[发明专利]一种基于深度学习的晶圆瑕疵检测方法在审
| 申请号： | 202211028776.5 | 申请日： | 2022-08-26 |
| 公开（公告）号： | CN115439428A | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 夏新栋;杨彪;戚璐璐;兰昊;姜丰;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;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 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明属于晶圆检测技术领域，提出了一种基于深度学习的晶圆瑕疵检测方法。基于现有YOLOv7目标检测算法改进获得教师网络和学生网络，二者组成双通道教师‑学生网络；输入图像经教师网络训练获得泛在瑕疵区域；训练过程中教师网络获得的泛在瑕疵信息经蒸馏知识迁移至学生网络；输入图像经学生网络训练获得泛在瑕疵区域内的细分瑕疵；最终测试阶段仅保留训练完成的学生网络，输入图像获得晶圆的正常与否以及晶圆的缺陷类别。本发明能够保证瑕疵细分的实时性，保证学习效果，改善细分瑕疵检测表现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 瑕疵 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于常州大学，未经常州大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211028776.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
