检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]电信科学技术第五研究所有限公司,四川成都610062
出 处:《现代传输》2024年第6期42-46,共5页Modern Transmission
摘 要:随着工业自动化和智能制造的深入发展,自动光学检测(AOI)技术的重要性日益凸显。因此,这里将结合国内外相关技术文献深入研究如何借助人工智能视觉算法技术实现AOI技术实时检测PCB电路缺陷。本文提出一种基于YOLO目标识别算法融合Vibe预处理前景算法的方案,实现快速完成对缺陷目标的锁定与判断。这里将通过对实验数据的分析来验证该方案应用在PCB缺陷检测的可行性和优越性。With the in-depth development of industrial automation and smart manufacturing,the importance of Automated Optical Inspection(AOI)technology has become increasingly prominent.Therefore,this paper will delve into how to utilize artificial intelligence vision algorithm technology to achieve real-time detection of PCB circuit defects through AOI technology,drawing on relevant technical literature from both domestic and international sources.This paper proposes a scheme that integrates the YOLO target recognition algorithm with the Vibe preprocessing foreground algorithm,enabling rapid locking and identification of defect targets.Through the analysis of experimental data,this paper aims to verify the feasibility and superiority of this scheme in PCB defect detection.
关 键 词:YOLO Vibe算法 背景模型 自动光学检测 缺陷检测 目标检测
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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