运用于自动光学检测的瑕疵检测装置及瑕疵检测方法制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种用于自动光学检测的瑕疵检测方法及瑕疵检测装置。瑕疵检测方法包括根据瑕疵类别排列电子元件瑕疵影像的顺序，以得到排列影像；输入排列影像至人工智能模型进行深度学习训练；使用验证影像来检验人工智能模型而获得幻觉影像；标示幻觉影像为幻觉类别并根据瑕疵类别及幻觉类别来排列瑕疵影像及幻觉影像的顺序，以更新排列影像；重复执行上述操作直到获得完成训练的模型；以及输入待测元件的待检测影像至完成训练的模型来检验待测元件是否存在瑕疵。据此，在产线更换为新的机种产品时，只需要将新产品的瑕疵影像输入到人工智能模型进行训练，无需重新撰写自动光学检测程序，也无需重新改参数及测试设定，使不同机种产品的适用性提高。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术是有关于一种瑕疵检测装置及瑕疵检测方法，且特别是有关于一种应用于自动光学检测的瑕疵检测装置及瑕疵检测方法。

技术介绍

1、自动光学检测技术运用于检测产品的外观，藉由影像处理来判别产品是否存在瑕疵。为了正确检测产品的外观，使用者需要针对不同型号的产品来量身订做不同的自动光学检测程序。其中，人工智能模型广泛运用于影像处理，在分析影像特征方面存在相当大的优势。然而，当欲检测的产品与旧产品具有相似的功能，但在外观上有些微的差异时，使用者仍然需要重新撰写自动光学检测程序，并且也需要重新修改模型的参数及测试设定，导致在检测相似的产品时，仍需花费相当多的时间来执行前置准备。

2、据此，在运用人工智能模型来执行自动光学检测情况下，如何让同一个模型适用于不同机型产品而不需要重新编写程序，即为本领域技术人员亟欲解决的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的一实施例提供一种运用于自动光学检测的瑕疵检测装置，包括存储器、光学传感器及图形处理器。存储器经配置以储存多个电子元件的多个瑕疵影像，其中多个电子元件彼此之间本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种运用于自动光学检测的瑕疵检测装置，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f)具体包括执行以下操作：

3.如权利要求2所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f12)之后的操作包括：

4.如权利要求1所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f)之后的操作包括：

5.如权利要求4所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f21)之后的操作包括：

6.如权利要求1所述的瑕疵检测装置，其特征在于，当该图形处理器执行操作(a)时具体包括执行...

【技术特征摘要】

1.一种运用于自动光学检测的瑕疵检测装置，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f)具体包括执行以下操作：

3.如权利要求2所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f12)之后的操作包括：

4.如权利要求1所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f)之后的操作包括：

5.如权利要求4所述的瑕疵检测装置，其特征在于，该图形处理器执行操作(f21)之后的操作包括：

6.如权利要求1所述的瑕疵检测装置，其特征在于，当该图形处理器执行操作(a)时具体包括执行以下操作：

7.如权利要求1所述的瑕疵检测装置，其特征在于，当该图...

【专利技术属性】
技术研发人员：张崇兴，简宏岳，郭俊麟，林建宇，
申请(专利权)人：顺达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：