[发明专利]一种基于深度学习的芯片表面缺陷分类装置和方法在审
| 申请号： | 201911126974.3 | 申请日： | 2019-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN110929773A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 傅豪;王鹏飞;李琛;段杰斌;周涛;王修翠;余学儒 | 申请（专利权）人： | 上海集成电路研发中心有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海天辰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 31275 | 代理人： | 吴世华;马盼 |
| 地址： | 201210 上*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的芯片表面缺陷分类方法，包括如下步骤：S01：将拍摄图像输入至图像预处理单元，所述图像预处理单元对拍摄图像进行预处理，形成处理图像，将拍摄图像和处理图像合并为图像集，所述图像集包括训练图像集；S02：将训练图像集输入至训练单元中进行模型训练，得到识别模型；S03：将待识别图像输入至所述识别模型中，通过识别模型的识别，得出对应的缺陷类型。本发明提供的一种基于深度学习的芯片表面缺陷分类装置和方法，本发明使用包括放缩、旋转、错切在内的图像处理方法对原始拍摄图像进行预处理，从而形成大量的训练图像和测试图像，提高了识别模型的训练准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 芯片 表面 缺陷 分类 装置 方法 | ||
【主权项】：
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