一种基于卷积神经网络的PCB板缺陷检测算法
基本信息
| 申请号 | CN202010417205.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111709910A | 公开（公告）日 | 2020-09-25 |
| 申请公布号 | CN111709910A | 申请公布日 | 2020-09-25 |
| 分类号 | G06T7/00(2017.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 邓小颖;朱金荣;李斌;孙灿;夏长权;李扬 | 申请（专利权）人 | 扬州小纳熊机器人有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 225000江苏省扬州市经济开发区鸿扬路20号9号楼3楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的PCB板缺陷检测算法，对PCB板图像依次进行图像预处理、数据处理、数据扩张、缺陷检测，图像预处理和数据处理有效降低噪声的负面影响；数据扩张旨在增加数据容量，避免模型过拟合；缺陷检测部分对已有的Inception‑ResNet‑v2卷积神经模型结构进行改进，所添加的SE模块能对特征图权重再次标注，增加有效缺陷特征的权重，降低无用背景权重，显著提升了模型泛化能力，激活函数由原有的ReLU替换为Leaky ReLU，规避了反向传播过程中梯度消失的问题，网络模型的鲁棒性增强，检测精度提高。 |
