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总之，有几种进行检查的方法。手动检测有很多缺点：它是主观的，乏味的和效率低下的，几乎无法量化。基于计算机视觉的自动光学检查（AOI）被广泛使用，根据[4]的AOI，AOI的主要方向是（a）参考方法（与模板进行比较），（b）非参考方法（在没有比较与模板中比较的构造元素）和（c）（c）杂交方法的杂种方法（c）构成了杂交方法。在[2]的稍后，将其他方法添加到包括机器学习在内的混合方法中。基于学习的模型，例如[5、6、7]，用于缺陷检测：例如，[5]的方法使用加速的鲁棒特征（冲浪），然后学习故障模式并计算概率和随机森林。通过使用加权核密度估计来估计特征的密度，从而给出了缺陷的定位。
使用无监督的印刷电路板中的检测缺陷...
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