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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

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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


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.

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