[發(fā)明專利]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FICS金手指缺陷檢測系統(tǒng)及檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810749665.0
• 申請日: 2018-07-10
• 公開（公告）號: CN109035219B
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 胡躍明;李翼
• 申請（專利權(quán)）人: 華南理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/08;G06T5/00;G06T5/30;G06T5/40;G01N21/88
• 代理公司: 廣州市華學(xué)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FICS金手指缺陷檢測系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于，所述基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FICS金手指缺陷檢測系統(tǒng)包括圖像采集子系統(tǒng)、缺陷檢測模塊以及數(shù)據(jù)分析模塊；

所述圖像采集子系統(tǒng)，用于控制顯微鏡對載物平臺上放置的柔性基板進行定位拍照，目標位置為金手指所在區(qū)域位置；

缺陷檢測模塊，用于提取柔性基板輸入圖樣的灰度圖和二值圖，并對確定存在缺陷的金手指局部區(qū)域進行圖像的分割，針對分割后的圖像進行九類特征數(shù)據(jù)的計算，所述九類特征數(shù)據(jù)包括缺陷區(qū)域面積、缺陷區(qū)域個數(shù)、矩形度、圓形度、最小外接矩形的長寬比以及灰度共生矩陣的熵值、能量、對比度、一致性；

數(shù)據(jù)分析模塊，用于判斷該柔性基板金手指部位的缺陷類別，并對缺陷區(qū)域進行標注，所述數(shù)據(jù)分析模塊中包括BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，并以九類特征數(shù)據(jù)組成輸入向量傳入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，計算輸出向量，并以輸出向量中最大項對應(yīng)的類別作為最終判定的金手指缺陷類別返回；

所述檢測方法包括下述步驟：

S1、圖像采集子系統(tǒng)控制顯微鏡對載物平臺上放置的柔性基板進行定位拍照，目標位置為金手指所在區(qū)域位置；

S2、通過“輸入圖像保護機制”，確保輸入圖像是金手指圖樣，否則彈窗警報并退出檢測流程；

所述“輸入圖像保護機制”目標是為了防止非金手指區(qū)域圖樣的輸入導(dǎo)致算法崩潰，對系統(tǒng)乃至硬件機臺造成不必要的影響；

S3、通過形態(tài)學(xué)處理提取金手指區(qū)域，即將二值圖中代表金手指的地方置1，其余非金手指的地方置0；

S4、對每一條金手指進行單獨分析，分析其中是否存在缺陷存疑區(qū)域，若有，則對該區(qū)域進行分割并保存到待計算圖片緩沖區(qū)里，否則跳出程序進行下一張圖片的分析；

S5、對緩沖區(qū)里的圖片按缺陷檢測模塊要求，先判斷其存在缺陷的確定性，再對確定含有缺陷的圖片計算九類特征數(shù)值；

S6、以九類特征數(shù)值組成的向量作為輸入向量，傳入數(shù)據(jù)分析模塊中的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算輸出向量，并以輸出向量中最大項對應(yīng)的類別作為最終判定的金手指缺陷類別返回。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FICS金手指缺陷檢測系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于，所述圖像采集子系統(tǒng)包括運動控制模塊和圖像采集模塊；

所述運動控制模塊，用脈沖信號控制載物平臺移動到目標位置供相機拍照；

所述圖像采集模塊，用于判斷該柔性基板金手指部位的缺陷類別，并對缺陷區(qū)域進行標注，其中使用到了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，以九類特征數(shù)據(jù)組成輸入向量計算輸出向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FICS金手指缺陷檢測系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于，所述步驟S1包括下述步驟：

S1.1、針對柔性基板的金手指部位進行缺陷的精密檢測，因此目標采集圖樣集中在金手指部位，非金手指部位不作采圖操作處理；

S1.2、現(xiàn)場批量生產(chǎn)的柔性基板，其模板數(shù)據(jù)信息都有存檔，通過劃分每一類柔性基板中金手指所在區(qū)域并將所有定位坐標信息存入本系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫，即可建立本文所需柔性基板金手指部位模板數(shù)據(jù)庫；

S1.3、按數(shù)據(jù)庫中對應(yīng)目標基板的金手指坐標位置換算成脈沖信號，控制載物平臺移動到目標位置進行圖像采集。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FICS金手指缺陷檢測系統(tǒng)的檢測方法，其特征在于，所述步驟S2包括：

S2.1、輸入圖像保護機制，用于保證只有輸入圖像是本缺陷檢測系統(tǒng)中的金手指才可進行缺陷檢測，否則彈窗警報并退出檢測流程；

S2.2、統(tǒng)計輸入圖像的平滑直方圖，若直方圖中雙峰之間的距離較遠則視為輸入圖像合法，繼續(xù)檢測流程，否則停止檢測并彈窗警告；

S2.3、在圖像一半寬度位置從上往下檢索每條金手指的中心點位置，以每個中心點為中心，從0°開始，以10°為間隔畫直線作線性檢測；

S2.4、線性檢測是指落在直線上的目標區(qū)域長度占比，若線性檢測得到的占比值大于本系統(tǒng)設(shè)定閾值，則視為輸入圖像合法，繼續(xù)檢測流程，否則停止檢測并彈窗警告。