本發(fā)明公開了一種基于人在回路中抽樣迭代的
芯片缺陷檢測方法,該方法首先采集相機拍攝得到芯片RGB圖像,再根據(jù)有無缺陷進行標注,若有缺陷,識別出缺陷位置,按缺陷位置分為10類并按序號0~9進行標注。在初始模型訓練階段,使用特征提取深度網(wǎng)絡對輸入的圖片進行特征提取,再使用四層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行分類,將最大概率的索引數(shù)作為缺陷檢測的分類結(jié)果。再對陸續(xù)從工廠獲取的多批次的未標注數(shù)據(jù)進行缺陷檢測,對每批次中最大概率小于設(shè)定閾值的圖片進行存儲,再隨機抽取10%的樣本數(shù)據(jù),傳遞給人類專家進行人工標注后,使用強化學習進行模型訓練,得到檢測結(jié)果。本發(fā)明將人的知識融入訓練流程中,保證了訓練的可持續(xù)性,滿足了工業(yè)界的高精度要求,更具有可實施性。
聲明:
“基于人在回路中抽樣迭代的芯片缺陷檢測方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)