CN117274087A - 一种基于opc的图像边缘优化方法 - Google Patents

Abstract

本申请涉及图像边缘优化技术领域，特别是涉及一种基于OPC的图像边缘优化方法。包括：获取原始图像数据，根据原始图像数据生成核心区域和边缘区域，并生成图像评价值；根据图像评价值设定格栅间距，根据边缘区域和格栅间距生成多个待处理子边缘区域；建立图像优化单元，根据全部待处理子边缘区域设定图像优化单元运行参数。通过建立多个待处理子边缘区域，进行多区域同时优化的方式，降低单个优化子模块的计算量，同时通过增设格栅间距矩阵，通过动态调节格栅间距，保证模型的计算精度，同时通过单个待处理子边缘区域的拐点格栅节点数量，动态调节优化子模块的运行资源占有量，对拐点位置进行加密处理，进而在节省计算成本的同时提高计算精度。

Description

一种基于OPC的图像边缘优化方法

技术领域

本申请涉及图像边缘优化技术领域，特别是涉及一种基于OPC的图像边缘优化方法。

背景技术

“OPC”经常作为“Optical Proximity Correction”的缩写来使用，中文表示：“光学临近修正”。是光刻技术的一种，光刻之后存在疏密条纹成像质量不同导致成像质量下降的问题，通常采用邻近光学效应修正（OPC）的办法来改善成像质量。

邻近光学效应修的基本原理是使用光学模型（可涵盖离轴照明和在轴照明）和光刻机光化学反应模型来计算曝光后的图形，而在运行计算过程中，存在计算量大，计算精度低，效率低，造成成像质量较差，图像边缘信息容易丢失，工作效率慢的问题。

发明内容

本申请的目的是：为解决上述技术问题，本申请提供了一种基于OPC的图像边缘优化方法，旨在提高成像质量，保护图像边缘信息。

本申请的一些实施例中，通过建立多个待处理子边缘区域，进行多区域同时优化的方式，降低单个优化子模块的计算量，同时通过增设格栅间距矩阵，通过动态调节格栅间距，保证模型的计算精度，从而提高整体的工作效率和成像质量。

本申请的一些实施例中，通过设置多个优化子模块，保证模型的计算速度，同时通过单个待处理子边缘区域的拐点格栅节点数量，动态调节优化子模块的运行资源占有量，从而实现对拐点位置进行加密处理，进而在节省计算成本的同时提高计算精度。

本申请的一些实施例中，提供了一种基于OPC的图像边缘优化方法，包括：

获取原始图像数据，根据所述原始图像数据生成核心区域和边缘区域，并生成图像评价值；

根据所述图像评价值设定格栅间距，根据所述边缘区域和所述格栅间距生成多个待处理子边缘区域；

建立图像优化单元，根据全部所述待处理子边缘区域设定图像优化单元运行参数。

本申请的一些实施例中，所述生成图像评价值时，包括：

根据原始图像数据生成图像深度参数；

根据所述图像深度参数生成图像深度评价值C1;

根据边缘区域参数生成修正系数评价值d，根据所述修正系数评价值d设定修正系数b;

根据所述图像深度评价值C1生成图像评价值a;

a=b*C1。

本申请的一些实施例中，根据边缘区域参数生成修正系数评价值d时，包括：

获取边缘区域参数，根据所述边缘区域参数生成边缘区域占比和边缘区域分散度；

根据所述边缘区域占比生成第一图像评价值D1；

根据所述边缘区域分散度生成第二图像评价值D2;

根据所述第一图像评价值D1和所述第二图像评价值D2生成修正系数评价值d；

d=n1*D1+n2*D2;

其中，n1为预设第一权重系数，n2为预设第二权重系数，且n1+n2=1。

本申请的一些实施例中，根据所述修正系数评价值d设定修正系数b时，包括：

预设修正系数评价值矩阵D，设定D(d1,d2,d3,d4)，其中，d1为预设第一修正系数评价值，d2为预设第二修正系数评价值，d3为预设第三修正系数评价值，d4为预设第四修正系数评价值，且d1<d2<d3<d4;

预设修正系数矩阵B，设定B(b1,b2,b3,b4)，其中，b1为预设第一修正系数，b2为预设第二修正系数，b3为预设第三修正系数，b4为预设第四修正系数，且b1<b2<b3<b4<1;

若d1<d<d2，设定修正系数b为预设第四修正系数b4，即b=b4;

若d2<d<d3，设定修正系数b为预设第三修正系数b3，即b=b3;

若d3<d<d4，设定修正系数b为预设第二修正系数b2，即b=b2;

若d>d4，设定修正系数b为预设第一修正系数b1，即b=b1。

本申请的一些实施例中，根据所述图像评价值设定格栅间距时，包括：

预设图像评价值矩阵A，设定A(A1,A2,A3,A4)，其中，A1为预设第一图像评价值，A2为预设第二图像评价值，A3为预设第三图像评价值，A4为预设第四图像评价值，且A1<A2<A3<A4;

预设格栅间距矩阵E，设定E(E1,E2,E3,E4)，其中，E1为预设第一格栅间距，E2为预设第二格栅间距，E3为预设第三格栅间距，E4为预设第四格栅间距，且E1<E2<E3<E4;

获取图像评价值a；

若A1<a<A2，设定格栅间距e为预设第一格栅间距E1，即e=E1;

若A2<a<A3，设定格栅间距e为预设第二格栅间距E2，即e=E2;

若A3<a<A4，设定格栅间距e为预设第三格栅间距E1，即e=E3;

若a>A4，设定格栅间距e为预设第四格栅间距E4，即e=E4。

本申请的一些实施例中，根据所述边缘区域和所述格栅间距生成多个待处理子边缘区域时，包括：

根据图像评价值a设定待处理子边缘区域面积阈值f;

根据边缘区域面积和所述待处理子边缘区域面积阈值f设定多个待处理子边缘区域；

根据格栅间距生成各个待处理子边缘区域的格栅节点；

根据所述待处理子边缘区域位置参数建立待处理子边缘区域拼接顺序。

本申请的一些实施例中，设定待处理子边缘区域面积阈值f时，包括：

预设第一待处理子边缘区域面积阈值F1，第二待处理子边缘区域面积阈值F2，第三待处理子边缘区域面积阈值F3，第四待处理子边缘区域面积阈值F4，且F1<F2<F3<F4;

若A1<a<A2，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第一待处理子边缘区域面积阈值F1，即f=F1;

若A2<a<A3，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第二待处理子边缘区域面积阈值F2，即f=F2;

若A3<a<A4，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第三待处理子边缘区域面积阈值F3，即f=F3;

若a>A4，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第四待处理子边缘区域面积阈值F4，即f=F4。

本申请的一些实施例中，设定图像优化单元运行参数时，包括：

获取待处理子边缘区域数量m1；

根据所述待处理子边缘区域数量m1设定优化子模块数量m2，且m1<m2;

设定单个优化子模块初始运行资源占用量。

本申请的一些实施例中，设定图像优化单元运行参数时，还包括：

建立优化子模块与待处理子边缘区域的对应关系；

所述优化子模块获取对应的待处理子区域的格栅节点，根据所述格栅节点求解边缘误差，并生成初始优化图像；

获取全部初始优化图像，根据所述待处理子边缘区域拼接顺序生成初始优化图像拟合度；

预设拟合度阈值，若所述初始优化图像拟合度大于所述拟合度阈值，输出优化图像。

本申请的一些实施例中，设定单个优化子模块初始运行资源占用量时，包括：

获取图像优化单元的全部运行资源G1;

根据边缘区域面积设定备用运行资源G2;

生成单个子处理模块的初始运行资源占用量g;

g=(G1-G2)/m2;

建立优化子模块与待处理子边缘区域的对应关系；

优化子模块获取对应的待处理子边缘区域的格栅节点参数，生成拐点格栅数量；

根据拐点格栅数量设定修正系数修正初始运行资源占用量g。

本申请实施例一种基于OPC的图像边缘优化方法与现有技术相比，其有益效果在于：

通过建立多个待处理子边缘区域，进行多区域同时优化的方式，降低单个优化子模块的计算量，同时通过增设格栅间距矩阵，通过动态调节格栅间距，保证模型的计算精度，从而提高整体的工作效率和成像质量。

通过设置多个优化子模块，保证模型的计算速度，同时通过单个待处理子边缘区域的拐点格栅节点数量，动态调节优化子模块的运行资源占有量，从而实现对拐点位置进行加密处理，进而在节省计算成本的同时提高计算精度。

附图说明

图1是本申请实施例优选实施例中一种基于OPC的图像边缘优化方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请，但不用来限制本申请的范围。

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。

术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。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；可以是机械连接，也可以是电连接；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。

如图1所示，本申请实施例优选实施例的一种基于OPC的图像边缘优化方法，包括：

S101：获取原始图像数据，根据原始图像数据生成核心区域和边缘区域，并生成图像评价值；

S102：根据图像评价值设定格栅间距，根据边缘区域和格栅间距生成多个待处理子边缘区域；

S103：建立图像优化单元，根据全部待处理子边缘区域设定图像优化单元运行参数。

具体而言，生成图像评价值时，包括：

根据原始图像数据生成图像深度参数；

根据图像深度参数生成图像深度评价值C1;

根据边缘区域参数生成修正系数评价值d，根据修正系数评价值d设定修正系数b;

根据图像深度评价值C1生成图像评价值a;

a=b*C1。

具体而言，根据历史数据建立图像深度评价值表，根据图像深度评价值表生成图像深度评价值。

具体而言，根据边缘区域参数生成修正系数评价值d时，包括：

获取边缘区域参数，根据边缘区域参数生成边缘区域占比和边缘区域分散度；

根据边缘区域占比生成第一图像评价值D1；

根据边缘区域分散度生成第二图像评价值D2;

根据第一图像评价值D1和第二图像评价值D2生成修正系数评价值d；

d=n1*D1+n2*D2;

其中，n1为预设第一权重系数，n2为预设第二权重系数，且n1+n2=1。

具体而言，其边缘区域占比是指生成的边缘区域与总区域的占比，其边缘区域占比越高，对应的第一图像评价值也越高。

具体而言，边缘区域分散度是指当前生成的边缘区域的集中度，集中度越低，第二图像评价值越高。

具体而言，第一图像评价值和第二图像评价值的取值范围相同。

具体而言，根据修正系数评价值d设定修正系数b时，包括：

预设修正系数评价值矩阵D，设定D(d1,d2,d3,d4)，其中，d1为预设第一修正系数评价值，d2为预设第二修正系数评价值，d3为预设第三修正系数评价值，d4为预设第四修正系数评价值，且d1<d2<d3<d4;

预设修正系数矩阵B，设定B(b1,b2,b3,b4)，其中，b1为预设第一修正系数，b2为预设第二修正系数，b3为预设第三修正系数，b4为预设第四修正系数，且b1<b2<b3<b4<1;

若d1<d<d2，设定修正系数b为预设第四修正系数b4，即b=b4;

若d2<d<d3，设定修正系数b为预设第三修正系数b3，即b=b3;

若d3<d<d4，设定修正系数b为预设第二修正系数b2，即b=b2;

若d>d4，设定修正系数b为预设第一修正系数b1，即b=b1。

可以理解的是，上述实施例中，通过设定修正系数评价值矩阵，根据边缘区域占比和分散度生成修正系数评价值，从而动态调整修正系数，使得图像评价值更加精准，为后续图像优化单元的参数设定提供决策依据，保证成像质量。

本申请实施例优选实施例中，根据图像评价值设定格栅间距时，包括：

预设图像评价值矩阵A，设定A(A1,A2,A3,A4)，其中，A1为预设第一图像评价值，A2为预设第二图像评价值，A3为预设第三图像评价值，A4为预设第四图像评价值，且A1<A2<A3<A4;

预设格栅间距矩阵E，设定E(E1,E2,E3,E4)，其中，E1为预设第一格栅间距，E2为预设第二格栅间距，E3为预设第三格栅间距，E4为预设第四格栅间距，且E1<E2<E3<E4;

获取图像评价值a；

若A1<a<A2，设定格栅间距e为预设第一格栅间距E1，即e=E1;

若A2<a<A3，设定格栅间距e为预设第二格栅间距E2，即e=E2;

若A3<a<A4，设定格栅间距e为预设第三格栅间距E1，即e=E3;

若a>A4，设定格栅间距e为预设第四格栅间距E4，即e=E4。

可以理解的是，上述实施例中，通过设定格栅间距矩阵，根据当前待优化图像的图像评价值动态调节格栅节点之间的距离，保证模型的计算精度，从而提高整体的工作效率和成像质量，节省计算成本。

本申请实施例优选实施例中，根据边缘区域和格栅间距生成多个待处理子边缘区域时，包括：

根据图像评价值a设定待处理子边缘区域面积阈值f;

根据边缘区域面积和待处理子边缘区域面积阈值f设定多个待处理子边缘区域；

根据格栅间距生成各个待处理子边缘区域的格栅节点；

根据待处理子边缘区域位置参数建立待处理子边缘区域拼接顺序。

具体而言，设定待处理子边缘区域面积阈值f时，包括：

预设第一待处理子边缘区域面积阈值F1，第二待处理子边缘区域面积阈值F2，第三待处理子边缘区域面积阈值F3，第四待处理子边缘区域面积阈值F4，且F1<F2<F3<F4;

若A1<a<A2，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第一待处理子边缘区域面积阈值F1，即f=F1;

若A2<a<A3，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第二待处理子边缘区域面积阈值F2，即f=F2;

若A3<a<A4，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第三待处理子边缘区域面积阈值F3，即f=F3;

若a>A4，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第四待处理子边缘区域面积阈值F4，即f=F4。

具体而言，待处置子边缘区域的面积小于等于待处理子边缘区域面积阈值f；

具体而言，由于边缘区域为多个分散的小区域，因此根据待处理子边缘区域面积阈值f对各个小区域进行预处理，若小区域的面积小于待处理子边缘区域面积阈值f，直接生成一个待处理子边缘区域，若小区域的面积大于待处理子边缘区域面积阈值f，进行分割处理。

本申请实施例优选实施例，设定图像优化单元运行参数时，包括：

获取待处理子边缘区域数量m1；

根据待处理子边缘区域数量m1设定优化子模块数量m2，且m1<m2;

设定单个优化子模块初始运行资源占用量。

建立优化子模块与待处理子边缘区域的对应关系；

优化子模块获取对应的待处理子区域的格栅节点，根据格栅节点求解边缘误差，并生成初始优化图像；

获取全部初始优化图像，根据待处理子边缘区域拼接顺序生成初始优化图像拟合度；

预设拟合度阈值，若初始优化图像拟合度大于拟合度阈值，输出优化图像。

具体而言，优化子模块通过移动边缘位置，计算边缘放置误差，经过不断地修改和反复计算边缘放置误差，从而进行迭代运行算，直至计算收敛，最终确定初始优化图像。

具体而言，根据初始优化图像拟合度对图像优化单元的计算结果进行验证，当每个待处理子边缘区域的拟合结果均符合要求时，输出最终的优化图像，否则继续进行迭代运算。

具体而言，设定单个优化子模块初始运行资源占用量时，包括：

获取图像优化单元的全部运行资源G1;

根据边缘区域面积设定备用运行资源G2;

生成单个子处理模块的初始运行资源占用量g;

g=(G1-G2)/m2;

建立优化子模块与待处理子边缘区域的对应关系；

优化子模块获取对应的待处理子边缘区域的格栅节点参数，生成拐点格栅数量；

根据拐点格栅数量设定修正系数修正初始运行资源占用量g。

具体而言，在修正初始运行资源占用量时，优选调用备用运行资源，当备用运行资源调用完时，调用未进行计算的优化子模块的运行资源，从而保证整体的计算效率。避免图像优化单元局部过载影响计算效率。

根据本申请的第一构思，通过建立多个待处理子边缘区域，进行多区域同时优化的方式，降低单个优化子模块的计算量，同时通过增设格栅间距矩阵，通过动态调节格栅间距，保证模型的计算精度，从而提高整体的工作效率和成像质量。

根据本申请的第二构思，通过设置多个优化子模块，保证模型的计算速度，同时通过单个待处理子边缘区域的拐点格栅节点数量，动态调节优化子模块的运行资源占有量，从而实现对拐点位置进行加密处理，进而在节省计算成本的同时提高计算精度。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请技术原理的前提下，还可以做出若干改进和替换，这些改进和替换也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，包括：

获取原始图像数据，根据所述原始图像数据生成核心区域和边缘区域，并生成图像评价值；

根据所述图像评价值设定格栅间距，根据所述边缘区域和所述格栅间距生成多个待处理子边缘区域；

建立图像优化单元，根据全部所述待处理子边缘区域设定图像优化单元运行参数。

2.如权利要求1所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，所述生成图像评价值时，包括：

根据原始图像数据生成图像深度参数；

根据所述图像深度参数生成图像深度评价值C1;

根据边缘区域参数生成修正系数评价值d，根据所述修正系数评价值d设定修正系数b;

根据所述图像深度评价值C1生成图像评价值a;

a=b*C1。

3.如权利要求2所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，根据边缘区域参数生成修正系数评价值d时，包括：

获取边缘区域参数，根据所述边缘区域参数生成边缘区域占比和边缘区域分散度；

根据所述边缘区域占比生成第一图像评价值D1；

根据所述边缘区域分散度生成第二图像评价值D2;

根据所述第一图像评价值D1和所述第二图像评价值D2生成修正系数评价值d；

d=n1*D1+n2*D2;

其中，n1为预设第一权重系数，n2为预设第二权重系数，且n1+n2=1。

4.如权利要求3所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，根据所述修正系数评价值d设定修正系数b时，包括：

预设修正系数评价值矩阵D，设定D(d1,d2,d3,d4)，其中，d1为预设第一修正系数评价值，d2为预设第二修正系数评价值，d3为预设第三修正系数评价值，d4为预设第四修正系数评价值，且d1<d2<d3<d4;

预设修正系数矩阵B，设定B(b1,b2,b3,b4)，其中，b1为预设第一修正系数，b2为预设第二修正系数，b3为预设第三修正系数，b4为预设第四修正系数，且b1<b2<b3<b4<1;

若d1<d<d2，设定修正系数b为预设第四修正系数b4，即b=b4;

若d2<d<d3，设定修正系数b为预设第三修正系数b3，即b=b3;

若d3<d<d4，设定修正系数b为预设第二修正系数b2，即b=b2;

若d>d4，设定修正系数b为预设第一修正系数b1，即b=b1。

5.如权利要求2所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，根据所述图像评价值设定格栅间距时，包括：

预设图像评价值矩阵A，设定A(A1,A2,A3,A4)，其中，A1为预设第一图像评价值，A2为预设第二图像评价值，A3为预设第三图像评价值，A4为预设第四图像评价值，且A1<A2<A3<A4;

预设格栅间距矩阵E，设定E(E1,E2,E3,E4)，其中，E1为预设第一格栅间距，E2为预设第二格栅间距，E3为预设第三格栅间距，E4为预设第四格栅间距，且E1<E2<E3<E4;

获取图像评价值a；

若A1<a<A2，设定格栅间距e为预设第一格栅间距E1，即e=E1;

若A2<a<A3，设定格栅间距e为预设第二格栅间距E2，即e=E2;

若A3<a<A4，设定格栅间距e为预设第三格栅间距E1，即e=E3;

若a>A4，设定格栅间距e为预设第四格栅间距E4，即e=E4。

6.如权利要求5所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，根据所述边缘区域和所述格栅间距生成多个待处理子边缘区域时，包括：

根据图像评价值a设定待处理子边缘区域面积阈值f;

根据边缘区域面积和所述待处理子边缘区域面积阈值f设定多个待处理子边缘区域；

根据格栅间距生成各个待处理子边缘区域的格栅节点；

根据所述待处理子边缘区域位置参数建立待处理子边缘区域拼接顺序。

7.如权利要求6所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，设定待处理子边缘区域面积阈值f时，包括：

预设第一待处理子边缘区域面积阈值F1，第二待处理子边缘区域面积阈值F2，第三待处理子边缘区域面积阈值F3，第四待处理子边缘区域面积阈值F4，且F1<F2<F3<F4;

若A1<a<A2，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第一待处理子边缘区域面积阈值F1，即f=F1;

若A2<a<A3，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第二待处理子边缘区域面积阈值F2，即f=F2;

若A3<a<A4，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第三待处理子边缘区域面积阈值F3，即f=F3;

若a>A4，设定待处理子边缘区域面积阈值f为预设第四待处理子边缘区域面积阈值F4，即f=F4。

8.如权利要求6所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，设定图像优化单元运行参数时，包括：

获取待处理子边缘区域数量m1；

根据所述待处理子边缘区域数量m1设定优化子模块数量m2，且m1<m2;

设定单个优化子模块初始运行资源占用量。

9.如权利要求8所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，设定图像优化单元运行参数时，还包括：

建立优化子模块与待处理子边缘区域的对应关系；

所述优化子模块获取对应的待处理子区域的格栅节点，根据所述格栅节点求解边缘误差，并生成初始优化图像；

获取全部初始优化图像，根据所述待处理子边缘区域拼接顺序生成初始优化图像拟合度；

预设拟合度阈值，若所述初始优化图像拟合度大于所述拟合度阈值，输出优化图像。

10.如权利要求8所述的基于OPC的图像边缘优化方法，其特征在于，设定单个优化子模块初始运行资源占用量时，包括：

获取图像优化单元的全部运行资源G1;

根据边缘区域面积设定备用运行资源G2;

生成单个子处理模块的初始运行资源占用量g;

g=(G1-G2)/m2;

建立优化子模块与待处理子边缘区域的对应关系；

优化子模块获取对应的待处理子边缘区域的格栅节点参数，生成拐点格栅数量；

根据拐点格栅数量设定修正系数修正初始运行资源占用量g。