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摘要:
通过提取芯片图像中暗点、边缘、块数、面积和亮点等5种与芯片位置无关而且相互独立、易于提取的图像特征,建立正态分布模型,利用新识别出的损坏或缺陷芯片自动修正模型参数,提高模型的准确度.基于最小风险贝叶斯模式识别构造出各种损坏和缺陷芯片的分类器,对污损、烧蚀、碎裂和电极缺失芯片的正确识别率可以达到90%以上.
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文献信息
篇名 微小零件视觉检测系统
来源期刊 扬州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 微小零件 损坏芯片 缺陷芯片 模式识别
年,卷(期) 2011,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 61-65
页数 分类号 TN307|TP391.4
字数 3882字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄传辉 60 209 8.0 11.0
2 丁明 10 10 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
微小零件
损坏芯片
缺陷芯片
模式识别
研究起点
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研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
扬州大学学报(自然科学版)
季刊
1007-824X
32-1472/N
大16开
江苏省扬州市大学南路88号
28-48
1974
chi
出版文献量(篇)
1577
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2
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