發(fā)布時間：2018-04-02 18:06

  本文選題：自動對焦　切入點：評價函數(shù)　出處：《微納電子技術(shù)》2017年08期

【摘要】：針對掃描電子顯微鏡(SEM)自動對焦技術(shù)對噪聲敏感,計算量大,從而影響SEM自動對焦的準確性和實時性,提出一種基于SEM圖像的自動對焦技術(shù)。該技術(shù)采用基于拉普拉斯高斯算子和局部方差相結(jié)合的對焦評價函數(shù)FGLOG描述SEM的對焦狀態(tài);采用顯著區(qū)提取和凸包法相結(jié)合的方法,自動提取SEM圖像感興趣區(qū)域(ROI)。實驗結(jié)果表明,與5種典型的對焦評價函數(shù)對比,提出的對焦評價函數(shù)FGLOG可以有效抑制噪聲。在較少幅的幀平均情況下,仍然可以正常工作,可以提高自動對焦效率。針對不同的IC圖形,采用ROI選取技術(shù)可以改善對焦評價函數(shù)曲線的靈敏度。尤其針對IC孤立線條,靈敏度得到有效提高。
[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.

【作者單位】： 中國科學院微電子研究所;中國科學院大學;
【基金】：國家科技重大專項資助項目(2012ZX02701004)
【分類號】：TN16;TP391.41

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1701505