在自动采集XT中集成了方位曲线评价，可用于剖面和面积测量数据。它通过在每个' z高度'建立数据点的百分比来工作，即轴承曲线被绘制为% (z)，其中' z '代表测量值，例如薄膜厚度、地形或强度。
获得自动化XT。图Credt: FRT
百分比值可以通过在x(y)方向的每个z值上画一条线/面，并确定线/面以上的数据点(长度或面积)的数量来量化。然后，根据上述有效值的数量和有效数据点的总数确定比率或百分比。
作为这个评估的结果，除了用户定义的材料比z(%)和材料高度% (z)的结果值之外，还显示了轴承曲线的图形。
通过使用Compose Task部分中的拖放功能，可以将轴承曲线评估添加到轮廓或面积测量中。单击评估后，可以编辑评估参数。可以在数据日志部分观察结果和报告。
样本分类函数为测量样本分类提供了一种复杂的方法
根据生成的测量和分析结果，获得自动化XT的样本分类函数是对测量样本进行分类的一种复杂方法。
结果值可以被排序到用户定义的类中，样本可以根据单个结果在各个类中的分布被分配到总体分类中。
经典的“好/坏”分类是最简单的例子。根据被计算为“好”或“坏”的测量次数，总体样本结果可以被贴上“好”或“坏”的标签。
分类是由至少一个类组成的“类组”定义的。各自的类标准是用于将评价结果分配给特定类的信息。
对于每个配方，必须单独定义评估任务，测量任务和分类的输出值。可以通过在参数表中分配预期值或值范围来指定类。
一个菜谱可以有多个类组，它们在相同的级别上，也在不同的级别上。必须选择一个使用的类组作为主类，以生成最终的分类结果，该结果可以显示在流程末尾的消息框中。
结果和报告可以在数据记录部分看到，包括关于样本分类的信息。结果/报告的外观取决于分类是否应用于元素、样本或任务级别。
双扫描模式高速测量具有大不连续步长的特征
为了节省测量z高度差较大的特征的时间，或者在必须用不同传感器设置测量样品的两个部分的情况下，采用双扫描模式。它与FRT视场传感器CFM、WLI和CFM DT相结合使用。
在双扫描模式下进行两次单扫描，一次扫描使用单扫描1的参数，另一次扫描使用单扫描2的参数。两次扫描的原始数据随后合并为一幅地形图像。
从单次扫描定义为“master”的原始数据是首选的。在“主机”单扫描的地形无效的位置，来自其他单个扫描的值仅保留在得到的图像中。
在传感器设置对话框中，测量是通过分别设置灯的强度、扫描限制、步长和目标来定义的。选择的目标必须是相同的两个单一测量双扫描。
完成两次扫描后显示复合形貌测量结果。用户可以使用后处理对话框来调整合成结果。对于每一次扫描，可以分别设置地形和强度限制。
基于拟合的缺陷检查，以发现测量值与参考值的局部偏差
基于拟合的缺陷检查是一种评估，它应该找到测量值与参考值的局部偏差。它可以用来识别样品上的缺陷，如挖洞、裂纹、划痕、边缘切屑等。
因此，必须知道一个参考形式(没有任何缺陷的理想样本形式)，并作为一个数学函数提供。数学函数的参数可以保留，以供拟合算法调整。
因此，参考形式可以适应被测样品保持基本形状。然后建立测量和适应的参考形式之间的偏差，聚类和分类。
整个程序的基本步骤是:
- 建立测量范围内的样品区域，并将测量数据从样品中分离出来
- 因此，参考表格适合测量样本的形状，调整表示参考表单的功能的参数
- 建立测量和配合之间的偏差
- 聚类偏差，评估和分类它们
用户可以设置阈值，使偏离的测量点被认为是缺陷点。低于此阈值的偏差不视为缺陷。人们可能只对横向扩展高于设定阈值的缺陷感兴趣。
这个性质可以用来只考虑最大侧向膨胀大于设定值的偏差(偏差面积)。发现的缺陷根据其形状进行分类，特别是根据与最长膨胀正交的膨胀和最长侧向膨胀之间的长宽比。
有两个类可用，digs和scratch。比用户单独定义的高纵横比的缺陷被归类为划痕，否则被归类为挖掘。
个人执行任务和配方调整的评估
在配方编辑期间可以执行单个任务，以便于在创建食谱中获得自动化XT．选择的任务可以被测量，结果可以在定义测量扫描的地方被检查。
甚至可能包括在过程中的甚至预设任务，例如对准或参考测量。评估也可以单独调整，可以查看中间结果。可以直接观察到调整对评估的影响。
支持的测量任务包括：
- 微调对齐(如果可用)
- 区域对齐(如果可用)
- 圆形点扫描
- 点扫描
- 完整样品检测地图
- 线扫描
- 区域扫描
在Acquire Automation XT中使用单一任务执行很简单。必须在食谱视图中加载配方。在构思配方的任务之后，可以在编辑任务视图中定义每个任务的扫描。
一个带有“执行任务”标签的命令按钮存在于支持单任务执行的任务中。单任务执行通过按下命令按钮启动。
如果已执行的任务至少有一个评估，则可以对该任务执行额外的评估调整。对话框的目的是方便地编辑任务的评估和筛选，并立即看到数据发生了什么。为确保这一点，每次扫描和评估都会显示输入数据集和结果或输出数据。
如果可能，还会显示额外生成的输出数据。在任何时候，用户都可以看到所有可用于进一步处理的数据集。如果评估是一个可能改变数据的过滤器，您可以在过滤前的输入和过滤后的输出中看到数据。
区域对齐任务 - 自动确定和补偿测量区域与模具布局相关的位移
对于许多用例来说，样本的对齐是至关重要的。大多数精细对齐是用来对齐样品。对于带有模具/元素布局的示例，使用Site Alignment可能也会很有帮助。
在处理芯片/元件之前，将仅对该模具/元件进行现场对准。芯片/元件对准是精细对准和站点对准的叠加。
精细对齐和位置对齐是基于模式识别的。在菜谱创建过程中，必须通过获取系统摄像机图像并将图像的一部分定义为模式来教授模式识别。
然后，图像处理接口将使用图像数据生成一个模式。在Fine或Site Alignment过程中，在与教学位置相同的位置拍摄另一个系统摄像机图像。
图像识别算法将识别图像数据中的模式，并检测到在x/y方向上到教学位置的偏移和模式的旋转。该信息将被传递到下面的每个流程步骤。
区域对齐任务是一个独立的任务，它是作为较不灵活的精细和场地对齐的补充而引入的。最大的差异概述如下:
- 模式识别可以基于传感器摄像机图像、系统摄像机图像或任何传感器的测量数据。
- 作为一个独立的任务，它可以放置在任务组合中的任何位置。
- 为了提高检测质量和改善偏移检测，它可以执行多次。
- 可以激活几个结果值，这些值将被添加到任务结果中。它还可以用于仅检测特征在样本上的位置，而不使用以下过程步骤中的对齐信息。
- 人工模式可以作为图像文件导入。
- 与其他结果值一起保存的可选结果图像清楚地标记了抓取的图像数据或测量数据中已识别的模式区域，以供进一步研究。
设置区域对齐任务是两个步骤过程。首先，必须设置扫描设置，摄像机/传感器选择，扫描设置，相机/传感器选择，必须设置对错误的行为。接下来，必须教授模式本身。
设置一个区域扫描必须在设置基本任务设置后生成。一旦建立了区域扫描，就可以采用模式教学对话来教导模式识别所需的模式。
区域对齐任务是与区域扫描任务相当的任务，因此它们将显示在过程视图中的其他所有任务。它们将为每个骰子/元素（如果使用布局），并且对准仅将保持电流芯片/元件。
区域对齐任务在过程中提供预览图像，样式与精细对齐和站点对齐相同。除了检测到的质量/分数和检测到的模式旋转之外，如果检测到一个模式，它将显示标题标签发现的区域对齐。
如果检测失败，则显示了预期的绝对位置。如果使用诸如SEC / GEM的远程接口，则结果值也可以包含在晶片结果列表中。
利用混合任务和混合评估实现Frt多传感器工具的全功能
获得自动化XT的混合功能提供一种复杂的方法，将来自不同任务和评估的测量或评估结果组合以产生新的数据缓冲区或结果。收购自动化XT中的混合函数是一个重要的关键组件，可访问其多传感器工具的全部功能。
该程序具有混合测量任务和两个混合分析功能。两个可用的混合分析功能是混合评估（价值对）和混合评估（算术）。
混合评估可以通过使用配方部分中的“拖放”功能，如任何其他评估技术一样，可以将混合评估添加到配方中。通常，混合分析需要至少两个单独的结果作为输入以产生新的（组合）结果。
混合(算术)计算允许对多个结果进行简单的算术操作，以创建一个组合结果。可以通过单击评估功能来访问常规设置。
用于评估的变量可以在“编辑参数”对话框中定义。可用的变量都是前面评估的单个结果。混合(值对)计算支持对值对进行简单算术操作。
要计算的值对列表显示在“编辑参数”对话框中。用户定义结果值和表达式的名称，即对变量进行算术运算以产生输出值。
混合任务是一个函数，它可以用来从两个先前测量的数据集创建一个新的数据集。与Hybrid计算不同，Hybrid任务只写入新的原始数据。为了得到结果，必须向任务添加一个评估。
可以通过单击任务功能来访问常规设置。两个原始测量任务(任务A和任务B)可以在编辑参数对话框的顶部部分选择。用于创建新数据集的操作可以在“方法”下定义。
在执行度量时，过程视图将显示先前度量任务的原始数据和过滤后的数据。成功完成测量后，可以看到结果报告。结果报告包含单个分析任务的结果，也包含混合分析任务的结果。
这些资料已从FRT提供的材料中获取、审查和改编。欧洲杯足球竞彩
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