【摘 要】
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随着全球信息技术产业的高速发展,LED芯片已广泛应用于指示器、标识、照明以及生物检测等众多领域,芯片封装是否符合质量要求直接影响到成品的外观和使用效果。由于深度学习方法能够有效提取到图像细节信息,在目标检测领域得到了广泛的应用,为芯片表面封装过程中的缺陷检测提供新的思路,但现有的深度学习检测方法无法实现速度和精度的平衡。因此,本文结合企业生产过程中的需求,开展芯片表面缺陷检测方法的研究,不仅具有理
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随着全球信息技术产业的高速发展,LED芯片已广泛应用于指示器、标识、照明以及生物检测等众多领域,芯片封装是否符合质量要求直接影响到成品的外观和使用效果。由于深度学习方法能够有效提取到图像细节信息,在目标检测领域得到了广泛的应用,为芯片表面封装过程中的缺陷检测提供新的思路,但现有的深度学习检测方法无法实现速度和精度的平衡。因此,本文结合企业生产过程中的需求,开展芯片表面缺陷检测方法的研究,不仅具有理论意义,更具应用价值。本文完成的研究工作如下:（1）为了解决SSD算法检测芯片表面缺陷时精度不佳,同时针对LED点胶数据集样本数量少、缺陷尺度小、特征不明显等特点,提出了一种改进SSD的LED芯片缺陷检测算法AT-SSD。具体改进如下:1)将VGG特征提取网络更换为深度残差网络Res Net并增加了一系列的特征层结构;2)为了在空间和通道两个维度上关注有效特征,加入了特征注意力模块CBAM,用以选择合适的特征;3)为了解决正负样本不均衡问题,引入了Focal Loss损失函数;4)通过分析不同数据集长宽比不同的特点,做了训练策略方面的优化。通过对比和消融实验,m AP相比原有SSD提高4.3%,验证了该算法在进行芯片表面缺陷检测时的有效性。（2）为了融合不同特征层间的上下文语义关系,提出了一种基于多尺度特征融合的LED芯片缺陷检测算法F-AT-SSD。该算法在AT-SSD架构基础上提出了一种轻量级的特征融合模块,通过融合特征提取网络的浅层特征与深层特征,在不过分损失速度的情况下,进一步提升LED芯片表面缺陷检测的精度,增强了网络的鲁棒性。实验在LED点胶数据集和PASCAL VOC2007测试集上分别获得79.7%mAP和78.7%mAP,验证了改进方法的有效性。
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