【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分类领域，尤其是一种基于缺陷熵动态深度推理的micro led检测方法，以及一种基于缺陷熵动态深度推理的micro led检测系统。
技术介绍
1、micro led是一种尺寸小于50微米的发光半导体器件，与传统的led器件相比，倍增的led集成数目使得micro led产品具有更强的亮度和更高的对比度。在micro led的实际的生产工艺中，芯片的生长工艺和加工工艺导致并非所有芯片性能都符合实际应用标准，因此需要进行巨量转移技术(mass transfer printing，mtp)，将大量良品晶片转移到固定背板上，以保证显示产品的良品率。
2、在巨量转移前，对晶圆级micro led芯片进行检测，定位并识别芯片，并将芯片信息提供给转移设备是必不可少的步骤。但相较于传统led，micro led在8英寸晶圆片上的集成程度从4万颗提升到80万颗以上，传统的机械移动式的飞针测试已经无法满足micro led大规模生产中对检测速度和成本上的需求
3、因此，快速高效且无接触式的检测方法成为一个关键研究...
【技术保护点】
1.一种基于缺陷熵动态深度推理的Micro LED检测方法，该方法利用训练的神经网络模型对待推理的Micro LED图像的类别进行推理；
2.如权利要求1所述的基于缺陷熵动态深度推理的Micro LED检测方法，其特征在于，在从所述神经网络模型中所能选择的最大推理深度范围内，所确定的推理深度，与所述待推理的Micro LED图像的缺陷熵成正相关。
3.如权利要求1所述的基于缺陷熵动态深度推理的Micro LED检测方法，其特征在于，所述神经网络模型的每个中间层均加入有分类器，根据确定的推理深度，选择由神经网络模型的对应层级的分类器输出分类结果。
4.如...
【技术特征摘要】
1.一种基于缺陷熵动态深度推理的micro led检测方法，该方法利用训练的神经网络模型对待推理的micro led图像的类别进行推理；
2.如权利要求1所述的基于缺陷熵动态深度推理的micro led检测方法，其特征在于，在从所述神经网络模型中所能选择的最大推理深度范围内，所确定的推理深度，与所述待推理的micro led图像的缺陷熵成正相关。
3.如权利要求1所述的基于缺陷熵动态深度推理的micro led检测方法，其特征在于，所述神经网络模型的每个中间层均加入有分类器，根据确定的推理深度，选择由神经网络模型的对应层级的分类器输出分类结果。
4.如权利要求3所述的基于缺陷熵动态深度推理的micro led检测方法，其特征在于，每个分类器前均连接有特征变换层，所述特征变换层对所在层的特征图进行卷积并激活后，传递给所在层的分类器。
5.如权利要求3所述的基于缺陷熵动态深度推理的micro led检测方法，其特征在于，通过开启用于推理的最后一个层级的分类器，来完成对...
【专利技术属性】
技术研发人员：褚洁，张箭洋，李龙，蔡觉平，温凯林，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：
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