一种基于强化学习的AOI光学方案自动优化方法

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一种基于强化学习的AOI光学方案自动优化方法
申请号:CN202511241779
申请日期:2025-09-02
公开号:CN120726055B
公开日期:2025-11-11
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于强化学习的AOI光学方案自动优化方法,属于自动光学检测技术领域。本发明方法将强化学习技术应用于机器视觉系统中光学方案的自动化调整,利用AOI系统采集不同光学方案下的晶圆图像,利用多个语义分割模型进行打分;构建并训练无参考图像质量评估网络,实时评估光学成像质量,并以此为基础设计奖励函数;利用Actor‑Critic算法,智能体能够自主学习最优的参数调整策略,快速适应不同场景,实现光源参数的动态优化,显著提高了图像质量,为机器视觉系统在复杂工业环境中的高效应用提供了一种高效、智能的解决方案。
技术关键词
自动优化方法 语义分割模型 图像 AOI系统 参数 强化学习模型 机器视觉系统 自动光学检测技术 晶圆 强化学习技术 梯度下降算法 光源 序列 贪心策略 网络同步 生成动作 光强 照明
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