一种基于卷积神经网络的电子元器件X射线检测方法

本发明涉及一种基于卷积神经网络的电子元器件X射线检测方法，该检测方法的步骤为：对电子元器件图像进行预处理，得到清晰的检测图像，将其转换为向量格式，用于输入至损失函数训练网络；构建改进的基于坐标注意力的多尺度目标检测网络并设计损失函数训练网络；构建改进的基于坐标注意力的多尺度目标检测网络：改进损失函数分类权重并训练模型，得到改进损失函数训练模型：测试所述改进损失函数训练模型性能并保存最佳网络模型参数。本发明的基于卷积神经网络的电子元器件X射线检测方法，为电子元器件破坏性物理分析(DPA)试验的智能化识别提供了算法支撑。