晶圆检测方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本技术涉及半导体生产领域，尤其涉及一种晶圆检测方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.晶圆(wafer)是制造半导体器件的基础性原材料。极高纯度的半导体经过拉晶、切片等工序制备成为晶圆，晶圆经过一系列半导体制造工艺形成极微小的电路结构，再经切割、封装、测试成为芯片，广泛应用到各类电子设备当中。
3.晶圆制造工艺极其复杂，主要包括曝光、蚀刻、离子注入、薄膜沉积和化学机械研磨等步骤，在实际生产制造中多达六百到上千个步骤。晶圆的缺陷种类众多，形状大小各异。目前，采用传统的计算机视觉检测方式，对晶圆的缺陷检测效果不佳，尤其是对于小尺度的晶圆缺陷，检测精度差。


技术实现要素：

4.本技术提供一种晶圆检测方法、装置、设备及存储介质，提高对不同尺度晶圆缺陷的检测精度。
5.第一方面，本技术实施例提供一种晶圆检测方法，包括：
6.接收待检测的原始晶圆图片；
7.对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片，所述多张第一图片之间存在部分重叠；
8.对所述原始晶圆图片进行图片缩放，得到第二图片；
9.对多张所述第一图片进行图片缩放，得到多张第三图片；
10.将所述第二图片以及多张所述第三图片依次输入晶圆检测模型中，得到所述第二图片对应的第一检测结果，以及每张所述第三图片对应的第二检测结果；
11.根据所述第一检测结果以及多个所述第二检测结果，确定所述原始晶圆图片的总检测结果。
12.在本技术的一个实施例中，所述对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片，包括：
13.采用预设的滑动窗口对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片。
14.在本技术的一个实施例中，所述原始晶圆图片的尺寸为n
×
n，所述滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，所述采用预设的滑动窗口对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片，包括：
15.分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动所述滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张所述第一图片，其中，所述第一方向与所述第二方向相互垂直，n为大于或等于2的正整数。
16.在本技术的一个实施例中，所述第一检测结果包括所述第二图片中存在晶圆缺陷
的第一缺陷位置，所述第二检测结果包括每张所述第三图片中存在晶圆缺陷的第二缺陷位置；
17.所述根据所述第一检测结果以及多个所述第二检测结果，确定所述原始晶圆图片的总检测结果，包括：
18.将所述第一检测结果中的所述第一缺陷位置，以及每个所述第二检测结果中的所述第二缺陷位置，映射到所述原始晶圆图片的坐标系中，得到多个第三缺陷位置；
19.根据所述多个第三缺陷位置，确定所述原始晶圆图片中存在晶圆缺陷的总的缺陷位置。
20.在本技术的一个实施例中，所述晶圆检测模型是基于深度神经网络模型，经过训练样本训练得到的，所述训练样本的获取过程，包括：
21.获取晶圆图片样本以及所述晶圆图片样本对应的标注结果，所述标注结果包括晶圆图片样本中存在晶圆缺陷的缺陷位置；
22.对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本；
23.根据所述晶圆图片样本中所述缺陷位置，从所述多张第一分割图片样本中选取存在晶圆缺陷的第二分割图片样本；
24.将所述晶圆图片样本以及所述第二分割图片样本作为所述晶圆检测模型的训练样本。
25.在本技术的一个实施例中，所述对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本，包括：
26.采用预设的滑动窗口对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本。
27.在本技术的一个实施例中，所述晶圆图片样本的尺寸为n
×
n，所述滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，所述采用预设的滑动窗口对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本，包括：
28.分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动所述滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张所述第一分割图片样本，所述第一方向与所述第二方向相互垂直。
29.在本技术的一个实施例中，若所述晶圆图片样本或者所述第二分割图片样本不满足所述晶圆检测模型的输入尺寸要求，所述方法还包括：
30.对所述晶圆图片样本进行图片缩放，将缩放后的晶圆图片样本作为所述晶圆检测模型的一个训练样本；或者
31.对所述第二分割图片样本进行图片缩放，将缩放后的第二分割图片样本作为所述晶圆检测模型的一个训练样本。
32.第二方面，本技术实施例提供一种晶圆检测装置，包括：
33.接收模块，用于接收待检测的原始晶圆图片；
34.处理模块，用于对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片，所述多张第一图片之间存在部分重叠；
35.对所述原始晶圆图片进行图片缩放，得到第二图片；
36.对多张所述第一图片进行图片缩放，得到多张第三图片；
37.将所述第二图片以及多张所述第三图片依次输入晶圆检测模型中，得到所述第二
图片对应的第一检测结果，以及每张所述第三图片对应的第二检测结果；
38.根据所述第一检测结果以及多个所述第二检测结果，确定所述原始晶圆图片的总检测结果。
39.在本技术的一个实施例中，所述处理模块，具体用于：
40.采用预设的滑动窗口对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片。
41.在本技术的一个实施例中，所述原始晶圆图片的尺寸为n
×
n，所述滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，所述处理模块，具体用于：
42.分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动所述滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张所述第一图片，其中，所述第一方向与所述第二方向相互垂直，n为大于或等于2的正整数。
43.在本技术的一个实施例中，所述第一检测结果包括所述第二图片中存在晶圆缺陷的第一缺陷位置，所述第二检测结果包括每张所述第三图片中存在晶圆缺陷的第二缺陷位置；所述处理模块，具体用于：
44.将所述第一检测结果中的所述第一缺陷位置，以及每个所述第二检测结果中的所述第二缺陷位置，映射到所述原始晶圆图片的坐标系中，得到多个第三缺陷位置；
45.根据所述多个第三缺陷位置，确定所述原始晶圆图片中存在晶圆缺陷的总的缺陷位置。
46.在本技术的一个实施例中，所述装置还包括：获取模块；
47.所述获取模块，用于获取晶圆图片样本以及所述晶圆图片样本对应的标注结果，所述标注结果包括晶圆图片样本中存在晶圆缺陷的缺陷位置；
48.所述处理模块，还用于对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本；
49.根据所述晶圆图片样本中所述缺陷位置，从所述多张第一分割图片样本中选取存在晶圆缺陷的第二分割图片样本；
50.将所述晶圆图片样本以及所述第二分割图片样本作为所述晶圆检测模型的训练样本。
51.在本技术的一个实施例中，所述处理模块，具体用于：采用预设的滑动窗口对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本。
52.在本技术的一个实施例中，所述晶圆图片样本的尺寸为n
×
n，所述滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，所述处理模块，具体用于：
53.分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动所述滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张所述第一分割图片样本，所述第一方向与所述第二方向相互垂直。
54.在本技术的一个实施例中，若所述晶圆图片样本或者所述第二分割图片样本不满足所述晶圆检测模型的输入尺寸要求，所述处理模块，还用于：
55.对所述晶圆图片样本进行图片缩放，将缩放后的晶圆图片样本作为所述晶圆检测模型的一个训练样本；或者
56.对所述第二分割图片样本进行图片缩放，将缩放后的第二分割图片样本作为所述晶圆检测模型的一个训练样本。
57.第三方面，本技术实施例提供一种晶圆检测设备，包括：
58.至少一个处理器；以及
59.与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
60.所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述晶圆检测设备能够执行第一方面中任一项所述的方法。
61.第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被处理器执行时，使得所述处理器能够执行第一方面中任一项所述的方法。
62.第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面中任一项所述的方法。
63.本技术实施例提供一种晶圆检测方法、装置、设备及存储介质，其中，检测方法包括：通过接收待检测的原始晶圆图片，对原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片；对原始晶圆图片和多张第一图片进行图片缩放，分别得到第二图片和多张第三图片，第二图片和第三图片均满足晶圆检测模型对输入图片的尺寸要求；将第二图片和多张第三图片依次输入晶圆检测模型中，得到第二图片对应的第一检测结果，以及每张第三图片对应的第二检测结果；再根据第一检测结果以及多个第二检测结果，确定原始晶圆图片的总检测结果。上述检测方案可避免图片压缩造成缺陷信息的丢失，在保证大尺寸缺陷的检测精度的同时，大幅提高了小尺寸缺陷的检测精度。
附图说明
64.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
65.图1为本技术实施例提供的一种晶圆检测系统的架构示意图；
66.图2为本技术实施例提供的晶圆检测方法的流程示意图一；
67.图3为本技术实施例提供的晶圆检测方法的流程示意图二；
68.图4为本技术实施例提供的对原始晶圆图片的分割示意图一；
69.图5为本技术实施例提供的对原始晶圆图片的分割示意图二；
70.图6为本技术实施例提供的晶圆检测模型训练过程的流程图一；
71.图7为本技术实施例提供的晶圆检测模型训练过程的流程图二；
72.图8为本技术实施例提供的一种晶圆检测装置的结构示意图；
73.图9为本技术实施例提供的一种晶圆检测装置的硬件示意图。
具体实施方式
74.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
75.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别
类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本技术的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
76.此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
77.本技术实施例提供的技术方案涉及半导体(semiconductor)晶圆(wafer)生产领域，特别涉及晶圆生产过程中的缺陷检测(defect detection)领域。
78.芯片(即集成电路)产业是国民经济和社会发展的战略性、基础性、先导性产业，在计算机、消费类电子、网络通信、汽车电子等几大领域起着关键作用。芯片的生产制造流程非常复杂，其中，晶圆作为制造芯片的主要材料，其表面缺陷是影响产品良率的主要障碍。通过检测晶圆表面缺陷，不仅能发现有缺陷的晶粒，还能根据缺陷晶粒的分布模式判断工艺流程中存在的故障，以便工程师进行工艺上的改良。
79.目前，晶圆缺陷检测主要分为两类，一是通过探针测试检测晶粒的电气性能，二是通过人工目检检测晶圆表面的缺陷。这两种方式均需要经验丰富的工程师进行分析判断，耗费人力、劳动强度大且容易出现误差。在工厂产能不断提升的情况下，通过人工方式的检测效率低。
80.随着检测技术的不断发展，出现基于图像识别的检测方法，能够一定程度上提升晶圆检测的效率和准确率。该检测方法主要包括如下几个步骤：首先对晶圆图片进行特征提取，然后提取的特征输入到机器学习模型中进行判断，分类识别出晶圆图片的晶圆缺陷。然而，上述检测方法对晶圆的缺陷检测效果不佳，准确率低，误报率高。
81.随后，出现基于深度学习的检测方法，深度学习作为目前最热的机器学习方法，需要大量的训练数据，与上述图像识别的检测方法相比，能够进一步提升晶圆检测准确率，降低误报率。然而，晶圆缺陷类型众多，有大尺寸的划痕(scratch)缺陷，也有小尺寸的颗粒(particle)缺陷，对于晶圆图片中出现的小尺寸的缺陷，例如10
×
10像素以内，在满足深度学习模型对输入图片尺寸要求的情况下，小尺寸的缺陷可能由于图片的压缩而无法被识别到，造成缺陷信息的丢失。
82.针对上述问题，本技术实施例提出了一种基于深度神经网络模型的晶圆缺陷检测方案，除了将原始的晶圆图片压缩后输入晶圆检测模型之外，考虑到小尺寸的晶圆缺陷，设计将原始的晶圆图片进行图片分割，将分割后的图片缩放至模型输入要求，将经图片缩放的分割图片也输入晶圆检测模型中，结合这两种类型的晶圆图片确定原始的晶圆图片中是否存在晶圆缺陷。
83.在介绍本技术实施例提供的晶圆检测方法之前，首先对该方法的系统架构进行简要介绍。
84.示例性的，图1为本技术实施例提供的一种晶圆检测系统的架构示意图，如图1所示，本实施例提供的晶圆检测系统，包括：多个图像采集设备，存储服务器，至少一个资源管理节点(图1示出一个资源管理节点)，多个工作节点。其中，每个图像采集设备与存储服务器连接，存储服务器与资源管理节点连接，资源管理服务器分别与多个工作节点连接。每个
工作节点包括多个图像处理器(graphics processing unit,gpu)，gpu用于实际执行晶圆检测任务。
85.本实施例的图像采集设备，用于采集产线上每个晶圆的图片，图像采集设备将采集的晶圆图片存储到存储服务器上。作为一种示例，图像采集设备可以设置在产线的检测机台上。
86.本实施例的存储服务器用于存储来自不同图像采集设备的晶圆图片，并触发gpu集群对晶圆图片进行智能缺陷检测。其中，gpu集群包括资源管理节点(resource manager node，简称rmn)和工作节点(work node，简称wn)。资源管理节点负责晶圆检测任务的调度，工作节点负责晶圆检测任务的执行。
87.在本技术的一个实施例中，存储服务器向资源管理节点发送晶圆检测任务。通过两级调度算法，将晶圆检测任务下发至实际执行任务的gpu。具体的，资源管理节点将晶圆检测任务分配给工作节点，工作节点再将晶圆检测任务分配给gpu。
88.在本技术的一个实施例中，资源管理节点可采用基于动态权重的轮询算法将晶圆检测任务分配给工作节点，并定期检查与资源管理节点连接的各个工作节点的健康状况。
89.作为一种示例，图1所示的gpu中预置晶圆检测模型，该模型可以是基于任意深度学习模型训练得到的。使用晶圆检测模型检测晶圆图片中的缺陷需要耗费大量计算资源，通过在gpu上进行硬件加速，相比于中央处理器(central processing unit,cpu)，性能提升可以达到10倍以上，满足晶圆检测的实时性要求。
90.下面以具体地实施例对本技术的技术方案进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例不再赘述。
91.示例性的，图2为本技术实施例提供的晶圆检测方法的流程示意图一，如图2所示，本实施例提供的晶圆检测方法可应用于图1所示的任意一个工作节点，工作节点包括cpu和gpu两部分，工作节点的执行流程会在cpu和gpu两种硬件设备上运行。其中，cpu部分负责对原始晶圆图片进行预处理，例如图2中的分割图片，分割图片可以理解为将原始晶圆图片分割成多张尺寸相同的小图片。gpu部分负责晶圆检测任务中晶圆图片的缺陷检测任务，gpu在执行缺陷检测任务之前，首先从cpu中调度缺陷检测任务相关的执行文件，该执行文件包括晶圆检测模型的模型参数等，基于该执行文件，对原始晶圆图片以及分割后的晶圆图片进行推理，确定原始晶圆图片以及分割后的晶圆图片是否存在晶圆缺陷。
92.需要说明的是，gpu通过晶圆检测模型对分割后的晶圆图片进行推理，若确定分割后的晶圆图片存在晶圆缺陷，可将缺陷坐标映射至原晶圆图片的坐标系，合并重复缺陷，确定原始晶圆图片的缺陷检测结果。最后，cpu部分负责返回gpu的缺陷检测结果，从而结束流程。
93.可选的，在一些实施例中，上述预处理还包括对原始晶圆图片的旋转、裁剪、缩放、数值归一化的至少一项。其中，数据归一化是指将晶圆图片的每个像素点的rgb值和位置信息都归一化到[0,1]之间，归一化到[0,1]的好处是让不同维度的数据值(rgb值，位置)可以通过相同的量纲进行比较，使得各个特征对结果的贡献值相同。经过预处理后的晶圆图片满足晶圆检测模型对输入图片的要求。
[0094]
从上述实施例的描述可知，在晶圆检测模型的推理阶段，首先对原始晶圆图片进行图片分割，再对原始晶圆图片和分割后的图片进行逐一推理，如果分割后的图片中检测
到晶圆缺陷，将缺陷的坐标系映射至原图的坐标系。由于分割后的图片存在交叠部分，重复缺陷需要进行合并处理。上述推理过程都是在gpu上执行，以提高模型推理的处理速度。
[0095]
在图2所示实施例的基础上，下面通过一个具体实施例，对晶圆检测模型的模型输入、模型推理过程进行详细的说明。示例性的，图3为本技术实施例提供的晶圆检测方法的流程示意图二，如图3所示，本实施例提供的晶圆检测方法包括如下步骤：
[0096]
步骤101、接收待检测的原始晶圆图片。
[0097]
步骤102、对原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片。
[0098]
其中，多张第一图片之间存在部分重叠。
[0099]
在本技术的一个实施例中，可采用预设的滑动窗口对原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片。示例性的，对高分辨率的原始晶圆图片(n
×
n)进行图片分割，得到多张低分辨率的第一图片(n/n
×
n/n)。
[0100]
作为一种示例，原始晶圆图片的尺寸为n
×
n，滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，采用预设的滑动窗口对原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片，包括：分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张第一图片。其中，第一方向与第二方向相互垂直。n表示像素数，例如某一原始晶圆图片的尺寸为2048
×
2048，n为大于或等于2的正整数。
[0101]
示例性的，图4为本技术实施例提供的对原始晶圆图片的分割示意图一。如图4所示，对于高分辨率的原始晶圆图片(n
×
n)进行图片分割，如果采用n/n为步长，以n取2为例，可以得到4张低分辨率的第一图片(n/2
×
n/2)，分别为图片1至图片4。
[0102]
示例性的，图5为本技术实施例提供的对原始晶圆图片的分割示意图二。如图5所示，对于高分辨率的原始晶圆图片(n
×
n)进行图片分割，如果采用n/2n为步长，以n取2为例，可以得到(2n-1)
×
(2n-1)张，即9张低分辨率的第一图片，分别为图片1至图片9。具体的，分别在第一方向，例如图5所示的y方向，以及第二方向，例如图5所示的x方向上，以n/4为步长，移动滑动窗口(n/2
×
n/2)，依次得到图片1至图片9。其中，x方向与y方向相互垂直。通过本实施例的图片分割方法，得到多张第一图片，相邻的第一图片之间存在部分重叠，这样可以完全保留原始晶圆图片中可能存在的缺陷信息。
[0103]
步骤103、对原始晶圆图片进行图片缩放，得到第二图片。
[0104]
步骤104、对多张第一图片进行图片缩放，得到多张第三图片。
[0105]
步骤103中的第二图片与步骤104中的第三图片的图片尺寸相同，均满足晶圆检测模型对输入图片的尺寸要求。
[0106]
需要说明的是，本实施例中步骤103和步骤104的执行顺序仅作为一种示例，还可以同步进行图片缩放，或者，先执行步骤104再执行步骤103。
[0107]
需要说明的是，通常情况下，原始晶圆图片的尺寸大于晶圆检测模型预设的输入图片尺寸，因此，对原始晶圆图片的图片缩放一般指对原始晶圆图片的图片压缩。第一图片是对原始晶圆图片进行图片分割得到的，因此第一图片的尺寸小于原始晶圆图片，若第一图片的尺寸小于晶圆检测模型预设的输入图片尺寸，则对第一图片进行图片放大，若第一图片的尺寸大于晶圆检测模型预设的输入图片尺寸，则对第一图片进行图片压缩。
[0108]
步骤105、将第二图片以及多张第三图片依次输入晶圆检测模型中，得到第二图片对应的第一检测结果，以及每张第三图片对应的第二检测结果。
[0109]
在本实施例中，第一检测结果包括第二图片中存在晶圆缺陷的第一缺陷位置，第二检测结果包括每张第三图片中存在晶圆缺陷的第二缺陷位置。缺陷位置指示晶圆缺陷的区域，该区域可以是一矩形区域，相应的，矩形区域可通过对角顶点坐标或者四个顶点坐标表示。
[0110]
可选的，在一些实施例中，晶圆检测模型输出的检测结果还包括：用于指示输入图片是否存在晶圆缺陷的标签以及缺陷类别。
[0111]
示例性的，标签可以是标签值，例如0表示输入图片中不存在晶圆缺陷，1表示输入图片中存在晶圆缺陷。缺陷类别可通过缺陷类别的id指示，示例性的，晶圆缺陷包括划痕缺陷，颗粒缺陷，镀膜不良，边缘覆盖差等缺陷。
[0112]
可选的，在一些实施例中，检测结果还包括缺陷类别对应的置信度(可以理解为概率值)。
[0113]
步骤106、根据第一检测结果以及多个第二检测结果，确定原始晶圆图片的总检测结果。
[0114]
在本技术的一个实施例中，根据第一检测结果以及多个第二检测结果，确定原始晶圆图片的总检测结果，包括：
[0115]
将第一检测结果中的第一缺陷位置，以及每个第二检测结果中的第二缺陷位置，映射到原始晶圆图片的坐标系中，得到多个第三缺陷位置；根据多个第三缺陷位置，确定原始晶圆图片中存在晶圆缺陷的总的缺陷位置。
[0116]
由于第一图片是原始晶圆图片分割得到的，第三图片是通过第一图片缩放得到的，第三图片上的缺陷位置可以映射至第一图片，进而可以映射至原始晶圆图片。由于第二图片是原始晶圆图片缩放得到的，第二图片上的缺陷位置可以映射至原始晶圆图片。通过对缺陷位置的坐标映射，将第二图片以及每个第三图片的缺陷检测结果合并，剔除重复的缺陷位置，从而得到原始晶圆图片中存在晶圆缺陷的总的缺陷位置。
[0117]
需要说明的是，相比于通过原始晶圆图片直接缩放得到的第二图片，第三图片的分辨率低，低分辨率的图片可以完全保留原始晶圆图片中可能存在的缺陷信息，或者说，第三图片放大了原始晶圆图片中可能存在的小尺寸缺陷，避免了图片压缩造成的缺陷信息的丢失。
[0118]
示例性的，晶圆检测系统(wafer inspection system,wis)机台获取的原始晶圆图片的分辨率为2048
×
2048像素，晶圆检测模型的最佳输入为416
×
416像素的图片，目前可识别的最小缺陷为5
×
5像素，对于原始晶圆图片中出现的小尺寸缺陷(10
×
10像素以内)，压缩后的小尺寸缺陷无法识别(缺陷被压缩至2
×
2像素以内)。对此，考虑将原始晶圆图片进行图片分割，得到多张分辨率为512
×
512像素的第一图片，随后将第一图片压缩到分辨率为416
×
416像素的第三图片，如此一来，第三图片中的小尺寸缺陷不会由于压缩比例过大而无法被检测到。
[0119]
本实施例提供的晶圆检测方法，通过接收待检测的原始晶圆图片，对原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片；对原始晶圆图片和多张第一图片进行图片缩放，分别得到第二图片和多张第三图片，第二图片和第三图片均满足晶圆检测模型对输入图片的尺寸要求；将第二图片和多张第三图片依次输入晶圆检测模型中，得到第二图片对应的第一检测结果，以及每张第三图片对应的第二检测结果；再根据第一检测结果以及多个第二检
测结果，确定原始晶圆图片的总检测结果。上述检测方案可避免图片压缩造成缺陷信息的丢失，在保证大尺寸缺陷的检测精度的同时，大幅提高了小尺寸缺陷的检测精度。
[0120]
由上述实施例可知，工作节点的每个gpu中均预置晶圆检测模型，下面一个实施例结合附图6、7对晶圆检测模型的训练过程进行说明。
[0121]
示例性的，图6为本技术实施例提供的晶圆检测模型训练过程的流程图一，如图6所示，在对晶圆检测模型进行训练之前，首先需要创建一定数量的训练样本。具体的，训练样本的创建主要包括：获取标注的原晶圆图片、分割原晶圆图片、映射标注信息(即映射缺陷位置坐标)、剔除无缺陷的分割后的图片。与现有方案的不同之处在于，原晶圆图片和分割后的图片均被放入训练样本集中。可根据原晶圆图片中的标注信息，对分割后的图片映射标注信息。在一些实施例中，为了尽量减少训练样本集的图片数量，如果分割后的图片不存在晶圆缺陷，该图片将被剔除，不会进入模型训练。
[0122]
基于创建好的训练样本集，对晶圆检测模型进行训练，判断模型精度是否满足预设要求，若不满足预设要求，则继续执行模型训练；若满足预设要求，则模型训练结束，在gpu上部署训练好的模型。具体的，模型精度包括accuracy(准确率)，precision(查准度)，recall(查全度)，这三个参数必须都大于或等于预设值，例如90％，可确定模型精度满足预设要求。上述三个参数都是由算法控制的。
[0123]
在一种可能的实施方式中，训练样本集的创建可以在cpu上执行，模型的训练和验证可以在gpu上执行，训练好的晶圆检测模型可部署在cpu上，如图6所示。
[0124]
需要说明的是，将训练好的晶圆检测模型部署在cpu上，为了提高晶圆检测速度，可在实际应用过程中，由gpu执行晶圆检测。具体的，gpu从cpu中调取执行文件，即cpu上部署的晶圆检测模型的相关文件，基于调取的执行文件进行晶圆检测。
[0125]
示例性的，图7为本技术实施例提供的晶圆检测模型训练过程的流程图二，如图7所示，晶圆检测模型的训练方法，包括如下步骤：
[0126]
步骤201、建立初始的晶圆检测模型。
[0127]
步骤202、获取训练样本以及训练样本的标注结果。
[0128]
步骤203、将训练样本作为晶圆检测模型的输入，将训练样本的标注结果作为晶圆检测模型的输出，对初始的晶圆检测模型进行训练，得到晶圆检测模型。
[0129]
本实施例中，训练样本的获取过程，包括：
[0130]
步骤2021、获取晶圆图片样本以及晶圆图片样本对应的标注结果，标注结果包括晶圆图片样本中存在晶圆缺陷的缺陷位置。
[0131]
可选的，在一些实施例中，晶圆图片样本对应的标注结果还包括缺陷类别的id。本实施例中，晶圆图像样本包括不同晶圆缺陷类别、不同晶圆缺陷位置、不同环境条件(例如光照条件、温度环境、湿度环境等)的晶圆图片。
[0132]
步骤2022、对晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本。
[0133]
具体的，可采用预设的滑动窗口对晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本。
[0134]
作为一种示例，晶圆图片样本的尺寸为n
×
n，滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张第一分割图片样本，如图5所示，第一方向为y方向，第二方向为x方向，第一方向与第二方向相互垂直。
[0135]
步骤2023、根据晶圆图片样本中缺陷位置，从多张第一分割图片样本中选取存在晶圆缺陷的第二分割图片样本。
[0136]
步骤2024、将晶圆图片样本以及第二分割图片样本作为晶圆检测模型的训练样本。
[0137]
在本实施例中，获取的训练样本应包含不同晶圆缺陷类别的图片样本、不同尺寸的晶圆缺陷的图片样本。
[0138]
可选的，在一些实施例中，若晶圆图片样本或者第二分割图片样本不满足晶圆检测模型的输入尺寸要求，还需要对晶圆图片样本或第二分割图片样本进行如下处理：
[0139]
对晶圆图片样本进行图片缩放，将缩放后的晶圆图片样本作为晶圆检测模型的一个训练样本。或者
[0140]
对第二分割图片样本进行图片缩放，将缩放后的第二分割图片样本作为晶圆检测模型的一个训练样本。
[0141]
需要说明的是，通常情况下，晶圆图片样本的尺寸大于晶圆检测模型预设的输入图片尺寸，因此，对晶圆图片样本的图片缩放一般指对晶圆图片样本的图片压缩。第二分割图片样本是对晶圆图片样本进行图片分割得到的，因此第二分割图片样本的尺寸小于晶圆图片样本，若第二分割图片样本的尺寸小于晶圆检测模型预设的输入图片尺寸，则对第二分割图片样本进行图片放大，若第二分割图片样本的尺寸大于晶圆检测模型预设的输入图片尺寸，则对第二分割图片样本进行图片压缩。
[0142]
本实施例提供的晶圆检测模型的训练方法，考虑到小尺寸的晶圆缺陷，将原晶圆图片样本以及分割后的晶圆图片样本作为模型训练的图片样本，训练得到的晶圆检测模型可以准确识别不同尺度、不同类型的晶圆缺陷，大大提高了检测系统对不同尺度晶圆缺陷的检测精度。
[0143]
本技术实施例可以根据上述方法实施例对晶圆检测装置进行功能模块的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以使用硬件的形式实现，也可以使用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本技术实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。下面以使用对应各个功能划分各个功能模块为例进行说明。
[0144]
示例性的，图8为本技术实施例提供的一种晶圆检测装置的结构示意图。如图8所示，本实施例的晶圆检测装置300，包括：
[0145]
接收模块301，用于接收待检测的原始晶圆图片；
[0146]
处理模块302，用于对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片，所述多张第一图片之间存在部分重叠；
[0147]
对所述原始晶圆图片进行图片缩放，得到第二图片；
[0148]
对多张所述第一图片进行图片缩放，得到多张第三图片；
[0149]
将所述第二图片以及多张所述第三图片依次输入晶圆检测模型中，得到所述第二图片对应的第一检测结果，以及每张所述第三图片对应的第二检测结果；
[0150]
根据所述第一检测结果以及多个所述第二检测结果，确定所述原始晶圆图片的总检测结果。
[0151]
在本技术的一个实施例中，所述处理模块302，具体用于采用预设的滑动窗口对所述原始晶圆图片进行图片分割，得到多张第一图片。
[0152]
在本技术的一个实施例中，所述原始晶圆图片的尺寸为n
×
n，所述滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，所述处理模块，具体用于：
[0153]
分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动所述滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张所述第一图片，其中，所述第一方向与所述第二方向相互垂直，n为大于或等于2的正整数。
[0154]
在本技术的一个实施例中，所述第一检测结果包括所述第二图片中存在晶圆缺陷的第一缺陷位置，所述第二检测结果包括每张所述第三图片中存在晶圆缺陷的第二缺陷位置；所述处理模块302，具体用于：
[0155]
将所述第一检测结果中的所述第一缺陷位置，以及每个所述第二检测结果中的所述第二缺陷位置，映射到所述原始晶圆图片的坐标系中，得到多个第三缺陷位置；
[0156]
根据所述多个第三缺陷位置，确定所述原始晶圆图片中存在晶圆缺陷的总的缺陷位置。
[0157]
在本技术的一个实施例中，所述装置还包括：获取模块303；
[0158]
所述获取模块303，用于获取晶圆图片样本以及所述晶圆图片样本对应的标注结果，所述标注结果包括晶圆图片样本中存在晶圆缺陷的缺陷位置；
[0159]
所述处理模块302，还用于对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本；
[0160]
根据所述晶圆图片样本中所述缺陷位置，从所述多张第一分割图片样本中选取存在晶圆缺陷的第二分割图片样本；
[0161]
将所述晶圆图片样本以及所述第二分割图片样本作为所述晶圆检测模型的训练样本。
[0162]
在本技术的一个实施例中，所述处理模块302，具体用于：采用预设的滑动窗口对所述晶圆图片样本进行图片分割，得到多张第一分割图片样本。
[0163]
在本技术的一个实施例中，所述晶圆图片样本的尺寸为n
×
n，所述滑动窗口的尺寸为n/n
×
n/n，所述处理模块302，具体用于：
[0164]
分别在第一方向和第二方向上以n/2n为步长，移动所述滑动窗口，得到(2n-1)
×
(2n-1)张所述第一分割图片样本，所述第一方向与所述第二方向相互垂直。
[0165]
在本技术的一个实施例中，若所述晶圆图片样本或者所述第二分割图片样本不满足所述晶圆检测模型的输入尺寸要求，所述处理模块302，还用于：
[0166]
对所述晶圆图片样本进行图片缩放，将缩放后的晶圆图片样本作为所述晶圆检测模型的一个训练样本；或者
[0167]
对所述第二分割图片样本进行图片缩放，将缩放后的第二分割图片样本作为所述晶圆检测模型的一个训练样本。
[0168]
本技术实施例提供的晶圆检测装置，用于执行前述任一方法实施例中资源管理节点的各个步骤，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。
[0169]
示例性的，图9为本技术实施例提供的一种晶圆检测设备的硬件示意图。如图9所示，本实施例的晶圆检测设备400，包括：
[0170]
至少一个处理器401(图9中仅示出了一个处理器)；以及
[0171]
与所述至少一个处理器通信连接的存储器402；其中，
[0172]
所述存储器402存储有可被所述至少一个处理器401执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器401执行，以使所述晶圆检测设备400能够执行前述任一方法实施例中资源管理节点的各个步骤。
[0173]
可选的，存储器402既可以是独立的，也可以跟处理器401集成在一起。
[0174]
当存储器402是独立于处理器401之外的器件时，晶圆检测设备400还包括：总线403，用于连接存储器402和处理器401。
[0175]
本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现前述任一方法实施例的技术方案。
[0176]
本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现前述任一方法实施例的技术方案。
[0177]
应理解，本技术实施例中提及的处理器可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0178]
还应理解，本技术实施例中提及的存储器可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(read-only memory，rom)、可编程只读存储器(programmable rom，prom)、可擦除可编程只读存储器(erasable prom，eprom)、电可擦除可编程只读存储器(electrically eprom，eeprom)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(random access memory，ram)，其用作外部高速缓存。通过示例性但不是限制性说明，许多形式的ram可用，例如静态随机存取存储器(static ram，sram)、动态随机存取存储器(dynamic ram，dram)、同步动态随机存取存储器(synchronous dram，sdram)、双倍数据速率同步动态随机存取存储器(double data rate sdram，ddr sdram)、增强型同步动态随机存取存储器(enhanced sdram，esdram)、同步连接动态随机存取存储器(synchlink dram，sldram)和直接内存总线随机存取存储器(direct rambus ram，dr ram)。
[0179]
需要说明的是，当处理器为通用处理器、dsp、asic、fpga或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件时，存储器(存储模块)集成在处理器中。
[0180]
应注意，本文描述的存储器旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。
[0181]
应理解，在本技术的各种实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0182]
以上所述，仅为本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵
盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。