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申请/专利权人：神讯电脑(昆山)有限公司;神基科技股份有限公司

摘要：一种物件表面检测系统及其基于人工神经网络的检测方法，所述基于人工神经网络的物件表面检测方法包括：接收若干个物件影像，其中若干个物件影像具有互不相同的若干个光谱，且各物件影像具有若干个光谱的其中之一；转换物件影像为矩阵，其中矩阵具有通道数，且此通道数代表对应物件影像的光谱；以及以矩阵执行深度学习程序以建立识别物件的目标表面型态的预测模型。利用本发明的物件表面检测系统及其基于人工神经网络的检测方法，能提升识别物件的目标表面型态的速度，进而提升产品的良率。

主权项：1.一种物件表面检测系统，其特征在于，包括：一驱动组件，承载一物件，其中该物件的表面沿一第一方向划分为若干个表面区块，且该驱动组件还用于依序位移该若干个表面区块的其中之一至一检测位置；一光源组件，面向该检测位置配置，提供一多频谱光线以照射该检测位置，其中该多频谱光线具有若干个光谱的子光线，该若干个光谱的子光线包括光波长值在380nm-450nm范围之间的紫光和光波长值在800nm-3000nm范围之间的红外光，且相对于位于该检测位置的该表面区块的一正向法线，该多频谱光线的一光入射角大于一临界角度且小于或等于90度，且该临界角度相关于目标表面型态的尺寸中的最小尺寸；一感光元件，面向该检测位置配置，其中该感光元件的一感光轴平行于该正向法线或介于该正向法线与该第一方向之间；及一分光组件，位于该感光元件与该检测位置之间，具有分别对应该若干个光谱的若干个滤光区，其中该感光元件通过各该滤光区于各该光谱的该子光线下撷取位于该检测位置上的该表面区块的检测影像；还包括应用于该物件表面检测系统的检测步骤，包括：接收若干个物件影像，其中该若干个物件影像具有互不相同的若干个光谱，各该物件影像具有该若干个光谱的其中之一，且该若干个光谱包括光波长值在380nm-450nm范围之间的紫光波段和光波长值在800nm-3000nm范围之间的红外光波段；转换各该物件影像为一矩阵内的若干个信息，其中该若干个信息包括长、宽、像素型态、像素深度与通道数，且该通道数代表该物件影像的该光谱；及以若干个资料矩阵执行一深度学习程序以建立识别一物件的目标表面型态的一预测模型。

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