在生产胎压检测设备的过程中发现，电路板的焊接工艺会导致锡珠残留，这些锡珠可能引发短路，影响设备的正常运行，甚至可能导致严重的安全问题。为了解决这一问题，急需寻找一种能够有效检测遗留锡珠的解决方案。
PCB锡珠检测的主要难点如下：
1、锡珠是焊接过程中产生的副产品，其形状不规则，大小不一，有些锡珠甚至很难用肉眼观察到。这给锡珠检测带来了很大的困难和误差。
2、锡珠与电路板或其他元件的颜色相近，导致锡珠与背景之间的对比度很低，难以区分出锡珠的位置和范围。
3、电路板上存在很多其他类型的元件，有些元件与锡珠有相似的形状或颜色，导致锡珠与其他元件混淆，难以正确地分类和识别。
PCB锡珠检测的解决方案：
赛拓信息技术有限公司设计了深度学习目标检测的方法，提出了一种全新的锡珠检测解决方案。
首先收集大量的PCB板图像，将这些图像进行精细标注，标出锡珠的位置和大小。使用这些标注数据来训练一个深度学习模型，该模型采用目标检测算法，以识别和定位PCB板上的锡珠。通过调整模型参数和改进网络结构，提高模型的检测准确性和效率。将训练好的模型部署到生产线上，对生产的PCB板进行实时检测。一旦发现锡珠，立即进行清理或返工，从而消除短路风险。
采用深度学习目标检测方法，可实现高效准确的锡珠检测，从而降低了设备短路风险，提高了产品质量和企业竞争力。