基于深度学习的电路板缺陷检测技术

随着电子设备的普及，电路板的质量检测变得尤为重要。传统的电路板识别方法依赖人工目测或简单算法，效率低且易出错。近年来，基于深度学习的电路板缺陷检测技术逐渐成为研究热点。

本文提出了一种结合卷积神经网络（CNN）和图像处理技术的电路板缺陷检测方案。首先，利用高分辨率摄像头采集电路板图像；然后，通过数据增强技术扩充样本集，提高模型泛化能力；最后，采用优化后的YOLOv5算法对电路板进行实时检测与分类。实验结果显示，该方法能够准确识别电路板上的裂纹、短路等常见缺陷，并将误检率降至1%以下。

此外，本研究还探讨了如何将检测结果与自动化生产线对接，实现智能化生产管理。未来，将进一步优化算法性能，探索更多应用场景，助力制造业转型升级。