[发明专利]一种基于深度学习的芯片表面字符识别方法在审
| 申请号： | 202010966514.8 | 申请日： | 2020-09-15 |
| 公开（公告）号： | CN112115948A | 公开（公告）日： | 2020-12-22 |
| 发明（设计）人： | 陈中舒;张昌华;左琳;郭峰;刘宇 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/34 | 分类号： | G06K9/34;G06K9/38;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/11 |
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| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的字符表面识别方法，属于自动控制和计算机视觉领域。本发明所述方法使用分割神经网络去除芯片图像中焊盘区域的干扰，再使用方向识别网络对芯片字符方向进行修正，然后利用字符提取网络中预测芯片字符的位置分布，通过其输出的字符分布及字符间距分离通过后处理算法提取出单字符图像，最后使用字符识别网络逐一识别字符内容并拼接成字符串序列。本发明所述方法可以准确地提取和识别芯片表面字符，对在非均匀光照条件下拍摄的各类芯片图像具有很好的适应能力，解决了传统芯片字符识别技术中由于图像照度低、分辨率低、噪声高、旋转方向不规律且芯片周围存在较多干扰信息等因素而识别不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 芯片 表面 字符 识别 方法 | ||
【主权项】：
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