Klarf 文件可视化工具

news2025/1/12 20:53:49

1.技术框架

1.1 前端:

  • Vue3 网页版
  • Electron + Quasar 可生成 EXEAPK 等客户端
  • Element-Plus 控件
  • axios 跨域

1.2 后端:

  • Flask 提供接口

2. Web 版和客户端版

2.1 Web 版页面

在这里插入图片描述

2.2 客户端界面

在这里插入图片描述

2.3 使用流程

  • SenseTools-Klarf-Parser/data/test_file/ 路径下放入待可视化的 KLA 文件: 例,CPS3TwithoutReview.001.
  • 执行 klarf-parser/FlaskWeb.py ,启动 Flask 后端程序,Flask 调用 Process.py 进行 KLA 文件的解析,将 KLA 文件转换成 Json 格式。
  • Flask 将解析后的 Json 数据发送到 10086 端口。
  • 启动前端程序或者启动 exe 客户端软件,由前端或客户端向本地 10086 端口发送 Get 请求,获取 Json 数据。
  • 前端和客户端程序从获取到的 Json 数据中提取关键信息,在页面绘制缺陷示意图。

3. 后端

3.1 接口设计

  • Server Host: 127.0.0.1

  • Server Port: 10086

@app.route('/parse')
def parse():
    json_data = process()
    return json_data

访问 /parse 路径可以获取 KLA 文件转换的 Json 数据。

Json 数据如下所示:

{'sampling_coord': 
 '[{"x":-2.0,"y":0.0},{"x":-1.0,"y":-4.0},{"x":-1.0,"y":-3.0},{"x":-1.0,"y":-2.0},{"x":-1.0,"y":-1.0},{"x":-1.0,"y":0.0},{"x":-1.0,"y":1.0},{"x":-1.0,"y":2.0},{"x":0.0,"y":-4.0},{"x":0.0,"y":-3.0},{"x":0.0,"y":-2.0},{"x":0.0,"y":-1.0},{"x":0.0,"y":0.0},{"x":0.0,"y":1.0},{"x":0.0,"y":2.0},{"x":1.0,"y":-5.0},{"x":1.0,"y":-4.0},{"x":1.0,"y":-3.0},{"x":1.0,"y":-2.0},{"x":1.0,"y":-1.0},{"x":1.0,"y":0.0},{"x":1.0,"y":1.0},{"x":1.0,"y":2.0},{"x":1.0,"y":3.0},{"x":2.0,"y":-5.0},{"x":2.0,"y":-4.0},{"x":2.0,"y":-3.0},{"x":2.0,"y":-2.0},{"x":2.0,"y":-1.0},{"x":2.0,"y":0.0},{"x":2.0,"y":1.0},{"x":2.0,"y":2.0},{"x":2.0,"y":3.0},{"x":3.0,"y":-5.0},{"x":3.0,"y":-4.0},{"x":3.0,"y":-3.0},{"x":3.0,"y":-2.0},{"x":3.0,"y":-1.0},{"x":3.0,"y":0.0},{"x":3.0,"y":1.0},{"x":3.0,"y":2.0},{"x":3.0,"y":3.0},{"x":4.0,"y":-4.0},{"x":4.0,"y":-3.0},{"x":4.0,"y":-2.0},{"x":4.0,"y":-1.0},{"x":4.0,"y":0.0},{"x":4.0,"y":1.0},{"x":4.0,"y":2.0},{"x":5.0,"y":-4.0},{"x":5.0,"y":-3.0},{"x":5.0,"y":-2.0},{"x":5.0,"y":-1.0},{"x":5.0,"y":0.0},{"x":5.0,"y":1.0},{"x":5.0,"y":2.0},{"x":6.0,"y":0.0}]', 'die_pitch_x': 15299.4, 'die_pitch_y': 14399.7, 'sampling_edge': {"DEFECTID":26.0,"X":80399.5694359711,"Y":-31533.8008700403,"XREL":3902.5694359711,"YREL":11665.2991299597,"XINDEX":5.0,"YINDEX":-3.0,"XSIZE":13.612,"YSIZE":17.015,"DEFECTAREA":196.866953,"DSIZE":13.612,"CLASSNUMBER":49.0,"TEST":1.0,"IMAGECOUNT":26.0,"IMAGELIST":0.0},{"DEFECTID":27.0,"X":80454.0234144374,"Y":-31549.1160538724,"XREL":3957.0234144374,"YREL":11649.9839461276,"XINDEX":5.0,"YINDEX":-3.0,"XSIZE":34.03,"YSIZE":34.03,"DEFECTAREA":590.600859,"DSIZE":24.302,"CLASSNUMBER":49.0,"TEST":1.0,"IMAGECOUNT":27.0,"IMAGELIST":0.0},{"DEFECTID":28.0,"X":80508.4773929036,"Y":-31557.6244893347,"XREL":4011.4773929036,"YREL":11641.4755106653,"XINDEX":5.0,"YINDEX":-3.0,"XSIZE":17.015,"YSIZE":17.015,"DEFECTAREA":185.286544,"DSIZE":13.612,"CLASSNUMBER":49.0,"TEST":1.0,"IMAGECOUNT":28.0,"IMAGELIST":0.0},{"DEFECTID":29.0,"X":88339.8571464383,"Y":35346.7059481177,"XREL":11842.8571464383,"YREL":6547.3059481177,"XINDEX":5.0,"YINDEX":2.0,"XSIZE":10.209,"YSIZE":13.612,"DEFECTAREA":92.643272,"DSIZE":9.625,"CLASSNUMBER":49.0,"TEST":1.0,"IMAGECOUNT":29.0,"IMAGELIST":0.0},{"DEFECTID":30.0,"X":99546.267008286,"Y":11819.4874144129,"XREL":7749.867008286,"YREL":11819.4874144129,"XINDEX":6.0,"YINDEX":0.0,"XSIZE":37.433,"YSIZE":40.836,"DEFECTAREA":1076.978037,"DSIZE":32.817,"CLASSNUMBER":49.0,"TEST":1.0,"IMAGECOUNT":30.0,"IMAGELIST":0.0}]'}
....

3.2 后端函数库

########################################
#  解析 KLARF 文件函数库
########################################
import os
import time
import pandas as pd

def get_parsed_content(file_path):
    """
    :param file_path:
    :return:
    """

def klarf_parser(file_path, file_name):
    """
    :param file_path:
    :param file_name:
    :return:
    """

def klf_timestamp_parser(klf_str):
    """
    :param klf_str:
    :return:
    """

def find_klf_str_keyword_connect_result(klf_str, keyword):
    """
    :param klf_str:
    :param keyword:
    :return:
    """

def klf_tool_parser(klf_str):
    """
    :param klf_str:
    :return:
    """
    
def klf_waferid_and_img(klf_str):
    """
    :param klf_str:
    :return:
    """

def klf_batch_info_parser(klf_str, info_str):
    """
    :param klf_str:
    :param info_str:
    :return:
    """

def klf_sampling_coordinate_parser(klf_str, key_str):
    """
    :param klf_str:
    :param key_str:
    :return:
    """

def klf_defect_coordinate_parser(klf_str, waferID_list):
    """
    :param klf_str:
    :param waferID_list:
    :return:
    """

4. 前端

创建 Quasar 项目:

yarn create quasar

运行 Quasar 项目:

yarn quasar dev

Quasar 安装 axios:

yarn add axios

Quasar 安装 element-plus:

yarn add element-plus --save

src/boot/ 路径下创建 element-plus.js 文件:

// import something here
import { boot } from 'quasar/wrappers'
import ElementUI from 'element-plus'
import 'element-plus/dist/index.css'
export default boot(({ app }) => {
  // Set i18n instance on app

  app.use(ElementUI)
})
export { ElementUI }

src/pages/ 路径下创建 KlaParse.vue

<template>
  <div>
    <h1>Kla Parse Web Page</h1>
    <div>
      <el-button @click="get_data" type="success">解析</el-button>
      <br />
      <el-progress
          :text-inside="true"
          :stroke-width="24"
          :percentage=sta
          status="success"
      />
    </div>
    <br>
    <div>
      <el-button @click="draw" type="primary">画图</el-button>
    </div>
    <div>
      <h3 id="h31">Wafer Id: {{ this.wafer_id }}</h3>
      <h3 id="h32">Kla To Image</h3>
      <canvas id="defectmap" width = "500" height = "500" style="background-color:#fcfafa;"></canvas>
    </div>
  </div>
</template>

<script>
import axios from "axios";
import { ElMessage } from 'element-plus'

export default {
  name: "KlaParse",
  data() {
    return {
      count: 1,
      kla_content: [],
      wafer_id: null,
      sta: 0
    }
  },
  methods: {
    get_data() {
      axios({
        // url: "/api/parse",
        url: "http://127.0.0.1:10086/parse",
        method: 'get',
      }).then(res => {
        ElMessage({
          message: 'Congrats, this is a success message.',
          type: 'success',
        })
        this.sta = 100
        this.kla_content = res.data
      })
    },

    draw() {
      var sampling_coord = JSON.parse(this.kla_content['sampling_coord']);
      var defect_coord = JSON.parse(this.kla_content['defect_coord']);
      var sampling_edge = this.kla_content['sampling_edge'];
      var die_pitch_x = this.kla_content['die_pitch_x'];
      var die_pitch_y = this.kla_content['die_pitch_y'];
      var wafer_id = this.kla_content['waferID'];
      var recipe_id = this.kla_content['Recipe'];
      var lotid = this.kla_content['lotid'];
      var tool_id = this.kla_content['Tool_ID'];
      this.wafer_id = wafer_id
      const canvas = document.getElementById("defectmap");
      var map = canvas.getContext("2d");
      map.translate(0, 0);
      map.lineWidth = 0.05;

      for (var item in sampling_coord){
        var index_defy = parseInt(sampling_edge['def_yl']) + 1  - parseInt(sampling_coord[item]['y']);
        var index_defx = Math.abs(parseInt(sampling_edge['def_xl'])) + 1 + parseInt(sampling_coord[item]['x']);
        var x_pixel = parseFloat(die_pitch_x) / 352.73;
        var y_pixel = parseFloat(die_pitch_y) / 352.73;
        //draw die pitch
        map.strokeRect(index_defx * x_pixel, index_defy * y_pixel, x_pixel, y_pixel);
        map.save();
        for(var item_defect in Object.values(defect_coord)){
          if(defect_coord[item_defect]['XINDEX'] == sampling_coord[item]['x'] && defect_coord[item_defect]['YINDEX'] == sampling_coord[item]['y']){
            map.strokeStyle  = "#FF0000";
            map.lineWidth = 2
            map.strokeRect(index_defx * x_pixel + parseFloat(defect_coord[item_defect]['XREL'])/352.73, index_defy * y_pixel + y_pixel - parseFloat(defect_coord[item_defect]['YREL'])/352.73, 0.03, 0.02);
            map.restore();
          }
        }
      }
      var map_image = new Image();
      map_image.src =  canvas.toDataURL("image/png");
      var map_link = document.createElement("a");
      map_link.src = map_image;
      map_link.href = map_image.src;
      map_link.download = lotid + "-" + tool_id + "-" + recipe_id +"-"+ wafer_id;
      // map_link.click();
      // map.clearRect(0, 0, 500, 500);
      if(canvas.getContext) {
        var ctx = canvas.getContext('2d');
        ctx.drawImage(map_image, 0, 0, 500, 500);
      }
      // this.sta = 0;
    }
  }
}
</script>

<style scoped>
h1 {
  font-size: 40px;
  color: #26A69A;
  margin-left: 20px;
}

#h31 {
  font-size: 20px;
  margin-left: 20px;
}

#h32 {
  font-size: 20px;
  margin-left: 20px;
}

defectmap {
  color: #26A69A;
  margin-left: 20px;
}

.el-progress {
  width: 50%;
  margin-left: 20px;
}

.el-button {
  margin-bottom: 10px;
  margin-left: 20px;
}
</style>

4.1 Quasar 启动 Web Page

WebStorm 软件的 Terminal 中执行:

yarn quasar dev

在浏览器中输入:http://192.168.3.42:8080
在这里插入图片描述

4.2 Quasar 编译生成 .exe 文件

WebStorm 软件的 Terminal 中执行:

quasar build -m electron

quasar-project/dist/electron/klarf_tool-win32-x64/ 中生成 klarf_tool.exe 可执行文件,双击 exe 软件即可启动客户端页面。
在这里插入图片描述

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.coloradmin.cn/o/74855.html

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,一经查实,立即删除!

相关文章

小程序开发,低成本运营教程

近年来&#xff0c;小程序DAU呈现出爆发式增长的趋势&#xff0c;相比app来说它具有一定的优势&#xff0c;不占用手机内存&#xff0c;在应用内就可使用&#xff0c;对用户来说非常便利。 另外&#xff0c;由于小程序的开发门槛和成本都比较低&#xff0c;企业还能依托平台获…

ImmunoChemistry丨ICT艾美捷ELISA平板盖说明书

使用ImmunoChemistry艾美捷ELISA平板盖减少样品蒸发并防止免疫测定培养期间的污染。ELISA平板盖是透明的粘性塑料片&#xff0c;用于在培养分析时覆盖和密封微量滴定板孔。 ImmunoChemistry Technologies简称"ICT",研究工具众多&#xff0c;包含细胞蛋白酶、细胞凋亡…

【MyBatis】订单商品数据模型分析

1. 数据模型分析思路 每张表记录的数据内容 分模块对每张表记录的内容进行熟悉&#xff0c;相当于你学习系统需求&#xff08;功能&#xff09;的过程。 每张表重要的字段设置 非空字段、外键字段 数据库级别表与表之间的关系 外键关系 表与表之间的业务关系 在分析表与表之…

【环境配置】使用Docker搭建LAMP环境

这篇文章不是介绍DOCKER是什么&#xff0c;也不是阐述DOCKER的核心&#xff1a;镜像/容器和仓库之间的关系,它只是一篇让刚刚接触DOCKER的初学者&#xff0c;在没有完全了解DOCKER是什么之前,也能尽快的在Linux系统下面通过DOCKER来搭建一个LAMP环境&#xff0c;这是其一&#…

【代码审计-PHP】基于Thinkphp框架开发的

目录 一、Thinkphp基本结构 1、框架目录 2、判断框架、版本 3、入口文件 4、资源文件 5、调试开关 6、URL路由 二、基本函数 1、请求 2、交互&#xff1a; 3、响应&#xff1a; 三、危险函数 四、已有漏洞 五、漏洞检测工具 六、工具 一、Thinkphp基本结构 1、框…

Django笔记

Cookie中的数据是由键值对构成&#xff0c;每一个cookie就是一个键值对&#xff1b;Cookie拥有有效期&#xff1a; max_age&#xff08;单位是秒&#xff09;就用来决定 Cookie 的有效期&#xff1b;path决定Cookie的有效范围&#xff08;当path为"/"时&#xff0c;即…

跟我学Python图像处理丨带你入门OpenGL

摘要&#xff1a;介绍Python和OpenGL的入门知识&#xff0c;包括安装、语法、基本图形绘制等。本文分享自华为云社区《[Python图像处理] 二十七.OpenGL入门及绘制基本图形&#xff08;一&#xff09;》&#xff0c;作者&#xff1a;eastmount。 一.OpenGL入门知识 1.什么是Op…

冬季,该如何对扬尘进行管理?

冬季降水少&#xff0c;大风天气多&#xff0c;如今随着各个城市的全面放开&#xff0c;城区里面车辆来来往往更多&#xff0c;所以非常容易产生道路扬尘污染。扬尘污染不仅会降低空气质量&#xff0c;影响居民的正常出行&#xff0c;而且还会对人们的身体尤其是呼吸系统产生健…

Java 注解(Annotation)(上)

Java 注解&#xff08;Annotation&#xff09; Java 语言中的类、方法、变量、参数和包等都可以被标注。和 Javadoc 不同&#xff0c;Java 标注可以通过反射获取标注内容。在编译器生成类文件时&#xff0c;标注可以被嵌入到字节码中。Java 虚拟机可以保留标注内容&#xff0c…

设计模式,究竟有着怎样的力量?(初读修言老师设计模式)

每一个模式描述了一个在我们周围不断重复发生的问题&#xff0c;以及该问题的解决方案的核心。这样&#xff0c;你就能一次又一次地使用该方案而不必做重复劳动。 —— Christopher Alexander 设计模式是“拿来主义”在软件领域的贯彻实践。和很多人的主观臆断相反&#xff0c;…

HBase的Region Split详解

什么是Region Split region split是hbases水平扩展一个重要因素。随着数据的不断写入&#xff0c;将一个region切分为两个小region&#xff0c;并将切分后的region放在不同的节点上&#xff0c;以达到将负载进行均衡到其他节点。 Region Split的流程 在zookeeper的/hbase/regio…

从股票市场选择配对的股票:共同趋势协整模型

让我们回忆一下共同趋势模型。给定两个时间序列和&#xff0c;我们有 其 中和是随机游走&#xff0c;即非平稳部分&#xff0c;或者说共同趋势部分(common trends)。以及是平稳的部分&#xff0c;即特定部分&#xff08;specific component&#xff09;。如果两个时间序列是协整…

归并排序应用——剑指 Offer 51. 数组中的逆序对

文章目录题目1.错误示范2. 分析逆序对的判断统计出某个数后面有多少个数比它小举例(完整过程解析)第一次循环第二次循环第三次循环第四次循环第五次循环循环结束的两种存在情况3. 正确代码4.递归展开图题目 1.在数组中的两个数字&#xff0c;如果前面一个数字大于后面的数字&am…

全球发展,布局城市核心区域,放眼世界看郁锦香酒店有多百变

随着消费需求的不断升级&#xff0c;酒店消费场景也进行着多元化的发展&#xff0c;城市高端度假品牌正积极溯源消费需求&#xff0c;寻得品牌文化延伸的可靠路径。同时&#xff0c;各大酒店品牌也加快在市场布局的脚步&#xff0c;希望通过布局城市核心区域获得可持续发展的更…

鸿蒙所谓的软总线

鸿蒙网上资料 分布式软总线组件 简介 由于设备通信方式多种多样(WIFI、蓝牙等)&#xff0c;不同通信方式使用差异大&#xff0c;问题多。同时通信链路的融合共享和冲突无法处理。分布式软总线实现近场设备间统一的分布式通信能力管理&#xff0c;提供不区分链路的设备发现连…

IFR202型红外雨量传感器

IFR202型红外雨量传感器是专用于测量降雨量的仪器&#xff0c;拥有知识产权&#xff0c;采用光学扫描原理&#xff0c;实现雨滴大小及雨滴数量的实时扫描&#xff0c;进而计算出降雨量输出。支持脉冲输出与RS232输出当使用脉冲输出功能时&#xff0c;可以完全替代翻斗式雨量计。…

【电巢】三星核心供应商名单公布,删除京东方新增13家(附103家厂商名录)

前言 11月30日&#xff0c;据韩媒The ELEC报道&#xff0c;三星在最新公布的「供应商名单」中&#xff0c;悄然删除了国内企业京东方、群创&#xff0c;以及日企阿尔卑斯电气、日东电工、罗姆等10家企业&#xff0c;同时&#xff0c;新增了舜宇光学、Simmtech等13家企业。 以下…

Self-Attention 、 Multi-Head Attention 、VIT 学习记录及源码分享

这里写目录标题1 参考资料2 重点记录2.1 Self-Attention2.2 Multi-Head Attention3. Vision Transformer(VIT)3.1 纯VIT3.2 Hybrid VIT4 代码使用前言&#xff1a;想要看懂VIT中的一些内容&#xff0c;需要的基础知识点就是自己跑过一些CV方向的Demo&#xff0c;知道常见CV领域…

ADI Blackfin DSP处理器-BF533的开发详解13:LDF内存分配的详解(含源代码)

硬件准备 ADSP-EDU-BF533&#xff1a;BF533开发板 AD-HP530ICE&#xff1a;ADI DSP仿真器 软件准备 Visual DSP软件 硬件链接 功能介绍 ADSP上的LDF&#xff08;Linker Description Files&#xff09;连接器描述文件是处理器用来进行资源分配的文件&#xff0c;通过对LDF文…

中国新能源汽车产销量居世界第一,SCM系统实现企业订单可持续高效流转

近年来&#xff0c;中国汽车产业发生了翻天覆地的变化&#xff0c;而新能源汽车正是这一巨变的中坚力量。从不足10万辆&#xff0c;到突破千万辆&#xff0c;新能源汽车在国家政策扶持下&#xff0c;产品供给不断丰富、企业创新活力竞相迸发、使用环境日臻完善以及消费者认可度…