基于SEM图像的自动对焦技术

发布时间：2018-04-02 18:06

  本文选题：自动对焦　切入点：评价函数　出处：《微纳电子技术》2017年08期

【摘要】：针对扫描电子显微镜(SEM)自动对焦技术对噪声敏感,计算量大,从而影响SEM自动对焦的准确性和实时性,提出一种基于SEM图像的自动对焦技术。该技术采用基于拉普拉斯高斯算子和局部方差相结合的对焦评价函数FGLOG描述SEM的对焦状态;采用显著区提取和凸包法相结合的方法,自动提取SEM图像感兴趣区域(ROI)。实验结果表明,与5种典型的对焦评价函数对比,提出的对焦评价函数FGLOG可以有效抑制噪声。在较少幅的帧平均情况下,仍然可以正常工作,可以提高自动对焦效率。针对不同的IC图形,采用ROI选取技术可以改善对焦评价函数曲线的灵敏度。尤其针对IC孤立线条,灵敏度得到有效提高。
[Abstract]:The scanning electron microscope (SEM) automatic focusing technique is sensitive to noise, large amount of calculation, thus affecting the accuracy of SEM automatic focusing and real-time, an automatic focusing technique is proposed based on SEM images. The technology uses the focusing evaluation function FGLOG Laplasse Gauss operator and local Fang Chaxiang combined with the description of SEM method based on the focusing state; a significant area extraction and convex hull method combined with the automatic extraction of SEM image region of interest (ROI). The experimental results show that, compared with 5 kinds of function evaluation of typical focus, the focus evaluation function proposed by FGLOG can effectively suppress the noise in the picture frame. Less average, can still work normally, can improve the automatic focusing efficiency. According to the different IC graphics, using ROI selection technology can improve the sensitivity of the focus evaluation function curve. Especially for IC isolated lines, sensitivity can be improved effectively.

【作者单位】： 中国科学院微电子研究所;中国科学院大学;
【基金】：国家科技重大专项资助项目(2012ZX02701004)
【分类号】：TN16;TP391.41

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1701505