《表1 芯片表面缺陷有无的检测结果》

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《基于人工智能的芯片表面缺陷检测研究》

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第一个实验的结果如表1所示，实验验证了提出方法检测芯片表面缺陷有无时的准确性。提出方法在检测Center、Edge-local和Local缺陷模式时的准率要高于文献[1]的方法。在检测Center、Edge-ring和Edge-local这2种缺陷模式时的准率要高于文献[2]的方法。与文献[2]相比，提出方法较少的将Normal模式错误地判断为缺陷模式。提出方法的平均准确度97.90%要高于文献[1]的97.48%，与文献[2]方法的97.86%相近。这是因为本文采用的BPNN模型可以更好的学习非线性的特征。