BriefGPT - AI 论文速递 · 2023-09-06T00:00:00Z 通过焊膏检查特征上的数据中心机器学习来检测 PCB 制造缺陷 💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本文介绍了一种基于数据的方法，使用印刷电路板制造中的焊膏检测特征来训练机器学习模型，以在三个阶段检测缺陷。通过使用元件和PCB ID的引脚级焊膏检测特征，机器学习模型能够捕捉到引脚间、元件间或空间效应。通过组合不同模型的检测结果，可以识别有缺陷的元件。 🏷️ 标签 pcb 元件识别 数据方法 机器学习 机器学习模型 焊膏检测特征 缺陷检测 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
