基于卷积神经网络的PCB缺陷图像识别

PCB缺陷图像检测是确保PCB生产质量的重要环节,但传统的人工PCB缺陷检测具有劳动强度大、工作效率低等不足。为此,本文研究了一种基于卷积神经网络的PCB缺陷图像识别方法,建立了包括三种PCB缺陷和无缺陷图像的数据集,基于ResNet101网络模型搭建了PCB缺陷图像识别分类模型。引入迁移学习的方法,基于在大数据集上充分训练好的模型结合PCB图像数据集,并训练该PCB缺陷图像识别模型。实验结果表明,ResNet101模型对无缺陷PCB图像和三类常见PCB缺陷图像的平均识别准确率达到91.98%,验证了该模型对PCB图像识别分类的有效性。