摘要
本发明提供了一种多尺度胶点检测方法,属于胶点检测技术领域;包括:采用智能激光透镜点胶平台,对激光器芯片在粘接前进行图像采集;并基于所采集得到的图像建立LLAS数据集;建立多级注意力引导上下文聚合网络模型;应用多级注意力引导上下文聚合网络模型对LLAS数据集中的图像进行处理,分割出胶点目标;基于分割出的胶点目标,得到胶点检测结果。本申请提出了一种基于自建的LLAS数据集的多级注意力引导上下文聚合网络(MACAN)。其目的是实现激光芯片上胶点的实时和鲁棒性检测,并为实现高功率激光透镜的高耦合效率提供必要的质量保障。
技术关键词
注意力
空间权重矩阵
输出特征
图像
集成模块
通道
矩阵乘法运算
网络
重构
全局平均池化
激光器芯片
点胶平台
极值
Sigmoid函数
上采样
多尺度
采样模块
细粒度特征
拆分技术
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磁场传感器阵列
权重分配机制
电阻抗
生成方法
反演算法
干涉条纹
重构系统
图像传感器
光路切换装置
数据处理单元
情感分类方法
样本
编码器模块
数据
情感分类模型
神经网络预测模型
多元线性回归模型
输出特征
标识
训练集数据