[发明专利]一种基于特征金字塔卷积神经网络的半导体缺陷识别方法有效
| 申请号： | 202010362947.2 | 申请日： | 2020-04-30 |
| 公开（公告）号： | CN111652846B | 公开（公告）日： | 2022-08-16 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 成都数之联科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都行之专利代理事务所(普通合伙) 51220 | 代理人： | 高俊 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于特征金字塔卷积神经网络的半导体缺陷识别方法，属于图像分类技术领域，其主要针对对于半导体检测行业当中，缺陷在图片中的占比较小，致使现有算法处理图片时，缺陷容易被大尺寸正常特征或背景掩盖的问题，调整各尺寸的权重，加大小尺寸特征的权重占比，以更适应主要为微小缺陷的半导体检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 金字塔 卷积 神经网络 半导体 缺陷 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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