基于深度学习使用晶圆缺陷图像对晶圆内的缺陷进行分类的方法和系统

摘要

本发明提供了基于深度学习网络的用于使用晶圆缺陷图像对晶圆中的缺陷进行分类的方法和系统100。本文的实施方案使用晶圆缺陷图像的多个模式之间的协同来进行分类决策。此外，通过添加模式的混合，可以从不同来源获得信息，例如彩色图像、ICI、黑白图像等，来对缺陷图像进行分类。除了混合模式，参考图像可用于每个模式。每个模式图像的参考图像被提供给深度学习模型，以集中于缺陷本身，而不是缺陷图像的相关底层光刻。此外，可将参考图像提供给深度学习模型的训练过程，其可显著减少标记图像的数量和深度学习模型收敛所述的训练时间。