深度学习下电子元件多维缺陷检测方法
高帅帅

陕西国际商贸学院，陕西西安，712046；

摘要：随着电子技术的快速发展与智能制造的深入推进，电子元件的复杂程度与集成度呈现出指数级增长态势，对其质量检测提出了更为严格与精细化的技术要求。电子元件作为现代电子系统的核心组成部分其质量缺陷不仅直接影响产品的整体性能与可靠性更可能引发系统性故障，导致重大经济损失与安全隐患。传统的人工检测方法虽然在某些特定场景下仍有应用，但普遍存在主观性强，检测效率低下，人力成本高昂与一致性差等固有缺陷已难以适应现代高精度与大批量的工业生产需求。基于传统机器视觉技术的自动检测方法在处理复杂背景干扰，微小尺寸缺陷识别以及多种缺陷类型同时检测等关键技术挑战时表现不佳，检测精度与鲁棒性有待提升。近年来，深度学习技术在计算机视觉与图像识别领域取得了革命性突破为电子元件缺陷检测提供了全新的技术解决思路与发展方向。深度学习模型具备自动学习复杂图像特征的能力，拥有强大的多层次特征提取与模式识别能力在复杂工业场景下展现出卓越的检测性能。因此，深入研究基于深度学习的电子元件多维缺陷检测方法对于推动智能制造技术进步具有重要的理论意义与广阔的实用价值。

关键词：深度学习；电子元件；缺陷检测；卷积神经网络；多维特征；质量控制

参考文献

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