精“缺”识别团队：多技术创新驱动PCB检测智能化升级

广东南华工商职业学院23级学生陈灿健带领的精“缺”识别团队，聚焦PCB板缺陷检测领域，凭借低照度图像增强、深度学习识别模型、改进型RPN图像分割等三项核心技术突破，为行业智能化升级注入青春动力。

针对PCB板生产中低照度环境图像模糊的行业痛点，团队研发低照度图像增强技术，融合直方图均衡、伽马校正、暗通道算法及神经网络，增强图像细节与边缘纹理信息，使检测设备在低照度下仍保持99.7%的准确率

在智能化升级方面，团队自主研发深度学习识别模型，基于FasterRCNN算法训练，可自动识别、定位并分类缺陷。针对不同检测场景（如高密度或大面积PCB板），模型通过调整参数优化特征提取，既提升精度又缩短检测周期，成为企业“智能检测专家”。

针对传统检测漏检率高的问题，团队改进RPN图像分割技术，优化区域提议网络结构，实现缺陷区域精准识别。该技术检测精度达0.108mm、覆盖率92%，且能根据需求自动调整模型参数，适应复杂多变的检测场景，已在多家企业生产中验证实效。

“技术创新是推动行业发展的核心。”陈灿健表示，团队将持续优化技术，探索多技术融合应用，目标成为国内PCB缺陷检测领域领军者，为电子信息产业高质量发展贡献青年力量。