CN119091441B 無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法和系統(tǒng) （浙江大學）

無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹本發(fā)明公開了一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡版圖文件包含SEM圖像中的相應區(qū)域；利用無監(jiān)督SEM圖案位置提取模型將SEM圖像轉(zhuǎn)換為參考版圖風格圖像，得到攜帶SEM圖像中圖案位置信匹配，根據(jù)設(shè)計版圖文件中與SEM圖像相匹配的所述矯正后的SEM圖像與匹配版圖用于晶圓的熱點檢測和輪廓分析。本發(fā)明解決了晶圓SEM圖像2利用無監(jiān)督SEM圖案位置提取模型將SEM圖像轉(zhuǎn)換為參考版圖風格圖像，得到攜帶SEM是基于CycleGAN模型的雙生成器雙鑒別器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在無監(jiān)督SEM圖案位置提取模型的訓獲取SEM圖像經(jīng)過第一個生成器中的第k層編碼器的輸出結(jié)果獲取偽參考版圖經(jīng)過第二個生成器中的第k層編碼器的輸出結(jié)果，將輸出結(jié)果投影至將SEM圖像進行水平一垂直翻轉(zhuǎn)，將翻轉(zhuǎn)前后的SEM圖像通過第一生將偽參考版圖進行水平一垂直翻轉(zhuǎn)，將翻轉(zhuǎn)前后的偽參考版圖通過將SEM圖像的HV翻轉(zhuǎn)不變性損失和偽參考版圖的HV翻轉(zhuǎn)不變性損失之和作為最終的HV采用光流法計算所述假參考版圖與所述匹配版圖之間的形變圖，利用形變圖矯正SEM所述矯正后的SEM圖像與匹配版圖用于晶圓的熱點檢測和2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法，其特3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法，其特34.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法，其特5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法，其特6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法，其特7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法，其特參考版圖匹配模塊，其用于利用無監(jiān)督SEM圖案位置提取模型將S圖案位置提取模型的訓練過程中引入邊緣對比學習損失和HV翻獲取SEM圖像經(jīng)過第一個生成器中的第k層編碼器的輸出結(jié)果獲取偽參考版圖經(jīng)過第二個生成器中的第k層編碼器的輸出結(jié)果，將輸出結(jié)果投影至將SEM圖像進行水平一垂直翻轉(zhuǎn)，將翻轉(zhuǎn)前后的SEM圖像通過第一生將偽參考版圖進行水平一垂直翻轉(zhuǎn)，將翻轉(zhuǎn)前后的偽參考版圖通過4將SEM圖像的HV翻轉(zhuǎn)不變性損失和偽參考版圖的HV翻轉(zhuǎn)不變性損失之和作為最終的HVSEM圖像矯正模塊，其用于采用光流法計算所述假參考版圖與所述匹配版圖之間的形應用模塊，其用于利用所述矯正后的SEM圖像與匹配版圖實現(xiàn)晶圓的熱點檢測和輪廓5種光刻機光源波長和制造節(jié)點尺寸之間的差異仍然可能導致制造缺陷，也被稱作光刻熱時間并提高靈敏度。同時，D2DB還廣泛用于掩模版檢測、光刻臨近效應矯正優(yōu)化過程等。[0003]現(xiàn)有的方案主要依賴于提取SEM圖像和設(shè)計文件的輪廓，通過最小化輪廓誤差或真實SEM圖像進行比較以進行D2DB檢查，或使用改進的pix2pix模型將SEM圖像轉(zhuǎn)換為類似量驗證工作。為了解決這一問題，有學者提出采用CycleGAN進行不配對的SEM圖像風格遷損失促使重建圖像與輸入圖像匹配。然而，由于合成圖像與輸入圖像之間缺乏直接約束，6[0006]第一方面，本發(fā)明提出了一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖型是基于CycleGAN模型的雙生成器雙鑒別器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在無監(jiān)督SEM圖案位置提取模型的訓練過程中引入邊緣對比學習損失和HV翻轉(zhuǎn)[0016]獲取偽參考版圖經(jīng)過第二個生成器中的第k層編碼器的輸出結(jié)果，將輸出結(jié)果投量T中的第i維特征；7[0024]將偽參考版圖進行水平_垂直翻轉(zhuǎn)，將翻轉(zhuǎn)前后的偽參考版圖通過第二生成器轉(zhuǎn)[0025]將SEM圖像的HV翻轉(zhuǎn)不變性損失和偽參考版圖的HV翻轉(zhuǎn)不變性損失之和作為最終[0028]第二方面，本發(fā)明提出了一種無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖對生成的參考版圖和設(shè)計版圖文件進行圖像匹配，隨后結(jié)合光流法計算對SEM圖像中的單各項指標上均超越了領(lǐng)域內(nèi)通用的pix2pix等全監(jiān)督方法以及當前業(yè)界先進的無監(jiān)督風格8體來說，SPPE_GAN模型通過計算輸入SEM圖像和生成參考版圖的特征塊的對比學習損失來[0042]如圖1所示，無監(jiān)督掃描電子顯微鏡圖像的失真矯正匹配方法，主要包括以下步[0048]SPPE_GAN模型以其雙生成器網(wǎng)絡(luò)和鑒別器為特征，旨在促進SEM圖像領(lǐng)域和偽參考版圖領(lǐng)域之間的轉(zhuǎn)換。SPPE_GAN模型的訓練策略涉及學習兩個雙向映射的生成器網(wǎng)絡(luò)：9全局上下文特征再經(jīng)過兩個連續(xù)的1x1卷積層，第一則試圖區(qū)分源域圖像和目標域圖像，生成器試圖最小化源域圖像和目標域圖像之間的損[0063]Lac=[0069]為了增強特征提取，本發(fā)明通過兩個投影器從生成器的編碼器層中提取特征向[0070]本發(fā)明為了構(gòu)建用于對比學習的正負對，將SEM圖像經(jīng)過生成器GXY中的編碼器并同樣選擇第n個卷積層經(jīng)投影器HY提取示為：,為t;和s:之間的夾角。邊緣對比損失在正樣本中添加了一個附加攜帶SEM圖像中圖案位置信息的假參考版圖，將生成的假參考版圖與設(shè)計版圖文件進行精[0081]在本發(fā)明的一項具體實施中，利用SPPE_GAN模型生成攜帶SEM圖像中圖案信息的配版圖和矯正后的SEM圖像對用于后續(xù)的熱點檢接將匹配版圖和SEM圖像對用于后續(xù)的熱點檢測和輪廓分析，需要對SEM圖像進行畸變矯模型生成的假參考版圖中攜帶了SEM圖像中圖案位置和畸變信息，因此本發(fā)明通過計算生成的假參考版圖與匹配版圖之間的形變圖來矯正SEM圖考版圖和匹配版圖間的一些相似性標準來搜索使得假參考版圖經(jīng)過變換T后與匹配版圖相[0085]在本發(fā)明的一項具體實施中，利用基于Farneback稠密光流方法獲得的生成的假到其輪廓，計算匹配版圖或偽參考版圖輪廓scps與SEM圖像輪廓sse的交并比，即但使用SIFT和FLANN算法得到的匹配版圖輪廓IOU較低。這可能是由于生成的假參考版圖是單邊的GAN模型，舍棄了CycleGAN的對偶結(jié)構(gòu)，DistanceGAN使用了性能最優(yōu)的以參考版圖均以50%透明度設(shè)置重疊的效果圖，第三行和第四行分別是第二行中兩個框內(nèi)區(qū)在面積IOU上本發(fā)明的模型也獲得了最高的分數(shù)。使用偽參考版圖和匹配版圖分別計算了無監(jiān)督SEM圖案位置提取模型是基于CycleGAN模型的雙生成器雙鑒別器網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在無監(jiān)督SEM圖案位置提取模型的訓練過程中引入邊緣對比學習損失和HV翻轉(zhuǎn)[0098]SEM圖像矯正模塊，其用于采用光流法計算所述假參考