在一些特定环境下, 红外传感器无法探测到目标时, 需要将偏振技术与红外技术相融合。为了获得更清楚的融合图像, 采用一种基于多尺度结构分解的图像融合方法实现红外光强与偏振图像融合。该算法提出将红外图像与偏振图分解成 3个独立部分: 平均强度、信号强度和信号结构。其中平均强度部分, 采用一种反正切的权重函数进行融合, 信号强度采用最大值的融合原则, 而信号结构采用一种基于信号强度幂函数的加权平均方进行融合, 最后重构得到融合图像。为了更快进行融合、降低计算的复杂度, 将分解过程通过均值滤波代替, 再通过上采样与下采样得到最终的融合图像。为了得到更好的融合图像, 通过不同融合参数实验对比, 选择较优的融合参数。最后实验表明使用所提出的反正切权重函数与融合参数设置, 在与传统的多尺度算法的比较中, 4项评价指标取得优势, 且主观上保留更多的纹理细节、提升对比度以及抑制伪影。

提出了一种基于机器学习参数校正的极紫外光刻三维含缺陷掩模仿真方法。本方法采用随机森林、K近邻等机器学习方法,对基于结构分解法的含缺陷掩模衍射谱快速仿真模型的参数进行动态校正,提高了模型的精度及适应性。以严格仿真为标准值,对随机设定的50组接触孔掩模进行仿真验证,结果表明,经参数校正后,快速模型的空间像仿真精度平均提升了45%,且参数校正前、后的快速模型仿真精度皆优于所对比的改进型单平面近似法(平均仿真精度分别提升4.3倍和8.7倍)。此外,在对像面周期为44 nm掩模的缺陷补偿仿真应用中,在仿真结果较一致(误差0.8 nm)的情况下,校正后的快速模型的单次衍射谱仿真速度比严格仿真提升了约97倍。

对极紫外光刻掩模的吸收层和多层膜分别建模, 将二者组合以实现对具有复杂图形分布的掩模衍射谱的快速精确仿真。对存在图形偏移的吸收层, 采用扩展的边界脉冲修正法进行仿真。对无缺陷及含缺陷的多层膜, 分别采用等效膜层法和基于单平面近似的方法进行仿真。采用等效膜层法修正单平面近似法中的平面镜反射系数, 提高了大角度(大于10°)入射下的含缺陷多层膜的仿真精度。采用张量积、矢量化并发计算提高了仿真速度。对无缺陷掩模的图形关键尺寸仿真表明, 改进方法与严格仿真的误差在0.4 nm以内, 仿真精度与速度均优于所对比的域分解方法。对含缺陷掩模, 改进方法可准确仿真图形关键尺寸随吸收层偏移的变化, 与严格仿真相比, 对周期为240 nm的掩模, 在0.6 nm仿真误差下, 仿真速度提升了150倍。

针对三自由度光电跟瞄平台系统状态不可完全观测的特点,进行可观测结构分解.对可观测部分设计H∞滤波器,并结合状态反馈H∞稳定控制对所设计的H∞滤波器进行仿真研究.结果表明,在噪声统计特性存在不确定性的条件下,H∞滤波器能很好地观测系统的状态,并且达到较好的滤波效果,具有一定的鲁棒性.