首页> 外国专利> Manufacturing Quality Improvement Through Statistical Root Cause Analysis Using Convolution Neural Networks

Manufacturing Quality Improvement Through Statistical Root Cause Analysis Using Convolution Neural Networks

机译:通过卷积神经网络的统计根本原因分析来提高制造质量

摘要

A quality improvement method for an image sensor array includes collecting in-line optical inspection data of the image sensor, collecting end of line electrical data of the image sensor, creating defect maps and obtaining x-y coordinates of the optical inspection data and the electrical data, correlating the defect maps to generate correlated defects, classifying the images of the correlated defects, and generating root cause statistics of the classified correlated defects.
机译:用于图像传感器阵列的质量改进方法包括:收集图像传感器的在线光学检查数据;收集图像传感器的线末端电数据;创建缺陷图;以及获得光学检查数据和电数据的xy坐标;对缺陷图进行关联以生成相关缺陷,对相关缺陷的图像进行分类,并生成分类后的相关缺陷的根本原因统计信息。

著录项

  • 公开/公告号US2018293722A1

    专利类型

  • 公开/公告日2018-10-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 DPIX LLC;

    申请/专利号US201815938815

  • 发明设计人 JEROME DAVID CROCCO;PAUL R. OHERN JR.;

    申请日2018-03-28

  • 分类号G06T7/00;G06N3/04;G06N5/04;G06N99/00;G06K9/62;G06F11/07;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 13:02:49

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号