[发明专利]一种基于X光图像的LED焊盘气泡AI检测方法

摘要

本发明提供了一种基于X光图像的LED焊盘气泡AI检测方法，包括以下步骤：S1：搭建语义分割的神经网络模型，并设置至少两个输出通道，且每个输出通道的交叉熵损失组成Loss函数；S2：将至少两种LED焊盘的X‑Ray图像混合，并对图像中的焊盘和气泡进行标注，以形成训练集；S3：利用步骤S2中形成的训练集训练步骤S1中搭建的神经网络模型；S4：对步骤S3训练后的神经网络模型进行验证，验证合格的神经网络模型投入使用，验证不合格的神经网络模型返回步骤S2；采用神经网络语义分割方式，快速有效辨别焊盘背景与气泡，大大提高在焊盘背景复杂，且气泡灰度不均匀情况下检测结果的准确性，且移植性强。