报告地点：理学馆213学术交流室
报告时间：2024年11月13日（周三）16:15
报告人： 孙宸 高级工程师
邀请人：刘远 教授
内容简介：针对电子元器件质量与可靠性检测中存在的物理缺陷漏检、误检，以及检测效率不高、主观存在误判等行业痛点问题，开展了基于人工智能的电子元器件质量缺陷检测技术研究。根据元器件门类、试验项目、结构特征部位、缺陷类型等不同层级的深度学习任务，创新提出多阶段深度学习融合网络。梳理了电子元器件缺陷检测的标准，形成了标准提取、按照行业或者国标等相关标准进行缺陷精准计算、结论判定等方法，该成果直接应用于芯片制造单位和检测机构的缺陷识别与判定。
报告人简介：孙宸，博士，工业和信息化部电子第五研究所，高级工程师。主要从事电子元器件缺陷智能检测、芯片安全分析等工作。作为项目负责人和主要技术骨干主持、参与十余项国家级、省部级课题，包括国家自然科学基金（国家级）、“十三五”装备预先研究项目、装备预研重点实验室基金等。研发了基于深度学习的人工智能物理缺陷检测软件，用于X光、声扫、外观、内目图像的检测，具有缺陷智能识别、对标计算、结论判定等功能，可应用于电子元器件制造单位和检测机构，提高检测准确率和效率。
