基于深度学习电子元器件表面缺陷检测研究

本文提出一种基于深度学习的方法用于电子元器件表面缺陷检测。本文通过构建卷积神经网络模型,进行模型训练,设计出合理的网络模型,从而降低网络复杂度。同时,本文通过增加训练样本数量,提高了缺陷识别率,使缺陷识别率可达93.2%,证明了本文方法的可行性。