申请/专利权人：深圳市华锐达电子有限公司

申请日：2024-05-30

公开（公告）日：2024-06-28

公开（公告）号：CN118261914A

主分类号：G06T7/00

分类号：G06T7/00;G06V10/762;G06T7/73;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.28#公开

摘要：本发明公开了一种基于人工智能的电感质量评估方法、系统及存储介质，在预设生产周期内，通过图像处理技术获取电感器件的生产步骤图像数据，并利用CNN模型识别缺陷信息。随后，对相同位置的缺陷进行跟踪分析，并利用谱聚类算法将缺陷分组。周期结束后，对不及格电感器件进行标记，并筛选出关联缺陷组。在下一周期，结合新缺陷信息与关联缺陷数据集，进行缺陷影响分析和生产质量评估，以提升产品质量。通过本发明，能够有效实现电感生产的缺陷跟踪，对缺陷进行精准化分类与判断，提高质量分析的信息化与科学化，并进一步实现电感生产的精确化质量跟踪的目的，提高生产效率与生产质量。

主权项：1.一种基于人工智能的电感质量评估方法，其特征在于，包括：在一个预设生产周期内，获取一个预设批次电感器件的生产加工图像数据；基于生产加工图像数据进行图像预处理，并基于加工步骤，对生产加工图像数据进行数据划分，形成N个生产步骤图像数据；构建基于CNN的图像识别模型，将N个生产步骤图像数据导入图像识别模型进行缺陷特征识别，并得到N个缺陷信息，所述缺陷信息包括缺陷类型、缺陷位置与缺陷特征；基于N个缺陷信息，对电感器件相同位置的缺陷特征进行跟踪分析，跟踪分析具体为，在多个加工步骤中，对同一位置的缺陷进行标记，形成K个标记缺陷，通过N个缺陷信息提取缺陷特征进行特征变化分析，特征变化分析通过将缺陷特征进行向量化并基于标准欧式距离进行数据差异分析，并形成标记缺陷对应的特征变化数据；将所有标记缺陷对应的缺陷特征与特征变化数据作为聚类样品数据，以K个标记缺陷作为聚类单位，基于谱聚类算法对样品数据进行聚类分组，基于聚类结果将K个标记缺陷划分为M个缺陷组；在一个预设生产周期后，对预设批次电感器件进行产品测试，将不及格电感器件进行标记，通过标记不及格电感器件，从K个标记缺陷中筛选出关联缺陷，将关联缺陷所在缺陷组进行标记，得到关联缺陷组；以一个关联缺陷组作为分析单位，将所述一个关联缺陷组内所有标记缺陷对应的缺陷特征与特征变化数据进行数据整合，形成关联缺陷数据集，在下一个预设生产周期，通过得到的第二缺陷信息与关联缺陷数据集进行缺陷影响分析与生产质量评估。

全文数据：

权利要求：

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