一种基于量子点标记的碳化硅元件缺陷检测图像增强方法

本发明涉及半导体缺陷检测与图像增强，具体涉及一种基于量子点标记的碳化硅元件缺陷检测图像增强方法。

背景技术：

1、碳化硅（sic）作为典型的第三代宽禁带半导体材料，具有禁带宽度大、击穿电场高、导热性能优异、耐高温及抗辐照能力强等特点，已广泛应用于新能源汽车、电力电子、轨道交通及航空航天等领域。碳化硅元件在切割、研磨、抛光等加工过程中容易产生划痕、凹坑、微裂纹等表面缺陷，以及位错聚集、亚表面损伤等微观缺陷，这些缺陷会降低外延层质量和器件可靠性，影响后续制造工艺及产品良率。因此，实现碳化硅元件表面缺陷的高精度检测，对提升加工质量和降低制造成本具有重要意义。

2、现有碳化硅元件缺陷检测方法主要包括有损检测和无损检测两类。有损检测通常采用切割、腐蚀、抛光等方式暴露缺陷，再借助显微设备进行观察，虽然能够获得较高的检测精度，但会破坏待测样品，且检测效率较低，不适用于在线检测。无损检测主要利用光学、电磁或超声等物理信号探测材料内部和表面的缺陷，具有不会破坏工件的优点，但对于尺寸较小、对比度较低的微纳缺陷，其检测灵敏度仍受到一定限制。

3、近年来，量子点荧光标记技术因具有发光效率高、光稳定性好、荧光波长可调以及尺寸效应明显等特点，被逐渐应用于微纳缺陷检测领域。其中，cspbbr3钙钛矿量子点能够在缺陷区域形成明显的荧光富集效应，使缺陷区域与背景之间形成较高的荧光对比度，为微小缺陷的可视化检测提供了新的技术途径。相比传统荧光染料，cspbbr3量子点具有更高的量子产率和更窄的发射光谱，能够有效提高缺陷标记的灵敏度。

4、然而，现有量子点标记检测仍存在一些问题。一方面，由于量子点原位生长过程中受旋涂均匀性、结晶条件及表面润湿性的影响，荧光图像容易出现亮度分布不均、局部过曝、背景噪声较高以及颜色偏移等现象；另一方面，缺陷边缘容易因量子点局部堆积产生荧光光晕，导致缺陷轮廓模糊、纹理细节丢失，从而影响后续缺陷识别的准确性。此外，荧光显微成像过程中还会受到照明不均、成像噪声及光学系统等因素的影响，使采集到的缺陷图像存在颜色失真、局部细节模糊以及高频纹理缺失等问题。

5、现有图像增强方法大多采用单一路径卷积网络或传统图像处理算法进行增强，难以同时兼顾图像整体颜色校正、局部纹理恢复以及高分辨率细节保持，容易出现颜色校正不足、边缘恢复不完整以及多尺度特征利用率较低等问题，难以满足量子点荧光图像后续缺陷检测对图像质量的要求。

6、因此，亟需一种能够充分利用量子点荧光标记信息，对碳化硅元件荧光检测图像进行全局颜色校正、局部纹理恢复及空间细节增强的图像增强方法，以提高荧光图像质量，为后续缺陷检测和识别提供更加准确、稳定的图像数据。

技术实现思路

1、针对上述量子点标记的碳化硅元件荧光图像存在颜色失真、亮度不均、细节模糊及纹理缺失的问题，本发明的目的是提出一种基于量子点标记的碳化硅元件缺陷检测图像增强方法。

2、所述方法包括如下步骤：

3、s1、利用cspbbr3前驱体溶液在碳化硅元件表面，生成量子点标记；

4、s2、针对步骤s1处理后碳化硅元件表面，通过量子点荧光成像系统采集用于检测缺陷的数字荧光图像；

5、s3、构建渐进式门控注意力融合增强网络，用于增强数字荧光图像：

6、所述增强网络包括：全局语义编码路径、局部细节提取路径和空间细节保持路径；

7、全局语义编码路径接收数字荧光图像，输出4个与数字荧光图像相同空间尺寸的全局特征图、、和；记为第一阶段增强特征，与数字荧光图像一同输入第一个渐进式监督注意力模块，获得第一阶段增强图像；

8、局部细节提取路径接收数字荧光图像与，并依次进行双卷积特征提取处理和3次下采样编码，获得3个不同尺度的编码特征、和；

9、全局语义编码路径与局部细节提取路径之间，设置4个门控适配器模块，用于将全局语义编码路径输出的多层全局特征自适应注入到局部细节提取路径中；局部细节提取路径还包括3次级联的上采样解码，为第一次上采样解码的输入，每次上采样解码的结果，分别经过对应的跳跃连接模块，与对应尺度的编码特征连接，获得3个不同尺度的解码特征、和；再经过第一个conv模块处理后，得到第二阶段增强特征，与数字荧光图像一同输入第二个渐进式监督注意力模块，获得第二阶段增强图像；

10、空间细节保持路径接收数字荧光图像与，先经过第一个conv模块和relu激活函数处理后，再依次经过3个级联的主干分支，每个主干分支分别通过对应的门控适配器模块，接受对应的编码特征以及解码特征的门控融合结果，第三个主干分支的输出与数字荧光图像以及一同依次经过卷积块注意力模块以及第二个conv模块处理后，得到第三阶段增强图像。

11、进一步，所述量子点荧光成像系统包括：激发光源模块、显微成像模块和图像采集模块；

12、激发光源模块，用于向步骤s1处理后的碳化硅元件发射激发光，使量子点标记发出荧光信号；

13、显微成像模块，用于采集量子点发出的荧光信号，并对荧光信号进行放大成像，输出荧光图像；

14、图像采集模块，用于接收显微成像模块输出的荧光图像，并转换为数字荧光图像。

15、进一步，全局语义编码路径，从输入到输出，依次经过图像块划分模块、位置编码模块以及4个级联的transformer层；每个transformer层输出的序列特征，分别经过对应的图像重构模块恢复为与数字荧光图像空间尺寸一致的全局特征图、、和。

16、进一步，第一个渐进式监督注意力模块与第二个渐进式监督注意力模块结构一致；

17、每个渐进式监督注意力模块，将当前阶段增强特征和数字荧光图像进行特征融合，融合后的特征依次进行深度可分离卷积和归一化处理，并根据归一化后的特征，生成当前阶段的注意力图；

18、根据当前阶段的注意力图对当前阶段的特征进行加权，并与数字荧光图像进行残差融合，得到当前阶段的增强图像。

19、进一步， 每次下采样编码至少包括：一个最大池化下采样和一个 双卷积模块。

20、进一步，每个门控特征适配器模块接收全局特征图和对应的目标的局部特征图后，依次进行通道对齐、空间对齐和深层特征提取，得到当前深层特征，当前深层特征再经过门控加权处理，得到权重向量，为全局特征图的索引值；

21、当前深层特征与权重向量融合后，得到当前门控特征适配器模块的输出；在与目标的局部特征图逐元素相加，得到当前门控特征适配器模块的输出。

22、进一步，每次上采样解码均包括一个双向性插值模块和一个双卷积模块；

23、每次上采样解码的结果，与对应尺度的编码特征连接之前，还通过对应的解码阶段卷积块注意力模块，对所述对应尺度的编码特征进行注意力加权，得到加权后的编码特征，加权后的编码特征再与所述上采样解码的结果进行连接。

24、进一步，每个主干分支，设置并行的残差密集块分支，和空间细节保持网络卷积块注意力模块分支；

25、残差密集块分支和空间细节保持网络卷积块注意力模块分支的输出拼接后，再经过一个主干分支卷积块注意力模块处理，得到当前主干分支的输出。

26、进一步，所述渐进式门控注意力融合增强网络还包括损失函数：，其中，为阶段的索引值，为像素损失，为第阶段增强图像，真实图像，为边缘损失，为颜色损失，和分别为对应损失的超参数。

27、进一步，，其中，为l1损失，为的像素总数，

28、，其中，为高斯拉普拉斯算子，为常数；

29、，其中，为的通道索引值，和分别为在第通道的均值和标准差，和分别为在第通道的均值和标准差。

30、本发明所述方法的有益效果为：

31、（1）本发明采用cspbbr3前驱体溶液在碳化硅元件表面进行原位生长，使量子点优先富集于划痕、凹坑等缺陷区域，并在荧光激发下形成高对比度荧光标记，相较于传统表面检测方式，能够有效提高微小缺陷的可视化程度，为后续图像增强及缺陷检测提供高质量的原始数据。

32、（2）本发明构建全局语义编码路径，对荧光图像进行长距离依赖建模，获得不同层次的全局语义特征，并通过图像重构获得第一阶段增强图像，使网络能够在增强过程中充分利用全局颜色信息，有效改善荧光图像存在的颜色偏移、亮度不均及整体曝光不一致等问题，提高整体成像质量。

33、（3）本发明通过门控特征适配模块，将全局语义编码路径提取的全局语义特征自适应融合至各级编码特征，根据局部特征生成门控权重，对全局特征进行筛选后再参与融合，在充分保留整体语义信息的同时抑制无关特征干扰，实现全局颜色信息与局部纹理信息的协同增强，提高缺陷边缘及细微纹理的恢复能力。

34、（4）本发明通过多个渐进式监督注意力模块构建残差增强流程，使后续阶段以上一阶段增强结果为基础，对尚未修复区域进行逐步补偿，实现由粗到细的渐进式增强，有效避免一次性增强造成的细节遗漏，提高图像增强稳定性。

35、（5）本发明设置局部细节提取路径和空间细节保持路径，其中局部细节提取路径通过编码器—解码器结构恢复多尺度纹理信息，空间细节保持路径在保持原始分辨率条件下进一步恢复高频细节，并结合跨阶段特征融合引入多尺度上下文信息，使网络兼顾局部纹理恢复和空间细节保持，有效减轻量子点聚集产生的光晕效应，提高缺陷边缘清晰度。

36、（6）本发明采用像素损失、边缘损失及颜色损失构建联合损失函数，并对三个增强阶段同时进行监督，使增强结果兼顾颜色一致性、纹理连续性及边缘清晰度，提高增强图像与真实图像之间的一致性，为后续缺陷检测提供更加可靠的输入。