[发明专利]基于AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统

权利要求书

1.基于AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统，其特征在于，包括相互通信连接的产品信息获取模块、图像采集模块、云处理器、数据库、控制器，云处理器包括匹配模块、检测模块；所述产品信息获取模块为读码器，读码器通过对待测产品进行条码识别，获取产品状态码；所述图像采集模块为安装在机械手上的CCD相机；所述AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统进行检测时包括如下步骤：

S1、控制器控制待测产品到达状态码获取工位，产品信息获取模块获取待测产品的产品状态码；

S2、匹配模块基于产品状态码判断产品是否具有对应的检测模型，若有，执行步骤S3；

S3、控制器控制待测产品到达图像采集工位，图像采集模块 获取待测图像；

S4、检测模块调用对应的检测模型对待测图像进行检测，若检测合格则将待测产品标记为合格；当待测图像的检测点数量小于第二预设阈值时，对应的检测模型为小型检测模型，当检测图像的检测点数量大于或等于第二预设阈值时，对应的检测模型为大型检测模型；小型检测模型包括依次连接的特征提取器、网络头部，所述特征提取器为MobileNet，网络头部包括全连接层、激活函数；大型检测模型包括依次连接的特征提取器、网络颈部及网络头部，所述特征提取器为ResNet152，网络颈部包括全连接层、BN层、leakyrelu激活函数、dropout层，网络头部包括全连接层、激活函数；

S5、控制器控制待测产品向后续工位移动，数据库存储检测记录；

云处理器还包括模型建立模块，步骤S2中，若产品不具有对应的检测模型，执行步骤S301，所述AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统进行检测时还包括：

S301、模型建立模块判断是否有待测产品状态码对应的模型样本数据库，若没有，建立新的模型样本数据库；

S302、控制器控制待测产品到达图像采集工位，图像采集模块 获取待测图像；

S303、模型建立模块将待测图像作为样本存入对应的模型样本数据库；

S304、检测模块将待测产品标记为不合格，执行步骤S5；

所述AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统进行检测时还包括：

S311、当某一状态码对应的模型样本数据库中的样本数量大于第一预设阈值时，模型建立模块建立与状态码对应的检测模型并利用模型样本数据库中的样本完成检测模型训练；其中，检测模型为基于tensorflow框架、GoogleNet网络结构的神经网络，对模型的训练采用以下公式：

训练过程中：

其中F(·)为整个模型，θ为模型参数，X,Y分为为输入图像与输出结果，L(·)为损失函数，训练过程中对模型参数进行优化。

2.如权利要求1所述的基于AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统，其特征在于，一个模型样本数据库对应多个状态码。

3.如权利要求1所述的基于AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统，其特征在于，所有的待测图像均存入对应的模型样本数据库中，所述AI与云计算技术的半导体基板光刻胶层缺陷检测系统进行检测时还包括：

S321、模型建立模块每隔预设时间对所有已有检测模型进行离线更新训练，训练完成后再重新部署。