晶圆存取异常的检测方法、装置、设备及可读存储介质与流程

本申请涉及半导体，特别是一种晶圆存取异常的检测方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术：

1、晶圆一般存储在料箱内，从而实现对晶圆的保护，防止环境对晶圆的污染。在存取使用晶圆时，需要通过机械臂将晶圆从料箱内取出，若晶圆在料箱中的摆放位置存在异常，或者，机械臂抓取或者存放晶圆的动作存在异常，会导致晶圆损坏从而造成浪费。现有技术中，一般通过红外检测手段实现晶圆摆放位置的检测，但是只能在晶圆存放在料箱状态时进行检测，无法判定导致晶圆异常原因，导致检测不够准确。

技术实现思路

1、本申请提供一种晶圆存取异常的检测方法、装置、设备及可读存储介质，通过机械臂执行动作确定待检测图像和目标检测模型，从而确定晶圆存取是否异常，提高检测的准确性。

2、第一方面，本申请实施例提供一种晶圆存取异常的检测方法，应用于晶圆测试系统的服务器，所述晶圆测试系统包括所述服务器、晶圆、用于存放所述晶圆的料箱和与所述服务器通信连接的机械臂，所述方法包括：

3、基于所述机械臂的执行动作确定待检测图像和目标检测模型，所述执行动作表征所述机械臂从所述料箱抓取所述晶圆或者将所述晶圆置入所述料箱的动作，所述目标检测模型包括特征提取模块、特征组合模块、矫正模块和异常检测模块；

4、将所述待检测图像输入到所述特征提取模块，通过所述特征提取模块对所述待检测图像进行处理得到第一特征数据集合，所述第一特征数据集合包括不同特征数据，每个所述特征数据包括图像宽度、图像长度和图像通道数，且每个所述特征数据的图像宽度为预设图像宽度，以及每个所述特征数据的图像长度为预设图像长度；

5、将所述第一特征数据集合输入到所述特征组合模块，通过所述特征组合模块对所述第一特征数据集合内特征数据进行组合，获得特征数据组，所述特征数据组的图像通道数为所述第一特征数据集合内各个特征数据的图像通道数之和；

6、将所述特征数据组输入到所述矫正模块，通过所述矫正模块的生成对抗网络对所述特征数据组进行数据矫正处理，获得矫正后的特征数据组；

7、将所述矫正后的特征数据组和所述特征数据组输入到所述异常检测模块，若通过所述异常检测模块确定所述特征数据组内存在异常像素点，则生成所述晶圆存取异常的检测结果。

8、第二方面，本申请实施例提供一种晶圆存取异常的检测装置，应用于晶圆测试系统的服务器，所述晶圆测试系统包括所述服务器、晶圆、用于存放所述晶圆的料箱和与所述服务器通信连接的机械臂，所述装置包括：

9、确定单元，用于基于所述机械臂的执行动作确定待检测图像和目标检测模型，所述执行动作表征所述机械臂从所述料箱抓取所述晶圆或者将所述晶圆置入所述料箱的动作，所述目标检测模型包括特征提取模块、特征组合模块、矫正模块和异常检测模块；

10、特征提取单元，用于将所述待检测图像输入到所述特征提取模块，通过所述特征提取模块对所述待检测图像进行处理得到第一特征数据集合，所述第一特征数据集合包括不同特征数据，每个所述特征数据包括图像宽度、图像长度和图像通道数，且每个所述特征数据的图像宽度为预设图像宽度，以及每个所述特征数据的图像长度为预设图像长度；

11、组合单元，用于将所述第一特征数据集合输入到所述特征组合模块，通过所述特征组合模块对所述第一特征数据集合内特征数据进行组合，获得特征数据组，所述特征数据组的图像通道数为所述第一特征数据集合内各个特征数据的图像通道数之和；

12、矫正处理单元，用于将所述特征数据组输入到所述矫正模块，通过所述矫正模块的生成对抗网络对所述特征数据组进行数据矫正处理，获得矫正后的特征数据组；

13、生成单元，用于将所述矫正后的特征数据组和所述特征数据组输入到所述异常检测模块，若通过所述异常检测模块确定所述特征数据组内存在异常像素点，则生成所述晶圆存取异常的检测结果。

14、第三方面，本申请实施例提供一种终端设备，所述终端设备包括至少一个处理器、通信接口和存储器，所述通信接口用于发送和/或接收数据，所述存储器用于存储计算机程序，所述至少一个处理器用于调用存储器中存储的计算机程序，以实现如本申请第一方面任一方法。

15、第四方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括处理器、通信模块、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行本申请第一方面任一方法中的步骤的指令。

16、第五方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中的步骤所描述的部分或全部步骤。

17、第六方面，本申请提供一种计算机程序，其中，所述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序可以为一个软件安装包。

18、可见，本申请实施例中，基于机械臂的执行动作确定待检测图像和目标检测模型，执行动作表征机械臂从料箱抓取晶圆或者将晶圆置入料箱的动作，目标检测模型包括特征提取模块、特征组合模块、矫正模块和异常检测模块，通过执行动作确定目标检测模型，提高检测效率。将待检测图像输入到特征提取模块，通过特征提取模块对待检测图像进行处理得到第一特征数据集合，第一特征数据集合包括不同特征数据，每个特征数据包括图像宽度、图像长度和图像通道数，且每个特征数据的图像宽度为预设图像宽度，以及每个特征数据的图像长度为预设图像长度；将第一特征数据集合输入到特征组合模块，通过特征组合模块对第一特征数据集合内特征数据进行组合，获得特征数据组，特征数据组的图像通道数为第一特征数据集合内各个特征数据的图像通道数之和；将特征数据组输入到矫正模块，通过矫正模块的生成对抗网络对特征数据组进行数据矫正处理，获得矫正后的特征数据组；将矫正后的特征数据组和特征数据组输入到异常检测模块，若通过异常检测模块确定特征数据组内存在异常像素点，则生成晶圆存取异常的检测结果。本申请中，通过执行动作对应的目标检测模型对待检测图像进行处理，提高检测效率。且目标检测模型可以提取待检测图像的多个特征数据，增加提取的特征数据的丰富度。基于第一特征数据集合生成特征数据组，并获得特征数据组对应的矫正后的特征数据组来确定待检测图像内是否存在异常像素点，进而确定晶圆存取是否异常，提高检测准确性。

技术特征：

1.一种晶圆存取异常的检测方法，其特征在于，应用于晶圆测试系统的服务器，所述晶圆测试系统包括所述服务器、晶圆、用于存放所述晶圆的料箱和与所述服务器通信连接的机械臂，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模块包括多个特征提取子模块和多尺度特征调整子模块，所述将所述待检测图像输入到所述特征提取模块，通过所述特征提取模块对所述待检测图像进行处理得到第一特征数据集合，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述机械臂的执行动作确定待检测图像和目标检测模型，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述机械臂的执行动作确定待检测图像和目标检测模型，包括：

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述将所述矫正后的特征数据组和所述特征数据组输入到所述异常检测模块，若通过所述异常检测模块确定所述特征数据组内存在异常像素点，则生成所述晶圆存取异常的检测结果，包括：

6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述机械臂的执行动作确定待检测图像和目标检测模型之前，所述方法还包括：

7.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述生成所述晶圆存取异常的检测结果之后，所述方法还包括：

8.一种晶圆存取异常的检测装置，其特征在于，应用于晶圆测试系统的服务器，所述晶圆测试系统包括所述服务器、晶圆、用于存放所述晶圆的料箱和与所述服务器通信连接的机械臂，所述装置包括：

9.一种终端设备，其特征在于，包括：至少一个处理器和存储器，所述存储器用于存储计算机程序代码，所述计算机程序代码包括计算机指令，在所述至少一个处理器执行所述计算机指令的情况下，所述终端设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，

技术总结本申请提供了一种晶圆存取异常的检测方法、装置、设备及可读存储介质，方法包括：基于机械臂的执行动作确定待检测图像和包括特征提取模块、特征组合模块、矫正模块和异常检测模块的目标检测模型；将待检测图像输入到特征提取模块，获得第一特征数据集合；将第一特征数据集合输入到特征组合模块，获得特征数据组；通过矫正模块的生成对抗网络对特征数据组进行数据矫正处理，获得矫正后的特征数据组；若通过异常检测模块根据矫正后的特征数据组和特征数据组确定特征数据组内存在异常像素点，则生成存取异常的检测结果。本申请通过执行动作确定待检测图像和目标检测模型，且基于目标检测模型检测晶圆存取是否异常，提高检测准确性。技术研发人员：刘世文受保护的技术使用者：深圳市森美协尔科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/11/4