典型文献
基于改进Cascade RCNN算法的电路板缺焊检测
文献摘要：
现阶段工业生产线,多类型电路板焊接无法采用自动化器械.针对贴片元器件人工焊接存在缺焊的现象,为了减少工厂因返工而造成的人力和物力损失,提出通过机器视觉技术对贴片元器件焊接情况进行自动检测.使用改进的ResNet-FPN结构,将浅层特征信息进行多尺度通道融合,从而增加了微小目标和遮挡目标特征信息的丰富性,减少了训练参数,加快了网络训练的前向速度;通过引入焦点损失(Focal loss),平衡了分类样本数量,减小了损失值.实验结果表明,改进的Cascade RCNN算法训练速度稍快于原始模型,召回率小幅度提高,平均精度均值(mAP)达到90.9％,比原始模型提高了 2.2％,取得了更好的检测效果.
文献关键词：
贴片元器件;机器视觉技术;焊接;ResNet-FPN
中图分类号：
作者姓名：
李玮;高林;赵杰
作者机构：
青岛科技大学自动化与电子工程学院 青岛266061
文献出处：
引用格式：
[1]李玮;高林;赵杰-.基于改进Cascade RCNN算法的电路板缺焊检测)[J].电子测量技术,2022(06):112-118
A类：
贴片元器件
B类：
Cascade,RCNN,电路板,工业生产线,多类型,化器,返工,机器视觉技术,自动检测,ResNet,FPN,特征信息,道融,小目标,遮挡目标,目标特征,丰富性,网络训练,焦点损失,Focal,loss,样本数量,损失值,算法训练,训练速度,快于,召回率,小幅度,平均精度均值,mAP,检测效果
AB值：
0.384941
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