晶圆缺陷检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于半导体检测技术领域，公开了一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：将待检测晶圆图像切割成多个子图；对子图进行尺寸统一化处理，并通过预训练的编码器提取子图的多层级特征图；从不同层级的特征图中采样相同尺寸的特征图并进行堆叠，将堆叠后的图像输入全局解码器和局域解码器进行多层次特征提取；将全局解码器与局部解码器提取的特征输入混合解码器进行特征融合，生成预测缺陷热图；基于预测缺陷热图确定晶圆缺陷位置。通过上述方式，基于多层次蒸馏模型实现了从宏观全局特征到微观细节信号的多层次特征蒸馏，既保留了对微小缺陷的敏感性，又避免了传统模型因层级信息割裂导致的误检问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及半导体检测，尤其涉及一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、在工业检测领域，复杂场景下的微小缺陷识别始终是技术攻坚的核心难点。传统方法常受限于特征解耦能力不足与动态适应性薄弱等问题，存在对于微小缺陷敏感度较低以及因层级信息割裂导致误检的问题。

2、上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本专利技术的主要目的在于提供一种晶圆缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，旨在解决传统方法常受限于特征解耦能力不足与动态适应性薄弱等问题，存在对于微小缺陷敏感度较低以及因层级信息割裂导致误检的技术问题。

2、为实现上述目的，本专利技术提供了一种晶圆缺陷检测方法，所述晶圆缺陷检测方法包括以下步骤：

3、将待检测晶圆图像切割成多个子图；

4、对所述子图进行尺寸统一化处理，并通过预训练的编码器提取所述子图的多层级特征图；

5、从不同层级的特征图中采样相同尺寸的特征图并进行堆叠，将堆叠后的本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述晶圆缺陷检测方法包括：

2.如权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述将待检测晶圆图像切割成多个子图，包括：

3.如权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述尺寸统一化处理所选择的尺寸为512×512，所述预训练的编码器为wide_resnet_101模型，且其参数在训练过程中保持冻结，提取的特征图层级包括第1、3、5层。

4.如权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述全局解码器和局域解码器中分别具有2个解码器，所述全局解码器使用在大型数据集上训练出的变分自编码器VAE，所述局域解码...

【技术特征摘要】

1.一种晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述晶圆缺陷检测方法包括：

2.如权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述将待检测晶圆图像切割成多个子图，包括：

3.如权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述尺寸统一化处理所选择的尺寸为512×512，所述预训练的编码器为wide_resnet_101模型，且其参数在训练过程中保持冻结，提取的特征图层级包括第1、3、5层。

4.如权利要求1所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述全局解码器和局域解码器中分别具有2个解码器，所述全局解码器使用在大型数据集上训练出的变分自编码器vae，所述局域解码器使用在小语义缺陷数据集上训练出的vae，最终重建尺寸为原图尺寸，所述全局解码器与局部解码器的训练过程中，分别计算多层级的重建损失，并通过反向传播更新模型参数。

5.如权利要求4所述的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述重建损失的计算公式为其中，i表示重建层级，flat代表将高维度向量展平的操...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵文政，刘林平，
申请(专利权)人：合肥喆塔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：