【摘 要】
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在PCB贴片安装的机器视觉检测中,引脚焊接缺陷检测由于图像数据量大、变化复杂、样本和检测错误代价不平衡及检测的实时性要求,检测难度很大。从图像中选择和提取多种特征,分
【机 构】
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长江大学计算机科学学院,广东工业大学自动化学院荆州
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在PCB贴片安装的机器视觉检测中,引脚焊接缺陷检测由于图像数据量大、变化复杂、样本和检测错误代价不平衡及检测的实时性要求,检测难度很大。从图像中选择和提取多种特征,分别用于各个简单的ANN检测分类器,再将多个ANN进行线性集成来得到最后的检测结果可以提高检测精度和速度。各ANN学习时,样本初始权重考虑样本的不平衡性,学习中再用AdaBoost算法来调整样本权重和集成系数;用遗传算法来学习确定ANN,用代权重的检测正确率和最小正确分隔边缘作为适应值函数,两类边缘与代价成正比。实验结果表明:该方案准确率高、泛
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