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题名印刷电路板缺陷持续检测与定位方法研究
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作者
杨奡飞
续欣莹
谢刚
刘华平
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机构
太原理工大学电气与动力工程学院
清华大学计算机科学与技术系
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出处
《智能系统学报》
北大核心
2025年第1期219-229,共11页
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基金
山西省回国留学人员科研项目(2021-046)
山西省自然科学基金项目(202103021224056)
山西省科技合作交流专项(202104041101030).
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文摘
针对目前缺陷检测与定位方法只能对特定类型的缺陷进行检测,而不能连续地学习检测不同类型缺陷的问题,提出了一种基于反向蒸馏模型的缺陷检测与定位方法。该方法以反向蒸馏模型为基础模型,对模型中间层输出的特征图以及一分类嵌入表示进行池化蒸馏,使得模型能够在连续的任务序列上不断地学习新的检测任务,从而达到持续学习的能力。在4个连续的印刷电路板(printed circuit board,PCB)缺陷检测与定位任务上进行实验,实验结果表明该方法的性能优于对比方法,能够满足工业生产场景的应用需求,在抑制对旧任务样本的检测能力的遗忘的同时,能够保持学习检测新任务的能力。
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关键词
缺陷检测
缺陷定位
持续学习
深度学习
无监督学习
反向蒸馏
一分类嵌入
池化蒸馏
印刷电路板
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Keywords
defect detection
defect localization
continual learning
deep learning
unsupervised learning
reverse distillation
one-class classification embedding
pooling distillation
printed circuit board
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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