基于神经网络的IC芯片图形缺陷检测技术研究

• 作者: 魏鹏
• 来源期刊: 电子工业专用设备
• 关键词: 芯片测试 图形缺陷检测 卷积神经网络 图形缺陷样本 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 测试·测量技术与设备|Test&Measurement Technology and Equipment
• 页码范围: 35-41
• 页数: 7页
• 分类号: TN407
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-4507.2021.03.008

摘要

基于卷积神经网络的IC芯片图形缺陷检测方法,针对具有缺陷特征的图形图像样本集进行机器深度学习训练,可实现对IC芯片图形中如断线、起泡、腐蚀、划痕、裂纹、污染、崩边等图形缺陷的识别和区分.实验证明,这种方法可用于集成电路芯片的图形缺陷测试.