基于RMT深度学习模型的电子线路板瑕疵检测智能方法

本发明公开了基于RMT深度学习模型的电子线路板瑕疵检测智能方法，涉及电子线路板检测技术领域，包括以下步骤：通过高分辨率摄像对电子线路板进行图像采集，并对图像进行去噪处理，减少环境因素和设备误差带来的噪声影响，为后续分析提供干净的输入图像。本发明通过结合卷积神经网络与随机矩阵理论，显著提升了电子线路板瑕疵检测的准确性与鲁棒性。CNN精确提取图像特征，RMT有效过滤噪声，增强模型稳定性。自适应算法与多任务学习优化训练过程，减少误检漏检，提高检测效率，从而提升了生产线自动化水平和检测精度。