基于离焦模糊参数估计的晶圆离焦图像复原

通过高分辨率晶圆离焦图像获得点扩散函数的离焦模糊参数存在计算量大,复原效率低等问题,为此提出了一种基于光斑图像计算离焦模糊参数的晶圆离焦图像复原方法。首先,对光斑图像进行灰度投影,获取线扩散函数曲线;其次,对线扩散函数曲线进行拟合校正,以获得离焦模糊参数,从而确定点扩散函数;最后,采用二次维纳滤波算法对晶圆离焦图像进行复原。实验结果表明,所提出的估计离焦模糊参数的二次维纳滤波方法对晶圆离焦图像进行复原,能够显著提高晶圆离焦图像的峰值信噪比(PSNR),至少提升了0.74 dB,减轻晶圆离焦图像的模糊程度,突显出图像的细节信息,并且计算量小,从而提高复原效率。

对数功率谱离焦深度法在多光谱成像仪的应用

结合多光谱成像仪的成像特点,提出了一种基于对数功率谱的离焦深度自动对焦方法。以CCD相机为图像传感器,通过主控计算机进行调焦控制与图像处理来实现多光谱成像仪的快速自动对焦。首先,将相机探测器依次处于3个等距位置各采集一幅图像,结合三点判位法判断第二幅图片与准确对焦位置的位置关系。然后,以第二幅图片为参考图片,通过对其对数功率谱的相关计算得到准确的对焦位置。最后,将探测器移动到该计算位置,完成自动对焦过程。实验结果表明,系统对焦位置标准差为±0.159 9mm,最大偏差值控制在0.4mm以内,能够较好地满足系统的实时自动对焦要求。该调焦算法只需3幅图片即可完成自动对焦过程,具有调焦迅速,准确度高等特点。

聚焦形貌恢复方法模型设计（英文）

采用基于拉普拉斯算符聚焦形貌恢复方法,提出了模拟目标深度测量的数值模型。数值模拟的核心是基于通过几何光学预测的理想图像的卷积与透镜广义孔径函数的多色点扩散函数,即用聚焦误差替代抛物线圆柱形貌或高斯函数。该模型可以使用基于聚焦形貌恢复方法的传感器真实组件参数、光源光谱、光学系统离差、相机的光谱灵敏度。提出了光学系统离差(消球差、消色差、色差)对确定目标表面形貌的精确度和可靠性的影响。结果表明,该模型可以有效提高实验效率,缩短时滞,降低成本。