【摘 要】
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在PCB产品的加工过程中,SMT钢网孔洞是否存在缺陷是影响电路稳定性的重要因素,而目前实际生产线上人工对比数字图像和GERBER设计文档的钢网检测方法会因为人长期重复工作导致大量孔洞的误检和漏检发生。同时,由于在钢网数据集数十万张钢网孔洞样本中仅能找到数张异常样本以供参考,因此正常孔洞和缺陷孔洞图像在数量上的不均衡会导致传统的机器学习算法难以通过直接学习样本图像数据特征分布得到良好的分类标准。本文
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在PCB产品的加工过程中,SMT钢网孔洞是否存在缺陷是影响电路稳定性的重要因素,而目前实际生产线上人工对比数字图像和GERBER设计文档的钢网检测方法会因为人长期重复工作导致大量孔洞的误检和漏检发生。同时,由于在钢网数据集数十万张钢网孔洞样本中仅能找到数张异常样本以供参考,因此正常孔洞和缺陷孔洞图像在数量上的不均衡会导致传统的机器学习算法难以通过直接学习样本图像数据特征分布得到良好的分类标准。本文针对钢网质量检测中的自动化与高速化问题设计了一种基于深度学习的钢网孔洞缺陷检测算法,具体内容如下:第一,通过研究异常SMT钢网孔洞样本图像缺陷纹理特征,对经样本切割和灰度增强等图像预处理的钢网数据集设计基于Skip-GANomaly自编码网络模型的初筛算法,使用正常钢网训练集优化生成器和判别器的卷积网络参数,构造损失函数和异常得分筛选出未经过训练的疑似异常缺陷钢网。第二,设计了基于Sin GAN金字塔模型的图像仿制生成算法,以初筛得到的异常钢网样本训练多尺度的GAN网络组,利用图像处理软件构造缺陷纹理经过迁移的待编辑图像并输入Sin GAN卷积网络进行特征信息补充和区域融合,实现大量与原始图像相似的仿制异常钢网图像的生成。第三,构造数量扩容的异常样本数据集,使用VGG11均匀分类网络训练泛用性更强的分类器模型。对训练集包含少量真实异常钢网和全部为仿制异常钢网的情况分别进行测试,验证扩容数据集能够有效提高分类器对于全新异常钢网的检测准确率,和从少量缺陷样本出发能够训练出一个找到更多缺陷钢网孔洞的深度学习模型。本文设计的基于深度学习和图像生成的算法方案打破了传统机器学习对于样本数量的局限性,大幅减少人工标记的工作时间,使用充足的正常样本训练卷积网络模型检测异常样本,利用个位数的缺陷钢网进行图像编辑实现大量仿制缺陷样本的生成,构造扩容异常样本数据集最终实现分类判别器的迭代优化。同时,该检测算法具有一定的普适性,可以应用于样本分布类似的各种工业产品的缺陷检测流程中。
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