微带线滤波器设计
通过ADS软件进行微带滤波器的设计，同时采用ADS软件的优化方法，对微带滤波器进行优化。最后采用后仿真验证结果是否正确。山国武技文在线微带滤波器设计集中参数向微带分布参数的转变在微波电路中,微带传输线其实就是个分布参教电路,常用微带结构来模拟集总元件咆感和电容,以实现所需的微波电路。我们利用平行耦合线构成的倒置转换器电路来实现电路中谐振电路的并联耦合,图经变换后的电路如图为只含并联电感的低通原型,反之对图可变换成只有串联电感的低迸原型c,Pant"21+11图只含一种元件的低通原型根据分段待输入阻抗导纳等效法得出由低通原型滤波器得到变形低通原型滤波器后,再利用带通滤波器与低通原型的频率变換关系,将变形低通电路中的并联电容或串联电感变换成带通滤波器的并联谐振电路或串联谐振电路如图所示,便构成了微波带通滤波器的等效电路。5图含倒置转换器电路的等效低通原型滤波器显然,用半波长来代替谐振电路,再通过微带间的耦合,即转换器,来实现微带带通滤波器微带滤波器实例微带滤波器的指标为:通带频率通带内波纹指数为,阻带边频±外衰减大于。则为我们根据式得具有波纹的阶切比雪夫滤波器的元件参数为再利用公式计算出奇偶模特性阻抗得计算结果如表。山国武技文在线表奇偶模特性阻抗值0213604]6062950.(417548000031824846516400318200417548.00521802136041.606295这样,可以利用软什如图来计算微带尺寸。a LineCalc/unt itedMSUB DEFAULIompohert arameters48460150247381900模块通过上面计算,即可设计出微带结构带电路,结构如图中结构所示。仿真优化上面计算出米的微带尺寸是非常不精确的,图是对其尺寸的仿真,对可以看出仿真出来的通带中心频率与设计频率有很大差别,中心频率偏移到这是由上面一系列的计算而导致的误差所造成的。为此,我们要借助软什对其优化。山国利技记文在线eq图传输、反射系数曲线中优化电路如图,因为单位耦合微带线主要有三个因素即长度,宽度,和距离。要想调整其中心频率,我们可以改变参数来进行优化,对于和,相对来说影响不大网【"[中口T468490p4t0LdIL-1. 0[HeH I mmd luI0自M|zHHE 0:H03; Thi759rm0887253mrl=mn3650mmPTIMH=[.984422 mHms-0681963 n L=xI mmm式arae="$式a="世m的时aan会"P东mh式 ancekartes"sP1seeC〓Pn才r=y图优化电烙结构进行多次优化后达到了我们所需要的效果,相关传输系数和反射系数,以及群延时分别如图所示山国武技文在线增四(a feq, GHz(b) req, GHz图参数及群延时由优化后的原理图生成的版图如图所示。接下来我们还可以对电跻版图进行矩量法仿真图微带版图这种版图的仿真是采用矩量法直接对电磁场进行计算得出的可将其仿真作为对原理图设计的验证。但有时版图仿真结果与原理图仿真结果还是存在差异那就得回到上一步对结构参数再次进行优化直到版图仿真结果满意如图所示。201c0图微带版图仿真曲线()山国武技文在线结语利用软件来设计微带带通滤波器使设计的工作量大大减少,并且能够提高精度和效率降低成本。但要设计出高性能的微带带通滤波器还需考虑更多的因素。总之,利用软件来设计给设计者带来了方便。参考文献杨爱琴,李小平滤波器的发展与展望电子科技,清华人学《徽带电路》编写组微带电路。北京:人民邽电出版社,。
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晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络
晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络；针对晶圆检验时扫描电镜图像的缺陷检测和缺陷分类两问题，采用了“ ZFNet”的卷积神经网络来分类晶圆缺陷，并基于该分类器实现了一种“基于块的卷积神经网络”缺陷检测算法。为了提高准确率和加快速度，又改动“更快的区域卷积神经网络”实现了另一种检测算法。第卷第期邡鑫,史峥:晶圆缺陌检测与分类的卷积神经网络ZENet classifierDarker ImIn.ril” HumpBitel检测算法示意图在训练检测器时,数据集是检测器原始尺寸的图像,且包含标记好的缺陷区域和类型。我们结构通过·系列数据扩张操作,得到组数据,随机选取相比于检测算法主作为训练集,作为测试集。要从以下三方面进行了针对性的改进算法中需要优化的参数有滑动窗口尺寸滑()针对重复计算卷积的缺点,采用先动步幅、概率阙值、面积阙值,由于无法求出统一计算特征图,再按)进行映射各参数与检测结果的明确关系式,所以采用遍历法优化参截取的办法。如图,先通过卷积网络(数。因为检测到的缺陷尽量正确和尽量检测到所有缺陷是)对输入图像计算得到其特征图,因为在输入图像矛盾的,故以精确率和召回率的调和平均值作为优上的都能映射到特征图上,所以从输入图像上按化目标,也可根据实际需要调整两者权重满足不同侧重。割取图像进行卷积运算可以替代为直接从特征图上按测试结果映射后的范围割取,从而避免多次重复计算卷积。由于用训练好的检测模型对测试集检的大小形状不·,而全连接层的神经元连接数是固定的,测,计算模式下每张图大概耗时如果检测到的缺所以对割取得到的子特征图,通过层次采样到统陷与标准答案的且类型相同,则判为正确,否尺寸以连接到全连接层。则判为错误。得到结果如表,计算得:laut Image精确率Feature Map召回率ROI其屮正确缺陷的平均表检测器测试结果数量正确错误network有缺陷(正类)图映射示意图从检测结果来看该算法基本实现∫对图像上晶圆()针对滑动窗口尺寸单·的缺点,增缺陷的检测和分类,但是值较低,缺陷检测位置不加了滑动窗口的尺寸类型,并且增加由一个全卷积网络准确,检测耗时较长,分析其原囚如下)组成的()检测出错的数据中,缺陷较大的类型易判断错,)来预判断是否有缺陷。本文采用面积缺陷较小的容易被漏掉,说明只使用一种尺寸的滑动框很分别为,长宽比分别为、共难适应尺寸变化范围较大的缺陷种尺寸的滑动窗口,依次计算其中有缺陷的概率,再从中)滑动框步幅减小则算法耗时平方倍增加,而步幅筛选出一定数量最有可能有缺陷的区域,进行非极大值抑过长造成缺陷概率分布图分辨率较差,从而检测到缺陷位制(),最后得到一定数置准确度较差量的候选区域。()相邻滑动框都有大量重叠,所以每个区域都被多()针对缺陷检测位置准确度差的缺点,次重复送入计算卷积,导致算法耗吋较长。在全连接层后连接一个边界回归层在与上述检测算法相似的图像目标检测领域,近来出用来修正缺陷位置,该回归层与分类层并列。现的很好的克服了以上缺点并取得了很好的针对本文的缺陷检测问题,直接套用标准效果,所以下面介绍如何通过改动实现品圆并不能解决问题。因为判断晶圆的缺陷类型通常需缺陷的检测与分类。要结合缺陷区域周围的图形信息,而在预判断是否有C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct计算机工程年月日缺陷吋还进行了边界回归。虽然更加准确的给出缺陷的位()将原尺寸为的图像调整为置,但送入检测网络的特征儿乎不包含缺陷周围图肜信息,使得滑动窗口尺寸能够适应缺陷大小的变化范围,也可以导致缺陷分类不准。故木文对标准徹了一些根据实际情况来具体调整。改动:得到缺陷检测算法如图,卷积网络(()将改为只判断滑动窗口内是否有缺陷,而,)将输入图僚转换成多种特征图;根据不进行边界回归,也就是只计算所有滑动窗口有缺陷的概特征图从滑动窗口中选出最有可能存在缺陷的率,选取可能性最大的个,做非极大值抑制,再选出层根据特征图中抽取出对应特征组成特可能性最大的个进行检测。征向量;检测网络()根据特征向()将卷积层的尺寸加大为,加大感受野量判断缺陷类型,并进行边界回归;最后通过和概率),从而在判断滑动框內是否有缺陷吋能参阈值对候选缺陷进行过滤即可得到最终缺陷。考更多的周围信息。Detection NetworkonFolutionnl actorSoftmaxRuI Puling liver,e Prop卟 edMS+PrubilitessionInput Image 1024*1024Fully 10 dyercrectCcrvchrionalLaver size 747图检测算法示意图模型训练和平均值作为优化目标,并且使用相同的训练集和图中的检测算法也是基于架构实现,因为卷测试集积网络提取的特征类型对相似普遍有效,故其卷积网络的测试结果参数是直接迁移第章分类器的卷积层参数。但是用训练好的检测模型对测试集检测,和的参数则需要通过方法进行训练,标准计算模式下每张图大概耗时,采用相同判定标准,提供了分开和联合两种训练方式。为了节约得到检测结果如表(其中负类总数与表中总数不同是因时间,本文采用联合训练方式,并结合缺陷检测问题的实为同一张图屮可能检测到多个缺陷),计算得际情况调整超参数精确率在训练时,对每张输入图像,要计算的滑动窗口召回率数量庞大(种尺寸的滑动窗口,滑动步幅)。所以从中随机抽取个作为训练集,其中正例其中正确缺陷的平均负例,且正例占比不超过。分类器采用表检测器测试结果损失函数数量正确错误在训练时,设置提供个,从中随有缺陷(正类)机选取个作为训练集,其屮正例无缺陷(负类)负例,且正例占比不超过。另外设置学从结果来看该算法各方面都优于检测算习率分类器采用损失函数,而边界回法和值更高说明检测检测缺陷类型正确归采用函数。且位置准确,而且速度也大大提高(检测一张图像耗时从为了与检测算法对比,在最后通过遍历法缩小到)。如图为检测缺陷示例,共中标注了缺陷优化和概率阈值时,同样以精确率和召回率的调位置、类型和对应概率C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct邡鑫,史峥:晶圆缺陷检测与分类的卷积神经网络I I图检测结果示例图结束语而对图像上的缺陷检测和缺陷分类这两个问题,本文提出的改动后的检测算法能够精准、快速地从图像中检测出缺陷并同吋进行分类。得益于卷积神经网络良好的特征学习能力,该检测算法能够根据标记好缺陷位置和类型的数据自动学习特征,从而尽量避免人工千预,使算法具有较强的适应能力。参考文献徐姗姗刘应安徐昇基于卷积神经网络的木材缺陷识别山东大学学报工学版刘云杨建滨王传旭基于卷积神经网络的苹果缺陷检测算法电子测量技术江帆刘辉王彬等基于模型的图像识别计算机工程C1994-2017ChinaAcademicJournalElcctronicPublishinghOusc.Allrightsrescrved.http://www.cnki.nct
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