[发明专利]基于YOLOv5算法小样本数据集实现微波芯片缺陷检测方法在审
| 申请号： | 202110852074.8 | 申请日： | 2021-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN113506286A | 公开（公告）日： | 2021-10-15 |
| 发明（设计）人： | 王树龙;陈栋梁;杜林;王国生;刘钰;马兰;孙彪 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G01N21/88;G01N21/956;G01R31/308;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06T5/00 |
| 代理公司： | 西安睿通知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 61218 | 代理人： | 惠文轩 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明属于人工智能和微波芯片技术领域，公开了一种基于YOLOv5算法小样本数据集实现微波芯片缺陷检测方法，对作为数据集的微波芯片进行图像预处理，具体预处理包括灰度转换、图像旋转矫正和去除背景噪声等操作。采集图像经过预处理后，再进行缺陷分类标注，将缺陷分类标注后的数据集分为训练集以及测试集。搭建YOLOv5网络结构，使用经过缺陷分类标注后的训练集对YOLOv5网络结构进行训练，通过反向传播算法调整网络模型权重参数，使用测试集对最终网络进行测试分析，结果表明经过放大处理的微波芯片表面，实现自动快速的缺陷检测以及定位，并达到了较高的准确率、召回率和mAP值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 yolov5 算法 样本 数据 实现 微波 芯片 缺陷 检测 方法 | ||
【主权项】：
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