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摘要
本发明公开了基于深度学习的高密度柔性基板外观缺陷检测系统与方法,系统包括硬件平台和软件检测平台。检测方法包括以下步骤：收集含有不同缺陷的FICS图像作为训练样本；将样本图像进行预处理,包括统一成标准尺寸和对样本中的缺陷位置与类别进行人工标记；将样本图像输入基于改进YOLO卷积神经网络的深度学习模型进行训练,获得输出为缺陷位置与类别的模型参数；对采集的图像尺寸进行标准化处理后输入训练好的深度学习模型中进行检测,获得所采集图像中的缺陷位置与类别信息。本发明可实现高密度柔性基板外观缺陷的快速定位与类型识别,解决了传统缺陷检测系统与方法速度慢,难以实现高密度FICS外观缺陷的快速检测难题。
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