論文の概要: IH-ViT: Vision Transformer-based Integrated Circuit Appear-ance Defect Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04521v1
• Date: Thu, 9 Feb 2023 09:27:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 16:20:11.343809
• Title: IH-ViT: Vision Transformer-based Integrated Circuit Appear-ance Defect Detection
• Title（参考訳）: IH-ViT:視覚変換器を用いた集積回路外乱検出
• Authors: Xiaoibin Wang, Shuang Gao, Yuntao Zou, Jianlan Guo and Chu Wang
• Abstract要約: IC外見欠陥検出アルゴリズム-rithm IH-ViTを提案する。 提案モデルでは,CNN と ViT の強みを生かして,ローカル・グローバル両面から画像特徴を取得する。 提案したハイブリッドIH-ViTモデルの精度は72.51%であり,ResNet50モデルとViTモデルだけでは2.8%,6.06%高かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4641726517633025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For the problems of low recognition rate and slow recognition speed of traditional detection methods in IC appearance defect detection, we propose an IC appearance defect detection algo-rithm IH-ViT. Our proposed model takes advantage of the respective strengths of CNN and ViT to acquire image features from both local and global aspects, and finally fuses the two features for decision making to determine the class of defects, thus obtaining better accuracy of IC defect recognition. To address the problem that IC appearance defects are mainly reflected in the dif-ferences in details, which are difficult to identify by traditional algorithms, we improved the tra-ditional ViT by performing an additional convolution operation inside the batch. For the problem of information imbalance of samples due to diverse sources of data sets, we adopt a dual-channel image segmentation technique to further improve the accuracy of IC appearance defects. Finally, after testing, our proposed hybrid IH-ViT model achieved 72.51% accuracy, which is 2.8% and 6.06% higher than ResNet50 and ViT models alone. The proposed algorithm can quickly and accurately detect the defect status of IC appearance and effectively improve the productivity of IC packaging and testing companies.
• Abstract（参考訳）: IC外見欠陥検出における従来の検出手法の低認識率と低認識速度の問題に対して,IC外見欠陥検出アルゴリズムであるIH-ViTを提案する。 提案モデルでは,CNN と ViT のそれぞれの長所を利用して局所的特徴とグローバル的特徴の両面から画像特徴を抽出し,最終的に2つの特徴を融合して欠陥のクラスを決定することにより,IC 欠陥認識の精度を向上させる。 従来のアルゴリズムでは識別が難しいディフ参照にICの外観欠陥が主に反映されている問題に対処するため,バッチ内で追加の畳み込み操作を行うことでトラディションViTを改善した。 データセットの多種多様なソースによるサンプル情報の不均衡問題に対して,2チャンネル画像分割手法を適用し,ic出現欠陥の精度をさらに向上させる。 最後に,提案したハイブリッドIH-ViTモデルの精度は72.51%であり,ResNet50モデルとViTモデルだけでは2.8%,6.06%高かった。 提案アルゴリズムは,IC外観の欠陥を迅速かつ正確に検出し,IC包装・試験会社の生産性を効果的に向上する。

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