[发明专利]一种基于深度学习的IC引脚焊点质量检测方法及装置有效
| 申请号： | 201710282831.6 | 申请日： | 2017-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN107123117B | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 蔡念;岑冠东;李飞洋;陈新度;王晗;许杰 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 罗满 |
| 地址： | 510062 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的IC引脚焊点质量检测方法，该方法包括以下步骤：确定包含待检测的IC引脚焊点的目标图片；将目标图片输入到基于深度学习预先训练的第一卷积神经网络中，进行前向传播，获得IC引脚焊点的第一合格概率；确定目标图片的关键区域；将关键区域输入到基于深度学习预先训练的第二卷积神经网络中，进行前向传播，获得IC引脚焊点的第二合格概率；根据第一合格概率和第二合格概率，确定IC引脚焊点是否合格。应用本发明实施例所提供的技术方案，将深度学习技术应用到IC引脚焊点质量检测中，提高了对IC引脚焊点质量检测的准确率。本发明还公开了一种基于深度学习的IC引脚焊点质量检测装置，具有相应技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 ic 引脚 质量 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的IC引脚焊点质量检测方法，其特征在于，包括：确定包含待检测的IC引脚焊点的目标图片；将所述目标图片输入到基于深度学习预先训练的第一卷积神经网络中，进行前向传播，获得所述IC引脚焊点的第一合格概率；确定所述目标图片的关键区域；将所述关键区域输入到基于深度学习预先训练的第二卷积神经网络中，进行前向传播，获得所述IC引脚焊点的第二合格概率；根据所述第一合格概率和所述第二合格概率，确定所述IC引脚焊点是否合格。
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