摘要
本发明涉及一种用于IC载板的模块化缺陷检测方法、系统及计算机设备,其中,方法包括,获取IC载板生产过程中的原始图像数据,对原始图像数据进行预处理,得到IC载板图像数据,并构建缺陷识别模型,在缺陷识别模型中引入注意力机制,得到IC载板的识别结果;获取IC载板生产中的工艺参数数据和设备运行状态数据,与历史缺陷数据进行关联分析,挖掘数据之间的潜在关系,确定对缺陷影响较大的关键参数;构建缺陷预测模型,判断IC载板是否存在缺陷;将缺陷识别模型和缺陷预测模型的结果进行融合,结合预先设定的规则,生成对应的工艺参数调整建议或设备维护策略,以实现精准检测IC载板缺陷、预测潜在风险、优化工艺与设备维护提升产品质量和生产效率的目的。
技术关键词
设备运行状态数据
IC载板
原始图像数据
缺陷检测方法
缺陷预测
引入注意力机制
参数
卷积神经网络模型
数据挖掘算法
缺陷分析
计算机设备
策略
特征选择算法
生成训练样本
缺陷检测系统
决策树算法
系统为您推荐了相关专利信息
像素点
缺陷检测方法
海波管
Retinex算法
人工神经网络
格栅除污系统
监测传感器
输出端轴承
输入端轴承
状态监测数据
水稻病害识别方法
病害特征
卷积神经网络提取
加权特征
原始图像数据
优化控制方法
凝汽器真空度
水量
设备运行状态数据
循环水泵
管道X射线探伤
图像缺陷检测方法
图像块特征提取
输出特征
蒸馏