复杂背景下印制电路板元器件视觉检测关键技术
杨洋 丁铭杰

上海航天电子技术研究所，上海，201103；

摘要：本文主要研究深度学习技术在印制电路板（PCB）元器件目标检测中的应用情况，分析它的关键的优化途径和发展的走向，目的在于打破目前传统自动光学检测（AOI）系统对高密度、复杂背景PCB检测精度和泛化能力受限。采用文献综述法整理出有关的资料，并对双阶段和单阶段目标检测框架PCB元件识别的运行机制以及性能进行了梳理，从密集排列、尺寸差别大、强光干扰等实际应用场景中技术难点入手，提出了多尺度特征融合、混合注意力机制、网络结构剪枝、生成对抗网络数据增强相结合的整体优化策略。研究表明，相比传统的、依靠人工工程化的视觉分析方法来说，用端到端的方法，即学习深度神经网络来获取深层次的抽象特征，可以大大提高对各种异形或者小型器件检测的效果。经过以上改进的YOLO系列框架，在保证较好定位精度的基础上，依然可以满足工业制造流水线实时响应的需求。就长远而言，伴随着半监督学习方法的不断改进以及边缘智能终端设备的普及，使用深度学习为主的检测技术来提高产品检验的效率、降低人工检验费用，使印制电路板生产过程中质量控制走向智能化、高效化的方向。

关键词：深度学习；印制电路板（PCB）；目标检测；机器视觉

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