基于改进随机森林算法的芯片外观缺陷识别方法

本发明提出了一种基于改进随机森林算法的芯片外观缺陷识别方法，旨在满足半导体制造行业中对芯片质量控制的高精度和高效需求。该方法通过优化随机森林算法特征选择和参数配置，实现了对芯片外观缺陷的高效准确检测。具体步骤如下：首先，对芯片图像进行预处理，包括尺寸标准化、灰度化和噪声去除，以提高图像质量和确保后续分析的有效性；接着，利用互信息技术精简随机森林中的决策树，去除冗余且分类性能较低的决策树，从而提高模型的效率和准确性；然后，采用遗传算法对精简后的决策树权重进行优化，减少过拟合风险，增强模型的泛化能力；进一步地，利用网格搜索方法对随机森林的关键参数(包括树的数量、最大深度等)进行进一步优化，以提高模型的整体性能；最后，使用交叉验证来评估不同参数配置下的模型性能，从而选取最优配置。本发明能够显著提升芯片外观缺陷检测的准确率和效率，适用于半导体制造行业的自动化检测系统，特别适合于那些对准确度要求极高且需要快速响应的应用场景。