Pengenalan Pola Cacat Dengan Jaringan Neutral Untuk Inspeksi Untai Terpadu

Dengan bertambahnya kepadatan dan kompleksitas untai terpadu maka masalah inspeksi menjadi bertambah dalam kait-annya dengan kendali kualitas, biaya produksi dan waktu pengajian. Pada penelitian ini jaringan neural artifisial digunakan untuk inspeksi visual pola wafer untai terpadu.
Penelitian dilakukan dengan membuat pola model dengan beberapa pola cacat seperti lubang, pulau, hubung singkat, hubang buka perluasan dan penyempitan pada jalur pola untai terpadu. Derau acak ditambahkan pada citra pola model hingga SNR 12 dB dan jendela inspeksi dijelajahkan pada seluruh citra.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa pola cacat yang berderau dapat dideteksi dan jaringan neural dapat mempunyai sifat invarian terhadap translasi dan rotasi dari pola cacat.