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公开(公告)号：CN118445624B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410766498.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G06F18/214 , G06N3/082 , G06N3/0895 , G06N3/09 , G06N3/098 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06F18/22 , G06F18/2413 , G01N29/44 , G01N29/04
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片缺陷检测方法、系统、设备和介质，其中，方法包括：步骤S1：采集倒装芯片的一维振动数据，并将采集的一维振动数据划分为训练集、测试集和未标记样本集；步骤S2：将所述训练集划分为支持集和查询集，基于所述支持集和所述查询集构建若干损失函数，通过若干损失函数对预先设置的改进原型网络进行训练；步骤S3：对所述未标记样本集中的样本赋予伪标签，得到伪标签样本，并扩充所述训练集，通过扩充的训练集对改进原型网络进一步训练，得到训练好的改进原型网络；步骤S4：将所述测试集导入训练好的改进原型网络进行缺陷检测，得到检测结果。本发明能够有效提高在小样本情况下倒装芯片缺陷检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118365802A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410786283.0
申请日：2024-06-18
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，公开了一种三维点云重建方法、装置及计算机可读存储介质，包括获取待重建物体的第一与第二角度点云数据分别进行去噪与聚类，获取第一与第二角度主体点云后，基于预设匹配点对，构建相似度矩阵；利用谱分解获取相似度矩阵中每对匹配点对的匹配置信度，将具有局部最大置信度的匹配点对，作为匹配种子点对；统计匹配种子点对中所有与二值化相似度矩阵兼容的匹配点对，构建高阶空间矩阵；计算高阶空间矩阵中所有匹配点对相似度，获取相似度最高的前预设个匹配点对构成目标匹配点对集合，利用奇异值分解法，得刚体变换矩阵，利用内点计数准则得到最优变换矩阵，对第一角度点云数据进行变换，获取待重建物体的三维点云。
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公开(公告)号：CN118260577A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410306288.9
申请日：2024-03-18
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片的超声激励振动信号去噪方法及系统，包括：通过高频超声激励检测获取待测芯片的振动信号，并对振动信号预处理得到扩充后的数据集；构建改进深度压缩感知去噪模型，利用样本加权自适应损失对改进深度压缩感知去噪模型进行迭代训练，得到训练好的信号去噪模型；其中，构建改进深度压缩感知去噪模型的方法包括：将扩充后的数据集转换成时频图，通过时频图获取采样矩阵，对采样矩阵进行重构，得到重构矩阵，采样矩阵和重构矩阵构成去噪模型；利用训练好的去噪模型对待去噪的芯片振动信号进行信号重构，获得去噪后的信号。本发明解决了高频超声激励下的倒装芯片振动信号易受噪声影响且传统稀疏去噪方法重构表现差的问题。
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公开(公告)号：CN117892068A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410299305.0
申请日：2024-03-15
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明涉及倒装芯片超声信号去噪技术领域，尤其是指一种倒装芯片超声信号去噪方法及装置，包括：获取倒装芯片的缺陷超声回波信号；构建缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数；构建Gabor字典作为过完备字典；对近端梯度下降算法进行深度展开，构建记忆增强深度展开网络模型，求解所述缺陷超声回波信号的稀疏表示模型的目标函数中的目标稀疏系数；基于Gabor字典，利用目标稀疏系数重构倒装芯片的缺陷超声回波信号，得到去噪后的超声回波信号。本发明在很大程度上保留了原始超声回波信号的有用信息，避免对原始超声回波信号造成失真与削弱，进而提高了利用超声回波信号检测倒装芯片缺陷的准确率。
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公开(公告)号：CN111709174B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202010559632.7
申请日：2020-06-18
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/16 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于失效面理论的复合材料层合板强度分析方法，涉及复合材料结构失效分析领域，该方法包括：基于三维失效面理论确定材料损伤柔度矩阵的计算公式，从而建立起复合材料力学本构关系；采用失效面上的应力构造失效准则以判断复合材料是否失效及其失效模式，并基于失效面坐标系进行复合材料的刚度退化。通过对有限元软件进行二次开发建立了复合材料层合板的三维有限元模型，仿真模拟了复合材料层合板损伤起始、损伤演化和最终破坏的完整过程。该方法物理机制明确，能较好地预测复合材料层合板的失效载荷与失效模式，在很大程度上提高了复合材料层合板强度分析的预测精度，从而避免进行大量耗时长、成本高的试验测试。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117825505A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410011849.2
申请日：2024-01-02
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
IPC: G01N29/04 , G06F18/2131 , G06F18/10 , G01N29/44 , G01N29/46
Abstract: 本申请涉及倒装焊芯片缺陷检测技术领域，具体提供了一种基于共振频带能量熵的芯片缺陷检测方法及系统，所述方法包括：获取样本芯片；根据空气耦合超声换能器和多普勒激光测振仪从样本芯片中获取振动信号；对振动信号进行小波包分解，生成低频振动信号；根据低频振动信号生成低频振动信号频谱；根据Teager能量算子和多重极值分割法对低频振动信号频谱进行划分生成模态数、中心频率和惩罚因子；将模态数、惩罚因子和初始中心频率输入至改进VMD算法，生成低频共振频带能量熵；根据低频共振频带能量熵生成缺陷检测结果。采用Teager能量算子和多重极值分割的组合方法，不仅解决了模态混叠等问题，还实现了信号的精确分解。
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公开(公告)号：CN112380705A
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN202011279983.9
申请日：2020-11-16
Applicant: 江南大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G01N33/20 , G06K9/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了基于非线性预测滤波算法的金属疲劳裂纹扩展预测方法，涉及金属结构健康监测与寿命预测领域，该方法包括：基于疲劳公式建立金属疲劳裂纹扩展的状态估计模型；提取Lamb波监测信号的特征值建立观测向量与状态估计向量的映射关系；在对模型的输入参数进行初始化设置之后，计算t‑1时刻的模型误差向量并用其修正状态估计模型的预测值，得到t时刻的状态估计向量；当裂纹长度估计值未超过临界裂纹长度值时，更新时刻后重新执行计算模型误差向量的步骤，并递推获得t+1时刻的状态估计向量，从而实现金属疲劳裂纹的扩展预测。该预测方法具有较高的预测精度和效率，在金属结构的健康监测与寿命预测方面具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN111141520A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010113154.7
申请日：2020-02-24
Applicant: 江南大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于改进经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法，涉及故障诊断、信号处理技术领域，该方法包括：采集样本振动信号，对振动信号进行傅里叶变换从时域信号变换到频域信号，得到频域信号的主频带；然后利用尺度空间法对主频带进行自适应划分，划分为一系列子频带；计算主频带和各子频带的均值、方差，将均值和方差均小于主频带的子频带定义为冗余分量，将冗余分量与其下一个子频带合并；然后，在优化后的每个频带上建立自适应经验小波滤波器，获得对应的经验模式；最后，筛选出裕度因子最大的经验模式进行包络谱分析；该方法能够有效从强背景噪声下提取到滚动轴承的故障特征频率，很大程度上提高了滚动轴承故障诊断的准确度。
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公开(公告)号：CN110243937A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910519559.8
申请日：2019-06-17
Applicant: 江南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于高频超声的倒装焊焊点缺失缺陷智能检测方法，涉及机器学习技术领域，该方法利用自适应中值滤波和同态滤波对样本芯片的C扫描超声图像进行图像处理，然后根据相关系数法原理将芯片图像分割为焊点图像并进行特征提取，将特征向量输入极限学习机中进行学习和分类得到焊点检测模型，利用焊点检测模型即能自动检测出芯片中存在倒装焊焊点缺失缺陷的位置，从而快速、高效地识别并定位焊点缺失缺陷，与传统的人力视觉检测不同，该方法机器化、自动化程度高，且检测结果客观性和准确性更好，为实现更加快速且高效的倒装焊焊点缺失缺陷检测提供了方法。
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公开(公告)号：CN118858439A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411329129.7
申请日：2024-09-24
Applicant: 江南大学 , 中国电子科技集团公司第五十八研究所
Abstract: 本发明涉及一种倒装芯片焊点缺陷检测方法、系统、介质和设备，其中，方法包括：步骤S1：获取样本芯片，其中，所述样本芯片存在不同的焊点缺陷；步骤S2：通过聚焦超声换能器获取所述样本芯片的超声信号；步骤S3：将所述样本芯片的超声信号由聚焦超声换能器转换为虚拟非聚焦超声换能器的时域波场信号，再将所述时域波场信号转换为信号频域波场，基于所述信号频域波场得到所述样本芯片的二维聚焦图像；步骤S4：提取所述二维聚焦图像的环形矢量因子，利用所述环形矢量因子剔除二维聚焦图像的伪影噪声，得到去噪后的二维聚焦图像；步骤S5：对所述去噪后的二维聚焦图像进行焊点缺陷检测。本发明能够对倒装芯片的焊点缺陷进行有效检测。
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