关键词printed circuit boards
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- 虚拟矿山 -- 基于深度学习的印刷电路板零部件回收
使用机器学习和计算机视觉技术改进电子废物回收过程的概述性文章，描述了基于深度学习模型的管道，用于组件级别的回收印刷电路板，在局部开发的数据集和预训练的 YOLOv5 模型的分析结果基础上，实现了令人满意的精确性和召回率。
- 基于图像分类器的平面天线设计生成方法
我们提出了一种简单的方法，使用几个基本组件来模拟 PCB 天线的设计。通过分别决定其几何尺寸和位置，即使无需经验也可以方便地生成天线原型。我们引入了基于卷积神经网络（CNN）的新型基于图像的分类器，进一步确定这些固定尺寸组件的位置。我们选取 - 利用多视角数据提高检测性能：一个工业应用案例
本文提出了一种多视图目标检测框架，通过使用一个新颖的多视图数据集训练目标检测模型，并开发了多视图推理方法，可以在检测尺寸从 0.5 到 27.0mm 的元件方面提高 15％性能，大大节约地面真实数据标注的资源。
- 基于深度卷积自编码器的加油站油泵 PCB 修改检测
本研究提出了一种基于深度卷积自编码器的方法，用于检测组装印刷电路板的修改，通过对比输入图像和其重建图像，在像素级别上分割异常和修改，在真实环境数据集上对于该场景的异常分割性能优于其他先进方法，并在更普遍的物体异常检测任务的 MVTec-AD