[发明专利]一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测方法及系统有效
| 申请号： | 202310483575.2 | 申请日： | 2023-05-04 |
| 公开（公告）号： | CN116228749B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 李安东;王佳 | 申请（专利权）人： | 昆山润石智能科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764 |
| 代理公司： | 苏州谨和知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32295 | 代理人： | 叶栋 |
| 地址： | 215000 江苏省苏州市昆山开发区*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 事实 解释 缺陷 检测 方法 系统 | ||
1.一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括：
获取待检测晶圆图像；
通过图像生成模型基于所述待检测晶圆图像，生成所述待检测晶圆图像对应的反事实解释图像；
基于所述待检测晶圆图像及所述待检测晶圆图像对应的反事实解释图像，生成空间注意力；
基于所述待检测晶圆图像，生成通道注意力；
通过分类模型基于所述待检测晶圆图像、所述空间注意力及所述通道注意力，确定所述待检测晶圆图像的缺陷类别。
2.根据权利要求1所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述待检测晶圆图像对应的反事实解释图像的缺陷类别与所述待检测晶圆图像的缺陷类别不同。
3.根据权利要求2所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述图像生成模型的损失函数为：；
其中，表示待检测晶圆图像，表示待检测晶圆图像对应的反事实解释图像，表示的目标类别，为目标类别的预测概率；为的预测概率，是待检测晶圆图像与待检测晶圆图像对应的反事实解释图像之间的距离，是超参数。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述待检测晶圆图像及所述待检测晶圆图像对应的反事实解释图像，生成空间注意力，包括：
基于所述待检测晶圆图像与所述反事实解释图像之间的差值，生成空间注意力权重；
将所述空间注意力权重与所述待检测晶圆图像相乘，生成所述空间注意力。
5.根据权利要求1-3任意一项所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述基于所述待检测晶圆图像，生成通道注意力，包括：
在通道上对所述待检测晶圆图像进行池化和两次全连接，生成所述通道注意力。
6.一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取待检测晶圆图像；
空间注意力模块，用于通过图像生成模型基于所述待检测晶圆图像，生成所述待检测晶圆图像对应的反事实解释图像；还用于基于所述待检测晶圆图像及所述待检测晶圆图像对应的反事实解释图像，生成空间注意力；
通道注意力模块，用于基于所述待检测晶圆图像，生成所述通道注意力；
缺陷分类模块，用于通过分类模型基于所述待检测晶圆图像、所述空间注意力及所述通道注意力，确定所述待检测晶圆图像的缺陷类别。
7.根据权利要求6所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测系统，其特征在于，所述待检测晶圆图像对应的反事实解释图像的缺陷类别与所述待检测晶圆图像的缺陷类别不同。
8.根据权利要求7所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测系统，其特征在于，所述图像生成模型的损失函数为：；
其中，表示待检测晶圆图像，表示待检测晶圆图像对应的反事实解释图像，表示的目标类别，为目标类别的预测概率；为的预测概率，是待检测晶圆图像与待检测晶圆图像对应的反事实解释图像之间的距离，是超参数。
9.根据权利要求6-8任意一项所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测系统，其特征在于，所述空间注意力模块还用于：
基于所述待检测晶圆图像与所述反事实解释图像之间的差值，生成空间注意力权重；
将所述空间注意力权重与所述待检测晶圆图像相乘，生成所述空间注意力。
10.根据权利要求6-8任意一项所述的一种基于反事实解释的晶圆缺陷检测系统，其特征在于，所述通道注意力模块还用于：
在通道上对所述待检测晶圆图像进行池化和两次全连接，生成所述通道注意力。
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