一种基于LCM各向异性导电薄膜的AOI视觉缺陷检测方法及设备

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一种基于LCM各向异性导电薄膜的AOI视觉缺陷检测方法及设备
申请号:CN202510706458
申请日期:2025-05-29
公开号:CN120563473A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明涉及一种基于LCM各向异性导电薄膜的AOI视觉缺陷检测方法及设备,旨在解决现有检测效率低、缺陷识别稳定性差和准确率低的问题。其中方法内容包括:获取并标准化处理LCM各向异性导电薄膜图像;基于SegNet架构分割导电粒子区域;裁剪单体导电粒子区域并归一化尺寸,形成标准化数据集;利用ResNet+U‑Net模型进行训练和测试,输出粒子分布及缺陷类型概率分布。设备包括图像预处理、导电粒子分割、数据集生成、训练与测试及人机交互模块。本发明通过应用SegNet架构、ResNet+U‑Net模型及Focal Loss等技术,提高了检测效率和准确率,增强了缺陷识别的稳定性,为生产工艺改进提供了数据支持,有助于提升产品质量。
技术关键词
视觉缺陷检测方法 导电薄膜 导电粒子 融合多尺度信息 视觉缺陷检测设备 人机交互模块 分类模型优化 图像 残差模块 多尺度特征提取 尺寸 人机交互界面 解码结构 上采样 残差学习 缺陷分析 单体 数据 分类网络
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无人机 交互网络 元素 交互机制 路径特征
三维网格分割 邻接关系表 顶点特征 深度学习模型 局部特征描述符
视觉缺陷检测方法 热电池 光源支架 工业相机 电极片
编码器 篡改定位方法 多尺度特征 层级 分支
融合特征 注意力机制 分支 评估指标量化模型 局部空间特征