摘要
本申请涉及光模块电路板技术领域,其具体地公开了一种高传输速率光模块电路板及其制备方法,其获取由工业相机采集的通孔填充状态图像,并采用基于深度学习的图像分析和处理技术来分别对所述通孔填充状态图像进行填充形状和结构特征提取,以此基于通孔填充状态形状特征作为约束特征来对通孔状态结构特征进行特征选择得到的特征表示来自动地判断是否存在缺陷。这样,通过工业相机自动采集通孔填充状态图像,可以显著减少检测时间,相比逐个样品进行的人工检测或X射线和超声波检测,能够实现更快的检测速度。同时,能够识别细微的缺陷,如微小的气泡、裂纹、分层等,提高了检测的准确性和可靠性,实现了自动化的导热通孔填充质量检测。
技术关键词
光模块电路板
通孔填充结构
特征选择
形状特征提取
空洞卷积神经网络
双曲正切函数
模式
加权特征
特征值
幅值
工业相机
Sigmoid函数
矩阵
结构特征提取
导热
约束特征
图像分析