[發明專利]MEMS傳感器缺陷檢測的方法及系統在審
| 申請號： | 202110600260.2 | 申請日： | 2021-05-31 |
| 公開（公告）號： | CN113344870A | 公開（公告）日： | 2021-09-03 |
| 發明（設計）人： | 鄧明星;張鯤 | 申請（專利權）人： | 武漢科技大學 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武漢科皓知識產權代理事務所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 鄭勤振 |
| 地址： | 430081 湖北*** | 國省代碼： | 湖北;42 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | mems 傳感器 缺陷 檢測 方法 系統 | ||
1.一種MEMS傳感器缺陷檢測方法，其特征在于，包括：
采集MEMS傳感器圖像；
構造用于MEMS傳感器疵病檢測的Gan faster rcnn神經網絡，該神經網絡包括backbone和對抗生成網絡，所述backbone用于將輸入的進來的所述圖像中的疵病圖進行特征提取，通過生成器生成feature map，然后把feature map輸入到兩個部分，其一輸入到生成建議框部分的網絡對生成建議框進行回歸進行訓練，其二是輸入到所述對抗生成網絡中進行訓練，使對抗生成網絡能夠生成逼真的feature map和對應標簽，把生成的數據制作成數據集，再把原有的疵病圖去構造另外一組數據集，用這兩組數據集共同去對建議框的調整進行訓練；
將待測MEMS傳感器的圖像輸入到訓練好的所述神經網絡中，獲取圖像中MEMS傳感器疵病的定位。
2.根據權利要求1所述的MEMS傳感器缺陷檢測的方法，其特征在于，對所述MEMS傳感器圖像進行解碼、圖像增強和數據類型轉換預處理，使其適應所述Gan faster rcnn神經網絡結構。
3.一種MEMS傳感器缺陷檢測系統，其特征在于，包括：
攝像頭，采集MEMS傳感器圖像；
處理器，其配配置為：
構造用于MEMS傳感器疵病檢測的Gan faster rcnn神經網絡，該神經網絡包括backbone和對抗生成網絡，所述backbone用于將輸入的進來的所述圖像中的疵病圖進行特征提取，通過生成器生成feature map，然后把feature map輸入到兩個部分，其一輸入到生成建議框部分的網絡對生成建議框進行回歸進行訓練，其二是輸入到所述對抗生成網絡中進行訓練，使對抗生成網絡能夠生成逼真的feature map和對應標簽，把生成的數據制作成數據集，再把原有的疵病圖去構造另外一組數據集，用這兩組數據集共同去對建議框的調整進行訓練；
將待測MEMS傳感器的圖像輸入到訓練好的所述神經網絡中，獲取圖像中MEMS傳感器疵病的定位。
4.根據權利要求3所述的MEMS傳感器缺陷檢測系統，其特征在于，對所述MEMS傳感器圖像進行解碼、圖像增強和數據類型轉換預處理，使其適應所述Gan faster rcnn神經網絡結構。
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