在过去的半个多世纪,集成电路产业依照摩尔定律不断向前发展。作为超大规模集成电路制造中图形转移的关键部分,光刻工艺的作用越来越显得举足轻重。近几年,半导体主流制造技术已从90nm,65nm等节点前进到40nm,28nm,20nm甚至更低。更小的特征尺寸需要更先进的制造工艺、更严格的制造环境以及更少的制造缺陷。新工艺技术的引入以及制造环境因素开始剧烈地影响光刻工艺的过程,使得光刻图形出现新的缺陷。研究集成电路晶圆(Wafer)的光刻图形缺陷问题就成为现代半导体产业的一个重要课题。光刻图形缺陷是指在光刻结束之后,晶圆上得到的图形与设计的图形之间,超出允许范围的差异。特征尺寸进入纳米级之后,光刻图形缺陷对集成电路成品率的影响已经非常严重。在光刻步骤完成后,对晶圆进行光刻图形缺陷检查是提高集成电路成品率的一个重要手段。扫描式电子显微镜(Scanning Electron Microscope, SEM)图像是观察晶圆表面拓扑结构、发现光刻图形缺陷的重要依据。通过重建SEM图像,对图像进行二值化分析,是下一步光刻图形尺寸测量和缺陷检查的基础。本文探讨了光刻工艺、图形缺陷、SEM图像和一部分图像预处理手段的基础,并针对扫描式电子显微镜产生的晶圆表面灰度图像重建问题,研究了根据图像边缘信息进行处理的方式,提出一种利用图像边缘的梯度信息和统计学方法进行SEM图像重建的方法。用直方图分析SEM图像的噪声组成,通过滤波去噪过程,用Kirsch算子分析图像的梯度信息,再利用图像外边缘的梯度大于内边缘的梯度特性,对每一个区域进行分类统计,根据统计信息进行最后的图像填充。实验结果表明,该算法相比边缘提取算法,在同一扫描区域下,对高分辨率的图像,在稳定性不变的前提下,自动化程度更高；对低分辨率的图像,该算法则有效避免了边缘提取失败的影响,提高了图像重建的成功率。同时针对不同类型的SEM图像,本算法也有一定的适用性。