一种多尺度特征融合晶圆缺陷检测方法

本发明涉及计算机视觉与半导体制造检测领域，具体为一种多尺度特征融合晶圆缺陷检测方法，包括以下步骤：采集晶圆图像，并使用人工标注工具对图像中存在的颗粒缺陷进行标注；对标注后的图像进行预处理；基于卷积神经网络构建并训练缺陷智能识别模型，并使用该模型队处理后的晶圆图像进行缺陷检测。本发明所提出的晶圆颗粒缺陷智能检测方法，在检测精度、识别速度、缺陷分类、系统稳定性与可部署性等方面均具有显著优势，可广泛应用于集成电路制造、半导体封装、硅片检测等多个领域，具备良好的推广应用前景与产业价值。