摘要
本发明提出了一种基于vision transformer模型的晶圆体缺陷检测方法,属于半导体制造与计算机视觉技术交叉领域。该方法通过采集晶圆体正常视角的俯视图和有缺陷视角的俯视图并通过绝对差值法对缺陷位置进行定位。对定位区域进行信息融合,放大缺陷的特征,更加利于模型进行学习。提出L‑Vit结构,该结构把经过绝对差值处理后的数据也转化成矢量序列与有缺陷视角的矢量序列相结合更加突出缺陷的特征。本发明提出新的多头自注意力机制p‑MHA,在多头自注意力机制中加入对q,v相关联的公式,主要目的是使绝对差值序列矢量和有缺陷视角的矢量序列联系更加紧密,同时减少了多头注意力机制的数据量,减少模型的数据量。
技术关键词
缺陷检测方法
像素点
视角
双线性插值算法
多头注意力机制
坐标
序列
图片
缺陷尺寸
图像
线性变换矩阵
计算机视觉技术
加权平均法
红色
粒子群算法
平滑算法
滑动窗口
系统为您推荐了相关专利信息
多头注意力机制
文本生成模型
文本信息生成方法
患者
光学轮廓
引导滤波器
像素点
BP神经网络模型
景深
GPS定位服务
光纤传感解调方法
OAM模式
图像
坐标
算术平均值