摘要
本发明公开晶圆缺陷图数据增强方法及系统,方法步骤如下:将提取的原始晶圆缺陷图与纯白模板叠加从而生成二值化模板,依据缺陷覆盖规则对局部缺陷区域进行修正,并且对训练集缺陷图进行分辨率归一化处理、设计生成器网络和鉴别器网络,生成器以随机噪声图作为输入,依次经过BatchNorm2d归一化层与ReLU激活函数处理后生成缺陷图,鉴别器通过Leaky ReLU激活函数与自适应平均池化操作输出判别概率以及采用二元交叉熵损失函数和Adam优化器迭代训练生成器与鉴别器,生成图叠加至标准模板后,通过缺陷密度阈值过滤伪影区域,输出适配工业检测设备的标准化缺陷图谱,本发明通过模板驱动的预处理与后处理机制,结合定制化的GAN网络结构,显著提升缺陷图分辨率与数据多样性。
技术关键词
工业检测设备
晶圆
生成二值化
模板
分辨率
生成器网络
随机噪声
深度神经网络
优化器
堆叠结构
训练集
伪影
网络结构
数据
后处理模块
图谱
通道
密度
中间层
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视频监测设备
矿井管理系统
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监测方法
扫描激光雷达
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数字射频发射机
中频信号
扇区
序列
数模转换单元
设备数据提取方法
语音识别模型
数据提取系统
文本
识别语音信息