面向半導體缺陷檢測的超大規模圖像處理與異常檢測 | 直播課預告

隨著半導體工藝節點的提升，制造工藝的步驟將不斷增加，導致半導體工藝中產生的致命缺陷數量也會隨之增加，因此每一道工序的良品率都要保持在幾乎“零缺陷”的極高水平才能保證最終產品的良品率。缺陷檢測則貫穿半導體電子元器件生產制造全過程，是保證生產良品率的關鍵環節。

在新型顯示、半導體、電子元件等產品生產過程中，受產品微型化的發展趨勢要求，芯片、電子元件尺寸不斷縮小，缺陷隨之也變得更為微小，有的缺陷甚至是微米級或納米級。由于缺陷尺寸過小，對相機的放大倍率和成像要求很高。

禾思科技提出了DIC微分干涉成像方法，解決了當光的波長和缺陷尺度相近時，亞微米尺度成像的分辨率問題。同時，采用定制大靶面線陣相機和鏡頭，可高效單次拍攝超大規模工業圖像。最后，為了保證成像的連續性，自研出了禾思 heils-DIC實時對焦系統，可以保證與焦平面距離＜3μm時，不能出現斷層。

而對于獲取到的大規模圖像，處理也十分困難。以1微米分辨率，150mm*150mm的產品為例，其分辨率到達了驚人的150000*150000，體積會有數十Gb大小，這相當于約10000張1080P的圖片的合集。這么大規模的圖像如何在數秒時間內完成圖像的計算呢？同時，當采集到的圖像，出現缺陷的負樣本數量較少時，如何實現精準的檢測呢？

禾思科技則采用基于CUDA多核心并行圖像加速框架，使用單個GPU中多達上萬顆的TensorCore進行并行加速計算，這使得傳統CPU中需要幾千秒的運算壓縮到了幾秒內完成。而對于負樣本較少的情況，采用了自研圖像生成差異性算法IGD Net，來解決大量正樣本幾乎無負樣本的缺陷檢測問題。

9月23日，「工業AI質檢系列直播課」第4講將開講，禾思科技聯合創始人馬智恒將以《面向半導體缺陷檢測的超大規模圖像處理與異常檢測》為主題進行直播講解。

在這一講中，馬智恒老師首先將從泛半導體工藝制造中的缺陷檢測技術講起，重點講解亞微米級尺度成像的光學設計和超大分辨率顯微檢測的圖像處理方法。最后他會針對負樣本問題，介紹自研的圖像生成差異性異常檢測算法。

「工業AI質檢系列直播課」每一講都將以視頻直播形式在智東西公開課知識店鋪進行。每一講由40分鐘主講與20分鐘問答組成。針對「工業AI質檢系列直播課」，也組建了專屬交流群，屆時將邀請主講人馬智恒加入，歡迎大家報名和申請入群。

直播課信息

 主 題 

《面向半導體缺陷檢測的超大規模圖像處理與異常檢測》

 提 綱 

1、泛半導體工藝制造中的缺陷檢測技術

2、亞微米級尺度成像的光學設計

3、超大分辨率顯微檢測的圖像處理方法

4、針對負樣本問題的異常檢測算法

 主 講 人 

馬智恒，禾思科技聯合創始人，畢業于西安交通大學，中科院深圳先進院助理研究員，以主要作者身份在包括CVPR、ICCV、AAAI等高水平國際期刊和會議上發表學術論文10余篇；多次帶隊獲得阿里巴巴Fashion AI 全球挑戰賽冠軍（1/5272）、廣東工業智造大數據智能算法賽冠軍(1/4432)等算法競賽冠軍，2021年入選“科創中國”青年創業榜單（中國科協主辦），2022年入選深圳市“鵬城孔雀計劃 ”C類人才，世界人工智能大會云帆獎。

 直 播 信 息 

直播時間：9月23日19:00

直播地點：智東西公開課知識店鋪