典型文献
基于机器视觉的PCB缺陷检测算法研究现状及展望
文献摘要：
印刷电路板(PCB)是电子零件的基板,需求量极大,承载着电路元件和导线的布局,其优良与否对电子产品的质量有着重要影响.由于电子产品的制作逐渐趋于轻薄、精小,基于机器视觉的PCB缺陷检测已成为一个具有挑战性的问题.为了加深研究人员对PCB缺陷检测的理解,本文从传统图像处理方式、传统机器学习及深度学习3大维度全面回顾了近10年基于机器视觉的PCB缺陷检测算法,并分析其优缺点;介绍了9个PCB数据集,给出了评价PCB缺陷检测算法的性能指标,且在PCB数据集及流行的小目标数据集上分别对典型的算法进行了对比分析;最后指出了PCB缺陷检测算法目前存在的问题,展望了未来可能的研究趋势.
文献关键词：
印刷电路板;缺陷检测;机器视觉;深度学习;数据集;性能分析
中图分类号：
作者姓名：
吴一全;赵朗月;苑玉彬;杨洁
作者机构：
南京航空航天大学电子信息工程学院 南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]吴一全;赵朗月;苑玉彬;杨洁-.基于机器视觉的PCB缺陷检测算法研究现状及展望)[J].仪器仪表学报,2022(08):1-17
A类：
电子零件
B类：
机器视觉,PCB,缺陷检测,检测算法,算法研究,印刷电路板,基板,导线,电子产品,轻薄,大维,全面回顾,小目标,未来可能,研究趋势
AB值：
0.197433
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