[发明专利]使用深度学习模型检测焊点是否桥接的系统及方法

权利要求书

1.一种使用深度学习模型检测焊点是否桥接的方法，该方法至少包含下列步骤：

建立检测模型；

提供焊盘，该焊盘包含多个焊点；

取得锡膏厚度测试设备检测该焊盘所产生的检测结果，该检测结果包含与焊接不良的该焊点对应的检测图像；

使用该检测模型分析与该焊接不良的焊点对应的该检测图像，并产生分析结果；及

当该分析结果表示该检测图像中存在桥接时，显示该检测图像。

2.如权利要求1所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的方法，其中建立该检测模型的步骤为使用多个包含桥接及不包含桥接的图像对深度学习演算法进行训练以产生该检测模型。

3.如权利要求1所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的方法，其中取得锡膏厚度测试设备检测该焊盘所产生该检测结果方法还包含持续监控目标目录，当该目标目录中增加记录该检测结果的文件时，由该文件中读取该检测结果的步骤。

4.如权利要求1所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的方法，其中该方法还包含设定与该检测图像对应的确认数据，并使用该确认数据及该检测图像训练该检测模型的步骤。

5.如权利要求1所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的方法，其中该方法还包含于该分析结果表示该检测图像中存在桥接时，输出相对应的位置信息的步骤。

6.一种使用深度学习模型检测焊点是否桥接的系统，该系统至少包含：

模型建立模块，用以建立检测模型；

结果取得模块，用以取得锡膏厚度测试设备检测焊盘所产生的检测结果，该焊盘包含多个焊点，该检测结果包含与表示焊接不良的该焊点对应的检测图像；

图像分析模块，用以使用该检测模型分析与该焊接不良的焊点对应的该检测图像，并产生分析结果；及

输出模块，用以于该分析结果表示该检测图像中存在桥接时，显示该检测图像。

7.如权利要求6所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的系统，其中该模型建立模块是使用多个包含桥接及不包含桥接的图像对深度学习演算法进行训练以产生该检测模型。

8.如权利要求6所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的系统，其中该结果取得模块是持续监控目标目录，并于该目标目录中增加记录该检测结果的文件时，由该文件中读取该检测结果。

9.如权利要求6所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的系统，其中该系统还包含设定模块，用以设定与该检测图像对应的确认数据，该模型建立模块还用以使用该确认数据及该检测图像训练该检测模型。

10.如权利要求6所述的使用深度学习模型检测焊点是否桥接的系统，其中该输出模块更用以输出相对应的位置信息。