[发明专利]表面缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种表面缺陷检测方法，其特征在于，所述表面缺陷检测方法包括以下步骤：

将一束非偏振光平行投射至待测元件表面时，通过光电传感器获取待测元件表面各区域散射回的光强信号，并根据所述光强信号确定对应的散射光强值，检测各区域对应散射光强值是否大于等于预设散射光强值，在大于预设散射光强值时，选取该区域作为预设缺陷区域；

获取待测元件表面的预设缺陷区域的散射光空间分布数据，并基于所述散射光空间分布数据确定所述预设缺陷区域的缺陷形状；

获取所述预设缺陷区域的散射光强值，并基于所述散射光强值确定所述缺陷形状对应的缺陷尺寸；

基于所述缺陷形状和所述缺陷尺寸进行表面缺陷检测，以获得所述待测元件表面的缺陷结构信息；

所述获取待测元件表面的预设缺陷区域的散射光空间分布数据，并基于所述散射光空间分布数据确定所述预设缺陷区域的缺陷形状的步骤，具体包括：

获取待测元件表面的预设缺陷区域的散射场近场分布数据；

将所述散射场近场分布数据转换成散射场远场分布数据，并基于所述散射场远场分布数据绘制散射场远场分布图；

基于所述散射场远场分布图确定所述预设缺陷区域的缺陷形状；

所述基于所述散射场远场分布图确定所述预设缺陷区域的缺陷形状的步骤，具体包括：

获取所述散射场远场分布图与预设缺陷仿真数据库中的仿真远场分布图的相似度；

选取相似度最高的仿真远场分布图作为目标远场分布图，并获取所述目标远场分布图的缺陷形状，将所述目标远场分布图的缺陷形状作为所述预设缺陷区域的缺陷形状；

所述获取所述散射场远场分布图与预设缺陷仿真数据库中的仿真远场分布图的相似度的步骤之前，还包括：

获取不同缺陷形状对应的训练样本，并获取所述训练样本的样本散射场远场分布图；

对所述训练样本进行缺陷标定，获得样本缺陷形状；

根据所述样本散射场远场分布图和所述样本缺陷形状对预设神经网络模型进行训练，获得预设缺陷散射模型，并基于所述预设缺陷散射模型构建预设缺陷仿真数据库；

所述根据所述样本散射场远场分布图和所述样本缺陷形状对预设神经网络模型进行训练，获得预设缺陷散射模型，并基于所述预设缺陷散射模型构建预设缺陷仿真数据库，包括：

将所述样本散射场远场分布图作为预设神经网络模型的输入层的输入特征，再将所述样本缺陷形状作为所述预设神经网络模型的神经网络输出层的输出特征，根据所述输入特征和所述输出特征对所述预设神经网络模型进行训练，以获得预设缺陷散射模型，并基于所述预设缺陷散射模型构建预设缺陷仿真数据库。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述预设缺陷区域的散射光强值，并基于所述散射光强值确定所述缺陷形状对应的缺陷尺寸的步骤之前，还包括：

将非偏振光平行投射至待测元件表面的预设缺陷区域，以获得对应的散射光，并记录所述非偏振光对应的波长值和初始光强值；

相应地，所述获取所述预设缺陷区域的散射光强值，并基于所述散射光强值确定所述预设缺陷区域的缺陷尺寸的步骤，具体包括：

获取所述预设缺陷区域的散射光强值，并基于所述散射光强值、所述波长值以及所述初始光强值确定所述缺陷形状对应的缺陷尺寸。

3.如权利要求2所述的表面缺陷检测方法，其特征在于，所述获取所述预设缺陷区域的散射光强值，并基于所述散射光强值、所述波长值以及所述初始光强值确定所述缺陷形状对应的缺陷尺寸的步骤，具体包括：

获取所述散射光对应的缺陷折射率、散射角度、散射距离以及散射光强值；

根据所述散射光强值、所述波长值、所述初始光强值、所述缺陷折射率、所述散射角度以及所述散射距离计算所述缺陷形状对应的缺陷尺寸。