摘要
本发明涉主板检测技术领域,具体涉及一种基于人工智能的特种主板检测方法及系统,方法包括:构建训练数据集,训练数据集包含多个计算机主板的图像;在训练数据集上执行神经网络模型的训练,神经网络模型包括骨干网络、颈部网络、检测头;将训练完成的神经网络模型部署到生产线中,通过接收主板生产线上实时采集的高分辨率图像,对图像进行分析,识别主板上的缺陷;输出检测结果,检测结果包括每个检测到的缺陷的类型、精确的空间位置坐标以及缺陷的总数,检测结果以可视化形式呈现,包括在主板图像上绘制边界框和标注缺陷类型。本发明可以解决传统计算机特种主板质量检测方法在精度、速度和适用性上的不足的问题。
技术关键词
主板检测方法
神经网络模型
瓶颈结构
多尺度特征金字塔
图像
计算机主板
特征金字塔网络
注意力机制
检测头
尺寸缺陷
主板检测技术
网络深度
冗余特征
坐标
数据
网络架构
全局平均池化
系统为您推荐了相关专利信息
智能分选设备
智能分选系统
图像识别系统
朗伯比尔定律
智能分选机
微通道铝扁管
计数方法
检测工作台
二次分割方法
工业相机