晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络
晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络；针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题，采用了“ ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷，并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度，又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。第卷第期邡鑫,史峥:晶圆缺陌检测与分类的卷积神经网络ZENet classifierDarker ImIn.ril” HumpBitel检测算法示意图在训练检测器时,数据集是检测器原始尺寸的图像,且包含标记好的缺陷区域和类型。我们结构通过·系列数据扩张操作,得到组数据,随机选取相比于检测算法主作为训练集,作为测试集。要从以下三方面进行了针对性的改进算法中需要优化的参数有滑动窗口尺寸滑()针对重复计算卷积的缺点,采用先动步幅、概率阙值、面积阙值,由于无法求出统一计算特征图,再按)进行映射各参数与检测结果的明确关系式,所以采用遍历法优化参截取的办法。如图,先通过卷积网络(数。因为检测到的缺陷尽量正确和尽量检测到所有缺陷是)对输入图像计算得到其特征图,因为在输入图像矛盾的,故以精确率和召回率的调和平均值作为优上的都能映射到特征图上,所以从输入图像上按化目标,也可根据实际需要调整两者权重满足不同侧重。割取图像进行卷积运算可以替代为直接从特征图上按测试结果映射后的范围割取,从而避免多次重复计算卷积。由于用训练好的检测模型对测试集检的大小形状不·,而全连接层的神经元连接数是固定的,测,计算模式下每张图大概耗时如果检测到的缺所以对割取得到的子特征图,通过层次采样到统陷与标准答案的且类型相同,则判为正确,否尺寸以连接到全连接层。则判为错误。得到结果如表,计算得:laut Image精确率Feature Map召回率ROI其屮正确缺陷的平均表检测器测试结果数量正确错误network有缺陷(正类)图映射示意图从检测结果来看该算法基本实现∫对图像上晶圆()针对滑动窗口尺寸单·的缺点,增缺陷的检测和分类,但是值较低,缺陷检测位置不加了滑动窗口的尺寸类型,并且增加由一个全卷积网络准确,检测耗时较长,分析其原囚如下)组成的()检测出错的数据中,缺陷较大的类型易判断错,)来预判断是否有缺陷。本文采用面积缺陷较小的容易被漏掉,说明只使用一种尺寸的滑动框很分别为,长宽比分别为、共难适应尺寸变化范围较大的缺陷种尺寸的滑动窗口,依次计算其中有缺陷的概率,再从中)滑动框步幅减小则算法耗时平方倍增加,而步幅筛选出一定数量最有可能有缺陷的区域,进行非极大值抑过长造成缺陷概率分布图分辨率较差,从而检测到缺陷位制(),最后得到一定数置准确度较差量的候选区域。()相邻滑动框都有大量重叠,所以每个区域都被多()针对缺陷检测位置准确度差的缺点,次重复送入计算卷积,导致算法耗吋较长。在全连接层后连接一个边界回归层在与上述检测算法相似的图像目标检测领域,近来出用来修正缺陷位置,该回归层与分类层并列。现的很好的克服了以上缺点并取得了很好的针对本文的缺陷检测问题,直接套用标准效果,所以下面介绍如何通过改动实现品圆并不能解决问题。因为判断晶圆的缺陷类型通常需缺陷的检测与分类。要结合缺陷区域周围的图形信息,而在预判断是否有C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct计算机工程年月日缺陷吋还进行了边界回归。虽然更加准确的给出缺陷的位()将原尺寸为的图像调整为置,但送入检测网络的特征儿乎不包含缺陷周围图肜信息,使得滑动窗口尺寸能够适应缺陷大小的变化范围,也可以导致缺陷分类不准。故木文对标准徹了一些根据实际情况来具体调整。改动:得到缺陷检测算法如图,卷积网络(()将改为只判断滑动窗口内是否有缺陷,而,)将输入图僚转换成多种特征图;根据不进行边界回归,也就是只计算所有滑动窗口有缺陷的概特征图从滑动窗口中选出最有可能存在缺陷的率,选取可能性最大的个,做非极大值抑制,再选出层根据特征图中抽取出对应特征组成特可能性最大的个进行检测。征向量;检测网络()根据特征向()将卷积层的尺寸加大为,加大感受野量判断缺陷类型,并进行边界回归;最后通过和概率),从而在判断滑动框內是否有缺陷吋能参阈值对候选缺陷进行过滤即可得到最终缺陷。考更多的周围信息。Detection NetworkonFolutionnl actorSoftmaxRuI Puling liver,e Prop卟 edMS+PrubilitessionInput Image 1024*1024Fully 10 dyercrectCcrvchrionalLaver size 747图检测算法示意图模型训练和平均值作为优化目标,并且使用相同的训练集和图中的检测算法也是基于架构实现,因为卷测试集积网络提取的特征类型对相似普遍有效,故其卷积网络的测试结果参数是直接迁移第章分类器的卷积层参数。但是用训练好的检测模型对测试集检测,和的参数则需要通过方法进行训练,标准计算模式下每张图大概耗时,采用相同判定标准,提供了分开和联合两种训练方式。为了节约得到检测结果如表(其中负类总数与表中总数不同是因时间,本文采用联合训练方式,并结合缺陷检测问题的实为同一张图屮可能检测到多个缺陷),计算得际情况调整超参数精确率在训练时,对每张输入图像,要计算的滑动窗口召回率数量庞大(种尺寸的滑动窗口,滑动步幅)。所以从中随机抽取个作为训练集,其中正例其中正确缺陷的平均负例,且正例占比不超过。分类器采用表检测器测试结果损失函数数量正确错误在训练时,设置提供个,从中随有缺陷(正类)机选取个作为训练集,其屮正例无缺陷(负类)负例,且正例占比不超过。另外设置学从结果来看该算法各方面都优于检测算习率分类器采用损失函数,而边界回法和值更高说明检测检测缺陷类型正确归采用函数。且位置准确,而且速度也大大提高(检测一张图像耗时从为了与检测算法对比,在最后通过遍历法缩小到)。如图为检测缺陷示例,共中标注了缺陷优化和概率阈值时,同样以精确率和召回率的调位置、类型和对应概率C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct邡鑫,史峥:晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络I I图检测结果示例图结束语而对图像上的缺陷检测和缺陷分类这两个问题,本文提出的改动后的检测算法能够精准、快速地从图像中检测出缺陷并同吋进行分类。得益于卷积神经网络良好的特征学习能力,该检测算法能够根据标记好缺陷位置和类型的数据自动学习特征,从而尽量避免人工千预,使算法具有较强的适应能力。参考文献徐姗姗刘应安徐昇基于卷积神经网络的木材缺陷识别山东大学学报工学版刘云杨建滨王传旭基于卷积神经网络的苹果缺陷检测算法电子测量技术江帆刘辉王彬等基于模型的图像识别计算机工程C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct
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基于MATLAB复调制ZOOM-FFT算法的分析和实现
基于MATLAB复调制ZOOM-FFT算法的分析和实现2006年第4期舰船电子工程121滤波;使用函数来实现傅立叶变换次复数乘法。设数字滤波器的阶数为K,滤波器系数离线生成,则滤波需要DNK次复数乘法,则总4 Matlab仿真和验证的运算量为为验证上述算法及分析过程的正确性,在MatZFFTNloN+2N+DN·K(3)中产生一个正弦组合信号3随着细化倍数的增加,基带FFT和ZFFT的运算量x(t)=30cos(2m110t)+30cos(2x11145t)都会大幅度增加;zFF只有当细化频带较窄(此时+25cos(2x112.3t)+48cos(2m113.8t)无需数字滤波)或长序列的情况下,与基带FT相+50co(2x114.5t)比才具有运算量上的优势。分别利用基带FT和ZT对其进行谱分析ZFT算法存在自身的局限性,其存在的问题仿真条件:f=2048H,F点数N=1024,细化倍数D=50。基带FFT的频率分辨率4f=2H,历如下:(1)需要存放中间数据的内存空间巨大限制ZF的频率分辨率△f=0.04H。仿真结果如图了最大细化倍数2和图3所示。(2)采用具有线性相位的FIR数字滤波器实igure(n现抗混叠滤波,由于有限阶滤波器的吉布斯效应( Gibbs effect),滤波器截止频率处的频谱不可避免020040060080010001200会出现局部失真。(3)细化倍数越高,重釆样的选抽比越高,则细化带宽越窄。当需要细化的带宽较大时,必须进5行多次细化,这势必会增加计算量。Figure(4)频率成分调整较复杂。将FT和谱分析105110115130得到的频率成分调整到所选频带的频率成分式较Frequency(Hz复杂的过程,特别是为了避免低通抗混滤波器的边图3FF幅值频谱缘误差造成的频率混叠为了比较频率细化的效果,对图中谱线作了归化处理。图2中fgme(a)为原始信号,fgme(c)6小结为基带FYT处理后的幅值谱线,fgre(d)为移频后ZFT算法的关键在于利用傅立叶变换的移频基带FFT处理后的幅值谱线。由此图可以看出,基特性将感兴趣的高频段频率移至频谱原点,降低采带FFT的几个谱峰叠加为一个谱峰,各频率成分不可分辨。图3中fge(g)为重新采样后F处理样率重新釆样,从而获取较高的频率分辨率。它对后的幅值谱线,gure(h)为频率调整到实际频率处于获得某些特殊频段而不是整个带宽的信号细微的幅值谱线。此图中,因频率分辨率降低了D倍谱结构十分有用。该算法在实际工程技术中有较zF的幅值谱线中5条谱线清晰可见,说明ZF广泛的应用效果明显。参考文獻5ZF运算量和局限性讨论[1]胡广书.数字信号处理-理论、算法与实现[M]北京:清华大学出版社,1997当采用时域抽取FFT算法时,N点DT的复数[2] Vinay K ingle, John g proakis.数字信号处理及其乘法次数为l2N,复数加法次数为NN。为MATLAB实现[M].北京:电子工业出版社,1998[3]赵霞,熊小伏,郭珂.用细化频谱技术分析断路器简单起见,仅比较两种算法的复数乘法次数。操动机构振动信号[J.电力系统自动化,2003,(12):37设频率分辨率4f=fN,细化倍数D=△/404」f。要获得4/的分辨率,基带FFT的运算量为[4]丁康,谢明,张彼德等.基于复解析带通滤波器的FrTdN)lo复调制细化谱分析原理和方法[J.振动工程学报,2001,62(D14(1):30~35采用ZF算法,在复调制时只计算重采样的[5]宗孔德.多抽样率信号处理[M].北京:清华大学点,需N次复数乘法。同样,调制系数的计算也需N出版社,19基于 MATLAB复调制Z00M-FT算法的分析和实现旧WANFANG DATA文献链接作者:王力,张冰,徐伟, Wang li, Zhang bing, Xu Wei作者单位:王力,张冰, Wang Li, Zhang bing(江苏科技大学,镇江,212003),徐伟, Xu Wei(船舶系统工程部,北京,100036)刊名:舰船电子工程英文刊名SHIP ELECTRONIC ENGINEERING年,卷(期)2006,26(4)被引用次数:次参考文献(5条)1.宗孔德多抽样率信号处理19962.丁康;谢明;张彼德基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析原理和方法[期刊论文]振动工程学报2001(013.赵霞;熊小伏;郭珂用细化频谱技术分析断路器操动机构振动信号[期刊论文]电力系统自动化2003(12)4.陈怀琛数字信号处理教程- MATLAB释义与实现19985.胡广书数字信号处理一理论、算法与实现1997本文读者也读过(6条江波.唐普英基于复调制的ZooⅷFFT算法在局部频谱细化中的研究与实现[期刊论文]-大众科技2010(7)2.丁康.谢明.张彼德.赵玲.张晓飞. Ding Kang. Xie ming. Zhang bide. Zhao ling. ZHANG Xiaofei基于复解析带通滤波器的复调制细化谱分析原理和方法[期刊论文]-振动工程学报2001,14(1)3.罗利春. LUo Lic- hun zoom-FFT的改进、频谱反演与时-频局部化特性[期刊论文]-电子学报2006,34(1)4.戴振华.纪海林.徐运涛.DAⅠZhen-hua. JI Hai-1in.ⅫUYun-taoZ00MFFT算法在数字音频分析仪中的实现[期刊论文]-兵工自动化2007,26(10)5.黄镔.许婧.高峰.束洪春Z0OM-FFT在水电机组振动信号分析中的应用[期刊论文]-昆明理工大学学报(理工版)2002,27(5)6.王卫江改进的自适应Zoom-FFT算法研究[期刊论文]一电子技术应用2006,32(7)证文献(10条1.程兆刚.唐力伟.张淑琴.曹洪娜基于复调制Z0OM-FFT算法下阻尼比识别的研究[期刊论文]计算机与数字工程2012(1)2.刘树强.罗天.王宁.潘栋基于 Labview的异步电机转子断条检测[期刊论文]电子设计工程2011(3)3.王文森.邱宏安高精度超声流量检测系统设计[期刊论文]电声技术2011(2)4刘树强.罗天.谭兴文基于 Labview的笼型异步电动机转子断条故障在线检测系统[期刊论文]西南大学学报:自然科学版2011(9)5.王乐.苏小敏.杜林.李春化复白噪声中复正弦波频率估计方法硏究[期刊论文]火控雷达技术2011(36.周红霞.江佩勤.伍洲基于嵌入式系统的ZFFT移频轨道检测算法[期刊论文]通信技术2010(37.焦玮琦.陈特放基于局部频谱细化的轨道移频信号高精度检测[期刊论文]机车电传动2009(28.史瑞根.姚金杰基于 Labview的数字变频FFT设计[期刊论文]现代电子技术2009(7)9武中奇.杨世武丌FT算法在铁路移频信号分析中的应用及其DSP实现[期刊论文]铁道通信信号2008(7)10.时献江.张春喜.邵俊鹏异步电机断条故障诊断的细化包络方法[期刊论文]电机与控制学报2008(2)本文链接http://d.g.wanfangdata.com.cn/periodicaljcdzgc200604033.aspx
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