基于深度学习的贴片检测方法及相关系统

发明专利有效专利

申请号：
CN201911075721.8
IPC分类号：G06K9/62;G06K9/32;G06N3/08
申请日期：
2019-11-06
申请人：
惠州皓赛技术有限公司

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于深度学习的贴片检测方法及相关系统
申请号	CN201911075721.8	申请日期	2019-11-06
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-02-25	公开/公告号	CN110837860A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/62 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕 G06K9/62 应用电子设备进行识别的方法或装置〔3〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;K;9;/;3;2;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	惠州皓赛技术有限公司	申请人地址	广东省惠州市大亚湾区龙山七路震扬通科技园五楼变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	惠州皓赛技术有限公司	当前权利人	惠州皓赛技术有限公司
发明人	孙敬玺;汪范生;张小六
代理机构	北京力量专利代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	姚远方

摘要

本发明实施例提供了基于深度学习的贴片检测方法及相关系统，所述方法包括：对生产线上滤光片贴片后的器件进行图像采样，获得N张贴片器件样图；所述图像采样时，所述滤光片贴片后的器件被紫白混合光源照射；对所述N张贴片器件样图进行样图分析，得到a张正样本图片和b张负样本图片；分别对所述a张正样本图片和所述b张负样本图片进行样本扩增处理；将得到的a*J张正样本训练图片和b*K张负样本输入至待训练网络进行分类训练，得到贴片检测神经网络；使用所述贴片检测神经网络对生产线上滤光片贴片后的器件进行贴片质量检测，得到贴片质量检测结果。本发明在进行图像采样时，使用紫白混合光源照射器件，使得滤光片贴片间紫外胶水的轮廓特征更加明显，有助于提高后续检测的准确率。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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