摘要
本发明公开了一种特殊倒角工艺下硅晶圆边缘缺陷检测方法及装置,涉及半导体制造技术领域。该方法包括:获取特殊倒角工艺下的无缺陷硅晶圆边缘图像,并以其在预训练WideResNet50的多层多尺度特征为监督,经空间统一、通道拼接及残差压缩获得边缘特征张量;以该张量为目标训练并冻结自动编码器,再以编码器输出为监督训练卷积神经网络;随后,利用冻结参数的自动编码器及已训练的卷积神经网络分别对待测图像进行边缘缺陷检测,得到两组缺陷特征图;通过计算两组特征图在通道、宽度及高度维度的逐像素差异生成缺陷特征图并映射为缺陷分数;依据缺陷分数高亮定位缺陷区域,输出硅晶圆边缘缺陷检测结果。本方法有效解决了工业现场缺陷标签不足的问题。
技术关键词
边缘缺陷检测方法
自动编码器
倒角工艺
训练卷积神经网络
输出特征
多尺度特征
残差模块
图像
边缘缺陷检测装置
通道
双线性插值方法
像素
稳定照明
参数
模型训练模块
定位缺陷
数据获取模块
环形光源
工业现场
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卷积神经网络模型
电压
训练集数据
输出特征
长短期记忆网络
时序特征
残差矩阵
计算机执行指令
服务器异常检测
编码器
运维巡查系统
智能运维装置
数字孪生技术
人防工程设备
智能运维机器人
射频干扰检测方法
干扰检测系统
卷积模块
卷积神经网络深度学习模型
FAST射电望远镜