CN105387808B - 边缘位置检测装置及边缘位置检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供边缘位置检测装置及方法。通过边缘位置检测装置获取表示基板上的图案单元群的检查图像中的亮度轮廓(71)。接着，针对具有交替配置的四个凹部(851)至(854)与三个凸部的亮度轮廓(71)，在满足基于图案单元群的设计数据的约束条件的同时，将与四个凹部(851)至(854)对应的四个钟形函数以及与三个凸部对应的三个钟形函数合成得到的左右对称的模型函数(72)进行拟合。然后，决定模型函数(72)的各钟形函数所包括的多个系数，基于模型函数(72)求取线状图案单元的边缘位置。由此，即使在以比较低的分辨率获取的检查图像中也能够高精度地检测边缘位置。
Description
技术领域
本发明涉及在表示图案单元群的图像中检测该图案单元群所包括的边缘的位置的技术。
背景技术
以往，在半导体基板、玻璃基板、印刷电路板等的制造现场，在表示对象物上的线状的图案单元的图像中，进行对该图案单元的宽度(即，线宽)等的测量。在这样的测量中，以良好的精度检测图案单元的边缘位置变得很重要。
例如，在日本特开2012-73177号公报(文献1)的边缘位置检测装置，提出了以良好的再现性来求图案单元的边缘位置的手法。在该边缘位置检测装置，获取在图像上的图案单元的宽度方向上的亮度轮廓。接着，在该亮度轮廓中，决定表示边缘的倾斜部所包括的多个像素位置的一部分即对象位置群。接着，使用近似式来近似在对象位置群所包括的像素位置的亮度轮廓，基于该近似式，获取具有规定的边缘亮度(阈值)的位置作为边缘候补位置。然后，基于与多个对象位置群对应的多个边缘候补位置，求取最终边缘位置。
然而，在通过分辨率比较低的摄像头获取如上所述的用于边缘位置的检测的图像的情况下，在亮度轮廓中表示边缘的倾斜部的梯度变小，以高精度检测边缘位置变得困难。此外，以接近的方式配置的图案单元之间的背景区域与图案单元的对比度显著下降，存在无法检测边缘位置的可能性。
发明内容
本发明涉及在表示图案单元群的图像中检测该图案单元群所包括的边缘的位置的边缘位置检测装置，目的在于在以比较低的分辨率获取的图像中高精度地检测边缘位置。此外，本发明还涉及边缘位置检测方法。
本发明的边缘位置检测装置在表示图案单元群的图像中检测所述图案单元群所包括的至少一个边缘在第二方向上的位置，所述图案单元群是在对象物上朝向第一方向的一个线状图案单元，或者是在与所述第一方向垂直的所述第二方向上排列且朝向所述第一方向的多个线状图案单元。该边缘位置检测装置具有：轮廓获取部，在表示所述对象物上的所述图案单元群的图像中获取与所述第二方向平行且与所述图案单元群交叉的交叉方向上的亮度轮廓；计算部，针对在所述交叉方向上具有交替配置的m个凹部与(m-1)个凸部的所述亮度轮廓，在满足基于所述图案单元群的设计数据的约束条件的同时，将与所述m个凹部对应的m个钟形函数以及与所述(m-1)个凸部对应的(m-1)个钟形函数合成后获得的在所述交叉方向上左右对称的模型函数进行拟合，从而决定所述模型函数的所述m个钟形函数及所述(m-1)个钟形函数所包括的多个系数；以及边缘位置获取部，基于所述模型函数求取所述至少一个边缘位置。根据该边缘位置检测装置，在使用比较低的分辨率获取的图像中能够以高精度检测边缘位置。
在本发明的一优选的实施方式中，所述m个钟形函数及所述(m-1)个钟形函数分别是高斯函数。
在本发明的另一优选的实施方式中，所述边缘位置获取部通过修正所述模型函数的所述多个系数，获取与所述亮度轮廓相比将与所述m个凹部对应的各凹部的极值和与所述(m-1)个凸部对应的各凸部的极值之差放大后的修正模型函数，并基于所述修正模型函数求取所述至少一个边缘的位置。
在本发明的另一优选的实施方式中，构成所述图案单元群的线状图案单元的数量是二。
优选地，所述图案单元群包括在精细测量用图案内。
参照附图通过下面对该发明的详细说明来体现上述的目的及其他的目的、特征、方式及优点。
附图说明
图1是示出一实施方式的图案测量装置的概要结构的图。
图2是示出检查图像的图。
图3是示出计算机的功能结构的框图。
图4是示出测量线状图案单元的线宽的处理流程的图。
图5是示出检查图像的图。
图6是示出亮度轮廓的图。
图7是示出亮度轮廓及模型函数的图。
图8是示出多个钟形函数的图。
图9是示出检查图像的图。
图10是示出亮度轮廓的图。
图11是示出亮度轮廓及模型函数的图。
图12是示出测量线状图案单元的线宽的处理流程的一部分的图。
图13是示出亮度轮廓、模型函数及修正模型函数的图。
图14是示出亮度轮廓及模型函数的图。
其中，附图标记说明如下：
9 基板
50 边缘位置检测装置
51 轮廓获取部
52 计算部
53 边缘位置获取部
71、71a、71b 亮度轮廓
72、72b 模型函数
75 修正模型函数
81、81a 检查图像
82 线状图案单元
83 图案单元群
84 边缘
731～734、741～743 钟形函数
851～854 (亮度轮廓的)凹部
861～863 (亮度轮廓的)凸部
871a～874a (修正模型函数的)凹部
881a～883a (修正模型函数的)凸部
S11～S15、S141、S142 步骤
具体实施方式
图1是示出本发明的一实施方式的图案测量装置1的概要结构的图。图案测量装置1是在对象物即半导体基板、玻璃基板或者印刷电路板等(下面，简称为“基板9”)上形成的图案上，测量线状的图案单元的宽度(即，线宽)的自动测长机。
图案测量装置1具有工作台21、工作台驱动部22以及拍摄部3。工作台21用于保持基板9。工作台驱动部22相对于拍摄部3将工作台21相对地移动。工作台驱动部22由滚珠丝杠、导轨以及马达等构成。拍摄部3配置在工作台21的上方(即，(+z)侧)，拍摄基板9上的检查对象区域来获取图像数据。拍摄部3具有照明部31、光学系32以及拍摄设备33。照明部31射出照明光。光学系32将照明光引导至基板9，并且有来自基板9的光入射至所述光学系32。拍摄设备33将通过光学系32成像得到的基板9的像转换成电信号。
图案测量装置1上进一步设置有计算机5，由进行各种计算处理的CPU(CentralProcessing Unit：中央处理单元)及存储各种信息的存储器等构成。计算机5通过控制工作台驱动部22及拍摄部3来拍摄基板9上的检查对象区域。下面，将通过拍摄部3获取的基板9的检查对象区域的图像称为“检查图像”。
图2是示出检查图像81的图。在检查对象81上，示出有在基板9上朝向y方向的多个线状图案单元82即图案单元群83。多个线状图案单元82排列在与y方向垂直的x方向上。在这里，若将y方向及x方向分别称为“第一方向”及“第二方向”，则图案单元群83是多个线状图案单元82，所述多个线状图案单元82在与第一方向垂直的第二方向上排列并朝向第一方向。在图2所示的例子中，图案单元群83是互相大致平行的两个线状图案单元82。换言之，构成图案单元群83的线状图案单元82的数量是二。图案单元群83包括在精细测量用图案内，所述精细测量用图案用于检查在基板9上形成的图案。两个线状图案单元82在设计上的形状(例如，线状图案单元82的线宽或在基板9上的高度)彼此相等。
在图案测量装置1的后述的边缘位置检测装置50中检测图案单元群83所包括的至少一个边缘84在x方向(即，第二方向)上的位置。在下面的说明中，通过边缘位置检测装置50检测在图2中例示的两个线状图案单元82的各两个边缘84，即，互相大致平行的四个边缘84在x方向上的位置。
图3是示出通过计算机5执行规定的程序实现的功能结构的框图。在图3中也同时示出了除了计算机5以外的结构。图3的边缘位置检测装置50的轮廓获取部51、计算部52及边缘位置获取部53与线宽计算部54是通过计算机5实现的功能。并且，边缘位置检测装置50及线宽计算部54的功能既可以通过专用的电路来实现，也可以部分使用专用的电路。
图4是示出图案测量装置1测量线状图案单元82(参照图2)的线宽的处理流程的图。在图1所示的图案测量装置1，通过拍摄部3获取检查图像81(参照图2)，所述检查图像81示出了基板9上的检查对象区域所包括的图案单元群83(步骤S11)。从拍摄部3将检查图像81的数据输出至图3所示的轮廓获取部51。
在轮廓获取部51，在图5的检查图像81中将由标注有附图标记D1的白色矩形包围的区域确定作为关注区域。操作者也可以通过计算机5的输入部来确定关注区域。示出关注区域D1的外缘的矩形的各边与x方向或者y方向平行。在轮廓获取部51，将在关注区域D1内在x方向上排列的多个像素作为像素串，在y方向排列的多个像素串中的每一个像素串上，求取像素的亮度(像素值)在x方向上的分布。
接着，在关注区域D1内的x方向上的各像素的位置(下面，称为“像素位置”。)，计算出在y方向排列的多个像素的亮度的平均值(简单平均值)。如图6所示，在轮廓获取部51上，获取在关注区域D1内的亮度的平均值在x方向上的分布作为亮度轮廓71(步骤S12)。换言之，通过轮廓获取部51，获取与上述第二方向平行的在与图案单元群83交叉的交叉方向上的亮度轮廓71。在下面的说明中，将在y方向上排列的多个像素的亮度的平均值也同样地称为“亮度”。在图6中，将图案单元群83的周围的背景区域的亮度作为约1.0，描绘有亮度轮廓71。在后述的其他的附图中也一样。
图6例示的亮度轮廓71，具有与图5中的两个线状图案单元82的四个边缘84对应的四个凹部851至854。此外，亮度轮廓71具有两个凸部861、863，所述两个凸部861、863与各线状图案单元82的两个边缘84之间的区域对应；以及一个凸部862，其与两个线状图案单元82之间的区域(即，背景区域)对应。即，亮度轮廓71具有：四个凹部851至854，在x方向(上述的交叉方向)上交替地配置；以及三个凸部861至863，比凹部851至854少一个。
接着，在计算部52(参照图3)进行针对图6所示的亮度轮廓71的模型函数的拟合。图7是将拟合后的该模型函数72与亮度轮廓71一起示出的图。在图7中，使用实线表示模型函数72，使用点划线表示亮度轮廓71(在图11及图14中也一样)。如图8所示，模型函数72是将与上述四个凹部851至854对应的四个钟形函数731至734，以及与上述三个凸部861至863对应的三个钟形函数741至743合成后获得的函数。在图8中，使用实线表示钟形函数731至734及741至743，使用点划线表示亮度轮廓71。图8例示的钟形函数731至734及741至743分别是如数式1所示的高斯函数。但是，在图8中，钟形函数731至734及741至743表示从数式1的Gn(x)减去系数an后的值。使用数式2来表示模型函数72。
G(x)＝an+bn×exp(-(x-cn)2/dn 2)···(数式1)
数式1及数式2中的下标n为“1”的函数与图5中的(-x)侧的线状图案单元82的(-x)侧的边缘84对应。n为“2”的函数与在图5中的(-x)侧的线状图案单元82的两个边缘84之间的区域对应。n为“3”的函数与图5中的(-x)侧的线状图案单元82的(+x)侧的边缘84对应。n为“4”的函数与图5中的两个线状图案单元82之间的区域，即，(-x)侧的线状图案单元82的(+x)侧的边缘84与(+x)侧的线状图案单元82的(-x)侧的边缘84之间的区域对应。n为“5”的函数与图5中的(+x)侧的线状图案单元82的(-x)侧的边缘84对应。n为“6”的函数与位于图5中的(+x)侧的线状图案单元82的两个边缘84之间的区域对应。n为“7”的函数与图5中的(+x)侧的线状图案单元82的(+x)侧的边缘84对应。
在满足基于图案单元群83的设计数据的约束条件的同时，进行模型函数72的上述拟合。如上所述，因为图案单元群83的两个线状图案单元82的形状相同，所以如数式3所示以满足约束条件的方式进行模型函数72的拟合。模型函数72在x方向(即，上述的交叉方向)左右对称。
b1＝b3＝b5＝b7＜0
b2＝b6
c2＝(c1+c3)/2
c4＝(c3+c5)/2
c6＝(c5+c7)/2
d1＝d3＝d5＝d7
d2＝d6···(数式3)
如图7所示，在计算部52满足如数式3所示的约束条件的同时，通过最优化法等进行模型函数7的对亮度轮廓71的拟合，决定模型函数72的四个钟形函数731至734及三个钟形函数741至743所包括的多个系数an、bn、cn、dn(其中，n等于1至7)(步骤S13)。
接着，通过边缘位置获取部53(参照图3)，基于模型函数72求取两个线状图案单元82的四个边缘84的位置(步骤S14)。例如，基于模型函数72的系数C1、C3、C5、C7決定边缘84的位置。例如，将四个边缘84在x方向上的位置确定为与系数C1、C3、C5、C7相等的值。该情况下，四个边缘84在x方向上的位置是在模型函数72中与亮度轮廓71的凹部851至854对应的凹部871至874的亮度最小的中心位置。此后，通过线宽计算部54(参照图3)，基于四个边缘84在x方向上的位置，求取两个线状图案单元82在x方向上的线宽(步骤S15)。
如上所述，在图案测量装置1的边缘位置检测装置50，在示出基板9上的图案单元群83的检查图像81中，通过轮廓获取部51获取在上述的交叉方向(x方向)上的亮度轮廓71。接着，在该交叉方向上针对具有交替配置的四个凹部851至854与三个凸部861至863的亮度轮廓71，在满足基于图案单元群83的设计数据的约束条件的同时，通过计算部52将左右对称的模型函数72拟合；所述模型函数72是由与四个凹部851至854对应的四个钟形函数731至734以及与三个凸部861至863对应的三个钟形函数741至743合成而得到的。然后，决定模型函数72的四个钟形函数731至734及三个钟形函数741至743所包括的多个系数an、bn、cn、dn(其中，n等于1至7)。此后，通过边缘位置获取部53，基于上述模型函数72，求取两个线状图案单元82的四个边缘84的位置。
如此，在边缘位置检测装置50，通过针对亮度轮廓71将上述模型函数72拟合，即使在亮度轮廓71上表示边缘84的倾斜部的梯度较小的情况下，或者在以接近的方式配置的线状图案单元82之间的背景区域与线状图案单元82的对比度较低的情况下等，也能够以高精度求取边缘84的位置。即，在边缘位置检测装置50，即使在以比较低的分辨率获取的检查图像81中，也能够高精度地检测边缘位置。其结果是，在图案测量装置1，能够以高精度测量各线状图案单元82的线宽。
如上所述，在边缘位置检测装置50，四个钟形函数731至734及三个钟形函数741至743分别是高斯函数。由此，针对亮度轮廓71能够以高精度拟合模型函数72。其结果是，能够提高边缘位置获取部53的边缘位置的检测精度。此外，也能够提高各线状图案单元82的线宽的测量精度。
如上所述，即使在以接近的方式配置的线状图案单元82之间的背景区域与线状图案单元82的对比度较低的情况下，边缘位置检测装置50也能够以高精度检测边缘位置。因此，边缘位置检测装置50特别适合在构成图案单元群83的线状图案单元82的数量是二、或者三以上的情况下的边缘位置的检测。进而，边缘位置检测装置50特别适合线状图案单元82微小并且接近的情况，例如，特别适合线状图案单元82的数量是二的图案单元群83包括在精细测量用图案内的情况。
图9是示出另一检查图像81a的图。与图2所示的检查图像81一样，在图9所示的检查图像81a中，示出了通过互相大致平行的两个线状图案单元82构成的图案单元群83。检查图像81a是使用摄像头获取的图像，所述摄像头与获取图2所示的检查图像81的摄像头相比分辨率较低。因此，与图2所示的检查图像81相比，在检查图像81a中两个线状图案单元82之间的背景区域与线状图案单元82的对比度较低。
图10是示出根据图9所示的检查图像81a，通过轮廓获取部51(参照图3)获取的亮度轮廓71a的图。如上所述，在检查图像81a中，因为两个线状图案单元82之间的背景区域与线状图案单元82的对比度较低，所以若使用规定的亮度(阈值)将检查图像81a二值化，试图求取边缘位置，则只要略微变更该阈值，计算出的边缘位置就会发生较大变化。
相对于此，如图11所示，在上述的边缘位置检测装置50，通过针对亮度轮廓71a将上述模型函数72拟合，基于该模型函数72求取边缘位置，即使在使用比较低的分辨率获取的检查图像81中，也能够以高精度检测边缘位置。其结果是，在图案测量装置1，能够以高精度测量各线状图案单元82的线宽。
在边缘位置检测装置50，在步骤S14中基于模型函数72求边缘84的位置时，也可以修正模型函数72。例如，如图12所示，步骤S14包括与模型函数72的修正相关的步骤S141、S142。
该情况下，在图4所示的步骤S11至S13结束后，通过边缘位置获取部53(参照图3)，修正图11所示的模型函数72的多个系数an、bn、cn、dn(其中，n等于1至7)。由此，如图13所示，通过与模型函数72及亮度轮廓71a相比放大后的修正模型函数75来获取与四个凹部851至854对应的各凹部871a至874a的极值(最小值)和与三个凸部861至863对应的各凸部881a至883a的极值(最大值)之差(步骤S141)。在图13中，使用实线表示修正模型函数75，分别使用虚线及点划线表示模型函数72及71。
然后，通过边缘位置获取部53，基于修正模型函数75求取两个线状图案单元82的四个边缘84的位置(步骤S142)。例如，在步骤S142中，以模型函数72的各凹部871至874(参照图11)的最小值与在图案单元群83的周围的背景区域的亮度(在图13中，1.0)之差的约10％，将比各凹部871至874的最小值大的亮度0.4作为阈值，求取该阈值与修正模型函数75的各凹部871a至874a的交点。然后，求取与各凹部871a至874a的最小值相比更靠近背景区域侧的交点856，作为边缘84(参照图9)在x方向上的位置。
如此，在边缘位置获取部53，基于模型函数72获取修正模型函数75，所述修正模型函数75将四个凹部871a至874a的极值与三个凸部881a至883a的极值的差放大；基于该修正模型函数75求取边缘84在x方向上的位置。由此，即使在将除了凹部871a至874a为极值(最小值)的位置以外的位置作为边缘84的位置的情况下，因为修正模型函数75的凹部871a至874a的倾斜度较大，所以能够以更高的精度检测边缘位置。其结果是，在步骤S15中，在图案测量装置1能够以高精度求取各线状图案单元82的线宽。
使用上述的检查图像81、81a表示的图案单元群83也可以是在基板9上朝向y方向的一个线状图案单元82。如图14所示，该情况下通过轮廓获取部51获取的亮度轮廓71b具有与线状图案单元82的两个边缘对应的两个凹部851、852，以及与线状图案单元82的两个边缘之间的区域对应的一个凸部861。
在计算部52，针对该亮度轮廓71b，将左右对称的模型函数72b拟合，所述模型函数72b是由与两个凹部851、852对应的两个钟形函数以及与一个凸部861对应的一个钟形函数合成而得到的。在满足基于图案单元群83(即，一个线状图案单元82)的设计数据的约束条件的同时进行该拟合，决定模型函数72b的上述三个钟形函数所包括的多个系数。然后，通过边缘位置获取部53，基于模型函数72b求取上述两个边缘在x方向上的位置。由此，即使在使用比较低的分辨率获取的检查图像上，也能够以高精度检测边缘位置。
如此，在用于计算出边缘位置的亮度轮廓上，也可以适当地变更凹部的数量及比凹部的数量少一个的凸部的数量。即，检查图像中示出的亮度轮廓具有m个(其中，m为2以上的自然数)凹部与(m-1)个凸部，针对亮度轮廓进行拟合的模型函数是将与m个凹部对应的m个钟形函数以及与(m-1)个凸部对应的(m-1)个钟形函数合成后获得的函数。因为上述凹部与如上所述的线状图案单元的边缘对应，所以优选m是偶数。
并且，也可以考虑亮度轮廓的凹部与线状图案单元82的边缘以外的区域对应的情况。例如，在图案单元群83由一个线状图案单元82构成，在检查图像81上将该线状图案单元82的两个边缘84及x方向上的中央部以较暗的方式显示，将除此以外的部位以较亮的方式显示的情况下，亮度轮廓具有与两个边缘84及中央部对应的三个凹部以及位于该三个凹部之间的两个凸部。
在上述的图案测量装置1以及边缘位置检测装置50，能够进行各种各样的变更。
例如，在轮廓获取部51中，也可以将在x方向上排列的多个像素即一个像素串上的亮度变化作为亮度轮廓。但是，为了抑制噪音等的影响，优选在x方向的各像素位置处求取在y方向上排列的多个像素的亮度的平均值或中位数、众数等的代表值，求取将该像素位置的亮度确定为该代表值的亮度轮廓。
如上所述，构成图案单元群83的线状图案单元82的数量既可以是一、也可以是两个以上。此外，图案单元群83也可以是除了精细测长用图案以外的各种各样的图案的一部分或者整体。
在上述说明中，虽然模型函数72、72b是将多个高斯函数合成后获得的函数；但是通过计算部52针对亮度轮廓被拟合的模型函数，也可以是将除了高斯函数以外的各种各样的钟形函数(例如，逻辑函数、正弦函数或者余弦函数的半个周期)合成后获得的函数。
在步骤S14中未获取到修正模型函数75的情况下，四个边缘84的位置不一定需要是与系数C1、C3、C5、C7相等的值，也可以基于模型函数72求取四个边缘84的位置。例如，如获取了修正模型函数75的情况(参照图14)所述，也可以求取规定的阈值与模型函数72的各凹部871至874的交点作为边缘位置。
在图案测量装置1，也可以基于通过边缘位置检测装置50检测出的线状图案单元82的边缘位置，获取该线状图案单元82在基板9上的位置等。此外，也可以将边缘位置检测装置50从图案测量装置1独立出来使用。在这些情况下，通过边缘位置检测装置50，基于上述模型函数或者基于根据上述模型函数的修正模型函数，求取图案单元群83所包括的至少一个边缘84。
在图案测量装置1及边缘位置检测装置50处理的对象物除了是形成有线状图案单元的基板9以外，也可以是形成有线状图案单元的膜状的基材等。
只要不相互矛盾，也可以适当地组合上述实施方式及各变形例中的结构。
虽然详细地描述并说明了本发明，但是已述的说明仅是例示性的而并非对本发明的限定。因此，只要不脱离本发明的范围，能够进行各种变形采用各种方式。
Claims (12)
1.一种边缘位置检测装置，在表示图案单元群的图像中检测所述图案单元群所包括的至少一个边缘在第二方向上的位置，所述图案单元群是在对象物上朝向第一方向的一个线状图案单元，或者是在与所述第一方向垂直的所述第二方向上排列且朝向所述第一方向的多个线状图案单元，所述边缘位置检测装置的特征在于，具有：
轮廓获取部，在表示所述对象物上的所述图案单元群的图像中获取与所述第二方向平行且与所述图案单元群交叉的交叉方向上的亮度轮廓；
计算部，针对在所述交叉方向上具有交替配置的m个凹部与(m-1)个凸部的所述亮度轮廓，在满足基于所述图案单元群的设计数据的约束条件的同时，将与所述m个凹部对应的m个钟形函数以及与所述(m-1)个凸部对应的(m-1)个钟形函数合成后获得的在所述交叉方向上左右对称的模型函数进行拟合，从而决定所述模型函数的所述m个钟形函数及所述(m-1)个钟形函数所包括的多个系数；以及
边缘位置获取部，基于所述模型函数求取所述至少一个边缘的位置，
所述m个凹部与所述图案单元群所包括的各线状图案单元的边缘对应，所述(m-1)个凸部与所述图案单元群所包括的各线状图案单元的两个边缘之间的区域对应或者与所述图案单元群所包括的两个线状图案单元之间的区域对应。
2.如权利要求1所述的边缘位置检测装置，其特征在于，
所述m个钟形函数及所述(m-1)个钟形函数分别是高斯函数。
3.如权利要求2所述的边缘位置检测装置，其特征在于，
所述边缘位置获取部通过修正所述模型函数的所述多个系数，获取与所述亮度轮廓相比将与所述m个凹部对应的各凹部的极值和与所述(m-1)个凸部对应的各凸部的极值之差放大后的修正模型函数，并基于所述修正模型函数求取所述至少一个边缘的位置。
4.如权利要求1所述的边缘位置检测装置，其特征在于，
所述边缘位置获取部通过修正所述模型函数的所述多个系数，获取与所述亮度轮廓相比将与所述m个凹部对应的各凹部的极值和与所述(m-1)个凸部对应的各凸部的极值之差放大后的修正模型函数，并基于所述修正模型函数求取所述至少一个边缘的位置。
5.如权利要求1至4中任一项所述的边缘位置检测装置，其特征在于，
构成所述图案单元群的线状图案单元的数量是二。
6.如权利要求5所述的边缘位置检测装置，其特征在于，
所述图案单元群包括在精细测量用图案内。
7.一种边缘位置检测方法，在表示图案单元群的图像中检测所述图案单元群所包括的至少一个边缘在第二方向上的位置，所述图案单元群是在对象物上朝向第一方向的一个线状图案单元，或者是在与所述第一方向垂直的所述第二方向上排列且朝向所述第一方向的多个线状图案单元，所述边缘位置检测方法的特征在于，包括：
工序a)，在表示所述对象物上的所述图案单元群的图像中获取与所述第二方向平行且与所述图案单元群交叉的交叉方向上的亮度轮廓；
工序b)，针对在所述交叉方向上具有交替配置的m个凹部与(m-1)个凸部的所述亮度轮廓，在满足基于所述图案单元群的设计数据的约束条件的同时，将与所述m个凹部对应的m个钟形函数以及与所述(m-1)个凸部对应的(m-1)个钟形函数合成后获得的在所述交叉方向上左右对称的模型函数进行拟合，从而决定所述模型函数的所述m个钟形函数及所述(m-1)个钟形函数所包括的多个系数；以及
工序c)，基于所述模型函数求取所述至少一个边缘的位置，
所述m个凹部与所述图案单元群所包括的各线状图案单元的边缘对应，所述(m-1)个凸部与所述图案单元群所包括的各线状图案单元的两个边缘之间的区域对应或者与所述图案单元群所包括的两个线状图案单元之间的区域对应。
8.如权利要求7所述的边缘位置检测方法，其特征在于，
所述m个钟形函数及所述(m-1)个钟形函数分别是高斯函数。
9.如权利要求8所述的边缘位置检测方法，其特征在于，
所述工序c)包括：
工序c1)，通过修正所述模型函数的所述多个系数，获取与所述亮度轮廓相比将与所述m个凹部对应的各凹部的极值和与所述(m-1)个凸部对应的各凸部的极值之差放大后的修正模型函数；以及
工序c2)，基于所述修正模型函数求取所述至少一个边缘的位置。
10.如权利要求7所述的边缘位置检测方法，其特征在于，
所述工序c)包括：
工序c1)，通过修正所述模型函数的所述多个系数，获取与所述亮度轮廓相比将与所述m个凹部对应的各凹部的极值和与所述(m-1)个凸部对应的各凸部的极值之差放大后的修正模型函数；以及
工序c2)，基于所述修正模型函数求取所述至少一个边缘的位置。
11.如权利要求7至10中任一项所述的边缘位置检测方法，其特征在于，
构成所述图案单元群的线状图案单元的数量是二。
12.如权利要求11所述的边缘位置检测方法，其特征在于，
所述图案单元群包括在精细测量用图案内。
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Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1712887A (zh) * | 2005-06-16 | 2005-12-28 | 姚晓栋 | 基于数字影像的印制线路板现场测试方法 |
| CN101619964A (zh) * | 2009-05-26 | 2010-01-06 | 北京理工大学 | 一种基于工艺匹配的微小型结构件快速显微检测方法及装置 |
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|---|---|---|---|---|
| JP2897772B1 (ja) * | 1998-06-01 | 1999-05-31 | 日本電気株式会社 | 画像位置合わせ方法、画像位置合わせ装置及び記録媒体 |
| JP4106836B2 (ja) * | 1999-12-09 | 2008-06-25 | ソニー株式会社 | 検査装置 |
| DE10047211B4 (de) * | 2000-09-23 | 2007-03-22 | Leica Microsystems Semiconductor Gmbh | Verfahren und Vorrichtung zur Positionsbestimmung einer Kante eines Strukturelementes auf einem Substrat |
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| TWI398157B (zh) * | 2006-08-11 | 2013-06-01 | Hon Hai Prec Ind Co Ltd | 影像邊界掃描系統及方法 |
| US7889355B2 (en) * | 2007-01-31 | 2011-02-15 | Zygo Corporation | Interferometry for lateral metrology |
| WO2009103342A1 (en) * | 2008-02-22 | 2009-08-27 | Trimble Jena Gmbh | Angle measurement device and method |
| DE102009022316B3 (de) * | 2009-05-22 | 2010-08-19 | Eastman Kodak Company | Verfahren und Vorrichtung zur Erkennung einer Substratkante in einer Druckmaschine |
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| CN101839690B (zh) * | 2010-04-13 | 2011-12-21 | 河海大学常州校区 | 一种基于边缘拟合的片式电子元件位置误差视觉检测方法 |
| JP5795150B2 (ja) * | 2010-05-19 | 2015-10-14 | シャープ株式会社 | 検出装置、およびそのデータ処理方法 |
| DE102010037746B4 (de) * | 2010-09-23 | 2013-01-24 | Carl Mahr Holding Gmbh | Verfahren zum optischen Antasten einer Kante in oder an einem Oberflächenbereich |
-
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN1712887A (zh) * | 2005-06-16 | 2005-12-28 | 姚晓栋 | 基于数字影像的印制线路板现场测试方法 |
| CN101619964A (zh) * | 2009-05-26 | 2010-01-06 | 北京理工大学 | 一种基于工艺匹配的微小型结构件快速显微检测方法及装置 |
| JP5563942B2 (ja) * | 2010-09-29 | 2014-07-30 | 大日本スクリーン製造株式会社 | エッジ位置検出装置およびエッジ位置検出方法 |
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