一种基于机器学习的线路板缺陷检测系统

本发明属于线路板技术领域，具体是一种基于机器学习的线路板缺陷检测系统，包括以下步骤；步骤一：通过多种传感器采集线路板的多模态数据，数据被传输至数据融合模块，进行融合并输出为统一的多模态数据集；步骤二：将融合后的数据传入自适应深度卷积神经网络，通过深度学习模型提取图像中的特征，并进行初步的缺陷检测；步骤三：每次检测后的结果会与实际的缺陷标注进行对比，计算误差并进行反馈，反馈机制通过循环神经网络进行调整，在每一轮检测后，模型参数将被逐步优化；步骤四：完成检测后，使用集成学习算法对缺陷进行分类，输出最终检测结果；步骤五：系统在生产过程中持续收集新的数据并根据实时反馈优化模型。