通过模板选择和不相似性映射来解决缺陷意图模糊性,以免训练的确定性PCB缺陷定位.
Saiyan Saiyod1, Woottichai Nonsakhoo1, Zhengping Li1
1Hardware-Human Interface and Communications Laboratory (H2I-Comm Lab), Department of Computer Science, College of Computing, Khon Kaen University, Khon Kaen 40002, Thailand.
本研究引入了一种新的,无需培训的框架,用于印刷电路板 (PCB) 的自动光学检查 (AOI). 该方法有效地使用参考模板检测缺陷,实现高精度和回忆可靠的通过/失败决策.
科学领域:
- 电气工程 电气工程
- 计算机视觉 计算机视觉
- 制造业自动化 制造业自动化
背景情况:
- 印刷电路板 (PCB) 的自动光学检查 (AOI) 面临着小缺陷,照明变化和错位的挑战.
- 现有的方法往往需要大量的训练数据和复杂的模型,这限制了它们的适应性和可听性.
研究的目的:
- 为PCB的AOI提供一个无培训的,基于参考的数字图像处理框架.
- 为了实现PCB检查的快速,可审计的通过/失败决策.
- 在具有挑战性的条件下有效地定位小,稀疏的缺陷.
主要方法:
- 一个基于参考的框架,将查询图像与没有学习阶段的无缺陷模板进行比较.
- 使用预先选和SSIM精制进行粗细的参考选择.
- 通过缺陷概率字段突出显示缺陷,将SSIM不相似性和规范绝对差异地图融合在一起.
- 连接组件提取用于可信度排名的界限框生成.
主要成果:
- 实现的高性能指标:精度=0.9663,回忆=0.9987,F1=0.9822 在最佳F1操作点.
- 在一个盒匹配协议下,证明了0.984的平均精度.
- 报告的精度回忆和FROC曲线用于值选择.
结论:
- 拟议的无培训框架为PCB AOI提供了强大而高效的解决方案.
- 该方法的可解释性和可听性支持可靠的缺陷检测和决策.
- 这种方法解决了在不同条件下定位缺陷的关键挑战.
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