基于AI算法与显微镜的多层陶瓷电容故障检测方法及系统

本发明属于电子元件检测技术领域，提供了一种基于AI算法与显微镜的多层陶瓷电容故障精准检测方法及系统，方法包括：基于显微镜，获取样品的放大图像，将放大图像存储，并使其与样品的电气参数进行关联；对放大图像进行预处理，预处理包括灰度化、去噪、归一化，基于CNN算法，对预处理后的放大图像进行特征提取，得到特征向量，CNN算法在提取特征时，基于卷积层提取放大图像的局部特征，基于池化层对卷积层提取到的特征进行降维处理，基于全连接层对降维后的特征进行整合和映射，得到特征向量；基于深度学习模型，分析特征向量，得到样品的故障类型和故障程度，故障类型包括热应力损伤、热应力分层、焊点坑裂损伤、焊点开裂、焊球开裂、线路损伤、焊盘起翘、基板开裂中的一种；根据故障类型、故障程度、放大图像和电气参数，形成检测报告；本发明的目的是提高多层陶瓷电容故障检测的精准度和效率。