基于深度学习的手机主板外观缺陷检测系统研究

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随着科技和芯片行业的快速发展,智能手机的迭代速度越来越快,而中国手机市场位居世界前列。因此工业上对于手机主板PCB生产过程中的外观缺陷检测需求也是越来越急切。目前针对手机主板PCB的外观缺陷的检测大部分由人工完成,但是人工目检太依赖人的经验和精神状况,且手机主板集成度越来越高,元器件越来越小,目检缺陷会有漏检率高,疏漏大,效率低等问题。因此本文针对手机主板生产对于外观检测的需求,结合深度学习中的目标检测网络,设计并开发了一款替代人工目检的基于深度学习的手机主板外观缺陷检测系统。首先,研究了手机主板外观缺陷检测的特点和检测需求,分析了手机主板生产过程中会产生的缺陷的特征,对目前手机主板外观缺陷检测的难点进行了分析。设计了系统方案的总体结构框架,以及缺陷检测算法的检测流程。其次为了将缺陷检测问题简化,以更好的适用深度学习目标检测网络。先对图像进行预处理,采用基于SURF算法的图像拼接来得到一张高分辨率的图片。通过基于形状的模板匹配来定位图像的位置,利用特殊坐标仿射建立定位点与检测区域的位置关系,实现对所有检测区域的定位。采用图像裁剪,将待检测的区域从原始图像上截取下来,作为深度学习网络的输入。然后研究了R-CNN系列网络的结构,决定在Faster R-CNN网络的基础上使用Res Net101作为主干网络,使其可以提取更多特征信息。引入FPN网络来提高网络对于小目标缺陷的识别能力。对于Faster RCNN原始网络中采用NMS进行暴力筛选,会造成缺陷检测的漏检问题,提出使用带有线性加权的Soft-NMS算法替换原始的NMS算法。为了将截取到的待检测区域图像更好地输入卷积网络,利用旋转的方法对数据进行扩展,避免正负样本不均匀,采用灰度填充法对原始数据的尺寸进行调整,避免原始数据进入卷积神经网络造成图像扭曲,特征丢失。将处理后的数据输入改进后的Faster R-CNN网络中进行模型的训练,绘制对应的曲线。并验证模型的检出效果,采用参考法,确定缺陷的信息。最后对缺陷检测系统软件进行了开发,将其应用到搭建的硬件平台上验证,将系统部署到实际生产线上,通过连续五天采集的生产数据,得到深度学习缺陷检测系统平均处理时间为8156ms,平均直通率为95.194%,满足生产需求。图[61]表[9]参[80]
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