傳統(tǒng)自動(dòng)光學(xué)檢測(cè)（AOI）方法難以適應(yīng)宇航電源生產(chǎn)線多品種、小批量的特點(diǎn),具有識(shí)別率低、操作復(fù)雜等問題。利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）學(xué)習(xí)速度快、特征提取效果好的優(yōu)勢(shì),提出了一種能夠?qū)τ詈诫娫串a(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行可靠檢驗(yàn)的光學(xué)檢測(cè)技術(shù)。通過對(duì)歷史生產(chǎn)數(shù)據(jù)的精細(xì)化篩選構(gòu)建了訓(xùn)練樣本庫(kù),并設(shè)計(jì)了宇航電源產(chǎn)品光學(xué)檢驗(yàn)專用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);將Canny算子邊緣檢測(cè)與CNN圖像識(shí)別相結(jié)合,實(shí)現(xiàn)了印制板裝配圖信息的自動(dòng)讀取。與傳統(tǒng)AOI檢測(cè)方法相比,該方法缺陷識(shí)別率高達(dá)99%,且檢驗(yàn)過程簡(jiǎn)單,提高了宇航電源產(chǎn)品光學(xué)檢驗(yàn)工作效率,已應(yīng)用于宇航電源生產(chǎn)線。 

【文章來源】：測(cè)控技術(shù). 2020,39(03)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

輸出檢驗(yàn)結(jié)果

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的宇航電源產(chǎn)品光學(xué)檢測(cè)算法架構(gòu)如圖1所示。為避免復(fù)雜編程操作，檢測(cè)算法以圖像作為輸入自動(dòng)完成測(cè)試準(zhǔn)備工作;檢測(cè)過程可分為圖像預(yù)處理與損傷類型診斷兩個(gè)環(huán)節(jié)，其中預(yù)處理環(huán)節(jié)自動(dòng)讀取裝配圖信息，可代替?zhèn)鹘y(tǒng)設(shè)備的坐標(biāo)輸入及測(cè)試編程;損傷類型診斷環(huán)節(jié)使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)元件子圖逐一篩查，判定相應(yīng)元件是否滿足設(shè)計(jì)、工藝要求;最后，根據(jù)用戶需要以圖像的形式輸出光學(xué)檢測(cè)結(jié)果。2 基于Canny算子的檢測(cè)圖像預(yù)處理

針對(duì)宇航電源產(chǎn)品光學(xué)檢驗(yàn)問題，采用圖2所示的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行元件圖像與字符辨識(shí)。該網(wǎng)絡(luò)由5層卷積層、池化層完成元件圖像的特征提取，由3層全連接層完成特征辨識(shí)與歸類，最后利用Softmax函數(shù)進(jìn)行輸出處理:3.2 訓(xùn)練數(shù)據(jù)集構(gòu)建

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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