[实用新型]一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统有效
申请号: | 202022594485.5 | 申请日: | 2020-11-11 |
公开(公告)号: | CN213718338U | 公开(公告)日: | 2021-07-16 |
发明(设计)人: | 王业率;宋建华;何鹏;张龑 | 申请(专利权)人: | 湖北大学 |
主分类号: | H05K3/02 | 分类号: | H05K3/02 |
代理公司: | 深圳市合道英联专利事务所(普通合伙) 44309 | 代理人: | 廉红果 |
地址: | 430000 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 pcb 镭射 识别 系统 | ||
1.一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,其包括镭射标靶生成组件(1)、第一转移组件(2)、第二转移组件(3)、图像采集组件(4)以及曝光组件(5),所述镭射标靶生成组件(1)、第一转移组件(2)、第二转移组件(3)、曝光组件(5)沿着流水线方向依次设置,所述图像采集组件(4)固定在曝光组件(5)上。
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,所述镭射标靶生成组件(1)包括三个或者四个激光器,每个所述激光器的光路出口处均安装有光学掩膜版。
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,该PCB板镭射标靶识别系统进一步包括定位组件(6),所述定位组件(6)与曝光组件(5)连接用于对镭射标靶图案进行精确定位。
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,该PCB板镭射标靶识别系统进一步包括深度学习组件(7),所述深度学习组件(7)与定位组件(6)连接。
5.根据权利要求1-4任一项所述的一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,所述第一转移组件(2)包括导轨(21)、第一伸缩杆(22)、第一吸盘(23)以及第一步进电机(24),所述第一伸缩杆(22)的一端固定在导轨(21)上且可沿导轨(21)左右移动,所述第一吸盘(23)固定在第一伸缩杆(22)的另一端且在第一伸缩杆(22)的作用下上下移动,所述第一步进电机(24)设置在第一吸盘(23)上方用于带动第一吸盘(23)旋转。
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,所述第二转移组件(3)包括第二伸缩杆(31)、第二吸盘(32)和第二步进电机(33),所述第二伸缩杆(31)的一端固定在导轨(21)上且可沿导轨(21)左右移动,所述第二吸盘(32)固定在第二伸缩杆(31)的另一端且在第二伸缩杆(31)的作用下上下移动,所述第二步进电机(33)设置在第二吸盘(32)上方用于带动第二吸盘(32)旋转。
7.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,该PCB板镭射标靶识别系统进一步包括传送带(8),所述传送带(8)用于PCB板的输送,所述镭射标靶生成组件(1)设置在传送带(8)靠近第一转移组件(2)的一侧。
8.根据权利要求1或7所述的一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别系统,其特征在于,所述图像采集组件(4)包括第二导轨(41)和工业相机(42),所述工业相机(42)沿着第二导轨(41)左右移动用于获取PCB板上镭射图像,所述第二导轨(41)固定在曝光组件(5)上。
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