C# XML文件读取软件:支持自由定位与蛇形走位,主要应用于晶圆图谱识别

C#编写的一款读取xml文件的mapping图软件。 可以自由定位位置,统计数量,蛇形走位。 主要用在晶圆图谱识别。

基于对原始代码的深入分析,这是一套完整的晶圆测试Mapping图可视化与分析系统,主要用于半导体制造过程中的晶圆测试数据展示和分析。

系统架构概览

核心数据流

XML晶圆测试数据 → 文本格式转换 → 二维数组映射 → 图形化显示 → 交互分析

详细功能模块

1. 数据解析与转换模块

XML解析引擎

  • 读取标准晶圆测试XML文件(如:晶圆 009.6TFH34305.1_09.xml
  • 解析节点中的芯片状态矩阵(348行×336列)
  • 支持多种芯片状态编码:
  • 1:合格芯片(PASS)
  • X:失效芯片(FAIL)
  • .:边缘芯片(OUTSIDE)
  • ::跳过芯片(SKIPDIE)
  • /:边缘芯片(EDGEDIE)

数据格式转换

  • XML → TXT 格式转换(Form2)
  • TXT文本 → 二维数组映射
  • 支持大尺寸数组(500×500)存储芯片状态

2. 图形渲染引擎

像素级绘图系统

// 核心渲染参数 int i_bigwalk = 3; // 芯片显示步长 int i_smallwalk = 2; // 芯片像素大小 // 颜色映射系统 i_all[i, j] = 0; // 绿色 - 正常状态 i_all[i, j] = 1; // 红色 - 合格芯片 i_all[i, j] = 2; // 灰色 - 无效/跳过 i_all[i, j] = 3; // 蓝色 - 特殊标记

实时刷新机制

  • 多线程图形刷新(Task任务)
  • 动态Bitmap生成与显示
  • 局部放大镜功能(pictureBox2显示选中区域)

3. 晶圆导航系统

四种行走模式

  • 模式0:从上到下,从左到右
  • 模式1:从下到上,从左到右
  • 模式2:从左到右,从上到下
  • 模式3:从右到左,从上到下

蛇形走位算法

// 智能换行逻辑 if (i / i_bigwalk % 2 == 0) { // 正向遍历 for (int j = b; j < pictureBox1.Height; j += i_bigwalk) } else { // 反向遍历 for (int j = pictureBox1.Height; j >= 0; j -= i_bigwalk) }

4. 精确定位与标记系统

坐标定位

  • 输入行列坐标直接定位(textBox1, textBox2)
  • 鼠标点击交互定位
  • 实时坐标显示(label2, label3)

闪烁标记机制

  • 独立闪烁线程控制
  • 蓝绿交替闪烁效果
  • 暂停/恢复闪烁控制

统计功能

  • 实时显示跨过芯片数量(label1)
  • 当前位置状态查询
  • 行走过程统计

5. 多窗体协同工作

Form1 - 主分析界面

  • 晶圆图主显示区(1080×1080像素)
  • 控制面板与状态显示
  • 行走模式选择与执行

Form2 - 数据工具界面

  • XML到TXT格式转换
  • 数组数据验证
  • 指定位置状态查询

技术特色

实时性能优化

  • 多线程异步处理,避免UI阻塞
  • 基于Task的并行计算
  • 动态资源管理

交互体验

// 线程安全的UI更新 public void Show_Label(Label lable, string str) { if (lable.InvokeRequired) { Action<Label, string> eee = Show_Label; this.BeginInvoke(eee, new object[] { lable, str }); } }

可扩展架构

  • 模块化功能设计
  • 参数化配置系统
  • 易于功能扩展

应用场景

  1. 晶圆测试数据分析- 直观展示测试结果分布
  2. 探针台路径规划- 优化测试行走路径
  3. 质量统计分析- 快速定位失效芯片集群
  4. 生产过程监控- 实时监控晶圆测试状态
  5. 教学演示工具- 展示晶圆测试原理和流程

系统要求

  • .NET Framework 4.6.1
  • Windows Forms应用程序
  • 支持标准晶圆测试XML数据格式

这套系统为半导体晶圆测试提供了完整的可视化分析解决方案,从数据解析到图形展示,再到交互分析,形成了一套完整的工作流程。

C#编写的一款读取xml文件的mapping图软件。 可以自由定位位置,统计数量,蛇形走位。 主要用在晶圆图谱识别。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/1149941.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

NPP 草原:Taullgarnsnaset,瑞典,1968-1969,R1

NPP Grassland: Tullgarnsnaset, Sweden, 1968-1969, R1 简介 该数据集包含三个 ACSII 文件&#xff08;.txt 格式&#xff09;。其中两个文件包含位于瑞典斯德哥尔摩附近 Tullgarnsnaset&#xff08;约北纬 59.20&#xff0c;东经 17.50&#xff09;的两个未放牧海滨草甸样地…

matlab仿真程序,二阶MASs,事件触发机制 这段代码是一个带有领导者的二阶多智能体的领导...

matlab仿真程序&#xff0c;二阶MASs&#xff0c;事件触发机制这段代码是一个带有领导者的二阶多智能体的领导跟随一致性仿真。以下是对代码的分析&#xff1a;1. 代码初始化了系统参数&#xff0c;包括邻接矩阵A、拉普拉斯矩阵L、系统的领导跟随矩阵H等。 2. 代码定义了一个二…

如何高效做中文情绪识别?试试这款轻量级CPU友好型大模型镜像

如何高效做中文情绪识别&#xff1f;试试这款轻量级CPU友好型大模型镜像 1. 引言&#xff1a;中文情感分析的现实挑战与新思路 在社交媒体监控、用户评论挖掘、舆情分析等实际业务场景中&#xff0c;中文情感分析已成为自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;的核心任务之一…

高精度中文文本匹配方案|基于GTE模型的WebUI与API双支持

高精度中文文本匹配方案&#xff5c;基于GTE模型的WebUI与API双支持 1. 项目背景与技术选型 在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域&#xff0c;语义相似度计算是搜索、推荐、问答系统和大模型增强检索&#xff08;RAG&#xff09;等任务的核心基础。传统关键词匹配…

2026最新CTF知识点网址汇总大全,零基础入门到精通,收藏这篇就够了

2026最新CTF知识点网址汇总大全&#xff0c;零基础入门到精通&#xff0c;收藏这篇就够了 全网最全CTF资源导航站&#x1f525;从入门到进阶&#xff0c;看这篇就够了 经常会有粉丝朋友后台私信评论留言想要CTF相关资料&#xff0c;大白也深知大家想在CTF大赛中叱咤风云却苦于…

高效中文情绪识别方案|CPU版大模型镜像一键启动

高效中文情绪识别方案&#xff5c;CPU版大模型镜像一键启动 1. 背景与需求&#xff1a;轻量级中文情感分析的工程挑战 在实际业务场景中&#xff0c;中文情感分析广泛应用于用户评论挖掘、客服质检、舆情监控等领域。尽管大模型在精度上表现优异&#xff0c;但多数依赖GPU部署…

在 SAP 系统中,寄售业务(Consignment) 和管道业务(Pipeline) 均属于供应商库存管理(Vendor-Managed Inventory, VMI) 范畴

在 SAP 系统中&#xff0c;寄售业务&#xff08;Consignment&#xff09; 和管道业务&#xff08;Pipeline&#xff09; 均属于供应商库存管理&#xff08;Vendor-Managed Inventory, VMI&#xff09; 范畴&#xff0c;核心是物料所有权在消耗前归供应商&#xff0c;消耗后才与…

中文情感分析实战|基于StructBERT大模型镜像快速部署

中文情感分析实战&#xff5c;基于StructBERT大模型镜像快速部署 1. 引言&#xff1a;为什么需要轻量高效的中文情感分析方案&#xff1f; 在当前自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;广泛应用的背景下&#xff0c;中文情感分析已成为智能客服、舆情监控、用户评论挖掘等…

语义相似度服务零报错部署|基于GTE-Base模型的WebUI可视化方案

语义相似度服务零报错部署&#xff5c;基于GTE-Base模型的WebUI可视化方案 在自然语言处理的实际应用中&#xff0c;判断两段文本是否“意思相近”是一项高频且关键的需求。无论是智能客服中的意图匹配、推荐系统中的内容去重&#xff0c;还是知识库问答的相似问题检索&#x…

2026年安徽省职业院校技能大赛(中职组) 电子数据取证技术与应用赛项规程

2024学年云南省职业院校技能大赛 “信息安全管理与评估”赛项 比赛样题任务书一、赛项名称二、竞赛目标三、竞赛方式与内容汇报模块&#xff1a;现场汇报展示&#xff08;占比 20%&#xff09;四、竞赛流程竞赛软件&#xff1a;五、赛场预案六、赛项安全七、竞赛须知八、申诉与…

sap中 为什么 rz11 修改了 rdisp/gui_auto_logout 当次有用,当sap服务器重新启动后 系统又该回原值了?

这种情况是完全正常的&#xff0c;其根本原因在于 RZ11 修改的是实例的运行时内存参数&#xff0c;而不是永久配置参数。下面为您详细解释一下原因和正确的做法&#xff1a;1. 原因分析&#xff1a;运行时参数 vs. 实例配置文件RZ11 的作用&#xff1a;RZ11 是一个用于 动态检查…

高精度中文语义计算方案|GTE模型镜像实现低延迟相似度推理

高精度中文语义计算方案&#xff5c;GTE模型镜像实现低延迟相似度推理 1. 引言&#xff1a;中文语义理解的现实挑战与GTE的破局之道 在智能客服、内容推荐、知识检索等实际业务场景中&#xff0c;如何准确判断两段中文文本的语义是否相近&#xff0c;一直是自然语言处理的核心…

如何精准提取PDF公式与表格?试试科哥开发的PDF-Extract-Kit镜像

如何精准提取PDF公式与表格&#xff1f;试试科哥开发的PDF-Extract-Kit镜像 1. 引言&#xff1a;PDF智能提取的痛点与解决方案 在科研、教育和工程领域&#xff0c;PDF文档中往往包含大量关键信息——数学公式、数据表格和专业图表。然而&#xff0c;传统方式从PDF中提取这些…

无需GPU!用StructBERT中文情感分析镜像实现高效情绪识别

无需GPU&#xff01;用StructBERT中文情感分析镜像实现高效情绪识别 1. 背景与痛点&#xff1a;传统情感分析的局限性 在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;的实际应用中&#xff0c;情感分析&#xff08;Sentiment Analysis&#xff09;是一项高频需求。无论是电商平台…

具身新形态

具身新形态 2026年国际消费电子展&#xff08;CES&#xff09;作为全球消费电子领域的技术风向标&#xff0c;吸引了全球超4500家企业参展&#xff0c;而追觅科技以“具身智能”为核心的全品类产品矩阵成为此次展会的核心焦点&#xff0c;引发行业广泛热议与深度探讨。从可实现…

中文语义相似度计算实战|基于GTE大模型镜像快速搭建WebUI工具

中文语义相似度计算实战&#xff5c;基于GTE大模型镜像快速搭建WebUI工具 1. 引言&#xff1a;中文语义相似度的工程价值与挑战 在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;的实际应用中&#xff0c;语义相似度计算是构建智能问答、文本去重、推荐系统和信息检索等场景的核心…

2026年安徽省职业院校技能大赛(中职组) 电子数据取证技术与应用赛项样题任务书

2024学年云南省职业院校技能大赛 “信息安全管理与评估”赛项 比赛样题任务书电子数据取证技术与应用技能竞赛样题模块一&#xff1a;计算机数据分析&#xff08;40 分&#xff09;模块二&#xff1a;计算机信息加解密&#xff08;15 分&#xff09;模块三&#xff1a;U 盘等移…

场景题:订单超时自动取消方案设计

为什么需要延时任务我们来看一下几个非常常见的业务场景&#xff1a;某电商平台&#xff0c;用户下单半个小时未支付的情况下需要自动取消订单。某媒体聚合平台&#xff0c;每 10 分钟动态抓取某某网站的数据为自己所用。这些场景往往都要求我们在某指定时间之后去做某个事情&a…

StructBERT中文情感分析镜像发布|开箱即用,支持WebUI与API双模式

StructBERT中文情感分析镜像发布&#xff5c;开箱即用&#xff0c;支持WebUI与API双模式 1. 背景与需求&#xff1a;为什么需要轻量级中文情感分析方案&#xff1f; 在当前AI应用快速落地的背景下&#xff0c;中文文本情感分析已成为客服系统、舆情监控、用户反馈处理等场景中…

从理论到落地:基于GTE镜像的余弦相似度应用全解析

从理论到落地&#xff1a;基于GTE镜像的余弦相似度应用全解析 1. 引言 在自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;领域&#xff0c;语义相似度计算是支撑信息检索、智能问答、推荐系统等核心任务的关键技术。传统方法依赖关键词匹配或词频统计&#xff0c;难以捕捉“同义表达…