引脚定位检测
项目简介
随着电子产品功能的增加，引脚的数量和复杂性也在提升，对高精度检测的需求将不断增长，由于工艺或操作失误，导致引脚偏离预定位置，引脚检测在电子制造领域的重要性日益凸显。
引用AI检测技术将减少人工干预，提高生产效率，降低人为错误，实现即时缺陷检测。
数据准备
为定位产品引脚位置，采用矩形框标注和目标检测模型方式实现。采用labelmeAI 数据标注，通简单的操作，可以轻松完成标注，且支持自动保存标注文件，避免数据丢失。
数据分析
通过 数据分析 功能进行图像预览，统计标注数据，获取图像尺寸为 640×640 的图像 137 张， 标注的引脚数量 2188 个。
训练参数
- 训练集和验证集按照 8:2 的比例进行划分。
- 数据倍增选择 1，表示使用一倍的数据进行训练。数据量少时，可以选择5-10。数据量超过 1000 时，通常为 1。
- 训练尺寸 640×640；这里的训练尺寸不一定与图像尺寸相同。训练尺寸越小推理速度越快，原图尺寸在 1000×1000 以下，通常选择 320×320 或 640×640，需按实际效果调整。
- 目标检测模型默认参数：训练代数 12 代，学习率 0.001，批量大小（batchsize）2。这些参数通常不需要调整。
训练过程
实时监控训练进程，可以快速反馈结果，减少试错时间，加快模型迭代和优化。
loss 值为0.38，bbox_mAP_50 值为100。
结合这几个指标，模型在训练数据上的拟合较好，能够非常精确地检测到目标，模型的训练效果良好。
模型测试
使用AI测试平台，导入项目图片和训练完成的模型，可视化模型效果；
可视化能够简化复杂数据和结果的表达，用户能够清楚地看到模型的预测依据，有助于建立对模型的信任。
模型批量预测 ，模型预测图片 41 张，分类结果分布：引脚：656 个，预测准确率为 99.99%。
相似需求
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连接器检测：检测连接器的接触点没有缺陷，如偏斜、缺失或焊接不良，确保其可靠性。
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元器件位置检测：检测表面贴装元件在PCB上的位置准确，避免因偏差导致的电气故障。
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传感器检测：检测传感器在装配过程中的位置和方向正确，避免影响设备的可靠性和安全性。