[发明专利]一种基于神经网络的PCB漏件检测方法在审
| 申请号： | 202010754466.6 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111882547A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 王华龙;李泽辉;宋秋云;孙传碑 | 申请（专利权）人： | 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院;佛山市广工大数控装备技术发展有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/62;G06T7/90;G06T5/00;G06N3/08;G06F17/16 |
| 代理公司： | 广州科沃园专利代理有限公司 44416 | 代理人： | 王维霞 |
| 地址： | 528200 广东省佛山*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于神经网络的PCB漏件检测方法，包括S1，利用网络摄像头来获取一幅包含PCB的RGB图像；S2，进行图像分割；S3，将获取的PCB的RGB图像使用灰度阈值方法转化为二值图；S4，将获取的PCB图像和模板PCB图像对比提取不同点；S5，使用高斯滤波器函数移除干扰噪声；S6，对S4中提取后的图像上所有的对象进行特征提取，主要提取三个重要的特征包括：面积、周长、紧密度；最后运用BP神经网络根据PCB(印刷电路板)上缺失的类型对元件进行分类，同时使用MATLAB实现所提出的方法来开发代码，实现了印刷电路板的高精度自动检测系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 pcb 检测 方法 | ||
【主权项】：
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