计算机工程与科学

作者：赵玥, 肖梦燕, 邱宝军, 罗军, 王小强, 罗道军

单位：工业和信息化部电子第五研究所，广东 广州 510610

关键词：声扫图像,缺陷检测,目标检测网络；JavaScript,

基金：广东省基础与应用基础研究基金(2021A1515110939)

集成电路是电子产品的重要组成部分，其质量控制和故障分析是电子产品能否长期运行的前提。声学扫描显微镜SAM作为一种无损缺陷检测手段，在集成电路成像检测、内部缺陷识别方面获得了广泛应用。针对声扫图像缺陷检测的智能化需求，以及对检测的实时性和正确性要求，研发了基于机器视觉的集成电路声扫图像缺陷检测软件，提供了图像处理和图像检测一体化功能。该软件的算法框架结合了深度学习技术、OpenCV 传统图像处理技术和JavaScript 界面设计技术，可以管理各种类型的集成电路数据,并能对声扫图像进行分析处理与缺陷判定。

来源：2023年第10期

《计算机工程与科学》期刊编辑部

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