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深度學習YOLO物件偵測應用於PCB線路檢查
深度學習YOLO物件偵測應用於PCB線路檢查
PCB 線路缺陷檢查，在傳統AOI技術上需以公版線路圖及定位點截圖後，產生二值化圖再做後處理，檢測品項的取樣重現及定位重現，往往會成為效能不好的主因。以人工智能做缺陷偵測新技術則可大大堤升缺陷偵測準確率，及有效提升分類準確度。(一) 以Labelimg做缺陷的眶選(二)以Darknet YOLO7 訓練新MODEL(三)開啟PCB檢測程式並以YOLO7 MODEL 做取樣後人工智能判別
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