论文部分内容阅读
图像是人类获取信息的一个重要来源。各学科的相互融合、相互渗透使得数字图像处理技术得到了飞速发展,图像测量分析技术应用范围日益广泛。随着集成电路由超大规模向甚大规模的发展,对晶体的完美性、电学特性提出更为严格的要求,特别是微区的电特性及其均匀性更引起人们的关注。国内外都开展了关于微区电学参数分布的测试研究,但目前的许多测试方法存在一定的局限性。 改进的范德堡法对微区参数的测试效果优于其它方法,但整个工作的瓶颈在于探针的定位。因此我们将图像测量识别技术引入该测试系统,力求通过对微区图像的测量识别与分析,将探针尖正确定位于理论所要求的微区图形阴影区。对于微区图像的测量识别,首要的问题是采集到高质量的微区图像,然后是图像的分析处理。图像测量系统要求有较高的精度。要提高系统的精度,可以从两方面入手:系统硬件和软件算法。由于系统硬件受各种客观条件的限制,论文中采用软件算法达到改进的目的。 论文首先实现了微区图像的采集,为了增强图像的有用特征,采用灰度级修正和噪声抑制的方法对图像进行了预处理。然后重点讨论了图像测量系统的软件算法。软件算法的一个重要方面是边缘检测算法,被测件边缘点的定位精度直接影响到整个测量的精度,因此研究边缘点的精确定位算法很有实际意义。文中采用了亚像素细分算法。最后对图像测量系统的误差进行了定性分析。 本论文对图像测量系统的软件算法进行了分析比较,得到了适合微区图像识别的通用算法,具有一定的实际应用价值。