摘要
本发明属于的集成电路测试领域,具体涉及一种基于WOA‑LightGBM的玻璃通孔缺陷检测方法。针对现有检测手段存在效率低、成本高及精度依赖人为经验的问题,本发明通过电磁仿真软件建立TGV结构在不同缺陷条件下的三维模型,包括不均匀通孔轮廓与多级侧壁粗糙度特征的缺陷模型,提取其对应的S参数作为判别依据,构建特征数据集。在此基础上构建LightGBM分类模型,采用鲸鱼优化算法对其关键超参数进行全局搜索和调优,获取最优参数组合,实现对缺陷TGV的自动分类与识别。因此,本发明实例中的基于WOA‑LightGBM的玻璃通孔缺陷检测方法,不仅可无损实现多种类型缺陷的高精度检测,而且算法训练效率高,适用于大规模生产检测流程,为制造高标准高可靠性的玻璃通孔提供了灵活性。
技术关键词
通孔缺陷
LightGBM模型
侧壁粗糙度
仿真软件
三维集成电路测试
超参数
梯度提升决策树算法
玻璃
电磁仿真
最佳参数组合
三维仿真模型
鲸鱼优化算法
数据分类
等效电路模型
标签
通孔轮廓
冗余特征
通孔侧壁
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