[發明專利]SEM圖像質量評價方法

在審

• 申請號: 202211619735.3
• 申請日: 2022-12-15
• 公開（公告）號: CN115880259A
• 公開（公告）日: 2023-03-31
• 發明（設計）人: 簡曉敏;周全;李宜清
• 申請（專利權）人: 上海精測半導體技術有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/10;G06T5/00
• 代理公司: 上海恒銳佳知識產權代理事務所(普通合伙) 31286
• 代理人: 吳浩

1.一種SEM圖像質量評價方法，其特征在于，包括：

S1、獲取第一SEM圖像，對所述第一SEM圖像進行傅里葉變換；

S2、根據所述第一SEM圖像進行傅里葉變換的結果，獲取所述第一SEM圖像所對應的頻譜圖和相位圖；

S3、根據所述頻譜圖中的亮點的幅值，獲取第一評分，所述第一評分為所述第一SEM圖像的大尺度特征的評分；

S4、根據所述相位圖重建SEM圖像，以獲取第二SEM圖像；

S5、根據所述第二SEM圖像的邊緣信息，獲取第二評分，所述第二評分為所述第一SEM圖像的小尺度特征的評分；

S6、根據所述第一評分和所述第二評分，獲取所述第一SEM圖像的質量評價分數。

2.根據權利要求1所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，在S3中，包括：

在所述頻譜圖中篩選滿足預設條件的部分亮點，根據所述滿足預設條件的部分亮點的幅值獲取所述第一評分。

3.根據權利要求2所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，在S3中，包括：

在所述頻譜圖中篩選高亮點，所述高亮點為所述頻譜圖中幅值最大的部分亮點，根據所述高亮點的幅值獲取所述第一評分。

4.根據權利要求3所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，在S3中，包括：

在所述頻譜圖中篩選出幅值最大且數量為預設數量的高亮點，組成點集L；

對篩選出的所述高亮點的幅值求均值，得到所述第一評分。

5.根據權利要求3所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，在S3中，包括：

當存在A張所述第一SEM圖像時，在其中一張第一SEM圖像所對應的所述頻譜圖中篩選出幅值最大且數量為預設數量的高亮點，組成點集L1，所述A為大于1的整數；A張所述第一SEM圖像為用于評價同一場景且清晰程度不同的SEM圖像；

將所述點集L1中的最低幅值T₁作為閾值，在A張所述第一SEM圖像中的其余圖像所對應的頻譜圖中分別篩選出幅值大于所述閾值T₁的高亮點，組成A張所述第一SEM圖像中的第i張圖像所對應的點集Li，1＜i≤A；

對A張所述第一SEM圖像中的第i張圖像所對應的點集Li中的高亮點的幅值求均值，得到所述第一SEM圖像中的第i張圖像所對應的所述第一評分。

6.根據權利要求4或5所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，在S3中，包括：所述預設數量為或/p為預設的數值且使得/或使得M×N為第一SEM圖像的大小。

7.根據權利要求6所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，p∈(0,0.5)。

8.根據權利要求1所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，在S5中，包括：對所述第二SEM圖像的邊緣信息進行提取，以得到邊緣點的灰度值分布函數；

計算所述邊緣點的灰度值的平均值的相反數，獲取第二評分。

9.根據權利要求8所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，通過公式計算所述邊緣點的灰度值的平均值的相反數，M×N為第一SEM圖像的大小，E為所述灰度值分布函數。

10.根據權利要求1所述的SEM圖像質量評價方法，其特征在于，在S4中，包括：對所述相位圖進行傅里葉逆變換以重建SEM圖像；

在S6中，包括：對所述第一評分和所述第二評分進行加權以獲得加權評分，將所述加權評分作為所述第一SEM圖像的質量評價分數S。