[发明专利]晶圆缺陷分类方法、装置、系统、电子设备和存储介质

权利要求书

1.一种基于无监督学习的晶圆缺陷分类方法，其特征在于，包括步骤：

获取多个待分类晶圆缺陷图案；

将多个所述待分类晶圆缺陷图案进行无监督学习聚类，得到多组待分类晶圆缺陷组；

将每组中预设阈值数量的所述待分类晶圆缺陷图案与预存的至少一个晶圆缺陷图案参考样本进行匹配，若匹配成功，则将当前待分类晶圆缺陷图案所在的所述待分类晶圆缺陷组标记相应的缺陷类别标识，所述缺陷类别标识为当前所匹配到的所述晶圆缺陷图案参考样本的缺陷类别标识；

其中，每个所述晶圆缺陷图案参考样本预先被标注有一缺陷类别标识，且至少一个所述晶圆缺陷图案参考样本被标注相同的缺陷类别标识。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：若匹配不成功，将当前待分类晶圆缺陷图案自动存储为新一类晶圆缺陷对应的新晶圆缺陷图案参考样本。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：根据预存的缺陷类别标识自定义方式，生成对应于所述新晶圆缺陷图案参考样本的自定义类别标识。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：将匹配不成功的所述当前待分类晶圆缺陷图案当前所在的所述待分类晶圆缺陷组的晶圆缺陷类别标记为所述自定义类别标识。

5.根据权利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于，进行无监督学习聚类时，采用的无监督聚类模型包括clustering算法模型。

6.一种基于无监督学习的晶圆缺陷分类装置，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取多个待分类晶圆缺陷图案；

数据处理模块，用于将所述数据获取模型所获取的多个所述待分类晶圆缺陷图案进行无监督学习聚类，得到多组待分类晶圆缺陷组；

缺陷分类模块，用于将每组所述待分类晶圆缺陷组中预设阈值数量的所述待分类晶圆缺陷图案与预存的至少一个晶圆缺陷图案参考样本进行匹配，若匹配成功，则为当前待分类晶圆缺陷图案所在的晶圆缺陷图案组标记相应的缺陷类别标识，所述缺陷类别标识为当前所匹配到的所述晶圆缺陷图案参考样本的缺陷类别标识；

其中，每个晶圆缺陷图案参考样本预先被标注有一缺陷类别标识，且至少一个所述晶圆缺陷图案参考样本被标注相同的缺陷类别标识。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，还包括：自定义模块，用于当所述缺陷分类模块匹配不成功时，将当前待分类晶圆缺陷图案自动存储为新一类晶圆缺陷对应的新晶圆缺陷图案参考样本。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述自定义模块还用于按照预存的缺陷类别标识自定义方式，生成对应于所述新晶圆缺陷图案参考样本的自定义类别标识。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述缺陷分类模块还用于为未匹配成功的所述当前待分类晶圆缺陷图案所在的待分类晶圆缺陷组的晶圆缺陷类别标记所述自定义类别标识。

10.根据权利要求6至9中任一所述的装置，其特征在于，进行无监督学习聚类时，采用的无监督聚类模型包括clustering算法模型。

11.一种晶圆缺陷分类系统，其特征在于，包括：

至少一个晶圆缺陷检测装置，用于检测多个晶圆，得到多个待分类晶圆缺陷图案；

至少一个根据权利要求6至10中任一所述的晶圆缺陷分类装置，用于从所述晶圆缺陷检测装置中获取多个所述待分类晶圆缺陷图案，并进行无监督学习聚类，得到多组待分类晶圆缺陷组；然后，将每组中预设阈值数量的所述待分类晶圆缺陷图案与预存的至少一个晶圆缺陷图案参考样本进行匹配，若匹配成功，则将当前待分类晶圆缺陷图案所在的所述待分类晶圆缺陷组标记相应的缺陷类别标识，所述缺陷类别标识为当前所匹配到的所述晶圆缺陷图案参考样本的缺陷类别标识；

其中，每个所述晶圆缺陷图案参考样本预先被标记有一缺陷类别标识，且至少一个所述晶圆缺陷图案参考样本被标记相同的缺陷类别标识。