System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法及装置制造方法及图纸_技高网

一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法及装置制造方法及图纸

技术编号:41342326 阅读:12 留言:0更新日期:2024-05-20 09:59
本说明书实施例提供一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法及装置,该方法包括:获取待检测晶圆的缺陷视图及其对应的放大视图和顶视图;分别将缺陷视图、放大视图和顶视图,输入图像处理网络,得到缺陷视图对应的第一特征图、放大视图对应的第二特征图和顶视图对应的第三特征图;融合第一特征图、第二特征图和第三特征图,得到融合特征图;基于融合特征图,确定待检测晶圆对应的目标缺陷类型,以实现对晶圆的缺陷类型的准确检测。

【技术实现步骤摘要】

本公开涉及半导体,尤其涉及一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法及装置


技术介绍

1、在半导体晶圆的制造过程中,无法避免的会发生各种各样的缺陷,相应的,在晶圆的实际生产中会对所生成的晶圆进行缺陷检查。

2、在相关技术中,一般是通过人工手动检测晶圆的图像,通过观察晶圆的图像来判断晶圆是否存在缺陷以及评估所存在缺陷所属类型。这种人工手动检测缺陷的方法难免会受到个人主观因素的影响,并且随着工作量的增大、过度用眼等,会导致检测精度低、检测效率低以及劳动力成本高等问题。


技术实现思路

1、本说明书一个或多个实施例提供了一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法及装置,以实现对晶圆的缺陷类型的准确检测。

2、根据第一方面,提供一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:

3、获取待检测晶圆的缺陷视图及其对应的放大视图和顶视图;

4、分别将所述缺陷视图、放大视图和顶视图,输入图像处理网络,得到所述缺陷视图对应的第一特征图、所述放大视图对应的第二特征图和所述顶视图对应的第三特征图;

5、融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图;

6、基于所述融合特征图,确定所述待检测晶圆对应的缺陷类型。

7、根据第二方面,提供一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测装置,其特征在于,所述装置包括:

8、第一获取模块,配置为获取待检测晶圆的缺陷视图、放大视图和顶视图;>

9、第一输入得到模块,配置为分别将所述缺陷视图、放大视图和顶视图,输入图像处理网络,得到所述缺陷视图对应的第一特征图、所述放大视图对应的第二特征图和所述顶视图对应的第三特征图;

10、第一融合模块,配置为融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图;

11、第一确定模块,配置为基于所述融合特征图,确定所述待检测晶圆对应的缺陷类型。

12、根据第三方面,提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,当所述计算机程序在计算机中执行时,令计算机执行第一方面所述的方法。

13、根据第四方面,提供一种计算设备,包括存储器和处理器,其中,所述存储器中存储有可执行代码,所述处理器执行所述可执行代码时,实现第一方面所述的方法。

14、根据本说明书实施例提供的基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法及装置,获取待检测晶圆的缺陷视图及其对应的放大视图和顶视图;分别将缺陷视图、放大视图和顶视图,输入图像处理网络,得到缺陷视图对应的第一特征图、放大视图对应的第二特征图和顶视图对应的第三特征图;融合第一特征图、第二特征图和第三特征图,得到融合特征图;基于融合特征图,确定待检测晶圆对应的缺陷类型。

15、上述过程中,利用多视图即缺陷视图及其对应的放大视图和顶视图,通过图像处理网络,得到多视图各自的特征图,进而融合多视图各自的特征图得到融合特征图,接着基于融合特征图确定得到待检测晶圆对应的缺陷类型,可以实现对晶圆对应的缺陷类型的自动检测确定,提高检测效率且降低人工成本,并且多视图的融合特征图中包含关于晶圆的缺陷的更丰富更全面的信息,将融合特征图,作为进行晶圆的缺陷类型的确定依据,可以更好的提高最终确定的缺陷类型的准确性,提高检测精度。

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【技术保护点】

1.一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像处理网络为基于resnet的处理网络。

3.如权利要求1所述的方法,其中,所述融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图,包括:

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图,包括:

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图,包括:

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述融合特征图,确定所述待检测晶圆对应的目标缺陷类型,包括:

7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像处理网络还输出针对所述缺陷视图的第一中间结果、针对所述放大视图的第二中间结果和针对所述顶视图的第三中间结果;各中间结果包括初步检测得到的各缺陷类型对应的初步概率;

8.如权利要求1-7任一项所述的方法,其特征在于,还包括:

9.一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测装置,其特征在于,所述装置包括:

10.一种计算设备,其特征在于,包括存储器和处理器,其中,所述存储器中存储有可执行代码,所述处理器执行所述可执行代码时,实现权利要求1-8任一项所述的方法。

...

【技术特征摘要】

1.一种基于多视图特征融合的晶圆缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述图像处理网络为基于resnet的处理网络。

3.如权利要求1所述的方法,其中,所述融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图,包括:

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图,包括:

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述融合所述第一特征图、所述第二特征图和所述第三特征图,得到融合特征图,包括:

6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所...

【专利技术属性】
技术研发人员:杜云峰易丛文夏敏管健
申请(专利权)人:深圳智现未来工业软件有限公司
类型:发明
国别省市:

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