一种单像素闭环骨架套刻对位算法的制作方法

1.本发明涉及套刻对位领域，具体是涉及一种单像素闭环骨架套刻对位算法。


背景技术：

2.套刻对位技术是一种应用于光刻机多次曝光的对位技术。随着半导体的发展，出现了各类的套刻标志，套刻对位算法决定了全自动曝光机的套刻精度关键因素。目前，行业常用的方式采用直接建立模板进行图像匹配，这样做套刻精度不能保证，基于此提出一种精细化套刻对位算法可以有效的提高光刻机曝光精度，提高曝光质量。


技术实现要素：

3.为解决上述技术问题，提供一种单像素闭环骨架套刻对位算法，本技术方案基于现有的套刻对位算法存在的问题，提供一种可适应各类标志，套刻精度高的图像对位算法。
4.为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：
5.一种单像素闭环骨架套刻对位算法，包括图像采集系统、图像处理系统、运动控制系统和运动系统，包括如下步骤：
6.模板图像采集：图像采集系统分别采集晶圆和掩膜板上的套刻标志图形区域；
7.模板图像建立：图像处理系统对采集的模板图形区域进行处理，获得模板图像数据，实现区域选择后的标志轮廓面积计算和中心定位，并利用图像标志的对称性进行结果验证；
8.套刻图像采集：图像采集系统进行套刻标志图形采集；
9.套刻图形处理：图像处理系统对采集的套刻标志图形进行处理，并与模板图像数据进行比对，获得获得标志的中心定位；
10.运动数据计算：运动控制系统通过标志的中心定位数据计算出对位运动数据；
11.对位：运动控制系统根据对位运动数据向运动系统发送运动信号，实现精准套刻对位。
12.优选的，所述套刻标志图形包括外轮廓标志和内轮廓标志，其中，所述外轮廓标志设置于掩膜板上，所述内轮廓标志设置于晶圆上。
13.优选的，所述模板图像建立包括对采集到的内轮廓标志和外轮廓标志进行区域选择，底帽变换、二值化、滤波、单像素骨架提取、闭环轮廓选择和轮廓质心计算，实现区域选择后的标志中心定位。
14.优选的，所述套刻图形处理具体包括如下步骤：
15.图像预处理：对采集到的套刻图像数据依次进行底帽变换、二值化、滤波和单像素骨架提取操作；
16.特征匹配：将经过单像素骨架提取处理后得到的套刻图像数据与经过闭环轮廓选择处理的模板图像数据进行卷积特征匹配；
17.中心定位计算：判断特征匹配是否达到匹配条件，，若达到匹配条件则将匹配区域
轮廓标志进行提取，计算质心，若未达到匹配条件，则将经过二值化处理的套刻图像数据与经过二值化处理的模板图像数据卷积特征匹配，并将匹配后最大值的坐标和建模的轮廓质心进行信息融合计算，获得标志的中心定位。
18.优选的，所述单像素骨架提取的具体步骤为：轮廓提取后，将相连的轮廓形状两边同时细化，最终变成单像素相连的轮廓图片。
19.优选的，所述匹配条件为设定一相似度阈值n，并判断经过单像素骨架提取处理后得到的套刻图像数据与经过闭环轮廓选择处理的模板图像数据进行卷积特征匹配后的相似度s，是否大于相似度阈值，若s》n，则达到匹配条件，若s《n，则未达到匹配条件。
20.优选的，所述相似度阈值n的取值范围为0.5≤n＜1。
21.优选的，所述对位的具体步骤为：运动控制系统根据对位运动数据向运动系统发送运动信号，使两组ccd采集的图片中外轮廓标志和内轮廓标志同时重合，进而实现精准套刻。
22.与现有技术相比，本发明的优点在于：
23.本发明采用基于双视场提出一种双视场闭环骨架匹配对位匹配算法，采用区域选择、底帽变换、二值化、滤波、单像素骨架提取、闭环轮廓选择和轮廓质心计算处理，建立标志模板图像数据，结合卷积特征匹配，匹配条件判定和模板信息融合，实现图像内轮廓标志和外轮廓标志快速精准对位，可适应各类标志，有效的提高了套刻对位的精准度。
附图说明
24.图1为本发明的流程图；
25.图2为本发明提出的算法中初始采集的原图；
26.图3为本发明最终的对位效果图；
27.图4为本发明提出的算法的系统框图。
具体实施方式
28.以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。
29.一种单像素闭环骨架套刻对位算法，具体的步骤如下：
30.模板图像采集：通过ccd相机采集晶圆和掩膜板上相应位置有的套刻标志，一对套刻标志包含外轮廓标志和内轮廓标志，晶圆上有内轮廓标志，掩膜板上为外轮廓标志，其中第一次采集图像用于建立模板，此时需要移动晶圆，使外轮廓和内轮廓标志分离开，便于单独采集外轮廓标志和内轮廓标志；
31.模板图像建立：对内轮廓和外轮廓标志分别进行区域选择，底帽变换、二值化、滤波、单像素骨架提取、闭环轮廓选择和轮廓质心计算，图像经过底帽变换之后，可以有效的消除光照因素对于图像采集的干扰，之后进行二值化变换，可以更加清晰的获得图像自身的轮廓形状，便于滤波后进行单像素骨架提取时可以得到更加准确的轮廓线数据，并通过获得的轮廓线进行闭环轮廓选择和轮廓质心计算，实现区域选择后的标志中心定位，采用最小关注区域进行图片自适应裁剪处理，同时将外轮廓和内轮廓的面积、质心和裁剪的图片作为特征值保存到所建立的模板图像数据，分别为外轮廓模板图像数据和内轮廓图像数
据；
32.套刻图像采集：通过ccd相机进行套刻标志图形采集，图像采集结果如图2所示；
33.图像预处理：对采集到的套刻图像数据依次进行底帽变换、二值化、滤波和单像素骨架提取操作，单像素骨架提取的具体步骤为：轮廓提取后，将相连的轮廓形状两边同时细化，最终变成单像素相连的轮廓图片；
34.特征匹配：将经过单像素骨架提取处理后得到的套刻图像数据与经过闭环轮廓选择处理的模板图像数据进行卷积特征匹配；
35.中心定位计算：根据套刻标志图案设定一相似度阈值n，通常n的范围设置为0.5-1之间，判断经过单像素骨架提取处理后得到的套刻图像数据与经过闭环轮廓选择处理的模板图像数据进行卷积特征匹配后的相似度s，是否大于阈值，若s》n，则将匹配的轮廓计算质心，若s《n，则将经过二值化处理的套刻图像数据与经过二值化处理的模板图像数据卷积特征匹配，并将匹配后最大值的坐标和建模的轮廓质心进行信息融合计算，获得标志的中心定位；
36.运动数据计算：运动控制系统通过标志的中心定位数据计算出对位运动数据；
37.运动控制：系统根据对位运动数据向运动系统发送运动信号，带动晶圆进行移动，使外轮廓标志和内轮廓标志重合，进而实现精准套刻，图像的最终对位效果如图3所示。
38.综上所述，本发明的优点在于：基于双视场提出一种双视场闭环骨架匹配对位匹配算法，采用区域选择、底帽变换、二值化、滤波、单像素骨架提取、闭环轮廓选择和轮廓质心计算处理，建立标志模板图像数据，结合卷积特征匹配，匹配条件判定和模板信息融合，实现图像内轮廓标志和外轮廓标志快速精准对位，可适应各类标志，有效的提高了套刻对位的精准度。
39.以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。