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一種激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì)與流程

文檔序號(hào):40386814發(fā)布日期:2024-12-20 12:09閱讀:來(lái)源:國(guó)知局

技術(shù)特征:

1.一種激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法,其特征在于,包括:

2.如權(quán)利要求1所述的激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法,其特征在于,對(duì)獲取的芯片圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理包括:

3.如權(quán)利要求1所述的激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法,其特征在于,利用改進(jìn)的yolov7網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的芯片圖像執(zhí)行臟污和/或金屬缺陷的粗定位,并在粗定位過(guò)程中確定和自適應(yīng)地調(diào)整用于區(qū)分檢測(cè)目標(biāo)尺寸的尺寸閾值包括:

4.如權(quán)利要求3所述的激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法,其特征在于,focalloss損失函數(shù)為:

5.如權(quán)利要求1所述的激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法,其特征在于,若檢測(cè)目標(biāo)的尺寸不大于尺寸閾值,則進(jìn)入第二階段處理,通過(guò)選用輕量級(jí)的mobilenet分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行細(xì)分類(lèi),以獲得細(xì)分類(lèi)階段的檢測(cè)結(jié)果包括:

6.如權(quán)利要求5所述的激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法,其特征在于,帶權(quán)重的交叉熵?fù)p失函數(shù)為:

7.如權(quán)利要求1-6任一項(xiàng)所述的激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法,其特征在于,根據(jù)粗定位和細(xì)分類(lèi)兩個(gè)階段中的檢測(cè)結(jié)果,輸出芯片上臟污和/或金屬缺陷的最終判斷結(jié)果包括:

8.一種激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng),其特征在于,包括:

9.一種激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)設(shè)備,其特征在于,包括:

10.一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),其上存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)可執(zhí)行指令,其特征在于,可執(zhí)行指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述的激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法。


技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及一種激光芯片臟污和/或金屬缺陷的多階段自動(dòng)檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備以及介質(zhì),其中,方法包括:對(duì)芯片圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理;利用改進(jìn)的Yolov7網(wǎng)絡(luò)對(duì)預(yù)處理后的芯片圖像執(zhí)行粗定位,并在粗定位過(guò)程中確定和自適應(yīng)地調(diào)整尺寸閾值;若檢測(cè)目標(biāo)的尺寸大于尺寸閾值,則直接輸出粗定位階段的檢測(cè)結(jié)果;若檢測(cè)目標(biāo)的尺寸不大于尺寸閾值,則進(jìn)入第二階段處理,通過(guò)選用MobileNet分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行細(xì)分類(lèi),以獲得細(xì)分類(lèi)階段的檢測(cè)結(jié)果;根據(jù)粗定位和細(xì)分類(lèi)兩個(gè)階段中的檢測(cè)結(jié)果,輸出最終判斷結(jié)果。本發(fā)明充分融合了各階段的處理優(yōu)勢(shì),不僅解決了臟污與金屬缺陷兩類(lèi)微小目標(biāo)的檢測(cè)與分類(lèi)難題,還為激光芯片的質(zhì)量控制提供了有力支持。

技術(shù)研發(fā)人員:王琿榮,肖鵬,向州州,沈宇航
受保護(hù)的技術(shù)使用者:湖南奧創(chuàng)普科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日:
技術(shù)公布日:2024/12/19
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