工业质检模型，用于检测PCB板瑕疵，共14类瑕疵，根据瑕疵数据类型不同，采取了分级识别策略，分图像识别及目标检测两步将所有瑕疵检测出。所有较大面积的瑕疵（瑕疵面积占图像面积40%以上）采用图像识别算法（resnet训练得出）进行分类，其余瑕疵归为小面积瑕疵，采用目标检测算法（yolo5训练得出）进行检测。目前大面积瑕疵整体识别F1值为80%上下，小面积瑕疵（开路、针孔两类）检测回归率达到99%。
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工业质检模型，用于检测PCB板瑕疵，共14类瑕疵，根据瑕疵数据类型不同，采取了分级识别策略，分图像识别及目标检测两步将所有瑕疵检测出。所有较大面积的瑕疵（瑕疵面积占图像面积40%以上）采用图像识别算法（resnet训练得出）进行分类，其余瑕疵归为小面积瑕疵，采用目标检测算法（yolo5训练得出）进行检测。目前大面积瑕疵整体识别F1值为80%上下，小面积瑕疵（开路、针孔两类）检测回归率达到99%。
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