[发明专利]基于深度学习的高密度柔性基板外观缺陷检测系统与方法

摘要

本发明公开了基于深度学习的高密度柔性基板外观缺陷检测系统与方法，系统包括硬件平台和软件检测平台。检测方法包括以下步骤：收集含有不同缺陷的FICS图像作为训练样本；将样本图像进行预处理，包括统一成标准尺寸和对样本中的缺陷位置与类别进行人工标记；将样本图像输入基于改进YOLO卷积神经网络的深度学习模型进行训练，获得输出为缺陷位置与类别的模型参数；对采集的图像尺寸进行标准化处理后输入训练好的深度学习模型中进行检测，获得所采集图像中的缺陷位置与类别信息。本发明可实现高密度柔性基板外观缺陷的快速定位与类型识别，解决了传统缺陷检测系统与方法速度慢，难以实现高密度FICS外观缺陷的快速检测难题。

主权项

1.一种基于深度学习的高密度柔性基板外观缺陷检测系统，其特征在于，包括硬件平台和软件检测平台；硬件平台包括两部分，第一部分是精密载物控制平台，精密载物控制平台包括：⑴载物台，采用了真空吸附载物台装置，使被检测的柔性基板牢固地贴附于载物台上；⑵电机及驱动装置，用于驱动载物台的运动；⑶运动控制板卡，用于传递工业计算机上传出来的控制信号，将信号转换后传给电机及驱动装置，控制载物台；第二部分是图像采集平台，图像采集平台包括：⑴同轴卤素灯光源，用于对柔性基板提供高亮度和均匀的照明；⑵CCD摄像机，用于拍摄FICS图像；⑶千兆网卡，用于传输数据；⑷自动变焦的光学显微镜，用于将载物台上的柔性基板待检测部分进行放大。