少缺陷样本的PCB焊点智能检测方法

• 作者: 卢盛林 张宪民
• 来源期刊: 焊接学报
• 学科: 工学
• 关键词: 焊点 神经网络 机器视觉 检测
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 页码范围: 57-60
• 页数: 4页
• 分类号: TP247.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-360X.2009.05.015

摘要

随着印刷电路板组装技术向高密度化和"零缺陷"方向发展,市场对自动光学检测系统的要求也向高准确率、智能化发展.而传统自动光学检测系统的检测算法不仅需要进行复杂的设置,而且需要大量不同类型的样本进行训练以提高系统的泛化性能,但在电路板组装过程中,有缺陷的样本难以获得.针对此类问题,提出了一种适应少缺陷样本的智能检测方法.首先对焊点图像的一系列特征进行了提取;然后介绍了一种基于统计方法的自动阈值设置方法;最后建立了用于进行焊点分类的BP神经网络.结果表明,方法具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宪民	华南理工大学机械与汽车工程学院	193	2458	25.0	40.0
2	卢盛林	东莞理工学院机械工程学院	6	30	3.0	5.0