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基于AFM的刻线边缘粗糙度幅值与空间频率的表征方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对使用原子力显微镜测量纳米尺度半导体刻线边缘粗糙度的参数表征问题进行了研究.在对线边缘粗糙度的定义与现有测量方法进行分析的基础上,采用图像处理技术分析硅刻线的原子力显微镜测量图像的线边缘粗糙度特征,提出了线边缘粗糙度的幅值与空间频率的表征方法.其中幅值参数能够在一定意义上反映刻线边缘形貌的均匀性,而采用小波多分辨分析与功率谱密度函数(PSD)频谱分析相结合的空间频率表征方法,则有效地分析了侧墙轮廓边缘复杂的空间信息.实际测量结果表明,样本线边缘粗糙度的主要能量集中在低频区域,其主导空间频率为~0.04nm^-1,在低频部分约500nm特征波长上有最大的线边缘粗糙度分布. 相似文献
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为了解决微电子制造技术中纳米尺度半导体刻线边缘粗糙度(line edge roughness, LER)的测量问题,笔者提出了基于平稳小波变换的线边缘粗糙度分析方法.首先,使用原予力显微镜测量硅刻线形貌,通过图像处理与阈值方法提取出线边缘粗糙度特征.然后采用基于平稳小波变换的多尺度分析确定线边缘粗糙度特征的能量分布,给出了线边缘粗糙度的多尺度表征参数,包括特征长度和粗糙度指数.仿真出具有不同粗糙程度的线轮廓,计算出其粗糙度指数分别为0.72和6.05,表明该方法可以有效地反映出线边缘的不规则程度,并提供直观的LER空间频率信息.对一组硅刻线的测量数据进行处理,得到其特征长度和粗糙度指数分别为44.56nm和12.17.最后,采用该方法对使用3种不同探针和3组不同扫描间隔的测量数据分别进行分析,结果表明该方法可以有效地量化表征线边缘粗糙度. 相似文献
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随着元件尺寸的不断缩小和新材料的不断出现,DRAM和闪存芯片中互连的绝缘可靠性需要重新评估。刻线边缘粗糙度(line edge roughness,LER)和通路的非直线性增加了金属线之间的电场。 相似文献
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介绍了表面粗糙度干涉图像处理和该系统以静态干涉图像处理技术对表面粗糙度检测的过程。该系统通过对一帧白光干涉图像的处理,可对Ra值≤0.2μm的多刻线样板,试件表面粗糙度绝对、非接触、快速、自动地测量;该系统通过对白光和纳光二帧干涉图象的联合处理,以白光定位、纳光定度可对沟槽深度H≤5μm的标准单位刻线深度绝对,非接触,准确地测量。 相似文献
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实际边缘轮廓下的螺栓综合尺寸质量检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了检测螺栓的尺寸质量,提出一种基于实际边缘轮廓的螺栓综合尺寸质量检测算法。该算法首先根据螺栓图纸公差要求,设计螺栓综合尺寸公差带图作为模板图;然后对螺栓图像进行预处理,包括三段线性灰度增强、中值滤波和最大类间方差法等;进一步将螺栓图像旋转为水平位姿并进行canny边缘检测,将螺栓图像和模板图裁剪,得到具有相同位姿、尺寸大小和白色边缘轮廓的二值图像;最后将处理好的螺栓图像和模板图做图像加法运算,比较模板图与经过运算后图像的白色像素点个数,判别螺栓的综合尺寸是否合格。进一步地提出了一种离散序列图检测方法,实现了螺栓全周的综合尺寸质量检测。 相似文献
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《中国计量学院学报》2017,(1):29-34
利用机器视觉评定小模数齿轮精度时,在齿轮整体图像中提取的边缘特征信息不能直接描述图像中的单独目标,需要后续识别算法去适应局部的多变特征.为此提出一种基于特征图像的边缘检测效果评价方法来获取丰富的局部图像信息,用于评定小模数渐开线齿轮视觉测量系统中轮廓提取的精度.首先根据齿轮图像中渐开线齿廓边缘的函数特性建立特征图像模型;然后使用基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法获取小模数渐开线齿轮特征图像的边缘;最后结合构建特征图像的标准函数,量化特征图像的边缘检测结果与标准函数间的偏差,用以评价边缘检测的效果.实验表明,运用小模数齿轮的特征图像评价基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法,渐开线齿廓的检测精度优于0.58pixel. 相似文献