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J-GLOBAL ID：202202298915720733   整理番号：22A0416450

マイクロビジョンに基づく半導体チップの正確な位置決めと欠陥検出【JST・京大機械翻訳】

Precise Positioning and Defect Detection of Semiconductor Chip Based on Microvision

著者 (7件)： Zhao Xu (Beijing Information Science and Technology University, Beijing, China) ,  Zhao Xu (Beijing Key Laboratory of High Dynamic Navigation Technology, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, China) ,  Wang Yingjian (Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing, China) ,  Li Lianpeng (Beijing Information Science and Technology University, Beijing, China) ,  Li Lianpeng (Beijing Key Laboratory of High Dynamic Navigation Technology, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, China) ,  Liu Fuchao (Beijing Information Science and Technology University, Beijing, China) ,  Liu Fuchao (Beijing Key Laboratory of High Dynamic Navigation Technology, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1515  ページ： 451-462  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,マシンビジョンに基づく高精度チップ位置決めと欠陥検出技術を提案した。低-高二重精度検出プロセスに分割して,プローブは,低倍率で初期試験点,高倍率で微細アラインメントと特徴検出で大まかに整列する。最初に,チップ画像を低倍率で前処理し,MERを得て,初期試験点の配向をテンプレートマッチング法により得,プローブ先端の粗い位置をHarris検出によって得た。高倍率において,改良位置決めアルゴリズムを用いて,試験点の中心とプローブ先端のサブピクセル座標を得た。クラスタリング法と組み合わせて,試験点アレイの列と柱間隔を得た。同時に,試験点の特性を試験点検出プロセスで抽出して,欠陥を検出するために標準データベースと比較した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  アルゴリズム ,  視覚 ,  プローブ ,  データベース ,  前処理 ,  位置決め ,  *故障検出
準シソーラス用語： サブピクセル ,  テンプレートマッチング ,  高精度 ,  マシンビジョン ,  クラスタリング法 ,  特徴検出 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 機械視覚 ,  チップ検出 ,  位置決め精度 ,  欠陥検出

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ビジョン ,  半導体チップ ,  欠陥検出