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公开(公告)号：CN111696077A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010391589.8
申请日：2020-05-11
Applicant: 余姚市浙江大学机器人研究中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开一种应用于晶圆缺陷检测的WaferDet网络方法。通过建立晶圆外观缺陷数据集，然后通过EfficientNet神经网络提取晶圆缺陷特征，并基于特征金字塔（FPN），设计了针对晶圆缺陷特征提取的双向FPN进一步提取多尺度特征，再采用RPN网络在提取的特征图谱上生成感兴趣区域，最后分别采用一个分类层识别感兴趣区域的缺陷类别，一个回归层直接在特征图谱上确定缺陷标记框位置。将改进后的整体网络命名为“WaferDet”。本发明实现了自动晶圆缺陷检测，较传统方法极大地提高了检测效率与检测精度。
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公开(公告)号：CN110415269A
公开(公告)日：2019-11-05
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：CN110327045A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910421745.8
申请日：2019-05-21
Applicant: 宁波海云康智能科技有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种生物力线小站融合多传感器信息的健康检测装置，包括检测台、工控机、采集单元、处理单元以及显示单元，工控机，采集单元处理单元以及显示单元均电连接，且均设置于检测台上，工控机上还设置有通讯模块。以及使用该装置健康检测的方法，通过集成了多种检测功能、并结合了最前沿的物联网传感器技术的一站式检测、智能定量分析、智能评估、智能诊断平台。本装置主要是综合了身高、体重、体脂等身体成分、足底压力云图和身体多方位照片等要素信息检测方法，获取、储存、分析和管理测试者的身体状况，并可与远程的医生专家结合，推出量身定制的矫正方案或康复方案、建议合适的矫正支具、制定长期的美体健康方案等。
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公开(公告)号：CN110292384A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910565270.X
申请日：2019-06-26
Applicant: 浙江大学
IPC: A61B5/103
Abstract: 本发明公开了一种基于足底压力数据分布的智能足弓指数测量方法，首先在压力垫上标记位置以引导被测量者站在压力垫的测量范围；读取电压数据，并归一化到合理数值范围；将对应的一维数组矩阵化，同时将数据映射在0~28范围内；然后去除孤立的噪点，但是要保证足底有效压力区域对应的部分不能被去除；自适应去除脚趾部位的有效压力点，因为测量足弓指数基于的是脚掌的压力信息；根据筛选后的足底压力矩阵数据分别计算左右脚的足弓指数。本发明可以实现脚足弓指数的自动化测量，同时具有较高的测量精度可以达到医疗级别，在测量的效率上较传统的人工标记测量法大幅提升。
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公开(公告)号：CN110286126A
公开(公告)日：2019-09-27
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276750A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910524038.1
申请日：2019-06-17
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种可用于晶圆缺陷检测的任意倾斜角晶圆直线边长的提取与晶粒区隔离方法，首选进行晶圆数字图像的采集作为原图像；对原图像进行2次降采样，然后进行滤波处理，然后灰度化二值化；最小轮廓矩的求解得到晶圆的几何中心与倾斜角度；将倾斜的晶圆进行旋转操作保证旋转中心为几何中心，旋转后的晶圆图像垂直；基于设定的形态学结构元素进行水平与竖直的直线提取并计算其长度；根据长度与设定的阈值比较即可判断晶圆是否有崩边或是崩角缺陷；基于全局轮廓与最外层轮廓相减的方法，层层递进得到晶粒区晶圆的特征轮廓信息，对其包围面积值判断即可对缺陷的检测；本发明实现了较高精度的崩边、崩角、晶粒区的检测及提供了一种方法指导。
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公开(公告)号：CN110211100A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910421398.9
申请日：2019-05-20
Applicant: 浙江大学 , 宁波海云康智能科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图像的脚参数测量方法，包括如下步骤：A：获取若干组脚部图像；B：提高脚部图像的每个像素点的RGB值；C：对脚部图像进行第一次滤波处理；D：脚部图像转化为灰度图；E：灰度图转化为脚部图像的二值图；F：二值图进行第二次滤波处理；G：获取脚部图像的二值图的全局轮廓；H：计算脚部图像的二值图的脚部像素参数；I：根据脚部像素参数与实际物理参数计算出脚参数。本发明的有益效果是：提高脚部图像的每个像素点的RGB值和针对不同的像素值放大相同的倍数的操作，达到了去除了背景的目的，同时还保留了晶片的轮廓信息，更好的突出脚部前景的轮廓，使得本发明的测量方法更适应于脚部参数的测量。
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公开(公告)号：CN110123330A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910421205.X
申请日：2019-05-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于足底压力数据的脚型参数测量与压力云图生成方法，将USB通讯获取到的一维数组；去除无压力值点，采用压力数值等比例取值法将每一点的电流值归一化在0到255范围内；基于OpenCV函数库将归一化的矩阵数值转换为单通道灰度图像；然后采用长度为3的中值滤波器滤除孤立干扰点；对灰度图像进行旋转操作处理，使左右脚的压力图垂直；根据垂直的左右脚图像计算压力垫中每一点对应的真实物理长度，根据此长度关系计算左右脚的脚长、脚宽、外翻角、第一跖骨到脚后跟的距离；最后根据差值算法生成由蓝到红渐变的伪彩色图像。本发明实现了自动化脚参数的测量，较人工与脚印测量效率和精度明显提高，生成的压力云图圆润均匀。
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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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