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摘要
本发明涉及一种基于无监督学习的光刻工艺窗口的确定方法,包括：训练阶段：S1：获取大量无标签的光刻图像矩阵进行无监督学习；S2：通过无监督对比学习神经网络自动提取图像特征并进行相似度评估,从而获得相似度评价指标。应用阶段：S3：输入待分析的光刻图像矩阵,计算相似度矩阵；S4：根据相似度矩阵构建图结构,其中每张图像作为图节点,相似度用于构建图之间的边；S5：采用图聚类算法对光刻图像矩阵进行分类判定,聚类得分最高的簇群被确定为光刻工艺窗口。本发明克服了依赖人工标签和主观评估的缺陷,实现了光刻工艺窗口的自动判断。借助大样本的无监督学习,该方法在特征提取方面具有优越性能,为光刻工艺质量评估带来更高的准确性和鲁棒性。
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