研究目的
为开发一种用于检测TFT-LCD制造过程中导电粒子的自动检测系统，以应对复杂背景噪声和多样化粒子外观的挑战。
研究成果
所提出的U-ResNet架构在检测导电颗粒方面显著优于传统方法，证明了数据驱动学习方法在该任务中的有效性。该研究凸显了深度卷积网络在TFT-LCD制造业自动化检测流程中的应用潜力。
研究不足
该研究承认复杂粒子模式带来的挑战，以及训练和验证所需大量数据的需求。该方法的表现可能因不同的粒子密度和尺寸而有所差异。
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11259卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第四部分）|| 基于U-ResNet的TFT-LCD制造过程中导电粒子检测
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11259卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第四部分）|| 基于U-ResNet的TFT-LCD制造过程中导电粒子检测
DOI：10.1007/978-3-030-03341-5_14
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
各向异性导电膜（ACF）键合后导电粒子的检测是TFT-LCD制造过程中的常规关键步骤，因为导电粒子的质量是衡量ACF键合质量的指标。显微镜下的人工检测既耗时又繁琐。工业界对自动导电粒子检测系统存在需求。自动导电粒子质量检测的挑战在于复杂的背景噪声和多样化的粒子外观（包括形状、尺寸、聚集和重叠等）。因此，目前缺乏能有效处理所有复杂粒子模式的自动检测方法。本文提出了一种U形深度残差神经网络（U-ResNet），该网络能从大量标注数据中学习粒子特征。实验结果表明，所提方法实现了高准确率和高召回率，显著优于以往工作。
作者：
Kangping Chen，Eryun Liu
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