| 专利号 | 2022102345716 | 申请日 | 2022-03-11 | 专利名称 | 一种基于深度学习的PCB表面缺陷检测方法 |
| 授权日 | 2022-09-16 | 专利权人 | 齐鲁工业大学 | 发明人 | 周鸣乐;张泽恺;李刚;李敏 |
| 主分类号 | G06T7/00 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及工业计算机领域，提供了一种基于深度学习的PCB表面缺陷检测方法，用于识别PCB表面缺陷，包括：采集PCB图像，对缺陷图像进行挑选，使用GAN扩增图像数据集，图像标注，图像预处理，图像训练及测试，对训练模型进行封装。本发明很好地解决了在PCB检测中样本数少、准确率低的问题，具有鲁棒性高，泛化能力强，准确度高的特点。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 相关服务业 新技术与创新创业服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
