電路板焊點(diǎn)缺陷檢測和元器件檢測對電子產(chǎn)品硬件生產(chǎn)質(zhì)量至關(guān)重要。傳統(tǒng)的自動光學(xué)檢查設(shè)備對于每一款電路板都需要定制化注冊并設(shè)計(jì)程序,步驟繁雜、耗時長,判斷標(biāo)準(zhǔn)較為單一、呆板,檢測的泛化能力差,在某些情況下容易誤判,光照不佳、電路板顏色變化均會影響檢測的精確率,對于多品種、小批量的生產(chǎn)場景而言性價比不高。近年來,隨著計(jì)算資源的快速發(fā)展和硬件成本的降低,深度學(xué)習(xí)再次興起,在目標(biāo)檢測、語音識別等研究領(lǐng)域展現(xiàn)了出色的性能,得到了廣泛應(yīng)用。因此,將深度學(xué)習(xí)方法引入電路板焊點(diǎn)缺陷及元器件檢測研究具有極大的研究意義和工業(yè)應(yīng)用價值。本文使用了兩種經(jīng)典的目標(biāo)檢測算法并提出了一種改進(jìn)型算法,具體內(nèi)容為:(1)采用經(jīng)典的Faster R-CNN算法和YOLO V3算法對印制電路板裝配成品(printed circuit board assembly,PCBA)進(jìn)行焊點(diǎn)缺陷及元器件檢測。兩者均是端到端的目標(biāo)檢測算法。前者應(yīng)用VGG16深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為特征提取器,通過區(qū)域建議網(wǎng)絡(luò)(region proposal network,RPN)實(shí)現(xiàn)候選框推薦,最后進(jìn)行分類和定位,屬于目標(biāo)檢測算法中的two-stage算法。...

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 自動光學(xué)檢查設(shè)備發(fā)展現(xiàn)狀
        1.2.2 焊點(diǎn)缺陷及元器件檢測的研究現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容
    1.4 論文章節(jié)安排
第2章 自動光學(xué)檢查設(shè)備
    2.1 自動光學(xué)檢查設(shè)備概述
    2.2 AOI設(shè)備硬件組成
        2.2.1 視覺系統(tǒng)
        2.2.2 運(yùn)動控制系統(tǒng)
        2.2.3 設(shè)備操作主控機(jī)
    2.3 AOI設(shè)備軟件系統(tǒng)
    2.4 本章小結(jié)
第3章 圖像數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)集制作
    3.1 PCBA圖像數(shù)據(jù)的采集
    3.2 PCBA圖像濾波
        3.2.1 圖像濾波概述
        3.2.2 高斯濾波
        3.2.3 均值濾波
        3.2.4 中值濾波
        3.2.5 三種濾波結(jié)果對比
    3.3 PCBA數(shù)據(jù)擴(kuò)增
    3.4 PCBA數(shù)據(jù)集制作
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于深度學(xué)習(xí)的焊點(diǎn)缺陷及元器件檢測算法
    4.1 基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測方法概述
    4.2 基于Faster R-CNN的焊點(diǎn)缺陷及元器件檢測算法
        4.2.1 Faster R-CNN算法原理
        4.2.2 基于VGG-16的Faster R-CNN算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.2.3 Faster R-CNN實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析
    4.3 基于YOLO的焊點(diǎn)缺陷及元器件檢測算法
        4.3.1 YOLO算法原理
        4.3.2 YOLO算法網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
        4.3.3 YOLO V3實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.4 改進(jìn)型Faster R-CNN算法
        4.4.1 改進(jìn)型Faster R-CNN算法原理
        4.4.2 改進(jìn)型Faster R-CNN算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 進(jìn)一步的工作方向
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3761968