[发明专利]轮廓提取方法、轮廓提取装置及非易失性记录介质在审
| 申请号: | 201910127424.7 | 申请日: | 2019-02-20 |
| 公开(公告)号: | CN110889417A | 公开(公告)日: | 2020-03-17 |
| 发明(设计)人: | 井田知宏;坂田幸辰 | 申请(专利权)人: | 东芝存储器株式会社 |
| 主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06T7/13;G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京律盟知识产权代理有限责任公司 11287 | 代理人: | 杨林勳 |
| 地址: | 日本*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 轮廓 提取 方法 装置 非易失性 记录 介质 | ||
1.一种轮廓提取方法,从使用电子束所获得的图像中提取对象物的轮廓,且该方法是从背向散射电子像中提取所述对象物的轮廓,
制作将二次电子像与所述轮廓建立关联的词典,所述二次电子像是在与所述背向散射电子像相同的部位获得的,
针对新获取的二次电子像,参照所述词典,在新获取的所述二次电子像的多个位置算出对象物的轮廓的似然度,且
从所述多个位置之中将所述似然度的总和最大的路径设为所述对象物的轮廓。
2.根据权利要求1所述的轮廓提取方法,其中
从所述背向散射电子像及在与所述背向散射电子像相同的部位获得的所述二次电子像进行反复性学习而提取图案,所述图案表示从所述背向散射电子像提取的所述轮廓及所述二次电子像的相关性,
在制作所述词典时,
基于所提取的所述图案制作所述词典。
3.根据权利要求2所述的轮廓提取方法,其中
在提取所述图案时使用机器学习。
4.根据权利要求2所述的轮廓提取方法,其中
在提取所述图案时,
使用基于从所述二次电子像提取的亮度的统计量。
5.根据权利要求1所述的轮廓提取方法,其中
在从所述背向散射电子像中提取所述对象物的轮廓时,
将明暗的对比度最显著地变化的位置规定为所述轮廓的位置。
6.根据权利要求1所述的轮廓提取方法,其中
根据表示所述对象物的轮廓的数据预测所述轮廓的直线部分与曲线部分,
基于所述预测,以在与所述轮廓相交的方向上并列的方式决定要算出所述似然度的所述多个位置。
7.根据权利要求1所述的轮廓提取方法,其中
所述对象物是
材质不同的物体彼此的交界、物体的凹部、或物体的凸部。
8.根据权利要求1所述的轮廓提取方法,其中
所述对象物是嵌入到绝缘层的金属。
9.一种轮廓提取装置,从使用电子束所获得的图像中提取对象物的轮廓,且具备:
轮廓提取部,从背向散射电子像中提取所述对象物的轮廓;
词典制作部,制作将二次电子像与所述轮廓建立关联的词典,所述二次电子像是在与所述背向散射电子像相同的部位获得的;以及
运算部,针对新获取的二次电子像,参照所述词典,在新获取的所述二次电子像的多个位置算出对象物的轮廓的似然度,从所述多个位置之中将所述似然度的总和最大的路径设为所述对象物的轮廓。
10.根据权利要求9所述的轮廓提取装置,其
具备图案提取部,所述图案提取部是从所述背向散射电子像及在与所述背向散射电子像相同的部位获得的所述二次电子像进行反复性学习而提取图案,所述图案表示从所述背向散射电子像提取的所述轮廓及所述二次电子像的相关性,
所述词典制作部是
基于所提取的所述图案制作所述词典。
11.根据权利要求10所述的轮廓提取装置,其中
所述图案提取部使用机器学习来提取所述图案。
12.根据权利要求9所述的轮廓提取装置,其中
所述轮廓提取部是
使用基于从所述二次电子像提取的亮度的统计量而提取所述对象物的轮廓。
13.根据权利要求9所述的轮廓提取装置,其中
所述运算部是
根据表示所述对象物的轮廓的数据预测所述轮廓的直线部分与曲线部分,并基于所述预测,以在与所述轮廓相交的方向上并列的方式决定要算出所述似然度的所述多个位置。
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