IC缺陷轮廓多分形特征研究

IC真实缺陷轮廓曲线的形状特征对集成电路成品率预报及故障分析有重要影响。该文提出缺陷轮廓曲线具有多分形特征,以某一真实缺陷为例,用小波变换模极大(WTMM)的方法估计了其轮廓曲线参数方程的多分形谱,该结果为硅片表面缺陷的精细表征及其计算机模拟作了有益探索。     

IC缺陷轮廓分形维估计的小波方法

为了有效的进行集成电路成品率预报和故障分析,与光刻有关的硅片表面缺陷通常被假定为圆形、椭圆或方形.然而,真实缺陷的形貌是多种多样的,它们的形状对集成电路的成品率估计有重要影响.本文讨论了缺陷轮廓所具有的分形特征,并用小波变换的方法对其分形维数进行了估计,估计结果与实例的特征相符,从而为缺陷轮廓的表征和计算机模拟提供了新的特征参数.     

矩形缺陷轮廓的成品率模型

现有成品率及关键面积估计模型中,假定缺陷轮廓为圆,而实际缺陷轮廓为非规则形状.本文提出了矩形缺陷轮廓的成品率模型,该模型与圆模型相比,考虑了缺陷的二维分布特性,接近真实缺陷形状及IC版图布线和成品率估计的特点.比较了新模型与真实缺陷及其圆模型引起的成品率损失,表明新模型在成品率估计方面更加精确,这对成品率精确估计与提高有重要意义.     

IC缺陷轮廓的分形插值模型

现用于集成电路(IC)成品率预报及故障分析的缺陷模型均是用圆或正方形来代替真实缺陷的复杂轮廓进行近似建模的,从而在模型中引入了很大的误差。本文利用分形插值的思想直接对真实缺陷的轮廓进行模拟,从而提出了一种新的缺陷轮廓表征模型。实验结果表明:与传统的最大圆模型、最小圆模型及椭圆模型相比,新模型的建模精度有了很大的提高。     

IC缺陷轮廓的分形插值模型

现用于集成电路（ＩＣ）成品率预报及故障分析的缺陷模型均是用圆或正方形来代替真实缺陷的复杂轮廓进行近似建模的,从而在模型中引入了很大的误差。本文利用分形插值的思想直接对真实缺陷的轮廓进行模拟,从而提出了一种新的缺陷轮廓表征模型。实验结果表明：与传统的最大圆模型,最小圆模型及椭圆模型相比,新模型的建模精度有很大的提高。     

IC制造中真实缺陷轮廓的分形特征

为了进行有效的集成电路（ＩＣ）成品率预报及故障分析，与光刻有关的硅片表面缺陷通常被假定为圆形的或方形的．然而，真实的缺陷的形貌是多种多样的．本文讨论了缺陷轮廓所具有的分形特征．该结果为硅片表面缺陷的精细表征及其计算机模拟作了有益的探索     

IC缺陷轮廓的盒维数及其方向的分布特征

为了进行有效的集成电路（ＩＣ）成品率预报及故障分析，与光刻有关的硅片表面缺陷通常被假定为圆形的或方形的．然而，真实的缺陷的形貌是多种多样的．本文讨论了缺陷轮廓所具有的分形特征．该结果为硅片表面缺陷的精细表征及其计算机模拟作了有益的探索     

集成电路局部缺陷模型及其相关的功能成品率分析

大规模集成电路（VLSI）使亚微米特征尺寸的大面积集成电路制造以及集成数百万个器件在一芯片上成为可能。然而,缺陷的存在致使电路版图的拓扑结构发生变化,产生IC电路连接错误,导致电路丧失功能,从而影响IC的成品率,特别是功能成品率。文章主要对缺陷的轮廓模型、空间分布模型和粒径分布模型作了介绍;对集成电路成品率的损失机理作了详细论述。最后,详细介绍了功能成品率的分析模型。     

IC制造中真实缺陷轮廓模型的比较

本文对现有的IC制造中真实缺陷轮廓的建模方法进行了比较,得到了一些有意义的结果。该结果为进行有效的集成电路(IC)成品率预报及故障分析提供了有益的借鉴。     

一种红外图像的形态学分形维数估计算法

分形模型是一种适合于描述具有复杂和不规则形状研究对象的数学模型.自从Mandelbrot将抽象的分形概念和现实世界中的许多自然现象联系起来以后,分形的概念和理论已在相当多的科学研究领域得到了应用.本文在形态学领域研究了分形维数的估计方法.根据分形维数估计方法与形态学梯度的关系,研究了形态学分形维数估计的数学模型,进而提出了一种红外图像分形特征的估计算法.与传统的估计算法相比,该算法准确性高,运算速度快,为实时图像分析提供了一种有效的方法.     

硅片缺陷粒径分布的分形特征及动力学模型

本文研究硅片上与光刻工艺相关的尘粒的粒径分布，分析缺陷粒径分布的分形特征，利用缺陷粒径的分布函数得到缺陷粒径体系的分维数，建立缺陷粒径分布的分形模型，同时给出此模型所得参数的物理意义。最后，本文对缺陷粒径变化过程给出了新的动力学模型，并对此进行分析和讨论。揭示光刻缺陷的粒径分布及其动力学成因，为集成电路可制造性设计及功能成品率的精细表征开辟了一条新径。     

基于分形维与缝隙参数的海杂波目标检测

针对分数布朗运动模型在不同尺度上粗糙度相同的缺陷,提出一种将高阶分形特征作为分形维数补充的目标检测算法。该方法将Hurst指数和缝隙特征相结合,分析比较了海杂波和目标的特性。在此基础上,对IPIX雷达实测数据进行实验分析。结果表明,对海杂波背景下的小目标检测,提出的算法比仅基于分形维数的检测算法性能更优。     

利用改进分形特征对SAR图像目标检测方法的研究

改进分形特征是用指数小波在一个尺度上对检测图像滤波,针对特定大小目标用能量关系函数求得各像素点的分形特征。该文研究了利用改进分形特征对SAR图像进行目标检测的方法,分别使用改进特征与扩展分形特征对单一背景和复杂背景条件下的SAR图像进行目标检测,结果表明:改进分形特征能够在这两种背景条件下以更低虚警率检测出全部特定大小的目标,目标空间可分辨性好、位置指示准确;但在复杂背景条件下的检测虚警率比单一背景下的检测虚警率有所上升。     

集成电路硅片上缺陷空间分布的分形表征

本文主要研究集成电路硅片上缺陷的空间分布，在详细考察缺陷空间成团效应的基础上，提出了一个新的描述缺陷空间分布的量－分数维，并建立了一个结构化的模型。用分数和维对缺陷的成团效应及其空间分布进行详细地分析和计算机模拟，并验证了结果的正确性。本文为实现集成电路可制造性设计中的功能成品率精确表征奠定了基础。     

基于分形特征的红外图像识别方法

文中首先对红外图像进行预处理,然后根据分形理论提取了红外图像的９种分形特征,用神经网络进行目标识别。这９种分形特征包括基于分形维数的特征,基于Ｈｕｒｓｔ指数的分形特征和基于缝隙的分形特征。最后进行了计算机仿真实验,实验表明基于分形特征红外图像识别方法是可行的,并取得了较好的结果。     

基于分形特征的高分辨率SAR图像分类

通过大量的实验，研究了3种分形特征提取算法在高分辨率SAR图像分类中的适应情况和彼此的差异性。对分形特征提取的图像量化等级、窗口大小、点对数的确定以及坏值剔除数量进行了深入的研究。在此基础上，总结了适合高分辨率SAR图像地物分类的分形特征提取的一般规律。最后，提出了利用分形特征的统计量作为特征向量，运用模糊C均值算法对图像进行分类，并取得了很好的效果。     

基于分形曲面尺度斜率特征的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的检测方法不能准确、稳定地检测出目标,提出了运用分形曲面尺度斜率特征检测弱小目标的方法。通过实际数据分析可以得出:相比常用的分形维数和分形拟合误差等检测特征,分形曲面尺度斜率特征在表征人造目标与自然背景的差异上更加明显,在抗图像噪声干扰上也更为优异,有着更强的鲁棒性。该方法普遍适用于检测自然环境中的弱小目标,尤其在对空弱小目标方面,检测概率更高。无论背景、飞行姿态、目标类型发生怎样的变化,经本文算法运算后只需一步简易的分割就可以检测出微弱暗小目标。     

低对比度前视红外坦克目标图像检测方法研究

将分形几何学用于低对比度前视红外图像的分割，分析研究了自然场景与人造物体的分形特性随尺度的不同变化，提出并构造一种新的多尺度分形特征矢量，通过Ｋ－均值算法在特征空间中对其进行类聚，从而实现了低对比度前视红外坦克目标图像的准确分割。     

基于分数维的彩色图像检索研究

为使图像检索结果接近人类感知,提高单一特征的检索精度,提出了一种综合特征的图像检索新方法。通过计算图像在HSV颜色空间中各个通道的分形维数,并将分形维数非线性量化,使得分形维数与粗糙度呈近似线性比例关系,以便于与图像的颜色直方图特征相结合实现图像相似匹配计算。实验表明,该方法能够达到较好的检索结果,检索效果在一定程度上符合人眼感知。