CN116679535A - 套刻误差的量测方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种套刻误差的量测方法、装置、系统及存储介质，套刻误差的量测方法包括获取套刻图形的套刻标识图像，按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度；根据像素灰度，获得标识区域中拟合的中线；根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。本说明书实施例的图像算法稳定，提升了套刻误差量测的精准度和高效性。
Description
技术领域
本申请涉及半导体光刻工艺技术领域，具体涉及一种套刻误差的量测方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
半导体光刻工艺中存在上下层图形的重复曝光，且要求上下层曝光的图形准确的套叠在一起，如第二层掩模曝光的图形必须和第一层掩模曝光准确的套叠在一起，称之为套刻。
现有技术采用量测晶圆套刻误差的设备，例如采用光刻机对准系统、套刻误差测量设备和对准修正软件协同来计算套刻误差。但传统量测设备的算法精度低，造成套刻误差量测不准。
因此，需要一种新的套刻误差的量测方案。
发明内容
有鉴于此，本说明书实施例提供一种套刻误差的量测方法、装置、系统及存储介质，应用于半导体光刻工艺中套刻误差量测的过程。
本说明书实施例提供以下技术方案：
本说明书实施例提供一种套刻误差的量测方法，所述套刻误差的量测方法包括：
获取套刻图形的套刻标识图像；
按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度；
根据像素灰度，获取标识区域中拟 合的中线；
根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。
本说明书实施例提供的另一种套刻误差的量测装置，所述套刻误差的量测装置包括：
获取模块，用于获取套刻图形的套刻标识图像；
得到模块，用于按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度；
拟合模块，用于根据像素灰度，获取标识区域中拟 合的中线；
确定模块，用于根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。
与现有技术相比，本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到的有益效果至少包括：
本说明书实施例对套刻图形中套刻标识的标识区域进行像素灰度计算，根据像素灰度获得标识区域灰度的变化趋势，根据变化趋势来定义中线，最终通过中线间的交点获得中心点来确定套刻误差。该图像算法稳定，提升了套刻误差量测的精准度和高效性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1是本申请中一种套刻标识的示意图；
图2是本申请中另一种套刻标识的示意图；
图3是本申请中又一种套刻标识的示意图；
图4是套刻误差量测的示意图；
图5是本申请中一种套刻标识区域的示意图；
图6是本申请中套刻标识对应量测区域的示意图；
图7是本申请中一量测区域沿x方向对应灰度值获取示意图；
图8是本申请中一量测区域沿y方向对应灰度值获取示意图；
图9 是本申请中根据灰度值定义线的曲线示意图；
图10 是本申请中根据灰度值获得中线的曲线示意图；
图11是本申请获取中线坐标的示意图；
图12是本申请中一种套刻误差的示意图；
图13是本申请中另一种套刻误差的示意图；
图14是本申请中另一种套刻误差对应量测区域的示意图；
图15是本申请中又一种套刻误差的示意图；
图16是本说明书实施例提供的一种套刻误差的量测方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请实施例进行详细描述。
以下通过特定的具体实例说明本申请的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本申请的其他优点与功效。显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。本申请还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本申请的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
要说明的是，下文描述在所附权利要求书的范围内的实施例的各种方面。应显而易见，本文中所描述的方面可体现于广泛多种形式中，且本文中所描述的任何特定结构及/或功能仅为说明性的。基于本申请，所属领域的技术人员应了解，本文中所描述的一个方面可与任何其它方面独立地实施，且可以各种方式组合这些方面中的两者或两者以上。举例来说，可使用本文中所阐述的任何数目和方面来实施设备及/或实践方法。另外，可使用除了本文中所阐述的方面中的一或多者之外的其它结构及/或功能性实施此设备及/或实践此方法。
还需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本申请的基本构想，图式中仅显示与本申请中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
另外，在以下描述中，提供具体细节是为了便于透彻理解实例。然而，所属领域的技术人员将理解，可在没有这些特定细节的情况下实践。
半导体光刻机工作时，逐层曝光完晶圆wafer上所有的场，如曝光第一层图形后更换掩膜，进行第二层图形的曝光。理论上第一层曝光图形与第二层曝光图形准确套叠在一起，称为套刻。因此当第一层曝光图形与第二层曝光图形不套叠在一起时就存在套刻误差。
现有技术针对套刻误差的量测，在晶圆上专门设置用于测量套刻误差的图形被称为套刻标识。这些套刻标识在设计掩膜时已经被放在了指定的区域，通常设置在切割道上。
如图4现有技术在光刻工艺中，通过光刻机对准系统、套刻误差测量设备和对准修正软件三部分协同工作以减少套刻误差。但传统的算法精度低，最终导致套刻误差量测不准，甚至无法根据套刻误差进行修正。
有鉴于此，发明人发现通过获取套刻标识对应量测区域的灰度图，分析灰度图的变化趋势以定位和获取分析中线。进而分析每种套刻图形的交点的坐标差异，从而获得套刻误差。本说明书实施例的图像算法稳定，提升套刻误差量测的精准度和高效性。
基于此，本说明书实施例通过获取套刻图形的各个标识区域图像；按照行/列对各个标识区域获得像素灰度；根据像素灰度，获取标识区域中拟合的中线；根据中线，获取套刻图形的中心点以确定套刻误差。
以下结合附图，说明本申请各实施例提供的技术方案。
如图16所示，本说明书实施例提供的一种套刻误差的量测方法，其包括步骤S1610~步骤S1640。其中，步骤S1610、获取套刻图形的套刻标识图像。步骤S1620、按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度。步骤S1630、根据像素灰度，获取标识区域中拟合的中线。步骤S1640、根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。
本说明书实施例中行业术语定义如下：
套刻：光刻机在工作时，逐一曝光完晶圆wafer上所有的场（field），然后更换wafer，直至曝光完所有的wafer；当对wafer进行工艺处理结束后，更换掩模，接着在wafer上曝光第二层图形，也就是进行重复曝光。其中，第二层掩模曝光的图形必须和第一层掩模曝光准确的套叠在一起，故称之为套刻。
套刻标识：晶圆wafer上专门用来测量套刻误差的图形被称为套刻标识，这些标识在设计掩膜时已经被放在了指定的区域，通常是在切割道上(一片晶圆最后需要切割成上千片芯片，切割道就是预留出来用于芯片切割的，通常只有数十微米)。
套刻误差: 不同工艺层上套刻标记位置的偏差。如图1所示，假设图中的黑色、大的矩形外框为第一次掩模后曝光的图形(套刻标识)，灰色、小的矩形内框为第二个掩膜经曝光后的图形。从理论上讲，这两层图形的中心应该完全重合，但实际上由于各种系统误差和偶然误差的存在，导致了这两层图形的位置发生了偏差。
基于现有技术中套刻误差算法量测的不准确，套刻误差修正的不准确问题，本说明书实施例采用图像灰度来对套刻标识进行处理分析。具体步骤如下：
步骤S1610、获取套刻图形的套刻标识图像。
理想情况下各个套刻标识在同一平面中行方向和列方向的中心点重合一致，但实际生产过程中由于各种误差导致两层套刻图形的位置发生偏差，从而使两层套刻标识的位置也同样发生偏差。
本说明实施例中，获取的套刻标识设置于晶圆切割道上。如图1-3所示的套刻标识图像。以便后续对套刻标识图像进行灰度处理获得像素灰度，最终根据像素灰度来对套刻标识的中心点进行确定，从而确定套刻误差。
套刻标识图形的特点采用图5进行说明，如图5示例，4个较大的黑色矩形框定义为外框，另外4个灰色矩形框定义为内框。
步骤S1620、按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度。
本说明书实施例中行/列相对于套刻标识图像的长、宽等方向定义。本说明书实施例举例如按照行方向设置为x方向坐标轴，按照列方向设置为y方向坐标轴。具体坐标轴的选择等可根据具体实际情况进行限定。
结合上述实施例对图5示例的套刻标识图像获得像素灰度。根据图5示例的外框、内框的标识区域，本说明书实施例取部分套刻标识区域作为量测区域，如图6示例，外框中1-4号矩形区域为量测区域，同样的内框中1-4号矩形区域为量测区域。对应地，可获取套刻标识图像中量测区域的像素灰度，以便后续根据灰度变化来定义线。其中标识区域也称为量测区域。
步骤S1630、根据像素灰度，获取标识区域中拟合的中线。
结合上述实施例，获取标识区域的像素灰度，同时按照行/列方向获取标识区域的点坐标。根据像素灰度的变化趋势结合点坐标的定位来定义线，如定义套刻标识区域的中线等。进而为后续获得套刻标识的中心点及确定套刻误差提供依据。
步骤S1640、根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。
结合上述实施例，根据标识区域的中线来获得标识区域的中心点，同样标识区域的中心点为套刻标识的中心点。例如外框的中心点与内框的中心点不重合一致，则根据具体的行/列方向坐标的差异来确定套刻误差。
一些实施例中，按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度，包括：按照行/列方向获得每个标识区域中的点坐标；按照行方向获得每个点坐标的灰度值及获得每行的灰度平均值；并按照列方向获得每个点坐标的灰度值及获得每列的灰度平均值。
结合上述实施例，获得套刻标识图像中标识区域的灰度图如图6所示。以图6中外框编号1的标识区域进行举例说明。如图7示例，1号矩形外框内的灰度图，沿着X正方向，X坐标是X0，X1.....Xn，在1号矩形外框区域内，X0对应的有一列点，从而获得行/列方向的点坐标为(X0,Y0),(X0,Y1),.....(X0,Yn)。那么，X0对应的灰度值我们按如下方式这样计算，我们定义，1号矩形外框区域的宽度为w，高度为h，左上角的坐标为(xStart,yStart)，(X0,Y0)点处的灰度值公式为ROI_Pixel(yStart, xStart, 0, 0)，(X0,Y1)点处的灰度值公式为ROI_Pixel(yStart, xStart, 1, 0)。
定义：double[] GrayAvr = new double[w]，表示矩形外框区域内沿着X方向上所有灰度值的数组，如果w=82，则GrayAvr 是包含82个灰度值的数组0---81，GrayAvr [0]就是X0对应的灰度值。
其中，图像灰度值是0--255，共256个，我们定义，int[] tmpData = new int[256]，表示每个灰度值的数量，比如h=100，X0对应的一列点个数是100个，tmpData[0]就是灰度值为0的有几个点，tmpData[1]就是灰度值为1的有几个点。具体地量测区域沿X方向对应灰度值获取的编程示例如下：
for (int x = 0; x<w; ++x)//逐次求出X方向对应的灰度值
{
for (int y = 0; y<h; ++y)//统计出x对应的一列点的灰度值数量
{
tmpData[(int)ROI_Pixel(yStart, xStart, y, x)]++;
}
for (int i = 0; i<tmpData.Length; ++i)
{
if (tmpData[i]>0)
{
GrayAvr[x] += (i * tmpData[i]);//灰度值i乘以灰度值为i的数量，再相加
}
}
GrayAvr[x] /= h;//算出灰度平均值
}
另外，我们定义， double GrayMin =Min(GrayAvr); //灰度平均值最小值
double GrayMax =Max(GrayAvr); //灰度平均值最大值
类似地，量测区域沿Y方向对应的灰度值获得过程，以图6中3号矩形外框举例说明。如图8，3号矩形外框的图像，沿着Y正方向，Y坐标是Y0,Y1.....Yn，在3号矩形外框区域内，Y0对应的有一行点，从而获得点坐标分别为(X0,Y0),(X1,Y0),.....(Xn,Y0)。
那么，Y0对应的灰度值我们按如下方式这样计算，我们定义，1号矩形外框区域的宽度为w，高度为h，左上角的坐标为(xStart,yStart)，(X0,Y0)点处的灰度值公式为ROI_Pixel(yStart, xStart, 0, 0)，(X1,Y0)点处的灰度值公式为ROI_Pixel(yStart,xStart, 0, 1)。
定义：double[] GrayAvr = new double[h]，表示矩形外框区域内沿着Y方向上所有灰度值的数组，如果h=82，则GrayAvr 是包含82个灰度值的数组0---81，GrayAvr [0]就是Y0对应的灰度值。
其中，图像灰度值是0--255，共256个，我们定义，int[] tmpData = new int[256]，表示每个灰度值的数量，比如w=100，Y0对应的一行点的个数是100个，tmpData[0]就是灰度值为0的有几个点，tmpData[1]就是灰度值为1的有几个点。
具体地编程示例如下：
for (int y = 0; y<h; ++y)//逐次求出Y方向对应的灰度值
{
for (int x = 0; x<w; ++x)//统计出Y对应的一列点的灰度值数量
{
tmpData[(int)ROI_Pixel(yStart, xStart, y, x)]++;
}
for (int i = 0; i<tmpData.Length; ++i)
{
if (tmpData[i]>0)
{
GrayAvr[y] += (i * tmpData[i]);//灰度值i乘以灰度值为i的数量，再相加
}
}
GrayAvr[y] /= w;//算出平均值
}
在一些实施例中，根据像素灰度，获得标识区域中拟合的中线，包括：
分别沿行/列方向获得标识区域中灰度的变化趋势；根据变化趋势获得灰度变化边界线；根据灰度变换边界线进行拟合得到中线。
如图7示例，此1号矩形外框内，沿着X方向上，图案由亮--》暗--》亮，对应地，灰度值的变化也是这样，灰度值由大--》小--》大。
我们定义一个灰度值GuideLine ，用来确定这种灰度变化趋势会产生几条线，同时将前述获得的灰度平均值及最小值和灰度平均值及最大值带入如下公式一：
GuideLine =GrayMin + GuideLinePercent *(GrayMax - GrayMin) /100 （公式一）其中，GuideLinePercent是灰度变化范围的百分之多少。
如图7示例的Bar in Bar的套刻标识进行计算，沿X方向对应的灰度值数组GrayAvr[82]，下面列举出计算出的一些值，
[0] = 238.42307692307693
[1] = 238.38
[2] = 238.0698085508086
[3] = 237.70012306013862
[4] = 237.47068079048393
[5] = 237.05409383017292
....
[21] = 207.54127328562049
[22] = 201.13905949949884
[23] = 193.00808218574792
[24] = 181.72149555363978
[25] = 168.03497348653781
....
[33] = 112.90668816018786
[34] = 111.13690367239363
[35] = 110.75986765581638
[36] = 111.88515154037322
[37] = 114.99041790037603
[38] = 119.27810954121384
[39] = 124.99197775471788
[40] = 131.15807677519635
....
[48] = 119.85527899811862
[49] = 115.48002987548387
[50] = 112.48676586072062
[51] = 111.14939350507909
[52] = 111.33929158892454
....
[59] = 145.71058526633951
[60] = 159.54847305460353
[61] = 174.99522531097287
[62] = 188.73466977882714
[63] = 199.82157157229412
....
[81] = 237.98058252427185
由此得到灰度的最大值或最小值，
GrayMin = 110.75986765581638
GrayMax = 238.42307692307693
取GuideLinePercent = 65，则计算出GuideLine=193.7，
由上面列出的数据，可以看出，GuideLine在下面的两个区间，
区间1：
[22] = 201.13905949949884
[23] = 193.00808218574792
区间2：
[62] = 188.73466977882714
[63] = 199.82157157229412
由此可以确定此1号矩形外框区域内定义了两条线，通过灰度值变化趋势也可以看出第一条线的起点是= 238.42307692307693，终点是[36] = 111.88515154037322，
第二条线的起点是[50] = 112.48676586072062，终点是[81]=237.98058252427185，并且把两条定义线的位置取为[22] = 201.13905949949884，[62]=188.73466977882714，决定第一条线灰度值变化是从大--》小，第二条线的灰度值变化是从小--》大，
以上的结果用一个计算方法表示， int[,] EdgeRange = CheckEdgeRange(GrayAvr, Guideline)，
EdgeRange 是一个二维数组，含义如下，
[,0] 边的范围起始位置
[,1] 定义线的像素位置
[,2] 边的范围结束位置
[,3] 边的类型 －1：从亮到暗， 1 : 从暗到亮
由以上计算结果得出EdgeRange包含两条线 ，
[0, 0] = 0
[0, 1] = 22
[0, 2] = 36
[0, 3] = -1
[1, 0] = 50
[1, 1] = 62
[1, 2] = 81
[1, 3] = 1
由上面可知定义出来的线是一个灰度范围，我们需要一个起点来决定线的具体位置，我们定义一个灰度值ThresholdG ，用来表示线的位置，采用公式二：ThresholdG =GrayMin + ThresholdPercent * (GrayMax - GrayMin) / 100 （公式二），我们 取ThresholdPercent = 65，则计算出ThresholdG =174.59，
由上面第一条线的起点和终点得出，在
[0]= 238.42307692307693
....
[36] = 111.88515154037322，
范围内，ThresholdG 在
[24] = 181.72149555363978
[25] = 168.03497348653781
的区间内，
同理，第二条线的位置在
[60] = 159.54847305460353
[61] = 174.99522531097287
的区间内，
通过以下公式三表示两条灰度变化边界线，
double pos1 = CheckEdgePos(EdgeData1[36],ThresholdG, EdgeRange[0, 1]-EdgeRange[0, 0]) + EdgeRange[0, 0]; （公式三）
double pos2 = CheckEdgePos(EdgeData2[31],ThresholdG, EdgeRange[1, 1]-EdgeRange[1, 0]) + EdgeRange[1, 0]; （公式三）
其中，EdgeData1[36]是第一条线的范围，EdgeData2[31]是第二条线的范围，
pos1 = 24.52095216222472
pos2 = 60.973861623801227，
对这两条线位置取平均值，得到中线的pos = (pos1 + pos2) / 2 ，
以上分析可以用波形图表示，如图9示例的中线。具体地，这三条线的位置在波形图上表示如图10 示例，根据pos1和pos2这两条灰度变化边界线拟合得到中线。
在一些实施例中，根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差，包括：沿行方向获得两条中线的中点；并沿列方向获得两条中线的中点；获得各个中点分别沿行/列的均值坐标；根据均值坐标获得每种套刻图形的中心，分别按照行/列方向获得套刻误差。
具体地，通过计算拟合呈中线的一组像素坐标来计算中线上的每个坐标点。结合上述实施例，获得中线pos。我们定义，DPoint[] points ，points 是一个记录中线上每一个点x、y坐标的数组，则此数组的数量是 h个，如h是100。
如图11，X方向上的数字1区间是定义第一条线的起点和结束点，数字2区间定义第二条线的起点和结束点，当y=0时，我们先算出区间1上的各点灰度值，用数组EdgeData1Part[]来记录，则 EdgeData1Part的数量是36个，
再算出区间2上的各点灰度值，用数组EdgeData2Part[]来记录，则EdgeData2Part的数量是31个，
用公式三算出位置，
Double real_pos1 = CheckEdgePos(EdgeData1Part[36],ThresholdG,EdgeRange[0, 1]- EdgeRange[0, 0]) + EdgeRange[0, 0];
double real_pos2 = CheckEdgePos(EdgeData2Part[31],ThresholdG,EdgeRange[1, 1]- EdgeRange[1, 0]) + EdgeRange[1, 0];
则第一条线上的第一个坐标是(rel_pos1+xStart , 0+yStart),
第二条线上的第一个坐标是(rel_pos2+xStart , 0+yStart),
中线上的第一个坐标是((rel_pos1+rel_pos2)/2 +xStart , 0+yStart),
类似地，沿列方向分别获得第一条线和第二条线的中点坐标。
具体编程示例方法如下，计算出points ，
for (int y = 0; y<100; y++)
{
// 第一条线取得灰度数据
for (int x = 0; x<36; x++)
{
EdgeData1Part[x] = ROI_Pixel(yStart, xStart, y , EdgeRange[0, 0]+ x);
}
// 计算第一条线位置
double rel_pos1 = CheckEdgePos(EdgeData1Part, ThresholdG, EdgeRange[0, 1] - EdgeRange[0, 0])+ EdgeRange[0, 0];
// 第二条线取得灰度数据
for (int x = 0; x<31; x++)
{
EdgeData2[x] = ROI_Pixel(yStart, xStart, y , EdgeRange[1, 0]+ x);
}
// 计算第二条线位置
double rel_pos2 = CheckEdgePos(EdgeData2Part, ThresholdG, EdgeRange[1, 1] - EdgeRange[1, 0]);
// 计算中线相对于视场的位置，
points[y].X = (float)(rel_pos1 + rel_pos2) / 2+xStart;
points[y].Y = y + yStart ;
}
类似地，如图8示例的3号矩形外框获得灰度数值后，根据灰度值的变化趋势获得灰度变化边界线后进行拟合得到中线。进而沿行方向获得两条中线的中点方式如前述沿列方向获得的方式类似，此处不再赘述。
进一步，获得各个中点分别沿行/列的均值坐标。
结合上述实施例，如图6所示1号矩形外框内的中线上的所有点的坐标 points，按照相同的算法可以得到图6中2号矩形外框区域的中线上的所有点的坐标 points2，分别对这两条中线上对应的点的X坐标取一个平均值，就可以按照如下方法算出这个套刻标识中外框中心的X坐标 X_Outer，
具体示例的编程代码示例如下：
double pointSum = 0;
int pointCount = 0;
for (int i = 0; i<points.Length; i++)
{
pointCount++;
pointSum += (points[i].X + points2[i].X) / 2;
}
X_Outer= pointSum / pointCount;
类似地，采用上述方法计算出如图6中，3号矩形外框区域和4号矩形外框区域的中线点的坐标为points3，points4，
进而，对这两条中线上对应的点的Y坐标取一个平均值，就可以按照如下示例方法算出这个套刻标识中外框中心的Y坐标 Y_Outer，
double pointSum = 0;
int pointCount = 0;
for (int i = 0; i<points3.Length; i++)
{
pointCount++;
pointSum += (points3[i].Y + points4[i].Y) / 2;
}
Y_Outer= pointSum / pointCount;
同理，对图6示例中的各个矩形内框量测区域分别计算，算出 内框中心的坐标(X_Inner,Y_Inner),从而采用如下公式四分别按照行/列方向获得套刻误差。
套刻误差值：DeltaX = (X_Outer - X_Inner)* VisionFactor *1000*1000
（公式四）
DeltaY = (Y_Outer - Y_Inner)* VisionFactor *1000*1000 （公式四）
套刻误差单位是纳米，
其中VisionFactor是 工作台视场校验系数，单位是（毫米/像素）。
如图12示例的，针对图6示例的套刻标识确认的套刻误差为DX-18.16，DY1016.26。
在一些实施例中，套刻标识包括框对框、条对条、方框对方框。
本说明书实施例中套刻标识包括多种形式的标识图形，如图1所示的条对条（Barin Bar）标识图形，如图2所示的框对框（Frame in Frame）标识图形，如图3所示的方框对方框（Box in Box）标识图形。
针对Frame in Frame的标识图形和Box in Box的标识图形，采用如Bar in Bar标识图形确认套刻误差的全过程来获得对应的套刻误差。
如图13所示，获得图2示例Frame in Frame标识图形中的中线，以及套刻误差DX26.67，DY-57.79。
具体针对Box in Box标识图形确定套刻误差的过程中可适当通过变形来获得。如图14，由于Box in Box标识图形的特殊性，在划分的内框或外框中无法获得两条灰度变化边界线，会造成中线无法确定的情况。
因此，以外框举例针对这一情况我们获取如图14中1号矩形外框区域的第一条线和2号矩形外框区域的第二条线，从而可以确定外框中心的X坐标。其中第一条线可以为外框内侧的线，也可以为外框外侧的线。对应地，第二条线的选择与第一条线的方向性相同，即第一条线选择外框内侧的线，则第二条线也选择外框内侧的线，依次类推。
同样地，针对3号矩形外框内侧的线和4号矩形外框内侧的线，确定外框中心Y的坐标。同理得到内框中心的坐标。进而获得套刻误差。
如图15所示，通过加粗在矩形区域内侧的线获得内框与外框的坐标，进而获得套刻误差，如获得套刻误差为DX-1082.00，DY2693.95。
如上述示例，套刻误差的量测方法还包括：若根据标识区域的灰度无法获得中线，则将标识区域的边界线作为定义线来获得中心点。如图14和图15 的示例，此处不再赘述。
在一些实施例中，套刻误差的量测方法还包括：若根据变化趋势获得超过两条的灰度变化边界线，则重新确定灰度变化范围，获得两条灰度变化边界线；其中灰度变化范围存在特定的预设阈值范围，如大于等于50%，小于等于65%等。
具体地，如前述实施例中GuideLinePercent表示的灰度变化范围的百分之多少，通过调节灰度变化范围的百分比采用公式一来调节灰度变化趋势对应的灰度变化边界线。进而根据灰度变化边界线进行拟合得到中线。因此，本说明书实施例可根据灰度灵活调节灰度变化趋势，以定义线最终来定位中线点，从而确定套刻误差。本说明书实施例的图像算法稳定性好，准确定较高，还提升套刻误差计算的速度等。
本说明书实施例提供一种套刻误差的量测装置，该套刻误差的量测装置包括：
获取模块，用于获取套刻图形的套刻标识图像；
得到模块，用于按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度；
拟合模块，用于根据像素灰度，获取标识区域中拟 合的中线；
确定模块，用于根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。
本说明书实施例的套刻误差的量测装置对应地可用于执行图16所示方法实施例中的步骤，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
本说明书实施例提供的一种套刻误差的量测系统，该系统包括：处理器、存储器和计算机程序；其中
存储器，用于存储所述计算机程序，该存储器还可以是闪存（flash）。所述计算机程序例如是实现上述方法的应用程序、功能模块等。
处理器，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以实现上述方法中设备执行的各个步骤。具体可以参见前面方法实施例中的相关描述。
可选地，存储器既可以是独立的，也可以跟处理器集成在一起。
当所述存储器是独立于处理器之外的器件时，所述设备还可以包括：
总线，用于连接所述存储器和处理器。
本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现上述的各种实施方式提供的方法。
其中，可读存储介质可以是计算机存储介质，也可以是通信介质。通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。计算机存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。例如，可读存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该可读存储介质读取信息，且可向该可读存储介质写入信息。当然，可读存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和可读存储介质可以位于专用集成电路(ApplicationSpecific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。另外，该ASIC可以位于用户设备中。当然，处理器和可读存储介质也可以作为分立组件存在于通信设备中。可读存储介质可以是只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例侧重说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于后面说明的产品实施例而言，由于其与方法是对应的，描述比较简单，相关之处参见系统实施例的部分说明即可。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种套刻误差的量测方法，其特征在于，所述套刻误差的量测方法包括：
获取套刻图形的套刻标识图像；
按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度；
根据像素灰度，获取标识区域中拟 合的中线；
根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。
2.根据权利要求1所述的套刻误差的量测方法，其特征在于，按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度，包括：
按照行/列方向获得每个标识区域中的点坐标；
按照行方向获得每个点坐标的灰度值及获得每行的灰度平均值；并按照列方向获得每个点坐标的灰度值及获得每列的灰度平均值。
3.根据权利要求2所述的套刻误差的量测方法，其特征在于，根据像素灰度，获得标识区域中拟合的中线，包括：
分别沿行/列方向获得标识区域中灰度的变化趋势；
根据变化趋势获得灰度变化边界线；
根据灰度变化边界线进行拟合得到中线。
4.根据权利要求1所述的套刻误差的量测方法，其特征在于，根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差，包括：
沿行方向获得两条中线的中点；并沿列方向获得两条中线的中点；
获得各个中点分别沿行/列的均值坐标；
根据均值坐标获得每种套刻图形的中心点，分别按照行/列方向获得套刻误差。
5.根据权利要求3所述的套刻误差的量测方法，其特征在于，所述套刻误差的量测方法还包括：
若根据变化趋势获得超过两条的灰度变化边界线，则重新确定灰度变化范围，以获得两条灰度变化边界线作为中线的定义线。
6.根据权利要求5所述的套刻误差的量测方法，其特征在于，所述套刻误差的量测方法还包括：
若根据标识区域的灰度无法获得中线，则将标识区域的边界线作为定义线。
7.根据权利要求1所述的套刻误差的量测方法，其特征在于，套刻标识包括框对框、条对条、方框对方框。
8.一种套刻误差的量测装置，其特征在于，所述套刻误差的量测装置包括：
获取模块，用于获取套刻图形的套刻标识图像；
得到模块，用于按照行/列对各个套刻标识图像获得像素灰度；
拟合模块，用于根据像素灰度，获取标识区域中拟 合的中线；
确定模块，用于根据中线，获取套刻标识的中心点以确定套刻误差。
9.一种套刻误差的量测系统，其特征在于，包括：存储器、处理器以及计算机程序，所述计算机程序存储在所述存储器中，所述处理器运行所述计算机程序执行权利要求1-7中任一项所述套刻误差的量测方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时用于实现权利要求1-7中任一项所述套刻误差的量测方法。
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