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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开一种机器学习辅助的晶圆制造工艺评估和异常检测方法，包括：基于领域专家知识构建一个文本提示库，包含对所有可能出现的缺陷的形貌描述，并经CLIP文本编码器得到文本特征向量；定制化图像特征提取，得到原始图像特征和新图像特征；原始图像特征基于少量样本微调后的转换层，得到转换后的原始图像特征，用它和文本特征计算相似度得到缺陷图AF；新图像特征与文本特征进行去冗余特征的相似度计算，得到缺陷图AV；缺陷图AF与AV相加得到最终的缺陷分割图；基于SEM缺陷图像，采用原始图像特征进行缺陷分类，并输出分类结果。本申请方法能够有效减少背景干扰，实现对纳米级晶圆表面缺陷高效且准确的分类分割。
主权项：1.一种机器学习辅助的晶圆制造工艺评估和异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.基于领域专家知识构建一个文本提示库，包含对所有可能出现的缺陷的形貌描述，并经CLIP文本编码器得到文本特征向量；S2.定制化图像特征提取，得到原始图像特征和新图像特征；S3.原始图像特征基于少量样本微调后的转换层，得到转换后的原始图像特征，用它和文本特征计算相似度得到缺陷图AF；新图像特征与文本特征进行去冗余特征的相似度计算，得到缺陷图AV；缺陷图AF与AV相加得到最终的缺陷分割图；S4.基于SEM缺陷图像，采用原始图像特征进行缺陷分类，并输出分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种机器学习辅助的晶圆制造工艺评估和异常检测方法
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