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基于CNN的晶圆SEM图像缺陷检测与分类研究
 
     论文目录
 
摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第13-25页
    1.1 引言第13-14页
    1.2 集成电路制造与光刻工艺第14-17页
        1.2.1 光刻工艺流程第14-16页
        1.2.2 光刻工艺现状和发展第16-17页
    1.3 晶圆缺陷第17-19页
        1.3.1 晶圆缺陷的成因第17-18页
        1.3.2 晶圆缺陷的类型第18页
        1.3.3 晶圆缺陷检测技术现状第18-19页
    1.4 扫描电子显微镜图像第19-21页
        1.4.1 扫描电镜成像原理第19-20页
        1.4.2 SEM图像类型第20-21页
    1.5 基于SEM图像的缺陷分类与检测第21-24页
        1.5.1 SEM图像上的缺陷分类第22-23页
        1.5.2 SEM图像上的缺陷检测第23-24页
    1.6 本文主要研究内容第24-25页
第2章 卷积神经网络第25-37页
    2.1 神经网络第25-26页
        2.1.1 神经元第25页
        2.1.2 神经网络模型第25-26页
    2.2 卷积神经网络的基本结构第26-29页
        2.2.1 全连接层第27页
        2.2.2 卷积层第27-29页
        2.2.3 次采样层第29页
        2.2.4 网络求解第29页
    2.3 ZFNet结构第29-31页
    2.4 基于CNN的对象检测第31-34页
        2.4.1 Region-CNN第31-32页
        2.4.2 Fast RCNN第32页
        2.4.3 Faster RCNN第32-34页
    2.5 Caffe架构第34-35页
    2.6 本章小结第35-37页
第3章 缺陷检测与分类算法第37-50页
    3.1 SEM图像与缺陷数据第37-40页
        3.1.1 SEM图像第37页
        3.1.2 合并SEM图像与版图第37-38页
        3.1.3 缺陷类型第38-40页
    3.2 基于ZFNet的缺陷分类算法第40-43页
        3.2.1 缺陷分类数据第40-41页
        3.2.2 缺陷分类算法及实现第41-42页
        3.2.3 测试结果和分析第42-43页
    3.3 Patch-based缺陷检测算法第43-45页
        3.3.1 检测算法实现第43-44页
        3.3.2 优化检测模型参数第44页
        3.3.3 测试结果与分析第44-45页
    3.4 Faster RCNN检测算法第45-49页
        3.4.1 检测算法实现第46-47页
        3.4.2 模型训练第47-48页
        3.4.3 测试结果与分析第48-49页
    3.5 本章小结第49-50页
第4章 总结与展望第50-52页
    4.1 本文总结第50页
    4.2 研究展望第50-52页
参考文献第52-56页
攻读硕士学位期间主要的研究成果第56-57页
致谢第57页

 
论文编号BS3214532,这篇论文共57
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