一种用于半导体检测的显微线扫成像系统及其控制方法与流程

本技术涉及半导体检测，更具体的说，本技术涉及一种用于半导体检测的显微线扫成像系统及其控制方法。

背景技术：

1、显微线扫描成像方法是一种用于半导体检测和研究的高分辨率成像技术，该方法利用高分辨率的成像能力，可以观察半导体材料和器件的微观结构和性能特征，显微线扫描成像方法广泛应用于半导体工业，用于研究晶体材料、探测缺陷、验证工艺、开发新器件等。

2、显微线扫描成像系统采用具有极高像素密度的探测器，这些探测器可以捕捉微小尺度的特征，例如纳米级的缺陷或结构，与传统的全景或点扫描显微镜不同，显微线扫描成像系统使用线扫描模式，通过在半导体样品上移动线状探测器，可以快速地生成整个半导体样品区域的高分辨率图像，系统通常支持不同的成像模式，包括透射电子显微镜（tem）和扫描电子显微镜（sem）等，显微线扫描成像系统采集到的图像可以通过图像处理和分析软件进行后期处理。这些工具可以用于检测缺陷、测量尺寸、分析晶体结构等。

3、在现有技术中，高分辨率的线扫描成像需要较长的时间，这会对半导体生产和检测效率产生影响，并且显微线扫描成像系统中的高分辨率半导体检测图像的图像数据量庞大，因此在通过半导体检测图像对半导体进行检测时，存在检测效率低下的问题。

技术实现思路

1、本技术提供一种用于半导体检测的显微线扫成像系统及其控制方法，以解决显微线扫描成像系统通过半导体检测图像对半导体进行检测时，检测效率低下的技术问题。

2、为解决上述技术问题，本技术采用如下技术方案：

3、第一方面，本技术提供一种用于半导体检测的显微线扫成像系统的控制方法，包括如下步骤：

4、对显微线扫成像系统中高分辨率的半导体检测图像进行分块，得到半导体检测图像块集；

5、确定所述半导体检测图像块集中每个半导体检测图像块的特征剧烈度，通过所有半导体检测图像块的特征剧烈度确定半导体检测图像块集的特征剧烈度，进而确定半导体检测图像块子集；

6、确定所述半导体检测图像块子集中每个半导体检测图像块的细节容量系数，根据各个半导体检测图像块的细节容量系数确定待压缩的半导体检测图像块子集；

7、对所述待压缩的半导体检测图像块子集进行图像压缩，得到压缩半导体检测图像；

8、通过所述压缩半导体检测图像中每个像素点的陡峭特征确定压缩半导体检测图像的细微波动度，当所述细微波动度高于预设波动阈值时，对所述压缩半导体检测图像进行图像分析，进而得到半导体的检测结果。

9、在一些实施例中，确定所述半导体检测图像块集中每个半导体检测图像块的特征剧烈度具体包括：

10、确定每个半导体检测图像块的特征凹凸度；

11、获取半导体检测图像的预设压缩比率；

12、对于半导体检测图像块集中每个半导体检测图像块，确定半导体检测图像块的行大小，获取该个半导体检测图像块中所有半导体检测像素点的像素值；

13、通过所述预设压缩比率、该个半导体检测图像块的特征凹凸度、该个半导体检测图像块的行大小和该个半导体检测图像块中所有半导体检测像素点的像素值确定该个半导体检测图像块的特征剧烈度，进而确定每个半导体检测图像块的特征剧烈度，其中，所述特征剧烈度根据下述公式确定：

14、

15、其中，表示半导体检测图像块集中第个半导体检测图像块的特征剧烈度，表示半导体检测图像块集中第个半导体检测图像块的特征凹凸度，表示第个半导体检测图像块的行大小，表示第个半导体检测图像块中第个半导体检测像素点的像素值，表示半导体检测图像的预设压缩比率。

16、在一些实施例中，通过所有半导体检测图像块的特征剧烈度确定半导体检测图像块集的特征剧烈度是将半导体检测图像块集中所有半导体检测图像块的特征剧烈度的均值作为半导体检测图像块集的特征剧烈度。

17、在一些实施例中，确定半导体检测图像块子集具体包括：

18、对于半导体检测图像块集中的所有半导体检测图像块，将半导体检测图像块的特征剧烈度与半导体检测图像块集的特征剧烈度进行比较，进而将所有特征剧烈度小于半导体检测图像块集的特征剧烈度的半导体检测图像块作为半导体检测图像块子集。

19、在一些实施例中，根据各个半导体检测图像块的细节容量系数确定待压缩的半导体检测图像块子集具体包括：

20、将半导体检测图像块子集中各个半导体检测图像块按照细节容量系数大小进行降序排列，得到半导体检测图像块序列；

21、将所述半导体检测图像块序列中的前x个半导体检测图像块作为待压缩的半导体检测图像块子集。

22、在一些实施例中，对所述待压缩的半导体检测图像块子集进行图像压缩，得到压缩半导体检测图像具体包括：

23、对待压缩的半导体检测图像块子集进行图像压缩，得到压缩半导体检测图像块子集；

24、将所述压缩半导体检测图像块子集替换半导体检测图像块集中对应的半导体检测图像块，得到压缩半导体检测图像。

25、在一些实施例中，通过所述压缩半导体检测图像中每个像素点的陡峭特征确定压缩半导体检测图像的细微波动度具体包括：

26、确定压缩半导体检测图像中每个像素点的横向陡峭特征和纵向陡峭特征；

27、确定压缩半导体检测图像的行大小和列大小；

28、通过所述每个像素点的横向陡峭特征和纵向陡峭特征、所述压缩半导体检测图像的行大小和列大小确定压缩半导体检测图像的细微波动度，其中，所述细微波动度根据下述方式确定：

29、

30、其中，表示压缩半导体检测图像的细微波动度，、分别表示压缩半导体检测图像的行大小和列大小，表示压缩半导体检测图像中坐标为的半导体检测像素点，表示半导体检测像素点的横向陡峭特征，表示半导体检测像素点的纵向陡峭特征。

31、第二方面，本技术提供一种用于半导体检测的显微线扫成像系统，包括有控制单元，所述控制单元包括：

32、半导体检测图像块集获取模块，用于对显微线扫成像系统中高分辨率的半导体检测图像进行分块，得到半导体检测图像块集；

33、半导体检测图像块子集确定模块，用于确定所述半导体检测图像块集中每个半导体检测图像块的特征剧烈度，通过所有半导体检测图像块的特征剧烈度确定半导体检测图像块集的特征剧烈度，进而确定半导体检测图像块子集；

34、待压缩半导体检测图像块子集确定模块，用于确定所述半导体检测图像块子集中每个半导体检测图像块的细节容量系数，根据各个半导体检测图像块的细节容量系数确定待压缩的半导体检测图像块子集；

35、半导体检测图像压缩模块，用于对所述待压缩的半导体检测图像块子集进行图像压缩，得到压缩半导体检测图像；

36、半导体检测结果确定模块，用于通过所述压缩半导体检测图像中每个像素点的陡峭特征确定压缩半导体检测图像的细微波动度，当所述细微波动度高于预设波动阈值时，对所述压缩半导体检测图像进行图像分析，进而得到半导体的检测结果。

37、第三方面，本技术提供一种计算机设备，所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器用于从所述存储器中调用并运行所述计算机程序，使得所述计算机设备执行上述的用于半导体检测的显微线扫成像系统的控制方法。

38、第四方面，本技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令或代码，当指令或代码在计算机上运行时，使得计算机执行时实现上述的用于半导体检测的显微线扫成像系统的控制方法。

39、本技术公开的实施例提供的技术方案具有以下有益效果：

40、本技术提供的一种用于半导体检测的显微线扫成像系统及其控制方法中，对超大像素显微线扫成像得到高分辨率的半导体检测图像进行分块，得到半导体检测图像块集；确定所述半导体检测图像块集中每个半导体检测图像块的特征剧烈度，通过所有半导体检测图像块的特征剧烈度确定半导体检测图像块集的特征剧烈度，进而确定半导体检测图像块子集；确定所述半导体检测图像块子集中每个半导体检测图像块的细节容量系数，根据各个半导体检测图像块的细节容量系数确定待压缩的半导体检测图像块子集；对所述待压缩的半导体检测图像块子集进行图像压缩，得到压缩半导体检测图像；通过所述压缩半导体检测图像中每个像素点的陡峭特征确定压缩半导体检测图像的细微波动度，当所述细微波动度高于预设波动阈值时，对所述压缩半导体检测图像进行图像分析，进而得到半导体的检测结果。

41、本技术中，首先，通过分块处理和显微线扫成像，可以获取详细的半导体信息，将半导体检测图像图像分块可以并行处理多个半导体检测图像块，这有助于提高半导体的检测和半导体检测图像的分析过程，其次，通过确定特征剧烈度，可以识别半导体检测图像块包含的半导体细节特征或可能的缺陷，通过确定半导体检测图像块子集，可以降低图像处理的复杂性，有助于提高对半导体的检测效率，然后，通过确定细节容量系数，可以量化半导体检测图像块中的信息含量和密度，通过选择细节容量系数较高的半导体检测图像块进行压缩，可以快速处理高分辨率的半导体检测图像，进而，通过确定压缩半导体检测图像，可以减少半导体检测需要处理的图像数据量，最后，通过仅在细微波动度高于波动阈值时执行对压缩半导体检测图像的分析，可以有效地利用计算资源，有效提高显微线扫描成像系统通过半导体检测图像对半导体进行检测的检测效率。