摘要
本发明涉及图像处理和智能检测技术领域,具体公开了一种基于混合式检测策略的导电粒子检测方法,所述方法融合了基于规则的传统图像处理方法与基于深度学习的智能检测算法,采用双模式切换机制,实现在不同生产阶段的高精度、高效率导电粒子检测。其中特别提出通过深度学习检测模型引导传统检测算法的参数配置机制,建立从深度模型内部特征与预测结果到传统配置参数的映射关系,实现新型号面板导入时检测算法所需配置参数的快速适配与自动化部署。该方法兼顾稳定性与灵活性,适用于半导体面板生产线的导电粒子智能检测场景。
技术关键词
导电粒子
图像处理算法
智能检测算法
策略
工业视觉检测
面板生产线
智能检测技术
通道注意力机制
二值化阈值
刷新机制
图像处理模块
结构网络
图像处理方法
深度学习模型
掩膜
生成参数
中间层
轮廓尺寸
模式
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射频识别设备
智能安全帽
列表
位置更新
实时位置
通风机
深度强化学习模型
数字孪生模型
调控策略
多模态传感器
动态分配方法
需求响应措施
模拟电动汽车充电
深度学习模型
分布式计算节点
动态调度算法
梯控系统
身份验证
多模态特征融合
策略
文本生成方法
BERT模型
NLP技术
数据
协方差矩阵