半导体产品缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及数据处理领域，提供了一种半导体产品缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括获取由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像，对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像，将所述第一图像输入预先训练的缺陷识别模型，输出第二图像，判断所述第二图像中是否包含预设类型的目标区域，若有则确定所述第二图像对应的半导体产品存在缺陷。本发明专利技术能够降低检测半导体芯片缺陷问题的难度，提升对半导体芯片缺陷问题的检测精度。

【技术实现步骤摘要】
半导体产品缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及数据处理领域，尤其涉及一种半导体产品缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。
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产品内部，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产品，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，如何降低检测半导体芯片缺陷问题的难度，提升对半导体芯片缺陷问题的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半导体产品缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，旨在如何降低检测半导体芯片缺陷问题的难度，提升对半导体芯片缺陷问题的检测精度的问题。为实现上述目的，本专利技术提供的一种半导体产品缺陷检测方法，该方法包括：获取步骤：获取由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像，对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像；输入步骤：将所述第一图像输入预先训练的缺陷识别模型，输出第二图像；>判断步骤：判断所述第二图像中是否包含预设类型的目标区域，若有则确定所述第二图像对应的半导体产品存在缺陷。优选地，所述“对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像”步骤包括：对所述内部结构图像进行平滑去噪处理及灰度拉伸处理得到清晰度提升的第一图像。优选地，所述“对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像”步骤还包括：在对所述内部结构图像进行平滑去噪处理及灰度拉伸处理后进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行边缘检测，获取所述半导体产品的轮廓区域，去除所述二值化图像中的背景区域得到所述第一图像。优选地，所述缺陷识别模型根据预先创建的训练样本库，并基于CNN网络模型训练得到，所述缺陷识别模型包括依次连接的1个输入层、5个卷积层、2个全连接层及1个输出层，每个所述卷积层之后还连接有1个池化层；其中，输入层，用于输入所述第一图像；卷积层，对所述第一图像进行卷积操作，用于提取所述第一图像的特征信息；池化层，对所述第一图像进行池化操作，用于保留相似度值大于或等于预设阈值的所述特征信息中的一个；全连接层，所述全连接层为softmax分类器，用于对所述特征信息进行分类；输出层，用于输出分类结果。优选地，依次连接的所述5个卷积层的卷积核数量从左到右递减。优选地，该方法还包括：利用丢弃法分别丢弃与所述全连接层连接的池化层及全连接层内预设比例的神经元，以防止所述缺陷识别模型过拟合，其中对所述池化层的预设比例为0.25%，对所述全连接层的预设比例为0.5%。优选地，所述“若有则确定所述第二图像对应的半导体产品存在缺陷”步骤之后，该方法还包括：将所述确定存在产品缺陷的第二图像加入所述训练样本库。为实现上述目的，本专利技术还进一步提供一种半导体产品缺陷检测装置，所述半导体产品缺陷检测装置包括：获取模块，用于获取由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像，对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像；输入模块，用于将所述第一图像输入预先训练的缺陷识别模型，输出第二图像；判断模块，用于判断所述第二图像中是否包含预设类型的目标区域，若有则确定所述第二图像对应的半导体产品存在缺陷。为实现上述目的，本专利技术还进一步提供一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有半导体产品缺陷检测程序，所述半导体产品缺陷检测程序被所述处理器执行时实现如上述的半导体产品缺陷检测方法的步骤。为实现上述目的，本专利技术进一步提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有半导体产品缺陷检测程序，所述半导体产品缺陷检测程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述的半导体产品缺陷检测方法的步骤。本专利技术提出的半导体产品缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，通过获取由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像，对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像，将所述第一图像输入预先训练的缺陷识别模型，输出第二图像，判断所述第二图像中是否包含预设类型的目标区域，若有则确定所述第二图像对应的半导体产品存在缺陷。本专利技术能够降低检测半导体芯片缺陷问题的难度，提升对半导体芯片缺陷问题的检测精度。附图说明图1为本专利技术一实施例提供的半导体产品缺陷检测方法的流程示意图；图2为本专利技术一实施例提供的半导体产品缺陷检测装置的模块示意图；图3为本专利技术一实施例提供的实现半导体产品缺陷检测方法的电子设备的内部结构示意图。本专利技术目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参附图做进一步说明。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术本实施例及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，在本专利技术中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，各个实施例之间的技术本实施例可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术本实施例的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术本实施例的结合不存在，也不在本专利技术要求的保护范围之内。本专利技术提供一种半导体产品缺陷检测方法。参照图1所示，为本专利技术一实施例提供的半导体产品缺陷检测方法的流程示意图。该方法可以由一个系统执行，该系统可以由软件和/或硬件实现。在本实施例中，半导体产品缺陷检测方法包括：S110，获取由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像，对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像。在本实施例中，以客户端为执行主体，例如电脑。首先客户端接收由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像。太赫兹拍摄终端是一种基于太赫兹波成像技术的相机，太赫兹（THz）波是一种频率范围为0.1THz-10THz，波长范围为0.03-3mm，介于无线电波和光波之间的电磁波。相较于其他射线，例如X射线的成像技术，太赫兹波具有高时空相干性、低光子能量、使用安全性高、定向性好、频谱宽等特性，能够穿透半导体芯片的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种半导体产品缺陷检测方法，其特征在于，包括：/n获取步骤：获取由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像，对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像；/n输入步骤：将所述第一图像输入预先训练的缺陷识别模型，输出第二图像；/n判断步骤：判断所述第二图像中是否包含预设类型的目标区域，若有则确定所述第二图像对应的半导体产品存在缺陷。/n

【技术特征摘要】
1.一种半导体产品缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获取步骤：获取由太赫兹拍摄终端对半导体产品进行拍摄得到的内部结构图像，对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像；
输入步骤：将所述第一图像输入预先训练的缺陷识别模型，输出第二图像；
判断步骤：判断所述第二图像中是否包含预设类型的目标区域，若有则确定所述第二图像对应的半导体产品存在缺陷。


2.如权利要求1所述的半导体产品缺陷检测方法，其特征在于，所述“对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像”步骤包括：
对所述内部结构图像进行平滑去噪处理及灰度拉伸处理得到清晰度提升的第一图像。


3.如权利要求2所述的半导体产品缺陷检测方法，其特征在于，所述“对所述内部结构图像进行预处理得到第一图像”步骤还包括：
在对所述内部结构图像进行平滑去噪处理及灰度拉伸处理后进行二值化处理，得到二值化图像；
对所述二值化图像进行边缘检测，获取所述半导体产品的轮廓区域，去除所述二值化图像中的背景区域得到所述第一图像。


4.如权利要求1所述的半导体产品缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷识别模型根据预先创建的训练样本库，并基于CNN网络模型训练得到，所述缺陷识别模型包括依次连接的1个输入层、5个卷积层、2个全连接层及1个输出层，每个所述卷积层之后还连接有1个池化层；
其中，输入层，用于输入所述第一图像；
卷积层，对所述第一图像进行卷积操作，用于提取所述第一图像的特征信息；
池化层，对所述第一图像进行池化操作，用于保留相似度值大于或等于预设阈值的所述特征信息中的一个；
全连接层，所述全连接层为softmax分类器，用于对所述特征信息进行分类；
输出层，...

【专利技术属性】
技术研发人员：毛淇，吕赐兴，刘竞博，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