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杨思念, 曹立佳, 杨洋, 郭川东
YANG Sinian, CAO Lijia, YANG Yang, GUO Chuandong
摘要: 印刷电路板(Printed Circuit Board, PCB)作为电子产品的核心组成部分,其质量直接影响产品的可靠性。随着电子产品朝着更轻、更薄、更精密的方向发展,基于机器视觉的PCB缺陷检测面临诸如微小缺陷难以检测等挑战。为深入研究PCB缺陷检测技术,根据其发展历程对各阶段的算法进行了详细探讨。首先,指出了该领域面临的主要挑战,并介绍了传统PCB缺陷检测方法及其局限性。接着,从传统机器学习和深度学习两个角度系统回顾了近几年PCB缺陷检测所采用的方法及其优缺点。随后,对PCB缺陷检测算法常用的评价指标和主流数据集进行了归纳,并对近三年在PCB Defect、DeepPCB和HRIPCB三个数据集上的最新研究方法进行了性能比较,分析了产生差异化的原因。最后,基于当前现状和亟待解决的问题,对未来的发展趋势进行了展望,旨在为后续相关研究提供参考。