Разработана система автоматизированного оптического позиционирования фотошаблонов интегральных схем, которая базируется на применении гиперболического вейвлет-преобразования, на расчете геометрических моментов-признаков реперных знаков и имеет высокие показатели помехоустойчивости и точности.

The automatic optical alignement system for integrated circuit masks is developed. The image processing methods are based on hyperbolic wavelet transforms and geometric moment features. This method have high noisestability and precision.

Разработан статистический анализ технологических процессов с помощью помехоустойчивой кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования. Такой подход позволяет контролировать технологический процесс производства электронной аппаратуры в случае зашумленных малых выборок данных контроля.

Розроблено статистичний аналіз технологічних процесів з допомогою завадостійкої кластеризації в просторі вейвлет-перетворення. Такий підхід дозволяє контролювати технологічний процес виробництва електронної апаратури у випадку контролю за малими вибірками даних з великим рівнем шумів.

The statistical technological process analysis with noise stability clustering in wavelet trans-forming domain is designed. Such approach allows inspected the technological production process of electronic apparatus in case of control data high level noise.

Предложен метод классификации реперных знаков в системе автоматизированного оптического контроля. Метод базируется на применении гиперболического вейвлет-преобразования и имеет высокие показатели помехоустойчивости.

Предложен субградиентный итеративный метод адаптивной кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования, который позволяет повысить помехоустойчивость в процессе кластеризации. Разработана процедура реализации этого метода кластеризации, проведены экспериментальные исследования для оценки повышения помехоустойчивости метода и снижения его погрешности. Установлена помехоустойчивость метода. Относительная погрешность определения минимума при кластеризации для тестовой функции при отношении сигнал/шум по амплитуде 1,17 составила 8,32 %. Разработанный метод рекомендуется к применению в широком круге задач классификации и кластеризации в случае зависимых, меняющихся с течением времени параметров, высоком уровне помех, малых объемах исследуемых выборок.

Розглянуто комплекс питань теоретичного та прикладного характеру, присвячених початковому етапу розслідування розбоїв, вчинених з метою заволодіння приватним майном громадян. На підставі використання сучасного наукового доробку учених-криміналістів, узагальнення слідчої практики та статистичних даних МВС України наведено криміналістичну характеристику даного виду злочинів, виділено її основні елементи, досліджено кореляційні зв'язки між ними. З'ясовано зміст і структуру початкового етапу розслідування розбоїв, проаналізовано слідчі помилки та розроблено рекомендації щодо їх усунення. Розкрито зміст поняття, сутність і структуру слідчої ситуації, досліджено її типові варіанти, які виникають на початковому етапі розслідування розбоїв, вчинених з метою заволодіння приватним майном громадян. Наведено практичні рекомендації щодо вирішення розглянутих варіантів слідчої ситуації та підвищення ефективності розкриття та розслідування даного виду розбійних нападів.

Разработан адаптивный мультистартовый субградиентный метод кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования (ВП) для случая линейно (почти линейно) меняющихся параметров кластера. Исследованы условия сходимости метода в среднеквадратическом на этапе адаптации. Приведены рекомендации по выбору шага. Применение метода позволит повысить оперативность диагностики за счет сокращения временных и аппаратурных затрат на измерение параметров и вычислительных затрат в процессе кластеризации.

Розроблено адаптивний мультістартовий субградієнтний метод кластеризації в просторі вейвлет-перетворення для випадку, коли параметри кластера змінюються лінійно (майже лінійно). Досліджено умови збіжності методу у середньоквадратичному на етапі адаптації. Наведено рекомендації щодо вибору кроку. Використання методу дозволить підвищити оперативність діагностики за рахунок скорочення часових та апаратурних витрат на вимірювання параметрів та обчислювальних витрат в процесі кластеризації.

The adaptive multi-start sub gradient clustering method in the wavelet transformed domain for the case, when cluster parameters are linear (or nearly linear) function of time, is designed. The convergence of this method at the adaptation stage in a mean squared sense is proved. The recommendations of step choice are designed. Such method allows operative ness of the diagnostics raise. The operative ness of the diagnostics is raised because of time and apparatuses expenditure for parameters measuring is reduced, expenditure for computing is reduced in time of clustering procedure.

Разработан субградиентный метод нечеткой кластеризации. Применение метода позволит повысить помехоустойчивость и вероятность выхода в область глобального оптимума при кластеризации при современном автоматизированном производственном контроле.

Розроблено субградієнтний метод нечіткої кластеризації. Його застосування дає змогу підвищити завадостійкість і ймовірність виходу в область глобального оптимуму за кластеризації у процесі автоматизованого контролю на сучасному виробництві.

The sub gradient fuzzy clustering method is designed. Such method allows noise stability and possibility of the global optimum achievement rising for the clustering procedure in time of modern plant automated control.

Предложен субградиентный итеративный метод классификации в пространстве вейвлет-преобразования, который позволяет повысить помехоустойчивость в процессе классификации при технической диагностике. Разработана процедура реализации этого метода, проведены экспериментальные исследования для оценки повышения помехоустойчивости и снижения погрешности. Разработанный метод рекомендуется к применению для задач классификации в случае высокого уровня помех, при малых объемах исследуемых выборок.

Запропоновано субградієнтний ітеративний метод класифікації в просторі вейвлет-перетворення, що дозволяє покращити завадостійкість в процесі класифікації для технічної діагностики. Розроблено процедуру реалізації цього методу, проведено експериментальні дослідження для оцінювання підвищення завадостійкості і зниження погрішності. Розроблений метод рекомендований до використання для задач класифікації у випадку високого рівня завад, за малих об'ємів виборок, що досліджуються.

The sub-gradient iterative classification method in wavelet transformed domain is proposed. Increase of noise immunity during classification in time of technical diagnostic's by this classification method is allowed. The realization procedure of thisclassification method is work out. This classification method noise immunity increasing and error reducing by experimental investigation is proved. The classification by this method allowed in case of data high level noise and small data samples.

Исследована сходимость мультистартового итеративного субградиентного метода в пространстве вейвлет-преобразования. Доказана сходимость этого метода в среднеквадратическом смысле и с вероятностью единица. Метод позволяет повысить помехоустойчивость и понизить чувствительность к локальным экстремумам и начальной точке поиска.

Індекс рубрикатора НБУВ: З85-01

Рубрики:

Електроніка

Шифр НБУВ: Ж69367 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Проведена оценка параметров распределения дефектов ИС с помощью помехоустойчивой кластеризации. Предложены метод и процедура оценки размеров блока среднекластерного распределения дефектов ИС с использованием мультистартового субградиентного итеративного помехоустойчивость метода кластеризации и его погрешность.

Разработан метод оценки параметров DN-распределения при отбраковочных испытаниях изделий электронной техники и процедура реализации этого метода. Повышение помехоустойчивости и снижение погрешности процедуры отбраковки достигается за счет применения мультистартового субградиентного итеративного метода адаптивной кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования.

Предложен метод и процедура его реализации при прогнозировании параметров партии изделий электронной техники для сокращения длительности производственных испытаний с помощью помехоустойчивого мультистартового субградиентного итеративного метода адаптивной кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования в случае значительного изменения этих параметров во времени, высоком уровне помех и малых выборок данных.

Исследована помехоустойчивость и время расчетов мультистартового субградиентного метода кластеризации в пространстве вейвлет-преобразования для случая линейно (почти линейно) меняющихся параметров кластера на этапе адаптации. Применение представленного метода в случае медленно меняющихся параметров кластера позволит сократить вычислительные затраты, а также временные и аппаратурные затраты на измерение параметров в процессе кластеризации при уровнях помехи до 104 и за счет этого повысить быстродействие, а следовательно и оперативность диагностирования.

Рассмотрена проблема автоматизированного диагностирования транзисторов на основе сигнализирующих о возникновении их дефектов "предвестников" отказов. Предложена информационная технология идентификации при диагностировании этих изделий на основе нейронных сетей.

Предложены информационная технология анализа гистограмм и метод помехоустойчивой бинаризации изображений фотошаблонов (ФШ) ИС и печатных плат (ПП) на ее основе. Этот метод, основанный на применении субградиентного итеративного помехоустойчивого методаоптимизации, удовлетворяет требованиям задачи автоматизированного оптического контроля ФШ и ПП по погрешности и помехоустойчивости. Ошибка бинаризации не превышает 1 пиксела при значениях отношения сигнал/шум больше чем 7.

Запропоновано інформаційну технологію аналізу гістограм та метод завадо¬стійкої бінаризації зображень фотошаблонів (ФШ) ІС та друкованих плат (ДП) на її основі. Цей метод, заснований на застосуванні субградієнтного ітеративного завадостійкого методу оптимізації, задовольняє вимоги задачі автоматизованого оптичного контролю ФШ і ПП за похибкою та завадостійкістю. Помилка бінаризації не перевищує 1 пікселя за значення відношення сигнал/шум більш ніж 7.

An information technology for histogram analysis and a method for noise immunity binary processing of integrated and printed circuits board photo-masks image based on this technology was carryed out. This method based on the sub-gradient iterative noise stability optimization method satisfies the demands of the automated optical control of photo-masks and printed circuits in the error and noise immunity. The maximum binary processing error does not exceed 1 pixel if the signal-to-noise ratio is more than 7.

Разработан и исследован мультистартовый субградиентный метод оптимизации в пространстве вейвлет-преобразования с ограничениями второго рода (в виде неравенств). Применение метода позволит повысить оперативность диагностирования за счет сокращения вычислительных затрат при классификации.

Розроблено і досліджено мультистартовий субградієнтний метод оптимізації в просторі вейвлет-перетворення з обмеженнями у вигляді нерівностей. Використання методу дозволить підвищити оперативність діагностування завдяки скороченню обчислювальних витрат у процесі класифікації.

The adaptive multi-start sub gradient inequality-constrained optimization method in the wavelet transformed domain is designed and investigated. Such method allows of the diagnostics time and expenditure for computing reduced in time of classificationprocedure.

Розроблено методи та інформаційні технології для автоматизованих систем технічної діагностики на базі мультистартової оптимізації в просторі вейвлет-перетворення (ВП). На основі запропонованого нового підходу до вирішення оптимізаційних задач, коли для визначення напряму пошуку використовується вейвлет-аналіз, розроблено та досліджено методи мультистартової оптимізації в просторі ВП. На базі цих методів для підвищення достовірності діагностичних рішень за умов невизначеності за малосерійного виробництва створено методи класифікації, навчання багатошарового персептрона, кластеризації, нечіткої й адаптивної кластеризації в просторі ВП. Наведено інформаційні технології позиціонування, виділення дефектів друкованих плат, фотошаблонів, друкованих вузлів для автоматизованих систем технічної діагностики в радіоелектронному приладобудуванні.

Разработан и исследован мультистартовый метод оптимизации в пространстве вейвлет-преобразования (ВП) с итеративной оценкой ограничений в виде неравенств. Этот метод по сравнению с базовым мультистартовым методом оптимизации при незначительном возрастании относительной погрешности определения минимума сохраняет высокую помехоустойчивость и позволяет значительно повысить быстродействие процедуры оптимизации.

Розроблено і досліджено мультистартовий метод оптимізації в просторі вейвлет-перетворення (ВП) з ітеративним оцінюванням обмежень у вигляді нерівностей. Цей метод у порівнянні з базовим мультистартовим методом оптимізації за незначного зростання відносної похибки визначення мінімуму зберігає високу завадостійкість і надає змогу значно підвищити швидкодію процедури оптимізації.

The multi-start optimization method in the wavelet transforming domain is designed and investigated. This optimization method has the iterative estimation of the inequalities constrain in the wavelet transforming domain. This method keeps high noise stability and allows of the optimization time reducing. The increasing of the optimum search error is insignificant.

Представлена реализация алгоритма слепой деконволюции на основе мультистартового метода оптимизации в пространстве вейвлет-преобразования. Приведены результаты моделирования, подтверждающие повышение вероятности сходимости к глобальному оптимуму при определении коэффициентов фильтра для решения задачи слепой деконволюции с помощью этого метода оптимизации.

Наведено реалізацію алгоритму сліпої деконволюції на основі мультистартового методу оптимізації у просторі вейвлет-перетворення. Наведено результати моделювання, що підтверджують підвищення ймовірності збіжності до глобального оптимуму при визначенні коефіцієнтів фільтра для вирішення завдання сліпої деконволюції за допомогою цього методу оптимізації.

An implementation of blind deconvolution algorithm based on multistart optimization method in the wavelet transform domain is shown. The results of simulation confirm the increased likelihood of convergence to a global optimum for determining the filter coefficients for the blind deconvolution problem solutions with help of this optimization method.