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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111652252.9 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 上海华力微电子有限公司 地址 201315 上海市浦东 新区良腾路6号 (72)发明人 庄均珺 陈旭 王艳生 魏峥颖 (74)专利代理 机构 上海思微知识产权代理事务 所(普通合伙) 31237 代理人 周耀君 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06V 10/40(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 利用神经网络模型对异常晶背图像进行分 类的方法及装置 (57)摘要 本发明公开了一种利用神经网络模型对异 常晶背图像进行分类的方法及装置, 该方法包括 如下步骤: 步骤S1, 从现有数据库获取大量异常 晶背图像进行标记, 构建训练集、 测试集以及验 证集; 步骤S2, 利用神经网络模型构建晶背图像 分类模型, 利用训练集中的训练样 本对所构建的 晶背图像分类模 型进行训练, 生成可快速准确识 别有异常的晶背缺陷图的晶背图像 分类模型; 步 骤S3, 获取实际线上的晶背图像, 将其输入到训 练好的晶背图像 分类模型进行分类, 输出分类结 果。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 114332029 A 2022.04.12 CN 114332029 A 1.一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 包括如下步骤: 步骤S1, 从数据库获取异常晶背图像进行 标记, 构建训练集、 测试集以及验证集; 步骤S2, 利用神经网络模型构建晶背图像分类模型, 利用训练集中的训练样本对所构 建的晶背图像分类模型进 行训练, 生成可快速准确识别有异常的晶背缺陷图的晶背图像分 类模型; 步骤S3, 获取实际线上的晶背图像, 将其输入到训练好的晶背图像分类模型进行分类, 输出分类结果。 2.如权利要求1所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于: 于步骤S2中, 基于Faster RCNN网络构建所述晶背图像分类模型。 3.如权利要求2所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于: 所构建的晶背图像分类模型包括卷积神经网络、 RPN网络、 ROIpooling层以及分类 层。 4.如权利要求3所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于, 步骤S2进一 步包括: 步骤S200, 利用神经网络模型构建晶背图像分类模型, ; 步骤S201, 将训练集中作为训练样本的晶背图像输入到所述晶背图像分类模型, 经所 述卷积神经网络进行 特征提取, 输出每张图像的特 征图; 步骤S202, 将提取的特征图输入到RPN网络与ROI pooling层两个分支, 其中一个分支 利用RPN网络生成Anchor box, 对其进行裁剪过滤后 通过softmax函数判断anchors属于前 景或者后景, 同时利用边框回归修正anchor box, 形成较精确的候选探测框, 另一个分支将 特征图输入到ROI pooling层, 同时ROI pooling层接收RPN层得到的候选探测框信息, 结合 两者提取候选 探测框所对应位置的特 征图; 步骤S203, 利用探测分类概率和探测边框回归对分类概率和边框回归联合训练, 最后 输出边界盒的位置及缺陷类别。 5.如权利要求4所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于, 于步骤S1之后, 还 包括如下步骤: 对标记好的样本进行扩增。 6.如权利要求5所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于, 对标记好的训练样本进行扩增可采用旋转、 翻转或多张图合成方式。 7.如权利要求5所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于: 于步骤S201 中, 所述卷积神经网络采用残差网络resnet, 在残差网络resnet最后一 个block运用可变形 卷积。 8.如权利要求7所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于: 于步骤S201中, 在进行 特征提取时还运用特 征金字塔网络FPN进行 特征融合。 9.如权利要求8所述的一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法, 其特 征在于: 于步骤S203中, 利用soft ‑nms算法对该些候选探测框进 行融合, 以提高候选探测框 的位置准确率。 10.一种利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的装置, 包括: 训练图像集生成单元, 用于从数据库获取异常晶背图像进行标记,, 构建训练集、 测试权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114332029 A 2集以及验证集; 晶背图像分类模型构建及训练单元, 用于利用神经网络模型构建晶背图像分类模型, 利用训练集中的训练样本对所构建的晶背图像分类模型进 行训练, 生成可快速准确识别有 异常的晶背缺陷图的 晶背图像分类模型; 晶背图像分类单元, 用于获取实 际线上的晶背图像, 将其输入到训练好的晶背图像分 类模型进行分类, 输出分类结果。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114332029 A 3
专利 利用神经网络模型对异常晶背图像进行分类的方法及装置
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