一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化方法

本发明提供了一种基于大模型的电子行业AOI视觉检测优化方法，旨在提高自动光学检测的灵活性、精度和效率。方法包括：采集待测目标的检测影像；识别目标对象的边缘区域，根据尺寸、形状及位置特征动态调整分割参数，将检测影像划分为多个影像片段；通过深层卷积神经网络对片段进行过滤和打分，筛选出包含检测对象的片段；对筛选片段进一步处理，形成阵列显示；结合多个权值系数与片段间位置关联生成瑕疵可能值；最终基于瑕疵可能值进行总体评估，指示检测对象的缺陷情况。本发明通过引入自适应分割、多参数加权和空间关联机制，显著提升了系统在复杂、多样化场景下的检测精度和鲁棒性，适用于电子行业中高效、精准的自动光学检测。