【摘 要】
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PCB(Printed Circuit Board)裸板缺陷采用人工目视和电气特性等传统检测方法存在检测效率低、误检率高、成本高、劳动强度大、接触式飞针易造成损伤等问题。提出将YOLO(You Only Look Once)v4引入到PCB裸板缺陷检测,采用Canopy+K-means聚类改进YOLOv4中K-means聚类获取先验框。将改进的YOLOv4应用到PCB裸板的短路、开路、缺口、毛刺、
【基金项目】
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长沙市杰出创新青年培养计划(kq2009091)。
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PCB(Printed Circuit Board)裸板缺陷采用人工目视和电气特性等传统检测方法存在检测效率低、误检率高、成本高、劳动强度大、接触式飞针易造成损伤等问题。提出将YOLO(You Only Look Once)v4引入到PCB裸板缺陷检测,采用Canopy+K-means聚类改进YOLOv4中K-means聚类获取先验框。将改进的YOLOv4应用到PCB裸板的短路、开路、缺口、毛刺、焊点漏焊、余铜等缺陷检测中,开发了软硬件平台,形成了高精度、高检测速度的PCB裸板缺陷检测系统。基于PC
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