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基于卷积神经网络的PCB缺陷图像识别
引用本文:瞿栋,汪鹏宇,黄允,徐海达,张健滔. 基于卷积神经网络的PCB缺陷图像识别[J]. 计量与测试技术, 2021, 48(8): 21-23. DOI: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2021.8.008
作者姓名:瞿栋  汪鹏宇  黄允  徐海达  张健滔
作者单位:上海大学机电工程与自动化学院,上海200444
摘    要:PCB缺陷图像检测是确保PCB生产质量的重要环节,但传统的人工PCB缺陷检测具有劳动强度大、工作效率低等不足.为此,本文研究了一种基于卷积神经网络的PCB缺陷图像识别方法,建立了包括三种PCB缺陷和无缺陷图像的数据集,基于ResNet101网络模型搭建了PCB缺陷图像识别分类模型.引入迁移学习的方法,基于在大数据集上充...

关 键 词:PCB缺陷识别  迁移学习  ResNet101  卷积神经网络

Image Recognition of PCB Defects Based on Convolutional Neural Network
QU Dong,WANG Pengyu,HUANG Yun,XU Haida,ZHANG Jiantao. Image Recognition of PCB Defects Based on Convolutional Neural Network[J]. Metrology and Measurement Technique, 2021, 48(8): 21-23. DOI: 10.15988/j.cnki.1004-6941.2021.8.008
Authors:QU Dong  WANG Pengyu  HUANG Yun  XU Haida  ZHANG Jiantao
Abstract:
Keywords:
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