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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。

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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。

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