基于改进Inception-ResNet-v2的PCB缺陷检测

• 作者: 孙灿 朱金荣 李扬 邓小颖
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 卷积神经网络 图像预处理 数据扩张 Inception-ResNet-v2模型 缺陷检测
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 基金项目
• 页码范围: 33-36
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2020.09.006

摘要

文中提出一种基于卷积神经网络的PCB板缺陷检测算法,能够有效识别和分类常见的电路版缺陷.该方法进行图像预处理,对缺陷图像与参考图像采取图像配准和差分得出感兴趣区域,经过数据扩张汇总成数据集.通过对部分结构针对性添加SE模块来改进Inception-ResNet-v2模型,将Leaky ReLU作为激活函数.文中模型在测试集上对缺陷分类的正确率提升到了96.43％,提升了至少3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱金荣		35	109	7.0	8.0
2	邓小颖		14	36	4.0	5.0
3	李扬		10	14	2.0	3.0
4	孙灿		1	0	0.0	0.0