CN114266747A - 基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备 - Google Patents
基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114266747A CN114266747A CN202111582476.7A CN202111582476A CN114266747A CN 114266747 A CN114266747 A CN 114266747A CN 202111582476 A CN202111582476 A CN 202111582476A CN 114266747 A CN114266747 A CN 114266747A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wafer image
- variation curve
- row
- variation
- column
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Testing Or Measuring Of Semiconductors Or The Like (AREA)
Abstract
本发明涉及一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，包括获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像；根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线；基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。本发明最大限度的减弱晶圆图像中的人为噪声的影响，提高了对芯片真伪的识别率。本发明还涉及一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的装置、一种存储介质和设备。
Description
技术领域
本发明涉及集成电路技术领域，尤其涉及基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备。
背景技术
由于集成电路芯片晶圆开盖、清洗与拍照都是人工操作，在操作过程中不可避免会给芯片晶圆图像带入很多人为干扰噪声，例如开盖时环氧树脂残留对晶圆表面的沾染,拍照时的光照变化等。普通的图像比对方法例如图像指纹比对方法，没有重点考虑兼容图像中人为噪声的问题，会将其中的人为噪声等同图像像素处理，造成了识别的准确率低等问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备。
本发明解决上述技术问题的技术方案如下：
一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，包括：
获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像；
根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线；
基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。
本方法发明的有益效果是：提出了一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，包括获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像；根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线；基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。本发明最大限度的减弱晶圆图像中的人为噪声的影响，提高了对芯片真伪的识别率。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以做如下改进。
进一步地，所述根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线，具体包括：
将所述第一晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第一晶圆图像矩阵；
将所述第二晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第二晶圆图像矩阵，其中，所述第一晶圆图像矩阵和所述第二晶圆图像矩阵的矩阵大小相同；
逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线；
逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，其中所述第一变异曲线和所述第二变异曲线长度相同，且所述第一变异曲线和所述第二变异曲线上的对应点的顺序也相同。
进一步地，所述逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线，具体包括：
将所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值xi输入至公式
得到所述第一晶圆图像矩阵每行或每列的第一标准差σ1，根据所述第一标准差σ1和第一平均值μ1，得到所述每行或每列对应的第一变异系数，并基于得到的所有所述第一变异系数，得到所述第一变异曲线，其中N为所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的元素数量，根据所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值，得到所述第一平均值μ1；
所述逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，具体包括：
将所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值xj输入至公式
得到所述第二晶圆图像矩阵每行或每列的第二标准差σ2，根据所述第二标准差σ2和第二平均值μ2，得到所述每行或每列对应的第二变异系数，并基于得到的所有所述第二变异系数，得到所述第二变异曲线，其中，其中N为所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的元素数量，根据所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值，得到所述第二平均值μ2。
进一步地，所述基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪，具体包括：
按照拉依达准则对应剔除所述第一变异曲线和所述第二变异曲线之间距离较大的部分；
计算所述第一变异曲线的剩余部分和所述第二变异曲线的剩余部分的皮尔逊相关系数，得到所述第一变异曲线和所述第二变异曲线的相似度；
当所述相似度值大于预设阈值时，所述待验芯片为真，否则，所述待验芯片为假。
进一步地，所述按照拉依达准则对应剔除所述第一变异曲线和所述第二变异曲线之间距离较大的部分，具体包括：
根据所述第一变异曲线和所述第二变异曲线对应点间距离di、距离标准差以及距离平均值，得到所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中对应点间距离大于预设距离的部分，其中，距离标准差是所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中所有对应点间距离的标准差，所述距离平均值是所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中所有对应点间距离的平均值。
进一步地，所述方法还包括：
利用金相显微镜分别拍摄所述样品芯片和所述待验芯片，得到所述第一第一晶圆图像和所述第二晶圆图像。
本发明解决上述技术问题的另一技术方案如下：
一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的装置，包括：
采集模块，用于获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像；
计算模块，用于根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线；
辨伪模块，用于基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。
进一步地，所述计算模块，具体用于将所述第一晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第一晶圆图像矩阵；
将所述第二晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第二晶圆图像矩阵，其中，所述第一晶圆图像矩阵和所述第二晶圆图像矩阵的矩阵大小相同；
逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线；
逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，其中所述第一变异曲线和所述第二变异曲线长度相同，且所述第一变异曲线和所述第二变异曲线上的对应点的顺序也相同。
此外，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述技术方案中任一项所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法的步骤。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述技术方案中任一项所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法的步骤。
本发明附加的方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法的流程示意图；
图2为本发明的一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的装置的模块示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
如图1所述，本发明实施例所述的一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法包括以下步骤：
110、获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像。
120、根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线。
130、基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。
进一步地，步骤120中具体包括：
121、将第一晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第一晶圆图像矩阵。
122、将所述第二晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第二晶圆图像矩阵，其中，所述第一晶圆图像矩阵和所述第二晶圆图像矩阵的矩阵大小相同。
123、逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线。
124、逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，其中所述第一变异曲线和所述第二变异曲线长度相同，且所述第一变异曲线和所述第二变异曲线上的对应点的顺序也相同。
进一步地，步骤123中具体包括：
将所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值xi输入至公式
得到所述第一晶圆图像矩阵每行或每列的第一标准差σ1，根据所述第一标准差σ1和第一平均值μ1，得到所述每行或每列对应的第一变异系数，并基于得到的所有所述第一变异系数，得到所述第一变异曲线，其中N为所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的元素数量，根据所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值，得到所述第一平均值μ1；
步骤124中具体包括：
将所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值xj输入至公式
得到所述第二晶圆图像矩阵每行或每列的第二标准差σ2，根据所述第二标准差σ2和第二平均值μ2，得到所述每行或每列对应的第二变异系数，并基于得到的所有所述第二变异系数，得到所述第二变异曲线，其中，其中N为所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的元素数量，根据所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值，得到所述第二平均值μ2。
进一步地，步骤130中具体包括：
131、按照拉依达准则对应剔除所述第一变异曲线和所述第二变异曲线之间距离较大的部分。
132、计算所述第一变异曲线的剩余部分和所述第二变异曲线的剩余部分的皮尔逊相关系数，得到所述第一变异曲线和所述第二变异曲线的相似度。
133、当所述相似度值大于预设阈值时，所述待验芯片为真，否则，所述待验芯片为假。
进一步地，131中具体包括：
根据所述第一变异曲线和所述第二变异曲线对应点间距离di、距离标准差以及距离平均值，得到所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中对应点间距离大于预设距离的部分，其中，距离标准差是所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中所有对应点间距离的标准差，所述距离平均值是所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中所有对应点间距离的平均值。
进一步地，利用金相显微镜分别拍摄所述样品芯片和所述待验芯片，得到所述第一晶圆图像和所述第二晶圆图像。
基于上述实施例所提出的一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，包括获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像；根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线；基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。本发明最大限度的减弱晶圆图像中的人为噪声的影响，提高了对芯片真伪的识别率。
如图2所示，一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的装置包括：
采集模块，用于获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像。
计算模块，用于根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线。
辨伪模块，用于基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。
进一步地，所述计算模块，具体用于将所述第一晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第一晶圆图像矩阵。
将所述第二晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第二晶圆图像矩阵，其中，所述第一晶圆图像矩阵和所述第二晶圆图像矩阵的矩阵大小相同。
逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线。
逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，其中所述第一变异曲线和所述第二变异曲线长度相同，且所述第一变异曲线和所述第二变异曲线上的对应点的顺序也相同。
此外，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述技术方案中任一项所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法的步骤。
本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述技术方案中任一项所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法的步骤。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。
以上，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。
Claims (10)
1.一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，其特征在于，包括：
获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像；
根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线；
基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。
2.根据权利要求1所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，其特征在于，所述根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线，具体包括：
将所述第一晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第一晶圆图像矩阵；
将所述第二晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第二晶圆图像矩阵，其中，所述第一晶圆图像矩阵和所述第二晶圆图像矩阵的矩阵大小相同；
逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线；
逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，其中所述第一变异曲线和所述第二变异曲线长度相同，且所述第一变异曲线和所述第二变异曲线上的对应点的顺序也相同。
3.根据权利要求2所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，其特征在于，所述逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线，具体包括：
将所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值xi输入至公式
得到所述第一晶圆图像矩阵每行或每列的第一标准差σ1，根据所述第一标准差σ1和第一平均值μ1，得到所述每行或每列对应的第一变异系数，并基于得到的所有所述第一变异系数，得到所述第一变异曲线，其中N为所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的元素数量，根据所述第一晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值，得到所述第一平均值μ1；
所述逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，具体包括：
将所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值xj输入至公式
得到所述第二晶圆图像矩阵每行或每列的第二标准差σ2，根据所述第二标准差σ2和第二平均值μ2，得到所述每行或每列对应的第二变异系数，并基于得到的所有所述第二变异系数，得到所述第二变异曲线，其中，其中N为所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的元素数量，根据所述第二晶圆图像矩阵中每行或每列的像素值，得到所述第二平均值μ2。
4.根据权利要求2所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，其特征在于，所述基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪，具体包括：
按照拉依达准则对应剔除所述第一变异曲线和所述第二变异曲线之间距离较大的部分；
计算所述第一变异曲线的剩余部分和所述第二变异曲线的剩余部分的皮尔逊相关系数，得到所述第一变异曲线和所述第二变异曲线的相似度；
当所述相似度值大于预设阈值时，所述待验芯片为真，否则，所述待验芯片为假。
5.根据权利要求4所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，其特征在于，所述按照拉依达准则对应剔除所述第一变异曲线和所述第二变异曲线之间距离较大的部分，具体包括：
根据所述第一变异曲线和所述第二变异曲线对应点间距离di、距离标准差以及距离平均值，得到所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中对应点间距离大于预设距离的部分，其中，距离标准差是所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中所有对应点间距离的标准差，所述距离平均值是所述第一变异曲线和所述第二变异曲线中所有对应点间距离的平均值。
6.根据权利要求1-5中任一项所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用金相显微镜分别拍摄所述样品芯片和所述待验芯片，得到所述第一第一晶圆图像和所述第二晶圆图像。
7.一种基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的装置，其特征在于，包括：
采集模块，用于获取样品芯片的第一晶圆图像以及待验芯片的第二晶圆图像；
计算模块，用于根据所述第一晶圆图像得到第一变异曲线，根据所述第二晶圆图像得到所述第二变异曲线；
辨伪模块，用于基于所述第一变异曲线和所述第二变异曲线，确定所述待验芯片的真伪。
8.根据权利要求7所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的装置，其特征在于，
所述计算模块，具体用于将所述第一晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第一晶圆图像矩阵；
将所述第二晶圆图像进行滤波平滑缩放处理得到第二晶圆图像矩阵，其中，所述第一晶圆图像矩阵和所述第二晶圆图像矩阵的矩阵大小相同；
逐行逐列计算所述第一晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第一变异曲线；
逐行逐列计算所述第二晶圆图像矩阵的行列的变异系数，得到所述第二变异曲线，其中所述第一变异曲线和所述第二变异曲线长度相同，且所述第一变异曲线和所述第二变异曲线上的对应点的顺序也相同。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6中任一项所述的基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111582476.7A CN114266747A (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111582476.7A CN114266747A (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN114266747A true CN114266747A (zh) | 2022-04-01 |
Family
ID=80829046
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111582476.7A Pending CN114266747A (zh) | 2021-12-22 | 2021-12-22 | 基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN114266747A (zh) |
-
2021
- 2021-12-22 CN CN202111582476.7A patent/CN114266747A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109214337B (zh) | 一种人群统计方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN109657652A (zh) | 一种人脸识别方法和装置 | |
| CN111524137A (zh) | 基于图像识别的细胞识别计数方法、装置和计算机设备 | |
| KR100868884B1 (ko) | 유리 기판 유리 불량 정보 시스템 및 분류 방법 | |
| Su et al. | A novel forgery detection algorithm for video foreground removal | |
| CN108918093B (zh) | 一种滤光片镜面缺陷检测方法、装置及终端设备 | |
| CN111784675A (zh) | 物品纹理信息处理的方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| KR100439697B1 (ko) | 컬러 영상 처리 방법 및 그 장치 | |
| CN116309518A (zh) | 一种基于计算机视觉的pcb电路板检测方法及系统 | |
| CN108960246B (zh) | 一种用于图像识别的二值化处理装置及方法 | |
| CN117115117B (zh) | 基于小样本下的病理图像识别方法、电子设备及存储介质 | |
| CN111222446B (zh) | 人脸识别方法、人脸识别装置及移动终端 | |
| CN110378271B (zh) | 一种基于质量维度评估参量的步态识别设备筛选方法 | |
| CN114266747A (zh) | 基于晶圆图像识别集成电路芯片真伪的方法、装置和设备 | |
| CN115439938B (zh) | 一种防分裂的人脸档案数据归并处理方法及系统 | |
| CN115273123B (zh) | 一种票据识别方法、装置、设备及计算机存储介质 | |
| CN111369531A (zh) | 图像清晰度的评分方法、设备及存储装置 | |
| CN116993654B (zh) | 摄像头模组缺陷检测方法、装置、设备、存储介质及产品 | |
| CN113239738B (zh) | 一种图像的模糊检测方法及模糊检测装置 | |
| Vidhya et al. | Fingerprint image enhancement using wavelet over Gabor filters | |
| CN110378270B (zh) | 一种基于质量维度评估参量的人脸识别设备筛选方法 | |
| CN113554035A (zh) | 基于光流的特征匹配方法、智能终端及计算机存储介质 | |
| CN113627430B (zh) | 线缆线号的检测方法、装置和电子设备 | |
| CN115908184B (zh) | 一种摩尔纹图案的自动去除方法和装置 | |
| CN114897148B (zh) | 一种基于ResNet-50的相机模型辨别网络系统及相机模型辨别方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |