基于深度学习的印刷电路板表面缺陷检测技术研究
这是一篇关于PCB,缺陷检测,YOLO算法,SRGAN,注意力机制,轻量化网络的论文, 主要内容为印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)是电子设备的关键组成部分。集成电路封装技术的发展使得PCB表面布线越来越拥挤,对PCB的质量提出更为严格的要求。PCB的质量直接决定电子产品的安全性能,存在缺陷的PCB会导致电子产品无法正常工作,甚至造成重大安全事故,因此PCB表面缺陷检测技术的研究变得尤为重要。PCB表面缺陷可供提取的特征较少,传统方法无法精准检测。为提高检测精度,满足工业生产需求,本文对基于深度学习的PCB表面缺陷检测技术进行深入研究,搭建PCB智能检测系统,实现对PCB表面缺陷的精准检测。研究工作如下:(1)提升了PCB缺陷图像的分辨率。针对PCB缺陷图像放大处理后出现分辨率下降的问题,利用SRGAN网络对PCB数据集进行处理,提升图像的分辨率。(2)提出了一种基于ECA注意力机制的Mobilenet V3-YOLOv4算法。使用K-Means算法对数据集进行聚类,加速网络训练。针对YOLOv4算法检测精度较低、检测速度较慢的问题,引入Mobilenet V3作为YOLOv4算法的主干网络,提高检测速度;加入ECA注意力机制增强网络对缺陷的特征提取能力,提高检测精度。将改进算法与YOLOv4算法、YOLOv3算法、SSD算法、Faster R-CNN算法进行对比,仿真结果表明改进YOLOv4算法相较于其他算法有更好的检测效果。(3)提出了一种基于CA注意力机制的Ghost Net-YOLOv7算法。使用二分K-means算法解决K-means算法局部收敛的问题;通过轻量化网络对比试验,引入Ghost Net作为YOLOv7算法的主干网络,减少网络参数量;加入CA注意力机制和Inceptionv3结构,减少Ghost Net造成的精度损失,通过消融实验证明改进方案的可行性。将改进算法与YOLOv7算法、改进YOLOv4算法、Faster R-CNN算法进行对比,仿真结果表明改进YOLOv7算法解决了YOLOv4算法中部分缺陷检测精度过低的问题,相较于其他算法有更好的检测效果。(4)搭建PCB缺陷智能检测系统。利用Python编程语言结合Py Qt5界面设计工具和My SQL数据库搭建“印刷电路板智能检测系统”,实现对PCB表面六种缺陷的实时检测,并将检测到的缺陷进行语音报警。
基于深度学习的PCB电路板焊点缺陷检测研究
这是一篇关于焊接质量检测,PCB,深度学习,焊点目标检测,焊点缺陷分类的论文, 主要内容为随着我国电子产品的蓬勃发展,电子组装业正在进入快速发展阶段,我国已经成为世界电子制造业的主要生产基地之一。然而,当前电子组装业普遍采用需要人工辅助的焊接质量检测设备来检测印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)的焊接质量是否合格,尤其是针对非标准电子元器件的焊接质量检查需要人工目检去判断焊点缺陷是否存在。这种传统的焊接质量检测方法效率低下、人工成本高昂,且存在主观性强等缺陷。因此实现PCB电路板焊点缺陷全自动检测对实现中国电子组装业向智能制造跨越式发展具有重大意义。本文针对实现PCB电路板上非标准电子元器件的自动化焊接质量检查的应用需求,开展基于深度学习的焊点目标检测和焊点缺陷分类、模型部署等研究内容。本文主要工作如下:(1)构建了非标准电子元器件焊接图像数据库,以此作为后续研究的数据支撑。通过图像采集、数据预处理以及数据标注等流程制作了焊点目标数据集与焊点缺陷数据集,将二者构建成焊接图像数据库。其中,焊点目标数据集将用于检测PCB电路板上焊点位置,而焊点缺陷数据集则为焊点分类提供支持。(2)提出一种基于改进YOLOv5的焊点目标检测算法。针对焊点这种目标尺度较小的情况,提出了一种基于改进YOLOv5的小目标检测算法。该算法采用混合域注意力机制来关注输入图像中目标的位置信息,让网络模型学会关注重点信息。同时,通过增加额外偏移量和采样权重的空间采样位置,提升感受野位置以支持小目标检测。(3)提出一种基于注意力机制的焊点缺陷分类算法。针对各种焊点类型的缺陷图像差异粒度较小、易于混淆等问题,通过改进Res Net50,提出了一种焊点缺陷分类算法。在其中构建了一种双分支注意力结构,让网络模型具备更强的细粒度特征学习能力,并引入HSwish激活函数代替Re LU,最终实现高精度焊点缺陷细粒度分类。(4)将上述两种算法模型进行部署,并搭建一个焊接质量检测系统。首先,通过利用Flask框架进行模型部署。其次,通过搭建的系统来对算法的检测结果进行可视化,并对生产环境中生成的数据实时保存以供后续对算法持续优化。最后在实际工业生产环境中验证模型与系统的实际可行性。
基于DSP的语音、图像采集处理系统的设计与实现
这是一篇关于DSP,CPLD,音频,图像,PCB的论文, 主要内容为本文结合数字信号处理和EDA这两种技术,对语音、图像采集处理系统进行研究并设计一种解决方案,基本实现了语音信号和图像信号的采集。其主要内容包括:数字信号处理器(DSP)应用系统开发原理和方法、可编程逻辑器件CPLD在DSP系统中的应用技术、音频电路的硬件设计与实现、图像采集处理的硬件设计与实现、外围电路的设计与实现以及用户程序的设计与实现。 本文主要包括以下两个部分: 系统硬件设计:通过学习DSP的结构特点和演化,详细分析了TMS320VC5416的结构特点。在此基础上,完成了以DSP和CPLD为核心的硬件架构设计,利用可编程器件CPLD完成时序和逻辑设计,控制外围模块,充分利用DSP上的资源,扩展了所有外围接口;通过分析音频、图像、串行通讯等各个模块的特点和工作原理,选择最经济适用的芯片,完成了语音采集模块、图像采集模块、异步串行通讯模块以及母板的硬件电路设计。 系统软件设计:掌握了可编程逻辑器件的系统开发工具MAX+PlusⅡ的使用方法以及可编程逻辑功能模块的软件实现方法,给出了各个模块的接口电路,实现了CPLD对外围模块的时序和逻辑控制;在DSP的系统开发工具CCS中完成了DSP的初始化程序编写、语音采集程序、图像采集程序、异步串行通讯程序以及母板上液晶显示、矩阵键盘输入、动态数码管的应用程序设计,并给出了相应的调试结果。 本文最后是PCB板制作过程中的注意事项、本设计中用到的一些抗干扰措施以及在系统调试过程中遇到的问题并提出了一些改进方案。
基于深度学习的印刷电路板表面缺陷检测技术研究
这是一篇关于PCB,缺陷检测,YOLO算法,SRGAN,注意力机制,轻量化网络的论文, 主要内容为印刷电路板(Printed Circuit Board,PCB)是电子设备的关键组成部分。集成电路封装技术的发展使得PCB表面布线越来越拥挤,对PCB的质量提出更为严格的要求。PCB的质量直接决定电子产品的安全性能,存在缺陷的PCB会导致电子产品无法正常工作,甚至造成重大安全事故,因此PCB表面缺陷检测技术的研究变得尤为重要。PCB表面缺陷可供提取的特征较少,传统方法无法精准检测。为提高检测精度,满足工业生产需求,本文对基于深度学习的PCB表面缺陷检测技术进行深入研究,搭建PCB智能检测系统,实现对PCB表面缺陷的精准检测。研究工作如下:(1)提升了PCB缺陷图像的分辨率。针对PCB缺陷图像放大处理后出现分辨率下降的问题,利用SRGAN网络对PCB数据集进行处理,提升图像的分辨率。(2)提出了一种基于ECA注意力机制的Mobilenet V3-YOLOv4算法。使用K-Means算法对数据集进行聚类,加速网络训练。针对YOLOv4算法检测精度较低、检测速度较慢的问题,引入Mobilenet V3作为YOLOv4算法的主干网络,提高检测速度;加入ECA注意力机制增强网络对缺陷的特征提取能力,提高检测精度。将改进算法与YOLOv4算法、YOLOv3算法、SSD算法、Faster R-CNN算法进行对比,仿真结果表明改进YOLOv4算法相较于其他算法有更好的检测效果。(3)提出了一种基于CA注意力机制的Ghost Net-YOLOv7算法。使用二分K-means算法解决K-means算法局部收敛的问题;通过轻量化网络对比试验,引入Ghost Net作为YOLOv7算法的主干网络,减少网络参数量;加入CA注意力机制和Inceptionv3结构,减少Ghost Net造成的精度损失,通过消融实验证明改进方案的可行性。将改进算法与YOLOv7算法、改进YOLOv4算法、Faster R-CNN算法进行对比,仿真结果表明改进YOLOv7算法解决了YOLOv4算法中部分缺陷检测精度过低的问题,相较于其他算法有更好的检测效果。(4)搭建PCB缺陷智能检测系统。利用Python编程语言结合Py Qt5界面设计工具和My SQL数据库搭建“印刷电路板智能检测系统”,实现对PCB表面六种缺陷的实时检测,并将检测到的缺陷进行语音报警。
基于DSP的语音、图像采集处理系统的设计与实现
这是一篇关于DSP,CPLD,音频,图像,PCB的论文, 主要内容为本文结合数字信号处理和EDA这两种技术,对语音、图像采集处理系统进行研究并设计一种解决方案,基本实现了语音信号和图像信号的采集。其主要内容包括:数字信号处理器(DSP)应用系统开发原理和方法、可编程逻辑器件CPLD在DSP系统中的应用技术、音频电路的硬件设计与实现、图像采集处理的硬件设计与实现、外围电路的设计与实现以及用户程序的设计与实现。 本文主要包括以下两个部分: 系统硬件设计:通过学习DSP的结构特点和演化,详细分析了TMS320VC5416的结构特点。在此基础上,完成了以DSP和CPLD为核心的硬件架构设计,利用可编程器件CPLD完成时序和逻辑设计,控制外围模块,充分利用DSP上的资源,扩展了所有外围接口;通过分析音频、图像、串行通讯等各个模块的特点和工作原理,选择最经济适用的芯片,完成了语音采集模块、图像采集模块、异步串行通讯模块以及母板的硬件电路设计。 系统软件设计:掌握了可编程逻辑器件的系统开发工具MAX+PlusⅡ的使用方法以及可编程逻辑功能模块的软件实现方法,给出了各个模块的接口电路,实现了CPLD对外围模块的时序和逻辑控制;在DSP的系统开发工具CCS中完成了DSP的初始化程序编写、语音采集程序、图像采集程序、异步串行通讯程序以及母板上液晶显示、矩阵键盘输入、动态数码管的应用程序设计,并给出了相应的调试结果。 本文最后是PCB板制作过程中的注意事项、本设计中用到的一些抗干扰措施以及在系统调试过程中遇到的问题并提出了一些改进方案。
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