一种提高晶粒表面缺陷检测准确性的方法研究

摘要

晶粒质量影响半导体芯片性能,针对晶粒表面缺陷检测的问题,本文提出了一种新的缺陷检测方法,能有效抑制图像噪声,提高缺陷检测准确性.首先,采用形态学闭合重建方法去除噪声干扰.然后,将重建图像灰度级别作为聚类样本,构建一个基于离差阵的K-means分割算法准则函数,不断更新聚类中心直至准则函数收敛,完成图像分割.最后,提取分割晶粒轮廓信息,根据轮廓间的差异性,利用轮廓相似度识别缺陷晶粒.对2937张晶粒图像进行处理并测试,结果表明:该方法能有效滤除了图像噪声,更准确更快速地进行图像分割,对良品检测准确率为100％,对三种典型表面缺陷的平均检测准确率为99.92％.