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公开(公告)号：CN109978839A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910177119.9
申请日：2019-03-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种晶圆低纹理缺陷的检测方法，首先根据获取的彩色晶圆图像得到晶圆二值图像；然后利用一阶导数获得晶圆的最外侧轮廓曲线，锁定晶圆位置；对整副图像进行旋转处理，使得晶圆上下边水平、左右边垂直，根据旋转后的原始彩色图像最小矩形区域的四个顶点锁定矩形晶粒区的四个顶点，得到晶粒区；对彩色晶粒区图像等面积裁剪成若干份，统计每份所有像素点R、G、B通道灰度值所在的特定灰度级数量；最后与标准晶圆图像进行对比，根据每个灰度级中灰度值的数量计算相似度；若所有子区域检测结果均大于阈值，则判定没有缺陷，否则含有缺陷；本发明方法实现了自动晶圆低纹理缺陷检测，效率较人工大大提高，精度远高于传统的模板匹配。
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公开(公告)号：CN110286126B
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN201910524321.4
申请日：2019-06-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉图像的晶圆表面缺陷分区域检测方法，属于半导体缺陷检测与图像处理技术领域。首先将彩色晶圆表面图像进行分区分别包含了外轮廓区、氧化膜区、晶粒区，对每一个分区的缺陷进行单独的检测；外轮廓区可以检测的缺陷有崩边、崩角缺陷；氧化膜区可以检测的缺陷有氧化膜缺失、氧化膜跨区域、氧化膜锯齿；晶粒区可以检测的缺陷有污渍、红墨水、晶粒缺失、划痕、区域大面积的氧化膜缺陷、以及纹理缺陷；本发明实现了不需要训练样本集，特别适用于晶圆生产的初期与小批量特定类型的晶圆的表面缺陷检测，效率较人工显著提高，对特定类型检测有着重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN109978839B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910177119.9
申请日：2019-03-08
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种晶圆低纹理缺陷的检测方法，首先根据获取的彩色晶圆图像得到晶圆二值图像；然后利用一阶导数获得晶圆的最外侧轮廓曲线，锁定晶圆位置；对整副图像进行旋转处理，使得晶圆上下边水平、左右边垂直，根据旋转后的原始彩色图像最小矩形区域的四个顶点锁定矩形晶粒区的四个顶点，得到晶粒区；对彩色晶粒区图像等面积裁剪成若干份，统计每份所有像素点R、G、B通道灰度值所在的特定灰度级数量；最后与标准晶圆图像进行对比，根据每个灰度级中灰度值的数量计算相似度；若所有子区域检测结果均大于阈值，则判定没有缺陷，否则含有缺陷；本发明方法实现了自动晶圆低纹理缺陷检测，效率较人工大大提高，精度远高于传统的模板匹配。
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公开(公告)号：CN110197259A
公开(公告)日：2019-09-03
申请号：CN201910465949.1
申请日：2019-05-30
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于小批量数据集与深度学习的晶圆缺陷检测方法，首先根据获取的彩色晶圆图像作数据预处理，训练样本集尺寸归一化到固定大小300*250，然后对归一化的图像进行彩色增强，增强因子定义为5-8；随后采用深度学习中的SSD算法模型，并引入迁移学习策略，在此基础上优化调整模型的参数，可以得到一个能自动进行特征提取和缺陷分类的算法；基于训练的好的分类器即可对未知种类的缺陷进行检测并分类。本发明实现了自动晶圆缺陷检测，效率较人工构造特征大大提高，晶圆缺陷的检测精度也比传统图像处理方法有了较大提升。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110398964B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910642960.0
申请日：2019-07-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种低能量损耗机器人全覆盖路径规划方法及系统，系统包括机器人、测距传感器、编码器及IMU，方法通过即时定位与地图构建算法建立环境栅格地图；对栅格地图进行预处理，调整栅格地图分辨率大小及可达清扫区域；定义移动清洁机器人全覆盖路径的能量损耗代价函数，并用有限启发式搜索算法计算较优的栅格地图分割方向；利用上述分割方向通过栅格地图中每个顶点对栅格地图进行区域分割；对相邻分割区域进行匹配检测，匹配程度较高的分割区域合并成一个分割区域；根据地图分割方向确定遍历方向，依次遍历每一个分割区域从而规划出全覆盖路径。本发明将凹多边形分割成凸多边形便于规划弓形全覆盖路径，大大提高了清扫效率。
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公开(公告)号：CN110398964A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910642960.0
申请日：2019-07-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开了一种低能量损耗机器人全覆盖路径规划方法及系统，系统包括机器人、测距传感器、编码器及IMU，方法通过即时定位与地图构建算法建立环境栅格地图；对栅格地图进行预处理，调整栅格地图分辨率大小及可达清扫区域；定义移动清洁机器人全覆盖路径的能量损耗代价函数，并用有限启发式搜索算法计算较优的栅格地图分割方向；利用上述分割方向通过栅格地图中每个顶点对栅格地图进行区域分割；对相邻分割区域进行匹配检测，匹配程度较高的分割区域合并成一个分割区域；根据地图分割方向确定遍历方向，依次遍历每一个分割区域从而规划出全覆盖路径。本发明将凹多边形分割成凸多边形便于规划弓形全覆盖路径，大大提高了清扫效率。
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公开(公告)号：CN110332943B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN201910596968.8
申请日：2019-07-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种快速遍历的机器人全覆盖路径规划方法，该方法首先通过蒙特卡洛定位算法对机器人当前位姿进行估计，利用反演测量模型构建栅格地图；基于构建栅格地图最长边方向以及栅格地图的各个顶点对栅格地图进行区域分割；计算栅格地图各栅格到起点的代价值以确定清扫区域；根据栅格地图最长边确定清扫方向从而规划出全覆盖路径。本发明能够将凹多边形分割成凸多边形从而便于规划弓形全覆盖路径，同时降低了清洁机器人的旋转次数，大大减少了遍历时间，提高了清洁效率。
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公开(公告)号：CN110415269B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201910658751.5
申请日：2019-07-19
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种动静态背景下的目标跟踪算法，首先将待检测的视频或是图片流数据导入，基于第一帧图像裁剪目标区域；然后进行第一步的目标物校正，通常第一张图像中是标准的信息，校正主要是对第二帧及其后的所有帧中的目标物进行，让目标物尽可能的位于框的中心；第二次校正主要是为了解决在第一次校正不准确的情况下目标物的偏差校正，两次校正保证了目标物不论怎么运动或是相机怎么运动都能实现精准的目标物动态跟踪；利用校正后的位置信息在本帧(即现在时刻分析的帧)裁剪出新的区域，作为下一帧跟踪的依据；读取下一帧，基于上一帧校正的区域去判断当前帧中目标物的位置，并在原图中框选出来；依次不断的校正直到检测完成。
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公开(公告)号：CN110332943A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910596968.8
申请日：2019-07-03
Applicant: 浙江大学
IPC: G01C21/34
Abstract: 本发明公开了一种快速遍历的机器人全覆盖路径规划方法，该方法首先通过蒙特卡洛定位算法对机器人当前位姿进行估计，利用反演测量模型构建栅格地图；基于构建栅格地图最长边方向以及栅格地图的各个顶点对栅格地图进行区域分割；计算栅格地图各栅格到起点的代价值以确定清扫区域；根据栅格地图最长边确定清扫方向从而规划出全覆盖路径。本发明能够将凹多边形分割成凸多边形从而便于规划弓形全覆盖路径，同时降低了清洁机器人的旋转次数，大大减少了遍历时间，提高了清洁效率。
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