Microelectronics Reliability, Год журнала: 2024, Номер 162, С. 115518 - 115518
Опубликована: Окт. 14, 2024
Язык: Английский
Microelectronics Reliability, Год журнала: 2024, Номер 162, С. 115518 - 115518
Опубликована: Окт. 14, 2024
Язык: Английский
Optics and Lasers in Engineering, Год журнала: 2024, Номер 184, С. 108583 - 108583
Опубликована: Сен. 13, 2024
Язык: Английский
Процитировано
3Опубликована: Янв. 1, 2024
We present an approach that utilizes a deep learning network to compute phase gradient for defect identification. The efficacy of this method is showcased through the analysis experimentally acquired noisy interferograms.
Язык: Английский
Процитировано
0Опубликована: Янв. 1, 2024
The article introduces a defect identification method using digital holographic microscopy and deep learning. It utilizes wrapped phase from holograms to generate binary maps trained for high noise levels. Experimental results validate its efficacy.
Язык: Английский
Процитировано
0Microelectronics Reliability, Год журнала: 2024, Номер 162, С. 115518 - 115518
Опубликована: Окт. 14, 2024
Язык: Английский
Процитировано
0