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摘要
印刷电路板芯片极性检测是印刷电路板缺陷检测的重要组成部分。针对传统印刷电路板芯片尤其是小型芯片的极性检测算法准确性的不足，提出一种基于深度学习的电路板芯片极性检测方法。该方法首先使用模板匹配对不同电路板上不同型号芯片进行识别定位；其次，对电路板参考图像与待测图像进行配准、灰度化、二值化，并对两幅图像进行差分处理得到差分图；最后，结合芯片识别定位结果提取差分图中的芯片区域，并采用提出的卷积神经网络实现对芯片的极性检测。实验表明，所提方法比传统方法具有更高的检测准确率，准确率可达98.26%,满足工业检测精度需求。
- 出版日期2023
- 单位物理学院; 福建工程学院; 闽江学院
