基于空頻特征融合的雙流晶圓缺陷分類網絡

摘要： 晶圓缺陷模式分類在晶圓制造過程中扮演著至關重要的角色，準確識別晶圓缺陷能夠確定缺陷產生的根本原因，進而定位生產流程中的問題。然而，現有深度學習晶圓缺陷分類方法僅從空間域或者頻率域出發(fā)進行網絡設計，未能實現空頻信息的相互補充與融合，限制了晶圓缺陷分類準確性的進一步提高。針對這一問題，提出了一種基于空間域和頻率域特征融合的雙流晶圓缺陷分類網絡—SFWD-Net。該網絡利用提出的多尺... （共12頁）