[發(fā)明專利]PCB板上的條碼定位方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201911387776.2 | 申請日： | 2019-12-30 |
| 公開（公告）號： | CN111222355A | 公開（公告）日： | 2020-06-02 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 何學(xué)智;黃自力;林林 | 申請（專利權(quán)）人： | 新大陸數(shù)字技術(shù)股份有限公司 |
| 主分類號： | G06K7/14 | 分類號： | G06K7/14 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 350015 福*** | 國省代碼： | 福建;35 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | pcb 條碼 定位 方法 系統(tǒng) | ||
1.一種PCB板上的條碼定位方法，其特征在于，包括步驟：
采集PCB板的圖片，對所述圖片進行多尺度縮放，獲得多個尺度下的圖片；
使用深度學(xué)習(xí)模型一，對每個尺度下的圖片進行預(yù)測，保留預(yù)測概率值大于閾值一的矩形框；
將每個尺度下檢測的矩形框進行匯聚，利用非極大值抑制算法進行融合，生成候選條碼框；
將所述候選條碼框輸入深度學(xué)習(xí)模型二中進行預(yù)測，保留預(yù)測概率值大于閾值二的候選條碼框；
將保留的候選條碼框利用非極大值抑制算法進行融合，輸出最終的條碼定位框。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的PCB板上的條碼定位方法，其特征在于：所述模型二的網(wǎng)絡(luò)深度比所述模型一的網(wǎng)絡(luò)深度深。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的PCB板上的條碼定位方法，其特征在于：所述模型二訓(xùn)練時，添加了所述模型二中誤檢的負樣本以及所述模型一中誤檢的負樣本，以進行困難樣本的學(xué)習(xí)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的PCB板上的條碼定位方法，其特征在于：所述閾值二的值小于閾值一的值。
5.根據(jù)權(quán)利要求1至4任一項所述的PCB板上的條碼定位方法，其特征在于：所述模型一的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為全卷積網(wǎng)絡(luò)。
6.一種PCB板上的條碼定位系統(tǒng)，其特征在于，包括：
采集模塊：采集PCB板的圖片，對所述圖片進行多尺度縮放，獲得多個尺度下的圖片；
模型一：使用深度學(xué)習(xí)模型一，對每個尺度下的圖片進行預(yù)測，保留預(yù)測概率值大于閾值一的矩形框；
第一篩選模塊：將每個尺度下檢測的矩形框進行匯聚，利用非極大值抑制算法進行融合，生成候選條碼框；
模型二：將所述候選條碼框輸入深度學(xué)習(xí)模型二中進行預(yù)測，保留預(yù)測概率值大于閾值二的候選條碼框；
第二篩選模塊：將保留的候選條碼框利用非極大值抑制算法進行融合，輸出最終的條碼定位框。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的PCB板上的條碼定位系統(tǒng)，其特征在于：所述模型二的網(wǎng)絡(luò)深度比所述模型一的網(wǎng)絡(luò)深度深。
8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的PCB板上的條碼定位系統(tǒng)，其特征在于：所述模型二訓(xùn)練時，添加了所述模型二中誤檢的負樣本以及所述模型一中誤檢的負樣本，以進行困難樣本的學(xué)習(xí)。
9.根據(jù)權(quán)利要求6所述的PCB板上的條碼定位系統(tǒng)，其特征在于：所述閾值二的值小于閾值一的值。
10.根據(jù)權(quán)利要求6至9任一項所述的PCB板上的條碼定位系統(tǒng)，其特征在于：所述模型一的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為全卷積網(wǎng)絡(luò)。
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