【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及半导体制造，尤其涉及一种晶圆缺陷检测方法、一种晶圆缺陷检测装置、一种晶圆缺陷检测系统以及一种计算机可读存储介质。
技术介绍
1、在晶圆的生产过程包括多道加工工序，每道加工工序完成后都需要对晶圆进行缺陷检测。由于半导体晶圆背景复杂，传统的基于模板匹配的缺陷检测算法会导致大量的过检，而这大量的过检还需要质检人员对晶圆逐张进行检查和识别，非常耗时；同时鉴于人的主观性和易疲劳特点，目前常用的晶圆缺陷检测方法存在着检测效果不理想的问题。再者，目前的检测方法需要进行大量的缺陷数据的标注，其过程耗费了大量时间和精力，后期维护也存在着较大不便。
技术实现思路
1、因此，针对现有技术中的至少部分不足和缺陷，本专利技术实施例提出了一种晶圆缺陷检测方法、一种晶圆缺陷检测装置、一种晶圆缺陷检测系统和一种计算机可读存储介质，可有效降低晶圆检测的过检率，缩短检测时间，提升检测效果和质量。
2、一方面，本专利技术实施例提出的一种晶圆缺陷检测方法，例如包括：获取与待测晶圆对应的待测晶圆图像；根据...
【技术保护点】
1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述晶圆缺陷检测方法还包括：建立并训练所述深度学习模型；所述建立并训练所述深度学习模型包括：
3.根据权利要求2所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述采用所述训练后深度学习模型对所述多个晶圆图像进行预测，得到与所述多个晶圆图像对应的多个伪标签缺陷数据组，具体为：
4.根据权利要求2所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述多个晶圆缺陷本图像及所述多个标注缺陷数据组、所述多个晶圆图像及所述多个伪标签缺陷数据组迭代训练所述训练后深...
【技术特征摘要】
1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述晶圆缺陷检测方法还包括：建立并训练所述深度学习模型；所述建立并训练所述深度学习模型包括：
3.根据权利要求2所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述采用所述训练后深度学习模型对所述多个晶圆图像进行预测，得到与所述多个晶圆图像对应的多个伪标签缺陷数据组，具体为：
4.根据权利要求2所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述多个晶圆缺陷本图像及所述多个标注缺陷数据组、所述多个晶圆图像及所述多个伪标签缺陷数据组迭代训练所述训练后深度学习模型，得到所述深度学习模型，包括：
5.根据权利要求4所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述伪标签缺陷数据包括置信度数据；所述基于所述多个伪标签缺陷数据组对所述多个伪标签缺陷数据组和对应的所述多个晶圆图像进行筛选调整处理得多个调整后晶圆图像和对...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈鲁，肖安七，张嵩，
申请(专利权)人：深圳中科飞测科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。