【摘 要】
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随着现代电子信息技术和集成电路模块化技术的不断进步,印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）的产量逐年上升,正向着高集成度、高性能的方向发展。印刷电路板的可靠性与下游各电子终端设备的正常使用密不可分。因此,对印刷电路板进行故障检测具有重要意义。由于制造工艺参差不齐等原因,给印刷电路板的高精度故障检测带来巨大挑战。首先对印刷电路板进行预处理。使用加权平均法对彩色印刷电路板进行
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随着现代电子信息技术和集成电路模块化技术的不断进步,印刷电路板（Printed Circuit Board,PCB）的产量逐年上升,正向着高集成度、高性能的方向发展。印刷电路板的可靠性与下游各电子终端设备的正常使用密不可分。因此,对印刷电路板进行故障检测具有重要意义。由于制造工艺参差不齐等原因,给印刷电路板的高精度故障检测带来巨大挑战。首先对印刷电路板进行预处理。使用加权平均法对彩色印刷电路板进行灰度化处理,对比均值滤波和中值滤波对椒盐噪声和高斯噪声的去除效果,选用中值滤波去除印刷电路板噪声,研究基于阈值和边缘的印刷电路板分割方法,确立基于阈值的最大类间方差法分割印刷电路板。其次对印刷电路板进行故障定位与检测。针对待测印刷电路板较长问题,确立基于SURF的印刷电路板故障特征配准方法,使用差分法初步定位印刷电路板故障,使用形态学处理开运算去除差分印刷电路板噪点,实现印刷电路板故障的精确定位。最后对印刷电路板进行故障识别。分析卷积神经网络的局限性,选用胶囊网络对印刷电路板故障进行识别,使用印刷电路板扩充数据集对胶囊网络进行了训练,为验证胶囊网络识别故障性能,对比分析四种经典卷积神经网络LeNet、AlexNet、VGGNet、Inception V3的训练结果,结果表明,AlexNet测试准确率最高,为99.58%,胶囊网络次之,为99.3%;AlexNet识别电路板漏孔、短路、开路、毛刺、鼠咬、余铜六种故障的准确率在99.6%以上,而胶囊网络均在99.8%以上,精度较高。本文确立的印刷电路板故障检测方法,能够有效提升印刷电路板故障检测识别精度,亦能拓展应用到其他电气设备。本文丰富了印刷电路板故障检测的理论依据,对促进印刷电路板发展具有一定现实意义和应用价值。图[64]表[13]参[66]
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