IH-ViT：基于视觉Transformer的集成电路外观缺陷检测
计算机视觉与模式识别
2023-02-10 v1
摘要
针对传统检测方法在集成电路（IC）外观缺陷检测中识别率低、识别速度慢的问题，我们提出了一种IC外观缺陷检测算法IH-ViT。我们所提出的模型利用CNN和ViT各自的优点，从局部和全局两方面获取图像特征，最终融合两种特征进行决策以确定缺陷类别，从而获得更好的IC缺陷识别精度。针对IC外观缺陷主要体现在细节差异、传统算法难以识别的问题，我们对传统ViT进行了改进，在批处理内部执行额外的卷积操作。针对数据集来源多样导致的样本信息不平衡问题，我们采用双通道图像分割技术以进一步提高IC外观缺陷的准确率。最后，经测试，我们提出的混合IH-ViT模型达到了72.51%的准确率，比单独的ResNet50和ViT模型分别高出2.8%和6.06%。所提算法能够快速准确地检测IC外观的缺陷状态，并有效提升IC封装测试企业的生产效率。
引用
@article{arxiv.2302.04521,
title = {IH-ViT: Vision Transformer-based Integrated Circuit Appear-ance Defect Detection},
author = {Xiaoibin Wang and Shuang Gao and Yuntao Zou and Jianlan Guo and Chu Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.04521},
year = {2023}
}