[发明专利]一种PCB颜色变化缺陷检测方法、装置、设备及介质

说明书

本申请公开了一种PCB颜色变化缺陷检测方法、装置、设备及介质，涉及电路板图像处理领域，旨在解决现有印刷电路板颜色变化缺陷检测效率较低的技术问题。所述PCB颜色变化缺陷检测方法，包括以下步骤：获取目标电路板的待检测图像；所述待检测图像为包含目标颜色变化缺陷的电路板图像；对所述待检测图像中的颜色变化缺陷种类进行语义分割处理，获得二维矩阵图像；将所述二维矩阵图像进行平铺处理，获得一维向量图像；将所述一维向量图像中多余区域去除后，获得最小区域二维矩阵图像；将所述最小区域二维矩阵图像中的像素值，按照预设阈值进行卡控，获得缺陷检测结果。

技术领域

本申请涉及电路板图像处理领域，尤其涉及一种PCB颜色变化缺陷检测方法、装置、设备及介质。

背景技术

PCB（Printed Circuit Board，印刷电路板）在制造过程中由于工艺波动、机台差异等因素会产生各种各样形态的缺陷，如线路生锈、氧化等造成的电路板颜色变化缺陷使用人工或现有自动缺陷分类系统不易被检出，或由于背景误判而导致大量过检现象发生，进而造成缺陷检测效率较低。

发明内容

本申请的主要目的是提供一种PCB颜色变化缺陷检测方法、装置、设备及介质，旨在解决现有印刷电路板颜色变化缺陷检测效率较低的技术问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例提出了：一种PCB颜色变化缺陷检测方法，包括以下步骤：

获取目标电路板的待检测图像；所述待检测图像为包含目标颜色变化缺陷的电路板图像；

对所述待检测图像中的颜色变化缺陷种类进行语义分割处理，获得二维矩阵图像；

将所述二维矩阵图像进行平铺处理，获得一维向量图像；

将所述一维向量图像中多余区域去除后，获得最小区域二维矩阵图像；

将所述最小区域二维矩阵图像中的像素值，按照预设阈值进行卡控，获得缺陷检测结果。

作为本申请一些可选实施方式，所述对所述待检测图像中的颜色变化缺陷种类进行语义分割处理，获得二维矩阵图像，包括：

将所述待检测图像输入至语义分割模型进行语义标注处理和语义分割处理，获得待检测区域图像；

将所述待检测区域图像中的像素点映射在RGB颜色空间，获得二维矩阵图像。

在实际应用中，将所述待检测图像输入至语义分割模型进行语义标注处理后，获得带有颜色变化缺陷种类标注信息的待检测图像；并基于所述带有颜色变化缺陷种类标注信息的待检测图像进行分割，从而获得若干待检测区域图像，并且每张待检测区域图像中只包含一种颜色变化缺陷，从而降低后续检测过程中干扰因素，进而提高检测效率和精准度。并且在获得若干待检测区域图像之后，将所述待检测区域图像中的像素点映射在RGB颜色空间，获得二维矩阵图像，以便后续进行颜色阈值卡控。

作为本申请一些可选实施方式，所述语义分割模型通过U-Net算法、Deeplab算法和SegFormer算法中至少一种算法训练获得。

在实际应用中，所述语义分割模型可以是R-CNN、YOLO、SSD等网络模型，本申请不限定网络模型类型，以使用Faster-rcnn网络模型为例，可以基于训练样本集和测试集，使用Faster-rcnn网络模型在tensorflow框架下进行训练并验证，生成用于语义标注处理和语义分割处理的语义分割模型。具体的，由于原始图片经过归一化后转化为灰度图像信息后，包含着目标电路板的颜色变化缺陷特征信息，基于这些颜色变化缺陷特征信息进行颜色变化缺陷区域提取可以避免环境光或其他造成普通灰度图像异常的干扰，从而提升颜色变化缺陷区域提取的准确度。并且将所述语义分割模型通过U-Net算法、Deeplab算法和SegFormer算法中至少一种算法训练获得，以提高所述语义分割模型的训练效率和精准度。

作为本申请一些可选实施方式，所述颜色变化缺陷包括线路缺陷、锡球缺陷和切割道缺陷。