公开(公告)号：CN120088237A

公开(公告)日：2025-06-03

申请号：CN202510269402.X

申请日：2025-03-07

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  王艺儒 ,  雷天悟 ,  曾梓康 ,  陈文军 ,  张雅丽 ,  曹书嵘

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开基于位置编码的晶圆图像质量评估方法，包括基于目标晶圆图像确定多个切分目标图像块对应的多个切分嵌入向量和多个滑窗目标图像块对应的多个滑窗嵌入向量；为每个切分嵌入向量添加位置编码，以形成初始序列；在初始序列的起始位置，添加数据捕捉标记，以对目标晶圆图像进行全局信息捕捉，得到目标晶圆图像的全局特征；基于每个滑窗嵌入向量，确定多个滑窗局部特征；基于全局特征和多个滑窗局部特征，确定目标晶圆图像的全局拼接特征；基于质量评估模型输出目标晶圆图像的质量预测指标；基于质量预测指标以及质量参数指标，确定目标晶圆图像的质量评估结果。本案融合了图像的局部特征和全局特征，提高了图像质量评估的全面性和准确性。

公开(公告)号：CN119832365A

公开(公告)日：2025-04-15

申请号：CN202510039783.2

申请日：2025-01-10

Applicant: 南京大学

Inventor： 邹宁睦 ,  王柏涵 ,  雷天悟 ,  陈思霖 ,  曹书嵘

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/088

Abstract: 本发明公开了一种基于多光学方案的工业缺陷检测数据集的构建方法，步骤包括：构建Texture‑AD无监督异常检测数据集，对图像样本进行缺陷标注；划分训练集和测试集，并对图像样本的纹理和对象进行数据增强；选择当前比较先进或常用的深度学习算法进行评估，通过提供一个基准，显示不同算法在实际应用场景中的表现，评测算法的性能，暴露出算法存在的问题和不足，用于在后续改进中针对性地优化。本发明方法通过构建Texture‑AD无监督异常检测数据集，提供了图像中异常区域的像素精度地面真值标签，可以在实际工业开发场景中对各种图像级分类和像素级分割异常检测方法进行评估。