基于神经网络的IC芯片图形缺陷检测技术研究

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.

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

所属期刊栏目：50

分类号：TN407(微电子学、集成电路（IC）)

在线出版日期：2021-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：35-41