本发明涉及如在半导体曝光装置中检测分划板与装置及晶片与装置的位置时自动对好对位置标志的最佳光学位置等情况下的一种对焦位置检测方法，该方法在使用光学系统透镜摄像时进行对焦时能够合适地利用于必要的装置。 已往的自动对焦装置或方法中，对摄像得到的图像数据进行微分，用微分图像数据作出评价函数，并将给出各光学位置上的评价函数的极值的位置作为对焦点。作为该评价函数，用微分图像数据的绝对值的最大值或微分图像数据的绝对值的总和
（数1）
S 1 =ΣnDn]]>
或用微分图像数据的绝对值的平方和
（数2）
S 2 =Σn( Dn)2]]>
来表达（参照特开昭62-272216号公报）。
但是，Dn为微分图像数据的绝对值，n为对应于图面内或某个窗口内所有像素地地址的特征标。
具体地说，首先从摄像机等的图像输入装置的输出（图像信号）获得目标图像的各像素的浓度数据。如图11所示，获得对应于目标图像的各像素的像素浓度数据a、b、c……。
接着，如图11所示，对由注目像素b与其周围的3个像素构成的1×3的部分图像60进行设定并进行微分处理。这种微分处理，具体来说就是以使用图13所示的1列、3行的系数矩阵的滤光器处理进行的。
使用图13的系数矩阵时，相对于注目像素求出检测线上左区域的像素浓度数据与检测线上右区域的像素浓度的差。作为图13的处理的数学表达式如下。
运算结果＝〔c〕-〔a〕
一旦部分图像60的处理结束，则横向移动一个像素，像素a消失，代之设定在右边加入像素d的部分图像61，并进行同样的处理，一旦结束，再移动一个像素重复进行同样的处理，一个接一个执行提取处理。
这样，用所得微分图像数据进行上述的评价函数运算，接着，使相对于目标物的光学位置发生变化，并进行上述处理和运算评价函数。依序改变相对于目标物的光学位置进行这种操作，且将给出评价函数的极值的位置作为对焦位置。
可是，用上述已有技术例的微分图像数据建立评价函数的方法存在如下问题。
例如，虽然目标物及相对于目标物的光学位置与图11情况相同，可是因光量的不同，结果得到如图12所示的像素浓度数据A、B、C……、这里，在属于图11中的部分图像60和图12中的部分图像62的浓度数据分别如图14、图15中所示的情况下，检测线上的左右区域相对于注目像素都具有2倍对比度，图像在视觉上很引人注目。
可是，部分图像60（图14）的运算结果＝20，另一方面，部分图像62（图15）的运算结果＝40，由于成倍的差，所以评价函数的值有很大的不同。这种例子是极端情况，但为了检测对焦位置，依序改变相对于目标物的光学位置，变动在摄像时照射目标物的照明光量，结果，当评价函数值不同时会大大影响对焦位置的检测精度。把伴随这种光量变动的浓度变动称为全局浓度变动，则即使具有相同的光学位置，全局浓度变动也会这样左右评价函数，从而使对焦位置的检测精度下降，并使重复再现性变坏。
对于这些，虽然也考虑过随光量变动程度自动地变动评价函数，但是，如果要将对光量变动有准确的认识并把自动变动评价函数的程序编进去，则会使处理算法变得非常复杂，在提取阶段太费时间，而存在无实用性的问题。
鉴于上述已有技术的问题，本发明的目的在于提供一种对焦位置检测方法，该方法即使在全局浓度变动情况下也不需要复杂的处理算法，就能够从目标的浓淡图像获得相对于目标物的光学系统的良好的对焦位置。
本发明的对焦位置检测方法，其特征在于，具有：通过其光学系统摄像获得含有必须相对于光学系统对焦的目标物的量子化的二维图像数据的过程;在该二维图像数据内设定预定区域的过程;对由预定区域内的注目像素与其特定方向线上的周围的像素构成的部分图像进行设定的部分图像设定过程;相对于注目像素在特定方向线上的左右设定左区域和右区域的左右区域设定过程;按为左区域用而设定的确定方法对左区域各像素的浓度数据进行运算的左区域运算过程;按为右区域用而设定的确定方法对右区域各像素的浓度数据进行运算的右区域运算过程：将左、右区域运算过程的运算结果的比作为浓淡比所求出的浓淡比运算过程;在预定区域内重复浓淡比运算过程对使用浓淡比的评价函数进行运算的过程;通过改变目标物的光学位置、重复上述过程以求得各光学位置上的多个评价函数运算值的过程：根据该结果获得相对于目标物的光学系统的对焦位置的过程。
按照本发明，由于得出浓度数据的运算结果的比，所以能消除图像全局浓度变动的影响。亦即，浓也好淡也好全局浓度变动的影响以属于部分图像的总浓度数据具有相同系数（α）的形式表现出来。例如，相对于注目像素在特定方向线上的左、右区域内，如果属于右区域的浓度数据中的最高浓度数据M＝αm，而属于左区域的浓度数据中的最低浓度数据N＝αn，则比M/N＝αm/αn＝m/n，与全局浓度变动影响的α无关。平均值也好，最频值的情况也好，这都相同。
因此，即使是有全局浓度变动的图像，也不受全局浓度变动的影响，能正确地进行必要像素的提取。这里，由于是仅简单地取得比，所以也不存在处理算法复杂化的情况。而且，即使目标物变动，毋庸置言全局浓度变动也会导致出现相同的现象。
又，由于不仅附加注目像素的浓度数据而且还附加特定方向上排列的像素部分的浓度数据，所以，例如一部分浓度数据高的点状的东西的影响变小，所以提取能正确地进行。
而且，作为构成目标的图像，不仅可以是用视频摄像机所摄取的如用于半导体晶片等工业品表面的对焦检测标记的图像，而且还可以是人工所作的图像。
下面，参照附图说明本发明一实施例的对焦位置检测方法。且毋庸置言，本发明并不限定于下述实施例。
图1为本发明对焦检测方法的一实施例中所使用的装置的构成图;
图2为上述实施例动作的主要部分的流程图;
图3表示上述实施例中的部分图像;
图4表示上述实施例中注目像素的运算结果;
图5表示上述实施例中目标图像;
图6表示上述实施例中的位置与累积浓淡比的关系图;
图7为上述实施例的近似曲线图;
图8为上述实施例中被设定的部分图像构成图;
图9为上述实施例中被设定的其它部分图像构成图;
图10为作为本发明适用对象之一例的半导体制造露光装置的概略构成立体视图;
图11表示已有技术例中的部分图像与浓度数据;
图12为已有技术例中部分图像与不同浓度数据的示图;
图13为已有技术例在微分处理中所用的系数矩阵的构成图;
图14为已有技术例中部分图像的浓度数据的说明图;
图15为已有技术例中光量变动时的部分图像的浓度数据的说明图。
图1表示实施本实施例对焦位置检测方法的装置的构成，图2表示对焦位置检测动作的主要部分的流程图，图3表示部分图像。
图1中照明装置6的光通过半透半反镜5向可在上下的Z方向上移动的载物台1上的目标物4的表面进行照射，同时通过半透半反镜5用摄像装置2拍摄目标物4的表面。该摄像装置2备有CCD传感器，可分别获得各像素的浓淡信号，它们被数字化送入运算装置3。在运算装置3中，按照对应于像素的行与列的形式例如作为8比特的浓度数据存贮在存贮单元中。不消说，在运算装置3中设定着进行下述处理的程序。
这里，用运算装置3，一边识别对焦状态一边移动载物台，最后检测出Z方向上的最佳对焦位置。
下面，说明对焦位置的检测动作。在图2，首先在步骤＃1的目标物的摄像过程中，作成表示目标物图像的各像素的浓淡程度的浓度数据。
下面，转入步骤＃2所摄图像数据的累积浓淡比的运算过程。这一过程由接着的步骤＃3～＃7的过程构成。即，首先进行步骤＃3的部分图像设定过程。在本实施例的情况下，如图3所示，部分图像10由1×5的5个像素构成。接着，进行步骤＃4的区域设定过程。对于部分图像的中心的注目像素11，设定了左区域2个像素，右区域2个像素。然后进入步骤＃5、＃6、＃7。根据图3，相对于注目像素11求取属于右区域的浓度数据的平均值AV1，同时求取属于左区域的浓度数据的平均值AV2之后，再取平均值AV1、AV2的浓淡比。又，浓淡比通过比较平均值AV1与AV2的大小，按如下方法。
AV1＞AV2时：浓淡比＝AV1/AV2
AV1＜AV2时：浓度比＝AV2/AV1
AV1＝AV2时：浓淡比＝1.0
在部分图像10中，其浓淡比为1.18。
下面横向移动一个像素再进行同样的处理，以下通过重复同样的动作求取浓淡比。如图4所示，浓淡比的值依次为1.29、1.27、1.18、1.02。
这种处理，如图5所示，在设定于目标图像40中的对焦检测用标志41部分中的预定区域42的范围内进行，在该设定区域内提取多个浓淡比之后求取它们的累积浓淡比。
其后，一边将图1的载物台1每次顺次朝焦点移动方向（Z方向）移动一适当量，一边在各位置上进行上述图2的处理，求取各位置上的累积浓淡比。图6用横轴表示Z方向位置，用纵轴表示累积浓淡比。这里，在下限位置50与上限位置51间的范围内求取10个点的累积浓淡比53。
作为对焦位置将选取具有最大累积浓淡比值的位置52。
又，如图7所示，也考虑由多个提取位置与该位置的累积浓淡比53计算近似曲线55，以具有近似曲线55的最大值的位置56为对焦位置的情况。此时检测位置精度非常高。
上述实施例中，虽用累积浓淡比作为评价函数，但是可从采用浓淡比的平方的累积等任何的评价函数。
又，上述实施例的情况中，每次移动一个像素进行设定，虽能进行非常细的扫描，但有的图像也可以在设定部分图像时跳过一个（或两个）像素进行跳越扫描。跳越扫描时可节省处理时间。
又，设定部分图像时，如图8所示，虽相对于检测线方向设定左区域L2、右区域L3，厚度为L4，但其幅度不受限制。
又，如图9所示，也可设定不感带区域L1，此时可节省时间。
又，通常作为举出注目像素与其周围像素组成的长方形为例，但并不限于此。其大小和形状等也可不同。例如，也可为圆形。又，通常注目像素位于部分画像的中心，但是例如设定为像素数为2×6的部分图像等情况下，有时也与部分图像的中心完全不一致，但在本发明中也可像这样不完全一致的情况。
又，作为区域的运算方法的种类，可举出①算出平均值，②选出最频值，③分别在左区域选出最高值、在右区域选出最低值，④分别在左区域选出最低值、在右区域选出最高值，⑤算出总和等，但不限于这些。
又，从多个提取位置与累积浓淡比求取近似曲线时的方法，虽考虑应用重回归分析的抛物线，适用仿样函数等种种方法，但不限于这些方法。
最后，作为适用本发明对焦位置检测方法的一个对象的半导体露光装置的整个结构示于图10。在图10中，100为十字分划校准光学系统，101为十字分划板（光掩模），102为投影透镜、103为晶片，104为晶片载物台，105为激光光源，106为控制装置，107为晶片校准光学系统。
与本发明有关的结构，包含十字分划校准光学系统100、晶片校准光学系统107的照相机、照明装置、光学透镜及控制装置106的图像处理装置，当检测十字分划板101、十字分划校准光学系统100、晶片载物台104与晶片校准光学系统的位置时，为了自动对好对位置标志的最佳光学位置，可使用于本发明的对焦位置检测方法。通过应用于本发明，即使在照明装置的光量变动为±20%的环境中，也能用焦点深度的1/13的精度（对于2μm的焦点深度，按照精度评价3σ，则位置精度为150mm）检测对焦位置。
按照本发明的对焦检测方法，如上所述，由于取从部分图像中的注目像素的特定方向的左右区域中的深度数据获得的运算结果的比，所以不会带来算法复杂化，就能够消除图像全局浓度变动的影响，而且由于不仅附加注目像素、还附加特定方向上排列的像素的浓度数据，所以一部分浓度数据高的点状的东西的影响变小了，且能准确地进行提取。因此，在全局浓度值不同的多个图像中间，不变动评价函数去配合浓度量变动的程度，也不用复杂的处理算法就能准确地得出对焦位置。