本申请实施例提供一种硅片缺陷检测方法、装置、存储介质及设备，该方法中，通过标识目标硅片图像中的硅片边缘，得到硅片边缘轮廓，根据该硅片边缘轮廓对目标硅片图像进行切片，切分出的每个子图像至少包括该硅片边缘轮廓的局部，进而将各子图像输入分类模型，基于分类模型的输出结果确定该目标硅片图像对应的硅片是否存在缺陷。这样，仅针对目标硅片图像的边缘区域切分出若干个单小片，再结合分类模型进行检测，能够在准确、快速地检测出硅片是否存在缺陷的同时，减少运算的数据量和计算压力，从而降低检测成本。从而降低检测成本。从而降低检测成本。
【技术实现步骤摘要】
一种硅片缺陷检测方法、装置、存储介质及设备
[0001]本申请涉及图像处理
，具体而言，涉及一种硅片缺陷检测方法、装置、存储介质及设备。
技术介绍
[0002]硅片是芯片制造过程中的“地基”，也就是说，硅片的平整是芯片制造的基础保证。在硅片的生成过程中，通常包括切片、研磨、抛光等多种机械表面处理工序，这些处理工序可能会对硅片造成损伤，从而在硅片中引入裂纹、缺口等缺陷。这些缺陷会影响最终获得的半导体产品的性能，进而影响器件的寿命与成品率。
[0003]因此，找出瑕疵、记录故障原因从而实现硅片制造良率的优化，是硅片生产制造企业一致追求的目标。目前，相关技术中检测硅片是否产生缺陷的方式一般是通过物理指标进行检测，例如，将相机偏折术PMD用于硅晶片面形测量中直接得到晶片表面的梯度分布，再对梯度求导即可得到硅片表面的曲率分布，进而通过曲率分布检测缺陷，或者，也可以对梯度积分得到硅片表面的高度数据，观测三维形貌。然而，这一检测方式的成本较高，且指标定制需要多次试验，检测效率较低。
技术实现思路
[0004]本申请实施例的目的在于提供一种硅片缺陷检测方法、装置、存储介质及设备，旨在解决相关技术中检测硅片是否产生缺陷的方式存在的成本高、检测效率低的问题。
[0005]第一方面，本申请实施例提供的一种硅片缺陷检测方法，包括：
[0006]对目标硅片图像中的硅片边缘进行标识，得到硅片边缘轮廓；
[0007]根据所述硅片边缘轮廓，从所述目标硅片图像切分出多个子图像；所述子图像至少包括所述硅片边缘轮廓的局部；
[0008]基于训练好的分类模型对所述子图像进行处理，根据所述分类模型的输出结果确定所述目标硅片图像对应的硅片是否存在缺陷。
[0009]在上述实现过程中，通过标识目标硅片图像中的硅片边缘，得到硅片边缘轮廓，根据该硅片边缘轮廓对目标硅片图像进行切片，切分出的每个子图像至少包括该硅片边缘轮廓的局部，进而将各子图像输入分类模型，基于分类模型的输出结果确定该目标硅片图像对应的硅片是否存在缺陷。这样，仅针对目标硅片图像的边缘区域切分出若干个单小片，再结合分类模型进行检测，能够在准确、快速地检测出硅片是否存在缺陷的同时，减少运算的数据量和计算压力，从而降低检测成本。
[0010]进一步地，在一些实施例中，所述对目标硅片图像中的硅片边缘进行标识，得到硅片边缘轮廓，包括：
[0011]从目标硅片图像中提取出硅片边缘；
[0012]对所述硅片边缘进行多边形近似，将构造的近似多边形确定为硅片边缘轮廓。
[0013]在上述实现过程中，提取硅片边缘并基于多边形近似法进行描述，使得机器可以
识别到该硅片边缘，方便后续步骤的执行。
[0014]进一步地，在一些实施例中，所述子图像是256
×
256像素的图像。
[0015]在上述实现过程中，将目标硅片图像切分为256
×
256像素的子图像，这样，硅片的标志豁口或缺口可以呈现在1至3个子图像中，相应的特征更为明确，如此提升了检测的准确率。
[0016]进一步地，在一些实施例中，所述根据所述硅片边缘轮廓，将所述目标硅片图像切分为多个子图像：
[0017]利用滑动窗口将所述目标硅片图像切分为多个子图像，其中，所述滑动窗口以所述硅片边缘轮廓为路径进行滑动。
[0018]在上述实现过程中，以硅片边缘轮廓为路径，利用滑动窗口来获取子图像，可以使得切分得到的各子图像尺寸相同，且均包括硅片边缘轮廓的局部，易于实现且快捷、准确。
[0019]进一步地，在一些实施例中，所述滑动窗口的滑动步长小于所述滑动窗口的高度或宽度。
[0020]在上述实现过程中，限定滑动步长小于窗口高度或宽度，使得相邻两个子图像具有重复元素，从而在一定程度上提高检测准确率。
[0021]进一步地，在一些实施例中，所述分类模型的训练样本包括多个硅片样本图像，以及每个硅片样本图像对应的分类标签。
[0022]在上述实现过程中，提供一种分类模型的训练样本的解决方案。
[0023]进一步地，在一些实施例中，所述分类标签包括：破损标签、标志豁口标签、半标志豁口标签和反光标签；其中，所述破损标签指示所述硅片样本图像对应的硅片存在缺陷；所述标志豁口标签和所述半标志豁口标签均指示所述硅片样本图像对应的硅片正常；所述反光标签指示所述硅片样本图像光源不均。
[0024]在上述实现过程中，通过设置破损、标志豁口、半标志豁口和反光四种分类标签，训练好的分类模型能够区分这四种相应的情况，提高检测硅片是否存在缺陷的准确率，从而有效保障硅片生产的顺利进行。
[0025]第二方面，本申请实施例提供的一种硅片缺陷检测装置，包括：
[0026]标识模块，用于对目标硅片图像中的硅片边缘进行标识，得到硅片边缘轮廓；
[0027]切片模块，用于根据所述硅片边缘轮廓，从所述目标硅片图像切分出多个子图像；所述子图像至少包括所述硅片边缘轮廓的局部；
[0028]确定模块，用于基于训练好的分类模型对所述子图像进行处理，根据所述分类模型的输出结果确定所述目标硅片图像对应的硅片是否存在缺陷。
[0029]第三方面，本申请实施例提供的一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。
[0030]第四方面，本申请实施例提供的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指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
[0031]第五方面，本申请实施例提供的一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面任一项所述的方法。
[0032]本申请公开的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本申请公开的上述技术即可得知。
[0033]为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
[0034]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
[0035]图1为本申请实施例提供的一种硅片缺陷检测方法的流程图；
[0036]图2A为本申请实施例提供的检测设备检测硅片是否存在缺陷的工作流程的示意图；
[0037]图2B为本申请实施例提供的提取出的硅片边缘的示意图；
[0038]图2C为本申请实施例提供的分类模型区分的破损、标志豁口、半标志豁口、光源不均这四种情况分别对应的单小片的示意图；其中，图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种硅片缺陷检测方法，其特征在于，包括：对目标硅片图像中的硅片边缘进行标识，得到硅片边缘轮廓；根据所述硅片边缘轮廓，从所述目标硅片图像切分出多个子图像；所述子图像至少包括所述硅片边缘轮廓的局部；基于训练好的分类模型对所述子图像进行处理，根据所述分类模型的输出结果确定所述目标硅片图像对应的硅片是否存在缺陷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标硅片图像中的硅片边缘进行标识，得到硅片边缘轮廓，包括：从目标硅片图像中提取出硅片边缘；对所述硅片边缘进行多边形近似，将构造的近似多边形确定为硅片边缘轮廓。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述子图像是256
×
256像素的图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述硅片边缘轮廓，将所述目标硅片图像切分为多个子图像，包括：利用滑动窗口将所述目标硅片图像切分为多个子图像，其中，所述滑动窗口以所述硅片边缘轮廓为路径进行滑动。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述滑动窗口的滑动步长小于所述滑动窗口的高度或宽度。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类模型的训练样本包括多个...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘海莹，
申请(专利权)人：创新奇智上海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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