晶圆划片过程中的任何异常都可能导致划切好的裸片表面产生缺陷。准确识别裸片表面的各种缺陷模式，可帮助发现和调整在线划片过程中的异常因素，以降低废品率，避免因大批量裸片表面缺陷而造成巨大的成本损失[1]。

基于概率统计模型的方法在晶圆和裸片表面缺陷检测中被广泛应用[2-4]。这些方法主要对表面缺陷的模式进行统计分析，虽能够检测出缺陷的形状，但无法有效分类出缺陷的模式。随着机器学习研究的深入，隐马尔科夫[5]和神经网络[6-8]等方法被越来越多的应用于晶圆和裸片表面缺陷检测。这些常用的模式识别方法都需要大量的训练样本来训练分类器。

高黎贡山北段东、西坡捕食线虫真菌分布格局研究……王家亮，刘硕然，周汉宇，房以好，肖 文，杨晓燕（87）

为解决上述问题，本文提出了基于线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)和支持向量机 (Support Vector Machine，SVM)的在线检测算法。为了突出裸片表面的模式特征，该算法首先使用高斯滤波方法对裸片表面图像进行滤噪处理。然后，使用Hu不变矩和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients，HOG)等高维特征来表达裸片表面缺陷的模式信息。接着，采用LDA方法消除特征中的冗余信息，获得能够准确表达裸片表面缺陷模式的低维特征。接着，离线构建正常裸片表面模式的高斯混合模型 (Gaussian Mixture Model，GMM)和各种表面缺陷模式的SVMs。最后，在线检测时，使用GMM判断是否存在缺陷，并使用K最近邻(K Nearest Neighbor，KNN)算法分类缺陷的具体模式。通过与现有方法进行实验对比，证明了提出方法的准确性和实时性。

忽然有一天，超市逢月底结账，杨力生见当月收入特别高，心里高兴极了。到了晚上，他特意到饭店订了几个好菜，把菜取回家和媳妇共同吃。他一边吃菜一边喝啤酒，连喝了三瓶，还是半点醉意都没有。饭后，孩子早早便睡了，杨秋香从衣柜里取出一件新衣服，转身对着一边墙壁上的大镜子试穿。这时，杨力生兴奋地凑到她的身边说：

1　裸片表面缺陷检测算法原理

提出的算法包括离线建模和在线检测两个阶段。

1.1　离线建模

(1)使用高斯滤波对训练图像进行滤噪。训练图像包含正常的裸片表面图像和各种缺陷模式的裸片表面图像。(2)提取裸片表面缺陷的Hu不变矩和HOG等高维特征数据。(3)采用LDA算法对高维特征进行降维，得到低维特征。(4)分别构建正常裸片表面模式的GMM和各种裸片表面缺陷模式的SVMs。

1.2　在线检测

(1)按1.1中步骤(1)-(3)来处理在线生产时采集的裸片表面图像。(2)使用1.1步骤(4)中已经学习好的GMM判断晶圆表面图像中是否存在已学习的缺陷模式。(3)如果存在缺陷，则采用已学习的SVMs，并结合KNN算法判定其具体的缺陷模式。

2　图像滤噪与特征提取

2.1　图像滤噪

高斯滤波算法通过适当加大滤波窗口中心点的权值来减少滤波处理造成的图像模糊[9]。随着距离中心点的距离增大，权值迅速减小，从而可以确保中心点更接近于与它距离更近的点[9]。大小为(2ω+1)×(2ω+1)的滤波模板 M(x，y)的定义如式(1)所示：

其中，ω为滤波窗口半径；(x，y)为时刻t采集的图像It的像素点的坐标；方差为σ。实际进行高斯滤波时，ω和σ都是固定的，也就是对于所有像素点都使用同一个滤波模板。ω和σ的取值不同，滤波效果也会不同，根据实验经验，一般设ω=5，σ=0.8。

2.2　表面缺陷特征提取

提出方法Hu不变矩和HOG特征向量来表征裸片表面缺陷的模式。Hu不变矩特征向量有7维，其描述了目标的形状。HOG特征向量的维数从几十到几百维不等，由细胞单元大小γ和梯度方向分组数η决定。它使用梯度和边缘方向密度分布描述了目标的表观和形状。

3　线性判别分析算法

特征的维数过高会增加分类器学习的计算量和复杂度，给学习和分类缺陷模式带来“维度灾难”。实际上维数过高的特征对于分类性能也会造成负面影响[9]。基于Fisher准则的LDA算法能够有效提取高维特征中最具判别力的低维数据信息。LDA通过选择类间离散度和类内离散度的比值最大的低维特征，使同一模式的缺陷样本聚集在一起，不同模式的缺陷样本尽量分开[10]。

假设有N种缺陷模式，样本的类内散布矩阵Sw和类间散布矩阵Sb可以表示为：

式中，K表示样本总数；Ki表示第i种缺陷模式的特征数量；表示第i种缺陷模式的特征均值表示第i种缺陷模式的第j个特征表示所有特征的均值。

街道级交通指数的计算基于街道内每个路段的平均运行速度，来源于浮动车数据系统[4]. 区域平均TTI可由各路段的行驶里程(VMT)作权重对路段TTI进行加权求得，进一步把区域TTI折算成0～10的指数，计算公式如式(1)(2)：

其中，L是GMM包含的高斯分量的个数。πl是第 l个概率密度函数pl(h|θl)的权重。θl=(μl，Sl)，μl是期望，Sl是协方差矩阵。参数集定义为 φ =(π1，...，πl；θ1，...，θl)。L 通过贝叶斯信息准则确定，期望最大算法被用来估计参数φ。建立正常裸片表面的GMM时，在整个裸片表面图像内提取特征。

J(W)将不同模式的Sb和Sw结合在一起，取极大化J(W)的矩阵Wfld作为投影方向。其物理意义是：特征在Wfld上投影后，类间离散度和类内离散度之比达到最大[10]。

4　离线建模与在线检测

其中，aq为拉个朗日系数，X为某类模式的全部训练特征。aq根据文献[9]中的方法求解。

4.1 药代动力学 MA 有较高的分布容积和组织浓度，其主要积聚在白细胞内而快速到达炎症区域[26]，这些特点决定了较少的 MA 服药次数可达到良好的治疗效果。一项研究发现，阿奇霉素通过静脉和口服方式给药后血浆半衰期分别为 50 h和 70 h，口服缓释剂型比速释剂型有更高的血药浓度[27]。另一项研究发现，当血浆中阿奇霉素浓度明显下降后，在鼻腔窦道黏液中仍可检测出较高浓度的阿奇霉素[28]。

GMM是用高斯概率密度函数精确量化数据混合密度分布的模型。设d维随机变量H=[H1，...，Hd]服从有限个正态分布，h=[h1，...，hd]为H的一组样本，令其中一个样本h的概率密度函数为[11]：

Fisher准则的目标函数定义为:

在信息技术与幼儿园课程融合过程中，多种媒体融合教学受到更多关注，其出发点和归宿仍然是优化教学，主要利用媒体的优势互补原则为幼儿的知识建构提供良好情境。

SVM以结构化风险最小化为原则，兼顾训练误差（经验风险）与测试误差（期望风险）的最小化[9]。给定训练特征样本(x1，y1)，…，(xq，yq)，…，(xQ，yQ)，xq为d维特征向量，类标签yq∈{-1，1}[9]。要对两类样本进行分类，目标就是根据训练样本寻找具有最大分类间隔的分割超平面。超平面方程为式：

其中，xt为测试样本特征，w为权矢量，b为偏差项。

对于线性不可分的情况，可以通过非线性变换将其转化为某个高维空间中的线性问题，在变换空间求得最佳分离超平面[9]。此时的最优分类函数为：

对于线性可分的二分类问题，最优分类函数如式(7)所示，

在离线建模阶段建立正常裸片表面的模型GMM，并对现有的N种裸片表面缺陷分别学习SVM模型，建模时采用降维后的特征。

杏A注水站停运后，深度注水系统启泵布局进行调整，深度注水系统平均泵效降低0.1%，系统泵出水量下降1326 m3/d，泵水单耗降低0.02 kWh/m3，日节电1 878.5 kWh。同时，由于杏A注水站和杏A深度污水站停运，减少岗位用工19人，减员增效效果明显。注水站停运前后深度注水系统运行情况见表7。

Discussion on the Development and Construction Management for Wind Farms in Mountainous Area WANG Kai(67)

其中，SV为支持向量的集合。式(9)就是SVM方法确定的最终非线性分类的决策函数。aq同样根据文献[9]中的方法进行求解。

青年志愿者活动参与行为调查发现：52.0%的被调查者只有在单位组织的情况下参加志愿活动，18.2%的被调查者只有在特殊时间或节日参加志愿活动；11.3%的被调查者1年只参加1次志愿活动，9.4%的被调查者每月或每2月参加1次志愿活动，6.7%的被调查者每周或每2周参加1次志愿活动[2]。较低的志愿活动参与率导致志愿服务人力资源短缺，医务志愿者服务队伍难以形成规模，医疗志愿活动开展受到制约。

在线检测阶段，采用正常裸片表面模式的GMM判断It中是否存在缺陷，选取式(5)的负对数似然概率作为GMM输出。如果存在，则用N种缺陷的SVM模型分别进行分类，并计算相应的分类分数，接着采用KNN算法分类缺陷的具体模式。

5　实验结果与分析

实验采用生产过程中采集的裸片表面图像数据集来验证提出方法的准确性和实时性。数据集包含7 000幅已标记缺陷模式的裸片表面图像样本，其中 Center、Donut、Local、Edge-local和 Edgering等5种缺陷模式各1 000幅。数据集还包含2 000幅正常模式 (Normal)的裸片表面图像样本。将文献[1]中进行晶圆表面缺陷检测的算法应用于裸片表面缺陷检测，与提出算法进行对比实验。

2017年9月，经国务院台办、国家发改委、商务部联合批复，广西设立了全国首个海峡两岸产业合作区，从政策上促进了台资企业向大陆中西部转移。该项政策的实施，不仅是当前经济发展的必然需要，更是构建“一带一路”新经济发展的必然趋势。海峡两岸产业合作区的设立，是广西对台经贸发展过程中的重要事件，对两岸经济文化交流大有益处。在产业合作区的设立过程中，自治区台办认真听取台商的意见和建议，主动与相关部门加紧沟通落实，真正把握中央惠台政策中的要领。合作区成立后，吸引了很多台商的目光，意向投资总额已经超过了80亿元。

离线建模阶段随机选取2 100幅裸片表面图像样本，每种表面缺陷模式选300个训练样本，正常晶圆表面模式选600个训练样本。在线检测阶段使用剩余的4 900幅裸片表面图像样本，即每种表面缺陷模式有700个测试样本，正常裸片表面模式有1 400个测试样本。学习某类缺陷模式的SVM时，该类缺陷模式的训练样本作为正样本，标注为yq=1。其余缺陷模式和正常裸片表面模式的训练样本作为负样本，标注为yq=-1。

其中，ψ代表非线性映射。由于非支持向量的aq为 0，所以式(8)可以写为式(9)，

首先验证提出方法检测裸片表面是否存在缺陷的准确性，结果如表1所示。提出方法在判断Center、Edge-ring、Edge-local和 Local这 4 种缺陷模式的测试样本中是否存在缺陷的准确率要高于文献[1]的方法。提出方法将较多的Nomal模式的裸片表面图像错误地判断为包含缺陷。采集裸片表面图像时，由于机器视觉硬件系统的问题，图像中会包含噪音，导致一些正常裸片表面也会错误判定为存在缺陷。根据实验结果，提出方法的总体检测准确度要高于文献[1]方法。提出方法的检测准确率为98.04%，文献[1]方法的准确率为97.78%。

妈妈帮我检查作业时，告诉我那题的判断是错误的。我问妈妈为什么，她说：“我们家正好有个放大镜，你自己可以去试试。”

表1　检测有无裸片表面缺陷的准确率对比

缺陷模式　准确率/%提出方法　文献[1]C e n t e r D o n u t E d g e-r i n g E d g e-l o c a l L o c a l N o m a l 9 9.4 3 9 8.7 1 9 7.4 3 9 7.7 1 9 6.5 7 9 8.2 1 9 9.0 0 9 9.1 4 9 6.7 1 9 6.1 4 9 6.2 9 9 8.5 7

接着验证提出方法检测裸片表面缺陷的具体模式的准确性，结果如表2所示。通过对比可以发现，提出方法在所有测试样本中的平均准确率为88.11%，高于文献[1]的平均准确率86.26%。提出方法的准确率满足裸片表面缺陷检测的需要。将提出方法错误判定为包含表面缺陷的13个正常裸片样本进行具体缺陷模式的检测，其中5个样本被识别为Edge-ring缺陷模式，8个样本被识别为Local缺陷模式。

表2　裸片表面缺陷模式的检测准确率对比

缺陷模式　准确率/%提出方法　文献[1]C e n t e r D o n u t E d g e-r i n g L o c a l E d g e-l o c a l 8 7.0 0 9 4.2 9 9 1.7 1 8 1.1 4 8 6.4 3 8 3.8 6 9 2.7 1 8 6.0 0 7 9.5 7 8 9.1 4

本实验在4 900幅测试样本上对比了提出算法和文献[1]方法，进一步验证了提出算法的实时性。实验所用的计算机配置为：Windows10、CPU Intel®CoreTMi7-4700MQ、2.4 GHz、RAM 8 GB。开发软件为Matlab R2016a。文献[1]方法平均每帧的检测时间为57.3ms，比提出方法平均高了12.6 ms。实验结果表明提出方法具有较好的实时性，其检测效率能够满足在线检测裸片表面缺陷的要求。

6　结束语

本文针对晶圆划片后检测裸片表面缺陷的要求，提出了一种基于LDA和SVM的在线检测算法。首先，使用高斯滤波算法以消除划片过程中的随机因素引起的噪声。然后，提取裸片表面的Hu不变矩和HOG特征来表征裸片表面模式，并采用LDA算法对这特征进行降维。接着，建立正常裸片表面的GMM和各种裸片表面缺陷的SVMs。最后，使用已学习的GMM判断是否存在缺陷，使用已学习的SVMs和KNN算法判断缺陷的具体模式。实验结果表明，提出方法实现了裸片表面缺陷的准确与快速检测。后续工作将深入研究能更好地表征裸片表面缺陷模式的特征提取方法，并推进研究成果在晶圆划片中的实际应用。

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2.细菌分离。无菌取典型病例的肝组织接种肉汤，37℃培养24 h，转接种ss培养基，37℃培养24 h，可见红色、圆形、边缘整齐、湿润的菌落，取典型菌落制片染色镜检，可见革兰氏染色阴性的短杆菌。将病料接种于麦康凯琼脂或伊红美蓝琼脂上，37℃培养16～24 h，大多数菌落在麦康凯琼脂上呈红色，或者在伊红美琼脂上为黑色并有金属亮光则可做出初步判断，然后可进—步做生化、血清学鉴定。

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