Yolo神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在集成電路焊盤布局規(guī)則檢測(cè)上的應(yīng)用研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>576 K
標(biāo)簽： 集成電路 電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化 版圖檢查
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文檔介紹：為探索深度學(xué)習(xí)在集成電路設(shè)計(jì)自動(dòng)化上的應(yīng)用，以電源和接地焊盤的排列規(guī)則作為檢查案例，研究了Yolo v3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在版圖檢查上的可行性。采用Python腳本批量生成版圖樣本圖片，并使用LabelImg進(jìn)行標(biāo)簽標(biāo)記。使用TensorFlow框架編寫了基于Yolo v3的版圖檢查器。結(jié)果顯示，版圖檢查器在判斷焊盤布局正確性上實(shí)現(xiàn)了高精確率與高召回率。此外，還通過調(diào)整版圖的大小、形狀、對(duì)稱性與焊盤數(shù)目的方式對(duì)檢查器進(jìn)行了進(jìn)一步測(cè)試。檢查器仍表現(xiàn)卓越，體現(xiàn)出良好的擴(kuò)展性。研究表明Yolo v3可以很好地找出焊盤布局的錯(cuò)誤。深度學(xué)習(xí)在集成電路版圖檢查中的潛力大，值得繼續(xù)探索。
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