９から座標値の大きいほうへ順次その濃淡値を調べていき、最初に前記直線近似レベル算出処理により算出された濃淡値ＬＬＶを超えた座標値ε１２から、最初に濃淡値ＷＨＬＶを超えた座標値ε１３までの範囲の濃淡値データを、最小二乗法により直線近似する。この処理により求めた近似直線が図４６の（ｄ）のＫＲＬ１，ＫＲＬ２である。
【０１７３】次に、ホール段差Ｄの測定濃度レベルを算出する（工程ＳＴ４１２）。ヒストグラム処理で算出した背景を表わす最大頻度の濃淡値ＰＬＶと、前記直線近似レベル算出処理で算出した濃淡値の最大値ＭＡＸ、最小値ＭＩＮを用いて、ＢＥＬＶ＝（ＰＬＶ＋ＭＩＮ）／２ＷＥＬＶ＝（ＭＡＸ＋ＭＩＮ）／２から段差上エッジ検出用のスライスレベルＢＥＬＶ及び段差下エッジ検出用のスライスレベルＷＥＬＶを算出する。
【０１７４】最後に、前記２つのエッジ検出用のスライスレベルＢＥＬＶ，ＷＥＬＶと、前記２つの近似直線が交わる座標をそれぞれ計算し、この座標間の画素数に１画索に相当する寸法と電子線のウエハＷに対する角度とを考慮して、ホール段差Ｄを算出する（工程ＳＴ４１３）。
【０１７５】まず、２つの近似直線ＫＲＬ１，ＫＲＬ２が、２つのエッジ検出用のスライスレベルＢＥＬＶ，ＷＥＬＶとそれぞれ交わる座標ε１４，ε１５を算出する。次に、算出した２つの座標間の距離（１４．７画素）を算出し、１画素に相当する寸法（０．０１５μｍ／１画素）と電子線のウエハＷに対する角度（３０度とを考慮して、ホール段差（１４．７×０．０１５／ｃｏｓ３０°＝０．２５μｍ）を算出する。
【０１７６】図４７が測定結果画像であり、２つの直線Ｒ１，Ｒ２間が、本実施の形態の方法により求めたホール段差Ｄを表わす。このように、段差のエッジを求めるために、段差のエッジに相当するラインプロファイルを直線近似する理由は、ノイズ等のために測定精度が悪くなるのを防ぐためである。例えば、ラインプロファイルとエッジ検出用スライスレベルの交点をエッジとして検出する場合には、スライスレベルでのノイズの影響を大きく受けてしまう。
【０１７７】そこで、ラインプロファイルを直線近似することにより、スライスレベル周辺でノイズを平均化でき、さらに、スライスレベル前後の濃淡情報を含めて計算するため、サブピクセルの精度で測定できる。
【０１７８】以上のような画像処理の工程を経て、原画像から最終的に目的とするホール段差を算出することができる。
【０１７９】例えば、本実施の形態に係るホール段差測定方法をＣ言語により記述し汎用のプロセッサを搭載したパソコンで処理すると、１秒以内で、図４のＳＥＭ画像（１０８×６６画素）を図１７に示すように処理してホール段差を測定することができ、汎用プロセッサを用いても迅速に測定できた。また、同じ段差についてフォーカス、ブライトネス等の条件を変えて数回測定したところ、３σ＝０．０２μｍと十分な測定再現性が得られた。これは、本実施例の特徴の１つである段差エッジ検出のためにラインプロファイルを直線近似した効果による。
【０１８０】ホール段差測定方法を図４８に示すフローチャートに沿って説明する。まず、ホール段差Ｄが観察できるように、ウエハＷに対して斜めに電子線が入射するようにする。例えば、図１に示すようにウエハＷの傾きをかえたり、図２の（ａ）に示すように、電子鏡筒２２の角度を変えたり、同２の（ｂ）に示すように電子線Ｕを偏向コイル２４を用いて大きく偏向させたりして、電子線ＵのウエハＷへの入射角度を変化させればよい。角度は、段差が十分観察できるように設定する。例えば、ウエハＷと電子線Ｕの成す角度を、４５度や、３０度に設定する。
【０１８１】原画像では、ウエハＷに対して斜めに電子線が入射するようにしているので、図４９に示すように、ウエハＷに形成されたホールＨに導電性物質Ｐを埋め込んだときに生じるホール段差Ｄが観察できる（この画像では電子線に対し披観察対象物が画像上方向に３０度傾いている）。このホール段差Ｄを、本実施の形態に係る段差測定方法にて測定する。
【０１８２】まず、原画像は、多値化画像（例えば８ビット階調）であり、図４９に示されるような多少ザラザラとした粗い画像である。この原画像にノイズが多すぎる場合には、ノイズにより段差測定の精度が悪化するのを防ぐ目的で、段差測定処理の前に空間フィルタリング処理を行い画像の平滑化処理をしておく。この際のフィルタリングマトリックスには、例えば、３×３のフィルタ係数を採用する。フィルタ係数値としては、例えば、（１１１ １１１ １１１）や、（１１１ １２１ １１１）を用いる。このような空間フィルタリング処理された画像は図５０に示されるように滑らかな画像となっている。
【０１８３】第１段階として、ホールエッジ検出処理を行う（工程ＳＴ５０１）。これには、画像に微分処理を施せばよい。例えば、図５０の画像に、ｓｏｂｅｌの微分オぺレータ（−１−２−１ ０００ １２１）を用いて微分処理すると、図５１に示すようになる。図５１の画像では、段差はｙ方向の向きであるから、前記ｙ方向の微分オペレータを用いる。図５２に示す処理後の画像では、ホール上面エッジＨａが背景の濃淡値より暗い濃淡値で、ホール底面エッジＨｂが背景の濃淡値より明るい濃淡値で、強調されている。
【０１８４】第２段階として、ホール上面エッジＨａ、ホール底面エッジＨｂをそれぞれ抽出する（工程ＳＴ５０２，ＳＴ５０３）。すなわち、図５１に示す微分処理画像においてホール上面エッジＨａは背景より明るい濃淡値で表わされるから、最も明るい濃淡値と背景の濃淡値の間の濃淡値をしきい値として、このしきい値より明るい濃淡値を抽出する（工程ＳＴ５０２）。
【０１８５】この処理後の画像が図５２であり、背景部が黒色部、ホール上面エッジＨａが白色部として表わされている。次に、図５２の微分処理画像においてホール底面エッジＨｂは背景より暗い濃淡値で表わされるから、最も暗い濃淡値と背景の濃淡値の間の濃淡値をしきい値として、このしきい値より暗い濃淡値を抽出する（工程ＳＴ５０３）。
【０１８６】この処理後の画像が図５３であり、背景部が黒色部、ホール底面エッジＨｂが白色部として表わされている。また、図５２及び図５３とも、空間フィルタリング処理でとりきれなかったノイズＮｈがあり、これは次のホール上面・底面検出処理時の誤差要因となる。
【０１８７】第３段階として、ホール上面位置検出処理、ホール底面位置検出処理を行う（工程ＳＴ５０４，ＳＴ５０５）。すなわち、予め分かっているホール上面の直径と、ウエハＷに電子線が入射する角度を考慮して、図５４に示すようなホール上面エッジＨａを表すテンプレート図形ＴＰ１を用意する。このテンプレート図形ＴＰ１を、前記ホール上面エッジ抽出画像（図５２）上で少しずつ位置をずらしながら、最もうまく重なり合う位置を探す（図５５の（ａ））。
【０１８８】例えば、テンプレート画像ＴＰ１とホール上面エッジ検出画像の相互相関をとりながら、テンプレート画像ＴＰ１を移動していき、相互相関が最も大きい場所を選べばよい。図５５の（ｂ）がこのホール上面位置検出処理結果の一例であり、テンプレート画像ＴＰ１を前記処理により決定した位置に、フィルタリング画像（図５０）上に重ねて表わしている。
【０１８９】ここで、図５２のホール上面エッジ抽出画像では、ホールを表わす楕円のうち、上側の一部Ｈａと、下側の一部Ｈａが強調される傾向にあるので、テンプレート画像ＴＰ１との相関をとる際に、この部分に他の部分より重み付けをすると、より位置決め精度が上がる。
【０１９０】同様に、予め分かっているホール底面の直径と、ウエハＷに電子線が入射する角度を考慮して、図５６に示すようにホール底面エッジを表すテンプレート図形ＴＰ２を用意する。
【０１９１】このテンプレート図形ＴＰ２を、前記ホール底面エッジ抽出画像（図５３）上で少しずつ位置をずらしながら、最もうまく重なり合う位置を探す（図５７の（ａ））。
【０１９２】例えば、テンプレート図形ＴＰ２とホール底面エッジ検出画像の相互相関をとりながら、テンプレート図形ＴＰ２を移動していき、相互相関が最も大きい場所を選べばよい。
【０１９３】図５７の（ｂ）がこのホール底面位置検出処理結果の一例であり、テンプレート画像ＴＰ２を前記処理により決定した位置に、フィルタリング画像（図５０）上に重ねて表わしている。ここで、図５３のホール底面エッジ抽出画像では、ホール底面を表わす楕円のうち、上側の一部Ｈｂだけしか抽出されない傾向にあるので、テンプレート画像との相関をとる際に、この部分に他の部分より重み付けをしてやると、より位置決めの精度が上がる。
【０１９４】第４段階として、ホール段差算出処理を行う（工程ＳＴ５０６）。求めるホール段差Ｄは、ホール上面Ｈａとホール底面Ｈｂとの距離であるから、上述したホール上面位置検出処理及びホール底面位置検出処理より求めたホール上面Ｈａとホール底面Ｈｂとの位置の距離を求めればよい。例えば、図５５，図５７の場合、それぞれの楕円の中心位置ＴＰ１ｇ，ＴＰ２ｇを面の位置とし、２つの楕円の中心間距離を求めればよい。この座標間の距離（１８．４画素）に、１画素に相当する寸法（０．０１５μｍ／１画素）と電子線のウエハＷに対する角度（３０°）とを考慮して、ホール段差Ｄ（１８．４×０．０１５／ｃｏｓ３０゜＝０．３２μｍ）を算出する。
【０１９５】図５８が測定結果画像であり、２つの直線Ｔ１，Ｔ２間が、本実施の形態に係る段差測定方法により求めたホール上面−底面間距離、すなわち、段差量を表わす。以上のような画像処理の工程を経て、原画像から最終的に目的とするホール段差Ｄを算出することができる。特に、ホール上面エッジにテーパがついているような場合のように、ホールＨの形状が円筒形でない場合でも、ホール上面Ｈａとホール底面Ｈｂを検出することにより、正確に段差を測定できる。
【０１９６】例えば、上述したホール段差測定方法をＣ言語により記述し汎用のプロセッサを搭載したパソコンで処理すると、１秒以内で、図４９のＳＥＭ画像（１４０×７５画素）を図５８に示すように処理してホール段差Ｄを測定することができ、汎用プロセッサを用いても迅速に測定できた。特に、図４９に示すようにホール上面エッジにテーパがついている楊合でも、本実施の形態に係る段差測定方法を用いることにより正確に段差を測定できる。また、同じ段差についてフォーカス、ブライトネスの条件を変えて数回測定したところ、３σ＝０．０３μｍと十分な測定再現性が得られた。
【０１９７】なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではない。すなわち、上述した例では、誘電体薄膜や導電性物質を用いたが、他物質からなるものにも適用可能である。このほか、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々変形実施可能であるのは勿論である。
【０１９８】
【発明の効果】請求項１〜１２に記載された発明によれば、画像を汎用プロセッサを用いて処理することにより、ＬＳＩ素子のホールパターンを精度よく迅速に抽出することが可能となる。特に、ウエハＷを斜めから観察する場合でも、正確にホールパターンを抽出することができる。
【０１９９】請求項１３〜１８に記載された発明によれば、ＬＳＩ製造工程中等で生じるサブミクロンオーダの微小異物の形状を汎用プロセッサを用いて迅速に測定することが可能となる。
【０２００】請求項１９〜２３に記載された発明によれば、ＬＳＩ製造工程中にホール中央部に生じるサブミクロンオーダの微小な穴の径を、ＳＥＭ画像を汎用プロセッサを用いて処理することにより、迅速に測定することが可能となる。
【０２０１】請求項２４〜３１に記載された発明によれば、ＬＳＩ製造工程中のウエハ表面とホール底部のサブミクロンオーダの段差を、ウエハＷに対して斜めに電子線が入射するようにして得たＳＥＭ画像を汎用プロセッサを用いて処理することにより、迅速に測定することが可能となる。
【０２０２】請求項３２〜３５に記載された発明によれば、ＬＳＩ製造工程中のウエハ表面とホール底部のサブミクロンオーダの段差を、ウエハＷに対して斜めに電子線が入射するようにして得たＳＥＭ画像を汎用プロセッサを用いて処理することにより、迅速に測定することが可能となる。特に、ホール上面エッジにテーパがついているような場合のように、ホール形状が円筒形でない場合でも、正確に段差を測定できる。
【出願人】 【識別番号】０００００３０７８
【氏名又は名称】株式会社東芝
【出願日】 平成１１年６月３０日（１９９９．６．３０）
【代理人】 【識別番号】１０００５８４７９
【弁理士】
【氏名又は名称】鈴江 武彦 （外６名）
【公開番号】 特開２００１−１２９２３（Ｐ２００１−１２９２３Ａ）
【公開日】 平成１３年１月１９日（２００１．１．１９）
【出願番号】 特願平１１−１８７０３２