【摘 要】
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钎焊作为表面组装技术（Surface Mounted Technology,SMT）工艺中最重要的步骤之一,在很大程度上决定了电子产品的性能,焊点质量的好坏直接影响到整个工艺流程的产出。近些年出现的半自动化焊点缺陷检测系统使用机器视觉方法代替人眼,一定程度上降低了人工方法受环境和主观因素影响大的问题,但由于无法提取缺陷焊点的深层次特征,且整个检测过程无法做到可视化和全自动化,因而已经无法满足SMT
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钎焊作为表面组装技术（Surface Mounted Technology,SMT）工艺中最重要的步骤之一,在很大程度上决定了电子产品的性能,焊点质量的好坏直接影响到整个工艺流程的产出。近些年出现的半自动化焊点缺陷检测系统使用机器视觉方法代替人眼,一定程度上降低了人工方法受环境和主观因素影响大的问题,但由于无法提取缺陷焊点的深层次特征,且整个检测过程无法做到可视化和全自动化,因而已经无法满足SMT行业逐年增长的密度和精度要求。我国印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）制造业规模逐渐扩大,总量跃居世界第一的同时,也呈现出持续增长的繁荣态势,但在先进性方面与国外发达国家仍然存在很大差距。本文在分析国内外研究现状的基础上,针对当前焊点缺陷检测技术精度低、速度慢、成本高等问题设计了一种基于深度学习的实时SMT焊点缺陷检测系统。该系统引入计算机视觉技术,首次将单阶段目标检测算法YOLOv3（You only look once version 3）应用于焊点缺陷检测系统,使用飞桨（Paddle Paddle）深度学习框架搭建并训练网络模型后,即可将待检测目标板的图像信息送入固化好的模型进行实时预测。此外,在对元器件进行合理选型以及对软件功能需求进行详细分析的基础上,本系统还在图像处理系统的基础上增加了运动控制系统和人机交互系统,搭建了一个完整的、低成本的、具有较高精度的实时焊点缺陷检测系统。本课题经过1000轮的迭代训练后,模型的损失函数由初始值10352降至8.26后,不再出现明显下降情况,且在本课题制作的小样本数据集上,平均精度均值（mean Average Precision,m AP）达到81.97%,处理速度在每帧200ms左右。实验证明,该模型可以很好地拟合数据,能对绝大部分缺陷焊点进行正确检测。
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