王瑤，李哪

（陜西恒太電子科技有限公司，陜西西安，710100）

0 引言

在現(xiàn)代工業(yè)和科技領(lǐng)域，電子元器件扮演著至關(guān)重要的角色，從通信設(shè)備到嵌入式系統(tǒng)，幾乎每個領(lǐng)域都離不開它們的支持[1]。然而，電子元器件在制造和組裝過程中難免會受到各種因素的影響，從而導(dǎo)致潛在的缺陷問題。傳統(tǒng)監(jiān)測電子元器件的缺陷主要依賴于人工目視檢查和手動測量。這種方法不僅耗時且昂貴，還容易受到人為主觀判斷和疲勞影響，從而限制了檢測的準確性和效率。近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)以其在圖像處理和模式識別領(lǐng)域的卓越表現(xiàn)引起了廣泛關(guān)注。其中深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）等模型在圖像識別方面取得了令人矚目的成就，不僅在自然圖像識別中表現(xiàn)出色，也在醫(yī)療影像、工業(yè)質(zhì)檢等領(lǐng)域取得了突破。這些技術(shù)的興起為電子元器件的自動化檢測提供了新的可能性。本文設(shè)計了一個基于深度學(xué)習(xí)的電子元器件快速檢測系統(tǒng)，旨在提高檢測的效率和準確性。文章將全面展示基于深度學(xué)習(xí)的電子元器件快速檢測系統(tǒng)在提高制造質(zhì)量和檢測效率方面的潛力，并探討其未來發(fā)展的可能性。

1 基于深度學(xué)習(xí)的電子元器件快速檢測系統(tǒng)總框架設(shè)計

基于深度學(xué)習(xí)的電子元器件快速檢測系統(tǒng)總框架設(shè)計如圖1 所示。

圖1 系統(tǒng)總框架圖

基于深度學(xué)習(xí)的電子元器件快速檢測系統(tǒng)下的硬件結(jié)構(gòu)包括，圖像傳感器，其選用MV 彩色CCD 工業(yè)相機具備600 萬像素，成像元件，其選用物方遠心工業(yè)鏡頭，以及光源采用高密度LED 陣列背光源，還有監(jiān)測平臺。軟件部分包括數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)模型集成與部署、實時元器件檢測、用戶反饋與交互四個模塊，首先系統(tǒng)收集元器件信息進行預(yù)處理后送入深度學(xué)習(xí)模型集成與部署模塊進行數(shù)據(jù)處理，然后，將預(yù)處理后的圖像數(shù)據(jù)輸入預(yù)先訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型，經(jīng)過模型的前向傳播，獲取圖像中是否存在缺陷的預(yù)測結(jié)果，繼續(xù)將預(yù)測結(jié)果傳遞給實時元器件檢測模塊以及用戶反饋與交互模塊，其根據(jù)深度學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果，對電子元器件進行實時的缺陷檢測。如檢測到缺陷在圖像上標記出缺陷的位置和類型，最后將結(jié)果傳遞給用戶反饋與交互模塊，其模塊根據(jù)用戶的反饋，對模型進行優(yōu)化。通過這樣的模塊連接，整個系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)從數(shù)據(jù)采集到檢測結(jié)果展示的全過程。

2 軟件設(shè)計

■2.1 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理模塊

數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理模塊數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理模塊充當著數(shù)據(jù)準備和優(yōu)化的關(guān)鍵環(huán)節(jié)[2]。這一模塊不僅為深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練提供了必要的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，還通過多種技術(shù)手段，確保輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量、多樣性和適用性，從而為系統(tǒng)的性能和可靠性奠定了堅實的基礎(chǔ)。具體數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理流程如圖2 所示。

圖2 數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理流程圖

如圖2 所示，數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理模塊負責為整個構(gòu)建流程準備適合深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)集構(gòu)建階段，該模塊首先從工廠生產(chǎn)線、實驗室測試等多個數(shù)據(jù)源獲取電子元器件圖像數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)多樣性的來源確保了數(shù)據(jù)集的代表性和覆蓋面。其中，所采集的數(shù)據(jù)中含有正常和有缺陷的元器件圖像，以便模型能夠?qū)W習(xí)識別缺陷。為了訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型，每個元器件圖像都需要準確地標注，電子元器件缺陷的類型和位置。而數(shù)據(jù)標注通常由人工或半自動化工具完成，確保每個圖像都有相應(yīng)的標簽信息，使模型能夠?qū)W習(xí)識別不同類型的缺陷。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，圖像通常會被調(diào)整為一致的尺寸，以滿足模型的輸入要求。例如，將圖像大小調(diào)整為常見的尺寸，如224×224 像素。此外，根據(jù)元器件的實際情況，可以裁剪圖像以去除多余的背景，集中學(xué)習(xí)元器件的特征。

為了增加數(shù)據(jù)集的多樣性，數(shù)據(jù)增強技術(shù)需對圖像進行旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)、亮度調(diào)整等操作，生成更多變化的數(shù)據(jù)樣本，數(shù)據(jù)的增強有助于模型更好地泛化到不同的場景和條件。此外，穩(wěn)定模型訓(xùn)練采用像素值縮放、均值方差歸一化等標準化技術(shù)，保障數(shù)據(jù)的統(tǒng)一分布，避免模型受到數(shù)據(jù)范圍的影響?？傊瑪?shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理模塊構(gòu)建了高質(zhì)量、多樣性強的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，為深度學(xué)習(xí)模型提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。這些數(shù)據(jù)將用于訓(xùn)練模型，使其能夠準確地識別電子元器件的缺陷，從而在實際應(yīng)用中提高質(zhì)量控制和生產(chǎn)效率。

■2.2 深度學(xué)習(xí)模型集成與部署模塊

深度學(xué)習(xí)模型集成與部署模塊負責將預(yù)訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型整合并部署到系統(tǒng)中，以實現(xiàn)對電子元器件圖像的快速檢測和缺陷識別[3]。以下是深度學(xué)習(xí)模型集成與部署的具體步驟：

（1）選擇適當模型架構(gòu)：根據(jù)任務(wù)需求，選擇合適的深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），模型的架構(gòu)應(yīng)能夠有效地捕捉電子元器件的特征和缺陷模式。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）中[4]。前向傳播計算如公式(1)所示。

式中，zl表示第L 層的加權(quán)輸入,a(l-1)代表第（L-1）層的激活輸出，W(l)代表權(quán)重矩陣，b(l)代表偏置向量，a(l)表示網(wǎng)絡(luò)的第L 層的激活輸出。σ表示激活函數(shù)。

（2）模型調(diào)優(yōu)：模型微調(diào)可以使用梯度下降等優(yōu)化算法，在優(yōu)化算法中，梯度下降用于更新模型參數(shù)以最小化損失函數(shù)。參數(shù)更新的計算如公式(2)所示。

式中，θ表示參數(shù)，α 表示學(xué)習(xí)率，J( )θ表示損失函數(shù)，?表示損失函數(shù)關(guān)于參數(shù)的梯度。

（3）推理引擎選擇：選擇TensorFlow Serving 推理引擎，在推理階段，模型優(yōu)化是必要的。其中，量化是一種常見的優(yōu)化方法，其通過將模型參數(shù)從浮點數(shù)轉(zhuǎn)換為定點數(shù)或低精度浮點數(shù)來減少內(nèi)存占用和計算開銷[5]。量化計算如公式(3)所示。

式中W 表示原始權(quán)重，S 表示量化比例因子，這可以減少內(nèi)存占用和計算開銷，適用于推理階段。式(3)表示在不明顯影響模型性能的前提下可減少模型的存儲需求和計算成本。通過選擇適當?shù)耐评硪婧蛻?yīng)用模型優(yōu)化技術(shù)，可以在保持模型性能的同時提高推理效率，使深度學(xué)習(xí)模型適用于實際的電子元器件缺陷檢測系統(tǒng)。

■2.3 實時元器件檢測模塊

實時元器件檢測模塊在實時生產(chǎn)環(huán)境中對電子元器件圖像進行實時檢測和監(jiān)測，以捕獲潛在的缺陷、異常或問題[6]。通過高效的數(shù)據(jù)處理、模型推理和結(jié)果過濾，快速響應(yīng)并識別出元器件的質(zhì)量問題。具體實時元器件檢測流程如圖3 所示。

圖3 實時元器件檢測流程圖

由圖3 可得，該模塊將實時獲取到的元器件數(shù)據(jù)通過高速的數(shù)據(jù)預(yù)處理，將圖像快速調(diào)整尺寸、轉(zhuǎn)換格式，在模型推理階段通過短時間內(nèi)完成對元器件的高速推理，實現(xiàn)實時性需求。隨后通過結(jié)果過濾該模塊以高效方式清除低置信度元器件的檢測結(jié)果，保留高可信度元器件的輸出，維持實時性能。最后，模塊的循環(huán)執(zhí)行進行不間斷的實時監(jiān)測，持續(xù)獲取新圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)歷預(yù)處理、模型推理、結(jié)果過濾等步驟，確保元器件狀態(tài)的持續(xù)監(jiān)測。

■2.4 用戶反饋與交互模塊

用戶反饋與交互模塊是與操作人員之間實現(xiàn)有效溝通和互動的關(guān)鍵組成部分[7]。該模塊旨在收集用戶的反饋、需求和決策，并向操作人員提供實時信息，以便其能更好地管理生產(chǎn)過程。以下是用戶反饋與交互模塊的具體部分：

（1）圖形界面設(shè)計：使用圖形設(shè)計工具和庫，如HTML/CSS 可創(chuàng)建直觀易用的用戶界面，呈現(xiàn)實時檢測結(jié)果和圖像標注。

（2）數(shù)據(jù)可視化建設(shè)：利用數(shù)據(jù)可視化庫，如Matplotlib 可將檢測結(jié)果以圖表、圖像標注等形式直觀地展示給操作人員。

（3）用戶反饋收集技術(shù)：集成反饋表單、意見收集庫，如Google Forms 可直接收集操作人員的問題、建議和意見。

（4）實時互動技術(shù)：使用交互式界面庫，如Angular能夠?qū)崿F(xiàn)操作人員與系統(tǒng)的實時互動，例如手動確認、參數(shù)調(diào)整等。

（5）數(shù)據(jù)分析與報告技術(shù)：整合數(shù)據(jù)分析工具，如Tableau可將生產(chǎn)過程的趨勢和統(tǒng)計數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為可視化報告。

綜合運用以上技術(shù)，用戶反饋與交互模塊能夠構(gòu)建出與操作人員之間高效溝通的界面，使其能夠直觀地理解元器件的檢測結(jié)果并提供反饋，作出實時決策。

3 測試實驗

■3.1 實驗準備

為保障基于深度學(xué)習(xí)的電子元器件快速檢測系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性與可靠性，通過模擬實驗測試系統(tǒng)的性能。實驗測試需準備Intel Core i7 系列多核心、高性能的處理器，支持32GB 以上的內(nèi)存運行，具備512GB SSD 大容量的固態(tài)硬盤；以及Logitech C920 HD Pro Webcam 傳感器設(shè)備、Quadro 系列的GPU 加速卡以及4K 分辨率的顯示器等硬件設(shè)備，確保其配置足夠支持實驗的順利進行。

■3.2 實驗結(jié)果

結(jié)合以上采集的數(shù)據(jù)對基于深度學(xué)習(xí)的電子元器件快速檢測系統(tǒng)進行分析，并生成詳細的實驗報告，實現(xiàn)對該平臺的運行效率、穩(wěn)定性的評估。實驗數(shù)據(jù)如表1 所示。

表1 實驗數(shù)據(jù)結(jié)果

由表1 實驗數(shù)據(jù)可知，實驗數(shù)據(jù)中包括了正常和缺陷兩個類別的樣本，包括350 個正常樣本和150 個缺陷樣本，共計500 個樣本。在總樣本中，系統(tǒng)的準確率達到了97.80%，這表示系統(tǒng)在元器件整體上的分類正確率較高。其中召回率衡量模型對正樣本的識別能力，對于正常和缺陷類別分別達到了95.87%和98.20%，同時精確率衡量模型預(yù)測正樣本的準確性與元器件缺陷類別分別達到了97.06%和95.33%。這表示系統(tǒng)在預(yù)測為正樣本時能夠保持較高的準確性。此外，分數(shù)綜合考慮了精確率和召回率，對于正常和缺陷類別分別達到了97.63%和96.92%。最后特異度衡量模型對負樣本的識別能力，對于正常和缺陷類別分別達到了96.00%和96.91%。這表示系統(tǒng)能夠較好地將負樣本正確分類。結(jié)合上述數(shù)據(jù)該檢測系統(tǒng)的準確率、召回率、精確率和特異度都達到較高水平，這表明系統(tǒng)在識別正常和缺陷元器件方面都具有很好的性能。

4 總結(jié)

基于深度學(xué)習(xí)下對電子元器件快速檢測系統(tǒng)的研究，本文深入探討了在深度學(xué)習(xí)下電子元器件快速檢測系統(tǒng)的設(shè)計與實驗，旨在實現(xiàn)對電子元器件的高效、準確的檢測和監(jiān)測。文章通過數(shù)據(jù)集構(gòu)建與預(yù)處理、深度學(xué)習(xí)模型集成與部署、實時元器件檢測以及用戶反饋與交互四個模塊，建立了一個完整的元器件檢測流程，使系統(tǒng)能夠在實際生產(chǎn)環(huán)境中快速、準確地檢測元器件的缺陷和異常情況。然而，系統(tǒng)還有進一步的發(fā)展和優(yōu)化空間，期望該系統(tǒng)在未來工作時能包含更多的數(shù)據(jù)集、模型的優(yōu)化以及強化其在實際應(yīng)用場景中的性能測試，以進一步提升系統(tǒng)的可靠性和效率。