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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种双分支的晶圆SEM缺陷图分类和分割方法、系统，属于集成电路制造领域。获取晶圆SEM缺陷图作为训练集，标记晶圆SEM缺陷类型和缺陷像素点位置；将晶圆SEM缺陷图进行数据增强处理；利用双分支的晶圆SEM缺陷图分类与分割模型分别预测晶圆SEM缺陷图的缺陷类型和缺陷像素点位置，双分支的晶圆SEM缺陷图分类与分割模型包括分类分支和分割分支；利用训练集对双分支的晶圆SEM缺陷图分类与分割模型进行训练，利用训练后的模型完成晶圆SEM缺陷图的缺陷类型分类和缺陷像素点位置分割。本发明的分类分支和分割分支提高了模型对缺陷的特征提取能力，聚焦缺陷区域，实现了微尺度缺陷形态的有效分类和精确分割。

主权项：1.一种双分支的晶圆SEM缺陷图分类和分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取晶圆SEM缺陷图作为训练集，标记晶圆SEM缺陷类型和缺陷像素点位置；步骤2，将晶圆SEM缺陷图进行数据增强处理；步骤3，利用数据增强处理后的训练集对双分支的晶圆SEM缺陷图分类与分割模型进行训练；所述的双分支的晶圆SEM缺陷图分类与分割模型包括分类分支和分割分支，所述的分类分支包括若干卷积块和Swin-Transformer块，输入的晶圆SEM缺陷图经过若干卷积块提取局部特征，再由Swin-Transformer块将图像局部特征融合，生成最终特征，将所述的最终特征用于缺陷类型分类；所述的分割分支包括由N层编码块构成的编码器、特征融合模块和由N层解码块构成的解码器，所述特征融合模块位于各层编码块和解码块之间，所述的分类分支中的最终特征融合到编码器中参与计算；所述的Swin-Transformer块包括图块划分、层归一化、窗口的多头自注意力机制、引入位移的窗口的多头自注意力机制和MLP层；首先通过图块划分将晶圆SEM缺陷图的局部特征划分为非重叠的小图块，将小图块执行层归一化处理后输入窗口的多头自注意力机制，将层归一化处理后的小图块划分为窗口，在小图块内执行自注意力操作，再将自注意力结果与小图块进行残差连接，完成第一级计算；对第一级计算结果依次进行层归一化和MLP层处理，将处理结果与第一级计算结果进行残差连接，完成第二级计算；将第二级计算结果依次进行层归一化和引入位移的窗口的多头自注意力机制处理，将处理结果与第二级计算结果进行残差连接，完成第三级计算；对第三级计算结果依次进行层归一化和MLP层处理，将处理结果与第三级计算结果进行残差连接，完成第四级计算；对第四级计算结果转换数据形态，生成晶圆SEM缺陷图的最终特征；所述的特征融合模块包含多个注意块，所述的注意块首先使用1×1卷积将原始输入特征图的通道数减少到1，获得特征图中位置信息的注意力图；将注意力图内的注意系数与原始输入特征图进行逐元素相乘，生成调制后的特征图；将原始输入特征图与调制后的特征图相加，得到输出特征图；步骤4，利用训练后的晶圆SEM缺陷图分类与分割模型完成待处理晶圆SEM缺陷图的缺陷类型分类和缺陷像素点位置分割。

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