[发明专利]用于以卷积神经网络为基础的缺陷检验的数据扩增

权利要求书

1.一种将扩增输入数据提供到卷积神经网络CNN的方法，其包括：

在处理器处接收晶片图像；

使用所述处理器将所述晶片图像划分成多个参考图像，每一参考图像与所述晶片图像中的裸片相关联；

在所述处理器处接收一或多个测试图像；

使用所述处理器通过差异化所述一或多个测试图像与所述多个参考图像中的一或多者而产生多个差异图像；

使用所述处理器将所述多个参考图像及所述多个差异图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中；

使用所述处理器将所述扩增输入数据提供到所述CNN；

使用所述处理器通过相对于所接收的一或多个测试图像转置所述多个参考图像及所述多个差异图像而产生多个转置图像；及

使用所述处理器将所述多个转置图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中；

其中使所述多个转置图像相对于所接收的一或多个测试图像转置子像素位移。

2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

使用图像数据获取子系统来执行晶片扫描；

使用图像数据获取子系统将所述晶片扫描转换成所述晶片图像；及

使用所述图像数据获取子系统将所述晶片扫描转换成所述一或多个测试图像。

3.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

使用所述处理器通过差异化具有所关注缺陷DOI的一或多个测试图像与所述多个参考图像中的一或多者且合并所述差异图像与所述多个测试图像中的一或多者而产生多个DOI图像；及

使用所述处理器将所述多个DOI图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中。

4.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

使用所述处理器通过使所述多个参考图像及所述多个差异图像的像素值乘以常数或矩阵而产生多个放大图像；及

使用所述处理器将所述多个放大图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中。

5.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

使用所述处理器产生所述晶片图像的电磁模拟；

使用所述处理器呈现所述电磁模拟；

使用所述处理器组合所呈现的电磁模拟与所接收的晶片图像以产生电磁图像；

使用所述处理器将所述电磁图像划分成多个电磁参考图像，每一电磁参考图像与所述电磁图像中的裸片相关联；及

使用所述处理器将所述多个电磁参考图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中。

6.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

使用所述处理器通过使所述多个参考图像及所述多个差异图像失焦而产生多个失焦图像；及

使用所述处理器将所述多个失焦图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中。

7.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：

使用所述处理器通过改变所述多个参考图像及所述多个差异图像的照明值而产生多个照明图像；及

使用所述处理器将所述多个照明图像汇集到用于所述CNN的所述扩增输入数据中。

8.根据权利要求1所述的方法，其中产生多个差异图像的所述步骤包括：使用所述处理器差异化测试图像与中值裸片参考图像、黄金裸片参考图像、基于呈现设计的参考图像或来自与所述测试图像相同的裸片行、与所述测试图像相同的裸片列或所述晶片图像中的任何裸片的参考图像。