LithoSeg：用于高精度光刻分割的粗到细框架
计算机视觉与模式识别
2025-11-18 v1 网络与互联网体系结构
摘要
准确分割和测量光刻扫描电子显微镜（SEM）图像对于确保精确的工艺控制、优化器件性能以及推动半导体制造产能至关重要。光刻分割需要像素级描绘沟槽轮廓，并在多样化的图案几何形状和工艺窗口下保持一致性能。然而，现有方法往往缺乏必要的精度和鲁棒性，限制了其实际应用。为此，我们提出LithoSeg，专为光刻分割设计的粗到细网络。在粗阶段，我们引入基于人类参与的引导式自启动方案，用于Segment Anything Model（SAM），以最小监督实现鲁棒性。在后续的细阶段，我们将二维分割重构为一维回归问题，通过对沟槽法向轮廓进行采样并使用轻量级多层感知器（MLP）进行点级细化。LithoSeg在分割精度和计量精度方面均优于先前方法，同时需要更少的监督，为实际应用展现了前景。
引用
@article{arxiv.2511.12005,
title = {LithoSeg: A Coarse-to-Fine Framework for High-Precision Lithography Segmentation},
author = {Xinyu He and Botong Zhao and Bingbing Li and Shujing Lyu and Jiwei Shen and Yue Lu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.12005},
year = {2025}
}