背景技術(shù)：

1、在晶圓檢測(cè)領(lǐng)域，檢測(cè)一個(gè)晶粒(die)時(shí)，需要在該晶粒中劃分出多個(gè)測(cè)試區(qū)域(site區(qū)域)，并為每一個(gè)測(cè)試區(qū)域設(shè)置一個(gè)在檢測(cè)過(guò)程中用于對(duì)位的對(duì)位區(qū)域(pattern區(qū)域)。

2、相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域中，對(duì)位區(qū)域通常通過(guò)人工選擇的方式設(shè)置，受人工選擇時(shí)主觀因素的影響，這樣設(shè)置的對(duì)位區(qū)域往往無(wú)法滿足檢測(cè)時(shí)所用的對(duì)位算法的需求，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度較低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為此，本技術(shù)公開(kāi)如下技術(shù)方案，以便在檢測(cè)晶圓的缺陷時(shí)自動(dòng)確定對(duì)位區(qū)域。

2、本技術(shù)第一方面提供一種確定對(duì)位區(qū)域的方法，包括：

3、在待測(cè)樣品的樣品圖像中確定出多個(gè)第一區(qū)域；

4、對(duì)每一所述第一區(qū)域的像素進(jìn)行處理，得到每一所述第一區(qū)域的梯度分布信息；其中，所述梯度分布信息包括所述第一區(qū)域中多個(gè)像素的梯度方向；

5、根據(jù)所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的所述梯度分布信息，在多個(gè)所述第一區(qū)域中篩選出多個(gè)備選區(qū)域；其中，所述第一區(qū)域包括多個(gè)備選區(qū)域和多個(gè)非備選區(qū)域，所述備選區(qū)域的正向梯度數(shù)量均大于所述非備選區(qū)域的正向梯度數(shù)量，且所述備選區(qū)域的負(fù)向梯度數(shù)量大于或者等于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，所述正向梯度數(shù)量是具有正梯度方向的像素的數(shù)量，所述負(fù)向梯度數(shù)量是具有負(fù)梯度方向的像素的數(shù)量，所述正梯度方向包括所述第一區(qū)域中對(duì)應(yīng)像素?cái)?shù)量最多的梯度方向，所述負(fù)梯度方向包括和所述正梯度方向正交的梯度方向；

6、將多個(gè)所述備選區(qū)域中，符合局部唯一性條件的備選區(qū)域識(shí)別為所述樣品圖像的對(duì)位區(qū)域；其中，所述局部唯一性條件為，所述備選區(qū)域和所述備選區(qū)域?qū)?yīng)的搜索區(qū)域的匹配度小于或者等于預(yù)設(shè)的匹配閾值，所述搜索區(qū)域包含對(duì)應(yīng)的所述備選區(qū)域，且所述搜索區(qū)域的尺寸大于所述備選區(qū)域的尺寸。

7、可選的，所述在待測(cè)樣品的樣品圖像中確定出多個(gè)第一區(qū)域，包括：

8、按第一尺寸參數(shù)在待測(cè)樣品的樣品圖像中確定出多個(gè)第一區(qū)域；

9、所述將多個(gè)所述備選區(qū)域中，符合局部唯一性條件的備選區(qū)域識(shí)別為所述樣品圖像的對(duì)位區(qū)域之后，還包括：

10、在多個(gè)所述備選區(qū)域均不符合所述局部唯一性條件的情況下，增大所述第一尺寸參數(shù)；

11、返回執(zhí)行所述按第一尺寸參數(shù)在待測(cè)樣品的樣品圖像中確定出多個(gè)第一區(qū)域步驟。

12、可選的，所述增大所述第一尺寸參數(shù)之后，還包括：

13、若所述第一尺寸參數(shù)大于預(yù)設(shè)的尺寸閾值，輸出失敗提示信息；其中，所述失敗提示信息用于表征所述樣品圖像無(wú)法確定出對(duì)位區(qū)域。

14、可選的，所述按第一尺寸參數(shù)在待測(cè)樣品的樣品圖像中確定出多個(gè)第一區(qū)域，包括：

15、按第一尺寸參數(shù)中小塊尺寸，將所述待測(cè)樣品的樣品圖像劃分為多個(gè)小塊；

16、針對(duì)每一所述小塊，根據(jù)所述第一尺寸參數(shù)中鄰域尺寸，將所述小塊以及所述小塊相鄰的其他小塊確定為一個(gè)第一區(qū)域。

17、可選的，所述對(duì)每一所述第一區(qū)域的像素進(jìn)行處理，得到每一所述第一區(qū)域的梯度分布信息之前，還包括：

18、對(duì)所述樣品圖像進(jìn)行二值化處理，得到由二值化像素組成的二值化圖像；

19、所述對(duì)每一所述第一區(qū)域的像素進(jìn)行處理，得到每一所述第一區(qū)域的梯度分布信息，包括：

20、對(duì)每一所述第一區(qū)域的二值化像素進(jìn)行處理，得到每一所述第一區(qū)域的梯度分布信息。

21、可選的，所述對(duì)所述樣品圖像進(jìn)行二值化處理，得到由二值化像素組成的二值化圖像，包括：

22、利用大津法對(duì)所述樣品圖像進(jìn)行二值化處理，得到由二值化像素組成的二值化圖像。

23、可選的，所述根據(jù)所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的所述梯度分布信息，在多個(gè)所述第一區(qū)域中篩選出多個(gè)備選區(qū)域，包括：

24、針對(duì)每一所述第一區(qū)域，將所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的所述梯度分布信息中，對(duì)應(yīng)像素?cái)?shù)量最多的梯度方向確定為所述第一區(qū)域的正梯度方向，將與所述正梯度方向正交的梯度方向確定為所述第一區(qū)域的負(fù)梯度方向；

25、根據(jù)每一所述第一區(qū)域的所述梯度分布信息、所述正梯度方向和所述負(fù)梯度方向，在多個(gè)所述第一區(qū)域中篩選出多個(gè)備選區(qū)域。

26、可選的，所述根據(jù)所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的所述梯度分布信息，在多個(gè)所述第一區(qū)域中篩選出多個(gè)備選區(qū)域，包括：

27、針對(duì)每一所述第一區(qū)域，將所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的所述梯度分布信息中，對(duì)應(yīng)像素?cái)?shù)量最多的梯度方向確定為所述第一區(qū)域的第一梯度方向，將所述第一梯度方向以及所述第一梯度方向相鄰的兩個(gè)梯度方向確定為所述第一區(qū)域的正梯度方向；

28、針對(duì)每一所述第一區(qū)域，將與所述正梯度方向正交的梯度方向確定為所述第一區(qū)域的負(fù)梯度方向；

29、根據(jù)每一所述第一區(qū)域的所述梯度分布信息、所述正梯度方向和所述負(fù)梯度方向，在多個(gè)所述第一區(qū)域中篩選出多個(gè)備選區(qū)域。

30、可選的，所述將多個(gè)所述備選區(qū)域中，符合局部唯一性條件的備選區(qū)域識(shí)別為所述樣品圖像的對(duì)位區(qū)域，包括：

31、在多個(gè)所述備選區(qū)域中，存在多個(gè)符合局部唯一性條件的備選區(qū)域的情況下，將符合局部唯一性條件的備選區(qū)域中具有最大的正向梯度數(shù)量的備選區(qū)域識(shí)別為所述樣品圖像的對(duì)位區(qū)域。

32、本技術(shù)第二方面提供一種確定對(duì)位區(qū)域的裝置，包括：

33、確定單元，用于在待測(cè)樣品的樣品圖像中確定出多個(gè)第一區(qū)域；

34、處理單元，用于對(duì)每一所述第一區(qū)域的像素進(jìn)行處理，得到每一所述第一區(qū)域的梯度分布信息；其中，所述梯度分布信息包括所述第一區(qū)域中多個(gè)像素的梯度方向；

35、篩選單元，用于根據(jù)所述第一區(qū)域?qū)?yīng)的所述梯度分布信息，在多個(gè)所述第一區(qū)域中篩選出多個(gè)備選區(qū)域；其中，所述第一區(qū)域包括多個(gè)備選區(qū)域和多個(gè)非備選區(qū)域，所述備選區(qū)域的正向梯度數(shù)量均大于所述非備選區(qū)域的正向梯度數(shù)量，且所述備選區(qū)域的負(fù)向梯度數(shù)量大于或等于預(yù)設(shè)的數(shù)量閾值，所述正向梯度數(shù)量是具有正梯度方向的像素的數(shù)量，所述負(fù)向梯度數(shù)量是具有負(fù)梯度方向的像素的數(shù)量，所述正梯度方向包括所述第一區(qū)域中對(duì)應(yīng)像素?cái)?shù)量最多的梯度方向，所述負(fù)梯度方向包括和所述正梯度方向正交的梯度方向；

36、識(shí)別單元，用于將多個(gè)所述備選區(qū)域中，符合局部唯一性條件的備選區(qū)域識(shí)別為所述樣品圖像的對(duì)位區(qū)域；其中，所述局部唯一性條件為，所述備選區(qū)域和所述備選區(qū)域?qū)?yīng)的搜索區(qū)域的匹配度小于或等于預(yù)設(shè)的匹配閾值，所述搜索區(qū)域包含對(duì)應(yīng)的所述備選區(qū)域，且所述搜索區(qū)域的尺寸大于所述備選區(qū)域的尺寸。

37、本技術(shù)第三方面提供一種計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)介質(zhì)，用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被執(zhí)行時(shí)，具體用于實(shí)現(xiàn)本技術(shù)第一方面任意一項(xiàng)所提供的確定對(duì)位區(qū)域的方法。

38、本技術(shù)第四方面提供一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器和處理器；

39、所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序；

40、所述處理器用于執(zhí)行所述計(jì)算機(jī)程序，具體用于實(shí)現(xiàn)本技術(shù)第一方面任意一項(xiàng)所提供的確定對(duì)位區(qū)域的方法。

41、本技術(shù)的有益效果在于：

42、根據(jù)第一區(qū)域中不同梯度方向的像素的數(shù)量分布情況，以及第一區(qū)域和周圍其他區(qū)域的匹配度，自動(dòng)在樣品圖像中識(shí)別出對(duì)位區(qū)域，相比于相關(guān)技術(shù)中依賴人工選擇的方式，按本技術(shù)的方法確定的對(duì)位區(qū)域能夠更好的滿足檢測(cè)時(shí)使用的對(duì)位算法的需求，進(jìn)而提高檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確度。