基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法研究.pdf

印制电路信息 2024 No.3智能制造 Intelligent Manufacturing基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法研究李娟（沪士电子有限公司，江苏 昆山 215301）摘要印制电路板（PCB）在制造过程中难免会产生各种缺陷。为了提高生产效率和产品质量，针对PCB制造中常见的缺陷进行检测与分类。通过构建深度学习模型，采用图像处理技术，对PCB图像进行全面而高效的缺陷检测。通过大量的训练数据，模型能够学习各类缺陷的特征，包括但不限于短路、断路、焊接不良等。使用举例说明和推导论证等方法对PCB缺陷进行分类研究，在深度学习模型的巧妙构建和分类算法的优化应用相辅相成的应用基础上，为提高生产效率和产品质量提供了可行的解决方案，推动了PCB制造业智能化方向的发展。关键词机器学习；PCB缺陷检测；深度学习；分类算法中图分类号：TN41文献标志码：A文章编号：10090096（2024）03005703Research on PCB defect detection and classification based on machine learningLI JuanWUS Printed Circuit(Kunshan)Co.,Ltd.,Kunshan 215301,Jiangsu,ChinaAbstractPrinted circuit board(PCB)in the manufacturing process will inevitably produce a variety of defects.In order to improve production efficiency and product quality,detection and classification should be done for the common defects in PCB manufacturing.The main purpose of this paper is to study how to construct a deep learning model and adopt image processing technology to carry out comprehensive and efficient defect detection on PCB images.Using a large amount of training data,the model can learn the characteristics of various defects,including but not limited to short circuit,open circuit,poor welding,etc.The classification of PCB defects is studied,and its methods are illustrated with examples,derivation and demonstration.On the basis of the ingenious construction of deep learning models and the optimization application of classification algorithms complementing each other,it provides feasible solutions are provided for improving production efficiency and product quality,promoting the development of PCB manufacturing industry in the direction of intelligence.Key words machine learning;printed circuit board(PCB)defect detection;deep learning;classification algorithm作者简介：李 娟（1983），女，助理工程师，硕士，主要研究方向为基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法。-57智能制造 Intelligent Manufacturing印制电路信息 2024 No.30引言印制电路板（printed circuit board，PCB）的质量问题是电子产品制造业关注的重点之一。传统的人工检测方式效率低下，且容易受主观因素影响，因此需要引入自动化技术提高检测效率和准确性。机器学习技术的快速发展为解决这一问题提供了新的途径。本文致力于探索基于机器学习的PCB缺陷检测与分类方法，旨在通过深度学习模型对PCB图像进行智能分析，实现对各种缺陷的高效识别。通过引入分类算法，不仅可以检测缺陷，而且还能够为不同类型的缺陷赋予标签，为后续的维修和改进提供有力支持。1PCB缺陷检测技术的挑战在PCB制造领域，缺陷的产生是一个不可避免的问题。PCB 缺陷种类繁多，包括焊接不良、短路、断路等多种类型。PCB制造具有高精度和高密度特性，人眼很难捕捉到微小的缺陷，这些不同类型缺陷的检测通常需要使用不同的设备或依赖专业人员，传统的检测方法效率低、准确性差，而且人工检测无法满足大批量和高速度的生产需求。因此，PCB缺陷检测技术需要从传统人工检测转向自动化和智能化检测。学习技术能够通过训练模型，实现对各类缺陷的智能检测，提高检测的综合效能。通过统一的算法框架，机器学习模型能够识别和分类各种缺陷，在提高检测准确性的同时，简化生产线的操作流程，加速制造过程，提高整体效率。这一智能检测方法不仅降低了制造成本，还为电子制造业带来了更高水平的自动化和智能化生产。机器学习技术通过对大量样本的学习，能够适应不同的环境，保持较高的稳定性和一致性，这为PCB制造过程中的缺陷检测提供了更可靠的技术支持。机器学习技术的引入为解决PCB制造中的缺陷检测问题提供了一种创新性的解决方案，能够有效应对现有方法的种种挑战，推动电子制造业向智能、高效的方向发展。2基于深度学习的 PCB 缺陷检测模型构建基于深度学习的PCB缺陷检测模型的构建是近年来电子制造领域的热点。这种模型利用深度学 习 技 术，如 卷 积 神 经 网 络（convolutional neural network，CNN）来自动检测 PCB 上的各种缺陷，包括短路、断路、通孔错误、划痕等。这些技术的应用大大提高了检测的准确性和效率，降低了生产成本，减少了对人工检测的依赖。在构建基于深度学习的 PCB 缺陷检测模型时，首先需要收集大量的 PCB 图像数据，包括正常和各种缺陷类型的电路板图像。这些图像数据需经过预处理，如裁剪、缩放和标准化，以适应模型输入的需要。其次，选择合适的深度学习模型架构，例如流行的 CNN 模型（如 AlexNet、VGGNet 或 ResNet），这些模型在图像识别任务中表现出色。模型训练阶段是构建过程中的关键部分。在这个阶段，通过向模型提供带有标记的训练数据（即已知缺陷和无缺陷的PCB图像），模型可以学习识别不同类型的缺陷。采用交叉验证等技术来优化模型参数，并通过反复的训练迭代，逐渐提高模型的检测精度和泛化能力。此外，使用数据增强技术，如图像旋转、翻转和缩放，可以进一步提高模型的有效性。在模型训练完成后，进入测试阶段，使用未参与训练的测试数据集来评估模型的性能。性能指标包括准确率、召回率和F1分数等，这些指标能够全面反映模型在实际应用中的表现。假设有一个项目的目的是检测PCB上的微细裂痕，项目团队首先需要从各种PCB生产线收集成千上万的图像样本，并标记出裂痕的位置。这些图像经过预处理后，用于训练一个深度 CNN模型。在训练过程中，通过调整卷积层的深度、滤波器大小、激活函数等参数，以及应用正则化技术如 dropout 来防止过拟合。经过多轮训练，模型能够在新的测试图像上准确识别和定位裂痕。此外，对于复杂的PCB设计，还可以采用更高级的深度学习技术，如基于区域的卷积神经网络（convolutional neural networks for regions，R-CNN）或用于目标检测的深度学习模型 YOLO（you only look once），、单 阶 段 目 标 检 测 器（single shot multibox detector，SSD）等，这些技术能够在单次扫描中同时检测多个缺陷，进一步提高检测效率。-58印制电路信息 2024 No.3智能制造 Intelligent Manufacturing3分类算法在 PCB 缺陷检测中的优化应用在PCB缺陷检测中，分类算法是实现高效和准确检测的关键技术。这些算法可以从图像数据中学习和识别不同类型的缺陷，如短路、开路、通孔问题、蚀刻缺陷等。随着机器学习和深度学习的发展，分类算法在PCB缺陷检测中的应用越来越广泛，优化这些算法对提高检测精度和效率至关重要。CNN通过多层的卷积和池化操作，能够从图像中自动提取特征，有效识别和分类各种PCB缺陷。在实际应用中，可以选择不同的网络架构，如 LeNet、AlexNet、VGGNet 或 ResNet，根据具体的检测需求和硬件条件进行调整和优化。对于PCB缺陷检测，训练数据的质量将直接影响分类模型的性能。因此，首先需要收集和标注大量的PCB图像数据，包括各种缺陷类型和无缺陷的图像。数据预处理步骤包括图像的裁剪、缩放和标准化，以适应模型的输入需求。此外，数据增强技术，如旋转、翻转和缩放，可以用于扩展训练集，增强模型的泛化能力。在模型训练过程中，采用交叉验证和超参数调优是提高分类性能的关键。这包括调整学习率、优化器选择、批大小、网络层数等。通过适当的正则化技术，如dropout和权重衰减，可以防止过拟合，提高模型在未见数据上的表现。分类模型的性能评估通常使用准确率、召回率、精确度、F1分数等指标。这些指标能够全面反映模型在实际应用中的效果，帮助优化和调整模型。例如，假设有一个项目旨在检测PCB上的焊接缺陷。项目团队首先从生产线收集了成千上万的PCB图像，包括各种焊接缺陷和无缺陷的样本。经过标注和预处理后，这些数据用于训练一个基于ResNet的CNN模型。在训练过程中，团队采用数据增强、批量归一化、dropout等技术，不断调整网络参数，以提高模型的识别精度。经过反复的训练和验证，模型能够准确地识别焊接缺陷，如焊点缺失、过度焊接和短路等。此外，为了进一步提高检测的准确性和效率，可以采用更先进的分类算法，如基于深度学习的对象检测模型，包 括 更 快 的 R-CNN、SSD 和 用 于 目 标 检 测 的YOLO，这些模型能够在单次扫描中同时定位和识别多个缺陷，提高检测的速度和准确性。4结语通过对PCB缺陷检测与分类方法的深入研究，成功引入了先进的机器学习技术，为传统制造领域注入了新的活力。深度学习模型的巧妙构建和分类算法的优化应用相辅相成，为提高生产效率和产品质量提供了可行的解决方案，推动了PCB制造业在智能化方向的发展。随着机器学习技术的不断演进，相信PCB制造业在未来将迎来更为智能、高效的生产模式。参考文献 1 王明.基于深度学习的PCB缺陷检测技术J.电子科技大学学报,2020,25(3):123-135.2 张伟.机器学习在电子制造业中的应用M.北京:电子工业出版社,2018.3 李娜.PCB图像处理与分析M.上海:上海科学技术出版社,2019.-59