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[发明专利]一种晶圆温度分布的检测系统及方法-CN202310330665.8有效
发明人：李伟;高苗苗 -专利权人：深圳市冠禹半导体有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及半导体晶圆技术领域，尤其涉及一种晶圆温度分布的检测系统及方法。所述方法包括以下步骤：获取晶圆数据集，其中晶圆数据集包括晶圆生产数据以及晶圆测量场数据，根据晶圆数据集进行弱相似度晶圆数据集生成处理，生成弱相似度晶圆数据集；根据弱相似度晶圆数据集、晶圆生产数据以及晶圆测量场数据生成测量场温度异常域、测量场恒温区域、批次温度异常域及批次恒温区域；基于测量场温度异常域以及批次温度异常域生成异常域优化计算公式；基于晶圆数据集、测量场温度异常域、测量场恒温区域、批次温度异常域、批次恒温区域以及异常域优化计算公式构建自训练测温模型；本发明能够提高晶圆温度分布检测的精准度。
一种温度分布检测系统方法

[发明专利]一种晶圆缺陷的识别方法-CN202210944146.6在审
发明人：李雯迪;董凯锋 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2022-08-05 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供一种晶圆缺陷的识别方法，包括：从WM‑811K晶圆数据集的九种晶圆缺陷类型的每一种晶圆缺陷类型中抽取多张晶圆图像组成第一晶圆缺陷数据集；对第一晶圆缺陷数据集进行格式转换和尺寸统一，得到第二晶圆缺陷数据集，将第二晶圆缺陷数据集划分为训练集和测试集；构建深度残差网络ResNet；将训练集输入所述深度残差网络ResNet对深度残差网络ResNet进行训练，训练中使用的损失函数为focal loss函数；利用训练好的所述深度残差网络ResNet对待识别的晶圆图像进行缺陷识别，获得待识别的晶圆图像的缺陷种类。本发明实现了一种可以用于缓解类别不平衡的半导体晶圆缺陷识别的方法。
一种缺陷识别方法

[发明专利]三维存储器晶圆键合制成中对应晶圆的匹配方法、制备方法及相关产品-CN201910606544.5有效
发明人：邱宇;王春荣 -专利权人：长江存储科技有限责任公司
申请日： 2019-07-05 - 公布日： 2020-05-12 - 主分类号： H01L21/60 文献下载
摘要：本申请提供一种三维存储器晶圆键合制成中对应晶圆的匹配方法、三维存储器制备方法、电子设备及计算机存储介质。该匹配方法包括：对于多个第一晶圆中的每个第一晶圆，根据第一晶圆的影响因素集，获取影响因素集的第一参数值集，并根据第一参数值集得到第一分数集；对于多个第二晶圆中的每个第二晶圆，根据第二晶圆的影响因素集，获取影响因素集的第二参数值集，并根据第二参数值集得到影响因素的第二分数集；以及根据第一分数及每个第二晶圆对应的第二分数从多个第二晶圆中选取与第一晶圆匹配的第二晶圆。本申请提供一种三维存储器晶圆键合制成中对应晶圆的匹配方法，避免了现有技术生产成本高及生产效率低的问题。
三维存储器晶圆键合制成对应匹配方法制备相关产品

[发明专利]一种基于特征增强残差网络的混合类型晶圆图缺陷识别方法-CN202310520048.4在审
发明人：陈寿宏;黄振涛;侯杏娜;汪韬;马峻;郭玲;陆颖;覃冠翔 -专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
申请日： 2023-05-10 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提出一种新颖的特征增强残差网络，用于混合类型晶圆图缺陷识别分类。该方法包括，获取晶圆图缺陷数据集，并将晶圆图数据集设置为统一尺寸；然后将晶圆图数据集进行滤波，去除晶圆图上的噪声缺陷点；将晶圆图数据集划分为训练集和测试集；采用提出的特征增强残差网络作为主干网络构建识别模型，并用训练集对模型进行训练，使用测试集验证模型性能。经实验结果表明，本方法能够有效地识别晶圆图缺陷，提高了混合类型晶圆图缺陷识别的准确率和鲁棒性。
一种基于特征增强网络混合类型晶圆图缺陷识别方法

[发明专利]一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷检测方法-CN202310376091.8在审
发明人：杨长春;孟天霜;张力维;王彭 -专利权人：常州大学
申请日： 2023-04-10 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请实施例涉及晶圆缺陷检测方法，特别涉及一种基于RefineDet模型的晶圆缺陷检测方法，包括以下步骤：首先，采集晶圆图像；然后，对晶圆图像进行滤波处理；接下来，对滤波处理后的晶圆图像依次进行去均值化和归一化处理，得到处理后的图像；然后，对处理后的图像进行数据增广，得到图像数据集；接下来，将图像数据集划分为训练集、验证集与测试集，对训练集、验证集的缺陷进行标注，得到标注后的数据集，并采用标注后的数据集训练RefineDet网络模型；最后，将测试集输入至训练后的RefineDet网络模型中，检测晶圆图像的缺陷种类和位置。本申请提供的晶圆缺陷检测方法，基于RefineDet网络模型，能够有效识别晶圆缺陷，适用于小目标的检测。
一种基于 refinedet 模型缺陷检测方法

[发明专利]一种晶圆级芯片系统的效能评估方法-CN202310904271.9在审
发明人：李佳桐;陈相宇;吴春春;刘佳兴;王士成;胡怀湘;武阳;范姗;杨亦力 -专利权人：中国电子科技集团公司第十五研究所
申请日： 2023-07-24 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本公开是关于一种晶圆级芯片系统的效能评估方法、装置、电子设备以及存储介质。其中，该方法包括：对晶圆级芯片系统进行分析，构建晶圆级芯片系统评估指标集，所述晶圆级芯片系统评估指标集包括晶圆级芯片系统评估指标；构建晶圆级芯片系统权重体系，基于所述晶圆级芯片系统权重体系，建立晶圆级芯片系统的效能评估模型；以所述晶圆级芯片系统评估指标集对应的参数指标值为输入，基于所述晶圆级芯片系统的效能评估模型完成对晶圆级芯片系统的效能评估。本公开通过构建评估指标集、权重体系建立晶圆级芯片系统的效能评估模型，该效能评估模型对晶圆级芯片系统架构进行评估，可以为系统架构的启发式优化提供支撑。
一种晶圆级芯片系统效能评估方法

[发明专利]一种射频模组芯片的集成方法-CN202210638420.7在审
发明人：梁骥;杨云春 -专利权人：赛莱克斯微系统科技（北京）有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： H01L25/16 文献下载
摘要：该方法包括：获取功率放大器晶圆集合、双工器晶圆集合和开关晶圆集合中的至少两种晶圆集合；将至少两种晶圆集合进行晶圆键合得到第一集成晶圆；将第一集成晶圆切割得到多个第二集成晶圆；将第二集成晶圆封装得到集成芯片本申请将功率放大器、开关以及双工器中的任意两种或三种晶圆都可以实现集成，可将射频前端模组做的更紧凑，整体面积更小，信号连接更紧密，进而损耗减小。
一种射频模组芯片集成方法

[发明专利]晶圆掺杂物的图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质-CN201910196050.4有效
发明人：胡跃明;黄丹;李璐 -专利权人：华南理工大学
申请日： 2019-03-15 - 公布日： 2020-11-24 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种晶圆掺杂物的图像分割方法、系统、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取晶圆图像；构建区域型变分水平集模型；将晶圆图像输入区域型变分水平集模型，利用区域型变分水平集模型的总体能量泛函对晶圆图像进行分割，输出得到晶圆掺杂物的图像；所述系统包括获取模块、构建模块和分割模块。本发明通过将受噪音影响的晶圆图像输入构建的区域型变分水平集模型，利用区域型变分水平集模型的总体能量泛函对该晶圆图像进行分割，可以从该晶圆图像中准确分割出晶圆掺杂物，并且有利于提高对比度低的图像分割精度。
掺杂图像分割方法系统计算机设备存储介质

[发明专利]一种晶圆缺陷数据增强方法及装置-CN202310321613.4在审
发明人：穆晓宝;易丛文;夏敏 -专利权人：深圳智现未来工业软件有限公司
申请日： 2023-03-29 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及一种晶圆缺陷数据增强方法及装置，所述方法包括：获取晶圆图数据集，所述晶圆图数据集中包含若干缺陷类型的晶圆图数据；根据所述晶圆图数据集，确定多个训练数据集，其中，任一训练数据集中包含具有相同的单一缺陷类型的晶圆图数据；对所述多个训练数据集中对应于目标缺陷类型的目标数据集，使用所述目标数据集训练变分自编码器VAE，得到该目标缺陷类型对应的VAE；使用所述目标缺陷类型对应的VAE的解码器生成结果数据集，所述结果数据集中包含具有所述目标缺陷类型作为其标注标签的晶圆图数据
一种缺陷数据增强方法装置

[发明专利]一种基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法-CN201811276338.4有效
发明人：张洁;杨振良;汪俊亮;蒋小康;张启华 -专利权人：东华大学
申请日： 2018-10-30 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明针对各类晶圆缺陷数据的不平衡特点和数据维度与角度的多样性，提出了基于对抗生成网络的晶圆图缺陷模式识别方法。本方法首先将晶圆数据集分为训练集和测试集，再对训练集与测试集均进行预处理得到标准晶圆缺陷数据样本，在此基础上设计面向晶圆数据缺陷模式识别的分类对抗生成网络模型，通过设计生成器与鉴别器的损失函数，使生成器与鉴别器针对训练集内的真实晶圆与网络内生成器生成的仿真晶圆之间的差异进行对抗，提高生成器的生成能力，并利用此生成机制平衡各缺陷类型的样本数量，同时使鉴别器学习已知缺陷模式的晶圆数据特征规律。本发明能够实现对晶圆缺陷模的快速识别，并且具有很高的识别精度。
一种基于对抗生成网络晶圆图缺陷模式识别方法

[发明专利]用于确定晶圆图形尺寸的方法、装置、设备、介质以及程序产品-CN202280006302.2在审
发明人：程垄;任谦;孙永倩;明勇;陈飞鸿;杨敏 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G03F1/36 文献下载
摘要：用于确定晶圆图形尺寸的方法(300)、装置(600)、设备(700)、介质以及程序产品，用于确定晶圆图形尺寸的方法(300)包括：至少基于针对至少一个测试图形的测试光强分布数据集和晶圆图形数据集，生成用于确定晶圆图形尺寸的显影模型(306)，测试光强分布数据集(210)中的每个测试光强分布数据指示光刻设备的光源经由相应的测试图形在晶圆上得到的光强分布，晶圆图形数据集(220)中的每个晶圆图形数据指示与相应的测试图形对应的晶圆图形的尺寸；以及至少基于针对目标图形的目标光强分布数据，利用显影模型来确定与目标图形对应的晶圆图形的尺寸(308)，目标光强分布数据(230)指示光源经由目标图形在晶圆上得到的光强分布。以此方式，可以提高对在晶圆上获得的实际图形尺寸的预测精确度。
用于确定图形尺寸方法装置设备介质以及程序产品

[发明专利]无监督的晶圆缺陷检测方法、装置、设备及存储介质-CN202210894978.1有效
发明人：杨万里;毕海;段江伟;汪伟;柯链宝 -专利权人：季华实验室
申请日： 2022-07-28 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明属于晶圆检测技术领域，公开了一种无监督的晶圆缺陷检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取初始晶圆检测数据集；利用预设无监督自编码器为初始晶圆检测数据集中的无标签晶圆检测数据制作伪标签，生成目标晶圆检测数据集；根据目标晶圆检测数据集对预设分类器进行训练，得到训练好的目标分类器；在接收到待检测晶圆数据时，利用目标分类器对待检测晶圆数据进行检测，得到晶圆缺陷检测结果。通过上述方式，为无标签晶圆检测数据制作伪标签，利用有标签数据和伪标签数据对目标分类器进行训练，使得目标分类器学习到不同的缺陷特征，能够识别到未知的缺陷种类，提高了晶圆缺陷的检测精度。
监督缺陷检测方法装置设备存储介质

[发明专利]集成电路制造的初制晶圆方法及系统-CN201310329162.5有效
发明人： T·基内谢尔;S·普尔姆;M·福斯特;J·西伯格 -专利权人：格罗方德半导体公司
申请日： 2013-07-31 - 公布日： 2014-02-12 - 主分类号： H01L21/67 文献下载
摘要：一种用于集成电路制造的初制晶圆方法及系统，该方法包括经由计算机的数据输入接口输入来自请求晶圆的订单信息至计算机内。提供包含供给晶圆以及具有与其相关连的机器可读媒体的容器。以有关于供给晶圆的晶圆数据来编码机器可读媒体。晶圆数据从与容器有关的机器可读媒体输入至计算机内。当计算机决定容器中的供给晶圆相符于订单信息中的请求晶圆时，比较在计算机内的订单信息和晶圆数据，以在计算机中建立检验数据集。储存检验数据集在计算机内的储存媒体中。在建立检验数据集后，从容器转移供给晶圆至前开口单一化匣。
集成电路制造初制晶圆方法系统

[发明专利]加工条件设定装置、加工条件设定方法及晶圆的制造系统-CN202280016459.3在审
发明人：宫崎裕司 -专利权人：胜高股份有限公司
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： H01L21/304 文献下载
摘要：加工条件设定装置(20)具备从多个参数集选择应用于晶圆加工装置(1)的参数集的控制部(22)。控制部(22)关于各参数集，基于加工对象晶圆的加工前特性和加工数据，推定假定成应用各参数集对加工对象晶圆进行加工时的加工后特性。控制部(22)从参数集中的指标满足限制条件的适当参数集中选择在对加工对象晶圆进行加工时应用于晶圆加工装置(1)的参数集。
加工条件设定装置方法制造系统

[发明专利]一种晶圆图像识别方法、装置、设备及应用-CN202211336522.X在审
发明人：盛毅;朴明浩 -专利权人：苏州大学
申请日： 2022-10-28 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06V20/60 文献下载
摘要：本发明公开了一种晶圆图像识别方法、装置、设备及应用，涉及半导体技术及图像识别技术领域，包括将待降噪晶圆图像遍历，得缺陷点集，判断待降噪晶圆图像缺陷类型，若为Near‑full或Random类型，将其加入图像训练集；若为None类型，利用邻域半径为2的DBSCAN聚类结构降噪；对于其他类型，先利用邻域半径为2的OPTICS聚类结构获取待降噪晶圆图像缺陷点集中每个缺陷点的可达距离，求平均可达距离，选择合适的聚类结构降噪，并将降噪后的晶圆图像加入图像训练集，本申请的图像训练集最大化去除了晶圆图表面噪声点，保留了完整的缺陷特征，大大提高了晶圆图缺陷模式分类的精度，促进了晶圆图缺陷识别领域的进一步发展。
一种图像识别方法装置设备应用

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