基于AttentionGAN和形态学重建的TFT阵列缺陷检测

摘要：

缺陷检测在TFT阵列工艺的良率提高中起着重要作用,传统的人工识别效率低,新兴的目标检测卷积神经网络在缺陷标注上需要耗费大量人力.为了实现TFT阵列缺陷自动检测的同时尽可能地减少人工成本,提出了一种基于生成对抗网络和形态学重建的TFT阵列缺陷检测方法,该方法中用于训练网络的数据集无需人工标注,解决了人工标注成本大的问题.该方法首先通过AttentionGAN网络得到TFT阵列的显著性图,接着选定显著性图中显著性最低的像素为种子点,得到缺陷标记图像与缺陷掩膜图像,进而进行二值形态学重建的区域生长,最后得到缺陷的检测.该方法对于TFT阵列缺陷的二分类能达到F1分数为0.94的结果,为TFT阵列的自动化缺陷检测提出了一种新思路.

关键词：TFT-LCD、缺陷检测、生成式对抗网络、形态学重建

所属期刊栏目：35

分类号：TP394.1;TH691.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划课题;广东省科技重大专项;福建省科技重大专项;广东省光信息材料与技术重点实验室开放基金

在线出版日期：2020-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1270-1277