一种基于X光图像的LED焊盘气泡AI检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202111106214.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113935955A | 公开（公告）日 | 2022-01-14 |
| 申请公布号 | CN113935955A | 申请公布日 | 2022-01-14 |
| 分类号 | G06T7/00（2017.01）I;G06T7/11（2017.01）I;G06T7/194（2017.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 杨雁清;许湄婷 | 申请（专利权）人 | 无锡日联科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 常州佰业腾飞专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 姜晓钰 |
| 地址 | 214112江苏省无锡市新吴区漓江路11号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提供了一种基于X光图像的LED焊盘气泡AI检测方法，包括以下步骤：S1：搭建语义分割的神经网络模型，并设置至少两个输出通道，且每个输出通道的交叉熵损失组成Loss函数；S2：将至少两种LED焊盘的X‑Ray图像混合，并对图像中的焊盘和气泡进行标注，以形成训练集；S3：利用步骤S2中形成的训练集训练步骤S1中搭建的神经网络模型；S4：对步骤S3训练后的神经网络模型进行验证，验证合格的神经网络模型投入使用，验证不合格的神经网络模型返回步骤S2；采用神经网络语义分割方式，快速有效辨别焊盘背景与气泡，大大提高在焊盘背景复杂，且气泡灰度不均匀情况下检测结果的准确性，且移植性强。 |
