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一种基于WaferDet网络的晶圆缺陷检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010391589.8
IPC分类号：G06T7/00G06K9/62G06N3/04
申请日期：
2020-05-11
申请人：
余姚市浙江大学机器人研究中心;浙江大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于WaferDet网络的晶圆缺陷检测方法
申请号	CN202010391589.8	申请日期	2020-05-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-22	公开/公告号	CN111696077A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04查看分类表>
申请人	余姚市浙江大学机器人研究中心;浙江大学	申请人地址	浙江省宁波市余姚市凤山街道冶山路479号科创大厦*** 变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	余姚市浙江大学机器人研究中心,浙江大学	当前权利人	余姚市浙江大学机器人研究中心,浙江大学
发明人	王进;段志钊;王文靖;喻志勇
代理机构	杭州浙科专利事务所（普通合伙）	代理人	吴秉中

摘要

本发明公开一种应用于晶圆缺陷检测的WaferDet网络方法。通过建立晶圆外观缺陷数据集，然后通过EfficientNet神经网络提取晶圆缺陷特征，并基于特征金字塔（FPN），设计了针对晶圆缺陷特征提取的双向FPN进一步提取多尺度特征，再采用RPN网络在提取的特征图谱上生成感兴趣区域，最后分别采用一个分类层识别感兴趣区域的缺陷类别，一个回归层直接在特征图谱上确定缺陷标记框位置。将改进后的整体网络命名为“WaferDet”。本发明实现了自动晶圆缺陷检测，较传统方法极大地提高了检测效率与检测精度。

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