一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法

本发明提供了一种基于cGAN网络驱动的SMT元件的缺陷合成方法，包括获取输入条件，构建对抗损失函数、L1重建损失函数、循环损失函数和物理损失函数，将四种损失函数进行加权求和，得到总损失函数。根据总损失函数对cGAN网络进行训练，得到SMT元件缺陷合成模型；采用SMT元件缺陷合成模型生成虚拟缺陷样本；其中，虚拟缺陷样本用于降低SMT缺陷检测模型的误检率。SMT元件缺陷合成模型生成的虚拟缺陷样本具有视觉真实性，虚拟缺陷样本中的缺陷形态与真实焊接工艺之间具有物理一致性。将SMT元件缺陷合成模型生成的虚拟缺陷样本与真实缺陷样本结合，使得训练后的SMT缺陷检测模型适用于小样本条件下的SMT缺陷检测，从而提高在真实加工场景下的SMT缺陷检测精度。