基于LS空间的IC真实缺陷图像的分割

在对集成电路(IC)真实缺陷进行分类与识别时,IC缺陷图像分割是非常重要的一步.本文提出一种新的IC缺陷图像分割方法.该方法首先将IC缺陷图像由RGB空间转换到HLS空间,然后根据IC缺陷图像背景像素的L及S值的分布,设计LS空间上的分段线性判别函数及聚类准则,最后由聚类准则完成IC真实缺陷图像的分割.实验结果表明,本文方法不仅可分割背景一致的IC图像,而且对背景不一致的图像也可获得满意的分割效果.从而为真实缺陷的分类与识别奠定了可靠基础.

IC真实缺陷的骨架提取方法

在集成电路制造中,光刻工艺(尤其是工艺引入的缺陷)直接影响生产的成品率.光刻工艺涉及的缺陷形状多种多样,提取缺陷并将之分类对于提高电路制造成品率是重要的.由于缺陷的骨架是描述缺陷形状及识别缺陷的重要特征,故提出一种集成电路真实缺陷骨架的提取方法,通过定义LS空间的特征值聚类分割集成电路彩色图像,使用小波分解分割集成电路灰度图像,然后基于数学形态学方法滤除分割图像的噪音并提取出缺陷的骨架.实验结果表明该方法使集成电路真实缺陷形状描述简单,从而为缺陷检测与分类提供了准确的依据.