集成电路图像分割中的自动错误检测：一种数据驱动方法
计算机视觉与模式识别
2022-11-09 v1
摘要
由于当前集成电路(IC)构建的复杂纳米级结构以及 IC 图像分割任务的低错误容忍度，大多数现有的自动化 IC 图像分割方法需要人类专家进行视觉检查以确保正确性，这是大规模工业应用中的主要瓶颈之一。本文提出了首个数据驱动的自动错误检测方法，针对两类 IC 分割错误：连线错误与通孔错误。在一个来自真实行业的 IC 图像数据集上，我们证明通过适配现有的基于 CNN 的图像分类与图像翻译方法，并辅以额外的预处理与后处理技术，我们能够在连线错误检测中分别达到 0.92/0.93 的召回率/精确率，在通孔错误检测中达到 0.96/0.90 的召回率/精确率。
引用
@article{arxiv.2211.03927,
title = {Automatic Error Detection in Integrated Circuits Image Segmentation: A Data-driven Approach},
author = {Zhikang Zhang and Bruno Machado Trindade and Michael Green and Zifan Yu and Christopher Pawlowicz and Fengbo Ren},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.03927},
year = {2022}
}