局部连通性追踪的方法以及由其产生的原理图示技术

本发明专利技术涉及一种局部连通性追踪的方法以及由其产生的原理图示，其提供了一种详细描述电路的原理图，所述原理图是从取自电路的多个图像经过反向工程得到的。所述原理图包括至少一个电路元件，所述电路元件在多个图像的至少一个图像中被表示为对象，以便通过在多个图像中的第一图像和第二图像之间进行局部连通性追踪，以确定信号连续性信息。本发明专利技术还公开了追踪多个图像内的连通性以生成原理图的方法。

【技术实现步骤摘要】
局部连通性追踪的方法以及由其产生的原理图示
m本专利技术涉及图像分析技术，更具体地涉及一种在图像拼接中追踪连通性 的方法和装置。
技术介绍
使用高倍率成像技术分析对象时，经常出现所分析的感兴趣区域超出了 成像设备的视野范围的情况。在这种情况下，感兴趣区域以所谓的分步重复 方式成像，由此以网格样式获得多个图像，所述网格样式被组织成相邻图片 之间存在有意重叠的一系列行和列。然后，排列所述图像，以生成感兴趣区 域的合成或拼接。集成电路(Integrated Circuits, IC)的分析是一种需要高倍率图像 拼接的具体情形，其目的包括反向工程、电路分析或质量控制。由于IC通 常包括多个相互连接的电路层，所以整个电路的拼接将会需要来自每个ic 层的图像。然后，使用平移和/或转动运动，通过将待拼接的相邻图像拼合 在一起，单个大的图像或模型就组装而成。这种模型通常可以有两个或三个 维度，其中二维(2D)模型由IC内单个水平面的拼接构造而成，而三维(3D) 模型由IC内不同水平面的拼接构造而成。已经开发出很多由拼接生成2D/3D模型的技术。如果给定一对彼此之间 有重叠的图像，通常可以使用所谓成对配准(pair-wise registration)的 步骤将它们拼合在一起，所述成对配准步骤是本领域中众所周知的技术。通 过使配准误差最小化，成对配准被用来数字化地在共有平面上将图像拼合在 一起。通过计算成对图像的相对图像坐标，并且通过选择两个图像之间的单 个成对对应点，成对配准完成上述图像拼合。通过将类^l技术应用到另一个 图像和前面已配准的图像对，可以使更多图像成对配准。通过使用L. Brown 的论文"A survey of image registration techniques" (ACM Computing Surveys, Vol 24， Issue 4， 1992)中所描述的技术，就能够完成所述配准。然而，当拼接中有多于三个图像时，使用上面提到的技术是有缺点的。 例如，如果有四个图像，例如图像1 4其中每个图像位于正方形的角落， 就有四个重叠区域需要对准。人们可能会只使用平移，理想地拼合图像对(1，2)和(1， 3)的接缝。然而，这样做不会拼合接缝(2， 4)禾P (3， 4)。根 据图像4的位置，通常只有图像对(2， 4)和(3， 4)之一能够无误差地对 准。如果只有一对图像对能够对准，可以执行光束法平差(bundle adjustment)步骤找出可接受的误差分布，以使每个重叠区域中的误差处于 一定的容限范围内。简而言之，光束法平差步骤应用能量最小化技术以选择恰当的图像转 换，其中对于所有重叠区域，全部(例如总和或最大值)对准误差被全局性 地最小化。对于只允许图像在X和Y方向运动的所述二维网格，可以使用简 单的最小二乘法步骤。光束法平差技术不仅可以用于生成模型，而且还可以用于检测重叠区 域，在所述区域中对准信息将过多的误差引入模型。所述光束法平差技术的 实施方法可以在由Vyacheslav Zavadsky等公开的第2006/0257051号申请 人共同未决的美国专利申请中找到。虽然大多数有关光束法平差的文献涉及在移动照相机的情况下生成 2D/3D模型的更复杂问题，但是，如文献B. Triggs， A. Zisserman和R. Szeliski 编著的 《 Vision Algorithms:Theory & Practice 》 (Springer - Verlag， 2000)中的 B. Triggs， P. Mclauchlan， R. Hartley 禾口 A. Fitzgibbon的文章 "Bundle Adjustment - A Modern Synthesis" 所述，在数学缩减至模型后，相同的方法可以用于生成图像拼接的全局拼合。当图像对描述处于高度重复区域、如内存阵列内的对象时，将图像拼合 在一起变得更加复杂。在这种情况下，区别特征可能太小或被全部噪点 (noise)掩盖。在拼合涉及一对以上的图像的情况下，或者如果图像已被移动中的照相 机捕获，简单的成对拼合就不再适合了。可以实施更加复杂的方法，如找到 足够数量的对应特征并实施随机抽样一致性(Random Sample Consensus, RANSAC)技术以消除错误的配对。如文献〃Recognizing Panoramas" M.Brown, D. G. Lowe. Proceedings of the 9th International Conference on Computer Vision (ICCV2003), 1218-1225所概括的，能量最小化问题， 下称为光束法平差方法，被解决用来生成拼合所有图像的全部2D或3D模型。在3D对象的成像是在对象或照相机正在移动时实施的情况下，建模可 能需要运行复杂的立体视觉算法，以形成被拼合对象的3D模型。然而，对 本领域技术人员是显而易见的是，建立模型的计算需求量会变得非常大。对 于IC，由于制造方法的改进，最小特征尺寸在不断地减小。这些减小反过来 增加了必须对准以生成所需2D/3D模型的图像的数量。因此，生成全局2D/3D 模型所需的计算资源也变得很大。另外，存在相当大的整体实施的复杂性， 这包括以下因素比如要考虑相当多的研究级工程，以及对图像处理、能量 最小化(光束法平差)和稳健统计领域的熟悉程度。因此，电路分析的替代 方法很快变得很重要。至此的讨论已经考虑到了用于电路的2D/3D模型的生成。对于IC，还 存在给整个模型中的信号连续性提供连通性追踪的第二阶段。现有的各种己 知技术采用了如下的方法，即首先构造IC的2D/3D模型，然后追踪连通性。 通常，所生成的2D/3D模型的精确度将决定连通性追踪是否需要手动干预， 或者以自动方式完成是否有利。图l示出了一个现有技术的典型方法。总的来说，方法100提供了已对 准图像的2D/3D模型，然后追踪整体模型的连通性。在步骤102，对每个图 像进行对象检测。循环103重复步骤102，直到对所有图像都进行了对象检 测。完成循环103后，随后的步骤106将生成所有已对准图像的合成2D或 3D模型。接着，根据对准图像的合成2D或3D模型，在步骤108生成对象的 合成模型。作为最后一步，在步骤110将追踪对象间的任何连通性。虽然方法100的大多数实施方式是对每个图像独立地执行步骤102，但 可选择地是，也可以在步骤106中生成的已对准模型上进行对象检测。在这 种情况下，步骤102和循环103可以合并为一步，即在步骤106所生成的对 准模型中进行对象检测的步骤。在现有技术中，步骤106如何进行实施还可以有各种变化。作为步骤 106的可选实施方法，图2示出了一种生成2D或3D模型的现有方法200。在步骤106中执行重叠图像对的成对配准。通过循环207，对每个重叠图像 对重复步骤206。为了进行对准校正，在步骤208执行光束法平差。对每个 图像拼接，通过循环209重复方法200。 一旦图像被对准，就可在步骤212 确定每个拼接之间的对准点。对每对重叠的拼接，通过循环213重复上述步 骤。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种详细描述集成电路，即ＩＣ的原理图，所述原理图是从多个ＩＣ的图像经过反向工程得到的，所述原理图包括：　至少一个表示为对象的电路元件，所述对象的一部分处于多个图像中的至少一个图像中；　至少一个位置属性，所述位置属性指定了所述电路 元件在ＩＣ中的位置，所述至少一个位置属性与所述电路元件相关联；以及　信号连续性信息，所述信号连续性信息是通过多个图像的第一图像和第二图像之间的局部连通性追踪予以确定的。

【技术特征摘要】
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【专利技术属性】
技术研发人员：爱德华凯斯，维亚切斯拉夫L萨瓦德斯基，
申请(专利权)人：英赛特半导体有限公司，
类型：发明
国别省市：CA[加拿大]