Eintrag in der Universitätsbibliographie der TU Chemnitz
Schlosser, Tobias ; Friedrich, Michael ; Beuth, Frederik ; Kowerko, Danny*
Improving automated visual fault inspection for semiconductor manufacturing using a hybrid multistage system of deep neural networks
| Universität: | Technische Universität Chemnitz | |
| Institut: | Juniorprofessur Media Computing | |
| Dokumentart: | Artikel in Fachzeitschrift, referiert | |
| ISBN/ISSN: | 0956-5515 ; 1572-8145 | |
| DOI: | doi:10.1007/s10845-021-01906-9 | |
| Quelle: | In: Journal of Intelligent Manufacturing. - Springer Science and Business Media LLC. - 33. 2022, 4, S. 1099 - 1123 | |
| Freie Schlagwörter (Englisch): | Convolutional Neural Networks , Computer Vision , Fault Inspection , Semiconductor Manufacturing , Wafer Dicing | |
| OA-Lizenz | CC BY 4.0 |
