基于SSD模型的PCB外观缺陷检测

摘要

目前工业生产手机主板过程中,对于贴片区域以及元器件的外观检测主要还是由人工目检来完成,但人工目检漏检率高,疏漏大,人力成本高,耗时大,耽误生产。针对这些难点,本文提出将深度学习模型应用在工业生产中,代替人工目检,提高检测率和生产效率。采用SSD模型,减少和优化了网络参数,减少了网络层数,加快了网络推理时间。根据现场生产自做数据集,对缺陷进行实时标注,用Halcon对输入网络的图片进行统一处理。使得整体对缺陷的检测满足客户对CT和直通率的需求。