申请/专利权人：珠海电科星拓科技有限公司

申请日：2024-02-22

公开（公告）日：2024-03-26

公开（公告）号：CN117764996A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06N3/006;G06N3/0985;G06V10/82;G01N21/95

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.12#实质审查的生效;2024.03.26#公开

摘要：本发明公开了一种智能SOT封装芯片引脚缺陷检测的方法，该方法包括：构建芯片侧视图引脚数据集：通过事件相机从侧面拍摄处于高速运动状态下的芯片的引脚，得到芯片的引脚图像，判断芯片的引脚图像是否清晰以及是否完整后，对芯片的引脚图像进行标注，生成芯片的引脚图像初始数据集，并对该引脚图像初始数据集进行扩充，以得到引脚图像数据集；构建脉冲神经网络识别引脚缺陷：构建脉冲神经元，构建脉冲神经网络，聚类优化脉冲神经网络，优化模型参数，部署脉冲神经网络模型，以识别单个芯片的引脚状态。本发明能够在SOT封装芯片在高速运动情况下识别芯片的引脚图像中的引脚缺陷。

主权项：1.一种智能SOT封装芯片引脚缺陷检测的方法，其特征在于，包括：构建芯片侧视图引脚数据集：通过事件相机从侧面拍摄处于高速运动状态下的芯片的引脚，得到芯片的引脚图像，判断芯片的引脚图像是否清晰以及是否完整后，对芯片的引脚图像进行标注，生成芯片的引脚图像初始数据集，并对该引脚图像初始数据集进行扩充，以得到引脚图像数据集；构建脉冲神经网络识别引脚缺陷：构建脉冲神经元，构建脉冲神经网络，聚类优化脉冲神经网络，优化模型参数，部署脉冲神经网络模型，以识别单个芯片的引脚状态；构建脉冲神经元包括：在初始时间，使用欧拉法对膜电位进行数值积分；构建脉冲神经网络分为构建输入层、隐藏层和输出层；聚类优化脉冲神经网络的方法为：将单个芯片的引脚图像按泊松分布进行泊松编码，将芯片的引脚图像转换成脉冲信号，基于脉冲信号，通过聚类，给每个脉冲信号标注聚类簇的标签；优化模型参数包括：根据麻雀搜索算法优化所有脉冲神经网络的超参数；部署脉冲神经网络模型，以识别引脚状态，包括：训练所有脉冲神经网络后保存模型的参数，部署在平台上，输出结果为单个芯片的引脚图像中的引脚状态。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 珠海电科星拓科技有限公司 一种智能SOT封装芯片引脚缺陷检测的方法

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