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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种基于自适应局部频域滤波的图形晶圆缺陷检测方法，通过复合二阶差分去除背景成分，从两个维度增强缺陷特征。采用基于归一化频率滤波因子的频域滤波方法。由于噪声成分位于高频，仅关注反映缺陷成分的低频区域，根据不同区域的频域特征对图像进行自适应局部滤波调整，对比传统的均值、中值滤波等空间域滤波方法及低通、高通滤波等频域滤波方法，该方法在不损失缺陷细节的情况下有效抑制背景噪声，提高缺陷对比度及峰值信噪比；采用基于选定异常区域的改进峰值‑质心法，对不同特征的缺陷信号更具适用性和准确性，可精确检测并定位不同类型的图形晶圆表面缺陷。
主权项：1.一种基于自适应局部频域滤波的图形晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、对采集到的晶圆图像进行预处理，得到图像I；步骤二、对图像I进行列方向二阶差分，得到图像Idx；步骤三、对图像Idx进行行方向二阶差分，得到图像Idxy，并截去未进行完整行列二阶差分的区域，得到图像IC；步骤四、对图像IC进行局部频域分析，得到归一化频率滤波因子Si,j；步骤五、应用归一化频率滤波因子进行频域滤波，得到图像IFC；步骤六：基于统计量对图像IFC进行异常区域选定，所述异常区域判定为存在缺陷；步骤七、进行缺陷定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种基于自适应局部频域滤波的图形晶圆缺陷检测方法
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