基于SSD模型的PCB外观缺陷检测

扫码查看

原文链接

NETL
NSTL
万方数据
维普

中文摘要：目前工业生产手机主板过程中,对于贴片区域以及元器件的外观检测主要还是由人工目检来完成,但人工目检漏检率高,疏漏大,人力成本高,耗时大,耽误生产.针对这些难点,本文提出将深度学习模型应用在工业生产中,代替人工目检,提高检测率和生产效率.采用SSD模型,减少和优化了网络参数,减少了网络层数,加快了网络推理时间.根据现场生产自做数据集,对缺陷进行实时标注,用Halcon对输入网络的图片进行统一处理.使得整体对缺陷的检测满足客户对CT和直通率的需求.

外文标题：PCB Appearance Defect Detection Based on SSD Model

作者：

李俊

展开 >

作者单位：

安徽理工大学电气与信息工程学院,淮南 232000

关键词：

PCB 缺陷检测 SSD 数据集深度学习

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.07.014