【摘 要】
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传统自动光学检测(AOI)方法难以适应宇航电源生产线多品种、小批量的特点,具有识别率低、操作复杂等问题。利用卷积神经网络(CNN)学习速度快、特征提取效果好的优势,提出了一
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传统自动光学检测(AOI)方法难以适应宇航电源生产线多品种、小批量的特点,具有识别率低、操作复杂等问题。利用卷积神经网络(CNN)学习速度快、特征提取效果好的优势,提出了一种能够对宇航电源产品质量进行可靠检验的光学检测技术。通过对历史生产数据的精细化筛选构建了训练样本库,并设计了宇航电源产品光学检验专用卷积神经网络;将Canny算子边缘检测与CNN图像识别相结合,实现了印制板装配图信息的自动读取。与传统AOI检测方法相比,该方法缺陷识别率高达99%,且检验过程简单,提高了宇航电源产品光学检验工作效率,已应
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