［關鍵詞］智能視覺檢測；電子領域；跨界應用；機器視覺

［中圖分類號］TN820 ；TP18 ；TP391.41 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）11–0121–03

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)等新一代信息技術的快速發(fā)展，以機器視覺為代表的智能感知技術正在經(jīng)歷由感知智能向認知智能的跨越式發(fā)展。智能視覺檢測技術作為機器視覺與人工智能交叉融合的新興技術，通過深度學習算法賦予了視覺系統(tǒng)更強大的感知、理解與決策能力，在工業(yè)領域展現(xiàn)出廣闊的應用前景。電子制造業(yè)作為現(xiàn)代工業(yè)的基礎性、先導性產(chǎn)業(yè)，產(chǎn)品品質與生產(chǎn)效率直接關系著國民經(jīng)濟的發(fā)展水平。傳統(tǒng)的電子制造過程中，產(chǎn)品缺陷檢測與生產(chǎn)過程監(jiān)控主要依賴人工完成，存在效率低、準確性差等問題。智能視覺檢測技術為電子領域的智能化發(fā)展提供了新的技術路徑，通過跨界應用與創(chuàng)新探索有望從根本上解決電子制造業(yè)面臨的發(fā)展瓶頸，推動行業(yè)向高質量、智能化方向轉型升級。

1智能視覺檢測技術發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢

1.1機器視覺技術的演進歷程

機器視覺技術經(jīng)歷了從傳統(tǒng)圖像處理到智能分析的發(fā)展過程。早期的機器視覺系統(tǒng)主要依賴手工設計的特征提取算法，通過對圖像進行預處理、分割、特征提取等操作實現(xiàn)目標物體的識別與定位，然而這些傳統(tǒng)方法面臨著特征表達能力有限、環(huán)境適應性差等挑戰(zhàn)。隨著計算機軟硬件技術的進步，機器視覺開始引入統(tǒng)計學習與模式識別等方法，利用支持向量機、隨機森林等經(jīng)典學習模型，顯著提升了視覺系統(tǒng)的智能水平。近年來以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡為代表的深度學習技術的崛起，為機器視覺的發(fā)展注入了新的活力，通過構建多層次的特征學習框架，深度學習方法能夠自動學習并提取圖像中的高層語義特征，極大地提高了視覺任務的性能表現(xiàn)。深度學習的引入標志著機器視覺技術由淺層特征描述走向了端到端的深度特征學習，實現(xiàn)了從感知智能向認知智能的跨越式發(fā)展[1]。

1.2深度學習驅動的智能視覺檢測新范式

深度學習技術的發(fā)展為智能視覺檢測系統(tǒng)帶來了新的范式。傳統(tǒng)的視覺檢測方法通常采用“特征提取+ 分類器設計”的流程，需要依賴專家知識與經(jīng)驗構建特征描述子，然后訓練分類器實現(xiàn)缺陷識別，這種方式存在著特征表達能力不足、泛化性能有限等問題。而基于深度學習的智能視覺檢測系統(tǒng)能夠直接從大量圖像數(shù)據(jù)中自動學習多層次的特征表示，并使用端到端的學習模式同時優(yōu)化特征提取與分類決策過程。此外，深度學習方法還能夠充分挖掘海量視覺大數(shù)據(jù)中蘊含的先驗知識。

1.3多模態(tài)感知融合與主動視覺檢測

多模態(tài)感知融合和主動視覺是智能視覺檢測技術的兩個重要發(fā)展方向。在實際工業(yè)場景中單一模態(tài)的視覺信息通常難以全面刻畫被檢測對象的缺陷特征，例如，對于金屬表面的缺陷檢測，僅依靠可見光圖像可能難以捕捉細微的劃痕與裂紋，而多模態(tài)感知融合技術通過結合可見光、紅外、X 射線等多種成像模態(tài)的信息，能夠獲取被檢測對象更全面、更豐富的特征表示，提升缺陷識別的準確性與可靠性。另一方面，傳統(tǒng)的視覺檢測系統(tǒng)采用被動式的數(shù)據(jù)采集方式，難以應對復雜動態(tài)環(huán)境的挑戰(zhàn)，而主動視覺檢測技術通過引入機器人技術，賦予視覺系統(tǒng)主動探索與交互的能力，系統(tǒng)可根據(jù)檢測任務的需求，自主調整傳感器的位置、角度、焦距等參數(shù)，實現(xiàn)自適應的數(shù)據(jù)采集與優(yōu)化，提高檢測的靈活性與魯棒性。多模態(tài)感知融合與主動視覺技術的發(fā)展，為智能視覺檢測系統(tǒng)注入了環(huán)境理解與任務適應的新型能力，拓展了技術的應用邊界[2]。

2智能視覺檢測技術在電子領域的跨界應用現(xiàn)狀

2.1電子產(chǎn)品缺陷檢測智能視覺檢測

技術在電子產(chǎn)品缺陷檢測領域得到了廣泛應用。電子產(chǎn)品的品質直接影響其性能與可靠性，因此缺陷檢測是電子制造過程中的關鍵環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的人工檢測方式效率低下、準確性無法保證，難以滿足現(xiàn)代電子工業(yè)的高標準要求。智能視覺檢測系統(tǒng)通過引入機器視覺與深度學習技術，能夠自動、高效、準確地識別電子產(chǎn)品中的各類缺陷，極大地提升了檢測效率與可靠性。例如，在印制電路板（PCB）的生產(chǎn)過程中，智能視覺檢測系統(tǒng)能夠快速檢測出焊接不良、元件缺失、斷路等常見缺陷，通過高分辨率圖像采集與深度學習算法實現(xiàn)缺陷區(qū)域的精確定位與分類。再如，在液晶顯示（LCD）面板的檢測中，智能視覺檢測技術能夠有效識別面板表面的異物、劃傷等微小缺陷。

2.2電子制造過程智能監(jiān)控

智能視覺檢測技術在電子制造過程監(jiān)控中同樣扮演著重要角色。電子制造過程涉及原材料準備、元器件裝配、焊接、測試等多個環(huán)節(jié)，生產(chǎn)流程復雜，工藝要求嚴格，傳統(tǒng)的制造過程監(jiān)控主要依賴人工巡檢和抽樣檢測，存在實時性差、覆蓋范圍有限等不足。智能視覺檢測系統(tǒng)通過在生產(chǎn)線上部署工業(yè)相機與智能算法，能夠實時監(jiān)測生產(chǎn)設備的運行狀態(tài)、產(chǎn)品的加工質量、物料的供給情況等關鍵指標，為制造過程的實時優(yōu)化控制提供依據(jù)。例如，通過對生產(chǎn)設備的振動、溫度等參數(shù)進行視覺感知，智能視覺檢測系統(tǒng)能夠及時發(fā)現(xiàn)設備的異常工況，預警潛在的故障風險。

3電子領域智能視覺檢測應用的典型案例

3.1基于深度學習的PCB缺陷檢測系統(tǒng)

3.1.1"PCB缺陷檢測的技術難點

PCB缺陷檢測的難點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：① PCB 結構復雜、細節(jié)眾多，不同類型的缺陷特征差異較大，對檢測算法的特征提取與分類能力提出了較高要求；② PCB生產(chǎn)工藝涉及鉆孔、蝕刻、阻焊等多道工序，不同工序產(chǎn)生的缺陷類型各異，需要檢測系統(tǒng)具備全面的缺陷識別能力；③ PCB生產(chǎn)過程中常伴有光照變化、振動干擾等因素，使得缺陷圖像質量下降，給缺陷識別帶來干擾；④ PCB生產(chǎn)節(jié)拍快、產(chǎn)品切換頻繁，要求檢測系統(tǒng)能夠快速響應并及時給出檢測結果，對算法的實時性提出挑戰(zhàn)[3]。

3.1.2系統(tǒng)架構與關鍵技術

面對PCB缺陷檢測的技術難點，開發(fā)基于深度學習的智能視覺檢測系統(tǒng)，系統(tǒng)通過高分辨率工業(yè)相機采集PCB 圖像，然后利用預處理算法對圖像進行分割、對齊等操作，提取感興趣區(qū)域（ROI）。在此基礎上，系統(tǒng)采用深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（DCNN）對ROI 區(qū)域進行特征學習與分類識別，DCNN 通過多層卷積與池化操作，自動提取圖像中的多尺度、層次化特征，刻畫PCB 缺陷的顯著性模式。系統(tǒng)還引入遷移學習策略，利用ImageNet 等大型數(shù)據(jù)集上預訓練的模型參數(shù)，減少訓練樣本的需求，加快模型的收斂速度。

3.2面向柔性OLED面板的智能視覺檢測

柔性OLED面板以其輕薄、可彎曲等優(yōu)異特性，在智能手機、可穿戴設備等領域得到廣泛應用，然而柔性OLED 面板生產(chǎn)工藝復雜，良品率較低，亟需高效的智能視覺檢測技術保障產(chǎn)品品質。傳統(tǒng)的OLED 面板檢測系統(tǒng)主要針對剛性玻璃基板，難以有效識別柔性基板產(chǎn)生的新型缺陷。針對這一難題，提出了面向柔性OLED 面板的智能視覺檢測方案，該方案綜合利用線掃描相機和面陣相機，兼顧檢測速度與精度。在數(shù)據(jù)采集階段系統(tǒng)通過線掃描相機快速獲取面板表面的高分辨率圖像，同時利用面陣相機捕捉面板彎曲過程中的局部細節(jié)特征，采集到的多視角、多模態(tài)圖像數(shù)據(jù)為后續(xù)的缺陷識別提供了豐富的特征表示。在缺陷識別階段，系統(tǒng)設計了一種多任務學習框架，同時進行缺陷定位與分類，該框架通過共享卷積層提取圖像的通用特征表示，然后利用獨立的全連接層分別進行缺陷的邊界回歸與類別判斷，實現(xiàn)“一次推理、多任務求解”，顯著提升了檢測效率。

3.3電子元器件缺陷的細粒度識別與分類

電子元器件是構成電子產(chǎn)品的基礎，其品質直接影響整機的性能與可靠性，然而電子元器件種類繁多、缺陷類型復雜，給智能視覺檢測系統(tǒng)帶來巨大挑戰(zhàn)。為解決這一難題，提出面向電子元器件缺陷的細粒度識別與分類方法。該方法采用基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（R-CNN）對元器件缺陷進行精細化識別。系統(tǒng)先通過選擇性搜索算法在輸入圖像中提取可能包含缺陷的候選區(qū)域，然后利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對候選區(qū)域進行特征提取與分類判斷，實現(xiàn)缺陷的定位與識別。為進一步提升缺陷識別的精細化程度，系統(tǒng)在R-CNN 的基礎上引入了注意力機制，通過加權學習使得模型能夠自適應地關注缺陷的細微特征，忽略背景的干擾信息。針對電子元器件缺陷樣本稀缺的問題，系統(tǒng)還集成了少樣本學習技術，通過元學習策略利用少量樣本構建初始化的分類器，然后在實際檢測過程中持續(xù)細化與更新，不斷提高分類器的泛化性能。

4智能視覺檢測技術在電子領域應用的創(chuàng)新路徑探索

4.1多源異構數(shù)據(jù)的融合分析

智能視覺檢測技術在電子領域的應用面臨著數(shù)據(jù)多源異構的挑戰(zhàn)。電子產(chǎn)品的生產(chǎn)過程涉及原材料、工藝參數(shù)、環(huán)境條件等多個要素，這些要素產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型多樣、格式各異，給數(shù)據(jù)的有效利用帶來困難。為充分挖掘多源異構數(shù)據(jù)的價值，亟需開展數(shù)據(jù)融合分析的創(chuàng)新研究。一方面需要探索不同數(shù)據(jù)源之間的關聯(lián)機制，通過數(shù)據(jù)對齊、映射等技術實現(xiàn)數(shù)據(jù)的互操作與融合，例如，將圖像數(shù)據(jù)與工藝參數(shù)數(shù)據(jù)進行關聯(lián)分析，挖掘產(chǎn)品缺陷與生產(chǎn)條件之間的內在聯(lián)系，為工藝優(yōu)化提供依據(jù)。另一方面需要研究異構數(shù)據(jù)的統(tǒng)一表示與建模方法，構建多模態(tài)數(shù)據(jù)融合的特征學習框架，通過引入跨模態(tài)特征對齊、注意力機制等技術實現(xiàn)不同模態(tài)數(shù)據(jù)的高層語義對齊，提升數(shù)據(jù)融合的有效性。還需探索知識圖譜、因果推理等技術在多源異構數(shù)據(jù)分析中的應用，挖掘數(shù)據(jù)背后的因果關系與領域知識，為智能視覺檢測提供先驗指導。多源異構數(shù)據(jù)融合分析的創(chuàng)新突破，將為智能視覺檢測技術注入新的數(shù)據(jù)驅動力，提升系統(tǒng)對電子制造過程的全局洞察能力，推動形成數(shù)據(jù)閉環(huán)與智慧協(xié)同的新范式。

4.2智能視覺檢測系統(tǒng)的輕量化設計

4.2.1模型壓縮與剪枝技術

模型壓縮與剪枝是實現(xiàn)智能視覺檢測系統(tǒng)輕量化的重要技術手段。通過參數(shù)量化、低秩近似等方法，在保持模型性能的同時顯著降低模型的存儲開銷與計算成本。例如，利用權重剪枝技術，去除模型中冗余的連接與神經(jīng)元，構建簡潔高效的網(wǎng)絡結構。再如，采用知識蒸餾策略，使用大型教師模型指導小型學生模型的訓練，實現(xiàn)模型性能的遷移與繼承。還可探索神經(jīng)網(wǎng)絡架構搜索（NAS）技術，自動尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡結構，在滿足資源約束的同時最大化模型的性能表現(xiàn)。模型壓縮與剪枝技術的創(chuàng)新應用，將使得智能視覺檢測算法能夠在嵌入式設備、移動終端等資源受限環(huán)境中高效運行，提升系統(tǒng)的部署靈活性[4]。

4.2.2專用芯片與嵌入式系統(tǒng)應用

專用芯片與嵌入式系統(tǒng)是實現(xiàn)智能視覺檢測系統(tǒng)輕量化部署的重要載體。通過設計面向智能視覺應用的專用芯片如FPGA、ASIC 等，可充分發(fā)揮硬件電路的并行計算優(yōu)勢，顯著提升算法的運行速度，專用芯片可根據(jù)應用需求定制化設計，優(yōu)化資源配置，降低功耗開銷。在嵌入式系統(tǒng)方面，需要研究面向ARM、RISC-V 等嵌入式處理器的算法移植與優(yōu)化技術，實現(xiàn)算法在嵌入式平臺上的高效部署。通過引入模型壓縮、混合精度量化等方法，可在保證檢測精度的同時降低嵌入式設備的計算負載與存儲壓力。

5結束語

智能視覺檢測技術與電子制造業(yè)的跨界融合，為新時代電子工業(yè)的發(fā)展開辟了創(chuàng)新路徑。通過人工智能、大數(shù)據(jù)等新興技術與電子制造領域的應用場景深度結合，智能視覺檢測技術有望在提升產(chǎn)品品質、優(yōu)化生產(chǎn)過程、構建智慧工廠等方面發(fā)揮更大價值。未來，電子制造業(yè)將進一步利用智能視覺檢測技術實現(xiàn)數(shù)字化、網(wǎng)絡化、智能化的融合發(fā)展，加快構筑智能制造新生態(tài)，為高質量發(fā)展注入新動能?？鐚W科交叉融合研究將成為智能視覺檢測技術持續(xù)創(chuàng)新的關鍵驅動力，人機協(xié)同、主動學習、全息感知等新興理念也將引領智能視覺檢測技術的未來發(fā)展方向。