JP2011232851A - 対象物検出方法及び対象物検出プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像内に含まれる目的の対象物を検出する速度を向上させる。
【解決手段】標準パターンの領域を、任意の点である領域分割中心点から放射線状に２つ以上の領域に分割し、分割領域ごとに領域分割中心点から最大距離にある標準パターン画素位置を標準パターン代表点として選定する。被判定パターンの領域を、標準パターン代表点選定ステップと同じ条件で領域分割中心点を用いて２つ以上の領域に分割し、分割領域ごとに領域分割中心点から最大距離にある被判定パターン画素位置を被判定パターン代表点として選定する。対応する分割領域における標準パターン代表点の座標と被判定パターン代表点の座標の位置的差異を求め、すべての分割領域において位置的差異が予め定められた範囲内であるときに被判定パターンは目的の対象物であると判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、カメラ等で撮像した画像を画像処理することによって目的の対象物を検出する対象物検出方法、及び、その対象物検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムに関するものである。

カメラ等で撮像した画像の情報を処理して対象物を検出する技術は、産業界の様々な分野で利用されている。
例えば、産業用ロボットにおいては、カメラで撮像した画像の情報を処理して対象物を検出し、対象物の位置のずれを求め、ロボットの位置を補正する手段がとられている。

また、半導体製造における測長ＳＥＭ（走査型電子顕微鏡）を用いた寸法測定工程においては、ウエハ上に形成されたアライメントマーク周辺をカメラで撮像した画像の情報を処理してアライメントマークを検出し、アライメントマークの位置を求め、ウエハの位置ずれを補正する処理が行なわれている。

このような対象物検出のための画像処理では、主にパターンマッチングが用いられる。
例えば特許文献１には、予め対象物の画像を登録しておき、実際の作業において対象物を含む画像を撮像し、その画像と登録画像との相関値を計算し、その値によって対象物の有無や位置を検出するパターンマッチングについての記載がある。

従来、対象物の検出処理に用いられていたパターンマッチングは、予め登録した対象物の標準パターンを、被判定パターンを含む実際の画像上で移動させ、標準パターンと被判定パターンの一致度が大きい位置を検出する処理であった。このようなパターンマッチングによる対象物検出方法は、取り扱う情報量が多く、対象物の検出に時間がかかるという問題があった。
本発明の目的は、検出速度の改善であり、高速に対象物を検出できる対象物検出方法及び対象物検出プログラムを提供することである。

本発明にかかる対象物検出方法は、標準パターンを含む標準パターン画像の領域を、任意の点である領域分割中心点から放射線状に２つ以上の領域に分割し、分割領域ごとに上記領域分割中心点から最大距離にある標準パターン画素位置を標準パターン代表点として選定する標準パターン代表点選定ステップと、被判定パターンを含む被判定パターン画像の領域を、上記標準パターン代表点選定ステップと同じ条件で上記領域分割中心点を用いて２つ以上の領域に分割し、分割領域ごとに上記領域分割中心点から最大距離にある被判定パターン画素位置を被判定パターン代表点として選定する被判定パターン代表点選定ステップと、対応する分割領域における上記標準パターン代表点の座標と上記被判定パターン代表点の座標の位置的差異を求め、すべての分割領域において上記位置的差異が予め定められた範囲内であるときに上記被判定パターンは目的の対象物であると判定する対象物判定ステップと、を含む。

被判定パターン代表点選定ステップにおける標準パターン代表点選定ステップと同じ条件とは、両代表点選定ステップで、領域分割中心点の設定方法や、領域の分割の方法が同じであることが意味する。したがって、両代表点選定ステップで、領域分割中心点の座標が同一である場合もあるし、互いに異なっている場合もある。

本発明の対象物検出方法において、上記標準パターン代表点選定ステップ及び上記被判定パターン代表点選定ステップは、上記パターンの中心又は重心を上記領域分割中心点とする例を挙げることができる。
ここで、パターンの中心とは、パターンを構成する画素位置を表す、２つの変数が対になった複数の画素座標について、変数ごとに最大値と最小値を足して２で割って求めた値の点を言う。また、パターンの重心とは、パターンを構成する画素位置を表す、２つの変数が対になった複数の画素座標に対して変数ごとに平均値を求めた値の点を言う。

また、上記標準パターン代表点選定ステップ及び上記被判定パターン代表点選定ステップは、上記分割領域のうち、予め指定された第１分割領域については上記代表点の選定処理を行なわないようにしてもよい。

また、上記標準パターン代表点選定ステップ及び上記被判定パターン代表点選定ステップの一方又は両方は、上記パターンの輪郭部分の画素情報のみを用いて上記代表点を選定するようにしてもよい。パターンの輪郭部分の画素情報はエッジ抽出処理によって求めることができる。ただし、この局面は、これらの代表点選定ステップで、標準パターン又は被判定パターンを構成する全ての画素情報を用いて代表点を選定することを排除するものではない。
なお、この局面において、これらの代表点選定ステップは、標準パターン又は被判定パターンの中心又は重心を領域分割中心点とするときには、パターンの輪郭部分の画素情報のみを用いて領域分割中心点を求めてもよいし、パターンの全画素情報を用いて領域分割中心点を求めてもよい。

さらに、この局面において、上記パターンの輪郭部分の画素情報のみを用いて上記代表点を選定する上記代表点選定ステップは、上記分割領域のうち、予め指定された第２分割領域については上記領域分割中心点から最小距離にあるパターン画素位置を上記代表点として選定するようにしてもよい。

また、本発明の対象物検出方法において、標準パターン代表点選定ステップは、実際の画像情報を処理することなく、標準パターンの設計データに基づいて予め選定された標準パターン画素位置を上記標準パターン代表点として設定するようにしてもよい。
領域分割中心点の設定方法、分割領域の設定方法が決定されていれば、作業者は、標準パターンに対して選定される標準パターン代表点の座標位置を設計データに基づいて容易に選定することができる。

上記標準パターン及び上記被判定パターンの一例は、半導体ウエハの位置合せに用いられるアライメントマークである。

本発明にかかる対象物検出プログラムは、本発明の対象物検出方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明の対象物検出方法は、標準パターン代表点選定ステップで求められた標準パターン代表点と、被判定パターン代表点選定ステップで求められた被判定パターン代表点とを用いて、対象物判定ステップで被判定パターンが目的の対象物であるか否かの判定を行なうので、従来のパターンマッチングと比較して処理する情報量が少なくなり、高速に対象物を検出できる。さらに、本発明の対象物検出方法は、標準パターンに応じた情報を予め登録しておく場合には、標準パターン代表点の情報を登録しておけばよいので、標準パターンの全情報を登録しておくことに比較して、登録する情報量が少なくなる。

本発明の対象物検出方法において、標準パターン代表点選定ステップ及び被判定パターン代表点選定ステップは、上記パターンの中心又は重心を上記領域分割中心点とするようにすれば、本発明の各ステップをコンピュータに実行させる際に、オペレータが領域分割中心点を設定することなく、標準パターン及び被判定パターンに適した領域分割中心点を自動で設定することができる。

また、標準パターン代表点選定ステップ及び被判定パターン代表点選定ステップは、上記分割領域のうち、予め指定された第１分割領域については代表点の選定処理を行なわないようにすれば、標準パターン及び被判定パターンに適した代表点の選定が可能になる。

また、標準パターン代表点選定ステップ及び被判定パターン代表点選定ステップの一方又は両方は、パターンの輪郭部分の画素情報のみを用いて代表点を選定するようにすれば、パターンを構成する全ての画像情報を用いる場合に比べて情報処理時間を短縮することができる。

さらに、この局面において、パターンの輪郭部分の画素情報のみを用いて代表点を選定する代表点選定ステップは、分割領域のうち、予め指定された第２分割領域については領域分割中心点から最小距離にあるパターン画素位置を代表点として選定するようにすれば、標準パターン又は被判定パターンに適した代表点の選定が可能になる。

また、本発明の対象物検出方法において、標準パターン代表点選定ステップは、実際の画像情報を処理することなく、標準パターンの設計データに基づいて予め選定された標準パターン画素位置を標準パターン代表点として設定するようにすれば、標準パターンに対して領域分割中心点から最大距離にある標準パターン画素位置の選定処理を行なう時間を省略することができる。

本発明対象物検出プログラムは、本発明の対象物検出方法の各ステップをコンピュータに実行させるようにしたので、コンピュータを用いて本発明の対象物検出方法を実施することができる。

一実施例を説明するためのフローチャートである。 標準パターンを示す図である。 標準パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線を図示した図である。 図３にさらに標準パターン代表点を図示した図である。 ウエハ上のアライメントマーク周辺を撮像した２つの被判定パターンを含む被判定パターン画像を示す図である。 第１被判定パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに第１被判定パターン代表点を図示した図である。 第２被判定パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに第２被判定パターン代表点を図示した図である。 丸みを帯びた２つの被判定パターンを含む被判定パターン画像を示す図である。 丸みを帯びた第１被判定パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに第１被判定パターン代表点を図示した図である。 丸みを帯びた第２被判定パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに第２被判定パターン代表点を図示した図である。 標準パターンの他の例と、その標準パターンの領域を４分割するための領域分割中心点及び線ならびに標準パターン代表点を示す図である。 標準パターンの他の例と、その標準パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに標準パターン代表点を示す図であって標準パターン代表点が選定されない分割領域を含む図である。 図３の標準パターンに対してエッジ検出処理を行なった結果を示す図である。 図１３の標準パターン輪郭部分の領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに標準パターン代表点を示す図である。 標準パターンの他の例の標準パターン輪郭部分と、その輪郭部分の領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに標準パターン代表点を示す図である。

半導体装置の製造工程における測長ＳＥＭを用いた寸法測定工程でウエハの位置ずれ補正に用いられるアライメントマークの検出を例とし本発明の一実施例を説明する。
寸法測定工程において、ウエハは測長ＳＥＭのＸＹステージに搬送される。このとき、ウエハの配置位置に微小な程度でずれが生じているので、アライメントマークを基準にしてずれを補正する。ウエハは、ＸＹステージに搬送される際、オリフラやノッチと呼ばれる切欠きを用いて位置合せされるので、ウエハの配置位置のずれに関して、回転方向のずれは少なく、大半はＸ方向、Ｙ方向のずれとなる。

図１は、一実施例を説明するためのフローチャートである。図２は、標準パターンを示す図である。図３は、標準パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線を図示した図である。図４は、図３にさらに標準パターン代表点を図示した図である。図５は、ウエハ上のアライメントマーク周辺を撮像した、２つの被判定パターンを含む被判定パターン画像を示す図である。図６は、第１被判定パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに第１被判定パターン代表点を図示した図である。図７は、第２被判定パターンの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに第２被判定パターン代表点を図示した図である。
図１から図７を参照してこの実施例を説明する。

ステップＳ１：アライメントマークの標準パターンを含む標準パターン画像の情報を読み込む。
ステップＳ２：標準パターン画像に対して２値化処理を行なってアライメントマークの標準パターンを抽出する。ここで、２値化処理とは、各画素の明るさを一定の基準値に基づいて黒色と白色の２つの値に変換する処理のことである。図２に、２値化処理後に抽出された標準パターン１の領域を示す。

ステップＳ３：ステップＳ２で抽出した標準パターン１の領域を分割するための領域分割中心点Ｇ１を設定する。この実施例では標準パターン１の重心を領域分割中心点Ｇ１とした。図３に標準パターン１の領域の領域分割中心点Ｇ１（重心）を黒丸で示す。なお、図３において、領域分割中心点Ｇ１を明確に表現できるように、図２では黒塗りで表現された標準パターン１の領域はシボ（ドットパターン）で表現されている。

ステップＳ４：領域分割中心点Ｇ１から放射線状に標準パターン１の領域を分割する。ここでは、図３に示すように、領域分割中心点Ｇ１を通る４本の直線で標準パターン１の領域を８つの分割領域Ａ１−１〜Ａ１−８に分割した。

ステップＳ５：各分割領域Ａ１−１〜Ａ１−８について、領域分割中心点Ｇ１から最も離れた位置の標準パターン１の画素を標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８として求める。図４で、標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８となる画素の位置は白抜きの丸印で図示されている。

ステップＳ６：標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８とされた画素の位置情報を代表点情報として保存する。この実施例では、領域分割中心点Ｇ１を原点としたＸＹ座標を想定して代表点の座標情報を保存する。なお、この実施例では、領域分割中心点を原点としたＸＹ座標を想定したが、領域分割中心点以外の点を原点としたＸＹ座標を想定して標準パターン代表点の座標情報を保存しても構わない。また、ＸＹ座標を想定するのではなく、領域分割中心点又はそれ以外の点を原点（極）とした極座標を想定して標準パターン代表点の座標情報を保存しても構わない。

ステップＳ７：ウエハ上のアライメントマーク周辺を撮像した被判定パターン画像の情報を読み込む。
ステップＳ８：被判定パターン画像に対して、２値化処理及びラベリング処理を行なって被判定パターンを抽出する。ステップＳ１では、アライメントマークの標準パターン１のみが含まれた標準パターン画像の情報が読み込まれたが、ステップＳ８では、アライメントマーク周辺を撮像した被判定パターン画像が読み込まれているので、被判定パターン画像には目的の対象物（アライメントマーク）以外のパターン情報も含まれている可能性がある。例えば、図５に示した被判定パターン画像４には、第１被判定パターン２と第２被判定パターン３が含まれている。
ラベリング処理とは、各画素にグループ属性を付加する処理で、画像内に複数のパターンが存在する場合、各パターンの領域を識別する手法として非常に有効である。
以後のステップＳ１０からステップＳ１４は、ステップＳ８で抽出した被判定パターンごとに行なわれる。

ステップＳ９：最初の被判定パターンを選択する。ここでは第１被判定パターン２を選択した。
ステップＳ１０：第１被判定パターン２の領域を分割するための領域分割中心点Ｇ２を設定する。ステップＳ３で標準パターン１の重心を領域分割中心点Ｇ１としたので、このステップＳ１０でも領域分割中心点Ｇ２を第１被判定パターン２の重心とする。図６に第１被判定パターン２の領域分割中心点Ｇ２を黒丸で示す。なお、図６において、領域分割中心点Ｇ２を明確に表現できるように、図５では黒塗りで表現された第１被判定パターン２の領域及び第２被判定パターン３の領域はシボ（ドットパターン）で表現されている。

ステップＳ１１：領域分割中心点Ｇ２から放射線状に第１被判定パターン２の領域を分割する。図６に示すように、ステップＳ４で標準パターン１の領域を分割したのと同様に、領域分割中心点Ｇ２を通る４本の直線で第１被判定パターン２の領域を８つの分割領域Ａ２−１〜Ａ２−８に分割した。

ステップＳ１２：各分割領域Ａ２−１〜Ａ２−８について、領域分割中心点Ｇ２から最も離れた位置の第１被判定パターン２の画素を第１被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８として求める。図６で、第１被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８となる画素の位置は白抜きの丸印で図示されている。

ステップＳ１３：標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の座標と、第１被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８の座標の位置的差異を対応する分割領域ごとに求める。第１被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８の座標は、ステップＳ６で登録した標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の座標に対する原点に合わせて求められる。例えば、標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の座標情報が領域分割中心点Ｇ１を原点とするＸＹ座標を想定して登録されている場合、第１被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８の座標は、領域分割中心点Ｇ２を原点とするＸＹ座標を想定して求められる。そして、対応する分割領域ごとに標準パターン代表点と第１被判定パターン代表点の位置的差異が求められる。

ステップＳ１４：第１被判定パターン２が目的の対象物であるか否かを判定する。具体的には、すべての分割領域において上記位置的差異が予め定められた範囲内であるか否かを判定する。ここで、予め定められた範囲は例えば１０画素の範囲である。図４と図６を参照すると、領域分割中心点Ｇ１に対する標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の位置と、領域分割中心点Ｇ２に対する第１被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８の位置は、どの分割領域でも明らかに異なっており、標準パターン代表点と第１被判定パターン代表点の位置的差異は予め定められた範囲内にはない。したがって、第１被判定パターン２は目的の対象物（アライメントマーク）ではないと判定される（Ｎｏ）。ステップＳ１５に進む。

ステップＳ１５：未処理の被判定パターンがあるかが判断される。第２被判定パターン３に対する処理が行なわれていないので（Ｙｅｓ）、ステップＳ１６に進む。なお、未処理の被判定パターンがないときには（Ｎｏ）、処理が終了される。

ステップＳ１６：次の被判定パターンを選択する。ここでは第２被判定パターン３が選択される。そしてステップＳ１０に戻る。

ステップＳ１０：選択された第２被判定パターン３の領域を分割するための領域分割中心点Ｇ３を設定する。ここでも領域分割中心点Ｇ３を第２被判定パターン３の重心とする。図７に第２被判定パターン３の領域分割中心点Ｇ３を黒丸で示す。なお、図７において、領域分割中心点Ｇ３を明確に表現できるように、図５では黒塗りで表現された第１被判定パターン２の領域及び第２被判定パターン３の領域はシボで表現されている。

ステップＳ１１：領域分割中心点Ｇ３から放射線状に第２被判定パターン３の領域を分割する。図７に示すように、ステップＳ４で標準パターン１の領域を分割したのと同様に、領域分割中心点Ｇ３を通る４本の直線で第２被判定パターン３の領域を８つの分割領域Ａ３−１〜Ａ３−８に分割した。

ステップＳ１２：各分割領域Ａ３−１〜Ａ３−８について、領域分割中心点Ｇ３から最も離れた位置の第２被判定パターン３の画素を第２被判定パターン代表点Ｔ３−１〜Ｔ３−８として求める。図７で、第２被判定パターン代表点Ｔ３−１〜Ｔ３−８となる画素の位置は白抜きの丸印で図示されている。

ステップＳ１３：標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の座標と、第２被判定パターン代表点Ｔ３−１〜Ｔ３−８の座標の位置的差異を対応する分割領域ごとに求める。第２被判定パターン代表点Ｔ３−１〜Ｔ３−８の座標は、ステップＳ６で登録した標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の座標に対する原点に合わせて求められる。そして、対応する分割領域ごとに標準パターン代表点と第２被判定パターン代表点の位置的差異が求められる。

ステップＳ１４：第２被判定パターン３が目的の対象物であるか否かを判定する。図４と図７を参照すると、領域分割中心点Ｇ１に対する標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の位置と、領域分割中心点Ｇ３に対する第２被判定パターン代表点Ｔ３−１〜Ｔ３−８の位置は、どの分割領域でも同じ又はほぼ同じであり、標準パターン代表点と第２被判定パターン代表点の位置的差異は予め定められた範囲内にある。したがって、第２被判定パターン３は目的の対象物（アライメントマーク）であると判定される（Ｙｅｓ）。そして処理が終了される。

この実施例では、標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８と、被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８，Ｔ３−１〜Ｔ３−８とを用いて、被判定パターンが目的の対象物であるか否かの判定を行なうので、従来のパターンマッチングと比較して処理する情報量が少ない。したがって、高速に対象物を検出できる。
さらに、予め登録される標準パターンに応じた情報は、標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の情報なので、標準パターンの全情報を登録しておくことに比較して、登録する情報量が少ない。

この実施例は、被判定パターン２，３について、第１被判定パターン２に対する判定処理を先に行なっているが、複数の被判定パターンに対する判定処理の順番は特に制限はなく、第２被判定パターン３に対する判定処理を先に行なってもよい。この場合、ステップＳ１４で第２被判定パターン３が目的の対象物（アライメントマーク）であると判定された時点（Ｙｅｓ）で処理が終了し、第１被判定パターン２に対する判定処理は行なわれない。ただし、複数の被判定パターンのうちのいずれかの被判定パターンについて目的の対象物であると判定されたときであっても、未処理の被判定パターンが残っているときには未処理の被判定パターンについて判定処理を行なうようにしてもよい。この場合、複数の被判定パターンについて目的の対象物であると判定されたときであって、１つの被判定パターンのみを目的の対象物として選定したいときには、上記位置的差異の合計値がより小さい被判定パターンを目的の対象物とすればよい。

また、この実施例は、選択された被判定パターンについて、領域分割中心点の設定、領域分割、被判定パターン代表点の選定、代表点の位置的差異の算出及び目的の対象物であるか否かの判定（ステップＳ１０〜Ｓ１４）の一連の処理を行なった後、目的の対象物が得られない場合には次の被判定パターンについて上記一連の処理を行なっている。これに対し、本発明は、複数の被判定パターンについてそれぞれ被判定パターン代表点が求められた後、各被判定パターンについて目的の対象物であるか否かの判定が行なわれるようにしてもよい。

なお、カメラと撮像対象の距離などに起因して、撮像された画像の倍率が変化する可能性がある場合は、ステップＳ１２で被判定パターン代表点を選定した後、被判定パターン代表点情報に補正を行なってステップＳ１３で位置的差異を算出することが好ましい。
具体的な代表点情報の補正方法としては、例えば、図４に示した標準パターン代表点Ｔ１−１と領域分割中心点Ｇ１との距離と、第１被判定パターン２で標準パターン代表点Ｔ１−１に対応する第１被判定パターン代表点Ｔ２−１と分割領域中心点Ｇ２との距離が等しくなるように第１被判定パターン２の領域を変倍し、また、第２被判定パターン３で標準パターン代表点Ｔ１−１に対応する第２被判定パターン代表点Ｔ３−１と分割領域中心点Ｇ３との距離が等しくなるように第２被判定パターン３の領域を変倍して、被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８，Ｔ３−１〜Ｔ３−８の座標情報を補正すればよい。

また、この被判定パターン代表点の座標位置補正のために変倍した後に被判定パターンについて、Ｘ座標又はＹ座標に関し、標準パターンの最小座標値と最大座標値の差と、変倍後の被判定パターンの最小座標値と最大座標値の差が予め定められた値以上であるとき、例えば１０画素以上であるときには、その被判定パターンに対してステップＳ１４の判定処理を省略するようにしてもよい。

ところで、半導体装置の製造工程で写真製版工程やエッチング工程により形成されるアライメントマークやその他のパターンは、図８に示すように丸みを帯びた形状になることがある。この場合、アライメントマークについて、予め登録されている標準パターン代表点の座標と全く等しくなる被判定パターンを検出することはできないが、前述の通り、標準パターン代表点の座標と被判定パターン代表点の座標を比較して、その位置的差異が予め設定された範囲内であれば、被判定パターンが目的の対象物であると判定するので、アライメントマークを検出することができる。

図９に、丸みを帯びた第１被判定パターン２に対する、第１被判定パターン２の領域を８分割するための領域分割中心点Ｇ２及び線、ならびに第１被判定パターン代表点Ｔ２−１〜Ｔ２−８を示す。図１０に、丸みを帯びた第２被判定パターン３に対する、第２被判定パターン３の領域を８分割するための領域分割中心点Ｇ３及び線、ならびに第２被判定パターン代表点Ｔ３−１〜Ｔ３−８を示す。

図９、図１０に示すように、被判定パターン２，３が丸みを帯びた場合であっても、第２被判定パターン３については、図４の標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８に対して、ほぼ同じ位置に第２被判定パターン代表点Ｔ３−１〜Ｔ３−８を得ることができるので、第２被判定パターン３は目的の対象物（アライメントマーク）であると判定される。

上記の実施例では、標準パターンの領域及び被判定パターンの領域を８分割したが、検出対象物のパターン形状によって分割領域の数や位置を定めてもよい。分割領域の数は２つ以上であればよい。標準パターンを用いて一例を説明する。
例えば図１１に示すように、標準パターン５に対して、標準パターン５の重心を領域分割中心点Ｇ５として標準パターン５の領域を４つの分割領域Ａ５−１〜Ａ５−４に分割して、４つの標準パターン代表点Ｔ５−１〜Ｔ５−４を得るようにしても構わない。

また、複数の分割領域のうち、いずれかの分割領域で代表点が選定されなくてもよい。
例えば図１２に示すように、標準パターン５に対して、標準パターン５の領域を８つの分割領域Ａ５−１〜Ａ５−８に分割し、分割領域Ａ５−２，Ａ５−４，Ａ５−６，Ａ５−８については代表点が選定されず、分割領域Ａ５−１，Ａ５−３，Ａ５−５，Ａ５−７について標準パターン代表点Ｔ５−１，Ｔ５−３，Ｔ５−５，Ｔ５−７が選定されるようにしてもよい。

上記実施例は、標準パターン代表点又は被判定パターン代表点の選定処理において、標準パターン又は被判定パターンの全ての画素を対象にして選定処理を行なったが、標準パターン又は被判定パターンの輪郭部分の画素情報のみで代表点の選定処理を行なっても同等の結果が得られる。この場合、標準パターン又は被判定パターンの全ての画素を対象にして代表点の選定処理を行なうよりも、高速に代表点の選定処理が行なえる利点がある。標準パターンを用いて一例を説明する。
パターンの輪郭部分の画素情報は、一般的にエッジ検出と呼ばれる、画像の明るさの変化によりパターンの輪郭を算出する方法で求めることができる。

図１３は、図２に示した標準パターン１に対してエッジ検出処理を行なった結果を示す図である。
標準パターン１に対してエッジ検出処理が行なわれることにより、標準パターン輪郭部分１ａが得られる。

図１４は、図１３の標準パターン輪郭部分１ａの領域を８分割するための領域分割中心点及び線ならびに標準パターン代表点を示す図である。ここでは標準パターン輪郭部分１ａの重心を領域分割中心点Ｇ１ａとし、図３を参照して説明した領域分割と同じ条件で標準パターン輪郭部分１ａの領域を８つの分割領域Ａ１ａ−１〜Ａ１ａ−８に分割した。これにより、標準パターン代表点Ｔ１ａ−１〜Ｔ１ａ−８が得られる。領域分割中心点Ｇ１ａに対する標準パターン代表点Ｔ１ａ−１〜Ｔ１ａ−８の位置は、領域分割中心点Ｇ１に対する標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８の位置と同じである（図４及び図１４を参照。）。

また、パターンの輪郭部分を用いて代表点の選定処理を行なう場合、領域分割中心点から最も近い画素位置を代表点として選定することもできる。
また、分割領域ごとに代表点の求め方が異なってもよい。

例えば図１５に示すように、図１２に示した標準パターン５に対して標準パターン輪郭部分５ａを求める。標準パターン輪郭部分５ａの重心を領域分割中心点Ｇ５ａとし、８つの分割領域Ａ５ａ−１〜Ａ５ａ−８のうち、分割領域Ａ５ａ−１，Ａ５ａ−３，Ａａ５−５，Ａ５ａ−７については領域分割中心点Ｇ５ａから最大距離にある標準パターン輪郭部分５ａの画素位置を標準パターン代表点Ｔ５ａ−１，Ｔ５ａ−３，Ｔ５ａ−５，Ｔ５ａ−７として選定する。分割領域Ａ５ａ−２，Ａ５ａ−４，Ａ５ａ−６，Ａ５ａ−８については領域分割中心点Ｇ５ａから最小距離にある標準パターン輪郭部分５ａの画素位置を標準パターン代表点Ｔ５ａ−２，Ｔ５ａ−４，Ｔ５ａ−６，Ｔ５ａ−８として選定する。
このように、領域分割中心点から最も離れた位置の画素座標を代表点として選定する分割領域と、領域分割中心点から最も近い位置の画素座標を代表点として選定する分割領域とが混在していても構わない。

上記実施例において、標準パターン代表点の情報は、図１のフローチャートのステップＳ１〜Ｓ５に従って、標準パターンの画像情報を用いて求められたが、標準パターン代表点の情報は設計データに基づいて求められるようにしてもよい。
例えば、図２に示した標準パターン１について、標準パターン１の重心を領域分割中心点とすること（領域分割中心点の設定方法）、図３に示したように標準パターン１の重心を領域分割中心点として標準パターン１の領域を８つの分割領域に分割すること（分割領域の設定方法）が決定されていれば、作業者は、標準パターン１に対して選定される標準パターン代表点Ｔ１−１〜Ｔ１−８（図４参照。）の座標位置を設計データに基づいて容易に選定することができる。

上記で説明した実施例の各ステップは、各ステップを処理するためのプログラムを作製し、コンピュータを用いてそのプログラムを実行させることによって実現できる。

以上、本発明の実施例を説明したが、本発明はこれらに限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の範囲内で種々の変更が可能である。
例えば、上記実施例の説明において図を用いたが、本発明の各ステップにおいて作図が必要なわけではない。
また、上記実施例は、アライメントマークを目的の対象物としているが、本発明の目的の対象物は、アライメントマークに限定されず、どのようなパターン形状であってもよい。
また、標準パターンは、作図されたものであってもよいし、撮像されたものであってもよい。被判定パターンも、作図されたものであってもよいし、撮像されたものであってもよい。

本発明は、半導体製造における寸法測定などの工程でのウエハの位置合わせ作業など、撮像した画像や作図された画像の中に含まれる特定のパターン形状を検出する作業に適用できる。

１，５ 標準パターン
１ａ，５ａ 標準パターンの輪郭部分
２，３ 被判定パターン
４ 被判定パターン画像
Ａ１−１〜Ａ１−８，Ａ５−１〜Ａ５−８ 標準パターンに対する分割領域
Ａ２−１〜Ａ２−８，Ａ３−１〜Ａ３−８ 被判定パターンに対する分割領域
Ａ１ａ−１〜Ａ１ａ−８，Ａ５ａ−１〜Ａ５ａ−８ 標準パターンの輪郭部分に対する分割領域
Ｇ１，Ｇ５ 標準パターンに対する領域分割中心点
Ｇ１ａ，Ｇ５ａ 標準パターンの輪郭部分に対する領域分割中心点
Ｇ２，Ｇ３ 被判定パターンに対する領域分割中心点
Ｔ１−１〜Ｔ１−８，Ｔ５−１，Ｔ５−３，Ｔ５−５，Ｔ５−７ 標準パターン代表点
Ｔ１ａ−１〜Ｔ１ａ−８，Ｔ５ａ−１〜Ｔ５ａ−８ 標準パターン代表点
Ｔ２−１〜Ｔ２−８，Ｔ３−１〜Ｔ３−８ 被判定パターン代表点

特開２００８−２３４２６１号公報

Claims (8)

1. 標準パターンの領域を、任意の点である領域分割中心点から放射線状に２つ以上の領域に分割し、分割領域ごとに前記領域分割中心点から最大距離にある標準パターン画素位置を標準パターン代表点として選定する標準パターン代表点選定ステップと、
   被判定パターンの領域を、前記標準パターン代表点選定ステップと同じ条件で前記領域分割中心点を用いて２つ以上の領域に分割し、分割領域ごとに前記領域分割中心点から最大距離にある被判定パターン画素位置を被判定パターン代表点として選定する被判定パターン代表点選定ステップと、
   対応する分割領域における前記標準パターン代表点の座標と前記被判定パターン代表点の座標の位置的差異を求め、すべての分割領域において前記位置的差異が予め定められた範囲内であるときに前記被判定パターンは目的の対象物であると判定する対象物判定ステップと、を含んだ対象物検出方法。
2. 前記標準パターン代表点選定ステップ及び前記被判定パターン代表点選定ステップは、前記パターンの中心又は重心を前記領域分割中心点とする請求項１に記載の対象物検出方法。
3. 前記標準パターン代表点選定ステップ及び前記被判定パターン代表点選定ステップは、前記分割領域のうち、予め指定された第１分割領域については前記代表点の選定処理を行なわない請求項１又は２に記載の対象物検出方法。
4. 前記標準パターン代表点選定ステップ及び前記被判定パターン代表点選定ステップの一方又は両方は、前記パターンの輪郭部分の画素情報のみを用いて前記代表点を選定する請求項１から３のいずれか一項に記載の対象物検出方法。
5. 前記パターンの輪郭部分の画素情報のみを用いて前記代表点を選定する前記代表点選定ステップは、前記分割領域のうち、予め指定された第２分割領域については前記領域分割中心点から最小距離にあるパターン画素位置を前記代表点として選定する請求項４に記載の対象物検出方法。
6. 標準パターン代表点選定ステップは、実際の画像情報を処理することなく、前記標準パターンの設計データに基づいて予め選定された標準パターン画素位置を前記標準パターン代表点として設定する請求項１から５のいずれか一項に記載の対象物検出方法。
7. 前記標準パターン及び前記被判定パターンは、半導体ウエハの位置合せに用いられるアライメントマークである請求項１から６のいずれか一項に記載の対象物検出方法。
8. 請求項１から７のいずれか一項に記載の各ステップをコンピュータに実行させるための対象物検出プログラム。

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