[发明专利]一种电路板金手指区域缺陷检测方法及系统及装置及介质在审

专利信息
申请号: 202210568397.9 申请日: 2022-05-24
公开(公告)号: CN114862817A 公开(公告)日: 2022-08-05
发明(设计)人: 不公告发明人 申请(专利权)人: 成都数之联科技股份有限公司
主分类号: G06T7/00 分类号: G06T7/00;G06V10/26;G06V10/82;G06V10/25;G06N3/04;G06N3/08;G01N21/88;G01N21/956
代理公司: 成都云纵知识产权代理事务所(普通合伙) 51316 代理人: 熊曦
地址: 610042 四川省*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 电路板 手指 区域 缺陷 检测 方法 系统 装置 介质
【权利要求书】:

1.一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,包括以下步骤:

获得待测电路图像;

识别所述待测电路图像,获得目标区域坐标,根据所述目标区域坐标对所述待测电路图像进行分割,获得金手指区域图像;

对所述金手指区域图像进行处理,获得图像数据;

分析所述图像数据,获得缺陷检测结果。

2.根据权利要求1所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,所述目标区域坐标采用以下步骤获得:

获得多个电路样本图,对所述电路样本图中金手指区域进行标注,获得第一训练集;

基于所述第一训练集训练第一目标检测框架,获得第一目标检测模型;

使用所述第一目标检测模型对所述待测电路图像进行识别,获得所述目标区域坐标。

3.根据权利要求1所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述金手指区域图像进行处理前还包括以下步骤:

获得多个电路缺陷样本图,对所述电路缺陷样本图中缺陷位置及类别进行标注,获得第二训练集;

基于所述第二训练集训练第二目标检测框架,获得第二目标检测模型;

所述对所述金手指区域图像进行处理,获得图像数据包括以下步骤:

使用所述第二目标检测模型对所述金手指区域图像进行识别,获得图像识别结果。

4.根据权利要求1所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述金手指区域图像进行处理包括以下步骤:

对所述金手指区域图像进行二值化处理,获得二值化图像;

对所述二值化图像进行滤波处理获得第一图像;

检测所述第一图像中的连通区域;

计算所述第一图像中各连通区域的面积;

所述分析所述图像数据,获得缺陷检测结果包括以下步骤:

判断所述连通区域面积的大小,若所述连通区域面积小于标准值,则所述金手指区域图像存在缺陷。

5.根据权利要求4所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,所述滤波处理为对所述二值化图像进行形态学开运算。

6.根据权利要求1所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,所述对所述金手指区域图像进行处理包括以下步骤:

对所述金手指区域图像进行灰度化处理,获得灰度图像;

对所述灰度图像进行滤波处理获得第二图像;

计算所述第二图像的灰度平均值,获得第二图像数据;

所述分析所述图像数据,获得缺陷检测结果包括以下步骤:

对比所述第二图像数据与标准图像灰度区间大小,若所述第二图像数据不在所述标准图像灰度区间内,则所述金手指区域图像存在缺陷。

7.根据权利要求6所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,在蓝色灯光下对待测电路进行拍照,获得所述待测电路图像。

8.根据权利要求6所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,所述金手指区域图像为RGB图,所述对所述金手指区域图像进行灰度化处理包括以下步骤:

获得所述金手指区域图像像素的R分量和G分量;

对所述R分量和G分量进行加权计算,获得像素灰度值;

根据所述像素灰度值生成灰度图像。

9.根据权利要求2或3所述的一种电路板金手指区域缺陷检测方法,其特征在于,所述目标检测框架为结合FPN结构的Faster-RCNN目标检测框架。

10.一种电路板金手指区域缺陷检测系统,其特征在于,所述系统包括:

图像获得单元,用于获得待测电路图像;

区域识别单元,用于识别所述待测电路图像,获得目标区域坐标,根据所述目标区域坐标对所述待测电路图像进行分割,获得金手指区域图像;

处理单元,用于对所述金手指区域图像进行处理,获得图像数据;

分析单元,用于分析所述图像数据,获得缺陷检测结果。

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