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人工智能驱动的PCB表面缺陷检测技术研究进展与趋势
目录
内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1背景介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.4研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
PCB表面缺陷检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1PCB表面缺陷定义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.2PCB表面缺陷检测方法分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8
2.2.1视觉检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9
2.2.2光学检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.2.3超声波检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.2.4电学检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.5化学检测法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12
2.2.6其他检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.3PCB表面缺陷检测技术的应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
人工智能在PCB表面缺陷检测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1机器学习在缺陷检测中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14
3.1.1特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
3.1.2训练模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.1.3模型优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
3.2深度学习在缺陷检测中的进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2.1卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
3.2.2循环神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.3长短期记忆网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
3.2.4生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
3.3人工智能辅助PCB表面缺陷检测的优势分析．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.3.1提高检测效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.3.2降低误报率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.3.3提升检测准确率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
人工智能驱动的PCB表面缺陷检测技术研究进展．．．．．．．．．．．．．．23
4.1国内外研究进展对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23
4.1.1国际研究动态．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
4.1.2国内研究动态．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
4.1.3研究成果比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
4.2关键技术突破．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
4.2.1图像处理算法优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.2.2缺陷识别与分类算法创新．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
4.2.3多
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