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基于改进Faster RCNN的PCB表面缺陷检测研究
1
作者
龚陈博
南卓江
陶卫
《自动化仪表》
CAS
2024年第7期99-103,109,共6页
印刷电路板(PCB)在制造过程中不可避免地存在焊点缺焊、短路、毛刺、缺口、开路、余铜等微小缺陷。传统的基于机器视觉检测的缺陷检测方法存在检测速度慢、误检率和漏检率高、抗干扰能力弱等问题。为解决上述问题,提出一种基于改进快速...
印刷电路板(PCB)在制造过程中不可避免地存在焊点缺焊、短路、毛刺、缺口、开路、余铜等微小缺陷。传统的基于机器视觉检测的缺陷检测方法存在检测速度慢、误检率和漏检率高、抗干扰能力弱等问题。为解决上述问题,提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)的PCB表面缺陷检测方法。首先,在传统Faster RCNN框架的基础上,融入扩展特征金字塔网络(EFPN)以实现特征提取与融合,并进行多尺度检测,从而尽可能保留图像细节信息以提高检测性能。其次,利用K-means算法结合交并比(IoU)优化区域建议网络(RPN)结构中的锚框参数,使得生成的锚框方案更有针对性。试验结果表明,改进Faster RCNN在PCB缺陷数据集上的全类平均正确率(mAP)值达到93.4%、检测速度达到每秒21.79帧。所提方法可推广应用至芯片、光学器件表面微小缺陷在线检测,从而提升工业生产效率。
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关键词
印刷电路板
缺陷检测
快速区域卷积神经网络
扩展特征金字塔网络
K-MEANS
小目标检测
机器视觉
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职称材料
题名
基于改进Faster RCNN的PCB表面缺陷检测研究
1
作者
龚陈博
南卓江
陶卫
机构
上海交通大学电子信息与电气工程学院
出处
《自动化仪表》
CAS
2024年第7期99-103,109,共6页
文摘
印刷电路板(PCB)在制造过程中不可避免地存在焊点缺焊、短路、毛刺、缺口、开路、余铜等微小缺陷。传统的基于机器视觉检测的缺陷检测方法存在检测速度慢、误检率和漏检率高、抗干扰能力弱等问题。为解决上述问题,提出一种基于改进快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)的PCB表面缺陷检测方法。首先,在传统Faster RCNN框架的基础上,融入扩展特征金字塔网络(EFPN)以实现特征提取与融合,并进行多尺度检测,从而尽可能保留图像细节信息以提高检测性能。其次,利用K-means算法结合交并比(IoU)优化区域建议网络(RPN)结构中的锚框参数,使得生成的锚框方案更有针对性。试验结果表明,改进Faster RCNN在PCB缺陷数据集上的全类平均正确率(mAP)值达到93.4%、检测速度达到每秒21.79帧。所提方法可推广应用至芯片、光学器件表面微小缺陷在线检测,从而提升工业生产效率。
关键词
印刷电路板
缺陷检测
快速区域卷积神经网络
扩展特征金字塔网络
K-MEANS
小目标检测
机器视觉
Keywords
Printed circuit board(PCB)
Defect recognition
Faster region convolutional neural
network
(Faster RCNN)
extended
feature
pyramid
network
(
efpn
)
K-means
Small object detection
Machine vision
分类号
TH39 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于改进Faster RCNN的PCB表面缺陷检测研究
龚陈博
南卓江
陶卫
《自动化仪表》
CAS
2024
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