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摘要
集成电路是电子产品的重要组成部分，其质量控制和故障分析是电子产品能否长期运行的前提。声学扫描显微镜SAM作为一种无损缺陷检测手段，在集成电路成像检测、内部缺陷识别方面获得了广泛应用。针对声扫图像缺陷检测的智能化需求，以及对检测的实时性和正确性要求，研发了基于机器视觉的集成电路声扫图像缺陷检测软件，提供了图像处理和图像检测一体化功能。该软件的算法框架结合了深度学习技术、OpenCV传统图像处理技术和JavaScript界面设计技术，可以管理各种类型的集成电路数据，并能对声扫图像进行分析处理与缺陷判定。
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