System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 器件缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸_技高网

器件缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:40440543 阅读:11 留言:0更新日期:2024-02-22 23:03
本申请涉及一种器件缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质,通过根据检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型;并从各候选检测模型中选择出与待检测缺陷类型对应的目标检测模型;最后采用目标检测模型,对检测图像进行缺陷检测。本申请提供的器件缺陷检测方法,能够根据检测图像的目标图像标识自动识别出待检测缺陷类型,并能够筛选出与待检测缺陷类型对应的目标检测模型,从而实现自动对各类缺陷图像进行检测,提高了器件缺陷检测的效率;并且,各候选检测模型用于检测不同的缺陷,能够适用于更多的缺陷检测场景,扩大了缺陷检测方法的使用范围。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能,特别是涉及一种器件缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质


技术介绍

1、随着电子制造技术的发展,芯片的生产规模越来越大。然而在芯片的生产过程当中,芯片可能会存在一些物理缺陷,比如陶瓷芯片中可能存在分层、密封芯片中存在空洞、芯片外观划痕、引脚变形等缺陷。

2、当生成的芯片规模很大时,这些缺陷的检测很难通过人工来完成,依靠人工检查严重影响芯片的检测效率。


技术实现思路

1、基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种器件缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质,能够提高器件缺陷检测的效率。

2、第一方面,本申请提供了一种器件缺陷检测方法,所述方法包括:

3、获取待检测器件的检测图像;

4、根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型;

5、从各候选检测模型中选择所述待检测缺陷类型对应的目标检测模型;

6、采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测。

7、在其中一个实施例中,所述根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型,包括:

8、基于候选图像标识与候选缺陷类型之间的对应关系,根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型。

9、在其中一个实施例中,所述采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测,包括:

10、采用所述目标检测模型检测所述检测图像是否存在所述待检测缺陷类型的目标缺陷;

11、若存在,则根据所述目标缺陷的缺陷尺寸和预设尺寸阈值之间的大小关系,确定所述检测图像的目标检测结果;其中,所述目标检测结果用于表征所述待检测器件为合格器件或不合格器件。

12、在其中一个实施例中,所述根据所述目标缺陷的缺陷尺寸和预设尺寸阈值之间的大小关系,确定所述检测图像的目标检测结果,包括:

13、若所述目标缺陷的缺陷尺寸大于预设尺寸阈值,则确定用于表征所述待检测器件为不合格器件的目标检测结果;

14、若所述目标缺陷的缺陷尺寸小于或等于所述预设尺寸阈值,则确定用于表征所述待检测器件为合格器件的目标检测结果。

15、在其中一个实施例中,所述方法还包括:

16、从所述检测图像中提取包含所述目标缺陷的区域图像;

17、根据所述目标缺陷的形状,确定缺陷计算方式;

18、采用所述缺陷计算方式,根据所述区域图像,确定所述目标缺陷的缺陷尺寸。

19、在其中一个实施例中,所述根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型,包括:

20、根据所述检测图像的目标图像标识,从候选采集设备中确定目标采集设备;

21、根据所述目标采集设备的图像采集类型,确定待检测缺陷类型。

22、在其中一个实施例中,所述方法还包括:

23、从本地图像存储空间中,获取所述待检测器件的检测图像;其中,所述检测图像为所述目标采集设备写入所述本地图像存储空间的。

24、第二方面,本申请还提供了一种器件缺陷检测装置,所述装置包括:

25、获取模块,用于获取待检测器件的检测图像;

26、确定模块,用于根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型;

27、选择模块,用于从各候选检测模型中选择所述待检测缺陷类型对应的目标检测模型;

28、检测模块,用于采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测。

29、第三方面,本申请还提供了一种计算机设备,所述计算机设备包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤:

30、获取待检测器件的检测图像;

31、根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型;

32、从各候选检测模型中选择所述待检测缺陷类型对应的目标检测模型;

33、采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测。

34、第四方面,本申请还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:

35、获取待检测器件的检测图像;

36、根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型;

37、从各候选检测模型中选择所述待检测缺陷类型对应的目标检测模型;

38、采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测。

39、第五方面,本申请还提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品,包括计算机程序,该计算机程序被处理器执行时实现以下步骤:

40、获取待检测器件的检测图像;

41、根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型;

42、从各候选检测模型中选择所述待检测缺陷类型对应的目标检测模型;

43、采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测。

44、上述器件缺陷检测方法、装置、计算机设备和存储介质,通过根据检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型;并从各候选检测模型中选择出与待检测缺陷类型对应的目标检测模型;最后采用目标检测模型,对检测图像进行缺陷检测。上述方案,能够根据检测图像的目标图像标识自动识别出待检测缺陷类型,并能够筛选出与待检测缺陷类型对应的目标检测模型,从而实现自动对各类缺陷图像进行检测,提高了器件缺陷检测的效率;并且,各候选检测模型用于检测不同的缺陷,能够适用于更多的缺陷检测场景,扩大了缺陷检测方法的使用范围。

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【技术保护点】

1.一种器件缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取待检测器件的检测图像,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标缺陷的缺陷尺寸和预设尺寸阈值之间的大小关系,确定所述检测图像的目标检测结果,包括:

7.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.一种器件缺陷检测装置,其特征在于,所述装置包括:

9.一种计算机设备,包括存储器和处理器,所述存储器存储有计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。

...

【技术特征摘要】

1.一种器件缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型,包括:

3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述检测图像的目标图像标识,确定待检测缺陷类型,包括:

4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取待检测器件的检测图像,包括:

5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述采用所述目标检测模型,对所述检测图像进行缺陷检测,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所...

【专利技术属性】
技术研发人员:黄权孙宸武慧薇陈义强路国光
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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