【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，更具体地涉及一种晶圆的检测方法、一种晶圆的检测装置、一种电子设备、一种存储介质和一种计算机程序产品。
技术介绍
1、在工业领域，随着生产技术的不断发展，人们对于工业产品的生产质量和生产效率提出了更高的要求。而随着图像处理领域的发展，越来越多的产品检测是基于图像进行检测的，如果检测精度较低，那么基于图像检测的方式的实用性也会降低。
2、例如，对于晶圆的检测过程，相关技术中通常使用自动光学检测（automatedoptical inspection，aoi）设备对晶圆进行外观检测，以确定晶圆上缺陷的种类。而晶圆上不同的缺陷随机性较强，复杂多变。故如何准确地对晶圆进行检测，是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
1、考虑到上述问题而提出了本专利技术。本专利技术提供了一种晶圆的检测方法、一种晶圆的检测装置、一种电子设备、一种存储介质和一种计算机程序产品。
2、根据本专利技术一个方面，提供了一种晶圆的检测方法，该检测方法包括：
3、在晶圆的待测图像中，确定目标晶圆粒区域和每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域，其中，目标晶圆粒区域中存在缺陷区域；
4、对于每个目标晶圆粒区域，通过该目标晶圆粒区域中的缺陷区域对应的检测模型，确定该目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，其中，缺陷区域对应的检测模型与该缺陷区域在目标晶圆粒区域中的位置有关；
5、基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定晶圆的检测结果。
6、示例性地，上述检测方法还包括：
7、基于目标晶圆粒区域的第一位置信息，确定待测图像的晶圆粒分布数据，其中，第一位置信息用于表示目标晶圆粒区域在待测图像中的位置，晶圆粒分布数据用于表示每个晶圆粒在所述晶圆中的位置信息，并且在晶圆粒分布数据中目标晶圆粒区域对应的标识与其他晶圆粒区域对应的标识不同；
8、通过第一模型，基于晶圆粒分布数据，确定每个目标晶圆粒区域各自的缺陷标签，缺陷标签用于表示目标晶圆粒区域是否存在缺陷；
9、基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定晶圆的检测结果，包括：
10、基于每个目标晶圆粒区域各自的缺陷类型和缺陷标签，确定晶圆的检测结果。
11、示例性地，基于每个目标晶圆粒区域各自的缺陷类型和缺陷标签，确定晶圆的检测结果，包括：
12、对于每个目标晶圆粒区域，基于该目标晶圆粒区域的缺陷类型和该目标晶圆粒区域在晶圆粒分布数据中对应的位置信息，生成该目标晶圆粒区域的第一结果；
13、基于每个目标晶圆粒区域各自的第一结果和缺陷标签，确定晶圆的检测结果。
14、示例性地，上述检测方法还包括：
15、确定每个目标晶圆粒区域中的焊盘区域；
16、对于每个目标晶圆粒区域，通过该目标晶圆粒区域中的缺陷区域对应的检测模型，确定该目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，包括：
17、对于每个缺陷区域，
18、在该缺陷区域与任意焊盘区域均不存在位置交集的情况下，通过与该缺陷区域对应的第一检测模型，确定该缺陷区域的缺陷类型；
19、在该缺陷区域与任意一个焊盘区域存在位置交集的情况下，通过与该缺陷区域对应的第二检测模型，确定该缺陷区域的缺陷类型。
20、示例性地，上述检测方法还包括：
21、对于每个缺陷区域，在该缺陷区域与任意焊盘区域均不存在位置交集的情况下，对待测图像根据缺陷区域的尺寸进行裁剪，以获得缺陷区域图像；
22、通过与该缺陷区域对应的第一检测模型，确定该缺陷区域的缺陷类型，包括：
23、将缺陷区域图像输入至第一检测模型，以获得该缺陷区域的缺陷类型。
24、示例性地，上述检测方法还包括：
25、对于每个缺陷区域，在该缺陷区域与任意一个焊盘区域存在位置交集的情况下，对待测图像根据该存在位置交集的焊盘区域的尺寸进行裁剪，以获得焊盘区域图像；
26、通过与该缺陷区域对应的第二检测模型，确定该缺陷区域的缺陷类型，包括：
27、将焊盘区域图像输入至第二检测模型，以获得该缺陷区域的缺陷类型。
28、示例性地，基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定晶圆的检测结果，包括：
29、基于每个缺陷区域的缺陷类型和该缺陷区域的第二位置信息，生成该缺陷区域的第二结果，其中，第二位置信息用于表示缺陷区域在目标晶圆粒区域中的位置；
30、基于每个缺陷区域的第二结果，确定晶圆的检测结果。
31、示例性地，基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定晶圆的检测结果，包括：
32、对于每个缺陷区域，通过语言模型中的编码器，分别基于该缺陷区域的缺陷类型和位置信息，分别生成该缺陷区域的缺陷类型编码和位置信息编码；
33、将每个缺陷区域各自的缺陷类型编码和位置信息编码输入至提示学习模块，以得到晶圆描述编码；
34、将用户输入的查询信息输入至语言模型中的编码器，以得到查询编码；
35、将晶圆描述编码和查询编码输入至语言模型中的解码器，生成与查询信息对应的所述晶圆的检测结果。
36、根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种晶圆的检测装置，该检测装置包括：区域确定模块、缺陷类型生成模块、检测结果生成模块。
37、区域确定模块，用于在晶圆的待测图像中，确定目标晶圆粒区域和每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域，其中，目标晶圆粒区域中存在缺陷区域；
38、缺陷类型生成模块，用于对于每个目标晶圆粒区域，通过该目标晶圆粒区域中的缺陷区域对应的检测模型，确定该目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，其中，缺陷区域对应的检测模型与该缺陷区域在目标晶圆粒区域中的位置有关；
39、检测结果生成模块，用于基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定晶圆的检测结果。
40、根据本专利技术又一方面，还提供了一种电子设备。该电子设备包括：处理器和存储器。其中，上述存储器中存储有计算机程序指令，上述计算机程序指令被所述处理器运行时用于执行上述的晶圆的检测方法。
41、根据本专利技术再一方面，还提供了一种存储介质。在该存储介质上存储了程序指令，该程序指令在运行时用于执行上述的晶圆的检测方法。
42、根据本专利技术的另一方面，还提供一种计算机程序产品。该计算机程序产品包括计算机程序指令，该计算机程序指令在运行时用于执行上述的晶圆的检测方法。
43、根据本专利技术实施例的上述方案，可在晶圆的待测图像中，确定目标晶圆粒区域和每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域。而后，对于每个目标晶圆粒区域，通过该目标晶圆粒区域中的缺陷区域对应的检测模型，确定该目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型。最后，基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定晶圆的检测结果。上述方案针对晶圆中不同的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种晶圆的检测方法，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，
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个目标晶圆粒区域各自的缺陷类型和缺陷标签，确定所述晶圆的检测结果，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定所述晶圆的检测结果，包括：
9.一种晶圆的检测装置，其特征在于，所述装置包括：
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中，所述存储器用于保存计算机程序；所述处理器用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1-8任一项所述的晶圆的检测方法。
11.一种存储介质，存储有计算机程序/指令，其特征在于，所述计算机程序/指令在运行时用于执行如权利要求1-8任一项所述的晶圆的检
12.一种计算机程序产品，包括计算机程序指令，其特征在于，所述计算机程序指令在运行时用于执行如权利要求1-8任一项所述的晶圆的检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种晶圆的检测方法，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，
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于每个目标晶圆粒区域各自的缺陷类型和缺陷标签，确定所述晶圆的检测结果，包括：
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
6.如权利要求4所述的方法，其特征在于，
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，
8.如权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于每个目标晶圆粒区域中的缺陷区域的缺陷类型，确定...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐海俊，
申请(专利权)人：苏州镁伽科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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