PCB 元器件故障智能检测系统
案例介绍
系统同步采集 PCB 的可见光高清外观图像与红外热成像温度数据，基于 YOLO 系列目标检测、多模态特征融合算法，可精准识别定位引脚虚焊、针脚歪斜、焊点连锡、元器件发热异常等典型故障；通过自研的轻量化模型优化策略，在保证 99% 以上检测精度的同时，实现 4K 图像毫秒级推理，完美适配工业产线实时检测需求。
本作品可广泛应用于 3C 电子、汽车电子等领域的 P
PCB 元器件故障智能检测系统
案例介绍
本作品聚焦电子制造行业 PCB 质检的核心痛点，针对传统人工目检主观性强、漏检率高，单一视觉检测无法覆盖 “外观缺陷 + 隐性发热故障” 的行业难题，研发了一套双模态融合的 PCB 元器件故障智能检测系统。
系统同步采集 PCB 的可见光高清外观图像与红外热成像温度数据，基于 YOLO 系列目标检测、多模态特征融合算法，可精准识别定位引脚虚焊、针脚歪斜、焊点连锡、元器件发热异常等典型故障；通过自研的轻量化模型优化策略，在保证 99% 以上检测精度的同时，实现 4K 图像毫秒级推理，完美适配工业产线实时检测需求。
本作品可广泛应用于 3C 电子、汽车电子等领域的 P
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