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基于CNN的晶圆SEM图像缺陷检测与分类研究的开题报告
一、选题背景和意义
在半导体制造过程中，晶圆表面的缺陷对芯片性能有着重要影响，而晶圆的表面缺陷检测一直是半导体制造业中的一项关键任务。传统的晶圆表面缺陷检测需要人工参与，费时费力，并且误检率较高。基于深度学习的晶圆表面缺陷检测技术可以大大简化人工操作，提高效率和准确性。因此，基于卷积神经网络（CNN）的晶圆SEM图像缺陷检测并分类的研究具有重要的意义和应用价值。
二、研究内容和方法
本研究选择卷积神经网络作为主要技术手段，结合晶圆SEM图像识别技术，进行晶圆表面缺陷的图像检测和分类。具体而言，研究的内容包括以下几个方面：
1.晶圆SEM图像数据获取和处理。获取到符合要求的晶圆SEM图像，并进行预处理，包括图像去噪、裁剪和归一化等操作，以提高检测的准确性。
2.卷积神经网络模型的建立。使用卷积神经网络对预处理后的晶圆SEM图像进行训练，选择具有较好性能的模型，并适配不同缺陷类型的检测。
3.晶圆表面缺陷检测和分类。将训练好的卷积神经网络应用于晶圆SEM图像数据，进行晶圆表面缺陷的自动检测和分类，以实现高效、准确的缺陷检测。
三、研究计划和进度安排
本研究计划共计三个月，具体研究进度和计划安排如下：
第一月：晶圆SEM图像数据获取、预处理和数据集构建；
第二月：基于卷积神经网络的模型训练和优化；
第三月：晶圆表面缺陷检测并进行分类，结果分析和总结。
四、预期研究成果
本研究旨在通过基于CNN的晶圆SEM图像缺陷检测与分类的研究，建立自动化的晶圆表面缺陷检测方法，提高检测的准确性和效率，为半导体产业的发展做出贡献。预期研究成果包括：
1.构建可用于半导体制造的晶圆表面缺陷检测与分类系统；
2.实现检测准确率较为稳定，误检率较低的晶圆缺陷检测系统；
3.提高半导体行业晶圆制造的自动化水平，减轻劳动力负担。
五、参考文献
[1]LiuF,LiF,ZhangL,etal.Adeeplearningapproachfordefectdetectionandclassificationofsemiconductorchips[J].JournalofIntelligentManufacturing,2018,29(7):1409-1418.
[2]ZhangX,PengJ,LiuY,etal.Defectinspectionofthin-filmtransistorliquidcrystaldisplaypanelsusingdeeplearning[J].Displays,2019,60:106-112.
[3]ZengJ,LiuY,ZhouW,etal.ResearchondefectdetectionofLCDpanelsbasedondeepbeliefnetworkandlocalbinarypattern[J].ChineseJournalofMechanicalEngineering,2018,31(1):55-66.