一种基于自动编码器的无监督晶圆图异常检测与聚类方法

本发明涉及一种基于自动编码器的无监督晶圆图异常检测与聚类方法，对包含正常晶圆图与异常晶圆图的测试图像进行滤波预处理，搭建自动编码器模型，将滤波预处理后的正常晶圆图输入到模型中进行多轮训练，根据重构误差计算出判断阈值，将滤波预处理后的测试图像输入到训练好的自动编码器模型中，比较重构误差与判断阈值的大小，如果重构误差小于判断阈值，则为正常晶圆图像，反之则为异常晶圆图像，最后利用异常图像重构误差图的多项统计量作为特征，完成异常聚类。该方法能够在无需人工标注标签的情况下，有效地自动化识别和分类异常晶圆图。