[发明专利]基于多块主成分分析网络的晶圆图缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202210424283.7 | 申请日： | 2022-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN115423737A | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 邓晓刚;周奉玄;刘晓月;肖林勃;谭海燕;雷其昌 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/77;G06V10/762;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多块主成分分析网络的晶圆图缺陷检测方法，其步骤为：首先对晶圆图进行尺寸统一化和滤噪的预处理；然后通过K均值聚类技术将PCANet模型提取的高维晶圆图特征分为不同的特征子块，然后对每个特征子块分别应用支持向量数据描述法建立监控子模型；最后使用贝叶斯融合策略将不同子块的监控模型融合为整体监控模型，并根据整体监控模型进行晶圆图缺陷的检测。本发明能提取到晶圆图中有助于缺陷检测的深层特征，并使用分块策略降低了特征差异性对晶圆图缺陷检测的影响，能够有效地提高晶圆图缺陷检测的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多块主 成分 分析 网络 晶圆图 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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