[发明专利]电路板的缺陷检测方法和装置在审
申请号: | 201910133360.1 | 申请日: | 2019-02-22 |
公开(公告)号: | CN109886950A | 公开(公告)日: | 2019-06-14 |
发明(设计)人: | 文亚伟;苏业;刘明浩;郭江亮;李旭 | 申请(专利权)人: | 北京百度网讯科技有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/62;G06N3/04 |
代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 宋合成 |
地址: | 100085 北京市*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电路板 拍摄图像 目标像素单元 分割模型 缺陷检测 方法和装置 图像特征 像素单元 准确定位 校验 输出 学习 申请 | ||
1.一种电路板的缺陷检测方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:
获取电路板的拍摄图像;
将所述拍摄图像输入经过训练的实例分割模型,以获取所述实例分割模型输出的目标像素单元,所述目标像素单元是所述拍摄图像中呈现缺陷的像素单元;其中,所述实例分割模型已经学习得到存在缺陷的局部电路板的图像特征;
根据所述目标像素单元在所述拍摄图像中的面积占比,对所述电路板进行缺陷检测。
2.根据权利要求1所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述实例分割模型还学习得到存在缺陷的局部电路板的图像特征对应的缺陷类型,用于输出所述目标像素单元的缺陷类型;
所述根据所述目标像素单元在所述拍摄图像中的面积占比,对所述电路板进行缺陷检测,包括:
根据所述目标像素单元呈现的局部电路板存在的缺陷类型,确定对应的参考面积占比;
若所述目标像素单元在所述拍摄图像中的实际面积占比与所述参考面积占比匹配,确定所述电路板存在缺陷。
3.根据权利要求2所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述若所述目标像素单元在所述拍摄图像中的实际面积占比与所述参考面积占比匹配,确定所述电路板存在缺陷之前,还包括:
若所述目标像素单元为至少两个,将连续分布的对应相同缺陷类型的至少两个目标像素单元合并为一个目标像素单元。
4.根据权利要求1所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述将所述拍摄图像输入经过训练的实例分割模型之前,还包括:
获取样本图像,其中,所述样本图像存在标注区域,所述标注区域内展示的电路器件存在缺陷;
根据所述标注区域内展示的电路器件的缺陷类型,对所述样本图像进行标注;
采用经过标注的所述样本图像对所述实例分割模型进行训练。
5.根据权利要求1-4任一项所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述根据所述目标像素单元在所述拍摄图像中的面积占比,对所述电路板进行缺陷检测之后,还包括:
若所述电路板存在缺陷,在控制界面展示所述拍摄图像;
获取对所述拍摄图像人工标注的缺陷指示信息;
根据所述拍摄图像和所述缺陷指示信息,生成第一训练样本;
采用所述第一训练样本对所述实例分割模型进行训练。
6.根据权利要求1-4任一项所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述根据所述目标像素单元在所述拍摄图像中的面积占比,对所述电路板进行缺陷检测之后,还包括:
从不存在缺陷的电路板中选取部分电路板,在控制界面展示选取的部分电路板的拍摄图像;
对选取的部分电路板,获取相应拍摄图像人工标注的未存在缺陷的指示信息;
根据所述拍摄图像和所述未存在缺陷的指示信息,生成第二训练样本,以采用所述第二训练样本对所述实例分割模型进行训练。
7.根据权利要求1-4任一项所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述根据所述目标像素单元在所述拍摄图像中的面积占比,对所述电路板进行缺陷检测之后,还包括:
若所述电路板存在缺陷,确定所述目标像素单元在所述拍摄图像中的相对位置;
根据所述相对位置,确定存在缺陷的电路器件在所述电路板中的实际位置。
8.根据权利要求1-4任一项所述的缺陷检测方法,其特征在于,所述根据所述目标像素单元在所述拍摄图像中的面积占比,对所述电路板进行缺陷检测之后,还包括:
若所述电路板存在缺陷,对生产线进行控制,以将存在缺陷的所述电路板置于设定区域内。
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