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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种混合弱监督的晶圆SEM缺陷分割方法和系统，属于集成电路制造领域。收集晶圆SEM图像数据集并标注标签；采用ROI图像获取模块生成晶圆SEM图像对应的ROI图像，识别晶圆SEM图像中的关键区域；根据关键区域对晶圆SEM图像进行裁剪，得到增强晶圆SEM图像；利用增强晶圆SEM图像扩充初始数据集，利用扩充后的数据集训练基于编码‑解码结构的弱监督分割模块，所述的弱监督分割模块在编码过程中引入晶圆SEM图像对应的ROI图像对编码特征进行注意力调制；采用训练后的弱监督分割模块识别待处理晶圆SEM图像中存在缺陷的像素点。本发明在少量人工标注数据下能够实现对晶圆SEM缺陷图的精细分割。
主权项：1.一种混合弱监督的晶圆SEM缺陷分割方法，其特征在于，包括：收集晶圆SEM图像数据集，对每张晶圆SEM图像标注图像级别的分类标签以及像素级别的分割标签；采用基于图像级别的分类标签预训练的ROI图像获取模块生成晶圆SEM图像对应的ROI图像，根据ROI图像识别晶圆SEM图像中的关键区域；根据关键区域对晶圆SEM图像进行裁剪，得到增强晶圆SEM图像，所述的增强晶圆SEM图像包含裁剪前的晶圆SEM图像中的完整关键区域；利用增强晶圆SEM图像扩充初始数据集，利用扩充后的数据集训练基于编码-解码结构的弱监督分割模块，所述的弱监督分割模块在编码过程中引入晶圆SEM图像对应的ROI图像对编码特征进行注意力调制，包括：所述的弱监督分割模块中的编码器由多层编码块构成，编码器对输入的晶圆SEM图像依次下采样实现逐层编码，将每一个编码块生成的编码特征与晶圆SEM图像对应的调整尺寸后的ROI图像进行加权求和，将ROI图像融合到每个编码块的输出结果中；第一层编码块的输入为晶圆SEM图像，第i层编码块的输入为第i-1层编码块融合后的输出特征图，i≥2；采用预训练的ROI图像获取模块和训练后的弱监督分割模块识别待处理晶圆SEM图像中存在缺陷的像素点，完成缺陷分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种混合弱监督的晶圆SEM缺陷分割方法和系统
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