期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
改进U-Net的芯片粘接区空洞缺陷检测模型
1
作者
雷佳蕊
于春和
+2 位作者
文弋
刘岗岗
夏自金
《半导体技术》
北大核心
2025年第8期843-850,共8页
为解决传统方法在陶瓷封装芯片粘接区缺陷检测中特征表达能力不足以及现有深度学习模型对微小缺陷敏感度低的问题,提出了一种基于U型网络架构(U-Net)的改进型VSCMU-Net语义分割模型。该模型以视觉几何组(VGG)网络为骨干,融合空间和通道...
为解决传统方法在陶瓷封装芯片粘接区缺陷检测中特征表达能力不足以及现有深度学习模型对微小缺陷敏感度低的问题,提出了一种基于U型网络架构(U-Net)的改进型VSCMU-Net语义分割模型。该模型以视觉几何组(VGG)网络为骨干,融合空间和通道压缩与激励(SCSE)注意力机制与多阶门控聚合(MOGA)模块,可有效提取缺陷的深层特征,实现了对微小缺陷的精准分割。实验中采用VSCMU-Net模型对粘接区域及空洞进行分割,结果表明,VSCMU-Net模型在键合区域和空隙分割方面表现出色。该模型平均交并比(mIoU)达92.21%,平均精确度均值(mAP)达95.86%,总体准确率(Accuracy)达99.11%,平均F1分数(mF1-score)达95.79%,均优于传统U-Net、DeepLabv3+、PSPNet和YOLOv8-seg模型,为半导体封装领域关键电子组件的品质保障提供了有力的技术支持。
展开更多
关键词
空洞
语义分割
缺陷检测
深度学习
空间和通道压缩与激励(
scse
)注意力机制
在线阅读
下载PDF
职称材料
采用空间和通道激励注意力机制优化ResNet-50的CFRP/TC4叠层材料钻削刀具磨损状态监测
被引量：
3
2
作者
聂鹏
杨程越
+2 位作者
彭新月
于家鹤
潘五九
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1793-1801,共9页
针对碳纤维增强复合材料(CFRP)与钛合金组成的叠层材料在制备装配孔时存在刀具磨损严重的问题,提出了一种空间和通道激励注意力机制(scSE)优化深度残差神经网络(ResNet-50)的刀具磨损监测方法。开展钻削实验,采集钻削过程中的力和温度信...
针对碳纤维增强复合材料(CFRP)与钛合金组成的叠层材料在制备装配孔时存在刀具磨损严重的问题,提出了一种空间和通道激励注意力机制(scSE)优化深度残差神经网络(ResNet-50)的刀具磨损监测方法。开展钻削实验,采集钻削过程中的力和温度信号,信号经连续小波变换转换为小波尺度谱。搭建ResNet-50网络结构,从空间和通道双维度对卷积提取的特征图进行权重标定。研究结果表明,scSE可以从空间和通道两个维度做到增强有用特征,抑制无用特征,经scSE优化的网络结构识别准确度达到96.15%。
展开更多
关键词
刀具磨损
连续小波变换
空间和通道激励注意力机制
深度残差神经网络
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
改进U-Net的芯片粘接区空洞缺陷检测模型
1
作者
雷佳蕊
于春和
文弋
刘岗岗
夏自金
机构
沈阳航空航天大学电子信息工程学院
贵州振华风光半导体股份有限公司
出处
《半导体技术》
北大核心
2025年第8期843-850,共8页
文摘
为解决传统方法在陶瓷封装芯片粘接区缺陷检测中特征表达能力不足以及现有深度学习模型对微小缺陷敏感度低的问题,提出了一种基于U型网络架构(U-Net)的改进型VSCMU-Net语义分割模型。该模型以视觉几何组(VGG)网络为骨干,融合空间和通道压缩与激励(SCSE)注意力机制与多阶门控聚合(MOGA)模块,可有效提取缺陷的深层特征,实现了对微小缺陷的精准分割。实验中采用VSCMU-Net模型对粘接区域及空洞进行分割,结果表明,VSCMU-Net模型在键合区域和空隙分割方面表现出色。该模型平均交并比(mIoU)达92.21%,平均精确度均值(mAP)达95.86%,总体准确率(Accuracy)达99.11%,平均F1分数(mF1-score)达95.79%,均优于传统U-Net、DeepLabv3+、PSPNet和YOLOv8-seg模型,为半导体封装领域关键电子组件的品质保障提供了有力的技术支持。
关键词
空洞
语义分割
缺陷检测
深度学习
空间和通道压缩与激励(
scse
)注意力机制
Keywords
void
semantic segmentation
defect detection
deep learning
concurrent
spatial
and
channel
squeeze
and
excitation
(
scse
)
attention
mechanism
分类号
TN407 [电子电信—微电子学与固体电子学]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
采用空间和通道激励注意力机制优化ResNet-50的CFRP/TC4叠层材料钻削刀具磨损状态监测
被引量：
3
2
作者
聂鹏
杨程越
彭新月
于家鹤
潘五九
机构
沈阳航空航天大学机电工程学院
沈阳飞机工业(集团)有限公司四十六厂
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第10期1793-1801,共9页
基金
国家自然科学基金(52375113)
辽宁省自然科学基金(2022-MS-298)
+1 种基金
辽宁省教育厅基金(LJKMZ20220531)
沈阳市中青年科技创新人才项目(RC230309)。
文摘
针对碳纤维增强复合材料(CFRP)与钛合金组成的叠层材料在制备装配孔时存在刀具磨损严重的问题,提出了一种空间和通道激励注意力机制(scSE)优化深度残差神经网络(ResNet-50)的刀具磨损监测方法。开展钻削实验,采集钻削过程中的力和温度信号,信号经连续小波变换转换为小波尺度谱。搭建ResNet-50网络结构,从空间和通道双维度对卷积提取的特征图进行权重标定。研究结果表明,scSE可以从空间和通道两个维度做到增强有用特征,抑制无用特征,经scSE优化的网络结构识别准确度达到96.15%。
关键词
刀具磨损
连续小波变换
空间和通道激励注意力机制
深度残差神经网络
Keywords
tool wear
continuous wavelet transform
spatial
and
channel
excitation
attention
mechanism
(
scse
)
deep residual neural network
分类号
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
V257 [一般工业技术—材料科学与工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进U-Net的芯片粘接区空洞缺陷检测模型
雷佳蕊
于春和
文弋
刘岗岗
夏自金
《半导体技术》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
采用空间和通道激励注意力机制优化ResNet-50的CFRP/TC4叠层材料钻削刀具磨损状态监测
聂鹏
杨程越
彭新月
于家鹤
潘五九
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
