[发明专利]基板检查单元及包括其的基板处理装置

权利要求书

1.一种基板检查单元，包括：

特征提取模块，在与基板的图像数据相关的多个训练数据根据既定义的类别被分类的情况下，从包括在每个类别中的训练数据中提取特征；

有效性评价模块，评价所述特征的有效性；

类别验证模块，验证所述既定义的类别；以及

数据重构模块，基于被判断为具有有效性的特征和被验证的类别来重构所述多个训练数据，

其中，在检查所述基板时使用重构的训练数据。

2.根据权利要求1所述的基板检查单元，其中，

所述特征提取模块利用预学习模型提取所述特征，所述预学习模型为利用与所述基板的图像数据相关的基准量以上的数据进行学习而获得的结果。

3.根据权利要求1所述的基板检查单元，其中，

所述有效性评价模块通过对所述特征应用降维方法来评价所述特征的有效性。

4.根据权利要求3所述的基板检查单元，其中，

所述有效性评价模块使用t-SNE算法作为所述降维方法。

5.根据权利要求1所述的基板检查单元，其中，

所述类别验证模块利用非层次聚类分析来验证所述既定义的类别。

6.根据权利要求5所述的基板检查单元，其中，

所述类别验证模块利用基于密度的聚类方法来验证所述既定义的类别。

7.根据权利要求1所述的基板检查单元，其中，

所述类别验证模块利用基于无监督学习的聚类分析来验证所述既定义的类别。

8.根据权利要求1所述的基板检查单元，还包括：

数据量判别模块，判别包括在所述每个类别中的训练数据的量是否为基准量以上。

9.根据权利要求8所述的基板检查单元，其中，

所述特征提取模块在包括在所述每个类别中的训练数据的量小于所述基准量的情况下，利用预学习模型提取所述特征，所述预学习模型为利用与所述基板的图像数据相关的、所述基准量以上的数据进行学习而获得的结果。

10.根据权利要求1所述的基板检查单元，还包括：

数据标记模块，根据所述既定义的类别直接对所述多个训练数据进行分类。

11.根据权利要求1所述的基板检查单元，还包括：

标记信息获取模块，被输入或接收关于按类别分类的训练数据的信息和关于所述既定义的类别的信息。

12.根据权利要求1所述的基板检查单元，其中，

所述多个训练数据是良好状态的基板的图像数据和不良状态的基板的图像数据中的至少一种图像数据。

13.根据权利要求1所述的基板检查单元，其中，

所述多个训练数据是被喷出基板处理液的基板的图像数据。

14.根据权利要求1所述的基板检查单元，还包括：

数据处理模块，在所述基板的图像数据被获取的情况下，处理所述基板的图像数据；

基准数据检测模块，检测出基准数据；

数据分析模块，对所述基板的图像数据和所述基准数据进行比较和分析；以及

基板判别模块，基于所述基板的图像数据和所述基准数据之间的比较和分析结果来判别所述基板是良好还是不良。

15.根据权利要求14所述的基板检查单元，其中，

所述基准数据检测模块在所述既定义的类别中确定与所述基板的图像数据相关的类别，并且从包括在所确定的类别中的训练数据中检测出所述基准数据。