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PCBPrinted Circuit Board印刷电路板是电子产品中至关重要的组成部分它承载着电子元器件并提供电气连接。在PCB制造过程中由于工艺、材料或设备等因素的影响可能会引入各种缺陷例如短路、开路、焊接不良等。这些缺陷可能导致电路功能失效、性能下降甚至严重的安全隐患。
传统的PCB缺陷检测方法主要依赖于人工目视检查存在以下问题人工检查速度慢、容易疲劳和出错对于大规模生产难以满足需求人工检查结果主观性强缺乏准确性和一致性高昂的人力成本和时间成本。
意义
基于YOLOv5Deepsort的PCB缺陷检测及计数系统可以有效解决传统方法存在的问题并具有以下意义 自动化检测利用计算机视觉技术结合YOLOv5目标检测模型和Deepsort目标跟踪模型实现对PCB缺陷的自动化检测。系统能够快速、准确地识别出各种缺陷大幅提高检测效率。 高精度和一致性通过深度学习模型的使用系统可以实现对PCB缺陷的高精度检测减少误报和漏报的情况。同时由于算法的客观性结果具有一致性不会受到人为主观因素的影响。 降低成本和提高生产效率相比传统的人工检查方法基于YOLOv5Deepsort的系统能够大幅降低人力成本和时间成本。它可以快速、连续地检测大量的PCB提高生产效率降低制造过程中的缺陷率最终降低产品的不良率和成本。 实时监控和预警系统可以实时监控PCB制造过程中的缺陷情况并及时发出预警帮助生产人员及时处理问题避免不良产品流入市场。
总之基于YOLOv5Deepsort的PCB缺陷检测及计数系统不仅可以提高PCB制造过程的质量和效率还能够降低成本、减少不良率对于电子产品制造行业具有重要的背景和意义。
一缺陷检测部分
Yolov5是以YOLO系列为基础的最新版本。它使用卷积神经网络来实现目标检测任务。Yolov5通过将输入图像分成不同大小的网格单元并在每个单元上预测目标的边界框和类别信息。与之前的版本相比Yolov5在网络结构上进行了改进引入了更多的卷积层和特征金字塔网络以提高目标检测的准确性和效率。
网络结构图 二PCB计数部分
在目标检测领域sortSimple Online and Realtime Tracking算法和 DeepSORTDeep Learning for Multi-Object Tracking算法是两种常用的目标追踪算法它们通常与目标检测器结合使用用于在视频中跟踪和识别目标。
SORT算法 SORT 算法是一种简单高效的多目标跟踪算法其主要思想是通过关联检测框和已知轨迹来进行目标追踪。SORT 算法首先利用目标检测器检测出目标并根据检测框的位置、大小等信息建立轨迹和检测框之间的关联。接着利用匈牙利算法对每帧的检测结果进行关联然后根据关联结果更新轨迹信息。SORT 算法简单易懂并且能够实现实时目标跟踪但在处理遮挡、长时间不可见等复杂场景时表现可能较差。
DeepSORT算法 DeepSORT 算法是在 SORT 算法基础上加入深度学习模型进行目标特征提取和关联的改进版本。DeepSORT 使用卷积神经网络CNN从目标检测框中提取特征然后利用这些特征信息进行目标的关联和轨迹更新。相较于 SORTDeepSORT 在处理外观变化大、遮挡严重等复杂场景下具有更好的性能。
