[发明专利]散热器检测方法及装置

权利要求书

1.一种散热器检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测散热器表面的热成像图像；

将所述热成像图像输入至预先训练生成的目标神经网络模型中；所述目标神经网络模型采用如下步骤生成：获取多个已确定为良品的散热器表面的热成像图像作为样本图像，将所述样本图像输入至初始神经网络模型中进行训练，得到所述目标神经网络模型；

获取所述目标神经网络模型的输出，确定所述待检测散热器是否为良品。

2.如权利要求1所述的散热器检测方法，其特征在于，所述获取所述目标神经网络模型的输出，确定所述待检测散热器是否为良品，包括：

获取所述目标神经网络模型输出的良品置信度，根据所述良品置信度与预设阈值之间的大小关系，确定所述待检测散热器是否为良品。

3.如权利要求1所述的散热器检测方法，其特征在于，在确定所述待检测散热器存在故障之后，还包括：

将所述待检测散热器的热成像图像与预设的样本散热器的热成像图像进行比对，所述样本散热器为良品的散热器；

根据比对结果，确定所述待检测散热器存在故障的位置。

4.如权利要求3所述的散热器检测方法，其特征在于，所述将所述待检测散热器的热成像图像与预设的样本散热器的热成像图像进行比对，包括：

将所述待检测散热器的热成像图像与所述样本散热器的热成像图像进行差值运算。

5.如权利要求4所述的散热器检测方法，其特征在于，所述根据比对结果，确定所述待检测散热器存在故障的位置，包括：

将得到的差值结果中差值最大所对应的部位，作为所述待检测散热器存在故障的位置。

6.一种散热器检测装置，其特征在于，包括：

获取单元，用于获取待检测散热器表面的热成像图像；

输入单元，用于将所述热成像图像输入至预先训练生成的目标神经网络模型中；所述目标神经网络模型采用如下步骤生成：获取多个已确定为良品的散热器表面的热成像图像作为样本图像，将所述样本图像输入至初始神经网络模型中进行训练，得到所述目标神经网络模型；

第一确定单元，用于获取所述目标神经网络模型的输出，确定所述待检测散热器是否为良品。

7.如权利要求6所述的散热器检测装置，其特征在于，所述第一确定单元，用于获取所述目标神经网络模型输出的良品置信度，根据所述良品置信度与预设阈值之间的大小关系，确定所述待检测散热器是否为良品。

8.如权利要求6所述的散热器检测装置，其特征在于，还包括：第二确定单元，用于将所述待检测散热器的热成像图像与预设的样本散热器的热成像图像进行比对，所述样本散热器为良品的散热器；根据比对结果，确定所述待检测散热器存在故障的位置。

9.如权利要求8所述的散热器检测装置，其特征在于，所述第二确定单元，用于将所述待检测散热器的热成像图像与所述样本散热器的热成像图像进行差值运算。

10.如权利要求9所述的散热器检测装置，其特征在于，所述第二确定单元，用于将得到的差值结果中差值最大所对应的部位，作为所述待检测散热器存在故障的位置。