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摘要
针对印刷电路板裸板缺陷视觉检测，提出一种基于多尺度特征的缺陷识别算法。首先，为减弱噪声干扰同时保留足够的边缘细节信息，对图像进行高斯滤波和对比度增强，使用多层感知机网络分割出感兴趣区域，然后使用Harris角点检测算法完成图像配准，提取缺陷区域，最后通过分析缺陷区域的多尺度信息，构建高斯金字塔图像，提取多尺度方向投影特征，多尺度共生矩阵特征和多尺度边缘特征，获得缺陷特征描述子，根据特征描述子构建特征向量，利用支持向量机分类器完成对缺陷的分类识别。实验结果表明：所提算法能够对印刷电路板裸板存在的漏孔、鼠咬、断路、短路、毛刺缺陷位置进行定位并精确识别缺陷类型，在小样本场景下识别准确率接近99%。
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单位机电工程学院; 河南科技大学
