摘要
本发明涉及半导体领域,公开了半导体晶圆生产缺陷检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:首先获取待检测半导体晶圆生产图片并输入当前目标检测模型,输出缺陷类型和缺陷概率,若缺陷概率低于检测成功阈值,标记为低置信度样本存入预备优化数据库,低置信度样本预标注后获取与低置信度样本对应的修正样本,当修正样本量超过预设训练数据量时,构建优化训练集对当前模型优化训练,得到优化检测模型,随后用测试数据评估其是否合格,合格则替代当前模型,最后将新图片输入优化模型,输出对应的缺陷类型和概率,使用持续迭代优化的检测模型检测待检测半导体晶圆的生产缺陷,能够提高缺陷识别准确性。
技术关键词
检测半导体晶圆
缺陷检测方法
样本
训练数据量
图片
计算机可读指令
深度学习模型
训练集
缺陷检测设备
缺陷检测装置
可读存储介质
标记
模块
存储器
处理器
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项目
BP神经网络预测
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