基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法研究.pdf
《基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法研究.pdf(3页珍藏版)》请在咨信网上搜索。
1、印制电路信息 2024 No.3智能制造 Intelligent Manufacturing基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法研究李娟(沪士电子有限公司,江苏 昆山 215301)摘要印制电路板(PCB)在制造过程中难免会产生各种缺陷。为了提高生产效率和产品质量,针对PCB制造中常见的缺陷进行检测与分类。通过构建深度学习模型,采用图像处理技术,对PCB图像进行全面而高效的缺陷检测。通过大量的训练数据,模型能够学习各类缺陷的特征,包括但不限于短路、断路、焊接不良等。使用举例说明和推导论证等方法对PCB缺陷进行分类研究,在深度学习模型的巧妙构建和分类算法的优化应用相辅相成的应用基础上,为提高生
2、产效率和产品质量提供了可行的解决方案,推动了PCB制造业智能化方向的发展。关键词机器学习;PCB缺陷检测;深度学习;分类算法中图分类号:TN41文献标志码:A文章编号:10090096(2024)03005703Research on PCB defect detection and classification based on machine learningLI JuanWUS Printed Circuit(Kunshan)Co.,Ltd.,Kunshan 215301,Jiangsu,ChinaAbstractPrinted circuit board(PCB)in the manu
3、facturing process will inevitably produce a variety of defects.In order to improve production efficiency and product quality,detection and classification should be done for the common defects in PCB manufacturing.The main purpose of this paper is to study how to construct a deep learning model and a
4、dopt image processing technology to carry out comprehensive and efficient defect detection on PCB images.Using a large amount of training data,the model can learn the characteristics of various defects,including but not limited to short circuit,open circuit,poor welding,etc.The classification of PCB
5、 defects is studied,and its methods are illustrated with examples,derivation and demonstration.On the basis of the ingenious construction of deep learning models and the optimization application of classification algorithms complementing each other,it provides feasible solutions are provided for imp
6、roving production efficiency and product quality,promoting the development of PCB manufacturing industry in the direction of intelligence.Key words machine learning;printed circuit board(PCB)defect detection;deep learning;classification algorithm作者简介:李 娟(1983),女,助理工程师,硕士,主要研究方向为基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法。-
7、57智能制造 Intelligent Manufacturing印制电路信息 2024 No.30引言印制电路板(printed circuit board,PCB)的质量问题是电子产品制造业关注的重点之一。传统的人工检测方式效率低下,且容易受主观因素影响,因此需要引入自动化技术提高检测效率和准确性。机器学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的途径。本文致力于探索基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法,旨在通过深度学习模型对PCB图像进行智能分析,实现对各种缺陷的高效识别。通过引入分类算法,不仅可以检测缺陷,而且还能够为不同类型的缺陷赋予标签,为后续的维修和改进提供有力支持。1PCB缺陷检测
8、技术的挑战在PCB制造领域,缺陷的产生是一个不可避免的问题。PCB 缺陷种类繁多,包括焊接不良、短路、断路等多种类型。PCB制造具有高精度和高密度特性,人眼很难捕捉到微小的缺陷,这些不同类型缺陷的检测通常需要使用不同的设备或依赖专业人员,传统的检测方法效率低、准确性差,而且人工检测无法满足大批量和高速度的生产需求。因此,PCB缺陷检测技术需要从传统人工检测转向自动化和智能化检测。学习技术能够通过训练模型,实现对各类缺陷的智能检测,提高检测的综合效能。通过统一的算法框架,机器学习模型能够识别和分类各种缺陷,在提高检测准确性的同时,简化生产线的操作流程,加速制造过程,提高整体效率。这一智能检测方法
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 基于 机器 学习 PCB 缺陷 检测 分类 方法 研究
1、咨信平台为文档C2C交易模式,即用户上传的文档直接被用户下载,收益归上传人(含作者)所有;本站仅是提供信息存储空间和展示预览,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对上载内容不做任何修改或编辑。所展示的作品文档包括内容和图片全部来源于网络用户和作者上传投稿,我们不确定上传用户享有完全著作权,根据《信息网络传播权保护条例》,如果侵犯了您的版权、权益或隐私,请联系我们,核实后会尽快下架及时删除,并可随时和客服了解处理情况,尊重保护知识产权我们共同努力。
2、文档的总页数、文档格式和文档大小以系统显示为准(内容中显示的页数不一定正确),网站客服只以系统显示的页数、文件格式、文档大小作为仲裁依据,平台无法对文档的真实性、完整性、权威性、准确性、专业性及其观点立场做任何保证或承诺,下载前须认真查看,确认无误后再购买,务必慎重购买;若有违法违纪将进行移交司法处理,若涉侵权平台将进行基本处罚并下架。
3、本站所有内容均由用户上传,付费前请自行鉴别,如您付费,意味着您已接受本站规则且自行承担风险,本站不进行额外附加服务,虚拟产品一经售出概不退款(未进行购买下载可退充值款),文档一经付费(服务费)、不意味着购买了该文档的版权,仅供个人/单位学习、研究之用,不得用于商业用途,未经授权,严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等,侵权必究。
4、如你看到网页展示的文档有www.zixin.com.cn水印,是因预览和防盗链等技术需要对页面进行转换压缩成图而已,我们并不对上传的文档进行任何编辑或修改,文档下载后都不会有水印标识(原文档上传前个别存留的除外),下载后原文更清晰;试题试卷类文档,如果标题没有明确说明有答案则都视为没有答案,请知晓;PPT和DOC文档可被视为“模板”,允许上传人保留章节、目录结构的情况下删减部份的内容;PDF文档不管是原文档转换或图片扫描而得,本站不作要求视为允许,下载前自行私信或留言给上传者【自信****多点】。
5、本文档所展示的图片、画像、字体、音乐的版权可能需版权方额外授权,请谨慎使用;网站提供的党政主题相关内容(国旗、国徽、党徽--等)目的在于配合国家政策宣传,仅限个人学习分享使用,禁止用于任何广告和商用目的。
6、文档遇到问题,请及时私信或留言给本站上传会员【自信****多点】,需本站解决可联系【 微信客服】、【 QQ客服】,若有其他问题请点击或扫码反馈【 服务填表】;文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等,请点击“【 版权申诉】”(推荐),意见反馈和侵权处理邮箱:1219186828@qq.com;也可以拔打客服电话:4008-655-100;投诉/维权电话:4009-655-100。