【技术实现步骤摘要】
电子元器件划痕缺陷检测方法、装置和计算机设备
[0001]本申请涉及深度学习
，特别是涉及一种电子元器件划痕缺陷检测方法、装置和计算机设备。
技术介绍
[0002]随着信息技术的发展，电子元器件作为信息传输和处理的基本底层硬件在电子产品生产和应用中占据着举足轻重的地位。由于电子产品需求的不断进化，电子元器件朝着小体积、薄型化、片式化、微型化及组件化的方向不断发展，这些特点虽然提高了电子产品的质量，但是给检测机构和检测人员带来了不小的困难。此外，电子元器件在生产加工过程中，需要经过复杂的工艺处理，在多重工艺处理下，电子元器件表面不可避免会出现损伤，而这些将造成电子元器件的表面缺陷，也将直接影响产品是否合格。因此，电子元器件的表面缺陷检测已然成为电子产品生产加工和可靠性分析过程中必要的工序。
[0003]在相关技术中，主流的检测手段一般是人工目检，但是，由于其检测效率低、实时性差、且易受检测人员主观因素影响，已经无法满足日益增长的检测需求。因此，目前急需一种电子元器件划痕缺陷检测方法。
技术实现思路
>[0004]基于此本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电子元器件划痕缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本电子元器件的样本图像集，所述样本图像集包括有划痕缺陷的样本图像以及无划痕缺陷的样本图像；基于平均精确度的平均值及所述样本图像集对划痕缺陷检测模型进行训练，调整所述划痕缺陷检测模型中的参数，获取训练后的划痕缺陷检测模型；根据训练后的划痕缺陷检测模型，对目标电子元器件进行划痕缺陷检测。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述样本图像集的获取过程，包括：获取多个原始样本图像，对每一原始样本图像作预设处理，得到多个增强样本图像，所述预设处理包括平移、镜像翻转、亮度增强或旋转90度处理；通过真实框，分别标注多个原始样本图像与所述多个增强样本图像中的划痕缺陷，确定真实框的位置、尺寸及真实框所框定的缺陷类别；基于所述多个增强样本图像及所述多个原始样本图像，获取训练集，由所述训练集组成样本图像集。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述划痕缺陷检测模型是基于yolov3模型构建的；其中，yolov3模型包括三个预测层，将所述三个预测层分别作为第一尺度预测层、第二尺度预测层及第三尺度预测层，所述第一尺度预测层、所述第二尺度预测层及所述第三尺度预测层各自对应的网格划分尺度依次减小；每一预测层均对应至少一种尺寸的先验框，yolov3模型中的参数包括第二尺度预测层对应的目标先验框尺寸；相应地，所述基于平均精确度的平均值及所述训练样本集对划痕缺陷检测模型进行训练，调整划痕缺陷检测模型的参数，获取训练好的划痕缺陷检测模型，包括：基于所述第二尺度预测层对应的先验框尺寸及所述第三尺度预测层对应的先验框尺寸确定尺寸范围；在所述尺寸范围中获取多个取值，将每一取值作为所述目标先验框尺寸的取值，确定所述训练样本集中每一训练样本在每一取值下对应的先验框集合；其中，对于任一取值及任一训练样本，所述任一训练样本在所述任一训练样本下对应的先验框集合包括在所述任一取值下，所述任一训练样本通过所述第一尺度预测层、所述第二尺度预测层及所述第三尺度预测层输出的所有先验框；从每一训练样本在每一取值下对应的先验框集合中确定每一训练样本在每一取值下对应的预测框，基于每一训练样本在每一取值下对应的预测框，计算所述训练样本集在每一取值下的平均精确度的平均值；确定最大的平均精确度的平均值...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵玥，罗军，吕宏峰，夏皓，王小强，
申请(专利权)人：中国电子产品可靠性与环境试验研究所工业和信息化部电子第五研究所中国赛宝实验室，
类型：发明
国别省市：
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