【摘 要】
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为了快速准确地进行PCB缺陷检测,文中针对常见的PCB缺陷铜面残渣(简称re)和铜面异物(简称fb),利用了Faster R-CNN进行缺陷目标检测.从测试结果可以看出,Faster R-CNN检测模型在PCB缺陷检测中具有良好的检测效果.当阈值为0.5时,有缺陷图片(简称NG图片)的漏检率只有1.73％,无缺陷图片(简称OK图片)的误检率只有5.20％,基本满足了本文的PCB缺陷检测要求.
【机 构】
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上海大学 机电工程与自动化学院,上海200444
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为了快速准确地进行PCB缺陷检测,文中针对常见的PCB缺陷铜面残渣(简称re)和铜面异物(简称fb),利用了Faster R-CNN进行缺陷目标检测.从测试结果可以看出,Faster R-CNN检测模型在PCB缺陷检测中具有良好的检测效果.当阈值为0.5时,有缺陷图片(简称NG图片)的漏检率只有1.73％,无缺陷图片(简称OK图片)的误检率只有5.20％,基本满足了本文的PCB缺陷检测要求.
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