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基于SSD模型的PCB外观缺陷检测
文献摘要：
目前工业生产手机主板过程中,对于贴片区域以及元器件的外观检测主要还是由人工目检来完成,但人工目检漏检率高,疏漏大,人力成本高,耗时大,耽误生产.针对这些难点,本文提出将深度学习模型应用在工业生产中,代替人工目检,提高检测率和生产效率.采用SSD模型,减少和优化了网络参数,减少了网络层数,加快了网络推理时间.根据现场生产自做数据集,对缺陷进行实时标注,用Halcon对输入网络的图片进行统一处理.使得整体对缺陷的检测满足客户对CT和直通率的需求.
文献关键词：
PCB;缺陷检测;SSD;数据集;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
李俊
作者机构：
安徽理工大学电气与信息工程学院,淮南 232000
文献出处：
引用格式：
[1]李俊-.基于SSD模型的PCB外观缺陷检测)[J].现代计算机,2022(07):79-82,91
A类：
B类：
SSD,PCB,外观缺陷检测,机主,主板,贴片,片区,元器件,外观检测,检漏,漏检率,疏漏,人力成本,耽误,深度学习模型,模型应用,代替人工,高检,检测率,网络参数,网络层,层数,推理时间,现场生产,产自,陷进,时标,Halcon,入网,一处,直通
AB值：
0.563068
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