CN102662308A - 一种光刻机自动对准的图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种光刻机自动对准的图像处理方法，所述的方法首先对采集到的标记图像进行噪声平滑处理，求出最佳阈值进行二值化，通过视频求和投影法识别目标的边缘位置，求出标记的中心进行粗略对准。再通过边缘搜索和曲线拟合进行精确定位，控制工件台的运动实现光刻机的高精度对准。该方法具有对准精度高，提高对准效率等优点。

Description

一种光刻机自动对准的图像处理方法

技术领域

本发明属于光刻机设备领域中的对准技术，涉及一种光刻机自动对准的快速图像处理方法，应用该方法控制工件台运动调整掩模和硅片的相对位置，从而完成自动对准过程。

背景技术

光刻技术是大规模集成电路制造技术和微光学，微机械技术的先导和基础。对准系统是光刻机的关键部件之一，因为对准精度直接影响光刻机的分辨力和重复套刻精度。目前的对准方法有光度式的离轴对准，对准系统简单，但是对准精度较低。随着光刻分辨力的提高，对准系统主要是衍射光栅同轴对准系统(TTL对准)，但是这种对准光路复杂得多，结构也很复杂。

发明内容

为了解决现有的技术问题，本发明的目的是提供一种简单的，高效率，高精度的光刻机自动对准的图像处理算法。

为了实现所述目的，本发明提供一种光刻机对准的图像处理方法,步骤如下：

步骤S1：通过2路独立的CCD，同时获取掩模和硅片上的左右标记图像；

步骤S2：对采集到的标记图像进行噪声平滑预处理，消除或减弱图像信号中的噪声，且保持原有的图像边缘；

步骤S3：对去噪声的图像求直方图，对直方图进行高斯平滑，求出最佳阈值进行二值化，最后采用性噪比较高的视频求和法确定标记边缘；

步骤S4:忽略标记的倾斜角度而直接采用求和投影带来了边缘的定位误差，再采用梯度算法进行边缘判断。由梯度的性质可知，在灰度陡变区，梯度值大，在灰度相似区域，梯度值小，在灰度级为常数区，梯度值为零，从而判断二值图像的边缘点；

步骤S5：根据图像的边缘点集，用最小二乘法拟合确定中线方程，求出标记的中心位置，在根据对准原理，求出掩模坐标系中心相对于硅片坐标系中心的位置关系（ΔX，ΔY），以及坐标轴的位置关系(Δθ)；

步骤S6：如果ΔX，ΔY，Δθ满足了系统的对准精度要求，则停止工件台的运动。否则执行步骤S1，直到满足要求为止；

其中，掩模和硅片上的标记关于X，Y方向是对称的，且所做标记的尺寸经光学放大后应在CCD视场范围内；

其中，图像的预处理采用边缘保持非线性滤波法，能有效的保护边缘，其可以表示为如下：

g(x,y)＝f(x,y)+n(x,y)

式中f(x,y),g(x,y),n(x,y)分别表示为受干扰图像、有噪声图像和零均值白噪声；f(x,y)的估值

为：

$\hat{f}(x,y)=k(x,y)g(x,y)+[1-k(x,y)]\stackrel{\‾}{g}(x,y)$

$k(x,y)=1-\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2(x,y)}{{\mathrm{\σ}}_g^2(x,y)}$

式中

表示g(x,y)的局部均值，分别表示g(x,y)，n(x,y)的局部方差。

本发明的有益效果是：对采集到的标记图像进行噪声平滑处理，求出最佳阈值进行二值化，通过视频求和投影法识别目标的边缘位置，求出标记的中心进行粗略对准。再通过边缘搜索和曲线拟合进行精确定位，控制工件台的运动实现光刻机的高精度对准。该方法具有较好的抗噪声能力，而且计算速度快，对准精度高。该方法容易实现，处理快速，对准时间短，对准精度高。

附图说明

图1为本发明的系统原理图；

图2为掩模和硅片上的标记结构和位置图；

图3为本发明实施例的自动对准图像处理方法的示意流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细说明。

图1为自动对准系统的原理图，系统由两支完全相同且互相独立的光路组成，物镜有足够大的焦深，以保证掩模和硅片在分离一定的间隙时，在CCD相面上能同时得到硅片(十字)和掩模(方框)的标记图像，经过USB接口送入计算机。

图2为图像标记在掩模板和硅片上的位置情况。标记处于掩模板和硅片的边缘，在掩模上的标记为方框，硅片上的为十字，图像对准的目的就是要使每次曝光的掩模和硅片上的图形中心精确的重合。

设硅片左右标记中心坐标分别为：(X_W1，Y_W1)、(X_W2，Y_W2)，掩模标记的左右中心坐标分别为(X_M1，Y_M1)、(X_M2，Y_M2)，则有：

$\mathrm{\ΔX}=\frac{(X_{W1}-X_{M1})+(X_{W2}-X_{M2})}{2}---\left(1\right)$

$\mathrm{\ΔY}=\frac{(Y_{W1}-Y_{M1})+(Y_{W2}-Y_{M2})}{2}---\left(2\right)$

由于上片预对准能使角度偏差Δθ≤2"，故可写成:

$\mathrm{\Δ\θ}=\mathrm{arctg}\frac{(Y_{W1}-Y_{M1})-(Y_{W2}-Y_{M2})}{d}---\left(3\right)$

式中，d为硅片左右两标记间的距离。

本发明就是利用图像的处理方法求出掩模和硅片上的左右中心坐标，算出掩模坐标系相对于硅片坐标系中心的位置关系(ΔX，ΔY)，以及坐标轴的位置关系(Δθ),然后控制工件台运动，来完成掩模和硅片的对准。本发明的具体处理方法流程图如3所示，分为以下步骤：

步骤S1：通过两路独立的CCD，同时获取掩模和硅片上的左右标记图像。

步骤S2：对采集到的标记图像进行噪声平滑处理，消除或减弱图像信号中的噪声，且保持原有的图像边缘。噪声图像的g(x,y)表示为：

g(x,y)＝f(x,y)+n(x,y)

式中g(x,y),f(x,y),n(x,y))分别表示有噪声图像，未受干扰图像和零均值白噪声。f(x,y)的估值：

$\hat{f}(x,y)=k(x,y)g(x,y)+[1-k(x,y)]\stackrel{\‾}{g}(x,y)---\left(4\right)$

$k(x,y)=1-\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2(x,y)}{{\mathrm{\σ}}_g^2(x,y)}---\left(5\right)$

式中

表示g(x,y)的局部均值，分别表示g(x,y)，n(x,y)的局部方差。当在目标信号边缘部分时，局部方差

变大，k(x,y)≈1。从而使得

即边缘得到了保持。当在图像均匀处，局部方差接近

k(x,y)≈0，从而使得

即得到了有效的平滑。

步骤S3：对去噪声的图像求直方图，对直方图进行高斯平滑，求出最佳阈值进行二值化，最后采用性噪比较高的视频求和法确定标记边缘。对二值化后的二维图f(x_i,y_j)(i，j=0,1,2…l),求像数的行列的幅值和：

${\mathrm{Sr}}_i=\underset{j=0}{\overset{w}{\mathrm{\Σ}}}f(x_i,y_j),(i=\mathrm{0,1,2,3}...h)$ (6)

${\mathrm{Sr}}_j=\underset{i=0}{\overset{h}{\mathrm{\Σ}}}f(x_i,y_j),(j=\mathrm{0,1,2,3},...w)$

式中，Sr_i，Sr_j分别为图像的行投影与列投影之和，h,w分别为图像的第h行和第w列。

步骤S4:忽略标记的倾斜角度而直接采用求和投影带来了边缘的定位误差，再采用梯度算法进行边缘判断。由梯度的性质可知，在灰度陡变区，梯度值大，在灰度相似区域，梯度值小，在灰度级为常数区，梯度值为零，从而判断二值图像的边缘点。对于图像函数F(j,k)在点(i，j)上的梯度的幅值定义为：

G[F(j,k)]＝{[F(j,k)-F(j+1),k]²+F(j,k)-F(j,k+1)]²}^1/2                (7)

步骤S5：根据图像的边缘点集，用最小二乘法拟合确定中线方程，求出标记的中心位置，再根据对准原理，求出掩模坐标系中心相对于硅片坐标系中心的位置关系（ΔX，ΔY），以及坐标轴的位置关系(Δθ)。

步骤S6：如果ΔX，ΔY，Δθ满足了系统的对准精度要求，则停止工件台的运动，否则执行步骤S1，直到满足要求为止。

以上所述，仅为本发明中的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉该技术的人在本发明所揭露的技术范围内，可理解想到的变换和替换，都应涵盖在本发明的包含范围之内。

Claims (3)

1.一种光刻机自动对准的图像处理方法，其特征在于，图像处理的步骤包括：

步骤S1：通过2路独立的CCD，同时获取掩模和硅片上的左右标记图像

步骤S2：对采集到的标记图像进行噪声平滑预处理，消除图像信号中的噪声，且保持原有的图像边缘

步骤S3：对去噪声的图像求直方图，对直方图进行高斯平滑，求出最佳阈值进行二值化，最后采用视频求和法确定标记边缘

步骤S4:忽略标记的倾斜角度而直接采用求和投影带来边缘的定位误差，再采用梯度算法进行边缘判断；由梯度的性质可知，在灰度陡变区，梯度值大，在灰度相似区域，梯度值小，在灰度级为常数区，梯度值为零，从而判断二值图像的边缘点

步骤S5：根据图像的边缘点集，用最小二乘法拟合确定中线方程，求出标记的中心位置，再根据对准原理，求出掩模坐标系中心相对于硅片坐标系中心的位置关系（ΔX，ΔY），以及坐标轴的位置关系Δθ；

步骤S6：如果ΔX，ΔY，Δθ满足了系统的对准精度要求，则停止工件台的运动；否则执行步骤S1，直到满足要求为止。

2.根据权利要求1所述的一种光刻机自动对准的图像处理方法，其特征在于：掩模和硅片上的标记X，Y方向是对称的，且所做标记的尺寸经光学放大后应在CCD视场范围内。

3.根据权利要求1所述的一种光刻机自动对准的图像处理方法，其特征在于：图像的预处理采用一种边缘保持非线性滤波方法，充分利用信号的局部统计特性，保护图像边缘，其表示为如下：

g(x,y)＝f(x,y)+n(x,y)

式中f(x,y),g(x,y),n(x,y)分别表示未受干扰图像、有噪声图像和零均值白噪声；f(x,y)的估值

为：

$\hat{f}(x,y)=k(x,y)g(x,y)+[1-k(x,y)]\stackrel{\‾}{g}(x,y)$

$k(x,y)=1-\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2(x,y)}{{\mathrm{\σ}}_g^2(x,y)}$

式中

表示g(x,y)的局部均值，

分别表示g(x,y)，n(x,y)的局部方差,k(x,y)为引入的一个增益因子。

Images