【摘 要】
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质量可靠的电子元器件是航天型号产品安全、稳定运行的重要保障,而焊点质量对电子元器件有着重要影响。统计表明,在航天型号电子产品中,多达80%的焊点为工作环境恶劣的表露型焊点,传统人工目测检测方法已无法满足日益增长的检测需求,探索高效的焊点缺陷检测方法受到了更多关注。本文采用主动红外无损检测技术与深度学习相结合,提出一种基于改进Faster R-CNN目标检测算法的焊点缺陷红外图像检测技术,主要研究内
【基金项目】
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与中国空间技术研究院合作横向项目—型号AIT用热敏电阻导线自动焊接与检测集成系统；
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质量可靠的电子元器件是航天型号产品安全、稳定运行的重要保障,而焊点质量对电子元器件有着重要影响。统计表明,在航天型号电子产品中,多达80%的焊点为工作环境恶劣的表露型焊点,传统人工目测检测方法已无法满足日益增长的检测需求,探索高效的焊点缺陷检测方法受到了更多关注。本文采用主动红外无损检测技术与深度学习相结合,提出一种基于改进Faster R-CNN目标检测算法的焊点缺陷红外图像检测技术,主要研究内容如下:首先,搭建了焊点主动红外无损检测系统,为焊点红外图像的获取提供了硬件支持;预处理焊点红外图像,包括数据增强、采用Deblur GAN网络去除图像模糊,提高了图像质量,抑制模型出现过拟合现象;使用Lable Img软件对焊点缺陷进行标注,完成了焊点红外图像数据集的建立。其次,针对将近80%的焊点缺陷均在小尺度目标范畴内特点,提出了一种基于改进Faster R-CNN算法的焊点缺陷红外图像检测方法:在CBAM模块中引入局部跨通道进行信息交互的方法代替原多层感知机,增加了模型对目标信息的提取能力;引入特征金字塔结构,融合深层特征与浅层特征,提高了焊点缺陷检测模型的特征表达能力,在小尺度目标识别问题上达到了更理想的检测效果。最后,将改进检测算法应用于焊点缺陷检测,研究结果表明,改进Faster R-CNN算法的m AP相比原算法提高了7.5%,检测速度可满足实际工程应用需要,从而实现更加智能、准确的焊点缺陷检测。
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