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文檔簡介
1、印刷電路板(Printed Circuit Board,PCB)實現(xiàn)了電子元器件間的電氣連接,是電子產(chǎn)品中不可缺少的重要部件。在生產(chǎn)與使用過程中,PCB經(jīng)常會出現(xiàn)焊盤破損、斷路等問題,造成設(shè)備無法正常工作,因此快速檢測與定位故障點對維護(hù)電子設(shè)備的正常工作具有重要意義。錐束CT(Computed Tomography)成像技術(shù)能夠獲取PCB內(nèi)部結(jié)構(gòu)的高分辨率三維圖像,為非接觸條件下無損檢測PCB缺陷提供了一種新的技術(shù)手段。傳統(tǒng)圖像檢測算法
2、多使用象素級的底層特征,這類特征無語義層次,魯棒性差,受噪聲影響大。深度學(xué)習(xí)作為近階段出現(xiàn)的一種特征提取技術(shù),具有精簡的模型結(jié)構(gòu)與較強(qiáng)的特征表示能力,能夠提取檢測目標(biāo)的高層語義信息,為解決基于錐束CT三維圖像的PCB導(dǎo)線、過孔等電路要素檢測問題提供了有力的理論工具。
本文以PCB無損檢測的實際應(yīng)用需求為背景,以實現(xiàn)PCB過孔與導(dǎo)線的自動化檢測為目標(biāo),研究基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢測技術(shù)。主要研究內(nèi)容包括深度模型的特征提取技術(shù)、基于深
3、度學(xué)習(xí)的過孔與導(dǎo)線檢測算法以及算法的軟件實現(xiàn)。論文主要研究成果如下:
(1)介紹了深度學(xué)習(xí)算法的歷史、提出與發(fā)展現(xiàn)狀?;仡櫫藗鹘y(tǒng)淺層網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展過程,總結(jié)了深層網(wǎng)絡(luò)與淺層網(wǎng)絡(luò)相比所具有的優(yōu)勢。分析了傳統(tǒng)訓(xùn)練方法在訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)時存在的數(shù)據(jù)獲取、局部極值與梯度彌散等問題。重點介紹了深可信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造與對比散度訓(xùn)練方法,并論述了深可信網(wǎng)絡(luò)具有的特點。依據(jù)編碼器與解碼器的有無,將現(xiàn)有的深度模型分為生成型網(wǎng)絡(luò)、區(qū)分型網(wǎng)絡(luò)與解碼型網(wǎng)絡(luò)三類
4、,并對這三類模型的典型結(jié)構(gòu)、改進(jìn)方法、優(yōu)缺點做了分析與介紹。
(2)針對經(jīng)典深可信網(wǎng)絡(luò)存在參數(shù)規(guī)模較大的問題,提出了一種基于偽標(biāo)簽訓(xùn)練的深度模型。并設(shè)計了應(yīng)用偽標(biāo)簽訓(xùn)練降低模型參數(shù)數(shù)量的方法。該方法使用生成型網(wǎng)絡(luò)模型提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征,使用主成分分析方法降低統(tǒng)計特征的維數(shù),然后將降維后的特征作為對應(yīng)數(shù)據(jù)的標(biāo)簽,再使用重新標(biāo)記的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過調(diào)整隱含層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)可以顯著減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)規(guī)模。經(jīng)過在四個機(jī)器
5、學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集上的測試,本文設(shè)計的訓(xùn)練方法在不損失模型泛化性能的前提下,能夠降低深可信網(wǎng)絡(luò)規(guī)模至原始的40%左右。針對無監(jiān)督訓(xùn)練為什么會有助于有監(jiān)督學(xué)習(xí)這一問題,通過對偽標(biāo)簽訓(xùn)練實驗結(jié)果的分析,提出了一種解釋無監(jiān)督學(xué)習(xí)原理的觀點。認(rèn)為無監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸出相比人工數(shù)據(jù)標(biāo)簽提供了更加豐富的數(shù)據(jù)先驗信息,偽標(biāo)簽?zāi)軌蚋玫胤磻?yīng)數(shù)據(jù)特征,這使模型的代價函數(shù)更加精細(xì),無監(jiān)督訓(xùn)練在代價函數(shù)的構(gòu)造中起到正則化作用。
(3)針對PCB的CT圖像
6、對比度低、噪聲大、存在大量偽影的問題,提出了基于深度學(xué)習(xí)的PCB過孔與導(dǎo)線檢測方法并進(jìn)行了軟件實現(xiàn)。該方法采用偽標(biāo)簽訓(xùn)練方法構(gòu)造深度模型,通過在樣本圖像上進(jìn)行訓(xùn)練,模型可以區(qū)分過孔、背景與12種形狀的導(dǎo)線。所以基于深度學(xué)習(xí)的方法可以同時檢測過孔與導(dǎo)線要素。對于過孔檢測,可以利用模型輸出結(jié)果直接進(jìn)行判斷。對于導(dǎo)線檢測,本文根據(jù)導(dǎo)線形狀移動滑動窗口,并以此跟蹤導(dǎo)線軌跡,直至檢測到導(dǎo)線端點為止。實驗結(jié)果表明,基于深度學(xué)習(xí)的檢測方法能夠有效地克
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