一种缺陷分析方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种缺陷分析方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取包含目标对象的待分析缺陷图片，并确定所述目标对象在所述待分析缺陷图片中所在的目标区域，其中，所述目标对象存在缺陷；获取预先定义的目标缺陷颜色，并基于所述目标缺陷颜色在所述目标区域中确定目标异常区域；确定所述目标异常区域相较于所述目标区域的异常比例，并基于所述异常比例，对所述目标对象所存在的缺陷进行分析。本发明专利技术实施例的技术方案，能够实现精准的缺陷分析。的缺陷分析。的缺陷分析。

【技术实现步骤摘要】
一种缺陷分析方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种缺陷分析方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]目前，仅能通过人眼对扫描后的芯片进行粗略的缺陷分析。
[0003]但是，目前对缺陷进行分析的方式精度不高，有待改进。

技术实现思路

[0004]本专利技术实施例提供了一种缺陷分析方法、装置、电子设备及存储介质，能够实现精准的缺陷分析。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种缺陷分析方法，可以包括：
[0006]获取包含目标对象的待分析缺陷图片，并确定目标对象在待分析缺陷图片中所在的目标区域，其中，目标对象存在缺陷；
[0007]获取预先定义的目标缺陷颜色，并基于目标缺陷颜色在目标区域中确定目标异常区域；
[0008]确定目标异常区域相较于目标区域的异常比例，并基于异常比例，对目标对象所存在的缺陷进行分析。
[0009]根据本专利技术的另一方面，提供了一种缺陷分析装置，可以包括：
[0010]目标区域确定模块，用于获取包含目标对象的待分析缺陷图片，并确定目标对象在待分析缺陷图片中所在的目标区域，其中，目标对象存在缺陷；
[0011]目标异常区域确定模块，用于获取预先定义的目标缺陷颜色，并基于目标缺陷颜色在目标区域中确定目标异常区域；
[0012]缺陷分析模块，用于确定目标异常区域相较于目标区域的异常比例，并基于异常比例，对目标对象所存在的缺陷进行分析。/>[0013]根据本专利技术的另一方面，提供了一种电子设备，可以包括：
[0014]至少一个处理器；以及
[0015]与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0016]存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行时实现本专利技术任意实施例所提供的缺陷分析方法。
[0017]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任意实施例所提供的缺陷分析方法。
[0018]本专利技术实施例的技术方案，获取包含目标对象的待分析缺陷图片，并确定目标对象在待分析缺陷图片中所在的目标区域，其中，目标对象存在缺陷；获取预先定义的目标缺陷颜色，并基于目标缺陷颜色在目标区域中确定目标异常区域；确定目标异常区域相较于目标区域的异常比例，并基于异常比例，对目标对象所存在的缺陷进行分析。上述技术方
案，通过预先定义的目标缺陷颜色，可以使确定出的目标异常区域更为精准且符合缺陷分析需求，通过确定出的较为精准的异常区域以及目标区域确定异常比例，从而能够实现精准的缺陷分析。
[0019]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或是重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。
[0021]图1是本专利技术实施例一中所提供的一种缺陷分析方法的流程图；
[0022]图2是本专利技术实施例一中所提供的一种反射扫描模式扫描获得的C
‑
SAM的示意图；
[0023]图3是本专利技术实施例一中所提供的一种透射扫描模式扫描获得的C
‑
SAM的示意图；
[0024]图4是本专利技术实施例二中所提供的一种缺陷分析方法的流程图；
[0025]图5是本专利技术实施例三中所提供的一种缺陷分析方法的流程图；
[0026]图6是本专利技术实施例三中所提供的一种缺陷分析方法的可选示例的流程图；
[0027]图7是本专利技术实施例四所提供的缺陷分析装置的结构框图；
[0028]图8是实现本专利技术实施例的缺陷分析方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0029]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。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，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0030]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。“目标”、“原始”等的情况类似，在此不再赘述。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0031]实施例一
[0032]图1是本专利技术实施例一中所提供的一种缺陷分析方法的流程图。本实施例可适用于缺陷分析的情况。该方法可以由本专利技术实施例提供的缺陷分析装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以集成在电子设备上，该电子设备可以是各种用户终端或服务器。
[0033]参见图1，本专利技术实施例的方法具体包括如下步骤：
[0034]S110、获取包含目标对象的待分析缺陷图片，并确定目标对象在待分析缺陷图片中所在的目标区域，其中，目标对象存在缺陷。
[0035]其中，目标对象可以理解为存在缺陷，需求进行缺陷分析的对象，例如可以是存在分层缺陷的芯片封装后或开封后的裸芯片、PCB单板或半导体晶圆片等。待分析缺陷图片可以理解为对目标对象进行图片采集后得到的需求进行缺陷分析的图片。目标区域可以理解为目标对象在待分析缺陷图片中对应的区域。
[0036]在本专利技术实施例中，可以获取包含目标对象的待分析缺陷图片，但是考虑到待分析缺陷图片中除了有目标对象在待分析缺陷图片中对应的区域，还可能有目标对象在待分析缺陷图片中对应的区域外的无意义的其他区域，因此，可以确定目标对象在待分析缺陷图片中所在的目标区域。
[0037]需要注意的是，缺陷例如可以是目标对象封装后的失效缺陷，还可以例如是目标对象和封装材料间的分层缺陷，还可以例如是目标对象中的层次间的分层缺陷，还可以例如是空洞、裂纹、杂质、脏污或铜迁移等缺陷，在本专利技术实施例中，对缺陷的类型不做具体限定。
[0038]S120、获取预先定义的目标缺陷颜色，并基于目标缺陷颜色在目标区域中确定目标异常区域。
[0039]其中，目标缺陷颜色可以理解为预先定义的缺陷在待分析缺陷图片上对应的颜色。目标异常区域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷分析方法，其特征在于，包括：获取包含目标对象的待分析缺陷图片，并确定所述目标对象在所述待分析缺陷图片中所在的目标区域，其中，所述目标对象存在缺陷；获取预先定义的目标缺陷颜色，并基于所述目标缺陷颜色在所述目标区域中确定目标异常区域；确定所述目标异常区域相较于所述目标区域的异常比例，并基于所述异常比例，对所述目标对象所存在的缺陷进行分析。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述待分析缺陷图片中标注出所述目标区域，得到目标缺陷图片；所述基于所述目标缺陷颜色在所述目标区域中确定目标异常区域，包括：将所述目标缺陷图片以及所述目标缺陷颜色输入预先训练完成的目标神经网络模型中，并根据所述目标神经网络模型的输出结果，得到所述目标区域中的目标异常区域。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标神经网络模型通过如下步骤训练得到：获取包含样本对象的初始训练图片，并确定所述样本对象在所述初始训练图片中所在的样本区域，其中，所述样本对象存在缺陷；在所述初始训练图片中标注出所述样本区域，得到第一目标训练图片；获取与所述初始训练图片对应的训练缺陷颜色，并获取根据所述训练缺陷颜色对所述初始训练图片进行样本异常区域标注后得到的第二目标训练图片，其中，所述样本异常区域位于所述样本区域内；将所述第一目标训练图片、所述第二目标训练图片以及所述训练缺陷颜色作为一组训练样本，并基于多组所述训练样本对初始神经网络模型进行训练，得到所述目标神经网络模型。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：获取根据所述目标对象的性质确定的目标扫描模式，其中，所述目标扫描模式包括：反射扫描模式或透射扫描模式；获取基于第一目标参数在所述目标扫描模式下，对所述目标对象进行扫描操作得到的所述待分析缺陷图片；其中，所述第一目标参数包括基于预先设定的第一参数设置规则以及第一扫描需求确定出的所述目标扫描模式的参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括至少两层；所述方法，还包括：获取基于第二目标参数在透射扫描模式下，对所述目标对象进行扫描操作得到的扫描图片；获取预先定义的扫描缺陷颜色，并根据所述扫描缺陷颜色确定出所述目标对象是否存在缺陷；在所述目标对象存在缺陷的情况下，获取基于第三目标参数在反射扫描模式下，对所述目标对象进行扫描操作得到的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘媛媛，王玉柱，施志洋，华佑南，罗晓丹，李晓旻，
申请(专利权)人：胜科纳米苏州股份有限公司，
类型：发明
国别省市：