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Nikoonahad M. Wayman C.E. Biellak S.A. 《Semiconductor Manufacturing, IEEE Transactions on》1997,10(4):459-468
A defect detection algorithm for wafer inspection based on laser scanning is presented. Microscopic anomalies, contaminants, and process induced pattern defects result in a two-dimensional (2-D) laser scattering signature, which closely resembles the coherent point-spread-function of the scanning laser beam. This point-spread-function is a 2-D Gaussian in the majority of cases and can be characterized by four parameters. The algorithm fits Gaussian surfaces to sampled data points. Events are accepted or rejected on the basis of how similar the Gaussian parameters are to that of the point-spread-function, known a priori. It is shown that the algorithm achieves a 95% capture for submicron particles and pattern defects on typical logic and array wafer regions. Results demonstrating the algorithm's performance relative to mechanical and electronic noise and to signal resolution are presented 相似文献
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基于小波变换的QRS波群检测 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于小波多分辨分析的算法,对心电信号进行特征提取和识别。通过小波变换对常规心电图信号进行分解去噪和特征提取,并利用动态自适应阈值和删除多检点,补偿漏检点对QRS波检测进行优化。实验结果表明该方法在QRS波形不失真的情况下,提高了一部分MIT-BIH数据库信号中QRS波识别的准确率,并且对于较低准确率的心电信号的原因进行了分析。 相似文献
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基于小波变换的故障信号分析与检测 总被引:8,自引:1,他引:7
讨论了小波变换及其基本性质,探讨基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率分量,使信号的奇点,突变点放大,提高信号的分辨率,信噪比。研究小波分析在机械工程信号处理中的应用,提出通过二进小波变换检测信号奇异点的实用技术。利用介绍的模极大值多尺度小波变换的方法,较有效地检测出滚动轴承故障发生的起始点,对在线故障诊断进行了有益的探索。 相似文献
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边缘检测是图像处理和计算机视觉领域最活跃的研究课题之一。传统边缘检测方法对噪声非常敏感,针对该问题在传统边缘检测算法分析的基础上,提出了一种基于二进小波变换的图像边缘检测方法。首先,对原图像进行二进小波分解,然后对低频子图像用直方图均衡化来进行增强,对增强后的低频子图像用二进小波变换模极大值点方法进行边缘检测得到边缘图像。实验结果表明,这种边缘检测方法明显优于对原图像直接使用传统边缘检测算子或二进小波变换模极大值点的边缘检测方法。 相似文献
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采用小波变换和数学形态学的小目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
鉴于常用检测方法不能准确稳定地检测出复杂背景中小目标,结合小波变换和数学形态学,提出了一种小目标检测新方法.首先对图像进行单尺度小波变换,提取高频分量系数;其次,利用阈值算法将各个高频分量系数图像转化为二值图像后对其进行多结构元素形态学滤波,滤波结果与原二值图像相减后在差值图像上得到可能的小目标.将3个方向的高频系数的检测结果相关联获得单帧检测结果;最后将多个单帧检测结果进行流水线检测,得到最终的检测结果.仿真结果表明该方法能够准确稳定地检测出信噪比(SNR)大于2的弱小目标. 相似文献
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小波变换的自适应阈值图像边缘检测方法 总被引:18,自引:6,他引:18
在Marr的计算机视觉系统中,图像边缘检测占据着重要位置。但由于问题本身的复杂性和技术手段的限制,图像边缘检测的研究困难重重。近10年来,由于小波分析技术在工具和数学方法上的重大突破,试图将小波理论应用于图像边缘检测。根据边缘检测的评价标准,参照最佳边缘滤波器的设计要求,确定选择用于边缘检测的小波母函数的一般准则,并在此基础上构造出二次B样条小波,提出了基于小波变换的自适应阈值图像边缘检测的新方法。通过计算机仿真对该算法进行了验证,结果成于采用固定阈值的小波边缘检测。 相似文献
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小波变换是一种有效的红外小目标检测方法。然而,在不同的子带、不同方向上,信号和噪声所呈现的特性不同,采用单一的阈值往往无法得到一个令人满意的检测结果。针对这一情况,提出了一种基于小波变换的自适应多模红外小目标检测算法。该算法可以根据不同尺度和方向上噪声的分布自动调整阈值,使得检测结果更加有效。其中分别采用了自适应Bayes Shrink阈值和广义交叉验证阈值处理每个子带的小波系数,接着再利用处理后的系数重构小波图像,最后通过一个简单的全局阈值分割得到红外小目标。实验结果表明,与对照方法相比,所提出的算法具有更好的检测性能和鲁棒性。 相似文献
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针对复杂背景中/长波红外图像的特点,提出了一种基于小波变换的中/长波红外图像融合检测方法。首先,对原始中/长波红外图像分别进行小波变换,提取出两幅图像的低频和高频信息;然后,分别对图像的低频和高频信息采用不同的融合准则进行融合,并用小波逆变换重建成融合图像,自适应选取阈值,获得最终的目标检测结果。在实验中,采用相同的方法分别用融合图像、单波段红外图像进行目标检测,实验结果证明,用文中提出的融合检测算法优于仅用长波或中波红外图像的目标检测。 相似文献
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利用车载前视超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测是探雷的发展方向,目前制约车载前视超宽带地雷穿透雷达探雷实用化的关键问题是难以提取一致性较好的地雷目标特征。文中以地雷目标的斜距 方位 频率 反射角四维散射函数为基础,提取二维时频域特征图像。然后对时频图像进行特征选择,并实现目标和杂波的分类。为降低分类器训练误差以提高其泛化性能,将特征选择和分类器设计有机结合。同时为保证地雷探测过程中具有恒定的探测率,在分类器训练过程中以恒检测率下的虚警率作为代价函数,通过实测数据验证,该方法适用于车载前视超宽带地表穿透雷达,最终得到的分类器能提供恒定的检测率,并且具有很好的泛化性能。 相似文献
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本文将遗传算法与作者先前提出的小波多用户检测器相结合,提出一种基于小波变换与遗传算法的混合多用户检测方案.采用遗传算法对小波多用户检测器的输出进行优化,降低误比特率,提高系统抗远近干扰的能力.仿真结果表明,只需进行3到5次遗传进化,该混合多用户检测器便能取得很好的检测性能,与其他将遗传算法用于多用户检测的方案相比,大大缩减了遗传算法的运行时间,更加有利于实时实现. 相似文献
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随着微电子技术的需求和发展,倒装芯片技术在高密度微型化封装领域得到了快速发展和广泛应用,而现有的一些倒装芯片检测方法存在一定的不足之处。为此,研究了主动红外的倒装芯片缺陷检测方法。实验中使用激光加热对倒装样片施加非接触热激励,通过红外热像仪获取样片温度分布。采用小波分析方法提取包括小波熵在内的信号特征,采用自组织神经网络对不同类型焊球进行聚类识别。研究表明,通过自组织神经网络可以有效地将不同缺陷焊球与参考焊球通过距离映射法映射到不同区域从而区分开,并且可以将未知焊球信号映射到相应的区域实现聚类识别。因此该方法可以有效实现倒装芯片的缺陷检测。 相似文献