本公开提供了一种测量微纳器件尺寸的方法、装置、设备及存储介质，可以应用于计算机技术领域、图像处理技术领域、精密测量技术领域和微纳加工与表征技术领域。该方法包括：从第一数字图像中截取目标区域，其中，目标区域包括至少两条相互平行的微纳器件的边缘线；对目标区域进行边缘检测，得到与微纳器件对应的M个目标边缘；针对每个目标边缘，根据目标边缘包括的多个点的坐标对全连接神经网络进行训练，得到与目标边缘对应的曲线参数；根据曲线参数，得到M个目标边缘之间的距离。
【技术实现步骤摘要】
本公开涉及计算机、图像处理、精密测量和微纳加工与表征，尤其涉及一种测量微纳器件尺寸的方法、装置、设备、介质和程序产品。
技术介绍
1、在微纳加工中，微米级线宽的器件是十分常见的。传统上，扫描电子显微镜(scanning electron microscope，sem)是用于测量微米级线宽的器件的尺寸常见工具。sem可以提供高分辨率的图像，并通过对图像进行测量来确定线宽。
2、在实现本公开构思的过程中，专利技术人发现相关技术中至少存在如下问题：传统的测量方法无法准确测量微米级线宽的器件的尺寸且测量成本高。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本公开提供了一种测量微纳器件尺寸的方法、装置、设备、介质和程序产品。
2、根据本公开的第一个方面，提供了一种测量微纳器件尺寸的方法，包括：
3、从第一数字图像中截取目标区域，其中，上述目标区域包括至少两条相互平行的上述微纳器件的边缘线；
4、对上述目标区域进行边缘检测，得到与上述微纳器件对应的m个目标边缘，其中，上述m为大于等于2的整数；
5、针对每个上述目标边缘，根据上述目标边缘包括的多个点的坐标对全连接神经网络进行训练，得到与上述目标边缘对应的曲线参数；
6、根据上述曲线参数，得到上述m个目标边缘之间的距离。
7、根据本公开的实施例，上述针对每个上述目标边缘，根据上述目标边缘包括的多个点的坐标对全连接神经网络进行训练，得到与上述目标边缘对应的曲线参数包括：
8、将上述多个点的横坐标作为上述全连接神经网络的输入，将上述多个点的纵坐标作为标签，对上述全连接神经网络进行训练，得到与上述目标边缘对应的曲线参数。
9、根据本公开的实施例，上述曲线参数包括上述曲线的斜率和截距。
10、根据本公开的实施例，上述对上述目标区域进行边缘检测，得到与上述微纳器件对应的m个目标边缘包括：
11、获取与上述目标区域对应的预测高度；
12、对上述目标区域进行灰度转换，得到二维灰度图；
13、对上述二维灰度图进行三维转换，得到三维灰度图，其中，上述三维灰度图的z轴信息为灰度值；
14、根据上述预测高度，利用垂直于上述z轴的平面截取上述三维灰度图，得到上述m个目标边缘。
15、根据本公开的实施例，上述对上述目标区域进行边缘检测，得到与上述微纳器件对应的m个目标边缘包括：
16、对上述目标区域进行灰度转换，得到二维灰度图；
17、计算上述二维灰度图的梯度，得到沿水平方向的梯度矩阵和沿垂直方向的梯度矩阵；
18、根据上述沿水平方向的梯度矩阵和上述沿垂直方向的梯度矩阵，得到梯度强度矩阵和梯度方向矩阵；
19、根据上述梯度强度矩阵和上述梯度方向矩阵，得到m个初始边缘；
20、根据预设阈值对上述m个初始边缘进行细化，得到上述m个目标边缘。
21、根据本公开的实施例，上述根据上述曲线参数，得到上述m个目标边缘之间的距离包括：
22、获取包含比例尺的第二数字图像；
23、根据上述第二数字图像，得到真实尺寸和像素距离之间的比例关系；
24、利用上述曲线参数，计算上述m个目标边缘之间的像素距离；
25、根据上述比例关系和上述像素距离，得到上述m个目标边缘之间的距离。
26、本公开的第二方面提供了一种测量微纳器件尺寸的装置，包括：
27、截取模块，用于从第一数字图像中截取目标区域，其中，上述目标区域包括至少两条相互平行的上述微纳器件的边缘线；
28、第一得到模块，用于对上述目标区域进行边缘检测，得到与上述微纳器件对应的m个目标边缘，其中，上述m为大于等于2的整数；
29、第二得到模块，用于针对每个上述目标边缘，根据上述目标边缘包括的多个点的坐标对全连接神经网络进行训练，得到与上述目标边缘对应的曲线参数；
30、第三得到模块，用于根据上述曲线参数，得到上述m个目标边缘之间的距离。
31、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。
32、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。
33、本公开的第五方面还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
34、根据本公开的实施例，通过从第一数字图像中截取目标区域，目标区域包括至少两条相互平行的微纳器件的边缘线，对目标区域进行边缘检测，得到与微纳器件对应的m个目标边缘，针对每个目标边缘，根据目标边缘包括的多个点的坐标对全连接神经网络进行训练，得到与目标边缘对应的曲线参数，实现利用图像处理和边缘检测技术来测量微纳器件尺寸，通过提取微纳器件轮廓信息并将其作为全连接神经网络的输入，采用回归分析来计算出与微纳器件真实尺寸最接近的结果，得到较准确的微纳器件真实尺寸。这种方法不需要事先了解器件的任何先验知识，可以从整体图像出发，实现对微纳结构线宽的通用测量。同时，在满足精度要求的前提下，该方法还能够实现高速测量。它的算法简单，只需使用光学显微镜和计算机进行硬件实现，无需复杂的机械结构，成本极低，具有广阔的应用前景。
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【技术保护点】
1.一种测量微纳器件尺寸的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对每个所述目标边缘，根据所述目标边缘包括的多个点的坐标对全连接神经网络进行训练，得到与所述目标边缘对应的曲线参数包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述曲线参数包括所述曲线的斜率和截距。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标区域进行边缘检测，得到与所述微纳器件对应的M个目标边缘包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标区域进行边缘检测，得到与所述微纳器件对应的M个目标边缘包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述曲线参数，得到所述M个目标边缘之间的距离包括：
7.一种测量微纳器件尺寸的装置，包括：
8.一种电子设备，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～6中任一项所述的方法。
10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现根据权利要求1～6中任一项所述的方法。
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【技术特征摘要】
1.一种测量微纳器件尺寸的方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述针对每个所述目标边缘，根据所述目标边缘包括的多个点的坐标对全连接神经网络进行训练，得到与所述目标边缘对应的曲线参数包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述曲线参数包括所述曲线的斜率和截距。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标区域进行边缘检测，得到与所述微纳器件对应的m个目标边缘包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述目标区域进行边缘检测...
【专利技术属性】
技术研发人员：石媛媛，孙东东，李傲，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
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