特征提取在硅内部微/纳米级体缺陷检测中的应用

陈军; 尤政; 周兆英; 刘兴占

高级检索

ISSN 1001-3806CN 51-1125/TN 网站地图

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

特征提取在硅内部微/纳米级体缺陷检测中的应用

陈军 , 尤政 , 周兆英 , 刘兴占

文章导航 > 激光技术 > 1998 > 22(5): 290-294

引用本文:

Citation:

特征提取在硅内部微/纳米级体缺陷检测中的应用

1.
清华大学精密仪器与机械系, 北京, 100084

作者简介: 陈军,女,1970年9月出生.现于清华大学精密仪器与机械学系攻读博士学位..

基金项目:
国家自然科学基金;霍英东基金

Application of character recognition in LSST

1.
Department of Precision Instruments and Mechanics, Tsinghua University, Beijing, 100084

摘要: 提出了一种利用特征提取来对硅中微/纳米级体缺陷的激光散射图样进行分析,以获得缺陷大小信息的分析方法.给出了该方法中第一特征值和第二特征值的定义,指出通过所提出的第一特征值及第二特征值即可迅速地判断出缺陷的大小量级所在.这种分析方法具有分析速度快,在体缺陷小于1μm时分辨率高,且可使系统实现自动化等优点.
- 特征提取 /
- 激光散射扫描层析技术 /
- 微/纳米级体缺陷 /
- 硅
Abstract: In this paper,after putting forward the principle of LSST in detecting micro bulk defects in silicon and some simulating results of various size of defects scattering distributions,a novel analyzing way called character recognition is developed.This paper presents the first character defined according to wave number of the laser scattering distribution,and the second character defined according to the unsymmetry of scattering optical intensity.By using the character Ⅰ,the quantity scale of bulk defects can be obtained first,and then with character Ⅱ the detailed quantity scale less than 1μm can be gained if the character Ⅰ is 1.The method has the advantages of analyzing defects size quickly and making it possible to implement automation of detecting system,etc.It is worth being used in practice.
- character recognition /
- LSST /
- micro/nano bulk defect /
- silicon

[1]	庄同曾.集成电路制造技术——原理与实践.北京:电子工业出版社,1992
[2]	李勇,周兆英.仪器仪表学报,1996;17(1):56~60
[3]	国家自然科学基金委员会工程与材料科学部机械工程科学技术前沿编委会.机械工程科学技术前沿.北京:机械工业出版社,1996
[4]	Fillard J P.Materials Science&Engineering,1993;B20:165~171
[5]	Fillard J P,Montgomery P C,Gall Petal.J Crystal Growth,1990;103:109~115
[6]	Kazuo Moriya Katsuyuki Hirai.J A P,1989;66(11):5267~5273
[7]	赵凯华,钟锡华.光学.北京:北京大学出版社,1984
[8]	Gouesbet G,Maheu B,Grehan G.J O S A,1988;5(9):1427~1443

[1]	龙芋宏 , 熊良才 , 史铁林 . 水辅助准分子激光微加工硅的实验研究. 激光技术, 2006, 30(6): 567-569.
[2]	龙芋宏 , 熊良才 , 史铁林 , 柳海鹏 . 准分子激光电化学刻蚀硅的刻蚀质量研究. 激光技术, 2006, 30(3): 235-237.
[3]	吕雪明 , 李泽文 , 张检民 , 倪晓武 . 不同延时的组合脉冲激光致硅表面损伤研究. 激光技术, 2020, 44(6): 695-699. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.06.008
[4]	袁春华 , 李晓红 , 唐多昌 , 杨宏道 . 波长和气氛对激光诱导硅表面微结构的影响. 激光技术, 2010, 34(5): 647-649. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2010.O5.019
[5]	柳长安 , 孙书明 , 赵丽娟 . 基于激光点云实现杆塔提取的轻量级网络. 激光技术, 2021, 45(3): 367-372. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2021.03.018
[6]	王江 , 王鸥 , 刘向东 , 袁利 , 柯尊贵 , 郝昕 , 覃文治 , 杨赟秀 . 32×32 Si盖革模式激光焦平面探测器. 激光技术, 2024, 48(5): 665-670. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2024.05.008
[7]	周瑜 , 贺伟 . 激光成像引信的目标识别方法研究. 激光技术, 2023, 47(2): 267-272. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2023.02.017
[8]	潘卫军 , 吴郑源 , 张晓磊 . 基于k最近邻的激光雷达飞机尾涡识别. 激光技术, 2020, 44(4): 471-477. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.04.013
[9]	张宝华 , 刘鹤 , 张传亭 . 基于经验模态分解提取纹理的图像融合算法. 激光技术, 2014, 38(4): 463-468. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2014.04.007
[10]	何易德 , 朱斌 , 王询 , 陈好 , 贾静 . 基于跟踪特征的目标模型逼真度评估方法. 激光技术, 2020, 44(4): 515-519. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2020.04.020
[11]	刘直芳 , 游志胜 , 张继平 . 基于RMFA-ICA的人脸识别. 激光技术, 2005, 29(6): 662-666.
[12]	刘翠连 , 陶于祥 , 罗小波 , 李青妍 . 混合卷积神经网络的高光谱图像分类方法. 激光技术, 2022, 46(3): 355-361. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2022.03.009
[13]	罗锦锋 , 宋世军 , 王平秋 , 刘全喜 . 激光等离子体对硅表面微纳粒子除去机理研究. 激光技术, 2018, 42(4): 567-571. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2018.04.025
[14]	冯玮 , 王玉德 , 张磊 . 加权联合降维的深度特征提取与分类识别算法. 激光技术, 2018, 42(5): 666-672. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2018.05.016
[15]	贾秀梅 . 基于法向特征提取的曲面自适应检测算法研究. 激光技术, 2021, 45(5): 620-624. doi: 10.7510/jgjs.issn.1001-3806.2021.05.014
[16]	吴侃 , 敖建锋 , 方茜 . 地面3维激光扫描技术建筑物特征线提取. 激光技术, 2012, 36(4): 553-556. doi: 10.3969/j.issn.1001-806.2012.04.030
[17]	袁根福 , 曾晓雁 . 单晶硅的激光铣削试验研究. 激光技术, 2003, 27(5): 460-462,465.
[18]	杨鹏 , 杨雁南 . 激光辐照单晶硅电池转换效率的研究. 激光技术, 2012, 36(5): 696-699. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2012.05.031
[19]	李仲义译 , 朱清风校 . 超高速硅开关——激光的前脉冲测量. 激光技术, 1983, 7(3): 54-59.
[20]	陈青梅 , 冯国英 , 孙年春 , 周国瑞 , 张一 , 王建军 , 马孜 . 纳米级铝包覆光波导耦合特性研究. 激光技术, 2012, 36(2): 183-187. doi: 10.3969/j.issn.1001-3806.2012.02.009

点击查看大图

计量

文章访问数: 3253
HTML全文浏览量: 685
PDF下载量: 377
被引次数: 0

特征提取在硅内部微/纳米级体缺陷检测中的应用

作者简介: 陈军,女,1970年9月出生.现于清华大学精密仪器与机械学系攻读博士学位.

1. 清华大学精密仪器与机械系, 北京, 100084

收稿日期: 1996-12-16
录用日期: 1997-04-18
网络出版日期: 1998-09-25

基金项目: 国家自然科学基金;霍英东基金

关键词:

摘要: 提出了一种利用特征提取来对硅中微/纳米级体缺陷的激光散射图样进行分析,以获得缺陷大小信息的分析方法.给出了该方法中第一特征值和第二特征值的定义,指出通过所提出的第一特征值及第二特征值即可迅速地判断出缺陷的大小量级所在.这种分析方法具有分析速度快,在体缺陷小于1μm时分辨率高,且可使系统实现自动化等优点.