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학술저널
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손성빈 (한국기술교육대학교) 이선훈 (한국기술교육대학교) 박주찬 (한국기술교육대학교) 정준욱 (한국기술교육대학교) 박용준 (한국기술교육대학교) 오흥선 (한국기술교육대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
528 - 534 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0044

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In the integrated circuit/chip manufacturing process, failure analysis performed to find defects utilizes high-resolution chip images obtained through auto-shot scope equipment, which combines microscopy and automatic photography. However, due to the incorrect focus and the unexpected overlap size depending on the distance between the microscope and the chip, these systems are noisy. Thus, failure analysis cannot be performed effectively because the individual conduction the examination is exposed to noisy images, thereby taking a long time. We proposed a system called DeepMerge that utilizes deep learning-based learning-based features such as pint extraction and feature matching to overcome the aforementioned challenges. We will be indicating the effectiveness and efficiency of our system by obtaining practical image data from the industry.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련연구
III. 시스템
IV. 실험
V. 결론
REFERENCES

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