Нечеткая нейронная сеть для анализа топологии интегральных микросхем

Abstract

В статье рассматривается задача идентификации объектов топологии интегральных схем на основе нейроcетевого подхода к обработке изображений. Предложена новая структура нечеткой нейронной сети, которая представляет собой модификацию неокогнитрона, ориентированную на идентификацию объектов топологии на полутоновых изображениях с искажениями яркости и смещения. Экспериментально показано, что разработанная нейронная сеть позволяет повысить точность идентификации.

In the article the task of identification of layout object is considered based neural network approach for image processing. A new structure of fuzzy neural network is proposed that is a modification of the neocognitron intended to identification of layout objects having shape defects and brightness distortions on halftone layout images. It was shown experimentally that proposed network allows to increase the recognition accuracy.

У статті розглядається задача ідентифікації об'єктів топології інтегральних схем на основі нейронного підходу до обробки зображень. Запропоновано нову структуру нечіткої нейронної мережі, яка є модифікацією неокогнітрона, що орієнтована на ідентифікацію об'єктів топології на напівтонових зображеннях зі спотвореннями яскравості і зсуву. Експериментально показано, що розроблена нейронна мережа дозволяє підвищити точність ідентифікації.