标题中的“Wafer surface defects dataset”是一个专门针对晶圆表面缺陷的数据集，这通常与半导体制造过程中的质量控制和缺陷检测密切相关。晶圆是制造集成电路（IC）的基础，其表面的任何缺陷都可能影响最终产品的性能和可靠性。在这个数据集中，我们可以预期包含了大量的图像，这些图像捕获了不同类型的缺陷，例如刮痕、颗粒等。 描述虽然简洁，但暗示了这个数据集的核心内容——它是由图像组成的，这些图像展示了晶圆表面的各种问题。这些图像可能是通过高分辨率显微镜或专门的检测设备拍摄的，用于训练机器学习模型或者进行人工分析，以识别和分类不同的缺陷类型。 标签“wafer defect scratch particle”进一步细化了数据集包含的主要缺陷类别。"wafer defect"泛指晶圆上的任何异常，而"scratch"和"particle"则具体指出了两种常见的缺陷类型。刮痕可能在晶圆处理过程中由于工具或环境因素产生，可能会影响电路的导电性。"particle"通常指的是在晶圆表面上的外来物质，如尘埃或污染物，它们可能会导致短路或其他制造问题。 在压缩包子文件的文件名称列表中，“Images”表明数据集主要由图像组成。这些图像可能按照一定的命名规则，比如包含缺陷类型、位置或其他相关信息，以方便数据分析和模型训练。每个图像可能代表一个单独的缺陷实例，或者是一组缺陷的集合，具体取决于数据集的设计。 利用这个数据集，研究者和工程师可以开发和优化算法来自动检测晶圆表面的缺陷，提高半导体制造的质量控制。这可能涉及到计算机视觉技术，包括图像预处理、特征提取、分类器设计以及深度学习模型的应用，如卷积神经网络（CNN）。同时，该数据集也可能用于评估现有检测方法的效率和准确性，推动半导体行业的技术创新。 "Wafer surface defects dataset"是一个专注于晶圆表面缺陷的图像数据集，涵盖了刮痕和颗粒两类常见缺陷。这个数据集对于改进和自动化半导体制造过程中的缺陷检测具有重要价值，也是相关领域的研究人员和工程师进行模型开发和验证的理想资源。

渗透逆境引起构巢曲霉的NDR缺陷菌株极性生长恢复依赖于钙信号通路的存在，高莉娜，宋以菊，细胞极性的建立和维持需要不同信号途径间的相互协作，例如NDR蛋白磷酸酶信号通路和钙离子信号通路。NDR蛋白激酶家族在结构上与人类

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英文| [简体中文]（ ） 表面缺陷检测：数据集和论文 :horse: :chart_increasing:在表面缺陷研究领域不断总结开源数据集非常重要。收集并汇编了2017年以来的重要重要论文，可以在 文件夹。 :whale: 数据集下载： | 介绍 目前，基于机器视觉的表面缺陷设备已在3C，汽车，家用电器，机械制造，半导体和电子，化学，制药，航空航天，轻工等多个行业的各个领域中广泛取代了人工视觉检查。基于机器视觉的传统表面缺陷检测方法通常使用常规图像处理算法或人为设计的特征以及分类器。一般而言，成像方案通常是通过使用被检查表面或缺陷的不同属性来设计的。合理的成像方案有助于获得照明均匀的图像，并清晰地反映物体的表面缺陷。近年来，许多基于深度学习的缺陷检测方法也已广泛用于各种工业场景中。 与计算机视觉中清晰的分类，检测和分割任务相比，缺陷检测的要求非常普遍。实际上，它的要求可以分为三个不同的级别：“缺陷是什么”（分类），“缺陷在哪里”（

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Hollow, cylindrical, prismatic light guides (CPLGs) are optical components that, using total internal reflection (TIR), are able to transmit high-diameter light beams in daylight and artificial lighting applications without relevant losses. It is necessary to study the prism defects of their surface