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焊点的焊接质量决定了电路板的可靠性,而电路板焊接异常的快速检测是大批量生产的先决条件。为了快速地实现焊接异常的精确检测,提出了一种基于深度学习的焊点图像识别算法。该算法通过自适应矩估计配合加速卷积神经网络实现,可对大量焊接图片进行快速分类识别检测。实验选取5 000幅焊接图像训练集测试,并与传统的K-means聚类算法和Canny边缘检测算法对比。实验结果显示,在小球和连桥缺陷中3种方法效果相近,而在虚焊、少锡缺陷中,本算法具有明显优势。在1 000组测试集实验中,其综合检出率及召回率分别达97.9