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基于深度学习的硅晶片瑕疵检测算法研究
【摘 要】
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硅晶片是晶体管、太阳能电池和集成电路等产品的主要原料,对硅晶片进行快速准确的瑕疵检测具有重要的意义。基于机器视觉的瑕疵检测方法比传统的人工检测等方法检测精度高,成本低,因此逐步得到广泛的应用。特别是深度学习的发展,让目标(瑕疵)检测算法的精度和速度有了进一一步的提高。但是在硅晶片瑕疵检测过程中存在着瑕疵样本数据集较小、瑕疵样本数据不平衡、孔洞类微小瑕疵容易漏检等问题。本文针对上述问题进行了深入研究
【出 处】
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北方工业大学
【发表日期】
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2019年07期
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