(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211154884.7 (22)申请日 2022.09.22 (71)申请人 南昌昂坤半导体设备有限公司 地址 330096 江西省南昌市南昌 高新技术 产业开发区艾溪湖北路688号中兴科 技园8号厂房一层 申请人 昂坤视觉 （北京） 科技有限公司 (72)发明人 郭萌　冯希　马铁中　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 何世磊 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06V 10/74(2022.01)G06V 10/774(2022.01) G06V 10/82(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 缺陷检测方法、 系统、 电子设备及存 储介质 (57)摘要 本发明提供了一种缺陷检测方法、 系统、 电 子设备及存储介质， 属于晶圆表 面缺陷视觉检测 的技术领域； 所述方法包括将获取的若干无缺陷 图像构建无缺陷图像样本集， 基于无缺陷图像样 本集针对预设图像重建模型进行训练得到目标 图像重建模 型， 将若干待检测缺陷图像输入至目 标图像重建模 型进行图像重建， 并基于图像重建 的结果构建图像 分割标注数据集， 基于图像分割 标注数据集针对预设图像分割模型进行训练得 到目标图像分割模型， 获取晶圆的待检测图像， 将待检测图像输入至目标图像分割模 型， 并通过 目标图像分割模 型实时输出缺陷二值图。 本申请 可实现待检测图像实时输出缺陷二 值图。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 115239719 A 2022.10.25 CN 115239719 A 1.一种缺陷检测方法， 用于对晶圆进行缺陷检测， 其特征在于， 所述缺陷检测方法包 括： 将获取的若干无缺陷图像构建无缺陷图像样本集； 基于所述无缺陷图像样本集针对预设图像重建模型进行训练得到目标图像重建模型； 将若干待检测缺陷图像输入至所述目标图像重建模型进行图像重建， 并基于所述图像 重建的结果构建图像分割标注数据集； 基于所述图像分割标注数据集针对预设图像分割模型进行训练得到目标图像分割模 型； 获取晶圆的待检测图像； 将所述待检测图像输入至所述目标图像分割 模型， 并通过所述目标图像分割 模型实时 输出缺陷二 值图。 2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基于所述无缺陷图像样本集 针对预设图像重建模型进行训练得到目标图像重建模型的具体步骤 包括： 针对所述无缺陷图像样本集进行缺陷仿真得到缺陷仿真样本集； 将所述缺陷仿真样本集输入至预设图像重建模型 得到重建图像； 根据所述若干无缺陷图像及所述重建图像 计算结构相似度的损失确定损失函数的值； 基于所述损失函数的值迭代优化所述预设图像重建模型 得到目标图像重建模型。 3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述预设图像重建模型包括FCN 模型或UNet模型。 4.根据权利要求2所述的缺陷检测方法， 其特 征在于， 所述损失函数 具体为： ； 式中， (x,y)表示像素位置， μx是x的平均值， μy是y的平均值， σ2 x是x的方差， σ2 y是y的方 差， σxy是x和y的协方差， c1=(k1L)2、 c2=(k2L)2、 L是像素值的动态范围、 k1=0.01、 k2=0.03。 5.根据权利要求1所述的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述将若干待检测缺陷 图像输入 至所述目标图像重 建模型进行图像重建， 并基于所述图像重建的结果构建图像分割标注数 据集的步骤具体包括： 将若干待检测缺陷图像输入至所述目标图像重建模型 得到无缺陷重建图像； 将所述无缺陷重建图像与 所述待检测缺陷 图像的像素进行逐一求差， 并将差值超过预 设阈值所对应的像素 标记为异常像素， 以获取二 值缺陷图像； 在所述目标图像重建模型计算效率不满足应用场景时， 将所述二值缺陷图像作为所述 预设图像分割模型的标注结果以获取图像分割标注数据集。 6.根据权利要求5所述的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述图像分割标注数据集包括所 述待检测缺陷图像以及与其配对的所述 二值缺陷图像。 7.根据权利要求1所述的缺陷检测方法， 其特征在于， 所述基于所述图像分割标注数据 集针对预设图像分割模型进行训练得到目标图像分割模型的步骤具体包括： 将所述待检测缺陷图像输入至预设图像分割模型得到模型输出数据； 其中， 所述预设 图像分割模型包括D DRNet模型； 根据所述图像分割标注数据集与所述模型输出 数据计算像素级交叉熵损失；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115239719 A 2基于所述像素级交叉熵损失迭代优化所述预设图像分割模型 得到目标图像分割模型。 8.一种缺陷检测系统， 用于对晶圆进行缺陷检测， 其特征在于， 所述缺陷检测系统包 括： 第一构建模块， 用于将获取的若干无缺陷图像构建无缺陷图像样本集； 第一训练模块， 用于基于所述无缺陷图像样本集针对预设图像重建模型进行训练得到 目标图像重建模型； 第二构建模块， 用于将若干待检测缺陷图像输入至所述目标图像重建模型进行图像重 建， 并基于所述图像重建的结果构建图像分割标注数据集； 第二训练模块， 用于基于所述图像分割标注数据集针对预设图像分割 模型进行训练得 到目标图像分割模型； 图像获取模块， 用于获取晶圆的待检测图像； 实时输出模块， 用于将所述待检测图像输入至所述目标图像分割模型， 并通过所述目 标图像分割模型实时输出缺陷二 值图。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括： 存储器、 处理器及存储在所述存储器上并可在所 述处理器上运行 的计算机程序， 所述处理器执行所述程序， 以实现如权利要求1～7任一项 所述的缺陷检测方法。 10.一种存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执行， 以用于 实现如权利要求1～7任一项所述的缺陷检测方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115239719 A 3