【摘 要】
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印刷电路板（printed circuit board， PCB）是电子零件的基板，需求量极大，承载着电路元件和导线的布局，其优良与否对电子产品的质量有着重要影响。由于电子产品的制作逐渐趋于轻薄、精小，基于机器视觉的PCB缺陷检测已成为一个具有挑战性的问题。为了加深研究人员对PCB缺陷检测的理解，本文从传统图像处理方式、传统机器学习及深度学习3大维度全面回顾了近10年基于机器视觉的PCB缺陷检测算
【基金项目】
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国家自然科学基金（61573183）项目资助；
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印刷电路板（printed circuit board， PCB）是电子零件的基板，需求量极大，承载着电路元件和导线的布局，其优良与否对电子产品的质量有着重要影响。由于电子产品的制作逐渐趋于轻薄、精小，基于机器视觉的PCB缺陷检测已成为一个具有挑战性的问题。为了加深研究人员对PCB缺陷检测的理解，本文从传统图像处理方式、传统机器学习及深度学习3大维度全面回顾了近10年基于机器视觉的PCB缺陷检测算法，并分析其优缺点；介绍了9个PCB数据集，给出了评价PCB缺陷检测算法的性能指标，且在PCB数据集及流行的小目标数据集上分别对典型的算法进行了对比分析；最后指出了PCB缺陷检测算法目前存在的问题，展望了未来可能的研究趋势。
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