[发明专利]基于深度学习的PCB板镭射标靶识别方法及系统在审
| 申请号： | 202011253411.3 | 申请日： | 2020-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN112347950A | 公开（公告）日： | 2021-02-09 |
| 发明（设计）人： | 王业率;宋建华;何鹏;张龑 | 申请（专利权）人： | 湖北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/18;G06K9/32;G06K9/40;G06K9/46;G06K9/62;G06N20/00;H05K3/00 |
| 代理公司： | 深圳市合道英联专利事务所(普通合伙) 44309 | 代理人： | 廉红果 |
| 地址： | 430000 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的PCB板镭射标靶识别方法及系统，其中，基于深度学习的PCB板镭射标靶识别方法具体按照如下步骤实施：S1，预制镭射标靶图案；S2，对所述S1中的镭射标靶图案进行图像采集，得到灰度图；S3，采用深度学习对所述S1中的图案进行镭射区域的标注，并根据所述S2中的灰度图对标注的镭射区域进行预处理；S4，对预处理后的镭射区域进行精确定位；S5，根据所述S4中精确定位的结果，将镭射标靶图案转移至PCB板上。实现上述过程所需要的部件比较常见，因此容易设计；并且，采用深度学习方式进行识别，可对生产过程中识别识别情况进行学习，不断增强识别成功率；深度学习识别方式能够按照权重对识别对象进行检测，识别的阈值大。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 pcb 镭射 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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