[发明专利]用于印刷电路板的图像处理方法、设备和存储介质

说明书

本公开提供了用于印刷电路板的图像处理方法、设备和存储介质，涉及深度学习等人工智能技术领域。具体实现方案为：获取待检测的PCB图像中的多个导线图像区域以及缺陷图像区域，并从多个导线图像区域中，获取与缺陷图像区域有至少一个相交点的至少一个目标导线图像区域，针对至少一个目标导线图像区域中的每个目标导线图像区域，确定目标导线图像区域在缺陷图像区域处所对应的最小导线宽度，并结合最小导线宽度，以及陷图像区域中的最大横切面宽度，确定目标导线图像区域所对应的缺陷线宽占比。由此，不需要依赖工人的经验，也不需要复杂的人工操作，通过对PCB图像进行分析，即可准确确定出缺陷线宽占比。

技术领域

本公开涉及图像处理技术领域，具体涉及深度学习等人工智能技术领域，尤其涉及用于印刷电路板的图像处理方法、设备和存储介质。

背景技术

随着科技的发展，现代制造业对于印刷电路板(Printed Circuit Board，PCB)的需求也日益增长。电子设备性能的优劣不但受电子元器件本身质量和性能的影响，而且在很大程度上取决于PCB质量的好坏。其中，印刷电路板中缺陷线宽占比是确定PCB质量的关键因素。

相关技术中，在确定PCB的缺陷线宽占比的过程中，通常由人工采用放大设备对PCB进行测算，并根据测算结果，确定出PCB的缺陷线宽占比，然而，这种确定PCB的缺陷线宽占比的方式，依赖工人的经验，测量速度慢、精度低。

发明内容

本公开提供了一种用于印刷电路板的图像处理方法、设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种用于印刷电路板的图像处理方法，包括：获取待检测的印刷电路板PCB图像中的导线图像区域集合以及缺陷图像区域，其中，所述导线图像区域集合包括多个导线图像区域；从所述多个导线图像区域中，获取与所述缺陷图像区域有至少一个相交点的至少一个目标导线图像区域；针对所述至少一个目标导线图像区域中的每个目标导线图像区域，确定所述目标导线图像区域在所述缺陷图像区域处所对应的最小导线宽度；确定所述缺陷图像区域的最大横切面宽度；根据所述最大横切面宽度和所述最小导线宽度，确定所述目标导线图像区域所对应的缺陷线宽占比。

根据本公开的另一方面，提供了一种用于印刷电路板的图像处理装置，包括：第一获取模块，用于获取待检测的印刷电路板PCB图像中的导线图像区域集合以及缺陷图像区域，其中，所述导线图像区域集合包括多个导线图像区域；第二获取模块，用于从所述多个导线图像区域中，获取与所述缺陷图像区域有至少一个相交点的至少一个目标导线图像区域；第一确定模块，用于针对所述至少一个目标导线图像区域中的每个目标导线图像区域，确定所述目标导线图像区域在所述缺陷图像区域处所对应的最小导线宽度；第二确定模块，用于确定所述缺陷图像区域的最大横切面宽度；第三确定模块，用于根据所述最大横切面宽度和所述最小导线宽度，确定所述目标导线图像区域所对应的缺陷线宽占比。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开的用于印刷电路板的图像处理方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开实施例公开的用于印刷电路板的图像处理方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本公开的用于印刷电路板的图像处理方法。

上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：