[发明专利]神经网络训练方法、相关方法、设备、终端及存储介质

权利要求书

1.一种神经网络训练方法，其特征在于，所述神经网络训练方法包括：

获取包括若干待训练图像的训练集，其中，待训练图像中包括电路板中尖角的标注信息；

将所述训练集输入所述神经网络进行训练，得到用于检测电路板图像中尖角的神经网络。

2.根据权利要求1所述的神经网络训练方法，其特征在于，

所述神经网络训练方法，还包括：

获取尖角模板；

利用所述尖角模板遍历所述待训练图像中的电路板区域，标注所述待训练图像中与所述尖角模板相匹配的尖角区域。

3.根据权利要求1或2所述的神经网络训练方法，其特征在于，

所述获取包括若干待训练图像的训练集之后，所述神经网络训练方法还包括：

对所述若干待训练图像进行翻转、旋转、放大、缩小、色度调整中的一种或多种图像处理，得到若干扩展图像；

利用所述若干扩展图像对所述训练集进行更新。

4.根据权利要求1所述的神经网络训练方法，其特征在于，

所述神经网络采用样本平衡损失函数进行迭代训练。

5.一种尖角检测方法，其特征在于，所述尖角检测方法包括：

获取电路板的待检测图像；

将所述待检测图像输入预先训练的神经网络，获取所述待检测图像中尖角的检测信息；

其中，所述预先训练的神经网络通过权利要求1至4任一项所述的神经网络训练方法训练得到。

6.根据权利要求5所述的尖角检测方法，其特征在于，

所述获取所述待检测图像中尖角的检测信息之后，所述尖角检测方法还包括：

利用所述尖角的检测信息在所述待检测图像中生成所述尖角的标注框及其置信度。

7.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述缺陷检测方法包括：

获取电路板的设计图和采集图像；

在所述采集图像中获取尖角所在区域；

在所述尖角所在区域以外的区域匹配所述设计图和所述采集图像；

按照所述设计图和所述采集图像的匹配结果，输出缺陷信息；

其中，所述尖角所在区域为通过预先训练的神经网络检测得到。

8.根据权利要求7所述的缺陷检测方法，其特征在于，

所述在所述尖角所在区域以外的区域匹配所述设计图和所述采集图像，包括：

获取所述设计图和所述采集图像的映射矩阵；

基于所述映射矩阵将所述采集图像上的尖角所在区域映射到所述设计图，生成尖角掩膜；

利用所述设计图中尖角掩膜以外的区域，与所述采集图像进行匹配。

9.一种光学检测设备，其特征在于，所述光学检测设备包括：

图像获取模块，用于获取电路板的设计图和采集图像；

区域提取模块，用于在所述采集图像中获取尖角所在区域；其中，所述尖角所在区域为通过预先训练的神经网络检测得到；

区域匹配模块，用于在所述尖角所在区域以外的区域匹配所述设计图和所述采集图像；

缺陷输出模块，用于按照所述设计图和所述采集图像的匹配结果，输出缺陷信息。

10.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括处理器以及与所述处理器连接的存储器，其中，所述存储器中存储有程序数据，所述处理器调取所述存储器存储的所述程序数据，以执行如权利要求1-4任意一项所述的神经网络训练方法、权利要求5-6任意一项所述的尖角检测方法或者权利要求7-8任意一项所述的缺陷检测方法。

11.一种计算机可读存储介质，内部存储有程序指令，其特征在于，所述程序指令被执行，以实现如权利要求1-4任意一项所述的神经网络训练方法、权利要求5-6任意一项所述的尖角检测方法或者权利要求7-8任意一项所述的缺陷检测方法。