【摘 要】
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针对SMT焊点的常见缺陷,采用Levenberg—Marquardt（LM）算法改进的BP神经网络,运用仿真方法产生训练样本,利用正交试验设计选取具有代表性的训练样本,利用机器视觉技术获取测试
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针对SMT焊点的常见缺陷,采用Levenberg—Marquardt（LM）算法改进的BP神经网络,运用仿真方法产生训练样本,利用正交试验设计选取具有代表性的训练样本,利用机器视觉技术获取测试样本,实现了对SMT焊点缺陷的智能鉴别。经验证,对几种常见的缺陷,所建立的LMBP网络模型具有较好的鉴别能力,与标准的BP网络的鉴别结果相比,提高了智能鉴别精度和速度。
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