PCB 检测高压电源的微小缺陷智能识别算法优化

PCB 作为电子设备的 “神经中枢”，其微小缺陷（如微裂纹、隐性短路、孔径偏差等）的检测精度直接影响产品可靠性。高压电源在 PCB 检测中承担激励信号生成任务，通过向 PCB 测试点施加特定高压信号，采集反馈电流、电压变化实现缺陷识别。但传统识别算法受噪声干扰、缺陷特征微弱等因素影响，对宽度小于 50μm 的微裂纹识别率不足 60%，因此算法优化需聚焦 “特征增强” 与 “噪声抑制”，提升微小缺陷的检出能力。
特征提取环节，传统算法多依赖手工设计的纹理、灰度特征，难以捕捉微小缺陷的细微信号变化。优化方案采用基于改进卷积神经网络（CNN）的特征提取模型，在网络输入端加入自适应滤波模块，通过小波变换分离检测信号中的有效特征与噪声成分，使信噪比提升 30% 以上。同时，在 CNN 的卷积层引入注意力机制，重点关注 PCB 测试区域中电流突变的局部特征，强化微裂纹、隐性短路等缺陷的特征表达，解决传统算法对微小缺陷 “特征淹没” 的问题。
在模型训练与泛化能力提升方面，构建多样化的 PCB 缺陷样本库是关键。样本库需涵盖不同材质（FR-4、陶瓷基板）、不同缺陷类型（微裂纹、针孔、线路偏移）、不同噪声环境（电磁干扰、温度漂移）的检测数据，共计 10 万 + 样本。通过数据增强技术（旋转、缩放、噪声叠加）扩展样本数量，避免模型过拟合。同时，采用迁移学习方法，将预训练的 ImageNet 模型参数迁移至 PCB 缺陷识别模型，减少训练数据量需求，使模型训练效率提升 50%，在未知 PCB 样本的缺陷识别准确率达到 92% 以上。
在实时性优化方面，对训练完成的模型进行轻量化处理，通过模型剪枝、量化（将 32 位浮点数权重转为 8 位整数）减少模型参数规模，使模型推理速度提升 2 倍，满足 PCB 检测流水线的实时检测需求（检测速率≥1 块 / 秒）。通过上述算法优化，PCB 检测高压电源的微小缺陷识别能力显著提升，为 PCB 高质量生产提供技术支撑。