[发明专利]自动聚焦或像差校正的优化方法及带电粒子束设备

说明书

本发明提供了一种自动聚焦或像差校正的优化方法及带电粒子束设备，所述方法，包括：建立关于设备参数的评价函数，以评价自动聚焦或像差校正时的图像质量；建立用于评价第一算法的抗干扰性的判定条件，使用所述第一算法优化评价函数，并在符合所述判定条件时切换为使用第二算法优化评价函数，其中，所述第二算法的抗干扰性高于第一算法；获得当所述评价函数形成极值使得图像质量最优时的设备参数。本发明在第一算法满足判定条件时切换为使用第二算法优化评价函数，可以提高求解过程的抗干扰性，提高计算结果的准确性。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种自动聚焦或像差校正的优化方法及带电粒子束设备。

背景技术

带电粒子束设备，包括扫描电子显微镜(Scanning Electronic Microscopy，SEM)，聚焦离子束装置(Focused Ion Beam Device)，透射电子显微镜(TransmissionElectron Microscope)等。带电粒子束设备通过控制带电粒子束进行聚焦、偏转等操作，实现对样品扫描成像。因其高分辨率等特性，在半导体前端检测和量测等领域具有广泛的应用。

为了获得高质量的图像，通常需要分别获得带电粒子束设备关于自动聚焦和像差校正的最优的设备参数。以像差校正具体为像散校正为例，通常情况下，带电粒子束的像散校正过程大致描述如下：通过调节关于像散的设备参数(像散校正器的电流或电压值)来调节带电粒子束在水平方向(x方向)或竖直方向(y方向)上的像散，使带电粒子束的椭圆形束斑变成圆形束斑，搜索关于像散的设备参数使得图像清晰，使关于图像质量的评价函数达到极大值，来实现校正像差的目的。对于自动聚焦的过程同理，搜索关于自动聚焦的设备参数，以获得当评价函数达到极大值时的设备参数，使得图像清晰，在此不再赘述。目前评价函数的极大值的计算方法，存在以下缺点：受噪声干扰影响较大，抗干扰性差，影响计算结果。

因此，本发明提出了一种自动聚焦或像差校正的优化方法及带电粒子束设备，以提高图像评价函数极值计算结果的准确性。

发明内容

本发明实施例提供了一种自动聚焦或像差校正的优化方法及带电粒子束设备，以提高图像评价函数极值计算过程的效率以及计算结果的准确性。

第一方面，本发明提供一种带电粒子束设备自动聚焦或像差校正的优化方法，包括：建立关于设备参数的评价函数，以评价自动聚焦或像差校正时的图像质量；建立用于评价第一算法的抗干扰性的判定条件，使用所述第一算法优化评价函数，并在符合所述判定条件时切换为使用第二算法优化评价函数，其中，所述第二算法的抗干扰性高于第一算法；获得当所述评价函数形成极值使得图像质量最优时的设备参数。

其有益效果在于：在所述图像质量评价函数的极值的求解过程中，在所述第一算法满足所述判定条件时切换为使用所述第二算法优化评价函数，可以提高求解过程的抗干扰性，进而提高所述图像质量评价函数的极值求解结果的准确性。

可选地，所述建立用于评价第一算法的抗干扰性的判定条件包括：所述第一算法为逆二次插值法，获取所述逆二次插值法的三个输入参数a、b和c，其中，a＜b＜c；建立至少一个关于两个所述输入参数的距离阈值公式和/或一个关于三个输入参数的斜率差阈值公式，以形成所述判定条件。其有益效果在于：所述逆二次插值算法的收敛速度较快，可以保障具有较高的计算效率，缩短计算时间，但是当求解过程中所述输入参数的取值过于接近的时候，会影响计算结果的准确性，所以需要设置判定条件来限制所述输入参数，并当所述输入参数满足所述判定条件时，切换为抗干扰性更高的其他算法。

进一步可选地，所述距离阈值公式为以下公式中的一个或多个：|b-a|≤ε₁，|c-b|≤ε₂，其中，ε₁和ε₂为预设的第一距离阈值和第二距离阈值。其有益效果在于：本方面通过判断所述输入参数的差值来设定判定条件，简单易行，便于操作。