本申請涉及圖像檢測，特別是涉及一種晶圓缺陷檢測方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品。

背景技術：

1、晶圓是半導體硅集成電路制作所用的硅晶片，在微電子技術領域中具有非常廣泛的應用，是芯片、太陽能電池板、led光源等重要元器件的基礎。生產晶圓的過程非常復雜，需要經過多個環節，因此晶圓的生產過程很容易導致晶圓產生缺陷。而晶圓的缺陷對芯片的性能、可靠性和壽命會產生負面的影響，因此，在生產過程中需要對晶圓的缺陷進行檢測。

2、目前，通常通過目標檢測算法或者圖像分類算法對晶圓進行缺陷檢測，但是，現有算法檢測精度不高，檢測效果不好。

技術實現思路

1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高晶圓缺陷檢測精度的晶圓缺陷檢測方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品。

2、第一方面，本申請提供了一種晶圓缺陷檢測方法，包括：

3、獲取晶圓表面的目標圖像；

4、將目標圖像輸入晶圓缺陷檢測模型中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，晶圓缺陷檢測模型包括具有對稱關系的編碼器和解碼器，編碼器和解碼器通過注意力模塊連接；

5、根據輸出結果確定目標圖像的檢測結果，檢測結果包括晶圓的類型。

6、上述實施例中，首先，獲取晶圓表面的目標圖像，然后，將目標圖像輸入晶圓缺陷檢測模型中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，其中，晶圓缺陷檢測模型包括具有對稱關系的編碼器和解碼器，編碼器和解碼器通過注意力模塊連接，最后，根據輸出結果確定目標圖像的檢測結果，檢測結果包括晶圓的類型。通過這種方式，通過在晶圓缺陷檢測模型中的編碼器和解碼器之間增加注意力模塊，提升晶圓檢測模型的特征提取能力，從而提高對目標圖像的檢測精度，也即提高對晶圓的缺陷檢測的精度。

7、在其中一個實施例中，將目標圖像輸入晶圓缺陷檢測模型中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，包括：

8、將目標圖像輸入編碼器中，得到編碼器的輸出結果；

9、將編碼器的輸出結果輸入注意力模塊中，得到注意力模塊的輸出結果；

10、將注意力模塊的輸出結果輸入解碼器中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果。

11、上述實施例中，將目標圖像通過晶圓缺陷檢測模型的編碼器、注意力模塊和解碼器，得到輸出結果，根據輸出結果可以確定目標圖像的分類結果，從而實現對晶圓的缺陷檢測。

12、在其中一個實施例中，編碼器包括第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第一多層感知機和第二多層感知機，將目標圖像輸入編碼器中，得到編碼器的輸出結果，包括：

13、將目標圖像輸入編碼器，通過第一卷積層、第二卷積層和第三卷積層對目標圖像進行下采樣處理和特征提取處理；

14、將第三卷積層的輸出輸入第一多層感知機進行處理，并將第一多層感知機的輸出輸入第二多層感知機進行處理，得到編碼器的處理結果。

15、上述實施例中，編碼器包括三層卷積層和兩層多層感知機，實現對目標圖像進行下采樣處理和特征提取處理。

16、在其中一個實施例中，解碼器包括第三多層感知機、第四多層感知機、第四卷積層、第五卷積層和第六卷積層，將注意力模塊的輸出結果輸入解碼器中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，包括：

17、將注意力模塊的輸出輸入第三多層感知機進行處理，并將第三多層感知機的輸出輸入第四多層感知機進行處理，得到第四多層感知機的處理結果；

18、將第四多層感知機的處理結果，通過第四卷積層、第五卷積層和第六卷積層進行上采樣處理，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果。

19、上述實施例中，解碼器包括三層卷積層和兩層多層感知機，實現對目標圖像進行上采樣處理，將目標圖像恢復至輸入分辨率。

20、在其中一個實施例中，第一卷積層與第六卷積層通過殘差連接連通，第二卷積層與第五卷積層通過殘差連接連通，第三卷積層與第四卷積層通過殘差連接連通；

21、注意力模塊是根據simam注意力機制、qkv注意力機制和雙層kan層融合得到的。

22、上述實施例中，通過多種注意力機制融合得到晶圓缺陷檢測模型中的注意力模塊，提高了晶圓缺陷檢測模型的計算精度和速度，提高了晶圓缺陷檢測的準確性。

23、在其中一個實施例中，獲取晶圓表面的目標圖像，包括：

24、在滿足預設條件的情況下，獲取晶圓的視頻數據；

25、對視頻數據進行抽幀處理，得到第一圖像；

26、對第一圖像進行分辨率調整處理，并轉換為紅綠藍三通道格式，得到目標圖像。

27、上述實施例中，可以通過測量臺獲取晶圓的視頻數據，并對視頻數據進行處理進一步得到包括晶圓表面圖像的目標圖像，從而實現對晶圓的缺陷檢測處理。

28、第二方面，本申請還提供了一種晶圓缺陷檢測裝置，包括：

29、獲取模塊，用于獲取晶圓表面的目標圖像；

30、輸入模塊，用于將目標圖像輸入晶圓缺陷檢測模型中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，晶圓缺陷檢測模型包括具有對稱關系的編碼器和解碼器，編碼器和解碼器通過注意力模塊連接；

31、確定模塊，用于根據輸出結果確定目標圖像的檢測結果，檢測結果包括晶圓的類型。

32、第三方面，本申請還提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現上述第一方面任一所述的晶圓缺陷檢測方法。

33、第四方面，本申請還提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的晶圓缺陷檢測方法。

34、第五方面，本申請還提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現上述第一方面任一所述的晶圓缺陷檢測方法。

35、上述晶圓缺陷檢測方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品，首先，獲取晶圓表面的目標圖像，然后，將目標圖像輸入晶圓缺陷檢測模型中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，其中，晶圓缺陷檢測模型包括具有對稱關系的編碼器和解碼器，編碼器和解碼器通過注意力模塊連接，最后，根據輸出結果確定目標圖像的檢測結果，檢測結果包括晶圓的類型。通過這種方式，通過在晶圓缺陷檢測模型中的編碼器和解碼器之間增加注意力模塊，提升晶圓檢測模型的特征提取能力，從而提高對目標圖像的檢測精度，也即提高對晶圓的缺陷檢測的精度。

技術特征：

1.一種晶圓缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述目標圖像輸入晶圓缺陷檢測模型中，得到所述晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，包括：

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述編碼器包括第一卷積層、第二卷積層、第三卷積層、第一多層感知機和第二多層感知機，所述將所述目標圖像輸入所述編碼器中，得到所述編碼器的輸出結果，包括：

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述解碼器包括第三多層感知機、第四多層感知機、第四卷積層、第五卷積層和第六卷積層，所述將所述注意力模塊的輸出結果輸入所述解碼器中，得到所述晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，包括：

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一卷積層與所述第六卷積層通過殘差連接連通，所述第二卷積層與所述第五卷積層通過殘差連接連通，所述第三卷積層與所述第四卷積層通過殘差連接連通；

6.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述獲取晶圓表面的目標圖像，包括：

7.一種晶圓缺陷檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。

技術總結
本申請涉及一種晶圓缺陷檢測方法、裝置、設備、存儲介質和程序產品。所述方法包括：首先，獲取晶圓表面的目標圖像，然后，將目標圖像輸入晶圓缺陷檢測模型中，得到晶圓缺陷檢測模型的輸出結果，其中，晶圓缺陷檢測模型包括具有對稱關系的編碼器和解碼器，編碼器和解碼器通過注意力模塊連接，最后，根據輸出結果確定目標圖像的檢測結果，檢測結果包括晶圓的類型。采用本方法能夠提升晶圓檢測模型的特征提取能力，從而提高對目標圖像的檢測精度，也即提高對晶圓的缺陷檢測的精度。

技術研發人員：陳志科,胡辰,王森
受保護的技術使用者：曙光信息產業股份有限公司
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28