[发明专利]缺陷图像自动分类标记系统、建立方法及分类标记方法

权利要求书

1.一种用于半导体芯片制备中的缺陷图像自动分类标记系统，其特征在于，包括：

存储模块，用于存储缺陷图像；

图像转换模块，与所述存储模块相连接，用于对存储的所述缺陷图像进行格式转换；

图形识别模块，与所述图像转换模块相连接，用于对格式转换后的所述缺陷图像进行图形识别，以根据所述缺陷图像的形状进行分类标记；

规则识别模块，与所述图像转换模块和/或所述图形识别模块相连接，用于对格式转换后无法根据缺陷图像的形状进行分类标记的缺陷图像按规则进行分类标记；

输出模块，与所述图形识别模块及规则识别模块相连接，用于输出分类标记结果。

2.根据权利要求1所述的缺陷图像自动分类标记系统，其特征在于：所述图像转换模块将所述缺陷图像自kafka图像格式转换为点阵格式。

3.根据权利要求1所述的缺陷图像自动分类标记系统，其特征在于：所述图形识别包括图像模板匹配方法、结构相似性识别方法、感知哈希算法和直方图方法中的一种或多种。

4.根据权利要求1所述的缺陷图像自动分类标记系统，其特征在于：根据所述缺陷图像的形状将所述缺陷图像分为线形、环形、刮痕形和发散旋转形。

5.根据权利要求1所述的缺陷图像自动分类标记系统，其特征在于：所述缺陷图像根据规则识别分为正常形和聚集形。

6.根据权利要求5所述的缺陷图像自动分类标记系统，其特征在于，所述规则识别为：对构成缺陷图像的缺陷点的间距进行识别，缺陷图像中相距5um的缺陷点记为Q1，当同一缺陷图像中的Q1数量10颗，则该缺陷图像分类标记为聚集形；缺陷图像中相距[5um,1cm]的缺陷记为Q2，当同一缺陷图像中的Q2数量30颗，则该缺陷图像分类标记为聚集形，非聚集形的缺陷图像则分类标记为正常形。

7.一种如权利要求1-6任一项所述的缺陷图像自动分类标记系统的建立方法，其特征在于，包括：

制定缺陷图像的分类类型，所述分类类型包括基于图形识别的类型和基于规则识别的类型；

对缺陷图像进行图形识别，将缺陷图像根据不同形状存储至对应的图形库；

对经图形识别后未归类的缺陷图像进行规则识别，将符合不同识别规则的缺陷图像存储至对应的图形库。

8.一种运用权利要求1-6任一项所述的缺陷图像自动分类标记系统的缺陷图像自动分类标记方法，其特征在于，包括：

将待分类标记的缺陷图像进行存储并进行格式转换；

对经格式转换后的所述缺陷图像进行图形识别，以根据所述缺陷图像的形状进行分类标记，若所述缺陷图像无法根据形状进行分类标记，则对所述缺陷图像进行规则识别，以对无法根据形状进行分类标记的缺陷图像按规则进行分类标记。

9.一种控制模块，其特征在于：包括：处理器及存储器；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述控制模块执行如权利要求8所述的缺陷图像自动分类标记方法。

10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求8所述的缺陷图像自动分类标记方法。