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一种基于WaferDet网络的晶圆缺陷检测方法

发布时间: 2023-09-27

来源: 试点城市（园区）

基本信息

合作方式： 技术转让
成果类型： 发明专利
行业领域：
电子信息技术,软件
成果介绍
本发明公开一种应用于晶圆缺陷检测的WaferDet网络方法。通过建立晶圆外观缺陷数据集，然后通过EfficientNet神经网络提取晶圆缺陷特征，并基于特征金字塔（FPN），设计了针对晶圆缺陷特征提取的双向FPN进一步提取多尺度特征，再采用RPN网络在提取的特征图谱上生成感兴趣区域，最后分别采用一个分类层识别感兴趣区域的缺陷类别，一个回归层直接在特征图谱上确定缺陷标记框位置。将改进后的整体网络命名为“WaferDet”。本发明实现了自动晶圆缺陷检测，较传统方法极大地提高了检测效率与检测精度。
成果亮点
本发明的目的在于提供一种基于WaferDet网络的晶圆缺陷检测方法，实现了晶圆缺陷自动检测，且相比较于传统方法，提高晶圆缺陷检测效率与检测精度。 本文的WaferDet算法都优于Faster RCNN与FPN两种检测算法。尤其是本文WaferDet算法在同等条件下参数量只有50Ｍ，却取得了最高的***的mAP。相比现今目标检测使用两种主流算法Faster RCNN与FPN表现了较大的优势。
团队介绍
浙江大学机器人研究院（以下简称“研究院）是为了贯彻落实浙江省委省政府关于推进工业转型升级的战略部署，在余姚市的大力推动下，于2017年由浙江大学和余姚市合作共建的新型研发机构。 研究院面向科技前沿、面向经济发展主战场，将机器人、智能装备研发及产业化作为主要突破方向；立足余姚、服务浙江、面向全国。以“合作、创新、智能、引领”为理念，以体制机制创新为抓手，以科技研发、成果转化和人才培育为核心，着力构建技术-人才-产业深度融合的创新创业生态；努力建成为国内一流的机器人领域政、产、学、研、用深度融通的新高地。
成果资料