人工智能瑕疵图像分类方法及其系统技术方案

本发明专利技术提供一种人工智能瑕疵图像分类方法与其系统。该方法包括：利用传送单元传送微机电麦克风产品至特定位置；利用定位单元定位该微机电麦克风产品；利用第一图像采集单元扫描该微机电麦克风产品以采集待测图像；将该待测图像与多个参考图像进行比对，根据比对结果判断该待测图像的瑕疵分类；根据该比对结果将瑕疵区域标示在该待测图像上；以及根据该瑕疵分类将该微机电麦克风产品分类存放。分类将该微机电麦克风产品分类存放。分类将该微机电麦克风产品分类存放。

【技术实现步骤摘要】
人工智能瑕疵图像分类方法及其系统


[0001]本专利技术涉及一种人工智能瑕疵图像分类方法及人工智能瑕疵图像分类系统。

技术介绍

[0002]从十九世纪初开始，工业生产的方式从人工逐渐转变为机械化。而微型电子计算机在十九世纪中问世后，人们开始利用它来进行一些简单的自动控制，使得工业界再次兴起新的革命。随着工业生产欲提升产量、速度、精准度之需求，人类开始大量投入自动化生产流程的开发。此外，人工智能(Artificial Intelligence，AI)构想的崛起，使得人们开始思考该如何才能让自动化系统中的机器学会“感受”人类眼中看见的世界，进而能够学习人类的行为模式对事物进行判定。
[0003]直至今日，机器视觉已成为工业自动化系统的重要组成之一。机器视觉系统(Machine Vision)是一个能自动输出控制信号的图像识别分析器。机器视觉系统如同人类的双眼及大脑，其运用微型电子计算机强大的运算能力，对取得的图像进行适当的分析识别，并得到控制信号的输出以作为控制机器的参数之一。
[0004]近年来政府因应工业4.0政策，投资机械产业本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人工智能瑕疵图像分类系统，用于检测微机电麦克风产品，该系统包括：传送单元，传送该微机电麦克风产品至特定位置；定位单元，定位该微机电麦克风产品；第一图像采集单元，扫描该微机电麦克风产品以采集待测图像；存储单元，存储多个模块及多个参考图像；以及处理单元，耦接该传送单元、该定位单元、该第一图像采集单元及该存储单元，该处理器执行所述模块，所述模块包括：图像识别模块，将该待测图像与所述参考图像进行比对，根据比对结果判断该待测图像的瑕疵分类；瑕疵标示模块，根据该比对结果将瑕疵区域标示在该待测图像上；以及产品分类模块，根据该瑕疵分类将该微机电麦克风产品分类存放。2.根据权利要求1所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中该第一图像采集单元包括扫描电子显微镜、超声波扫描显微镜及X光检测系统中的至少一个。3.根据权利要求1所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中该待测图像的解析度小于或等于1纳米。4.根据权利要求1所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中该待测图像相对于该微机电麦克风产品的图像放大倍率介于10～20万倍之间。5.根据权利要求1所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中该瑕疵分类包括球型接线遗失品、楔型接线遗失品、芯片破裂品、污染品及合格品中的至少一个。6.根据权利要求1所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中该处理单元取得图像数据集，该图像数据集包括所述参考图像、对应所述参考图像的多个目标边界框及所述目标边界框对应的瑕疵分类，该处理单元将该图像数据集输入图像识别模型以训练图像识别模型，并且该处理单元将该待测图像输入该图像识别模型以判断该待测图像的该瑕疵分类。7.根据权利要求6所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中所述参考图像为第一图像格式，其中该处理单元通过瑕疵标示模块标示及分类所述参考图像的所述目标边界框后，将所述目标边界框以第二图像格式存储，其中该第一图像格式不同于该第二图像格式。8.根据权利要求1所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中该待测图像反映该微机电麦克风产品的芯片封装结构。9.根据权利要求8所述的人工智能瑕疵图像分类系统，其中该系统还包括：X光检测系统；加热单元；以及第二图像采集单元，该X光检测系统、该加热单元及该光学图像采集装置耦接该处理单元，其中该处理单元利用该X光检测系统检查该微机电麦克风产品是否包括芯片，其中若该微机电麦克风产品包括该芯片，则该处理单元利用该加热单元去除该微机电麦克风产品的封盖，以获得该微机电麦克风产品的该芯片封装结构，
其中该处理单元利用该...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁明况，戴明吉，罗安钧，邓宇珊，沈志明，沈敬翔，庄亚晋，杨泓昱，吕景隆，
申请(专利权)人：菱生精密工业股份有限公司，
类型：发明
国别省市：