이미지 불확실성에 대응하는 고유 특징 분해 및 다층 융합 기반 PCB 결함 탐지 모델

인쇄 회로 기판(PCB)의 생산 품질은 전자 제품이 제대로 작동하도록 보장하는 데 중요합니다. 저대비와 여러 잡음과 같은 이미지 불확실성이 있는 복잡한 환경에서 획득한 이미지들은 PCB의 컴퓨터 비전 기반 표면 결함 탐지 성능에 영향을 미칩니다. 이미지 불확실성 데이터셋을 위한 이 논문은 PCB 결함 탐지를 위한 고유 특징 분해 및 다층 융합 기반의 분류 모델을 제안합니다. 첫째로, 수정된 Retinex 분해를 사용하여 분류 작업에 더 적합한 다층 반사 및 음영 맵을 생성합니다. 반사 맵의 이미지 특징을 특징화하기 위해 등급 희소 인코더가 설계되었습니다. 다음으로, 음영 맵에 존재하는 잡음 정보를 제거하기 위해 다차원 변환기와 함께 사용되는 양방향 컨볼루션 필터가 적용됩니다. 마지막으로, 결함 특징 정보의 활용도를 향상시키기 위해 채널 주의 및 픽셀 주의의 다층 주의 모듈로 특징 융합이 수행됩니다. 제안된 알고리즘을 서로 다른 밝기 비율을 가진 데이터셋의 다른 고급 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 알고리즘이 PCB 결함 탐지의 정확성을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.