Puces RF, En tant que composants essentiels des systèmes de communication modernes, les câbles de liaison jouent un rôle essentiel dans la détermination de la fiabilité et de la stabilité des connexions de circuits. La qualité du fil de liaison et de la boule de liaison dans les systèmes de communication modernes joue un rôle essentiel dans la détermination de la fiabilité et de la stabilité des connexions. Puces RF affecte directement les performances de l'ensemble du système. Les méthodes traditionnelles d'inspection optique automatique ont montré des limites dans l'identification des billes et des fils de liaison dans les systèmes d'alimentation électrique. Puces RF, La recherche sur la sécurité des données a permis d'identifier plusieurs problèmes, notamment un taux élevé de faux positifs et une dépendance à l'égard d'une réinspection manuelle. Pour résoudre ces problèmes, cette recherche propose un Méthode améliorée de segmentation des instances basée sur le R-CNN de Mask pour Puces RF qui permet une identification précise et efficace des structures de liaison.

Défis en matière de détection du collage des puces RF

Boules et fils de liaison en Puces RF sont souvent de petite taille et de forme variée, ce qui rend difficile leur détection précise à l'aide des méthodes traditionnelles. Cette caractéristique exige un modèle de détection plus sophistiqué, capable de gérer des tailles et des formes variées, en particulier dans les environnements de production où la vitesse et la précision sont essentielles.

Principales améliorations apportées au modèle R-CNN du masque pour la détection des puces RF

Dans cette étude, les Structure du réseau R-CNN du masque a été amélioré de deux façons principales afin d'améliorer ses performances en matière de détection des boules et des fils de liaison dans les Puces RF:

Optimisation du mécanisme de génération de boîtes d'antériorité :
Les couches du réseau pyramidal de caractéristiques (FPN) du R-CNN de Mask original P2, P5 et P6 présentait un nombre excessif de cases antérieures. Cette situation a été optimisée en réduisant le nombre de boîtes antérieures de 260 000 à 190 000, ce qui augmente considérablement l'efficacité de l'inférence du modèle sans sacrifier la précision.

Augmentation innovante des données grâce à la détection des collisions :
Pour résoudre le problème du manque de données de formation, l'étude a introduit un système d'évaluation de la qualité des données. stratégie d'augmentation des données sur la base de détection des collisions. Cette stratégie transforme de manière aléatoire les bond balls et les bond wires, puis les place dans des environnements réalistes. Puce RF les antécédents. Cette méthode a permis d'élargir efficacement l'ensemble de données de formation, de réduire les coûts d'annotation et d'améliorer la robustesse du modèle.

Résultats expérimentaux et performances

Le modèle a été entraîné à l'aide de Puce RF des données d'image recueillies directement sur les lignes de production, qui comprenaient une variété de formes de billes et de fils de liaison et de types de fond. Les résultats ont montré que la Masque amélioré R-CNN Le modèle a obtenu un une précision moyenne (mAP) de 85,23% et un un taux moyen d'intersection au-dessus de l'union (IoU) de 71,27% pour Puce RF les tâches de segmentation des boules et des fils de fer. Le temps d'inférence par Puce RF l'image n'était que 1.168 secondes, et surpasse de manière significative les méthodes traditionnelles telles que UNet et FCN.

Notamment, le modèle a excellé dans la segmentation des premières et deuxièmes boules de liaison du point de liaison de Puces RF, avec une précision moyenne (AP) de plus de 87%. Cela a démontré la supériorité du modèle dans l'identification des microstructures complexes de l'eau de mer. Puces RF.

Application dans le monde réel et travaux futurs

Actuellement, cette méthode de reconnaissance a été mise en œuvre et testée sur les lignes de production de Puces RF. Elle s'est avérée efficace et pratique dans des environnements industriels réels. La méthode présente un fort potentiel pour relever les défis du monde réel dans les domaines suivants Puce RF la fabrication, en particulier dans le contexte de l'inspection à grande vitesse.

Les travaux futurs porteront sur l'optimisation des performances de segmentation pour les fils de liaison de plus grande taille en Puces RF, La méthode d'évaluation de la qualité de l'air peut être utilisée pour des tâches de détection complexes dans le cadre de l'évaluation de la qualité de l'air. Puce RF le processus de fabrication.