微管缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品

技术特征：
1.一种微管缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测半导体晶圆的待检测图像；对所述待检测图像进行滤波处理，得到滤波处理后的第一检测图像；对所述第一检测图像进行自适应阈值处理，得到目标检测图像；根据所述目标检测图像以及预设的分类算法，确定所述待测半导体晶圆的微管缺陷。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一检测图像进行自适应阈值处理，得到目标检测图像，包括：对所述第一检测图像进行正自适应阈值处理，得到正二值化图像；对所述第一检测图像进行负自适应阈值处理，得到负二值化图像；根据目标二值化图像，得到所述目标检测图像，其中，所述目标二值化图像包括所述正二值化图像和所述负二值化图像中的至少一个图像。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据目标二值化图像，得到所述目标检测图像，包括：若所述目标二值化图像为正二值化图像，则将所述正二值化图像作为第二检测图像；若所述目标二值化图像为负二值化图像，则将所述负二值化图像作为第三检测图像；若所述目标二值化图像包括所述正二值化图像和所述负二值化图像，则将所述正二值化图像和所述负二值化图像进行叠加处理，得到第四检测图像；其中，所述目标检测图像包括所述第二检测图像、所述第三检测图像以及所述第四检测图像中的至少一个检测图像。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测图像以及预设的分类算法，确定所述待测半导体晶圆的微管缺陷，包括：获取所述目标检测图像的连通域的特征属性信息；根据所述目标检测图像的连通域的特征属性信息以及所述分类算法，确定所述待测半导体晶圆的微管缺陷。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标检测图像以及预设的分类算法，确定所述待测半导体晶圆的微管缺陷，还包括：对所述目标检测图像进行膨胀腐蚀处理，得到所述目标检测图像对应的特征图；获取所述特征图的连通域的特征属性信息；根据所述特征图的连通域的特征属性信息以及所述分类算法，确定所述半导体晶圆的微管缺陷。6.根据权利要求1至5任意一项所述的方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行滤波处理，得到滤波处理后的第一检测图像，包括：对所述待检测图像进行灰度处理，得到所述待检测图像的灰度图像；对所述灰度图像进行滤波处理，得到所述滤波处理后的第一检测图像。7.一种微管缺陷检测装置，其特征在于，所述装置包括：获取模块，用于获取待测半导体晶圆的待检测图像；第一处理模块，用于对所述待检测图像进行滤波处理，得到滤波处理后的第一检测图像；第二处理模块，用于对所述第一检测图像进行自适应阈值处理，得到目标检测图像；
确定模块，用于根据所述目标检测图像以及预设的分类算法，确定所述待测半导体晶圆的微管缺陷。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种微管缺陷检测方法、装置、设备、存储介质和程序产品。通过获取待测半导体晶圆的待检测图像，对待检测图像进行滤波处理，得到滤波处理后的第一检测图像，进一步对第一检测图像进行自适应阈值处理，得到目标检测图像，从而根据目标检测图像以及预设的分类算法，确定待测半导体晶圆的微管缺陷。本方法在获取待测半导体晶圆的待检测图像后，采用图像处理算法，对待检测图像进行分析处理，从而识别待测半导体晶圆的微管缺陷，替代传统的人工利用显微镜目检的识别方式，提高了半导体晶圆的微管缺陷准确率和检测效率，降低检测成本。而且，在对半导体晶圆的微管缺陷的微管缺陷进行检测时，不会对半导体晶圆造成二次破坏。坏。坏。


技术研发人员：张建伟 施文心 赵天罡
受保护的技术使用者：清华大学
技术研发日：2022.06.17
技术公布日：2022/9/13