[发明专利]一种图像差异检测方法和装置

说明书

本发明公开了一种图像差异检测方法和装置。其中，所述方法应用于集成电路中，包括：对采集到的样本图像进行预处理；构建基于神经网络的差异检测模型；根据预处理后的样本图像对所述差异检测模型进行模型训练，以得到目标差异检测模型；根据目标差异检测模型对待检测图像进行检测，确定所述待检测图像之间的差异信息并根据所述差异信息确定出异常图像数据。本实施例的技术方案，通过神经网络构建的目标差异检测模型对图像差异进行检测，能够提高海量图像差异检测的效率和准确率，最终大幅提高超大规模数字电路提取的速率和准确率。

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，具体涉及集成电路图像处理技术领域，尤其涉及一种图像差异检测方法和装置。

背景技术

随着IC设计的迅猛发展，集成电路的集成度越来越高，数字电路的规模也越来越大。

对于百万门级乃至千万门级以上规模的电路，数字门电路中基本单元类型相同但驱动和尺寸不同的电路较为普遍，这些基本单元在图像上差异较细微(参见图1a中的A区域和图1b中的B区域)，现有的人工执行的实例确认流程和算法已不能满足需求。

并且，人工透视确认存在主观因素，视觉疲劳易引起误检，现有的实例确认流程和算法不仅耗费巨大的人力资源，最终的电路提取速率和准确率也不高，阻碍了高效电路分析的愿景。

发明内容

本发明提供一种图像差异检测方法和装置，以提高海量图像差异检测的效率和准确率，最终大幅提高超大规模数字电路提取的速率和准确率。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像差异检测方法，应用于集成电路中，包括：

对采集到的样本图像进行预处理；

构建基于神经网络的差异检测模型；

根据预处理后的样本图像对所述差异检测模型进行模型训练，以得到目标差异检测模型；

根据目标差异检测模型对待检测图像进行检测，确定所述待检测图像之间的差异信息并根据所述差异信息确定出异常图像数据。

第二方面，本发明实施例还提供了一种异常图像检测装置，应用于集成电路中，所述装置包括：

预处理模块，用于对采集到的样本图像进行预处理；

模型构建模块，用于构建基于神经网络的差异检测模型；

模型训练模块，用于根据预处理后的样本图像对所述差异检测模型进行模型训练，以得到目标差异检测模型；

检测模块，用于根据目标差异检测模型对待检测图像进行检测，确定所述待检测图像之间的差异信息并根据所述差异信息确定出异常图像数据。

本发明通过对采集到的样本图像进行预处理，并构建基于神经网络的差异检测模型，进而根据预处理后的样本图像对差异检测模型进行训练以得到目标差异检测模型，最终利用训练后的目标差异检测模型对待检测图像进行差异检测。通过神经网络构建的目标差异检测模型对图像差异进行检测，能够提高海量图像差异检测的效率和准确率，最终大幅提高超大规模数字电路提取的速率和准确率。

附图说明

图1a和图1b为显微图像的细微差异对比图；

图2为本发明实施例一提供的一种图像差异检测方法的流程图；

图3为本发明实施例二提供的基本单元diff(有源)层图像；

图4为本发明实施例二提供的一种基本单元的二值图；

图5a为本发明实施例二提供的一种基本单元模板图像；

图5b为本发明实施例二提供的一种基本单元实例图像；