一种基于CNN可视化的PCB电路板缺陷检测方法

摘要

本发明公开了一种基于CNN可视化的PCB电路板缺陷检测方法，克服了卷积神经网络可解释性差的问题，利用CNN模型结合其模型可视化来修正训练数据误差，检查模型类别定位的准确性来提高缺陷检测的精度。描述通过卷积神经网络对采集到的PCB电路板图像数据进行训练，然后通过Grad‑CAM类别定位热力图来对可视化模型的预测的依据是否正确，同时可以检测预测错误的数据错误的原因，然后对数据进行调整，减少训练集的误差，从而达到提高数据集的精度。