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학술대회자료
저자정보
김재열 (조선대학교) 김훈조 (광주직업훈련원) 김창현 (조선대학교) 고명수 (조선대학교)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 춘추학술대회 대한기계학회 2001년도 제2차 재료 및 파괴부문 학술대회 논문집
발행연도
2001.8
수록면
378 - 383 (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 developing the estimative algorithm for artificial defects in semiconductor packages and performing it by pattern recognition technology. For this purpose, the estimative algorithm was included that researchers made software with MATLAB. The software consists of some procedures including ultrasonic image acquisition, equalization filtering, Self-Organizing Map and Backpropagation Neural Network. Self-Organizing Map and Backpropagation Neural Network are belong to methods of Neural Networks. And the pattern recognition technology has applied to classify three kinds of detective patterns in semiconductor packages : Crack, Delamination and Normal. According to the results, it was found that estimative algorithm was provided the recognition rates of 75.7% (for Crack) and 83.4% (for Delamination) and 87.2% (for Normal).
#SAT #Ultrasonic Image Processing #Neural Network #Pattern Recognition #Algorithm

목차

Abstracts
1. 서론
2. 화상 전처리
3. 패턴인식 알고리즘
4. 실험
5. 결과 및 고찰
6. 결론
후기
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