智能視覺檢測技術在電子領域的跨界應用與創新探索

［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、大數據等新一代信息技術的快速發展，以機器視覺為代表的智能感知技術正在經歷由感知智能向認知智能的跨越式發展。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更強大的感知、理解與決策能力，在工業領域展現出廣闊的應用前景。電子制造業作為現代工業的基礎性、先導性產業，產品品質與生產效率直接關系著國民經濟的發展水平。傳統的電子制造過程中，產品缺陷檢測與生產過程監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展提供了新的技術路徑，通過跨界應用與創新探索有望從根本上解決電子制造業面臨的發展瓶頸，推動行業向高質量、智能化方向轉型升級。

1智能視覺檢測技術發展現狀與趨勢

1.1機器視覺技術的演進歷程

機器視覺技術經歷了從傳統圖像處理到智能分析的發展過程。早期的機器視覺系統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目標物體的識別與定位，然而這些傳統方法面臨著特征表達能力有限、環境適應性差等挑戰。隨著計算機軟硬件技術的進步，機器視覺開始引入統計學習與模式識別等方法，利用支持向量機、隨機森林等經典學習模型，顯著提升了視覺系統的智能水平。近年來以卷積神經網絡為代表的深度學習技術的崛起，為機器視覺的發展注入了新的活力，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。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，實現了從感知智能向認知智能的跨越式發展[1]。

1.2深度學習驅動的智能視覺檢測新范式

深度學習技術的發展為智能視覺檢測系統帶來了新的范式。傳統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驗構建特征描述子，然后訓練分類器實現缺陷識別，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能夠直接從大量圖像數據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據中蘊含的先驗知識。

1.3多模態感知融合與主動視覺檢測

多模態感知融合和主動視覺是智能視覺檢測技術的兩個重要發展方向。在實際工業場景中單一模態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，傳統的視覺檢測系統采用被動式的數據采集方式，難以應對復雜動態環境的挑戰，而主動視覺檢測技術通過引入機器人技術，賦予視覺系統主動探索與交互的能力，系統可根據檢測任務的需求，自主調整傳感器的位置、角度、焦距等參數，實現自適應的數據采集與優化，提高檢測的靈活性與魯棒性。多模態感知融合與主動視覺技術的發展，為智能視覺檢測系統注入了環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狀

2.1電子產品缺陷檢測智能視覺檢測

技術在電子產品缺陷檢測領域得到了廣泛應用。電子產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節，傳統的人工檢測方式效率低下、準確性無法保證，難以滿足現代電子工業的高標準要求。智能視覺檢測系統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）的生產過程中，智能視覺檢測系統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缺陷區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控

智能視覺檢測技術在電子制造過程監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、測試等多個環節，生產流程復雜，工藝要求嚴格，傳統的制造過程監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。智能視覺檢測系統通過在生產線上部署工業相機與智能算法，能夠實時監測生產設備的運行狀態、產品的加工質量、物料的供給情況等關鍵指標，為制造過程的實時優化控制提供依據。例如，通過對生產設備的振動、溫度等參數進行視覺感知，智能視覺檢測系統能夠及時發現設備的異常工況，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

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在以下幾個方面：① PCB 結構復雜、細節眾多，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生產工藝涉及鉆孔、蝕刻、阻焊等多道工序，不同工序產生的缺陷類型各異，需要檢測系統具備全面的缺陷識別能力；③ PCB生產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生產節拍快、產品切換頻繁，要求檢測系統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[3]。

3.1.2系統架構與關鍵技術

面對PCB缺陷檢測的技術難點，開發基于深度學習的智能視覺檢測系統，系統通過高分辨率工業相機采集PCB 圖像，然后利用預處理算法對圖像進行分割、對齊等操作，提取感興趣區域（ROI）。在此基礎上，系統采用深度卷積神經網絡（DCNN）對ROI 區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。系統還引入遷移學習策略，利用ImageNet 等大型數據集上預訓練的模型參數，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品品質。傳統的OLED 面板檢測系統主要針對剛性玻璃基板，難以有效識別柔性基板產生的新型缺陷。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。在數據采集階段系統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特征，采集到的多視角、多模態圖像數據為后續的缺陷識別提供了豐富的特征表示。在缺陷識別階段，系統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“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帶來巨大挑戰。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。該方法采用基于區域的卷積神經網絡（R-CNN）對元器件缺陷進行精細化識別。系統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域，然后利用卷積神經網絡對候選區域進行特征提取與分類判斷，實現缺陷的定位與識別。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新路徑探索

4.1多源異構數據的融合分析

智能視覺檢測技術在電子領域的應用面臨著數據多源異構的挑戰。電子產品的生產過程涉及原材料、工藝參數、環境條件等多個要素，這些要素產生的數據類型多樣、格式各異，給數據的有效利用帶來困難。為充分挖掘多源異構數據的價值，亟需開展數據融合分析的創新研究。一方面需要探索不同數據源之間的關聯機制，通過數據對齊、映射等技術實現數據的互操作與融合，例如，將圖像數據與工藝參數數據進行關聯分析，挖掘產品缺陷與生產條件之間的內在聯系，為工藝優化提供依據。另一方面需要研究異構數據的統一表示與建模方法，構建多模態數據融合的特征學習框架，通過引入跨模態特征對齊、注意力機制等技術實現不同模態數據的高層語義對齊，提升數據融合的有效性。還需探索知識圖譜、因果推理等技術在多源異構數據分析中的應用，挖掘數據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。多源異構數據融合分析的創新突破，將為智能視覺檢測技術注入新的數據驅動力，提升系統對電子制造過程的全局洞察能力，推動形成數據閉環與智慧協同的新范式。

4.2智能視覺檢測系統的輕量化設計

4.2.1模型壓縮與剪枝技術

模型壓縮與剪枝是實現智能視覺檢測系統輕量化的重要技術手段。通過參數量化、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元，構建簡潔高效的網絡結構。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，實現模型性能的遷移與繼承。還可探索神經網絡架構搜索（NAS）技術，自動尋找最優的網絡結構，在滿足資源約束的同時最大化模型的性能表現。模型壓縮與剪枝技術的創新應用，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境中高效運行，提升系統的部署靈活性[4]。

4.2.2專用芯片與嵌入式系統應用

專用芯片與嵌入式系統是實現智能視覺檢測系統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，可充分發揮硬件電路的并行計算優勢，顯著提升算法的運行速度，專用芯片可根據應用需求定制化設計，優化資源配置，降低功耗開銷。在嵌入式系統方面，需要研究面向ARM、RISC-V 等嵌入式處理器的算法移植與優化技術，實現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的跨界融合，為新時代電子工業的發展開辟了創新路徑。通過人工智能、大數據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品品質、優化生產過程、構建智慧工廠等方面發揮更大價值。未來，電子制造業將進一步利用智能視覺檢測技術實現數字化、網絡化、智能化的融合發展，加快構筑智能制造新生態，為高質量發展注入新動能。跨學科交叉融合研究將成為智能視覺檢測技術持續創新的關鍵驅動力，人機協同、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展方向。