[发明专利]印刷线路板缺陷识别的深度学习方法、系统、设备及介质在审
| 申请号： | 202210020675.7 | 申请日： | 2022-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN114418980A | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 郑碎武;马秋立;凌晨;黄剑锋;陈慧冲;李煜 | 申请（专利权）人： | 惠州中科先进制造有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广东创合知识产权代理有限公司 44690 | 代理人： | 陈崇冲 |
| 地址： | 516000 广东省惠州市惠澳大道惠南高新科*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种印刷线路板缺陷识别的深度学习方法、系统、设备及介质，包括：S1、采集包含PCB线路板的图像数据，将图像数据转化为深度学习的样本图片；S2、将样本图片输入到深度学习模型进行训练和测试；S3、利用有限个数的样本，对深度学习模型进行扩容更新；S4、对深度学习模型的卷积神经网络进行非线性优化；S5、调整深度学习模型中细微瑕疵的权重，提高细微瑕疵的检出率；S6、构建孪生神经网络，通过所述孪生神经网络提高样本图片瑕疵的识别率。本发明能够实现对印刷线路板便捷及高精度的缺陷识别。 | ||
| 搜索关键词： | 印刷 线路板 缺陷 识别 深度 学习方法 系统 设备 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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