[发明专利]基于级联YOLO-GAN的晶圆缺陷检测及定位算法在审
| 申请号： | 202211028774.6 | 申请日： | 2022-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN115439427A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 夏新栋;杨彪;黄振涛;谢陈明玥;汤芷涵;黄怡;王睿;杨长春 | 申请（专利权）人： | 常州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06V10/30;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 刘秋彤 |
| 地址： | 213164 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明属于深度学习计算机机器视觉领域和半导体技术检测领域，提出一种基于级联YOLO‑GAN的晶圆缺陷检测及定位算法。在晶圆片生成制造过程中，将原始图像晶圆片分别送入基于改进YOLOv5的晶圆检测模型和基于BiseNet的晶圆语义分割模型中，获得晶圆片目标检测框位置和晶圆片的前景掩模；原始图像输入至基于改进生成对抗网络的缺陷检测模型，进而重构晶圆图像，并定位晶圆缺陷区域；利用晶圆片目标检测框位置作为约束，对缺陷图像的连通域进行分析，引入Softmax分类器实现对缺陷的定位以及晶圆缺陷的细分。本发明实现对不同尺度晶圆片的视觉检测，适用于晶圆缺陷的自动检测，能够大大提高缺陷检测的准确性与效率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 yolo gan 缺陷 检测 定位 算法 | ||
【主权项】：
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