(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210376929.9 (22)申请日 2022.04.12 (71)申请人 杭州银湖冠天智能科技有限公司 地址 310000 浙江省杭州市富阳区银湖街 道九龙大道398号富春硅谷创智中心2 号楼3层346室 (72)发明人 汪俊宇　赖炳旭　吴芳梅　耿庆栋　 (74)专利代理 机构 昆明顺新图盛专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 53213 专利代理师 廖萍　李凤仙 (51)Int.Cl. G01N 21/95(2006.01) G01N 21/01(2006.01) (54)发明名称 一种无需标准样片的光学检测方法及其应 用 (57)摘要 本发明提供了一种无需标准样片的光学检 测方法， 包括： S1.连续获取目标产品的图形信 息； S2.对获取的目标产品的图形信息进行灰化 处理； S3.通过基准点计算获取每一个灰化后图 形的基准点； S4.将至少N个连续目标产品的的灰 化图形基于基准点叠加后， 获取其中的相似点和 差异点； S5.以步骤S4中的相似点为基础构建虚 拟标准样， 并以虚拟标准样作为后续目标产品灰 化图形对比检测的标准样， 同时记录每一个目标 产品与虚拟标准样对比的结果。 本发 明无需再制 作标准样片， 而是通过形成虚拟标准样片的方法 直接采用虚拟标准样片作为参考样， 节约了制作 标准样片的成本 。 权利要求书2页 说明书7页 附图10页 CN 114720483 A 2022.07.08 CN 114720483 A 1.一种无需标准样片的光学检测方法， 其特 征在于： 包括： S1. 连续获取目标产品的图形信息； S2. 对获取的目标产品的图形信息进行 灰化处理； S3. 通过基准 点计算获取每一个灰化后图形的基准 点； S4. 将至少N个连续目标产品的的灰化图形基于基准点叠加后， 获取其中的相似点和 差异点； S5. 以步骤S4中的相似点为基础构建虚拟标准样， 并以虚拟标准样作为后续目标产品 灰化图形对比检测的标准样， 同时记录每一个目标产品与虚拟标准样对比的结果。 2.根据权利要求1所述无需标准样片的光学检测方法， 其特征在于： 步骤S2所述灰化处 理的方法包括： 首先， 获取图形 数据中每一个 像素点的三原色数值构成， 采用X ‑Y构成体系表示 为： [[B11,G11,R11][B12,G12,R 12][B13,G13,R 13]...[B1n,G1n,R 1n]] [[B21,G21,R21][B2 2,G22,R22][B23,G23,R23]. ..[B2n,G2n,R2n] ] [[B31,G31,R31][B32,G32,R32][B3 3,G33,R33]...[B3n,G3n,R3n] ] ... [[Bm1,Gm1,Rm1][Bm2,G m2,Rm2][Bm3,G m3,Rm3]. ..[Bmn,Gmn,Rmn]]； 然后， 采用对每一个 像素点的三原色数值构成进行 下述数值 转化： [Max(B11,G11,R11) ‑Min(B11,G11,R11)][Max(B12,G12,R12) ‑Min(B12,G12,R12)]... [Max(B1n,G1n,R 1n)‑Min(B1n,G1n,R 1n)] [Max(B21,G21,R21) ‑Min(B21,G21,R21)][Max(B22,G22,R22) ‑Min(B22,G22,R22)]... [Max(B2n,G2n,R2n) ‑Min(B2n,G2n,R2n)] ... [Max(Bm1,Gm1,Rm1) ‑Min(Bm1,Gm1,Rm1)][Max(Bm2,Gm2,Rm2) ‑Min(Bm2,Gm2,Rm2)]... [Max(Bmn,G mn,Rmn)‑Min(Bmn,Gmn,Rmn)]； 全部像素点的三原色数值转换后， 完成所述灰化处理； 每一个像素点的三原色数值取 整数部分后归 入0‑255数值区间。 3.根据权利要求2所述无需标准样片的光学检测方法， 其特征在于： 步骤S3所述获取每 一个灰化后图形的基准点的方法， 包括： 首先， 取三原色数值转换后的点阵中每一横排的中 位数构成纵向基准点， 取三原色数值转换后的点阵中每一纵排的中位数构成横向基准点； 然后， 取将纵向基准 点和横向基准 点得交叉点， 标记为该 灰化图形的基准 点。 4.根据权利要求2所述无需标准样片的光学检测方法， 其特征在于： 步骤S4所述获取其 中的相似点和差异 点的方法， 包括： 首先， 将N个连续目标产品的X轴累加成为y轴变换曲线， 使用FFD傅立叶变换即可找到 y轴的高频重复规律与低频重复规律； 同理， 将N个连续目标产 品的Y轴累加成为x轴变换曲线， 使用FFD傅立叶变换即可找到x轴的高频重复规律与低频重 复规律； 然后将x轴和y轴的高频重复区域定为相似点， 将x轴和y轴的低频重复区域定为差 异点。 5.根据权利要求4所述无需标准样片的光学检测方法， 其特征在于： 步骤S5所述目标产 品灰化图形对比检测的方法包括： （1） 将目标产品灰化图形的数据整列中每一个像素点位的数值A与虚拟标准样片中一权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114720483 A 2一对应的每一个像素点位的数值B进行计算： C=A ‑B， 当C的计算值处于预设阈值范围内时， 认为该数值A为正常点； 当C的计算值处于预设阈值范围外时， 认为该数值A为疑似异常点， 并进行特征色标记； 当疑似异常点数量超过预设阈值数量时， 对全部疑似异常点进行特征 色标记， 并剔除该产品； （2） 将目标产品灰化图形的数据整列与虚拟标准样片叠加后进行线性傅里叶转换， 其 中低于预设频率的目标产品灰化图形区域 为疑似异常点区域。 6.根据权利要求1所述无需标准样片的光学检测方法， 其特征在于： 构 成步骤S5所述虚 拟标准样片后， 首先以差异色标准的方式， 标注该虚拟标准样片形成时参考的N个连续目标 产品中的差异点部 分； 然后根据二次判断的方式判定这些差异 点部分是否保留后作为虚拟 标准样片的一部分。 7.根据权利要求6所述无需标准样片的光学检测方法， 其特征在于： 所述二次判断采 用： 人工判断、 具有深度学习功能的AI深度学习后进行判断中的至少一种。 8.根据权利要求1所述无需标准样片的光学检测方法， 其特征在于： 对于产品面积小于 等于Km2的产品， 采用整体对比的方法， 即将产品整体的灰化图形与虚拟标准样片进行对 比； 对于产品面积大于Km2的产品， 采用局部对比的方法， 即将产品灰化图形和虚拟标准样 片进都分为至少两 部分， 然后对每一部分依次获取基准 点后进行叠加对比。 9.一种无需标准样片的光学检测方法在 半导体晶圆的表面线路异常检测中的应用， 其 特征在于， 采用权利要求1 ‑8任一所述无需标准样片的光学检测方法对半导体晶圆的表面 线路进行异常检测。 10.一种无需标准样片 的光学检测方法在印刷电路板印刷线路异常检测中的应用， 其 特征在于， 采用权利要求1 ‑8任一所述无需标准样片的光学检测方法对印刷电路板的印刷 线路进行异常检测。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114720483 A 3