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刘珈彤; 余建波;
同济大学机械与能源工程学院 上海 201804;
晶圆缺陷; 深度学习; 卷积神经网络; 自编码器;
机译:一种基于晶圆半导体表面缺陷检查的深卷积神经网络的新方法
机译:卷积神经网络的晶圆表面缺陷分类及未知缺陷分类的检测
机译:半导体晶圆表面缺陷检测
机译:基于多帧差分图像求和的半导体晶圆表面缺陷检测算法
机译:平面化和后平面化工艺中的焊盘晶圆和刷子晶圆接触特性。
机译:金膜厚度和表面粗糙度对室温晶圆键合和金-金表面活化键合的晶圆级真空密封的影响
机译:旋转 - 不变的晶圆地图模式分类与卷积神经网络
机译:用于晶圆键合的晶圆清洗和预粘接模块
机译:晶圆缺陷测量涉及在两个或多个晶圆温度下,根据测量的散射激光辐射强度测量晶圆表面缺陷的深度
机译:从晶圆保持部件中跳出的方法,晶圆中的部分裂纹的检测方法,在CMP装置中晶圆中的跳出的方法,CMP装置中晶圆中的部分裂纹的检测方法以及在晶圆中的部分跳动的检测方法脱离晶圆生产商
机译:晶圆加工的临时粘合剂,使用相同晶圆加工晶圆的成员,晶圆加工体以及生产薄晶圆的方法
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