控制与决策

作者：陈寿宏,易木兰,张雨璇,尚玉玲,杨平

单位：江苏大学 机械工程学院,江苏 镇江 212013;桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林 541004,,桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林 541004,,桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林 541004,,桂林电子科技大学 电子工程与自动化学院,广西 桂林 541004,,江苏大学 机械工程学院,江苏 镇江 212013,

关键词：晶圆图;DBSCAN;自动;聚类;密度;滤波

基金：国家自然科学基金项目(61661013)；广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA281327)；桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2019YCXS085,2020YCXS095).

晶圆图是由半导体生产过程中对晶圆进行可测试性检测而得到的,通过对晶圆图进行分类可以为生产过程中出现的问题提供依据,从而解决问题,降低生产成本.在对晶圆图进行分类之前,最重要的是特征提取,晶圆图除了本身拥有一定的空间图案以外,还存在着很多的噪声,影响着特征提取的过程.传统的DBSCAN算法用于滤波,需要人为确定两个参数,最小邻域Eps和最小点数MinPts,参数的选择直接影响了聚类的准确性.为此,提出一种基于优化DBSCAN聚类算法的滤波方式,自动确定DBSCAN的参数,以解决传统的手动设定参数的弊端.该算法基于参数自动寻优策略,选取DBSCAN 聚类后簇内密度参数和簇间密度参数的综合指标来评定最优参数.实验结果表明,该算法能自动并合理地选择较好的参数,具有很好的聚类效果,对后续的特征提取及分类也具有很大的帮助.

来源：2021年第11期

《控制与决策》期刊编辑部

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