基於卷積神經網路的預晶表面缺陷檢測

預浸料又稱PP薄膜，是生產多層板的核心材料。 它主要由樹脂和增強材料組成，其中增強材料分為玻璃纖維布、紙基、複合材料等多種型別。 在製作多層印製板時，我們通常選擇以玻璃纖維布為增強材料的預浸料，即膠片。

隨著對預浸料需求的增加，預浸料的生產工藝也在不斷改進和完善，以滿足市場需求。 傳統的預浸料生產工藝採用熱壓法，需要大量的熱量和壓力，不僅消耗能源，而且生產效率低。 為了解決這個問題，一些企業開始採用新的生產工藝，如冷壓法，這是一種新型的預浸料生產工藝，採用低溫低壓進行生產。

隨著多層板製造技術的不斷提高，對預浸料的質量和效能要求也越來越高。 為了滿足市場需求，提高預浸料的生產效率，降低成本，越來越多的企業開始採用機器視覺技術來檢測預浸料的表面缺陷。

機器視覺技術是以影象處理和計算機視覺技術為基礎，通過獲取預浸料的表面影象，對影象進行分析和處理，從而檢測表面是否有缺陷。 與傳統的檢測方法相比，機器視覺技術具有更高的檢測效率和精度，可以大大降低檢測成本。

卷積神經網路（CNN）是一種非常有效的機器視覺演算法，用於檢測預件表面缺陷。 CNN是一種深度學習演算法，通過學習大量影象資料來提取影象特徵，從而實現影象分類、識別和檢測。 CNN可以快速處理大量影象資料，準確檢測表面缺陷，並可以自動識別不同型別的缺陷。 我們相信，隨著機器視覺技術的不斷發展，基於卷積神經網路的預浸料機器視覺表面缺陷檢測將在預浸料生產中得到更廣泛的應用。