公开(公告)号：CN116358424A

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202310302381.8

申请日：2023-03-24

Applicant: 常州大学

Inventor： 夏新栋 ,  杨彪 ,  兰昊 ,  姜丰 ,  戚璐璐 ,  谢陈明玥 ,  杨长春 ,  王睿

IPC: G01B11/06

Abstract: 本发明涉及一种基于单目测距的探针台对针高度测量方法，包括：S1，对载片台上的晶圆进行精准定位，使晶圆的晶粒位于定焦相机的聚集位置附近；S2，升降所述载片台，改变物距，拍摄多张晶圆图像，通过平方梯度函数找到最清晰的晶圆图像，作为聚集像；S3，将所述载片台保持在得到所述聚集像的高度，微幅改变定焦相机的像距，拍摄至少两幅不同程度的散焦像；S4，基于其中两幅散焦像的参数，通过高斯分布的点扩散函数，计算得到所述聚集像的物距u；S5，基于所述聚集像的物距u及探针自由端与对焦相机之间的高度差得到对针高度。本发明测量精度高，使得探针台可精确对针。

公开(公告)号：CN115439428A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202211028776.5

申请日：2022-08-26

Applicant: 常州大学

Inventor： 夏新栋 ,  杨彪 ,  戚璐璐 ,  兰昊 ,  姜丰 ,  王睿 ,  杨长春

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明属于晶圆检测技术领域，提出了一种基于深度学习的晶圆瑕疵检测方法。基于现有YOLOv7目标检测算法改进获得教师网络和学生网络，二者组成双通道教师‑学生网络；输入图像经教师网络训练获得泛在瑕疵区域；训练过程中教师网络获得的泛在瑕疵信息经蒸馏知识迁移至学生网络；输入图像经学生网络训练获得泛在瑕疵区域内的细分瑕疵；最终测试阶段仅保留训练完成的学生网络，输入图像获得晶圆的正常与否以及晶圆的缺陷类别。本发明能够保证瑕疵细分的实时性，保证学习效果，改善细分瑕疵检测表现。