고배율 이미지 Stitching 프로그램
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  1. ​반도체 칩 분석 및 공정 분석, 화소 분석 상에서 넓은 영역에서의 고배율로 촬영된 이미지를 한 장의 이미지로 합성하는 프로그램.
  2. 반도체 칩 분석은 제품개발 및 벤치마킹, 특허분쟁 등에서의 활용을 위해 많이 수행되고 있으며, 공정 분석 및 화소 분석 상에서 넓은 영역에서의 고배율 영상을 촬영하여야 합니다.
  3. 따라서 현미경으로 확대한 영상을 촬영을 하게 되면 좁은 영역에 대한 이미지가 얻어지므로, 이동하면서 여러 장을 찍고 합성해야 합니다.
  4. 본 제품은 이렇게 이동하면서 촬영된 여러 장의 이미지를 한 장의 이미지로 합성하는 프로그램입니다. 
* 기술 설명
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[Grayscale Value Pyramid Algorithm 모식도 및 Gaussian Filter 사용 차이]
  1. 주사전자현미경을 이용하여 얻은 고배율 이미지를 합성함에 있어 원본 이미지의 해상도를 그대로 유지하기 위하여 패턴 매칭을 이용하여 이미지가 겹치는 위치에 대한 정보를 얻고, 위치정보를 이용하여 이미지를 연결하도록 하였습니다.

  1. 겹치는 부분의 정확한 위치를 확인하기 위해 Grayscale Value Pyramid Algorithm을 활용하였습니다.

  1. ​원본 이미지에 발생하는 noise의 영향을 최소화하기 위해 Grayscale Value Pyramid Algorithm을 적용하기 전 Gaussian Filter를 이용하여 noise를 최소화하여 이미지의 위치를 찾도록 합니다.

  1. ​​이 경우 원본이미지의 해상도를 수정하는 작업이 들어가기 때문에, 결과이미지의 경우 원본이미지를 이용하여 Stitching을 진행하도록 하였습니다.
* 기대 효과


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[포토샵을 이용하여 수동으로 작업한 예시]
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[본 프로그램을 사용한 예시]
  1. 다량의 주사전자현미경 이미지를 촬영 후, 포토샵과 같은 소프트웨어를 이용하여 이미지의 투명도를 조정, 수동으로 이미지를 합성하는 등의 방식으로 진행합니다.

  1. 반면 고배율 이미지 Stitching 프로그램을 사용할 경우 수동으로 위치를 찾고 붙이는 반복 작업의 부분을 프로그램이 대신 진행하기에 이에 따른 시간 및 노동력 단축을 얻을 수 있습니다.
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  1. 합성을 진행할 때, 원본이미지를 그대로 사용하기 때문에 원본이미지의 해상도를 그대로 유지하면서 자동 Image Stitching이 가능합니다.

  1. 이미지만을 이용하여 결과를 확인 할 수 있기 때문에 기존 장비가 있을 경우, Image Stitching을 위한 추가 장비 구입 없이 기존 장비 활용성이 높아짐으로 신규 장비 도입 대비 비용절감의 효과를 얻을 수 있습니다.