论文

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晶圆检测与工业异常检测中的研究工作。

FALCO-WAFER 网络结构:主干、编码器与解码器

FALCO-WAFER: Feature-Aware Lightweight Contextual Detector for Wafer Defect Detection

Haotian Zhang*, Shurong Cao*, Ningmu Zou

IEEE International Test Conference in Asia (ITC-Asia), pp. 43–47, 2025.

面向半导体晶圆检测的轻量化特征感知模型。在 5,723 张标注缺陷图像上,达到 90.7% AP@0.5、7.19% 漏检率,参数量为 13.3M。

关于这项研究

模型结合用于高效纹理编码的多尺度深度卷积模块与用于特征优化的 Token-Energy Diagonal Attention 检测头,在保持紧凑模型的同时,针对晶圆上细微、低对比度缺陷开展检测研究。我的工作涉及数据准备、模型基准测试、结构改进和论文写作。

引用这篇论文
@inproceedings{zhang2025falcowafer,
  title={FALCO-WAFER: Feature-Aware Lightweight Contextual Detector for Wafer Defect Detection},
  author={Zhang, Haotian and Cao, Shurong and Zou, Ningmu},
  booktitle={2025 IEEE International Test Conference in Asia (ITC-Asia)},
  pages={43--47},
  year={2025},
  doi={10.1109/ITC-Asia67627.2025.00016}
}
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Texture-AD 评测设计:训练与测试之间的产品纹理差异

Texture-AD: An Anomaly Detection Dataset and Benchmark for Real Algorithm Development

Tianwu Lei*, Bohan Wang*, Silin Chen, Shurong Cao, Ningmu Zou

arXiv:2409.06367, 2024 · CVM 2026 conference program.

面向真实工业场景的异常检测基准,涵盖 15 类织物、14 类半导体晶圆和 10 类金属板,并提供像素级缺陷标注。

关于这项研究

Texture-AD 通过不同光学方案下采集的代表性纹理,研究算法开发数据与真实产线检测之间的差异,并支持评估方法在不同产品间的泛化能力。

引用这篇论文
@misc{lei2024texturead,
  title={Texture-AD: An Anomaly Detection Dataset and Benchmark for Real Algorithm Development},
  author={Lei, Tianwu and Wang, Bohan and Chen, Silin and Cao, Shurong and Zou, Ningmu},
  year={2024},
  eprint={2409.06367},
  archivePrefix={arXiv}
}
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