A Hybrid Deep Learning-Based Framework for Chip Packaging Fault Diagnostics in X-Ray Images

人工智能 稳健性(进化) 计算机科学 规范化(社会学) 炸薯条 计算机视觉 分割 模板匹配 模式识别(心理学) 故障检测与隔离 图像分割 深度学习 图像(数学) 人类学 社会学 基因 电信 生物化学 执行机构 化学
作者
Jie Wang,Gaomin Li,Haoyu Bai,Guixin Yuan,Xuan Li,Bin Lin,Lijun Zhong,Xiaohu Zhang
出处
期刊:IEEE Transactions on Industrial Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:20 (9): 11181-11191 被引量:1
标识
DOI:10.1109/tii.2024.3397360
摘要

In the testing of chips, defect diagnostics in X-ray images of packaging chips is mainly performed by humans, which is time-consuming and inefficient. To overcome the abovementioned problems, a novel intelligent defect diagnostics system based on hybrid deep learning for chip X-ray images was proposed. The system consists of four successive stages: image segmentation and normalization, image reconstruction and defect detection, contour matching, and qualification diagnosis. The first stage is used to localize the external contours of the target chip and remove extraneous backgrounds through the improved UNet. Then, considering the variety of defects and the complexity of labeling, an unsupervised learning model is designed to reconstruct defect-free images to detect defects, which requires only normal samples for training. Third, the multicomponent template matching based on structural prior is used to localize the internal contours of the chip. In the final stage, the qualification is diagnosed based on the previous results through the Floyd–Warshall algorithm. The effectiveness and robustness of the proposed methods are verified by experiments on real-world inspection lines. The experimental results demonstrate that the developed system can successfully perform fault diagnostics tasks, achieving a judgment accuracy of 92.5%.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
Owen应助大气灵枫采纳,获得10
1秒前
独特乘风完成签到,获得积分10
4秒前
含糊的代丝完成签到 ,获得积分10
7秒前
朴素的紫安完成签到 ,获得积分10
8秒前
yyj完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
10秒前
君临完成签到,获得积分10
10秒前
林早上完成签到,获得积分20
10秒前
xiu完成签到 ,获得积分10
11秒前
栗爷完成签到,获得积分0
11秒前
深年完成签到,获得积分10
12秒前
求知若渴完成签到,获得积分0
12秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
12秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得30
12秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
13秒前
一团小煤球完成签到,获得积分10
13秒前
13秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
13秒前
13秒前
卡乐瑞咩吹可完成签到,获得积分10
13秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
13秒前
苦咖啡行僧完成签到 ,获得积分10
13秒前
鹤鸣完成签到,获得积分10
14秒前
守望阳光1完成签到,获得积分10
14秒前
正直天空发布了新的文献求助10
14秒前
16秒前
YU发布了新的文献求助10
16秒前
大方元风完成签到 ,获得积分10
16秒前
隐形曼青应助自觉寒梦采纳,获得10
17秒前
ntxlks完成签到,获得积分10
17秒前
祝雲完成签到,获得积分10
17秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038388
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576106
关于积分的说明 11374447
捐赠科研通 3305798
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029