CN114040067B - 基于电子束量测设备的自动对焦方法和装置、设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于电子束量测设备的自动对焦方法和装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取电子束量测设备中当前通道所采集到的多张检测图像；根据多张检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的粗聚焦搜索步长对电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置；以最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，并根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果。其实现了采用变步长的方式进行电子束量测设备自动对焦过程中的粗聚焦，使得在进行粗聚焦时所使用的粗聚焦搜索步长更加灵活，最终有效提高了电子束量测设备的自动对焦效率。
Description
技术领域
本申请涉及自动控制和图像处理技术领域，尤其涉及一种基于电子束量测设备的自动对焦方法和装置、设备及存储介质。
背景技术
纳米级电子束量测设备主要是利用扫描电镜的原理实现纳米级成像，并基于图像进行测量和分析，实现关键工艺参数的监控，是芯片制造过程中质量控制的关键设备。电子束量测设备聚焦一般有两种方式，一是通过调节stage Z轴大小进行聚焦，二是通过调节电磁透镜的电流大小进行聚焦。其中，自动聚焦过程就是将该过程自动化，通过自动调整Z坐标的大小或电流值的大小，最终实现扫描电镜的自动聚焦过程。
现有的自动聚焦过程主要分为两个核心部分，一是图像清晰度评估，二是搜索策略。其中，聚焦搜索策略直接影响自动对焦的速率。在相关技术中，通常会采用爬山算法搜索策略进行自动对焦。爬山算法搜索策略是基于图像清晰度进行的，其本质是一个图像清晰度寻优的问题。其中，自动聚焦爬山搜索分为粗聚焦和细聚焦两步，粗聚焦和细聚焦过程均采用定步长爬山搜索，这就使得在寻找出最清晰图像位置时需要花费较长的时间，从而使得自动聚焦时长较长，影响了自动聚焦的速率。
发明内容
有鉴于此，本申请提出了一种基于电子束量测设备的自动对焦方法，可以有效提高电子束量测设备的自动对焦速率。
根据本申请的一方面，提供了一种基于电子束量测设备的自动对焦方法，包括：
获取电子束量测设备中当前通道所采集到的多张检测图像；
根据多张所述检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的所述粗聚焦搜索步长对所述电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置；
以所述最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，并根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到所述聚焦结果。
在一种可能的实现方式中，根据多张所述检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，包括：
统一各所述检测图像的对比度，并对各所述检测图像进行中值滤波；
对中值滤波后的各所述检测图像进行清晰度评估，得到清晰度评估结果；
根据所述清晰度评估结果确定所述粗聚焦搜索步长。
在一种可能的实现方式中，统一各所述检测图像的对比度时，通过对各所述检测图像进行直方图规定化处理进行。
在一种可能的实现方式中，对中值滤波后的各所述检测图像进行清晰度评估，得到清晰度评估结果，包括：
对中值滤波后的各所述检测图像进行傅里叶变换，得到各所述检测图像的频谱直方图；
对各所述频谱直方图进行多区间归一化，并对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算，得到各所述检测图像的评估曲线；
基于各所述检测图像的评估曲线，得到所述清晰度评估结果。
在一种可能的实现方式中，对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算的同时，还包括对所述频谱直方图中的图像内容进行高频和低频放大的操作。
在一种可能的实现方式中，对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算时，包括对归一化后的频谱直方图进行加权求和处理。
在一种可能的实现方式中，对各所述检测图像进行中值滤波后，还包括：计算中值滤波后的所述检测图像的平均局部方差曲线；
对应的，基于各所述检测图像的评估曲线得到所述清晰度评估结果，包括：
计算各所述评估曲线分别与所述平均局部方差曲线的相关性；
根据计算得到的各所述相关性得到所述清晰度评估结果。
在一种可能的实现方式中，根据计算得到的各所述相关性得到所述图像清晰度评估结果时，由各所述相关性中选取出相关性最高的评估曲线作为所述清晰度评估结果。
在一种可能的实现方式中，所述细聚焦搜索参数包括细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长中的至少一种。
在一种可能的实现方式中，根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到所述聚焦结果时，采用变步长方式进行搜索。
在一种可能的实现方式中，采用变步长方式根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到所述聚焦结果时，包括：
根据当前得到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果，更新所述细聚焦搜索参数，并以更新后的细聚焦搜索参数重新进行所述预设张数的样品图像的采集，直至重新采集次数达到预设迭代次数后为止。
在一种可能的实现方式中，根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索时，基于所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势进行；
其中，所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势包括单调递增、单调递减和清晰度曲线呈二次拟合中的至少一种；
在所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为单调递增时进行前向搜索，更新搜索范围并基于更新后的搜索范围进行所述预设张数的样品图像的重新采集；
在所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为单调递减时进行后向搜索，更新搜索范围并基于更新后的搜索范围进行所述预设张数的样品图像的重新采集；
在所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为清晰度曲线呈二次拟合时，根据拟合曲线的开口方向更新细聚焦搜索参数，并基于更新后的细聚焦搜索参数进行所述预设张数的样品图像的重新采集。
根据本申请的另一方面，还提供了一种基于电子束量测设备的自动对焦装置，包括图像获取模块、粗聚焦模块和细聚焦模块；
所述图像获取模块，被配置为获取电子束量测设备中当前通道所采集到的多张检测图像；
所述粗聚焦模块，被配置为根据多张所述检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的所述粗聚焦搜索步长对所述电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置；
所述细聚焦模块，被配置为以所述最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，并根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到所述聚焦结果。
根据本申请的另一方面，还提供了一种基于电子束量测设备的自动对焦设备，包括：
处理器；
用于存储处理器可执行指令的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述可执行指令时实现前面任一所述的方法。
根据本申请的另一方面，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前面任一所述的方法。
通过获取电子束量测设备的当前通道所采集到的多张检测图像，然后根据多张检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的粗聚焦搜索步长对电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置。进而再以最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，最后再根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果，这就实现了采用变步长的方式进行电子束量测设备自动对焦过程中的粗聚焦，使得在进行粗聚焦时所使用的粗聚焦搜索步长更加灵活，最终有效提高了电子束量测设备的自动对焦效率。
根据下面参考附图对示例性实施例的详细说明，本申请的其它特征及方面将变得清楚。
附图说明
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申请的示例性实施例、特征和方面，并且用于解释本申请的原理。
图1示出本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦方法的流程图；
图2示出本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦方法中进行图像清晰度评估的流程图；
图3示出本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦方法的另一流程图；
图4示出本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦装置的结构框图；
图5示出本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦设备的结构框图。
具体实施方式
以下将参考附图详细说明本申请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。
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。
另外，为了更好的说明本申请，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，本申请同样可以实施。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，以便于凸显本申请的主旨。
图1示出根据本申请一实施例的基于电子束量测设备的自动对焦方法的流程图。如图1所示，该方法包括：步骤S100，获取电子束量测设备中当前通道所采集到的多张检测图像。此处，需要说明的是，在本申请实施例的电子束量测设备主要指的是纳米级电子束量测设备，如可以为扫描电镜，具体为CD-SEM(Critical Dimension SEM)。CD-SEM是芯片制造过程中质量控制的关键设备，可用于纳米级的硅片图形的测量和分析，实现关键工艺参数的监控。其中，本领域技术人员可以理解的是，在采用电子束量测设备进行硅片图形的测量和分析时，通常是由电子束量测设备中探测器的某一通道进行被检测样品的图像采集，然后基于采集到的图像进行相应的缺陷检测。
在获取到电子束量测设备当前通道采集到的多张检测图像之后，即可执行步骤S200，根据多张检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的粗聚焦搜索步长对电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置。然后，再通过步骤S300，以最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的粗聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，并根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果。
其中，需要说明的是，在本本申请实施例的方法中，细聚焦搜索参数包括细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长中的至少一种。本领域技术人员可以理解的是，细聚焦搜索步长指的是在细聚焦过程中进行样品图像采样时的采样频率，细聚焦搜索范围则指的是细聚焦过程中所确定的样品采集时电子束量测设备的电流值的取值范围。
由此，本申请实施例的方法，在电子束量测设备的自动对焦过程中，通过获取电子束量测设备的当前通道所采集到的多张检测图像，然后根据多张检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的粗聚焦搜索步长对电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置。进而再以最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，最后再根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果，这就实现了采用变步长的方式进行电子束量测设备自动对焦过程中的粗聚焦，使得在进行粗聚焦时所使用的粗聚焦搜索步长更加灵活，最终有效提高了电子束量测设备的自动对焦效率。
需要说明的是，根据多张检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长时，需要先对多张检测图像进行清晰度评估。在一种可能的实现方式中，可以通过以下方式来实现。
首先，统一各检测图像的对比度，并对各检测图像进行中值滤波。然后，对中值滤波后的各检测图像进行清晰度评估，得到第一清晰度评估结果。进而再根据第一清晰度评估结果确定粗聚焦搜索步长。
具体的，统一各检测图像的对比度时可以通过对各检测图像进行直方图规定化来实现。其中，对各检测图像进行直方图规定化可以采用本领域的常规技术手段来实现，此处不再进行赘述。
同时，对中值滤波后的各检测图像进行清晰度评估，得到清晰度评估结果，则可以通过对中值滤波后的各检测图像进行傅里叶变换，得到各检测图像的频谱直方图，然后对各频谱直方图进行多区间归一化，并对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算，得到各检测图像的评估曲线。最后，再基于各检测图像的评估曲线，得到清晰度评估结果。
此处，需要说明的是，对各频谱直方图进行多区间归一化处理时，区间的划分可以根据实际情况灵活设置，此处不对其进行具体限定。对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算可以包括对归一化后的频谱直方图进行加权求和的处理方式。即，通过对频谱直方图各区间归一化处理后的结果进行加权求和处理。其中，对归一化后的频谱直方图进行加权求和可以采用本领域常规的加权求和算法来实现，此处也不再进行赘述。
此外，还应当指出的是，在对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算时，还包括对频谱直方图中的图像内容进行高频和低频放大的操作。通过对各检测图像的频谱直方图中的图像信息进行高频和低频放大处理，有效地提取了图像特征丰富度，使得在对各检测图像进行清晰度评估时更加准确。
进一步地，在对各检测图像进行中值滤波后，还包括计算中值滤波后的检测图像的平均局部方差曲线。相应的，在基于各检测图像的评估曲线得到清晰度评估结果时，则包括：计算各评估曲线分别与平均局部方差曲线的相关性，然后再根据计算得到的各相关性得到图像清晰度评估结果。
在一种可能的实现方式中，根据计算得到的各相关性得到清晰度评估结果时，可以通过由各相关性中选取出相关性最高的评估曲线作为清晰度评估结果。
为了更清楚地说明本申请实施例中进行粗聚焦的过程，以下以一具体实施例进行更加详细地说明。
参阅图2，在本申请实施例的方法中，在通过步骤S100，获取到电子束量测设备当前通道采集到的N张检测图像之后，即可执行步骤S210，对获取到的N张检测图像分别进行直方图规定化，然后通过步骤S220，对直方图规定化的检测图像进行中值滤波，接着通过步骤S231，对经过直方图规定化处理和中值滤波后的检测图像进行傅里叶变换，得到相应的频谱直方图，并依次通过步骤S232，将得到的各检测图像的频谱直方图中的频谱分别归一化到多个区间，并通过步骤S233，对归一化后的频谱直方图进行加权求和，进而通过步骤S234，得到各检测图像的评估曲线。
同时，参阅图2，在对直方图规定化后的检测图像进行中值滤波之后，还包括步骤S230’，对中值滤波后的检测图像进行平均局部方差计算，得到相应的参考分数曲线。
然后，再通过步骤S240，对所得到的评估分数曲线和参考分数曲线进行归一化，并通过步骤S250，计算各评估分数曲线分别与参考分数曲线的相关性。此处，需要指出的是，在计算各评估分数曲线与参考分数曲线的相关性时，可以采用本领域常规的相关性计算方式来实现，此处不再进行赘述。
进而再通过步骤S260，由计算得到的各相关性中选取出相关性最高的评估分数曲线作为最终图像清晰度评估结果。最后，再执行步骤S270，输出相关性最高的一组评估分数曲线。
通过以上步骤即可完成对采集到的N张检测图像的清晰度评估，得到相应的清晰度评估结果。然后再根据所得到的清晰度评估结果确定相应的粗聚焦搜索步长，最后再根据确定的粗聚焦搜索步长进行粗聚焦搜索，以确定最佳粗聚焦位置。
此处，应当指出的是，在根据确定的粗聚焦搜索步长进行粗聚焦搜索时直接采用穷举搜索方式即可，此处不再进行赘述。
更进一步地，在通过以上任一所述方式完成对电子束量测设备的粗聚焦过程，确定相应的最佳粗聚焦位置之后，即可对电子束量测设备进行细聚焦搜索，从而最终实现电子束量测设备的自动聚焦。
具体的，在本申请实施例的方法中，在确定最佳粗聚焦位置后，对电子束量测设备进行细聚焦的过程主要包括：首先，以最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像。然后再根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果。
其中，根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索的过程可以采用变步长方式来进行的。具体的，在采用变步长方式进行细聚焦搜索时，则可以通过迭代的方式来实现。
即，根据当前得到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果，更新细聚焦搜索参数，并以更新后的细聚焦搜索参数重新进行预设张数的样品图像的采集，直至重新采集次数达到预设迭代次数后为止。
同时，根据前面所述，在本申请实施例的方法中，细聚焦搜索参数包括细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长中的至少一种。在进行细聚焦搜索参数的更新时，根据当前得到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行，从而使得本申请实施例的方法中，在对电子束量测设备进行细聚焦搜索时同样也能够采用变步长的方式，这也就更进一步地提高了设备聚焦的速率。
同时，还需要说明的是，在对采集到的预设张数的样品图像进行清晰度评估时可以采用前面所述的清晰度评估方式，此处不再进行赘述。
另外，在根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索时，则可以基于预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势进行。其中，预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势包括单调递增、单调递减和清晰度曲线呈二次拟合中的至少一种。
具体的，在预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为单调递增时进行前向搜索，更新搜索范围并基于更新后的搜索范围进行预设张数的样品图像的重新采集。
在预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为单调递减时进行后向搜索，更新搜索范围并基于更新后的搜索范围进行预设张数的样品图像的重新采集。
在预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为清晰度曲线呈二次拟合时，根据拟合曲线的开口方向更新细聚焦搜索参数，并基于更新后的细聚焦搜索参数进行预设张数的样品图像的重新采集。
此处，需要说明的是，拟合曲线的开口方向分为向上开口和向下开口。在拟合曲线的开口方向向上时，则以当前评估出的最清晰的位置为中心，更新细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长进行预设张数的样品图像的再次采集。在拟合曲线的开口方向向下时，则以二次函数对称轴位置为中心，更新细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长进行预设张数的样品图像的再次采集。
举例来说，若采集图像为5，清晰度评估曲线开口向上，假设最清晰的位置为2，该处电流值为L，则以第2张图像所在电流值为中心，更新搜索步长(一般情况下取前次步长step的1.5倍)，更新搜索范围L±2*1.5*step。
对应的，若集图像为5，清晰度评估曲线开口向下，假设最清晰的位置为3，该处电流值为L，则以第3张图像所在电流值为中心，更新搜索范围L±step，更新步长为2*step/4。
其中，本领域技术人员可以理解的是，在清晰度评估结果的变化趋势为单调递增时所进行的前向搜索指的是以单调递增的曲线中最大值所在位置处对应的图像的电流值为起点沿曲线递增方向，按照更新后的细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长进行预设张数的样品图像的再次采集。此处，应当说明的是，在更新细聚焦搜索参数时，只需要更新细聚焦搜索范围，细聚焦搜索步长保持初始步长不变。
举例来说，若采集图像数为5，清晰度评估曲线单调递增，假设最清晰的位置为5，该处电流值为L，则以第5张图像所在电流值为起点，固定步长，更新搜索范围L～(L+4*step)。
在清晰度评估结果的变化趋势为单调递减时所进行的后向搜索则指的是以单调递减的曲线中最小值所在位置处对应的图像的电流值为起点沿曲线递减方向的反向，按照更新后的细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长进行预设张数的样品图像的再次采集。此处，应当说明的是，在更新细聚焦搜索参数时，同样只需要更新细聚焦搜索范围，细聚焦搜索步长保持初始步长不变。举例来说，若采集图像数量为5帧，清晰度评估曲线单调递减，假设最清晰的位置为1，该处电流值为L，则以第1帧图像所在电流值为起点，固定步长，更新搜索范围：(L-4*step)～L。
为了更清楚地说明本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦方法，以下以一具体实施例进行更加详细和完整地说明。
参阅图3，首先通过步骤S001，设置参数，具体包括：最大迭代次数t，细聚焦初始搜索步长以及细聚焦搜索范围。
然后，通过步骤S100，获取电子束量测设备当前通道采集到的一定数量的检测图像。进而再通过步骤S200，对采集到的各检测图像进行清晰度评估，得到相应的清晰度评估结果，并根据所得到的清晰度评估结果确定相应的粗聚焦搜索步长，按照所确定的粗聚焦搜索步长进行粗聚焦搜索操作。具体的，基于穷举搜索，进行各帧样品图像的清晰度评分，并根据相邻图像的清晰度评分变化率，自适应调整搜索步长，确定最佳粗聚焦位置。
然后，再通过步骤S310，以当前最佳粗聚焦位置为搜索中心，设置细聚焦搜索范围，在设定的细聚焦搜索范围内进行细聚焦搜索，进而再执行步骤S320，初始化迭代次数t＝0。
步骤S330，以初始设置的细聚焦搜索步长采集预设张数(nums)的样品图像，并通过步骤S340，对各帧图像进行清晰度评估(具体的图像清晰度评估流程可参见图2所示)，得到清晰度评估结果。
然后，再通过步骤S351，判断所得到的清晰度评估结果(即，各帧图像的清晰度结果按照帧排序的变化曲线)是否呈单调递增趋势。在判断出所得到的清晰度评估结果呈单调递增趋势时，则执行步骤S361，以单调递增的清晰度评估结果中的最大值为起点进行前向搜索。在判断出所得到的清晰度评估结果不是呈单调递增趋势时，则通过步骤S352，判断清晰度评估结果是否呈单调递减趋势。在判断出清晰度评估结果呈单调递减趋势时，则执行步骤S362，以单调递减的清晰度评估结果中的最小值为起点进行后向搜索。在通过上述步骤确定再次进行细聚焦搜索的方向后，即可执行步骤S371，更新细聚焦搜索范围，并保持细聚焦搜索步长不变。
在通过步骤S352，判断出清晰度评估结果呈二次曲线拟合时，则通过步骤S363，判断二次拟合曲线的开口是否向上。在判断出开口向上时，则执行步骤S373，以最清晰位置为中心更新细聚焦搜索范围，同时更新细聚焦搜索步长。在判断出开口向下时，则执行步骤S372，以对称轴位置为中心更新细聚焦搜索范围，同时更新细聚焦搜索步长。
即，根据清晰度评估结果大致分为以下3种情形：
case1.清晰度曲线单调递增，则前向搜索，更新搜索范围；
case2.清晰度曲线单调递减，则后向搜索，更新搜索范围；
case3.清晰度曲线二次拟合，若开口向上，则当前评估最清晰的位置为中心，更新搜索范围和搜索步长，反之，则以二次函数对称轴位置为中心，更新搜索范围和搜索步长。
同时，在更新细聚焦搜索参数后，并通过步骤S380，对当前计数的迭代次数进行判断，若t<最大迭代次数，则执行步骤S391，对所设置的迭代次数t进行计数(t＝t+1)，并返回S330进行再次样品图像的采集并进行细聚焦搜索；反之，迭代结束，通过步骤S392，迭代结束，输出聚焦结果。
由此，本申请实施例的方法，通过对图像清晰度评估函数和搜索策略的改进，提出了一种全新的电子束量测设备的自动对焦方法，在图像清晰度评估上，通过对图像进行直方图规定化和中值滤波等处理，在一定程度上统一了图像的对比度，滤除图像多余噪声，突出图像的特征。同时，还以图像局部方差曲线为参考依据，校正最终评估结果，这就有效减弱了图像内容多样性及对比度对图像清晰度评分的影响，提高了清晰度评分可靠性。在搜索策略上通过粗聚焦和细聚焦过程均采用变步长搜索策略，有效节省了搜索时间，提升了搜索效率。
也就是说，由于图像在连续采集过程中，受采集环境的影响，图像对比度可能会发生变化，直接对滤波后的图像进行清晰度计算，势必会影响最终评估结果。因此，在本申请实施例的电子束量测设备的自动对焦方法中，首先，统一图像的对比度，在此基础上进行清晰度评分；其次，对图像进行中值滤波，滤除噪声，并综合考虑图像各频段信息，突出图像特征；最后，并以局部方差作为参考，计算其与不同区间的相关性，择优作为最终清晰度评估结果，提高了评估结果的准确性，降低了图像陷入局部最优的风险。与此同时，自动聚焦变步长爬山寻优，也大大节省了搜索时间，提高了自动聚焦的时效性。
相应的，基于前面任一所述的基于电子束量测设备的自动对焦方法，本申请还提供了一种基于电子束量测设备的自动对焦装置。由于本申请提供的基于电子束量测设备的自动对焦装置的工作原理与本申请的基于电子束量测设备的自动对焦方法的原理相同或相似，因此重复之处不再赘述。
参阅图4，本申请提供的基于电子束量测设备的自动对焦装置，包括图像获取模块、粗聚焦模块和细聚焦模块。其中，图像获取模块，被配置为获取电子束量测设备中当前通道所采集到的多张检测图像。粗聚焦模块，被配置为根据多张检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的粗聚焦搜索步长对电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置。细聚焦模块，被配置为以最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，并根据采集到的预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果。
更进一步地，根据本申请的另一方面，还提供了一种基于电子束量测设备的自动对焦设备200。参阅图5，本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦设备200包括处理器210以及用于存储处理器210可执行指令的存储器220。其中，处理器210被配置为执行可执行指令时实现前面任一所述的基于电子束量测设备的自动对焦方法。
此处，应当指出的是，处理器210的个数可以为一个或多个。同时，在本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦设备200中，还可以包括输入装置230和输出装置240。其中，处理器210、存储器220、输入装置230和输出装置240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。
存储器220作为一种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：本申请实施例的基于电子束量测设备的自动对焦方法所对应的程序或模块。处理器210通过运行存储在存储器220中的软件程序或模块，从而执行基于电子束量测设备的自动对焦设备200的各种功能应用及数据处理。
输入装置230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240可以包括显示屏等显示设备。
根据本申请的另一方面，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，计算机程序指令被处理器210执行时实现前面任一所述的基于电子束量测设备的自动对焦方法。
以上已经描述了本申请的各实施例，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。
Claims (13)
1.一种基于电子束量测设备的自动对焦方法，其特征在于，包括：
获取电子束量测设备中当前通道所采集到的多张检测图像；
根据多张所述检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的所述粗聚焦搜索步长对所述电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置；
以所述最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，并根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果；
在根据多张所述检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长时，包括：
统一各所述检测图像的对比度，并对各所述检测图像进行中值滤波；
对中值滤波后的各所述检测图像进行清晰度评估，得到所述检测图像的清晰度评估结果；
根据所述检测图像的清晰度评估结果确定所述粗聚焦搜索步长；
在对中值滤波后的各所述检测图像进行清晰度评估，得到所述检测图像的清晰度评估结果时，包括：
对中值滤波后的各所述检测图像进行傅里叶变换，得到各所述检测图像的频谱直方图；
对各所述频谱直方图进行多区间归一化，并对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算，得到各所述检测图像的评估曲线；
基于各所述检测图像的评估曲线，得到所述检测图像的清晰度评估结果；
其中，用来确定最佳粗聚焦位置的图像为检测图像，在确定最佳粗聚焦位置后，以最佳粗聚焦位置为搜索中心采集的图像为样品图像。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，统一各所述检测图像的对比度时，通过对各所述检测图像进行直方图规定化处理进行。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算的同时，还包括对所述频谱直方图中的图像内容进行高频和低频放大的操作。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算时，包括对归一化后的频谱直方图进行加权求和处理。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对各所述检测图像进行中值滤波后，还包括：计算中值滤波后的所述检测图像的平均局部方差曲线；
对应的，基于各所述检测图像的评估曲线得到所述检测图像的清晰度评估结果，包括：
计算各所述评估曲线分别与所述平均局部方差曲线的相关性；
根据计算得到的各所述相关性得到所述检测图像的清晰度评估结果。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，根据计算得到的各所述相关性得到所述检测图像的清晰度评估结果时，由各所述相关性中选取出相关性最高的评估曲线作为所述检测图像的清晰度评估结果。
7.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，所述细聚焦搜索参数包括细聚焦搜索范围和细聚焦搜索步长中的至少一种。
8.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到所述聚焦结果时，采用变步长方式进行搜索。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，采用变步长方式根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到所述聚焦结果时，包括：
根据当前得到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果，更新所述细聚焦搜索参数，并以更新后的细聚焦搜索参数重新进行所述预设张数的样品图像的采集，直至重新采集次数达到预设迭代次数后为止。
10.根据权利要求1至6任一项所述的方法，其特征在于，根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索时，基于所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势进行；
其中，所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势包括单调递增、单调递减和清晰度曲线呈二次拟合中的至少一种；
在所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为单调递增时进行前向搜索，更新搜索范围并基于更新后的搜索范围进行所述预设张数的样品图像的重新采集；
在所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为单调递减时进行后向搜索，更新搜索范围并基于更新后的搜索范围进行所述预设张数的样品图像的重新采集；
在所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果的变化趋势为清晰度曲线呈二次拟合时，根据拟合曲线的开口方向更新细聚焦搜索参数，并基于更新后的细聚焦搜索参数进行所述预设张数的样品图像的重新采集。
11.一种基于电子束量测设备的自动对焦装置，其特征在于，包括图像获取模块、粗聚焦模块和细聚焦模块；
所述图像获取模块，被配置为获取电子束量测设备中当前通道所采集到的多张检测图像；
所述粗聚焦模块，被配置为根据多张所述检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长，并根据调整后的所述粗聚焦搜索步长对所述电子束量测设备进行粗聚焦，确定最佳粗聚焦位置；
所述细聚焦模块，被配置为以所述最佳粗聚焦位置为搜索中心，按照当前的细聚焦搜索参数采集预设张数的样品图像，并根据采集到的所述预设张数的样品图像的清晰度评估结果进行细聚焦搜索得到聚焦结果；
所述粗聚焦模块，在根据多张所述检测图像的清晰度评估结果自适应调整粗聚焦搜索步长时，具体用于：
统一各所述检测图像的对比度，并对各所述检测图像进行中值滤波；
对中值滤波后的各所述检测图像进行清晰度评估，得到所述检测图像的清晰度评估结果；
根据所述检测图像的清晰度评估结果确定所述粗聚焦搜索步长；
所述粗聚焦模块，在对中值滤波后的各所述检测图像进行清晰度评估，得到所述检测图像的清晰度评估结果时，具体用于：
对中值滤波后的各所述检测图像进行傅里叶变换，得到各所述检测图像的频谱直方图；
对各所述频谱直方图进行多区间归一化，并对归一化后的频谱直方图进行逻辑运算，得到各所述检测图像的评估曲线；
基于各所述检测图像的评估曲线，得到所述检测图像的清晰度评估结果；
其中，用来确定最佳粗聚焦位置的图像为检测图像，在确定最佳粗聚焦位置后，以最佳粗聚焦位置为搜索中心采集的图像为样品图像。
12.一种基于电子束量测设备的自动对焦设备，其特征在于，包括：
处理器；
用于存储计算机程序的存储器；
其中，所述处理器被配置为执行所述计算机程序时实现权利要求1至10中任意一项所述的方法。
13.一种非易失性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任意一项所述的方法。
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