IH-ViT: Vision Transformer-based Integrated Circuit Appear-ance Defect Detection

要約

IC外観欠陥検出における従来の検出方法の認識率の低さと認識速度の遅さの問題に対して、IC外観欠陥検出アルゴリズムIH-ViTを提案します。
私たちが提案するモデルは、CNN と ViT のそれぞれの強みを利用して、ローカルとグローバルの両方の側面から画像特徴を取得し、最終的に 2 つの特徴を融合して意思決定を行い、欠陥のクラスを決定します。これにより、IC 欠陥認識の精度が向上します。
IC の外観不良は、従来のアルゴリズムでは識別が困難な細部の違いに主に反映されるという問題に対処するために、バッチ内で追加の畳み込み演算を実行することにより、従来の ViT を改善しました。
データセットのソースが多様であることによるサンプルの情報の不均衡の問題については、デュアルチャネル画像セグメンテーション技術を採用して、IC の外観欠陥の精度をさらに向上させます。
最後に、テスト後、提案されたハイブリッド IH-ViT モデルは 72.51% の精度を達成しました。これは、ResNet50 および ViT モデルのみよりも 2.8% および 6.06% 高くなっています。
提案されたアルゴリズムは、IC外観の欠陥状態を迅速かつ正確に検出し、ICパッケージングおよびテスト会社の生産性を効果的に向上させることができます。

要約(オリジナル)

For the problems of low recognition rate and slow recognition speed of traditional detection methods in IC appearance defect detection, we propose an IC appearance defect detection algo-rithm IH-ViT. Our proposed model takes advantage of the respective strengths of CNN and ViT to acquire image features from both local and global aspects, and finally fuses the two features for decision making to determine the class of defects, thus obtaining better accuracy of IC defect recognition. To address the problem that IC appearance defects are mainly reflected in the dif-ferences in details, which are difficult to identify by traditional algorithms, we improved the tra-ditional ViT by performing an additional convolution operation inside the batch. For the problem of information imbalance of samples due to diverse sources of data sets, we adopt a dual-channel image segmentation technique to further improve the accuracy of IC appearance defects. Finally, after testing, our proposed hybrid IH-ViT model achieved 72.51% accuracy, which is 2.8% and 6.06% higher than ResNet50 and ViT models alone. The proposed algorithm can quickly and accurately detect the defect status of IC appearance and effectively improve the productivity of IC packaging and testing companies.

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