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专利名称：一种基于深度学习的pcb板缺陷检测方法专利类型：发明专利发明人：黄坤山,李霁峰申请号：CN201911135041.0申请日：20191119公开号：CN111103307A公开日：20200505
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的pcb板缺陷检测方法，该方法首先采集大量由无法检测或误检的图片，并且准备与缺陷图片数量相同的正确图片。然后对采集好的缺陷图与正确图进行整理，清洗与标注，制作成训练集和测试集。根据检测要求，定义缺陷程度与类型，然后根据需要识别的类型，进行深度卷积神经网络的搭建。使用制作好的训练集对深度卷积神经网络进行多次训练。并在最后使用制作好的测试集对训练好的深度卷积神经网络进行泛化测试。通过测试结果计算准确率，召回率等等参数来评价深度卷积神经网络的性能，如果性能没有达到要求，则不断重复之前的操作，直到训练到性能符合要求的卷积神经网络。最后将训练完成的卷积网络投入二次检测中使用。
申请人：佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院,佛山市广工大数控装备技术发展有限公司
地址：528225 广东省佛山市高新区产业智库城
国籍：CN
代理机构：广东广信君达律师事务所
代理人：江金城
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