缺陷检测方法、装置、电子束量测设备及计算机存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种缺陷检测方法、装置、电子束量测设备及计算机存储介质，缺陷检测方法包括：获取多通道图像；对多通道图像中的每个通道图像分别进行图像配准，以提取目标图像；对每个目标图像进行缺陷检测，获得对应的缺陷列表单元；将所有的缺陷列表单元进行拼接，获得总缺陷列表；对总缺陷列表中的缺陷进行筛选，获得目标缺陷；该缺陷检测方法能够发挥各通道检测结果的优势，避免各个通道检测结果不同时存在的复检冲突，确保各通道检测结果的一致性，从而提高了多通道缺陷检测的检测精度。从而提高了多通道缺陷检测的检测精度。从而提高了多通道缺陷检测的检测精度。

【技术实现步骤摘要】
缺陷检测方法、装置、电子束量测设备及计算机存储介质


[0001]本申请涉及缺陷检测
，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、电子束量测设备及计算机存储介质。

技术介绍

[0002]图像识别技术在表面缺陷检测方面具有重要的应用价值，在工业制造、质量检测等领域有着广阔的发展前景，利用图像识别技术进行表面缺陷检测可以实现自动化操作，无需人工干预，减少了人为疏漏和误判的可能性；并且可以大大提高检测效率，自适应处理不同尺度、形态和颜色的缺陷信息，并对其进行自动分类和识别，能够克服人工检测中对缺陷形态的认知限制。
[0003]有一些待检测件图像识别的难度很高，因其表面材质特殊，结构细微、缺陷特征复杂多样和/或背景干扰噪声较多等等，以晶圆为例，其表面缺陷种类较多，还可能受到环境光照影响而呈现出不同的外观，这些特征复杂多样，难以直接通过单一的图像识别进行准确的分类和识别，对检测结果产生负面影响。
[0004]由此，该类型的待检测件在采用不同的通道图像进行缺陷检测，或者采用同一通道图像进行不同缺陷检测方法时，其结果均可能存在较大的差异(如图1所示，各通道图像所检测的结果不同)，这就导致发生缺陷误检或者漏检，从而降低良品率。

技术实现思路

[0005]本申请提供一种缺陷检测方法、装置、电子束量测设备及计算机存储介质，用以解决现有技术中的多通道缺陷检测普遍一致性不高，导致检测结果缺乏可靠性的技术问题。
[0006]根据本申请的第一方面，提供一种缺陷检测方法，该方法包括：获取多通道图像；对多通道图像中的每个通道图像分别进行图像配准，以提取目标图像；对每个目标图像进行缺陷检测，获得对应的缺陷列表单元；将所有的缺陷列表单元进行拼接，获得总缺陷列表；对总缺陷列表中的缺陷进行筛选，获得目标缺陷。
[0007]在本申请进一步的方案中，对多通道图像中的每个通道图像分别进行图像配准，以提取目标图像，包括：将每个通道图像与参考图像进行图像配准，得到对应的配准分数；将配准分数与预设的配准阈值进行比较；在配准分数高于配准阈值时，提取对应的通道图像为目标图像。
[0008]在本申请进一步的方案中，将所有的缺陷列表单元进行拼接，获得总缺陷列表，包括：将其中一个缺陷列表单元作为总缺陷列表的基准缺陷单元；以遍历的方式将每个缺陷列表单元中的缺陷与总缺陷列表中的已有缺陷进行比对；将每个缺陷列表单元中与已有缺陷不相同的缺陷与已有缺陷进行拼接，以获得总缺陷列表。
[0009]在本申请进一步的方案中，对总缺陷列表中的缺陷进行筛选，以获得目标缺陷，包括：获取总缺陷列表中的每个缺陷的评估分数；按照评估分数大小对所有的缺陷进行排序；提取排名前n的缺陷作为目标缺陷。
[0010]在本申请进一步的方案中，获取总缺陷列表中的每个缺陷的评估分数，包括：对总缺陷列表中的每个缺陷进行置信度评估；根据置信度评估指标分别对每个缺陷进行加权赋值，得到评估分数；其中，置信度评估指标包括通道图像的质量、稳定性、重要性、缺陷出现次数、场景特点中的至少一者。
[0011]在本申请进一步的方案中，对每个目标图像进行缺陷检测，获得对应的缺陷列表单元，包括：获取目标图像的稳定性指标及目标图像之间的对比度指标；在目标图像之间的对比度指标大于等于预设的第一相似度阈值且稳定性指标大于等于第一稳定阈值的情况下，采用预设的第一缺陷检测方法获取缺陷列表单元；在对比度小于第一相似度阈值和/或稳定性指标小于第一稳定阈值的的情况下，采用预设的第二缺陷检测方法获取缺陷列表单元。
[0012]在本申请可选的方案中，缺陷检测方法还包括：获取目标缺陷对应的位置信息；将位置信息下发至每个通道图像对应的检测通道，并在对应的通道图像上进行标识。
[0013]在本申请第二方面，还提供一种缺陷检测系统，包括：读取模块，用于读取预设数据库中的多通道图像；提取模块，用于对多通道图像中的每个通道图像进行图像配准，以提取目标图像；缺陷检测系统，用于分别对目标图像进行缺陷检测，获得对应的缺陷列表单元；拼接模块，用于拼接缺陷列表单元，获得总缺陷列表；筛选模块，用于对总缺陷列表进行筛选，以获得目标缺陷。
[0014]其次，本申请还提供一种电子束量测设备，包括发射装置，用于发射电子束至晶圆；图像采集装置，用于采集和处理晶圆上的电子反射信号并输出多通道图像；上位机，配置有上述的的缺陷检测系统。
[0015]最终，本申请还提供一种计算机存储介质，计算机存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制计算机存储介质所在设备执行上述的缺陷检测方法。
[0016]综上，本申请至少具有以下有益效果：
[0017]相对于各通道单独检测的方法，本申请首先对多通道图像的每个通道图像进行图像配准以提取目标图像，避免由于某个或多个通道图像匹配失败造成误检情况的发生；同时可减少算力，提高响应速度。本申请后续对目标图像进行缺陷检测获得独立的缺陷列表单元，利用了各通道成像的特性和结合不同通道检测的优势，并将缺陷列表单元进行拼接汇总，并在拼接后的总缺陷列表中进行二次筛选，抓取出准确的目标缺陷。该缺陷检测方法能够发挥各通道检测结果的优势，避免各个通道检测结果不同时存在的复检冲突，确保各通道检测结果的一致性，从而提高了多通道缺陷检测的检测精度。
[0018]本专利技术实施例的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以说明。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施方式，对于本领域的技术人员来讲，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。
[0020]图1为现有技术采用不同通道图像进行缺陷识别所获得的缺陷在对应通道图像标注的示意图；
[0021]图2为本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法的总流程图；
[0022]图3为本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法中步骤S2的具体流程图；
[0023]图4为本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法中步骤S3的具体流程图；
[0024]图5为本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法中步骤S4的具体流程图；
[0025]图6为本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法中步骤S5的具体流程图；
[0026]图7为本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法中步骤S51的具体流程图；
[0027]图8为本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法中步骤S6的具体流程图；
[0028]图9为采用本专利技术实施例所提供的缺陷检测方法所获取的缺陷在对应通道图像标注的示意图；
[0029]图10为本专利技术实施例所提供的缺陷检测系统的模块示意图。
具体实施方式
[0030]为了使本申请的上述以及其他特征和优点更加清楚，下面结合附图进一步描述本申请。应当理解，本文给出的具体实施例是出于向本领域的技术人员解释的目的，仅是示例性的，而非限制性的。
[0031]在以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，包括：获取多通道图像；对所述多通道图像中的每个通道图像分别进行图像配准，以提取目标图像；对每个所述目标图像进行缺陷检测，获得对应的缺陷列表单元；将所有的所述缺陷列表单元进行拼接，获得总缺陷列表；对所述总缺陷列表中的缺陷进行筛选，获得目标缺陷。2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述多通道图像中的每个通道图像分别进行图像配准，以提取目标图像，包括：将每个所述通道图像与参考图像进行图像配准，得到对应的配准分数；将所述配准分数与预设的配准阈值进行比较；在所述配准分数高于所述配准阈值时，提取对应的通道图像为目标图像。3.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述将所有的所述缺陷列表单元进行拼接，获得总缺陷列表，包括：将其中一个缺陷列表单元作为总缺陷列表的基准缺陷单元；以遍历的方式将每个所述缺陷列表单元中的缺陷与总缺陷列表中的已有缺陷进行比对；将每个所述缺陷列表单元中与所述已有缺陷不相同的缺陷与所述已有缺陷进行拼接，以获得总缺陷列表。4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述总缺陷列表中的缺陷进行筛选，以获得目标缺陷，包括：获取所述总缺陷列表中的每个缺陷的评估分数；按照评估分数大小对所有的缺陷进行排序；提取排名前n的缺陷作为目标缺陷。5.根据权利要求4所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取所述总缺陷列表中的每个缺陷的评估分数，包括：对所述总缺陷列表中的每个缺陷进行置信度评估；根据置信度评估指标分别对每个缺陷进行加权赋值，得到评估分数；其中，所述置信度评估指标包括通道图像的质量、稳定性、重要性、缺陷出现次数、场景特点...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈杰运，韩春营，徐佳，
申请(专利权)人：东方晶源微电子科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：