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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种用语义和视觉解释增强半导体缺陷分析的方法和系统，属于半导体缺陷分析领域。获取晶圆缺陷图像诊断数据集，包括晶圆缺陷SEM图像和诊断报告，所述诊断报告中包含针对多个缺陷诊断任务的句子；采用晶圆缺陷图像诊断数据集训练网络，该网络为基于空间‑通道注意力的编解码器结构；在训练过程中，需将对应缺陷诊断任务的句子作为解码器输入，引导解码器生成目标句子；利用训练后的多任务的缺陷图像诊断网络分析晶圆缺陷SEM图像。本发明设计了包含不同诊断任务的诊断报告，为晶圆缺陷SEM图像诊断提供了一个新的视角；提出的多任务的缺陷图像诊断网络相对于其他基线，在达到更高的准确率和BLEU的同时消耗了更少的时间。

主权项：1.一种用语义和视觉解释增强半导体缺陷分析的方法，其特征在于，包括：获取晶圆缺陷图像诊断数据集，包括晶圆缺陷SEM图像和诊断报告，所述诊断报告中包含针对多个缺陷诊断任务的句子；采用晶圆缺陷图像诊断数据集训练多任务的缺陷图像诊断网络，所述的缺陷图像诊断网络为基于空间-通道注意力的编解码器结构，诊断报告中的每一个缺陷诊断任务单独维护一个编解码器结构；在每一个编解码器结构中，先利用编码器获取晶圆缺陷SEM图像的编码特征，再对所述编码特征采用空间-通道注意力机制增强，得到增强编码特征，最后利用解码器对增强编码特征逐字解码生成对应缺陷诊断任务的句子；不同缺陷诊断任务的句子组合得到诊断报告；所述增强编码特征通过空间-通道注意力模块实现，所述空间-通道注意力模块的计算公式如下：α＝σMLPAvgPoolV+MaxPoolVV′＝αVβ＝σf[AvgPoolV′；MaxPoolV′]F＝β*V′其中，α和β分别为空间注意权值和通道注意权值；V为编码器输出的晶圆缺陷SEM图像的编码特征；σ为激活函数；V′为晶圆缺陷SEM图像的通道注意力特征；F为晶圆缺陷SEM图像的通道-空间注意力特征，即增强编码特征；f.为卷积计算；AvgPool.、MaxPoolV分别为平均池化和最大池化计算，MLP.为多层感知机计算；在缺陷图像诊断网络的训练过程中，需将对应缺陷诊断任务的句子作为解码器输入，引导解码器生成目标句子；利用训练后的多任务的缺陷图像诊断网络分析晶圆缺陷SEM图像，生成诊断报告。

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百度查询： 浙江大学 一种用语义和视觉解释增强半导体缺陷分析的方法和系统