【摘 要】
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目前基于传统的机器视觉分析方法筛选后的PCB焊接缺陷图像还需要进行人工的复检流程,工作量大导致视觉疲劳后容易出错.为了改善这种现状,本文设计应用YOLOv3-spp的目标检测算法来构建焊接缺陷检测模型.为提升检测速度,采用模型剪枝、模型蒸馏、模型量化等技术对检测模型进行压缩优化,采用深度学习加速组件OpenVINO来加载压缩优化后的检测模型,实现对PCB焊接缺陷图像的复检.基于该优化算法设计了一种基于深度学习技术的PCB焊接缺陷检测识别系统.它能快速、准确地识别焊接缺陷并定位缺陷位置,解决了人工目检带来的
【机 构】
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南京南瑞继保电气有限公司, 南京 211102
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目前基于传统的机器视觉分析方法筛选后的PCB焊接缺陷图像还需要进行人工的复检流程,工作量大导致视觉疲劳后容易出错.为了改善这种现状,本文设计应用YOLOv3-spp的目标检测算法来构建焊接缺陷检测模型.为提升检测速度,采用模型剪枝、模型蒸馏、模型量化等技术对检测模型进行压缩优化,采用深度学习加速组件OpenVINO来加载压缩优化后的检测模型,实现对PCB焊接缺陷图像的复检.基于该优化算法设计了一种基于深度学习技术的PCB焊接缺陷检测识别系统.它能快速、准确地识别焊接缺陷并定位缺陷位置,解决了人工目检带来的效率低下、漏检误检率高等问题.
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