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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现代水电厂计算机监控技术与试验.pdf
现代水电厂计算机监控技术与试验.pdf电为斌验转花丛书丛书主編文伯姜龙华现代水电厂饼算机监控赦术与试验方辉歌主编换冲主申中力归版www.Ccepp+omm.ch内了单雄多年来赛电力试验的最验,促进道电力试水平的提,中■电力企歌食会电力式验研究分金初中国咖力出组机罩了《找术凸#》,本书电力公司电紫[9】430号文《芋鬼力工业效木些督工作意的要求1用性、先性、扰性代京唱广计算了控技术与试》是本丛书之一,是一本全河反唤我水电厂自动羊害排暂查于综耄来夜棵了技柔节技意蓝技术的全过在理论面。对:分布暴能(包找对分款功分矿等单控、开欺、国向对康、斯平白暴我等邮进行了讨论在工曇实方,购常肌水坐,还对御量水控水电厂监控技术行了嫌讨。并对教件可性与件测式及堂谁认安在等业鹭书龄简5坏环是酚鉴哥始防录了《水电厂无人值赛的着干蠣定、《水幽厂计赛祖监控电厂开设膏状工的等?小最堂事射中苹水咆厂切档内赛,以方动化、站自调化进■业术是具生套考健肾,也可你为者美于业邮训矿团书在版麴目〔CP)据现代水电厂计算机监控技术与试验/方辉钦主编.北京:中国电力出版社,2004电力试验技木丛书/文伯瑜,姜龙华丛书主编}IS75083-19427I.现Ⅱ.方,Ⅲ.水力发电站-计算机控制ITv736中國版本图书馆CP效据核字(2003)第12217号中国电力出版社出版、发行北京兰里河路6号1004hp://www,cpp,com,en)航远印刷厂印刷各地新华书店经售204年3月第一版2004年3月北京第一次印刷毫米ⅹ10y毫米16开本2T即张609千字印数01-300册定价到00元煆杈专有印必究本书如有印装质量问题,我杜发行部负责退换1998年作者于三峡大坝基坑工程工地作者简介方辉钦,教授级膏级工程师,1962年毕业于华中工学院(现华中科技大学),1965年同校研究生毕业。曾在中国水利水电科学研究院、水电部第十二工程局设计院、国电自动化研究院工作,先后担任能源部南京自动化研究所学术委员会委员,自动控制研究所副总工程师,江苏省微电脑应用协会工业控制专委会主任,《水电厂自动化》网刊主编,国家电力公司发输电运营部发电设备改造咨询专家组专家、水电厂“无人值班”(少人值守验收专家组专家等职,现为中国水力发电工程学会理事,江苏省微电脑应用协会理事,中国电机工程学会高级会员,1981年被评为南京市先进工作者,1993年开始享受中华人民共和国国务院颁发的政府特殊津贴主持或作为课题负责人完成了有关葛洲坝、三峡等多个国控和部控重大科研项目,全国试点工程和中外合作项目,已合作编写了《现代水电厂自动化》、《中国水力发电工程机电卷》、《水电厂近代技术》三本书,在国家核心期刊、重点专业期刊和国际、全国学术会议上发表中、英文学术论文50多篇,其中部分被英、俄文文摘收录。参与的项目或图书曾获得部信息成果一等奖、部科技成果二等奖、科技进步奖(科技著作)一等奖和第五届国家图书奖等。电力试验技术丛常编县会主任赵鹏主编文伯瑜副主编姜龙华委员(按姓氏笔画为序)毛兴其王启全王海林白云庆白立江冯亚民史更林朱国俊巩学海刘韶林张大国张方祁太元宋志毅张怡荣张俊生张勇刚李建勋李晨余维平苑立国杨华陈坚林韩施冲赵伟赵庆波郑松赵炳松袁日秋贾玉堂顾南峰徐润生康健傅伟潘言敏““##电力试验研究是经济建设尤其是电力工业发展中一项不可或缺的事业。中外电力事业的发展,均离不开电力试验研究人员的智慧和辛勤工作。新中国成立后,尤其是改革开放以来,随着电力工业的发展,我国电力试验研究事业取得了长足的进步,电力试验研究队伍不断扩大,试验研究成果层出不穷,极大地推动了电力工业的快速发展目前我国各地区均拥有自己的电力试验研究机构,从事电力试验研究的工程技术人员超过1000人。这支队伍的文化层次也从解放初期的以中专、大专毕业生为主,提高到今天的以大学毕业生、硕士生和博士生为主。更重要的是,这是一群热爱自己的事业、勤于钻研、勇于实践的勤奋劳动者。前后几辈人相互学习,长期工作实践,积累了大量试验研究工作经验。这是他们用汗水、心血以至生命换来的、值得用文字记录并传之于后世的宝贵经验。随着电力体制改革的不断深化,使电力试验研究事业进入了竞争激烈同时又是历史上最好的发展时期。电力试验研究同行们愿意把自己的经验无私地奉献给广大读者,就是为了促进我国电力试验研究事业的进步与飞跃,促进我国电力工业的发展与兴旺,进而促进我国国民经济的增长与繁荣。本着各取所长、共同提高的初衷,我们经过长时间的准备,编辑出版《电力试验技术丛书》,相信它一定会给读者带来启发、思考和收益。华北电力科学研胶有限煮任公司总经理和m中国电力企业联合会电力试验研究分会会长2003年12月蚕营我国目前装机总容量为3.5亿kW,居世界第二。随着三峡电站机组的分批投入运行和西电东送工程的推进,到2010年全国性的大电网将初步形成。全国性电力系统运行的动态品质、安全稳定和经济性的改善与提高成为电力科技工作者肩负的重要责任。为了总结多年来我国电力试验的经验,促进我国电力试验水平的提高,中国电力企业联合会电力试验研究分会和中国电力出版社决定组织编写一套《电力试验技术丛书》,以满足国内各电力试验研究院(所)、电厂、供用电企业、电力基建单位及大专院校、科研院所对专业技术书籍的迫切需要。本系列丛书的内容主要是根据原国家电力公司电安生[1996]430号文《关于电力工业技术监督工作规定》的要求而确定的。该文中规定,“电力技术监督工作应以质量为中心、以标准为依据、以计量为手段,建立质量、标准、计量三位一体的技术监督体系,依靠科学进步,采用和推广成熟、行之有效的新技术、新方法,不断提高技术监督的专业水平”。因此,本套丛书涵盖的内容应包括电能质量、金属、化学、绝缘、热工、电测、环保、继电保护、节能等,并对设备的健康水平及其安全、经济运行方面的重要参数、性能与指标进行监督、审查、调整和评价。本丛书共分15册。丛书具有科学性、实用性、先进性、权威性。作者在写作过程中树立了精品意识和创优信念。特别感谢中国电力企业联合会电力试验研究分会,全国三十二个试验研究院(所、技术中心)的领导,我们的分册主编主要由这些单位的技术专家担任。特别感谢中国电机工程学会在组织编写中给予的大力支持。丛书主编怕翔丛书副主编姜也坪2003年12月1日本书作者在一年前就告诉我正在写一本关于水电厂计算机监控技术方面的书,我当即就表示支持并给予肯定。现在他又希望我为此书写一序,我也欣然同意。方辉钦同志原是我校(原华中工学院,现名华中科技大学)20世纪60年代为数不多的研究生之一,当时按原苏联副博士的教学要求培养,打下了良好的专业基础。三十多年来一直在水电厂自动化领域的第一线从事科研和试制工作,经历了我国水电厂计算机监控技术走向成熟的过程。曾经参加了获得中国第五届图书奖的《中国水力发电工程》之第六卷(机电卷)等三本书的编写工作,在20世纪80年代与王金生合著的《现代水电厂自动化》一书成为我国水电厂计算机监控技术的第一本专业性高级科普读物。现在本书即将出版,我为这本全面反映我国水电厂自动化行业的迅速发展和最新成果的专著的问世表示祝贺和欣慰。该书的主要特点是内容丰富,涵盖了水电厂监控使用的各种新技术,对我国水电厂监控技术发展的主要过程、不同时期各种技术发展的情况、代表产品和现状全面地进行了介绍。除常规电站外,涉及梯级、蓄能、无人值班、综合自动化、状态检修等各个方面。作者在理论研究方面作了大量工作。书中对分布系统(包括按对象分布、按功能分布等)、分层控制、开放系统、面向对象、跨平台系统等在理论上都进行了探讨,并对监控系统内部通信、外部通信、现场总线以及We浏览等都进行了讨论,同时概括了各种常用的通信规约和多种现场总线协议及应用情况,还总结了丰富的工程实践经验,理论结合实际,对软硬件试验也进行了讨论,如软件可靠性与软件测试,监控系统环境,监控系统的试验、验收及远方诊断,以及监控系统软件开发环境等。可见,这是一本兼顾学术性、工程性、系统性、实用性和前瞻性于一体的一本不可多得的好书。21世纪待建的水电工程最多的是在中国,该书的出版为总结完善中国的水电厂监控技术作了一份有益的工作。中国工程院院士多多(2003年5月本书雹管我国水电厂计算机监控技术的发展,走过了一条曲折而不平坦的道路。新中国成立后虽然我国的水电事业有了突飞猛进的发展,水电厂自动化技术的发展仍然缓慢。我国执行改革开放政策以后,1979年“全国水电站自动化技术经验交流会”的召开,对我国水电厂自动化技术的发展起到了很好的动员和推动作用。正如本书所总结的,我国水电厂计算机监控技术的发展大体上经过了探索、试点、推广、提高四个阶段。在这次会议以前的探索阶段,当时虽进行了“巡回检测”、“成组调节”、“四遥”等装置以及计算机控制技术的研究,但由于主计算机可靠性低、系统抗干扰等问题难以解决以及监控系统功能设计、设备选配、软件组织等问题而成果甚微。水电厂自动化科学技术发展七年规划(1979~1985年)的制定开始了我国水电厂监控技术发展的试点阶段。随后四个试点工程葛洲坝、富春江、浑江梯级和永定河梯级的科研工作开始启动。在试点工作取得成功以后,1987年在南京召开的“全国水电厂自动化技术总结和规划落实工作会议”和1993年在成都召开的“全国水电厂计算机监控系统工作会议”启动和落实了推广工作,分别安排了“七五”期间14个新建水电厂和12个已运行电厂启动或实现计算机监控系统的研制工作,规定“八五”期间应有40个左右大型电厂(群)实现计算机自动经济运行及安全监视,并规划到2000年大型水电厂和集中管理的梯级电站(群)都应实现不同程度的计算机监控,预期21世纪初全国大中型水电厂总装机容量的70%左右实现不同程度的计算机监控。根据2002年的统计,全国实现计算机监控的水电厂已达300座左右。原电力部安生司主持召开的1994年太平湾会议和1996年湖南会议在推广的基础上开始了“提高”的进程,提出了水电厂实现“无人值班”(少人值守)的目标。在全国水电厂和调度中心(局)的大力支持下,截止到2002年上半年,我国已有30座水电厂通过了电力工业部或国家电力公司组织的正式验收,总装机2192万kW,约占全国水电总装机的30%。在水电厂计算机监控技术的发展中,国电自动化研究院、中国水利水电科学研究院以及其他一些教学、科研、制造单位都发挥了重要的作用。方辉钦同志20世纪60年代起从事水电厂自动化领域的研究工作,曾参加电力系统水电厂经济调度计算机系统的研制和富春江水电厂综合自动化方案的制定,来院后是我院筹建时期自动控制小组七人成员之一。他参加了水电部为制定我国20世纪70年代水电厂自
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