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公开(公告)号：CN118364438B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410329317.3
申请日：2024-03-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
IPC: G06F21/16 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种服务器端注入模型水印的联邦学习方法、系统及终端，所述方法包括：获取目标模型，并获取多个联邦参与方分别生成的水印字符串；下发目标模型给多个所述联邦参与方，多个所述联邦参与方和本地服务器分别训练目标模型，进行预设联邦轮次后的训练，得到目标全局模型和水印参数，其中，在训练所述目标模型前，根据多个所述水印字符串生成所述水印参数；将所述水印参数下发到各个所述联邦参与方。本发明服务器端统一添加水印的方式，提高了知识产权保护过程的公平性；且在联邦学习聚合阶段，兼容常用的安全策略，并有效缓解了水印相互干扰、主任务精度降低的问题。
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公开(公告)号：CN115063385B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210762670.1
申请日：2022-06-29
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及晶圆检测技术领域，公开了一种用于晶圆检测的机器视觉方法，包括以下步骤：步骤1：采用ImageNet1000数据集预训练MAE模型，并采用公共工业数据集对MAE模型进行初次微调；步骤2：确认待检测晶圆数据；并对MAE模型进行二次微调，得到改进MAE模型；步骤3：筛选标准训练样本；所述标准训练样本内仅包含有合格晶圆样本；步骤4：改进MAE模型基于标准训练样本进行特征提取并构建记忆库；步骤5：由改进MAE模型对待检测晶圆数据进行特征提取；步骤6：按照比对策略比对标准Patch Embedding和待检测晶圆数据的Patch Embedding，并判定得到待检测晶圆数据的合格Patch；步骤7：根据合格Patch确定并分割待检测晶圆数据的异常区域。本发明能够精准检测晶圆，识别精准度较高。
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公开(公告)号：CN116485779B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202310527789.5
申请日：2023-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T7/00 , G06T3/04 , G06T3/4007 , G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本申请提供一种自适应晶圆缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及缺陷检测技术领域。方法包括：获取通过相机拍摄晶圆得到的相机图像；对相机图像进行预处理，以得到待检图像；将待检图像输入经过训练的预设缺陷检测模型，以得到表征晶圆是否存在缺陷的检测结果，其中，预设缺陷检测模型是基于无监督算法PaDim构建得到的；当检测结果为晶圆存在缺陷时，通过预设图像分割策略，从相机图像中分割出表征缺陷区域的图像，以作为图像分割结果。如此，可以改善当下基于机器视觉检测晶圆缺陷的方式，存在缺陷样本难采集、人力成本高昂、复杂环境下的缺陷检测鲁棒性不足的问题。
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公开(公告)号：CN116596875A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310527795.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T7/00 , G06T3/00 , G06T7/136 , G06T7/13 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/40
Abstract: 本申请提供一种晶圆缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：获取通过相机拍摄晶圆得到的相机图像；对相机图像进行预处理，得到待检图像；将待检图像输入预设缺陷检测模型，得到表征晶粒是否存在缺陷的检测结果；当检测结果为晶粒存在缺陷时，从预设缺陷检测模型检测待检图像过程中提取的特征图中，分割得到表征缺陷区域的子特征图，并从预设缺陷检测模型检测待检图像过程中生成的异常得分热力图中，分割得到表征缺陷区域的注意力图；将子特征图和注意力图输入预设分类器，得到表征缺陷类别的分类结果。如此，可以改善传统晶圆检测中，海量异常样本难采集、异常检测无法适应晶圆工艺正常变化以及缺乏缺陷类别信息的问题。
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公开(公告)号：CN115767108A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211285499.6
申请日：2022-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04N19/91 , H04N19/147 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于特征域匹配的分布式图像压缩方法、系统，所述方法包括：获取主图像量化采样信号，并将所述主图像量化采样信号通过单一深度解码器处理获得初步重构图像和解码主信息特征；再使用单一深度图像压缩模型获得边信息图像的无损边信息特征和解码边信息特征；接着对解码主信息特征和解码边信息特征进行相关性匹配，并选取无损边信息特征进行特征域相关块对齐操作获得匹配特征；最后使用特征融合网络对初步重构图像和匹配特征进行迭代融合获得最终重构图像。本实施例通过基于特征域多尺度块匹配方法取得更好的率失真表现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115632761A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211038350.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于秘密共享的多用户分布式隐私保护回归方法及装置，方法包括下述步骤：数据提供方C1，C2，...，Cn分别将各自的隐私数据(x1，y1)，(x2，y2)，...，(xn，yn)通过加性算术秘密共享分发给第一服务器S0和第二服务器S1，得到数据特征的秘密份额和数据标签的秘密份额；第一服务器S0和第二服务器S1基于获得的数据特征的秘密份额和数据标签的秘密份额进行安全两方计算；第一服务器S0和第二服务器S1分别将各自的模型参数的秘密份额 0和 1发送给数据使用方，然后数据使用方在本地重构出完整的模型参数w＝ 0+ 1。本发明在保证较高安全性的同时，以较低通信代价和较少交互次数完成模型训练任务。
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公开(公告)号：CN114938454A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210446418.X
申请日：2022-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04N19/625 , H04N19/176 , H04N19/61 , G06N3/02
Abstract: 本发明中提供基于JPEG的DC系数预测的重建修复图像方法、装置、终端设备及存储介质，包括步骤：采用目标值最小预测算法对像素值和AC系数进行最小变量处理，得到关于DC系数的第一预测数组；对所述第一预测数组进行凸优化处理，得到最优DC系数预测值；对所述最优DC系数预测值和所述AC系数采用离散余弦逆变换算法进行图像恢复处理，得到恢复图像组；对所述恢复图像组应用自适应分配资源神经网络学习算法，得到修复图像组。解决了现有技术中DC系数预测和图像重建因计算复杂度太高，占据了大量计算资源，而无法在有限的边缘设备上实现的问题。
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公开(公告)号：CN116542945B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310528600.4
申请日：2023-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提供一种晶圆图像分割处理方法、电子设备及存储介质。方法包括：获取由摄像头拍摄晶圆的子区域得到的区域图像；对区域图像进行下采样，得到下采样图像；基于第一预设搜索框和预设的晶粒模板图像，在下采样图像的任一角中确定起始搜索区域；基于第二预设搜索框和起始搜索区域，以预设定位策略，在下采样图像中，遍历定位目标搜索区域；根据晶粒模板图像，判断目标搜索区域中是否存在完整的晶粒图区，并得到第一检测结果；统计每个搜索区域的第一检测结果，得到区域图像中的所有晶粒的分割结果。如此，有利于提高分割的晶粒图区的准确性及完整性。(56)对比文件Takeshi Nakazawa and Deepak V.Kulkarni.Anomaly Detection andSegmentation for Wafer Defect PatternsUsing Deep Convolutional Encoder–DecoderNeural Network Architectures inSemiconductor Manufacturing.IEEETRANSACTIONS ON SEMICONDUCTORMANUFACTURING.2019,第32卷(第2期),全文.杨静，尚夏，荣海军，杜少毅.采用仿射迭代最近点的晶圆分割方法.西 安 交 通 大 学 学 报.2017,第51卷(第12期),全文.刘娜;岳琪琪;陈加宏;孙健.搜索区域和目标尺度自适应的无人艇海面目标跟踪.光学精密工程.2020,(03),全文.
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公开(公告)号：CN115767108B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202211285499.6
申请日：2022-10-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: H04N19/91 , H04N19/147 , H04N19/124
Abstract: 本发明公开了一种基于特征域匹配的分布式图像压缩方法、系统，所述方法包括：获取主图像量化采样信号，并将所述主图像量化采样信号通过单一深度解码器处理获得初步重构图像和解码主信息特征；再使用单一深度图像压缩模型获得边信息图像的无损边信息特征和解码边信息特征；接着对解码主信息特征和解码边信息特征进行相关性匹配，并选取无损边信息特征进行特征域相关块对齐操作获得匹配特征；最后使用特征融合网络对初步重构图像和匹配特征进行迭代融合获得最终重构图像。本实施例通过基于特征域多尺度块匹配方法取得更好的率失真表现。
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公开(公告)号：CN116542945A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310528600.4
申请日：2023-05-11
Applicant: 哈尔滨工业大学重庆研究院 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提供一种晶圆图像分割处理方法、电子设备及存储介质。方法包括：获取由摄像头拍摄晶圆的子区域得到的区域图像；对区域图像进行下采样，得到下采样图像；基于第一预设搜索框和预设的晶粒模板图像，在下采样图像的任一角中确定起始搜索区域；基于第二预设搜索框和起始搜索区域，以预设定位策略，在下采样图像中，遍历定位目标搜索区域；根据晶粒模板图像，判断目标搜索区域中是否存在完整的晶粒图区，并得到第一检测结果；统计每个搜索区域的第一检测结果，得到区域图像中的所有晶粒的分割结果。如此，有利于提高分割的晶粒图区的准确性及完整性。
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