基于深度学习的高密度柔性电路基板缺陷检测研究

发布时间：2024-07-07 09:03

　　柔性电路基板(Flexible Integrated Circuit Substrate,FICS)是集成电路的一个重要组成部分,在各类电子产品中有着广泛的应用。电子产品的发展方向是在更小的体积下实现更多功能。因此,为了节省电子产品的空间,FICS也一直往高密度趋势的发展,目前FICS的线宽线距已经达到了微米的级别。如果带有缺陷的产品流入下一个工艺中,会带来巨大损失,所以FICS的缺陷检测是厂商在生产过程中的一个关键环节。目前,大多数厂商采用的仍然是人工目检的方法。但是,人工目检会导致大量劳动力资源的浪费,而且高密度的线路会使得人工目检变得非常困难与低效。如果利用传统的数字图像特征技术对FICS图像进行自动缺陷检测,因为它需要对图片进行像素级别的遍历,所以存在速度偏慢的问题。近些年来,深度学习技术发展非常迅速。本文对基于深度学习技术的高密度柔性电路基板缺陷检测进行探索,而FICS缺陷样本较少,并且部分缺陷比较难以检测,所以本文对缺陷检测中的小样本问题和难样本问题进行了研究,文章主要工作如下:(1)提出了一种基于改进的Faster R-CNN的缺陷检测算法。基于Faster R-CNN算...

【文章页数】：77 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1国内自主研发的光学检测设备

导致国内的设制造商无法充分利用现有的设备进行再研发。而国内自主研发的光学检测设备，如图1-1所示，由于起步较晚，在缺陷检测算法的效率与精确度上，与国外成熟公司的产品的检测算法仍有较大差距。大多数FICS制造厂商的缺陷检测算法，仍然采用的是基于传统数字图像特征的算法，这种算法....

图2-1浅层网络结构

华南理工大学硕士学位论文(3)深度学习平台的创建。人工智能相关行业的程序员们，开发了各种深度学习框架，如Caffe，TensorFlow，Keras，Torch等等，并将它们推广开来，为更多的深度学习技术研究人员提供了便利，推动了这项技术的发展。2.2.2深度学习网络模型....

图2-2深层网络结构

华南理工大学硕士学位论文(3)深度学习平台的创建。人工智能相关行业的程序员们，开发了各种深度学习框架，如Caffe，TensorFlow，Keras，Torch等等，并将它们推广开来，为更多的深度学习技术研究人员提供了便利，推动了这项技术的发展。2.2.2深度学习网络模型....

图2-3卷积神经网络结构

华南理工大学硕士学位论文络一般包含了输入层，卷积层，池化层，全连接层和输出层这5个子结构。其连接模式一般为输入层卷积层池化层全连接层输出层，其中卷积层，池化层及全连接层可以采用多个进行组合的方式来构建模型。卷积层和池化层的设计大大降低了维度灾难和梯度消失的影响。→

本文编号：4003472