【技术实现步骤摘要】
基于半导体缺陷检测的图像处理方法、装置、设备及介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种基于半导体缺陷检测的图像处理方法、装置、设备及介质。
技术介绍
对半导体芯片的缺陷检测是制造半导体芯片过程中的一个重要步骤，决定是半导体芯片的良品率。半导体芯片缺陷主要方式有晶圆内部结构不均一、芯片内部电路剥落、芯片封装引线断裂、封装材料受应力失效等。目前，工业常用的半导体缺陷检测技术是光学检测、超声检测、X射线检测，但这些技术都存在一定的局限性。光学检测无法观察到半导体内部，因为它无法穿透芯片的封装材料和PCB板。由于在测试过程中使用了声耦合剂，因此超声技术既费时又会污损，只能做到抽样检测。X射线技术只能检测金属，而不能检测芯片内部非金属地的裂纹，分层或孔洞。此外，X射线的电离特性可能会损坏晶片内部电路结构，并且对现场工作人员造成人身伤害。因此，如何提升半导体成像的清晰度，以提升半导体缺陷检测精度成为了亟需解决的技术问题。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种基于半导体缺陷检测的图像处理方法、装...
【技术保护点】
1.一种基于半导体缺陷检测的图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取步骤：获取由太赫兹探测终端获取的半导体全频段内部结构图像集，从所述内部结构图像集中选取至少两张频段不同的图像作为源图像；/n处理步骤：对所述至少两张源图像进行多尺度变换处理，得到与各张所述源图像对应的高通图像块及低通图像块，其中，所述高通图像块的数量大于所述低通图像块的数量；/n第一转换步骤：对各个所述低通图像块进行向量转换得到对应的低通向量，利用稀疏表示对各个所述低通向量进行编码得到对应的稀疏系数向量，利用预设的第一融合规则对所有所述稀疏系数向量进行融合处理得到低通融合向量；/n第二转换步骤：对各个所述高...
【技术特征摘要】
1.一种基于半导体缺陷检测的图像处理方法，其特征在于，包括：
获取步骤：获取由太赫兹探测终端获取的半导体全频段内部结构图像集，从所述内部结构图像集中选取至少两张频段不同的图像作为源图像；
处理步骤：对所述至少两张源图像进行多尺度变换处理，得到与各张所述源图像对应的高通图像块及低通图像块，其中，所述高通图像块的数量大于所述低通图像块的数量；
第一转换步骤：对各个所述低通图像块进行向量转换得到对应的低通向量，利用稀疏表示对各个所述低通向量进行编码得到对应的稀疏系数向量，利用预设的第一融合规则对所有所述稀疏系数向量进行融合处理得到低通融合向量；
第二转换步骤：对各个所述高通图像块进行向量转换得到对应的高通向量，根据得到的所述高通向量与低通向量构建每张源图像的向量集，利用预设的第二融合规则对所有所述向量集进行融合处理得到全通融合向量；
重构步骤：利用预设的图像重构算法将所述低通融合向量与所述全通融合向量进行重构得到目标向量，将所述目标向量转换成目标矩阵，将所述目标矩阵转换成包括所述半导体内部结构的目标图像。
2.如权利要求1所述的基于半导体缺陷检测的图像处理方法，其特征在于，所述第一融合规则包括：
其中，表示所述低通向量进行编码得到的稀疏系数向量，表示所述低通融合
向量，表示一组字典过滤器。
3.如权利要求2所述的基于半导体缺陷检测的图像处理方法，其特征在于，所述稀疏系数向量通过以下算法计算得到：
其中，表示一组字典过滤器，表示正则化参数，表示卷积算子，表示所述低通向量进行编码得到的稀疏系数向量，表示所述低通向量，表示的1-范数，表示的
2-范数取平方，表示达到最小值时的取值。
4.如权利要求1所述的基于半导体缺陷检测的图像处理方法，其特征在于，所述图像重构算法包括：
其中，表示所述目标向量，表示误差因子，表示所述低通融合矩阵，表示和的展开矩阵，表示所述全通融合向量。
5.如权利要求1所述的基于半导体缺陷检测的图像处理方法，其特征在于，所述第二融合规则包括：
从每张所述源图像的向量集中对应向量同一位置的值取绝对值后进行大小比较，取绝对值大的值作为融合后的所述全通融合向量的值。
6.如权利要求1所述的基于半导...
【专利技术属性】
技术研发人员：毛淇，刘竞博，吕赐兴，朱云龙，
申请(专利权)人：季华实验室，
类型：发明
国别省市：广东;44
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