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申请/专利权人：桂林电子科技大学
摘要：本发明提出了一种基于迁移学习的Swin‑Transformer的晶圆缺陷模式识别方法，以提高晶圆生产的良率和质量。本发明提出一种新颖的方法，利用已有的知识和经验，通过迁移学习将Swin‑Transformer模型应用于晶圆缺陷识别任务，显著提升了模型性能和泛化能力。本发明在晶圆缺陷模式识别方面优于传统方法，提高了半导体芯片生产故障模式的识别准确率，为半导体制造技术的发展提供了重要的现实意义和指导。
主权项：1.一种基于迁移学习的Swin-Transformer的晶圆缺陷模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.对每一张采集到的晶圆图进行预处理，划分为训练集和测试集；步骤2.将基于ImageNet-1K数据集上预训练好的Swin-Transformer模型，将其参数迁移到当前方法的模型中；步骤3.搭建主干网络Swin-Transformer，设置预训练参数，对Swin-Transformer网络模型进行迭代训练。步骤4.将待检测晶圆图输入到已经训练好的Swin-Transformer网络模型中，输出识别的结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 桂林电子科技大学 一种基于迁移学习的Swin-Transformer的晶圆缺陷模式识别方法
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