Time-efficient adaptive segmentation algorithm for IC layers images

Abstract

In this paper we introduce adaptive threshold algorithm for grayscale images which substantially enhances object extraction precision while maintaining robust calculation performance even for very large images. The algorithm was developed for feature analysis in low quality integrated circuit images obtained using optical microscopy equipment. Our proposed adaptive segmentation algorithm gives standard deviation 5 times smaller than ordinary bi-level segmentation algorithm when comparing segmented object contour differences to manually segmented image. This technique has been applied in industry.

Šioje publikacijoje aprašytas adaptyvaus slenkstinio filtro algoritmas, skirtas prastos kokybės skaitmeniniams integrinių schemų vaizdams, gautiems optiniu mikroskopu, apdoroti ir analizuoti. Pažymėtina jo savybė yra tikslus objektų kontūrų išskyrimas (standartinis kvadratinis nuokrypis buvo apie 5 kartus mažesnis nei taikant dviejų lygių segmentacijos algoritmą) ir spartus skaičiavimo tempas netgi esant labai didelės apimties skaitmeniniams vaizdams. Šis būdas taikomas pramonėje.