【摘 要】
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高频变压器是电子产品的重要组成部件,在其生产过程中出现的外观缺陷,会影响产品的质量和使用寿命,必须通过外观检测才能流入市场。目前高频变压器外观缺陷检测大多采用人工检测的方法,但该方法受人员主观影响较大,容易出现漏检、误检等情况,当人员处于疲劳状态下时,检测效果会急剧下降。急需自动、智能的检测方法来改善检测效果,解放人力。本文将机器视觉技术和深度学习方法引入到高频变压器外观缺陷检测中,针对不同类型的
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高频变压器是电子产品的重要组成部件,在其生产过程中出现的外观缺陷,会影响产品的质量和使用寿命,必须通过外观检测才能流入市场。目前高频变压器外观缺陷检测大多采用人工检测的方法,但该方法受人员主观影响较大,容易出现漏检、误检等情况,当人员处于疲劳状态下时,检测效果会急剧下降。急需自动、智能的检测方法来改善检测效果,解放人力。本文将机器视觉技术和深度学习方法引入到高频变压器外观缺陷检测中,针对不同类型的高频变压器外观缺陷,研究了高频变压器外观缺陷的视觉智能检测方法。第一,介绍了高频变压器外观缺陷的主要类型
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