基于LMBP神经网络的SMT焊点缺陷智能鉴别技术

• 作者: 周德俭 阎德劲 黄春跃
• 来源期刊: 电子质量
• 关键词: 焊点缺陷 BP神经网络 仿真 智能鉴别
• 年，卷（期）: 2007,（3）
• 所属期刊栏目: 可靠性分析与研究
• 页码范围: 26-30
• 页数: 5页
• 分类号: TG441.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0107.2007.03.010

摘要

针对SMT焊点的常见缺陷,采用Levenberg-Marquardt(LM)算法改进的BP神经网络,运用仿真方法产生训练样本,利用正交试验设计选取具有代表性的训练样本,利用机器视觉技术获取测试样本,实现了对SMT焊点缺陷的智能鉴别.经验证,对几种常见的缺陷,所建立的LMBP网络模型具有较好的鉴别能力,与标准的BP网络的鉴别结果相比,提高了智能鉴别精度和速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周德俭	桂林电子科技大学机电工程学院	103	567	13.0	18.0
2	黄春跃	桂林电子科技大学机电工程学院	81	410	11.0	16.0
3	阎德劲	桂林电子科技大学机电工程学院	5	27	2.0	5.0