公开(公告)号：CN115861259A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211623095.3

申请日：2022-12-16

申请人： 上海工程技术大学

发明人： 李志伟 ,  郭志慧 ,  涂必胜 ,  陈明 ,  任远红 ,  殷志祥

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06T7/70 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084

摘要： 本发明提供一种基于模板匹配的引线框架表面缺陷检测方法及装置，所述方法包括：建立以亮度划分等级的模板库；获取引线框架上下表面图片，通过模板匹配进行检测区域定位；将模板与ROI区域进行动态差分，采用改进后的孪生神经网络模型对图片相似度进行比较，进行缺陷检测；根据缺陷检测的结果进行产品判定。本发明方法实现简单、误检率低、检测精度高，可实现多种引线框架型号的缺陷检测。

公开(公告)号：CN114937005A

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202210471824.1

申请日：2022-04-29

申请人： 上海工程技术大学

发明人： 郭志慧 ,  李志伟 ,  周婕 ,  赵剑光 ,  郑照 ,  肖新杰

IPC分类号： G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/75 ,  G06V10/74 ,  G06V10/22 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种针对QFN芯片中少样本缺陷的检测算法，属于计算机视觉技术领域。该技术方案具体包括：获取框架上下表面图片，选取ROI区域并进行裁剪；使用标注软件进行数据标注；将标注后的图片划分为多样本缺陷数据集和少样本缺陷数据集；构建孪生Faster‑RCNN网络模型，使用多样本缺陷数据集进行元学习训练；利用训练好的模型对少样本缺陷数据集进行测试，得到图片的缺陷检测结果并进行评估；根据实际生产需求及检测效果重复以上操作，得到最终模型。本发明通过改进现有Faster‑RCNN网络结构和训练流程中数据采样方法，降低了对少样本缺陷数据量的需求。将推理模型转化为相似度计算模型，该算法具有良好的扩展性。