【摘 要】
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为了提高印刷电路板(PCB)中元件焊点缺陷检测的分类准确率,提出一种基于多特征的支持向量机(SVM)多分类缺陷检测方法。对采集到的焊点图像进行特征提取,提取焊点的形状和纹理特征参数及方向梯度直方图(HOG)特征。首先对提取到的形状和纹理特征,利用SVM中最优的核函数,对焊点多锡、少锡、焊锡合适以及漏焊四种类型进行检测;误检焊点,再利用基于HOG特征的SVM多分类算法对其进行二次检测分类,得到最终分
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为了提高印刷电路板(PCB)中元件焊点缺陷检测的分类准确率,提出一种基于多特征的支持向量机(SVM)多分类缺陷检测方法。对采集到的焊点图像进行特征提取,提取焊点的形状和纹理特征参数及方向梯度直方图(HOG)特征。首先对提取到的形状和纹理特征,利用SVM中最优的核函数,对焊点多锡、少锡、焊锡合适以及漏焊四种类型进行检测;误检焊点,再利用基于HOG特征的SVM多分类算法对其进行二次检测分类,得到最终分类准确率,提出的算法分类准确率可以达到98. 46%以上,具有一定的应用价值。
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