[发明专利]一种超大规模晶圆缺陷数据的特征提取方法有效
申请号: | 202010955780.0 | 申请日: | 2020-09-11 |
公开(公告)号: | CN112200219B | 公开(公告)日: | 2022-04-19 |
发明(设计)人: | 倪东;王皓玥 | 申请(专利权)人: | 浙江大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06T7/00 |
代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人: | 刘静 |
地址: | 310058 浙江*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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摘要: | 本发明公开了一种超大规模晶圆缺陷数据的特征提取方法,该方法包括:使用基于分布式计算平台的密度采样方法,对超大规模晶圆缺陷数据进行采样,在保留数据完整分布的前提下减少数据量;对采样后的晶圆缺陷数据进行基于自适应的密度聚类方法的聚类,聚类完成后统计子簇的数量,以及各个子簇的期望、方差;将自适应的密度聚类后得到的结果作为初值输入EM算法迭代拟合高斯混合模型分布,提取晶圆缺陷数据的概率分布特征。本发明方法在保证晶圆缺陷数据分布完整性的同时,有效降低了缺陷数据量,自动准确地提取晶圆缺陷的分布作为超大规模晶圆缺陷数据的特征,有利于在实际工业生产中对超大规模晶圆缺陷数据的后续分析。 | ||
搜索关键词: | 一种 超大规模 缺陷 数据 特征 提取 方法 | ||
【主权项】:
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