[发明专利]一种用于PCB板图像缺陷检测的数据增强方法和系统

权利要求书

1.一种用于PCB板图像缺陷检测的数据增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：设定图像缺陷尺寸阈值，设定标准尺寸；

S2：将PCB板图像信息列表中图像缺陷尺寸大于图像缺陷尺寸阈值的图像缺陷定义为大尺寸缺陷图像，将图像缺陷尺寸小于图像缺陷尺寸阈值的图像缺陷定义为小尺寸缺陷图像；

S3：将大尺寸缺陷图像的尺寸缩放为标准尺寸，随机裁剪小尺寸缺陷图像；

S4：根据缩放为标准尺寸的大尺寸缺陷图像和随机裁剪后的小尺寸缺陷图像，更新所述PCB板图像信息列表；

其中，将多次更新后PCB板图像信息列表中的数据用于后续模型训练，随着训练进行，随机裁剪的区域会随机改变，使得每一轮每批次输入模型的图片有差异。

2.根据权利要求1所述的用于PCB板图像缺陷检测的数据增强方法，其特征在于，所述PCB板图像信息列表包括PCB板图像矩阵、PCB板图像尺寸和PCB板缺陷bbox。

3.根据权利要求2所述的用于PCB板图像缺陷检测的数据增强方法，其特征在于，所述随机裁剪处理如下：

定义PCB板图像的宽为w，高为h；

定义PCB板缺陷bbox坐标为(x1,y1,x2,y2)；

设定裁剪图片尺寸crop_size=(w_crop_size,h_crop_size)；

随机裁剪后子图的坐标为（crop_x1,crop_y2,crop_x2,crop_y2）；

满足以下关系：

crop_x1 = random.randint(0,min(x1,int(w-w_crop_size)))，

crop_y1 = random.randint(0,min(y1,int(h-h_crop_size)))，

crop_x2 = crop_x1+w_crop_size，

crop_y2 = crop_y1+h_crop_size，

其中，random.randint(a,b)用于生成a和b之间的一个随机整数；int(c)用于将c向下舍入到最接近的整数。

4.一种用于PCB板图像缺陷检测数据增强的系统，其特征在于，包括：

PCB板图像信息数据模块：用于存储和更新PCB板图像信息列表；

初始模块：用于设定图像缺陷尺寸阈值，用于设定标准尺寸；

缺陷图像定义模块：用于将PCB板图像信息列表中图像缺陷尺寸大于图像缺陷尺寸阈值的图像缺陷定义为大尺寸缺陷图像，用于将图像缺陷尺寸小于图像缺陷尺寸阈值的图像缺陷定义为小尺寸缺陷图像；

处理模块：用于将大尺寸缺陷图像的尺寸缩放为标准尺寸，随机裁剪小尺寸缺陷图像；根据缩放为标准尺寸的大尺寸缺陷图像和随机裁剪后的小尺寸缺陷图像，更新所述PCB板图像信息列表；

其中，将多次更新后PCB板图像信息列表中的数据用于后续模型训练，随着训练进行，随机裁剪的区域会随机改变，使得每一轮每批次输入模型的图片有差异。

5.根据权利要求4所述的用于PCB板图像缺陷检测数据增强的系统，其特征在于，所述PCB板图像信息列表包括PCB板图像矩阵、PCB板图像尺寸和PCB板缺陷bbox。

6.根据权利要求5所述的用于PCB板图像缺陷检测数据增强的系统，其特征在于，所述随机裁剪处理如下：

定义PCB板图像的宽为w，高为h；

定义PCB板缺陷bbox坐标为(x1,y1,x2,y2)；

设定裁剪图片尺寸crop_size=(w_crop_size,h_crop_size)；

随机裁剪后子图的坐标为（crop_x1,crop_y2,crop_x2,crop_y2）；

满足以下关系：

crop_x1 = random.randint(0,min(x1,int(w-w_crop_size)))，

crop_y1 = random.randint(0,min(y1,int(h-h_crop_size)))，

crop_x2 = crop_x1+w_crop_size，

crop_y2 = crop_y1+h_crop_size，

其中，random.randint(a,b)用于生成a和b之间的一个随机整数；int(c)用于将c向下舍入到最接近的整数。