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公开(公告)号:CN115409824A
公开(公告)日:2022-11-29
申请号:CN202211084418.6
申请日:2022-09-06
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06V10/22 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08 , H01L21/66
Abstract: 本发明公开了一种基于深度卷积神经网络的硅晶圆表面缺陷检测方法,检测方法包括:采集硅晶圆图像,采用图像处理方法提取硅晶圆区域,消除背景图像因素的影响,对每张纯硅晶圆图像采用改进的中值滤波进行滤波处理,采用经过滤波处理后的图像构建硅晶圆表面缺陷数据集,对硅晶圆表面缺陷数据集进行数据增强,采用改进的注意力机制并构建CNN模型,训练并评估CNN模型,通过评估结果对CNN模型进行参数微调,最后将CNN模型应用于硅晶圆表面缺陷检测。本发明所提出的CNN模型,能够有效提取缺陷特征,提高硅晶圆表面缺陷检测的准确率,降低漏检率,同时确保检测效率。
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公开(公告)号:CN114951996A
公开(公告)日:2022-08-30
申请号:CN202210591527.0
申请日:2022-05-27
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种激光能量时空协同调制的激光深熔焊接方法,其主要步骤如下:工控机控制第一、第二函数发生器输出第一、第二正弦波形到环形光斑激光发生器,实现中心与环形光束激光功率正弦调制;采用环形光斑激光束完成激光深熔焊接;提供激光焊接系统、激光深熔焊接过程状态监测系统;其中,激光焊接头,第一CCD检测器、第二CCD检测器、反射镜同步移动,实时调控焊接过程。本发明通过对环形光斑激光束实现激光束能量时间和空间协同调制,改善焊接过程稳定性,提高焊缝表面成形质量;同时,对中心光束和环光束激光功率进行实时调控,获得高稳定性智能激光深熔焊接过程。
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