基于机器视觉、百度AI与深度学习的晶圆缺陷检测方法研究

针对晶圆制造过程中的缺陷对芯片的影响越来越严重,缺陷检测技术在整个半导体工艺流程中至关重要。本文研究了晶圆片在检测速度、检测环境克服能力和检测模型等方面的缺陷检测分析,通过采用机器视觉、百度AI和深度学习技术,以寻找最优技术为检测设备开发奠定基础。实验结果表明,机器视觉技术只能针对特定的应用场景,对特征复杂的晶圆和缺陷检测困难;基于AI技术的检测模型识别准确率可达预期值,但检测置信度较低,无法满足设备开发需求;而基于深度学习技术能有效检测出各种缺陷,算法效果好,检测速度快,符合检测设备开发要求。     

热导式光纤Bragg光栅二氧化碳分析仪的研究

摘要：在工业中提高燃料的燃烧率以及保证锅炉的高效运行都需要对烟气中二氧化碳的含量进行测量。在热导式原理的基础上利用光纤Bragg光栅对温度的敏感特性研制了一种热导式光纤Bragg光栅二氧化碳分析仪,通过检测光纤Bragg光栅中心波长的移位量实现对二氧化碳体积百分比含量的测量。测试实验表明,二氧化碳百分比含量从0到20％,从20％到80％以及从80％到100％时,光纤Bragg光栅的中心波长变化量分别为0.020nm,0.116nm,0.015nm ,在含量达到100％之后中心波长趋于平稳。     

基于ANSYS CFX的变压器绕组温度场监测研究

利用Maxwell电磁仿真软件计算变压器在稳定满载运行过程中绕组损耗情况,将得出的损耗数据转换为发热载荷输入ANSYS CFX中对该35 kV油浸式变压器绕组的温度分布情况进行研究.从60, 120 min两个时间段对绕组的温度分布进行仿真分析,找出最热点分布以及相应的温度值,得出变压器在运行120 min时,为变压器最热点温度时刻,低压绕组最热点位于B相绕组,为75.5℃,高压绕组最热点温度位于C相绕组,为65.4℃;变压器绕组中部温度整体较上部和下部高,且随着变压器工作时间延长,变压器整体温度升高;变压器整体低压绕组温度较高压绕组温度高.     

光纤Bragg光栅传感器在变压器油温检测中的应用

油浸式变压器中油温的高低是决定电气设备绝缘老化速度快慢的重要因素.分析油浸式变压器内部的温度场分布特性,对变压器内部油温传感器的布设位置进行优化,根据光纤Bragg光栅(FBG)中心波长随温度变化而变化的特性实现对油浸式变压器油温的测量.以型号为S13-12500/35的油浸式变压器为试验对象,测得变压器以l倍功率运行时,变压器的上、中、下层油温度分别为63,52,40℃,上、中、下层的油温梯度差约为10℃.