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摘要
在芯片的封装与运输过程中，芯片的封装表面容易产生缺陷。芯片检测是提
高芯片成品率的重要环节，可以极大地提高芯片的出厂质量，降低经济损失。人
工检测的方法误检率高，主观性强；传统的机器视觉检测方法需要手动提取特征，
步骤繁琐，容易受光照等条件影响。为了更加准确的判别芯片好坏，本文提出了
基于GA-SqueezeNet的芯片分类网络及基于RT-YOLO-V5的芯片外观缺陷检测
网络。
本文首先通过对光源类型、照明方式等进行选择，搭建了一套芯片图像采集
系统，并通过多角度旋转
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