基于深度學(xué)習(xí)的印刷電路板要素CT圖像檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、印刷電路板(Printed Circuit Board,PCB)實(shí)現(xiàn)了電子元器件間的電氣連接，是電子產(chǎn)品中不可缺少的重要部件。在生產(chǎn)與使用過(guò)程中，PCB經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)焊盤(pán)破損、斷路等問(wèn)題，造成設(shè)備無(wú)法正常工作，因此快速檢測(cè)與定位故障點(diǎn)對(duì)維護(hù)電子設(shè)備的正常工作具有重要意義。錐束CT(Computed Tomography)成像技術(shù)能夠獲取PCB內(nèi)部結(jié)構(gòu)的高分辨率三維圖像，為非接觸條件下無(wú)損檢測(cè)PCB缺陷提供了一種新的技術(shù)手段。傳統(tǒng)圖像檢測(cè)算法

2、多使用象素級(jí)的底層特征，這類(lèi)特征無(wú)語(yǔ)義層次，魯棒性差，受噪聲影響大。深度學(xué)習(xí)作為近階段出現(xiàn)的一種特征提取技術(shù)，具有精簡(jiǎn)的模型結(jié)構(gòu)與較強(qiáng)的特征表示能力，能夠提取檢測(cè)目標(biāo)的高層語(yǔ)義信息，為解決基于錐束CT三維圖像的PCB導(dǎo)線、過(guò)孔等電路要素檢測(cè)問(wèn)題提供了有力的理論工具。
　　本文以PCB無(wú)損檢測(cè)的實(shí)際應(yīng)用需求為背景，以實(shí)現(xiàn)PCB過(guò)孔與導(dǎo)線的自動(dòng)化檢測(cè)為目標(biāo)，研究基于深度學(xué)習(xí)的圖像檢測(cè)技術(shù)。主要研究?jī)?nèi)容包括深度模型的特征提取技術(shù)、基于深

3、度學(xué)習(xí)的過(guò)孔與導(dǎo)線檢測(cè)算法以及算法的軟件實(shí)現(xiàn)。論文主要研究成果如下：
　　(1)介紹了深度學(xué)習(xí)算法的歷史、提出與發(fā)展現(xiàn)狀?；仡櫫藗鹘y(tǒng)淺層網(wǎng)絡(luò)模型的發(fā)展過(guò)程，總結(jié)了深層網(wǎng)絡(luò)與淺層網(wǎng)絡(luò)相比所具有的優(yōu)勢(shì)。分析了傳統(tǒng)訓(xùn)練方法在訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)時(shí)存在的數(shù)據(jù)獲取、局部極值與梯度彌散等問(wèn)題。重點(diǎn)介紹了深可信網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造與對(duì)比散度訓(xùn)練方法，并論述了深可信網(wǎng)絡(luò)具有的特點(diǎn)。依據(jù)編碼器與解碼器的有無(wú)，將現(xiàn)有的深度模型分為生成型網(wǎng)絡(luò)、區(qū)分型網(wǎng)絡(luò)與解碼型網(wǎng)絡(luò)三類(lèi)

4、，并對(duì)這三類(lèi)模型的典型結(jié)構(gòu)、改進(jìn)方法、優(yōu)缺點(diǎn)做了分析與介紹。
　　(2)針對(duì)經(jīng)典深可信網(wǎng)絡(luò)存在參數(shù)規(guī)模較大的問(wèn)題，提出了一種基于偽標(biāo)簽訓(xùn)練的深度模型。并設(shè)計(jì)了應(yīng)用偽標(biāo)簽訓(xùn)練降低模型參數(shù)數(shù)量的方法。該方法使用生成型網(wǎng)絡(luò)模型提取訓(xùn)練數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征，使用主成分分析方法降低統(tǒng)計(jì)特征的維數(shù)，然后將降維后的特征作為對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)的標(biāo)簽，再使用重新標(biāo)記的數(shù)據(jù)訓(xùn)練一個(gè)傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)調(diào)整隱含層神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)數(shù)可以顯著減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)規(guī)模。經(jīng)過(guò)在四個(gè)機(jī)器

5、學(xué)習(xí)標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)集上的測(cè)試，本文設(shè)計(jì)的訓(xùn)練方法在不損失模型泛化性能的前提下，能夠降低深可信網(wǎng)絡(luò)規(guī)模至原始的40％左右。針對(duì)無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練為什么會(huì)有助于有監(jiān)督學(xué)習(xí)這一問(wèn)題，通過(guò)對(duì)偽標(biāo)簽訓(xùn)練實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，提出了一種解釋無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)原理的觀點(diǎn)。認(rèn)為無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的輸出相比人工數(shù)據(jù)標(biāo)簽提供了更加豐富的數(shù)據(jù)先驗(yàn)信息，偽標(biāo)簽?zāi)軌蚋玫胤磻?yīng)數(shù)據(jù)特征，這使模型的代價(jià)函數(shù)更加精細(xì)，無(wú)監(jiān)督訓(xùn)練在代價(jià)函數(shù)的構(gòu)造中起到正則化作用。
　　(3)針對(duì)PCB的CT圖像

6、對(duì)比度低、噪聲大、存在大量偽影的問(wèn)題，提出了基于深度學(xué)習(xí)的PCB過(guò)孔與導(dǎo)線檢測(cè)方法并進(jìn)行了軟件實(shí)現(xiàn)。該方法采用偽標(biāo)簽訓(xùn)練方法構(gòu)造深度模型，通過(guò)在樣本圖像上進(jìn)行訓(xùn)練，模型可以區(qū)分過(guò)孔、背景與12種形狀的導(dǎo)線。所以基于深度學(xué)習(xí)的方法可以同時(shí)檢測(cè)過(guò)孔與導(dǎo)線要素。對(duì)于過(guò)孔檢測(cè)，可以利用模型輸出結(jié)果直接進(jìn)行判斷。對(duì)于導(dǎo)線檢測(cè)，本文根據(jù)導(dǎo)線形狀移動(dòng)滑動(dòng)窗口，并以此跟蹤導(dǎo)線軌跡，直至檢測(cè)到導(dǎo)線端點(diǎn)為止。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)方法能夠有效地克