【摘 要】
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针对半导体器件在封装工艺中出现表面缺陷,及缺陷形态多样性和不可预测性而带来的模型适应性低等问题,提出了双向二维主成分分析和改进的卷积神经网络相结合的缺陷识别方法。首先为克服样本不均匀带来的识别精度低问题,对训练图像进行反射变换等操作构造虚拟样本,然后使用双向二维主成分分析法(Bilateral two-dimensional principal component analysis,Bi-2DPC
【基金项目】
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国家自然科学基金(61672265)资助项目
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针对半导体器件在封装工艺中出现表面缺陷,及缺陷形态多样性和不可预测性而带来的模型适应性低等问题,提出了双向二维主成分分析和改进的卷积神经网络相结合的缺陷识别方法。首先为克服样本不均匀带来的识别精度低问题,对训练图像进行反射变换等操作构造虚拟样本,然后使用双向二维主成分分析法(Bilateral two-dimensional principal component analysis,Bi-2DPCA)对图像进行降维压缩,提取图像主要特征,再由改进的AlexNet网络进行缺陷识别分类,并提出正态随机采
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