[发明专利]一种检测方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及AOI领域，具体涉及一种检测方法及装置。

背景技术

图像匹配是指利用图像特征判断两幅图像是否相似的技术，目前已应用于各种领域，如可利用图像匹配技术进行元件检测、人脸识别等，但是目前由于用于进行图像匹配的图像特征的鲁棒性低，容易受光照等环境的影响而导致匹配出现误差，匹配准确率低。

以元件检测领域的图像匹配为例：印刷线路板(Printed circuit board，简称PCB板)是指为各种电子元器件提供连接的电路板，随着电子设备越来越复杂，需要的零件自然越来越多，PCB上头的线路与连接也越来越密集，从而在焊接/手插电子元件的时候难免出现漏件现象，那么需要在PCB板焊接完毕后对PCB板是否出现漏件进行检测。

目前，对PCB板电子元件的漏件检测有些是通过人工检测来进行，此种方案耗时多、成本高以及效率低，所以现在一般采用自动检测方法来进行，最普遍的自动检测方法是基于模板匹配的漏件检测方法，但是该方案容易受光照等环境的影响而导致检测失误，也有些是基于颜色直方图或一些低层特征的来实现，但是这些方案由于电子元件的颜色信息不可靠或电子元件的低层特征不明显而导致检测失误。

发明内容

本发明实施例提供了一种检测方法及装置，以期可以提高图像的相似检测准确率，可靠性高。

本发明实施例第一方面提供一种检测方法，包括：

将模板图像与测试图像输入经过训练后的Siamese网络，并分别作前向计算得到所述模板图像与所述测试图像的特征向量；

计算所述模板图像与所述测试图像的特征向量的相似度；

根据所述相似度确定所述测试图像与所述模板图像是否匹配。

本发明实施例第二方面提供一种检测装置，包括：

图像输入模块，用于将模板图像与测试图像输入经过训练后的Siamese网络，并分别作前向计算得到所述模板图像与所述测试图像的特征向量；

计算模块，用于计算所述模板图像与所述测试图像的特征向量的相似度；

确定模块，用于根据所述相似度确定所述测试图像与所述模板图像是否匹配。

可以看出，在本发明实施例提供的技术方案中，将模板图像与测试图像输入经过训练后的Siamese网络，并分别作前向计算得到所述模板图像与所述测试图像的特征向量；计算所述模板图像与所述测试图像的特征向量的相似度；根据所述相似度确定所述测试图像与所述模板图像是否匹配。由于Siamese网络可以提取到图像的高级特征，将图像输入经过训练后的Siamese网络可以准确地判断模板图像与测试图像是否匹配，判断准确率高。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1-a是本发明实施例提供的Siamese网络的网络结构图；

图1-b是本发明第一实施例提供的一种检测方法的流程示意图；

图2是本发明第二实施例提供的一种检测方法的流程示意图；

图3是本发明第三实施例提供的一种检测装置的结构示意图；

图4是本发明第四实施例提供的一种检测装置的结构示意图；

图5是本发明第五实施例提供的一种检测装置的结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了本发明实施例提供了一种检测方法及装置，以期可以提高图像的相似检测准确率，可靠性高。

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“第三”等是用于区别不同对象，而非用于描述特定顺序。此外，术语“包括”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

本发明实施例的一种检测方法，一种检测方法包括：