[发明专利]一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统及其检测方法

说明书

本发明公开了一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统，包括现场图像采集装置、边缘计算服务器以及缺陷检测软件；基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测方法，包括以下步骤：通过多部高清工业面阵相机采集样本图片，生成高精度图片；对于采集到的高精度图片进行算法处理，合成完整的产品表面样本图片；对合成的产品样本图进行标注；建立AI模型并对标注好的样本图进行训练；对训练好的AI模型进行测试，缺陷的识别率到达预期后进行模型封装，如果没有达到，则返回重新进行样本训练；待检的芯片托盘从传送带上通过工业面阵相机下方，AI缺陷检测软件根据预置的芯片托盘缺陷检测算法模型，自动对其进行缺陷检出和缺陷分类。

技术领域

本发明涉及自动分拣技术领域，具体为一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统及其检测方法。

背景技术

对芯片托盘进行生产的过程中，由于原材料，生产设备和工艺制程等原因，通常会出现毛刺，异物，凸起，熔结线成裂纹状，破损等多种不同类型缺陷产品。由于芯片行业的检测精度要求比较高，在工厂在对芯片托盘进行缺陷检测时，通常采用人工使用高分辨率电子显微镜的方式，凭借质检人员的个人经验进行判断，该方法效率较低，漏检率比较高，人眼在工作一段时间之后容易疲劳，无法实现缺陷的快速准确检出和分类。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统及其检测方法，通过AI人工智能学习，它将不断的从标注的样本中提取到芯片托盘缺陷特征，对芯片托盘缺陷类型进行自动视觉判别，与自动化光学成像装置结合，实现对芯片托盘缺陷的准确检出和缺陷分类。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：提出一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统，包括现场图像采集装置、边缘计算服务器以及缺陷检测软件，所述现场图像采集装置上设有芯片承载托盘，通过工业面阵摄像头采集芯片图像由所述边缘计算服务器进行处理，在所述边缘计算服务器内通过内置芯片托盘AI算法建立AI模型并对标注好的样本图进行训练，再由所述缺陷检测软件对托盘芯片进行检测，待检的芯片托盘从传送带上通过工业面阵相机下方，AI缺陷检测软件根据预置的芯片托盘缺陷检测算法模型，自动对其进行缺陷检出和缺陷分类。

进一步的，前述的基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统，所述现场图像采集装置包括待测产品上料平台、背光源、条形光源、工业面阵摄像头以及检测行走运动机构，所述背光源设在所述待测产品上料平台的下方，所述条形光源设在待测产品上料平台上方的两侧，并在所述待测产品上料平台上设有移动芯片托盘的机械装置；所述工业面阵摄像头通过安装支架固定在所述检测行走运动机构，在所述待测产品上料平台两侧布设行走轨道，由所述检测行走运动机构带动工业面阵摄像头在所述待测产品上料平台上对芯片进行检测。

前述的基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测系统，所述工业面阵摄像头由至少四台并排设置的摄像头通过相机支架进行固定安装。

本发明公开一种基于工业面阵摄像头视觉缺陷检测方法，包括以下步骤：

步骤1：通过多部高清工业面阵相机采集样本图片，生成高精度图片；

步骤2：对于采集到的高精度图片进行算法处理，合成完整的产品表面样本图片；

步骤3：对合成的产品样本图进行标注；

步骤4：建立AI模型并对标注好的样本图进行训练；

步骤5：对训练好的AI模型进行测试，缺陷的识别率到达预期后进行模型封装，如果没有达到，则返回步骤2重新进行样本训练；

步骤6：待检的芯片托盘从传送带上通过工业面阵相机下方，AI缺陷检测软件根据预置的芯片托盘缺陷检测算法模型，自动对其进行缺陷检出和缺陷分类。