1.【开源】轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
2.芯片分析EIPD的表面表面什么意思
3.改进CNN&FCN的晶圆缺陷分割系统
4.如何成为编程高手之路
【开源】轻松实现车牌检测与识别:yolov8+paddleocr【python源码+数据集】
大家好,我是缺陷缺陷专注于AI、AIGC、源码Python和计算机视觉分享的识别阿旭。感谢大家的表面表面支持,不要忘了点赞关注哦!缺陷缺陷mySQL爱心源码 下面是源码往期的一些经典项目推荐:人脸考勤系统Python源码+UI界面
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正文开始: 本文将带你了解如何使用YOLOv8和PaddleOCR进行车牌检测与识别。首先,识别我们需要一个精确的表面表面车牌检测模型,通过yolov8训练,缺陷缺陷数据集使用了CCPD,源码一个针对新能源车牌的识别标注详尽的数据集。训练步骤包括环境配置、表面表面数据准备、缺陷缺陷模型训练,源码以及评估结果。模型训练后,定位精度达到了0.,这是通过PR曲线和mAP@0.5评估的。 接下来,我们利用PaddleOCR进行车牌识别。只需加载预训练模型并应用到检测到的车牌区域,即可完成识别。整个过程包括模型加载、车牌位置提取、OCR识别和结果展示。 想要亲自尝试的朋友,可以访问开源车牌检测与识别项目,获取完整的Python源码、数据集和相关代码。希望这些资源对你们的统计人数源码学习有所帮助!芯片分析EIPD的什么意思
芯片分析EIPD的什么意思
可靠性分析
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芯片分析手段:
1 C-SAM(超声波扫描显微镜),无损检查:(1)。材料内部的晶格结构,杂质颗粒.夹杂物.沉淀物.(2) 内部裂纹。 (3)分层缺陷。(4)空洞,气泡,空隙等。
2 X-Ray(这两者是芯片发生失效后首先使用的非破坏性分析手段)
3 SEM扫描电镜/EDX能量弥散X光仪(材料结构分析/缺陷观察,元素组成常规微区分析,精确测量元器件尺寸)
4 EMMI微光显微镜/OBIRCH镭射光束诱发阻抗值变化测试/LC 液晶热点侦测(这三者属于常用漏电流路径分析手段,寻找发热点,LC要借助探针台,示波器)
5 FIB做一些电路修改。
6 Probe Station 探针台/Probing Test 探针测试,ESD/Latch-up静电放电/闩锁效用测试(有些客户是在芯片流入客户端之前就进行这两项可靠度测试,有些客户是失效发生后才想到要筛取良片送验)这些已经提到了多数常用手段。失效分析前还有一些必要的样品处理过程,取die,decap(开封,开帽),研磨,去金球 De-gold bump,去层,染色等,有些也需要相应的仪器机台,SEM可以查看die表面,SAM以及X-Ray观察封装内部情况以及分层失效。
除了常用手段之外还有其他一些失效分析手段,原子力显微镜AFM ,档案php源码二次离子质谱 SIMS,飞行时间质谱TOF - SIMS ,透射电镜TEM , 场发射电镜,场发射扫描俄歇探针, X 光电子能谱XPS ,L-I-V测试系统,能量损失 X 光微区分析系统等很多手段,不过这些项目不是很常用。
分析步骤:
1 一般先做外观检查,看看有没有crack,burnt mark 什么的,拍照;
2 非破坏性分析:主要是超声波扫描显微镜(C-SAM)--看有没delamination,xray--看内部结构,等等;
3 电测:主要工具,万用表,示波器,sony teka,现在好象是b了;
4 破坏性分析:机械decap,化学 decap 芯片开封机。
改进CNN&FCN的晶圆缺陷分割系统
随着半导体行业的快速发展,半导体晶圆的生产需求与日俱增,然而在生产过程中不可避免地会出现各种缺陷,这直接影响了半导体芯片产品的质量。因此,基于机器视觉的晶圆表面检测方法成为研究热点。本文针对基于机器视觉的晶圆表面缺陷检测算法进行深入研究。
在实验中,我们采用三种方式对样本晶圆进行成像。第一种方式使用工业显微相机,bird war 源码配备白色环光,成像分辨率高达×,位深度为,视野约为5.5mm ×3.1mm。第二种方式使用相机 MER--GM,配有蓝色环光和2倍远心镜头,物距mm,成像分辨率×,位深度,视野宽4.4mm,精度为2jum。第三种方式采用相机 Manta G-B,白色环光LTS-RN-W,镜头TY-A,物距mm,成像分辨率×,位深度8,视野宽3mm,精度1 jum。
传统的基于CNN的分割方法在处理晶圆缺陷时存在存储开销大、效率低下、像素块大小限制感受区域等问题。而全卷积网络(FCN)能够从抽象特征中恢复每个像素所属的类别,但在细节提取和空间一致性方面仍有不足。
本文提出改进DUC(dense upsampling convolution)和HDC(hybrid dilated convolution),通过学习一系列上采样滤波器一次性恢复label map的全部分辨率,解决双线性插值丢失信息的问题,实现端到端的分割。
系统整合包括源码、环境部署视频教程、delphi 查询 源码数据集和自定义UI界面等内容。
参考文献包括关于机器视觉缺陷检测的研究综述、产品缺陷检测方法、基于深度学习的产品缺陷检测、基于改进的加权中值滤波与K-means聚类的织物缺陷检测、基于深度学习的子弹缺陷检测方法、机器视觉表面缺陷检测综述、基于图像处理的晶圆表面缺陷检测、非接触超声定位检测研究、基于深度学习的人脸识别方法研究等。
如何成为编程高手之路
建议一:只有真正喜欢才能写好程序
喜欢写程序,做程序员就是上天堂;
不喜欢写程序,做程序员就是下地狱。
程序员需要整天趴在电脑前,经常没日没夜的,非常辛苦,而且工作来不得半点虚假,少写一个标点符号都不行。喜欢的人,日子过得非常开心,每写一行代码,都会有新的成就,尤其当自己的作品被广泛应用的时候,那种自豪感油然而起。不喜欢的人,坐在电脑前极端无聊,被进度压得喘不过气来,天天为找bug改bug生气。
只有喜欢,只有热爱,才能把程序写好!
我建议不喜欢写程序的人早点转行,不要勉强自己,免得误人误己。
建议二:把程序当艺术品,象写诗一样来写代码
现在很少有公司做 codeview
(对写好的程序做代码级检查),于是很多人在进度的压力下潦草应付,只要测试通过就算搞定。表面上看,开发速度很快,进度有保障;但实际上,这样的程序连开发者自己都很难读懂,一旦有bug,很难调试,将来维护升级都非常困难。这样的代码多半只能重写,浪费自然严重。
如果每个人写程序的时候当艺术品来写,写每行都认认真真、干干净净的,虽然速度略微慢了一点,但综合的开发成本会低很多。
如何写像诗一样美的代码呢?方法也很简单。
一、买几本经典的编程书,把书上所有例程全部重新写一遍,逐个比较和书上范例的差距,一步一步改善自己编程的风格和技巧。时间长了,自然就能写出象书上例程一样的代码,甚至可以比书上写得好。
二、基础扎实后,多看看Linux 等系统级的源代码,看看高手是如何写的,就有感觉了。
三、通读一下MSDN中所有的资料,这样,“读书破万卷,下笔如有神”。
还有,一定要牢记软件工程的铁律:可能出错的地方一定会出错。每个变量都做初始化,引用每个参数都会做有效性检查,在可能出错的每个地方都会做边界条件检查,这样开发出来的程序一定会稳固很多,就是出错也会很容易修改。野路子出来的高手,一般开发速度很快,但做完后bug很多,经常需要很长时间修改。而真正的高手,追求的境界是
bugfree code(零缺陷代码)。
建议三:必须写够十万行代码,不要心存侥幸
程序员象木工一样,熟能生巧。程序员必须写足够代码量的程序,才会有感觉,这是一个苦力活,没有任何捷径可走。
计算机是一门实践性的科学,没有动手能力做支撑,很难做出好的科研成果。我的一个学长是美国卡内基梅隆大学的博士,卡内基梅隆大学计算机系在全世界非常出名,他说每个博士生必须写十万行代码才能毕业,卡内基梅隆大学博士进任何一个大企业基本不用面试。而国内培养的大部分研究生、博士生,动手能力都偏弱。
没有写过足够代码量的,想成为高手是不可能的,只能纸上谈兵!
建议四:时刻保持好奇心
计算机技术更新换代非常快,每年都有各种各样的新技术出现。在我过去的职业生涯中,仅编程语言,我就用过 basic、masm、pascal、c++、vba、Delphi、java 等。需要时刻保持好奇心,不断学习各种新的东西,才能在未来的几十年职业生涯中不落伍。你要理解为什么 iPhone 出来很多高手用iPhone,现在一天到晚惦记着换部 gPhone 玩玩。
人的精力有限,高手往往工作压力也比较大,如何在有限的时间内掌握整个行业动态,的确是一个不简单的事情。我的经验是经常看业内的各种技术杂志,参加各种聚会,可以节约很多时间。最重要的是,交几个博学的技术高手,多和他们交流,一定获益匪浅!
建议五:不要局限在技术本身,多花点精力关注用户
做到前面几条,就已经是千金难求的高手了。但一个真正的高手需要知道用户需要什么,如何做出让用户满意的产品。
现在的软件研发越来越强烈团队协作,不少团队都配置了专门的需求分析的工程师、用户界面及用户体验的设计师,软件研发的分工越来越细。很多程序员以为只要把技术搞好,不用管用户需求和用户体验。实际上,需求方案及界面方案不可能写得非常细,具体的实施还是程序员自己来实现的。这个时候,好坏的差距很快就体现出来了。
我们写程序的最终目的是满足用户需求,不是简单完成需求规划方案中的功能。所以,程序员一定要认真揣摩用户心理,能明白用户的真实需求。
其次,怎么设计交互界面,让用户觉得好用,用起来舒服,这里面学问很大。我举一个小例子,每个程序窗口右上角都有三个按钮,如最小化、关闭等。乔布斯觉得不好看,不易用,他提出改用红绿蓝的交通灯。这样修改后,果然 Mac OS 漂亮和易用了很多。
目前互联网和手机上的应用开发,都非常强调小团队研发。这样研发模式速度会快很多,但对程序员的综合素质的要求也就更高了。
我强烈建议程序员不要仅仅局限在技术本事,还需要多点精力考虑和用户相关的问题,学会洞察用户的需求,并努力设计好用易用的产品。做着这点的程序高手,创业成算就很大了。