[发明专利]一种适用于PCB板真假缺陷判定的人工智能检测方法

权利要求书

1.一种适用于PCB板真假缺陷判定的人工智能检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

①、构建和训练AI模型，通过人工智能深度学习的方法训练出按照缺陷进行分类的AI模型；

②、人工智能检测，将AOI或AVI检测的缺陷图片传输到已训练好的AI模型，根据已训练好的AI模型计算传输过来的缺陷图片数据，判断真假缺陷及缺陷类型，并且将判断的真缺陷进行归类；

③、结果反馈，将归类后的真缺陷进行统计，并且以信息反馈的方式表达出来，并反馈到客户端；

步骤①构建和训练AI模型包括如下步骤，1）、将用于AI模型训练的缺陷PCB板制作成标注图片，形成训练图片集，并按照一个训练图片不少于一个标签进行标注，在进行标签标注时，按照缺陷的类别进行分类，并形成训练数据库；2）、从训练数据库中选取对应标准的缺陷数据，构成人工智能检测的模型训练集；3）、将模型训练集传给AI模型进行训练，并生成该标准的AI模型，存入模型数据库以供调用；

步骤1）中，训练图片制作时，第一步先将有缺陷的PCB板制作成标注图片，第二步在图片中将缺陷部分用方框或圆框进行框定，并配上对应的标签进行标注，第三步采用包括但不限于XML、JSON、CSV的格式保存已标定的图片标注的图片像素信息，标定方框四个坐标位置信息或标定圆框中心坐标位置信息，缺陷类型信息，以及对应图片所在的路径信息，得到标签文件，第四步，将标签文件名前缀与图片文件名前缀一一对应，完成训练数据制作；

步骤1）中，将标签按照缺陷类别分类后，针对同一个类别的不同缺陷等级再次进行分级标定。

2.根据权利要求1所述的一种适用于PCB板真假缺陷判定的人工智能检测方法，其特征在于，步骤③中的信息反馈方式包括但不限于表格信息、柱状图信息和扇形图信息形式。