基于深度学习的Bumping制程缺陷自动化分析系统

本发明公开了基于深度学习的Bumping制程缺陷自动化分析系统，本发明涉及缺陷自动化检测技术领域，解决了无法系统性分析多种缺陷间的空间关联、因果关系及传播路径，缺乏基于历史数据与实时检测的综合分析手段，难以快速定位缺陷源头的技术问题，本发明通过区分单一缺陷与多类型缺陷，通过缺陷关联网络分析共现模式，避免单一算法对复杂缺陷组合的漏检,通过将缺陷抽象为图节点，计算度中心性与介数中心性，量化缺陷在关联网络中的“活跃度”与“桥梁作用”，结合历史缺陷记录与实时检测数据，通过频率占比排序、原因‑缺陷映射表及阈值判断，自动定位根源缺陷，对非对应缺陷信号，通过空间或工艺交集分析，挖掘潜在关联原因，避免遗漏间接因果链。