【摘 要】
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针对目前硅晶片瑕疵具有大小差异较大,与背景相似性高,存在大量细小瑕疵,检测算法具有较高复杂度的特点,结合当前先进的目标检测技术与嵌入式技术,提出了基于嵌入式的硅晶片
【机 构】
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北方工业大学城市道路交通智能控制技术北京市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61374191);北京市教育委员会科技计划资助项目(KM201710009001)
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针对目前硅晶片瑕疵具有大小差异较大,与背景相似性高,存在大量细小瑕疵,检测算法具有较高复杂度的特点,结合当前先进的目标检测技术与嵌入式技术,提出了基于嵌入式的硅晶片瑕疵检测方法。利用现在流行的YOLOv3算法,通过改进网络结构,并融合了数据扩增等方法训练目标检测网络,使得算法更适合于硅晶片的瑕疵检测任务,并采用模块化设计在Linux嵌入式系统下实现了图像采集、处理、存储与输出。实验表明,在较小的样本下,该方法实现了对硅晶片瑕疵的快速、准确的检测。
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