【摘 要】
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大功率电子器件的封装工艺里常采用焊接粘贴法把芯片贴装到基座上。检测焊缝质量对于保证器件的可靠性具有重要意义,是一项重要的生产环节。而焊接质量是多种因素协同作用的结果,对焊接质量的有效监测可以反作用于改进贴装工艺参数,提高质检效率,减少缺陷产品的误检和漏检。因此本课题针对焊缝缺陷检测方法展开了研究,具体内容如下。在视觉检测领域,越来越多的数据集呈现出较强专业性,标注标签时强烈依赖专家经验,增加了应用
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大功率电子器件的封装工艺里常采用焊接粘贴法把芯片贴装到基座上。检测焊缝质量对于保证器件的可靠性具有重要意义,是一项重要的生产环节。而焊接质量是多种因素协同作用的结果,对焊接质量的有效监测可以反作用于改进贴装工艺参数,提高质检效率,减少缺陷产品的误检和漏检。因此本课题针对焊缝缺陷检测方法展开了研究,具体内容如下。在视觉检测领域,越来越多的数据集呈现出较强专业性,标注标签时强烈依赖专家经验,增加了应用成本和开发周期。同时数据集也难以避免会存在标签噪声,影响了模型识别效果。本文对七种缺陷中三种高度相似缺陷采用深度卷积嵌入聚类网络（Deep Convolutional Embedded Clustering,DCEC）提取缺陷特征做预分类,并将聚类结果用于清洗标签噪声。训练有监督模型后测试所得混淆矩阵得知DCEC可有效减少噪声标签。对于两阶段算法中的RPN网络使用单一阈值筛选Anchor时会出现的正负样本、难易样本不均衡问题,本文级联了三个检测器逐步提高IOU阈值获取高质量的候选区域,提高了定位精度和召回率。在多阶段的检测算法中搭建更深更宽的Res Next50作为主干网络提取更加富有语义的缺陷特征。针对焊缝缺陷的多尺度检测问题,本文通过优化特征融合的过程、降低下采样率、增强主干网络学习全局依赖的能力,联合建立了基于改进型级联网络的焊缝缺陷目标检测方法。对于特征融合过程,使用1×1卷积对深层特征图降低通道数,避免了高分辨率浅层特征图的信息损失;并联了三个不同空洞率的空洞卷积对特征图下采样,该结构在扩大感受野同时融合了全局感受野,增强了局部缺陷与全局特征的相关性。在主干网络Res Next模块的shortcut连接上嵌入混合注意力模块用于突出强调重点特征,抑制无关特征。该模块先后串联了通道、空间注意力模块,分别加强了通道间依赖、局部缺陷的长距离依赖关系。实验表明,本文的改进方法对识别焊缝缺陷具备有效性,准确率为83.2%,召回率96.14%,F1分数为83.27%。
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