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一种晶圆缺陷图像分类方法及系统
申请人信息
- 申请人:深圳职业技术大学
- 申请人地址:518000 广东省深圳市南山区西丽街道西丽湖镇西丽湖畔
- 发明人: 深圳职业技术大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种晶圆缺陷图像分类方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410021077.0 |
| 申请日 | 2024/1/5 |
| 公告号 | CN117809119A |
| 公开日 | 2024/4/2 |
| IPC主分类号 | G06V10/764 |
| 权利人 | 深圳职业技术大学 |
| 发明人 | 匡国文; 张芷豪; 赵文龙; 卢鑫; 王旭 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区西丽街道西丽湖镇西丽湖畔 |
摘要文本
本发明提出一种晶圆缺陷图像分类方法及系统，包括：获取训练样本晶圆图像，根据预设的晶圆缺陷类型图对所述样本晶圆图像进行标记，得到训练样本晶圆掩膜图；将所述训练样本晶圆图像输入至图像编码器进行编码，得到图像特征向量，输入至softmax层和图像解码器，获得对应的分类损失和分割损失；根据所述分类损失和所述分割损失，通过平均加权得到总损失并进行反向传播，输出晶圆缺陷分类模型；获取待测样本晶圆图像并输入至所述晶圆缺陷分类模型，通过所述softmax层分类，得到晶圆缺陷分类结果。解决现有技术未能考虑全局特征和易受随机缺陷影响导致晶圆缺陷分类结果不准确的问题。本发明所述的方法能够提高晶圆缺陷分类结果准确度。
专利主权项内容
1.一种晶圆缺陷图像分类方法，其特征在于，包括：获取训练样本晶圆图像，根据预设的晶圆缺陷类型图对所述样本晶圆图像进行标记，得到训练样本晶圆掩膜图；将所述训练样本晶圆图像输入至图像编码器进行编码，得到图像特征向量；将所述特征向量分别输入至softmax层和图像解码器，获得对应的分类损失和分割损失；其中，所述分割损失通过图像解码器生成结果和所述训练样本晶圆掩膜图计算获得；根据所述分类损失和所述分割损失，通过平均加权得到总损失并进行反向传播，输出晶圆缺陷分类模型；获取待测样本晶圆图像并输入至所述晶圆缺陷分类模型，通过所述softmax层分类，得到晶圆缺陷分类结果。