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基于卷积神经网络的PCBCT图像中的过孔和焊盘检测算法
被引量：
6
1
作者
贾涛
周利莉
+2 位作者
陈健
曾磊
闫镔
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第2期637-640,共4页
针对印刷电路板(printed circuit board,PCB)计算机断层成像(computerized tomography,CT)图像通常存在噪声大、过孔和焊盘的数量多以及焊盘与背景的对比度低和焊盘形状变化较多等因素导致过孔和焊盘的检测比较困难的问题,基于卷积神经...
针对印刷电路板(printed circuit board,PCB)计算机断层成像(computerized tomography,CT)图像通常存在噪声大、过孔和焊盘的数量多以及焊盘与背景的对比度低和焊盘形状变化较多等因素导致过孔和焊盘的检测比较困难的问题,基于卷积神经网络模型网中网,提出将池化核作为参数进行学习以提高网络的数据表达能力,在基准数据集上进行验证后结合选择性搜索算法应用于PCB CT图像中的过孔和焊盘检测。实验结果表明,参数池化能够帮助提高网络对数据的表达能力,改进后的网络能够有效检测出PCB CT图像中的过孔和焊盘,基本达到实际应用需求。
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关键词
印刷电路板无损检测
卷积神经网络
参数池化
计算机断层成像
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的PCBCT图像中的过孔和焊盘检测算法
被引量：
6
1
作者
贾涛
周利莉
陈健
曾磊
闫镔
机构
信息工程大学
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第2期637-640,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61372172)
文摘
针对印刷电路板(printed circuit board,PCB)计算机断层成像(computerized tomography,CT)图像通常存在噪声大、过孔和焊盘的数量多以及焊盘与背景的对比度低和焊盘形状变化较多等因素导致过孔和焊盘的检测比较困难的问题,基于卷积神经网络模型网中网,提出将池化核作为参数进行学习以提高网络的数据表达能力,在基准数据集上进行验证后结合选择性搜索算法应用于PCB CT图像中的过孔和焊盘检测。实验结果表明,参数池化能够帮助提高网络对数据的表达能力,改进后的网络能够有效检测出PCB CT图像中的过孔和焊盘,基本达到实际应用需求。
关键词
印刷电路板无损检测
卷积神经网络
参数池化
计算机断层成像
Keywords
PCB nondestructive testing
convolutional neural network
parametric pooling
computer tomography
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于卷积神经网络的PCBCT图像中的过孔和焊盘检测算法
贾涛
周利莉
陈健
曾磊
闫镔
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018
6
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参考文献
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