CN114693626A - 芯片表面缺陷的检测方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于芯片检测技术领域，提供了一种芯片表面缺陷的检测方法、装置及计算机可读存储介质。该方法通过获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度；以及确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度；且根据第一清晰度和第二清晰度确定第三清晰度，从而从多个原始图像中确定第三清晰度较高的待处理图像，由于第三清晰度综合了第一清晰度和第二清晰度，因此第三清晰度高的待处理图像中边缘区域和原始图像均清晰。后续根据待处理图像确定的目标图像中边缘区域的裂痕也比较明显，因此对目标图像检测时容易检测到边缘区域的裂痕，防止漏检。

Description

芯片表面缺陷的检测方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本申请属于芯片检测技术领域，尤其涉及一种芯片表面缺陷的检测方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

随着电子技术的不断发展，半导体行业越来越受到人们的关注，芯片的制造及检测一度成为半导体领域的热门话题。通常，在芯片制造完成后，需要对芯片表面的缺陷进行检测，例如，检测芯片表面是否有裂痕等缺陷。

现有技术一般是采用显微镜对芯片表面的缺陷进行人工检测或自动检测。其中，自动检测通常是采用自动对焦的方式实现的，具体过程为：显微镜通过一次对焦后停留在距离芯片表面一定距离的位置上对芯片表面进行拍摄，得到芯片表面的图像，然后通过缺陷检测算法自动识别图像中芯片表面的裂痕。

上述芯片表面缺陷的自动检测方法中，显微镜拍摄到的图像是芯片表面最清晰时的图像。然而，申请人发现，在芯片表面最清晰时，芯片表面的某些裂痕并不清晰，从而导致这类不清晰的裂痕无法被检测出来，出现漏检的情况。

发明内容

本申请实施例提供了一种芯片表面缺陷的检测方法、装置及计算机可读存储介质，旨在解决现有的芯片表面缺陷检测方法会出现漏检情况的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种芯片表面缺陷的检测方法，包括：

获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度；

确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度；

根据第一清晰度和第二清晰度确定原始图像的第三清晰度；

基于第三清晰度，从多个原始图像中确定出N个待处理图像；任意一个待处理图像的清晰度均高于其他原始图像的清晰度，其他原始图像为多个原始图像中除待处理图像之外的原始图像，N为正整数；

根据N个待处理图像确定目标图像，并基于目标图像检测待检测芯片的表面缺陷。

本申请实施例通过获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度；以及确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度；且根据第一清晰度和第二清晰度确定第三清晰度，从而从多个原始图像中确定第三清晰度较高的待处理图像，由于第三清晰度综合了第一清晰度和第二清晰度，因此第三清晰度高的待处理图像中边缘区域和原始图像均清晰。后续根据待处理图像确定的目标图像中边缘区域的裂痕也比较明显，因此对目标图像检测时容易检测到边缘区域的裂痕，防止漏检。

结合第一方面，在本申请实施例的一种实现方式中，获取待检测芯片的多个原始图像，包括：

获取显微镜成像装置的镜头在距离待检测芯片的表面不同距离时拍摄到的多个原始图像。

在该实现方式中，由于原始图像是在镜头距离待检测芯片的距离变化过程中拍摄到的，因此原始图像能够反映不同距离的对焦效果，从而最大范围地拍摄到不同对焦情况的图像。

结合第一方面，在本申请实施例的一种实现方式中，获取显微镜成像装置的镜头在距离待检测芯片的表面不同距离时拍摄到的多个原始图像，包括：

获取镜头距离表面第一距离时拍摄到的第一原始图像；镜头距离表面第一距离时，镜头的焦平面在表面与镜头之间；

获取镜头距离表面第二距离时拍摄到的第二原始图像；镜头距离表面第二距离时，表面在镜头的焦平面与镜头之间；

获取镜头距离表面第三距离时拍摄到的第三原始图像；镜头距离表面第三距离时，镜头的焦平面与表面重合。

在该实现方式中，原始图像至少包含了镜头的焦平面在待检测芯片表面与镜头之间时拍摄的图像、待检测芯片表面在镜头的焦平面与镜头之间时拍摄的图像、待检测芯片表面与镜头的焦平面重合时拍摄的图像，因此实际上包含了待检测芯片表面与镜头的焦平面重合前后的图像。而裂痕最清晰的图像通常在待检测芯片表面与镜头的焦平面重合前后的图像中出现，因此该实施例能够保证拍摄到的原始图像中包括裂痕最清晰的图像，达到更好的检测效果。

结合第一方面，在本申请实施例的一种实现方式中，确定原始图像的第一清晰度，包括：

对原始图像的像素值进行快速傅里叶变换，得到原始图像的高频信息；

根据高频信息确定第一清晰度。

该实现方式可以通过高频信息反应原始图像的清晰情况，更加准确。

结合第一方面，在本申请实施例的一种实现方式中，确定边缘区域的第二清晰度，包括：

确定边缘区域的灰度值差分数据；

对灰度值差分数据进行高斯拟合处理得到方差；方差与第二清晰度负相关；

根据方差确定第二清晰度。

采用本该实现方式的算法计算第二清晰度，可以更加准确反应边缘区域的清晰情况，提高清晰判断的准确性。

结合第一方面，在本申请实施例的一种实现方式中，根据N个待处理图像确定目标图像，包括：

当N＝1时，将待处理图像确定为目标图像；

当N＞1时，根据待处理图像的像素值、待处理图像的边缘区域的位置参数以及待处理图像的权值，计算目标图像的像素值，根据目标图像的像素值生成目标图像。

该实现方式通过上述算法可以将多个图像合成为一个图像，以便增强清晰度的适应性，提高裂痕的对比度，提高裂痕检测的效果。

结合第一方面，在本申请实施例的一种实现方式中，基于目标图像检测待检测芯片的表面缺陷，包括：

通过预设的缺陷检测算法对目标图像进行处理，得到表面缺陷的检测结果。

第二方面，本申请实施例提供一种芯片表面缺陷的检测装置，包括：

获取模块，用于获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度；

处理模块，用于确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度；

处理模块，还用于根据第一清晰度和第二清晰度确定原始图像的第三清晰度；

处理模块，还用于基于第三清晰度，从多个原始图像中确定出N个待处理图像；任意一个待处理图像的清晰度均高于其他原始图像的清晰度，其他原始图像为多个原始图像中除待处理图像之外的原始图像，N为正整数；

处理模块，还用于根据N个待处理图像确定目标图像，并基于目标图像检测待检测芯片的表面缺陷。

结合第二方面，在本申请实施例的一种实现方式中，获取模块还用于：获取显微镜成像装置的镜头在距离待检测芯片的表面不同距离时拍摄到的多个原始图像。

结合第二方面，在本申请实施例的一种实现方式中，获取模块还用于：

获取镜头距离表面第一距离时拍摄到的第一原始图像；镜头距离表面第一距离时，镜头的焦平面在表面与镜头之间；

获取镜头距离表面第二距离时拍摄到的第二原始图像；镜头距离表面第二距离时，表面在镜头的焦平面与镜头之间；

获取镜头距离表面第三距离时拍摄到的第三原始图像；镜头距离表面第三距离时，镜头的焦平面与表面重合。

结合第二方面，在本申请实施例的一种实现方式中，处理模块还用于：

对原始图像的像素值进行快速傅里叶变换，得到原始图像的高频信息；

根据高频信息确定第一清晰度。

结合第二方面，在本申请实施例的一种实现方式中，处理模块还用于：

确定边缘区域的灰度值差分数据；

对灰度值差分数据进行高斯拟合处理得到方差；方差与第二清晰度负相关；

根据方差确定第二清晰度。

结合第二方面，在本申请实施例的一种实现方式中，处理模块还用于：

当N＝1时，将待处理图像确定为目标图像；

当N＞1时，根据待处理图像的像素值、待处理图像的边缘区域的位置参数以及待处理图像的权值，计算目标图像的像素值，根据目标图像的像素值生成目标图像。

结合第二方面，在本申请实施例的一种实现方式中，处理模块还用于：

通过预设的缺陷检测算法对目标图像进行处理，得到表面缺陷的检测结果。

第三方面，本申请实施例提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面的方法。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面的方法。

可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：

本申请实施例提供了一种芯片表面缺陷的检测方法、装置及计算机可读存储介质。该方法通过获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度；以及确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度；且根据第一清晰度和第二清晰度确定第三清晰度，从而从多个原始图像中确定第三清晰度较高的待处理图像，由于第三清晰度综合了第一清晰度和第二清晰度，因此第三清晰度高的待处理图像中边缘区域和原始图像均清晰。后续根据待处理图像确定的目标图像中边缘区域的裂痕也比较明显，因此对目标图像检测时容易检测到边缘区域的裂痕，防止漏检。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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为本申请实施例中芯片检测系统的示意性结构图；

图2为本申请实施例中芯片表面缺陷的检测方法的流程图；

图3是本申请实施例中镜头与待检测芯片不同距离的拍摄情况示意图；

图4是本申请实施例中镜头与待检测芯片不同距离的拍摄结果示意图；

图5是本申请实施例中确定的待处理图像的示意图；

图6是本申请实施例中合成的目标图像的示意图；

图7是本申请实施例用于描述高斯拟合的示意图；

图8为本申请实施例提供的一种芯片表面缺陷的检测装置的示意图；

图9为本申请实施例提供的芯片表面缺陷的检测设备的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

图1为本申请实施例中芯片检测系统的示意性结构图。如图1所示，芯片检测系统可以包括显微镜成像装置和检测台1。显微镜成像装置包括镜头3、光路4、及焦平面5。检测台1上放置有待检测芯片2，显微镜成像装置可以控制镜头3对准待检测芯片2并拍摄。为方便理解，本申请实施例将画出镜头3的光路4以及焦平面5。其中，焦平面5也可以称为物方焦面(The focal plane)或前焦面。显微镜成像装置控制镜头3运动并拍摄多个图像，然后将这些图像处理后得到目标图像，最后检测目标图像确定芯片表面的裂痕。

图2为本申请实施例中芯片表面缺陷的检测方法的流程图。该流程可以由显微镜成像装置的控制设备(未图示)执行，该控制设备可以设置在显微镜成像装置内部，也可以设置在显微镜成像装置外部并与显微镜成像装置连接，本申请实施例对此不做特别限定。如图2所示，芯片表面缺陷的检测方法包括：

201、获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度。

在本申请实施例中，控制设备可以通过显微镜成像装置的镜头3上下运动并拍摄得到多个原始图像。针对每一个原始图像，可以通过第一清晰度评价函数/清晰度评价算法来确定原始图像的第一清晰度。第一清晰度评价函数/清晰度评价算法可以采用常见的算法，也可以采用本申请实施例提供的算法，其中，本申请实施例提供的算法如下：

对原始图像的像素值进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation，FFT)，得到原始图像的高频信息；根据高频信息确定第一清晰度。可以理解的是，第一清晰度可以描述该原始图像整体的清晰情况，一般地，第一清晰度的参数值越高，原始图像越清晰。该算法可以通过高频信息反应原始图像的清晰情况，更加准确。

可以理解的是，本申请实施例中镜头3的上下运动可以是指镜头3在竖直方向(镜头的主光轴方向)有移动。因此，镜头3的上下运动可以仅是在竖直方向上的上下运动，也可以是叠加了竖直方向与水平方向的上下运动(即斜方向运动)。

在一些实施例中，步骤201具体为：获取显微镜成像装置的镜头在距离待检测芯片的表面不同距离时拍摄到的多个原始图像。如图3所示，镜头3可以上下运动(一般为从上往下运动)，使得镜头3距离待检测芯片的距离变化，在距离变化过程中可以拍摄得到的多个原始图像，即图4所示的原始图像a、原始图像b、原始图像c、原始图像d、原始图像e。其中，从原始图像a到原始图像e是镜头在距离待检测芯片表面的距离逐渐减小的过程中拍摄到的。

在该实施例中，由于原始图像是在镜头3距离待检测芯片2的距离变化过程中拍摄到的，因此原始图像能够反映不同距离的对焦效果，从而最大范围地拍摄到不同对焦情况的图像。

进一步地，在一些实施例中，步骤201包括以下步骤：

2011、获取镜头距离表面第一距离时拍摄到的第一原始图像；镜头距离表面第一距离时，镜头的焦平面在表面与镜头之间；

例如，如图3和图4所示，原始图像a和原始图像b对应的拍摄情况中，镜头3的焦平面5在待检测芯片2表面与镜头3之间。

2012、获取镜头距离表面第二距离时拍摄到的第二原始图像；镜头距离表面第二距离时，表面在镜头的焦平面与镜头之间；

例如，如图3和图4所示，原始图像d和原始图像e对应的拍摄情况中，待检测芯片2表面在镜头3的焦平面5与镜头3之间，即镜头3的焦平面5向下穿过了待检测芯片2表面。

2013、获取镜头距离表面第三距离时拍摄到的第三原始图像；镜头距离表面第三距离时，镜头的焦平面与表面重合。

例如，如图3和图4所示，原始图像c对应的拍摄情况中，待检测芯片2表面与镜头3的焦平面5重合。

在该实施例中，原始图像至少包含了镜头3的焦平面5在待检测芯片2表面与镜头3之间时拍摄的图像、待检测芯片2表面在镜头3的焦平面5与镜头3之间时拍摄的图像、待检测芯片2表面与镜头3的焦平面5重合时拍摄的图像，因此实际上包含了待检测芯片2表面与镜头3的焦平面5重合前后的图像。而裂痕最清晰的图像通常在待检测芯片2表面与镜头3的焦平面5重合前后的图像中出现，因此该实施例能够保证拍摄到的原始图像中包括裂痕最清晰的图像，达到更好的检测效果。

202、确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度。

在本申请实施例中，控制设备可以通过边缘检测算法来确定原始图像的边缘区域。边缘检测算法可以包括但不限于canny边缘检测算法、Sobel边缘检测算法、Prewitt边缘检测算法等，本申请实施例对此不作限定。

在本申请实施例中，控制设备可以通过第二清晰度评价函数/清晰度评价算法来确定边缘区域的清晰度。该第二清晰度评价函数/清晰度评价算法可以采用常见的算法，也可以采用本申请实施例提供的算法，其中，本申请实施例提供的算法如下：

边缘是图像中灰度值不连续的位置。为了分析边缘信息，现有技术提出了许多边缘模型，例如阶梯模型、直线模型和T形模型。本申请实施例采用高斯边缘模型的算法。该算法首先确定边缘区域的灰度值差分数据；然后对灰度值差分数据进行高斯拟合处理得到方差，其中，方差与第二清晰度负相关；最后根据方差确定第二清晰度。具体地，如图7所示，边缘区域的图像灰度情况如顶部图片所示，剖面示意为中间图片所示，对该剖面示意的差分数据求一阶导数后得到底部图片所示。最后，根据该一阶导数，对差分数据进行高斯拟合可以得到对应的均值和方差。根据该方差可以确定第二清晰度，且方差与第二清晰度负相关，方差最小时即为最清晰。

采用本申请实施例提供的算法计算第二清晰度，可以更加准确反应边缘区域的清晰情况，提高清晰判断的准确性。

203、根据第一清晰度和第二清晰度确定原始图像的第三清晰度。

在本申请实施例中，可以采用加权求平均值的方式根据第一清晰度和第二清晰度确定原始图像的第三清晰度。具体地，第三清晰度＝第一清晰度×权值1+第二清晰度×权值2。可以理解的是，权值1和权值2是预先设定好的定值。采用本申请的方法确定第三清晰度可以更加真实地反应边缘区域和原始图像的综合清晰度，其中裂痕一般被认定为边缘区域，因此本申请实施例实际上考虑了裂痕的清晰度，因此能够检测到裂痕清晰的图像，防止裂痕漏检。

204、基于第三清晰度，从多个原始图像中确定出N个待处理图像。

在本申请实施例中，控制设备可以根据第三清晰度的大小对原始图像进行排序，然后选择第三清晰度最高的前N个原始图像为待处理图像，N为正整数。上述方式可以使得任意一个待处理图像的清晰度均高于其他原始图像的清晰度，其他原始图像为多个原始图像中除待处理图像之外的原始图像。本申请实施例不排除还有其他方式达到以上效果，这些方式均属于本申请实施例保护的范围。

示例性的，如图4和图5所示，在原始图像a、原始图像b、原始图像c、原始图像d、原始图像e中，第三清晰度最高的前三个原始图像为原始图像a、原始图像b、原始图像c，则控制设备可以根据第三清晰度确定原始图像a、原始图像b、原始图像c为待处理图像。

205、根据N个待处理图像确定目标图像，并基于目标图像检测待检测芯片的表面缺陷。

在本申请实施例中，根据N的取值，控制设备可以采用不同的处理方式。具体地，当N＝1时，将待处理图像确定为目标图像。示例性的，若仅确定原始图像b为待处理图像，则原始图像b即为目标图像，可以基于原始图像b检测待检测芯片b的表面缺陷。

当N＞1时，控制设备可以根据待处理图像的像素值、待处理图像的边缘区域的位置参数以及待处理图像的权值，计算目标图像的像素值，根据目标图像的像素值生成目标图像。具体地，可以通过以下公式计算：

其中，D为目标图像的像素值，A_i为第i个待处理图像的像素值、B_i为第i个待处理图像的边缘区域的位置参数，C_i为预先设定的第i个待处理图像的权值。其中，C_i为预先设定的定值，B_i可以通过边缘检测算法确定，本申请实施例对采用何种边缘检测算法不作限定。

通过上述公式算法可以计算得到目标图像的像素值，进而根据目标图像的像素值生成该目标图像。示例性的，如图5和图6所示，原始图像a、原始图像b、原始图像c合称为图像x，可见图像x中的裂痕更加清晰。

本申请实施例通过上述公式算法可以将多个图像合成为一个图像，以便增强清晰度的适应性，提高裂痕的对比度，提高裂痕检测的效果。

本申请实施例中，基于目标图像检测待检测芯片的表面缺陷，包括：通过预设的缺陷检测算法对目标图像进行处理，得到表面缺陷的检测结果。具体的缺陷检测算法可以采用现有技术中常见的算法，本申请实施例对此不作限定。

本申请实施例通过获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度；以及确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度；且根据第一清晰度和第二清晰度确定第三清晰度，从而从多个原始图像中确定第三清晰度较高的待处理图像，由于第三清晰度综合了第一清晰度和第二清晰度，因此第三清晰度高的待处理图像中边缘区域和原始图像均清晰。后续根据待处理图像确定的目标图像中边缘区域的裂痕也比较明显，因此对目标图像检测时容易检测到边缘区域的裂痕，防止漏检。

图8为本申请实施例提供的一种芯片表面缺陷的检测装置的示意图。该芯片表面缺陷的检测装置800包括：

获取模块801，用于执行或实现如前述图2对应的各个实施例中的步骤201；

处理模块802，用于执行或实现如前述图2对应的各个实施例中的步骤202、步骤203、步骤204、步骤205。

具体地，获取模块801，用于获取待检测芯片的多个原始图像，并确定原始图像的第一清晰度；

处理模块802，用于确定原始图像的边缘区域，并确定边缘区域的第二清晰度；

处理模块802，还用于根据第一清晰度和第二清晰度确定原始图像的第三清晰度；

处理模块802，还用于基于第三清晰度，从多个原始图像中确定出N个待处理图像；任意一个待处理图像的清晰度均高于其他原始图像的清晰度，其他原始图像为多个原始图像中除待处理图像之外的原始图像，N为正整数；

处理模块802，还用于根据N个待处理图像确定目标图像，并基于目标图像检测待检测芯片的表面缺陷。

在一些实施例中，获取模块801还用于：获取显微镜成像装置的镜头在距离待检测芯片的表面不同距离时拍摄到的多个原始图像。

在一些实施例中，获取模块801还用于：

获取镜头距离表面第一距离时拍摄到的第一原始图像；镜头距离表面第一距离时，镜头的焦平面在表面与镜头之间；

获取镜头距离表面第二距离时拍摄到的第二原始图像；镜头距离表面第二距离时，表面在镜头的焦平面与镜头之间；

获取镜头距离表面第三距离时拍摄到的第三原始图像；镜头距离表面第三距离时，镜头的焦平面与表面重合。

结合第二方面，在本申请实施例的一种实现方式中，处理模块802还用于：

对原始图像的像素值进行快速傅里叶变换，得到原始图像的高频信息；

根据高频信息确定第一清晰度。

在一些实施例中，处理模块802还用于：

确定边缘区域的灰度值差分数据；

对灰度值差分数据进行高斯拟合处理得到方差；方差与第二清晰度负相关；

根据方差确定第二清晰度。

在一些实施例中，处理模块802还用于：

当N＝1时，将待处理图像确定为目标图像；

当N＞1时，根据待处理图像的像素值、待处理图像的边缘区域的位置参数以及待处理图像的权值，计算目标图像的像素值，根据目标图像的像素值生成目标图像。

在一些实施例中，处理模块802还用于：

通过预设的缺陷检测算法对目标图像进行处理，得到表面缺陷的检测结果。

图9为本申请实施例提供的芯片表面缺陷的检测装置的示意图。该装置900包括存储器902、处理器901以及存储在存储器902中并可在处理器901上运行的计算机程序903，处理器901执行计算机程序903时实现如图2对应的各个实施例的方法。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种芯片表面缺陷的检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测芯片的多个原始图像，并确定所述原始图像的第一清晰度；

确定所述原始图像的边缘区域，并确定所述边缘区域的第二清晰度；

根据所述第一清晰度和所述第二清晰度确定所述原始图像的第三清晰度；

基于所述第三清晰度，从多个所述原始图像中确定出N个待处理图像；任意一个所述待处理图像的清晰度均高于其他原始图像的清晰度，所述其他原始图像为所述多个原始图像中除所述待处理图像之外的原始图像，N为正整数；

根据所述N个待处理图像确定目标图像，并基于所述目标图像检测所述待检测芯片的表面缺陷。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待检测芯片的多个原始图像，包括：

获取显微镜成像装置的镜头在距离所述待检测芯片的表面不同距离时拍摄到的多个原始图像。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取显微镜成像装置的镜头在距离所述待检测芯片的表面不同距离时拍摄到的多个原始图像，包括：

获取所述镜头距离所述表面第一距离时拍摄到的第一原始图像；所述镜头距离所述表面第一距离时，所述镜头的焦平面在所述表面与所述镜头之间；

获取所述镜头距离所述表面第二距离时拍摄到的第二原始图像；所述镜头距离所述表面第二距离时，所述表面在所述镜头的焦平面与所述镜头之间；

获取所述镜头距离所述表面第三距离时拍摄到的第三原始图像；所述镜头距离所述表面第三距离时，镜头的焦平面与所述表面重合。

4.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述原始图像的第一清晰度，包括：

对所述原始图像的像素值进行快速傅里叶变换，得到所述原始图像的高频信息；

根据所述高频信息确定所述第一清晰度。

5.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述确定所述边缘区域的第二清晰度，包括：

确定所述边缘区域的灰度值差分数据；

对所述灰度值差分数据进行高斯拟合处理得到方差；所述方差与所述第二清晰度负相关；

根据所述方差确定所述第二清晰度。

6.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述N个待处理图像确定目标图像，包括：

当N＝1时，将所述待处理图像确定为目标图像；

当N＞1时，根据所述待处理图像的像素值、所述待处理图像的边缘区域的位置参数以及所述待处理图像的权值，计算所述目标图像的像素值，根据所述目标图像的像素值生成所述目标图像。

7.如权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述目标图像检测所述待检测芯片的表面缺陷，包括：

通过预设的缺陷检测算法对所述目标图像进行处理，得到所述表面缺陷的检测结果。

8.一种芯片表面缺陷的检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测芯片的多个原始图像，并确定所述原始图像的第一清晰度；

处理模块，用于确定所述原始图像的边缘区域，并确定所述边缘区域的第二清晰度；

所述处理模块，还用于根据所述第一清晰度和所述第二清晰度确定所述原始图像的第三清晰度；

所述处理模块，还用于基于所述第三清晰度，从多个所述原始图像中确定出N个待处理图像；任意一个所述待处理图像的清晰度均高于其他原始图像的清晰度，所述其他原始图像为所述多个原始图像中除所述待处理图像之外的原始图像，N为正整数；

所述处理模块，还用于根据所述N个待处理图像确定目标图像，并基于所述目标图像检测所述待检测芯片的表面缺陷。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。

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