基于卷积神经网络的电路缺陷识别方法

摘要

电子线路上产生的缺陷由于形状不规则、边缘模糊等特点,传统图像算法难以达到高精度的检测要求.本文提出基于深度学习的卷积神经网络对电路缺陷进行识别检测.首先利用直方图均衡化对输入的图像预处理,增强对比度和清晰度,然后在8层的卷积神经网络结构上对图像进行特征提取,最后通过softmax分类器实现对图像特征的识别和分类.在实际采集的电子线路图像数据集上实验表明,本文算法具有较高的准确率,能有效识别各类电子线路缺陷.