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申请/专利权人：青岛天仁微纳科技有限责任公司
申请日：2023-08-16
公开（公告）日：2023-09-12
公开（公告）号：CN116740074A
专利技术分类：
专利摘要：本发明公开了基于机器视觉的晶圆缺陷精准识别方法，涉及图像分析领域，包括：采集各待测晶圆暗场去噪图像；识别各候选晶圆缺陷区；采集各候选晶圆缺陷区明场去噪图像；通过多层多通道混合加权二分类网络识别各候选晶圆缺陷区明场去噪图像，得出各真实晶圆缺陷区。本发明通过递归运算抑制了暗场图像和明场图像的椒盐噪声，大大避免了图像数据采集错误对识别结果的影响；利用晶圆暗场检测灵敏度高的特点，对晶圆进行快速初筛；并使用多层多通道混合加权二分类网络，有效地构建混合注意力，精准获取候选晶圆缺陷区的明场图像特征，对真实晶圆缺陷进行高精度判断，适用于各种不同的集成电路工艺。
专利权项：1.一种基于机器视觉的晶圆缺陷精准识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、分别采集各待测晶圆至少3张且数量为奇数的暗场检测图像，并通过用于椒盐噪声抑制的递归运算处理得到各待测晶圆暗场去噪图像；S2、提取各待测晶圆暗场去噪图像中像素值差异大于缺陷分类阈值的像素点，并将其对应晶圆区域标记为候选晶圆缺陷区；S3、分别采集各候选晶圆缺陷区至少3张且数量为奇数的明场检测图像，并通过用于椒盐噪声抑制的递归运算处理得到各候选晶圆缺陷区明场去噪图像；S4、通过多层多通道混合加权二分类网络识别各候选晶圆缺陷区明场去噪图像，得出各真实晶圆缺陷区。
百度查询： 青岛天仁微纳科技有限责任公司 基于机器视觉的晶圆缺陷精准识别方法
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