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학술저널
저자정보
박성범 (충북대학교) 황영배 (충북대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제28권 제10호
발행연도
2022.10
수록면
881 - 887 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2022.22.0112

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The purpose of this paper is to evaluate the detection capability of deep learning-based surface scratches in semiconductor package dies and to determine whether deep learning can be employed as an objective inspection tool. To achieve this aim, detection capabilities are compared and evaluated based on a conventional image processing-based appearance inspection algorithm for examining equipment operating in the semiconductor package inspection process. In this study, a ResNet, which is the widely used CNN-based deep learning model, is used. The dataset was generated by collecting images of semiconductor packages being inspected in the semiconductor package appearance inspection process, which were cropped to focus on the parts necessary for the study. Three experiments were conducted for comparison. In the first experiment, the results of each detection using the Hough transform and ResNet-50 were compared. In the second experiment, the comparison was conducted in the same environment as in the first experiment by adding over-examination images. In the third experiment, the Hough transform algorithm and ResNet-50 were further compared by learning the over-examination images. Based on the results, an objective evaluation was conducted to determine whether deep learning could be applied to image processing-based machine inspection facilities.
#Scratch Detection #Deep Learning #Image Processing #Semiconductor Package

목차

Abstract
I. 서론
II. 데이터 수집
III. 허프 변환 기반 스크래치 검출 시스템
IV. 딥러닝 기반 스크래치 검출 시스템
V. 실험 결과
VI. 결론
REFERENCE

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
J. H. Lee and H. Kim, “Development of cartographic framework for autonomous mobile robot using public maps,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 12, pp. 1076-1083, 2021. google schola S. G. Lee, “Semiconductor industry and next-generation semiconductor technology trends,” The Monthly technology & standards, Mo.21, 2003. google schola Y.-G. Kim and T.-H. Park, “Metric segmentation for surface defect detection on a compact camera module,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 27, no. 8, pp. 535-543, 2021. google schola Y. Lee, “The production of PCB board inspection system by using machine vision,” Master Thesis, Honam University 2008. google schola R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 4th Ed., Pearson, 2018. google schola

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