【技术实现步骤摘要】
本申请属于产品追踪，更具体地，涉及一种基于剪切干涉和神经网络的工业产品无标记追踪方法及装置。
技术介绍
1、目前的产品追踪技术包括二维码追踪技术，条形码追踪技术，快速响应码(qrcode)，rfid技术。总体来说，关于芯片、高密度集成电路板、陶瓷封装底座的产品追踪的技术部分成熟。芯片晶圆的产品追踪技术主要在设计时完成，需要通过显微镜观察，自动化程度不高，无法建立系统。高密度集成电路板则大多数通过rfid技术进行追踪，技术和系统已经成熟，通过电磁波进行标注。陶瓷封装底座的相关产业链不成熟，所以追踪技术也并不完整，整体市场需求较大。
2、因此，现有技术中无法应对像芯片、高密度集成电路板、陶瓷封装底座这些精密产品的追踪，不能在这些产品表面做记号，导致产品性能受损，也不能在产品上面放置rfid标签(有些需要电源等)。此外，现有技术中还存在对芯片内部做记号和标记，和在表面的封装做记号，一个是在内部观察极为繁琐，在外部有需要标记的成本，在芯片并未进行封装前的生产过程也无法进行追踪。
3、也就是说，现有技术中的追踪技术仍存在着...
【技术保护点】
1.一种基于剪切干涉和神经网络的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，所述干涉图像的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，利用训练好的神经网络模型提取所述二值化图像的关键特征，包括：
4.根据权利要求3所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，对所述干涉图像进行预处理，并对预处理后的干涉图像进行二值化处理，得到二值化图像，包括：
6.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于剪切干涉和神经网络的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，所述干涉图像的获取方法包括：
3.根据权利要求1所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，利用训练好的神经网络模型提取所述二值化图像的关键特征，包括：
4.根据权利要求3所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的工业产品无标记追踪方法，其特征在于，对所述干涉图像进行预处理，并对预处理后...
【专利技术属性】
技术研发人员：夏珉，金佳豪，吴泽霖，聂岐宇，李其蓁，刘瑞阳，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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