《一种基于深度学习的晶圆瑕疵检测方法》

技术简介：

本发明属于晶圆检测技术领域,提出了一种基于深度学习的晶圆瑕疵检测方法。基于现有YOLOv7目标检测算法改进获得教师网络和学生网络,二者组成双通道教师-学生网络；输入图像经教师网络训练获得泛在瑕疵区域；训练过程中教师网络获得的泛在瑕疵信息经蒸馏知识迁移至学生网络；输入图像经学生网络训练获得泛在瑕疵区域内的细分瑕疵；最终测试阶段仅保留训练完成的学生网络,输入图像获得晶圆的正常与否以及晶圆的缺陷类别。本发明能够保证瑕疵细分的实时性,保证学习效果,改善细分瑕疵检测表现。

研发人员：夏新栋;杨彪;戚璐璐;兰昊;姜丰;王睿;杨长春