CN114332012A - 缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质，缺陷检测设备获取待测件的检测图像；确定检测图像的待测区域；对待测区域进行二值化处理，获取二值图像；确定二值图像中边缘区域，边缘区域包括多个待测区域的白色像素点；沿第一方向或沿第二方向对边缘区域的待测像素点进行检测；确定边缘区域上每一列或每一行的特征点，当特征点的数量大于或等于预设数量时，确定特征点为待测件的缺陷。通过确定晶圆上待测区域的边缘区域，并确定边缘区域上的特征点，再根据特征点确定待测件的缺陷，能够准确的通过特征点的位置确定待测件上的缺陷类型，提高对待测件的检测准确率，避免由于检测准确率低而进行复检，提高待测件的检测效率。

Description

缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质

技术领域

本申请涉及检测技术领域，尤其涉及缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

在晶圆制造过程中，晶圆的不同功能区域经常会出现不同种类的缺陷，尤其是对于有图形晶圆，有图形晶圆的表面经常会设置多个功能区域，并通过功能区域对不同的线路进行连接，而由于制造工艺或其他多方面因素的影响，有图形晶圆上的功能区域经常会出现凹坑或凸起等缺陷，从而影响功能区域的使用功能。

现有技术中，在对晶圆进行缺陷检测时，通常需要使用模板图像，用对晶圆的检测图像与模板图像进行对比，当检测图像与模板图像匹配程度较高时，确定晶圆满足使用要求，当检测图像与模板图像匹配程度较低时，确定晶圆上存在缺陷，但是，通过与模板图像进行匹配判断缺陷时，存在于晶圆上的类似于凹坑或凸起的缺陷无法被准确的进行检测，从而降低了检测准确率，而复检会降低晶圆检测的检测效率，因此如何准确的判断晶圆上的凹坑或凸起是亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种缺陷检测方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

第一方面，本申请实施例提供一种缺陷检测方法，所述缺陷检测方法包括：

获取待测件的检测图像；

确定所述检测图像的待测区域；

对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；

确定所述二值图像中所述待测区域的边缘区域；

以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；

确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。

可选的，所述对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像，包括：

确定所述待测区域的灰度直方图；

根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值；

根据所述二值化灰度值对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像。

可选的，所述根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值，包括：

确定所述灰度直方图中灰度值小于预设灰度值的灰度值分布；

确定所述灰度值小于预设灰度值的像素点数量最多的对应的灰度值，作为二值化灰度值。

可选的，所述对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像，之后还包括：

对所述二值图像进行连通区域分析；

当任一像素点与相邻像素点形成的连通区域的面积小于预设面积时，对所述连通区域进行去除。

可选的，所述确定所述二值图像中所述边缘区域，之后还包括：

根据所述边缘区域及预设长度，确定所述二值图像的检测区域。

可选的，所述沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测，包括：

确定所述边缘区域上所述待测像素点的检测方向；

获取所述检测长度；

以所述待测像素点为中心，以所述检测长度为半径确定所述待测像素点的检测范围；

根据所述检测范围对所述边缘区域进行检测。

可选的，所述获取所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，包括：

确定所述边缘区域上每一列或每一行的跳变点；

当所述跳变点与所述边缘区域的距离大于或等于预设长度时，确定所述跳变点为所述特征点。

第二方面，本申请实施例提供一种缺陷检测装置，所述缺陷检测装置包括：

获取单元，用于获取待测件的检测图像；

确定单元，用于确定所述检测图像的待测区域；

图像处理单元，用于对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；

所述确定单元，还用于确定所述二值图像中所述待测区域的边缘区域；

检测单元，用以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；

所述确定单元，还用于确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。

第三方面，本申请实施例提供一种缺陷检测设备，包括处理器、存储器、收发器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如上述任一项实施方式所述的方法中的步骤的指令。

第四方面，本申请实施例提供一种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，所述计算机程序使得计算机执行如上述任一项实施方式所述的方法。

可以看出，在本申请实施例中，所述缺陷检测方法包括：获取待测件的检测图像；确定所述检测图像的待测区域；对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；确定所述二值图像中所述边缘区域，所述边缘区域包括多个所述待测区域的白色像素点；以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。通过确定晶圆上待测区域的边缘区域，并确定边缘区域上的特征点，再根据特征点确定待测件的缺陷，能够准确的通过特征点的位置确定待测件上的缺陷类型，从而提高对待测件的检测准确率，避免由于检测准确率低而进行复检，提高了对待测件的检测效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的一种缺陷检测方法的流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种二值图像的示意图；

图3是本申请实施例提供的检测区域的示意图；

图4是本申请实施例提供的一种缺陷检测设备的结构示意图；

图5是本申请实施例提供的一种缺陷检测装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。

以下分别进行详细说明。

本申请的说明书和权利要求书及所述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”和“第四”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种缺陷检测方法的流程示意图，如图1所示，所述缺陷检测方法包括：

步骤10，获取待测件的检测图像；

其中，所述待测件为晶圆，可以理解的是，所述待测件还可以为玻璃基板或其他需要用于表面检测的产品。

可以理解的是，本申请所述的缺陷检测方法，当检测设备已经通过其他方式采集到的待测件的检测图像后，可以省略步骤10，直接执行步骤20中的确定所述检测图像中的待测区域的步骤。

步骤20，确定所述检测图像中的待测区域；

其中，所述模板图像可以为用户预先设置的模板图像，还可以为标准件或其他产品的检测图像，具体的，所述模板图像包括用于确定待测件的待测区域。

其中，所述检测图像中的待测区域对应所述待测件需要进行检测的区域，在一具体实施方式中，所述待测件为晶圆，所述晶圆上设置有多个导电线路，并且为了方便同时多个导电线路进行连接，在所述晶圆上设置一个导电凸出区域，所述导电凸出区域与多个导电线路连接，到外部元件需要与多个导电线路同时进行连接时，可以使外部元件直接与所述导电凸出区域进行连接，从而方便与所述导电凸出区域相连的全部导电线路进行连接。

步骤30，对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；

其中，为了方便确定所述待测件的待测区域的位置，首先需要对所述待测区域进行二值化处理，获得二值图像后，再根据所述二值图像对所述待测区域进行确定。

在可选的实施方式中，所述对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像，包括：

确定所述待测区域的灰度直方图；

根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值；

根据所述二值化灰度值对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像。

其中，灰度直方图用于对图像或图像中的某一区域的灰度级分布进行统计，具体的，灰度直方图是将数字图像中的所有像素，按照灰度值的大小，统计其出现的频率。灰度直方图是灰度级的函数，它表示图像中具有某种灰度级的像素的个数，反映了图像中某种灰度出现的频率。

其中，在确定所述灰度直方图后，需要根据所述灰度直方图确定二值化灰度值，具体的，所述二值化灰度值用于对所述待测区域进行二值化处理，从而获取二值图像。具体的，当所述检测图像的一个像素点的灰度值大于或等于所述二值化灰度值时，通过二值化处理将该像素点的灰度值调节为255，当所述检测图像的一个像素点的灰度值小于所述二值化灰度值时，通过二值化处理将该像素点的灰度值调节为0，以所述二值化灰度值作为二值化处理的分界，从而将所述检测图像上的全部像素点全部分为灰度值为255的白色像素点和灰度值为0的黑色像素点，将所述检测图像转变为只有白色像素点和黑色像素点的二值图像。

通过确定所述灰度直方图，并确定二值化灰度值，在根据二值化灰度值进行二值化处理后获取二值图像，能够将所述检测图像转变为只有白色像素点和黑色像素点的二值图像，从而方便对所述检测图像的边缘区域进行确定，方便后续对所述检测图像进行缺陷检测，提高对所述待测件的检测准确率。

在可选的实施方式中，所述根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值，包括：

确定所述灰度直方图中灰度值小于预设灰度值的灰度值分布；

确定所述灰度值小于预设灰度值的像素点数量最多的对应的灰度值，作为二值化灰度值。

其中，为了方便对二值化灰度值进行确定，首先需要确定所述灰度直方图中灰度值小于预设灰度值的灰度值，在一具体实施方式中，所述检测图像中包括多个像素点，每个像素点具有一个与其对应灰度值，桶

通过首先确定灰度值分布，根据灰度值分布确定二值化灰度值，再根据二值化灰度值对检测图像进行二值化处理，从而降低对检测图像二值化过程中的细节影响，降低细节损失，减少图像处理过程中产生的噪点，提高检测效率。

在可选的实施方式中，所述对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像，之后还包括：

对所述二值图像进行连通区域分析；

当任一像素点与相邻像素点形成的连通区域的面积小于预设面积时，对所述连通区域进行去除。

其中，在对所述检测图像进行二值化处理，并获取所述二值图像后，所述二值图像上可能存在残留多个由白色像素点组成的噪点，噪点会对后续所述待测件进行缺陷检测产生较大的干扰，从而降低对所述待测件的检测准确率。

为了对噪点进行处理，可以对所述二值图像进行连通区域分析，并对每个面积小于预设面积的连通区域设置为噪点区域。

具体的，连通区域一般是指图像中具有相同像素值且位置相邻的前景像素点组成的图像区域。连通区域分析是指将图像中的各个连通区域找出并标记。其中，连通区域分析主要包括四连通区域分析与八连通区域分析，四连通是指同一像素在上、下、左、右四个方向有连通。八连通是指同一像素在上、下、左、右、左上角、左下角、右下角、右上角八个方向有连通。

在可选的实施方式中，所述确定所述二值图像中所述边缘区域，之后还包括：

根据所述边缘区域及预设长度，确定所述二值图像的检测区域。

其中，为了方便对所述二值图像进行检测，避免所述导电凸出区域发生偏移导致无法被准确的检测，在确定所述二值图像中所述大待测区域对应的所述边缘区域后，还需要根据所述边缘区域与预设长度确定所述二值图像的检测区域。在一具体实施方式中，所述预设长度为100个像素，所述检测区域为所述边缘区域向具有白色像素点的相反的方向扩展100个像素，从而确定所述边缘区域对应的所述检测区域。

如图3所述，A区域为所述待测件的待测区域，a1a2,、a2a3、a3a4以及a4a1为所述待测区域的四侧边界，B区域为所述待测区域的扩展区域，当预设长度为100像素时，B区域的一侧边界与A区域的相同一侧相邻边界的距离为100像素，那么A区域与B区域的全部范围为所述二值图像的检测区域。

步骤40，确定所述二值图像中所述待测区域的所述边缘区域，所述边缘区域包括多个所述待测区域的白色像素点；

其中，为了对所述待测区域边缘进行缺陷检测，在对检测图像进行二值化后，还需要对所述二值图像的所述待测区域的边缘区域。

其中，所述确定所述二值图像中所述待测区域的所述边缘区域，包括：

确定所述二值图像对应所述待测区域沿第一方向的每一行的第一像素点个数与沿第二方向的每一列的第二像素点个数，所述第一方向与所述第二方向相垂直；

根据所述第一像素点个数与所述第二像素点个数，确定所述二值图像中所述待测区域的所述边缘区域。

其中，在对所述检测图像进行二值化处理，并获取所述二值图像后，为了方便确定所述待测区域的边缘区域，还需要确定所述二值图像对应所述待测区域沿第一方向的每一行的第一像素点个数与沿第二方向的每一列的第二像素点个数，在一具体实施方式中，所述待测区域为矩形，所述第一方向与所述待测区域的一侧边缘平行，所述第二方向与所述待测区域的另一侧边缘平行，所述第一方向与所述第二方向垂直。

其中，所述待测区域的尺寸包括沿第一方向的第一尺寸以及沿第二方向的第二尺寸，所述根据所述第一像素点个数与所述第二像素点个数，确定所述二值图像中所述待测区域的所述边缘区域，还包括：

确定模板图像中预设待测区域沿第一方向的第一预设数量与沿第二方向的第二预设数量；

根据第一预设数量与所述第一像素点个数确定所述检测图像中的特征区域沿第一方向的边缘区域，以及根据第二预设数量与所述第二像素点个数确定所述检测图像中的特征区域沿第二方向的边缘区域。

其中，为了方便确定所述检测图像中的待测区域的边缘区域，首先需要确定所述模板图像的预设待测区域的尺寸，并根据预设待测区域对所述检测图像中的边缘进行确定。

其中，所述确定模板图像中预设待测区域沿第一方向的第一预设数量与沿第二方向的第二预设数量，包括：

沿第一方向对所述预设待测区域进行逐行扫描确定沿第一方向每一行的像素点数量，以及沿第二方向对所述预设待测区域进行逐列扫描确定沿第二方向上每一列的像素点数量；

根据沿第一方向的像素点数量确定所述第一预设数量以及根据沿第一方向的像素点数量所述第二预设数量。

其中，当预设待测区域为矩形时，所述预设待测区域每一行沿第一方向的像素点数量相等，那么任一行沿第一方向的像素点数量为所述预设待测区域的第一预设数量，所述预设待测区域每一列沿第二方向的像素点数量相等，那么任一列沿第二方向的像素点数量为所述预设待测区域的第一预设数量。

当预设待测区域的边角为折线形或圆形时，所述预设待测区域每一行沿第一方向的像素点数量不相等，那么确定沿第一方向的像素点数量最多的所在行的像素点数量为所述第一预设数量；所述预设待测区域每一列沿第二方向的像素点数量不相等，那么确定沿第二方向的像素点数量最多的所在列的像素点数量为所述第二预设数量；

其中，所述根据第一预设数量与所述第一像素点个数确定所述待测区域沿第一方向的边缘区域，以及根据第二预设数量与所述第二像素点个数确定所述待测区域沿第二方向的边缘区域，包括：

当所述待测区域任一行沿第一方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值达到第一预设比例，且相邻的前一行第一方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到第一预设比例时，确定该行第一方向的第一像素点个数为所述待测区域沿第一方向的一侧边缘区域，当所述待测区域任一行沿第一方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值达到第一预设比例，且相邻的后一行第一方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到第一预设比例时，确定该行第一方向的第一像素点个数为所述待测区域沿第一方向的另一侧边缘区域；

所述待测区域任一列沿第二方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值达到第一预设比例，且相邻的前一列第二方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到第一预设比例时，确定该列第二方向的第一像素点个数为所述待测区域沿第二方向的一侧边缘区域，当所述待测区域任一列沿第二方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值达到第一预设比例，且相邻的后一列第二方向的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到第一预设比例时，确定该列第二方向的第一像素点个数为所述待测区域沿第二方向的另一侧边缘区域。

其中，所述第一预设比例为70％、80％或其他值。

其中，所述第二预设比例为70％、80％或其他值。

其中，当所述待测区域的待测区域的边角为圆弧形或折线形时，所述待测区域的边缘可以不进行检测，从而提高对所述待测区域的检测效率。在一具体实施方式中，所述模板图像沿第一方向的第一预设数量为100像素，沿第二方向的第二预设数量为200像素，所述第一预设比例为80％，所述第一预设比例为90％，在对所述检测图像的特征区域逐行进行检测时，当任一行的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值达到80％时，且前一行的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到80％时，确定所述第一像素点个数当前所在的行位置为所述待测区域沿第一方向的一侧边缘，当任一行的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值达到80％时，且后一行的第一像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到80％时，确定所述第一像素点个数当前所在的行位置为所述待测区域沿第一方向的另一侧边缘。

依次类推，当任一列的第二像素点个数与所述第一预设数量的比值达到90％时，且前一列的第二像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到90％时，确定所述第二像素点个数当前所在的列位置为所述待测区域沿第一方向的一侧边缘，当任一列的第二像素点个数与所述第一预设数量的比值达到90％时，且后一列的第二像素点个数与所述第一预设数量的比值未达到90％时，确定所述第二像素点个数当前所在的列位置为所述待测区域沿第一方向的另一侧边缘。

通过设置第一预设比例以及第二预设比例，能够避免因为噪点对检测图像的特征区域造成误判，在一具体实施方式中，所述第一预设数量为100，所述第一预设比例为80％，分别为A1至A100，首先所述检测设备从左至右逐行进行检测，当检测到A19行的白色像素点个数为79个，A20行的白色像素点个数为80个时，A19行的像素点个数小于第一预设数量与第一预设比例的乘积，A20行的像素点个数大于等于了第一预设数量与第一预设比例的乘积，因此，确定A20行为特征区域的上侧边缘。

同理当检测到A80行的白色像素点的个数为80个，A81行的白色像素点个数为78个时，A80行的像素点个数大于等于了第一预设数量与第一预设比例的乘积，A81行的像素点个数小于第一预设数量与第一预设比例的乘积，那么A80行为特征区域的下侧边缘。

步骤50，以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；

在可选的实施方式中，所述沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测，包括：

确定所述边缘区域上所述待测像素点的检测方向；

获取所述检测长度；

以所述待测像素点为中心，以所述检测长度为半径确定所述待测像素点的检测范围；

根据所述检测范围对所述边缘区域进行检测。

其中，为了方便对所述边缘区域的待测像素点进行检测，首先需要确定所述边缘区域上所述待测像素点的检测方向，具体的，所述边缘区域为所述待测区域的边缘的白色像素点的集合，每个边缘的白色像素点均为待测像素点。在确定所述检测方向时，首先判断所述待测像素点沿上下左右方向上的是否存在白色像素点，具体的，确定该待测像素点沿周侧方向上不具有白色像素点的延伸方向为检测方向。

如图3所示，所述待测像素点为a1a2上的任一个像素点，那么该待测像素点的左、下、右方向上均具有白色像素点，那么该待测像素点上方不具有白色像素点，因此确定该待测像素点的检测方向为上下方向。

其中，在确定所述检测方向后，为了方便进行检测，还需要确定所述检测长度，具体的，所述检测长度可以为用户设定的值，还可以为根据所述待测区域的沿所述检测方向的长度或待测区域的面积计算得到的数值。在一具体实施方式中，所述检测长度为所述特征区与沿检测方向的尺寸与预设系数的乘积，当预设系数为0.06，当所述待测区域沿检测方向的尺寸为1000像素时，所述检测长度为1000*0.06＝60像素。

其中，在确定检测方向以及所述检测长度时，以所述待测像素点作为检测范围的中心位置，所述检测范围的半径为所述检测长度的一半确定所述检测范围，在根据所述检测范围对所述边缘区域进行检测。

在可选的实施方式中，所述待测件的导电凸出区域的边角区域为圆角设计，在使用所述待测件的所述导电凸出区域时，所述导电凸出区域的圆角部分通常不作为所述待测件的检测范围，因此为了提高对所述待测件的检测效率，在确定所述边缘区域的检测范围时，需要首先确定圆角区域的半径，并根据圆角区域的半径重新确定所述检测范围，具体的，所述检测范围沿左右方向的长度为所述边缘区域沿左右方向的长度减去二倍的圆角区域的半径，所述检测范围沿上下方向的长度为所述边缘区域沿上下方向的长度减去二倍的圆角区域的半径。

步骤60，确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当沿同一检测方向的相邻所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。

在可选的实施方式中，所述获取所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，包括：

确定所述边缘区域上每一列或每一行的跳变点；

当所述跳变点与所述边缘区域的距离大于或等于预设长度时，确定所述跳变点为所述特征点。

其中，当所述二值图像中任一像素点为白色像素点，且该像素点的上下左右方向上存在黑色像素点时，那么确定该像素点为跳变点。

在根据跳变点确定特征点时，当所述跳变点与所述边缘区域的距离大于或等于预设长度时，确定所述跳变点为所述特征点，当所述跳变点与所述边缘区域的距离小于预设长度时，确定所述跳变点不作为所述特征点。

其中，当所述待测件在待测区域存在凹坑或凸出缺陷时，所述待测区域会存在较多与边缘区域距离较远的特征点，例如，当特征点位于边缘区域远离待测区域的中心的一侧时，所述特征点所在的区域存在凸出缺陷，当特征点位于边缘区域靠近待测区域的中心的一侧时，所述特征点所在的区域存在凹坑缺陷。

优选的，为了提高对缺陷的检测准确率，在确定全部特征点后，当沿同一检测方向的相邻所述特征点的数量大于或等于预设数量时，表示所述特征点的区域存在缺陷，当沿同一检测方向的相邻所述特征点的数量小于预设数量时，表示所述特征点的区域可能存在噪点或存在的缺陷不影响待测件的使用要求，因此不将所述特征点所在的区域检测为缺陷。

在本申请实施例中，所述缺陷检测方法包括：获取待测件的检测图像；确定所述检测图像的待测区域；对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；确定所述二值图像中所述边缘区域，所述边缘区域包括多个所述待测区域的白色像素点；以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。通过确定晶圆上待测区域的边缘区域，并确定边缘区域上的特征点，再根据特征点确定待测件的缺陷，能够准确的通过特征点的位置确定待测件上的缺陷类型，从而提高对待测件的检测准确率，避免由于检测准确率低而进行复检，提高了对待测件的检测效率。

请参阅图4，图4是本申请实施例提供的一种缺陷检测设备的结构示意图，如图所示，该服务设备包括处理器、存储器、收发器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以下步骤的指令：

获取待测件的检测图像；

确定所述检测图像的待测区域；

对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；

确定所述二值图像中所述待测区域的边缘区域；

以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；

确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。

在本申请的一实现方式中，在对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像方面，上述程序包括还用于执行以下步骤的指令：

确定所述待测区域的灰度直方图；

根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值；

根据所述二值化灰度值对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像。

在本申请的一实现方式中，在根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值方面，上述程序包括还用于执行以下步骤的指令：

确定所述灰度直方图中灰度值小于预设灰度值的灰度值分布；

确定所述灰度值小于预设灰度值的像素点数量最多的对应的灰度值，作为二值化灰度值。

在本申请的一实现方式中，在对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像方面，上述程序包括之后还用于执行以下步骤的指令：

对所述二值图像进行连通区域分析；

当任一像素点与相邻像素点形成的连通区域的面积小于预设面积时，对所述连通区域进行去除。

在本申请的一实现方式中，在确定所述二值图像中所述边缘区域方面，上述程序之后还具体用于执行以下步骤的指令：

根据所述边缘区域及预设长度，确定所述二值图像的检测区域。

在本申请的一实现方式中，在沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测方面，上述程序之后还具体用于执行以下步骤的指令：

确定所述边缘区域上所述待测像素点的检测方向；

获取所述检测长度；

以所述待测像素点为中心，以所述检测长度为半径确定所述待测像素点的检测范围；

根据所述检测范围对所述边缘区域进行检测。

在本申请的一实现方式中，在获取所述边缘区域上每一列或每一行的特征点方面，上述程序包括之后还用于执行以下步骤的指令：

确定所述边缘区域上每一列或每一行的跳变点；

当所述跳变点与所述边缘区域的距离大于或等于预设长度时，确定所述跳变点为所述特征点。

需要说明的是，本实施例的具体实现过程可参见上述方法实施例所述的具体实现过程，在此不再叙述。

请参阅图5，图5是本申请实施例提供的一种缺陷检测装置，所述缺陷检测装置包括：

获取单元410，用于获取待测件的检测图像；

确定单元420，用于确定所述检测图像的待测区域；

图像处理单元430，用于对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；

所述确定单元420，还用于确定所述二值图像中所述待测区域的边缘区域；

检测单元440，用以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；

所述确定单元420，还用于确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。

在本申请的一实现方式中，在对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像方面，所述确定单元420具体用于：

确定所述待测区域的灰度直方图；

根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值；

根据所述二值化灰度值对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像。在本申请的一实现方式中，在根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值方面，所述确定单元420具体用于：

确定所述灰度直方图中灰度值小于预设灰度值的灰度值分布；

确定所述灰度值小于预设灰度值的像素点数量最多的对应的灰度值，作为二值化灰度值。

在本申请的一实现方式中，在对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像方面，所述确定单元420具体用于：

对所述二值图像进行连通区域分析；

当任一像素点与相邻像素点形成的连通区域的面积小于预设面积时，对所述连通区域进行去除。

在本申请的一实现方式中，在沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测方面，所述确定单元420具体用于：

确定所述边缘区域上所述待测像素点的检测方向；

获取所述检测长度；

以所述待测像素点为中心，以所述检测长度为半径确定所述待测像素点的检测范围；

根据所述检测范围对所述边缘区域进行检测。

在本申请的一实现方式中，在获取所述边缘区域上每一列或每一行的特征点方面，所述确定单元420具体用于：

确定所述边缘区域上每一列或每一行的跳变点；

当所述跳变点与所述边缘区域的距离大于或等于预设长度时，确定所述跳变点为所述特征点。

需要说明的是，确定单元420、图像处理单元430、检测单元440可通过处理器来实现，获取单元410通过收发器来实现。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中，所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，所述计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中服务设备所描述的部分或全部步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，其中，所述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，所述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法中服务设备所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。

本申请实施例所描述的方法或者算法的步骤可以以硬件的方式来实现，也可以是由处理器执行软件指令的方式来实现。软件指令可以由相应的软件模块组成，软件模块可以被存放于随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、闪存、只读存储器(Read OnlyMemory，ROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable ROM，EPROM)、电可擦可编程只读存储器(Electrically EPROM，EEPROM)、寄存器、硬盘、移动硬盘、只读光盘(CD-ROM)或者本领域熟知的任何其它形式的存储介质中。一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于ASIC中。另外，该ASIC可以位于接入网设备、目标网络设备或核心网设备中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于接入网设备、目标网络设备或核心网设备中。

本领域技术人员应该可以意识到，在上述一个或多个示例中，本申请实施例所描述的功能可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本申请实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(DigitalSubscriber Line，DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，数字视频光盘(DigitalVideo Disc，DVD))、或者半导体介质(例如，固态硬盘(Solid State Disk，SSD))等。

以上所述的具体实施方式，对本申请实施例的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本申请实施例的具体实施方式而已，并不用于限定本申请实施例的保护范围，凡在本申请实施例的技术方案的基础之上，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包括在本申请实施例的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测方法包括：

获取待测件的检测图像；

确定所述检测图像的待测区域；

对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；

确定所述二值图像中所述待测区域的边缘区域；

以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；

确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。

2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像，包括：

确定所述待测区域的灰度直方图；

根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值；

根据所述二值化灰度值对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像。

3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述根据所述灰度直方图，确定二值化灰度值，包括：

确定所述灰度直方图中灰度值小于预设灰度值的灰度值分布；

确定所述灰度值小于预设灰度值的像素点数量最多的对应的灰度值，作为二值化灰度值。

4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像，之后还包括：

对所述二值图像进行连通区域分析；

当任一像素点与相邻像素点形成的连通区域的面积小于预设面积时，对所述连通区域进行去除。

5.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述确定所述二值图像中所述边缘区域，之后还包括：

根据所述边缘区域及预设长度，确定所述二值图像的检测区域。

6.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测，包括：

确定所述边缘区域上所述待测像素点的检测方向；

获取所述检测长度；

以所述待测像素点为中心，以所述检测长度为半径确定所述待测像素点的检测范围；

根据所述检测范围对所述边缘区域进行检测。

7.根据权利要求1所述的缺陷检测方法，其特征在于，所述获取所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，包括：

确定所述边缘区域上每一列或每一行的跳变点；

当所述跳变点与所述边缘区域的距离大于或等于预设长度时，确定所述跳变点为所述特征点。

8.一种缺陷检测装置，其特征在于，所述缺陷检测装置包括：

获取单元，用于获取待测件的检测图像；

确定单元，用于确定所述检测图像的待测区域；

图像处理单元，用于对所述待测区域进行二值化处理，获取二值图像；

所述确定单元，还用于确定所述二值图像中所述待测区域的边缘区域；

检测单元，用以所述边缘区域的像素点为中心，以预设检测长度为半径，沿第一方向或沿第二方向对所述边缘区域的待测像素点进行检测；

所述确定单元，还用于确定所述边缘区域上每一列或每一行的特征点，当所述特征点的数量大于或等于预设数量时，确定所述特征点为所述待测件的缺陷。

9.一种缺陷检测设备，其特征在于，包括处理器、存储器、收发器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-7任一项所述的方法中的步骤的指令。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，所述计算机程序使得计算机执行如权利要求1-7任一项所述的方法。

Images