FR 2788919 A1 20000728 FR 9913786 A 19991104 Enlèvement du bruit d'un signal obtenu par un système de génération d'image La présente invention concerne l'amélioration de la sortie obtenue à partir d'un système de génération d'image et, en particulier, une technique qui traite une image numérisée d'un objet pour enlever le bruit. Les systèmes de génération d'image sont utilisés dans des domaines tels que la micro-électronique, la médecine, la biologie, l'ingénierie génétique, la cartographie et même l'astronomie. Le dispositif de génération d'image peut être un type adéquat de microscope ou, dans le cas de l'astronomie, un télescope. Il y une forte demande pour la précision des images et, donc, l'influence du bruit dans un signal déduit d'un objet dont une image est générée doit être minimisée. Pour des raisons de commodité et d'efficacité, l'invention va être décrite dans l'environnement de la micro-électronique, bien qu'un autre environnement aurait également pu être choisi. Pendant la fabrication de dispositifs à semi-conducteurs à niveau très élevé d'intégration, des mesures sont effectuées à plusieurs étapes du procédé de fabrication pour déterminer si les caractéristiques particulières concernant l'objet sont comprises dans les tolérances de conception spécifiées. Si ce n'est pas le cas, alors une action corrective adéquate est rapidement prise. Comme cela est bien connu, un tel procédé de fabrication produit une tranche qui est divisée en matrices. Chaque matrice comporte un grand nombre de composants électroniques. Ces composants sont définis par ce qui pourrait être généralement appelé des "caractéristiques" dans le sens qu'une caractéristique est détectable par un microscope comme un élément d'avant-plan 2 2788919 susceptible d'être distingué d'un arrière-plan, ou vice versa, et ayant une dimension telle que la largeur. Pour mesurer cette largeur, les bords de la caractéristique doivent être localisés de manière précise. "Bord" est un terme utilisé pour signifier des discontinuités détectables dans un signal obtenu en générant une image de la caractéristique (dans un environnement quelconque, pas uniquement en micro-électronique). Le but de la détection de bord consiste à localiser de manière précise les transitions, malgré l'influence de flou et la présence de bruit. Etant donné que la technologie a réussi à augmenter la densité de composants par matrice, les dimensions des caractéristiques ont diminué considérablement au-dessous d'un micron. En conséquence, l'équipement de mesure doit mesurer des dimensions de l'ordre du sous-micron avec de plus faibles tolérances d'erreur. Des systèmes automatisés ont été développés pour effectuer ces mesures pour remplacer les systèmes manuels afin d'obtenir des rendements de production supérieurs, pour réduire l'exposition des tranches à la contamination et pour assurer un débit plus élevé. Un exemple d'un système automatisé est présenté dans le Brevet U.S. n 4 938 600. Comme montré sur la figure 1, qui vient de ce brevet, une image d'une caractéristique est enregistrée par l'intermédiaire d'un microscope et l'image enregistrée est ensuite traitée électroniquement pour obtenir les mesures nécessaires. Un tel système automatisé est le système de métrologie Modèle IVS-120 fabriqué par Schlumberger Verification Systems of Concord, Mass., une division de Schlumberger ATE Products. Les éléments principaux du système, comprenant un manipulateur de tranche, un système optique et un système informatique, sont montés dans une armoire (non montrée). 3 2788919 Le manipulateur de tranche comprend un support de tranches à cassette 12 qui contient les tranches à mesurer, un préaligneur 14, un mécanisme de saisie et de transport de tranche (non montré) pour déplacer les tranches et un étage de mesure 18 qui contient les tranches pendant l'opération de mesure réelle. Pendant l'opération, le mécanisme de saisie et de transport de tranche retire une tranche 16 de la cassette 12 et la place sur le préaligneur 14. Le préaligneur 14 tourne ensuite la tranche 16 selon une orientation prédéterminée en détectant une marque, un point plat ou une entaille sur la tranche 16, après quoi le mécanisme de saisie et de transport de tranche transfère la tranche 16 depuis le préaligneur 14 vers l'étage de mesure 18 et positionne la tranche 16 selon une orientation horizontale. L'étage 18 est mobile dans trois dimensions pour positionner la tranche 16 avec précision par rapport au système optique pour effectuer la mesure réelle. Le système optique comprend un microscope 20 et une caméra vidéo 22 positionnés au-dessus de l'étage de mesure 18 et de la tranche 16. Le microscope 20 comporte typiquement une tourelle supportant plusieurs lentilles d'objectif fournissant une plage souhaitée de grossissement et est monté de sorte que le microscope 20 et la caméra 22 aient un axe optique vertical qui est perpendiculaire à la surface de la tranche. Une caractéristique à mesurer sur la tranche 16 est localisée par le microscope 20 d'une manière bien connue en déplaçant l'étage 18 jusqu'à ce que la caractéristique soit dans le champ optique de la lentille d'objectif. Le système optique est mis au point, et une image focalisée de la caractéristique est numérisée et enregistrée par la caméra 22. L'image est ensuite mémorisée ou "gelée". Le système est commandé par un ordinateur 30. Un moniteur 32 pour l'affichage de l'image enregistrée par la 4 2788919 caméra 22 et du texte, et un clavier 36 (qui constituent un terminal d'entrée, pour entrer les commandes de l'opérateur) et une unité de disque 38 pour mémoriser le logiciel du système et les données sont couplés à l'ordinateur 30. Le processeur d'image 28 utilise des algorithmes de logiciel pour localiser les bords de la caractéristique sélectionnée et pour effectuer une mesure. L'ordinateur 30 affiche ensuite les données de la mesure sur l'écran 32, imprime une copie papier ou transfère les données directement vers un ordinateur serveur (non montré) pour l'analyse centralisée des données. Une fois que le traitement est achevé, la tranche 16 est renvoyée vers la cassette 12 par le manipulateur de tranche. Le système qui vient d'être décrit exécute très bien sa tâche de détection de bord. Le processeur d'image 28 détermine o une discontinuité apparaît dans le niveau de gris de l'image numérisée. Une telle discontinuité peut apparaître pour n'importe laquelle d'un grand nombre de raisons bien connues, créant un bord d'une caractéristique. Par exemple, un bord peut apparaître lorsque deux matières qui ont des niveaux de gris différents se rencontrent, ou du fait de la topologie de la surface dont une image est générée. Cependant, comme cela est bien connu, l'image numérisée est exposée au bruit parasite provenant de diverses sources. Par exemple, les variations du niveau de gris dues au bruit peuvent être provoquées par des imperfections superficielles sur la matrice, telles que des taches et des fissures. Ce bruit dans le signal d'image peut avoir une influence de distorsion significative sur la précision avec laquelle le bord est détecté, particulièrement avec la précision toujours croissante que ces systèmes de mesure automatisés doivent fournir. (Bien entendu, dans des environnements 2788919 autres que la micro-électronique, il y a des causes analogues de bruit.) Certaines approches qui ont pour but d'éliminer le bruit créé par ces imperfections et, de ce fait, d'améliorer le rapport signal sur bruit sont connues. Par exemple, des filtres de lissage sont utilisés communément pour la réduction du bruit. Cependant, comme expliqué dans Digital Image Processing de Gonzales et Woods, Addison- Wesley Publishing Co., 1993, page 191, un filtre de lissage estompe les bords parce qu'il repose sur le moyennage de région qui calcule la moyenne de tous les pixels dans une zone de taille sélectionnée autour d'un pixel présentant un intérêt. Un tel estompage du bord ne peut pas être toléré dans un système de mesure qui doit localiser le bord avec précision. Pour une telle application, les auteurs recommandent une autre approche qui utilise des filtres médians. Cette approche remplace le niveau de gris de chaque pixel par la valeur médiane des niveaux de gris dans le voisinage de ce pixel, au lieu de le remplacer par la moyenne. Ce procédé est particulièrement efficace pour préserver la netteté du bord lorsque la configuration de bruit comprend de fortes composantes semblables à des pointes. Cependant, même le filtrage médian n'est pas satisfaisant pour le type de mesures de précision examiné ci-dessus parce que lorsque les paramètres de filtrage sont établis pour réaliser le filtrage, le bord est modifié, et lorsque les paramètres sont établis pour préserver le bord, l'effet de filtrage est réduit ou même éliminé. Un objet de la présente invention consiste à supprimer l'influence du bruit dans un signal obtenu avec un système de génération d'image. Un autre objet de la présente invention consiste à améliorer le rapport signal sur bruit du signal de sortie 6 z v2788919 reçu à partir du dispositif de génération d'image dans ce système. Un autre objet de la présente invention consiste à permettre une précision améliorée pour un système de mesure de haute précision qui utilise un dispositif de génération d'image. Un autre objet encore de la présente invention consiste à permettre une précision améliorée de la détection de bord avec un système de génération d'image malgré la présence de bruit dans le signal d'image. Ces objets et les autres sont atteints selon un aspect de la présente invention pour réduire le bruit dans un signal obtenu en générant une image d'un objet par un dispositif de génération d'image. Des données d'image numérisées correspondant à une zone de l'objet et ayant des valeurs d'un paramètre de génération d'image pour une matrice de m x n pixels sont fournies. Pour chacune des colonnes n dans la matrice, une distribution du nombre de pixels en fonction du niveau du paramètre de génération d'image est déduite. Sur la base de la distribution, une plage de valeurs acceptables des niveaux du paramètre de génération d'image est fixée. Pour toutes les valeurs des niveaux du paramètre de génération d'image en dehors de la plage, les caractéristiques des pixels associés à ces valeurs sont modifiées. La figure 1 est un schéma fonctionnel d'un système de mesure automatisé pour fournir des mesures optiques d'un dispositif à semi-conducteurs. La figure 2 est une représentation schématique d'un objet avec une caractéristique de forme rectangulaire dans l'environnement de la micro-électronique, dont une dimension doit être mesurée. La figure 3 est un tableau des niveaux de gris des pixels produits à partir de la génération d'une image de la caractéristique de la figure 2. 7 2788919 La figure 4 est un histogramme des niveaux de gris des pixels pour une colonne du tableau de la figure 3. La figure 5 est une représentation schématique d'une caractéristique à côtés multiples d'une forme différente de celle montrée sur la figure 2. La figure 6 est une représentation schématique d'une caractéristique de forme circulaire. La figure 7 est un organigramme des étapes exécutées selon l'invention pour détecter un bord. La figure 2 illustre une caractéristique 50 sur une surface 52 qui constitue une partie d'un échantillon, ou d'un objet, qui est mesuré. La caméra 22 utilise un signal de niveaux de gris de 16 bits pour numériser l'image provenant du microscope, fournissant ainsi un nombre commensurable des niveaux de gris possibles. A des fins d'illustration, la caractéristique 50 et la surface 52 sont supposées avoir des niveaux de gris respectifs de 100 (relativement sombre) et de 200 (relativement clair). Si la largeur de la caractéristique 50 doit être mesurée, elle peut être déterminée comme la distance entre ses bords 53 et 53a. Afin de localiser le bord 53, c'est-à- dire, la discontinuité de 200 à 100, une région présentant un intérêt 54 est déterminée par l'opérateur de manière à inclure le bord. La taille de la région présentant un intérêt, en termes de pixels, est déterminée par l'opérateur sur la base de certains critères. Par exemple, ces critères comprennent la taille de la caractéristique, la prévision d'une zone supplémentaire suffisante pour garantir qu'elle comprend la caractéristique, et l'obtention des données suffisantes pour exécuter le traitement requis totalement et correctement. Il est possible que plusieurs régions présentant un intérêt 54 soit espacées le long de la longueur totale du bord 53 pour diverses raisons, comme expliqué ci-dessous. Le bord 53 est visible pour l'opérateur sur le moniteur d'image 32 (figure 1) en appliquant une approche de l'art antérieur telle que disponible sur l'IVS-120. Ainsi, la position du bord 53 à ce point est exposée au manque de précision de cette approche du fait du bruit, comme examiné ci-dessus, mais elle présente une précision suffisante pour permettre à l'opérateur de déterminer la région présentant un intérêt 54, de sorte que la présente invention peut être appliquée, comme expliqué ci-dessous. Une image de la caractéristique 50 et de ses environs sur la surface 52 est générée par le dispositif de génération d'image, par exemple par le microscope 20 sur la figure 1, et conformément à l'étape 110 sur la figure 7. La sortie résultante est numérisée, par exemple par la caméra 22 sur la figure 1, et conformément à l'étape 112 sur la figure 7. A l'étape 114, l'opérateur établit la région présentant un intérêt, comme expliqué ci-dessus, et les données numérisées de celle-ci sont obtenues à l'étape 116. La figure 3 montre une représentation de la zone présentant un intérêt 54 comme une matrice de rangées et de colonnes 55 de m x n pixels 56. De plus, la matrice 55 est également montrée avec les données d'image numérisées de la valeur du niveau de gris pour chaque pixel qui sont obtenues à l'étape 116. La figure 2 montre une tache sombre 58 et une fissure sur la surface 52, les deux étant supposées produire un niveau d'échelle des gris plus sombre de 150. La tache 58 est représentée, sur la figure 3, par le pixel situé au niveau de la colonne 3 et de la rangée 3. La fissure 60 est représentée sur la figure 3 par les pixels au niveau de la colonne 1 et de la rangée 7; de la colonne 2 et de la rangée 8; et de la colonne 3 et de la rangée 9. Egalement, une tache sombre 61 coïncide avec le bord 53. Le bord 53 est représenté, sur la figure 3, par la colonne 9 2788919 52, et la tache 61 est représentée par la valeur de niveau de gris de 75 au niveau de la rangée 5 de cette colonne. Il devrait être facilement apparent que la largeur de la fissure 60 et le diamètre des taches couvrent vraisemblablement de nombreux pixels, et pas seulement un. De plus, même si la tache 58, par exemple, est si petite qu'elle correspond en taille à un seul pixel et si, par coïncidence, le pixel se trouve en parfait alignement avec celle- ci, les niveaux de gris des pixels environnants peuvent néanmoins également être affectés par la tache de manière à avoir un niveau de gris inférieur à 200 si la résolution de l'optique du microscope résulte en un cercle flou plus grand que la taille du pixel. On devrait réaliser que la matrice 55 de pixels 56 sur la figure 3 a été présentée à des fins d'illustration afin de simplifier l'explication de l'invention, et ne représente pas nécessairement ces niveaux de gris avec précision. L'invention va maintenant procéder au traitement des données d'image numérisées de la matrice 55 afin de réduire le bruit créé par les taches, les fissures et autres artefacts dans la surface 52. Ce traitement peut être mis en oeuvre par une amélioration du processeur d'image 28 ou exécuté par l'ordinateur 30, par exemple. Le traitement détermine la valeur moyenne X et l'écart type a pour chaque colonne de la matrice 55. Divers procédés de calcul bien connus peuvent être utilisés. Une approche va maintenant être décrite en relation avec la figure 4. La figure 4 est un graphique d'un histogramme qui est déduit des valeurs dans une colonne de la figure 3. Si une plage de 256 niveaux de gris est sélectionnée à des fins d'utilisation, alors les niveaux de gris 0 à 255 se trouvent le long de l'axe x et le nombre de pixels pour chaque niveau de gris se trouve le long de l'axe y. Comme cela sera expliqué plus en détail ci-dessous, un tel graphique est déduit de chacune des colonnes de la matrice 2788919 de pixels 55 sans exception. La figure 4 a été déduite de la colonne 1 de la figure 3. De préférence, le traitement progresse de manière séquentielle, colonne par colonne, en commençant d'un côté de la matrice, en avançant dans la direction du bord présentant un intérêt et, ensuite, jusqu'à l'autre côté de la matrice. Ainsi, dans le cas du bord 53, comme montré sur la figure 2, l'analyse commence à la colonne la plus à gauche (c'est-à-dire, la colonne 1) de la matrice 55 et avance jusqu'à la colonne n. Comme cela est aisément apparent à partir de la figure 4, le graphique présente un pic principal au niveau de gris de 200 et un pic secondaire au niveau de gris de 150. Le pic secondaire constitue le bruit provoqué par les fissures et les taches qui déforme les niveaux de gris correspondant aux surfaces 50 et 52 et, donc, affecte l'image déduite et la précision avec laquelle la position du bord 53 peut être détectée. Selon la présente invention, la valeur moyenne X et l'écart type a sont calculés d'une manière bien connue, dont il ne semble pas nécessaire de fournir les détails. Une plage de données acceptables ayant une limite de frontière BL des deux côtés de la valeur moyenne X est ensuite sélectionnée conformément à l'étape 122. Une équation générale pour exprimer comment la limite BL est déduite est: BL = X as, o "a" est une constante sélectionnée par l'opérateur lorsque l'appareil est calibré. La sélection de "a" est effectuée suivant l'étape 118 sur la base de divers facteurs qui, selon le jugement et l'expérience de l'opérateur, affectent la précision du résultat. Par exemple, si le bord est fortement distinct et que le bruit est faible, la constante "a" sélectionnée peut être différente de celle dans le cas o le bord n'est pas très distinct et le bruit est fort. De même, dans certaines conditions, la constante "a" peut être différente pour les pixels qui se trouvent d'un côté de la Il 2788919 valeur moyenne X de celle pour les pixels qui se trouvent de l'autre côté. Egalement, une limite de frontière BL uniquement d'un côté de la valeur moyenne X peut être utilisée. L'opérateur peut s'appuyer sur certains essais et certaines erreurs pour effectuer ces choix. Dans l'exemple montré sur la figure 4, l'opérateur détermine "a" de sorte que BL tombe à la racine de l'histogramme ou la racine peut être localisée automatiquement par des procédés de calcul bien connus. Par exemple, s'il se trouve que la valeur moyenne X pour la colonne 1 est 190, que l'écart type a est 10 et que la racine est 170, alors la constante "a" est établie à 2 à l'étape 118. La plage est définie suivant l'étape 122 de manière à être située entre une limite de frontière inférieure BL de 170 et une limite de frontière supérieure de 210. Bien entendu, ces valeurs sont simplement illustratives, et on devrait comprendre que la forme des pics principal et secondaire, ainsi que les valeurs de X et de o, et la position des limites de frontière par rapport à ces pics peuvent varier. Cependant, ces variations sont encore traitées selon la présente invention, dont des détails supplémentaires vont maintenant être fournis. Une description détaillée de la manière selon laquelle les données dans la matrice 55 sont traitées va être fournie uniquement en ce qui concerne les niveaux de gris au-dessous de la limite de frontière inférieure BL (c'est-à-dire 170) à laquelle, ci- après, il sera fait référence simplement en tant que BL. On devrait comprendre que les niveaux de gris au-dessus de la limite de frontière supérieure BL (c'est-à-dire 210) peuvent être traités d'une manière similaire. Selon une approche de la présente invention (étape 124), chaque niveau de gris dans la colonne 1 qui tombe au-dessous de 170 est remplacé par le niveau de gris de BL (c'est-à-dire que les valeurs au-dessous de 170 sont remplacées par 170). Selon une autre approche de l'invention (également représentée par l'étape 124, les niveaux de gris au-dessous de BL sont remplacés par le niveau de gris X de la moyenne, c'est-à-dire, par 190. Le choix de l'une ou l'autre de ces approches dépend du choix par l'opérateur de celle qu'il estime produire le meilleur résultat dans les circonstances particulières impliquées. Quelle que soit l'approche utilisée, l'invention traite la colonne 1 de la matrice 55 et effectue les remplacements nécessaires des niveaux de gris. Selon une autre approche encore de la présente invention (étape 126 qui est montrée en tant qu'alternative en utilisant des traits en pointillés), les niveaux de gris au-dessous de BL représentent des données non valides. Les données non valides sont éliminées du traitement supplémentaire de l'image en retirant chaque pixel impliqué et son niveau de gris. Ainsi, si une colonne comporte m pixels, et que deux de ces m pixels ont des niveaux de gris au- dessous de 170, alors le traitement supplémentaire des données de colonne considère la colonne comme ayant seulement m-2 pixels, et les niveaux d'échelle des gris de ces deux pixels sont ignorés. De plus, le traitement est ensuite exécuté avec ces données, comme expliqué cidessous. Cette approche ne réduit pas les artefacts visibles, mais elle fournit des données exemptes d'informations non valides, sur lesquelles on peut s'appuyer utilement à certaines fins. Egalement, cette approche est plus rapide à traiter parce qu'elle ne nécessite pas le remplacement de niveau de gris. Une variante de cette dernière approche consiste à utiliser les m-2 pixels (tels qu'utilisés dans l'exemple ci-dessus) pour recalculer la valeur moyenne X et, ensuite, à utiliser cette valeur recalculée pour remplacer le niveau de gris dans les deux pixels rejetés. Ces pixels, avec le niveau de gris remplacé, peuvent ensuite être utilisés pour fournir une image. Suivant les étapes 120, 128 et 130, les étapes décrites ci-dessus commencent à la colonne 1 et sont répétées pour chacune des n colonnes de la matrice de pixels 55 sans exception. En conséquence, l'influence du bruit dans les données d'image numérisées de la matrice 55 aura été réduite, de sorte qu'une discontinuité distincte et nette devrait être visible dans les rangées qui représente avec précision la position du bord comme l'emplacement (les emplacements) de pixel(s) o le niveau de gris tombe d'à peu près 200 à à peu près 100. Si la longueur d'un bord est divisée en plusieurs zones présentant un intérêt afin, par exemple, de maintenir la quantité de données à une quantité gérable, alors le traitement décrit ci-dessus est exécuté jusqu'à ce que les données numérisées dans toutes ces parties aient été traitées. Inversement, plusieurs zones présentant un intérêt peuvent être traitées ensemble. Une fois que les niveaux de gris pour les pixels de la colonne 1 ont été déterminés selon l'une quelconque des approches décrites ci-dessus, un niveau de gris moyen pour l'ensemble ou une partie de la colonne 1 est calculé à partir de la somme des valeurs d'échelle des gris divisée par le nombre de pixels. Que l'ensemble ou qu'une partie d'une colonne soit utilisé dépend des circonstances particulières, telles que la nature de la caractéristique, la quantité de données dans la colonne. Ce calcul de moyenne est répété pour toutes les colonnes pour déduire une rangée moyennée qui a une discontinuité correspondant à l'emplacement du bord. L'étape 132 représente cette opération de calcul de moyenne ainsi que d'autres opérations de détection de bord. Le bord détecté de cette manière représente la position du bord pour l'ensemble de la région présentant un intérêt, ou une partie de celle- 14 2788919 ci, qui a été utilisée pour traiter les données à partir desquelles le bord est détecté. Les détails concernant la manière selon laquelle le bord est localisé avec les données d'image numérisées traitées décrites ci-dessus ne sont pas fournis parce qu'ils ne font pas partie de l'invention et sont estimés faire partie des connaissances d'un spécialiste de l'art. Le chapitre 7 du livre Digital Image Processing mentionné ci-dessus comporte une section sur la détection de bord qui est incorporée dans le présent document par voie de référence. Comme expliqué ci- dessus, l'invention est orientée vers la réduction de l'effet du bruit dans les données d'image numérisées obtenues avec le dispositif de génération d'image (qui peut être un microscope, un télescope, etc.). La figure 2 montre une caractéristique de forme rectangulaire de l'objet, dont la largeur est mesurée et dont les deux côtés 53 et 53a sont parallèles. Cependant, la présente invention est applicable à toute forme géométrique à côtés multiples. La clé de l'utilisation de la présente invention est d'établir une région présentant un intérêt 54 de sorte que ses colonnes de pixels 56 soient parallèles au bord présentant un intérêt immédiat. Par exemple, la figure 5 montre un octogone 65 sur la surface 52. La région présentant un intérêt 67 est établie pour localiser le bord 69 en effectuant le traitement de colonnes de pixels de la gauche vers la droite, de la même manière que décrit ci-dessus par rapport aux figures 2 et 3. De même, une région présentant un intérêt 72 est établie pour localiser le bord 73 en exécutant le traitement de colonnes de pixels dans la direction de la flèche 75. La définition de "colonne" dans ce sens n'est pas simplement une séquence verticale de pixels mais, plutôt, un ensemble de pixels dans une ligne droite tous espacés d'un nombre entier de pixels à partir du bord 73. Ainsi, si une région présentant un intérêt 71 est 1 5 2788919 dimensionnée de manière à commencer l'analyse à une colonne éloignée de dix pixels du bord 73, alors la "colonne" 1 à analyser comprend tous les pixels dans les m rangées de la région présentant un intérêt 71 qui sont éloignés de 10 pixels du bord 73. L'espacement des colonnes décrit cidessus est d'un pixel. Cependant, il est également possible d'utiliser un espacement de colonnes d'un sous-pixel et de plusieurs pixels. Ainsi, si un espacement d'un demi-pixel est utilisé, alors le plus petit espacement résulte en des pixels avec des niveaux de gris plus similaires dans chaque colonne. Un espacement de 2 pixels peut également être utilisé, et cet espacement plus grand résulte en un temps de traitement plus rapide. Non seulement la présente invention peut être appliquée à des formes géométriques & côtés multiples d'une caractéristique, mais elle peut également être appliquée à des bords incurvés. Par exemple, la figure 6 montre un cercle 80 représentant une caractéristique circulaire et desparties de cercles concentriques 79, 81 et 82 ayant des rayons respectifs qui sont espacées d'un pixel (pour des raisons expliquées ci-dessous). Les étapes de la figure 7 peuvent être appliquées au cercle 80. En particulier, une région rectangulaire présentant un intérêt 100 est définie. Comme expliqué précédemment, une région présentant un intérêt 100 de dimension adéquate est sélectionnée par l'opérateur. Une "colonne" est ensuite sélectionnée pour présenter une largeur basée sur un espacement prédéfini par rapport au cercle. L'espacement pourrait être de la taille (par exemple la largeur) d'un pixel, par exemple. Pour les besoins de cette explication, appelons la colonne la plus proche du cercle 80 la colonne 1, la colonne suivante 2, et ainsi de suite. Chacun des pixels est également numéroté. 16 2788919 L'opérateur d'une machine peut choisir les critères en fonction desquels associer un quelconque pixel donné à une colonne particulière, ou ceci peut être prédéterminé autrement. Des exemples de ces critères sont: si une partie quelconque du pixel tombe dans une colonne, si la majeure partie d'un pixel tombe dans une colonne, si plus d'une fraction fixée tombe dans une colonne, ou si la totalité d'un pixel tombe dans une colonne. A des fins d'illustration, les tableaux suivants A et B ont été l0 préparés, respectivement, sur la base des premier et second critères mentionnés ci-dessus. TABLEAU A Colonne 1 Colonne 2 1 9 2 10 3 11 13 6 14 7 15 8 16 9 17 18 11 19 12 20 13 21 14 22 23 16 24 17 2788919 TABLEAU B Colonne 1 Colonne 2 1 9 2 15 7 16 8 18 19 il 20 12 21 13 22 14 23 Le tableau A fournit plus de données par colonne, mais avec un certain chevauchement étant donné que certains pixels sont utilisés dans plusieurs colonnes. Le tableau B fournit moins de données par colonne, mais avec peu ou pas de chevauchement. Le choix d'une option ou d'une autre est fonction de ce que l'opérateur considère comme produisant les meilleurs résultats. Il n'est pas nécessaire que l'espacement par rapport au cercle 80 pour définir les colonnes soit basé sur les dimensions d'un pixel. L'espacement peut être du niveau d'un sous-pixel ou du niveau de plusieurs pixels. L'approche de "colonne" décrite ci-dessus utilisée sur la figure 6 est également applicable à toute forme de courbe. La limite de chaque colonne suit la forme de la courbe à un multiple déterminé de l'espacement sélectionné par rapport à la courbe. L'analyse des pixels et de leurs niveaux de gris dans cette région présentant un intérêt s'effectue de la même manière que décrit ci-dessus en relation avec les figures 2 et 3. Bien que des modes de réalisation préférés de la présente invention aient été décrits en détail ci-dessus, diverses modifications de celle- ci seront facilement évidentes pour les spécialistes de l'art. Par exemple, une 18 2788919 image de la caractéristique peut être générée par n'importe quel dispositif de génération d'image ayant une sortie qui peut être numérisée pour produire une pluralité de niveaux de gris, tel qu'un faisceau de particules (par exemple, un microscope électronique à balayage), un système optique (par exemple, un microscope), une sonde balayée (par exemple, un microscope à effet tunnel, un microscope à forces atomiques), un télescope, une caméra (par exemple, un satellite), l'imagerie par résonance magnétique et ainsi de suite. De plus, il n'est pas nécessaire d'avoir une unité séparée pour le processeur d'image 28 et l'ordinateur 30. Ceux-ci peuvent être combinés. Egalement, le processeur 28 ou tout autre dispositif de calcul peut gérer le traitement. On doit noter également que, bien que les gradations dans l'image numérisée soient décrites ci-dessus comme étant représentées par des niveaux de gris, ce n'est pas le seul paramètre de génération d'image utilisable. Un paramètre de génération d'image, dont le niveau de gris n'est qu'un exemple, peut également être un signal de sortie de dimension Z produit par n'importe quel type de microscope à balayage, à titre d'autre exemple. Le type de paramètre de génération d'image utilisé dépend, au moins en partie, du dispositif de génération d'image sélectionné pour la machine. Il est voulu que toutes ces variantes et toutes les autres tombent dans l'étendue de la présente invention telle que définie par les revendications suivantes. 19 2788919 REVENDICATIONS 1. Procédé pour réduire le bruit dans un signal obtenu en générant une image d'un objet par un dispositif de génération d'image, comprenant les étapes consistant à: fournir des données d'image numérisées correspondant à une zone de l'objet et comportant des valeurs d'un paramètre de génération d'image pour une matrice de m x n pixels; pour chacune des colonnes n, déduire une distribution du nombre de pixels en fonction du niveau du paramètre de génération d'image; sur la base de la distribution, déterminer une plage de valeurs acceptables des niveaux du paramètre de génération d'image; et pour toutes les valeurs des niveaux du paramètre de génération d'image en dehors de ladite plage, modifier les caractéristiques des pixels associés à ces valeurs. 2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le paramètre de génération d'image est le niveau de gris. 3. Procédé selon la revendication 2, dans lequel l'étape consistant à modifier les caractéristiques des pixels comprend le remplacement du niveau de gris par un niveau de gris désigné. 4. Procédé selon la revendication 3, comprenant, de plus, l'étape consistant à déduire une valeur moyenne des niveaux de gris dans une colonne, et dans lequel ledit niveau de gris désigné est ladite valeur moyenne. 5. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ledit niveau de gris désigné est le niveau de gris à une limite de ladite plage. 6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel ladite étape de détermination de plage comprend: la détermination d'une valeur moyenne; la détermination d'un écart type; et 2788919 l'établissement d'une limite de ladite plage au niveau d'une différence par rapport à ladite valeur moyenne en rapport avec ledit écart type. 7. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite étape consistant à modifier les caractéristiques des pixels comprend l'effacement de ces pixels desdites données d'image numérisées. 8. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ladite étape consistant à déterminer une plage de valeurs acceptables comprend la déduction d'une première valeur moyenne des niveaux de gris sur la base de tous les pixels dans une colonne, et dans lequel ladite étape de modification des caractéristiques des pixels comprend la déduction d'une seconde valeur moyenne uniquement sur la base des pixels compris dans ladite plage et le remplacement du niveau de gris des pixels en dehors de ladite plage par ladite seconde valeur moyenne. 9. Appareil pour réduire le bruit dans un signal obtenu en générant une image d'un objet par un dispositif de génération d'image, comprenant: des moyens pour fournir des données d'image numérisées correspondant à une zone de l'objet et ayant des valeurs d'un paramètre de génération d'image pour une matrice de m x n pixels; des moyens pour déduire, pour chacune des colonnes n, une distribution du nombre de pixels en fonction du niveau du paramètre de génération d'image; des moyens pour déterminer, sur la base de la distribution, une plage de valeurs acceptables des niveaux du paramètre de génération d'image; et des moyens pour modifier, pour toutes les valeurs des niveaux du paramètre de génération d'image en dehors de ladite plage, les caractéristiques des pixels associés à ces valeurs. 21 2788919 10. Appareil selon la revendication 9, dans lequel le paramètre de génération d'image est le niveau de gris. 11. Appareil selon la revendication 10, dans lequel les moyens pour modifier les caractéristiques des pixels comprennent des moyens pour remplacer le niveau de gris par un niveau de gris désigné. 12. Appareil selon la revendication 11, comprenant, de plus, des moyens pour déduire une valeur moyenne des niveaux de gris dans une colonne, et dans lequel ledit niveau de gris désigné est ladite valeur moyenne. 13. Appareil selon la revendication 11, dans lequel ledit niveau de gris désigné est le niveau de gris à une limite de ladite plage. 14. Appareil selon la revendication 13, dans lequel lesdits moyens de détermination de plage comprennent: des moyens pour déterminer une valeur moyenne; des moyens pour déterminer un écart type; et des moyens pour établir une limite de ladite plage au niveau d'une différence par rapport à ladite valeur moyenne en rapport avec ledit écart type. 15. Appareil selon la revendication 9, dans lequel lesdits moyens pour modifier les caractéristiques des pixels comprennent des moyens pour effacer ces pixels desdites données d'image numérisées. 16. Appareil selon la revendication 9, dans lequel lesdits moyens pour déterminer une plage de valeurs acceptables comprennent des moyens pour déduire une première valeur moyenne des niveaux de gris sur la base de tous les pixels dans une colonne, et dans lequel lesdits moyens pour modifier les caractéristiques des pixels comprennent des moyens pour déduire une seconde valeur moyenne uniquement sur la base des pixels dans ladite plage et pour remplacer le niveau de gris des pixels en dehors de ladite plage par ladite seconde valeur moyenne.