[发明专利]自动光学检测图像分类方法、系统及计算机可读介质

权利要求书

1.一种自动光学检测图像分类方法，包括：

将自动光学检查(Automated Optical Inspection，AOI)设备所传来的多个样本的多个失败(NG)信息送入人工智能训练模块内；

该人工智能训练模块对这些样本的这些失败信息进行离散输出，以得到对这些样本的多个分类信息；

该人工智能训练模块将这些样本的这些分类信息进行核函数运算，以计算这些样本的个别相似性距离并进行权重分析；

根据对这些样本的权重分析结果，进行正规化计算以进行分类结果判定，以判定这些样本的个别分类结果；以及

根据这些样本的个别分类结果，对这些样本进行分类；

其中，计算这些样本的个别相似性距离的该步骤包括：计算这些样本的多个分类信息与多个理想分类之间的多个相似性距离，

其中，进行权重分析的该步骤包括：对这些样本的这些相似性距离给予个别权重，其中，如果第一样本的第一相似性距离小于该第一样本的第二相似性距离，则该第一样本的该第一相似性距离的第一权重高于该第一样本的该第二相似性距离的第二权重。

2.如权利要求1所述的自动光学检测图像分类方法，其中，这些样本的这些分类结果反馈至该人工智能训练模块，用以训练该人工智能训练模块。

3.如权利要求1所述的自动光学检测图像分类方法，其中，进行分类的该步骤包括：由分类装置进行分类，该分类装置包括：气压缸、输送带、悬臂机构、机器手臂、载台的任意组合。

4.一种自动光学检测图像分类系统，包括

自动光学检查(Automated Optical Inspection，AOI)设备，对多个样本进行自动光学检查，以得到这些样本的个别成功信息或失败(NG)信息；以及

人工智能训练模块，耦接于该自动光学检查设备，该人工智能训练模块接收由该自动光学检查设备所传来的这些样本的这些失败信息，该人工智能训练模块对这些样本的这些失败信息进行离散输出，以得到对这些样本的多个分类信息，该人工智能训练模块将这些样本的这些分类信息进行核函数运算，以计算这些样本的个别相似性距离并进行权重分析，根据对这些样本的权重分析结果，进行正规化计算以进行分类结果判定，以判定这些样本的个别分类结果，其中，该人工智能训练模块计算这些样本的多个分类信息与多个理想分类之间的多个相似性距离，该人工智能训练模块对这些样本的这些相似性距离给予个别权重，如果第一样本的第一相似性距离小于该第一样本的第二相似性距离，则该第一样本的该第一相似性距离的第一权重高于该第一样本的该第二相似性距离的第二权重。

5.如权利要求4所述的自动光学检测图像分类系统，其中，该人工智能训练模块所得的这些样本的这些分类结果反馈至该人工智能训练模块，用以训练该人工智能训练模块。

6.如权利要求4所述的自动光学检测图像分类系统，其中，该人工智能训练模块所得的这些样本的这些分类结果由分类装置进行分类，

其中，该分类装置包括：气压缸、输送带、悬臂机构、机器手臂、载台的任意组合。

7.一种计算机可读记录介质，当载入于自动光学检测图像分类系统时，该自动光学检测图像分类系统可执行如权利要求1-3项其中的任一所述的自动光学检测图像分类方法。