计算机工程

作者：程弘楠, 张晨光

单位：1. 海南大学数学与统计学院, 海南 海口 5702282. 海南省工程建模与统计计算重点实验室, 海南 海口 570228

关键词：集成电路,反向工程,图像分割,霍夫圆检测,HE-UNet

基金：海南省自然科学基金(624MS039); 国家自然科学基金(62166016)

芯片产业是国家安全和经济发展的重要基础, 而集成电路(IC)反向工程(RE)作为分析芯片内部性能的手段, 是芯片产业链中的重要环节。RE包括从扫描电子显微镜(SEM)逐层采集芯片图像、识别器件、提取栅极网表、推断其功能等步骤, 而将电气元件和金属线从IC图像背景中分割出来是识别器件等步骤的前提。然而, 传统图像分割方法因为缺乏专家经验的学习, 不能适应IC图像复杂多变的电路情况。为此, 提出一种HE-UNet方法, 用于提取IC图像中的金属线与过孔。HE-UNet包含3个步骤: 首先, 利用U-M2网络提取芯片图像的含噪特征; 其次, 利用霍夫圆检测算法去除过孔周围的噪声; 最后, 利用边缘检测池化去除远离过孔的噪声。在尺寸为1 024×1 024像素的IC图像上进行实验, 结果表明, HE-UNet可以有效完成金属线和过孔的分割, 其平均交并比(mIoU)为98.24%, 平均像素准确率(MPA)为99.11%, 均优于对比方法。

来源：2026年第1期

《计算机工程》期刊编辑部

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