[发明专利]一种基于DenseNet进行激光芯片缺陷分类的方法在审
| 申请号： | 202110339933.3 | 申请日： | 2021-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN112926688A | 公开（公告）日： | 2021-06-08 |
| 发明（设计）人： | 李灯熬;赵菊敏;王宇航 | 申请（专利权）人： | 太原理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京一品慧诚知识产权代理有限公司 11762 | 代理人： | 张宇 |
| 地址： | 030600 山西省*** | 国省代码： | 山西;14 |
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| 摘要： | 本发明涉及芯片分类技术领域，具体涉及一种基于DenseNet进行激光芯片缺陷分类的方法，搭建DenseNet网络模型；获得芯片表面缺陷数据集，并投入搭建好的DenseNet网络模型中进行预训练；将预训练的DenseNet网络模型进行微调，进行激光器芯片的缺陷分类；本发明通过搭建DenseNet网络模型，利用密集连接机制使得DenseNet实现了特征重用，减轻了梯度消失的问题，而且以更少的参数、更高的训练速度获得了更优的分类准确率；因此利用现有的芯片表面缺陷数据集对网络进行预训练，并保存预训练后的网络参数，对预训练后的卷积神经网络进行微调，再用微调过后的网络来进行激光器芯片缺陷的分类检测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 densenet 进行 激光 芯片 缺陷 分类 方法 | ||
【主权项】：
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