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基于卷积神经网络的晶圆缺陷检测与分类算法
被引量:
6
1
作者
邡鑫
史峥
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期218-223,共6页
针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类问题,利用ZFNet卷积神经网络对晶圆缺陷进行分类,并在此基础上,设计基于块的卷积神经网络缺陷检测算法。为提高准确率和加快速度,通过改进Faster RCNN分类器,提出另一种检测算法。实验...
针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类问题,利用ZFNet卷积神经网络对晶圆缺陷进行分类,并在此基础上,设计基于块的卷积神经网络缺陷检测算法。为提高准确率和加快速度,通过改进Faster RCNN分类器,提出另一种检测算法。实验结果表明,2种检测算法都能通过学习已标记位置和类型的缺陷数据,从扫描电镜图像中准确检测并分类多种类型缺陷。
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关键词
晶圆检验
缺陷检测
缺陷
分类
卷积神经网络
patch-based
CNN
分类器
FASTER
rcnn分类器
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的晶圆缺陷检测与分类算法
被引量:
6
1
作者
邡鑫
史峥
机构
浙江大学超大规模集成电路设计研究所
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第8期218-223,共6页
基金
国家自然科学基金(61474098
61674129)
文摘
针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类问题,利用ZFNet卷积神经网络对晶圆缺陷进行分类,并在此基础上,设计基于块的卷积神经网络缺陷检测算法。为提高准确率和加快速度,通过改进Faster RCNN分类器,提出另一种检测算法。实验结果表明,2种检测算法都能通过学习已标记位置和类型的缺陷数据,从扫描电镜图像中准确检测并分类多种类型缺陷。
关键词
晶圆检验
缺陷检测
缺陷
分类
卷积神经网络
patch-based
CNN
分类器
FASTER
rcnn分类器
Keywords
wafer inspection
defect detection
defect classification
Convolutional Neural Network (CNN)
patch -basedCNN classifier
Faster
rcnn
classifier
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的晶圆缺陷检测与分类算法
邡鑫
史峥
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
6
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