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基于CNN和SVM的劣质芯片识别方法及系统

摘要

本发明公开了基于CNN和SVM的劣质芯片识别方法及系统,属于人工智能领域,本发明要解决的技术问题为如何利用人工智能实现劣质芯片的自动识别,提高芯片检测效率的同时,降低芯片检测成本,采用的技术方案为:利用深度学习中的支持向量机分类器,通过原厂芯片的若干差异参数作为正样例数据,构建、训练并测试处劣质芯片分类器;利用卷积神经网络提取出劣质芯片的图片特征,通过劣质芯片的图片特征构建、训练并测试劣质芯片检测模型;将劣质芯片分类器嵌入进劣质芯片检测模型中构建劣质芯片双重检测模型;将劣质芯片双重检测模型嵌入到树莓派中,树莓派嵌入劣质芯片检测装置中。

著录项

  • 公开/公告号CN113920389A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 山东浪潮科学研究院有限公司;

    申请/专利号CN202111090640.2

  • 发明设计人 戴鸿君;

    申请日2021-09-17

  • 分类号G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构37100 济南信达专利事务所有限公司;

  • 代理人孙园园

  • 地址 250100 山东省济南市高新浪潮路1036号S02号楼

  • 入库时间 2023-06-19 13:51:08

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