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摘要 - 在过去的几十年中，印刷电路板（PCB）的发展经历了非常快速的进步。PCB是一个用于编译和连接电子组件的容器。在PCB生产过程中，PCB中的残疾是密不可分的。在存在缺陷的PCB的情况下，将影响系统的性能较差，以克服问题，就需要一个能够良好，有效和精确地检测到PCB缺陷的系统。本研究旨在使用MMDetection框架，Resnest-101型号和硬示例采矿（OHEM）在线技术来提高PCB上的缺陷检测性能。MMDetection的功能是对象检测器的基础，将Resnest-101模型应用于转换网络的骨干，以提取更强的视觉特征，并在模型训练过程中增加对困难样本的关注。OHEM技术可以帮助确定模型难以识别的对象，以便可以正确学习，以便可以适当地检测到对象。实验的结果表明，MMDetection，Resnest-101和Ohem的结合通过获得平均平均精度（MAP）的平均平均精度（MAP）来增加了PCB中缺陷的检测。，可以预期这项研究可以帮助提高PCB生产过程中检查过程的效率。关键字pcb，mmdetection，resnest-101，ohem
metode-deteksi-obyek-berbasis-computer-vision-dan-deep ...
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