【技术实现步骤摘要】
本申请涉及工业检测优化的，尤其是涉及一种晶圆边框检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、随着半导体技术的不断发展，晶圆直径不断增大，芯片制造的工艺步骤也变得更加复杂，制造业对晶圆产品的质量和稳定性要求日益提高，使得晶圆检测技术成为整个半导体生产链中不可或缺的一环。晶圆边框是晶圆表面的关键区域之一，直接涉及到光刻、蚀刻等工艺步骤的对准和定位，晶圆边框的不准确检测可能导致工艺步骤的偏移，从而影响芯片的性能和可靠性，因此对晶圆边框进行准确的检测对整个半导体制造过程至关重要。
2、现今，晶圆边框检测主要依赖于基于深度学习的先进目标检测模型，如faster r-cnn、yolo或ssd，通过对大量数据集进行训练，使模型能够自动学习和识别图像中的晶圆位置，并生成涵盖整个晶圆的矩形框。
3、然而，在缺乏大量标注数据、极端光照或存在遮挡时，使用目标检测模型容易产生误检或漏检，计算资源需求大、模型解释性差以及对未知样式的泛化能力有限等缺点也影响其在复杂环境中的实际应用，导致基于深度学习的目标检测模型在晶圆边框检测中的准确性较低。
技术实现思路
1、为了提升晶圆边框检测的准确性，本申请提供一种晶圆边框检测方法、装置、设备及存储介质。
2、第一方面，本申请提供一种晶圆边框检测方法，采用如下的技术方案：所述方法包括：
3、获取晶圆图片，识别所述晶圆图片中的目标晶圆和所述目标晶圆对应的目标框；
4、识别所述目标晶圆中的缺陷，将所述缺陷所在区
5、计算所述目标晶圆所在区域的第一平均灰度值；
6、提取所述目标框对应的若干目标边，计算所述目标边所在区域的第二平均灰度值；
7、结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框。
8、在一个具体的可实施方案中，所述提取所述目标框对应的若干目标边包括：
9、识别所述目标框对应的若干轮廓边；
10、对所述轮廓边两侧扩展预设数量的像素宽度，生成目标边，所述目标边包括若干像素行。
11、在一个具体的可实施方案中，所述计算所述目标边所在区域的第二平均灰度值包括：
12、剔除所述目标边两侧预设比例的长度；
13、计算所述目标边中每个像素行对应的第二平均灰度值；
14、将所述第二平均灰度值小于所述第一平均灰度值的像素行灰度值归零。
15、在一个具体的可实施方案中，所述结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框包括：
16、计算相邻所述像素行的第二平均灰度值的差值；
17、将所述差值最大的像素行确定为修改边；
18、基于若干所述修改边，生成所述目标框对应的修改框。
19、在一个具体的可实施方案中，在所述结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框之后，还包括：
20、将若干所述修改框对应的框信息生成第一列表，所述框信息包括所述修改框顶点对应的坐标，所述第一列表按照所述修改框预设顶点的横坐标顺序排列；
21、遍历所述框信息中所述顶点的横坐标，计算所述横坐标之间的差值，基于预设的差值区间对若干所述修改框进行分组，得到若干修改框组；
22、对于每个所述修改框组，剔除长或宽不满足预设范围的修改框，通过对所述修改框中对角线两端顶点的坐标进行调整，使所述修改框保持对齐。
23、在一个具体的可实施方案中，所述通过对所述修改框中对角线两端顶点的坐标进行调整，使所述修改框保持对齐包括：
24、将所述修改框对角线的第一顶点横坐标存储在第二列表，将所述修改框对角线的第二顶点横坐标存储在第三列表；
25、分别计算所述第二列表中每个第一顶点横坐标的第一方差，所述第三列表中每个第二顶点横坐标的第二方差；
26、将最小的所述第一方差确定为标准第一方差，将最小的所述第二方差确定为标准第二方差；
27、基于所述标准第一方差逐个调整所述第一顶点横坐标，使所述第一顶点横坐标保持一致，基于所述标准第二方差逐个调整所述第二顶点横坐标，使所述第二顶点横坐标保持一致。
28、在一个具体的可实施方案中，所述通过对所述修改框中对角线两端顶点的坐标进行调整，使所述修改框保持对齐还包括：
29、将所述修改框对角线的第一顶点纵坐标存储在第四列表，将所述修改框对角线的第二顶点纵坐标存储在第五列表；
30、分别计算所述第四列表中的每个第一顶点纵坐标的第三方差，所述第五列表中的每个第二顶点纵坐标的第四方差；
31、将最小的所述第三方差确定为标准第三方差，将最小的所述第四方差确定为标准第四方差；
32、基于所述标准第三方差逐个调整所述第一顶点纵坐标，使所述第一顶点纵坐标保持一致，基于所述标准第四方差逐个调整所述第二顶点纵坐标，使所述第二顶点纵坐标保持一致。
33、第二方面，本申请提供一种晶圆边框检测装置，采用如下技术方案：所述装置包括：
34、目标框识别模块，用于获取晶圆图片，识别所述晶圆图片中的目标晶圆和所述目标晶圆对应的目标框；
35、灰度值归零模块，用于识别所述目标晶圆中的缺陷，将所述缺陷所在区域的灰度值归零；
36、晶圆灰度计算模块，用于计算所述目标晶圆所在区域的第一平均灰度值；
37、边框灰度计算模块，用于提取所述目标框对应的若干目标边，计算所述目标边所在区域的第二平均灰度值；
38、目标框修改模块，用于结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框。
39、第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下技术方案：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种晶圆边框检测方法的计算机程序。
40、第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：存储有能够被处理器加载并执行上述任一种晶圆边框检测方法的计算机程序。
41、综上所述，本申请具有以下有益技术效果：
42、通过识别晶圆中的缺陷并将缺陷区域的灰度值归零，有助于提高后续边框检测的准确性，缓解缺陷对边框识别产生干扰；通过计算目标晶圆所在区域的第一平均灰度值和提取目标框对应的若干目标边区域的第二平均灰度值，综合利用了多层次的灰度信息，有助于更全面、精准地描述晶圆边框的特征；通过结合第一平均灰度值和第二平均灰度值，对目标框进行动态调整，生成修改框，不仅考虑了目标晶圆整体的灰度信息，还考虑了目标边的局部灰度信息，从而提高了对不同区域的自适应性，增强了对边框检测的精度。
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1.一种晶圆边框检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标框对应的若干目标边包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标边所在区域的第二平均灰度值包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框之后，还包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过对所述修改框中对角线两端顶点的坐标进行调整，使所述修改框保持对齐包括：
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述通过对所述修改框中对角线两端顶点的坐标进行调整，使所述修改框保持对齐还包括：
8.一种晶圆边框检测装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至7中任一种方法的计算机程序。
...【技术特征摘要】
1.一种晶圆边框检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述目标框对应的若干目标边包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算所述目标边所在区域的第二平均灰度值包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述结合所述第一平均灰度值与所述第二平均灰度值对所述目标框进行调整，生成修改框之后，还包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：请求不公布姓名，
申请(专利权)人：深存科技无锡有限公司，
类型：发明
国别省市：
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