[发明专利]一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法

说明书

本发明涉及一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法，包括以下步骤：通过GPU服务器把采集到的灰度图输入到GPU中；GPU的每个核负责处理原始图片中的每行数据，进行像素灰度值的跳变检测，按照设定的阈值T，求得每行数据的突变点，然后进行黑白处理；按照步骤2)同样的方法求得每列数据的突变点，然后进行黑白处理；把处理后的行、列数据进行汇总处理，得到最终的二值化图。本发明采用边缘检测的方法进行二值化，GPU的每个核处理负责处理原始图片的每行及每列数据，进行像素灰度值得跳变检测，把变化方向分为正负两个方向，然后进行汇总，保证图案边缘信息不丢失，同时也保证处理的实时性。

技术领域

本发明涉及半导体检测技术领域，尤其是一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法，用以检测掩膜版和晶圆缺陷。

背景技术

半导体掩膜版和晶圆的检测一般常见还是光学图形检测，不管是Die2DB还是Die2Die的方式，都涉及图形学；

其中针对Die2DB来说，首先要对采集的图进行二值化处理，二值化处理常见有全局二值化和局部二值化，针对全局阈值法来说，实现是简单，高效，但是他的适用范围相对有限，针对半导体的掩膜版、晶圆、薄膜电路等，由于光源或镜头等多方面的原因，会导致光照的不均匀，如果按照全局阈值方法来二值化，会导致图片的边缘信息丢失很多；如果按照局部阈值来处理，需要分割若干个区域进行处理，但是如何进行区域的划分，也是比较复杂的问题，往往需要通过大量的试验来确定，即便这样，效果也不是最理想的，所以相比而言，这两种方法都不是最佳的方法；

针对半导体的mask，wafer的光学检测来说，在光照相对不均匀的情况，如果提供一种有效的二值化方法，是本领域技术人员迫切需要解决的核心技术问题之一。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：提出一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法，具有完整性高，实时性好的特点。

本发明所采用的技术方案为：一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法，包括以下步骤：

1)通过GPU服务器把采集到的灰度图输入到GPU中；

2)GPU的每个核负责处理原始图片中的每行数据，进行像素灰度值的跳变检测，按照设定的阈值T，求得每行数据的突变点，然后进行黑白处理；

3)按照步骤2)同样的方法，GPU的每个核处理原始图片的每列数；同样进行像素灰度值的跳变检测，按照设定的阈值T，求得每列数据的突变点，然后进行黑白处理；

4)把GPU处理后的行、列数据进行汇总处理，得到的数据便是最终的二值化图。

本发明的有益效果是：本发明是以GPU为计算主体，采用边缘检测的方法进行二值化，GPU的每个核处理负责处理原始图片的每行以及每列数据，进行像素灰度值得跳变检测，把变化方向分为正负两个方向，正方向表示由暗到亮，负方向表示由亮到暗，然后进行汇总，这样能得到理想的二值化图，保证图案边缘信息不丢失等特点，由于采用GPU处理，也能保证处理的实时性。

附图说明

下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。

图1是本发明的原始灰度图；

图2是本发明边缘检测原理图；

图3是本发明边缘检测二值化实际图。

具体实施方式

现在结合附图和优选实施例对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。

一种基于GPU的边缘检测图像二值化方法，包括以下步骤：