缺陷检测在电子制造业中是非常重要的应用。 然而，由于存在的缺陷多种多样，传统的机器视觉算法很难对缺陷特征进行完全建模和迁移缺陷特征，致使传统机器视觉算法可重复使用性不是很大，并且需要区分工作条件，这将浪费大量的人力成本。 因此，越来越多的工程师开始将深度学习算法引入缺陷检测领域，因为深度学习在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。
下面将介绍瑞萨电子深度学习算法在缺陷检测领域的应用，以PCB电路板缺陷检测为例。
在这里，我们提出了一种缺陷检测解决方案，使用YOLOv3-tiny深度学习算法。 YOLOv3-tiny 是一种轻量级的目标检测算法。 YOLOv3-tiny 的网络结构如下。
与原来的YOLOv3模型相比，YOLOv3-tiny减少了一些层数和参数，提高了嵌入式设备上的推理速度和效率。 该算法具有较高的实时性和良好的精度，非常适合工业缺陷检测应用。
缺陷检测解决方案可以部署在RZ/V2L和RZ/V2M MPU芯片上。 部署过程如下图所示。
ONNX 是一种用于表示机器学习模型的开放格式。
ONNX 定义了一组通用运算符，机器学习和深度学习模型的构建基块以及通用文件格式，使 AI 开发人员能够使用具有各种框架、工具、运行时和编译器的模型。
此应用程序在 RZ/V2M MPU 中的硬件设置如下。
此应用程序在 RZ/V2L MPU 中的硬件设置如下。
YOLOv3-tiny 缺陷检测解决方案部署在 RZ/V2M 和 RZ/V2L ，具有低功耗（小于5W）、高性能推理效果的特点，RZ/V2M为52fps，RZ/V2L为35fps（均不包括前处理和后处理）。
嵌入式缺陷检测不仅用于电子制造中的PCB缺陷检测，还具有广泛的应用场景，以下是一些常见示例：
- 工业自动化：在制造过程中，可以实时检测产品中的缺陷，例如不正确的产品组装、零件缺失或损坏。
- 农业领域：在农业生产中，它可用于检测作物或蔬菜中的缺陷，例如疾病，害虫或水果畸形。
- 安防监控：可用于安防监控系统中的缺陷检测，如检测建筑物或公共场所的异常物体、入侵行为或安全隐患。
- 医学成像：在医学领域，可应用于医学图像分析，检测疾病标志物、肿瘤或异常组织等。
- 车辆检测：在智能交通系统中，可用于车辆检测，如交通流量监控、非法车辆检测或停车场管理。
随着人工智能技术的不断进步，我们期待在工业制造、安防、智能零售、服务机器人等多个领域推出更多应用和解决方案。