CN117146701A - 边缘标识位置的检测方法、产品、设备、系统及介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种待测物边缘标识位置的检测方法、计算机程序产品、检测设备、检测系统及计算机可读存储介质，该方法包括：获取包括目标物体的边缘部位的待测图像；通过样本图像对所述待测图像进行滑动检测，根据所述样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，确定匹配关系根据所述匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定所述待测图像中标识位置所在的候选部位；对所述候选部位是否包含所述标识位置进行验证，确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。通过上述方法，可以降低标识位置检测难度、且可提升检测效率及检测精度。

Description

边缘标识位置的检测方法、产品、设备、系统及介质

技术领域

本申请涉及半导体检测技术领域，尤其涉及一种待测物边缘标识位置的检测方法、计算机程序产品、检测设备、检测系统及计算机可读存储介质。

背景技术

在将晶圆送进光刻机进行光刻之前，晶圆需要进行预对准，即毫米级晶圆形心对准和纳米级晶圆缺口对准。通常先通过对晶圆边缘检测，识别出晶圆的形心位置与缺口位置，确定晶圆在硅片台上的位置，然后通过执行机构完成晶圆的对准操作。其中，检测晶圆边缘具体可以为检测晶圆的槽口(Notch)。然而晶圆Notch的工况情况比较复杂，如晶圆Notch的不一致性、晶圆Notch没有物理Notch以及Notch上面还有无效的电路等情况，导致检测晶圆Notch具有一定难度。

发明内容

有鉴于此，本申请提供一种降低标识位置检测难度、且可提升检测效率及检测精度的待测物边缘标识位置的检测方法、计算机程序产品、检测设备、检测系统及计算机可读存储介质。

为达到上述目的，本申请实施例的技术方案是这样实现的：

第一方面，本申请实施例提供一种待测物边缘标识位置的检测方法，包括：

获取包括目标物体的边缘部位的待测图像；

通过样本图像对所述待测图像进行滑动检测，根据所述样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，确定匹配关系，其中，所述样本图像为包括目标物体的边缘部位的标准图像，所述目标物体的边缘部位具有标识位置；

根据所述匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定所述待测图像中标识位置所在的候选部位；

对所述候选部位是否包含所述标识位置进行验证，确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。

第二方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，，所述计算机程序产品中的指令由检测设备的处理器执行时，使得检测设备执行如本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

第三方面，本申请实施例提供一种检测设备，包括处理器及存储器，所述存储器内存储有可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

第四方面，本申请实施例提供一种检测系统，其特征在于，包括图像采集设备以及如本申请任一实施例所述的检测设备，

所述图像采集设备，用于环绕目标物体的边缘旋转扫描，依序采集目标物体的边缘部位的多个待测图像，并将所述多个待测图像分别发送给所述检测设备，所述检测设备获取每一所述待测图像后，针对所述待测图像执行如本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法；或，

所述图像采集设备，用于环绕目标物体的边缘旋转扫描，依序采集目标物体的边缘部位的待测图像，并将所述待测图像发送给所述检测设备，所述检测设备获取所述待测图像后，针对所述待测图像执行如本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器执行时实现本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

本申请上述实施例提供待测物边缘标识位置的检测方法、计算机程序产品、检测设备、检测系统及计算机可读存储介质，通过获取包括目标物体的边缘部位的待测图像，基于样本图像对待测图像进行滑动检测，得到样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，并根据匹配值确定匹配关系，再根据匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定待测图像中标识位置所在的候选部位，最后通过对候选部位是否包含边缘进行验证，从而确定标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。如此，通过设计样本图像对待测图像进行模板匹配，得到匹配关系，并从匹配关系中筛选出目标匹配值，从而可以快速且准确确定出待测图像中标识位置所在的候选部位，提高候选部位检出效率以及准确率。以及通过对候选部位进行验证，根据验证结果确定标识位置在目标物体的边缘部分的位置，从而准确检测出标识位置的位置，提高标识位置检出的准确率，降低标识位置检测难度，缩短标识位置检出时间，提高标识位置检测效率。

附图说明

图1示出本申请实施例提供的一种检测系统的架构示意图；

图2示出本申请实施例提供的一种待测物边缘标识位置的检测方法的流程示意图；

图3示出本申请实施例采用的一种滑动检测的可选示意图；

图4示出本申请实施例提供的一种待测图像的示意图；

图5示出本申请实施例采用的另一种滑动检测的可选示意图；

图6示出本申请实施例提供的一种生成掩膜图的示意图；

图7示出本申请实施例提供的一种待检验图像的示意图；

图8示出本申请实施例提供的另一种待测图像的示意图；

图9示出本申请实施例提供的另一种待测物边缘标识位置的检测方法的流程示意图；

图10示出本申请实施例提供的一种检测设备的结构示意图。

具体实施方式

以下结合说明书附图及具体实施例对本申请技术方案做进一步的详细阐述。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请的实现方式。本文所使用的术语“及/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的和所有的组合。

在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。

在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

晶圆是指硅半导体集成电路制作所用的硅晶片，其形状为圆形。在硅晶片上可加工制成各种电路元件结构，而成为有特定电性功能的集成电路产品。

目前，通过晶圆Notch标注晶圆，从而确定晶圆方位。晶圆Notch有平口和类似V口等两种形状。发明人通过对大量晶圆Notch的研究，发现晶圆Notch的形状特征比较稳定，呈半弧形空间结构。基于此，本申请实施例通过特定的晶圆Notch模板匹配待测图像，并根据Notch的形状特征验证候选部位，如此，可以在晶圆边缘部分准确检测出Notch，降低检测晶圆Notch的难度。

本申请实施例一方面，提供一种检测系统。图1示出本申请实施例提供的一种检测系统的架构示意图。如图1所示，检测系统可以包括图像采集设备11以及检测设备12。其中，图像采集设备11可以包括光学成像传感器，如工业相机。检测设备12可以为具有存储、计算能力的各类智能设备，例如计算机设备等。图像采集设备11可以为具有光学成像能力的设备，如工业相机等。在本申请实施例中，检测设备12可以与图像采集设备11集成在一起，或者互相独立设置。检测设备12可以与图像采集设备11可以相互通信，例如，检测设备12可以向图像采集设备11下发图像采集指令，图像采集设备11在接收图像采集指令后，采集图像并将采集到的图像发送给检测设备。

在一些实施例中，检测系统可以采集一段边缘部位的待测图像后，立即对这个待测图像进行检测，然后继续采集另一段边缘部位的待测图像，对另一个待测图像进行检测，直到对最后一段边缘部位的待测图像完成检测。如此，通过采集与检测步骤并行执行，可以节约待测物边缘部分的标识位置的检测时间，提高检测效率。

具体地，图像采集设备11用于环绕目标物体的边缘旋转扫描，依序采集目标物体的边缘部位的多个待测图像，并将多个待测图像分别发送给所述检测设备。检测设备12获取每一所述待测图像后，针对所述待测图像执行如本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

也就是说，图像采集设备12可以环绕目标物体的边缘旋转扫描，采集目标物体的边缘部位的一个待测图像，将这个待测图像送入检测设备12，检测设备12获取这个待测图像后，针对这个待测图像执行如本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法，重复采集目标物体的边缘部位的另一个待测图像以及检测步骤，直到对目标物体的边缘部位的最后一个待测图像完成检测。

在一些实施例中，检测系统可以采集全部边缘部分的待测图像后，对待测图像进行检测。如此，通过采集与检测步骤串行执行，可以准确检测出待测物边缘部分的标识位置，提高检测准确率。

具体地，图像采集设备11，用于环绕目标物体的边缘旋转扫描，依序采集目标物体的边缘部位的待测图像，并将待测图像发送给检测设备。检测设备12获取待测图像后，针对待测图像执行如本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

也就是说，图像采集设备12可以环绕目标物体的边缘旋转扫描，采集目标物体的边缘部位的一个或者多个待测图像，并将所有待测图像一起发送给检测设备。检测设备12获取所有待测图像后，针对每个待测图像执行如本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

需要说明的是，在本申请实施例中，一个待测图像可以包括完整的边缘部分或者一段边缘部分。

本申请实施例一方面，提供一种待测物边缘标识位置的检测方法，可应用于如图1所示的检测设备12。图2示出本申请实施例提供的一种待测物边缘标识位置的检测方法的流程示意图，如图2所示，该待测物边缘标识位置的检测方法可以包括但不限于S21、S22、S23和S24。具体介绍如下：

S21,获取包括目标物体的边缘部位的待测图像。

S22,通过样本图像对待测图像进行滑动检测，根据样本图像在每一检测位与待测图像的匹配值，确定匹配关系。

S23,根据匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定待测图像中标识位置所在的候选部位。

S24，对候选部位是否包含标识位置进行验证，确定标识位置在目标物体的边缘部位的位置。

在上述实施例中，通过获取包括目标物体的边缘部位的待测图像，基于样本图像对待测图像进行滑动检测，得到样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，并根据匹配值确定匹配关系，再根据匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定待测图像中标识位置所在的候选部位，最后通过对候选部位是否包含边缘进行验证，从而确定标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。如此，通过设计的样本图像对待测图像进行模板匹配，得到匹配关系，并从匹配关系中筛选出目标匹配值，从而可以快速且准确确定出待测图像中标识位置所在的候选部位，提高候选部位检出效率以及准确率。以及通过对候选部位进行验证，根据验证结果确定标识位置在目标物体的边缘部分的位置，从而准确检测出标识位置的位置，提高标识位置检出的准确率，降低标识位置检测难度，缩短标识位置检出时间，提高标识位置检测效率。

以待测物为晶圆为例，下面对图2实施例中各步骤的实现做进一步说明，具体如下所述。

其中，在步骤S21中，目标物体可以为晶圆。待测图像可以为包括晶圆的边缘部分的图像。检测设备可以直接从图像采集设备获取。或者，成像子系统传输至网络，检测设备从网络中获取。在本申请实施例中，对于检测设备获取图像的方式不做限制。

在步骤S22中，样本图像可以为包括目标物体的边缘部位的标准图像。目标物体的边缘部位具有标识位置。在本申请实施例中，样本图像可以为晶圆的样本图像，也就是各类晶圆Notch的样本图像。在本申请实施例中，样本图像可以作为模板，用于与待测图像进行模板匹配。

本申请实施例涉及的“滑动检测”可以为在待测图像中基于预设尺寸的滑窗以预设步长进行滑动，以及对滑窗内对应区域进行模板匹配检测。这里，预设尺寸可以为样本图像的尺寸。例如128像素*128像素。预设步长可以任意设置。在本申请实施例中，通过滑动检测来使得样本图像遍历待测图像。此外，通过样本图像对待测图像进行滑动检测，可以理解为通过样本图像对待测图像进行模板匹配。

需要说明的是，在本申请实施例中，模板匹配方法可以包括但不限于标准相关匹配方法、相关匹配方法、标准差值平方和匹配方法以及差值平方和匹配方法等相似度匹配方法。

本申请实施例涉及的“每一检测位”可以为每个滑窗。样本图像在每一检测位与待测图像的匹配值，可以理解为，每个滑动窗口对应的图像区域与样本图像的模板匹配值。匹配关系可以为样本图像遍历待测图像的匹配结果矩阵，匹配关系可以包括所有检测位对应的匹配值。

图3示出本申请实施例采用的滑动检测的可选示意图。如图3所示，通过滑动窗口在待测图像进行滑动，得到多个检测位，然后通过样本图像对每一个检测位对应的待测图像区域进行模板匹配，得到每个检测位对应的模板匹配值，进而得到整个待测图像与样本图像的模板匹配关系。

在步骤S23中，设定要求可以为检测位对应的待测图像区域与样本图像比较相似的要求。目标匹配值可以为表示检测位对应的待测图像区域与样本图像比较相似的匹配值。这里，目标匹配值可以为一个或者多个。

本申请实施例涉及的“标识位置”可以为晶圆的标识位置，也就是晶圆Notch。待测图像中标识位置所在的候选部位，可以为待测图像中晶圆的Notch可能存在的图像区域。这里，候选部位可以为一个或者多个。

在本申请实施例中，从匹配关系中筛选满足设定要求的目标匹配值，将至少一个目标匹配值对应的待测图像区域确定为待测图像中标识位置所在的候选部位。

在步骤S23中，对候选部位是否包含标识位置进行验证，可以理解为，基于标识位置的特征，验证候选部位是否包含标识位置。这里，标识位置特征可以包括但不限于形状特征、颜色特征等。

在本申请实施例中，对每个候选部位是否包含晶圆的标识位置进行验证，将通过验证的候选部位作为目标物体的边缘部分包含标识位置的部位，从而根据通过验证的候选部位在待测图像中的位置，确定出标识位置在目标物体的边缘部分的位置。如此，通过对标识位置的验证，可以确定标识位置所在真正的图像区域，避免了误判。

为了降低单个待测图像的计算量，可以将目标物体的边缘部位分成多段进行图像采集，在一些实施例中，S21，获取包括目标物体的边缘部位的待测图像，可以包括：

获取图像采集设备沿目标物体的边缘旋转并依序采集的包括边缘部位的多个待测图像。

这里，沿目标物体的边缘旋转可以理解为绕目标物体边缘至少旋转一周。每一待测图像可以包括目标物体的部分边缘部位的对应成像，也就是说，每个待测图像可以为目标物体的部分边缘部位的图像。多个待测图像可以拼接出目标物体的完整的边缘部位。也就是说，多个待测图像可以拼接出绕晶圆一周的边缘部位的图像。需要说明的是，在本申请实施例中，待测图像中晶圆边缘部分可以近似竖直状。

在本申请实施例中，图像采集设备或者检测设备将目标物体的边缘部分划分成多段，图像采集设备沿目标物体的边缘旋转，分别对每段边缘部分进行图像采集，从而得到多个包含部分边缘部位的待测图像。其中，相邻的两个待测图像分别对应的边缘部分在目标物体的边缘部位相邻。图4示出本申请实施例提供的一种待测图像的示意图。如图4所示，图像采集设备沿目标物体的边缘旋转采集到待测图像可以为9个。其中一个待测图像可以包括开口向右的标识位置。

这里，检测设备可以在图像采集设备采集到一个待测图像后，获取一个待测图像，直到获取到所有的待测图像。也可以在图像采集设备采集完所有待测图像后，获取所有待测图像。在本申请实施例中，对检测设备获取待测图像的方式不做限制。

在上述实施例中，通过将目标物体的边缘部位分成多段采集，得到多个待测图像，如此，放大目标物体的局部边缘部分，使得边缘部分图像的精细度提高，降低单个待测图像的计算量，进一步提高了晶圆标识位置的检出效率以及准确率。

需要说明的是，在待测图像为多个的情况下，对每一个待测图像执行步骤S22，然后继续执行后续步骤，从而检测出标识位置在目标物体的边缘部位的位置。

由于标识位置位于目标物体的边缘部位，并且在待测图像中可能包括除了目标物体的边缘部分对应的图像区域，还可能包括其它背景区域，因此，为了减少对非必要区域进行滑动检测，提高滑动检测效率。在一些实施例中，S22，通过样本图像对待测图像进行滑动检测，根据样本图像在每一检测位与待测图像的匹配值，确定匹配关系，可以包括：

对待测图像进行检测，确定目标物体的边缘部位的轮廓线位置；

通过样本图像在轮廓线位置对应的图像区域内进行滑动检测；

根据样本图像在每一检测位与待测图像的匹配值，确定匹配关系。

这里，目标物体的边缘部位的轮廓线位置，可以为目标物体的边缘部位的轮廓线在待测图像的位置。轮廓线位置对应的图像区域，可以理解为包括目标物体且背景像素尽可能少的图像区域。在本申请实施例中，通过滑动检测使得样本图像遍历轮廓线位置对应的图像区域。

图5示出本申请实施例采用的另一种滑动检测的可选示意图，如图5所示，通过对待测图像进行检测，识别出目标物体的边缘部位的轮廓线，从而在待测图像中确定出目标物体的边缘部位的轮廓线位置，并通过滑动窗口在轮廓线位置对应的图像区域内进行滑动，得到多个检测位，然后通过样本图像对每一个检测位对应的图像区域进行模板匹配，得到每个检测位对应的模板匹配值，最后得到待测图像中目标物体部分与样本图像的模板匹配关系。在本申请实施例中，目标物体的边缘部位的轮廓的识别可以采用现有的图像轮廓识别算法进行识别。或者，由于目标物体与背景元素的对比度相差较大，可以通过图像分割的方法提取目标物体的边缘部位的轮廓线位置。

在本申请实施例中，通过确定目标物体的边缘部分的轮廓线位置，从待测图像中剔除背景元素，对样本图像在轮廓线位置对应的图像区域内进行滑动检测，如此，可以尽量减少对背景区域进行模板匹配，缩短匹配时间，进一步提高匹配效率，降低匹配过程中的计算量。

为了进一步提高模板匹配的精确度，在一些实施例中，根据样本图像在每一检测位与待测图像的匹配值，确定匹配关系，可以包括：

确定样本图像在每一检测位时对应覆盖的图像区域作为当前匹配图像，根据样本图像中各像素点与当前匹配图像中各像素点的标准化差值平方和，分别确定样本图像在每一检测位时对应的匹配值；

根据各检测位分别对应的匹配值，形成匹配关系。

这里，当前匹配图像可以为待测图像中样本图像在每一检测位时对应覆盖的图像区域，也就是在待测图像中滑动窗口对应的图像区域。匹配值可以表示像素匹配度，可以用于衡量当前匹配图像与样本图像的相似性。匹配关系可以为样本图像遍历待测图像的匹配结果矩阵。匹配关系中各个元素可以表示各检测位分别对应的匹配值。

在本申请实施例中，可以通过标准平方差匹配法来对样本图像与当前匹配图像的匹配度进行计算，也就是，通过计算样本图像中各像素点与当前匹配图像中各像素点的标准化差值平方和来确定样本图像与当前匹配图像的匹配值，从而分别确定出样本图像在每一检测位时对应的匹配值。

一个检测位(x,y)对应的匹配值R(x,y)可以表示为：

其中，T(x',y')表示样本图像中像素点(x',y')的灰度值，I(x'+x,y'+y)表示当前匹配图像中与样本图像中像素点(x',y')位置对应的像素I(x'+x,y'+y)的灰度值。需要说明的是，检测位(x,y)可以表示图像左上角的像素位置为(x,y)的当前匹配图像。R表示匹配关系，R中每个元素表示一个检测位对应的匹配值。R(x,y)的值越大，样本图像与检测位(x,y)对应的当前匹配图像越不相似。当R(x,y)为0时，样本图像与检测位(x,y)对应的当前匹配图像的每一个像素点相同。

在上述实施例中，通过样本图像中各像素点与当前匹配图像中各像素点的标准化差值平方和，分别确定样本图像在每一检测位时对应的匹配值，可以进一步提高匹配结果的精确度。

为了便于从待测图像中提取标识位置所在的候选部位。在一些实施例中，S23，根据匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定待测图像中标识位置所在的候选部位，包括：

确定匹配关系中值小于预设值的目标匹配值；

根据目标匹配值确定掩膜图，将最小匹配值对应的掩膜图的图像区域，作为待测图像中标识位置所在的候选部位。

这里，将小于预设值作为目标匹配值需要满足的设定要求。目标匹配值为匹配关系中小于预设值的匹配值。如此，可以精准且快速地从目标矩阵中筛选出目标匹配值。可选地，预设值可以为不大于0.3的正数。

在本申请实施例中，掩膜图可以为对待测图像中除目标匹配值对应的图像区域外的其它图像区域进行屏蔽后的图像。通过将待测图像中目标匹配值对应的图像区域作为选定区域，屏蔽待测图像中除选定区域的其它图像区域，从而得到掩膜图。需要说明的是，一个待测图像可以对应多个掩膜图。

以及，由于匹配值越小，图像区域与样本图像越相似，并且样本图像为晶圆标识位置的标准图像。因此，将最小匹配值对应的掩膜图的图像区域，作为待测图像中标识位置所在的候选部位。

在上述实施例中，通过预设值筛选出目标匹配值，如此，可以通过匹配阈值来筛选候选部位，有利数值化筛选候选部位。以及通过掩膜图从待测图像中确定候选部位，可以直接提取候选部位，减少待测图像中其它区域干扰标识位置对应的区域。

为了进一步提高候选部位筛选效率，在一些实施例中，根据目标匹配值确定掩膜图，将最小匹配值对应的掩膜图的图像区域，作为待测图像中标识位置所在的候选部位，包括：

将在匹配关系中位置连续的多个目标匹配值作为同一连通域，将在匹配关系中位置分离的目标匹配值作为分别独立的连通域，根据连通域分别确定对应的掩膜图；

将最小匹配值对应的掩膜图的图像区域，作为待测图像中标识位置所在的候选部位。

这里，可以将多个位置连续目标匹配值构成一个连通域，以及将位置分离的目标匹配值构成独立的连通域。也就是说，一个匹配关系可以包括至少一个连通域，且一个连通域可以包括多个目标匹配值。

图6示出本申请实施例提供的一种生成掩膜图的示意图，如图6所示，一个连通域可以对应一个掩膜图，且连通域对应的图像区域作为掩膜图中的选定区域。这里，通过从一个连通域中选取最小匹配值，并将最小匹配值对应的掩膜图的图像区域，作为待测图像中标识位置所在的候选部位。

在上述实施例中，通过将连续多个目标匹配值作为一个连通域，如此，可以减少掩膜图的生成数量，进一步提高候选部位筛选效率，有利进一步提高标识位置检测效率，并且可以使得标识位置尽可能在一个掩膜图对应的图像区域中。

为了提高验证候选部分的准确性，在一些实施例中，S24，对候选部位是否包含标识位置进行验证，确定标识位置在目标物体的边缘部位的位置，包括：

从所述待测图像分割候选部位对应的图像区域，得到待检验图像；

检测待检验图像中各行中最大灰度梯度的参考像素点所在的位置；

根据待检验图像中各参考像素点的坐标值分别与对应的对比像素点的坐标值的大小，确定满足预设关系的参考像素点的数量；

根据数量确定所述标识位置在目标物体的边缘部位的位置。

这里，待检验图像可以为待测图像中候选部位对应的图像区域的图像。灰度梯度可以衡量图像灰度的变化率。各行的参考像素点可以为待检验图像中各行最大灰度梯度对应的像素点。对比像素点可以为与各行参考像素点间隔至少一行或者一列的参考像素点。

需要说明的是，在本申请实施例中，以水平向右为列方向，以竖直向下为行方向，也就是，水平向右为列坐标轴(即x轴)，竖直向下为行坐标轴(即y轴)。

在本申请实施例中，预设关系可以是表征像素点位于半弧形的预设关系。可选地，预设关系可以为参考像素点的坐标值大于或小于所述对应的对比像素点的坐标值。具体地，预设关系可以为在行方向或者列方向上，参考像素点的坐标值比对应的对比像素点的坐标值大预设数值，或者参考像素点的坐标值比对应的对比像素点的坐标值小预设数值。预设数值可以根据需要设定。例如，参考像素点的列坐标值比对应的对比像素点的列坐标值大2。需要说明的是，预设关系可以与样本图像中标识位置的开口方向相关。

在本申请实施例中，满足预设关系的参考像素点可以视为可能位于半半弧形的像素点。当满足预设关系的参考像素点达到一定数量后，可以确定这些参考像素位于边缘且构成半半弧形状，如此，可以验证候选部位包括标识位置。

在本申请实施例中，从待测图像中分割出待检验图像，对每个候选部位对应的待检验图像，计算待检验图像的灰度梯度，查找到待检验图像中各行最大灰度梯度对应的参考像素点，比较各参考像素点的坐标值与对应的对比像素点的坐标值大小，确定满足预设关系的参考像素点的数量，并根据该数量验证候选部位是否包含标识位置，在存在一个候选部位通过验证的情况下，可以根据验证通过的候选部位确定标识位置在目标物体的边缘部分的位置。

在上述实施例中，通过最大灰度梯度可以确认出边缘像素点，并将边缘像素点作为参考像素点，通过比较每行参考像素点与对比像素点的坐标值的大小，确定满足预设关系的参考像素点的数量，根据数量验证候选部位是否包含标识位置。如此，可以简单计算来验证候选部位，并通过统计各候选部位中满足预设关系的参考像素点的数量，快速确定出标识位置在目标物体的边缘部位的位置，简化了标识位置检出步骤。

由于标识位置呈半弧形，因此，需要分不同的区域设定预设关系，在一些实施例中，根据待检验图像中各参考像素点的坐标值分别与对应的对比像素点的坐标值的大小，确定满足预设关系的参考像素点的数量，可以包括：

将满足预设关系的参考像素点的计数值初始化为0，其中，所述n为正整数；

对于候选部位对应的待检验图像的上半部分，依序判断每一参考像素点的坐标值是否大于与其间隔n行的对比像素点的坐标值；

若是，则计数值对应加1，将更新后的计数值确定为满足预设关系的参考像素点的数量；

对于候选部位对应的待检验图像的下半部分，依序判断与每一参考像素点间隔n行的对比像素点的坐标值是否大于参考像素点的坐标值；

若是，则计数值对应加1，将更新后的计数值确定为满足预设关系的参考像素点的数量。

这里，计数值可以表示满足预设关系的参考像素点的数量。在本申请实施例中，可以通过计数器对满足预设关系的参考像素点进行计数，得到满足预设关系的参考像素点的计数值。在本申请实施例中，可以在一个参考像素点满足预设关系的情况下，计数值对应加1。

在本申请实施例中，样本图像为晶圆Noctch的开口水平向右的图像。每一行参考像素点的对比像素点可以为与每一行参考像素点间隔n行。参考像素点的坐标值可以为参考像素点的列坐标值，对比像素点的坐标值可以为对比像素点的列坐标值。n可以为不小于2正整数，且不大于待检验图像的总行数的一半。

图7示出本申请实施例提供的一种待检验图像的示意图，如图7所示，在检验图像中，标识位置呈半弧形空间结构，标识位置上半部分各像素点的列坐标逐渐减小，而标识位置下半部分各像素点的列坐标逐渐增大。在本申请实施例中，将候选部位对应的待检验图像分为上半部分和下半部分，分别对上半部分和下半部分中每一行参考像素点是否满足预设关系进行判断。具体地，按照行排列顺序依次比较每一行参考像素点的列坐标值与其间隔n行的对比像素点的列坐标值大小，对于上半部分而言，将列坐标值大于对比像素点的列坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点，对于下半部分而言，将对比像素点的列坐标值大于本身列坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点。最后统计待检验图中满足预设条件的参考像素点的总数量。

例如，对于每个待检验图像，初始化一个计数器，使得计数值初始化为0，对于候选部位对应的待检验图像的上半部分，y1行对应的参考像素点的列坐标为x1，y1+2行对应的参考像素点的列坐标为x2，比较x1与x2的大小，在x1大于x2的情况下，计数值对应加1。对于候选部位对应的待检验图像的下半部分，y2行对应的参考像素点的列坐标为x3，y2+3行对应的参考像素点的列坐标为x4，比较x3与x4的大小，在x4大于x3的情况下，计数值对应加1。

在本申请实施例中，将候选部位对应的待检验图像分为上半部分和下半部分的方法可以包括但不限于根据待检验图像的中线将待检验图像分为上半部分和下半部分。

在上述实施例中，基于标识位置的形状特征，对待检验图像的不同区域分别设定不同的满足预设关系的参考像素点的判断条件，可以进一步提高判断满足预设关系的参考像素点的准确性。

需要说明的是，在样本图像中标识位置开口为水平向左的情况下，对于下半部分而言，将列坐标值大于对比像素点的坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点，对于上半部分而言，将对比像素点的坐标值大于本身坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点。

在样本图像中标识位置开口为竖直方向的情况下，可以将待检验图像分为左半部分和右半部分。在样本图像中标识位置开口为竖直向上的情况下，对于右半部分而言，将列坐标值大于对比像素点的行坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点，对于左半部分而言，将对比像素点的行坐标值大于本身行坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点。

在样本图像中标识位置开口为竖直向下的情况下，对于左半部分而言，将列坐标值大于对比像素点的行坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点，对于右半部分而言，将对比像素点的行坐标值大于本身行坐标值的参考像素点作为满足预设关系的参考像素点。

此外，在本申请实施例中除了根据对称轴划分待检验图像，还可以根据中心对称轴划分，可以将像素坐标投影之后再进行判断，满足预设关系的参考像素点的判断策略与前述判断策略类似，这里不再赘述。

在一些实施例中，根据数量确定标识位置在目标物体的边缘部位的位置，包括：

将满足预设关系的参考像素点的数量最大的待检测图像对应的候选部位，确定为最终位置；

根据最终位置，确定标识位置在目标物体的边缘部位的位置。

这里，最终位置可以为标识位置所在待测图像中的位置。满足预设关系的参考像素点的数量最大的待检测图像可以视为待检测图像中参考像素点构成半弧形的可能性最大，即待检测图像对应的候选部位包括标识位置可能性最大。

在本申请实施例中，通过比较各个待测图像中满足预设关系的参考像素点的数量，将数量最多的待检测图像对应的候选部位确定为标识位置所在位置，从而通过确定候选部位在待测图像的所在位置，可以得到标识位置在目标物体的边缘部位的位置。

在上述实施例中，选取数量最多的候选部位作为标识位置所在的最终位置，如此，通过数量特征从可以从各候选部位中筛选形状特征最明显的候选部位，并将其作为标识位置所在位置，可以便于判断标识位置所在位置，以及提高标识位置判断的准确性。

图8示出本申请实施例提供的另一种待测图像的示意图。如图8所示，由于目标物体的待测图像是分段采集，可能出现标识位置位于不同的两个待测图像中，因此，需要对相邻的待测图像进行拼接，再次进行标识位置检测。在一些实施例中，根据数量确定标识位置在目标物体的边缘部位的位置，可以包括：

将满足预设关系的参考像素点的数量最大的待检测图像对应的候选部位，确定为第一确认位置；

将相邻待测图像两两拼接分别形成更新的待测图像，并返回通过样本图像对所述待测图像进行滑动检测，根据样本图像在每一检测位与待测图像的匹配值，确定匹配关系的步骤；

确定更新的待测图像中标识位置所在的补充候选部位，确定各补充候选部位对应的待检验图像中确定满足预设关系的参考像素点的数量；

将满足预设关系的参考像素点的数量最大的待检测图像对应的补充候选部位，确定为第二确认位置；

根据第一确认位置和第二确认位置内分别满足预设关系的参考像素点的数量的大小，确定第一确认位置或第二确认位置为最终位置；

根据最终位置，确定标识位置在目标物体的边缘部位的位置。

这里，第一确认位置可以为通过对所有的待测图像进行标识位置检测确定的标识位置可能所在位置。相邻待测图像可以为采集顺序相邻的两个待测图像。更新的待测图像可以为相邻待测图像进行两两拼接后形成的拼接图像。第二确认位置可以为通过对所有的更新的待测图像进行标识位置检测确定的标识位置可能所在位置。

在本申请实施例中，对更新的待测图像再次进行标识位置检测，即再次执行步骤S22，从而确定出更新的待测图像中标识位置所在的补充候选部位，以及确定各补充候选部位对应的待检验图像中确定满足预设关系的参考像素点的数量。并将数量最大的待检测图像对应的补充候选部位，确定为第二确认位置。最后通过比较第一确认位置和第二确认位置内分别满足预设关系的参考像素点的数量的大小，将数量最大的确认位置确定为最终位置。如此，可以根据最终位置，确定标识位置在目标物体的边缘部位的位置。

在上述实施例中，通过将相邻的待测图像进行两两拼接，得到更新的待测图像，对更新的待测图像进行标识位置检测，可以在标识位置位于两个待测图像的情况下，快速且准确检测出标识位置。此外，通过比较第一确认位置和第二确认位置内分别满足预设关系的参考像素点的数量的大小，可以让标识位置是否位于两个待测图像中，均可准确检测出标识位置所在位置。

需要说明的，在本申请实施例中，单独的待测图像与更新的待测图像的标识位置检测可以同时进行。

为了能够对本申请提供的待测物边缘标识位置的检测方法具有更加整体的理解，另一种待测物边缘标识位置的检测方法，可应用于如图1所示的检测设备。在本申请实施例中，目标物体可以为晶圆，晶圆的待测图像如图4所示，样本图像可以为晶圆Notch模板。图9示出本申请实施例提供的另一种待测物边缘标识位置的检测方法的流程示意图。如图9所示，该待测物边缘标识位置的检测方法包括如下步骤。

S91，获取包含晶圆边缘部分的待测图像，并从待测图像中确定晶圆边缘区域。

这里，待测图像可以为沿晶圆的边缘旋转并依序采集的多个图像。在待测图像中晶圆外的背景元素比较暗，晶圆亮度相对比背景元素要亮，可以通过图像分割的方法从待测图像中确定晶圆边缘区域。

S92，获取晶圆Notch模板。

S93，基于晶圆Notch模板在晶圆边缘区域进行模板匹配，得到每个待测图像与晶圆Notch模板的匹配关系。

这里，模板匹配可以采用基于标准化差值进行模板匹配。

S94，将匹配关系中低于匹配阈值的目标匹配值构成多个连通域。

这里，将多个连续目标匹配值构成一个连通域，以及在匹配关系中位置分离的目标匹配值分别作为独立的连通域。可选地，匹配阈值可以为0.3。

S95，根据每个连通域构成掩膜图，并将掩膜图中最小匹配值对应的图像区域作为候选Notch(即标识位置所在的候选部位)。

这里，根据连通域构成待测图像的掩膜图。连通域对应的图像区域为掩膜图的选定区域。

S96，验证每个候选Notch是否具有半弧形空间结构特征。

这里，可以通过前述实施例中提供的验证候选部位的方法进行验证。

S97，将特征最明显的半弧形确认为最终Notch，并确定最终Notch在晶圆边缘部分的位置。

在上述实施例中，通过晶圆Notch模板对包含晶圆的边缘部分的待测图像进行模板检测，将满足匹配阈值的连通域选取出来，并在每个连通域中选取最小的匹配值对应的图像区域作为候选Notch。通过对候选Notch的形状特征进行验证，将特征最明显的候选Notch作为最终定位的Notch，从而确定出Notch在晶圆边缘部分的位置。如此，可以准确定位Notch的位置，从而提高晶圆预对准的准确性，并且还可以降低定位难度，减少计算量，提高定位效率。

在一些实施例，在S91之后，该待测物边缘标识位置的检测方法还可以包括：

将相邻待测图像两两拼接分别形成更新的待测图像。

这里，对待测图像以及更新的待测图像分别进行标识位置检测。如此，可以在标识位置位于两个待测图像的情况下，准确定位出Notch的位置，从而提高晶圆预对准的准确性，并且还可以降低定位难度，减少计算量，提高定位效率。

本申请实施例又一方面，还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时实现如实现本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法，与前述实施例提供的待测物边缘标识位置的检测方法能够达到相同的技术效果。

需要说明的是：上述实施例提供的计算机程序产品在实现物体标识位置检测的过程中，仅以上述各程序模块的划分进行举例说明，在实际应用中，可以根据需要而将上述指令分配由不同的程序模块完成，即可将计算机程序产品划分成不同的程序模块，以完成以上描述的全部或部分方法步骤。另外，上述实施例提供的待测物边缘标识位置的检测方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

本申请实施例又一方面，还提供一种检测设备。图10示出本申请实施例提供的一种检测设备的结构示意图。如图10所示，该检测设备包括处理器101及存储器102，所述存储器102内存储有可被所述处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现本申请任一实施例所述的待测物边缘标识位置的检测方法，检测设备与前述实施例提供的待测物边缘标识位置的检测方法能够达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述待测物边缘标识位置的检测方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-OnlyMemory，简称ROM)、随机存取存储器(RandomAccessMemory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

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之内，可轻易想到变化或替换，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所述权利要求的保护范围为准。

Claims (14)

1.一种待测物边缘标识位置的检测方法，应用于检测设备，其特征在于，包括：

获取包括目标物体的边缘部位的待测图像；

通过样本图像对所述待测图像进行滑动检测，根据所述样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，确定匹配关系，其中，所述样本图像为包括目标物体的边缘部位的标准图像，所述目标物体的边缘部位具有标识位置；

根据所述匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定所述待测图像中标识位置所在的候选部位；

对所述候选部位是否包含所述标识位置进行验证，确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。

2.如权利要求1所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述获取包括目标物体的边缘部位的待测图像，包括：

获取图像采集设备沿目标物体的边缘旋转并依序采集的包括所述边缘部位的多个待测图像；其中，每一所述待测图像包括所述目标物体的部分边缘部位的对应成像。

3.如权利要求1所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述通过样本图像对所述待测图像进行滑动检测，根据所述样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，确定匹配关系，包括：

对所述待测图像进行检测，确定所述目标物体的所述边缘部位的轮廓线位置；

通过样本图像在所述轮廓线位置对应的图像区域内进行滑动检测；

根据所述样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，确定匹配关系。

4.如权利要求3所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述根据所述样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，确定匹配关系，包括：

确定所述样本图像在每一检测位时对应覆盖的图像区域作为当前匹配图像，根据所述样本图像中各像素点与所述当前匹配图像中各像素点的标准化差值平方和，分别确定所述样本图像在每一所述检测位时对应的匹配值；

根据各所述检测位分别对应的所述匹配值，形成匹配关系。

5.如权利要求1所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述根据所述匹配关系中满足设定要求的目标匹配值，确定所述待测图像中标识位置所在的候选部位，包括：

确定所述匹配关系中值小于预设值的目标匹配值；

根据所述目标匹配值确定掩膜图，将最小匹配值对应的所述掩膜图的图像区域，作为所述待测图像中标识位置所在的候选部位。

6.如权利要求5所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述根据所述目标匹配值确定掩膜图，将最小匹配值对应的所述掩膜图的图像区域，作为所述待测图像中标识位置所在的候选部位，包括：

将在所述匹配关系中位置连续的多个所述目标匹配值作为同一连通域，将在所述匹配关系中位置分离的所述目标匹配值作为分别独立的连通域，根据所述连通域分别确定对应的掩膜图；

将最小匹配值对应的所述掩膜图的图像区域，作为所述待测图像中标识位置所在的候选部位。

7.如权利要求1至6中任一项所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述对所述候选部位是否包含所述标识位置进行验证，确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置，包括：

从所述待测图像分割候选部位对应的图像区域，得到待检验图像；

检测所述待检验图像中各行中最大灰度梯度的参考像素点所在的位置；

根据所述待检验图像中各所述参考像素点的坐标值分别与对应的对比像素点的坐标值的大小，确定满足预设关系的所述参考像素点的数量，所述预设关系为所述参考像素点的坐标值大于或小于所述对应的对比像素点的坐标值；

根据所述数量确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。

8.如权利要求7所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述根据所述待检验图像中各所述参考像素点的坐标值分别与对应的对比像素点的坐标值的大小，确定满足预设关系的所述参考像素点的数量，包括：

将满足预设关系的所述参考像素点的计数值初始化为0；

对于所述候选部位对应的所述待检验图像的上半部分，依序判断每一所述参考像素点的坐标值是否大于与其间隔n行的对比像素点的坐标值，其中，所述n为正整数；

若是，则所述计数值对应加1，将更新后的所述计数值确定为满足预设关系的所述参考像素点的数量；

对于所述候选部位对应的所述待检验图像的下半部分，依序判断与每一所述参考像素点间隔n行的对比像素点的坐标值是否大于所述参考像素点的坐标值；

若是，则所述计数值对应加1，将更新后的所述计数值确定为满足预设关系的所述参考像素点的数量。

9.如权利要求7所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述根据所述数量确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置，包括：

将满足预设关系的所述参考像素点的数量最大的所述待检测图像对应的所述候选部位，确定为最终位置；

根据所述最终位置，确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。

10.如权利要求7所述的待测物边缘标识位置的检测方法，其特征在于，所述根据所述数量确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置，包括：

将满足预设关系的所述参考像素点的数量最大的所述待检测图像对应的所述候选部位，确定为第一确认位置；

将相邻所述待测图像两两拼接分别形成更新的待测图像，并返回所述通过样本图像对所述待测图像进行滑动检测，根据所述样本图像在每一检测位与所述待测图像的匹配值，确定匹配关系的步骤；

确定所述更新的待测图像中标识位置所在的补充候选部位，确定各补充候选部位对应的待检验图像中确定满足所述预设关系的所述参考像素点的数量；

将满足预设关系的所述参考像素点的数量最大的所述待检测图像对应的所述补充候选部位，确定为第二确认位置；

根据所述第一确认位置和第二确认位置内分别满足预设关系的所述参考像素点的数量的大小，确定所述第一确认位置或所述第二确认位置为最终位置；

根据所述最终位置，确定所述标识位置在所述目标物体的所述边缘部位的位置。

11.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品中的指令由检测设备的处理器执行时，使得检测设备执行如权利要求1至10任一项所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

12.一种检测设备，其特征在于，包括处理器及存储器，

所述存储器内存储有可被所述处理器执行的计算机程序；

所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

13.一种检测系统，其特征在于，包括图像采集设备以及如权利要求12所述的检测设备，

所述图像采集设备，用于环绕目标物体的边缘旋转扫描，依序采集目标物体的边缘部位的多个待测图像，并将所述多个待测图像分别发送给所述检测设备，所述检测设备获取每一所述待测图像后，针对所述待测图像执行如权利要求1至10中任一所述的待测物边缘标识位置的检测方法；或，

所述图像采集设备，用于环绕目标物体的边缘旋转扫描，依序采集目标物体的边缘部位的待测图像，并将所述待测图像发送给所述检测设备，所述检测设备获取所述待测图像后，针对所述待测图像执行如权利要求1至10中任一所述的待测物边缘标识位置的检测方法。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被控制器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的待测物边缘标识位置的检测方法。