【摘 要】
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电子元件在工业复杂的生产环境中会产生不同程度的表面缺陷。如果能够准确并自动地将缺陷识别,这将会降低产品成本,提高电子设备的质量。然而目前基于手工设计的卷积神经网络存在着泛化性不强,依赖大量专家经验的问题。针对这些问题,本文提出了基于神经网络架构搜索的方法,该方法能够根据不同数据集的特点搜索出相对应的高性能卷积神经网络,从而减少大量人为试错的过程。同时,搜索出的卷积神经网络拥有良好的泛化性能,能够在
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电子元件在工业复杂的生产环境中会产生不同程度的表面缺陷。如果能够准确并自动地将缺陷识别,这将会降低产品成本,提高电子设备的质量。然而目前基于手工设计的卷积神经网络存在着泛化性不强,依赖大量专家经验的问题。针对这些问题,本文提出了基于神经网络架构搜索的方法,该方法能够根据不同数据集的特点搜索出相对应的高性能卷积神经网络,从而减少大量人为试错的过程。同时,搜索出的卷积神经网络拥有良好的泛化性能,能够在不同缺陷数据集上表现出良好的分类准确率。因此,本文采用基于神经网络架构搜索的方法进行缺陷分类,主要工作如下:1)神经网络架构搜索分为搜索空间,搜索策略与性能评估策略这三方面内容。首先,本文提出了一种改进的搜索空间,以头层与堆叠层的组合方式构建出搜索单元（Cell）,在堆叠层中将原始两层权重层的残差块（block）更改为包含三种不同权重层数量的n跳-Resblock,三种不同数量的权重层通过架构搜索,就能取得不同的堆叠方案,因此获得更细致的图像特征。2)在搜索策略上,本文提出了一种耦合性的剪枝策略。首先本文设定五个子网,每个子网都包含不同通道数和堆叠层数的单元,随后让相邻子网中的任意单元进行互相连接,形成密集的路径连接。为了从密集的路径连接中选择出一条最佳的路径,并且考虑到每条路径的耦合性,所提出的剪枝策略计算出每个单元可连接路径的平均概率值,并将每个子网中平均概率值最高的单元依次相连,从而得到最终的神经网络。通过对比以维特比算法得到的神经网络,本方法取得了更好的分类准确率。3)通过在WM-811K数据集上进行神经网络搜索,随后将搜索出的卷积神经网络放在印制电路板（Printed Circuit Boards,PCB）缺陷数据集和Mixed WM38晶圆（wafer）缺陷数据集上进行测试。实验结果表明,所提出的方法在PCB上的m AP是99.46%,在Mixed WM38晶圆缺陷数据集的准确率是98.89%。与前沿方法的对比实验表明,本文的方法能够取得最高的分类准确率,可以有效地运用在缺陷分类的任务中。
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