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[实用新型]芯片下表面缺陷检测机构-CN202320984724.9有效
发明人：林宜龙;刘飞;唐召来;欧政义;王书雨 -专利权人：深圳格芯集成电路装备有限公司
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本实用新型提供了一种芯片下表面缺陷检测机构，包括安装座、正向相机、侧向相机组件以及光源组件；安装座形成有空腔以及位于空腔相对两端的上端板和下端板、上端板形成有与空腔连通的第一开口，下端板形成有与空腔连通的第二开口，且第二开口与第一开口相对设置；正向相机设置在下端板，且正向相机位于第二开口的正下方，正向相机通过第二开口、空腔以及第一开口对芯片进行拍摄；侧向相机组件包括侧向相机和反射镜，侧向相机设置在下端板，且侧向相机与第二开口的中心轴线呈夹角设置；反射镜设置在空腔的腔壁上，反射镜通过第一开口接收来自芯片的入射光线，并通过第二开口将反射光线反射到侧向相机上。
芯片表面缺陷检测机构

[发明专利]基于深度学习的缺陷检测方法、装置、设备和存储介质-CN202210411992.1有效
发明人：刘飞;林宜龙;胡忠;欧政义;王能翔 -专利权人：深圳格芯集成电路装备有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及检测技术领域，特别涉及一种基于深度学习的缺陷检测方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括：获取芯片的待测图像；识别深度学习模型的学习阶段；若所述深度学习模型是处于第一学习阶段，则通过第一算法检测所述待测图像的缺陷类型及缺陷位置，得到第一检测结果；通过深度学习模型检测所述待测图像的缺陷类型及缺陷位置，得到第二检测结果；对所述第一检测结果和所述第二检测结果智能加权，得到最终的检测结果。通过分别通过第一算法检测和深度学习模型检测待测图像，得到第一检测结果和第二检测结果，之后对第一检测结果和第二检测结果智能加权，得出最终的检测结果,解决传统算法检测会存在较大概率的误检和漏检的问题。
基于深度学习缺陷检测方法装置设备存储介质

[发明专利]基于深度学习模型的缺陷检测系统-CN202210412102.9在审
发明人：刘飞;林宜龙;胡忠;欧政义;王能翔 -专利权人：深圳格芯集成电路装备有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G01N21/88 文献下载
摘要：本申请涉及检测技术领域，特别涉及一种基于深度学习模型的缺陷检测系统。所述在线检测设备根据条件不同从两种检测模式中选择一种检测模式或者两种检测模式进行检测，当所述在线检测设备选择深度学习模型检测模式时，所述在线检测设备从所述数据库中获取深度学习模型，并将获取到深度学习模型用于线上检测，以及将检测出的全部不良品数据和预设比例的良品数据传入深度学习数据集；当所述在线检测设备选择传统算法检测模式时，所述在线检测设备将检测结果传入复检数据中。解决现有检测设备在使用深度学习算法进行检测时，检测设备自身需要配置很高的计算机进行模型训练、数据集存储的问题。
基于深度学习模型缺陷检测系统

[发明专利]一种基于PSO-SVR的高硬度铝合金及其制备方法-CN201611022284.X有效
发明人：蔡从中;丁奇峰;李艳华;欧政义;罗溢 -专利权人：重庆大学
申请日： 2016-11-16 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： C22C21/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于PSO‑SVR的高硬度铝合金及其制备方法，按质量比组分由Si0.4‑0.5％、Fe0.4‑0.5％、Cu4‑5％、Mn0.8‑0.9％、Mg1.5‑2％、Ti0.1‑0.2％、Zn0.2‑0.3％、Cr0.1‑0.2％(其余为Al)组成。本发明通过所建的SVR计算模型寻优得到铝合金中各元素组分的最优值，可使得铝合金的维氏硬度达到最大值154GPa以上，比目前已知的最大值大；利用所建SVR模型可以获取铝合金各组分含量对其硬度的交互影响规律，以及铝合金硬度对于各组分含量的相对敏感度。本发明可以合成更高硬度的铝合金，节省大量的人力、物力、财力和时间，提升研发效果和缩短研发周期。
铝合金高硬度铝合金研发制备铝合金硬度计算模型交互影响维氏硬度高硬度敏感度质量比寻优合成