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基于轻量级卷积神经网络的载波芯片缺陷检测

周天宇 朱启兵 黄敏 徐晓祥

计算机工程与应用2022，Vol.58Issue(7)：213-219,7.
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计算机工程与应用2022，Vol.58Issue(7)：213-219,7.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2104-0299

基于轻量级卷积神经网络的载波芯片缺陷检测

Defect Detection of Chip on Carrier Based on Lightweight Convolutional Neural Network

周天宇 1朱启兵 1黄敏 1徐晓祥2

作者信息

  • 1. 江南大学 轻工过程先进控制教育部重点实验室,江苏 无锡 214122
  • 2. 无锡市创凯电气控制设备有限公司,江苏 无锡 214400
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摘要

关键词

计算机视觉/载波芯片缺陷检测/目标检测/YOLO-Efficientnet/光发射次模块

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

周天宇,朱启兵,黄敏,徐晓祥..基于轻量级卷积神经网络的载波芯片缺陷检测[J].计算机工程与应用,2022,58(7):213-219,7.

基金项目

国家自然科学基金(61775086). （61775086）

计算机工程与应用

OA北大核心CSTPCD

1002-8331

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