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申请/专利权人：江西智成飞桨科技有限公司

摘要：本申请适用于FFC排线检测技术领域，尤其涉及FFC排线AI瑕疵检测方法、系统及设备，该方法包括：通过获取FFC排线的用于反映缺陷情况的实时图像信息，并依据FFC排线的实时图像信息和瑕疵识别模型，确定FFC排线的第一缺陷分布数据元，了解FFC排线在空间尺度上的缺陷分布情况；基于FFC排线的第一缺陷分布数据元，确定每个FFC排线的缺陷数据时间节点；根据每个FFC排线的缺陷数据时间节点和第一缺陷分布数据元，确定FFC排线的第二缺陷分布数据元，了解FFC排线在时间尺度上的缺陷分布情况；依据第一缺陷分布数据元和第二缺陷分布数据元，确定FFC排线的瑕疵检测结果；该方法可以提升检测识别能力和一致性，提升检测效率、降低人力成本。

主权项：1.一种FFC排线AI瑕疵检测方法，其特征在于，包括：获取FFC排线的实时图像信息；其中，所述FFC排线的所述实时图像信息用于反映所述FFC排线的缺陷情况；依据所述FFC排线的所述实时图像信息和瑕疵识别模型，确定所述FFC排线的第一缺陷分布数据元；其中，所述瑕疵识别模型是通过机器学习得到的模型，所述第一缺陷分布数据元用于反映所述FFC排线在空间尺度上的缺陷分布情况；基于所述FFC排线的所述第一缺陷分布数据元，确定每个所述FFC排线的缺陷数据时间节点；其中，所述缺陷数据时间节点用于反映所述FFC排线的缺陷检测时间信息；根据每个所述FFC排线的所述缺陷数据时间节点和所述第一缺陷分布数据元，确定所述FFC排线的第二缺陷分布数据元；其中，所述第二缺陷分布数据元用于反映所述FFC排线在时间尺度上的缺陷分布情况；依据所述第一缺陷分布数据元和所述第二缺陷分布数据元，确定所述FFC排线的瑕疵检测结果；其中，所述瑕疵检测结果用于反映预设数量的所述FFC排线的整体瑕疵情况；所述依据所述FFC排线的所述实时图像信息和瑕疵识别模型，确定所述FFC排线的第一缺陷分布数据元，包括：依据所述FFC排线的所述实时图像信息和瑕疵识别模型，确定所述FFC排线的缺陷情况；基于所述FFC排线的所述缺陷情况，得到所述FFC排线的第一缺陷分布数据；其中，所述第一缺陷分布数据是构成第一缺陷分布数据元的基本数据；根据所述FFC排线的所述第一缺陷分布数据，确定所述FFC排线的第一缺陷分布数据元；所述基于所述FFC排线的所述缺陷情况，得到所述FFC排线的第一缺陷分布数据，包括：基于所述FFC排线的所述缺陷情况，确定所述FFC排线每个缺陷的缺陷类型和空间位置信息；其中，所述空间位置信息用于反映所述FFC排线每个缺陷在所述FFC排线上的空间位置；依据所述FFC排线的所有缺陷的所述缺陷类型和所述空间位置信息，将所述缺陷类型和所述空间位置信息展示在预设的缺陷空间上，并计算所述缺陷空间上所有缺陷的空间距离；其中，所述缺陷空间用于反映所述FFC排线的空间结构；根据所述缺陷空间上所有缺陷的所述空间距离，得到所述FFC排线的第一缺陷分布数据；所述根据所述缺陷空间上所有缺陷的所述空间距离，得到所述FFC排线的第一缺陷分布数据，包括：根据所述缺陷空间上所有缺陷的所述空间距离，将所述缺陷空间划分为多个子缺陷空间，并计算每个所述子缺陷空间的缺陷数量；基于计算每个所述子缺陷空间的所述缺陷数量的结果，将所述缺陷数量最大的所述子缺陷空间作为第一子缺陷空间；依据所述第一子缺陷空间的所述缺陷数量，确定所述第一子缺陷空间的单位空间缺陷密度，将所述单位空间缺陷密度作为所述FFC排线的第一缺陷分布数据；所述根据所述FFC排线的所述第一缺陷分布数据，确定所述FFC排线的第一缺陷分布数据元，包括：在连续检测的所述FFC排线数量达到预设数量的情况下，根据所述预设数量的所述FFC排线的所述第一缺陷分布数据，建立所述FFC排线的所述第一缺陷分布数据的集合，并将所述FFC排线的所述第一缺陷分布数据的所述集合作为第一缺陷分布数据元；所述根据每个所述FFC排线的所述缺陷数据时间节点和所述第一缺陷分布数据元，确定所述FFC排线的第二缺陷分布数据元，包括：根据每个所述FFC排线的所述缺陷数据时间节点和所述第一缺陷分布数据元，将所述第一缺陷分布数据元按所述缺陷数据时间节点展示在预设时间轴，并根据预设时间距离将所述预设时间轴划分为多个时间子段；其中，所述时间距离用于反映所述FFC排线的检测时间差；依据所述第一缺陷分布数据元中的所有所述第一缺陷分布数据和多个所述时间子段，确定每个所述时间子段的最大第一缺陷分布数据和最小第一缺陷分布数据之差，并将所述最大第一缺陷分布数据和所述最小第一缺陷分布数据之差作为所述时间子段的第二缺陷分布数据；其中，所述第二缺陷分布数据用于反映时间子段内缺陷情况随时间变化的特征；基于每个所述时间子段的所述第二缺陷分布数据，确定所述FFC排线的在所述预设时间轴上的第二缺陷分布数据元。

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