一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析方法

本发明涉及晶圆缺陷分析与大数据处理的技术领域，公开了一种基于DBSCAN聚类的晶圆缺陷集群分析方法，通过对缺陷数据进行标准化预处理，通过网格化和邻域搜索，有效地缩小了聚类范围，极大地提高了处理效率；随后，利用自适应DBSCAN聚类和跨邻域合并，克服了传统聚类方法对聚类数量预设的依赖和对不规则形状集群的识别局限；引入Geyer饱和点过程对缺陷集群进行显著性量化，科学地评判了集群的相互作用强度，从而为识别真正由工艺问题导致的缺陷集群，提供了可靠的量化指标。