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Korean Society for Precision Engineering 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 한국정밀공학회 2005년도 추계학술대회 논문요약집
발행연도
2005.10
수록면
727 - 732 (6page)

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이 논문의 연구 히스토리 (5)

2005

반도체 패키지의 내부 결함 검사용 알고리즘 성능 향상
김재열 ,  김창현 ,  윤성운 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2005.10 학술대회자료

2003

자기조직화 지도를 이용한 반도체 패키지 내부결함의 패턴분류 알고리즘 개발
김재열 ,  윤성운 ,  김훈조 외 3명 한국생산제조학회지 2003.04 학술저널

2002

자기조직화 지도를 이용한 반도체 패키지 내부결함의 패턴분류 알고리즘 개발
김재열 ,  윤성운 ,  김훈조 외 3명 한국생산제조학회 학술발표대회 논문집 2002.10 학술대회자료
반도체 패키지의 내부 결함 검사용 알고리즘 성능 향상
김재열 ,  윤성운 ,  한재호 외 3명 한국정밀공학회 학술발표대회 논문집 2002.10 학술대회자료

2001

반도체 패키지 내부 결함의 패턴인식을 위한 알고리즘 개발
김재열 ,  김훈조 ,  김창현 외 1명 대한기계학회 춘추학술대회 2001.08 학술대회자료

초록· 키워드

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In this study, researchers classifying the artificial flaws in semiconductor packages are performed by pattern recognition technology. For this purposes, image pattern recognition package including the user made software was developed and total procedure including ultrasonic image acquisition, equalization filtration, binary process, edge detection and classifier design is treated by Backpropagation Neural Network. Specially, it is compared with various weights of Backpropagation Neural Network and it is compared with threshold level of edge detection in preprocessing method for entrance into Multi-Layer Perceptron(Backpropagation Neural network). Also, the pattern recognition techniques is applied to the classification problem of defects in semiconductor packages as normal, crack, delamination. According to this results, it is possible to acquire the recognition rate of 100% for Backpropagation Neural Network.
#Semiconductor Packages(반도체패키지) #Ultrasonic Test(초음파검사) #Image Processing(화상처리) #Pattern Recognition Algorithm(패턴인식알고리즘) #Neural Network(신경회로망)

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 화상 단순화 처리
3. 반도체 결함 분류기
4. 검사 시스템 및 결함 시험편
5. 결과 및 고찰
6. 결론
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