摘要
本发明提供基于多阶特征交互的芯片图编码识别方法,包括以下步骤:采集芯片图像数据并进行预处理;使用YOLOv8模型的特征提取模块提取图像特征,并通过多阶特征交互增强对复杂背景的感知能力;使用YOLOv8的目标检测模块进行编码区域的检测与分类;对检测结果进行后处理,得到最终的编码区域及类别信息;输出编码识别结果,本发明通过引入多阶特征交互和自注意力机制,提升了芯片图像编码区域的识别精度,并优化了模型的实时性和鲁棒性,能够在复杂环境下实现高精度、高效率的芯片图像编码识别。通过对芯片编码区域几何形状的精确拟合,可以高效地估算编码区域的大小,为芯片质量检测和自动化生产提供了强有力的支持。
技术关键词
编码识别方法
图像采集设备
图像编码识别
图像处理方法
特征提取模块
芯片检测系统
注意力机制
高分辨率相机
图像增强技术
多尺度信息
监督技术
鲁棒性
数据
边缘检测
精度
多层次
系统为您推荐了相关专利信息
智能变电站压板
状态检测方法
边界轮廓
索引
动态
融合特征
输出特征
跨层特征
多尺度特征融合
特征提取模块
阴影提取方法
随机森林模型
影像
建筑物
比值特征
水稻病害识别方法
边界特征
深度信息提取
语义
融合特征
缺陷检测系统
家居窗帘
人工智能模型
红外光
重建图像数据集