[发明专利]一种基于卷积神经网络的PCB板缺陷检测算法在审
| 申请号： | 202010417205.5 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111709910A | 公开（公告）日： | 2020-09-25 |
| 发明（设计）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;扬州大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/155;G06T7/33;G06T5/00;G06T5/30;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 225000 江苏省扬*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 pcb 缺陷 检测 算法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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