【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种基于图像分析的smt缺陷诊断与改进方法及系统。
技术介绍
1、smt是表面贴装技术，是电子组装行业里最主流的一种技术和工艺，其通过各种设备来进行检测产品生产质量。具体地，可以利用锡膏厚度测试仪来检测印刷质量，通过光学检测仪来检测回流焊的效果，通过xray测试的方式对部分隐蔽式焊接部位进行辅助检测，相关技术的工程师根据以上检测得到的结果来对生产设备参数进行调整。
2、相关技术中通常是对集成电路板表面焊点的缺陷进行检测。具体地，可以利用固定规则生成样本，采用传统的梯度下降法进行特征提取来训练模型，对模型进行特征降维和数据集的分类。这种方式容易导致样本缺乏多样性、易受异常数据影响导致模型过拟合，在多样性、灵活性、可操作性和适应性等方面限制较大。
3、鉴于此，目前需要一种更加便捷的基于图像分析的smt缺陷诊断与改进的方式。
技术实现思路
1、本公开一个或者多个实施方式提供了一种基于图像分析的smt缺陷诊断与改进方法及系统，能够便捷准确地判断出...
【技术保护点】
1.一种基于图像分析的SMT缺陷诊断与改进方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型在训练过程中使用的训练样本由样本扩充模型扩充得到，所述样本扩充模型包括生成器和判别器，所述生成器的第一网络参数按照以下方式进行优化：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述判别结果调整所述当前训练周期内适用于所述生成器的稀疏连接比例包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据所述辨别结果对所述第一网络参数进行优化，得到适用于下一训练周期的第二网络参数包括：
5.根...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像分析的smt缺陷诊断与改进方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征提取模型在训练过程中使用的训练样本由样本扩充模型扩充得到，所述样本扩充模型包括生成器和判别器，所述生成器的第一网络参数按照以下方式进行优化：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述判别结果调整所述当前训练周期内适用于所述生成器的稀疏连接比例包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据所述辨别结果对所述第一网络参数进行优化，得到适用于下一训练周期的第二网络参数包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分裂条件按照以下方式判断是否满足：
6.根据权利要求1或5所述的方法，其特征在于，在增量调整过程中，权重的第一调整增量和偏置的第二调整增量按照以下公式确定：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述学习速率按照以下公式进行递减调整：
8.根据权利...
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