一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法、系统及计算机存储介质技术方案

发明专利技术涉及晶圆检测技术领域，具体涉及一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法、系统及计算机存储介质，该检测及分类方法包括以下步骤，通过伺服轴步进电机移动图像采集元器件扫描遍历这个晶圆区域的rgb彩色图像，在图像采集元器件扫描遍历晶圆的同时，将获取的晶圆某一区域的图像分配给不同的推理进程，推理进程包括图像预处理、芯粒定位、分割以及分类模型特征提取，图像预处理：对rgb各通道进行归一化处理，本发明专利技术实现了仅基于小样本图像数据集，通过对每个类别的图像提取的深度网络的特征进行kmenas聚类，并用得到每个类别的n个聚类中心作为深度特征词典，并先进行异常值检测，然后通过k‑NN(最近邻)分类模型来实现晶圆外观缺陷的识别及分类。

【技术实现步骤摘要】

专利技术涉及晶圆检测，尤其涉及一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法、系统及计算机存储介质。

技术介绍

1、现如今人工智能逐步在各行业赋能，但对一些工程的应用场景还存在一定的局限性：

2、一、需要大量样本(缺陷样本较少，较难获取)进行训练，一般情况下正样本(无缺陷样本)较容易获取，而负样本(缺陷样本)较难获取，且新出现的缺陷很可能与已有缺陷样本特征相差较大。

3、二、当产品生产工艺和外观发生改变时，或需要对缺陷的类别进行调制时，由于训练样本和待检测图像的特征之间的差异变大，对检测精度有着显著的影响。

4、综上，为了减小这些差异或者说提高训练模型的在推理时的鲁棒性，需要对原本基数较大的训练样本进行进一步的维护:新增样本、检查原样本或删除不必要的干扰样本，并重新训练出模型，再发到现场的设备测试后，才能进行使用，对生产计划紧张的流水线的生产型企业并不友好。

5、为了解决上述问题，为此我们提出了一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法、系统及计算机存储介质。

技术实现思路p>

1、有鉴于本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，包括推理进程和模型训练，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，在步骤S3.1中，对rgb各通道进行归一化处理包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，在步骤S3.3中，在分割过程中通过芯粒在图片上的位置以及预定义的相机拍摄位置所对应的在晶圆上的位置，将芯粒位置转换到全局位置。

4.根据权利要求1所述的一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，在步骤S4.2中，对样本图像进行图像增广包括但不限于基于色相、饱...

【技术特征摘要】

1.一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，包括推理进程和模型训练，具体包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，在步骤s3.1中，对rgb各通道进行归一化处理包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，在步骤s3.3中，在分割过程中通过芯粒在图片上的位置以及预定义的相机拍摄位置所对应的在晶圆上的位置，将芯粒位置转换到全局位置。

4.根据权利要求1所述的一种晶圆外观缺陷的检测及分类方法，其特征在于，在步骤s4.2中，对样本图像进行图像增广包括但不限于基于色相、饱和度、亮度、对比度变化、图像翻转、旋转、高斯噪声、图像位移和中心分割。

5.根据权利要求1所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐涛，
申请(专利权)人：常州工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：