【摘 要】
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印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）元器件检测在电子产品的生产中起到至关重要的作用。本文提出基于改进Faster RCNN的PCB极性元器件缺陷检测方法,该算法实现对元器件的分类、定位和极性方向识别,本文还根据元器件检测结果,实现对漏装、错装和极性反转等元器件贴装缺陷的检测。本文主要研究内容如下:1.针对PCB元器件种类多、尺度差异大,容易出现多尺度检测困难,尤其是小目
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印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）元器件检测在电子产品的生产中起到至关重要的作用。本文提出基于改进Faster RCNN的PCB极性元器件缺陷检测方法,该算法实现对元器件的分类、定位和极性方向识别,本文还根据元器件检测结果,实现对漏装、错装和极性反转等元器件贴装缺陷的检测。本文主要研究内容如下:1.针对PCB元器件种类多、尺度差异大,容易出现多尺度检测困难,尤其是小目标元器件检测效果差的问题,提出了一种改进Faster-RCNN的算法模型。在特征提取网络中将Res Net50主干网与特征金字塔相结合实现特征融合,增强小目标特征表达能力;在区域候选网络中采用GA-RPN对锚框生成方式进行改进,提高生成多尺度元器件候选框的准确率;最后在候选区域池化层中使用Pr ROI Pooling方法,避免量化操作带来的候选区域误差。通过以上三种方式改进Faster RCNN算法,提高该算法模型对PCB元器件的检测精度,并优化小目标元器件的检测性能。2.把对元器件分类和定位的研究进行扩展,根据极性元器件极性反转缺陷检测的需求,改进Faster RCNN算法实现对极性元器件极性方向的检测,提出了一种基于旋转边界框改进的Faster RCNN极性元器件方向检测算法。该算法模型主要包含三个部分:特征提取基础网络,沿用了研究内容1中改进的特征提取网络,共享特征金字塔的多层特征图;旋转区域候选网络,生成旋转边界框对有向物体进行识别和定位;极性方向检测网络,考虑元器件极性区域的明显差异特征,采用分离式旋转候选区域池化操作和极性方向分类来获取元器件的极性方向。实验表明,该方法能有效地识别极性元器件类别及其极性方向。3.本文最后结合了上述的改进算法设计并实现了PCB元器件检测软件。该软件主要实现了元器件检测、缺陷分析和数据管理等功能,可以对PCB元器件进行目标检测,并且根据元器件检测结果进行模板对比实现对漏装、错装和极性反转等元器件贴装缺陷的检测,检测完成后可生成检测结果报告,并可以在数据管理中心中对元器件检测结果信息和缺陷检测报告进行统一管理操作。
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