Defect detection in semiconductor wafers is an important step in the semiconductor manufacturing process. Since manual defect detection takes much time and is less accurate, various image processing techniques for defect detection have been developed. In this thesis, we implement two defect detection methods. The first method is based on wavelet transform. It calculates the wavelet transform modulus sum (WTMS) for suspicious pixels for detection. The second method is based on self-similarity. The method generates a residual image from a source image by self-similarity based background subtraction, and defects are determined through a statistical method. We apply these methods to several test images and discuss their pros and cons.
반도체 웨이퍼의 결함을 찾아내는 것은 반도체 제조 공정에서 중요한 역할을 한다. 수동으로 결함을 탐지하는 것은 시간이 많이 걸리고 정확도가 떨어지기 때문에 결함 탐지를 위한 다양한 영상 처리 기법들이 개발되었다. 본 논문에서는 두 가지 결함 탐지 방법을 구현했다. 첫 번째 방법은 웨이블릿 변환을 기반으로 하며 의심스러운 픽셀에 대한 웨이블릿 변환 모듈러스 합을 계산하여 탐지에 사용한다. 두 번째 방법은 이미지 자기 유사성을 사용하여 배경을 재구성하고 통계적인 방법을 통해 결함을 탐지한다. 우리는 이 방법들을 몇 개의 테스트 이미지에 적용해보고 각각의 장단점을 논의한다.
