论文部分内容阅读
色环电阻是印刷电路板(PCB)中最常用的电子元器件之一,主要依靠色环的排列顺序和颜色等视觉信息进行区分,易发生装配错误。但是色环电阻装配质量的人工检测方法效率低、误检率高,而传统的基于图像处理技术的自动检测方法鲁棒性较差,难以解决不同拍摄角度、物距及光照条件下的PCB板色环电阻检测问题。针对这一问题,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的PCB板色环电阻自动检测与定位方法,首先采用编码器-解码器结构的卷积神经网络模型及带有权重的交叉熵损失函数的网络训练方法,较好地解决了复杂光照及场景下PCB板色环