[发明专利]一种基于人工智能的PCBA板生产线智能监管系统

权利要求书

1.一种基于人工智能的PCBA板生产线智能监管系统，其特征在于，包括：图像采集设备和差异率计算子系统；

所述图像采集设备布置在PCBA板生产线的每一个安装焊接环节，用于采集每一个安装焊接环节生产的PCBA板对应的标准产品图像，以及用于采集每一个安装焊接环节正在生产的PCBA板的未检产品图像；

所述差异率计算子系统用于基于图像识别，计算每一个安装焊接环节拍摄的未检产品图像与对应安装焊接环节的标准产品图像的差异率，在差异率大于阈值时，对应安装焊接环节存在安装焊接缺陷；

所述差异率计算子系统包括：颜色矫正单元、灰度处理单元、图像剪裁单元、轮廓提取单元、差异率计算单元和诊断比较单元；

所述颜色矫正单元用于根据标准产品图像，对未检产品图像进行颜色矫正，得到矫正产品图像；

所述灰度处理单元用于对矫正产品图像和标准产品图像分别灰度化处理，得到未检灰度图和标准灰度图；

所述图像剪裁单元用于根据每一安装焊接环节所增加的图像区域的位置范围，分别对未检灰度图和标准灰度图进行剪裁，得到每一安装焊接环节的未检区域灰度图和标准区域灰度图；

所述轮廓提取单元用于分别对未检区域灰度图和标准区域灰度图提取轮廓，得到未检轮廓图和标准轮廓图；

所述差异率计算单元用于分别提取未检轮廓图和标准轮廓图的特征，并计算差异率；

所述诊断比较单元用于在差异率大于阈值时，判断出对应安装焊接环节存在安装焊接缺陷；

所述差异率计算单元包括：第一差异值计算子单元、第二差异值计算子单元和差异率计算子单元；

所述第一差异值计算单元用于采用特征提取模型分别对未检轮廓图和标准轮廓图进行特征提取，得到未检特征和标准特征，并基于未检特征和标准特征，计算第一差异值；

所述第二差异值计算单元用于分别根据未检轮廓图和标准轮廓图上像素点的位置分布，计算第二差异值；

所述差异率计算子单元用于根据第一差异值和第二差异值，计算差异率；

所述特征提取模型包括：第一卷积层Conv1、第二卷积层Conv2、第三卷积层Conv3、第四卷积层Conv4、第一BN层BN1、第二BN层BN2、第三BN层BN3、第四BN层BN4、最大池化层Maxpool、Concat层和sigmod层；

所述第一卷积层Conv1的输入端作为特征提取模型的输入端，用于输入未检轮廓图或标准轮廓图；所述第一卷积层Conv1的输出端分别与第一BN层BN1的输入端、第三卷积层Conv3的输入端、第二卷积层Conv2的输入端和最大池化层Maxpool的输入端连接；所述第三卷积层Conv3的输出端与第二BN层BN2的输入端连接；所述第二卷积层Conv2的输出端与第三BN层BN3的输入端连接；所述Concat层的输入端分别与第一BN层BN1的输出端、第二BN层BN2的输出端、第三BN层BN3的输出端和最大池化层Maxpool的输出端连接，其输出端与第四卷积层Conv4的输入端连接；所述第四BN层BN4的输入端与第四卷积层Conv4的输出端连接，其输出端与sigmod层的输入端连接；所述sigmod层的输出端作为特征提取模型的输出端；

所述计算第一差异值的公式为：

其中，为第一差异值，为标准特征中的第个特征值，为未检特征中的第个特征值，max为求序列中的最大值，| |为绝对值运算，为特征值的数量，为标准特征中的第1个特征值，为未检特征中的第1个特征值，为标准特征中的第个特征值，为未检特征中的第个特征值，为求和符号；

所述第二差异值计算单元计算第二差异值的具体内容包括：将未检轮廓图划分为多个区块，得到多个未检区块，将标准轮廓图按与未检轮廓图的相同划分方式划分为多个区块，得到多个标准区块，根据未检区块和标准区块中像素点的位置分布，计算第二差异值；

所述计算第二差异值的公式为：

其中，为第二差异值，为第个标准区块中第个像素点的横坐标，为第个标准区块中第个像素点的纵坐标，为第个未检区块中第个像素点的横坐标，为第个未检区块中第个像素点的纵坐标，为标准区块中像素点的数量，为未检区块中像素点的数量，为标准区块或未检区块的数量，为取和中较小者，为第个标准区块中第个像素点的灰度值，为第个未检区块中第个像素点的灰度值，为反正切函数，为求和符号；

所述差异率的计算公式为：

其中，为差异率，为第一差异值，为第二差异值，为归一化系数。