一种改进YOLOv4的半导体芯片表面字符识别算法

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针对采用人工方法对芯片进行分选和重排时的精度、速度和鲁棒性都达不到工业现场要求的情况,提出了一种基于改进YOLOv4的半导体芯片表面字符识别方法。该算法通过轻量化YOLOv4的特征提取网络,保留更多的浅层特征信息;在非特征提取网络引入深度可分离卷积,减少模型参数;在网络头部嵌入卷积注意力模块(BAM),进一步提升对小尺寸字符的特征提取能力。通过对工业半导体芯片的识别实验结果表明,与原YOLOv4相比,改进的方法具有更高的识别精度和更快的识别速度,且具有良好的鲁棒性和泛化能力,能够满足工业现场字符识别的需求。
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