Die Positionsmarken des Wafers sind klein und haben verschiedene Formen. Die traditionelle Fokussierungsfunktion weist Probleme mit geringer Stabilität und geringer Empfindlichkeit auf. Zur Lösung dieser Probleme wurde ein adaptiver Fokussierungsbewertungsalgorithmus auf der Grundlage der Mehrkanal-Gradientenvarianz vorgeschlagen. Zunächst werden die charakteristischen Kantenpixel des Markenbildes durch eine adaptive Abtastung extrahiert; anschließend werden Brenner- und Roberts-Funktionen kombiniert, um eine für die Positionsmarken des Wafers geeignete Mehrkanal-Gradientenbewertungsfunktion zu konstruieren, die abgetasteten Punkte werden bewertet, der Anfangswert der Fokussierungsbewertungsfunktion wird erhalten; schließlich wird die Varianz der Anfangswerte der Fokussierungsbewertungsfunktion für den Bildersatz berechnet, die Rauschfestigkeit der Funktion wird optimiert, und der endgültige Wert der Fokussierungsbewertungsfunktion wird erhalten. Die experimentellen Ergebnisse zeigen, dass der in diesem Artikel vorgeschlagene Algorithmus die Fluktuation der Plateauregion um 61,49% im Vergleich zum traditionellen Bewertungsalgorithmus reduziert und die Empfindlichkeit um das 2,56-fache erhöht. Dieser Algorithmus bietet eine effizientere Berechnungsstrategie zur Erreichung einer hochsensiblen automatischen Fokussierung für die Positionsmarken des Wafers und andere Bilder von markanten Nanostrukturen mit deutlichen Kantstrukturen.

imaging system;image quality assessment;fringe analysis;auto-focusing;focus function