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申请/专利权人：江苏顺海科技有限公司
摘要：本发明提出了一种名为MaShuff的高效PCBA元器件缺陷检测模型，该模型属于机器视觉与智能制造领域。针对传统检测方法在检测效率、准确性及计算资源消耗方面的不足，MaShuff通过融合MaskR‑CNN与ShuffleNetV2的高效网络架构，并引入WMIOU损失函数优化训练，实现了对PCBA元器件缺陷的快速、精准识别。该系统利用跨不同生产批次、工艺和型号，且在多个制造场地或不同设备上收集的PCBA元器件缺陷数据进行训练，确保了模型的广泛适用性和高检测性能。MaShuff系统的广泛应用将显著提升电子产品制造行业的质量控制效率与自动化水平，降低人工检测成本，确保产品质量，加速产品上市进程。
主权项：1.一种基于MaShuff的PCBA元器件缺陷检测模型，其特征在于，包括：（1）从实际生产线上收集PCBA板图像，并进行图像处理与标注；（2）采用随机划分方式，按照6：4的比例将数据集分成训练集、验证集和测试集；（3）采用深度融合的策略，将两种不同的主干网络MaskR-CNN和ShuffleNetV2的卷积层及池化层相互结合，构建MaShuff主干网络模型；（4）引入WMIOU损失函数，提高对象检测任务中的边界框预测的准确性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 江苏顺海科技有限公司 一种基于MaShuff的PCBA元器件缺陷检测模型
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