一种基于深度学习的电子元器件表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于深度学习的电子元器件表面缺陷检测方法，包括：步骤1、利用图像采集系统，采集电子元器件表面图像；步骤2、对采集的电子元器件表面图像进行预处理；步骤3、对预处理后的图像进行缺陷区域的标注工作，并分类构建电子元器件表面缺陷检测数据集；步骤4、将电子元器件表面缺陷检测数据集输入改进的反向知识蒸馏网络中训练表面缺陷检测模型；步骤5、利用训练完成的模型进行表面缺陷检测工作；该方法适用于生产线质量检测，可大幅提高检测的准确性和效率，助力提升产品质量，降低生产成本。此外，该方法通用性强，可扩展至不同类型的电子元器件和检测需求，为电子元器件行业带来实质性的质量检测改进。