摘要
为了保障柔性电路板组件的产品质量,表面缺陷检测至关重要,为提高检测的精确度,提出一种基于深度对比网络的柔性电路板组件表面缺陷检测方法研究。通过柔性电路板组件表面图像感知,获取高质量的图像数据;利用深度对比网络,从处理后的图像中提取缺陷特征;整合特征向量,构建深度学习模型,将待检测的柔性电路板组件图像输入到模型中,模型会自动从输入图像中提取特征,并与整合的特征向量进行匹配,根据匹配结果,判断是否存在缺陷。实验结果表明,该方法在检测多种不同类型的柔性电路板组件表面缺陷时,检测率均维持在98%以上的高水平,充分验证了其高准确性与可靠性。
出处
《电子制作》
2025年第2期54-57,共4页
Practical Electronics
