【技术实现步骤摘要】
【】本专利技术涉及图像处理，特别涉及一种sem图像轮廓提取方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
0、
技术介绍
1、扫描电子显微镜(scanning electron microscope,sem)图像的轮廓线提取在计算光刻建模与后续计算中有多种应用。在半导体大规模集成电路制造领域里，版图文件(gds)中设计好的目标图形会通过光刻工艺转移到晶圆上，对曝光后的晶圆上的图形进行sem图像轮廓提取可以得到关键尺寸、侧壁角度等用以衡量共计质量的重要几何参数。为了获取目标图形的边缘信息，我们需要准确地提取图形轮廓。
2、然而sem图像中总是含有大量的噪点，对机器而言，大量的噪点严重影响了轮廓的提取。传统的基于梯度提取轮廓的方法难以避免噪声的干扰，即使通过高斯模糊对图像进行处理，消除了部分噪点，使得图像更加平滑，仍然无法达到满意效果。
3、因此，亟需一种可以避免噪声的干扰，准确提取图形轮廓的技术。
技术实现思路
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技术实现思路
1、为了解决现有sem图像提取图形轮廓时容易受到噪点干扰的问题，本专利技术提供一种sem图像轮廓提取方法、装置、设备及存储介质。
2、本专利技术为解决上述技术问题，提供如下的技术方案：一种sem图像轮廓提取方法，用于提取掩模图形，包括：基于待测掩模获取原始sem图像，对所述原始sem图像进行像素处理，得到像素点，基于所述像素点获取与之对应的预设范围区域；计算所述像素点与所述预设范围区域的相关性，得到相
3、优选地，对所述原始sem图像进行像素化处理后包括：基于所述像素点对所述原始sem图像进行高斯滤波处理，得到处理图像；对所述处理图像的边界进行置零处理。
4、优选地，计算每个所述像素点与所述预设范围区域的相关性，得到相关图像，包括：求解所述像素点的梯度向量；将所述像素点的梯度向量与对应预设范围区域内的像素点的梯度向量依次点乘并累加求和，得到该像素点的区域相关值；基于所述区域相关值，生成相关图像。
5、优选地，所述预设范围区域为以对应像素点为中心的正方形区域。
6、优选地，得到相关图像之后对所述相关图像进行归一化处理。
7、优选地，基于所述搜索种子提取轮廓线，包括：以每个所述搜索种子为起点沿其梯度方向寻找峰值点；将所述峰值点连接得到轮廓线。
8、本专利技术为解决上述技术问题，提供又一技术方案如下：一种sem图像轮廓提取装置，包括：获取模块：基于待测掩模用于获取原始sem图像；像素模块：用于对所述原始sem图像进行像素处理，得到像素点，基于所述像素点获取与之对应的预设范围区域；计算模块：用于计算所述像素点与所述预设范围区域的相关性，得到相关图像；处理模块：用于基于所述相关图像生成二值化图像并提取搜索种子，所述搜索种子为所述二值化图像中的亮点；提取模块：用于基于所述搜索种子提取轮廓线。
9、优选地，所述获取模块还包括滤波模块，用于对所述原始sem图像进行高斯滤波处理。
10、本专利技术为解决上述技术问题，提供又一技术方案如下：一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如上任一项所述的sem图像轮廓提取方法的步骤。
11、本专利技术为解决上述技术问题，提供又一技术方案如下：一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被执行时实现如上任一项所述的sem图像轮廓提取方法的步骤。
12、与现有技术相比，本专利技术所提供的一种sem图像轮廓提取方法、装置、设备及存储介质，具有如下的有益效果：
13、1.本专利技术实施例提供的一种sem图像轮廓提取方法，用于提取掩模图形，包括：基于待测掩模获取原始sem图像，对原始sem图像进行像素处理，得到像素点，基于像素点获取与之对应的预设范围区域；计算像素点与预设范围区域的相关性，得到相关图像；基于相关图像生成二值化图像并提取搜索种子，搜索种子为二值化图像中的亮点；基于搜索种子提取轮廓线。
14、可以理解地，本实施例通过首先对原始sem图像做像素处理以获取像素值，然后基于像素值对原始sem图像进行区域相关性计算及二值化处理，有效地将图形轮廓和噪点区分开，并以二值化图像中的亮点作为搜索种子寻找表征轮廓线的峰值点，以准确提取图像轮廓且有效屏蔽噪声。
15、2.本专利技术实施例提供的sem图像轮廓提取方法中对原始sem图像进行像素化处理后包括：基于像素点对原始sem图像进行高斯滤波处理，得到处理图像；对处理图像的边界进行置零处理。
16、可以理解地，采用高斯滤波对原始sem图像去噪，以消除图像噪点，高斯滤波需要依赖附近的像素点，而边界位置的像素由于缺乏相邻像素，导致其计算结果准确度不高，通过对边界像素置零处理，可以排除准确度低的像素点，从而提高后续计算的准确度、也减轻了计算量，提高了整体运算效率。
17、3.本专利技术实施例提供的sem图像轮廓提取方法中计算每个像素点与预设范围区域的相关性，得到相关图像，包括：求解像素点的梯度向量；将像素点的梯度向量与对应预设范围区域内的像素点的梯度向量依次点乘并累加求和，得到该像素点的区域相关值；基于区域相关值，生成相关图像。
18、通过上述方法得到的相关图像中，图形轮廓处的区域相关值显著高于噪点处的区域相关值，也即，通过相关值可以有效区分图形轮廓和噪点。
19、4.本专利技术实施例提供的sem图像轮廓提取方法中得到相关图像之后对相关图像进行归一化处理。通过归一化处理将相关数据限缩在一定范围内，以减小异常数据对计算结果的不良影响，同时也可以加快数据的处理速度。
20、5.本专利技术实施例提供的sem图像轮廓提取方法中基于搜索种子提取轮廓线，包括：以每个搜索种子为起点沿其梯度方向寻找峰值点；将峰值点连接得到轮廓线。
21、可以理解地，搜索种子为二值化图像中的亮点，其仅存在图像轮廓附近，sem图像中图形轮廓存在一定宽度，基于搜索种子寻找峰值点并连接得到轮廓线，通过此方法可以准确提取边界轮廓且有效屏蔽噪声。
22、6.本专利技术实施例提供的一种sem图像轮廓提取装置，包括：获取模块：用于基于待测掩模获取原始sem图像；像素模块：用于对原始sem图像进行像素处理，得到像素点，基于像素点获取与之对应的预设范围区域；计算模块：用于计算像素点与预设范围区域的相关性，得到相关图像；处理模块：用于基于相关图像生成二值化图像并提取搜索种子，搜索种子为所述二值化图像中的亮点；提取模块：用于基于搜索种子提取轮廓线。其具有与上述sem图像轮廓提取方法相同的有益效果，在此不再赘述。
23、7.本专利技术实施例提供的一种sem图像轮廓提取装置中获取模块还包括滤波模块，用于对原始sem图像进行高斯滤波处理，以对图像进行减噪，消除本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种S E M图像轮廓提取方法，用于提取掩模图形，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的S EM图像轮廓提取方法，其特征在于：对所述原始S EM图像进行像素化处理后包括：
3.如权利要求1所述的S EM图像轮廓提取方法，其特征在于，计算每个所述像素点与所述预设范围区域的相关性，得到相关图像，包括：
4.如权利要求1所述的S E M图像轮廓提取方法，其特征在于：所述预设范围区域为以对应像素点为中心的正方形区域。
5.如权利要求1所述的S EM图像轮廓提取方法，其特征在于，得到相关图像之后对所述相关图像进行归一化处理。
6.如权利要求1所述的S EM图像轮廓提取方法，其特征在于，基于所述搜索种子提取轮廓线，包括：
7.一种S EM图像轮廓提取装置，其特征在于，包括：
8.如权利要求7所述的S EM图像轮廓提取装置，其特征在于：所述获取模块还包括滤波模块，用于对所述原始S EM图像进行高斯滤波处理。
9.一种计算机设备，其特征在于：包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于：所述计算机程序指令被执行时实现如权利要求1-6任一项所述的S EM图像轮廓提取方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种s e m图像轮廓提取方法，用于提取掩模图形，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的s em图像轮廓提取方法，其特征在于：对所述原始s em图像进行像素化处理后包括：
3.如权利要求1所述的s em图像轮廓提取方法，其特征在于，计算每个所述像素点与所述预设范围区域的相关性，得到相关图像，包括：
4.如权利要求1所述的s e m图像轮廓提取方法，其特征在于：所述预设范围区域为以对应像素点为中心的正方形区域。
5.如权利要求1所述的s em图像轮廓提取方法，其特征在于，得到相关图像之后对所述相关图像进行归一化处理。
6.如权利要求1所述的s em图像轮...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵宇航，高世嘉，
申请(专利权)人：深圳晶源信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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