СОЗДАНИЕ АЛГОРИТМА ДЛЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ РАЗМЕРОВ И ПЛОТНОСТИ ДЕФЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕХНОЛОГИИ КОМПЬЮТЕРНОГО ЗРЕНИЯ
Abstract
Представлен алгоритм обработки изображений поверхности полупроводника, содержащей выявленные травлением дефекты, позволяет повысить достоверность и объективность обработки визуальной информации при определении количества и плотности дефектов на образце. Применение настоящего алгоритма может способствовать как получению значимых научных результатов в области материаловедения полупроводников, так и расширению возможностей промышленной дефектоскопии, позволяя отслеживать качество изделий электронной промышленности не только на конечном этапе, но и непосредственно во время производственного процесса.
References
Рейви, К. Дефекты и примеси в полупроводниковом кремнии / К. Рейви; пер. с англ. В.В. Высоцкой, П.П.Поздеева, Т.М. Ткачевой, О.П. Федоровой. – М.: Мир,1984. – 472 с.
Alberto Fernández Villán, Mastering OpenCV 4 with Python. A practical guide covering topics from image processing, augmented reality to deep learning with OpenCV 4 and Python 3.7 // ISBN-9781789344912, – 2019, – 532 р.
Дэвид А. Форсайт, Джин Понс, Компьютерное зрение. Современный подход. 928 стр., с ил.; ISBN 5-8459-0542-7, 0-13-085198-1; формат 70x100/16; твердый переплетофсетная2004, 1 кв.; Вильямс.
