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公开(公告)号：CN117197039A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310926517.2
申请日：2023-07-27
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的PCB图像缺陷检测方法，涉及电子信息技术领域；它的方法为：首先对采集图像的相机进行标定，然后对PCB进行图像采集；随后对采集来的图像进行预处理；利用预处理得到的图像建立数据集；进一步根据对PCB缺陷的深度学习神经网络模型并用建立好的数据集对其进行训练；最后训练完成后用没有进行训练的数据集对训练好的深度网络模型进行测试得出结果判断该系统对PCB缺陷检测的准确度是否达到标准；本发明通过基于深度卷积神经网络的工件外观缺陷检测分类方法替代人工检测和传统机器学习，提高了准确性。
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