基于數字孿生的印刷電路板缺陷檢測算法優化

摘 要：針對傳統生產線上缺陷檢測過程中實時監控性能差、檢測精度不足等問題，提出了基于數字孿生的缺陷檢測算法。根據檢測設備的運行特點和實時監控的要求，提出了數字孿生的基礎框架。以微型電子產品裝配產線中的視覺檢測機器人為例，基于數字孿生框架，構建了機器人的數字孿生系統。利用深度學習的知識，對缺陷檢測算法進行優化。實驗結果表明，改進后的算法準確率達到了９６． ５％ ，提高了視覺檢測的智能化程度，為機器人智能化管理提供了新的思路。

關鍵詞：機器人；數字孿生；深度學習；缺陷檢測

中圖分類號：ＴＰ３９１． ４１；ＴＰ１８３ 文獻標志碼：Ａ

文章編號：１００３－３１１４（２０２４）０５－１０４６－０９

０ 引言

隨著智能化生產系統的不斷完善，電子信息產業深刻影響著當今社會的快速發展和科技進步。在電子信息產業中，印刷電路板是不可或缺的一部分，因為印刷電路板保證了各種電子元器件的正常運行［１］。從小型電子手表和對講機到大型計算機和電子通信設備，都離不開印刷電路板的支持［２－４］。由于印刷電路板的生產通常要經過許多復雜的工藝，即使生產過程中很謹慎，也不可避免地會出現短路、開路等缺陷。這些缺陷具有體積小、類型多、缺陷顏色與背景顏色相似等特點，使得印刷電路板的缺陷檢測更具挑戰性。因此，為了確保產品的質量和性能，對印刷電路板進行缺陷檢測必不可少。