Investigación sobre mejoras en modelos de aprendizaje profundo para la detección de defectos en la superficie de PCB
Autores: Yan, Hao; Zhang, Hong; Gao, Fengyu; Wu, Huaqin; Tang, Shun
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Investigación sobre mejoras en modelos de aprendizaje profundo para la detección de defectos en la superficie de PCB
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Miniaturización
Complejidad
Detección de defectos
Modelo YOLOv8s
Extracción de características
WaveletUnPool
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
Con la miniaturización y la creciente complejidad de los dispositivos electrónicos, la precisión y eficiencia en la detección de defectos en placas de circuito impreso (PCB) son cruciales para garantizar la calidad del producto.
Descripción
Con la miniaturización y la creciente complejidad de los dispositivos electrónicos, la precisión y eficiencia en la detección de defectos en placas de circuito impreso (PCB) son cruciales para garantizar la calidad del producto.