文档详情

基于深度学习的芯片外观缺陷检测模型研究.pdf

发布：2024-09-27约7.23万字共64页下载文档

文本预览下载声明

摘要

在芯片的封装与运输过程中，芯片的封装表面容易产生缺陷。芯片检测是提

高芯片成品率的重要环节，可以极大地提高芯片的出厂质量，降低经济损失。人

工检测的方法误检率高，主观性强；传统的机器视觉检测方法需要手动提取特征，

步骤繁琐，容易受光照等条件影响。为了更加准确的判别芯片好坏，本文提出了

基于GA-SqueezeNet的芯片分类网络及基于RT-YOLO-V5的芯片外观缺陷检测

网络。

本文首先通过对光源类型、照明方式等进行选择，搭建了一套芯片图像采集

系统，并通过多角度旋转

显示全部

相似文档

一种基于深度学习方法的芯片缺陷检测方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463269 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202111647594.1 (22)申请日 2021.12.29 (71)申请人南京拟态智能技术研
2023-05-07 约1.29万字 15页立即下载
基于深度学习的道路缺陷检测研究.docx 基于深度学习的道路缺陷检测研究 一、引言随着科技的不断进步，深度学习技术逐渐成为了道路缺陷检测领域的核心技术之一。传统的道路检测方法由于种种局限性，往往难以实现对道路复杂细节的有效识别与诊断。而深度学习技术的应用为解决这一难题提供了全新的解决方案。本文将针对基于深度学习的道路缺陷检测技术展开深入研究，为推动相关技术的发展和应用提供有力支持。二、深度学习在道路缺陷检测中的应用 深度学习作为一种具有强大学习能力的人工智能技术，已经广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。在道路缺陷检测中，深度学习技术能够通过对大量道路图像数据的训练和学习，实现对道路表面缺陷的自动检测和识别。首先，深
2025-05-14 约4.83千字 10页立即下载
一种基于双深度学习模型的视觉缺陷检测方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819829 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110417743.9 G06N 3/08 (2006.01) (22)申请日 20
2023-06-05 约1.03万字 10页立即下载
卷烟包装外观缺陷数据集构建及深度学习检测技术研究.docx 毕业设计（论文） PAGE 1- 毕业设计（论文）报告题目：卷烟包装外观缺陷数据集构建及深度学习检测技术研究学号：姓名：学院：专业：指导教师：起止日期：卷烟包装外观缺陷数据集构建及深度学习检测技术研究摘要：随着我国烟草行业的快速发展，卷烟包装的质量控制显得尤为重要。卷烟包装外观缺陷检测是保证卷烟质量的关键环节之一。本文针对卷烟包装外观缺陷数据集的构建及深度学习检测技术进行研究，首先对卷烟包装外观缺陷的类别、特点及检测方法进行了综述，分析了当前深度学习在图像识别领域的应用现状。接着，提出了卷烟包装外观缺陷数据集的构建方法，并详细介绍了数据集的采集、标注和预处理过程。然后，设计
2025-03-03 约1.03万字 20页立即下载
卷烟包装外观缺陷数据集构建及深度学习检测技术研究.docx PAGE 1- 卷烟包装外观缺陷数据集构建及深度学习检测技术研究第一章卷烟包装外观缺陷数据集构建第一章卷烟包装外观缺陷数据集构建 (1)卷烟包装外观缺陷数据集的构建是深度学习技术在卷烟包装质量检测领域应用的基础。在构建过程中，首先需要对卷烟包装的常见缺陷类型进行详细分类，如破损、污渍、变形、印刷错误等。通过对这些缺陷的深入研究，可以明确数据集所需包含的样本数量和种类。此外，考虑到实际生产中卷烟包装的多样性，数据集应涵盖不同品牌、不同规格、不同生产批次的卷烟包装，以确保模型的泛化能力。 (2)数据采集是构建数据集的关键步骤。采集过程中，需采用高分辨率相机对卷烟包装进行全方位拍摄，确保图像质量
2025-01-21 约1.77千字 4页立即下载
基于改进深度学习模型对道路缺陷的定性和定量研究.docx 基于改进深度学习模型对道路缺陷的定性和定量研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在道路检测和识别领域得到了广泛的应用。由于道路交通网络的复杂性和缺陷类型的多样性，如何准确地检测和识别道路缺陷已成为亟待解决的问题。传统方法主要依赖人工观察和主观判断，这种方式效率低下且难以满足日益增长的交通检测需求。因此，本研究提出基于改进深度学习模型对道路缺陷进行定性和定量研究，旨在提高道路缺陷检测的准确性和效率。二、相关工作近年来，深度学习在道路缺陷检测领域取得了显著的成果。相关研究主要关注于模型的改进和优化，以提高检测精度和效率。然而，现有模型仍存在一些局限性，如对复杂环境下的道路缺陷识别
2025-02-19 约4.86千字 10页立即下载
基于改进深度学习模型对道路缺陷的定性和定量研究.docx 基于改进深度学习模型对道路缺陷的定性和定量研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，深度学习在道路检测和识别领域得到了广泛的应用。然而，道路的复杂性和多样性给道路缺陷的检测带来了极大的挑战。因此，本文提出了一种基于改进深度学习模型的方法，对道路缺陷进行定性和定量研究。该方法通过深度学习技术对道路图像进行特征提取和分类，进而实现对道路缺陷的自动检测和识别。二、相关工作近年来，深度学习在道路检测领域的应用已经取得了显著的成果。许多研究者通过构建不同的深度学习模型，实现了对道路缺陷的自动检测和识别。然而，由于道路的复杂性和多样性，现有的方法仍存在一些局限性。因此，本文提出了一种改进的深度学习模
2025-05-23 约4.66千字 10页立即下载
基于深度学习的带钢表面缺陷检测算法研究.pdf 摘要带钢是冶金工业的重要产品之一，是许多关系到国计民生的支柱行业不可或缺的重要原材料。带钢在加工过程中表面会产生一些难以避免的缺陷，这些缺陷不仅会影响产品外观，还会成为应力集中点、受力薄弱点、性能突变点以及疲劳损伤和锈蚀的策源地，直接影响最终产品的性能。传统缺陷检测方法在面对上述情况时存在检测速度慢以及泛化能力差等问题。为解决上述问题，本文提出了基于单阶段式目标检测网络的缺陷检测模型，其具有较高鲁棒性，可对不同类型缺陷实现高效检测。论文主要研究如下：首先，为提升模型检测精度
2024-09-24 约11.97万字 81页立即下载
基于深度学习的PCB缺陷检测算法研究.pdf 摘要印刷电路板（PrintedCircuitBoard，PCB）是电子元器件的集合，有助于不同的电子元器件相互连接，更是电子产品的重要组成部分，相当于电子产品的“大脑”。PCB由覆铜板制成，在制作过程中PCB容易出现焊点缺孔、开路、鼠咬、毛刺等缺陷，最终导致产品无法使用。因此，对PCB裸板的缺陷检测是极为必要的。现阶段，深度学习方法在PCB缺陷检测问题上得到广泛应用，使用目标检测模型 能够大大节约人力成本，提高生产效率。但是依然存在样本数据缺乏、检测精度低、漏检、误检、边缘部署困难等问题。为解决样本数据缺乏问题，本文自制了PCB缺陷数据集，用以增加模型训练时的样本数量。为解决漏检
2024-11-26 约9.51万字 73页立即下载
基于深度学习的PCB裸板缺陷检测研究.pdf 摘要 PCB在工业制造和通讯领域作为电子设备的核心组件，负责连接各种电子元件，因此保障PCB裸板的出厂质量显得尤为关键。然而，在检测PCB裸板时，由于生产时可能会受到外部环境的影响，使得采集到的检测图像分辨率过低，同时人工检测在处理复杂的PCB裸板图像时可能会出现错误。基于深度学习的图像重建和目标检测技术为PCB裸板缺陷检测提供了一种更加有效的解决方案，但现有的重建和检测模型仍然存在一些如准确率有待提高，针对性较差，模型过大不利于部署等问题。为了克服这些难题，本研究选择了SRGAN和YOLOv5s作为基本模型，针对性地对它们进行改进，并设计并应用了一套高效的PCB裸板缺陷检测系统
2024-11-26 约10.59万字 81页立即下载
基于深度学习的工件表面缺陷检测方法研究.pdf 摘要在工件生产过程中，常常会出现各种表面缺陷，如划痕、擦伤、凸起和裂缝等，这些缺陷会对产品的外观、耐腐蚀性和使用寿命造成不利影响。因此，对工件表面缺陷进行检测研究具有重要意义。随着人工智能技术的不断发展，工件表面缺陷检测逐渐实现智能化。目前，工件表面缺陷智能化检测研究已取得了较大进展，但仍然存在一些问题，例如小目标缺陷检测困难，数据样本量不足以及存在噪声干扰导致检测精度较低等。鉴于上述问题，本文选择钢材、铝材和齿轮工件作为研究对象，基于深度学习技术对工件表面缺陷检测方法进行研究，具体研究内容如下：（1）针对钢材、铝材和齿轮等三种工件数据集样本中存在一定程度的噪声和小目标缺陷
2024-11-24 约8.56万字 81页立即下载
基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测方法研究.pdf 摘要热轧带钢作为机械工程的基础材料，在机械工业中发挥了巨大作用。热轧带钢因为生产设备、生产流程等方面影响会产生表面缺陷，这是导致热轧带钢生产质量降低的主要因素。传统的缺陷检测方法实施难度大，检测效率低下，难以满足热轧带钢生产企业的实际需求。近年来，基于深度学习的热轧带钢表面缺陷检测方法能够快速检测热轧带钢缺陷，然而现有方法在小尺度缺陷检测精度、检测速度和模型轻量化方面尚存在一定局限性。针对上述问题，本文开展了以下研究：（1）本文基于YOLOv5提出一种改进的网络热轧带钢表面缺陷检测方法。首先，引入更为轻量化的RepVGG网络模块，减少参数量同时提高检测速度，从而优化YOLOv
2024-11-25 约7.54万字 63页立即下载
基于深度学习的印刷品缺陷检测算法研究.docx 基于深度学习的印刷品缺陷检测算法研究一、引言随着制造业的快速发展，印刷品的质量控制显得尤为重要。印刷品缺陷检测作为质量控制的关健环节，其准确性和效率直接影响到产品的合格率及企业的经济效益。传统的印刷品缺陷检测方法主要依赖于人工视觉检查，然而这种方法效率低下，易受人为因素影响，且难以满足现代高精度、高效率的生产需求。因此，研究基于深度学习的印刷品缺陷检测算法，对于提高印刷品质量、提升生产效率具有重要意义。二、深度学习在印刷品缺陷检测中的应用 深度学习是一种模拟人脑神经网络的学习算法，其在图像处理、模式识别等领域取得了显著的成果。将深度学习应用于印刷品缺陷检测，可以通过训练模型学习正常印刷品
2025-03-11 约4.85千字 10页立即下载
《基于深度学习的PCB裸板缺陷检测研究》.docx 《基于深度学习的PCB裸板缺陷检测研究》一、引言随着电子技术的快速发展，印刷电路板（PCB）在电子设备中扮演着至关重要的角色。然而，PCB的生产过程中常常会出现各种缺陷，如焊盘错位、导线断裂、杂质等。这些缺陷若不及时发现和处理，可能会对电子设备的性能和稳定性造成严重影响。因此，PCB裸板缺陷检测成为了生产过程中的重要环节。近年来，深度学习技术在图像处理和模式识别领域取得了显著的成果，基于深度学习的PCB裸板缺陷检测方法也逐渐成为研究热点。本文旨在研究基于深度学习的PCB裸板缺陷检测方法，以提高检测精度和效率。二、相关工作在传统的PCB裸板缺陷检测方法中，主要依赖于人工目视检查或使用简单
2024-11-13 约8.45千字 16页立即下载
基于深度学习的钢板表面缺陷检测研究综述.docx 基于深度学习的钢板表面缺陷检测研究综述目录 基于深度学习的钢板表面缺陷检测研究综述（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3 一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3 二、深度学习在钢板表面缺陷检测中的应用概述．．．．．．．．．．．．．．．．．3 三、深度学习算法在钢板表面缺陷检测中的研究现状．．．．．．．．．．．．．4 深度神经网络模型的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5 卷积神经网络模型的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6 其他深度学习模型的应
2025-02-10 约3.39万字 50页立即下载