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PCB缺陷检测在现代电子信息技术中越来越重要,因此提高检测的效率和准确性是亟需研究的一个问题。针对这一问题,设计了一套基于人工智能识别的PCB故障智能检测系统。该系统首先利用硬件系统采集图像,再通过软件系统完成灰度化、中值滤波等图像预处理操作。之后利用Canny算子和霍夫变换获取边缘信息,并分割元器件图像。最后,利用事先训练好的神经网络模型实现故障识别。实际测试表明,该检测系统的准确率大于90%,因此该系统在PCB质量检测领域具有实际应用的意义。 相似文献
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