【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及半导体制造与检测领域，特别是涉及一种电子显微图像的质量评价方法、产品及设备。
技术介绍
1、在当前的半导体制造与检测领域中，随着半导体器件的微型化、集成度不断提升，对制造工艺的精度和可靠性提出了前所未有的挑战。电子显微镜，尤其是扫描电子显微镜(sem)和透射电子显微镜(tem)，作为半导体材料表征与工艺监控的关键工具，其成像质量直接影响到对半导体结构、缺陷及性能分析的准确性和效率。因此上述显微镜等设备成像得到的电子显微图像需要通过图像质量评价方法来对电子显微图像的清晰度进行量化评估，通常情况下，电子显微图像质量受到主观因素的影响，由于关注点不同，电子显微图像的质量评价体系也会随之变化。
2、当前的图像的质量评价方法通常分为有参考和无参考质量评价，技术区分点在于，评价一张图像的质量状况是否要以其他图像作为参考对照。在一些技术场合中，要求能够在无参照图像的情况下迅速获取图像的绝对质量分数，需要无参考质量评价方法解决这一问题。但是现有的图像的质量评价方法应用于显微镜等设备成像得到的半导体电子显微图像会存在较大问题，一方面是计算像素的梯度只使用横纵方向的梯度对该点梯度进行估计，不够准确；另一方面是使用全图的特征作为质量分数，弱化了具有明显特征的感兴趣区域的分数。
技术实现思路
1、鉴于上述问题，本专利技术提出了一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的电子显微图像的质量评价方法、产品及设备。
2、本专利技术的一个目的是避免对全电子显微图像素进行无差别
3、本专利技术一个进一步的目的是使得计算得到的梯度值更加接近实际的梯度值。
4、本专利技术又一个进一步的目的是降低电子显微图像质量评价所需的计算量和处理时间。
5、本专利技术一个进一步的目的是通过计算选取电子显微图像的最佳对焦位置和参数。
6、特别地，本专利技术提供了一种电子显微图像的质量评价方法，包括：
7、获取待评价的电子显微图像；
8、提取电子显微图像中每个像素对应的梯度值；
9、根据梯度值计算得到电子显微图像中感兴趣区域的像素占比；
10、通过像素占比选取得到感兴趣区域的像素梯度集合，像素梯度集合用于存储感兴趣区域中每个像素对应的梯度值；
11、根据像素梯度集合计算得到像素梯度均值，并将像素梯度均值作为电子显微图像的质量分数。
12、可选地，提取电子显微图像中每个像素对应的梯度值的步骤包括：
13、获取电子显微图像的原始矩阵；
14、确定与电子显微图像的尺寸相适配的梯度算子大小；
15、结合梯度算子大小获取像素在多个预设方向上的梯度算子；
16、对原始矩阵与每个预设方向的梯度算子进行计算得到每个像素对应的梯度值。
17、可选地，对原始矩阵与每个预设方向的梯度算子进行计算得到每个像素对应的梯度值的步骤包括：逐一将原始矩阵和每个梯度算子代入第一预设公式得到每个像素对应的方向梯度集合；在每个方向梯度集合中选取最大的梯度值作为像素对应的梯度值；
18、第一预设公式为：
19、g＝i*a
20、g表示梯度值对应的电子显微图像矩阵，i表示梯度算子对应的梯度算子矩阵，a表示电子显微图像的原始矩阵，*表示卷积运算。
21、可选地，根据梯度值计算得到电子显微图像中感兴趣区域的像素占比的步骤包括：对梯度值进行统计和排序，得到电子显微图像对应的梯度分布图；根据梯度分布图结合第二预设公式计算得到感兴趣区域的像素占比；
22、第二预设公式为：
23、θ＝ε×p(x≤k)
24、θ为电子显微图像中感兴趣区域的像素占比，p(x≤k)为梯度分布图中波峰对应位置的累积分布概率，k为波峰对应的梯度值，ε为预设可调整参数。
25、可选地，根据梯度分布图结合第二预设公式计算得到感兴趣区域的像素占比的步骤之前还包括：
26、判断梯度分布图是否符合长尾分布；
27、若是，则执行根据梯度分布图结合第二预设公式计算得到感兴趣区域的像素占比的步骤；
28、若否，则根据梯度分布图中的曲线生成对应的概率密度函数，并对概率密度函数进行平滑处理，在平滑处理之后再执行根据梯度分布图结合第二预设公式计算得到感兴趣区域的像素占比的步骤。
29、可选地，通过像素占比选取得到感兴趣区域的像素梯度集合的步骤包括：通过第三预设公式结合像素占比确定感兴趣区域的像素梯度集合；
30、第三预设公式为：
31、
32、为感兴趣区域对应的像素梯度集合，为电子显微图像中全部像素对应的像素梯度集合，g为电子显微图像中像素对应的梯度值，p(x≤g)为梯度值g对应的累计分布概率，θ为感兴趣区域的像素占比。
33、可选地，获取待评价的电子显微图像的步骤包括：
34、获取原始电子显微图像；
35、对原始电子显微图像进行预处理，得到待评价的电子显微图像。
36、可选地，对原始电子显微图像进行预处理，得到待评价的电子显微图像的步骤包括：
37、对原始电子显微图像进行降噪处理，从而去除原始电子显微图像中随机噪声；
38、对降噪处理后的原始电子显微图像进行对比度亮度变换，以将原始电子显微图像的值域范围缩放至预设值域范围内，从而得到待评价的电子显微图像。
39、根据本专利技术的另一个方面，还提供了一种计算机程序产品，其包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述任一种的电子显微图像的质量评价方法的步骤。
40、根据本专利技术的又一个方面，还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并在处理器上运行的机器可执行程序，并且处理器执行机器可执行程序时实现上述任一种的电子显微图像的质量评价方法的步骤。
41、本专利技术的电子显微图像的质量评价方法，在获取待评价的电子显微图像之后，首先提取电子显微图像中每个像素对应的梯度值；随后根据梯度值计算得到电子显微图像中感兴趣区域的像素占比；接着通过像素占比选取得到感兴趣区域的像素梯度集合，像素梯度集合用于存储感兴趣区域中每个像素对应的梯度值；最终根据像素梯度集合计算得到像素梯度均值，并将像素梯度均值作为电子显微图像的质量分数。此方法无需通过参照电子显微图像就可以锁定到电子显微图像中最重要的聚焦位置，有效提取电子显微图像中的关键特征区域，从而实现精准的自动对焦，大大提高了计算效率和准确性，并且将感兴趣区域的像素梯度均值作为电子显微图像的质量分数可以进一步保证电子显微图像的质量，还可以降低电子显微图像质量评价所需的计算量和处理时间。
42、进一步地，本专利技术的电子显微图像的质量评价方法，在提取电子显微图像中每个像素对应的梯度值的过程中，会根据电子显微图像的尺寸动态调整梯度算子的大小，保证了算法的泛化性。在计算像素对应的梯度值的过程中，使用了本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电子显微图像的质量评价方法，包括：
2.根据权利要求1所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
3.根据权利要求2所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
4.根据权利要求1所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
5.根据权利要求4所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
6.根据权利要求1所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
7.根据权利要求1所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
8.根据权利要求7所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的电子显微图像的质量评价方法的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并在所述处理器上运行的机器可执行程序，并且所述处理器执行所述机器可执行程序时实现根据权利要求1至8任一项所述的电子显微图像的质量评价方法的步骤。
【技术特征摘要】
1.一种电子显微图像的质量评价方法，包括：
2.根据权利要求1所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
3.根据权利要求2所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
4.根据权利要求1所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
5.根据权利要求4所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
6.根据权利要求1所述的电子显微图像的质量评价方法，其中，
7.根据权利要求1所述的电子显微图像的质...
【专利技术属性】
技术研发人员：马泽锐，杨彩虹，刘成成，韩春营，
申请(专利权)人：东方晶源微电子科技北京股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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