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在工业环境中，生产高质量的印刷电路板（PCB）对于确保可靠的产品到达最终客户至关重要[1]至关重要。质量控制部门旨在根据预先建立的标准确保和执行工业过程的每个阶段的合规性。部门负责通过采样来对产品进行功能测试和视觉检查，这是一项经常手动的任务，依赖于员工的重点和解释。这可能会导致人类错误或未发现的缺陷，这些缺陷落在抽样之外[2]。行业4.0技术的集成，例如物联网（IoT），人工智能（AI）和云计算，在优化和确保过程中的可靠性方面起着重要作用[3]。机器学习模型处理和分析大量数据和识别模式的技术能力使得能够准确区分有缺陷的和非缺陷的PCB，检测到未安装的或错误安装的组件，甚至识别痕迹中的缺陷，例如开路通行器或短路或短路。这项技术使基于样本的检查不必要，因为可以单独分析每个生产的董事会。这项工作旨在调查不同的卷积神经网络架构，以表征工业过程中PCB中的组装缺陷。
基于Edgeml和计算机视觉的印刷电路板中的缺陷检测
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