[发明专利]一种基于无监督学习的半导体激光器芯片缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202310186922.5 | 申请日： | 2023-03-01 |
| 公开（公告）号： | CN116433592A | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 赵菊敏;李灯熬;胡玮 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/155;G06T5/00;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/088 |
| 代理公司： | 北京一品慧诚知识产权代理有限公司 11762 | 代理人： | 林涛 |
| 地址： | 030024 *** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督学习的半导体激光器芯片缺陷检测方法，该方法以深度学习中的无监督学习为基础，采用的是基于卷积变分自编码器改进而来的，采用卷积变分自编码器的模型与Transfromer的多头注意力机制相结合。一部分图像由卷积变分自编码器经编码器、解码器处理后输出，另一部分图像由卷积变分自编码器中的编码器处理后交由多头注意力机制处理后输出，两组图像进行重构得到重构图像。该方法采取差分机制，完成差分计算，通过阈值判断与特定值比较，来判断芯片有源区是否存在缺陷缺陷。本发明提供的方法可以克服目前半导体激光器芯片缺陷样本不足的问题，并减少了对人工标注数据样本的依赖，消除无关区域的影响，提高检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 学习 半导体激光器 芯片 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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