- Код статьи
- S30344980S0130308225040058-1
- DOI
- 10.7868/S3034498025040058
- Тип публикации
- Статья
- Статус публикации
- Опубликовано
- Авторы
- Том/ Выпуск
- Том / Номер выпуска 4
- Страницы
- 52-68
- Аннотация
- Монокристаллические кремниевые пластины играют ключевую роль в фотогальванической технологии и производстве микроэлектроники благодаря своим высоким характеристикам как полупроводников. Для удовлетворения потребностей высокотехнологичных отраслей технология производства кремниевых пластин должна соответствовать высоким стандартам качества. Наличие микротрещин, возникающих в процессе шлифования и вовремя необнаруженных, снижает выход годного продукта. Для эффективного выявления микротрещин в кремниевых пластинах была разработана система лазерного теплового контроля со сканированием. С использованием псевдостатического алгоритма матричной реконструкции экспериментальные нестационарные данные были преобразованы в статические, что облегчило обнаружение и оценку дефектов. Изучены геометрические характеристики (длина, ширина и глубина) микротрещин и влияние мощности лазерного возбуждения на температурные сигналы. Сравнены методы улучшения изображений, такие как линейное преобразование серой шкалы, преобразование базовой функции и выравнивание гистограммы. Исследована эффективность сегментации суперпикселей, расширенной двойной пороговой сегментации, итеративной пороговой сегментации и использования нейронной сети UNet3+ для повышения эффективности обнаружения микротрещин. Обычные методы сегментации оказались низкоэффективными для улучшения изображений из-за присутствия шумов. Лучшие результаты в сегментации изображений были достигнуты с использованием сети UNet3+, которая обеспечила эффективность сегментации микротрещин около 90 %.
- Ключевые слова
- микротрещина кремниевая пластина инфракрасная термография лазерное сканирование сегментация глубокое обучение
- Дата публикации
- 01.04.2025
- Год выхода
- 2025
- Всего подписок
- 0
- Всего просмотров
- 105
Библиография
- 1. Zhang G., Xiao Q., Ma F. Development status and prospect of semiconductor silicon wafers in China // China Engineering Science. 2023. V. 25 (01). P. 68—78.
- 2. Huang C., Huang D., Wang J. et al. Surface integrity of electrochemical-consolidation-free abrasive composite machining of monocrystalline silicon wafer // Semiconductor technology. 2024. V. 49 (06). P. 549—554+560.
- 3. Bu C., Li R., Liu T. et al. Micro-crack defects detection of semiconductor Si-wafers based on Barker code laser infrared thermography // Infrared Physics & Technology. 2022. V. 123. P. 104—160.
- 4. Tang Q., Wang Y., Liu J. et al. Pulsed infrared thermal imaging detection of internal defects in heat-resistant alloy coated structural plates // Infrared and laser engineering. 2013. V. 42 (07). P. 1685—1690.
- 5. Вавилов В.П. Тепловой неразрушающий контроль: развитие традиционных направлений и новые тенденции (обзор) // Дефектоскопия. 2023. № 6. C. 38—58.
- 6. Qu Z., Jiang P., Zhang W. Development and application of infrared thermography non-destructive testing techniques // Sensors. 2020. V. 20 (14). P. 38—51.
- 7. Lu Q., Zhao Y., He W. et al. Research on defect detection method of laser welding of power battery based on three-dimensional vision // Laser and Optoelectronics Progress. Feb. 18. 2025. V. 62 (4). P. 1—18.
- 8. Wang L., Zhang Z., Chen H. et al. Parameters simulation in line laser scanning thermography nondestructive testing // Infrared Technology. 2023. V. 45 (10). P. 1038—1044.
- 9. Liu G., Gao W., Liu W. et al. Study on debonding defects detection of CFRP/Al honeycomb structure by Square-wave thermography. Harbin University of Commerce. Sept. 2022. DOI: 10.21203/rs.3.rs-2101393/v1
- 10. Vavilov V.P., Chulkov A.O., Nesteruk D.A., Kladov D.Yu. Principle, equipment and applications of line-scanning infrared thermographic NDT // JONE. 2023. V. 42:89. 8 p. DOI: https://doi.org/10.1007/s10921-023-01001-4
- 11. Qi C., Han J., Liang H. et al. Comparative study of several histogram transformation methods in infrared thermal image enhancement of transmission joints // Optical Technology. 2010. V. 36 (05). P. 662—667.
- 12. Garg P., Jain T. A comparative study on histogram equalization and cumulative histogram equalization // International Journal of New Technology and Research. 2017. V. 3 (9). P. 263—242.
- 13. Ibrahim A., El-Kenawy E.S.M. Image segmentation methods based on superpixel techniques: A survey // Journal of Computer Science and Information Systems. 2020. V. 15 (3). P. 1—11.
- 14. Huang H. et al. UNet3+: A Full-Scale Connected UNet for Medical Image Segmentation / ICASSP 2020 — 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2020. P. 1055—1059.
