用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法、装置和系统与流程

1.本公开涉及半导体技术领域，尤其涉及一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法、装置和控制系统以及非易失性计算机可读存储介质。


背景技术：

2.在半导体芯片生产制造过程中，良率检验是必不可少的环节。良率通常是工艺改善最重要的指标，是检验各大foundry和idm实力的重要标准。良率检测通常将两张或以上不同die的图像进行比较。理想情况下晶圆上不同die的图像应该完全一样，而实际生产中由于缺陷的存在导致不同die的图像会有不同，这些图像上的不同点即被识别为缺陷。
3.当前普遍的缺陷检测算法首先需要将不同die的图片对齐，而图像对齐算法主要依赖于原图信息。由于各种噪声和设备在不同时间段会对成像参数造成波动影响，原图质量易受噪声和设备波动影响，导致发生图像对齐失败的情况，使得无法顺利进行后续良率检测的工作，从而降低图像对齐的准确率。
4.同时，目前缺陷检测流程在图像对齐过后，不会对对齐结果进行检查。其次，在大面积出现缺陷的情况下，由于缺陷的存在也会影响图像对齐算法的特性。
5.另外，普遍的对齐流程通常采用一种单一的对齐算法。由于不同算法原理的侧重点不同，难免在特定情况下性能显著下降，造成对齐失败。以及，通常度量图像信息量大小的量为信息熵，对上千张图片实验的结果表明，利用信息熵很难判断图像是否对齐，不同组图像的差值图像的信息熵和图像是否对齐关联并不明显。
6.此外，现有技术在图像对齐环节通常主要依赖于原图，或经过简单模糊化滤波后的图像。无法将图像整体的亮暗不均匀消除。在大量出现缺陷的情况下也无法将缺陷影响剔除。另外，传统方法缺乏对图像对齐结果的评估，因此无法交叉使用两种或以上对齐算法，减小对齐不成功比例。


技术实现要素：

7.有鉴于此，本公开提出了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法、装置和控制系统以及非易失性计算机可读存储介质，意在提高缺陷检测过程中图像对齐的成功率，尤其在比较图片中大面积发生缺陷的情况下和图像受噪声影响质量下降，或整体明暗不均匀的情况的图像对齐成功率。本发明利用傅里叶变换滤波后的图像进行对齐，并根据两幅图像的差值来判断对齐是否成功，具备准确的判断图像是否对齐的能力，可以将两种或以上对齐算法交叉使用，发挥各自优势，从而大幅提升对齐算法的准确率。
8.根据本公开的一方面，提供了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法，包括如下步骤：
9.s100、获取原图，对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像；
10.s200、获取所述滤波图像，采用对齐算法将所述滤波图像进行对齐处理，获得模板图像；
11.s300、将所述模板图像与预设参考图像进行图像减法运算，获得差值图像；
12.s400、计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果。
13.在一种可能的实现方式中，可选地，在步骤s100中，所述对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像，包括：
14.s110、将所述原图进行傅里叶变换到频谱空间，获得频谱图像；
15.s120、将所述频谱图像输入高斯带通滤波器并对其图像频谱进行过滤，获取过滤频谱图像，其中，所述高斯带通滤波器的具体形式如下：
[0016][0017]
其中：
[0018]
d(u,v)是频谱空间到原点的距离，
[0019]
d0是通过频带的中心频率，w是频带的宽度
[0020]
(u,v)是傅里叶变换后频谱图像的像素坐标，频谱图像中心点像素为坐标原点；
[0021]
s130、接收所述过滤频谱图像，并将所述过滤频谱图像经过傅里叶反变换处理，获得所述滤波图像。
[0022]
在一种可能的实现方式中，可选地，在步骤s300中，所述将所述模板图像与所述参考图像进行相减，获得差值图像，包括：
[0023]
获取步骤s200中进行对齐处理后的对齐结果；
[0024]
接收所述对齐结果，按照所述对齐结果移动所述模板图像并获取模板平移图像；
[0025]
将所述模板平移图像与所述参考图像进行相减，获得差值图像。
[0026]
在一种可能的实现方式中，可选地，在步骤s400中，所述计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果，包括：
[0027]
获取所述差值图像灰度值，并计算其方差；
[0028]
将所述方差与预设值进行对比判断：若所述方差小于所述预设值，则图像对齐成功；若所述方差大于所述预设值，则图像对齐失败，按照预设对齐处理方法再次对齐；
[0029]
获取并输出比对判断结果。
[0030]
根据本公开的另一方面，提供了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理装置，包括依次电性连接的原图滤波处理模块、对齐处理模块、差值图像获取模块和方差计算与判断模块，其中，
[0031]
原图滤波处理模块：用于获取原图，对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像；
[0032]
对齐处理模块：用于获取所述滤波图像，采用对齐算法将所述滤波图像进行对齐处理，获得模板图像；
[0033]
差值图像获取模块：用于将所述模板图像与预设参考图像进行图像减法运算，获得差值图像；
[0034]
方差计算与判断模块：用于计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果。
[0035]
在一种可能的实现方式中，可选地，所述原图滤波处理模块包括：
[0036]
过滤频谱图像获取模块、用于将所述原图输入高斯带通滤波器并对其图像频谱进
行过滤，获取过滤频谱图像，其中，所述高斯带通滤波器的具体形式如下：
[0037][0038]
其中：
[0039]
d(u,v)是频谱空间到原点的距离，
[0040]
d0是通过频带的中心频率，w是频带的宽度
[0041]
(u,v)是傅里叶变换后频谱图像的像素坐标，频谱图像中心点像素为坐标原点；
[0042]
频谱图像反变换处理模块：用于接收所述过滤频谱图像，并将所述过滤频谱图像经过傅里叶反变换处理，获得所述滤波图像。
[0043]
在一种可能的实现方式中，可选地，所述差值图像获取模块包括
[0044]
对齐结果获取模块：用于获取步骤s2中进行对齐处理后的对齐结果；
[0045]
图像平移模块：用于接收所述对齐结果，按照所述对齐结果移动所述模板图像并获取模板平移图像；
[0046]
图像相减处理模块：用于将所述模板平移图像与所述参考图像进行相减，获得差值图像。
[0047]
在一种可能的实现方式中，可选地，所述方差计算与判断模块包括：
[0048]
方差计算模块：用于获取所述差值图像灰度值，并计算其方差；
[0049]
方差对比判断模块：用于将所述方差与预设值进行对比判断：若所述方差小于所述预设值，则图像对齐成功；若所述方差大于所述预设值，则图像对齐失败，按照预设对齐处理方法再次对齐；
[0050]
输出模块：用于获取并输出比对判断结果
[0051]
根据本公开的另一方面，还提供了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法控制系统，包括：
[0052]
处理器；
[0053]
用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0054]
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现上述所述的用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法。
[0055]
根据本公开的另一方面，还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述所述的方法。
[0056]
本技术的技术效果：
[0057]
本发明通过获取原图，对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像；获取所述滤波图像，采用对齐算法将所述滤波图像进行对齐处理，获得模板图像；将所述模板图像与预设参考图像进行图像减法运算，获得差值图像；计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果。能够提高缺陷检测过程中图像对齐的成功率，尤其在比较图片中大面积发生缺陷或图像受噪声影响质量下降或整体明暗不均匀的情况的情况下。本发明利用傅里叶变换滤波后的图像进行对齐，并根据两幅图像的差值来判断对齐是否成功，具备准确的判断图像是否对齐的能力，由于滤波去掉图像对齐中不必要的细节，和利用差值图像对对齐结果的准确判断，进而可以交叉使用多种对齐算法，发挥各自优势，本发明的图像对齐算法成功率显著提升，从而大幅提升对齐算法的准确率。
[0058]
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本公开的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
[0059]
包含在说明书中并且构成说明书的一部分的附图与说明书一起示出了本公开的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本公开的原理。
[0060]
图1示出为本发明用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法的实施流程示意图；
[0061]
图2示出为本发明待处理的芯片原die图像；
[0062]
图3示出为本发明中经过带通滤波后的图像；
[0063]
图4示出为本发明中两幅对齐图像的差值图像；
[0064]
图5示出为本发明中两幅未对齐图像的差值图像
[0065]
图6示出为本发明两幅对齐图像像素差值的分布(已减去平均值)；
[0066]
图7示出为本发明两幅未对齐图像像素差值的分布(已减去平均值)。
具体实施方式
[0067]
以下将参考附图详细说明本公开的各种示例性实施例、特征和方面。附图中相同的附图标记表示功能相同或相似的元件。尽管在附图中示出了实施例的各种方面，但是除非特别指出，不必按比例绘制附图。
[0068]
在这里专用的词“示例性”意为“用作例子、实施例或说明性”。这里作为“示例性”所说明的任何实施例不必解释为优于或好于其它实施例。
[0069]
另外，为了更好的说明本公开，在下文的具体实施方式中给出了众多的具体细节。本领域技术人员应当理解，没有某些具体细节，本公开同样可以实施。在一些实例中，对于本领域技术人员熟知的方法、手段、元件和电路未作详细描述，以便于凸显本公开的主旨。
[0070]
实施例1
[0071]
如图1所示，根据本公开的一方面，提供了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法，包括如下步骤：
[0072]
s100、获取原图，对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像；
[0073]
图2示出为芯片原die图像，首先将原图进行傅里叶频谱空间的带通滤波。
[0074]
在频谱空间使用高斯滤波器，滤掉图像的低频和高频成分，得到原图像经过带通滤波处理后的图像，即滤波图像。滤掉傅里叶频谱空间的高频成分能够显著降低噪声和缺陷对最终对齐结果的影响。
[0075]
具体的，将原图进行傅里叶变换，得到频谱图像(该尺寸大小和原图相同)。然后对频谱图像进行带通滤波处理，即抑制低频和高频部分(具体抑制方法采用高斯滤波器，后续有详细描述)，保留中间频带部分。随后将带通滤波处理后的频谱图像进行反傅里叶变换，得到原图像经过带通滤波处理后的图像(滤波图像)。滤波图像和原图像相比只有大致轮廓，缺少了原图像的细节部分。
[0076]
由于检测设备参数的波动，各类随机的图像噪声会降低对齐算法的性能，经常会造成不同图之间，或者一幅图的不懂区域亮暗不均匀。因此，滤掉傅里叶频谱空间的低频成
分能有效减少亮暗不均匀对图像质量的影响。
[0077]
s200、获取所述滤波图像，采用对齐算法将所述滤波图像进行对齐处理，获得模板图像；
[0078]
本发明利用傅里叶变换滤波后的图像进行对齐，并根据两幅图像的差值来判断对齐是否成功，综合使用对齐算法对所述滤波图像进行对齐处理，进而可以交叉使用多种对齐算法，发挥各自优势，本发明的图像对齐算法成功率显著提升，从而大幅提升对齐算法的准确率。
[0079]
根据上述对齐算法处理后，获得一个模板图像，模板图像为带通滤波后的图像，为滤波图像经过对齐处理得到的图像。
[0080]
s300、将所述模板图像与预设参考图像进行图像减法运算，获得差值图像；
[0081]
预设参考图像预先设定好，参考图像可以根据理论值计算并从图像图库中选取一张作为图像减法运算的参照图，以此用来作差值计算；或者根据计算机仿真的标准图像，选择一张作为图像减法运算的参照图，具体由用户选择。
[0082]
将所述模板图像与所述参考图像进行相减，相减即是将模板图像平移后，将模板图像和参考图像的像素的亮度值进行相减，得到一张差值图像。
[0083]
通过对对齐后图像做差值，并对差值图像进行检验，判断图像是否对齐的方法。两张图像经对齐重叠做差值后，所得重叠部分的图像应该是一张均匀没有任何信息的图片，任何对齐失败所得的差值图像都会明显带有原图像的信息图案。因此从差值图像判断图像是否完全对齐重叠的关键是识别差值图是否均匀无原图像信息。
[0084]
本实施例，模板图像和参考图像都进行带通滤波处理，然后将带通滤波后的图像运用传统算法进行对齐。
[0085]
s400、计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果。
[0086]
现有技术中，通常度量图像信息量大小的量为信息熵。对上千张图片实验的结果表明，利用信息熵很难判断图像是否对齐，不同组图像的差值图像的信息熵和图像是否对齐关联并不明显。
[0087]
因此，本实施例，通过计算所述差值图像的方差，用相减后图像的重叠部分的差值图像的方差来判断图像是否对齐。其中差值图像由带通滤波后的图像即模板图像对参考图像相减得来，由于带通滤波后，图像亮度均匀，而且随机噪声和缺陷被抑制，得出的差值图像灰度值近似正太分布切方差相对较小。
[0088]
通过计算滤波后差值图像灰度值的方差来判断图像对齐结果是否正确，若图像未对齐，差值图像有明显原图像图案信息，其灰度值方差会相对变大。如果方差小于预先设定好的阈值，则图像对齐结果正确，否则图像对齐不成功，可以运用其他对齐算法，或更换模板图像的模板区域再次进行对齐。
[0089]
预设值可以通过样本检测，并选择合适的方差作为阈值的方式进行确定；也可以通过用户根据检测项目/环境/其他因素等确定。对三千组图片滤波对齐，随后检查差值图像灰度值方差发现，其中少数未对齐图像的方差显著大于对齐图像。因此，通过此样本选择方差阈值用来判断图像是否对齐相对容易，而且结果判断在一定范围内对阈值并不敏感。
[0090]
这样，本发明通过获取原图，对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像；获取所述
滤波图像，采用对齐算法将所述滤波图像进行对齐处理，获得模板图像；将所述模板图像与预设参考图像进行图像减法运算，获得差值图像；计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果。能够提高缺陷检测过程中图像对齐的成功率，尤其在比较图片中大面积发生缺陷或图像受噪声影响质量下降或整体明暗不均匀的情况的情况下。本发明利用傅里叶变换滤波后的图像进行对齐，并根据两幅图像的差值来判断对齐是否成功，具备准确的判断图像是否对齐的能力，由于滤波去掉图像对齐中不必要的细节，和利用差值图像对对齐结果的准确判断，进而可以交叉使用多种对齐算法，发挥各自优势，本发明的图像对齐算法成功率显著提升，从而大幅提升对齐算法的准确率。
[0091]
如图3所示，在一种可能的实现方式中，可选地，在步骤s100中，所述对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像，包括：
[0092]
s110、将所述原图进行傅里叶变换到频谱空间，获得频谱图像；
[0093]
s120、将所述频谱图像输入高斯带通滤波器并对其图像频谱进行过滤，获取过滤频谱图像，其中，所述高斯带通滤波器的具体形式如下：
[0094][0095]
其中：
[0096]
d(u,v)是频谱空间到原点的距离，
[0097]
d0是通过频带的中心频率，w是频带的宽度
[0098]
(u,v)是傅里叶变换后频谱图像的像素坐标，频谱图像中心点像素为坐标原点；
[0099]
s120、接收所述过滤频谱图像，并将所述过滤频谱图像经过傅里叶反变换处理，获得所述滤波图像。
[0100]
如图3所示，图2的原图像由上一步带通滤波处理后的过滤频谱图像经过傅里叶反变换得到，该图像即为经过带通滤波处理后的图像(滤波图像)。
[0101]
可以对比发现，此图像与原图像相比只有原图像的大致轮廓信息，原图像的细节信息已经丢失。之所以利用带通滤波处理图像是因为对齐两张图像只需要将图像的大致轮廓相互对齐即可。过多的细节在通常对齐算法中经常会影响迷惑传统对齐算法，进而得到错误结果。因为传统算法会聚焦于图像细节噪声，试图将图像细节甚至噪声对齐而忽略了图像大概轮廓的对齐。
[0102]
在一种可能的实现方式中，可选地，在步骤s300中，所述将所述模板图像与所述参考图像进行相减，获得差值图像，包括：
[0103]
获取步骤s200中进行对齐处理后的对齐结果；
[0104]
接收所述对齐结果，按照所述对齐结果移动所述模板图像并获取模板平移图像；将滤波图像运用常用的对齐算法进行对齐处理，获得模板图像，根据对齐结果移动模板图像，得到模板平移图像。
[0105]
将所述模板平移图像与所述参考图像进行相减，获得差值图像。此处的差值图像是滤波后图片相减得到的差值图像。
[0106]
对模板图像和参考图像都进行带通滤波处理，然后将带通滤波后的图像运用传统算法进行对齐
[0107]
如图4所示，对齐算法计算出平移向量，如果对齐算法结果正确，按照该向量移动
模板图像，模板图像会和参考图像完全重合。
[0108]
相减即是将模板图像平移后，将模板图像和参考图像的像素的亮度值进行相减，得到一张差值图像。理想情况下，此时模板图像和参考图像完全重合，相减后得到的图像各个像素点亮度值应该完全一样，如图4所示，即为一张均匀没有任何图案的图像。
[0109]
实际当中因为噪声和成像条件的不同，如图5所示，模板图像和参考图像对齐后相减通常不是常数，而是均匀背景下有所波动(类似电视没有信号时的雪花屏)。
[0110]
本实施例在一种可能的实现方式中，可选地，在步骤s4中，所述计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果，包括：
[0111]
获取所述差值图像灰度值，并计算其方差；
[0112]
将所述方差与预设值进行对比判断：若所述方差小于所述预设值，则图像对齐成功；若所述方差大于所述预设值，则图像对齐失败，按照预设对齐处理方法再次对齐；
[0113]
获取并输出比对判断结果。
[0114]
获得差值图像后，获取差值图像中的灰度值数据，其获取方式可以从图像软件中直接查看，具体方式不限。
[0115]
获取后，将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果。具体的，计算差值图像灰度值的方差，如果方差小于预先设定好的阈值，则图像对齐结果正确，否则图像对齐不成功，可以运用其他对齐算法，或更换模板图像的模板区域再次进行对齐。
[0116]
将图像每个像素点的灰度值相加，除以像素的总个数(即图像的长乘以宽)，得到平均像素值。然后将每个像素点减去该平均值的平方再相加求和然后除以像素点个数减一(n-1)即统计中标准的求方差的方法。
[0117]
这里统计样本是图像中所有像素点灰度值的集合。如图6所示，为两幅对齐图像的像素差值分布示意图，图7位两幅未对齐图像的像素差值分布示意图，可以明显发现图6中两幅对齐图像的像素差值分布更小，其对齐效果更好。
[0118]
需要说明的是，尽管以高斯带通滤波器做了图像滤波处理以及以灰度值作为示例介绍了如上方差计算，但本领域技术人员能够理解，本公开应不限于此。事实上，用户完全可根据个人喜好和/或实际应用场景灵活设定图像处理和灰度值计算方式，只要能够滤波和获取灰度值数据即可。
[0119]
实施例2
[0120]
在实施例1的基础上，根据本公开的另一方面，提供了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理装置，包括依次电性连接的原图滤波处理模块、对齐处理模块、差值图像获取模块和方差计算与判断模块，其中，
[0121]
原图滤波处理模块：用于获取原图，对所述原图进行滤波处理，获得滤波图像；
[0122]
对齐处理模块：用于获取所述滤波图像，采用对齐算法将所述滤波图像进行对齐处理，获得模板图像；
[0123]
差值图像获取模块：用于将所述模板图像与预设参考图像进行图像减法运算，获得差值图像；
[0124]
方差计算与判断模块：用于计算所述差值图像的方差，并将所述方差与预设值进行对比判断，获取并输出比对判断结果。
[0125]
原图滤波处理模块、对齐处理模块、差值图像获取模块和方差计算与判断模块的
具体工作原理参见实施例1的技术原理，本处不再赘述。下同。
[0126]
上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
[0127]
在一种可能的实现方式中，可选地，所述原图滤波处理模块包括：
[0128]
过滤频谱图像获取模块、用于将所述原图输入高斯带通滤波器并对其图像频谱进行过滤，获取过滤频谱图像，其中，所述高斯带通滤波器的具体形式如下：
[0129][0130]
其中：
[0131]
d(u,v)是频谱空间到原点的距离，
[0132]
d0是通过频带的中心频率，w是频带的宽度
[0133]
(u,v)是傅里叶变换后频谱图像的像素坐标，频谱图像中心点像素为坐标原点；
[0134]
频谱图像反变换处理模块：用于接收所述过滤频谱图像，并将所述过滤频谱图像经过傅里叶反变换处理，获得所述滤波图像。
[0135]
在一种可能的实现方式中，可选地，所述差值图像获取模块包括
[0136]
对齐结果获取模块：用于获取步骤s2中进行对齐处理后的对齐结果；
[0137]
图像平移模块：用于接收所述对齐结果，按照所述对齐结果移动所述模板图像并获取模板平移图像；
[0138]
图像相减处理模块：用于将所述模板平移图像与所述参考图像进行相减，获得差值图像。
[0139]
在一种可能的实现方式中，可选地，所述方差计算与判断模块包括：
[0140]
方差计算模块：用于获取所述差值图像灰度值，并计算其方差；
[0141]
方差对比判断模块：用于将所述方差与预设值进行对比判断：若所述方差小于所述预设值，则图像对齐成功；若所述方差大于所述预设值，则图像对齐失败，按照预设对齐处理方法再次对齐；
[0142]
输出模块：用于获取并输出比对判断结果。
[0143]
实施例3
[0144]
根据本公开的另一方面，还提供了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法控制系统，包括：
[0145]
处理器；
[0146]
用于存储处理器可执行指令的存储器；
[0147]
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现上述实施例1所述的用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法。
[0148]
实施例4
[0149]
更进一步地，根据本公开的另一方面，还提供了一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法控制系统。
[0150]
本公开实施例控制系统包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器。其中，处理器被配置为执行可执行指令时实现前面实施例1所述的一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法。
[0151]
此处，应当指出的是，处理器的个数可以为一个或多个。同时，在本公开实施例的控制系统中，还可以包括输入装置和输出装置。其中，处理器、存储器、输入装置和输出装置之间可以通过总线连接，也可以通过其他方式连接，此处不进行具体限定。
[0152]
存储器作为一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序和各种模块，如：本公开实施例的一种用于半导体电子束缺陷监测的图像处理方法所对应的程序或模块。处理器通过运行存储在存储器中的软件程序或模块，从而执行控制系统的各种功能应用及数据处理。
[0153]
输入装置可用于接收输入的数字或信号。其中，信号可以为产生与设备/终端/服务器的用户设置以及功能控制有关的键信号。输出装置可以包括显示屏等显示设备。
[0154]
以上已经描述了本公开的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。