[发明专利]一种晶圆缺陷的多晶不良检测方法、装置

权利要求书

1.一种晶圆缺陷的多晶不良检测方法，其特征在于，所述方法包括：

加载晶圆待检测图像；

将所述晶圆待检测图像通过图像阈值分割方法，获得晶圆颗粒图像；

对所述晶圆待检测图像进行阈值分割，获得多晶区域的位置；

根据晶圆颗粒图像的目标框边界距离，判断所述晶圆颗粒图像是否为多晶不良颗粒；

如果所述晶圆颗粒图像不为多晶不良颗粒，再次判断所述晶圆颗粒图像是否位于所述多晶区域的位置；

如果所述晶圆颗粒图像位于所述多晶区域的位置，则所述晶圆颗粒图像为多晶不良颗粒。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述晶圆待检测图像通过图像阈值分割方法，获得晶圆颗粒图像，包括：

将所述晶圆待检测图像输入晶圆颗粒检测模型，得到晶圆颗粒图像；其中，晶圆颗粒检测模型通过预设神经网络模型训练获得，用于根据输入的晶圆待检测图像，输出晶圆颗粒图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述晶圆待检测图像输入晶圆颗粒检测模型，得到晶圆颗粒图像之前，包括：

收集晶圆图像训练数据；

对所述晶圆图像训练数据进裁剪，再利用标注工具进行数据标注，得到标注图像数据；其中，数据标注的类别包括正常的晶圆颗粒和边界晶圆颗粒；

将所述标注图像数据输入预设神经网络模型进行聚类分析，得到多个不同尺寸的锚点；

根据形成多个不同尺寸的锚点的预设神经网络模型，得到晶圆颗粒检测模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述晶圆待检测图像进行阈值分割，获得多晶区域的位置，包括：

对所述晶圆待检测图像进行二值化处理，得到二值化待检测图像；

将所述二值化待检测图像进行形态学运算，并删除噪声数据，并进行多晶区域的轮廓提取，得到多晶区域的位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据晶圆颗粒图像的目标框边界距离，判断所述晶圆颗粒图像是否为多晶不良颗粒，包括：

判断晶圆颗粒图像的长和宽，是否均大于第一预设倍数正常晶圆颗粒的长和宽，且小于第二预设倍数正常晶圆颗粒的长和宽；所述晶圆颗粒图像为矩形，所述第一预设倍数小于1，所述第二预设倍数大于1；

如果晶圆颗粒图像的长和宽不满足均大于第一预设倍数正常晶圆颗粒的长和宽，且小于第二预设倍数正常晶圆颗粒长和宽的条件，则判断所述晶圆颗粒图像是多晶不良颗粒；

如果晶圆颗粒图像的长和宽满足均大于第一预设倍数正常晶圆颗粒的长和宽，且小于第二预设倍数正常晶圆颗粒长和宽的条件，则计算所述晶圆颗粒图像与上下左右四个位置上相邻的晶圆颗粒图像之间的边框距离；

如果所述边框距离小于距离阈值，则判断所述晶圆颗粒图像是多晶不良颗粒。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据晶圆颗粒图像的目标框边界距离，判断所述晶圆颗粒图像是否为多晶不良颗粒，包括：

判断晶圆颗粒图像的半径是否大于第一预设倍数正常晶圆颗粒的半径，且小于第二预设倍数正常晶圆颗粒的半径；所述晶圆颗粒图像为圆形，所述第一预设倍数小于1，所述第二预设倍数大于1；

如果晶圆颗粒图像的半径不满足大于第一预设倍数正常晶圆颗粒的半径，且小于第二预设倍数正常晶圆颗粒的半径的条件，则判断所述晶圆颗粒图像是多晶不良颗粒；

如果晶圆颗粒图像的半径满足大于第一预设倍数正常晶圆颗粒的半径，且小于第二预设倍数正常晶圆颗粒的半径的条件，则计算所述晶圆颗粒图像与上下左右四个位置上相邻的晶圆颗粒图像之间的边界最短距离；

如果所述边界最短距离小于距离阈值，则判断所述晶圆颗粒图像是多晶不良颗粒。

7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，所述第一预设倍数为0.75，所述第二预设倍数为1.25。